Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của tài sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng kinh tế quốc gia

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

--------------------------------------------

LÊ HOÀNG PHÚC

TÁC ĐỘNG CỦA TÀI SẢN TRÍ TUỆ ĐẾN TỐC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ QUỐC GIA

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

--------------------------------------------

LÊ HOÀNG PHÚC

TÁC ĐỘNG CỦA TÀI SẢN TRÍ TUỆ ĐẾN TỐC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ QUỐC GIA

Chuyên ngành: Kinh tế phát triển

Mã số: 60310105

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. HAY SINH

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế với đề tài: “Tác động của tài sản

trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng kinh tế quốc gia” này là công trình nghiên cứu

thực sự của cá nhân tôi, được thực hiện dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Hay Sinh.

Các số liệu, kết quả trình bày trong luận văn là trung thực và chính xác trong phạm

vi hiểu biết của tôi.

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung và tính trung thực của đề tài

nghiên cứu này.

TP. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2014

Học viên

LÊ HOÀNG PHÚC

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục chữ viết tắt

Danh mục các bảng

Danh mục hình ảnh

Tóm tắt

Chương 1 – TỔNG QUAN ----------------------------------------------------------------- 1

1.1. Nguyên nhân chọn đề tài ---------------------------------------------------------------- 1

1.2. Ý nghĩa của đề tài ------------------------------------------------------------------------ 2

1.3. Phạm vi nghiên cứu ---------------------------------------------------------------------- 4

1.4 Mục tiêu nghiên cứu ---------------------------------------------------------------------- 4

1.5. Phương pháp nghiên cứu ---------------------------------------------------------------- 5

1.6. Kết cấu của luận văn --------------------------------------------------------------------- 5

Kết luận Chương 1----------------------------------------------------------------------------- 6

Chương 2 – CƠ SỞ LÝ LUẬN ------------------------------------------------------------ 7

2.1. Cơ sở khoa học về tăng trưởng kinh tế ------------------------------------------------ 7

2.2. Lý thuyết liên quan đến tài sản trí tuệ ------------------------------------------------- 8

2.3. Cơ sở thực nghiệm về phát triển tài sản trí tuệ ------------------------------------- 11

2.3.1 Các nghiên cứu thực nghiệm với mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ ---------------- 11

2.3.2. Các nghiên cứu thực nghiệm về số lượng tài sản trí tuệ ------------------------ 14

2.3.3. Giải thích việc sử dụng các biến trong mô hình --------------------------------- 16

Kết luận Chương 2 -------------------------------------------------------------------------- 22

Chương 3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU --------------------------------------- 23

3.1. Mô tả bộ dữ liệu ------------------------------------------------------------------------ 23

3.2. Vận dụng mô hình nghiên cứu -------------------------------------------------------- 23

3.2.1 Biến và nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu -------------------------------- 24

3.2.2. Quy trình nghiên cứu ---------------------------------------------------------------- 29

Kết luận Chương 3 -------------------------------------------------------------------------- 33

Chương 4 – NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU -------------------------- 34

4.1. Thống kê mô tả dữ liệu ---------------------------------------------------------------- 34

4.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến ------------------------------------------------ 38

4.3. Tài sản trí tuệ tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc gia trên thế giới như thế nào ? (Câu hỏi 1) ------------------------------------------------------------- 40

4.4. Tài sản trí tuệ tác động như thế nào đển tốc độ tăng trưởng kinh tế tại các nhóm nước có GNI bình quân khác nhau? (Câu hỏi 2) ---------------------------------------- 46

4.4.1. Hồi quy dữ liệu nhóm nước có thu nhập cao (38 quốc gia) -------------------- 46

4.4.2. Hồi quy dữ liệu nhóm nước có thu nhập trung bình cao (25 quốc gia) ------- 50

4.4.3. Hồi quy dữ liệu nhóm nước thu nhập trung bình thấp (21 quốc gia) ---------- 51

4.4.4. Hồi quy dữ liệu nhóm nước thu nhập thấp (16 quốc gia) ----------------------- 53

4.5. Việt Nam nên có những chính sách như thế nào quản lý như thế nào để phát triển và khai thác tài sản trí tuệ một cách hiệu quả? (Câu hỏi 3) ---------------------- 60

Kết luận Chương 4 -------------------------------------------------------------------------- 61

Chương 5 - KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ -------------------------------------------- 62

5.1. Kết luận chung về tài sản trí tuệ ------------------------------------------------------ 62

5.2. Đóng góp của kết quả nghiên cứu ---------------------------------------------------- 63

5.3. Những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất ------------------------------------------ 64

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

FDI : Đầu tư trực tiếp của nước ngoài (Foreign direct investment)

FEM : Mô hình tác động cố định (Fixed Effected Model)

GDP : Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product)

GMM : Mô hình hồi quy Generalized Method of Moments

GP : Chỉ số bảo hộ quyền sáng chế Ginarte-Park

IP : Tài sản trí tuệ (Intellectual Property)

IPR : Quyền tài sản trí tuệ (Intellectual Property Right)

IPT : Tổng số tài sản trí tuệ (Intellectual Property in Total)

PM : Mô hình hồi quy bình phương tối thiểu gộp (Pooled OLS)

PPP : Ngang giá sức mua (Purchasing Power Parity)

R&D : Nghiên cứu và Phát triển (Research and Development)

REM : Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effected Model)

rGDP : Tốc độ tăng GDP bình quân (Rate of GDP per capital growth)

TFP : Năng suất nhân tố tổng hợp (Total Factor Productivity)

TPP : Đối tác xuyên Thái Bình Dương (Trans-Pacific Partnership)

TRIPS : Hiệp định về các khía cạnh thương mại của quyền sở hữu trí

tuệ (Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights)

WB : Ngân hàng Thế giới (World Bank)

WIPO : Tổ chức Sở hữu trí tuệ Thế giới (World Intellectual Property

Organization)

WTO : Tổ chức thương mại thế giới (World Trade Organization)

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Mô tả biến dùng trong nghiên cứu ---------------------------------------- 24

Bảng 4.1 Bảng thống kê tính đầy đủ của các biến ---------------------------------- 34

Bảng 4.2 Thống kê mô tả dữ liệu ------------------------------------------------------ 36

Bảng 4.3 Thống kê mô tả dữ liệu đã logarit hóa ------------------------------------ 37

Bảng 4.4 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến --------------------------- 38

Bảng 4.5 Hồi quy thử các biến giải thích với biến gdp_ln ------------------------ 39

Bảng 4.6 So sánh kết quả hồi quy với biến ope và lab có độ trễ 1 năm ---------- 40

Bảng 4.7 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình cho mẫu chung --------- 41

Bảng 4.8 Ma trận tương quan giữa phần dư và biến giải thích của ước lượng cho

mẫu chung ------------------------------------------------------------------------------- 43

Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mẫu chung bằng GMM ------------------------------ 44

Bảng 4.10 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu

nhập cao ----------------------------------------------------------------------------------- 46

Bảng 4.11 Ma trận tương quan giữa phần dư và biến giải thích của ước lượng

cho nhóm các nước thu nhập cao ------------------------------------------------------ 48

Bảng 4.12 Kết quả ước lượng mẫu các nước thu nhập cao bằng GMM -------- 49

Bảng 4.13 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu

nhập trung bình cao --------------------------------------------------------------------- 50

Bảng 4.14 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu

nhập trung bình thấp -------------------------------------------------------------------- 52

Bảng 4.15 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình cho mẫu các nước thu

nhập thấp ---------------------------------------------------------------------------------- 53

Bảng 4.16 Ma trận tương quan giữa phần dư và biến giải thích của ước lượng

cho các nước thu nhập thấp ------------------------------------------------------------ 55

Bảng 4.17 Kết quả ước lượng mẫu các nước thu nhập thấp bằng GMM ------- 56

Bảng 4.18 Kết quả hồi quy tổng hợp từ các nhóm quốc gia ---------------------- 57

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1. Bảo hộ sở hữu trí tuệ và đổi mới (Furukawa, 2010) --------------------- 9

Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu -------------------------------------------------------- 32

HÌnh 4.1. Tác động của IPT đến tăng trưởng kinh tế ------------------------------- 58

Hình 4.2. Tác động của IPR đến tăng trưởng kinh tế ------------------------------- 59

TÓM TẮT

Vào cuối thế kỷ 20, khái niệm “bảo hộ sở hữu trí tuệ” bắt đầu được quan tâm và

nghiên cứu trên thế giới. Cho đến nay, đã có nhiều nghiên cứu về tăng trưởng kinh

tế và những nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế. Các nghiên cứu này đã đề

cập đến hai yếu tố tài sản hữu hình và tài sản vô hình, bao gồm tài sản trí tuệ.

Các nhà nghiên cứu đã nhận thấy tài sản trí tuệ tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến

tăng trưởng kinh tế của quốc gia và các nhóm quốc gia. Tuy nhiên, trong phạm vi

tìm kiếm của tác giả, các bài nghiên cứu chưa đề cập nhiều đến số lượng bằng độc

quyền sáng chế, giải pháp hữu ích, thiết kế kiểu dáng công nghiệp, thương hiệu, …

các loại có tác động thật sự đến các nhóm quốc gia có thu nhập bình quân khác

nhau như thế nào, nhất là sau khi nền kinh tế thế giới vừa trải qua bão “đại suy

thoái” vào năm 2008.

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng kết hợp các mô hình hồi quy gộp (Pooled

OLS Model), mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model), mô hình tác

động cố định (Fixed Effect Model) và mô hình GMM. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu

hàng năm của 100 quốc gia liên quan đến biến số lượng tài sản trí tuệ và mức độ

bảo hộ sở hữu trí tuệ cùng với một số biến kiểm soát liên quan đến tốc độ tăng

trưởng kinh tế.

Kết quả nghiên cứu cho thấy số lượng các bằng độc quyền có tác động tích cực tới

tăng trưởng kinh tế nhưng với mức độ khác nhau. Bên cạnh đó, mức độ bảo hộ sở

hữu trí tuệ cũng tác động khác nhau lên các nền kinh tế có thu nhập trung bình khác

nhau theo cả hướng tích cực và tiêu cực. Phát hiện này có phần nào tương đồng với

lý thuyết hình chữ U ngược đã được Furukawa (2010) đề cập và giải thích.

Qua tìm hiểu về tác động giữa số lượng tài sản trí tuệ với tăng trưởng kinh tế, tác

giả kỳ vọng cung cấp được các đề xuất hợp lý cho việc thúc đẩy tăng trưởng nền

kinh tế của một nước có thu nhập GNI bình quân đầu người ở mức dưới trung bình

như Việt Nam.

Chương 1 – TỔNG QUAN

1.1. Nguyên nhân chọn đề tài

Năm 1988, Chin và Grossman (1988) trong “Intellectual Property Rights and North-

South Trade” cho rằng trong khi các công ty phía Bắc thực hiện R&D để giảm chi

phí sản xuất, các công ty phía Nam có thể bắt chước nếu chính phủ các nước này

không thực thi bảo hộ sở hữu trí tuệ. Sau đó, vào ngày 1 tháng 1 năm 1995, Hiệp

định về các khía cạnh thương mại của quyền sở hữu trí tuệ (TRIPS) có hiệu lực và

là một trong những điều kiện bắt buộc đối với tất cả các thành viên Tổ chức Thương

mại Thế giới (WTO). Stiglitz (2008) cho rằng tài sản trí tuệ đã trở thành một trong

những đề tài chính của xã hội toàn cầu. Toàn cầu hoá là một trong những vấn đề

quan trọng ngày nay, đặc biệt khi thế giới hướng về nền kinh tế tri thức. Làm thế

nào để chúng ta có thể điều chỉnh và quản lý tốt việc sản xuất tri thức và quyền tiếp

cận tri thức trong khi TRIPS có thể làm cho việc tiếp cận tri thức trở nên khó khăn

hơn, vì vậy tạo cách biệt về tri thức và gây khó khăn cho phát triển.

Để nâng cao uy tín thương mại quốc tế, Việt Nam đã quyết định gia nhập WTO từ

ngày 11/1/2007 qua nhiều vòng đàm phán khó khăn. Do đó, Việt Nam phải cam kết

thực hiện Hiệp định TRIPS. Thực tế, sau khi nộp đơn xin gia nhập WTO năm 1995,

hệ thống pháp luật về Sở hữu trí tuệ của Việt Nam vẫn chưa đáp ứng hoàn toàn với

TRIPS về tính đầy đủ và tính hiệu quả. Năm 2005, Việt Nam ban hành Bộ luật Dân

sự số 33/2005/QH11 của Quốc hội nước Cộng hoà Xã hội Chủ nghĩa Việt Nam

thông qua ngày 14 tháng 06 năm 2005 sửa đổi, bổ sung quy định về quyền tài sản

nhằm đảm bảo tài sản thực sự là hàng hoá trong giao dịch dân sự, trong đó bao gồm

quyền sở hữu trí tuệ. Tuy nhiên, những quy định trong Bộ luật Dân sự chủ yếu là

những nguyên tắc cơ bản và liên quan đến khía cạnh dân sự. Cho đến khi Luật sở

hữu trí tuệ được ban hành vào tháng 11/2005 thì hệ thống pháp luật về Sở hữu trí

tuệ của Việt Nam mới bước đầu phù hợp với các quy định của Hiệp định TRIPS.

Kể từ thời điểm đó đến nay, Luật Sở hữu trí tuệ đã được sửa đổi bổ sung vào năm

2009. Cùng với sự phát triển của luật, các văn bản dưới luật cũng liên tục được bổ

sung, thay đổi để điều chỉnh các quan hệ trong xã hội Việt Nam có liên quan đến

loại tài sản khá đặc biệt này. Tuy nhiên, hệ thống thực thi quyền sở hữu trí tuệ của

Việt Nam vẫn được nhận định là chưa thực sự có hiệu quả trong Hội thảo “Sở hữu

trí tuệ trong môi trường thương mại toàn cầu: Giải pháp khắc phục điểm yếu của

doanh nghiệp Việt Nam” do Cục Sở hữu Trí tuệ, Tạp chí Tia Sáng, và Hội Doanh

nghiệp Hàng Việt Nam chất lượng cao phối hợp tổ chức ngày 28/5/2013 tại Thành

phố Hồ Chí Minh. Có thể vì vậy mà đến nay doanh nghiệp vẫn thờ ơ với bảo hộ sở

hữu trí tuệ và số lượng đăng ký tài sản trí tuệ còn hạn chế. Trong tình hình đó, Việt

Nam vẫn đang tiếp tục đàm phán gia nhập khối Đối tác kinh tế xuyên Thái Bình

Dương. Để gia nhập, Việt Nam phải đồng ý với Hiệp định thương mại xuyên Thái

Bình Dương (TPP) với những yêu cầu bảo hộ sở hữu trí tuệ cao hơn TRIPS trước

đây.

Trần Hồng Minh và Ngô Văn Giang (2008) cho rằng có thể có “lợi ích đáng kể” của

số đông khi mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ “tương đối lỏng lẻo” có thể tiếp cận được

với công nghệ bằng giá tiền không quá đắt đỏ như lĩnh vực phần mềm để phát triển

kinh tế. Như vậy, cần so sánh việc tăng trưởng kinh tế nhờ vào “công nghệ giá rẻ”

so với lợi ích sẽ thu được có xứng đáng để Việt Nam, một nước thuộc nhóm có thu

nhập trung bình thấp, lựa chọn gia nhập TPP? Tác giả chọn đề tài “Tác động của tài

sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng kinh tế quốc gia” để nghiên cứu nhằm tìm hiểu

một phần quy luật tác động lên tốc độ tăng trưởng kinh tế của mức độ bảo hộ sở

hữu trí tuệ và tổng tài sản trí tuệ qua các nhóm nước có thu nhập khác nhau, từ đó

đóng góp cho định hướng phát triển về hội nhập quốc tế và nền kinh tế tri thức của

Việt Nam.

1.2. Ý nghĩa của đề tài

Đề tài nhằm xem xét khả năng và các hành động nên thực hiện đối với một quốc gia

đang phát triển thuộc nhóm các nước có thu nhập trung bình thấp như Việt Nam, để

huy động tối ưu nguồn lực hiện có của đất nước vào việc thúc đẩy tăng trưởng nền

kinh tế.

Nguồn lực phát triển quốc gia có thể là tài nguyên, vốn, con người. Tuy nhiên, trong

tình hình của các nước đang phát triển như Việt Nam thì việc sử dụng các nguồn lực

tài chính và tài nguyên để bắt kịp sự phát triển của các nước phát triển hầu như khó

khăn vì:

- Nguồn vốn: khả năng tích lũy tài chính thấp, khó có khả năng phát triển nhanh

về công nghiệp

- Nguồn lực tài nguyên thiên nhiên: cạn kiệt theo thời gian, phát triển không bền

vững

Ngược lại, nguồn lực con người là một loại nguồn lực đặc biệt, thể hiện khả năng

của con người thông qua các kỹ năng cứng và mềm tăng lên theo thời gian, dễ tái

tạo và phát triển bền vững.

Các ý tưởng sáng tạo của con người khi hội đủ điều kiện (tính mới, tính sáng tạo,

khả năng ứng dụng sản xuất công nghiệp, …) có thể được bảo hộ của pháp luật.

Quyền sở hữu trí tuệ lúc này trở thành những tài sản dùng trong hoạt động sản xuất,

kinh doanh, đầu tư với các mức giá trị có thể rất cao.

Solow (1956) cho rằng nền kinh tế phát triển dựa trên mối tương quan với các yếu

tố Lao động (L), Vốn (K) và công nghệ (A) theo hàm số Y=A.f(L,K). Trong đó, tài

sản trí tuệ được xem là một phần của yếu tố A, nên việc phát triển nó được xem như

một vấn đề quan trọng để phát triển kinh tế, cung cấp cho nền kinh tế một sức bật

mạnh hơn nhiều so với L và K.

Khi nhận thấy rõ sự tương quan giữa Tài sản trí tuệ và Tăng trưởng kinh tế trong

từng giai đoạn phát triển (theo GNI bình quân), nhà quản lý có thể có thêm cơ sở để

quyết định hợp lý liên quan đến việc phát triển tài sản trí tuệ về mặt số lượng hay

mức độ bảo hộ của pháp luật, tạo điều kiện tăng trưởng kinh tế tốt nhất. Nguồn lực

quốc gia có thể tập trung đúng thời điểm để mang lại hiệu quả cao hơn cho tăng

trưởng kinh tế.

1.3. Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu thực hiện trong phạm vi dữ liệu của 100 quốc gia phân bố ở các nhóm

nước có thu nhập GNI bình quân đầu người khác nhau:

- Nhóm các nước thu nhập cao (38 quốc gia)

- Nhóm các nước thu nhập trung bình cao (25 quốc gia)

- Nhóm các nước thu nhập trung bình thấp (21 quốc gia)

- Nhóm các nước thu nhập thấp (16 quốc gia)

Nghiên cứu được thực hiện thành 2 phần: Nghiên cứu trên mẫu chung và nghiên

cứu trên các nhóm nước khác nhau. Trong đó, tác giả thực hiện tổng hợp số liệu thứ

cấp được công bố trên website của Ngân hàng thế giới (các chỉ số kinh tế, giáo

dục,…) và của Tổ chức Sở hữu trí tuệ thế giới (các chỉ số về lượng tài sản trí tuệ

đang ở giai đoạn nộp đơn xin bảo hộ).

Để xem xét sức mạnh về bảo hộ sở hữu trí tuệ, tác giả sử dụng chỉ số đo lường mức

độ bảo hộ sở hữu trí tuệ do Ginarte và Park (1997) phát triển, Park (2008) cập nhật.

Chỉ số này hiện đang được nhiều nhà nghiên cứu kinh tế sử dụng khi nghiên cứu

các vấn đề về đổi mới, tăng trưởng kinh tế liên quan đến sở hữu trí tuệ.

1.4 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu nhằm mục tiêu xem xét tác động của số lượng tài sản trí tuệ tới tốc độ

tăng trưởng của nền kinh tế các quốc gia trong mối tương quan với yếu tố pháp luật

bảo hộ sở hữu trí tuệ thông qua việc tìm lời giải cho các câu hỏi sau:

1. Kiểm chứng tài sản trí tuệ tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc

gia trên thế giới như thế nào?

2. Tài sản trí tuệ tác động như thế nào đến tốc độ tăng trưởng kinh tế tại các nhóm

nước có GNI bình quân khác nhau?

3. Trong tình hình kinh tế hiện nay, Việt Nam nên có những chính sách quản lý

như thế nào để phát triển, khai thác tài sản trí tuệ hiệu quả?

1.5. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp thống kê, phân tích kết quả từ các

mô hình định lượng Pooled OLS, FEM, REM và GMM trên phần mềm thống kê

Stata 12.0.

Các kiểm định được sử dụng trong nghiên cứu là kiểm định đa cộng tuyến, kiểm

định nội sinh, kiểm định Pagan L-M, kiểm định Hausman, kiểm định Arellano-

Bond. Trường hợp sử dụng các hồi quy Pooled OLS, FEM, REM, tác động của hiện

tượng phương sai thay đổi sẽ được kiểm soát bằng robust khi thực hiện hồi quy.

Số liệu dùng trong nghiên cứu là số liệu thứ cấp được tác giả thu thập, tổng hợp từ

nguồn dữ liệu được công bố chính thức tại Ngân hàng thế giới và Tổ chức sở hữu trí

tuệ thế giới.

Để xây dựng mô hình hồi quy, tác giả kế thừa và phát triển từ các mô hình của các

tác giả Gould và Gruben (1996), Falvey và Greenaway (2006). Ngoài hai biến giải

thích là số lượng tài sản trí tuệ và mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ, tác giả đã dùng các

biến kiểm soát khác như mức đầu tư, chi phí cho giáo dục, tốc độ tham gia lực

lượng lao động, … căn cứ vào các nghiên cứu của nhiều tác giả khác (xem thêm

mục 2.3.3)

Từ kết quả phân tích định lượng, tác giả rút ra các kết luận về liên quan đến việc

giải thích các vấn đề đã nêu ở mục 1.4.

1.6. Kết cấu của luận văn

Ngoài các phần Mục lục, Danh mục các hình, bảng biểu, Tóm tắt, Tài liệu tham

khảo và Phụ lục, tác giả trình bày nghiên cứu theo các phần như sau:

- Chương 1 - Tổng quan

- Chương 2 - Cơ sở lý luận

- Chương 3 -Phương pháp nghiên cứu

- Chương 4 -Nội dung và kết quả nghiên cứu

- Chương 5 - Kết luận và kiến nghị

Kết luận Chương 1

- Qua chương này, tác giả đã xác định nguyên nhân của việc lựa chọn đề tài, xác

định mục tiêu nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu.

- Tác giả đã sơ bộ phác thảo phương pháp nghiên cứu sẽ sử dụng trong bài.

- Giới thiệu kết cấu luận văn để người đọc dễ theo dõi các hoạt động của nghiên

cứu.

Chương 2 –CƠ SỞ LÝ LUẬN

2.1. Cơ sở khoa học về tăng trưởng kinh tế

Harrod (1939) và Domar (1946) xây dựng mô hình tăng trưởng kinh tế cho thấy tốc

độ tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào tỉ lệ giữa tiết kiệm S và lượng vốn K. Tiết

kiệm S được kỳ vọng được dùng vào đầu tư I. Do đó càng tiết kiệm nhiều thì đầu tư

càng nhiều, điều này sẽ tác động tích cực lên mức tăng trưởng của nền kinh tế.

= ( ⁄ ) – = ( ⁄ ) −

Tuy nhiên, theo mô hình tăng trưởng tân cổ điển, việc tiết kiệm bổ sung thêm không

làm cho tăng trưởng tăng theo quan hệ tuyến tính mà mức độ tăng giảm dần theo

quy luật lợi nhuận biên giảm dần theo vốn bổ sung. Ngoài ra, tỉ lệ tăng dân số còn

có vai trò cho phép có sự thay thế giữa vốn và lao động trong quá trình tăng trưởng.

(Solow, 1956). Nguồn nhân lực lại là một yếu tố có thể thay đổi nhanh chóng, có

thể tạo ra những giá trị vượt trội nhờ vào việc vận dụng khả năng tư duy của mình.

Baier và cộng sự (2006) cho rằng năng suất trong 40 năm, từ 1960 đến 2000, tăng

chủ yếu nhờ vào TFP chứ không phải là tăng lượng đầu vào. Trong đó, yếu tố nhân

lực giữ vai trò tác động bên cạnh cơ sở hạ tầng và yếu tố công nghệ. Điều này cũng

được (Lucas, 1988) khẳng định từ trước về lao động hay vốn nhân lực có thể nâng

cao kỹ năng (tăng giá trị theo thời gian) thông qua hoạt động đào tạo lý thuyết và

thực hành (on the job training, learning by doing) từ đó có thể tác động lên tốc độ

tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, Abramovitz (1993) và Eaton và Kortum (1995) đều

cho rằng nhờ vào tiếp cận với các tiến bộ về công nghệ (thông qua giáo dục, học tập

và sử dụng các sản phẩm và quy trình), vốn con người sẽ tăng lên trong dài hạn, dẫn

đến tăng năng suất lao động.

Sự gia tăng kỹ năng của vốn nhân lực không chỉ tác động trực tiếp lên việc tạo sản

phẩm, dịch vụ tại doanh nghiệp, mà còn là tăng năng lực R&D. Eaton và Kortum

(1995) cho rằng bằng sáng chế thể hiện đầu ra của nghiên cứu và phát triển được

bảo hộ.

Todaro và Smith (2012) cho rằng sự tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào 3 nhóm yếu

tố:

- Tích lũy vốn bao gồm tất cả các khoản đầu tư mới trong đất, thiết bị và nguồn

nhân lực thông qua cải thiện các kỹ năng y tế, giáo dục và công việc.

- Tăng trưởng dân số dẫn đến tăng trưởng lực lượng lao động

- Công nghệ mới

2.2. Lý thuyết liên quan đến tài sản trí tuệ

(Cadot và Lippman, 1995; Horowitz và Lai, 1996; O'Donoghue và Zweimuller,

2004 và Scotchmer và Green, 1990) trong quá trình nghiên cứu đã tìm thấy mối liên

hệ giữa mức bảo hộ sở hữu trí tuệ và đổi mới biểu hiện dưới dạng đường cong hình

chữ U ngược. Sau đó nhiều nhà nghiên cứu đã phân tích hỗ trợ cho lý thuyết này

như (Furukawa, 2007; Futagami và Iwaisako, 2007; Horii và Iwaisako, 2007).

Furukawa (2010) đã phân tích lý thuyết ủng hộ sự tồn tại của đường cong hình chữ

U ngược (inverted U-shape) thể hiện mối liên hệ giữa mức độ bảo hộ tài sản trí tuệ

với tốc độ đổi mới như sau:

- Việc tích lũy vốn con người thông qua kỹ năng, kinh nghiệm được trau dồi sẽ

khuyến khích đổi mới. Tuy nhiên, khi tăng bảo hộ, việc điều chỉnh sản lượng

thấp do giá cả độc quyền sẽ làm kỹ năng của người lao động giảm sút và giảm

tích lũy vốn con người.

- Ở hình 2.1, sự gia tăng bảo hộ tài sản trí tuệ (tăng ) đến một mức độ nhất định

(mức *), tốc độ đổi mới đạt mức cao nhất. Nếu mức bảo hộ vượt quá * sẽ

khiến việc tích lũy vốn con người bị giảm sút, từ đó sẽ tác động tiêu cực trở lại

với tốc độ đổi mới.

- Hàm ý chính sách : đường này phụ thuộc vào chi phí ban đầu cho đổi mới, nếu

chi phí đổi mới cao, trong khi mức độ bảo hộ quá cao hoặc quá thấp sẽ ức chế

tốc độ đổi mới.

Có thể giải thích tình trạng bảo hộ sở hữu trí tuệ quá mức gây ảnh hưởng đến tốc độ

đổi mới như sau: Khi tăng cường bảo hộ sẽ dẫn đển gia tăng tình trạng độc quyền.

Nhờ lợi thế độc quyền, nhà sản xuất sẽ tìm cách thu lợi nhuận độc quyền bằng cách

tăng giá bán và hạn chế sản lượng. Sản lượng thấp có thể làm tăng tình trạng thất

nghiệp, dẫn đến giảm sút điều kiện sống, thu nhập của người lao động. Điều kiện để

học tập, rèn luyện kỹ năng của lao động bị giảm theo. Việc giảm sút điều kiện học

tập làm giảm sút khả năng sáng tạo, tạo ra sự đổi mới, gián tiếp góp phần vào việc

hạn chế tốc độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia bảo hộ sở hữu trí tuệ quá mức.

Hình 2.1. Bảo hộ sở hữu trí tuệ và đổi mới

Nguồn: Furukawa, 2010

Maskus (1998) nhận định rằng mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ có thể thúc đẩy hoặc

kìm hãm tăng trưởng. Nguyên nhân có thể là do hệ thống bảo hộ quá mức gây hạn

chế lợi ích xã hội về sáng chế vì làm giảm khả năng phổ biến sản phẩm của sáng

chế đó. Nhưng một hệ thống bảo hộ quá yếu có thể làm giảm sự đổi mới vì không

thu hút được đầu tư. Quan điểm này tương tự với phân tích lý thuyết hình chữ U

ngược của Furukawa (2010), nhưng Furukawa (2010) tập trung vào nguyên nhân là

việc tăng hay giảm vốn con người, còn Maskus (1998) đã mở rộng tác động của bảo

hộ sở hữu trí tuệ tới lợi ích chung của xã hội.

Trong thực tế, chúng ta có thể nhận thấy nếu một nhà sáng chế nhờ có nhiều năm

kinh nghiệm, trăn trở và suy nghĩ để tìm được một giải pháp kỹ thuật mà từ trước

đến nay chưa ai giải quyết được vấn đề tương tự. Nhưng quá trình suy nghĩ, lao

động khó khăn và lâu dài đó của nhà sáng chế không được bảo hộ nên bị người khác

bắt chước và làm được ngay, thậm chí bán được nhiều sản phẩm hơn, thu được lợi

nhuận cao hơn. Nhà sáng chế sẽ mất động lực tạo ra các giải pháp khác, hệ quả là

toàn xã hội sẽ bị giảm sút khả năng đổi mới để tạo ra năng suất lao động cao hơn.

Như vậy, tình trạng pháp luật quá lỏng lẻo trong việc bảo hộ sở hữu trí tuệ cũng đã

góp phần làm giảm tốc độ tăng trưởng kinh tế.

Để có thể tạo được sự công bằng cho nhà sáng chế khi tạo ra tài sản trí tuệ thì việc

tăng cường luật pháp để bảo hộ sở hữu trí tuệ là điều cần phải làm. Nhà sáng chế

phải có trách nhiệm nhận diện các đơn vị tài sản trí tuệ của mình, lưu chứng để tạo

lập tài sản và tiến hành các thủ tục để được bảo hộ. Lúc này, bảo hộ sở hữu trí tuệ

mới có thể tạo ra sự công bằng cho nhà sáng chế trước toàn xã hội.

Sự công bằng cũng thể hiện ở chỗ không gây gây thiệt hại cho xã hội vì bảo hộ tràn

lan. Không phải tất cả ý tưởng đều được bảo hộ. Sáng chế chỉ được bảo hộ độc

quyền nếu “có tính mới, có trình độ sáng tạo, có khả năng áp dụng công nghiệp”,

hay bí mật kinh doanh cũng chỉ được bảo hộ nếu “không phải là hiểu biết thông

thường, không dễ dàng có được, tạo được lợi thế kinh doanh cho người nắm giữ và

được chủ sở hữu bảo mật …” (Điều 58 và 84, Luật Sở hữu trí tuệ năm 2005, sửa đổi

bổ sung năm 2009). Ngay cả trong trường hợp được bảo hộ, tùy tính chất và sự cân

bằng lợi ích giữa chủ thể quyền sở hữu trí tuệ với lợi ích xã hội, Pháp luật cũng có

giới hạn về thời gian bảo hộ hoặc hình thức bảo hộ. Ví dụ: Sáng chế chỉ được bảo

hộ trong thời gian 20 năm kể từ ngày nộp đơn (Điều 93, luật Sở hữu trí tuệ năm

2005, sửa đổi bổ sung năm 2009). Điều này cho thấy, chủ thể quyền sở hữu tài sản

trí tuệ được pháp luật bảo vệ để khai thác lợi ích kinh tế từ tài sản của mình trong

một khung thời gian nhất định, sau đó, các thông tin về sáng chế sẽ được cộng đồng

sử dụng rộng rãi và mang lại lợi ích cho xã hội sau khi đã ưu tiên cho nhà sáng chế.

Nếu sự bảo hộ này là vô hạn, thì xã hội sẽ không được hưởng lợi từ việc sáng tạo

gây ảnh hưởng đến tăng trưởng chung.

2.3. Cơ sở thực nghiệm về phát triển tài sản trí tuệ

2.3.1 Các nghiên cứu thực nghiệm với mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ

Trong nghiên cứu định lượng liên quan đến bảo hộ sở hữu trí tuệ, các nhà nghiên

cứu thực hiện hồi quy dữ liệu bảng với nhiều phương pháp khác nhau. Trong phạm

vi tìm hiểu của tác giả, kỹ thuật định lượng được các nhà nghiên cứu sử dụng càng

lúc càng phức tạp dần theo thời gian, điều này phù hợp với đặc điểm số liệu của

kinh tế vĩ mô, rất dễ xảy ra các hiện tượng như tự tương quan, nội sinh, … do đó,

các phương pháp phải hoàn thiện dần để khắc phục được các nhược điểm số liệu.

Ban đầu, kỹ thuật hồi quy đơn giản nhất được Gould và Gruben (1996) là hồi quy

dạng hàm Log – Linear, sau đó Thomson và Rushing (1999) dùng phương pháp

bình phương tối thiểu 2 và 3 giai đoạn. Đến năm 2005, Schneider (2005) thực hiện

nghiên cứu định lượng với hồi quy OLS và mô hình hiệu ứng cố định FEM cho dữ

liệu dạng bảng. Năm 2006, Falvey và Greenaway (2006) nghiên cứu thực nghiệm

bằng phương trình ước lượng tăng trưởng phi tuyến, tập trung vào các ngưỡng đặc

biệt (thresholds in particular). Với khả năng kiểm soát được hiện tượng nội sinh,

phương pháp GMM được Kim và cộng sự (2012) dùng đồng thời với các phương

pháp OLS và FEM. Ngoài ra, để trả lời sâu hơn về các câu hỏi về ngưỡng tác động, Hudson và Minea (2013) dùng kỹ thuật hồi quy ngưỡng linh hoạt dữ liệu bảng1 để

xem xét ngưỡng tác động của mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ và mức độ đổi mới

(innovation)

Trong các một số mô hình nghiên cứu định lượng về bảo hộ sở hữu trí tuệ tác động

đến tăng trưởng kinh tế, có tác giả cho rằng bảo hộ sở hữu trí tuệ có tác động trực

tiếp đến tăng trưởng kinh tế như Falvey và Greenaway (2006), nhưng cũng có một

số khác như Gould và Gruben (1996), Park và Ginarte (1997), Thompson và

Rushing (1999), Schneider (2005), Hudson và Minea (2013) lại cho rằng tác động

1The Panel Smooth Threshold Regression - PSTR

của bảo hộ sở hữu trí tuệ là gián tiếp thông qua “đổi mới”, “R&D”.

Bảo hộ sở hữu trí tuệ chịu tác động từ chính sách kinh tế của quốc gia, đối với

những nước có nền kinh tế đóng, nhỏ, hầu như các nguồn lực dành chủ yếu vào hệ

thống pháp luật nhằm bảo vệ thị trường trong nước. Tuy nhiên, khi thị trường mở

cửa thì việc cạnh tranh sẽ thúc đẩy đổi mới, do đó, quốc gia sẽ dành nguồn lực

nhiều hơn để tăng cường bảo hộ sở hữu trí tuệ. Vì vậy, (Gould và Gruben, 1996;

Thompson và Rushing, 1999; Falvey và Greenaway, 2006) cho rằng nền kinh tế

càng lớn, độ mở cửa càng lớn thì bảo hộ sở hữu trí tuệ càng gia tăng.

Các quốc gia có thu nhập bình quân đầu người thấp, không đầu tư vào nghiên cứu

và phát triển thì mức bảo hộ sở hữu trí tuệ thấp và ngược lại các nước có thu nhập

cao, có năng lực nghiên cứu và phát triển thì mức bảo hộ có thể phát triển cao (Park

và Ginarte, 1997; Thompson và Rushing, 1996; Thompson và Rushing, 1999).

Bảo hộ sở hữu trí tuệ đồng biến với tăng trưởng kinh tế, nó được xem là một yếu tố

quan trọng trong lý thuyết tăng trưởng nội sinh. Gould và Gruben (1996) cho rằng

bảo hộ sở hữu trí tác động trở lại nền kinh tế vì có mối quan hệ đặc biệt tới vốn con

người, thông qua việc tạo môi trường thuận lợi cho việc tích lũy kiến thức, tăng cải

tiến và dẫn đến tăng trưởng kinh tế.

Tuy nhiên, tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ đến tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào

mức độ phát triển của nền kinh tế. Trong nghiên cứu của Falvey và Greenaway

(2006), bảo hộ sở hữu trí tuệ tác động tích cực đáng kể đến sự phát triển của các

nước thu nhập thấp và thu nhập cao, nhưng tác động không đáng kể đến tăng trưởng

kinh tế các nước thu nhập trung bình.

Trong nhóm các nước thu nhập thấp, quan hệ giữa bảo hộ sở hữu trí tuệ và tăng

trưởng cũng có sự khác biệt: tác động tích cực đáng kể vào tăng trưởng ở các nước

nghèo nhất, nhưng tác động không đáng kể đối với các nước có thu nhập trung bình.

Falvey và Greenaway (2006) giải thích tác động khác nhau này được cho là do các

nguyên nhân sau:

- Tác động tích cực đáng kể của bảo hộ sở hữu trí tuệ đến tăng trưởng kinh tế ở

các nước thu nhập thấp không phải do R&D và đổi mới trong nước. Kết quả

này có thể do bảo hộ sở hữu trí tuệ mạnh làm tăng nhập khẩu và FDI vào từ các

nước tiên tiến.

- Bảo hộ sở hữu trí tuệ không tác động đáng kể đến tăng trưởng của các nước thu

nhập trung bình có thể do 2 tác động đối nghịch nhau: Tuy bảo hộ tác động tích

cực lên tăng trưởng thông qua thương mại và thu hút FDI, nhưng nó cũng làm

cho kiến thức khuếch tán chậm đi và ngăn chặn việc bắt chước.

Kết quả nghiên cứu của Schneider (2005) cho thấy bảo hộ sở hữu trí tuệ là một

trong những yếu tố quan trọng ảnh hướng đến tốc độ đổi mới bên cạnh các yếu tố

khác như quy mô thị trường, nhập khẩu công nghệ cao, vốn con người, mức độ

R&D, cơ sở hạ tầng, vốn. Tuy nhiên, việc bảo hộ sở hữu trí tuệ không phải lúc nào

cũng có tác động giống nhau đến đổi mới. Nó có tác động tích cực đến tốc độ đổi

mới của các nước phát triển nhưng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sự đổi mới ở các

nước đang phát triển. Tác giả Schneider (2005) cho rằng sự đổi mới ở các nước

đang phát triển hầu hết là do sự bắt chước hoặc áp dụng các sáng chế chứ không

phải do việc bảo hộ sở hữu trí tuệ.

Không chỉ xem xét về bảo hộ sở hữu trí tuệ cho các bằng sáng chế, Kim và cộng sự

(2012) mà còn đi vào nghiên cứu sâu hơn một đối tượng quyền sở hữu trí tuệ khác

có bản chất gần giống với sáng chế, đó là giải pháp hữu ích. Tác động của 2 nhóm

tài sản trí tuệ này có tác động khác nhau đến mức độ đổi mới. Bảo hộ bằng sáng chế

có tác động tích cực đến các nước có nền kinh tế phát triển trong khi đó bảo hộ giải

pháp hữu ích có thể là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc đổi mới ở các

nước thu nhập trung bình đến thấp. Các nước đang phát triển nên tập trung vào bảo

hộ giải pháp hữu ích nhiều hơn để tăng trưởng kinh tế.

Qua đó có thể thấy, việc nghiên cứu liên quan đến bảo hộ tài sản trí tuệ không thể

chỉ dừng lại ở các sáng chế, hay giải pháp hữu ích mà nhà nghiên cứu cũng cần

quan tâm đến các loại tài sản trí tuệ khác mà pháp luật có thể và có quy định bảo hộ

như thương hiệu, quyền tác giả và các quyền liên quan đến quyền tác giả, bí mật

kinh doanh, thiết kế bố trí mạch tích hợp bán dẫn, kiểu dáng công nghiệp, … vì việc

bảo hộ các loại tài sản này vẫn đang diễn ra và chúng cũng có những vai trò nhất

định đối với tăng trưởng kinh tế thông qua việc khai thác, kinh doanh quyền tài sản

loại này.

Để trả lời cho câu hỏi cụ thể mức độ nào của việc bảo hộ sở hữu trí tuệ sẽ có tác

động như thế nào đến việc đổi mới, Hudson và Minea (2013) nhận thấy bảo hộ sở

hữu trí tuệ mạnh sẽ làm tăng sự đổi mới ở một số nước và làm giảm nó ở các nước

khác và tác động có thể thay đổi khi mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ của quốc gia vượt

qua một ngưỡng nhất định. Tuy nhiên, kết luận của các tác giả này lại đi ngược với

chứng minh trong mô hình chữ U ngược của Furukawa (2010): bảo hộ sở hữu trí tuệ

sẽ tác động tích cực đến đổi mới ở mức dưới 1.8 và trên 3.3 mà không phụ thuộc

vào GDP bình quân đầu người.

Ngoài ra, bảo hộ sở hữu trí tuệ cũng chịu sự chi phối của một số yếu tố kinh tế tác

động lên nó:

- Mức độ bất ổn chính trị không có tác động có ý nghĩa thống kê tới mức độ bảo

hộ sở hữu trí tuệ (Thompson và Rushing, 1996).

- (Thompson và Rushing, 1996; Park và Ginarte, 1997) nhận thấy cơ sở hạ tầng

nghiên cứu và phát triển có tương quan thuận với việc bảo hộ sở hữu trí tuệ,

nghĩa là các nước càng phát triển cơ sở hạ tầng nghiên cứu và phát triển càng

chú trọng vào bảo hộ sở hữu trí tuệ.

Tuy nhiên, Hudson và Minea (2013) nhận định chỉ số bảo hộ sáng chế GP, hiện đã

và đang được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng, không phải là một "biến đo được" để

đánh giá sức mạnh của việc bảo hộ sở hữu trí tuệ. Tuy nhiên, cho đến hiện tại thì chỉ

số này được xem như là chỉ số tốt có thể có cho các nhà nghiên cứu kinh tế .

2.3.2. Các nghiên cứu thực nghiệm về số lượng tài sản trí tuệ

Từ năm 1951, Schmookler đã sử dụng số liệu thống kê bằng sáng chế như một chỉ

số của đầu ra sáng tạo để giải thích về sự tăng trưởng TFP của nền kinh tế Mỹ,

nhưng không tìm thấy mối tương quan. Tuy nhiên, Griliches (1998) vẫn cho rằng số

liệu thống kê bằng sáng chế là một chỉ số tốt về đầu vào, về sự khác biệt trong hoạt

động sáng tạo vốn không quan sát được. Số liệu này là nguồn tài nguyên cho việc

phân tích các quá trình thay đổi kỹ thuật và được xem như chỉ số đặc trưng cho kiến

thức có giá trị về mặt kinh tế và là đầu ra của nghiên cứu và phát triển. Sau đó, Kim

và cộng sự (2012) cũng đã sử dụng số liệu về bằng sáng chế và giải pháp hữu ích

trong quá trình nghiên cứu ở cấp độ quốc gia và doanh nghiệp Hàn Quốc.

Mặc dầu cho rằng số liệu thống kê bằng sáng chế dùng để đo lường và hiểu rõ hơn

về các quá trình kinh tế nhằm giảm chi phí sản xuất và phát triển các sản phẩm và

dịch vụ mới (cả đầu vào và đầu ra của quá trình), Griliches (1998) nhận thấy có hai

vấn đề chính trong việc sử dụng bằng sáng chế cho phân tích kinh tế:

- Khó phân loại dữ liệu bằng sáng chế theo đúng ngành công nghiệp, sản phẩm

tương ứng.

- Chưa có phương pháp tính "trọng số" phù hợp cho những sáng chế khác nhau

về kỹ thuật và giá trị kinh tế.

Có thể đó là nguyên nhân khiến chỉ số về số lượng tài sản trí tuệ chưa được các nhà

nghiên cứu kinh tế sử dụng nhiều.

Trong phạm vi tìm hiểu của tác giả, các nghiên cứu về sở hữu trí tuệ hiện nay

thường chỉ quan tâm đến bằng độc quyền sáng chế (Patent) và chỉ số quyền sáng

chế (Patent Rights Index). Tuy nhiên, theo nghiên cứu của Kim và cộng sự (2012)

thì các doanh nghiệp nhỏ, tụt hậu và các quốc gia đang phát triển lại có thể dựa vào

các giải pháp hữu ích để phát triển, tăng trưởng. Như vậy, nếu chỉ sử dụng các số

liệu thống kê về sáng chế sẽ làm hạn chế tính chính xác của kết quả của nghiên cứu

về tài sản trí tuệ.

Do đó, việc nghiên cứu kinh tế liên quan đến lĩnh vực sở hữu trí tuệ, theo tác giả,

cần được mở rộng hơn tới việc ghi nhận sự tồn tại và khả năng mang lại lợi ích cho

nền kinh tế của tất cả các dạng của tài sản trí tuệ. Vì tất cả các loại tài sản này, nếu

được chủ thể quyền sở hữu khai thác đúng mức sẽ mang lại lợi nhuận kinh tế rất

lớn. Ví dụ, giá trị thương hiệu Coca Cola năm 2013 được công bố là 79,213 triệu

USD trên www.interbrand.com. Trong tương lai, nếu thương hiệu này vẫn được

quản trị và khai thác tốt giá trị sẽ không dừng lại ở đó. Như vậy, chủ sở hữu thương

hiệu này đã góp phần không ít vào tăng trưởng kinh tế GDP của Mỹ.

2.3.3. Giải thích việc sử dụng các biến trong mô hình

Qua các mô hình đã xem xét trong phần sơ lược lý thuyết và các nghiên cứu định

lượng về tài sản trí tuệ, tác giả sử dụng mô hình với các biến như sau :

- Biến phụ thuộc : rGDP (tốc độ tăng GDP bình quân đầu người)

- Biến giải thích : gồm 2 nhóm

o Biến quan tâm : các biến liên quan đến sở hữu trí tuệ (IPR và IPT)

o Biến kiểm soát : các biến thể hiện tình trạng nền kinh tế và có liên quan

đến tăng trưởng kinh tế quốc gia (GDP, INV, EDU, OPE, LAB, GOC,

INF)

2.3.3.1. rGDP - Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người

- Tình hình sử dụng: tốc độ tăng trưởng GDP thực hàng năm của các quốc gia

trong mô hình là biến phụ thuộc, nó phản ánh khả năng tăng trưởng của nền

kinh tế một quốc gia là nhanh hay chậm và được Gould và Gruben (1996);

Thompson và Rushing (1999) và Falvey và Greenaway (2006) sử dụng trong

mô hình nghiên cứu tăng trưởng kinh tế của mình.

- Tên chỉ số chính thức: GDP per capita growth (annual %)

- Đơn vị tính : %

- Cách tính: Xác định GDP bình quân đầu người là tổng sản phẩm quốc nội GDP

chia cho dân số giữa năm. Sau đó, tính tốc độ gia tăng hàng năm của GDP bình

quân đầu người.

2.3.3.2. GDP - GDP bình quân đầu người

- Tình hình sử dụng: (Gould và Gruben, 1996; Thompson và Rushing, 1999;

Schneider, 2005; Falvey và Greenaway, 2006; Kim và cộng sự, 2012; Hudson

và Minea, 2013) đều dùng GDP bình quân đầu người để đo mức độ phát triển

kinh tế như một biến giải thích trong mô hình.

- Tên chỉ số chính thức: GDP per capita, PPP (constant 2011 international $)

- Đơn vị tính: %

- Cách tính: GDP bình quân đầu người dựa trên sức mua tương đương

(Purchasing Power Parity - PPP). GDP PPP là tổng sản phẩm trong nước quy

đổi ra USD quốc tế sử dụng sức mua ngang giá. Dữ liệu cố định theo đô la

quốc tế 2011

2.3.3.3. IP - Tài sản trí tuệ

a. IPT - Số lượng tài sản trí tuệ

- Tình hình sử dụng: (Schneider, 2005; Kim và cộng sự, 2012; Hudson và Minea,

2013) xem xét năng lực sáng chế trên cơ sở đo bằng tỷ số bằng sáng chế của

Mỹ cấp cho người ở độ tuổi lao động. Các tác giả này cho rằng các bằng sáng

chế được bảo hộ tại Mỹ có thể là những sáng chế giá trị cao, việc yêu cầu cấp

bằng sáng chế tại Mỹ là khá tốn kém nên các công ty lớn chỉ yêu cầu bảo hộ

nếu họ kỳ vọng thu được lợi ích lớn hơn chi phí bỏ ra.

- Theo tác giả chỉ số này khá thiên lệch vì thị trường Mỹ có thể là thị trường lớn

nhưng không phải là duy nhất để các tài sản trí tuệ phát huy tác dụng sinh lợi.

Số lượng bằng sáng chế này sẽ bị thiếu những quốc gia khác như Châu Âu,

Trung Quốc cũng là những thị trường sử dụng bằng độc quyền lớn của thế giới.

Ngoài ra, nếu bỏ qua các bằng độc quyền được cấp tại các quốc gia cho công

dân nước ngoài (bao gồm công dân Mỹ) sẽ dẫn đến không tính được độ lớn của

thị trường mục tiêu của các sáng chế, bỏ qua yếu tố thị trường của sự tăng

trưởng kinh tế.

- Tổng số tài sản trí tuệ (IPT) được xem như là đầu vào cho sự tăng trưởng của

nền kinh tế, do đó, tác giả đưa biến số lượng này vào mô hình. Biến được tính

theo số tài sản trí tuệ trong 100 000 dân nhằm đảm bảo số liệu quan sát dễ tính

toán hơn.

- Tên chỉ số chính thức: Số lượng tài sản trí tuệ

- Đơn vị tính : số đơn đăng ký/100 ngàn dân

- Cách tính : Tác giả tự tính bằng cách lấy tổng số các bằng sáng chế, giải pháp

hữu ích, thiết kế kiểu dáng công nghiệp và thương hiệu chia cho lực lượng lao

động tương ứng trong năm.

b. IPR - Mức bảo hộ sở hữu trí tuệ

- Tình hình sử dụng: (Schneider, 2005; Kim và cộng sự, 2012) sử dụng số liệu về

mức độ bảo hộ bằng sáng chế đến từ Park (2008)

- Mức độ bảo hộ sở hữu cũng được tế sử dụng để đưa vào các mô hình thực

nghiệm về tăng trưởng kinh tế. Có nhiều thang đo mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ

đã được dùng từ trước đến nay:

o Rapp and Rozek (1990): tạo ra chỉ số Rapp and Rozek Index (RRI),

thang điểm từ 0 đến 5 căn cứ vào tính đầy đủ của luật pháp về tài sản trí

tuệ như yêu cầu công việc, hướng dẫn thủ tục kiểm tra thông tin sáng

chế, cưỡng chế li-xăng, sáng chế dược phẩm, yêu cầu bảo hộ và khuyến

khích thực thi pháp luật tối thiểu theo đề xuất của Phòng Thương mại

Hoa Kỳ (U.S Chamber Commerce)

o Property Rights Alliance: Chỉ số mức độ bảo hộ tài sản của PRA dao

động từ 0 đến 10. Chỉ số này thể hiện giá trị từ thấp nhất đến cao nhất về

hệ thống quyền sở hữu của một quốc gia được công bố từ năm 2007. Chỉ

số mức độ bảo hộ tài sản của PRA được xây dựng từ các dữ liệu thu thập

từ các nguồn bên thứ ba (ví dụ: Ngân hàng Thế giới, Diễn đàn Kinh tế

Thế giới) và cấu thành từ 3 thành phần: Pháp lý và môi trường chính trị

(LP), Quyền tài sản vật lý (PPR) và Quyền sở hữu trí tuệ (IPR)

o Ginarte và Park (1997), Park cập nhật (2008): tạo ra chỉ số Ginarte-Park

(GP). Mức độ của quyền sáng chế là một chỉ số tổng hợp đo lường thời

hạn bảo hộ, vấn đề có thể bảo hộ như sáng chế, thành viên trong các điều

ước quốc tế, cơ chế thực thi và hạn chế về sở hữu sáng chế (như cấp

phép bắt buộc). Chỉ số dao động từ 0 (không có hệ thống bằng sáng chế)

đến 5 (mức cao nhất của việc bảo hộ sở hữu trí tuệ). Hiện tại mức độ bảo

hộ sáng chế được cập nhật cho mỗi 5 năm trong giai đoạn 1960-2010 cho

120 quốc gia.

- Trong mô hình nghiên cứu này, thang GP được dùng như một yếu tố cân bằng

số tài sản trí tuệ với tình hình luật pháp về sơ hữu trí tuệ của chính quốc gia đó.

Ngoài ra, để đảm bảo số liệu đủ cho mô hình, tác giả xem các năm giữa các

mốc tái đánh giá sẽ có chỉ số GP tương tự với chỉ số đầu kỳ.

- Tên chỉ số chính thức: Patent Rights Index

2.3.3.4. INV – Tỉ lệ đầu tư

- Tình hình sử dụng:

o Với quan điểm đầu tư tác động lên tăng tưởng kinh tế, Gould và Gruben

(1996) dùng tỉ lệ đầu tư trong GDP để giải thích cho mô hình. Trong khi

đó, Kim và cộng sự (2012) lại dùng biến giải thích là tổng đầu tư quốc

nội để giải thích.

o Tác giả dùng chỉ số tỉ lệ đầu tư với quan điểm đầu tư sẽ tác động lên cơ

sở hạ tầng kỹ thuật và nghiên cứu và phát triển và từ đó sẽ tác động cả

trực tiếp và gián tiếp lên tốc độ tăng trưởng.

- Tên chỉ số chính thức: Gross capital formation (% of GDP)

- Đơn vị tính : % so với GDP

- Cách tính: Trước đây, chỉ số này được Ngân hàng thế giới công bố với tên gọi

là GDI (Gross Domestic Investment). Chỉ số này bao gồm toàn bộ cơ sở hạ

tầng (nhà máy, thiết bị, đường sá, trường học, …) cộng với mức thay đổi ròng

của hàng tồn kho.

2.3.3.5. EDU - Giáo dục

- Tình hình sử dụng:

o (Thompson và Rushing, 1999; Gould và Gruben (1996); Kim và cộng sự,

(2012) sử dụng tỷ lệ tăng tỷ lệ nhập học trường trung học để phản ánh

chất lượng về tri thức của nhân lực. Trong khi (Hudson và Minea, 2013)

sử dụng tỷ lệ phần trăm của tổng số tuyển sinh trong dân số ở độ tuổi

trên 15 ở bậc đại học (sử dụng bộ dữ liệu Barro và Lee (2000).

o Nguồn nhân lực phải có tri thức tối thiểu để có thể tác động tốt hơn đến

tốc độ tăng trưởng. Tuy nhiên, do hạn chế về mặt số liệu do đó, tác giả

dùng phần chi phí cho giáo dục trung học

- Tên chỉ số chính thức: Education expenditure (% of GNI)

- Đơn vị tính : %

- Cách tính: Chi tiêu giáo dục bao gồm các chi phí điều hành hiện tại trong giáo

dục, kể cả tiền lương và không bao gồm vốn đầu tư trong các tòa nhà và trang

thiết bị.

2.3.3.6. OPE - Độ mở của nền kinh tế

- Tình hình sử dụng:

o Để đo độ mở của nền kinh tế, Kim và cộng sự (2012) sử dụng chỉ số tự

do thương mại quốc tế của Viện Fraser. Khi nền kinh tế “mở” hơn sẽ thì

thị trường ít có sự bảo hộ và phải cạnh tranh nhiều hơn. Vì vậy, (Chen và

Puttitanun, 2005; Aghion và cộng sự, 2001) cho rằng các quốc gia này

phải đầu tư nhiều trong nghiên cứu và phát triển.

o Leamer (1988), Hudson và Minea (2013) xem xét độ mở của nền kinh tế

thông qua chỉ tiêu kim ngạch xuất khẩu hoặc tổng kim ngạch xuất, nhập

khẩu so với GDP của một quốc gia.

- Tên chỉ số chính thức: Trade (% of GDP)

- Đơn vị tính : %

- Cách tính: Tỉ lệ tổng kim ngạch xuất nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ trong GDP

2.3.3.7. POP - Dân số

- Tình hình sử dụng:

o Trong khi Falvey và cộng sự (2006) dùng biến tốc độ tăng dân số như

một biến giải thích trong mô hình thì Todaro và Smith (2012); Kim và

cộng sự (2012) đo vốn con người về số lượng thông qua dân số ở độ tuổi

làm việc để kiểm soát cho nguồn lao động.

o Tuy nhiên, tác giả cho rằng không phải toàn bộ dân số trong nước đều có

thể tham gia sản xuất, do đó tác giả đã thay biến tốc độ tăng dân số POP

trong mô hình tổng quát bằng biến tốc độ gia tăng lực lượng lao động

LAB (labor force) trong mô hình hồi quy.

- Tên chỉ số chính thức: Labor force participation rate (% of total population

ages 15+)

- Đơn vị tính: %

- Cách tính: Tỉ lệ lực lượng lao động là tỉ lệ dân số từ 15 tuổi trở lên tham gia

vào các hoạt động kinh tế.

2.3.3.8. GOC - Chi tiêu của Chính phủ

- Tình hình sử dụng: Các khoản chi của Chính phủ được Gould và Gruben

(1996) xem như tác động không đáng kể lên trong việc thay đổi năng suất sản

xuất do nó chỉ chiếm một tỉ trọng nhỏ trong sản lượng. Tuy nhiên tác giả vẫn

đưa vào để đảm bảo tính đầy đủ của mô hình. Chi tiêu công được xem như có

khả năng tác động tích cực đến nền kinh tế.

- Tên chỉ số chính thức: General government final consumption expenditure (%

of GDP)

- Đơn vị tính: %

- Cách tính: Khoản chi này bao gồm chi tiêu cho việc mua hàng hóa và dịch vụ,

kể cả chi cho quốc phòng (nhưng không phải cho quân sự).

2.3.3.9. INF - Lạm phát

- Tình hình sử dụng: Falvey và Greenaway (2006) sử dụng tỉ lệ lạm phát để kiểm

soát mức ổn định của nền kinh tế. Nền kinh tế ổn định có thể tác động tích cực

lên tăng trưởng kinh tế. Lạm phát nhẹ được xem như là yếu tố để thúc đẩy kinh

tế tăng trưởng, nhưng khi nó ở mức cao lại có tác động ngược lại, gây ảnh

hưởng xấu đến nền kinh tế.

- Tên chỉ số chính thức: Inflation, GDP deflator (annual %)

- Đơn vị tính : %

- Cách tính: Lạm phát được đo bằng tốc độ tăng hàng năm của hệ số giảm phát

GDP cho thấy tốc độ thay đổi giá cả trong nền kinh tế như một tổng thể.

Kết luận Chương 2

- Trong chương này, tác giả đã điểm qua các lý thuyết liên quan đến tăng trưởng

kinh tế, tác động của tài sản trí tuệ lên lên tốc độ tăng trưởng kinh tế.

- Nhiều nghiên cứu định lượng liên quan đến kinh tế với nhiều mô hình khác

nhau cũng đã được đưa ra phân tích tác động của tài sản trí tuệ (đặc biệt là mức

độ bảo hộ sở hữu trí tuệ) đến tăng tưởng kinh tế.

- Căn cứ vào các mô hình đã xem xét, tác giả xây dựng chọn lọc các biến dự kiến

sử dụng trong mô hình nghiên cứu của mình.

Chương 3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Mô tả bộ dữ liệu

Tác giả sử dụng dữ liệu thứ cấp được công bố từ năm 1998 đến năm 2012 (15 năm)

từ Ngân hàng Thế giới (World Bank) và Tổ chức Sở hữu trí tuệ Thế giới (World

Intellectual Property Organization - WIPO).

Số liệu là các quan sát hàng năm của 100 quốc gia thuộc 4 nhóm nước khác nhau

được Ngân hàng thế giới công bố phân nhóm vào năm 2012 theo thu nhập GNI bình

quân đầu người :

- Thu nhập thấp: 1.035 USD hoặc ít hơn

- Thu nhập trung bình thấp: từ 1.036 USD đến 4.085 USD

- Thu nhập trung bình cao: từ 4.086 USD đến 12.615 USD

- Thu nhập cao: từ 12.616 USD hoặc cao hơn

Để có số liệu tổng quát về tài sản trí tuệ, tác giả cộng gộp tất cả 4 loại đơn xin cấp

bằng độc quyền đã được WIPO công bố tại website http://www.wipo.int/portal/en/

để tạo thành một chỉ số chung là Tổng số tài sản trí tuệ (IPT):

- Sáng chế (Patent)

- Giải pháp hữu ích (Utility model)

- Kiểu dáng công nghiệp (Industrial Design)

- Thương hiệu (Trade mark)

3.2. Vận dụng mô hình nghiên cứu

Trong nghiên cứu, tác giả sử dụng kết hợp các mô hình của Gould và Gruben

(1996) và của Falvey và Greenaway (2006) đã điều chỉnh giảm các biến giải thích

để mô hình đơn giản và phù hợp hơn tình trạng số liệu thu thập được. Ngoài ra,

nghiên cứu này tiến xa hơn trong việc:

- Xem xét tất cả các loại tài sản trí tuệ có thể thống kê được theo thống kê của

WIPO

- Xác định tác động của tài sản trí tuệ trong mối tương quan với biến kiểm soát là

mức bảo hộ sáng chế ứng với từng quốc gia

- Xét tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ và tài sản trí tuệ theo các nhóm quốc gia

khác nhau theo phân loại của WB về GNI bình quân.

Mô hình nghiên cứu tổng quát

= + + + + + +

+ + +

Qua các lý giải về việc sử dụng các biến ở phần 2.3.3, tác giả đã chi tiết hóa mô

hình nghiên cứu tổng quát bên trên thành mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng như

= + + + + + +

+ + + +

3.2.1 Biến và nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu

Bảng 3.1 Mô tả biến dùng trong nghiên cứu

Giải thích Kỳ vọng Nguồn dữ liệu Giải thích Stt Biến biến dấu

độ (Gould và Gruben, 1996; World Bank 1. rGDP Tốc

tăng GDP Thompson và Rushing, 1999; GDP per

bình quân Falvey và Greenaway, 2006) capita growth

đầu người Biến phụ sử dụng trong mô hình nghiên (annual %)

thuộc cứu tăng trưởng kinh tế của

mình. Chỉ số này thể hiện khả

năng tăng trưởng của GDP

bình quân nhanh hay chậm

(Gould và Gruben, 1996; World Bank

2. GDP GDP bình quân đầu Thompson và Rushing, 1999; GDP per

người theo Schneider, 2005; Falvey và capita, PPP

sức mua cộng sự, 2006; Kim và cộng (constant 2011

ngang giá (+) sự, 2012; Hudson và Minea, international

(theo giá 2013) đều dùng GDP bình $)

cố định) quân đầu người để đo mức độ

phát triển kinh tế như một biến

giải thích trong mô hình.

Số tài sản 3. IPT (Schneider, 2005; Kim và Số liệu tự tính

trí tuệ trên cộng sự, 2012; Hudson và toán từ số liệu

100,000 Minea, 2013) xem xét năng của WIPO

dân (+) lực sáng chế đo bằng tỷ số

bằng sáng chế và cho thấy số

bằng sáng chế có tác động tích

cực tới tăng trưởng kinh tế

(Thomson và Rushing, 1999; W.G. Park 4. IPR Chỉ số (+) Schneider, 2005; Kim và cộng

Giải thích Kỳ vọng Nguồn dữ liệu Giải thích Stt Biến biến dấu

quyền sự, 2012; Hudson và Minea, (2008)

sáng chế 2013) đều sử dụng số liệu về

(Patent mức độ bảo hộ sáng chế của

Rights Park (2008).

Index) Các kỳ vọng của các tác giả

này đều là quyền sở hữu trí tuệ

tác động tích cực tới tăng

trưởng kinh tế hoặc đổi mới

với các mức độ khác nhau.

5. INV Tỉ lệ đầu (Gould và Gruben, 1996; Kim World Bank

tư và cộng sự, 2012) đều dùng Gross capital

chỉ số này để giải thích với formation (%

quan điểm đầu tư tác động tích of GDP)

cực tới tăng trưởng.

(+) Tác giả dùng chỉ số tỉ lệ đầu tư

với quan điểm đầu tư sẽ tác

động lên cơ sở hạ tầng kỹ

thuật và nghiên cứu và phát

triển và từ đó sẽ tác động tích

cực lên tốc độ tăng trưởng

Giải thích Kỳ vọng Nguồn dữ liệu Giải thích Stt Biến biến dấu

(Thompson và Rushing, 1999; World Bank,

6. EDU Tỉ lệ chi cho phí Gould và Gruben, 1996; Kim Education giáo dục và cộng sự, 2012; Hudson và expenditure

Minea, 2013) đều sử dụng tỷ (% of GNI)

lệ nhập học trường trung học,

đại học để phản ánh chất

lượng về tri thức của nhân lực. (+)

Tác giả dùng chi phí cho giáo

dục trung học để thay thế, kỳ

vọng giáo dục được đầu tư sẽ

làm tăng chất lượng vốn con

người từ đó tác động gián tiếp

tới tăng trưởng kinh tế thông

quan khả năng tạo ra đổi mới

mở (Leamer, 1988; Hudson và World Bank,

7. OPE Độ của nền Minea, 2013) sử dụng kim Trade (% of

kinh tế ngạch xuất khẩu hoặc tổng GDP)

kim ngạch xuất, nhập khẩu so (+) với GDP của một quốc gia.

Các nền kinh tế có độ mở cao

sẽ tăng cơ hội giao thương, tác

động tích cực tới nền kinh tế.

(Falvey và Greenaway, 2006; World Bank,

8. LAB Tỉ lệ tăng trưởng lực (+) Todaro và Smith, 2012; Kim Labor force

lượng lao và cộng sự, 2012) dùng biến participation

Giải thích Kỳ vọng Nguồn dữ liệu Giải thích Stt Biến biến dấu

động tốc độ tăng dân số như một rate, total (%

biến giải thích trong mô hình. of total

Khi tăng lực lượng lao động population

sẽ tác động tích cực tới tăng ages 15+)

trưởng kinh tế. Tác giả dùng

biến tốc độ gia tăng lực lượng

lao động LAB (labor force)

trong mô hình hồi quy.

tiêu 9. GOC Chi Gould và Gruben (1996) xem World Bank,

của Chính chi tiêu của Chính phủ tác General

phủ động không đáng kể lên trong government

việc thay đổi năng suất sản final

(+) xuất do nó chỉ chiếm một tỉ consumption

trọng nhỏ trong sản lượng. Chi expenditure

tiêu công được xem như có (% of GDP)

khả năng tác động tích cực

đến nền kinh tế.

Tỉ lệ lạm Falvey và Greenaway (2006) World Bank, 10. INF

phát trung sử dụng tỉ lệ lạm phát để kiểm Inflation, GDP

bình soát mức ổn định của nền kinh deflator

(+/-) tế. Lạm phát với các mức độ (annual %)

khác nhau sẽ có tác dụng thúc

đẩy hay kìm hãm tăng trưởng

kinh tế.

Nguồn: Tác giả tự thiết lập căn cứ vào nội dung các bài nghiên cứu đã tham khảo

3.2.2. Quy trình nghiên cứu

Để tiến hành nghiên cứu, tác giả đã thực hiện các hoạt động nghiên cứu theo các

bước trong hình 3.1 như sau:

Bước 1 - Xem xét cơ sở khoa học của nghiên cứu: xem xét các lý thuyết liên quan

đến tăng trưởng, lý thuyết và các nghiên cứu định lượng đã được thực hiện

Bước 2 - Phương pháp nghiên cứu: Trên cơ sở các lý thuyết và nghiên cứu định

lượng đã xem xét ở bước 1, tác giả xác định và mô tả các dữ liệu dùng để thực hiện

nghiên cứu và xây dựng mô hình mô hình hồi quy cho dữ liệu bảng. Đồng thời, xây

dựng quy trình nghiên cứu cho mô hình

Bước 3 - Thống kê mô tả dữ liệu : Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được thống kê để

xem xét mức độ đầy đủ (balanced) hay không, có những bất thường gì về mặt dữ

liệu để có biện pháp xử lý dữ liệu kịp thời, đảm bảo bộ dữ liệu sẵn sàng đưa vào

nghiên cứu định lượng.

Bước 4 - Kiểm định đa cộng tuyến: Tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng

tuyến của các biến trong mẫu (thông qua kiểm tra hệ số khuếch đại phương sai

VIF). Trường hợp có đa cộng tuyến, tác giả điều chỉnh lại mô hình cho đến khi hiện

tượng này không còn quá nghiêm trọng.

Bài viết chỉ sử dụng dữ liệu bảng với trong khoảng thời gian tương đối ngắn (15

năm), do đó không thực hiện kiểm định về:

- Tính dừng (Stationery) của panel-data

- Tính độc lập của các đơn vị chéo (Cross-sectional dependence)

- Hiện tượng tương quan chuỗi (Serial correlation) trong bảng dữ liệu

Bước 5- Thực hiện hồi quy dữ liệu với mô hình Pooled OLS và mô hình REM

Bước 6- Thực hiện kiểm định Pagan LM để kiểm tra hiện tượng phương sai của sai

số ước lượng thay đổi.

- Trường hợp p_value ≥ 0.05 : chọn kết quả hồi quy Pooled OLS để giải thích

- Trường hợp p_value < 0.05 : chọn kết quả hồi quy REM để giải thích

Bước 7 - Thực hiện hồi quy dữ liệu với mô hình FEM và mô hình REM

Bước 8 - Kiểm định Hausman

- Trường hợp p_value ≥ 0.05 : chọn kết quả hồi quy REM để giải thích

- Trường hợp p_value < 0.05 : chọn kết quả hồi quy FEM để giải thích

Bước 9 - Thực hiện hồi quy FEM hoặc REM tùy theo kết quả kiểm định ở bước 7

Bước 10 – Xem xét khả năng xuất hiện hiện tượng nội sinh bằng cách xem xét độ

lớn của hệ số thống kê Rho (Cohen và Cohen, 1983) và hệ số tương quan giữa phần

dư với các biến.

- Nếu các hệ số này không lớn (Rho so với 0.3, Corr(u_i, x) so với 0.2) thì chọn

kết quả từ hồi quy REM hoặc FEM để giải thích

- Nếu các hệ số Rho ≥ 0.3, Corr(u_i, x) ≥ 0.2 thì chọn giải thích kết quả theo

GMM

Lưu ý : Hiện vẫn chưa có kiểm định đặc thù cho tính chất của biến giải thích có nội

sinh hay không. Tác giả sử dụng cách lấy phần dư từ ước lượng để xem tương quan

giữa phần dư này với các biến. Biến được xem là có thể có hiện tượng nội sinh khi

có hệ số tương quan lớn.

Bước 11– Đọc kết quả hồi quy

Căn cứ theo các kiểm định, tiến hành đọc và diễn giải kết quả ước lượng theo một

trong các mô hình hồi quy đã được giới thiệu. Trong quá trình thực hiện hồi quy,

một số kiểm định đã được thực hiện đồng thời như sau

- Kiểm định Arellano-Bond (AB): dùng để kiểm định hiện tượng tương quan

chuỗi theo bậc sai phân. Thông thường, kiểm định này được quan tâm có tự

tương quan ở bậc 2 hay không. Khi p-value < 0.1 cho thấy có hiện tượng tự

tương quan, đòi hỏi phải thay đổi biến công cụ cho thích hợp hơn hoặc chuyển

từ GMM sai phân sang sử dụng GMM hệ thống.

- Kiểm định Sargan-Hansen (SH) hay J-test: dùng để kiểm định có thừa biến

công cụ hay không. P-value < 0.05 cho phép kết luận ước lượng không thừa

biến.

1. Cơ sở khoa học

2. Phương pháp nghiên cứu

3. Thống kê mô tả dữ liệu

4. Kiểm định đa công tuyến

5. Hồi quy với Pooles OLS và REM

P-value ≥0.05

6. Kiểm định Pagan LM

P-value <0.05

7. Hồi quy với FEM và REM

P-value ≥0.05

P-value <0.05

8. Kiểm định Hausman

9.2. Hồi quy với FEM

9.1. Hồi quy với REM

Rho ≥ 0.3 Corr ≥ 0.2

10.1. Kiểm định nội sinh

10.2. Kiểm định nội sinh

11.1 Giải thích kết quả với REM

11.2 Giải thích kết quả với GMM

11.3 Giải thích kết quả với FEM

11.4 Giải thích kết quả với Pooled OLS

Nguồn: Quy trình do tác giả tự thiết lập

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Kết luận Chương 3

- Trong chương này, tác giả đã mô tả bộ dữ liệu gồm 100 quốc gia ở các nhóm

nước có thu nhập khác nhau.

- Căn cứ vào xem xét các mô hình nghiên cứu và cách thức chọn biến cho mô

hình, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu tổng quát và mô hình hồi quy, đồng

thời giải thích các biến dùng trong mô hình và kỳ vọng dấu dự kiến cho hệ số

của các biến.

- Tác giả xây dựng quy trình nghiên cứu xuyên suốt từ giai đoạn xem xét lý

thuyết đến các bước hồi quy, kiểm định.

Chương 4 – NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1. Thống kê mô tả dữ liệu

- Mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu có chọn lọc, là số liệu từ các quốc

gia có thể cung cấp được dữ liệu đủ cho hầu hết các năm. Tác giả nhận thấy các

nhóm quốc gia công bố số liệu với mức đầy đủ khác nhau. Dữ liệu thiếu nhiều

ở các nước thuộc nhóm thu nhập thấp và đầy đủ dần ở các nước thuộc nhóm

nước thu nhập cao.

- Để tăng tính đầy đủ của bảng dữ liệu, tác giả chỉ chọn được 100 trong số 214

quốc gia được Ngân hàng Thế giới công bố trên webite của mình. Số liệu về tài

sản trí tuệ cũng chưa thật sự đầy đủ, ví dụ số liệu về tổng tài sản trí tuệ ở các

nước có thu nhập trung bình cao chỉ thu thập được 75.83%.

Bảng 4.1 Bảng thống kê tính đầy đủ về số liệu của các biến

Các nhóm nước (theo thu nhập)

Mẫu chung

Thấp

Cao

TB cao

TB thấp

n ế i B

Số quan sát

Tỉ lệ số liệu (%)

240

99.33 1490

100

570

100

370

98.41

310

98.67

rgdp

240

98.73 1481

100

570

100

371

95.24

300

98.93

gdp

182

90.87 1363

98.60

562

75.83

334

90.48

285

89.07

ipt

240

100 1500

100

570

100

375

100

315

100

ipr

232

97.33 1460

92.42

561

96.67

365

95.87

302

97.33

inv

230

98.33 1475

100

570

95.83

375

95.24

300

100

edu

238

97.87 1468

98.95

564

99.17

365

95.56

301

97.33

ope

240

100 1500

100

570

100

375

100

315

100

lab

231

97.13 1457

98.42

561

96.25

364

95.56

301

97.07

goc

240

99.33 1490

100

570

100

370

98.41

310

98.67

inf

Nguồn: Tác giả thiết lập trên cơ sở thống kê bộ dữ liệu từ WB và WIPO

- Tác giả tiến hành thống kê mô tả dữ liệu (xem bảng 4.2). Sau khi xem xét độ

lệch min - max giữa các biến, tác giả lấy logarit các biến giải thích trong mô

hình ngoại trừ biến IPR để mô hình ổn định hơn (xem bảng 4.3), đây cũng là

cách thông thường của các nhà nghiên cứu trước đây đã thực hiện cho mô hình

của mình như (Gould & Gruben, 1996; Schneider, 2005; Kim và cộng sự,

2012).

- Nhận xét :

o Thống kê mô tả nhằm xem xét đặc tính của các biến, tìm mối quan hệ

giữa các biến thông qua suy diễn thống kê.

o Số liệu chưa thật sự đầy đủ hoàn toàn, tuy nhiên, đây là một thực tế

khách quan với loại dữ liệu thứ cấp này. Trong đó nhóm nước có thu

nhập cao có số lượng mẫu nhiều hơn (38 nước) cùng với tỉ lệ số liệu đầy

đủ cao nhất.

o Dữ liệu chưa thật sự đầy đủ cho tất cả các biến, tuy nhiên vẫn được phần

mềm Stata chấp nhận với kết quả “strongly balanced”

Nước thu nhập thấp

Mẫu chung

Nước thu nhập cao

Nước thu nhập trung bình cao

Nước thu nhập trung bình thấp

Biến

Trung bình

Độ lệch chuẩn

5.73

2.36

3.93

2.03

3.35

2.74

3.86

2.55

3.19

2.30

rgdp

497.30

17618.88

16811.7

34940.99

14176.57

12087.32

3826.03

4669.6

2010.18

1216.36

gdp

16.14

231.44

342.16

437.78

443.78

139.54

104.61

71.71

95.28

13.06

ipt

0.56

3.24

0.95

4.076

0.63

3.09

0.66

2.63

0.70

2.29

ipr

7.96

22.52

6.11

22.01

4.15

24.57

6.46

22.87

6.29

20.07

inv

1.17

4.22

1.56

4.88

1.45

4.16

1.42

3.64

1.66

3.45

edu

23.05

86.64

59.17

104.37

80.19

85.09

41.98

78.42

33.95

57.43

ope

10.14

63.25

10.17

60.35

5.63

60.06

10.00

62.87

9.70

75.61

lab

4.74

15.45

5.22

18.84

4.58

14.58

4.34

12.37

3.85

12.61

goc

244.26

3.10

5.29

9.31

98.43

8.92

12.03

9.58

8.62

24.23

inf

Bảng 4.2 Thống kê mô tả dữ liệu

Nguồn: Tác giả thiết lập trên cơ sở thống kê bộ dữ liệu từ WB và WIPO

Nước thu nhập thấp

Mẫu chung

Nước thu nhập cao

Nước thu nhập trung bình cao

Nước thu nhập trung bình thấp

Biến

Trung bình

Độ lệch chuẩn

5.73

2.36

3.93

2.03

3.35

3.86

2.55

3.19

2.30

2.74

rgdp

0.43

9.17

1.27

10.38

0.40

0.33

8.35

0.45

7.02

9.35

gdp_ln

2.02

4.35

1.98

5.65

1.09

1.24

3.45

1.57

1.46

4.51

ipt_ln

0.56

3.24

0.95

4.08

0.63

0.66

2.63

0.70

2.29

3.09

ipr

0.61

3.07

0.34

3.07

0.19

0.25

3.09

0.28

2.87

3.17

inv_ln

0.34

1.36

0.41

1.54

0.31

0.36

1.17

0.52

1.18

1.36

edu_ln

0.36

4.30

0.54

4.45

0.60

0.51

4.27

0.45

3.98

4.32

ope_ln

0.14

4.13

0.16

4.10

.095

0.17

4.13

0.16

4.32

4.08

lab_ln

0.41

2.67

0.37

2.90

0.27

0.31

2.46

0.33

2.46

2.63

goc_ln

1.10

1.54

1.10

0.89

1.02

0.95

1.99

0.87

1.89

1.86

inf_ln

Bảng 4.3 Thống kê mô tả dữ liệu đã logarit hóa

Nguồn: Tác giả thiết lập trên cơ sở thống kê bộ dữ liệu từ WB và WIPO

4.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Khi các biến giải thích trong mô hình có tương quan tuyến tính với nhau được

gọi là đa cộng tuyến. Nếu có đa cộng tuyến cao hoặc đa cộng tuyến hoàn hảo thì

ước lượng hệ số hồi quy trong mô hình sẽ không ổn định và sai số chuẩn của hệ

số bị khuếch đại dẫn đến khả năng kết luận sai và khó phát hiện các tác động

thực sự.

Thông thường, khi thực hiện kiểm định đa cộng tuyến, biến giải thích có hệ số

VIF≥5 trong mới được xem là có thể gây ảnh hưởng đến kết quả ước lượng. Tuy

nhiên kết quả kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy hệ số khuếch đại phương sai VIF

của gdp_ln khá cao (VIF = 4.16) so với các biến khác (Xem bảng 4.4)

Mẫu có biến gdp_ln

Mẫu không có biến gdp_ln

Tolerance

VIF

Tolerance

VIF

0.2405

Bảng 4.4 Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

gdp_ln

4.16

0.4974

ipt_ln

2.01

1.44

0.6960

0.3902

ipr

2.56

1.81

0.5511

0.9643

inv_ln

1.04

1.03

0.9671

0.5464

edu_ln

1.83

1.81

0.5519

0.8328

ope_ln

1.20

1.17

0.8512

0.7807

lab_ln

1.28

1.13

0.8872

0.4868

goc_ln

2.05

0.4885

0.8075

inf_ln

1.24

1.22

0.8201

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Ngoài ra, khi sử dụng hồi quy giữa GDP với các biến giải thích còn lại cũng cho hệ

số tương quan có ý nghĩa (Xem bảng 4.5).

Bảng 4.5 Hồi quy thử các biến giải thích với biến gdp_ln

Biến phụ thuộc gdp_ln

ipt_ln

0.23****

Obs

1201

ipr

0.53****

R-squared

0.7595

inv_ln

0.10

Adj R-squared

0.7597

edu_ln

0.21****

ope_ln

0.18****

lab_ln

-1.46****

goc_ln

0.12**

inf_ln

-0.07****

const

10.90****

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Từ kết quả kiểm định và hồi quy thử nêu trên, tác giả loại biến gdp_ln và tiến hành

kiểm định lại. Ở lần kiểm định đa cộng tuyến sau khi đã loại biến gdp_ln, các hệ số

VIF của các biến trong mô hình đều thấp (cao nhất là hệ số VIF của goc_ln là 2.05)

cho phép hồi quy mô hình với các biến đã nêu (xem Bảng 4.4).

Vì vậy, tác giả loại biến gdp_ln khỏi mô hình nhằm giảm thiểu khả năng kết quả bị

lệch so với thực tế để thực hiện hồi quy ở các bước tiếp theo.

4.3. Tài sản trí tuệ tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc gia

trên thế giới như thế nào ? (Câu hỏi 1)

Ban đầu, khi hồi quy với mô hình Pooled OLS, chỉ có các biến ipt_ln, inv_ln,

edu_ln, ope_ln, inf_ln có ý nghĩa trong mô hình. Sau khi thử với các biến trễ của

mỗi biến, mô hình khả quan hơn với việc lấy biến trễ 1 năm của tỉ lệ tổng kim

ngạch xuất nhập khẩu (ope_ln) và tỉ lệ gia tăng của lực lượng lao động (lab_ln).

(Xem bảng 4.6)

Bảng 4.6 So sánh kết quả hồi quy với biến ope và lab có độ trễ 1 năm

Biến phụ thuộc : rgdp

Mô hình với biến không có độ trễ

Mô hình với biến lab, ope có độ trễ 1 năm

0.10*

0.11**

ipt_ln

0.02

0.03

ipr

4.00****

4.12****

inv_ln

nv_ln

-1.04****

-1.00****

edu_ln

0.50***

0.30*

ope_ln

ope_lnlg

0.04

0.72

lab_ln

lab_lnlg

-0.29

-0.21

goc_ln

0.18**

inf_ln

0.20**

-10.63****

-13.34****

const

1209

1201

Obs

Biến phụ thuộc : rgdp

Mô hình với biến không có độ trễ

Mô hình với biến lab, ope có độ trễ 1 năm

0.1442

0.1450

R-squared

0.1385

0.1393

Adj R-squared

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

- Dùng các biến vừa xác định bên trên để ước lượng theo mô hình REM, kết quả

ước lượng thể hiện ở cột 2 hình 4.7

- Kiểm định Pagan LM : Kết quả kiểm định Pagan LM với giá trị p-value < 0.05

cho phép chọn mô hình Radom Effect để giải thích sẽ tốt hơn so với giải thích

bằng mô hình Pooled.

- Hồi quy Fix effected model (FEM), kết quả thể hiện ở cột 3 hình 4.7

- Kiểm định Hausman: p-value của kiểm định Hausman là 0.0022 < 0.05, cho

phép ta chọn kết quả từ mô hình hồi quy với hiệu ứng cố định FEM để giải

thích kết quả.

Bảng 4.7 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình cho mẫu chung

FEM*

PM

REM

FEM

Biến

(4)

(1)

(2)

(3)

-13.34****

-16.04****

-19.82***

Const

0.40***

0.11*

0.18**

0.40***

ipt_ln

0.77****

0.029

0.29

0.77****

ipr

4.81****

4.17****

4.56****

4.81***

inv_ln

FEM*

PM

REM

FEM

Biến

(4)

(1)

(2)

(3)

-1.24

-1.00****

-1.14***

-1.24*

edu_ln

0.19

0.12

0.19

0.30

ope_lnlg

2.24

1.37

2.24

0.72

lab_lnlg

-1.82

-0.67

-1.83**

-0.21

goc_ln

-0.162

-0.011

-0.162

0.195**

inf_ln

1201

Obs

0.1442

R-squared

0.1385

Adj R-squared

-0.44

0 (assumed)

-0.44

corr(u_i, X)

0.38

0.23

0.38

rho

Yes/ Fixed

Cross sectional

Yes

Robust

0.0000

Kiểm định Pagan LM

0.0022

Kiểm định Hausman

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Để khống chế hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả ước lượng lại mô hình hồi

quy FEM với hiệu ứng robust. Kết quả được thể hiện ở cột 4 bảng 4.7

Kết quả ước lượng cho hệ số thống kê Rho = 0.38 và hệ số tương quan giữa phần dư

với các biến Corr (u_i, X) = - 0.44 là tương đối lớn phản ánh khả năng có hiện

tượng nội sinh trong mô hình. Do đó tác giả chuyển sang dùng mô hình GMM được

cho là có khả năng khống chế hiện tượng nội sinh.

Sau khi trích phần dư ehat từ mô hình ước lượng, dùng ma trận tương quan theo

bảng 4.8 để kiểm tra khả năng nội sinh giữa các biến.

Bảng 4.8 Ma trận tương quan giữa phần dư và biến giải thích của ước lượng cho

inf_ln

ehat

ipr

inv_ln

ipt_ln

edu_l n

ope_l nlg

lab_ln lg

goc_l n

ehat

1.00

0.42

1.00

ipt_ln

0.32

0.52

1.00

ipr

0.73

0.013

0.02

1.00

inv_ln

-0.24

0.30

0.43

-0.05

1.00

edu_ln

0.18

0.26

0.19

0.12

1.00

ope_lnlg

0.26

0.09

-0.18

-0.22

-0.08

-0.13

1.00

lab_lnlg

-0.13

-0.24

0.34

0.53

-0.03

0.15

-0.27

1.00

goc_ln

0.63

-0.12

-0.23

-0.39

0.03

-0.27

-0.15

0.05

-0.33

1.00

inf_ln

mẫu chung

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Theo kết quả kiểm tra tương quan giữa phần dư của kết quả hồi quy với các biến

giải thích cho thấy phần dư có khả năng liên quan nhiều đến tỉ lệ đầu tư inv_ln với

hệ số tương quan lên đến 0.73, hay nói cách khác biến inv_ln có thể là biến nội

sinh.

Thực hiện hồi quy với mô hình GMM với biến công cụ là độ trễ của biến phụ thuộc,

kết quả được thể hiện ở bảng 4.9.

Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mẫu chung bằng GMM

GMM

Biến phụ thuộc : rGDP

-44.05**

Const

1.35****

ipt_ln

1.52***

ipr

4.29****

inv_ln

2.94**

edu_ln

-6.52****

ope_lnlg

14.68****

lab_lnlg

-5.59****

goc_ln

0.64**

inf_ln

1200

Obs

0.101

Kiểm định Arellano – Bond (AR2)

0.000

Kiểm định Sagan

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Kết quả các p-value của kiểm định A-B (AR2) > 0.1 và p-value của kiểm định

Sagan <0.05 cho thấy mô hình đang dùng có thể chấp nhận, không có hiện tượng tự

tương quan bậc 2 và không thừa biến công cụ.

Nhận xét:

- Kết quả kiểm chứng tác động của tài sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng được thể

hiện ở bảng 4.9.

- Cả yếu tố về số lượng (ipt_ln) và mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ (ipr) đều có tác

động tích cực lên tốc độ tăng trưởng kinh tế của các quốc gia với mức ý nghĩa

lần lượt là 0.1% và 1%. Kết quả này tương tương đồng với kết quả của các tác

giả Falvey và cộng sự (2006), các tác giả này cho biết không tìm thấy bằng

chứng về việc bảo hộ sở hữu trí tuệ tạo gây kìm hãm tốc độ tăng trưởng kinh tế.

Dấu của các biến tổng số tài sản trí tuệ và biến mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ

đều phù hợp với kỳ vọng ban đầu.

- Các biến kiểm soát đưa vào mô hình đều tác động có ý nghĩa tới tốc độ tăng

trưởng của nền kinh tế (đầu tư, chi tiêu cho giáo dục phổ thông, độ mở của nền

kinh tế, tỉ lệ dân số tham gia lực lượng lao động, chi tiêu của chính phủ và lạm

phát) với mức ý nghĩa từ 0.1 % đến 5%.

- Ở mẫu này, độ mở các nền kinh tế và chi tiêu chính phủ gây tác động tiêu cực

đến tốc độ tăng trưởng kinh tế với mức ý nghĩa 0.1%. Có thể nhận thấy dấu

trong kết quả không phù hợp với kỳ vọng. Điều này có thể giải thích bởi các

nguyên nhân sau:

o Đối với tỉ lệ gia tăng của lực lượng lao động tác động tiêu cực tới nền

kinh tế, dù đã lấy độ trễ 1 năm. Nguyên nhân có thể do lực lượng lao

động mới vẫn chưa tạo ra sản phẩm tốt và năng suất cao (dù đã có kinh

nghiệm 1 năm làm việc), thậm chí lúc này doanh nghiệp phải đầu tư để

đào tạo ban đầu.

o Đối với độ mở của nền kinh tế, khi các quốc gia gia tăng độ mở của nền

kinh tế nhưng thực chất là tăng tổng kim ngạch xuất nhập khẩu, điều này

chưa hẵn đã thúc đẩy tăng trưởng kinh tế nếu nền kinh tế chỉ phụ thuộc

vào các ngành gia công (nhập siêu để xuất siêu).

- Lạm phát chung tác động có tích cực tới tốc độ tăng trưởng với mức ý nghĩa

5%, điều này khá phù hợp với mức lạm phát trung bình của toàn bộ mẫu là

9.31%

- Nhìn chung tác động của số lượng tài sản trí tuệ và mức bảo hộ sở hữu trí tuệ

của chỉ giữ vai trò nhỏ trong tác động chung tới tốc độ tăng trưởng. Trong đó,

vai trò của lực lượng lao động (lab_ln) có tác động tích cực, đáng kể và góp

phần nhiều nhất vào tăng trưởng kinh tế. Kết quả này khá tương đồng với nhận

định về vai trò của nhân lực trong việc tăng trưởng kinh tế của (Baier và cộng

sự, 2006)

4.4. Tài sản trí tuệ tác động như thế nào đển tốc độ tăng trưởng kinh tế tại các

nhóm nước có GNI bình quân khác nhau? (Câu hỏi 2)

4.4.1. Hồi quy dữ liệu nhóm nước có thu nhập cao (38 quốc gia)

Thừa hưởng các phân tích trong quá trình ước lượng, tác giả sử dụng ngay các biến

đã được logarit hóa và lấy độ trễ tương tự mục 4.3. Kết quả hồi quy theo Pooled

Model và REM thể hiện trong cột 1 và 2 bảng 4.10.

Kết quả kiểm định Pagan LM với giá trị p-value = 0.0000 < 0.05 : cho phép chọn

REM để giải thích sẽ tốt hơn so với giải thích bằng mô hình Pooled.

Tiếp tục ước lượng mẫu các nước thu nhập cao với REM và FEM, kết quả kiểm

định Hausman tiếp tục là p-value = 0.0000.

Bảng 4.10 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu nhập

cao

FEM

PM

REM

Biến

(3)

(1)

(2)

33.77**

-9.97

2.73

Const

0.169

-0.197

-0.14

ipt_ln

0.099

-0.48**

-0.25

ipr

7.76****

4.55***

6.72****

inv_ln

0.83

-0.15

1.00

edu_ln

1.30**

0.53**

0.55

ope_lnlg

-4.46

0.85

-2.75

lab_lnlg

FEM

PM

REM

Biến

(3)

(1)

(2)

-15.52****

-1.61**

-4.21****

goc_ln

-0.35**

0.38***

0.099

inf_ln

488

Obs

0.1771

R-squared

0.1633

Adj R-squared

-0.88

0 (assumed)

corr(u_i, X)

0.77

0.199

rho

0.0000

Kiểm định Pagan LM

0.0000

Kiểm định Hausman

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Để khống chế hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả hồi quy lại mô hình FEM với

hiệu ứng robust, tuy nhiên kết quả cho ra không khác biệt so với khi không sử dụng

robust.

Kết quả hồi quy FEM sau kiểm định Hausman cho hệ số thống kê Rho = 0.77 và hệ

số tương quan giữa phần dư với các biến Corr (u_i, X) = - 0.88 là tương đối lớn

phản ánh khả năng có hiện tượng nội sinh trong mô hình. Do đó tác giả chuyển sang

dùng mô hình GMM.

Kết quả kiểm tra khả năng nội sinh giữa các biến được cho theo bảng 4.11

Bảng 4.11 Ma trận tương quan giữa phần dư và biến giải thích của ước lượng cho

ope_ln

lab_ln

inf_ln

ehat

ipr

inv_ln edu_ln

goc_ln

ipt_ln

ehat

1.00

ipt_ln

0.15

1.00

ipr

-0.09

0.08

1.00

inv_ln

0.49

0.13

-0.01

1.00

edu_ln

-0.67

0.08

0.14

-0.20

1.00

ope_lnlg 0.24

-0.08

-0.12

0.04

-0.07

1.00

lab_lnlg

-0.02

0.44

0.08

0.04

0.18

-0.10

1.00

goc_ln

-0.92

-0.12

0.13

-0.19

0.72

-0.07

-0.06

1.00

inf_ln

0.06

-0.12

-0.34

0.11

-0.17

-0.04

0.01

-0.15

1.00

nhóm các nước thu nhập cao

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Theo kết quả kiểm tra tương quan giữa phần dư của kết quả hồi quy với các biến

giải thích cho thấy phần dư có khả năng liên quan nhiều đến tỉ lệ chi tiêu của chính

phủ goc_ln với hệ số tương quan lên đến -0.92, hay nói cách khác biến goc_ln có

thể là biến nội sinh.

Kết quả ước lượng bằng phương pháp GMM thể hiện ở bảng 4.12

Bảng 4.12 Kết quả ước lượng mẫu các nước thu nhập cao bằng GMM

GMM

Biến phụ thuộc : rGDP

9.34

Const

0.84**

ipt_ln

-1.99****

ipr

7.04

inv_ln

4.64**

edu_ln

0.30

ope_lnlg

-2.54

lab_lnlg

-8.68****

goc_ln

2.07****

inf_ln

487

Obs

0.033

Kiểm định Arellano – Bond (AR2)

0.000

Kiểm định Sagan

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Kết quả các p-value của kiểm định A-B (AR2) là 0.033 < 0.1 và p-value của kiểm

định Sagan <0.05 cho thấy mô hình đang dùng có thể có hiện tượng tự tương quan

bậc 2 và không thừa biến công cụ.

Nhận xét:

- Kết quả cho thấy tác động của tổng số tài sản trí tuệ và mức độ bảo hộ sở hữu

trí tuệ chiếm phần nhỏ trong việc tác động lên tốc độ tăng trưởng của nhóm các

nước thu nhập cao.

- Điểm đặc biệt là tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ ở nhóm nước này lại có

tương quan âm tới tốc độ tăng trưởng, có thể tương đồng với giải thích về việc

bảo hộ quá mức sẽ gây ảnh hưởng đến khả năng sáng tạo (Furukawa, 2010)

hoặc hạn chế lợi ích xã hội về sáng chế vì làm giảm khả năng phổ biến sản

phẩm của sáng chế đó (Maskus, 1998).

- Tác động của việc chi tiêu của Chính phủ tuy giữ hệ số cao nhưng lại là tương

quan âm, cản trở tăng trưởng kinh tế của các nước thu nhập cao.

4.4.2. Hồi quy dữ liệu nhóm nước có thu nhập trung bình cao (25 quốc gia)

Kết quả hồi quy theo PM và REM thể hiện trong cột 1 và 2 bảng 4.13.

Kết quả kiểm định Pagan LM với giá trị p-value = 0.37 > 0.05 : cho phép chọn PM

để giải thích sẽ tốt hơn so với giải thích bằng REM.

Bảng 4.13 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu nhập

trung bình cao

REM

PM

Biến

(2)

(1)

-23.11****

-20.99****

Const

0.51***

0.54****

ipt_ln

0.36

0.24

ipr

5.98****

5.78****

inv_ln

-2.60****

-2.67****

edu_ln

0.097

0.14

ope_lnlg

1.54

1.14

lab_lnlg

0.36

0.52

goc_ln

-0.17

-0.19

inf_ln

297

Obs

0.2532

R-squared

REM

PM

Biến

(2)

(1)

0 (assumed)

corr(u_i, X)

0.03636081

rho

0.3680

Kiểm định Pagan LM

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Mô hình Pooled OLS được chấp nhận để giải thích trong trường hợp mẫu các nước

có thu nhập trung bình cao.

Nhận xét :

- Căn cứ vào kết quả được nếu trong cột 1 bảng 4.13, có thể thấy mô hình này có

khả năng giải thích được 25.32 % biến thiên của mô hình. Đây không phải là

một giá trị quá thấp đối với một nghiên cứu về kinh tế.

- Ở các nước thu nhập trung bình cao, số lượng tài sản trí tuệ tác động tích cực

có ý nghĩa tới tăng trưởng kinh tế trong khi việc bảo hộ lại không có tác động

có ý nghĩa tối tăng trưởng.

4.4.3. Hồi quy dữ liệu nhóm nước thu nhập trung bình thấp (21 quốc gia)

Kết quả hồi quy theo PM và REM thể hiện trong cột 1 và 2 bảng 4.14.

Kết quả kiểm định Pagan LM với giá trị p-value = 1 > 0.05 : cho phép chọn kết quả

từ mô hình Pooled OLS để giải thích sẽ tốt hơn so với giải thích bằng REM.

Bảng 4.14 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình trong nhóm nước thu nhập

trung bình thấp

REM

PM

Biến

(2)

(1)

-10.47561

Const

0.099

ipt_ln

1.088313****

ipr

4.446189****

inv_ln

0.1190291

edu_ln

-0.6772838

ope_lnlg

-0.3814459

lab_lnlg

0.1008202

goc_ln

0.1559661

inf_ln

263

Obs

0.2478

R-squared

0 (assumed)

corr(u_i, X)

0.03636081

rho

Kiểm định Pagan LM

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Mô hình Pooled OLS được chấp nhận để giải thích trong trường hợp mẫu các nước

có thu nhập trung bình thấp.

Nhận xét:

- Căn cứ vào kết quả được nếu trong cột 1 bảng 4.14, chỉ số R-squared = 0.2478

cho biết mô hình này có khả năng giải thích được 24.78 % biến thiên của mô

hình trong thực tế. Đây không phải là một giá trị quá thấp đối với một nghiên

cứu về lý thuyết kinh tế.

- Ngược với kết quả của nhóm thu nhập trung bình cao, mức độ bảo hộ sở hữu trí

tuệ lúc này có tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế. Nó cho thấy, chính phủ

của các quốc gia trong nhóm này nên tìm cách hoàn thiện hơn nữa hệ thống bảo

hộ sở hữu trí tuệ của mình, đây là một giai đoạn tốt để tăng cường thu hút được

đầu tư thông qua việc cam kết mạnh hơn về bảo hộ sở hữu trí tuệ.

- Tuy nhiên, số lượng tài sản trí tuệ không tác động có ý nghĩa thống kê đến tốc

độ tăng trưởng kinh tế. Có thể do các nước ở giai đoạn này chưa hoàn thiện cơ

chế bảo hộ đến mức tạo cho nhà sáng chế trong nước có đủ sự hiểu biết và niềm

tin sẽ thu được lợi nhuận từ việc tập trung sáng tạo, nghiên cứu và phát triển.

4.4.4. Hồi quy dữ liệu nhóm nước thu nhập thấp (16 quốc gia)

- Dùng các biến đã xác định tương tự với các nhóm nước khác bên trên để ước

lượng theo mô hình REM, kết quả ước lượng thể hiện ở cột 2 hình 4.15

- Kiểm định Pagan LM : Kết quả kiểm định Pagan LM với giá trị p-value =

0.0009 < 0.05 cho phép chọn REM để giải thích sẽ tốt hơn so với giải thích

bằng PM.

- Ước lượng mẫu với FEM, kết quả thể hiện ở cột 3 hình 4.15

- Kiểm định Hausman: p-value của kiểm định Hausman là 0.1545 > 0.05, cho

phép ta chọn kết quả từ mô hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên REM để giải

thích kết quả.

Bảng 4.15 So sánh kết quả ước lượng của các mô hình cho mẫu các nước thu

nhập thấp

FEM

Biến

PM

REM

(3)

(1)

(2)

14.41

9.13

12.84

Const

0.017

0.503**

0.364

ipt_ln

FEM

Biến

REM

PM

(3)

(2)

(1)

- 0.63

- 0.68

- 0.37

ipr

2.05**

3.09**

2.73**

inv_ln

2.55

- 0.37

0.69

edu_ln

- 0.80

- 2.23*

- 1.82

ope_lnlg

- 4.21

- 2.13

- 3.49

lab_lnlg

1.11

1.55

1.67

goc_ln

- 0.61*

- 0.25

- 0.51

inf_ln

151

Obs

0.1669

R-squared

-0.36

0 (assumed)

corr(u_i, X)

0.54

0.30

rho

Yes/ Fixed

Yes

Cross sectional

Robust

0.0009

Kiểm định Pagan LM

0.1545

Kiểm định Hausman

Ghi chú: *, **, *** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5% và 1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

- Để khống chế hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả chạy lại mô hình hồi quy

với hiệu ứng ngẫu nhiên REM với hiệu ứng robust nhưng không khác so với

khi không dùng robust.

- Kết quả ước lượng cho hệ số thống kê Rho = 0.54 là tương đối lớn phản ánh

khả năng có hiện tượng nội sinh trong mô hình. Do đó tác giả chuyển sang

dùng mô hình GMM.

- Sau khi trích phần dư ehat từ mô hình ước lượng, dùng ma trận tương quan

theo bảng 4.16 để kiểm tra khả năng nội sinh giữa các biến.

Bảng 4.16 Ma trận tương quan giữa phần dư và biến giải thích của ước lượng cho

ope_lnl

lab_lnl

goc_l

inf_ln

ehat

ipr

inv_ln

edu_ln

ipt_ln

ehat

1.00

ipt_ln

0.12

1.00

ipr

0.02

-0.15

1.00

inv_ln

0.65

-0.15

-0.12

1.00

edu_ln

0.19

-0.10

0.57

-0.06

1.00

ope_lnlg

-0.03

0.11

0.10

0.24

0.27

1.00

lab_lnlg

-0.26

0.10

-0.36

0.02

-0.13

-0.19

1.00

goc_ln

0.38

-0.11

0.44

-0.004

0.69

0.21

-0.14

1.00

inf_ln

-0.29

0.32

0.05

-0.003

0.06

0.10

0.13

0.008

1.00

các nước thu nhập thấp

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

- Theo kết quả kiểm tra tương quan giữa phần dư của kết quả hồi quy với các

biến giải thích cho thấy phần dư có khả năng liên quan nhiều đến tỉ lệ đầu tư

inv_ln với hệ số tương quan lên đến 0.65, hay nói cách khác biến inv_ln có thể

là biến nội sinh.

- Thực hiện hồi quy với mô hình GMM với biến công cụ là độ trễ của biến phụ

thuộc, kết quả được thể hiện ở bảng 4.17.

Bảng 4.17 Kết quả ước lượng mẫu các nước thu nhập thấp bằng GMM

GMM

Biến phụ thuộc : rGDP

42.25**

Const

1.32****

ipt_ln

-0.81

ipr

4.30****

inv_ln

3.41*

edu_ln

-4.21****

ope_lnlg

-9.18***

lab_lnlg

0.76

goc_ln

-1.29***

inf_ln

150

Obs

0.898

Kiểm định Arellano – Bond (AR2)

0.000

Kiểm định Sagan

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Kết quả các p-value của kiểm định A-B (AR2) > 0.1 và p-value của kiểm định

Sagan <0.05 cho thấy mô hình đang dùng có thể chấp nhận, không có hiện tượng tự

tương quan bậc 2 và không thừa biến công cụ.

Nhận xét :

- Trong các biến đưa vào giải thích cho mô hình, biến lực lượng lao động là biến

có hệ số tác động lớn nhất nhưng theo hướng tiêu cực tới nền kinh tế.

- Tài sản trí tuệ tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế có thể được giải thích

do tác động của việc nhập khẩu công nghệ và bắc chước.

- Mức độ bảo hộ tài sản ở các nước trong nhóm này không cao, do đó có tác

động âm mặc dù không có ý nghĩa tới tăng trưởng kinh tế. Điều này cũng tương

đồng với giải thích theo lý thuyết hình chữa U ngược (Furukawa, 2010).

Bảng 4.18 Kết quả hồi quy tổng hợp từ các nhóm quốc gia

Thu nhập

Nhóm thu

Thu nhập

Thu nhập trung

thấp

nhập cao

trung bình cao

bình thấp

Biến giải thích

(4)

(1)

(2)

(3)

42.25**

9.34

-20.99**

-10.48

Const

1.32****

0.84**

0.54***

0.099

ipt_ln

-0.81

-1.99****

0.24

1.09****

ipr

4.30****

7.04****

5.78****

4.44****

inv_ln

3.41*

4.64**

-2.67****

0.12

edu_ln

-4.21****

0.30

0.14

-0.68

ope_lnlg

-9.18***

-2.54

1.14

-0.38

lab_lnlg

0.76

-8.68****

0.52

0.10

goc_ln

-1.29***

2.07****

-0.19

0.16

inf_ln

Phương pháp hồi

GMM

Pooled Model

quy

0.2532

0.2478

R-squared

Ghi chú: *, **, ***, **** biểu thị mức ý nghĩa tương ứng ở mức 10%, 5%, 1% và

0.1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

Nhận xét:

- Kết quả nghiên cứu tác động của tài sản trí tuệ đến tốc độ tăng trưởng của các

nhóm quốc gia có thu nhập khác nhau được thể hiện ở bảng 4.18.

- Nhìn tổng thể, tổng các loại tài sản trí tuệ nói chung có tác động tích cực tới tốc

độ tăng trưởng kinh tế.

- Số lượng tài sản trí tuệ đều có tác động tích cực đối với tốc độ tăng trưởng kinh

tế. Kết quả này phù hợp với kỳ vọng ban đầu về dấu của biến tổng tài sản trí tuệ

và cũng tương đồng với kết quả hồi quy của Kim và cộng sự (2012). Tuy nhiên,

tác động không có ý nghĩa thống kê đối với tốc độ tăng GDP của các nước thu

nhập trung bình thấp. Để giải thích cho việc số lượng tài sản trí tuệ có tác động

đến các nước thuộc nhóm thu nhập thấp, nguyên nhân có thể là do các nước

này tăng trưởng nhờ vào nhập khẩu công nghệ cao và áp dụng, bắt chước các

tài sản trí tuệ (Schneider, 2005) mà không phải đầu tư cho hoạt động nghiên

cứu và phát triển. Đối với các nước thuộc nhóm thu nhập trung bình cao và thu

nhập cao thì số lượng tài sản trí tuệ cao sẽ cho phép thúc đẩy tăng trưởng kinh

tế nhờ vào hoạt động khai thác và kinh doanh các tài sản trí tuệ.

Số TSTT bình quân

437.78

Tác động đến tăng trưởng KT

139.54

1.32

0.84

71.71

0.54

13.06

0.099

5 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0

Thu nhập cao

Thu nhập TB cao Thu nhập TB thấp

Thu nhập thấp

Hình 4.1 - Tác động của IPT đến tăng trưởng kinh tế

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

- Trong khi đó, việc bảo hộ sở hữu trí tuệ có tác động không đồng nhất ở các

nhóm nước khác nhau, không hoàn toàn phù hợp với kỳ vọng ban đầu về việc

càng tăng mức bảo hộ thì các tốt cho tăng trưởng kinh tế. Bảo hộ gây bất lợi

cho tốc độ tăng trưởng kinh tế các nước thu nhập cao, ngược lại tác động tích

cực cho các nước có thu nhập dưới trung bình. Trong phạm vi dữ liệu thu thập

được, tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ không có ý nghĩa tại các quốc gia

thuộc nhóm thu nhập thấp và trung bình cao. Kết quả này có phần tương đồng

với lý thuyết hình chữ U ngược của Furukawa (2010) (xem Hình 4.2)

Mức bảo hộ SHTT

4.076

3.09

Tác động đến tăng trưởng KT

2.63

2.29

1.09

0.24

Thu nhập cao

Thu nhập TB cao Thu nhập TB thấp

Thu nhập thấp

-0.81

-1

-2

-1.99

-3

Hình 4.2 - Tác động của IPR đến tăng trưởng kinh tế

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB và WIPO

- Theo kết quả thể hiện ở hình 4.2, tác động của bảo hộ sở hữu trí tuệ ở các nước

thu nhập trung bình thấp có thể đang ở mức tối ưu ( = 1.09) cho tăng trưởng

kinh tế so với tác động của nó tại các nước thu nhập trung bình cao, thậm chí

tác động này lại gây bất lợi cho tăng trưởng kinh tế ở nhóm các nước thu nhập

cao được cho là các nước có mức bảo hộ sở hữu trí tuệ cao ( = -1.99). Giải

thích vấn đề này có thể là do tác động của chính sách bảo hộ quá chặc chẽ tài

sản trí tuệ dẫn đến tình trạng độc quyền cao, làm cho khả năng khuếch tán kiến

thức bị hạn chế, đồng thời chính sự bảo hộ quá mức cũng làm giảm khả năng

tiếp cận của xã hội tới các tài sản trí tuệ gây tác động tiêu cực đến tăng trưởng

kinh tế. Ở nhóm các nước thu nhập thấp, việc bảo hộ tài sản trí tuệ quá thấp

cũng gây ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên, tác động này

không có ý nghĩa thống kê.

- Hoạt động đầu tư luôn mang lại hiệu quả tích cực cho tốc độ tăng trưởng kinh

tế của tất cả các nước và các nhóm nước với mức ý nghĩa 0.01% và có khuynh

hướng tăng hệ số tác động tương ứng với thu nhập, nghĩa là đầu tư càng đẩy

nhanh tốc độ tăng trưởng khi thu nhập bình quân càng cao. Kết quả này phù

hợp với kỳ vọng ban đầu.

- Độ mở của nền kinh tế các nước thu nhập thấp tác động tiêu cực đáng kể đến

tốc độ tăng trưởng kinh tế. Cách khác, các nước này càng mở cửa nền kinh tế

càng làm kìm hãm tốc độ tăng trưởng kinh tế.

- Không giống với kết quả chung, tỉ lệ gia tăng lực lượng lao động có tác động

tiêu cực đáng kể đến tốc độ tăng trưởng của các nước thu nhập thấp. Trong khi

đó tác động của tỉ lệ này không có ý nghĩa thống kê đối với các quốc gia trong

các nhóm còn lại.

- Chi tiêu của chính phủ chỉ gây tác động tiêu cực đáng kể tới tốc độ tăng trưởng

của các nước có thu nhập cao. Chỉ số này dường như tích cực đối với tốc độ

tăng trưởng của các nhóm nước còn lại nhưng không có ý thống kê.

- Lạm phát tác động tích cực đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế của các nước thu

nhập cao nhưng lại gây ảnh hưởng tiêu cực đến tốc độ tăng trưởng của các

nước thu nhập thấp và không gây ảnh hưởng đáng kể ở các nước thu nhập trung

bình.

4.5. Việt Nam nên có những chính sách như thế nào quản lý như thế nào để

phát triển và khai thác tài sản trí tuệ một cách hiệu quả? (Câu hỏi 3)

Việt Nam hiện đang ở nhóm nước có thu nhập trung bình thấp, do đó các kết quả

liên quan của Việt Nam cũng có thể được giải thích theo hướng này.Từ kết quả ở

cột 3 của bảng 4.18, có thể rút ra một số hoạt động cần thiết sau đối với Việt Nam:

- Chỉ số mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ IPR đang đồng biến có ý nghĩa tới tốc độ

tăng trưởng kinh tế, nhà quản lý vĩ mô có thể tiếp tục tăng cường chỉ số này.

Như vậy việc đàm phán liên quan đến vấn đề bảo hộ sở hữu trí tuệ của Việt

Nam trong các hiệp định như TPP vẫn còn có thể cho phép xem xét chấp nhận

việc tăng cường pháp luật bảo hộ sở hữu trí tuệ. Đối với luật pháp trong nước,

nhà quản lý có thể bổ sung thêm các yêu cầu pháp luật thích hợp.

- Số lượng tài sản trí tuệ IPT mặc dầu chưa tác động tới tăng tốc độ tăng trưởng

một cách rõ rệt nhưng vẫn luôn đồng biến với tốc độ tăng trưởng. Căn cứ từ

tình hình cần gia tăng bảo hộ sở hữu trí tuệ đã nêu ở ý trên, nhà quản lý nên có

cách thức tuyên truyền động viên công dân và doanh nghiệp tuân thủ pháp luật

sở hữu trí tuệ, đồng thời cũng tạo ra các phong trào, các chương trình liên kết,

… để thúc đẩy các thành phần trong xã hội tham gia vào việc xác định, tạo lập

và bảo hộ sở hữu trí tuệ của cá nhân, đơn vị mình.

- Từ hai hoạt động đó, nhà quản lý cũng khuyến khích tạo lập các thị trường lành

mạnh về tài sản trí tuệ để có thể bảo hộ và khai thác được tài sản trí tuệ một

cách tốt nhất.

Kết luận Chương 4

- Tác giả thực hiện các bước nghiên cứu theo quy trình đã đề ra trên bộ dữ liệu.

- Tác giả xem xét các kết quả thu được sau khi thực hiện các bước hồi quy và

kiểm định. Các kết quả này được so sánh với kỳ vọng ban đầu và với các kết

quả nghiên cứu trước đây.

- Đồng thời, việc xem xét kết quả nghiên cứu được thực hiện trên cơ sở so sánh

với các câu hỏi về được đặt ra trong phần mục tiêu nghiên cứu.

Chương 5 - KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1. Kết luận chung về tài sản trí tuệ

- Nghiên cứu này kiểm chứng lại tác động của tài sản trí tuệ và mức độ bảo hộ sở

hữu trí tuệ lên tốc độ tăng trưởng kinh tế. Tác giả phân tích dữ liệu nghiên cứu

theo 4 nhóm nước có mức độ phát triển kinh tế khác nhau: nhóm thu nhập thấp,

trung bình thấp, trung bình cao và thu nhập cao.

- Kết quả hồi quy cho thấy, mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ của nhóm nước có thu

nhập cao và nhóm nước thu nhập thấp gây kìm hãm tốc độ tăng trưởng kinh tế

là phù hợp với nhận định của Maskus về mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ quá mức

hoặc quá yếu.

- Số lượng tài sản trí tuệ ở nhóm nước thu nhập cao tác động không đáng kể vào

tốc độ tăng trưởng kinh tế, ngược lại ở nhóm nước thu nhập thấp lại đóng góp

đáng kể vào tốc độ tăng trưởng kinh tế, phù hợp với nhận định của Maskus về

mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ quá mức có thể hạn chế lợi ích xã hội về sáng chế

vì làm giảm ưu đãi phổ biến sản phẩm của nó.

- Kết quả tương tác khác nhau đáng kể giữa nhóm nước thu nhập trung bình cao

và nhóm thu nhập trung bình thấp tương đồng với quan điểm Maskus (2000) về

“Sự gia tăng việc bảo hộ sở hữu trí tuệ từ các nước nghèo sang các nước thu

nhập trung bình là ít hơn đáng kể so với các nước thu nhập trung bình với các

nước giàu”. Cụ thể là trong khi mức bảo hộ sở hữu trí tuệ tác động tích cực có ý

nghĩa lên tăng trưởng kinh tế của các nước thu nhập trung bình thấp thì ở các

nước thu nhập trung bình cao lại không có ý nghĩa. Ngược lại, số lượng tài sản

trí tuệ chỉ tác động đáng kể lên nhóm quốc gia thu nhập trung bình cao và

không phát huy hiệu quả rõ ràng lên tăng trưởng kinh tế ở các nước thu nhập

trung bình thấp. Có thể giải thích sự khác nhau này được hình thành do tình

hình kinh tế của các nước thu nhập trung bình cao gần giống với các nước thu

nhập cao và khác xa đáng kể với nền kinh tế của các nước có thu nhập trung

bình thấp.

- Mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ ở nhóm nước thu nhập trung bình thấp tác động

có ý nghĩa lên tăng trưởng kinh tế, ngược lại tổng lượng tài sản trí tuệ không có

tác động lên tăng trưởng kinh tế. Điều này phù hợp với kết quả thực nghiệm

của (Kim và cộng sự, 2012) về ảnh hưởng của mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ có

ý nghĩa tích cực về đổi mới của các quốc gia có thu nhập cao, không có ý nghĩa

đối với các nước thu nhập trung bình đến thấp.

- Như vậy, trong các giai đoạn phát triển kinh tế, việc nâng cao mức độ bảo hộ sở

hữu trí tuệ, cơ chế thực thi quyền bảo hộ hiệu quả và khả năng R&D mang lại

những kết quả tác động khác nhau lên tăng trưởng kinh tế. Các quốc gia trong

nhóm nước thu nhập trung bình thấp, trong đó có Việt Nam, có thể đang trong

giai đoạn mở rộng hội nhập với nền kinh tế quốc tế, do đó họ bắt buộc phải

tuân thủ các quy định quốc tế về bảo hộ sở hữu trí tuệ, từ đó thu hút đầu tư làm

tăng tốc độ tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, cơ chế thực thi quyền bảo hộ của họ

không theo kịp, cùng với khả năng R&D không cao dẫn đến tổng lượng tài sản

trí tuệ đóng góp cho cộng đồng bị hạn chế.

5.2. Đóng góp của kết quả nghiên cứu

- Trong giới hạn của mô hình được xây dựng để nghiên cứu, chỉ có yếu tố bảo hộ

sở hữu trí tuệ và đầu tư là có tác động có ý nghĩa, còn tác động của lượng tài

sản trí tuệ không có ý nghĩa. Do đó, có thể đề xuất ý kiến với Việt Nam hiện

nay nên duy trì mức độ bảo hộ sở hữu trí tuệ trong giới hạn phù hợp với TRIPS,

tăng hiệu quả thực thi bảo hộ sở hữu trí tuệ bên cạnh những chính sách linh

động chống độc quyền, phản cạnh tranh để thu hút đầu tư. Bên cạnh đó, có thể

xem xét thêm việc chấp nhận các điều khoản tăng cường bảo hộ sở hữu trí tuệ

của các hiệp định như TPP.

5.3. Những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất

- Nghiên cứu thực hiện trên số liệu của 100 trong số 214 quốc gia trên thế giới

(Worldbank, 2014), do đó chưa phản ánh chính xác tình hình của tổng thể.

- Không phải tất cả các ý tưởng, giải pháp kỹ thuật đều có thể trở thành tài sản trí

tuệ, không phải tất cả các tài sản trí tuệ đều được ứng dụng trong kinh doanh và

không phải tất cả các tài sản trí tuệ khi kinh doanh đều mang lại giá trị như

nhau. Do đó, kết quả từ nghiên này sẽ không thể phản ánh hết tác động của tài

sản trí tuệ trong nền kinh tế do tác giả chỉ căn cứ vào lượng tài sản trí tuệ chính

thức được thể hiện thông qua các cơ quan đăng ký.

- Riêng về kinh tế Việt Nam, do số liệu chưa thật sự đầy đủ nên chưa thể có kết

luận chính xác. Nếu có khả năng thu thập được số liệu của Việt Nam, nghiên

cứu sau nên kiểm chứng lại tác động của tài sản trí tuệ và mức độ bảo hộ sở

hữu trí tuệ của Việt Nam lên tăng trưởng kinh tế để có thể đề xuất những giải

pháp chính xác hơn.

- Các tài sản trí tuệ được xem xét trong nghiên cứu này đang được để ở dạng đơn

đăng ký chung. Cần những nghiên cứu cụ thể hơn vào từng nhóm tài sản trí tuệ

để xem xét vai trò thực sự đóng góp cho tăng trưởng kinh tế là loại tài sản nào,

lĩnh vực công nghiệp nào.

- Trong giới hạn về thời gian, tác giả vẫn chưa tìm được nhiều lý thuyết liên quan

đến tài sản trí tuệ và bảo hộ sở hữu trí tuệ. Cần có thêm các lý thuyết khác bổ

sung cho các tác động của tài sản trí tuệ tương tác với bảo hộ sở hữu trí tuệ lên

tăng trưởng kinh tế.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt

Trần Hồng Minh và Ngô Văn Giang, 2008. Một số bất cập trong việc ban hành và

thực hiện các quy định về quyền SHTT so sánh với Hiệp định TRIPS. Tạp chí Quản

lý Kinh tế, số 23, tháng 10 và 11, trang 29-35.

Danh mục tài liệu tiếng Anh

Abramovitz, M. (1993). The Search for the Sources of Growth: Areas of Ignorance,

Old and New. The Journal of Economic History, 53(2), 217-243.

Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied Multiple

Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences. New Jersey:

Lawrence Erlbaum Associates.

Baier, S. l., Dwyer, G. P., & Tamura, R. (2006). How Important Are Capital and

Total Factor Productivity for Economic Growth? Economic Inquiry (ISSN 0095-

2583), 44(1), 23–49.

Barro, R. J. (1988). Government Spending In A Simple Model Of Endogenous

Growth. NBER Working Papers, 2588.

Barro, R. J., & Lee, J.-W. (2000). International Data on Educational Attainment:

Updates and Implications. CID Working Paper, 42.

Bergstrom, P. (2004). Ethics in Asia-Pacific. Bangkok: UNESCO Asia and Pacific

Regional Bureau for Education.

Chin, J. C., & Grossman, G. M. (1988). Intellectual Property Rights and North-

South Trade. NBER Working Paper, 2769.

Domar, E. D. (1946). Capital, Expansion, Rate of Growth, and Employment.

Econometrica, 14(2), 137-147.

Domar, E. D. (1947). Expansion and Employment. American Economic Review, 37,

34-55.

Eaton, J., & Kortum, S. (1995). Trade in ideas: Patenting and Productivity in the

OECD. NBER working paper series, 5049.

Falvey, R., Foster, N., & Greenaway, D. (2006). Intellectual Property Rights and

Economic Growth. Review of Development Economics, X(4), 700–719.

Furukawa, Y. (2007). The protection of intellectual property rights and endogenous

growth: Is stronger always better? Journal of Economic Dynamics & Control,

3644–3670.

Furukawa, Y. (2010). Intellectual property protection and innovation: an inverted-U

relationship. Economics Letters, 99-101.

Futagami, K., & Iwaisako, T. (2007). Dynamic Analysis of Patent Policy in an

Endogenous Growth Model. Journal of Economic Theory, 306-334.

Gould, D. M., & Gruben, W. C. (1996). The role of intellectual property rights in

economic growth. Journal of Development Economics, 48(2), 323–350.

Griliches, H. Z. (1998). Patent Statistics as Economic Indicators: A Survey. In R&D

and Productivity: The Econometric Evidence (pp. 287 - 343). Chicago: University

of Chicago Press.

Hall, B. H., Griliches, H. Z., & Hausman, J. A. (1986). Patents and R&D: Is There

A Lag? International Economic Review, 265-283.

Harrod, R. F. (1939). An Essay in Dynamic Theory. The Economic Journal,

49(193), 14-33.

Horii, R., & Iwaisako, T. (2007). Economic Growth with Imperfect Protection of

Intellectual Property Rights. Journal of Economics, 45-85.

Horowitz, A. W., & Lai, E. L.C. (1996). Patent Length and the Rate of Innovation.

International Economic Review, 785-801.

Hudson, J., & Minea, A. (2013). Innovation, Intellectual Property Rights, and

Economic Development : A Unifiled Empirical Investigation. World Development,

46, 66-78.

Hymer, S. H. (1976). The international operations of national firms: A study of

direct foreign investment. The MIT Press, 14, 139-155.

Kim, Y. K., Lee, K., Park, W. G., & Choo, K. (2012). Appropriate intellectual

property protection and econometric growth in countries at different levels of

development. Research Policy, 41, 358-375.

Leamer, E. E. (1988). Measures of Openness. In R. E. Baldwin (Ed.), Trade Policy

Issues and Empirical Analysis (pp. 145 - 204). Chicago: University of Chicago

Press.

Lucas, R. E. (1988). On The Mechanics Of Economic Development. Journal of

Monetary Economics, 22, 3-42.

Maskus, K. E. (1998). The Role of Intellectual Property Rights in Encouraging

Foreign Direct Investment and Technology Transfer. Duke Journal Of Comparative

& International Law, 9(109), 109-161.

O'Donoghue , T., & Zweimüller, J. (2004). Patents in a Model of Endogenous

Growth. Journal of Economic Growth, 81-123.

Park, W. G. (2008). International patent protection: 1960–2005. Research Policy,

37, 761–766.

Park, W. G., & Ginarte, J. C. (1997). Determinants of patent rights: A cross-national

study. Research Policy, 283-301.

Rao, P. K. (2003). Development Finance. New York: Springer Science & Business

Media.

Rapp, R. T., & Rozek, R. P. (1990). Benefits and Costs of Intellectual Property.

Journal of World Trade, 75-102.

Schneider, P. H. (2005). International trade, economic growth and intellectual

property rights: A panel data study of developed and developing countries. Journal

of Development Economics(78), 529 – 547.

Scotchmer, S., & Green, J. (1990). Novelty and Disclosure in Patent Law. The

RAND Journal of Economics, 131-146.

Smookler, J. (1951). Invention and Economic Development. United States:

ProQuest, UMI Dissertations Publishing.

Solow, R. M. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth. The

Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94.

Stiglitz, J. E. (2008). Economic foundations of intellectual property rights. Duke

Law Journal, 1693-1724.

The World Bank, 2014. World Development Indicators. [online] Available at:

http://databank.worldbank.org/data/views/variableselection/selectvariables.aspx?sou

rce=world-development-indicators#[Accessed 16 June, 2014].

The World Bank, 2014. World Development Indicators. [online] Available at:

http://data.worldbank.org/about/country-classifications [Accessed 16 June, 2014].

The World Intellectual Property Organization, 2014. WIPO statistics database.

[online] Available at:http://ipstats.wipo.int/ipstatv2/[Accessed 16 June, 2014].

Thompson, M. A., & Rushing, F. W. (1999, Jun). An Empirical Analysis of the

Impact of Patent Protection on Economic Growth: An Extension. Journal Of

Economic Development, 24(1).

Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2012). Classic Theories of Economic Growth and

Development. In S. Yagan, D. Battista, D. Alexander, L. Sloan, & M. Cadigan

(Eds.), Economic Development (pp. 140-150). Boston: Addison-Wesley.

PHỤ LỤC 1 - CÁC NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG LIÊN QUAN ĐẾN SỞ HỮU TRÍ TUỆ

Tác giả Ph. pháp NC Mô hình hồi quy và các biến Kết luận chính

Gould và Hồi quy Log – gGDP = f(Y60, I/Y, SEC, LIT, IPROP, GovCon, ASSN, REV, Bảo hộ sở hữu trí tuệ là

Gruben Linear AFRICA, LATAM) một yếu tố quan trọng

(1996) Dữ liệu 96 nước trong lý thuyết tăng : Tốc độ tăng trưởng GDP thực bình quân - gGDP

trong 29 năm trưởng nội sinh, bảo hộ : GDP thực bình quân năm 1960 - Y

(1960 - 1989) sở hữu trí tuệ đồng biến - : Tỉ lệ đầu tư trong GDP, 1960-1989 I Y⁄

có ý nghĩa thống kê với : Tỉ lệ tham gia học trung học, 1960-1989 - SEC

tăng trưởng kinh tế. : Tỉ lệ biết chữ năm 1960 - LIT

- : Mức bảo hộ TSTT, (Rapp và Rozek, 1990) IPROP

- GovCon : Tỉ lệ chi tiêu của chính phủ trong GDP

: Số vụ ám sát hàng năm - ASSN

: Số cuộc cách mạng hàng năm - REV

- AFRICA : Biến Dummy cho các nước cận Sahara

- LATAM : Biến Dummy cho các nước Mỹ La-tinh

Thomson OLS 2 và 3 giai GR7590 = f (GDP75, SEC75, POP75, TFP, GPOP, INV) Nền kinh tế càng mở cửa

và đoạn thì mức độ bảo hộ sở hữu TFP = g (PAT, FREE, SEC75, GDP75, INV, PINSTAB )

Rushing

Tác giả Ph. pháp NC Mô hình hồi quy và các biến Kết luận chính

(1999) Dữ liệu 55 nước PAT = h (GDP75, FREE, SEC75, PINSTAB) trí tuệ càng cao.

trong 16 năm Các nước thu nhập thấp, - GR7590 : Tốc độ tăng GDP bình quân đầu người 1975-

(1975 - 1990) không đầu tư vào nghiên 1990

cứu và phát triển thì mức - GDP75 : Thu nhập bình quân đầu người năm 1975

bảo hộsở hữu trí tuệ thấp - SEC75 : Tỷ lệ trường trung học trong dân số

- POP75 : Dân số năm 1975 Các nước có thu nhập

- TFP : Tỷ lệ của tổng năng suất nhân tố 1975-1990, bình quân đầu người cao

(Coe và Helpman, 1994; Coe, Helpman và Hoffmeister, sẽ bảo hộ sở hữu trí tuệ

1997) mạnh hơn.

- GPOP : Phần trăm thay đổi trong dân số 1975-1990

- PAT : Mức bảo hộ TSTT, (Rapp và Rozek, 1990)

- FREE : Độ mở của thương mại

- INV : Tỉ lệ tăng tổng đầu tư trong nước 1980-1990

- PINSTAB : Thước đo của sự bất ổn chính trị

Schneider FEM và OLS với I = f (HK, HDC, R&D, GDP, IPR, FDI, INF) bảo hộ sở hữu trí tuệ là

(2005) 2 hàm số Cải tiến một trong những yếu tố Y=f (K, IPR, HDC, FDI)

và Tăng trưởng. quan trọng trong việc giải - I : Tỷ lệ đổi mới

Tác giả Ph. pháp NC Mô hình hồi quy và các biến Kết luận chính

Dữ liệu bảng của thích tốc độ đổi mới. - HK : Mức vốn con người

47 nước trong 20 - HDC : Mức nhập khẩu hàng hóa công nghệ cao Nhưng việc bảo hộsở hữu

năm (1970-1990). - R&D : Chi phí R&D của quốc gia trí tuệ ảnh hưởng có ý

- GDP : Tổng sản phẩm quốc nội thực tế theo tỷ lệ dân số nghĩa đến tốc độ đổi mới

- IPR : Mức bảo hộ TSTT, Ginarte và Park (1997) của các nước phát triển

- FDI : Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào và có thể ảnh hưởng tiêu

- INF : Thước đo cơ sở hạ tầng của quốc gia cực đến sự đổi mới ở các

: Tăng trưởng của GDP bình quân đầu người - Y nước đang phát triển.

- K : Vốn

Falvey và PT ước lượng GROW = f (INITGDP, GDI, POPGROW, SYR, EXPGDP, Bảo hộ sở hữu trí tuệ tác

Greenawa tăng trưởng phi INFLATION, IPR) động tích cực và đáng kể

y (2006) tuyến, tập trung đến sự phát triển của các - GROW : Tốc độ tăng trưởng bình quân của GDP đầu

vào các ngưỡng nước thu nhập thấp và người

đặc biệt thu nhập cao nhưng - INITGDP: GDP bình quân (logarit hóa) đầu mỗi 5 năm

(thresholds in không đáng kể đối với - GDI : Tổng đầu tư quốc nội (logarite hóa)

particular). các nước thu nhập trung - POPGROW: Tốc độ tăng dân số

Dữ liệu79 nước bình. - SYR : Số năm học của bậc trung học

Tác giả Ph. pháp NC Mô hình hồi quy và các biến Kết luận chính

trong 20 năm Trong nhóm các nước thu - EXPGDP: Tỉ lệ xuất khẩu trong GDP (đo độ mở)

(1975-1994) nhập thấp, bảo hộ sở hữu - INFLATION: Trung bình tỉ lệ lạm phát (đo độ ổn định kinh

trí tuệ tác động tích cực tế)

đáng kể vào tăng trưởng - IPR: Mức bảo hộ TSTT, Ginarte và Park (1997)

ở các nước nghèo nhất,

nhưng tác động không

đáng kể đối với các nước

có thu nhập trung bình.

Kim và GMM, OLS và PAT = f (POP, RD, EDU, OPE, IPR) Bảo hộ sở hữu trí tuệ

cộng sự FEM mạnh hay yếu không phải - PAT : Bằng độc quyền sáng chế do Mỹ cấp

(2012) Dữ liệu 70 nước là vấn đề quan trọng đối - POP : Dân số trong độ tuổi làm việc

trong 30 năm với các nước đang phát - RD : Mức độ nghiên cứu và phát triển

(1975-2003) triển. Giải pháp hữu ích - EDU : Số bằng tiến sĩ về khoa học kỹ thuật do Mỹ cấp

có thể là một yếu tố quan (theo triệu người)

trọng ảnh hưởng đến việc - OPE : Chỉ số tự do thương mại của viện Fraser

tạo ra các đổi mới có thể - IPR : Mức bảo hộ TSTT, Ginarte và Park (1997)

bảo hộ ở các nước thu rGDP = g (rPOP, INV, rSEC, PATIN)

Tác giả Ph. pháp NC Mô hình hồi quy và các biến Kết luận chính

nhập trung bình đến thấp. - GDP : GDP bình quân đầu người

- rPOP : Tốc độ tăng trưởng dân số

- INV : Đầu tư

- rSEC : Tỉ lệ tham gia học trung học

- PATIN : Mức độ sáng chế (số bằng sáng chế của Mỹ cấp

cho mỗi triệu người độ tuổi lao động)

Hudson và Hồi quy ngưỡng Bảo hộ sở hữu trí tuệ INNOVA = f(IPR, GDPCAP, EDUC, OPEN, FDI, INFRA)

Minea linh hoạt dữ liệu mạnh sẽ làm tăng sự đổi - INNOVA: Số bằng sáng chế của Mỹ cấp cho công dân của

(2013) bảng mới ở một số nước và một nước hàng năm bình quân đầu người

làm giảm nó ở các nước Dữ liệu 62 nước - IPR : Mức bảo hộ TSTT, Ginarte và Park (1997)

khác. Và tác động có thể trong 29 năm - GDPCAP : Tăng trưởng kinh tế, GDP thực đầu người

thay đổi khi mức độ bảo (1980-2009) - FDI : Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài

hộ vượt qua một ngưỡng - INFRA : Việc sản xuất điện năng

nhất định. - EDUC : Tỷ lệ học sinh đại học, (Barro và Lee, 2010)

- OPEN : Tỉ lệ tổng xuất nhập khẩu của GDP

PHỤ LỤC 2 - BẢNG KÊ VÀ ĐỊNH NGHĨA BIẾN SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU

Stt Biến Ký hiệu Định nghĩa Nguồn

rGDP Tốc độ gia tăng hàng năm của GDP bình quân đầu người. 1. Tốc độ tăng GDP bình World

quân đầu người GDP bình quân đầu người là tổng sản phẩm quốc nội GDP Development

GDP per capita growth chia cho dân số giữa năm. GDP theo giá mua là tổng của giá Indicators (WB)

(annual %) trị gia tăng của tất cả các nhà sản xuất thường trú trong nền

kinh tế cộng với thuế sản phẩm và trừ đi bất kỳ khoản trợ cấp

không tính vào giá trị của sản phẩm. Việc tính toán không

trích khấu hao tài sản bịa đặt hoặc cạn kiệt và suy thoái tài

nguyên thiên nhiên.

GDP GDP bình quân đầu người dựa trên sức mua tương đương World

2. GDP bình quân đầu người theo sức mua (Purchasing Power Parity - PPP). GDP PPP là tổng sản phẩm Development

ngang giá (theo giá cố trong nước quy đổi ra USD quốc tế sử dụng sức mua ngang Indicators (WB)

định) giá. Một đồng đô la quốc tế có sức mua tương tự so với GDP

GDP per capita, PPP như đồng đô la Mỹ có tại Hoa Kỳ. GDP theo giá mua là tổng

(constant 2011 của giá trị gia tăng của tất cả các nhà sản xuất thường trú

international $) trong nền kinh tế cộng với thuế sản phẩm và trừ đi bất kỳ

khoản trợ cấp không tính vào giá trị của sản phẩm. Nó được

Stt Biến Ký hiệu Định nghĩa Nguồn

tính toán mà không thực hiện trích khấu hao tài sản bịa đặt

hoặc cạn kiệt và suy thoái tài nguyên thiên nhiên. Dữ liệu cố

định theo đô la quốc tế 2011.

IPT Là số tài sản trí tuệ bình quân trong 100,000 dân (cho cả sáng Số liệu tự tính 3. Số tài sản trí tuệ trên

100,000 dân chế, giải pháp hữu ích, kiểu dáng công nghiệp và thương toán từ số liệu của

Intellectual Property hiệu) WIPO

(per 100,000 working

people)

Tham chiếu mục 2.3.3.3. IP - Tài sản trí tuệ (Intellectual W.G. Park (2008) 4. Index of patent rights IPR

Property) and utility model laws

Chỉ số quyền sáng chế

(Patent Rights Index)

INV Hình thành vốn gộp (trước đây là tổng đầu tư trong nước World

5. Tỉ lệ đầu tư Gross capital GDI) bao gồm chi tiêu trên bổ sung vào tài sản cố định của Development

formation (% of GDP) nền kinh tế cộng với những thay đổi ròng trong mức độ hàng Indicators (WB)

tồn kho. Tài sản cố định bao gồm cải tạo đất (hàng rào,

mương, cống, vv); nhà máy, máy móc, thiết bị mua; và xây

Stt Biến Ký hiệu Định nghĩa Nguồn

dựng đường giao thông, đường sắt, và tương tự, bao gồm cả

trường học, văn phòng, bệnh viện, nhà ở dân cư tư nhân, tòa

nhà thương mại và công nghiệp. Hàng tồn kho là những cổ

phiếu hàng hóa của các Doanh nghiệp để đáp ứng sự biến

động tạm thời hoặc đột xuất trong sản xuất, bán hàng.

EDU Chi tiêu giáo dục đề cập đến các chi phí điều hành hiện tại 6. Chi phí cho giáo dục World

Education expenditure trong giáo dục, kể cả tiền lương và tiền lương không bao gồm Development

(% of GNI) vốn đầu tư trong các tòa nhà và trang thiết bị. Indicators (WB)

Tỉ lệ tổng kim ngạch xuất nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ 7. Độ mở của nền kinh tế OPE World

trong GDP Development Trade (% of GDP)

Indicators (WB)

LAB Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động là tỷ lệ dân số 15 tuổi trở 8. Tỉ lệ tăng trưởng lực World

lượng lao động lên tham gia các hoạt động kinh tế: tất cả những người cung Development

Labor force cấp lao động cho sản xuất hàng hoá và dịch vụ trong một Indicators (WB)

participation rate, total khoảng thời gian.

(% of total population

ages 15+)

Stt Biến Ký hiệu Định nghĩa Nguồn

GOC Tổng chi tiêu cuối cùng của Chính phủ bao gồm tất cả các World

9. Chi tiêu của Chính phủ government General khoản chi thường xuyên của chính phủ cho việc mua bán Development

final consumption hàng hóa và dịch vụ (bao gồm lương nhân viên). Nó cũng Indicators (WB)

expenditure (% of bao gồm hầu hết các chi tiêu về quốc phòng và an ninh quốc

gia, nhưng không bao gồm chi phí quân sự. GDP)

INF Lạm phát được đo bằng tốc độ tăng trưởng hàng năm của hệ 10. Tỉ lệ lạm phát trung World

số giảm phát GDP cho thấy tốc độ thay đổi giá cả trong nền bình Development

Inflation, GDP deflator kinh tế như một tổng thể. GDP giảm phát ngầm định là tỷ lệ Indicators (WB)

(annual %) của GDP dưới dạng tiền tệ địa phương hiện tại đối với GDP

tính bằng nội tệ cố định.

PHỤ LỤC 3 - DANH SÁCH CÁC QUỐC GIA TRONG MẪU

Stt Thu nhập thấp Thu nhập TB thấp

Thu nhập TB cao

Thu nhập cao

1. Bangladesh Bolivia Algeria Australia

2. Benin Egypt Botswana Austria

3. Burundi Ghana Brazil Belgium

4. Ethiopia Guatemala Bulgaria Canada

5. Kenya Honduras China Chile

6. Liberia India Colombia Cyprus

7. Madagascar Indonesia Costa Rica Czech Republic

Dominican 8. Malawi Morocco Denmark Republic

9. Mali Nicaragua Ecuador Finland

10. Mozambique Pakistan Gabon France

11. Nepal Papua New Guinea Hungary Germany

12. Niger Paraguay Iran Greece

13. Rwanda Philippines Jamaica Hong Kong

14. Sierra Leone Senegal Jordan Iceland

15. Uganda Sri Lanka Malaysia Ireland

16. Zimbabwe Sudan Mauritius Israel

17. Swaziland Mexico Italy

18. Syria Panama Japan

19. Ukraine Peru Korea

20. Vietnam Romania Lithuania

Stt Thu nhập thấp Thu nhập TB thấp

Thu nhập TB cao

Thu nhập cao

Zambia South Africa Luxembourg 21.

Thailand Malta 22.

Tunisia Netherlands 23.

Turkey New Zealand 24.

Venezuela Norway 25.

26. Poland

27. Portugal

28. Russia

29. Saudi Arabia

30. Singapore

31. Slovak Republic

32. Spain

33. Sweden

34. Switzerland

Trinidad and 35. Tobago

36. United Kingdom

37. US. of America

38. Uruguay

16 quốc gia 21 quốc gia 25 quốc gia 38 quốc gia

PHỤ LỤC 4

THÀNH PHẦN VÀ CÁCH TÍNH ĐIỂM CHỈ SỐ QUYỀN SÁNG CHẾ

(PATENT RIGHTS INDEX) – W.G. Park (2008)

(1) Coverage Available Not available

Khả năng bảo hộ dược phẩm 1/8 0 Patentability of pharmaceuticals

Khả năng bảo hộ hóa học 1/8 0 Patentability of chemicals

Khả năng bảo hộ thực phẩm 1/8 0 Patentability of food

Khả năng bảo hộ sản phẩm phẩu thuật 1/8 0 Patentability of surgical products

Khả năng bảo hộ vi sinh vật 1/8 0 Patentability of microorganisms

Khả năng bảo hộ giải pháp hữu ích 1/8 0 Patentability of utility models

Khả năng bảo hộ phần mềm 1/8 0 Patentability of software

Khả năng bảo hộ giống động thực vật 1/8 0 Patentability of plant and animal varieties

(2) Membership in international treaties Signatory Not signatory

Công ước Paris và các bản sửa đổi/ 1/5 0 Paris convention and revisions

Hiệp ước hợp tác bằng sáng chế 1/5 0

Patent cooperation treaty

Bảo hộ giống mới 1/5 0 Protection of new varieties (UPOV)

Hiệp ước Budapest (ký gửi vi sinh vật) 1/5 0 Budapest treaty (microorganism deposits)

Quyền sở hữu trí tuệ liên quan đến thương mại.

1/5 0 Trade-related intellectual property rights

(TRIPS)

(3) Thời hạn bảo hộ/Duration of protection Full Partial

1 0

(4) Cơ chế thực thi/Enforcement mechanisms Available Not available

Công bố trước khi cấp bằng 1/3 0 Preliminary (pre-trial) injunctions

Vi phạm theo thành phần 1/3 0 Contributory infringement

Trách nhiệm trong việc bằng chứng phủ định 1/3 0 Burden of proof reversal

(5) Hạn chế về quyền sáng chế / Restrictions Does not Exists on patent rights exist

Các yêu cầu công việc 1/3 0 Working requirements

Cưỡng chế cấp li-xăng 1/3 0 Compulsory licensing

Thu hồi bằng sáng chế 1/3 0 Revocation of patents

Trong đó f là thời hạn bảo hộ là tỉ lệ so với 20 năm kể từ ngày nộp đơn hoặc 17 năm

kể từ ngày cấp (đối với hệ thống bằng sáng chế cấp trên).

Tổng số điểm cho chỉ số quyền sáng chế: tổng số điểm trong khoảng 1 – 5

PHỤ LỤC 5 – KẾT QUẢ QUÁ TRÌNH ƯỚC LƯỢNG PHẦN I – KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VỚI DỮ LIỆU 100 QUỐC GIA

. xtset id t panel variable: time variable: delta: 1 unit . xtsum Variable -----------------+ rgdp overall | 2.357423 between | within | | gdp_ln overall | 9.166896 between | within | | ipt_ln overall | 4.352198 between | within | | ipr overall | between | within | | inv_ln overall | 3.069992 between | within | | edu_ln overall | 1.364635 id (strongly balanced) t, 1998 to 2012 rgdp gdp_ln ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_ln lab_ln goc_ln inf_ln | Mean Std. Dev. Min Max | Observations --------------------------------------------+---------------- 3.928662 -33.98336 28.80417 | N = 1490 1.719346 -2.703763 9.094674 | n = 100 3.538249 -39.55443 23.2331 | T-bar = 14.9 | 1.273517 5.847558 11.48668 | N = 1481 1.270201 6.297133 11.35855 | n = 99 .139199 8.573491 9.797791 | T-bar = 14.9596 | 1.977552 -4.27677 8.417412 | N = 1363 2.056337 -2.792403 7.7708 | n = 100 .64712 -1.048313 6.63877 | T-bar = 13.63 | 3.24126 .9527994 0 4.88 | N = 1500 .8772741 1.676 4.88 | n = 100 .3813196 .90726 4.460593 | T = 15 | .3358782 -1.228027 3.884854 | N = 1460 .2383494 2.041048 3.734529 | n = 100 .2383992 -.1990825 4.727035 | T-bar = 14.6 | .4081299 -.1410149 2.232755 | N = 1475

between | .3829389 -.1410149 2.063457 | n = 99 within | .1426753 .3496871 1.963608 | T-bar = 14.899 | | ope_ln overall | 4.303715 .5375865 2.764115 6.109229 | N = 1468 between | .5176217 3.187254 5.93239 | n = 100 within | .1482546 3.65383 4.939494 | T-bar = 14.68 | | lab_ln overall | 4.134181 .1610915 3.693867 4.488636 | N = 1500 between | .1597712 3.72729 4.471279 | n = 100 within | .0257307 3.989892 4.292489 | T = 15 | | goc_ln overall | 2.674931 .3684973 .7164343 3.452302 | N = 1457 between | .3396083 1.647517 3.285827 | n = 100 within | .1413625 .8771797 3.349795 | T-bar = 14.57 | | inf_ln overall | 1.53771 1.099663 -4.601903 8.239913 | N = 1375 between | .7873273 -.362323 3.101605 | n = 99 within | .7671875 -4.049121 7.597434 | T-bar = 13.8889 . collin gdp_ln ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_ln lab_ln goc_ln inf_ln (obs=1201) Collinearity Diagnostics SQRT R- Variable VIF VIF Tolerance Squared ---------------------------------------------------- gdp_ln 4.16 2.04 0.2405 0.7595 ipt_ln 2.01 1.42 0.4974 0.5026 ipr 2.56 1.60 0.3902 0.6098 inv_ln 1.04 1.02 0.9643 0.0357 edu_ln 1.83 1.35 0.5464 0.4536 ope_ln 1.20 1.10 0.8328 0.1672 lab_ln 1.28 1.13 0.7807 0.2193 goc_ln 2.05 1.43 0.4868 0.5132 inf_ln 1.24 1.11 0.8075 0.1925 ---------------------------------------------------- Mean VIF 1.93

Cond Eigenval Index --------------------------------- 1 9.3458 1.0000 2 0.4118 4.7640 3 0.1160 8.9740 4 0.0600 12.4808 5 0.0368 15.9375 6 0.0119 28.0028 7 0.0078 34.5406 8 0.0053 42.1620 9 0.0042 47.0767 10 0.0004 153.0977 --------------------------------- Condition Number 153.0977 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.0459 . reg gdp_ln ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_ln lab_ln goc_ln inf_ln Source | SS df MS Number of obs = 1201 -------------+------------------------------ F( 8, 1192) = 470.55 Model | 1299.84705 8 162.480882 Prob > F = 0.0000 Residual | 411.593404 1192 .34529648 R-squared = 0.7595 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.7579 Total | 1711.44046 1200 1.42620038 Root MSE = .58762 ------------------------------------------------------------------------------ gdp_ln | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .2295424 .0105631 21.73 0.000 .2088182 .2502667 ipr | .5344133 .0243094 21.98 0.000 .4867193 .5821072 inv_ln | .0996069 .0636361 1.57 0.118 -.0252443 .2244581 edu_ln | .2125813 .0542293 3.92 0.000 .1061859 .3189768 ope_ln | .1797561 .0353469 5.09 0.000 .1104071 .2491051 lab_ln | -1.45585 .1166036 -12.49 0.000 -1.684621 -1.227079

goc_ln | .1225202 .0651343 1.88 0.060 -.0052704 .2503108 inf_ln | -.0724487 .0173479 -4.18 0.000 -.1064845 -.0384129 _cons | 10.89588 .6092103 17.89 0.000 9.700641 12.09113 ------------------------------------------------------------------------------ . collin ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_ln lab_ln goc_ln inf_ln (obs=1209) Collinearity Diagnostics SQRT R- Variable VIF VIF Tolerance Squared ---------------------------------------------------- ipt_ln 1.44 1.20 0.6960 0.3040 ipr 1.81 1.35 0.5511 0.4489 inv_ln 1.03 1.02 0.9671 0.0329 edu_ln 1.81 1.35 0.5519 0.4481 ope_ln 1.17 1.08 0.8512 0.1488 lab_ln 1.13 1.06 0.8872 0.1128 goc_ln 2.05 1.43 0.4885 0.5115 inf_ln 1.22 1.10 0.8201 0.1799 ---------------------------------------------------- Mean VIF 1.46 Cond Eigenval Index --------------------------------- 1 8.3556 1.0000 2 0.4071 4.5301 3 0.1155 8.5042 4 0.0594 11.8576 5 0.0369 15.0520 6 0.0119 26.5406 7 0.0078 32.6445 8 0.0052 39.9493 9 0.0005 129.0025 --------------------------------- Condition Number 129.0025

Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.1926 . reg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_ln lab_ln goc_ln inf_ln Source | SS df MS Number of obs = 1209 -------------+------------------------------ F( 8, 1200) = 25.44 Model | 1967.56361 8 245.945452 Prob > F = 0.0000 Residual | 11599.0282 1200 9.66585684 R-squared = 0.1450 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1393 Total | 13566.5918 1208 11.2306224 Root MSE = 3.109 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .0958857 .0558214 1.72 0.086 -.0136328 .2054041 ipr | .0194941 .1273796 0.15 0.878 -.2304175 .2694056 inv_ln | 3.99272 .3360791 11.88 0.000 3.333353 4.652088 edu_ln | -1.038883 .2863842 -3.63 0.000 -1.600752 -.4770133 ope_ln | .4932545 .1869436 2.64 0.008 .1264819 .8600272 lab_ln | .0383196 .6102642 0.06 0.950 -1.158984 1.235623 goc_ln | -.2845739 .344271 -0.83 0.409 -.960014 .3908662 inf_ln | .1826125 .0914733 2.00 0.046 .0031471 .362078 _cons | -10.62518 3.1911 -3.33 0.001 -16.88593 -4.364424 ------------------------------------------------------------------------------ . reg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln Source | SS df MS Number of obs = 1201 -------------+------------------------------ F( 8, 1192) = 25.11 Model | 1952.32058 8 244.040072 Prob > F = 0.0000 Residual | 11586.6412 1192 9.72033659 R-squared = 0.1442 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1385 Total | 13538.9618 1200 11.2824682 Root MSE = 3.1177

------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .1102906 .056382 1.96 0.051 -.0003284 .2209095 ipr | .0289082 .1282194 0.23 0.822 -.2226527 .280469 inv_ln | 4.116612 .3370195 12.21 0.000 3.455395 4.77783 edu_ln | -.9971856 .2865235 -3.48 0.001 -1.559332 -.4350391 ope_lnlg | .3011887 .1855479 1.62 0.105 -.0628481 .6652254 lab_lnlg | .7170376 .6108768 1.17 0.241 -.481476 1.915551 goc_ln | -.2111337 .3447962 -0.61 0.540 -.8876088 .4653414 inf_ln | .1945781 .0920249 2.11 0.035 .0140293 .3751268 _cons | -13.338 3.207764 -4.16 0.000 -19.63149 -7.044503 ------------------------------------------------------------------------------ . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln Random-effects GLS regression Number of obs = 1201 Group variable: id Number of groups = 98 R-sq: within = 0.1032 Obs per group: min = 1 between = 0.2458 avg = 12.3 overall = 0.1334 max = 15 Wald chi2(8) = 149.80 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .1753935 .0811007 2.16 0.031 .0164391 .334348 ipr | .2870475 .1750459 1.64 0.101 -.0560361 .6301312 inv_ln | 4.560138 .4150387 10.99 0.000 3.746677 5.373599 edu_ln | -1.140204 .4449044 -2.56 0.010 -2.012201 -.2682073 ope_lnlg | .1218673 .281327 0.43 0.665 -.4295235 .673258 lab_lnlg | 1.368993 .9938739 1.38 0.168 -.5789643 3.31695

goc_ln | -.6683574 .5192899 -1.29 0.198 -1.686147 .3494321 inf_ln | -.0110806 .103108 -0.11 0.914 -.2131686 .1910073 _cons | -16.03943 4.906944 -3.27 0.001 -25.65686 -6.421992 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5511939 sigma_e | 2.8514083 rho | .22836327 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects rgdp[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---------+----------------------------- rgdp | 11.28247 3.358939 e | 8.130529 2.851408 u | 2.406203 1.551194 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 82.20 Prob > chibar2 = 0.0000 . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, re Random-effects GLS regression Number of obs = 1201 Group variable: id Number of groups = 98 R-sq: within = 0.1032 Obs per group: min = 1 between = 0.2458 avg = 12.3 overall = 0.1334 max = 15

Wald chi2(8) = 149.80 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .1753935 .0811007 2.16 0.031 .0164391 .334348 ipr | .2870475 .1750459 1.64 0.101 -.0560361 .6301312 inv_ln | 4.560138 .4150387 10.99 0.000 3.746677 5.373599 edu_ln | -1.140204 .4449044 -2.56 0.010 -2.012201 -.2682073 ope_lnlg | .1218673 .281327 0.43 0.665 -.4295235 .673258 lab_lnlg | 1.368993 .9938739 1.38 0.168 -.5789643 3.31695 goc_ln | -.6683574 .5192899 -1.29 0.198 -1.686147 .3494321 inf_ln | -.0110806 .103108 -0.11 0.914 -.2131686 .1910073 _cons | -16.03943 4.906944 -3.27 0.001 -25.65686 -6.421992 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.5511939 sigma_e | 2.8514083 rho | .22836327 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . est sto rem . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 1201 Group variable: id Number of groups = 98 R-sq: within = 0.1109 Obs per group: min = 1 between = 0.1667 avg = 12.3 overall = 0.0965 max = 15 F(8,1095) = 17.07 corr(u_i, Xb) = -0.4405 Prob > F = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .4021836 .1282426 3.14 0.002 .1505546 .6538126 ipr | .7654009 .2337887 3.27 0.001 .3066763 1.224125 inv_ln | 4.808502 .4900984 9.81 0.000 3.846864 5.77014 edu_ln | -1.243469 .6561727 -1.90 0.058 -2.530967 .0440286 ope_lnlg | .1922597 .4012969 0.48 0.632 -.5951382 .9796576 lab_lnlg | 2.238175 1.630843 1.37 0.170 -.9617556 5.438107 goc_ln | -1.827535 .761594 -2.40 0.017 -3.321883 -.3331862 inf_ln | -.1621346 .1121827 -1.45 0.149 -.382252 .0579828 _cons | -19.81565 7.270433 -2.73 0.007 -34.08121 -5.550097 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 2.2314892 sigma_e | 2.8514083 rho | .3798258 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(97, 1095) = 3.40 Prob > F = 0.0000 . est sto fem . hausman fem rem ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .4021836 .1753935 .2267901 .099342 ipr | .7654009 .2870475 .4783533 .1549713 inv_ln | 4.808502 4.560138 .2483645 .2606517 edu_ln | -1.243469 -1.140204 -.1032654 .4823097 ope_lnlg | .1922597 .1218673 .0703925 .2861719 lab_lnlg | 2.238175 1.368993 .8691827 1.293006 goc_ln | -1.827535 -.6683574 -1.159177 .5571027 inf_ln | -.1621346 -.0110806 -.151054 .0442007 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 24.07 Prob>chi2 = 0.0022 . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 1201 Group variable: id Number of groups = 98 R-sq: within = 0.1109 Obs per group: min = 1 between = 0.1667 avg = 12.3 overall = 0.0965 max = 15 F(8,1095) = 17.07 corr(u_i, Xb) = -0.4405 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .4021836 .1282426 3.14 0.002 .1505546 .6538126 ipr | .7654009 .2337887 3.27 0.001 .3066763 1.224125 inv_ln | 4.808502 .4900984 9.81 0.000 3.846864 5.77014 edu_ln | -1.243469 .6561727 -1.90 0.058 -2.530967 .0440286 ope_lnlg | .1922597 .4012969 0.48 0.632 -.5951382 .9796576 lab_lnlg | 2.238175 1.630843 1.37 0.170 -.9617556 5.438107 goc_ln | -1.827535 .761594 -2.40 0.017 -3.321883 -.3331862 inf_ln | -.1621346 .1121827 -1.45 0.149 -.382252 .0579828 _cons | -19.81565 7.270433 -2.73 0.007 -34.08121 -5.550097 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 2.2314892 sigma_e | 2.8514083 rho | .3798258 (fraction of variance due to u_i)

------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(97, 1095) = 3.40 Prob > F = 0.0000 . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, fe robust Fixed-effects (within) regression Number of obs = 1201 Group variable: id Number of groups = 98 R-sq: within = 0.1109 Obs per group: min = 1 between = 0.1667 avg = 12.3 overall = 0.0965 max = 15 F(8,97) = 3.91 corr(u_i, Xb) = -0.4405 Prob > F = 0.0005 (Std. Err. adjusted for 98 clusters in id) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .4021836 .182504 2.20 0.030 .0399636 .7644036 ipr | .7654009 .2725163 2.81 0.006 .2245315 1.30627 inv_ln | 4.808502 1.324356 3.63 0.000 2.180022 7.436982 edu_ln | -1.243469 .8347547 -1.49 0.140 -2.900226 .4132877 ope_lnlg | .1922597 .5258071 0.37 0.715 -.8513217 1.235841 lab_lnlg | 2.238175 2.590049 0.86 0.390 -2.902354 7.378705 goc_ln | -1.827535 1.452029 -1.26 0.211 -4.70941 1.054341 inf_ln | -.1621346 .1595942 -1.02 0.312 -.4788848 .1546156 _cons | -19.81565 13.23181 -1.50 0.137 -46.07714 6.445836 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 2.2314892 sigma_e | 2.8514083 rho | .3798258 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------

. predict ehat (option xb assumed; fitted values) (299 missing values generated) . corr ehat ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln (obs=1201) | ehat ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln -------------+--------------------------------------------------------------------------------- ehat | 1.0000 ipt_ln | 0.4197 1.0000 ipr | 0.3167 0.5223 1.0000 inv_ln | 0.7301 0.0131 0.0243 1.0000 edu_ln | -0.2384 0.2996 0.4295 -0.0482 1.0000 ope_lnlg | 0.1793 0.2570 0.1919 0.1171 0.2612 1.0000 lab_lnlg | 0.0926 -0.1848 -0.2151 -0.0796 -0.1252 -0.1337 1.0000 goc_ln | -0.2354 0.3374 0.5227 -0.0347 0.6305 0.1450 -0.2664 1.0000 inf_ln | -0.1215 -0.2290 -0.3845 0.0282 -0.2711 -0.1472 0.0468 -0.3289 1.0000 . xtabond2 rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, gmm( rgdp inv_ln, lag(2 2)) iv( rgdp_lg) Favoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm. Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM ------------------------------------------------------------------------------ Group variable: id Number of obs = 1200 Time variable : t Number of groups = 98 Number of instruments = 54 Obs per group: min = 1 Wald chi2(8) = 122.07 avg = 12.24 Prob > chi2 = 0.000 max = 15 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | 1.354047 .257702 5.25 0.000 .8489606 1.859134 ipr | 1.515145 .5401713 2.80 0.005 .4564291 2.573862

inv_ln | 4.288969 .6438851 6.66 0.000 3.026977 5.550961 edu_ln | 2.936915 1.395841 2.10 0.035 .2011178 5.672713 ope_lnlg | -6.523244 1.007137 -6.48 0.000 -8.497196 -4.549293 lab_lnlg | 14.67783 3.470354 4.23 0.000 7.876064 21.4796 goc_ln | -5.58507 1.59178 -3.51 0.000 -8.704901 -2.465239 inf_ln | .6443365 .3149796 2.05 0.041 .0269877 1.261685 _cons | -44.05111 14.26845 -3.09 0.002 -72.01675 -16.08546 ------------------------------------------------------------------------------ Instruments for first differences equation Standard D.rgdp_lg GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(rgdp inv_ln) Instruments for levels equation Standard rgdp_lg _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL.(rgdp inv_ln) ------------------------------------------------------------------------------ Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -7.84 Pr > z = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -1.64 Pr > z = 0.101 ------------------------------------------------------------------------------ Sargan test of overid. restrictions: chi2(45) = 296.96 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Sargan test excluding group: chi2(19) = 62.35 Prob > chi2 = 0.000 Difference (null H = exogenous): chi2(26) = 234.61 Prob > chi2 = 0.000 iv(rgdp_lg) Sargan test excluding group: chi2(44) = 288.40 Prob > chi2 = 0.000 Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 8.56 Prob > chi2 = 0.003

PHẦN II – KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VỚI DỮ LIỆU 38 QUỐC GIA NHÓM THU NHẬP CAO

. reg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln Source | SS df MS Number of obs = 488 -------------+------------------------------ F( 8, 479) = 12.88 Model | 836.664506 8 104.583063 Prob > F = 0.0000 Residual | 3888.55177 479 8.11806214 R-squared = 0.1771 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1633 Total | 4725.21627 487 9.70270282 Root MSE = 2.8492 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | -.1973095 .1341709 -1.47 0.142 -.4609458 .0663267 ipr | -.4754505 .2251429 -2.11 0.035 -.9178404 -.0330607 inv_ln | 4.548412 .7139251 6.37 0.000 3.1456 5.951224 edu_ln | -.1537257 .6718815 -0.23 0.819 -1.473925 1.166474 ope_lnlg | .532986 .2404418 2.22 0.027 .0605349 1.005437 lab_lnlg | .8470294 1.539901 0.55 0.583 -2.178767 3.872826 goc_ln | -1.613156 .7624994 -2.12 0.035 -3.111413 -.1148988 inf_ln | .3848089 .1385734 2.78 0.006 .112522 .6570958 _cons | -9.967807 6.987858 -1.43 0.154 -23.69845 3.762837 ------------------------------------------------------------------------------ . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, re Random-effects GLS regression Number of obs = 488 Group variable: id Number of groups = 37 R-sq: within = 0.2265 Obs per group: min = 6 between = 0.1364 avg = 13.2 overall = 0.1491 max = 15 Wald chi2(8) = 106.50 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | -.1361167 .2077619 -0.66 0.512 -.5433225 .2710891 ipr | -.2541411 .3159649 -0.80 0.421 -.8734209 .3651387 inv_ln | 6.721526 .8431585 7.97 0.000 5.068966 8.374087 edu_ln | 1.001848 .99665 1.01 0.315 -.9515498 2.955246 ope_lnlg | .5542583 .3719334 1.49 0.136 -.1747177 1.283234 lab_lnlg | -2.747051 2.284405 -1.20 0.229 -7.224403 1.730301 goc_ln | -4.208223 1.161801 -3.62 0.000 -6.485311 -1.931134 inf_ln | .0994526 .1429031 0.70 0.486 -.1806325 .3795376 _cons | 2.730005 10.21751 0.27 0.789 -17.29595 22.75596 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.2078654 sigma_e | 2.4199998 rho | .1994356 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects rgdp[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---------+----------------------------- rgdp | 9.702703 3.114916 e | 5.856399 2.42 u | 1.458939 1.207865 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 32.29 Prob > chibar2 = 0.0000

. xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, re Random-effects GLS regression Number of obs = 488 Group variable: id Number of groups = 37 R-sq: within = 0.2265 Obs per group: min = 6 between = 0.1364 avg = 13.2 overall = 0.1491 max = 15 Wald chi2(8) = 106.50 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | -.1361167 .2077619 -0.66 0.512 -.5433225 .2710891 ipr | -.2541411 .3159649 -0.80 0.421 -.8734209 .3651387 inv_ln | 6.721526 .8431585 7.97 0.000 5.068966 8.374087 edu_ln | 1.001848 .99665 1.01 0.315 -.9515498 2.955246 ope_lnlg | .5542583 .3719334 1.49 0.136 -.1747177 1.283234 lab_lnlg | -2.747051 2.284405 -1.20 0.229 -7.224403 1.730301 goc_ln | -4.208223 1.161801 -3.62 0.000 -6.485311 -1.931134 inf_ln | .0994526 .1429031 0.70 0.486 -.1806325 .3795376 _cons | 2.730005 10.21751 0.27 0.789 -17.29595 22.75596 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 1.2078654 sigma_e | 2.4199998 rho | .1994356 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . est sto rem . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 488 Group variable: id Number of groups = 37

R-sq: within = 0.2896 Obs per group: min = 6 between = 0.0836 avg = 13.2 overall = 0.0875 max = 15 F(8,443) = 22.58 corr(u_i, Xb) = -0.8810 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .1692209 .3914378 0.43 0.666 -.6000848 .9385267 ipr | .0994397 .4413563 0.23 0.822 -.7679724 .9668519 inv_ln | 7.762063 .9007715 8.62 0.000 5.991747 9.532379 edu_ln | .8261123 1.462796 0.56 0.573 -2.04877 3.700994 ope_lnlg | 1.302093 .5812187 2.24 0.026 .1598045 2.444382 lab_lnlg | -4.457014 3.295364 -1.35 0.177 -10.9335 2.019475 goc_ln | -15.52124 2.05293 -7.56 0.000 -19.55593 -11.48655 inf_ln | -.3496965 .1457305 -2.40 0.017 -.6361055 -.0632875 _cons | 33.7657 15.06291 2.24 0.025 4.162067 63.36934 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 4.4709623 sigma_e | 2.4199998 rho | .77341093 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(36, 443) = 6.14 Prob > F = 0.0000 . est sto fem . hausman fem rem ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .1692209 -.1361167 .3053376 .3317507

ipr | .0994397 -.2541411 .3535808 .3081583 inv_ln | 7.762063 6.721526 1.040537 .3169748 edu_ln | .8261123 1.001848 -.175736 1.070729 ope_lnlg | 1.302093 .5542583 .7478348 .4466327 lab_lnlg | -4.457014 -2.747051 -1.709964 2.375062 goc_ln | -15.52124 -4.208223 -11.31302 1.692554 inf_ln | -.3496965 .0994526 -.4491491 .0285669 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 97.62 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, fe robust Fixed-effects (within) regression Number of obs = 488 Group variable: id Number of groups = 37 R-sq: within = 0.2896 Obs per group: min = 6 between = 0.0836 avg = 13.2 overall = 0.0875 max = 15 F(8,36) = 13.94 corr(u_i, Xb) = -0.8810 Prob > F = 0.0000 (Std. Err. adjusted for 37 clusters in id) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .1692209 .4231306 0.40 0.692 -.6889278 1.02737

ipr | .0994397 .5600696 0.18 0.860 -1.036434 1.235314 inv_ln | 7.762063 1.556277 4.99 0.000 4.605787 10.91834 edu_ln | .8261123 2.197251 0.38 0.709 -3.63012 5.282344 ope_lnlg | 1.302093 1.119965 1.16 0.253 -.9693019 3.573488 lab_lnlg | -4.457014 3.452311 -1.29 0.205 -11.45863 2.544597 goc_ln | -15.52124 4.499764 -3.45 0.001 -24.64719 -6.395298 inf_ln | -.3496965 .1751732 -2.00 0.054 -.7049643 .0055713 _cons | 33.7657 21.93569 1.54 0.132 -10.72193 78.25333 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 4.4709623 sigma_e | 2.4199998 rho | .77341093 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . predict ehat (option xb assumed; fitted values) (82 missing values generated) . corr ehat ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln (obs=488) | ehat ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln -------------+--------------------------------------------------------------------------------- ehat | 1.0000 ipt_ln | 0.1488 1.0000 ipr | -0.0948 0.0824 1.0000 inv_ln | 0.4900 0.1256 -0.0136 1.0000 edu_ln | -0.6708 0.0787 0.1380 -0.2034 1.0000 ope_lnlg | 0.2420 -0.0789 -0.1235 0.0407 -0.0702 1.0000 lab_lnlg | -0.0192 0.4412 0.0800 0.0356 0.1784 -0.1012 1.0000 goc_ln | -0.9232 -0.1172 0.1269 -0.1900 0.7186 -0.0690 -0.0602 1.0000 inf_ln | 0.0623 -0.1178 -0.3364 0.1077 -0.1734 -0.0445 0.0091 -0.1492 1.0000

. xtabond2 rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, gmm( rgdp goc_ln, lag(2 2)) iv( rgdp_lg2) Favoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm. Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations. Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM ------------------------------------------------------------------------------ Group variable: id Number of obs = 487 Time variable : t Number of groups = 37 Number of instruments = 54 Obs per group: min = 6 Wald chi2(8) = 193.99 avg = 13.16 Prob > chi2 = 0.000 max = 15 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .8439908 .392354 2.15 0.031 .074991 1.612991 ipr | -1.996615 .536997 -3.72 0.000 -3.049109 -.9441197 inv_ln | 7.038457 1.536014 4.58 0.000 4.027925 10.04899 edu_ln | 4.644029 2.228313 2.08 0.037 .2766154 9.011442 ope_lnlg | .3003545 .6327898 0.47 0.635 -.9398907 1.5406 lab_lnlg | -2.5377 4.95567 -0.51 0.609 -12.25063 7.175235 goc_ln | -8.684156 2.632576 -3.30 0.001 -13.84391 -3.524403 inf_ln | 2.070256 .404946 5.11 0.000 1.276576 2.863935 _cons | 9.337956 21.65124 0.43 0.666 -33.09769 51.7736 ------------------------------------------------------------------------------ Instruments for first differences equation Standard D.rgdp_lg2 GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(rgdp goc_ln) Instruments for levels equation Standard rgdp_lg2 _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL.(rgdp goc_ln)

------------------------------------------------------------------------------ Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -4.78 Pr > z = 0.000 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -2.13 Pr > z = 0.033 ------------------------------------------------------------------------------ Sargan test of overid. restrictions: chi2(45) = 245.23 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Sargan test excluding group: chi2(19) = 64.91 Prob > chi2 = 0.000 Difference (null H = exogenous): chi2(26) = 180.31 Prob > chi2 = 0.000 iv(rgdp_lg2) Sargan test excluding group: chi2(44) = 234.85 Prob > chi2 = 0.000 Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 10.38 Prob > chi2 = 0.001

PHẦN III – KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VỚI DỮ LIỆU 25 QUỐC GIA NHÓM THU NHẬP TB CAO

. reg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln Source | SS df MS Number of obs = 297 -------------+------------------------------ F( 8, 288) = 12.20 Model | 954.953775 8 119.369222 Prob > F = 0.0000 Residual | 2816.93322 288 9.78101811 R-squared = 0.2532 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2324 Total | 3771.88699 296 12.7428615 Root MSE = 3.1275 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .5435176 .1819383 2.99 0.003 .1854202 .9016151 ipr | .2360467 .304015 0.78 0.438 -.3623264 .8344197 inv_ln | 5.778767 .7734966 7.47 0.000 4.256344 7.30119 edu_ln | -2.674455 .6536197 -4.09 0.000 -3.960932 -1.387978 ope_lnlg | .1363404 .4026483 0.34 0.735 -.6561662 .9288469 lab_lnlg | 1.135129 1.146561 0.99 0.323 -1.121574 3.391831 goc_ln | .5216365 .7390253 0.71 0.481 -.9329391 1.976212 inf_ln | -.1940587 .2120129 -0.92 0.361 -.6113499 .2232325 _cons | -20.99346 6.525822 -3.22 0.001 -33.83781 -8.149106 ------------------------------------------------------------------------------ . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, re Random-effects GLS regression Number of obs = 297 Group variable: id Number of groups = 25 R-sq: within = 0.1347 Obs per group: min = 2 between = 0.6231 avg = 11.9 overall = 0.2522 max = 15 Wald chi2(8) = 81.83 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .5095907 .1896282 2.69 0.007 .1379263 .881255 ipr | .3638445 .3303369 1.10 0.271 -.2836039 1.011293 inv_ln | 5.979066 .849494 7.04 0.000 4.314088 7.644043 edu_ln | -2.595008 .7370408 -3.52 0.000 -4.039582 -1.150435 ope_lnlg | .0976909 .4482194 0.22 0.827 -.7808029 .9761847 lab_lnlg | 1.541972 1.30039 1.19 0.236 -1.006747 4.09069 goc_ln | .3551667 .841586 0.42 0.673 -1.294312 2.004645 inf_ln | -.1673204 .2173546 -0.77 0.441 -.5933276 .2586867 _cons | -23.10879 7.280755 -3.17 0.002 -37.37881 -8.838772 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | .58296172 sigma_e | 3.0011003 rho | .03636081 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects rgdp[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---------+----------------------------- rgdp | 12.74286 3.569714 e | 9.006603 3.0011 u | .3398444 .5829617 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 0.11 Prob > chibar2 = 0.3680

. reg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, robust Linear regression Number of obs = 297 F( 8, 288) = 18.12 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2532 Root MSE = 3.1275 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .5435176 .208034 2.61 0.009 .1340578 .9529775 ipr | .2360467 .322415 0.73 0.465 -.3985419 .8706353 inv_ln | 5.778767 .8180079 7.06 0.000 4.168735 7.388799 edu_ln | -2.674455 .7190173 -3.72 0.000 -4.08965 -1.25926 ope_lnlg | .1363404 .3834996 0.36 0.722 -.6184771 .8911578 lab_lnlg | 1.135129 1.505448 0.75 0.451 -1.827946 4.098204 goc_ln | .5216365 .8745017 0.60 0.551 -1.199588 2.242861 inf_ln | -.1940587 .2039424 -0.95 0.342 -.5954654 .207348 _cons | -20.99346 8.723318 -2.41 0.017 -38.163 -3.823919 ------------------------------------------------------------------------------

PHẦN IV – KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VỚI DỮ LIỆU 21 QUỐC GIA NHÓM THU NHẬP TB THẤP

. reg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, robust Linear regression Number of obs = 263 F( 8, 254) = 15.76 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2478 Root MSE = 2.7861 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .0994845 .1297203 0.77 0.444 -.1559799 .354949 ipr | 1.088313 .2744343 3.97 0.000 .5478559 1.628769 inv_ln | 4.446189 .6108347 7.28 0.000 3.243243 5.649134 edu_ln | .1190291 .3713761 0.32 0.749 -.6123396 .8503978 ope_lnlg | -.6772838 .4164998 -1.63 0.105 -1.497517 .142949 lab_lnlg | -.3814459 1.142917 -0.33 0.739 -2.632247 1.869355 goc_ln | .1008202 .5935472 0.17 0.865 -1.06808 1.269721 inf_ln | .1559661 .2541832 0.61 0.540 -.3446089 .6565412 _cons | -10.47561 5.240461 -2.00 0.047 -20.7959 -.15532 ------------------------------------------------------------------------------ . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, re robust Random-effects GLS regression Number of obs = 263 Group variable: id Number of groups = 20 R-sq: within = 0.1125 Obs per group: min = 8 between = 0.7341 avg = 13.2 overall = 0.2478 max = 15 Wald chi2(8) = 152.23 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 20 clusters in id) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .0994845 .1328493 0.75 0.454 -.1608953 .3598643 ipr | 1.088313 .2625682 4.14 0.000 .5736883 1.602937 inv_ln | 4.446189 .7692244 5.78 0.000 2.938536 5.953841 edu_ln | .1190291 .3831767 0.31 0.756 -.6319834 .8700417 ope_lnlg | -.6772838 .4484868 -1.51 0.131 -1.556302 .2017341 lab_lnlg | -.3814459 1.470422 -0.26 0.795 -3.263421 2.500529 goc_ln | .1008202 .6238372 0.16 0.872 -1.121878 1.323519 inf_ln | .1559661 .2657685 0.59 0.557 -.3649305 .6768628 _cons | -10.47561 7.07342 -1.48 0.139 -24.33926 3.388041 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 0 sigma_e | 2.7173332 rho | 0 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects rgdp[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---------+----------------------------- rgdp | 10.00434 3.162963 e | 7.3839 2.717333 u | 0 0 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 0.00 Prob > chibar2 = 1.0000

PHẦN V – KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VỚI DỮ LIỆU 16 QUỐC GIA NHÓM THU NHẬP THẤP

. reg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, robust Linear regression Number of obs = 151 F( 8, 142) = 1.75 Prob > F = 0.0920 R-squared = 0.1669 Root MSE = 3.613 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .5026843 .2241075 2.24 0.026 .0596661 .9457025 ipr | -.6780488 .6093007 -1.11 0.268 -1.882521 .5264235 inv_ln | 3.089333 1.198238 2.58 0.011 .7206436 5.458023 edu_ln | -.362777 1.279891 -0.28 0.777 -2.892879 2.167325 ope_lnlg | -2.233392 1.296069 -1.72 0.087 -4.795476 .3286913 lab_lnlg | -2.131299 2.553798 -0.83 0.405 -7.179676 2.917077 goc_ln | 1.54819 1.769298 0.88 0.383 -1.949378 5.045759 inf_ln | -.2478018 .3360006 -0.74 0.462 -.9120114 .4164079 _cons | 9.125977 12.30663 0.74 0.460 -15.20191 33.45386 ------------------------------------------------------------------------------ . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, re robust Random-effects GLS regression Number of obs = 151 Group variable: id Number of groups = 16 R-sq: within = 0.0618 Obs per group: min = 1 between = 0.6325 avg = 9.4 overall = 0.1219 max = 15 Wald chi2(8) = 24.18 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0021

(Std. Err. adjusted for 16 clusters in id) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .3643428 .3527349 1.03 0.302 -.3270049 1.05569 ipr | -.3663328 .4378357 -0.84 0.403 -1.224475 .4918093 inv_ln | 2.729618 1.238467 2.20 0.028 .3022676 5.156969 edu_ln | .6879032 1.404643 0.49 0.624 -2.065147 3.440954 ope_lnlg | -1.81861 1.620932 -1.12 0.262 -4.995579 1.358359 lab_lnlg | -3.490779 3.221052 -1.08 0.278 -9.803924 2.822366 goc_ln | 1.669065 2.366 0.71 0.481 -2.968209 6.306339 inf_ln | -.5084725 .3597975 -1.41 0.158 -1.213663 .1967176 _cons | 12.8363 13.98383 0.92 0.359 -14.57149 40.2441 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 2.1115022 sigma_e | 3.1837956 rho | .30547742 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects rgdp[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) ---------+----------------------------- rgdp | 14.8326 3.851311 e | 10.13655 3.183796 u | 4.458442 2.111502 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 9.79 Prob > chibar2 = 0.0009

. xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, re Random-effects GLS regression Number of obs = 151 Group variable: id Number of groups = 16 R-sq: within = 0.0618 Obs per group: min = 1 between = 0.6325 avg = 9.4 overall = 0.1219 max = 15 Wald chi2(8) = 18.74 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0163 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .3643428 .2289518 1.59 0.112 -.0843946 .8130801 ipr | -.3663328 .7210299 -0.51 0.611 -1.779525 1.04686 inv_ln | 2.729618 .7902326 3.45 0.001 1.180791 4.278446 edu_ln | .6879032 1.576692 0.44 0.663 -2.402356 3.778162 ope_lnlg | -1.81861 1.217898 -1.49 0.135 -4.205646 .5684254 lab_lnlg | -3.490779 3.255682 -1.07 0.284 -9.871798 2.890241 goc_ln | 1.669065 1.311442 1.27 0.203 -.9013143 4.239444 inf_ln | -.5084725 .3286542 -1.55 0.122 -1.152623 .1356779 _cons | 12.8363 16.08824 0.80 0.425 -18.69606 44.36867 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 2.1115022 sigma_e | 3.1837956 rho | .30547742 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . est sto rem . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 151 Group variable: id Number of groups = 16

R-sq: within = 0.0842 Obs per group: min = 1 between = 0.1190 avg = 9.4 overall = 0.0274 max = 15 F(8,127) = 1.46 corr(u_i, Xb) = -0.3576 Prob > F = 0.1788 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .0171502 .2953458 0.06 0.954 -.5672858 .6015861 ipr | -.6250506 .8290576 -0.75 0.452 -2.265606 1.015505 inv_ln | 2.053409 .8855851 2.32 0.022 .300996 3.805822 edu_ln | 2.547675 1.817734 1.40 0.163 -1.049293 6.144643 ope_lnlg | -.804567 1.505985 -0.53 0.594 -3.78464 2.175506 lab_lnlg | -4.213557 4.265877 -0.99 0.325 -12.65496 4.227843 goc_ln | 1.105728 1.580176 0.70 0.485 -2.021156 4.232612 inf_ln | -.6129252 .35217 -1.74 0.084 -1.309806 .0839558 _cons | 14.40634 20.31592 0.71 0.480 -25.7952 54.60788 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 3.5101943 sigma_e | 3.1837956 rho | .54864431 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(15, 127) = 3.72 Prob > F = 0.0000 . est sto fem

. hausman fem rem ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | fem rem Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .0171502 .3643428 -.3471926 .1865749 ipr | -.6250506 -.3663328 -.2587178 .4092094 inv_ln | 2.053409 2.729618 -.6762094 .3997417 edu_ln | 2.547675 .6879032 1.859772 .9045447 ope_lnlg | -.804567 -1.81861 1.014043 .8858423 lab_lnlg | -4.213557 -3.490779 -.7227783 2.756491 goc_ln | 1.105728 1.669065 -.5633367 .8815197 inf_ln | -.6129252 -.5084725 -.1044527 .1265312 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 11.93 Prob>chi2 = 0.1545 . xtreg rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, re robust Random-effects GLS regression Number of obs = 151 Group variable: id Number of groups = 16 R-sq: within = 0.0618 Obs per group: min = 1 between = 0.6325 avg = 9.4 overall = 0.1219 max = 15 Wald chi2(8) = 24.18 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0021

(Std. Err. adjusted for 16 clusters in id) ------------------------------------------------------------------------------ | Robust rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | .3643428 .3527349 1.03 0.302 -.3270049 1.05569 ipr | -.3663328 .4378357 -0.84 0.403 -1.224475 .4918093 inv_ln | 2.729618 1.238467 2.20 0.028 .3022676 5.156969 edu_ln | .6879032 1.404643 0.49 0.624 -2.065147 3.440954 ope_lnlg | -1.81861 1.620932 -1.12 0.262 -4.995579 1.358359 lab_lnlg | -3.490779 3.221052 -1.08 0.278 -9.803924 2.822366 goc_ln | 1.669065 2.366 0.71 0.481 -2.968209 6.306339 inf_ln | -.5084725 .3597975 -1.41 0.158 -1.213663 .1967176 _cons | 12.8363 13.98383 0.92 0.359 -14.57149 40.2441 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 2.1115022 sigma_e | 3.1837956 rho | .30547742 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ . predict ehat (option xb assumed; fitted values) (89 missing values generated) . cor ehat ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln (obs=151) | ehat ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln -------------+--------------------------------------------------------------------------------- ehat | 1.0000 ipt_ln | 0.1191 1.0000 ipr | 0.0208 -0.1497 1.0000 inv_ln | 0.6535 -0.1518 -0.1170 1.0000 edu_ln | 0.1883 -0.1010 0.5701 -0.0638 1.0000 ope_lnlg | -0.0283 0.1119 0.1018 0.2378 0.2658 1.0000 lab_lnlg | -0.2634 0.1036 -0.3550 0.0189 -0.1317 -0.1912 1.0000 goc_ln | 0.3806 -0.1069 0.4392 -0.0038 0.6891 0.2122 -0.1358 1.0000 inf_ln | -0.2885 0.3241 0.0489 -0.0038 0.0621 0.1025 0.1265 0.0084 1.0000

. xtabond2 rgdp ipt_ln ipr inv_ln edu_ln ope_lnlg lab_lnlg goc_ln inf_ln, gmm( rgdp inv_ln, lag(1 2)) iv( rgdp_lg2) Favoring speed over space. To switch, type or click on mata: mata set matafavor space, perm. Warning: Number of instruments may be large relative to number of observations. Dynamic panel-data estimation, one-step system GMM ------------------------------------------------------------------------------ Group variable: id Number of obs = 150 Time variable : t Number of groups = 16 Number of instruments = 84 Obs per group: min = 1 Wald chi2(8) = 56.77 avg = 9.38 Prob > chi2 = 0.000 max = 15 ------------------------------------------------------------------------------ rgdp | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ipt_ln | 1.319339 .2384609 5.53 0.000 .8519642 1.786714 ipr | -.8123186 .7432434 -1.09 0.274 -2.269049 .6444118 inv_ln | 4.302398 .8361907 5.15 0.000 2.663494 5.941301 edu_ln | 3.414791 1.854879 1.84 0.066 -.2207062 7.050287 ope_lnlg | -4.212495 1.242611 -3.39 0.001 -6.647967 -1.777022 lab_lnlg | -9.177265 3.561994 -2.58 0.010 -16.15865 -2.195885 goc_ln | .7577109 1.398078 0.54 0.588 -1.982472 3.497893 inf_ln | -1.287855 .4739637 -2.72 0.007 -2.216807 -.358903 _cons | 42.25362 18.36808 2.30 0.021 6.252842 78.2544 ------------------------------------------------------------------------------ Instruments for first differences equation Standard D.rgdp_lg2 GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/2).(rgdp inv_ln) Instruments for levels equation Standard rgdp_lg2 _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(rgdp inv_ln)

------------------------------------------------------------------------------ Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -3.32 Pr > z = 0.001 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.13 Pr > z = 0.898 ------------------------------------------------------------------------------ Sargan test of overid. restrictions: chi2(75) = 141.65 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Sargan test excluding group: chi2(47) = 80.87 Prob > chi2 = 0.002 Difference (null H = exogenous): chi2(28) = 60.78 Prob > chi2 = 0.000 iv(rgdp_lg2) Sargan test excluding group: chi2(74) = 134.51 Prob > chi2 = 0.000 Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 7.14 Prob > chi2 = 0.008