Tác động của nguồn vốn FDI đến tăng trưởng và hội tụ năng suất các nhân tố tổng hợp cấp độ doanh nghiệp ngành chế biến thực phẩm và đồ uống Việt Nam giai đoạn 2000-2011

Bài viết "Tác động của nguồn vốn FDI đến tăng trưởng và hội tụ năng suất các nhân tố tổng hợp cấp độ doanh nghiệp ngành chế biến thực phẩm và đồ uống Việt Nam giai đoạn 2000-2011" nghiên cứu sự tồn tại và ảnh hưởng của hội nhập thông qua FDI lên hội tụ năng suất các nhân tố tổng hợp TFP của các doanh nghiệp thuộc ngành chế biến thực phẩm và đồ uống ở Việt Nam.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tác động của nguồn vốn FDI đến tăng trưởng và hội tụ năng suất các nhân tố tổng hợp cấp độ doanh nghiệp ngành chế biến thực phẩm và đồ uống Việt Nam giai đoạn 2000-2011 TÁC ĐỘNG CỦA NGUỒN VỐN FDI ĐẾN TĂNG TRƯỞNG VÀ HỘI TỤ NĂNG SUẤT CÁC NHÂN TỐ TỔNG HỢP CẤP ĐỘ DOANH NGHIỆP NGÀNH CHẾ BIẾN THỰC PHẨM VÀ ĐỒ UỐNG VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000-2011 TS. Phan Tất Hiển Trường Đại học Sài Gòn Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu sự tồn tại và ảnh hưởng của hội nhập thông qua FDI lên hội tụ năng suất các nhân tố tổng hợp TFP của các doanh nghiệp thuộc ngành chế biến thực phẩm và đồ uống ở Việt Nam. Chúng tôi sử dụng bảng IO động để xây dựng cấu trúc mối liên hệ giữa các doanh nghiệp nội địa và các doanh nghiệp FDI thông qua ảnh hưởng lan tỏa của FDI lên các doanh nghiệp nội địa. Chúng tôi sử dụng phương pháp hồi quy với số liệu mảng để xem xét những doanh nghiệp trực tiếp tham gia vào hội nhập thông qua biến vốn vay từ bên ngoài để phản ánh tác động của thị trường tài chính, và sử dụng phương pháp bán tham số với đầu tư và đầu vào trung gian làm biến điều khiển khi ước lượng hàm sản xuất để tránh tính chệch, đồng thời nhờ đó có thể ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) thực. Với dữ liệu của ngành chế biến thực phẩm và đồ uống từ năm 2000-2012, chúng tôi đã chỉ ra rằng có ảnh hưởng tích cực của hội nhập và thị trường tài chính lên quá trình hội tụ TFP của các doanh nghiệp thuộc ngành công nghiệp chế biến thực phẩm và đồ uống. Từ khóa: năng suất cấp độ doanh nghiệp, hội nhập, hội tụ, tốc độ hội tụ, lan tỏa công nghệ, lan tỏa theo chiều ngang, lan tỏa theo chiều dọc, kỹ thuật bán tham số. 1. Giới thiệu Xem xét sự hội tụ cấp độ doanh nghiệp chính là phân tích xem một doanh nghiệp chưa phát triển hoặc chưa được đầu tư phát triển có thể phát triển để bắt kịp doanh nghiệp đã phát triển trong một ngành. Trả lời câu hỏi này là một cơ sở quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách đưa ra các chính sách thích hợp để phát triển nền kinh tế. Do đó, vấn đề này đã được rất nhiều nhà kinh tế quan tâm. Để xem xét vấn đề này có nhiều cách tiếp cận khác nhau như tiếp cận theo số liệu chéo, tiếp cận theo phân phối, tiếp cận theo số liệu bảng,… Trong nghiên cứu này chúng tôi xin giới thiệu phương pháp tiếp cận số liệu mảng để giải quyết vấn đề này. Phương pháp tiếp cận số liệu mảng sẽ kết hợp thông tin chéo và thông tin về quá trình vận động. Những người ủng hộ cách tiếp cận này cho rằng nó có một lợi thế rõ rệt so với hồi quy chéo. Trong khi phân tích hội tụ chéo có điều kiện phải đưa các nhân tố quyết định tới mức TFP ở trạng thái dừng vào để đảm bảo có được các ước lượng vững. Với việc một nhân tố này chưa biết hoặc không đo lường được sẽ dẫn tới những khó khăn. Nhiều tác giả cho rằng cách duy nhất để thu được các ước lượng vững là sử dụng phương pháp dữ liệu bảng. Mô hình dữ liệu bảng cho quá trình hội tụ với hiệu ứng cố định giản đơn khi đó sẽ có dạng: log  y  t  / y  t  1   c0  c1  t   b log y  t  1  u  t    (1.1) Phương trình này cho thấy hằng số c lúc này được phân rã thành hai bộ phận là hiệu ứng cố định theo nền kinh tế nhưng không quan sát được (không đổi theo thời gian và quyết định tới trạng thái dừng của vùng) c0, và hiệu ứng đặc trưng theo thời gian c1 mà ảnh hưởng tới tất cả các nền kinh tế. Để ước lượng được, các hệ số ước lượng theo phương pháp biến giả bình phương bé nhất được áp đề xuất bởi Hsiao(1986)[8]. Tuy nhiên, bởi vì hệ số ước lượng này chỉ vững khi có một lượng quan sát lớn theo thời gian nên một cách khác được sử dụng phổ biến hơn là sử dụng ước lượng GMM, 2 bước mà Arellano (1988)[1] và Arrellano và Bond (1991)[2] đề xuất và được đưa vào nghiên cứu tăng trưởng trong Caselli, Esquivel và , 285 Lefort (1996)[7]. Bắt đầu với mô hình tự hồi quy với hiệu ứng đặc trưng theo từng trường hợp mà không quan sát được, cách tiếp cận này sử dụng dạng sai phân của phương trình hồi quy để loại bỏ những hiệu ứng đặc trưng theo quốc gia mà bất biến theo thời gian và không quan sát được, và sử dụng giá trị của chuỗi này đã lấy trễ hai thời kỳ hoặc dài hơn làm biến công cụ cho phương trình dạng sai phân, do vậy nó sẽ loại bỏ đi được sai số đo lường và chệch do tính nội sinh. Các kết quả từ phân tích hội tụ sử dụng các phương pháp sử dụng dữ liệu bảng này thường chệch so với các kết quả rút ra từ các nghiên cứu hồi quy sử dụng số liệu chéo. Do vậy, các ước lượng tốc độ hội tụ thông qua phương pháp dữ liệu bảng truyền thống thường cao hơn so với các ước lượng chéo. Để xử lý vấn đề kinh tế lượng, một số giả đề xuất sử dụng một ước lượng GMM hệ thống như Arellano và Bover (1995)[3], Blundell và Bond (1998)[4]. Đây là một hệ thống kết hợp các phương trình sai phân bậc nhất thông thường với các phương trình theo giá trị gốc, trong đó biến công cụ là biến sai phân bậc nhất lấy trễ. Sử dụng hệ số ước lượng này cho cùng tập dữ liệu mà Caselli (1996)[7] đã dùng, Bond (2001) [5] tính được tốc độ hội tụ cho cả mô hình Solow gốc và mô hình có bổ sung vốn nhân lực. Nói cách khác, các tác giả đã giải thích được tại sao các hệ số ước lượng bằng GMM sai phân bậc nhất lại cao hơn khá nhiều so với tốc độ hội tụ tương đối chậm trong các nghiên cứu hồi quy chéo. Nó bắt nguồn từ độ chệch do mẫu hữu hạn lớn của hệ số ước lượng này dẫn đến việc sử dụng biến công cụ yếu. 2. Năng suất các nhân tố tổng hợp TFP([14]) Trong phần này chúng tôi xin giới thiệu về cách tính phương pháp các nhân tố tổng hợp. Thứ nhất, phương pháp bán tham số, trong phương pháp bán tham số có 2 dạng ước lượng được đề xuất bởi Olley-Pakes (1996)[10] và dạng ước lượng do Levinshon ...