Để khảo sát mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tếcũng như vai trò của các nhân tố điều kiện, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng gồm 20 quốc gia đang
phát triển ởChâu Á trong giai đoạn 1985-2013.
Các quốc gia đang phát triển được chọn mẫu một cách ngẫu nhiên, có mức thu nhập trung bình theo tiêu chí thống kê của World Bank. Tiêu chí lựa chọn sẽưu tiên
những quốc gia có đầy đủ thông tin thống kê, đảm bảo các biến đều có dữ liệu cho
các năm. Mục đích để đảm bảo tính đa dạng của dữ liệu, tính đầy đủ nhất có thể và giúp cho các kết quả hồi quy đạt khảnăng có ý nghĩa thống kê cao nhất.
Nghiên cứu được thực hiện với phương trình:
• ∆Y/L: Tăng trưởng GDP thực tếbình quân đầu người
• Y/L: GDP thực tếbình quân đầu người
• X: Các biến kiểm soát như tốc độtăng trưởng dân số, vốn đẩu tư trong nước
(là tài sản cố định như nhà máy, máy móc thiết bị, đường giao thông,
trường học, văn phòng, bệnh viện, nhà ở, công trình công nghiệp, …)
• FDI/Y: Vốn đẩu tư trực tiếp nước ngoài (= Tổng vốn FDI ròng / GDP)
• Z: Các biến thể hiện điều kiện địa phương (biến đại diện cho thể chế như
chỉ số EFW, biến đại diện cho kinh tế vĩ mô như nợ nước ngoài, lạm phát,…)
Đây là phương trình được sử dụng trong nghiên cứu của M. Alguacil, A. Cuadros, V. Orts (2010)
Một số vấn đề kinh tếlượng phát sinh trong phương trình ước lượng:
• Vì mô hình sử dụng dữ liệu bảng gồm nhiều quốc gia trong một khoảng thời gian từ 1985-2013 và các hiệu ứng chu kỳ kinh tế có thể lan truyền cho nhiều hơn một năm (tính quán tính của số liệu) do đó dễ dẫn đến có sự tương quan mạnh trong sai số.
• Biến FDI được giả định là biến nội sinh vì quan hệ nhân quả giữa FDI và
tăng trưởng kinh tế nên dẫn đến biến này có thểcó tương quan với sai số. • Sự hiện diện của độ trễ của biến phụ thuộc đóng vai trò như biến độc lập
trong phương trình hồi quy gây ra sự tựtương quan.
• Các đặc điểm quốc gia không thay đổi theo thời gian như vị trí địa lý, nhân khẩu học có thểtương quan với các biến giải thích. Những tác động cốđịnh
nằm trong phần sai số của phương trình bao gồm tác động của đặc điểm
quốc gia không quan sát được, những tác động cốđịnh của yếu tố thời gian cụ thểt đối với tất cả các quốc gia và sai số ngẫu nhiên.
• Biến FDI có mối quan hệ tương hỗ với các biến độc lập khác như tích lũy
vốn trong nước, biến thể chế,… dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến.
Một khi có sựtương quan trong mô hình thì phương pháp bình phương bé nhất
(OLS) không hiệu quả. Chính hiện tượng nội sinh làm cho ước lượng của phương
trình hồi quy không vững. Do đó, GMM là một lựa chọn tối ưu nhằm khắc phục
hiện tượng trên. Arellano và Bond (1991) đề xuất sử dụng GMM với độ trễ của các
biến nội sinh là biến công cụ để ước lượng cho phương trình. Việc lựa chọn các
biến công cụ là rất quan trọng. Biến công cụ phải thỏa mãn hai điều kiện: một là biến công cụ phải tương quan với biến giải thích (tương quan càng cao thì biến công cụ càng mạnh), hai là biến công cụ không tương quan với sai số. Tuy nhiên, sử
dụng độ trễ của biến nội sinh là biến công cụ vẫn chưa mang lại kết quả tối ưu.
Arellano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998) đã sử dụng thêm độ trễ sai phân của biến giải thích với tác động cố định của đặc điểm quốc gia riêng biệt. Bài
nghiên cứu sử dụng hai kiểm định đặc biệt: Sargan test kiểm tra tính hợp lý của biến
công cụ và kiểm định sai số của phương trình sai phân không tựtương quan.
Kiểm định quan trọng nhất của phương pháp ước lượng GMM là kiểm định
Overidentifying Restrictions (Overidentifying Restrictions Test) hay còn gọi là
kiểm định Sargent (Sargent Test) hoặc kiểm định J (J – Test). Đây là kiểm định cần thiết trong trường hợp số biến công cụ nhiều hơn số biến trong mô hình. Ý tưởng của kiểm định là xem xét biến công cụ có tương quan với phần dư của mô hình không. Nếu câu trả lời là không, khi đó biến công cụ là nội sinh, thì biến công cụ được chọn là phù hợp và mô hình sử dụng biến đó để ước lượng cũng phù hợp. 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. Thống kê J tuân theo phân phối Chi
Bình phương và được trình bày trên bảng kết quảước lượng của phần mềm Eviews 8 cùng với giá trị P – Value tương ứng của nó. Tóm lại, hồi quy bằng ước lượng GMM phải thỏa mãn ba điều kiện thì mới đảm bảo biến công cụ là hợp lý và tính vững của mô hình:
• AR (1) có tự tương quan bậc 1 trong phương trình (1). Giải thiết H0 là
không có tựtương quan bậc 1 trong phương trình (1).
• AR (2) không có tự tương quan bậc 2 trong phương trình (1). Giải thiết H0
là không có tựtương quan bậc 2 trong phương trình (1).
• Kiểm định Sargan: Không tồn tại quan hệ tương quan của biến công cụ và sai số ngẫu nhiên.
Phương pháp GMM cho phép chúng ta giải quyết trực tiếp một số vấn đề kinh tế đã không được giải quyết một cách thích hợp trong các nghiên cứu thực nghiệm
trước đó. Sự tiện lợi của phương pháp này trong mô hình tăng trưởng thực nghiệm
đã được nhấn mạnh nhiều lần (ví dụ như các bài viết của Bond và cộng sự, 2001, Kose và cộng sự, 2008, và Soto, 2009). Vì các lý do trên, nghiên cứu lựa chọn sử
dụng phương pháp GMM do Arellano & Bover (1995) và Blundell & Bond (1998)
Vậy bài nghiên cứu sẽ tiến hành hồi quy và phân tích kết quả theo thứ tự sau: B1: Kiểm định mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế khi có mặt các biến kiểm soát giống như mô hình truyền thống.
B2: Thêm biến là nhân tốđiều kiện địa phương cũng như các biến tương tác để
xem chúng tác động như thếnào đến tăng trưởng kinh tế.
B3: Tiến hành kiểm định tương tự nhưng trên dữ liệu được phân loại theo thu
nhập của các nước đang phát triển từ trung bình thấp đến trung bình cao theo phân loại của World Bank.
B4: Đưa biến giả Việt Nam vào mô hình của các quốc gia đang phát triển với thu nhập trung bình thấp để phân tích kết quả của Việt Nam.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày cách thức chọn mẫu, lấy dữ liệu, mô hình nghiên cứu và kỹ
thuật sử dụng để phân tích dữ liệu.
Thứ nhất, dựa trên tình hình thu hút FDI của các quốc gia trên thế giới thời gian qua, nghiên cứu quyết định lựa chọn mẫu là 20 quốc gia đang phát triển ở Châu Á. Các quốc qia được chọn lọc vào mẫu theo tiêu chí đáp ứng đầy đủ số liệu cho các biến nghiên cứu và là những quốc gia đang phát triển tiếp nhận lượng vốn FDI lớn
trong giai đoạn 1985-2013.
Thứ hai, dựa trên những nghiên cứu trước đây, các biến sử dụng trong mô hình hồi quy được lựa chọn và mô tả cụ thểphương thức lấy dữ liệu. Trong đó, biến phụ
thuộc là biến tăng trưởng kinh tế được đo lường bởi tốc độ tăng trưởng của GDP
thực bình quân trên đầu người , biến độc lập là FDI sử dụng dữ liệu dòng vốn FDI
vào ròng (net FDI inflows) của World Bank. Nhóm biến giải thích thứ nhất bao
gồm biến thu nhập bình quân thực tế đầu người vào đầu mỗi kỳ (yi0) để xem xét hiệu ứng hội tụ, biến tăng trưởng dân số (pop) đại diện cho mức độ tăng của lực
lượng lao động và biến tích lũy tài sản cố định gộp (di) đại diện cho đầu tư trong nước. Nhóm biến giải thích thứ hai bao gồm chất lượng thể chế được đại diện bởi chỉ số tự do kinh tế Thế giới (EFW), biến nợ nước ngoài và tỷ lệ lạm phát đại diện
cho tính ổn định của kinh tếvĩ mô trong và ngoài nước. Nghiên cứu cũng khám phá
vai trò của cải cách cơ cấu thông qua việc sử dụng biến tăng trưởng của dân số đô
thị và biến chất lượng cơ sở hạ tầng địa phương như biến giải thích thêm.
Cuối cùng, về kỹ thuật phân tích dữ liệu, vì những vấn đề kinh tế lượng phát
sinh trong phương trình ước lượng, nghiên cứu nhận thấy mô hình GMM là phù hợp nhất trong bài nghiên cứu này.
CHƯƠNG 4
NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU