Đang tải... (xem toàn văn)
Trong bài viết này, tác giả đề xuất một cách phân loại các quốc gia, phù hợp cho các mục đích nghiên cứu về chính sách tài khóa nói chung và chi tiêu công nói riêng. Phương pháp K-means được dùng để phân cụm; Các kỹ thuật phân tích Elbow và chỉ số Silhouette dùng để xác định số nhóm tối ưu;...
ISSN 1859-3666 MỤC LỤC KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ Nguyễn Viết Thái Bùi Thị Thanh - Phân tích tác động không gian ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam Mã số: 137+138.1 TRMg.11 An Analysis of the Spatial Impact of Tourism on Vietnam’s Economic Growth Nguyễn Mạnh Hùng Nguyễn Thị Xuân Hồng - Nghiên cứu hoạt động phát triển nguồn nhân lực du lịch tỉnh Trung Du, miền núi Bắc Bộ Mã số: 137+138 1HRMg.11 10 A Study on Tourism Human Resource Development in Northern Mountainous and Mid-land Provinces Đặng Thị Việt Đức - Cấu trúc cung cầu yếu tố ảnh hưởng tới gia tăng sản lượng ngành tài ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2007-2016 Mã số: 137+138.1FiBa.11 28 Input - output structure and sources of output growth of vietnam’s banking and finance sector in 2007-2016 Hồng Khắc Lịch - Phân nhóm quốc gia theo tiềm thực tế chi tiêu công Mã số: 40 137+138.1MEco.11 Classifying Countries according to State Spending Potential and Reality Nguyễn Thị Cẩm Vân - Tác động tồn cầu hóa đến phát triển cơng nghiệp dịch vụ Việt Nam Mã số: 137+138.1IIEM.11 50 The Impact of Globalization on the Development of Industry and Service in Vietnam QUẢN TRỊ KINH DOANH Đỗ Thị Bình - Nghiên cứu mức độ chủ động chiến lược kinh doanh thân thiện với môi trường doanh nghiệp chế biến xuất thủy sản Việt Nam Mã số: 137+138.2BMkt.21 61 A Study on the Activeness in the Environment-Friendly Business Strategy of Vietnam’s Aquatic Product Processing and Exporting Enterprises Ngô Mỹ Trân Dương Trọng Nhân - Các nhân tố ảnh hưởng đến khả thành lập tiểu ban trực thuộc hội đồng quản trị công ty niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam Mã 75 số: 137+138.2OMIS.21 The Factors Affecting the Formation of Subcommittees under Boards of Directors of Listed Companies on Vietnam Stock Market khoa học thương mại Sè 137 + 138/2020 1 Lê Thị Mỹ Phương Cao Thi Hà Thương - Phân tích tác động quản trị tài với hiệu tài doanh nghiệp sản xuất niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam 86 Mã số: 137+138.2FiBa.21 An Analysis on the Impact of Financial Administration on Financial Performance at Listed Manufacturing Enterprises on Vietnam Stock Market Vũ Thị Thu Hương, Tạ Quang Bình, Hồ Thị Mai Sương Lương Thị Ngân - Ảnh hưởng cơng ty zombie đến hiệu hoạt động tài chính: Kết nghiên cứu thực nghiệm công ty niêm yết nhóm ngành vật liệu xây dựng Việt Nam Mã số: 137+138.2FiBa.21 100 The Impact of Zombie Companies on Financial Performance: Results of Experimental Research at Listed Construction Materials Companies in Vietnam 10 Đinh Công Thành, Lê Tấn Nghiêm Nguyễn Hồng Gấm - Ảnh hưởng thuê ngồi dịch vụ đến hiệu phi tài doanh nghiệp - nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp vừa nhỏ Đồng Sông Cửu Long Mã số: 137+138.2BAdm.21 109 The effect of outsourcing on the non-financial performance of smes in the mekong delta Ý KIẾN TRAO ĐỔI 11 Hervé B BOISMERY - Entrepreneurship and Credit Crunch in Vietnam: A Recurring 119 Reality? Doanh nghiệp thắt chặt tín dụng Việt Nam: thực trạng tái xuất hiện? Mã số: 137+138.3FiBa.31 12 YU-HUI LIN avd JIA-CHING JUO - Risk-Adjusted Productivity Change of Taiwan’s 133 Banks in The Financial Holding Companies Thay đổi suất điều chỉnh rủi ro ngân hàng Đài Loan công ty cổ phần tài Mã số: 137+138.3FiBa.31 khoa học thương mại Sè 137+138/2020 Kinh tÕ vμ qu¶n lý PHÂN NHÓM QUỐC GIA THEO TIỀM NĂNG VÀ THỰC TẾ CHI TIÊU CƠNG Hồng Khắc Lịch Trường ĐH Kinh Tế, ĐHQGHN Email: hoangkhaclich@gmail.com Ngày nhận: 01/12/2019 Ngày nhận lại: 02/01/2020 Ngày duyệt đăng: 06/01/2020 P hân loại công việc có ý nghĩa lĩnh vực đời sống kinh tế, xã hội Phân loại giúp tổ chức cá nhân xác định đối tượng (hoặc sản phẩm, việc, vấn đề…) có tương đồng nhiều khía cạnh Từ đó, giải pháp tương ứng đề xuất cách phù hợp với nhóm, đảm bảo có tính đặc thù hướng tới nâng cao chất lượng hiệu Tùy theo mục đích mà cách phân loại sử dụng cho phù hợp Ví dụ, nghiên cứu mức sống nước, người ta thường sử dụng cách phân loại Ngân hàng Thế giới; Nghiên cứu tài quốc tế, người ta thường sử dụng cách phân loại IMF; Nghiên cứu phát triển người, người ta thường sử dụng cách phân loại UNDP Trong viết này, tác giả đề xuất cách phân loại quốc gia, phù hợp cho mục đích nghiên cứu sách tài khóa nói chung chi tiêu cơng nói riêng Phương pháp K-means dùng để phân cụm; Các kỹ thuật phân tích Elbow số Silhouette dùng để xác định số nhóm tối ưu; Kỹ thuật kiểm định Kruskal-Wallis H dùng để xác định biến số có ý nghĩa phân loại Kết tổng cộng 134 quốc gia có số liệu giai đoạn từ năm 2008 (dấu mốc khủng khoảng tài tồn cầu) tới tách thành 03 nhóm theo GNI bình qn, tính hiệu phủ quy mơ chi tiêu cơng Từ khóa: Phân loại quốc gia, Chi tiêu công, K-means, Elbow, Sihouette Giới thiệu Phân loại việc xếp đối tượng vào nhóm có đặc điểm tương đồng Sử dụng kết phân loại, người nghiên cứu đề xuất giải pháp thiết thực, cụ thể phù hợp cho nhóm Do đó, phân loại hoạt động có ý nghĩa quan trọng thực tiễn, áp dụng tất lĩnh vực đời sống, kinh tế, xã hội quốc gia Ví dụ, phân loại học sinh dựa vào học lực em Các trường học dựa vào điểm thi mơn Tốn để xếp em vào nhóm học giỏi, trung bình Việc thực lặp lại mơn Lý, Hóa môn khác Căn vào kết phân loại, trường học đề xuất giải pháp nhằm bồi dưỡng kiến thức cho học sinh thuộc nhóm học yếu, trung bình giỏi theo mức độ bồi dưỡng khác Phân loại ứng dụng nghiên cứu kinh tế phổ biến Cụ thể nghiên cứu tầm vĩ mô, người ta thực phân loại quốc gia nhiều cách Theo kết tổng quan Hoàng Khắc Lịch (2018), quốc gia giới Nghiên cứu tài trợ Quỹ Phát triển khoa học công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) đề tài mã số 502.01-2018.308 40 khoa học thương mại ? Sè 137+138/2020 Kinh tÕ vμ qu¶n lý phân nhóm theo tiêu chí địa lý, thu nhập, số phát triển Tùy theo mục đích mà lựa chọn tiêu chí cho phù hợp Ví dụ, Ngân hàng Thế giới quan tâm tới mức sống người dân quốc gia, lựa chọn tiêu chí GNI bình quân đầu người để phân loại thành nhóm nước có thu nhập thấp, trung bình, cao IMF quan tâm tới sức khỏe tài nước nên lựa chọn tiêu chí kinh tế vĩ mơ UNDP quan tâm tới phát triển người nên xây dựng cơng thức tính số HDI Điều có nghĩa rằng, tùy theo mục đích cụ thể, nhà nghiên cứu kinh tế vận dụng cách phân loại sẵn có, tự lựa chọn tiêu chí phù hợp để tiến hành phân loại lại nước Có vẻ thuận tiện phân loại quốc gia thành nhóm phát triển phát triển Tuy nhiên, khơng thể có cách phân loại phù hợp trường hợp Nielsen (2011) nêu số lý do, với việc xác định ranh giới nước phát triển phát triển lúc rõ ràng Chương trình phát triển quốc gia Liên hợp quốc đề xuất hệ thống phân loại quốc gia dựa số phát triển người (HDI) Báo cáo phát triển người (HDR) HDI số tổng hợp ba số tuổi thọ, giáo dục thu nhập Trong năm qua, số tinh chỉnh, cấu trúc số không thay đổi Ngân hàng Thế giới có ba cách phân loại quốc gia, theo khu vực địa lý, theo thu nhập tình hình vay nợ Các nhóm xác định tiêu chí địa lý có ý nghĩa kinh tế quốc gia khu vực khác đáng kể cấu trúc hiệu suất kinh tế Cách phân loại theo thu nhập có xu hướng nhiều nhà nghiên cứu vận dụng Ngân hàng Thế giới sử dụng phương pháp riêng để tính tốn GNI bình qn đầu người, thiết lập ba ngưỡng phân định cho bốn nhóm nước Về mặt tình hình vay nợ, có ba nhóm IDA, IBRD kết hợp hai nhóm Sè 137+138/2020 Hệ thống phân loại IMF giống hệ thống Ngân hàng Thế giới theo cách sử dụng cho mục đích hoạt động phân tích Các quốc gia chia thành hai nhóm chính: kinh tế tiên tiến, thị trường kinh tế phát triển Trong báo cáo năm 2018, có 39 kinh tế tiên tiến, với kinh tế thuộc nhóm kinh tế tiên tiến lớn, bao gồm Hoa Kỳ, Nhật Bản, Đức, Pháp, Ý, Anh Canada Có 154 quốc gia lại danh mục thứ hai Thị trường kinh tế phát triển phân loại theo tiêu chí phân tích, phản ánh thành phần nguồn thu từ xuất khác biệt nước chủ nợ nước vay Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất cách phân loại đặc thù, dùng để phục vụ cho nghiên cứu sách tài khóa, chi tiêu cơng tăng trưởng kinh tế quốc gia Mục đích nhằm xác định nhóm quốc gia đồng theo tiêu chí thực tế tiềm chi tiêu công Giai đoạn từ 2008 đến lựa chọn thu thập số liệu nhằm tập trung vào khoảng thời gian sau khủng hoảng tài toàn cầu Căn vào kết phân loại, nghiên cứu định tính tìm hiểu đặc điểm chi tiêu cơng tăng trưởng nước có đặc điểm tương đồng để rút học kinh nghiệm thiết kế thực thi sách Các nghiên cứu định lượng mơ tả số thống kê theo nhóm nước để thấy đặc điểm chung riêng nhóm, sử dụng kết phân loại để phân tích hồi quy cho nhóm nước nhằm tìm tác động chi tiêu công tới tăng trưởng kinh tế Tác giả cho rằng, để phục vụ cho nghiên cứu chi tiêu công sau này, quốc gia phân loại vào bốn câu hỏi sau: Thứ nhất, quốc gia giàu đến mức nào? Thực vậy, khía cạnh lý thuyết thực tiễn, quốc gia giàu có tiềm lực tài tốt để tài trợ cho dịch vụ cơng Nghiên cứu Hồng Khắc Lịch (2019) cho thấy quy mơ chi tiêu phủ có xu khoa học thương mại ? 41 Kinh tÕ vμ qu¶n lý hướng tăng theo mức GDP bình quân Thứ hai, độ mở kinh tế sao? Thực tế cho thấy, hội nhập kinh tế khiến nguồn thu ngân sách bị giảm áp lực phải dỡ bỏ hàng rào thuế quan, nhiên tăng lên nhờ mở rộng quy mô hoạt động (Baunsgaard & Keen, 2010) Thứ ba, phủ nước quản lý có hiệu không? Bergh Karlsson (2010) lưu ý rằng, quốc gia có quy mơ chi tiêu cơng lớn thường có chất lượng thể chế tốt hơn, ví dụ Thụy Điển Thụy sĩ Thứ tư, quy mô chi tiêu phủ nào? Trong đó, câu hỏi 1-3 đề cập tới tiềm chi tiêu công; câu hỏi đề cập tới thực tế chi tiêu cơng Tồn số liệu dùng để phân loại thu thập từ Ngân hàng Thế giới Phương pháp phân loại sử dụng nghiên cứu kỹ thuật phân cụm K-Means Đây kỹ thuật phân loại đơn giản sử dụng rộng rãi yêu cầu phân loại theo nhiều tiêu chí Để lựa chọn số nhóm tối ưu biến phù hợp, nghiên cứu sử dụng phương pháp Elbow kiểm định Kruskal-Wallis H Ngoài ra, số Silhouette phân tích nhằm đánh giá mức độ hợp lý việc phân nhóm Để khắc phục vấn đề khuyết số liệu năm cụ thể số nước, để loại nhiều nước vấn đề này, tác giả sử dụng số liệu trung bình giai đoạn 2008-2017 Kết 134 quốc gia chia thành 03 nhóm dựa 03 tiêu chí (GNI bình qn, hiệu phủ; quy mơ chi tiêu phủ) Độ mở kinh tế không tạo khác biệt nhóm Đáng ý, GNI thể tiêu chí phân loại tốt, giúp phân tách nhóm rõ ràng Tuy nhiên, diện 02 tiêu chí lại, điểm ngưỡng phân chia nhóm theo GNI khơng giống cách phân loại Ngân hàng Thế giới Đa số nước có thu nhập thấp trung bình (theo cách phân loại Ngân hàng Thế giới) xếp vào nhóm Các nước có thu nhập cao tách thành 02 nhóm nhỏ với khác biệt rõ ràng 42 khoa học thương mại Phần lại viết bố cục sau: Mục trình bày phương pháp nghiên cứu số liệu Mục trình bày kết phân cụm Mục kết luận Phương pháp nghiên cứu số liệu 2.1 Phương pháp Elbow số Silhouette Như đề cập mục Giới thiệu, nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân cụm K-Means để thực phân loại quốc gia Theo Hartigan Wong (1979), chế phân loại quốc gia thực sau: Các cụm hình thành vào gần gũi quan sát bên trong, thân cụm cần phải có khác biệt Giả sử quan sát có p đặc điểm, thể thông qua vector x = (x1, x2, …, xp) Sự khác biệt hai quan sát i j đo lường khoảng cách Euclidean, Việc phân cụm quan sát thực dựa vào khoảng cách tương đối Giả sử ban đầu có k cụm hình thành Các quan sát sau xếp lại nhóm cho tổng khoảng cách quan sát nhóm đạt mức nhỏ nhất, thể đồng cụm Kỹ thuật phân cụm k-means dễ áp dụng nhiên chất lượng việc phân loại phụ thuộc vào số nhóm (k) dự kiến ban đầu Có nghĩa là, tương ứng với giá trị k (k=1,2,…, K) thực việc phân loại quan sát, nhiên mức độ đồng quan sát tùy theo số nhóm k mà xác định Do đó, lựa chọn số nhóm tối ưu ln nhiệm vụ quan trọng cần thực áp dụng kỹ thuật Trong nghiên cứu này, số nhóm tối ưu lựa chọn phương pháp Elbow Theo đó, cần tìm điểm ngoặt đường cong thể giá trị tổng bình phương sai số bên (WSS) giá trị logarith [log(WSS)] cho tất giá trị k Lưu ý rằng, WSS nhỏ tính đồng nhóm cao Vì khơng nên phân q nhiều nhóm, đồ thị thể WSS vẽ với k ≤ 10 Số nhóm tối ưu chọn vị ? Sè 137+138/2020 Kinh tÕ vμ qu¶n lý trí điểm ngoặt kể từ vị trí đó, tăng số nhóm k khơng làm giảm đáng kể giá trị WSS Ngồi ra, tiêu chí khác sử dụng để xác định số nhóm tối ưu hệ số ηk2, tương tự R2, tỷ lệ giảm sai số (PRE) Trong đó, hệ số ηk2 đo lường sụt giảm WSS tổng bình phương sai số (TSS) lời giải cho k nhóm Ngược lại, PREk biểu diễn tỷ lệ sụt giảm WSS lời giải cho k nhóm so với giá trị giải cho k-1 nhóm (Schwarz, 2008)1 Sau thực phân loại quốc gia theo kỹ thuật k-means, tác giả phân tích số Silhouette để xem xét mức độ hợp lý kết phân loại Chỉ số Silhouette cho biết mức độ phù hợp việc tạo nhóm ước lượng khoảng cách trung bình bên cụm Đồ thị Silhouette thể gần gũi, phù hợp quan sát cụm mà xếp vào, cho biết khả phù hợp với cụm lân cận Chỉ số Silhouette có giá trị lớn 1, thể việc xếp nhóm hồn tồn hợp lý Ngược lại, giá trị nhỏ số Silhouette -1, thể xếp hồn tồn khơng hợp lý, có nghĩa là, quan sát nên xếp vào nhóm khác Do đó, Silhouette analysis đơi sử dụng nghiên cứu để lựa chọn số nhóm tối ưu 2.2 Kiểm định Kruskal-Wallis H Bên cạnh việc xác định số nhóm tối ưu, lựa chọn tiêu chí (biến số) phù hợp để phân loại nhiệm vụ quan trọng Kết phân loại số liệu đòi hỏi nhóm phải khác biệt theo tiêu chí (biến số) lựa chọn Nếu biến số không khác biệt mặt giá trị nhóm, khơng phù hợp để làm phân loại xét theo khía cạnh kỹ thuật phân tích số liệu Để loại bỏ biến số không phù hợp, nghiên cứu sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis H Kiểm định Kruskal-Wallis H phương pháp kiểm định phi tham số dựa thứ bậc Nó xem phương pháp phi tham số tương tự phương pháp ANOVA chiều (đôi gọi ANOVA chiều thứ bậc) Sau chọn biến số phù hợp dùng để phân loại quốc gia kiểm định Kruskal-Wallis H, nghiên cứu lặp lại bước xác định số nhóm tối ưu tiến hành phân tích kết 2.3 Số liệu Như trình bày mục giới thiệu, mục đích phân loại quốc gia nghiên cứu để xác định nhóm nước có đồng mặt thực tế tiềm chi tiêu công Thực tế chi tiêu công nước thể tỷ trọng chi tiêu phủ so với tổng GDP Tiềm chi tiêu công thể GNI bình qn đầu người, hiệu phủ, độ mở kinh tế thể qua kim ngạch thương mại Tất số liệu thu thập từ hệ thống số liệu Ngân hàng Thế giới Lý lựa chọn biến thể cho tiềm chi tiêu cơng giải thích sau Thứ nhất, quốc gia giàu có mối quan tâm khác so với quốc gia nghèo Ví dụ, quốc gia giàu quan tâm nhiều tới an sinh xã hội, cải thiện mơi trường, trì phát triển giá trị văn hóa…, nước nghèo quan tâm nhiều tới tiếp nhận chuyển giao công nghệ, phát triển sở hạ tầng cho sản xuất, xóa đói giảm nghèo… Thứ hai, độ mở kinh tế mặt cho thấy hội nhập, đóng góp xuất nhập vào GDP, mặt khác đòi hỏi quốc gia phải tháo dỡ hàng rào thuế quan theo cam kết hiệp định song phương đa phương Do đó, độ mở kinh tế ảnh hưởng tới nguồn thu ngân sách, tác động tới việc cân đối chi tiêu công nước Thứ ba, tính hiệu quản lý cơng yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới niềm tin dân chúng phủ Theo đó, chi tiêu cơng tiếp tục mở rộng , WURQJÿy ÿy cho OͥLJL̫LYͣLL WͱF {QJÿ˱ ÿ˱ͫF ͫFSKkQFͭP P OjV͙OL͏XNK{ Sè 137+138/2020 khoa học thương mại ? 43 Kinh tÕ vμ qu¶n lý Kết quy mô mức cao, trường Những phân tích ban đầu phương pháp hợp Thụy Điển điển hình (Bergh Elbow (sử dụng tất biến số, Hình 1a) cho Henrekson, 2011) Bảng 1: Danh sách biến dùng cho phân loại 7rQELӃQ ĈӏQKQJKƭD TOTL 7әQJFKLWLrXFӫDFKtQKSKӫ *'3 TRADE LPQJҥFKWKѭѫQJPҥL FӫD*'3 GE_EST +LӋXTXҧFӫDFKtQKSKӫ GNI GNI buQKTXkQÿҫXQJѭӡLWKHR SKѭѫQJSKiS$WODV ÿӗQJĈ{OD0ӻ KLӋQKjQK Để khắc phục vấn đề khuyết số liệu, tác giả sử dụng giá trị trung bình giai đoạn 2008-2017 Bằng cách này, số lượng quốc gia lại số liệu nhiều nhất, đạt 134 quốc gia tổng số 217 quốc gia giới Hơn nữa, việc dùng giá trị trung bình giai đoạn để phân loại cung cấp góc nhìn ổn định quốc gia, thay biến động năm Trong số liệu này, quốc gia nghèo Malawi với mức thu nhập bình quân $399, quốc gia giàu Norway với $91.328 Nước có số hiệu phủ thấp Cộng hòa Trung Phi, Singapore có số hiệu phủ cao Singapore nước có độ mở kinh tế lớn (254,1% GDP), Timor-Leste có độ mở nhỏ (14,1% GDP) Về thực tế chi tiêu công, quốc gia Tây Phi Equatorial Guinea nước có tỷ trọng chi tiêu cơng thấp nhất, đạt 7,2% GDP, có nước có tỷ lệ chi tiêu công cao 50% GDP Hy Lạp, Marshall Islands Kiribati 44 khoa học thương mại /êGRVӱGөQJ 7KӵFWӃFKLWLrXF{QJ %LӃQVӕQj\FyWKӇJk\UDQKӳQJELӃQÿӝQJ ÿӕLYӟLWKXQJkQViFKNKLPjKӝLQKұSYӯD PDQJOҥLFѫKӝLWăQJFѭӡQJ[XҩWNKҭXUzQJ QKѭQJFNJQJ\rXFҫXFiFTXӕFJLDSKҧLGӥEӓ FiF KjQJ UjR WKXӃ TXDQ ÿӇ WKӵF KLӋQ Wӵ GR KyDWKѭѫQJPҥL &KӍVӕKLӋXTXҧFӫDFKtQKSKӫWKӇKLӋQFKҩW OѭӧQJFӫDGӏFKYөF{QJFKҩWOѭӧQJGӏFKYө GkQVӵYjPӭFÿӝÿӝFOұSNKӓLiSOӵFFKtQK WUӏ FKҩW OѭӧQJ [k\ GӵQJ Yj WKӵF WKL FKtQK ViFK Yj ÿӝ WLQ Fұ\ FӫD FDP NӃW FӫD FKtQK SKӫÿӕLYӟLFiFFKtQKViFKÿy *1,WӵQyÿmOjPӝWFKӍVӕÿѭӧFFiFWәFKӭF :% ,0) 81'3 Vӱ GөQJ ÿӇ SKkQ ORҥL FiFTXӕFJLD thấy, điểm ngoặt WSS log(WSS) bắt đầu k=3 Điểm ngoặt thể rõ đồ thị η2 Với nhóm này, kiểm định Kruskal-Wallis H cho thấy biến số có ý nghĩa phân loại gồm có GNI, GE_EST, TOTL (pvalue