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
4.2.4. Đánh giá tác động của quản trị 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:
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 PVICRG 0.734 0.729 0.717 0.711 0.714 0.714 0.702 0.676 0.672 0.668 0.662 0.661 0.661 0.694 PVWGI 0.364 0.374 0.348 0.355 0.356 0.358 0.351 0.350 0.353 0.361 0.386 0.371 0.371 0.382 PV 0.549 0.551 0.532 0.533 0.535 0.536 0.526 0.513 0.512 0.515 0.524 0.516 0.516 0.538
0.0000 0.1000 0.2000 0.3000 0.4000 0.5000 0.6000 0.7000 0.8000
Bảng 4.14. Kết quả ước lượng mô hình với biến độc lập ICRG
growth Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t lngdp
L1. -0.0615907*** 0.0034543 -17.83 0.000
ICRG 0.0197994*** 0.0032395 6.11 0.000
inf -0.1632883*** 0.0140257 -11.64 0.000
inv 0.0955543*** 0.0206936 4.62 0.000
l -0.5054261*** 0.035091 -14.40 0.000
open 0.0589629*** 0.0033273 17.72 0.000
AR (1) p-
value 0.018
AR (2) p-
value 0.227
Hansen p-
value 0.240
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 quản trị 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 độc lập ICRG 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 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 4.14 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 4.14 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 4.14, kết quả ước lượng mô hình cho thấy hệ số hồi quy của biến quản trị công (ICRG) là 0.0197994 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Như vậy, khi quản trị công gia tăng sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu của Siddiqui & Ahmed (2013), Thi (2016). Có thể thấy tại các quốc gia châu Á, việc gia tăng quản trị công sẽ tạo ra tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế.
Bên cạnh đó, kết quả ước lượng ở bảng 4.14 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), 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 -0.0615907 mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Như vậy, biến số này có tác
động âm 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.
Hệ số hồi quy của biến tỷ lệ lạm phát là -0.1632883 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 0.0955543 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. Tuy nhiên, hệ số hồi quy của biến tỷ lệ lực lượng lao động của quốc gia i năm t là -0.5054261 mang giá trị âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Điều này cho thấy việc gia tăng tỷ lệ lực lượng lao động sẽ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế.
Ngoài ra, hệ số hồi quy của biến độ mở thương mại là 0.0589629 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.
Tác giả tiếp tục ước lượng mô hình với biến WGI đại diện cho chất lượng quản trị công. Kết quả ước lượng cụ thể như sau:
Bảng 4.15. Kết quả ước lượng mô hình với biến độc lập WGI
growth Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t lngdp
L1. -0.2138788*** 0.0169892 -12.59 0.000
WGI 0.2838852*** 0.0289746 9.80 0.000
inf -0.233335*** 0.037514 -6.22 0.000
inv 0.1300402*** 0.0242235 5.37 0.000
l 0.6693585*** 0.2154946 3.11 0.003
open 0.0715411*** 0.0092481 7.74 0.000
AR (1) p-
value 0.029
AR (2) p-
value 0.397
Hansen p-
value 0.150
Number of
groups 43
Number of
instruments 29
Second stage F-test p-value
0.000
Kết quả ước lượng mô hình tác động của quản trị 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 độc lập WGI 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 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 4.15 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 4.15 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 mô hình cho thấy hệ số hồi quy của biến quản trị công WGI là 0.2838852 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Như vậy, khi quản trị công gia tăng sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á.
Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu của Siddiqui & Ahmed (2013), Thi (2016).
Bên cạnh đó, kết quả ước lượng ở bảng 4.15 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 (inv), vốn nhân lực (l), độ mở thương mại (open) cũng có ý nghĩa thống kê.
Như vậy, khi sử dụng biến WGI đại diện cho quản trị công, kết quả nghiên cứu thu được vẫn nhất quán với trường hợp sử dụng biến ICRG. Với kỳ vọng thu được kết quả cũng nhất quán về tác động tích cực của quản trị công đến tăng trưởng
kinh tế tại các quốc gia châu Á. Tác giả tiếp tục ước lượng mô hình với biến độc lập đại diện cho quản trị công là PV. Kết quả thu được như sau:
Bảng 4.16. Kết quả ước lượng mô hình với biến độc lập PV
growth Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t P>t lngdp
L1. -0.2098379*** 0.0100581 -20.86 0.000
PV 0.1656545*** 0.0340819 4.86 0.000
inf -0.1791834*** 0.0091754 -19.53 0.000
inv 0.0359533*** 0.0064581 5.57 0.000
l 0.889855*** 0.1268264 7.02 0.000
open 0.0396959*** 0.003613 10.99 0.000
AR (1) p-
value 0.032
AR (2) p-
value 0.372
Hansen p-
value 0.965
Number of
groups 43
Number of
instruments 65
Second stage F-test p-value
0.000
Kết quả ước lượng mô hình tác động của quản trị 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 độc lập 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 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 4.16 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. Như vậy, mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích.
Kết quả ước lượng mô hình cho thấy hệ số hồi quy của biến quản trị công PV là 0.1656545 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Như vậy, khi quản trị công gia tăng sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu của Siddiqui & Ahmed (2013), Thi (2016).
Bên cạnh đó, kết quả ước lượng ở bảng 4.16 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 (inv), vốn nhân lực (l), độ mở thương mại (open) cũng có ý nghĩa thống kê.
Kết quả này hoàn toàn nhất quán với các kết quả được chỉ ra trong các mô hình đã ước lượng ở trên.
Để đưa ra kết luận chắc chắn hơn về tác động của quản trị công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Tác giả tiếp tục ước lượng mô hình với cả 3
biến độc lập đại diện cho quản trị công là ICRG, WGI, PV. Kết quả được trình bày trong bảng sau:
Bảng 4.17. Kết quả ước lượng mô hình với cả 3 biến độc lập ICRG, WGI, PV 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 mô hình tác động của quản trị 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 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 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 4.17 cho thấy mô 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 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 4.17 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 mô 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 công gia tăng sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á. Như vậy giả thuyết 4, Quản trị công 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 Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô 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 công có giá trị khá nhỏ. Tuy nhiên, khi kết hợp các biến đại diện cho quản trị công cùng với nhau trong một mô hình thì hệ số tác động có giá trị lớn hơn khi sử dụng riêng lẻ.
Trong mô hình kết hợp, hệ số hồi quy của biến đại diện cho Ổn định chính trị và không 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 không 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 không 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. Ngoài ra, việc ổn định chính trị và không 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