Luận văn Thực trạng tình hình sử dụng vốn đầu tư phát triển và vốn đầu tư phát triển từ ngân sách nhà nước tới tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam

Lời mở đầu Ngay từ khi xuất hiện loài người, con người đã phải bỏ ra thời gian, sức lực, trí tuệ để kiếm sống. Tuy nhiên, do dân số ngày càng phát triển và tài nguyên không phải là vô tận nên các nguồn lực tự nhiên ngày càng khan hiếm. Bởi vậy, để có thể đạt được các kết quả mong muốn thì con người không những phải mất thời gian, trí lực, sức lực mà còn phải cần sử dụng các nguồn lực khác như vốn bằng tiền, máy móc, nguyên vật liệu Sự bỏ ra hay còn gọi là hi sinh các nguồn lực này được gọi là đầu tư. Đầu tư là một hoạt động kinh tế, là một bộ phận không thể thiếu được trong hoạt động sản xuất kinh doanh ở các cấp cơ sở khác nhau. Đầu tư phát triển là một hình thức đầu tư có ảnh hưởng tiếp tới tăng tiềm lực kinh tế nói chung và tiềm lực sản xuất kinh doanh của từng cơ sở nói riêng, nó là điều kiện chủ đạo để tạo việc làm nâng cao đời sống của mọi thành viên trong xã hội. Đối với các nước đang phát triển như nước ta, khi mà cơ sở vật chất hạ tầng còn thiếu thốn, chưa đảm bảo, nhu cầu cần vốn sản xuất của các ngành rất lớn thì đầu tư là điều kiện bắt buộc phải có trong chiến lược phát triển kinh tế- xã hội của đất nước, đặc biệt đầu tư càng cần thiết hơn trong xu hướng toàn cầu hoá hiện nay. Trong điều kiện nền kinh tế mở như hiện nay đầu tư bao gồm rất nhiều bộ phận: đầu tư trong nội địa, đầu tư từ nước ngoài. Trong đầu tư nội địa bao gồm: đầu tư từ NSNN, đầu tư từ vốn tự có của các doanh nghiệp Nhà nước, đầu tư từ các doanh nghiệp tư nhân Còn đầu tư từ nước ngoài chủ yếu là đầu tư trực tiếp từ nước ngoài và một bộ phận từ nguồn vốn ODA. Tuy là một bộ phận của đầu tư, nhưng đầu tư phát triển từ NSNN lại có vai trò rất quan trọng không những tới tăng trưởng kinh tế mà còn là một yếu tố đóng vai trò chủ đạo dẫn dắt các bộ phận khác của đầu tư hoạt động hiệu quả hơn, có tác dụng trực tiếp và gián tiếp tới chiến lược đầu tư phát triển, đến quy hoạch đầu tư theo ngành kinh tế, theo vùng lãnh thổ Trước tầm quan trọng của đầu tư và đặc biệt đầu tư phát triển từ NSNN, em xin được nghiên cứu, phân tích những tác động của đầu tư và cụ thể hơn là đầu tư phát triển từ NSNN tới tăng trưởng kinh tế quốc dân của Việt Nam trong giai đoạn 1990-2000. Với mục tiêu thông qua việc phân tích trên để thấy được tình hình sử dụng vốn đầu tư nói chung và vốn đầu tư phát triển từ NSNN nói riêng của nước ta trong thời gian qua tác động như thế nào tới tăng trưởng kinh tế nước ta cũng như những tồn tại trong việc sử dụng vốn đầu tư từ đó cũng xin được có một số kiến nghị nhằm nâng cao hiệu quả của vốn đầu tư. Đề tài được chia làm 3 phần chính: Phần 1: Cơ sở lý luận của đầu tư. Phần này đề cập một số khái niệm của đầu tư với mục đích tạo điều kiện thuận lợi hơn cho quá trình nghiên cứu. đồng thời cũng đưa ra một số tác động của đầu tư tới tăng trưởng kinh tế tạo tiền đề cho việc phân tích nghiên cứu phần 2 & phần 3 Phần 2: Thực trạng tình hình sử dụng vốn đầu tư phát triển và vốn đầu tư phát triển từ NSNN tới tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Phần này phân tích, đánh giá thực trạng quá trình sử dụng vốn đầu tư phát triển từ NSNN, hiệu quả của nó tới tăng trưởng kinh tế. Bộ số liệu sử dụng là các chỉ tiêu kinh tế Việt Nam giai đoạn1990 đến 2000 . Phần 3: Phân tích ảnh hưởng của vốn đầu tư và vốn đầu tư từ NSNN tác động tới tăng trưởng kinh tế Phần này sử dụng các mô hình kinh tế lượng phân tích một số tác động của đầu tư cũng như đầu tư phát triển từ NSNN tới tăng trưởng kinh tế. Qua một số mô hình phân tích mang tính chất khái quát, không chuyên sâu về đầu tư và một số mô hình phân tích cụ thể hơn về mối quan hệ đầu tư phát triển từ NSNN và tăng trưởng kinh tế cung cấp những thông tin rõ nét hơn về đầu tư nói chung và đầu tư từ NSNN nói riêng tác động đến quá trình tăng trưởng kinh tế để từ đó có những đề xuất thích hợp

103 trang | Chia sẻ: maiphuongtl | Lượt xem: 1463 | Lượt tải: 0

Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Thực trạng tình hình sử dụng vốn đầu tư phát triển và vốn đầu tư phát triển từ ngân sách nhà nước tới tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

lîng vèn ®Çu t tõ NSNN ®Ó ®µo t¹o lao ®éng còng nh x©y dùng c¬ së vËt chÊt h¹ tÇng ®Ó t¨ng thªm ®é hÊp dÉn cña m«i trêng ®Çu t t¹i ViÖt Nam Xem xÐt mèi quan hÖ gi÷a ®Çu t tõ NSNN chi cho ph¸t triÓn vµ ®Çu t níc ngoµi vµo ViÖt nam trong nh÷ng n¨m qua, ta nhËn thÊy hai nguån vèn nµy cã quan hÖ kh¨n khÝt víi nhau. HÖ sè t¬ng quan cÆp Pearson Correlation = 0.734 cho biÕt ë møc ý nghÜa 5% th× gi÷a nguån vèn ®Çu t ph¸t triÓnt tõ NSNN cã quan hÖ víi nhau. Nh÷ng nh©n tè t¸c ®éng tíi ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN . Trong c¸c phÇn trªn, sù t¸c ®éng cña vèn ®Çu t còng nh vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN tíi t¨ng trëng ®· ®îc lµm râ. VËy vèn ®Çu t tõ NSNN chÞu t¸c ®éng tõ nh÷ng yÕu tè nµo? §Çu t tõ NSNN cho ph¸t triÓn phô thuéc vµo rÊt nhiÒu yÕu tè nh t×nh tr¹ng cña nÒn kinh tÕ: nÒn kinh tÕ ®ang trong ®µ t¨ng trëng hay suy tho¸i, quy m« GDP lín hay nhá, l·i suÊt tiÒn vay cao hay thÊp. Ngoµi ra chi ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN cßn phô thuéc vµo lîng vèn ®Çu t cña khu vùc t nh©n vµ khu vùc vèn ®Çu t cöa níc ngoµi. Nhng quan träng h¬n c¶, ®Çu t tõ NSNN cho ph¸t trÓn kinh tÕ l¹i phô thuéc c¬ b¶n vµo môc tiªu ph¸t triÓn kinh tÕ cña quèc gia. Do ®ã phô thuéc chÆt chÏ vµo c¸c chÝnh s¸ch tµi kho¸ cña chÝnh phñ còng nh phô thuéc vµo môc tiªu th©m hôt Ng©n s¸ch Nhµ níc, cã chÊp nhËn th©m hôt c¬ cÊu trong Ng©n s¸ch hay cÇn gi÷ cho Ng©n s¸ch c©n b»ng. Díi ®©y sÏ ®i s©u vµo ph©n tÝch mét sè yÕu tè t¸c ®éng tíi ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN cña ViÖt nam trong giai ®o¹n 1990-2000 Mét sè nÐt c¬ b¶n cña chÝnh s¸ch tµi kho¸ ViÖt Nam giai ®o¹n 1990-2000 ChÝnh s¸ch tµi kho¸ cña chÝnh phñ ViÖt nam giai ®o¹n 1990-2000 x¸c ®Þnh: "NSNN ®îc c©n ®èi theo nguyªn t¾c tæng sè thu tõ thuÕ, phÝ vµ lÖ phÝ ph¶i lín h¬n tæng sè chi thêng xuyªn vµ gãp phÇn tÝch luü ngµy cµng cao vµo chi ®Çu t ph¸t triÓn. Trêng hîp cßn béi chi th× sè béi chi ph¶i nhá h¬n sè chi ®Çu t ph¸t triÓn, tiÕn tíi c©n b»ng thu, chi Ng©n s¸ch". §Çu nh÷ng n¨m 90, ®êng lèi c¶i c¸ch kinh tÕ cña §¶ng vµ Nhµ níc ngµy cµng ®îc kh¼ng ®Þnh râ nÐt vµ ®i vµo thùc tiÔn s©u réng h¬n: §æi míi toµn diÖn c¬ chÕ qu¶n lý kinh tÕ, chuyÓn tõ h×nh thøc kÕ ho¹ch ho¸ tËp trung, bao cÊp sang vËn hµnh theo c¬ chÕ thÞ trêng, cã sù qu¶n lý cña Nhµ níc. Trong lÜnh vùc ®Çu t vµ x©y dùng, c¬ chÕ, chÝnh s¸ch míi nh»m huy ®éng tèi ®a c¸c nguån vèn thuéc c¸c thµnh phÇn kinh tÕ trong vµ ngoµi níc ®· ®îc ban hµnh ®Ó thu hót vèn ®Çu t ph¸t triÓn kinh tÕ trong vµ ngoµi níc ®· ®îc ban hµnh ®Ó thu hót vèn ®Çu t ph¸t triÓn kinh tÕ ®Êt níc. Do vËy, chÝnh s¸ch, c¬ chÕ tµi chÝnh ®èi víi ®Çu t ph¸t triÓn thêi k× nµy cã nh÷ng tiÕn bé ®¸ng kÓ. Thu hÑp dÇn t×nh tr¹ng bao cÊp trµn lan trong lÜnh vùc sö dông vèn NSNN cho ®Çu t x©y dùng c¬ b¶n; chuyÓn mét bé phËn vèn ®Çu t XDCB tËp trung cña NSNN cho ®èi tîng lµ c¸c dù ¸n s¶n xuÊt kinh doanh, dÞch vô cã kh¶ n¨ng thu håi vèn ®Çu t trùc tiÕp sang c¬ chÕ cho vay ®Ó ®Çu t; khuyÕn khÝch c¸c doanh nghiÖp tù ®Çu t, tù vay, tù tr¶, tù chÞu tr¸ch nhiÖm vÒ kÕt qu¶ ®Çu t MÆt kh¸c do nhµ níc c¾t gi¶m 10% dù to¸n c¸c kho¶n chi ng©n s¸ch, nªn lµm còng lµm gi¶m c¸c kho¶n chi cho ®Çu t ph¸t triÓn. Chi cho ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN thùc sù lµ môc tiªu cña chÝnh s¸ch tµi kho¸ cña ViÖt Nam giai ®o¹n nµy. Víi nh÷ng t¸c ®éng chñ quan cña nhµ níc vµo NSNN cho phï hîp víi c¬ chÕ kinh tÕ, ®Þnh híng ®Ò ra ®· lµm tÝnh kh¸ch quan cña vèn NSNN gi¶m ®i rÊt nhiÒu ¶nh hëng tõ thuÕ tíi chi ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN ThuÕ lµ mét c«ng cô quan träng nh»m huy ®éng mét phÇn thu nhËp cña x· héi vµo trong tay Nhµ níc ®Ó thùc hiÖn c¸c nhiÖm vô ph¸t triÓn x· héi vµ ®iÒu tiÕt vÜ m« nÒn kinh tÕ. Sù thay ®æi cña thuÕ sÏ ¶nh hëng trùc tiÕp tíi ®Çu t tõ NSNN. Trong tæng c¸c nguån ®éng viªn vµo NSNN giai ®o¹n 1991-2000 th× ®éng viªn tõ thuÕ chiÕm phÇn lín tæng thu NSNN .Tæng ®éng viªn tõ thuÕ vµo NSNN trong giai ®o¹n nµy b×nh qu©n chiÕm 81% tæng thu NSNN. MÆt kh¸c, chi NSNN cho ®Çu t x©y dùng c¬ b¶n trong giai ®o¹n nµy còng chiÕm tíi 26.2% tæng chi NSNN. Do chÝnh s¸ch tµi kho¸ ®îc ®iÒu hµnh trong giai ®o¹n nµy theo quan ®iÓm th¾t chÆt, tæng chi kÓ c¶ chi ®Çu t ph¸t triÓn, chñ yÕu bÞ giíi h¹n trong tæng sè nh÷ng g× thu ®îc tõ néi bé nÒn kinh tÕ. V× vËy khi hiÖu qu¶ thu tõ thuÕ t¨ng lªn sÏ t¹o tiÒn ®Ò cho viÖc t¨ng thªm nguån vèn chi cho ®Çu t ph¸t triÓn lÊy tõ NSNN. Tuy nhiªn, trong nh÷ng n¨m tíi ®©y, khi ViÖt Nam tham gia héi nhËp quèc tÕ (cô thÓ tham gia vµo ch¬ng tr×nh u ®·i thuÕ quan cã hiÖu lùc chung CEPT/AFTA) th× cã rÊt nhiÒu môc hµng xuÊt nhËp khÈu ph¶i c¾t gi¶m thuÕ quan ®Ó phï hîp víi tiÕn tr×nh héi nhËp. Trong vßng 3 n¨m (2001-2003) ngoµi nhãm mÆt hµng nh¹y c¶m, nÕu møc thuÕ suÊt hiÖn hµnh cña dßng thuÕ nµo cao h¬n 20% sÏ ph¶i gi¶m ngay xuèng møc 20% t¹i n¨m ®ã vµ tiÕp tôc c¾t gi¶m xuèng cßn 0-5% vµo n¨m 2006. Hiªn t¹i sè nµy cßn kho¶ng 1300 dßng vµ lé tr×nh thùc hiÖn trong n¨m 2002 kho¶ng 510 vµ n¨m 2003 ®a nèt gÇn 700 dßng thuÕ vµo diÖn c¾t gi¶m. ViÖc c¾t gi¶m thuÕ quan nµy râ rµng ¶nh hëng rÊt m¹nh tíi nguån thu NSNN, do ®ã còng t¸c ®éng gi¸n tiÕp tíi nguån ®Çu t x©y dùng c¬ b¶n tõ NSNN. Tuy nhiªn, viÖc c¾t gi¶m thuÕ quan sÏ ¶nh hëng theo chiÒu híng tÝch cùc hay tiªu cùc cho NSNN th× vÉn cha ®¸nh gi¸ ®îc bëi sù t¸c ®éng kÐp cña nã. Díi ®©y sÏ ®a ra mét sè t¸c ®éng cña viÖc c¾t gi¶m thuÕ quan nhËp khÈu tíi thu ng©n s¸ch nhµ níc, tõ ®ã t¸c ®éng tíi chi NSNN cho ®Çu t ph¸t triÓn: - Hµnh vi c¾t gi¶m thuÕ nhËp khÈu ®èi víi hµng ho¸ sxÊt sø tõ ASEAN sÏ trùc tiÕp lµm gi¶m thu NSNN tõ thuÕ nhËp khÈu. Sè thuÕ gi¶m nµy lµ ®¸ng kÓ vµ chiÕm tû träng thiÕu hôt kh¸ lín trong tæng thu NSNN. Theo mét tÝnh to¸n cña tæng côc ThuÕ cho thÊy: Khi tham gia vµo AFTA sè thu thuÕ nhËp khÈu trong giai ®o¹n 1998-2006 sÏ gi¶m kho¶ng 171 triÖu USD b»ng kho¶ng 8.8% sè thu tõ tæng thuÕ nhËp khÈu vµ t¬ng ®¬ng kho¶ng 2.2%tæng sè thu NSNN - ViÖc c¾t gi¶m thuÕ nhËp khÈu cßn gi¸n tiÕp lµm gi¶m sè thu tõ NSNN. Do thuÕ nhËp khÈu gi¶m, møc cung hµng nhËp khÈu t¨ng lªn ®· t¸c ®éng ®Õn kh¶ n¨ng c¹nh tranh cña hµng ho¸ cïng chñng lo¹i ®îc s¶n xuÊt trong níc víi hµng nhËp khÈu. Trong nhiÒu trêng hîp, møc cung s¶n phÈm trong níc sÏ gi¶m ®i do chi phÝ s¶n xuÊt trong níc cao h¬n nhËp khÈu. §iÒu ®ã t¸c ®éng lµm thu hÑp quy m« cña nh÷ng doanh nghiÖp trong níc do kh«ng cã kh¶ n¨ng c¹nh tranh. Nguån thu tõ c¸c doanh nghiÖp nµy còng gi¶m ®i t¬ng øng, viÖc ®éng viªn thuÕ cña c¸c doanh nghiÖp nµy vµo NSNN v× thÕ còng gi¶m. -Tuy nhiªn cã thÓ kh¼ng ®Þnh r»ng viÖc c¾t gi¶m thuÕ nhËp khÈu ®îc coi lµ nh©n tè quan träng ®Ó t¹o ra nguån thu cho NSNN. §iÒu ®ã ®îc thÓ hiÖn ë hai quan ®iÓm nh sau: + Thø nhÊt viÖc gi¶m thuÕ quan lµ nh©n tè lµm t¨ng kim ng¹ch xuÊt khÈu vµ thóc ®Èy s¶n xuÊt, tõ ®ã t¹o ra kh¶ n¨ng t¨ng nguån thu NSNN + ViÖc c¾t gi¶m thuÕ nhËp khÈu lµm gi¶m gi¸ cña hµng nhËp khÈu ®èi víi c¸c nguyªn vËt liÖu vµ lµm gi¶m chi phÝ ®Çu vµo cña c¸c ngµnh s¶n xuÊt, tõ ®ã gãp phÇn h¹ gi¸ thµnh s¶n phÈm vµ t¨ng s¶n lîng s¶n xuÊt trong nh÷ng ngµnh ®ã. §iÒu nµy dÉn tíi kh¶ n¨ng t¨ng thu cho NSNN ë mét sè lo¹i thuÕ kh¸c nh thuÕ VAT, thuÕ thu nhËp doanh nghiÖp, thuÕ thu nhËp c¸ nh©n. §©y lµ t¸c ®éng mang tÝnh l©u dµi vµ c¨n b¶n cña gi¶m thuÕ nhËp khÈu lµm t¨ng nguån thu NSNN. Qua ph©n tÝch trªn cho thÊy viÖc héi nhËp quèc tÕ trong thêi gian tíi ®©y sÏ lµm thay ®æi tæng thu NSNN. MÆt kh¸c chÝnh s¸ch tµi kho¸ trong giai ®o¹n nµy ®îc ®iÒu hµnh theo quan ®iÓm th¾t chÆt, tæng chi kÓ c¶ chi ®Çu t ph¸t triÓn, chñ yÕu bÞ giíi h¹n trong tæng sè nh÷ng g× thu ®îc tõ néi bé nÒn kinh tÕ, Do ®ã sù biÕn ®éng nµy sÏ lµm biÕn ®éng tæng chi NSNN cho ®Çu t ph¸t triÓn ¶nh hëng cña GDP tíi nguån vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN GDP lµ nh©n tè c¬ b¶n nhÊt t¸c ®éng tíi ®Çu t x©y dùng c¬ b¶n cña nhµ níc, khi GDP t¨ng lªn th× tÝch luü tõ néi bé nÒn kinh tÕ sÏ t¨ng nªn. Tõ ®ã lµm t¨ng khèi lîng ®Çu t cho nÒn kinh tÕquy m« s¶n xuÊt ®¬c më réng thu nhËp t¨ng lªn tæng ®éng viªn thuÕ vµo NSNN t¨ng lªn chi cho ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN t¨ng lªn Nh vËy, ¶nh hëng cña GDP tíi nguån vèn chi cho ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN gi¸n tiÕp th«ng qua ®ãng gãp cña nÒn kinh tÕ b»ng thuÕ, ¶nh hëng nµy ®· ®îc lµm râ ë trªn. ¶nh hëng cña cuéc khñng ho¶ng tµi chÝnh ch©u ¸ tíi nguån vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN Cuéc khñng ho¶ng tµi chÝnh ch©u ¸ b¾t ®Çu xuÊt ph¸t tõ Th¸i lan vµ quÐt sang c¸c níc l©n cËn n¨m 1997 vµ nhanh chãng ¶nh hëng tíi sù biÕn ®éng nÒn kinh tÕ cña khu vùc nµy: Kinh tÕ suy tho¸i, ®ång tiÒn mÊt gi¸, nhu cÇu trong níc ®×nh trÖ, tÝn dông co hÑp, l¹m ph¸t gia t¨ng, thÊt nghiÖp cao vµ mÊt æn ®Þnh. Tríc t×nh h×nh ®ã nguån vèn FDI còng nh m«i trêng ®Çu t cña khu vùc ch©u ¸ nãi chung vµ §«ng Nam ¸ nãi riªng bÞ biÕn ®éng rÊt nhiÒu. ë ViÖt Nam tuy nÒn kinh tÕ kh«ng biÕn ®éng lín nhng nguån vèn FDI bÞ sôt gi¶m liªn tôc (xem ®å thÞ). Sù sôt gi¶m nµy ®· kÐo theo sù sôt gi¶m trong tæng vèn ®Çu t toµn x· héi, nhiÒu dù ¸n ®Çu t b»ng vèn níc ngoµi ®· xin rót vèn khái danh môc ®Çu t. Nguån vèn vay ODA còng gÆp khã kh¨n kh«ng kÐm do c¸c kho¶n tµi trî bÞ c¾t gi¶m liªn tôc. M«i trêng ®Çu t bÞ gi¶m søc hót. Kh«ng nh÷ng nguån vèn FDI bÞ sót gi¶m mµ nguån vèn trong níc còng bÞ gi¶m xuèng. Sù gi¶m sót cña vèn trong níc mét phÇn do sù biÕn ®éng cña tû gi¸ hèi ®o¸i mét phÇn do t©m lý lo sî cña d©n c. C¸c nguån vèn trong níc ®îc thu hÑp chuyÓn thµnh c¸c kho¶n tÝch tr÷ ngo¹i tÖ m¹nh vµ kim lo¹i quý g©y khã kh¨n cho hÖ thèng ng©n hµng trong viÖc huy ®éng vèn Tríc t×nh h×nh ®ã nhµ níc ®· chñ ®éng dïng vèn ng©n s¸ch nhµ níc kªt hîp víi nguån vèn tÝn dông ®Èy m¹nh cÇu ®Çu t vµ cÇu tiªu dïng nh»m h©m nãng nÒn kinh tÕ ®· bÞ trÇm l¾ng do cuéc khñng ho¶ng ®em l¹i. Víi môc ®Ých kÝch cÇu, t¹o c«ng ¨n viÖc lµm cho ngêi lao ®éng, c¶i thiÖn m«i trêng ®Çu t, nguån vèn nhµ níc chi cho gi¸o dôc, c«ng nghÖ c¬ së h¹ tÇng ®îc t¨ng lªn ®¸ng kÓ (xem biÓu ®å) C¶i thiÖn m«i trêng ®Çu t kh«ng nh÷ng trªn lÜnh vùc c¬ së vËt chÊt h¹ tÇng mµ nhµ níoc cßn chñ ®éng c¶i thiÖn ngay trong kÕt cÊu thîng tÇng b»ng viÖc söa ®æi c¸c v¨n b¶n ph¸p luËt t¹o ®iÒu kiÖn ph¸p lý thuËn lîi h¬n cho ®Çu t trong níc. Hµng lo¹t chÝnh s¸ch ®îc ¸p dông trong thêi k× nµy ®· cã t¸c dông thiÕt thùc. Nguån vèn FDI cã xu híng t¨ng trë l¹i trong nh÷ng n¨m gÇn ®©y, nguån vèn tÝn dông nhµ níc vµ t nh©n còng cã xu híng t¨ng. Tèc ®é t¨ng trëng GDP còng cã xu híng t¨ng trëng cao dÇn b¸o hiÖu sù phôc håi cña nÒn kinh tÕ. Cã ®îc nh÷ng kÕt qu¶ nµy phÇn lín nhê nh÷ng chÝnh s¸ch ®óng ®¾n kÞp thêi cña §¶ng vµ Nhµ níc nhng còng ph¶i c«ng nhËn vai trß dÉn d¾t, "chñ ®¹o" cña vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN . mét sè kiÕn nghÞ nh»m n©ng cao hiÖu qu¶ cña ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN Nh÷ng tån t¹i trong ®Çu t ph¸t triÓn tõ Ng©n s¸ch Nhµ níc Bªn c¹nh nh÷ng kÕt qu¶ ®¹t ®îc trong viÖc thùc hiÖn ®Çu t cña NSNN tíi t¨ng trëng kinh tÕ th× ®Çu t tõ NSNN cña ViÖt Nam trong giai ®o¹n 1991-2000 cßn nh÷ng tån t¹i sau: VÒ chÝnh s¸ch huy ®éng vèn §Ó ®¸p øng Môc tiªu ®Çu t ph¸t triÓn c¬ së h¹ tÇng kinh tÕ - x· héi, trong 10 n¨m 1991-2000 NSNN ®· chi trªn 140 ngh×n tû ®ång. Thùc chÊt ®ãng gãp cho kho¶n chi nµy b»ng nguån tÝch luü cña NSNN chØ chiÕm kho¶ng 27%. Sè thiÕu hôt cßn l¹i ph¶i xö lý qua béi chi Ng©n s¸ch- vay trong níc vµ vay níc ngoµi. Trong ®ã c¸c kho¶n vay trong níc kho¶ng 30% vµ vay ODA cña níc ngoµi kho¶ng 43%. Nh vËy 73% sè chi ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN ®îc bï ®¾p b»ng kho¶n ®i vay. §©y võa lµ thêi c¬, nhng còng lµ nguy c¬ tiÒm Èn. NÕu ®Çu t kÐm hiÖu qu¶ th× ch¼ng nh÷ng kh«ng t¨ng trëng kinh tÕ v÷ng ch¾c ®îc mµ cßn lµm t¨ng g¸nh nî cho c¸c thÕ hÖ sau nµy. Thùc tÕ nµy ®¸ng lµ mét b¸o ®éng, cÇn hÕt søc quan t©m trong ®iÒu hµnh kinh tÕ. VÒ sö dông vèn ®Çu t tõ NSNN Tån t¹i lín nhÊt lµ c¬ cÊu ph©n bæ vèn ®Çu t tõ NSNN cha hîp lý trong nh÷ng n¨m gÇn ®©y. HiÖu qu¶ ®Çu t nãi chung cã xu híng gi¶m xót kh«ng chØ kh«ng chØ ë cÊp ®é toµn nÒn kinh tÕ mµ cßn diÔn ra ë cÊp ngµnh vµ cÊp c¬ së. HÖ sè ICOR ngµy cµng lín, thêi k× 1991-1995 hÖ sè ICOR lµ 3.0 th× thêi k× 1996-2000 lµ 4.9. Nguyªn nh©n c¬ b¶n lµ do c¬ cÊu ®Çu t nãi chung vµ c¬ cÊu ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN nãi riªng theo ngµnh cha hîp lý. * Trong n«ng nghiÖp: Vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN chØ tËp trung vµo c¸c c«ng tr×nh thuû lîi, phôc vô môc tiªu t¨ng s¶n lîng cho c©y lóa mµ cha ®Çu t ®óng møc vµo khoa häc c«ng nghÖ trong N«ng nghiÖp, nhÊt lµ gièng míi vÒ c©y con vµ c«ng nghiÖp chÕ biÕn b¶o qu¶n n«ng s¶n. §Çu t vµo nghÒ rõng, nghÒ c¸ thiÕu ®ång bé dÉn ®Õn hiÖu qu¶ thÊp, gi¸ thµnh s¶n phÈm cao, chÊt lîng kÐm lµm cho kh¶ n¨ng c¹nh tranh trªn thÞ trêng thÕ giíi thÊp. Chñ tr¬ng cña §¶ng lµ c«ng nghiÖp ho¸ N«ng nghiÖp, thÞ trêng ho¸ N«ng th«n, tõng bíc xo¸ ®ãi gi¶m nghÌo, nhng chÝnh s¸ch ®Çu t cha híng tíi môc tiªu nµy. Bëi lÏ, víi c¸ch ®Çu t ®Ó t¨ng s¶n lîng nh hiÖn nay th× may ch¨ng chØ xo¸ ®îc ®ãi, chø cha thÓ gi¶m ®îc nghÌo. §Ó gi¶m ®îc nghÌo, ®iÒu kiÖn cÇn thiÕt lµ ph¶i thay ®æi c¬ cÊu ®Çu t trong N«ng nghiÖp theo híng s¶n xuÊt hµng ho¸ cã chÊt lîng cao, gi¸ thµnh h¹. Khi ®ã míi cã thÓ tham gia vµo c¹nh tranh víi thÞ trêng thÕ giíi. * Trong c«ng nghiÖp: Thùc tÕ ®Çu t cho lÜnh vùc nµy vÉn mang tÝnh ch¾p v¸, gi¶i quyÕt nh÷ng khã kh¨n nhÊt thêi mµ cha thÓ hiÖn mét chiÕn lîc ph¸t triÓn thùc sù cña ngµnh, tr×nh ®é c«ng nghÖ trong khu vùc doanh nghiÖp nhµ níc nãi chung rÊt l¹c hËu, m¸y mãc thiÕt bÞ cò kÜ, lçi thêi. HiÖn tîng ®Çu t theo phong trµo b»ng vèn NSNN lµ kh¸ phæ biÕn vµ kÐo dµi lµm gi¶m hiÖu qu¶, g©y khã kh¨n cho nÒn kinh tÕ trong viÖc sö lý hËu qu¶. * Trong lÜnh vùc dÞch vô: Trong ®iÒu kiÖn cña nÒn kinh tÕ thÞ trêng më cöa, héi nhËp vµ c¹nh tranh quèc tÕ, ho¹t ®éng dÞch vô cã tÇm quan träng ®Æc biÖt trong viÖc t¹o m«i trêng ®Çu t thuËn lîi, gãp phÇn t¨ng trëng cho nÒn kinh tÕ. Tuy nhiªn, cho ®Õn nay, nhËn thøc vai trß cña dÞch vô cßn cha ®îc tho¶ ®¸ng. Chóng ta míi chØ tËp chung chó ý vèn NSNN ®Çu t vµo mét sè kh©u cña lÜnh vùc nµy nh: giao th«ng, bu ®iÖn, th«ng tin liªn l¹c … mµ gÇn nh bá trèng mét sè ho¹t ®éng dÞch vô kh¸c nh: Ng©n hµng, b¶o hiÓm, kÕ to¸n…Do ®ã, bè trÝ vµ ph©n bæ vèn ®Çu t tõ Ng©n s¸ch cho lÜnh vùc nµy hîp lý lµ ®iÒu kiÖn hÕt søc cÇn thiÕt. *.Trong ®Çu t kÕt cÊu h¹ tÇng: NÐt h¹n chÕ næi bËt trong kh©u nµy lµ cha b¸m s¸t c¸c môc tiªu quan träng cña nÒn kinh tÕ dÉn tíi hËu qu¶ lµ: §Çu t dµn tr¶i kÐo dµi tiÕn ®é, vèn chê c«ng tr×nh….diÔn ra kh¸ phæ biÕn vµ lÆp ®i lÆp l¹i nhiÒu n¨m qua ë nhiÒu bé, ngµnh, ®Þa ph¬ng. N¨m 1997 c¶ níc cã kho¶ng 6000 dù ¸n, n¨m 1998 cßn 5000 dù ¸n, n¨m 1999 cßn 4000 nhng n¨m 2000 l¹i cã tíi 5300 dù ¸n ®îc ®Çu t b»ng vèn Ng©n s¸ch Nhµ níc. Nguyªn nh©n cña t×nh tr¹ng nµy lµ do ngêi ®îc quyÕt ®Þnh ®Çu t c¸c dù ¸n D, C t¸ch rêi ngêi lo vèn. NÕu cã c¬ chÕ g¾n kÕt quyÒn h¹n vµ tr¸ch nhiÖm l¹i víi nhau th× t×nh h×nh h¼n lµ kh¸c hoµn toµn. Ngoµi ra, kh©u xÐt duyÖt ®Çu t, gi¶i phãng mÆt b»ng, ®Êu thÇu ®ang lµ mét vÊn ®Ò hÕt søc bøc xóc. §Þnh híng vµ gi¶i ph¸p nh»m n©ng cao hiÖu qu¶ sö dông vèn ®Çu t tõ ng©n s¸ch nhµ níc VÒ kÕt cÊu Ng©n s¸ch Nhµ níc *. Thu NSNN duy tr× ë møc 20-22% GDP; ChÝnh s¸ch thu ng©n s¸ch ph¶i gi¶i quyÕt tèt h¬n n÷a mèi quan hÖ vÒ lîi Ých kinh tÕ gi÷a Nhµ níc vµ x· héi; ®¶m b¶o nguån lùc tµi chÝnh ®Ó duy tr× ho¹t ®éng cña bé m¸y nhµ níc, gi÷ v÷ng quèc phßng an ninh, ®iÒu chØnh vÜ m« nÒn kinh tÕ vµ thùc hiÖn chÝnh s¸ch x· héi; ®ång thêi gi¶i phãng néi lùc, t¹o ®éng lùc thóc ®Èy s¶n xuÊt kinh doanh ph¸t triÓn, t¨ng søc c¹nh tranh cña c¸c doanh nghiÖp trong níc. C¸c gi¶i ph¸p cô thÓ lµ: Tõng bíc më réng vµ khai th¸c nguån thu cho ng©n s¸ch, t¨ng cêng chèng thÊt thu Ng©n s¸ch, ®Æc biÖt chèng thÊt thu vÒ thuÕ vµ phÝ. TiÕp tôc kiÖn toµn hÖ thèng chÝnh s¸ch thuÕ theo híng gi¶m sè lîng thuÕ suÊt, h¹n chÕ u ®·i vµ miÔn gi¶m thuÕ, më réng ph¹m vi vµ ®èi tîng nép thuÕ, thùc hiÖn c«ng b»ng vÒ thuÕ gi÷a c¸c thµnh phÇn kinh tÕ, gi÷a c¸c doanh nghiÖp. §iÒu chØnh c¬ cÊu c¸c s¾c thuÕ vµ thuÕ suÊt phï hîp víi yªu cÇu ph¸t triÓn, héi nhËp vµ thùc hiÖn c¸c cam kÕt quèc tÕ. N©ng dÇn tû träng thuÕ trùc thu theo nh÷ng bíc ®i thÝch hîp, nghiªn cøu triÓn khai ¸p dông thuÕ thu nhËp c¸ nh©n vµ thuÕ tµi s¶n. Më réng c¸c h×nh thøc thu nép c¸c kho¶n thu NSNN trùc tiÕp vµo kho b¹c Nhµ níc; §Ò cao vai trß kiÓm tra vµ kiÓm so¸t thu NSNN cña c¬ quan thuÕ, H¶i quan vµ Kho b¹c Nhµ níc. *. §æi míi vµ hoµn thiÖn c¬ cÊu chi NSNN phï hîp víi chiÕn lîc ph¸t triÓn kinh tÕ x· héi ph©n bæ sö dông NSNN ph¶i c©n nh¾c phèi hîp víi c¸c nguyªn t¾c tµi chÝnh cña toµn x· héi ®Ó ®¶m b¶o tÝnh hiÖu qu¶ vµ tiÕt kiÖm. C¸c gi¶i ph¸p cô thÓ lµ: Trong thêi gian tíi, chi NSNN cÇn tËp trung vµo ba môc tiªu lín. Thø nhÊt, ®Çu t vµo c¸c c«ng tr×nh h¹ tÇng c¬ së kh«ng cã kh¶ n¨ng thu håi vèn trùc tiÕp nhng cã vai trß quan träng thóc ®Èy t¨ng trëng kinh tÕ vµ më réng thÞ trêng. Thø hai, hç trî ®Çu t ®Ó chuyÓn dÞch c¬ cÊu kinh tÕ, chuyÓn dÞch lao ®éng theo híng CNH-H§H vµ khuyÕn khÝch xuÊt khÈu. Thø ba, u tiªn hîp lý chi NSNN cho gi¸o dôc ®µo t¹o, nghiªn cøu c¬ b¶n vµ nghiªn cøu triÓn khai øng dông khoa häc c«ng nghÖ, xo¸ ®ãi gi¶m nghÌo. TiÕp tôc n©ng tû träng chi ®Çu t ph¸t triÓn trong tæng chi NSNN, trong ®ã gi¶m vèn cÊp ph¸t vµ t¨ng vèn tÝn dông Nhµ níc lªn kho¶ng 40-50% tæng chi ®Çu t ph¸t triÓn tõ khu vùc nhµ níc. *. TiÕp tôc hoµn thiÖn c¬ chÕ qu¶n lý vµ ®iÒu hµnh NSNN. Cô thÓ lµ: - Hoµn thiÖn c¬ chÕ ph©n cÊp qu¶n lý NSNN theo híng t¨ng cêng h¬n n÷a quyÒn h¹n vµ tr¸ch nhiÖm cña chÝnh quyÒn ®Þa ph¬ng c¸c cÊp trong qu¶n lý vµ ph©n bæ ng©n s¸ch, t¹o thÕ tù chñ h¬n n÷a cho Ng©n s¸ch §Þa ph¬ng. Nghiªn cøu hoµn thiÖn hÖ thèng tiªu chuÈn, ®Þnh møc, chÕ ®é chi NSNN lµm c¬ së ®Ó x©y dùng dù to¸n vµ kiÓm tra, kiÓm so¸t chi Ng©n s¸ch mét c¸ch cã hiÖu qu¶. C¶i tiÕn dÇn tõng bíc quy tr×nh lËp dù to¸n, thùc hiÖn dù to¸n Ng©n s¸ch theo híng gi¶m bít c¸c ®Çu mèi trung gian vµ tr¸nh chång chÐo. Thùc hiÖn nghiªm chØnh chÕ ®é c«ng khai tµi chÝnh ë tÊt c¶ c¸c cÊp Ng©n s¸ch vµ c¸c ®¬n vÞ dù to¸n ng©n s¸ch. *. Duy tr× béi chi NSNN ë møc hîp lý §Ó ®¸p øng nhu cÇu ®Çu t c¬ së h¹ tÇng kinh tÕ - x· héi víi quy m« lín trong nh÷ng n¨m tíi (nh thuû ®iÖn S¬n La, ®êng Hå ChÝ Minh…) NSNN ph¶i cã mét lîng vèn ®Çu t rÊt lín. Trong ®iÒu kiÖn nguån thu vµ tÝch luü cña ng©n s¸ch cã h¹n, th× viÖc sö dông nguån béi chi NSNN (vay trong níc vµ ODA) cho ®Çu t lµ tÊt yÕu. Nªn "tiÕp tôc duy tr× chÝnh s¸ch tµi kho¸ cã béi chi … ë møc th©m hôt ng©n s¸ch trong giíi h¹n hîp lý". møc béi chi ng©n s¸ch chØ ®îc coi lµ hîp lý khi dùa trªn tiªu chuÈn hiÖu qu¶ vµ ®îc gi¶i quyÕt tèt trong mèi quan hÖ: §Çu t - T¨ng trëng - Cã nguån thu- Tr¶ nî ®îc. Trong mèi quan hÖ nµy, hiÖu qu¶ vµ t¨ng trëng lµ môc tiªu, cßn møc béi chi bao nhiªu chØ lµ ph¬ng tiÖn ®¹t tíi môc tiªu ®ã. Kh«ng nªn quy ®Þnh møc béi chi ë mét tû lÖ cøng nh¾c mµ nªn c¨n cø vµo nhu cÇu vµ kh¶ n¨ng hiÖu qu¶ do ®Çu t mang l¹i. Tuy nhiªn, ®Ó ®¶m b¶o an toµn tµi chÝnh, ®Ò phßng nguy c¬ l¹m ph¸t, th× giíi h¹n møc béi chi kh«ng vît qu¸ tû lÖ t¨ng trëng GDP. VÒ chÝnh s¸ch vµ c¬ cÊu qu¶n lý vèn ®Çu t tõ NSNN Nh trªn ®· nªu, do yªu cÇu ph¸t triÓn cña nÒn kinh tÕ ViÖt Nam cÇn ph¶i cã hÖ thèng kÕt cÊu h¹ tÇng kÜ thuËt ®ång bé. §Ó ®¸p øng nhu cÇu trªn hµng n¨m NSNN ph¶i dµnh mét sè vèn ®Çu t kh¸ lín, kho¶ng trªn díi 20% tæng vèn ®Çu t toµn x· héi ®Ó ®Çu t vµo môc tiªu nµy. §iÒu ®¸ng lu ý lµ kho¶ng 60-70% sè vèn ®Çu t ®ã ®îc h×nh thµnh tõ nguån vay trong níc vµ ODA, nhng ®¸ng tiÕc lµ viÖc sö dông nguån vèn nµy cha ®¹t ®îc hiÖu qu¶ mong muèn, t×nh tr¹ng nµy nÕu kÐo dµi sÏ g©y bÊt lîi cho nÒn kinh tÕ. §Ó chÊn chØnh t×nh h×nh trªn, trong vßng 10 n¨m nay nhµ níc®· nhiÒu lÇn ban hµnh c¸c NghÞ ®Þnh ®Ó thay thÕ hoÆc söa ®æi bæ sung §iÒu lÖ qu¶n lý ®Çu t vµ x©y dùng. Tuy nhiªn, nh÷ng tån t¹i cò trong ®Çu t hµng n¨m vÉn kÐo dµi, lÆp ®i lÆp l¹i. ®Ó gi¶i quyÕt t×nh tr¹ng trªn cÇn cã biÖn ph¸p s¾p xÕp l¹i vÒ mÆt tæ chøc vµ ®iÒu hµnh b»ng c¸c gi¶i ph¸p sau: VÒ c«ng t¸c quy ho¹ch: CÇn ®Æc biÖt coi träng c«ng t¸c quy ho¹ch ngµnh vµ l·nh thæ, t¨ng cêng gi¸m s¸t, nghiÖm thu chÊt lîng cña kh©u nµy, thùc hiÖn quy ho¹ch ®i tríc mét bíc, kiªn quyÕt lo¹i trõ nh÷ng dù ¸n ®Çu t kh«ng n»m trong quy ho¹ch hoÆc cha râ rµng vÒ quy ho¹ch. VÒ c«ng t¸c kÕ ho¹ch ho¸: cÇn tæng kÕt, ®¸nh gi¸ vµ c¶i tiÕn c¬ b¶n ph¬ng ph¸p lËp kÕ ho¹ch, ph©n bæ vèn vµ ®iÒu hµnh kÕ ho¹ch ®Çu t XDCB theo híng: + §Ó tr¸nh thi c«ng kÐo dµi, ®¶m b¶o ®Çu t tËp trung døt ®iÓm th× chØ ghi vµo kÕ ho¹ch n¨m nh÷ng dù ¸n ®· thùc sù hoµn thµnh kh©u chuÈn bÞ ®Çu t (lËp b¸o c¸o nghiªn cøu kh¶ thi) vµ mét sè kh©u quan träng nhÊt trong chuÈn bÞ thùc hiÖn ®Çu t, bao gåm hoµn thµnh gi¶i phãng mÆt b»ng vµ ®Êu thÇu nh»m gi¶i ng©n nhanh, tr¸nh t×nh tr¹ng vèn chê c«ng tr×nh. + Trong viÖc bè trÝ vèn ®Çu t: §Ó tr¸nh t×nh tr¹ng ®Çu t dµn tr¶i, ph©n t¸n, kÐo dµi, cÇn kiªn quyÕt thùc hiÖn nguyªn t¾c më réng ph©n cÊp, ®ång thêi n©ng cao tr¸ch nhiÖm vµ tù chÞu tr¸ch nhiÖm cña c¸c cÊp trªn chñ ®Çu t trong viÖc ph©n bæ vèn ®Çu t, Nhµ níc chØ kiÓm tra, khèng chÕ nh÷ng quy ®Þnh chung nh dù ¸n nhãm C kh«ng qu¸ hai n¨m. + VÒ ph¬ng thøc cÊp ph¸t vèn ®Çu t tr¸nh t×nh tr¹ng ø ®äng vèn ®Çu t ë hÖ thèng Kho b¹c Nhµ níc, cÇn nghiªn cøu ¸p dông ®¹i trµ viÖc chuyÓn h×nh thøc cÊp ph¸t tõ " lÖnh chi" sang h×nh thøc "h¹n møc". + §èi víi dù ¸n hoµn thµnh ®a vµo sö dông cÇn døt ®iÓm kh©u quyÕt to¸n vµ thÈm tra quyÕt to¸n. Lùc lîng chÝnh ®Ó ®¶m nhËn viÖc nµy lµ c¸c c«ng ty kiÓm to¸n ®éc lËp. C¸c c«ng ty nµy ph¶i chÞu tr¸ch nhiÖm tríc ph¸p luËt vÒ kÕt qu¶ thÈm tra quyÕt to¸n. Ngµnh tµi chÝnh cã chøc n¨ng kiÓm tra. Bªn c¹nh ®ã cÇn quy ®Þnh chÕ tµi ®èi víi chñ ®Çu t khi quyÕt to¸n chËm so víi quy ®Þnh. + VÒ mÆt tæ chøc bé m¸y: CÇn tiÕp tôc thùc hiÖn c¶i c¸ch hµnh chÝnh, c¾t gi¶m thñ tôc xÐt duyÖt rêm rµ, tr¸nh trïng chÐo trong qu¶n lý gi÷a c¸c bé hoÆc gi÷a c¸c c¬ quan trong mét bé, t¨ng cêng kiÓm tra vµ ®Ò cao tr¸ch nhiÖm trong tõng kh©u c«ng viÖc qu¶n lý. TiÕp tôc hoµn thiÖn m«i trêng ph¸p lý, ®æi míi hoµn thiÖn chÝnh s¸ch, c¬ chÕ nh»m c¶i thiÖn m«i trêng ®Çu t rµ so¸t l¹i hÖ thèng luËt ®Ó ®iÓu chØnh, bæ sung c¸c quy ®Þnh kh«ng cßn phï hîp hoÆc thiÕu minh b¹ch râ rµng. Ban hµnh míi c¸c luËt ®Ó ®iÒu chØnh, lµnh m¹nh ho¸ nÒn kinh tÕ, phï hîp víi th«ng lÖ quèc tÕ nh: LuËt ®Çu t x©y dùng, luËt vÒ tèi huÖ quèc (MFN) vµ ®èi sö quèc gia (NT), LuËt c¹nh tranh vµ chèng ®éc quyÒn… KÕt luËn Do h¹n chÕ vÒ mÆt thêi gian vµ sè liÖu nªn bµi viÕt kh«ng thÓ diÔn t¶ ®îc toµn béi qu¸ tr×nh t¸c ®éng cña vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN tíi t¨ng trëng kinh tÕ vµ ngîc l¹i. Nhng bµi viÕt cho chóng ta mét c¸i nh×n ®óng ®¾n h¬n vÒ qu¸ tr×nh sö dông vèn ®Çu t tõ NSNN còng nh ¶nh hëng c¬ b¶n cña nã tíi t¨ng trëng kinh tÕ trong thêi gian qua. C¸c m« h×nh ph©n tÝch tuy cha ®îc nh mong muèn song còng kh¼ng ®Þnh ®îc tÇm quan träng cña tæng vèn ®Çu t toµn x· héi còng nh vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN tíi qu¸ tr×nh t¨ng trëng kinh tÕ ViÖt Nam. Tõ ®ã ®a ra mét sè ®Ò xuÊt thÝch hîp ®èi víi viÖc qu¶n lý vµ sö dông vèn ®Çu t nh÷ng n¨m tíi. T¸c gi¶ mét lÇn n÷a c¶m ¬n TS. Hoµng §×nh TuÊn; Gi¶ng viªn Lª ThÞ HuyÒn (§HKTQD); TS. Vâ TrÝ Thµnh; Ths. Hoµng V¨n Thµnh (ViÖn NCQLKTTW) ®· nhiÖt t×nh gióp ®ì ®Ó bµi viÕt ®îc hoµn chØnh Phô Lôc M« h×nh1: T¸c ®éng cña ®Çu t tíi t¨ng trëng kinh tÕ th«ng qua m« h×nh thu nhËp quèc d©n System: UNTITLED Estimation Method: Weighted Least Squares Date: 05/23/02 Time: 10:07 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Total system (unbalanced) observations 32 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 0.922037 0.024787 37.19817 0.0000 C(2) 0.233318 0.026229 8.895420 0.0000 C(3) -0.094904 0.035492 -2.673904 0.0139 C(4) 0.166330 0.027809 5.981107 0.0000 C(5) -0.197154 0.046183 -4.268980 0.0003 C(6) 2.544735 0.165869 15.34181 0.0000 C(7) 0.839423 0.024864 33.76119 0.0000 C(8) -0.085439 0.015932 -5.362759 0.0000 C(9) -10.27842 0.586233 -17.53300 0.0000 C(10) 1.777943 0.048166 36.91300 0.0000 Determinant residual covariance 5.26E-13 Equation: LOG(GDPR)= C(1)*LOG(CR)+C(2)*LOG(IR)+C(3)*LOG(GR) +C(4)*LOG(XR)+C(5)*LOG(MR) Observations: 11 R-squared 0.999603 Mean dependent var 12.16876 Adjusted R-squared 0.999338 S.D. dependent var 0.253198 S.E. of regression 0.006516 Sum squared resid 0.000255 Durbin-Watson stat 1.982539 Equation: LOG(CR)=C(6)+C(7)*LOG(GDPR)+C(8)*LOG(THUE) Observations: 10 R-squared 0.998065 Mean dependent var 11.90251 Adjusted R-squared 0.997512 S.D. dependent var 0.166912 S.E. of regression 0.008326 Sum squared resid 0.000485 Durbin-Watson stat 1.364128 Equation: LOG(MR)=C(9)+C(10)*LOG(GDPR) Observations: 11 R-squared 0.991992 Mean dependent var 11.35693 Adjusted R-squared 0.991102 S.D. dependent var 0.451985 S.E. of regression 0.042636 Sum squared resid 0.016360 Durbin-Watson stat 1.248918 TÝnh phï hîp cña m« h×nh Phï hîp vÒ mÆt lý thuyÕt: c¸c hÖ sè thu ®îc tõ m« h×nh ®Òu cã dÊu phï hîp víi dÊu cña k× väng mµ chóng ta ®· ®a ra ë phÇn tríc chøng tá r»ng m« h×nh ph¶n ¸nh kh¸ chÝnh x¸c vÒ mÆt kinh tÕ cña c¸c biÕn sè c1=0.922026 ; c2 =0.233316; c3 = -0.094896; c4 =0.166326;c5 = -0.197144; c6 =2.544823; c7 =0.839413; c8 = -0.085436; c9 =-10.27842; c10 =1.777943 Phï hîp vÒ mÆt thèng kª: c¸c gi¸ trÞ cña thèng kª t mµ m« h×nh ®a ra cïng víi c¸c møc x¸c suÊt P[value] cho thÊy c¸c hÖ sè trong m« h×nh ®Òu cã ý nghÜa thèng kª ë møc tin cËy 10%. C¸c hÖ sè R2 trong c¸c ph¬ng tr×nh kh¸ lín chøng tá cã mét mèi quan hÖ tuyÕn tÝnh chÆt chÏ gi÷a biÕn phô thuéc vµ biÕn ®éc lËp, C¸c gi¸ trÞ Durbin-Watson cho thÊy c¸c hµm håi quy trong hÖ ph¬ng tr×nh cã chøa hiÖn tîng tù t¬ng quan. C¬ së d÷ liÖu ®îc sö dông trong m« h×nh: obs GDPr Cr Ir Gr Xr Mr THUE 1990 131968.0 113250.0 21048.00 10156.00 31256.00 44022.00 NA 1991 139634.0 116885.0 22366.00 11010.00 39302.00 48244.00 15256.40 1992 151782.0 121490.0 27086.00 11831.00 46726.00 52718.00 20757.22 1993 164043.0 125774.0 39862.00 13348.00 48596.00 62632.00 28662.91 1994 178534.0 133299.0 45483.00 14738.00 60725.00 77591.00 33576.85 1995 195567.0 142917.0 53249.00 15976.00 71352.00 89229.00 37326.51 1996 213832.0 155909.0 60826.00 17163.00 91882.00 112065.0 40998.51 1997 231263.0 165125.0 66529.00 17850.00 102316.0 120068.0 39159.81 1998 244594.0 172498.0 74931.00 18425.00 110288.0 130818.0 38417.85 1999 256269.0 176976.0 75830.00 17374.00 125014.0 138171.0 43518.22 2000 273582.0 183980.0 84033.00 17660.00 140969.0 152271.0 48997.12 Trong ®ã : GDPr: Tæng s¶n phÈm quèc néi tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994 Cr : chi tiªu cuèi cïng cña khu vùc d©n c tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994 Ir : tæng ®Çu t x· héi tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994 Gr: chi tiªu cuèi cïng cña khu vùc nhµ níc tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994 Xr: Gi¸ trÞ xuÊt khÈu s¶n phÈm vµ dÞch vô tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994 Mr: Gi¸ trÞ nhËp khÈu vµ dÞch vô tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994. THUE: Tæng ®éng viªn thuÕ vµo Ng©n s¸ch Nhµ níc tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m1994 M« h×nh 2: t¸c ®éng cña tæng ®Çu t tíi t¨ng trëng kinh tÕ th«ng qua m« h×nh Harrod-Domar M« h×nh íc lîng ®îc ch¹y trªn EVIEWS nªn hµm @PCH(GDPR) chÝnh lµ tèc ®é t¨ng trëng cña GDP thùc(GDPR), tøc: @PCH(GDPR)= M« h×nh 2 Dependent Variable: @PCH(GDPR) Method: Least Squares Date: 05/23/02 Time: 18:57 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. VDTXHR/GDPR 0.320620 0.016418 19.52856 0.0000 BIENGIA -0.040242 0.007612 -5.286564 0.0005 R-squared 0.654673 Mean dependent var 0.073491 Adjusted R-squared 0.616303 S.D. dependent var 0.017585 S.E. of regression 0.010893 Akaike info criterion -6.038508 Sum squared resid 0.001068 Schwarz criterion -5.966164 Log likelihood 35.21179 Durbin-Watson stat 1.764482 TÝnh phï hîp cña m« h×nh : VÒ ý nghÜa kinh tÕ ta thÊy c¸c hÖ sè ®Òu tho¶ m·n nh÷ng k× väng ë phÇn trªn, hÖ sè d¬ng vµ nhá h¬n 1, hÖ sè ©m. VÒ ý nghÜa thèng kª c¸c thèng kª t cho phÐp kÕt luËn c¸c hÖ sè cã ý nghÜa thèng kª. KiÓm ®Þnh sù tù t¬ng quan cña m« h×nh Gi¸ trÞ Durbin-Watson d=1.764482 cho thÊy víi møc ý nghÜa 5% th× dL < d < dU cho phÐp kh¼ng ®Þnh m« h×nh kh«ng cã chøa hiÖn tîng tù t¬ng quan. KiÓm ®Þnh ph¬ng sai cña sai sè thay ®æi §Ó kiÓm ®Þnh ph¬ng sai cña m« h×nh, b»ng ph¬ng ph¸p kiÓm ®Þnh dùa trªn biÕn phô thuéc ta kiÓm ®Þnh trªn m« h×nh: = +*+Ut RESID lµ phÇn d thu ®îc tõ MH2, @PCH(GDPRF) lµ gi¸ trÞ íc lîng cña k× väng @PCH(GDPR) M« h×nh kiÓm ®Þnhsù thay ®æi ph¬ng sai cña sai sè Dependent Variable: (RESID02)^2 Method: Least Squares Date: 05/23/02 Time: 19:06 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (GDPRF)^2 -0.011078 0.013943 -0.794546 0.4473 C 0.000159 8.78E-05 1.811285 0.1035 R-squared 0.065547 Mean dependent var 9.71E-05 Adjusted R-squared -0.038281 S.D. dependent var 0.000132 S.E. of regression 0.000134 Akaike info criterion -14.83168 Sum squared resid 1.62E-07 Schwarz criterion -14.75933 Log likelihood 83.57422 F-statistic 0.631303 Durbin-Watson stat 2.277039 Prob(F-statistic) 0.447322 Víi møc tin cËy 5% ta cã =3.84146 MÆt kh¸c n*=0.95053 < 3.84146 vËy ph¬ng sai trong m« h×nh 2 lµ kh«ng thay ®æi . KiÓm ®Þnh tÝnh dõng cña phÇn d: Víi ph¬ng ph¸p kiÓm ®Þnh tÝnh dõng cña phÇn d dùa trªn lîc ®å t¬ng quan vµ lîc ®å tù t¬ng quan ta nhËn thÊy phÇn d cña m« h×nh lµ nhiÔu tr¾ng Lîc ®å t¬ng quan vµ tù t¬ng quan cña phÇn d Date: 05/23/02 Time: 19:11 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . | . . | . 1 0.059 0.059 0.0497 0.824 . | . . | . 2 -0.049 -0.053 0.0883 0.957 . *| . . *| . 3 -0.097 -0.091 0.2559 0.968 . **| . . **| . 4 -0.268 -0.264 1.7285 0.786 . |** . . |** . 5 0.201 0.235 2.6914 0.747 . | . . | . 6 0.051 -0.014 2.7662 0.838 . *| . . **| . 7 -0.151 -0.205 3.5778 0.827 . *| . . *| . 8 -0.120 -0.149 4.2615 0.833 . *| . . | . 9 -0.116 0.023 5.2209 0.815 KiÓm ®Þnh tÝnh chuÈn cña phÇn d: Gi¸ trÞ JB=0.98604 < nªn kÕt luËn phÇn d cña hµm håi quy trong m« h×nh trªn ph©n bè chuÈn. Tõ nh÷ng kiÓm ®Þnh ®· ®îc tho¶ m·n cho phÐp kÕt luËn m« h×nh 2 cã thÓ tin cËy ®Ó ph©n tÝch vµ dù b¸o C¬ së d÷ liÖu ®îc dïng trong viÖc íc lîng m« h×nh 2 obs GDPr VDTXHr BIENGIA 1990 131968.0 16607.60 0.000000 1991 139634.0 21940.10 0.000000 1992 151782.0 30963.20 0.000000 1993 164043.0 45421.30 0.000000 1994 178534.0 51834.80 0.000000 1995 195567.0 60757.00 0.000000 1996 213832.0 67489.30 0.000000 1997 231263.0 79204.60 1.000000 1998 244594.0 75579.70 1.000000 1999 256269.0 79094.60 1.000000 2000 273582.0 91800.00 1.000000 Trong ®ã: GDPr: gi¸ trÞ tæng s¶n phÈm quèc néi ®îc tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994. VDTXHr: Tæng vèn ®Çu t toµn x· héi ®îc ®iÒu chØnh vÒ gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994. BIENGIA: biÕn gi¶ ®¹i diÖn cho cuéc khñng ho¶ng tµi chÝnh ch©u ¸ n¨m 1997 m« h×nh 3 Ph©n tÝch t¸c ®éng cña ®Çu t tõ NSNN tíi t¨ng trëng kinh tÕ quèc d©n System: SYS01 Estimation Method: Three-Stage Least Squares Date: 05/31/02 Time: 08:42 Sample: 1991 2000 Included observations: 10 Total system (balanced) observations 20 Instruments: LOG(VNSNNR) LOG(TDNDR) LOG(XR) LOG(FDIR) C Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 4.296319 0.238320 18.02756 0.0000 C(2) 0.220208 0.053247 4.135578 0.0012 C(3) 0.193709 0.025582 7.571953 0.0000 C(4) 0.307185 0.042664 7.200139 0.0000 C(5) 6.421554 0.112714 56.97221 0.0000 C(6) 0.073133 0.028685 2.549535 0.0242 C(7) 0.443276 0.029210 15.17573 0.0000 Determinant residual covariance 3.12E-07 Equation: LOG(VDTXHR)=C(1)+C(2)*LOG(VNSNNR)+C(3) *LOG(TDNDR)+C(4)*LOG(FDIR) Observations: 10 R-squared 0.990665 Mean dependent var 10.92690 Adjusted R-squared 0.985997 S.D. dependent var 0.458702 S.E. of regression 0.054281 Sum squared resid 0.017678 Durbin-Watson stat 2.069814 Equation: LOG(GDPR)=C(5)+C(6)*LOG(VDTXHR)+C(7)*LOG(XR) Observations: 10 R-squared 0.996260 Mean dependent var 12.20660 Adjusted R-squared 0.995191 S.D. dependent var 0.231793 S.E. of regression 0.016074 Sum squared resid 0.001809 Durbin-Watson stat 2.289467 *. Sù phï hîp vÒ mÆt kinh tÕ : Tõ m« h×nh ta nhËn ®îc hÖ ph¬ng tr×nh sau: Log(TDTXH)=4.296319+0.220208*log(DTNSNN)+ 0.193709*log(TDND)+0.307185*log(FDI) Log(GDP)= 6.421554+0.073133*log(TDTXH)+ 0.443276*log(EXPORTR) C¸c hÖ sè nhËn ®îc ®Òu phï hîp víi k× väng ®Æt ra. Do ®ã vÒ mÆt kinh tÕ cã thÓ chÊp nhËn m« h×nh. *. ý nghÜa thèng kª cña m« h×nh. M« h×nh cho thÊy ë møc tin cËy 5% c¸c kiÓm ®Þnh t cña c¸c hÖ sè t¬ng øng ®Òu cã ý nghÜa thèng kª. cña c¶ hai ph¬ng tr×nh ®Òu kh¸ cao. MÆt kh¸c c¸c hÖ sè Durbin-Watson trong m« h×nh cho thÊy kh«ng cã hiÖn tîng tù t¬ng qua trong m« h×nh M« h×nh 4: t¸c ®éng cña vèn ®Çu t cña ng©n s¸ch nhµ níc tíi ngµnh n«ng nghiÖp Hµm håi quy tæng thÓ: Log(GDPNN&LNR)= + ¦íc lîng håi quy Dependent Variable: LOG(GDPNN&lLNr) Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 10:53 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(VNSNNr) 0.196902 0.026347 7.473378 0.0000 C 9.025312 0.244291 36.94486 0.0000 R-squared 0.861221 Mean dependent var 10.84690 Adjusted R-squared 0.845801 S.D. dependent var 0.138019 S.E. of regression 0.054197 Akaike info criterion -2.829400 Sum squared resid 0.026436 Schwarz criterion -2.757055 Log likelihood 17.56170 F-statistic 55.85138 Durbin-Watson stat 1.728897 Prob(F-statistic) 0.000038 KiÓm ®Þnh sù phï hîp cña c¸c hÖ sè trong m« h×nh: C¸c hÖ sè trong m« h×nh ®îc íc lîng ë trªn ®Òu phï hîp víi ý nghÜa kinh tÕ. C¸c thèng kª t trong m« h×nh ®Òu cho phÐp kÕt luËn c¸c hÖ sè ®Òu cã ý nghÜa thèng kª KiÓm ®Þnh hiÖn tîng tù t¬ng quan Tõ m« h×nh nhËn ®îc ta cã hÖ sè Durbin-Watson stat=1.728897 MÆt kh¸c m« h×nh cã mét biÕn ®éc lËp víi møc ýnghÜa 5% vµ 11 quan s¸t th× dU= 1.324 vµ 4-dU=2.676. Do ®ã dU Durbin-Watson stat4-dU nªn ta kÕt luËn kh«ng cã hiÖn tîng tù t¬ng quan KiÓm ®Þnh ph¬ng sai thay ®æi KiÓm ®Þnh ph¬ng sai cña sai sè thay ®æi dùa trªn biÕn phô thuéc ta cã m« h×nh sau: Dependent Variable: (RESIDNONGNGHIEP)^2 Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 10:52 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (LGDPNN_LNR0F)^2 -0.000157 0.000344 -0.455233 0.6597 C 0.020821 0.040467 0.514508 0.6193 R-squared 0.022508 Mean dependent var 0.002403 Adjusted R-squared -0.086102 S.D. dependent var 0.002886 S.E. of regression 0.003008 Akaike info criterion -8.612276 Sum squared resid 8.14E-05 Schwarz criterion -8.539931 Log likelihood 49.36752 F-statistic 0.207238 Durbin-Watson stat 2.058500 Prob(F-statistic) 0.659724 NhËt xÐt: Víi 11 quan s¸t m« h×nh thu ®îc =0.022508 do ®ã n*= 0.247588 < nªn kÕt luËn ph¬ng sai cña sai sè kh«ng ®æi KiÓm ®Þnh tÝnh dõng cña phÇn d §å thÞ biÓu diÔn phÇn d cña m« h×nh ph©n tÝch t¸c®éng cña Vèn NSNN tíi ngµnh n«ng l©m ng nghiÖp KiÓm ®Þnh tÝnh dõng cña phÇn d dùa trªn lîc ®å t¬ng quan vµ tù t¬ng quan nhËn ®îc kÕt qu¶ sau Date: 05/24/02 Time: 11:22 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . | . . | . 1 0.036 0.036 0.0184 0.892 . *| . . *| . 2 -0.131 -0.133 0.2921 0.864 . |* . . |* . 3 0.181 0.195 0.8778 0.831 . *| . . *| . 4 -0.117 -0.164 1.1584 0.885 . *| . . | . 5 -0.118 -0.048 1.4889 0.914 . *| . . **| . 6 -0.152 -0.234 2.1494 0.905 . **| . . **| . 7 -0.265 -0.238 4.6568 0.702 . | . . *| . 8 -0.024 -0.058 4.6846 0.791 . |* . . |* . 9 0.152 0.140 6.3458 0.705 KÕt qu¶ kiÓm ®Þnh cho thÊy víi møc ý nghÜa 5% phÇn d trong m« h×nh lµ mét chuçi dõng, thËm chÝ lµ mét nhiÔu tr¾ng KiÓm ®Þnh tÝnh chuÈn cña phÇn d NhËn xÐt: Tõ c¸c ph©n tÝch thèng kª nhËn ®îc thèng kª JB=0.201181< nªn kÕt luËn yÕu tè ngÉu ngiªn cã ph©n bè chuÈn. C¬ së d÷ liÖu ®îc sö dông trong m« h×nh:. ®v:tû VND obs GDPNN&LNr VNSNNr 1990 42003.00 4231.654 1991 42917.00 2867.775 1992 45869.00 7535.023 1993 47373.00 11210.32 1994 48968.00 7330.226 1995 51319.00 12120.55 1996 53577.00 14068.22 1997 55895.00 16819.08 1998 57866.00 17244.80 1999 60893.00 19792.70 2000 63353.00 21327.98 Trong ®ã GDPNN&LNr : lµ tæng s¶n lîng cña ngµnh n«ng, l©m, ng nghiÖp tÝnh theo gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994 VNSNNr: Vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ Ng©n s¸ch Nhµ Níc. M«h×nh 5: t¸c ®éng cña vèn NSNN tíi Ngµnh c«ng nghiÖp vµ x©y dùng Hµm håi quy tæng thÓ: log(GDPCN&XDr)i=log(VNSNNr)i+Ui M« h×nh íc lîng c¸c tham sè Dependent Variable: LOG(GDPCN_XDR01) Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 11:03 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(VNSNNR) 0.530779 0.072848 7.286102 0.0000 C 6.051158 0.675451 8.958693 0.0000 R-squared 0.855043 Mean dependent var 10.96154 Adjusted R-squared 0.838936 S.D. dependent var 0.373393 S.E. of regression 0.149853 Akaike info criterion -0.795362 Sum squared resid 0.202103 Schwarz criterion -0.723017 Log likelihood 6.374489 F-statistic 53.08728 Durbin-Watson stat 1.956210 Prob(F-statistic) 0.000046 KiÓm ®Þnh sù phï hîp cña c¸c hÖ sè trong m« h×nh: Víi møc ý nghÜa 5% ta cã dÊu cña c¸c hÖ sè trong m« h×nh rÊt phï hîp víi lý thuyÕt kinh tÕ ®· nªu. MÆt kh¸c c¸c thèng kª t vµ [p-value] cho phÐp kÕt luËn c¸c hÖ sè cña hµm håi quy cã ý nghÜa thèng kª. KiÓm ®Þnh sù tù t¬ng quan cña m« h×nh Tõ m« h×nh nhËn ®îc gi¸ trÞ Durbin- Watson= 1.956210 cho phÐp kÕt luËn m« h×nh kh«ng cã hiÖn tîng tù t¬ng quan ë møc ý nghÜa 5%. ThËt vËy víi 11 quan s¸t trong m« h×nh håi quy cã mét biÕn ®éc lËp th× dU= 1.324 vµ 4-dU=2.676. Do ®ã dU Durbin-Watson stat4-dU nªn ta kÕt luËn kh«ng cã hiÖn tîng tù t¬ng quan KiÓm ®Þnh sù thay ®æi cña ph¬ng sai: KiÓm ®Þnh sù thay ®æi cña ph¬ng sai trong m« h×nh trªn b»ng ph¬ng ph¸p kiÓm ®Þnh dùa trªn biÕn phô thuéc ta cã kÕt qu¶ sau: Dependent Variable: (RESIDCONGNGHIEP)^2 Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 11:09 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (GDPCN_XDR0F)^2 -0.000936 0.001015 -0.922365 0.3804 C 0.130912 0.122226 1.071067 0.3120 R-squared 0.086365 Mean dependent var 0.018373 Adjusted R-squared -0.015150 S.D. dependent var 0.023822 S.E. of regression 0.024001 Akaike info criterion -4.458453 Sum squared resid 0.005185 Schwarz criterion -4.386108 Log likelihood 26.52149 F-statistic 0.850758 Durbin-Watson stat 1.782181 Prob(F-statistic) 0.380400 Tõ m« h×nh kiÓm ®Þnh thu ®îc hÖ sè =0.086365 vµ n*=0.950015.Víi møc ý nghÜa 5% ta cã n*<nªn kÕt luËn ph¬ng sai cña sai sè kh«ng thay ®æi KiÓm ®Þnh tÝnh dõng cña phÇn d §å thÞ phÇn d díi ®©y cho phÐp kÕt luËn kh«ng phÇn d kh«ng chøa yÕu tè xu thÕ KiÓm ®Þnh tÝnh dõng cña phÇn d b»ng ®å thÞ t¬ng quan vµ tù t¬ng quan, kÕt qu¶ kiÓm ®Þnh thu ®îc nh sau: Date: 05/24/02 Time: 11:31 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . | . . | . 1 -0.039 -0.039 0.0222 0.882 . *| . . *| . 2 -0.147 -0.149 0.3664 0.833 . |** . . |**. 3 0.233 0.226 1.3390 0.720 . *| . . *| . 4 -0.109 -0.127 1.5805 0.812 . *| . . *| . 5 -0.126 -0.065 1.9588 0.855 . *| . . **| . 6 -0.118 -0.224 2.3566 0.884 . *| . . *| . 7 -0.187 -0.188 3.6117 0.823 . *| . . *| . 8 -0.071 -0.123 3.8506 0.870 . |* . | . |* . | 9 0.114 0.119 4.7832 0.853 Tõ m« h×nh kiÓm ®Þnh cho thÊy víi møc ý nghÜa 5% phÇn d cña m« h×nh håi quy lµ mét chuçi dõng, thËm chÝ lµ mét nhiÔu tr¾ng: KiÓm ®Þnh tÝnh chuÈn cña phÇn d Víi gi¸ trÞ JB=0.619349 vµ [p-value]=0.733686 >0.05 ta kÕt luËn yÕu tè ngÉu nhiªn cña m« h×nh håi quy cã ph©n bè chuÈn B¶ng sè liÖu ph©n tÝch m« h×nh: obs GDPCN&XDr VNSNNr 1990 33221.00 4231.654 1991 35783.00 2867.775 1992 40359.00 7535.023 1993 45454.00 11210.32 1994 51539.00 7330.226 1995 58549.00 12120.55 1996 67017.00 14068.22 1997 75473.00 16819.08 1998 81763.00 17244.80 1999 88047.00 19792.70 2000 96916.00 21327.98 Trong ®ã: GDPCN&XDr: lµ s¶n lîng cña ngµnh c«ng nghiÖp vµ x©y dùng cña ViÖt Nam trong thêi k× 1990-2000 ®· ®îc tÝnh vÒ gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994 NSNNr: lµ vèn ®Çu t ph¸t triÓn tõ NSNN ViÖt Nam trong thêi k× 1990-2000 ®· ®îc tÝnh vÒ gi¸ cè ®Þnh n¨m 1994 M« h×nh 6 Ph©n tÝch t¸c ®éng cña vèn ®Çu t Ph¸t triÓn tõ NSNN tíi tæng ®Çu t x· héi Dependent Variable: VDTXHR/GDPR Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 17:07 Sample(adjusted): 1991 2000 Included observations: 10 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. @PCH(GDPR) 0.842490 0.186449 4.518601 0.0027 VNSNNR/GDPR 1.219743 0.399497 3.053196 0.0185 VDTXHR(-1)/GDPR(-1) 0.555672 0.098021 5.668881 0.0008 R-squared 0.950785 Mean dependent var 0.285031 Adjusted R-squared 0.936724 S.D. dependent var 0.059253 S.E. of regression 0.014905 Akaike info criterion -5.330908 Sum squared resid 0.001555 Schwarz criterion -5.240132 Log likelihood 29.65454 Durbin-Watson stat 2.543213 TÝnh phï hîp cña m« h×nh VÒ ý nghÜa kinh tÕ: Tõ viÖc íc lîng M« h×nh ta cã : TDTXHr/GDPr=0.842490*@PCH(GDPr)+ 1.219743*VNSNN r/GDPr+ 0.555672* (TDTXHr(-1)/GDPr(-1)) C¸c hÖ sè trong m« h×nh ®Òu cã dÊu nh ®· k× väng ë phÇn trªn, do ®ã vÒ mÆt kinh tÕ cã thÓ chÊp nhËn m« h×nh. VÒ ý nghÜa thèng kª: c¸c tû sè t trong m« h×nh cho phÐp kÕt luËn c¸c hÖ sè cã ý nghÜa thèng kª kiÓm ®Þnh tÝnh tù t¬ng quan cña m« h×nh cã thÓ dùa trªn gi¸ trÞ Durbin-Watson h= -0.90339Víi =5% ta cã =1.96. VËy < nªn kÕt luËn m« h×nh kh«ng cã hiÖn tîng tù t¬ng quan KiÓm ®Þnh ph¬ng sai cña m« h×nh, dïng ph¬ng ph¸p kÓm ®Þnh ph¬ng sai dùa trªn biÕn phô thuéc. M« h×nh ®îc xÐt cã d¹ng = Trong ®ã lµ phÇn d trong m« h×nh 5. lµ íc lîng cña k× väng TDTXHr/GDPr M« h×nh kiÓm ®Þnh cã d¹ng M« h×nh kiÓm ®Þnh hiÖn tîng tù t¬ng quan Dependent Variable: (RESIDDAUTUTUNHAN)^2 Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 17:24 Sample(adjusted): 1991 2000 Included observations: 10 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (VDTXHRF)^2 -0.000867 0.001013 -0.855531 0.4171 C 0.000229 9.08E-05 2.521682 0.0357 R-squared 0.083823 Mean dependent var 0.000156 Adjusted R-squared -0.030700 S.D. dependent var 9.28E-05 S.E. of regression 9.42E-05 Akaike info criterion -15.52580 Sum squared resid 7.10E-08 Schwarz criterion -15.46529 Log likelihood 79.62901 F-statistic 0.731934 Durbin-Watson stat 3.116153 Prob(F-statistic) 0.417143 Víi møc ý nghÜa 5% ta cã =5.32 >F-statistic=0.731934.Do vËy, kÕt luËn ph¬ng sai cña sai sè kh«ng ®æi. KiÓm ®Þnh tÝnh dõng cña phÇn d ADF Test Statistic -4.443312 1% Critical Value* -2.9075 5% Critical Value -1.9835 10% Critical Value -1.6357 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESIDDAUTUTUNHAN) Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 17:26 Sample(adjusted): 1992 2000 Included observations: 9 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RESIDDAUTUTUNHAN(-1) -1.412768 0.317954 -4.443312 0.0022 R-squared 0.711628 Mean dependent var -0.000130 Adjusted R-squared 0.711628 S.D. dependent var 0.022234 S.E. of regression 0.011940 Akaike info criterion -5.913440 Sum squared resid 0.001140 Schwarz criterion -5.891526 Log likelihood 27.61048 Durbin-Watson stat 1.854971 KiÓm ®Þnh tÝnh chuÈn cña phÇn d B¶ng sè liÖu ®îc sö dông trong m« h×nh: obs GDPR VDTXHR VNSNNR 1990 131968 16607.6 4231.65356923 1991 139634 21940.1 2867.77520699 1992 151782 30963.2 7535.022693 1993 164043 45421.3 11210.323348 1994 178534 51834.8 7330.22568564 1995 195567 60757 12120.554327 1996 213832 67489.3 14068.2207949 1997 231263 79204.6 16819.083861 1998 244594 75579.7 17244.7958712 1999 256269 79094.6 19792.703125 2000 273582 91800 21327.978581 M« h×nh 7 Ph©n tÝch ¶nh hëng cña vèn ®Çu t tõ NSNN tíi Nguån vèn cña khu vùc d©n c M« h×nh håi quy: VKNNr = + *VNSNNr +*BIENGIA KÕt qu¶ íc lîng Dependent Variable: VKNNR Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 18:39 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. VNSNNR 0.675421 0.176519 3.826335 0.0050 BIENGIA -4657.262 2180.129 -2.136233 0.0652 C 8501.212 1662.404 5.113807 0.0009 R-squared 0.696438 Mean dependent var 15069.18 Adjusted R-squared 0.620548 S.D. dependent var 3105.104 S.E. of regression 1912.734 Akaike info criterion 18.17746 Sum squared resid 29268401 Schwarz criterion 18.28597 Log likelihood -96.97600 F-statistic 9.176899 Durbin-Watson stat 1.839348 Prob(F-statistic) 0.008492 Sù phï hîp cña m« h×nh VÒ mÆt kinh tÕ c¸c hÖ sè cña íc lîng thu ®îc ®Òu ph¶n ¸nh ®óng thùc tr¹ng nÒn kinh tÕ cã dÊu phï hîp víi k× väng ®Æt ra ë trªn. VÒ mÆt ý nghÜa thèng kª, Víi møc ý nghÜa 5% th× c¸c hÖ sè íc lîng ®Òu cã ý nghÜa, trõ íc lîng cña th× h¬i cã vÊn ®Ò. Tuy nhiªn nÕu chÊp nh©n møc ý nghÜa lµ 10% th× c¸c hÖ sè íc lîng ®îc trong m« h×nh lµ dïng ®îc. KiÓm ®Þnh ph¬ng sai cña sai sè: Ph¬ng sai cña sai sè trong m« h×nh håi quy vÉn ®îc kiÓm ®Þnh th«ng qua ph¬ng ph¸p kiÓm ®Þnh d¹ trªn biÕn phô thuéc. M« h×nh kiÓm ®Þnh ph¬ng sai cña sai sè thay ®æi Dependent Variable: (RESID01)^2 Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 20:28 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (VKNNRF)^2 -0.026238 0.016914 -1.551270 0.1553 C 8779067. 4125542. 2.127979 0.0622 R-squared 0.210972 Mean dependent var 2660764. Adjusted R-squared 0.123302 S.D. dependent var 4286598. S.E. of regression 4013633. Akaike info criterion 33.41126 Sum squared resid 1.45E+14 Schwarz criterion 33.48360 Log likelihood -181.7619 F-statistic 2.406438 Durbin-Watson stat 1.893535 Prob(F-statistic) 0.155251 NhËn xÐt: tõ m« h×nh thu ®îc =0.210972 víi møc ý nghÜa 5% vµ 10 quan s¸t trong m« h×nh th× n*<.nªn kÕt luËn ph¬ng sai cña sai sè kh«ng ®æi KiÓm ®Þnh tÝnh dõng cña phÇn d Tõ ®å thÞ phÇn d cho thÊy phÇn d kh«ng chøa yÕu tè xu thÕ Dïng kiÓm ®Þnh nghiÖm ®¬n vÞ cho phÇn d víi lùa chän kh«ng cã yÕu tè xu thÕ, ta nhËn ®îc kÕt qu¶ sau: ADF Test Statistic -3.881647 1% Critical Value* -4.3260 5% Critical Value -3.2195 10% Critical Value -2.7557 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID01) Method: Least Squares Date: 05/24/02 Time: 20:27 Sample(adjusted): 1991 2000 Included observations: 10 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RESID01(-1) -1.090834 0.281023 -3.881647 0.0047 C 313.9087 479.7719 0.654287 0.5313 R-squared 0.653187 Mean dependent var 275.8053 Adjusted R-squared 0.609835 S.D. dependent var 2428.399 S.E. of regression 1516.854 Akaike info criterion 17.66352 Sum squared resid 18406780 Schwarz criterion 17.72404 Log likelihood -86.31761 F-statistic 15.06719 Durbin-Watson stat 2.040162 Prob(F-statistic) 0.004664 NhËn ®îc=-3.881647. Vµ =-4.3260;=-3.2195; =-2.7557. Víi møc ý nghÜa 5% ta cã >Nªn kÕt luËn phÇn d lµ chuçi dõng. ThËm chÝ cßn lµ mét nhiÔu tr¾ng Luîc ®å t¬ng quan cña phÇn d Date: 05/24/02 Time: 20:36 Sample: 1990 2000 Included observations: 11 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob . *| . . *| . 1 -0.087 -0.087 0.1075 0.743 . *| . . *| . 2 -0.141 -0.150 0.4233 0.809 . |*** . . |*** . 3 0.371 0.355 2.8848 0.410 . ***| . . ***| . 4 -0.399 -0.433 6.1445 0.189 . ***| . . **| . 5 -0.329 -0.313 8.7206 0.121 . |* . . **| . 6 0.068 -0.248 8.8517 0.182 . *| . . |* . 7 -0.081 0.176 9.0863 0.247 . *| . . | . 8 -0.063 -0.035 9.2741 0.320 . |* . . *| . 9 0.124 -0.145 10.371 0.321 KiÓm ®Þnh tÝnh chuÈn cña phÇn d Víi gi¸ trÞ JB=0.199773 vµ [P-value]=0.90494>0.05 nªn kÕt luËn phÇn d cã ph©n bè chuÈn C¬ së d÷ liÖu ®îc sö dông trong m« h×nh obs VNSNNR VKNNR BIENGIA 1990 4231.654 8252.000 0.000000 1991 2867.775 10967.80 0.000000 1992 7535.023 13198.00 0.000000 1993 11210.32 14665.00 0.000000 1994 7330.226 17000.00 0.000000 1995 12120.55 17857.10 0.000000 1996 14068.22 17664.10 0.000000 1997 16819.08 16352.70 1.000000 1998 17244.80 15917.90 1.000000 1999 19792.70 15986.40 1.000000 2000 21327.98 17900.00 1.000000 Phô lôc tµi liÖu tham kh¶o Gi¸o tr×nh kinh tÕ ph¸t triÓn - Tr¬ng ®¹i häc kinh tÕ Quèc d©n Hµ néi. Gi¸o tr×nh kinh tÕ häc vÜ m« - Trêng ®¹i häc kinh tÕ quèc d©n Hµ néi §æi míi chÝnh s¸ch tµi kho¸ ®¸p øng yªu cÇu chiÕn lîc ph¸t triÓn kinh tÕ - x· héi 2001-2010 - Bïi §êng Nghiªu/ Bé tµi chÝnh. Héi th¶o vÒ chñ ®éng héi nhËp tµi chÝnh cña ViÖt nam- tµi liÖu dïng trong héi th¶o/bé tµi chÝnh. Gi¸o tr×nh Kinh tÕ lîng tËp 1,2 -NguyÔn Quang Dong /DH.Kinh tÕ quèc d©n. B¸o c¸o kinh tÕ n¨m 1998 - ViÖn nghiªn cøu qu¶n lý kinh tÕ trung ¬ng. Kinh tÕ ViÖt Nam 1991-2000 qua c¸c con sè\ kinh tÕ 2000-2001\ thêi b¸o kinh tÕ ViÖt Nam. Gi¸o tr×nh kinh tÕ häc ®Çu t- Trêng §¹i häc kinh tÕ quèc d©n Hµ Néi

Các file đính kèm theo tài liệu này:

12838.DOC