Các biến được sử dụng để đưa vào mô hình phân tích gồm biến độc lập (GDP) và các biến phụ thuộc (chi NSNN cho giáo dục và đào tạo, vốn đầu tư, tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh và lực lượng lao động đang làm việc) được trình bày cụ thể như sau:
- Biến phụ thuộc
GDP – Tổng sản phẩm trong nước hay còn gọi mức sản lượng của nền kinh tế.
Biến Giải thích Đơn vị tính Công thức tính
Kỳ vọng dấu GDP Tổng sản phẩm trong nước dùng để đánh giá tăng trưởng kinh
tế
Tỷ đồng Logarit tự nhiên của GDP
(LGDP) +
EDU
Chi ngân sách nhà nước cho giáo dục và
đào tạo Tỷ đồng
Logarit tự nhiên của EDU
(LEDU) +
CAP Vốn đầu tư
Tỷ đồng Logarit tự nhiên của CAP
(LCAP) + IMR Tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh Tỷ lệ phần ngàn (‰) D0 IMR = x 1000 B - LF Lực lượng lao động đang làm việc
Người Logarit tự nhiên của LF
24
Theo Tổng cục thống kê đây là chỉ tiêu kinh tế tổng hợp quan trọng, phản ánh toàn bộ kết quả cuối cùng của các hoạt động sản xuất của tất cả các đơn vị thường trú trong nền kinh tế của một nước trong một thời kỳ nhất định; phản ánh các mối quan hệ trong quá trình sản xuất, phân phối thu nhập, sử dụng cuối cùng sản phẩm hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế quốc dân.
Trong các nghiên cứu thường sử dụng GDP thực tế như biến đại diện cho tăng trưởng kinh tế: Akpolat (2014), Idrees và Siddiqi (2013), Trần Thọ Đạt và các cộng sự (2007), …Trong đề tài này tác giả sử dụng GDP thực tế theo giá so sánh năm 1994 (đơn vị tính tỷ đồng) như đại diện cho tăng trưởng kinh tế ở các tỉnh, thành phố.
- Biến độc lập:
+ EDU – Chi NSNN cho giáo dục và đào tạo
Đây là một khoản chi trong cơ cấu chi NSNN của các tỉnh, thành phố. Chỉ tiêu này phản ánh quy mô và hiện trạng chi tiêu cho giáo dục và đào tạo của NS các tỉnh, thành phố.
Chi NSNN cho giáo dục và đào tạo trong nghiên cứu này là tổng số quyết toán chi cho giáo dục và đạo tạo (bao gồm cả chi thường xuyên và chi đầu tư) từ NS các tỉnh, thành phố hàng năm đã được Hội đồng nhân dân các tỉnh, thành phố phê chuẩn (không bao gồm các khoản chi cho giáo dục và đào tạo từ nguồn thu để lại quản lý qua NSNN), được tính bằng đơn vị tỷ đồng. Theo hầu hết các kết quả của nghiên trước như Akpolat (2014), Idrees và Siddiqi (2013), Yardimcioğlu (2014), Aminu (2011)…tác giả kỳ vọng biến này có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế của các tỉnh, thành phố.
+ CAP – Vốn đầu tư
Vốn đầu tư thực hiện là toàn bộ những chi tiêu để làm tăng hoặc duy trì tài sản vật chất trong một thời kỳ nhất định, bao gồm các khoản đầu tư xây dựng cơ bản, mua sắm tài sản cố định không qua xây dựng cơ bản, sửa chữa, nâng cấp tài sản cố định và đầu tư khác. Không bao gồm những khoản đầu tư có tính chất chuyển nhượng quyền sử dụng hoặc quyền sở hữu giữa các cá nhân, hộ dân cư, các doanh nghiệp, tổ chức…nhưng không làm tăng tài sản cố định, tài sản lưu động của toàn bộ
25
nền kinh tế trong phạm vi cả nước, như: chuyển nhượng đất đai, nhà ở, cửa hàng, thiết bị máy móc và các tài sản cố định khác đã qua sử dụng. Vốn đầu tư thường thực hiện qua các dự án đầu tư và một số chương trình mục tiêu quốc gia với mục đích chủ yếu là bổ sung tài sản cố định và tài sản lưu động.
Vốn đầu tư được tính bằng tỷ đồng và nó được xem như yếu tố cấu thành GDP nên kỳ vọng sẽ tạo động lực thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
+ LF – Lực lượng lao động đang làm việc trong nền kinh tế
“Là dân số có việc làm (làm việc) bao gồm những người từ 15 tuổi trở lên trong khoảng thời gian tham chiếu (một tuần) ở mỗi tỉnh, thành (tính bằng người). Theo Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO), với hoạt động kinh tế hiện tại, thời gian tối thiểu để một người có thể được xem xét có việc làm (làm việc) là trong 07 ngày qua phải có ít nhất 01 giờ làm việc để tạo thu nhập chính đáng” (Bộ Kế hoạch và Đầu tư, 2011, trang 59).
Phần lớn số người trong lực lượng lao động là những người đang làm việc. Lực lượng đông đảo này trực tiếp cung cấp sức lao động cho sản xuất hàng hoá và dịch vụ, là lực lượng chủ yếu quyết định sự tồn tại và phát triển của mỗi quốc gia. Do vậy, số liệu về lực lượng lao động đang làm việc trong nền kinh tế có ý nghĩa quan trọng đối với việc xây dựng, triển khai, đánh giá kết quả thực hiện các kế hoạch phát triển kinh tế-xã hội tầm vĩ mô và vi mô.
Lực lượng lao động là yếu tố đầu vào không thể thiếu của quá trình sản xuất nên kỳ vọng lực lượng lao động đang làm việc trong nền kinh tế sẽ tạo ra tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế.
+ IMR – Tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh
Tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh hay còn còn gọi là tỷ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi là số đo mức độ chết của trẻ em trong năm đầu tiên của cuộc sống. Tỷ suất này được định nghĩa là số trẻ em dưới 1 tuổi chết tính bình quân trên 1000 trẻ em sinh ra sống trong năm (tính bằng đơn vị: ‰).
26
Công thức tính: D0
IMR = x 1000 (3.2)
B
Trong đó: IMR - Tỷ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi;
D0 - Số trẻ em chết ở độ tuổi dưới 1 tuổi trong năm; B - Tổng số trường hợp sinh ra sống trong năm.
Theo Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2011), tỷ suất chết của trẻ em dưới 1 tuổi (ký hiệu là IMR) có ý nghĩa quan trọng đặc biệt, vì các lý do sau: Thứ nhất, chỉ tiêu này phản ánh tình hình cung cấp các dịch vụ và phương tiện chăm sóc sức khoẻ cho trẻ em, đánh giá mức độ tử vong của nhóm dân số có mức độ chết cao và tác động mạnh đến tuổi thọ bình quân tính từ lúc sinh. Thứ hai, mọi biểu hiện của sự giảm mức độ chết đều ảnh hưởng ngay đến IMR và thông qua đó nó tác động đến phân bố dân số theo độ tuổi.
Thứ ba, luôn có mối liên hệ thống kê chặt chẽ giữa IMR và mức độ sinh đẻ, nên việc
tăng/giảm IMR có tác động đến sự tăng/giảm của mức độ sinh. Thứ tư, IMR là một trong những chỉ tiêu quan trọng của mục tiêu phát triển Thiên niên kỷ của Thế giới và Việt Nam.
Một số nghiên cứu thực nghiệm sử dụng biến tỷ lệ tử vong ở trẻ em như đại diện cho vốn sức khỏe và đánh giá tác động của nó đến tăng trưởng kinh tế như: Papageorgiou và Stoytcheva (2007), Tolulope và Taiwa (2014), Sabina Noormamode (2008)…Đa số kết quả cho thấy có mối quan hệ có ý nghĩa và tiêu cực giữa tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh và tăng trưởng kinh tế. Do đó, kỳ vọng trong nghiên cứu này IMR có tác động âm (-) đến tăng trưởng.
3.2. Dữ liệu nghiên cứu 3.2.1 Dữ liệu bảng 3.2.1 Dữ liệu bảng
Đề tài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng để phân tích tác động của chi NSNN cho giáo dục và đào tạo đến đến tăng trưởng kinh tế các tỉnh, thành phố ở Việt Nam.
Theo Yaffee (2003), dữ liệu bảng mang cả hai yếu tố không gian và thời gian. Yếu tố không gian thể hiện trong tập hợp các đơn vị quan sát như các nước, các tỉnh, các doanh nghiệp, các nhóm người hay thậm chí là các cá nhân. Yếu tố thời gian thể
27
hiện trong các quan sát theo thời kỳ, mô tả một nước, một tỉnh, một doanh nghiệp, một nhóm người hay một cá nhân theo thời gian.
Theo Baltagi (2005), cho rằng dữ liệu bảng so với dữ liệu theo chuỗi thời gian hay không gian có những ưu điểm:
- Kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể chính thức xem xét đến tính dị biệt (không đồng nhất) bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng cá nhân, doanh nghiệp, tiểu bang, quốc gia.
- Cung cấp những dữ liệu có nhiều thông tin hơn, đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.
- Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi.
- Dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng mà không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hay dữ liệu chéo theo không gian thuần túy.
- Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mô hình hành vi phức tạp hơn, và với số quan sát lớn khoảng vài ngàn đơn vị dữ liệu bảng có thể tối thiểu hóa sự thiên lệch có thể xảy ra nếu ta tổng hợp các quan sát chéo thành số liệu tổng.
3.2.2. Nguồn dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp của 63 các tỉnh, thành phố của Việt Nam trong thời gian 10 năm, từ năm 2004 đến năm 2013 nên tổng cộng sẽ có 630 quan sát.
Từ năm 2004 đến năm 2007, Việt Nam có 64 tỉnh thành phố nhưng từ năm 2008 đến nay còn lại 63 tỉnh, thành phố, do tỉnh Hà Tây nhập vào thành phố Hà Nội. Để thuận lợi trong phân tích, tác giả gộp số liệu từ năm 2004 đến năm 2007 của tỉnh Hà Tây vào thành phố Hà Nội.
Số liệu tập hợp từ nguồn sau:
- Tổng sản phẩm trong nước (GDP), vốn đầu tư thực hiện (CAP) của các tỉnh, thành phố trong giai đoạn 2004-2013 được lấy theo giá trị thực tế, đo bằng đơn vị tỷ đồng tại mức giá cố định năm 1994 lấy từ niên giám thống kê kinh tế - xã hội của 64 tỉnh, thành phố do Tổng cục Thống kê cung cấp.
28
- Lực lượng lao động đang làm việc trong nền kinh tế (đơn vị tính người) của các tỉnh, thành phố, được cung cấp bởi Tổng cục Thống kê.
- Tỷ lệ tử vong của trẻ sơ sinh (đơn vị tính: Tỷ lệ phần ngàn (‰) lấy từ nguồn điều tra biến động dân số và kế hoạch hóa gia đình hàng năm của Tổng cục Thống kê.
- Chi ngân sách nhà nước cho giáo dục và đào tạo của các tỉnh, thành phố (đơn vị tính tỷ đồng) được cung cấp bởi Vụ Ngân sách Nhà nước thuộc Bộ Tài chính. Số liệu này được tác giả tính toán quy về giá trị thực tế theo mức giá cố định năm 1994 bằng chỉ số giảm phát GDP.
Số liệu nghiên cứu của đề tài lấy từ các nguồn sẵn có đáng tin cậy của niên giám thống kê các tỉnh, thành phố và của Tổng cục Thống kê và Bộ Tài chính. Nhưng đối với số liệu GDP các tỉnh, thành phố theo một số đánh giá có xu hướng cao hơn so với số liệu GDP tính cho phạm vi toàn bộ nền kinh tế cả nước. Đây là hạn chế về số liệu GDP các tỉnh, thành phố trong đề tài này. Hiện nay, Tổng cục Thống kê đang xây dựng đề án đổi mới quy trình biên soạn số liệu tổng sản phẩm trên địa bàn tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương để khắc phục hạn chế của số liệu GDP trong thời gian tới. Tuy nhiên, trong đề tài này không xét đến GDP tổng thể cả nước mà chỉ nhằm đánh giá tác động của chi NSNN cho giáo dục và đào tạo đến GDP các tỉnh, thành phố. Do đó, tạm chấp nhận theo số liệu GDP sẵn có từ niên giám thống kê các tỉnh, thành phố để phân tích.
3.3. Phương pháp ước lượng mô hình nghiên cứu
Hiện nay, các phương pháp phân tích hồi quy dữ liệu bảng cũng khá phong phú. Tùy đặc tính của dữ liệu và mô hình nghiên cứu mà có phương pháp ước lượng phù hợp. Trong trường hợp dữ liệu bảng, phương pháp động được biết đến là GMM, DOLS, FMOLS. Phương pháp tĩnh thường được sử dụng là phương pháp ước lượng bảng tuyến tính cổ điển như phương pháp biến giả bình phương nhỏ nhất (LSVD), phương pháp hiệu ứng cố định (FEM) và phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên (REM).
Trong nghiên cứu thực nghiệm, các nhà nghiên cứu cũng đã xác định hầu hết các biến chuỗi thời gian kinh tế là không dừng, Nếu áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) cho các chuỗi không dừng có thể dẫn đến hồi quy giả mạo
29
và kết luận sai khi sử dụng các kiểm định thống kê, vấn đề này đã được Engle & Granger (1987), Granger & Newbold (1974) đề cập đến. Ngoài ra, phương pháp ước lượng bảng tĩnh (như FEM, REM cũng như phương pháp Pool OLS thông thường) bỏ qua tính chất động của mô hình điều này có thể dẫn vấn đề về độ tin cậy (bị chệch), ảnh hưởng đến tính hiệu quả của kết quả ước lượng (Bond, 2002).
Ngoài dữ liệu bảng mang tính năng động, không dừng thì vấn đề các biến độc lập trong mô hình mang tính nội sinh và vấn đề tương quan chuỗi trong mô hình có thể khiến cho phương pháp OLS thông thường không nhất quán và có thể ước lượng bị chệch. Kỹ thuật phân tích hồi quy đồng liên kết dữ liệu bảng cũng như phương pháp ước lượng hồi quy bình phương bé nhất động (Dynamic Ordinary Least Square - DOLS) và bình phương bé nhất đã được hiệu chỉnh hoàn toàn (Fully Modified Ordinary Least Square - FMOLS) được đề xuất bởi Perdroni (2000, 2001) sẽ khắc phục những vấn đề này.
Do đó, với mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết tăng trưởng nội sinh tại mục 3.1.1 và dữ liệu bảng động, không dừng thì việc áp dụng phương pháp bảng tĩnh cổ điển như Pool OLS, FEM và REM sẽ có thể dẫn đến ước lượng bị chệch, không giải quyết được vấn đề nội sinh, tương quan chuỗi của mô hình như đã nêu ở trên.
Vì vậy, để xem xét chi ngân sách nhà nước cho giáo dục và đào tạo tác động như thế nào đến tăng trưởng kinh tế các tỉnh, thành của Việt Nam, đề tài áp dụng phương pháp phân tích hồi quy DOLS, FMOLS (Pedroni, 2000; 2001) trên cơ sở sử dụng mô hình tăng trưởng nội sinh và dữ liệu bảng cân đối của 63 tỉnh, thành của Việt Nam trong giai đoạn 2004 – 2013.
Theo Pedroni và các nghiên cứu trước, ước lượng mối quan hệ trong dài hạn giữa biến độc lập và biến phụ thuộc theo phương pháp bình phương bé nhất động (DOLS) và bình phương bé nhất đã được hiệu chỉnh hoàn toàn (FMOLS) được tiến hành theo trình tự sau:
Bước 1: Kiểm định tính dừng của các biến bằng cách kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu dạng bảng (Panel Unit Root Tests)
30
Bước 2: Kiểm định đồng liên kết dữ liệu bảng (Panel cointegration test) để xác định mối quan hệ trong dài hạn giữa các biến trong mô hình qua kiểm định tính dừng của phần dư bằng phương pháp của Kao và Pedroni.
Bước 3: Phân tích tác động giữa các biến bằng phương pháp DOLS (Dynamic Ordinary Least Square) và FMOLS (Fully Modified Ordinary Least Square).
3.3.1. Kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng
Theo GuJarati (2003) một chuỗi thời gian là dừng khi giá trị trung bình, phương sai và hiệp phương sai (tại các độ trễ khác nhau) giữ nguyên không đổi cho dù chuỗi được xác định vào thời điểm nào đi nữa. Một chuỗi thời gian không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian hoặc cả hai.
Khi ước lượng một mô hình với chuỗi thời gian mà trong đó có ít nhất một biến độc lập không dừng thì giả thuyết hồi quy thông thường sẽ bị vi phạm và có thể đưa đến kết quả là hồi quy giả mạo. Hồi quy giả mạo có hệ số R2 cao giá trị thống kê t có ý nghĩa thống kê nhưng thực sự không có ý nghĩa kinh tế (Granger & Newbold, 1974).
Vì vậy, trước khi thực hiện hồi quy thì việc kiểm tra tính dừng của biến chuỗi là cần thiết và quan trọng. Đề tài kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình dựa trên cơ sở kiểm định nghiệm đơn vị dữ liệu bảng bằng phương pháp Levin, Lin và Chu (LLC), Im, Pesaran và Shin (IPS), ADF – Fisher Chi - square và PP- Fisher Chi - square.
- Levin, Lin và Chu (2002) là một trong những kiểm định nghiệm đơn vị đầu tiên được phát triển cho dữ liệu dạng bảng. Ông bắt đầu với phương trình
= + + (3.3)
Trong đó: có thể là 0; 1; tác động cố định hoặc tác động cố định thêm xu hướng thời gian; là một véc tơ hồi quy. Với có phân phối nghĩa là