CHƢƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
3.2 Mơ hình nghiên cứu và các biến
3.2.3 Mơ hình cán cân tài khóa của chính phủ
TDit = c0 + c1 BDit + c2 FDIit + c3 TD1it+ c4 Expit + c5 infit + utdit
Bảng 3.4: Kỳ vọng dấu và mô tả tác động của các biến đến cán cân tài khóa Biến Kỳ vọng Biến Kỳ vọng
dấu
Mô tả
BD +
Cán cân thương mại tác động tích cực đến cán cân tài khóa. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh mối quan hệ giữa cán cân thương mại và cán cân tài khóa là mối quan hệ cùng chiều như Abell (1990), Mohammad (2000), Fidrmuc (2003), Chaudhry và Shabbir (2005), Olasunkanmi và Babatunde (2012), Erdogan and Yıldırım (2014)….
FDI -
FDI tác động tiêu cực đến cán cân tài khóa. Nghiên cứu của Chaudhuri and Srivastava (1999) đã cho thấy mối quan hệ âm và có ý nghĩa thống kê giữa thâm hụt ngân sách và FDI.
TD1 +
Cán cân tài khóa kỳ trước tác động tích cực đến cán cân tài khóa kỳ hiện hành. Việc áp dụng chính sách tài khóa mở rộng hoặc thu hẹp để điều tiết vĩ mơ của Chính phủ có xem xét đến tình trạng ngân sách kỳ trước
Exp -
Chi tiêu ngân sách có tác động tiêu cực đến cán cân tài khóa. Chi ngân sách là thành phần cấu thành nên cán cân tài khóa. Việc tăng chi tiêu sẽ làm trầm trọng thêm mức độ thâm hụt ngân sách. Bằng chứng của mối quan hệ này được tìm thấy ở nghiên cứu của Elhendawy (2014)
Inf -
Lạm phát tác động tiêu cực đến cán cân tài khóa. Bằng chứng của mối quan hệ này cũng được tìm thấy ở nghiên cứu của Elhendawy (2014)
3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 3.3.1 Phân tích thống kê mơ tả 3.3.1 Phân tích thống kê mơ tả
Phương pháp này được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập nhằm có cái nhìn tổng quát nhất về mẫu nghiên cứu. Thông qua mô tả, tóm tắt thống kê các biến độc lập và biến phụ thuộc trong tập dữ liệu 23 nước khu vực Châu Á Thái Bình Dương giai đoạn 1990-2012 cho thấy được giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và bé nhất của từng biến nghiên cứu.
Bên cạnh đó tác giả sử dụng kiểm định Skewness và kurtosis để kiểm tra tính chất phân phối chuẩn của các biến trong mơ hình.
3.3.2 Phân tích tƣơng quan
Phân tích tương quan được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan có thể bước đầu đánh giá được các dự báo của mơ hình. Ngồi ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao thì đây là dấu hiệu của đa cộng tuyến, do đó đây là một cơ sở để tác giả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến và điều chỉnh mơ hình.
Để phát hiện trường hợp một biến có tương quan tuyến tính mạnh với các biến cịn lại của mơ hình, khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập được thực hiện bằng cách thiết lập ma trận hệ số tương quan để tìm ra những cặp biến có hệ số tương quan cao. Gujarbti K. (1995) cho rằng, để loại trừ vấn đề đa cộng tuyến, cần nghiên cứu kỹ hệ số tương quan giữa các biến, nếu chúng vượt q 0.8 mơ hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Ngồi ra, để đảm bảo tính chính xác , tác giả sẽ sử dụng thêm h ệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Theo quy tắc kinh nghiệm khi VIFj>10 thì mức độ cộng tuyến được xem là cao và khi đó, các hệ số hồi quy được ước lượng với độ chính xác khơng cao. Dựa vào kết quả kiểm định hồi quy tuyến tính và hệ số VIF, cùng với kết quả ma trận hệ số tương quan tác giả sẽ loại ra những biến có đồng thời hệ số tương quan lớn hơn 0.8 và VIF > 10. Các biến có hệ số VIF lớn hơn 10 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình và tiếp
tục phân tích hồi quy cho đến khi khơng cịn biến nào có giá trị VIF lớn hơn 10, tức là khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến.
Bên cạnh đó phân tích tương quan cũng cho chúng ta cái nhìn ban đầu về tác động của các biến độc lập với các biến phụ thuộc là tác động tích cực hay tiêu cực.
3.3.3 Phân tích hồi quy
Do bài nghiên cứu xây dựng đồng thời ba mơ hình tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc thu, chi ngân sách và cán cân tài khóa nên tác giả sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu ba giai đoạn (Three stages least squares- 3SLS). Nếu bỏ qua tính chất đồng thời của hệ các phương trình cấu trúc thì ước lượng các hệ số của hệ phương trình cấu trúc theo OLS thì
• Ước lượng sẽ bị thiên lệch và không nhất quán • Dự báo sẽ bị thiên lệch và khơng nhất quán • Các kiểm định giả thuyết khơng cịn giá trị
Thông qua phương pháp 3SLS, hằng số và các tham số của mô hình sẽ được ước lượng. Hệ số Prob (P-vblue) của kết quả phân tích hồi quy cho biết mức độ tác động của các biến độc lập lên từng biến phụ thuộc. Các mức thống kê có ý nghĩa thường được sử dụng là 1%, 5% hoặc 10% (hay nói cách khác là độ tin cậy 99%, 95% hoặc 90%). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn mức thống kê có ý nghĩa là 10%, tức là biến độc lập chỉ được xem là có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc khi giá trị Prob của từng biến độc lập trong mơ hình hồi quy nhỏ hơn 10% (P- vblue<0,1), và ngược lại. Tuy nhiên, một số trường hợp hệ số Prob lớn hơn 0,1 nhưng nhỏ hơn 0,15 vẫn được tác giả lưu ý, điều này có nghĩa là biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc với độ tin cậy là 85%.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kết quả nghiên cứu thống kê mô tả 4.1 Kết quả nghiên cứu thống kê mô tả
Trước tiên tác giả thống kê danh sách các quốc gia được chọn đưa vào dữ liệu nghiên cứu, thể hiện qua bảng sau:
Bảng 4.1: Thống kê danh sách các quốc gia nghiên cứu
Phân tích thống kê mơ tả được thực hiện nhằm mục đích tóm tắt đặc điểm của dữ liệu. Thống kê mơ tả phân tích các chỉ tiêu phổ biến như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất… Kết quả thống kê mơ tả được trình bày như sau:
Bảng 4.2: Kết quả thống kê mô tả
Mean Median Max Min Std.Dev Skewness Obs Rev 27.51288 23.84162 139.9742 11.15191 15.80593 3.080381 529 Exp 27.17374 21.81564 166.2042 9.822706 20.92703 3.727217 529 Trade 101.0978 76.22833 448.3057 15.23902 86.0285 2.159717 529 Fdi 41.58543 16.81326 579.7831 0.005467 72.13056 4.057886 529 Gdpper 9050.925 2135.918 67441.59 98.03187 12621.02 1.643956 529 Indus 31.0359 28.97528 74.11302 6.9934 12.46576 0.420898 529 Agri 14.74494 13.3792 61.8095 0.035674 11.65974 0.963029 529 Inf 7.552666 4.108 268.1505 -4.02298 18.81875 8.965148 529 Depency 35.94407 34.93729 47.9546 25.04078 5.723462 0.260663 529 Pop 1.460535 1.422789 5.321578 -1.60957 0.783202 0.400111 529 Serv 54.23048 52.73209 92.9882 20.43388 13.72279 0.321638 529 Urban 53.80191 48.156 100 15.041 27.16442 0.296208 529 Rev1 27.22032 21.77779 166.2042 7.237272 21.1277 3.718478 529 Td -0.33914 -1.26158 70.24161 -33.1251 9.043147 2.894375 529 Bd -2.8944 -1.15813 52.14828 -135.600 19.3714 -2.50871 529 Td1 -0.47466 -1.26158 70.24161 -33.1251 8.764873 2.745126 529 Kết quả thống kê mô tả cho thấy rằng thu ngân sách với trung bình là 27.51% so với GDP với độ lệch chuẩn là 15.8%. Rev cao nhất là 139.97%, thấp nhất là 11.15%. Chi ngân sách có giá trị trung bình là 27.17% so với GDP với độ
lệch chuẩn 20.93%. Exp có giá trị cao nhất là 166.20% và thấp nhất là 9.82%. Kết quả thống kê cho thấy mức độ thu chi ngân sách có sự khác nhau lớn giữa các nước và chi ngân sách có tỷ lệ thấp hơn so với thu nhân sách. Tuy nhiên xem xét tỷ lệ cán cân thanh tốn trên GDP ta thấy có giá trị trung bình là số âm, cho thấy cán cân tài khóa nghiên về thâm hụt nhiều hơn là thặng dư. Cán cân thương mại cũng ở tình trạng tương tự như cán cân tài khóa, điều này có thể đưa ta đến sự suy đoán là cán cân thương mại và cán cân tài khóa có mối quan hệ cùng chiều. Thâm hụt cán cân thương mại là lớn hơn thâm hụt tài khóa.
Xem xét thương mại quốc tế và FDI thấy có sự cách biệt rất lớn giữa giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất. Cụ thể thương mại quốc tế từ 15.24% đến 448.31% GDP, FDI từ 0.0055% đến 579.78% cho thấy có sự khơng cân xứng lớn giữa các nước trong mậu dịch thương mại quốc tế và thu hút vốn FDI. Điều này có thể là do chính sách mở cửa thương mại và thu hút FDI giữa các nước là khác nhau.
Bảng 4.3 Kết quả kiểm tra tính chất phân phối các biến trong mơ hình nghiên cứu
= 0.0000. Một số biến có xu hướng lệch phải ở mức độ rất thấp như: depency, lngdpper nhưng khơng phải là các biến giữ vai trị quan trọng trong nghiên cứu tác động của thương mại quốc tế và đầu tư trực tiếp nước ngồi đối với tài khóa. Điều này hứa hẹn kết quả nghiên cứu sẽ đáng tin cậy do có dữ liệu tương đối tốt.
4.2 Kết quả nghiên cứu tƣơng quan
Bảng 4.4: Kết quả hệ số tƣơng quan mơ hình thu ngân sách
Kết quả hệ số tương các biến trong mơ hình thu ngân sách cho ta cái nhìn ban đầu về mối quan hệ giữa các biến đối với biến thu ngân sách như sau: Thương mại quốc tế, GDP bình quân đầu người, tỷ lệ dân số phụ thuộc, tỷ lệ tăng dân số, tỷ lệ nhóm ngành dịch vụ và tỷ lệ đơ thị hóa và thu ngân sách có mối quan hệ âm; FDI, tỷ lệ nhóm ngành cơng nghiệp, tỷ lệ nhóm ngành nơng nghiệp, tỷ lệ lạm phát có mối quan hệ âm với thu ngân sách. Tuy nhiên hệ số tương quan giữa thương mại quốc tế và FDI đối với thu ngân sách là rất thấp.
Bảng 4.5: Kết quả hệ số tƣơng quan các biến trong mơ hình chi ngân sách
Nhìn vào kết quả hệ số tương quan các biến trong mơ hình chi ngân sách ta có thể thấy: mối quan hệ âm giữa thương mại quốc tế, FDI, lạm phát và chi ngân sách; mối quan hệ dương giữa GDP bình quân đầu người, tỷ lệ dân số phụ thuộc, tỷ lệ tăng dân số, tỷ lệ đơ thị hóa, thu ngân sách kỳ trước và chi ngân sách.
Bảng 4.6: Kết quả hệ số tƣơng quan các biến trong mơ hình cán cân tài khóa
Kết quả hệ số tương quan của các biến đối với cán cân tài khóa cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa cán cân thương mại, lạm phát đối với cán cân tài khóa. FDI, cán cân tài khóa kỳ trước, chi ngân sách và cán cân tài khóa có mối quan hệ cùng chiều.
Kết quả phân tích hệ số tương quan chỉ cho chúng ta cái nhìn khái quát về mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình, kết quả sẽ khơng đáng tin cậy nhất là khi
sử dụng dữ liệu bảng, trong trường hợp sử dụng dữ liệu theo khơng gian hoặc thời gian thì kết quả này sẽ tin cậy hơn. Kết quả phân tích hồi quy sẽ cho chúng ta thấy có sự khác biệt về mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc do có tính đến yếu tố sự khác biệt giữa các nước.
Để xem xét vấn đề đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu, tác giả sử dụng kết quả phân tích hệ số tương quan và hệ số phóng đại VIF. Xem xét hệ số tương quan giữa các biến bên vế phải trong mơ hình nghiên cứu ta thấy, tất cả đều có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.8 ngoại trừ 2 cặp biến: (lngdp, agri) = -0.8618 và (lngdp,urban)= 0.8775. Bên cạnh đó kết quả phân tı́ch hệ số phóng đại VIF cho thấy hê ̣ số phóng đa ̣i phương sai VIF của tất cả các biến đều n hỏ hơn 10, ngoại trừ ba biến serv, indus, agri có hệ số phóng đại VIF lớn khác thường 298.35; 245.04; 208.95. Kết hợp kết quả hệ số tương quan và hệ số phóng đại VIF tác giả loại biến agri ra khỏi mơ hình thu ngân sách để giảm bớt hiện tượng đa cộng tuyến. Sau khi loại biến tác giả kiểm tra lại hệ số phóng đại VIF của mơ hình thu ngân sách, kết quả cho thấy tất cả các VIF đều nhỏ hơn 10.
Bảng 4.8: Kết quả hệ số phóng đại VIF của mơ hình thu sau khi loại biến
4.3 Kết quả phân tích hồi quy
Trước khi chạy mơ hình kết quả hồi quy bằng phương pháp 3sls, tác giả kiểm tra mức độ xác định của hệ phương trình xem hệ phương trình có phù hợp để thực hiện hồi bằng phương pháp 3SLS hay không?
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định mức độ xác định của phƣơng trình theo phƣơng pháp 3SLS
Kết quả kiểm định cho thấy hệ phương trình phù hợp để thực hiện ước lượng bằng phương pháp 3SLS
Bảng 4.10: Kết quả ƣớc lƣợng bằng phƣơng pháp 3sls
Coef Coef Coef Coef Coef
Biến phụ thuộc: Rev
Trade 0.0464*** 0.0348*** 0.02938*** (0.0120) (0.0096) (0.00925) Fdi -0. 0061 0.0099 0.0001 (0.0087) (0.0074) (0.0075) Lngdpper 0.7106 0.5979 0.4842 0.6677 (0.7078) (0.7044) (0.6857) (0.4684) Inf -0.0316** -0.0311** -0.0257* (0.0153) (0.0152) 0.0152 depency 0.4856*** 0.4838*** 0.3308*** (0.1334) (0.1345) (0.1259) Pop 0.7394* 0.8298** 0.7964** (0.4159) (0.4177) (0.4046) Urban 0.1754** 0.1971** 0.1605** (0.0789) (0.0790) (0.0761) Indus 0.1807*** 0.1606*** 0.1539*** (0.0617) (0.0606) (0.0596) Serv -0.0193 -0.0191 0.0021 (0.0548) (0.0560) (0.0530) Obs 529 529 529 529 529 R-sq 0.9272 0.9269 0.9261 0.9222 0.9224
Biến phụ thuộc: Exp
Trade 0.0985*** 0.0561*** 0.0297*** (0.0133) (0.0108) (0.0103)
(0.0082) (0.0068) (0.0071) Lngdpper 1.1340 0.6023 0.6774 0.6592 (0.7960) (0.8088) (0.8352) (0.4682) Inf -0.0167 -0.0133 -0.0082 (0.0136) (0.0139) (0.0142) depency 0.7053*** 0.7108*** 0.4814*** (0.1486) (0.1523) (0.1528) Pop 1.2351*** 1.5032*** 1.229** (0.4754) (0.4845) (0.5002) Urban 0.2378*** 0.3023*** 0.2774*** (0.0892) (0.0905) (0.0937) rev1 0.1779*** 0.1762*** 0.1800*** (0.0335) (0.0346) (0.0353) Obs 529 529 529 529 529 R-sq 0.9034 0.8984 0.8938 0.8783 0.8768 Biến phụ thuộc: td Bd 0.052** 0.0531** 0.084*** (0.0214) (0.0217) (0.0124) Fdi 0.0062 0.0074 0.0163** (0.0057) (0.0057) (0.0073) td1 0.1011*** 0.1083*** 0.1077*** (0.0273) (0.0277) (0.0270) Exp -0.4251*** -0.4131*** -0.4847*** (0.0459) (0.0466) (0.0410) Inf -0.0167 -0.0177 -0.017 (0.0120) (0.0120) (0.0121) Obs 529 529 529 529 529 R-sq 0.7137 0.7149 0.7055 0.6106 0.5781
Để kiểm tra độ tin cậy của kết quả ước lượng, tác giả thực hiện hồi quy tách riêng biến trade và fdi thành 2 mơ hình hệ phương trình khác nhau, kết quả cho thấy khơng có thay đổi nhiều trong kết quả ước lượng.
Tác động của thƣơng mại quốc tế đối với tài khóa
Kết quả hồi quy cho thấy, thương mại quốc tế tác động đến tài khốn trên cả ba khía cạnh: thu, chi và cán cân tài khóa. Cụ thể, khi thương mại quốc tế trên GDP tăng 1% sẽ làm cho thu ngân sách trên GDP tăng 0.029% đến 0.046% , và tác động làm cho chi ngân sách tăng 0.029% đến 0.098%, tác động của thương mại quốc tế trên cả 2 biến đều với mức ý nghĩa 1%. Tuy nhiên ta thấy mức độ tác động của thương mại quốc tế đối với chi ngân sách là gấp 2 lần so với thu.
Thương mại quốc tế tăng, tác động làm cho thu ngân sách tăng. Thương mại quốc tế thể hiện thông qua hoạt động xuất khẩu và nhập khẩu. Hoạt động xuất nhập khẩu mang lại nguồn thu từ thuế cho ngân sách nhà nước. Kết quả này phù hợp với lý thuyết cơ cấu nguồn thu của ngân sách nhà nước và các nguyên cứu thực nghiệm trước đây.
Việc gia tăng mở cửa thương mại quốc tế, đặt các quốc gia trước vấn đề an ninh quốc gia, các vấn đề về an sinh xã hội, cạnh tranh với các loại hàng hóa giữa hàng hóa trong nước với nước ngoài. Đây là nguyên nhân làm cho chi ngân sách tăng để đảm bảo an ninh quốc gia, đảm bảo các vấn đề an sinh xã hội, và bảo hộ nền kinh tế trong nước….
Cán cân thương mại quốc tế và cán cân tài khóa có mối quan hệ cùng chiều. Khi cán cân thương mại thay đổi tăng 1% so với GDP sẽ làm cho cán cân tài khóa tăng 0.052% đến 0.084% so với GDP. Điều này hàm ý rằng, việc thâm hụt cán cân