Mô tả thống kê các biến

Một phần của tài liệu (Tiểu luận FTU) tác động của thâm hụt ngân sách nhà nước với tăng trưởng kinh tế tại việt nam (Trang 29)

Nhóm tác giả có một số chú thích về bảng 3 như sau:

Mean Giá trị trung bình

Median Trung vị S.D. Độ lệch chuẩn Min Giá trị nhỏ nhất Max Giá trị lớn nhất Bảng 4: Chú thích thuật ngữ và ký hiệu Nhìn vào bảng 3 ta thấy:

GDP trung bình của Việt Nam giai đoạn 1996-2016 vào khoảng 88,6 tỷ USD, cao nhất là 205 tỷ USD vào năm 2016 và thấp nhất là 24,7 tỷ vào năm 1996. Điều này khá hợp lý vì GDP của Việt Nam đều tăng trưởng qua các năm và chênh lệch GDP giữa năm 2016 và 1996 là khá lớn do có sự biến động liên tục về kinh tế trong giai đoạn này.

Lãi suất thực của Việt Nam có sự chênh lệch rất lớn giữa năm 2005 (-6,55%) và năm 1996 (10,5%) với nguyên do là sự biến động của lãi suất danh nghĩa và lạm phát trong 2 năm này. Lãi suất thực trung bình của Việt Nam giai đoạn 1996-2016 khá thấp, vào khoảng 3,22% do chịu ảnh hưởng từ số liệu những năm có lãi suất thực âm và lạm phát cao như năm 2005, 2008 và khủng hoảng năm 2011.

Tỷ lệ lạm phát trung bình của Việt Nam giai đoạn 1996-2016 rất cao (8,36%). Trong khi đó chênh lệch lạm phát giữa năm 2015 (-0,19%) và năm 2008 (22,7%) cũng rất lớn. Điều này có quan hệ lớn trong việc kinh tế liên tục tăng trưởng mạnh trong những năm trước 2008.

Tỷ giá hối đoái thực tế hiệu quả ở Việt Nam giai đoạn 1996-2016 không có biến động mạnh. Tỷ giá trung bình là 104,4 và cao nhất là 133,7 năm 2015 đồng thời thấp nhất là 87,8 vào năm 2004.

Thâm hụt NSNN trung bình của Việt Nam giai đoạn 1996-2016 vào khoảng 4,74 tỷ USD chiếm 5,35% so với GDP trung bình. Năm có số lượng thâm hụt NSNN thấp nhất là năm 1998 (0,681 tỷ USD) và năm có số lượng thâm hụt ngân sách lớn nhất là 2015 (12,1 tỷ USD). Có thể thấy tỷ lệ thâm hụt NSNN của Việt Nam khá cao so với GDP và có sự chênh lệch thâm hụt giữa năm 1998 và 2015 một phần là do sự tăng trưởng GDP qua các năm.

2.2.2 Mô tả tương quan các biến

Correlation coefficients, using the observations 1996 - 2016 5% critical value (two-tailed) = 0,4329 for n = 21

GDP RIR INF REER BD

1,0000 -0,1108 -0,1001 0,9001 0,9799 GDP

1,0000 -0,8447 0,2104 0,0046 RIR

1,0000 -0,3242 -0,2469 INF

1,0000 0,9120 REER

1,0000 BD

Bảng 5: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến

Nhìn vào bảng 5 ta thấy:

tương quan cao nhất so với những biến còn lại, ρ(GPD, BD) = 0,9799. Đây là mức độ tương quan rất cao, lên tới hơn 97%, có sự tương quan cùng chiều, cao như vậy rất có thể bội chi NSNN ở Việt Nam là nhân tố tác động rất mạnh đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam và mức độ thâm hụt ngân sách càng cao thì tăng trưởng kinh tế của Việt Nam càng cao.

ρ(GDP, REER) = 0,9001. Đây là mức độ tương quan rất cao, cùng chiều, lên tới hơn 90%. Rất có thể tỷ giá hối đoái thực của Việt Nam cũng là một nhân tố tác động mạnh tới tăng trưởng kinh tế và tỷ giá hối đoái thực càng cao thì GDP của Việt Nam càng cao.

ρ(GDP, INF) = -0,1001. Mức độ tương quan giữa GDP và tỷ lệ lạm phát là tương quan ngược chiều, thấp. Rất có thể tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam càng cao thì GDP càng thấp nhưng mức độ tác động của lạm phát đến tăng trưởng kinh tế là không nhiều.

ρ(GDP, RIR) = -0,1108. Đây là mức độ tương quan thấp, ngược chiều. Rất có thể lãi suất thực ở Việt Nam càng cao thì GDP càng thấp và ảnh hưởng của lãi suất thực đến tăng trưởng kinh tế là không nhiều

ρ(RIR, BD) = 0,0046. Tương quan rất nhỏ, cùng chiều. Rất có thể thâm hụt NSNN ở Việt Nam hầu như khơng có tác động đến lãi suất thực.

ρ(RIR, REER) = 0,2104. Tương quan cùng chiều, tương đối thấp. Rất có thể ở Việt Nam tỷ giá hối đoái thực tế càng lớn thì lãi suất thực càng lớn nhưng mức độ ảnh hưởng của tỷ giá hối đoái thực tế đến lãi suất thực là không nhiều.

ρ(RIR,INF) = -0,8447. Mức độ tương quan cao, ngược chiều. Rất có thể tỷ lệ lạm phát tác động mạnh đến lãi suất thực tế ở Việt Nam và tỷ lệ lạm phát tăng sẽ dẫn đến lãi suất thực tăng.

ρ(INF, BD) = -0,2469. Tương quan ngược chiều, tương đối thấp. Rất có thể thâm hụt ngân sách có ảnh hưởng nhỏ đến tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam và bội chi NSNN càng nhiều thì tỷ lệ lạm phát càng cao.

ρ(INF, REER) = -0,3242. Mức độ tương quan ngược chiều, khá cao. Rất có thể tỷ giá hối đối thực tế là một nhân tố có tác động đến tỷ lệ lạm phát ở Việt Nam và tỷ giá thực tế càng cao thì lạm phát ở Việt Nam càng thấp.

ρ(REER, BD) = 0,9120. Mức độ tương quan cùng chiều, rất cao. Rất có thể ở Việt Nam bội chi NSNN là một yếu tố tác động mạnh tới tỷ giá hối đoái thực tế và bội chi càng tăng thì tỷ giá thực càng tăng.

Kỳ vọng về độ lớn: Biến có ý nghĩa thống kê Kỳ vọng về chiều: Phù hợp với lý thuyết kinh tế

2.3. Kết quả ước lượng và kiểm định

2.3.1 Ước lượng mơ hình

Ước lượng các hệ số của mơ hình hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS).

Model 1: OLS, using observations 1996-2016 (T = 21) Dependent variable: l_GDP

HAC standard errors, bandwidth 2 (Bartlett kernel)

Coefficient Std. Error t-ratio p-value

const 4,07552 0,807137 5,049 0,0001 ***

RIR 0,00435745 0,0106550 0,4090 0,6880

INF 0,0218832 0,00465106 4,705 0,0002 ***

l_REER 1,16595 0,432043 2,699 0,0158 **

l_BD 0,696940 0,0587770 11,86 <0,0001 ***

Bảng 6: Kết quả ước lượng mơ hình

Mean dependent var 24,94517 S.D. dependent var 0,759209 Sum squared resid 0,117549 S.E. of regression 0,085714 R-squared 0,989803 Adjusted R-squared 0,987254

F(4, 16) 858,6080 P-value(F) 1,92e-18

Log-likelihood 24,64924 Akaike criterion −39,29847 Schwarz criterion −34,07586 Hannan-Quinn −38,16503

rho −0,203301 Durbin-Watson 2,298268

Dựa vào bảng 6 và 7 ta có mơ hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên:

Ln(GDP) = 4,07552 + 0,00435745 RIR + 0,0218832 INF + 1,16595 ln(REER) + 0,696940 ln(BD) + ei

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:

β1 = 0,00435745. Trong điều kiện những yếu tố khác không đổi, nếu lãi suất thực tăng 1% thì trung bình GDP của Việt Nam tăng 0,435745%.

β2 = 0,0218832. Trong điều kiện những yếu tố khác khơng đổi, nếu tỷ lệ lạm phát tăng 1% thì trung bình GDP của Việt Nam tăng 2,18832%.

β3 = 1,16595. Trong điều kiện những yếu tố khác không đổi, nếu tỷ giá hối đoái thực tế tăng 1% thì trung bình GDP của Việt Nam tăng 1,16595%.

β4 = 0,696940. Trong điều kiện những yếu tố khác không đổi, nếu thâm hụt NSNN tăng 1% thì trung bình GDP của Việt Nam tăng 0,696940%.

Nhìn vào bảng 7 ta thấy: Mức độ phù hợp của mơ hình R2 = 0,989803 cho biết mức độ phù hợp của mơ hình là 98,9803% hay mức độ biến động của các biến RIR, INF, REER, BD giải thích được 98,9803% mức độ biến động của biến GDP, phần còn lại là do nhiễu.

Khoảng tin cậy của hệ số ước lượng: t(16, 0,025) = 2,120

Variable Coefficient 95 confidence interval

const 4,07552 (2,36446; 5,78657)

RIR 0,00435745 (-0,0182301; 0,0269450)

INF 0,0218832 (0,0120234; 0,0317430)

l_REER 1,16595 (0,250064; 2,08184)

l_BD 0,696940 (0,572339; 0,821542)

Bảng 8: Khoảng tin cậy của hệ số ước lượng

Nhìn vào bảng 8 ta thấy, với độ tin cậy 95%, nếu thâm hụt NSNN tăng 1% với điểu kiện các yếu tố khác khơng đổi thì GDP của Việt Nam tăng trong khoảng 0,572339% đến 0,821542%.

2.3.2 Các kiểm định

2.3.2.1 Kiểm định hệ số hồi quy

Nhìn vào bảng 7: p – value = 0,6880 >  = 5%, không bác bỏ H0, biến RIR không ảnh hưởng đến biến GDP.

Giả thuyết: {𝐻0: 𝛽2 = 0

𝐻1: 𝛽2 ≠ 0

Nhìn vào bảng 7: p – value = 0,0002 <  = 5%, bác bỏ H0, biến INF có ảnh hưởng đến biến GDP.

Giả thuyết: {𝐻0: 𝛽3 = 0

𝐻1: 𝛽3 ≠ 0

Nhìn vào bảng 7: p – value = 0,0158 <  = 5%, bác bỏ H0, biến REER có

ảnh hưởng đến biến GDP. Giả thuyết: {𝐻0: 𝛽4 = 0

𝐻1: 𝛽4 ≠ 0

Nhìn vào bảng 7: p –value = 2,45e-09 <  = 5%, bác bỏ H0, biến BD có có ảnh hưởng đến biến GDP.

Kết quả kiểm định cho thấy chỉ các biến INF, REER, BD là có tác động đến biến GDP, điều này khác với kỳ vọng ban đầu của nhóm tác giả về sự tác động của tất cả các biến RIR, INF, REER, BD đến biến GDP.

2.3.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình

Giả thuyết {𝐻0: 𝛽1 = 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 0 𝐻1: 𝛽12+ 𝛽22+ 𝛽32+ 𝛽42 ≠ 0 Ta có: Fqs = 𝑅 2 .(𝑛−𝑘) (1− 𝑅2).(𝑘−1) = 0,989803.(21−5) (1−0,989803).(5−1) = 388,2722369 F0,05(4;16) = 3.0069 Từ đó ta có: F > F0,05(4,16)  bác bỏ H0. Suy ra, mơ hình phù hợp.

2.3.2.3 Kiểm định bỏ sót biến quan trọng

Sử dụng Ramsey’s RESET Test

Auxiliary regression for RESET specification test OLS, using observations 1996-2016 (T = 21) Dependent variable: l_GDP

Coefficient std. error t-ratio p-value -----------------------------------------------------------------------------

const 1931,19 975,858 1,979 0,0678 RIR −1,95317 1,00658 −1,940 0,0727 INF −9,73210 5,02351 −1,937 0,0731 l_REER −518,555 267,384 −1,939 0,0729 l_BD −309,434 159,751 −1,937 0,0732 yhat^2 17,6527 9,17050 1,925 0,0748 yhat^2 −0,233259 0,122260 −1,908 0,0771 Test statistic: F = 2,754548, with p-value = P(F(2,14) > 2,75455) = 0,098

Bảng 9: Kiểm định Ramsey's RESET

Giả thuyết: {H0: Mơ hình khơng bỏ sót biến

H1: Mơ hình bỏ sót biến

Dựa vào bảng 9, Ta có p – value = 0, 098 >  = 5%, không bác bỏ H0, mơ hình

khơng mắc khuyết tật bỏ sót biến quan trọng.

2.3.2.4 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Hình 5: Kiểm định phương sai sai số thay đổi - White's test

ei2 = α1+ α2. X2+ α3. X3+ α4. X4+ α5. 𝑋5+ α6. X2. X3+ α7. 𝑋2. 𝑋4 + α8. X2. X5 + α9. X22𝑋32𝑋42𝑋52+ vi

Giả thuyết: {𝐻0: 𝑃ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑘ℎô𝑛𝑔 đổ𝑖

𝐻1: 𝑃ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖

Từ hình 5, ta có p – value = 0, 190714 >  = 5%, không bác bỏ H0.

Mơ hình khơng mắc bệnh phương sai sai số thay đổi ở mức ý nghĩa  = 5%.

2.3.2.5 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu

Hình 7: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu

Giả thuyết: {H0: Mơ hình có phân phối chuẩn của nhiễu

H1: Mơ hình khơng có phân phối chuẩn của nhiễu

Từ hình 7 ta có, p –value = 0,73821 > α = 5%, không bác bỏ H0, mơ mình có phân phối của nhiễu là phân phối chuẩn.

2.4. Thảo luận

Mơ hình hồi quy mẫu nhóm tác giả dùng để diễn giải:

Ln(GDP) = 4,07552 + 0,00435745 RIR + 0,0218832 INF + 1,16595 ln(REER) + 0,696940 ln(BD) + ei

Trong các lỗi thường gặp của mơ hình kinh tế lượng: Bỏ sót biến, phương sai sai số thay đổi, sự phù hợp của mơ hình, hệ số hồi quy, phân phối chuẩn của nhiễu, thì mơ hình khơng mắc lỗi nào và do ước lượng được mơ hình nên mơ hình khơng có khuyết tật đa cộng tuyến hồn hảo. Kết quả ước lượng của mơ hình cho thấy hầu như các biến đều có ý nghĩa thống kê cáo và có tác động đến biến GDP trừ biến RIR. Theo kết quả ước lượng mơ hình, thâm hụt NSNN của Việt Nam có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế theo kỳ vọng của nhóm tác giả và thâm hụt NSNN ở Việt Nam tăng 1% thì trung bình GDP tăng 0,696940%. Tuy nhiên biến lạm phát ảnh hưởng tích cực đến GDP thay vì tiêu cực như nhóm tác giả kỳ vọng, nghĩa là với các điều kiện khác không đổi tỷ lệ lạm phát tăng làm cho trung bình GDP của Việt Nam cũng tăng. Tương tự như vậy, tỷ giá hiệu quả thực cũng có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam, khi tỷ giá hiệu quả thực tăng thì trung bình GDP cũng tăng. Nhìn chung kết quả nghiên cứu khá phù hợp với lý thuyết của Keynes về thâm hụt và kỳ vọng của nhóm tác giả.

Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của mơ hình hồi quy là mẫu nghiên cứu khơng đủ lớn (n=21). Do đó kết quả nghiên cứu có thể chưa chính xác.

Trong nghiên cứu thực hiện này, nhóm tác giả nghiên cứu sự phụ thuộc của bến GDP là biến phụ thuộc vào biến giải thích chính là BD (thâm hụt NSNN). Đồng thời ngoài thâm hụt NSNN các biến độc lập khác cũng được đưa vào mơ hình hồi quy. Dựa vào kết quả ước lượng mơ hình, nhóm tác giả đưa ra nhận xét thâm hụt NSNN có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam.

CHƯƠNG 3. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 3.1. Kết luận 3.1. Kết luận

Mơ hình hồi quy tìm ra mối quan hệ tích cực của thâm hụt ngân sách với tăng trưởng kinh tế của Việt Nam trong giai đoạn 1996-2016.

Ưu điểm của nghiên cứu: mơ hình khơng bị bỏ sót biến quan trọng và khơng gặp

các vấn đề thống kê khác. Mơ hình có ý nghĩa cao (R2=0,98)

Hạn chế: mơ hình gặp khó khăn về thời gian và hạn chế tiếp cận số liệu thực tế. Mẫu số liệu không nhiều (n=21) gây khó khăn trong việc tìm và xác định biến độc lập trong quá trình thành lập và xử lý số liệu.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

Tìm hiểu mối tương quan giữa nợ chính phủ tới thâm hụt ngân sách và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam bằng phương pháp định lượng sử dụng mơ hình OLS với các biến kinh tế trong giai đoạn 1996-2016

3.2. Hàm ý chính sách

Dựa trên các kết quả nghiên cứu được rút ra từ việc thực hiện mơ hình thực nghiệm, và đánh giá mối quan hệ cũng như tác động của thâm hụt ngân sách chính phủ đến tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam giai đoạn 1996 - 2016, thông qua phương pháp ước lượng OLS, rút ra từ nghiên cứu một số gợi ý chính sách.

Các kết quả thực nghiệm chỉ ra có sự khác biệt trong tác động của thâm hụt lên tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia khác nhau. Nhìn vào phương trình xác định bội chi có thể thấy ách rõ ràng nhất để cắt giảm thâm hụt chính là tăng thuế và giảm chi tiêu của khu vực cơng. Tuy nhiên, chính sách tài khóa thắt chặt có thể ảnh hưởng đến sự phát triển của nền kinh tế, dẫn đến suy thoái và gây ra thâm hụt chu kì cao hơn (chính phủ thu được ít thuế hơn trong điều kiện kinh tế suy thoái). Điều này hàm ý chính sách phải tùy vào đặc điểm riêng của từng quốc gia.

Sau đây, nhóm tác giả xin đề xuất một số chính sách có thể áp dụng với nền kinh tế Việt Nam để cắt giảm thâm hụt:

3.2.1 Cải thiện năng lực quản lý thu và chi ngân sách:

Nhân viên thuế hiện nay cần có các kỹ năng và năng lực cần thiết để đảm bảo việc thu NSNN được thực hiện đầy đủ trong bối cảnh hội nhập kinh tế thế giới hiện nay, khi Việt Nam đang có ngày càng nhiều các cơng ty nước ngồi và các công ty

FDI tham gia vào nền kinh tế. Trong bối cảnh toàn cầu hiện nay, Việt Nam vẫn cần khơng ngừng đổi mới và bổ sung chính sách thuế để tránh gian lận thương mại, đặc biệt việc gian lận của các cơng ty đa quốc gia như hình thức chuyển giá, làm thất thu một lượng lớn thuế thu nhập doanh nghiệp của Chính phủ.

Bộ Tài chính: cơng khai, minh bạch những thông tin xác thực trong thu, chi NSNN, đặc biệt là thu các loại thuế. Tích cực đưa ra các văn bản hướng dẫn thi hành.

Sử dụng các công cụ quản lý thu và chi NSNN hiệu quả hơn, tránh đi theo lối mịn, các cơng cụ lỗi thời.

3.2.2 Bù đắp thâm hụt ngân sách:

Tăng các khoản thu nhà nước đặc biệt là thuế. Tuy nhiên, như đã nêu ở trên, việc

Một phần của tài liệu (Tiểu luận FTU) tác động của thâm hụt ngân sách nhà nước với tăng trưởng kinh tế tại việt nam (Trang 29)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(43 trang)