Tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài tới tăng trưởng kinh tế - Nghiên cứu so sánh giữa các nền kinh tế ở các mức thu nhập khác nhau

Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) | 65 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế Trang chủ: TÁC ĐỘNG CỦA ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀI TỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ - NGHIÊN CỨU SO SÁNH GIỮA CÁC NỀN KINH TẾ Ở CÁC MỨC THU NHẬP KHÁC NHAU Đỗ Thị Thùy Linh1 Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh Thái Nguyên, Thái Nguyên, Việt Nam Vũ Thị Oanh Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh Thái Nguyên, Thái Nguyên, Việt Nam Ngày nhận: 22/7/2020; Ngày hoàn thành biên tập: 21/9/2020; Ngày duyệt đăng: 25/9/2020 Tóm tắt: Dù đã có nhiều nghiên cứu về tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tới tăng trưởng kinh tế, nhưng đến nay chưa có cách tiếp cận bao quát hơn về tác động này theo các nhóm nước trên phạm vi toàn thế giới. Do đó, bài viết sử dụng số liệu từ 135 quốc gia ở 4 nhóm thu nhập khác nhau (theo phân loại của World Bank, 2016) trong giai đoạn từ 1990 – 2015 để đánh giá tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia có trình độ phát triển khác nhau, cụ thể là các nước có thu nhập cao, trung bình cao, trung bình thấp và thấp. Kết quả nghiên cứu cho thấy dù ở trình độ nào, FDI đều có cả tác động tích cực và tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Số lượng các quốc gia mà FDI tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế nhiều hơn so với số lượng các quốc gia mà FDI có tác động tiêu cực. Nghiên cứu cũng chỉ ra Việt Nam thuộc nhóm các quốc gia mà FDI có đóng góp tích cực cho tăng trưởng của nền kinh tế. Từ khóa: Đầu tư trực tiếp nước ngoài, Tăng trưởng kinh tế, Nước thu nhập cao, Nước thu nhập trung bình cao, Nước thu nhập trung bình thấp, Nước thu nhập thấp THE IMPACT OF FOREIGN DIRECT INVESTMENT ON ECONOMIC GROWTH - A COMPARISON AMONG ECONOMIES WITH DIFFERENT INCOME LEVELS Abstract: Despite many studies on the impact of foreign direct investment (FDI) on economic growth, analyzing this relationship by groups of countries around the world for a more comprehensive view on the impact of FDI has yet been done. Therefore, this research uses data from 135 countries in 4 different income groups (according to the World Bank’s classification, 2016) from 1990 to 2015 to assess whether foreign capital has a positive relationship with economic growth in countries with different levels of income, namely, high-income, upper middle-income, lower middle-income, and low- income. The results show that regardless of the level of income, there are countries where FDI has a positive impact on GDP in addition to countries where FDI has a negative 1 Tác giả liên hệ, Email: aicap83@yahoo.com 66 | Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) impact on economic growth. The number of countries where FDI has a positive impact on economic growth is greater than the number of countries where FDI has a negative impact on economic growth. The study also shows that Vietnam belongs to the group of countries where FDI has a positive contribution to economic growth. Keywords: Foreign direct investment (FDI), Economic growth, High-income countries, Upper middle-income countries, Lower middle-income countries, Low income countries 1. Đặt vấn đề Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế và toàn cầu hoá trên mọi lĩnh vực, các quốc gia đều cần huy động mọi nguồn lực để phát triển bền vững. Do đó, thu hút vốn đầu tư nước ngoài làm tiền đề cho phát triển kinh tế là tất yếu đối với mỗi quốc gia. Một số nghiên cứu ủng hộ cho rằng nguồn vốn nước ngoài sẽ đem lại lợi ích cho cả quốc gia đầu tư và nhận đầu tư, thông qua việc tạo thêm công ăn việc làm, cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu quả sử dụng các nguồn lực kinh tế, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế quốc gia. Những nghiên cứu không ủng hộ lại cho rằng nguồn vốn đầu tư nước ngoài sẽ dẫn tới việc phụ thuộc của nền kinh tế, gây bất ổn về mặt chính trị và ảnh hưởng xấu đến môi trường kinh doanh và sinh thái trong nước. Các nước đã có rất nhiều chính sách nhằm thu hút các nguồn vốn bên ngoài, bao gồm đầu tư trực tiếp nước ngoài, đầu tư gián tiếp nước ngoài, xuất nhập khẩu hàng hoá và dịch vụ, kiều hối và xuất khẩu lao động, các khoản viện trợ từ các tổ chức quốc tế và các quốc gia phát triển (Nguyễn, 2014). Trong các nguồn vốn này, đầu tư trực tiếp nước ngoài (Foreign Direct Investment - FDI) được coi là một nguồn lực quan trọng giúp các quốc gia phát triển. Trong 30 năm qua, Việt Nam đã thu hút hàng tỷ đô la vốn đầu tư từ rất nhiều doanh nghiệp FDI và nguồn vốn này đang chiếm tỷ trọng ngày càng tăng trong tổng vốn đầu tư toàn xã hội (Đỗ, 2017). Cạnh tranh thu hút FDI không chỉ diễn ra ở cấp quốc gia mà còn giữa các địa phương trong cùng một quốc gia, dẫn đến việc các doanh nghiệp nước ngoài được hưởng rất nhiều ưu đãi khi tiến hành các dự án FDI. Tuy nhiên, việc đánh giá hiệu quả khai thác các nguồn lực bên ngoài nói chung và FDI nói riêng cho tăng trưởng kinh tế lại chưa được chú trọng đúng mức. Cho đến nay, vẫn chưa có một bộ tiêu chuẩn thống nhất cho đánh giá này. Tất nhiên, điều này không hề đơn giản và đzi hỏi sự đánh giá đa chiều trên mọi khía cạnh kinh tế - chính trị - xã hội - văn hoá. Như vậy, vốn đầu tư bên ngoài có hai mặt tác động, tích cực và tiêu cực. Nhưng liệu tác động tích cực có lớn hơn? Liệu FDI có tạo nên các tác động không đồng nhất đối với tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia có trình độ phát triển không tương đồng? Dù đã có nhiều nghiên cứu về tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế, nhưng vẫn chưa có nghiên cứu nào xem xét tác động này trên phạm vi toàn thế giới để đánh giá tác động của FDI về cơ bản là tác động tích cực hay tác động tiêu cực nhiều hơn và các nước khác nhau sẽ nhận được kết quả khác nhau hay không. Để tìm ra câu trả lời cho hai câu hỏi trên, nghiên cứu sử dụng số liệu từ 135 quốc gia ở 4 nhóm thu nhập khác nhau (World Bank, 2016) trong thời gian từ 1990 - 2015 để đánh giá có hay không tác động thuận chiều giữa nguồn vốn nước ngoài đối với tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia có trình độ phát triển khác nhau, cụ thể là các nước có thu nhập cao, Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) | 67 trung bình cao, trung bình thấp và thấp. Việt Nam là một quốc gia đang phát triển với tốc độ nhanh trong khu vực và trên thế giới. Nguồn vốn FDI có thực sự có tác động tích cực đối với sự tăng trưởng kinh tế trong nước? Bài viết này cũng sẽ trả lời câu hỏi trên. 2. Tổng quan nghiên cứu FDI là một nguồn lực tài chính bên ngoài quan trọng và được kỳ vọng mang lại tăng trưởng kinh tế cao cho các nước nhận đầu tư. Do đó, đã có rất nhiều nghiên cứu về mối liên hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia. Tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế được nghiên cứu đánh giá qua các mô hình tăng trưởng tân cổ điển. Trong đó, mô hình này cho rằng yếu tố tiến bộ công nghệ và vốn nhân lực là ngoại sinh, do đó FDI làm tăng mức thu nhập trong nước khi nó không có tác dụng dài hạn lên tăng trưởng kinh tế. Tăng trưởng dài hạn có thể có thông qua sự phát triển công nghệ và dân số. Solow (1956) cho rằng, nếu FDI ảnh hưởng tích cực đến công nghệ thì nó tác động lên tăng trưởng kinh tế. Somwaru và Makki (2004) chỉ ra theo lý thuyết tăng trưởng nội sinh, FDI thúc đẩy tăng trưởng kinh tế nếu gia tăng lợi nhuận trong sản xuất bằng việc chuyển giao công nghệ. Iqbal & cộng sự (1998) xác định tầm quan trọng của vốn nhân lực và độ mở của nền kinh tế đối với sự tăng trưởng. Borensztein & cộng sự (1998) cho thấy đầu tư trực tiếp nước ngoài là một kênh quan trọng trong chuyển giao công nghệ và có đóng góp nhiều hơn đến tăng trưởng kinh tế so với đầu tư nội địa. Tuy nhiên, năng suất cao hơn của FDI chỉ thành hiện thực khi nước tiếp nhận phải có một ngưỡng vốn nhân lực tối thiểu, tức là FDI sẽ đóng góp đến sự tăng trưởng kinh tế chỉ khi nước tiếp nhận có đủ khả năng hấp thụ công nghệ tiên tiến. Các công trình nghiên cứu về tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế được thực hiện chủ yếu đối với tổng thể quốc gia, như các nghiên cứu của: Har & cộng sự (2008); Nair-Reichert & Weinhold (2001); Roman & Padureanu (2012); Trần (2017)... Nhìn chung, các nghiên cứu đều chỉ ra tính tích cực của FDI đến tăng trưởng kinh tế, nhưng vẫn có những nghiên cứu cho thấy FDI ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Như vậy, các kết quả nghiên cứu vẫn chưa thống nhất với nhau về ảnh hưởng của FDI đến tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, các công trình này mới chỉ dừng lại ở việc chỉ ra liệu FDI có tác động thuận chiều hay ngược chiều với tăng trưởng kinh tế ở một hay một vài quốc gia nhỏ lẻ, mà rất ít có những nghiên cứu tổng quan về tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế trên phạm vi tất cả các quốc gia ở các trình độ phát triển khác nhau. Bài viết này sẽ tập trung nghiên cứu vấn đề này đối với các nước có mức thu nhập khác nhau từ thấp đến cao. 3. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu 3.1 Cơ sở lý thuyết 3.1.1 Lý thuyết tăng trưởng ngoại sinh Lý thuyết tăng trưởng ngoại sinh, thường được gọi là mô hình tăng trưởng tân cổ điển hoặc mô hình tăng trưởng Solow-Swan do Solow (1956) tiên phong. Đây là mô hình tăng trưởng ngoại sinh, một mô hình kinh tế về tăng trưởng kinh tế dài hạn được thiết lập dựa trên nền tảng và khuôn khổ của kinh tế học tân cổ điển. Mô hình này được đưa ra để giải thích sự tăng trưởng kinh tế dài hạn bằng cách nghiên cứu quá 68 | Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) trình tích lũy vốn, lao động hoặc tăng trưởng dân số và sự gia tăng năng suất, thường được gọi là tiến bộ công nghệ. Bản chất chính là hàm tổng sản xuất tân cổ điển, thường là dưới dạng hàm Cobb-Douglas, cho phép mô hình “liên kết được với kinh tế học vi mô”. Mô hình đã được Robert Solow và Trevor Swan phát triển độc lập năm 1956, thay thế mô hình hậu Keynesian Harrod-Domar. Lý thuyết này cho rằng kinh tế tăng trưởng được tạo ra thông qua các yếu tố ngoại sinh của các sản xuất như vốn và lao động. Barro & Sala-I-Martin (2004) chứng minh rằng, có tác động tích cực giữa tích lũy vốn theo thời gian và tăng trưởng kinh tế. Lý thuyết tăng trưởng ngoại sinh cho rằng, FDI làm gia tăng vốn ở nước sở tại và sau đó thúc đẩy kinh tế tăng trưởng hướng tới trạng thái ổn định mới bằng cách tích tụ vốn. Theo lý thuyết tăng trưởng ngoại sinh thì FDI tác động đến tăng trưởng kinh tế thông qua tác động đến đầu tư trong nước (Herzer & cộng sự, 2008). 3.1.2 Lý thuyết tăng trưởng nội sinh Vào giữa những năm 1980, lý thuyết tăng trưởng ngoại sinh đã trở thành lý thuyết không phù hợp trong việc giải thích các yếu tố quyết định tăng trưởng dài hạn (Barro & Sala-I-Martin, 1995). Vì vậy, lý thuyết tăng trưởng nội sinh, tiên phong bởi Romer (1986), trong đó tập trung vào hai yếu tố: tăng trưởng kinh tế có nguồn gốc từ nguồn nhân lực và sau đó từ thay đổi công nghệ. Lý thuyết tăng trưởng nội sinh xác định tăng trưởng kinh tế dựa trên tiến bộ công nghệ là do ảnh hưởng của các yếu tố như nguồn vốn nhân lực và hoạt động đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, và FDI được giả định là hiệu quả hơn đầu tư trong nước (Herzer & cộng sự, 2008). Do đó, FDI thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua sự lan tỏa công nghệ, dịch chuyển lao động, đào tạo kỹ năng quản lý và sắp xếp tổ chức (Barro & Sala-I-Martin, 1995; De Jager, 2004). Kết quả là, đầu tư nước ngoài có thể làm tăng năng suất nền kinh tế của nước chủ nhà và sau đó FDI có thể được coi như là chất xúc tác của đầu tư trong nước và tiến bộ công nghệ. Về mặt lý thuyết, FDI có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bằng nhiều cách khác nhau (Herzer & cộng sự, 2008). Một số nhà nghiên cứu cho rằng, những tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế dự kiến sẽ có hai phần (De Mello, 1999; Kumar & Pradhan, 2002). Thứ nhất, FDI có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế thông qua tích lũy vốn bằng cách giới thiệu hàng hóa mới và công nghệ nước ngoài. Quan điểm này xuất phát từ lý thuyết tăng trưởng ngoại sinh. Thứ hai, FDI có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D) ở nước sở tại về chuyển giao kiến thức. Quan điểm này xuất phát từ lập luận của lý thuyết tăng trưởng nội sinh. Vì vậy, FDI về mặt lý thuyết có thể đóng vai trz quan trọng trong tăng trưởng kinh tế thông qua việc tăng tích lũy vốn, lan truyền công nghệ và sự tiến bộ (Herzer & cộng sự, 2008). Kết luận này cho thấy, FDI có thể góp phần tăng trưởng kinh tế và hứa hẹn lợi ích tiềm năng để phát triển ở nước tiếp nhận đầu tư. 3.2 Phương pháp nghiên cứu 3.2.1 Mô hình nghiên cứu Mô hình tăng trưởng kinh tế và tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP của một quốc gia tại thời điểm t được biểu thị bằng tổng của bốn thành phần như sau: Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) | 69 ܩܦ ௜ܲ௧ = ܫ௜௧ + ܥ௜௧ + ܩ௜௧ + ܰܺ௜௧ (1) Trong đó ܩܦ ௜ܲ௧ là tổng sản phẩm quốc nội trong khoảng thời gian t cho quốc gia i, ܫ௜௧ là đầu tư vốn, ܥ௜௧ là tiêu dùng, ܩ௜௧ là chi tiêu của chính phủ và ܰܺ௜௧ là chênh lệch kim ngạch xuất khẩu so với nhập khẩu. Tất cả các biến trong phương trình (1) được điều chỉnh cho ngang giá sức mua. Đầu tư vốn quốc gia có thể được phân tách thành đầu tư vốn trong nước và đầu tư nước ngoài. Nếu FDI là đầu tư trực tiếp nước ngoài, FII là đầu tư gián tiếp nước ngoài và DI là đầu tư trong nước, thì ܫ௜௧ = ܨܦܫ௜௧ + ܦܫ௜௧ + ܨܫܫ௜௧, và phương trình (1) có thể được viết lại thành: ܩܦ ௜ܲ௧ = ܨܦܫ௜௧ + ܦܫ௜௧ + ܨܫܫ௜௧ + ܥ௜௧ + ܩ௜௧ + ܰܺ௜௧ (2) Biết rằng tổng sản phẩm trong nước thời gian trước là ܩܦ ௜ܲ,௧ିଵ = ܨܦܫ௜,௧ିଵ + ܦܫ௜,௧ିଵ + ܨܫܫ௜,௧ିଵ + ܥ௜,௧ିଵ + ܩ௜,௧ିଵ + ܰܺ௜,௧ିଵ (3) Trừ hai vế của (2) cho (3), sau đó chia cả hai vế cho ܩܦ ௜ܲ,௧ିଵ, dẫn đến phương trình sau: ீ஽௉೔೟ି ீ஽௉೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ = ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభீ஽௉೔,೟షభ + ஽ூ೔೟ି ஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ிூூ೔೟ି ிூூ೔,೟షభீ஽௉೔,೟షభ + ஼೔೟ି ஼೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ீ೔೟ି ீ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ே௑೔೟ି ே௑೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ (4) Vế trái là phần trăm thay đổi trong GDP (%ܩܦ ௜ܲ௧), trong khi các biến khác được biểu thị bằng phần trăm của GDP. Như vậy, mô hình tăng trưởng kinh tế trên đã chỉ ra mối quan hệ tuyến tính giữa FDI và tăng trưởng kinh tế. Với mục đích xây dựng mô hình không phải là cố gắng dự đoán ảnh hưởng của một biến độc lập riêng lẻ đến biến phụ thuộc, mà chỉ để ước lượng hệ số tác động của FDI (có tính tới hiệu ứng lấn át sẽ đề cập ở bên dưới) tới tăng trưởng kinh tế (GDP) ở mỗi quốc gia, nên mô hình trên được viết lại như sau: ீ஽௉೔೟ି ீ஽௉೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ = ߙ଴ + ߙଵ ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ߙଶ ஽ூ೔೟ି ஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ߙଷܺ௜௧ + ߝଵ௜௧ (5) Trong đó X là tập hợp các biến giải thích khác, đại diện cho sự tác động trực tiếp hoặc gián tiếp tới các biến FII, C, G, NX. Việc lựa chọn biến nào để đưa vào mô hình phụ thuộc vào sự phù hợp với mô hình và sự sẵn có của số liệu thu thập được. Trong nghiên cứu này, X bao gồm Thay đổi tổng dân số, Thay đổi tỷ lệ tham gia lực lượng lao động (%), Thay đổi tỷ lệ lạm phát (%), Thay đổi đăng ký điện thoại cố định (một chỉ tiêu định tính để đánh giá hệ thống cơ sở hạ tầng của một quốc gia), Thay đổi trong xuất khẩu (% GDP), Thay đổi lãi suất thực (%), Thay đổi tỷ giá hối đoái thực (%), Thay đổi trong chi tiêu giáo dục thực tế, Thay đổi thủ tục thành lập doanh nghiệp, Thay đổi tỷ lệ thất nghiệp (%), Thay đổi thuế suất thuế thu nhập (%), Thay đổi nợ chính phủ (% GDP) và ߝଵ là sai số. Lưu ý, các biến này chỉ là biến kiểm soát, được đưa vào mô hình nhằm kiểm tra tính nhất quán của các kết quả hồi quy. Nếu không đưa vào mô hình, thì tác động của tất cả các yếu tố khác ngoài mô hình sẽ được thể hiện ở hằng số ߙ଴. 70 | Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) Hiệu ứng lấn át và tăng trưởng kinh tế FDI là một nguồn vốn, do đó, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế trực tiếp thông qua mức độ tập trung vốn. Nhưng ngoài ảnh hưởng trực tiếp này, FDI cũng có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng thông qua ảnh hưởng của nó đối với vốn trong nước. Nó có thể làm tăng hay giảm đầu tư trong nước (Mišun & Tomšk, 2002; Wu & cộng sự, 2012). Agosin & Machado (2005) đưa ra câu trả lời bằng cách xem xét sự đóng góp của đầu tư trực tiếp nước ngoài vào đầu tư tổng thể, bao gồm cả đầu tư nước ngoài và trong nước. Một cách tiếp cận khác do Acar & cộng sự (2012) thực hiện, những người xem xét tác động trực tiếp của đầu tư trực tiếp nước ngoài đến đầu tư trong nước. Trong mô hình hồi quy trong đó đầu tư trong nước là biến phụ thuộc và FDI là biến giải thích, hệ số âm cho thấy hiệu ứng lấn át. Sử dụng cách tiếp cận thứ hai, tỷ lệ đầu tư trong nước trong GDP quốc gia có thể được viết như là một hàm của tỷ lệ FDI như sau: ஽ூ೔೟ି ஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ = ߛ଴ + ߛଵ ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ߛଶܼ௜௧ + ߝଶ௜௧ (6) Trong đó DI và FDI có cùng ý nghĩa như đã nêu trong phương trình (2), Z là tập hợp các biến kiểm soát và ߝଶ là sai số. Lưu ý rằng hệ số ߛଵ có thể là dương hoặc âm. Thay thế (6) vào (5) dẫn đến mô hình mới: %ܩܦ ௜ܲ௧ = ߙ଴ + ߙଵ ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ߙଶ[ߛ଴ + ߛଵ ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ߛଶܼ௜௧ + ߝଶ௜௧] + ߙଷܺ௜௧ + ߝଵ௜௧ = (ߙ଴ + ߙଶߛ଴) + (ߙଵ+ߙଶߛଵ) ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ߙଶߛଶܼ௜௧ + ߙଷ ௜ܺ௧ + (ߝଵ௜ + ߙଶߝଶ௜௧) =ߚ଴ + ߚଵ ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ߚଶܼ௜௧ + ߚଷ ௜ܺ௧ + ߝ௜௧ (7) Trong mô hình này, ߚଵ = (ߙଵ + ߙଶߛଵ) phản ánh cả tác động trực tiếp của FDI đến tăng trưởng GDP trong nước thông qua việc tăng vốn cũng như các tác động gián tiếp. Nếu hiệu ứng lấn át đủ mạnh, thì ߚଵ có thể nhỏ hoặc thậm chí âm. Do các quốc gia khác nhau có các đặc điểm điển hình khác nhau, các biến giả sẽ được đưa vào để xác định các tác động của từng dòng FDI đối với tăng trưởng GDP của một quốc gia. Theo đó, mô hình (7) có thể được mở rộng như sau: %ܩܦ ௜ܲ௧ = ߚ଴ + ߚଵ ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ + ߚଵ௜ ி஽ூ೔೟ି ி஽ூ೔,೟షభ ீ஽௉೔,೟షభ ܦ௜ + ߚଶܼ௜௧ + ߚଷܺ௜௧ + ߝ௜௧ (8) trong đó ܦ௜ là biến chỉ báo quốc gia, có giá trị bằng 1 nếu quốc gia là i và bằng 0 nếu khác. Do đó, công cụ ước tính khả năng hấp thụ quốc gia của một quốc gia i sẽ là tổng của hệ số ước tính ߚଵ và hệ số ước tính của biến giả ߚଵ௜. Tức là, hệ số của FDI được phép thay đổi theo quốc gia. Theo Gelman & Hill (2007), các hệ số khác nhau có thể được coi là sự tương tác giữa các biến giải thích trong nước và các biến giải thích quốc gia; hồi quy với các hệ số có thể thay đổi theo nhóm được gọi là hồi quy đa cấp. Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) | 71 3.2.2 Nguồn số liệu Bài viết này sử dụng dữ liệu được thu thập từ công cụ World Development Indicators (WDI) của Ngân hàng Thế giới. Nguồn dữ liệu duy nhất này sẽ giúp các tác giả loại bỏ được các lỗi không mong muốn có thể phát sinh do tính không đồng nhất trong các hệ thống thống kê không giống nhau tại các quốc gia khác nhau. Nguồn dữ liệu chứa thông tin của 218 quốc gia và vùng lãnh thổ trên toàn thế giới từ năm 1960, nhưng do vấn đề thiếu dữ liệu nên giới hạn nghiên cứu này tập trung vào 135 quốc gia trong khoảng thời gian 26 năm (1990 - 2015). Ngân hàng Thế giới phân loại các quốc gia thành bốn nhóm thu nhập - thấp, trung bình thấp, trung bình cao và cao - dựa trên tổng thu nhập quốc dân (GNI) bình quân đầu người năm trước. Việc phân loại vẫn cố định cho toàn bộ năm tài chính, nhưng có thể thay đổi qua các năm. Đối với năm tài chính 2016, Ngân hàng Thế giới phân loại thu nhập theo GNI bình quân đầu người theo bốn mức cụ thể như sau:  Quốc gia có thu nhập thấp: 1.025$ hoặc thấp hơn  Quốc gia có thu nhập trung bình thấp: từ 1.026$ đến 4.035$  Quốc gia có thu nhập trung bình cao: từ 4.036$ đến 12.475$  Quốc gia có thu nhập cao: 12.476$ hoặc cao hơn Theo đó, trong số 135 quốc gia trong nghiên cứu này, số nền kinh tế được phân loại là thu nhập thấp, trung bình thấp, trung bình cao và cao ương ứng là 21, 43, 40 và 31 (xem Phụ lục 2). Bằng cách so sánh, tổng thu nhập quốc dân trên đầu người của Hoa Kỳ là 50.070 USD và trung bình toàn cầu là 10.577.669 USD trong năm 2015. Thống kê mô tả của dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này ở Phụ lục 1, trong đó bao gồm 3.510 dữ liệu hàng năm cho 135 quốc gia được quan sát trong 26 năm. Tuy nhiên, do dữ liệu bị thiếu, hầu hết các biến có số quan sát ít hơn 3.510. Trong các hồi quy, nhóm tác giả dựa trên hai tiêu chí để thêm các biến giải thích vào các mô hình hồi quy, đó là các kết quả từ nghiên cứu tổng quan tài liệu và tính sẵn có của dữ liệu. Để đảm bảo tính ổn định, nhóm tác giả sử dụng sai phân (sự chênh lệch giá trị hàm tại hai điểm gần nhau) trong các mô hình hồi quy. Nhóm tác giả sử dụng hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất để ước lượng các tham số chưa biết. Phần mềm STATA phiên bản 12 được sử dụng để xử lý dữ liệu. 3. Kết quả và thảo luận 3.1 Các kiểm định về tính dừng (tính ổn định), đồng liên kết và quan hệ nhân quả Granger Do dữ liệu bảng được nghiên cứu không cân bằng, chúng tôi sử dụng các kiểm định Fisher (Choi, 2001) và Im & cộng sự (2003) để kiểm tra tính ổn định của số liệu. Bảng 1 cho thấy kết quả của các kiểm định nghiệm đơn vị của hai biến quan tâm, đó là sự thay đổi của FDI thực tế theo tỷ lệ phần trăm của GDP thực tế trong một năm trước (sau đây ký hiệu là % FDI) và phần trăm thay đổi của GDP thực tế (sau đây 72 | Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) ký kiệu là %GDP). Kết quả cho thấy rằng trong khi FDI thực tế ổn định, GDP thực tế thì không. Do đó, các giá trị độ trễ khác nhau được thêm vào mô hình. Có thể thấy rằng hai biến số ổn định với bốn độ trễ và kết quả rất tốt giữa hai kiểm định. Bảng 1. Kiểm định nghiệm đơn vị cho %∆FDI và %∆GDP Độ trễ %∆FDI %∆GDP Im-Pesaran-Shin Fisher-type Im-Pesaran-Shin Fisher-type 0 -53.0330*** 3723.7396*** -27.6359*** 1648.9770*** 1 -30.9087*** 1878.2797*** -14.6034*** 895.7623*** 2 -18.1076*** 974.5450*** -8.7018*** 586.9636*** 3 -14.5610*** 830.3888*** -6.2811*** 505.6838*** 4 -7.4775*** 440.5276*** -3.5663*** 331.0568** 5 -4.3818*** 354.6732*** -1.1343 329.6714** 6 NA 274.6852 NA 367.5693*** 7 NA 275.5317 NA 253.1963 8 NA 293.1007 NA 292.4816 Ghi chú: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001. NA: giá trị trung bình và phương sai của thống kê t không có sẵn với độ trễ > 5. Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm STATA 12.0 Để phát hiện hiện tượng đồng liên kết, kiểm định Pedroni và Westerlund được sử dụng để kiểm tra đồng liên kết trong dữ liệu bảng. Kết quả từ cả hai kiểm định Pedroni và Westerlund cho thấy hai biến có mối quan hệ dài hạn. Nhóm tác giả cũng thực hiện kiểm định quan hệ nhân quả Granger (Granger, 1969) để khám phá sự tồn tại (nếu có) về mối quan hệ nhân quả giữa hai biến %FDI và %GDP, sử dụng phương pháp của Abrigo & Love (2016). Kết quả cho thấy, %FDI dẫn đến %∆GDP (thống kê chi bình phương bằng 5.160 với giá trị p là 0,023), nhưng hướng ngược lại không xảy ra (thống kê chi bình phương bằng 1,746 với giá trị p là 0,186). Kết quả này cho thấy có quan hệ nhân quả một chiều từ %∆FDI đến %GDP, tức là FDI có tác động đến tăng trưởng kinh tế nhưng tăng trưởng kinh tế không tác động ngược trở lại FDI. 3.2 Kết quả hồi quy Sử dụng dữ liệu bảng đzi hỏi phải xác định xem mô hình tác động cố định hay mô hình tác động ngẫu nhiên phù hợp hơn. Mô hình tác động cố định dựa trên giả thiết rằng các đặc điểm bất biến theo thời gian của từng quốc gia không tương quan với nhau (vì mỗi quốc gia khác với các quốc gia khác). Nếu vi phạm giả thiết này, các suy luận từ mô hình tác động cố định có thể không chính xác (Torres-Reyna, 2007). Vì lý do này, nhóm tác giả tiến hành kiểm định Hausman để xác định sự phù hợp của mô hình tác động cố định. Các kết quả cho thấy đối với dữ liệu và mô hình cụ thể của nhóm tác giả, nên sử dụng mô hình tác động cố định. Nhóm tác giả cũng sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm tra tự tương quan và kiểm định Wald để kiểm tra phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy tác động cố định. Kết quả cho thấy dữ liệu có hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi. Để giải quyết vấn đề này, Hoechle (2007) khẳng định lệnh STATA là “xtreg, cluster” có thể đồng thời khắc phục tự tương quan và phương sai thay đổi. Các kết quả tương đối phù hợp, cho thấy nhìn chung, %∆FDI có tác động thuận chiều và có ý nghĩa Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) | 73 thống kê với %∆GDP trên toàn thế giới. Cụ thể, %∆FDI làm tăng 2,1649 trong %∆GDP. %∆GDP trong một năm trước và %∆FDI trong ba năm liên tục trước đó cũng có tác động thuận chiều và có ý nghĩa thống kê với %∆GDP. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình hồi quy bằng phương pháp VIF, kết quả cho thấy %∆FDI có đa cộng tuyến cao. Điều này được giải thích bởi việc đưa các biến giả là %∆FDI theo quốc gia vào trong mô hình. Mặc dù %∆FDI có đa cộng tuyến cao, điều này không ảnh hưởng đến hiệu quả của các mô hình cũng như không thực sự làm sai lệch kết quả. Hơn nữa, mục đích của việc xây dựng mô hình không phải là cố gắng dự đoán ảnh hưởng của một biến độc lập riêng lẻ đến biến phụ thuộc, mà chỉ để ước lượng hệ số của tác động của %∆FDI đến %∆GDP ở mỗi quốc gia. Nhóm tác giả cũng sử dụng tiêu chuẩn Akaike (AIC) để lựa chọn mô hình tốt nhất trong số các mô hình được xác định bởi dữ liệu đã cho. Kết quả như sau: Bảng 2. Kết quả hồi quy Biến phụ thuộc: % ∆GDP Mô hình I Mô hình II Mô hình III Mô hình IV % ∆FDI 2.1649*** 1.1738*** 0.94210 2.9603*** Trễ %∆GDP (1 năm) 0.1623*** 0.1491*** 0.0986 0.1502** Trễ %∆FDI (1 năm) 0.3090** 0.3111** 0.0848 0.3997*** Trễ %∆FDI (2 năm) 0.1784** 0.1782* 0.0280 0.2284*** Trễ %∆FDI (3 năm) 0.1110*** 0.1115*** 0.0480 0.1266*** Thay đổi tổng dân số 2.56e-09 1.73e-08 Thay đổi tỷ lệ tham gia lực lượng lao động (%) -0.0032 0.0066 Thay đổi tỷ lệ lạm phát (%) -8.71e-07*** -0.0002 -9.53e-07*** Thay đổi đăng ký điện thoại cố định 1.26e-09 Thay đổi trong xuất khẩu (% GDP) 0.0024** 0.0012* Thay đổi lãi suất thực (%) -0.0020 Thay đổi tỷ giá hối đoái thực (%) 0.0007 -0.0000 Thay đổi trong chi tiêu giáo dục thực tế 2.81e-13 Thay đổi thủ tục thành lập doanh nghiệp 0.0006 Thay đổi tỷ lệ thất nghiệp (%) -0.0013 Thay đổi thuế suất thuế thu nhập (%) 0.0018 Thay đổi nợ chính phủ (% GDP) -0.0010 Hằng số 0.0482*** 0.0497*** 0.0385* 0.0449*** Số quan sát 2902 2625 184 1526 R2 0.2891 0.2941 0.5778 0.3983 R2 điều chỉnh 0.2533 0.2558 0.4635 0.3654 AIC -9610.705 -8701.816 -788.6746 -5058.373 Lưu ý: * p <0,05; ** p <0,01; *** p <0,001. Kết quả tương đối nhất quán giữa các mô hình, ngoại trừ Mô hình III. Sự không nhất quán này có thể được giải thích là do thiếu dữ liệu, dẫn đến sự sụt giảm đáng kể trong tổng số quan sát, số nước được đưa vào hồi quy, và khoảng thời gian khác nhau. Nguồn: Theo tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm STATA 12.0. Bảng 2 cho thấy %∆FDI có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê tới tăng trưởng kinh tế (%∆GDP). Ngoài ra, tăng trưởng kinh tế trong năm trước (trễ %∆GDP 1 năm) và FDI trong 1, 2, 3 năm trước (trễ %∆FDI 1 năm, trễ %∆FDI 2 năm, 74 | Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) trễ %∆FDI 3 năm) cũng có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê tới tăng trưởng kinh tế của 135 quốc gia trong mẫu nghiên cứu. Tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực tới tăng trưởng kinh tế, trong khi xuất khẩu có tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế của các quốc gia nghiên cứu. Tuy vậy, đây không phải là nội dung quan trọng mà nghiên cứu tập trung vào. Mục tiêu của nghiên cứu là ước lượng hệ số của tác động của %∆FDI đến %∆GDP ở mỗi quốc gia. Do đó, mô hình nào có thể ước lượng được nhiều hệ số của %∆FDI thì sẽ được ưa thích hơn. Trong số 4 mô hình trên, mô hình I có kết quả tiêu chuẩn Akaike (AIC) thấp nhất và cũng ước lượng được hệ số %∆FDI của nhiều quốc gia nhất. Như vậy, để ước lượng hệ số của tác động của %∆FDI tới %∆GDP ở mỗi quốc gia, mô hình I được cho là phù hợp nhất. Kết quả ước lượng tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế các nước trong giai đoạn 1990 - 2015 (trong Mô hình I) được trình bày chi tiết trong Phụ lục 2. Trong đó, hệ số của %∆FDI tại từng quốc gia được sắp xếp theo 4 nhóm thu nhập - thấp, trung bình thấp, trung bình cao, cao và trong mỗi nhóm thu nhập, hệ số của %∆FDI được sắp xếp theo thứ tự từ bé đến lớn để dễ phân tích. Điều đáng lưu ý là một trong các biến giả phải được loại bỏ để tránh bẫy biến giả. Phần mềm STATA tự động bỏ qua Nhật Bản do hiện tượng đa cộng tuyến. Giải thích cho điều này là vì đây là một quốc gia phát triển có mức tiết kiệm trong nước cao và sự phát triển không phụ thuộc nhiều vào đầu tư trực tiếp nước ngoài. Do đó, Nhật Bản sẽ được sử dụng làm quốc gia tham chiếu để so sánh và hệ số của %∆FDI là 2,1649 (giá trị ước lượng của ߚଵ) cũng chính là hệ số của %∆FDI ở Nhật Bản. Vì vậy, một quốc gia sẽ có hệ số về tác động của %∆FDI là tổng 2,1649 cộng với hệ số của biến giả của quốc gia đó (ߚଵ + ߚଵ௜). Các quốc gia có hệ số cao hơn 2,1649 là những quốc gia có giá trị ước lượng của ߚଵ௜ là giá trị dương. Các quốc gia có hệ số thấp hơn 2,1649 là những quốc gia có giá trị ước lượng của ߚଵ௜ là giá trị âm. Bất kỳ quốc gia nào có giá trị ước lượng của ߚଵ௜ là giá trị dương đều làm tốt hơn Nhật Bản trong việc sử dụng đầu tư trực tiếp nước ngoài làm nguồn lực bên ngoài quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Các quốc gia có giá trị ước lượng của ߚଵ௜ là giá trị âm lại đang làm kém hơn so với Nhật Bản, có nghĩa là đầu tư trực tiếp nước ngoài không giúp các nước cải thiện tăng trưởng kinh tế. Chỉ có năm quốc gia, bao gồm Cộng hòa Trung Phi, Rwanda, Cote d'Ivoire (Bờ Biển Ngà), Thổ Nhĩ Kỳ và Liên bang Nga có hệ số về tác động của %∆FDI cao hơn 2,1649. Đây là những quốc gia tốt hơn Nhật Bản trong quá trình hấp thụ các nguồn lực bên ngoài để tăng trưởng kinh tế. Đối với các quốc gia khác trong mẫu, các đặc điểm cụ thể của quốc gia có xu hướng làm giảm tác động của FDI đến tăng trưởng GDP, khiến cho hệ số về tác động của %∆FDI nhỏ hơn 2,1649. Tuy nhiên, hầu hết các quốc gia đều có hệ số về tác động của %∆FDI dương; điều đó có nghĩa là sự thay đổi của FDI thực sự có tác động tích cực với tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia này. Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) | 75 Một kết quả quan trọng khác là các quốc gia trong cả 4 nhóm thu nhập đều có những hệ số về tác động của %∆FDI nhỏ hơn 0. Đây là những quốc gia có hiệu ứng lấn át vượt xa mức tăng vốn và hiệu ứng hỗ trợ của FDI đối với đầu tư trong nước; kết quả là hệ số về tác động của %∆FDI có tác động ngược chiều với %∆GDP ở các quốc gia này. Cụ thể, kết quả cho thấy nhóm thu nhập cao có ba quốc gia (Kuwait, Oman và Cộng hòa Séc), nhóm thu nhập thấp có bảy quốc gia (Nigeria, Chad, Burkina Faso, Senegal, Mozambique, Comoros và Sierra Leone), nhóm thu nhập trung bình thấp có chín quốc gia (Myanmar, Ấn Độ, Philippines, Nigeria, Sudan, Papua New Guinea, Lesoto, Guatemala và Cameroon) và nhóm thu nhập trung bình cao có ba quốc gia (Irắc, Algeria và Mêxicô) có tác động của %∆FDI là âm. Kết quả này có thể được coi là bằng chứng cho thấy hiệu ứng lấn át thực sự đang làm ảnh hưởng đến tác động của FDI đối với tăng trưởng kinh tế. Đối với Việt Nam, hệ số của %∆FDI là 0,2999. Như vậy, sự thay đổi của FDI thực sự có tác động tích cực với tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, mặc dù so với Nhật Bản và nhiều quốc gia khác, hệ số về tác động của %∆FDI ở nước ta vẫn còn rất thấp. Điều này cho thấy chúng ta cần phải có những biện pháp để tăng cường tác động tích cực của FDI đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. 4. Kết luận và khuyến nghị Dù đã có nhiều nghiên cứu về tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế, nhưng việc xem xét tác động này theo các nhóm nước trên phạm vi toàn thế giới để có cái nhìn bao quát hơn về tác động của FDI vẫn chưa được thực hiện. Do đó, để có thể trả lời câu hỏi liệu tác động của FDI về cơ bản là tác động tích cực nhiều hơn hay tác động tiêu cực nhiều hơn và liệu các nước khác nhau sẽ nhận được kết quả khác nhau hay không, đzi hỏi phải có một nghiên cứu mới. Để tìm ra câu trả lời cho hai câu hỏi trên, nghiên cứu này so sánh tác động giữa các nguồn lực bên ngoài (với vốn FDI là thước đo) và tăng trưởng kinh tế (với GDP là thước đo) ở các quốc gia có trình độ phát triển khác nhau, sử dụng dữ liệu bảng được Ngân hàng Thế giới thu thập cho 135 quốc gia trong giai đoạn từ 1990 đến 2015. Kết quả cho thấy ở cả 4 nhóm quốc gia có trình độ phát triển khác nhau, FDI đều có cả tác động tích cực và tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Ở đây, tác động tích cực có nghĩa là các nguồn lực bên ngoài giúp các nước tăng trưởng kinh tế. Tác động tiêu cực có nghĩa là hiệu ứng lấn át đã khiến các quốc gia không thể hấp thụ các nguồn lực bên ngoài cho tăng trưởng kinh tế. Nhưng nhìn chung, số lượng các quốc gia mà FDI tác động tích cực đến GDP nhiều hơn so với số lượng các quốc gia mà FDI tác động tiêu cực đến GDP. Điều này có nghĩa là các nguồn lực bên ngoài thực sự giúp cải thiện hiệu suất của các nền kinh tế nói chung. FDI là một nguồn tăng trưởng kinh tế quan trọng, do đó, các quốc gia nên có chính sách để thu hút thêm vốn đầu tư nước ngoài, đặc biệt là các quốc gia có hệ số về tác động của FDI đối với GDP là dương. Các quốc gia có hệ số về tác động của FDI là âm, đặc biệt là các nước thu nhập thấp và trung bình thấp, cần phải có chính sách để cải thiện khả năng hấp thụ của nền kinh tế trước khi thu hút FDI, nếu không, các nguồn lực dành để thu hút FDI sẽ bị lãng phí. 76 | Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) Tài liệu tham khảo Abrigo, M.R.M. & Love, I. (2016), “Estimation of panel vector autoregression in Stata”, Stata Journal, Vol. 16 No. 3, pp. 778 - 804. Acar, S., Eris, B. & Tekce, M. (2012), “The Effect of Foreign Direct Investment on Domestic Investment: Evidence from MENA Countries”, European Trade Study Group (ETSG) 14th Annual Conference. Agosin, M.R. & Machado, R. (2005), “Foreign investment in developing countries: does it crowd in domestic investment?”, Oxford Development Studies, Vol. 33 No. 2, pp. 149 - 162. Barro, R. and Sala-I-Martin, X. (1995), Economic growth, Cambridge, MA: McGraw-Kill. Barro, R. & Sala-I-Martin, X. (2004), Economic growth, Cambridge, MA: MIT Press. Borensztein, E.R., De Gregorio, J. & Lee, J.W. (1998), “How does foreign investment affect growth?” IMF Working Papers, Vol. 45 No. 1, pp. 115 - 135. Choi, I. (2001), “Unit root tests for panel data”, Journal of International Money and Finance, Vol. 20 No. 2, pp. 249 - 272. De Jager, J. (2004), “Exogenous and Endogenous Growth”, University of Pretoria ETD. De Mello, L.R. (1999), “Foreign direct investment-led growth: Evidence from time series and panel data”, Oxford Economie Papers. 51, pp. 133 - 151. Đỗ, V.Đ. (2017), “Xác định nguồn lực cho tăng trưởng kinh tế theo chiều sâu”, Tạp chí Ngân hàng, Số 18, tr. 18 - 23. Iqbal, Z., Ramaswamy, K.V. & Akhigbe, A. (1998), “The output efficiency of minority- owned banks in the united states”, International Review of Economics & Finance, Vol. 32 No 5, pp. 99 - 110. Gelman, A. & Hill, J. (2007), Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models, Cambridge University Press. Granger, C.W.J. (1969), “Investigating causal relations by econometric models and cross- spectral methods”, Econometrica, Vol. 37 No. 3, pp. 424 - 438. Har, W.M., Teo, K.L. & Yee, K.M. (2008), “FDI and economic growth relationship: an empirical study on Malaysia”, Social Science Electronic Publishing, Vol. 1 No. 2, pp. 11 - 18. Herzer, D., Klasen, S. and Lehmann D. (2008), “In search of FDI-led growth in developing countries: the way forward”, Economic Modelling, Vol. 25 No. 5, pp. 793 - 810. Hoechle, D. (2007), “Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence”, Stata Journal, Vol. 7 No. 3, pp. 281 - 312. Im, K.S., Pesaran, M.H. & Shin, Y. (2003), “Testing for unit roots in heterogeneous panels”, Journal of Econometrics, Vol. 115 No. 1 pp. 53 - 74. Kumar, N. & Pradhan, J.P. (2002), “Foreign Direct Investment, Externalities and Economic Growth in Developing Countries: Some Empirical Explorations and Implications for WTO Negotiations on Investment”, Research and Information System for Developing Countries, New Delhi, India Makki, S.S., Somwaru, A. & Bolling, H.C. (2004), “Determinants of foreign direct investment in the food-processing industry: a comparative analysis of developed and developing economies”, Journal of Food Distribution Research, Vol. 35 No. 3, pp. 110 - 119. Mišun, J. & Tomšk, V. (2002), "Does foreign direct investment crowd in or crowd out domestic investment?", Eastern European Economics, Vol. 40 No. 2, pp. 38 - 56. Nguyễn, T.L. (2014), “Thu hút nguồn lực bên ngoài để phát triển kinh tế - xã hội Việt Nam”, Tạp chí Tài chính, Số 5, tr. 15 - 19. Nair-Reichert, U. & Weinhold, D. (2001), “Causality tests for cross-country panels: a new look at FDI and economic growth in developing countries”, Oxford Bulletin of Economics & Stats, Vol. 10 No. 3, pp. 63- 75. Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) | 77 Roman, M.D. & Padureanu, A. (2012), Models of foreign direct investments influence on economic growth: evidence from Romania, Social ence Electronic Publishing. Romer, P.M. (1986), “Increasing returns and long run growth”, Journal of Political Economy, Vol. 94 No. 6, pp. 1002 - 1037. Solow, R. (1956), “A contribution to the theory of economic growth”, Quarterly Journal of Economics, No. 70, pp. 65 - 94. Torres-Reyna, O. (2007), Panel data analysis fixed and random effects using stata (v. 4.2), Data & Statistical Services, Priceton University. Trần, Đ.L. & Lê, H.A. (2017), “Ảnh hưởng của đầu tư trực tiếp nước ngoài đến tăng trưởng kinh tế: nghiên cứu tại các quốc gia ASEAN+3”, Tạp chí Doanh nghiệp và Thương mại, Số 10, tr. 28 - 35. World Bank. (2016), “New country classifications by income level: 2016-2017”, https://blogs.worldbank.org/opendata/new-country-classifications-2016, truy cập ngày 17/07/2020. Wu, G., Sun, Y. & Li, Z. (2012), "The Crowding-in and Crowding-out Effects of FDI on Domestic Investment in the Yangtze Delta Region", China: An International Journal, Vol. 10 No. 2, pp. 119 - 133. 78 | Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) Phụ lục 1. Mô tả thống kê về các biến số trong mô hình Biến số Số quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị tối thiểu Giá trị tối đa GDP thực tế (điều chỉnh theo PPP) 3501 3.80e+11 1.41e+12 9.18e+07 1.98e+13 FDI thực tế (PPP điều chỉnh) 3458 8.89e+09 3.43e+10 -3.45e+10 5.16e+11 Thay đổi trong GDP thực tế 3366 2.22e+10 9.79e+10 -3.00e+11 1.56e+12 Thay đổi trong FDI thực 3319 6.07e+08 1.24e+10 -1.83e+11 2.13e+11 Phần trăm thay đổi trong GDP thực tế 3366 0.060373 0.063919 -0.628504 1.538978 Thay đổi trong FDI thực tế tính theo tỷ lệ phần trăm GDP thực tế của một năm trước 3319 0.004215 0.068386 -1.31009 1.850115 Tổng dân số 3507 4.18e+07 1.48e+08 40833 1.37e+09 Đăng ký điện thoại cố định 3500 5808029 2.49e+07 0 3.68e+08 Lạm phát, giảm phát GDP (%) 3488 40.89445 519.5035 -31.56591 26762.02 Xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ (% GDP) 3410 37.42223 24.14113 0.0053768 230.269 Chi tiêu giáo dục thực tế 3233 1.43e+10 5.59e+10 4530023 9.00e+11 Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động (% tổng dân số từ 15 tuổi trở lên) (ước tính mô hình của ILO) 3225 64.86022 10.26671 39.2 90.6 Lãi suất thực tế (%) 2753 7.322449 12.64256 -97.61634 130.7843 Thuế đánh vào thu nhập, lợi nhuận và lãi vốn (% trên doanh thu) 2010 24.15546 13.49585 4197901 79.53935 Chỉ số tỷ giá hối đoái hiệu dụng thực (2010 = 100) 1903 102.2822 33.14624 33.06358 827.1733 Tổng số thất nghiệp (% tổng lực lượng lao động) 1766 8.856285 6.322515 1 59.5 Thủ tục thành lập doanh nghiệp (số) 1674 8.768817 3.382873 1 20 Tổng nợ chính phủ trung ương (% GDP) 1030 56.14237 39.32994 0.2139182 289.8447 Thay đổi tổng dân số 3371 559341.2 1813305 -670037 1.86e+07 Thay đổi đăng ký điện thoại cố định 3360 139585.2 2236599 -2.66e+07 4.90e+07 Thay đổi tỷ lệ lạm phát (%) 3353 -5.478856 671.0748 -26295.61 25099.6 Thay đổi xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ (% GDP) 3274 0.186279 5.637513 -38.38885 63.83785 Thay đổi tỷ lệ tham gia lực lượng lao động 3096 0.040439 0.635065 -5.700001 7.599998 Thay đổi trong chi tiêu giáo dục 3094 8.22e+08 4.25e+09 -4.57e+10 7.53e+10 Thay đổi lãi suất thực (%) 2619 0.330686 12.37482 -164.3697 135.2955 Thay đổi thuế suất thuế thu nhập (%) 1856 0.134689 4.825464 -64.60031 64.68396 Thay đổi tỷ giá hối đoái thực (%) 1829 -0.117937 27.36532 -727.1733 682.6063 Thay đổi thủ tục thành lập để đăng ký doanh nghiệp 1540 -0.250649 .9052763 -10 2 Thay đổi tỷ lệ thất nghiệp (%) 1451 -0.062853 1.54341 -16.3 13 Thay đổi nợ của chính phủ trung ương (% GDP) 904 -0.386648 15.00441 -214.19 68.63967 Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) | 79 Phụ lục 2. Ước lượng tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế các nước từ 1990 - 2015 Nước Hệ số Nhóm nước thu nhập cao Kuwait -0.2554 Oman -0.2026 Czech Republic -0.1354 Chile 0.0100 Korea, Rep. 0.0248 Iceland 0.0285 Saudi Arabia 0.0362 Switzerland 0.0928 Denmark 0.1344 Hungary 0.1446 New Zealand 0.1523 Seychelles 0.1785 Bahrain 0.1863 Trinidad and Tobago 0.2285 Barbados 0.2605 Sweden 0.2607 Australia 0.3026 Antigua and Barbuda 0.3708 Singapore 0.3953 United Kingdom 0.4300 Bahamas, The 0.4370 Canada 0.4871 Poland 0.5224 St. Kitts and Nevis 0.5291 Israel 0.5293 Macao SAR, China 0.7013 United Arab Emirates 0.7709 Uruguay 0.8022 Norway 1.3194 United States 1.5841 Japan 2.1649 Nhóm nước thu nhập trung bình cao Iraq -8.3810 Algeria -0.7660 Mexico -0.7262 Thailand 0.0041 Equatorial Guinea 0.0182 Macedonia, FYR 0.0430 Guyana 0.0657 Angola 0.0772 Fiji 0.0933 Suriname 0.1705 Belize 0.1751 Jordan 0.1861 Paraguay 0.1909 Namibia 0.2059 Gabon 0.2217 Dominica 0.2306 Bulgaria 0.2370 St. Lucia 0.2799 St. Vincent, Grenadines 0.2826 Kazakhstan 0.2926 Argentina 0.3313 Panama 0.3700 South Africa 0.3744 Jamaica 0.4803 Dominican Republic 0.4979 Botswana 0.5286 Grenada 0.5556 Albania 0.5749 Mauritius 0.6173 Colombia 0.6546 Peru 0.8997 Brazil 1.0635 Iran, Islamic Rep. 1.1421 Venezuela, RB 1.2325 Costa Rica 1.2470 Malaysia 1.4328 China 1.4539 Romania 1.5850 Turkey 2.3913 Russian Federation 5.1564 Nhóm nước thu nhập trung bình thấp Myanmar -1.0449 India -0.5946 Philippines -0.4647 Nigeria -0.4517 Sudan -0.2847 Papua New Guinea -0.1439 Lesotho -0.0822 80 | Tạp chí Quản lý và Kinh tế quốc tế, số 131 (09/2020) Guatemala -0.0423 Cameroon -0.0208 Tonga 0.0263 Bolivia 0.0707 Congo, Rep. 0.0958 Djibouti 0.1490 Swaziland 0.1520 El Salvador 0.1578 Yemen, Rep. 0.1602 Mongolia 0.1605 Mauritania 0.1665 Solomon Islands 0.2075 Samoa 0.2387 Lao PDR 0.2606 Egypt, Arab Rep. 0.2858 Tunisia 0.2970 Vietnam 0.2999 Tajikistan 0.3644 Kyrgyz Republic 0.3680 Kiribati 0.4014 Ghana 0.4775 Vanuatu 0.5236 Armenia 0.5874 Ukraine 0.6677 Cambodia 0.7041 Cabo Verde 0.7180 Nicaragua 0.7419 Morocco 0.8272 Zambia 0.9063 Honduras 0.9807 Kenya 1.1502 Bangladesh 1.1648 Sri Lanka 1.2954 Pakistan 1.5504 Indonesia 2.0023 Cote d'Ivoire 3.0301 Nhóm nước thu nhập thấp Niger -0.5914 Chad -0.2560 Burkina Faso -0.2104 Senegal -0.1793 Mozambique -0.0846 Comoros -0.0835 Sierra Leone -0.0728 Malawi 0.1852 Togo 0.2004 Tanzania 0.2061 Guinea 0.2293 Benin 0.2892 Congo, Dem. Rep. 0.2962 Gambia, The 0.3438 Madagascar 0.4969 Burundi 0.6319 Mali 0.6345 Uganda 1.1490 Guinea-Bissau 2.1220 Central African Rep. 3.3929 Rwanda 3.6675