Luận án Tác động của FDI đến phát triển kinh tế tỉnh Quảng Nam

946). Capital Expansion, Rate of Growth, and Employment. Econometrica, 14, 137 -147. [34]. Perkins, D.H, et al. (2013). Economic development. W. W. Norton & Company -2013 160 [35]. Hal Hill. (1994). ASEAN economic development: an analytical survey. The Journal of Asian Studies. Vol. 53, No. 3 (Aug., 1994), pp. 832-866 (35 pages) [36]. Harrod, R.F. (1939). An Essay in Dinamic Theory. economic Journal 49, 14-33. [37]. Hollis Chenery. (1974). Redistribution with growth; policies to improve income distribution in developing countries in the context of economic growth. Oxford University Press, London, 1974. [38]. Ibrahim Arisoy. (2012). The impact of foreign direct investment on TFP and economic growth in Turkey. The Journalof Developing Are as Volume 46, No.1, Spring 2012 [39]. Jalilian, Hossein; Weiss, John. (2002). Foreign direct investment and poverty in the ASEAN region. ASEAN Economic Bulletin19.3 (Dec 2002): 231-253. [40]. Karim, Noor Al-Huda Abdul; Ahmad, Shabbir. (2009). Foreign Direct Investment: Key to Poverty Reduction in Malaysia. IUP Journal of Applied Economics (Sep-Nov 2009): 55-64. [41]. Kuznets. S. (1966). Modern Economic Growth: Rate Structure and Spread New Haven. CT. Yale Universty Press. [42]. Lewis, A. W. (1954). Economic Development with Unlimited Supplies of Labour. The Manchester School, 22 (2), 1954, pp.139- 191. [43]. Mankiw, N. G. (2019). Macroeconomics, Tenth edition, Harvard Universiti. Worth Publishers 2019 [44]. Mankiw, N.G, D. Romer và D. Weil. (1992). A Contribution to the Empirics of economic Growth. Quarterly Journal of Economics 107, 161 401 – 437. [45]. Marx. K. (1867). Capital: A Critique of Political Economy, Vol. I in Moore, F. and Aveling, E (1906) (Bản dịch từ Das Kapital, 3rd edn) Chicago: Chaelers H Kerr and Co., [46]. Mehmed Ganić. (2019). Does Foreign Direct Investment (FDI) Contribute to Poverty Reduction? Empirical Evidence from Central European and Western Balkan Countries. Scientific Annals of Economics and Business – No 1: 66/2019. [47]. Michael P. Todaro and Stephen C. Smith. (2013). Economic development - 11th ed. Addison-Wesley 2012 [48]. Mohamend M. R., Jit S., Keshminder S., Liew Chung-Yee. (2017). Impact of Foreign Direct Investment & Domestic Investment on Economic Growth of Malaysia. Malaysian Journal of Economic Studies, [S.l.], vol. 50 (1), p. 21-35. [49]. Moore J. (1978). A measure of structural change in output. Review of Income and Wealth, 24 (1), pp. 105-118. [50]. MT Magombeyi, NM Odhiambo. (2018). Dynamic impact of FDI inflows on poverty reduction: Empirical evidence from South Africa. Sustainable Cities and Society, 2018. [51]. Nathapornpan Piyaareekul Uttama. (2015). Foreign Direct Investment and the Poverty Reduction Nexus in Southeast Asia. Poverty Reduction Policies and Practices in Developing Asia. Asian Development Bank 2015. ISSN 2364-1088 (electronic). [52]. Naveed Iqbal Chaudhry. (2013). Empirical relationship between foreign direct investment and economic growth, An ARDL co- integration approach for China. China Finance Review International, Vol. 3 No. 1, 2013, pp. 26-41. 162 [53]. Nguyen Thi Phuong Hoa. (2002). Contribution of Foreign Direct Investment to Poverty Reduction: The Case of Vietnam in the 1990s. Center for Development Research, University of Bonn; [54]. OECD. (1999). Environmental Goods & Services Industry Mannual for data collection and analysis. OECD Publishing, Paris. [55]. Paul M. Romer. (1990). Endogenous technological Change. Journal of Political Economy 98, 71-102. [56]. Paul Saumelson, W. N. (1989), Kinh tế học. Viện quan hệ quốc tế, Hà Nội. [57]. Pegkas, P. (2015). The impact of FDI on economic growth in Eurozone countries. The Journal of Economic Asymmetries, vol. 12 (2), pp. 124-132. [58]. Pham Xuan Kien. (2008). The impact of foreign direct investment on the labor productivity in host countries: the case of Vietnam. Vietnam Development Forum - Working Paper No. 0814 October 2008 [59]. Ricardo D. (1817). On the Principles of Political Economy and Taxation. London: John Murray, 1821 [ ]. [60]. Sadik, A.T and Bolbol, A.A. (2001). Capital Flows, FDI and Technology Spillovers: Evidence from Arab Countries. World Development, Vol. 29 No. 12, pp. 2111-2125. [61]. Sichei, M., Kinyondo, G. (2012). Determinants of Foreign Direct Investment in Africa: A Panel Data Analysis. Global Journal of Management and Business Research, Vol 12, Issue 18, PP 85-97. [62]. Solow, R.M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The Quarterly Journal of Economics, 1956 – JSTOR, Vol.70, no.1 (Feb., 1956, 65-94). 163 [63]. Soltani Hassen and Ochi Anis. (2012). Foreign Direct Investment (FDI) and Economic Growth: an approach in terms of cointegration for the case of Tunisia. Journal of Applied Finance & Banking, vol.2, no.4, 2012, 193-207 ISSN: 1792-6580 (print version), 1792-6599 (online) Scienpress Ltd. [64]. Sotiris K. Papaioannou, Sophia P. Dimelis. (2019). Does FDI increase productivity? The role of regulation in upstream industries. The World economy Volume42, Issue4 April 2019 [65]. Trân Trong Hung. (2002). Impacts of Foreign Direct Investment on Poverty Reduction in Vietnam. www.grips.ac.jp/..The Graduate Research Institute for Policy Studies, or GRIPS, is a Japanese national university in Minato, Tokyo [66]. Trevor Swan. (1956). Economic Growth and Capital Accumulation. Economic Record, vol 32, 334-61. [67]. UNCTAD. (1999). Foreign Direct Investment and the Challenge of Development. World Investment Report 1999. [68]. UNCTAD. (2008). World Investment Report 208: Transnational Corporation and the Infrastructure Challenge. Paris: OECD Publishing. [69]. UNEP. (2011). Hướng đến Nền kinh tế Xanh – Lộ trìnhcho PTBV và xóa đói giảm nghèo, 2011 .Viện Chiến lược, Chính sách tài nguyên và môi trường. 107. [70]. Walter W. Rostow, W.W. (1960). The Stages of Economic Growth. Cambridge University Press 1960. [71]. William Sheng Liu, Frank Wogbe Agbola & Janet Ama Dzator. (2016). The impact of FDI spillover effects on total factor productivity in the Chinese electronic industry: a panel data analysis. Journal of the 164 Asia Pacific Economy, 21:2, 217-234, DOI: 10.1080/13547860.2015.1137473 [72]. Yang Li &Shin-Yi Chen. (2010). The Impact of FDI on the Productivity of Chinese Economic Regions. Asia-Pacific Journal of Accounting & Economics, Volume 17, 2010 - Issue 3: Internationalization and the China Economy: Special Issue for the 2010 APJAE Symposium [73]. Yasmin, B., Hussain, A., Chaudhary, M. A.,. (2003). Analysis of Factors Affecting Foreign Direct Investment in Developing Countries. Pakistan Economic and Social Review, Vol 12, No 1&2, PP 59- 75. [74]. Yuliya Vertakova, Vladimir Aleksandrovich Plotnikov. (2017). Problems of sustainable development worldwide and public policies for green economy. Journal: Економічний часопис – ХХІ – No 166/2017 [75]. Zellner, A & Theil.H. (1962). Three- Stage last squeres : Simultaneous estimation of Simultaneous equations. Econometrica, 30, No, 1, 54- 78. [76]. Zhang, Z. (2001). Productivity and Economic Growth: An Empirical Assessment of the Contribution of FDI to the Chinese Economy. Journal of Economic Development, Vol. 27, No. 2, pp. 81- 94. [77]. Zhang, Kevin Honglin. (2001). Does Foreign Direct Investment Promote Economic Growth? Evidence from East Asia and Latin America. Contemporary Economic Policy 19: 175-85. [78]. Zhao Guhao. (2006). A study on China’s Economic Sustainable Growth. 165 Phụ lục 1 BẢNG KHẢO SÁT (Dành cho các chuyên gia, các nhà quản lý địa phương liên quan đến quản lý FDI) Trong khuôn khổ thực hiện nhiệm vụ “Đánh giá tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đến phát triển kinh tế tỉnh Quảng Nam”. Tác giả có nhu cầu thu thập dữ liệu về hoạt động của các doanh nghiệp FDI ở tỉnh Quảng Nam. Vì vậy, tác giả rất mong nhận được sự hợp tác giúp đỡ của quý Ông/Bà bằng việc cung cấp thông tin vào bảng khảo sát dưới đây. Các thông tin do quý vị cung cấp chỉ được sử dụng cho mục đích nghiên cứu của đề tài này, không sử dụng cho bất cứ mục đích nào khác. Phiếu số: ................. Phần 1: Thông tin chung của người trả lời Họ và tên người được phỏng vấn: ............................................................................... Nơi ở hiện nay:.............................................................................................................. Trình độ chuyên môn: .................................................................................................. Đơn vị công tác: ........................................................................................................... Chức vụ: ....................................................................................................................... Thời gian làm việc tham gia quản lý FDI trên địa bàn tỉnh Quảng Nam: .................... Phần 2: Các tác động của FDI đến sự phát triển kinh tế tỉnh Quảng Nam 2.1. Đến tăng trưởng kinh tế Ảnh hưởng : 1 = rất yếu; 2= yếu; 3 = trung bình; 4= Khá lớn ; 5= lớn ((khoanh tròn 01 chữ số phù hợp nhất ở mỗi dòng) Tạo ra gia tăng sản lượng của tỉnh 1 2 3 4 5 Thúc đẩy kinh tế tư nhân của tỉnh 1 2 3 4 5 Thúc đẩy và phát huy đầu tư trong nước 1 2 3 4 5 Đóng góp vào tích lũy vốn sản xuất 1 2 3 4 5 Phát huy lợi thế lao động của tỉnh 1 2 3 4 5 Cải thiện hoạt động xuất khẩu 1 2 3 4 5 Tạo nguồn thu ngân sách 1 2 3 4 5 2.2. Đến nâng cao trình độ công nghệ Mức độ : 1 = rất yếu; 2= yếu; 3 = trung bình; 4= Khá lớn ; 5= lớn ((khoanh tròn 01 chữ số phù hợp nhất ở mỗi dòng) Các doanh nghiệp FDI có sử dụng nguồn cung từ doanh nghiệp tỉnh, 1 2 3 4 5 166 vùng và VN Cung cấp nguyên liệu từ các doanh nghiệp FDI cho các doanh nghiệp của tỉnh, vùng và VN 1 2 3 4 5 Hỗ trợ công nghệ và kinh nghiệm quản lý cho doanh nghiệp của tỉnh 1 2 3 4 5 Hỗ trợ và cải thiện kỹ năng lao động của các doanh nghiệp trong nước 1 2 3 4 5 Hỗ trợ và cải thiện sử dụng tiết kiệm năng lượng 1 2 3 4 5 Hỗ trợ và cải thiện lượng phát thải ra môi trường 1 2 3 4 5 Hỗ trợ và cải thiện ứng dụng các công nghệ tiên tiến của CMCN 4.0 phục vụ cho hoạt động kinh doanh 1 2 3 4 5 2.3. Đến mặt xã hội của tỉnh Quảng Nam Mức độ thực hiện : 1 = rất yếu; 2= yếu; 3 = trung bình; 4= Khá lớn ; 5= lớn ((khoanh tròn 01 chữ số phù hợp nhất ở mỗi dòng) Hỗ trợ các chương trình giảm nghèo của tỉnh bằng tài chính và vật chất 1 2 3 4 5 Cải thiện chênh lệch thu nhập và mức sống giữa vùng Đông và Tây của tỉnh 1 2 3 4 5 Sử dụng lao động từ các vùng nông thôn nhất là vùng tây của tỉnh 1 2 3 4 5 Có ký túc xá cho lao động của doanh nghiệp 1 2 3 4 5 Bảo đảm thực hiện đúng chế độ BHXH theo quy định 1 2 3 4 5 Thực hiện quy định điều kiện làm việc cho công nhân 1 2 3 4 5 Thực hiện quy định ký hợp đồng lao động cho công nhân 1 2 3 4 5 167 2.4. Để phát huy vai trò khu vực FDI cần cải thiện Mức độ thực hiện : 1 = rất yếu; 2= yếu; 3 = trung bình; 4= Khá lớn ; 5= lớn ((khoanh tròn 01 chữ số phù hợp nhất ở mỗi dòng) Tăng cường liên kết giữa khu vực FDI với khu vực đầu tư trong nước 1 2 3 4 5 Quy hoạch ngành và địa bàn ưu tiên để chủ động thu hút đầu tư nước ngoài và tạo hiệu ứng lan tỏa tích cực của đầu tư công 1 2 3 4 5 Chủ động đón đầu và thu hút có chọn lọc làn sóng FDI đang dịch chuyển trong bối cảnh mới 1 2 3 4 5 Hạn chế những ảnh hưởng tiêu cực của khu vực FDI đối với lao động và việc làm 1 2 3 4 5 Hạn chế những ảnh hưởng tiêu cực của khu vực FDI đối với an sinh xã hội 1 2 3 4 5 Về hỗ trợ lao động cho doanh nghiệp FDI 1 2 3 4 5 Đổi mới hoạt động xúc tiến đầu tư 1 2 3 4 5 Cải thiện cơ sở hạ tầng kinh tế xã hội của tỉnh 1 2 3 4 5 Xin chân thành cảm ơn! 168 Phụ lục 2 Bảng 1. Tóm tắt một số kết quả nghiên cứu quan trọng về tác động của FDI đến gia tăng sản lượng Tác giả Mục tiêu, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Mô hình và biến số Kết quả nghiên cứu Các nghiên cứu nước ngoài Hoa và Hemmer (2002) Nghiên cứu tác động từ FDI đến TTKT ở Việt Nam FDI tác động gián tiếp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua tác động vào vốn con người Tran Trong Hung (2005). Xem xét tác động của FDI và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam Sử dụng phương pháp bình phương bé nhất FDI có tác động tăng trưởng kinh tế, thể hiện qua việc tăng mức sống, tiến bộ kỹ thuật và tăng năng suất Nguyen Phi Lan (2006) Đã kiểm định mối quan hệ tăng trưởng kinh tế và FDI. Dựa vào dữ liệu bảng với 61 tỉnh thành của Việt Nam thời kỳ 1996 – 2003 FDI có tác động dương và có ý nghĩa thống kê đến tăng trưởng kinh tế Thu Thi Hoang, Paitoon Wiboonchutikula, Bangorn Tubtimtong (2010) . Đánh giá lại tác động của FDI đến tăng trưởng ở Việt Nam Tác động mạnh mẽ của FDI đối với tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Jiang Jianming và Masaru Ichihashi (2011) Nghiên cứu tác động từ FDI đến kinh tế của 91 địa phương tỉnh Giang Tây, Trung Quốc trong giai đoạn 2002-2009. FDI có tác động đến TTKT ở các địa phương tỉnh Giang Tây nhưng mức độ tác động có sự khác nhau tùy thuộc vào trình độ phát triển kinh tế - xã hội của từng địa phương Soltani Hassen and Ochi Anis (2012) Nghiên cứu ảnh hưởng từ FDI đến TTKT bằng dữ liệu FDI đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế 169 hàng năm ở Tunisia giai đoạn 1975- 2009 Naveed Iqbal Chaudhry; Asidf Mehmood và Mian Saqib Mehmood (2013) Xem xét quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế Trung Quốc FDI thúc đẩy tăng trưởng kinh tế của nước chủ nhà qua kênh đầu tư Panagiotis Pegkas (2015). Kiểm tra tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế ở 18 nước khu vực EUROZONE. -Dữ liệu bảng của 18 quốc gia ứng với thời gian 2002- 2012. Kết hợp hai phương pháp ước lượng OLS và tác động cố định,ngẫu nhiên (FEM,REM) -Mô hình nghiên cứu: L(GDPit) = β0 + β1FDIit. -Với tăng trưởng kinh tế được đo bằng biến số GDP FDI tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế ở các nước khi vực này trong dài hạn. Mohammed Ameen Fadhila và cộng sự (2017) - Kiểm tra tác động của vốn FDI đến tăng trưởng kinh tế Malaysia. -Dữ liệu chuỗi thời gian giai đoạn 1975-2010. -Phương pháp ước lượng OLS g = α0 +α1FDI + α2H + α3 FDIxH +α4T + α5EXR + ui, với g là tốc độ tăng trưởng kinh tế, đại diện cho tăng trưởng kinh tế; Các biến độc lập lần lượt là đầu tư trực tiếp nước ngoài, vốn con người; nhân tố hấp thụ vốn con người với FDI; độ mở thương mại và tỷ giá hối đoái. -FDI tác động cực cực đến tăng trưởng kinh tế. -Nhân tố hấp thụ (vốn con người với FDI) không ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế. Alina Mihaela Ciobanu (2021) Xem xét tác động của FDI đối với tăng trưởng GDP và mối quan hệ nhân quả giữa GDP, độ mở thương mại, lực lượng lao động và FDI đối với Romania trong những thập kỷ qua. - Phương pháp ARDL Các biến được sử dụng trong mô hình gồm FDI, GDP, thương mại, lao động - Kiểm định nhân quả Granger FDI, độ mở thương mại và lực lượng lao động là những yếu tố chính quyết định tăng trưởng kinh tế về lâu dài ở Romania và ngược lại 170 Các nghiên cứu ở trong nước Lê Xuân Bá và nhóm tác giả (2006) Xem xét tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam Sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas cho nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 1990-2004 Cho thấy hơn 90% tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế được giải thích bởi sự đóng góp của yếu tố vốn, vốn con người và số lượng lao động. Chien và Linh (2013) nghiên cứu chỉ ra rằng, Xem xét mối quan hệ giữa FDI và TTKT ở Việt Nam Phương pháp ước lượng ngẫu nhiên với sử dụng dữ liệu của 64 tỉnh thành giai đoạn 2000-2010, Có mối quan hệ dương hai chiều giữa FDI và GDP bình quân Nguyễn Minh Tiến (2015). -Nghiên cứu về mối quan hệ FDI và tăng trưởng kinh tế ở các vùng của Việt Nam. -Dữ liệu bảng tương ứng 63 tỉnh thành được thu thập từ sữ liệu thứ cấp giai đoạn 1997- 2012. -Mô hình ước lượng GMM và PMG. -Mô hình đánh giá tác động FDI đến tăng trưởng kinh tế: với biến phụ thuộc là tốc độ tăng trưởng kinh tế, biến độc lập là FDI và các biến kiểm soát liên quan. -Mô hình đánh giá tác động tăng trưởng đến FDI: với biến phụ thuộc là vốn FDI, biến độc lập là GDP và các biến kiểm soát liên quan. -FDI tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế ở phạm vi tổng thể vùng. -GDP có tác động tích cực đến dòng vốn FDI vào Việt Nam xét trên phạm vi tổng thể vùng. Điều này cho thấy tăng trưởng kinh tế cũng là yếu tố ảnh hưởng đến thu hút FDI vào VN. Hồ Thị Thanh Mai và Phạm Thị Thanh Thủy (2016). - Kiểm tra mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và FDI tại tỉnh Khánh Hòa -Dữ liệu thời gian giai đoạn 1995- 2014. -Mô hình Var và kiểm định nhân quả Granger. Sử dụng mô hình VAR với các biến GRDP (tổng sản phẩm địa phương), FDI, OPEN(độ mở nền kinh tế), L (lao động), SV (số lượng sinh viên đại học, cao đẳng đại diện cho vốn con người). -FDI không có tác động đến tăng trưởng kinh tế. -Tăng trưởng kinh tế lại có tác động tích cực đến dòng vốn FDI tại tỉnh này. Hồ Đình Bảo, Lê Thanh Hà, Lê Quốc Hội (2020) Nghiên cứu vai trò của đầu tư trực tiếp nước ngoài đối với tăng trưởng kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 1990- 2019 Ước lượng thực nghiệm từ các mô hình VAR và ARDL – ECM cho thấy những bằng Tác động tích cực của FDI đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam cả trong ngắn hạn và dài hạn 171 Bảng 2. Tóm tắt một số kết quả nghiên cứu quan trọng về tác động của FDI đến cải thiện TFP Tác giả Mục tiêu, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Mô hình và biến số Kết quả nghiên cứu Các nghiên cứu nước ngoài Zhang (2001). Xem xét tác động của FDI đến sự hiệu quả và tăng trưởng năng suất với mô hình hồi quy dữ liệu chéo ở Trung Quốc thời kỳ 1984-1997 Mối quan hệ nhân quả hai chiều trực tiếp giữa FDI và tăng trưởng năng suất ở các vùng Sadik và Bolbol (2001) Nghiên cứu tác động của FDI thông qua tác động lan tỏa đến TFP ở Ai Cập, Jordan, Morocco, Oman, A rập Xê Út và Tunisia trong vòng 20 năm. FDI không có tác động lan tỏa tích cực một cách rõ ràng đến năng suất. Hơn nữa, tác động của FDI đến TFP thấp hơn đầu tư trong nước ở một số quốc gia Yang Li &Shin-Yi Chen (2010). Xem xét tác động của FDI đến năng suất – TFP của các vùng kinh tế Trung Quốc. Nghiên cứu sử dụng số liệu trong giai đoạn 2001- 2007 của 51 thành phố cấp tỉnh của ba vùng kinh tế (đồng bằng sông Châu Giang, đồng bằng sông Dương Tử và vành đai BoHai) Vốn FDI của chính một thành phố chỉ có thể đóng góp tích cực vào công nghệ, nhưng không phải là không hiệu quả. Đóng góp của nguồn vốn FDI đối với các thành phố khác nhau Ibrahim Arisoy (2012) Nghiên cứu về tác động của FDI đến năng suất tổng hợp (TFP) và tăng trưởng kinh tế ở Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn 1960-2005. Mô hình tăng trưởng Tân cổ điển – mô hình Cobb – Douglas FDI có tác động tích cực đến TFP B Ni, M Spatareanu, V Manole, T Otsuki, H Yamada (2015) Xem xét nguồn gốc của các nhà đầu tư nước ngoài ảnh hưởng như thế nào đến mức độ lan tỏa công nghệ (TFP) Sử dụng mô hình hàm sản xuất cho phương pháp ước lượng hồi quy dữ liệu bảng REM và OLS với dữ liệu bảng được xây Mối liên hệ tích cực giữa sự hiện diện của các công ty châu Á trong các lĩnh vực hạ nguồn và năng suất của các công ty Việt Nam trong các ngành cung ứng, và không 172 dựng từ Điều tra Doanh nghiệp Việt Nam ở cấp công ty trong giai đoạn 2002– 2011. có mối liên hệ đáng kể nào trong trường hợp các công ty liên kết ở châu Âu và Bắc Mỹ. Trong khu vực châu Á, FDI từ các doanh nghiệp Đông Á, ngoại trừ Nhật Bản và Hàn Quốc có xu hướng tác động lan tỏa theo chiều dọc nhất trong việc tăng năng suất của các nhà cung cấp Việt Nam. FDI từ các doanh nghiệp ASEAN, Đông Á và Châu Âu đều có tác động tiêu cực, cho thấy FDI từ các doanh nghiệp này có xu hướng khiến các doanh nghiệp Việt Nam bỏ chạy. William Sheng Liu, Frank Wogbe Agbola & Janet Ama Dzator (2016) Nghiên cứu thực nghiệm tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào tăng trưởng năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) ở một nước đang phát triển, Trung Quốc. Nghiên cứu đã sử dụng khung lý thuyết tăng trưởng nội sinh để xây dựng mô hình sử dụng 1328 dữ liệu cấp công ty và trong giai đoạn 2003 - 2008. Sự tham gia của vốn cổ phần nước ngoài giúp tăng cường chuyển giao công nghệ từ các đối tác nước ngoài, do đó làm tăng TFP trong ngành công nghiệp điện tử Trung Quốc (CEI). Sotiris K. Papaioannou, Sophia P. Dimelis (2019) Xem xét liệu tác động tăng trưởng năng suất tổng hợp (TFP) của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) có được xác định bởi các quy định ở các ngành thượng nguồn hay không. Kết quả cho thấy rằng FDI có tác động tích cực đến sự tăng trưởng của các ngành công nghiệp OECD; vốn đang chậm lại khi quy định ngành thượng nguồn tăng lên. Ảnh hưởng của FDI đến tăng trưởng TFP phụ thuộc tiêu cực vào mức độ điều tiết thượng nguồn 173 Các nghiên cứu ở trong nước Lê Thanh Thủy (2007) Xem xét tác động từ FDI đến năng suất lao động trong các công ty Việt Nam vào các giai đoạn 1995 – 1999 và 2000 – 2002. Tác giả đã dựa vào các số liệu ngành công nghiệp của Tổng cục Thống kê cho cùng giai đoạn, bao gồm 29 lĩnh vực trong 3 nhóm ngành công nghiệp là: khai mỏ, chế biến chế tạo, sản xuất điện, khí đốt, cấp nước. Nghiên cứu cũng lượng hóa được tác động của khoảng cách về công nghệ giữa các doanh nghiệp FDI và doanh nghiệp trong nước của Việt Nam. Sử dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas. Nghiên cứu chỉ ra rằng, khoảng cách về công nghệ là một trong những yếu tố có tính quyết định, quan trọng nhất của hiệu ứng lan tỏa. Khoảng cách về công nghệ càng lớn sẽ càng dẫn đến hiệu ứng lan tỏa âm về mức sản xuất trong các doanh nghiệp tư nhân do hiệu ứng chèn đẩy. Những doanh nghiệp áp dụng công nghệ tiên tiến mới có khả năng hấp thụ chuyển giao công nghệ từ các công ty đa quốc gia. Tuy nhiên, tác động này suy giảm theo thời gian khi khoảng cách trình độ công nghệ của các công ty trong nước và nước ngoài ngày càng thu hẹp dần Pham Xuan Kien (2008) Xem xét tác động của FDI đối với năng suất lao động của các doanh nghiệp trong nước nhờ sự lan tỏa của FDI. Tác giả sử dụng số liệu Điều tra Doanh nghiệp năm 2005 của Tổng cục Thống kê Việt Nam và Mô hình hàm sản xuất cho ước lượng OLS và hồi quy dữ liệu bảng. Tác động lan tỏa của FDI đến năng suất lao động chung của Việt Nam là rõ ràng và rất tích cực. Sự hiện diện của các doanh nghiệp FDI tạo điều kiện cho sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp ở nước sở tại, giúp họ sử dụng các nguồn lực hiệu quả hơn, cải tiến công nghệ cũng như quản lý và từ đó cải tiến năng suất lao động nói chung Nghiên cứu Nguyễn Tập trung phân tích xu Việt Nam cần khuyến 174 Đức Khương và Nguyễn Xuân Hải (2018) thế của thế giới hiện nay, liên hệ với các lý thuyết về tăng trưởng kinh tế, các mô hình đổi mới sáng tạo trên thế giới. khích các nhà đầu tư tư nhân đầu tư vào các dự án công nghệ cao theo xu thế của thế giới. Đồng thời chính phủ cũng cần đầu tư song song với quá trình đó vào giáo dục. Bùi Quang Bình (2019) Xem xét tác động của đầu tư tư nhân và đầu tư công đến TFP của khu vực tư nhân tỉnh Quảng Nam. Tác giả đã sử dụng số liệu thứ cấp của Cục Thống kê tỉnh Quảng Nam và số liệu sơ cấp qua khảo sát 100 doanh nghiệp của tỉnh có quy mô vốn từ 10 tỷ đồng trở lên Phương pháp ước lượng hồi quy OLS và 2SLS. Đầu tư công và đầu tư tư nhân có tác động tích cực đến công nghệ sản xuất tăng của khu vực tư nhân hay góp phần cải thiện và nâng cao trình độ công nghệ của khu vực tư nhân Hồ Đình Bảo và nhóm tác giả (2020) Xem xét tác động của FDI đến TFP của Việt Nam thông qua TFP được tách thành 3 cấu thành: thay đổi công nghệ (TC), hiệu quả kỹ thuật (TE) và hiệu quả quy mô (SE) Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng GMM dựa trên mô hình động của Arellano và Bond (1991), và coi biến FDI là nội sinh, và mô hình sẽ dùng các biến công cụ là các biến trễ và toàn bộ các biến ngoại sinh khác với số liệu được tính toán từ dữ liệu Điều tra doanh nghiệp 2010 - 2018 của Tổng cục Thống kê và Bảng I-O 2012 của Tổng cục Thống kê Việt Nam. Kết quả cho thấy có tác động lan tỏa năng suất nhờ liên kết ngược, tức là một số doanh nghiệp FDI đã mua một số đầu vào từ doanh nghiệp trong nước. Qua đó tác động đến năng suất của các doanh nghiệp này. Trong khi đó, doanh nghiệp trong nước vẫn chưa thu được tác động lan tỏa tích cực từ liên kết xuôi. Theo đó tác động lan tỏa loại này có thể chỉ xảy ra ở một vài doanh nghiệp trong nước có tương thích về trình độ công nghệ, chứ không phải số đông doanh nghiệp. 175 Bảng 3. Tóm tắt một số kết quả nghiên cứu quan trọng về tác động của FDI đến giảm nghèo Tác giả Mục tiêu, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Mô hình và biến số Kết quả nghiên cứu Các nghiên cứu nước ngoài Roemer và Gugerty (1997) Người nghèo không được hưởng lợi từ sự tăng trưởng kinh tế nhờ tác động từ FDI bởi sự gia tăng trong tỷ lệ GDP bình quân đầu người dẫn đến sự gia tăng không nhiều của thu nhập trung bình của những người nghèo nhất (dưới 40% phân phối thu nhập) Chudnovsky và Lopez (1999) FDI có thể góp phần làm giảm tỷ lệ thất nghiệp, tạo thêm việc làm, tăng thêm thu nhập và đóng góp trực tiếp đến giảm nghèo. Dollar và Kraay (2000) FDI là một yếu tố chủ chốt để tạo ra tăng trưởng và do đó nó là một thành phần quan trọng để giảm nghèo Jalilian, Hossein; Weiss, John (2002) Karim, Noor Al- Huda Abdul; Nghiên cứu FDI và nghèo ở các nước ASEAN. Kết quả nghiên cứu cho thấy trung bình khoảng 40% hiệu quả công tác giảm nghèo của FDI được thực hiện thông qua tăng trưởng kinh tế và 60% còn lại từ tác động trực tiếp. Ahmad, Shabbir (2009) Nghiên cứu đầu tư trực tiếp nước ngoài: chìa khóa để giảm nghèo ở Malaysia bằng các dữ liệu bảng trong giai đoạn 1984-2005. Kết quả cho thấy FDI có ảnh hưởng mạnh mẽ trong dài hạn đến tình trạng nghèo. Ahmad Walid Afzali (2010) Xem xét ảnh hưởng gián tiếp của FDI đến Nghiên cứu sử dụng phương Tác động không lớn của FDI làm giảm 176 Tác giả Mục tiêu, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Mô hình và biến số Kết quả nghiên cứu nghèo đói dưới tác động vốn con người ở 85 nước đang và kém phát triển thời kỳ 1980 – 2005. pháp OLS. nghèo đói thông qua tác động tăng trưởng và các vấn đề khác; FDI tác động khá mạnh trong mối quan hệ của thu nhập bình quân đầu người và nghèo đói. Điều này hàm ý rằng, nếu bất bình đẳng về thu nhập không gia tăng, tăng trưởng thu nhập sẽ làm giảm nghèo đói. Ahmad Walid Afzali (2010) Nghiên cứu tác động của FDI đến nghèo đói dưới tác động của vốn con người ở 85 nước đang và kém phát triển thời kỳ 1980 – 2005. Tác động không lớn của FDI làm giảm nghèo đói thông qua tác động tăng trưởng và các vấn đề khác. Tác động khá mạnh trong mối quan hệ của thu nhập bình quân đầu người và nghèo đói. Nathapornpan Piyaareekul Uttama. (2015) . Xem xét tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đến giảm nghèo của Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN) và tập trung vào các bằng chứng thực nghiệm định lượng không gian có sẵn về khu vực ASEAN. Nghiên cứu sử dụng mô hình không gian được xây dựng và ước tính bằng mô hình dữ liệu bảng không gian. Dữ liệu ở cấp quốc gia cho ASEAN-6 trong giai đoạn 1995 – 2011. Mối quan hệ tích cực có ý nghĩa giữa dòng vốn FDI và giảm nghèo ở ASEAN ở cả khía cạnh cá nhân và không gian. Tuy nhiên, mối quan hệ này có sự khác biệt đáng kể giữa các yếu tố khác và giảm nghèo ở ASEAN. Nghiên cứu kết luận rằng FDI có lợi cho việc xóa đói giảm nghèo MT Magombeyi, NM Odhiambo. (2018) và Nghiên cứu tác động trực tiếp của dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đối với việc giảm nghèo ở Nam Phi từ năm 1980 đến năm 2014. Sử dụng phương pháp tiếp cận phân phối độ trễ tự hồi quy (ARDL) FDI có tác động tích cực đến giảm nghèo trong dài hạn và tác động tiêu cực đến giảm nghèo trong ngắn hạn. Tuy nhiên, khi giảm nghèo được tính bằng chi tiêu tiêu dùng của 177 Tác giả Mục tiêu, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Mô hình và biến số Kết quả nghiên cứu hộ gia đình và tuổi thọ, nghiên cứu không tìm thấy mối quan hệ đáng kể giữa FDI và giảm nghèo ở Nam Phi - bất kể phân tích được thực hiện trong ngắn hạn hay dài hạn Mehmed Ganić (2019) Xem xét tác động của FDI đến giảm nghèo trong bối cảnh mười hai quốc gia chuyển đổi và hậu chuyển đổi châu Âu từ năm 2000 đến năm 2015. Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa FDI và giảm nghèo khác nhau giữa hai khu vực (khu vực Tây Balkan và khu vực Trung Âu). FDI tác động đến giảm nghèo ở các nước nghèo hơn (khu vực Tây Balkan) mạnh hơn ở các nước giàu hơn (khu vực Trung Âu) Các nghiên cứu ở trong nước Trần Trọng Hùng (2002) Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tác động của FDI trong cả hai cách trực tiếp và gián tiếp vào việc giảm nghèo tại các tỉnh, thành phố được khảo sát tại Việt Nam trong giai đoạn từ năm 1993 đến năm 2002. Tác động tích cực và quan trọng của nguồn vốn FDI vào xóa đói giảm nghèo Nguyễn Thị Phương Hoa (2002) Phân tích tác động của FDI đến giảm nghèo ở Việt Nam trong những năm 1990 thông qua các tác động trực tiếp và gián tiếp. Tác động trực tiếp của FDI thông qua việc tạo ra việc làm. Tác động gián tiếp của FDI hoạt động thông qua ảnh hưởng của FDI đối với tăng trưởng kinh tế và thông qua sự đóng góp của FDI cho ngân sách địa phương. Tác động trực tiếp của FDI đối với nghèo đói có thể bị 178 Tác giả Mục tiêu, dữ liệu và phương pháp nghiên cứu Mô hình và biến số Kết quả nghiên cứu ảnh hưởng thông qua các chính sách tiếp tục thúc đẩy FDI vào các ngành công nghiệp công nghệ cao cũng như các ngành công nghiệp thâm dụng lao động Hồ Đình Bảo và nhóm tác giả (2020) . Nghiên cứu tác động của FDI đến giảm nghèo và bất bình đẳng ở cấp độ địa phương sừ dụng số liệu của 63 tình thành Việt Nam từ 2010-2018 Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với tác động cố định FDI có tác động tích cực làm giảm khoảng cách nghèo ở các tỉnh. 179 Phụ lục 3 Cho phần 4.1. MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -9.335 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gh , lags (0) trend MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -6.058 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gdom , lags (0) trend MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -5.714 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller glab , lags (0) trend MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -6.058 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gk, lags (0) trend MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0412 Z(t) -3.483 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller lny , lags (0) trend MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -6.137 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gf, lags (0) trend 180 _cons .3422352 .6889032 0.50 0.621 -1.035312 1.719782 gh .3836486 .2006782 1.91 0.061 -.0176322 .7849294 glab .8490297 .18598 4.57 0.000 .4771397 1.22092 gdom .3520971 .0610039 5.77 0.000 .2301122 .4740819 gf .3129834 .1142763 2.74 0.008 .0844738 .5414931 gy Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 64.9953165 65 .999927946 Root MSE = .45565 Adj R-squared = 0.7924 Residual 12.6646519 61 .207617245 R-squared = 0.8051 Model 52.3306645 4 13.0826661 Prob > F = 0.0000 F(4, 61) = 63.01 Source SS df MS Number of obs = 66 . reg gy gf gdom glab gh rho .5030636 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .29584372 sigma_u .29766201 _cons -.313114 .6946217 -0.45 0.652 -1.674548 1.04832 gh .3763817 .2013055 1.87 0.062 -.0181699 .7709333 glab .4703871 .2568319 1.83 0.067 -.0329942 .9737684 gdom .4658601 .0654476 7.12 0.000 .3375851 .594135 gf .286128 .1055696 2.71 0.007 .0792155 .4930406 gy Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(4) = 472.52 overall = 0.7875 max = 11 between = 0.4770 avg = 11.0 within = 0.8976 min = 11 R-sq: Obs per group: Group variable: group Number of groups = 6 Random-effects GLS regression Number of obs = 66 . xtreg gy gf gdom glab gh (V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.6940 = 2.23 chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg gh .4337724 .3763817 .0573907 .0784408 glab .2266395 .4703871 -.2437476 .1620767 gdom .5187516 .4658601 .0528915 .0300976 gf .2707012 .286128 -.0154268 .0238462 fixed random Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients . hausman fixed random . 181 Instruments: gdom glab gh lny ddci Instrumented: gf rho .50305773 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .29584691 sigma_u .29766172 _cons -.594301 .7984375 -0.74 0.457 -2.15921 .9706078 gh .3085629 .2227552 1.39 0.166 -.1280293 .7451552 glab .4682877 .2576679 1.82 0.069 -.0367322 .9733076 gdom .4541151 .0676445 6.71 0.000 .3215342 .5866959 gf .3520713 .1398969 2.52 0.012 .0778785 .6262642 gy Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(4) = 468.55 overall = 0.7885 max = 11 between = 0.4880 avg = 11.0 within = 0.8967 min = 11 R-sq: Obs per group: Group variable: group Number of groups = 6 G2SLS random-effects IV regression Number of obs = 66 . xtivreg gy gdom glab gh (gf = lny ddci) Exogenous variables: gdom glab gh lny ddci Endogenous variables: gy gf _cons -232.4586 38.72339 -6.00 0.000 -308.3551 -156.5622 ddci 3.947533 .6475825 6.10 0.000 2.678295 5.216772 lny -.0582533 .1967755 -0.30 0.767 -.4439261 .3274196 gf _cons -1.382538 1.316858 -1.05 0.294 -3.963533 1.198456 gh .5249587 .2638487 1.99 0.047 .0078247 1.042093 glab .8028429 .2027126 3.96 0.000 .4055335 1.200152 gdom .3008181 .0817275 3.68 0.000 .1406352 .4610009 gf .6060274 .2984861 2.03 0.042 .0210054 1.19105 gy Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] gf 66 2 .5641843 0.3363 42.24 0.0000 gy 66 4 .4770998 0.7689 299.35 0.0000 Equation Obs Parms RMSE "R-sq" chi2 P Three-stage least-squares regression . reg3 (gy = gf gdom glab gh) (gf = lny ddci) 182 Cho phần 4.2 MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -6.065 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gtfp , lags (0) trend . MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.3136 Z(t) -2.529 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gex , lags (0) trend . MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -9.335 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gh , lags (0) trend . MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -6.058 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gdom , lags (0) trend . MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -5.714 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller glab , lags (0) trend . MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -6.058 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gk, lags (0) trend . MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0412 Z(t) -3.483 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller lngg , lags (0) trend . MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -6.137 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gf, lags (0) trend 183 Mean VIF 2.04 lngg 1.23 0.813885 gex 1.51 0.663707 gf 2.45 0.407930 gy 2.98 0.335738 Variable VIF 1/VIF . vif _cons .2785567 .1280773 2.17 0.034 .0224504 .5346631 gy .0133697 .0077157 1.73 0.088 -.0020588 .0287981 gex .0374397 .003128 11.97 0.000 .0311848 .0436946 lngg .1228677 .0135098 9.09 0.000 .0958533 .1498822 gf .0363173 .0100306 3.62 0.001 .01626 .0563747 gtfp Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total .841644493 65 .012948377 Root MSE = .03604 Adj R-squared = 0.8997 Residual .079243224 61 .001299069 R-squared = 0.9058 Model .76240127 4 .190600317 Prob > F = 0.0000 F(4, 61) = 146.72 Source SS df MS Number of obs = 66 . reg gtfp gf lngg gex gy Durbin-Watson d-statistic( 5, 66) = 1.325253 . dwstat 184 Instruments: lngg gex gy gh ddci Instrumented: gf rho .35934272 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .01319551 sigma_u .00988252 _cons .6347755 .1918663 3.31 0.001 .2587245 1.010826 gy .0181565 .0109433 1.66 0.097 -.0032919 .0396049 gex .0439219 .0055811 7.87 0.000 .0329831 .0548608 lngg .0363053 .0166177 2.18 0.029 .0037352 .0688754 gf .0951472 .0183369 5.19 0.000 .0592075 .1310869 gtfp Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(4) = 408.58 overall = 0.8100 max = 11 between = 0.7699 avg = 11.0 within = 0.9356 min = 11 R-sq: Obs per group: Group variable: group Number of groups = 6 G2SLS random-effects IV regression Number of obs = 66 . xtivreg gtfp lngg gex gy (gf =gh ddci) (V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.7962 = 1.67 chi2(4) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg gy -.0172257 .0114762 -.0287019 .008336 gex -.0394029 .0420559 -.0814588 .0203606 lngg .0058754 .042074 -.0361986 . gf .0884531 .0831341 .005319 . fixed random Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients . hausman fixed random . est store fixed F test that all u_i=0: F(5, 56) = 90.17 Prob > F = 0.0000 rho .99373746 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .01250395 sigma_u .15750987 _cons 1.866487 .2655659 7.03 0.000 1.334495 2.39848 gy -.0172257 .0103511 -1.66 0.102 -.0379614 .0035101 gex -.0394029 .0209909 -1.88 0.066 -.0814527 .0026469 lngg .0058754 .0076344 0.77 0.445 -.0094181 .021169 gf .0884531 .0059938 14.76 0.000 .076446 .1004601 gtfp Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = -0.6246 Prob > F = 0.0000 F(4,56) = 316.37 overall = 0.0009 max = 11 between = 0.2506 avg = 11.0 within = 0.9576 min = 11 R-sq: Obs per group: Group variable: group Number of groups = 6 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 66 . xtreg gtfp gf lngg gex gy, fe . est store random rho .38837536 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .01250395 sigma_u .00996393 _cons .7415947 .1496551 4.96 0.000 .448276 1.034913 gy .0114762 .0061365 1.87 0.061 -.0005512 .0235036 gex .0420559 .0051051 8.24 0.000 .03205 .0520617 lngg .042074 .0124262 3.39 0.001 .0177192 .0664289 gf .0831341 .008412 9.88 0.000 .066647 .0996212 gtfp Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(4) = 501.19 overall = 0.8316 max = 11 between = 0.8016 avg = 11.0 within = 0.9271 min = 11 R-sq: Obs per group: Group variable: group Number of groups = 6 Random-effects GLS regression Number of obs = 66 . xtreg gtfp gf lngg gex gy 185 Prob > F = 0.6643 F( 1, 5) = 0.212 H0: no first order autocorrelation Wooldridge test for autocorrelation in panel data . xtserial gtfp gf lngg gex gy Baltagi-Wu LBI = 2.3639414 modified Bhargava et al. Durbin-Watson = 2.2453909 theta .54130116 rho_fov .21595582 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .02842485 sigma_u .01491799 rho_ar -.12428121 (estimated autocorrelation coefficient) _cons .7031123 .1688715 4.16 0.000 .3721302 1.034094 gy .0080872 .006888 1.17 0.240 -.005413 .0215873 gex .0408913 .0048782 8.38 0.000 .0313302 .0504525 lngg .0535535 .013731 3.90 0.000 .0266412 .0804657 gf .0775549 .0094104 8.24 0.000 .0591108 .0959989 gtfp Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(5) = 457.15 overall = 0.8509 max = 11 between = 0.8327 avg = 11.0 within = 0.9141 min = 11 R-sq: Obs per group: Group variable: group Number of groups = 6 RE GLS regression with AR(1) disturbances Number of obs = 66 186 Cho phần 4.3. . MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -6.890 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gurban, lags (0) trend MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -7.937 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller lnggt1, lags (0) trend MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -7.315 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gpoverty, lags (0) trend MacKinnon approximate p-value for Z(t) = 0.0000 Z(t) -9.335 -4.117 -3.485 -3.171 Statistic Value Value Value Test 1% Critical 5% Critical 10% Critical Interpolated Dickey-Fuller Dickey-Fuller test for unit root Number of obs = 65 . dfuller gh , lags (0) trend 187 rho .36491399 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .08197746 sigma_u .06214032 _cons 6.121299 .37801 16.19 0.000 5.380413 6.862185 gurban .4601682 .1516934 3.03 0.002 .1628545 .7574819 gh -.118801 .0471065 -2.52 0.012 -.2111281 -.0264738 lnyt1 -.3921153 .058639 -6.69 0.000 -.5070457 -.2771849 gf -.2625443 .0425309 -6.17 0.000 -.3459033 -.1791854 gpoverty Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(4) = 1220.29 overall = 0.9549 max = 11 between = 0.9675 avg = 11.0 within = 0.9519 min = 11 R-sq: Obs per group: Group variable: group Number of groups = 6 Random-effects GLS regression Number of obs = 66 . xtreg gpoverty gf lnyt1 gh gurban Instruments: lnyt1 gh gurban lny ddci Instrumented: gf rho .36486504 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .08198494 sigma_u .06213942 _cons 6.245243 .4602373 13.57 0.000 5.343195 7.147292 gurban .5049648 .1790323 2.82 0.005 .1540679 .8558618 gh -.129828 .0526699 -2.46 0.014 -.2330591 -.0265969 lnyt1 -.4265511 .0932285 -4.58 0.000 -.6092757 -.2438266 gf -.2312512 .0783426 -2.95 0.003 -.3847999 -.0777024 gpoverty Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(4) = 1180.50 overall = 0.9547 max = 11 between = 0.9694 avg = 11.0 within = 0.9515 min = 11 R-sq: Obs per group: Group variable: group Number of groups = 6 G2SLS random-effects IV regression Number of obs = 66 . xtivreg gpoverty lnyt1 gh gurban (gf = lny ddci) 188 Exogenous variables: lnyt1 gh gurban ddci lny Endogenous variables: gpoverty gf _cons -200.8821 41.25313 -4.87 0.000 -281.7367 -120.0274 lny .1444908 .2169474 0.67 0.505 -.2807183 .5696999 ddci 3.394761 .6938061 4.89 0.000 2.034926 4.754596 gf _cons 6.076443 .6207498 9.79 0.000 4.859796 7.29309 gurban .5258349 .2264979 2.32 0.020 .0819071 .9697627 gh -.1280671 .037466 -3.42 0.001 -.2014991 -.0546351 lnyt1 -.4112637 .1242607 -3.31 0.001 -.6548101 -.1677172 gf -.2303752 .0889276 -2.59 0.010 -.40467 -.0560804 gpoverty Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] gf 66 2 .5588951 0.3487 35.78 0.0000 gpoverty 66 4 .0821755 0.9542 1257.24 0.0000 Equation Obs Parms RMSE "R-sq" chi2 P Three-stage least-squares regression . reg3(gpoverty = gf lnyt1 gh gurban) (gf = ddci lny) 189 Phụ lục 4 Phương pháp phân tích tác động phân bổ lao động theo ngành đến NSLĐ - SSA: Nếu gọi là mức NSLĐ trung bình của tỉnh ở một năm nào đó. NSLĐ là năng suất lao động, được tính bằng tỷ số giữa Tổng sản phẩm quốc nội tạo ra trên địa bàn tỉnh - gọi là , trên tổng số lao động có việc làm trên địa bàn trong cùng năm - gọi tắt là . Mức NSLĐ trung bình của tỉnh sẽ là = / và NSLĐ của ngành i (i = 1, 2....n) sẽ bằng = / . Với là tổng số lao động có việc làm và là lao động làm việc trong ngành i, tỷ trọng lao động làm việc trong ngành i sẽ là , = /. Giả sử số lao động di chuyển khỏi một ngành không làm ảnh hưởng đến đầu ra của ngành, từ đó mức NSLĐ trung bình của tỉnh sẽ bằng tổng mức NSLĐ của các ngành, được tính như sau: = = ∑ = ∑ () (5) Từ công thức trên đây có thể dễ dàng tính được chênh lệch về mức NSLĐ giữa hai thời điểm nghiên cứu t=0 và t=T như sau: − = = ∑ ( ∗ ) + ∑ ( ∗ ) (6) Gọi là tốc độ tăng NSLĐ trung bình của tỉnh trong năm T so với năm cơ sở (t=0), được xác định theo công thức (7) dưới đây. = ∑ ∗ ∑ + ∑ ∗ ∑ (7) Tốc độ tăng NSLĐ trung bình Đóng góp nhờ tăng NSLĐ của n ngành Đóng góp nhờ tác động của chuyển dịch cơ cấu Công thức (7) trên đây có thể tiếp tục biến đổi để đo lường tác động 190 “tĩnh” (static shift effects) và tác động “động” (dynamic shift effects) của quá trình chuyển dịch cơ cấu ngành trên địa bàn, thể hiện ở phương trình sau: = ∑ ∗ ∑ + ∑ ∗ ∑ + ∑ ∗ ∑ (8) (I) = (II) + (III) + (IV) (I) : Tốc độ tăng NSLĐ trung bình của tỉnh; (II) : Đóng góp nhờ tăng NSLĐ của n ngành; (III): Đóng góp nhờ tác động của chuyển dịch cơ cấu - cấu phần tĩnh; (IV): Đóng góp nhờ tác động của chuyển dịch cơ cấu “động” - cấu phần động. (III)+ (IV) : Đóng góp nhờ tác động của chuyển dịch cơ cấu Sự khác biệt của công thức (8) so với (7) chính là bóc tách cấu phần thứ hai ở công thức (7) “đóng góp nhờ tác động của chuyển dịch cơ cấu” thành hai cấu phần nhỏ: (i) đóng góp nhờ tác động của chuyển dịch cơ cấu do di chuyển lao động từ ngành có mức năng suất thấp sang ngành có mức năng suất cao hơn - gọi là tác động chuyển dịch tĩnh; và (ii) đóng góp nhờ tác động của chuyển dịch cơ cấu do di chuyển lao động từ ngành có tốc độ tăng NSLĐ thấp hơn sang các ngành có tốc độ tăng năng suất cao hơn – gọi là tác động chuyển dịch động. Như vậy, tổng tác động của hai cấu phần chính là đóng góp thuần của chuyển dịch cơ cấu như đã giải thích ở trên.