Luận án Nâng cao hiệu quả đầu tư công từ vốn ngân sách nhà nước tại tỉnh Hòa Bình - Hà Thị Tuyết Minh

ều vấn đề đối với quá trình sử dụng và quản lý vốn đầu tư. Vốn đầu tư tăng lên nếu không có các biện pháp quản lý và sử dụng Bảng 2.6. Tỷ trọng vốn đầu tư công từ NSNN trong tổng vốn đầu tư toàn xã hội tỉnh Hòa Bình giai đoạn 2013-2017 Đơn vị tính: Tỷ đồng, theo giá hiện hành Năm 2013 2014 2015 2016 2017 2013-2017 Số tiền Tỷ trọng (%) Số tiền Tỷ trọng (%) Số tiền Tỷ trọng (%) Số tiền Tỷ trọng (%) Số tiền Tỷ trọng (%) Số tiền Tỷ trọng Vốn ĐTC từ NSNN 1.536 24,5 1.567 23,4 1.576 20,6 1.834 17,1 2.112 17,8 8.625 19,9 Vốn đầu tư toàn xã hội 6.280 100 6.700 100 7.650 100 10.700 100 11.840 100 43.170 100 (Nguồn: tổng hợp số liệu thống kê của tỉnh Hòa Bình năm 2013-2017và tính toán của tác giả) 74 Trong cơ cấu tổng đầu tư toàn xã hội, vốn đầu tư công từ NSNN chiếm tỷ trọng thấp thấp, bình quân chiếm khoảng 20%, trong khi vốn đầu tư khu vực ngoài nhà nước cao. Điều này cho thấy: cơ cấu vốn đầu tư của tỉnh Hòa Bình đang có hiệu quả, phù hợp với các mục tiêu tổng quát về phát triển kinh tế-xã hội chung của đất nước. 2.1.2.2. Sự tăng trưởng vốn đầu tư công từ NSNN của tỉnh Hòa Bình Bảng 2.7. Sự tăng trưởng của các thành phần vốn đầu tư của tỉnh Hòa Bình giai đoạn 2013-2017 Đơn vị tính: tỷ đồng, % So sánh 2014/2013 2015/2014 2016/2015 2017/2016 2017/2013 Chênh lệch (tỷ đồng) Tỷ lệ tăng, giảm (%) Chênh lệch (tỷ đồng) Tỷ lệ tăng, giảm (%) Chênh lệch (tỷ đồng) Tỷ lệ tăng, giảm (%) Chênh lệch (tỷ đồng) Tỷ lệ tăng, giảm (%) Chênh lệch (tỷ đồng) Tỷ lệ tăng, giảm (%) Vốn ĐTC từ NSNN 31 2,0 9 0,6 258 16,4 278 15,2 576 37,5 Vốn đầu tư tư nhân 127 4,2 856 26,9 2.069 51,3 1.145 18,8 4.197 137,5 Vốn đầu tư nước ngoài 262 15,5 85 4,3 723 35,5 (283) (10,2) 787 46,5 (Nguồn: tổng hợp số liệu thống kê của tỉnh Hòa Bình năm 2013-2017 và tính toán của tác giả) Vốn đầu tư công từ NSNN có xu hướng tăng trong giai đoạn 2013-2017. Đáng chú ý là năm 2013, 2014, 2015, chỉ số phát triển vốn đầu tư công tăng rất ít. Điều này là do chủ trương rà soát, cắt giảm đầu tư công theo Chỉ thị số 1792/CT-TTg ngày 15/10/2011 của Thủ tướng Chính phủ và đẩy mạnh tái cơ cấu doanh nghiệp nhà nước theo hướng thoái vốn tại các ngành, nghề, lĩnh vực không phải là ngành nghề kinh doanh theo chỉ đạo của Chính phủ. Vốn đầu tư tư nhân có số lượng ngày càng tăng. Trong 5 năm, nguồn vốn này đã tăng thêm 4.197 tỷ đồng, tương ứng tăng 137,5%. Vốn FDI chiếm tỷ trọng thứ hai trong tổng vốn đầu tư toàn xã hội. Trong giai đoạn 2013-2017, vốn FDI đạt 10.921 tỷ đồng, chiếm tỷ trọng 75 25,2%, và có sự tăng trưởng khá cao, tới 46,5% (787 tỷ đồng). Có được điều này là do tỉnh Hòa Bình đã xác định thực hiện cải thiện môi trường đầu tư, xây dựng các cơ chế mở, chính sách ưu đãi cho nhà đầu tư. UBND Tỉnh đã ban hành Quyết định 04/2011/QĐ-UBND, ngày 21/04/2011 về quản lý và khuyến khích đầu tư và Quyết định 63/QĐ-UBND, ngày 20/01/2014 về quy định trình tự giải quyết các thủ tục hành chính về đầu tư dự án có sử dụng đất ngoài khu công nghiệp trên địa bàn tỉnh Hòa Bình. Đơn vị tính: tỷ đồng Biểu đồ 2.2. Tình hình vốn đầu tư công từ NSNN tỉnh Hòa Bình giai đoạn 2013-2017 (Nguồn: Cục Thống kê Hòa Bình năm 2013-2017) 76 2.1.2.3. Cơ cấu nguồn vốn đầu tư công từ vốn ngân sách nhà nước Có ba nguồn vốn hình thành vốn đầu tư công từ NSNN ở tỉnh Hòa Bình gồm: Vốn NSNN, vốn TPCP và vốn ODA. Trong giai đoạn 2013-2017, vốn NSNN chiếm tỷ trọng rất lớn trong cơ cấu vốn đầu tư công, trung bình chiếm tới 71,4%. Nguồn vốn này được hình thành chủ yếu từ nguồn thu của ngân sách Nhà nước thông qua việc thu thuế, phí, lệ phí, bán tài nguyên....Cơ cấu nguồn vốn đầu tư công từ vốn NSNN được thể hiện ở bảng sau: Bảng 2.8. Bảng cơ cấu nguồn vốn đầu tư công từ vốn ngân sách nhà nước giai đoạn 2013-2017 của tỉnh Hòa Bình Đơn vị tính: tỷ đồng, % S T T Năm 2013 2014 2015 2016 2017 2013-2017 Vốn đầu tư công từ NSNN Số tiền TT (%) Số tiền TT (%) Số tiền TT (%) Số tiền TT (%) Số tiền TT (%) Số tiền Tỷ trọng( %) 1.536 100 1.567 100 1.576 100 1.834 100 2.112 100 8.625 100 1 Vốn NSNN 951 61,9 1.002 63,9 1.159 73,5 1.546 84,3 1.636 77,5 6.150 71,4 2 Vốn TPCP 511 33,3 493 31,5 341 21,6 0 0 150 7,1 1.495 17,3 3 Vốn ODA 74 4,8 72 4,6 76 4,82 288 15,7 326 15,4 836 9,69 (Nguồn: tổng hợp số liệu thống kê của tỉnh Hòa Bình năm 2013-2017) 2.1.2.4. Tỷ lệ vốn đầu tư công từ NSNN trên GRDP tỉnh Hòa Bình Nguồn gốc để huy động đầu tư đối với quốc gia là GDP (Gross domestic product – Tổng sản phẩm quốc nội), đối với địa phương là GRDP(Gross Regional Domestic Product – Tổng sản phẩm trên địa bàn tỉnh) hay nói cụ thể hơn là trong tổng sản phẩm do toàn xã hội làm ra, bên cạnh phần tiêu dùng sẽ có một phần được tiết kiệm và dùng để tái đầu tư vào sản xuất kinh doanh. Mức độ đầu tư công so với GRDP thể hiện mức độ tiết kiệm dùng cho đầu tư từ nội tại của kinh tế hay phải sử dụng các nguồn bên ngoài thông qua các kênh kêu gọi đầu tư trực tiếp nước ngoài, vốn vay nước ngoài, nhận các khoản tiền viện trợ đối với quy mô quốc gia, đối với quy mô của 77 một địa phương còn có thể huy động thêm từ nguồn hỗ trợ trực tiếp từ địa phương. Qua bảng 2.9 ta thấy: tỷ lệ đầu tư công từ NSNN /GRDP của tỉnh Hòa Bình lúc tăng, lúc giảm theo thời gian. Giai đoạn 2013-2015, tỷ lệ này có xu hướng giảm: từ 7,1% năm 2013 xuống 5,9% năm 2015. Điều này cho thấy sự nỗ lực của tỉnh trong các chính sách giảm đầu tư công và tái cơ cấu đầu tư công. Tuy nhiên, giai đoạn 2015-2017, tỷ lệ đầu tư công từ NSNN /GRDP có xu hướng tăng, lần lượt là 5,9%, 6,4%, 6,7%. Sự tăng này chứng tỏ tỉnh Hòa Bình cần có định hướng tốt hơn và điều chỉnh để thực hiện những mục tiêu chung về quản lý và sử dụng vốn đầu tư công từ NSNN có hiệu quả hơn. Bảng 2.9. Đầu tư công từ vốn NSNN /GRDP tỉnh Hòa Bình Đơn vị tính: tỷ đồng,theo giá thực tế Năm GRDP (tỷ đồng) Đầu tư công (tỷ đồng) Đầu tư công/GRDP (%) 2013 21.350 1.536 7,1 2014 24.593 1.567 6,4 2015 26.665 1.576 5,9 2016 28.696 1.834 6,4 2017 31.411 2.112 6,7 (Nguồn:Ssố liệu Cục thống kê Hòa Bình, Tổng cục thống kê Việt Nam năm 2013-2017) Có được điều này là do tỉnh Hòa Bình với những tiềm năng, lợi thế so sánh đặc thù trong lĩnh vực nông nghiệp, dịch vụ, công nghiệp, cùng sự quyết liệt chỉ đạo bằng những việc làm, cam kết cụ thể thực hiện các giải pháp cải thiện môi trường đầu tư kinh doanh, thu hút đầu tư đã đạt được những kết quả khả quan. Chính quyền tỉnh chỉ đạo các ngành chức năng và các địa phương đẩy mạnh cải cách hành chính, đề cao năng lực, trách nhiệm thực thi công vụ của cán bộ, công chức thực hiện công khai giúp nhà đầu tư dễ dàng tiếp cận các thông tin về quy hoạch, kế hoạch phát triển cũng như những nội dung chi tiết liên quan đến dự án, xây dựng môi trường đầu tư, kinh doanh của tỉnh 78 thực sự minh bạch, hấp dẫn và thuận lợi cho các thành phần kinh tế tham gia đầu tư, kinh doanh. Trên cơ sở đó, cải thiện chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh và cải cách thủ tục hành chính, tạo động lực cho thu hút đầu tư, đặc biệt là các nhà đầu tư nước ngoài, góp phần thúc đẩy phát triển KT –XH, giảm đầu tư từ NSNN [51]. 2.1.2.5. Vốn đầu tư công từ vốn ngân sách nhà nước theo cấp quản lý Bảng 2.10. Cơ cấu vốn đầu tư công từ vốn NSNN theo phân cấp quản lý của tỉnh Hòa Bình giai đoạn 2013-2017 Năm Tổng vốn đầu tư công từ vốn NSNN Trung ương Địa phương Số lượng (tỷ đồng) Tỷ trọng Số lượng (tỷ đồng) Tỷ trọng 2013 1536 737 47,98 799 52,02 2014 1567 682 43,52 855 56,48 2015 1576 678 43,02 898 56,98 2016 1834 775 42,26 1.059 57,74 2017 2112 882 41,76 1.230 58,24 (Nguồn: Cục thống kê Hòa Bình năm 2013-2014 và tính toán của tác giả) Thời gian qua, Việt Nam đã đẩy mạnh sự phân cấp quản lý đầu tư công theo xu hướng phân quyền mạnh, tăng thực quyền và tăng sự chủ động của địa phương trong huy động nguồn lực, phân bổ, sử dụng vốn ngân sách cho các hoạt động đầu tư công. Tiêu chí phân bổ ngân sách cho địa phương (trong đó có chi đầu tư công) gồm: dân số (dân số chung và dân thiểu số); trình độ phát triển (bao gồm tỷ lệ hộ nghèo, thu nội địa, tỷ lệ điều tiết về ngân sách Trung ương); diện tích tự nhiên; số lượng đơn vị hành chính; tiêu chí bổ sung khác. 79 Xét về cấp quản lý vốn đầu tư công trong giai đoạn 2013-2017 qua bảng trên thấy rằng: vốn đầu tư công do địa phương quản lý luôn lớn hơn vốn đầu tư công do trung ương quản lý. Mặc dù đều tăng về số lượng nhưng tỷ trọng vốn đầu tư công trung ương quản lý có xu hướng giảm xuống và tỷ trọng vốn đầu tư công thuộc địa phương quản lý có xu hướng tăng lên. Nếu như năm 2013, tỷ trọng vốn đầu tư công trung ương quản lý chiếm 47,98% và địa phương chiếm 52,02%, sau 5 năm, đến năm 2017, vốn đầu tư công do trung ương quản lý còn 41,76%, trong khi đó đầu tư công do địa phương quản lý đã tăng lên 58,24%. Điều này được lý giải bởi sau khi kết cấu hạ tầng trên phạm vi cả nước nói chung và của tỉnh Hòa Bình nói riêng đã tương đối hoàn chỉnh và đồng bộ, vốn đầu tư công thuộc trung ương quản lý chủ yếu tập trung vào các chương trình mục tiêu, giải quyết các vấn đề an sinh xã hội nên tỷ trọng đã giảm tương đối so vưới đầu tư công thuộc địa phương quản lý. Tuy nhiên, thực tế có tình trạng theo phân cấp đầu tư, địa phương phê duyệt dự án đầu tư công nhưng lại ghi nguồn vốn từ ngân sách trung ương hoặc vay vốn, ứng vốnn từ ngân sách trung ương. Do đó, dẫn đến tình trạng khi không cân đối được nguồn vốn từ trung ương, dự án đầu tư công của địa phương bị chậm tiến độ, gây lãng phí nguồn lực của nhà nước. Vì vậy, khi phê duyệt dự án đầu tư công cần phải căn cứ vào nguồn vốn có tính khả thi để đảm bảo hiệu quả đầu tư. 2.2. THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ ĐẦU TƯ CÔNG TỪ VỐN NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC TẠI TỈNH HÒA BÌNH Với mục tiêu, phạm vi nghiên cứu đánh giá hiệu quả đầu tư công dưới góc độ tác động của đầu tư công đến kinh tế của tỉnh Hoà Bình, tác giả sử dụng một số tiêu chí cụ thể sau: 80 2.2.1. Mức độ đóng góp của đầu tư công từ vốn ngân sách nhà nước vào tốc độ tăng trưởng kinh tế Để xem xét hiệu quả của đầu tư công từ vốn NSNN dưới góc độ tác động của đầu tư công từ vốn NSNN đến tăng trưởng kinh tế kinh tế, luận án sử dụng mô hình VECM để ước lượng các hàm phản ứng với 04 biến số là: tăng trưởng kinh tế (GRDP), vốn tư nhân, vốn đầu tư công từ vốn NSNN và vốn đầu tư nước ngoài. a) Thống kê mô tả dữ liệu Thống kê mô tả dữ liệu về tốc độ tăng trưởng chỉ ra các thống kê lớn nhất, nhỏ nhất và giá trị trung bình của chuỗi dữ liệu. Dữ liệu nghiên cứu cho thấy tỉ lệ FDI trung bình mỗi năm là 7,87%, trong đó lớn nhất là 12,43% và nhỏ nhất là 5,67. Tăng trưởng kinh tế trung bình hàng năm đạt 7,28%, trong đó lớn nhất là 9,46% và nhỏ nhất là 0,58%; tỷ lệ đầu tư tư nhân trung bình là 20,84%, trong đó lớn nhất là 24,57% và nhỏ nhất là 12,93%. Tỷ lệ đầu tư công trung bình là 9,77%, lớn nhất là 17,32% và nhỏ nhất là 5,9%. Bảng 2.11. Thống kê mô tả dữ liệu về tốc độ tăng trưởng kinh tế, đầu tư công từ vốn NSNN, đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài Đơn vị tính: % RFDI RGDP RPR RPU Mean 7.873913 7.286522 20.84739 9.773913 Maximum 12.43000 9.460000 24.57000 17.32000 Minimum 5.670000 0.580000 12.93000 5.910000 Std. Dev. 1.872021 1.657769 3.505999 2.486717 Observations 23 23 23 23 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews) b) Hệ số tương quan Hệ số tương quan chỉ ra mối quan hệ hai chiều giữa từng cặp biến với nhau. Hệ số tương quan càng lớn cho thấy mối quan hệ giữa hai biến càng 81 chặt và ngược lại khi hệ số tương quan thấp diễn tả mối quan hệ giữa hai biến không chặt. Đồng thời, với hệ số dương chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa các cặp biến, hệ số âm cho thấy quan hệ ngược chiều giữa hai biến. Hệ số tương quan được thể hiện qua bảng sau: Bảng 2.12. Hệ số tương quan giữa các biến tốc độ tăng trưởng kinh tế, đầu tư công từ vốn NSNN, đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài Đơn vị tính: % RFDI RGDP RPR RPU RFDI 1 RGDP 0.0097 1 RPR 0.0601 0.6992 1 RPU -0.2744 0.1262 0.4940 1 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews) Kết quả cho thấy: biến tăng trưởng GDP có tương quan mạnh nhất với đầu tư tư nhân (0,69%) và có tương quan với đầu tư công từ vốn NSNN mạnh thứ hai (0,12%). Tuy nhiên hệ số tương quan chỉ đánh giá quan hệ hai chiều mà không đánh giá được tác động 1 chiều các biến lên tăng trưởng kinh tế. Do vậy, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích hồi quy (Kiểm định tính dừng của các biến). c) Kiểm định tính dừng của các biến nghiên cứu Kiểm định tính dừng giúp tìm ra xem từng chuỗi dữ liệu nghiên cứu dừng ở đâu (ở chuỗi nguyên gốc hay phải lấy sai phân). Tác giả sử dụng kiểm định ADF để xem xét tính dừng cho các biến nghiên cứu. Đối với các chuỗi dữ liệu chưa dừng, tác giả tiến hành lấy sai phân tới khi nào chuỗi dừng. Biến dừng sẽ được đưa vào mô hình phân tích. Trong trường hợp các biến dừng ở sai phân khác nhau thì mô hình VAR sẽ được tác giả sử dụng. Nếu các biến đề dừng ở sai phân bậc 1 sẽ là điều kiện cần và đủ để sử dụng mô hình VECM. 82 Kết quả kiểm định tính dừng của các chuỗi số liệu theo hai phương pháp ADF và PP được tổng hợp trong bảng sau: Bảng 2.13. Kiểm định tính dừng của các biến tốc độ tăng trưởng kinh tế, đầu tư công từ vốn NSNN, đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài Đơn vị tính: % Tên biến ADF-stats p-value RGDP 0.035502 0.6825 RPR -0.38097 0.5346 RPU -1.77514 0.0725 RFDI -0.15697 0.6181 Lấy sai phân DRGDP -5.946936 0.0000 DRPR -7.176104 0.0000 DRPU -6.731427 0.0000 DRFDI -3.877243 0.0005 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews) Kết quả chỉ ra tất cả các biến đều không dừng ở sai phân bậc 0 (p-value của kiểm định ADF đều lớn hơn 0,05), nhưng các biến đều dừng ở sai phân bậc nhất (p-value nhỏ hơn 0,05 khi lấy sai phân). Do vậy, mô hình VECM phù hợp cho việc nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Với các biến dừng sẽ được tác giả tiếp tục phân tích cho kiểm định Granger (kiểm tra tính nhân quả giữa từng cặp biến). d) Kiểm tra quan hệ nhân quả giữa các biến nghiên cứu Tác giả sử dụng kiểm định Granger để kiểm tra quan hệ nhân quả giữa các biến nghiên cứu. Kiểm tra nhân quả đưa ra các kết quả về tác động hồi quy của từng cặp biến, với mức ý nghĩa 5% nếu p-value nhỏ hơn 0,05 cho thấy có tác động nhân quả trong cặp biến. 83 Kết quả kiểm định nhân quả với p-value giữa RGDP và RPR nhỏ hơn 0,05 cho thấy có quan hệ nhân quả trong ngắn hạn giữa RGDP và RPU, nghĩa là tồn tại mối quan hệ tăng trưởng kinh tế GDP và đầu tư công từ vốn NSNN (tăng trưởng kinh tế có tác động lên đầu tư công và đầu tư công có tác động ngược trở lại đối với tăng trưởng kinh tế). Bảng 2.14. Mối quan hệ nhân quả giữa các biến tốc độ tăng trưởng kinh tế, đầu tư công, đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài Đơn vị tính: % Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. DRPU does not Granger Cause DRGDP 19 0.00589 0.9993 DRGDP does not Granger Cause DRPU 0.79438 0.5202 DRPR does not Granger Cause DRGDP 19 2.92729 0.0771 DRGDP does not Granger Cause DRPR 7.41188 0.0045 DRFDI does not Granger Cause DRGDP 19 0.17071 0.9141 DRGDP does not Granger Cause DRFDI 0.12715 0.9422 DRPR does not Granger Cause DRPU 19 2.12721 0.1501 DRPU does not Granger Cause DRPR 0.05215 0.9835 DRFDI does not Granger Cause DRPU 19 0.36633 0.7786 DRPU does not Granger Cause DRFDI 1.99494 0.1686 DRFDI does not Granger Cause DRPR 19 0.43038 0.7350 DRPR does not Granger Cause DRFDI 0.53412 0.6676 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews) Tuy nhiên để xem xét có mối quan hệ dài hạn giữa các biến, tác giả tiến hành kiểm tra đồng liên kết (đồng tích hợp). e) Kiểm tra đồng liên kết giữa các biến nghiên cứu 84 Tác giả sử dụng kiểm định Johansen để xác định đồng liên kết (số quan hệ đồng tích hợp). Do đặc thù mô hình VECM dùng các biến lấy sai phân nên có thể tồn tại các mối quan hệ khi chưa lấy sai phân (quan hệ dài hạn) nên để ước lượng thêm các mối quan hệ dài hạn cần xem xét mối quan hệ đồng liên kết (Ramanathan, 2002) Bảng 2.15. Kiểm định mối quan hệ đồng tích hợp giữa các biến tốc độ tăng trưởng kinh tế, đầu tư công từ vốn NSNN, đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài Đơn vị tính: % Series: RGDP RPU RPR RFDI Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.** None * 0.802677 75.60647 47.85613 0.0000 At most 1 * 0.701991 41.52533 29.79707 0.0015 At most 2 * 0.433466 16.10204 15.49471 0.0405 At most 3 * 0.180077 4.169442 3.841466 0.0412 Trace test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values (Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews) Kết quả chỉ ra tồn tại 4 mối quan hệ dài hạn. Do các biến tồn tại quan hệ dài hạn và đều dừng ở sai phân bậc nhất nên mô hình VECM được coi là phù hợp để phân tích. f) Độ trễ tối ưu Độ trễ tối ưu (độ trễ tối đa) là tìm ra độ trể mà tại đố các biến có quan hệ với nhau nhiều nhất. Trong mô hình VECM có tồn tại độ trễ tối ưu, do đó 85 tác giả tiến hành tìm độ trễ tối ưu để phân tích cho mô hình VECM. Điều này được thể hiện ở bảng sau: Bảng 2.16. Kiểm định độ trễ giữa các biến tốc độ tăng trưởng kinh tế, đầu tư công từ vốn NSNN, đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài Đơn vị tính: % VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: RGDP RPU RPR RFDI Sample: 2007 -2017 Included observations: 21 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 1 -146.9666 NA 65.88820 15.52063 16.31645* 15.69334 2 -123.3883 29.19217* 36.93443* 14.79889* 16.39054 15.14431* * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion (Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews) Kết quả cho thấy độ trễ tối ưu được lựa chọn là 2. Tác giả tiến hành chạy mô hình VECM với độ trễ 2. g) Mô hình VECM Bảng 2.17. Kết quả ước lượng mô hình VECM Cointegrating Eq: CointEq1 CointEq2 CointEq3 RGDP(-1) 1.000000 0.000000 0.000000 RPU(-1) 0.000000 1.000000 0.000000 RPR(-1) 0.000000 0.000000 1.000000 RFDI(-1) -4.378438 -12.81078 -16.75435 (1.53752) (4.58143) (5.82527) [-2.84773] [-2.79624] [-2.87615] C 28.08732 93.62084 114.2108 Error Correction: D(RGDP) D(RPU) D(RPR) D(RFDI) CointEq1 -2.025590 0.304811 0.956113 1.250643 86 (0.88221) (0.47961) (1.61205) (0.74989) [-2.29603] [ 0.63554] [ 0.59310] [ 1.66777] CointEq2 1.310732 0.006150 2.315966 0.131091 (0.49590) (0.26959) (0.90615) (0.42152) [ 2.64312] [ 0.02281] [ 2.55582] [ 0.31099] CointEq3 -0.496018 -0.096618 -2.065275 -0.397259 (0.44515) (0.24200) (0.81341) (0.37838) [-1.11428] [-0.39925] [-2.53904] [-1.04990] D(RGDP(-1)) -0.117956 -0.134468 -2.188567 -0.271549 (0.51077) (0.27768) (0.93333) (0.43416) [-0.23094] [-0.48426] [-2.34490] [-0.62545] D(RGDP(-2)) 0.779341 -0.416282 -1.149447 -0.917068 (0.77022) (0.41873) (1.40742) (0.65470) [ 1.01184] [-0.99416] [-0.81671] [-1.40075] D(RPU(-1)) -0.415044 -0.160992 -0.642109 0.296863 (0.32858) (0.17863) (0.60040) (0.27929) [-1.26316] [-0.90127] [-1.06947] [ 1.06291] D(RPU(-2)) 0.027381 -0.323876 -0.293228 0.232818 (0.29618) (0.16101) (0.54120) (0.25175) [ 0.09245] [-2.01147] [-0.54181] [ 0.92479] D(RPR(-1)) 1.059250 -0.008427 1.582070 -0.214526 (0.34202) (0.18594) (0.62496) (0.29072) [ 3.09705] [-0.04532] [ 2.53145] [-0.73791] D(RPR(-2)) 0.003208 0.297953 0.973483 0.312376 (0.40768) (0.22163) (0.74494) (0.34653) [ 0.00787] [ 1.34437] [ 1.30680] [ 0.90144] D(RFDI(-1)) -0.342315 0.071224 -0.142396 0.700675 (0.36720) (0.19963) (0.67098) (0.31213) [-0.93222] [ 0.35678] [-0.21222] [ 2.24485] D(RFDI(-2)) -0.118701 -0.166906 -0.714919 0.160856 (0.39250) (0.21338) (0.71721) (0.33363) [-0.30242] [-0.78220] [-0.99681] [ 0.48214] C 0.176350 -0.337321 0.277653 0.263325 (0.45482) (0.24726) (0.83108) (0.38660) [ 0.38774] [-1.36424] [ 0.33409] [ 0.68113] R-squared 0.812579 0.568769 0.755782 0.606882 Adj. R-squared 0.554876 -0.024173 0.419982 0.066346 (Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews) 87 Kết quả cho thấy đầu tư công từ vốn NSNN có tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế ở độ trễ 2 năm, tức là sau khi đầu tư công từ vốn NSNN càng tăng sẽ kéo theo tăng trưởng kinh tế cũng tăng theo trong 2 năm tiếp theo. Đồng thời, với hệ số beta của đầu tư công từ vốn NSNN (RPU) bằng 0.027381 cho thấy nếu tỷ lệ đầu tư công từ vốn NSNN tăng 1 đơn vị thì tăng trưởng kinh tế tăng 0.027381 đơn vị chiếu theo đầu tư công (RPU). Đồng thời, tăng trưởng kinh tế cũng có tác động ngược trở lại với đầu tư công từ vốn NSNN. Tuy nhiên, tác động này là ngược chiều (hệ số beta âm). Điều này cho thấy nếu tình hình kinh tế phát triển chậm thì tỷ lệ đầu tư công từ vốn NSNN có xu hướng tăng lên. Với hệ số beta bằng -0.416282 cho thấy nếu tăng trưởng kinh tế giảm đi 1 đơn vị sẽ làm cho đầu tư công từ vốn NSNN tăng thêm 0.416282 chiếu theo đơn vị của GDP. Tác giả thực hiện hàm phản ứng đẩy để hiểu rõ hơn về những tác động này. Kết quả hàm phản ứng của tăng trưởng kinh tế với cú sốc về đầu tư công từ vốn NSNN, đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài cho thấy hầu như các biến nghiên cứu đều có tác động tích cực lên tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, trước những cú “shock” đầu tư, tác động của đầu tư công đến tăng trưởng kinh tế mang tính chất ổn định hơn so với đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài. 88 Hình 3.1. Hàm phản ứng của tăng trưởng kinh tế với cú sốc về đầu tư công từ vốn NSNN, đầu tư tư nhân và đầu tư trực tiếp nước ngoài -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RGDP to RPU -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RGDP to RPR -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of RGDP to RFDI Response to Cholesky One S.D. Innovations (Nguồn: Kết quả từ phần mềm Eviews) Đầu tư công từ vốn NSNN có tác động mạnh và tích cực lên tăng trưởng kinh tế trong 2 năm đầu. Các năm tiếp theo đầu tư công vẫn có xu hướng tác động cùng chiều nhưng ở mức nhẹ hơn so với 2 năm đầu tiên. Về dài hạn, đầu tư công từ vốn NSNN vẫn có tác động tích cực lên tăng trưởng 89 kinh tế. Điều này cho thấy, trong bối cảnh cần phải tiếp tục thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở mức độ cao hơn thì vẫn cần phải tiếp tục tăng cường đầu tư công từ vốn NSNN. Tuy nhiên, trong thời gian tới, tỉnh Hòa Bình cần huy động thêm các nguồn vốn dành cho các công trình đầu tư công từ vốn NSNN vì ngân sách Trung ương có hạn. 2.2.2. Hệ số sử dụng vốn (ICOR) ICOR (Incremental Capital-Output Ratio) là một đại lượng được dùng rất phổ biến trong việc đánh giá hiệu quả sử dụng vốn đầu tư. Hệ số ICOR thể hiện để tăng một đồng GDP cần đầu tư bao nhiêu đồng vốn đầu tư hay cần bao nhiều đồng vốn tăng thêm để tạo ra một đơn vị tăng lên của GRDP. Hệ số ICOR càng cao thì hiệu quả đầu tư càng thấp và ngược lại. Dựa vào số liệu thống kê của tỉnh Hòa Bình, chỉ số ICOR của khu vực kinh tế nhà nước và khu vực kinh tế tư nhân được thể hiện ở bảng sau: Bảng 2.18. Hệ số ICOR theo khu vực kinh tế của tỉnh Hòa Bình giai đoạn 2007-2017 Đơn vị tính: lần Năm ICOR chung của tỉnh Hòa Bình ICOR khu vực kinh tế nhà nước ICOR khu vực kinh tế tư nhân Theo giá so sánh 1994 2007 6,50 9,45 4,02 2008 7,43 10,03 5,01 2009 8,05 12,43 5,03 2010 7,42 11,87 5,76 2007-2010 7,35 10,95 4,96 Theo giá so sánh 2010 2011 2,45 9,04 4,73 2012 2,67 9,06 4,75 2013 2,65 9,18 5,42 2014 2,64 9,80 5,03 2015 2,78 9,67 5,77 2016 2,57 8,98 4,89 2017 3,65 9,98 4,38 2011-2017 2,77 9,39 4,99 (Nguồn: Cục Thống kê tỉnh Hòa Bình năm 2007-2017) 90 Xét đến hiệu quả đầu tư công của Hòa Bình, căn cứ vào bảng tính hệ số ICOR cho thấy: dù có tính toán theo giá so sánh 1994 cho giai đoạn 2007- 2010 hay theo giá so sánh năm 2010 cho giai đoạn 2011-2017 thì hệ số ICOR chung của kinh tế tỉnh Hòa Bình đều có xu hướng tăng lên qua các năm. Xét theo khu vực kinh tế cho thấy ICOR khu vực kinh tế nhà nước tăng cao qua các năm và cao gấp 1,5 đến 2 lần so với ICOR của khu vực tư nhân (bao gồm khu vực ngoài nhà nước và khu vực có vốn đầu tư nước ngoài). ICOR của khu vực nhà nước cao là vì phần lớn đầu tư công tập trung vào lĩnh vực hạ tầng, đầu tư phát triển vùng kinh tế xã hội khó khăn và đầu tư thực hiện các nhiệm vụ xã hội. Những dự án này thường không thu hồi được vốn hoặc thu hồi rất chậm. 2.2.3. Hệ số đo mức thay đổi của GDP trên mỗi đơn vị tăng th