1.2.2 .Các rủi ro trong q trình phân cấp tài khóa
2.2. Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm
Dựa trên nền tảng nghiên cứu trước của Barro (1990), Pose và Kroijer (2009), các nghiên cứu này điều cho thấy PCTK ở các nước phát triển và đang phát triển tác động đến tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên theo mơ hình phi tuyến của Thieben (2003) phân tích mối quan hệ thực nghiệm lâu dài giữa tăng trưởng kinh tế bình quân đầu người, hình thành vốn, yếu tố tăng trưởng năng suất và phân cấp tài chính cho các nước OECD có thu nhập cao. Bằng chứng ủng hộ quan điểm rằng mối quan hệ là tích cực khi PCTK đang tăng từ mức thấp, nhưng sau đó đạt đến đỉnh điểm và chuyển sang tiêu cực. Một hàm ý chính sách là các nhà hoạch định chính sách ở một số quốc gia có mức độ phân cấp tài chính tương đối thấp có thể huy động được dự trữ tăng trưởng bằng cách tăng nó.
Sự khác biệt trong mơ hình là nghiên cứu thực hiên ở Việt Nam và bỏ qua biến kiểm soát lạm phát so với các mơ hình nghiên cứu trước ở Việt Nam. Và ở mơ hình này có thể sẽ cho thấy được phân cấp tài khóa có thể chuyển từ trạng thái tích cực sang
Từ đó tác giả triển khai mơ hình với dữ liệu bảng gồm biến phụ thuộc, GDP bình quân đầu người và tập hợp các biến độc lập. GDP bình quân đầu người được đo lường bằng tổng sản lượng theo giá hiện hành chia cho tổng dân số của tỉnh. GDP bình quân đầu người dùng để so sánh mức độ phát triển giữa các tỉnh với nhau. Đồng thời, đó cũng là chỉ tiêu thường được sử dụng để phản ánh tiêu chuẩn cuộc sống. Tập hợp các biến độc lập gồm:
(1) Các biến tài khóa và phân cấp tài khóa
Theo lí thuyết phân cấp, phân cấp thu và chi phải tương hợp với nhau để thúc đẩy tăng trưởng. Việt Nam là một quốc gia đang trên đà phát triển và hiện có gần 50 tỉnh/thành khơng tự cân đối được ngân sách mà phải phụ thuộc vào nguồn hỗ trợ tài khóa. Phân cấp tài khóa được đo lường cả khía cạnh phân định thu và phân định chi.
Phân cấp chi được đo lường bằng tỉ lệ giữa tổng chi ngân sách tỉnh với tổng chi ngân sách nhà nước (Jin & Zou, 2005; Barro, 1990), được tính theo đầu người (Zhang & Zou, 1998). Tương tự, phân cấp thu được đo lường như là tỉ lệ phân chia giữa tổng thu ngân sách tỉnh với tổng thu ngân sách, được tính theo đầu người.
Để đưa phương trình về dạng phi tuyến ta bình phương biến phân cấp chi và biến phân cấp thu nhằm để xem xét sự tác động phi tuyến của phân cấp tài khóa đến tăng trưởng kinh tế (Thieben, 2003).
(2) Các biến kiểm soát
Để kiểm soát các tác động ngồi các yếu tố tài khóa, tác giả đưa vào các biến kiểm sốt để cải thiện tính vững của mơ hình. Trước hết, Học thuyết của Solow (1956) về tăng trưởng kinh tế trong mối quan hệ với các nhân tố (vốn, lao động, cơng nghệ) và với đầu tư, trong đó hai yếu tố cơ bản của quá trình sản xuất (vốn đầu tư và lao động) được đo lường bằng mức độ tăng trưởng vốn đầu tư tư nhân và tăng trưởng lao động. Cuối cùng, các yếu tố khác như độ mở thương mại và lạm phát. Giả thuyết truyền thống cho rằng độ mở thương mại càng lớn thì có tác động càng mạnh lên tăng trưởng (Jin & Zou, 2005; Feder, 1983 được trích dẫn trong Zhang & Zou,
Từ đó ta có mơ hình kinh tế nghiên cứu tác động của phân cấp nguồn chi ngân sách đến tăng trưởng kinh tế như sau:
Yit = 0 + 1Feit+ 2 Feit2 + 3Invit+4Lafit +5Opit + uit (1)
Tương tự như trên, để tìm hiểu tác động của phân cấp thu ngân sách đến tăng trưởng kinh tế, ta có mơ hình.
Yit = 0 + 1 Frit + 2 Frit2 + 3Invit+ 4Lafit +5Opit +uit (2)
Biến phụ thuộc (Y) được đo bằng log tự nhiên của GDP bình quân đầu người của tỉnh. Đây là biến đại diện cho tăng trưởng kinh tế.
Các biến độc lập được liệt kê dưới đây:
- Fe: biến đại diện phân cấp chi ngân sách, tỷ lệ % tổng chi ngân sách tỉnh/tổng chi ngân sách.
- Bình phương của biến Fe được đưa vào mơ hình nhằm xác định mối quan
hệ phi tuyến giữa phân cấp chi ngân sách và tăng trưởng kinh tế.
- Fr: biến đại diện phân cấp thu ngân sách, tỷ lệ % tổng thu ngân sách tỉnh/tổng thu ngân sách. Thu ngân sách không bao gồm các khoản hỗ trợ, chuyển giao từ trung ương cho các tỉnh/thành.
- Bình phương của biến Fr được đưa vào mơ hình nhằm xác định mối quan
hệ phi tuyến giữa phân cấp thu ngân sách và tăng trưởng kinh tế.
- Inv: biến đại diện cho đầu tư tư nhân, lấy log tự nhiên của vốn đầu tư tư
nhân.
- Laf: là tỷ lệ lực lượng lao động
- Op: biến đo lường độ mở thương mại của địa phương, là tỷ lệ của tổng kim
2.3. Phƣơng pháp nghiên cứu
Để tìm hiểu các yếu tố tác động đến tăng trưởng kinh tế, tác giả tiếp cận ước lượng hai mơ hình (1) và (2) theo phương pháp phân tích định lượng bằng phần mềm thống kê STATA trình tự làm như sau: phương pháp bình phương nhỏ nhất POLS, mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) trên dữ liệu bảng. Sau đó, sử dụng các kiểm định F-test, Larange Multiplier test (LM-test) và Hausman test để lựa chọn mơ hình phù hợp. Sau đó kiểm định các khuyết tật của ước lượng như phương sai sai số thay đổi, tự tương quan,… và khắc phục các khuyết tật để đưa ra kết quả thống kê phù hợp cho nghiên cứu.
Các ước lượng hồi quy dữ liệu bảng tĩnh POLS, FEM, REM chỉ dùng để phân tích, suy diễn thống kê, sau đó mới lựa chọn ước lượng phù hợp cho mơ hình và thực hiện các kiểm định về các giả định banđầu cho mơ hình ước lượng. Các kiểm định cần thực hiện là kiểm định sự đa cộng tuyến (multicollinearity), phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), tự tương quan (autocorrelation). Nghiên cứu sử dụng phần mềm STATA để dùng các kỹ thuật kiểm định và ước lượng điều chỉnh sai số thích hợp.
Nếu mơ hình được lựa chọn này vi phạm các giả thuyết kinh tế lượng như tự tương quan và phương sai sai số thay đổi sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng các phương pháp hồi quy thông thường trên dữ liệu bảng (POLS, FEM, REM) không hiệu quả, các kiểm định hệ số hồi quy khơng cịn đáng tin cậy. Vì vậy theo Wooldrige (2002), tác giả áp dụng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi - Feasible GeneralLeast Square (FGLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả.
2.4. Thu thập dữ liệu
Dựa vào mơ hình nghiên cứu, tác tác giả thu thập số liệu theo năm cho 63 tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương trong giai đoạn 2005 - 2016. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ ấn phẩm Tổng cục Thống kê. Do vậy, đảm bảo tính tin cậy về
số liệu cho thực hiện kiểm định. Trong quá trình thu thập số liệu, nghiên cứu loại bỏ tỉnh Quảng Ngãi do không đảm bảo số liệu thu thập; ngoài ra, tỉnh Hà Tây và thủ đô Hà Nội được sáp nhập vào năm 2007, do đó tác giả đã hợp nhất hai bộ số liệu này. Như vậy, sau khi rà soát, bộ dữ liệu nghiên cứu có 744 quan sát (T=12; N=62). Nhìn chung, số quan sát là 744. Chi tiết được thể hiện ở bảng bên dưới.
Bảng 2.2: Mô tả các biến cơ sở, ký hiệu sử dụng trong mơ hình và dấu kỳ vọng
Biến Kýhiệ
u Nguồn Đơn vị
tính
Kỳ vọng
- Tốc độ tăng trưởng kinh tế tỉnh
(GDP bình quân đầu ngưởi tỉnh) Y
Tổng cục thống kê,
Bộ tài chính % +
- Biến đại diện phân cấp chi ngân sách, tỷ lệ % tổng chi ngân sách tỉnh/tổng chi ngân sách nhà nước
Fe Tổng cục thống kê,
Bộ tài chính % +
- Biến đại diện phân cấp thu ngân sách, tỷ lệ % tổng thu ngân sách tỉnh/tổng thu ngân sách nhà nước
Fr Tổng cục thống kê,
Bộ tài chính % +
- Biến đại diện cho đầu tư tư nhân, lấy log tự nhiên của vốn đầu tư tư nhân.
Inv Tổng cục thống kê,
Bộ tài chính % +
- Biến tỷ lệ lực lượng lao động Laf Tổng cục thống kê,
Bộ tài chính % +/-
- Biến đo lường độ mở thương mại
của địa phương, là tỷ lệ của tổng kim ngạch xuất nhập khẩu/GDP.
Op Tổng cục thống kê,
Tóm lại: Chương 2 đưa ra các đánh giá chung về phân cấp tài khóa giữa CQTƯ và CQĐP ở Việt Nam qua đó thấy được q trình phát triển kinh tế ln gắn liền với PCTK. Tuy vẫn còn một số cái còn hạn chế nhưng đây cũng là một tiền đề cho việc nâng cao PCTK. Từ đó đề xuất mơ hình nghiên cứu phù hợp, giới thiệu các phương pháp và mô tả dữ liệu nghiên cứu, nguồn dữ liệu được lấy để thực hiện nghiên cứu thực trạng PCTK tại Việt Nam.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI
3.1. Kết quả kiểm định và thảo luận kết quả nghiên cứu 3.1.1. Kết quả thực nghiệm 3.1.1. Kết quả thực nghiệm
- Kết quả thống kê mô tả
Kết quả thống kê mô tả đối với các biến nghiên cứu được thể hiện ở Bảng 3.1. Đây là dữ liệu bảng cân đối, số quan sát trong dữ liệu nghiên cứu là 744 quan sát.
Bảng3.1 . Kết quả thống kê mô tả ST ST
T Tên biến Ký
hiệu
Số
lƣợng Min Max Mean
Std. Deviat
ion
1 Tăng trưởng kinh
tế Y 744 3.04 7.95 4.93 1.17
2 Phân cấp chi ngân
sách Fe 744 0.06 1.42 0.72 0.18
3 Phân cấp thu ngân
sách
Fr 744 0.11 1.05 0.64 0.26
4 Đầu tư tư nhân Inv 744 2.95 7.58 5.99 1.24
5 Lực lượng lao động Laf 744 95.09 121.87 101.89 2.66 6 Độ mở thương mại của tỉnh Op 744 0.00 8.33 0.44 0.83
Xem xét vào biến phụ thuộc tăng trưởng kinh tế, nghiên cứu cho thấy tăng trưởng kinh tế dao động trong khoảng 3.04% đến 7.95% với độ lệch chuẩn là 1.17 %. Tăng trưởng kinh tế tại các tỉnh/thành tương đối khơng đồng đều, nó phản ánh thực tế tăng trưởng tại một số địa phương vượt trội hơn so với các tỉnh còn lại. Qua thống kê số liệu, các địa phương ở vùng Đơng Nam Bộ và Tây Nam Bộ có thu nhập bình quân đầu người và tăng trưởng thu nhập cao nhất nước, kế đến là các địa phương vùng Đồng bằng Bắc Bộ.
Giá trị phân cấp chi ngân sách trong mẫu nghiên cứu có mức trung bình là 0.06% với độ lệch chuẩn là 0.18%; phân cấp thu ngân sách có mức trung bình là 0.11% với độ lệch chuẩn là 0.26%. Hầu hết các địa phương ở vùng Bắc Trung Bộ, Duyên hải miền Trung và Tây ngun có mức PCTK bình quân đầu người cao nhất. Điều này phản ánh thực tế là các địa phương này khơng có điều tiết ngân sách về trung ương mà để lại các nguồn thu để cân đối ngânsách. Ngoài ra, chỉ tiêu độ mở thương mại đạt giá trị trung bình là 0.44%. đầu tư tư nhân đạt giá trị trung bình 5.99% cịn lực lực lao động có giá trị trung bình 101,89%.
3.1.2. Kết quả phân tích hồi quy
Kiểm định tính phù hợp của mơ hình hồi quy:
Để lựa chọn mơ hình ước lượng hồi quy cho mơ hình phù hợp ta lần lược sử dụng ước lượng POLS, FEM, REM. Sau đó so sánh từng cặp bằng kiểm đinh F-Test, Hausman, để lựa chọn ước lượng tốt nhất cho mơ hình.
Ƣớc lƣợng POLS:
Bảng 3.2 Kết quả ƣớc lƣợng Pooled OLS 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 15.715 0.000 - - 2 Fe2 9.917 0.000 - - 3 Fr - - 4.851 0.000 4 Fr2 - - 3.964 0.000 5 Inv 0.209 0.000 0.208 0.000 6 Op -0.730 0.000 -0.777 0.000 7 Laf 0.064 0.003 0.039 0.071 8 Cons 3.387 0.126 -1.235 0.577 F(5,738) = 44.96, Prob > F = 0.0000, R-squared = 0.2335 F(5,738) = 36.35,Prob > F = 0.0000, R-squared = 0.1976
Ƣớc lƣợng Fixed Effect (FEM):
Bảng 3.3 Kết quả ƣớc lƣợng FEM 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 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 mô 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 -