Phân tích mối quan hệ chi tiêu công với tăng trưởng ngành nông, lâm và ngư nghiệp của Việt Nam

10:21 | 25/01/2021 Print
- Vốn Ngân sách Nhà nước có mối quan hệ tuyến tính trong tăng trưởng với lĩnh vực được đầu tư.

Nguyễn Trọng Khánh

Vụ Ngân sách Nhà nước, Bộ Tài chính

TÓM TẮT:

Bài viết sử dụng phương pháp phân tích định lượng đánh giá tác động chi tiêu công đến tăng trưởng ngành nông, lâm, ngư nghiệp của Việt Nam giai đoạn 2005-2018. Kết quả nghiên cứu cho thấy, việc liên tục tăng ngân sách nhà nước (NSNN) cho nông nghiệp đã thúc đẩy tăng trưởng cho ngành này. Tuy nhiên, tác động vẫn chưa nhiều, chủ yếu trong ngắn hạn. Bên cạnh đó, việc NSNN tác động tới tăng trưởng của 3 ngành là không giống nhau. Mức độ ảnh hưởng lớn nhất là ngành nông nghiệp, tiếp theo là ngành ngư nghiệp và yếu nhất là ngành lâm nghiệp.

Từ khóa: chi ngân sách nhà nước, nông nghiệp, lâm nghiệp, ngư nghiệp

GIỚI THIỆU

Ở Việt Nam, có rất nhiều các công trình nghiên cứu liên quan đến NSNN và tăng trưởng kinh tế nói chung. Mặc dù vậy, các công trình nghiên cứu liên quan đến NSNN tác động đến tăng trưởng nông nghiệp rất ít và chủ yếu mang tính chất thống kê số liệu hoặc kết quả của tác động của chi ngân sách đến tăng trưởng nông nghiệp chỉ là một phần rất nhỏ trong các nghiên cứu hỗn hợp.

Bên cạnh đó, vẫn chưa có nghiên cứu nào sử dụng mô hình kinh tế lượng và cho ra kết quả độc lập về tác động của NSNN đến tăng trưởng nông nghiệp (theo nghĩa rộng bao gồm: nông, lâm và ngư nghiệp). Đây chính là nguyên nhân tác giả lựa chọn vấn đề này để phân tích và thảo luận.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu của Elias (1982) trình bày ước tính tổng chi tiêu công trong nông nghiệp và các thành phần của nó cho 9 quốc gia đang phát triển (các quốc gia Mỹ Latinh). Kết quả cho thấy, chi tiêu cho nông nghiệp là một trong những công cụ trực tiếp và hiệu quả cho phép kinh tế nông nghiệp tăng trưởng bền vững ở quốc gia này.

Fan et al (2004) sử dụng mô hình đa phương trình, lợi nhuận cận biên cho các loại chi tiêu chính phủ khác nhau trong tăng trưởng nông nghiệp và nghèo đói để được ước tính. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các khoản đầu tư lớn trong lĩnh vực này bao gồm: các chương trình trợ cấp đầu vào, chương trình hỗ trợ giá, nghiên cứu và mở rộng nông nghiệp, cũng như các chương trình phát triển kết cấu hạ tầng là những khoản chi tiêu hiệu quả nhất để thúc đẩy tăng trưởng ngành nông nghiệp và giảm tỷ lệ nghèo đói trong ngắn và dài hạn.

Selvaraj (1993) sử dụng chức năng sản xuất tân cổ điển của Cobb-Douglas trong nỗ lực xác định tác động của chi tiêu chính phủ đối với nông nghiệp và hiệu quả của ngành nông nghiệp ở Ấn Độ. Kết quả cho thấy, trong những giai đoạn khác nhau, chi tiêu của Chính phủ có mức độ tác động khác nhau đến tăng trưởng của ngành nông nghiệp Ấn Độ, nhưng đều là tác động tích cực…

Từ những kết quả nghiên cứu trên cho thấy, chính sách chi tiêu của chính phủ là yếu tố quyết định quan trọng đối với hoạt động của ngành nông nghiệp.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu của kinh tế lượng truyền thống là dựa vào lý thuyết kinh tế làm nền tảng biểu diễn mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Nhưng, lý thuyết kinh tế thông thường không thể đưa ra được những giải thích chặt chẽ về quan hệ động thái giữa các biến. Mặt khác trong các phương trình mà biến nội sinh vừa có thể nằm ở vế trái, lại vừa có thể nằm ở vế phải của phương trình, thì việc ước lượng tham số trở nên rất phức tạp. Do đó, C A, Sims (1980) đã đưa ra mô hình vecter tự hồi quy hay còn gọi là mô hình Var, để giải quyết những vấn đề trên. Mô hình vector tự hồi quy thường có dạng:

Mô hình Var thường được dùng để dự đoán mối quan hệ tương quan giữa các chuỗi thời gian hoặc phân tích động thái động của nhiễu ngẫu nhiên lên các biến, từ đó giải thích sự ảnh hưởng của các cú sốc kinh tế đến việc hình thành các biến kinh tế.

Tác giả sử dụng 6 biến sau: AVI1; AVI2; AVI3 lần lượt là giá trị gia tăng của ngành nông, lâm và ngư nghiệp. CAR1; CAR2; CAR3 lần lượt là chi NSNN cho ngành nông, lâm và ngư nghiệp.

Căn cứ vào yêu cầu của mô hình, đồng thời, giảm sự biến động và loại bỏ sự không đồng đều của biến, tác giả tiến hành lấy ln các biến trên, ta có các biến, gồm: Ln AVI1 , Ln AVI2 , Ln AVI3, Ln CAR1 , Ln CAR2 , Ln CAR3 .

Số liệu phân tích được lấy từ các báo cáo hàng năm (từ năm 2005 đến 2018) của Tổng cục Thống kê (www.gso.gov.vn ) và Bộ Tài chính (Bài viết sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

Căn cứ theo nội dung phân tích, xây dựng được các mô hình như sau:

Ln AVI1t = A1 LnAVI1(t-1)+...+Ap LnAVI1(t-p)+B1 LnCAR1(t-1)+…+Bm LnCAR 1(t-m)+ (1)

Ln AVI2t = C1 LnAVI2(t-1)+...+Ck LnAVI1(t-k)+D1 LnCAR 2(t-1)+…+Dg LnCAR 2(t-g)+ (2)

Ln AVI3t = E1 LnAVI3(t-1)+...+Eh LnAVI3(t-h)+F1 LnCAR 3(t-1)+…+Fl LnCAR 3(t-l)+ (3)

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Kết quả nghiên cứu

Kiểm tra tính dừng

Nghiên cứu sử dụng phương pháp ADF để kiểm tra tính dừng, kết quả cho thấy, ở mức ý nghĩa 5%, các chuỗi thời gian LnAVI1; LnAVI2; LnAVI3; LnCAR1; LnCAR2; LnCAR3 đều không dừng, nhưng vi phân bậc 2 đối với các chuỗi trên ta thấy chúng đều là chuỗi dừng. Tức là vi phân bậc 1 của 6 chuỗi số liệu đều là chuỗi dừng bậc I(1), đủ điều kiện để tiến hành kiểm định quan hệ đồng liên kết giữa các cặp biến d2LnAVI1 và d2LnCAR1; d2LnAVI3 và d2LnCAR2; d2LnAVI3 và d2LnCAR3 .

Kiểm tra đồng liên kết

Giả sử Xt , Yt đều là I (1), thì mô hình hồi quy hiệu chỉnh có dạng như sau:

Nếu tiếp nhận giả thuyết H0, thì Xt , Yt không có quan hệ hiệu chỉnh và ngược lại.

Tác giả sử dụng kiểm định Johansen tiến hành kiểm định quan hệ đồng liên kết của các cặp biến d2LnAVI1 và d2LnCAR1; d2LnAVI2 và d2LnCAR2; d2LnAVI3 và d2LnCAR3. Các Bảng 1, 2, 3 là kết quả thu được của kiểm định.

Bảng 1: Kết quả kiểm định Johansen của cặp biến d2LnAVI1 và d2LnCAR1

Chú ý : *,**,*** lần lượt biểu thị độ tin cậy 10%, 5%,1% của kết quả kiểm định

Nguồn: Tính toán của tác giả

Thông qua kiểm định giá trị đặc trưng lớn nhất ở mức độ tin cậy 5% (Bảng 1) có 15.49471 20.37646. Như vậy, không tiếp nhận giả thiết H­0 tức giữa d2LnAVI1 và d2LnCAR1 có quan hệ đồng liên kết. Kết quả cũng cho thấy, 3.6617283.841466, như vậy, tiếp nhận giả thuyết H1,­ nghĩa là giữa d2LnAVI1 và d2LnCAR1 có nhiều nhất 1 quan hệ đồng liên kết.

Bảng 2: Kết quả kiểm định Johansen của cặp biến d2LnAVI2 và d2LnCAR2

Chú ý : *,**,*** lần lượt biểu thị độ tin cậy 10%, 5%,1% của kết quả kiểm định

Nguồn: Tính toán của tác giả

Kết quả Bảng 2 cho thấy, ở mức độ tin cậy 5%, giữa d2LnAVI2 và d2LnFDI2 có số lượng quan hệ đồng liên kết lớn hơn 1.

Bảng 3: Kết quả kiểm định Johansen của cặp biến d2LnAVI3 và d2LnCAR3

Chú ý : *,**,*** lần lượt biểu thị độ tin cậy 10%, 5%,1% của kết quả kiểm định

Nguồn: Tính toán của tác giả

Từ kiểm định giá trị đặc trưng lớn nhất ở mức độ tin cậy 5%, d2LnAVI3 và d2LnFDI3 có 1 quan hệ đồng liên kết.

Phân tích định lượng mô hình hồi quy vecter

Tác giả sử dụng số liệu giá trị gia tăng của 3 ngành và số vốn chi ngân sách cho ba ngành từ năm 2005 đến năm 2018, thông qua phần mền Eview 8.1 tiến hành kiểm tra và đánh giá sự ảnh hưởng của NSNN đến các ngành. Mô hình (1), (2), (3) ở trên ta có kết quả được mô tả ở Bảng 4, 5, 6:

Bảng 4: Mô hình Var của d2LnAVI1 và d2LnCAR1

Nguồn: Tính toán của tác giả

Kết quả Bảng 4 cho thấy, giá trị gia tăng của ngành nông nghiệp ở độ trễ 1 và 2 đều có hệ số hồi quy là âm, lần lượt là -0.050170; -0.239765. Tức là giá trị gia tăng của của thời kỳ trước tăng 1% thì sẽ làm giá trị gia tăng của ngành tại thời điểm hiện tại giảm 0.05%. Trong bối cảnh, Việt Nam đang tiến hành chuyển dịch cơ cấu ngành theo hướng giảm tỷ trọng ngành nông nghiệp, tăng tỷ trọng ngành công nghiệp và dịch vụ, thì xu hướng ngành nông nghiệp giảm dần về tỷ trọng là hợp lý.

Cùng với đó, hệ số hồi quy CAR1 ở độ trễ bặc 1 và 2 lần lượt là 0.370317; 0.250892 cho thấy, chi ngân sách ở thời kỳ trước có ảnh hưởng tích cực và làm tăng giá trị của ngành nông nghiệp. Tức là chi ngân sách cho ngành nông nghiệp trong thời kỳ trước tăng 1%, thì sẽ làm giá trị gia tăng của ngành nông nghiệp tại thời kỳ hiện tại tăng 0.36%.

Bảng 5: Mô hình Var của d2LnAVI2 và d2Ln CAR2

Nguồn: Tính toán của tác giả

Hệ số hồi quy của d2Ln AVI2 (-1) và d2Ln AVI2 (-2) lần lượt là -0.014638; -0.320203, nghĩa là giá trị gia tăng của ngành lâm nghiệp trước 1 và 2 thời kỳ có tác động ngược chiều, nên giá trị gia tăng của ngành tại thời điểm hiện tại. Tức là giá trị gia tăng của của thời kỳ trước tăng 1%, thì sẽ làm giá trị gia tăng của ngành tại thời điểm hiện tại giảm 0.014%. Và, cũng như phân tích ở trên, trong bối cảnh. Việt Nam đang tiến hành chuyển dịch cơ cấu ngành theo hướng giảm tỷ trọng ngành nông nghiệp, tăng tỷ trọng ngành công nghiệp và dịch vụ, thì xu hướng ngành nông nghiệp nói chung và ngành lâm nghiệp nói riêng giảm dần về tỷ trọng là hợp lý.

Đối với NSNN cho ngành lâm nghiệp ở thời kỳ trước đều có tác động nên giá trị gia tăng của ngành tại thời điểm hiện tại, nhưng hướng tác động không giống nhau. Ở độ trễ bậc 1, chi ngân sách tác động thuận chiều lên AVI của ngành lâm nghiệp (0.005745), nghĩa là NSNN đầu tư cho ngành lâm nghiệp trước 1 thời kỳ tăng 1%, thì sẽ làm giá trị gia tăng của ngành tại thời kỳ hiện tại tăng lên 0.0057%. Trong khi đó, ở độ trễ bậc 2 chi ngân sách tác động ngược chiều lên AVI của ngành lâm nghiệp (-0.051613); nghĩa là NSNN đầu tư cho ngành lâm nghiệp trước 2 thời kỳ tăng 1%, thì sẽ làm giá trị gia tăng của ngành tại thời kỳ hiện tại giảm 0.052%. Nhìn chung, NSNN tác động rất nhỏ lên sự tăng trưởng của ngành lâm nghiệp.

Bảng 6 : Mô hình Var của d2LnAVI3 và d2Ln CAR3

Nguồn: Tính toán của tác giảChú ý: hàng thứ nhất là hệ số hồi quy của mô hình, hàng thứ hai là giá trị của thống kê t

Nguồn: Tính toán của tác giả

Kết quả Bảng 6 cho thấy, độ trễ của giá trị gia tăng ngành càng thấp, thì mức độ ảnh hưởng lên AVI tại thời điểm hiện tại càng lớn. Ở độ trễ bậc 1 d2LnAVI3(-1) có hệ số là 0.543651 và hệ số hồi quy của d2LnAVI3(-2), d2LnAVI3(-3) lần lượt giảm dần là -0.418414, 0.005047. Như vậy, nghĩa là trong ngắn hạn, AVI của ngành có ảnh hưởng mạnh mẽ và mật thiết, nhưng trong dài hạn thì sức ảnh hưởng giảm dần.

Kết quả cũng cho thấy, NSNN cho ngành ngư nghiệp của thời kỳ trước có ảnh hưởng tới giá trị gia tăng của ngành, nhưng không đang kể. Và hướng tác động cũng khác nhau tùy thuộc vào độ trễ của chi ngân sách. Ở độ trễ bậc 1, chi ngân sách tác động thuận chiều lên AVI của ngành ngư nghiệp (0.002473), nghĩa là NSNN đầu tư cho ngành ngư nghiệp trước 1 thời kỳ tăng 1%, thì sẽ làm giá trị gia tăng của ngành tại thời kỳ hiện tại tăng lên 0.0025%. Trong khi đó, ở độ trễ bậc 2 và bậc 3, chi ngân sách tác động ngược chiều lên AVI của ngành lâm nghiệp (-0.051475;- 0.000097); nghĩa là NSNN đầu tư cho ngành ngư nghiệp trước 2 và 3 thời kỳ tăng 1%, thì sẽ làm giá trị gia tăng của ngành tại thời kỳ hiện tại giảm 0.051%; 0.000097%.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Sau khi sử dụng phần mền Eview 8.1 tiến hành phân tích mô hình Var với 3 cặp biến d2LnAVI1 và d2Ln CAR1, d2LnAVI2 và d2Ln CAR2, d2LnAVI3 và d2LnCAR3, tác giả có thể đưa ra những kết luận như sau:

NSNN cho các ngành nông, lâm, ngư nghiệp trong những năm qua liên tục tăng và có vai trò thúc đẩy tăng trưởng cho các ngành này. Nhưng mức độ ảnh hưởng tương đối nhỏ và chủ yếu là trong ngắn hạn.

Trong thời gian qua, thể chế và các công cụ của chính sách tài chính, như: đầu tư công từ nguồn NSNN, chính sách thuế, tín dụng, bảo hiểm và hỗ trợ tài chính… đã được các bộ, ngành phối hợp áp dụng chặt chẽ và tương tác lẫn nhau, cùng thúc đẩy sự phát triển của nông nghiệp nói chung và cho nông, lâm, ngư nghiệp nói riêng.

Cụ thể, Nhà nước tăng cường đầu tư từ NSNN cho nông nghiệp và liên tục được mở rộng, tốc độ chi NSNN cho nông nghiệp cơ bản được duy trì cao hơn tốc độ tăng chi NSNN chung những năm gần đây.

Thực tế cho thấy, tỷ lệ chi cho nông, lâm, ngư nghiệp trong tổng chi NSNN đã tăng từ 32.8% năm 2008 lên 41.3% năm 2018. Cụ thể, giai đoạn 2008-2018, vốn đầu tư phát triển từ NSNN cho phát triển nông nghiệp và nông thôn là 1,17 triệu tỷ đồng. Trong 5 năm (2013-2018), vốn đầu tư từ NSNN cho nông nghiệp và nông thôn là 712 nghìn tỷ đồng, bằng 1,54 lần so với 5 năm trước đó. Tính riêng nguồn vốn do Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn quản lý giai đoạn 2008-2018 từ NSNN là 103,925 tỷ đồng, trung bình đạt 10,392 tỷ đồng/năm...

Mặc dù đã đẩy mạnh NSNN cho ngành nông nghiệp nhưng nguồn lực đầu tư cho nông nghiệp còn hạn chế, hiện mới đáp ứng 55%-60% nhu cầu. Vốn FDI vào nông nghiệp, nông thôn còn thấp và có xu hướng giảm dần.

Chưa có hướng dẫn về cơ chế lồng ghép các nguồn lực từ các chương trình, dự án; định mức phân bổ ngân sách hàng năm cho các địa phương thấp; ưu tiên phân bổ từ ngân sách trung ương cho Chương trình còn thấp và có xu hướng giảm từ 9.4% năm 2011 xuống còn 1.7% năm 2014 (Chương trình phát triển Liên hợp quốc tại Việt Nam – UNDP, 2016).

Chính những hạn chế kể trên đã dẫn đến hiện tượng, NSNN cho tổng thể ngành nông nghiệp liên tục tăng qua các năm, nhưng hiệu quả thúc đẩy ngành nông, lâm, ngư nghiệp tăng trưởng chưa cao và không rõ ràng.

NSNN cho 3 ngành tác động tới tăng trưởng của 3 ngành là không giống nhau. Sức ảnh hưởng lớn nhất là ngành nông nghiệp, tiếp theo là ngành ngư nghiệp và yếu nhất là ngành lâm nghiệp.

HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Một là, cần tiếp tục nghiên cứu, xây dựng những chính sách đặc thù để thu hút mạnh mẽ các doanh nghiệp trong và ngoài nước đầu tư vào lĩnh vực nông nghiệp, nhất là nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao.

Hai là, song song với việc quy hoạch, cần đẩy mạnh tích tụ ruộng đất, tiếp tục thực hiện “dồn điền, đổi thửa”, khuyến khích chuyển nhượng hoặc cho thuê ruộng đất theo hướng lâu dài, tạo điều kiện cho các tổ chức, cá nhân, nhất là các doanh nghiệp có đất để đầu tư phát triển nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao. Đặc biệt, cần linh hoạt điều chỉnh lại quy hoạch cho phù hợp với yêu cầu của doanh nghiệp khi muốn đầu tư vào sản xuất nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao.

Ba là, phát huy vai trò của hiệp hội doanh nghiệp, ngành hàng mạnh mẽ hơn để thu hút doanh nghiệp đầu tư vào nông nghiệp, và các công trình phục vụ nông nghiệp. Các bộ ngành, các cấp chính quyền địa phương kết hợp với các hiệp hội doanh nghiệp, ngành hàng… tăng cường, nâng cao hiệu quả công tác vận động, xúc tiến đầu tư nước ngoài theo hướng xây dựng kế hoạch và chương trình vận động đầu tư cụ thể tập trung vào các ngành, dự án và đối tác đầu tư trọng điểm cần thu hút đầu tư nước ngoài; đổi mới và nâng cao chất lượng các ấn phẩm tuyên truyền đầu tư nước ngoài nói chung và đầu tư trong lĩnh vực nông nghiệp nói riêng nhằm tạo sức hấp dẫn ban đầu của nhà đầu tư nước ngoài, tạo điều kiện về thủ tục để các doanh nghiệp FDI được tiếp cận thuận lợi nguồn tín dụng ưu đãi đặc biệt tại các dự án đầu tư tạo giống, sản xuất sản phẩm xuất khẩu./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Bộ Tài Nguyên và Môi trường (2018). Báo cáo cập nhật hai năm một lần lần thứ nhất của Việt Nam cho Công ước Khung của Liên Hợp Quốc về Biến đổi khí hậu, Hà Nội, Việt Nam

2. Chương trình phát triển Liên hợp quốc tại Việt Nam – UNDP (2016). Thúc đẩy tăng năng suất nông nghiệp và thu nhập nông thôn tại Việt Nam: Bài học từ kinh nghiệm của khu vực

3. Elias (1982). Total Factor Productivity in The Colombian Manufacturing Industry, OIDA International Journal of Sustainable Development, 3(7), 11-20

4. Fan et al (2004). An investigation of co-integration and causality between energy consumption and economic activity in Taiwan, Energy Economics, Elsevier, 19(4), 435-444

5. Selvaraj (1993). The Composition of Public Expenditure and economic growth, Journal of Monetary Economics, 37(2), 313-344

6. C A, Sims (1980). Macroeconomics and Reality, Econometrica, January, 1980, 1-48

(Đăng trên Tạp chí Kinh tế và Dự báo số 9 tháng 3/2020)

© Kinh tế và Dự báo - Bộ Kế hoạch và Đầu tư