de thi kinh te do thi tôi học kinh tế

Để kiểm tra giả thuyết 2 là công ty trong cùng ngành có xu hướng tập trung tại các khu vực cụ thể, số lượng tích lũy của nước ngoài và doanh nghiệp Việt Nam trong lĩnh vực sản xuất ở c[r]

Translated by Mr Google and Tran Dinh Hop

5 Methodology and Empirical Results

Various modeling approaches and levels of aggregation have been used for analyzing industrial location such as ordinary least squares (Boudier-Bensabaa, 2005), conditional logit model (Head et al., 1995; Crozet et al., 2004; Guimares and Figueiredo, 2000), negative binomial regression model (Meyer and Nguyen, 2005; Coughlin and Segev, 2000), and Generalized Method of Moments (Cheng and Kwan, 2000) These procedures have been applied to foreign direct investment aggregated to the country level or the provincial level and, more frequently in recent years, to the firm level By virtue of possessing a large and detailed dataset, this study can use two different models to examine the hypotheses: the negative binomial regression model and the conditional logit model With the negative binomial regression model, it is possible to use only aggregated number of foreign firms at the provincial level However, this model cannot exclude the fixed effects of the provinces that may lead to the biasness of our estimates The conditional logit model can overcome this disadvantage by using the information about each foreign firm

5 Phương pháp kết thực nghiệm

Một loạt mơ hình tiếp cận mức độ kết hợp sử dụng để phân tích địa điểm ngành mơ hình OLS (Boudier-Bensabaa, 2005), mơ hình "conditional logit" (Head et al, 1995; Crozet et al, 2004; Guimares & Figueiredo, 2000 ), mô hình "negative binomial regression" (Meyer & Nguyễn, 2005; Coughlin & Segev, 2000), mơ hình "Generalized Method of Moments" (Cheng & Kwan, 2000) Các qui trình áp dụng cho đầu tư trực tiếp nước để tổng hợp cho cấp quốc gia cho cấp tỉnh, năm gần thường áp dụng cho cấp độ doanh nghiệp Nhờ sở hữu tập liệu lớn chi tiết, nghiên cứu sử dụng hai mơ hình khác để kiểm tra giả thuyết: mơ hình "negative binomial regression" mơ hình "conditional logit" Với mơ hình "negative binomial regression", sử dụng số liệu tổng hợp cơng ty nước ngồi cấp tỉnh Tuy nhiên, mơ hình khơng thể loại trừ tác động cố định tỉnh dẫn đến chệch ước tính chúng tơi Các mơ hình "conditional logit" khắc phục nhược điểm cách sử dụng thông tin cơng ty nước ngồi

5.1 Agglomeration effects on location choices by foreign firms in Vietnam, using the negative binomial regression model

Following the work of Coughlin and Segev (2000) and Meyer and Nguyen (2005), the negative binomial regression model is used with the provincial-level data across the 64 provinces in Vietnam A Poisson or a negative binomial distribution is frequently used to characterize processes that generate nonnegative integer outcomes such as the number of accidents that occur at a particular intersection The number of new foreign firms locating in a specific province is a reasonable candidate for a Poisson or a negative binomial distribution If there is overdispersion (i.e the variance greater than the mean), estimates from the Poisson regression model will be inefficient (Long, 1997) In this case, the negative binomial regression

5.1 Tác động quần tụ đến lựa chọn địa điểm của cơng ty nước ngồi Việt Nam, sử dụng mơ hình "negative binomial regression"

model is preferred mơ hình "negative binomial regression" ưa thích

Dependent variables

The dependent variables are the number of newly created foreign firms and the number of new foreign firms by province that operate in the manufacturing sector In 2005, there were 568 new foreign firms of which 381 were manufacturers The Poisson or the negative binomial regression model only allows examining Hypotheses and Tables and present the descriptive statistics and the correlations of variables used in this analysis

Biến phụ thuộc

Các biến phụ thuộc số lượng doanh nghiệp nước đăng ký số lượng doanh nghiệp nước tỉnh hoạt động lĩnh vực sản xuất Trong năm 2005, có 568 doanh nghiệp nước ngồi 381 doanh nghiệp sản xuất Các phân phối Poisson hay mô hình "negative binomial regression" cho phép kiểm định giả thuyết Bảng thống kê mô tả mối tương quan biến sử dụng phân tích

Agglomeration variables

In order to examine Hypothesis that new foreign investors tend to locate in provinces where many other foreign firms have already existed, the cumulative number of foreign firms by province up to 2004 is used as a proxy To examine Hypothesis that firms in the same industries tend to cluster in particular regions, the cumulative number of foreign and 12 Vietnamese firms in the manufacturing sector at provincial level up to 2004 is used as proxies In 2004, there were 3,145 foreign firms of which 2,325 operate in the manufacturing sector and 88,420 Vietnamese firms of which 18,125 are manufacturers

Các biến quần tụ

Để kiểm định giả thuyết 1, nhà đầu tư nước ngồi có xu hướng đặt doanh nghiệp tỉnh có nhiều cơng ty nước ngồi khác tồn tại, số lượng lũy kế công ty nước tỉnh đến năm 2004 sử dụng proxy (đại diện trung gian) Để kiểm tra giả thuyết cơng ty ngành có xu hướng tập trung khu vực cụ thể, số lượng tích lũy nước ngồi doanh nghiệp Việt Nam lĩnh vực sản xuất cấp tỉnh đến năm 2004 sử dụng proxy Trong năm 2004, có 3.145 doanh nghiệp nước ngồi có 2.325 hoạt động lĩnh vực sản xuất 88.420 doanh nghiệp Việt Nam 18.125 nhà sản xuất

Control variables

It is expected that provincial endowment factors can influence a firm’s desire to invest in a particular province, such as the size of the provincial economy, the size of the provincial market, infrastructure, human resources, and geographical location For instance, Ho Chi Minh City will always have a larger market than Ha Tinh province Binh Duong will always enjoy a better location than Kon Tum or Ca Mau Ha Noi will always have better infrastructure and more developed human resources than Ha Giang So, the larger and more developed provinces such as Ho Chi Minh City, Ha Noi, Ba Ria – Vung Tau, Da Nang, Dong Nai, and Hai Phong will have more competitiveness simply because of their initial endowments For this reason, following the work of Meyer and Nguyen (2005), the control variables are included in the regression model are provincial market size (population), market growth (GDP and number of industrial zones), human capital development (the number of undergraduate students), and infrastructure (the distance to the nearest big

Các biến điều khiển

harbors) These data are cumulated up to 2004 and

taken from the Statistical Yearbook of Vietnam, GSO nhất) Những liệu lũy năm 2004 vàlấy từ Niên giám thống kê Việt Nam, Tổng cục Thống kê

Empirical Results

The empirical analysis is implemented as follows First, Hypothesis is examined to see whether the number of already existing foreign firms in a province affects the decision by a new foreign firm to locate in that province Then the regression model is applied to the foreign manufacturing firms for testing Hypothesis

Kết mơ hình thực nghiệm

After testing Hypothesis Ho: α = 0, statistically significant and strong evidence of overdispersion [chibar2 (01) = 89.52, p-value < 0.01]1 is found So the negative binomial regression model is used instead of the Poisson regression model to estimate empirical results The number of observations is 61 because the information about the variable student04, the number of undergraduate students, is missing for three provinces Lai Chau, Dac Nong, and Hau Giang -because the Vietnamese government divided the 61 existing provinces into 64 in 2003

The empirical results in Column of Table show evidence of agglomeration economies as the coefficient of the variable forfirm04, the cumulative number of foreign firms, is positive and statistically significant This result suggests that new foreign firms are more likely to locate in provinces with greater numbers of already existing foreign firms

In order to test Hypothesis 2, the sample was restricted to include only newly created foreign firms in manufacturing sector The negative binomial regression model was used since the testing of Hypothesis Ho: α = shows strong evidence of overdispersion [chibar2 (01) = 76.37, p-value < 0.01]

Sau kiểm định Giả thuyết Ho: α = 0, chứng chắn có ý nghĩa thống kê phân tán không [chibar2 (01) = 89.52, giá trị p <0,01]2 tìm thấy Vì vậy, mơ hình "negative binomial regression" sử dụng thay cho mơ hình hồi quy Poisson để ước tính kết thực nghiệm Số lượng quan sát 61, thơng tin biến student04, số lượng sinh viên đại học, thiếu ba tỉnh - Lai Châu, Đắc Nông, Hậu Giang - năm 2003, Chính Phủ chia tách 61 tỉnh thành có lúc thành 64 tỉnh thành

Các kết thực nghiệm cột Bảng chứng kinh tế tích tụ hệ số của biến forfirm04, số lượng lũy kế công ty nước ngồi, mang dấu dương có ý nghĩa thống kê Kết cho thấy công ty nước ngồi thành lập có nhiều khả chọn đặt cơng ty tỉnh có số lượng lớn cơng ty nước ngồi Để kiểm định Giả thuyết 2, mẫu giới hạn gồm doanh nghiệp nước thành lập lĩnh vực sản xuất Mơ hình "negative binomial regression" sử dụng kiểm định Giả thuyết Ho: α = cho thấy chứng rõ ràng phân bố không [chibar2 (01) = 76,37, p-value <0,01]

In Column of Table 5, the positive and significant coefficient of the variable manforfirm04, the number of foreign manufacturing firms cumulated up to 2004, supports the hypothesis that foreign firms in the same industries are likely to locate near each other However, the negative and statistically insignificant estimate of the variable manvn04, the number of Vietnamese manufacturing firms cumulated up to 2004, suggests that the locations of Vietnamese firms not influence the location decisions by foreign firms in the same industries

Different from the results of Meyer and Nguyen

Trong cột Bảng 5, hệ số biến manforfirm04 (số lượng doanh nghiệp sản xuất nước lũy năm 2004) mang dấu dương có ý nghĩa thống kê, ủng hộ giả thuyết cơng ty nước ngồi ngành lựa chọn địa điểm gần nhau Tuy nhiên, ước lượng hệ số biến manvn04 (số lượng doanh nghiệp sản xuất Việt Nam tích lũy đến năm 2004) lại mang dấu âm khơng có ý nghĩa thống kê, điều cho thấy địa điểm doanh nghiệp Việt Nam không ảnh hưởng đến định chọn địa điểm doanh nghiệp nước ngành

Khác với kết Meyer & Nguyễn (2005), hầu The Poisson regression model accounts for only observed heterogeneity (i.e., observed difference among sample members) In practice, the Poisson regression model rarely fits due to overdispersion That is, the model underfits the amount of dispersion in the outcome, leading to biased-downward standard errors that result in spuriously large z-values and spuriously small p-values The negative binomial regression model addresses the failure of the Poisson regression model by adding a parameter, α, that determines the degree of dispersion in the predictions by reflecting unobserved heterogeneity among observations (see Long et al., 2006 for details)

(2005), most of the control variables are statistically insignificant except the variable harbordis4, the distance to the nearest big habor The negative sign of the variable harbordis means that the nearer a province is to a big harbor, the more attractive it is to foreign investors This evidence suggests that foreign investors prefer to locate in a place with upgraded infrastructure to reduce transportation costs

hết biến kiểm sốt khơng có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ biến harbordis4 (khoảng cách đến bến cảng lớn gần nhất) Dấu âm biến harbordis có nghĩa gần tỉnh có cảng lớn tỉnh hấp dẫn nhà đầu tư nước Bằng chứng cho thấy nhà đầu tư nước ngồi thích chọn nơi có sở hạ tầng nâng cấp để giảm chi phí vận chuyển

Columns and of Table present the estimates of the Poisson regression model By contrast with the results of the negative binomial regression model, the coefficients of most variables are highly significant and the Pseudo R2 is very high The reason is that the Poisson regression model in this case ignores unobserved heterogeneity among observations, leading to biased-downward standard errors that result in spuriously large z-values and spuriously small p-values

Overall, the regression results support the hypotheses that firms agglomerate Foreign firms are likely to locate near each other and near other foreign firms in the same industries However, the locations of Vietnamese firms have no influence on the location decisions by foreign firms in the same industries The findings are consistent with many previous studies on location choices by foreign investors in different countries such as the studies of Boudier-Bensebaa (2005), Meyer and Nguyen (2005), Head et al (1995), Cheng and Kwan (2000), and Crozet et al (2004)

Cột cột Bảng trình bày ước lượng mơ hình hồi quy Poisson Ngược lại với kết mơ hình "negative binomial regression", hệ số hầu hết biến có ý nghĩa thống kê cao Pseudo R2 cao Lý mơ hình hồi quy Poisson trường hợp bỏ qua phân bố không không quan sát số quan sát, dẫn đến chệch thấp sai số chuẩn dẫn đến kết z-values sai lệch lớn p-values sai lệch nhỏ