Dựa trên cơ sở lý thuyết ở chương 1 và những nghiên cứu trước đó, nhóm xây dựng mô hình nghiên cứu như sau:
GD=f (BB, GDP, ER, INF, R, FDI, UR)
Trong đó:
BB: Thâm hụt cán cân ngân sách của các quốc giá Đông Nam Á (%GDP)
GDP: Tốc độ tăng trưởng GDP của các quốc giá Đông Nam Á (%)
ER: Tỷ giá hối đoái thực tế của đồng tiền ở các quốc gia Đông Nam Á/USD
INF: Tỷ lệ lạm phát của các quốc gia Đông Nam Á (%)
R: Lãi suất thực của các quốc gia Đông Nam Á (%)
FDI: Đầu tư trực tiếp nước ngoài của các quốc gia Đông Nam Á (%GDP)
UR: Tỷ lệ thất nghiệp của các quốc gia Đông Nam Á (%)
GD: Nợ công của các quốc gia Đông Nam Á (%GDP)
Để thể hiện sự tương quan giữa biến phụ thuộc (GD) và các biến độc lập (BB, GDP, ER, INF, R, FDI, UR) ta có các dạng mô hình sau:
Mô hình phân tích hồi quy tổng thể (Dạng lin-lin):
GD=β0 + β1BB + β2GDP + β3ER + β4INF + β5R + β6FDI + β7UR + ui
Trong đó:
GD là biến phụ thuộc; BB, GDP, ER, INF, R, FDI, UR là các biến độc lập
β0 là hệ số chặn; β1, β2, β3, β4, β5, β6 là các hệ số góc
ui là sai số ngẫu nhiên của tổng thể, đại diện cho những yếu tố khác ảnh hưởng đến nợ công của các nước Đông Nam Á nhưng không được đề cập đến
Mô hình hồi quy mẫu:
GD=𝜷̂0 + 𝜷̂1BB + 𝜷̂2GDP + 𝜷̂3ER + 𝜷̂4INF + 𝜷̂5R + 𝜷̂6FDI + 𝜷̂7UR + ei
Trong đó:
GD là biến phụ thuộc; BB, GDP, ER, INF, R, FDI, UR là các biến độc lập
24
eilà phần dư, ước lượng của sai số ngẫu nhiên.
2.1.2. Xây dựng giả thuyết
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đi trước, trong trọng tâm của bài này nhóm sẽ đi nghiên cứu sự tác động của các yếu tố sau tới nợ công của các quốc gia khu vực Đông Nam Á, từ đó hàm ý chính sách giúp cải thiện tình trạng nợ công cho Việt Nam: Thâm hụt cán cân ngân sách, Tốc độ tăng trưởng GDP, Tỷ lệ lạm phát, Lãi suất thực, Đầu tư trực tiếp nước ngoài, Tỷ lệ thất nghiệp của từng quốc gia trong khu vực Đông Nam Á và tỷ giá hối đoái thực tế của đồng tiền mỗi nước/USD. Giả thuyết nhóm xây dựng như sau:
Thâm hụt ngân sách tương quan thuận chiều với nợ công:
Thâm hụt ngân sách là sự chênh lệch giữa tổng thu và tổng chi của địa phương hoặc một quốc gia trong một năm tài khóa. Khi chính phủ cứ giữ tốc độ chi cao hơn tốc độ thu thì thâm hụt sẽ được tiếp diễn. Thâm hụt ngân sách lại phản ánh khoản nợ của chính phủ nên nếu thâm hụt ngân sách cứ tiếp diễn thì sẽ càng làm trầm trọng thêm tình trạng nợ công.
Tốc độ tăng trưởng GDP tương quan ngược chiều với nợ công:
Tăng trưởng kinh tế sẽ khiến cho chính phủ tăng được nguồn thu ngân sách. Điều đó sẽ giúp cho chính phủ giảm được thâm hụt ngân sách, từ đó cải thiện được tình trạng nợ công.
Tỷ giá hối đoái thực tế của đồng tiền mỗi quốc gia/USD tương quan thuận chiều với nợ công:
Sự thay đổi trong tỷ giá hối đoái đồng tiền mỗi quốc gia/USD sẽ khiến cho giá trị khoản nợ của quốc gia đó tăng lên hoặc giảm đi đáng kể trong quá trình nhận nợ. Khi tỷ giá hối đoái tăng lên sẽ khiến cho khoản nợ ngày càng trầm trọng hơn. Từ đó sẽ khiến cho tình trạng nợ công xấu đi hoặc ngược lại.
Tỷ lệ lạm phát tương quan ngược chiều với nợ công:
Tỷ lệ lạm phát phản ánh phần trăm thay đổi trong giá trung bình của một rổ hàng hóa cố định hoặc trong một khoảng thời gian nhất định. Một sự gia tăng của lạm phát có thể làm giảm giá trị thực của các khoản nợ. Từ đó có thể làm cải thiện tình trạng nợ công.
25
Lãi suất thực tương quan thuận chiều với nợ công:
Sự biến động của lãi suất sẽ ảnh hưởng đến những khoản nợ công có lãi suất thả nổi và những khoản vay mới. Khi lãi suất tăng lên sẽ khiến cho chi phí vay nợ thực tăng lên, chính phủ sẽ phải bỏ ra nhiều tiền hơn để có thể vay, từ đó sẽ khiến cho nợ công tăng lên và ngược lại.
Đầu tư trực tiếp nước ngoài tương quan ngược chiều nợ công:
Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) sẽ làm tăng năng suất lao động, giúp cho kinh tế tăng trưởng tốt, từ đó chính phủ sẽ thu được nhiều ngân sách hơn. Điều này làm giảm thâm hụt hoặc tăng thặng dư ngân sách, góp phần cải thiện tình trạng nợ công quốc gia.
Tỷ lệ thất nghiệp tương quan thuận chiều nợ công:
Sự thay đổi trong cơ cấu dân số như lao động thu hẹp lại, tỷ lệ thất nghiệp tăng, dân số ở tuổi hưu trí tăng sẽ khiến cho kinh tế tăng trưởng chậm lại. Điều này khiến cho chính phủ phải chi nhiều hơn cho phúc lợi xã hội và trợ cấp. Dẫn đến một gánh nặng lớn cho nợ công.
2.2.Dữ liệu nghiên cứu
Mẫu số liệu được nhóm thu thập và tổng hợp trong phạm vi 11 quốc gia thuộc Đông Nam Á trong khoảng thời gian từ năm 2001-2015 từ nguồn cung cấp dữ liệu là World Bank và website https://countryeconomy.com/ do nguồn cung cấp dữ liệu của một số biến còn hạn chế.
Cụ thể, mô hình gồm 8 biến như sau:
Biến phụ thuộc: GD – Nợ công của các quốc gia khu vực Đông Nam Á (% GDP)
Biến độc lập: Biến số Ý nghĩa Đơn vị Hệ số Dấu kỳ vọng Diễn giải BB Thâm hụt ngân sách của các quốc gia Đông Nam Á
% GDP β1 + Khi BB tăng
26
GDP
Tốc độ tăng tưởng GDP của các quốc gia Đông Nam Á
% β2 - Khi GDP tăng
thì GD giảm
ER
Tỷ giá hối đoái thực tế đồng tiền mỗi quốc gia Đông Nam Á/USD
(LCU/USD) β3 + Khi ER tăng
thì GD tăng
INF Tỷ lệ lạm phát của các
quốc gia Đông Nam Á % β4 -
Khi INF tăng thì GD giảm
R Lãi suất thực của các
quốc gia Đông Nam Á % β5 +
Khi R tăng thì GD tăng
FDI
Đầu tư trực tiếp nước ngoài của các quốc gia Đông Nam Á
% GDP β6 - Khi FDI tăng
thì GD giảm
UR
Tỷ lệ thất nghiệp của các quốc gia Đông Nam Á
% β7 + Khi UR tăng
thì GD tăng
27
CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ THẢO LUẬN 3.1.Mô tả tương quan và thống kê
3.1.1.Mô tả thống kê số liệu
Sử dụng phần mềm STATA, chạy lệnh su GD BB GDP ER INF R FDI UR để
mô tả thống kê số liệu, ta thu được kết quả:
Bảng 4. Mô tả số liệu thống kê
Biến Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất GD 165 46.00606 37.5322 0 252.78 BB 165 -1.699152 8.963557 -39.12 41.03 GDP 165 5.669939 3.644204 -6.7 16.35 ER 165 3735.84 5793.035 1 21697.57 INF 163 5.496145 7.199201 -2.314972 57.07451 R 133 4.644316 7.393484 -16.28688 35.41512 FDI 162 4.936797 5.34988 -1.855686 26.32661
28
UR 165 3.014485 2.064787 0.21 8.06
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm Stata16
Nhìn vào bảng trên, ta thấy:
● GD (nợ công của các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2001 - 2015): số quan sát là 165, giá trị trung bình là 46.00606 (% GDP), độ lệch chuẩn là 37.5322, giá trị nhỏ nhất là 0 (% GDP), giá trị lớn nhất là 252.78 (% GDP).
● BB (thâm hụt cán cân ngân sách của các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2001 -
2015): số quan sát là 165, giá trị trung bình là -1.699152 (% GDP), độ lệch chuẩn là 8.963557, giá trị nhỏ nhất là -39.12(% GDP), giá trị lớn nhất là 41.03 (% GDP).
● GDP (tốc độ tăng trưởng GDP của các nước Đông Nam Á giai đoạn 2001 - 2015): số quan sát là 165, giá trị trung bình là 5.67 (%), độ lệch chuẩn là 3.644204, giá trị nhỏ nhất là -6.7 (%), giá trị lớn nhất là 16.35 (%).
● ER (tỷ giá hối đoái thực tế của đồng tiền ở các quốc gia Đông Nam Á/USD giai đoạn 2001 - 2015): số quan sát là 165, giá trị trung bình là 3735.84, độ lệch chuẩn là 5793.035, giá trị nhỏ nhất là 1, giá trị lớn nhất là 21697.57.
● INF (tỷ lệ lạm phát của các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2001 - 2015): số quan sát là 163, giá trị trung bình là 5.496145 (%), độ lệch chuẩn là 7.199201, giá trị nhỏ nhất là -2.314972 (%), giá trị lớn nhất là 57.07451 (%).
● R (lãi suất thực của các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2001 - 2015): số quan sát là 133, giá trị trung bình là 4.644316 (%), độ lệch chuẩn là 7.393484, giá trị nhỏ nhất là -16.28688 (%), giá trị lớn nhất là 35.41512(%).
● FDI (đầu tư trực tiếp nước ngoài của các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2001
- 2015): số quan sát là 162, giá trị trung bình là 4.936797(%), độ lệch chuẩn là 5.34988, giá trị nhỏ nhất là -1.855686 (%GDP), giá trị lớn nhất là 26.32661(%GDP).
● UR (tỷ lệ thất nghiệp của các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2001 - 2015): số quan sát là 165, giá trị trung bình là 3.014485 (%), độ lệch chuẩn là 2.064787, giá trị nhỏ nhất là 0.21(%), giá trị lớn nhất là 8.06 (%).
29
3.1.2.Mô tả tương quan giữa các biến trong mô hình
Sử dụng phần mềm STATA, chạy lệnh corr GD BB GDP ER INF R FDI UR
để mô tả tương quan giữa các biến trong mô hình, ta thu được kết quả:
Bảng 5. Mô tả tương quan giữa các biến trong mô hình
GD BB GDP ER INF R FDI UR GD 1.0000 BB 0.0005 1.0000 GDP 0.5112 -0.1946 1.0000 ER -0.1335 -0.0810 0.1473 1.0000 INF 0.4441 -0.1709 0.4832 0.1679 1.0000 R -0.0334 -0.2686 -0.0666 0.0922 -0.2556 1.0000 FDI 0.3380 0.1704 0.1307 -0.0895 -0.1433 -0.0591 1.0000 UR -0.3190 0.2532 -0.4683 -0.1393 -0.2997 -0.0997 0.0449 1.0000
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm Stata16
Phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, ta được kết quả như sau:
30
r(GD, BB) = 0.0005: Mức độ tương quan thấp (0.05%). Hệ số tương quan dương cho thấy GD và BB có mối quan hệ cùng chiều, chiều hướng tác động đúng như kì vọng ban đầu.
r(GD, GDP) = 0.5112: Mức độ tương quan khá cao (51.12%). Hệ số tương quan dương cho thấy GD và GDP có mối quan hệ cùng chiều, chiều hướng tác động trái với kỳ vọng ban đầu.
r(GD, ER) = -0.1335: Mức độ tương quan tương đối thấp (13.35%). Hệ số tương quan âm cho thấy GD và ER có mối quan hệ ngược chiều, chiều hướng tác động trái với kỳ vọng ban đầu.
r(GD, INF) = 0.4441: Mức độ tương quan khá cao (44.41%). Hệ số tương quan dương cho thấy GD và INF có mối quan hệ cùng chiều, chiều hướng tác động trái với kỳ vọng ban đầu.
r(GD, R) = -0.0334: Mức độ tương quan tương đối thấp (3.34%). Hệ số tương quan âm cho thấy GD và R có mối quan hệ ngược chiều, chiều hướng tác động trái với kỳ vọng ban đầu.
r(GD, FDI) = 0.338: Mức độ tương quan tương đối thấp (33.8%). Hệ số tương quan dương cho thấy GD và FDI có mối quan hệ cùng chiều, chiều hướng tác trái với như kỳ vọng ban đầu.
r(GD, UR) = -0.319: Mức độ tương quan tương đối thấp (31.9%). Hệ số tương quan âm cho thấy GD và UR có mối quan hệ ngược chiều, chiều hướng tác động trái với kỳ vọng ban đầu.
Kết luận: Nhìn chung, cả 7 biến độc lập đều có mức độ tương quan cao và có những tác động khác nhau đối với Nợ công, trong đó có thể thấy biến GDP (tốc độ tăng trưởng GDP) là có tương quan cao nhất. Tuy nhiên phần lớn các biến, cụ thể là GDP, ER, INF, R, FDI có chiều tác động trái với kỳ vọng. Điều này có thể dễ dàng giải thích. Trong thực tế, các quốc gia thuộc Đông Nam Á phần lớn thuộc nhóm các nước kém phát triển và nhóm các nước đang phát triển, riêng chỉ có Singapore nằm trong nhóm các nước phát triển. Các nguồn thu ngân sách nhà nước không phải luôn dư thừa hay thậm chí không phải lúc nào cũng đầy đủ để tài trợ cho hết mọi hoạt động của quốc gia,
31
dù đất nước đó có đang xuất hiện những nét khởi sắc mới trong nền kinh tế. Chính bởi vậy, bên cạnh các khoản thu ngân sách, việc tài trợ bằng các khoản vay trong nước và nước ngoài để đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng phục vụ phát triển kinh tế xã hội chắc chắn là rất cần thiết. Chính điều này đã gây ra tác động trái chiều của các biến GDP, ER, INF, R, FDI.
3.2.Kết quả ước lượng
Trong phần mềm STATA, chạy các lệnh nhằm ước lượng và kiểm định các khuyết tật của mô hình:
Bảng 6. Kết quả ước lượng
Source SS df MS Number of obs = 133
F(7,125) =18.42 Prob>F =0.0000 R-squared =0.5078 Adj R-squared =0.4820 Root MSE =28.329 Model 103492.05 7 14784.5786 Residual 100320.01 125 802.560076 Total 203812.06 132 1544.03076
GD Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
BB .5796397 .3250181 1.78 0.077 -.0636114 1.222891
GDP 3.267257 .9708082 3.37 0.001 1.345907 5.188607
32 INF 2.171652 .4027878 5.39 0.000 1.374485 2.968819 R .8222636 .371625 2.21 0.029 .0867716 1.557756 FDI 2.366035 .4704348 5.03 0.000 1.434986 3.297083 UR -2.403433 1.368823 -1.76 0.082 -5.112504 .3056377 _cons 20.30187 8.853964 2.29 0.024 2.778771 37.82496
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm Stata16
Từ kết quả ở Bảng 6, nhóm xây dựng được mô hình hồi quy mẫu:
GD = 20.3 + 0.579BB + 3.267GDP - 0.001ER + 2.171INF + 0.822R + 2.366FDI - 2.403UR+ ei
Với n=133, R2=0.5078, SSR = 100320.01
Ý nghĩa mô hình:
Dựa trên kết quả hồi quy của mô hình ta có R2=0.5078 tức các biến trong mô hình giải thích được 50.78% sự dao động (biến thiên) của biến GD.
Như vậy 49.22% sự dao động của biến GD được giải thích bởi các yếu tố khác
mà không được đưa vào mô hình
3.3.Kết quả kiểm định các khuyết tật của mô hình và thảo luận kết quả
3.3.1.Kiểm định bỏ sót biến độc lập Ramsey RESET
Thiết lập cặp giả thuyết thống kê:
{ 𝐇𝟎: Mô hình không bỏ sót biến
𝐇𝟏: Mô hình có bỏ sót biến
Tiến hành kiểm định Ramsey’s RESET bằng STATA, chạy lệnh estat ovtest ta
33
F (3, 122) = 0.30
Prob > F = 0.8289
Ta thấy: Tại mức ý nghĩa 5%, [Prob > F] = 0.8289 > 0.05
Không có đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0.
Kết luận: Mô hình không bị bỏ sót biến. Mô hình được xác định đúng tại mức ý nghĩa 5%.
3.3.2.Kiểm định đa cộng tuyến
Thiết lập cặp giả thuyết thống kê:
{ 𝐇𝟎: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến
𝐇𝟏: Mô hình có tồn tại đa cộng tuyến
Sử dụng phần mềm STATA, chạy lệnh estat vif ta thu được kết quả như bảng 7:
Bảng 7. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Variable VIF 1/VIF
GDP 1.66 0.602688 INF 1.56 0.641177 UR 1.37 0.731575 R 1.24 0.805370 BB 1.22 0.821711 FDI 1.13 0.883661
34
ER 1.06 0.941049
Mean VIF 1.32
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm Stata16
Ta thấy: Các chỉ số VIF đều nhỏ hơn 10.
Không có đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0
Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3.3.Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Thiết lập cặp giả thuyết thống kê:
{ 𝐇𝟎: Sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn
𝐇𝟏: Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn
Sử dụng phần mềm STATA, chạy lệnh predict e, residuals sau đó chạy sktest e,
ta thu được kết quả tại bảng 8.
Bảng 8. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn
Variable Obs. Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2
e 133 0.0000 0.0000 39.12 0.0000
Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm Stata16
Ta thấy: Ở mức ý nghĩa 5%, P-value = 0.000 < 0.05
Bác bỏ giả thiết H0.
Kết luận: sai số ngẫu nhiên không tuân theo phân phối chuẩn. Tuy nhiên với số quan sát khá lớn như vậy trong mẫu này (133 quan sát) thì các kết quả kiểm định và dự báo vẫn đáng tin cậy.
35
3.3.4.Kiểm định tự tương quan
Vì dữ liệu sử dụng trong mô hình này ở dạng bảng, bao gồm các quan sát cho nhiều quốc gia (11 quốc gia) trong nhiều năm (15 năm, từ 2001 – 2015) nên không cần tiến hành kiểm định tự tương quan.
3.3.5.Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Thiết lập cặp giả thuyết thống kê:
{ 𝐇𝟎: Phương sai sai số không đổi
𝐇𝟏: Phương sai sai số thay đổi
Sử dụng phần mềm STATA, chạy lệnh estat hettest thu được kết quả sau:
chi2(1) = 45.32
Prob > chi2 = 0.0000
Ta thấy: Với mức ý nghĩa 5%, ta thấy [Prob > chi2] = 0.000 < 0.05
Bác bỏ giả thiết H0.