growth Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t
lngdp L1. -0.2632818*** 0.014641 -17.98 0.000 ICRG 0.3260855*** 0.0826844 3.94 0.000 WGI 0.8941211*** 0.1015318 8.81 0.000 PV 1.255519*** 0.1533881 8.19 0.000 inf -0.2083819*** 0.026469 -7.87 0.000 inv 0.1439332*** 0.0255215 5.64 0.000 l 0.0004153 0.1336131 0.00 0.998 open 0.0581623*** 0.0148619 3.91 0.000 AR (1) p- value 0.006 AR (2) p- value 0.129 Hansen p- value 0.447 Number of groups 43 Number of instruments 42 Second stage F-test 0.000
p-value
Kết quả ước lượng mơ hình tác động của quản trị cơng đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á được thực hiện với phương pháp DGMM. Biến phụ thuộc growth đại diện cho tăng trưởng kinh tế. Biến phụ thuộc ICRG, WGI, PV đại diện cho quản trị công. AR (1), AR (2) p-value là giá trị p-value của kiểm định sự tương quan bậc 1 và bậc 2 của phần dư. Hansen p-value là giá trị p-value của kiểm định Hansen về sự phù hợp của các biến cơng cụ trong mơ hình. Second stage F-test p- value là giá trị p-value của kiểm định F về sự phù hợp của mơ hình.
*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
* có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
Nguồn: Kết quả tính tốn từ phần mềm STATA 15.0
Kết quả ước lượng ở bảng 4.17 cho thấy mơ hình có giá trị p-value của kiểm định AR (1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% và có giá trị p-value của kiểm định AR (2) lớn hơn mức ý nghĩa 10%. Do đó các mơ hình đều có sự tự tương quan bậc 1 nhưng khơng có sự tự tương quan bậc 2 của phần dư. Đồng thời, kiểm định Hansen của mô hình có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa 5%, tức là các biến công cụ được sử dụng trong mơ hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mơ hình là phù hợp. Bảng 4.17 cũng cho thấy một ràng buộc khác khi sử dụng phương pháp DGMM cũng được thỏa mãn là số biến cơng cụ khơng được vượt q số nhóm quan sát. Như vậy, mơ hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.
Kết quả ước lượng mơ hình cho thấy hệ số hồi quy của biến quản trị công ICRG là 0.3260855 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Bên cạnh đó, các biến quản trị công WGI, PV lần lượt là 0.8941211, 1.255519 cũng mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Do đó, khi quản trị cơng gia tăng sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Như vậy giả thuyết 4, Quản trị cơng có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á, được hỗ
trợ Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu của Siddiqui & Ahmed (2013), Thi (2016).
Kết quả đánh giá tác động của quản trị công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á được tổng hợp trong bảng sau:
Bảng 4.18. Tổng hợp kết quả tác động của quản trị công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á
growth Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4
ICRG 0.0197994*** 0.3260855***
WGI 0.2838852*** 0.8941211***
PV 0.1656545*** 1.255519***
*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5%; * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
Kết quả tổng hợp cho thấy, các biến đại diện cho quản trị công khi được sử dụng riêng lẻ với nhau đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến tăng trưởng kinh tế của các quốc gia châu Á. Bên cạnh đó, có thể thấy hệ số tác động của các biến đại diện cho quản trị cơng có giá trị khá nhỏ. Tuy nhiên, khi kết hợp các biến đại diện cho quản trị công cùng với nhau trong một mơ hình thì hệ số tác động có giá trị lớn hơn khi sử dụng riêng lẻ.
Trong mơ hình kết hợp, hệ số hồi quy của biến đại diện cho Ổn định chính trị và khơng có bạo lực (PV) có giá trị 1.255519 lớn hơn hệ số hồi quy của hai biến còn lại. Kết quả này cho thấy, việc đảm bảo một nền chính trị ổn định và khơng có bạo lực sẽ có tác động lớn góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Cụ thể, việc đảm bảo một nền chính trị ổn định và khơng có bạo lực sẽ giúp
cho các thành phần kinh tế hoạt động tốt hơn, từ đó góp phần thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế. Ngồi ra, việc ổn định chính trị và khơng có bạo lực cũng là nền tảng cho việc cải thiện các tiêu chí khác bao gồm tiếng nói và trách nhiệm giải trình (Voice and Accountability), hiệu quả của chính phủ (Government Effectiveness), chất lượng các quy định (Regulatory Quality), nhà nước pháp quyền (Rule of Law), kiểm soát tham nhũng (Control of Corruption).
4.2.5. Kết quả đánh giá tác động của quản trị công lên mối quan hệ giữa chi tiêu công và tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á: tiêu công và tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á:
Sử dụng phần mềm STATA với dữ liệu bảng cân bằng của 43 quốc gia châu Á giai đoạn thời gian từ 2004 tới 2017 để ước lượng các mô hình đã trình bày ở chương 3. Kết quả ước lượng mơ hình được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.19. Kết quả ước lượng mô hình
growth (1) (2) (3)
Chi tiêu công x quản trị công
(ICRG)
0.429285***
Chi tiêu công x quản trị công
(WGI)
0.3142587***
Chi tiêu công x quản trị công
(PV)
0.5242011***
Tăng trưởng(-1) -0.2312536*** -0.1889489*** -0.2572264***
Lạm phát -0.1443024*** -0.3555212*** -0.1737879***
Vốn đầu tư tư
nhân 0.1345246*** 0.0869879*** -0.3987616***
Vốn nhân lực 0.5387102*** 0.2168633*** 0.9290704***
Độ mở thương
AR (1) p-value 0.029 0.015 0.022 AR (2) p-value 0.729 0.583 0.848 Hansen p-value 0.265 0.292 0.198 Number of groups 43 43 43 Number of instruments 41 43 38 Second stage F- test p-value 0.000 0.000 0.000
Kết quả ước lượng mơ hình tác động của quản trị công lên mối quan hệ giữa chi tiêu công và tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á được thực hiện với phương pháp DGMM. Biến phụ thuộc growth đại diện cho tăng trưởng kinh tế. Các biến độc lập ICRG, WGI, PV đại diện cho quản trị công. AR (1), AR (2) p-value là giá trị p-value của kiểm định sự tương quan bậc 1 và bậc 2 của phần dư. Hansen p-value là giá trị p-value của kiểm định Hansen về sự phù hợp của các biến cơng cụ trong mơ hình. Second stage F-test p-value là giá trị p-value của kiểm định F về sự phù hợp của mơ hình.
*** có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ** có ý nghĩa thống kê ở mức 5% * có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
Nguồn: Kết quả tính tốn từ phần mềm STATA 15.0
Kết quả ước lượng ở bảng 4.19 cho thấy cả 3 mơ hình đều có giá trị p-value của kiểm định AR (1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% và có giá trị p-value của kiểm định AR (2) lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Do đó, các mơ hình đều có sự tự tương quan bậc 1 nhưng khơng có sự tự tương quan bậc 2 với phần dư. Đồng thời, kiểm định Hansen ở cả 3 mơ hình đều có giá trị p-value lớn hơn mức ý nghĩa 5%, tức là các biến công cụ được sử dụng trong mơ hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F ở cả 3 mơ hình cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mơ hình là phù hợp.
Bảng 4.19 cũng cho thấy một ràng buộc khác khi sử dụng phương pháp DGMM cũng được thỏa mãn là số biến công cụ không được vượt quá số nhóm quan sát (Roodman, 2006). Như vậy, mơ hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.
Dựa vào bảng 4.19, kết quả ước lượng các mơ hình cho thấy các hệ số hồi quy của các biến tương tác giữa quản trị công và chi tiêu công đều có ý nghĩa thống kê và mang giá trị dương. Tức là, biến tương tác có tác động dương lên tăng trưởng kinh tế. Như vậy, khi quản trị cơng gia tăng sẽ thúc đẩy tác động tích cực của chi tiêu công lên tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Như vậy giả thuyết 5, Quản trị cơng có tác động tích cực đến mối quan hệ giữa chi tiêu công và tăng trưởng kinh tế của các quốc gia châu Á, được hỗ trợ. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu của Siddiqui & Ahmed (2013), Thi (2016). Điều này có thể được luận giải rằng, ở các nước có chất lượng quản trị cơng tốt hơn, lợi ích biên của chi tiêu cơng sẽ tăng lên do chính sách chi tiêu công được họach định tốt hơn và quản lý chi tiêu công được cải thiện (Halkos & Paizanos, 2016).
Bên cạnh đó, kết quả ước lượng ở bảng 4.19 cũng cho thấy hệ số hồi quy của các biến GDP bình quân đầu người kỳ trước (lngdp), tỷ lệ lạm phát (inf), vốn đầu tư tư nhân (k), vốn nhân lực (l), độ mở thương mại (open) cũng có ý nghĩa thống kê. Cụ thể:
Hệ số hồi quy của biến GDP bình quân đầu người kỳ trước trong các mơ hình đều mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Như vậy, biến số này có tác động âm đến tăng trưởng kinh tế. Kết quả này phản ánh lý thuyết hội tụ về thu nhập bình quân đầu người giữa các quốc gia của Barro và cộng sự (1991), cụ thể các quốc gia có mức thu nhập bình qn đầu người thấp sẽ có tốc độ tăng trưởng nhanh để dần bắt kịp các quốc gia có thu nhập bình qn đầu người cao.
Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ lạm phát trong các mơ hình đều mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cho thấy khi tỷ lệ lạm phát gia tăng sẽ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Yasin (2003), Alexiou (2009), Cooray (2009). Khi lạm phát gia tăng sẽ kéo
theo sự gia tăng mức giá chung của nền kinh tế. Điều này đến lượt nó sẽ làm gia tăng chi phí đầu vào và gây khó khăn chung cho hoạt động sản xuất của nền kinh tế. Mặt khác, Hệ số hồi quy trong các mơ hình của các biến vốn đầu tư tư nhân, vốn nhân lực đều mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Điều này cho thấy việc gia tăng vốn đầu tư tư nhân, vốn nhân lực sẽ có tác dụng kích thích tăng trưởng kinh tế. Kết quả này phù hợp với lý thuyết tăng trưởng nội sinh.
Ngoài ra, hệ số hồi quy của biến độ mở thương mại trong các mơ hình cũng mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Điều này cho thấy gia tăng độ mở thương mại sẽ kích thích tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Siddiqui & Ahmed (2013). Việc hạn chế các rào cản thương mại, khuyến khích tự do hóa thương mại sẽ giúp phát huy lợi thế cạnh tranh của các quốc gia. Từ đó hạn chế việc biến dạng giá, nguyên nhân dẫn đến bóp méo thị trường, do hoạt động đầu tư, sản xuất diễn ra tại các quốc gia không có lợi thế cạnh tranh và khơng có tự do hóa thương mại. Việc phát huy lợi thế cạnh tranh của mỗi quốc gia sẽ giúp gia tăng tiến bộ khoa học công nghệ, cải thiện hoạt động sản xuất, phân bổ lại thu nhập hiệu quả hơn và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
4.2.6. Kiểm định tính vững của các mơ hình
Một vấn đề đặt ra đối với các phương pháp ước lượng là tính vững của mơ hình. Điều này xuất phát từ việc hệ số hồi quy của các biến trong mơ hình bị thay đổi giá trị khi số lượng biến giải thích trong mơ hình thay đổi. Khi đó, các kết luận rút ra từ kết quả ước lượng có thể bị ảnh hưởng. Do đó, sau khi ước lượng các mơ hình tác giả tiếp tục sử dụng phân tích Bayesian Model Averaging (BMA) để kiểm định lại các hệ số hồi quy nhằm đảm bảo tính vững của mơ hình cũng như các kết luận được rút ra.
Cụ thể, BMA ước tính một số lượng lớn các mơ hình và lấy giá trị trung bình sau của hệ số (tổng trọng số trên khơng gian mơ hình), kết quả sẽ chính xác hơn và phù hợp hơn với các dự đốn lý thuyết. Các tham số vơ điều kiện thu được từ BMA khơng phụ thuộc vào một mơ hình cụ thể vì chúng là trung bình của các tham số có
điều kiện của tất cả các mơ hình trong khơng gian mơ hình. Điều này giúp tránh được sự sai lệch xuất phát từ việc lựa chọn một mơ hình cụ thể.
Trước hết, tác giả kiểm định tính vững mơ hình tác động của chi tiêu cơng đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.20. Kết quả kiểm định tính vững tác động của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á
Nguồn: Kết quả tính tốn từ phần mềm R 3.5.2
Bảng 4.20 thể hiện các biến trong mơ hình và các trị thống kê tương ứng. Việc phân tích kết quả chỉ tập trung vào 3 cột đầu tiên của bảng số liệu. Cột thứ nhất PIP thể hiện tổng các xác suất mơ hình hậu nghiệm của các mơ hình có sự xuất hiện của biến giải thích tương ứng. Cột thứ hai Post mean thể hiện giá trị trung bình hậu nghiệm của hệ số hồi quy tất cả các mơ hình (bao gồm cả các mơ hình mà hệ số hồi quy này bằng 0). Cột thứ ba Post SD thể hiện độ lệch chuẩn hậu nghiệm của hệ số hồi quy.
Luận án thực hiện ước lượng 256 mơ hình với số biến độc lập bình quân trong mỗi mơ hình là 2.42. Kết quả ước lượng cho thấy:
Với biến chi tiêu cơng tổng thể g, giá trị trung bình hậu nghiệm của hệ số hồi quy tương ứng với biến chi tiêu công tổng thể là -0.1629. Bên cạnh đó, giá trị PIP tương ứng với biến chi tiêu công tổng thể là 0.9999 gần bằng 1 cho thấy chi tiêu công tổng thể xuất hiện trong tất cả các mơ hình. Kết quả này khẳng định tác động tiêu cực của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á.
Với biến bình phương của chi tiêu cơng tổng thể gsquare, giá trị trung bình hâu nghiệm của hệ số hồi quy tương ứng với biến này là 0.00001768 rất nhỏ. Thêm vào đó, giá trị PIP tương ứng là 0.0407, tức là biến gsquare chỉ xuất hiện 4.07% trong các mơ hình ước lượng. Kết quả này cho thấy khả năng tồn tại tác động phi tuyến của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á là rất nhỏ.
Tiếp theo, tác giả tiếp tục kiểm định tính vững về tác động của chi tiêu công, quản trị công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.21. Kết quả kiểm định tính vững tác động của chi tiêu công, quản trị công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á
Luận án thực hiện ước lượng 256 mơ hình với số biến độc lập bình qn trong mỗi mơ hình là 3. Kết quả ước lượng cho thấy, biến tương tác gpv có giá trị PIP là 98.66% với giá trị trung bình hậu nghiệm của hệ số hồi quy là 0.23. Biến tương tác gwgi có giá trị PIP là 33.59% với giá trị trung bình hậu nghiệm của hệ số hồi quy là 0.034. Biến tương tác gicrg có giá trị PIP là 6.31% với giá trị trung bình hậu nghiệm của hệ số hồi quy là 0.002. Như vậy có thể thấy, trong điều kiện quản trị công tốt, việc gia tăng chi tiêu cơng tổng thể có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á.
Như vậy, kết quả kiểm định tính vững đã củng cố thêm các kết luận được rút ra từ ước lượng DGMM cho các mơ hình đã trình bày ở trên.
Tóm tắt chương 4.
Trong chương 4, tác giả đã ước lượng các mơ hình tác động của chi tiêu công