Đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng năng suất yếu tố tổng hợp trường hợp các quốc gia đang phát triển

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀ O TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - ĐỖ VŨ TUYẾT MAI ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀ I VÀ TĂNG TRƯỞNG NĂNG SUẤT YẾU TỐ TỔNG HỢP: TRƯỜNG HỢP CÁC Tai Lieu Chat Luong QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ HỌC TP Hồ Chí Minh, Năm 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn “Đầu tư trực tiếp nước tăng trưởng suất yếu tố tổng hợp: Trường hợp quốc gia phát triển” nghiên cứu tơi Ngồi trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam đoan toàn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Không có sản phẩm/nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà khơng trích dẫn theo quy định Luận văn chưa nộp để nhận cấp trường Đại học sở đào tạo khác TP Hồ Chí Minh, năm 2017 Đỗ Vũ Tuyết Mai LỜI CẢM ƠN Tôi trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu, quý Thầy Cô khoa Sau đại học Trường Đại học Mở Tp Hồ Chí Minh giúp đỡ tạo điều kiện giúp tơi hồn thành khóa học Đặc biệt xin cảm ơn chân thành đến người hướng dẫn khoa học – TS Phạm Thị Bích Ngọc tận tình hướng dẫn góp ý cho tơi suốt thời gian thực luận văn Tơi chân thành bày tỏ lịng biết ơn đến gia đình, bạn bè, đồng nghiệp động viên, hỗ trợ tạo điều kiện tốt cho suốt thời gian học tập Đỗ Vũ Tuyết Mai i TÓM TẮT Bài nghiên cứu xem xét tác động dòng vốn đầu tư trực tiếp từ nước lên tăng trưởng suất yếu tố tổng hợp việc sử dụng liệu bảng từ 72 quốc gia phát triển giai đoạn từ năm 1995 đến 2014 Để giải vấn đề nội sinh, phương pháp hồ i quy moment tổ ng quát sai phân bậc vận dụng để ước lượng mô hình liệu bảng động Kết nghiên cứu cho thấy mối quan hệ nghịch biến dòng vốn đầu tư nước tăng trưởng suất yếu tố tổng hợp nhóm quốc gia phát triển Tuy nhiên, mối quan hệ thật không đồng nhóm nước cụ thể phân loại theo thu nhập Cụ thể, tác động nghịch biến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước tăng trưởng suất tổng hợp xác định nhóm quốc gia có thu nhập thấp trung bình thấp, nhóm quốc gia thu nhập trung bình cao tác động tích cực khơng có ý nghĩa thống kê Ngồi ra, thương mại phát triển hệ thống tài có tác động đồng biến đến tăng trưởng suất yếu tố tổng hợp nước phát triển giai đoạn nghiên cứu Bài nghiên cứu tìm mối quan hệ nghịch biến chi tiêu giáo dục tăng trưởng TFP nước phát triển ii MỤC LỤC TÓM TẮT ii DANH MỤC BẢNG BIỂU vi DANH MỤC HÌNH VẼ vii DANH MỤC PHỤ LỤC viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ix CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Đặt vấn đề nghiên cứu 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Tính nghiên cứu 1.5 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.6 Dữ liệu nghiên cứu 1.7 Phương pháp nghiên cứu 1.8 Tóm tắt kết nghiên cứu ý nghĩa đề tài 1.9 Cấ u trúc của bài nghiên cứu CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Lý thuyết tân cổ điển 2.1.2 Lý thuyết tăng trưởng nội sinh iii 2.2 Vai trò FDI TFP 11 2.3 Nghiên cứu thực nghiệm 13 2.4 Khung lý thuyế t 20 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, DỮ LIỆU VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 23 3.1 Phương pháp đo lường suất (TFP) 23 3.2 Mơ hình nghiên cứu 24 3.3 Nguồn liệu 26 3.4 Phương pháp nghiên cứu 31 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 35 4.1 Tổng quan tăng trưởng TFP nguồn vốn FDI 35 4.2 Thống kê mô tả 38 4.2.1 Thống kê mô tả biến mơ hình 38 4.2.2 Ma trận hệ số tương quan biến 40 4.2.3 Phân tích mối quan hệ FDI TFPG 41 4.3 Phân tích kết hồi quy suy diễn thống kê 46 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 54 5.1 Những điểm kết nghiên cứu 54 5.2 Các khuyến nghị sách 56 5.3 Hạn chế nghiên cứu 56 iv TÀ I LIỆU THAM KHẢO 58 PHỤ LỤC 62 v DANH MỤC BẢNG BIỂU Trang Bảng 2.1 Tóm tắ t các nghiên cứu trước 14 Bảng 3.1 Bảng kỳ vọng mối quan hệ biến độc lập phụ 24 thuộc tác động FDI đến tăng trưởng TFP Bảng 3.2 Các quốc gia mẫu nghiên cứu 26 Bảng 3.3 Mô tả biến mơ hình 29 Bảng 4.1 Bảng thống kê mơ tả biến mơ hình 38 Bảng 4.2 Bảng ma trận hệ số tương quan biến mô hình 40 Bảng 4.3 Ma trận tương quan TFPG FDI 41 Bảng 4.4 Bảng kết hồi quy với tổng thể mẫu quan sát 45 Bảng 4.5 Kết hồi quy theo nhóm nước 49 vi DANH MỤC HÌNH VẼ Trang Hin ̀ h 1.1 Ng̀ n vố n FDI chảy vào giai đoa ̣n 1990-2015 (triê ̣u US$) Hình 2.1 Khung lý thuyế t 20 Hình 4.1 Nguồn vốn FDI chảy vào vào nước phát triển 35 nhóm nước phân theo thu nhập Hình 4.2 Tăng trưởng TFP nhóm quốc gia phát triển 36 phân loại theo thu nhập nhóm nước Hình 4.3 Đồ thị phân tán tác động FDI TFPG nước 41 phát triển Hình 4.4 Đồ thị phân tán tác động FDI TFPG nhóm nước thu 43 nhập thấp Hình 4.5 Đồ thị phân tán tác động FDI TFPG nhóm nước thu 44 nhập trung bình thấp Hình 4.6 Đồ thị phân tán tác động FDI TFPG nhóm nước thu nhập trung bình cao vii 44 DANH MỤC PHỤ LỤC Trang Phụ lục Tính tốn TFPG 61 Phụ lục Thống kê mô tả biến mơ hình 62 Phụ lục Bảng ma trận tương quan 62 Phụ lục 4: Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai VIF 63 Phụ lục 5: Kiểm định phương sai thay đổi 63 Phụ lục 6: Kết hồi quy theo phương pháp DGMM SGMM 64 viii TÀ I LIỆU THAM KHẢO Arellano, M., & Bond, S (1991) Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations The review of economic studies, 58(2), 277-297 Arellano, M., & Bover, O (1995) Another look at the instrumental variable estimation of error-components models Journal of econometrics, 68(1), 29-51 Arrow, K (1962) Economic welfare and the allocation of resources for invention In The rate and direction of inventive activity: Economic and social factors (pp 609-626) Nber Ascari, G., & Di Cosmo, V (2005) Determinants of total factor productivity in the Italian regions Scienze Regionali Baltabaev, B (2013) FDI and Total Factor Productivity Growth: New Macro Evidence (No 27-13) Monash University, Department of Economics Baum, C F., Lööf, H., & Nabavi, P (2015) Innovation, Spillovers and Productivity Growth: A Dynamic Panel Data Approach (No 885) Boston College Department of Economics Binh, Q M Q., Hoai, N T., & Van, P H (2014) Bad FDI? Resource Extraction and Technology Transfer Blundell, R., & Bond, S (2000) GMM estimation with persistent panel data: an application to production functions Econometric reviews, 19(3), 321-340 Comin, D., Hobijn, B., & Rovito, E (2006) Five facts you need to know about technology diffusion (No w11928) National Bureau of Economic Research Filiz, K (2014) FDI and total factor productivity relations: An empirical analysis for BRIC and Turkey Advances in Management, 7(3), 23 58 Frankel, M 1962 The production function in allocation and growth: a synthesis American Economic Review 52, 995–1022 Garibaldi, P., Mora, N., Sahay, R and Zettelmeyer, J (2002) What moves capital to transition economies?, IMF working paper, WP/02/64 Görg, H., & Greenaway, D (2001) Foreign direct investment and intraindustry spillovers: a review of the literature (No 2001, 37) Research paper/Leverhulme Centre for Research on Globalisation and Economic Policy Görg, H., & Greenaway, D (2004) Much ado about nothing? Do domestic firms really benefit from foreign direct investment? The World Bank Research Observer, 19(2), 171-197 Gorg, H., & Strobl, E (2004) Foreign direct investment and local economic development: Beyond productivity spillovers Grossman, G M., & Helpman, E (1991) Trade, knowledge spillovers, and growth European Economic Review, 35(2), 517-526 Hall, R E., & Jones, C I (1999) Why some countries produce so much more output per worker than others? (No w6564) National bureau of economic research Khan, S U K (2005) Macro determinants of total factor productivity in Pakistan Klenow, P., & Rodriguez-Clare, A (1997) The neoclassical revival in growth economics: Has it gone too far? In NBER Macroeconomics Annual 1997, Volume 12 (pp 73-114) MIT Press Konings, J (2001) The effects of foreign direct investment on domestic firms Economics of transition, 9(3), 619-633 59 Lane, P R., & Milesi-Ferretti, G M (2006) The external wealth of nations mark II: Revised and extended estimates of foreign assets and liabilities, 1970-2004 Miller, S M., & Upadhyay, M P (2002) Total Factor Productivity, Human Capital and Outward Orientation: Differences by Stage of Ddevelopment and Geographic Regions Pessoa, A (2005) Foreign direct investment and total factor productivity in OECD countries: evidence from aggregate data Faculdade de Economia, Universidade Porto Phạm Tấn Độ (2013) Tác động đầu tư trực tiệp nước đến suất yếu tố tổng hợp ngành Việt Nam Luận văn Thạc sỹ kinh tế Đại học Kinh tế Tp.HCM Pritchett, L (2001) Where has all the education gone? The world bank economic review, 15(3), 367-391 Rebelo, S T (1992) Long run policy analysis and long run growth (No w3325) National Bureau of Economic Research Romer, P M (1986) Increasing returns and long-run growth The journal of political economy, 1002-1037 Romer, P M (1990) Endogenous technological change Journal of political Economy, S71-S102 Roodman, D (2006) How to xtabond2: An introduction to difference and system GMM in Stata Center for Global Development working paper, (103) Solow, R M (1956) A contribution to the theory of economic growth The quarterly journal of economics, 65-94 60 Swan, T W (1956) Economic growth and capital accumulation Economic record, 32(2), 334-361 The conference board Total Economy Database, 2016 Truy cập https://www.conference-board.org/data/economydatabase/ UNCTAD, 2016 Truy cập http://unctadstat.unctad.org/EN/ Wang, J Y., & Blomström, M (1992) Foreign investment and technology transfer: A simple model European economic review, 36(1), 137-155 Woo, J (2009) Productivity growth and technological diffusion through foreign direct investment Economic Inquiry, 47(2), 226-248 61 PHỤ LỤC Phụ luc 1: Tính tốn TFPG Tính tăng trưởng TFP theo phương pháp ̣ch toán tăng trưởng ̂𝑖 − 𝛼𝐾 ̂𝑖 − (1 − 𝛼)𝐿̂𝑖 𝐴̂𝑖 = 𝑌 Trong đó: dấu mũ biểu thị tốc độ tăng trưởng - Để tính thu nhâ ̣p Y, sử dụng tăng trưởng GDP thực Chỉ số từ World bank, http://data.worldbank.org/ - Dựa sở nghiên cứu thực nghiệm trước, tác giả giả định 𝛼 = 0.35 - Để tính lao động, tơi dựa vào hai số tỷ lệ lực lượng lao động tổ ng dân số tổng dân số Chỉ số có sẵn World bank, http://data.worldbank.org/ - Vì số vốn khơng có sẵn, tơi tính số phương pháp kiể m kê thường xuyên (the perpetual inventory method), với công thức tin ́ h sau: 𝐾𝑡 = (1 − 𝛿 )𝐾𝑡−1 + 𝐼𝑡 Trong đó: • 𝛿 biểu thị tỷ lệ khấu hao vốn • I tổng đầu tư tổng vốn cố định Chỉ số có sẵn World bank, http://data.worldbank.org/ • 𝐾𝑡 tổ ng vốn năm t, 𝐾𝑡−1 tở ng vốn năm t-1 𝐾0 tính theo cơng thức sau: 𝐼0 𝛿 + 𝑔𝑡 𝐾0 = Trong đó: • g tỷ lệ tăng trưởng đầu tư • 𝐼0 tổng vốn cố định năm 1995 62 Phụ lục 2: Thống kê mơ tả biến mơ hình Variable Obs Mean TFPG FDI Trade Inflation M2 1,243 1,400 1,381 1,395 1,354 1.2691 3.77773 80.47365 12.85351 48.78924 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla 1,365 1,400 1,400 1,395 14.55867 4.019767 16.44728 38.25222 Std Dev Min Max 3.782958 4.286811 38.45751 43.18057 36.94909 -18.68438 -14.36902 15.63556 -26.29999 6.723815 26.72987 45.14587 220.4073 958.6464 256.9269 6.002519 1.833102 1.609542 177.4461 3.460335 1.00493 12.24029 -301.4867 69.54283 13.21957 21.03389 5537.088 Phụ lục 3: Bảng ma trận tương quan TFPG FDI Trade Inflat~n M2 Govexp Eduexp2 TFPG 1.0000 FDI -0.0766 0.0069 1.0000 Trade 0.1321 0.0000 0.2837 0.0000 1.0000 Inflation -0.0725 0.0106 -0.0562 0.0360 0.0256 0.3416 1.0000 M2 0.0504 0.0798 0.1341 0.0000 0.1955 0.0000 -0.1073 0.0001 1.0000 Govexp -0.0569 0.0449 0.0605 0.0254 0.2178 0.0000 0.0277 0.3061 0.1554 0.0000 1.0000 Eduexp2 -0.0325 0.2516 0.0051 0.8483 0.3485 0.0000 0.0307 0.2525 0.0084 0.7571 0.5376 0.0000 1.0000 lnPop 0.0791 0.0052 -0.2128 0.0000 -0.4807 0.0000 0.0187 0.4850 0.1409 0.0000 -0.2333 0.0000 -0.1941 0.0000 63 Phụ lục 4: Kiểm định đa cộng tuyến: Hệ số phóng đại phương sai VIF vif Variable VIF 1/VIF Trade Eduexp2 Govexp lnPop M2 FDI Inflation 1.71 1.65 1.51 1.50 1.22 1.13 1.01 0.583195 0.607605 0.661649 0.666455 0.820936 0.887673 0.985508 Mean VIF 1.39 Phụ lục 5: Kiểm định phương sai thay đổi hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of TFPG chi2(1) Prob > chi2 = = 0.79 0.3754 64 Phụ lục 6: Kết hồi quy theo phương pháp DGMM SGMM - Nhóm nước phát triển Phương pháp SGMM: xtabond2 TFPG l.TFPG FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year*,gmm(l.TFPG FDI, lag (2 Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate robust weighting matrix for Hansen test Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM Group variable: Code Time variable : Year Number of instruments = 68 F(10, 64) = 2.18 Prob > F = 0.030 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 1145 65 17.62 18 Robust Std Err t P>|t| 1827135 1110702 1.65 0.105 -.0391748 4046017 -.2768327 085026 -.0959108 -.0410386 -.1334237 -1.190878 -.4219319 0079167 0260482 -40.58607 1441665 0246588 0724819 026647 1749759 6830032 8181102 0084267 0795523 157.5892 -1.92 3.45 -1.32 -1.54 -0.76 -1.74 -0.52 0.94 0.33 -0.26 0.059 0.001 0.190 0.128 0.449 0.086 0.608 0.351 0.744 0.798 -.5648384 0357645 -.24071 -.0942721 -.4829782 -2.555334 -2.056295 -.0089176 -.1328757 -355.4066 0111729 1342876 0488884 012195 2161307 1735775 1.212431 024751 1849721 274.2345 TFPG Coef TFPG L1 FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year _cons [95% Conf Interval] Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(L.TFPG FDI) Instruments for levels equation Standard _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL.(L.TFPG FDI) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Pr > z = Pr > z = 0.000 0.514 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.374 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(23) = 29.61 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(34) = 30.21 Prob > chi2 = 0.161 0.654 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(57) = 159.27 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(57) = 59.81 weakened by many instruments.) -3.82 -0.65 65 )) small r Phương pháp DGMM xtabond2 TFPG l.TFPG FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year*,gmm(l.TFPG FDI, lag (2 )) small no > level r Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate robust weighting matrix for Hansen test Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM Group variable: Code Time variable : Year Number of instruments = 33 F(10, 65) = 9.60 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Robust Std Err t P>|t| = = = = = 1080 65 16.62 17 TFPG Coef [95% Conf Interval] TFPG L1 -.401305 1340407 -2.99 0.004 -.6690028 -.1336071 FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year -.6531388 3489445 0782518 4788042 -.6101388 -3.348253 -14.89327 -.0120682 -.7514497 2706186 0964223 1212979 2192905 7140579 1.82775 71.99346 0151891 9697606 -2.41 3.62 0.65 2.18 -0.85 -1.83 -0.21 -0.79 -0.77 0.019 0.001 0.521 0.033 0.396 0.072 0.837 0.430 0.441 -1.193601 1563758 -.1639968 0408509 -2.036211 -6.998522 -158.6741 -.0424029 -2.688195 -.1126762 5415132 3205003 9167575 8159333 3020149 128.8876 0182665 1.185296 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(L.TFPG FDI) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.06 Pr > z = 0.039 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.15 Pr > z = 0.251 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(23) = 18.17 Prob > chi2 = 0.748 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(23) = 21.88 Prob > chi2 = 0.527 weakened by many instruments.) 66 - Nhóm nước thu nhập thấp Phương pháp SGMM xtabond2 TFPG l.TFPG FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year* if Group==1 ,gmm(l.TFPG FDI, lag (2 )) small r > Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate robust weighting matrix for Hansen test Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Group variable: Code Time variable : Year Number of instruments = 68 26.85 = F(10, 23) 0.000 = Prob > F 417 24 17.38 18 = = = = = Robust Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 3912377 0878166 4.46 0.000 2095751 5729002 -.2180086 057038 0226615 -.0143506 -.0029731 -.4074952 1884014 0083554 0505033 -105.4361 1231976 0329226 0656312 0440412 1299732 7709732 4626617 0088754 0955964 189.8676 -1.77 1.73 0.35 -0.33 -0.02 -0.53 0.41 0.94 0.53 -0.56 0.090 0.097 0.733 0.747 0.982 0.602 0.688 0.356 0.602 0.584 -.4728623 -.0110676 -.113107 -.1054568 -.2718432 -2.002375 -.7686873 -.0100048 -.1472529 -498.2071 0368451 1251436 1584301 0767557 265897 1.187384 1.14549 0267156 2482595 287.3349 TFPG Coef TFPG L1 FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year _cons Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(L.TFPG FDI) Instruments for levels equation Standard _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL.(L.TFPG FDI) Pr > z = Pr > z = 0.000 0.068 Prob > chi2 = 0.017 Prob > chi2 = 1.000 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels = 13.39 Prob > chi2 = chi2(23) Hansen test excluding group: 3.55 Prob > chi2 = = Difference (null H = exogenous): chi2(34) 0.943 1.000 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but = 81.78 overid restrictions: chi2(57) but not weakened by many instruments.) = 16.94 overid restrictions: chi2(57) weakened by many instruments.) -3.53 1.83 67 Phương pháp DGMM xtabond2 TFPG l.TFPG FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year* if Group==1 ,gmm(l.TFPG FDI, lag (2 > )) small nolevel r Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate robust weighting matrix for Hansen test Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM Group variable: Code Time variable : Year Number of instruments = 33 F(10, 24) = 21.36 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Robust Std Err t P>|t| = = = = = 393 24 16.38 17 TFPG Coef [95% Conf Interval] TFPG L1 -.2562212 1304858 -1.96 0.061 -.5255307 0130882 FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year -.7192635 2057605 0293089 -.108923 -.1548508 -.7328741 21.77284 -.0023726 -.4081673 1001964 0847497 039252 2167307 3759344 1.115678 81.14154 0099224 1.649677 -7.18 2.43 0.75 -0.50 -0.41 -0.66 0.27 -0.24 -0.25 0.000 0.023 0.463 0.620 0.684 0.518 0.791 0.813 0.807 -.9260588 0308457 -.0517032 -.5562332 -.9307413 -3.03552 -145.6951 -.0228515 -3.812934 -.5124682 3806752 1103211 3383871 6210396 1.569772 189.2407 0181063 2.996599 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(L.TFPG FDI) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.80 Pr > z = 0.005 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.02 Pr > z = 0.307 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(23) = 22.37 Prob > chi2 = 0.498 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(23) = 15.35 Prob > chi2 = 0.882 weakened by many instruments.) 68 - Nhóm nước thu nhập trung bình thấp Phương pháp SGMM xtabond2 TFPG l.TFPG FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year* if Group==2 ,gmm(l.TFPG FDI, lag (2 > )) small r Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate robust weighting matrix for Hansen test Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM Group variable: Code Time variable : Year Number of instruments = 68 F(10, 24) = 2.84 Prob > F = 0.018 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 447 25 15 17.88 18 Robust Std Err t P>|t| 0691427 0901596 0.77 0.451 -.1169375 2552229 -.0684738 1057385 -.0162685 -.0429513 2744385 -.9260317 1.769816 -.0015359 -.114293 195.0581 1797605 0360768 0402323 0261395 2682178 6237109 6867054 0094163 0986367 197.4159 -0.38 2.93 -0.40 -1.64 1.02 -1.48 2.58 -0.16 -1.16 0.99 0.707 0.007 0.690 0.113 0.316 0.151 0.017 0.872 0.258 0.333 -.4394812 0312797 -.0993039 -.0969006 -.2791357 -2.213308 352526 -.0209703 -.3178691 -212.3884 3025337 1801972 0667669 0109981 8280128 3612443 3.187106 0178984 0892831 602.5045 TFPG Coef TFPG L1 FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year _cons [95% Conf Interval] Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(L.TFPG FDI) Instruments for levels equation Standard _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL.(L.TFPG FDI) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Pr > z = Pr > z = 0.004 0.072 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 1.000 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(23) = 16.33 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(34) = 4.23 Prob > chi2 = 0.841 1.000 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(57) = 132.84 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(57) = 20.56 weakened by many instruments.) -2.87 -1.80 69 Phương pháp DGMM xtabond2 TFPG l.TFPG FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year* if Group==2 ,gmm(l.TFPG FDI, lag (2 > )) small nolevel r Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate robust weighting matrix for Hansen test Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM Group variable: Code Time variable : Year Number of instruments = 33 F(10, 25) = 12.18 Prob > F = 0.000 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Robust Std Err t P>|t| = = = = = 422 25 14 16.88 17 TFPG Coef [95% Conf Interval] TFPG L1 -.3807084 16847 -2.26 0.033 -.7276788 -.0337379 FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year -.7668501 3061723 -.2745226 322558 -2.261873 -4.406233 70.2012 0418899 -1.074799 4032298 1085843 1780702 3031055 8631498 2.167167 107.9423 0279148 1.080755 -1.90 2.82 -1.54 1.06 -2.62 -2.03 0.65 1.50 -0.99 0.069 0.009 0.136 0.297 0.015 0.053 0.521 0.146 0.330 -1.597318 0825386 -.6412649 -.3016996 -4.039563 -8.869596 -152.1102 -.0156016 -3.300655 0636173 5298059 0922198 9468155 -.4841823 057131 292.5126 0993815 1.151057 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(L.TFPG FDI) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.28 Pr > z = 0.200 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.00 Pr > z = 0.315 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(23) = 18.73 Prob > chi2 = 0.717 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(23) = 12.82 Prob > chi2 = 0.956 weakened by many instruments.) 70 - Nhóm nước thu nhập trung bình cao Phương pháp SGMM xtabond2 TFPG l.TFPG FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year* if Group==3 ,gmm(l.TFPG FDI, lag (2 )) small r > Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate robust weighting matrix for Hansen test Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Group variable: Code Time variable : Year Number of instruments = 68 5.44 = F(10, 15) 0.002 = Prob > F Robust Std Err t P>|t| 281 16 14 17.56 18 = = = = = [95% Conf Interval] TFPG Coef TFPG L1 -.0494227 1842047 -0.27 0.792 -.4420457 3432003 FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year _cons 236496 0134655 -.0671553 -.009499 -.4635156 5075928 523321 -.0041821 -.0102303 16.64092 2734426 0128105 1386287 0128649 2495383 3258734 6279945 0372499 0762787 154.6177 0.86 1.05 -0.48 -0.74 -1.86 1.56 0.83 -0.11 -0.13 0.11 0.401 0.310 0.635 0.472 0.083 0.140 0.418 0.912 0.895 0.916 -.3463331 -.0138393 -.3626354 -.0369199 -.9953939 -.1869898 -.8152177 -.0835783 -.1728146 -312.9189 8193252 0407703 2283248 0179219 0683628 1.202175 1.86186 0752141 152354 346.2007 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(L.TFPG FDI) Instruments for levels equation Standard _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL.(L.TFPG FDI) Pr > z = Pr > z = 0.071 0.060 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 1.000 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels 2.86 Prob > chi2 = = chi2(23) Hansen test excluding group: 0.93 Prob > chi2 = = Difference (null H = exogenous): chi2(34) 1.000 1.000 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but = 101.89 overid restrictions: chi2(57) but not weakened by many instruments.) 3.79 = overid restrictions: chi2(57) weakened by many instruments.) -1.81 -1.88 71 Phương pháp DGMM xtabond2 TFPG l.TFPG FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year* if Group==3 ,gmm(l.TFPG FDI, lag (2 > )) small nolevel r Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate robust weighting matrix for Hansen test Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM Group variable: Code Time variable : Year Number of instruments = 33 F(10, 16) = 6.52 Prob > F = 0.001 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Robust Std Err TFPG Coef TFPG L1 -.6054313 2686339 FDI Trade Inflation M2 Govexp Eduexp2 lnPop FDI_Infla Year 0772256 1033002 -.3930866 -.3392292 -2.035626 4185673 209.1505 0179479 -2.425211 5474022 1121785 1269074 2604693 1.310313 3.318608 199.4803 0392592 2.45051 t = = = = = 265 16 13 16.56 17 P>|t| [95% Conf Interval] -2.25 0.039 -1.17491 -.035953 0.14 0.92 -3.10 -1.30 -1.55 0.13 1.05 0.46 -0.99 0.890 0.371 0.007 0.211 0.140 0.901 0.310 0.654 0.337 -1.083215 -.1345076 -.6621182 -.8913996 -4.813365 -6.616567 -213.7288 -.065278 -7.62006 1.237667 341108 -.124055 2129411 7421131 7.453701 632.0298 1011737 2.769639 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(L.TFPG FDI) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = 0.62 Pr > z = 0.535 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.07 Pr > z = 0.285 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(23) = 23.72 Prob > chi2 = 0.419 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(23) = 7.58 Prob > chi2 = 0.999 weakened by many instruments.) 72