Tham nhũng tác động đến tăng trưởng kinh tế ở các nước khu vực asean

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Tham nhũng tác động đến tăng trưởng kinh tế nước khu vực Asean ” cơng trình nghiên cứu độc lập tơi, tơi hồn thành, số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tơi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận văn cảm ơn thơng tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc TP Hồ Chí Minh, năm 2018 Chữ ký tác giả Nguyễn Thị Mỹ Liên i LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành khóa luận này, trước hết tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình ln động viên giúp đỡ tạo điều kiện tốt cho tác giả hoàn thành nghiên cứu Đặc biệt tác giả xin gửi lời cám ơn chân thành sâu sắc tới cô hướng dẫn TS Lê Thị Thanh Loan giúp đỡ đưa nhận xét, góp ý giúp tác giả hồn thành nghiên cứu Nhân dịp tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành tới thầy, cô trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh ln động viên tận tình hỗ trợ, tạo điều kiện cho tác giả hoàn thành nghiên cứu Cuối tác giả kính chúc q thầy, dồi sức khỏe thành công nghiệp cao quý Xin chân thành cảm ơn Tác giả luận văn Nguyễn Thị Mỹ Liên ii TÓM TẮT Luận văn xây dựng kiểm định giả thuyết nghiên cứu đề tài khơng mơ hình hồi quy đa tuyến tính bình phương nhỏ (OLS) mà sử dụng thêm mơ hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM) mơ hình tác động cố định (FEM) để xem xét tác động số tham đến tăng trưởng kinh tế nước khu vực Asean Ngoài ra, tác giả sử dụng ước lượng S-GMM để xử lý hai vấn đề phương sai thay đổi tượng tự tương quan mơ hình tăng trưởng thường bao gồm biến bị nội sinh (ngoại sinh yếu) Dựa mơ hình nghiên cứu phân tích phần mềm Stata14 cho thấy tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế quốc gia ASEAN ngược chiều Kết ủng hộ giả thuyết “Grabbing hand” tham nhũng - tham nhũng gây cản trở cho tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên xem xét vai trò yếu tố thể chế kết nghiên cứu phát tham nhũng chất bôi trơn tăng trưởng kinh tế điều kiện chất lượng thể chế còn hạn chế Từ kết đề tài đề xuất số giải pháp nhằm kiểm soát tham nhũng tăng trưởng kinh tế iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Vấn đề lý nghiên cứu 1.2 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu 1.3.1 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Kết đóng góp luận văn 1.6 Kết cấu luận văn CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ TÁC ĐỘNG THAM NHŨNG ĐẾN TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ 2.1 Cơ sở lý luận tham nhũng 2.1.1 Khái niệm tham nhũng 2.1.2 Các hình thức tham nhũng 2.1.3 Cách đo lường tham nhũng 2.2 Cơ sở lý luận tăng trưởng kinh tế 10 2.2.1 Khái niệm tăng trưởng kinh tế 10 2.2.2 Các lý thuyết tăng trưởng kinh tế 11 2.3 Kênh truyền dẫn tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế 14 2.3.1 Lý thuyết tham nhũng tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế 14 2.3.2 Lý thuyết tham nhũng tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế 16 2.4 Các nghiên cứu trước 17 2.4.1 Nghiên cứu thực nghiệm tác động tiêu cực tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế 17 iv 2.4.2 Nghiên cứu thực nghiệm tác động tích cực tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế 19 Tóm tắt chương 24 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 25 3.1 Thiết kế nghiên cứu 25 Hình 3.1 Thiết kế nghiên cứu 25 Nguồn: Tác giả tổng hợp 25 3.2 Xây dựng mơ hình nghiên cứu 26 3.3 Dữ liệu nghiên cứu 30 3.3.1 Mẫu nghiên cứu 30 3.3.2 Nguồn liệu nghiên cứu 30 3.4 Mơ hình nghiên cứu 32 Tóm tắt chương 35 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 36 4.1 Kiểm định đa cộng tuyến 41 4.2 Kết ước lượng tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế nước khu vực Asean thảo luận nghiên cứu 42 4.2.1 Kết ước lượng tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế 42 4.2.2 Kết ước lượng tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế xem xét vai trò chất lượng thể chế 50 Tóm tắt chương 55 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 56 5.1 Kết luận 56 5.2 Gợi ý sách 57 5.2.1 Các giải pháp góp phần kiểm sốt tham nhũng 57 5.2.2 Các giải pháp cho tăng trưởng kinh tế 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 PHỤ LỤC 66 v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT CPI D-GMM Chỉ số cảm nhận tham nhũng (Corruption Perceptions Index) Phương pháp hồi quy D-GMM (Difference General Method of Moments) FEM Mơ hình hồi quy FEM (Fixed Effects Model) FGLS Ước lượng bình phương tổi thiểu tổng quát khả thi (FGLS) GDP Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product – GDP GLS Phương pháp bình phương bé tổng quát GLS (Generalized Least Squares) GMM Phương pháp hồi quy GMM (generalized method of moments) GNP Tổng sản phẩm quốc dân GNP (Gross National Product - GNP) ICOR Hệ số gia tăng vốn đầu LM Kiểm định LM (Breusch – Pagan Lagrange Multiplier) OLS Phương pháp bình phương nhỏ nhất/Mơ hình hồi quy OLS (Poolde Model) PCI Thu nhập bình quân đầu người (Per Capital Income ) PLS Phương pháp ước lượng mơ hình cấu trúc PLS (Partial least squares) REM Mơ hình hồi quy REM (Random Effects Model) TI Tổ chức Minh bạch Quốc tế (Transparency International) WDI Chỉ số phát triển giới (World Development Indicators) WIF Hệ số nhân tử phóng đại phương sai 2SLS Hồi quy hai giai đoạn (Two-Stage least squares) vi DANH MỤC BẢNG BIỂU VÀ HÌNH DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Tổng hợp cơng trình tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế 21 Bảng 3.2 Tổng hợp cách thu thập số liệu biến mơ hình 31 Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến 36 Bảng 4.2 Thống kê mô tả giá trị trung bình biến theo quốc gia (giai đoạn 20042015) 37 Bảng 4.3 Kiểm định đa cộng tuyến 41 Bảng 4.4 Kết ước lượng tham nhũng tác động đến tăng trưởng kinh tế 43 Bảng 4.5 Kết ước lượng tham nhũng tác động đến tăng trưởng kinh tế xem xét vai trò chất lượng thể chế 50 Bảng 4.6 So sánh kết nghiên cứu với cơng trình trước 54 DANH MỤC HÌNH Hình 4.1 Chỉ số tham nhũng trung bình nước thuộc khu vực ASEAN (giai đoạn 2004-2015) 39 Hình 4.2 Xu hướng biến động biến số tham nhũng, số tự kinh tế thu nhập bình quân đầu người nước ASEAN (giai đoạn 2004-2015) 40 Hình 4.3 Xu hướng biến động biến số tham nhũng, số tự dân chủ thu nhập bình quân đầu người nược ASEAN (giai đoạn 2004-2015) 41 vii CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Vấn đề lý nghiên cứu Hiện vấn đề chống tham nhũng vấn đề ưu tiên hàng đầu chương trình cải cách thể chế cho tiến trình phát triển quốc gia, có nước thuộc khu vực ASEAN Trong nhiều thập kỷ qua, nghiên cứu đánh giá hậu tham nhũng quốc gia, đặc biệt tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế, thu hút quan tâm lớn giới học thuật chuyên gia nghiên cứu sách Mặc dù chủ đề thực nhiều, kết nghiên cứu gây nhiều tranh cải phương diện đạo đức ảnh hưởng kinh tế Nghiên cứu Mauro (1995) cho thấy tác động tiêu cực tham nhũng đến đầu tư qua ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng Kết nhận đồng thuận từ nghiên cứu Brunetti & Weder (1998), Mo (2001), Choe & ctg (2013) Tuy nhiên, nhà nghiên cứu khác cho tham nhũng chưa hẵn hồn tồn tiêu cực mà đơi lại có lợi cho tăng trưởng Bardhan (1997) minh họa trường hợp mà tham nhũng thúc đẩy phát triển kinh tế giai đoạn lịch sử châu Âu Mỹ Bên cạnh đó, Beck & Maher (1986) Lien (1986) lập luận tham nhũng giúp cải thiện hiệu hoạt động phủ Nghiên cứu Leff (1964), Huntington (2006) Leys (1965) cho thấy tham nhũng có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế nhờ việc giảm thiểu trở ngại từ thủ tục hành chính, thiếu minh bạch hệ thống pháp lý Từ đó, tác giả ví tham nhũng chất bơi trơn giúp kích hoạt vận hành thể chế quan liêu giảm thiểu rào cản gây trở ngại cho đầu tư tăng trưởng Trong giai đoạn đầu thời kỳ đổi mới, mức độ tham nhũng quốc gia chuyển đổi, có quốc gia ASEAN diễn biến theo chiều hướng tiêu cực, tăng quy mơ đa dạng hình thức (Campos & Pradhan, 2007) Nguyên nhân tình trạng cho điều kiện mức độ dân chủ thấp tự kinh tế hạn chế, chất lượng thể chế cịn hạn chế Bên cạnh đó, việc áp đặt quyền lực trị chi phối giới công chức đến hoạt động kinh tế xã hội cịn q lớn người dân buộc phải dùng tiền làm chất bơi trơn điều khó tránh khỏi Khi đó, chất bơi trơn cho có tác động tích cực đến hiệu kinh tế giúp kích hoạt vận hành máy quyền quan liêu thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua chế “speed money” (Aidt, 2009) Do đó, mục đích nghiên cứu củng cố thêm chứng tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế tích cực hay tiêu cực, cách sử dụng kỹ thuật xử lý D-GMM 1.2 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu: đề tài nghiên cứu tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế nước thuộc khu vực ASEAN Ngồi ra, đề tài cịn xem xét vấn đề tác động môi trường chế quốc gia khác đến tăng trưởng kinh tế nước thuộc khu vực ASEAN Câu hỏi nghiên cứu: đề tài nhằm cung cấp chứng khoa học định lượng để trả lời câu hỏi sau:  Tham nhũng tác động đến tăng trưởng kinh tế quốc gia ASEAN?  Trong điều kiện chất lượng thể chế quốc gia ASEAN, tham nhũng có tác động đến tăng trưởng kinh tế? 1.3 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu Tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế nước khu vực Asean với yếu tố liên quan đến tăng trưởng kinh tế như: thể chế chất lượng trị, chất lượng thể chế kinh tế, trình độ dân trí, vốn đầu tư kinh tế, tốc độ gia tăng dân số, độ mở kinh tế, tỷ lệ thất nghiệp, lạm phát, chi tiêu công nguồn gốc pháp lý 1.3.1 Phạm vi nghiên cứu  Về không gian: 07 nước thuộc khu vực ASEAN bao gồm Campuchia, Indonesia, Lào, Malaysia, Philippines, Thái Lan, Việt Nam không bao gồm Brunei, Myanmar Singapore hạn chế số liệu giai doạn 2004-2015  Về thời gian: tác giả thu thập liệu 07 quốc gia giai đoạn từ năm 2004 đến năm 2015 Chỉ số tham nhũng tổ chức Minh Bạch giới công bố không đủ cho tất cho nước khu vực Asean, nên nghiên cứu tác giả chọn thời gian từ năm 2004 đến 2015, hạn chế sở liệu 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu Để thực mục tiêu nghiên cứu dựa vào liệu nghiên cứu đề cập trên, đề tài sử dụng phương pháp sau: Đề tài sử dụng cách tiếp cận hệ thống, khảo lược lý thuyết liên quan đến vấn đề để xây dựng giả thuyết mơ hình nghiên cứu Trong khn khổ phương pháp luận này, phương pháp thống kê mô tả, phân tích, tổng hợp, so sánh, diễn dịch quy nạp sử dụng xuyên suốt toàn nội dung đề tài Ngồi ra, để phân tích tác động tham nhũng đến tăng trưởng kinh tế trả lời cho câu hỏi (1) (2), tác giả sử dụng phương pháp sau:  Phương pháp Pooled OLS: phương pháp bình phương nhỏ thơng thường;  Phương pháp Fixed Effect ( FEM): mơ hình hiệu ứng cố định;  Phương pháp Random Effect (REM): mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên;  Bên cạnh đó, để lựa chọn Pooled, FEM REM, tác giả sử dụng kiểm định sau: kiểm định F, để lựa chọn Pooled REM sử dụng kiểm định LM (Breusch – Pagan Lagrange Multiplier); để chọn lựa mô hình REM FEM sử dụng kiểm định Hausman Mặc khác, tác giả sử kiểm định Breush – Pagan cho thấy có phương sai sai số mơ hình FEM không Do vậy, ước lượng thu từ FEM khơng hiệu Để cải tiến tính hiệu ước lượng, tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé tổng quát GLS (Generalized Least Squares) để xử lý tượng tự tương quan quan sát phạm vi quốc gia phương sai thay đổi quốc gia Lucio Picci (2005) “Economics and Politics”, Blackwell Publishing Ltd , vol 17, 37-75 Lui (1985) “Political Economy”,University of Chicago Press, vol 93, issue 4, 76081 Javorcik, B.S & Wei, S.-J,(2009),"Corruption and cross-border investment in emerging markets: Firm-level evidence", Journal of International Money and Finance, pp.605-624 Krueger, A O (1974),"The political economy of the rent-seeking society", The American economic review, pp.291-303 Mankiw, G and Whinston, M (1986) “Free entry and social inefficiency” Rand Journal of Economics 17,pp 48–58 Mauro (1995), “The Quarterly Journal of Economics”, The MIT Press ,Vol 110, No 3, pp.681-712 Mauro, P (1998),"Corruption and the composition of government expenditure", Journal of Public economics, pp,263-279 Méon, P.-G and Sekkat, K (2005), “ Does Corruption Grease or Sand the Wheels of Growth?”, Public Choice, pp 69-97 Méon and Weill,(2010), “Is Corruption an Efficient Grease?” World Development, pp.244-259 Mo, P.H (2001) “Corruption and economic growth”, Journal of Comparative Economics, pp 66–79 Montinola, G R., & Jackman, R W (2002),"Sources of corruption: a cross-country study", British Journal of Political Science, pp.147-170 Peev & Mueller ( 2012), “Democracy, Economic Freedom and Growth in Transition Economies” Kyklos, Vol 65 ,No 3, pp 371–407 Pellegrini, L and Gerlagh, R (2004), “Corruption's Effect on Growth and Its Transmission Channels”, Kyklos, Vol 57 (3), pp 429-56 Rohwer (2009) “A Comparison between the Transparency International's Corruption Perceptions Index and the World Bank's Worldwide Governance 63 Indicators”, Wirtschaftsforschung under University Manchen, Vol 07, Iss 3, pp 42-52 Rose-Ackerman (1999) , "Political Corruption and Democracy" Faculty Scholarship Series, pp 592 Saha, S., & Gounder, R (2013),"Corruption and economic development nexus: variations across income levels in a non-linear framework", Economic Modelling, 31, pp.70-79 Schumpeter, J.A., 1934 (2008), “The Theory of Economic Development: An Inquiry into Profits, Capital, Credit, Interest and the Business Cycle”, Transaction Publishers Volume 3, Number Shleifer, A and Vishny, R.W (1993),“Corruption”, Quarterly Journal of Economics 108: pp.599–617 Solow (1956) "A contribution to the theory of economic growth" Quarterly Journal of Economics (Oxford Journals) 70 (1): 65–94.doi:10.2307/1884513 Stiglitz (2002) “Globalization and Its Discontent”, Economic Notes, Vol 32.2003, 1, p 123 Swan (1956) “The Economic Society of Australia”, Metro-Goldwyn-Mayer Corp vol 32, issue 2, 334-361 Treisman (2000) “The causes of corruption: a cross-national study” Journal of Public Economics, vol 76, issue 3, 399-457 Ugur M, Dasgupta (2011), “Evidence on the economic growth impacts of corruption in low-income countries and beyond: a systematic review” Institute of Education, University of London Venard, (2013) “Corruption and Sustainable Development” , Economics Bulletin, Vol 33 No 4, pp 2545-2562, Wei, S.-J (2000) “Local corruption and global capital flows”, Brookings Papers on Economic Activity , pp.303–346 Wacziarg, Romain and Karen Horn Welch “ Trade Liberalization and Growth “, New Evidence World Bank Economic Review 22, (June 2008), pp 23-187 64 Một số Website truy cập : Website Bộ tài chính: www.mof.gov.vn Website Tổng cục Thống kê: http://gso.gov.vn Website Ngân hàng giới Wold Bank : www.woldbank.org Website Quỹ tiền tệ giới IMF: www.imf.org Website : http://vi.wikipedia.org/wiki Website Luật đầu tư Việt Nam : http://www.moj.gov.vn Website Quỹ di sản: www.heritage.org/index 65 PHỤ LỤC KẾT QUẢ THỐNG KÊ MÔ TẢ variable | N mean max sd -+ -lngdppc | 84 3.316561 2.61131 4.048596 3800081 cor | 84 6.966667 4.7 8.2 9367122 demo | 84 2.204165 1.3435 3.81825 6499109 eco | 84 5.681429 4.2 7.08 6018208 invest | 84 4.575617 8754448 11.46382 2.765839 pop | 84 1.325367 1427684 1.938993 4460493 top | 84 112.9143 41.93771 210.3738 42.66826 school | 84 6.262985 87245 91.805 21.1796 gove | 84 9.765993 3.460335 17.24606 3.501602 inf | 84 5.289964 -.8950214 24.99718 4.295956 -2 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN Đặt tên bảng bảng hệ số tƣơng quan cor cor demo eco invest pop top school gove inf demo eco invest gove inf 1.0000 -0.6033 1.0000 -0.4273 0.6001 1.0000 0.0489 -0.3149 -0.2615 1.0000 0.1113 -0.0165 -0.2272 0.3776 1.0000 -0.4415 0.3679 0.3353 0.3393 -0.1486 1.0000 0.1328 0.0844 0.0668 -0.2158 0.1351 -0.2800 1.0000 -0.5940 0.4416 0.5940 -0.2572 -0.4000 0.0472 0.0432 1.0000 0.3179 -0.2483 -0.4689 -0.0173 0.0195 -0.0593 -0.1096 -0.4743 1.0000 66 pop top school KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG MƠ HÌNH 1a MƠ HÌNH 1b POOLED OLS Source | SS df MS -+ -Model | 10.9976398 1.22195998 Residual | 988069306 74 013352288 -+ -Total | 11.9857091 83 144406134 Number of obs F(9, 74) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 84 91.52 0.0000 0.9176 0.9075 11555 -lngdppc | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -cor | -.0070948 0226904 -0.31 0.755 -.0523063 0381168 demo | 0774614 0329734 2.35 0.021 0117605 1431624 eco | 3982829 0345335 11.53 0.000 3294734 4670924 invest | 0475031 007358 6.46 0.000 032842 0621642 pop | -.042803 0422782 -1.01 0.315 -.1270442 0414382 top | 0020089 0005255 3.82 0.000 0009619 003056 school | 0025822 000658 3.92 0.000 0012712 0038933 gove | 0195938 0068466 2.86 0.005 0059518 0332359 inf | -.0012625 0036671 -0.34 0.732 -.0085694 0060445 _cons | 3441256 2617465 1.31 0.193 -.1774157 8656669 FEM Fixed-effects (within) regression Group variable: quocgia Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.7969 between = 0.7401 overall = 0.7438 corr(u_i, Xb) F(9,68) Prob > F = -0.4240 = = 84 = avg = max = 12 12.0 12 = = 29.65 0.0000 -lngdppc | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -cor | -.0381692 0176058 -2.17 0.034 -.0733011 -.0030373 demo | 2901814 06833 4.25 0.000 153831 4265318 eco | 1847438 0547306 3.38 0.001 0755306 2939569 invest | 0459997 0082863 5.55 0.000 0294646 0625348 pop | -.3125398 0917845 -3.41 0.001 -.4956929 -.1293867 top | 0010468 0007789 1.34 0.183 -.0005075 0026012 school | 0016962 0005798 2.93 0.005 0005391 0028533 gove | 0329826 0116578 2.83 0.006 0097198 0562454 inf | 0008912 0026618 0.33 0.739 -.0044205 0062028 _cons | 1.641361 3379052 4.86 0.000 9670814 2.31564 -+ -sigma_u | 21052428 sigma_e | 08170018 rho | 8691074 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(6, 68) = 13.34 Prob > F = 0.0000 67 REM Random-effects GLS regression Group variable: quocgia Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.6375 between = 0.9859 overall = 0.9176 corr(u_i, X) Wald chi2(9) Prob > chi2 = (assumed) = = 84 = avg = max = 12 12.0 12 = = 823.65 0.0000 -lngdppc | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -cor | -.0070948 0226904 -0.31 0.755 -.0515671 0373775 demo | 0774614 0329734 2.35 0.019 0128348 1420881 eco | 3982829 0345335 11.53 0.000 3305984 4659673 invest | 0475031 007358 6.46 0.000 0330817 0619245 pop | -.042803 0422782 -1.01 0.311 -.1256668 0400607 top | 0020089 0005255 3.82 0.000 000979 0030388 school | 0025822 000658 3.92 0.000 0012926 0038719 gove | 0195938 0068466 2.86 0.004 0061748 0330128 inf | -.0012625 0036671 -0.34 0.731 -.0084499 005925 _cons | 3441256 2617465 1.31 0.189 -.1688881 8571393 -+ -sigma_u | sigma_e | 08170018 rho | (fraction of variance due to u_i) KIỂM ĐỊNH HAUSMAN Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | REM1 FEM1 Difference S.E -+ -cor | -.0070948 -.0381692 0310744 0143139 demo | -.0099845 -.0096109 -.0003736 0013685 eco | -.0668121 -.0201967 -.0466154 0137863 invest | 0790575 0354534 0436041 0088867 pop | -.042803 -.3125398 2697368 top | 0020089 0010468 0009621 school | 0025822 0016962 000886 000311 gove | 0195938 0329826 -.0133888 inf | -.0012625 0008912 -.0021536 0025224 -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(12) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.328 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) 68 KIỂM ĐỊNH PHƢƠNG SAI THAY ĐỔI Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (7) = Prob>chi2 = 63.33 0.0000 KIỂM ĐỊNH TỰ TƢƠNG QUAN Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 6) = 42.327 Prob > F = 0.0006 69 KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG FGLS 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 = 16 (0.3141) Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(15) Prob > chi2 = = = = = 84 12 2863.97 0.0000 -lngdppc | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -cor | -.0296142 0103033 -2.87 0.004 -.0498083 -.0094201 demo | 1792261 042814 4.19 0.000 0953123 2631399 eco | 2674324 0389594 6.86 0.000 1910733 3437915 invest | 0275969 0048819 5.65 0.000 0180286 0371652 pop | -.2592182 0651322 -3.98 0.000 -.3868749 -.1315615 top | 0013153 0006671 1.97 0.049 7.79e-06 0026228 school | 0011119 000473 2.35 0.019 0001848 0020391 gove | 0386989 0067934 5.70 0.000 0253841 0520137 inf | 0024756 0020681 1.20 0.231 -.0015778 006529 | quocgia | | -.5433934 0768592 -7.07 0.000 -.6940348 -.3927521 | -.2958726 0820168 -3.61 0.000 -.4566226 -.1351227 | -.3481221 1056196 -3.30 0.001 -.5551328 -.1411114 | -.2844002 0825648 -3.44 0.001 -.4462243 -.1225761 | -.6219477 1019797 -6.10 0.000 -.8218243 -.4220712 | -.4105341 0793372 -5.17 0.000 -.5660323 -.255036 | _cons | 1.633492 2478844 6.59 0.000 1.147647 2.119336 70 KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG S-GMM Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM -Group variable: quocgia Number of obs = 77 Time variable : nam Number of groups = Number of instruments = 66 Obs per group: = 11 Wald chi2(10) = 4.76e+10 avg = 11.00 Prob > chi2 = 0.000 max = 11 -| Robust lngdppc | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -lngdppc | L1 | 870651 0286885 30.35 0.000 8144226 9268795 | cor | -.0012714 0060114 -0.21 0.083 -.0130535 0105107 demo | 0103032 0057039 1.81 0.071 -.0214828 0008763 eco | 0430053 0171033 2.51 0.012 0094835 0765272 invest | 0032079 0025751 1.25 0.021 -.0018392 008255 pop | 0183901 0093254 1.97 0.049 0001126 0366675 top | 000501 0000942 5.32 0.000 0003163 0006856 school | 0003168 0001093 2.90 0.004 0001024 0005311 gove | 0045258 0010279 4.40 0.000 0025111 0065404 inf | 0024504 0006001 4.08 0.180 0012741 0036266 _cons | 1003858 0649672 1.55 0.122 -.0269475 2277191 -Instruments for first differences equation Standard D.(cor demo eco invest pop top school gove inf) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/11).L.lngdppc Instruments for levels equation Standard cor demo eco invest pop top school gove inf _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.L.lngdppc -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.69 Pr > z = 0.090 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.36 Pr > z = 0.173 -Sargan test of overid restrictions: chi2(55) = 71.02 Prob > chi2 = 0.072 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(55) = 0.00 Prob > chi2 = 1.000 (Robust, but weakened by many instruments.) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(45) = 0.00 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(10) = -0.00 Prob > iv(cor demo eco invest pop top school gove inf) Hansen test excluding group: chi2(46) = 0.00 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(9) = 0.00 Prob > 71 chi2 = chi2 = 1.000 1.000 chi2 = chi2 = 1.000 1.000 KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG MƠ HÌNH POOLED, FEM, REM, FGLS, S- GMMM -(1) (2) (3) (4) (5) lngdppc lngdppc lngdppc lngdppc lngdppc -cor -0.00709 -0.0382** -0.00709 -0.0296*** -0.00127* [-0.31] [-2.17] [-0.31] [-2.87] [-0.21] demo 0.0775** 0.290*** 0.0775** 0.179*** 0.0103* [2.35] [4.25] [2.35] [4.19] [-1.81] eco 0.398*** 0.185*** 0.398*** 0.267*** 0.0430** [11.53] [3.38] [11.53] [6.86] [2.51] invest 0.0475*** 0.0460*** 0.0475*** 0.0276*** 0.00321** [6.46] [5.55] [6.46] [5.65] [1.25] pop -0.0428 -0.313*** -0.0428 -0.259*** 0.0184** [-1.01] [-3.41] [-1.01] [-3.98] [1.97] top 0.00201*** 0.00105 0.00201*** 0.00132** 0.000501*** [3.82] [1.34] [3.82] [1.97] [5.32] school 0.00258*** 0.00170*** 0.00258*** 0.00111** 0.000317*** [3.92] [2.93] [3.92] [2.35] [2.90] gove 0.0196*** 0.0330*** 0.0196*** 0.0387*** 0.00453*** [2.86] [2.83] [2.86] [5.70] [4.40] inf -0.00126 0.000891 -0.00126 0.00248 0.00245 [-0.34] [0.33] [-0.34] [1.20] [4.08] 1.quocgia [.] 2.quocgia -0.543*** [-7.07] 3.quocgia -0.296*** [-3.61] 4.quocgia -0.348*** [-3.30] 5.quocgia -0.284*** [-3.44] 6.quocgia -0.622*** [-6.10] 7.quocgia -0.411*** [-5.17] L.lngdppc 0.871*** [30.35] _cons 0.344 1.641*** 0.344 1.633*** 0.100 [1.31] [4.86] [1.31] [6.59] [1.55] -N 84 84 84 84 77 -t statistics in brackets * p F = -0.5326 = = 84 = avg = max = 12 12.0 12 = = 24.02 0.0000 -lngdppc | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -cor | 2091902 3018629 0.69 0.491 -.3934984 8118789 demo | 1380195 3668893 0.38 0.708 -.5944986 8705376 eco | 5655226 51205 1.10 0.273 -.4568183 1.587863 invest | 0447701 0084347 5.31 0.000 0279296 0616106 pop | -.3406722 097026 -3.51 0.001 -.5343908 -.1469536 top | 0012902 0008619 1.50 0.139 -.0004306 003011 school | 0017906 0006148 2.91 0.005 0005632 003018 gove | 0335219 0118307 2.83 0.006 0099011 0571427 inf | 0005339 0027175 0.20 0.845 -.0048918 0059596 democor | 0215102 0519181 0.41 0.680 -.0821476 1251681 ecocor | -.052676 0721298 -0.73 0.468 -.1966877 0913358 _cons | -.1485085 2.165393 -0.07 0.946 -4.471855 4.174838 -+ -sigma_u | 23468212 sigma_e | 08226919 rho | 89055965 (fraction of variance due to u_i) -F test that all u_i=0: F(6, 66) = 11.79 Prob > F = 0.0000 73 REM Random-effects GLS regression Group variable: quocgia Number of obs Number of groups R-sq: Obs per group: within = 0.6639 between = 0.9860 overall = 0.9228 corr(u_i, X) Wald chi2(11) Prob > chi2 = (assumed) = = 84 = avg = max = 12 12.0 12 = = 860.31 0.0000 -lngdppc | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -cor | -.6578708 3013355 -2.18 0.029 -1.248477 -.0672642 demo | 8247666 3686372 2.24 0.025 1022509 1.547282 eco | -.7482581 5213485 -1.44 0.151 -1.770082 2735661 invest | 0465385 0072333 6.43 0.000 0323615 0607154 pop | -.0844614 0485708 -1.74 0.082 -.1796584 0107356 top | 0019578 000532 3.68 0.000 0009151 0030005 school | 0023775 0006607 3.60 0.000 0010826 0036725 gove | 0285951 0078631 3.64 0.000 0131838 0440065 inf | -.0007579 0036085 -0.21 0.834 -.0078305 0063146 democor | -.1013623 0502788 -2.02 0.044 -.199907 -.0028176 ecocor | 1565344 0710471 2.20 0.028 0172847 2957842 _cons | 5.082 2.187074 2.32 0.020 7954126 9.368586 -+ -sigma_u | sigma_e | 08226919 rho | (fraction of variance due to u_i) KIỂM ĐỊNH HAUSMAN Coefficients -| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | REM2 FEM2 Difference S.E -+ -cor | -.0428214 -.0481721 0053506 0108135 demo | 8247666 1380195 6867471 0358559 eco | -.7482581 5655226 -1.313781 0980254 invest | 0465385 0447701 0017683 pop | -.0034115 0000597 -.0034712 0010706 top | 0019578 0012902 0006676 school | 0023775 0017906 0005869 0002421 gove | 0285951 0335219 -.0049268 inf | -.0007579 0005339 -.0012918 0023741 democor | -.1013623 0215102 -.1228726 ecocor | 1565344 -.052676 2092104 -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(12) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.429 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) 74 KIỂM ĐỊNH PHƢƠNG SAI THAY ĐỔI Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (7) = Prob>chi2 = 103.85 0.0000 KIỂM ĐỊNH TỰ TƢƠNG QUAN Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 6) = 21.464 Prob > F = 0.0036 KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG FGLS 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 = 12 (0.5276) Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(11) Prob > chi2 = = = = = 84 12 1016.93 0.0000 -lngdppc | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -cor | -.4027877 1833123 -2.20 0.028 -.7620732 -.0435022 demo | 5565423 2118444 2.63 0.009 1413348 9717497 eco | -.3841645 302853 -1.27 0.205 -.9777455 2094166 invest | 0292963 0045754 6.40 0.000 0203286 0382639 pop | -.049473 0350025 -1.41 0.158 -.1180766 0191306 top | 0025147 0004345 5.79 0.000 001663 0033664 school | 0012334 0007093 1.74 0.082 -.0001567 0026236 gove | 036074 0052881 6.82 0.000 0257095 0464386 inf | 0021019 0018996 1.11 0.269 -.0016212 005825 democor | -.0656978 0305056 -2.15 0.031 -.1254878 -.0059079 ecocor | 0948418 0432053 2.20 0.028 010161 1795225 _cons | 3.578504 1.283775 2.79 0.005 1.062351 6.094658 75 KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG S-GMM Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM -Group variable: quocgia Number of obs = 77 Time variable : nam Number of groups = Number of instruments = 68 Obs per group: = 11 Wald chi2(12) = 3.63e+10 avg = 11.00 Prob > chi2 = 0.000 max = 11 -| Robust lngdppc | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -lngdppc | L1 | 8925578 0354398 25.19 0.000 823097 9620186 | cor | 1531261 0748052 2.05 0.041 0065106 2997416 demo | -.0941406 1081324 -0.87 0.384 -.3060762 117795 eco | 261884 1237504 2.12 0.034 0193378 5044303 invest | 0030718 0028305 1.09 0.078 -.0024758 0086194 pop | 015588 0138418 1.13 0.260 -.0115415 0427175 top | 0003697 0000537 6.89 0.000 0002645 0004749 school | 0003613 0001207 2.99 0.003 0001247 0005979 gove | 0023023 0012977 1.77 0.076 -.0002412 0048458 inf | 0023929 000553 4.33 0.000 001309 0034768 democor | 0109144 0148354 0.74 0.062 -.0181625 0399913 ecocor | -.0317607 0188586 -1.68 0.092 -.0687229 0052015 _cons | -.9795329 5501352 -1.78 0.075 -2.057778 0987122 -Instruments for first differences equation Standard D.(cor demo eco invest pop top school gove inf democor ecocor) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/11).L.lngdppc Instruments for levels equation Standard cor demo eco invest pop top school gove inf democor ecocor _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.L.lngdppc -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -1.64 Pr > z = 0.100 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.54 Pr > z = 0.124 -Sargan test of overid restrictions: chi2(55) = 67.58 Prob > chi2 = 0.119 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(55) = 0.00 Prob > chi2 = 1.000 (Robust, but weakened by many instruments.) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(45) = 0.00 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(10) = -0.00 Prob > iv(cor demo eco invest pop top school gove inf democor ecocor) Hansen test excluding group: chi2(44) = 0.00 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(11) = 0.00 Prob > 76 chi2 = chi2 = 1.000 1.000 chi2 = chi2 = 1.000 1.000 KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG MƠ HÌNH POOLED, FEM, REM, FGLS, S- GMMM -(1) (2) (3) (4) (5) lngdppc lngdppc lngdppc lngdppc lngdppc -cor -0.658** 0.209 -0.658** -0.403** 0.153** [-2.18] [0.69] [-2.18] [-2.20] [2.05] demo 0.825** 0.138 0.825** 0.557*** -0.0941 [2.24] [0.38] [2.24] [2.63] [-0.87] eco -0.748 0.566 -0.748 -0.384 0.262** [-1.44] [1.10] [-1.44] [-1.27] [2.12] invest 0.0465*** 0.0448*** 0.0465*** 0.0293*** 0.00307* [6.43] [5.31] [6.43] [6.40] [1.09] pop -0.0845* -0.341*** -0.0845* -0.0495 0.0156 [-1.74] [-3.51] [-1.74] [-1.41] [1.13] top 0.00196*** 0.00129 0.00196*** 0.00251*** 0.000370*** [3.68] [1.50] [3.68] [5.79] [6.89] school 0.00238*** 0.00179*** 0.00238*** 0.00123* 0.000361*** [3.60] [2.91] [3.60] [1.74] [2.99] gove 0.0286*** 0.0335*** 0.0286*** 0.0361*** 0.00230* [3.64] [2.83] [3.64] [6.82] [1.77] inf -0.000758 0.000534 -0.000758 0.00210 0.00239*** [-0.21] [0.20] [-0.21] [1.11] [4.33] democor -0.101** 0.0215 -0.101** -0.0657** 0.0109* [-2.02] [0.41] [-2.02] [-2.15] [0.74] ecocor 0.157** -0.0527 0.157** 0.0948** -0.0318* [2.20] [-0.73] [2.20] [2.20] [-1.68] L.lngdppc 0.893*** [25.19] _cons 5.082** -0.149 5.082** 3.579*** -0.980* [2.32] [-0.07] [2.32] [2.79] [-1.78] -N 84 84 84 84 77 -t statistics in brackets * p