Tiểu luận Sự ảnh hưởng của vốn ngân sách Nhà nước & vốn vay đối với đầu tư khu vực kinh tế nhà nước

BÀI TIỂU LUẬN NHÓM
Môn: KINH TẾ LƯỢNG
ĐỀ TÀI 
SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA VỐN NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC & VỐN VAY ĐỐI VỚI ĐẦU TƯ KHU VỰC KINH TẾ NHÀ NƯỚC 
GVHD: TS. Nguyễn Xuân Hoàng
	Nhóm học viên lớp : QTKD 7.2
Trần Quốc Việt _ MSSV:5150706Q0068
Nguyễn Trí Thắng _MSSV:5150706Q0010
Trịnh Việt Dũng _MSSV:5150706Q0101
Email nhóm: thang.nguyentri@gmail.com
TP. Hồ Chí Minh, ngày 29 tháng 01 năm 2016
BÀI TIỂU LUẬN NHÓM
Môn: KINH TẾ LƯỢNG
ĐỀ TÀI 
SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA VỐN NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC & VỐN VAY ĐỐI VỚI ĐẦU TƯ KHU VỰC KINH TẾ NHÀ NƯỚC 
GVHD: TS. Nguyễn Xuân Hoàng
	Nhóm học viên lớp : QTKD 7.2
Trần Quốc Việt _ MSSV:5150706Q0068
Nguyễn Trí Thắng _MSSV:5150706Q0010
Trịnh Việt Dũng _MSSV:5150706Q0101
Email nhóm: thang.nguyentri@gmail.com
TP. Hồ Chí Minh, ngày 29 tháng 01 năm 2016
MỤC LỤC
ĐỀ BÀI TIỂU LUẬN
SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA VỐN NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC & VỐN VAY ĐỐI VỚI ĐẦU TƯ KHU VỰC KINH TẾ NHÀ NƯỚC
Mục tiêu nghiên cứu
Để đánh giá mức độ phát triển của một khu vực hay một quốc gia, người ta thường căn cứ vào các chỉ tiêu chủ yếu như: tốc độ tăng trưởng, mức độ đầu tư.Trong đó việc thực hiện đầu tư của nhà nước là quan trọng hơn cả vì nó đánh giá được mức độ phát triển của một quốc gia đó.
Có thể nói việc đầu tư nguồn vốn ngân sách cho khu vực kinh tế nhà nước đã phát huy vai trò chủ đạo trong nền kinh tế của cả nước; làm đòn bẩy thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và giải quyết các vấn đề xã hội, mở đường, hướng dẫn các thành phần kinh tế khác cùng phát triển; đi đầu trong việc ứng dụng tiến bộ khoa học và công nghệ, nêu gương về năng suất, chất lượng và hiệu quả kinh tế - xã hội và chấp hành pháp luật; là lực lượng vật chất quan trọng để Nhà nước định hướng và điều tiết nền kinh tế; tạo môi trường và điều kiện thúc đẩy các thành phần khác cùng phát triển.
Việc đầu tư nguồn vốn ngân sách cho khu vực kinh tế là một yếu tố quan trọng để đánh giá, nhìn nhận sự phát triển của một quốc gia. Với mong muốn tìm hiểu về những yếu tố tác động đến tiêu chí sự phát triển của một đất nước, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài sau: “Sự ảnh hưởng của vốn ngân sách nhà nước và vốn vay đối với đầu tư khu vực kinh tế nhà nước”
Biến phụ thuộc và các Biến độc lập
Biến phụ thuộc 
Y : Vốn đầu tư thực hiện của khu vực kinh tế nhà nước.
Biến độc lập.
X2 : Vốn ngân sách nhà nước
X3 : Vốn vay
+ Đầu tư của khu vực kinh tế nhà nước có mối quan hệ đồng biến với ngân sách nhà nước & vốn vay.
Hàm hồi quy tổng thể (PRF)
E (Yi/x2i, x3i) = β1 + β2 X2i + β3 X3i
Mô hình hồi quy tổng thể (PRM): Yi = β1 + β2 X2i + β3 X3i + Ui (sai số)
Kỳ vọng: Vốn đầu tư thực hiện theo vốn ngân sách nhà nước lớn hơn vốn vay
Thu thập số liệu:
Tổng số
Vốn ngân sách Nhà nước
Vốn vay
Năm/
Giá thực tế (Tỷ đồng)
Y
X2
X3
1995
30447.0
13575.0
6064.0
1996
42894.0
19544.0
8280.0
1997
53570.0
23570.0
12700.0
1998
65034.0
26300.0
18400.0
1999
76958.0
31763.0
24693.0
2000
89417.0
39006.0
27774.0
2001
101973.0
45594.0
28723.0
2002
114738.0
50210.0
34937.0
2003
126558.0
56992.0
38988.0
2004
139831.0
69207.0
35634.0
2005
161635.0
87932.0
35975.0
2006
185102.0
100201.0
26837.0
2007
197989.0
107328.0
30504.0
2008
209031.0
129203.0
28124.0
2009
287534.0
184941.0
40418.0
2010
316285.0
141709.0
115864.0
2011
341555.0
177977.0
114085.0
2012
406514.0
205022.0
149516.0
2013
441924.0
207152.0
162486.0
Sơ bộ 2014
486804.0
207703.0
198214.0
Từ phần mềm Eview ta ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính bội
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/25/16 Time: 19:50
Sample: 1995 2014
Included observations: 20
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob. 
C
14125.02
3435.937
4.110965
0.0007
X2
1.295954
0.053368
24.28321
0.0000
X3
0.965259
0.064973
14.85635
0.0000
R-squared
0.996548
 Mean dependent var
193789.6
Adjusted R-squared
0.996142
 S.D. dependent var
139926.9
S.E. of regression
8691.610
 Akaike info criterion
21.11558
Sum squared resid
1.28E+09
 Schwarz criterion
21.26494
Log likelihood
-208.1558
 F-statistic
2453.712
Durbin-Watson stat
1.261952
 Prob(F-statistic)
0.000000
Mô hình hồi quy tuyến tính bội:
(SRF) 	Ŷi = 14125.02 + 1.295954X2i + 0.965259 X3i
(SRM) Ŷi = 14125.02 + 1.295954X2i + 0.965259 X3i + ei (phần dư)
Giải thích ý nghĩa các hệ số trong hàm hồi quy mẫu
 Hàm hồi quy mẫu: 
 ≈ 1.295954
Nếu giá trị X2 thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện giá trị X3 không thay đổi thì giá trị trung bình của Y thay đổi cùng chiều xấp xỉ 1.295954 đơn vị
 ≈ 0.965259
Nếu giá trị X3 thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện giá trị X2 không thay đổi thì giá trị trung bình của Y thay đổi cùng chiều xấp xỉ 0.965259 đơn vị
 Ý nghĩa của hệ số xác định R2
R2 = 0.996548: cho biết các biến giải thích giải thích được 99.6548% sự biến động của biến phụ thuộc, còn lại do phần sai số ngẫu nhiên giải thích.
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định sự phù hợp mô hình:
Đặt giả thuyết:	H0: R2 = 0 (mô hình không phù hợp) 
H1: R2 ≠ 0 (mô hình phù hợp) 
Với mức ý nghĩa 5%, ta có: α = 0,05
 	P_value (F_Statistic) = 0,00000
So sánh ta thấy:
α > P_value: Bác bỏ H0.
Kết luận: với mức ý nghĩa 5% mô hình phù hợp.
 Uớc lượng các hệ sô hồi quy riêng, với độ tin cậy 95%
Ta có khoảng ước lượng hệ số hồi quy riêng B2
2 – se(2). < β2 < 2 + se(2).
Với độ tin cậy 95%, ta có: 1- α = 0,95 => α = 0,05
+ n = 20
+ k = 3
=> n – k = 20 – 3 = 17
+ ≈ 2.110
Chạy phần mềm Eview ta có:
(qs) = 24.28321
=> 1.295954– 24.28321 x 2.110 < β2 < 1.295954+ 24.28321x 2.110
 - 49.9416 < β2 < 52.53353
Ý nghĩa: với độ tin cậy 95%, nếu X2 thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện X3 không đổi thì giá trị trung bình của Y sẽ thay đổi trong khoảng (-49.9416 ; 52.53353) đơn vị.
Ta có khoảng ước lượng hệ số hồi quy riêng β3:
3 – se(3).< β3 < 3 + se(3).
Chạy phần mềm Eview ta có:
(qs) = 14.85635
=>0.965259 – 14.8563 x 2.110 < β3 < 0.965259 + 14.8563 x 2.110
- 30.3815 < β3 < 32.3120
Ý nghĩa: Với độ tin cậy 95%, nếu X3 thay đổi 1 đơn vị trong điều kiện X2 không đổi, thì giá trị trung bình của Y thay đổi trong khoảng (30.3815 ; 32.3120) đơn vị.
 Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định các hệ số hồi quy của mô hình:
Kiểm định hệ số hồi quy X2 của mô hình:
Giả thuyết: 	 H0: = 0 (X2 Không tác động lên biến động của Y)
 H1: 0 (X2 có tác động lên biến động của Y)
Chạy phần mềm Eview ta có: Tqs = 24.2832
+ α = 0,05
+ (n-k) = 17
 = = 2.110
Lập miền bác bỏ:
W ={│T│ > } = (-∞; -2.110 ) U ( 2.110 ; +∞) 
Vậy Tqs = 24.2832 thuộc miền bác bỏ Ho (2.110 ; + ∞) => bác bỏ Ho
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, X2 thực sự tác động lên biến động của biến phụ thuộc Y.
Kiểm định hệ số hồi quy X3 của mô hình:
Giả thuyết:	Ho: = 0 (X3 Không tác động lên biến động của Y)
H1: 0 (X3 có tác động lên biến động của Y)
Chạy phần mềm Eview ta có: Tqs = 14.85635
+ α = 0,05
+ (n-k) = 17
 = = 2.110
Ta có: Tqs = 14.85635
Lập miền bác bỏ:
W ={│T│ > } = (-∞; -2.110 ) U ( 2.110 ; +∞) 
 Tqs = 14.85635 thuộc miền bác bỏ Ho (2.110 ; + ∞) => bác bỏ Ho
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, X3 thực sự tác động lên biến động của biến phụ thuộc Y.
Kiểm tra một số khuyết tật của mô hình
6.1	Với mức ý nghĩa 5%, mô hình có đa cộng tuyến không?	
Dùng Eview chạy Mô hình hồi qui phụ, ta có kết quả:
Dependent Variable: X2
Method: Least Squares
Date: 01/25/16 Time: 19:55
Sample: 1995 2014
Included observations: 20
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob. 
C
37828.38
12279.17
3.080696
0.0064
X3
1.026485
0.154289
6.652990
0.0000
R-squared
0.710900
 Mean dependent var
96246.45
Adjusted R-squared
0.694839
 S.D. dependent var
69489.01
S.E. of regression
38386.67
 Akaike info criterion
24.04345
Sum squared resid
2.65E+10
 Schwarz criterion
24.14302
Log likelihood
-238.4345
 F-statistic
44.26228
Durbin-Watson stat
0.796533
 Prob(F-statistic)
0.000003
Kiểm định mô hình có đa cộng tuyến hay không?
Đặt giả thuyết: 	H0: R2 = 0 (mô hình gốc không có đa cộng tuyến) 
H1: R2 > 0 (mô hình gốc có đa cộng tuyến) 
Ta có: α = 0,05
 P_value (Prob (F_statistic)) = 0.000003	
So sánh α > P Value => bác bỏ Ho
Kết luận: Mô hình có đa cộng tuyến
6.2 Với mức ý nghĩa 5% mô hình có phương sai sai số thay đổi không?
Dùng phần mềm Eview phân tích phương sai sai số thay đổi, ta có kết quả:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
1.393260
 Probability
0.283550
Obs*R-squared
5.417809
 Probability
0.247049
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 01/25/16 Time: 19:51
Sample: 1995 2014
Included observations: 20
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob. 
C
-12894282
65303824
-0.197451
0.8461
X2
1489.387
1876.245
0.793813
0.4397
X2^2
-0.003324
0.008721
-0.381164
0.7084
X3
-894.3539
2381.491
-0.375544
0.7125
X3^2
0.004847
0.011616
0.417253
0.6824
R-squared
0.270890
 Mean dependent var
64212466
Adjusted R-squared
0.076461
 S.D. dependent var
98047673
S.E. of regression
94224721
 Akaike info criterion
39.77258
Sum squared resid
1.33E+17
 Schwarz criterion
40.02151
Log likelihood
-392.7258
 F-statistic
1.393260
Durbin-Watson stat
1.883456
 Prob(F-statistic)
0.283550
Đặt giả thuyết: 	H0: mô hình gốc không có phương sai sai số thay đổi 
H1: mô hình gốc có phương sai sai số thay đổi 
Ta có: 	α = 0,05; 	P_value = 0,247049
So sánh α với P_value ta có: α < P_value: chưa có cơ sở bác bỏ Ho
Kết luận: Mô hình gốc không có phương sai sai số thay đổi
6.3 Với mức ý nghĩa 5% mô hình gốc có tự tương quan bậc 2 hay không?
Dùng phần mềm Eview phân tích tự tương quan bậc 2, ta có kết quả:
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
3.041658
 Probability
0.077829
Obs*R-squared
5.770739
 Probability
0.055834
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 01/25/16 Time: 19:53
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob. 
C
-1585.067
3270.554
-0.484648
0.6349
X2
0.073435
0.077155
0.951785
0.3563
X3
-0.101890
0.106871
-0.953397
0.3555
RESID(-1)
0.354403
0.269685
1.314136
0.2085
RESID(-2)
-0.724544
0.392470
-1.846113
0.0847
R-squared
0.288537
 Mean dependent var
-1.87E-11
Adjusted R-squared
0.098813
 S.D. dependent var
8221.440
S.E. of regression
7804.682
 Akaike info criterion
20.97515
Sum squared resid
9.14E+08
 Schwarz criterion
21.22409
Log likelihood
-204.7515
 F-statistic
1.520829
Durbin-Watson stat
2.042700
 Prob(F-statistic)
0.246254
Đặt giả thuyết: 	H0: mô hình gốc không có tự tương quan bậc 2 
 	H1: mô hình gốc có tự tương quan bậc 2 
Ta có: α = 0,05;	P_value = 0,055834
So sánh: α < P_value : Chưa có cơ sở Bác bỏ Ho
Kết luận: mô hình không có tự tương quan chuỗi bậc 2
Kết luận, kiến nghị:
Kiến nghị & đề xuất chính sách
Có thể nhận thấy rằng, đầu tư kinh tế nhà nước có vai trò rất quan trọng trong tăng trưởng kinh tế, nâng cao phúc lợi xã hội và xóa đói giảm nghèo nhất là đối với những quốc gia đang phát triển. Tuy nhiên hiện tại, hiệu quả của đầu tư khu vực kinh tế nhà nước đánh giá trên phương diện số lượng gặp phải hạn chế rất lớn . 
Hiện Kinh tế Việt Nam phát triển theo mô hình tăng trưởng theo chiều rộng mà chưa tập trung phát triển theo chiều sâu, quản lí đầu tư khu vực kinh tế nhà nước kém hiệu quả, khiến cho việc đầu tư còn hạn chế. Chúng tôi đề xuất một số phương hướng để việc đầu tư kinh tế nhà nước từ nguồn vốn ngân sách & vốn vay được hiệu quả hơn. 
Cắt giảm đầu tư vào một số ngành mà đầu tư tư nhân có thể hoạt động hiệu quả hơn, đồng thời đi đôi với đổi mới cơ chế quản lý, giám sát hiệu quả đầu tư để nâng cao chất lượng sử dụng vốn.
Quy chuẩn các quy trình đầu tư, thực hiện công khai và hiệu quả cho các thành phần kinh tế, tăng cường kiểm tra, giám sát, phản biện, nghiêm khắc xử lí sai phạm và có biện pháp xử lí kịp thời.
Nhà nước nên hướng quản lý vốn thông qua cấp hợp đồng cho các Doanh nghiệp thông qua hình thức đấu thầu, nhà nước không nhất thiết phải kinh doanh trực tiếp mà các Doanh nghiệp thuộc các thành phần kinh tế được bình đẳng trong việc tiếp cận nguồn vốn chính phủ, giúp việc sử dụng cạnh tranh, hiệu quả. 
Hết.