IV. một số kiến nghị nhằm nâng cao hiệu quả của đầ ut phát triển từ NSNN
b. Về chính sách và cơ cấu quản lý vốn đầ ut từ NSNN
Nh trên đã nêu, do yêu cầu phát triển của nền kinh tế Việt Nam cần phải có hệ thống kết cấu hạ tầng kĩ thuật đồng bộ. Để đáp ứng nhu cầu trên hàng năm NSNN phải dành một số vốn đầu t khá lớn, khoảng trên dới 20% tổng vốn đầu t toàn xã hội để đầu t vào mục tiêu này. Điều đáng lu ý là khoảng 60-70% số vốn đầu t đó đợc hình thành từ nguồn vay trong nớc và ODA, nhng đáng tiếc là việc sử dụng nguồn vốn này cha đạt đợc hiệu quả mong muốn, tình trạng này nếu kéo dài sẽ gây bất lợi cho nền kinh tế. Để chấn chỉnh tình hình trên, trong vòng 10 năm nay nhà nớcđã nhiều lần ban hành các Nghị định để thay thế hoặc sửa đổi bổ sung Điều lệ quản lý đầu t và xây dựng. Tuy nhiên, những tồn tại cũ trong đầu t hàng năm vẫn kéo dài, lặp đi lặp lại. để giải quyết tình trạng trên cần có biện pháp sắp xếp lại về mặt tổ chức và điều hành bằng các giải pháp sau:
- Về công tác quy hoạch: Cần đặc biệt coi trọng công tác quy hoạch ngành và lãnh thổ, tăng cờng giám sát, nghiệm thu chất lợng của khâu này, thực hiện quy hoạch đi trớc một bớc, kiên quyết loại trừ những dự án đầu t không nằm trong quy hoạch hoặc cha rõ ràng về quy hoạch.
- Về công tác kế hoạch hoá: cần tổng kết, đánh giá và cải tiến cơ bản phơng pháp lập kế hoạch, phân bổ vốn và điều hành kế hoạch đầu t XDCB theo hớng:
+ Để tránh thi công kéo dài, đảm bảo đầu t tập trung dứt điểm thì chỉ ghi vào kế hoạch năm những dự án đã thực sự hoàn thành khâu chuẩn bị đầu t (lập báo cáo nghiên cứu khả thi) và một số khâu quan trọng nhất trong chuẩn bị thực hiện đầu t, bao gồm hoàn thành giải phóng mặt bằng và đấu thầu nhằm giải ngân nhanh, tránh tình trạng vốn chờ công trình.
+ Trong việc bố trí vốn đầu t: Để tránh tình trạng đầu t dàn trải, phân tán, kéo dài, cần kiên quyết thực hiện nguyên tắc mở rộng phân cấp, đồng thời nâng cao trách nhiệm và tự chịu trách nhiệm của các cấp trên chủ đầu t trong việc phân bổ vốn đầu t, Nhà nớc chỉ kiểm tra, khống chế những quy định chung nh dự án nhóm C không quá hai năm.
+ Về phơng thức cấp phát vốn đầu t tránh tình trạng ứ đọng vốn đầu t ở hệ thống Kho bạc Nhà nớc, cần nghiên cứu áp dụng đại trà việc chuyển hình thức cấp phát từ " lệnh chi" sang hình thức "hạn mức".
+ Đối với dự án hoàn thành đa vào sử dụng cần dứt điểm khâu quyết toán và thẩm tra quyết toán. Lực lợng chính để đảm nhận việc này là các công ty kiểm toán độc lập. Các công ty này phải chịu trách nhiệm trớc pháp luật về kết quả thẩm tra quyết toán. Ngành tài chính có chức năng kiểm tra. Bên cạnh đó cần quy định chế tài đối với chủ đầu t khi quyết toán chậm so với quy định.
+ Về mặt tổ chức bộ máy: Cần tiếp tục thực hiện cải cách hành chính, cắt giảm thủ tục xét duyệt rờm rà, tránh trùng chéo trong quản lý giữa các bộ hoặc giữa các cơ quan trong một bộ, tăng cờng kiểm tra và đề cao trách nhiệm trong từng khâu công việc quản lý.
- Tiếp tục hoàn thiện môi trờng pháp lý, đổi mới hoàn thiện chính sách, cơ chế nhằm cải thiện môi trờng đầu t rà soát lại hệ thống luật để điểu chỉnh, bổ sung các quy định không còn phù hợp hoặc thiếu minh bạch rõ ràng. Ban hành mới các luật để điều chỉnh, lành mạnh hoá nền kinh tế, phù hợp với thông lệ quốc tế nh: Luật đầu t xây dựng, luật về tối huệ quốc (MFN) và đối sử quốc gia (NT), Luật cạnh tranh và chống độc quyền…
Kết luận
Do hạn chế về mặt thời gian và số liệu nên bài viết không thể diễn tả đợc toàn bội quá trình tác động của vốn đầu t phát triển từ NSNN tới tăng trởng kinh tế và ngợc lại. Nhng bài viết cho chúng ta một cái nhìn đúng đắn hơn về quá trình sử dụng vốn đầu t từ NSNN cũng nh ảnh hởng cơ bản của nó tới tăng trởng kinh tế trong thời gian qua. Các mô hình phân tích tuy cha đợc nh mong muốn song cũng khẳng định đợc tầm quan trọng của tổng vốn đầu t toàn xã hội cũng nh vốn đầu t phát triển từ NSNN tới quá trình tăng trởng kinh tế Việt Nam. Từ đó đa ra một số đề xuất thích hợp đối với việc quản lý và sử dụng vốn đầu t những năm tới.
Tác giả một lần nữa cảm ơn TS. Hoàng Đình Tuấn; Giảng viên Lê Thị Huyền (ĐHKTQD); TS. Võ Trí Thành; Ths. Hoàng Văn Thành (Viện NCQLKTTW) đã nhiệt tình giúp đỡ để bài viết đợc hoàn chỉnh
Phụ Lục
Mô hình1:
Tác động của đầu t tới tăng trởng kinh tế thông qua mô hình thu nhập quốc dân System: UNTITLED
Estimation Method: Weighted Least Squares Date: 05/23/02 Time: 10:07
Sample: 1990 2000 Included observations: 11
Total system (unbalanced) observations 32
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 0.922037 0.024787 37.19817 0.0000 C(2) 0.233318 0.026229 8.895420 0.0000 C(3) -0.094904 0.035492 -2.673904 0.0139 C(4) 0.166330 0.027809 5.981107 0.0000 C(5) -0.197154 0.046183 -4.268980 0.0003 C(6) 2.544735 0.165869 15.34181 0.0000 C(7) 0.839423 0.024864 33.76119 0.0000 C(8) -0.085439 0.015932 -5.362759 0.0000 C(9) -10.27842 0.586233 -17.53300 0.0000 C(10) 1.777943 0.048166 36.91300 0.0000 Determinant residual covariance 5.26E-13
Equation: LOG(GDPR)= C(1)*LOG(CR)+C(2)*LOG(IR)+C(3)*LOG(GR) +C(4)*LOG(XR)+C(5)*LOG(MR)
Observations: 11
R-squared 0.999603 Mean dependent var 12.16876 Adjusted R-squared 0.999338 S.D. dependent var 0.253198 S.E. of regression 0.006516 Sum squared resid 0.000255 Durbin-Watson stat 1.982539
Equation: LOG(CR)=C(6)+C(7)*LOG(GDPR)+C(8)*LOG(THUE) Observations: 10
R-squared 0.998065 Mean dependent var 11.90251 Adjusted R-squared 0.997512 S.D. dependent var 0.166912 S.E. of regression 0.008326 Sum squared resid 0.000485 Durbin-Watson stat 1.364128
Equation: LOG(MR)=C(9)+C(10)*LOG(GDPR) Observations: 11
R-squared 0.991992 Mean dependent var 11.35693 Adjusted R-squared 0.991102 S.D. dependent var 0.451985 S.E. of regression 0.042636 Sum squared resid 0.016360 Durbin-Watson stat 1.248918
Tính phù hợp của mô hình
Phù hợp về mặt lý thuyết: các hệ số thu đợc từ mô hình đều có dấu phù hợp với dấu của kì vọng mà chúng ta đã đa ra ở phần trớc chứng tỏ rằng mô hình phản ánh khá chính xác về mặt kinh tế của các biến số
c1=0.922026 ; c2 =0.233316; c3 = -0.094896; c4 =0.166326;c5 = -0.197144; c6 =2.544823; c7 =0.839413; c8 = -0.085436; c9 =-10.27842; c10 =1.777943 Phù hợp về mặt thống kê: các giá trị của thống kê t mà mô hình đa ra cùng với các mức xác suất P[value] cho thấy các hệ số trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 10%. Các hệ số R2 trong các phơng trình khá lớn chứng tỏ có một mối quan hệ tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập,
Các giá trị Durbin-Watson cho thấy các hàm hồi quy trong hệ phơng trình có chứa hiện t- ợng tự tơng quan.
Cơ sở dữ liệu đợc sử dụng trong mô hình: obs GDPr Cr Ir Gr Xr Mr THUE 1990 131968.0 113250.0 21048.00 10156.00 31256.00 44022.00 NA 1991 139634.0 116885.0 22366.00 11010.00 39302.00 48244.00 15256.40 1992 151782.0 121490.0 27086.00 11831.00 46726.00 52718.00 20757.22 1993 164043.0 125774.0 39862.00 13348.00 48596.00 62632.00 28662.91 1994 178534.0 133299.0 45483.00 14738.00 60725.00 77591.00 33576.85 1995 195567.0 142917.0 53249.00 15976.00 71352.00 89229.00 37326.51 1996 213832.0 155909.0 60826.00 17163.00 91882.00 112065.0 40998.51 1997 231263.0 165125.0 66529.00 17850.00 102316.0 120068.0 39159.81 1998 244594.0 172498.0 74931.00 18425.00 110288.0 130818.0 38417.85 1999 256269.0 176976.0 75830.00 17374.00 125014.0 138171.0 43518.22 2000 273582.0 183980.0 84033.00 17660.00 140969.0 152271.0 48997.12 Trong đó :
GDPr: Tổng sản phẩm quốc nội tính theo giá cố định năm 1994
Cr : chi tiêu cuối cùng của khu vực dân c tính theo giá cố định năm 1994 Ir : tổng đầu t xã hội tính theo giá cố định năm 1994
Gr: chi tiêu cuối cùng của khu vực nhà nớc tính theo giá cố định năm 1994 Xr: Giá trị xuất khẩu sản phẩm và dịch vụ tính theo giá cố định năm 1994 Mr: Giá trị nhập khẩu và dịch vụ tính theo giá cố định năm 1994.
THUE: Tổng động viên thuế vào Ngân sách Nhà nớc tính theo giá cố định năm1994
Mô hình 2:
tác động của tổng đầu t tới tăng trởng kinh tế thông qua mô hình Harrod- Domar
Mô hình ớc lợng đợc chạy trên EVIEWS nên hàm @PCH(GDPR) chính là tốc độ tăng trởng của GDP thực(GDPR), tức: @PCH(GDPR)= 1 Pr 1 Pr Pr − − − t GD t GD t GD Mô hình 2 Dependent Variable: @PCH(GDPR) Method: Least Squares
Date: 05/23/02 Time: 18:57 Sample: 1990 2000
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. VDTXHR/GDPR 0.320620 0.016418 19.52856 0.0000 BIENGIA -0.040242 0.007612 -5.286564 0.0005 R-squared 0.654673 Mean dependent var 0.073491 Adjusted R-squared 0.616303 S.D. dependent var 0.017585 S.E. of regression 0.010893 Akaike info criterion -6.038508 Sum squared resid 0.001068 Schwarz criterion -5.966164 Log likelihood 35.21179 Durbin-Watson stat 1.764482
Tính phù hợp của mô hình :
Về ý nghĩa kinh tế ta thấy các hệ số đều thoả mãn những kì vọng ở phần trên, hệ số α dơng và nhỏ hơn 1, hệ số β âm.
Về ý nghĩa thống kê các thống kê t cho phép kết luận các hệ số α,β có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định sự tự t ơng quan của mô hình
Giá trị Durbin-Watson d=1.764482 cho thấy với mức ý nghĩa 5% thì dL < d < dU cho phép khẳng định mô hình không có chứa hiện tợng tự tơng quan.
Kiểm định ph ơng sai của sai số thay đổi
Để kiểm định phơng sai của mô hình, bằng phơng pháp kiểm định dựa trên biến phụ thuộc ta kiểm định trên mô hình:
)
( 2
RESID = γ +λ*(@PCH(GDPRF))2
+Ut
RESID là phần d thu đợc từ MH2, @PCH(GDPRF) là giá trị ớc lợng của kì vọng @PCH(GDPR)
Mô hình kiểm địnhsự thay đổi ph ơng sai của sai số
Dependent Variable: (RESID02)^2 Method: Least Squares
Date: 05/23/02 Time: 19:06 Sample: 1990 2000
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (GDPRF)^2 -0.011078 0.013943 -0.794546 0.4473 C 0.000159 8.78E-05 1.811285 0.1035
R-squared 0.065547 Mean dependent var 9.71E-05 Adjusted R-squared -0.038281 S.D. dependent var 0.000132 S.E. of regression 0.000134 Akaike info criterion -14.83168 Sum squared resid 1.62E-07 Schwarz criterion -14.75933 Log likelihood 83.57422 F-statistic 0.631303 Durbin-Watson stat 2.277039 Prob(F-statistic) 0.447322
Với mức tin cậy 5% ta có 2 (1) 05 . 0
χ =3.84146
Mặt khác n*R2
=0.95053 < 3.84146 vậy phơng sai trong mô hình 2 là không thay đổi .
Kiểm định tính dừng của phần d :
Với phơng pháp kiểm định tính dừng của phần d dựa trên lợc đồ tơng quan và lợc đồ tự tơng quan ta nhận thấy phần d của mô hình là nhiễu trắng
Lợc đồ tơng quan và tự tơng quan của phần d Date: 05/23/02 Time: 19:11 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Autocorrelation Partial Correlation
AC PAC Q-Stat Prob
. | . . | . 1 0.059 0.059 0.0497 0.824 . | . . | . 2 -0.049 -0.053 0.0883 0.957 . | . . | . 2 -0.049 -0.053 0.0883 0.957 . *| . . *| . 3 -0.097 -0.091 0.2559 0.968 . **| . . **| . 4 -0.268 -0.264 1.7285 0.786 . |** . . |** . 5 0.201 0.235 2.6914 0.747 . | . . | . 6 0.051 -0.014 2.7662 0.838 . *| . . **| . 7 -0.151 -0.205 3.5778 0.827 . *| . . *| . 8 -0.120 -0.149 4.2615 0.833 . *| . . | . 9 -0.116 0.023 5.2209 0.815
Kiểm định tính chuẩn của phần d :
Giá trị JB=0.98604 < 2 (2) 05 . 0
χ nên kết luận phần d của hàm hồi quy trong mô hình trên phân bố chuẩn.
820 0 1 2 3 4 - 0.0 0.0 0.0 Series: RESID02 Sample 1990 2000 Observations 11 Mean 0.001378 Median -0.001186 Maximum 0.021593 Minimum -0.010982 Std. Dev. 0.010232 Skewness 0.643683 Kurtosis 2.297113 Jarque-Bera 0.986040 Probability 0.610779
Từ những kiểm định đã đợc thoả mãn cho phép kết luận mô hình 2 có thể tin cậy để phân tích và dự báo
Cơ sở dữ liệu đợc dùng trong việc ớc lợng mô hình 2
obs GDPr VDTXHr BIENGIA 1990 131968.0 16607.60 0.000000 1991 139634.0 21940.10 0.000000 1992 151782.0 30963.20 0.000000 1993 164043.0 45421.30 0.000000 1994 178534.0 51834.80 0.000000 1995 195567.0 60757.00 0.000000 1996 213832.0 67489.30 0.000000 1997 231263.0 79204.60 1.000000 1998 244594.0 75579.70 1.000000 1999 256269.0 79094.60 1.000000 2000 273582.0 91800.00 1.000000 Trong đó:
GDPr: giá trị tổng sản phẩm quốc nội đợc tính theo giá cố định năm 1994. VDTXHr: Tổng vốn đầu t toàn xã hội đợc điều chỉnh về giá cố định năm 1994. BIENGIA: biến giả đại diện cho cuộc khủng hoảng tài chính châu á năm 1997
mô hình 3
Phân tích tác động của đầu t từ NSNN tới tăng trởng kinh tế quốc dân
System: SYS01
Estimation Method: Three-Stage Least Squares Date: 05/31/02 Time: 08:42
Sample: 1991 2000 Included observations: 10
Total system (balanced) observations 20
Instruments: LOG(VNSNNR) LOG(TDNDR) LOG(XR) LOG(FDIR) C
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) 4.296319 0.238320 18.02756 0.0000 C(2) 0.220208 0.053247 4.135578 0.0012 C(3) 0.193709 0.025582 7.571953 0.0000 C(4) 0.307185 0.042664 7.200139 0.0000 C(5) 6.421554 0.112714 56.97221 0.0000 C(6) 0.073133 0.028685 2.549535 0.0242 C(7) 0.443276 0.029210 15.17573 0.0000
Determinant residual covariance 3.12E-07 Equation: LOG(VDTXHR)=C(1)+C(2)*LOG(VNSNNR)+C(3) *LOG(TDNDR)+C(4)*LOG(FDIR)
Observations: 10
R-squared 0.990665 Mean dependent var 10.92690
Adjusted R-squared 0.985997 S.D. dependent var 0.458702 S.E. of regression 0.054281 Sum squared resid 0.017678 Durbin-Watson stat 2.069814
Equation: LOG(GDPR)=C(5)+C(6)*LOG(VDTXHR)+C(7)*LOG(XR) Observations: 10
R-squared 0.996260 Mean dependent var 12.20660
Adjusted R-squared 0.995191 S.D. dependent var 0.231793 S.E. of regression 0.016074 Sum squared resid 0.001809 Durbin-Watson stat 2.289467
*. Sự phù hợp về mặt kinh tế :
Từ mô hình ta nhận đợc hệ phơng trình sau: Log(TDTXH)=4.296319+0.220208*log(DTNSNN)+
0.193709*log(TDND)+0.307185*log(FDI)
Log(GDP)= 6.421554+0.073133*log(TDTXH)+0.443276*log(EXPORTR)
Các hệ số nhận đợc đều phù hợp với kì vọng đặt ra. Do đó về mặt kinh tế có thể chấp nhận mô hình.
*. ý nghĩa thống kê của mô hình.
Mô hình cho thấy ở mức tin cậy 5% các kiểm định t của các hệ số tơng ứng đều có ý nghĩa thống kê.R2 của cả hai phơng trình đều khá cao. Mặt khác các hệ số Durbin- Watson trong mô hình cho thấy không có hiện tợng tự tơng qua trong mô hình
Mô hình 4:
tác động của vốn đầu t của ngân sách nhà nớc tới ngành nông nghiệp
Hàm hồi quy tổng thể: Log(GDPNN&LNR)= α1+ * ( )
1 Log VNSNNr
β
Ước l ợng hồi quy
Dependent Variable: LOG(GDPNN&lLNr) Method: Least Squares
Date: 05/24/02 Time: 10:53 Sample: 1990 2000
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(VNSNNr) 0.196902 0.026347 7.473378 0.0000 C 9.025312 0.244291 36.94486 0.0000 R-squared 0.861221 Mean dependent var 10.84690 Adjusted R-squared 0.845801 S.D. dependent var 0.138019 S.E. of regression 0.054197 Akaike info criterion -2.829400 Sum squared resid 0.026436 Schwarz criterion -2.757055 Log likelihood 17.56170 F-statistic 55.85138 Durbin-Watson stat 1.728897 Prob(F-statistic) 0.000038
Kiểm định sự phù hợp của các hệ số trong mô hình:
Các hệ số trong mô hình đợc ớc lợng ở trên đều phù hợp với ý nghĩa kinh tế. Các thống kê t trong mô hình đều cho phép kết luận các hệ số đều có ý nghĩa thống kê
Từ mô hình nhận đợc ta có hệ số Durbin-Watson stat=1.728897 Mặt khác mô hình có một biến độc lập với mức ýnghĩa 5% và 11 quan sát thì dU= 1.324 và
4-dU=2.676.
Do đó dU≤ Durbin-Watson stat≤4-dU nên ta kết luận không có hiện tợng tự t- ơng quan
Kiểm định ph ơng sai thay đổi
Kiểm định phơng sai của sai số thay đổi dựa trên biến phụ thuộc ta có mô hình sau:
Dependent Variable: (RESIDNONGNGHIEP)^2 Method: Least Squares
Date: 05/24/02 Time: 10:52 Sample: 1990 2000
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (LGDPNN_LNR0F)^2 -0.000157 0.000344 -0.455233 0.6597 C 0.020821 0.040467 0.514508 0.6193 R-squared 0.022508 Mean dependent var 0.002403 Adjusted R-squared -0.086102 S.D. dependent var 0.002886 S.E. of regression 0.003008 Akaike info criterion -8.612276 Sum squared resid 8.14E-05 Schwarz criterion -8.539931 Log likelihood 49.36752 F-statistic 0.207238 Durbin-Watson stat 2.058500 Prob(F-statistic) 0.659724
Nhật xét:
Với 11 quan sát mô hình thu đợc R2
=0.022508 do đó n*R2 = 0.247588 < ) 1 ( 2 05 . 0
χ nên kết luận phơng sai của sai số không đổi
Kiểm định tính dừng của phần d
Đồ thị biểu diễn phần d của mô hình phân tích tácđộng của Vốn NSNN tới ngành nông lâm ng nghiệp
86 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 RESIDNONGNGHIEP
Kiểm định tính dừng của phần d dựa trên lợc đồ tơng quan và tự tơng quan nhận đợc kết quả sau Date: 05/24/02 Time: 11:22 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Autocorrelation Partial Correlation
AC PAC Q-Stat Prob
. | . . | . 1 0.036 0.036 0.0184 0.892 . *| . . *| . 2 -0.131 -0.133 0.2921 0.864