Mô hình dữ liệu bảng - Kết cấu đề tài

4. Kết cấu đề tài

2.2.3 Mô hình dữ liệu bảng

Theo Hsiao C. (2003), trong phân tích, hồi quy dữ liệu bảng có các mô hình chínhsau: Pool OLS (Pool Ordinary Least Square, Bình phương bé nhất thô), FEM (fixed effects model, Mô hình tác động cố định), REM (random effects model, mô hình tác động ngẫu nhiên). Tuy nhiên Mô hình Pool OLS thực chất là mô hình OLS bình thường, điều này xảy ra khi sử dụng dữ liệu bảng như một đám mây dữ liệu bình thường không phân biệt theo năm và theo đối tượng. Do đó kết quả ước lược không được tin cậy. Theo Hsiao C. (2003), hai mô hình REM và FEM thích hợp cho sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu Bảng. Để xem xét mô hình FEM hay REM phù hợp hơn, cần sử dụng kiểm định Hausman (Hausman, 1978).

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH 3.1. Kết quả nghiên cứu

3.1.1. Mô hình ước lượng và hồi quy ban đầu

Bảng 5. Kết quả mô hình hồi quy REM

Nguồn: Nhóm tác giả thực hiện

Sau khi ước lượng 2 mô hình là mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM) ta sử dụng Kiểm định Hausman để xem xét yếu tố ngẫu nhiên có ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc của mô hình không, với thực hiện lệnh kiểm định “hausman fem rem” trong phần mềm Stata, ta thu được giá trị của P-value = 0.0502 ở Bảng 4. Giá trị này lớn hơn mức ý nghĩa ∝= 5%, do đó mô hình REM phù hợp hơn FEM để ước lượng hồi quy.

Ta có mô hình REM:

Yit = β1 + βXit + εi + uit hay Yit = β1 + βXit + wit với wit = εi + uit

• εi: sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng quốc gia

• uit: sai số thành phần kết hợp khác của đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.

Bảng 6. Kết quả của mô hình tác động ngẫu nhiên REM

P – value (>F) = 0.0000

R2 = 52.4 %

Từ kết quả ước lượng mô hình ta thu được kết quả:

𝑮𝑫𝑷 = 𝜷𝟏 + 0.0279211 𝑩𝑫2 + 0.1723576 EXPgrowth +

0.52266fertility rate + 0.1420489mili - 0.0003387Nationaldebt2 + wit

Ý nghĩa của các hệ số ước lượng mô hình:

• Hệ số hồi quy của biến BD2 là 0.0279211 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và mang dấu “+” nên có quan hệ cùng chiều với biến GDP, thỏa mãn kỳ vọng ban đầu và phù hợp với lý thuyết, cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu BD tăng 1% thì giá trị kỳ vọng của tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ tăng 0.0558422%

• Hệ số hồi quy của biến EXPowth là 0.01723576 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và mang dấu “+” nên có quan hệ cùng chiều với biến GDP, thỏa mãn kỳ vọng ban đầu và phù hợp với lý thuyết, cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tăng trưởng xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ tăng 0.01723576%

• Hệ số hồi quy của biến Nationaldebt2 là -0.0003387 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và mang dấu “-” nên có quan hệ ngược chiều với biến GDP, thỏa mãn kỳ vọng ban đầu và phù hợp với lý thuyết, cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi nợ quốc gia so với GDP tăng 1%GDP thì tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ giảm -0.0006774%

• Hệ số hồi quy của biến mili là 0.01420489 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và mang dấu “+” nên có quan hệ cùng chiều với biến GDP, thỏa mãn kỳ vọng ban đầu và phù hợp với lý thuyết, cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi tiêu quân sự so với chi tiêu chính phủ tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ tăng 0.01420489%

• Hệ số hồi quy của biến fertilityrate là 0.52266 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và mang dấu “+” nên có quan hệ cùng chiều với biến GDP, thỏa mãn kỳ vọng ban đầu và phù hợp với lý thuyết, cho biết: trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỉ suất sinh sản tăng 1 đơn vị thì tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ tăng 0.52266%

3.1.2. Kiểm định ý nghĩa thống kê của các ước lượng

Thiết lập cặp giả thuyết

• H0: Hệ số hồi quy của biến độc lập không có ý nghĩa thống kê (j = 0)

• H1: Hệ số hồi quy của biến độc lập có ý nghĩa thống kê (j ≠ 0) Dựa vào kết quả của mô hình sau khi khắc phục khuyết tật, ta có:

• Hệ số chặn: P-value ≈ 0.000< 0.05, vì vậy bác bỏ giả thuyết H0. Vậy hệ số hồi quy của hệ số chặn có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

• Biến BD2: P-value ≈ 0.042 < 0.05, vì vậy bác bỏ giả thuyết H0. Vậy hệ số hồi quy của biến BD2 có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

• Biến EXPgrowth: P-value ≈ 0.000 < 0.05, vì vậy bác bỏ giả thuyết H0. Vậy hệ số hồi quy của biến EXPgrowth có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

• Biến Nationaldebt: P-value ≈ 0.000< 0.05, vì vậy bác bỏ giả thuyết H0. Vậy hệ số hồi quy của biến Nationaldebt có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

• Biến Fertilityrate: P-value ≈ 0.042 < 0.05, vì vậy bác bỏ giả thuyết H0. Vậy hệ số hồi quy của biến fertitlityrate có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

• Biến mili: P-value ≈ 0.000 < 0.05, vì vậy bác bỏ giả thuyết H0. Vậy hệ số hồi quy của biến EXR có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

Kết luận: Sau khi sử dụng phương pháp kiểm định p-value để kiểm tra ý nghĩa thống kê của một hệ số hồi quy, ta có thể khẳng định rằng các hệ số hồi quy của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa ∝ = 5%

3.1.3. Kiểm định các khuyết tật của mô hình 3.1.3.1. Kiểm định đa cộng tuyến 3.1.3.1. Kiểm định đa cộng tuyến

Với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, ta thực hiện kiểm định: Bước 1: Thiết lập cặp giả thuyết thống kê 𝐻0 và 𝐻1:

𝐻0: mô hình không mắc khuyết tật đa cộng tuyến.

𝐻1: mô hình mắc khuyết tật đa cộng tuyến. Bước 2: Xác định thừa số tăng phương sai VIF:

Thực hiện lệnh “collin” trong phần mềm Stata, ta thu được kết quả trong bảng sau:

Bảng 7. Kết quả kiểm định collin

Bước 3: Kết luận:

Các VIF của các biến đều nhỏ hơn 10

Vậy, tại mức ý nghĩa 5%, ta có thể nói rằng mô hình không mắc khuyết tật đa cộng

tuyến.

3.1.3.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Với mức ý nghĩa α = 5%, ta thực hiện kiểm định: Bước 1: Thiết lập cặp giả thuyết thống kê 𝐻0 và 𝐻1:

𝐻0: mô hình có phương sai sai số không đổi.

𝐻1: mô hình mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi. Bước 2: Xác định P-value

Thực hiện lệnh “xttest0” thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier đối với mô hình REM trong phần mềm stata, ta thu được kết quả trong bảng:

Bảng 8. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi

Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp

Bước 3: So sánh P-value với mức ý nghĩa α:

Với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, dễ thấy: P-value > α (do 1.0000> 0.05). Suy ra: không bác bỏ 𝐻0.

Bước 4: Kết luận:

Vậy, tại mức ý nghĩa 𝛼= 5%, ta có thể nói rằng mô hình có phương sai sai số không

đổi.

3.1.3.3. Kiểm định tự tương quan

Với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, ta thực hiện kiểm định: Bước 1: Thiết lập cặp giả thuyết thống kê 𝐻0 và 𝐻1:

𝐻0: mô hình không có tự tương quan.

𝐻1: mô hình mắc khuyết tật tự tương quan. Bước 2: Xác định P-value

Thực hiện lệnh “xtserial” kiểm định Wooldridge về hiện tượng tương quan trong phần mềm Stata, ta thu được kết quả trong bảng:

Bảng 9. Kết quả kiểm định sự tương quan bằng Wooldridge

Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp

Theo kết quả Bảng 8, ta có: P-value = 0.4355 Bước 3: So sánh P-value với mức ý nghĩa α: Với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, dễ thấy: P-value > 0.05 Suy ra: không bác bỏ 𝐻0.

Bước 4: Kết luận:

Vậy, tại mức ý nghĩa𝛼 = 5%, ta có thể nói rằng mô hình không mắc khuyết tật tự tương quan.

Bảng 10. Tổng hợp kết quả nghiên cứu với giả thiết nghiên cứu Biến Giả thuyết nghiên cứu Kết quả thực nghiệm

BD2 + +

EXPgrowth + +

Nationaldebt2 - -

mili + +

3.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết quả kiểm định và phân tích mô hình thực nghiệm nêu trên về mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách Nhà nước và tăng trưởng kinh tế khu vực Đông Nam Á với số liệu thực tế trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2020 cho thấy:

Thứ nhất, việc ước lượng mô hình và phân tích tương quan các biến đã cho ra kết quả khả quan về tác động của các nhân tố tới tốc độ tăng trưởng kinh tế. Hay nói cách khác, các biến độc lập đều có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc, có ý nghĩa với mô hình ước lượng. Kết quả này phù hợp với dự đoán ban đầu của nhóm nghiên cứu.

Thứ hai, thâm hụt ngân sách bình phương có tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế. Thâm hụt có tác động dương đến tốc độ tăng trưởng kinh tế hoàn toàn có thể giải thích được. Theo như Nghiên cứu của Ahmad (2013) về vai trò của thâm hụt ngân sách đối với tăng trưởng kinh tế cho thấy thâm hụt ngân sách có tác động tích cực đối với phát triển kinh tế. Bose và cộng sự cũng cho rằng thâm hụt giúp giải quyết các vấn đề giáo dục, sức khỏe và chi phí vay vốn thấp cũng giúp thúc đẩy kinh tế tăng trưởng. Mặc dù vậy, những nghiên cứu này đều dựa trên điều kiện là thâm hụt ngân sách là nhỏ, ngắn hạn và nằm trong tầm kiểm soát; còn trong trường hợp thâm hụt ngân sách lớn, kéo dài thì đây sẽ là một vấn đề nghiêm trọng và ảnh hưởng tiêu cực không nhỏ đến xã hội và tình hình kinh tế của quốc gia đó.

Thứ ba, xuất khẩu hàng hoá và dịch vụ có tác động cùng chiều tới tăng trưởng kinh tế. Tác động tích cực này là kết quả của những hoạt động ngoại giao, tăng cường hợp tác kinh tế, trao đổi hàng hoá giữa các quốc gia, khuyến khích các doanh nghiệp tư nhân đầu tư phát triển trong và ngoài nước.

Thứ tư, nợ quốc gia có tác động ngược chiều tới tăng trưởng kinh tế. Cùng với tình hình đang diễn ra hiện tại, nghiên cứu đã chỉ ra rằng nền kinh tế các nước Đông Nam Á vẫn bị kìm hãm bởi tỷ lệ nợ quốc gia cao. Việc một số nước đang phải gánh chịu những khoản nợ lớn đã làm hạn chế các sự lựa chọn của Chính phủ trong việc đưa nền kinh tế thoát khỏi vùng nguy hiểm và tiến tới một quỹ đạo tăng trưởng mới.

Thứ năm, chi tiêu quân sự có tác động cùng chiều với tăng trưởng kinh tế. Kết quả nghiên cứu hoàn toàn ủng hộ lý thuyết chi tiêu quân sự ảnh hưởng tích cực tới tăng trưởng kinh tế trong dài hạn. Bất chấp đại dịch, chi tiêu cho quân sự vẫn tiếp tục tăng. Sự phát triển của công nghệ cùng với cạnh tranh an ninh quốc gia đã thúc đẩy sản xuất

và các hoạt động đầu tư. Chi tiêu cho quân đội đóng góp một phần không nhỏ trong việc ổn định nền chính trị của các nước, là mấu chốt đưa nền kinh tế đi lên.

Thứ sáu, tổng tỷ suất sinh có tác động cùng chiều với tăng trưởng kinh tế. Rõ ràng, một quốc gia có dân số trẻ cung cấp nguồn năng lực chất lượng, dồi dào, đẩy nhanh quá trình công nghiệp hoá – hiện đại hoá. Ngược lại, dân số già hoá sẽ là trở thành một gánh nặng cho nền kinh tế. Người lớn tuổi có xu hướng tiết kiệm cao hơn người trẻ, nhưng mức chi tiêu cho hàng tiêu dùng lại ít hơn. Tùy vào độ tuổi diễn ra sự thay đổi này, một đất nước có dân số lão hoá có thể chứng kiến tình trạng lãi suất và tỷ lệ lạm phát thấp. Đồng thời, việc thiếu hụt lao động trẻ khiến tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, cải tiến kỹ thuật cũng bị sụt giảm. Hơn nữa, tính ổn định của các chính sách hưu trí phúc lợi gặp phải những vấn đề khi tuổi thọ con người được tăng lên. Số người phải nhận lương hưu nhiều hơn, thời gian hưởng lương hưu cũng kéo dài hơn, hậu quả là nguồn cung cho quỹ lương hưu bị thiếu hụt.

CHƯƠNG 4. KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 4.1. Kết quả nghiên cứu

Bài nghiên cứu đã bổ sung các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa thâm hụt ngân sách Nhà nước và tăng trưởng kinh tế của các nước Đông Nam Á trong giai đoạn 2000 – 2020. Sau khi tham khảo những nghiên cứu trước đó và sử dụng các phương pháp định lượng, nhóm nghiên cứu hoàn toàn ủng hộ trường phái thâm hụt ngân sách và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ với nhau, góp phần vào việc phân tích các giải pháp cải thiện tình hình thâm hụt ngân sách ở các quốc gia Đông Nam Á, trong đó có Việt Nam.

Nhóm tác giả đã tham khảo và chọn các biến trong mô hình bao gồm biến phụ thuộc là mức độ tăng trưởng GDP hằng năm, các biến độc lập lần lượt là: thâm hụt ngân sách, xuất khẩu hàng hoá và dịch vụ, nợ quốc gia, chi tiêu cho quân sự và tổng tỷ suất sinh. Mô hình hồi quy không mắc các khuyết tật như tự tương quan, phương sai sai số thay đổi, đa cộng tuyến. Tuy nhiên, do chỉ thống kê số liệu của một vài nước Đông Nam Á giai đoạn 2000 – 2020 nên kết quả hồi quy chưa hoàn toàn chính xác. Đồng thời, hạn chế về mặt kiến thức và lý luận của nhóm cũng là không tránh khỏi.

4.2. Gợi ý chính sách cho Việt Nam

Việt Nam đang bước vào thời kỳ tăng trưởng kinh tế vượt bậc khi được xem là một trong những “công xưởng” của thế giới. Chúng ta đang nỗ lực cải thiện và thực hiện việc thu, chi ngân sách để góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế của đất nước, đặc biệt trong giai đoạn Covid hoành hành suốt hai năm qua.

Sau thời gian nghiên cứu đề tài, nhóm tác giả đã thống nhất đưa ra một số gợi ý chính sách cho Việt Nam, cụ thể:

Thứ nhất, xem xét kỹ các vấn đề liên quan đến đầu tư công, giải quyết triệt để các vấn đề phát sinh như tiến độ dự án chậm so với quy định, dự án bị đội vốn, ... Chi tiêu công thúc đẩy tăng trưởng kinh tế nhưng cũng tạo ra những kẽ hở gây ra hiện tượng tham nhũng và chèn ép khu vực đầu tư tư nhân. Kiểm soát tốt các hoạt động chi của Chính phủ, đặc biệt là chi thường xuyên thông qua việc thiết lập các hệ thống chỉ tiêu và bộ máy giám sát chặt chẽ hơn. Rà soát lại các nội dung chi thường xuyên theo hướng cắt giảm những nội dung chi không cần thiết, hạn chế lãng phí, nâng cao ý thức sử dụng

tiết kiệm trong từng cán bộ và công nhân viên chức. Để thực hiện được điều này cần có những cơ chế, sự hỗ trợ từ các cấp chính quyền địa phương thậm chí là các chế tài nếu cần thiết.

Rà soát lại các khoản chi tiêu công lớn, dàn trải và không hiệu quả. Đầu tư công thông thường là các khoản chi tiêu của khu vực nhà nước đối với vốn vật chất nhằm tạo ra các hàng hóa công cộng và dịch vụ xã hội, chẳng hạn như đường sá, cầu cảng, trường học, bệnh viện, ... Nguồn vốn đầu tư công có thể được lấy lấy từ ngân sách nhà nước, tín dụng nhà nước, trái phiếu chính phủ, hoặc viện trợ phát triển của nước ngoài. Tuy nhiên do tham vọng muốn thúc đẩy tăng trưởng kinh tế nhanh chóng dẫn đến đầu tư ồ ạt, dàn trải và không hiệu quả. Chính vì điều đó nên tập trung vào các khoản đầu tư trọng