Mặc dù đề tài luận án được thực hiện với sự nỗ lực rất lớn của bản thân.
Tuy nhiên, chủ đề của luận án nghiên cứu quá rộng, nên không thể tránh khỏi
những hạn chế:
Thứ nhất, các nghiên cứu về tác động của FDI đến phát triển kinh tế
thường có phạm vi nghiên cứu ở cấp vùng lãnh thổ của quốc gia, nền kinh tế
của một nước hay liên quốc gia. Dù rằng đã có những nghiên cứu ở phạm vi
cấp tỉnh ở Việt Nam nhưng chưa nhiều. Do đó, khi NCS thực hiện nghiên cứu
chỉ cho một tỉnh nên việc kế thừa các nghiên cứu trước và giải quyết vấn đề
chưa thể như kỳ vọng.
Thứ hai, dữ liệu nghiên cứu về mặt không gian và thời gian dù đáp ứng
điều kiện thực hiện theo kinh tế lượng, nhưng độ dài thời gian chỉ khoảng 10
năm và không gian nghiên cứu chỉ gồm 6 địa phương cấp huyện trong tỉnh
nên vẫn còn hạn chế. Ngoài ra, việc kiểm soát chất lượng dữ liệu cũng có
những khó khăn, mà chủ yếu dựa trên số liệu thứ cấp được cung cấp chính
thức từ Cục Thống kê của tỉnh và các cơ quan quản lý nhà nước của tỉnh. Số
liệu sơ cấp được NCS thực hiện chỉ với một đối tượng quản lý nhà nước trong
tỉnh nhưng mẫu chưa thật lớn và còn nhiều yếu tố chưa đề cập đến.
Thứ ba, FDI và phát triển kinh tế là hai vấn đề có mối quan hệ với nhau
nhưng trong nghiên cứu này, NCS chỉ tập trung xem xét một chiều. Đó là tác
động từ FDI đến phát triển kinh tế.
204 trang |
Chia sẻ: Minh Bắc | Ngày: 16/01/2024 | Lượt xem: 273 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận án Tác động của FDI đến phát triển kinh tế tỉnh Quảng Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
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.