Luận án Tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đối với sự chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế của vùng đồng bằng sông Cửu Long

tiêu hoạt 148 động của dự án như quy định tỷ lệ xuất khẩu ít nhất 80%, thực hiện quy trình thẩm định như dự án mới, phải có ý kiến của các Bộ, Ban, Ngành, địa phương có liên quan. Để khuyến khích các nhà đầu tư đổ thêm vốn vào Vùng ĐBSCL và tăng công suất sản xuất một cách có hiệu quả cần phải cải cách một số thủ tục xem xét, cấp phép đối với những dự án FDI tăng vốn đầu tư để mở rộng công suất, theo đó cần: (i) Công bố công khai quy hoạch phát triển đối với các sản phẩm công nghiệp cần hạn chế công suất hoặc ưu tiên cho các doanh nghiệp trong Vùng đầu tư (nếu các doanh nghiệp trong nước đủ khả năng), cần phải loại trừ ý đồ dùng quy hoạch để thực hiện độc quyền của các doanh nghiệp trong Vùng. (ii) (iii) Thực hiện khuyến khích xuất khẩu bằng biện pháp kinh tế và ưu đãi tài chính như ưu đãi thuế, sử dụng Quỹ hỗ trợ xuất khẩu, thay thế các biện pháp hành chính như hiện nay. (iv) Nhà nước cần phải ban hành Luật chống độc quyền và kiểm soát việc bán phá giá, tăng cường các biện pháp chống hành vi gian lận thương mại. Xây dựng chính sách đảm bảo cho nhà đầu tư tự chủ kinh doanh, tự quyết định giá bán sản phẩm; thời gian khấu hao thiết bị máy móc, tài sản cố định. Nhà nước chỉ thống nhất quản lý giá một số mặt hàng quan trọng tác động tới toàn xã hội; bãi bỏ cơ chế quản lý giá chi phối bởi một số tổng công ty nhằm tạo môi trường kinh doanh bình đẳng. (v) Vùng ĐBSCL cần tạo mọi điều kiện thuận lợi, giải quyết kịp thời khó khăn, vướng mắc đối với các dự án đặc biệt khuyến khích đầu tư, các dự án khuyến khích đầu tư FDI theo ngành, theo Vùng, theo lĩnh vực góp phần chuyển dịch CCNKT. 149 KẾT LUẬN Thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng, tác giả đánh giá chuyển dịch cơ cấu kinh tế ở vùng ĐBSCL trên hai phương diện: tốc độ chuyển dịch, và xu hướng chuyển dịch. Với phương pháp định tính, tác giả ước tính hệ số cos(φ) – đo lường tốc độ chuyển dịch ở các tỉnh thành phố ở ĐBSCL. Kết quả cho thấy, các tỉnh gần thành phố Hồ Chí Minh – Long An và Tiền Giang hấp thụ được vốn FDI lớn, góp phần thúc đẩy tốc độ chuyển dịch cơ cấu. Riêng với Cần Thơ, tỉnh này đã đạt được cơ cấu kinh tế mong muốn nên duy trì cơ cấu kinh tế này, nên hệ số chuyển dịch thấp. Ngoài ra, tác cũng đo lường tác động của FDI đến tốc độ chuyển dịch thông qua mô hình kinh tế và kết quả cho thấy FDI không tác động đến tốc độ chuyển dịch nhưng so với Long An, mức độ tác động của FDI ở Cần Thơ, Kiên Giang đến quá trình này cao hơn. Kết quả đánh giá xu thế chuyển dịch từ Nông nghiệp sang Công nghiệp, và từ Nông nghiệp sang Dịch vụ bằng mô hình OLS và FEM, cho thấy FDI có tác động mạnh đến chuyển dịch cơ cấu kinh tế sang lĩnh vực Công nghiệp, nhưng không làm thay đổi tỷ trọng Dịch vụ so với tỷ trọng Nông nghiệp. Tăng trưởng kinh tế cũng là một trong những yếu tố thúc đẩy chuyển dịch theo hướng công nghiệp hóa, hiện đại hóa. Trong khi đó, nguồn lao động vẫn là một trở lực đối với phát triển kinh tế, vì hầu hết lao động vẫn còn ở trình độ thấp; nguồn vốn tư nhân đang đầu tư vào Nông nghiệp, thay vì Công nghiệp và Dịch vụ; và nguồn vốn đầu tư xã hội nói chung không hiệu quả trong việc thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu kinh tế ở vùng ĐBSCL. So sánh giữa các tỉnh thành phố, tác động của FDI ở Cần Thơ, Hậu Giang, Trà Vinh đến xu hướng CDCC từ nông nghiệp sang công nghiệp thấp hơn so với Long An, tương đồng với mức độ tác động của FDI ở Bến Tre, Tiền Giang, Kiên Giang đến CDCC từ nông nghiệp sang dịch vụ. Theo đó, Long An và Tiền Giang là hai tỉnh có ảnh hưởng lớn nhất từ nguồn vốn đầu tư FDI, chuyển dịch kinh tế nhanh chóng. Cần Thơ vẫn giữ cơ cấu kinh tế lấy dịch vụ và công nghiệp là chủ yếu, vì là trung tâm kinh tế - chính trị của các cả vùng. Kiên Giang là một trong những địa phương có tiềm năng phát triển kinh tế toàn diện, từ dịch vụ, công nghiệp đến nông nghiệp. Cuối cùng, vẫn có một số địa phương phụ thuộc quá nhiều vào một dự án đầu tư – điển hình là Trà Vinh. Luận án đã đánh giá được tầm quan trọng của FDI đối với chuyển dịch cơ cấu kinh tế, cũng so sánh được tình hình chuyển dịch cơ cấu ở các tỉnh thành phố vùng ĐBSCL. Đồng thời, qua phân tích đối chiếu với các vùng kinh tế khác cho thấy 150 rằng, ĐBSCL là một trong những địa phương kém thu hút vốn FDI trên cả nước, chỉ hơn khu vực Tây Nguyên. Điều đó chưa thật sự xứng đáng với tiềm năng và triển vọng phát triển của vùng ĐBSCL. Vì thế, để có chính sách thu hút FDI hợp lý, cần có những nghiên cứu xác định những yếu tố quyết định đến dòng vốn FDI chảy vào các tỉnh thành phố, từ đó làm cơ sở hoạch định chiến lược phát triển kinh tế đồng bộ và bền vững. Bên cạnh những kết quả đạt được, luận án vẫn còn một số vấn đề chưa giải quyết được như chưa xét đến các yếu tố cụ thể của các địa phương khác nhau, chưa được cụ thể hóa việc chuyển dịch cơ cấu trong nội bộ ngành. Đây cũng là những hướng phát triển nghiên cứu tiếp theo của tác giả. 151 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ 1. Tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài đến chuyển dịch cơ cấu kinh tế của Vùng đồng bằng sông Cửu Long, Tạp chí Kinh tế Châu Á, Thái Bình Dương, số 615 (7/2022), 2022, ISSN:0868-3808 2. Ảnh hưởng của đầu tư trực tiếp nước ngoài đến sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế Vùng đồng bằng sông Cửu Long, Tạp chí Công Thương, số 17 (7.2022), 2022, ISSN:0866-7756 3. Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế của thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Kinh tế Châu Á, Thái Bình Dương, số 593 ( 7/2021), 2021, ISSN: ISSN:0868-3808 152 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Nguyễn Thị Tuệ Anh, Bùi Thị Phương Liên (2007), Đánh giá đóng góp của các ngành kinh tế và chuyển dịch cơ cấu ngành đến tăng trưởng năng suất (lao động) ở Việt Nam. Đề tài khoa học cấp Bộ, Viện Nghiên cứu quản lý Kinh tế Trung ương, Bộ Kế hoạch và Đầu tư. 2. Phạm Việt Bình và Phạm Tấn Phát (2021). Quá trình chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế trên địa bàn các tỉnh khu vực duyên hải Trung bộ. Tạp chí Công thương, https://tapchicongthuong.vn/bai-viet/qua-trinh-chuyen-dich-co-cau- nganh-kinh-te-tren-dia-ban-cac-tinh-khu-vuc-duyen-hai-trung-bo-77820.htm 3. CIIS (2022). Hội nghị “Hội nhập và phát triển trong tình hình mới”. Trung tâm Hội nhập quốc tế, te/trung-tam-wto/tap-huan/42045-xu-huong-hoi-nhap-va-phat-trien-trong-tinh- hinh-moi.html 4. Trần Thọ Đạt và Ngô Quang Cảnh (2015). Giáo trình Ứng dụng một số lý thuyết trong nghiên cứu kinh tế. Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội. 5. Minh Hà (2022). Kinh tế Việt Nam đang trở lại quỹ đạo tăng trưởng nhanh. Tạp chí kinh tế Việt Nam, https://vneconomy.vn/kinh-te-viet-nam-dang-tro-lai- quy-dao-tang-truong-nhanh.htm 6. Đào Văn Hiệp (2011). Đầu tư trực tiếp nước ngoài và chuyển dịch cơ cấu kinh tế ngành ở Hải Phòng, Nhà xuất bản Khoa học và Xã hội, Hà Nội. 7. Đào Văn Hiệp (2012). Xu hướng vận động của đầu tư trực tiếp nước ngoài trên thế giới và các giải pháp thu hút vào Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, ISSN 0866 -7489, số 10, tr.13 – 21. 8. Hoàng Mạnh Hùng (2018b). Phân tích mối quan hệ nhân quả giữa FDI, tăng trưởng và chuyển dịch cơ cấu kinh tế, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 697, tr3-7. 9. Vũ Thị Thu Hương (2017), Chuyển dịch cơ cấu lao động tại Việt Nam: Các yếu tố tác động và vai trò đối với tăng trưởng kinh tế. 10. Nguyễn Phương Lam và Vũ Thành Tự Anh (2020). Báo cáo Kinh tế thường niên Đồng bằng sông Cửu Long 2020: Nâng cao năng lực cạnh tranh để phát triển bền vững. Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ. 153 11. Đặng Hoài Linh (2020), Thu hút vốn FDI vào Việt Nam trong giai đoạn hậu đại dịch Covid-19. Tạp chí thị trường tài chính tiền tệ, https://thitruongtaichinhtiente.vn/thu-hut-von-fdi-vao-viet-nam-trong-giai- doan-hau-dai-dich-covid-19-32615.html 12. Nguyễn Tiến Long (2010). Đầu tư trực tiếp nước ngoài với chuyển dịch cơ cấu kinh tế của Việt Nam: Hiện trạng và những vấn đề đặt ra. Tạp chí Khoa học và Công nghệ - ĐH Thái Nguyên, chỉ số ISSN: 1859-2171, Tập 70, số 08; trang 3-13. 13. Nguyễn Tiến Long (2016). Chuyển dịch cơ cấu đầu tư theo ngành kinh tế ở tỉnh Thái Nguyên. Tạp chí Kinh tế & Phát triển, chỉ số ISSN: 1859-0012; số 234(II); trang 41-49 14. Ngô Thắng Lợi (2012). Giáo trình Kinh tế phát triển. Nhà xuất bản Kinh tế Quốc dân, Hà Nội. 15. Phạm Đức Minh (2013), Thu hút FDI vào Bắc Bộ tương quan với các vùng kinh tế trọng điểm khác. Tạp chí Tài chính, https://tapchitaichinh.vn/nghien- cuu-trao-doi/thu-hut-fdi-vao-bac-bo-trong-tuong-quan-voi-cac-vung-kinh-te- trong-diem-khac-58559.html 16. Lê Trung Kiên (2022). Sự chuyển dịch địa – kinh tế thế giới hiện nay và một số hàm ý chính sách đối với Việt Nam, Tạp chí cộng sản, https://www.tapchicongsan.org.vn/web/guest/the-gioi-van-de-su-kien/- /2018/825529/su-chuyen-dich-dia---kinh-te-the-gioi-hien-nay-va-mot-so-ham- y-chinh-sach-doi-voi-viet-nam.aspx# 17. Bùi Tất Thắng (2006), Chuyển dịch cơ cấu kinh tế ngành ở Việt Nam, Nhà xuất bản Khoa học xã hội, Hà Nội 18. Tổng cục thống kê (2022). Tổng quan dự báo tình hình kinh tế thế giới quý I và cả năm 2022, https://www.gso.gov.vn/du-lieu-va-so-lieu-thong- ke/2022/03/tong-quan-du-bao-tinh-hinh-kinh-te-the-gioi-quy-i-va-ca-nam- 2022/ 19. Lục Tùng (202). Kiên Giang có nhiều tiềm năng để phát triển tất cả các ngành kinh tế”. Báo Lao động, https://laodong.vn/thoi-su/kien-giang-co-nhieu-tiem- nang-de-phat-trien-tat-ca-cac-nganh-kinh-te-845736.ldo 154 20. Ủy ban Thường vụ Quốc hội (2014), Tổng quan về chuyển dịch cơ cấu ngành trong tăng trưởng kinh tế. lieu/chuyen-de-chuyen-sau/item/370-tong-quan-ve-chuyen-dich-co-cau- nganh-trong-tang-truong-kinh-te 21. Nguyễn Thị Cẩm Vân (2020), Tác động của toàn cầu hoá đến sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế ở Việt Nam. Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số 271, tháng 01/2020, p. 30-40 22. VCCI và FSPPM (2022). Báo cáo kinh tế thường niên Đồng bằng sông Cửu Long – Chuyển đổi mô hình phát triển và Quy hoạch tích hợp 2022, Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ, 2022. 23. Nguyễn Tấn Vinh (2012). Đầu tư trực tiếp nước ngoài đối với chuyển dịch cơ cấu kinh tế TP. Hồ Chí Minh, NXB Chính trị - Hành chính 24. Nguyễn Trọng Xuân (2002), Đầu tư trực tiếp nước ngoài với công cuộc công nghiệp hóa, hiện đại hóa ở Việt Nam, NXB Khoa học xã hội, Hà Nội Tiếng Anh 1. Abdulsalam et. al. (2021). Exploration of the Impact of China’s Outward Foreign Direct Investment (FDI) on Economic Growth in Asia and North Africa along the Belt and Road (B&R) Initiative, Sustainability 13, no. 4: 1623. https://doi.org/10.3390/su13041623 2. Adejumo, A. V. (2020). Foreign direct investment-led industrialisation: any direction for spillovers in Nigeria?. Journal of Co-operative and Business Studies (JCBS), 5(1). 3. Aitken, B., Hanson, G. H., & Harrison, A. E. (1997). Spillovers, foreign investment, and export behavior. Journal of International economics, 43(1-2), 103-132. 4. Alin, A. (2010). Multicollinearity. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, 2(3), 370-374 5. Amendolagine, V. (2016). FDI and structural change in Africa: Does the origin of investors matter. United Nations Industrial Development Organization. 155 6. Blomstrom, M., Konan, D., & Lipsey, R. E. (2000). FDI in the Restructuring of the Japanese Economy (No. w7693). National Bureau of Economic Research 7. Buckley, P. J., & Casson, M. (1976). A long-run theory of the multinational enterprise. In The future of the multinational enterprise (pp. 32-65). Palgrave Macmillan, London. 8. Cardillo, C., Montanjees, M. M., Motala, M. J., & Patterson, M. N. K. (2004). Foreign direct investment: trends, data availability, concepts, and recording practices. International Monetary Fund. 9. Clark, C. (1967). The conditions of economic progress. The conditions of economic progress. 10. Rodriguez-Clare, A. (1996). Multinationals, linkages, and economic development. The American economic review, 852-873. 11. Croux, C., Dhaene, G., & Hoorelbeke, D. (2004). Robust standard errors for robust estimators. CES-Discussion paper series (DPS) 03.16, 1-20. 12. Dayal-Gulati, A., & Husain, A. M. (2002). Centripetal forces in China's economic takeoff. IMF Staff Papers, 49(3), 364-394. 13. Démurger, S. (1996). Différences régionales de la croissance industrielle en Chine. Revue d'économie du développement, 4(1), 145-168. 14. Démurger S. (2000). Economic Opening and Growth in China. OECD Development Centre Studies, Paris, March 15. De Mello Jr, L. R. (1996). Foreign direct investment, international knowledge transfers, and endogenous growth: Time series evidence (No. 9610). School of Economics, University of Kent 16. Dees, S. (1998). Foreign direct investment in China: determinants and effects. Economics of planning, 31(2), 175-194 17. De Vries, G., Timmer, M., & De Vries, K. (2015). Structural transformation in Africa: Static gains, dynamic losses. The Journal of Development Studies, 51(6), 674-688. 156 18. De Vries, G. J., Erumban, A. A., Timmer, M. P., Voskoboynikov, I., & Wu, H. X. (2012). Deconstructing the BRICs: Structural transformation and aggregate 19. Dhahri, S., & Omri, A. (2020). Does foreign capital really matter for the host country agricultural production? Evidence from developing countries. Review of World Economics, 156(1), 153-181 20. Diao, X., McMillan, M., & Rodrik, D. (2019). The recent growth boom in developing economies: A structural-change perspective. In The Palgrave Handbook of Development Economics (pp. 281-334). Palgrave Macmillan, Cham. 21. Djokoto, J. G. (2013). Openness and agricultural performance in Ghana. Journal of Science and Technology (Ghana), 33(2), 24-36 22. Drukker, D. M. (2003). Testing for serial correlation in linear panel-data models. The stata journal, 3(2), 168-177 23. Dunning, J. H. (2002). Global capitalism, FDI and competitiveness (Vol. 2). Edward Elgar Publishing. 24. Fisher, A. G. (1935). Clash of progress and security. Macmillan and Co. Limited, London. 25. Fisher, A. G. (1939). Production, primary, secondary and tertiary. Economic record, 15(1), 24-38. 26. Fosfuri, A., Motta, M., & Rønde, T. (2001). Foreign direct investment and spillovers through workers’ mobility. Journal of international economics, 53(1), 205-222. 27. Fukao, K., & Paul, S. (2018). A framework to study the role of structural transformation in productivity growth and regional convergence, https://think- asia.org/handle/11540/8289 28. Javorcik, B. S. (2004). The composition of foreign direct investment and protection of intellectual property rights: Evidence from transition economies. European economic review, 48(1), 39-62. 29. Jiang, Y. (2014). China: Trade, foreign direct investment, and development strategies. Chandos Publishing, London, United Kingdom, pp.99-113 157 30. Jude, C. (2016). Technology spillovers from FDI. Evidence on the intensity of different spillover channels. The World Economy, 39(12), 1947-1973. 31. Giles, J., Park, A., & Cai, F. (2006). How has economic restructuring affected China's urban workers?. The China Quarterly, 185, 61-95. 32. Glejser, H. (1969). A new test for heteroscedasticity. Journal of the American Statistical Association. 64 (325): 316– 323. doi:10.1080/01621459.1969.10500976. 33. Gujarati, D. N. (2021). Essentials of econometrics. Chapter 12, SAGE Publications. 34. Gui-Diby, S. L., & Renard, M. F. (2015). Foreign direct investment inflows and the industrialization of African countries. World Development, 74, 43-57. 35. Herrendorf, B., Rogerson, R., & Valentinyi, A. (2014). Growth and structural transformation. In Handbook of economic growth (Vol. 2, pp. 855-941). Elsevier. 36. Hosain, Md. S. (2006). Impacts of Foreign Direct investment, Foreign Aid and Export Values on Industrialization and Economic Growth in Bangladesh. The Journal of Business Studies, Southeast University, 5, pp.53-74 37. Kalotay, K. (2010). Patterns of inward FDI in economies in transition. Eastern Journal of European Studies, 1(2), 55-76 38. Kojima, K., & Ozawa, T. (1984). Micro-and macro-economic models of direct foreign investment: toward a synthesis. Hitotsubashi Journal of Economics, 1- 20. 39. Krüger, J. J. (2008). Productivity and structural change: a review of the literature. Journal of Economic Surveys, 22(2), 330-363. 40. Kuznets, S., & Murphy, J. T. (1966). Modern economic growth: Rate, structure, and spread (Vol. 2). New Haven: Yale University Press. 41. Kuznets, S. (1961). Quantitative aspects of the economic growth of nations: VI. Long-term trends in capital formation proportions. Economic Development and Cultural Change, 9(4, Part 2), 1-124. 42. Lall, S. (1980). Transnationals, domestic enterprises and industrial structure in host LDCs: A survey. The Multinational Corporation, 29-64. 158 43. Lewis, W. A. (1954). Economic development with unlimited supplies of labour. The Manchester School, 22(2), pp. 139-934 44. Jie, L., & Shamshedin, A. (2019). The impact of FDI on industrialization in Ethiopia. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 9(7), 726-742. 45. Nguyen, X. H., Lan, T. P. T. N. T., Tang, N. M. H., & Nguyen, T. N. (2020). Impact of Foreign Direct Investment on Economic Restructuring in Bac Ninh. European Journal of Business and Management, ISSN 2222-1905 (Paper) ISSN 2222-2839 (Online), Vol.12, No.15, pp.19-25 46. Mamba, E., Gniniguè, M., & Ali, E. (2020). Effect of foreign direct investment on structural transformation in West African Economic and Monetary Union (WAEMU) countries. Cogent Economics & Finance, 8(1), 1783910. 47. MacDougall, D. (1975). The benefits and costs of private investment from abroad: A theoretical approach. In Studies in Political Economy (pp. 109-134). Palgrave Macmillan, London. 48. Mankiw, N. G., Romer, D., & Weil, D. N. (1992). A contribution to the empirics of economic growth. The quarterly journal of economics, 107(2), 407-437 49. Mijiyawa, A. G. (2017). Drivers of structural transformation: The case of the manufacturing sector in Africa. World Development, 99, 141-159 50. Mody, A., & Wang, F. Y. (1997). Explaining industrial growth in coastal China: economic reforms and what else?. The World Bank Economic Review, 11(2), 293-325. 51. Moore, J. H. (1978). A measure of structural change in output. Review of Income and Wealth, 24(1), 105-118. 52. Morsy, H., Levy, A., & Sanchez, C. (2014). Growing without changing: a tale of Egypt's weak productivity growth. Available at SSRN 3093017. 53. Mühlen, H., & Escobar, O. (2020). The role of FDI in structural change: Evidence from Mexico. The World Economy, 43(3), 557-585. 159 54. Nicolas, F. (2003). FDI as a factor of economic restructuring: the case of South Korea. Na, in Bende-Nabende, A.(ed.), International Trade, Capital Flows and Economic Development in East Asia - The Challenge in the 21st century, Ashgate, Aldershot. 55. Ngoc, B. H., & Hai, D. B. (2019). The Impact of Foreign Direct Investment on Structural Economic in Vietnam. In International Econometric Conference of Vietnam (pp. 352-362). Springer, Cham 56. Okoli, T.T. & Agu, O.C. (2015). Foreign Direct Investment Flow and Manufacturing Sector Performance in Nigeria. International Journal of Economics, Commerce and Management, 3(7), pp. 412-428 57. Ozawa, T. (2001). The “hidden” side of the “flying-geese” catch-up model: Japan’s dirigiste institutional setup and a deepening financial morass. Journal of Asian Economics, 12(4), 471-491 58. Pao, H.T.; Tsai, C.M (2011), Multivariate granger causality between CO2 emissions, energy consumption, FDI and GDP: Evidence from a panel of BRIC (Brazil, Russian Federation, India, and China) countries. Energy 2011, 36 59. Pazienza, P. (2015). The relationship between CO2 and Foreign Direct Investment in the agriculture and fishing sector of OECD countries: Evidence and policy considerations. Intelektinė ekonomika, 9(1), 55-66. 60. Pineli, A., Narula, R., & Belderbos, R. (2019). FDI, multinationals and structural change in developing countries (No. 004). United Nations University-Maastricht Economic and Social Research Institute on Innovation and Technology (MERIT). 61. Fry, M. J. (1993). Foreign direct investment in a macroeconomic framework: finance, efficiency, incentives and distortions (Vol. 1141). World Bank Publications. 62. Rodrik, D. (1999). The new global economy and developing countries: making openness work (Vol. 24). Washington, DC: Overseas Development Council 160 63. Rostow, W. W. (1960). The Five Stages of Growth--A Summary. The Stages of Economic Growth: A Non-Communist Manifesto, Cambridge: Cambridge University Press, pp.4-16. 64. Schumpeter, J., & Backhaus, U. (2003). The theory of economic development. In Joseph Alois Schumpeter (pp. 61-116). Springer, Boston, MA 65. Yao, S., & Wei, K. (2007). Economic growth in the presence of FDI: The perspective of newly industrialising economies. Journal of Comparative Economics, 35(1), 211-234. 66. Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The quarterly journal of economics, 70(1), 65-94. 67. Solow, R. M. (1957). Technical change and the aggregate production function. The review of Economics and Statistics, 39(3), 312-320. 68. Soni và Subrahmanya (2020) 69. Ssozi và Bbaale (2019) 70. Hymer, S. (1976). The international operations of national firms: a study of FDI. Cambridge, Mass. 71. Sun, H. (1999). Impact of FDI on the foreign trade of China. Journal of the Asia Pacific Economy, 4(2), 317-339. 72. Sun, H. (2018). Foreign investment and economic development in China: 1979–1996. Routledge. 73. Timmer, M., de Vries, G. J., & De Vries, K. (2015). Patterns of structural change in developing countries. In Routledge handbook of industry and development (pp. 79-97). Routledge. 74. Unctad Secretariat. (1993). Transnational Corporations and Integrated International Production. Foreign Trade Review, 28(1), 91-112 75. Unctad. (1996). World Investment Report 1996: Investment, trade and international policy arrangements. Foreign Trade Review, 31(3), 85-109. 76. UNCTAD (1998). World Investment Report: Trends and Determinants, New York and Geneva 77. UNCTAD (2007). World Investment Report: Transnational Corporations, Extractive Industries and Development, New York and Geneva 161 78. Veselovsky, M. Y., Khoroshavina, N. S., Bank, O. A., Suglobov, A. E., & Khmelev, S. A. (2017). Characteristics of the innovation development of Russia’s industrial enterprises under conditions of economic sanctions. Journal of Applied Economic Sciences, 12(2), 48. 79. Wang, J. Y., & Blomström, M. (1992). Foreign investment and technology transfer: A simple model. European economic review, 36(1), 137-155. 80. Wallace, C. D. (Ed.). (1990). Foreign direct investment in the 1990s [nineteen hundred and nineties]: a new climate in the Third World. Martinus Nijhoff Publishers 81. Wei, S. J. (1995). The open door policy and China's rapid growth: evidence from city-level data. In Growth theories in light of the East Asian experience (pp. 73-104). University of Chicago Press. Wei, S. J. (1996). Foreign direct investment in China: sources and consequences. In Financial deregulation and integration in East Asia (pp. 77-105). University of Chicago Press. 82. Chowdhury, A., & Mavrotas, G. (2005). FDI and growth: a causal relationship (No. 2005/25). WIDER Research Paper. 83. Graham, E. M. (1996). Direct investment and the future agenda of the World Trade Organization. Inst. for Internat. Economics. 84. Wu, Y. (2000). Measuring the performance of foreign direct investment: a case study of China. Economics letters, 66(2), 143-150. 85. Wu, Y., & Chen, C. (2016). The impact of foreign direct investment on urbanization in China. Journal of the Asia Pacific Economy, 21(3), 339-356 86. Zhang, F., & Zheng, J. (1998). The impact of multinational enterprises on economic structure and efficiency in China. China Center for Economic Research, Beijing University, August 87. Zorska, A. (2005). Foreign direct investment and transformation: evolution and impacts in the Polish economy. Eastern European Economics, 43(4), 52- 78. 162 PHỤ LỤC Phụ lục 1. Thống kê mô tả các biến Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max -------------+--------------------------------------------------------- cosx | 130 .8478599 .3533312 0 1 Ind_Agr | 126 .7858786 .611356 .2585476 5.250988 Ser_Agr | 126 1.222511 1.254432 .3585332 12.13735 I_Ser_Agr | 130 9.767159 18.87324 .5266012 114.2956 FDI | 130 1.276749 2.0741 0 8.67099 -------------+--------------------------------------------------------- Firm | 130 .3757692 .9790336 0 5.88 Labor_FDI | 105 1.298783 1.88929 .0054 9.081 Emp | 130 11.38438 9.489237 0 58.25 Growth | 130 35.01184 14.22742 0 74.009 Inf | 130 99.75062 8.830049 0 103.37 -------------+--------------------------------------------------------- Urban | 130 24.74972 14.00431 9.802358 69.68496 Private | 130 8.470495 5.299411 0 27.4416 Phụ lục 2. Kiểm định yếu tố riêng biệt mô hình CN-NN Linear regression Number of obs = 112 F(20, 92) = 511.36 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8154 Root MSE = .47761 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Ind_Agr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_Ind_Agr | -.000671 .0014722 -0.46 0.650 -.0035949 .0022529 FDI | .0350175 .015578 2.25 0.027 .0040783 .0659567 Emp | -.0046863 .0021866 -2.14 0.035 -.009029 -.0003436 Growth | .0181129 .0040929 4.43 0.000 .0099841 .0262418 Inf | .0422758 .0429602 0.98 0.328 -.0430469 .1275984 Urban | -.1684009 .0451799 -3.73 0.000 -.258132 -.0786698 Private | -.0171319 .0052167 -3.28 0.001 -.0274926 -.0067712 163 iprovince1 | .8674223 4.673429 0.19 0.853 -8.414411 10.14926 iprovince2 | .4021907 4.618459 0.09 0.931 -8.770467 9.574849 iprovince3 | -2.366602 4.394337 -0.54 0.591 -11.09413 6.360931 iprovince4 | .1014856 4.538724 0.02 0.982 -8.912812 9.115783 iprovince5 | 7.60296 5.538514 1.37 0.173 -3.397007 18.60293 iprovince6 | .2668186 4.566682 0.06 0.954 -8.803006 9.336644 iprovince7 | .6754577 4.621646 0.15 0.884 -8.50353 9.854445 iprovince8 | -.3440164 4.430008 -0.08 0.938 -9.142395 8.454362 iprovince9 | .526485 4.640666 0.11 0.910 -8.690278 9.743248 iprovince10 | -1.666014 4.424741 -0.38 0.707 -10.45393 7.121904 iprovince11 | -1.429825 4.477488 -0.32 0.750 -10.3225 7.462853 iprovince12 | -.6932572 4.707182 -0.15 0.883 -10.04213 8.655613 iprovince13 | -1.117079 4.483218 -0.25 0.804 -10.02114 7.786979 . testparm iprovince1-iprovince13 ( 1) iprovince1 = 0 ( 2) iprovince2 = 0 ( 3) iprovince3 = 0 ( 4) iprovince4 = 0 ( 5) iprovince5 = 0 ( 6) iprovince6 = 0 ( 7) iprovince7 = 0 ( 8) iprovince8 = 0 ( 9) iprovince9 = 0 (10) iprovince10 = 0 (11) iprovince11 = 0 (12) iprovince12 = 0 (13) iprovince13 = 0 F( 13, 92) = 39.78 Prob > F = 0.0000 Phụ lục 3. Kiểm định yếu tố riêng biệt mô hình DV-NN Linear regression Number of obs = 112 F(20, 92) = 672.78 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.7282 Root MSE = 1.0534 164 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust Ser_Agr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- I_Ser_Agr | -.0026857 .0019258 -1.39 0.167 -.0065106 .0011392 FDI | -.0544662 .0236744 -2.30 0.024 -.1014855 -.0074468 Emp | -.0030692 .002917 -1.05 0.295 -.0088626 .0027242 Growth | .019189 .0077328 2.48 0.015 .003831 .034547 Inf | -.0477299 .0691409 -0.69 0.492 -.1850497 .0895899 Urban | .1002863 .054797 1.83 0.070 -.0085453 .2091179 Private | -.0025065 .0120797 -0.21 0.836 -.0264978 .0214849 iprovince1 | 2.187019 6.578043 0.33 0.740 -10.87754 15.25158 iprovince2 | 2.183283 6.62199 0.33 0.742 -10.96856 15.33513 iprovince3 | 4.281146 6.808203 0.63 0.531 -9.240534 17.80283 iprovince4 | 2.57947 6.642213 0.39 0.699 -10.61254 15.77148 iprovince5 | .9147121 6.693669 0.14 0.892 -12.37949 14.20892 iprovince6 | 3.155195 6.620971 0.48 0.635 -9.994625 16.30502 iprovince7 | 2.242185 6.643215 0.34 0.736 -10.95181 15.43618 iprovince8 | 3.966127 6.69679 0.59 0.555 -9.334277 17.26653 iprovince9 | 2.425381 6.599057 0.37 0.714 -10.68092 15.53168 iprovince10 | 3.615595 6.747938 0.54 0.593 -9.786392 17.01758 iprovince11 | 3.349145 6.716149 0.50 0.619 -9.989706 16.688 iprovince12 | 5.47369 7.433817 0.74 0.463 -9.290513 20.23789 iprovince13 | 3.282719 6.680391 0.49 0.624 -9.985115 16.55055 . testparm iprovince1-iprovince13 ( 1) iprovince1 = 0 ( 2) iprovince2 = 0 ( 3) iprovince3 = 0 ( 4) iprovince4 = 0 ( 5) iprovince5 = 0 ( 6) iprovince6 = 0 ( 7) iprovince7 = 0 ( 8) iprovince8 = 0 ( 9) iprovince9 = 0 (10) iprovince10 = 0 (11) iprovince11 = 0 (12) iprovince12 = 0 165 (13) iprovince13 = 0 F( 13, 92) = 30.41 Prob > F = 0.0000 Phụ lục 4. Kiểm định lựa chọn các mô hình đo lường tác động của FDI đến tốc độ chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế Vùng ĐBSCL Phụ lục 4.1. Mô hình Pooled OLS Source | SS df MS Number of obs = 130 -------------+---------------------------------- F(8, 121) = 2.16 Model | 2.01544426 8 .251930533 Prob > F = 0.0349 Residual | 14.0892974 121 .116440475 R-squared = 0.1251 -------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.0673 Total | 16.1047417 129 .124842959 Root MSE = .34123 ------------------------------------------------------------------------------ cosx | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | -.0072801 .0188076 -0.39 0.699 -.0445147 .0299545 I_Ind_Agr | .0044203 .0040563 1.09 0.278 -.0036103 .0124509 I_Ser_Agr | -.0035477 .0033116 -1.07 0.286 -.0101038 .0030085 growth1 | .8582334 .2931175 2.93 0.004 .27793 1.438537 Emp | -.0005157 .0035291 -0.15 0.884 -.0075025 .0064712 Inf | -.0020679 .0034571 -0.60 0.551 -.0089122 .0047763 Urban | .0002973 .0032105 0.09 0.926 -.0060588 .0066534 Private | .0027753 .0072109 0.38 0.701 -.0115006 .0170512 _cons | .739102 .3550901 2.08 0.040 .0361075 1.442097 ------------------------------------------------------------------------------ Phụ lục 4.2. Mô hình FEM Fixed-effects (within) regression Number of obs = 130 Group variable: Province_ID Number of groups = 13 R-sq: Obs per group: within = 0.1762 min = 10 between = 0.0408 avg = 10.0 overall = 0.0115 max = 10 F(8,109) = 2.91 corr(u_i, Xb) = -0.9898 Prob > F = 0.0055 ------------------------------------------------------------------------------ 166 cosx | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | .0176062 .0293673 0.60 0.550 -.0405989 .0758112 I_Ind_Agr | .0030595 .0051602 0.59 0.554 -.0071679 .0132868 I_Ser_Agr | -.0000132 .0043108 -0.00 0.998 -.008557 .0085306 growth1 | .4799443 .3778016 1.27 0.207 -.2688463 1.228735 Emp | -.0013349 .0043808 -0.30 0.761 -.0100175 .0073478 Inf | -.0021269 .0035303 -0.60 0.548 -.0091237 .00487 Urban | .0858948 .0334856 2.57 0.012 .0195274 .1522623 Private | .0094436 .0129382 0.73 0.467 -.0161995 .0350867 _cons | -1.344226 .9049238 -1.49 0.140 -3.137756 .4493035 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.269489 sigma_e | .33184864 rho | .93603887 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(12, 109) = 1.58 Prob > F = 0.1084 Kiểm định F test that all u_i=0 cho thấy mô hình Pooled OLS tốt hơn mô hình FEM Phụ lục 4.3. Mô hình REM Random-effects GLS regression Number of obs = 130 Group variable: Province_ID Number of groups = 13 R-sq: Obs per group: within = 0.1184 min = 10 between = 0.2184 avg = 10.0 overall = 0.1236 max = 10 Wald chi2(8) = 16.66 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0339 ------------------------------------------------------------------------------ cosx | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | -.0040639 .0211105 -0.19 0.847 -.0454398 .0373119 I_Ind_Agr | .0039911 .0043818 0.91 0.362 -.0045971 .0125793 I_Ser_Agr | -.002655 .0035858 -0.74 0.459 -.009683 .004373 growth1 | .864035 .306404 2.82 0.005 .2634943 1.464576 Emp | -.0010088 .003769 -0.27 0.789 -.0083959 .0063782 Inf | -.0023852 .0034412 -0.69 0.488 -.0091298 .0043594 Urban | .0000763 .0037747 0.02 0.984 -.007322 .0074745 Private | .0035234 .0084118 0.42 0.675 -.0129634 .0200102 _cons | .7638932 .3565711 2.14 0.032 .0650268 1.46276 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .09298822 167 sigma_e | .33184864 rho | .07280277 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ Phụ lục 4.4. Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình FEM ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe re Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | .0176062 -.0040639 .0216701 .0204153 I_Ind_Agr | .0030595 .0039911 -.0009316 .0027253 I_Ser_Agr | -.0000132 -.002655 .0026417 .0023927 growth1 | .4799443 .864035 -.3840907 .2210219 Emp | -.0013349 -.0010088 -.0003261 .002233 Inf | -.0021269 -.0023852 .0002583 .000788 Urban | .0858948 .0000763 .0858186 .0332722 Private | .0094436 .0035234 .0059202 .0098305 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 7.28 Prob>chi2 = 0.5067 (V_b-V_B is not positive definite) Phụ lục 4.5. Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình Pooled OLS tốt hơn mô hình REM cosx[Province_ID,t] = Xb + u[Province_ID] + e[Province_ID,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---------+----------------------------- cosx | .124843 .3533312 e | .1101235 .3318486 u | .0086468 .0929882 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 0.25 Prob > chibar2 = 0.3086 168 Phụ lục 4.6. Kiểm định hệ số VIF đo lường hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Variable | VIF 1/VIF -------------+---------------------- I_Ser_Agr | 4.33 0.231072 I_Ind_Agr | 3.46 0.289396 Urban | 2.24 0.446517 growth1 | 1.93 0.519013 FDI | 1.69 0.593181 Private | 1.62 0.618131 Emp | 1.24 0.804854 Inf | 1.03 0.968639 -------------+---------------------- Mean VIF | 2.19 Phụ lục 4.7. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả cho thấy có hiện tượng phương sai thay đổi White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(44) = 63.71 Prob > chi2 = 0.0275 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test --------------------------------------------------- Source | chi2 df p ---------------------+----------------------------- Heteroskedasticity | 63.71 44 0.0275 Skewness | 52.66 8 0.0000 Kurtosis | 17.36 1 0.0000 ---------------------+----------------------------- Total | 133.73 53 0.0000 --------------------------------------------------- Phụ lục 4.8. Kiểm định hiện tượng tự tương quan. Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 12) = 108.160 Prob > F = 0.0000 169 Phụ lục 5. Kiểm định lựa chọn các mô hình đo lường tác động của FDI đến xu hướng chuyển dịch từ nông nghiệp sang công nghiệp Phụ lục 5.1. Mô hình Pooled OLS Source | SS df MS Number of obs = 126 -------------+---------------------------------- F(7, 118) = 4.70 Model | 10.1929865 7 1.45614093 Prob > F = 0.0001 Residual | 36.5265313 118 .309546875 R-squared = 0.2182 -------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.1718 Total | 46.7195178 125 .373756142 Root MSE = .55637 ------------------------------------------------------------------------------ Ind_Agr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | .1031703 .0305898 3.37 0.001 .0425942 .1637464 I_Ind_Agr | .0024417 .0043978 0.56 0.580 -.0062671 .0111505 Emp | -.0063196 .0057494 -1.10 0.274 -.0177049 .0050657 Growth | .0107484 .0051656 2.08 0.040 .000519 .0209778 Inf | -.0012726 .0056398 -0.23 0.822 -.0124409 .0098957 Urban | -.0003177 .0048546 -0.07 0.948 -.009931 .0092957 Private | -.0102957 .0115407 -0.89 0.374 -.0331495 .0125581 _cons | .5426226 .5767188 0.94 0.349 -.5994376 1.684683 ------------------------------------------------------------------------------ Phụ lục 5.2. Mô hình FEM Fixed-effects (within) regression Number of obs = 126 Group variable: Province_ID Number of groups = 13 R-sq: Obs per group: within = 0.1139 min = 6 between = 0.0127 avg = 9.7 overall = 0.0134 max = 10 F(7,106) = 1.95 corr(u_i, Xb) = -0.8971 Prob > F = 0.0694 ------------------------------------------------------------------------------ Ind_Agr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | .0589597 .0407798 1.45 0.151 -.0218903 .1398096 I_Ind_Agr | -.0004754 .0045001 -0.11 0.916 -.0093973 .0084464 Emp | -.0040813 .0059962 -0.68 0.498 -.0159693 .0078067 Growth | .0109553 .005405 2.03 0.045 .0002393 .0216713 Inf | .0043447 .0048305 0.90 0.370 -.0052322 .0139216 Urban | -.0655799 .0461594 -1.42 0.158 -.1570955 .0259357 170 Private | -.0137298 .017086 -0.80 0.423 -.0476043 .0201448 _cons | 1.67963 1.247587 1.35 0.181 -.7938328 4.153094 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.019194 sigma_e | .45404601 rho | .8344 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(12, 106) = 5.93 Prob > F = 0.0000 Kiểm định F test that all u_i để lựa chọn giữa 2 mô hình Pooled OLS và FEM. Kết quả kiểm định cho thấy nên lựa chọn mô hình FEM Phụ lục 5.3. Mô hình REM Random-effects GLS regression Number of obs = 126 Group variable: Province_ID Number of groups = 13 R-sq: Obs per group: within = 0.0952 min = 6 between = 0.3152 avg = 9.7 overall = 0.2060 max = 10 Wald chi2(7) = 15.99 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0252 ------------------------------------------------------------------------------ Ind_Agr | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | .0823305 .0356831 2.31 0.021 .0123929 .1522682 I_Ind_Agr | .0007817 .004303 0.18 0.856 -.0076521 .0092155 Emp | -.0041267 .0057249 -0.72 0.471 -.0153472 .0070938 Growth | .0078545 .0048001 1.64 0.102 -.0015535 .0172625 Inf | .0037727 .0048111 0.78 0.433 -.0056568 .0132023 Urban | -.0013001 .0077242 -0.17 0.866 -.0164393 .0138392 Private | -.0097199 .0144802 -0.67 0.502 -.0381006 .0186607 _cons | .1894212 .5207248 0.36 0.716 -.8311806 1.210023 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .32101239 sigma_e | .45404601 rho | .3332688 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ Phụ lục 5.4. Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 2 mô hình FEM và REM. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình FEM tốt hơn. Coefficients ---- (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) 171 fe re Difference S.E. FDI .0589597 .0823305 -.0233709 .019741 I_Ind_Agr -.0004754 .0007817 -.0012571 .001317 Emp -.0040813 -.0041267 .0000454 .0017833 Growth .0109553 .0078545 .0031008 .0024846 Inf .0043447 .0037727 .000572 .0004326 Urban -.0655799 -.0013001 -.0642798 .0455086 Private -.0137298 -.0097199 -.0040098 .0090694 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho:difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 16.05 chi2chi2 = 0.0047 (V_b-V_B is not positive definite) Phụ lục 5.5. Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình REM tốt hơn mô hình Pooled OLS Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects Ind_Agr[Province_ID,t] = Xb + u[Province_ID] + e[Province_ID,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---------+----------------------------- Ind_Agr | .3737561 .611356 e | .2061578 .454046 u | .103049 .3210124 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 42.05 Prob > chibar2 = 0.0000 Phụ lục 5.6. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Variable | VIF 1/VIF -------------+---------------------- I_Ser_Agr | 4.33 0.231072 I_Ind_Agr | 3.46 0.289396 Urban | 2.24 0.446517 growth1 | 1.93 0.519013 FDI | 1.69 0.593181 Private | 1.62 0.618131 Emp | 1.24 0.804854 172 Inf | 1.03 0.968639 -------------+---------------------- Mean VIF | 2.19 Phụ lục 5.7. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả cho thấy có hiện tượng phương sai thay đổi White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(44) = 63.71 Prob > chi2 = 0.0275 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test --------------------------------------------------- Source | chi2 df p ---------------------+----------------------------- Heteroskedasticity | 63.71 44 0.0275 Skewness | 52.66 8 0.0000 Kurtosis | 17.36 1 0.0000 ---------------------+----------------------------- Total | 133.73 53 0.0000 --------------------------------------------------- Phụ lục 5.7. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 12) = 1.724 Prob > F = 0.2137 Phụ lục 6. Kiểm định lựa chọn các mô hình đo lường tác động của FDI đến xu hướng chuyển dịch từ nông nghiệp sang dịch vụ Phụ lục 6.1. Mô hình Pooled OLS Source | SS df MS Number of obs = 126 -------------+---------------------------------- F(7, 118) = 7.28 Model | 59.3501306 7 8.47859008 Prob > F = 0.0000 Residual | 137.349902 118 1.16398222 R-squared = 0.3017 -------------+---------------------------------- Adj R-squared = 0.2603 Total | 196.700033 125 1.57360026 Root MSE = 1.0789 ------------------------------------------------------------------------------ Ser_Agr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | .0129855 .0577749 0.22 0.823 -.1014245 .1273955 I_Ser_Agr | .0143867 .0069527 2.07 0.041 .0006183 .028155 173 Emp | .001314 .0111886 0.12 0.907 -.0208424 .0234704 Growth | .0252506 .0100168 2.52 0.013 .0054147 .0450866 Inf | -.0035184 .0109354 -0.32 0.748 -.0251734 .0181365 Urban | .0245815 .0102156 2.41 0.018 .0043519 .0448112 Private | -.0248443 .0223405 -1.11 0.268 -.0690847 .019396 _cons | .0961292 1.121556 0.09 0.932 -2.124858 2.317116 ------------------------------------------------------------------------------ Phụ lục 6.2. Mô hình FEM Fixed-effects (within) regression Number of obs = 126 Group variable: Province_ID Number of groups = 13 R-sq: Obs per group: within = 0.0562 min = 6 between = 0.5292 avg = 9.7 overall = 0.2424 max = 10 F(7,106) = 0.90 corr(u_i, Xb) = 0.1138 Prob > F = 0.5077 ------------------------------------------------------------------------------ Ser_Agr | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | -.0153697 .0922535 -0.17 0.868 -.1982712 .1675318 I_Ser_Agr | -.0032405 .0084595 -0.38 0.702 -.0200123 .0135313 Emp | .0119715 .0136456 0.88 0.382 -.0150822 .0390252 Growth | .0154867 .0123964 1.25 0.214 -.0090903 .0400637 Inf | -.000899 .01091 -0.08 0.934 -.0225291 .0207311 Urban | .0332477 .1045727 0.32 0.751 -.1740779 .2405733 Private | -.0131515 .0402842 -0.33 0.745 -.0930189 .0667159 _cons | -.0404811 2.821909 -0.01 0.989 -5.635191 5.554229 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .56038071 sigma_e | 1.0274007 rho | .22928698 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(12, 106) = 2.01 Prob > F = 0.0301 Kiểm định F test that all u_i để lựa chọn giữa 2 mô hình Pooled OLS và FEM. Kết quả kiểm định cho thấy nên lựa chọn mô hình FEM Phụ lục 6.3. Mô hình REM Random-effects GLS regression Number of obs = 126 Group variable: Province_ID Number of groups = 13 R-sq: Obs per group: 174 within = 0.0259 min = 6 between = 0.7578 avg = 9.7 overall = 0.3016 max = 10 Wald chi2(7) = 47.79 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ Ser_Agr | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | .0131449 .0587213 0.22 0.823 -.1019467 .1282365 I_Ser_Agr | .013549 .0069987 1.94 0.053 -.0001682 .0272661 Emp | .0018244 .0112766 0.16 0.871 -.0202774 .0239262 Growth | .0247923 .010037 2.47 0.014 .0051201 .0444645 Inf | -.0034015 .0109015 -0.31 0.755 -.024768 .017965 Urban | .025368 .0104031 2.44 0.015 .0049783 .0457577 Private | -.0246533 .0227971 -1.08 0.280 -.0693349 .0200283 _cons | .0820697 1.118708 0.07 0.942 -2.110557 2.274697 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .09154615 sigma_e | 1.0274007 rho | .00787709 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ Phụ lục 6.4. Kiểm định Hausman để lựa chọn giữa 2 mô hình FEM và REM. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình FEM tốt hơn. ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fe1 re1 Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- FDI | -.0153697 .0131449 -.0285146 .0711513 I_Ser_Agr | -.0032405 .013549 -.0167894 .0047521 Emp | .0119715 .0018244 .0101471 .0076837 Growth | .0154867 .0247923 -.0093056 .0072752 Inf | -.000899 -.0034015 .0025025 .0004311 Urban | .0332477 .025368 .0078797 .104054 Private | -.0131515 -.0246533 .0115018 .0332131 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 18.94 175 Prob>chi2 = 0.0084 (V_b-V_B is not positive definite) Phụ lục 6.5. Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và REM. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình Pooled OLS tốt hơn. Ser_Agr[Province_ID,t] = Xb + u[Province_ID] + e[Province_ID,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---------+----------------------------- Ser_Agr | 1.5736 1.254432 e | 1.055552 1.027401 u | .0083807 .0915461 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 1.05 Prob > chibar2 = 0.1522 Phụ lục 6.6. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Variable | VIF 1/VIF -------------+---------------------- Urban | 2.27 0.441316 Growth | 1.93 0.519137 I_Ser_Agr | 1.90 0.526518 FDI | 1.57 0.635969 Private | 1.50 0.665194 Emp | 1.23 0.810226 Inf | 1.03 0.968145 -------------+---------------------- Mean VIF | 1.63 Phụ lục 6.7. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Kết quả cho thấy không có hiện tượng phương sai thay đổi White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(35) = 18.22 Prob > chi2 = 0.9913 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test --------------------------------------------------- Source | chi2 df p 176 ---------------------+----------------------------- Heteroskedasticity | 18.22 35 0.9913 Skewness | 4.44 7 0.7273 Kurtosis | 1.05 1 0.3053 ---------------------+----------------------------- Total | 23.72 43 0.9926 --------------------------------------------------- Phụ lục 6.7. Kiểm định hiện tượng tự tương quan Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 12) = 1.266 Prob > F = 0.2826