Ứng dụng mô hình định lượng tìm hiểu mối quan hệ giữa vốn đầu tư và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam giai đoạn 2010-2019

SỐ 65 (01-2021) KINH TẾ - XÃ HỘI 75 TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ĐỊNH LƯỢNG TÌM HIỂU MỐI QUAN HỆ GIỮA VỐN ĐẦU TƯ VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ CỦA VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2010-2019 APPLICATION OF THE QUANTITATIVE MODEL FOR LEARNING THE RELATIONSHIP BETWEEN VIETNAM'S INVESTMENT AND GROWTH IN THE PERIOD 2010-2019 TRẦN NGỌC HƯNG Khoa Kinh tế, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam Email liên hệ: hungtn.ktcb@vimaru.edu.vn Tóm tắt Nghiên cứu này của tác giả tập trung vào phân tích mối quan hệ biện chứng giữa hai biến số kinh tế quan trọng là tăng trưởng kinh tế và vốn đầu tư của Việt Nam được thực hiện trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2019. Tác giả tiến hành thu thập số liệu theo quý và tiến hành phân tích định lượng bằng việc sử dụng kiểm định nhân quả Granger, mô hình vector, hàm phản ứng đẩy, phân tích phân rã phương sai nhằm đánh giá chi tiết cụ thể tác động của vốn đầu tư đến tăng trưởng kinh tế cũng như liệu có mối quan hệ ngược của tăng trưởng kinh tế đến việc thu hút nguồn vốn đầu tư. Từ khóa: Tăng trưởng kinh tế, vốn đầu tư, mô hình định lượng. Abstract This study focuses on analyzing the dialectical relationship between two important economic variables: Vietnam's economic growth and investment capital, which were carried out in the period from 2010 to 2019. It is supposed to collect data quarterly and conduct quantitative analysis using Granger causality test, vector model, push- response function, analysis of variance decomposition to evaluate specific details about the impact of investment capital on economic growth as well as whether there is an inverse relationship of economic growth to attracting investment capital. Keywords: Economic growth, investment capital, quantitative model. 1. Giới thiệu chung Theo nhiều luồng quan điểm mà điển hình là theo OECD năm 2002 có chỉ ra rằng vốn đầu tư là nguồn quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua các kênh chủ yếu như lĩnh vực khoa học công nghệ thông qua chuyển giao các công nghệ mới và bí quyết; tạo ra nguồn nhân lực chất lượng cao; tạo cơ hội trong việc hội nhập vào nền kinh tế quốc tế; thúc đẩy môi trường cạnh tranh tại nước chủ nhà; và cuối cùng là hỗ trợ đắc lực trong việc phát triển doanh nghiệp và tái cơ cấu. Tuy nhiên thì nguồn vốn đầu tư không hoàn toàn chỉ tác động tích cực một chiều đến tăng trưởng mà vẫn có thể tồn tại những tác động ngược chiều, tức là có thể cản trở tăng trưởng kinh tế nước sở tại do việc tăng trưởng quá lệ thuộc vào ngoại lực mà yếu kém về nội lực. Bên cạnh đó còn gây ra nhiều khó khăn trong việc thực hiện các chính sách kinh tế. Theo hướng ngược lại, ngoài tác động một chiều từ vốn đến tăng trưởng kinh tế, thì liệu rằng có mối quan hệ ngược chiều lại từ tăng trưởng kinh tế đến việc thu hút nguồn vốn hay không vẫn là câu hỏi cần được xác minh. Các nhà đầu tư nước ngoài hay thậm chí nhà đầu tư trong nước họ đều mong muốn có môi trường đầu tư an toàn bên cạnh đó là có suất sinh lời cao, điều đó có đồng nghĩa một quốc gia có mức tăng trưởng kinh tế lớn liệu có tác động tích cực đến thu hút nguồn vốn đầu tư? Tăng trưởng kinh tế là một trong những mục tiêu được xếp hàng đầu của bất kỳ quốc gia nào mà đặc biệt là các quốc gia đang phát triển trong đó có Việt Nam, động lực từ nguồn đầu tư giúp tăng trưởng kinh tế nước ta như thế nào? Nghiên cứu này sẽ tổng hợp một số nghiên cứu về mối quan hệ giữa hai biến số này đồng thời tập trung làm sáng tỏ mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và đầu tư của Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2019. Kết quả của nghiên cứu đóng vai trò như một cơ sở vững chắc củng cố về mặt lý luận cũng như thực tiễn tại Việt Nam từ đó giúp nhà cầm quyền, nhà hoạch định có cái nhìn toàn diện để đưa ra chính sách kinh tế giúp nền kinh tế Việt Nam tăng trưởng nhanh, bền vững song song với thu hút nguồn vốn đầu tư lớn và ổn định. KINH TẾ - XÃ HỘI 76 SỐ 65 (01-2021) TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 2. Cơ sở lý luận Về công thức tính toán theo phương pháp chi tiêu ta có mối liên hệ giữa tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và đầu tư (I) như sau: GDP = C + G + I + NX [1], trong đó C là chi tiêu hộ gia đình, G là chi tiêu chính phủ và NX là xuất khẩu ròng, điều này cho thấy khi tăng đầu tư sẽ làm tăng giá trị GDP. Bên cạnh đó thì tăng trưởng GDP còn xuất phát từ thành phần C, G hay NX. Đã có một số nghiên cứu về mối quan hệ giữa 2 biến số kinh tế này, có nghiên cứu chỉ ra chỉ tồn tại quan hệ một chiều từ đầu tư đến tăng trưởng kinh tế, có quan điểm lại chỉ ra tồn tại mối quan hệ hai chiều giữa chúng. Cụ thể theo nghiên cứu của Champa Bati Dutta và các cộng sự đã chỉ ra trong nghiên cứu của họ rằng có mối quan hệ một chiều từ nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI đến tăng trưởng nhưng lại là mối quan hệ hai chiều của vốn đầu tư trong nước đến tăng trưởng từ thực tiễn của Bangladesh [3]. Trong nghiên cứu của Obiamaka P.Egbo cũng có kết quả tương tự rằng chỉ có mối liên hệ một chiều từ nguồn vốn FDI đến tăng trưởng kinh tế mà không có mối quan hệ ngược lại từ thực tiễn của quốc gia Nigeria [6]. Nghiên cứu thực nghiệm tại Turkey của nhà nghiên cứu Hasan Bakir lại chỉ ra tồn tại mối quan hệ hai chiều giữa tăng trưởng kinh tế và đầu tư trực tiếp nước ngoài [4]; đây cũng là kết quả thu được trong nghiên cứu của Mr. Rahmatullah Pashtoon tại quốc gia Afghanistan [7]. Mối quan hệ hai chiều giữa hai biến cũng được nhà nghiên cứu Burcu Turkcan thực nghiệm trên 23 quốc gia thuộc tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế (OECD) với kết quả rằng tác động của tăng trưởng kinh tế đến thu hút nguồn vốn đầu tư lớn hơn so với sự đóng góp của nguồn vốn đầu tư đến tăng trưởng kinh tế [8]. Cũng theo nghiên cứu khác của Anita Kumari trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa điện năng tiêu thụ, đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế ở India lại có kết luận về mối quan hệ một chiều từ tăng trưởng kinh tế đến thu hút vốn đầu tư nước ngoài [5]. Với mục tiêu củng cố lý luận cũng như thực tiễn tại Việt Nam, tác giả sẽ tập trung tìm hiểu mối quan hệ giữa tăng trưởng và đầu tư trong giai đoạn từ 2010 đến 2019 với nguồn số liệu theo quý, bằng việc sử dụng công cụ định lượng sẽ kiểm định bằng mô hình vector tự hồi quy (VAR-Vector Autoregression Model) hoặc phân tích theo mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM-Vector Error Correction Model), mối quan hệ nhân quả Granger, nhằm đưa ra kết luận xác đáng và tin cậy cho Việt Nam. 3. Phương pháp nghiên cứu Trong nghiên cứu này, tác giả tìm hiểu mối quan hệ giữa sự tăng trưởng kinh tế, với nguồn dữ liệu mà tác giả thu thập được theo quý từ năm 2010-2019, đây là nguồn số liệu thứ cấp mà tác giả thu thập được từ Bộ Công thương, Tổng cục Thống kê trên phạm vi quốc gia. Tác giả sẽ tiến hành các kiểm định cần thiết như kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu, kiểm tra nhân quả Grager, tiến hành kiểm định sự đồng liên kết Co-integration, từ đó làm cơ sở cho tiến hành lựa chọn ước lượng theo mô hình VAR (khi các biến không tồn tại đồng liên kết) hoặc VECM (khi các biến có tồn tại sự đồng liên kết), Xét hai chuỗi thời gian Y1 và Y2. Mô hình VAR tổng quát đối với Y1 và Y2 [2]: Y1t = α + ∑ 𝛽𝑖 𝑝 1 Y1t-1 + ∑ 𝛾𝑖 𝑝 1 Y2t-1 + u1t Y2t =  + ∑ 𝑖 𝑝 1 Y1t-1 + ∑ 𝜃𝑖 𝑝 1 Y2t-1 + u2t Trong mô hình trên, mỗi phương trình đều chứa p độ trễ của mỗi biến. Mô hình VECM có dạng như sau: Yt = Yt-1 + c1Yt-1 ++cp-1Yt-p+1 + ut (2) Với Yt-1 chính là phần hiệu chỉnh sai số. Sau đó tác giả sẽ tiến hành các kiểm định sự phù hợp, ổn định của mô hình, kiểm định Granger và phân tích phân rã phương sai trong mô hình để tìm hiểu và đưa ra kết luận. 4. Kết quả nghiên cứu thu được Điều đầu tiên của bất kỳ một nghiên cứu nào về số liệu theo thời gian đó là việc xem xét liệu chuỗi số thời gian này có tính dừng hay không. Hậu quả của một chuỗi số không có tính dừng sẽ làm cho kết quả ước lượng trở nên không chính xác và không còn đáng tin cậy. Nếu chuỗi số dạng thô chưa có tính dừng thì ta tiến hành lấy sai phân chuỗi số liệu gốc đó và tiến hành kiểm định tính dừng của chuỗi sai phân ta thu được. Bảng 1. Kiểm định tính dừng H0: Chuỗi không dừng Raw Data I p-value= 0.9995 GDP p-value= 0.9412 1st differenced I p-value= 0.0000* GDP p-value= 0.0001* Nguồn: Tác giả chiết xuất từ kết quả chạy mô hình Việc lấy sai phân bao nhiêu lần là đủ thì thực nghiệm cho thấy khi mà lấy sai phân đến khi nào mà (1) KINH TẾ - XÃ HỘI 77 SỐ 65 (01-2021) TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY chuỗi số dừng là được, khi đó là gọi chuỗi số đó là chuỗi tích hợp bậc d. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định đơn vị Augmented Dickey- Fuller (ADF), thu được kết quả như Bảng 1 ở trên. Nhận thấy rằng, chuỗi số liệu thô ban đầu đều không có tính dừng do P-value>. Tác giả tiến hành kiểm định ADF trên nguồn số liệu lấy sai phân cấp 1 thì kết quả thu được rất tốt khi cả 2 đều có tính dừng thậm chí với mức ý nghĩa 1% Tiếp theo tác giả tiến hành kiểm định tính đồng liên kết giữa 2 biến để xem liệu có tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa chúng không. Nếu 2 biến tồn tại đồng liên kết, tác giả sẽ sử dụng mô hình VECM, nếu không tác giả sẽ sử dụng mô hình VAR. Để thực hiện kiểm định tính đồng liên kết, tác giả sử dụng Johansen Cointegration Test và thu được kết quả như Bảng 2: Bảng 2. Kiểm định tính đồng kết hợp Giả thiết H0 Giá trị thống kê Trace Giá trị thống kê Max-eigen None 77.90584 [0.0000] 50.47030 [0.0000] At most 1 24.43553 [0.0000] 27.43553 [0.0000] Nguồn: Tác giả chiết xuất từ kết quả chạy mô hình Nhìn vào kết quả thu được thì ta dễ dàng thấy rằng cả kiểm định Trace Test và Max-eigenvalue Test đều cho kết quả có 2 mối quan hệ đồng tích hợp ở mức ý nghĩa 5%. Do đó tác giả quyết định sử dụng mô hình VECM để xem xét mối quan hệ 2 biến số trên: Bảng 3. Kiểm định độ trễ cho mô hình VECM Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values D(DGDP) D(DI) Joint DLag 1 161.5606 [ 0.0000] 47.61698 [ 0.0000] 193.4950 [ 0.0000] DLag 2 69.65157 [ 0.0000] 26.56785 [ 0.0000] 88.16897 [ 0.0000] DLag 3 78.59463 [ 0.0000] 4.556041 [ 0.1025] 80.35656 [ 0.0000] Nguồn: Tác giả chiết xuất từ kết quả chạy mô hình Với kết quả thu được từ việc kiểm tra độ trễ của các biến nội sinh thì có thể thấy rằng, độ trễ tối đa nằm trong phạm vi của các biến là 2, sang đến độ trễ là 3 có sự xuất hiện của giá trị p-value > 0,05, do đó tác giả quyết định sử dụng độ trễ 2 và thu được kết quả mô hình VECM như Bảng 4. Kết quả thu được từ mô hình VECM rất khả quan, chỉ số trên cho thấy mức độ phù hợp của mô hình đạt khá cao 96,52%. Tiếp theo tác giả tiến hành kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa 2 biến số trên thông qua kiểm định Granger được thể hiện trên Bảng 5. Bảng 4. Kết quả mô hình VECM Vector Error Correction Estimates Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] Cointegrating Eq: CointEq1 DGDP(-1) 1.000000 DI(-1) 68.31783 (15.6169) [ 4.37460] C -33017.09 Error Correction: D(DGDP) D(DI) CointEq1 -3.586055 (0.20044) [-17.8910] -0.007571 (0.00146) [-5.19242] D(DGDP(-1)) 1.648566 (0.14987) [ 10.9996] 0.006274 (0.00109) [ 5.75422] D(DGDP(-2)) 0.830348 (0.07799) [ 10.6470] 0.003640 (0.00057) [ 6.41586] D(DI(-1)) 192.5764 (21.2112) [ 9.07900] -0.614861 (0.15431) [-3.98468] D(DI(-2)) 86.53297 (18.5883) [ 4.65523] -0.386611 (0.13523) [-2.85901] C -2480.054 (18455.0) [-0.13438] -0.201316 (134.256) [-0.00150] R-squared 0.965261 0.818548 F-statistic 166.7148 27.06666 Mean dependent 10112.53 29.44444 S.D. dependent 549162.8 1748.032 Nguồn: Tác giả chiết xuất từ kết quả chạy mô hình Bảng 5. Kết quả kiểm định nhân quả Granger Dependent variable: D(DGDP) Excluded Chi-sq df Prob. D(DI) 90.04034 2 0.0000 All 90.04034 2 0.0000 Dependent variable: D(DI) Excluded Chi-sq df Prob. D(DGDP) 42.11114 2 0.0000 All 42.11114 2 0.0000 Nguồn: Tác giả chiết xuất từ kết quả chạy mô hình KINH TẾ - XÃ HỘI 78 SỐ 65 (01-2021) TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Kết quả trên cho thấy, thực tế từ nguồn số liệu thực nghiệm thu thập được thì GDP và I tồn tại mối quan hệ hai chiều, I tác động đến GDP và cả theo chiều ngược lại. Sự ổn định của mô hình được tác giả thực hiện như Hình 1: -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Nguồn: Tác giả chiết xuất từ kết quả chạy mô hình Hình 1. Kiểm định đơn vị Qua Hình 1 ta thấy mô hình thu được có sự ổn định ở mức chấp nhận được, khi các nghiệm tìm ra phân bố đều phần lớn nằm trong vòng tròn đơn vị. Thông qua hàm phản ứng đẩy được tác giả trích dẫn từ kết quả mô hình tại Hình 2, ta có thể thấy rằng tác động của sự thay đổi nguồn vốn đầu tư đến tăng trưởng kinh tế diễn ra cùng chiều sau 4 chu kỳ và yếu dần vào các chu kỳ tiếp theo nhưng theo hướng âm, chứng tỏ việc đầu tư vào môi trường kinh tế Việt Nam vẫn chưa thực sự có nhiều tác động lớn đến tăng trưởng. Lý giải điều này có thể được giải thích bằng việc là hầu như các lĩnh vực mà nhà đầu tư họ vào Việt Nam chủ yếu vào các ngành, khu vực nhạy cảm như bất động sản, ngành công nhiệp ô nhiễm có thể trong thời gian ngắn làm tăng trưởng nhưng về dài hạn thì lại có tác động không tốt đến nền kinh tế nước nhà. Mặt khác cũng có thể được lý giải rằng việc tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam vẫn phụ thuộc nhiều vào tiêu dùng trong nước thông qua các chính sách kích cầu hay thông qua các hoạt động xuất khẩu. Theo chiều ngược lại thì chúng ta có thể quan sát thấy tác động của cú sốc kinh tế đến hoạt động thu hút nguồn vốn đầu tư sau từ 5 đến 6 chu kỳ và có tác động khá lâu dai dẳng, điều này đồng nghĩa rằng việc nguồn vốn đầu tư vào Việt Nam có dồi dào ổn định hay không rất phụ thuộc vào tăng trưởng kinh tế nước sở tại, nhà đầu tư họ rất coi trọng môi trường sinh lời tại Việt Nam. Để có thể có được kết luận chính xác hơn về mối quan hệ giữa đầu tư và tăng trường GDP, tác giả tiến hành kiểm định phân rã phương sai và thu được kết quả như Bảng 6. -80,000 -40,000 0 40,000 80,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DGDP to DGDP -80,000 -40,000 0 40,000 80,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DGDP to DI -400 -200 0 200 400 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DI to DGDP -400 -200 0 200 400 600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of DI to DI Nguồn: Tác giả chiết xuất từ kết quả chạy mô hình Hình 2. Phân tích phản ứng đẩy Bảng 6. Kết quả phân rã phương sai Variance Decomposition of DGDP: Period S.E. DGDP DI 1 110556.8 100.0000 0.000000 2 143951.8 93.23914 6.760857 3 151876.6 88.40380 11.59620 4 151888.5 88.40427 11.59573 5 180934.7 89.95195 10.04805 6 203023.9 82.42198 17.57802 7 205786.1 81.14990 18.85010 8 205848.6 81.10435 18.89565 9 234262.6 84.72145 15.27855 10 254628.3 81.79968 18.20032 11 257562.5 80.59412 19.40588 12 257666.1 80.55199 19.44801 13 282991.1 83.01522 16.98478 14 302323.0 80.51148 19.48852 15 304756.4 79.53958 20.46042 16 304949.5 79.46538 20.53462 17 330107.9 81.70736 18.29264 18 349328.9 79.87671 20.12329 19 351640.7 78.98635 21.01365 20 351935.6 78.89601 21.10399 Variance Decomposition of DI: Period S.E. DGDP DI 1 804.2727 21.16539 78.83461 2 815.2892 21.94242 78.05758 3 882.7883 26.98312 73.01688 4 1020.523 32.22887 67.77113 5 1052.933 32.89542 67.10458 KINH TẾ - XÃ HỘI 79 SỐ 65 (01-2021) TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 6 1169.791 41.37015 58.62985 7 1200.341 42.31154 57.68846 8 1237.037 42.55347 57.44653 9 1299.286 38.57421 61.42579 10 1350.006 42.26164 57.73836 11 1378.392 43.17048 56.82952 12 1432.433 43.40062 56.59938 13 1474.460 41.29703 58.70297 14 1533.326 44.71778 55.28222 15 1559.660 45.51642 54.48358 16 1600.137 45.49664 54.50336 17 1645.619 43.26532 56.73468 18 1696.932 46.00818 53.99182 19 1720.881 46.77004 53.22996 20 1761.119 46.65919 53.34081 Cholesky Ordering: DGDP DI Nguồn: Tác giả chiết xuất từ kết quả chạy mô hình Tác giả sử dụng kết quả cho 20 chu kỳ với kết quả thu được bước đầu như sau: - Trong giai đoạn vừa qua thì tăng trưởng kinh tế của Việt Nam có sự đóng góp tích cực từ nguồn vốn đầu tư mà cụ thể từ chu kỳ thứ 10 trở đi thì sự tác động này lên đến 20%. Đây không phải con số lớn xuất phát từ nguyên nhân mà tác giả đã trình bày ở trên nhưng cũng mang ý nghĩa quan trọng thể hiện rằng việc tăng đầu tư cũng có ý nghĩa đóng góp tích cực trong thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. - Liệu việc thu hút nguồn vốn đầu tư vào Việt Nam có phụ thuộc vào tăng trưởng không? Câu trả lời là có, cụ thể từ chu kỳ thứ 10 thì tăng trưởng kinh tế quyết định tới 45% sự thu hút nguồn vốn đầu tư. Điều này cũng đồng nghĩa những nhà đầu tư thật sự rất coi trọng tăng trưởng ở Việt Nam, suất sinh lời ở nước sở tại quyết định nhiều đến việc đầu tư của họ. 5. Kết luận thu được từ nghiên cứu Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam với nguồn số liệu theo quý từ năm 2010 đến năm 2019 về hai biến số vĩ mô là đầu tư và tăng trưởng kinh tế với sự hỗ trợ của kiểm định nhân quả Granger dựa trên mô hình hiệu chỉnh sai số VECM đã chỉ ra rằng các biến số đều dừng sau khi lấy sai phân cấp 1. Qua kết quả kiểm định hai biến số có tồn tại mối quan hệ đồng kết hợp là cơ sở để ước lượng mô hình VECM. Việc áp dụng kiểm định nhân quả Granger, chúng ta có thể thấy rằng tồn tại mối quan hệ 2 chiều giữa tăng trưởng kinh tế và nguồn vốn đầu tư tại Việt Nam giai đoạn từ những năm 2010 đến năm 2019. Có thể nói rằng nguồn vốn đầu tư có tác động khá khiêm tốn đến tăng trưởng kinh tế ở mức đóng góp 20% lý giải điều này là do nguyên nhân thứ nhất là nguồn đầu tư vào Việt Nam chủ yếu vào những ngành gây tác động xấu đến môi trường như bất động sản, công nghiệp nặng, gia công phụ thuộc nhà thầu nước ngoài mà không chú trọng việc chuyển giao công nghệ hay lĩnh vực tác động chuyển dịch cơ cấu kinh tế và nguyên nhân thứ hai là do tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam còn phụ thuộc nhiều vào tiêu dùng trong nước của hộ gia đình và Chính phủ thêm nữa là đóng góp xuất phát từ hoạt động xuất khẩu. Đi cùng với đó là việc tăng trưởng của Việt Nam là cơ sở quan trọng trong thu hút nguồn vốn đầu tư nhưng cũng thấy rằng, việc tăng trưởng này chưa thực sự có cơ sở bền vững lâu dài. Từ những kết quả nghiên cứu thu được, thiết nghĩ những nhà cầm quyền, nhà hoạch định cần có chính sách thu hút nguồn vốn đầu tư để đem lại mức tăng trưởng kinh tế cao. Song song bên cạnh đó cũng không ngừng duy trì nhịp độ tăng trưởng kinh tế là cơ sở rất quan trọng trong việc thu hút nguồn vốn đầu tư trong và ngoài nước. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] PGS.TS. Nguyễn Văn Dần, Giáo trình kinh tế học vĩ mô, NXB Tài chính, 2010. [2] GS.TS. Nguyễn Quang Dong, Giáo trình kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế quốc dân, 2013. [3] Champa Bati Dutta, Mohammed Ziaul Haider and Debasish Kumar Das, Dynamics of Economic Growth, Investment and Trade Openness: Evidence from Bangladesh, South Asian Journal of Macroeconomics and Public Finance, 2017. [4] Hasan Bakir and Filiz Eryilmaz, Causal Relationship between Foreign Direct Investment and Economic Growth: Evidence from Turkey, Handbook of Research on Strategic Developments and Regulatory Practice in Global Finance (Ed. Ozlem Olgu), USA: IGI- Global Publishing, pp.319-330, 2015. [5] Anita Kumar, Causal relationships among electricity consumption, foreign direct investment and economic growth in India, The Electricity Journal, Volume 31, Issue 7, 2018. [6] Obiamaka P. Egbo, Foreign direct investment and economic growth in Nigeria: A Granger causality analysis, International Journal of Current Research Vol. 3, Issue 11, pp.225-232, October, 2011. [7] Mr. Rahmatullah Pashtoon, Impact of Foreign direct investment on Economic Growth of KINH TẾ - XÃ HỘI 80 SỐ 65 (01-2021) TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY Afghanistan, We’Ken International Journal of Basic and Applied Sciences, Volume 2, Issue 2, December, 2017. [8] Burcu Turkcan, How does FDI and Economic growth affect each other? The OECD case?, International Conference On Emerging Economic Issues In A Globalizing World, Izmir, 2008. Ngày nhận bài: 21/12/2020 Ngày nhận bản sửa: 07/01/2021 Ngày duyệt đăng: 18/01/2021