(Block causity tests)
Trong mô hình nghiên c u, đã đnh d ng mô hình d a trên hàm s n xu t tân c đi n và d a trên các gi thi t các bi n đ c l p là y u t đ u vào
đ i v i s n l ng (GDP). Tuy nhiên, lý thuy t cho th y các bi n này có s t ng tác qua l i l n nhau. Ngh a là có s ph n h i gi a các bi n. Sims (1980) cho r ng n u t n t i quan h đ ng th i gi a m t s bi n thì các bi n này hoàn toàn có vai trò nh nhau, không có s phân bi t gi a các bi n n i sinh và
ngo i sinh. T t c các bi n đ u là n i sinh. Sims đã đ a ra mô hình t h i quy (VAR). VAR là mô hình đ ng c a m t s bi n th i gian. Trong mô hình VAR, m i m t t p h p các bi n đ c h i quy d a trên giá tr quá kh c a b n thân nó và giá tr c a các bi n khác. M i quan h c a các bi n đ c g n k t v i nhau b i vì đ a vào đ tr c a các bi n trong m i ph ng trình c ng nh s m r ng t ng quan trong s các “nhi u tr ng” c a các ph ng trình khác nhau (S ình Thành, 2012).
M t trong nh ng s d ng ph bi n c a mô hình VAR là ki m đnh nhân qu gi a các bi n. M t bi n ytđ c cho là quan h Granger (1969) đ c gây ra b i bi n wz n u nh thông tin trong quá kh và hi n t i c a bi n wt giúp đ c i thi n s d báo c a bi n yt. Ki m đ nh Granger trong mô hình hai bi n có th b ch ch do b sót các bi n. Do v y, ki m đ nh m t kh i bi n ngo i sinh (Block exogeneity test) hay còn g i ki m đnh Granger trong mô hình đa bi n s r t h u ích trong vi c khám phá s k t h p c a các bi n (S
ình Thành, 2012).
Trong mô hình VAR đa bi n (ch ng h n: yt wt và zt ...) v i nhi u bi n tr s r t khó đ xem xét bi n yttác đ ng có ý ngh a đ n bi n wt và bi n zt.
x lý v n đ này, s ki m đnh đ c ti n hành b ng cách gi i h n đ tr c a t t c các bi n đ n zero. S gi i h n chéo gi a các ph ng trình có th đ c ki m đ nh b ng vi c s d ng ki m đ nh LR (Likelihood ratio). c l ng ph ng trình yt và zt b ng giá tr đ tr c a{yt},{Zt} và{wt} và tính ∑u .Sau đó c l ng l i b ng vi c lo i tr giá tr đ tr c a{wt} và tính toán ∑r. Th ng kê LR có d ng (S ình Thành, 2012):
(T-C)(log|∑r| - log|∑u|)
Trong đó, T là s bi n quan sát có th s d ng và C là t ng s các tham s trong h th ng không b gi i h n; ∑r là ma tr n ph ng sai - hi p ph ng
sai c a các s d c a h th ng có gi i h n; ∑u là ma tr n ph ng sai - hi p ph ng sai c a các s d c a h th ng không b gi i h n. Th ng kê t có phân ph i chi bình ph ng v i b c t do b ng v i s bi n gi i h n. 3.2. Mô hình ki m đ nh T ph ng trình (4) có th bi n đ i thành ph ng trình h i quy nh sau: G i ∂Y / ∂KG = 1, ∂Y / ∂KP = 2, ∂Y / ∂L = 3, ∂Y / ∂Z = 4. Khi đó, các bi n trong ph ng trình (4) có th gi i thích: - dY/Y = g = t l t ng tr ng hàng n m c a t ng s n ph m qu c n i th c; - dKG / Y = IG/Y = IG = đ u t công (%/GDP); - dKP / Y = IP/Y = IP = đ u t t nhân (%/GDP);
- dL/L = PGR = thay đ i dân s hàng n m (%) - l c l ng lao đ ng; - dZ / Y = TOP t ng kim ng ch xu t kh u và nh p kh u (%/GDP) – đo l ng đ m c a n n kinh t .
Sau khi đ c đi u ch nh, ph ng trình (4) có th vi t l i:
gt= 1 IGt+ 2 IPt + 3 PGRt+ 4TOPt (5) Ph ng trình (5) cho th y r ng t ng tr ng kinh t ph thu c vào bi n t l đ u t công (IG), t l đ u t t nhân (IP), t l thay đ i l c l ng lao
đ ng (PGR) và t l đ m th ng m i (TOP).
ki m đ nh mô hình, ta có ph ng trình th ng kê sau:
gt = 0 + 1 IGt + 2 IPt + 3 PGRt + 4 TOPt + t (6) V i mô hình trên, lu n v n ti n hành phân tích m i quan h gi a các bi n b ng lý thuy t nhân qu Granger và mô hình Véc t t h i quy (VAR)
c a GDP:
Quá trình ki m đ nh đ c th c hi n trong ph n m m Eviews 6 theo các
b c sau:
Th nh t, xác đnh d li u nghiên c u.
Th hai, ki m đ nh tính d ng c a các chu i th i gian trong mô hình th c nghi m. N u chu i này không d ng (hay có nghi m đ n v ), ph i l y sai phân cho đ n khi nó có tính d ng tr c khi đ a vào mô hình th c nghi m.
Ti p theo, xác đ nh mô hình VAR, đ tr và tính n đnh c a mô hình.
Sau đó, ki m đ nh quan h nhân qu Granger.
3.2.1. D li u nghiên c u
Các chu i th i gian đ c s d ng trong lu n v n này là d li u hàng n m trong kho ng th i gian t 1990 – 2010. D li u các bi n đ c thu th p t n ph m Niên giám th ng kê hàng n m c a C c Th ng kê TP.HCM, g m t l t ng tr ng hàng n m (g), t l đ u t công/GDP (IG), t l đ u t t nhân/GDP (IP), t l lao đ ng (PRG) và t ng kim ng ch xu t nh p kh u/GDP (TOP). Ph l c 01 mô t chi ti t d li u ch y mô hình.
B ng 3.1. Mô t các bi n trong mô hình
Bi n Ký hi u Ngu n n v tính T c đ t ng tr ng kinh t g C c Th ng kê TP.HCM % u t công IG C c Th ng kê TP.HCM % u t t nhân IP C c Th ng kê TP.HCM % gt = + gt-1 + t-1 + (7)
T l thay đ i lao đ ng PRG C c Th ng kê TP.HCM %
m th ng m i TOP C c Th ng kê TP.HCM %
3.2.2. Ki m đnh tính d ng và xác đ nh đ tr c a mô hình
ki m đ nh tính d ng c a các bi n chu i th i gian, ki m đnh Augmented Dickey – Fuller (ADF) truy n th ng v i gi thi t:
H0 : = 0 => k t lu n: có nghi m đ n v ho c chu i không d ng;
H1 : < 0 => k t lu n: chu i không có nghi m đ n v ho c chu i d ng. Tiêu chí quan tr ng đó là n u th ng kê t – stat(đ c tính toán trong mô hình) đ i v i có giá tr âm l n h n 5% giá tr tra b ng DF trong ki m đnh Augmented Dickey – Fuller thì gi thuy t H0 b bác b ho c bi n có tính d ng ho c không có nghi m đ n v .
K t qu ki m đ nh đ c trình bày trong b ng 3.2 cho th y g có tính d ng m c ý ngh a 10%; bi n IG d ng m c ý ngh a 5%;bi n PRG d ng m c ý ngh a 1% và bi n TOP d ng m c ý ngha 5%. Bi n IP không d ng, sai phân b c m t c a các chu i này có tính d ng h p lý m c ý ngha 1%.
B ng 3.2. K t qu ki m đ nh ADFBi n tr t-stat đ i v i Bi n tr t-stat đ i v i G 1 -3.014155*** IG 3 -3.506200** DIP 0 -3.864792* PRG 0 -5.210317* TOP 1 -3.387271** Ghi chú: * có ý ngh a 1%, ** có ý ngh a 5% và *** có ý ngh a 10%
Trên c s k t qu ki m đnh tính d ng, ngo i tr ph i l y sai phân chu i dIP, các chu i còn l i đ u d ng s đ c s d ng trong mô hình đ ki m
đnh m i quan h gi a đ u t công và t ng tr ng kinh t c a TP.HCM. Mô hình VAR đ c xác l p nh sau:
G = C(1,1)*G(-1) + C(1,2)*G(-2) + C(1,3)*IG(-1) + C(1,4)*IG(-2) + C(1,5)*DIP(-1) + C(1,6)*DIP(-2) + C(1,7)*PRG(-1) + C(1,8)*PRG(-2) + C(1,9)*TOP(-1) + C(1,10)*TOP(-2) + C(1,11) (8) IG = C(2,1)*G(-1) + C(2,2)*G(-2) + C(2,3)*IG(-1) + C(2,4)*IG(-2) + C(2,5)*DIP(-1) + C(2,6)*DIP(-2) + C(2,7)*PRG(-1) + C(2,8)*PRG(-2) + C(2,9)*TOP(-1) + C(2,10)*TOP(-2) + C(2,11) (9)
DIP = C(3,1)*G(-1) + C(3,2)*G(-2) + C(3,3)*IG(-1) + C(3,4)*IG(-2) + C(3,5)*DIP(-1) + C(3,6)*DIP(-2) + C(3,7)*PRG(-1) + C(3,8)*PRG(-2) + C(3,9)*TOP(-1) + C(3,10)*TOP(-2) + C(3,11) (10)
PRG = C(4,1)*G(-1) + C(4,2)*G(-2) + C(4,3)*IG(-1) + C(4,4)*IG(-2) + C(4,5)*DIP(-1) + C(4,6)*DIP(-2) + C(4,7)*PRG(-1) + C(4,8)*PRG(-2) + C(4,9)*TOP(-1) + C(4,10)*TOP(-2) + C(4,11) (11)
TOP = C(5,1)*G(-1) + C(5,2)*G(-2) + C(5,3)*IG(-1) + C(5,4)*IG(-2) + C(5,5)*DIP(-1) + C(5,6)*DIP(-2) + C(5,7)*PRG(-1) + C(5,8)*PRG(-2) + C(5,9)*TOP(-1) + C(5,10)*TOP(-2) + C(5,11) (12)
B c ti p theo là ki m đnh tính n đ nh c a mô hình VAR. Hình 3.1 cho th y không có nghi m nào ngoài vòng tròn đ n v . i u này ch ng t mô hình VAR n đ nh và đây là đi u ki n t t đ th c hi n ki m đnh.
Hình 3.1: Các nghi m c a mô hình VAR -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
3.2.3. K t qu ki m đ nh
(1) Ki m đ nh nhân qu g v i IG trong mô hình VAR
Trong mô hình VAR đa bi n có nhi u bi n v i đ tr khác nhau, nên r t khó đ xem xét t p h p các bi n nào có hi u ng ý ngha đ n bi n ph thu c và t p h p nào không. gi i quy t v n đ này, ta th c hi n ki m đnh b ng cách gi i h n t t c các đ tr c a m t bi n c th đ n m c zero. K t qu ki m đ nh Granger gi a t p h p các bi n ngo i sinh và bi n ph thu c c a mô hình đ c tóm t t trong b ng 3.3. Ph l c 02 mô t chi ti t k t qu ki m đ nh nhân qu g v i IG trong mô hình VAR.
B ng 3.3:K t qu ki m đ nh quan h Granger trong mô hình VAR
Bi n ph thu c g IG DIP PRG TOP
G / 0.1421 0.0185** 0.4715 0.0638*** IG 0.6624 / 0.3026 0.2643 0.0069* DIP 0.0903*** 0.2802 / 0.3749 0.0032* PRG 0.2058 0.8459 0.0449** / 0.0086* TOP 0.0014* 0.2383 0.2645 0.2296 / Toàn th 0.0065* 0.5215 0.0005* 0.7917 0.0014* Ghi chú: * có ý ngh a 1%, ** có ý ngh a 5% và *** có ý ngh a 10% T k t qu c a b ng 3.3, ta th y:
- Gi thi t H0: IG không có quan h Granger v i g. Ngh a là H0: C(1,3)
= C(1,4) = 0 (ph ng trình 8) đ c ch p nh n, d a trên c s ki m đ nh chi bình ph ng ( ) v i df = 2 và giá tr = 0.6624.
- Gi thi t H0: g không có quan h Granger v i IG. Ngh a là H0: C(2,1)
= C(2,2) = 0 (ph ng trình 9) đ c ch p nh n, d a trên c s ki m đ nh chi bình ph ng ( ) v i df = 2 và giá tr = 0.1421.
(2) Ki m đ nh Wald lo i tr đ tr mô hình VAR
Lu n v n th c hi n ki m đ nh lo i tr đ tr c a m i đ tr trong VAR b ng ki m đ nh chi bình ph ng ( v i m c đích đ phân tích ý ngha liên k t c a các bi n n i sinh trong m i ph ng trình. K t qu ki m đ nh mô t trong b ng 3.4.
B ng 3.4:Ki m đnh lo i tr đ tr
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
G IG DIP PRG TOP Joint
Lag 1 50.02908 9.083284 20.01929 4.995022 29.07459 131.9510 [ 1.37e-09] [ 0.105788] [ 0.001239] [ 0.416488] [ 2.24e-05] [ 1.11e-16] Lag 2 18.22558 3.885355 18.26698 3.464428 15.61051 59.45399 [ 0.002677] [ 0.566037] [ 0.002630] [ 0.628777] [ 0.008049] [ 0.000124] Df 5 5 5 5 5 25 K t qu cho th y: - đ tr 1, các bi n không có hi u ng liên k t. - đ tr 2, hi u ng liên k t c a g, IG và các bi n khác có ý ngh a,
d a trên ki m đ nh chi bình ph ng ( 59.45399) v i giá tr = 0.000124.
D a vào các tiêu chí LR, FPE, AIC và HQ cho th y đ tr t i u c a mô hình VAR đ c l a ch n là 1 (xem b ng 3.5).
B ng 3.5: Các tiêu chí l a ch n đ tr c a mô hình VAR
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 311.0349 NA 7.04e-21 -32.21420 -31.96567* -32.17214 1 339.2534 38.61476* 5.60e-21* -32.55299* -31.06177 -32.30062* * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion
CH NG 4: K T LU N VÀ G I Ý CHÍNH SÁCH 4.1. K t lu n
M c đích chính c a lu n v n nh m ki m tra hi u ng quan h gi a đ u
t công xét trên nhi u góc đ lên t ng tr ng kinh t và ng c l i. D a trên mô hình đ c thi t l p, nghiên c u có m r ng thêm các bi n v mô nh m h tr thêm tính ch t ch c a mô hình. D li u đ c thu th p trong giai đo n 1990 – 2010 và đ c ki m đnh d a vào lý thuy t nhân qu Granger trong mô hình đa bi n VAR.
Th nh t, k t qu th c nghi m ch ng minh đ u t công không có quan
h Granger GDP c hai chi u, k t qu này phù h p v i nghiên c u Ashipala và Haimbodi (2003). Hàm ý r ng vi c t ng hay gi m đ u t công không tác
đ ng gì đ n t ng tr ng kinh t .
Theo lý thuy t h ch toán t ng tr ng thì đ u t công là y u t c u thành GDP. Do đó ph i kh ng đ nh dù ít hay nhi u thì đ u t công c ng ph i
đóng góp cho t ng tr ng kinh t , tuy nhiên trong ph m vi nghiên c u, k t qu th c nghi m ch a phát hi n ra s tác đ ng c a đ u t công đ i v i t ng tr ng kinh t hay nói cách khác tác đ ng c a đ u t công là ch a đ làm
thay đ i t ng tr ng kinh t .
M t khác, trong nhi u tr ng h p m c đích c a đ u t công không ph i ch nh m vào l i nhu n và hi u qu kinh t , mà bên c nh đó còn ph i tính đ n hi u qu v m t chính tr , xã h i và các tác đ ng khác ch a th đo l ng
đ c. K t qu nghiên c u c a lu n v n xem xét m i quan h gi a đ u t công và t ng tr ng kinh t d a vào lý thuy t nhân qu Granger trong mô hình đa
bi n VAR, trên c s d li u do C c Th ng kê TP.HCM công b , ch a xem xét đ n tác đ ng c a đ u t công đ i v i các y u t khác.
Th hai, m t phát hi n n a là đ u t công c ng không có quan h Granger v i đ u t t nhân và l c l ng lao đ ng. Hàm ý r ng vi c t ng hay gi m đ u t công không tác đ ng gì đ n đ u t t nhân và l c l ng lao
đ ng.
Th ba,đ u t t nhân và đ m th ng m i có quan h Granger GDP và ng c l i c ng v y. Phát hi n này hàm ý chính sách phát tri n kinh t th
tr ng và thúc đ y t do hóa th ng m i đã đóng góp m t ph n nh t đ nh đ i v i t ng tr ng kinh t c a Thành ph trong 20 n m qua.
Th t , đ u t công, đ u t t nhân và l c l ng lao đ ng có quan h Granger v i đ m th ng m i, nh ng chi u ng c l i thì không có ý ngh a th ng kê. Hàm ý r ng vi c t ng hay gi m đ u t công, đ u t t nhân và l c
l ng lao đ ng có tác đ ng đ n đ m th ng m i.
4.2. M t s g i ý chính sách công
Mô hình nghiên c u th c nghi m ch a phát hi n tác đ ng c a đ u t công đ n t ng tr ng kinh t , đáng l u ý h n n a mô hình đã phát hi n quan h nhân qu gi a đ u t công và đ u t t nhân không có ý ngh a th ng kê. Vi t Nam nhi u công trình nghiên c u c ng đã ch ra đ u t công gây “chèn l n” đ u t t nhân (Tô Trung Thành, 2011).
Ngh quy t i h i đ i bi u ng b TP.HCM l n th IX, nhi m k
2010-2015 (2010) đã xác đ nh m c tiêu, ch tiêu, nhi m v phát tri n thành ph nh sau:Quán tri t Ngh quy t s 20-NQ/TW c a B Chính tr , ph n đ u
xây d ng thành ph H Chí Minh tr thành m t thành ph xã h i ch ngh a