(Luận văn) chênh lệch tham nhũng và dòng vốn fdi đầu tư vào các quốc gia khu vực đông nam á

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH t to ng hi ep w n lo ad NGUYỄN NGỌC MINH TUẤN ju y th yi pl ua al CHÊNH LỆCH THAM NHŨNG VÀ DÒNG VỐN FDI n ĐẦU TƯ VÀO CÁC QUỐC GIA KHU VỰC ĐÔNG NAM Á n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ om l.c gm n a Lu n va y te re TP.HỒ CHÍ MINH - 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH t to ng hi ep w n lo ad NGUYỄN NGỌC MINH TUẤN ju y th yi pl ua al CHÊNH LỆCH THAM NHŨNG VÀ DÒNG VỐN FDI n ĐẦU TƯ VÀO CÁC QUỐC GIA KHU VỰC ĐÔNG NAM Á n va ll fu m oi Chuyên ngành: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG : 60340201 at nh Mã số z z ht vb k jm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ om l.c GS.TS TRẦN NGỌC THƠ gm NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: n a Lu n va y te re TP.HỒ CHÍ MINH - 2016 LỜI CAM ĐOAN t to Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng cá nhân Những ng liệu, kết mà tơi trình bày nghiên cứu hồn tồn trung thực, có hi ep nguồn gốc từ tổ chức đáng tin cậy tổng hợp xử lý TÁC GIẢ LUẬN VĂN w n lo ad y th ju NGUYỄN NGỌC MINH TUẤN yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re MỤC LỤC t to Trang phụ bìa ng Lời cam đoan hi ep Mục lục Danh mục từ viết tắt w n Danh mục bảng lo ad Tóm tắt y th PHẦN MỞ ĐẦU ju CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT MỐI QUAN HỆ CỦA THAM NHŨNG yi pl VÀ FDI TRONG CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ua al 1.1 Khái niệm Đầu tư trực tiếp nước n 1.2 Khái niệm Tham nhũng va n 1.3 Khái niệm Chênh lệch tham nhũng fu ll 1.4 Tổng quan lý thuyết 14 m oi 1.4.1 Lý thuyết Chi phí giao dịch 14 at nh 1.4.2 Mơ hình OLI Dunning 15 1.5 Mối quan hệ tham nhũng, chênh lệch tham nhũng FDI nghiên z z cứu trước 17 vb ht 1.6 Hạn chế nghiên cứu trước 25 jm CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH VỐN ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC k gm NGỒI FDI VÀ THAM NHŨNG 28 l.c 2.1 Xu hướng dòng vốn FDI giới 28 om 2.2 Xu hướng dòng vốn FDI khu vực châu Á 29 a Lu 2.3 Tình hình tham nhũng nước khu vực Đông Nam Á 16 n CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ y 3.3 Giả thuyết nghiên cứu kỳ vọng dấu 46 te re 3.2 Phương pháp mơ hình nghiên cứu 44 n 3.1 Dữ liệu nghiên cứu 35 va MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 35 CHƯƠNG 4: TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KẾT LUẬN 49 t to 4.1 Tổng quan liệu cách thức khắc phục 49 ng 4.2 Kết nghiên cứu 52 hi ep CHƯƠNG CUỐI: PHẦN KẾT 57 Đóng góp, phát triển luận văn 57 w Hướng phát triển đề tài tương lai 58 n lo ad Tài liệu tham khảo ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Hiệp hội quốc gia Đông Southeast AsianNations Nam Á CPI Corruption Perceptions Index Chỉ số nhận thức tham nhũng FDI Foreign Direct Investment Đầu tư trực tiếp nước lo t to Association of Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội International Monetary Fund Quỹ Tiền tệ quốc tế ng ASEAN hi ep w n ad GDP Doanh nghiệp đa quốc gia Multinational Enterprises yi MNE ju y th IMF pl Ownership, Location, al Mơ hình chiết trung ua OLI n Internalization paradigm va Organisation for Economic Tổ chức hợp tác phát triển n fu OECD kinh tế ll Cooperation and Development oi m Transaction Cost Economics TI Transparency International Lý thuyết chi phí giao dịch at nh TCT Tổ chức Minh Bạch Thế Giới z triển Liên Hiệp Quốc ht Trade and Development Diễn đàn thương mại phát vb United Nations Conference on z UNCTAD jm Chương trình Phát triển Liên Programme Hợp Quốc WB World Bank Ngân hàng Thế giới WTO World Trade Organization Tổ chức Thương Mại Thế Giới k United Nations Development om l.c gm UNDP n a Lu n va y te re DANH MỤC CÁC BẢNG t to Số hiệu Tên bảng ng hi Tổng kết nghiên cứu tác giả trước Bảng 2.1 Dòng vốn đầu tư FDI chia theo vùng miền giới 2012-2014 ep Bảng 1.1 w n lo Bảng 2.2 Danh sách 10 nước châu Á nhận đầu tư FDI nhiều năm 2013 ad 2014 y th ju So sánh số nhận thức tham nhũng nước Đông Nam Á Bàng 2.3 Bảng 3.1 Mô tả biến quan sát mơ hình hồi quy Bảng 3.2 Tổng quan biến mơ hình hồi quy Bảng 4.1 Tổng hợp kết hồi quy mơ hình yi (2003-2015) pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re TĨM TẮT t to Đã có nhiều nghiên cứu mối quan hệ tham nhũng dòng vốn FDI ng đầu tư vào quốc gia đó; kết khác Một số nghiên cứu cho thấy hi ep tác động ngược chiều mức độ tham nhũng dịng vốn FDI mà quốc gia nhận Nhưng nghiên cứu khác tham nhũng tác động chiều đến w dòng vốn FDI Trong nghiên cứu này, lặp lại nghiên cứu trước n lo đưa thêm khái niệm “chênh lệch tham nhũng”, khác biệt tham nhũng ad y th hai nước ju Từ đó, áp dụng vào nước khu vực Đơng Nam Á, thời gian từ 2003 yi pl đến 2015 nghiên cứu mơ hình, tương ứng với biến: (1) tham nhũng; (2) ua al chênh lệch tham nhũng dương (3) chênh lệch tham nhũng âm Ở đây, chênh lệch n tham nhũng dương quan sát mà nước đầu tư có mức độ tham nhũng cao va n nước chủ nhà; ngược lại chênh lệch tham nhũng âm ll fu Kết cho thấy, tham nhũng cao có dấu hiệu thu hút đầu tư FDI nhiều hơn, oi m độ thu hút không lớn Chênh lệch tham nhũng dương có tác động ngược at nh chiều đến dịng vốn đầu tư FDI Điều giải thích tương đồng thể chế hai quốc gia thúc đẩy dòng vồn đầu tư FDI hai nước Chênh lệch z z tham nhũng âm có tác động ngược chiều, hệ số nhỏ Các nhà đầu tư vb ht nước tham nhũng có xu hướng đầu tư vào nước có tình trạng tham jm nhũng cao Có thể giải thích số nhà đầu tư có kiến thức kinh nghiệm k gm việc ứng phó với tham nhũng sử dụng giống lợi cạnh tranh so om nhũng cao l.c với nhà đầu tư khác nên ưu tiên đầu tư vào nước chủ nhà có mức độ tham n a Lu n va Chênh lệch tham nhũng - FDI y - te re TỪ KHÓA t to PHẦN MỞ ĐẦU ng hi Lý chọn đề tài ep Sau khủng hoảng tài tồn cầu 2008, nước phát triển phát triển phải đối mặt với vấn đề nguồn vốn để phục hồi kinh tế w n nước Một số nguồn vốn quan tâm dịng vồn lo ad FDI ju y th Đầu tư trực tiếp nước (FDI) hình thức đầu tư quốc tế dựa yi sở trình chuyển dịch tư nước Do đó, FDI có vai trị pl quan trọng tạo hội cho nước phát triển tiếp cận nguồn vốn từ al ua bên đầu tư vào nước Tại nước có sách khuyến khích đầu tư n nước ngồi hợp lý, FDI khơng làm tăng cung vốn đầu tư mà cịn có vai trị va n thúc đẩy chuyển giao công nghệ; đặc biệt thúc đẩy q trình tích tụ vốn fu ll người, nhân tố thúc đẩy tăng trưởng kinh tế dài hạn Do vậy, dòng vốn m oi FDI luôn coi nguồn vốn quan trọng at nh nước nào, nước phát triển phát triển z Không phải nước thu hút nguồn vốn đầu tư trực z vb tiếp mong muốn, phụ thuộc nhiều yếu tố: kinh tế, trị, vốn ht người, mục đích, đầu tư,… Do vậy, để thu hút FDI vấn đề mà jm k nước quan tâm, lẽ tùy thuộc vào đặc điểm kinh tế, tốc độ phát triển gm nước mà có sách khuyến khích khác Hơn nữa, nhiều ý om l.c kiến cho hối lộ tham nhũng cản trở hoạt động đầu tư, làm xói mịn sức cạnh tranh doanh nghiệp nói riêng tồn nước nói chung Đó a Lu cảnh báo Phịng Thương mại châu Âu Việt Nam (EuroCham) hội n nghị “Tổng kết 25 năm thu hút FDI” (Hà Nội, ngày 27-3-2013) Hiệp hội doanh y te re đề xung quanh thiếu minh bạch, quan liêu, tham nhũng n nhấn mạnh: Cải cách hành Việt Nam chậm đặc biệt có nhiều vấn va nghiệp Úc (AuCham) Phòng Thương mại Mỹ Việt Nam (AmCham) Do đó, để xác định làm rõ mối quan hệ tham nhũng dòng vốn t to FDI đầu tư vào nước khu vực Đông Nam Á, tác giả chọn đề tài “Chênh lệch ng hi tham nhũng dòng vốn FDI đầu tư vào quốc gia khu vực Đông Nam Á” để ep thực nghiên cứu Ngồi ra, vào năm 2014, hai tác giả Jose R.Godinez Ling Liu đưa sử dụng khái niệm “chênh lệch tham nhũng” w n nước Châu Mỹ Latin Bài nghiên cứu giới thiệu khái niệm “chênh lo ad lệch tham nhũng” đưa vào nghiện cứu nước Đông Nam Á ju y th yi Mục tiêu nghiên cứu pl Bài nghiên cứu phân tích giải thích câu hỏi sau: al ua Liệu mức độ tham nhũng nước khu vực Đơng Nam Á n có ảnh hưởng đến dòng vốn FDI từ nước giới đầu tư vào nước n va hay không? fu ll Liệu chênh lệch tham nhũng dương (từ nước đầu tư tham nhũng m oi đến nước chủ nhà tham nhũng hơn) có ảnh hưởng đến dịng vốn FDI at nh luân chuyển hai nước hay không? z Ngược lại, chênh lệch tham nhũng âm (từ nước đầu tư tham nhũng z ht k jm nước hay không? vb đến nước chủ nhà) có ảnh hưởng đến dịng vốn FDI ln chuyển hai gm Phương pháp nghiên cứu om l.c Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để xem xét ảnh hưởng tham nhũng chênh lệch tham nhũng lên dòng vốn FDI Dữ a Lu liệu thu thập dạng bảng micro-panel-data với số năm xem xét so với số đơn n vị chéo Quá trình xử lý hồi quy, tùy trường hợp lỗi vi phạm mơ hình y te re phương sai thay đổi và/hoặc tượng tự tương quan có n quan,…, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy GLS có khắc phục tượng va khác chẳng hạn tượng phương sai thay đổi, tượng tự tương 59 phục có ý nghĩa thơng kê Tuy nhiên, có hướng phát triển đề tài tương t to lai sau ng hi Thứ nhất, mơ hình (tác động chênh lệch tham nhũng dương đến ep dịng vốn FDI) cần có cách xử lý phù hợp hướng phát triển Vướng mắc số quan sát mơ hình q gây tượng đa cộng w n tuyến, làm tăng sai số giảm ý nghĩa thông kê mơ hình Ngun nhân lo ad nước khu vực Đông Nam Á vốn thao nhũng cao so với giới nước có ju y th tình trạng tham nhũng cao nước khu vực đa phần nước yi phát triển nên việc tìm kiếm đầu tư vào nước khác hạn chế Tuy mơ pl hình có ý nghĩa thơng kê từ đầu cần hoàn thiện thêm al ua liệu Những nghi ngờ đoán cần minh chứng định lượng n Cho nên, hướng cụ thể để phát triển đề tài tương lai va n Thứ hai, nghiên cứu phân tích dịng tiền FDI đầu tư từ nước fu ll vào nước khác Nghiên cứu dừng lại cấp độ nước, mà chưa phân tích m oi cấp độ ngành cấp độ công ty Liệu rằng, khu vực Đông Nam Á, dịng at nh FDI đầu tư vào ngành cơng nghiệp nặng chịu tác động tham nhũng z chênh lệch tham nhũng nhiều dòng FDI đầu tư vào ngành tiêu dùng z vb nhanh Hoặc dòng FDI đầu tư vào ngành thực phẩm nước khu vực ht Đông Nam Á phản ứng với chênh lệch tham nhũng ngược chiều với ngành jm k khác… Các hướng nghiên cứu yêu cầu cao thu thập liệu Nhất gm tình trạng liệu nước Đơng Nam Á từ tổ chức có uy tín om l.c giới thường không đầy đủ Tuy nhiên, hướng vô khả quan có giá trị ứng dụng vào thực tế cao Giống nghiên cứu này, a Lu nhiều yếu tố tác động đến dòng vốn FDI mà nghiên cứu trước n qua nhiều quan sát có ý nghĩa kinh tế Đó có năm, nhà đầu tư rút vốn y Thứ ba, việc nghiên cứu tham nhũng tác động đến dòng vốn FDI bỏ te re nhũng đại diện cho khác biệt thể chế hai nước n nhũng, dựa số nhận thức tham nhũng CPI khái niệm chênh lệch tham va ra, nghiên cứu tiếp tục tìm hiểu sâu thêm vào số yếu tố tham 60 khỏi nước chủ nhà không đầu tư thêm không rút vốn khỏi Trong t to trường hợp này, dòng vốn FDI quốc gia mang giá trị giá trị ng hi âm Khi xử lý hồi quy, việc lấy logarit tự nhiên dòng vốn đầu tư FDI chấp ep nhận việc đưa quan sát mà dòng vốn FDI mang giá trị dương vào mơ hình hồi quy, bỏ qua dòng FDI mang giá trị âm Nhưng w n khai thác thêm ý nghĩa kinh tế học từ thực tế diễn cách xây lo ad dựng mơ hình mới, bao gồm dòng FDI giá trị âm Chẳng hạn ju y th như, ký kiến đề xuất sử dụng dòng vốn đầu tư trực tiếp FDI lũy kế qua yi hàng năm Dòng vốn FDI lũy kế mang thơng tin đầu tư khứ pl xu hướng đầu tư năm Tuy nhiên, dòng vốn FDI lũy kế lại liên quan al ua đến quy mô kinh tế, khoảng thời gian quốc gia bắt đầu đầu tư FDI… n Tuy nhiên, việc khai thác ý nghĩa nằm việc rút vốn FDI khỏi va n nước xứng đáng để đào sâu nghiên cứu ll fu oi m at nh z z ht vb k jm om l.c gm n a Lu n va y te re TÀI LIỆU THAM KHẢO t to ng hi [1] Alberto Alesina and Beatrice Weder, 2002 Do Corrupt Governments Receive ep Less Foreign Aid? American Economic Association [2] Alvaro Cuervo-Cazurra, 2008 Better the devil you don't know: Types of w n corruption and FDI in transition economies Journal of International lo ad Management ju y th [3] Beata K., Smarzynska Shang-Jin Wei, 2000 Corruption and Composition yi of Foreign Direct Investment: Firm-level evidence NBER Working Paper, No pl 7969 al ownership strategy Advances in International n va Management, 187–221 and n institutional distance ua [4] Eden L & Miller S., 2004 Distance matters: Liability of foreignness, fu ll [5] Erdal Demirhan, Mahmut Masca, 2008 Determinants of foreign direct m oi investment flows to developing countries: a cross-sectional analysis Prageu at nh Economic Paper, 4, p.356-369 z [6] Habib M & Zurawicki L., 2001 Country-level investments and the effect z jm 10(6), 687–700 ht vb of corruption - Some empirical evidence International Business Review, k [7] Jose R.Godinez Ling Liu, 2014 Corruption Distance and FDI flows into gm Latin America International Busines Review om l.c [8] Kwok C & Tadesse S, 2006 The MNC as an agent of change for hostcountry institutions: FDI and corruption Journal of International Business n a Lu Studies, p.767–785 y for foreign direct investment European Jounal of Political Economy te re [10] Peter Egger Hannes Winner, 2005 Evidence on corruption as an incentive n Development, 38(3), p.244–259 va [9] Meon P & Weill L, 2010 Is corruption an efficient grease? World Nguồn liệu t to [11] DATA WORLD BANK ng hi [12] Doing Business - World Bank Group ep [13] Freetheworld.com - FRASER INSTITUTE [14] Transparency International Annual Report w n [15] UNCTAD (United Nations Conference on Trade and Development) lo ad [16] UNDP (UNITED NATIONS DEVELOPMENT PROGRAMME) ju y th [17] Worldwide Governance Indicators - World Bank yi pl Các trang web ua al [18] en.wikipedia.org n [19] http://www.umsl.edu/services/govdocs/wofact2008/geos/vm.html va n [20] http://www.adb.org/publications/key-indicators-asia-and-pacific-2014 fu ll [21] http://unctadstat.unctad.org/wds/ReportFolders/reportFolders.aspx m oi [22] http://www.heritage.org/index/heatmap at nh [23] z http://admin.nber.org/custom?client=test3_fe&proxystylesheet=test3_fe&site=def z jm 8&ie=UTF-8&q=corruption+distance ht vb ault_collection&btnG=Search&entqr=0&ud=1&output=xml_no_dtd&oe=UTF- k [24] http://www.iflr.com/Article/3306955/2014-FDI-Report-Vietnam.html gm [25] http://www.intracen.org/itc/market-info-tools/statistics-outward-country- om l.c [26] http://www.thefinancialexpress- industry/ y [29] http://www.doingbusiness.org/data/distance-to-frontier te re [28] http://qog.pol.gu.se/data/datadownloads/qogexpertsurveydata n asia-survey-419727 va [27] http://www.ndtv.com/world-news/indian-bureaucracy-most-inefficient-in- n a Lu bd.com/old/index.php?ref=MjBfMDlfMTRfMTNfMV85OV8xODMzMzc= STATA Thursday October 13 22:34:25 2016 Page t to _ (R) / / / / / _/ / / _/ / / _/ Statistics/Data Analysis ng hi ep User: Minh Tuan Project: Corruption Distance and FDI{space -5} _ (R) / / / / / _/ / / _/ / / _/ 13.0 Statistics/Data Analysis w n Copyright 1985-2013 StataCorp LP StataCorp 4905 Lakeway Drive College Station, Texas 77845 USA 800-STATA-PC http://www.stata.com 979-696-4600 stata@stata.com 979-696-4601 (fax) lo ad ju y th yi 118-student Stata lab perpetual license: Serial number: 301306212234 Licensed to: University of California, LA Social Sciences Computing pl ua al Notes: n n z z 15 gen lnGDP = ln( GDP) ey th nCode (unbalanced) year, 2003 to 2015, but with gaps unit t re 18 xtset nCode year panel variable: time variable: delta: n 17 rename Unemploymentrate Unemp va 16 drop GDP an Lu 14 rename InfrastructureQuality Infra om 13 rename Inflation Infl l.c 12 rename EducationAttainment Edu gm 11 rename EconomicsFreedomIndex EcFree k 10 rename Bureaucracy Bureau jm rename RuleofLawIndex Law ht vb rename HumanDevelopmentIndex Human at rename CorDis2 CDis_pos nh rename CorDis1 CDis_neg oi gen COR = 100- CPI m rename CorruptionScore CPI ll gen lnFDI = ln( FDIflow) fu encode Code, gen (nCode) va import excel "D:\UEH\Luan van cao hoc\STATA\Stata_20161012.xlsx", sheet("14h11") firstrow STATA Thursday October 13 22:34:26 2016 Page t to 19 summarize ng hi ep Obs Mean year Country Code FDIflow CPI 1851 0 1851 1851 2008.641 Variable w n HomeCPI CDis_neg CDis_pos Human Law lo ad Min Max 3.116312 2003 2015 391.4991 41.24581 1092.232 24.77528 005 13 15026 94 1851 1441 410 1851 1844 65.66775 38.8272 26.20732 61.02572 50.47849 22.21021 20.02509 22.74421 24.50638 26.50964 4568 2.392344 97 79 79 91.17978 95.7346 1686 1729 1489 1851 1851 70.31942 63.40758 28.24691 5.061801 27.62188 18.22744 12.58512 12.95037 5.027555 24.69711 18.89505 42.8 5.91279 -.8457161 0240641 96.48148 89.4 52.74705 36.58972 80.90206 2.835486 90.913 2.623095 24.77528 1.375401 1 -5.298317 6.137727 11.9 330 9.617537 87 13.72981 ju yi pl 3.706348 174.4398 3.531048 58.75419 11.78699 n ua n va 1851 1851 1851 1851 1851 al Unemp nCode lnFDI COR lnGDP y th Bureau EcFree Edu Infl Infra Std Dev ll fu 20 corr lnFDI COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp (obs=1310) 1.0000 -0.2168 -0.1117 0.1334 om l.c 1.0000 1.0000 -0.4186 0.3874 0.6030 -0.1977 gm 1.0000 0.4682 1.0000 0.7656 -0.5008 0.3678 0.3148 -0.3020 k 1.0000 0.3486 -0.1503 Infl jm Unemp Edu ht lnGDP 1.0000 0.4948 0.8078 -0.3054 0.6712 0.4811 -0.3137 vb Infra 1.0000 0.7422 0.5590 0.6824 -0.4608 0.6363 0.4717 -0.1015 z 1.0000 0.1517 0.2284 0.2026 0.2642 -0.0206 0.2766 0.2787 -0.0962 EcFree z 1.0000 -0.1621 -0.7632 -0.7213 -0.6410 -0.6120 0.3763 -0.8038 -0.4718 0.1409 Bureau at 1.0000 -0.1942 0.1065 0.1225 0.1211 0.1056 0.0771 -0.0048 0.2220 0.1692 -0.0217 Law nh Human oi Infra lnGDP Unemp COR m lnFDI COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp lnFDI EcFree Edu 1.0000 -0.1929 0.1777 0.1713 0.2908 0.1637 0.0204 0.3695 1.0000 0.3357 0.5438 0.1358 -0.6633 0.5449 -0.2035 1.0000 0.7518 0.7438 -0.3077 0.1980 0.0157 1.0000 0.7559 -0.6076 0.2154 0.2349 1.0000 -0.3324 -0.3329 0.3268 Infl ey th 1.0000 -0.0766 0.3436 0.1022 0.1962 0.0490 -0.2447 0.1585 -0.1663 Bureau t re 1.0000 -0.1996 0.1551 0.1225 0.2878 0.1834 0.0854 -0.0649 0.2938 -0.0248 Law n lnFDI CDis_pos Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Human va lnFDI CDis_pos an Lu 21 corr lnFDI CDis_pos Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp (obs=94) 1.0000 -0.1724 0.0021 STATA Thursday October 13 22:34:27 2016 t to Unemp ng hi Infra lnGDP Unemp Page ep -0.1653 -0.1000 -0.0885 Infra lnGDP Unemp 1.0000 -0.2170 0.1132 1.0000 0.3022 1.0000 -0.1856 -0.8084 -0.5324 -0.7572 0.1656 w 22 corr lnFDI CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp (obs=1216) n lo ad 1.0000 0.4902 yi pl n ua al EcFree Edu Infl 1.0000 0.1821 0.2414 0.2111 0.2706 -0.0327 0.3058 0.2834 -0.0985 1.0000 0.7429 0.5383 0.6916 -0.4432 0.6322 0.4800 -0.0784 1.0000 0.4645 0.8036 -0.2908 0.6841 0.4786 -0.2892 1.0000 0.7531 -0.4876 0.3567 0.3024 -0.2788 1.0000 -0.4103 0.4104 0.6076 -0.1579 1.0000 -0.2069 -0.1033 0.1219 va Unemp 1.0000 oi m 1.0000 0.3601 -0.1485 Bureau ll lnGDP Law fu Infra Human n 1.0000 -0.1132 -0.1511 -0.1891 -0.1896 -0.1787 0.1183 -0.1885 -0.0957 0.1261 ju Infra lnGDP Unemp 1.0000 0.0032 0.1066 0.1596 0.1545 0.1416 0.1175 -0.0197 0.2462 0.1959 -0.0341 y th lnFDI CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp lnFDI CDis_neg SS df MS at Source nh 23 reg lnFDI COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp Total 8110.76777 1309 6.19615566 -.0359156 -.0085324 -.0134288 -.0330795 0081285 -.1060871 -.0227933 0070967 4745212 -.2468706 -13.65848 0426624 0082555 0141899 0233113 1386804 -.0270944 0481405 0405806 8620157 -.0985983 0576912 n va 0.866 0.974 0.957 0.734 0.028 0.001 0.483 0.005 0.000 0.000 0.052 an Lu 0.17 -0.03 0.05 -0.34 2.21 -3.31 0.70 2.79 6.77 -4.57 -1.95 [95% Conf Interval] om 0200271 0042787 0070392 0143723 0332736 0201328 0180788 008534 0987603 03779 3.495828 P>|t| l.c 0033734 -.0001384 0003806 -.0048841 0734045 -.0665908 0126736 0238386 6682685 -.1727345 -6.800396 t gm COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons Std Err 1310 13.10 0.0000 0.0916 0.0846 2.3815 k Coef = = = = = = jm lnFDI ht 74.3155246 5.67175714 vb 10 1299 z 743.155246 7367.61252 z Model Residual Number of obs F( 10, 1299) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE ey t re th STATA Thursday October 13 22:34:28 2016 Page t to 24 vif ng VIF 1/VIF Edu Bureau EcFree COR lnGDP Infra Law Unemp Infl Human 15.64 11.46 6.73 6.55 4.97 4.76 3.43 3.34 1.52 1.34 0.063946 0.087262 0.148608 0.152582 0.201134 0.209901 0.291801 0.299355 0.657672 0.748776 Mean VIF 5.97 hi Variable ep w n lo ad ju y th 25 hettest yi pl Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lnFDI al 4.92 0.0266 n = = ua chi2(1) Prob > chi2 va n 26 xtserial lnFDI COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp ll fu Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation 11.952 F( 1, 158) = 0.0007 Prob > F = oi m nh 27 xtreg lnFDI COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp,fe Obs per group: = avg = max = 5.2 11 z within = 0.1143 between = 0.0103 overall = 0.0333 2.6240678 1.1681254 834609 (fraction of variance due to u_i) 0632743 0082912 0043185 0448648 1526724 0148247 021595 0183206 1.775144 0777408 -6.214528 ey t re sigma_u sigma_e rho -.0067999 -.0014395 -.013449 -.0122365 0096012 -.0841049 -.0201508 -.0275359 1492651 -.1867274 -23.00571 n 0178557 0024795 0045274 0145501 0364562 0252085 0106373 0116848 4142932 0673896 4.278593 va 0282372 0034258 -.0045652 0163141 0811368 -.0346401 0007221 -.0046077 9622046 -.0544933 -14.61012 0.114 0.167 0.314 0.262 0.026 0.170 0.946 0.693 0.020 0.419 0.001 [95% Conf Interval] an Lu COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons 1.58 1.38 -1.01 1.12 2.23 -1.37 0.07 -0.39 2.32 -0.81 -3.41 P>|t| om Coef l.c t gm lnFDI F(252, 1047) = 17.27 th F test that all u_i=0: Std Err 13.51 0.0000 = = k F(10,1047) Prob > F = -0.3195 jm ht vb corr(u_i, Xb) 1310 253 z R-sq: = = Number of obs Number of groups at Fixed-effects (within) regression Group variable: nCode Prob > F = 0.0000 STATA Thursday October 13 22:34:28 2016 Page t to 28 estimate store FE ng 29 xtreg lnFDI COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp,re ep R-sq: w within = 0.1091 between = 0.0675 overall = 0.0591 n lo ad Coef yi pl ua al n va 2.77 1.29 -0.60 2.41 3.10 -2.49 0.74 2.96 2.73 -2.98 -4.15 146.37 0.0000 = = [95% Conf Interval] 0.006 0.197 0.546 0.016 0.002 0.013 0.457 0.003 0.006 0.003 0.000 0111307 -.0016085 -.0105768 0047582 0309057 -.0778256 -.0121673 0065395 0997224 -.2065702 -14.17307 0650383 0077878 0055966 0465095 1375368 -.0092245 0270437 032046 6105396 -.0426601 -5.084147 ll m oi z (b-B) Difference z 0114283 0006476 0018793 0099428 0243485 0181932 0036624 0097252 3938817 0529693 k jm ht om l.c gm -.0098473 0003362 -.0020752 -.0093197 -.0030845 0088849 -.0067161 -.0239004 6070736 0701218 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E vb 0380845 0030896 -.0024901 0256338 0842213 -.043525 0074382 0192928 355131 -.1246151 at nh Coefficients (b) (B) FE 0282372 0034258 -.0045652 0163141 0811368 -.0346401 0007221 -.0046077 9622046 -.0544933 5.2 11 (fraction of variance due to u_i) 30 hausman FE ,sigmamore COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp Obs per group: = avg = max = P>|z| fu 2.2324595 1.1681254 78506104 sigma_u sigma_e rho 0137522 0023971 0041259 010651 0272023 0175006 010003 0065069 1303129 0418145 2.318645 z n 0380845 0030896 -.0024901 0256338 0842213 -.043525 0074382 0192928 355131 -.1246151 -9.628607 Std Err ju COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons y th lnFDI 1310 253 Wald chi2(10) Prob > chi2 = (assumed) corr(u_i, X) = = Number of obs Number of groups hi Random-effects GLS regression Group variable: nCode Ho: difference in coefficients not systematic n ey t re chi2(10) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 15.23 = 0.1241 Prob>chi2 = va Test: an Lu b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg th STATA Thursday October 13 22:34:29 2016 Page t to ng 31 xtgls lnFDI COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp, panel (hetero) corr(ar > ) force (note: 41 observations dropped because only obs in group) hi Cross-sectional time-series FGLS regression ep Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels w 212 11 n Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = lo ad Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(10) Prob > chi2 ju y th yi ua al fu 2.19 -1.98 -0.72 -0.02 3.51 -3.36 1.15 4.81 7.14 -5.13 -3.88 P>|z| ll oi m 0127491 0021441 0033066 0097627 0205388 0141501 0075374 0063386 0835585 0313951 2.102345 n 0279591 -.0042475 -.0023709 -.00016 0720645 -.0475917 0086362 0304963 5964692 -.161101 -8.154202 z va COR Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons Std Err n Coef pl lnFDI (0.5582) 1269 212 5.985849 11 172.79 0.0000 = = = = = = = [95% Conf Interval] 0.028 0.048 0.473 0.987 0.000 0.001 0.252 0.000 0.000 0.000 0.000 0029714 -.0084499 -.0088518 -.0192945 0318091 -.0753255 -.0061369 0180729 4326975 -.2226343 -12.27472 0529469 -.0000452 00411 0189746 1123198 -.0198579 0234093 0429198 760241 -.0995678 -4.033682 nh at 32 33 reg lnFDI CDis_pos Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp df MS Number of obs F( 10, 83) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE z SS z Source 7.89947511 3.23385096 Total 347.40438 93 3.73553097 94 2.44 0.0131 0.2274 0.1343 1.7983 k jm 10 83 ht 78.9947511 268.409629 vb Model Residual = = = = = = -.1404621 -.010774 -.060715 -.1044972 -.348361 -.3918485 -.3124787 -.0389902 -1.882765 -1.819848 -26.78352 -.0163503 0310752 0493334 2086421 3390711 2753882 1445089 1010019 2.598839 1.163446 20.17068 ey t re 0.014 0.337 0.838 0.510 0.979 0.729 0.467 0.381 0.751 0.663 0.780 n -2.51 0.96 -0.21 0.66 -0.03 -0.35 -0.73 0.88 0.32 -0.44 -0.28 [95% Conf Interval] va 0312002 0105204 0276648 0787194 172812 1677351 1148811 0351923 1.12662 7499634 11.80371 P>|t| an Lu -.0784062 0101506 -.0056908 0520725 -.0046449 -.0582301 -.0839849 0310058 3580373 -.3282007 -3.306424 t om CDis_pos Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons Std Err l.c Coef gm lnFDI th STATA Thursday October 13 22:34:30 2016 Page t to 34 vif ng hi ep VIF 1/VIF Edu Unemp lnGDP EcFree Bureau Infra Law Infl Human CDis_pos 88.42 57.74 18.72 13.89 9.36 8.97 3.49 3.28 1.80 1.16 0.011310 0.017318 0.053433 0.072009 0.106859 0.111510 0.286915 0.305111 0.556613 0.859164 Mean VIF 20.68 Variable w n lo ad ju y th 35 hettest yi pl Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lnFDI al 0.99 0.3198 n = = ua chi2(1) Prob > chi2 va n 36 xtserial lnFDI CDis_pos Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp ll fu Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation 0.017 F( 1, 10) = 0.8993 Prob > F = oi m nh 37 xtgls lnFDI CDis_pos Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp,force z generalized least squares homoskedastic no autocorrelation z ht vb Coefficients: Panels: Correlation: at Cross-sectional time-series FGLS regression 11 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(10) Prob > chi2 -.0209443 0295261 04526 1970514 313626 2506906 1275936 0958201 2.432954 1.053021 18.43268 th -.1358682 -.009225 -.0566416 -.0929064 -.3229159 -.3671509 -.2955635 -.0338085 -1.716879 -1.709422 -25.04553 ey 0.007 0.305 0.827 0.481 0.977 0.712 0.437 0.348 0.735 0.641 0.766 t re -2.67 1.03 -0.22 0.70 -0.03 -0.37 -0.78 0.94 0.34 -0.47 -0.30 [95% Conf Interval] n 0293179 0098857 0259958 0739702 1623861 1576155 1079502 0330691 1.05865 7047177 11.09158 P>|z| va -.0784062 0101506 -.0056908 0520725 -.0046449 -.0582301 -.0839849 0310058 3580373 -.3282007 -3.306424 z an Lu CDis_pos Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons Std Err om Coef l.c lnFDI 94 30 3.133333 27.66 0.0020 gm = -182.6935 Log likelihood = = = = = = = k jm Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = STATA Thursday October 13 22:34:30 2016 Page t to 38 reg lnFDI CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp ng Source SS df MS hi ep 876.054559 6705.47948 10 1205 87.6054559 5.56471326 Total 7581.53404 1215 6.23994571 Model Residual w Coef CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons 0090838 -.0034691 0029866 -.0052517 0871139 -.0694659 0126761 024568 7329374 -.1978228 -8.066674 n lnFDI Std Err Number of obs F( 10, 1205) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t lo ad ju y th yi pl 2.53 -0.78 0.43 -0.37 2.96 -3.51 0.70 3.19 7.58 -5.21 -3.75 1216 15.74 0.0000 0.1156 0.1082 2.359 [95% Conf Interval] 0.011 0.435 0.667 0.710 0.003 0.000 0.484 0.001 0.000 0.000 0.000 0020434 -.01219 -.0106355 -.032907 0294062 -.1082993 -.0228623 009457 543324 -.2723843 -12.28664 0161242 0052519 0166088 0224035 1448216 -.0306324 0482145 0396791 9225508 -.1232613 -3.846705 n ua al 0035885 0044451 0069432 0140959 0294137 0197935 018114 0077021 0966461 0380041 2.150923 P>|t| = = = = = = n va 39 40 vif z jm ht vb 4.79 z Mean VIF at 0.072080 0.094604 0.205383 0.212226 0.275753 0.301447 0.319518 0.671092 0.779666 0.934368 nh 13.87 10.57 4.87 4.71 3.63 3.32 3.13 1.49 1.28 1.07 oi Edu Bureau EcFree lnGDP Infra Unemp Law Infl Human CDis_neg m 1/VIF ll VIF fu Variable k 41 hettest 1.55 0.2131 om = = l.c chi2(1) Prob > chi2 gm Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of lnFDI n va ey t re Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation 13.533 F( 1, 148) = 0.0003 Prob > F = an Lu 42 xtserial lnFDI CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp th STATA Thursday October 13 22:34:31 2016 Page t to 43 xtreg lnFDI CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp,fe ng Fixed-effects (within) regression Group variable: nCode hi ep R-sq: within = 0.1112 between = 0.0350 overall = 0.0555 w n corr(u_i, Xb) lo CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons 0208567 0025398 -.0048365 0150573 0598635 -.0259316 0034339 -.0032833 8848574 -.0722087 -11.26562 ad Coef Std Err ju y th yi pl 0094858 002586 004538 0140571 0368449 0252073 0104382 0106936 3877082 0633946 4.317707 Obs per group: = avg = max = 5.2 11 P>|t| 2.20 0.98 -1.07 1.07 1.62 -1.03 0.33 -0.31 2.28 -1.14 -2.61 n ua va 12.17 0.0000 = = [95% Conf Interval] 0.028 0.326 0.287 0.284 0.105 0.304 0.742 0.759 0.023 0.255 0.009 0022417 -.002535 -.0137419 -.0125285 -.0124412 -.0753987 -.01705 -.0242685 1240158 -.1966149 -19.73872 0394716 0076146 0040689 042643 1321683 0235354 0239179 0177019 1.645699 0521974 -2.792516 n 2.5510783 1.1370053 83427546 fu (fraction of variance due to u_i) ll Prob > F = 0.0000 nh 44 estimate store FE 18.09 oi F(233, 972) = m F test that all u_i=0: t al sigma_u sigma_e rho 1216 234 F(10,972) Prob > F = -0.2811 lnFDI = = Number of obs Number of groups at 45 xtreg lnFDI CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp,re z Obs per group: = avg = max = 5.2 11 sigma_u sigma_e rho 2.253524 1.1370053 79708833 (fraction of variance due to u_i) 0076067 -.0022995 -.0116583 -.0013809 0135609 -.0695573 -.0106968 0017578 1430017 -.2223211 -10.59521 0311199 0073202 0045808 039536 1211772 0001486 0279047 0263709 664037 -.0585614 -2.934099 ey 0059984 002454 0041427 0104382 0274536 0177825 0098475 006279 1329196 0417762 1.954401 t re 0193633 0025104 -.0035388 0190775 0673691 -.0347043 008604 0140644 4035193 -.1404413 -6.764654 0.001 0.306 0.393 0.068 0.014 0.051 0.382 0.025 0.002 0.001 0.001 [95% Conf Interval] n CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons 3.23 1.02 -0.85 1.83 2.45 -1.95 0.87 2.24 3.04 -3.36 -3.46 P>|z| va Coef an Lu lnFDI om z 140.67 0.0000 l.c Std Err = = gm Wald chi2(10) Prob > chi2 = (assumed) k jm ht within = 0.1066 between = 0.0955 overall = 0.0835 corr(u_i, X) 1216 234 vb R-sq: = = Number of obs Number of groups z Random-effects GLS regression Group variable: nCode th STATA Thursday October 13 22:34:31 2016 Page 10 t to 46 hausman FE ,sigmamore ng Coefficients (b) (B) FE hi ep CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp w n lo ad 0193633 0025104 -.0035388 0190775 0673691 -.0347043 008604 0140644 4035193 -.1404413 y th 0208567 0025398 -.0048365 0150573 0598635 -.0259316 0034339 -.0032833 8848574 -.0722087 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0014934 0000294 -.0012977 -.0040203 -.0075055 0087727 -.00517 -.0173477 481338 0682325 0073525 0008182 0018561 0094221 0245915 0178777 003472 0086604 3643477 0477104 ju b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg yi Ho: difference in coefficients not systematic pl Test: al n ua chi2(10) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 12.66 = 0.2436 Prob>chi2 = va n 47 xtgls lnFDI CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp, corr(ar) force (note: 40 observations dropped because only obs in group) fu ll Cross-sectional time-series FGLS regression m generalized least squares homoskedastic common AR(1) coefficient for all panels oi nh Coefficients: Panels: Correlation: 1 11 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(10) Prob > chi2 at z z Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = (0.6714) 0004164 -.0090038 -.0081544 -.0272807 0316698 -.0885744 -.0052653 0080919 3567492 -.2448686 -10.92066 0198338 0016995 0081477 0213211 1377361 -.0138637 0345061 0377723 809796 -.0867822 -3.036569 n 0.041 0.181 0.999 0.810 0.002 0.007 0.150 0.002 0.000 0.000 0.001 va 2.04 -1.34 -0.00 -0.24 3.13 -2.69 1.44 3.03 5.05 -4.11 -3.47 [95% Conf Interval] an Lu 0049535 0027305 0041588 0123986 0270582 0190592 0101459 0075717 1155753 0403289 2.011285 P>|z| om 0101251 -.0036521 -3.38e-06 -.0029798 0847029 -.051219 0146204 0229321 5832726 -.1658254 -6.978615 z l.c CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons Std Err gm Coef 1176 194 6.061856 11 83.61 0.0000 k jm ht vb lnFDI = = = = = = = ey t re th STATA Thursday October 13 22:34:32 2016 Page 11 t to 48 xtregar lnFDI CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp,re ng RE GLS regression with AR(1) disturbances Group variable: nCode hi ep R-sq: within = 0.1015 between = 0.1043 overall = 0.0925 w n lo 5% 0.5324 ad theta median 0.7003 95% 0.7300 Std Err yi 0060595 0023983 0038679 0112878 0276223 0189889 0091727 0070879 1327219 0431481 1.992344 ua al n 5.2 11 P>|z| 3.32 -0.29 -0.53 0.81 2.66 -2.14 1.40 2.68 3.60 -4.03 -3.53 96.24 0.0000 = = [95% Conf Interval] 0.001 0.775 0.597 0.418 0.008 0.033 0.161 0.007 0.000 0.000 0.000 fu 0082348 -.0053865 -.0096256 -.0129903 0194221 -.0777766 -.0051163 0050897 2173765 -.2583519 -10.94297 0319878 0040145 0055365 031257 1276994 -.0033416 0308401 0328738 737637 -.0892146 -3.133128 m (estimated autocorrelation coefficient) oi nh (fraction of variance due to u_i) at 43144713 2.03059 1.1454861 75859546 va rho_ar sigma_u sigma_e rho_fov z n 0201113 -.000686 -.0020445 0091333 0735608 -.0405591 0128619 0189817 4775068 -.1737832 -7.03805 pl CDis_neg Human Law Bureau EcFree Edu Infl Infra lnGDP Unemp _cons Obs per group: = avg = max = max 0.7370 ll Coef ju lnFDI y th 0.4698 1216 234 Wald chi2(11) Prob > chi2 = (assumed) corr(u_i, Xb) = = Number of obs Number of groups z z 49 save "D:\UEH\Luan van cao hoc\STATA\20161013_22h12.dta", replace file D:\UEH\Luan van cao hoc\STATA\20161013_22h12.dta saved k jm ht vb 50 om l.c gm an Lu n va ey t re th