Nhóm nƣớc phát triển ngồi Asean
1 Australia 2 Phần Lan 3 Pháp 4 Ailen 5 Hàn Quốc 6 Áo 7 Bỉ
8 Bồ Đào Nha
9 Ý
10 Hà Lan
Nhóm nƣớc đang phát triển ngồi Asean
11 Argentina 12 Costa – Rica 13 Guatemala 14 Morocco 15 Albania 16 Mông Cổ 17 Paraguay
18 Angola 19 Cameroon 20 Ecuador 21 Trung Quốc 22 Mexico 23 Ai Cập 24 Ấn Độ 25 Tunisia
Nhóm nƣớc kém phát triển ngồi Asean
26 Banglades
28 Mali 29 Nepal 30 Togo 31 Honduras 32 Kenya 33 Mozambique 34 Niger 35 Uganda Nhóm nƣớc Asean 36 Brunei 37 Indonesia
38 Malaysia 39 Philippines 40 Thái Lan 41 Campuchia 42 Lào 43 Myanmar 44 Singapore 45 Việt Nam
3.2 Mơ hình hồi quy và các biến
Mơ hình hồi quy tổng quát:
Growthit = β0 + β1FDIit + β2Findevit + β3 (FDIit x Findevit) + β4Controlsit + εit (1)
Trong đó:
3.2.1 Biến phụ thuộc
Tốc độ tăng trƣởng kinh tế (growth):
Có nhiều cách tính tốc độ tăng trường kinh tế, trong luận văn này tốc độ tăng trưởng kinh tế được tính bằng tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người dựa theo nghiên cứu của Chee – Keong Choong (2012) và nghiên cứu của Chee (2010). Trong nghiên cứu này, biến growth được tính theo dữ liệu hàng năm. Nguồn
dữ liệu được lấy từ Ngân hàng Thế Giới (World Bank).
3.2.2 Biến độc lập
3.2.2.1 Dòng vốn đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngồi (FDI):
Được tính bằng phần trăm luồng vốn vào đầu tư nước ngồi rịng (Net inflows FDI) trên GDP thực. Nguồn của dữ liệu được lấy từ World Bank. Theo các lý thuyết tăng trưởng, nguồn vốn là một yếu tố quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, mà nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài là một thành phần quan trọng của tổng nguồn vốn ở quốc gia nhận đàu tư. Do đó, trong nghiên cứu này, tơi kì vọng biến FDI có tác động cùng chiều lên tăng trưởng kinh tế.
3.2.2.2 Phát triển tài chính (Findev):
Như đã trình bày ở phần 2.4, phát triển tài chính là một khái niệm khá phức tạp. Về mặt lý thuyết, khơng có biến đại diện duy nhất nào có thể đo lường phát triển tài chính. Về mặt thực nghiệm, có khá nhiều biến đo lường phát triển tài chính khác nhau được sử dụng trong các nghiên cứu. Dựa trên những gì luận văn đã trình bày ở phần 2.4 và nghiên cứu của Chee (2010) và Chee – Keong Choong (2012), trong
luận văn này tôi sử dụng các chỉ số sau để đo lường mức độ phát triển của khu vực tài chính:
Chỉ số thanh khoản của hệ thống tài chính (Liquid Liabilities – M2/ GDP thực):
Được đo lường bằng tổng lượng tiền mặt do ngân hàng trung ương phát
hành được lưu thông cộng với cộng với các khoản tiền gửi của ngân hàng thương mại gửi tại ngân hàng trung ương và các khoản tiền gửi tiết kiệm, tiền gửi có kỳ hạn tại các tổ chức tín dụng chia cho GDP thực. Theo Chee – Cheong Keong (2012), việc sử dụng chỉ số này để đo lường phát triển tài chính dựa trên nghiên cứu của McKinnon – Shaw, ơng nói rằng khả năng tạo tiền của nền kinh tế ở một quốc gia phản ánh mức độ phát triển của thị trường vốn ở quốc gia đó, nói cách khác, khả năng tạo tiền càng cao có thể ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế ở mỗi quốc gia. Dựa vào giả định trên, đã có rất nhiều nghiên cứu sử dụng chỉ số này để đo lường chiều sâu của thị trường tài chính (Goldsmith, 1969; McKinnon, 1973; King andLevine, 1993a; Schich và Pelgrin, 2002).
Tín dụng cho khu vực tư nhân từ nguồn của các trung gian tài chính chia cho GDP thực (Value of credits to private sector allocated by financial intermediaries divided by real GDP):
Theo Calderon và Liu (2003), việc sử dụng chỉ số này tối ưu hơn các chỉ số khác vì chỉ tính đến giá trị tín dụng cấp cho khu vực tư nhân và loại trừ khoản tín
dụng cấp cho khu vực cơng và khoản tín dụng được cấp bởi ngân hàng trung ương. Do đó, nó phản ánh một cách trực tiếp và rõ ràng hơn mối quan hệ giữa đầu tư và tăng trưởng. Một số nghiên cứu còn khẳng định rằng, dùng chỉ số này để đo lường phát triển tài chính là tốt hơn các chỉ số được sử dụng trong các nghiên cứu trước đây (King and Levine, 1993a,b; De Gregorio và Guidotti, 1995; Levine và cộng sự, 2000; Beck và cộng sự, 2000b).
Cả hai biến này đều được kỳ vọng có hệ số hồi quy dương, thể hiện sự tác động cùng chiều của phát triển khu vực tài chính đến tăng trưởng kinh tế.
3.2.2.3 Biến tƣơng tác giữa FDI và phát triển tài chính (FDI x Findev)
Trong nghiên cứu này, tôi sử dụng biến tương tác giữa vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và phát triển tài chính để kiểm tra xem liệu sự phát triển của khu vực tài chính có tăng cường tác động tích cực của FDI đến tăng trưởng kinh tế hay không. Đây là biến được quan tâm nhất trong mơ hình.
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã cho ra kết quả rằng biến FDI x Findev có tác động dương lên tăng trưởng kinh tế (Hermes và Lensink, 2003; Omran và Bolbol, 2003; Alfaro và cộng sự, 2003; Lee và Chang, 2009; Chee, 2010, Ang, 2009a,b). Trong nghiên cứu này, tơi kỳ vọng biến FDI x Findev có hệ số hồi quy dương.
3.2.2.4 Các biến kiểm soát (Controls)
Trong nghiên cứu này, tôi sử dụng một số biến đã được các nghiên cứu trước đây sử dụng để giải thích tăng trưởng kinh tế như là những biến kiểm sốt trong mơ hình hồi quy: độ mở thương mại, tốc độ tăng trưởng dân số, chi tiêu của Chính phủ, tổng nguồn vốn, GDP bình quân đầu người và lạm phát.
Độ mở thương mại (trade openness): được đo lường bằng tổng giá trị
hàng hóa xuất nhập khẩu chia cho GDP thực. Độ mở thương mại có tác dụng hỗ trợ phân phối các nguồn lực có hiệu quả hơn thông qua lợi thế cạnh tranh, cho phép truyền dẫn công nghệ và tri thức, khuyến khích sự cạnh tranh ở thị trường nội địa và quốc tế; dựa trên cơ sở đó độ mở thương mại tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Quan điểm trên phù hợp với kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Romer (1993), Grossman và Helpman (1991). Do vậy, trong nghiên cứu này, tôi kỳ vọng độ mở thương mại có tác động cùng chiều đến tăng trưởng kinh tế.
Tốc độ tăng trưởng dân số (population growth): được tính theo tỷ lệ
phần trăm hàng năm. Theo nhiều nhà nghiên cứu, điển hình như Barro (1998), tăng trưởng dân số dường như đóng một vai trị to lớn đến tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên dân số tăng trưởng cao có thể có tác động ngược chiều lên tăng trưởng kinh tế thông qua chất lượng nguồn nhân lực bị giảm sút. Vì thế, trong nghiên cứu này tôi kỳ vọng biến tốc độ tăng trưởng dân số có hệ số hồi quy âm.
Chi tiêu của Chính phủ (government expenditure): được đo lường bằng tổng chi tiêu của Chính phủ chia cho GDP thực. Theo World Bank, chi tiêu chính phủ bao gồm tất cả những khoản chi mua sắm hàng hóa và dịch vụ. Nó cũng gồm những khoản chi cho an ninh quốc phòng ngoại trừ phần chi cho quân đội được xem là một phần của nguồn vốn chính phủ.
Phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm về tăng trưởng kinh tế đều tìm thấy bằng chứng cho rằng chi tiêu chính phủ có tác động ngược chiều đến tăng trưởng kinh tế: Barro (1998), Mankiw và cộng sự (1992), Barro và Sala-i-Marin (1995). Xét trên một phương diện khác, chi tiêu chính phủ là một cơng cụ của chính sách tài khóa nhằm mục đích điều hành, ổn định nền kinh tế vĩ mơ. Chi tiêu chính phủ được dùng như một cơng cụ kích cầu, khi nền kinh tế ở tình trạng suy thối, chính phủ sử dụng chính sách tài khóa mở rộng (tăng chi tiêu chính phủ) để vực dậy nền kinh tế, ngược lại, khi nền kinh tế lạm phát và tăng trưởng q nóng, chính phủ sử dụng chính sách
tài khóa thắt chặt (giảm chi tiêu chính phủ) để ngăn khơng cho nền kinh tế khơng rơi vào tình trạng tăng trưởng q nóng dẫn tới đổ vỡ. Chi tiêu của chính phủ cho các lĩnh vực giáo dục, khoa học kỹ thuật, đầu tư cơ sở hạ tầng… làm cho hoạt động sản xuất có kết quả tốt. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, chi tiêu chính phủ có thể gây ra hiện tượng chèn lấn đầu tư tư nhân, làm ảnh hưởng xấu đến hoạt động sản xuất của nền kinh tế. Vì vậy, tác động của chi tiêu chính phủ đến tăng trưởng kinh tế có thể cùng chiều hoặc ngược chiều, dấu hệ số hồi quy của biến chi tiêu của chính phủ có thể âm hoặc dương.
Tổng nguồn vốn (Gross capital formation – GCF): Theo World Bank tổng nguồn vốn bao gồm chi tiêu tăng thêm cho tài sản cố định của nền kinh tế cộng với thay đổi ròng của hàng tồn kho. Theo hệ thống tài khoản quốc gia (SNA) 1993, những khoản thu rịng của các vật có giá trị cũng được xem là nguồn vốn. Biến này được tính bằng tổng nguồn vốn (GCF)/GDP thực. Một số các nghiên cứu trước đây cho rằng tổng nguồn vốn có tác động cùng chiều đến tăng trưởng kinh tế (Choong, 2012; Hermes và Lensink, 2003). Vì vây, trong nghiên cứu này tơi kỳ vọng biến tổng nguồn vốn có hệ số hồi quy dương.
GDP bình quân đầu người (initial income - GDP per capita): được tính bằng logarit tự nhiên của GDP thực bình qn đầu người kỳ t-1. Theo lý thuyết về tác động hội tụ (convergence effect) trong lý thuyết bán cổ điển, những nước có mức GDP bình qn đầu người thấp sẽ có tốc độ tăng trưởng cao hơn những nước có GDP bình qn đầu người cao, trong dài hạn các quốc gia sẽ tiến dần đến mức GDP bình quân đầu người tương đương nhau. Nói cách khác, khả năng đạt được tốc độ tăng trưởng kinh tế cao khi GDP bình quân đầu người tăng là thấp. Một số nghiên cứu thực nghiệm cũng cho kết quả GDP bình qn đầu người có tác động nghịch chiều đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế (Balliu, 2000; Chee, 2010; Hermes và Lensink, 2003). Vì vậy, tơi kỳ vọng biến này sẽ có hệ số hồi quy âm.
Lạm phát (inflation): lạm phát được sử dụng như một biến đại diện cho sự ổn định của nền kinh tế vĩ mơ, được tính bằng tỷ lệ phần trăm thay đổi của chỉ số giảm phát GDP. Nền kinh tế vĩ mô ổn định khi lạm phát thấp, tạo điều kiện phát huy các nguồn lực để thúc đẩy kinh tế. Do đó, trong nghiên cứu này tôi kỳ vọng lạm phát có tác động ngược chiều đến tăng trưởng kinh tế.
Tóm lại, mơ hình nghiên cứu có thể viết lại như sau:
Với biến đại diện phát triển tài chính là Chỉ số thanh khoản của hệ thống tài chính (Liqlia):
Growthit = β0 + β1FDIit + β2Liqliait + β3 (FDIit x Liqliait) + β4traopeit + β5popgrowit + β6govexpit + β7gcfit + β8GDPpc(t-1)it + β9infit + εit (2)
Với biến đại diện phát triển tài chính là tín dụng cho khu vực tư nhân từ nguồn của các trung gian tài chính (pricre):
Growthit = β0 + β1FDIit + β2Pricreit + β3 (FDIit x Pricreit) + β4traopeit + β5popgrowit + β6govexpit + β7gcfit + β8GDPpc(t-1)it + β9infit + εit (3)
Bảng 3.2: Tóm tắt các biến đƣợc sử dụng trong mơ hình hồi quy
STT Tên biến Tên viết tắt Cách tính
Kỳ vọng dấu Nguồn dữ liệu Biến phụ thuộc 1 Tốc độ tăng trưởng kinh tế growth Tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người hàng năm (%) World Bank Biến độc lập
2 Đầu tư trực tiếp nước
ngoài FDI Net infows FDI/GDP thực (%) + World Bank 3a Chỉ số thanh khoản của hệ thống tài chính (Liquid Liabilities of financial system) liqlia M2/GDP thực (%) + World Bank
3b
Tín dụng cho khu vực tư nhân (Private Credit) pricre Tín dụng khu vực tư nhân/GDP thực (%) + World Bank 4 Độ mở thương mại
(Trade openness) traope
Tổng xuất nhập khẩu/GDP thực (%)
+ Unctad
5 Tăng trưởng dân số
(Population growth) popgro
Tốc độ tăng trưởng dân số (%) - World Bank 6
Chi tiêu của Chính phủ (Government expenditure)
govexp
Chi tiêu của Chính phủ/GDP thực (%) +/- World Bank 7 Tổng nguồn vốn (gross capital formation) gcf Tổng nguồn vốn (gross capital formation)/GDP thực) (%) + World Bank 8 GDP bình quân đầu người (GDP per capita) GDPpc(t-1) Logarit tự nhiên của GDP thực bình quân đầu - World Bank
người năm t-1 9 Lạm phát (Inflation) inf Tỷ lệ thay đổi của chỉ số giảm phát GDP (%) - World Bank
3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu
Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, trong luận văn này tôi sử dụng phương pháp ước lượng GMM sai phân (Diference generalized method of moment) của Arellano – Bond (1991) với bộ dữ liệu nói trên do những đặc tính ưu việt của phương pháp này so với các phương pháp khác.
Mặc dù các nghiên cứu trước đây và tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế thường sử dụng phương pháp OLS nhưng kết quả ước lượng có thể bị chệch (unbiased) hoặc khơng cịn hiệu quả (inefficient) khi mơ hình hồi quy vi phạm các giả định của phương pháp OLS.
Thứ nhất, biến FDI trong mơ hình có thể là biến nội sinh vì mối quan hệ nhân quả
giữa FDI và tăng trưởng kinh tế. Quan hệ nhân quả với chiều ngược lại bị nghi ngờ bắt nguồn từ thực tế FDI tác động đến tăng trưởng của quốc gia tiếp nhận đầu tư, sau đó tăng trưởng kinh tế có thể tiếp tục ảnh hưởng đến nguồn vốn FDI trong tương lai.
Thứ hai, mơ hình sử dụng dữ liệu bảng gồm nhiều quốc gia trong khoảng thời gian
1995 – 2013, do đó các hiệu ứng chu kỳ kinh tế có thể lan truyền cho nhiều hơn một năm (tính quán tính của số liệu) dẫn đến hiện tượng tự tương quan trong sai số.
Thứ ba, những tác động cố định nằm trong phần sai số của mơ hình hồi quy khơng
thay đổi theo thời gian như vị trí địa lý, dân số học,… ở các quốc gia có thể tương quan với biến giải thích.
Thứ tư, các tác động cố định không giống nhau ở các quốc gia khác nhau có thể dẫn
đến hiện tượng phương sai thay đổi trong sai số ngẫu nhiên.
Thứ năm, dữ liệu bảng sử dụng trong nghiên cứu có thời gian ngắn (T=15) và mảng
khơng gian lớn (N=45).
Do đó, luận văn sử dụng ước lượng GMM sai phân để đánh giá tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế trong điều kiện xử lý các vấn đề nội sinh, tự tương quan và phương sai thay đổi trong mơ hình.
Đối với vấn đề tác động cố định (vấn đề thứ ba), phương pháp GMM sai phân có sử dụng sai phân bậc nhất để chuyển hóa phương trình (1) thành:
Growthit = β1FDIit + β2Findevit + β3(FDIit x Findevit) + β4Controlsit + εit
Bằng cách biến đổi sang hồi quy ở sai phân bậc nhất, tác động cố định đặc thù của địa phương sẽ bị loại trừ bởi vì nó có đặc tính khơng đổi theo thời gian.
Đối với vấn đề thứ năm, ước lượng GMM sai phân của Arellano – Bond được thiết kế thích hợp cho dữ liệu bảng với T nhỏ, N lớn (theo Judson và cộng sự, 1996; Roodman, 2006).
Trong phương pháp GMM, cần phân biệt biến công cụ (instrument) và biến được công cụ (instrumented). Nếu các biến được dự đoán là nội sinh (tương đương với ngoại sinh khơng nghiêm ngặt) thì được xếp vào nhóm biến được cơng cụ theo tiếp cận gmm, và khi đó chỉ có giá trị trễ của các biến này mới là các cơng cụ thích hợp (theo Judson và cộng sự, 1996). Nếu như các biến được xác định là ngoại sinh
nghiêm ngặt cũng như các biến ngồi mơ hình được thêm vào (nếu có) thì xếp vào nhóm biến cơng cụ (iv – instrument variable). Cũng theo Judson và cộng sự (1996), đối với các biến ngoại sinh nghiêm ngặt, giá trị hiện tại và giá trị trễ của chúng đều là cơng cụ thích hợp. Trong nghiên cứu này, biến được cho là nội sinh (FDI) được công cụ bằng cách lấy giá trị độ trễ thứ hai.
Để kiểm tra tính hợp lý của các cơng cụ, ta sử dụng thống kê Arellano – Bond (AR) và thống kê Sargan hoặc Hansen.
Kiểm định Arellano-Bond được đề xuất bởi Arellano-Bond (1991) để kiểm tra tính chất tự tương quan của phương sai sai số mơ hình GMM ở dạng sai phân bậc nhất. Chuỗi sai phân khảo sát mặc nhiên có tương quan bậc nhất AR(1), vì eit= eit – eit-1 và eet-1=eit – 1 – eit-2, cả hai đều có eit-1, với e: sai số. Do đó, kết quả kiểm định AR(1) được bỏ qua. Tương quan bậc 2 AR(2) được kiểm định trên chuỗi sai phân của sai số để phát hiện hiện tượng tự tương quan của sai số bậc 1 AR(1). Nói cách