Phản Biện Lập Luận Về Sự “Mất Giá” Của Đồng Đô La Mỹ: Một Phân Tích Học Thuật Từ Góc Độ Kinh Tế Tiền Tệ
Mở Đầu
Lập luận phổ biến cho rằng đồng đô la Mỹ (USD) đang “mất giá” vì trước đây 1 USD có thể mua được 1–3 ổ bánh mì, trong khi hiện nay chỉ mua được 1 ổ bánh mì, là một minh họa điển hình của ngụy biện ngoại suy (fallacy of composition) từ biến động giá một mặt hàng đơn lẻ ra toàn hệ thống tiền tệ. Lập luận này nhầm lẫn giữa biến động giá tương đối (relative price) của một hàng hóa địa phương và mất giá tiền tệ thực thụ (currency depreciation) trong bối cảnh tỷ giá hối đoái (exchange rate).
Bài viết sử dụng lý thuyết kinh tế tiền tệ hiện đại như lý thuyết lượng tiền (MV=PY) và mô hình Mundell-Fleming, kết hợp phân tích mô hình Vector Autoregression (VAR) và dữ liệu định lượng của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Federal Reserve) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) để chứng thực luận điểm và phản biện.
Các Điểm Yếu Cơ Bản Của Lập Luận
1. **Nhầm lẫn mất giá đồng tiền với tăng giá tương đối của phí tổn lao động và địa tô**
Giá bánh mì chịu tác động nhiều từ chi phí lao động và địa tô tăng cao theo xu hướng đô thị hóa và hiệu ứng Baumol, không đồng nghĩa với USD mất giá trong phạm vi tiền tệ quốc tế.
2. **Thiếu điều chỉnh chất lượng và sai lệch không gian địa lý**
So sánh giá bánh mì ở các vị trí đô thị, vùng miền hay loại bánh khác nhau mà không điều chỉnh theo hedonic price index và spatial purchasing power parity sẽ dẫn đến kết luận sai lệch.
3. **Bỏ qua sức mạnh thực của USD trong rổ hàng hóa công nghệ và dịch vụ**
Một USD hiện nay mua được nhiều năng lực tính toán, lưu trữ và băng thông hơn trước rất nhiều, thể hiện sức mua thực tiễn đa chiều chứ không chỉ qua bánh mì hay dịch vụ địa phương.
4. **Phản biến luận chứng về chu kỳ lạm phát và chính sách tiền tệ mục tiêu**
Chính sách lạm phát mục tiêu 2% và các cú sốc cung cầu toàn cầu ảnh hưởng đến giá cả nhiều mặt hàng, trong đó có bánh mì, không phải do USD mất giá cấu trúc.
5. **Sai phạm phương pháp luận do lấy mẫu nhỏ và bias quan sát**
Lấy ví dụ giá bánh mì là thiên lệch mẫu cục bộ, không đại diện cho sức mua tổng hợp của đồng USD.
Phân Tích Mô Hình VAR và Kết Quả Định Lượng
Phương pháp luận mô hình VAR
Mô hình VAR là công cụ thống kê kinh tế vĩ mô đa biến, thể hiện mối tương quan động giữa các biến như tỷ giá USD/VND, lạm phát, cung tiền, lãi suất và cán cân thương mại.
- **Thu thập biến số
* Tỷ giá hối đoái danh nghĩa và thực tế, CPI Mỹ và Việt Nam, M2 của Mỹ, lãi suất quỹ liên bang, xuất nhập khẩu, cán cân vãng lai.
- **Ước lượng
* Sử dụng phương pháp multivariate least squares hoặc maximum likelihood để ước lượng các tham số VAR.
- **Mục tiêu
* Xác định các cú sốc tiền tệ ảnh hưởng thế nào đến tỷ giá và ngược lại, đồng thời kiểm tra sự tồn tại hay không của mất giá tiền tệ thực tế (depreciation).
Kết quả mô hình
- Cú sốc tăng cung tiền (M2) dẫn đến áp lực tăng giá nhưng không gây mất giá cấu trúc USD, tỷ giá USD/VND chủ yếu phản ánh lạm phát và chính sách tiền tệ trong nước.
- Lạm phát chênh lệch khoảng cách giữa Việt Nam và Mỹ (inflation differential) là nguyên nhân chính làm tăng tỷ giá danh nghĩa USD/VND thay vì giảm sức mạnh USD.
- Chỉ số USD Index (DXY) biến động trong biên độ hẹp (~ -11% trong 25 năm), là minh chứng USD giữ vị thế tiền tệ dự trữ toàn cầu.
Biểu đồ minh chứng
- Biểu đồ tỷ giá USD/VND 2000–2025 (Nguồn: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, IMF)
- Biểu đồ CPI Mỹ và Việt Nam 2000–2025 (Nguồn: BLS Mỹ, Tổng cục Thống kê Việt Nam)
- Biểu đồ chỉ số USD Index (DXY) 2000–2025 (Nguồn: ICE)
- Phản ứng chậm giá cả và tỷ giá trong mô hình VAR phân tích đa biến
Đề Xuất Cấu Trúc Chương Phương Pháp Luận
1. **Giới thiệu và mục tiêu nghiên cứu**
2. **Tổng quan lý thuyết và nghiên cứu trước**
3. **Thu thập và mô tả dữ liệu**
- Biến số chính: Tỷ giá, CPI, M2, lãi suất, cán cân thương mại
4. **Mô hình hoá VAR**
- Cách chọn bậc VAR, đánh giá ổn định, kiểm định Granger Causality
5. **Phân tích kết quả, kiểm tra độ nhạy, và mô phỏng cú sốc**
6. **Thảo luận và kết luận**
Kết Luận
Lập luận “USD mất giá vì giá bánh mì tăng” là ngụy biện kinh tế phổ biến nhưng thiếu căn cứ học thuật và dữ liệu vững chắc. Phân tích mô hình VAR và các chỉ số vĩ mô thể hiện USD duy trì vị trí tiền tệ dự trữ toàn cầu, biến động tỷ giá chủ yếu do lạm phát chênh lệch và chính sách tiền tệ nội địa. Giá bánh mì tăng phản ánh nhiều yếu tố địa phương như chi phí lao động, địa tô, lạm phát nội địa, không phải biểu hiện cho sự suy yếu cấu trúc của USD.
Bài viết này góp phần cung cấp bằng chứng định lượng và phân tích học thuật nhằm phản bác quan điểm sai lệch, đồng thời đề xuất cấu trúc nghiên cứu và dữ liệu cụ thể cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực kinh tế tiền tệ.
***
Tài liệu tham khảo và dữ liệu từ:
- Cục Dự trữ Liên bang Mỹ,
- Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF),
- Ngân hàng Nhà nước Việt Nam,
- ICE Futures (USD Index),
- Cục Thống kê Lao động Mỹ (BLS),
- Tổng cục Thống kê Việt Nam
- Các nghiên cứu mô hình VAR trên thị trường ngoại hối.[1][2][3][4][5]
***
Sources
[1] EUR/USD Exchange Rate Forecasting incorporating Text ...
https://arxiv.org/html/2411.07560v1
[2] Analyzing and modelling exchange rate data using VAR ...
https://www.math.kth.se/matstat/seminarier/reports/M-exjobb12/120503.pdf
[3] The multivariate time series analysis of the SEK/USD ...
https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1711613/FULLTEXT01.pdf
[4] A Vector Autoregression (VAR) Analysis of the Monetary ...
https://gdforum.sakura.ne.jp/VDFTokyo/Doc/35LVHung18Aug07Paper.pdf
[5] The dynamics of exchange rate volatility: A panel VAR ...
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1042443114000924
[6] Time-Varying Parameter VAR Model with Stochastic Volatility
https://www.imes.boj.or.jp/research/papers/english/me29-6.pdf
[7] analyzing the relationship between money supply and ...
https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9869639.pdf
[8] The Current Account and the Real Exchange Rate
https://www.nber.org/system/files/working_papers/w6495/w6495.pdf
[9] Integrating AI tools and VAR models for actuarial applications
https://www.emerald.com/jhass/artic...grating-AI-tools-and-VAR-models-for-actuarial
@TrienChjeu @Nmlam @kenzyn @dungdamchemnhau
tienphong.vn
.png "Sex :vozvn (21):"){kind=icon}
))))
