Tác động của kiều hối đến nền kinh tế của một số nước asean

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ ận Lu n vă TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN NỀN KINH TẾ CỦA MỘT SỐ NƯỚC ASEAN ạc th sĩ Tà Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng h n hí ic VŨ THẾ CƯỜNG Hà Nội - 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ ận Lu n vă TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN NỀN KINH TẾ CỦA MỘT SỐ NƯỚC ASEAN ạc th sĩ Ngành: Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm Tà Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng h n hí ic Mã số: 8340201 Họ tên học viên: Vũ Thế Cường Người hướng dẫn: TS Nguyễn Phúc Hiền Hà Nội – 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu độc lập riêng tơi Các số liệu sử dụng phân tích luận văn trung thực rõ nguồn trích dẫn Các kết nghiên cứu luận văn tơi tự tìm hiểu, phân tích cách trung thực, khách quan Kết luận văn chưa công bố nghiên cứu khác HỌC VIÊN Lu ận Vũ Thế Cường n vă ạc th sĩ h n hí ic Tà LỜI CẢM ƠN Với lịng biết ơn sâu sắc mình, tơi xin cảm ơn TS Nguyễn Phúc Hiền tận tình hướng dẫn, giúp đỡ tơi q trình học tập, nghiên cứu hồn thành khóa luận Tơi xin chân thành cảm ơn thầy, cô giảng dạy lớp Cao học TCNH-K23A trường Đại học Ngoại thương giúp đỡ tơi suốt q trình học tập nghiên cứu Tôi xin cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp người thân gia đình, động viên đầy ý nghĩa suốt trình học tập thực đề tài Lu HỌC VIÊN ận n vă ạc th Vũ Thế Cường sĩ h n hí ic Tà MỤC LỤC TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN i CHƯƠNG MỞ ĐẦU .1 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu .2 1.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm giới 1.2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam 1.3 Mục tiêu nghiên cứu .10 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 10 Lu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 10 ận 1.6 Cấu trúc luận văn 11 vă CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KIỀU HỐI VÀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN NỀN KINH TẾ 13 n 2.1 Lý thuyết chung về di cư 13 ạc th 2.1.1 Thuyết tân cổ điển 14 2.1.2 Thuyết lịch sử - cấu trúc 14 sĩ 2.1.3 Thuyết kinh tế về di cư lao động .15 Tà 2.2 Lý thuyết chung về kiều hối 15 ic 2.2.1 Động lực tạo kiều hối .17 n hí 2.2.2 Mục đích sử dụng kiều hối .18 2.3 Lý thuyết chung về tác động kiều hối lên nền kinh tế .20 h 2.3.1 Kiều hối phân phối thu nhập .20 2.3.2 Kiều hối tăng trưởng kinh tế 22 2.3.3 Kiều hối cán cân toán 26 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN NỀN KINH TẾ CỦA MỘT SỐ NƯỚC ASEAN 28 3.1 Tổng quan về nền kinh tế ASEAN 28 3.2 Tổng quan về kiều hối ASEAN .31 3.3 Tổng quan về tác động kiều hối đến nền kinh tế số nước ASEAN .36 3.3.1 Kiều hối phân phối thu nhập số nước ASEAN 36 3.3.2 Kiều hối tăng trưởng kinh tế số nước ASEAN 37 3.3.3 Kiều hối cán cân toán số nước ASEAN 39 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ CỦA MỘT SỐ NƯỚC ASEAN 42 4.1 Dữ liệu 42 4.2 Mô hình 43 4.3 Thống kê mô tả .48 4.4 Kết hồi quy .50 4.5 Ý nghĩa kết hồi quy 54 CHƯƠNG KẾT LUẬN .56 5.1 Kết nghiên cứu 56 Lu 5.1.1 Kết quan sát số nước cụ thể 56 ận 5.1.2 Kết nghiên cứu thực nghiệm .56 5.2 Khuyến nghị sách 58 vă 5.2.1 Về thu hút kiều hối 59 n 5.2.2 Về kiểm soát dòng kiều hối 60 th 5.2.3 Về việc sử dụng kiều hối 61 ạc DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO i sĩ PHỤ LỤC vi h n hí ic Tà DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Kiều hối khu vực (chỉ tính nước phát triển) năm 2017 Hình 3.1 Vị trí nước ASEAN 27 ận Lu n vă ạc th sĩ h n hí ic Tà DANH MỤC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 3.1 GDP quốc gia cao giới 28 Biểu đồ 3.2 Tốc độ tăng trưởng GDP nước ASEAN (2010 – 2015) 29 Biểu đồ 3.3 Tỷ lệ dân số nghèo cực số nước ASEAN (1996 – 2012) 29 Biểu đồ 3.4 Lượng kiều hối toàn cầu (1990 – 2017) 30 Biểu đồ 3.5 Các nguồn vốn nước phát triển (1990 – 2019) 31 Biểu đồ 3.6 Tỷ lệ kiều hối nhóm quốc gia (2010 – 2019f) 31 Biểu đồ 3.7 Số lượng người di cư từ ASEAN (1960 – 2013) 32 Lu Biểu đồ 3.8 Lượng kiều hối chảy vào nước ASEAN 2012 (triệu Đô-la Mỹ) 33 ận Biểu đồ 3.9 quốc gia nhận nhiều kiều hối năm 2014 33 vă n Biểu đồ 3.10 Tỷ lệ kiều hối GDP nước ASEAN (2012) 34 ạc th Biểu đồ 3.11 GDP kiều hối số nước ASEAN (2000 - 2016) 37 Biểu đồ 3.12 Kiều hối REER Việt Nam (2000 – 2017) 39 sĩ Biểu đồ 3.13 Kiều hối REER Thái Lan (2000 – 2017) 40 Tà ic Biểu đồ 3.14 Kiều hối REER Phi-líp-pin (2000 – 2017) 40 n hí Biểu đồ 4.1 Tốc độ tăng GDP đầu người nước phân tích 48 h Biểu đồ 4.2 Tỷ lệ kiều hối GDP nước phân tích 49 DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 Tỷ lệ kiều hối/GDP tốc độ tăng GDP đầu người In-đơ-nê-xi-a, Lào Phi-líp-pin 38 Bảng 4.1 Kết ước lượng hồi quy 53 ận Lu n vă ạc th sĩ h n hí ic Tà i TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN Trong năm qua, số quốc gia ASEAN, tiêu biểu Phi-líp-pin Việt Nam, liên tục nhận luồng kiều hối lớn tăng trưởng đều đặn qua năm, thời có tốc độ tăng trưởng kinh tế ấn tượng so với mặt chung toàn giới Về mặt lý thuyết, có nhiều ý kiến về tác động kiều hối đến nền kinh tế, tích cực, tiêu cực Tuy nhiên, lý thuyết cịn chứng minh thực nghiệm quốc gia ASEAN Do đó, luận văn tập trung phân tích tác động kiều hối đến nền kinh tế số quốc gia ASEAN Cụ thể hơn, phân tích hồi quy, luận văn cho thấy kiều hối có tác động tích Lu cực đến tăng trưởng kinh tế thông qua làm tăng suất nhân tố tổng hợp ận quốc gia ASEAN mẫu nghiên cứu n vă ạc th sĩ h n hí ic Tà 61 dụ Việt Nam, bên cạnh dịch vụ chuyển tiền qua Ngân hàng còn có kênh chuyển tiền Western Union - Thứ ba, khơng nên đánh thuế cao kiều hối Mức thuế cao dẫn đến lượng lớn kiều hối chuyển qua kênh phi chính thức sẽ gây khó khăn cho Nhà nước vấn đề quản lý, kiểm soát kiều hối - Thứ tư, áp dụng triệt để biện pháp chống rửa tiền kênh chuyển kiều hối 5.2.3 Về việc sử dụng kiều hối Lu Để phát huy tác động kiều hối lan tỏa nền kinh tế ận không bó hẹp gia đình nhận kiều hối, kiều hối cần sử dụng đúng mục đích chi tiêu cho nhu cầu bản, giáo dục nâng vă cao lực hay kinh doanh, đầu tư, tránh việc sử dụng kiều hối cách n ạc hiểu biết thấp th lãng phí, khơng có hiệu quả, đặc biệt gia đình nơng thơn, có Thứ nhất, tăng cường giáo dục, nâng cao nhận thức cho người Tà - sĩ Để làm vậy, thực số biện pháp sau: ic dân, đặc biệt người dân vùng nông thơn, có trình độ hiểu biết n hí thấp Hướng dẫn, tư vấn hộ gia đình nhận kiều hối sử dụng nguồn vốn cách hiệu để nâng cao chất lượng - h sống Thứ hai, đầu tư phát triển sở hạ tầng, cải thiện môi trường kinh doanh, khuyến khích cá nhân đầu tư vào nền kinh tế Môi trường kinh doanh thuận lợi với sở hạ tầng phát triển khuyến khích cá nhân nhận kiều hối trích phần để đầu tư cá nhân di cư nước chuyển trực tiếp kiều hối về nước để đầu tư Như tạo tác động tích cực kiều hối đến phát triển kinh tế dài hạn - Thứ ba, triển khai chính sách tạo điều kiện thuận lợi cho kiều bào trọng việc đầu tư vào bất động sản thị trường chứng khoán 62 nước Đây kênh đầu tư hấp dẫn thường bị số quốc gia có trình độ phát triển chưa cao Việt Nam sử dụng biện pháp ngăn cản tham gia sâu đầu tư từ nước Việc mở cửa cho kiều hối chảy vào lĩnh vực này, có khả cao sẽ tạo hiệu ứng đầu tư tích cực, thúc đẩy phát triển kinh tế nước, đồng thời kích thích phát triển thị trường bất động sản thị trường chứng khoán ận Lu n vă ạc th sĩ h n hí ic Tà i DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Abdih, Yasser, Chami, R., Dagher, J., Montiel, P (2008) “Remittances and Institutions: Are Remittances a Curse?” IMF Working Paper 08/29 (Washington: International Monetary Fund) Adam, R (2004) Remittances and poverty in Guatemala World Bank policy research paper, No 3418 Adelman, I Taylor, J E (1990) “Is structural adjustment with a human face possible? The case of Mexico”, Journal of Development Studies, 26 (3), pp 387-407 ADB (2006) “Workers’ Remittance Flows in Southest Asia” Publication Lu ận Stock No 011806 ADB (2012) “Global crisis, remittances, and poverty in Asia” Mandaluyong vă City, Philippines: Asian Development Bank, 2012 n Aggarwal Andrew W Horowitz (2002) “Are International Remittances th ạc Altruism or Insurance? Evidence from Guyana Using Multiple-Migrant Households,” World Development, Vol 30 (November), pp 2033–44 sĩ Ang, A P (2007) “Workers’ remittances and economic growth in the ic Tà Philippines” Aree J Sirinan K (2009) “Migrant workers’ remittances Cambodia, Lao n hí PDR and Myanmar” Institute for Population and Social Research ASEAN Secretariat (2016) “ASEAN Common in Figures (ACIF) 2016” h Jakarta 10 Barajas, A., Chami, R., Fullenkamp, C., Gapen, M Montiel, P (2009) “Do workers’ remittances promote economic growth?” IMF Working Paper Middle Eastern and Central Asia Department WP/09/153 11 Cooray, A (2012) “The impact of migrant remittances on economic growth: evidence from south Asia”, Review of International Economics, 20 (5), 985-998.e 12 Carling, J (2008) “The determinants of migrant remittances”, Oxford Review of Economic Policy, 24 (3), 582-599 ii 13 Castles, S., de Haas, H., Miller, M J (2014) “The age of migration: international population movements in the modern world”, fifth edition London Palgrave Macmillan 14 Catrinescu, N., Leon-Ledesma M., Piracha, M Quillin, B (2006) “Remittances, institutions and economic growth”, IZA Discussion Paper, No 2139 15 Chami, R et al (2008) “Macroeconomic consequences of remittances International Monetary Fund” ISBN 978-1-58906-701-1 Washington, DC 16 Christian H E., Maëlan L G (2011) “Why Migrants’ Remittances Reduce Income Inequality in some Countries and not in Others?” 2009.19 2011 Edwards A., Ureta M (2003) “International migration, remittances and ận schooling: Evidence from El Salvador”, Journal of Economic Developments 72, Fargues, Phillipe (2007) “The Demographic Benefit if International n 18 vă pp.429-461 th Migration: A Hypothesis and Its Application to Middle Eastern and North African ạc Contexts”, International Migration, Economic Development and Policy Tà 19 sĩ Washington World Bank Gupta, S., Pattillo, C., & Wagh, S (2007) “Impact of remittances on poverty ic and financial development in Sub-Saharan Africa” IMF working paper, WP/07/38 Giuliano, P and Ruiz-Arranz, M (2005) n hí 20 h “Remittances, financial development and growth”, IMF Working Paper, 05/234 21 Hassan, G., Shakur, S., & Bhuyan, M (2012) “Nonlinear growth effect of remittances in recipient countries: an econometric analysis of remittances-growth nexus in Bangladesh” Munich Personal RePec Archive, MPRA Paper No 40086 22 IOM (International Organization of Migration) (2017) “Key Migration Terms” Tại địa chỉ: https://www.iom.int/key-migration-terms Truy cập ngày 28/01/2018 23 ILO (International Labor Organization) (2015) “Migration in ASEAN in figures: The International Labour Migration Statistics (ILMS) Database in ASEAN” Bangkok iii 24 IFAD (International Fund for Agricultural Development) (2013) “Sending Money Home to Asia Trends and opportunities in the world’s largest remittance marketplace” ISBN 978-92-9072401-8 25 Johnson, G.E., Whitelaw, W.E (1974) “Urban-Rural Income Transfers in Kenya: An Estimated-Remittances Function” Economic Development and Cultural Change, Vol 22 (April), pp 473–79 26 Jongwanich, J (2007) “Workers’ remittances, economic growth and poverty in developing Asia and the Pacific countries”, UNESCAP Working Paper, WP/07/01 Katsushi S cộng (2012) “Remittances, growth and poverty New Lu 27 evidence from Asian countries” 2012 by the International Fund for Agricultural ận Development (IFAD) ISBN 978-92-9072-346-2 Koser, K., (2007) “International migration, a very short introduction” New n vă 28 York: Oxford University Press th 29 Knoema (2018) World Bank Global Economic Monitor, Monthly Update ạc Tại địa https://knoema.fr/WBGEM2017Mar/world-bank-global-economic- sĩ monitor-monthly-update?tsId=1082770 truy cập ngày 30/01/2018 Tà 30 Kozel, Valerie, Harold Alderman, 1990, “Factors Determining Work Development Review, Vol 29, pp 1–18 Lê Thanh Tùng & Nguyễn Hồng Thái (2017) “Tác động kiều hối đến h 31 n hí ic Participation and Labour Supply Decisions in Pakistan’s Urban Areas” Pakistan tăng trưởng kinh tế số quốc gia ASEAN” Tạp chí Nghiên cứu Đông Nam Á Số (206) 32 Lê Đạt Chí & Phan Thị Thanh Thúy (2014) “Tác động kiều hối đến tăng trưởng kinh tế nước phát triển” Tạp chí Phát Triển & Hội Nhập Số 16 (26) - Tháng 05-06/2014 33 Lucas, R E B and Stark, O (1985) “Motivations to remit: evidence from Botswana” Journal of Political Economy, 93 (5), 901-918 34 Montiel, Peter J (2006) “Workers’ Remittances and the Long-Run Equilibrium Real Exchange Rate: Analytical Issues” Williams College, mimeo iv 35 Massey, Douglas S., cộng sự., (1993) “Theories of International Migration: A Review and Appraisal” Population and Development Review, vol 19, no 3, 1993, pp 431–466 36 Nguyễn Đức Thành (2007) “Economywide Effects of International Remittances: A Computable General Equilibrium Assessment for Vietnam” The Economics of International Migration: A Perspective from the Source Countries, PhD disseratation, GRIPS, Tokyo 37 Nguyễn Phúc Cảnh (2015) “Kiều hối tỷ giá hối đoái: Nghiên cứu thực nghiệm thị trường nổi” Tạp Chí Phát Triển KH & CN, Tập 19, Số Q1 – 38 Lu 2016 Nguyễn Thùy Linh (2006) “Remittances, Household Expenditure & ận Investment in Vietnam” MA Thesis, International University of Japan OECD (2006) “International Migrant Remittances and their Role in vă 39 n Development” International Migration Outlook: Sopemi 2006 Edition – ISBN 92- ạc 40 th 64-03627-X Opong, Kwaku K (2012) “Prospect Theory and Migrant Remittance Tà 41 sĩ Decision Making” Orrenius, P M et al (2009) “Do remittances boost economic development? ic Evidence from Mexican states” Research Department Federal Reserves Bank of Oke, B O., Uadiale, O M., & Okpala, O P (2011) “Impact of Workers’ h 42 n hí Dallas, Working Paper 1007 Remittances on Financial Development in Nigeria” International Business Research, 4(4), 218-225 43 Poirine, Bernard, 1997, “A Theory of Remittances as an Implicit Family Loan Arrangement” World Development, Vol 25 (January), pp 589–611 44 Ratha, D (2003)."Workers' Remittances: An Important and Stable Source of External Development Finance", Global Development Finance 2003, World Bank 45 Stark, O Lucas, R.E.B (1988) “Migration, Remittances and Family, Economic Development and Cultural Change”, Vol 36, No April 1988, pp 465481 v 46 Stark, O Bloom, E (1985): “The New Economics of Labor Migration.” American Economic Review 173 – 178 47 Ravanilla M Robleza P (2003) “The Contribution of OFW Remittances to Income Inequality: A Decomposition Analysis” 48 Siddique, A., Selvanathan, E A and Selvanathan S (2012) “Remittances and economic growth: empirical evidence from Bangladesh, India and Sri Lanka” Journal of Development Studies, 48 (8), 1045-1062 49 World Bank (2016) “Migration and Remittances Factbook 2016”, 3rd edtion Washington, DC: World Bank doi:10.1596/978-1-4648-0319-2 World Bank (2017a) “Migration and Remittances Data” Tại địa Lu 50 "http://www.worldbank.org/en/topic/migrationremittancesdiasporaissues/brief/m ận igration-remittances-data Truy cập ngày 30/01/2018 vă World Bank (2017b) “Migration and Development Brief 28” 52 World Bank (2018) “Poverty headcount ratio at $1.90 a day (2011 PPP) (% n 51 ạc th of population)” Tại địa https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.DDAY?end=2013&locations=1W&sta sĩ rt=1981&view=chart Truy cập ngày 30/01/2018 Tà 53 United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population ic Division (2017).” International Migration Report 2017: Highlights” h n hí (ST/ESA/SER.A/404) vi PHỤ LỤC Bảng kết thống kê mô tả xtsum Variable Mean Std Dev Min Max Observations overall between within 0.0485362 0.0265138 0.0198072 0.0188985 -0.04365 0.030292 -0.02541 0.11943 0.089808 0.099338 N= n= T= 136 17 lnREMp~P overall between within -4.352589 1.377635 1.319691 0.6022491 -8.10042 -6.30239 -6.15062 -2.01565 -2.23062 -2.36635 N= n= T= 136 17 lnGDP0 overall between within 10.21129 1.635523 1.742008 2.18E-15 7.456569 7.456569 10.21129 12.01383 12.01383 10.21129 N= n= T= 136 17 lnM2pe~P overall between within -0.5891732 0.6710361 0.6156573 0.3408491 -2.04035 -1.30688 -1.4594 0.412737 0.273384 0.461926 N= n= T= 136 17 lnTRDp~P overall between within -0.243859 0.5271164 0.523348 0.1908402 -1.306 -0.85205 -0.6978 0.652968 0.430185 0.399565 N= n= T= 136 17 INF overall between within 0.0617436 0.0770378 0.0411298 0.0666608 -0.0171 0.022312 -0.08847 0.570745 0.149123 0.483366 N= n= T= 136 17 lnGCFp~P overall between within -1.4742 0.2724387 0.2261449 0.1707118 -2.2877 -1.88252 -2.02514 -0.92719 -1.16561 -0.97001 N= n= T= 136 17 lnPOP overall between within -4.385896 0.4185512 0.4129853 0.1576146 -5.81093 -5.18918 -5.00764 -3.76817 -3.9789 -3.76266 N= n= T= 136 17 ận Lu lnGDPp~e n vă ạc th sĩ h n hí ic Tà Kết phân tích phương trình (1) xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF, re vce(cluster n1) Random-effects GLS regression Group variable: n1 Number of obs Number of groups = = 136 R-sq: within = 0.0523 between = 0.5854 overall = 0.2899 Obs per group: avg max = = = 17 17 17 vii Wald chi2(4) = Prob > chi2 = (Std Err adjusted for clusters in n1) corr(u_i, X) = (assumed) lnGDPperca~e Coef lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF _cons 0.0023735 -0.0161788 0.0003533 0.0621629 0.0455829 sigma_u sigma_e rho 0.00450311 0.0185363 0.05572819 71.39 Robust Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 0.0032072 0.0067429 0.0074245 0.0149718 0.0166494 0.74 -2.4 0.05 4.15 2.74 0.459 0.016 0.962 0.000 0.006 -0.0039125 -0.0293946 -0.0141985 0.0328187 0.0129507 0.00866 -0.00296 0.014905 0.091507 0.078215 (fraction of variance due to u_i) ận Lu xttest0 vă Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects n lnGDPpercapitarate[n1,t] = Xb + u[n1] + e[n1,t] ạc th Estimated results: sĩ Var sd = sqrt(Var) -+ 0.000703 0.0265138 0.0003436 0.0185363 0.0000203 0.0045031 = = = 44.41 h chibar2(01) Prob > chibar2 n hí Var(u) ic Test: Tà lnGDPpe~e e u xtoverid Test of overidentifying restrictions: fixed vs random effects Cross-section time-series model: xtreg re robust cluster(n1) Sargan-Hansen statistic 144.147 Chi-sq(4) P-value = 0.0000 xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF, fe vce(cluster n1) Fixed-effects (within) regression Group variable: n1 Number of obs Number of groups = = 136 R-sq: within = 0.1163 Obs per group: = 17 viii between = 0.0834 overall = 0.0827 avg max = = 17 17 corr(u_i, Xb) = -0.3745 F(4,7) Prob > F = = 23.84 0.0004 (Std Err adjusted for clusters in n1) Coef Robust Std Err lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF _cons 0.0099801 -0.0145638 0.0014545 0.0300986 0.081891 0.0011706 0.0070936 0.0142617 0.0148261 0.0050971 sigma_u sigma_e rho 0.02084365 0.0185363 0.55839143 (fraction ận Lu lnGDPperca~e t 8.53 -2.05 0.10 2.03 16.07 [95% Conf Interval] 0.000 0.079 0.922 0.082 0.000 0.007212 -0.0313376 -0.032269 -0.0049596 0.0698383 0.012748 0.00221 0.035178 0.065157 0.093944 to u_i) n vă of variance due P>|t| xtserial lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF ạc th sĩ Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 7) = 1.590 Prob > F = 0.2477 ic Tà h n hí collin lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF (obs=136) Collinearity Diagnostics Variable VIF lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF 1.43 1.11 2.20 1.76 1.24 Mean VIF 1.55 SQRT VIF Tolerance R - Squared 1.2 1.05 1.48 1.33 1.12 0.6996 0.9048 0.4539 0.5676 0.8041 0.3004 0.0952 0.5461 0.4324 0.1959 Eigenval 4.3414 Index ix 0.7976 0.4687 0.2224 0.1303 0.0397 2.333 3.0434 4.4187 5.7731 10.4607 Condition Number 10.4607 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.3210 Kết phân tích phương trình (2) xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP , re vce(cluster n1) ận Lu Random-effects GLS regression Group variable: n1 n vă R-sq: within = 0.0412 between = 0.6578 overall = 0.3041 = = 136 Obs per group: avg max = = = 17 17 17 Wald chi2(5) Prob > chi2 = = 58.52 ạc th corr(u_i, X) = (assumed) (Std Err Adjusted for clusters in n1) Number of obs Number of groups sigma_u sigma_e rho 0.00316354 0.01860442 0.0281018 (fraction 0.52 -3.70 0.11 4.50 -0.34 1.02 0.600 0.000 0.911 0.000 0.737 0.307 -0.00474 -0.02396 -0.01438 0.036371 -0.04897 -0.0299 of variance due h 0.0033054 0.0042348 0.0077796 0.0143036 0.0213305 0.0318544 [95% Conf n hí 0.0017339 -0.0156611 0.0008673 0.064406 -0.0071597 0.0325364 P>|z| ic lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP _cons z Tà Coef sĩ lnGDPperca~e Robust Std Err to xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects lnGDPpercapitarate[n1,t] = Xb + u[n1] + e[n1,t] Estimated results: Var sd = sqrt(Var) -+ - u_i) Interval] 0.008212 -0.00736 0.016115 0.092441 0.034647 0.09497 x lnGDPpe~e e u 0.000703 0.0003461 0.00001 0.0265138 0.0186044 0.0031635 Test: Var(u) = chibar2(01) = 37.22 Prob > chibar2 = 0.0000 xtoverid Test of overidentifying restrictions: fixed vs random effects Cross-section time-series model: xtreg re robust cluster(n1) Sargan-Hansen statistic 714.687 Chi-sq(5) P-value = 0.0000 Lu ận xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP , fe vce(cluster n1) ạc th R-sq: within = 0.1170 between = 0.0757 overall = 0.0786 n vă Fixed-effects (within) regression Group variable: n1 sĩ corr(u_i, Xb) = -0.3718 136 Obs per group: = avg = max = 17 17 17 F(5,7) Prob > F = = Tà (Std Number of obs = Number of groups = Err adjusted for clusters 34.77 0.0001 in n1) Robust Std Err lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP _cons 0.0098215 -0.0149474 0.0019205 0.0322073 0.003267 0.0857746 0.0019775 0.0063499 0.015242 0.0174808 0.0198141 0.0234277 sigma_u sigma_e rho 0.02091744 0.01860442 0.55832539 (fraction t P>|t| 4.97 -2.35 0.13 1.84 0.16 3.66 of variance due [95% Conf h Coef n hí ic lnGDPperca~e 0.002 0.051 0.903 0.108 0.874 0.008 to 0.005146 -0.02996 -0.03412 -0.00913 -0.04359 0.030377 Interval] 0.014498 6.77E-05 0.037962 0.073543 0.05012 0.141172 u_i) xtserial lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP Wooldridge test for autocorrelation in panel data xi H0: no first order autocorrelation F( 1, 7) = 2.571 Prob > F = 0.1529 collin lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP (obs=136) Collinearity Diagnostics VIF lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP 1.44 1.11 2.42 1.78 1.30 1.37 Mean VIF 1.57 SQRT VIF Tolerance R-Squared 1.20 1.05 1.55 1.33 1.14 1.17 0.6924 0.9039 0.414 0.5614 0.7678 0.7309 0.3076 0.0961 0.586 0.4386 0.2322 0.2691 ận Lu Variable n vă Cond Index ạc th Eigenval sĩ 5.2301 0.8615 2.464 0.4851 3.2835 0.2234 4.8383 0.1319 6.2967 0.0555 9.7089 0.0125 20.4499 Condition Number 20.4499 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.2346 h n hí ic Tà Kết phân tích phương trình (3) xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP , re vce(cluster n1) Random-effects GLS regression Group variable: n1 Number of obs = Number of groups = 136 R-sq: within = 0.0337 between = 0.7889 overall = 0.3434 Obs per group: = avg = max = 17 17 17 corr(u_i, X) = (assumed) Wald chi2(6) Prob > chi2 = = 102.97 xii (Std Err lnGDPperca~e Coef Robust Std Err lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP _cons 0.001344 -0.01982 0.005354 0.064224 -0.00897 -0.01278 -0.02924 0.002345 0.003908 0.007339 0.02233 0.018216 0.010946 0.063711 sigma_u sigma_e rho 0.018681 (fraction adjusted for clusters z 0.57 -5.07 0.73 2.88 -0.49 -1.17 -0.46 of variance due P>|z| [95% Conf 0.567 0.000 0.466 0.004 0.622 0.243 0.646 -0.00325 -0.02748 -0.00903 0.020457 -0.04468 -0.03424 -0.15411 to in n1) Interval] 0.00594 -0.01216 0.01974 0.10799 0.026728 0.008673 0.095632 u_i) Lu ận xttest0 vă Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects n lnGDPpercapitarate[n1,t] = Xb + u[n1] + e[n1,t] th Estimated results: ạc Var 0.000703 0.000349 = = = 0.00 1.0000 h n hí chibar2(01) Prob > chibar2 ic Var(u) Tà Test: sd = sqrt(Var) 0.026514 0.018681 sĩ lnGDPpe~e e u regress lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP, vce(cluster n1) Linear regression (Std Number of obs = F( 6, 7) = Prob > F = R-squared = Root MSE = Err 136 17.16 0.0007 0.3434 0.02198 adjusted for clusters lnGDPperca~e Coef Robust Std Err t P>|t| lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP 0.001344 -0.01982 0.005354 0.002345 0.003908 0.007339 0.57 -5.07 0.73 0.585 0.001 0.489 [95% Conf -0.0042 -0.02906 -0.012 in n1) Interval] 0.006889 -0.01058 0.022709 xiii INF lnGCFperGDP lnPOP _cons 0.064224 -0.00897 -0.01278 -0.02924 0.02233 0.018216 0.010946 0.063711 2.88 -0.49 -1.17 -0.46 0.024 0.637 0.281 0.66 0.011421 -0.05205 -0.03866 -0.17989 0.117027 0.034099 0.013103 0.121413 xtserial lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP Wooldridge test for autocorrelation H0: no first order autocorrelation F( 1, 7) = 2.488 Prob > F = 0.1587 Lu collin lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP (obs=136) ận Collinearity Diagnostics VIF Tolerance R-Squared 1.23 1.06 1.67 1.38 1.15 1.17 1.09 0.6566 0.8899 0.3588 0.5281 0.7574 0.7309 0.8342 0.3434 0.1101 0.6412 0.4719 0.2426 0.2691 0.1658 ạc sĩ Tà Mean VIF 1.52 1.12 2.79 1.89 1.32 1.37 1.2 SQRT VIF th lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP n vă Variable 1.6 6.1208 0.9322 0.503 0.2308 0.1319 0.0601 0.0176 0.0036 Cond Index h n hí ic Eigenval 2.5624 3.4883 5.1503 6.8114 10.0942 18.6253 41.1934 Condition Number 41.1934 Eigenvalues & Cond Index computed Det(correlation matrix) 0.1957 from scaled raw sscp (w/ intercept)