CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CHI TIÊU CÔNG, QUẢN TRỊ CÔNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.3. Phương pháp đánh giá tác động của quản trị công đến tăng trưởng kinh tế
Trước khi đánh giá tác động của quản trị công đến tăng trưởng kinh tế, luận án tiến hành xác định các nhân tố đại diện cho quản trị công, trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA thông qua phần mềm SPSS 22.0.
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm đánh giá hai loại giá trị của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, ngoài ra còn nhằm rút gọn nhiều biến quan sát lại thành từng nhóm nhân tố để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của các biến ban đầu. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát (Hair, 1998).
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các biến quan sát là các chỉ số đo lường chất lượng quản trị công thuộc hai bộ chỉ số là chỉ số quản trị toàn cầu (Worldwide Governance Indicators - WGI) và chỉ số đánh giá rủi ro quốc gia (International Country Risk Guide – ICRG). Mỗi bộ chỉ số đều bao gồm sáu nhóm chỉ tiêu lớn là: Tiếng nói và trách nhiệm giải trình (Voice and Accountability), Ổn định chính trị và không có bạo lực (Political stability and Absence of Violence), 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). Như vậy, việc kết hợp hai bộ chỉ số với 6 nhóm chỉ tiêu sẽ tạo thành 12 biến quan sát của 43 quốc gia châu Á được thu thập trong giai đoạn 2004 – 2017. Mối biến quan sát thuộc hai bộ chỉ số trên được các tổ chức đánh giá dựa trên chất lượng quản trị công được tính bằng điểm phần trăm từ thấp nhất là 0%
đến cao nhất là 100%. Theo đó, với từng chỉ tiêu trong 6 chỉ tiêu được đánh giá ở mỗi bộ chỉ sỗ, quốc gia nào được đánh giá cao hơn sẽ có điểm phần trăm cao hơn.
Các nhân tố đại diện cho 12 biến quan sát trên được trích ra bằng phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Components Analysis – PCA) với phép quay Equamax. Phép quay Equamax được sử dụng nhằm tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, giúp tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.
Phép quay Equamax là sự kết hợp của phép quay Varimax và phép quay Quartimax.
Các nhân tố đại diện cho chất lượng quản trị công thu được từ phân tích EFA sẽ tiếp tục được sử dụng để đánh giá tác động của quản trị công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á.
Để phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đảm bảo độ tin cậy, cần thực hiện các kiểm định cần thiết. Cụ thể như sau:
Chỉ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá EFA phải nằm trong khoảng 0,5 < KMO <1. Với chỉ số KMO nằm trong khoảng này thì chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp (Hair, 1998).
Kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhân tố đại diện (Hair, 1998).
Bên cạnh đó, hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố trong kết quả phân tích (Factor loading) phải lớn hơn 0,55. Theo Hair (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA.
Mặc khác, tổng phương sai trích thể hiện các nhân tố đại diện giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của các biến quan sát. Theo Hair (1998) thì tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%. Ngoài ra, kết quả Eigenvalue phải lơn hơn 1.
Việc đánh giá tác động của quản trị công đến tăng trưởng kinh tế được tác giả thực hiện thông qua mô hình được phát triển từ hàm Cobb-Douglas. Mô hình được xây dựng dựa trên việc kết hợp các lý thuyết tăng trưởng được đề xuất bởi Lucas (1988), Romer (1986), Solow (1956).
𝑔𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ𝑖𝑡 = 𝜑0+ 𝜑1𝑙𝑛𝑦𝑖(𝑡−1) + 𝜑2𝑖𝑛𝑣𝑖𝑡 + 𝜑3𝑙𝑖𝑡+ 𝜀𝑖𝑡
Trong đó, các yếu tố về vốn nhân lực 𝑙𝑖𝑡, vốn đầu tư tư nhân 𝑖𝑛𝑣𝑖𝑡, năng suất các nhân tố tổng hợp 𝜑0 sẽ quyết định tăng trưởng kinh tế 𝑔𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ𝑖𝑡.
Tuy nhiên, như đã trình bày ở phần đặt vấn đề trong chương 1 và lý luận trong chương 2, khi các yếu tố này toàn dụng sẽ khiến cho tăng trưởng kinh tế chậm lại hoặc giảm dần. Khi đó, các nghiên cứu thực nghiệm gần đây của Siddiqui &
Ahmed (2013) cho thấy quản trị công đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy
tăng trưởng kinh tế. Do đó, các biến quản trị công cần được đưa vào mô hình. Cụ thể như sau:
𝑔𝑟𝑜𝑤𝑡ℎ𝑖𝑡 = 𝜑0+ 𝜑1𝑙𝑛𝑦𝑖(𝑡−1)+ 𝜑2𝑖𝑛𝑣𝑖𝑡+ 𝜑3𝑙𝑖𝑡+ ∑ 𝛾𝑘𝑔𝑜𝑣𝑘,𝑖𝑡
𝑙
𝑘=1
+ 𝜀𝑖𝑡
Trong đó, các nhân tố đại diện cho quản trị công 𝑔𝑜𝑣𝑘,𝑖𝑡 thu được từ phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ được đưa thêm vào mô hình, với l là số nhân tố trích được.
Như vậy, ngoài biến độc lập là các nhân tố đại diện cho quản trị công thu được từ phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu này còn sử dụng các biến ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế bao gồm GDP bình quân đầu người thời kỳ trước, Vốn đầu tư tư nhân, Vốn nhân lực.
Với biến GDP bình quân đầu người thời kỳ trước, tác giả kiểm tra lý thuyết hội tụ được đề xuất trong các mô hình tăng trưởng tân cổ điển (Solow, 1956). Sự hội tụ này xảy ra nếu GDP bình quân đầu người thời kỳ trước thể hiện mối quan hệ tiêu cực với tăng trưởng kinh tế. Điều này phản ánh việc 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.
Theo nghiên cứu của Siddiqui & Ahmed (2013), vốn nhân lực cũng có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế bằng cách thúc đẩy đổi mới hàng hóa và công nghệ dẫn đến tăng hiệu quả sản xuất. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tỷ lệ lao động trên tổng dân số để đo lường vốn nhân lực.
Vốn đầu tư tư nhân phản ánh khả năng tiết kiệm cho đầu tư của nền kinh tế tại mỗi quốc gia. Biến số này cũng được kỳ vọng có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế (Barro, 1997; Siddiqui & Ahmed, 2013).
Một biến số quan trọng khác trong mô hình của tác giả là tự do hoá thương mại. Tự do hoá thương mại có xu hướng loại bỏ biến dạng giá bằng cách định hướng đầu tư vào các khu vực có lợi thế so sánh. Hoạt động đầu tư đến lượt nó sẽ làm tăng sự chấp nhận công nghệ và cải thiện hiệu quả sản xuất và phân bổ do đó
dịch chuyển nền kinh tế đến một điểm cao hơn dọc đường giới hạn khả năng sản xuất.
Cuối cùng, tác giả đưa thêm vào mô hình nghiên cứu biến lạm phát INF dựa trên nghiên cứu của Siddiqui & Ahmed (2013). Mô hình nghiên cứu cuối cùng có dạng như sau:
𝒈𝒓𝒐𝒘𝒕𝒉𝒊𝒕 = 𝝋𝟎+ 𝝋𝟏𝒍𝒏𝒚𝒊(𝒕−𝟏)+ 𝝋𝟐𝒊𝒏𝒗𝒊𝒕+ 𝝋𝟑𝒍𝒊𝒕+ 𝝋𝟒𝒐𝒑𝒆𝒏𝒊𝒕+ 𝝋𝟓𝒊𝒏𝒇𝒊𝒕
+ ∑ 𝜸𝒌𝒈𝒐𝒗𝒌,𝒊𝒕
𝒍
𝒌=𝟏
+ 𝜺𝒊𝒕
3.2.3. Phương pháp đánh giá tác động của quản trị công đến mối quan hệ giữa