Các hệ số Các biến (b) (B) (b-B) sqrt (diag (V_b-V_B)) FE RE Khác biệt S.E. LREM 2.759084 0.6822795 2.076805 0.3888359 LGCF 8.414904 7.242429 1.172475 1.177791 LPOP -2.737675 1.061153 -3.798829 1.240278 LGOV -10.83104 -3.760288 -7.070754 2.839882 LM2 2.25951 3.04718 -0.7872079 0.9923055 INF -0.0263722 -0.006944 -0.0194282 0.0036909
b- đồng nhất với Ho và Ha; đạt được từ xtreg
B- không đồng nhất với Ha, tác động đến Ho; đạt được từ xtreg
Kiểm tra: Ho: khác so với hệ số phi hệ thống
chi2(6)=(b-B)*[(V_b-V_B)^(-1)]*(b-B) = 50.05
Prob>chi2 = 0.0000
Nguồn: Stata Kết quả từ bảng 4.6 cho thấy prob>chi2 = 0 tức là P_value < 0.1 dẫn đến bác bỏ giả thuyết H0. Vì vậy, mơ hình FE sẽ là mơ hình phù hợp hơn trong bài nghiên cứu này. Tiếp theo, để kiểm định mơ hình này có phương sai thay đổi hay không, tôi sử dụng hàm xttest3 với điều kiện P_value > 0.05.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định sự thay đổi phƣơng sai trong mơ hình
Kiểm tra sự thay đổi phương sai trong mơ hình hồi quy tác động cố định Ho: sigma(i)^2= sigma^2 cho tất cả i
chi2 (29) = 3289.12
Prob>chi2 = 0.0000
Nguồn: Stata
Kết quả từ bảng 4.7 cho thấy prob>chi2 = 0 tức là P_value = 0.01, không thỏa mãn điều kiện P_value > 0.05. Vì vậy mơ hình này có phương sai thay đổi. Để khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi, như đã nêu ở trên tôi sẽ sử dụng hàm robust. Một yếu tố cần phải kiểm định nữa đó là hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình, tơi sẽ sử dụng hàm xtserial.
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định hiện tƣợng tự tƣơng quan trong mơ hình
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan trong dữ liệu bảng
Ho: giả định khơng có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình
F(1,28)= 3.047
Prob>F= 0.0918
Nguồn: Stata
Kết quả từ bảng 4.8 cho thấy prob>chi2 = 0.0918 dẫn đến P_value < 0.1, ta sẽ bác bỏ điều kiện H0 tức là có xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình.
Bảng 4.9 Kết quả hồi quy trên Stata của phƣơng trình (2)
∆yit = β1LREMit + β2LGCFit + β3LPOPit + β4LGOVit + β5LM2it + β6INFit + €it (2)
Hồi quy Fixed - effects (within) Số lượng biến = 522
Nhóm biến: NAME1 Số lượng nhóm = 29
R-square Số lượng biến mỗi nhóm
khoảng = 0.1749 tối thiểu = 18
giữa = 0.1946 trung bình = 18.0
tổng thể = 0.0975 tối đa = 18
Hệ số tương quan F(6,487) = 20.88
(u_i, xb) = -0.8465 Prob>F = 0.0000
(Phương sai được điều chỉnh cho 29 nhóm trong NAME1)
Robust
y Hệ số Phương sai t P>|t| Khoảng tin cậy 95%
LREM 2.759084 0.6675656 4.13 0.000 1.391638 4.126530 LGCF 8.414904 4.6518 1.81 0.081 -1.113877 17.943690 LPOP -2.737675 1.382704 -1.98 0.058 -5.570017 0.094666 LGOV -10.83104 3.649029 -2.79 0.006 -18.30574 -3.356345 LM2 2.25951 1.678854 1.35 0.189 -1.179467 5.698486 INF -0.0263722 0.0036769 -7.17 0.000 -0.033904 -0.018840 _cons 1.814368 7.2833 0.25 0.805 -13.1048 16.733530 sigma_u 3.0822121 aigma_e 2.7874901
rho 0.55008445 (fraction of variance due to u_i)
Nguồn: Stata Tơi sử dụng mơ hình tác động cố định FE kết hợp với hàm sai số chuẩn mạnh robust cho thấy kết quả hồi quy của phương trình (2) kiểm định tác động của kiều hối đến sự tăng trưởng kinh tế như sau:
- Hệ số ước lượng biến log của tỷ lệ kiều hối trên GDP trong phương trình (2) là dương 2.759 với mức ý nghĩa thống kê là 1%.
- Đối với các biến kiểm soát, biến đầu tiên là log của tỷ lệ nguồn vốn trên GDP, trong phương trình cho hệ số ước lượng là dương 8.415 với ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Nghiên cứu của Catrinescu, N. Et. al. (2006) cũng cho kết quả tương tự.
- Biến kiểm soát thứ hai, log của tốc độ tăng trưởng dân số có hệ số ước lượng là - 2.738 và ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Kết quả này giống với nghiên cứu của Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M.(2005) khi sử dụng phương pháp ước lượng Fixed Effects. - Thứ ba, biến log của tỷ lệ chi tiêu Chính phủ trên GDP, đại diện cho quy mơ của Chính phủ cho thấy có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế và có ý nghĩa thống kê ở mức cao 1%. Nyamongo, E. Et al. (2012) cũng tìm thấy kết quả tương tự và nhóm tác giả này cho rằng sự can thiệp sâu của Chính phủ đối với nền kinh tế sẽ dẫn đến kết quả tiêu cực đối với tăng trưởng kinh tế.
- Thứ tư, biến log của tỷ lệ M2 trên GDP, có hệ số ước lượng là dương nhưng khơng có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy vai trị của phát triển tài chính trong trường hợp này còn yếu. Nghiên cứu của Nyamongo , E et. al (2012) ở các nước Châu Phi cũng cho thấy kết quả tương tự.
- Cuối cùng, biến kiểm soát tỷ lệ lạm phát cho kết quả giống với kỳ vọng và các nghiên cứu trước đây. Theo Nyamongo, E et. al (2012) tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% của biến này đối với tăng trưởng kinh tế tương đồng với các lập luận lý thuyết cho rằng một quốc gia muốn tăng trưởng kinh tế thì quốc gia đó phải có chỉ số lạm phát thấp và được kiểm sốt ổn định. Quốc gia có chỉ số lạm phát càng cao, dễ dẫn đến những quyết định sai lệch của các nhà đầu tư trong dài hạn.
Bảng 4.10 Kết quả hồi quy trên Stata của phƣơng trình (3)
∆yit = β0 + β1LREMit + β2(LREMit)2 + β3LGCFit + β4LPOPit + β5LGOVit + β6LM2it + β7INFit + €it (3)
Hồi quy Fixed - effects (within) Số lượng biến = 522
Nhóm biến: NAME1 Số lượng nhóm = 29
R-square Số lượng biến mỗi nhóm
khoảng = 0.1807 tối thiểu = 18
giữa = 0.2011 trung bình = 18.0
tổng thể = 0.1018 tối đa = 18
Hệ số tương quan F(6,487) = .
(u_i, xb) = -0.8446 Prob>F = .
(Phương sai được điều chỉnh cho 29 nhóm trong NAME1)
Robust
y Hệ số
Phương
sai t P>|t| Khoảng tin cậy 95%
LREM 5.567605 0.4249903 13.10 0.000 4.697052 6.438158 LRME2 -1.44933 0.1572182 -9.22 0.000 -1.771377 -1.127284 LGCF 8.374265 4.631 1.81 0.081 -1.11909 17.860440 LPOP -2.732618 1.3829 -1.98 0.058 -5.56536 0.100124 LGOV -11.05055 3.744565 -2.95 0.006 -18.72094 -3.380151 LM2 2.191066 1.684115 1.30 0.204 -1.258687 5.640819 INF -0.0257629 0.0036078 -7.14 0.000 -0.0331531 -0.018373 _cons 2.239805 7.314661 0.31 0.762 -12.7436 17.223210 sigma_u 3.0672592 Nguồn: Stata Phương trình (3) bổ sung thêm biến log của tỷ lệ kiều hối trên GDP bình phương, vẫn sử dụng mơ hình tác động cố định FE kết hợp với hàm sai số chuẩn mạnh robust. Kết quả cho thấy kiều hối và tốc độ tăng trưởng kinh tế có có mối quan hệ phi tuyến với nhau, biến bình phương log của tỷ lệ kiều hối trên GDP có hệ số ước lượng là - 1.499 và mức ý nghĩa thống kê là 1%. Đồng thời, với hệ ước lượng là âm, nên đồ thị giữa
kiều hối và tăng trưởng kinh tế sẽ có dạng đường cong parabol. Kết quả này cũng phù hợp với các nghiên cứu về mặt lý thuyết trước đây cho rằng kiều hối có tác động tích cực lẫn tiêu cực đến nền kinh tế.
Bảng 4.11 Bảng tổng hợp kết quả hồi quy của phƣơng trình (2) và (3) Biến phụ thuộc: Tăng trƣởng GDP bình qn đầu ngƣời
Biến giải thích Ký hiệu Phƣơng trình (2) Phƣơng trình (3)
Log của tỷ lệ kiều hối
trên GDP LREM
2.759 (4.13) ***
5.568 (13.1) *** Log của tỷ lệ nguồn vốn
trên GDP LGCF
8.415 (1.81) *
8.374 (1.81) * Log của tỷ lệ tăng
trưởng dân số LPOP
-2.738 (-1.98) *
-2.733 (-1.98) * Log của tỷ lệ chi tiêu
Chính phủ trên GDP LGOV
-10.831 (-2.97) ***
-11.051 (-2.95) *** Log của tỷ lệ M2 trên
GDP LM2 2.260 (1.35) 2.191 (1.3) Tỷ lệ lạm phát INF -0.026 (-7.17) *** -0.026 (-7.14) *** Bình phương log của tỷ
lệ kiều hối trên GDP LREM2
-1.449 (-9.22) ***
Các giá trị trong ngoặc là giá trị của thống kê t. * có ý nghĩa ở mức 10%, ** có ý nghĩa ở mức 5%, *** có ý nghĩa ở mức 1%.
5. KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu này kiểm định tác động của kiều hối đến tăng tưởng kinh tế của quốc gia tiếp nhận với dữ liệu bảng bao gồm 29 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn 2000 – 2017. Kết quả thực nghiệm cho thấy vai trò quan trọng của kiều hối đối với các quốc gia đang phát triển và Việt Nam nằm trong số các quốc gia đó. Nghiên cứu chỉ ra hai quan điểm mới quan trọng như sau:
Thứ nhất, nghiên cứu này cho thấy mối quan hệ phi tuyến giữa kiều hối và tăng trưởng kinh tế có ý nghĩa thống kê của các quốc gia trong mẫu và hệ số ước lượng của biến này là âm. Kết quả này phù hợp với các lập luận lý thuyết cho rằng kiều hối có tác động tích cực lẫn tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Tác động tích cực là khi dòng kiều hối chuyển về các quốc gia đang phát triển ở mức độ vừa đủ kích thích nền kinh tế tăng trưởng thơng qua việc gia tăng chi tiêu, đầu tư giáo dục, y tế và giảm gánh nặng ngân sách của quốc gia tiếp nhận. Bên cạnh đó, tác động tiêu cực sẽ xảy ra nếu dòng kiều hối đổ vào quá nhiều gây nên tâm lý ỷ lại, gián tiếp làm giảm cung lao động, nâng giá đồng nội tệ làm gia tăng “căn bệnh Hà Lan”.
Thứ hai, bài nghiên cứu này cho thấy khi phương trình hồi quy chỉ có biến log của tỷ lệ kiều hối trên GDP hoặc khi thêm dạng bình phương của biến này vào mơ hình thì hệ số ước lượng của biến log tỷ lệ kiều hối trên GDP đều là dương và có ý nghĩa thống kê cao.
Bài nghiên cứu cũng có một số hạn chế như sau:
Thứ nhất, do dữ liệu khơng có sẵn nên mơ hình khơng có đầy đủ các biến kiểm soát quan trọng trong hồi quy tăng trưởng kinh tế, ví dụ như biến đo lường chất lượng của các định chế tài chính như trong nghiên cứu của Catrinescu, N et. al.
(2006), Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2005), Chami, R. et al. (2008) và World Bank (2006).
Thứ hai, biến đo lường cho nguồn vốn con người đại diện là tỷ lệ người dân được đi học (enrolment) như trong các nghiên cứu của World Bank (2006), Nyamongo, E et. al. (2012) và IMF (2005) cũng khơng có đủ dữ liệu cho các quốc gia trong mẫu.
Thứ ba, đó là vấn đề về biến nội sinh. Mơ hình nghiên cứu tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế với biến log của tỷ lệ kiều hối trên GDP có thể là biến nội sinh, sẽ ảnh hưởng đến độ tin cậy của các hệ số ước lượng. Điều này cũng gợi mở một hướng nghiên cứu tiếp theo cho chủ đề này với việc sử dụng một hay nhiều biến công cụ hoặc sử dụng phương pháp thực nghiệm khác hiệu quả cao hơn.
Cuối cùng, bài nghiên cứu này tìm thấy tác động phi tuyến của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế với hệ số bình phương biến log của tỷ lệ kiều hối trên GDP ở dạng bậc hai là âm nhưng chưa đưa ra được ngưỡng tác động. Phạm vi nghiên cứu của bài này chưa thể kết luận ở mức độ nào thì dịng kiều hối tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế và mức độ nào thì dịng kiều hối sẽ gây hại đến nền kinh tế. Hy vọng rằng các nghiên cứu tiếp theo có thể tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ để khẳng định quan hệ phi tuyến giữa kiều hối và tăng trưởng kinh tế. Đồng thời đưa ra ngưỡng tác động giúp các nhà hoạch định chính sách có những thơng tin cần thiết trong việc điều hành và quản lý dịng tiền này.
Thơng qua kết quả kiểm định cho thấy kiều hối vừa có tác động tích cực lẫn tiêu cực đến sự tăng trưởng kinh tế của quốc gia tiếp nhận, hay nói cách khác kiều hối và tăng
trưởng kinh tế có mối quan hệ phi tuyến với nhau, bài học thực tế của Việt Nam rút ra từ kết quả này như sau:
Nhà nước cần chú trọng phát triển các kênh chuyển tiền kiều hối chính thức bằng cách đưa ra nhiều sự ưu đãi, hoàn thiện hệ thống nhận và trả kiều hối ở các vùng miền có số lượng kiều hối chuyển về lớn để thu hút người nhận kiều hối sử dụng các kênh chuyển tiền này.
Hoàn thiện khung pháp lý để kiểm soát và xử lý các trường hợp kiều hối chuyển về sử dụng cho mục đích đầu tư trái pháp luật, gây tác động tiêu cực đến nền kinh tế.
Nhà nước cần thực thi các chính sách nhằm định hướng hoặc tạo động lực để kiều hối đầu tư vào khu vực sản xuất và các lĩnh vực con người như giáo dục và sức khỏe cộng đồng... nhằm tạo ra các hiệu ứng phát triển tích cực về dài hạn cho đất nước.
Xây dựng chính sách tỷ giá linh hoạt hơn nhằm tăng tính độc lập và hiệu
quả của chính sách tiền tệ trong việc ổn định giá cả đồng thời tạo điều kiện phát triển thị trường ngoại hối, hạn chế các dịng vốn vào ngắn hạn có tính đầu cơ.
Tiếp tục ổn định kinh tế vĩ mô, kiềm chế lạm phát, thay đổi môi trường đầu tư theo hướng tích cực, đặc biệt là hạn chế thay đổi đột ngột các quy định trong hoạt động đầu tư, nới lỏng các quy định, điều khoản, thủ tục hành chính.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Akobeng., 2016: Out of inequality and poverty: Evidence for the effectiveness of
remittances in Sub-Saharan Africa. The Quarterly Review of Economic and Finance 60 Paper No. 207 – 223.
2. Amuedo and Dorantes., 2014: The good and the bad in remittances flows: Remittances have the potentail to lift up developing economics. IZA World of Labor 2014:97.
3. Baltagi, B., 2005. Econometric Analysis of Panel Data. 3rd edition Hoboken, NJ: Wiley.
4. Baum, C., 2009. Instrumental variables and panel data methods in economic and finance. Boston College and DIW Berlin.
5. Buch and Kuckulenz., 2004: Worker Remittances and Capital Flows to Developing Countries. ZEW Discussion Paper No. 04 – 31.
6. Catrinescu, N et. al., 2006. Remittances, Institution and Growth. Bonn: IZA
Discussion Paper No. 2139
7. Chami, R. et al., 2003. Are Immigrant Remittance Flows a Source of Capital for
Development?. Washington DC: IMF Working Paper 03/189.
8. Chami, R. et al., 2008. Macroeconomic Consequences of Remittances. Occasional Paper No.259, International Monetary Fund.
9. Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M., 2005. Remittances, Financial Development, and Growth. IMF Working Paper No. 05/234.
10. Hassan, G.et al., 2012. Nonlinear growth effect of remittances in recipient countries: an econometric analysis of remittances-growth nexus in Bangladesh.
Australia: The University of Waikato, Massey University, Macquarie University.
11. International Monetary Fund, 2005. Two Current Issues Facing Developing Countries. World Economic Outlook.
12. International Monetary Fund, 2009. Balance of Payment and International Investment Position Manua. Six Edition. Washington DC: IMF.
13. International Monetary Fund, 2017. World Economic Outlook database.
14. Luca, A. and Petrova, I., 2008. What drives credit dollarization in transition economies?. Journal of Banking & Finance Vol. 32, Issue 5, Paper No. 858 –
869.
15. Meyer, D. and Shera, A., 2017: The impact of remittances on economic growth:
An econometric model. EconomiA 18 Paper No. 147 – 155.
16. Nyamongo, E et. al., (2012). Remittances, financial development and economic
growth in Africa. Journal of Economic and Business.
17. Thanh Le., 2011: Remittances for economic development: The investment prespective. Economic Modelling 28 Paper No. 2409 – 2415.
18. The World Bank Group, 2017. World Development Indicators. 19. UNCTAD, 2017. World Investment Report.
20. World Bank, 2005. Global Economic Prospects: Economic Implications of Remittances and Migration. Washington DC.
21. World Bank, 2006. The Development Impact of Workers’ Remittances in Latin
America, Vol. 2: Detailded Findings. Washington: Report No. 37026. Chapter
3, Section V.
Phụ lục 1. Dữ liệu kiều hối của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 2000 – 2017 (đơn vị tính: triệu USD)
Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 AGO 4 5 7 7 7 7 8 9 8 6 18 ARG 86 190 207 274 312 432 541 606 705 629 644 BGD 1,969 2,100 2,860 3,192 3,582 4,642 5,428 6,562 8,941 10,521 10,850 BRA 1,647 1,776 2,448 2,824 3,577 2,805 3,287 3,306 3,643 2,889 3,083 KHM 121 133 140 138 177 164 184