Bảng 4.3: Biến phụ thuộc : Tăng trưởng GDP đầu người
Kết quả hồi quy cho toàn bộ mẫu 20 quốc gia Châu Á giai đoạn 1985-2013
Phương pháp ước lượng: System-GMM
Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4 Mô hình 5 Mô hình 6 Mô hình 7 Mô hình 8 Mô hình 9
Lny0 -5.738*** -6.401*** -9.747*** -8.208*** -10.331*** -4.234** -10.335*** -6.816** -6.000 (-3.14) (-2.78) (-5.09) (-4.51) (-5.07) (-1.76) (-5.15) (-2.44) (-1.62) Pop -1.359 -1.554 -0.720 1.240 -2.631 -0.398 -1.924 -1.158 -0.248 (-1.33) (-1.28) (-0.60) (0.78) (-1.97) (-0.37) (-1.31) (-0.86) (-0.17) Di 0.073 0.010 -0.050 -0.156 0.060 -0.028 0.037 0.016 0.015 (1.03) (0.10) (-0.42) (-0.94) (0.54) (-0.32) (0.31) (0.21) (0.16) Fdi 0.500** 0.601** 0.630*** 0.464*** 0.247** 0.332*** 0.219* 0.200** 0.363 (2.39) (2.33) (2.79) (2.80) (2.09) (4.17) (1.77) (1.94) (0.25) Biến cấu trúc urban -0.039 -0.140 -0.140 -0.259* -0.080 -0.194 -0.122 -0.050 (-0.35) (-1.23) (-1.33) (-1.88) (-0.78) (-1.62) (-1.18) (-0.46) infrast 4.480 1.359 3.405*** 2.438 2.265* 2.482* 2.982 (2.69) (0.74) (3.20) (1.44) (1.88) (1.77) (1.43) Biến tự do kinh tế ecfree 5.953*** 1.750 0.783 0.443 (3.30) (1.30) (0.85) (0.45) Biến vĩ mô exdeb 4.240*** 3.719*** 1.759 0.201 (6.01) (4.28) (1.50) (0.265) infl -0.009*** -0.006** -0.007*** (-3.14) (-2.53) (-4.03) Biến tương tác Fdi*ecfree 0.291 (0.41) Fdi*exdeb 0.000 (0.30) Fdi*infl -0.003*** (-4.38) Obs 120 120 120 120 120 120 120 120 120 S test 1.010 2.096 0.000 0.017 0.298 0.178 0.295 0.356 0.234 AR (1) 0.323 0.329 0.217 0.154 0.003 0.164 0.003 0.004 0.012 AR (2) 0.735 0.608 0.506 0.864 0.785 0.523 0.743 0.505 0.462 Wald (J) 0.010 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Ghi chú: Các số trong ngoặc đơn bên dưới thể hiện giá trị t value: *** là ý nghĩa thống kê 1%, ** là ý nghĩa thống kê 5%, * là ý nghĩa thống kê 10%. S-test là kiểm định Sargent sử dụng thống kê J (J – statistic) nhằm kiểm định giả thiết H0 - biến công cụ là nội sinh, mô hình phù hợp. AR(1) AR(2) kiểm định tựtương quan của biến công cụ. Kiểm định Wald (J) cho hệ sốđồng thời của các biến độc lập. Các biến công cụđược sử dụng là biến trễ 1, biến trễ 2 và sai phân biến trễ 1.
Đầu tiên cần phải lưu ý là kết quảđược đánh giá là có ý nghĩa, bởi giả thuyết H0 trong thử nghiệm Sargan không bị từ chối tại mức ý nghĩa 5% trong phần lớn các
trường hợp phân tích. Hơn nữa, kiểm định Arellano-Bond cho tự tương quan bậc 2
được chấp nhận với p-value lớn hơn 0.234 trong hầu hết các thông số kỹ thuật, cho thấy các biến công cụđược lựa chọn là phù hợp. Vì vậy, có thể thấy kết quả của các
mô hình được xác định một cách chính xác. Nhìn chung trong hầu hết các hồi quy
theo mô hình cơ bản, các ước tính là phù hợp với lý thuyết. Nổi bật là các hệ số âm thể hiện mối quan hệ giữa tăng trưởng và thu nhập bình quân thực tếđầu người vào
đầu mỗi kỳ. Các hệ số này cho thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng và thu nhập bình
quân thực tếđầu người vào đầu mỗi kỳlà tương quan âm và có ý nghĩa trong tất cả
các hồi quy, xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng hội tụ. Điều này có nghĩa là nền kinh
tế với thu nhập bình quân đầu người càng thấp càng có xu hướng tăng trưởng nhanh
hơn và ngược lại. Tương tự, biến FDI cũng thể hiện tương quan dương mạnh mẽ
với tăng trưởng trong hầu hết các trường hợp, cho thấy mối quan hệđồng biến giữa
FDI và tăng trưởng.
Bên cạnh đó cũng có biến thể hiện mối tương quan không rõ ràng với tăng trưởng như biến tăng trưởng dân số. Tình trạng này xảy ra khi xem xét toàn bộ mẫu
20 nước Châu Á, có nghĩa là bỏ qua sự khác biệt vềtrình độ phát triển của các quốc
gia. Các hệ số này chỉ có ý nghĩa thống kê khi mẫu được chia thành 2 nhóm nước có
thu nhập trung bình thấp và thu nhập trung bình cao. Điều này sẽđược phân tích cụ
thểhơn ở phần tiếp theo.
Biến cuối cùng trong mô hình cơ bản là biến đầu tư trong nước, hồi quy cho kết quả về mối quan hệ không rõ ràng giữa biến này với tăng trưởng trong hầu hết các
tiếp nước ngoài, đầu tư trong nước và tăng trưởng. Tuy nhiên, hầu hết các kết quả
vẫn còn mâu thuẫn nhau và chưa có lời giải đáp thoảđáng. Ví dụ như Sumei Tang,
E.A. Selvanathan và Selvanathan (2008) đã sử dụng mô hình VAR và ECM hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian hằng quý từquý I/1988 đến quý III/2013 để nghiên cứu mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa FDI, DI và tăng trưởng kinh tếở Trung Quốc. Kết quả cho thấy thay vì lấn át DI, FDI có một mối quan hệ bổ sung cho DI, từđó kích thích tăng trưởng ở Trung Quốc. Một số lập luận lại cho rằng nguồn vốn FDI lấn át
đầu tư trong nước (DI) và có ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng. Tiêu biểu như nghiên
cứu của Sevil Acar và Mahmut Tekce (2008) về mối quan hệ giữa FDI và DI trên
dữ liệu bảng cho 13 quốc gia khu vực Trung Đông và Bắc Phi (Mena) giai đoạn
1980-2008 với kỹ thuật GMM, cho thấy FDI lấn át DI với các kênh lấn át đa dạng.
Nghiên cứu của Huang (1998), Braunstein và Epstein (2002) cũng cho thấy FDI có
thể thay thế nguồn vốn DI trong thời gian dài. Vì sự mâu thuẫn về các nghiên cứu thực nghiệm trên cũng như kết quả của nghiên cứu này, thiết nghĩ cần có những
nghiên cứu sâu hơn để giải đáp cho vấn đề này.
Tóm lại, với mô hình cơ bản, mối tương quan dương giữa FDI và tăng trưởng
được xác định là mạnh mẽ với mức ý nghĩa 5%. Tiếp theo sau đây, chúng ta sẽ đi
vào phân tích kết quả về mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng khi có xét đến tập biến giải thích: chất lượng hạ tầng, chất lượng thể chếvà môi trường kinh tếvĩ mô.
Thứ nhất, khi xem xét mối tương quan giữa FDI và tăng trưởng cho toàn bộ
mẫu (tất cả 20 quốc gia Châu Á), các hệ số đều thể hiện tương quan dương có ý nghĩa trong tất cả các mô hình, cho thấy tác động rõ ràng của FDI đến tăng trưởng.
Như thể hiện ở bảng 2 (mô hình 1-4), chúng ta có thể thấy tương quan này dần mạnh hơn khi xem xét thêm các biến chất lượng cơ sở hạ tầng, chất lượng thể chế
và dần yếu đi khi các chỉ số bất ổn vĩ mô được xem xét (mô hình 5-8). Điều này chứng tỏ các biến về thể chế và bất ổn kinh tế không chỉ có tác động trực tiếp mà
còn tác động gián tiếp đến tăng trưởng thông qua những tác động mạnh mẽ của
Thứ hai, mức ý nghĩa của các biến khi được đưa vào mô hình là khá cao. Ở mô
hình 4-7, chỉ số tự do kinh tế và nợ nước ngoài khi được đưa vào mô hình đã thể
hiện mối tương quan dương với hệ sốđáng kể, trong khi lạm phát lại được tìm thấy với mối tương quan âm. Kết quả này chứng thực về tầm quan trọng của chất lượng thể chếcũng như tác động tiêu cực của bất ổn kinh tếvĩ mô đối với tăng trưởng, kết luận này phù hợp với lý thuyết một số nghiên cứu trước đây. Ngoài ra, kết quả của
mô hình này cũng cho thấy rằng một chất lượng cao hơn của cơ sở hạ tầng sẽ ảnh
hưởng tích cực đến tốc độtăng trưởng của nền kinh tế(như thể hiện ở cột 2 và 3).
Ở cột 4, hệ sốdương với mức ý nghĩa cao của biến tự do kinh tế (EFW) trong kiểm định này cho thấy chất lượng thể chế tốt không chỉ kích thích tăng trưởng mà còn giúp mở rộng những lợi ích tiềm năng của FDI. Tuy nhiên, tương quan của biến
này mất ý nghĩa khi biến nợ công và lạm phát được đưa vào mô hình, điều này có
vẻ là do sựtương quan giữa biến này với nợ công và lạm phát (xem ma trận tương
quan ở bảng 2) chứ không phải phủ nhận tầm quan trọng của chất lượng thể chếđối với tăng trưởng.
Ở cột 5, điểm đặc biệt đáng chú ý là các hệ số dương với mức ý nghĩa cao xác
nhận mối quan hệ cùng chiều giữa nợ công và tăng trưởng. Điều này đi ngược lại với kết quả của một số nghiên cứu trước đây cho rằng mối quan hệ này là ngược chiều. Nghiên cứu của Modigliani (1961) cho rằng nợ quốc gia là một gánh nặng cho những thế hệ tiếp theo, thể hiện một dòng thu nhập bị sụp giảm trong tương lai. Tương tự, Barro (1979), Dotsey (1994) cũng cho rằng nợ công cao tác động bất lợi
đến tích lũy vốn và tăng trưởng kinh tế thông qua hệ thống thuếtương lai cao hơn. Đến năm 1999, nghiên cứu của Elmendorf và Mankiw đã xác nhận một kênh truyền
quan trọng mà qua đó sự tích lũy nợ công có thểảnh hưởng đến tăng trưởng là lãi
suất dài hạn. Như vậy, việc lãi suất tăng cao sẽ dẫn đến sự xáo trộn thị trường tài
chính, và tổn hại đến tăng trưởng thông qua kênh làm giảm vốn đầu tư vào khu vực
tư nhân. Qua các nghiên cứu trên, đa số các nhà kinh tếđều chấp nhận mối quan hệ
tuyến tính ngược chiều giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, ở một mức
đầu vào quan trọng cho nền kinh tế cũng như bù đắp thiếu hụt trong chi tiêu của
chính phủ, đặc biệt đối với các nước đang phát triển, nghĩa là nợ công góp phần
thúc đẩy kinh tế phát triển. Và điều này đã được kiểm chứng bởi các nhà nghiên cứu
như Smyth và Hsing (1995), Cohen (1997), cũng như Pattilo và cộng sự (2002). Họ đã tìm thấy bằng chứng thự nghiệm ủng hộ tác động phi tuyến của nợ lên tăng trưởng: tại mức nợ thấp, nợ gần như có tác động cùng chiều lên tăng trưởng; nhưng khi vượt qua một ngưỡng nào đó, việc gia tăng thêm nợ bắt đầu gây tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Vậy nên tương quan cùng chiều giữa nợ công với tăng trưởng
đối với mẫu các quốc gia đang phát triển trong nghiên cứu này cũng có thể xem là
phù hợp với lý thuyết.
Cột 6 và 8 ở bảng 2, nghiên cứu tiếp tục xem xét tác động của bất ổn kinh tếvĩ mô đến tăng trưởng thông qua biến lạm phát. Biến này thể hiện tương quan âm có ý nghĩa và lấn áp cả tác động của biến chất lượng thể chế và nợ công cho thấy bất ổn kinh tế thực sựtác động tiêu cực đến tăng trưởng. Điều này cũng một lần nữa được nhấn mạnh thông qua kết quả cột 9, cho thấy biến tương tác fdi*infl thật sựtác động tiêu cực đến tăng trưởng. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của
Fisher (1993), Barro (1996), Bruno and Easterly (1998) đã chỉ ra mối quan hệ giữa
tăng trưởng và lạm phát mang dấu âm ở nhiều nước khác nhau.
Ở phần tiếp theo, nghiên cứu sẽ so sánh tác động của các biến bằng kỹ thuật
tương tự trên dữ liệu được phân loại theo thu nhập của các nước đang phát triển từ