(Luận văn) nghiên cứu sự tác động chênh lệch tham nhũng lên nguồn vốn fdi chảy vào khu vực châu á thái bình dương

t to BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH ng hi ep w n TRẦN THỊ THU THẢO lo ad ju y th yi pl n ua al NGHIÊN CỨU SỰ TÁC ĐỘNG n va CHÊNH LỆCH THAM NHŨNG LÊN fu ll NGUỒN VỐN FDI CHẢY VÀO KHU oi m at nh VỰC CHÂU Á THÁI BÌNH DƯƠNG z z ht vb k jm om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n a Lu n va y te re Tp Hồ Chí Minh - Năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH t to ng hi ep TRẦN THỊ THU THẢO w n lo ad ju y th NGHIÊN CỨU SỰ TÁC ĐỘNG yi CHÊNH LỆCH THAM NHŨNG LÊN pl al n ua NGUỒN VỐN FDI CHẢY VÀO KHU va n VỰC CHÂU Á THÁI BÌNH DƯƠNG ll fu oi m nh at Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng z z ht vb Mã số: 60340201 k jm om l.c gm LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ n n va TS TRẦN THỊ HẢI LÝ a Lu NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC y te re Tp Hồ Chí Minh - Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN t to ng Tôi xin cam đoan Luận văn thạc sĩ: “Nghiên cứu tác động chênh lệch tham hi nhũng lên nguồn vốn FDI chảy vào khu vực châu Á Thái Bình Dương” cơng ep trình nghiên cứu riêng w Các kết nghiên cứu Luận văn hoàn toàn trung thực chưa n lo ad công bố công trình nghiên cứu khác y th Tác giả ju yi pl ua al n Trần Thị Thu Thảo 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 t to MỤC LỤC ng TRANG PHỤ BÌA hi ep LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC w n DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT lo ad DANH MỤC CÁC BẢNG ju y th TÓM TẮT yi CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU pl Đặt vấn đề nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 1.5 Ý nghĩa nghiên cứu 1.6 Bố cục đề tài 10 n ua al 1.1 n va ll fu oi m nh at CHƢƠNG 2: LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ THAM NHŨNG VÀ NGUỒN VỐN ĐẦU TƢ TRỰC TIẾP 11 z z ht vb 2.1 Lý thuyết đầu tƣ trực tiếp nƣớc tham nhũng 11 jm 2.1.1 Đầu tư trực tiếp nước 11 k 2.1.2 Tham nhũng 12 gm 2.1.3 Chênh lệch tham nhũng 13 om l.c 2.2 Các nghiên cứu liên quan 15 2.2.1 Các nghiên cứu tham nhũng FDI 20 a Lu 2.1.2 Các nghiên cứu chênh lệch tham nhũng FDI 26 n va CHƢƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 29 n 3.1 Dữ liệu chọn biến 30 y te re 3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 39 3.3 Các giả thiết nghiên cứu 44 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 47 t to 4.1 Mô tả biến ma trận hệ số tự tƣơng quan biến 48 ng 4.2 Kết thực nghiệm 53 hi ep 4.3 Kiểm định trƣờng hợp Việt Nam 58 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 62 w n TÀI LIỆU THAM KHẢO lo ad PHỤ LỤC A ju y th PHỤ LỤC B 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 CÁC CHỮ VIẾT TẮT t to NỘI DUNG hi ep Chỉ số cảm nhận tham nhũng FDI Đầu tư trực tiếp nước ngồi GDP Tổng sản phẩm quốc nội Mơ hình Moments tổng quát w CPI n ng CHỮ VIẾT TẮT lo GMM ad IMF y th Các công ty đa quốc gia pl Lý thuyết chiết trung hay mơ hình OLI ua al OLI yi MNCs Hồi quy ước lượng biến công cụ ju IV Quỹ tiền tệ quốc tế Lý thuyết chi phí giao dịch TI Tổ chức Minh bạch Quốc Tế UNCTAD Hiệp hội Thương mại Phát triển Liên Hiệp quốc UNDP Liên Hiệp Quốc USD Đô la Mỹ WB Ngân hàng giới WIR Báo cáo Đầu tư Thế giới WTO Tổ chức Thương mại Thế giới n TCT 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 CÁC BẢNG t to ng Bảng 1.1: Nguồn vốn FDI theo khu vực giai đoạn 2010 – 2014 hi ep Bảng 3.1: Mô tả biến nguồn liệu Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến sử dụng mơ hình hồi quy w n Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan biến lo ad Bảng 4.3: Hệ số phóng đại phương sai y th ju Bảng 4.4: Kết hồi quy System GMM yi Bảng 4.5: Kết hồi quy System GMM với biến giả Việt Nam 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 CÁC BIỂU ĐỒ t to ng Biểu đồ 1.1: Nguồn vốn FDI chảy vào khu vực châu Á giai đoạn từ 2010-2014 hi ep Biểu đồ 1.2: 10 quốc gia thu hút FDI cao giới 2010-2014 w n lo ad 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 TÓM TẮT t to ng Ngày nay, nghiên cứu thực nghiệm xem xét tác động tham nhũng đến nguồn hi vốn đầu tư trực tiếp nước (viết tắt nguồn vốn FDI) trở thành ep đề tài nóng hấp dẫn, đặc biệt phân tích kinh tế phát triển Hơn w nữa, kết nghiên cứu thực nghiệm cho thấy tồn hai luồng ý kiến tranh n lo luận trái chiều Theo đó, số nghiên cứu cho tình trạng tham nhũng nước ad nhận đầu tư tác động chiều thúc đẩy nguồn vốn FDI gia tăng nghiên cứu y th Khanna Palepu (2010); Meon cộng (2011) Ngược lại, số nghiên cứu ju yi khác cho yếu tố tham nhũng nước nhận đầu tư tác động ngược chiều pl làm cản trở nguồn vốn FDI nghiên cứu Judge cộng (2011); Godinez al n ua Liu (2014) Sự khác biệt xuất phát từ nhiều vấn đề thể chế thức phi va thức nước nhận đầu tư hay tính khơng đồng yếu tố điều n kiện môi trường tự nhiên, hệ thống kinh tế trị xã hội nước nhận đầu tư ll fu oi m Bài nghiên cứu tiến hành phân tích tác động tham nhũng đến nguồn vốn FDI at nh dựa phân tích lý thuyết chi phí giao dịch biến thể chế Hơn nữa, nghiên cứu xem xét tác động bất cân xứng vấn đề chênh lệch tham nhũng hai nước z z đầu tư nhận đầu tư nhằm nắm bắt xu hướng ảnh hưởng đến việc thu hút nguồn vb ht vốn FDI chảy vào nước phát triển khu vực châu Á Thái Bình Dương Qua jm đó, nghiên cứu góp phần làm phong phú thêm kho tài liệu nghiên cứu k gm cung cấp chứng thực nghiệm chủ đề Nghiên cứu thực l.c với kỹ thuật GMM cho mẫu liệu gồm 10 quốc gia phát triển khu vực châu om Á Thái Bình Dương giai đoạn 2003- 2013 Việc lựa chọn sử dụng mơ hình system n liệu bảng a Lu GMM Arellano Bond (1991) nhằm khắc phục hạn chế phân tích n y te re chiều làm cản trở nguồn vốn FDI chảy vào nước phát triển khu vực châu va Kết nghiên cứu cho thấy tham nhũng nước nhận đầu tư có tác động ngược Á Thái Bình Dương giai đoạn 2003-2013 Hơn nữa, chênh lệch mang dấu dương hay âm mức độ tham nhũng nước đầu tư nước nhận đầu tư có tác động chiều đến nguồn vốn FDI Tuy nhiên xem xét yếu tố địa phương việc t to đưa thêm biến giả Việt Nam vào mơ hình nghiên cứu tác động tham nhũng chênh ng lệch tham nhũng đến nguồn vốn FDI tác động ngược chiều việc thu hút hi ep nguồn vốn FDI w Từ kết nghiên cứu đạt làm sở, tiền đề cho phủ nước n việc điều hành, quản lý kinh tế vĩ mơ góp phần hạn chế tình trạng tham lo ad nhũng hữu khu vực công Đồng thời, phủ nước cần xây y th dựng hệ thống sách, chiến lược thu hút nguồn vốn FDI tạo môi trường ju yi đầu tư thơng thống tạo nhiều điều kiện thuận lợi cho hoạt động đầu tư quốc pl tế vào khu vực châu Á Thái Bình Dương nói chung Việt Nam nói riêng thời n ua al gian tới 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 Johanson, J., & Vahlne, J.-E (1977) The internationalization process of the t to firm-A model of knowledge development and increasing foreign market ng commitments Journal of International Business Studies, 8, 23–32 hi ep Jose R Godinez & Ling Liu (2014) Corruption distance and FDI flows into Latin America International Business Review w n Jordaan, J C (2004), "Foreign Direct Investment and Neighbouring lo ad Influences." Unpublished doctoral thesis, University of Pretoria y th Judge, W., McNatt, B., & Xu, W (2011) The antecedents and effects of ju national corruption: A meta-analysis Journal of World Business, 46, 93–103 yi pl Kedia, B., & Mukherjee, D (2009) Understanding offshoring: A research ua al framework based on disintegration, location and externalization advantages Journal n of World Business, 44(3), 250–261 va n Khanna, T., & Palepu, K (2010) Winning in emerging markets: A road map fu ll for strategy and execution Cambridge: Harvard Business Press Books m oi Kostova, T (1996) Success of the transnational transfer of organizational (Doctoral dissertation) at nh practices within multinational companies Minnesota: University of Minnesota z z Kostova, T., & Roth, K (2002) Adoption of an organizational practice by vb Academy of Management Journal, 215–233 k jm ht subsidiaries of multinational corporations: Institutional and relational effects l.c gm Kostova, T., & Zaheer, S (1999) Organizational legitimacy under conditions of complexity: The case of the multinational enterprise Academy of Management om Review, 64–81 an Lu Kreinin, M E., and M G Plummer 2002 Economic Integration and Development: Has Regionalism Delivered for Developing Countries? London: ey t re and erosion of preferences: Effects of EU enlargement on the Mediterranean Basin, n Kreinin, M E., Plummer, M G., (2008), Regional groupings, discrimination, va Edward Elgar Journal of International Trade & Economic Development, Vol 16, No 2, pp 213- t to 230 ng Kwok, C., & Tadesse, S (2006) The MNC as an agent of change for host- hi ep country institutions: FDI and corruption Journal of International Business Studies, 767–785 w n Leff, N (1964) Economic development through bureaucratic corruption lo ad American Behavioral Scientist, 8, 8–14 y th Meon, P., & Weill, L (2010) Is corruption an efficient grease? World ju Development, 38(3), 244–259 yi pl Mudambi, R., & Navarra, R (2002) Institutions and international business: A ua al theoretical overview International Business Review, 635–646 n Murphy, K., Shleifer, A., & Vishny, R (1993) Why is rent-seeking so costly to va n growth American Economic Review, 409–414 fu ll North, D (1990) Institutions, institutional change and economic performance oi m Cambridge: Cambridge University Press factors Quality & Quantity, 41, 673–690 at nh O‘Brien, R (2007) A caution regarding rules of thumb for variance inflation z z ODI, 1997 Foreign Direct Investment Flows to Low-Income Countries: A vb jm ht Review of the Evidence http://www.odi.org.uk/publications/briefing/ 3_97.html Pajunen, K (2008) Institutions and inflows of foreign direct investment: A k l.c gm fuzzy-set analysis Journal of International Business Studies, 39, 652–669 Petri, P 2012 The determinants of bilateral FDI: Is Asia Different? Journal of om Asian Economics, 23:201-209 international business strategy: A focus on emerging economies Journal of ey Journal of International Business Studies, 37, 733–746 t re multinational enterprise: Politics, corruption and corporate social responsibility n Rodriguez, P., Siegel, D., Hillman, A., & Eden, L (2006) Three lenses on the va International Business Studies, 39, 920–936 an Lu Peng, M., Wang, D., & Jiang, Y (2008) An institution-based view of Rose-Ackerman, S (1999) Corruption and government: Causes, consequences t to and reform London: Cambridge University Press ng Rose-Ackerman, S (2008) Corruption and government Journal of hi ep International Peace- keeping, 328–343 (Special issue on Post-conflict Peacebuilding and Corruption) w n Roy, J P., & Oliver, C (2009) International joint venture partner selection: lo ad The role of the host-country legal environment Journal of International Business y th Studies, 40, 779–801 ju Rugman, A (2010) Reconciling internalization theory and the eclectic yi pl paradigm Multinational Business Review, 1–12 ua al Rugman, A., & Verbeke, A (1992) A note on the transnational solution and the n transaction cost theory of multinational strategic management Journal of va n International Business Studies, 23(4), 761–771 ll fu Sahoo, P (2006), ―Foreign Direct Investment in South Asia: Policy, Trends, oi m Impact and Determinants‖, ADB Institute Discussion Paper No 56 at nh Savin, N., & White, K (1977) The Durbin–Watson test for serial correlation with extreme sample sizes or many regressors Econometrica, 45, 1989–1996 z z Schwens, C., Eiche, J., & Kabst, R (2011) The moderation impact of informal vb jm ht institutional distance and formal institutional risk on SME entry mode choice Journal of Management Studies, Special Issue: Multinational Enterprises and Local k Context) l.c gm Context, 48(2), 330–351 (Special issue: Multinational Enterprises and Local om Shan, W., & Song, J (1997) Foreign direct investment and the sourcing of International Business Studies, 267–284 an Lu technological advantage: Evidence from the biotechnology industry Journal of ey t re Business Studies, 32(3), 519–536 n conceptualization and measurement of cultural differences Journal of International va Shenkar, O (2001) Cultural distance revisited: Toward a more rigorous Suchman, M (1995) Managing legitimacy: Strategic and institutional t to approaches Academy of Management Review, 20, 571–611 ng Svensson, J (2005) Eight questions about corruption The Journal of Economic hi ep Perspectives, 19(3), 19–42 Tanzi, V (1998) ―Corruption around the world: causes, consequences, scope w and cures‖ IMF Staff Papers, 45(4), 559–594 n lo ad Tihanyi, L., Griffith, D., & Russell, C (2005) The effect of cultural distance on y th entry mode choice, international diversification, and MNE performance: A meta- ju analysis Journal of International Business Studies, 270–283 yi pl Transparency International (TI, 2015) Corruption perception index Retrieved ua al from http:// www.transparency.org/research/cpi n Udenze, Onyinye '14 (2014) "The Effect of Corruption on Foreign Direct va n Investments in Developing Countries," The Park Place Economist: Vol 22 fu ll Ufere, N., Perelli, S., Boland, R., & Carlsson, B (2012) Merchants of entrepreneurs manufacture (2015) World Investment bribes at UNCTAD supply World nh Development, 40(12), 2440–2453 and oi How m corruption: Report (WIR) : Transnational z z Corporations, Extractive Industries and Development, United Nations vb from http:// unstats.un.org/unsd/syb/syb55/SYB_55.pdf k jm ht United Nations (UNDP, 2015) United Nations statistical yearbook Retrieved of trading favors Asia Pacific Journal of Management, 1183–1205 l.c gm Verbeke, A., & Kano, L (2012) The transaction cost economics (TCE) theory om Voyer, P., & Beamish, P (2004) The effect of corruption on Japanese foreign Wang, C., Hong, J., Kafouros, M., & Boateng, A (2012a) What drives outward ey internationali-zation of Chinese firms? Testing the explanatory power of three t re Wang, C., Hong, J., Kafouros, M., & Boateng, A (2012b) What drives the n frameworks International Business Review, 21, 425–438 va FDI of Chinese firms? Testing the explanatory power of three theoretical an Lu direct investment Journal of Business Ethics, 50, 211–224 theoretical frameworks International Business Review, 426–438 Wei, S (2000a) t to How taxing is corruption on international investors? Review of Economics and ng Statistics, 82(1), 1–11 hi ep Wei, S (2000b) Local corruption and global capital flows Brookings Papers on Economic Activity, 303–354 Wheeler, D., & Mody, A (1992) International w n investment location decisions: The case of US firms Journal of International lo ad Economics, 33, 57–76 y th Williamson, O (1985) The economic institutions of capitalism: Firms, ju markets, relational contracting New York: Free Press yi pl Williamson, O (1993) Opportunism and its critics Managerial and Decision ua al Economics, 14, 97–107 Woo, J., & Heo, U (2009) Corruption and foreign direct n investment attractiveness in Asia Asian Politics and Policy, 1(2), 223–238 va n World Bank (2015), World Development Indicators, Washington, DC: World ll fu Bank m oi Xu, D., & Shenkar, O (2002) Note: Institutional distance and the multinational at nh enterprise Academy of Management Review, 608–618 Zaheer, S (1995) Overcoming the liability of foreignness The Academy of z z Management Journal, 38(2), 341–363 vb jm ht Zaheer, S (2002) The liability of foreignness, redux: A commentary Journal of Inter-national Management, 351–358 (Special issue on the Liability of Foreigness) k om l.c gm an Lu n va ey t re WEBSITE t to ng hi Hiệp hội Thương mại Phát triển Liên Hiệp quốc (UNCTAD) http://unctad.org/en/Pages/DIAE/FDI%20Statistics/FDI-Statistics-Bilateral.aspx ep Quỹ Di Sản http://www.heritage.org/index/explore?view=by-region-country-year w n Tổ chức Liên Hiệp Quốc (UNDP) http://www.undp.org/ lo ad Tổ chức Minh bạch Quốc tế (TI) http://www.transparency.org/ y th ju Tổ chức Ngân hàng Thế giới (WB) http://www.worldbank.org/ yi pl Tổng cục thống kê https://www.gso.gov.vn n ua al n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm an Lu n va ey t re PHỤ LỤC A t to ng hi ep Nhật Bản Slovakia Ấn Độ Đài Loan Liberia Nigeria South Africa Anh Đan Mạch Luxembourg Norway Spain Đức Ma Cao Oman Sri Lanka Ghana Malaysia Pakistan Sweden Greece Maldives Panama Switzerland Guyana Malta Phần Lan Thái Lan Hàn Quốc Mauritius Pháp Trung Quốc Hồng Kông Mexico Philippines Turkey Hungary Mongolia Poland Uganda Indonesia Morocco Portugal Ukraine Mỹ Qatar Vanuatu Myanmar Romania Việt Nam Samoa Ý w Ai Cập Danh Sách Nước Đầu Tư Cyprus Latvia n Argentina lo ad Australia n ua va Belgium al Belarus pl Barbados yi Bahamas ju y th Austria n Brazil fu Iraq Các tiểu vương quốc Arập Ireland Cambodia Israel Canada Jordan CH Czech Kenya New Zealand Seychelles Chile Kuwait Nga ll Brunây oi m nh Nepal at z Netherlands Saudi Arabia z k jm ht vb Singapore Lào Trung Quốc Malaysia Việt Nam ey t re Thái Lan n Indonesia va Philippines an Lu Hàn Quốc om Nhật Bản l.c Ấn Độ gm Danh Sách Nước Nhận Đầu Tư PHỤ LỤC B t to ng summarize FDI THAMNHUNG CLTHAMNHUNG1 CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT GDP THATNGHIEP > DUMMY hi Variable ep FDI THAMNHUNG CLTHAMNHUNG1 CLTHAMNHUNG2 HDI w Mean 1688 1688 1688 1688 1688 1688 1688 1688 1688 1688 lo ad Min Max 767.7414 4.128081 2.881576 4643957 7203597 5050.233 1.639261 2.216995 1.196708 1169105 49 1.9 0 51 147594.9 9 949 30.13707 87.32287 32.53439 53.66204 58.66143 27.99437 53.87809 20.07824 21.4004 11.25856 1.523153 1.8 3.622928 5.3 86.25 179 98.37919 89.95216 73.3 3.33744 1972.412 2.300298 1277584 -1.343 4.217 18.678 9469.125 11.9 ju 3.69125 1339.878 4.103879 0165877 yi pl 1688 1688 1688 1688 Std Dev y th LAMPHAT GDP THATNGHIEP DUMMY n COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE Obs ua al pwcorr LNFDI THAMNHUNG CLTHAMNHUNG1 CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP > DUMMY, sig star(1) -0.0155 0.5252 0.2076* -0.5357* 0.0000 0.0000 1.0000 ll m CLTHAMNHUNG2 1.0000 fu CLTHAMNHUNG1 n THAMNHUNG HDI COSOHA~G QUANLIEU va 1.0000 n LNFDI THAMNH~G CLTHAM~1 CLTHAM~2 LNFDI 0.5354* -0.5047* 0.0000 0.0000 1.0000 HDI -0.0235 0.3351 0.8384* -0.4363* 0.0000 0.0000 0.4299* 0.0000 1.0000 COSOHATANG 0.0474 0.0516 0.8664* -0.4546* 0.0000 0.0000 0.4419* 0.0000 0.8383* 0.0000 QUANLIEU 0.0134 0.5819 GIAODUC -0.0354 0.1458 0.5767* -0.3215* 0.0000 0.0000 0.3320* 0.0000 0.5710* 0.0000 0.5331* -0.2522* 0.0000 0.0000 CSLUATPHAP -0.0509 0.0366 0.8559* -0.4643* 0.0000 0.0000 0.4252* 0.0000 0.7066* 0.0000 0.7599* -0.5153* 0.0000 0.0000 TUDOKINHTE -0.0071 0.7706 0.5488* -0.2777* 0.0000 0.0000 0.2891* 0.0000 0.5616* 0.0000 0.5237* -0.3341* 0.0000 0.0000 LAMPHAT -0.0021 0.9314 0.2642* -0.1967* -0.4444* -0.3840* 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 DUMMY 0.0236 0.3319 -0.0894* 0.0002 0.0287 0.2385 -0.0357 0.1428 -0.0962* 0.0001 GIAODUC CSLUAT~P TUDOKI~E LAMPHAT GIAODUC 1.0000 TUDOKINHTE 0.5340* 0.0000 0.5308* 0.0000 LNGDP THATNG~P DUMMY 1.0000 -0.4148* -0.4243* -0.3279* 0.0000 0.0000 0.0000 0.1499* 0.0000 0.3066* 0.0000 1.0000 0.2853* -0.1545* 0.0000 0.0000 n 1.0000 0.0145 0.5514 -0.0519 0.0330 0.3975* -0.0839* -0.1245* 0.0000 0.0006 0.0000 -0.0910* -0.0919* 0.0002 0.0002 0.0789* 0.0012 1.0000 1.0000 ey -0.1405* -0.1497* -0.1672* 0.0000 0.0000 0.0000 t re DUMMY 0.1222* 0.0000 va THATNGHIEP 0.0346 0.1552 an Lu 0.4759* 0.0000 LNGDP 0.1608* 0.0000 1.0000 CSLUATPHAP LAMPHAT -0.0337 0.1668 om -0.0173 0.4775 l.c 0.1369* -0.0138 0.0000 0.5696 gm -0.0752* 0.0020 k -0.0130 0.5922 jm THATNGHIEP 0.2055* -0.1011* 0.0000 0.0000 ht 0.1966* 0.0000 vb 0.2066* 0.0000 z 0.3738* -0.1806* 0.0000 0.0000 0.2320* 0.0000 z 0.2586* -0.3026* -0.5968* -0.4538* 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 at 0.1732* 0.0000 -0.5703* 0.0000 1.0000 nh LNGDP -0.4556* 0.0000 oi -0.2757* 0.0000 estat vif t to ng hi ep VIF 1/VIF THAMNHUNG COSOHATANG HDI CSLUATPHAP LAMPHAT GIAODUC TUDOKINHTE CLTHAMNHUNG1 CLTHAMNHUNG2 QUANLIEU DUMMY GDP THATNGHIEP 10.22 5.44 5.09 4.41 2.12 1.76 1.74 1.59 1.57 1.48 1.37 1.32 1.16 0.097882 0.183749 0.196446 0.226540 0.472613 0.567532 0.573450 0.629847 0.635109 0.674792 0.727519 0.759495 0.863170 Variable w n lo ad Mean VIF 3.02 ju y th yi pl n ua al n va ll fu oi m at nh z z k jm ht vb om l.c gm an Lu n va ey t re t to ng hi xtabond2 LNFDI THAMNHUNG HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHI > EP, gmmstyle (L.( LNFDI LNGDP THAMNHUNG THATNGHIEP TUDOKINHTE )) ivstyle ( QUANLIEU LAMPHAT THATNGHIE > P ) robust twostep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative ep Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Number of obs Number of groups Obs per group: avg max w Group variable: N Time variable : NAM Number of instruments = 261 F(10, 328) = 11.57 Prob > F = 0.000 n lo Coef y th 2112628 1.886762 0089341 0014587 0044287 0095452 0123429 0271968 0654838 0452645 1.227588 t yi pl ua al -1.86 -2.78 4.80 -1.36 -3.49 -3.15 2.27 -2.91 7.92 -1.79 4.91 n P>|t| 1688 329 5.13 11 [95% Conf Interval] 0.064 0.006 0.000 0.175 0.001 0.002 0.024 0.004 0.000 0.075 0.000 -.8085297 -8.959334 0253438 -.004854 -.024161 -.0488761 0037841 -.132688 38981 -.1700326 3.614722 0226724 -1.535971 0604946 0008851 -.0067367 -.0113209 0523467 -.0256838 6474526 0080582 8.444601 n va -.3929286 -5.247652 0429192 -.0019844 -.0154488 -.0300985 0280654 -.0791859 5186313 -.0809872 6.029661 Corrected Std Err ju THAMNHUNG HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP _cons ad LNFDI = = = = = ll fu Instruments for first differences equation Standard D.(QUANLIEU LAMPHAT THATNGHIEP) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/10).(L.LNFDI L.LNGDP L.THAMNHUNG L.THATNGHIEP L.TUDOKINHTE) Instruments for levels equation Standard QUANLIEU LAMPHAT THATNGHIEP _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.LNFDI L.LNGDP L.THAMNHUNG L.THATNGHIEP L.TUDOKINHTE) oi m at nh z z Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.859 k chi2 = chi2 = 0.837 0.813 an Lu 0.819 0.697 om chi2 = chi2 = l.c gm Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(205) = 186.44 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(45) = 39.65 Prob > iv(QUANLIEU LAMPHAT THATNGHIEP) Hansen test excluding group: chi2(247) = 225.14 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 0.95 Prob > 0.000 0.627 jm overid restrictions: chi2(250) =1097.74 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(250) = 226.09 weakened by many instruments.) -7.08 0.49 ht Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but Pr > z = Pr > z = vb Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = n va ey t re t to xtabond2 LNFDI THAMNHUNG HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHI > EP THAMNHUNGDUMMY , gmmstyle (L.( LNFDI LNGDP THAMNHUNG THATNGHIEP TUDOKINHTE )) ivstyle ( THATNGHIE > P ) robust twostep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative ng hi ep Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: N Time variable : NAM Number of instruments = 259 F(11, 328) = 11.42 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max w n lo ad LNFDI -.3697804 -5.565742 0463066 000869 -.0153321 -.0246212 024356 -.0025154 454634 -.1490599 -2.258828 6.340738 ju y th yi pl t 2081076 1.764782 008238 0015521 0041952 0089416 0113351 0311598 0653368 0507051 1.236517 1.121306 P>|t| -1.78 -3.15 5.62 0.56 -3.65 -2.75 2.15 -0.08 6.96 -2.94 -1.83 5.65 n ua al 1688 329 5.13 11 [95% Conf Interval] 0.077 0.002 0.000 0.576 0.000 0.006 0.032 0.936 0.000 0.004 0.069 0.000 -.7791745 -9.037461 0301007 -.0021843 -.023585 -.0422114 0020573 -.0638136 3261019 -.2488082 -4.691333 4.134878 0396136 -2.094023 0625126 0039223 -.0070792 -.007031 0466547 0587827 5831661 -.0493116 1736758 8.546597 n va THAMNHUNG HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP THAMNHUNGDUMMY _cons Corrected Std Err Coef = = = = = ll fu Instruments for first differences equation Standard D.THATNGHIEP GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/10).(L.LNFDI L.LNGDP L.THAMNHUNG L.THATNGHIEP L.TUDOKINHTE) Instruments for levels equation Standard THATNGHIEP _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.LNFDI L.LNGDP L.THAMNHUNG L.THATNGHIEP L.TUDOKINHTE) oi m at nh z z 0.000 0.570 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.932 k chi2 = chi2 = 0.995 0.000 an Lu 0.887 0.807 om chi2 = chi2 = l.c gm Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(202) = 178.02 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(45) = 36.68 Prob > iv(THATNGHIEP) Hansen test excluding group: chi2(246) = 192.98 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 21.73 Prob > jm overid restrictions: chi2(247) = 978.42 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(247) = 214.70 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = ht Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -7.03 0.57 vb Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = n va ey t re t to ng xtabond2 LNFDI CLTHAMNHUNG1 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATN > GHIEP, gmmstyle (L.( LNFDI LNGDP TUDOKINHTE THATNGHIEP )) ivstyle (THATNGHIEP QUANLIEU LNFDI CSLUATP > HAP LNGDP ) robust twostep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative hi ep Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Group variable: N Time variable : NAM Number of instruments = 218 F(10, 251) = 15.76 Prob > F = 0.000 w n lo Coef y th 1978098 2.515091 009569 0016166 0064363 0087646 0207118 0339859 0721431 0712494 1.90868 t yi pl ua al 4.79 -2.15 8.10 -1.59 1.66 -2.25 -1.99 -0.22 7.69 -2.08 1.70 n 9478402 -5.396274 0774964 -.0025735 0107076 -.0197506 -.0412559 -.0076131 5549221 -.1484646 3.242404 Corrected Std Err ju CLTHAMNHUNG1 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP _cons ad LNFDI P>|t| = = = = = 1333 252 5.29 11 [95% Conf Interval] 0.000 0.033 0.000 0.113 0.097 0.025 0.047 0.823 0.000 0.038 0.091 5582616 -10.34965 0586506 -.0057573 -.0019685 -.0370121 -.0820471 -.0745471 4128392 -.2887875 -.5166653 1.337419 -.4429013 0963422 0006104 0233836 -.002489 -.0004648 0593208 697005 -.0081418 7.001473 va n Instruments for first differences equation Standard D.(THATNGHIEP QUANLIEU LNFDI CSLUATPHAP LNGDP) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/10).(L.LNFDI L.LNGDP L.TUDOKINHTE L.THATNGHIEP) Instruments for levels equation Standard THATNGHIEP QUANLIEU LNFDI CSLUATPHAP LNGDP _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.LNFDI L.LNGDP L.TUDOKINHTE L.THATNGHIEP) ll fu oi m at nh z Prob > chi2 = 0.000 jm Prob > chi2 = 0.820 k 0.195 1.000 chi2 = chi2 = 0.990 0.000 om chi2 = chi2 = l.c gm Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(171) = 186.70 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(36) = 1.63 Prob > iv(THATNGHIEP QUANLIEU LNFDI CSLUATPHAP LNGDP) Hansen test excluding group: chi2(202) = 157.95 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(5) = 30.38 Prob > 0.000 0.557 ht overid restrictions: chi2(207) =2128.33 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(207) = 188.33 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = vb Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -5.87 -0.59 z Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = an Lu n va ey t re t to xtabond2 LNFDI CLTHAMNHUNG1 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATN > GHIEP CLTHAMNHUNG1DUMMY , gmmstyle (L.( TUDOKINHTE LNGDP LAMPHAT LNFDI )) ivstyle ( CLTHAMNHUNG1DUMM > Y LNGDP LAMPHAT THATNGHIEP TUDOKINHTE QUANLIEU ) robust twostep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative ng hi ep Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: N Time variable : NAM Number of instruments = 219 F(11, 251) = 11.66 Prob > F = 0.000 w Number of obs Number of groups Obs per group: avg max n lo ad Coef CLTHAMNHUNG1 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP CLTHAMNHUNG1DUMMY _cons 3853249 -3.816833 0486278 -.0017452 -.0031143 -.0232582 -.0038643 -.0112222 4592213 -.1240441 -.296514 3.745663 ju y th LNFDI Corrected Std Err t yi pl 3.06 -1.97 6.43 -1.27 -0.60 -2.40 -0.53 -0.49 8.23 -2.27 -1.72 2.90 n ua al 1260216 1.938498 007563 0013778 0051499 0096834 0072786 0229057 0557767 054641 1727632 1.292256 P>|t| = = = = = 1333 252 5.29 11 [95% Conf Interval] n va 0.002 0.050 0.000 0.206 0.546 0.017 0.596 0.625 0.000 0.024 0.087 0.004 1371303 -7.634628 0337328 -.0044586 -.0132568 -.0423293 -.0181993 -.0563341 3493714 -.2316575 -.6367643 1.200615 6335194 0009611 0635228 0009682 0070283 -.004187 0104706 0338897 5690712 -.0164308 0437362 6.29071 fu ll Instruments for first differences equation Standard D.(CLTHAMNHUNG1DUMMY LNGDP LAMPHAT THATNGHIEP TUDOKINHTE QUANLIEU) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/10).(L.TUDOKINHTE L.LNGDP L.LAMPHAT L.LNFDI) Instruments for levels equation Standard CLTHAMNHUNG1DUMMY LNGDP LAMPHAT THATNGHIEP TUDOKINHTE QUANLIEU _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.TUDOKINHTE L.LNGDP L.LAMPHAT L.LNFDI) oi m at nh z z 0.000 0.826 jm Prob > chi2 = = = 0.994 0.004 an Lu 0.902 0.910 om = = l.c Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(171) = 147.57 Prob > chi2 Difference (null H = exogenous): chi2(36) = 25.23 Prob > chi2 iv(CLTHAMNHUNG1DUMMY LNGDP LAMPHAT THATNGHIEP TUDOKINHTE QUANLIEU) Hansen test excluding group: chi2(201) = 153.80 Prob > chi2 Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 19.00 Prob > chi2 0.960 gm Prob > chi2 = 0.000 k overid restrictions: chi2(207) = 838.17 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(207) = 172.80 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = ht Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -6.22 0.22 vb Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = n va ey t re t to ng xtabond2 LNFDI CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATN > GHIEP, gmmstyle (L.( LNFDI )) ivstyle (LNFDI THATNGHIEP TUDOKINHTE COSOHATANG QUANLIEU LNGDP ) robu > st twostep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative hi ep Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: N Time variable : NAM Number of instruments = 51 F(10, 92) = 5.53 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max w n lo Coef y th 5693688 6.603061 0342048 0061035 0184255 0579177 022006 1722683 142633 3521837 4.463913 t yi pl ua al 3.08 1.69 3.93 -0.68 -0.17 -4.45 -1.93 -2.15 3.68 0.34 1.91 n 1.755405 11.16679 1344827 -.004164 -.0031067 -.2578758 -.0423754 -.3700362 5255594 1186322 8.525863 Corrected Std Err ju CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP _cons ad LNFDI P>|t| = = = = = 355 93 3.82 10 [95% Conf Interval] 0.003 0.094 0.000 0.497 0.866 0.000 0.057 0.034 0.000 0.737 0.059 6245894 -1.94746 0665491 -.0162861 -.0397014 -.3729053 -.0860813 -.7121758 242278 -.580835 -.339854 2.886221 24.28104 2024163 0079581 0334879 -.1428463 0013304 -.0278965 8088408 8180994 17.39158 va n Instruments for first differences equation Standard D.(LNFDI THATNGHIEP TUDOKINHTE COSOHATANG QUANLIEU LNGDP) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/10).L.LNFDI Instruments for levels equation Standard LNFDI THATNGHIEP TUDOKINHTE COSOHATANG QUANLIEU LNGDP _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.L.LNFDI ll fu oi m at nh z Prob > chi2 = 0.000 jm Prob > chi2 = 0.660 k 0.272 1.000 chi2 = chi2 = 0.597 0.619 om chi2 = chi2 = l.c gm Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(32) = 36.37 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(8) = -0.57 Prob > iv(LNFDI THATNGHIEP TUDOKINHTE COSOHATANG QUANLIEU LNGDP) Hansen test excluding group: chi2(34) = 31.38 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 4.43 Prob > 0.005 0.644 ht overid restrictions: chi2(40) = 129.08 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(40) = 35.81 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = vb Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -2.84 -0.46 z Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = an Lu n va ey t re t to xtabond2 LNFDI CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATN > GHIEP CLTHAMNHUNG2DUMMY , gmmstyle (L.( THATNGHIEP COSOHATANG )) ivstyle ( LNFDI LNGDP THATNGHIEP CLT > HAMNHUNG2 COSOHATANG TUDOKINHTE LAMPHAT ) robust twostep small Favoring speed over space To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative ng hi ep Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: N Time variable : NAM Number of instruments = 91 F(11, 92) = 6.04 Prob > F = 0.000 w Number of obs Number of groups Obs per group: avg max n lo ad Coef CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP CLTHAMNHUNG2DUMMY _cons 7854203 -4.165632 0551709 -.0049038 -.004883 -.0899539 0262784 -.3696549 1233991 5416556 -17.51468 7.207424 ju y th LNFDI Corrected Std Err t yi pl 4.58 -0.99 2.88 -1.17 -0.39 -3.63 0.73 -3.57 1.00 1.97 -0.75 2.11 n ua al 1713792 4.191017 0191634 0042088 0126106 0247947 0358291 103452 1238324 2751269 23.20085 3.408819 P>|t| = = = = = 355 93 3.82 10 [95% Conf Interval] n va 0.000 0.323 0.005 0.247 0.699 0.000 0.465 0.001 0.322 0.052 0.452 0.037 4450464 -12.48935 0171107 -.0132629 -.0299288 -.1391982 -.0448812 -.5751195 -.1225429 -.0047702 -63.59356 4372157 1.125794 4.15809 0932311 0034553 0201628 -.0407095 0974381 -.1641904 369341 1.088081 28.5642 13.97763 fu ll Instruments for first differences equation Standard D.(LNFDI LNGDP THATNGHIEP CLTHAMNHUNG2 COSOHATANG TUDOKINHTE LAMPHAT) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/10).(L.THATNGHIEP L.COSOHATANG) Instruments for levels equation Standard LNFDI LNGDP THATNGHIEP CLTHAMNHUNG2 COSOHATANG TUDOKINHTE LAMPHAT _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.THATNGHIEP L.COSOHATANG) oi m at nh z z 0.000 0.130 jm Prob > chi2 = an Lu 1.000 0.013 om 0.993 0.929 l.c Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(63) = 38.89 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(16) = 8.61 Prob > chi2 = iv(LNFDI LNGDP THATNGHIEP CLTHAMNHUNG2 COSOHATANG TUDOKINHTE LAMPHAT) Hansen test excluding group: chi2(72) = 29.64 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(7) = 17.85 Prob > chi2 = 0.998 gm Prob > chi2 = 1.000 k overid restrictions: chi2(79) = 40.23 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(79) = 47.50 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = ht Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -3.63 -1.51 vb Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = n va ey t re