3.1 Mơ hình nghiên cứu
3.1.1 Các biến trong mơ hình
Dựa vào lý thuyết tăng trưởng kinh tế cũng như các nghiên cứu thực nghiệm đã thực hiện trước đây, luận văn đưa ra các biến đại diện cho các nhân tố. Mỗi biến đại diện cho một nhân tố mà chúng tơi cho là có thể tác động lên tăng trưởng
Biến tăng trưởng kinh tế: được dẫn xuất bằng tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người. GDP bình quân dùng để so sánh mức độ phát triển của các quốc gia với nhau, đồng thời nó cũng là chỉ tiêu thường được dùng để phản ánh tiêu chuẩn cuộc sống. Hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng chỉ tiêu này để đo lường cho tăng trưởng kinh tế và nghiên cứu này cũng không ngoại lệ.
Biến FDI: Biến FDI trong bài nghiên cứu được định nghĩa là tỷ số giữa Tổng dòng vốn FDI với GDP. Việc đo lường dòng vốn FDI bằng tỷ số trên được đã sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu (ví dụ: Adams, 2009; Herzel và cộng sự, 2008) và chúng tôi quyết định tiếp tục sử dụng tỷ số này trong bài nghiên cứu của mình. Biến nhân tố giáo dục: Chúng tôi chọn Tỷ lệ dân số có trình độ bậc ĐH/CĐ (tertiary) làm biến đại diện cho nhân tố giáo dục. Lý do chúng tôi lựa chọn chỉ tiêu này do các nghiên cứu thực nghiệm trước đây thường sử dụng các chỉ báo đại diện cho nhân tố giáo dục gồm: số năm đi học trung bình (Carkovic & Levine - 2005), tỷ lệ dân số có trình độ phổ thơng trở lên (Li và Liu – 2005)... thu được kết quả không thống nhất và không thể hiện được sự khác biệt về chất lượng giáo dục giữa các quốc gia và các chỉ báo này khơng thật sự đo lường được trình độ của lực lượng lao động cũng như khả năng tiếp thu các công nghệ mới – điều kiện quan trọng để hiệu ứng lan tỏa của FDI xảy ra.
Biến chất lượng thể chế (ecfree): được đại diện bởi chỉ số tự do kinh tế - Index of economic freedom (IEF) – do tổ chức The Heritage Foundation và Wall Street Journal thu thập và tính tốn. Chỉ số này thường được sử dụng bởi các nghiên cứu
thực nghiệm trước đây về tăng trưởng kinh tế và được xem như thước đo cho khả năng thu hút dịng đầu tư nước ngồi của một quốc gia. Bengoa và Sanchez-Robles (2005) lập luận trong nghiên cứu của mình rằng, chỉ số tự do kinh tế - Index of economic freedom cao đồng nghĩa với nền kinh tế hướng ngoại và ít bị can thiệp của chính phủ hơn. Một đặc điểm quan trọng của chỉ số tự do kinh tế - Index of economic freedom mà chúng tơi muốn nhấn mạnh đó là chỉ số này xem xét nhiều khía cạnh, chủ yếu là các khía cạnh về thể chế và chính sách có ảnh hưởng mối quan hệ FDI – tăng trưởng. Trong đó bao gồm cả độ mở về thương mại và mức độ
phát triển, hội nhập của thị trường tài chính. Như vậy với việc sử dụng Index of
economic freedom (IEF), chúng tôi đã gộp chung tác động của cả bốn nhân tố (chất lượng thể chế, mức độ hội nhập thương mại, mức độ hội nhập tài chính và trình độ phát triển của thị trường tài chính). Đến đây chúng tơi xin được phép nhắc lại mục đích nghiên cứu của mình là để trả lời cho các vấn đề sau: Thứ nhất, có phải các quốc gia với môi trường kinh tế vĩ mô và thể chế tốt hơn có thể tận dụng được nguồn vốn FDI một cách hiệu quả hơn hay không? Thứ hai, đối với các quốc gia đang phát triển, đâu mới là động lực thật sự cho tăng trưởng kinh tế trong dài hạn: FDI hay là những tiến bộ trong chính sách và cấu trúc nền kinh tế hay là cả hai? Với mục đích này, chúng tơi thấy rằng không cần thiết tách riêng tác động của từng nhân tố mà chúng tôi đã đề cập. Thêm nữa, như chúng tơi đã trình bày ở trên, khi cố gắng tách riêng tác động của từng nhân tố, nhiều vấn đề vốn không thể giải quyết đơn thuần bằng các kĩ thuật kinh tế lượng sẽ nảy sinh. Việc thêm vào tích giữa FDI và IEF (fdi*ecfree) làm biến độc lập trong mơ hình cho phép chúng tơi tìm ra bằng chứng thực nghiệm cho câu hỏi liệu chất lượng thể chế tốt có làm tăng khả năng thụ hưởng lợi ích từ FDI của một quốc gia hay không.
Đối với nhân tố độ ổn định kinh tế vĩ mô, chúng tôi chọn tỷ lệ nợ nước ngoài
trên giá trị xuất khẩu - External debt to export ratio (exdeb) - để đại diện cho nhân tố này. Dựa trên tham khảo từ các nghiên cứu thực nghiệm đi trước, chúng tôi nhận thấy rằng các nghiên cứu này thường lựa chọn, cải biến một hoặc một vài tiêu chí trong số 5 tiêu chí được dùng để đo lường độ ổn định kinh tế vĩ mơ theo tiêu chuẩn
Maastricht. Những tiêu chí này bao gồm: lạm phát, lãi suất dài hạn, tỷ số nợ quốc gia trên GDP, thâm hụt cán cân ngân sách và sự ổn định của tỷ giá. Việc lựa chọn biến nào sẽ tùy thuộc vào nhận định của tác giả về tình hình kinh tế vĩ mơ của các nước được chọn mẫu trong thời kỳ nghiên cứu. Ví dụ trong nghiên cứu “Inward FDI and growth: The role of macroeconomic and institutional environment” của M. Alguacil và cộng sự, tác giả chọn biến là tỷ số giữa nợ nước ngoài và xuất khẩu. Sự lựa chọn này xuất phát từ nhận định của tác giả (cũng như nhiều nghiên cứu khác) cho rằng trong thập niên 80 và 90, tăng trưởng kinh tế của nhiều quốc gia đang phát triển bị tác động tiêu cực do những nước này trải qua thời kỳ lạm phát cao và nợ nước ngoài lớn. Đối với mẫu gồm 44 quốc gia đang phát triển trong thời kì từ 1993 đến 2016, với hai sự kiện quan trọng là cuộc khủng hoảng tiền tệ Châu Á 1997 và khủng hoảng năm 2008 – 2010, chúng tôi cho rằng biến tốt nhất để đại diện cho độ bất ổn kinh tế bên ngoài là tỷ lệ nợ nước ngoài trên giá trị xuất khẩu - External debt to export ratio, đó là vì biến này nắm bắt được tác động của tỷ giá và xuất khẩu (hai kênh truyền dẫn chủ yếu - ngồi dịng vốn FDI – truyền dẫn tác động của khủng hoảng lên các nước đang phát triển). Đồng thời, biến này còn thể hiện được xu hướng tăng nợ nước ngoài của nhiều nước trong mẫu nghiên cứu. Đại diện cho độ bất ổn kinh tế bên trong sẽ là lạm phát – Inflation. Bên cạnh tác động trực tiếp lên tăng trưởng, độ ổn định kinh tế vĩ mô dường như cũng là điều kiện để một quốc gia thụ hưởng được lợi ích từ FDI. Tương tự như với nhân tố chất lượng thể chế, chúng tơi đưa tích giữa FDI và External debt to export ratio (fdi*exdeb) và tích giữa FDI và Inflation (fdi*inflt) làm biến độc lập để kiểm định giả thuyết này.
Đối với nhân tố cơ sở hạ tầng (infras), chúng tôi sử dụng biến Số lượng thuê bao
điện thoại trên một ngàn dân để đại diện cho nhân tố này. So với các biến khác thường được dùng trong các nghiên cứu trước đây như hệ thống thủy lợi, số lượng trường học, số lượng bệnh viện…thì chỉ báo này có nhiều ưu điểm vượt trội. Thứ nhất, nó phản ánh được chi phí và mức độ khai thác cơ sở hạ tầng của một quốc gia. Bởi vì càng có nhiều th bao điện thoại trên một ngàn dân thì chi phí biên của hệ thống viễn thơng càng thấp. Thứ hai, đây là chỉ báo này có tính so sánh rõ nét giữa
các quốc gia và cuối cùng, dữ liệu của chỉ báo này có đủ cho mọi quốc gia trong thời kỳ mà chúng tôi nghiên cứu.
Chúng tơi hồn thiện nghiên cứu này bằng cách bổ sung thêm một nhóm biến độc lập nữa (Zk) với mục đích đo lường tác động của các nhân tố đặc trưng của quốc gia tiếp nhận đầu tư – absorptive capacities - lên mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng.
Bảng 3.1: Bảng mô tả các biến sử dụng trong mơ hình hồi quy
Biến Định nghĩa Tên tiếng Anh Nguồn dữ liệu
y0 GDP thực bình quân đầu người GDP per capita (current US$) WDI (2012) pop Tốc độ tăng trưởng dân số Population growth (annual %) WDI (2012)
di Tỷ lệ giữa dòng vốn đầu tư trong nước và GDP
Gross fixed capital formation (% of GDP)
WDI (2012)
fdi Tỷ lệ FDI trên GDP Foreign direct investment, net inflows (% of GDP)
WDI (2012)
urban Tỷ lệ tăng trưởng dân số thành thị Urban population growth (annual %) WDI (2012) infras Số lượng thuê bao điện thoại trên
một ngàn dân
Telephone lines (per 1000 people) WDI (2012)
ecfree Chỉ số tự do kinh tế Index of Economic Freedom Index of Economic Freedom, công bố bởi The Wall Street Journal và The Heritage
Foundation exdeb Tỷ lệ nợ nước ngoài trên giá trị
xuất khẩu
External debt stocks (% of exports of goods, services và primary income)
WDI (2012)
infla Lạm phát Inflation, consumer prices (annual %) WDI (2012) tertiary Tỷ lệ dân số có trình độ bậc
ĐH/CĐ
3.1.2 Mơ hình nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi xây dựng mơ hình sao cho tác động của dịng vốn nước ngồi và nhân tố địa phương lên tăng trưởng kinh tế, cũng như vai trò của những nhân tố này lên mối quan hệ FDI-Tăng trưởng, được tách biệt rõ ràng. Cụ thể, mỗi nhân tố mà chúng tơi cho là có thể tác động lên tăng trưởng sẽ được đại diện bởi một chỉ số, ngồi ra cịn hai biến độc lập khác nữa là tích giữa FDI với biến đại diện cho chất lượng thể chế và ổn định vĩ mô (fdi*ecfree và fdi*inflt). Mơ hình của chúng tơi như sau:
Δ (𝑌 𝐿) 𝑖𝑡 = 𝜃 (𝑌 𝐿) 𝑖𝑡−2+ ∑ 𝛽𝑗 𝑗𝑋𝑗,𝑖𝑡 + 𝛼 (𝐹𝐷𝐼 𝑌 ) 𝑖𝑡+ ∑ 𝛽𝑘 𝑘𝑍𝑘,𝑖𝑡+ 𝜂𝑖 + 𝑣𝑖𝑡 (3.1)
Mơ hình này được cải tiến từ các nghiên cứu trước đây về tăng trưởng kinh tế. Theo các mơ hình truyền thống, biến phụ thuộc - tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người - được giải thích bởi các biến độc lập chính (nhóm biến Xj) phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu gồm: FDI, tỷ số giữa Gross fixed capital formation với GDP, logarit cơ số tự nhiên của GDP thực bình quân đầu người hai năm trước và tốc độ tăng trưởng dân số.
Trong phương trình (1), các biến gồm: tỷ số giữa Gross fixed capital formation với GDP2, logarit cơ số tự nhiên của GDP thực bình quân đầu người hai năm trước và tốc độ tăng trưởng dân số được kí hiệu 𝑋𝑗,𝑖𝑡.
Bảng dưới đây chúng tơi trình bày kì vọng về dấu của các biến được sử dụng trong mơ hình.
2 Gross fixed capital formation đại diện cho tổng vốn đầu tư trong nước (domestic capital). Gross fixed
capital formation cùng với FDI, sẽ đại diện cho tổng vốn tại một quốc gia – thành phần K (capital) trong các mơ hình lý thuyết mà chúng tơi trình bày ở phần trên.
Bảng 3.2: Kỳ vọng về dấu của các biến lựa chọn
Trong các biến được trình bày, bài nghiên cứu kỳ vọng biến tốc độ tăng trưởng dân số, biến tỉ lệ nợ nước ngoài và biến lạm phát nghịch biến với FDI thì có ý nghĩa thống kê. Các biến còn lại tỉ lệ thuận với FDI thì có ý nghĩa thống kê.
Biến độc lập Kỳ vọng về dấu Ln(GDP) - pop - di + Fdi + urban + infras + ecfree + exdeb - Infla - Tertiary + fdi × ecfree + fdi × exdeb - fdi × infla -
3.2 Dữ liệu
Dữ liệu được thu thập cho nghiên cứu này gồm 44 quốc gia đang phát triển trong thời kỳ từ năm 1993 đến năm 2016. Các quốc gia này là một trong những đối tượng nhận FDI lớn trong giai đoạn phân tích. Chúng tơi chọn năm 1993 làm mốc vì bắt đầu từ năm này, dữ liệu cho toàn bộ các quốc gia được chọn nghiên cứu mới có sẵn. Hơn nữa: các chính sách ổn định đã được thơng qua bởi nhiều nước trong số này trong thập niên 90, làm cho mẫu các nước này phù hợp với mục đích của bài nghiên cứu. Tóm lại. nhóm này cung cấp một trường hợp thú vị để nghiên cứu, bởi phần lớn đả trải qua những cải tiến trong ổn định kinh tế vĩ mô và chất lượng thể chế kể từ những năm 90, nhưng với kết quả tăng trưởng khác nhau.
Các dữ liệu được thu thập từ bộ dữ liệu World Development Indicators (WDI) phát hành bởi Ngân hàng Thế giới (World Bank) vào năm 2017, ngoại trừ - Chỉ số tự do kinh tế Index of economic freedom (IEF) do tổ chức The Heritage Foundation và Wall Street Journal thu thập và tính tốn. Việc chọn mẫu các quốc gia được căn cứ vào Ngân hàng Thế giới phân loại vào nhóm quốc gia có thu nhập thấp, trung bình – thấp và nhóm nước có thu nhập trung bình cao, và được sắp xếp theo nhóm như sau:
Bảng 3.3: Bảng phân nhóm các quốc gia được chọn mẫu STT Nhóm nước có thu nhập
thấp & trung bình thấp
Nhóm nước có thu nhập trung bình cao 1 Nepal China 2 Myanmar Brazil 3 Bangladesh Mexico 4 Cambodia Argentina 5 Vietnam Thailand 6 India Colombia 7 Indonesia Malaysia 8 Philippines Peru 9 Pakistan Venezuela, RB 10 Bolivia Dominican Republic 11 Honduras Costa Rica 12 Guatemala Ecuador 13 El Salvador Hungary 14 Sri Lanka Turkey 15 Nicaragua Kazakhstan 16 Paraguay Romania 17 Ukraine Bulgaria 18 Egypt, Arab Rep. Azerbaijan 19 Morocco Lebanon 20 Mongolia Iran, Islamic Rep. 21 Georgia Panama 22 Uzbekistan Serbia
Với mục tiêu nghiên cứu đã trình bày, chúng tôi thực hiện chọn mẫu sao cho phần lớn những quốc gia được chọn thực hiện chiến lược phát triển kinh tế hướng ngoại với trọng tâm là thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI). Đồng thời, mẫu được chọn cũng bao gồm những quốc gia mà trong suốt thời kỳ nghiên cứu đã trải qua các đợt cải tổ làm tăng tính ổn định kinh tế vĩ mơ và mơi trường thể chế. Dữ liệu được thu thập là dữ liệu bảng, các biến được lấy giá trị hàng năm từ năm 1993 – 2016.
Baltagi đã liệt kê những ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu bảng để hồi quy như sau:
Thứ nhất, dữ liệu bảng làm tăng kích thước mẫu một cách đáng kể, giảm thiểu sự thiên lệch có thể xảy ra nếu ta chi sử dụng dữ liệu chéo hoặc dữ liệu theo thời gian.
• Thứ hai, vì dữ liệu bảng liên quan đến các cá nhân, doanh nghiệp. đất nước... theo thời gian nên chắc chắn có tính dị biệt (khơng đồng nhất) giữa các đơn vị này. Kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng đơn vị.
• Thứ ba, thơng qua kết hợp các chuỗi thời gian của các quan sát, dữ liệu bảng cung cấp những dữ liệu có nhiều thơng tin hơn; đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn.
• Thứ tư, có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng mà không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo thuần túy.
• Thứ năm, dữ liệu bảng phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi do nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại.
Bên cạnh những ưu điểm thì cũng tồn tại một số nhược điểm như vấn đề phương sai không đồng nhất (dữ liệu theo không gian) hoặc tự tương quan (dữ liệu chuỗi thời gian) hoặc tương quan chéo trong các đơn vị theo thời đoạn.
Tóm lại, dữ liệu bảng có thể làm phong phú các phân tích thực nghiệm theo những cách thức, mơ hình phức tạp hơn mà nếu ta chỉ sử dụng dữ liệu theo chuỗi thời gian hay không gian thuần túy thì khơng thể đạt được.
3.3Phương pháp nghiên cứu
Để khảo sát mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế cũng như vai trò của các nhân tố địa phương, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng gồm 44 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn 1993-2016.
Các quốc gia đang phát triển được phân theo mức thu nhập thấp, trung bình thấp và thu nhập trung bình cao theo tiêu chí thống kê của World Bank. Tiêu chí lựa chọn sẽ ưu tiên những quốc gia có đầy đủ thơng 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