CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
4.2. Kiểm tra đa cộng tuyến
Như đã đề cập trong phần 3.4, luận văn sẽ tiến hành kiểm tra đa cộng tuyến xem có tồn tại trong mơ hình nghiên cứu giải thích tác động của cơ cấu thuế đên TTKT hay khơng. Theo đó, luận văn sử dụng hệ số VIF để kiểm tra đa cộng tuyến, với giá trị của VIF lớn hơn 10 thì cho thây rằng có tồn tại đa cộng tuyến và ngược lại thì khơng có. Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến được luận văn trình bày trong bảng 4.4. Căn cứ vào bảng kết quả 4.4 có thể thấy rằng tất cả các giá trị của hệ số VIF đều nhỏ hơn 10, thậm chí là nhỏ hơn 2. Do đó, luận văn có thể kết luận khơng tồn tại đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến bởi hệ số VIF
Biến VIF VIF VIF VIF VIF VIF
Inv 1.3 1.36 1.45 1.3 1.36 1.46 Gdpgr(-1) 1.26 1.26 1.27 Gdppcgr(-1) 1.22 1.23 1.23 Govexp 1.25 1.25 1.28 1.24 1.24 1.28 Popgr 1.21 1.15 1.21 1.13 1.08 1.13 Infl 1.2 1.17 1.2 1.2 1.17 1.2 Tax1 1.15 2.17 1.15 2.17 Tax2 1.13 2.15 1.14 2.15 Trade 1.05 1.09 1.1 1.05 1.09 1.11
Nguồn: Tác giả tổng hợp các kết quả từ phần mềm Stata . 4.3. Kiểm tra phương sai thay đổi và tự tương quan
Sau khi đã kiểm tra đa cộng tuyến, luận văn tiếp tục kiểm tra hai hiện tượng còn lại là tự tương quan và phương sai thay đổi như đã nhắc đến trong phần 3.4. Để kiểm tra hai hiện tượng này, luận văn sử dụng kiểm định Modified Wald để kiểm
tra phương sai thay đổi với giả thuyết H0 là khơng có phương sai thay đổi và kiểm định Wooldridge để kiểm tra tự tương quan đổi với giả thuyết H0 là khơng có tự tương quan. Kết quả của hai kiểm định được luận văn trình bày trong hai bảng kết quả 4.5 và 4.6 tương ứng với phương sai thay đổi và tự tương quan.
Đầu tiên, căn cứ vào bảng kết quả 4.5, có thể thấy rằng tất cả các giá trị p- value của kiểm định Modifed Wald ở các trường hợp đều bằng 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều này có nghĩa là giả thuyết H0 của kiểm định Modified Wald sẽ bị bác bỏ, nói cách khác, có tồn tại phương sai thay đổi trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.5. Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi Modified Wald
Phương trình Biến phụ thuộc Gdpgr Biến phụ thuộc Gdppcgr Chỉ có Tax1 0.0000 0.0000 Chỉ có Tax2 0.0000 0.0000 Có cả Tax1 và Tax2 0.0000 0.0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp các kết quả từ phần mềm Stata . Tương tự vậy, căn cứ vào bảng kết quả 4.6, có thể thấy rằng tất cả các giá trị p-value của kiểm định Wooldridge ở các trường hợp đều bằng 0.0000, nhỏ hơn mức ý nghĩa thống kê 10%. Điều này có nghĩa là giả thuyết H0 của kiểm định Wooldridge sẽ bị bác bỏ, nói cách khác, có tồn tại tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.6. Kết quả kiểm tra tự tương quan Wooldridge
Phương trình Biến phụ thuộc Gdpgr
Biến phụ thuộc Gdppcgr
Chỉ có Tax2 0.0000 0.0000
Có cả Tax1 và Tax2 0.0000 0.0000
Nguồn: Tác giả tổng hợp các kết quả từ phần mềm Stata . Sau khi kiểm tra cả hai hiện tượng, luận văn nhận thấy rằng tồn tại cả phương sai thay đổi và tự tương quan trong mơ hình nghiên cứu giải thích tác động của cơ cấu thuế đến TTKT của các quốc gia. Cho nên luận văn lựa chọn phương pháp hồi quy GMM để ước lượng mơ hình nghiên cứu khi có thể giải quyết các vấn đề tự tương quan, phương sai thay đổi và nội sinh.
4.4. Thảo luận kết quả hồi quy 4.4.1. TTKT đại diện bởi GDPGR 4.4.1. TTKT đại diện bởi GDPGR
Luận văn thực hiện ước lượng mơ hình nghiên cứu tác động của cơ cấu thuế đến TTKT của các quốc gia được đại diện bởi biến GDPGR bởi phương pháp hồi quy GMM. Tuy nhiên, trước khi đến với phần thảo luận các kết quả đạt được, luận văn sử dụng hai kiểm định AR(2) và Hansen để kiểm tra liệu sau khi sử dụng phương pháp hồi quy GMM thì hiện tượng nội sinh và tự tương quan cịn tồn tại mơ hình nghiên cứu hay khơng. Trong đó, kiểm định AR(2) có giả thuyết H0: không tồn tại tự tương quan và kiểm định Hansen với giả thuyết H0: không tồn tại nội sinh. Kết quả hồi quy và kiểm định được luận văn trình bày trong bảng 4.7 của luận văn. Bảng 4.7 thể hiện kết quả hồi quy tác động của cơ cấu thuế đến TTKT của các quốc gia cho thấy rằng các giá trị p-value của kiểm định AR(2) ở cả ba cột kết quả hồi quy lần lượt là 0.507, 0.662 và 0.297. Các giá trị này đều lớn hơn mức ý nghĩa thống kê 10%, do đó, có thể thấy rằng giả thuyết H0 của kiểm định AR(2) sẽ được chấp nhận. Kết quả này có nghĩa là khơng tồn tại tự tương quan sau khi dùng GMM để hồi quy.
Tương tự như vậy, các giá trị p-value của kiểm định Hansen ở cả ba cột kết quả hồi quy lần lượt là 0.378, 0.423 và 0.408. Các giá trị này đều lớn hơn mức ý
nghĩa thống kê 10%, do đó, có thể thấy rằng giả thuyết H0 của kiểm định Hansen sẽ được chấp nhận. Kết quả này có nghĩa là khơng tồn tại nội sinh sau khi dùng GMM để hồi quy.
Từ kết quả kiểm định của AR(2) và Hansen, luận văn thấy rằng kết quả đạt được có thể sử dụng để thảo luận và đưa ra các hàm ý chính sách đối với sự cải thiện TTKT của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu.
Hơn thế nữa, hệ số hồi quy của biến GDPGR(-1) có giá trị dương ở cả ba cột kết quả hồi quy tương ứng với các giá trị 0.2445, 0.3791 và 0.1899 và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều này cho thấy rằng TTKT ở năm trước sẽ có tương quan dương với TTKT ở năm hiện tại. Nói cách khác, các quốc gia tốc độ TTKT ở năm trước càng cao thì sẽ có thể thúc đẩy TTKT ở năm hiện tại.
Đồng thời, hệ số hồi quy mang dấu âm ở cả hai cột kết quả hồi quy của biến Tax1 ở mức ý nghĩa thống kê 1% với giá trị lần lượt là -0.1310 và -0.2715 cho thấy thuế tiêu dùng có tác động tiêu cực đến TTKT của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu. Điều này cho thấy rằng khi thuế tiêu dùng tăng 1% thì sẽ làm TTKT của các quốc gia giảm từ 0.1310% đên 0.2715%. Kết quả này hàm ý rằng các quốc gia càng có thuế tiêu dùng chiếm tỷ trọng cao trong cơ cấu thuế thì sẽ làm suy giảm TTKT của các quốc gia. Kết quả này trái ngược với hầu hết các nghiên cứu trước đây khi cho rằng thuế khơng bóp méo có thể giúp quốc gia thúc đẩy TTKT như Arnold và các cộng sự (2011), Szarowska (2013), Stoilova (2017), Mdanat và các cộng sự (2018) và McNabb (2018) nhưng lại tương đối phù hợp với các phát hiện của Ojede và Yamarik (2012), Yanikkaya và Turan (2018). Có thể giải thích kết quả này như là đối với thuế tiêu dùng thì người dân sẽ cảm thấy họ phải trả thêm một phần gia tăng từ thuế khi mua hoặc sử dụng một hàng hóa/dịch vụ trong nền kinh tế. Trong thời gian dài thì điều này sẽ làm cho người dân có suy nghĩ tiêu cực về việc tiêu dùng và có thể sẽ hạn chế tiêu dùng, điều này cũng sẽ làm cho tăng trưởng của quốc gia suy giảm.
Tương tự như vậy, hệ số hồi quy mang dấu âm ở cả hai cột kết quả hồi quy của biến Tax2 ở mức ý nghĩa thống kê 1% với giá trị lần lượt là -0.0391 và -0.2889 cho thấy thuế thu nhập có tác động tiêu cực đến TTKT của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu. Điều này cho thấy rằng khi thuế thu nhập tăng 1% thì sẽ làm TTKT của các quốc gia giảm từ 0.0391% đên 0.2889%. Kết quả này hàm ý rằng các quốc gia càng có thuế thuế thu nhập chiếm tỷ trọng cao trong cơ cấu thuế thì sẽ làm suy giảm TTKT của các quốc gia. Kết quả này phù hợp với các phát hiện của Kneller và các cộng sự (1999), Bleaney và các cộng sự (2001), Widmalm (2001), Arnold và các cộng sự (2011), Dackehag và Hansson (2012), Maceck và Janku (2015), Mdanat và các cộng sự (2018). Có thể giải thích kết quả này như là tác động của sự thay đổi trong thuế thu nhập cá nhân thường có tác động trực tiếp đến lực lượng lao động, khi sự thay đổi này càng cao thì sẽ có thể làm gia tăng tỷ lệ thất nghiệp hoặc ý định đi tìm việc làm của các cá nhân trong nền kinh tế. Cho nên sẽ có thể làm giảm TTKT của quốc gia (Johansosn và các cộng sự, 2008; Loretz, 2008; Prammer, 2011).
Bảng 4.7. Kết quả hồi quy tác động của cơ cấu thuế đến TTKT được đại diện bởi biến GDPGR
Gdpgr Hệ số (Cột 1) Hệ số (Cột 2) Hệ số (Cột 3) Gdpgr(-1) 0.2445*** (10.89) 0.3791*** (28.55) 0.1899*** (11.09) Tax1 -0.1310*** (-6.64) -0.2715*** (-11.38) Tax2 -0.0391*** (-7.16) -0.2889*** (-17.36) Infl -0.0682*** (-4.04) -0.2398*** (-7.26) -0.0382** (-2.05) Trade 0.0247*** 0.0095*** 0.0244***
(3.68) (2.65) (5.83) Popgr -0.1459*** (-2.65) -0.1733** (-2.37) -0.9717*** (-14.56) Inv 0.1196*** (5.42) 0.1017*** (8.30) 0.1355*** (6.26) Govexp 0.0906*** (3.15) 0.1159*** (3.27) 0.1210** (2.17) Hệ số chặn 2.9409** (2.01) 0.5283 (1.10) 20.1850*** (12.96) Kiểm định AR(2) 0.507 0.662 0.297 Hansen 0.378 0.423 0.408
Trong đó, Kiểm định AR(2) xem xét hiện tượng tự tương quan và kiểm định Hansen xem xét hiện tượng nội sinh. Ngoài ra, *, ** và *** lần lượt thể hiện các mức ý nghĩa thống kê tương ứng là 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Tác giả tổng hợp các kết quả từ phần mềm Stata . Tương tự như vậy, lạm phát được đại diện bởi biến Infl cũng cho thấy tác động ngược chiều đến TTKT ở mức ý nghĩa thống kê 10% khi giá trị hệ số hồi quy ở ba cột kết quả lần lượt là -0.0682, -0.2398, và -0.0382. Điều này cho thấy rằng khi lạm phát của quốc gia tăng 1% thì sẽ làm cho TTKT của các quốc gia suy giảm khoảng 0.0382% đến 0.2398%. Có thể thấy rằng một sự gia tăng trong lạm phát sẽ làm chậm sự phát triển thị trường tài chính do lạm phát sẽ làm giảm suất sinh lợi thực của các khoản tiền gửi tiết kiệm ở các Ngân hàng và các tổ chức tài chính khác do đó sẽ làm cản trở sự phát triển của thị trường tài chính của quốc gia (Nasir và Saima, 2010). Khi đó TTKT của các quốc gia cũng sẽ bị cản trở do sự suy giảm trong mức độ đầu tư của quốc gia. Hơn thế nữa, trong mơ hình tăng trưởng nội sinh, TTKT được cho rằng phụ thuộc vào suất sinh lợi và lạm phát lại làm giảm suất sinh
lợi của các quốc gia (Nelson và Winter, 1975; Fama và Schwert, 1977; Gultekin, 1983; Boyd và các cộng sự, 1996), và điều này sẽ làm giảm mức tích lũy vốn của quốc gia và cho nên sẽ làm giảm TTKT của quốc gia. Phát hiện này tương đồng với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Fisher (1993), Barro (1995), Bullard và Keating (1995), Malla (1997), Bruno và Easterly (1998), Faria và Carneiro (2001), Valdovinos (2003), Gillman và các cộng sự (2004), Boyd và Champ (2006), Erbaykal và Okuyan (2008), Gillman và Harris (2010), Chorn và Siek (2017).
Ngược lại, độ mở thương mại được đại diện bởi biến Trade lại thể hiện ảnh hưởng cùng chiều đến TTKT ở mức ý nghĩa thống kê 1% khi giá trị hệ số hồi quy ở ba cột kết quả lần lượt là 0.0247, 0.0095 và 0.0244. Điều này cho thấy rằng khi độ mở thương mại của quốc gia tăng 1% thì sẽ làm cho TTKT của các quốc gia được cải thiện khoảng 0.0095% đến 0.0247%. Có thể thấy rằng độ mở thương mại khơng những có thể trực tiếp làm gia tăng thu nhập trên đầu người của quốc gia khi các quốc gia chuyên sản xuất hàng hóa mà các quốc gia có lợi thế so sánh mà cịn có thể gián tiếp kích thích sự phát triển kinh tế thông qua các kênh khác nhau chẳng hạn như chuyển giao công nghệ, đa dạng hóa sản phẩm, gia tăng quy mơ kinh tế, hiệu quả trong việc phân bổ và phân phối các nguồn lực trong nền kinh tế (Smith, 1937; Ricardo, 1973). Hơn thế nữa, độ mở thương mại có thể làm gia tăng xuất khẩu và nhập khẩu của quốc gia và sẽ cải thiện cơng nghệ trong nước. Do đó, q trình sản xuất sẽ trở nên hiệu quả hơn và năng suất gia tăng. Kết quả là các nền kinh tế có giao thương với thế giới (mở cửa hội nhập) thì có khuynh hướng tăng trưởng nhanh hơn so với các nền kinh tế đóng và sự gia tăng trong độ mở cửa thương mại được giả định rằng sẽ có tác động tích cực đến TTKT. Phát hiện này tương đồng với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Edwards (1992), Wacziarg (2001), Sinha và Sinha (2000), Ahmed và Suardi (2009), Villaver và Maza (2011), Busse và Koniger (2012), Alragas và các cộng sự (2015), Fetaki – Vehapi và các cộng sự (2015), Keho (2017).
Hơn thế nữa, tăng trưởng dân số được đại diện bởi biến Popgr có mối quan hệ ngược chiều với TTKT ở mức ý nghĩa thống kê 5% khi giá trị hệ số hồi quy ở ba cột kết quả lần lượt là -0.1459, -0.1733 và -0.9717. Điều này cho thấy rằng khi tăng trưởng dân số của quốc gia tăng 1% thì sẽ làm cho giảm trưởng kinh tế của các quốc gia suy giảm khoảng 0.1459% đến 0.9717%. Có thể thấy rằng các quốc gia càng có tăng trưởng dân số càng cao thì sẽ làm giảm nguồn lực có sẵn của quốc gia và do đó sẽ làm cản trở TTKT trong tương lai vì sự thiếu hụt trong nguồn lực có sẵn. Phát hiện này tương đồng với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Malthus (1826), Smith (1776), Solow (1956), Mason (1988), Barro (1991), Mankiw và các cộng sự (1992), Barro và Sala – I – Martin (2004), Onwuka (2006), Bucci (2008), Afzal (2009), Banerjee (2012), Dao (2012), Huang và Xie (2013), Yao và các cộng sự (2013), Mierau và Turnovsky (2014).
Đầu tư nội địa của các quốc gia được đại diện bởi biến Inv cho thấy tác động cùng chiều đến TTKT ở mức ý nghĩa thống kê 1% với hệ số hồi quy ở ba cột kết quả lần lượt 0.1196, 0.1017 và 0.1355. Điều này cho thấy rằng khi đầu tư nội địa của quốc gia tăng 1% thì sẽ làm cho TTKT của các quốc gia được cải thiện khoảng 0.1017% đến 0.1355%. Có thể thấy rằng một tích lũy vốn cao hơn bằng cách đầu tư với bất kỳ hình thức nào sẽ làm gia tăng vốn trên mỗi nhân cơng và do đó sẽ có tác động gián tiếp đến việc cải thiện công nghệ của nền kinh tế và kĩ năng chuyên môn. Điều này hiển nhiên sẽ dẫn đến một mức năng suất cao hơn. Kết quả là TTKT của quốc gia sẽ cao hơn so với các quốc gia khác. Phát hiện này tương đồng với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Romer (1986), Rebelo (1991), Mankiw và các cộng sự (1992), Fischer (1993), Barro và Sala-iMartin (1999), Hoover và Perez (2004), Vu Le và Suruga (2005), Tang và các cộng sự (2008), Adams (2009), Ouedraogo (2013), Rafique và các cộng sự (2013), Emmanuel và Kehinde (2018).
Giống với tác động của đầu tư nội địa, chi tiêu chính phủ của các quốc gia được đại diện bởi biến Govexp cho thấy mối tương quan cùng chiều với TTKT ở
mức ý nghĩa thống kê 5% với hệ số hồi quy ở ba cột kết quả lần lượt là 0.0906, 0.1159 và 0.1210. Điều này cho thấy rằng khi chi tiêu chính phủ của quốc gia tăng 1% thì sẽ làm cho TTKT của các quốc gia được cải thiện khoảng 0.0906% đến 0.1210%. Có thể thấy rằng khi chính phủ chi tiêu vào lĩnh vực y tế và giáo dục thì sẽ có thể gia tăng năng suất lao động của lực lượng lao động và tăng sản lượng của quốc gia bằng cách cải thiện tình trạng sức khỏe và nâng cao kiến thức và tay nghề của lực lượng lao động. Tương tự như vậy, khi chính phủ chi tiêu vào các cơ sở hạ tầng như đường xá, thơng tin liên lạc, điện, thì có thể sẽ giảm thiểu chi phí sản xuất, chi phí đầu vào của doanh nghiệp và tăng đầu tư trong khu vực tư nhân, cải thiện lợi nhuận doanh nghiệp, do đó sẽ thúc đẩy TTKT. Phát hiện này tương đồng với các bằng chứng thực nghiệm được tìm thấy trước đây bởi Ram (1986), Korrmendi và Meguire (1986), Aschauer (1989), Evans và Karras (1994), Deverajan và các cộng sự (1996), Wu và các cộng sự (1998), Kneller và các cộng sự (1999), Wu và các cộng sự (2010), Akpan (2011), Wahab (2011) và Alshahrani và Alsadiq (2014).
4.4.2. TTKT đại diện bởi GDPPCGR
Luận văn thực hiện ước lượng mơ hình nghiên cứu tác động của cơ cấu thuế đến TTKT của các quốc gia được đại diện bởi biến GDPPCGR bởi phương pháp