Nghiên cứu góp phần củng cố thêm bằng chứng thực nghiệm và bổ sung thêm vào kho tài liệu về chủ đề nghiên cứu tác động tình trạng tham nhũng ở nước nhận đầu tư và chênh lệch tham nhũng giữa hai nước đầu tư và nước nhận đầu tư đến việc thu hút nguồn vốn FDI ở các nền kinh tế đang phát triển.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ THU THẢO NGHIÊN CỨU SỰ TÁC ĐỘNG CHÊNH LỆCH THAM NHŨNG LÊN NGUỒN VỐN FDI CHẢY VÀO KHU VỰC CHÂU Á THÁI BÌNH DƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh - Năm 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ THU THẢO NGHIÊN CỨU SỰ TÁC ĐỘNG CHÊNH LỆCH THAM NHŨNG LÊN NGUỒN VỐN FDI CHẢY VÀO KHU VỰC CHÂU Á THÁI BÌNH DƯƠNG Chun ngành: Tài - Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS TRẦN THỊ HẢI LÝ Tp Hồ Chí Minh - Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn thạc sĩ: “Nghiên cứu tác động chênh lệch tham nhũng lên nguồn vốn FDI chảy vào khu vực châu Á Thái Bình Dương” cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các kết nghiên cứu Luận văn hoàn tồn trung thực chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác Tác giả Trần Thị Thu Thảo MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG TÓM TẮT CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 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 CHƢƠNG 2: LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VỀ THAM NHŨNG VÀ NGUỒN VỐN ĐẦU TƢ TRỰC TIẾP 11 2.1 Lý thuyết đầu tƣ trực tiếp nƣớc tham nhũng 11 2.1.1 Đầu tư trực tiếp nước 11 2.1.2 Tham nhũng 12 2.1.3 Chênh lệch tham nhũng 13 2.2 Các nghiên cứu liên quan 15 2.2.1 Các nghiên cứu tham nhũng FDI 20 2.1.2 Các nghiên cứu chênh lệch tham nhũng FDI 26 CHƢƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 29 3.1 Dữ liệu chọn biến 30 3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 39 3.3 Các giả thiết nghiên cứu 44 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 47 4.1 Mô tả biến ma trận hệ số tự tƣơng quan biến 48 4.2 Kết thực nghiệm 53 4.3 Kiểm định trƣờng hợp Việt Nam 58 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC A PHỤ LỤC B DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT CHỮ VIẾT TẮT NỘI DUNG CPI Chỉ số cảm nhận tham nhũng FDI Đầu tư trực tiếp nước GDP Tổng sản phẩm quốc nội GMM Mơ hình Moments tổng quát IMF Quỹ tiền tệ quốc tế IV Hồi quy ước lượng biến công cụ MNCs Các công ty đa quốc gia OLI Lý thuyết chiết trung hay mô hình OLI TCT 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 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Nguồn vốn FDI theo khu vực giai đoạn 2010 – 2014 Bảng 3.1: Mô tả biến nguồn liệu Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến sử dụng mơ hình hồi quy Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan biến Bảng 4.3: Hệ số phóng đại phương sai Bảng 4.4: Kết hồi quy System GMM Bảng 4.5: Kết hồi quy System GMM với biến giả Việt Nam DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 1.1: Nguồn vốn FDI chảy vào khu vực châu Á giai đoạn từ 2010-2014 Biểu đồ 1.2: 10 quốc gia thu hút FDI cao giới 2010-2014 TÓM TẮT Ngày nay, nghiên cứu thực nghiệm xem xét tác động tham nhũng đến nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước (viết tắt nguồn vốn FDI) trở thành đề tài nóng hấp dẫn, đặc biệt phân tích kinh tế phát triển Hơn nữa, kết nghiên cứu thực nghiệm cho thấy tồn hai luồng ý kiến tranh luận trái chiều Theo đó, số nghiên cứu cho tình trạng tham nhũng nước nhận đầu tư tác động chiều thúc đẩy nguồn vốn FDI gia tăng nghiên cứu Khanna Palepu (2010); Meon cộng (2011) Ngược lại, số nghiên cứu khác cho yếu tố tham nhũng nước nhận đầu tư tác động ngược chiều làm cản trở nguồn vốn FDI nghiên cứu Judge cộng (2011); Godinez Liu (2014) Sự khác biệt xuất phát từ nhiều vấn đề thể chế thức phi thức nước nhận đầu tư hay tính khơng đồng yếu tố điều kiện môi trường tự nhiên, hệ thống kinh tế trị xã hội nước nhận đầu tư Bài nghiên cứu tiến hành phân tích tác động tham nhũng đến nguồn vốn FDI 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 đầu tư nhận đầu tư nhằm nắm bắt xu hướng ảnh hưởng đến việc thu hút nguồn vốn FDI chảy vào nước phát triển khu vực châu Á Thái Bình Dương Qua đó, nghiên cứu góp phần làm phong phú thêm kho tài liệu nghiên cứu cung cấp chứng thực nghiệm chủ đề Nghiên cứu thực với kỹ thuật GMM cho mẫu liệu gồm 10 quốc gia phát triển khu vực châu Á Thái Bình Dương giai đoạn 2003- 2013 Việc lựa chọn sử dụng mơ hình system GMM Arellano Bond (1991) nhằm khắc phục hạn chế phân tích liệu bảng Kết nghiên cứu cho thấy tham nhũng nước nhận đầu tư có tác động ngược chiều làm cản trở nguồn vốn FDI chảy vào nước phát triển khu vực châu 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 đưa thêm biến giả Việt Nam vào mơ hình nghiên cứu tác động tham nhũng chênh lệch tham nhũng đến nguồn vốn FDI tác động ngược chiều việc thu hút nguồn vốn FDI Từ kết nghiên cứu đạt làm sở, tiền đề cho phủ nước việc điều hành, quản lý kinh tế vĩ mơ góp phần hạn chế tình trạng tham nhũng hữu khu vực cơng Đồng thời, phủ nước cần xây dựng hệ thống sách, chiến lược thu hút nguồn vốn FDI tạo môi trường đầu tư thơng thống tạo nhiều điều kiện thuận lợi cho hoạt động đầu tư quốc tế vào khu vực châu Á Thái Bình Dương nói chung Việt Nam nói riêng thời gian tới Johanson, J., & Vahlne, J.-E (1977) The internationalization process of the firm-A model of knowledge development and increasing foreign market commitments Journal of International Business Studies, 8, 23–32 Jose R Godinez & Ling Liu (2014) Corruption distance and FDI flows into Latin America International Business Review Jordaan, J C (2004), "Foreign Direct Investment and Neighbouring Influences." Unpublished doctoral thesis, University of Pretoria Judge, W., McNatt, B., & Xu, W (2011) The antecedents and effects of national corruption: A meta-analysis Journal of World Business, 46, 93–103 Kedia, B., & Mukherjee, D (2009) Understanding offshoring: A research framework based on disintegration, location and externalization advantages Journal of World Business, 44(3), 250–261 Khanna, T., & Palepu, K (2010) Winning in emerging markets: A road map for strategy and execution Cambridge: Harvard Business Press Books Kostova, T (1996) Success of the transnational transfer of organizational practices within multinational companies Minnesota: University of Minnesota (Doctoral dissertation) Kostova, T., & Roth, K (2002) Adoption of an organizational practice by subsidiaries of multinational corporations: Institutional and relational effects Academy of Management Journal, 215–233 Kostova, T., & Zaheer, S (1999) Organizational legitimacy under conditions of complexity: The case of the multinational enterprise Academy of Management Review, 64–81 Kreinin, M E., and M G Plummer 2002 Economic Integration and Development: Has Regionalism Delivered for Developing Countries? London: Edward Elgar Kreinin, M E., Plummer, M G., (2008), Regional groupings, discrimination, and erosion of preferences: Effects of EU enlargement on the Mediterranean Basin, Journal of International Trade & Economic Development, Vol 16, No 2, pp 213230 Kwok, C., & Tadesse, S (2006) The MNC as an agent of change for hostcountry institutions: FDI and corruption Journal of International Business Studies, 767–785 Leff, N (1964) Economic development through bureaucratic corruption American Behavioral Scientist, 8, 8–14 Meon, P., & Weill, L (2010) Is corruption an efficient grease? World Development, 38(3), 244–259 Mudambi, R., & Navarra, R (2002) Institutions and international business: A theoretical overview International Business Review, 635–646 Murphy, K., Shleifer, A., & Vishny, R (1993) Why is rent-seeking so costly to growth American Economic Review, 409–414 North, D (1990) Institutions, institutional change and economic performance Cambridge: Cambridge University Press O‘Brien, R (2007) A caution regarding rules of thumb for variance inflation factors Quality & Quantity, 41, 673–690 ODI, 1997 Foreign Direct Investment Flows to Low-Income Countries: A 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 fuzzy-set analysis Journal of International Business Studies, 39, 652–669 Petri, P 2012 The determinants of bilateral FDI: Is Asia Different? Journal of Asian Economics, 23:201-209 Peng, M., Wang, D., & Jiang, Y (2008) An institution-based view of international business strategy: A focus on emerging economies Journal of International Business Studies, 39, 920–936 Rodriguez, P., Siegel, D., Hillman, A., & Eden, L (2006) Three lenses on the multinational enterprise: Politics, corruption and corporate social responsibility Journal of International Business Studies, 37, 733–746 Rose-Ackerman, S (1999) Corruption and government: Causes, consequences and reform London: Cambridge University Press Rose-Ackerman, S (2008) Corruption and government Journal of International Peace- keeping, 328–343 (Special issue on Post-conflict Peacebuilding and Corruption) Roy, J P., & Oliver, C (2009) International joint venture partner selection: The role of the host-country legal environment Journal of International Business Studies, 40, 779–801 Rugman, A (2010) Reconciling internalization theory and the eclectic paradigm Multinational Business Review, 1–12 Rugman, A., & Verbeke, A (1992) A note on the transnational solution and the transaction cost theory of multinational strategic management Journal of International Business Studies, 23(4), 761–771 Sahoo, P (2006), ―Foreign Direct Investment in South Asia: Policy, Trends, Impact and Determinants‖, ADB Institute Discussion Paper No 56 Savin, N., & White, K (1977) The Durbin–Watson test for serial correlation with extreme sample sizes or many regressors Econometrica, 45, 1989–1996 Schwens, C., Eiche, J., & Kabst, R (2011) The moderation impact of informal institutional distance and formal institutional risk on SME entry mode choice Journal of Management Studies, Special Issue: Multinational Enterprises and Local Context, 48(2), 330–351 (Special issue: Multinational Enterprises and Local Context) Shan, W., & Song, J (1997) Foreign direct investment and the sourcing of technological advantage: Evidence from the biotechnology industry Journal of International Business Studies, 267–284 Shenkar, O (2001) Cultural distance revisited: Toward a more rigorous conceptualization and measurement of cultural differences Journal of International Business Studies, 32(3), 519–536 Suchman, M (1995) Managing legitimacy: Strategic and institutional approaches Academy of Management Review, 20, 571–611 Svensson, J (2005) Eight questions about corruption The Journal of Economic Perspectives, 19(3), 19–42 Tanzi, V (1998) ―Corruption around the world: causes, consequences, scope and cures‖ IMF Staff Papers, 45(4), 559–594 Tihanyi, L., Griffith, D., & Russell, C (2005) The effect of cultural distance on entry mode choice, international diversification, and MNE performance: A metaanalysis Journal of International Business Studies, 270–283 Transparency International (TI, 2015) Corruption perception index Retrieved from http:// www.transparency.org/research/cpi Udenze, Onyinye '14 (2014) "The Effect of Corruption on Foreign Direct Investments in Developing Countries," The Park Place Economist: Vol 22 Ufere, N., Perelli, S., Boland, R., & Carlsson, B (2012) Merchants of corruption: How entrepreneurs manufacture and supply bribes World Development, 40(12), 2440–2453 UNCTAD (2015) World Investment Report (WIR) : Transnational Corporations, Extractive Industries and Development, United Nations United Nations (UNDP, 2015) United Nations statistical yearbook Retrieved from http:// unstats.un.org/unsd/syb/syb55/SYB_55.pdf Verbeke, A., & Kano, L (2012) The transaction cost economics (TCE) theory of trading favors Asia Pacific Journal of Management, 1183–1205 Voyer, P., & Beamish, P (2004) The effect of corruption on Japanese foreign direct investment Journal of Business Ethics, 50, 211–224 Wang, C., Hong, J., Kafouros, M., & Boateng, A (2012a) What drives outward FDI of Chinese firms? Testing the explanatory power of three theoretical frameworks International Business Review, 21, 425–438 Wang, C., Hong, J., Kafouros, M., & Boateng, A (2012b) What drives the internationali-zation of Chinese firms? Testing the explanatory power of three theoretical frameworks International Business Review, 426–438 Wei, S (2000a) How taxing is corruption on international investors? Review of Economics and Statistics, 82(1), 1–11 Wei, S (2000b) Local corruption and global capital flows Brookings Papers on Economic Activity, 303–354 Wheeler, D., & Mody, A (1992) International investment location decisions: The case of US firms Journal of International Economics, 33, 57–76 Williamson, O (1985) The economic institutions of capitalism: Firms, markets, relational contracting New York: Free Press Williamson, O (1993) Opportunism and its critics Managerial and Decision Economics, 14, 97–107 Woo, J., & Heo, U (2009) Corruption and foreign direct investment attractiveness in Asia Asian Politics and Policy, 1(2), 223–238 World Bank (2015), World Development Indicators, Washington, DC: World Bank Xu, D., & Shenkar, O (2002) Note: Institutional distance and the multinational enterprise Academy of Management Review, 608–618 Zaheer, S (1995) Overcoming the liability of foreignness The Academy of Management Journal, 38(2), 341–363 Zaheer, S (2002) The liability of foreignness, redux: A commentary Journal of Inter-national Management, 351–358 (Special issue on the Liability of Foreigness) WEBSITE Hiệp hội Thương mại Phát triển Liên Hiệp quốc (UNCTAD) http://unctad.org/en/Pages/DIAE/FDI%20Statistics/FDI-Statistics-Bilateral.aspx Quỹ Di Sản http://www.heritage.org/index/explore?view=by-region-country-year Tổ chức Liên Hiệp Quốc (UNDP) http://www.undp.org/ Tổ chức Minh bạch Quốc tế (TI) http://www.transparency.org/ Tổ chức Ngân hàng Thế giới (WB) http://www.worldbank.org/ Tổng cục thống kê https://www.gso.gov.vn PHỤ LỤC A Ai Cập Danh Sách Nước Đầu Tư Cyprus Latvia Nhật Bản Slovakia Ấn Độ Đài Loan Liberia Nigeria South Africa Anh Đan Mạch Luxembourg Norway Spain Argentina Đức Ma Cao Oman Sri Lanka Australia Ghana Malaysia Pakistan Sweden Austria Greece Maldives Panama Switzerland Bahamas Guyana Malta Phần Lan Thái Lan Barbados Hàn Quốc Mauritius Pháp Trung Quốc Belarus Hồng Kông Mexico Philippines Turkey Belgium Hungary Mongolia Poland Uganda Brazil Indonesia Morocco Portugal Ukraine Brunây Iraq Mỹ Qatar Vanuatu Các tiểu vương quốc Arập Ireland Myanmar Romania Việt Nam Cambodia Israel Nepal Samoa Ý Canada Jordan Netherlands Saudi Arabia CH Czech Kenya New Zealand Seychelles Chile Kuwait Nga Danh Sách Nước Nhận Đầu Tư Ấn Độ Nhật Bản Hàn Quốc Philippines Indonesia Thái Lan Lào Trung Quốc Malaysia Việt Nam Singapore PHỤ LỤC B summarize FDI THAMNHUNG CLTHAMNHUNG1 CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT GDP THATNGHIEP > DUMMY Variable Obs Mean FDI THAMNHUNG CLTHAMNHUNG1 CLTHAMNHUNG2 HDI 1688 1688 1688 1688 1688 COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT GDP THATNGHIEP DUMMY Std Dev 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 1688 1688 1688 1688 1688 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 1688 1688 1688 1688 3.69125 1339.878 4.103879 0165877 3.33744 1972.412 2.300298 1277584 -1.343 4.217 18.678 9469.125 11.9 pwcorr LNFDI THAMNHUNG CLTHAMNHUNG1 CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP > DUMMY, sig star(1) LNFDI THAMNH~G CLTHAM~1 CLTHAM~2 LNFDI 1.0000 THAMNHUNG -0.0155 0.5252 CLTHAMNHUNG1 CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHA~G QUANLIEU 1.0000 0.2076* -0.5357* 0.0000 0.0000 1.0000 -0.2757* 0.0000 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 LNGDP 0.1732* 0.0000 -0.4556* 0.0000 -0.5703* 0.0000 0.2642* -0.1967* -0.4444* -0.3840* 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.2586* -0.3026* -0.5968* -0.4538* 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3738* -0.1806* 0.0000 0.0000 0.2066* 0.0000 0.1966* 0.0000 THATNGHIEP -0.0130 0.5922 -0.0752* 0.0020 0.1369* -0.0138 0.0000 0.5696 -0.0173 0.4775 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 0.4759* 0.0000 1.0000 TUDOKINHTE 0.5340* 0.0000 0.5308* 0.0000 LNGDP THATNGHIEP DUMMY 1.0000 0.2320* 0.0000 0.2055* -0.1011* 0.0000 0.0000 -0.0337 0.1668 0.1608* 0.0000 0.0346 0.1552 0.1222* 0.0000 LNGDP THATNG~P DUMMY 1.0000 CSLUATPHAP LAMPHAT 1.0000 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 1.0000 -0.1405* -0.1497* -0.1672* 0.0000 0.0000 0.0000 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 estat vif Variable 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 Mean VIF 3.02 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 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: N Time variable : NAM Number of instruments = 261 F(10, 328) = 11.57 Prob > F = 0.000 LNFDI Coef THAMNHUNG HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP _cons -.3929286 -5.247652 0429192 -.0019844 -.0154488 -.0300985 0280654 -.0791859 5186313 -.0809872 6.029661 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Std Err .2112628 1.886762 0089341 0014587 0044287 0095452 0123429 0271968 0654838 0452645 1.227588 t -1.86 -2.78 4.80 -1.36 -3.49 -3.15 2.27 -2.91 7.92 -1.79 4.91 P>|t| 0.064 0.006 0.000 0.175 0.001 0.002 0.024 0.004 0.000 0.075 0.000 = = = = = 1688 329 5.13 11 [95% Conf Interval] -.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 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) 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 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 Pr > z = Pr > z = 0.000 0.627 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.859 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 > chi2 = chi2 = 0.819 0.697 chi2 = chi2 = 0.837 0.813 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 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 LNFDI Coef THAMNHUNG HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP THAMNHUNGDUMMY _cons -.3697804 -5.565742 0463066 000869 -.0153321 -.0246212 024356 -.0025154 454634 -.1490599 -2.258828 6.340738 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Std Err .2081076 1.764782 008238 0015521 0041952 0089416 0113351 0311598 0653368 0507051 1.236517 1.121306 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 P>|t| 0.077 0.002 0.000 0.576 0.000 0.006 0.032 0.936 0.000 0.004 0.069 0.000 = = = = = 1688 329 5.13 11 [95% Conf Interval] -.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 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) 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 overid restrictions: chi2(247) = 978.42 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(247) = 214.70 weakened by many instruments.) -7.03 0.57 Pr > z = Pr > z = 0.000 0.570 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.932 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 > chi2 = chi2 = 0.887 0.807 chi2 = chi2 = 0.995 0.000 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 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: N Time variable : NAM Number of instruments = 218 F(10, 251) = 15.76 Prob > F = 0.000 LNFDI Coef CLTHAMNHUNG1 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP _cons 9478402 -5.396274 0774964 -.0025735 0107076 -.0197506 -.0412559 -.0076131 5549221 -.1484646 3.242404 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Std Err .1978098 2.515091 009569 0016166 0064363 0087646 0207118 0339859 0721431 0712494 1.90868 t 4.79 -2.15 8.10 -1.59 1.66 -2.25 -1.99 -0.22 7.69 -2.08 1.70 P>|t| 0.000 0.033 0.000 0.113 0.097 0.025 0.047 0.823 0.000 0.038 0.091 = = = = = 1333 252 5.29 11 [95% Conf Interval] 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 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) 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 overid restrictions: chi2(207) =2128.33 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(207) = 188.33 weakened by many instruments.) -5.87 -0.59 Pr > z = Pr > z = 0.000 0.557 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.820 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 > chi2 = chi2 = 0.195 1.000 chi2 = chi2 = 0.990 0.000 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 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 LNFDI 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 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Std Err .1260216 1.938498 007563 0013778 0051499 0096834 0072786 0229057 0557767 054641 1727632 1.292256 t 3.06 -1.97 6.43 -1.27 -0.60 -2.40 -0.53 -0.49 8.23 -2.27 -1.72 2.90 P>|t| = = = = = 1333 252 5.29 11 [95% Conf Interval] 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 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) 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 overid restrictions: chi2(207) = 838.17 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(207) = 172.80 weakened by many instruments.) -6.22 0.22 Pr > z = Pr > z = 0.000 0.826 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.960 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 = = 0.902 0.910 = = 0.994 0.004 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 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 LNFDI Coef CLTHAMNHUNG2 HDI COSOHATANG QUANLIEU GIAODUC CSLUATPHAP TUDOKINHTE LAMPHAT LNGDP THATNGHIEP _cons 1.755405 11.16679 1344827 -.004164 -.0031067 -.2578758 -.0423754 -.3700362 5255594 1186322 8.525863 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Std Err .5693688 6.603061 0342048 0061035 0184255 0579177 022006 1722683 142633 3521837 4.463913 t 3.08 1.69 3.93 -0.68 -0.17 -4.45 -1.93 -2.15 3.68 0.34 1.91 P>|t| 0.003 0.094 0.000 0.497 0.866 0.000 0.057 0.034 0.000 0.737 0.059 = = = = = 355 93 3.82 10 [95% Conf Interval] 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 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 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 overid restrictions: chi2(40) = 129.08 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(40) = 35.81 weakened by many instruments.) -2.84 -0.46 Pr > z = Pr > z = 0.005 0.644 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 0.660 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 > chi2 = chi2 = 0.272 1.000 chi2 = chi2 = 0.597 0.619 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 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 LNFDI 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 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Std Err .1713792 4.191017 0191634 0042088 0126106 0247947 0358291 103452 1238324 2751269 23.20085 3.408819 t 4.58 -0.99 2.88 -1.17 -0.39 -3.63 0.73 -3.57 1.00 1.97 -0.75 2.11 P>|t| = = = = = 355 93 3.82 10 [95% Conf Interval] 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 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) 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 overid restrictions: chi2(79) = 40.23 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(79) = 47.50 weakened by many instruments.) -3.63 -1.51 Pr > z = Pr > z = 0.000 0.130 Prob > chi2 = 1.000 Prob > chi2 = 0.998 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 = 0.993 0.929 1.000 0.013 ... phát triển khu vực châu Á Thái Bình Dương thực tế chịu tác động tham nhũng chênh lệch tham nhũng theo chiều hướng nào? Và điều kiện Việt Nam yếu tố tham nhũng hay chênh lệch tham nhũng tác động. ..BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH TRẦN THỊ THU THẢO NGHIÊN CỨU SỰ TÁC ĐỘNG CHÊNH LỆCH THAM NHŨNG LÊN NGUỒN VỐN FDI CHẢY VÀO KHU VỰC CHÂU Á THÁI BÌNH DƯƠNG Chuyên... đầu tư Chênh lệch tham nhũng sử dụng nhằm nắm bắt khuynh hướng tham nhũng khác tác động đến nguồn vốn FDI Nói cách khác, chênh lệch tham nhũng tác động chiều hay ngược chiều nguồn vốn FDI phụ