Mô Hình Ki M Địn Tác Động Củ Đầu Tư Công Đến Tăng Trưởng Kinh Tế Và Lạm

giai đoạn 2006 – 2016 vẫn còn cao hơn so với giai đoạn 1996 – 2005. Mặc dù hệ số ICOR của đầu tư công nằm ở mức < 3, tuy nhiên ICOR của tổng vốn đầu tư toàn xã hội giai đoạn 2007 – 2019 lại > 6, trong khi chỉ tiêu ICOR được đề ra cho giai đoạn 2015-2020 tối đa là 5 (Theo Chiến lược Phát triển bền vững Việt Nam giai đoạn 2011

– 2020). Và vốn đầu tư công lại chiếm tỷ lệ chủ đạo trong cấu thành tổng vốn đầu tư toàn xã hội. Như vậy, có thể thấy rằng, hiệu quả của đầu tư công trong giai đoạn này vẫn chưa đem lại hiệu quả cao.

Ngoài ra, theo TCTK (2019), tỷ lệ đóng góp của năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) cho tăng trưởng GDP của Việt Nam ở giai đoạn 2001-2010 còn rất thấp, chỉ đạt 4,3%. Mặc dù giai đoạn 2011-2019, đóng góp của TFP đã được nâng lên đáng kể, đạt 37,7%, trong khi tỷ lệ đóng góp của vốn và lao động vẫn còn chiếm khá cao: 62,3%. Như vậy, chứng tỏ rằng tăng trưởng kinh tế của Việt Nam vẫn còn phụ thuộc nhiều vào vốn. Chưa kể, tỷ lệ nợ công/GDP của Việt Nam vẫn còn quá cao và tăng rất nhanh, từ 44,5% (năm 2012) lên 63,6% (năm 2016) và 61,3% (năm

2017) và giảm còn 51,3% (năm 2019).

Tốc độ tăng chi tiêu công cho đầu tư phát triển giai đoạn 2007 – 2011 là 17- 18%/năm. Tuy nhiên, giai đoạn từ 2012-2017 thì tỷ lệ này chỉ 6% mỗi năm, thấp hơn tốc độ tăng cho chi thường xuyên (đạt trung bình 14% giai đoạn 2012-2016 (Ngô Kiến, 2020)

Thực tế, từ khi áp dụng luật Đầu tư công năm 2014, tỷ lệ chi cho đầu tư phát triển từ NSNN đã giảm.

Sử dụng và phân bổ nguồn vốn đầu tư c ng chưa hợp lý

Mặc dù đã có sự thay đổi về cơ cấu đầu tư công phân cho các ngành kinh tế trong giai đoạn 2006-2019 nhưng thực tế nhà nước vẫn đang tập trung đầu tư vào những ngành mà tư nhân có khả năng và sẵn sàng đầu tư. Kể từ 1995, chính phủ tăng cường đầu tư nhiều vào cơ sở hạ tầng để phát triển kinh tế, nhất là từ giai đoạn 2005 trở đi. Tuy nhiên, chi ph đầu tư cho cơ sở hạ tầng quá tốn kém, mà chưa chú trọng nhiều tới việc phát triển nguồn lực con người, nghiên cứu khoa học công nghệ, nhất là trong giai đoạn khoa học – công nghệ ngày càng phát triển.

Tỷ lệ cơ cấu vốn đầu tư công của Việt Nam vẫn chưa thực sự cân đối tốt. Khi

tỷ lệ vốn đầu tư công hình thành từ nguồn vốn vay chiếm tỷ lệ ngày càng tăng từ 19,92% (năm 1995) lên 40,71% (năm 2014) và còn 33,82% (năm 2019). Trong khi tỷ lệ vốn từ các DNNN lại càng giảm. Như vậy, hiệu quả sử dụng nguồn vốn đầu tư công cho các DNNN đang thực sự có vấn đề và chưa hiệu quả. Đây cũng là nguyên nhân khiến tỷ lệ nợ công ngày càng tăng.

Nhiều dự án đầu tư công triển khai chậm tiến độ và tỷ lệ giải ngân thấp

Mặc dù các cơ quan đã có nhiều cố gắng trong việc triển khai các chương trình đầu tư công, dự án đầu tư sử dụng vốn nhà nước, Ch nh phủ cũng đã có Nghị quyết số 70/NQ-CP ngày 03/8/2017 về những nhiệm vụ, giải pháp chủ yếu đẩy nhanh tiến độ thực hiện và giải ngân kế hoạch vốn đầu tư công. Tuy nhiên, có nhiều dự án vẫn còn chậm tiến độ, tỷ lệ các dự án phải điều chỉnh vẫn còn cao.

Trong năm 2017 có 51.947 dự án đầu tư công thực hiện đầu tư (tăng 15,06% so với năm 2016)3, trong đó 22.214 dự án chuyển tiếp (chiếm 43%); 29.733 dự án khởi công mới (chiếm 57%). Số lượng dự án kết thúc đầu tư đưa vào khai thác sử dụng là 21.784 dự án (chiếm 42% số dự án thực hiện đầu tư trong kỳ). Trong số các dự án kết thúc đầu tư đưa vào khai thác sử dụng có 150 dự án có vấn đề về kỹ thuật, không có hiệu quả.

Theo thống kê của bộ kế hoạch và đầu tư, trong năm 2017 có 1.609 dự án chậm tiến độ (chiếm 3,1% số dự án thực hiện đầu tư trong kỳ). Các nguyên nhân chậm tiến độ chủ yếu là: do công tác giải phóng mặt bằng (832 dự án, chiếm 1,6% số dự án thực hiện trong kỳ); do bố tr vốn không kịp thời (356 dự án, chiếm 0,69% số dự án thực hiện trong kỳ), do năng lực của chủ đầu tư, ban quản lý dự án và các nhà thầu (144 dự án, chiếm 0,28% số dự án thực hiện trong kỳ); do thủ tục đầu tư (258 dự án, chiếm 0,5% số dự án thực hiện trong kỳ); và do các nguyên nhân khác (627 dự án, chiếm 1,21% số dự án thực hiện trong kỳ). Ngoài ra, sau khi tiến hành kiểm tra 12.806 dự án (chiếm 25% tổng số dự án thực hiện đầu tư trong kỳ và tổ chức đánh

3 Năm 2016 có 45.147 dự án đầu tư công thực hiên đầu tư

giá 18.422 dự án (chiếm 36% tổng số dự án thực hiện đầu tư trong kỳ) các cơ quan nhà nước phát hiện 225 dự án vi phạm quy định về thủ tục đầu tư; 22 dự án vi phạm về quản lý chất lượng; 840 dự án có thất thoát, lãng ph ; 284 dự án phải ngừng thực hiện. Nguyên nhân của việc thất thoát lãng ph chủ yếu là các chi ph không hợp lý, được phát hiện trong giai đoạn thanh, quyết toán, kiểm toán.

Trong năm 2017 cũng có 2.605 dự án thực hiện đầu tư phải điều chỉnh, trong đó chủ yếu là: điều chỉnh vốn đầu tư (979 dự án, chiếm 1,88% số dự án thực hiện trong kỳ); điều chỉnh tiến độ đầu tư (936 dự án, chiếm 1,8% số dự án thực hiện trong kỳ); điều chỉnh mục tiêu, quy mô đầu tư (1.754 dự án, chiếm 3,38% số dự án thực hiện trong kỳ); điều chỉnh do các nguyên nhân khác (638 dự án, chiếm 1,23% số dự án thực hiện trong kỳ).

Gần nhất là trong năm 2019, nhiều dự án giao thông trên cả nước phải dừng thi công do thiếu vốn trong khi các dự án này đều nằm trong danh mục đầu tư công trung hạn giai đoạn 2016 – 2020 (Báo Giao thông, 2019). Việc giải ngân kế hoạch vốn đầu tư từ nguồn NSNN rất chậm, giải ngân chỉ đạt 37,92% so với kế hoạch của Quốc hội đề ra. Những bộ, ngành giải ngân vốn chậm là Bộ Giao thông vận tải, Bộ NN&PTNT, Bộ Y tế, Bộ Giáo dục và Đào tạo có tỷ lệ giải ngân rất thấp, dưới 30% kế hoạch vốn.

TÓM TẮT CHƯƠNG 2

Trong chương 2, luận án đã đi sâu làm rò về thực trạng tác động của đầu tư công đến tăng trưởng kinh tế, đầu tư công đến lạm phát của Việt Nam từ năm 1995-2019.

Qua nghiên cứu tổng hợp, kế thừa các tài liệu, các báo cáo và số liệu tổng kết của Tổng cục Thống kê Việt Nam cho thấy: Để thúc đẩy phát triển kinh tế, Việt Nam đã có sự quan tâm đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng và phân bổ nguồn đầu tư công rất lớn vào các ngành kinh tế. Chi đầu tư công tăng trưởng mạnh, góp phần đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, Bên cạnh những thành công đối với tăng trưởng kinh tế và lạm phát thì vẫn còn nhiều hạn chế, bất cập về việc phân bổ, sử dụng, giải ngân nguồn vốn đầu tư công.

CHƯƠNG 3:

KIỂM ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA ĐẦU TƯ CÔNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VÀ LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM QUA MÔ HÌNH VAR

3.1. Phương pháp nghiên cứu

3.1.1. Mô hình ki m địn tác động củ đầu tư công đến tăng trưởng kinh tế và lạm phát của luận án

Như vậy qua rà so t đ nh gi tổng quan các nghiên cứu về đầu tư công và tăng trưởng kinh tế, nhận thấy rằng một s mô h nh đã đư c áp dụng để ước lư ng t c động của các yếu t (trong đó có đầu tư công) đến tăng trưởng kinh tế gồm có: mô h nh VAR VECM ADRL. Do đó đề tài nghiên cứu có thể áp dụng một trong c c phư ng ph p này để ước lư ng m i quan hệ giữa đầu tư công và tăng trưởng kinh tế. Và các yếu t đư c đề xuất đưa vào mô h nh nghiên cứu cụ thể ở tiểu mục 1.5.2 và 1.5.3.

S lư c c sở lý thuyết về mô h nh vect t hồi quy (Vector autoregression -VAR) Mô hình vectơ tự hồi quy (Vector autoregression - V R) được giới thiệu bởi (Sims, 1980), đây là một phương pháp phổ biến của mô hình chuỗi thời gian, được các nhà kinh tế vĩ mô sử dụng để mô tả tác động của một tập hợp các biến. mô hình thống kê được sử dụng để đo lường sự phụ thuộc và tương quan tuyến tính giữa nhiều biến theo chuỗi thời gian (time series). Mô hình VAR tổng quát hóa mô hình đơn biến tự hồi quy (Autoregression - AR) bằng cách cho phép nhiều hơn một biến liên quan. Tất cả các biến trong một Vectơ tự hồi quy được đối xử ngang nhau theo cấu trúc (mặc dù các hệ số phản ứng ước tính có thể không bằng nhau), mỗi biến sẽ có một phương trình giải thích sự phát triển của biến đó dựa trên độ trễ của chính biến nghiên cứu và độ trễ của các biến khác trong mô hình. Mô hình VAR không đòi hỏi nhiều kiến thức về các lực tác động đến một biến như làm mô hình cấu trúc hay phương trình giả lập mà các kiến thức cần thiết là một danh sách các biến số với giả thuyết là có ảnh hưởng lẫn nhau. Chính vì vậy mô hình VAR rất thích hợp

trong đo lường tương tác giữa các biến vĩ mô theo số liệu chuỗi thời gian.

Đặc điểm của mô hình V R là xem xét tác động khi xảy ra của cú sốc của

một yếu tố lên các yếu tố còn lại trong mô hình. Yêu cầu đặt ra khi hồi quy mô hình với các biến là chuỗi thời gian là các chuỗi này phải dừng. Nếu chuỗi chưa dừng thì cần dùng kĩ thuật sai phân đến khi có được chuỗi dừng. Tuy nhiên, khi hồi quy giá trị sau khi đã sai phân, có thể bỏ sót những thông tin dài hạn trong mối quan hệ giữa các biến. Chính vì vậy, phải thêm phần dư e. Với mô hình 2 biến Y1 và Y2:

Mô hình Var đơn giản có dạng như sau: Yt = C + q1Yt-1 + q2Yt-2 +…+ qpYt-p+ et Trong đó:

p là độ trễ các biến trong mô hình

Yt … Yt-p là véc tơ các biến trong phương trình Y= (Yt-1, Yt-2,…, Yt-p)

C là véc tơ các hằng số

et là véc tơ các sai số

Ưu điểm của việc sử dụng mô hình VAR có thể kể đến như sau:

(1) Mô hình này tiện dụng để đo lường hiệu chỉnh từ sự mất cân bằng trong giai đoạn trước, hữu ích cho việc ngụ ý chính sách kinh tế, đặc biệt phù hợp với việc nghiên cứu mối quan hệ giữa đầu tư công và tăng trưởng kinh tế, bởi bản chất xuyên suốt của mối quan hệ này bị tác động từ quá khứ dẫn đến hiện tại và tương lai của đầu tư công;

(2) Khi xem xét mô hình này chuỗi dữ liệu thời gian dừng và các biến đồng liên kết do đó giới hạn được xu hướng sai số cộng dồn dẫn đến hồi qui giả mạo, làm méo mó mối quan hệ giữa đầu tư công và tăng trưởng kinh tế;

(3) Phương pháp này dễ dàng tích hợp chuỗi dữ liệu có sẵn từ tổng quát đến cụ thể của mô hình kinh tế lượng, đơn giản trong việc sử dụng và khả năng tin cậy cao;

(4) Lợi ích quan trọng nhất là thuật ngữ sai số mất cân bằng là biến dừng để các biến nghiên cứu đồng liên kết, do đó mô hình VAR có một ngụ ý quan trọng như sau: nếu các biến nghiên cứu đồng liên kết, chứng tỏ có một vài tiến trình điều chỉnh để ngăn chặn những sai số trong mối quan hệ dài hạn có thể trở nên phức tạp hơn.

Mô hình V R được sử dụng nhiều trong các đề tài nghiên cứu khi xét đến mối quan hệ giữa các yếu tố trong dài hạn. Trong đề tài nghiên cứu này, mô hình

V R giúp xác định được quan hệ cân bằng dài hạn giữa các yếu tố với tăng trưởng kinh tế và với lạm phát. Ngoài ra, mô hình này bao hàm mọi mối quan hệ tương hỗ động theo thời gian giữa các biến. Tức có thể giúp phân t ch, đánh giá được tác động trong cả ngắn hạn và dài hạn. Không những thế, ước lượng bằng mô hình V R cũng giúp tránh được sự hồi quy giả mạo hoặc tự tương quan nếu chỉ áp dụng phương pháp bình phương bé nhất.

Để sử dụng phương pháp ước lượng bằng hồi quy VAR cần phải có chuỗi số liệu lớn và khá dài. Trong nghiên cứu này, điểm thuận lợi đó là đã thu thập được chuỗi số liệu từ năm 1995 – 2019, t nh đến dữ liệu quý sẽ giúp tăng độ tin cậy và đảm bảo yêu cầu của việc lấy mẫu cho mô hình ước lượng.

3.1.2. ô ìn đán g á tác động củ đầu tư công tớ tăng trưởng kinh tế

Dựa trên lý thuyết kinh tế học về mối quan hệ giữa chi tiêu công và tăng trưởng kinh tế và xem xét các nghiên cứu trước. Cụ thể theo đánh giá của các tác giả Bukhari, và Saddaqat (2007); Munnell và Cook (1990), Aschauer (1989), Khan và Kumar, (1997), Komain và Brahmasrene (2007), Eruygur (2009); Ghali và Khalifa (1998), Akpan (2005); Ellahi và Kiani (2011); Trần Nguyễn Ngọc Anh Thư và Lê Hoàng Phon (2014); Tô Trung Thành (2012). Nghiên cứu cho rằng mối quan hệ giữa chi đầu tư công và tăng trưởng kinh tế thường xuất hiện dưới dạng sau:

LNGDP =α0 + α 1 LNIG+ α 2LNIP+ α 3LNIF + α 4LNLAB + εt (Mô hình 1)

Trong đó:

- LNGDP: Logarit tự nhiên của Tổng sản phẩm quốc gia

- LnIG: Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư công

- LnIP: Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư ngoài quốc doanh

- LnIF: Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư Khu vực có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài

- LnLAB: Logarit tự nhiên của Lao động đang làm việc trong nền kinh tế

13 giả thuyết đưa ra trong hình 1 như sau:

- H1a: Đầu tư công có tác động đến tăng trưởng kinh tế

- H1b: Đầu tư công có tác động đến đầu tư tư nhân.

- H1c: Đầu tư nước ngoài có tác động đến đầu tư tư nhân.

- H1d: Đầu tư nước ngoài có tác động đến tăng trưởng kinh tế.

- H1e: Đầu tư nước ngoài có tác động đầu tư công

- H1f: Đầu tư tư nhân có tác động đến tăng trưởng kinh tế

- H1g: Đầu tư tư nhân có tác động đến đầu tư công.

- H1h: GDP có tác động đến đầu tư tư nhân.

- H1i: Lao động có tác động đến tăng trưởng kinh tế

- H1j: Lao động có tác động đến đầu tư công.

- H1k: Lao động có tác động đến thu hút đầu tư FDI.

- H1l: Đầu tư công có tác động đến số lượng lao động làm việc trong nền kinh tế.

- H1m: Đầu tư tư nhân có tác động đến số lượng lao động làm việc trong nền kinh tế.

Bảng 3.1 : Dấu ì vọng cho hệ số của hình ước lượng 1

STT

Ký hiệu biến	Giải thích biến	Kỳ vọng dấu	Nguồn
I	Biến phụ thuộc
	GDP	Tổng sản phẩm quốc gia
II	Biến độc lập
	LnIG	Logarit tự nhiên của Vốn đầu tư công	+	(Bukhari, S., Ali, L., & Saddaqat, M., , 2007); (Munnell A.H. and Cook L.M., 1990), (Aschauer, 1989), (Khan, M.S., & Kumar, M.S., 1997), (Komain, J. và Brahmasrene, T, 2007), (Eruygur, 2009); (Ghali, and Khalifa H., 1998), (Akpan, 2005); (Ellahi, N., & Kiani,