Ảnh hưởng của cảm nhận tham nhũng lên đầu tư tư nhân ở các quốc gia chuyển đổi

TR BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO T O NG Đ I H C KINH TẾ TP H CHÍ MINH - - THÁI TRẦN HOÀNG SƠN NH H NG CỦA C M NH N THAM NHŨNG LÊN ĐẦU T T NHÂN CÁC QU C GIA CHUYỂN Đ I LU N V N TH C SĨ KINH TẾ TP H Chí Minh – N m 2017 TR BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO T O NG Đ I H C KINH TẾ TP H CHÍ MINH - - THÁI TRẦN HỒNG SƠN NH H NG CỦA C M NH N THAM NHŨNG LÊN ĐẦU T T NHÂN CÁC QU C GIA CHUYỂN Đ I Chuyên nghành: Tài – Ngân hàng Mã s : 60340201 LU N V N TH C SĨ KINH TẾ Ng i h ng d n khoa h c: TS Ph m Qu c Hùng TP H Chí Minh – N m 2017 L I CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên c u khoa học độc l p Các thông tin, số li u lu n án trung thực có nguồn gốc rõ ràng, c thể K t qu nghiên c u lu n án trung thực chưa t ng đư c công bố b t kỳ cơng trình nghiên c u khác H c viên S n Thái Tr n Hoàng M CL C TRANG PH BÌA L I CAM ĐOAN M CL C DANH M C CÁC T VI T T T DANH M C HÌNH, B NG Ch ng M Đ U 1.1 LÝ DO CH N Đ TÀI 1.2 M C ĐÍCH CỦA Đ TÀI 1.3 CÂU H I NGHIÊN C U 1.4 PHẠM VI NGHIÊN C U 1.5 PH 1.6 B 1.7 K T QU D 1.8 HẠN CH CỦA Đ TÀI Ch NG PHÁP NGHIÊN C U C C BÀI NGHIÊN C U ng 2.1 C S KI N ĐẠT Đ C LÝ THUY T Đ u t t nhân 2.1.1 Định nghĩa 2.1.2 Vai trò đầu tư tư nhân 2.2 C m nh n tham nhũng 2.2.1 Định nghĩa 2.2.2 Cái giá tham nhũng 2.2.3 nh hư ng tham nhũng đ n đầu tư tư nhân 10 2.3 Các bi n kiểm soát 14 2.3.1 Đầu tư trực ti p nư c 14 2.3.2 Lãi su t thực 17 2.3.3 Tỷ l l m phát 19 2.3.4 GDP bình quân đầu ngư i 21 2.4 Ch MÔ HÌNH NGHIÊN C U 22 ng 3.1 PH ĐO L 3.1.1 NG PHÁP NGHIÊN C U 25 NG BI N 25 Đầu tư tư nhân 25 3.1.2 Chỉ số c m nh n tham nhũng 25 3.1.3 Đầu tư trực ti p nư c 26 3.1.4 Lãi su t thực 27 3.1.6 GDP bình quân đầu ngư i 28 Giá trị đư c tính GDP chia cho dân số quốc gia 28 3.2 Phân tích d li u 30 3.2.1 Ch ng Kiểm tra làm s ch li u 30 K T QU CL NG 36 4.1 Mơ hình OLS Mơ hình GLS 36 4.2 Mơ hình GMM 40 Ch ng K T LU N – KI N NGH 45 5.1 K t lu n 45 5.2 Ki n ngh 45 5.3 H ng m r ng đ tài 47 TÀI LI U THAM KH O PH L C DANH M C CÁC T FDI CPI GDP OLS FE RE GMM IMF WB VI T T T Đầu tư trực ti p nư c Chỉ số c m nh n tham nhũng Tổng s n phẩm quốc nội Mơ hình bình phương nhỏ nh t Mơ hình tác động cố định Mơ hình tác động ngẫu nhiên Mơ hình Moments tổng qt Quỹ tiền t th gi i Ngân hàng th gi i DANH M C HÌNH, B NG Hình 2.1: Chỉ số CPI 2016 11 B ng 4.1: Hồi qui OLS có CPI 36 B ng 4.2: Hồi qui OLS 38 B ng 4.3: Hồi qui FE RE 39 B ng 4.4: Hồi qui GMM 42 Ch 1.1 ng M Đ U LÝ DO CH N Đ TÀI Tham nhũng hi n tư ng phổ bi n tồn t i b t kỳ dân chủ Như ch ng ki n suốt chiều dài lịch sử, tham nhũng nh hư ng đ n quốc gia dân chủ phi dân chủ, quốc gia phát triển phát triển Trong th i gian gần đây, phịng chống tham nhũng, cơng c vi c tái c u trúc l i h thống trị số quốc gia Tham nhũng t n n nghiêm trọng phát triển quốc gia phát triển, kh p nơi th gi i Tham nhũng tha hóa đ o đ c, lũng đo n xã hội, bơi nhọ ch độ trị Kho ng th i gian gần đây, tổ ch c quốc t IMF (Quỹ Tiền T Quốc T ), World Bank (Ngân Hàng Th Gi i), OECD (Tổ Ch c H p Tác Phát Triển Châu Âu ) đặc bi t quan tâm đ n t n n này, xem y u tố quy t định ho ch định sách quốc gia Các nghiên c u gần tham nhũng, bi n tham nhũng sử d ng số c m nh n ngư i dân tham nhũng T đó, họ đặt câu hỏi: Tác động tham nhũng lên phát triển kinh t vĩ mô sao? B n ch t mối liên h tham nhũng tăng trư ng th nào? Tham nhũng gây c n tr phát triển hay nghèo nàn, l c h u động gây tham nhũng? Kinh t thị trư ng nguyên nhân hay gi i pháp tham nhũng? Có trư ng phái cho h u qu tham nhũng th t hiển nhiên s m muộn ph i t n di t tham nhũng Trư ng phái khác khẳng định tham nhũng t n n mang tính ch t giai đo n, t c trị độ kinh t chuyển đổi tham nhũng khó thể tránh Một xã hội kinh t phát triển hoàn chỉnh hơn, t tham nhũng s gi m Tuy nhiên c m nh n ngư i dân tham nhũng làm nh hư ng trực ti p lên GDP xa v i Đầu tiên tham nhũng s làm nh hư ng đ n ch t lư ng đầu tư dự án trọng điểm, làm gi m tính hi u qu dịch v công Tham nhũng làm nh hư ng đ n ngân sách nhà nư c Tham nhũng gây chia r máy quyền, xào xáo nội T pháp lu t s đặt bi n pháp xử lý vi ph m, gi m tr tham nhũng làm tiêu hao s c ngư i, s c Dần dần, tham nhũng s làm nh hư ng trực ti p lên tăng trư ng GDP Mặt khác, có nhiều nghiên c u đưa ch ng thực nghi m tham nhũng giúp kinh t phát triển quốc gia nghèo nàn, l c h u Vì đó, số tiền lo lót cho quan ch c phủ đư c xem “ch t bơi trơn” Nhưng dựa vào k t lu n khơng thể khuy n khích gi i cơng ch c nh n hối lộ nhiều 1.2 M C ĐÍCH CỦA Đ TÀI Về v n đề tham nhũng, c m nh n ngư i dân tham nhũng th hành vi sau họ li u có nên đầu tư hay khơng hồn tồn h p lý M c đích nghiên c u nhằm t p trung phân tích quan h tham nhũng s nh hư ng th lên đầu tư tư nhân Dựa vào khung lý thuy t tác động tham nhũng, quy t định xây dựng hàm để c lư ng tác động bi n số đo tham nhũng (bi n độc l p) lên bi n quy mô đầu tư tư nhân (bi n ph thuộc) Đầu tiên, nghiên c u s đưa ki n th c bi n nêu Sau đó, dựa tính tốn để đưa bi n độc l p s tác động th lên bi n ph thuộc Cuối cùng, nghiên c u đưa k t lu n hàm ý sách Lý đề tài nghiên c u đầu tư tư nhân mà không nghiên c u thêm đầu tư công đầu tư trực ti p nư c ngồi số c m nh n tham nhũng công dân quốc gia ph n ánh n n tham nhũng nư c họ th Rồi t hành vi đầu tư khu vực tư s bị nh hư ng rào c n tham nhũng Đầu tư công khu vực vực nhà nư c chủ trì Hơn nửa, n u TI v n quan ch c nhà nư c họ ln nói tốt đẹp hi n tr ng, bóp méo th t Nhu v y s không đáng tin c y Đề tài không xem xét c m nh n tham nhũng lên đầu tư 43 làm tăng quy mô đầu tư tư nhân.” Tỉ l l m phát INF có tác động chiều v i GFCF Khi l m phát tăng 1% đầu tư tăng 0.328% H số có m c ý nghĩa thống kê 5% Cuối cùng, GDP trung bình đầu ngư i l i có tác động nghịch chiều v i đầu tư Một GDP trung bình tăng đơn vị tính đầu tư tư nhân s gi m 2.19%, ý nghĩa thống kê m c 5% Các bi n độc l p l i có tác động chiều v i bi n ph thuộc l i khơng có ý nghĩa thống kê Như v y c mơ hình OLS, GLS, GMM có h số quy đồng nh t, gần không đổi d u c lư ng thu t toán khác Mặc dù bi n có khơng có ý nghĩa thống kê Bi n quan trọng CPI, c mơ hình mang d u dương h số hồi quy mang ý nghĩa thống kê Điều khẳng định tham nhũng bị đẩy lùi, doanh nhân s m nh d n bỏ vốn vào đầu tư nhiều Về m c độ phù h p mơ hình, kiểm định Sargan Hansen test để xem xét li u bi n cơng c tốt hay khơng, có bị định d ng m c hay không K t qu Sargan test 0.575 Hansen test 0.73 r t l n bác bỏ gi thuy t H0: không bị nội sinh Để c lư ng vững, số lư ng bi n công c (N0 of instruments) ph i nhỏ số lư ng nhóm (N0 of groups) Trong k t qu số lư ng công c 13 nhỏ nhiều so v i số lư ng nhóm 71 quốc gia, nên mơ hình khơng bị y u Về kiểm định tự tương quan, mơ hình bị tự tương quan b c AR(1) khơng lý thuy t cho phép AR(2) ch y k t qu 0.045 nhỏ trái v i kỳ vọng tác gi số ph i l n V i gi thuy t H0: khơng có hi n tư ng tự tương quan N u l y mốc ý nghĩa thống kê 1% (0.01) k t qu AR(2) = 0.045 > 0.01 s ch p nh n H0 nghĩa hi n tư ng tự tương quan Nhưng n u l y mốc ý nghĩa thống kê 5% (0.05), 10% (0.1) AR(2) = 0.045 khơng đủ l n 0.05 0.1 mơ hình s bị tự tương quan Đây h n ch nhỏ đề tài 44 Cuối sử d ng phương pháp GMM, ph i l y độ tr bi n trình bày làm gi m số lư ng quan sát Ban đầu OLS GLS có 497 quan sát Nhưng GMM 284 Gi m kho ng 200 quan sát Tr ng i mơ hình GMM ngư i dùng cần ph i chọn độ tr th cho gi i quy t đư c hi n tư ng nội sinh, v a bi n công c tốt K t qu h số hồi quy kỳ vọng ph i có ý nghĩa thống kê để tr l i câu hỏi nghiên c u quan tâm 45 Ch ng 5.1 K t lu n K T LU N – KI N NGH Bài lu n nghiên c u tác động tham nhũng lên đầu tư tư nhân Dữ li u d ng b ng đư c thu th p t châu l c th gi i, 71 quốc gia chuyển đổi kh p nơi th gi i t năm 2010 – 2016, v i kỳ quan sát tính năm Tồn q trình tính tốn, kiểm định đư c sử d ng phầm mềm toán thống kê Stata phiên b n 14 Phương pháp c lư ng chủ y u gồm OLS, GLS GMM - Khi phủ đ u tranh phòng chống tham nhũng, mặt tiêu cực công tác qu n lý, điều hành kinh t xã hội bị đẩy lùi Doanh nhân nư c s tin tư ng vào quyền khơng ng i ngần m rộng đầu tư s n xu t Ngồi ra, tham nhũng giúp gi i thích thêm 2.5% cho đầu tư tư nhân nên đư c xem nhân tố nh hư ng đ n đầu tư tư nhân K t qu nghiên c u tương đồng v i nghiên c u trư c đây: Pellegrini Gerlagh (2004), Mina Baliamoune Le1once Ndikumana (2008), Al-Sadig (2010), Kiprop Symon Kibet (2013), Stenzel Wagner (2014) - Khi l m phát gia tăng, nhà đầu tư có xu hư ng đầu tư nhiều để gi m thiểu thi t h i l m phát - Thu nh p bình quân đầu ngư i có tác động ngư c chiều v i đầu tư Theo k t qu nghiên c u này, n u thu nh p tăng lên đầu tư tư nhân l i có xu hư ng gi m Có thể lý gi i thu nh p tăng lên, doanh nhân t p trung vốn đầu tư cho FDI 5.2 quốc gia khác Ki n ngh Bằng nhiều phương pháp c lư ng khác nhau, k t qu thống nh t chung: Một tham nhũng bị đẩy lùi, quyền sách minh b ch 46 doanh nhân s bỏ vốn vào đầu tư nhiều Vì lý lo tham nhũng làm gi m su t sinh l i dự án đầu tư, tham nhũng làm thông tin b t cân x ng, không ch c ch n t s dẫn t i lựa chọn b t l i Như v y, cần có h thống pháp lý nghiêm minh nhằm xử ph t tội danh tham nhũng Quan tòa, chánh án ph i thực cơng nghiêm minh k t án ngư i tội Những quốc gia ti n độ, s ch Đan M ch, Singapore có khung pháp lý r t t v i Công dân quốc gia họ không dám tham nhũng không cần tham nhũng quốc gia m i chuyển đổi h thống pháp lu t nhiều khe h Th nên quốc gia phát triển cần tham kh o quốc gia ti n thể ch trị, khung pháp lý Quan trọng h t, phòng b nh đư c đánh giá cao chữa b nh Cần có gi i pháp ngăn ng a nguyên nhân sâu xa dẫn đ n tham nhũng T t nhiên gi i pháp đề li t kê sơ nằm ngồi nội dung nghiên c u lu n Về nguyên nhân dẫn đ n tham nhũng, tác gi chia thành nhóm sau: Nguyên nhân chủ quan: H thống trị l c h u Theo tiêu chí đánh giá h thống trị World Bank Có tiêu để đo lư ng m c độ tham nhũng có nằm t p h p Trong mẫu 71 quốc gia kh o sát, quốc gia ch trị ch m đổi m i, trình độ qu n lý nhà nư c t t h u s có m c độ tham nhũng cao Chẳng h n Afghanistan, Congo, Iraq, Yemen…C Treisman La Porta (1999) phát hi n quốc gia có h thống pháp lu t b t nguồn t Anh thuộc địa củ Anh s tham nhũng quốc gia khác Bên c nh đó, thu nh p bình quân đầu ngư i th p s thúc đẩy quan ch c ki m thêm nguồn thu khơng thống Các quốc gia có thu nh p bình quân đầu ngư i năm th p s động n y sinh tham nhũng Trong mẫu kh o sát, nư c ví d Burundi, Congo, Liberia, Malawi có thu nh p dư i 1000 USD năm 2016 số c m nh n tham nhũng xoay quanh 20 đ n 30 Cuối 47 cùng, “nét đẹp văn hóa” quà tặng, phong thơ bị l m d ng lâu dài bi n d ng sang hành vi tham nhũng Nguyên nhân khách quan: D dàng nh n th y nh t, nguyên nhân b n dẫn đ n tiêu cực nói chung qu n lý hành suy thoái đ o đ c lối sống K đ n, c i cách hành cịn ch m ch p, thủ t c hành đỗi rư m rà, chưa h p lý Cuối cùng, cơng tác phịng chống tham nhũng chưa chặt ch , chưa sâu sát, vi c xử lý tội danh tham nhũng chưa nghiêm minh Nhi m v tổ ch c phòng chống tham nhũng chưa rõ ràng, th m chí chồng chéo Sau v ch trần nguyên sâu sâu xa dẫn đ n tham nhũng bi n pháp phịng chống tham nhũng đư c đề m i sát đáng Tuy nhiên bi n pháp phòng chống tham nhũng s không đư c đề c p ph m vi lu n nghiên c u 5.3 H ng m r ng đ tài Nhìn chung, li u tham nhũng r t khó ti p c n nghiên c u v n đề xoay quanh n n tham nhũng nh y c m Dữ li u nghiên c u c u đầu tư tư nhân tổng h p t r t nhiều ngành nghề, chưa chia nhỏ theo t ng ngành nghề Theo k t qu kh o sát Thanh tra Chính Phủ Ngân hàng th gi i công bố cuối năm 2013 dư i góc nhìn doanh nghi p cho nhiều k t qu đáng lo Trong đ ng đầu nghành thu , ti p đ n ngân hàng h i quan Qua đó, cơng dân thư ng “lót tay” quan ch c để cơng vi c thu n l i nhanh chóng đơi bên có l i N u li u thu th p đư c chia nhỏ th b c tranh tham nhũng nh hư ng đ n đầu tư vào ngành nói s có màu s c phong phú Nói phương pháp c lư ng GMM sai phân, thu t tốn có y u điểm Đó (i) h số góc thay đổi theo t ng đơn vị b ng, (ii) hi n đư c đặc tính động ng n h n đồng liên k t dài h n Vì v y, đề tài m rộng theo hư ng kiểm tra li u có mối quan h chiều (đồng liên k t) bi n ph thuộc bi n độc l p Và sau ch y mơ hình GMM sai phân, s ch y ti p mơ hình PMG (Pooled Mean Group) Theo 48 Pesaran Smith (1995), PMG cho tham số có giá trị trung bình nh t quán Theo Pirotte (1999), PMG s cho c lư ng dài h n hi u qu v i cỡ mẫu l n Yêu cầu độ dài th i gian tối thiểu sử d ng phương pháp tối thiểu 13 năm TÀI LI U THAM KH O Ti ng Vi t Bùi Thị Tuy t Nhung, 2015 Mối quan hệ tham nhũng đầu tư trực tiếp nước ngồi: Trường hợp quốc gia Đơng Nam Á Lu n văn th c sĩ Đ i học Kinh t TPHCM Chuyên trang giáo d c đào t o phịng chống tham nhũng Thanh tra phủ http://thanhtra.gov.vn/ Đặng Văn Cư ng, 2016 Tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế: Vai trò chất lượng thể chế T p chí kiinh t phát triển Đinh Đ c Trư ng, 2015 Qu n lý môi trường t i doanh nghiệp đầu tư nước ngồi (FDI) t i Việt Nam T p chí khoa học Đ i học quốc gia Hà Nội Nguy n Quốc Vi t Chu Thị Như ng, 2012 Phân tích tác động tham nhũng tới quy mô chất lượng đầu tư công theo cách tiếp cận kinh tế học thể chế Khoa Kinh t Phát triển, Trư ng Đ i học Kinh t , Đ i học Quốc gia Hà Nội Phan Xuân Sơn Ph m Th Lực, 2010 Nhận diện tham nhũng gi i pháp phòng, chống tham nhũng Việt Nam Chính trị quốc gia Sơn Nghĩa, 2013 Hành xử doanh nghiệp góp phần vào tham nhũng T p chí th i báo kinh t Sài Gịn Trần Hữu Dũng, 1999 Tham nhũng tăng trưởng kinh tế T p chí nghiên c u kinh t Ti ng Anh Adel Shakeeb Mohsen, 2015 The relationship betwwen trade openess and investment in Syria Journal of Life Economics Alberto Alesina Beatrice Weder, 1999 Do Corruption governments receive less foreign aid? Nber Working paper Al-sadig, A (2010) Corruption and private domestic investment: evidence from developing countries International journal of economic policy in emerging economies, 3(1), 47-60 Campos Lien, 1999 The Impact of Corruption on Investment: Predictability Matters Science Direct Elizabeth Asiedu James Freeman, 2009 The Effect of Corruption on Investment Growth: Evidence from Firms in Latin America, Sub-Saharan Africa and Transition Countries University of Kansas Goher Fatima, 2011 Testing relationship of private investment and GDP with fiscal deficit Foundation University College of Liberal Arts and Sciences Hadhek Zouhaier, 2011 Corruption, investment and economic growth University of Gabès, Tunisia James J Emery, 2003 Governance, transparency and private investment in Africa International Finance Corporation Kaufmann Wei, 2000 Does ‘Grease Money’ speed up the Commerce? International Monetary Fund 10 Karim Shahnazi Saeid Asadi Gharagoz, 2014 The impact of corruption on private domestic sector investment case Study: selected developing countries International J Soc Sci & Education 11 Kiprop Symon Kibet, 2013 Effect of budget deficit and corruption on private investment in developing countries: A panel data analysis Academic journals 12 Lambsdoff, 2003 How corruption affects persistent capital flows Economics of Governance 13 Lambsdorff , 2003 How corruption affects productivity Kyklos 56 (4), 457474 14 Mauro, 1995 Corruption and Growth The Quarterly Journal of Economics 15 Mauro, 1996 The Effects of Corruption on Growth, Investment, and Government Expenditure International Monetrary Fund 16 Mina Baliamoune-Lutz Léonce Ndikumana, 2008 Corruption and Growth: Exploring the Investment Channel University of Massachusets – Amherst 17 Murphy cộng sự, 1993 Why is Rent-Seeking so costly to growth? ProQuest Social Science Journals 18 Nikita Zakharov, 2017 Does Corruption hinder investment? Evidence from Russia Regions University of Freiburg 19 Nkurikiye Jean Bosco Uwizeyimana Emerence, 2016 Effect of GDP, Interest Rate and Inflation on Private Investment in Rwanda International Academic Journal of Economics 20 O´Toole, C., & Tarp, F (2012) Corruption and the efficiency of capital investment in developing countries United Nations University (UNU), World Institute for Development Economies Research (WIDER), working paper, 27 21 Pankaj K Jain cộng sự, 2016 Corruption’s impact on foreign portfolio investment Scienece Direct 22 Shri Sitikantha Pattanaik cộng Real Interest Rate impact on Investment and Growth – What the Empirical Evidence for India Suggests? 23 Stephen S Everhart Mariusz A Sumlinski, 2001 Trends in private investment in developing countries - statistics for 1970-2000 and the impact on private investment of corruption and the quality of public investment The World Bank 24 Tanzi, 1998 Corruption around the world: Causes, Consequences, Scope, and Cures International Monetary Fund 25 Treisman, 2000 The causes of corruption: a cross-national study Journal of public economics PH L C Ph l c 1: Danh sách 71 quốc gia mẫu kh o sát: Afghanistan Azerbaijan Bolivia Colombia Albania Bahamas Brazil Comoros Algeria Bangladesh Bulgaria Congo Angola Belarus Burkina Faso Costa Rica Argentina Benin Burundi Cote d'Ivoire Armenia Bhutan Chile Dominica Dominican Georgia Guatemala Guyana Haiti Honduras Jordan Malaysia Montenegro Poland Hungary Kenya Mali Mozambique Romania India Lebanon Mauritius Panama Rwanda Guinea Bissau Indonesia Lesotho Mexico Paraguay Senegal Iraq Liberia Moldova Peru Serbia South Africa Uganda Sri Lanka Ukraine Suriname Uruguay Tanzania Vietnam Thailand Yemen Jamaica Malawi Mongolia Philippines Sierra Leone Togo MS Number of obs F(6, 490) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE Ph l c 2: Hồi qui OLS reg GFCF CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN Source SS df Model Residual 2600.98808 37337.0082 490 433.498013 76.197976 Total 39937.9963 496 80.5201538 GFCF Coef CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN _cons 1361379 2475421 -.1096886 1860325 2897874 -.0461752 17.29409 Std Err .0367121 1308138 0530886 068812 4961495 0372531 3.443737 t 3.71 1.89 -2.07 2.70 0.58 -1.24 5.02 P>|t| 0.000 0.059 0.039 0.007 0.559 0.216 0.000 = = = = = = 497 5.69 0.0000 0.0651 0.0537 8.7291 [95% Conf Interval] 0640054 -.0094831 -.213998 0508296 -.6850557 -.1193708 10.52777 2082704 5045673 -.0053792 3212354 1.264631 0270204 24.0604 vif Variable VIF 1/VIF lnGDP OPN CPI lnFDI INF INS 1.77 1.58 1.44 1.13 1.05 1.03 0.563674 0.633330 0.692576 0.886761 0.949277 0.967620 Mean VIF 1.34 estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of GFCF chi2(1) Prob > chi2 = = 22.98 0.0000 reg GFCF CPI FDI INS INF lnGDP OPN, vce(robust) Linear regression Number of obs F(6, 490) Prob > F R-squared Root MSE GFCF Coef CPI FDI INS INF lnGDP OPN _cons 1390779 -.0000108 -.0997112 1801825 5376041 -.0450826 16.59815 Robust Std Err .0474011 0000344 0668061 0725393 6471382 0541045 3.352176 t 2.93 -0.31 -1.49 2.48 0.83 -0.83 4.95 P>|t| 0.004 0.753 0.136 0.013 0.407 0.405 0.000 = = = = = 497 4.01 0.0006 0.0584 8.7604 [95% Conf Interval] 0459433 -.0000785 -.230973 0376561 -.7339041 -.1513881 10.01174 2322125 0000568 0315506 3227088 1.809112 0612228 23.18456 Ph l c 3: Hồi qui GLS xtreg GFCF CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN, fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0418 between = 0.0109 overall = 0.0038 corr(u_i, Xb) = = 497 71 = avg = max = 7.0 = = 3.05 0.0062 F(6,420) Prob > F = -0.3070 GFCF Coef Std Err t CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN _cons 0206341 2471891 0048577 020843 -2.511477 066592 38.70939 0576965 1050925 0338563 0453469 8458247 0403236 8.190844 sigma_u sigma_e rho 8.723476 3.7829033 84171603 (fraction of variance due to u_i) 0.36 2.35 0.14 0.46 -2.97 1.65 4.73 P>|t| 0.721 0.019 0.886 0.646 0.003 0.099 0.000 [95% Conf Interval] -.0927757 0406162 -.0616912 -.0682922 -4.174054 -.0126692 22.60924 F test that all u_i=0: F(70, 420) = 31.27 1340439 4537619 0714067 1099782 -.8488995 1458532 54.80955 Prob > F = 0.0000 xtreg GFCF CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN, re Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.0360 between = 0.0079 overall = 0.0113 corr(u_i, X) = = 497 71 = avg = max = 7.0 = = 15.87 0.0145 Wald chi2(6) Prob > chi2 = (assumed) GFCF Coef Std Err z CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN _cons 0750639 2484352 -.0035426 0447905 -1.351246 0608731 27.08554 0472962 1016179 0332957 0442624 6473616 0370238 5.758494 sigma_u sigma_e rho 8.1233933 3.7829033 82178855 (fraction of variance due to u_i) 1.59 2.44 -0.11 1.01 -2.09 1.64 4.70 P>|z| 0.112 0.014 0.915 0.312 0.037 0.100 0.000 [95% Conf Interval] -.0176348 0492677 -.068801 -.0419622 -2.620052 -.0116922 15.7991 1677627 4476027 0617157 1315431 -.0824409 1334383 38.37198 hausman fe re Coefficients (b) (B) fe re CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN 0206341 2471891 0048577 020843 -2.511477 066592 (b-B) Difference 0750639 2484352 -.0035426 0447905 -1.351246 0608731 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E -.0544298 -.0012462 0084004 -.0239475 -1.16023 0057189 0330448 0267999 0061357 0098584 5443735 0159761 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 9.60 Prob>chi2 = 0.1427 xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects GFCF[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var GFCF e u Test: sd = sqrt(Var) 80.52015 14.31036 65.98952 8.973302 3.782903 8.123393 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 938.82 0.0000 collin CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN (obs=497) Collinearity Diagnostics SQRT RVariable VIF VIF Tolerance Squared -CPI 1.44 1.20 0.6926 0.3074 lnFDI 1.13 1.06 0.8868 0.1132 INS 1.03 1.02 0.9676 0.0324 INF 1.05 1.03 0.9493 0.0507 lnGDP 1.77 1.33 0.5637 0.4363 OPN 1.58 1.26 0.6333 0.3667 -Mean VIF 1.34 xttest1 Tests for the error component model: GFCF[id,t] = Xb + u[id] + v[id,t] v[id,t] = lambda v[id,(t-1)] + e[id,t] Estimated results: Var GFCF e u sd = sqrt(Var) 80.52015 14.31036 65.98952 8.973302 3.7829033 8.1233933 Tests: Random Effects, Two Sided: ALM(Var(u)=0) = 506.10 Pr>chi2(1) = 0.0000 Random Effects, One Sided: ALM(Var(u)=0) = 22.50 Pr>N(0,1) = 0.0000 = 40.43 Pr>chi2(1) = 0.0000 Joint Test: LM(Var(u)=0,lambda=0) = 979.25 Pr>chi2(2) = 0.0000 Serial Correlation: ALM(lambda=0) xtgls GFCF CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN, panels(h) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = GFCF Coef CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN _cons 0710423 1101969 025967 0255081 -.533435 0245258 22.11729 71 Std Err .019726 0605783 020436 0264961 253102 0178903 2.178707 (0.7862) Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(6) Prob > chi2 z 3.60 1.82 1.27 0.96 -2.11 1.37 10.15 P>|z| 0.000 0.069 0.204 0.336 0.035 0.170 0.000 = = = = = 497 71 23.89 0.0005 [95% Conf Interval] 0323802 -.0085344 -.0140869 -.0264234 -1.029506 -.0105385 17.84711 1097045 2289282 0660209 0774396 -.0373643 0595902 26.38748 Ph l c 4: Hồi qui GMM Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: id Time variable : year Number of instruments = 13 F(7, 71) = 3.70 Prob > F = 0.002 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Std Err t P>|t| = = = = = 284 71 4.00 GFCF Coef [95% Conf Interval] GFCF L1 .3552636 1935353 1.84 0.071 -.0306347 741162 CPI lnFDI INS INF lnGDP OPN 5884645 9537664 0981752 32815 -2.196897 2152272 3535815 616155 1402869 1416366 1.196819 40784 1.66 1.55 0.70 2.32 -1.84 0.53 0.100 0.126 0.486 0.023 0.071 0.599 -.116557 -.2748117 -.1815489 0457346 -4.583287 -.5979826 1.293486 2.182344 3778992 6105654 189493 1.028437 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.L2.CPI GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(INS L.INF lnGDP) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Pr > z = Pr > z = 0.082 0.045 Prob > chi2 = 0.575 Prob > chi2 = 0.730 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: iv(L2.CPI) Hansen test excluding group: chi2(5) = 3.57 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 0.04 Prob > chi2 = 0.613 0.850 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(6) = 4.76 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(6) = 3.60 weakened by many instruments.) -1.74 -2.01 ... thu hút nguồn vốn tham nhũng Vì v y, đề tài “ nh hưởng c m nhận tham nhũng lên đầu tư tư nhân quốc gia chuyển đổi? ?? nhằm tr l i câu hỏi Một quyền s ch minh b ch s thu hút đầu tư nhiều hơn? C thể... u đầu tư tư nhân mà không nghiên c u thêm đầu tư cơng đầu tư trực ti p nư c ngồi số c m nh n tham nhũng công dân quốc gia ph n ánh n n tham nhũng nư c họ th Rồi t hành vi đầu tư khu vực tư s bị... tham nhũng nư c họ, tăng trư ng dài h n ph thuộc vào dòng đầu tư tư nhân dịng ch y đầu tư cơng có ch t lư ng tốt Các nhà đầu tư tư nhân sử d ng phát hi n để xác định li u có nên đầu tư vào quốc gia