8. Kết cấu luận án
1.6.1. Lý luận về ảnh hưởng của chi tiêu ngân sách nhà nước đến tăng
1.6.1. Lý luận về ảnh hưởng của chi tiêu ngân sách nhà nước đến tăng trưởng kinh tế kinh tế
Các lý thuyết kinh tế thường không đưa ra kết luận rõ ràng về ảnh hưởng của chi tiêu NSNN đối với tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm trong lĩnh vực này đều cho thấy chi tiêu NSNN và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ với nhau. Các kết quả nghiên cứu cũng dẫn đến hai nhận định khác nhau về mối quan hệ này.
Thứ nhất, một sự gia tăng trong chi tiêu NSNN sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Theo Keynes (1936) [16], để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, Nhà nước cần thực hiện các biện pháp tăng cầu có hiệu quả, kích thích tiêu dùng và sản xuất. Thông qua chi tiêu công, Nhà nước dùng ngân sách để tiến hành các đơn đặt hàng, trợ cấp về tài chính, đảm bảo lợi nhuận ổn định cho các thành phần kinh tế. Đồng thời, Nhà nước phải có chương trình đầu tư với quy mô lớn cho kết cấu hạ tầng, giáo dục,… Một số nhà kinh tế học khác cũng ủng hộ cho việc chi tiêu NSNN để cung cấp các hàng hóa - dịch vụ công. Các hàng hóa - dịch vụ công này thường có hiệu quả vốn đầu tư thấp, vốn lớn, thời gian thu hồi vốn dài, nhưng nó rất cần thiết cho sự phát triển KT – XH. Các hàng hóa - dịch vụ công điển hình mà Nhà nước có thể cung cấp bao gồm: đường giao thông, bệnh viện, trường học, hệ thống điện lưới quốc gia và tạo thể chế KT – XH như: luật pháp, hệ thống thực thi pháp luật, chính sách, chương trình mục tiêu.
Thứ hai, trong một số trường hợp sự cắt giảm quy mô chi tiêu NSNN có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Cụ thể, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng nếu chi tiêu NSNN bằng không sẽ dẫn đến tăng trưởng kinh tế rất thấp, bởi vì các mối quan hệ kinh tế sẽ không diễn ra thuận lợi và các vấn đề xã hội như việc làm, giáo dục, đói
nghèo,… sẽ không được giải quyết nếu không có sự điều tiết KT – XH của Nhà nước. Nói cách khác, một số khoản chi tiêu NSNN là cần thiết để đảm bảo cho sự tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, chi tiêu NSNN một khi đã vượt quá ngưỡng cần thiết sẽ cản trở tăng trưởng kinh tế do gây ra sự phân bổ nguồn lực một cách không hiệu quả.
Như vậy, cơ sở lý thuyết cho thấy giữa chi tiêu NSNN và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ phi tuyến. Cụ thể, tăng trưởng kinh tế là một hàm bậc 2 của chi tiêu NSNN.
Mối quan hệ giữa chi tiêu NSNN và tăng trưởng kinh tế 1.6.2. Các nghiên cứu liên quan
Cho đến thời điểm hiện tại, có khá nhiều nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa chi tiêu NSNN và tăng trưởng kinh tế. Các nghiên cứu đáng được quan tâm như nghiên cứu thực nghiệm của (Eberts, 1986; Aschauer, 1989; Munnell, 1990) [23], [24], [25]. Một số nghiên cứu sau đó nghiên cứu về lĩnh vực này, sử dụng phương pháp đơn biến hoặc sử dụng dữ liệu chéo Easterly và Rebelo (1993) [26] đã chỉ ra ảnh hưởng tích cực của chi tiêu NSNN đến tăng trưởng kinh tế.
C GDP
Đáng quan tâm hơn, có ba mô hình rất nổi tiếng về chi tiêu NSNN và tăng trưởng kinh tế là của (Barro, 1990; Devarajan và ctv, 1996; Davoodi và Zou, 1998) [20], [21], [22].
Mô hình của Barro (1990) [20] nói về tác động của chi tiêu NSNN nói chung tới tăng trưởng kinh tế. Mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét vai trò của khu vực Chính phủ trong mô hình tăng trưởng nhằm xác định mối quan hệ giữa các lựa chọn chính sách của Chính phủ với tăng trưởng kinh tế. Bằng cách bổ sung thêm biến chi tiêu NSNN trong mô hình Cobb-Douglas, kết quả nghiên cứu của Barro cho thấy chi tiêu NSNN có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế.
Mô hình của Devarajan và ctv (1996) [21] phân chia chi tiêu NSNN thành hai thành phần chi tiêu là chi thường xuyên và chi đầu tư phát triển. Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định trong hai thành phần chi tiêu trên, thành phần chi tiêu nào hiệu quả, thành phần chi tiêu nào không hiệu quả và sự chuyển dịch giữa hai thành phần chi tiêu này có ảnh hưởng như thế nào đến tăng trưởng kinh tế. Bằng cách sử dụng dữ liệu của 43 quốc gia đang phát triển trong 20 năm, các tác giả thấy rằng việc gia tăng chi tiêu NSNN có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, các tác giả cũng tìm thấy một kết quả đáng ngạc nhiên là sự gia tăng chi thường xuyên có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế trong khi sự gia tăng chi đầu tư phát triển lại có tác động tiêu cực. Điều này được các tác giả lý giải rằng, Chính phủ của các nước đang phát triển đã mắc phải sai lầm trong cơ cấu chi tiêu công, cụ thể các Chính phủ đã phân bổ quá nhiều nguồn lực cho các khoản chi đầu tư phát triển, khiến chúng trở nên kém hiệu quả một cách tương đối so với các khoản chi thường xuyên.
Mô hình của Davoodi và Zou (1998) [22] xem xét mối quan hệ giữa tính tập trung của chính sách tài khóa và tăng trưởng kinh tế. Davoodi và Zou (1998) [22] cũng đưa ra mô hình nghiên cứu dựa trên hàm sản xuất Cobb-Douglas được bổ sung thêm chi tiêu NSNN. Tuy nhiên, trong mô hình này, Davoodi và Zou (1998) [22] đã chia chi tiêu NSNN thành ba cấp liên bang, bang và cấp dưới bang. Kết quả nghiên cứu cũng tìm thấy mối quan hệ giữa chi tiêu NSNN và tăng trưởng kinh tế. Ngoài
ra, các tác giả cũng tìm thấy một kết quả đáng ngạc nhiên là sự phân cấp chi tiêu NSNN làm chậm tốc độ tăng trưởng kinh tế.
1.6.3. Mô hình thực nghiệm
Dựa vào các nghiên cứu (Barro, 1990; Devarajan và ctv, 1996; Davoodi và Zou, 1998) [20], [21], [22] và cơ sở lý thuyết về mối quan hệ của chi tiêu NSNN và tăng trưởng kinh tế có dạng hàm phi tuyến bậc 2, tác giả xây dựng mô hình của nghiên cứu như sau.
Trong đó gpcit là biến phụ thuộc đại diện cho tăng trưởng kinh tế địa phương. Chỉ số này được tính bằng tốc độ tăng GDP bình quân đầu người của địa phương i tại năm t và được xác định như sau:
Các biến độc lập trong mô hình bao gồm: tỷ trọng chi tiêu NSNN trên GDP của từng địa phương năm t (tit), tốc độ thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng trong cả nước năm t (pt), logarit cơ số e của GDP tỉnh Sóc Trăng (lyt), tỷ trọng chi thường xuyên trong tổng chi của địa phương i năm t ( ), tỷ trọng chi đầu tư phát triển trong tổng chi của địa phương i năm t ( ), tỷ trọng bổ sung từ ngân sách cấp trên
trong tổng chi của địa phương i năm t ( ). Do khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến cao giữa và , do + = 1, nên tác giả điều chỉnh mô hình bằng cách bỏ đi biến , mô hình được điều chỉnh có dạng:
(1) Bên cạnh đó, do tăng trưởng kinh tế địa phương năm nay còn bị ảnh hưởng bởi tăng trưởng kinh tế địa phương các năm trong quá khứ nên tác giả tiến hành đưa thêm vào mô hình (1) biến trễ của gpcit. Mô hình mới có dạng:
Tỷ trọng chi tiêu NSNN trên GDP của từng địa phương năm t (tit): đây là biến độc lập được tác giả quan tâm nhiều nhất trong mô hình. Tỷ lệ chi tiêu NSNN trên GDP của từng địa phương thể hiện mức độ đóng góp của chi tiêu ngân sách trong GDP địa phương. Chỉ tiêu này lớn cho thấy để tạo ra một đơn vị tổng sản phẩm quốc nội, địa phương này cần một mức chi tiêu NSNN lớn hơn. Các nghiên cứu của các tác giả (Barro, 1990; Devarajan và ctv, 1996; Davoodi và Zou, 1998) [20], [21], [22] đều cho thấy kết quả giống nhau về tác động của tỷ trọng chi tiêu NSNN trên GDP lên tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu này kỳ vọng rằng tỷ trọng chi tiêu NSNN trên GDP sẽ có mối tương quan dương với tăng trưởng kinh tế. Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết:
Giả thuyết H1: tỷ trọng chi tiêu NSNN trên GDP có mối tương quan dương với tăng trưởng kinh tế địa phương.
Tốc độ thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng (pt): được tính bằng công thức sau:
Về lý thuyết, sự thay đổi về giá cả có ảnh hưởng cả tích cực lẫn tiêu cực đến tăng trưởng, sự tăng giá ở một mức độ nhất định kích thích sự tăng trưởng. Theo trường phái Keynes mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát là mối quan hệ cùng chiều và nghiên cứu thực nghiệm của Tobin (1965) cũng cho ra kết quả tương tự. Tuy nhiên nếu sự thanh đổi giá mạnh mẽ sẽ dẫn đến lạm phát, và lạm phát lúc đó được xem như một loại “thuế” thường được xem như “thuế lạm phát”. Nhìn về bản chất của vấn đề có thể thấy đó là sự mất cân đối tiền và hàng, khi GDP tăng trưởng nóng dựa vào vốn là chủ yếu sẽ dẫn đến lạm phát, tuỳ theo tình hình thực tế của mỗi nước mối quan hệ giữa lạm phát và tăng trưởng có thể cùng chiều và cũng có thể ngược chiều. Nghiên cứu của Fisher (1993) đã chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát là trái chiều nhau ở một số nước trên thê giới. Như vậy có thể thấy trong một quốc gia ở những thời điểm khác nhau sẽ có những ảnh hưởng khác nhau do những thay đổi chính sách thường là đột ngột ở cả phía cung và phía cầu. Do đó tác giả đưa ra giả thuyết:
Giả thuyết H2: tốc độ thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng có mối tương quan âm hoặc dương với tăng trưởng kinh tế địa phương.
Tỷ trọng chi đầu tư phát triển trong tổng chi của địa phương i năm t ( ) và tỷ trọng bổ sung từ ngân sách cấp trên trong tổng chi của địa phương i năm t ( ): các nghiên cứu của (Barro, 1990; Devarajan và ctv, 1996; Davoodi và Zou, 1998) [20], [21], [22] chỉ ra rằng các mức độ chi tiêu NSNN có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế. Khi áp dụng vào mô hình Việt Nam, các mức độ chi tiêu NSNN được chia thành chi thường xuyên, chi đầu tư phát triển và chi bổ sung từ ngân sách cấp trên cho ngân sách cấp dưới. Do đó, tác giả đưa ra các giả thuyết:
Giả thuyết H3: tỷ trọng chi đầu tư phát triển trong tổng chi của địa phương có mối tương quan dương với tăng trưởng kinh tế địa phương.
Giả thuyết H4: tỷ trọng bổ sung từ ngân sách cấp trên trong tổng chi của địa phương có mối tương quan dương với tăng trưởng kinh tế địa phương.
Logarit cơ số e của GDP tỉnh Sóc Trăng (lyt): biến này được đưa vào mô hình để kiểm định sự hội tụ của thu nhập thực bình quân đầu người các địa phương và kiểm soát những đặc trưng riêng của từng địa phương không đưa vào được mô hình. Vì trong mô hình lý thuyết tân cổ điển có chứng minh được rằng do quy luật năng suất biên giảm dần, những tỉnh nào có mức thu nhập ban đầu cao thì mức thu nhập tăng thêm khi đầu tư thêm một đồng vốn sẽ nhỏ hơn các tỉnh có thu nhập ban đầu thấp. Với lý thuyết đã chỉ ra như ở trên, nên tác giả kì vọng biến này sẽ mang giá trị âm.
Giả thuyết H5: logarit cơ số e của GDP tỉnh Sóc Trăng có mối tương quan âm với tăng trưởng kinh tế địa phương.
Bảng 1.1: Tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu
Biến độc lập Ký hiệu Đo lường
Kỳ vọng về
dấu
Tăng trưởng kinh
tế địa phương gpcit Tỷ trọng chi tiêu NSNN trên GDP của từng địa phương tit + Tốc độ thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng pt +/- Logarit cơ số e của GDP tỉnh Sóc Trăng lyt Ln(GDP) - Tỷ trọng chi đầu tư phát triển trong tổng chi của địa phương
+
Tỷ trọng bổ sung từ ngân sách cấp trên trong tổng chi của địa phương
+
1.6.4. Phương pháp ước lượng Thống kê mô tả
Trong bước đầu tiên, tác giả sử dụng các phương pháp thống kê mô tả nhằm phân tích sơ bộ các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như: giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, giá trị trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn…
Phương pháp tác động cố định (Fixed Effects - FE)
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, Fixed effects phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mô hình ước lượng được sử dụng trong phương pháp này có dạng:
Trong đó, là biến phụ thuộc với i đại diện cho địa phương thứ i và t là thời gian. là các biến độc lập, là hệ số chặn cho từng thực thể quan sát, là hệ số góc, là phần dư.
Phương pháp tác động cố định đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn C để phân biệt hệ số chặn của từng địa phương khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng địa phương hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của địa phương.
Phương pháp tác động ngẫu nhiên (Random Effects - RE)
Điểm khác biệt giữa phương pháp tác động ngẫu nhiên và phương pháp tác động cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tương quan đến biến độc lập trong mô hình tác động cố định thì trong mô hình tác động ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến độc lập.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì phương pháp RE sẽ thích hợp hơn so với phương pháp FE. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến độc lập) được xem là một biến giải thích mới. Mô hình ước lượng được sử dụng trong phương pháp này có dạng:
Thay vì trong phương pháp FE, Ci là cố định thì trong phương pháp RE có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau:
với (i=1,2,3...n)
là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai không đổi Thay vào mô hình ta có
Hay
với
: Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng địa phương).
: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
Nhìn chung phương pháp RE hay phương pháp FE tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không sự tương quan giữa và biến giải thích X. Nếu giả định rằng không tương quan thì phương pháp FE phù hợp hơn và ngược lại. Kiểm định Hausman là một trong những phương pháp để lựa chọn giữa random effects hay fixed effects.
So sánh giữa phương pháp random effects hay phương pháp fixed effects
Theo Baltagi (2008) và Gujarati (2004), kiểm định Hausman sẽ được sử dụng để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp giữa hai phương pháp ước lượng tác động cố định và tác động ngẫu nhiên. Giả thuyết H0 cho rằng không có sự tương
quan giữa sai số đặc trưng giữa các đối tượng với các biến giải thích Xit trong mô hình với cặp giả thuyết được kiểm định như sau:
Kiểm định Hausman
H0: ) = 0 (random effects) H1: ) 0 (fixed effects) Nếu p-value < α thì bác bỏ giả thuyết H0. Nếu p-value > α thì chấp nhận giả thuyết H0.
Như vậy, ước lượng RE là hợp lý theo giả thuyết H0 nhưng lại không phù hợp ở giả thuyết thay thế. Ước lượng FE là hợp lý cho cả giả thuyết H0 và giả thuyết thay thế. Tuy nhiên, trong trường hợp giả thuyết H0 bị bác bỏ thì ước lượng tác động cố định là phù hợp hơn so với ước lượng tác động ngẫu nhiên. Ngược lại, chưa có đủ bằng chứng để bác bỏ H0 nghĩa là không bác bỏ được sự tương quan