Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của bệnh truyền nhiễm đến đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các quốc gia thu nhập trung bình

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

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

TRẦN MINH MẪN

TÁC ĐỘNG CỦA BỆNH TRUYỀN NHIỄM

ĐẾN ĐẦU TƢ TRỰC TIẾP NƢỚC NGOÀI Ở

CÁC QUỐC GIA THU NHẬP TRUNG BÌNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

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

TRẦN MINH MẪN

TÁC ĐỘNG CỦA BỆNH TRUYỀN NHIỄM

ĐẾN ĐẦU TƢ TRỰC TIẾP NƢỚC NGOÀI Ở

CÁC QUỐC GIA THU NHẬP TRUNG BÌNH

Chuyên ngành: Kinh tế phát triển

Mã số: 60310105

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. NGUYỄN HOÀNG BẢO

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2015

LỜI CAM ĐOAN

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

truyền nhiễm đến đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài ở các quốc gia thu nhập trung

bình” là công trình nghiên cứu thực sự của cá nhân tôi.

Tôi xin cam đoan các thông tin trích dẫn đều đã được chỉ rõ nguồn gốc và có

độ chính xác cao trong phạm vi hiểu biết của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận

văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu này.

TP. Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2014

Học viên

TRẦN MINH MẪN

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục ký tự viết tắt

Danh mục bảng biểu

Danh mục hình và đồ thị

Tóm tắt

Chƣơng 1 – DẪN NHẬP ....................................................................................... 1

Chƣơng 2 – TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYẾT .............. 4

2.1. Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và vốn nhân lực ......................................... 4

2.2. Tác động của sức khỏe lên phát triển và đầu tư ............................................... 6

2.3. Tham khảo mô hình kinh tế học của đầu tư trực tiếp nước ngoài ................. 12

2.4. Mô phỏng lý thuyết ngoại tác ........................................................................ 14

Chƣơng 3 – PHƢƠNG PHÁP LUẬN ................................................................ 18

3.1. Lập luận mô hình kinh tế học ......................................................................... 18

3.2. Vận dụng mô hình kinh tế lượng ....................................................................21

3.3. Lập luận về nhận diện ngoại tác ......................................................................29

3.4. Mô tả nguồn gốc dữ liệu .................................................................................31

Chƣơng 4 – ƢỚC LƢỢNG HỒI QUY ............................................................. 36

4.1. Thống kê mô tả dữ liệu .................................................................................. 36

4.2. Kiểm định tương quan cặp biến ..................................................................... 40

4.3. Mô hình hồi quy và các kiểm định cơ bản ..................................................... 42

4.4. Mô hình hồi quy dạng Robust ........................................................................ 52

Nhận xét chung cho bốn mô hình Robust ………………………………….. ............. 53

Nhận xét tác động riêng phần trong mô hình RobustTB ............................. ......... 55

Chƣơng 5 – KẾT LUẬN ..................................................................................... 59

5.1. Phát hiện của nghiên cứu ............................................................................... 59

5.2. Hạn chế của nghiên cứu ..................................................................................60

5.3. Đề suất các nghiên cứu liên quan hoặc phái sinh .......................................... 62

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

DANH MỤC KÝ TỰ VIẾT TẮT

AIDS: Hội chứng suy giảm miễn dịch mắc phải (Acquired Immune Deficiency

Syndrome)

FDI: Đầu tư trực tiếp của nước ngoài (Foreign Direct Investment)

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

GNI: Tổng thu nhập quốc dân (Gross National Income)

HIV: Tác nhân truyền nhiễm làm suy giảm miễn dịch ở người (Human

Immunodeficiency Virus)

MEB Lợi ích ngoại tác biên (Marginal External Benefit)

MSB Lợi ích xã hội biên (Marginal Social Benefit)

ODA: Viện trợ phát triển chính thức (Official Development Assistance)

OLS: Bình phương cực tiểu thông thường (Ordinary Least Squares)

PPP: Đồng mãi lực (sức mua tương đương) (Purchasing Power Parity)

SARS: Hội chứng suy hô hấp cấp tính nghiêm trọng (Severe Acute Respiratory

Syndrome)

TB: Bệnh lao (Tuberculosis)

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

UNCTAD: Hội nghị Liên Hiệp Quốc về Thương mại và Phát triển (United Nations

Conference on Trade and Development)

USD: Mỹ kim (United States Dollar)

WB: Ngân hàng Thế giới (World Bank)

WHO: Tổ chức Y Tế Thế giới (World Health Organization)

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1. Mô tả biến số và dẫn nguồn gốc ........................................................... 33

Bảng 4.1. Thống kê dữ liệu các biến ..................................................................... 37

Bảng 4.2. Thống kê mô tả các yếu tố định lượng ................................................. 38

Bảng 4.3. Thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy .................................. 39

Bảng 4.4. Ma trận tương quan cặp biến .................................................................40

Bảng 4.5. Ước lượng hồi quy dạng OLS ...............................................................43

Bảng 4.6. Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình OLS4 .................................... 44

Bảng 4.7. Kiểm định dị phương sai và thừa thiếu biến trong mô hình OLS4 ....... 44

Bảng 4.8. Tương quan giữa phần dư và biến độc lập trong mô hình OLS4 .......... 46

Bảng 4.9. Ước lượng hồi quy dạng OLS, BsQuantile(.5) và Robust ................... 50

Bảng 4.10. Ước lượng hồi quy dạng Robust ......................................................... 52

DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ

Hình 2.1. Ngoại tác tích cực của thị trường kiềm chế bệnh truyền nhiễm ........... 15

Hình 3.1. Khung lý thuyết kinh tế học dạng khái niệm ........................................ 21

Hình 3.2. Khung phân tích mô hình kinh tế lượng dạng khái niệm ...................... 24

Hình 4.1. Đồ thị biểu diễn phân phối giữa phần dư và biến Ln_FDI ....................46

Hình 4.2. Đồ thị phân tán giữa Ln_FDI và một số biến giải thích tiêu biểu .........47

Hình 4.3. Quy trình chọn mô hình hồi quy ...........................................................49

Đồ thị 4.4. Hiển thi % thay đổi của FDI ròng trong mô hình hồi quy .................. 57

Tóm tắt

Nghiên cứu này điều tra tác động của ba bệnh truyền nhiễm là lao, sốt rét và

AIDS đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI). Dữ liệu bảng được phân tích

từ 54 quốc gia và lãnh thổ thuộc nhóm có thu nhập trung bình theo danh sách phân

loại bởi Ngân Hàng Thế Giới trong giai đoạn 1993-2013. Phát hiện chính của tác

giả theo phương pháp hồi quy robust là tỷ lệ tử vong do bệnh truyền nhiễm gây ảnh

hưởng tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến dòng vốn FDI ròng ở các nền kinh tế có

thu nhập trung bình. Ước tính của nghiên cứu cho thấy, khi các yếu tố khác không

thay đổi, việc giảm một phần trăm tử suất bệnh lao trên 100.000 người có thể mang

lại kỳ vọng tăng dòng vốn FDI ròng hằng năm lên khoảng 0,11% vào năm tiếp theo.

Phát hiện này là bằng chứng thực nghiệm phù hợp để minh họa rằng bệnh tật và sức

khỏe tạo ra ngoại tác xuyên biên giới trên sự chuyển dịch của dòng vốn quốc tế.

Mặt khác, nghiên cứu phát hiện các quốc gia nhóm thu nhập trung bình không

phải là địa chỉ ưu tiên của FDI so với phần còn lại của thế giới. Kết quả ước lượng

cũng cung cấp bằng chứng cho thấy xung đột vũ trang có ảnh hưởng tiêu cực đến

đầu tư nước ngoài.

Từ khóa: Đầu tư trực tiếp nước ngoài, bệnh lao, bệnh sốt rét, AIDS, ngoại tác.

Phân loại của JEL: D62, F21, I15

Chƣơng 1: DẪN NHẬP

Thống kê của Tổ Chức Y Tế Thế Giới (WHO) cho thấy rằng, trong vòng 20

năm qua, số lượng ca bệnh và tử suất của các bệnh truyền nhiễm phổ biến đang đi

theo xu hướng tụt giảm. Mặt khác, trong cùng giai đoạn thời gian này, dữ liệu của

Ngân Hàng Thế Giới (WB) phản ảnh xu hướng gia tăng ngày càng nhiều hơn của

dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ở phạm vi toàn cầu. Báo cáo của Ủy ban Kinh

tế vĩ mô và Y tế từng khẳng định: “một lực lượng lao động lành mạnh là quan trọng

để thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài” (Alsan, Bloom và Canning, 2006). Những

dữ liệu này được thống kê ở những lĩnh vực riêng biệt theo cách phân loại chuyên

ngành phổ biến trong điều tra và nghiên cứu kinh tế xã hội, và thông thường, dòng

vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài chịu tác động của các nhân tố kinh tế thuần tuy. Tuy

nhiên, câu hỏi được đặt ra là liệu rằng có khả năng y tế nói chung hay bệnh truyền

nhiễm nói riêng đang tác động đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài hay không,

cho dù có thể ở mức độ tác động là rất nhỏ?

Với một số đóng góp, nghiên cứu này quan trọng vì hai lý do. Trước hết, kết

quả ước lượng qua mô hình hồi quy robust phản ảnh sự tương quan có ý nghĩa

thống kê rõ rệt giữa tử suất bệnh lao và đầu tư trực tiếp nước ngoài và đây là bằng

chứng thực nghiệm cũng cố cho lập luận về vai trò của y tế như một thành phần

nhập lượng trong sự thu hút đầu tư. Cách đây gần một thập niên, đồng tác giả

Alsan, Bloom và Canning (2006) đã nghiên cứu về mối quan hệ giữa sức khỏe và

đầu tư trực tiếp nước ngoài với một số thành công, tuy nhiên, dữ liệu trong quá khứ

đã hạn chế các nhà khoa học này tìm thấy kết quả tương quan giữa bệnh truyền

nhiễm và đầu tư trực tiếp nước ngoài. Thứ hai, đóng góp của nghiên cứu ở khía

cạnh dữ liệu cho các nghiên cứu minh họa về ngoại tác của thị trường kiểm soát

dịch bệnh, với điều kiện cần có bổ sung công cụ và phương pháp phân tích chuyên

sâu về toán học, khi kết quả ước lượng của nó được xem là bằng chứng có giá trị

tham khảo. Theo quan điểm này, có khả năng rằng những nỗ lực kiểm soát bệnh

truyền nhiễm của các nền y tế địa phương nói riêng và của Tổ Chức Y Tế Thế Giới

nói chung có được dữ liệu hỗ trợ trong chiến lược thu hút nguồn tài trợ cho ngân

sách hoạt động.

Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là đánh giá tác động của bệnh truyền nhiễm

lên Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) ở các quốc gia được phân loại nhóm thu

nhập trung bình, và thông qua đó minh họa cho sự tương quan giữa hai khái niệm: Y

tế sức khỏe và Sự dịch chuyển dòng vốn quốc tế. Đối tượng khảo sát của nghiên cứu

này là các quốc gia và lãnh thổ được phân loại là nhóm thu nhập trung bình theo

tiêu chí GNI trong giai đoạn 1993-2013 nhưng loại trừ đi các quốc gia có quy mô

dân số nhỏ. Theo đó, mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là tìm hiểu sự tác động của

bệnh truyền nhiễm đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, và điều đó được diễn

giải dưới dạng câu hỏi nghiên cứu như sau:

(i) Liệu rằng một nền kinh tế nhóm thu nhập trung bình nếu thành công trong nỗ

lực hạ thấp tử suất bệnh lao (TB) có được coi là động lực để thu hút thêm

dòng FDI hay không ?

(ii) Có phải dòng FDI đang xem kết quả kiềm hãm bệnh sốt rét như một chỉ báo

để quyết định gia tăng dòng chảy vào một quốc gia ?

(iii) Việc hạn chế tử suất của AIDS đồng nhiễm bệnh lao có giúp một địa phương

nhận được thêm nhiều hơn FDI ?

Có một số kênh giải thích cơ chế hình thành của mối quan hệ này, và phân tích

sự tương quan sẽ được nhìn dưới hai góc độ, ở cả biến độc lập và biến phụ thuộc.

Trên góc nhìn từ FDI, khả năng kiềm chế bệnh truyền nhiễm được xem như hỗ trợ

cho thành phần của vốn nhân lực, và điều này coi như một yếu tố nhập lượng của

đầu tư. Mặt khác, ở góc nhìn từ bệnh truyền nhiễm, thì tác động đến FDI được xem

như sự hiện tượng ngoại tác, mà theo đó đầu tư như là một phần của cầu xã hội, bên

cạnh cầu cá nhân là cầu riêng của thị trường kiểm soát bệnh truyền nhiễm.

Trong quá trình tìm kiếm câu trả lời cho các mục tiêu như đã nói trên, nghiên

cứu phải đối mặt với một số thách thức. Thứ nhất, sự hạn chế về các nghiên cứu

liên quan đến mối quan hệ giữa hai khái niệm này làm cho việc tham khảo các tài

liệu gặp nhiều khó khăn về cả phương pháp lẫn dữ liệu. Tác giả phải khắc phục trở

ngại khách quan này phần lớn thông qua tìm kiếm mối quan hệ kinh tế bắc cầu thay

cho việc tổng quan các nghiên cứu tương quan trực tiếp giữa hai yếu tố. Thứ hai,

phạm vi nghiên cứu giới hạn trong các quốc gia nhóm thu nhập trung bình thường

không phong phú và đầy đủ về dữ liệu ở cả chiều dài và tính liên tục. Theo đó,

không giống như ở các quốc gia phát triển, dữ liệu không thể được thu thập từ tất cả

các quốc gia và lãnh thổ trong nhóm nghiên cứu và có nhiều trường hợp gặp phải sự

gián đoạn các quan sát liên tục ở từng quốc gia.

Kết cấu của phần nội dung chính của nghiên cứu được chia thành năm chương.

Theo trình tự, Chương một dẫn nhập vào nghiên cứu, qua đó cho thấy mục đích

nghiên cứu và hướng tiếp cận. Chương hai trình bày phần tổng quan về các nghiên

cứu thực nghiệm liên quan đến mối quan hệ giữa hai khái niệm sức khỏe và đầu tư,

và lý thuyết có tác dụng đính hướng cho toàn bộ mô hình. Nội dung của Chương ba

thể hiện mô hình kinh tế học và mô hình kinh tế lượng, bộ khung chính của bài viết,

và mô tả nguồn gốc dữ liệu mà trên đó các thao tác ước lượng được thực hiện. Trình

tự từng bước của ước lượng hồi quy, hiển thị kết quả và sự phân tích, giải thích kết

quả được trình bày ở Chương bốn, chương trọng tâm của nghiên cứu. Phần thảo

luận kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày ở Chương năm. Ngoại trừ chương một,

phần còn lại sẽ có mục tóm tắt nội dung được trình bày ở đoạn cuối mỗi chương.

Nghiên cứu này, mặc dù trong quá trình tìm câu trả lời cho quan hệ giữa các

biến thành phần của bệnh truyền nhiễm và dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài với

giả thuyết là có tác động nghịch biến, nhưng vẫn đảm bảo đây là một nghiên cứu

khách quan. Khi thực hiện các tác nghiệp, tác giả đảm bảo rằng không có ý định

thiên lệch, hoặc có lập trường ủng hộ hoặc phản đối gì đối với việc triển khai các

chính sách cải thiện điều kiện y tế vì động cơ thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài.

Chƣơng 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYẾT

2.1. Đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài (FDI) và vốn nhân lực

Đóng vai trò là nguồn vốn bổ sung cho phát triển kinh tế, FDI đã trở thành

ngày càng quan trọng trong nguồn tài chính trên toàn thế giới (Bloom, Canning và

Sevilla, 2004). Trong 15 năm qua, dòng vốn FDI toàn cầu có tăng vọt từ 5.754,8 tỷ

USD vào năm 1998 đến 22.812,7 tỷ trong năm 2012 (UNCTAD, 2013). Thu hút

FDI là chiến lược của hầu hết các quốc gia ở tất cả các giai đoạn phát triển, đặc biệt

đối với các nền kinh tế thuộc nhóm thu nhập trung bình (Desbordes và Azémar,

2008). Cách lập luận hợp lý là các quốc gia đang phát triển có tỷ lệ tiết kiệm và mức

thu nhập thấp nên cần dựa vào ngoại lực (Alsan, Bloom và Canning, 2006). FDI

càng ngày càng mang tính đại diện cho nguồn vốn lớn nhất chảy vào các nước đang

phát triển, vượt qua hỗ trợ phát triển chính thức (ODA), đầu tư danh mục (portfolio

investment) và các khoản vay ngân hàng (Alsan, Bloom và Canning, 2006;

Miyamoto, 2003).

Bên cạnh thuộc tính cung cấp vốn rất cần thiết cho nhu cầu phát triển, đối với

các nền kinh tế thuộc nhóm thu nhập trung bình, FDI còn bao gồm theo nó là chức

năng giúp mở rộng thị trường cho các doanh nghiệp và theo đó tạo điều kiện thuận

lợi cho việc chuyển giao công nghệ (Krugman, Obstfeld và Melitz, 2011; Alsan,

Bloom và Canning, 2006). FDI cũng có thể giúp tăng thuế doanh thu cho các nền

kinh tế nhận vốn và tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp quốc nội thông qua

hiệu ứng lan tỏa (Alsan, Bloom và Canning, 2006; Loungani và Razin, 2001). Lợi

ích tiềm năng FDI đã được công bố rộng rãi, bao gồm cơ hội cho các nền kinh tế

nhận vốn được tham gia vào nhiều công đoạn sản xuất trong chuỗi cung ứng toàn

cầu (Antràs và Helpman, 2004).

Trên cách nhìn tổng quát, dòng vốn FDI hiện nay được phân bố không đều

(Desbordes và Azémar, 2008; Antràs và Helpman, 2004). Các nền kinh tế công

nghiệp hóa là điểm đến có khả năng nhất của FDI; và một số nước đang phát triển

nhận dòng vốn lớn nhiều hơn hẳn so với những nền kinh tế khác (Alsan, Bloom và

Canning, 2006). Dẫn chứng rõ rệt nhất là các nước Châu Phi hạ Sahara, nơi đặc biệt

đang phải vật lộn một cách khó khăn để thu hút dòng vốn từ các nhà đầu tư nước

ngoài (Desbordes và Azémar, 2008). Nhìn chung, có thể nói rằng các quốc gia đang

bất đồng về chính sách làm thế nào có thể thu hút FDI, họ cảm thấy cần phải hiểu rõ

những nhân tố có thể tác động đến dòng vốn, những gì là trong tầm tay để có thể cải

thiện hay thay đổi.

Theo giả định Tân Cổ Điển (theo đó xuất lượng của nền sản xuất có được từ

hai yếu tố nhập lượng là vốn và lao động), dòng vốn được dự đoán sẽ chảy từ

những nền kinh tế giàu có sang những quốc gia nghèo cho đến khi tỷ lệ vốn và lao

động cân bằng giữa các nước (Krugman, Obstfeld và Melitz, 2011). Nhưng các mô

hình quan sát FDI cách đây một thập kỷ lại nhận thấy hầu hết dòng vốn chảy từ một

quốc gia giàu này sang quốc gia giàu khác, ví dụ như FDI chảy từ Nhật sang Anh và

Mỹ. Lucas (1990) lập luận rằng chính sự khác biệt về vốn nhân lực (human capital)

có thể là nguyên nhân để giải thích cho điều đó. Theo ý tưởng này, bên cạnh vốn vật

chất và kỹ năng làm việc cấu thành nên yếu tố nhập lượng, thì sự hiện diện một lực

lượng lao động với thể trạng khỏe mạnh có thể làm tăng năng suất sử dụng vốn đầu

tư (Cohen và Soto, 2007; Alsan, Bloom và Canning, 2006).

Trên thực tế, FDI đang hướng đến các ngành công nghiệp có tri thức và kỹ

năng chuyên sâu. Có thể nói rằng các quốc gia nào có vốn nhân lực ở trình độ cao

sẽ là điểm đến hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư (Desbordes và Azémar, 2008;

Blomström và Kokko, 2003). Nghiên cứu của Noorbakhsh và Youseff (2001) đóng

góp xây dựng lý thuyết để giải thích vốn nhân lực là động lực quan trọng giúp một

nền kinh tế thu hút nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài. Nhưng hầu hết các điều

tra đa quốc gia dựa trên ý tưởng này lại đều xác định nguồn nhân lực chỉ hạn hẹp

với khía cạnh giáo dục. Tuy nhiên, vẫn có một số nghiên cứu hiếm hoi gần đây đã

thay đổi quan điểm và sức khỏe đã bắt đầu được xem là một thành phần không thể

tách rời của vốn nhân lực (Desbordes và Azémar, 2008; Alsan, Bloom và Canning,

2006; Dupasquier và Osakwe, 2006).

Theo tiến trình tự nhiên của việc tìm kiếm chủ đề nghiên cứu, bài viết này có

động cơ thông qua bằng chứng thực nghiệm để xác định xem tình trạng sức khỏe có

tác động khuyến khích các dòng vốn FDI hay không. Theo cách hiểu thông thường

thì khái niệm sức khỏe và bệnh truyền nhiễm có liên quan với nhau. Với những lý

thuyết chúng ta có được ngày hôm nay, sức khỏe có thể được xem như là một hình

thức phái sinh của nguồn vốn nhân lực, và hàm sản xuất Cobb-Douglas là nền tảng

cơ bản nhất để phân tích. Bên cạnh đó, bài nghiên cứu này còn nhìn mối liên kết

giữa bệnh truyền nhiễm và đầu tư trực tiếp nước ngoài theo giả định rằng đây là một

trường hợp hiện diện của ngoại tác và có thể giải thích thông qua lý thuyết đó.

2.2. Tác động của sức khỏe lên phát triển và đầu tƣ

Sức khỏe có thể được xem như là nội dung quan trọng của vốn nhân lực, và nó

giúp tăng cường sức mạnh cho nền kinh tế ở góc độ các cá nhân lẫn góc độ kinh tế

(Bloom, Canning và Sevilla, 2004). Có nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng sức

khỏe dân cư, hay nói cụ thể là y tế, trở thành yếu tố dự báo chính xác cho tăng

trưởng thu nhập bình quân đầu người (Desbordes và Azémar, 2008; Alsan, Bloom

và Canning, 2006; Bloom, Canning, và Sevilla, 2004; Barro và cộng sự, 1991). Tuy

nhiên, đang có sự khác biệt giữa các quốc gia trong mức độ hưởng lợi ích từ việc

cải thiện sức khỏe dân cư, và sự tăng trưởng kinh tế nhờ vào điều này được thể hiện

rõ nét ở các nền kinh tế đang phát triển hơn so với các quốc gia thuộc nhóm thu

nhập cao (Alsan, Bloom và Canning, 2006).

Y tế có thể ảnh hưởng đến hiệu suất kinh tế thông qua các cơ chế tác động cả

trực tiếp và gián tiếp (Alsan, Bloom và Canning, 2006). Một quốc gia có được nền

y tế tốt có thể sẽ gián tiếp cải thiện tuổi thọ tương lai của người lao động. Một khi

xã hội có tuổi thọ bình quân tăng lên, như trường hợp ở Nhật và Ý chẳng hạn, có

thể dẫn đến nhu cầu cần thiết phải tích lũy tiền tiết kiệm để dành cho thời gian hưu

trí, từ đó dẫn đến xã hội có thêm nguồn vốn tạo nên sự bùng nổ đầu tư (Bloom,

Canning và Graham, 2003). Về mặt tác động trực tiếp, cách lập luận hợp lý là nếu

người lao động trong trạng thái mạnh mẽ cả về thể chất lẫn tinh thần sẽ có năng suất

làm việc chắc chắn vượt trội hơn so với những công nhân đang mắc bệnh tật hoặc

mang khuyết tật (Savedoff và Schultz, 2000). Hơn nữa, một nền kinh tế kiểm soát

dịch bệnh tốt thì hoạt động sản xuất sẽ không bị trở ngại do công nhân có khả năng

phải nghỉ việc, hoặc giảm năng suất thấp làm việc khi chính họ hoặc thân nhân của

họ bị bệnh. Ngược lại, sức khỏe yếu kém có thể dẫn đến thu nhập bình quân đầu

người thấp, nền kinh tế sẽ vướng vào bẫy nghèo (Alsan, Bloom và Canning, 2006).

Phát hiện từ nghiên cứu của Alsan, Bloom và Canning (2006) cho thấy việc

tăng thêm một năm tuổi thọ bình quân cho người dân sẽ giúp một quốc gia thuộc

nhóm thu nhập trung bình và thấp nhận tăng thêm 9% nguồn vốn FDI. Các tác giả

phân tích dữ liệu của 74 quốc gia công nghiệp và đang phát triển trong giai đoạn

1980-2000. Phát hiện này là bằng chứng phù hợp với quan điểm đặt yếu tố y tế sức

khỏe là một phần không thể thiếu của vốn nhân lực.

Tác động của y tế, cả trực tiếp lẫn gián tiếp, đều có thể ảnh hưởng đến dòng

vốn đầu tư nước ngoài thông qua một số cơ chế. Theo cách nhìn trên hiệu quả sử

dụng vốn của nhà đầu tư, người lao động có thể trạng tốt và sức khỏe lành mạnh có

thể nâng cao năng suất lao động, tạo ra nhiều hơn xuất lượng trên cùng một nhập

lượng và đó là động lực thu hút dòng vốn FDI (Desbordes và Azémar, 2008; Gallup

và Sachs, 2001). Mặt khác, theo cách nhìn trên giá cả của nhập lượng, mà lao động

là một nhập lượng quan trọng, doanh nghiệp FDI sẽ cảm thấy lợi nhuận có thể bị

ảnh hưởng nếu các chi phí liên quan đến sức khỏe tăng cao. Các công ty đa quốc gia

hoạt động tại một nơi mà cơ sở hạ tầng y tế thiếu thốn có thể cần phải phát triển

hoặc trợ cấp đáng kể cho một hệ thống chăm sóc sức khỏe cho nhân viên của họ,

đưa đến tạo nên gánh nặng chi phí cho dòng vốn đầu tư (Alsan, Bloom và Canning,

2006; Gallup và Sachs, 2001). Ngoài ra, vì sợ gây nguy hiểm sức khỏe cho chính

mình và cho những nhân viên người nước ngoài của mình, nhà đầu tư có thể tránh

xa những quốc gia mà bệnh dịch tràn lan và người dân gặp hạn chế trong việc truy

cập vào hệ chăm sóc sức khỏe công cộng (Desbordes và Azémar, 2008; Alsan,

Bloom và Canning, 2006).

Một ví dụ cổ điển cho thấy bệnh dịch can thiệp vào các quyết định đầu tư, điều

đã xảy ra trong quá trình xây dựng kênh đào Panama vào thế kỷ XIX. Khi đó, bệnh

sốt vàng da (yellow fever) và các tác nhân gây bệnh đã cướp đi sinh mạng của

10.000-20.000 người lao động trong thời gian 1882-1888, buộc Ferdinand de Lesseps1 và người Pháp phải từ bỏ dự án xây dựng (Alsan, Bloom và Canning,

2006). Cách đây hơn một thập niên, hội chứng suy hô hấp cấp tính (SARS) làm 774

người tử vong (WHO, 2004), đã làm dấy lên mối lo ngại rằng nếu bùng phát thêm

một đợt dịch bệnh truyền nhiễm nữa có thể làm suy yếu hội nhập kinh tế toàn cầu.

Các nghiên cứu thực nghiệm nhận thấy ảnh hưởng của bệnh truyền nhiễm đối

với nền kinh tế được còn biểu hiện một cách dài hạn và ở tầm mức sâu xa hơn các

tính toán lợi ích đơn thuần của một dòng vốn đầu tư trong một thời kỳ cụ thể. Đối

với một nền kinh tế, đại dịch AIDS đã gây ảnh hưởng lên việc tích lũy nguồn vốn

nhân lực và làm giảm tăng trưởng của cải xã hội do nó dẫn đến việc tạo ra rất nhiều

trẻ em mồ côi (Corrigan, Glomm và Mendez, 2005). Điều này được giải thích rằng,

khi người lớn phải đối mặt với tử vong sớm vì AIDS thì hình thành số lượng lớn

của một thế hệ trẻ có nguy cơ bị mồ côi, dẫn đến thời gian đầu tư vào việc học hành

sẽ bị giảm đi, và điều đó làm giảm tiềm năng cho tăng trưởng kinh tế trong tương

lai (Ferreira và Pessóa, 2003). Bởi vì thông thường sau cái chết của cha mẹ, trẻ em

mồ côi phải từ bỏ việc học để dùng thời gian đi làm nhằm bổ sung cho thu nhập của

gia đình. Hơn nữa, trong thời gian cha mẹ của chúng đã nhiễm HIV nhưng vẫn còn

sống, thì yêu cầu cần chi tiêu thêm cả về thời gian lẫn tài chính cho hoạt động chăm

sóc bệnh nhân AIDS chắc hẳn sẽ dẫn đến gia đình còn lại ít nguồn lực sẵn có để đầu

tư cho học hành và cho các khoản tiết kiệm hay tiêu dùng khác (Corrigan, Glomm

1 Ferdinand-marie, tử tƣớc de Lesseps (1805–1894): Nhà ngoại giao và tổng công trình sư người Pháp

từng xây tuyến kênh đào Suez ở Ai Cập. Sau công trình này, ông nỗ lực bất thành trong việc thực hiện dự án

xây dựng kênh đào Panama nối liền Đại Tây Dương và Thái Bình Dương. Theo Encyclopædia Britannica.

và Mendez, 2005).

Corrigan, Glomm và Mendez (2005) phân tích thấy rằng AIDS làm gia tăng

chi phí y tế bao gồm việc điều trị bệnh nhân nhiễm HIV, và điều này có thể làm

chuyển hướng nguồn lực công, thay vì dành để đầu tư và chi tiêu cho giáo dục và

phát triển cơ sở hạ tầng. Các doanh nghiệp trong một nền kinh tế như vậy có thể sẽ

phải miễn cưỡng tuyển dụng công nhân có điều kiện sức khỏe ngày càng suy sụp để

làm việc, và có một xác suất cao là họ phải đối mặt với việc sẽ phải đầu tư đào tạo

nhân sự mới nếu như công nhân mà họ đang thuê bị chết vì AIDS. Ở góc độ thị

trường, bệnh tật làm tăng thêm chi phí sức khỏe và tất nhiên nó ăn mòn vào khả

năng chi trả cho các hàng hóa khác. Nói chung, đại dịch AIDS có thể ảnh hưởng bất

lợi đến tỷ lệ hoàn vốn đầu tư lẫn khả năng tích lũy vốn.

Tương tự như AIDS, giữa bệnh sốt rét và nghèo cũng có sự liên quan mật thiết. T. H. Weller2 đã từng kết luận: “… được công nhận từ lâu, cộng đồng nào

mang dịch sốt rét thì cộng đồng đó nghèo khó …” (Gallup và Sachs, 2001), nghĩa là

sốt rét lan rộng ở đâu thì sau đó nơi này sẽ rơi vào nghèo đói. Theo đó, mật độ ca

bệnh sốt rét cao ở các nước nghèo không nói lên rằng sốt rét là hậu quả của cái

nghèo, nó chỉ là nguyên nhân. Sốt rét là bệnh truyền nhiễm mang tính chất rất cụ

thể về mặt địa lý, vì chính điều kiện sinh thái hỗ trợ cho các giống muỗi mang mầm

sốt rét đã dẫn đến sự phân bố địa bàn và tạo nên mật độ của bệnh (Gallup và Sachs,

2001). Kết quả khảo sát của Gallup và Sachs năm 2001 cho thấy phạm vi phổ biến

bệnh sốt rét được giới hạn trong các khu vực nhiệt đới và cận nhiệt đới. Điều này

nói lên rằng bệnh sốt rét không phải là một hệ quả trực tiếp của đói nghèo, mà phạm

vi và mức độ nghiêm trọng của nó được quyết định chủ yếu bởi điều kiện khí hậu

và sinh thái. Một số quốc gia có thu nhập rất cao vẫn còn phải đối mặt với vấn đề

2 Thomas Huckle Weller (1915–2008): Bác sĩ và nhà vi trùng học người Mỹ, đồng đoạt giải Nobel về Y-

Sinh năm 1954 do công trình cấy thành công virus bại liệt trong mô ghép, tiền đề cho việc nghiên cứu virus

trong ống nghiệm. Ông có nhiều nghiên cứu về phòng chống bệnh truyền nhiễm. Theo Encyclopædia

Britannica.

bệnh sốt rét nghiêm trọng do vị trí địa lý của họ, ví dụ như Oman, với thu nhập bình

quân đầu người gần 10.000 USD vào thập niên 90 của thế kỷ trước, đã có bệnh sốt

rét lan tràn toàn quốc, ngoại trừ vùng sâu vùng xa trong sa mạc.

Gallup và Sachs (2001) phân tích hồi quy với dữ liệu đa quốc gia cho giai

đoạn 1965-1990 và xác nhận có mối quan hệ giữa bệnh sốt rét và tăng trưởng kinh

tế. Tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người của các quốc gia có bệnh sốt rét nặng

trong giai đoạn này là 0,4% mỗi năm, trong khi tốc độ tăng trưởng trung bình của

các quốc gia khác được 2,3%, nghĩa là cao hơn gấp năm lần. Hơn một phần ba

trong số những quốc gia có bệnh sốt rét nặng đã tăng trưởng âm trong thời kỳ này.

Mặt khác, nếu một quốc gia giảm đi được 10% số người bệnh sốt rét thì nền kinh tế

theo đó sẽ tăng trưởng thêm 0,3% nữa. Cũng trong nghiên cứu này, kết quả cho hệ

số còn lớn lớn hơn nữa trong giai đoạn 1980-1996, nhưng với đo lường sốt rét theo

cách khác.

Cơ chế giải thích sốt rét là nguyên nhân dẫn đến sự đói nghèo là bởi vì bệnh

truyền nhiễm này gây tác động đến đầu tư trực tiếp nước ngoài và mạng lưới kinh tế

trong nước (Gallup và Sachs, 2001). Phân tích mang tính loại suy cho thấy, một số

ít các quốc gia trước từng có sốt rét và sau đó loại bỏ căn bệnh này, như Tây Ban

Nha và Hy Lạp vào đầu thập niên 50 của thế kỷ vừa qua, đã trải qua giai đoạn kinh

tế tăng trưởng nhanh chóng ngay sau đó, nhanh hơn so với các nước láng giềng.

Bằng chứng tương tự như thế, từ khu vực nghèo nhất nước với dịch sốt rét, nền kinh

tế của các bang ở miền Nam Hoa Kỳ sau khi kiểm soát bệnh dịch cuối thập niên 40

đã tăng trưởng ấn tượng và bắt kịp phần còn lại của đất nước (Gallup và Sachs,

2001; Barro và cộng sự, 1991).

Một điều đáng nói là sự phân bổ cái nghèo cũng mang tính cụ thể về mặt địa

lý, theo đó các nước nghèo vẫn chiếm ưu thế về số lượng thống kê trong khu vực

tương tự như khu vực phân bổ của bệnh sốt rét, trong khi hầu như tất cả các quốc

gia giàu đều tọa lạc bên ngoài giới hạn địa lý của nguy cơ sốt rét (so sánh trực quan

qua đồng thời phụ lục 5 và phụ lục 6).

Bệnh sốt rét làm giảm chất lượng lao động trong ngắn hạn, nhưng khác với

AIDS, nó có vẻ hoàn toàn không để lại những hậu quả dài hạn cho sức khỏe. Nhưng

dù vậy, đứng ở góc độ doanh nghiệp, nhà đầu tư vẫn sẽ phải chi trả nhiều hơn cho

các công nhân đang nhiễm bệnh sốt rét để có thể sớm phục hồi nguồn lực lao động.

Một nền kinh tế có nhiều trường hợp sốt rét chứng tỏ chính sách y tế chưa hiệu quả

trong việc ngăn chặn bệnh dịch lây lan, và cũng là một dấu hiệu của khả năng kiểm

soát y tế. Ở những nơi này, nhà đầu tư nước ngoài buộc phải tăng chi phí bảo hiểm

y tế để bù đắp lại khiếm khuyết từ quản lý y tế của chính quyền sở tại.

Căn bệnh truyền nhiễm thứ ba trong sự quan tâm của Tổ Chức Y Tế Thế Giới,

bệnh lao (TB), vẫn là một trong những bệnh nguy hiểm nhất trên thế giới, có ảnh

hưởng đến mọi người ở mọi lứa tuổi trên toàn cầu. Theo Grimard và Harling

(2004), bệnh lao là một loại bệnh xuất hiện trên toàn thế giới, nhưng đại đa số các

trường hợp được phát hiện lại ở các nước nghèo. Nếu như bệnh sốt rét không có

nguyên nhân từ đói nghèo mà lại phụ thuộc vào vị trí địa lý nơi các loài muỗi truyền

bệnh dễ dàng phát triển (Corrigan, Glomm và Mendez, 2003), bệnh lao xuất phát từ

sự quản trị tổng thể xã hội yếu kém, là một dấu hiệu của trình độ phát triển nói

chung (Grimard và Harling, 2004), dẫn đến điều kiện vệ sinh yếu kém của cơ sở hạ

tầng vật chất. Lập luận của Grimard và Harling (2004) về mối tương quan giữa lao

và tăng trưởng kinh tế rằng, có lý do để hy vọng sự gia tăng thu nhập bình quân có

thể làm giảm số người mắc bệnh lao ngoài hành động điều trị trực tiếp căn bệnh

này. Ở chiều tác động ngược lại, kết quả hồi quy của hai tác giả năm 2004 trên quan

sát ở 91 quốc gia phát hiện rằng nếu giảm đi 10% tỷ lệ trung bình của bệnh lao sẽ

mang lại tăng trưởng kinh tế 0,4% mỗi năm.

Đồng thời, lao là căn bệnh có nguy cơ hàng đầu tấn công những bệnh nhân

AIDS (Grimard và Harling, 2004), nghĩa là bệnh lao làm tăng thêm tính tác động

của AIDS đến kinh tế xã hội. Theo uớc tính của Corbett và cộng sự (2002), có 9%

các trường hợp nhiễm lao phổi ở người trưởng thành và 13% tử vong vì bệnh lao là

do đồng nhiễm với HIV.

Nhìn chung, một số bệnh truyền nhiễm có thể ảnh hưởng đáng kể đến năng

suất làm việc và thời gian cống hiến cho công việc của người lao động, trong khi

việc cải thiện hạ tầng y tế để ngăn chặn bệnh dịch sẽ đem lại kết quả tích cực cho

chất lượng nguồn nhân lực. Rõ ràng từ đó, triển vọng tăng trưởng kinh tế và năng

suất lao động sẽ làm cho một đất nước hấp dẫn hơn đối với nhà đầu tư nước ngoài

(Borensztein, Gregorio, và Lee, 1998).

Hiện vẫn chưa tìm thấy nghiên cứu nào phân tích tác động trực tiếp của bệnh

dịch tả đến dòng FDI hay đến tốc độ tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, nhìn vào các

báo cáo của Tổ Chức Y Tế Thế Giới (2013, 2012, 2011) đều thấy dịch tả là bệnh

truyền nhiễm phổ biến thứ ba sau bệnh sốt rét và bệnh lao ở các nền kinh tế đang

phát triển. Dịch tả một khi xảy ra cũng làm giảm năng suất của người lao động do

vấn đề vệ sinh cá nhân bất lợi trong khi họ cần phải dành thời gian liên tục để làm

việc. Tương tự như bệnh lao, mật độ bệnh dịch tả cao cũng liên quan mật thiết với

nghèo đói và vệ sinh công cộng yếu kém.

2.3. Tham khảo mô hình kinh tế học của đầu tƣ trực tiếp nƣớc ngoài

Alsan, Bloom và Canning (2006) lập luận với một mô hình FDI định hướng

xuất khẩu, theo đó giả định các yếu tố nhập lượng được lựa chọn ở dạng tối ưu. Giả

sử lợi nhuận theo quy mô là bất biến và thị trường là cạnh tranh, đồng thời chi phí

vận chuyển hàng hóa giữa các thị trường là không đáng kể, thì lợi nhuận thu được

của một đơn vị FDI được thể hiện theo hàm lợi nhuận sau:

0, pk, px, z, ω)

π = f (py

0 là giá thế giới của xuất lượng, Pk là chi phí vốn tại địa phương,

Trong đó, Py

px là giá địa phương của nhập lượng (với nhiều yếu tố nhập lượng cho sản xuất), z

đại diện cho các yếu tố mang tính chính sách của các quốc gia nhận vốn có khả

năng cản trở hay thu hút đầu tư, và ω đại diện cho các yếu tố có ảnh hưởng khác

của đơn vị quan sát như tổng FDI ròng toàn cầu của năm hiện tại, xu hướng FDI

ròng của năm qua, cấp độ của xung đột vũ trang, hoặc cấp độ của quyền sở hữu tài

sản. Bốn thành phần ban đầu của phương trình thể hiện sự cân bằng giữa thu nhập

và chi phí nói chung, trong khi thành phần thứ năm, ω, bao gồm những yếu tố đại

diện cho tính chất rủi ro của dòng vốn đầu tư.

Theo mô hình này, một cách hợp lý thì dòng FDI sẽ chảy vào địa phương nào

có khả năng mang lại tỷ suất lợi nhuận tối đa với nguy cơ rủi ro tối thiểu. Có thể giả

định rằng, chi phí đầu tư tăng sẽ lên tỷ lệ thuận với sự gia tăng của lượng vốn FDI

(ký hiệu của FDI là I) tùy thuộc vào khả năng hấp thụ của quốc gia nhận vốn S. Khi

đó, hàm chi phí đầu tư bình phương hiệu chỉnh của địa phương theo biến FDI có

công thức như sau:

0 ( I +

0 ngụ ý rằng chi phí vốn tại địa phương, với ký hiệu 0 giả định về

C(I) = pk ) ζI2 2S

Trong đó, pk

tính đồng nhất giữa các quốc gia; ζ thể hiện hệ số của FDI biên; trong khi S tượng

trưng cho khả năng hấp thụ vốn đầu tư, với giả định có hệ số là 2.

Các tác giả đưa ra giả định rằng sự gia tăng FDI sẽ dẫn đến một số nguồn lực

ngày càng trở nên khan hiếm và điều đó sẽ làm tăng chi phí đầu tư (ζ có giá trị >0).

Cần nhấn mạnh rằng trong mô hình kinh tế này, FDI được tính là dòng FDI gộp

(gross FDI inflows), và nó thường sẽ không cân bằng với dòng FDI ròng (net FDI

inflows) của quốc gia nhận vốn, (ngoại trừ vào thời điểm quan sát, quốc gia đó hoàn

toàn không có bất kỳ FDI outflows nào).

Chi phí cực tiểu của vốn (ở địa phương) mà một công ty chuyển vốn FDI phải

đối mặt sẽ phụ thuộc vào tổng lượng FDI. Đó chính là đạo hàm theo I và có dạng

phương trình cụ thể như sau:

0 (1 +

Pk = C’(I) = pk ) ζI S

Trong nghiên cứu của tác giả, các lập luận về mô hình kinh tế học chủ yếu là

diễn dịch dựa trên mô hình này là chủ đạo.

2.4. Mô phỏng về lý thuyết ngoại tác

Ngoại tác là một hình thức phổ biến xảy ra trong xã hội loài người (Cornes và

Sandler, 1996). Ngoại tác của vốn nhân lực nói chung và sức khỏe nói riêng có thể

giúp giải thích một phần sự khác biệt giữa các quốc gia trong phát triển kinh tế

(Ciccone và Peri, 2006; Azariadis và Drazen, 1990). Khái niệm ngoại tác và mức độ

mà ngoại tác gây ra có nguyên nhân từ hành vi không tối ưu của thị trường hàng

hóa (Arrow, 1969), theo đó còn có những lĩnh vực ngoài thị trường chịu sự tác động

từ hành vi mua bán của các đối tượng tham gia thị trường. Giả định của nghiên cứu

cho rằng việc giảm thiểu số ca bệnh truyền nhiễm và hạ thấp tử suất bệnh là hoạt

động mang ý nghĩa cung cấp sức khỏe tốt hơn cho một nền kinh tế, và một nền kinh

tế bất kỳ ở thời điểm quan sát nhận được nhiều dòng vốn đầu tư nước ngoài hơn là

một điều lợi ích. Tác giả không đo lường và không xem xét tác động xã hội của

dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tạo ra điều tốt hay xấu cho địa phương nhận

vốn. Bình luận về tính chất hai mặt của dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài không

nằm trong mục đích nghiên cứu của tác giả.

Lập luận dựa trên tham khảo định lý Coase (Coase, 1960), nghiên cứu trình

bày biến thể đồ thị minh họa cho giả thuyết về sự hiện diện ngoại tác, điều xảy ra từ

hoạt động kiểm soát và giảm thiểu bệnh truyền nhiễm, và nó gây ảnh hưởng trên sự

dịch chuyển của dòng vốn đầu tư nước ngoài, với giả định rằng các tác nghiệp y tế

này có cơ chế vận hành mang đặc tính của thị trường cạnh tranh, không có chi phí

ngoại tác, và do đó chi phí xã hội bằng chi phí riêng của hai bên cung và cầu.

Trong Hình 2.1, trục hoành biểu thị mức độ kiểm soát bệnh truyền nhiễm, với

giả định là đơn vị tính được đo bằng chất lượng sức khỏe, theo đó ngụ ý càng đi về

phía bên phải của trục hoành thì môi trường sức khỏe y tế sẽ càng tốt hơn, đồng

nghĩa số ca bệnh hoặc tử suất bệnh truyền nhiễm được giảm thiểu hơn. Đường cung

S của thị trường này biểu thị chi phí của nhóm các đối tượng được trị bệnh (giả định

rằng gọi chung họ là bệnh nhân); đó là một đường dốc lên nhẹ bởi vì nhìn chung

hoạt động ngăn chặn bệnh dịch mang nặng yếu tố nhân đạo. Đường cầu D biểu thị

lợi ích riêng biên của việc kiểm soát bệnh truyền nhiễm đối với bệnh nhân; đó là

đường rất dốc ngụ ý nhu cầu cực kỳ cấp thiết đối với việc cứu chữa. Cung và cầu

của thị trường này sẽ gặp nhau tại lượng là Qd. Nhưng hoạt động kiểm soát bệnh

truyền nhiễm này lại tạo ra lợi ích cho các bên thứ ba, biểu thị bằng đường lợi ích

ngoại tác biên MEB. Do việc kiểm soát bệnh truyền nhiễm tạo ra giá trị lan tỏa rất

lớn trên mọi hoạt động kinh tế xã hội, lớn hơn nhiều so với lợi ích riêng của bệnh

nhân, nên đường MEB nằm bên phải của đường D. Cũng từ lập luận đó, đặc thù của

thị trường kiểm soát bệnh truyền nhiễm làm cho đường MEB sẽ ít dốc hơn đường

D, hàm ý rằng môi trường sức khỏe y tế càng được cung cấp nhiều hơn thì lợi ích

biên cho bên thứ ba càng lớn.

Chú thích: Biểu đồ hiển thị ngoại tác tích cực của thị trường kiểm soát bệnh truyền nhiễm.

Đường cầu riêng D gần như dựng đứng phản ảnh tính ít co giản theo giá của thị trường

Hình 2.1. Ngoại tác tích cực của thị trường kiềm chế bệnh truyền nhiễm

đặc thù này. Lợi ích xã hội biên MSB cao hơn cầu riêng D. Chênh lệch đó là lợi ích ngoại

tác biên MEB. Đường MSB được hiển thị lài hơn đường D, phản ảnh các lĩnh vực chịu tác

động ngoại tác, ví dụ như FDI, có tính co giãn nhiều hơn.

Đường lợi ích xã hội biên MSB được tính bằng cách cộng lợi ích riêng biên và

lợi ích ngoại tác biên tại mỗi mức sản lượng, nói chung là MSB = D + MEB. Nếu

chỉ tính trên lợi ích riêng biên của thị trường kiểm soát bệnh truyền nhiễm, cung và

cầu sẽ cân bằng tại mức giá Pd và lượng Qd, thay vì phải cân bằng hiệu quả tại mức

giá PE và lượng QE. Trên ý tưởng rằng các lợi ích xã hội biên phải bằng chi phí xã

hội biên, lượng cung cần được tăng thêm miễn là lợi ích xã hội biên vẫn vượt quá

chi phí xã hội biên. Do lợi ích xã hội biên là lớn hơn lợi ích riêng biên, kết quả là,

trong một thị trường cạnh tranh, điểm cân bằng sẽ không hiệu quả ở lượng Qd, khi 2. Điều này có thể được xem mà tại đó chi phí xã hội thực sự sẽ ở mức quá cao là Qd

là cung và cầu riêng của thị trường đang không tính đến sự hiện diện của ngoại tác

tích cực (positive externality) của hành vi kiểm soát bệnh truyền nhiễm. Giả sử rằng

ngoại tác này được tính vào thị trường thì điểm cân bằng hiệu quả sẽ tại lượng QE,

khi đó lợi ích xã hội lớn hơn chi phí xã hội. Vì vậy, toàn thể xã hội sẽ nhận được

nhiều lợi ích hơn nếu cung thêm nhiều sản phẩm dẫn tới tăng khả năng kiềm hãm

bệnh truyền nhiễm hơn. Trường hợp này được gọi là ngoại tác tiêu dùng tích cực

(positive consumption externality).

Nghiên cứu của tác giả nếu xét ở góc nhìn sự hiện diện ngoại tác sẽ chủ yếu

được lập luận trên quan điểm nói trên. Theo đó, sự phân tích về nhận diện ngoại tác

sẽ được trình bày ở chương tiếp theo.

Tóm tắt

Tổng quan các nghiên cứu gần đây cho thấy đang có xu hướng gia tăng sự

dịch chuyển dòng vốn đầu tư trên phạm vi toàn cầu, và sức khỏe y tế được xem là

một thành phần của vốn nhân lực. Một số nghiên cứu thực nghiệm xác định rằng

quy mô bệnh truyền nhiễm có quan hệ tỷ lệ nghịch với tăng trưởng kinh tế. Sự

tương quan giữa bệnh truyền nhiễm và đầu tư trực tiếp nước ngoài có thể được giải

thích thông qua lập luận về mối quan hệ bắc cầu giữa sức khỏe, vốn nhân lực, tăng

trưởng kinh tế, đầu tư trực tiếp nước ngoài, nhưng cũng có thể quan sát ảnh hưởng

có biểu hiện trực tiếp. Tham khảo mô hình kinh tế học của đầu tư trực tiếp nước

ngoài từ nghiên cứu khác cho thấy chi phí là nhân tố ảnh hưởng chính. Ở góc nhìn

khác qua mô phỏng lý thuyết về ngoại tác, theo đó, hành vi của thị trường kiểm soát

dịch bệnh tạo ra lợi ích xã hội biên, bao gồm trong đó là FDI.

Chƣơng 3: PHƢƠNG PHÁP LUẬN

3.1 Lập luận mô hình kinh tế học

Đứng ở góc độ nhà đầu tư, các công ty, thay vì xuất khẩu hoặc cấp giấy phép

cho một công ty địa phương sản xuất gia công cho mình (outsourcing), thì có thể

lựa chọn giải pháp đầu tư ra nước ngoài (Krugman, Obstfeld và Melitz, 2011). Để

phục vụ cho nhu cầu hàng hóa của thị trường địa phương, họ sẽ sản xuất tại địa

phương để tránh chi phí vận chuyển và các rào cản thương mại, hoặc để hạn chế

việc phải bị trì hoãn sản xuất lẫn bị chậm tiếp cận thông tin thị trường. Đó gọi là

FDI theo chiều ngang. Ngoài ra, các doanh nghiệp có thể tìm cách cung ứng cho thị

trường toàn cầu và chọn một nơi có thể giúp giảm thiểu chi phí sản xuất nhờ vào

các nhập lượng giá rẻ. Đó được gọi là FDI định hướng xuất khẩu hoặc FDI theo

chiều dọc (Shatz và Venables, 2000). Tuy nhiên, các yếu tố liên quan đến y tế và

sức khỏe có thể ảnh hưởng đến cả FDI cả theo chiều dọc và chiều ngang (Alsan,

Bloom và Canning, 2006).

Sản xuất địa phương cho phép một công ty để tránh chi phí vận chuyển và thuế

nhập khẩu, nhưng điều này chỉ là hấp dẫn nếu thị trường địa phương là đủ lớn để

đánh đổi định phí của việc thiết lập mới cơ sở sản xuất (Antràs và Helpman, 2004).

Một cách hợp lý thì FDI theo chiều ngang được phỏng đoán có động cơ chủ yếu từ

cầu địa phương thông qua quy mô thị trường (Blonigen và Wang, 2004). Trên quan

điểm học thuật truyền thống, các nhà nghiên cứu thực nghiệm nhận thấy quy mô thị

trường, thường được đo bằng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) bình quân đầu người

và quy mô dân số, là một yếu tố quyết định cho việc thu hút FDI (Desbordes và

Azémar, 2008; Chakrabarti, 2001). Ngược lại, khi các điều kiện khác không đổi

(ceteris paribus), FDI theo chiều dọc sẽ chảy sang quốc gia nào đang sở hữu các

nhập lượng sản xuất giá rẻ và có ít hạn chế trong chính sách thương mại. Nhìn

chung, sự hiện diện của trình độ học vấn cao, người lao động khỏe mạnh, chấp nhận

mức tiền lương thấp, có thể là những yếu tố quyết định thu hút FDI theo chiều dọc

(Alsan, Bloom và Canning, 2006).

Trên lý thuyết, dòng FDI sẽ có động cơ chảy từ quốc gia chuyển vốn đến quốc

gia nhận vốn cho đến khi chênh lệch lợi nhuận đầu tư giữa hai thị trường được san 0, pk(I), px, z, ω). Điều này đưa đến hàm đầu bằng. Khi đó, lợi nhuận sẽ là π0 = f (py tư nước ngoài có dạng:

0, pk

0, S, px, z, ω)

I = g (π0, py

0, Pk

0 là các yếu tố như đã trình bày ở trên với thêm ký hiệu 0, hàm ý sự đồng nhất giữa các địa phương nhận vốn.

Trong đó, π0 thể hiện lợi nhuận của đầu tư, Py

Tương tự hàm lợi nhuận ở trang trước đối với các yếu tố được thể hiện bằng Px, z và

ω , trong khi S đại diện cho khả năng hấp thụ FDI của một nền kinh tế.

Ký hiệu 0 trên được đưa vào ba yếu tố đầu tiên của hàm đầu tư ngụ ý chúng

đều giống nhau giữa các quốc gia (mặc dù chúng có thể thay đổi theo thời gian),

trong khi các yếu tố còn lại cho thấy tính đặc thù của từng quốc gia cụ thể. Yếu tô S

đại diện cho khả năng hấp thụ FDI của một nền kinh tế dựa vào tổng xuất lượng

bình quân đầu người, quy mô dân số, chất lượng giáo dục và tốc độ tăng trưởng

kinh tế.

Hàm lợi nhuận của các doanh nghiệp chuyển vốn FDI là một hàm sản xuất cơ

bản, nhưng có thể có sự khác biệt về hàm tổng sản xuất tổng của các nền kinh tế mà

các doanh nghiệp đầu tư vào. Giả định rằng hảm sản suất Cobb-Douglas, ngoài hai

yếu tố chính là Vốn và Lao động, còn có thêm những yếu tố nhập lượng khác. Khi

đó, hàm tổng sản xuất của nền kinh tế nhận vốn đầu tư sẽ có dạng sau:

Y = A Xβ Kα L1-α-β

trong đó Y là xuất lượng, K là vốn vật chất, L là sức lao động, X là một số

yếu tố nhập lượng khác (trong đó bao gồm sức khỏe), A là nhân tố tổng năng suất

(TFP) đại diện cho sự khác biệt về công nghệ. Khi các yếu tố khác không đổi,

doanh nghiệp muốn tối đa hoá lợi nhuận sẽ chọn mức nhập lượng X sao cho giá trị

biên của X bằng với giá thực của nó là px. Đạo hàm của Y theo X cho thấy:

= β A Xβ–1 Kα L1–α–β = β = Px dY dX Y L L X

Theo phương trình trên, thì giá địa phương của nhập lượng càng thấp khi giá

trị X càng cao. Theo đó, một khi sức khỏe của người dân ở một địa phương nào đó

càng cao, nó sẽ làm cho giá địa phương của nhập lượng giảm, và điều này giúp cho

lợi nhuận trên mỗi đồng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tại địa phương đó càng lớn.

Hay nói cách khác, nếu bệnh truyền nhiễm có quy mô càng nhỏ thì sẽ làm cho giá địa phương của nhập lượng cũng càng nhỏ theo3. Điều này tất yếu sẽ làm tăng động

lực cho dòng vốn và khuyến khích nhiều hơn nữa các quyết định đầu tư.

Có thể coi nhập lượng trên mỗi đồng GDP là có sẵn trong một nền kinh tế làm

đại diện cho giá của nhập lượng địa phương (px). Trong phương trình hồi quy, yếu

tố này thể hiện bằng chi phí nhiên liệu. Trên quan điểm này, quốc gia nào có chi phí

nhiên liệu bình quân cao thì tương ứng với nó là giá của nhập lượng có thể cũng

cao, và điều đó sẽ tạo nên sự cản trở cho đầu tư, trong khi ngược lại, các quốc gia

có có giá nhập lượng thấp sẽ khuyến khích đầu tư.

Cần lưu ý rằng, trên thực nghiệm thì hàm lợi nhuận (hàm π) của các công ty

chuyển vốn FDI tiềm năng có thể khá khác biệt so với hàm sản xuất tổng (hàm Y)

của nền kinh tế quốc gia nhận vốn.

Mô hình được đưa ra ở trên áp dụng cho FDI định hướng xuất khẩu hoặc FDI

theo chiều dọc. Đối với hầu hết các quốc gia có thu nhập trung bình, tác giả nghĩ

rằng đây là mô hình thích hợp. Bởi vì, để xây dựng một mô hình FDI theo chiều

ngang, thì mức giá phù hợp cho xuất lượng phải là giá của hàng hóa ở quốc nội chứ

không phải là giá thế giới. Tuy rằng giá nhập lượng của FDI theo chiều ngang cũng

tương đương như FDI theo chiều dọc, nhưng một số hệ số của yếu tố sản xuất, như

rào cản thương mại, có thể phải thay đổi.

Một điểm cần đề cập nữa, đó là yếu tố z trong phương trình đầu tư nói trên thể

3 Phương trình px ở trên là tính theo X, đại diện cho sức khỏe. Nếu xét về bệnh truyền nhiễm, giả sử ký hiệu là

hiện rào cản thương mại thông qua yếu tố đo lường dự kiến là thuế quan. Tuy

TB, thì cần hiểu là TB =

.

1 X

nhiên, sự khó khăn trong thu thập dữ liệu, điều sẽ trình bày rõ hơn ở phần 3.2, nên

sẽ không hiện diện ở bất kỳ biến số đại diện nào trong mô hình kinh tế lượng chính

thức. Thay vào đó, thành tố này được giả định sẽ hiện diện trong phần dư.

3.2. Vận dụng mô hình kinh tế lƣợng

Hàm đầu tư I, cái được trình bày ở mục 3.1 của chương này, là cơ sở để thiết

lập phương trình kinh tế lượng bao gồm các biến độc lập tương ứng. Trên lập luận

đó, các yếu tố gây ảnh hưởng đến sự biến động của dòng FDI ròng ở các nền kinh tế

được quan sát sẽ mang tính đại diện cho các thành phần của hàm I. Mô hình Hồi

quy Robust (Robust Regression) là trọng tâm để từ đó bài nghiên cứu khám phá tác

động của các biến độc lập lên dòng vốn FDI ròng, trong khi kết quả của mô hình

hồi quy Bình phương cực thiểu thông thường (OLS), với những nhược điểm sẽ

được tác giả trình bày kỹ ở chương 4, và mô hình hồi quy Phân vị 0.5 đều chỉ được

sử dụng nhằm mục đích tham khảo.

Chú thích: Bảy khái niệm tác động tương ứng với bảy thành phần của mô hình kinh tế của

dòng vốn I.

Hình 3.1. Khung lý thuyết kinh tế học dạng khái niệm:

Các yếu tố của phương trình đầu tư (I) và ở Hình 3.1 nêu trên được hiểu ở

dạng khái niệm kinh tế học. Đây là cơ sở lập luận trong việc lựa chọn phương trình

hồi quy, nơi mà các khái niệm kinh tế học này sẽ được phản ảnh thông qua các biến

số khả lượng. Cụ thể, chúng được diễn giải như sau:

 Lợi nhuận của của đầu tư (π0) được lượng định thông qua thu nhập cơ bản

0) được lượng định gián tiếp thông qua Độ mở

của FDI.

 Giá thế giới của xuất lượng (py

của nền kinh tế. Đây là đại lượng mang tính đại diện về phương diện số học

hơn là về bản chất. Theo đó, độ mở của nền kinh tế là thương số của tổng

Xuất Nhập khẩu và GDP.

0) được phản ảnh thông qua Lãi suất cho vay

 Chi phí vốn tại địa phương (pk

ngắn và trung hạn của ngân hàng. Mô hình kinh tế học giả định rằng chi phí 0) về không gian và chỉ thay đổi theo thời vốn tại địa phương là đồng nhất (pk

gian. Tuy nhiên, trong mô hình kinh tế lượng, biến số với dữ liệu được sử

dụng sẽ cho thấy chi phí vốn có sự khác biệt giữa các địa phương nhận vốn

trong cùng một năm quan sát. Nghĩa là, trong thực tiễn nghiên cứu hồi quy,

yếu tố này ngụ ý là pk.

 Giá địa phương của nhập lượng (px) được ước lượng thông qua yếu tố mang

tính tượng trưng là Tiền thuê khí đốt tự nhiên trên GDP, xem nó như đại diện

cho chi phí nhiên liệu.

 Theo mô hình kinh tế học, yếu tố bệnh truyền nhiễm là một thành phần

của Px. Trong mô hình kinh tế lượng, nó tồn tại độc lập dưới dạng các

biến số tử suất bệnh Lao trên 100.000 người, tử suất bệnh Lao đồng

nhiễm HIV trên 100.000 người, và số ca bệnh Sốt rét thống kê.

 Khả năng hấp thụ FDI (S) được ước lượng thông qua các biến số: GDP bình

quân đầu người, Quy mô dân số, Tốc độ tăng trưởng GDP, Số năm đi học

bậc trung học.

 Rào cản thương mại (z) không có biến đại diện trong mô hình kinh tế lượng.

Nghiên cứu chấp nhận rằng yếu tố này tồn tại dưới dạng phần dư (ε).

 Các yếu tố ảnh hưởng khác (ω) được lượng định thông qua 3 biến số: (1)

FDI ròng Toàn cầu, thể hiện xu hướng của dòng đầu tư hiện tại trên Thế

giới, (2) Xu hướng FDI ròng năm liền trước, là biến nhị phân phản ảnh xu

hướng FDI chảy vào địa phương, và (3) Tình trạng xung đột vũ trang của địa

phương, một biến giả phản ảnh 3 cấp độ an ninh của địa phương.

Theo mô hình kinh tế học, thì biến được giải thích trong mô hình sẽ là dòng

FDI gộp. Tuy nhiên, nguồn dữ liệu gốc của WB không cung cấp thông tin về dòng

FDI gộp, hoặc cách gì để từ đó có thể có số liệu. Vì vậy, nghiên cứu sẽ sử dụng

dòng FDI ròng như cách lựa chọn thay thế ở vị trí này.

Chú thích: Khung phân tích lượng hóa các khái niệm kinh tế thể hiện các yếu tố định

lượng tác động đến FDI. Nó gần trùng với mô hình kinh tế lượng ở tiếp theo của cùng

chương. Biến Bệnh truyền nhiễm sẽ tồn tại dưới dạng ba biến khác nhau trong các mô

hình hồi quy riêng biệt.

Hình 3.2. Khung phân tích mô hình kinh tế lượng

Về tổng quát, nếu đứng ở góc nhìn của Tử suất bệnh Lao trên 100.000 người

(biến độc lập) mà xét, thì mối quan hệ của biến này với biến FDI được lập luận trên

nền của lý thuyết ngoại tác. Theo lý thuyết này, thì FDI là một thành phần của cầu

xã hội của cung kiềm chế bệnh truyền nhiễm. Trong khi đó, nếu đứng ở góc nhìn

của FDI (biến phụ thuộc) mà xét, thì sự tương quan giữa hai biến này được lập luận

trên nền lý thuyết về ảnh hưởng của vốn nhân lực, mà sức khỏe y tế là một thành

phần, lên trên các quyết định đầu tư nước ngoài.

Qua việc diễn giải về các biến được sử dụng trong khung phân tích định

lượng ở trang trước, tác giả đề xuất mô hình kinh tế lượng tổng quát thao tác trên dữ

liệu bảng như sau:

Ln_FDIit = a + αln_IncFDIit + βOpenessit + γLendIntit + δGasrpGDPit +

δln_GDPpcpppit + εln_Popit + ζGDPgrowthit + ηEDUyearit +

θln_GBFDIit + ιNegFDIit-1 + ρConflictit + ςln_Malit-1 +

χTBHIVmp100kit-1 + ψln_TBmp100kit-1 + εit

Với i đại diện cho quốc gia nhận vốn, và t là thời điểm quan sát. Ba biến số cuối,

ngoại trừ ε, là những biến mục tiêu mà nghiên cứu này ước lượng tác động. Các

biến số còn lại đóng vai trò biến kiểm soát. Theo cách thiết lập mô hình hồi quy

thông dụng, biến a là hằng số và ε là bao gồm những yếu tố không quan sát được,

gọi chung là phần dư. Các biến được mô tả như sau:

 Ln_IncFDI: phản ảnh thu nhập cơ bản của đầu tư trực tiếp nước ngoài bao

gồm các khoản thanh toán của thu nhập đầu tư trực tiếp, cùng với thu nhập

trên vốn cổ phần (cổ tức, lợi nhuận chi nhánh, và thu nhập tái đầu tư) và lãi tức

thu nhập nội bộ doanh nghiệp. Đơn vị tính của IncFDI là USD. Kỳ vọng của

biến này tương quan đồng biến (+) với ln FDI.

 Openess: tổng kim ngạch xuất nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ chia cho tổng

sản phẩm quốc nội. Đơn vị tính của Openess là %. Biến số này thể hiện mức

độ tham gia vào nền kinh tế toàn cầu của một quốc gia thông qua giao thương

quốc tế và cho tác động đồng biến đến FDI (Desbordes và Azémar, 2008;

Alsan, Bloom và Canning, 2006; Noorbakhsh và Youssef, 2001). Tuy nhiên,

đối với FDI theo chiều dọc, trái ngược với FDI theo chiều ngang, dòng vốn

đầu tư là định hướng xuất khẩu. Do có thể tác động trên cả hai mặt, tác giả

không có giả thuyết về hướng tương quan của biến này.

 LendInt: Lãi suất cho vay ngắn và trung hạn của ngân hàng dành cho nhu cầu

của khu vực tư nhân. Đơn vị tính là %. Lãi suất cho vay được kỳ vọng tương

quan tỷ lệ thuận với dòng FDI (+). Kỳ vòng này dựa trên quan điểm cho rằng

doanh nghiệp FDI có thể huy động nguồn vốn tại địa phương, thay vì rót tiền

từ quốc gia họ vào nền kinh tế sở tại, nếu chi phí vốn tại địa phương thấp.

 GasrpGDP: Tiền thuê khí đốt tự nhiên trên tổng sản phẩm quốc nội. Tiền thuê

khí đốt tự nhiên đo lường sự chênh lệch giữa giá sản xuất khí đốt tự nhiên so

với giá thế giới và tổng chi phí sản xuất, đơn vị tính là %. Poelhekke và Van

der Ploeg (2010) sử dụng biến đo lường khác nhưng cũng là chi phí nhiên liệu

trong nghiên cứu của họ. Vì phản ảnh giá cả của nhập lượng tại địa phương,

GasrpGDP được kỳ vọng tương quan tỷ lệ nghịch với FDI (-).

 Ln_GDPpcppp: thể hiện tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người tính theo phương pháp đồng mãi lực4 (PPP). Theo như mô hình kinh tế học, GDP

bình quân đầu người đại diện năng lực hấp thụ đầu tư, nó phản ảnh phía cầu của đầu tư và do đó nếu càng cao thì càng làm khuyến khích dòng FDI5. Biến

số này được giả thuyết có tương quan tỷ lệ thuận với FDI (+).

 Ln_Pop: đại diện cho quy mô dân số, đơn vị tính là số người. Thuộc nhóm

biến phản ảnh năng lực thu hút FDI theo mô hình kinh tế học, biến số này vừa

thể hiện tiềm năng của thị trường quốc nội, vừa thể hiện quy mô của lực lượng

lao động của một nền kinh tế. Đứng ở góc độ thị trường lao động mà quan sát,

sự dồi dào của dân số tỷ lệ nghịch với giá đơn vị lao động, và vì thế, nó có thể

khuyến khích dòng FDI nên cho kỳ vọng sẽ tương quan tỷ lệ thuận (+).

 GDPgrowth: thể hiện tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội tính theo %.

Thông thường, một nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng cao sẽ khuyến khích

4 Đồng mãi lực (PPP) còn được gọi theo các tên sau: ngang bằng sức mua, ngang giá sức mua, sức mua

tương đương, mãi lực bình giá.

5 Theo tài liệu của Alsan, Bloom và Canning (2006), GDP bình quân đầu người được lập luận là đại diện cho

chi phí nhân công và giả thuyết có tương quan nghịch biến với FDI. Ba đồng tác giả nhìn biến này ở phía

cung của FDI, còn nghiên cứu nhìn biến này ở phía cầu.

nhiều hơn dòng vốn đầu tư nước ngoài. Biến này là thành phần thể hiện năng

lực thu hút vốn theo mô hình kinh tế học, phản ảnh phía cầu của dòng FDI.

Giả thuyết biến số này có tương quan tỷ lệ thuận (+).

 EDUyear: đo lường số năm học ở bậc học trung học, tính bằng số năm học.

Đây là biến duy nhất trong mô hình có giá trị đo lường là số tự nhiên. Giả

thuyết biến số có tương quan tỷ lệ thuận (+).

 Ln_GBFDI: biến thể hiện dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ròng của toàn

cầu, đơn vị tính là USD. Dữ liệu của biến này đo lường tổng số vốn cổ phần,

thu nhập tái đầu tư, nguồn vốn dài hạn khác, và vốn ngắn hạn. Biến số này

gián tiếp phản ánh xu thế của nền kinh tế Thế giới (chu kỳ kinh doanh). Kỳ

vọng biến này tương quan tỷ lệ thuận (+), ngụ ý rằng cùng thời gian mà dòng

vốn đầu tư nước ngoài toàn cầu biến động theo chiều nào thì đồng thời dòng

vốn đầu tư chảy vào các quốc gia quan sát cũng sẽ biến động theo chiều đó.

 NegFDI: Theo Desbordes và Azémar (2008), dòng FDI ròng âm trong quá khứ

có thể gửi tín hiệu tiêu cực mạnh về điều kiện hoạt động và triển vọng kinh tế

cho nhà đầu tư nước ngoài tiềm năng ở quốc gia nhận vốn, đặc biệt là trong

bối cảnh thông tin bất cân xứng là đặc trưng của các nước đang phát triển

(Kinoshita và Mody, 2001). Theo đó, biến giả này được đưa vào mô hình, nó

có giá trị là 1 nếu một quốc gia đã trải qua FDI ròng âm trong năm liền trước.

Kỳ vọng nó tương quan nghịch biến (-) với FDI của năm quan sát.

 Conflicts: Theo Desbordes và Azémar (2008), cả quyền sở hữu tài sản lẫn lợi

nhuận đầu tư sẽ bị đe dọa nếu tại quốc gia nhận FDI diễn ra xung đột vũ trang.

Dữ liệu về xung đột vũ trang được phát triển bởi Đại học Uppsala (Eriksson và

Wallensteen, 2004), theo đó, đây là biến giả ba trạng thái tương ứng với cường

độ và thời gian diễn ra khủng hoảng: (0) tình trạng hòa bình, không xảy ra

xung đột vũ trang hoặc có ít người tử vong do xung đột vũ trang; (1) xung đột

vũ trang nhỏ với tối thiểu có 25 người thiệt mạng trong trận chiến mỗi năm và

có dưới 1.000 người tử vong trong suốt quá trình xảy ra xung đột; và (2) chiến

tranh dẫn đến tối thiểu 1.000 trường hợp tử vong mỗi năm.

Mục tiêu nghiên cứu là ước lượng tác động lên dòng FDI ròng của các bệnh

truyền nhiễm với độ trễ một năm, chúng được đo lường qua các biến sau:

 TBHIVmp100k: Tử suất AIDS đồng nhiễm lao trên 100.000 dân. Lao là bệnh

thường phát sinh đối với những ai đã mang sẵn trong người HIV và nó tác

động đáng kể đến năng suất lao động. Giả thuyết của nghiên cứu cho rằng, khi

các điều kiện khác không đổi, dòng vốn FDI sẽ nản lòng tại một quốc gia có

quá nhiều người có nguy cơ lây nhiễm AIDS, hay đơn giản hơn là khi có nhiều

trường hợp nhiễm HIV/AIDS được báo cáo. Kỳ vọng của bài viết này là

TBHIVmp100k có tương quan nghịch biến (-).

 Ln_Mal: Logarit của số bệnh nhân sốt rét, đơn vị tính là số người. Một cách

hợp lý thì người bị nhiễm bệnh sốt rét sẽ khó có thể làm việc với hiệu quả

giống như khi họ đang khỏe mạnh. Nghiên cứu kỳ vọng tác động của sốt rét

lên FDI là nghịch biến (-).

 Ln_TBmp100k: Logarit của tử xuất bệnh lao âm tính HIV trên 100.000 dân.

Đơn vị tính là số người. Giống như bệnh sốt rét, bệnh lao cũng có tác động đến

lực lượng lao động theo chiều hướng tương đồng. Không nhiều thì ít, doanh

nghiệp đa quốc gia sẽ phần nào nản lòng nếu nền kinh tế mà họ dự định

chuyển vốn FDI có quá nhiều ca bệnh lao được báo cáo. Bài nghiên cứu này

kỳ vọng tác động nghịch biến (-) của bệnh lao đến FDI.

Nhìn lại phương trình px ở mục 3.1 của chương này, và theo cách hiểu phổ

biến về mối quan hệ giữa bệnh truyền nhiễm và sức khỏe y tế, có thể nhận ra rằng

giá trị lượng hóa của khái niệm X tăng lên chỉ khi các chỉ báo hay dữ liệu thống kê

về số ca bệnh truyền nhiễm được nhìn thấy trong xu hướng giảm. Nói cách khác, số

ca bệnh truyền nhiễm được thống kê sẽ quan hệ tỷ lệ thuận với biến đo lường hay

đại diện cho chi phí địa phương của nhập lượng.

Mô hình kinh tế lượng luôn tồn tại phần dư ε đại diện cho những yếu tố chưa

lường trước được hoặc những yếu tố mà sự hạn chế chuỗi dữ liệu theo thời gian

hoặc theo mẫu quan sát hoặc cả hai. Hai trong số những yếu tố quan trọng được tác

giả chú ý nhất là thuế quan, yếu tố tiêu biểu thể hiện rào cản cho hoạt động giao

thương quốc tế, và quyền sở hữu tài sản, cái xuất hiện trong nghiên cứu của

Desbordes và Azémar (2008). Tuy nhiên, các số liệu về yếu tố này khá hạn chế về

cả thời gian lẫn không gian, và nó chỉ phong phú khi thống kê ở các quốc gia phát

triển. Rất khó có thể bình quân hóa thuế suất nhập khẩu để sử dụng làm dữ liệu, và

hầu hết các nền kinh tế thu nhập trung bình đều chỉ thu thập được thông tin về

quyền sở hữu tài sản trong thời gian gần đây, chẳng hạn như Việt Nam chỉ có dữ

liệu về yếu tố này từ báo cáo của WB từ năm 2011. Do đó, các biến số dự kiến như

tariff, đo lường thuế suất nhập khẩu và property_right, đo các mức độ của quyền sở

hữu tài sản, tuy về mặt lý thuyết đều có ảnh hưởng đến FDI (Desbordes và Azémar,

2008), sẽ không hiện diện trong mô hình kinh tế lượng của nghiên cứu này.

3.3. Lập luận về nhận diện ngoại tác

Bên cạnh lập luận dựa trên quan điểm sức khỏe là chi phí nhập lượng khi nói

về tác động của môi trường kiểm soát bệnh truyền nhiễm đến đầu tư nước ngoài,

nghiên cứu này cũng đề xuất phương pháp nhận diện ngoại tác. Giả sử rằng không

có sự thay đổi theo quy mô, thì lượng vốn FDI mà một quốc gia nhận được Y phụ

thuộc vào lượng lao động L, vốn dồn tích K, và môi trường kiểm soát bệnh truyền

nhiễm X theo hàm Cobb-Douglas sau:

Y = A Xβ Kα L1-α-β

Để đơn giản cho việc giải thích, tác giả giả định rằng chỉ xem xét sự thay đổi

của chi phí địa phương của nhập lượng ở lĩnh vực kiểm soát dịch bệnh, tạm thời

xem các yếu tố nhập lượng khác là không đổi. Theo đó, sự thay đổi chi phí nhập

lượng địa phương chỉ đơn giản là thay đổi điều kiện y tế sức khỏe của địa phương

nhận vốn. Trong điều kiện tổng quát, ngoại tác được giả định cân bằng với sự chênh

lệch giữa chi phí địa phương của nhập lượng khi địa phương có khả năng kiểm soát

bệnh nhìn chung là tốt (px) và chi phí này khi kiểm soát bệnh không được tốt (p’x).

Theo lập luận này, hàm chi phí địa phương của nhập lượng có biến X với ý nghĩa là

khả năng kiểm soát dịch bệnh ở địa phương tiếp nhận vốn là tốt, và trường hợp biến

ngụ ý địa phương đó không kiểm soát tốt bệnh truyền nhiễm. Nếu dòng vốn 1 φX

đầu tư nước ngoài lo ngại tình trạng môi trường y tế xấu nhiều hơn là hứng thú với

môi trường y tế tốt, thì φ>1; còn nếu dòng vốn cảm thấy được khuyến khích nhiều

đối với môi trường y tế tốt nhưng ít nản lòng đối với môi trường y tế xấu, thì

0<φ<1.

Hàm chi phí địa phương của nhập lượng khi địa phương đó không kiểm soát

tốt dịch bệnh sẽ có dạng:

p’x = β Y L φX L-1

Trong trường hợp địa phương có khả năng kiểm soát bệnh truyền nhiễm tốt,

khi đó chi phí địa phương của nhập lượng đối với đầu tư nước ngoài sẽ nhỏ, hay nói

cách khác, hàm nghịch đảo của nó ( ) sẽ lớn. Trong trường hợp ngược lại, chi phí 1 px

này sẽ lớn và hàm nghịch đảo của nó ( ) sẽ nhỏ. Nếu như việc kiểm soát bệnh 1 p'x

truyền nhiễm ở một địa phương tạo ra ngoại tác tích cực trên dòng vốn đầu tư, thì

khi đó lợi ích xã hội biên của thị trường, cái được tính bằng cách lấy đạo hàm của

nghĩa là – hàm Y theo X, sẽ vượt quá mức chênh lệch chi phí giữa hai trường hợp nêu trên, ). Nếu kết quả này xảy ra, có thể nói rằng đang hiện diện > ( dY dX 1 px 1 p'x

ngoại tác tích cực của thị trường kiểm soát bệnh truyền nhiễm lên trên đầu tư trực

tiếp nước ngoài, gọi là EXT. Độ mạnh của ngoại tác lớn hay nhỏ phụ thuộc vào độ

mạnh của vế bên trái so với vế bên phải của phương trình trên. Có thể xác định lợi

ích xã hội biên do ảnh hưởng của y tế sức khỏe bao gồm các thành phần sau:

– = EXT + ( ) dY dX 1 px 1 p'x

hay viết theo cách khác6 là:

β A Xβ–1 Kα L1–α–β = EXT + (X – ) L-1 1 β L Y 1 φX

Từ đó, hành vi của các đối tượng tham gia thị trường kiểm soát bệnh truyền

nhiễm đã tạo ra ngoại tác ảnh hưởng lên đầu tư nước ngoài là phương trình:

(X – ) L-1 1 EXT = β A Xβ–1 Kα L1–α–β – β L Y 1 φX

hoặc viết theo cách khác, ngoại tác được nhận diện có dạng là:

EXT = β [1 – )] Y L L-1 X 1 β2 Y2 (X2 – 1 φ

Lập luận này đứng ở góc độ xác định sự hiện diện của ngoại tác tích cực, nghĩa

là EXT có giá trị từ bằng tới lớn hơn không. Theo quan điểm của tác giả, lý thuyết

hỗ trợ lập luận này không nên được áp dụng cho trường hợp ngoại tác tiêu cực.

Trong trường hợp – = ( ), ngoại tác thị trường không được nhận dY dX 1 px 1 p'x

diện (EXT = 0). Lúc này, tác động của việc kiểm soát bệnh truyền nhiễm lên trên

FDI sẽ được giải thích theo lập luận về ảnh hưởng của vốn nhân lực.

3.4. Mô tả nguồn gốc dữ liệu

Về cơ bản, dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu có nguồn gốc từ Ngân Hàng

Thế Giới (World Bank - WB) công bố từ năm 1993 đến 2013 (21 năm), Tổ Chức Y

Tế Thế Giới (WHO) công bố từ 1992 đến 2012 (21 năm), và Đại học Uppsala

6 Hàm lợi ích xã hội biên được hiển thị không rút gọn biến L là nhằm ngầm ý thể hiện đây là phương trình

được diễn dịch từ hàm Cobb-Douglas.

(Uppsala universitet) của Thụy Điển. Số liệu được quan sát hằng năm của 54 quốc

gia và lãnh thổ nhóm Thu nhập Trung bình theo phân loại của Ngân Hàng Thế Giới.

Tổng số quan sát là 881.

Bài nghiên cứu này lựa chọn phạm vi quan sát là các quốc gia và lãnh thổ có

thu nhập trung bình và không phải là quốc gia loại nhỏ. Theo phân loại của Ngân

Hàng Thế Giới, nền kinh tế phân loại nhóm thu nhập trung bình được định nghĩa là

có GNI bình quân đầu người năm 2014 theo phương pháp tính World Bank Atlas là

nhiều hơn 1.045 USD và ít hơn 12.736 USD. Ngân Hàng Thế Giới xem những quốc

gia có dân số dưới 1,5 triệu dân được gọi là các quốc gia thuộc loại nhỏ. Những

quốc gia này, tuy có sự khác biệt với nhau về trình độ phát triển, quy mô kinh tế và

phân bổ địa lý, nhưng chúng có cùng chung các thách thức cho sự phát triển kinh tế.

Một điều cần chú ý là, số lượng các quốc gia được lựa chọn điều tra là theo

danh sách phân loại vào năm 2014. Trong khi đó, phạm vi thời gian của nghiên cứu

bao hàm giai đoạn 21 năm, có thể không tránh khỏi việc các quốc gia được chọn đã

từng không thỏa đúng các tiêu chí này trong các năm ở quá khứ, hoặc các năm trong

quá khứ có thể đảm bảo không bỏ sót những quốc gia từng thỏa tiêu chí phân loại.

Tuy nhiên, bài viết này tạm xem danh sách được Ngân Hàng Thế Giới phân loại

trong năm 2014 như đã trình bày ở trên là cơ sở dữ liệu để giới hạn phạm vi không

gian của mẫu nghiên cứu.

Một điểm chú ý khác, đó là tác giả chỉ xem chỉ số GNI làm cơ sở phân loại

quốc gia khi giới hạn phạm vi nghiên cứu về mặt không gian. Vì vậy, trong việc xây

dựng mô hình nghiên cứu đánh giá tác động không nhất thiết chỉ số này phải xuất

hiện như một biến số độc lập.

Tóm tắt

0, pk

Chương này trình bày mô hình kinh tế học của dòng FDI bao gồm π0, py

S, px, z, và ω. Trong đó lần lượt là lợi nhuận của đầu tư, giá Thế giới của xuất

lượng, chi phí vốn tại địa phương, năng lực hấp thụ vốn của địa phương, chi phí địa

phương của nhập lượng, chính sách thương mại, và các yếu tố khác mang tính rủi

ro của đầu tư. Lập luận theo hàm sản xuất Cobb-Douglas, bên cạnh yếu tố Vốn và

Lao động, giả thuyết còn tồn tại các yếu tố khác. Bệnh truyền nhiễm được xem là

một trong số các thành phần của yếu tố khác đó. Trên nền tảng này, mô hình kinh tế

lượng được xây dựng, với lập luận cho việc chọn từng biến thành phần, trong đó

FDI ròng là biến phụ thuộc và các biến bệnh truyền nhiễm là biến độc lập mục tiêu.

Ngoại tác của thị trường kiểm soát bệnh truyền nhiễm có thể được nhận diện thông

qua phương pháp Mincerian với giản lược hóa hàm Cobb-Douglas. Dữ liệu sử

dụng được thu thập từ Ngân Hàng Thế Giới, Tổ Chức Y Tế Thế Giới, và Đại học

Uppsala, với thời gian quan sát của dữ liệu là 21 năm.

Bảng 3.1. MÔ TẢ BIẾN SỐ VÀ DẪN NGUỒN GỐC

Biến số chƣa

Các nghiên cứu

Mô tả biến

Nguồn

logarit hóa

tham khảo

FDI

Dòng đầu tư trực tiếp

Poelhekke và Van der

World Bank

nước ngoài ròng (USD

Ploeg (2010);

tháng 7 năm

giá cố định 2005)

Desbordes và Azémar

2014

(2008); Alsan, Bloom

và Canning (2006);

Noorbakhsh và

Youssef (2001);

Gastanaga, Nugent và

Pashamova (1998)

Mal

Số lượng nhiễm bệnh

World Health

sốt rét (người)

Organisation

(2014)

TBmp100k

Tử suất bệnh lao âm tính

World Health

HIV trên 100.000 người

Organisation

(ca tử vong)

(2014)

TBHIVmp100k

Tử suất bệnh lao đồng

World Health

nhiễm HIV trên 100.000

Organisation

người (ca tử vong)

(2014)

IncFDI

Lợi nhuận của đầu tư

World Bank

trực tiếp nước ngoài

tháng 7 năm

(USD giá cố định 2005)

2014

Openness

Tỷ số của tổng giá trị

Desbordes và Azémar

World Bank

xuất nhập khẩu hàng

(2008); Alsan, Bloom

tháng 7 năm

hóa và dịch vụ trên GDP

và Canning (2006);

2014

(USD giá cố định 2005)

Noorbakhsh và

Youssef (2001);

Gastanaga, Nugent và

Pashamova (1998)

LendInt

Lãi suất cho vay ngắn-

World Bank

trung hạng của ngân

tháng 7 năm

hàng cho khu vực tư

2014

nhân (%)

GasrpGDP

Tỷ lệ chi phí khí đốt trên

Poelhekke và Van der

World Bank

Tổng sản phẩm quốc nội

Ploeg (2010);

tháng 7 năm

(%)

Gastanaga, Nugent và

2014

Pashamova (1998).

Sử dụng biến đo

lường tương đồng.

GDPpcppp

GDP bình quân theo

Alsan, Bloom và

World Bank

cách tính đồng mãi lực

Canning (2006)

tháng 7 năm

(PPP) (USD giá cố định

2014

2005)

POP

Tổng dân số (người)

Alsan, Bloom và

World Bank

Canning (2006)

tháng 7 năm

2014

GDPgrowth

Tốc độ tăng trưởng

Noorbakhsh và

World Bank

Tổng sản phẩm quốc nội

Youssef, 2001;

tháng 7 năm

(%)

Gastanaga, Nugent và

2014

Pashamova (1998)

EDUyear

Số năm bình quân học

Desbordes và Azémar

World Bank

bậc trung học (năm)

(2008)

tháng 7 năm

2014

GBFDI

Dòng đầu tư trực tiếp

World Bank

tháng 7 năm

nước ngoài ròng toàn

2014

cầu (USD giá cố định

2005)

NegFDI

FDI ròng năm trước (1

Desbordes và Azémar

Diễn dịch từ

nguồn World

nếu giá trị dương, 0 nếu

(2008)

Bank tháng 7

giá trị âm)

năm 2014

Conflict

Chỉ báo tình trạng xung

Desbordes và Azémar

Uppsala

đột vũ trang (0 nếu đang

(2008)

Universitet

trong tình trạng hòa

bình; 1 nếu tối thiểu 25

người chết/năm và ít

hơn 1.000 người chết

trong xung đột; 2 nếu

trên 1.000 chết/năm)

Nguồn: Tác giả thiết lập dựa trên việc tham khảo các nghiên cứu khác.

Chƣơng 4: ƢỚC LƢỢNG HỒI QUY

4.1. Thống kê mô tả dữ liệu

Dữ liệu của Ngân Hàng Thế Giới năm 2014 phân loại nhóm được gọi là thu

nhập trung bình có tổng cộng 105 quốc gia. Loại trừ đi những quốc gia có dân số

dưới 1,5 triệu người, số còn lại bao gồm 78 quốc gia và lãnh thổ (phụ lục 2) là đối

tượng quan sát của nghiên cứu này.Tuy nhiên, dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu

được thu thập theo phương pháp lấy mẫu phi xác suất, chỉ đến từ 54 quốc gia và

lãnh thổ (phụ lục 1). Đây là số quốc gia và lãnh thổ được tổng hợp sau khi loại trừ

đi những quốc gia mà không tìm thấy có bất kỳ quan sát nào trong giai đoạn 1993-

2013 được ghi nhận giá trị dữ liệu đầy đủ cho tất cả các biến trong mô hình. Như

vậy, số lượng quốc gia và lãnh thổ được quan sát chỉ chiếm 69,23% tổng quốc gia

nhóm thu nhập trung bình.

Dữ liệu nghiên cứu bao trùm thời gian trong vòng 21 năm với tổng số quan sát

là 1.134 đơn vị quan sát (Bảng 4.1, trang tiếp theo). Một số biến, bao gồm biến độc

lập được quan tâm nhất là Ln_TBmp100k, có dữ liệu đầy đủ 100% tổng số quan sát.

Biến phụ thuộc, Ln_FDI, có dữ liệu cho 91,71% tổng số quan sát. Biến có số quan

sát ít nhất là LendInt, chỉ đủ dữ liệu cho 90,12% tổng số. Không có bất kỳ quốc gia

nào có đầy đủ dữ liệu trong toàn bộ 21 năm ở tất cả các biến. Số quan sát đầy đủ dữ

liệu nhất ở các biến cho một quốc gia là 20 năm, với 18 quốc gia có được điều này.

Có 2 quốc gia chỉ có dữ liệu trong 4 năm. Việt Nam có đủ dữ liệu trong 17 năm.

Ước lượng hồi quy chỉ thực hiện thao tác trên những quan sát nào có dữ liệu

đầy đủ cho tất cả các biến. Vì vậy, số quan sát thực sự được sử dụng để tính toán

trong mô hình ước lượng được quan tâm nhất, như tác giả sẽ trình bày ở các trang

sau của chương này, chỉ là 881, chiếm 77,69% tổng số quan sát. Trong trường hợp

ước lượng tác động của biến độc lập Ln_Mal, số lượng quan sát trong mô hình còn

thấp hơn, chỉ chiếm 76,28%.

Bảng 4.1. Thống kê dữ liệu các biến

Mô hình hồi quy

Dữ liệu

Biến

Tổng thể

Số quan sát

Tỷ lệ % trên tổng thể

Tỷ lệ % trên dữ liệu

Tỷ lệ % trên tổng thể

Ln_FDI

77,69%

84,71%

881

91,71%

1.040

1.134

Ln_IncFDI

77,69%

82,11%

881

94,62%

1.073

1.134

Openess

77,69%

80,97%

881

95,94%

1.088

1.134

LendInt

77,69%

86,20%

881

90,12%

1.022

1.134

GasrpGDP

77,69%

82,88%

881

93,74%

1.063

1.134

Ln_GDPpcppp

77,69%

78,38%

881

99,12%

1.124

1.134

Ln_Pop

77,69%

881

100,00%

1.134

GDPgrowth

77,69%

78,24%

881

99,29%

1.126

1.134

EDUyear

77,69%

881

100,00%

1.134

Ln_GBFDI

77,69%

881

100,00%

1.134

NegFDI1

77,69%

81,27%

881

95,59%

1.084

1.134

NegFDI2

77,69%

81,27%

881

95,59%

1.084

1.134

Conflict1

77,69%

881

100,00%

1.134

Conflict2

77,69%

881

100,00%

1.134

Conflict3

77,69%

881

100,00%

1.134

Ln_Mal

76,28%

77,58%

865

98,32%

1.115

1.134

TBmp100k

77.69%

77,69%

881

100,00%

1.134

TBHIVmp100k

77,69%

77,58%

881

100,00%

1.134

Nguồn: Tác giả thiết lập trên cơ sở dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet.

Yếu tố

Quan sát

Trung bình Độ lệch chuẩn

Cực tiểu

Cực đại

FDI

1.088

5,23e+09

2,30e+10

-2,09e+10

3,48e+11

IncFDI

1.080

2,81e+09

1,15e+10

-3,78e+08

2,04e+11

Openess

1.088

81,97465

36,69017

14,93285

220,4074

LendInt

1.022

22,9523

26,44251

4,248333

300

GasrpGDP

1.063

1,334971

3,133591

29,39287

GDPpcppp

1.124

6,878,533

4,289,49

1.007,293

23.297,63

Pop

1.134

7,54e+07

2,24e+08

1.025.559

1,36e+09

GDPgrowth

1.126

4,271476

5,691187

-30,50847

88,95766

EDUyear

1.134

6,325397

0,957586

GBFDI

1.134

1,07e+12

6,41e+11

2,12e+11

2,43e+12

NegFDI

1.084

0,045203

0,207845

Conflict

1.134

0,255732

0,547672

Mal

1.115

325.625,4

857.735,7

4.731.338

0,37

154

TBmp100k

1.134

20,07435

27,38512

263

TBHIVmp100k

1.134

12,11815

36,74405

Chú thích: NegFDI và Conflict là các biến giả, chúng không có giá trị cực tiểu và cực đại.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet

Bảng 4.2. Thống kê mô tả của các yếu tố định lượng

Biến

Quan sát

Trung bình Độ lệch chuẩn

Cực tiểu

Cực đại

Ln_FDI

1.040

20,56177

1,963179

6,907755

26,57503

Ln_IncFDI

1.073

16,74176

7,705265

26,04371

Openess

1.088

81,97465

36,69017

14,93285

220,4074

LendInt

1.022

22,9523

26,44251

4,248333

300

GasrpGDP

1.063

1,334971

3,133591

29,39287

Ln_GDPpcppp

1.124

8,636465

0,653416

6,915021

10,05611

Ln_Pop

1.134

16,61018

1,530166

13,84075

21,02882

GDPgrowth

1.126

4,271476

5,691187

-30,50847

88,95766

EDUyear

1.134

6,325397

0,957586

Ln_GBFDI

1.134

27,4827

0,710583

26,07849

28,51762

Ln_Mal

1.115

6,956312

5,818886

-2,302585

15,36972

Ln_TBmp100k

1.134

2,184063

1,330041

-0,994252

5,036952

TBHIVmp100k

1.134

12,11815

36,74405

263

Biến

Quan sát

Tần suất

Tỷ lệ %

NegFDI1

1.084

1.035

95,48

NegFDI2

1.084

4,52

Conflict1

1.134

906

79,89

Conflict2

1.134

166

14,64

Conflict3

1.134

5,47

Ghi chú: Biến EDUyear không phải là dữ liệu số thực liên tục mà là biến số tự nhiên.

Các biến giả hiển thị Tần suất và Tỷ lệ % khi chúng được nhận diện là 1.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet.

Bảng 4.3. Thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy

4.2. Kiểm định tƣơng quan cặp biến

Đa cộng tuyến là khái niệm đề cập đến hiện tượng tồn tại sự tương quan tuyến

tính giữa các biến độc lập với nhau trong mô hình ước lượng. Trong nghiên cứu các

tác động kinh tế xã hội, khó có khả năng xây dựng được một mô hình hồi quy đa

biến tránh mọi hiện tượng đa cộng tuyến, nhưng về mặt kỹ thuật, có thể loại trừ

trường hợp đa cộng tuyến hoàn hảo và hạn chế tính đa cộng tuyến ở mức độ cao.

Hiện tượng đa cộng tuyến nếu ở mức độ cao sẽ làm mất đi tính ổn định của hệ số

hồi quy và phóng đại sai số chuẩn của hệ số, dẫn tới kết quả ước lượng sẽ khó phản

ảnh được tác động thực sự của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Kỹ thuật cơ bản nhất có thể nhận diện hiện tượng đa cộng tuyến là thông qua

ma trận thể hiện sự tương quan từng cặp biến trong mô hình hồi quy dự kiến.

Ln_FDI

Ln_IncFDI

Openess

LendInt

GasrpGDP

Ln_GDPpcppp

Ln_Pop

Ln_FDI

1,0000

Ln_IncFDI

0,3148

1,0000

Openess

-0,0739

-0,0459

1,0000

LendInt

-0,2622

-0,1913

-0,0233

1,0000

GasrpGDP

0,1130

-0,0761

-0,0433

-0,0937

1,0000

Ln_GDPpcppp

0,4726

0,1864

0,1650

-0,2329

0,1306

1,0000

Ln_Pop

0,5875

0,1472

-0,4227

-0,1042

0,1844

-0,0481

1,0000

GDPgrowth

0,2044

0,0963

0,0378

-0,2306

0,0068

-0,0129

0,0670

EDUyear

-0,0104

-0,2974

0,1414

0,0866

0,0658

0,0589

-0,0300

Ln_GBFDI

0,3976

0,3190

0,1347

-0,3358

0,0980

0,4179

0,0459

NegFDI1

0,1120

-0,0374

-0,0186

0,0280

0,0011

0,0581

Conflict2

0,1464

0,0565

-0,1692

-0,0447

0,1929

-0,0406

0,3445

Conflict3

-0,0167

-0,0848

-0,0927

0,0012

0,0414

-0,1515

0,1265

Ln_Mal

0,1641

0,2361

-0,3104

-0,1043

0,0598

-0,2620

0,4444

Ln_TBmp100k

-0,0640

0,0464

-0,0568

0,0507

0,0203

-0,4335

0,2483

TBHIVmp100k

-0,0863

0,0133

-0,0185

-0,0004

-0,1035

-0,0687

-0,1105

Bảng 4.4. Ma trận sự tương quan cặp biến

GDPgrowth

EDUyear

Ln_GBFDI

NegFDI1

Conflict2

Conflict3

Ln_Mal

GDPgrowth

1,0000

EDUyear

0,0110

1,0000

Ln_GBFDI

0,1338

-0,0288

1,0000

NegFDI1

-0,0078

0,0147

0,0240

1,0000

Conflict2

0,0474

-0,1277

-0,0240

0,0035

1,0000

Conflict3

-0,0875

0,1330

-0,0719

-0,0135

-0,0996

1,0000

Ln_Mal

0,0751

-0,4128

-0,0204

-0,1400

0,2783

0,1380

1,0000

Ln_TBmp100k

0,0355

-0,0569

-0,1407

-0,1684

0,2213

0,1022

0,5640

TBHIVmp100k

-0,0186

-0,2547

0,0066

-0,0496

-0,0773

-0,0400

0,2560

Ln_TBmp100k TBHIVmp100k

Ln_TBmp100k

1,0000

TBHIVmp100k

0,4130

1,0000

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet

Thông qua ma trận trên, tác giả phát hiện hệ số tương quan cao giữa cặp biến

Ln_Mal và Ln_TBmp100k (0,5640). Được biết, hệ số tương quan cao cho thấy cặp

biến này có thể đại diện cho hai nhân tố kinh tế xã hội có cùng tính chất giải thích

hoặc bản chất rất tương đồng. Trong một mô hình hồi quy, nếu cùng xuất hiện cặp

biến này, tác động của tính chất liên quan có thể bị khuếch đại và kết quả ước lượng

bị đánh giá sai lệch. Nhằm tránh hiện tượng khá gần với đa cộng tuyến, mô hình hồi

quy hợp lý không nên được xây dựng mà trong đó hiện diện đồng thời cặp biến này.

Hai biến đo lường hai biến thể của tử suất bệnh lao là Ln_TBmp100k và

TBHIVmp100k, tuy trên góc độ kỹ thuật, ma trận thể hiện mức tương quan không

cao, nhưng bản chất dữ liệu của chúng lại cùng phản ảnh một thuộc tính ít nhiều

tương đồng. Do đó, để tránh ước lượng chệch tác động riêng của mỗi biến này lên

biến phụ thuộc, việc xây dựng hai mô hình hồi quy gần giống nhau và chỉ khác ở

mỗi biến loại này là lựa chọn hợp lý (Bảng 4.10).

 Ở góc độ kỹ thuật thành lập biến, sự tương quan không cao giữa

Ln_TBmp100k và TBHIVmp100k có thể là do cặp biến này có một biến là

logarit còn biến kia là biến số thực. Tuy nhiên, về bản chất kinh tế xã hội

được phản ảnh từ các biến này, tác giả không đủ cơ sở để cho rằng chúng

tránh được hiện tượng đa cộng tuyến.

4.3. Mô hình hồi quy và các kiểm định cơ bản

Bảng 4.5 báo cáo giá trị ước tính trên dữ liệu bảng của 54 quốc gia thu nhập

trung bình cho quan sát mỗi quốc gia trong thời gian 21 năm. Phương pháp hồi quy

được sử dụng là bình phương cực tiểu thông thường (Ordinary Least Square –

OLS). Các kiểm định cơ bản sẽ được thực hiện trên mô hình có đầy đủ các biến.

Cột thứ nhất tính từ trái sang phải của Bảng 4.5 hiện thị tổng cộng 13 biến độc

lập và phần dư (cons) được ước lượng. Ba chỉ số cuối cùng được trình bày dưới đường kẻ là báo cáo về số quan sát (obs), R2 (R-squared) và R2 hiệu chỉnh (Adj R-

squared). Các cột thứ hai, ba, bốn và năm hiển thị kết quả ước lượng tác động của

các biến độc lập lên biến phụ thuộc, trong bốn mô hình OLS khác nhau như được

định danh tại dòng ngang thứ nhất. Kết quả ước lượng, tương ứng với mỗi biến độc

lập, sẽ được hiển thị gồm hai thông số, hệ số tương quan ở dòng trên và giá trị P (P-

value) đặt trong ngoặc đơn ở dòng dưới.

0, pk

Trong mô hình OLS1, tác giả chọn lựa các biến cơ bản được cho là có tác động đến FDI theo mô hình kinh tế học được nói ở Chương 3. Theo đó, mỗi yếu tố π0, 0, px và ω sẽ tương ứng một biến trong khi yếu tố S sẽ có hai biến đại diện. py

Tiếp theo, biến Ln_TBmp100k sẽ được đưa thêm vào để hình thành mô hình OLS2.

Mô hình OLS3 được ước lượng với sự thêm vào các biến được đo lường bằng số

học khác. Trong khi mô hình OLS4 sẽ bao gồm đủ 13 biến độc lập, bao gồm sự bổ

sung thêm ba biến giả.

Bảng 4.5. Ước lượng hồi quy dạng OLS

OLS1

OLS2

OLS3

OLS4

0,019862***

0,022123***

0,020226***

0,020499***

Ln_IncFDI

(0,000)

0,004757***

0,005351***

0,004711***

0,004324***

Openess

(0,000)

-0,002203

-0,002244

-0,000304

-0,000547

LendInt

(0.110)

(0.102)

(0.828)

(0.692)

-0,049929***

-0,047059***

-0,051389***

-0,049724***

GasrpGDP

(0,000)

1,196246***

1,083088***

1,139199***

1,131348***

Ln_GDPpcppp

(0,000)

0,851244***

0,880497***

0,868540***

0,868362***

Ln_Pop

(0,000)

0,047079***

0,046428***

GDPgrowth

(0,000)

0,023337

0,043510

EDUyear

(0,526)

(0,242)

0,482871***

0,477322***

0,457394***

0,456571***

Ln_GBFDI

(0,000)

1,027234***

NegFDI1

(0,000)

-0,029506

Conflict2

(0,780)

-0,432831***

Conflict3

(0,007)

-0,11442***

-0,107269***

-0,083003**

Ln_TBmp100k

(0,001)

(0,011)

-17,77581***

-16,97918***

-17,0478***

-18,07427***

Cons

(0,000)

886

885

881

0,7063

0,7103

0,7215

0,7315

0,7040

0,7077

0,7183

0,7275

Số quan sát R2 R2 hiệu chỉnh

Chú thích: *, **, *** biểu thị các mức ý nghĩa tương ứng 10%, 5% và 1%

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet

Các kiểm định cơ bản được thực hiện trên mô hình dạng OLS có đầy đủ các

biến (mô hình OLS4) để phát hiện các khuyết tật nếu có.

Bảng 4.6. Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình OLS4

Biến

Tolerance

VIF

Ln_IncFDI

1,29

0,777309

Openess

1,36

0,737745

LendInt

1,27

0,787195

GasrpGDP

1,11

0,898533

Ln_GDPpcppp

1,73

0,578337

Ln_Pop

1,52

0,659821

GDPgrowth

1,14

0,875235

EDUyear

1,20

0,834852

Ln_GBFDI

1,41

0,707967

NegFDI1

1,02

0,976347

Conflict2

1,21

0,826088

Conflict3

1,11

0,900277

Ln_TBmp100k

1,50

0,666003

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet

Kiểm định Breusch-Pagan

Kiểm định White

Kiểm định thừa thiếu biến thông qua

/Cook-Weisberg

đồng phương sai

P>|t|

dị phương sai

chi2(100)

Prob > chi2

chi2(1)

Prob > chi2

_hat

_hatsq

_cons

129,48

0,0253

23,14

0,0000

0,094

0,383

0,386

Nguồn: Tính toán của tác giả

Bảng 4.7. Kiểm định dị phương sai và thừa thiếu biến trong mô hình OLS4

Kết quả kiểm định đa cộng tuyến ở bảng 4.6 cho thấy các biến đều có hệ số

khuếch đại phương sai VIF<3 và không hiện diện hai cặp biến có cùng giá trị cao.

Ở góc độ kỹ thuật, mô hình không phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ở mức độ có

thể làm thiên lệch kết quả ước lượng. Hai biến GasrpGDP và Conflict2 có cùng giá

trị VIF và giá trị tolerance gần bằng nhau. Tuy nhiên, giá trị VIF=1,11 này là rất

nhỏ, nên khi cùng xuất hiện trong mô hình, cặp biến này không được xem là tạo ra

vấn đề nghiêm trọng của hiện tượng đa cộng tuyến.

Kiểm định White cho kết quả giá trị Prob > chi2 nhỏ hơn 0,05, đồng thời kiểm định Breusch-Pagan/Cook-Weisberg với giả định phần dư có phương sai bất biến7

cho kết quả có giá trị Chi-square lớn (23,11) trong khi p-value nhỏ. Theo đó, mô

hình được phát hiện là phần dư có phương sai thay đổi (dị phương sai –

heteroskedasticity). Điều này nói lên có sự khác biệt giữa dữ liệu thực tế so với giả

định, và sự vi phạm giả định này đã làm suy yếu mô hình OLS. Kết quả kiểm định

cũng cho thấy P>|t| của cả hat và hatsq đều không có ý nghĩa thống kê ở mức ý

nghĩa 5%, nói lên rằng mô hình không phát hiện bỏ sót hay dư thừa biến phi tuyến.

Ma trận tương quan (Bảng 4.8 thể hiện một phần) không cho thấy có sự tương quan

7 Ý tưởng của kiểm định Breusch-Pagan nói rằng mô hình OLS4 là phương trình có dạng Yi = β1 + β2X1i +

… + βkXki + εi, trong khi phương sai của phần dư (ε) là phương trình có dạng σi

2 = α1 + α2Z2i + … αmZmi.

Giả định H0: α2 = α3 = … = αm = 0, nghĩa là σi

2 = α1 (hằng số).

Nếu kiểm định cho kết quả bác bỏ giả định này, thì kết luận mô hình OLS4 có hiện tượng dị phương sai

(Breusch và Pagan, 1979).

cao giữa phần dư (res) và các biến độc lập trong mô hình.

Ln_IncFDI

Openess

LendInt

GasrpGDP

Ln_GDPpcppp

Ln_Pop

GDPgrowth

Biến

Phần dư

0,0151

0,0143

0,0139

0,0247

0,0145

0,0064

0,0310

EDUyear

Ln_GBFDI NegFDI1

Conflict2

Conflict3

Ln_TBmp100k

Biến

Phần dư

0,0347

0,0386

0,0596

0,0433

0,0442

0,0243

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet

Bảng 4.8. Tương quan giữa phần dư và biến độc lập trong mô hình OLS4

Chú thích: Hiển thị trực quan cho thấy phần dư có hiện tượng dị phương sai

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet.

Hình 4.1. Đồ thị biểu diễn phân phối giữa phần dư và biến Ln_FDI

Quan sát qua đồ thị phân tán giữa Ln_FDI và Ln_TBmp100k (Hình 4.1) phát

hiện dữ liệu ẩn chứa quan sát có giá trị outlier. Điều này dẫn đến kết quả ước lượng

hệ số tương quan của mô hình hồi quy dạng OLS trở nên có thể sai lệch. Outlier của

biến Ln_FDI được xác định là dữ liệu cực đoan của quan sát Serbia năm 1996. Tuy

quan sát này có giá trị dữ liệu nhỏ một cách bất thường, nhưng không có bằng

chứng nào cho thấy đây là sự sai lệch về mặt nhập liệu của thông tin gốc. Do đó,

không đủ cơ sở để loại bỏ quan sát này ra khỏi mô hình.

Nếu xét ở góc độ tương quan giữa hai yếu tố kinh tế xã hội, tác giả không loại

trừ (cũng không xác nhận) khả năng có xảy ra hay không tác động hai chiều giữa

bệnh truyền nhiễm và FDI. Tuy nhiên, nội sinh (endogenous) được xác định là

không thể tồn tại giữa biến độc lập đại diện cho bệnh truyền nhiễm và biến phụ

thuộc trong mô hình kinh tế lượng của nghiên cứu này. Nguyên nhân của kết luận

này là dựa vào cách sử dụng dữ liệu, theo đó, số liệu của biến Ln_FDI có độ trễ thời

gian là một năm so với số liệu các biến Ln_TBmp100k, TBHIVmp100k và Ln_Mal.

Quan điểm nghiên cứu của tác giả cho rằng dữ liệu ở hiện tại không thể tác động lên

dữ liệu ở quá khứ, do đó không thể tồn tại sự tác động của biến Ln_FDI có thời gian

quan sát là t lên trên biến Ln_TBmp100k có thời gian quan sát là (t–1).

Hình 4.2. Đồ thị phân tán giữa Ln_FDI và một số biến giải thích tiêu biểu:

Chú thích: Hình trên bên trái biểu diễn đồ thị phân tán của Ln_FDI và Ln_TBmp100k cho

thấy hiện diện giá trị outlier. Điều này cũng thể hiện trong đồ thị phân tán của

TBHIVmp100k (hình trên, bên phải) và của Ln_Mal (hình dưới, bên trái) thậm chí ở mức

độ rõ ràng hơn, với nhiều quan sát tiến về giá trị outlier ở cả biến độc lập và biến phụ

thuộc. Trong khi đó, hình dưới bên phải biểu diễn đồ thị phân tán của Openess ít thể hiện

outlier ở biến phụ thuộc nhưng thể hiện rõ nét ở biến độc lập.

Kết quả của các kiểm định đã không đem lại hỗ trợ đủ mạnh cho quyết định

lựa chọn mô hình OLS trong nghiên cứu này. Hơn nữa, dữ liệu bảng thu thập từ 54

quốc gia khác nhau trong 21 năm hình thành nên tập hợp quan sát không có tính

đồng đều về mặt số học. Do đó, trên quan điểm nghiên cứu của tác giả, mô hình hồi

quy dạng Robust hoặc mô hình Quantile (phân vị) 0.5 được xem là những lựa chọn

phù hợp để thay thế cho mô hình OLS. Hình 4.3 thể hiện quy trình lựa chọn mô

hình hồi quy trong nghiên cứu. Với quy mô mẫu quan sát lớn (trên 800 quan sát),

kết quả ước lượng của mô hình Robust (dựa trên giá trị trung bình của mẫu) và mô

hình Quantile (dựa trên giá trị trung vị của mẫu) thường không khác biệt nhiều. Kết

quả ước lượng của các dạng mô hình được trình bày ở Bảng 4.9.

Trên quan điểm nghiên cứu của tác giả, hai biến được coi là tương quan chỉ

khi nào có ý nghĩa thống kê từ 5% trở lên. Theo đó, các biến với ý nghĩa thống kê

thấp hơn không được nhận diện là có tác động lên biến phụ thuộc. Vì vậy, các hiển

thị ý nghĩa thống kê 10% ở các bảng chỉ mang tính chất kỹ thuật.

Hình 4.3. Quy trình chọn mô hình hồi quy

Tổng quan các nghiên cứu và lý thuyết

Phương pháp luận

Thống kê mô tả dữ liệu

Kiểm tra

đa cộng tuyến

P–Value ≥ 0.05

Hồi quy Pooled-OLS

Kiểm tra

P–Value < 0.05

Giá trị trung bình

Giá trị trung vị

Breusch-Pagan

Giải thích kết Hồi quy Hồi quy Robust quả hồi quy Quantile(.5)

Pooled-OLS

Bảng 4.9. Ước lượng hồi quy dạng OLS, BsQuantile(.5) và Robust

BsQuantile(.5)

RobustTB

TB

OLS4

Robust2

0,020499***

0,023256***

0,018748***

0,021386***

Ln_IncFDI

(0,000)

0,004324***

0,003152***

0,004235***

0,005409***

Openess

(0,000)

-0,000547

-0,001728

-0,001978*

-0,003232***

LendInt

(0.692)

(0,412)

(0,099)

(0,007)

-0,049724***

-0,053451***

-0,053509***

-0,054809***

GasrpGDP

(0,000)

1,131348***

1,083495***

1,095848***

1,055186***

Ln_GDPpcppp

(0,000)

0,868362***

0,894389***

0,887723***

0,881136***

Ln_Pop

(0,000)

0,046428***

0,041588***

0,039175***

GDPgrowth

(0,000)

0,043510

-0,013396

0,010599

EDUyear

(0,242)

(0,738)

(0,743)

0,456571***

0,422384***

0,401665***

0,418865***

Ln_GBFDI

(0,000)

1,027234***

0,845767**

0,647895***

NegFDI1

(0,000)

(0,020)

(0,000)

-0,179718**

-0,029506

-0,180613

Conflict2

(0,780)

(0,120)

(0,050)

-0,432831***

-0,691889**

-0,656877***

Conflict3

(0,007)

(0,016)

(0,000)

-0,083003**

-0,138195***

-0,112589***

-0,133549***

Ln_TBmp100k

(0,011)

(0,001)

(0,000)

-18,07427***

-16,25363***

-15,70007***

-14,95736***

Cons

(0,000)

881

886

0,7315

0,7788

0,7561

0,7275

0,7755

0,7539

Số quan sát R2 R2 hiệu chỉnh

Chú thích: *, **, *** biểu thị các mức ý nghĩa tương ứng 10%, 5% và 1%

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet

Đánh giá chung về ba mô hình có đầy đủ các biến ở bảng 4.9:

Hệ số tương quan của Ln_TBmp100k trong mô hình OLS4 có giá trị nhỏ nhất

trong ba mô hình, được hiểu như là kết quả của hiện tượng giá trị ước lượng trung

bình bị kéo về các quan sát outlier và tạo ra thiên lệch, với mức ý nghĩa thống kê

5%. Hệ số của biến này trong mô hình BsQuantile(.5) cho kết quả lớn nhất, với mức ý nghĩa 1%. Trong khi đó, trong mô hình RobustTB, hệ số này có ý nghĩa thống kê là

1%, cho thấy ý nghĩa thống kê của sự tương quan với biến phụ thuộc rõ nét hơn so

với mô hình OLS4.

Có sự khác biệt rất lớn trong hệ số biến NegFDI1 giữa ba phương pháp hồi

quy với ý nghĩa thống kê 1%. Theo đó, mô hình OLS4 cho hệ số lớn nhất, trong khi mô hình RobustTB cho hệ số nhỏ nhất. Có khả năng tác động của biến NegFDI1 đã

bị khuếch đại trong mô hình OLS4.

Có sự khác biệt đáng kể trong hệ số biến Conflict3 giữa mô hình RobustTB và

mô hình OLS4, trong khi hầu như không có sự khác biệt giữa mô hình Robust và mô

hình BsQuantile(.5). Tác giả cho rằng, ước lượng của biến này trong mô hình OLS4 bị chệch theo hướng đánh giá thấp tác động thực tế. Bên cạnh đó, mô hình RobustTB

cho thấy biến Conflict2 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, trong khi trong hai mô hình

còn lại, biến này không có ý nghĩa thống kê.

Đánh giá sơ lược giữa hai mô hình dạng Robust ở bảng 4.9:

TB, có số biến độc lập được chọn giống như mô hình OLS2

Mô hình Robust2

(Bảng 4.5) phản ảnh tác động của các yếu tố kinh tế học cơ bản nhất, hiển thị các

biến có ý nghĩa thông kê với hệ số ước lượng không khác biệt nhiều so với mô hình chính RobustTB. Điều này cho thấy tính chất ổn định của các biến số được sử dụng

trong dạng hồi quy này. Điểm khác biệt rõ nét nhất được nhìn thấy là biến LendInt, TB có ý nghĩa thống kê 1%, trong khi ở mô hình RobustTB trong mô hình Robust2

không có ý nghĩa thống kê.

4.4. Mô hình hồi quy dạng Robust

Tác giả đánh giá tác động của các bệnh truyền nhiễm lên dòng vốn FDI ròng thông qua các mô hình dạng Robust riêng biệt. Cụ thể, mô hình RobustHIV đánh giá

tác động của tử suất bệnh AIDS đồng nhiễm lao (TBHIVmp100k) lên Ln_FDI, trong khi mô hình RobustMal phản ảnh sự tác động của biến số ca bệnh sốt rét (Ln_Mal). Trong mô hình RobustHIV_Mal, hai biến TBHIVmp100k và Ln_Mal được hiện diện

đồng thời để ước lượng tác động.

Bảng 4.10. Ước lượng hồi quy dạng Robust

RobustTB

RobustHIV

RobustMal

RobustHIV_Mal

0,018748***

0,017537***

0,017422***

0,016750***

Ln_IncFDI

(0,000)

(0,001)

0,004235***

0,003590***

0,003362***

0,003307***

Openess

(0,000)

-0,001978*

-0,001918

-0,001905

-0,001888

LendInt

(0,099)

(0,116)

(0,120)

(0,123)

-0,053509***

-0,056199***

-0,054819***

-0,055575***

GasrpGDP

(0,000)

1,095848***

1,194444***

1,214805***

1,214066***

Ln_GDPpcppp

(0,000)

0,887723***

0,8576***

0,850545***

0,845195***

Ln_Pop

(0,000)

0,039175***

0,039980***

0,039928***

0,039072***

GDPgrowth

(0,000)

0,010599

0,008864

0,031060

0,024466

EDUyear

(0,743)

(0,794)

(0,405)

(0,515)

0,401665***

0,411487***

0,410252***

0,415539***

Ln_GBFDI

(0,000)

0,647895***

0,753685**

0,932259***

0,939476***

NegFDI1

(0,000)

-0,179718**

-0,230972**

-0,252762***

-0,269342***

Conflict2

(0,050)

(0,013)

(0,007)

(0,004)

-0,656877***

-0,662795***

-0,665172***

-0,682544***

Conflict3

(0,000)

-0,112589***

Ln_TBmp100k

(0,000)

-0,000828

-0,001461*

TBHIVmp100k

(0,296)

(0,083)

0,006038

0,009086

Ln_Mal

(0,414)

(0,236)

-15,70007***

-16,56449***

-16,93405***

-16,93007***

Cons

(0,000)

881

865

0,7719

0,7788

0,7742

0,7753

0,7685

0,7755

0,7708

0,7716

Số quan sát R2 R2 hiệu chỉnh

Chú thích:

 *, **, *** biểu thị các mức ý nghĩa tương ứng 10%, 5% và 1%

 RobustTB: biến mục

là Ln_TBmp100k. RobustHIV: biến mục

tiêu

là TBHIVmp100k. RobustMal: biến mục tiêu là Ln_Mal. RobustHIV_Mal: biến mục tiêu là

TBHIVmp100k và Ln_Mal

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet

Nhận xét:

I. Nhận xét chung cho bốn mô hình Robust (bảng 4.10):

Mô hình RobustTB phản ảnh dòng FDI ròng và bệnh lao âm tính HIV có tương

quan nghịch biến, với mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này phản ảnh tử suất bệnh

lao âm tính HIV có ảnh hưởng tiêu cực và rõ nét lên dòng FDI ròng.

Mô hình RobustHIV không cho thấy AIDS đồng nhiễm lao có tác động đến

dòng FDI ròng với mức ý nghĩa thống kê 5%. Kết quả hồi quy của mô hình này

phản ảnh dòng FDI ròng không chịu ảnh hưởng từ sự thay đổi của tử suất AIDS

đồng nhiễm lao. Có thể lý giải rằng, sự tử vong của bệnh nhân lao dương tính với

HIV được xem đó là hiện tượng hiển nhiên, trên quan điểm lực hút dòng vốn FDI,

khi mà bệnh lao là nguyên nhân tử vong chủ yếu của bệnh nhân AIDS (Au-Yeung

và cộng sự, 2011). Do đó, tử suất AIDS đồng nhiễm lao của một địa phương nào đó

cao hay thấp không được xem là yếu tố đáng quan tâm của dòng vốn FDI khi các tổ

chức sở hữu nó ra các quyết định đầu tư.

Mô hình RobustMal cho thấy không có tác động có ý nghĩa thống kê của số ca

bệnh sốt rét lên dòng FDI ròng ở phạm vi quan sát. Không có tài liệu tham khảo

đáng tin cậy nào được tìm thấy xác nhận nguyên do vì sao các tổ chức ra quyết định

cho dòng vốn FDI lại không có sự quan ngại hay hứng thú gì đối với quy mô của số

ca bệnh sốt rét. Tuy vậy, trên nhận định chủ quan, tác giả có các giả thuyết sau:

 Một số tổ chức đầu tư quốc tế có thể có sự quan ngại đối với bệnh sốt rét, đặc

biệt là dòng FDI đến từ các nước ôn đới, nơi người dân ở đó không có kháng

thể sốt rét trong hệ di truyền và họ dễ bị tổn thương trước dịch sốt rét hơn

người dân địa phương (Acemoglu và Robinson, 2012), có thể đã giảm các

quyết định đầu tư khi điểm đến có số ca bệnh sốt rét được thống kê cao. Tuy

nhiên, một số tổ chức đầu tư khác lại có thể xem quy mô cao của bệnh truyền

nhiễm này là cơ hội đầu tư cho các lĩnh vực kinh doanh liên quan (Cortez,

2008). Dữ liệu FDI thu thập từ công bố của WB không có sự phân loại theo

lĩnh vực đầu tư để giúp nhận diện các dòng vốn liên quan đến dịch vụ y tế hay

công nghiệp dược phẩm. Do đó, sự tương quan đồng thời cả nghịch chiều lẫn

cùng chiều lên FDI, tùy theo mỗi tổ chức đầu tư ở các ngành nghề khác nhau,

đã làm cho kết quả ước lượng sự tác động của biến độc lập này trở nên không

có ý nghĩa thống kê.

 Các tổ chức đầu tư quốc tế có thể đã cho rằng, dữ liệu liên quan đến số ca bệnh

sốt rét, được công bố của WHO thông qua báo cáo của các quốc gia, là không

đáng tin cậy theo tiêu chuẩn đánh giá của họ. Không giống như bệnh lao có

được sự ghi nhận rõ ràng về trường hợp tử vong của các tổ chức điều trị y tế

tại địa phương, bệnh sốt rét khó được nhận diện và thống kê, nên số liệu công

bố có thể chỉ phản ảnh tính minh bạch thông tin của nước sở tại hơn là phản

ảnh thống kê thực trạng. Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, tác giả không

tìm thấy bằng chứng nào hỗ trợ cho giả thuyết này.

 Tỷ lệ tử vong do bệnh sốt rét hầu như chỉ có thứ hạn cao trong thống kê ở

những người dưới 14 tuổi (WHO, 2004), khi nó đứng thứ ba trong các nguyên

nhân tử vong ở nhóm 5-14 tuổi và thứ tư ở nhóm 0-4 tuổi. Trong khi đó, sốt

rét không hiện diện trong 15 nguyên nhân tử vong cao nhất ở độ tuổi lao động.

Có thể điều này chính là nguyên nhân làm cho tử suất sốt rét không tạo ra tác

động có ý nghĩa thống kê đến dòng vốn FDI, trong nghiên cứu của tác giả.

Trên một cách lập luận như đã trình bày, với cả hai biến tử suất lao đồng nhiễm HIV và bệnh sốt rét cùng hiện diện trong mô hình RobustHIV-Mal, kết quả ước

lượng thể hiện cả hai yếu tố này đều không có ý nghĩa thống kê.

II. Nhận xét tác động riêng phần trong mô hình RobustTB

Mô hình RobustTB, trọng tâm nghiên cứu của tác giả, được hiện thị qua bảng

4.9 và 4.10, nói lên khả năng giải thích được khoảng 77,55% nhân tố tác động đến

dòng FDI ròng. Cụ thể, tác động của các biến độc lập, đặc biệt là biến trọng tâm của

mục tiêu nghiên cứu, được diễn giải chi tiết như sau:

Kết quả phát hiện rằng Tử suất bệnh lao âm tính HIV trên 100.000 người,

Ln_TBmp100k, được ước tính là có tác động nghịch biến đến dòng FDI ròng, với độ

trễ một năm, cho mức ý nghĩa là 1%. Hệ số hồi quy phản ảnh rằng nếu giảm đi 1%

tử suất bệnh lao trên 100.000 người có thể mang lại kỳ vọng dòng FDI ròng tăng lên

0,11%, ceteris paribus. Hệ số có giá trị âm là phù hợp với kỳ vọng của giả thuyết.

Cách giải thích nguyên nhân tạo nên tác động này sẽ giống như các lập luận ở

chương hai và chương ba.

Các biến kiểm soát cho hệ số hồi quy với chiều hướng tác động khác nhau.

Các biến có dữ liệu liên tục là Ln_IncFDI, Openess, Ln_GDPpcppp, Ln_Pop,

GDPgrowth, và Ln_GBFDI cho thấy tương quan đồng biến với dòng FDI ròng với

mức ý nghĩa 1%. Ngoại trừ Openess, các biến còn lại tác động đồng biến là phù hợp

với kỳ vọng ban đầu. Ln_GDPpcppp cho tác động đồng biến được giải thích là do

khả năng của nền kinh tế để thu hút dòng vốn FDI mà không đẩy giá vốn, qua đó

giúp cho FDI phát huy hiệu quả cao hơn và khuyến khích dòng vốn FDI. Ở chiều

tác động nghịch biến, GasrpGDP cho mức ý nghĩa thống kê 1% và cũng phù hợp

với kỳ vọng ban đầu. Trong khi đó, uớc lượng hồi quy của mô hình không cho thấy

có sự tác động của các biến LendInt và EDUyear lên biến phụ thuộc.

Độ mở của nền kinh tế, Openess, có tác động đồng biến với dòng FDI ròng ở

mức ý nghĩa 1%, kết quả tác động là 0,4235%. Như đã trình bày ở Chương 3, giả

định ban đầu của nghiên cứu không đưa ra kỳ vọng về chiều tác động của biến này.

Hệ số ước lượng đồng biến phản ảnh dòng vốn FDI ròng gia tăng cùng với sự gia

tăng quy mô ngoại thương, theo đó sự mở rộng giá trị xuất nhập khẩu của địa

phương tạo ra sự kích thích đầu tư từ nước ngoài.

Hệ số ước lượng của biến Ln_GBFDI nói lên khi dòng vốn FDI toàn cầu tăng

1% thì dòng vốn FDI tại các quốc gia nhóm thu nhập trung bình chỉ tăng 0,4017%.

Hệ số này cho thấy, trong cùng một năm quan sát, tỷ lệ gia tăng FDI tại các quốc

gia thuộc các nhóm thu nhập khác cộng lại chắc chắn là lớn hơn 1%. Đi cùng với

điều này, hằng số (cons) thể hiện hệ số có giá trị âm, nghĩa rằng các nền kinh tế có

thu nhập trung bình đang không phải là địa chỉ ưu tiên của dòng FDI toàn cầu. Kết

quả đồng thời từ hai hệ số này phản ảnh rằng phần còn lại của Thế giới đang có tỷ lệ thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài mạnh hơn nhóm quốc gia được khảo sát8.

Biến nhị phân NegFDI1 cho quan hệ đồng biến với mức ý nghĩa thống kê 1%,

phù hợp với kỳ vọng ban đầu. Đồng thời, hai biến giả Conflict2 và Conflict3 đều thể

hiện tác động nghịch biến và điều này cũng phù hợp với giả thuyết. Theo kết quả

hồi quy, dòng FDI ròng giảm đi 17,97% nếu một địa phương có xung đột vũ trang

cấp độ nhỏ, còn khi gia tăng lên thành cấp độ chiến tranh, nó sẽ giảm đi 65,69%, cả

hai đều so với khi đang trong tình trạng hòa bình. Điểm cần chú ý là hệ số hồi quy

8 Trong trường hợp giả sử hệ số Ln_GBFDI vẫn cho giá trị nhỏ hơn 1 như trong nghiên cứu này, nhưng hằng

số cons có giá trị dương, thì được hiểu rằng dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các quốc gia được quan

sát ít có tính biến động hơn so với phần còn lại của Thế giới, nhưng mặc định vẫn là điểm thu hút đầu tư.

của Conflict2 có giá trị P>|t| = 0,050 nên không loại trừ khả năng nếu có sự thay đổi

số lượng quan sát trong mô hình có thể dẫn đến biến số này mất đi ý nghĩa thông

kê. Điều đáng chú ý là biến Conflict3 có trị tuyệt đối lớn hơn Conflict2 và điều này

phản ảnh tình trạng kinh tế xã hội hợp lý, đó là khi xung đột vũ trang ở một địa

phương gia tăng sẽ làm dòng vốn đầu tư nước ngoài ròng giảm dần.

Chú thích: Biểu đồ này chỉ thể hiện mức độ chịu tác động của FDI trong mô hình hồi quy

nói chung, chứ không hàm ý so sánh mức độ tác động giữa các cặp biến độc lập với nhau,

do chúng không cùng một đơn vị đo lường ở dữ liệu gốc.

Biểu đồ 4.4. Hiển thi % thay đổi của FDI ròng trong mô hình hồi quy

Trên biểu đồ, trục hoành hiển thị các cột thể hiện các yếu tố định danh tác động lên FDI,

trong khi trục tung thể hiện % thay đổi của FDI. Biểu đồ trên thể hiện % thay đổi của FDI

khi thay đổi 1% các yếu tố đo lường theo số liệu liên tục.

Tử suất Lao âm tính HIV, yếu tố được định danh trên trục hoành của biểu đồ là

TBmp100k, tạo nên sự thay đổi nghịch chiều trên FDI khi nó thay đổi 1%.

Nguồn: Tính toán của tác giả trên dữ liệu từ WB, WHO và Uppsala universitet

Tóm tắt

Chương này thể hiện kết quả ước lượng hồi quy thực hiện trên mẫu quan sát

gồm 54 quốc gia và lãnh thổ, chiếm 69,23% tổng số các quốc gia nhóm thu nhập

trung bình trong thời 21 năm. Tổng số quan sát trong nghiên cứu là 881. Nghiên

cứu đánh giá tác động lên FDI của bệnh lao, AIDS đồng nhiễm lao, bệnh sốt rét

thông qua các mô hình hồi quy riêng. Kiểm định cơ bản xác định mô hình hồi quy

dạng robust phù hợp cho mục đích nghiên cứu và nguồn dữ liệu nghiên cứu. Kết

quả ước lượng cho thấy bệnh lao âm tính HIV tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống

kê đến dòng FDI ròng, trong khi AIDS đồng nhiễm lao và sốt rét không thể hiện có

tác động. Bên cạnh đó, các phát hiện phụ cho thấy độ mở của nền kinh tế cho tác

động tích cực, xung đột vũ trang cho tác động tiêu cực lên dòng FDI ròng, và các

nền kinh tế trong nhóm nghiên cứu không phải là địa chỉ ưu tiên của đầu tư nước

ngoài so với phần còn lại của Thế giới.

Chƣơng 5: KẾT LUẬN

5.1. Phát hiện của nghiên cứu

Nghiên cứu thực nghiệm này có thể minh họa cho một trường hợp tử suất bệnh

truyền nhiễm thực sự là nhân tố tác động tiêu cực và ý nghĩa thống kê đến sự dịch

chuyển dòng vốn đầu tư nước ngoài ở các quốc gia nhóm thu nhập trung bình.

Nghiên cứu điều tra trên số lượng quan sát lớn phù hợp để đưa đến kết luận cho mỗi

quốc gia trong nhóm trên phạm vi toàn cầu.

Bài viết là bằng chứng nói lên rằng bệnh lao ảnh hưởng xấu đến đầu tư. Kết

quả nghiên cứu cho thấy một địa phương có thu nhập trung bình nếu thành công

trong việc giảm thiểu tử suất bệnh lao âm tính HIV sẽ tạo ra kỳ vọng nhận được

thêm nhiều hơn dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trong năm tiếp theo. Với

khám phá đạt được, có thể kết luận việc kiểm soát bệnh lao không chỉ giúp cải thiện

cuộc sống mà còn có tác dụng khuyến khích FDI. Thông qua nghiên cứu này, các tổ

chức y tế ở các quốc gia có thu nhập trung bình nói riêng và WHO nói chung có

thêm công cụ hỗ trợ phù hợp khi cần gia tăng huy động ngân quỹ từ các nguồn tài

trợ nhằm mưu cầu tìm kiếm hiệu quả cao hơn trong việc phòng chống bệnh lao.

Trong khi đó, nghiên cứu không đưa ra được bằng chứng để trả lời cho câu hỏi

liệu rằng AIDS có ảnh hưởng đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài theo cùng

một cách lập luận như tác động của bệnh lao. Kết quả điều tra không thể kết luận tử

suất AIDS đồng nhiễm lao làm nản lòng FDI trong năm tiếp theo. Không có đủ cơ

sở để nói rằng các tổ chức chuyển vốn đầu tư nước ngoài đang xem AIDS như là

chỉ báo khi họ đưa ra quyết định đầu tư vào những quốc gia có thu nhập trung bình.

Cũng như kết quả điều tra tác động của AIDS, bài viết này không tìm thấy ảnh

hưởng của bệnh sốt rét đến đầu tư nước ngoài. Nghiên cứu không thể xác định liệu

rằng dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các nền kinh tế thu nhập trung bình có

đang chịu ảnh hưởng xấu từ số ca bệnh sốt rét được báo cáo trong quá khứ. Tuy

nhiên, các tổ chức y tế và WHO cần thận trọng sử dụng kết quả nghiên cứu này khi

tính đến các hậu quả có thể có của việc thiên vị thứ hạng ưu tiên trong phân bổ ngân

quỹ phòng chống từng căn bệnh truyền nhiễm.

Mặt khác, nghiên cứu cũng nhận thấy các nền kinh tế có thu nhập trung bình

đang không phải là địa chỉ ưu tiên của dòng vốn đầu tư nước ngoài tính trên phạm

vi toàn cầu. Nghiên cứu phát hiện rằng tỷ lệ gia tăng dòng FDI ròng ở các quốc gia

được điều tra thấp hơn nhiều so với tỷ lệ gia tăng của dòng vốn cùng loại ở phần

còn lại của Thế giới. Phân tích hồi quy phản ảnh dòng vốn đầu tư nước ngoài trong

giai đoạn nghiên cứu có dấu hiệu dịch chuyển ra khỏi các quốc gia có thu nhập

trung bình, nếu giả định các lực hút và lực cản trở đầu tư được cân bằng.

Nghiên cứu cũng phát hiện ảnh hưởng tiêu cực của tình trạng xung đột vũ

trang đến môi trường đầu tư. Kết quả điều tra xác định xung đột vũ trang cấp độ

nhỏ làm sụt giảm đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các quốc gia có thu nhập trung bình

trong cùng năm quan sát, và khi xung đột vũ trang gia tăng lên thành chiến tranh sẽ

còn làm nản lòng FDI nhiều hơn. Đây là bằng chứng cho thấy một khi xung đột vũ

trang ở một địa phương gia tăng cấp độ thì dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài sẽ

giảm dần quy mô.

Đứng trên góc độ nhân đạo, những nỗ lực giảm thiểu số người tử vong do bệnh

truyền nhiễm là công việc cần thiết. Nghiên cứu này không hàm ý so sánh giữa chi

phí ở lĩnh vực y tế để kiềm hãm bệnh lao và lợi ích mang lại từ việc nhận thêm vốn

đầu tư nước ngoài. Thay vào đó, kết quả của nghiên cứu này phù hợp để minh họa

rằng bệnh tật và sức khỏe đang tạo ra ngoại tác xuyên biên giới trên sự chuyển dịch

của dòng vốn quốc tế.

5.2. Hạn chế của nghiên cứu

Nghiên cứu này chưa thành công trong việc nhận diện ngoại tác của hành vi

kiểm soát bệnh truyền nhiễm lên trên đầu tư trực tiếp nước ngoài. Lập luận về điều

này chỉ dừng lại ở bước phương pháp, tác giả chưa thể vận dụng kinh tế lượng để

giải thích nhận diện ngoại tác một cách khoa học. Tuy ước lượng hồi quy cho thấy

có tác động của tử suất bệnh lao lên FDI, nhưng kết quả không thể giải thích rằng

điều này phù hợp hơn với lý thuyết về ngoại tác hay lý thuyết về vốn nhân lực và

đầu tư. Nghiên cứu thiếu các thao tác ở khía cạnh toán kinh tế chuyên sâu có thể hỗ

trợ cho từng hướng giải thích ở góc độ học thuật.

Tính khiếm khuyết của nguồn dữ liệu gốc dẫn tới kết quả hồi quy từ mô hình

được thao tác trên 54 quốc gia trở thành đại diện cho kết quả tác động trên toàn bộ

78 quốc gia trong nhóm nghiên cứu. Không loại trừ khả năng, trong điều kiện có dữ

liệu đầy đủ, nếu mô hình được thao tác trên toàn bộ 78 quốc gia sẽ cho kết quả khác

với nghiên cứu của tác giả. Cần thận trong khi sử dụng kết quả nghiên cứu cho các

quyết định liên quan ở các quốc gia thu nhập trung bình không được khảo sát.

Mô hình nghiên cứu thao tác trên dữ liệu bảng (panel data), mà theo đó sự

khác biệt về không gian và thời gian được giả định là gần như không tồn tại. Tuy

điều này giúp cho nghiên cứu có được số lượng quan sát khá cao, đặc biệt là cần

thiết cho ước lượng tác động giữa những yếu tố kinh tế xã hội ít có nền tảng lý

thuyết giải thích cho sự tương quan, như giữa bệnh truyền nhiễm và FDI, nhưng đây

vẫn được xem là hạn chế chung của các nghiên cứu trên loại dữ liệu dạng bảng.

Hàm số được xây dựng trong mô hình kinh tế học dựa trên lập luận theo dòng

FDI gộp, trong khi biến phụ thuộc trong mô hình kinh tế lượng là dòng FDI ròng.

Thông thường giá trị dòng FDI ròng sẽ khác với giá trị dòng FDI gộp. Tuy nhiên,

dữ liệu của WB không cung cấp thông tin về dòng FDI gộp.

Ở góc độ lập luận ứng dụng của mô hình kinh tế lượng từ nền tảng của mô

hình kinh tế học, mô hình hồi quy trong nghiên cứu khiếm khuyết mọi biến số đại

diện cho khái niệm về rào cản thương mại. Mặc dù biến số dự kiến này chỉ là biến kiểm soát và giá trị R2 hiệu chỉnh của mô hình tương đối cao, đây vẫn được xem là

hạn chế đáng kể trên góc độ ứng dụng lý thuyết.

Vấn đề nội sinh giữa các biến bệnh truyền nhiễm và FDI tuy có thể tránh khỏi

trong mô hình hồi quy, nhưng nghiên cứu chưa đưa ra được giải pháp hạn chế ảnh

hưởng của nội sinh giữa một số biến kiểm soát và biến phụ thuộc.

Trong giới hạn về thời gian và kinh phí, tác giả vẫn chưa tìm được nhiều lý

thuyết liên quan đến ngoại tác giúp giải thích mối quan hệ giữa yếu tố y tế và sự

dịch chuyển dòng vốn quốc tế, hoặc các nghiên cứu thực nghiệm thuộc các lĩnh vực

tương tự hoặc các nghiên cứu thay thế có khả năng mang ý nghĩa giải thích khoa

học. Các lý thuyết liên quan đến mối quan hệ kinh tế giữa bệnh truyền nhiễm và

dòng vốn FDI ròng được tổng quan vẫn còn chưa phản ảnh rõ nét.

5.3. Đề xuất hƣớng nghiên cứu bổ sung hoặc phái sinh

Sự vắng mặt của biến số thuế suất hoặc biến số tương tự đại diện cho rào cản

thương mại, như đã nói trên, cần phải được khắc phục trong các nghiên cứu tiếp

theo, nhằm mưu cầu có được mô hình kinh tế lượng phù hợp hơn với mô hình kinh

tế học trong bài viết của tác giả. Theo đó, nghiên cứu kế thừa trong điều kiện thuận

lợi hơn ở tương lai cần tìm được dữ liệu đáng tin cậy và tương đối đầy đủ ở số

lượng quan sát đáng kể về thuế suất hoặc có phương pháp tính toán thuế quan bình

quân hợp lý để làm dữ liệu cho ước lượng hồi quy. Tương tự như vậy, nghiên cứu

tiếp theo nên xem xét quyền tài sản như biến số độc lập ảnh hưởng đến dòng vốn

đầu tư trực tiếp nước ngoài.

Sự không thành công của nhận diện ngoại tác cần được khắc phục trong

nghiên cứu tiếp theo, với dữ liệu cần được cấu trúc lại theo phương pháp phù hợp

để thuận tiện cho định lượng. Lập luận về nhận diện ngoại tác cần được tham khảo

nhiều hơn các nghiên cứu liên quan ở các lĩnh vực khác nhau mà hiện tượng ngoại

tác tích cực đã được xác nhận. Trong các nghiên cứu tiếp theo mà mục tiêu ước

lượng tương tự hoặc kế thừa từ bài viết này, mô hình kinh tế học của ngoại tác nhất

thiết phải được kiểm chứng qua ước lượng hồi quy.

Bên cạnh nghiên cứu hồi quy đánh giá tác động quan sát được như tác giả đã

thực hiện, cần thiết có các nghiên cứu riêng về cung cầu của thị trường khám chữa

bệnh hoặc thị trường kiểm soát bệnh truyền nhiễm để cũng cố cơ sở cho cả dữ liệu

số học lẫn phương pháp giải thích. Kết quả ước lượng hồi quy của hai nghiên cứu

độc lập này, kết hợp với mô hình hóa dữ liệu để nhận diện ngoại tác, đồng thời có

nghiên cứu chuyên sâu hơn về toán kinh tế trong việc xác định phương pháp nghiên

cứu nên được lựa chọn, sẽ giúp tiến thêm một bước gần hơn đến việc xây dựng lý

thuyết có khả năng giải thích cụ thể cho sự tương quan giữa bệnh truyền nhiễm và

sự dịch chuyển dòng vốn quốc tế.

Tóm tắt

Nghiên cứu phát hiện tử suất bệnh lao ảnh hưởng tiêu cực đến FDI, trong khi

AIDS và sốt rét không cho thấy tác động tương tự. Bên cạnh đó, tài liệu này nhận

thấy FDI không ưu tiên chảy vào các nền kinh tế có thu nhập trung bình, và xung

đột vũ trang gia tăng sẽ làm giảm thiểu đầu tư nước ngoài. Nghiên cứu chưa thành

công trong việc nhận diện ngoại tác bằng kinh tế lượng. Bài viết còn tồn tại một số

hạn chế liên quan đến phạm vi mẫu quan sát, dữ liệu sử dụng, và tổng quan lý

thuyết. Các nghiên cứu tiếp theo cần bổ sung về mặt dữ liệu và có sự chuyên sâu về

toán kinh tế để mang lại khả năng giải thích rõ hơn về mặt lý thuyết.

Acemoglu, D., & Robinson, J. A. (2012). Why nations fail: the origins of power, prosperity and poverty.

Crown Bussiness, New York, NY.

Alsan, M., Bloom, D. E., & Canning, D. (2006). The Effect of Population Health on Foreign Direct

Investment Inflows to Low -and Middle- Income Countries. World Development, 34(4), 613–630.

Antràs, P., & Helpman, E. (2004). Global Sourcing. Journal of Political Economy, 112, 552–580.

Arrow, K. (1969). The Organization of Economic Activity: Issues Pertinent to the Choice of Market versus

Non-market Allocations. Analysis and Evaluation of Public Expenditures: The PPP System.

Washington, D.C., Joint Economic Committee of Congress. PDF reprint as pp. 1–16.

Au-Yeung, C., et al. (2011). Tuberculosis mortality in HIV-infected individuals: a cross-national systematic

assessment. Clin Epidemiol, 3, 21–29.

Azariadis, C., & Drazen, A. (1990). Threshold Externalities in Economic Development. The Quartely

Journal of Economics, 105(2), 501–526.

Barro, R., et al. (1991). Convergence across states and regions. Brookings Papers on Economic Activity,

1991(1), 107–182.

Blomström, M., & Kokko, K. (2003). Human capital and inward FDI. Working Paper No. 167, Centre for

Economic and Policy Research, London.

Blonigen, B. A., & Wang, M. (2004). Inappropriate pooling of wealthy and poor countries in empirical FDI

studies. Working Paper No. w10378, NBER, Cambridge, MA.

Bloom, D. E., Canning, D., & Graham, B. (2003). Longevity and life-cycle savings, Scandinavian. Journal of

Economics, 105(3), 319–338.

Bloom, D. E., Canning, D., & Sevilla, J. (2004). The Effect of Health on Economic Growth: A Production

Function Approach. World Development, 32(1), 1–13.

Borensztein, E., De Gregorio, J., & Lee, J-W. (1998). How does foreign direct investment affect economic

growth ?. Journal of International Economics, 45, 115–135.

Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A Simple Test for Heteroskedasticity and Random Coefficient

Variation. Econometrica, 47(5), 1287–1294.

Chakrabarti, A. (2001). The determinants of foreign direct investment: Sensitivity analyses of cross-country

regressions. Kyklos, 54(1), 89–114.

Ciccone, A., & Peri, J. (2006). Identifying Human Capital Externalities: Theory with an Application. Review

of Economic Studies, 73(2), 381–412.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Coase, R. H. (1960). The Problem of Social Cost. Journal of Laws and Economics, 3, 1–44.

Cohen, D., & Soto, M. (2007). Growth and human capital: Good data, good results. Journal of Economic

Growth, 12(1), 51–76.

Corbett, E. L., et al. (2002). HIV-1/AIDS and the control of other infectious diseases in Africa. The Lancet,

359(9324), 2177–2187.

Cornes, R., & Sandler, T. (1996). The theory of externalities, public goods, and club goods. Cambridge

University Press. Cambridge. United Kingdom.

Cortez, N. (2008). Patient Without Borders: The Emerging Global Market for Patients and the Evolution of

Modern Health Care. Indiana Law Journal, 83(1), 70–132.

Corrigan, P., Glomm, G., & Mendez, F. (2005). AIDS crisis and growth. Journal of Development Economics,

77(1), 107–124.

Desbordes, R., & Azémar, C. (2008). Public Governance, Health and Foreign Direct Investment in Sub-

Saharan Africa. Journal of African Economies, 18(4), 667–709.

Dupasquier, C., & Osakwe, P. N. (2006). Foreign direct investment in Africa: Performance, challenges, and

responsibilities. Journal of Asian Economics, 17(2), 241–260.

Encyclopædia Britannica. Online. Available from http://www.britannica.com/search.

Eriksson, M., & Wallensteen, P. (2004). Armed Conflict, 1989–2003. Journal of Peace Research, 41(5),

625–636.

Ferreira, P. C., & Pessóa, S. (2003). The Long Run Economic Impact of AIDS. Social Science Research

Network. Available from http://www.researchgate.net/publication/5024476.

Gallup, J. L., & Sachs, J. D. (2001). The economic burden of malaria. American Journal of Tropical

Medicine and Hygiene, 64(Suppl. 1–2), 85–96.

Gastanaga, V. M., Nugent, J. B., & Pashamova, B. (1998). Host country reforms and FDI inflows: How

much difference do they make?. World Development, 26(7), 1299–1314.

Grimard, F., & Harling, G. (2004). The impact of Tuberculosis on the economic growth. Working Paper,

McGill University, Montréal.

Kinoshita, Y., & Mody, A. (2001). Private information for foreign investment in emerging economies.

Canadian Journal of Economics, 34(2), 448–464.

Krugman, P. R., Obstfeld, M., & Melitz, M. J. (2013). International Economics – Theory and Policy, 9th

Edition, 2011. The Pearson series in economics, Addison-Wesley.

Loungani, P., & Razin, A. (2001). How beneficial is foreign direct investment for developing countries?.

Finance and Development, 38(2).

Lucas, R. E. Jr., (1990). Why doesn’t capital flow from rich to poor countries? American Economic Review,

80(2), 92–96.

Miyamoto, K. (2003). Human capital formation and foreign direct investment in developing countries.

Technical Paper No. 211, OECD, Paris.

Noorbakhsh, F., Paloni, A., & Youssef, A. (2001). Human capital and FDI inflows to developing countries:

New empirical evidence. World Development, 29(9), 1593–1610.

Poelhekke, S., & Van der Ploeg, F. (2010). Do Natural Resource Attract FDI? Evidence from non-stationary

sector level data. DNP Working Paper No 266, De Nederlandsche Bank NV. Amsterdam.

Savedoff, W. D., & Schultz, T. P. (2000). Wealth from health. Washington, DC: Inter-American

Development Bank.

Shatz, H., & Venables, A. J. (2000). The geography of international investment. Policy Research Working

Paper No. 2338, World Bank, Washington, DC.

UNCTAD

(2013). World

investment

report

2013.

Online.

Available

from

http://unctad.org/en/pages/PublicationWebflyer.aspx?publicationid=588 [Accessed 2013].

Uppsala Universitet (2014). Uppsala Conflict Database Catagorical Variables. Online. Available from

http://www.pcr.uu.se/research/ucdp/datasets/uppsala_conflict_database_categorical_variables/

[Accessed July, 2014].

World Bank (2014). World development indicators. Online. Available from http://data.worldbank.org/data-

catalog/world-development-indicators [Accessed July 23, 2014].

World Health Organization (2014). Global Health Observatory (GHO) data. Online. Available from

http://www.who.int/tb/country/data/download/en/ [Accessed July, 2014].

PHỤ LỤC 1

Danh sách 54 quốc gia và vùng lãnh thổ được quan sát:

1. Albania 28. Iran, Islamic Republic

2. Algeria 29. Jamaica

3. Angola 30. Jordan

4. Armenia 31. Kyrgyz Republic

5. Azerbaijan 32. Lebanon

6. Belarus 33. Malaysia

7. Bolivia 34. Mexico

8. Bosnia and Herzegovina 35. Mongolia

9. Botswana 36. Morocco

10. Brazil 37. Nicaragua

11. Bulgaria 38. Nigeria

12. Cameroon 39. Pakistan

13. China 40. Panama

14. Colombia 41. Papua New Guinea

15. Congo, Rep. 42. Paraguay

16. Costa Rica 43. Peru

17. Dominican Republic 44. Philippines

18. Ecuador 45. Romania

19. Egypt, Arab Rep. 46. Serbia

20. El Salvador 47. South Africa

21. Gabon 48. Sri Lanka

22. Georgia 49. Thailand

23. Guatemala 50. Ukraine

24. Honduras 51. Venezuela, RB

25. Hungary 52. Vietnam

26. India 53. Yemen, Rep.

54. Zambia

27. Indonesia

PHỤ LỤC 2

27. Guatemala

53. Pakistan

1. Albania

28. Honduras

54. Panama

2. Algeria

29. Hungary

55. Papua New Guinea

3. Angola

30. India

56. Paraguay

4. Argentina

31. Indonesia

57. Peru

5. Armenia

32. Iran, Islamic Republic

58. Philippines

6. Azerbaijan

33. Iraq

59. Romania

7. Belarus

34. Jamaica

60. Senegal

8. Bolivia

9. Bosnia & Herzegovina

35. Jordan

61. Serbia

36. Kazakhstan

62. South Africa

10. Botswana

37. Kosovo

63. South Sudan

11. Brazil

38. Kyrgyz Republic

64. Sri Lanka

12. Bulgaria

39. Lao PDR

65. Sudan

13. Cameroon

40. Lebanon

66. Suriname

14. China

41. Lesotho

67. Syrian Arab Republic

15. Colombia

42. Libya

68. Thailand

16. Congo, Rep.

43. Macedonia, FYR

69. Tunisia

17. Costa Rica

44. Malaysia

70. Turkey

18. Côte d’Ivoire

45. Mauritania

71. Turkmenistan

19. Cuba

72. Ukraine

20. Dominican Republic

46. Mexico

73. Uzbekistan

21. Ecuador

47. Moldova

22. Egypt, Arab Rep.

48. Mongolia

74. Venezuela, RB

49. Morocco

75. Vietnam

23. El Salvador

50. Namibia

76. West Bank and Gaza

24. Gabon

51. Nicaragua

77. Yemen, Rep.

25. Georgia

52. Nigeria

78. Zambia

26. Ghana

Danh sách quốc gia và vùng lãnh thổ có thu nhập trung bình:

PHỤ LỤC 3

Danh sách các quốc gia

theo cách phân chia khu vực bởi Ngân Hàng Thế Giới:

Châu Phi (8 quốc gia):

 Angola  Gabon

 Botswana  Nigeria

 Cameroon  South Africa

 Congo, Republic.  Zambia

Đông Á và Châu Đại Dương (8 quốc gia):

 China  Papua New Guinea

 Indonesia  Philippines

 Malaysia  Thailand

 Mongolia  Vietnam

Châu Âu và Trung Á (12 quốc gia):

 Albania  Georgia

 Armenia  Hungary

 Azerbaijan  Kyrgyz Republic

 Belarus  Romania

 Bosnia & Herzegovina  Serbia

 Bulgaria  Ukraine

Châu Mỹ-Latin và Caribbean (16 quốc gia):

 Bolivia  Honduras

 Brazil  Jamaica

 Colombia  Mexico

 Costa Rica  Nicaragua

 Dominican Republic  Panama

 Ecuador  Paraguay

 El Salvador  Peru

 Guatemala  Venezuela

Trung Đông và Bắc Phi (7 quốc gia):

 Algeria  Lebanon

 Egypt  Morocco

 Iran, Islamic Rep.  Yemen

 Jordan

Nam Á (3 quốc gia):

 India  Sri Lanka

 Pakistan

PHỤ LỤC 4

Danh sách các quốc gia

theo cách phân chia khu vực bởi Tổ Chức Y Tế Thế Giới:

Khu vực Châu Phi (9 quốc gia):

 Algeria  Gabon

 Angola  Nigeria

 Botswana  South Africa

 Cameroon  Zambia

 Congo, Republic.

Khu vực Châu Mỹ (16 quốc gia):

 Bolivia  Honduras

 Brazil  Jamaica

 Colombia  Mexico

 Costa Rica  Nicaragua

 Dominican Republic  Panama

 Ecuador  Paraguay

 El Salvador  Peru

 Guatemala  Venezuela

Khu vực Đông Nam Á (4 quốc gia):

 India  Sri Lanka

 Indonesia  Thailand

Khu vực Châu Âu (12 quốc gia):

 Albania  Georgia

 Armenia  Hungary

 Azerbaijan  Kyrgyz Republic

 Belarus  Romania

 Bosnia & Herzegovina  Serbia

 Bulgaria  Ukraine

Khu vực Đông Địa Trung Hải (7 quốc gia):

 Egypt  Morocco

 Iran  Pakistan

 Jordan  Yemen

 Lebanon

Khu vực Tây Thái Bình Dương (6 quốc gia):

 China  Papua New Guinea

 Malaysia  Philippines

 Mongolia  Vietnam

PHỤ LỤC 5

Ghi chú: Phần bản đồ hiển thị màu xám đen là khu vực có nguy cơ lây lan bệnh sốt rét

PHỤ LỤC 6

Ghi chú: Bản đồ được hiển thị với màu xám càng đậm càng thể hiện mức độ nghèo của người dân

PHỤ LỤC 7: KẾT QUẢ QUÁ TRÌNH ƯỚC LƯỢNG

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của bệnh truyền nhiễm đến đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các quốc gia thu nhập trung bình

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

TRẦN MINH MẪN

TÁC ĐỘNG CỦA BỆNH TRUYỀN NHIỄM

ĐẾN ĐẦU TƢ TRỰC TIẾP NƢỚC NGOÀI Ở

CÁC QUỐC GIA THU NHẬP TRUNG BÌNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

TRẦN MINH MẪN

TÁC ĐỘNG CỦA BỆNH TRUYỀN NHIỄM

ĐẾN ĐẦU TƢ TRỰC TIẾP NƢỚC NGOÀI Ở

CÁC QUỐC GIA THU NHẬP TRUNG BÌNH

Chuyên ngành: Kinh tế phát triển

Mã số: 60310105

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tóm tắt

TB, thì cần hiểu là TB =

.

1 X

Biến số chƣa

Các nghiên cứu

Mô tả biến

Nguồn

logarit hóa

tham khảo

Mô hình hồi quy

Dữ liệu

Biến

Tổng thể

Số quan sát

Số quan sát

Tỷ lệ % trên tổng thể

Tỷ lệ % trên dữ liệu

Tỷ lệ % trên tổng thể

OLS1

OLS2

OLS3

OLS4

Biến

Tolerance

VIF

BsQuantile(.5)

RobustTB

TB

OLS4

Robust2

RobustTB

RobustHIV

RobustMal

RobustHIV_Mal

Danh sách các quốc gia

theo cách phân chia khu vực bởi Ngân Hàng Thế Giới:

Danh sách các quốc gia

theo cách phân chia khu vực bởi Tổ Chức Y Tế Thế Giới:

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi