SỐ 186 | THÁNG 9/2021
Thực nghiệm mô hình hồi quy không gian phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lan tỏa công nghệ: Bằng chứng cấp tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương ở Việt Nam
Nguyễn Minh Hải, Nguyễn Đức Trung
Tóm tắt:
Bài viết sử dụng chỉ số I-Moran để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lan tỏa công nghệ (LTCN) giữa các vùng ở Việt Nam. Với dữ liệu bảng thu thập từ 62/63 tỉnh, thành của Việt Nam trong giai đoạn 2011-2018, kết quả ước lượng từ mô hình hàm sản xuất tri thức (KPF) cho thấy nhân tố đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) kìm hãm sức LTCN đến các khu vực với nhiều lí do khác nhau. Đồng thời, nghiên cứu khẳng định các yếu tố đầu vào của doanh nghiệp như cơ sở đào tạo chất lượng cao và đội ngũ nghiên cứu là các nhân tố chính thúc đẩy tiến bộ công nghệ giữa các vùng (miền), khu vực. Hơn nữa, kết quả cũng chỉ ra tiến bộ công nghệ vùng chịu ảnh hưởng tích cực từ những khu vực lân cận. Trên cơ sở thực nghiệm, nghiên cứu đề xuất một số chính sách liên quan đến chiến lược thu hút FDI cũng như chiến lược về phát triển công nghệ ở Việt Nam trong tương lai.
Tài liệu tham khảo:
- Aitken, B. J. & Harrison, A. E. (1999). Do domestic firms benefit from direct foreign investment? evidence from Venezuela. American Economic Review, 89, 605-618.
- Anselin, L. & Varga, A., & Acs, Z. (1997). Local geographic spillovers between University research and high technology innovations. Journal of Urban Economics, 42, 422-448.
- Anselin, L. (1998). Spatial Econometrics: Methods and Models, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
- Anselin, L. (2007). Spatial econometrics a companion to theoretical econometrics ( 310-330): Blackwell Publishing Ltd.
- Anselin, L., & Rey, S. J. (2014). Modern spatial econometrics in practice: a guide to Geoda, Geodaspace and Pysal: GeoDa Press LLC.
- Caves, R. E. (1974). Multinational firms, competition and productivity in hostcountry markets. Economic, 41, 176–193, May 1974.
- Chon, L. (2020). How to Choose Tuning Parameters in Lasso and Ridge Regression? Asian Journal of Economics and Banking, 4(1).
- Dimelis, S. & Louri, H. (2002). Foreign direct investment and efficiency benefits: a conditional quantile analysis. Oxford Economic Papers, 54, 449-469.
- Fischer, M. M. & Varga, A. (2003). Spatial knowledge spillovers and university research: evidence from Austria. The Annals of Regional Science, 37, 303-322.
- Globerman, S. (1979). Foreign direct investment and spillovers efficiency benefits in canadian manufacturing industries. Canadian Journal of Economics, 12, 42-56.
- Gorg, H. & Greenaway, D. (2004). Much ado about nothing? do domestic firms really benefit from foreign direct investment. World Bank Research Observer, 19, 171-197.
- Griffith, D. A. (1987). Spatial Autocorrelation: A Primer, Resource Publications in Geography, 1st ed., Washington, America: Association of American Geographers.
- Griliches, Z. (1979). Issues in assessing the contribution of R&D to productivity growth,” Bell Journal of Economics, 10, 92-116.
- Griliches, Z. (1986). Productivity, R&D, and basic research at the firm level in the 1970s. American Economics Review, 76, 141-154.
- Grossman, G. M. & Helpman E. (1991). Innovation and Growth in the Global Economy, Cambridge MA, MTT Press.
- Haskel, J. E. & Sonia, C. P., & Matthew, J. S. (2002). Does inward foreign direct investment boost the productivity of domestic firms. NBER Working Paper.
- Hung, N. T. (2020). On the Calculus of Subjective Probability in Behavioral Economics. Asian Journal of Economics and Banking, 4(1).
- Jaffe, A. B. (1989). Real effects of academic research. American Economic Review, 79, 957-970.
- Jiang, D. C. & Zhang, Y. (2008). Institutional constraints on FDI productivity spillovers : the case of China. Economic Research Journal, 7, 26-38 (in Chinese).
- Kohpaiboon, A. (2006). Foreign Direct Investment and Technology Spillover: A Cross-industry Analysis of Thai Manufacturing, World Development 34(3), 541-556.
- Le, H. Q., & Pomfret, R. (2011). Technology Spillovers from Foreign Direct Investment in Vietnam: Horizontal or
- MacDougall, G. D. (1960). The benefits and costs of private investment from aboard: a theoretical approach. Economic Record, 36, 13-35.
- Medmet, U. & Bulent, E. (2017). A Spatial Regression Approach to FDI in Vietnam: Province-level Evidence. The Singapore Economic Review. 62(2), 459-481.
- Nguyễn Khắc Minh & Nguyễn Việt Hùng (2012). FDI những cơ hội và thách thức cho các doanhn nghiệp nội địa. Tạp chí Phát triển kinh tế, 33-41
- Nguyễn Trọng Hoài & Phạm Thế Anh (2016). Lan tỏa công nghệ từ FDI và các nhân tố quyết định: Trường hợp các doanh nghiệp Việt Nam. Tạp chí Kinh tế Phát triển, 20-32.
- Odagiri, H. & Goto, A. (1993). The Japanese system of innovation: past, present, and future. in R. Nelson(ed), National Innovation Systems: A Comparative Analysis, New York: Oxford University Press, 76-114.
- Rosenberg, N. & Steinmueller, W. E. (1988). Why are americans such poor imitators. American Economic Review, 78, 229-234.
- Stiglitz, J. E. (1969). A new view of technological change. Economic Journal, 79, 116-131.
- Thach, N. N., Anh, L. H., & An, P. T. H. (2019). The Effects of Public Expenditure on Economic Growth in Asia Countries: A Bayesian Model Averaging Approach, Asian Journal of Economics and Banking, 3(1), 126-149.
- Truong, T. N. T., Jongwanich, J., & Ramstetter, E. D. (2015). Productivity spillovers from foreign multinationals and trade protection: firm‐level analysis of Vietnamese manufacturing. Asian-Pacific Economic Literrature. 29(2), 30-46.
- Vertical Spillovers? Downloadat.
A Spatial Regression Analysis of the Influence of Potential Determinants on Technology Spillover: Evidence from the Level of Province and Central City in Vietnam
Abstract:
The article uses the I-Moran index to analyze key factors affecting technology diffusion across regions in Vietnam. Based on data collected from 62/63 provinces in Vietnam over the period 2011-2018, the estimated results of the knowledge production function (KPF) model show that the foreign direct investment (FDI) factor might inhibit the spread of technology across regions by several different reasons. At the same time, the study suggests that high-quality training facilities and research staff are key input factors driving technological progress across regions. Furthermore, the results also show that regional technological progress is positively influenced by neighboring regions. Based on empirical evidence, the study proposes several policies related to the strategies for attracting FDI as well as the strategies for technology development in Vietnam for the future.