STT Biến
Mơ hình 1 Mơ hình 2
Hệ số (Coef) Giá trị P
(P - value) Hệ số (Coef) Giá trị P
(P - value) 1 Fe 0.827 0.420 - - 2 Fe2 -0.809 0.226 - - 3 Fr - - 0.428 0.416 4 Fr2 - - 0.172 0.672 5 Inv 0.475 0.000 0.500 0.000 6 Op 0.392 0.000 0.419 0.000 7 Laf 0.227 0.006 0.022 0.006 8 Cons 0.072 0.939 -0.038 0.965 F(5,677) = 88.68, Prob > F = 0.0000, R-sq: overall = 0.1151 F(5,677) = 85.57, Prob > F = 0.0000, R-sq: overall = 0.1172
Ƣớc lƣợng Radom Effect (REM):
Bảng 3.4 Kết quả ƣớc lƣợng REM cho 2 mơ hình
STT Biến
Mơ hình 1 Mơ hình 2
Hệ số (Coef) Giá trị P
(P - value) Hệ số (Coef) Giá trị P
(P - value) 1 Fe 1.167 0.255 - - 2 Fe2 -1.020 0.128 - - 3 Fr - - 0.238 0.646 4 Fr2 - - 0.041 0.918 5 Inv 0.453 0.000 0.474 0.000 6 Op 0.405 0.000 0.431 0.000 7 Laf 0.022 0.006 0.022 0.006 8 Cons 0.358 0.707 0.060 0.945
Wald chi2(5) = 439.48, Prob > chi2 = 0.0000,R-sq: overall = 0.1151
Wald chi2(5) = 426.12, Prob > chi2 = 0.0000, R-sq: overall = 0.1220
Nguồn: Tính tốn trên Stata của tác giả
So sánh và lƣợc chọn mơ hình ƣớc lƣợng phù hợp cho mơ hình. So sánh FEM và OLS:
Để so sánh và lựa chọn hai mơ hình ước lượng này ta dựa vào kiểm định F- Test để kiểm định giả thuyết. Dùng phân phối Fisher để kiểm đinh giả thiết H0. Nếu P-value(Prob) cịn về 0 thì lựa chọn mơ hình ước lượng FEM và ngược lại.
Bảng 3.5. Kết quả kiểm định F-Test cho 2 mơ hình
STT Mơ hình F Prob. Lựa
chọn 1 Mơ hình 1 133.90 0.0000 Fixed Effect Model(FEM) 2 Mơ hình 2 139.75 0.0000 Fixed Effect Model(FEM)
H0: Pooled OLS hiệu quả hơn
Kết luận: Bác bỏ H0
Kết quả trên cho thấy p-value = 0.0000 <1%, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy, bằng kiểm định F, tác giả đã chứng minh rằng ở cả 2 mơ hình chọn phương pháp ước lượng FEM phù hợp hơn phương pháp ước lượng Pooled OLS.
So sánh FEM và REM
Kết quả kiểm định Hausman của 02 trường hợp hồi quy cho thấy các hệ số Prob đều nhỏ hơn 0.05 (5%) nên phương pháp FEM sẽ được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu
Bảng 3.6. Kết quả kiểm định Hausman cho 2 mơ hình
STT Mơ hình Chi2(5) Prob. Lựa
chọn
1 Mơ hình 1 25.50 0.0001 Fixed Effect
2 Mơ hình 2 17.07 0.0044 Fixed Effect
Ho: Fixed Effect và Random Effect không khác nhau đáng kể Kết luận: Bác bỏ giả thuyết H0
Nguồn: Tính tốn trên Stata của tác giả
Kết quả từ bảng trên cho thấy các giá trị p-value đều nhỏ hơn 1%, đủ cơ sở để bác
bỏ giả thuyết H0. Như vậy, ở cả 2 mơ hình 1 chọn phương pháp ước lượng FEM
Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan bậc nhất của mơ hình FEM bằng kiểm định Wald và kiểm định Wooldridge được kết quả như sau:
Kiểm định và giải quyết các khuyết tật trong mơ hình. Kiểm định đa cộng tuyến:
Sau khi xem xét các biến trong mơ hình nghiên cứu thông qua ma trận tương quan và kiểm tra hệ số nhân tử phóng đại (VIF), kết quả cho thấy khơng cóhiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo, chỉ có đa cộng tuyến khơng hồn hảo là vì
phương phương trình phi tuyến tính gây ra. Giữa Fe và Fe2 cũng như giữa Fr và
Fr2. Nghĩa là vẫn chấp nhận đa cộng tuyến khơng hồn hảo vì vẫn khơng mất tính
vững của mơ hình nên việc bị đa cộng tuyến khơng hồn hảo này chúng ta chấp nhận được.
Bảng 3.7 Kết quả kiểm định VIF cho 2 mơ hình
STT Biến Mơ hình 1 Mơ hình 2
VIF VIF 1 Fe 90.10 - 2 Fe2 90.90 - 3 Fr - 44.74 4 Fr2 - 44.69 5 Inv 1.02 1.02 6 Op 1.04 1.04 7 Laf 1.03 1.03
Kiểm định phƣơng sai thay đổi:
Nghiên cứu dùng kiểm định Wald để kiểm định phương sai thay đổi trong mơ hình FEM
Bảng 3.8. Kết quả kiểm định Wald
Tên kiểm định Mơ hình
1 2
Phương sai thay đổi(Kiểm định Wald)
- chi2 (62) = 75643.03 - Prob>chi2 = 0.0000
- chi2 (62) = 62154.99 - Prob>chi2 = 0.0000 H0: sai số không xảy ra
Kết luận: Bác bỏ H0
Nguồn: Tính tốn trên Stata của tác giả
Kiểm định tự tƣơng quan:
Nghiên cứu dùng kiểm định Wooldridge để kiểm định tự tương quan trong mơ hình FEM.
Bảng 3.9. Kết quả kiểm đinh Woolridge
Tên kiểm định Mơ hình
1 2 Tự tương quan (kiểm định Woolridge) F (1,61) = 503.489 Prob > F = 0.0000 F (1,61) = 638.946 Prob > F = 0.0000
H0: Tương quan không xảy ra
Kết Luận: Bác bỏ H0
Nguồn: Tính tốn trên Stata của tác giả
Kết quả kiểm định từ Bảng 3.8 và 3.9 cho thấy kiểm định Wald và kiểm định Woolridge có các hệ số Prob đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy, các mơ hình đều tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
Kiểm định vấn đề nội sinh:
Trong phân tích hồi quy thì nhiệm vụ cơ bản là từ số liệu mẫu, chúng ta mong muốn thu được ước lượng đáng tin cậy cho hệ số hồi quy βj. Trên con đường đi tìm các ước lượng đáng tin cậy này, người ta cần áp đặt một số điều kiện, và tính ngoại sinh của các biến giải thích chính là một điều kiện (hay giả thiết) quan trọng khi áp dụng phương pháp ước lượng OLS.
Cụ thể là nếu trong mơ hình hồi quy có biến giải thích là biến nội sinh thì ước lượng thu được từ phương pháp OLS sẽ là ước lượng chệch (biased) và không vững (inconsistent). Hai khái niệm này có thể được làm rõ hơn một cách đơn giản như sau:
Ƣớc lƣợng chệch: ước lượng β’2 được gọi là chệch lên (upward biased)
của β2 nếu E (β’2) > β2. Khi đó ước lượng thu được từ một mẫu bất kỳ sẽ thường là lớn hơn β2. Trong trường hợp ngược lại, ước lượng β’2 được gọi là chệch xuống (downward biased) của β2 nếu E(β’2) < β2, các ước lượng sẽ thường là bé hơn β2. Do đó các ước lượng chệch thì sẽ là khơng đáng tin cậy.
Ƣớc lƣợng vững: thì β’2 được gọi là ước lượng vững cho β2 nếu nó hội tụ
theo xác suất về giá trị β2 khi kích thước mẫu là vơ cùng lớn. Như vậy nếu β’2 là ước lượng chệch nhưng vững thì vẫn có thể sử dụng được, với điều kiện kích thước mẫu là đủ lớn. Còn nếu ước lượng là vừa chệch vừa khơng vững thì việc sử dụng ước lượng này là khơng phù hợp.
Để minh họa tại sao biến giải thích nội sinh lại làm cho ước lượng OLS là chệch và không vững, chúng ta trở lại công thức cơ bản sau đây của ước lượng OLS với trường hợp mơ hình hai biến số: β’2 = β2 +∑xiui / ∑ xi2
Do đó lấy trung bình hai vế ta có: E(β’2) = β2 + cov(x, u) / var(x)
Có nghĩa rằng nếu x và u là có tương quan thì β’2 sẽ là ước lượng chệch, E(β’2) ≠ β2, và không vững, β’2 khơng hội tụ về β2 kể cả khi kích thước mẫu ra rất lớn.
Nói tóm lại, biến giải thích nội sinh trong mơ hình hồi quy sẽ làm cho các
ước lượng thu được là không đáng tin cậy, kể cả khi kích thước mẫu là lớn. Do đó nếu mơ hình có vấn đề về biến nội sinh thì sẽ phương pháp OLS và một số biến thể của nó như phương pháp GLS hay phương pháp sai số chuẩn vững sẽ khơng cịn dùng được, và chúng ta cần các phương pháp ước lượng khác như 2SLS, GMM.... Trong phân tích hồi quy về các vấn đề kinh tế xã hội, vấn đề biến nội sinh là khá phổ biến, và nó thường được gây ra bởi các ngun nhân chính như sau:
• Quan hệ hai chiều giữa các biến số trong mơ hình,
• Mơ hình thiếu biến quan trọng, • Sai số trong đo lường các biến số,
• Biến trể của biến phụ thuộc làm biến độc lập,
Từ đó ta thấy được mơ hình phương trình nghiên cứu là phương trình đơn và không sử dụng biến trể của biến phục thuộc dùng biến độc lập nên có thể khơng xảy ra hiện tượng nội sinh trong nghiên cứu. Nên nghiên cứu bỏ qua vấn đề nội sinh. Vì thế mơ hình nghiên cứu sẽ tiến hành khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.
Để khắc phục hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi này, nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS để ước lượng mơ hình. Kết quả kiểm định được thể hiện trong bảng dưới:
Bảng 3.10. Kết quả ƣớc lƣợng FGLS cho hai mơ hình.
STT Biến
Mơ hình 1 Mơ hình 2
Hệ số (Coef) Giá trị P
(P - value) Hệ số (Coef) Giá trị P
(P - value) 1 Fe 11.678 0.000 - - 2 Fe2 -7.336 0.000 - - 3 Fr - - 1.178 0.002 4 Fr2 - - 1.381 0.003 5 Op 0.424 0.000 0.376 0.000 6 Inv 0.921 0.000 0.106 0.000 7 Laf 0.034 0.002 0.007 0.525 8 Cons 5.194 0.000 2.817 0.023
Wald chi2(5) = 302.75, Prob > chi2 = 0.0000
Wald chi2(5) = 114.10, Prob > chi2 = 0.0000
Nguồn: Tính tốn trên Stata của tác giả
Quan sát từ bảng trên ta nhận thấy: Prob> chi2 = 0.0000 nên ước lượng này là phù hợp có ý nghĩa thống kê cho cả 2 mơ hình. Với biến số đầu tư tư nhân (Inv), Độ mở thương mại (Op) có tác động cùng chiều ở cả hai mơ hình; và biến lực lượng lao động (Laf) có tác động cùng chiều với mơ hình(1), nhưng khơng có ý nghĩa thống kê ở mơ hình(2) nên đối với mơ hình phân cấp thu thì yếu tố về lực lượng lao động vẫn chưa kết luận được.
Ở mơ hình 1, biến số phân cấp chi ngân sách (Fe) có tác động cùng chiều;
cịn (Fe2) thì ngược lại. Điều này có nghĩa tác động của việc phân cấp chi vẫn tác
động tích cực đến tăng trưởng, nhưng đến một ngưỡng của phân cấp chi lại xảy ra hiện tượng việc chi quá nhiều dẫn đến tác động có xu hướng làm giảm tăng trưởng
kinh tế điều này thể hiện ở hệ số âm của (Fe2). Điều này đúng so với thực tế những
Ở mơ hình 2, biến số biến số phân cấp thu ngân sách (Fr) và (Fr2) cùng tác động dương lên tăng trưởng kinh tế điạ phương.
3.2. Thảo luận kết quả nghiên cứu.
Từ kết quả hồi quy trong bảng 3.10, nghiên cứu phân tích các biến có ý nghĩa trong mơ hình nghiên cứu như sau:
Đối với phân cấp chi (Fe, Fe2): Với kết quả trên cho thấy, trong giai đoạn 2005 – 2016, hoạt động chi ngân sách của các địa phương tương đối hiệu quả, mục đích chi đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế, từ đó thúc đẩy kinh tế xã hội địa phương. Tuy nhiên theo kết quả này cho thấy mối quan hệ giữa phân cấp chi ngân sách tại Việt Nam dường như phi tuyến tính: tác động tiêu cực càng lớn hơn nếu quá trình phân cấp chi được đẩy mạnh khơng kiểm sốt. Điều này ủng hộ quan điểm tác động của phân cấp tài khóa đến tăng trưởng kinh tế ở dạng phi tuyến, có hình chữ U ngược (Thieben, 2003).
Hình 3.0. Hình phi tuyến tính của Fe2
khi alpha âm.
Đối với nền kinh tế Việt Nam, bên cạnh những thành tựu đã đạt được, thì quá trình phân cấp chi ngân sách đã xuất hiện những hạn chế như: quá trình phân cấp tràn lan, thiếu quy hoạch và phân tán dẫn đến chi tiêu quá nhiều gây thâm hụt ngân sách; chất lượng quy hoạch kém dẫn tới kém hiệu quả trong đầu tư cơng, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình thấp (Vũ Thành Tự Anh, 2012). Chính điều
Tăng
trƣở
ng
kinh tế
tăng trưởng kinh tế trong những năm gần đây (Tô Trung Thành & Nguyễn Chí Dũng, 2011).
Đối với phân cấp thu (Fr, Fr2
): Biến này đo lường mức độ phân cấp thu
ngân sách. Fr có ý nghĩa thống kê và tác động cùng chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết luận của Faridi (2011).
Kết quả nghiên cứu phản ánh cấp chính quyền tỉnh/thành làm tốt công tác huy động các nguồn thu từ các hoạt động kinh tế của địa phương và do đó dẫn tới tăng trưởng kinh tế của cả nước nói chung và tăng trưởng địa phương nói riêng. Tuy nhiên, theo Vũ Sỹ Cường (2013) tỷ lệ thu ngân sách của các địa phương đã tăng lên đáng kể trong thời gian gần đây không xuất phát từ việc thay đổi trong PCTK theo hướng để lại nguồn thu nhiều hơn cho các địa phương mà là do các địa phương tập trung khai thác các nguồn thu được để lại 100% như nguồn thu từ bất động sản, xổ số kiến thiết, các nguồn thu từ chuyển quyền sử dụng đất. Sự phụ thuộc rất lớn vào nguồn thu từ bất động sản rất dễ làm cho các địa phương rơi vào “căn bệnh Hà Lan”.
Đối với đầu tư tư nhân: Đầu tư tư nhân tác động cùng chiều đến tăng trưởng
kinh tế, thể hiện ở cả hai mơ hình, với hệ số hồi quy riêng alpha = 0,921 (đối với phân cấp chi) và 0.106 (đối với phân cấp thu). Như vậy, yếu tố Đầu tư tư nhân (Inv) tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế của các địa phương (Y). Hệ số hồi quy dương của Inv chỉ ra rằng, nếu gia tăng 1% thu hút đầu tư tư nhân của địa phương sẽ dẫn đến sự tăng trưởng kinh tế, mức tăng tương ứng 0.921% và 0,106% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Với kết quả trên cho thấy, trong giai đoạn 2005 – 2016, hoạt động thu hút đầu tư tư nhân của các địa phương tương đối hiệu quả nhưng chưa cao.
Đối với độ mở thương mại của địa phương: Độ mở thương mại của địa
phương (Op) tác động cùng chiều đến tăng trưởng kinh tế, thể hiện ở cả hai mơ hình, với hệ số hồi quy riêng alpha =0.424 (đối với phân cấp chi) và 0.376 (đối với phân cấp thu). Như vậy, yếu tố Độ mở thương mại cũng có tác động tốt đến tăng
trưởng kinh tế của các địa phương (Y). Hệ số hồi quy dương của Op chỉ ra rằng, nếu gia tăng 1% độ mở thương mại của địa phương sẽ dẫn đến tăng trưởng kinh tế, mức tăng tương ứng 0,424% và 0.376% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Với kết quả trên cho thấy, trong giai đoạn 2005 – 2016, hoạt động xuất nhập của các địa phương hiệu quả, mặc dù kim ngạch xuất nhập khẩu tăng qua các năm, tuy nhiên hiệu quả mang lại chưa cao, chưa tương xứng với tiềm năng.
Ngoài ra, nghiên cứu còn phát hiện lao động đóng góp tích cực đến tăng trưởng kinh tế địa phương với mức ý nghĩa 1%;
Tóm lại: Trong chương này chủ yếu tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu từ đó đưa ra kết quả kiểm định, mơ tả thực nghiệm mối quan hệ giữa PCTK và tăng trưởng kinh tế từ đó làm cơ sở cho việc đề xuất giải pháp. Và cũng từ đó ta thấy được đầu tư tư nhân, lực lượng lao động góp phần tích cực cho việc tăng trưởng kinh tế cho địa phương. Kết quả nghiên cứu được trình bày trong chương này với các ước lượng được thực hiện cho 3 mơ hình hồi quy: mơ hình hồi quy OLS, mơ hình hồi quy với ảnh hưởng từ các yếu tố cố định (FEM) và mơ hình hồi quy với ảnh hưởng từ các yếu tố ngẫu nhiên (REM). Bên cạnh đó, tác giả thực hiện một số kiểm định giúp lựa chọn ra mơ hình có ước lượng tốt nhất. Đồng thời, một số kiểm định về khuyết tật của mơ hình được thực hiện và các giải pháp thống kê giúp khắc phục các khuyết tật của mơ hình. Dữ liệu cho việc thực hiện các mơ hình nói trên là dữ liệu dạng bảng (panel data) được xây dựng dựa trên 2 biến là địa phương và năm. Thời gian nghiên cứu từ năm 2005 tới 2016.
CHƢƠNG 4
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
4.1. Kết luận
Bằng phương pháp FGLS cho dữ liệu bảng của 62 tỉnh/thành tại Việt Nam trong giai đoạn 2005-2016, nghiên cứu tiến hành phân tích tác động PCTK đối với vấn đề tăng trưởng kinh tế địa phương dựa trên mơ hình tăng trưởng tân cổ điển. Các kết quả chính được phát hiện như sau: