nhân quả GRANGER
Xét mô hình Var(p) sau:
GDPt = β0 +∑ = − p i i t GDP a 1 i + ∑ = − p j j t j FDI b 1 + V1t (1) FDIt = β1+ ∑ = − p i i t iFDI c 1 + ∑ = − p j j t j GDP d 1 + V2t (2) Trong đó:
GDP: giá trị tổng sản phẩm quốc nội thực tế FDI: tổng vốn đầu t nớc ngoài thực hiện β0, β1, ai, bj ,ci, di là các hệ số hồi quy
V1t,V2t là các sai số ngẫu nhiên; p là độ dài trễ Kiểm định nhân quả GRANGER:
Giả thuyết 1: Ho: b1= b2 =b3 =...=bp=0 H1 : tồn tại ít nhất một bi ≠0; i= 1,...,p Giả thuyết 2: H01 : d1=d2 =d3 =...=dp=0 H11 : tồn tại ít nhất một bj ≠0; j= 1,...,p Chúng ta có 4 khả năng xảy ra:
- H0 và H01 đợc chấp nhận, GDP và FDI không có mối quan hệ nhân quả - Ho đợc chấp nhận nhng H01 bị bác bỏ, khi đó chỉ có chiều tác động của GDP tới FDI
- Ho bị bác bỏ nhng H01 đợc chấp nhận, khi đó chỉ có chiều tác động của FDI tới GDP
- H0 và H01 đều bị bác bỏ, khi đó FDI tác động tới GDP và GDP cũng tác động trở lại đối FDI.
3.2 Kết quả thực nghiệm
Trên cơ sở các mô hình lý thuyết đã trình bày ở trên, Với các bộ số liệu Bộ dữ liệu mảng từ năm 2000- 2005 của 64 tỉnh thành
Bộ dữ liệu theo quý từ quý 2 năm 1992 tới quý 4 năm 2006
Cùng với việc hỗ trợ của phần mềm Eviews, ta thu đợc các kết quả ớc l- ợng nh sau.
3.2.1 Mô hình hồi quy đánh giá tác động của đầu t trực tiếp nớc ngoài tới GDP
Từ kết quả bảng 3.3, ta thấy giá trị của kiểm định Hausman ủng hộ kết quả ảnh hởng phân tích cố định bởi lẽ (Pvalue=0), do đó bác bỏ giả thuyết đa ra trong kiểm định Hausman. Điều này hàm ý rằng, ta nên sử dụng kết quả của mô hình ảnh hởng cố định trong phân tích, đó là mô hình cho kết quả tốt hơn kết quả còn lại.
Bảng 3.2 : Mô hình ảnh hởng ngẫu nhiên(Random effect model)
Dependent Variable: LOG(GDPDS)
Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Sample: 2000 2005
Cross-sections included: 64
Total panel (unbalanced) observations: 285
Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.178595 0.312715 16.56014 0.0000 LOG(FDITVDT) 0.047177 0.014111 3.343357 0.0009 LOG(DIDS) 0.470973 0.041127 11.45173 0.0000 DUM 0.170247 0.081968 2.076980 0.0387 Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.174780 0.1624 Idiosyncratic random 0.396868 0.8376 Weighted Statistics
R-squared 0.709710 Mean dependent var 6.172669 Adjusted R-squared 0.605543 S.D. dependent var 0.653543 S.E. of regression 0.410463 Sum squared resid 47.34286
F-statistic 146.3258 Durbin-Watson stat 1.572142 Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.471448 Mean dependent var 8.544023 Sum squared resid 59.03080 Durbin-Watson stat 1.260862
Bảng 3.3 : kiểm định Hausman
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled
Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 23.785571 3 0.0000
Cross-section random effects test comparisons:
Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. LOG(FDITVDT) 0.025791 0.047177 0.000043 0.0011 LOG(DIDS) 0.394652 0.470973 0.000530 0.0009 DUM 0.183197 0.170247 0.001436 0.7326
Bảng 3.4 : Mô hình ảnh hởng cố định(Fixed effect model) Dependent Variable: LOG(GDPDS)
Method: Panel Least Squares Date: 08/21/07 Time: 09:32 Sample: 2000 2005
Cross-sections included: 64
Total panel (unbalanced) observations: 285
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.671176 0.354955 15.97715 0.0000 LOG(FDITVDT) 0.025791 0.015567 1.656752 0.0990 LOG(DIDS) 0.394652 0.047131 8.373570 0.0000 DUM 0.183197 0.090305 2.028642 0.0437
Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.792562 Mean dependent var 8.544023 Adjusted R-squared 0.599485 S.D. dependent var 0.627099 S.E. of regression 0.396868 Akaike info criterion 1.191753 Sum squared resid 34.33586 Schwarz criterion 2.050409 Log likelihood -102.8249 F-statistic 7.440706 Durbin-Watson stat 2.010620 Prob(F-statistic) 0.000000
Các kết quả từ bảng 4 là phù hợp với kỳ vọng. Dấu của các hệ số hồi quy là phù hợp với lý thuyết kinh tế (β2>0), β3,4 >0) và có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.
Sự phù hợp của mô hình khá tốt theo giá trị hệ số xác định là 0.7925 tức là 79,25% sự biến động của tổng sản phẩm quốc nội trên đầu ngời đợc giải thích bởi các yếu tố tỷ lệ FDI trên tổng vốn đầu t, đầu t trong nớc bình quân đầu ngời, đặc điểm địa lý và chính sách kinh tế giữa các vùng.
Từ kết quả bảng dới đây, chúng ta nhận thấy giá trị JBqs=0.17421 (pvalue=0.916), do đó cha có cơ sở bác bỏ giả thuyết đa ra hay mô hình có sai số ngẫu nhiên phân bố chuẩn ở mức ý nghĩa 0,05.
Mức độ đa cộng tuyến của mô hình ở mức có thể chấp nhận bởi vì các hệ số trong ma trận tơng quan tơng đối nhỏ (phụ lục 1). Mô hình không có tự t- ơng quan vì (Dqs=2.077).
Nh vậy, mô hình đã vợt qua một số bệnh thông thờng và có thể cho kết quả tốt để tiến hành phân tích.
Từ kết quả bảng3.3 trên ta có mô hình hồi quy nh sau:
1 * 183 . 0 ) ln( . 394 , 0 ) ln( . 0258 , 0 671 , 5 ) ln(GDP−DS = + FDI−TVDT + DI−DS + Dum+e
Có thể nhận thấy tỷ lệ FDI trên tổng vốn đầu t có tác động tích cực vào tổng sản phẩm quốc nội trên đầu ngời giai đoạn 2000-2005. Hệ số ớc lợng ứng với tỷ lệ vốn đầu t trực tiếp nớc ngời trên tổng vốn đầu t cho biết rằng, với các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ này gia tăng 1% thì làm cho GDP trên đầu ngời gia tăng 0,0258%.
Trong số các kết quả ớc lợng trên, cho thấy đầu t trong nớc trên đầu nguời là thành tố chính đóng góp vào tốc độ gia tăng của GDP trên đầu ngời trong giai đoạn này. Với 1% gia tăng trong lợng vốn đầu t trong nớc trên đầu ngời sẽ làm GDP trên đầu ngời gia tăng 0,394% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Với sự tác động của biến chính sách tới tăng trởng kinh tế, ta thấy hệ số 0 1 2 3 4 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 Series: Residuals Sample 2000 2005 Observations 267 Mean -8.26E-17 Median 9.978866 Maximum 2636.159 Minimum -2111.075 Std. Dev. 1242.547 Skewness 0.227583 Kurtosis 2.731848 Jarque-Bera 0.174426 Probability 0.916482
có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, mức chênh lệch về GDP trên đầu ngời giữa các vùng kinh tế phát triển, những vùng có lợng đầu t trực tiếp nớc ngoài lớn và những vùng còn lại là khá cao khoảng 1,2 triệu vnđ. Nguyên nhân của sự khác biệt này có thể giải thích bởi các nhân tố khác nhau trong việc thu hút đầu t FDI giữa các vùng. Nếu chúng ta xem xét tới chi phí nhân công thì những thành phố lớn, vùng kinh tế trọng điểm là cao hơn những nơi khác, nh- ng vẫn hấp dẫn một lợng lớn FDI. Về mặt lý thuyết, các hãng sẽ tối thiểu hoá tổng chi phí của họ, mà chi phí về lao động chỉ là một phần nhỏ so với các chi phí khác nh cơ sở hạ tầng và giao thông liên lạc. Điều đó hàm ý rằng sự khác biệt trong chi phí lao động giữa các tỉnh tại Việt Nam không có nhiều ý nghĩa trong quyết định đầu t. Trong các nhân tố thì sự phát triển cơ sở hạ tầng là nhân tố quyết định trong việc thu hút FDI, một mặt nó đợc xem là đầu vào trung gian của quá trình sản xuất, bất cứ một sự giảm trừ trong đầu vào sẽ làm gia tăng khả năng sản xuất của doanh nghiệp, mặt khác cơ sở hạ tầng sẽ đa đến một sự gia tăng trong hiệu suất của các nhân tố khác. Theo ý nghĩa này, sự sẵn có của các yếu tố cơ sở hạ tầng cơ bản nh điện, nớc, giao thông, liên lạc sẽ giảm trừ các khoản chi phí của nhà đầu t nớc ngoài. Thêm nữa, sự phát triển cơ sở hạ tầng bao hàm cả chất lợng nguồn nhân lực. Tại các thành phố lớn, lực lợng lao động đợc đào tạo tốt hơn so với các khu vực khác trong nớc, nguồn vốn FDI sẽ đầu t nhiều hơn vì ở đó có thể đảm bảo cho quá trình chuyển giao công nghệ để khai thác lợi thế của hãng. Đồng thời, lực lợng lao động đợc đào tạo tốt đồng nghĩa sẽ có năng suất lao động cao hơn, đảm bảo lợi nhuận cao hơn trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Với những lý do trên, có thể cho rằng, nó là một nhân tố quan trọng trong việc thu hút đầu t.
Ngoài ra, chiến lợc phát triển kinh tế của Việt Nam là một nguyên nhân khá quan trọng. Việc tập trung đầu t vào các vùng kinh tế trọng điểm, trên cơ sở đó nhằm tạo ra ảnh hởng tràn đối với các vùng lân cận. Uu nhợc điểm của chính sách là một điều có thể gây tranh cãi nhng việc tập trung đầu t cơ sở hạ
tầng vào những vùng kinh tế trọng điểm, những thành phố lớn thì việc đầu t nớc ngoài không cân xứng vào các vùng là điều khó tránh khỏi. Chính phủ d- ờng nh đang đối mặt với một tình huống khó xử. Một mặt, chính phủ muốn h- ớng FDI vào các vùng núi, vùng cao nơi mà cơ sở hạ tầng là rất nghèo nàn. Mặt khác, chính phủ đầu t mạnh mẽ cơ sở hạ tầng vào các vùng kinh tế trọng điểm điều đó đã thu hút các nhà đầu t nớc ngoài hớng tới những vùng này và đẩy họ ra xa khỏi các vùng núi, vùng cao bất kể sự u đãi về tài chính là nh thế nào.
3.2.2 Tác động của đầu t trực tiếp nớc ngoài tới xuất khẩu
Gọi E1 là phần d thu đợc từ mô hình (1). Để kiểm định tính dừng của E1 ta dùng phơng pháp kiểm định nghiệm đơn vị. Kết quả kiểm định từ phần mềm Eviews đợc trình bày trong bảng 2. Giá trị quan sát so với các giá trị tới hạn τ0,01 =−1,612867,τ0,05 =−1,947119, τ0,10 =−2,69324 ta thấy với độ tin cậy 99%
E1 là chuỗi dừng. Nh vậy mô hình (1) là mô hình đồng liên kết bậc 1, xu thế của các biến số đã tự khử nhau và các hệ số hồi qui thu đợc không bao hàm tác động của xu thế.
Kiểm tra hiện tợng phơng sai sai số thay đổi của mô hình, kết quả nhận đợc nh sau:
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.475968 Probability 0.269396 Obs*R-squared 2.945301 Probability 0.229317 Từ kết quả trên chúng ta nhận thấy, , ta có giá trị Fqs=1,4659 (P-value
= 0.229317) lớn hơn α = 0,05) có nghĩa là mô hình có phơng sai sai số không thay đổi.
Bảng 3.6: Kiểm định tính dừng của E1 - Phơng pháp nghiệm đơn vị Null Hypothesis: E1 has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 6 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.133351 0.0001 Test critical values: 1% level -2.609324
5% level -1.947119
10% level -1.612867
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Sử dụng phơng pháp bình phơng nhỏ nhất với bộ dữ liệu qúy ta thu đợc kết quả nh sau:
Bảng 3.5: Mô hình hồi qui đánh giá tác động của FDI tới xuất khẩu Dependent Variable: LOG(EX)
Method: Least Squares Date: 08/23/07 Time: 14:32
Sample (adjusted): 1992Q1 2006Q4 Included observations: 60 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.179024 3.430002 -0.052194 0.9586 LOG(FDI) 0.235219 0.047154 4.988285 0.0000 LOG(TY_GIA) 0.809737 0.343698 2.355955 0.0221 ASEAN 0.284434 0.043668 6.513632 0.0000 R-squared 0.989809 Mean dependent var 10.67543 Adjusted R-squared 0.989067 S.D. dependent var 0.900227 S.E. of regression 0.094127 Akaike info criterion -1.808682 Sum squared resid 0.487297 Schwarz criterion -1.634153 Log likelihood 59.26046 F-statistic 1335.414 Durbin-Watson stat 1.778037 Prob(F-statistic) 0.000000
Tóm lại, các phơng pháp kiểm định đã khẳng định mô hình (1) là mô hình tốt, không có khuyết tật và không có hiện tợng hồi qui giả mạo do đó có thể sử dụng mô hình này để phân tích.
Theo báo cáo 1 ta có mô hình có hệ số xác định R2 = 0,9898 tức là 98,98% sự thay đổi của xuất khẩu đợc giải thích bởi vốn đầu t nớc ngoài, tỷ
giá hối đoái, gia nhập ASEAN và xu thế. Kiểm định Fisher cho thấy mô hình hồi qui phù hợp. Ta có mô hình hồi qui mẫu nh sau:
1 . 2844 , 0 ) ln( . 8097 , 0 ) ln( . 2352 , 0 179 , 0 )
ln(EX =− + FDI + tygia + Asean+e
Các kết quả của hệ số hồi quy là phù hợp với lý thuyết kinh tế(β2>0),
β3>0) . Các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 0% đến 5%. Hệ số βˆ2 là ảnh hởng riêng của vốn đầu t trực tiếp nớc ngoài tới xuất khẩu của Việt Nam. Ước lợng điểm βˆ2 =0,2352 cho biết nếu vốn đầu t trực tiếp nớc ngoài tăng 1% thì xuất khẩu của cả nớc tăng 0,2352%, với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. Vốn đầu t trực tiếp nớc ngoài thực hiện quý 4 năm 2006 đạt 20892 tỷ đồng, xuất khẩu cả nớc đạt 162232 tỷ đồng với độ tin cậy 95%.
Hệ số βˆ3 =0,8097 là ảnh hởng riêng của tỷ giá hối đoái tới xuất khẩu của cả nớc. cho thấy nếu tỷ giá hối đoái tăng 1% thì xuất khẩu của cả nớc tăng 0,8097%, với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.
Hệ số βˆ4 =0,2844 cho thấy việc gia nhập khối ASEAN đã có tác động tích cực tới xuất khẩu của Việt Nam. Xuất khẩu của Việt Nam sau khi gia nhập khối ASEAN cao hơn trớc khi gia nhập khối là 0,2844%.
3.2.3. Tác động của đầu t trực tiếp nớc ngoài đến vốn đầu t trong nớc trong nớc
Vốn nói chung, vốn đầu t nói riêng là một trong những yếu tố không thể thiếu trong quá trình sản xuất nói riêng và phát triển xã hội nói chung. ở Việt Nam, bên cạnh nguồn vốn đầu t trong nớc đóng vai trò quyết định, vốn đầu t nớc ngoài là một trong những nguồn vốn quan trọng, trong đó nguồn vốn đầu t trực tiếp nớc ngoài (FDI) đợc coi là nguồn vốn thích hợp đối với Việt Nam. Nh phân tích chúng ta nhận thấy, FDI đã đóng góp tích cực vào sự tăng trởng. Tuy nhiên, kết quả trên sẽ có nhiều ý nghĩa hơn nếu chúng ta chỉ ra đợc FDI có tác động bổ sung đối với nguồn vốn trong nớc.
Nh Demello (1999) cho rằng:’’ Nếu ta kỳ vọng FDI tác động dơng tới tăng trởng kinh tế thì đòi hỏi một mối quan hệ bổ sung giữa FDI và đầu t trong nớc’’. Bản chất của mối quan hệ này đợc xem xét thông qua một phơng trình nh sau:
Mô hình ớc lợng bằng phơng pháp bình phơng nhỏ nhất ( Ordinary Least Squares) dựa trên số liệu thu nhập theo quý từ quý1-1994 đến
quý 4- 2006, sử dụng phần mềm kinh tế lợng Eviews thu đợc kết quả trong bảng 3.7:
Bảng 3.7: Kết quả mô hình tác động của FDI tới vốn đầu t trong nớc
Dependent Variable: LOG(DI) Method: Least Squares Date: 08/21/07 Time: 15:28
Sample (adjusted): 1994Q1 2006Q4 Included observations: 52 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3.548830 0.731335 -4.852538 0.0000 LOG(FDI) 0.438018 0.065571 6.680035 0.0000 LOG(GDP(-1)) 0.867751 0.076955 11.27609 0.0000 LSVCB -0.112716 0.075025 -1.502371 0.1396 R-squared 0.958198 Mean dependent var 10.29536 Adjusted R-squared 0.955585 S.D. dependent var 0.649803 S.E. of regression 0.136944 Akaike info criterion -1.064681 Sum squared resid 0.900180 Schwarz criterion -0.914585 Log likelihood 31.68171 F-statistic 366.7576 Durbin-Watson stat 2.027620 Prob(F-statistic) 0.000000
Các kết quả từ bảng là phù hợp với kỳ vọng. Dấu của các hệ số hồi quy là phù hợp với lý thuyết kinh tế(β2>0), β3>0) . Ngoại trừ biến LSVCB, hầu hết các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 0%.
Sự phù hợp của mô hình khá tốt theo giá trị hệ số xác định là 0.958% tức là 95,82% sự biến động của đầu t trong nớc đợc giải thích bởi các yếu tố nh đầu t trực tiếp nớc ngoài, tổng sản phẩm quốc nội thời kỳ trớc, và lãi suất. Từ kết quả bảng dới đây, chúng ta nhận thấy giá trị JBqs= 0,85 (pvalue=0.652), do đó mô hình có sai số ngẫu nhiên phân bố chuẩn.
Để kiểm định dạng hàm đợc chỉ định đúng hay không cụ thể hơn là mô hình có bỏ sót biến quan trọng không, ta sử dụng kiểm định Ramsey, kết quả