NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô tả biến và tương quan giữa các biến
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả biến tồn bộ mẫu 20 nước giai đoạn 1985- 2013
Mean Maximum Minimum Std. Dev. Observations growth 3.068 19.480 (24.220) 5.016 120 di 26.183 51.750 12.000 7.688 120 pop 1.427 5.700 (1.760) 1.019 120 urban 48.690 85.500 15.000 16.941 120 infrast 1,481.059 5,905.000 80.800 1,127.062 120 fdi 4.552 45.500 (0.840) 5.938 120 ecfree 6.223 7.827 4.110 0.810 120
exdeb 5.21E+10 7.06E+11 5.527.000 9.55E+10 120
infl 0.91046 45.76520 (0.00360) 4.50671 120
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
growth Di pop urban infrast fdi ecfree exdeb infl growth 1 0.388 -0.096 -0.140 -0.122 0.347 0.175 0.233 -0.648 Di 1 -0.021 0.076 0.154 0.458 0.198 0.287 -0.148 Pop 1 -0.002 -0.288 -0.160 -0.351 -0.057 -0.168 urban 1 0.487 0.292 0.407 -0.038 0.050 infrast 1 0.285 0.342 0.086 0.143 Fdi 1 0.403 0.092 -0.086 ecfree 1 0.081 -0.022 exdeb 1 -0.097 infl 1
Bảng 4.1 thể hiện thống kê mô tả biến được sử dụng trong mơ hình hồi quy đối với mẫu 20 quốc gia Châu Á giai đoạn 1985-2013. Bảng 4.2 thể hiện mối tương quan giữa các biến. Theo đó, có thể nhận thấy được hệ số tương quan giữa các biến đều nhỏ hơn 0.7. Hệ số tương quan giữa infl và growth là cao nhất, gần bằng - 0.648. Tương quan giữa biến fdi với di và ecfree cũng khá mạnh, hệ số tương quan lần lượt là 0.458 và 0.403. Còn hệ số tương quan giữa các cặp biến khác là tương đối nhỏ.
Xem xét tương quan giữa các biến với tăng trưởng, ta thấy đa số thể hiện tương quan phù hợp với kỳ vọng, đáng chú ý là biến di, fdi và infl với các hệ số tương quan lần lượt là 0.388, 0.347, -0.648. Trong khi đó, pop, urban và infrast thể hiện tương quan ngược dấu kỳ vọng với hệ số tương đối nhỏ -0.096, -0.140 và -0.122. Điều này sẽ được tìm hiểu cụ thể hơn ở kết quả của hồi quy.
Tiếp theo sau đây là bảng 4.3 thể hiện các kết quả cho toàn bộ mẫu 20 nước. Bảng 4.4 và 4.5 thể hiện kết quả cho 2 nhóm nước đang phát triển: nhóm nước có thu nhập trung bình cao và nhóm nước có thu nhập trung bình thấp. Cột (1) cho thấy kết quả cho mơ hình cơ bản với biến phụ thuộc là tốc độ tăng trưởng của GDP thực bình quân trên đầu người và các biến giải thích như thu nhập bình qn thực tế đầu người vào đầu mỗi kỳ, tốc độ tăng trưởng dân số, đầu tư trong nước và đầu tư trực tiếp nước ngoài. Cột (2) và (3) thêm các biến cải cách cơ cấu như biến tăng trưởng của dân số đô thị và chất lượng cơ sở hạ tầng đô thị. Từ cột (4) đến cột (8) thể hiện kết quả khi lần lượt đưa vào mơ hình các chỉ số về mơi trường thể chế và kinh tế vĩ mô: tự do kinh tế, lạm phát và nợ nước ngoài. Cột (9) thêm biến tương tác để xem tác động của chúng đến tăng trưởng.
Kiểm tra ý nghĩa của các ước lượng và kiểm định mơ hình được thể hiện ở bên dưới bảng.
4.2. Hồi quy dữ liệu cho toàn bộ mẫu
Bảng 4.3: Biến phụ thuộc : Tăng trưởng GDP đầu người
Kết quả hồi quy cho toàn bộ mẫu 20 quốc gia Châu Á giai đoạn 1985-2013 Phương pháp ước lượng: System-GMM
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4 Mơ hình 5 Mơ hình 6 Mơ hình 7 Mơ hình 8 Mơ hình 9
Lny0 -5.738*** -6.401*** -9.747*** -8.208*** -10.331*** -4.234** -10.335*** -6.816** -6.000 (-3.14) (-2.78) (-5.09) (-4.51) (-5.07) (-1.76) (-5.15) (-2.44) (-1.62) Pop -1.359 -1.554 -0.720 1.240 -2.631 -0.398 -1.924 -1.158 -0.248 (-1.33) (-1.28) (-0.60) (0.78) (-1.97) (-0.37) (-1.31) (-0.86) (-0.17) Di 0.073 0.010 -0.050 -0.156 0.060 -0.028 0.037 0.016 0.015 (1.03) (0.10) (-0.42) (-0.94) (0.54) (-0.32) (0.31) (0.21) (0.16) Fdi 0.500** 0.601** 0.630*** 0.464*** 0.247** 0.332*** 0.219* 0.200** 0.363 (2.39) (2.33) (2.79) (2.80) (2.09) (4.17) (1.77) (1.94) (0.25) Biến cấu trúc urban -0.039 -0.140 -0.140 -0.259* -0.080 -0.194 -0.122 -0.050 (-0.35) (-1.23) (-1.33) (-1.88) (-0.78) (-1.62) (-1.18) (-0.46) infrast 4.480 1.359 3.405*** 2.438 2.265* 2.482* 2.982 (2.69) (0.74) (3.20) (1.44) (1.88) (1.77) (1.43) Biến tự do kinh tế ecfree 5.953*** 1.750 0.783 0.443 (3.30) (1.30) (0.85) (0.45) Biến vĩ mô exdeb 4.240*** 3.719*** 1.759 0.201 (6.01) (4.28) (1.50) (0.265) infl -0.009*** -0.006** -0.007*** (-3.14) (-2.53) (-4.03) Biến tương tác Fdi*ecfree 0.291 (0.41) Fdi*exdeb 0.000 (0.30) Fdi*infl -0.003*** (-4.38) Obs 120 120 120 120 120 120 120 120 120 S test 1.010 2.096 0.000 0.017 0.298 0.178 0.295 0.356 0.234 AR (1) 0.323 0.329 0.217 0.154 0.003 0.164 0.003 0.004 0.012 AR (2) 0.735 0.608 0.506 0.864 0.785 0.523 0.743 0.505 0.462 Wald (J) 0.010 0.008 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Ghi chú: Các số trong ngoặc đơn bên dưới thể hiện giá trị t value: *** là ý nghĩa thống kê 1%, ** là ý nghĩa thống kê 5%, * là ý nghĩa thống kê 10%. S-test là kiểm định Sargent sử dụng thống kê J (J – statistic) nhằm kiểm định giả thiết H0 - biến cơng cụ là nội sinh, mơ hình phù hợp. AR(1) AR(2) kiểm định tự tương quan của biến công cụ. Kiểm định Wald (J) cho hệ số đồng thời của các biến độc lập. Các biến công cụ được sử dụng là biến trễ 1, biến trễ 2 và sai phân biến trễ 1.
Đầu tiên cần phải lưu ý là kết quả được đánh giá là có ý nghĩa, bởi giả thuyết H0 trong thử nghiệm Sargan không bị từ chối tại mức ý nghĩa 5% trong phần lớn các trường hợp phân tích. Hơn nữa, kiểm định Arellano-Bond cho tự tương quan bậc 2 được chấp nhận với p-value lớn hơn 0.234 trong hầu hết các thông số kỹ thuật, cho thấy các biến công cụ được lựa chọn là phù hợp. Vì vậy, có thể thấy kết quả của các mơ hình được xác định một cách chính xác. Nhìn chung trong hầu hết các hồi quy theo mơ hình cơ bản, các ước tính là phù hợp với lý thuyết. Nổi bật là các hệ số âm thể hiện mối quan hệ giữa tăng trưởng và thu nhập bình quân thực tế đầu người vào đầu mỗi kỳ. Các hệ số này cho thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng và thu nhập bình quân thực tế đầu người vào đầu mỗi kỳ là tương quan âm và có ý nghĩa trong tất cả các hồi quy, xác nhận sự tồn tại của hiệu ứng hội tụ. Điều này có nghĩa là nền kinh tế với thu nhập bình quân đầu người càng thấp càng có xu hướng tăng trưởng nhanh hơn và ngược lại. Tương tự, biến FDI cũng thể hiện tương quan dương mạnh mẽ với tăng trưởng trong hầu hết các trường hợp, cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa FDI và tăng trưởng.
Bên cạnh đó cũng có biến thể hiện mối tương quan không rõ ràng với tăng trưởng như biến tăng trưởng dân số. Tình trạng này xảy ra khi xem xét tồn bộ mẫu 20 nước Châu Á, có nghĩa là bỏ qua sự khác biệt về trình độ phát triển của các quốc gia. Các hệ số này chỉ có ý nghĩa thống kê khi mẫu được chia thành 2 nhóm nước có thu nhập trung bình thấp và thu nhập trung bình cao. Điều này sẽ được phân tích cụ thể hơn ở phần tiếp theo.
Biến cuối cùng trong mơ hình cơ bản là biến đầu tư trong nước, hồi quy cho kết quả về mối quan hệ không rõ ràng giữa biến này với tăng trưởng trong hầu hết các trường hợp. Hiện tại cũng có khá nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa đầu tư trực
tiếp nước ngoài, đầu tư trong nước và tăng trưởng. Tuy nhiên, hầu hết các kết quả vẫn còn mâu thuẫn nhau và chưa có lời giải đáp thoả đáng. Ví dụ như Sumei Tang, E.A. Selvanathan và Selvanathan (2008) đã sử dụng mơ hình VAR và ECM hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian hằng quý từ quý I/1988 đến quý III/2013 để nghiên cứu mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa FDI, DI và tăng trưởng kinh tế ở Trung Quốc. Kết quả cho thấy thay vì lấn át DI, FDI có một mối quan hệ bổ sung cho DI, từ đó kích thích tăng trưởng ở Trung Quốc. Một số lập luận lại cho rằng nguồn vốn FDI lấn át đầu tư trong nước (DI) và có ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng. Tiêu biểu như nghiên cứu của Sevil Acar và Mahmut Tekce (2008) về mối quan hệ giữa FDI và DI trên dữ liệu bảng cho 13 quốc gia khu vực Trung Đông và Bắc Phi (Mena) giai đoạn 1980-2008 với kỹ thuật GMM, cho thấy FDI lấn át DI với các kênh lấn át đa dạng. Nghiên cứu của Huang (1998), Braunstein và Epstein (2002) cũng cho thấy FDI có thể thay thế nguồn vốn DI trong thời gian dài. Vì sự mâu thuẫn về các nghiên cứu thực nghiệm trên cũng như kết quả của nghiên cứu này, thiết nghĩ cần có những nghiên cứu sâu hơn để giải đáp cho vấn đề này.
Tóm lại, với mơ hình cơ bản, mối tương quan dương giữa FDI và tăng trưởng được xác định là mạnh mẽ với mức ý nghĩa 5%. Tiếp theo sau đây, chúng ta sẽ đi vào phân tích kết quả về mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng khi có xét đến tập biến giải thích: chất lượng hạ tầng, chất lượng thể chế và môi trường kinh tế vĩ mô.
Thứ nhất, khi xem xét mối tương quan giữa FDI và tăng trưởng cho toàn bộ mẫu (tất cả 20 quốc gia Châu Á), các hệ số đều thể hiện tương quan dương có ý nghĩa trong tất cả các mơ hình, cho thấy tác động rõ ràng của FDI đến tăng trưởng. Như thể hiện ở bảng 2 (mơ hình 1-4), chúng ta có thể thấy tương quan này dần mạnh hơn khi xem xét thêm các biến chất lượng cơ sở hạ tầng, chất lượng thể chế và dần yếu đi khi các chỉ số bất ổn vĩ mơ được xem xét (mơ hình 5-8). Điều này chứng tỏ các biến về thể chế và bất ổn kinh tế khơng chỉ có tác động trực tiếp mà cịn tác động gián tiếp đến tăng trưởng thông qua những tác động mạnh mẽ của chúng đến mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng.
Thứ hai, mức ý nghĩa của các biến khi được đưa vào mơ hình là khá cao. Ở mơ hình 4-7, chỉ số tự do kinh tế và nợ nước ngoài khi được đưa vào mơ hình đã thể hiện mối tương quan dương với hệ số đáng kể, trong khi lạm phát lại được tìm thấy với mối tương quan âm. Kết quả này chứng thực về tầm quan trọng của chất lượng thể chế cũng như tác động tiêu cực của bất ổn kinh tế vĩ mô đối với tăng trưởng, kết luận này phù hợp với lý thuyết một số nghiên cứu trước đây. Ngoài ra, kết quả của mơ hình này cũng cho thấy rằng một chất lượng cao hơn của cơ sở hạ tầng sẽ ảnh hưởng tích cực đến tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế (như thể hiện ở cột 2 và 3).
Ở cột 4, hệ số dương với mức ý nghĩa cao của biến tự do kinh tế (EFW) trong kiểm định này cho thấy chất lượng thể chế tốt khơng chỉ kích thích tăng trưởng mà cịn giúp mở rộng những lợi ích tiềm năng của FDI. Tuy nhiên, tương quan của biến này mất ý nghĩa khi biến nợ công và lạm phát được đưa vào mơ hình, điều này có vẻ là do sự tương quan giữa biến này với nợ công và lạm phát (xem ma trận tương quan ở bảng 2) chứ không phải phủ nhận tầm quan trọng của chất lượng thể chế đối với tăng trưởng.
Ở cột 5, điểm đặc biệt đáng chú ý là các hệ số dương với mức ý nghĩa cao xác nhận mối quan hệ cùng chiều giữa nợ công và tăng trưởng. Điều này đi ngược lại với kết quả của một số nghiên cứu trước đây cho rằng mối quan hệ này là ngược chiều. Nghiên cứu của Modigliani (1961) cho rằng nợ quốc gia là một gánh nặng cho những thế hệ tiếp theo, thể hiện một dòng thu nhập bị sụp giảm trong tương lai. Tương tự, Barro (1979), Dotsey (1994) cũng cho rằng nợ công cao tác động bất lợi đến tích lũy vốn và tăng trưởng kinh tế thông qua hệ thống thuế tương lai cao hơn. Đến năm 1999, nghiên cứu của Elmendorf và Mankiw đã xác nhận một kênh truyền quan trọng mà qua đó sự tích lũy nợ cơng có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng là lãi suất dài hạn. Như vậy, việc lãi suất tăng cao sẽ dẫn đến sự xáo trộn thị trường tài chính, và tổn hại đến tăng trưởng thơng qua kênh làm giảm vốn đầu tư vào khu vực tư nhân. Qua các nghiên cứu trên, đa số các nhà kinh tế đều chấp nhận mối quan hệ tuyến tính ngược chiều giữa nợ công và tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, ở một mức độ nào đó khơng thể phủ nhận vai trị của nợ cơng trong việc bổ sung nguồn vốn
đầu vào quan trọng cho nền kinh tế cũng như bù đắp thiếu hụt trong chi tiêu của chính phủ, đặc biệt đối với các nước đang phát triển, nghĩa là nợ cơng góp phần thúc đẩy kinh tế phát triển. Và điều này đã được kiểm chứng bởi các nhà nghiên cứu như Smyth và Hsing (1995), Cohen (1997), cũng như Pattilo và cộng sự (2002). Họ đã tìm thấy bằng chứng thự nghiệm ủng hộ tác động phi tuyến của nợ lên tăng trưởng: tại mức nợ thấp, nợ gần như có tác động cùng chiều lên tăng trưởng; nhưng khi vượt qua một ngưỡng nào đó, việc gia tăng thêm nợ bắt đầu gây tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Vậy nên tương quan cùng chiều giữa nợ công với tăng trưởng đối với mẫu các quốc gia đang phát triển trong nghiên cứu này cũng có thể xem là phù hợp với lý thuyết.
Cột 6 và 8 ở bảng 2, nghiên cứu tiếp tục xem xét tác động của bất ổn kinh tế vĩ mô đến tăng trưởng thông qua biến lạm phát. Biến này thể hiện tương quan âm có ý nghĩa và lấn áp cả tác động của biến chất lượng thể chế và nợ công cho thấy bất ổn kinh tế thực sự tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Điều này cũng một lần nữa được nhấn mạnh thông qua kết quả cột 9, cho thấy biến tương tác fdi*infl thật sự tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Fisher (1993), Barro (1996), Bruno and Easterly (1998) đã chỉ ra mối quan hệ giữa tăng trưởng và lạm phát mang dấu âm ở nhiều nước khác nhau.
Ở phần tiếp theo, nghiên cứu sẽ so sánh tác động của các biến bằng kỹ thuật tương tự 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.
4.3. Hồi quy dữ liệu cho 2 nhóm nước đang phát triển có thu nhập trung bình cao và thu nhập trung bình thấp
Bảng 4.4: Biến phụ thuộc : Tăng trưởng GDP đầu người
Mẫu 10 quốc gia Châu Á có thu nhập bình qn đầu người trung bình cao giai đoạn 1985-2013 Phương pháp ước lượng: System-GMM
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4 Mơ hình 5 Mơ hình 6 Mơ hình 7 Mơ hình 8 Mơ hình 9
Lny0 -5.176*** -8.458*** -7.739*** -7.484** -7.850** -8.643*** -9.028** -7.264* -5.976 (-3.40) (-3.45) (-3.24) (-2.30) (-2.22) (-3.28) (-2.19) (-1.81) (-0.949) pop 1.430 2.407 3.792 4.547* 2.143* 3.016* 3.706** 5.180*** 5.99*** (1.55) (1.52) (1.63) (1.91) (1.92) (1.76) (2.24) (3.31) (3.43) di -0.202 -0.189 -0.151 -0.245 -0.023 0.007 -0.128 -0.098 -0.162* (-1.20) (-0.92) (-1.20) (-1.34) (-0.23) (0.07) (-1.15) (-1.60) (-1.78) fdi 0.897*** 0.821*** 0.934*** 0.884*** 0.647** 0.274 0.621** 0.366 0.745 (3.79) (3.27) (3.67) (2.94) (2.20) (1.32) (2.34) (1.44) (0.172) Biến cấu trúc urban 0.327 0.974 0.887 0.703* 0.661* 0.800** 0.855*** 0.986*** (1.14) (1.51) (1.55) (2.01) (1.84) (2.07) (2.84) (2.56) infrast -0.005 -0.005 -0.004** -0.001 -0.004** -0.002 -0.003 (-1.61) (-1.65) (-2.34) (-1.19) (-2.32) (-1.67) (-1.21) Biến tự do kinh tế ecfree 3.496 2.779* 1.832 1.822 (1.64) (1.69) (1.30) (1.63) Biến vĩ mô exdeb 1.963* 1.344 -1.071 -1.502 (1.80) (1.17) (-0.95) (-0.82) infl -0.016** -0.019*** -0.006 (-2.33) (-3.61) (-0.64) Biến tương tác fdi*ecfree 0.111 (0.39) fdi*exdeb -0.040 (-0.40) fdi*infl -0.005*** (-4.00) Obs 60 60 60 60 60 60 60 60 60 S test 0.032 0.028 0.043 0.268 0.148 0.483 0.199 0.796 0.268 AR(1) 0.389 0.351 0.205 0.353 0.018 0.024 0.092 0.464 0.371 AR(2) 0.231 0.120 0.273 0.692 0.378 0.609 0.423 0.853 0.652 Wald (J) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
Bảng 4.5: Biến phụ thuộc : Tăng trưởng GDP đầu người
Mẫu 10 quốc gia Châu Á có thu nhập bình qn đầu người trung bình thấp giai đoạn 1985-2013 Phương pháp ước lượng: System-GMM
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3 Mơ hình 4 Mơ hình 5 Mơ hình 6 Mơ hình 7 Mơ hình 8 Mơ hình 9
Lny0 -11.034*** -14.099* 1.305 -3.101 -5.198* -2.071 -5.335* -2.709 -1.220