Tác động của chi tiêu công lên tăng trưởng kinh tế Đông Nam Bộ: Bằng chứng thực nghiệm

iá thông qua thống kê Sargan. 
3.2. Dữ liệu nghiên cứu 
Các biến chính là thu nhập bình quân đầu người, chi tiêu công, chỉ số giá tiêu dùng, dân 
số và cơ sở hạ tầng được lấy từ số liệu thống kê của Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO, 2020). 
Mẫu nghiên cứu là bộ dữ liệu bảng cân bằng của 06 tỉnh/thành của Việt Nam, bao gồm Bình 
Phước, Tây Ninh, Đồng Nai, Bình Dương, Bà Rịa - Vũng Tàu, và Thành phố Hồ Chí Minh trong 
giai đoạn 2005-2018. 
Thống kê mô ta của dữ liệu được trình bày trong Bảng 1. Thu nhập bình quân đầu người 
ở khu vực Đông Nam Bộ trong giai đoạn 2002-2018 là 90,633 triệu đồng/người/năm trong đó 
thấp nhất là 7,7 triệu đồng/người ở Bình Phước vào năm 2005 và cao nhất là 393,9 triệu 
đồng/người ở Bà Rịa - Vũng Tàu vào các năm 2012 và 2013. Điều này cho thấy thu nhập bình 
quân đầu người có sự phân bổ không đồng điều giữa các tỉnh/thành trong khu vực này và khu 
 122 Nguyễn Văn Bổn. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(2), 118-126 
vực này cũng có mức thu nhập bình quân đầu người khá cao so với các khu vực còn lại của cả 
nước. Trong khi đó, chi tiêu công trung bình trong cùng giai đoạn này là 5,374% GDP với tỷ lệ 
nhất nhỏ là 1,02% ở Bà Rịa - Vũng Tàu vào các năm 2011 và cao nhất là 12,09% ở Bình Phước 
vào năm 2014. Tỷ lệ chi tiêu công cũng cho thấy sự không đồng đều giữa các tỉnh/thành trong 
khu vực. 
Bảng 2 trình bày ma trận tương quan giữa các biến. Chi tiêu công và lạm phát có mối 
quan hệ âm ý nghĩa với tăng trưởng kinh tế trong khi đó dân số và cơ sở hạ tầng lại có mối quan 
hệ dương không ý nghĩa. Các hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình đều có giá trị nhỏ 
hơn 0.8, loại trừ khả năng đa cộng tuyến giữa các biến này, điều mà có thể khiến cho kết quả 
ước lượng bị chệch. Do đó, tất cả các biến sử dụng trong mô hình đều được sử dụng phù hợp. 
Bảng 1 
Thống kê mô tả các biến 
Biến 
Quan 
sát 
Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất 
Thu nhập bình quân (GDP) 84 90.633 105.096 7.7 393.9 
Chi tiêu công (EXP) 84 5.374 3.029 1.02 12.09 
Chỉ số CPI (CPI) 84 108.01 6.092 99.7 125.4 
Dân số (POP) 84 2485.126 2386.983 799.6 8643 
Cơ sở hạ tầng (TEL) 84 11.732 5.647 2.1 24.8 
Nguồn: Xử lý số liệu bằng Stata 
Bảng 2 
Ma trận tương quan giữa các biến 
 GDP EXP CPI POP TEL 
GDP 1 
EXP -0.678*** 1 
CPI -0.392*** 0.056 1 
POP 0.128 -0.338*** -0.098 1 
TEL 0.137 -0.499*** 0.465*** -0.026 1 
Ghi chú: ***, ** và * ký hiêu cho mức ý nghĩa lần lượt ở 1%, 5%, và 10% 
Nguồn: Xử lý số liệu bằng Stata 
4. Kết quả nghiên cứu và bàn luận 
4.1. Kết quả ước lượng D-GMM 
Các kết quả ước lượng được trình bày trong Bảng 3. Trong quy trình ước lượng, biến dân 
số được dò ra có tính nội sinh, vì thế biến này được dùng như biến được công cụ trong thủ tục 
GMM-style và các biến còn lại như tăng trưởng kinh tế, chi tiêu công, lạm phát, và cơ sở hạ tầng 
được dùng như biến công cụ trong thủ tục IV-style. Để đánh giá tính hiệu lực của các biến công 
cụ này và tính tự tương quan chuỗi của sai số, các kiểm định Sargan và Arellano-Bond AR(2) được 
thực hiện. Trong Bảng 3 các kiểm định Sargan xác định là các biến công cụ có hiệu lực. Trong khi 
 Nguyễn Văn Bổn. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(2), 118-126 123 
đó, kiểm định Arellano-Bond AR(2) chấp nhận giả thuyết không có tự tương quan chuỗi bậc hai. 
Các kết quả này ủng hộ đặc điểm phù hợp của mô hình ước lượng được sử dụng. 
Kết quả trong Bảng 3 cho thấy chi tiêu của chính phủ dành cho khu vực Đông Nam Bộ 
trong giai đoạn 2005 - 2018 làm giảm tăng trưởng kinh tế. Kết quả này hoàn toàn tương đồng với 
một số các nghiên cứu trước đó như Abu-Bader và Abu-Qarn (2003) và Mo (2007). Điều này cho 
thấy chi tiêu công của chính phủ, mà chủ yếu là chi thường xuyên, một thành phần được xem là 
không tạo năng suất, làm suy giảm tăng trưởng kinh tế ở khu vực Đông Nam Bộ. Nketiah-
Amponsah (2009) nhấn mạnh các khoản chi tiêu không tạo năng suất được xem là nguồn lãng phí 
lớn và chủ yếu dùng để duy trì hoạt động của bộ máy nhà nước. Việc giảm bớt các khoản chi này 
mà vẫn đảm bảo hiệu quả làm việc của bộ máy nhà nước là điều mà các chính phủ cần phải thực 
hiện để tránh bội chi ngân sách và đưa đến thâm hụt ngân sách. Do vậy mà việc giảm bớt các 
khoản chi thường xuyên này là cần thiết, đặc biệt các khoản chi cho bộ máy làm việc còn cồng 
kềnh và kém hiệu quả, cũng như các khoản chi cho các nghiên cứu khoa học nhưng thiếu thực chất 
và không mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp và người dân. Bài viết cũng hàm ý rằng việc giảm 
bớt các khoản chi kém năng suất này là cần thiết và chuyển cho chi đầu tư là điều mà chính phủ 
cần phải làm cho khu vực Đông Nam Bộ. 
Ngoài ra, các kết quả ước lượng cũng chỉ ra dân số và cơ sở hạ tầng thúc đẩy tăng trưởng 
kinh tế ở khu vực Đông Nam Bộ. Mô hình lý thuyết của Bucci và Raurich (2017) cũng chỉ ra việc 
gia tăng dân số sẽ có tác động dương lên tăng trưởng kinh tế nếu như chất lượng nguồn nhân lực 
được đảm bảo tốt. Xét về điều kiện học tập thì có lẻ khu vực Đông Nam Bộ với hạt nhân là Thành 
phố Hồ Chí Minh có điều kiện học tập và nâng cao chất lượng con người và sự gia tăng dân số ở 
khu vực này có thể cung cấp nguồn nhân lực chất lượng tốt, phục vụ cho phát triển và tăng trưởng 
kinh tế của khu vực. Ali, Ali, và Amin (2013) và Brueckner và Schwandt (2015) cung cấp bằng 
chứng thực nghiệm về tác động dương của dân số lên tăng trưởng kinh tế. Trong khi đó, cơ sở hạ 
tầng cung cấp các điều kiện thuận lợi cho các hoạt động sản xuất và kinh doanh của doanh nghiệp. 
Với cơ sở hạ tầng tốt thì doanh nghiệp không phải mất nhiều chi phí để duy trì và phát triển hoạt 
động kinh doanh, làm tăng lợi nhuận của doanh nghiệp, và do vậy góp phần vào tăng trưởng kinh 
tế của khu vực. Phát hiện này có thể được tìm thấy trong các nghiên cứu Owusu-Manu, Jehuri, 
Edwards, Boateng, và Asumadu (2019), Zhang và Sun (2019), và Khan, Khan, Jiang, và Khan 
(2020). 
Bảng 3 
Chi tiêu công - tăng trưởng kinh tế: D-GMM, 2005-2018 
Biến phụ thuộc: Tăng trưởng kinh tế 
Biến Hệ số ước lượng Sai số chuẩn p-value 
Tăng trưởng kinh tế (-1) 0.491*** 0.070 0.000 
Chi tiêu công -14.511*** 2.971 0.000 
Lạm phát 0.180 0.355 0.613 
Dân số 0.068*** 0.012 0.000 
Cơ sở hạ tầng 0.172** 0.077 0.029 
Quan sát 72 
AR(1) test 0.153 
AR(2) test 0.101 
Sargan test 0.180 
 124 Nguyễn Văn Bổn. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(2), 118-126 
Ghi chú: ***, ** và * ký hiêu cho mức ý nghĩa lần lượt ở 1%, 5%, và 10% 
Nguồn: Xử lý số liệu bằng Stata 
4.2. Kiểm tra tính bền 
Để kiểm tra tính bền của các ước lượng, bài viết sử dụng phương pháp FE-IV. Kết quả 
trong Bảng 4 cho thấy chi tiêu công có tác động âm ý nghĩa lên tăng trưởng kinh tế, tái khẳng định 
chi tiêu công ở khu vực Đông Nam Bộ làm giảm tăng trưởng kinh tế. Đặc biệt, biến trễ tăng trưởng 
kinh tế cũng cho kết quả tương đồng với ước lượng D-GMM ở Bảng 3. 
Bảng 4 
Chi tiêu công - tăng trưởng kinh tế: IV-FE, 2005-2018 
Biến phụ thuộc: Đầu tư tư nhân 
Biến Hệ số ước lượng Sai số chuẩn p-value 
Tăng trưởng kinh tế (-1) 0.855*** 0.042 0.000 
Chi tiêu công -10.045*** 2.748 0.001 
Lạm phát 0.261 0.388 0.503 
Dân số 0.004 0.006 0.471 
Cơ sở hạ tầng -0.035 0.045 0.429 
Quan sát 78 
Sargan test 0.2639 
Ghi chú: ***, ** và * ký hiêu cho mức ý nghĩa lần lượt ở 1%, 5%, và 10% 
Nguồn: Xử lý số liệu bằng Stata 
5. Kết luận và hàm ý chính sách 
Xuất phát từ vai trò đầu tàu kinh tế đầy năng động của khu vực Đông Nam Bộ đối với nền 
kinh tế Việt Nam, đặc biệt là chưa có nghiên cứu nào về chủ đề chi tiêu công - tăng trưởng kinh tế 
được thực hiện cho khu vực này, bài viết đánh giá thực nghiệm tác động của chi tiêu công lên tăng 
trưởng kinh tế cho 06 tỉnh/thành thuộc khu vực Đông Nam Bộ trong khoảng thời gian từ 2005 đến 
2018 bằng phương pháp D-GMM. Các kết quả ước lượng được kiểm tra tính bền thông qua các 
phương pháp IV-FE. Phát hiện cho thấy chi tiêu công làm giảm tăng trưởng kinh tế ở khu vực 
Đông Nam Bộ. Ngoài ra, dân số và cơ sở hạ tầng là các yếu tố vĩ mô thúc đẩy tăng trưởng kinh tế 
ở khu vực này. 
Các phát hiện đề xuất cần có sự thận trọng trong việc thiết kết, ban hành và thực thi các 
chính sách có liên quan đến chi tiêu công ở khu vực Đông Nam Bộ. Hàm ý là việc gia tăng chi 
tiêu công sẽ làm giảm tăng trưởng kinh tế ở khu vực này. Chính phủ cần giảm bớt các khoản chi 
thường xuyên cho hoạt động bộ máy bằng những chính sách và giải pháp phù hợp, chẳng hạn như 
khoán chi, mà vẫn đảm bảo tính hiệu quả. Việc giảm bớt các khoản chi này cần được chuyển sang 
cho đầu tư công vì đầu tư công sẽ đảm bảo thu hồi vốn nếu được thực hiện đúng, tránh việc bội 
chi ngân sách. Các nghiên cứu trong tương lai nếu có cho khu vực này nên xem xét đến yếu tố 
quản trị công vì quản trị công có thể có ảnh hưởng quyết định đến mối quan hệ giữa chi tiêu công 
và tăng trưởng kinh tế và tách riêng các khoản chi tiêu công cho từng lĩnh vực vì tác động theo 
thành phần này có thể khác biệt lên tăng trưởng kinh tế. 
 Nguyễn Văn Bổn. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(2), 118-126 125 
LỜI CÁM ƠN 
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Tài chính Marketing (UFM). 
Tài liệu tham khảo 
Abu-Bader, S., & Abu-Qarn, A. S. (2003). Government expenditures, military spending and 
economic growth: Causality evidence from Egypt, Israel, and Syria. Journal of Policy 
Modeling, 25(6/7), 567-583. 
Ahuja, D., & Pandit, D. (2020). Public expenditure and economic growth: Evidence from the 
developing countries. FIIB Business Review, 9(3), 228-236. 
Al-Faris, A. F. (2002). Public expenditure and economic growth in the Gulf Cooperation Council 
countries. Applied Economics, 34(9), 1187-1193. 
Ali, S., Ali, A., & Amin, A. (2013). The impact of population growth on economic development 
in Pakistan. Middle-East Journal of Scientific Research, 18(4), 483-491. 
Amusa, K., & Oyinlola, M. A. (2019). The effectiveness of government expenditure on economic 
growth in Botswana. African Journal of Economic and Management Studies, 10(3), 
368-384. 
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence 
and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 
277-297. 
Baum, C. F., Schaffer, M. E., & Stillman, S. (2003). XTIVREG2: Stata module to perform 
extended IV/2SLS, GMM and AC/HAC, LIML and k-class regression for panel data 
models. Stata Journal, 3, 23-37. 
Bose, N., Haque, M. E., & Osborn, D. R. (2007). Public expenditure and economic growth: A 
disaggregated analysis for developing countries. The Manchester School, 75(5), 533-556. 
Brueckner, M., & Schwandt, H. (2015). Income and population growth. The Economic 
Journal, 125(589), 1653-1676. 
Bucci, A., & Raurich, X. (2017). Population and economic growth under different growth 
engines. German Economic Review, 18(2), 182-211. 
Cooray, A. (2009). Government expenditure, governance and economic growth. Comparative 
Economic Studies, 51(3), 401-418. 
GSO. (2020). Số liệu thống kê hàng năm của các tỉnh thành tại Việt Nam [Annual statistics of 
provinces in Vietnam]. Retrieved February 8, 2020, from 
https://www.gso.gov.vn/Default.aspx?tabid=217 
HIDS. (2020). Một số thống kê phát triển tại Thành phố Hồ Chí Minh [Some development statistics 
in Ho Chi Minh City]. Retrieved February 8, 2020, from 
Holtz-Eakin, D., Newey, W., & Rosen, H. S. (1988). Estimating vector autoregressions with panel 
data. Econometrica, 56(6), 1371-1395. 
 126 Nguyễn Văn Bổn. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(2), 118-126 
Judson, R. A., & Owen, A. L. (1999). Estimating dynamic panel data models: A guide for 
macroeconomists. Economics Letters, 65(1), 9-15. 
Khan, H., Khan, U., Jiang, L. J., & Khan, M. A. (2020). Impact of infrastructure on economic 
growth in South Asia: Evidence from pooled mean group estimation. The Electricity 
Journal, 33(5), 1067351-1067357. 
Kolluri, B. R., Panik, M. J., & Wahab, M. S. (2000). Government expenditure and economic 
growth: Evidence from G7 countries. Applied Economics, 32(8), 1059-1068. 
Liu, L. C. H., Hsu, C. E., & Younis, M. Z. (2008). The association between government 
expenditure and economic growth: Granger causality test of US data, 1947-2002. Journal of 
Public Budgeting, Accounting & Financial Management, 20(4), Article 537. 
Loizides, J., & Vamvoukas, G. (2005). Government expenditure and economic growth: Evidence 
from trivariate causality testing. Journal of Applied Economics, 8(1), 125-152. 
Mo, P. H. (2007). Government expenditures and economic growth: The supply and demand 
sides. Fiscal Studies, 28(4), 497-522. 
Nguyen, T. Q., & Tran, P. T. K. (2014). Tác động của chi tiêu công đến tăng trưởng kinh tế tại các 
quốc gia Đông Nam Á [The impact of public spending on economic growth in Southeast 
Asian countries]. Tạp chí khoa học Trường Đại học Mở TP.HCM, 3(36), 50-59. 
Nketiah-Amponsah, E. (2009). Public spending and economic growth: Evidence from Ghana 
(1970-2004). Development Southern Africa, 26(3), 477-497. 
Odhiambo, N. M. (2015). Government expenditure and economic growth in South Africa: An 
empirical investigation. Atlantic Economic Journal, 43(3), 393-406. 
Olaoye, O. O., Orisadare, M., & Okorie, U. U. (2019). Government expenditure and economic 
growth nexus in ECOWAS countries. Journal of Economic and Administrative Sciences, 
36(3), 204-225. 
Olaoye, O. O., Orisadare, M., Okorie, U. U., & Abanikanda, E. (2020). Re-examining the 
government expenditure-growth nexus in ECOWAS countries. Journal of Economic and 
Administrative Sciences, 36(4), 277-301 
Ono, H. (2014). The government expenditure-economic growth relation in Japan: An analysis by 
using the ADL test for threshold cointegration. Applied Economics, 46(28), 3523-3531. 
Owusu-Manu, D. G., Jehuri, A. B., Edwards, D. J., Boateng, F., & 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, 
24(3), 253-273. 
Tran, K. T. (2017). Tác động kinh tế của chi tiêu công tại các quốc gia đang phát triển: Vai trò của 
cán cân ngân sách [The economic impact of public spending in developing countries: The 
role of the budget balance]. Tạp chí Phát triển Kinh tế, 28(12), 61-76. 
Wagner, A. (1958). Three extracts on public finance. In Classics in the theory of public 
finance (pp. 1-15). London, UK: Palgrave Macmillan. 
Wu, S. Y., Tang, J. H., & Lin, E. S. (2010). The impact of government expenditure on economic 
growth: How sensitive to the level of development? Journal of Policy Modeling, 32(6), 
804-817. 
 Nguyễn Văn Bổn. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(2), 118-126 127 
Zhang, Y. F., & Sun, K. (2019). How does infrastructure affect economic growth? Insights from a 
semiparametric smooth coefficient approach and the case of telecommunications in 
China. Economic Inquiry, 57(3), 1239-1255.