CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA CHI TIÊU CÔNG, QUẢN TRỊ CÔNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TẠI CÁC QUỐC GIA CHÂU Á
4.2. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
4.2.1. Kết quả đánh giá tác động của chi tiêu công đến 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 mô hình được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.5. Kết quả ước lượng mô hình tác động của chi tiêu công tổng thể đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á
growth Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t
lngdp
L1. -0.095175*** 0.0079997 -11.90 0.000
g -0.2266876*** 0.0301238 -7.53 0.000
inf -0.1689489*** 0.0123566 -13.67 0.000
inv 0.150186*** 0.0193759 7.75 0.000
l 0.1540348* 0.0913527 1.69 0.099
open 0.0558609*** 0.0023217 24.06 0.000
AR (1) p-value 0.022
AR (2) p-value 0.220
Hansen p-
value 0.212
Number of
groups 43
Number of
instruments 41
Second stage
F-test p-value 0.000
Kết quả ước lượng mô hình tác động của chi tiêu công 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 g đại diện cho chi tiêu 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 công cụ trong mô hình. Second stage F-test p-value là giá trị p-value của kiểm định F về sự phù hợp của mô 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 toán từ phần mềm STATA 15.0 Kết quả ước lượng ở bảng 4.5 cho thấy 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 mô hình có sự tự tương quan bậc 1 nhưng không 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 mô hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình là phù hợp. Bảng 4.5 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. Như vậy, mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.
Dựa vào bảng 4.5, kết quả ước lượng mô hình cho thấy hệ số hồi quy của biến chi tiêu công (g) là -0.2266876 mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1%. Như vậy, khi chi tiêu công gia tăng sẽ làm giảm tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu của Barro (1990) và Nurudeen & Usman (2010). Như vậy giả thuyết 1 được hỗ trợ, chi tiêu công có tác động đến tăng trưởng kinh tế của các quốc gia châu Á và tác động này là tiêu cực. Nguyên nhân của kết quả này có thể là do việc gia tăng chi tiêu công sẽ dẫn đến việc gia tăng thuế và\hoặc gia tăng vay nợ nước ngoài để tài trợ chi tiêu công. Và điều này sẽ kìm hãm tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế.
Bên cạnh đó, kết quả ước lượng ở bảng 4.5 cũng cho thấy hệ số hồi quy của các biến GDP bình quân đầu người kỳ trước (lngdp), tỷ lệ lạm phát (inf), tỷ lệ vốn đầu tư tư nhân trên GDP (inv), tỷ lệ lực lượng lao động (l), và 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 là -0.095175 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, cụ thể các quốc gia có mức thu nhập bình quân đầu người thấp sẽ có tốc độ tăng trưởng nhanh để dần bắt kịp các quốc gia có thu nhập bình quân đầu người cao hơn.
Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ lạm phát là -0.1689489 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.
Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ vốn đầu tư tư nhân trên GDP là 0.150186 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Điều này cho thấy việc gia tăng tỷ lệ vốn đầu tư tư nhân trên GDP sẽ có tác dụng kích thích tăng trưởng kinh tế. Kết quả này phù hợp với lý thuyết tăng trưởng nội sinh.
Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ lực lượng lao động của quốc gia i năm t là 0.1540348 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê tại mức 10%. Điều này cho thấy việc gia tăng tỷ lệ lực lượng lao động 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 là 0.0558609 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 không 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.
Như kết quả nghiên cứu đã trình bày ở trên, việc gia tăng chi tiêu công sẽ gây ra ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Tuy nhiên, một vấn đề đặt ra là tác động của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế là tuyến tính hay phi tuyến. Để tìm kiếm bằng chứng về tác động phi tuyến của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế, tác giả tiếp tục ước lượng mô hình với việc thêm vào biến độc lập gsquare là bình phương của chi tiêu công tổng thể. Kết quả ước lượng cụ thể như sau:
Bảng 4.6. Kết quả ước lượng mô hình tác động phi tuyến của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế
Growth Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t
lngdp
L1. -0.0459582*** 0.0043431 -10.58 0.000
g -0.2612914*** 0.0400929 -6.52 0.000
gsquare 0.0015431 0.0009965 1.55 0.129
inf -0.2018128*** 0.0178061 -11.33 0.000
inv 0.1776549*** 0.0197656 8.99 0.000
l -0.1725083*** 0.0458401 -3.76 0.001
open 0.0685395*** 0.0069361 9.88 0.000
AR (1) p-value 0.020
AR (2) p-value 0.100
Hansen p-value 0.435
Number of
groups 43
Number of
instruments 41
Second stage
F-test p-value 0.000
Kết quả ước lượng mô hình tác động của chi tiêu công 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 g đại diện cho chi tiêu công. Biến gsquare là bình phương của chi tiêu công được sử dụng để kiểm tra tác động phi tuyến của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế. 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 công cụ trong mô hình. Second stage F-test p-value là giá trị p-value của kiểm định F về sự phù hợp của mô 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 toán từ phần mềm STATA 15.0 Kết quả ước lượng ở bảng 4.6 cho thấy 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 mô hình có sự tự tương quan bậc 1 nhưng không 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 mô hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình là phù hợp. Bảng 4.6 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. Như vậy, mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.
Kết quả ước lượng cho thấy hệ số hồi quy của biến chi tiêu công (g) là - 0.2612914 mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1%. Như vậy, khi chi tiêu công gia tăng sẽ làm giảm tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á.
Để tìm kiếm bằng chứng về tác động phi tuyến của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế, tác giả tập trung phân tích hệ số hồi quy của biến gsquare. Hệ số hồi quy của biến này là 0.0015431 không có ý nghĩa thống kê do giá trị p-value lớn hơn
mức ý nghĩa 10%. Do đó, không tồn tại tác động phi tuyến của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Như vậy, giả thuyết 2 về tác động phi tuyến của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế của các quốc gia châu Á không được hỗ trợ.
Tiếp theo, tác giả xem xét tác động của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á trong điều kiện bình thường và trong điều kiện khủng hoảng. Tác giả đưa thêm vào mô hình biến giả CRISIS. Biến CRISIS nhận giá trị là 1 thể hiện cho điều kiện khủng hoảng vào những năm 2008 và 2009, nhận giá trị là 0 thể hiện cho điều kiện bình thường vào những năm còn lại trong giai đoạn nghiên cứu. Kết quả ước lượng được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.7. Kết quả ước lượng mô hình tác động của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế trong điều kiện khủng hoảng
Growth Mô hình (1) Mô hình (2)
lngdp
L1. -0.0866648*** -0.0372898***
g -0.2007768*** -0.1579002***
inf -0.1579058*** -0.1678746***
inv 0.1568405*** 0.1658201***
l -0.0170573 -0.3113708***
open 0.0714654*** 0.0864402***
crisis -0.0174853***
gcrisis -0.0554382***
AR (1) p-value 0.028 0.020
AR (2) p-value 0.376 0.263
Hansen p-value 0.148 0.240
Number of groups 43 43
Number of instruments 37 37
Second stage F-test p-
value 0.000 0.000
Kết quả ước lượng mô hình tác động của chi tiêu công 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 g đại diện cho chi tiêu công. Biến crisis được sử dụng để kiểm tra tác động của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế trong điều kiện bình thường và điều kiện khủng hoảng. 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 công cụ trong mô hình. Second stage F-test p-value là giá trị p-value của kiểm định F về sự phù hợp của mô 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 toán từ phần mềm STATA 15.0 Kết quả ước lượng ở bảng 4.7 cho thấy cả hai mô hình (1) và (2) 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 mô hình đều có sự tự tương quan bậc 1 nhưng không 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 mô hình là phù hợp. Mặt khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy mô hình là phù hợp. Bảng 4.7 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. Như vậy, mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích
Mô hình (1) có hệ số hồi quy của biến crisis là -0.0174853 mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Điều này cho thấy trong điều kiện khủng hoảng tài chính, tăng trưởng kinh tế sẽ giảm 1,75% so với trong điều kiện bình thường.
Mô hình (2) có hệ số hồi quy của biến gcrisis là -0.0554382 mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Điều này cho thấy khi khủng hoảng tài chính xảy ra, việc gia tăng chi tiêu công tổng thể sẽ có tác động tiêu cực hơn đến tăng trưởng kinh tế. Kết quả này đã được Gatauwa (2014) giải thích là do trong điều kiện khủng hoảng, việc gia tăng chi tiêu công sẽ kéo theo gia tăng nợ công và điều này gây ra tác động tiêu cực cho sự phát triển của nền kinh tế.
4.2.2. Kết quả xác định các nhân tố đại diện cho quản trị công tại các quốc gia