Tác động của đầu tư công đến đầu tư tư nhân tại TP. Hồ Chí Minh: Bằng chứng thực nghiệm và hàm ý chính sách

ThS. Vũ Thị Quý

PGS, TS. Võ Hữu Phước

Học viện Chính trị khu vực II

TS. Lê Quang Thông

Trường Đại học Kinh tế Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh; Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu giai đoạn 2015-2024 của 3 khu vực cấu thành TP. Hồ Chí Minh hiện nay, gồm TP. Hồ Chí Minh, tỉnh Bình Dương và tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu (cũ), để kiểm định tác động của đầu tư công đến đầu tư tư nhân trong nước. Nghiên cứu xem xét vai trò điều tiết của tăng trưởng kinh tế và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), sử dụng mô hình hồi quy bảng hiệu ứng cố định với số hạng tương tác và sai số chuẩn cụm theo khu vực. Kết quả nghiên cứu cho thấy, đầu tư công không có tác động đồng nhất lên đầu tư tư nhân, mà phụ thuộc mạnh vào cường độ FDI của từng khu vực. Đầu tư công có xu hướng dẫn dắt đầu tư tư nhân tại các khu vực có FDI thấp, nhưng có xu hướng lấn át đầu tư tư nhân tại khu vực có FDI cao vượt trội là Bình Dương cũ. Nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng cho vai trò điều tiết của tăng trưởng kinh tế. Từ đó, nghiên cứu đề xuất các giải pháp phân hóa theo khu vực nhằm phát huy vai trò dẫn dắt của vốn công đối với đầu tư tư nhân trong giai đoạn 2026-2030.

Từ khóa: Đầu tư công, đầu tư tư nhân, hiệu ứng lấn át/dẫn dắt, FDI, TP. Hồ Chí Minh

Abstract

The study uses data for the 2015-2024 period from the three areas that currently constitute Ho Chi Minh City, namely Ho Chi Minh City, Binh Duong Province, and Ba Ria-Vung Tau Province (former administrative units), to examine the impact of public investment on domestic private investment. The study examines the moderating roles of economic growth and foreign direct investment (FDI), employing a fixed-effects panel regression model with interaction terms and cluster-robust standard errors at the regional level. The research findings show that public investment does not have a uniform effect on private investment, but rather depends strongly on the FDI intensity of each region. Public investment tends to crowd in private investment in regions with low FDI, but tends to crowd out private investment in the region with exceptionally high FDI, the former Binh Duong Province. The study finds no evidence of a moderating role of economic growth. Accordingly, the study proposes region-specific solutions to enhance the leading role of public capital in promoting private investment during the 2026-2030 period.

Keywords: Public investment, private investment, crowding-out/crowding-in effects, FDI, Ho Chi Minh City

ĐẶT VẤN ĐỀ

Từ ngày 01/7/2025, TP. Hồ Chí Minh, tỉnh Bình Dương và tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu chính thức hợp nhất thành Thành phố Hồ Chí Minh hiện nay. Thành phố mới có diện tích 6.772,6 km², chiếm 2,04% diện tích cả nước và dân số khoảng 13,6 triệu người, chiếm 13,4% dân số cả nước, trở thành siêu đô thị có quy mô kinh tế lớn nhất cả nước (UBND TP. Hồ Chí Minh, 2026a). Ngày 19/5/2026, Bộ Chính trị ban hành Nghị quyết số 09-NQ/TW về xây dựng và phát triển TP. Hồ Chí Minh trong kỷ nguyên mới, đặt mục tiêu tăng trưởng GRDP tối thiểu 10%/năm cho giai đoạn 2026-2030 (Bộ Chính trị, 2026b). Trong bối cảnh đó, vai trò dẫn dắt của đầu tư công đối với khu vực tư nhân đóng vai trò quan trọng.

Phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của đầu tư công đến đầu tư tư nhân tại Việt Nam sử dụng dữ liệu cấp tỉnh hoặc cấp quốc gia trong giai đoạn trước năm 2020. Các nghiên cứu này thường bỏ qua vai trò điều tiết của FDI, trong khi FDI lại là một đặc trưng cấu trúc rất khác biệt giữa 3 khu vực cấu thành TP. Hồ Chí Minh hiện nay.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng giai đoạn 2015-2024 của 3 địa phương cấu thành TP. Hồ Chí Minh hiện nay để trả lời 3 câu hỏi nghiên cứu. Thứ nhất, đầu tư công có tác động có ý nghĩa thống kê đến đầu tư tư nhân trong nước hay không, và tác động này mang tính dẫn dắt hay lấn át? Thứ hai, tăng trưởng kinh tế và cường độ FDI có điều tiết mối quan hệ này hay không? Thứ ba, tác động này có đồng nhất giữa các địa phương cũ hay không, và điều đó có hàm ý gì cho việc phân bổ đầu tư công trong giai đoạn 2026-2030?

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Nền tảng lý thuyết về tác động của đầu tư công đến đầu tư tư nhân bắt nguồn từ 2 luồng quan điểm đối lập.

Luồng thứ nhất nhấn mạnh ngoại tác tích cực của vốn công: đầu tư công vào hạ tầng làm giảm chi phí sản xuất và nâng năng suất biên của vốn tư nhân, từ đó kích thích đầu tư tư nhân, tạo ra hiệu ứng dẫn dắt (Aschauer, 1989b). Eden và Kraay (2014) ước tính mỗi USD đầu tư công tăng thêm làm đầu tư tư nhân tăng khoảng 2 USD tại 39 nước thu nhập thấp; ước lượng này gần đây được điều chỉnh xuống khoảng 1,6 USD trên mẫu 109 nước đang phát triển giai đoạn 1980-2019, song vẫn xác nhận hiệu ứng dẫn dắt mạnh hơn ở nhóm thu nhập thấp và khu vực châu Phi Hạ Sahara (Francois và cộng sự, 2024).

Luồng thứ hai nhấn mạnh cơ chế cạnh tranh nguồn lực, khi tín dụng và nguồn lực tài chính khan hiếm, đầu tư công mở rộng đẩy chi phí vốn tư nhân lên cao hoặc trực tiếp chiếm dụng nguồn lực, gây ra hiệu ứng lấn át (Blejer và Khan, 1984).

Điểm cần lưu ý là 2 cơ chế này không loại trừ nhau. Aschauer (1989a) chỉ ra rằng, vốn đầu tư công tăng thêm vừa làm giảm vốn tư nhân, vừa nâng suất sinh lợi của vốn tư nhân và qua đó kéo vốn tư nhân quay trở lại. Do vậy, chiều tác động ròng là một vấn đề thực nghiệm.

Các nghiên cứu sau này cho thấy chiều hướng thực tế phụ thuộc vào loại hình đầu tư công, chất lượng thể chế và giai đoạn phát triển (Everhart và Sumlinski, 2001; Pereira, 2001). Bằng chứng quốc tế phân hóa rõ theo cấu phần của vốn công. Blejer và Khan (1984) nghiên cứu mẫu 24 nước đang phát triển, cho thấy đầu tư công hạ tầng đã được ghi nhận là bổ trợ cho đầu tư tư nhân, trong khi các cấu phần đầu tư công khác gây lấn át. Tại Trung Quốc, đầu tư công vào hàng hóa công và hạ tầng dẫn dắt đầu tư tư nhân, còn đầu tư nhà nước vào lĩnh vực công nghiệp - thương mại, chủ yếu thực hiện thông qua doanh nghiệp nhà nước, lại gây lấn át (Xu và Yan, 2014). Ở cấp độ tổng thể, tại 44 nước châu Phi Hạ Sahara giai đoạn 1960-2015, đầu tư công nhìn chung dẫn dắt đầu tư tư nhân, song mức độ khác biệt đáng kể giữa các quốc gia và cao hơn ở những nơi khu vực tư nhân đã đủ mạnh (Ouédraogo và cộng sự, 2019). Ngược lại, tại Ấn Độ giai đoạn 1980-2022, quan hệ này đảo chiều theo cấu phần: đầu tư công hạ tầng gây lấn át còn đầu tư công phi hạ tầng lại dẫn dắt, một phần do độ trễ hoàn vốn của các dự án hạ tầng kéo dài (Rai và cộng sự, 2024). Sự phân hóa đó cho thấy tác động của đầu tư công không thể giả định là đồng nhất, mà phụ thuộc vào việc vốn công được phân bổ vào cấu phần nào và vào bối cảnh kinh tế - thể chế của địa bàn tiếp nhận.

Một số nghiên cứu cho thấy FDI không chỉ là yếu tố tác động độc lập mà còn điều tiết mối quan hệ giữa đầu tư công và đầu tư tư nhân. De Backer và Sleuwaegen (2003), khi phân tích gia nhập và rút lui của doanh nghiệp trong các ngành chế tạo của Bỉ, cho thấy FDI có thể lấn át hoạt động khởi sự kinh doanh của khu vực trong nước trong ngắn hạn, do sàng lọc cạnh tranh trên thị trường sản phẩm và thị trường lao động. Tuy nhiên, hiệu ứng này có thể được điều hòa, thậm chí đảo chiều thành hiệu ứng dẫn dắt trong dài hạn, nhờ tác động lan toả, học hỏi, kết nối mạng lưới và liên kết chuỗi cung ứng giữa doanh nghiệp FDI với doanh nghiệp trong nước. Trong nghiên cứu của Ang (2009), cả 2 đều bổ trợ chứ không cạnh tranh với đầu tư tư nhân trong nước tại Malaysia giai đoạn 1960-2003. Kết quả quốc tế nhìn chung chưa có sự hội tụ. Trên cùng mẫu 46 nước đang phát triển, Morrissey và Udomkerdmongkol (2012), Farla và cộng sự (2016) đưa ra kết luận trái ngược nhau. Yao và Salim (2020) phân tích dữ liệu cấp thành phố của Trung Quốc cho thấy quan hệ giữa FDI và đầu tư trong nước gần như trung tính ở cấp quốc gia, nhưng dương và có ý nghĩa tại các thành phố phía Đông, âm tại các thành phố phía Tây và phụ thuộc vào năng lực hấp thụ địa phương. Điều này cho thấy, khi phân tích tác động của đầu tư công lên đầu tư tư nhân, cần kiểm soát và ước lượng vai trò điều tiết của FDI theo từng địa bàn, thay vì chỉ coi đây là một biến kiểm soát đơn thuần.

Tại Việt Nam, bằng chứng thực nghiệm về quan hệ này còn phân tán. Nguyen và Trinh (2018), sử dụng dữ liệu vĩ mô giai đoạn 1990-2016 và mô hình ARDL, phát hiện đầu tư công dẫn dắt đầu tư tư nhân trong ngắn hạn nhưng chuyển thành lấn át trong dài hạn. Ngược lại, Nguyễn Thị Cành và cộng sự (2018), áp dụng phương pháp đồng liên kết FMOLS và DOLS trên dữ liệu 22 ngành kinh tế cấp 1 trong cùng giai đoạn, lại tìm thấy đầu tư công vừa thúc đẩy đầu tư của khu vực tư nhân vừa làm tăng GDP trong dài hạn.

Trên cơ sở tổng quan nghiên cứu, 4 giả thuyết nghiên cứu được đề xuất bao gồm:

H1: Đầu tư công có tác động có ý nghĩa thống kê đến Đầu tư tư nhân.

H2: Tăng trưởng kinh tế điều tiết dương mối quan hệ giữa Đầu tư công và Đầu tư tư nhân. Trong giai đoạn tăng trưởng cao, doanh nghiệp tư nhân có nhiều dư địa tài chính hơn và kỳ vọng thị trường thuận lợi hơn, nên có xu hướng phản ứng tích cực với tín hiệu đầu tư công.

H3: Cường độ FDI/GRDP điều tiết mối quan hệ giữa Đầu tư công và Đầu tư tư nhân.

H4: Tồn tại đặc trưng không quan sát được, ổn định theo thời gian, khác biệt giữa các khu vực.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 30 quan sát, tương ứng với 3 địa phương trước sắp xếp là TP. Hồ Chí Minh, Bình Dương và Bà Rịa - Vũng Tàu, trong 10 năm từ 2015-2024. Dữ liệu được tổng hợp từ dữ liệu công bố bởi Tổng cục Thống kê. Bốn biến số chính được thu thập cho mỗi quan sát: Tỷ lệ đầu tư công trên GRDP (DTNN), Tỷ lệ đầu tư tư nhân trong nước trên GRDP (DTTN), Tốc độ tăng trưởng GRDP (g), Tỷ lệ vốn FDI thực hiện trên GRDP (FDI). Các biến được chuẩn hóa theo tỷ lệ trên GRDP thay vì giá trị tuyệt đối, nhằm loại bỏ ảnh hưởng của chênh lệch quy mô kinh tế rất lớn giữa 3 khu vực và bảo đảm khả năng so sánh giữa các đơn vị quan sát. Định nghĩa, cách đo lường và nguồn số liệu của từng biến được trình bày tại Bảng 1.

Bảng 1: Mô tả biến, cách đo lường và nguồn số liệu

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Thống kê mô tả ở Bảng 1 cho thấy, sự phân hóa cấu trúc rõ rệt giữa 3 khu vực: khu vực TP. Hồ Chí Minh có DTTN/GRDP bình quân cao nhất (19,35%) nhưng FDI/GRDP thấp nhất (3,74%), phản ánh đặc trưng của một trung tâm dịch vụ - thương mại với khu vực tư nhân trong nước có quy mô vượt trội so với FDI; khu vực Bình Dương có FDI/GRDP cao vượt trội (13,35%) đi kèm tăng trưởng bình quân cao nhất (7,50%), phản ánh mô hình tăng trưởng dựa nhiều vào công nghiệp chế biến, chế tạo có vốn nước ngoài; khu vực Bà Rịa - Vũng Tàu có DTTN/GRDP thấp nhất (3,67%) và tăng trưởng biến động mạnh nhất, phản ánh đặc thù kinh tế gắn với khai thác dầu khí và dễ chịu tác động của chu kỳ giá hàng hóa thế giới. Sự phân hóa cấu trúc này là cơ sở thực nghiệm trực tiếp cho giả thuyết H4 và cho kỳ vọng rằng vai trò điều tiết của FDI (H3) sẽ thể hiện khác nhau giữa các khu vực. Giá trị trung bình của các biến theo toàn mẫu và theo từng khu vực được trình bày tại Bảng 2.

Bảng 2: Thống kê mô tả các biến theo toàn mẫu và theo từng khu vực, giai đoạn 2015-2024

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Trước khi ước lượng, dữ liệu được kiểm tra bằng phân tích tương quan và hệ số phóng đại phương sai. Hệ số tương quan Pearson đơn biến giữa đầu tư công và đầu tư tư nhân trên toàn mẫu chỉ đạt -0,039, gần như bằng không, trong khi tương quan giữa đầu tư công và cường độ FDI mang dấu âm ở mức trung bình (-0,329). Toàn bộ hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến đã canh giữa và số hạng tương tác đều dưới ngưỡng 1,4, cho thấy đa cộng tuyến không phải là vấn đề nghiêm trọng trong mô hình (Bảng 3).

Bảng 3: Hệ số tương quan Pearson và hệ số phóng đại phương sai (VIF)

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Mô hình nghiên cứu

Để kiểm định vai trò điều tiết của tăng trưởng và FDI, nghiên cứu xây dựng mô hình hồi quy bảng với số hạng tương tác như sau: Theo thực hành chuẩn của Aiken và West (1991), các biến liên tục được canh giữa theo trung bình mẫu, để hệ số chính có thể diễn giải được tại điểm trung bình. Việc canh giữa không làm thay đổi độ chính xác thống kê của số hạng tương tác (Echambadi và Hess, 2007).

DTTN_it = β0 + β1·DTNN_c,it + β2·g_c,it + β3·FDI_c,it + β4·(DTNN_c×g_c)_it + β5·(DTNN_c×FDI_c)_it + α_i + λ_t + ε_it

Trong đó: α_i là hiệu ứng cố định khu vực, λ_t là hiệu ứng cố định năm, và hậu tố “_c” ký hiệu biến đã canh giữa theo trung bình toàn mẫu. Tác động biên của đầu tư công lên đầu tư tư nhân tại một mức tăng trưởng và FDI cụ thể được tính theo đạo hàm riêng:

∂DTTN/∂DTNN = β1 + β4·g_c + β5·FDI_c.

Quy trình ước lượng

Với đặc điểm dữ liệu bảng ngắn (T = 10) và số nhóm nhỏ (N = 3), nghiên cứu thiết kế quy trình phân tích dựa trên khung phương pháp luận dữ liệu bảng chuẩn (Baltagi, 2021; Wooldridge, 2010), gồm 8 bước:

Bước 1: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

Bước 2: Thống kê mô tả và phân tích trực quan.

Bước 3: Phân tích tương quan và kiểm tra đa cộng tuyến.

Bước 4: Lựa chọn cấu trúc mô hình phù hợp với dữ liệu N nhỏ, so sánh Pooled OLS với LSDV/Fixed Effects thông qua kiểm định F về khả năng gộp chung dữ liệu và kiểm định Hausman.

Bước 5: Ước lượng mô hình chính với sai số chuẩn cụm theo khu vực để khắc phục tương quan chuỗi và phương sai sai số không đồng nhất.

Bước 6: Kiểm định chẩn đoán, gồm phương sai sai số thay đổi, đa cộng tuyến và độ nhạy khi loại từng khu vực.

Bước 7: Diễn giải kết quả, kiểm định 4 giả thuyết H1-H4 và tính tác động biên theo từng khu vực.

Bước 8: Kiểm tra tính vững bằng mô hình sai phân bậc nhất và hồi quy OLS riêng biệt theo từng khu vực.

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Lựa chọn mô hình và kết quả hồi quy chính

Kiểm định F về khả năng gộp dữ liệu giữa mô hình gộp (Pooled OLS) và mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects/LSDV) cho giá trị p = 0,0008. Kết quả này bác bỏ giả thuyết gộp chung, xác nhận sự tồn tại của đặc trưng không quan sát được, ổn định theo thời gian và khác biệt giữa 3 khu vực. Điều này ủng hộ giả thuyết H4 và là căn cứ để sử dụng mô hình hiệu ứng cố định 2 chiều theo khu vực và năm làm mô hình chính.

Kết quả ước lượng mô hình chính tại Bảng 4 cho thấy, hệ số của DTNN đã canh giữa (β1 = 0,1356; p = 0,8666) không có ý nghĩa thống kê tại mức tăng trưởng và FDI trung bình mẫu. Hệ số của tăng trưởng g (β2 = 0,2555; p = 0,3178) và số hạng tương tác DTNN×g (β4 = 0,0041; p = 0,9705) cũng không có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, hệ số chính của FDI (β3 = 1,7858; p < 0,0001) có ý nghĩa thống kê rất cao. Đặc biệt, số hạng tương tác DTNN×FDI (β5 = -0,2707; p = 0,0259) có ý nghĩa thống kê ở mức 5% với dấu âm.

Bảng 4: Kết quả ước lượng mô hình hiệu ứng cố định 2 chiều với số hạng tương tác (biến phụ thuộc: DTTN)

Ghi chú: *** p < 0,01; ** p < 0,05. Ước lượng bằng phương pháp hiệu ứng cố định hai chiều (khu vực và năm) với sai số chuẩn cụm theo khu vực. Các biến liên tục được canh giữa theo trung bình toàn mẫu, do đó hệ số của DTNN_c được diễn giải là tác động biên tại mức tăng trưởng và cường độ FDI trung bình mẫu

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Đối chiếu với 4 giả thuyết, kết quả cho thấy H1 không được ủng hộ khi xét hệ số DTNN đơn lẻ tại mức trung bình mẫu. H2 cũng không được ủng hộ, do cả hệ số chính và số hạng tương tác của g đều không có ý nghĩa thống kê. H3 được ủng hộ với chiều điều tiết âm: cường độ FDI càng cao, tác động của đầu tư công lên đầu tư tư nhân càng bị thu hẹp, phù hợp với cơ chế cạnh tranh nguồn lực hơn là cơ chế lan tỏa. H4 được ủng hộ, xác nhận sự tồn tại của đặc trưng không quan sát được giữa 3 khu vực (Bảng 5).

Phát hiện về vai trò điều tiết âm của FDI trong giả thuyết H3 là kết quả thực nghiệm nổi bật nhất của nghiên cứu. Đáng chú ý là hệ số tương quan Pearson đơn biến giữa DTNN và DTTN trên toàn bộ 30 quan sát, không kiểm soát khu vực và các biến điều tiết, chỉ ở mức -0,04, gần như bằng không. Nếu chỉ phân tích quan hệ đầu tư công - đầu tư tư nhân bằng phương pháp tương quan đơn giản, gộp chung 3 khu vực có cấu trúc khác biệt lớn, mối quan hệ này gần như biến mất, do các tác động ngược chiều giữa các khu vực triệt tiêu lẫn nhau. Điều này cho thấy sự cần thiết của mô hình hồi quy bảng có kiểm soát hiệu ứng cố định khu vực và số hạng tương tác, thay vì chỉ dựa vào thống kê tương quan tổng hợp.

Bảng 5: Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả từ kết quả ước lượng tại Bảng 4

Tác động biên theo khu vực

Vì mô hình có số hạng tương tác, tác động biên của đầu tư công biến thiên theo đặc trưng tăng trưởng và FDI của từng khu vực. Thay giá trị trung bình g và FDI của từng khu vực, đã canh giữa theo trung bình mẫu, vào công thức đạo hàm riêng, kết quả được trình bày tại Bảng 6. Tại khu vực TP. Hồ Chí Minh, nơi FDI/GRDP thấp hơn trung bình, tác động biên ước tính khoảng +1,3 điểm phần trăm. Đầu tư công tại đây có xu hướng dẫn dắt đầu tư tư nhân. Tại khu vực Bình Dương, nơi FDI/GRDP cao vượt trội, tác động biên đảo dấu, ước tính khoảng -1,3 điểm phần trăm. Đầu tư công tại đây có xu hướng lấn át đầu tư tư nhân. Tại khu vực Bà Rịa - Vũng Tàu, nơi FDI/GRDP gần mức trung bình, tác động biên dương nhưng nhỏ, khoảng +0,4 điểm phần trăm. Đây là bằng chứng định lượng trực tiếp cho thấy hiệu quả của đầu tư công phụ thuộc mạnh vào bối cảnh FDI của địa bàn, thay vì đồng nhất trên toàn Thành phố.

Bảng 6: Tác động biên của đầu tư công đến đầu tư tư nhân theo từng khu vực

Ghi chú: Tác động biên được tính theo công thức ∂DTTN/∂DTNN = β1 + β4·g_c + β5·FDI_c, với các hệ số lấy từ Bảng 4 và g_c, FDI_c là chênh lệch giữa giá trị trung bình của khu vực so với trung bình toàn mẫu ở Bảng 2. Đơn vị của tác động biên là điểm phần trăm GRDP. Đây là các ước tính điểm, chưa kèm sai số chuẩn, do đó cần được hiểu là chỉ báo về chiều và độ lớn tương đối giữa các khu vực.

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

Kiểm định chẩn đoán và kiểm tra tính vững

Trước khi diễn giải kết quả, mô hình được kiểm định các vi phạm giả định cổ điển. Kết quả tổng hợp của các kiểm định chẩn đoán và kiểm tra tính vững được trình bày tại Bảng 7. Kiểm định Breusch-Pagan cho thấy có hiện tượng phương sai sai số thay đổi giữa các khu vực. Vấn đề này được khắc phục bằng cách sử dụng sai số chuẩn cụm theo khu vực trong mô hình chính. Hệ số phóng đại phương sai của các biến sau khi canh giữa nằm trong ngưỡng chấp nhận được, không cho thấy đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa biến chính và số hạng tương tác.

Thứ nhất, phân tích độ nhạy loại trừ từng khu vực cho thấy hệ số DTNN dao động rất mạnh theo thành phần mẫu, từ -8,28 đến 2,04 tùy khu vực bị loại, phản ánh giới hạn cố hữu của cỡ mẫu N = 3, khi mỗi khu vực đóng góp trọng số rất lớn vào kết quả chung.

Thứ hai, mô hình sai phân bậc nhất, vốn loại bỏ hiệu ứng cố định khu vực bằng cơ chế khác với mô hình LSDV, không tái khẳng định được ý nghĩa thống kê của các hệ số chính. Nguyên nhân một phần do mất bậc tự do khi lấy sai phân trên mẫu vốn đã nhỏ, chỉ còn 27 quan sát, và do sai phân khuếch đại nhiễu đo lường trong dữ liệu năm.

Thứ ba, hồi quy OLS riêng biệt theo từng khu vực, dùng đặc tả rút gọn không có số hạng tương tác do chỉ có 10 quan sát mỗi khu vực, cho kết quả nhất quán nhất tại Bình Dương. Hệ số DTNN tại đây âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (γ = -1,51; p = 0,013), cùng chiều với tác động biên âm đã ước tính. Trong khi đó, tại khu vực TP. Hồ Chí Minh và khu vực Bà Rịa - Vũng Tàu, dấu và ý nghĩa thống kê của hệ số DTNN không hoàn toàn nhất quán giữa các đặc tả mô hình khác nhau. Tổng hợp lại, phát hiện về vai trò điều tiết âm của FDI có cơ sở thực nghiệm vững nhất tại Bình Dương. Tuy nhiên, do giới hạn của cỡ mẫu, phát hiện này được xem như một chỉ báo chính sách hơn là kết luận đã được kiểm định chắc chắn cho toàn bộ địa phương.

Bảng 7: Tổng hợp kết quả kiểm định chẩn đoán và kiểm tra tính vững

Ghi chú: γ là hệ số của biến DTNN trong đặc tả rút gọn không có số hạng tương tác, áp dụng riêng cho từng khu vực. Do mỗi mô hình con chỉ có 10 quan sát, các kết quả này được dùng để đánh giá độ ổn định về dấu và độ lớn của hệ số, không dùng để suy diễn thống kê chính thức

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết luận

Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm từ dữ liệu bảng 2015-2024 của 3 khu vực cấu thành TP. Hồ Chí Minh hiện nay. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tác động của đầu tư công lên đầu tư tư nhân trong nước không đồng nhất, mà phụ thuộc vào cường độ FDI của khu vực. Tại các khu vực có FDI thấp, gồm khu vực TP. Hồ Chí Minh và khu vực Bà Rịa - Vũng Tàu, đầu tư công có xu hướng dẫn dắt đầu tư tư nhân. Ngược lại, tại khu vực có FDI cao vượt trội là Bình Dương, đầu tư công có xu hướng lấn át đầu tư tư nhân. Phát hiện này có ý nghĩa thống kê vững nhất trong nghiên cứu, được củng cố bởi cả mô hình tương tác lẫn hồi quy riêng lẻ theo khu vực. Ngược lại, không tìm thấy bằng chứng cho vai trò điều tiết của tăng trưởng kinh tế.

Hàm ý chính sách

Tại khu vực TP. Hồ Chí Minh, nơi tác động biên dương và FDI thấp, đầu tư công còn dư địa để tiếp tục đóng vai trò mồi vốn trực tiếp. Nhiệm vụ này gắn với việc vận hành Trung tâm Tài chính quốc tế TP. Hồ Chí Minh, dự kiến hoàn thành năm 2026 (Thành ủy TP. Hồ Chí Minh, 2026): ưu tiên hạ tầng dịch vụ - tài chính - đô thị, tạo điều kiện để doanh nghiệp tư nhân trong nước tham gia chuỗi giá trị quanh trung tâm này.

Tại khu vực Bình Dương, nơi có bằng chứng lấn át rõ ràng nhất, đầu tư công nên chuyển hướng ưu tiên. Thay vì mở rộng hạ tầng phục vụ trực tiếp khu công nghiệp FDI, cần đầu tư vào hạ tầng mềm phục vụ doanh nghiệp nhỏ và vừa trong nước. Đồng thời, cần triển khai nhiệm vụ liên kết doanh nghiệp trong nước với khu vực FDI, biến khu vực này thành địa bàn thí điểm cho mô hình liên kết.

Tại khu vực Bà Rịa - Vũng Tàu, nơi tác động biên dương nhưng nhỏ và tăng trưởng biến động mạnh, đầu tư công vào Đề án phát triển khu thương mại tự do gắn với trung tâm logistics, cụm cảng biển cần đi kèm chương trình phát triển nhà cung ứng logistics và dịch vụ cảng biển nội địa. Điều này giúp doanh nghiệp tư nhân trong nước không đứng ngoài dòng vốn chiến lược đổ vào khu vực này.

Trên phạm vi toàn Thành phố, nghiên cứu đề xuất 3 khuyến nghị chung. Thứ nhất, cần bổ sung tiêu chí đo lường hiệu quả lan tỏa làm căn cứ phân bổ và đánh giá dự án đầu tư công, không chỉ dừng lại ở tỷ lệ giải ngân. Điều này phù hợp với hướng phân bổ tập trung, trọng điểm và yêu cầu cắt giảm tối thiểu 30% số dự án so với giai đoạn 2021-2025 (Quốc hội, 2026; UBND TP. Hồ Chí Minh, 2026b). Thứ hai, cần vận dụng cơ chế đặc thù của Thành phố để rút ngắn độ trễ từ vốn công đến phản ứng của khu vực tư nhân. Thứ ba, cần thiết lập cơ chế giám sát định kỳ, ước lượng lại tác động biên theo khu vực khi có thêm dữ liệu từ 2025 trở đi, làm căn cứ điều chỉnh phân bổ vốn theo thời gian thực thay vì chỉ đánh giá một lần cố định.

Tài liệu tham khảo:

1. Aiken, L. S., & West, S. G. (1991). Multiple regression: Testing and interpreting interactions. Sage Publications.

2. Ang, J. B. (2009). Do public investment and FDI crowd in or crowd out private domestic investment in Malaysia? Applied Economics, 41(7), 913-919. https://doi.org/10.1080/00036840701721448

3. Aschauer, D. A. (1989a). Does public capital crowd out private capital? Journal of Monetary Economics, 24(2), 171-188. https://doi.org/10.1016/0304-3932(89)90002-0

4. Aschauer, D. A. (1989b). Is public expenditure productive? Journal of Monetary Economics, 23(2), 177-200. https://doi.org/10.1016/0304-3932(89)90047-0

5. Baltagi, B. H. (2021). Econometric analysis of panel data (6th ed.). Springer.

Bléjer, M. I., & Khan, M. S. (1984). Government Policy and Private Investment in Developing Countries. IMF Staff Papers, 1984(002), Article A004, A004. from https://doi.org/10.5089/9781451946918.024.A004

6. Bộ Chính trị (2026a). Nghị quyết số 79-NQ/TW ngày 6/1/2026 về phát triển kinh tế nhà nước.

7. Bộ Chính trị (2026b). Nghị quyết số 09-NQ/TW ngày 19/5/2026 về xây dựng và phát triển Thành phố Hồ Chí Minh trong kỷ nguyên mới.

8. De Backer, K., & Sleuwaegen, L. (2003). Does foreign direct investment crowd out domestic entrepreneurship? Review of Industrial Organization, 22(1), 67-84. https://doi.org/10.1023/A:1022180317898

9. Echambadi, R., & Hess, J. D. (2007). Mean-centering does not alleviate collinearity problems in moderated multiple regression models. Marketing Science, 26(3), 438–445. https://doi.org/10.1287/mksc.1060.0263

10. Eden, M., & Kraay, A. (2014). “Crowding in” and the returns to government investment in low-income countries (Policy Research Working Paper No. 6781). World Bank. https://doi.org/10.1596/1813-9450-6781

11. Everhart, S. S., & Sumlinski, M. A. (2001). Trends in private investment in developing countries: Statistics for 1970-2000 and the impact on private investment of corruption and the quality of public investment (IFC Discussion Paper No. 44). International Finance Corporation, World Bank Group.

12. Farla, K., de Crombrugghe, D., & Verspagen, B. (2016). Institutions, Foreign Direct Investment, and Domestic Investment: Crowding Out or Crowding In? World Development, 88, 1–9.

13. Francois, J. N., Konte, M., & Ruch, F. U. (2024). “Crowding in” effect of public investment on private investment revisited (Policy Research Working Paper No. 10881). World Bank.

14. Morrissey, O., & Udomkerdmongkol, M. (2012). Governance, private investment and foreign direct investment in developing countries. World Development, 40(3), 437-445.

15. Nguyen, C. T., & Trinh, L. T. (2018). The impacts of public investment on private investment and economic growth: Evidence from Vietnam. Journal of Asian Business and Economic Studies, 25(1), 15-32. https://doi.org/10.1108/JABES-04-2018-0003

16. 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 Thành phố Hồ Chí Minh, 13(2), 91-105.

17. Ouédraogo, R., Sawadogo, H., & Sawadogo, R. (2019). Impact of public investment on private investment in Sub-Saharan Africa: Crowding in or crowding out? African Development Review, 31(3), 318-334. https://doi.org/10.1111/1467-8268.12392

18. Pereira, A. M. (2001). On the effects of public investment on private investment: What crowds in what? Public Finance Review, 29(1), 3-25. https://doi.org/10.1177/109114210102900101

19. Quốc hội (2026). Nghị quyết số 27/2026/QH16 ngày 24/4/2026 về Kế hoạch đầu tư công trung hạn giai đoạn 2026-2030.

20. Rai, P., Pundir, V., Gupta, P., Singh, S., & Bhawna. (2024). An empirical analysis of the asymmetric association of public investment with private investment: Revisiting crowding-in/out effect. Vision. Advance online publication. https://doi.org/10.1177/09722629241254260

21. Thành ủy TP. Hồ Chí Minh (2026). Chương trình hành động số 21-CTrHĐ/TU ngày 1/6/2026 thực hiện Nghị quyết số 09-NQ/TW ngày 19/5/2026 của Bộ Chính trị về xây dựng và phát triển TP. Hồ Chí Minh trong kỷ nguyên mới.

22. UBND TP. Hồ Chí Minh (2026a). Báo cáo số 41/BC-UBND ngày 25/1/2026 về tình hình kinh tế - xã hội năm 2025; nhiệm vụ, giải pháp trọng tâm năm 2026.

23. UBND TP. Hồ Chí Minh (2026b). Chỉ thị số 45/CT-UBND ngày 5/5//2026 về việc khẩn trương tổ chức thực hiện các nhiệm vụ, giải pháp cấp bách, trọng tâm nhằm triển khai Kết luận số 18-KL/TW và Kết luận số 27-KL/TW, bảo đảm đạt mục tiêu tăng trưởng kinh tế hai con số năm 2026.

24. Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2nd ed.). MIT Press.

25. Xu, X., & Yan, Y. (2014). Does government investment crowd out private investment in China? Journal of Economic Policy Reform, 17(1), 1-12. https://doi.org/10.1080/17487870.2013.866897

26. Yao, Y., & Salim, R. (2020). Crowds in or crowds out? The effect of foreign direct investment on domestic investment in Chinese cities. Empirical Economics, 58(5), 2129-2154. https://doi.org/10.1007/s00181-018-1611-8.