Tác động của quản trị công lên đầu tư công ở các quốc gia đang phát triển: Bằng chứng thực nghiệm

Nguyễn Văn Bổn; Trần Thị Mỹ Phước

doi:10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.16.1.558.2021

Các tác giả

Nguyễn Văn Bổn boninguyen@gmail.com
Khoa Tài chính Ngân hàng, Trường Đại học Tài chính Marketing (UFM), VN

https://orcid.org/0000-0002-6281-9893
Trần Thị Mỹ Phước
Khoa Tài chính Kế toán, Trường Đại học Sài Gòn (SGU), VN

DOI:

10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.16.1.558.2021

Từ khóa:

đầu tư công; môi trường quản trị công; phương pháp GMM hệ thống; các quốc gia đang phát triển

Tóm tắt

Môi trường thể chế đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế ở hầu hết các quốc gia trên thế giới. Sự khác biệt trong môi trường thể chế đưa đến sự khác biệt trong các hoạt động kinh tế giữa các quốc gia. Bài viết này đánh giá tác động của môi trường quản trị công (thể chế) lên đầu tư công ở 72 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn 2002 – 2018 bằng phương pháp ước lượng GMM Arellano-Bond hệ thống. Phát hiện cho thấy môi trường quản trị công làm giảm đầu tư công ở các quốc gia này. Ngoài ra, tăng trưởng kinh tế thúc đẩy trong khi lạm phát và cơ sở hạ tầng làm giảm đầu tư công. Các phát hiện trong nghiên cứu này sẽ đề xuất một số hàm ý chính sách quan trọng cho chính phủ ở các nước đang phát triển, đặc biệt Việt Nam, trong quá trình cải thiện môi trường quản trị công để gia tăng thúc đẩy đầu tư công, phục vụ cho phát triển kinh tế.

Tải xuống

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tài liệu tham khảo

Acemoglu, D., Johnson, S., & Robinson, J. A. (2005). Institutions as a fundamental cause of long-run growth. Handbook of Economic Growth, 1(A), 385-472.

Agyei, S. K. (2017). Explaining public investment dynamics in Sub-Saharan Africa: The role of country governance structures. Cogent Economics & Finance, 5(1), Article 1323987. doi:10.1080/23322039.2017.1323987

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 Journal, 58(2), 277-297.

Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of Econometrics, 68(1), 29-51.

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. The Stata Journal, 3.