TÁC ĐỘNG CỦA CHI ĐẦU TƯ PHÁT TRIỂN VÀ
CHI THƯỜNG XUYÊN ĐẾN TỐC ĐỘ TĂNG
TRƯỞNG GDP

Tài chính công – NH789 k36

LOGO


Nội dung chính


LOGO

1. Cơ sở lý thuyết

Khái niệm chi thường xuyên:
Chi thường xuyên là một bộ phận của chi ngân sách nhà nước. Nó phản
ánh quá trình phân phối và sử dụng quỹ ngân sách Nhà nước để thực
hiện các nhiệm vụ thường xuyên về quản lý kinh tế xã hội của Nhà
nước.


LOGO

1. Cơ sở lý thuyết

Đặc điểm của chi thường xuyên:

• Là những khoản chi mang tính liên tục.
• Mang tính chất tiêu dùng.

• Phạm vi, mức độ chi thường xuyên phụ thuộc cơ cấu tổ chức của bộ máy
Nhà nước và quy mô cung ứng các hàng hóa công của Nhà nước.


LOGO

1. Cơ sở lý thuyết
Khái niệm chi đầu tư phát triển:
Chi đầu tư phát triển của ngân sách Nhà nước là quá trình sử dụng một
phần vốn tiền tệ đã tập trung vào ngân sách Nhà nước để đầu tư xây dựng
cơ sở hạ tầng kinh tế - xã hội, phát triển sản xuất và dự trữ vật tư hàng hóa
nhằm thực hiện mục tiêu ổn định và tăng trưởng kinh tế.


LOGO

1. Cơ sở lý thuyết
Đặc điểm chi đầu tư phát triển:

• Là khoản chi tích lũy
•Quy mô và cơ cấu không cố định và phụ thuộc vào chiến lược phát triển
kinh tế xã hội của Nhà nước trong từng thời kỳ và mức độ phát triển của
khu vực kinh tế tư nhân.

• Gắn chặt chi thường xuyên nhằm nâng cao hiệu quả đồng vốn đầu tư


LOGO

1. Cơ sở lý thuyết


Mối quan hệ giữa chi thường xuyên, chi đầu tư phát triển đến GDP

GDP = C + G + I + X - M
Trong đó:
G: là chi tiêu công


LOGO

2. Phân tích vấn đề
2.1. Cơ sở dữ liệu

Bảng 3.1: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam từ
năm 2000 đến năm 2010 (đv: tỷ đồng)
Năm

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006


2007

2008

2009

2010

GDP (tỷ đồng)

273666

292535

313247

336242

362435

393031

425373

461344

490458

516566


551609

Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam


LOGO

2. Phân tích vấn đề

Biểu đồ 1: Thể hiện GDP của Việt Nam từ năm 2000 đến năm 2010
tỷ đông

600000

500000

400000

300000

200000

100000

0
2000

2001


2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010


LOGO

2. Phân tích vấn đề
Bảng 2: Tổng chi đầu tư phát triển và chi thường xuyên của Việt Nam từ năm 2000 đến năm 2010 (đv: tỷ
đồng)

Năm

Chi đầu tư phát

2000


2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

29624

40236

45218

59629

66115


79199

88341

112160

135911

179961

125500

61823

71562

78039

95608

107979

132327

161852

211904

258493


320501

335560

triển

Chi thường
xuyên

(Nguồn: Tổng cục thống kê)


LOGO

2. Phân tích vấn đề
Biểu đồ 2: Biểu đồ thể hiện chi đầu tư phát triểm và chi thường xuyên của Việt Nam qua các năm (2000 - 2010)
tỷ đồng

400000

350000

300000

250000

200000

150000


100000

50000

0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

Chi đầu tư phát triển
Chi thường xuyên


LOGO

2. Phân tích vấn đề
2.2. Mô hình hồi quy mô tả tác động của chi đầu tư phát triển và chi thường
xuyên đến GDP.

log(GDPt) = c + β 1.log(CDTt) +β 2.log(CTXt) + Ui (1)


LOGO

2. Phân tích vấn đề
Bảng 3: Kết quả hồi qui phương trình (1)

Variable

Coefficient


Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

8.215156

0.176292

46.59963

0.0000

LOG(CDT)

0.044748

0.067916

0.658869

0.5285

LOG(CTX)

0.350708


0.062696

5.593773

0.0005

R-squared

0.989180

Mean dependent var

12.87726

Adjusted R-squared

0.986474

S.D. dependent var

0.238954

S.E. of regression

0.027790

Akaike info criterion

-4.101259


Sum squared resid

0.006178

Schwarz criterion

-3.992742

Log likelihood

25.55692

F-statistic

365.6689

Durbin-Watson stat

1.377130

Prob(F-statistic)

0.000000
 


LOGO

2. Phân tích vấn đề


Phương trình hồi quy được viết lại như sau:

log(GDP ) = 8,215156 + 0,044748.log(CDT ) +
t
t

0,350708.log(CTX ) + U
t
i


LOGO

2. Phân tích vấn đề

Ta có: Với mức ý nghĩa

α = 5%

Hệ số của biến log(CDTt):

t = 0, 658869 < t0,025 (8) = 2,306

⇒ Biến log(CDTt) chưa phù hợp với mô hình
Hệ số của biến log(CTXt):

⇒ Biến log(CTXt) phù hợp với mô hình

t = 5,593773 > t0,025 (8) = 2,306



LOGO

2. Phân tích vấn đề
Giả sử chi đầu tư phát triển cần một khoảng thời gian là 1 năm để tác động đến GDP, ta
có biến log(CDTt) sẽ bị trễ 1 kỳ và trở thành biến log(CDTt-1) và mô hình hồi quy sẽ
được biểu diễn lại thông qua phương trình hồi quy sau:

log(GDPt) = c +β 1.log(CDTt-1)+β 2.log(CTXt)+Ui (2)


LOGO

2. Phân tích vấn đề
Bảng 4: Kết quả hồi qui phương trình (2)
Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

 

 

C


8.433994

0.132695

63.55927

0.0000

LOG(CDT(-1))

0.154243

0.058672

2.628908

0.0340

LOG(CTX)

0.230504

0.058010

3.973509

0.0054

 


 

 

 

R-squared

0.994290

Mean dependent var

12.91302

Adjusted R-squared

0.992659

S.D. dependent var

0.218665

S.E. of regression

0.018735

Akaike info criterion

-4.873477


Sum squared resid

0.002457

Schwarz criterion

-4.782702

Log likelihood

27.36739

F-statistic

609.4766

Durbin-Watson stat

0.716847

Prob(F-statistic)

0.000000

 

 

 


 

 

 


LOGO

2. Phân tích vấn đề

Phương trình hồi quy được viết lại như sau:

log(GDPt) = 8.433994+ 0.154243.log(CDTt-1) + 0.230504.log(CTXt) + Ui


LOGO

2. Phân tích vấn đề
Ta có: Với mức ý nghĩa

α = 5%

Hệ số của biến log(CDTt-1):

t = 2.628908 > t0,025 (8) = 2,306

⇒ Biến log(CDTt-1) phù hợp với mô hình
Hệ số của biến log(CTXt):


t = 3.973509 > t0,025 (8) = 2,306

⇒ Biến log(CTXt) phù hợp với mô hình
Vậy mô hình trên phù hợp cho việc phản ánh tác động của chi đầu tư phát triển và chi
thường xuyên đến tốc độ tăng trưởng GDP


LOGO

2. Phân tích vấn đề

Kết luận:

• 2 yếu tố trên có tác động đến tốc độ tăng trưởng GDP
• Tác động theo chiều thuận
• Chi đầu tư phát triển tác động đến GDP trễ
• Chi thường xuyên tác động mạnh hơn so với chi đầu tư phát triển


LOGO

2. Phân tích vấn đề
2.3. Các mô hình kiểm định
2.3.1. Kiểm định hiện tượng tự tương quan chuỗi

• Nếu p-value < α, bác bỏ H0, hay thừa nhận có tự tương quan.
• Nếu p-value > α, chấp nhận H0, hay không có tự tương quan



LOGO

2. Phân tích vấn đề

Bảng 5: Kết quả kiểm định Breusch-Godfrey của mô hình (2)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

9.313168

Prob. F(1,6)

0.022461

Obs*R-squared

6.081804

Prob. Chi-Square(1)

0.013658

Ta có:
2
nR = 6.081804 với p-value= 0.013658 < 5%

⇒tồn tại sự tương quan chuỗi



LOGO

2. Phân tích vấn đề
2.3.2. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Giả thiết:

• H0 : mô hình có phương sai không đổi.
• H1 : mô hình có phương sai thay đổi


LOGO

2. Phân tích vấn đề
Bảng 6: Kết quả kiểm định White của mô hình (2)

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic

0.798816

Prob. F(4,5)

0.574150

Obs*R-squared

3.898914


Prob. Chi-Square(4)

0.419859

Với mức ý nghĩa 5% và mô hình có bậc tự do k=3, ta có
2
2
nR
=
3,898914
<
χ
7,8
⇒Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai0,05thay=đổi.


LOGO

2. Phân tích vấn đề
2.3.3. Kiểm định Reset của Ramsey về các biến bị bỏ sót

Xét mô hình hồi quy tuyến tính như sau:

log(GDPt ) = c + β 1*log(CDTt-1 ) + β 2*log(CTXt ) +

β 3*Z + Ui (3)
Trong đó:
Z: biến giải thích bị bỏ sót
Tiến hành kiểm định F với mức ý nghĩa 5%