Phân tích định lượng tác động của fdi đến tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia đang phát triển

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ ===cwd=== KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Kinh tế đối ngoại PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG TÁC ĐỘNG CỦA FDI ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở CÁC QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN Họ tên sinh viên : Nguyễn Trà My Mã sinh viên : 1111110003 Lớp : Anh KT Khóa : 50 Người hướng dẫn khoa học : TS Nguyễn Thị Thùy Vinh Hà Nội, tháng năm 2015 MỤC LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG 1.1 Lý chọn đề tài Dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi vào (dịng FDI vào – FDI inflow) vấn đề quan tâm nghiên cứu kinh tế Mối quan hệ FDI tăng trưởng kinh tế chủ đề nghiên cứu quan trọng suốt chục năm vừa qua Lưu ý khóa luận này, nhắc đến FDI ta hiểu FDI vào – FDI inflow (các nghiên cứu nước làm tương tự họ nghiên cứu mối quan hệ FDI – tăng trưởng kinh tế) Theo lý thuyết, đầu tư trực tiếp nước ngồi, có tác động thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Nhiều nghiên cứu khẳng định mối quan hệ Các nhà nghiên cứu kinh tế có cơng trình khảo sát vai trị FDI q trình tăng trưởng Mello (1997) đưa hai kênh chủ yếu để FDI thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Một là, FDI tăng cường việc tiếp thu công nghệ nước hưởng FDI trình sản xuất Hai là, FDI thúc đẩy chuyển giao tri thức (knowledge transfer) việc đào tạo lao động giới thiệu kĩ quản lý tổ chức Cuộc khảo sát OECD (2002) nhấn mạnh 11 14 quốc gia nghiên cứu cho thấy FDI ảnh hưởng tích cực tới tăng trưởng thu nhập suất lao động Kết nghiên cứu Miao Wang (2009) 12 kinh tế châu Á giai đoạn 1987 – 1997 cho thấy loại FDI khác có tác động khác đến tăng trưởng kinh tế nước nhận FDI vào nhóm ngành sản xuất đóng vai trị quan trọng q trình thúc đẩy tăng trưởng FDI vào nhóm ngành phi sản xuất khơng có tác dụng Song, ta bắt gặp kết cho thấy mối quan hệ ngược lại Nghiên cứu Carkovic Levine (2002) cho thấy FDI tác động mạnh đáng kể đến tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên, hai tác giả lưu ý rằng, khơng phải phủ nhận vai trị FDI tăng trưởng kinh tế dài hạn Do đó, ta cần có nghiên cứu để kiểm định lại mối quan hệ FDI tăng trưởng kinh tế, cụ thể phạm vi quốc gia phát triển Lý quốc gia đa số khai thác nguồn vốn FDI vào để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Dòng FDI vào có mối quan hệ mật thiết đến q trình thúc đẩy tăng trưởng quốc gia này, ta kể đến Trung Quốc, Ấn Độ hai ví dụ tiêu biểu điển hình châu Á Ta biết động cho tăng trưởng vốn (tư bản) cơng nghệ (Ngồi cịn có vốn nhân lực tích lũy kiến thức – hai yếu tố không nằm phạm vi nghiên cứu định lượng khóa luận tính phức tạp chúng) Dòng FDI vào cung cấp cho nước nhận đầu tư vốn công nghệ, tải sản hữu hình vơ hình; ngồi FDI vào cịn giải vấn đề việc làm nước nhận đầu tư 1.2 Nội dung, mục tiêu phương pháp nghiên cứu Khóa luận phân tích tác động dịng FDI vào tới kinh tế nước phát triển Các nước phát triển nhóm nước tích cực thu hút FDI để phục vụ mục tiêu tăng trưởng Trong khóa luận này, nhắc đến FDI, ta hiểu FDI vào (FDI inflow) Khóa luận muốn kiểm định lại xem liệu FDI có chắn thúc đẩy tăng trưởng kinh tế phát triển hay khơng? Câu hỏi nghiên cứu khóa luận là: Liệu dịng FDI vào có làm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc gia phát triển? Nói cách khác, liệu có tồn mối quan hệ nhân – hai đại lượng FDI GDP hay khơng? Để đạt mục đích này, khóa luận sử dụng phương pháp phân tích định lượng: dùng bốn mơ hình kinh tế lượng: pooled OLS, least squares dummy variables, fixed effects random effects; sau sử dụng loạt kiểm định: Hausman Test, Wald Test Redundant Fixed Effects để chọn mơ hình tốt Khóa luận tiếp tục dùng đồ thị, ma trận correlation covariance, Granger Causality Test để khẳng định kết nghiên cứu: có tăng trưởng ta có quan sát gia tăng FDI kết luận FDI đóng vai trị thúc đẩy tăng trưởng Kết luận khóa luận khơng phủ nhận tác động thúc đẩy tăng trưởng kinh tế FDI lý thuyết; quốc gia phát triển phải thỏa mãn số điều kiện định: khả hấp thụ doanh nghiệp, nguồn nhân lực, sở hệ thống tài chính, sở hạ tầng, công nghệ, R&D thể chế, sử dụng lợi ích FDI cho mục tiêu tăng trưởng Khóa luận kết luận khơng thể khẳng định chắn FDI luôn thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc gia phát triển; từ gợi ý sách cho kinh tế phát triển nên tập trung xây dựng hệ thống pháp luật, nâng cao trình độ cơng nghệ, trình độ lao động, cải thiện sở hạ tầng, phát triển hệ thống tài lực doanh nghiệp nội địa tới mức định hợp lý trước thu hút thêm FDI 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Để khảo sát mối quan hệ FDI tới tăng trưởng kinh tế quốc gia phát triển, khóa luận nghiên cứu 20 quốc gia phát triển lựa chọn ngẫu nhiên khắp khu vực giới 1.4 Cấu trúc khóa luận Khóa luận trình bày sau: chương nhằm mục đích khái quát vấn đề nghiên cứu đưa câu hỏi nghiên cứu; chương nêu tổng quan tình hình nghiên cứu sở lý thuyết; chương trình bày phương pháp nghiên cứu: phương pháp kinh tế lượng với mơ hình pooled OLS, least squares dummy variables, fixed effects random effects kiểm định (những kiểm định phụ nêu tên, không nêu cụ thể); chương dẫn kết mơ hình, kết kiểm định, diễn giải kết ,chọn mô hình tốt làm số bước khẳng định thêm cho kết luận chương Trong chương ngồi trình bày kết luận, gợi ý sách nêu Em chân thành gửi lời cảm ơn đến TS Nguyễn Thị Thùy Vinh giúp em hoàn thành khóa luận CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu Mối quan hệ FDI tăng trưởng kinh tế chủ đề nghiên cứu quan trọng suốt chục năm vừa qua Các nhà nghiên cứu kinh tế có cơng trình khảo sát vai trị FDI q trình tăng trưởng Mello (1997) đưa hai kênh chủ yếu để FDI thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Một là, FDI tăng cường việc tiếp thu cơng nghệ nước hưởng FDI trình sản xuất Hai là, FDI thúc đẩy chuyển giao tri thức (knowledge transfer) việc đào tạo lao động giới thiệu kĩ quản lý tổ chức Cuộc khảo sát OECD (2002) nhấn mạnh 11 14 quốc gia nghiên cứu cho thấy FDI ảnh hưởng tích cực tới tăng trưởng thu nhập suất lao động Cả Mello OECD đồng ý rằng, cách FDI ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào điều kiện kinh tế điều kiện công nghệ nước nhận FDI Tức là, quốc gia cần phát triển đến trình độ định, đạt đến ngưỡng phát triển giáo dục hay hạ tầng đó, … trước hấp thụ lợi ích từ FDI để tăng trưởng kinh tế FDI làm gia tăng trực tiếp vốn (capital) công nghệ cho nước nhận FDI (Hermes, Lensink, 2003) Tầm quan trọng công nghệ với tăng trưởng nhấn mạnh nghiên cứu Grossman and Helpman năm 1991 Tốc độ tăng trưởng nước phát triển phụ thuộc vào mức độ quốc gia hấp thụ công nghệ từ quốc gia phát triển – kênh quan trọng FDI (Barro and Sala-i-Martin, 1995) Những công nghệ đưa vào nước phát triển, lan truyền từ công ty tập đồn đa quốc gia vào đến cơng ty nội địa (Findlay, 1978) Theo Findlay, việc áp dụng công nghệ quan trọng việc tăng suất vốn lao động nước nhận FDI Sự lan tỏa (spillover) diễn thông qua việc bắt chước (imitation) – doanh nghiệp nước bắt chước cơng nghệ doanh nghiệp nước ngồi, cạnh tranh (competition) – xuất công ty đầu tư trực tiếp nước ngồi tạo áp lực cho cơng ty nội địa điều chỉnh hoạt động kinh doanh họ theo hướng có lợi tăng cường sử dụng công nghệ mới), kết nối (linkages) – spillover thông qua giao dịch tập đoàn đa quốc gia với công ty nội địa, đào tạo (training) – công ty nội địa đào tạo thêm kĩ cho nhân viên để họ tiếp thu cơng nghệ (Kinoshita, 1998) FDI vào qua kênh để giúp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế trình kinh tế hấp thụ FDI vấn đề mà nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Duyster, Patterson Sander nghiên cứu “Lý thuyết khả hấp thụ FDI” (Foreign Direct Investment Absorptive Capacity Theory” đặc biệt nhấn mạnh kênh trình hấp thụ FDI Q trình hấp thụ FDI chia làm hai giai đoạn Giai đoạn giải ngân vốn; gia đoạn hai biến tác động tích cực FDI thành có lợi cho tăng trưởng quốc gia nhận FDI Lợi ích FDI hấp thụ vào nước nhận theo hai mức: tầm vĩ mơ (quốc gia, tồn kinh tế) tầm vi mô (quy mô doanh nghiệp) Ở tầm vĩ mơ, lợi ích FDI truyển cho nước nhận FDI qua việc công nghệ chuyển giao từ việc cạnh tranh, bắt chước, liên kết, giao dịch với doanh nghiệp nội địa Lợi ích FDI truyền cho nước nhận FDI qua việc đào tạo lao động, tích lũy kinh nghiệm Ở tầm vi mơ, doanh nghiệp nội địa tính kênh hút lợi ích FDI theo hiệu ứng lan tỏa chiều dọc chiều ngang, hiệu ứng đào tạo, tích lũy kĩ năng, chuyển giao kiến thức di chuyển lao động Các tác giả dùng mô hình quang hợp (photosynthesis model) để minh họa khả hấp thụ FDI nước nhận FDI Một số nghiên cứu sâu mối quan hệ nguyên nhân – kết FDI tăng trưởng kinh tế Zhang (2001) nghiên cứu 11 quốc gia, kiểm định mối quan hệ nhân - dài hạn FDI tăng trưởng GDP, dùng mơ hình sửa lỗi (Error Correction Model) Kiểm định cho thấy có mối quan hệ nhân – Granger (Granger Causality) FDI tăng trưởng Chowdhury Mavrotas (2003) kiểm định mối quan hệ nhân – Granger, dựa vào mơ hình Toda Yamamoto (1995) Sử dụng số liệu từ năm 1969 đến 2000, họ thấy khơng có mối quan hệ nhân – FDI tăng trưởng Chile, mối quan hệ có tồn quốc gia khác, có Malaysia Thái Lan Có nhiều nghiên cứu viết điều kiện để FDI có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Họ tập trung vào khía cạnh khác nhau, có liên quan mật thiết đến nhau, phát triển Đầu tiên, Blomstrom, Lipsey Zejan (1994) cho FDI có tác động tích cực đến tăng trưởng quốc gia nhận FDI có mức thu nhập bình quân đầu người cao Thứ hai, Balasubramanyam, Salisu Sapsford (1996) nhấn mạnh vai trò việc mở cửa thương mại việc hấp thụ lợi ích mà FDI mang lại Thứ ba, Borenztein, De Gregio Lee (1998) kết luận rằng, FDI thúc đẩy tăng trưởng, quốc gia lực lượng lao động đạt đến trình độ giáo dục định Thật vậy, việc tiếp thu công nghệ kỹ quản lý có địi hỏi định từ phía lực lượng lao động Những hàng hóa cơng nghệ cao sản xuất cần có lao động có trình độ, để hiểu áp dụng cơng nghệ Nói cách khác, lan tỏa công nghệ (technological spillover) – yếu tố quan trọng tăng trưởng kinh tế, xảy quốc gia nhận FDI đạt đến tích lũy nguồn vốn nhân lực tối thiểu (Borenzstein cộng sự, 1998) Borenzstein cộng nghiên cứu 69 kinh tế phát triển giai đoạn 1970 – 1989, kết luận tác động FDI đến tăng trưởng phụ thuộc vào nguồn vốn nhân lực Bengoa Sanchez – Robles (2003) mang đến kết luận tương tự cho quốc gia Mĩ Latin Kottaridi (2005) nghiên cứu quan hệ FDI tăng trưởng đến quốc gia phát triển châu Âu giai đoạn 1980 – 2001, cho thấy FDI phát huy tác dụng tích cực với tăng trưởng kinh tế quốc gia hưởng FDI có nguồn nhân lực tương đối hoàn thiện Cuối cùng, Alfaro cộng (2004) đặc biệt ý đến thị trường tài Họ cho FDI tạo tăng trưởng thị trường tài quốc gia phát triển Theo Hermes Lensink (2003), phát triển thị trường tài điều kiện tiên để phát huy tác dụng thúc đẩy tăng trưởng FDI Tác động FDI đến tăng trưởng kinh tế nhà nghiên cứu xem xét khu vực khác De Gregorio (1992) nghiên cứu 12 quốc gia Mĩ Latin Baldwin cộng (1999) khảo sát mối quan hệ quốc gia thành viên OECD Zhang (2001) tập trung vào nước châu Á Bende – Nabende Ford (1998) nghiên cứu Đài Loan Tất tác giả đưa đến kết luận tồn mối tương quan thuận FDI tăng trưởng kinh tế Ngồi ra, có nghiên cứu khác biệt tác động FDI tới tăng trưởng kinh tế nước phát triển phát triển De Mello (1999) khảo sát 15 quốc gia OECD 17 quốc gia không thuộc OECD giai đoạn 1970 – 1990 Xu (2000) theo dõi FDI tăng trưởng 40 quốc gia phát triển phát triển thời kì 1966 – 1994 Các tác giả đồng ý rằng, tác động thúc đẩy tăng trưởng kinh tế FDI rõ rệt mạnh mẽ quốc gia phát triển Đây nhóm nước nhận nhiều FDI Kyuntae Kim Hokyung Bang (2008) kiểm tra mối quan hệ dài hạn ngắn hạn FDI tăng trưởng kinh tế Ireland giai đoạn 1975 – 2006 Kết cho thấy FDI, vốn nội địa thương mại quốc tế có ý nghĩa thống kê mặt ngắn hạn dài hạn, tác động tích cực đến tăng trưởng Ireland Tác giả dùng phương pháp phân tích nhân (causality analysis) thấy có mối quan hệ nhân Granger chiều (bi-directinal Granger causality) FDI GDP Từ đó, Kyuntae Kim Hokyung Bang kết luận giả thuyết tăng trưởng định hướng theo FDI có giá trị cho kinh tế Ireland Họ cho rằng, Ireland cần tiếp tục thu hút FDI để tiếp tục tăng trưởng kinh tế Hai vùng khác nhà nghiên cứu ý kiểm tra tác động FDI châu Á khu vực Trung Đông Âu Kết nghiên cứu Miao Wang (2009) 12 kinh tế châu Á giai đoạn 1987 – 1997 cho thấy loại FDI khác có tác động khác đến tăng trưởng kinh tế nước nhận FDI vào nhóm ngành sản xuất đóng vai trị quan trọng q trình thúc đẩy tăng trưởng FDI vào nhóm ngành phi sản xuất khơng có tác dụng FDI vào nhóm ngành sản xuất chiếm tỷ trọng lớn, lớn tổng số FDI vào nước phát triển châu Á Do đó, theo Wang, cần đặc biệt nghiên cứu FDI vào nhóm ngành sản xuất Wang cho thấy FDI vào nhóm ngành sản xuất có tác động đến tăng trưởng GDP mạnh rõ rệt FDI vào nhóm ngành khác Wang gợi ý phủ nên có sách thu hút FDI vào nhóm ngành sản xuất Ơng đặt câu hỏi liệu FDI vào nhóm ngành khác có tác động khác đến tăng trưởng hay khơng? FDI phi sản xuất, ví dụ vào nơng nghiệp khai mỏ, khơng có tác động rõ rệt đến tăng trưởng thu nhập, thúc đẩy tăng trưởng nhóm ngành nơng nghiệp khải mỏ hay không? Khảo sát mối quan hệ FDI tăng trưởng kinh tế khu vực Đông – Trung Âu, Gheorghe H Popecscu (2014) cho thấy FDI tăng trưởng GDP tồn mối tương quan thuận, có ý nghĩa thống kê FDI thúc đẩy phát triển công 10 nghệ nước nhận qua hiệu ứng lan tỏa (spillover) Quá trình đuổi kịp (catch-up) – trình nước phát triển đuổi kịp nước phát triển khu vưc Đông – Trung Âu xảy đồng thời với thời điểm dòng FDI ạt tràn vào khu vực Hơn nữa, sau suy thoái năm 2008, luật lệ đầu tư ngày thắt chặt, đảm bảo an toàn cho FDI vào Một môi trường đầu tư hấp dẫn lành mạnh thiết lập Đông – Trung Âu dần hồn thiện q trình hội nhập tài mậu dịch ảnh hưởng liên minh châu Âu EU FDI từ EU đổ vào khu vực Đông – Trung Âu ngày nhiều Các nước Đông – Trung Âu liên tiếp thực cải cách kinh tế thúc đẩy q trình tư hữu hóa (privatization).Theo Gheorghe H Popecscu, nước đẩy nhanh tư hữu hóa thu hút FDI, hưởng mức tăng GDP cao FDI làm tăng suất, giảm khác biệt suất vùng quốc gia Đông – Trung Âu Tất điều có lợi cho GDP Tuy nhiên có nghiên cứu ngược lại với lý thuyết FDI thúc đẩy tăng trưởng Ta kể đến nghiên cứu “Liệu FDI có đẩy nhanh tăng tăng trưởng kinh tế” – (Does FDI accelerate economic growth?) Maria Carkovic Rose Levine năm 2002 Hai tác giả cho chứng vĩ mô mối tương quan thuận FDI tăng trưởng kinh tế cần xem xét cẩn trọng Bở lẽ nghiên cứu khơng kiểm sốt đầy đủ cho độ chệch đồng thời (simultaneity bias), hiệu ứng quốc gia khác việc sử dụng độ trễ biến phụ thuộc làm biến giải thích Điểm yếu này, theo Carkovic Levine, làm chệch ước lượng hệ số standard errors hệ số Nghiên cứu Carkovic Levine năm 2002 sử dụng số liệu bảng, nghiên cứu 72 quốc gia giai đoạn 1960 – 1995, số liệu tính giá trị trung bình năm năm một; khơng nghiên cứu kỹ quốc gia cụ thể Hai tác giả dùng phương pháp Generalized Method of Moments (GMM) Ước lượng GMM dùng để tách ướng lượng vững không chệch tác động FDI vào đến tăng trưởng kinh tế Phương pháp GMM sử dụng biến động thời gian số liệu, giải thích hiệu ứng quốc gia khác nhau, cho phép độ trễ biến phụ thuộc đứng vào làm biến giải thích giải vấn đề biến nội sinh (endogeneity problem) mô 23 Tuy nhiên, ta xét thực tiễn kinh tế mở, ta phủ nhận vai trò thương mại quốc tế đến tăng trưởng.Liệu có nên thêm biến biểu diễn thương mại quốc tế vào hàm sản xuất Cobb-Douglas không ? Adam Smith tác phẩm kinh điển « the Wealth of Nations » (Sự giàu có quốc gia) có đoạn viết : « It is a maxim of every prudent master of a family, never to attempt to make at home what it will cost more to make than to buy The tailor does not attempt to make his own shoes, but buys them of the shoemaker The shoemaker does not attempt to make his own clothes, but employs a tailor… What is prudence in the conduct of every private family can scarce be folly in that of a great kingdom If a foreign country can supply us with a commodity cheaper than we ourselves can make it, better buy it of them with some part of the produce of our own industry employed in a way which we have some advantage” Có thể tạm hiểu quốc gia nên sản xuất hàng hóa mà có lợi thế, sau đem trao đổi với quốc gia khác Ông thể quan điểm thương mại quốc tế đem lại thịnh vượng cho quốc gia Liệu có chứng cho việc thương mại quốc tế thúc đẩy tăng trưởng không? Các nhà kinh tế học ngày dựa vào số liệu quốc tế theo nhiều năm để xem mối tương quan tăng trưởng kinh tế thương mại quốc tế Andrew Warner Jeffray Sachs nghiên cứu vấn đề cho giai đoạn 1970 – 1989 Kết cho thấy, số quốc gia phát triển, kinh tế mở cửa với thương mại quốc tế tăng trưởng trung bình 2.3% năm cịn kinh tế đóng cửa với thương mại quốc tế 0.7% Trong số quốc gia phát triển, kinh tế mở cửa với thương mại quốc tế tăng trưởng 4.5% kinh tế đóng cửa với thương mai quốc tế tăng trưởng 0.7% năm Kết hai nhà kinh tế học thống với quan điểm Adam Smith thương mại quốc tế thúc đẩy tăng trưởng Một ví dụ khác dễ hiểu quốc gia Nhật Bản năm 50 kỷ XIX, Hàn Quốc thập niên 60 Việt Nam thập niên 90 kỉ XX – mở cửa với thương mại quốc tế khiến quốc gia có mức tăng trưởng kinh tế cao Jeffrey Frankel David Romer kết luận “sự gia tăng 1% tỷ lệ thương mại quốc tế với GDP tăng thu nhập quốc 24 gia…” Mở cửa cho thương mại quốc tế điều có lợi cho tăng trưởng kinh tế (Mankiw, 2009) Mankiw đề xuất cần thiết nên thêm biến biểu diễn thương mại quốc tế vào hàm sản xuất Cobb-Douglas Đó biến TRADE, bao gồm tổng xuất nhập quốc gia Vì ta xét kinh tế mở, ta chia biến K hàm CobbDouglas làm thành tố: vốn nước vốn nước Ở nước phát triển, vốn nước vào đa số FDI Ta viết lại hàm sản xuất Cobb-Douglas: Y = A Trong : Y = GDP, K = vốn nước, F = đầu tư trực tiếp nước – FDI, L = lao động, TR = xuất + nhập Lấy logarithm tự nhiên phương trình để đưa hàm tuyến tính, ta có : lnY = C + lnK + lnF + lnL + lnTR Theo mơ hình lý thuyết, vốn nước, lao động thương mại quốc tế có tác động dương tới tăng trưởng Ta dự đốn FDI GDP có mối tương quan thuận: FDI thúc đẩy tăng trưởng Như vậy, vấn đề nghiên cứu chủ yếu chương tồn khóa luận kiểm định FDI có mang lại tăng trưởng kinh tế kinh tế phát triển hay khơng Ta có bảng dự đốn dấu sau: Dự đoán dấu hệ số + + + + CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG 3.1 Mơ hình 3.1.1 Số liệu bảng – panel data Để kiểm định FDI có mang lại tăng trưởng kinh tế kinh tế phát triển hay khơng, khóa luận chọn nghiên cứu 20 quốc gia phát triển, trải dài châu lục Âu, Á, Phi Mĩ Latin, nước quan sát vòng năm 25 (từ 2005 đến 2013) tiêu chí: GDP, tích lũy vốn nội địa, FDI, số lao động tổng nhập xuất theo dõi theo năm Tổng cộng 180 quan sát Đây số liệu bảng - panel data (Từ lúc đến hết khóa luận, thuật ngữ “panel data” sử dụng thay cho “số liệu bảng”) Panel data cho phép người nghiên cứu theo dõi biến động biến số quan tâm mặt khơng gian thời gian – kết hợp ưu việt cross-section time series data Dùng panel data có lợi ích gì? Trong Basic Econometrics, Guajarati (2009) viết: - Vì panel data cho thông tin cá nhân, doanh nghiệp, vùng miền, quốc gia… khoảng thời gian, chắn có khác biệt (heterogeneity) cá thể kể Kỹ thuật ước lượng với panel data cho phép người nghiên cứu tính đến khác biệt cách trực tiếp - Bằng kết hợp quan sát time series cross-section, panel data cho người nghiên cứu nhiều nhìn cụ thể đối tượng nghiên cứu, cho phép linh hoạt (các biến thay đổi theo thời gian) giảm tượng đa cộng tuyến biến, tăng thêm bậc tự hiệu - Panel data phù hợp với việc nghiên cứu biến động (Phù hợp với mục đích khóa luận, cần khảo sát tác động FDI vào tăng trưởng, cần nghiên cứu khoảng thời gian biến số vĩ mơ thay đổi) - Panel data phát đo lường tác động quan sát cross-section hay times-series đơn - Panel data cho phép ta nghiên cứu mơ hình phức tạp (ví dụ tính kinh tế quy mơ biến đổi cơng nghệ…) - Panel data tối thiểu hóa độ chệch (bias) – vấn đề bias nảy sinh ta gom cá thể vào thành nhóm lớn Panel data, theo Peter Kennedy (2003), chia làm ba loại: - “Long and narrow” (dài hẹp): “dài” có nghĩa biến theo dõi khoảng thời gian (T) dài , “hẹp” tức khơng có nhiều cá thể (đơn vị cross-section - N) quan sát Ở T > N 26 - “Short and wide” (ngắn rộng): “ngắn” có nghĩa biến theo dõi khoảng thời gian (T) ngắn; “rộng” tức có nhiều cá thể (đơn vị cross-section - N) quan sát Ở T < N - “Long and wide” (dài rộng): có nhiều cá thể (đơn vị cross-section) quan sát, khoảng thời gian dài Ở T = N Có bốn cách – mơ hình ước lượng cho panel data: (1) Pooled OLS model: gom tất quan sát lại (ở khóa luận 180 quan sát), ước lượng hồi quy tổng, bỏ qua chất cross-section time-series (trải dài theo không gian thời gian) liệu (2) Fixed Effects least squares dummy variable model (LSDV): gom 180 quan sát lại, cho phép đơn vị cross-section, tức quốc gia có hệ số riêng biến ảo dummy (3) Fixed Effects within-group model (FE): gom 180 quan sát lại, quốc gia, biểu diễn biến dạng độ lệch so với giá trị trung bình, ước lượng OLS với giá trị (gọi time de-meaned regression) (4) Random Effects model (RE): hệ số quốc gia ngẫu nhiên Khóa luận trình bày mơ hình (Pooled OLS, LSDV, FE RE), chạy mơ hình, dùng kiểm định Hausman Test Wald Test để tìm mơ hình tốt để kiểm định xem FDI có mang lại tăng trưởng kinh tế kinh tế phát triển hay không 3.1.2 Mô hình Pooled OLS Mơ hình gộp (từ lúc đến hết khóa luận gọi pooled model) mơ hình mà liệu cá thể khác gộp chung với mà không kể đến khác biệt cá thể dù khác biệt dẫn đến hệ số khác Pooled model chúng ta, mối quan hệ biến giải thích lnK, lnF, lnL lnTR với biến phụ thuộc lnY biểu diễn sau: lnYit = C + lnKit + lnFit +lnLit + lnTRit + eit (3.1) Phương trình có hai kí hiệu nhỏ dưới: i quốc gia thứ i t khoảng thời gian thứ t (ở năm) Như vậy, ví dụ, Y it biểu diễn quan sát 27 biến phụ thuộc vào năm t cho quốc gia thứ i Nói cách khác Y it GDP nước i năm t Có thể nhận thấy phương trình trên, hệ số C, , , khơng có ký hiệu nhỏ i, t phía Các hệ số giả định không thay đổi tất quốc gia tất năm, không cho phép (không kể đến) khác biệt có quốc gia khác (individual heterogeneity) Đây đặc điểm pooled model – khơng tính đến khác biệt cá thể (đơn vị cross-section) Sai số eit biểu diễn tất nhân tố khác tác động đến GDP khơng thể mơ hình Ta giả định sai số (sau đến hêt khóa luận gọi “error term”) eit có kỳ vọng khơng có mối tương quan với biến giải thích lnKit, lnFit, lnTRit, lnLit Ước lượng bình phương nhỏ cho C, , , có đẩy đù đặc tính sau: consistent, minimum variance, unbiased - vững, phương sai nhỏ không chệch Ước lượng bình phương nhỏ pooled model có thống kê t F có ý nghĩa mẫu lớn cho kiểm định giả thuyết (hypothesis testing) ước lượng khoảng (interval estimation) Nếu ta giả định biến giải thích khơng ngẫu nhiên ước lượng bình phương nhỏ ước lượng có phương sai nhỏ nhất, tuyến tính khơng chệch mẫu hữu hạn (R.Carter Hill, 2009) Đây giả định error term eit cho pooled model: E(eit) = (kỳ vọng 0) Var(eit) = E = (phương sai – variance không thay đổi) Cov(eit, ejs) = E(eit, ejs) = Với i j t s (khơng có tương quan error term) Cov(eit, lnKit) = 0, cov(eit, lnFit) = 0, cov(eit, lnLit) = 0, cov(eit, lnTRit) = (error term khơng có tương quan với biến giải thích) 3.1.3 Mơ hình Fixed Effects least squares dummy variable (LSDV) LSDV gọi tiếng việt mơ hình bình phương nhỏ có biến ảo Có biển ảo dummy tức mơ hình có Fixed Effects (sẽ trình bày cụ thể phần sau) 28 3.1.3.1 Giới thiệu chung LSDV Ta có phương trình biểu diễn mối quan hệ biến phụ thuộc lnY it với biến độc lập lnKit, lnFit, lnLit, lnTRit mở rộng từ phương trình (3.1) sau: lnYit = Ci + lnKit + lnFit + lnLit + lnTRit + eit (3.2) Ta đưa thêm ký hiệu nhỏ i vào bên hệ số C, , , Các hệ số nhận giá trị khác quốc gia khác Lúc ta bắt đầu xét đến khác quốc gia Tuy nhiên, mơ hình khơng phù hợp với panel data có thời gian ngắn số quốc gia nhiều (N > T) (R.Carter Hill, 2009) Để phù hợp với panel data có thời gian ngắn số quốc gia nhiều, ta thay mơ hình (3.2) mơ hình sau : lnYit = Ci + lnKit + lnFit + lnLit + lnTRit + eit (3.3) Trong mơ hình (3.3) này, hệ số chặn Ci khác quốc gia khác hệ số góc , , giả định khơng đổi với quốc gia Tất khác biệt quốc gia – khác biệt mang tính cá thể (individual heterogeneity) coi phản ánh hệ số chặn Hệ số chặn đưa vào để kiểm sốt đặc tính đặc thù quốc gia, đặc tính khơng thay đổi theo thời gian (individual-specific, time-invariant characteristics) Mơ hình gọi mơ hình Fixed Effects (trong fixed tức cố định, mơ hình kiểm sốt biến cố định khơng thay đổi theo thời gian) Ta thêm biến ảo (từ đến hết khóa luận gọi dummy) để trở thành mơ hình (Fixed Effects) least square dummy variable (LSDV) 3.1.3.2 Thêm dummy vào mơ hình Để ước lượng mơ hình (3.3), ta thêm biến ảo vào vị trí hệ số chặn cho cá thể (ở quốc gia) Thông thường, người ta thêm dummy số cá thể nhỏ Số cá thể khóa luận 20 quốc gia – số hợp lý để thêm dummy Do ta thêm dummy theo kiểu phân nhóm (sẽ trình bày phần sau) Ta hình dung mơ hình có dummy sau : Giả sử có 10 cá thể, biến giải thích x 2it, x3it, biến độc lập yit Ta định nghĩa 10 biến dummy sau : 29 D1i = i = i D2i = i = i … D10i = i = 10 i10 Ta có mơ hình : yit = + + … + + x2it + x3it + eit Lúc này, khác biệt cá thể tính đến (thể hệ số chặn , , …, ) Mơ hình coi đáng tin cậy pooled model (không xét đến khác biệt cá thể) Tuy nhiên, sử dụng LSDV cách tùy tiện Gujarati (2009) nhược điểm LSDV sau: - Nếu đưa vào nhiều dummy, người nghiên cứu gặp phải vấn đề bậc tự Người nghiên cứu thiếu số quan sát để có phân tích thống kê có ý nghĩa - Nếu có q nhiều dummy, mơ hình gặp rủi ro đa cộng tuyến (multicollinearity), làm cho việc ước lượng tham số gặp khó khăn - Trong số trường hợp LSDV nhận diện tác động biến số không thay đổi theo thời gian Những hệ số chặn cá thể (the subject-specific intercepts) – , , …, làm mờ khác biệt (heterogeneity) tồn biến độc lập biến phụ thuộc - Vấn đề error term e it – i thể cá thể khác t thể thời gian biến đổi, giả định cổ điển e it N(0, ) bị thay đổi, khiến việc phân tích trở nên phức tạp 3.1.3.3 Thêm biến dummy vào mô hình của khóa luận Khóa luận nghiên cứu 20 quốc gia phát triển thời gian năm, N > T nên mơ hình LSDV đưa vào chạy (3.3) Vì số quốc gia lớn (20 quốc gia), tác giả không thêm dummy cho quốc gia Thay vào chia dummy theo châu lục Cụ thể sau: Dum1= quốc gia thuộc châu Phi quốc gia không thuộc châu Phi 30 Dum2 = quốc gia thuộc châu Mĩ Latin quốc gia không thuộc châu Mĩ Latin Dum3 = quốc gia thuộc châu Âu quốc gia không thuộc châu Âu Dum4 = quốc gia thuộc châu Á quốc gia không thuộc châu Á Ta có mơ hình LSDV biểu diễn mối quan hệ biến phụ thuộc lnY it với biến độc lập lnKit, lnFit, lnLit, lnTRit sau: lnYit = C1Dum1 + C2Dum2 + C3Dum3 +C4Dum4 +lnKit +lnFit +lnLit +lnTRit+ eit 3.1.4 Mơ hình Fixed Effects within group (mơ hình Fixed Effects) Ta viết lại phương trình biểu diễn mối quan hệ biến phụ thuộc lnY it với biến độc lập lnKit, lnFit, lnLit, lnTRit sau: lnYit = Ci + lnKit + lnFit + lnLit + lnTRit + eit (3.3) Lấy giá trị bình quân đại lượng theo thời gian, chia vế (3.3) cho T, ta có: = Ci + lnKit + lnFit +lnLit + lnTRit + eit] Do tham số không thay đổi theo thời gian, ta giản lược phương trình thành sau : = = Ci + + + + + Ci + + + + + (3.4) Dấu gạch ngang đầu thể đại lượng lấy bình quân theo thời gian Ta lấy phương trình (3.3) trừ phương trình (3.4), ta : lnYit = Ci + lnKit + lnFit + lnLit + lnTRit + eit 31 Ci + + + + + lnYit - = lnKit - ) + lnFit - )+lnLit - + lnTRit - + (eit (3.5) Dấu ngã phía biến biểu thị độ lệch biến khỏi giá trị bình quân Phương pháp nhấn mạnh đặc điểm ước lượng FE: hệ số ước lượng phụ thuộc vào biến động biến giải thích biến độc lập cá thể (ở quốc gia) (“writing the fixed effects model in terms of deviations from individual means, as in (3.5), emphasizes another important characteristic of the fixed effects estimator: the coefficient estimates depend only on the variation of the dependent and explanatory variables within individuals” R.C.Hill, 2009) Fixed Effects phù hợp nghiên cứu biến số thay đổi theo thời gian Khi làm việc với mơ hình Fixed Effects, ta thường hay giả định yếu tố bên cá thể (quốc gia) gây ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Người ta cần phải kiểm soát yếu tố Mơ hình Fixed Effects cho phép ta loại bỏ đặc điểm không thay đổi theo thời gian Các đặc điểm thay không đổi theo thời gian (time-constant characteristics) khác cá thể (quốc gia) khơng có tương quan với đặc điểm khác cá thể (quốc gia) Vì mơ hình Fixed Effects kiểm sốt tất khác biệt không đổi theo thời gian (time-invariant differences) cá thể (quốc gia) nên hệ số ước lượng mơ hình Fixed Effects khơng thể bị chệch Mơ hình Fixed Effects khơng thể sử dụng để nghiên cứu nguyên nhân không thay đổi theo thời gian biến phụ thuộc (các biến giải thích khơng thể khơng đổi theo thời gian) Mơ hình Fixed Effects nghiên cứu thay đổi cá thể (quốc gia) 3.1.5 Mơ hình Random Effects 3.1.5.1 Xây dựng mơ hình Random Effects Trong mơ hình (3.3): lnYit = Ci + lnKit + lnFit + lnLit + lnTRit + eit 32 ta giả định khác biệt quốc gia thể hệ số chặn C i Ci coi tham số cố định ước lượng trực tiếp sử dụng ước lượng bình phương nhỏ Trong mơ hình Random Effects, ta lại giả định tiếp khác biệt quốc gia biểu diễn hệ số chặn C i, nhận ta coi khác biệt ngẫu nhiên (random) thay cố định (fixed) – ta làm mơ hình DLSV mơ hình Fixed Effects Sự khác biệt ngẫu nhiên đưa vào mơ hình cách xây dựng tham số chặn C i chứa thành phần cố định (biễu diễn số bình quân tổng thể - thành phần biểu diễn khác biệt quốc gia khỏi giá trị bình quân, Ta viết : Ci = (3.6) Sự khác biệt mang tính ngẫu nhiên quốc gia - giống error term ngẫu nhiên (random error term) Trong mơ hình Random Effects, ta có giả định sau : kỳ vọng 0, giá trị khơng có tương quan có phương sai khơng đổi : E( = ; cov ( (i ; var( Thay phương trình (3.6) vào phương trình (3.3) ta có : lnYit = ( ) + lnKit + lnFit + lnLit +lnTRit + eit (3.7) tham số cố định tổng thể, hiệu ứng ngẫu nhiên (random effect), ta viết lại phương trình (3.7) để đưa dạng hồi quy thông thường : lnYit = + lnKit + lnFit +lnLit + lnTRit + (eit + (3.8) Đặt = eit + , phương trình (3.8) trở thành: lnYit = + lnKit + lnFit + lnLit + lnTRit + (3.9) tham số chặn Error term có hai thành phần – tác động ngẫu nhiên quốc gia eit – sai số ngẫu nhiên thông thường hàm hồi quy 3.1.5.2 Giả định error term Ta trình bày giả định eit mục 3.1.2 Ta giả định tiếp khơng có tương quan với eit – cov(eit) = khơng có tương quan với biến giải thích : cov(; cov( ; cov( ; cov( Từ đó, ta có giả định sau = eit + (1)Error term có kỳ vọng : E( E(eit + ) = E(eit) + E() = + = 33 (2) có phương sai không thay đổi : = var( = var(eit + ) = var() + var(eit) + 2cov(eit + ) = + (3) Tương quan hai (cá thể) quốc gia bất kỳ, i – j, thời điểm t Covariance trường hợp tính sau: cov( = E( = E[(eit ( ejt] = E() + E() + E( + E( =0 (4)Tương quan error term quốc gia (i) thời gian khác nhau, t s Covariance trường hợp : cov( = E( = E[(eit ( eis] = E() + E() + E( + E( = +0+0+0 = (5)Tương quan sai số cá thể (quốc gia) khác thời điểm khác Covariance tính sau : cov( = E( = E[(eit ( ejs] = E() + E() + E( + E( =0+0+0+0=0 Như vậy, error terms = e it + có mối tương quan với qua thời gian cho cá thể, ngồi trường hợp khơng có mối tương quan Mối tương quan tạo thành phần (phổ biến thời điểm) Mối tương quan cố định theo thời gian, tính sau : = 3.1.5.3 Ước lượng mơ hình Random Effects Trong mơ hình Random Effects – phương trình (3.9): lnYit = + lnKit + lnFit + lnLit + lnTRit + 34 sai số có kỳ vọng 0, phương sai khơng đổi ( + Vấn đề phức tạp tương quan chuỗi (serial correlation) – error term đơn vị cross-section (mỗi quốc gia) có tương quan với = Ước lượng bình phương nhỏ vững khơng chệch lại khơng có phương sai nhỏ Ước lượng phương sai nhỏ cho mơ hình Random Effects ước lượng Generalized Least Square (GLS) Ta chuyển đổi mơ hình bình phương nhỏ thành : lnYit - = lnKit - ) + lnFit - )+lnLit - + lnTRit - + (vit(3.10) Dấu gạch ngang đầu thể đại lượng lấy bình quân theo thời gian (đã trình bày trên) Tham số chuyển đổi , xác định theo công thức sau: 3.1.6 Kiểm định chọn mơ hình 3.1.6.1 Hausman Test: mơ hình Fixed Effects hay Random Effects? Để kiểm tra xem có mối tương quan error term với biến giải thích mơ hình Random Effects, ta dùng Hausman Test Hausman test so sánh ước lượng hệ số mơ hình Random Effects với mơ hình Fixed Effects Ý tưởng đằng sau Hausman Test ước lượng Random Effects Fixed Effects vững không tồn tương quan biến giải thích Nếu ước lượng vững, mẫu lớn, chúng hội tụ giá trị Tức mẫu lớn, ước lượng mơ hình Fixed Effects Random Effects Ngược lại, có tương quan với biến giải thích, ước lượng Random Effects khơng vững ước lượng Fixed Effects cịn vững Do mẫu lớn, ước lượng Fixed Effects hội tụ giá trị ước lượng Random Effects khơng Trong trường hợp này, ta mong muốn tìm khác biệt ước lượng Fixed Effects Random Effects Gọi ước lượng hệ số mơ hình Fixed Effects Random Effects Sử dụng t-test ta có: 35 t= Sử dụng -test, ta có: W= Giả thuyết khơng Hausman Test có tương quan với biến giải thích Nói cách khác, Ho: Mơ hình Random Effects phù hợp Nếu Ho bị bác bỏ, tức tồn mối tương quan với biến giải thích đó, ta dùng mơ hình Fixed Effects 3.1.6.2 Wald Test: Có nên đưa pooled model hay khơng? Từ mơ hình có dummy: lnYit = C1Dum1 + C2Dum2 + C3Dum3 +C4Dum4 +lnKit +lnFit +lnLit +lnTRit+ eit ta đưa cặp giả thuyết sau : Ho : C1 = C2 = C3 = C4 H1 : Ci Cj, i j Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ, ta kết luận có khác biệt hệ số chặn quốc gia, khơng nên gom tất liệu mơ hình pooled model với hệ số chặn Để chắn việc chọn mơ hình cuối xác khẳng định kết nghiên cứu, khóa luận trình bày thêm kiểm định Redundant Fixed Effects – Likelihood Ratio (để khẳng định kết Wald Test) Granger Causality test Tải FULL (64 trang): https://bit.ly/3czqoNg Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net 3.1.6.3 Granger Causality test Ta muốn biết xem liệu FDI có gây tăng trưởng kinh tế kinh tế phát triển hay không: lnF có gây lnY hay khơng, ta dùng Granger Causality Test (kiểm định mối quan hệ nhân – Granger) LnFt = C1*LnYt-i + C2*LnFt-j + u1t LnYt = C3*LnFt-i + C4*LnYt-j + u2t Trong đó, t-i t-j độ trễ Ta giả định LnF LnY biến tĩnh (stationary) u 2t, u1t mối tương quan cov(u2t, u1t) = 36 Giả thuyết không (Ho) ta : FDI không gây tăng trưởng kinh tế ngược lại 3.2 Số liệu nguồn số liệu 3.2.1 Số liệu Khóa luận lấy mẫu 20 quốc gia phát triển, trải dài khắp châu lục Âu, Á, Phi, Trung Mĩ Mĩ Latin Cụ thể, châu Phi gồm: Algeria, Angola, Congo, Ai Cập, Ethiopia; Mĩ Latin Trung Mĩ gồm: Brazil, Chile, Colombia, Venezuela Mexico; châu Âu gồm: Bulgaria, Croatia, Lithuania, Latvia Ba Lan; châu Á gồm: Campuchia, Trung Quốc, Ấn Độ, Lào Việt Nam Mỗi quốc gia theo dõi khoảng thời gian năm: từ năm 2005 đến năm 2013 Đây khoảng thời gian thuận lợi cho việc nghiên cứu số liệu cập nhật khoảng thời gian bao gồm thời gian khủng hoảng tài tồn cầu 2007 – 2008, cho phép ta có nhìn rõ việc sụt giảm FDI (do khủng hoảng tài đem lại), có tác động đến tăng trưởng kinh tế hay khơng 3.2.2 Nguồn số liệu Tải FULL (64 trang): https://bit.ly/3czqoNg Dự phòng: fb.com/TaiHo123doc.net Số liệu dòng FDI vào (FDI inflow), tổng số lao động, tổng GDP, tổng giá trị xuất nhập lấy từ phần thống kê trang web Hội nghị Liên Hợp Quốc thương mại phát triển – UNCTAD (United Nations Conference on Trade and Development): unctad.org Số liệu tổng vốn nội địa lấy từ trang web Ngân hàng giới: data.worldbank.org 37 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Trước chạy mơ hình kinh tế lượng trình bày trên, ta cần có nhìn khái qt số thống kê biến số mơ hình (được trình bày bảng dưới) 4.1 Tóm tắt thống kê Bảng 4.1: Tóm tắt số liệu thống kê Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis LNY 31.52 36.88 41.37 21.73 7.19 -0.09 1.11 LNK 26.06 23.87 39.96 18.92 6.24 1.34 3.03 LNF 27.53 24.45 39.09 20.34 6.49 0.89 1.95 LNL 16.48 16.31 20.52 13.95 1.77 0.62 2.78 LNTR 30.53 25.25 40.67 21.24 6.95 0.13 1.13 Jarque-Bera Probability 26.97 0.00 53.62 0.00 32.55 0.00 11.94 0.00 26.65 0.00 Sum Sum Sq Dev 5674.40 9267.74 4691.58 6977.96 4954.89 7539.77 2966.68 560.66 5494.86 8641.50 Observations 180 180 180 180 180 Nguồn: tác giả 3818440 ... trưởng kinh tế quốc gia phát triển, việc dẫn mơ hình tăng trưởng (ở mơ hình Solow), phân tích mơ hình vơ quan trọng Vì mơ hình sở cho phân tích tác động FDI: FDI vào đâu, FDI tác động vào tăng trưởng. .. liệu FDI có thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc gia phát triển? Từ nhằm mục đích khẳng định lại mối quan hệ FDI tăng trưởng kinh tế phát triển 2.2 Mơ hình lý thuyết Để đánh giá tác động FDI đến tăng. .. tác động FDI đến tăng trưởng kinh tế Đại đa số nghiên cứu vĩ mơ tìm thấy mối tương quan thuận FDI tăng trưởng kinh tế; dẫn tới kết luận thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cách thu hút FDI vào Các nghiên