Tác động của đầu tư vào cơ sở hạ tầng đối với tăng trưởng kinh tế tại Đông Nam Bộ

Đặt vấn đề

Theo Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2021), tính đến ngày 31/12/2020, số dự án đầu tư tại khu vực Đông Nam Bộ chiếm tới gần 50% trong cả nước; trong đó vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là 16.840 triệu USD, chiếm 43,22% trong tổng vốn FDI đổ vào Việt Nam. Trong số 6 tỉnh thành thuộc khu vực Đông Nam Bộ thì TP. Hồ Chí Minh đã đạt hơn 50% trong tổng số vốn FDI có trong khu vực và là địa phương có số lượng người lao động, hệ thống hạ tầng, hệ thống giao thông và thông tin liên lạc, các tuyến đường vành đai, kinh tế trọng điểm ngày càng phát triển mạnh mẽ.

Từ nhiều năm qua, những quốc gia ở khu vực Đông Nam Á nói chung và Việt Nam nói riêng luôn quan tâm tới cơ sở hạ tầng (CSHT) vì đây là động lực quan trọng thúc đẩy phát triển kinh tế. Với nguồn lao động trẻ và dồi dào thì vấn đề việc làm khá quan trọng, dựa trên yêu cầu đó, việc đầu tư CSHT giúp thúc đẩy nền kinh tế đi lên, tạo nhiều cơ hội việc làm cũng như nâng cao thu nhập cho người lao động, nâng cao năng suất cũng như lợi nhuận cho DN cao hơn.

Một số nghiên cứu trước đây

Các nghiên cứu nước ngoài

Jan-Egbert Sturm, Gerard H. Kuper vàJakob de Haan (1998) đã xuất bản cuốn sách về mô hình hóa Đầu tư của chính phủ và tăng trưởng kinh tế (TTKT) ở cấp độ vĩ mô. Dữ liệu liên quan được lấy từ số liệu quốc gia được chuẩn hóa do tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế (OECD) biên soạn và thống kê. Dựa vào đó chỉ ra việc chi tiêu công tính theo tỷ trọng GDP đã giảm hoặc vẫn ổn tại các nước trong giai đoạn năm 1970 đến năm 1992.

César Calderón vàLuis Servén (2004) thông qua việc nghiên cứu ảnh hưởng của CSHT đến TTKT và phân loại thu nhập đã dùng một lượng lớn tài liệu trong đó có hơn 100 nước trong giai đoạn 1960-2000. Một loạt các thử nghiệm đặc điểm kỹ thuật cho thấy rằng, những kết quả này nắm bắt được tác động nhân quả của thành phần ngoại sinh của số lượng và chất lượng CSHT đối với tăng trưởng và bất bình đẳng.

Tatyana Palei (2014) nghiên cứu tác động của đầu tư CSHT lên TTKT và mức độ cạnh tranh giữa các nước. Nhiều vấn đề đã được nêu ra trong quá trình phân tích và hoạch địch mối liên hệ, qua đó góp phần tăng thêm sự nhận diện những yếu tố thúc đẩy TTKT, chỉ ra những điều khiến CSHT chưa thực sự đạt hiệu quả và đem lại giá trị cao.

Kale (2015) nghiên cứu sự ảnh hưởng khi đầu tư CSHT cấp nước và CSHT điện được coi là tiện ích công cộng và CSHT đường bộ được coi là công trình công cộng tác động lên TTKT ở Nam Sumatera. Vốn CSHT được xem là nhân tố đầu tiên trong việc sản xuất tổng hợp.

Ismail vàMahyideen (2015) từ việc nghiên cứu ảnh hưởng của CSHT lên TTKT đối với các nước trong khu vực châu Á chứng minh rằng những cải thiện về CSHT giao thông (tức là mạng lưới mật độ đường bộ, vận tải hàng không, đường sắt, cảng và hậu cần) đã làm tăng dòng chảy thương mại.

Novitasari, Drestalita vàMaryati (2017) nghiên cứu những ảnh hưởng của việc nâng cấp CSHT đối với TTKT. Kết quả của nghiên cứu được đánh giá cao, có thể góp phần vào việc quy hoạch vùng và thành phố. Chúng bao gồm những con số liên quan tới CSHT ảnh hưởng lên TTKT vừa mang ý nghĩa tích cực và tiêu cực.

Jeffrey (2018) thông qua nghiên cứu ảnh hưởng của vấn đề kinh tế đầu tư CSHT. Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong quá trình mở rộng kinh tế, với thị trường lao động tương đối mạnh, các khoản tập trung cho CSHT ít gây lên bất kỳ tác động lâu dài nào đến tỷ lệ thất nghiệp.

De-Graft Owusu-Manu, Adam Braimah Jehuri, David John Edwards, Frank Boateng vàGeorge Asumadu (2019) muốn xác định ảnh hưởng khi phát triển CSHT lên TTKT của Ghana. Bài nghiên cứu đã thể hiện nỗ lực đầu tiên nhằm đưa ra sự tác động của việc phát triển CSHT và TTKT của Ghana.

Rafiu Dimeji Seidu, Bert Ediale Young, Herbert Robinson vàMichael Ryan (2020) với nghiên cứu ảnh hưởng từ việc tập trung vào CSHT tới TTKT. Kết quảnghiên cứu cho thấy, đầu tư vào CSHT là rất quan trọng ở Anh vì nó kích thích TTKT thông qua tạo việc làm do yếu tố hiệu quả.

Các nghiên cứu trong nước

Nguyễn Quang Trung và Trần Phạm Khánh Toàn (2014) nghiên cứu ảnh hưởng của việc tiêu dùng công đối với TTKT ở các nước trong khu vực Đông Nam Á. Việc chi tiêu trong ngành An ninh Quốc phòng và y tế đã tác động không nhỏ tới TTKT. Mặt khác, chi tiêu công trong giáo dục lại có kết quả ngược lại với TTKT.

Trần Nguyễn Ngọc Anh Thư và Lê Hoàng Phong (2014) nghiên cứu và đưa ra nhận định về đầu tư công lên sự phát triển kinh tế ở nước ta. Kết quả nghiên cứu cho thấy, việc đầu tư công tác động lên TTKT có tính chất ngắn hạn và không mang ý nghĩa dài hạn.

Phan Đình Khôi và Trần Phú Lộc Thành (2019) với nghiên cứu về ảnh hưởng của đầu tư công tới TTKT ở nước ta. Kết quả nghiên cứu cho thấy, những nhân tố như: Dùng ngân sách nhà nước để đầu tư công, đầu tư trong khu vực tư nhân, nguồn vốn được sửdụng đầu tư lấy từ nguồn vay không ảnh hưởng đến TTKT tại Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu

Lựa chọn và đo lường biến nghiên cứu

Tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu Tác động của đầu tư vào CSHT lên TTKT - nghiên cứu trường hợp tại Đông Nam Bộ gồm các yếu tố sau: (1) Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI); (2) Lực lượng lao động (LAF); (3) Lạm phát – (INF); (4) Tổng chi tiêu công (PE); (5) Độ mở kinh tế (OP) và (6) Tỷ lệ vốn đầu tư khu vực có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trên GDP (IF); (7) Tổng thu NSNN (TBR), (8) Tỷ lệ đô thị hóa (UR) ảnh hưởng tới TTKT (GDP) tại ĐNB.

Mô hình có dạng như sau:

GDP = β0 + β1FDI + β2LAF + β3INF + β4PE + β5OP + β6IF + β7TBR +β8UR+ ε

Thu thập dữ liệu

Nội dung những tài liệu được lấy từ 6 tỉnh trong tổng số những tỉnh được nghiên cứu và khoảng thời gian thu thập dữ liệu rơi vào giai đoạn năm 2001 tới 2020. Với cỡ mẫu N = 120 mẫu.

Phương pháp xử lý dữ liệu

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng: để ước lượng và lựa chọn được mô hình tối ưu, nghiên cứu sửdụng các phương pháp ước lượng bao gồm: OLS, FEM, REM và FGLS.

Kết quả nghiên cứu

Thống kê mô tả và phân tích tương quan các biến

Kết quả nghiên cứu cho thấy, biến GDP và INF mang giá trị P-Value là 0.1419 > 0.05, vì vậy giữa 2 biến không thể hiện ý nghĩa thống kê. GDP với từng biến độc lập còn lại đều cho giá trị P-Value đều nhỏ hơn 0.05. Điều này cho thấy, việc đưa các yếu tố này vào để đo lường sự TTKT của 6 tỉnh thành Đông Nam Bộ.

Kết quả hồi quy mô hình

Dựa vào bảng số liệu thì OLS, REM và FEM với 6 yếu tố FDI, LAF, PE, OP, IF và TBR mang giá trị thống kê đạt 5%. Và nhân tố UR đạt giá trị là 5% chỉ với mô hình OLS và REM, nhưng lại không có ý nghĩa với FEM. Còn yếu tố INF không mang tính thống kê ở OLS, REM và FEM. Từ đó cho thấy cả 3 mô hình đều có giá trị trong việc giải thích sự ảnh hưởng của các nhân tố tới TTKT của 6 tỉnh thành tại ĐNB trong giai đoạn 2001-2020.

Khắc phục khuyết tật mô hình thay đổi và tương quan chuỗi bằng phương pháp FGLS.

Phương trình hồi quy mô hình nghiên cứu có dạng:

GDP = 24089.08 + 1.894FDI + 98.948LAF + 3.051PE – 29881.9OP – 1462.4IF + 1.492TBR + 652.926UR

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Yếu tốOP tác động lên TTKT với hệ số Beta = -29881,9 cho thấy, sự tác động trái chiều của độ mở nền kinh tế tới TTKT. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Quang Trung và Trần Phạm Khánh Toàn (2014) khi nghiên cứu về ảnh hưởng của chi tiêu công với TTKT ở Đông Nam Á và đã chứng minh độ mở kinh tế ảnh hưởng ngược chiều lên TTKT.

Với mức vốn cao và có vốn FDI trên GDP (IF) ảnh hưởng ngược chiều lên TTKT với hệ số Beta = -1462,4. Điều này cho thấy, mặc dù chỉ số vốn FDI/ GDP chưa chắc đã có kết quả tốt và tác động tiêu cực lên TTKT khi nguồn vốn đầu tư này không hiệu quả. Kết quả nghiên cứu này ủng hộ quan điểm của Nguyễn Thị Cành, Nguyễn Thanh Liêm, Nguyễn Thị Thùy Liên (2018).

Tỷ lệ đô thị hóa (UR) ảnh hưởng cùng chiều đến TTKT với hệ số Beta = 652,926, cho thấy khi các tỉnh thành có tỷ lệ đô thị hóa càng cao thì TTKT của tỉnh đó càng cao. Từ nghiên cứu cho thấy phù hợp với nhận định của tác giả Tatyana Palei (2014) và Ismail, N. W., và J. M. Mahyideen (2015).

Lực lượng lao động – LAF ảnh hưởng cùng chiều đến TTKT với hệ số Beta = 98,948. Đối với những tỉnh thành có LLLĐ càng cao thì nơi đó nhu cầu cao về việc làm cũng là vùng cung cấp nguồn nhân lực lớn và sẽ góp phần giúp TTKT của địa phương. Nghiên cứu cho thấy phù hợp với nhận định của tác giả Nguyễn Quang Trung và Trần Phạm Khánh Toàn (2014); Phan Đình Khôi và Trần Phú Lộc Thành (2019).

Tổng chi tiêu công – PE ảnh hưởng cùng chiều lên TTKT với hệ số Beta = 3,051. Qua đó, khi tăng NSNN vào những dự án mang tính phát triển cao ở khu vực Đông Nam Bộ thì sẽ thu hút được các DN nước ngoài đầu tư vào, góp phần giúp tỉnh TTKT. Từ nghiên cứu cho thấy phù hợp với nhận định của tác giả Jan-Egbert Sturm, Gerard H. Kuper vàJakob de Haan (1998); Nguyễn Quang Trung và Trần Phạm Khánh Toàn (2014).

Kết quả đầu tư trực tiếp nước ngoài – FDI ảnh hưởng tích cực lên TTKT với hệ số Beta = 1,894. Khi các tỉnh thành ĐNB có nhiều nguồn vốn FDI đầu tư vào kéo theo đó là sự phát triển KT-XH của các tỉnh Đông Nam Bộ cũng phát triển theo. Nghiên cứu phù hợp với nhận định của Nguyễn Quang Trung và Trần Phạm Khánh Toàn (2014); Phan Đình Khôi và Trần Phú Lộc Thành (2019).

Cuối cùng là tổng thu NSNN (TBR) ảnh hưởng cùng chiều đến TTKT với hệ số Beta = 1,492. Kết quả nghiên cứu cho thấy, những tỉnh thành nào có nguồn thu NSNN tốt sẽ đảm bảo được các khoản chi tiêu công nói chung và đầu tư vào CSHT nói riêng sẽ giúp cho các tỉnh TTKT.

Kết luận

Lược khảo nghiên cứu liên quan từ những tác giả đi trước, nghiên cứu “Tác động của đầu tư vào CSHT lên TTKT - nghiên cứu trường hợp tại ĐNB” gồm 8 yếu tố: Vốn đầu tư từ nước ngoài– FDI; NNL – LAF; Lạm phát – INF; Tổng chi tiêu công – PE; Độ mở kinh tế - OP; Tỷ lệ vốn đầu tư khu vực có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trên GDP (IF); Tổng thu NSNN (TBR) và tỷ lệ đô thị hóa (UR). Trong đó dữ liệu được lấy từ những tỉnh thuộc khu vực Đông Nam Bộ với 6 tỉnh gồm: TP. HồChíMinh, Bà Rịa – Vũng Tàu, Bình Dương, Bình Phước, Đồng Nai và Tây Ninh trong giai đoạn 2001-2020.

Những số liệu thu được thể hiện sự ảnh hưởng của việc đầu tư CSHT tới TTKT là: Độ mở kinh tế - OP (Beta = -29881,9); Tỷ lệ vốn đầu tư khu vực có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trên GDP (IF) (Beta = -1462,4); Tỷ lệ đô thị hóa (UR) (Beta = 652,926); Lực lượng lao động – LAF (Beta = 98,948); Tổng chi tiêu công – PE (Beta = 3,051); Đầu tư trực tiếp nước ngoài – FDI (Beta = 1,894) và cuối cùng là tổng thu NSNN (TBR) (Beta = 1,492) và những nhân tố đều ảnh hưởng tới TTKT, trong đó 2 biến OP đạt kết quả âm nên ảnh hưởng ngược hướng với TTKT và những nhân tố khác có kết quả dương lại ảnh hưởng cùng chiều đến tốc độ TTKT. Yếu tố Lạm phát – INF không ảnh hưởng đến tốc độ TTKT do có giá trị P-Value là 0.953 > 0.05.

Tài liệu tham khảo:

1. Nguyễn Quang Trung và Trần Phạm Khánh Toàn (2014), Tác động của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia Đông Nam Á, Tạp Chí Khoa học Trường Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh – Số 9 (2) 2014;
2. Nguyễn Thị Cành, Nguyễn Thanh Liêm, Nguyễn Thị Thùy Liên (2018), Tác động của đầu tư công đến thu hút đầu tư tư nhân và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam. Tạp chí Khoa học Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh, 13(2), 91-105 91;
3. Phan Đình Khôi và Trần Phú Lộc Thành (2019), Tác động của đầu tư công đối với tăng trưởng kinh tế Việt Nam, Tạp chí Kế toán vàKiểm toán số tháng 12/2019;
4. Trần Nguyễn Ngọc Anh Thư và Lê Hoàng Phong (2014), Tác động của đầu tư công đối với tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam: Góc nhìn thực nghiệm từ mô hình ARDL. Tạp chí Phát Triển vàHội Nhập Số 19 (29) - Tháng 11-12/2014;
5. César Calderón vàLuis Servén (2004), The effects of infrastructure development on growth and income distribution, Central Bank of Chile Working Papers N° 270 Septiembre 2004;
6. F Novitasari, N C Drestalita and S Maryati (2017), The impacts of infrastructure development on economic growth (case study: DKI Jakarta, Banten Province and West Java Province). IOP Conf Series: Earth and Environmental Science 592/012017;
7. Ismail, N. W., và M. Mahyideen (2015), The Impact of Infrastructure on Trade and Economic Growth in Selected Economies in Asia. ADBI Working Paper 553. Tokyo: Asian Development Bank Institute;
8. Jan-Egbert Sturm, Gerard H. Kuper vàJakob de Haan (1998), Modelling Government Investment and Economic Growth on a Macro Level: A Review, Market Behaviour and Macroeconomic Modelling pp 359-406;
9. Jeffrey M. Stupak (2018), Economic Impact of Infrastructure Investment. Analyst in Macroeconomic Policy January 24, 2018;
10. Kale Kaupa (2015), Effect of infrastructure on economic growth In South Sumatera Province. Akuntabilitas: Jurnal Penelitian Dan Pengembangan Akuntansi Vol. 9 No. 1 Januari 2015;
11. Owusu-Manu, D.-G., Jehuri, A.B., Edwards, D.J., Boateng, F. and Asumadu, G. (2019), “The impact of infrastructure development on economic growth in sub-Saharan Africa with special focus on Ghana”, Journal of Financial Management of Property and Construction, Vol. 24 No. 3, pp. 253-273;
12. Rafiu Dimeji Seidu, Bert Ediale Young, Herbert Robinson and Michael Ryan (2020), The impact of infrastructure investment on economic growth in the United Kingdom. Journal of Infrastructure, Policy and Development (2020) Volume 4 Issue 2;
13. Tatyana Palei (2014), Assessing the impact of infrastructure on economic growth and global competitiveness. Procedia Economics and Finance Volume 23, 2014, Pages 168-175.

(*) Nguyễn Thanh Tú Trường Đại học Thủ Dầu Một

(**) Bài đăng Tạp chí Tài chính kỳ 1 tháng 9/2022