Thay đổi cơ cấu và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam

123
Tập 12, Số 4, 2018
THAY ĐỔI CƠ CẤU VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM
HỒ XUÂN VIÊN*, HUỲNH THỊ VÂN ANH, ĐINH THÙY PHƯƠNG
Sinh viên Khoa Kinh tế và Kế toán, Trường Đại học Quy Nhơn
TÓM TẮT
Trong phát triển kinh tế, tăng trưởng kinh tế tổng hợp có kèm theo sự chuyển dịch cơ cấu trong ba 
ngành chính của nền kinh tế. Tuy nhiên, câu hỏi liệu tăng trưởng kinh tế gây ra sự thay đổi cơ cấu hay thay 
đổi trong cơ cấu kinh tế gây ra tăng trưởng chung là vẫn còn có những ý kiến trái ngược nhau. Ðể làm sáng 
tỏ thêm về câu hỏi này, bài viết sử dụng kiểm định quan hệ nhân quả Granger thông qua mô hình VAR với 
các biến tăng trưởng kinh tế và tốc độ thay đổi cơ cấu ngành ở Việt Nam trong giai đoạn 1987 - 2016. Mặc 
dù tốc độ thay đổi cơ cấu được tính bằng các cách khác nhau nhưng các kết quả thu được là đồng nhất. Ðó 
là chỉ tồn tại quan hệ nhân quả từ tăng trưởng đến thay đổi cơ cấu kinh tế. 
Từ khóa: Tăng trưởng, thay đổi cơ cấu, mô hình VAR.
ABSTRACT
Structure Transformation and Economic Growth in Vietnam
In economic development, the economic growth accompanies the structure transformation in the 
three main economic sectors. However, whether the economic growth causes structure transformation 
or the change in the economic structure leads to the overall growth is still contradictory. Through the 
VAR model with the variables of economic growth and rate of structural change in Vietnam in the period 
1987 - 2016, the article uses the Granger causality test to further clarify the above question. Although the 
rate of structural change is calculated in different ways, the results are consistent in terms of the causal 
relationship between growth and economic structure change.
Keywords: Growth, structural change, VAR model.
1. Giới thiệu
Phát triển kinh tế liên quan đến việc dịch chuyển các nguồn lực từ các khu vực năng suất 
thấp đến các khu vực năng suất cao, điều này hàm ý rằng phát triển kinh tế là một quá trình chuyển 
dịch cơ cấu. Chuyển dịch cơ cấu cũng gắn liền với các hình thức thay đổi khác như chuyển đổi xã 
hội và chính trị dưới hình thức thay đổi thể chế, dân số và di cư lao động từ nông thôn ra thành 
thị... Một cách tổng quát nó liên quan đến cải tiến công nghệ và sự đổi mới, thể chế, phát triển 
nguồn nhân lực và tất cả những thay đổi dẫn đến tăng mức năng suất trong các hoạt động kinh tế. 
Trong vài thập kỷ qua, nhiều nước đã có thể đạt được tăng trưởng và phát triển kinh tế bền vững 
thông qua chuyển đổi cơ cấu nền kinh tế.
Phân tích mối quan hệ giữa tăng trưởng và những thay đổi trong cấu trúc kinh tế có thể 
được bắt nguồn từ thời cổ đại (Lucas, 1988). Các phân tích hiện đại về thay đổi cơ cấu bắt đầu với 
Tạp chí Khoa học - Trường ĐH Quy Nhơn, ISSN: 1859-0357, Tập 12, Số 4, 2018, Tr. 123-133
*Email: hoxuanvien96@gmail.com
Ngày nhận bài: 15/3/2018; Ngày nhận đăng: 10/6/2018
124
Fisher (1935) và Clark (1940), họ đã đề xuất phân chia các hoạt động kinh tế thành các lĩnh vực 
cấp 1, cấp 2 và cấp 3 phục vụ cho các phân tích cấu trúc định lượng. Hơn nữa, Kuznets (1971) đề 
xuất phân loại tương tự khi chia nền kinh tế thành các ngành nông nghiệp, công nghiệp và dịch 
vụ, ông lập luận rằng phát triển kinh tế dài hạn đi cùng với sự thay đổi về phân bổ nguồn lực (đặc 
biệt là lao động) từ khu vực sơ cấp (nông nghiệp) sang khu vực thứ cấp (công nghiệp) và sau đó 
là ngành cấp ba (dịch vụ).
Thay đổi cơ cấu là một hiện tượng phức tạp, đan xen. Cần nhấn mạnh rằng bất kỳ sự gián 
đoạn nào trong quá trình chuyển đổi cơ cấu có thể có những hậu quả sâu xa đối với sự tăng trưởng 
và phát triển kinh tế bền vững và giảm nghèo. Lý thuyết này đã được hỗ trợ bởi hàng loạt các 
nghiên cứu thực nghiệm về các nền kinh tế phát triển và mới công nghiệp hóa, cho thấy sự suy 
giảm dần tỷ trọng lao động trong khu vực nông nghiệp, sự gia tăng nhanh chóng và cao điểm về 
tỷ lệ lao động trong khu vực sản xuất và sự gia tăng nhất quán tỷ lệ lao động trong dịch vụ, phản 
ánh sự chuyển đổi từ giai đoạn nông nghiệp sang giai đoạn hậu công nghiệp.
Mặc dù mối quan hệ giữa thay đổi cơ cấu và tăng trưởng kinh tế đã được hình thành ở các 
nền kinh tế phát triển, nhưng nó còn hạn chế ở hầu hết các nước đang phát triển với các cơ cấu về 
công nghệ, nhân khẩu học và chính trị khác nhau tạo thành một môi trường khác cho chuyển đổi 
cơ cấu. Nhiều nước đang phát triển đang có sự tăng trưởng về dân số và nguồn cung lao động cao 
hơn khả năng hấp thụ của khu vực sản xuất. Do đó, lao động dư thừa được giải phóng khỏi khu 
vực nông nghiệp có thể không được hấp thụ trực tiếp vào khu vực sản xuất, điều này có thể gây 
ra những vấn đề về thất nghiệp, bất bình đẳng và nghèo đói.
Câu hỏi liệu tăng trưởng kinh tế gây ra sự thay đổi cơ cấu hay những thay đổi trong cơ cấu 
kinh tế gây ra tăng trưởng tổng thể vẫn là vấn đề thực nghiệm. Để làm sáng tỏ thêm về câu hỏi 
này, bài viết xem xét một kiểm định quan hệ nhân quả Granger dựa trên ước lượng mô hình VAR. 
Bài viết này được cấu trúc như sau. Sau phần 1 giới thiệu về nghiên cứu, phần 2 cung cấp 
một cái nhìn tổng quan về các tài liệu thực nghiệm cho mối quan hệ thay đổi cơ cấu và tăng trưởng 
kinh tế. Phần 3 trình bày ngắn gọn về phương pháp nghiên cứu. Những kết quả thực nghiệm thu 
được và một số bàn luận sẽ trình bày trong phần 4. Và phần 5 kết thúc với một số kết luận và 
khuyến nghị.
2. Tổng quan nghiên cứu
Mối quan hệ giữa thay đổi cơ cấu và tăng trưởng kinh tế đã được nhiều nhà kinh tế quan 
tâm nghiên cứu. Các kết quả thu được là hỗn hợp, phụ thuộc vào phạm vi về không gian và 
phương pháp nghiên cứu cũng như các chỉ số để đo lường sự thay đổi cơ cấu. 
Theo chiều hướng thứ nhất, tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến thay đổi cơ cấu. Meckl 
(2002) đo lường thay đổi cơ cấu trong cả lao động và giá trị gia tăng thực, kết quả khẳng định 
rằng “điều chỉnh cơ cấu chỉ là một sản phẩm phụ của sự tăng trưởng kinh tế mà không có sự phản 
hồi lên quá trình phát triển của chính nó”. Tăng trưởng kinh tế tổng hợp thúc đẩy thay đổi cơ cấu, 
nhưng sự thay đổi cơ cấu không gây ra sự tãng trưởng kinh tế tổng hợp. Tiếp cận từ các mô hình 
lý thuyết với chủ đề về sự thay đổi cơ cấu và tăng trưởng kinh tế, Pelka (2005) rút ra kết luận rằng 
chỉ có “quá trình tăng trưởng thúc đẩy sự thay đổi cơ cấu”. Một nghiên cứu thực nghiệm gần đây 
của Dietrich (2012), ông sử dụng kiểm định quan hệ nhân quả Granger dựa trên dữ liệu bảng của 
Hồ Xuân Viên, Huỳnh Thị Vân Anh, Đinh Thùy Phương
125
Tập 12, Số 4, 2018
bảy quốc gia OECD trong giai đoạn từ 1960 - 2004. Kết quả thực nghiệm cho thấy giữa các quốc 
gia này không có sự đồng nhất, nhưng sự khác biệt trong kết quả đến từ thay đổi cơ cấu được đo 
lường trong điều kiện lao động hoặc giá trị gia tăng thực. Về hướng nhân quả từ sự tăng trưởng 
kinh tế đến thay đổi cơ cấu, kết quả cho thấy tăng trưởng kinh tế làm chậm lại thay đổi cơ cấu 
trong thời gian rất ngắn nhưng đẩy nhanh hiệu quả trong thời gian dài. Ở đây các biến đo lường 
sự thay đổi cơ cấu là quyết định cho sự suy luận của một tác động tổng hợp.
Theo chiều hướng ngược lại, thay đổi trong cơ cấu của nền kinh tế ảnh hưởng đến tăng 
trưởng kinh tế tổng hợp do mức tăng năng suất theo từng ngành khác nhau. Ảnh hưởng này có thể 
là tích cực hoặc tiêu cực. Trong nghiên cứu của mình, Baumol (1967) đã cho thấy những tác động 
phản hồi tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế xảy ra trong quá trình chuyển dịch đến khu vực ba của 
nền kinh tế. Một vài nghiên cứu khác cũng khẳng định quan điểm này như Baumol và cộng sự 
(1985) hay Nordhaus (2008). Như một hệ quả của tiến bộ công nghệ trong mỗi lĩnh vực, lực lượng 
lao động trong khu vực này có thể chuyển sang khu vực khác. Do cầu tăng lên trong khu vực trì 
trệ không thể được đáp ứng thông qua tiến bộ công nghệ, đầu vào lao động cao hơn là cần thiết. 
Phù hợp với lập luận này, đẩy mạnh chuyển dịch cơ cấu (đo lường bằng cả tỷ trọng lao động và 
tỷ trọng giá trị gia tăng thực) sẽ làm chậm lại tốc độ tăng trưởng kinh tế tổng hợp trong quá trình 
chuyển dịch đến khu vực ba của nền kinh tế.
Cortuk và Singh (2010) xem xét mối liên hệ giữa tăng trưởng kinh tế và sự thay đổi cơ cấu 
(được đo lường bằng chỉ số giá trị tuyệt đối NAV và chỉ số Lilien điều chỉnh MLI) ở Ấn Độ thời 
kỳ 1951 - 2007. Kết quả thu được khi sử dụng kiểm định nhân quả Granger từ mô hình VAR là 
không tìm thấy có mối liên hệ đáng kể giữa tăng trưởng và thay đổi cơ cấu trong giai đoạn này. 
Tuy nhiên, khi xem xét đến sự phá vỡ cấu trúc ở năm 1988, các tác giả lại tìm thấy chiều nhân 
quả Granger từ sự thay đổi cơ cấu đến tăng trưởng cho giai đoạn 1988 - 2007 và xác định một 
tác động tích cực đáng kể từ sự thay đổi cơ cấu đến tăng trưởng. Trong giai đoạn 1951 - 1988 thì 
không tồn tại mối quan hệ như vậy. Các kết quả trên là đồng nhất giữa hai cách tính chỉ số chuyển 
dịch cơ cấu.
Trong nghiên cứu của Dietrich (2012) đã nêu ở trên, đối với một số quốc gia, tác giả cũng 
tìm thấy bằng chứng thực nghiệm cho hướng nhân quả từ sự thay đổi cơ cấu đến tăng trưởng kinh 
tế, sự thay đổi cơ cấu tác động tích cực, hoặc ít nhất là một tác động không âm đến tăng trưởng 
kinh tế. Kết quả này phù hợp cả khi sự thay đổi cơ cấu đo lường qua lao động cũng như giá trị 
tãng thêm thực.
Khác với hai nhóm trên, nhóm thứ ba đã đưa ra các bằng chứng về tác động qua lại lẫn nhau 
giữa tăng trưởng và thay đổi cơ cấu kinh tế. Echevarria (1997) xem xét các mối quan hệ giữa cơ 
cấu ngành của một nền kinh tế và tăng trưởng kinh tế tổng hợp. Tác giả tìm thấy một mối quan 
hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người và các thành phần của ngành. Theo quan 
điểm của tác giả, các thành phần của ngành đóng một vai trò quan trọng trong tốc độ tăng trưởng 
GDP. Stamer (1998) điều tra các mối tương quan giữa các khoản trợ cấp, thay đổi cơ cấu và tăng 
trưởng kinh tế cho Tây Ðức trước đây, với dữ liệu phân tách đến 41 ngành công nghiệp giai đoạn 
1970 - 1993 bằng cách sử dụng các chỉ số Lilien điều chỉnh (MLI). Áp dụng phân tích nhân quả 
Granger, ông tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ rằng tăng trưởng có ảnh hưởng đến sự thay đổi cơ 
cấu cũng như ngược lại nhưng tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ hơn với trường hợp thay đổi cấu 
126
trúc phụ thuộc vào tăng trưởng kinh tế tổng hợp. Với sự trợ giúp của hàm phản ứng, ông nhận xét 
rằng tăng trưởng thúc đẩy thay đổi cơ cấu và thay đổi cơ cấu lại làm chậm tăng trưởng. Aiginger 
(2001) khảo sát những mối liên hệ giữa động học kinh tế và thay đổi cơ cấu trong sản xuất bằng 
cách sử dụng chỉ tiêu giá trị tuyệt đối (NAV) là một chỉ số cho sự thay đổi cơ cấu. Ông sử dụng 
một mức độ phân tách của một trong 23 lĩnh vực (2 chữ số NACE) hoặc 99 ngành công nghiệp 
(3 chữ số NACE) dựa trên dữ liệu 1985 - 1998 cho 14 quốc gia châu Âu, Hoa Kỳ và Nhật Bản. 
Một kiểm định tương quan với độ trễ thời gian đơn giản chỉ ra rằng sự thay đổi cấu trúc có tác 
động sâu sắc hơn đến tăng trưởng so với trường hợp ngược lại. Ansari (1992) thực nghiệm điều 
tra những tác động tăng trưởng của sự thay đổi cấu trúc sử dụng dữ liệu của Canada 1961 - 1988. 
Sự phát triển của tỷ trọng ngành và tỷ lệ tăng trưởng khu vực được sử dụng như các chỉ số thay 
đổi cơ cấu. Dựa trên nghiên cứu của mình, các tác giả cho thấy những tác động tiêu cực của tăng 
trưởng phi công nghiệp hóa. 
Ở Việt Nam, một số nghiên cứu về vấn đề này cũng đã được thực hiện. Với giả định chuyển 
dịch cơ cấu tác động đến tăng trưởng kinh tế, Nguyễn Thị Minh (2009) ước lượng mô hình dữ 
liệu mảng và cho kết quả tỷ trọng các ngành có tác động đến tăng trưởng, trong đó tỷ trọng của 
công nghiệp và dịch vụ tác động lớn hơn so với nông nghiệp. Việc chuyển dịch cơ cấu ngành là 
rất cần thiết nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Cũng với giả định như vậy, Đinh Phi Hổ và cộng 
sự (2013) thông qua ước lượng các mô hình hồi quy đơn đã khẳng định chuyển dịch cơ cấu ngành 
tác động tích cực đến tăng trưởng năng suất lao động và trình độ phát triển ở tỉnh Bến Tre. Nguyễn 
Quốc Tế và cộng sự (2015) xem xét mối quan hệ giữa chuyển dịch cơ cấu kinh tế ngành và tăng 
trưởng việc làm ở Việt Nam. Thông qua kiểm định nhân quả Granger, các tác giả đi đến kết luận 
có quan hệ nhân quả một chiều từ chuyển dịch cơ cấu đến tăng trưởng việc làm. Việc sử dụng các 
mô hình kinh tế lượng với việc áp đặt chuyển dịch cơ cấu kinh tế làm biến ngoại sinh như trong 
các nghiên cứu này có thể dẫn đến vấn đề vi phạm các giả thiết của mô hình. Nghiên cứu này 
sử dụng mô hình VAR để phân tích có thể khắc phục một phần vấn đề này. Ý tưởng cơ bản của 
phương pháp VAR là coi cả hai biến tăng trưởng và chuyển dịch cơ cấu kinh tế đều là biến nội 
sinh để từ đó xây dựng mối quan hệ động giữa chúng.
Bài nghiên cứu này được thực hiện sẽ đóng góp thêm một bằng chứng thực nghiệm cho mối 
quan hệ giữa thay đổi cơ cấu và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Mô tả các biến số
Chúng ta bắt đầu với việc mô tả các biến được sử dụng trong phân tích, đó là tốc độ tăng 
trưởng và các chỉ số thay đổi cơ cấu. Tốc độ tăng trưởng GDP được thu thập từ số liệu thứ cấp của 
Tổng cục Thống kê. Dữ liệu này bao gồm khoảng thời gian từ năm 1987 đến năm 2016. Đối với 
sự thay đổi cơ cấu trúc, bốn chỉ số khác nhau được tính toán để đo lường sự thay đổi cơ cấu kinh 
tế bao gồm: Chỉ số giá trị tuyệt đối, chỉ số Lilien chỉnh sửa, chỉ số chuyển dịch và chỉ số cosθ. 
Các chỉ số này được xác định như sau:
Với xit, xis lần lượt là tỷ trọng của ngành trong tổng thể nền kinh tế tại thời kỳ t và thời kỳ s.
+ Chỉ số giá trị tuyệt đối (NAV) 
Chỉ số này đôi khi còn được gọi là chỉ số Michaely (1962) hay chỉ số Stoikov (1966)
Hồ Xuân Viên, Huỳnh Thị Vân Anh, Đinh Thùy Phương
127
Tập 12, Số 4, 2018
ͷ

P 
Q 
O 
θ 
 ∑| | 
+ Chỉ số Lilien chỉnh sửa (MLI) 
Chỉ số thứ hai là chỉ số Lilien chỉnh sửa. Chỉ số Lilien (1982) ban đầu đo độ lệch chuẩn 
của tốc độ tăng trưởng của ngành từ giai đoạn s đến giai đoạn t. Stamer (1999) đã chỉnh sửa chỉ 
số này để đáp ứng các đặc tính của một giá trị đo lường. MLI được xây dựng như sau: 
 √∑ 
 (
)
+ Chỉ số chuyển dịch S 
 √∑( ) 
Đối với các chỉ tiêu trên, khi chỉ số chuyển dịch càng lớn thì sự thay đổi cơ cấu kinh tế 
càng mạnh mẽ. 
+ Chỉ số cos 
Với OP là véc tơ thể hiện cơ cấu ban đầu của nền kinh tế, OQ là véc tơ thể hiện cơ cấu ở 
thời kỳ sau đó. Góc θ hợp bởi hai véc tơ này đánh giá sự thay đổi cơ cấu của nền kinh tế giữa 
hai thời kỳ. Cosin của góc tạo bởi hai véc tơ này được tính bởi 
∑ ( )
√∑ 
 ∑ 

Hình 1. Phương pháp véc tơ đo lường chuyển dịch cơ cấu 
Khi θ thì θ , lúc này không có sự thay đổi cơ cấu nào diễn ra. Còn khi 
 θ thì θ , lúc này sự thay đổi cơ cấu lớn nhất. 
3.2. Mô hình VAR 
Mô hình VAR được xây dựng lần đầu tiên bởi nhà kinh tế Christopher A. Sims vào năm 
1980, sau đó ngày càng phổ biến và trở thành một trong những phương pháp thành công nhất 
trong phân tích thực nghiệm vĩ mô, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh tế tiền tệ. Ý tưởng cơ bản của 
3.2. Mô hình VAR
Mô hình VAR được xây dựng lần đầu tiên bởi nhà kinh tế Christopher A. Sims vào năm 
1980, sau đó ngày càng phổ biến và trở thành một trong những phương pháp thành công nhất 
trong phân tích thực nghiệm vĩ mô, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh tế tiền tệ. Ý tưởng cơ bản của 
128
4. Kết quả thực nghiệm
Bảng 1 là kết quả thống kê mô tả các biến được sử dụng trong nghiên cứu. Hình 2 cho thấy 
một sự tương đồng khá cao giữa các cách tính khác nhau về chỉ số chuyển dịch cơ cấu.
Bảng 1. Thống kê mô tả các biến 
GGDP NAV MLI S VTO
Trung bình 6,7623 2,1876 2,8220 1,6693 2,5148
Trung vị 6,7300 1,5500 1,9445 1,1299 1,9453
Giá trị lớn nhất 9,5400 6,5500 8,3902 5,3682 7,8176
Giá trị nhỏ nhất 3,6300 0,1400 0,1715 0,1057 0,1593
Độ lệch chuẩn 1,5327 1,8791 2,3915 1,4823 2,0715
Số quan sát 30 30 30 30 30
 Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả
͸

phương pháp VAR đó là coi mọi biến đều có thể là biến nội sinh để từ đó xây dựng mối quan hệ 
động giữa chúng. Qua đó, mô hình VAR cho phép chúng ta đo lường được sự phản ứng và dao 
động của các biến số kinh tế vĩ mô trước mỗi cú sốc. 
Mô hình VAR(p) đối với hai chuỗi thời gian dừng và có dạng như sau: 
 ∑ 
 ∑ 
 ∑ 
 ∑ 
trong đó và là các nhiễu trắng và không tương quan với nhau. 
Kiểm định nhân quả Granger được thực hiện trên ý tưởng như sau: 
 Nếu giả thuyết 
 (tương ứng, ) 
bị bác bỏ và giả thuyết 
 (tương ứng, ) 
được chấp nhận thì tồn tại quan hệ nhân quả một chiều từ sang (tương ứng, từ sang 
 ). 
 Trường hợp cả hai giả thuyết và 
đều bác bỏ thì tồn tại quan hệ nhân quả song phương giữa hai chuỗi thời gian. 
 Trong trường hợp còn lại thì không tồn tại bất kỳ mối quan hệ nhân quả nào giữa hai 
chuỗi thời gian. 
phương pháp VAR đó là coi mọi biến đều có thể là biến nội sinh để từ đó xây dựng mối quan hệ 
động giữa chúng. Qua đó, mô hình VAR cho phép chúng ta đo lường được sự phản ứng và dao 
động của các biến số kinh tế vĩ mô trước mỗi cú sốc.
Hồ Xuân Viên, Huỳnh Thị Vân Anh, Đinh Thùy Phương
129
Tập 12, Số 4, 2018
Hình 2. Biến động của chỉ số chuyển dịch cơ cấu
Việc xem xét tính dừng của các chuỗi thời gian bằng cách sử dụng kiểm định nghiệm đơn 
vị được phát triển bởi Dickey và Fuller (1979, 1981) và Phillips và Perron (1988). Chúng tôi sử 
dụng cả hai kiểm định với mục đích sẽ cố gắng vượt qua những lời chỉ trích về kiểm định nghiệm 
đơn vị còn bị giới hạn trong các mẫu hữu hạn để bác bỏ giả thuyết của tính không dừng. Bảng 2 
là kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian.
Bảng 2. Kết quả kiểm định Augmented Dickey Fuller và Phillips Perron 
Chuỗi Augmented Dickey Fuller Phillips Perron
GGDP -2,869*** -2,940***
NAV -3,804* -3,781*
MLI -3,802* -3,773*
S -3,866* -3,836*
VTO -3,006** -3,006**
Giá trị tới hạn
ở mức ý nghĩa
1% -3,679 -3,679
5% -2,967 -2,967
10% -2,622 -2,622
Ghi chú: *, **, *** tương ứng là dừng ở mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%,
 Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả
Kết quả cho thấy các chuỗi NAV, MLI, S dừng ở mức ý nghĩa 1%, còn các chuỗi VTO, 
GGDP dừng ở mức ý nghĩa tương ứng là 5% và 10%.
Tiếp theo là xác định độ trễ cho các mô hình VAR. Tiêu chuẩn để lựa chọn độ trễ chúng tôi 
áp dụng bao gồm: AIC (Akaike information criterion), SIC (Schwarz information criterion) và 
HQC (Hannan-Quinn information criterion). Với tiêu chuẩn này thì độ trễ tối ưu cho các mô hình 
130
VAR được lựa chọn đều là 1, tức là chúng ta sẽ có các mô hình VAR(1). Việc kiểm định tính ổn 
định của mô hình VAR là cần thiết nhằm đảm bảo độ tin cậy cho các kết quả ước lượng. Tính ổn 
định của các mô hình được kiểm định thông qua tính nghiệm của các đa thức đặc trưng. Kết quả 
là các nghiệm đều nằm trong vòng tròn đơn vị, điều này khẳng định các mô hình đều đảm bảo 
tính ổn định. Tiếp theo, kiểm định về sự tương quan của phần dư được thực hiện đến độ trễ 12. 
Kết quả các giá trị xác suất trong 4 mô hình VAR đều lớn hơn 0,1 nên không có tự tương quan 
giữa các phần dư đến bậc 12.
Để xem xét chiều hướng nhân quả, chúng tôi sử dụng kiểm định nhân quả Granger từ mô 
hình VAR(1) giữa GGDP với các biến đo lường chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế. Kết quả được 
trình bày trong bảng 3.
Bảng 3. Kết quả kiểm định nhân quả Granger từ các mô hình VAR
Giả thuyết H0 Xác suất Kết luận
GGDP không nhân quả Granger lên NAV 0,0465 Bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5%
NAV không nhân quả Granger lên GGDP 0,7933 Không bác bỏ H0
GGDP không nhân quả Granger lên MLI 0,0444 Bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5%
MLI không nhân quả Granger lên GGDP 0,7331 Không bác bỏ H0
GGDP không nhân quả Granger lên S 0,0388 Bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5%
S không nhân quả Granger lên GGDP 0,7752 Không bác bỏ H0
GGDP không nhân quả Granger lên VTO 0,0832 Bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 10%
VTO không nhân quả Granger lên GGDP 0,9828 Không bác bỏ H0
 Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả
Kết quả ở bảng 3 cho thấy với cả 4 mô hình VAR thì chỉ tìm thấy chiều hướng nhân quả 
Granger chạy từ tăng trưởng kinh tế sang các biến thay đổi cơ cấu kinh tế và không tồn tại quan 
hệ nhân quả theo chiều ngược lại. Ngụ ý của kết quả này là tốc độ thay đổi cơ cấu phụ thuộc vào 
tốc độ tăng trưởng kinh tế, còn thay đổi cơ cấu ngành chưa được xem là yếu tố thúc đẩy quá trình 
tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Trên thực tế thay đổi cơ cấu có những ảnh hưởng tích cực đến 
tăng trưởng ở các ngành năng động, nhưng nó cũng có thể có tác động tiêu cực đến tăng trưởng 
kinh tế ở một số ngành. 
Ðể nắm bắt rõ hơn những tác động của GGDP đối với tốc độ thay đổi cơ cấu trong mô hình 
VAR, chúng ta có thể xem xét thêm thông qua các hàm phản ứng (IRFs) và phân rã phương sai 
(VDF), Hàm phản ứng đo lường hiệu ứng theo thời gian từ cú sốc của một biến nào đó đối với biến 
khác trong mô hình VAR. Trong khi đó, VDF cho phép chúng ta đánh giá được tầm quan trọng 
tương đối theo thời gian của mỗi cú sốc đối với sự biến động của các biến trong mô hình. 
Hình 3 là kết quả tính toán các hàm phản ứng của các mô hình VAR với thứ tự sắp xếp 
Cholesky là GGDP và biến đo lường chuyển dịch cơ cấu. Qua đó ta thấy phản ứng của tăng trưởng 
kinh tế trước cú sốc của chuyển dịch cơ cấu là rất thấp và tắt hẳn sau 5 thời kỳ. Trường hợp đo 
lường chuyển dịch cơ cấu bằng phương pháp véc tơ thì phản ứng đó gần như không tồn tại. Phản 
ứng của chính chuyển dịch cơ cấu là tích cực và thường kết thúc sau 4 hoặc 5 thời kỳ.
Hồ Xuân Viên, Huỳnh Thị Vân Anh, Đinh Thùy Phương
131
Tập 12, Số 4, 2018
Kết quả phân rã phương sai trong bảng 4 cho thấy rằng với các chỉ số NAV, MLI và S thì 
ngay tại thời kỳ đầu tiên chuyển dịch cơ cấu kinh tế bị ảnh hưởng hầu hết bởi cú sốc từ trễ của 
chính nó, khoảng 88 - 89%, tỷ lệ này từ phía tăng trưởng kinh tế chỉ khoảng 11 - 12%. Ảnh hưởng 
này tăng dần sau một số thời kỳ và ổn định ở mức khoảng 20% từ thời kỳ thứ 5 trở đi. Khi chuyển 
dịch cơ cấu được tính bởi phương pháp véc tơ thì ảnh hưởng của tăng trưởng kinh tế được đánh giá 
thấp hơn, chỉ xấp xỉ 8% ở thời kỳ đầu, sau đó tăng dần và ổn định ở khoảng 14% từ thời kỳ thứ 6.
Response to Cholesky One S,D, Innovations ± 2 S,E,
Hình 3. Phản ứng của các biến số đối với cú sốc 
132
Bảng 4. Phân rã phương sai cho các biến đo lường chuyển dịch cơ cấu
Thời 
kỳ
VAR giữa GGDP 
và NAV
VAR giữa GGDP 
và MLI
VAR giữa GGDP 
và S
VAR giữa GGDP 
và VTO
Sai số 
chuẩn
NAV
Sai số 
chuẩn
MLI
Sai số 
chuẩn
S
Sai số 
chuẩn
VTO
1 1,764880 12,20708 2,243454 11,17392 1,391562 11,91901 1,794121 7,794992
2 1,849953 13,67482 2,352243 13,01388 1,456528 14,05441 1,982984 7,254379
3 1,892586 16,86508 2,407202 16,27760 1,491183 17,47576 2,051497 9,778648
4 1,914938 18,69051 2,435709 18,10466 1,508991 19,32531 2,086350 12,04007
5 1,925336 19,54086 2,449019 18,95782 1,517154 20,16783 2,104246 13,38882
6 1,929929 19,91492 2,454978 19,33803 1,520739 20,53558 2,112848 14,06769
7 1,931917 20,07646 2,457606 19,50524 1,522291 20,69424 2,116723 14,37833
8 1,932772 20,14578 2,458759 19,57851 1,522960 20,76249 2,118380 14,51188
9 1,933138 20,17546 2,459264 19,61057 1,523247 20,79182 2,119061 14,56680
10 1,933294 20,18816 2,459485 19,62461 1,523371 20,80443 2,119332 14,58865
 Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả
5. Kết luận 
Sử dụng kiểm định nhân quả Granger thông qua ước lượng mô hình VAR(1) với các biến 
tăng trưởng kinh tế và thay đổi cơ cấu (được đo lường bởi bốn chỉ số khác nhau), kết quả nghiên 
cứu đã cung cấp bằng chứng về chiều hướng nhân quả (theo nghĩa Granger) một chiều từ tăng 
trưởng đến thay đổi cơ cấu và không tìm thấy bằng chứng cho chiều hướng nhân quả ngược lại. 
Sự thay đổi cơ cấu giữa các ngành chưa có sự đóng góp tích cực cho quá trình tăng trưởng. Tốc 
độ thay đổi cơ cấu có sự thúc đẩy của tăng trưởng kinh tế nhưng dường như những ảnh hưởng này 
còn khá khiêm tốn. Phần lớn sự thay đổi cơ cấu diễn ra là do tác động của bản thân nó ở các thời 
kỳ trước như được thấy trong bảng phân rã phương sai. Một điều khá thú vị là các kết luận trên 
đây đều phù hợp với các chỉ số đo lường tốc độ thay đổi cơ cấu khác nhau. 
Để phát triển và đạt được tốc độ tăng trưởng cao, nền kinh tế Việt Nam cần phải có một cơ 
cấu ngành hợp lý nhằm phát huy mạnh mẽ lợi thế cạnh tranh của quốc gia. Chuyển dịch cơ cấu 
ngành sẽ đóng góp vào tăng trưởng kinh tế khi quá trình chuyển dịch đó hướng đến nâng cao năng 
suất, chất lượng, hiệu quả gắn với đẩy mạnh hội nhập quốc tế.
Hồ Xuân Viên, Huỳnh Thị Vân Anh, Đinh Thùy Phương
133
Tập 12, Số 4, 2018
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Aiginger, K., Speed of change and growth of manufacturing, In: Peneder M, Aiginer K, Marterbauer 
M (eds) Structural change and economic growth. Austrian Institute of Economic Research, Vienna, 
53-86, (2001).
2. Ansari, M.I., Growth effects of recent structural changes in the Canadian economy: some empirical 
evidence, Applied Economics, 24, 1233-1240, (1992).
3. Baumol, W.J., Macroeconomics of unbalanced growth: the anatomy of urban crisis, 
American Economic Review, 57 (3), 415-426, (1967).
4. Cortuk, O. and Singh, N., Structural change and growth in India, Economics Letters, 110, 178-181, 
(2010).
5. Dietrich, A., Does growth cause structural change, or is it the other way around? A dynamic panel 
data analysis for seven OECD countries, Empir Econ, 43, 915-944, (2012).
6. Đinh Phi Hổ, Nguyễn Khánh Duy, Tác động của chuyển dịch cơ cấu kinh tế đến trình độ phát triển 
kinh tế: Mô hình dự báo và gợi ý chính sách (Trường hợp nghiên cứu điển hình ở tỉnh Bến Tre), Tạp 
chí Phát triển kinh tế, số 276, 11-24, (2013). 
7. Echevarria, C., Changes in sectoral composition associated with economic growth, International 
Economic Review, 38 (2), 431-452, (1997).
8. Fisher, A.G.B., Production, primary, secondary and tertiary, The Economic Record, 15, 22-38, 
(1939).
9. Fisher, A.G.B., A note on tertiary production, The Economic Journal, 62 (248), 820-834, (1952).
10. Meckl, J., Structural change and generalized balanced growth, Journal of Economics, 77 (3), 241-266, 
(2002).
11. Nguyễn Quốc Tế và Nguyễn Thị Đông, Mối quan hệ giữa chuyển dịch cơ cấu kinh tế và tăng trưởng 
việc làm bằng phương pháp kiểm định nhân quả Ganger, Tạp chí Lao động và Xã hội, số 498, 10-13, 
(2015). 
12. Nguyễn Thị Minh, Dịch chuyển cơ cấu và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam - một phân tích định 
lượng, Trong “Tăng trưởng chuyển đổi cơ cấu và chính sách kinh tế ở Việt Nam thời kỳ đổi mới”, 
Nxb Khoa học và Kỹ thuật, 123-140, (2009).
13. Pasinetti, L., Structural change and economic growth - a theoretical essay on the dynamics of the 
wealth of nations, Cambridge University Press, Cambridge, (1981).
14. Pelka, G.W., Wachstum und Strukturwandel, Metropolis-Verlag, Marburg, (2005).
15. Stamer, M., Interrelation between subsidies, structural change and economic growth in Germany, a 
vector autoregressive analysis, Konjunkturpolit 44, 231–253, (1998).