Chúng em đã so sánh khoảng 266 quốc gia trong 5 năm 2018-2022 đểphân tích sự ảnh hưởng đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế.Có 3 nhân tố chính tác động đến tốc độ tăng trưởng của 1 quốc gi
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Lý thuyết kinh tế
Theo các nhà kinh tế học hiện đại quy mô của một nền kinh tế thể hiện bằng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) hoặc tổng sản phẩm quốc gia (GNP), hoặc tổng sản phẩm bình quân đầu người hoặc thu nhập bình quân đầu người (Per Capita Income, PCI).
Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Products, GDP) hay tổng sản phẩm trong nước là giá trị thị trường của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất, tạo ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định (thường là quốc gia) trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm).
Tổng sản phẩm quốc gia (Gross National Products, GNP) là giá trị tính bằng tiền của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được tạo ra bởi công dân một nước làm ra ở cả trong và ngoài nước trong đơn vị một năm tài chính Tổng sản phẩm quốc dân bằng tổng sản phẩm quốc nội cộng với thu nhập ròng.
Tổng sản phẩm bình quân đầu người là tổng sản phẩm quốc nội chia cho dân số.
Tổng thu nhập bình quân đầu người là tổng sản phẩm quốc gia chia cho dân số.
Tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng của tổng sản phẩm quốc nội (GDP) hoặc tổng sản lượng quốc gia (GNP) hoặc quy mô sản lượng quốc gia tính bình quân trên đầu người (PCI) trong một thời gian nhất định.
1.1.2 Phương pháp tính: Để đo lường tăng trưởng kinh tế có thể sử dụng các chỉ số như mức tăng trưởng tuyệt đối, tốc độ tăng trưởng kinh tế, hoặc tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm trong một giai đoạn cụ thể Mức tăng trưởng tuyệt đối là sự khác biệt trong quy mô kinh tế giữa hai giai đoạn cần so sánh Tốc độ tăng trưởng kinh tế được tính bằng cách lấy sự thay đổi trong quy mô kinh tế giữa giai đoạn hiện tại và giai đoạn trước đó, sau đó chia cho quy mô kinh tế trong giai đoạn trước đó Tốc độ tăng trưởng kinh tế thường được biểu thị dưới dạng %.
Biểu diễn bằng toán học, sẽ có công thức: y = dY/Y × 100(%),Trong đó:
+ Y là quy mô của nền kinh tế
+ y là tốc độ tăng trưởng
Nếu quy mô kinh tế được đo bằng GDP (hay GNP) danh nghĩa, thì sẽ có tốc độ tăng trưởng GDP (hoặc GNP) danh nghĩa Còn nếu quy mô kinh tế được đo bằng GDP (hay GNP) thực tế, thì sẽ có tốc độ tăng trưởng GDP (hay GNP) thực tế Thông thường, tăng trưởng kinh tế dùng chỉ tiêu thực tế hơn là các chỉ tiêu danh nghĩa.
1.1.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế:
Các nhà kinh tế học cổ điển và tân cổ điển đã sử dụng nhiều mô hình để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế:
Mô hình David Ricardo (1772 - 1823) với luận điểm cơ bản là đất đai sản xuất nông nghiệp (R, Resources) là nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế Nhưng thực tế mức tăng trưởng ngày càng tăng cho thấy mô hình này không giải thích được nguồn gốc của tăng trưởng.
Mô hình hai khu vực tăng trưởng kinh tế dựa vào sự tăng trưởng hai khu vực nông nghiệp và công nghiệp trong đó chú trọng yếu tố chính là lao động (L, Labor), yếu tố tăng năng suất do đầu tư và khoa học kỹ thuật tác động lên hai khu vực kinh tế Tiêu biểu cho mô hình hai khu vực là mô hình Lewis, Tân cổ điển và Harry T Oshima.
Mô hình Harrod - Domar nguồn gốc tăng trưởng kinh tế là do lượng vốn (yếu tố K, capital) đưa vào sản xuất tăng lên.
Mô hình Robert Solow (1956) với luận điểm cơ bản là việc tăng vốn sản xuất chỉ ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn mà không ảnh hưởng trong dài hạn, tăng trưởng sẽ đạt trạng thái dừng Một nền kinh tế có mức tiết kiệm cao hơn sẽ có mức sản lượng cao hơn không ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế trong dài hạn (tăng trưởng kinh tế bằng không (0)).
Mô hình Kaldor tăng trưởng kinh tế phụ thuộc phát triển kỹ thuật hoặc trình độ công nghệ.
Mô hình Sung Sang Park nguồn gốc tăng trưởng là tăng cường vốn đầu tư quốc gia cho đầu tư con người.
Mô hình Tân cổ điển nguồn gốc của tăng trưởng tuỳ thuộc vào cách thức kết hợp hai yếu tố đầu vào vốn (K) và lao động (L).
Sau khi tiến hành nghiên cứu về tăng trưởng kinh tế của các nước phát triển lẫn các nước đang phát triển, các nhà kinh tế học đã phát hiện rằng sự phát triển kinh tế phụ thuộc vào bốn yếu tố cơ bản, được coi là bốn “động cơ” của tăng trưởng kinh tế, bao gồm nguồn nhân lực, nguồn tài nguyên, tư bản và công nghệ Những yếu tố này có sự biến đổi đặc thù tại từng quốc gia và cách chúng tương tác với nhau cũng không giống nhau, điều này dẫn đến các kết quả kinh tế khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh riêng của mỗi quốc gia.
Xuất phát của nghiên cứu được bắt đầu bằng hàm sản xuất tổng quát:
+ Y là giá trị đầu ra (phụ thuộc vào tổng cầu của nền kinh tế)
+ Xi là giá trị các biến số đầu vào (liên quan trực tiếp đến tổng cung).
Từ đó ta xét cụ thể hai nhóm nhân tố tác động:
- Các nhân tố tác động trực tiếp đến tổng cung
Nói đến các yếu tố tổng cung tác động đến tăng trưởng kinh tế là nói đến 4 yếu tố nguồn lực chủ yếu, đó là: Vốn (K), Lao động (L), Tài nguyên, đất đai (R), Công nghệ kỹ thuật (T).
Trong quan điểm vĩ mô, vốn sản xuất liên quan trực tiếp đến tăng trưởng kinh tế được hiểu chủ yếu dưới dạng tài sản vật chất thay vì giá trị tiền bạc Đây là tổng thể của các tài sản vật chất được tích lũy bởi nền kinh tế, bao gồm cả vốn cố định (như nhà máy, xưởng sản xuất, trụ sở công ty, trang thiết bị văn phòng, máy móc, phương tiện vận chuyển, và hạ tầng) và vốn lưu động (bao gồm tồn kho của các loại hàng hoá).
Bên cạnh đó, để duy trì hoặc tăng lượng vốn sản xuất này, cần phải thực hiện một loạt chi phí gọi là vốn đầu tư sản xuất.
Lao động là một nguồn lực sản xuất chính và không thể thiếu được trong các hoạt động kinh tế Chất lượng của lực lượng lao động, bao gồm kỹ năng, kiến thức và kỷ luật là yếu tố quan trọng nhất đối với tăng trưởng kinh tế Trong khi hầu hết các yếu tố khác như tư bản và nguyên vật liệu có thể được mua hoặc vay mượn, nguồn nhân lực thì khó có thể thay thế hoặc mua được một cách dễ dàng Các yếu tố như máy móc, thiết bị, nguyên vật liệu, hoặc công nghệ sản xuất chỉ có thể phát huy hiệu quả tối đa khi được áp dụng bởi một đội ngũ lao động có trình độ văn hoá cao, sức khỏe tốt, và kỷ luật lao động xuất sắc Hiện nay, sự tăng trưởng kinh tế ở các nước đang phát triển chủ yếu dựa vào quy mô và số lượng lao động, trong khi yếu tố vốn nhân lực vẫn đang ở mức trung bình thấp do trình độ và chất lượng lao động chưa đạt đến mức cao.
Tài nguyên, đất đai là một yếu tố sản xuất cổ điển Đất đai đóng vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp và là một yếu tố không thể thiếu trong đặt ra cơ sở kinh tế Các nguồn tài nguyên tự nhiên dồi dào được khai thác, tạo điều kiện cho sự gia tăng nhanh chóng của sản lượng đầu ra, đặc biệt là đối với các quốc gia đang trong giai đoạn phát triển.
Yếu tố công nghệ kỹ thuật cần được hiểu đầy đủ theo hai dạng:
Các nghiên cứu có liên quan
Solow (1956) và Romer (1986) đã dành sự quan tâm đặc biệt đến các yếu tố quyết định sự phát triển kinh tế Solow (1956) được coi là người tiên phong trong việc phát triển mô hình tăng trưởng tân cổ điển, còn được gọi là mô hình tăng trưởng Solow-Swan.
Mô hình này đưa ra giả định về sự liên kết liên tục giữa sản xuất không bị gián đoạn và năng suất của các yếu tố đầu vào, bao gồm cả vốn và lao động, tạo nên sự ổn định trạng thái của kinh tế Tuy nhiên, sự ổn định trong mô hình này phụ thuộc vào tiến bộ công nghệ và tăng trưởng dân số, cả hai đều là yếu tố ngoại sinh và không thể áp dụng khi không có tiến bộ công nghệ và tăng trưởng năng suất trung bình đầu người (Ghura & Hadji Michael, 1996) Ghura và Hadji Michael (1996) cũng đã đặt ra giả định quan trọng về sự hội tụ trong sự phát triển của các quốc gia với các công nghệ tương đương, nhưng hiện tại, giả định này không luôn được áp dụng trong các nghiên cứu.
Do sự không phù hợp của lý thuyết tân cổ điển dựa trên tiên bộ công nghệ ngoại sinh, Romer (1986) đã phát triển lý thuyết tăng trưởng kinh tế nội sinh để thiết lập một liên kết lâu dài giữa tăng trưởng và chính sách công Các mô hình tăng trưởng nội sinh nhấn mạnh rằng phát triển công nghệ là kết quả của đầu tư, tích luỹ vốn và phát triển của nguồn nhân lực Sau Romer (1986), đã có một số mô hình tăng trưởng kinh tế khác được đề xuất, bao gồm cả giả thuyết về lời nguyền tài nguyên, nhưng hầu hết không có sự thống nhất hoàn toàn về các yếu tố quyết định thực sự của sự phát triển kinh tế của các quốc gia, khiến cho các biến số ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của một quốc gia không thể áp dụng hiệu quả cho quốc gia khác Do đó, một số yếu tố như tích lũy tài sản cố định, vốn nhân lực, lạm phát, lãi suất và FDI đã được sử dụng để xác định những yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế.
- Đầu tư trực tiếp nước ngoài:
Lo et al (2013) công nhận rằng một phần của FDI đóng vai trò quan trọng trong quá trình thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Các tác giả này cho rằng FDI là một thành phần của mô hình tăng trưởng kinh tế cổ điển và có khả năng tạo ra tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế thông qua hiệu ứng lan toả, bao gồm cả việc cải thiện môi trường kinh tế của quốc gia mà nó đầu tư (Lo et al, 2013).
Li và Ng (2013) cũng thừa nhận vai trò quan trọng của FDI đối với sự phát triển kinh tế Babatunde (2011), trong nghiên cứu về mở cửa thương mại, FDI và tăng trưởng ở các nước Châu Phi cận Sahara, đã nhận thấy rằng FDI đóng một vai trò tích cực và có ý nghĩa thống kê trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia được nghiên cứu.
- Tích lũy tài sản cố định gộp (Gross Capital Formation):
Việc tích lũy tài sản cố định đã trở thành một yếu tố quan trọng trong kinh tế vĩ mô và thường được sử dụng để đánh giá sự phát triển kinh tế của các quốc gia, với sự xuất hiện của nhiều nghiên cứu gần đây (Adeleke, 2014; Akram, Manzoor, Hassan, Farhan, & Alam, 2011; Freckleton, Wright, & Craigwell, 2012; Havi, Enu, Osei-Gyimah, Attah-Obeng,
Eregha (2015) đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích lũy tài sản cố định là một yếu tố quyết định tăng trưởng kinh tế trong nghiên cứu về dòng vốn FDI, biến động và đầu tư nội địa ở khu vực Tây Phi Bằng cách áp dụng mô hình dữ liệu bảng trên Uỷ ban Kinh tế của Các quốc gia Tây Phi (ECOWAS), Eregha đã nhận nhận thấy rằng tốc độ tăng trưởng tài sản cố định gộp có tác động tích cực và đáng kể đến sự gia tăng của đầu tư trong nước trong khu vực ECOWAS.
Tương tự, trong nghiên cứu về tác động biến động của các biến số kinh tế vĩ mô đối với tăng trưởng kinh tế, Javed và đồng nghiệp (2014) cũng đã xác định rằng tích lũy tài sản cố định gộp có ảnh hưởng tích cực đến GDP, với một hệ số có ý nghĩa thống kê là 0.084115
- Vốn nhân lực (Human capital):
Vốn nhân lực đóng vai trò quan trọng trong việc xác định sự phát triển kinh tế của một quốc gia, và điều này vẫn đúng ngay cả khi có sự đa dạng về cách đo lường vốn nhân lực trong các nghiên cứu (Adeleke, 2014; Alemu & Lee, 2015; Tchereni & Sekhampu, 2013; Thuku, Paul, & Almadi, 2013; Wako, 2012).
Alemu và Lee (2015) đã đặc biệt nhấn mạnh vai trò quyết định của vốn nhân lực trong tăng trưởng kinh tế và đã đề cập đến việc vận dụng lý thuyết nội sinh, trong đó nguồn nhân lực được xem là yếu tố chủ chốt Họ đã chú ý rằng trước đây, trong nửa cuối thập kỷ 1990, hiệu suất của nguồn nhân lực thường được liên kết với giáo dục, mặc dù có những nghiên cứu đã thừa nhận tầm quan trọng của yếu tố bổ sung như sức khỏe.
Freckleton et al (2012) đã sử dụng trình độ trung học cơ sở làm đại diện cho nguồn nhân lực trong nghiên cứu về tăng trưởng kinh tế, FDI và tham nhũng trong các nước phát triển và đang phát triển Ngược lại, Tchereni và Sekhampu (2013) xem xét vốn nhân lực của dân số bằng tốc độ tăng dân số, coi đây là một yếu tố quyết định sự hiệu quả của tăng trưởng kinh tế và cho rằng tăng trưởng dân số vượt trội tương đương với việc tăng cường thị trường tiêu thụ, có thể thúc đẩy sản xuất.
Guga et al (2015) cũng đã đặt ra câu hỏi về vốn nhân lực, đặc biệt là tổng tỷ lệ tăng dân số và tác động của nó lên tăng trưởng kinh tế của Abania Họ đưa ra quan điểm rằng sự tiến bộ trong vốn nhân lực và tăng trưởng kinh tế có mối liên hệ chặt chẽ, và tăng trưởng kinh tế thường phản ánh sự phát triển của con người và đã tạo ra cơ hội cho sự phát triển kinh tế Do đó, thông qua việc áp dụng mô hình hồi quy log - log trên dữ liệu chuỗi thời gian trong giai đoạn từ 1990 đến 2014, Guga et al (2015) đã chỉ ra rằng tỷ lệ tăng dân số đã có một tác động tích cực và đáng kể đối với tăng trưởng kinh tế của Albania Tóm lại, dân số, như một biểu hiện của vốn nhân lực, đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định sự phát triển kinh tế của một quốc gia.
Lạm phát, một yếu tố kinh tế vĩ mô quan trọng, thường được sử dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm để đánh giá sự phát triển kinh tế của một quốc gia (Agalega &Antwi 2013; Ajide & Lawanson, 2012; Akram et al., 2011; Anyanwu, 2014; Babatunde,
2011; Mbulawa, 2015; Ngangang, 2015; Odhiambo, 2013) Akram et al (2011) đã đặc biệt nhấn mạnh tầm quan trọng của lạm phát trong việc quyết định sự phát triển kinh tế, chỉ ra rằng mức độ lạm phát thể hiện mức độ chú ý đặc biệt đối với nền kinh tế Sự tồn tại của lạm phát có thể xác định sự ổn định của nền kinh tế quốc gia Do đó, trong các tài liệu hiện tại, có một xu hướng cho thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và lạm phát thường là tiêu cực (Akram et al., 2011) Tuy nhiên, Odhiambo (2013) đã chỉ ra rằng sự không ổn định của lạm phát có thể ảnh hưởng tiêu cực hơn đến tăng trưởng kinh tế, hơn cả mức độ lạm phát cơ bản Bên cạnh đó, Odhiambo (2013) đã ghi nhận rằng một sự tăng nhẹ trong tỷ lệ lạm phát cơ bản có thể kích thích tăng trưởng, nhưng mức lạm phát vượt quá mức tăng trưởng này có thể gây cản trở đối với tăng trưởng kinh tế Agalega và Antwi (2013), trong nghiên cứu về tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô lên tổng sản phẩm nội địa của Ghana, đã tìm ra mối quan hệ tích cực giữa lạm phát và GDP, mặc dù mối quan hệ này không đáng kể Tổng cộng, các đánh giá hiện tại dường như thừa nhận rằng ảnh hưởng của lạm phát đối với tăng trưởng kinh tế có thể thay đổi và không nhất quán trong các tài liệu nghiên cứu.
Trong nghiên cứu hiện tại, việc sử dụng lãi suất như một yếu tố quan trọng trong các thử nghiệm được thực hiện để đánh giá sự phát triển kinh tế của các quốc gia đã được khảo sát rộng rãi (Agalega & Antwi 2013; Akiri &Adofu, 2007; Balassa 1989; Ghatak, 1997; Imosi, Chika, & Moses, 2012; Koka, Bozdo, & ầuỗi; 2013; Mashamba, Magweva, & Gumbo, 2014; Obamuyi, 2009; Ristanovic, 2010; Saymen & Orabi, 2013; Waty, 2014). Trong nghiên cứu của Imoisi et al (2012), họ đã đề xuất rằng lãi suất thực sự đóng một vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến quá trình tiết kiệm và đầu tư của cả hộ gia đình và doanh nghiệp, đồng thời có tác động chiến lược đối với sự biến đổi theo chu kỳ và sự phát triển kinh tế dài hạn Agalega và Antwi (2013), sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính OLS, đã tìm ra rằng lãi suất có tác động tiêu cực đến GDP của Ghana, ngụ ý rằng tăng trưởng lãi suất gây ra sự giảm sút trong GDP Điều này cũng được Saymey và Orabi (2013) xác nhận trong nghiên cứu của họ về tác động của lãi suất và các yếu tố khác đối với sự phát triển kinh tế của Jordan Họ cũng sử dụng mô hình hồi quy, hợp nhất và kết luận rằng lãi suất có ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế, phù hợp với các kết quả khác của các nghiên cứu trước đó (Agalega & Antwi, 2013; Ristanovic, 2010; Waty, 2014).
Lỗ hổng nghiên cứu
Các nghiên cứu trước đây đều đã đưa ra được kết luận về các nhân tố ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng của một số Quốc Gia Tuy nhiên, một số nghiên cứu mắc phải những lỗ hổng quan trọng như thiếu tài liệu và dữ liệu thống kê chính xác, sự phụ thuộc quá mức vào mô hình, thiếu sự phân tích toàn diện, thiếu xem xét tác động của biến thay đổi theo thời gian, Hơn nữa, có những nghiên cứu chưa có sự xem xét về ngữ cảnh lịch sử văn hoá, yếu tố ngoại vi và ảnh hưởng của bản quyền và chính trị Vì vậy, nhóm tác giả đã tập trung nghiên cứu đề tài với số liệu mới nhất và nhiều nước ở các khu vực khác nhau để thấy rõ tác động của các biến nghiên cứu.
Giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên nghiên cứu của Eregha (2005) (cho giải thuyết H1), nghiên cứu của Laura Alfaro và cộng sự (2003) (cho giải thuyết H2), nghiên cứu của Đỗ Thanh Tùng, Nguyễn Thị Phương Mai và Nguyễn Thu Quỳnh (2022) (cho giải thuyết H3), nghiên cứu của tổng cục thống kê (1989-2016) (cho giả thuyết H4), nghiên cứu của Maiga (2017) và Moazzami (1991) (cho giải thuyết H5), quan điểm của J M Keynes và David Ricardo (cho giải thuyết H6), nhóm tác giả đưa ra giả thuyết sau:
- Giả thuyết 1 (H1): Tích luỹ tài sản cố định đóng vai trò quan trọng trong những yếu tố quyết định tăng trưởng kinh tế.
- Giả thuyết 2 (H2): FDI có tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế của các nước nhận đầu tư.
- Giả thuyết 3 (H3): Tăng trưởng dân số có ảnh hưởng tích cực tới tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia.
- Giả thuyết 4 (H4): Chiều ảnh hưởng của lạm phát đến tăng trưởng kinh tế là một chiều và là mối quan hệ dài hạn.
- Giả thuyết 5 (H5): Mối quan hệ giữa lãi suất và tăng trưởng là mối quan hệ tỷ lệ nghịch.
- Giả thuyết 6 (H6): Nợ công tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH
Phương pháp nghiên cứu
2.1.1 Phương pháp xây dựng mô hình
Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để xây dựng mô hình: nghĩa là tìm hiểu sự phụ thuộc của biến phụ thuộc vào nhiều biến độc lập khác Đây là phương pháp dùng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến độc lập Từ phương trình ước lượng thu được, chúng ta có thể ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc (chưa xác định) khi biết trước các giá trị của biến độc lập.
Trong nghiên cứu này, nhóm tìm hiểu mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là Mức độ tăng trưởng kinh tế của một quốc gia trong giai đoạn 2018 - 2022 dựa trên các biến phụ thuộc là kgrowth (Tăng trưởng tài sản cố định), FDI (vốn đầu tư nước ngoài), popugrowth (tăng trưởng dân số), Infla (tỷ lệ lạm phát), Int (lãi suất thực), DEBT (nợ chính phủ).
2.1.2 Phương pháp thu thập số liệu
Nhóm thu thập dữ liệu dựa trên 131 quan sát của 266 quốc gia trên toàn thế giới trong vòng 5 năm trở lại đây (giai đoạn 2018-2022) Từ đó nghiên cứu và đánh giá tác động của sáu yếu tố: tăng trưởng tài sản cố định, vốn đầu tư nước ngoài, tăng trưởng dân số, tỷ lệ lạm phát, lãi suất thực, nợ chính phủ lên tốc độ tăng trưởng kinh tế của một số quốc gia Các dữ liệu được thu thập trên World Bank Open data, vì vậy luôn đảm bảo về độ uy tín và chính xác của số liệu được đưa ra trong bài nghiên cứu.
2.1.3 Phương pháp xử lý số liệu
Sau khi đã thu thập được dữ liệu, nhóm tiến hành xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS), dựa trên dữ liệu tìm được để kiểm tra ý nghĩa thống kê và sự phù hợp của mô hình dựa trên các quan sát cũng như các nghiên cứu đi trước tương tự, từ đó đưa ra kết quả tốt nhất để phục vụ mục đích nghiên cứu Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, nhóm sử dụng kiến thức của kinh tế lượng,kinh tế vi mô, kinh tế vĩ mô, tài chính ngân hàng, phương pháp nghiên cứu định lượng,phần mềm Stata để thực hiện phân tích hồi quy, phần mềm Microsoft Excel, MicrosoftWord để xử lý dữ liệu và hoàn thiện bài nghiên cứu.
Xây dựng mô hình lý thuyết
Sau khi nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của một quốc gia và về các mô hình lý thuyết nhóm sử dụng phân tích hồi quy để nghiên cứu mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (mức độ tăng trưởng kinh tế của một quốc gia) và sáu biến độc lập (tăng trưởng tổng tài sản cố định, vốn đầu tư nước ngoài, tăng trưởng dân số, tỷ lệ lạm phát, lãi suất thực, nợ chính phủ ) trong giai đoạn 2018 - 2022.
Bài tiểu luận nghiên cứu sự ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia (GDP growth - Ggdp), thông qua các nhân tố kinh tế: tổng vốn cố định hình thành, vốn đầu tư nước ngoài, tăng trưởng dân số, tỷ lệ lạm phát, lãi suất thực, nợ chính phủ:
Ggdp=f(kgrowth , FDI , popugrowth, Infla , ∫ , DEBT )
● kgrowth: tăng trưởng tổng tài sản cố định
● FDI: vốn đầu tư nước ngoài
● popugrowth: tăng trưởng dân số
2.2.2 Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên
Ggdpi = β0 + β1kgrowthi + β2FDIi + β3popugrowthi + β4Inflai + β5Inti + β6DEBTi+ ui
Trong đó: β0: Hệ số chặn β1: Hệ số góc của biến kgrowth β2: Hệ số góc của biến FDI β3: Hệ số góc của biến popugrowth β4: Hệ số góc của biến Infla β5: Hệ số góc của biến Int β6: Hệ số góc của biến DEBT ui : Sai số ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát thứ i, đại diện cho các nhân tố khác ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng kinh tế nhưng không được đề cập đến trong mô hình.
2.2.3 Mô hình hồi quy mẫu dạng ngẫu nhiên
Ggdp i =^β 0 + ^β 1 kgrowth i + ^β 2 FDI i + ^β 3 popugrowth i + ^β 4 Infla i + ^β 5 ∫ ¿ i + ^ β 6 DEBT i + ^ u i ¿
^β 0 : Ước lượng hệ số chặn
^β 1 : Ước lượng hệ số góc của biến kgrowth
^β 2 : Ước lượng hệ số góc của biến FDI
^β 3 : Ước lượng hệ số góc của biến popugrowth
^β 4 : Ước lượng hệ số góc của biến Infla
^β 5 : Ước lượng hệ số góc của biến Int
^β 6 : Ước lượng hệ số góc của biến DEBT u^ i : Phần dư, ước lượng sai số ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát thứ i, đại diện cho các nhân tố khác tác động tới Ggdp nhưng không được đề cập tới trong mô hình.
2.2.4 Giải thích các biến số trong mô hình và kỳ vọng của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc a) Biến phụ thuộc
Ggdp là tốc độ tăng trưởng của một quốc gia, được tính theo đơn vị phần trăm (%) b) Biến độc lập
Biến Ý nghĩa Đơn vị Diễn giải
Tăng trưởng tổng tài sản cố định
Eregha khẳng định tích lũy tài sản cố định đóng vai trò quan trọng trong những yếu tố quyết định tăng trưởng kinh tế trong nghiên cứu của ông về FDI và đầu tư nội địa vào khu vực Tây Phi (2005).
Vốn đầu tư nước ngoài
Nghiên cứu Laura Alfaro và cộng sự (2003) chỉ ra rằng, FDI có tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế của các nước nhận nhận đầu tư.
Nghiên cứu của Đỗ Thanh Tùng, Nguyễn Thị Phương Mai và Nguyễn Thu Quỳnh (2022) chỉ ra rằng tăng trưởng dân số có ảnh hưởng trực tiếp tới tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia.
Infla Tỷ lệ lạm phát
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ tổng cục thống kê, bao gồm chuỗi chỉ số lạm phát (CPI) và tăng trưởng kinh tế (GDP) giai đoạn 1989-
2016 kết luận chiều ảnh hưởng của lạm phát đến tăng trưởng kinh tế là một chiều và là mối quan hệ dài hạn.
Maiga (2017) tìm ra mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa 2 biến số lãi suất và tăng trưởng kinh tế. Đồng quan điểm với Maiga (2017), Moazzami (1991) cũng cho biết giữa lãi suất và tăng trưởng có mối quan hệ nghịch
Hiện nay có 2 quan điểm phổ biến về ảnh hưởng của nợ công tới tăng trưởng kinh tế: Một là, nợ công tác động tích cực, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, đại diện bởi nhà kinh tế học J M Keynes; Hai là, nợ công tác động tiêu cực, cản trở tăng trưởng kinh tế, là quan điểm của nhà kinh tế học David Ricardo
Mô tả số liệu
Số liệu trong mẫu nghiên cứu được thu thập dưới dạng dữ liệu chéo từ 266 quốc gia trong năm 2018 – 2022 Trong đó biến phụ thuộc là tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia, các biến độc lập là tăng trưởng tổng tài sản cố định, vốn đầu tư nước ngoài, tăng trưởng dân số, tỷ lệ lạm phát, lãi suất thực, nợ chính phủ Các dữ liệu được thu thập từ website của Ngân hàng Thế giới (World Bank).
2.3.2 Mô tả thống kê số liệu
Nhằm giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về mô hình cũng như đưa ra một số đánh giá nhận định ban đầu, nhóm sẽ mô tả số liệu trước khi đi sâu phân tích dữ liệu. Nhóm sử dụng lệnh sum trong STATA để mô tả các biến độc lập và phụ thuộc và thu được kết quả như sau:
Số quan sát là khá lớn, số liệu được phủ rộng ở 266 quốc gia do đó có thể cho rằng mẫu khá tiêu biểu so với tổng thể
- Ggdp: mức độ tăng trưởng kinh tế có giá trị lớn nhất là 57,80022%, trong khi giá trị nhỏ nhất là -54,2359%, giá trị trung bình là 2,067652%, sai số chuẩn là 6,421868.
- kgrowth: mức độ tăng trưởng tổng tài sản cố định có giá trị lớn nhất kà 983,7766%, giá trị nhỏ nhất là -89,916%, giá trị trung bình là 3,799514%, sai số chuẩn là 36,32847
- FDI: Nguồn vốn đầu tư nước ngoài có giá trị lớn nhất là 429,5203 % of GDP, giá trị nhỏ nhất là -1303,109 % of GDP, giá trị trung bình là 2,499724 % of GDP, sai số chuẩn là 43,49445.
- popugrowth: mức độ tăng trưởng dân số có giá trị lớn nhất là 4,556082%, giá trị nhỏ nhất là -14,18845%, giá trị trung bình là 1,042539%, sai số chuẩn là 1,295418.
- Infla: tỷ lệ lạm phát có giá trị lớn nhất là 604,9459%, giá trị nhỏ nhất là - 26,29605%, giá trị trung bình là 8,158779%, sai số chuẩn là 28,85966.
- Int: lãi suất thực có giá trị lớn nhất là 48,52023%, giá trị nhỏ nhất là -81,13212%, giá trị trung bình là 4,272585%, sai số chuẩn là 10,68532.
- DEBT: Nợ chính phủ có giá trị lớn nhất là 252,5228 % of GDP, giá trị nhỏ nhất là 2,902222 % of GDP, giá trị trung bình là 68,02718 % of GDP, sai số chuẩn là 42,88567.
2.3.3 Mô tả tương quan giữa các biến
Nhóm sử dụng lệnh pwcorr trong STATA để phân tích sự tương quan giữa các biến, ta thu được kết quả:
Ggdp kgrowth FDI popugrowth Infla Int DEBT
- Về tổng quan các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc, biến có tương quan cao nhất là kgrowth Qua đó có thể kết luận các biến độc lập đều mang ý nghĩa giải thích với biến phụ thuộc.
- Các biến độc lập có tương quan với nhau nhưng không có tương quan nào lớn hơn 0,8 nên mô hình có khả năng rất thấp mắc khuyết tật đa cộng tuyến.
● r(kgrowth, Ggdp) = 0,1985: Mức độ tương quan yếu, hệ số tương quan mang dấu dương Mối quan hệ giữa tăng trưởng sản phẩm cố định và mức độ tăng trưởng kinh tế là cùng chiều
● r(popugrowth, kgrowth) = 0,0663: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan mang dấu dương Mối quan hệ giữa tăng trưởng dân số và tăng trưởng tài sản cố định là cùng chiều
● r(Infla, FDI) = -0,0194: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan mang dấu âm Mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát và nguồn vốn đầu tư nước ngoài là ngược chiều.
● r(DEBT, FDI) = 0,1053: Mức độ tương quan yếu, hệ số tương quan mang dấu dương Mối quan hệ giữa nợ chính phủ và vốn đầu tư nước ngoài là cùng chiều.
● r(FDI, Ggdp) = 0,0489: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan mang dấu dương Mối quan hệ giữa nguồn vốn đầu tư nước ngoài và mức độ tăng trưởng kinh tế là cùng chiều.
● r(Int, Ggdp) = 0,0576: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan mang dấu dương Mối quan hệ giữa lãi suất thực và mức độ tăng trưởng kinh tế là cùng chiều.
● r(DEBT, Ggdp) = -0,1622: Mức độ tương quan yếu, hệ số tương quan mang dấu âm Mối quan hệ giữa nợ chính phủ và mức độ tăng trưởng kinh tế là cùng chiều.
● r(Int, popugrowth) = 0,1820: Mức độ tương quan yếu, hệ số tương quan mang dấu dương Mối quan hệ giữa lãi suất thực và mức độ tăng trưởng dân số là cùng chiều
● r(Int, Infla) = -0,6460: Mức độ tương quan mạnh, hệ số tương quan mang dấu âm.
Mối quan hệ giữa lãi suất thực và tỷ lệ lạm phát là ngược chiều.
● r(DEBT, Infla) = -0,2175: Mức độ tương quan yếu, hệ số tương quan mang dấu âm.
Mối quan hệ giữa nợ chính phủ và tỷ lệ lạm phát là ngược chiều.
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ
Kết quả ước lượng
3.1.1.1 Kết quả ước lượng OLS
Sử dụng phần mềm STATA hồi quy tốc độ tăng trưởng (Ggdp) theo các biến: tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định (Gross fixed capital formation), nợ công chính phủ (Central government debt,), tỷ lệ lạm phát (Inflation), tỷ lệ gia tăng dân số (Population growth), nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và lãi suất (Real interest rate) bằng lệnh reg Ggdp kgrowth FDI popugrowth Infla Int DEBT ta thu được kết quả như sau:
Ggdp Hệ số ước lượng
Khoảng ước lượng tin cậy
Cận trái Cận phải kgrowth 0.3694581 0.035031
3.1.1.2 Mô hình hồi quy mẫu
Từ kết quả trên, ta thu được mô hình hồi quy mẫu:
Ggdp = 0.3694581 * kgrowth - 0.006531 * FDI - 0.1708895 * popugrowth -0.0237211 * Infla - 0.060659 * Int + 0.0022896 * DEBT + 1.421859 + u ^ i
- Độ lệch chuẩn tổng phần dư Root MSE = 3.9761
3.1.1.3 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
- ^ β 0 = 1.421859 có nghĩa là giá trị kỳ vọng của tốc độ tăng trưởng lớn hơn 0 khi tất cả các biến độc lập (FDI, tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định, nợ công chính phủ, tỷ lệ gia tăng dân số và tỷ lệ lạm phát) bằng 0.
- ^ β 1 = 0.3694581 có nghĩa là khi tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định tăng (giảm) 1% trong khi nợ công chính phủ, tỷ lệ gia tăng dân số, lãi suất, tỷ lệ lạm phát và FDI vẫn giữ nguyên, thì tốc độ tăng trưởng tăng (giảm) trung bình 0.3694581%.
- ^ β 2= -0.006531 có nghĩa là khi FDI tăng (giảm) 1 % of GDP trong khi tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định, nợ công chính phủ, tỷ lệ gia tăng dân số, lãi suất và tỷ lệ lạm phát vẫn giữ nguyên, thì tổng giá trị thu hút vốn đầu tư nước ngoài giảm (tăng) trung bình -0.00653% of GDP.
- ^ β 3 = -0.1708895 có nghĩa là tỷ lệ gia tăng dân số tăng (giảm) 1% trong khi tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định, nợ công chính phủ, FDI, lãi suất và tỷ lệ lạm phát vẫn giữ nguyên, thì tốc độ tăng trưởng giảm (tăng) trung bình 0.1708895%.
- ^ β 4 = -0.237211 có nghĩa là tỷ lệ lạm phát tăng (giảm) 1% trong khi tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định, nợ công chính phủ, tỷ lệ gia tăng dân số, FDI và lãi suất vẫn giữ nguyên, thì tốc độ tăng trưởng giảm (tăng) trung bình 0.237211%
- ^ β 5= -0.060659 có nghĩa là lãi suất tăng (giảm) 1% trong khi tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định, nợ công chính phủ, tỷ lệ gia tăng dân số, tỷ lệ lạm phát và FDI không đổi, thì tốc độ tăng trưởng giảm (tăng) trung bình -0.060659%.
- ^ β 6=0.0022896 có nghĩa khi nợ công chính phủ tăng 1% of GDP trong khi tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định, lãi suất, tỷ lệ gia tăng dân số, tỷ lệ lạm phát và FDI không đổi, thì tốc độ tăng trưởng tăng (giảm) trung bình 0.0022896% of GDP.
3.1.1.4 Ý nghĩa của hệ số xác định R 2
- Hệ số xác định R 2 = 0.4989 có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình: tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định, nợ công chính phủ, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ gia tăng dân số, FDI và lãi suất giải thích được khoảng 49.89% cho sự biến động trong tốc độ tăng trưởng của các quốc gia Tuy nhiên, R 2 sẽ tăng dù biến đó có thật sự quan trọng hay không, dẫn đến khả năng thừa biến và khó có thể so sánh độ phù hợp của các mô hình có chung biến phụ thuộc nhưng số biến độc lập khác nhau.
- Hệ số xác định hiệu chỉnh R̅ 2 = 0.4747 thường được dùng để cân nhắc việc đưa thêm biến mới vào mô hình và so sánh độ phù hợp của các mô hình có chung biến phụ thuộc nhưng số biến độc lập khác nhau (biến mới đưa vào phải thỏa mãn làm R̅ 2 tăng)
3.1.2 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
3.1.2.1 Kiểm định mô hình bỏ sót biến Ramsey RESET
Thiết lập cặp giả thuyết:
- H 0: Dạng mô hình xác định đúng.
- H 1: Dạng mô hình không xác định đúng.
Kiểm định mô hình bằng lệnh ovtest trong STATA 14, ta thu được kết quả:
Nhận xét: Trị số P-value = 0.0185 >0.01
=> Tại mức ý nghĩa 1%, bác bỏ giả thuyết H 1, chấp nhận giả thuyết H 0
Kết luận: Tại mức ý nghĩa 1%, mô hình không mắc khuyết tật bỏ sót biến
3.1.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Dùng lệnh vif trong STATA ta có kết quả cho thấy tất cả các nhân tử VIF đều có giá trị nhỏ hơn 10, cụ thể:
Giá trị trung bình VIF 1.17
Kết luận: Từ bảng kết quả, ta thấy các biến độc lập đều có VIF < 10, điều này chứng tỏ trong mô hình không có đa cộng tuyến.
3.1.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Thiết lập cặp giả thuyết:
- H 0: Mô hình có phương sai sai số không đổi.
- H 1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi.
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh imtest, white, ta thu được kết quả như sau:
Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test
Ta thấy tại mức ý nghĩa 1% thì P-value=0.1823>1% => Không bác bỏ H0.
Như vậy mô hình có phương sai sai số không đổi.
3.1.2.4 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Thiết lập cặp giả thuyết:
- H 0: Nhiễu có phân phối chuẩn.
- H 1: Nhiễu không có phân phối chuẩn.
Trong phần mềm STATA, dùng kiểm định Skewness/Kurtosis Ta sử dụng lệnh predict Ai, residuals để gọi phần dư của mô hình cho biến phụ thuộc là Ggdp.
Sau đó, dùng lệnh sktest Ai, ta thu được kết quả như sau:
Biến Số quan sát Độ nghiêng Độ nhọn Adj chi2(2) Prob>chi2
Từ bảng kết quả, ta nhận thấy:
Kết luận: Mô hình có nhiễu tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Kiểm định giả thuyết mới của mô hình
3.2.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy
Thiết lập cặp giả thuyết:
- H 0 : Hệ số hồi quy của biến độc lập không có ý nghĩa thống kê (j = 0)
- H 1 : Hệ số hồi quy của biến độc lập có ý nghĩa thống kê (j ≠ 0)
Nếu P-value > α = 0,01 => Không bác bỏ H 0
Dựa vào kết quả mô hình, ta có:
Biến độc lập P-value kgrowth 0.0000 Bác bỏ H 0
FDI 0.822>0.01 => Không bác bỏ H 0 popugrowth 0.609>0.01 => Không bác bỏ H 0
Kết luận: Sau khi sử dụng phương pháp P-value kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy, ta có thể rút ra một số nhận xét sau:
Biến độc lập tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định là biến duy nhất có tác động tích cực đến tốc độ tăng trưởng GDP (phù hợp với giả thuyết H1) đồng thời có ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, các biến còn lại là FDI, tỷ lệ gia tăng dân số, tỷ lệ lạm phát, lãi suất và nợ công chính phủ không mang ý nghĩa thống kê; trong đó, nợ công chính phủ lại mang tác động tích cực đến tốc độ tăng trưởng của các nước đang phát triển ( trái với giả thuyết H6), còn các nhân tốc khác thì đều mang lại tác động tiêu cực đến tốc độ tăng trưởng kinh tế (trái với giả thuyết H2, H3, H4 nhưng lại phù hợp với giả thuyết H5).
3.2.2.Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Thiết lập cặp giả thuyết:
- H 0: Toàn bộ biến độc lập trong mô hình không giải thích gì cho sự biến động của biến phụ thuộc.
- H 1 : Có ít nhất 1 biến độc lập giải thích được sự biến động trong giá trị của biến phụ thuộc.
Cặp giả thuyết tương đương:
Trong đó: n: Số quan sát => n = 131 k: Số biến độc lập trong mô hình => k = 6
Theo kết quả của mô hình, ta có: 𝐹𝑠= F(6, 124) = 20.58
Kết luận: Tại mức ý nghĩa 1%, mô hình có ít nhất 1 biến độc lập giải thích được sự biến động của biến phụ thuộc.
Phân tích, giải thích kết quả và vấn đề giải pháp
3.3.1 Phân tích, giải thích kết quả
Từ kết quả ước lượng có thể thấy hệ số hồi quy của biến lãi suất, tỷ lệ vốn FDI ròng vào trong nước, tỷ lệ gia tăng dân số, DEBT và tỷ lệ lạm phát đều không có ý nghĩa đối với tăng trưởng kinh tế, có nghĩa là không có bằng chứng đủ mạnh để kết luận rằng chúng có tác động đáng kể đến tốc độ tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên điều này không có nghĩa là các giả thuyết về FDI, tỷ lệ gia tăng dân số, DEBT và lạm phát là không đúng Có thể do mô hình OLS chưa phải mô hình phù hợp nhất để nghiên cứu cho mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế với những biến số giải thích này, việc xác định mối quan hệ chính xác giữa các yếu tố có thể cần nhiều nghiên cứu hơn.
Ngoài ra, trong bộ dữ liệu này ta có thể thấy hệ số tương quan giữa lạm phát và tăng trưởng kinh tế mang dấu âm đúng như nghiên cứu của Odhiambo (2013) về sự bất ổn của lạm phát gây ảnh hưởng tiêu cực của lạm phát trong việc ổn định nền kinh tế Việc mẫu số liệu được lấy trong thời điểm từ 2018 - 2022 trùng với thời gian của đại dịch COIVD 19 và các cuộc suy thoái, khủng hoảng kinh tế trong thời kì này đã gây ảnh hưởng đáng kể tới lạm phát Như chúng ta đều biết, trong thời kì COVID 19 lạm phát được đẩy lên rất cao ở nhiều nước trên thế giới, việc gia tăng lạm phát đó đã phần nào làm cản trở tăng trưởng kinh tế lúc bấy giờ.
Trong thời kì này với diễn biến phức tạp của dịch bệnh COVID 19 khiến các khoản chi ngân sách tăng cao dẫn tới việc chính phủ các nước đi vay để đối phó với thâm hụt ngân sách nghiêm trọng Trong ngắn hạn, việc đi vay để giảm các khoản thâm hụt ngân sách này đã khiến tăng trưởng kinh tế phản ứng ngay tức khắc và nhanh hơn khi tăng nợ của chính phủ so với giảm nợ của chính phủ (được phản ánh qua việc hệ số hồi quy mang dấu dương (0,0022896)) Tuy nhiên, trong dài hạn việc tăng nợ chính phủ sẽ có tác động tiêu cực tới nền kinh tế (hệ số tương quan giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế mang dấu âm (-0,1622)) Kết quả trên khá phù hợp với nghiên cứu đi trước của Reinhart và Rogoff (2010) rằng mối quan hệ giữa nợ của Chính phủ và tăng trưởng kinh tế là bất cân xứng, nhất là ở các quốc gia đang phát triển như Việt Nam.
Trong bài nghiên cứu cũng chỉ ra tác động của lãi suất thực lên tăng trưởng kinh tế dường như là hỗn hợp khi hệ số hồi quy âm nhưng hệ số tương quan lại dương Đánh giá về điều này nhóm nghiên cứu cho rằng tác động của lãi suất thực lên tăng trưởng phụ thuộc vào quyết định của các hộ gia đình về việc tiêu dùng bao nhiêu hay quyết định của doanh nghiệp về đầu tư bao nhiêu, vì vậy nó không dễ để đưa ra 1 dấu thống nhất mà phụ thuộc vào mẫu dữ liệu, hoàn cảnh lịch sử và các biến động kinh tế trong thời kì đó Trong bài nghiên cứu của Drobyshevsky et al.(2017) việc phân tích thị trường quốc tế chính sách tiền tệ tương đối chặt chẽ cho thấy lãi suất danh nghĩa và lãi suất thực cao có thể không làm giảm tăng trưởng kinh tế trong bối cảnh kỳ vọng lạm phát thấp, sức hấp dẫn của nền kinh tế đối với các nhà đầu tư nước ngoài, hiệu quả chuyển giao công nghệ, tích lũy tiết kiệm trong nước Đồng thời, hiệu quả của các kênh nêu trên sẽ đóng vai trò thúc đẩy kinh tế trong trung hạn khi tình hình kinh tế ổn ổn định, phần bù trừ rủi ro giảm và tỷ lệ lạm phát tiến gần tới dự kiến.
Hệ số tương quan của tỷ lệ gia tăng tổng tài sản cố định quốc gia (kgrowth), tăng trưởng dân số (popugrowth) mang dấu dương với tăng trưởng kinh tế, phù hợp với kỳ vọng Tuy vậy hệ số hồi quy của biến popugrowth lại mang dấu âm là - 0.1708895,trái với nó, như kỳ vọng hệ số hồi quy biến kgrowth là 0.3694581 Như vậy khi tỷ lệ gia tăng dân số tăng (giảm) 1% thì tốc độ tăng trưởng kinh tế giảm (tăng) 0.1708895%, về điều này, nhóm nghiên cứu lý giải rằng do vào giai đoạn này nền kinh thế thế giới đang chịu nhiều biến động từ dịch bệnh hay các cuộc khủng hoảng kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp thiếu việc làm gia tăng đáng kể vì vậy việc tỷ lệ gia tăng dân số giờ đây lớn hơn nhiều so với tỷ lệ tăng trưởng kinh tế dẫn tới kết quả hồi quy trái chiều. Còn khi tỷ lệ tăng tài sản cố định tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng lên 0.3694581%, điều này có thể lý giải bằng việc tài sản xã hội tăng lên hỗ trợ cho việc sản xuất, lao động của người dân hiệu quả hơn từ đó làm tốc độ tăng trưởng GDP tăng lên.
Có thể thấy yếu tố con người mang lại sự tăng trưởng kinh tế hiệu quả, do đó đối với những nước đang phát triển như Việt Nam cần chú trọng hơn nữa vào việc nâng cao mức sống bằng việc mở rộng thêm tài sản cố định quốc gia từ đó nâng cao phúc lợi xã hội, và thúc đẩy trình độ lao động để có thể tận dụng được nguồn lao động dồi dào khi tốc độ tăng trưởng dân số đang đạt trạng thái vàng như hiện nay và nó có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế, để đạt được nhiều mục tiêu kinh tế trong dài hạn.
Từ kết quả ước lượng trên và vận dụng lý thuyết của Solow về tăng trưởng kinh tế ta có thể thấy để tốc độ tăng trưởng kinh tế tiếp tục tăng thì ta cần chú trọng đến đầu tư hơn nữa cho tài sản cố định quốc gia như cơ sở hạ tầng, hệ thống cầu đường, giao thông vận tải, cảng biển, và kết hợp vào đó là tốc độ tăng trưởng dân số Để tăng tổng tài sản cố định quốc gia, có một số giải pháp sau đây:
1 Đầu tư vào hạ tầng: Chính phủ và các tổ chức có thể đầu tư vào xây dựng và cải thiện hạ tầng giao thông, năng lượng, viễn thông và công nghệ Điều này sẽ giúp nâng cao năng suất lao động, thu hút đầu tư và thúc đẩy phát triển kinh tế.
2 Khuyến khích đầu tư trong lĩnh vực công nghiệp: Chính phủ có thể tạo điều kiện thuận lợi để các doanh nghiệp đầu tư vào lĩnh vực công nghiệp như công nghệ cao, sản xuất ô tô, điện tử, máy móc, và các ngành công nghiệp chế biến, gia công. Điều này sẽ giúp tăng giá trị gia tăng và tạo ra công ăn việc làm.
3 Khuyến khích đầu tư vào nông nghiệp và nông thôn: Đầu tư vào nông nghiệp và nông thôn là một cách hiệu quả để tăng tài sản cố định quốc gia Chính phủ có thể đầu tư vào nâng cao năng suất và hiệu quả sản xuất trong nông nghiệp, phát triển hệ thống cơ sở hạ tầng, cung cấp đào tạo và hỗ trợ kỹ thuật cho người nông dân.
4 Khuyến khích đầu tư vào giáo dục và đào tạo: Đầu tư vào giáo dục và đào tạo là một cách để nâng cao trình độ công nhân và cải thiện năng lực lao động Chính phủ có thể đầu tư vào việc xây dựng và nâng cấp các trường học, đại học, viện nghiên cứu và cung cấp chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu của thị trường lao động.
5 Khuyến khích đầu tư vào năng lượng tái tạo: Đầu tư vào năng lượng tái tạo như năng lượng mặt trời, gió, thủy điện và bioenergy không chỉ giúp bảo vệ môi trường mà còn tạo ra nguồn tài sản cố định quốc gia mới Chính phủ có thể đưa ra các chính sách khuyến khích đầu tư và ưu đãi thuế để thúc đẩy phát triển năng lượng tái tạo.
6 Khuyến khích đầu tư vào công nghệ thông tin: Đầu tư vào công nghệ thông tin không chỉ giúp cải thiện năng suất và hiệu quả trong các ngành công nghiệp mà còn tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới Chính phủ có thể đầu tư vào việc xây dựng hạ tầng mạng, khuyến khích khởi nghiệp công nghệ và đưa ra chính sách ưu đãi thuế để thu hút đầu tư vào lĩnh vực này.
7 Khuyến khích đầu tư vào du lịch: Du lịch là một ngành có tiềm năng lớn để tăng tài sản cố định quốc gia Chính phủ có thể đầu tư vào xây dựng và cải thiện cơ sở hạ
8 Phát triển nguồn lực thiên nhiên: Tận dụng và bảo vệ nguồn tài nguyên thiên nhiên của quốc gia, bao gồm đất đai, khoáng sản, năng lượng, và tài nguyên nước, để tăng tổng tài sản cố định và đáp ứng nhu cầu sản xuất.