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 Nghiên cứu - Trao đổi

- 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 X_t , Y_t đều là I (1), thì mô hình hồi quy hiệu chỉnh có dạng như sau:

Nếu tiếp nhận giả thuyết H₀, thì X_t , Y_t 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