Dữ liệu bảng trong giai đoạn 2002–2016 được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế. Điều lý tưởng nhất cho q trình phân tích là sử dụng đầy đủ dữ liệu của mười quốc gia ASEAN; tuy nhiên, do sự thiếu sót của dữ liệu, chỉ có 9 quốc gia được sử dụng bao gồm Brunei, Singapore, Malaysia, Philippines, Campuchia, Indonesia, Việt Nam, Thái Lan và Lào.
Việc lựa chọn biến số trong nghiên cứu lần này có liên quan đến các nghiên cứu trước đây như Borensztein và cộng sự (1998); Hermes and Lensink (2003); Alfaro và cộng sự (2004); Blonigen and Wang (2005) và Mengistus and Adams (2007). Theo quan điểm của tác giả, biến quan trọng nhất trong nghiên cứu này là FDI, được đo bằng tổng dòng vốn vào FDI theo phần trăm GDP. Do làm tăng tỷ lệ tiết kiệm thấp ở quốc gia sở tại, FDI dự kiến sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tăng trưởng kinh tế được đo bằng tốc độ tăng trưởng GDP. Độ mở thương mại (tổng xuất khẩu và nhập khẩu) được đo bằng tỷ lệ phần trăm GDP, phản ánh mức độ nền kinh tế tự do hóa giao thương với các đối tác thương mại.
Lạm phát cũng được đo bằng tỷ lệ phần trăm và nắm bắt tính ổn định vĩ mô. Tăng trưởng kinh tế và lạm phát thể hiện mối quan hệ ngược chiều, vì tỷ lệ lạm phát cao làm giảm thu nhập thực tế và do đó, làm cho nền kinh tế tồi tệ hơn. Tác giả cũng thêm biến chi tiêu chính phủ để xác định mức độ tham gia của chính phủ trong nền kinh tế. Chúng ta kỳ vọng về mối quan hệ tiêu cực giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu của chính phủ. Điều này là do chi tiêu của chính phủ lấn áp sự tham gia của khu vực tư nhân. Bên cạnh đó, tổng vốn đầu tư (GCI – Gross Capital formation) bao gồm các khoản chi cho tài sản cố định của nền kinh tế cộng với thay đổi ròng về mức tồn kho được đo lường bằng tỷ lệ tạo lập tài sản vốn gộp trên GDP phản ánh nguồn nội lực của một quốc gia.
Cuối cùng, chỉ số quản lý nhà nước, sử dụng trong nghiên cứu này, lần đầu tiên được phát triển bởi Kaufmann và cộng sự (1999), và gần đây được mở rộng và cập nhật bởi Kaufmann, Kraay and Mastruzzi (2010) (KKM). Tác giả đo lường chỉ số này bằng cách tìm trung bình của cột dữ liệu đầu tiên (ước tính) của sáu chỉ số được tạo ra bởi KKM. Điều này trái ngược với Globerman (2003) và Shapiro (2003) khi gộp tổng các chỉ số này. Nếu thực hiện như thế, chỉ số quản lý nhà nước có thể vượt qua mức tiêu chuẩn (–2.5 đến 2.5) do Kauffman và cộng sự xây dựng.
Bảng 3.1: Các biến số và nguồn dữ liệu.
Biến số Định nghĩa Nguồn
GDPG Tăng trưởng GDP hằng năm (%) World Bank (2018) FDI Tỷ lệ dòng vốn vào FDI ròng trên GDP (%) World Bank (2018) GOV Chỉ số quản lý nhà nước đo lường bằng trung
bình sáu chỉ tiêu: kiểm soát tham nhũng, hiệu quả của chính phủ, ổn định chính trị và sự vắng mặt của bạo lực/khủng bố, chất lượng quy
định, luật pháp, tiếng nói và trách nhiệm giải trình.
Worldwide Governance Indicators (2018)
GCONS Tỷ lệ tổng chi tiêu của chính phủ trên GDP (%) World Bank (2018)
INF Lạm phát (%) World Bank (2018)
TRADE Tỷ lệ tổng xuất khẩu và nhập khẩu trên GDP (%)
World Bank (2018)
GCI Tỷ lệ tạo lập tài sản vốn gộp trên GDP (%) World Bank (2018) Trên cơ sở các dữ liệu và biến số đã thu thập được, tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả để phản ánh tổng quát giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, độ lệch chuẩn của các biến trong mơ hình.
Thống kê mơ tả các biến số được trình bày tại Bảng 3.2. Trung bình của biến GDPG (tăng trưởng kinh tế) cho toàn bộ mẫu là 5,2865%, giá trị nhỏ nhất là – 2,5258% (Malaysia năm 2009) và giá trị lớn nhất là 15,2404% (Singapore 2010). Tương tự, giá trị trung bình của biến FDI là 5,4133%, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất lần lượt là 26,5212% (Singapore 2007) và –1,3205% (Brunie 2016).
Bảng 3.2: Thống kê mô tả.
Biến số Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất GDPG 135 5,2865 3,0092 –2,5258 15,2404 FDI 135 5,4133 5,8902 –1,3205 26,5212 GOV 135 –0,113 0,7532 –1,3107 1,59223 GCONS 135 11,206 4,9955 3,46033 27,1698 INF 135 4,1459 4,1727 –2,3149 24,9972 TRADE 135 140,66 93,859 37,3868 441,603 GCI 135 25,449 6,0849 10,4374 39,5909
CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ