(LUẬN văn THẠC sĩ) tác động của tài sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng kinh tế quốc gia

TỔNG QUAN

Nguyên nhân chọn đề tài

Năm 1988, Chin và Grossman chỉ ra rằng các công ty phía Bắc thực hiện R&D để giảm chi phí sản xuất, trong khi các công ty phía Nam có thể bắt chước nếu không có sự bảo hộ sở hữu trí tuệ Sau khi Hiệp định TRIPS có hiệu lực vào ngày 1 tháng 1 năm 1995, vấn đề sở hữu trí tuệ trở thành một chủ đề quan trọng trong xã hội toàn cầu, đặc biệt trong bối cảnh toàn cầu hóa và kinh tế tri thức Việt Nam gia nhập WTO vào ngày 11/1/2007, buộc phải cam kết thực hiện Hiệp định TRIPS, nhưng hệ thống pháp luật về sở hữu trí tuệ của Việt Nam vẫn chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu này cho đến khi Bộ luật Dân sự số 33/2005/QH11 được ban hành và sửa đổi vào tháng 6 năm 2005, nhằm đảm bảo quyền sở hữu trí tuệ được công nhận trong giao dịch dân sự Đến tháng 11 năm 2005, khi Luật sở hữu trí tuệ được thông qua, hệ thống pháp luật của Việt Nam mới bắt đầu phù hợp với các quy định của Hiệp định TRIPS.

Kể từ thời điểm đó đến nay, Luật Sở hữu trí tuệ đã được sửa đổi bổ sung vào năm

Từ năm 2009, Việt Nam đã liên tục cập nhật các văn bản pháp luật để điều chỉnh quan hệ xã hội liên quan đến sở hữu trí tuệ, nhưng hệ thống thực thi quyền sở hữu trí tuệ vẫn chưa hiệu quả Tại hội thảo "Sở hữu trí tuệ trong môi trường thương mại toàn cầu" vào ngày 28/5/2013, các chuyên gia chỉ ra rằng doanh nghiệp Việt Nam vẫn thờ ơ với bảo hộ sở hữu trí tuệ, dẫn đến số lượng đăng ký tài sản trí tuệ hạn chế Trong bối cảnh này, Việt Nam đang đàm phán gia nhập khối Đối tác kinh tế xuyên Thái Bình Dương (TPP), yêu cầu phải tuân thủ các tiêu chuẩn bảo hộ sở hữu trí tuệ cao hơn so với quy định của TRIPS.

Trần Hồng Minh và Ngô Văn Giang (2008) nhận định rằng việc bảo hộ sở hữu trí tuệ “tương đối lỏng lẻo” có thể mang lại “lợi ích đáng kể” cho số đông, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ với chi phí hợp lý như phần mềm, góp phần phát triển kinh tế Điều này đặt ra câu hỏi về việc liệu Việt Nam, một quốc gia có thu nhập trung bình thấp, có nên gia nhập TPP để tận dụng “công nghệ giá rẻ” hay không Tác giả đã chọn nghiên cứu “Tác động của tài sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng kinh tế quốc gia” nhằm khám phá ảnh hưởng của mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ và tổng tài sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng kinh tế ở các nhóm nước có thu nhập khác nhau, từ đó hỗ trợ định hướng phát triển hội nhập quốc tế và nền kinh tế tri thức của Việt Nam.

Ý nghĩa của đề tài

Đề tài này tập trung vào việc phân tích khả năng và các hành động cần thiết để tối ưu hóa nguồn lực của một quốc gia đang phát triển như Việt Nam, thuộc nhóm các nước có thu nhập trung bình thấp, nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

Nguồn lực phát triển quốc gia bao gồm tài nguyên, vốn và con người Đối với các nước đang phát triển như Việt Nam, việc khai thác hiệu quả các nguồn lực tài chính và tài nguyên để theo kịp sự phát triển của các nước phát triển gặp nhiều khó khăn.

- Nguồn vốn: khả năng tích lũy tài chính thấp, khó có khả năng phát triển nhanh về công nghiệp

- Nguồn lực tài nguyên thiên nhiên: cạn kiệt theo thời gian, phát triển không bền vững

Nguồn lực con người là một loại tài nguyên đặc biệt, thể hiện khả năng của con người thông qua sự phát triển của các kỹ năng cứng và mềm theo thời gian Loại nguồn lực này không chỉ dễ tái tạo mà còn có tiềm năng phát triển bền vững.

Các ý tưởng sáng tạo của con người, khi đáp ứng đủ các tiêu chí như tính mới, tính sáng tạo và khả năng ứng dụng trong sản xuất công nghiệp, sẽ được pháp luật bảo hộ Quyền sở hữu trí tuệ trở thành tài sản quý giá trong hoạt động sản xuất, kinh doanh và đầu tư, với giá trị có thể rất cao.

Theo Solow (1956), sự phát triển kinh tế phụ thuộc vào mối quan hệ giữa các yếu tố Lao động (L), Vốn (K) và công nghệ (A) thông qua hàm số Y=A.f(L,K) Tài sản trí tuệ được coi là một phần của yếu tố công nghệ A, do đó, việc phát triển tài sản trí tuệ là rất quan trọng để thúc đẩy sự tăng trưởng kinh tế, mang lại sức mạnh vượt trội hơn so với các yếu tố L và K.

Sự tương quan giữa Tài sản trí tuệ và Tăng trưởng kinh tế theo GNI bình quân giúp nhà quản lý đưa ra quyết định hợp lý về phát triển tài sản trí tuệ và mức độ bảo hộ pháp luật Điều này tạo điều kiện tối ưu cho tăng trưởng kinh tế, cho phép quốc gia tập trung nguồn lực đúng thời điểm, từ đó nâng cao hiệu quả kinh tế.

Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu thực hiện trong phạm vi dữ liệu của 100 quốc gia phân bố ở các nhóm nước có thu nhập GNI bình quân đầu người khác nhau:

- Nhóm các nước thu nhập cao (38 quốc gia)

- Nhóm các nước thu nhập trung bình cao (25 quốc gia)

- Nhóm các nước thu nhập trung bình thấp (21 quốc gia)

- Nhóm các nước thu nhập thấp (16 quốc gia)

Nghiên cứu được chia thành hai phần: phân tích mẫu chung và nghiên cứu các nhóm nước khác nhau Tác giả đã tổng hợp dữ liệu thứ cấp từ website của Ngân hàng Thế giới và Tổ chức Sở hữu trí tuệ thế giới, bao gồm các chỉ số kinh tế và giáo dục, cũng như số liệu về tài sản trí tuệ đang trong giai đoạn nộp đơn bảo hộ Để đánh giá sức mạnh bảo hộ sở hữu trí tuệ, tác giả áp dụng chỉ số do Ginarte và Park (1997) phát triển và Park (2008) cập nhật, chỉ số này hiện được nhiều nhà nghiên cứu kinh tế sử dụng để phân tích các vấn đề liên quan đến đổi mới và tăng trưởng kinh tế.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm phân tích ảnh hưởng của số lượng tài sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc gia, đồng thời xem xét mối quan hệ với yếu tố pháp luật bảo hộ sở hữu trí tuệ Mục tiêu là tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi liên quan đến tác động của tài sản trí tuệ đối với sự phát triển kinh tế.

1 Kiểm chứng tài sản trí tuệ tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc gia trên thế giới như thế nào?

2 Tài sản trí tuệ tác động như thế nào đến tốc độ tăng trưởng kinh tế tại các nhóm nước có GNI bình quân khác nhau?

3 Trong tình hình kinh tế hiện nay, Việt Nam nên có những chính sách quản lý như thế nào để phát triển, khai thác tài sản trí tuệ hiệu quả?

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp thống kê để phân tích kết quả từ các mô hình định lượng như Pooled OLS, FEM, REM và GMM, thông qua phần mềm Stata 12.0.

Trong nghiên cứu này, các kiểm định được áp dụng bao gồm kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định nội sinh, kiểm định Pagan L-M, kiểm định Hausman và kiểm định Arellano-Bond Khi sử dụng các phương pháp hồi quy như Pooled OLS, FEM và REM, hiện tượng phương sai thay đổi sẽ được kiểm soát thông qua việc sử dụng robust trong quá trình hồi quy.

Nghiên cứu sử dụng số liệu thứ cấp được thu thập từ Ngân hàng Thế giới và Tổ chức Sở hữu trí tuệ Thế giới Mô hình hồi quy được xây dựng dựa trên các mô hình trước đó của Gould và Gruben (1996), Falvey và Greenaway (2006) Ngoài hai biến giải thích chính là số lượng tài sản trí tuệ và mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ, nghiên cứu còn xem xét các biến kiểm soát như mức đầu tư, chi phí giáo dục, và tốc độ tham gia lực lượng lao động, dựa trên các nghiên cứu của nhiều tác giả khác.

Từ kết quả phân tích định lượng, tác giả rút ra các kết luận về liên quan đến việc giải thích các vấn đề đã nêu ở mục 1.4.

Kết cấu của luận văn

Ngoài các phần như Mục lục, Danh mục hình, bảng biểu, Tóm tắt, Tài liệu tham khảo và Phụ lục, tác giả trình bày nghiên cứu qua các phần chính sau đây.

- Chương 2 - Cơ sở lý luận

- Chương 3 -Phương pháp nghiên cứu

- Chương 4 -Nội dung và kết quả nghiên cứu

- Chương 5 - Kết luận và kiến nghị

- Qua chương này, tác giả đã xác định nguyên nhân của việc lựa chọn đề tài, xác định mục tiêu nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu

- Tác giả đã sơ bộ phác thảo phương pháp nghiên cứu sẽ sử dụng trong bài

- Giới thiệu kết cấu luận văn để người đọc dễ theo dõi các hoạt động của nghiên cứu

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Cơ sở khoa học về tăng trưởng kinh tế

Mô hình tăng trưởng kinh tế của Harrod (1939) và Domar (1946) chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng phụ thuộc vào tỷ lệ giữa tiết kiệm (S) và lượng vốn (K) Tiết kiệm S được kỳ vọng sẽ được sử dụng cho đầu tư (I), vì vậy, việc gia tăng tiết kiệm sẽ dẫn đến mức đầu tư cao hơn, từ đó thúc đẩy sự tăng trưởng tích cực của nền kinh tế.

Theo mô hình tăng trưởng tân cổ điển của Solow (1956), việc tiết kiệm không làm tăng trưởng theo cách tuyến tính, mà mức độ tăng trưởng giảm dần do quy luật lợi nhuận biên giảm Tỉ lệ tăng dân số đóng vai trò quan trọng trong việc thay thế giữa vốn và lao động trong quá trình phát triển Hơn nữa, nguồn nhân lực có khả năng thay đổi nhanh chóng và tạo ra giá trị vượt trội nhờ khả năng tư duy sáng tạo.

Nghiên cứu của Baier và cộng sự (2006) chỉ ra rằng trong giai đoạn 1960-2000, năng suất chủ yếu tăng lên nhờ vào TFP, không phải do tăng lượng đầu vào Yếu tố nhân lực đóng vai trò quan trọng bên cạnh cơ sở hạ tầng và công nghệ Lucas (1988) cũng nhấn mạnh rằng lao động và vốn nhân lực có thể nâng cao kỹ năng thông qua đào tạo lý thuyết và thực hành, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Hơn nữa, Abramovitz (1993) và Eaton và Kortum (1995) cho rằng việc tiếp cận tiến bộ công nghệ thông qua giáo dục và học tập sẽ nâng cao vốn con người trong dài hạn, dẫn đến tăng năng suất lao động.

Sự gia tăng kỹ năng của vốn nhân lực không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến việc tạo ra sản phẩm và dịch vụ trong doanh nghiệp, mà còn nâng cao khả năng nghiên cứu và phát triển (R&D).

(1995) cho rằng bằng sáng chế thể hiện đầu ra của nghiên cứu và phát triển được bảo hộ

Todaro và Smith (2012) cho rằng sự tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào 3 nhóm yếu tố:

Tích lũy vốn là quá trình bao gồm việc đầu tư vào đất đai, thiết bị và nguồn nhân lực, thông qua việc nâng cao kỹ năng trong lĩnh vực y tế, giáo dục và lao động.

- Tăng trưởng dân số dẫn đến tăng trưởng lực lượng lao động

Lý thuyết liên quan đến tài sản trí tuệ

(Cadot và Lippman, 1995; Horowitz và Lai, 1996; O'Donoghue và Zweimuller,

Nghiên cứu của Scotchmer và Green (1990) cùng với các tác giả khác như Furukawa (2007) và Futagami, Iwaisako (2007) đã chỉ ra mối liên hệ giữa mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ và sự đổi mới, thể hiện qua hình dạng đường cong U ngược Các phân tích này đã củng cố lý thuyết về ảnh hưởng của bảo hộ sở hữu trí tuệ đối với sự phát triển đổi mới sáng tạo.

Furukawa (2010) đã phân tích lý thuyết ủng hộ sự tồn tại của đường cong hình chữ

U ngược (inverted U-shape) thể hiện mối liên hệ giữa mức độ bảo hộ tài sản trí tuệ với tốc độ đổi mới như sau:

Việc tích lũy vốn con người thông qua việc phát triển kỹ năng và kinh nghiệm là yếu tố quan trọng để khuyến khích đổi mới Tuy nhiên, khi có sự gia tăng bảo hộ, việc điều chỉnh sản lượng thấp do giá cả độc quyền có thể dẫn đến sự suy giảm kỹ năng của người lao động, từ đó làm giảm khả năng tích lũy vốn con người.

Sự gia tăng bảo hộ tài sản trí tuệ đến một mức độ nhất định (mức *) sẽ tối ưu hóa tốc độ đổi mới Tuy nhiên, nếu mức bảo hộ vượt quá ngưỡng này, việc tích lũy vốn con người sẽ bị giảm sút, dẫn đến tác động tiêu cực trở lại đối với tốc độ đổi mới.

Chính sách đổi mới phụ thuộc vào chi phí ban đầu; nếu chi phí đổi mới cao, mức độ bảo hộ quá cao hoặc quá thấp sẽ cản trở tốc độ đổi mới.

Tình trạng bảo hộ sở hữu trí tuệ quá mức có thể cản trở sự đổi mới, vì khi bảo hộ được gia tăng, điều này dẫn đến sự gia tăng độc quyền.

Nhà sản xuất lợi dụng lợi thế độc quyền để tăng giá bán và hạn chế sản lượng, dẫn đến tình trạng thất nghiệp gia tăng và giảm sút điều kiện sống của người lao động Hệ quả là khả năng học tập và rèn luyện kỹ năng của họ cũng bị ảnh hưởng, làm giảm khả năng sáng tạo và đổi mới Điều này gián tiếp cản trở tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia có chính sách bảo hộ sở hữu trí tuệ quá mức.

Hình 2.1 Bảo hộ sở hữu trí tuệ và đổi mới

Maskus (1998) cho rằng mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế Hệ thống bảo hộ quá mức có thể hạn chế lợi ích xã hội từ sáng chế do làm giảm khả năng phổ biến sản phẩm, trong khi một hệ thống bảo hộ yếu có thể cản trở đổi mới vì không thu hút được đầu tư Quan điểm này tương tự như lý thuyết hình chữ U ngược của Furukawa (2010), nhưng Furukawa tập trung vào sự thay đổi vốn con người, trong khi Maskus mở rộng tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ đến lợi ích chung của xã hội.

Việc bảo hộ sở hữu trí tuệ đóng vai trò quan trọng trong việc tạo động lực cho các nhà sáng chế tạo ra giải pháp kỹ thuật mới Tuy nhiên, trong thực tế, nhiều nhà sáng chế đã phải đối mặt với tình trạng bị bắt chước và không được bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ của mình Điều này không chỉ làm giảm động lực sáng tạo của các nhà sáng chế mà còn ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế của xã hội Để giải quyết vấn đề này, việc tăng cường luật pháp để bảo hộ sở hữu trí tuệ là điều cần thiết, đồng thời các nhà sáng chế cũng cần nhận diện và bảo vệ tài sản trí tuệ của mình thông qua các thủ tục pháp lý cần thiết.

Sự công bằng trong bảo hộ sở hữu trí tuệ không chỉ đảm bảo quyền lợi cho các nhà sáng chế mà còn tránh gây thiệt hại cho xã hội Không phải tất cả các ý tưởng đều đủ điều kiện được bảo hộ; chỉ những sáng chế có tính mới, trình độ sáng tạo và khả năng áp dụng công nghiệp mới được cấp quyền độc quyền Tương tự, bí mật kinh doanh chỉ được bảo vệ nếu nó không phải là thông tin thông thường, khó tiếp cận và mang lại lợi thế cạnh tranh cho chủ sở hữu Pháp luật cũng quy định các giới hạn về thời gian và hình thức bảo hộ, như sáng chế chỉ được bảo hộ trong 20 năm kể từ ngày nộp đơn, nhằm cân bằng lợi ích giữa quyền sở hữu trí tuệ và lợi ích xã hội.

Luật sở hữu trí tuệ năm 2005, được sửa đổi bổ sung năm 2009, bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của các nhà sáng chế, cho phép họ khai thác lợi ích kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định Sau thời gian này, thông tin về sáng chế sẽ được cộng đồng sử dụng rộng rãi, mang lại lợi ích cho xã hội Nếu sự bảo hộ này kéo dài vô hạn, xã hội sẽ không được hưởng lợi từ các sáng tạo, điều này có thể cản trở sự phát triển chung.

Cơ sở thực nghiệm về phát triển tài sản trí tuệ

2.3.1 Các nghiên cứu thực nghiệm với mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ

Trong nghiên cứu định lượng về bảo hộ sở hữu trí tuệ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng nhiều phương pháp hồi quy dữ liệu bảng ngày càng phức tạp theo thời gian để khắc phục các vấn đề như tự tương quan và nội sinh Ban đầu, Gould và Gruben (1996) áp dụng hồi quy Log-Linear, sau đó Thomson và Rushing (1999) sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu 2 và 3 giai đoạn Năm 2005, Schneider thực hiện hồi quy OLS và mô hình hiệu ứng cố định FEM cho dữ liệu bảng Năm 2006, Falvey và Greenaway nghiên cứu bằng phương trình ước lượng tăng trưởng phi tuyến, tập trung vào các ngưỡng đặc biệt Kim và cộng sự (2012) đã áp dụng phương pháp GMM để kiểm soát hiện tượng nội sinh cùng với OLS và FEM Cuối cùng, Hudson và Minea (2013) sử dụng kỹ thuật hồi quy ngưỡng linh hoạt để phân tích tác động của mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ đối với đổi mới.

Trong các nghiên cứu định lượng về tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ đến tăng trưởng kinh tế, có ý kiến cho rằng bảo hộ sở hữu trí tuệ ảnh hưởng trực tiếp đến tăng trưởng, như Falvey và Greenaway (2006) đã chỉ ra Ngược lại, một số tác giả như Gould và Gruben (1996), Park và Ginarte (1997), Thompson và Rushing (1999), Schneider (2005), cùng Hudson và Minea (2013) lại khẳng định rằng tác động này là gián tiếp, thông qua các yếu tố như đổi mới và nghiên cứu phát triển (R&D).

Bảo hộ sở hữu trí tuệ bị ảnh hưởng bởi chính sách kinh tế của từng quốc gia Ở những nước có nền kinh tế đóng và nhỏ, nguồn lực chủ yếu được tập trung vào việc bảo vệ thị trường nội địa thông qua hệ thống pháp luật Tuy nhiên, khi thị trường mở cửa, sự cạnh tranh sẽ thúc đẩy đổi mới sáng tạo, dẫn đến việc các quốc gia sẽ đầu tư nhiều hơn vào bảo hộ sở hữu trí tuệ Nghiên cứu của Gould và Gruben (1996), Thompson và Rushing (1999), cùng với Falvey và Greenaway (2006) cho thấy rằng, khi quy mô nền kinh tế và mức độ mở cửa tăng lên, thì mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ cũng sẽ gia tăng tương ứng.

Các quốc gia có thu nhập bình quân đầu người thấp thường không đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, dẫn đến mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ thấp Ngược lại, những nước có thu nhập cao và năng lực nghiên cứu phát triển mạnh mẽ sẽ có mức bảo hộ sở hữu trí tuệ cao hơn.

Bảo hộ sở hữu trí tuệ đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế, theo lý thuyết tăng trưởng nội sinh Nghiên cứu của Gould và Gruben (1996) chỉ ra rằng bảo hộ sở hữu trí tuệ ảnh hưởng tích cực đến nền kinh tế nhờ vào mối liên hệ với vốn con người, tạo ra môi trường thuận lợi cho việc tích lũy kiến thức, thúc đẩy cải tiến và cuối cùng dẫn đến sự gia tăng trong tăng trưởng kinh tế.

Tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ đến tăng trưởng kinh tế có sự phụ thuộc vào mức độ phát triển của nền kinh tế Nghiên cứu của Falvey và Greenaway chỉ ra rằng mức độ bảo hộ này có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến sự phát triển kinh tế, tùy thuộc vào các yếu tố như trình độ công nghệ và khả năng cạnh tranh của các quốc gia.

Bảo hộ sở hữu trí tuệ từ năm 2006 đã có ảnh hưởng tích cực rõ rệt đến sự phát triển của các quốc gia thu nhập thấp và cao, tuy nhiên, tác động này lại không đáng kể đối với tăng trưởng kinh tế của các nước thu nhập trung bình.

Trong nhóm các nước thu nhập thấp, mối quan hệ giữa bảo hộ sở hữu trí tuệ và tăng trưởng kinh tế có sự khác biệt rõ rệt: nó có tác động tích cực đáng kể đến tăng trưởng ở các nước nghèo nhất, trong khi lại không ảnh hưởng nhiều đến các nước có thu nhập trung bình Falvey và Greenaway (2006) đã chỉ ra rằng sự khác biệt này có thể được giải thích bởi nhiều nguyên nhân khác nhau.

Bảo hộ sở hữu trí tuệ có tác động tích cực đáng kể đến tăng trưởng kinh tế ở các nước thu nhập thấp, không chỉ nhờ vào hoạt động R&D và đổi mới trong nước mà còn từ việc thu hút đầu tư nước ngoài và khuyến khích phát triển ngành công nghiệp Việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ giúp tạo ra môi trường kinh doanh ổn định, từ đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế bền vững.

Bảo hộ sở hữu trí tuệ mạnh có thể thúc đẩy tăng trưởng nhập khẩu và thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) từ các nước tiên tiến.

Bảo hộ sở hữu trí tuệ có thể không ảnh hưởng đáng kể đến tăng trưởng của các nước thu nhập trung bình do sự tương tác của hai yếu tố trái ngược Mặc dù bảo hộ thúc đẩy tăng trưởng thông qua thương mại và thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), nhưng nó cũng làm chậm quá trình khuếch tán kiến thức và cản trở việc bắt chước.

Nghiên cứu của Schneider (2005) chỉ ra rằng bảo hộ sở hữu trí tuệ là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tốc độ đổi mới, bên cạnh các yếu tố như quy mô thị trường, nhập khẩu công nghệ cao, vốn con người, mức độ R&D, cơ sở hạ tầng và vốn Tuy nhiên, tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ không giống nhau giữa các quốc gia; nó thúc đẩy đổi mới ở các nước phát triển nhưng có thể cản trở đổi mới ở các nước đang phát triển Schneider (2005) nhấn mạnh rằng đổi mới ở các nước đang phát triển chủ yếu đến từ việc bắt chước hoặc áp dụng các sáng chế, không phải do bảo hộ sở hữu trí tuệ.

Không chỉ xem xét về bảo hộ sở hữu trí tuệ cho các bằng sáng chế, Kim và cộng sự

Năm 2012, nghiên cứu đã chỉ ra rằng giải pháp hữu ích, một loại quyền sở hữu trí tuệ tương tự như sáng chế, có tác động khác nhau đến mức độ đổi mới Bảo hộ bằng sáng chế mang lại lợi ích tích cực cho các quốc gia phát triển, trong khi bảo hộ giải pháp hữu ích đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy đổi mới ở các nước có thu nhập trung bình và thấp Do đó, các quốc gia đang phát triển nên ưu tiên bảo hộ giải pháp hữu ích để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

Nghiên cứu về bảo hộ tài sản trí tuệ không chỉ dừng lại ở sáng chế và giải pháp hữu ích, mà còn cần xem xét các loại tài sản trí tuệ khác như thương hiệu, quyền tác giả, bí mật kinh doanh, và kiểu dáng công nghiệp Việc bảo hộ này có ảnh hưởng quan trọng đến tăng trưởng kinh tế thông qua khai thác quyền tài sản Hudson và Minea (2013) chỉ ra rằng bảo hộ sở hữu trí tuệ mạnh có thể thúc đẩy đổi mới ở một số quốc gia, trong khi lại làm giảm đổi mới ở những nơi khác, với tác động thay đổi khi mức độ bảo hộ vượt qua ngưỡng nhất định Tuy nhiên, kết luận này trái ngược với mô hình chữ U ngược của Furukawa (2010), cho thấy bảo hộ sở hữu trí tuệ có tác động tích cực đến đổi mới ở mức dưới 1.8 và trên 3.3, không phụ thuộc vào GDP bình quân đầu người.

Ngoài ra, bảo hộ sở hữu trí tuệ cũng chịu sự chi phối của một số yếu tố kinh tế tác động lên nó:

- Mức độ bất ổn chính trị không có tác động có ý nghĩa thống kê tới mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ (Thompson và Rushing, 1996)

Nghiên cứu của Thompson và Rushing (1996) cùng Park và Ginarte (1997) chỉ ra rằng có mối liên hệ tích cực giữa cơ sở hạ tầng nghiên cứu và phát triển với việc bảo hộ sở hữu trí tuệ Cụ thể, các quốc gia có cơ sở hạ tầng nghiên cứu và phát triển phát triển mạnh mẽ thường chú trọng hơn đến việc bảo vệ sở hữu trí tuệ.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô tả bộ dữ liệu

The author utilizes secondary data published from 1998 to 2012, covering a span of 15 years, sourced from the World Bank and the World Intellectual Property Organization (WIPO).

Theo dữ liệu của Ngân hàng Thế giới công bố vào năm 2012, 100 quốc gia được phân loại thành 4 nhóm dựa trên thu nhập GNI bình quân đầu người.

- Thu nhập thấp: 1.035 USD hoặc ít hơn

- Thu nhập trung bình thấp: từ 1.036 USD đến 4.085 USD

- Thu nhập trung bình cao: từ 4.086 USD đến 12.615 USD

Để có cái nhìn tổng quát về tài sản trí tuệ, tác giả đã tổng hợp dữ liệu từ 4 loại đơn xin cấp bằng độc quyền được WIPO công bố trên website http://www.wipo.int/portal/en/ và xác định chỉ số Tổng số tài sản trí tuệ (IPT) Thu nhập cao từ tài sản trí tuệ đạt từ 12.616 USD trở lên.

- Giải pháp hữu ích (Utility model)

- Kiểu dáng công nghiệp (Industrial Design)

Vận dụng mô hình nghiên cứu

Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng kết hợp các mô hình của Gould và Gruben

Nghiên cứu của Falvey và Greenaway (2006) đã điều chỉnh các biến giải thích nhằm đơn giản hóa mô hình và phù hợp hơn với tình trạng dữ liệu thu thập được Bên cạnh đó, nghiên cứu này còn tiến xa hơn trong việc

- Xem xét tất cả các loại tài sản trí tuệ có thể thống kê được theo thống kê của WIPO

- Xác định tác động của tài sản trí tuệ trong mối tương quan với biến kiểm soát là mức bảo hộ sáng chế ứng với từng quốc gia

Bài viết phân tích tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ và tài sản trí tuệ dựa trên các nhóm quốc gia được phân loại theo GNI bình quân của Ngân hàng Thế giới Nghiên cứu này giúp làm rõ mối liên hệ giữa mức độ bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ và sự phát triển kinh tế của các quốc gia khác nhau Qua đó, bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nâng cao nhận thức về bảo hộ sở hữu trí tuệ trong bối cảnh toàn cầu hóa và hội nhập kinh tế.

Mô hình nghiên cứu tổng quát

Dựa trên các lý giải về việc sử dụng các biến tại phần 2.3.3, tác giả đã cụ thể hóa mô hình nghiên cứu tổng quát thành mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng.

3.2.1 Biến và nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu

Bảng 3.1 Mô tả biến dùng trong nghiên cứu

Kỳ vọng dấu Giải thích Nguồn dữ liệu

1 rGDP Tốc độ tăng GDP bình quân đầu người Biến phụ thuộc

Falvey và Greenaway (2006) đã áp dụng chỉ số này trong mô hình nghiên cứu tăng trưởng kinh tế của họ, nhằm phản ánh khả năng tăng trưởng của GDP bình quân, cho thấy tốc độ tăng trưởng có thể nhanh hay chậm.

GDP per capita growth (annual %)

2 GDP GDP bình quân đầu người theo sức mua ngang giá (theo giá cố định)

Schneider, 2005; Falvey và cộng sự, 2006; Kim và cộng sự, 2012; Hudson và Minea,

2013) đều dùng GDP bình quân đầu người để đo mức độ phát triển kinh tế như một biến giải thích trong mô hình

GDP per capita, PPP (constant 2011 international

3 IPT Số tài sản trí tuệ trên 100,000 dân (+)

Nghiên cứu của Schneider (2005), Kim và cộng sự (2012), cùng Hudson và Minea (2013) đã chỉ ra rằng năng lực sáng chế, được đo bằng tỷ lệ bằng sáng chế, có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế.

Số liệu tự tính toán từ số liệu của WIPO

Kỳ vọng dấu Giải thích Nguồn dữ liệu quyền sáng chế (Patent Rights Index) sự, 2012; Hudson và Minea,

2013) đều sử dụng số liệu về mức độ bảo hộ sáng chế của Park (2008)

Các tác giả kỳ vọng rằng quyền sở hữu trí tuệ sẽ có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế và đổi mới, với những mức độ ảnh hưởng khác nhau.

5 INV Tỉ lệ đầu tư

(Gould và Gruben, 1996; Kim và cộng sự, 2012) đều dùng chỉ số này để giải thích với quan điểm đầu tư tác động tích cực tới tăng trưởng

Tác giả nhấn mạnh rằng tỷ lệ đầu tư có ảnh hưởng quan trọng đến cơ sở hạ tầng kỹ thuật và nghiên cứu phát triển, từ đó thúc đẩy tốc độ tăng trưởng kinh tế một cách tích cực.

Gross capital formation (% of GDP)

6 EDU Tỉ lệ chi phí cho giáo dục

Nghiên cứu của Gould và Gruben (1996), Kim và cộng sự (2012), cũng như Hudson và Minea (2013) đã chỉ ra rằng tỷ lệ nhập học vào các trường trung học và đại học có thể được sử dụng như một chỉ số để đánh giá chất lượng tri thức của lực lượng lao động.

Chi phí cho giáo dục trung học được coi là một yếu tố quan trọng, vì đầu tư vào giáo dục không chỉ nâng cao chất lượng nguồn nhân lực mà còn tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế thông qua khả năng tạo ra đổi mới.

7 OPE Độ mở của nền kinh tế

(Leamer, 1988; Hudson và Minea, 2013) sử dụng kim ngạch xuất khẩu hoặc tổng kim ngạch xuất, nhập khẩu so với GDP của một quốc gia

Các nền kinh tế có độ mở cao sẽ tăng cơ hội giao thương, tác động tích cực tới nền kinh tế

8 LAB Tỉ lệ tăng trưởng lực lượng lao

Todaro và Smith, 2012; Kim và cộng sự, 2012) dùng biến

Kỳ vọng dấu Giải thích Nguồn dữ liệu động tốc độ tăng dân số như một biến giải thích trong mô hình

Tăng cường lực lượng lao động sẽ có ảnh hưởng tích cực đến sự phát triển kinh tế Tác giả áp dụng biến tốc độ gia tăng lực lượng lao động (LAB) trong mô hình hồi quy, thể hiện tỷ lệ tổng (% của tổng dân số từ 15 tuổi trở lên).

9 GOC Chi tiêu của Chính phủ

Gould và Gruben (1996) cho rằng chi tiêu của Chính phủ có tác động không đáng kể đến việc thay đổi năng suất sản xuất, do chỉ chiếm một tỷ trọng nhỏ trong tổng sản lượng Tuy nhiên, chi tiêu công vẫn được xem là có khả năng tác động tích cực đến nền kinh tế.

General government final consumption expenditure (% of GDP)

10 INF Tỉ lệ lạm phát trung bình

Falvey và Greenaway (2006) cho rằng tỉ lệ lạm phát là chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ ổn định của nền kinh tế Các mức độ lạm phát khác nhau có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến sự tăng trưởng kinh tế, thúc đẩy hoặc kìm hãm sự phát triển của nền kinh tế.

Nguồn: Tác giả tự thiết lập căn cứ vào nội dung các bài nghiên cứu đã tham khảo

3.2.2 Quy trình nghiên cứu Để tiến hành nghiên cứu, tác giả đã thực hiện các hoạt động nghiên cứu theo các bước trong hình 3.1 như sau:

Bước đầu tiên trong nghiên cứu là xem xét cơ sở khoa học, bao gồm việc đánh giá các lý thuyết liên quan đến tăng trưởng cùng với các nghiên cứu định lượng đã được thực hiện.

Bước 2 - Phương pháp nghiên cứu: Dựa trên các lý thuyết và nghiên cứu định lượng đã phân tích ở bước 1, tác giả xác định và mô tả dữ liệu cần thiết để thực hiện nghiên cứu, đồng thời xây dựng mô hình hồi quy cho dữ liệu bảng Quy trình nghiên cứu cho mô hình cũng được thiết lập rõ ràng.

Bước 3 - Thống kê mô tả dữ liệu: Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được phân tích để đánh giá tính đầy đủ và phát hiện các bất thường Việc này giúp thực hiện các biện pháp xử lý kịp thời, đảm bảo rằng bộ dữ liệu sẵn sàng cho nghiên cứu định lượng.

NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả dữ liệu

Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu có chọn lọc, tập trung vào các quốc gia có khả năng cung cấp dữ liệu đầy đủ cho hầu hết các năm Tác giả nhận thấy rằng các nhóm quốc gia khác nhau có mức độ công bố số liệu không đồng đều; trong đó, dữ liệu thường thiếu hụt ở các nước thuộc nhóm thu nhập thấp, trong khi các nước thuộc nhóm thu nhập cao có xu hướng cung cấp dữ liệu đầy đủ hơn.

Để nâng cao tính đầy đủ của bảng dữ liệu, tác giả chỉ lựa chọn 100 trong số 214 quốc gia được Ngân hàng Thế giới công bố trên website Thêm vào đó, thông tin về tài sản trí tuệ vẫn chưa thực sự đầy đủ, với số liệu tổng tài sản trí tuệ ở các nước có thu nhập trung bình cao chỉ đạt 75,83%.

Bảng 4.1 Bảng thống kê tính đầy đủ về số liệu của các biến

Các nhóm nước (theo thu nhập)

Cao TB cao TB thấp Thấp

Số quan sát rgdp 99.33 1490 100 570 100 370 98.41 310 98.67 240 gdp 98.73 1481 100 570 100 371 95.24 300 98.93 240 ipt 90.87 1363 98.60 562 75.83 334 90.48 285 89.07 182 ipr 100 1500 100 570 100 375 100 315 100 240 inv 97.33 1460 92.42 561 96.67 365 95.87 302 97.33 232 edu 98.33 1475 100 570 95.83 375 95.24 300 100 230 ope 97.87 1468 98.95 564 99.17 365 95.56 301 97.33 238 lab 100 1500 100 570 100 375 100 315 100 240 goc 97.13 1457 98.42 561 96.25 364 95.56 301 97.07 231 inf 99.33 1490 100 570 100 370 98.41 310 98.67 240

Nguồn: Tác giả thiết lập trên cơ sở thống kê bộ dữ liệu từ WB và WIPO

Tác giả đã thực hiện thống kê mô tả dữ liệu và phân tích độ lệch min - max giữa các biến (xem bảng 4.2) Để tăng cường độ ổn định cho mô hình, tác giả đã áp dụng logarit cho các biến giải thích, ngoại trừ biến IPR (xem bảng 4.3) Phương pháp này cũng đã được nhiều nhà nghiên cứu trước đây áp dụng trong các mô hình của họ, như trong nghiên cứu của Gould & Gruben (1996), Schneider (2005), và Kim cùng các cộng sự.

Thống kê mô tả được sử dụng để xem xét đặc tính của các biến và tìm kiếm mối quan hệ giữa chúng thông qua suy diễn thống kê Mặc dù số liệu chưa hoàn toàn đầy đủ, đây là thực tế khách quan khi làm việc với dữ liệu thứ cấp Nhóm nước có thu nhập cao có số lượng mẫu lớn hơn (38 nước) và tỉ lệ số liệu đầy đủ cao nhất Mặc dù dữ liệu chưa hoàn toàn đầy đủ cho tất cả các biến, phần mềm Stata vẫn chấp nhận với kết quả “strongly balanced”.

Bảng 4.2 Thống kê mô tả dữ liệu

Mẫu chung Nước thu nhập cao Nước thu nhập trung bình cao

Nước thu nhập trung bình thấp

Bảng dữ liệu trên cung cấp thông tin về các chỉ số kinh tế quan trọng như GDP, RGDP, đầu tư (inv), giáo dục (edu), và lạm phát (inf) trong một khoảng thời gian nhất định Trung bình GDP đạt 17618.88 với độ lệch chuẩn 16811.7, trong khi RGDP trung bình là 2.36 với độ lệch chuẩn 3.93 Đầu tư trung bình là 22.52 và giáo dục trung bình là 4.22, cho thấy sự chú trọng vào phát triển nguồn nhân lực Lạm phát có giá trị trung bình 9.31, cho thấy sự biến động lớn trong nền kinh tế với độ lệch chuẩn lên tới 98.43 Các chỉ số này phản ánh tình hình kinh tế và sự phát triển bền vững của quốc gia.

Bảng 4.3 Thống kê mô tả dữ liệu đã logarit hóa

Mẫu chung Nước thu nhập cao Nước thu nhập trung bình cao

Nước thu nhập trung bình thấp

Bảng dữ liệu thống kê cho thấy các chỉ số kinh tế với độ lệch chuẩn trung bình như sau: Tăng trưởng GDP thực (rgdp) có giá trị trung bình là 2.36 với độ lệch chuẩn 3.93; Tổng sản phẩm quốc nội (gdp_ln) trung bình là 9.17, độ lệch chuẩn 1.27; Chỉ số sản xuất công nghiệp (ipt_ln) đạt trung bình 4.35, độ lệch chuẩn 1.98; Chỉ số sản xuất (ipr) trung bình 3.24, độ lệch chuẩn 0.95; Đầu tư (inv_ln) có giá trị trung bình 3.07 với độ lệch chuẩn 0.34; Giáo dục (edu_ln) trung bình 1.36, độ lệch chuẩn 0.41; Mở cửa kinh tế (ope_ln) trung bình 4.30, độ lệch chuẩn 0.54; Lao động (lab_ln) trung bình 4.13, độ lệch chuẩn 0.16; Chi tiêu chính phủ (goc_ln) đạt trung bình 2.67, độ lệch chuẩn 0.37; Cuối cùng, chỉ số lạm phát (inf_ln) có giá trị trung bình 1.54 với độ lệch chuẩn 1.10.

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến giải thích trong mô hình có mối tương quan tuyến tính với nhau Khi mức độ đa cộng tuyến cao hoặc hoàn hảo, ước lượng hệ số hồi quy trở nên không ổn định, làm tăng sai số chuẩn của hệ số Điều này dẫn đến khả năng kết luận sai và khó khăn trong việc phát hiện các tác động thực sự.

Khi kiểm định đa cộng tuyến, biến giải thích được coi là có khả năng ảnh hưởng đến kết quả ước lượng khi có hệ số VIF ≥ 5 Tuy nhiên, kết quả kiểm tra cho thấy hệ số khuếch đại phương sai VIF của gdp_ln là 4.16, khá cao so với các biến khác (Xem bảng 4.4).

Bảng 4.4 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Mẫu có biến gdp_ln Mẫu không có biến gdp_ln

VIF Tolerance VIF Tolerance gdp_ln 4.16 0.2405 - - ipt_ln 2.01 0.4974 1.44 0.6960 ipr 2.56 0.3902 1.81 0.5511 inv_ln 1.04 0.9643 1.03 0.9671 edu_ln 1.83 0.5464 1.81 0.5519 ope_ln 1.20 0.8328 1.17 0.8512 lab_ln 1.28 0.7807 1.13 0.8872 goc_ln 2.05 0.4868 2.05 0.4885 inf_ln 1.24 0.8075 1.22 0.8201

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Ngoài ra, khi sử dụng hồi quy giữa GDP với các biến giải thích còn lại cũng cho hệ số tương quan có ý nghĩa (Xem bảng 4.5)

Bảng 4.5 Hồi quy thử các biến giải thích với biến gdp_ln

Biến phụ thuộc gdp_ln ipt_ln 0.23**** Obs 1201 ipr 0.53**** R-squared 0.7595 inv_ln 0.10 Adj R-squared 0.7597 edu_ln 0.21**** ope_ln 0.18**** lab_ln -1.46**** goc_ln 0.12** inf_ln -0.07**** const 10.90****

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và 0.1%

Sau khi loại biến gdp_ln, tác giả tiến hành kiểm định đa cộng tuyến và nhận thấy các hệ số VIF của các biến trong mô hình đều thấp, với hệ số VIF cao nhất là 2.05 đối với biến goc_ln Điều này cho phép tiến hành hồi quy mô hình với các biến đã nêu (xem Bảng 4.4).

Tác giả đã loại bỏ biến gdp_ln khỏi mô hình để giảm thiểu khả năng kết quả bị lệch so với thực tế, nhằm thực hiện hồi quy ở các bước tiếp theo một cách chính xác hơn.

Tài sản trí tuệ tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc gia trên thế giới như thế nào ? (Câu hỏi 1)

Khi áp dụng mô hình Pooled OLS ban đầu, chỉ có các biến ipt_ln, inv_ln, edu_ln, ope_ln, và inf_ln thể hiện ý nghĩa trong mô hình Tuy nhiên, sau khi thử nghiệm với các biến trễ, mô hình trở nên khả quan hơn khi đưa vào biến trễ 1 năm của tỷ lệ tổng kim ngạch xuất nhập khẩu (ope_ln) và tỷ lệ gia tăng của lực lượng lao động (lab_ln) (Xem bảng 4.6)

Bảng 4.6 So sánh kết quả hồi quy với biến ope và lab có độ trễ 1 năm

Mô hình không có độ trễ cho thấy các biến ipt_ln và ipr có ảnh hưởng tích cực, lần lượt với hệ số 0.10 và 0.02, trong khi biến lab_ln và ope_ln cũng có tác động tích cực với hệ số 0.04 và 0.50 Đối với mô hình có độ trễ 1 năm, các biến ipt_ln và ipr vẫn giữ vai trò quan trọng với hệ số 0.11 và 0.03 Biến inv_ln có ảnh hưởng mạnh mẽ với hệ số 4.00, trong khi edu_ln lại có tác động tiêu cực với hệ số -1.04 Các hệ số goc_ln và inf_ln cho thấy sự biến động với các giá trị -0.29 và 0.18 Hệ số hằng số trong cả hai mô hình lần lượt là -10.63 và -13.34, cho thấy sự khác biệt đáng kể trong kết quả.

Mô hình với biến không có độ trễ Mô hình với biến lab, ope có độ trễ 1 năm

- Dùng các biến vừa xác định bên trên để ước lượng theo mô hình REM, kết quả ước lượng thể hiện ở cột 2 hình 4.7

Kết quả kiểm định Pagan LM cho thấy giá trị p-value nhỏ hơn 0,05, cho phép chúng ta chọn mô hình Random Effect để giải thích dữ liệu một cách tốt hơn so với mô hình Pooled Điều này có nghĩa là mô hình Random Effect sẽ cung cấp thông tin chi tiết và chính xác hơn về dữ liệu, giúp chúng ta đưa ra quyết định và kết luận chính xác hơn.

- Hồi quy Fix effected model (FEM), kết quả thể hiện ở cột 3 hình 4.7

Kiểm định Hausman cho thấy p-value là 0.0022, nhỏ hơn 0.05, cho phép chúng ta lựa chọn mô hình hồi quy với hiệu ứng cố định (FEM) để giải thích kết quả.

Bảng 4.7 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình cho mẫu chung

Const -13.34**** -16.04**** -19.82*** ipt_ln 0.11* 0.18** 0.40*** 0.40*** ipr 0.029 0.29 0.77**** 0.77**** inv_ln 4.17**** 4.56**** 4.81*** 4.81****

(1) (2) (3) (4) edu_ln -1.00**** -1.14*** -1.24* -1.24 ope_lnlg 0.30 0.12 0.19 0.19 lab_lnlg 0.72 1.37 2.24 2.24 goc_ln -0.21 -0.67 -1.83** -1.82 inf_ln 0.195** -0.011 -0.162 -0.162

Adj R-squared 0.1385 - - - corr(u_i, X) - 0 (assumed) -0.44 -0.44 rho - 0.23 0.38 0.38

Cross sectional - - Yes/ Fixed Yes/ Fixed

Tác giả đã sử dụng dữ liệu từ WB và WIPO để tính toán và ước lượng lại mô hình hồi quy FEM với hiệu ứng robust nhằm khống chế hiện tượng phương sai thay đổi Kết quả của nghiên cứu được trình bày trong cột 4 bảng 4.7.

Kết quả ước lượng cho hệ số thống kê Rho đạt 0.38, trong khi hệ số tương quan giữa phần dư và các biến là Corr (u_i, X) = -0.44, cho thấy khả năng tồn tại hiện tượng nội sinh trong mô hình Do đó, tác giả quyết định chuyển sang sử dụng mô hình GMM, được cho là có khả năng kiểm soát hiện tượng nội sinh hiệu quả.

Sau khi trích phần dư ehat từ mô hình ước lượng, dùng ma trận tương quan theo bảng 4.8 để kiểm tra khả năng nội sinh giữa các biến

Bảng 4.8 trình bày ma trận tương quan giữa phần dư và các biến giải thích trong ước lượng cho mẫu chung Các hệ số tương quan cho thấy mối liên hệ giữa các biến như sau: ehat có tương quan mạnh nhất với inv_ln (0.73) và yếu nhất với inf_ln (-0.12) Biến ipt_ln có tương quan tích cực với ehat (0.42) và ipr (0.32), trong khi edu_ln có tương quan tiêu cực với ehat (-0.24) Biến goc_ln thể hiện mối tương quan tích cực với ipr (0.53) và edu_ln (0.63), trong khi lab_lnlg có tương quan yếu với các biến khác Những kết quả này cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các biến trong mẫu nghiên cứu.

Kết quả kiểm tra tương quan giữa phần dư của hồi quy và các biến giải thích cho thấy phần dư có mối liên hệ mạnh với tỉ lệ đầu tư inv_ln, với hệ số tương quan đạt 0.73 Điều này cho thấy biến inv_ln có khả năng là biến nội sinh trong mô hình nghiên cứu.

Thực hiện hồi quy với mô hình GMM với biến công cụ là độ trễ của biến phụ thuộc, kết quả được thể hiện ở bảng 4.9

Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mẫu chung bằng GMM

Biến phụ thuộc : rGDP GMM

Const -44.05** ipt_ln 1.35**** ipr 1.52*** inv_ln 4.29**** edu_ln 2.94** ope_lnlg -6.52**** lab_lnlg 14.68**** goc_ln -5.59**** inf_ln 0.64**

Kiểm định Arellano – Bond (AR2) 0.101

Kết quả kiểm định A-B (AR2) cho thấy p-value > 0.1, trong khi p-value của kiểm định Sagan < 0.05, điều này cho thấy mô hình đang sử dụng là chấp nhận được, không có hiện tượng tự tương quan bậc 2 và không có biến công cụ thừa.

- Kết quả kiểm chứng tác động của tài sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng được thể hiện ở bảng 4.9

Cả yếu tố số lượng tài sản trí tuệ (ipt_ln) và mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ (ipr) đều có ảnh hưởng tích cực đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc gia, với mức ý nghĩa lần lượt là 0.1% và 1% Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Falvey và cộng sự (2006), cho thấy không có bằng chứng cho thấy bảo hộ sở hữu trí tuệ kìm hãm tăng trưởng kinh tế Dấu hiệu của các biến tổng số tài sản trí tuệ và mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ đều phù hợp với kỳ vọng ban đầu.

Các biến kiểm soát trong mô hình đều có tác động đáng kể đến tốc độ tăng trưởng kinh tế, bao gồm đầu tư, chi tiêu cho giáo dục phổ thông, độ mở của nền kinh tế, tỷ lệ dân số tham gia lực lượng lao động, chi tiêu của chính phủ và lạm phát, với mức ý nghĩa từ 0.1% đến 5%.

Mẫu nghiên cứu cho thấy rằng độ mở của các nền kinh tế và chi tiêu chính phủ có tác động tiêu cực đến tốc độ tăng trưởng kinh tế với mức ý nghĩa 0.1% Kết quả này không như kỳ vọng, có thể do một số nguyên nhân Đầu tiên, tỉ lệ gia tăng lực lượng lao động ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế, dù đã tính đến độ trễ 1 năm, bởi vì lực lượng lao động mới chưa tạo ra sản phẩm chất lượng và năng suất cao, trong khi doanh nghiệp phải đầu tư vào đào tạo Thứ hai, việc gia tăng độ mở của nền kinh tế thông qua tăng tổng kim ngạch xuất nhập khẩu không nhất thiết thúc đẩy tăng trưởng, đặc biệt khi nền kinh tế chỉ phụ thuộc vào các ngành gia công, dẫn đến tình trạng nhập siêu để xuất siêu.

Lạm phát chung có ảnh hưởng tích cực đến tốc độ tăng trưởng, với mức ý nghĩa đạt 5% Điều này phù hợp với mức lạm phát trung bình của toàn bộ mẫu là 9.31%.

Tác động của số lượng tài sản trí tuệ và mức bảo hộ sở hữu trí tuệ chỉ đóng vai trò nhỏ trong tăng trưởng kinh tế Ngược lại, lực lượng lao động (lab_ln) lại có ảnh hưởng tích cực và đáng kể, góp phần lớn nhất vào sự phát triển kinh tế Kết quả này tương đồng với nhận định của Baier và cộng sự (2006) về vai trò quan trọng của nhân lực trong tăng trưởng kinh tế.

Tài sản trí tuệ tác động như thế nào đển tốc độ tăng trưởng kinh tế tại các nhóm nước có GNI bình quân khác nhau? (Câu hỏi 2)

4.4.1 Hồi quy dữ liệu nhóm nước có thu nhập cao (38 quốc gia)

Tác giả áp dụng các biến đã được logarit hóa và độ trễ tương tự như trong mục 4.3 để thực hiện phân tích hồi quy Kết quả của mô hình Pooled và REM được trình bày trong cột 1 và 2 của bảng 4.10.

Kết quả kiểm định Pagan LM với giá trị p-value = 0.0000 < 0.05 : cho phép chọn REM để giải thích sẽ tốt hơn so với giải thích bằng mô hình Pooled

Tiếp tục ước lượng mẫu các nước thu nhập cao với REM và FEM, kết quả kiểm định Hausman tiếp tục là p-value = 0.0000

Bảng 4.10 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu nhập cao

Const -9.97 2.73 33.77** ipt_ln -0.197 -0.14 0.169 ipr -0.48** -0.25 0.099 inv_ln 4.55*** 6.72**** 7.76**** edu_ln -0.15 1.00 0.83 ope_lnlg 0.53** 0.55 1.30** lab_lnlg 0.85 -2.75 -4.46

Adj R-squared 0.1633 corr(u_i, X) 0 (assumed) -0.88 rho 0.199 0.77

Tác giả đã thực hiện tính toán dựa trên dữ liệu từ WB và WIPO để kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi Mô hình FEM được hồi quy với hiệu ứng robust, nhưng kết quả thu được không khác biệt so với mô hình không sử dụng hiệu ứng robust.

Kết quả hồi quy FEM sau kiểm định Hausman cho thấy hệ số Rho đạt 0.77, trong khi hệ số tương quan giữa phần dư và các biến là Corr (u_i, X) = -0.88, cho thấy khả năng có hiện tượng nội sinh trong mô hình là tương đối cao Vì vậy, tác giả quyết định chuyển sang sử dụng mô hình GMM.

Kết quả kiểm tra khả năng nội sinh giữa các biến được cho theo bảng 4.11

Bảng 4.11 trình bày ma trận tương quan giữa phần dư và các biến giải thích cho nhóm các nước thu nhập cao Trong đó, ehat có tương quan mạnh nhất với goc_ln (-0.92) và edu_ln (-0.67), cho thấy mối liên hệ tiêu cực rõ rệt Ngược lại, inv_ln có tương quan dương với ipt_ln (0.49) và lab_lnlg (0.44), cho thấy sự ảnh hưởng tích cực giữa các biến này Các biến khác như inf_ln và ope_lnlg có tương quan thấp hơn, cho thấy mức độ ảnh hưởng không đáng kể trong nhóm các nước thu nhập cao.

Kết quả kiểm tra tương quan cho thấy phần dư của hồi quy có mối liên hệ mạnh với tỉ lệ chi tiêu của chính phủ goc_ln, với hệ số tương quan đạt -0.92, cho thấy goc_ln có thể là biến nội sinh.

Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM thể hiện ở bảng 4.12

Bảng 4.12 Kết quả ước lượng mẫu các nước thu nhập cao bằng GMM

Biến phụ thuộc : rGDP GMM

Const 9.34 ipt_ln 0.84** ipr -1.99**** inv_ln 7.04 edu_ln 4.64** ope_lnlg 0.30 lab_lnlg -2.54 goc_ln -8.68**** inf_ln 2.07****

Kiểm định Arellano – Bond (AR2) 0.033

Kết quả kiểm định A-B (AR2) cho thấy p-value là 0.033, nhỏ hơn 0.1, và p-value của kiểm định Sagan nhỏ hơn 0.05, điều này chỉ ra rằng mô hình hiện tại có thể gặp hiện tượng tự tương quan bậc 2 và không có biến công cụ thừa.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tổng số tài sản trí tuệ và mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ có ảnh hưởng hạn chế đến tốc độ tăng trưởng của các quốc gia có thu nhập cao.

Bảo hộ sở hữu trí tuệ ở nhóm nước này có tác động tiêu cực đến tốc độ tăng trưởng, cho thấy rằng bảo hộ quá mức có thể làm giảm khả năng sáng tạo (Furukawa, 2010) và hạn chế lợi ích xã hội từ sáng chế do làm giảm khả năng phổ biến sản phẩm (Maskus, 1998).

Chi tiêu của Chính phủ, mặc dù có hệ số cao, lại có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế ở các nước thu nhập cao Mối quan hệ này cho thấy rằng sự gia tăng chi tiêu công có thể cản trở sự phát triển kinh tế bền vững.

4.4.2 Hồi quy dữ liệu nhóm nước có thu nhập trung bình cao (25 quốc gia)

Kết quả hồi quy theo PM và REM thể hiện trong cột 1 và 2 bảng 4.13

Kết quả kiểm định Pagan LM với giá trị p-value = 0.37 > 0.05 : cho phép chọn PM để giải thích sẽ tốt hơn so với giải thích bằng REM

Bảng 4.13 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu nhập trung bình cao

Const -20.99**** -23.11**** ipt_ln 0.54**** 0.51*** ipr 0.24 0.36 inv_ln 5.78**** 5.98**** edu_ln -2.67**** -2.60**** ope_lnlg 0.14 0.097 lab_lnlg 1.14 1.54 goc_ln 0.52 0.36 inf_ln -0.19 -0.17

Mô hình Pooled OLS được chấp nhận để giải thích trong trường hợp mẫu các nước có thu nhập trung bình cao

Mô hình này có khả năng giải thích 25,32% biến thiên, cho thấy đây là một giá trị hợp lý trong nghiên cứu kinh tế, như được thể hiện trong cột 1 bảng 4.13.

Tại các quốc gia có thu nhập trung bình cao, sự gia tăng tài sản trí tuệ có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế, trong khi việc bảo hộ tài sản trí tuệ không mang lại tác động đáng kể đến sự phát triển này.

4.4.3 Hồi quy dữ liệu nhóm nước thu nhập trung bình thấp (21 quốc gia)

Kết quả hồi quy theo PM và REM thể hiện trong cột 1 và 2 bảng 4.14

Kết quả kiểm định Pagan LM cho thấy p-value = 1 > 0.05, cho phép lựa chọn mô hình Pooled OLS để giải thích tốt hơn so với mô hình REM.

Bảng 4.14 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu nhập trung bình thấp

Const -10.47561 -10.47561 ipt_ln 0.099 0.099 ipr 1.088313**** 1.088313**** inv_ln 4.446189**** 4.446189**** edu_ln 0.1190291 0.1190291 ope_lnlg -0.6772838 -0.6772838 lab_lnlg -0.3814459 -0.3814459 goc_ln 0.1008202 0.1008202 inf_ln 0.1559661 0.1559661

Mô hình Pooled OLS được chấp nhận để giải thích trong trường hợp mẫu các nước có thu nhập trung bình thấp

- Căn cứ vào kết quả được nếu trong cột 1 bảng 4.14, chỉ số R-squared = 0.2478 cho biết mô hình này có khả năng giải thích được 24.78 % biến thiên của mô

Tải luận văn mới tại địa chỉ skknchat@gmail.com Nội dung nghiên cứu này không chỉ mang tính lý thuyết mà còn có giá trị thực tiễn cao trong lĩnh vực kinh tế.

Mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ ở các quốc gia thu nhập trung bình cao hiện đang có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Điều này cho thấy rằng chính phủ các quốc gia này cần nỗ lực hoàn thiện hệ thống bảo hộ sở hữu trí tuệ của mình Đây là thời điểm thuận lợi để tăng cường thu hút đầu tư bằng cách cam kết mạnh mẽ hơn về bảo vệ sở hữu trí tuệ.

Số lượng tài sản trí tuệ không có tác động đáng kể đến tốc độ tăng trưởng kinh tế, có thể là do các quốc gia chưa hoàn thiện cơ chế bảo hộ, dẫn đến việc các nhà sáng chế trong nước thiếu sự hiểu biết và niềm tin vào khả năng thu lợi từ nghiên cứu và phát triển.

4.4.4 Hồi quy dữ liệu nhóm nước thu nhập thấp (16 quốc gia)

Việt Nam nên có những chính sách như thế nào quản lý như thế nào để phát triển và khai thác tài sản trí tuệ một cách hiệu quả? (Câu hỏi 3)

Việt Nam hiện đang nằm trong nhóm các nước có thu nhập trung bình thấp, điều này ảnh hưởng đến các kết quả liên quan đến đất nước Dựa trên kết quả ở cột 3 của bảng 4.18, có thể xác định một số hoạt động cần thiết để cải thiện tình hình kinh tế và phát triển bền vững cho Việt Nam.

Chỉ số bảo hộ sở hữu trí tuệ (IPR) có mối liên hệ tích cực với tốc độ tăng trưởng kinh tế, do đó, các nhà quản lý vĩ mô nên tiếp tục nâng cao chỉ số này Việc đàm phán về bảo hộ sở hữu trí tuệ của Việt Nam trong các hiệp định như TPP có thể tạo điều kiện cho việc tăng cường pháp luật liên quan Để cải thiện tình hình, các nhà quản lý cũng cần xem xét bổ sung các yêu cầu pháp lý phù hợp trong luật pháp nội địa.

Mặc dù số lượng tài sản trí tuệ (IPT) chưa có ảnh hưởng rõ rệt đến tốc độ tăng trưởng, nhưng vẫn luôn có sự đồng biến với sự phát triển này Để tăng cường bảo hộ sở hữu trí tuệ, nhà quản lý cần triển khai các biện pháp tuyên truyền, khuyến khích công dân và doanh nghiệp tuân thủ pháp luật về sở hữu trí tuệ, đồng thời tổ chức các phong trào và chương trình liên kết nhằm nâng cao nhận thức và trách nhiệm trong việc bảo vệ tài sản trí tuệ.

Để khuyến khích các thành phần trong xã hội tham gia vào việc xác định, xây dựng và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của cá nhân và tổ chức, cần có những biện pháp hiệu quả nhằm nâng cao nhận thức và trách nhiệm trong việc bảo vệ tài sản trí tuệ.

Nhà quản lý khuyến khích việc xây dựng các thị trường lành mạnh cho tài sản trí tuệ nhằm bảo vệ và tối ưu hóa việc khai thác tài sản trí tuệ một cách hiệu quả nhất.

- Tác giả thực hiện các bước nghiên cứu theo quy trình đã đề ra trên bộ dữ liệu

Tác giả phân tích kết quả thu được từ các bước hồi quy và kiểm định, so sánh chúng với kỳ vọng ban đầu cũng như các nghiên cứu trước đó.

Việc xem xét kết quả nghiên cứu được thực hiện bằng cách so sánh với các câu hỏi đã được đặt ra trong phần mục tiêu nghiên cứu.

Tiêu đề	Tác Động Của Tài Sản Trí Tuệ Đến Tốc Độ Tăng Trưởng Kinh Tế Quốc Gia
Tác giả	Lê Hoàng Phúc
Người hướng dẫn	TS. Hay Sinh
Trường học	Trường Đại Học Kinh Tế Tp. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Kinh Tế Phát Triển
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2014
Thành phố	Tp. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	125
Dung lượng	1,58 MB