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
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.
186 trang |
Chia sẻ: Minh Bắc | Ngày: 16/01/2024 | Lượt xem: 201 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu 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, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
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