Nghiên cứu về ảnh hưởng của tham nhũng đến luồng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào các quốc gia châu Á với dữ liệu và phương pháp nghiên cứu được xử lý chặt chẽ. Trên cơ sở nền tảng lý thuyết kết hợp với những nghiên cứu thực nghiệm trước đây. Tuy nhiên, để đảm bảo hoàn thiện trên tất cả các mặt gần như không thể đáp ứng, do đó hướng nghiên cứu tiếp theo cần quan tâm sâu hơn về các nội dung:
Nghiên cứu về tác động của tham nhũng đối với đầu tư trực tiếp nước ngoài là một vấn đề khá nhạy cảm. Hạn chế chủ yếu của bài nghiên cứu là số kỳ quan sát chưa đủ lớn. Do đó, trong tương lai khi số kỳ quan sát của nghiên cứu đủ lớn, hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ được hoàn thiện và bổ sung. Bên cạnh đó, có thể sử dụng một số chỉ số tham nhũng từ các tổ chức như Business International (BI) hoặc International Country Risk Guide (ICRG). Ngoài ra, một số nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng tham nhũng có độ trễ tức thời. Vì vậy, những tác động của tham nhũng chưa biểu hiện tức thời trong ngắn hạn mà cần phải xem xét trong dài hạn. Do đó, những nghiên cứu sau có thể hướng tới nghiên cứu tác động của tham nhũng trong thời gian dài đến đầu tư thông qua việc dự báo tác động của tham nhũng đến đầu tư trực tiếp nước ngoài.
Tiếp tục khai thác nền tảng lý thuyết liên quan đến FDI và tham nhũng theo hướng cập nhật những phương pháp nghiên cứu và kết quả nghiên cứu mới. Kiểm định để lựa chọn phương pháp ước lượng phù hợp nhất, có sự so sánh đối chiếu theo từng phương pháp nghiên cứu, theo hướng phát hiện phương pháp nghiên cứu mới.
Nghiên cứu sâu hơn có thể sử dụng các mô hình song phương và ước lượng mô hình với những biến kiểm soát khác như giá cả lao động, lao động có kỹ năng, vị trí địa lí, văn hóa, yếu tố ngôn ngữ (trình độ lao động biết tiếng Anh), quyền sỡ hữu trí tuệ, yếu tố mức độ tư nhân hóa và đặc biệt là mức độ hiệu quả của các chương trình xúc tiến đầu tư tại nước tiếp nhận đầu tư và các yếu tố về thể chế. Mô hình song phương cho thấy sự khác biệt về mức độ tham nhũng giữa quốc gia đầu tư và quốc gia chủ nhà có thể được xem như là một lợi thế về địa điểm của mô hình OLI (Dunning, 1977).
61
Có thể phát triển theo hướng nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ nhân quả giữa dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và tham nhũng. Những nghiên cứu này có thể cung cấp thêm bằng chứng về tầm quan trọng của các biện pháp chống tham nhũng trong lĩnh vực đầu tư hay ý nghĩa của chính sách đầu tư đến việc hạn chế tham nhũng.
Các nhà đầu tư nước ngoài hoạt động trong cùng một quốc gia chủ nhà có thể có mức độ nhạy cảm khác nhau với những thay đổi trong mức độ tham nhũng của quốc gia chủ nhà. Vì vậy, ta nên xem xét tác động của tham nhũng đối với dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài dựa trên bản chất của các ngành, lĩnh vực khác nhau. Với dữ liệu thu thập từ các công ty đa quốc gia có thể nghiên cứu ảnh hưởng khác nhau của tham nhũng lên những hình thức đầu tư trực tiếp nước ngoài như đầu tư theo chiều ngang và đầu tư theo chiều dọc.
Phân tích các dữ liệu sơ cấp được thu thập qua các cuộc phỏng vấn từ các nhà đầu tư nước ngoài về bản chất và nguồn gốc của tham nhũng cũng như tác động của tham nhũng đến quyết định đầu tư của họ ở các quốc gia chủ nhà. Ngoài ra, các nghiên cứu cần tiếp tục xem xét tầm quan trọng của những yếu tố khác không được đưa vào trong nghiên cứu này.
62
TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Danh mục tài liệu tiếng Việt
Jean-Francois, A., R.E. Berenbeim, 2003. Chống tham nhũng ở Đông Á: Giải pháp từ khu vực kinh tế tư nhân. Dịch từ tiếng Anh. Người dịch Vương Hồng Hạnh, Vũ Cương, Hoàng Thanh Dương, Trần Thị Thái Hà, Nguyễn Văn Chiến, 2004. Hà Nội: Nhà xuất bản Chính trị Quốc gia.
Nguyễn Văn Bồn và Nguyễn Minh Tiến, 2014. Các nhân tố quyết định dòng vốn FDI ở các nước Châu Á. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, số 31, trang 124-131.
Phan Anh Tú, 2013. Tham nhũng định nghĩa và phân loại. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, số 25, trang 1-7.
Võ Thanh Thu và Ngô Thị Ngọc Huyền, 2011. Kỹ thuật đầu tư trực tiếp nước ngoài. Tp Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Tổng hợp thành phố Hồ Chí Minh.
2. Danh mục tài liệu tiếng Anh
Ardiyanto, F., 2012. Foreign direct investment and corruption. PhD thesis. Colarado State University.
Chen, J., B. M. Fleisher, 1996. Regional income inequality and economic growth in China. Journal of Comparative Economies, 22, 141-164.
Cuervo-Cazurra, A., 2008. Better the devil you don't know: types of corruption and FDI in transition economies. Journal of International Management, 14(1):12-27.
Dunning, J.H. 2002. Determinants of foreign direct investment: globalization induced changes and the role of FDI policies. Paper presented at the Annual Bank Conference on Development Economics in Europe, Oslo, mimeo. Conference on Development Economics in Europe, Oslo, mimeo.
Easterly, W., R. Levine, 1997. Africa’s growth tragedy: policies and ethnic divisions. The Quarterly Journal of Economics, 112(4):1203–1250.
Friedman, E., S. Johnson, D. Kaufmann and P. Zoido, 2000. Dodging the grabbing hand: the determinants of unofficial activity in 69 countries. Journal of Public Economics, 76:459-493.
Hakkala, K.N., P.J. Norback and H. Svaleryd, 2008. Asymmetric effects of corruption on FDI: Evidence from Swedish multinational firms. Review of Economics and Statistics, 90(4):627-42.
Hamra, W., 2000. Bribery in international business transactions and the OECD convention: benefits and limitations. Business Economics, 35(4):33-46.
63
Hussain, F., C.K. Kimuli, 2012. Determinants of foreign direct investment flows to developing countries. SBP Research Bulletin, 8(1), 14-31.
Larrain, F., J. Tavares, (2004). Does foreign direct investment decrease corruption. Cuadernos de Economia-Latin American Journal of Economics, 41(123):217-230.
Ketkar, K., A. Murtuz and S. Ketkar, 2005. Impact of corruption of foreign Direct Investment and Tax Revenues. Journal of Public Budgeting Accounting and Financial Management, 17(3):313-340.
Li, H., L. Xu and H. Zou, 2000. Corruption, income distribution, and growth.
Economics & Politics, 12(2):155-182.
Liu, Y., 2012. Foreign direct investment in China: interrelationship between regional economic development and location determinants of foreign direct investment. PhD thesis. University of Western Sydney.
Mauro, P., 1995. Corruption and growth. Quarterly Journal of Economics, 110(3):681-712. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Schneider, F., B.S. Frey, 1985. Economic and political determinants of foreign direct investment. World Development. 13(2): 161-175.
Tanzi, V., 1998. Corruption around the world: causes, consequences, scope and cures. IMF Staff Papers, 45(4), 559–594.
Tu, P.A., 2012. “Entrepreneurship and bribery in a transition economy: Theory and firm-level evidence in VietNam”. PhD thesis. University of Groningen.
Van Rijckeghem, C., B. Weder, 2001. Bureaucratic corruption and the rate of temptation: do wages in the civil service affect corruption, and by how much?.
Journal of Development Economics, 65:307-31.
Vernon, R., 1966. International investment and international trade in the product cycle. Quarterly Journal of Economics, 80:190-207.
Voyer, P.A., P.W. Beamish, 2004. The effect of corruption on Japanese foreign direct investment. Journal of Business Ethics, 50(3):211-224.
Wheeler, D., A. Mody, 1992. International investment location decisions: the case of US firms. Journal of International Economics, 33(1–2): 57–76.
Wei, S-J., 2000a. How taxing is corruption on international investors?. Review of Economics-and-Statistics, 82(1):1-11.
64
Wu, X., 2009. Determinants of bribery in Asian firms: evidence from the world business environment survey. Journal of Business Ethics, 87(1):75-88.
3. Trang web
Burky, S., G. Perry, 1998. Beyond the Washington consensus: institutions matters [pdf] Available at:
<http://wwwwds.worldbank.org/external/default/WDSContentServer/WDSP/I B/1998/11/17/000178830_98111703552694/Rendered/PDF/multi_page.pdf> [Accessed 26 August 2014].
Dunning, J.H., 1977. Trade, location of economic activity and MNE. A search for an eclectic approach [pdf] Available at:
<http://artwet.fr/depotcel/DepotCel/274/Noel%20Alain/2- Dunning%201988.pdf> [Accessed 20 August 2014].
Egger, P. and H. Winner, 2005. Evidence on corruption as an incentive for foreign direct investment, Science Direct Journals, [online] Available at: <http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0176268005000194> [Accessed 22 August 2014].
Khachoo, A.Q, M.I, Khan, 2012. Determinants of FDI inflows to developing countries: a panel dataanalysis [pdf] Available at:
<http://mpra.ub.uni-muenchen.de/37278/1/MPRA_paper_37278.pdf> [Accessed 2 September 2014].
ODI, 1997. Foreign direct investment flows to low-income Countries: a review of the evidence [pdf] Available at:
<http://www.odi.org/sites/odi.org.uk/files/odi-assets/publications-opinion- files/2626.pdf > [Accessed 29 September 2014].
Kearney, A.T., 2011. FDI confidence index [pdf] Available at:
<https://www.lib.uwo.ca/files/business/hk-fdiconfidence.pdf> [Accessed 28 August 2014].
Lau, L., J. Park, 2003. The sources of East Asian economic growth revisited,
Research Gate, [online] Available at:
<http://www.researchgate.net/publication/254429034_The_Sources_of_East_ Asian_Economic_Growth_Revisited> [Accessed 1 September 2014].
Mathur, A., K. Singh, 2011. Foreign direct investment, corruption and democracy, Applied Economics, [online] Available at:
<http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00036846.2011.613786> [Accessed 25 August 2014].
65
<http://projects.iq.harvard.edu/gov2126/files/shleifer_and_vishy.pdf> [Accessed 23 August 2014]. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Transparency International. Available at
< http://www.transparancy.de/mission.htm> [Accessed 24 August 2014]. Dân Luật, 2013, Toàn cảnh bức tranh tham nhũng tại Việt Nam, <http://danluat.thuvienphapluat.vn/toan-canh-buc-tranh-tham-nhung-tai-viet- nam-97253.aspx>. [Ngày truy cập 27 tháng 8 năm 2014].
Thu Hằng, 2010, Thế giới thiệt hại hơn 2600 tỷ USD do tham nhũng <http://www.vietnamplus.vn/the-gioi-thiet-hai-hon-2600-ty-usd-do-tham- nhung/73321.vnp>. [Ngày truy cập 26 tháng 8 năm 2014].
66 PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tượng quan
Kiểm định phương sai sai số thay đổi (kiểm định Wald)
xttest3
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity
in fixed effect regression model
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i
chi2 (30) = 1658.85
Prob>chi2 = 0.0000
Kiểm định tự tương quan (kiểm định Wooldridge)
xtserial lnfdi corr lngdppc opn lninfr infl unem
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first order autocorrelation
F( 1, 29) = 43.773
67 Phụ lục 2: Kiểm định Hausman ---Coefficients--- (b) fem (B) rem (b-B) difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. corr -.23607 -.3494861 .1134161 .0663565 lngdppc 1.329711 .9518951 .377816 .0974953 opn .8010812 .8041895 -.0031083 .2683333 lninfr .0651174 .5217312 -.4566138 .115945 infl .736825 1.03488 -.2980554 .1194261 unem -3.913705 -5.298999 1.385293 3.160512
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 23.7
Prob>chi2 = 0.0006
68
Phụ lục 3: Kết quả hồi quy
Kết quả hồi quy theo mô hình FE
Kết quả hồi quy của mô hình 1
xtreg lnfdi lngdppc opn lninfr infl unem, fe robust
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 292 Group variable: id Number of groups = 30 R-sq: within = 0.3264 Obs per group: min = 7 between = 0.3549 avg = 9.7 overall = 0.3425 max = 10 F(5,29) = 28.67 Corr (u_i, Xb) = -0.5832 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 30 clusters in id) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
lnfdi Coef. Robust Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] lngdppc 1.297779 .2258237 5.75 0.000 .8359179 1.75964 opn .7294615 .3802691 1.92 0.065 -.048276 1.507199 lninfr .052031 .112302 0.46 0.647 -.1776524 .2817144 infl .8221178 .8916478 0.92 0.364 -1.001507 2.645742 unem -4.04951 3.13645 -1.29 0.207 -10.46427 2.36525 _cons -4.239572 2.239625 -1.89 0.068 -8.820119 .3409752 sigma_u 1.9403039 .70677574
.88285753 (fraction of variance due to u_i) sigma_e
69
Kết quả hồi quy của mô hình 2
xtreg lnfdi corr lngdppc opn lninfr infl unem, fe robust
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 292 Group variable: id Number of groups = 30 R-sq: within = 0.3367 Obs per group: min = 7 between = 0.3652 avg = 9.7 overall = 0.3558 max = 10 F(6,29) = 22.16 Corr (u_i, Xb) = -0.4614 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 30 clusters in id)
lnfdi Coef. Robust Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr -.23607 .1224397 -1.93 -0.064 -.4864872 .0143473 lngdppc 1.329711 .2235286 5.95 0.000 .8725437 1.786878 opn .8010812 .3864846 2.07 0.047 .0106314 1.591531 lninfr .0651174 .1074016 0.61 0.549 -.1545436 .2847784 infl .736825 .7734858 0.95 0.349 -.845131 2.318781 unem -3.913705 3.188418 -1.23 0.230 -10.43475 2.607342 _cons -3.89347 2.146335 -1.81 0.080 -8.283218 .4962771 sigma_u 1.7555177 .70270027
.86190191(fraction of variance due to u_i) sigma_e
70
Hồi quy theo phương pháp RE
Kết quả hồi quy của mô hình 3
xtreg lnfdi lngdppc opn lninfr infl unem, re robust
Random-effects GLS regression Number of obs = 292 Group variable: id Number of groups = 30 R-sq: within = 0.2831 Obs per group: min = 7 between = 0.6922 avg = 9.7 overall = 0.6404 max = 10
Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(5) = 163.63
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 30 clusters in id)
lnfdi Coef. Robust Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] lngdppc .7845728 .1445794 5.43 0.000 .5012023 1.067943 opn .4777551 .1662959 2.87 0.004 .1518212 .803689 lninfr .4986366 .1126021 4.43 0.000 .2779406 .7193327 infl 1.414524 1.240481 1.14 0.254 -1.016775 3.845823 unem -5.234192 2.819787 -1.86 0.063 -10.76087 .292489 _cons -6.371577 2.106456 -3.02 0.002 -10.50015 -2.242999 sigma_u .95051994 .70677574
.64395953 (fraction of variance due to u_i) sigma_e
71
Kết quả hồi quy của mô hình 4
xtreg lnfdi corr lngdppc opn lninfr infl unem, re robust
Random-effects GLS regression Number of obs = 292 Group variable: id Number of groups = 30 R-sq: within = 0.2994 Obs per group: min = 7 between = 0.7311 avg = 9.7 overall = 0.6715 max = 10 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(6) = 203.70
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 30 clusters in id)
lnfdi Coef. Robust Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr -.3494861 .1101694 -3.17 0.002 -.5654142 -.133558 lngdppc .9518951 .1610389 5.91 0.000 .6362647 1.267526 opn .8041895 .1901023 4.23 0.000 .4315959 1.176783 lninfr .5217312 .1086032 4.80 0.000 .3088729 .7345895 infl 1.03488 .9563612 1.08 0.279 -.8395531 2.909314 unem -5.298999 2.75833 -1.92 0.055 -10.70523 .1072291 _cons -7.09208 2.053985 -3.45 0.001 -11.11782 -3.066343 sigma_u .93267032 .70270027
.63789575 (fraction of variance due to u_i) sigma_e
72
Hồi quy theo phương pháp FGLS
xtgls lnfdi corr lngdppc opn lninfr infl unem Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic
Correlation: no autocorrelation
Estimated covariances = 1 Number of obs = 292 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 30 Estimated coefficients = 7 Obs per group: min = 7 avg = 9.733333 max = 10 Wald chi2(6) = 754.14 Log likelihood = -437.8184 Prob > chi2 = 0.0000
lnfdi Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr -.2896214 .0742133 -3.90 0.000 -.4350769 -.144166 lngdppc .6212176 .0730678 8.50 0.000 .4780074 .7644278 opn .9552936 .1048087 9.11 0.000 .7498723 1.160715 lninfr .6993269 .0339234 20.61 0.000 .6328383 .7658155 infl -.2121335 1.125889 -0.19 0.851 -2.418836 1.994569 unem -4.171981 1.665356 -2.51 0.012 -7.436018 -.9079439 _cons -7.327543 .6539405 -11.21 0.000 -8.609243 -6.045843 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});