PHẨN MỞ ĐẦU
Đặt vấn đề
Tăng cường liên kết quốc tế qua đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là vấn đề quan trọng trong toàn cầu hóa tài chính, tạo ra nhiều thách thức cho nhà hoạch định chính sách và nhà phân tích kinh tế ở cả nước phát triển và đang phát triển, đặc biệt là các nước ASEAN Bài nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến việc thu hút FDI.
Nhiều công ty hiện nay chọn thành lập hoặc mua lại sáp nhập (M&A) thay vì xuất khẩu ra nước ngoài, một chủ đề đã được nghiên cứu trong ba thập kỷ qua (Dunning, 2009) Các nghiên cứu trước đây thường tập trung vào các yếu tố như công ty và ngành hoạt động để giải thích xu hướng đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) Tuy nhiên, gần đây, có sự quan tâm mới đối với các khía cạnh không gian của FDI, mở rộng từ các nghiên cứu ban đầu của Vernon (1966) và Dunning (2009), dẫn đến sự gia tăng của các công ty đa quốc gia trên thị trường nước ngoài.
Mối quan tâm về vị trí địa lý của FDI xuất phát từ sự cạnh tranh giữa các quốc gia trong việc thu hút dòng vốn này Những thay đổi tại nước sở tại đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút FDI Theo Dunning (2009), các yếu tố như tính thuận tiện, giá cả, chất lượng nguồn tài nguyên thiên nhiên, cơ sở hạ tầng, hạn chế của chính phủ và ưu đãi đầu tư đều ảnh hưởng đến quyết định địa điểm của FDI.
Gần đây, vai trò của các yếu tố kinh tế vĩ mô trong việc xác định địa điểm của các MNC đã trở nên quan trọng hơn, theo Dunning (2009) Ông nhấn mạnh rằng chính sách kinh tế vĩ mô của chính phủ các nước chủ nhà ảnh hưởng lớn đến quyết định lựa chọn địa điểm của các MNC trong thập niên 1990 Vasconcellos và Kish (1998) cũng cho rằng để hiểu rõ xu hướng FDI theo thời gian, cần phải xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, tại các nước chủ nhà, sự quan tâm về vai trò của các biến vĩ mô trong việc thu hút FDI vẫn còn hạn chế Dunning (2009) chỉ ra rằng nguyên nhân một phần là do thiếu nghiên cứu về vấn đề này, dẫn đến việc các nhà kinh tế và công chúng thường hài lòng với những lời giải thích hiện có về dòng chảy FDI.
Bài nghiên cứu này nhằm phân tích mối liên hệ giữa chính sách của chính phủ và dòng vốn FDI tại khu vực ASEAN Tác giả tập trung vào việc đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đối với đầu tư nước ngoài trong giai đoạn từ năm 1993 đến 2017 Câu hỏi chính được đặt ra là vai trò của các yếu tố kinh tế vĩ mô trong việc tác động đến dòng chảy FDI tại khu vực này.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xác định và phân tích các yếu tố kinh tế tác động đến dòng chảy FDI vào khu vực ASEAN Câu hỏi nghiên cứu sẽ tập trung vào việc tìm hiểu những yếu tố nào ảnh hưởng đến sự thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài trong khu vực này.
Các yếu tốkinh tếvĩ mônào ảnh hưởng đến dòng chảy nguồn vốn FDI vào khu vực ASEAN?
Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Những nhân tố ảnh hưởng đến dòng chảy vốn đầu tư nước ngoài (FDI)
Phạm vi nghiên cứu: Các quốc gia thuộc khu vực ASEAN và dữ liệu kinh tếvĩ mô từ năm 1993 đến 2017
Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu vĩ mô của các nước ASEAN được thu thập từ các nguồn uy tín như World Bank, Trading Economics và Knoema, đồng thời đã được đối chiếu và kiểm tra với dữ liệu từ IMF để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy.
Phương pháp được sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng.
Để lựa chọn phương pháp ước lượng hiệu quả và không chệch, nghiên cứu này sử dụng phương pháp D-GMM (Difference Generalized Method of Moments), hay còn gọi là GMM sai phân.
Trong nghiên cứu của tác giả, biến phụ thuộc FDI được coi là một biến độc lập, dẫn đến việc áp dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng động DPD Mô hình này gặp phải vấn đề tự tương quan và biến nội sinh, do đó phương pháp ước lượng GMM sai phân được sử dụng để khắc phục các vi phạm, bao gồm cả vi phạm phương sai thay đổi Phương pháp này giúp đạt được kết quả ước lượng hiệu quả và tin cậy Để kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy theo phương pháp GMM, các kiểm định Sargan và Arellano-Bond đã được thực hiện.
Ý nghĩa thực tiễn của luận văn
Phương pháp ước lượng D-GMM được áp dụng để giải quyết các vấn đề như phương sai thay đổi, tự tương quan và hiện tượng nội sinh trong nghiên cứu Trước đây, nhiều bài luận văn thạc sĩ thường lựa chọn mô hình REM (Random Effect Models) hoặc mô hình FEM (Fixed Effect Models) cho phân tích của mình.
Gợi ý các chính sách vềthu hút nguồn vốn FDI.
Kết cấu luận văn
Lý do chọn đề tài, đóng góp của để tài cũng như tóm tắt sơ lược luận văn của tác giả.
Chương 2: Cơ sởlý thuyết và những nghiên cứu trước đây
Bài viết dựa trên khung lý thuyết nhằm giải thích hành vi đầu tư ra nước ngoài của các công ty đa quốc gia Tác giả đã tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, cả trong nước và quốc tế, liên quan đến thu hút dòng vốn FDI Qua đó, tác giả xác định được khoảng trống trong nghiên cứu và đề xuất hướng đi cho luận văn của mình.
Chương 3: Mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Tác giả áp dụng độ trễ bậc một của biến phụ thuộc FDI làm biến độc lập trong mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng động DPD Phương pháp ước lượng GMM sai phân được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và nguồn vốn FDI Tác giả bắt đầu với phương pháp OLS đơn giản để phân tích dữ liệu và đề xuất quy trình lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Dựa vào kết quả ước lượng từ mô hình DPD, tác giả đã chỉ ra những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nguồn vốn FDI và so sánh với các giả thuyết ban đầu mà mình đã đề xuất.
Tóm tắt những kết quả phân tích từ mô hình cũng như hạn chế của luận văn và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 6
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 FDI – Đầu tư trự c ti ếp nướ c ngoài là gì?
Theo ấn phẩm “Cẩm nang cán cân thanh toán của IMF tái bản lần thứ 5” (BMP5), FDI được định nghĩa là một hình thức đầu tư quốc tế, trong đó nhà đầu tư trực tiếp từ một nền kinh tế nhằm đạt được lợi ích dài hạn từ một doanh nghiệp ở nền kinh tế khác Lợi ích dài hạn này phản ánh sự tồn tại của mối quan hệ lâu dài giữa nhà đầu tư và doanh nghiệp, cho thấy mức độ ảnh hưởng đáng kể của nhà đầu tư trong việc quản lý doanh nghiệp đó Mối quan hệ đầu tư trực tiếp được hình thành khi nhà đầu tư mua 10% hoặc hơn cổ phần thường hoặc quyền biểu quyết của doanh nghiệp nước ngoài.
Theo TS Đinh Thị Thu Hồng trong cuốn "Tài chính công ty đa quốc gia" (2015), đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là hoạt động mà các nhà đầu tư, có thể là cá nhân hoặc tổ chức, thực hiện đầu tư vào tài sản cố định nhằm phục vụ cho hoạt động kinh doanh tại nước ngoài và đạt được quyền kiểm soát đối với doanh nghiệp tại quốc gia đó.
Tóm lại: Đầu tư trực tiếp nước ngoài là khoản vốn đầu tư được sở hữu và điều hành hoạt động bởi tổchức nước ngoài.
2.1.2 Lý thuy ế t v ề l ợ i th ế độ c quy ề n (The Theory of Firm-Specific Ownership Advantages)
Lý thuyết đầu tư trực tiếp nước ngoài được đề xuất bởi Hymer (1960) là nỗ lực đầu tiên xây dựng một lý thuyết độc lập giải thích xu hướng này Hymer nhấn mạnh rằng các công ty đa quốc gia cần có lợi thế độc quyền để vượt qua rào cản quốc tế và tham gia sâu vào sản xuất Khi đầu tư ra nước ngoài, các công ty thường đối mặt với bất lợi như chi phí vận chuyển tăng do khoảng cách địa lý, hạn chế trong hiểu biết về thị trường mới, và chi phí cao hơn để thiết lập mối quan hệ khách hàng cũng như hệ thống cung ứng so với các công ty bản địa.
Các công ty đa quốc gia thường đầu tư ra nước ngoài khi sở hữu lợi thế độc quyền, giúp giảm chi phí và tăng doanh thu so với các công ty địa phương Lợi thế này có thể đến từ công nghệ hoặc thương hiệu Theo Hymer, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) diễn ra khi các công ty đa quốc gia có lợi thế độc quyền so với đối thủ trong ngành, cho phép họ thâm nhập vào thị trường quốc gia khác.
2.1.3 Lý thuy ế t n ộ i b ộ hóa (Internalization Theory)
Lý thuyết nội bộ hóa do Buckley và Casson đề xuất vào năm 1976, dựa trên lý thuyết công ty của Coase (1937), cho rằng giao dịch bên trong công ty (IT) ưu việt hơn giao dịch bên ngoài (MT) trong bối cảnh thị trường không hoàn hảo Những bất cập như khoảng cách địa lý và rào cản thương mại làm tăng chi phí vận chuyển và giao dịch, buộc các công ty phải tạo ra thị trường nội bộ thông qua việc sử dụng tài sản giữa công ty mẹ và công ty con Lợi ích của nội bộ hóa bao gồm việc giảm thiểu độ trễ về thời gian, tránh tình trạng mặc cả và khan hiếm người mua Lý thuyết này giải thích sự ưu tiên của các công ty đa quốc gia (MNC) trong việc đầu tư trực tiếp nước ngoài nhằm tối thiểu hóa chi phí và tối đa hóa lợi nhuận cho cổ đông khi đối mặt với các bất hoàn hảo trên thị trường.
2.1.4 Lý thuy ế t mô hình tri ế t trung (Eclectic Paradigm)
Mô hình chiết trung của Dunning (1988, 1995) cung cấp một khung khái niệm để giải thích đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), trong đó thiên hướng thu hút FDI của một quốc gia phụ thuộc vào ba biến chính Thứ nhất, lợi thế sở hữu liên quan đến nguồn tài nguyên và tính tiện dụng của doanh nghiệp Thứ hai, lợi thế địa điểm bao gồm các tài nguyên hữu hình và vô hình của quốc gia, tạo ra môi trường kinh doanh hấp dẫn Cuối cùng, hình thức hoạt động kết hợp lợi thế sở hữu với lợi thế địa điểm nhằm duy trì và cải thiện khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.
Dunning là một trong những tác giả hàng đầu trong nghiên cứu về đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), và ông đã chỉ ra ba loại hình FDI chính dựa trên động lực đầu tư của các công ty Loại hình đầu tiên, được gọi là FDI tìm kiếm thị trường (market-seeking), nhằm phục vụ thị trường địa phương và khu vực FDI này còn được biết đến như FDI theo chiều ngang, liên quan đến việc mở rộng cơ sở sản xuất tại nước sở tại Việc sản xuất địa phương giúp phục vụ thị trường nội địa hiệu quả hơn, trong khi quy mô và tăng trưởng của nền kinh tế nước sở tại đóng vai trò quan trọng Ngoài ra, các rào cản như thuế quan và chi phí vận chuyển cũng thúc đẩy kiểu FDI này, với các yếu tố liên quan như quy mô thị trường, thuế và xuất nhập khẩu của thị trường địa phương.
Loại hình FDI tìm kiếm nguồn lực (resource-seeking) là khi các công ty đầu tư ra nước ngoài để tìm kiếm tài nguyên thiên nhiên, nguyên vật liệu và chi phí nhân công rẻ, đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất Các tập đoàn đa quốc gia (MNC) thường cân nhắc chi phí nhân công khi đầu tư trực tiếp nước ngoài để xuất khẩu FDI theo chiều dọc hay định hướng xuất khẩu liên quan đến việc di dời các bộ phận của chuỗi sản xuất sang nước tiếp nhận đầu tư, với động lực chính là lực lượng lao động giá rẻ Ngoài ra, FDI trong lĩnh vực tài nguyên như dầu mỏ và khí tự nhiên thường được thu hút bởi các quốc gia có tài nguyên phong phú Các yếu tố ảnh hưởng đến FDI tìm kiếm nguồn lực bao gồm chi phí nhân công, tỷ lệ thất nghiệp và cơ sở hạ tầng.
Loại FDI thứ ba, được gọi là tìm kiếm hiệu quả (efficiency-seeking), xảy ra khi các công ty quản lý hiệu quả các hoạt động phân tán theo địa lý, tận dụng lợi thế từ quy mô và phạm vi trong nền kinh tế.
Năm 1998, Báo cáo đầu tư thế giới của UNCTAD đã phân tích các yếu tố quyết định đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và xác định ba nhóm yếu tố quyết định đến nước tiếp nhận đầu tư, bao gồm yếu tố chính trị, thuận lợi kinh doanh và các yếu tố kinh tế Các yếu tố kinh tế quan trọng bao gồm GDP, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, cung tiền, tỷ lệ thất nghiệp, xuất nhập khẩu và tỷ giá hối đoái Do thiếu một khuôn khổ lý thuyết được chấp nhận rộng rãi, các nhà nghiên cứu thường dựa vào bằng chứng thực nghiệm để giải thích sự xuất hiện của FDI.
Các nghiên cứu trước đây
Nguyễn Thị Liên Hoa và Bùi Thị Bích Phương (2014) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các quốc gia đang phát triển Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu 30 quốc gia có thu nhập trung bình và thấp trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2012, sử dụng mô hình hiệu ứng cố định (FEM).
Nghiên cứu sử dụng các mô hình Pooled OLS và REM (Random Effects Models) cùng phương pháp ước lượng FGLS (Feasible Generalized Least Square) để phân tích dữ liệu bảng với các biến như quy mô thị trường, dự trữ ngoại hối, cơ sở hạ tầng, chi phí lao động và độ mở thương mại Kết quả cho thấy rằng quy mô thị trường, dự trữ ngoại hối, cơ sở vật chất, chi phí lao động và độ mở thương mại đều có tác động tích cực đến dòng vốn FDI vào các quốc gia đang phát triển Đặc biệt, biến chi phí lao động cho thấy tác động tích cực, cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng của các nhà đầu tư nước ngoài vào tay nghề của người lao động.
Phan Thị Quốc Hương (2015) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam, sử dụng mẫu dữ liệu từ 24 quốc gia đang phát triển tại khu vực Châu Á trong giai đoạn 2000-2012 Tác giả áp dụng phương pháp GMM sai phân để phân tích các biến như tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái, tín dụng nội địa cho khu vực tư nhân, vốn viện trợ phát triển chính thức, tổng sản phẩm quốc nội, dân số thành thị, độ mở thương mại, cơ sở hạ tầng, vốn con người, kiểm soát tham nhũng, và chất lượng quy định, luật pháp Kết quả nghiên cứu cho thấy dòng vốn FDI vào Việt Nam chịu ảnh hưởng từ tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, kim ngạch xuất khẩu hàng hóa, tài nguyên khai thác, và vốn con người Kết quả này xác nhận giả thuyết về tác động của khung chính sách, động cơ tìm kiếm thị trường, tài nguyên, và hiệu quả của các doanh nghiệp FDI tại Việt Nam.
Nghiên cứu của Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008) đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tại 38 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn 2000-2004 Sử dụng dữ liệu bảng và mô hình FEM cùng REM, nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ tăng trưởng GDP theo đầu người, cơ sở hạ tầng và độ mở thương mại có tác động tích cực và ý nghĩa thống kê đến FDI Ngược lại, lạm phát và thuế doanh nghiệp lại ảnh hưởng tiêu cực đến dòng chảy FDI Đặc biệt, chi phí nhân công và rủi ro không có ý nghĩa thống kê nhưng đều có tác động âm đến FDI.
Pravakar Sahoo (2006) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến FDI tại các nước Nam Á trong giai đoạn 1975-2003, sử dụng bảng đồng liên kết và phương pháp ước lượng OLS tổng hợp (GLS) Nghiên cứu xem xét các biến như quy mô thị trường, tỷ lệ tăng trưởng lực lượng lao động, chỉ số cơ sở hạ tầng và độ mở thương mại Kết quả cho thấy rằng các yếu tố này đều có tác động đáng kể đến FDI và đạt ý nghĩa thống kê.
Mottaleb và cộng sự (2010) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy FDI tại 68 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn 2005-2007, sử dụng mô hình FEM và REM để phân tích dữ liệu Các biến được xem xét bao gồm quy mô thị trường, độ mở thương mại, trợ cấp quốc tế, môi trường kinh doanh, cơ sở hạ tầng, lạm phát, giá trị công nghiệp gia tăng đối với GDP và lực lượng lao động Kết quả cho thấy quy mô thị trường, trợ cấp nước ngoài và môi trường kinh doanh có tác động quan trọng và có ý nghĩa thống kê đối với FDI.
Nghiên cứu của Teixeira và cộng sự (2016) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy FDI thiên nhiên và vốn con người, bao gồm các yếu tố kinh tế và chính sách như quy mô thị trường, tốc độ tăng trưởng, độ mở thương mại, tỷ lệ lạm phát, chi phí sản xuất, thuế suất và cơ sở hạ tầng Bên cạnh đó, các yếu tố chất lượng thể chế như kiểm soát tham nhũng, ổn định chính trị và tỷ lệ hành pháp cũng được xem xét Sử dụng mẫu 125 quốc gia từ năm 1995 đến 2012, tác giả áp dụng mô hình FEM và REM để phân tích dữ liệu với các biến quan trọng Kết quả chỉ ra rằng nguồn tài nguyên không tái tạo, vốn con người, tốc độ tăng trưởng, độ mở thương mại, tỷ lệ thất nghiệp, thuế, kiểm soát tham nhũng và tỷ lệ hành pháp có ảnh hưởng đáng kể đến FDI, trong khi quy mô thị trường, tỷ lệ lạm phát, cơ sở hạ tầng và ổn định chính trị không có ý nghĩa thống kê.
Table 1 B ả ng 2.1: Tóm t ắ t các nghiên c ứ u th ự c nghi ệ m:
Tác giả Phương pháp và mẫu nghiên cứu Kết quảnghiên cứu
Nguyễn ThịLiên Hoa và Bùi
Sử dụng dữ liệu dạng bảng với mô hình FEM và REM, phương pháp ước lượng Pooled OLS và FGLS (Feasible Generalized Least Square), bài viết sửdụng mẫu
30 quốc gia đang phát triển có thu nhập trung bình và thấp trong giai đoạn 2000- 2012.
Quy mô thị trường, dự trữ ngoại hối, cơ sở vật chất, chi phí lao động và độ mở thương mại đều là những yếu tố tích cực ảnh hưởng đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI).
Phan ThịQuốc Hương (2015) Sử dụng phương pháp GMM sai phân để phân tích dữ liệu bảng tại 24 quốc gia đang phát triển thuộc khu vực Châu Á trong giai đoạn 2000- 2012.
Nghiên cứu chỉ ra rằng dòng chảy FDI chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố, bao gồm tỷ giá hối đoái (-), tổng sản phẩm quốc nội (+), kim ngạch xuất khẩu hàng hóa (+), tài nguyên khai thác (+) và vốn con người (+).
Sử dụng mô hình FEM (Fixed Effects Models) và REM (Random Effects Models) để phân tích dữ liệu bảng tại 38 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn năm 2000-2004.
Tỷ lệ tăng trưởng GDP bình quân đầu người, cơ sở hạ tầng và độ mở thương mại đều có ảnh hưởng tích cực đến dòng chảy FDI, trong khi lạm phát và thuế lại tác động tiêu cực Nghiên cứu của Pravakar Sahoo (2006) áp dụng bảng đồng liên kết và phương pháp ước lượng OLS tổng hợp (GLS) để phân tích dữ liệu từ các nước Nam Á trong giai đoạn 1975-2003.
Quy mô thị trường, tỷ lệ tăng trưởng lực lượng lao động, cơ sở hạ tầng và độ mở thương mại đều có ảnh hưởng tích cực đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và các yếu tố này có ý nghĩa thống kê quan trọng.
Mottaleb và cộng sự(2010) Sử dụng mô hình FEM (Fixed
Effects Models) và REM (Random Effects Models) để phân tích dữ liệu tại 68 quốc
Quy mô thị trường(+), trợ cấp nước ngoài(+) và môi trường kinh doanh(-) có tác động quan trọng đến gia đang phát triển trong giai đoạn 2005-2007.
FDI và có nghĩa thống kê.
Teixeira và cộng sự(2016) Sử dụng mô hình FEM (Fixed
Effects Models) và REM (Random Effects Models) để phân tích dữ liệu tại 125 quốc gia trong giai đoạn từ năm
Nguồn tài nguyên không tái tạo, vốn con người, tốc độ tăng trưởng, độ mở thương mại, kiểm soát tham nhũng và tỷ lệ hành pháp đều ảnh hưởng tích cực đến nguồn vốn FDI, trong khi tỷ lệ thất nghiệp và thuế lại có tác động tiêu cực Những yếu tố này đều có ý nghĩa thống kê quan trọng đối với việc thu hút đầu tư nước ngoài.
Nghiên cứu cho thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy vốn FDI, trong đó Dunning chỉ ra ba loại hình FDI chính: tìm kiếm thị trường, tìm kiếm nguồn lực và tìm kiếm hiệu quả Bên cạnh đó, theo UNCTAD (1998), ba nhóm yếu tố ảnh hưởng đến FDI bao gồm yếu tố chính trị, thuận lợi kinh doanh và các yếu tố kinh tế.
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Giảthuyết nghiên cứu và các biến trong mô hình nghiên cứu.
3.1.1 Quy mô th ị trườ ng
Theo nghiên cứu của Artige và Nicolini (2005), quy mô thị trường, được đo bằng GDP hoặc GDP theo đầu người, là yếu tố quyết định chính đến dòng chảy FDI, đặc biệt trong FDI theo chiều ngang Jordaan (2004) cũng nhấn mạnh rằng FDI có xu hướng di chuyển đến các quốc gia có thị trường lớn hơn và sức mua cao hơn, giúp các công ty đạt được lợi nhuận cao hơn từ vốn đầu tư của mình, đồng nghĩa với việc các nhà đầu tư sẽ nhận được lợi tức cao hơn.
Charkrabarti (2001) cho rằng lý thuyết về quy mô thị trường ủng hộ ý tưởng rằng một thị trường lớn hơn cần thiết để sử dụng hiệu quả các nguồn lực và khai thác lợi ích kinh tế theo quy mô Khi quy mô thị trường tăng lên, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) cũng sẽ bắt đầu gia tăng và mở rộng hơn nữa Lý thuyết này vẫn phổ biến và được coi là một biến đại diện cho quy mô thị trường của nước sở tại trong hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố quyết định đến dòng chảy FDI.
Mô hình nghiên cứu
Tác giả dựa vào mô hình nghiên cứu của Erdal Demirhan và Mahmut Masca
(2008) để kiểm tra những biến kinh tế vĩ mô tác động lên dòng chảy vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI):
FDI là đầu tư trực tiếp nước ngoài
Gro là tỷlệ tăng trưởng GDP theo đầu người
Logcost là chi phí nhân công được lấy theo logs
Logtel là cơ sởhạtầng đo bằng số điện thoại trên 1000 người được lấy theo logs
Op là độmở thương mại
Risk là rủi ro môi trường kinh doanh
Tax là thuếsuất trên lợi nhuận doanh nghiệp là phần dư
Tác giả điều chỉnh bộ dữ liệu để khảo sát tác động của FDI kỳ trước đến FDI hiện tại, đồng thời thay thế biến chi phí nhân công bằng tỷ lệ thất nghiệp Tỷ lệ thất nghiệp phản ánh mức độ tham gia lao động và sự sẵn lòng chấp nhận công việc của người lao động với mức lương mà nhà tuyển dụng đề xuất Biến tỷ lệ thất nghiệp cũng được Teixeira và cộng sự (2016) sử dụng trong mô hình nghiên cứu FDI.
Tác giả thay thế biến rủi ro môi trường kinh doanh bằng biến tỷ giá hối đoái, vì dữ liệu về tỷ giá hối đoái phản ánh sức mạnh và sự yếu kém của đồng nội tệ Điều này giúp đánh giá sự ổn định của môi trường kinh doanh trong nước.
Và biến tỷ giá hối đoái cũng được tác giả Hong Hiep Hoang (2012) sử dụng trong mô hình nghiên cứu FDI của mình.
Trong nghiên cứu này, tác giả đã điều chỉnh cách đo lường cơ sở hạ tầng bằng cách sử dụng số điện thoại di động trên 100 người thay vì số điện thoại cố định trên 1000 người như trước đây Điều này phản ánh xu hướng hiện tại, khi người dân ngày càng ưa chuộng sử dụng điện thoại di động hơn so với điện thoại cố định.
Do đó, từ mô hình nghiên cứu (1) tác giả đề suất mô hình nghiên cứu sau để nghiên cứu dòng chảy nguồn vốn FDI khu vực ASEAN:
Trong đó: i là quốc gia: 1-10 là biến phụthuộc là biến trễcủa biến phụthuộc là bộcác biến gồm: Tax, Trade, Exrate, Unemp, Gro, Inf, Infras
Tax: Thuếsuất doanh nghiệp( Corporate tax rate)– đơn vịtính %
Trade: độ mở thương mại – đo bằng tổng xuất nhập khẩu/GDP (đơn vị tính:%/năm)
Exrate: Tỷgiá hối đoái (đơn vị tính: đồng nội tệ/USD)
Unemp: Thất nghiệp– đo bằng tỷlệthất nghiệp (đơn vị tính: %/năm)
Gro: Tỷlệ tăng trưởng GDP theo đầu người (đơn vịtính: %/năm)
Inf: Lạm phát– đo bằng chỉ sốgiá tiêu dùng CPI(đơn vị tính: %/năm)
Infras: Cơsở hạtầng– đo bằng số điện thoại di động trên 100 người là phần dư
Table 3 B ả ng 3.2: Tóm t ắ t các bi ế n trong mô hình:
Tên biến Mô tả Mô hình
FDI Foreign Direct Investment – Đầu tư trực tiếp nước ngoài (đơn vị tính: triệu USD/năm) v v v v GRO Growth rate of per capita GDP– Tăng trưởng
GDP bình quân đầu người (đơn vị tính:
INF Infation - Lạm phát-đo bằng chỉ số giá tiêu dùng CPI(đơn vị tính: %/năm) v v v v
EXRATE Exchange rate– Tỷgiá hối đoái (đơn vị tính: đồng nội tệ/USD) v v v v
Cel Cơ sở hạ tầng (đơn vị tính: số điện thoại di động/100 người) v v v v
UNEMP Unemployment–Thất nghiệp(%/năm) v v v v
Tax Thuế - (đơn vị tính: %/lợi nhuận doanh nghiệp v v v v
GDP Gross Domestic Products - Tổng sản phẩm quốc nội (đơn vịtính: triệu USD/năm) x v x v
Trade Trade openess– độ mở thương mại – đo bằng tổng xuất nhậpkhẩu/GDP(đơn vị tính:%/năm) v v x x
Exp Export – Xuất khẩu – đo bằng tổng xuất khẩu/GDP (đơn vị tính: %/năm) x x v v
Imp Import – Nhập khẩu – đo bằng tổng nhập khẩu/GDP (đơn vị tính: %/năm) x x v v
Ghi chú: Dấu “v” thể hiện biến có trong mô hình, dấu “x” thể hiện không có biến trong mô hình.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp ước lượng OLS (phương pháp ước lượng bình phương bé nhất) thường được coi là phương pháp ước lượng tốt nhất, miễn là không có các vi phạm như phương sai thay đổi, tự tương quan hay nội sinh Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng dữ liệu dạng bảng để phân tích, theo Baltagi (2008), dữ liệu dạng bảng mang lại nhiều ưu điểm vượt trội.
Dữ liệu bảng mang lại thông tin phong phú và đa dạng hơn bằng cách kết hợp các chuỗi theo thời gian với các quan sát theo không gian, giúp giảm thiểu đa cộng tuyến giữa các biến số, đồng thời cung cấp nhiều bậc tự do và hiệu quả hơn cho phân tích.
Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn đểnghiên cứu tính động của thay đổi.
Dữ liệu bảng cho phép phát hiện và đo lường hiệu quả hơn những ảnh hưởng không thể quan sát được trong dữ liệu chuỗi thời gian hoặc dữ liệu chéo theo không gian.
Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mô hình hành vi phức tạp hơn.
Dữ liệu bảng có thểtối thiểu hóa sựthiên lệch bằng cách thu thập dữliệu sẵn có cho vài nghìnđơn vị.
Các bước phân tích để lựa chọn mô hình phù hợp cụthể như sau:
Tác giả sử dụng phần mềm Stata để thực hiện hồi quy mô hình bằng phương pháp Pooled OLS và FEM, sau đó so sánh kết quả để xác định phương pháp phù hợp nhất Sau khi ước lượng bằng mô hình FEM, tác giả tiến hành kiểm định F nhằm kiểm tra giả thuyết H0 Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết H0, phương pháp FEM sẽ được chọn; ngược lại, Pooled OLS sẽ là lựa chọn tối ưu.
Bước 2: Tác giả tiến hành ước lượng mô hình bằng phương pháp Pooled OLS và REM, sau đó so sánh hiệu quả của hai phương pháp này Để kiểm chứng tính phù hợp của ước lượng, tác giả áp dụng kiểm định Breusch-Pagan dựa trên phương pháp nhân tử Lagrange (LM) Giả thuyết H0 cho rằng sai số trong ước lượng thô không có sự khác biệt giữa các quốc gia hoặc năm (phương sai giữa các quốc gia) là không đổi Nếu kết quả bác bỏ giả thuyết H0, điều này chỉ ra rằng sai số trong ước lượng có sự khác biệt giữa các nhóm, và mô hình REM sẽ là lựa chọn phù hợp; ngược lại, Pooled OLS sẽ được ưu tiên.
Sau khi hoàn thành hai bước đầu tiên, nếu kết quả cho thấy phương pháp ước lượng Pooled OLS được ủng hộ hơn FEM và REM, tác giả sẽ chọn Pooled OLS cho mô hình của mình Nếu không, tác giả sẽ tiếp tục thực hiện bước 3.
Bước 3: Tác giả ước lượng dữ liệu bằng mô hình FEM và REM, áp dụng kiểm định Hausman với giả thuyết H0: Cov(Xit, ui) = 0 Nếu kiểm định bác bỏ H0, mô hình FEM sẽ được chọn; ngược lại, nếu không bác bỏ H0, tác giả sẽ lựa chọn mô hình REM.
Một mô hình chỉ có giá trị khi các giả định của nó được đáp ứng Trong bài luận văn này, tác giả sẽ kiểm tra các giả định liên quan đến các phương pháp ước lượng để lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu Quá trình này bao gồm việc phát hiện các khuyết tật của mô hình nhằm đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của phân tích.
Kiểm định các khuyết tật của mô hình
3.4.1 Hi ện tượng phương sai thay đổ i
Phương sai thay đổi đề cập đến việc phương sai của các phần dư không phải là hằng số và thay đổi theo từng quan sát Hiện tượng này dẫn đến độ tin cậy không đồng đều giữa các quan sát, với phương sai lớn hơn đồng nghĩa với độ tin cậy thấp hơn Vấn đề càng trở nên rõ ràng khi giá trị phần dư có mối liên hệ với một hoặc nhiều biến giải thích khác trong mô hình, vi phạm giả định rằng các phân phối phần dư không được tương quan với bất kỳ biến giải thích nào.
Hiện tượng phương sai thay đổi gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng, bao gồm việc các ước lượng bằng phương pháp OLS vẫn giữ tính không chệch nhưng trở nên kém hiệu quả Hơn nữa, ước lượng của các phương sai sẽ bị chệch, dẫn đến việc kiểm định hệ số hồi quy mất hiệu lực.
Tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan/Cook-Weisberg cho mô hình OLS thông qua câu lệnh hettest trong Stata Đối với mô hình FEM và REM, tác giả áp dụng kiểm định Modified Wald với câu lệnh xttest3 và kiểm định Breusch và Pagan Lagrangian multiplier qua câu lệnh xttest0, theo thứ tự từng mô hình.
3.4.2 Hi ện tượ ng t ự tương quan
Tự tương quan đề cập đến mối quan hệ giữa các thành viên trong chuỗi quan sát được sắp xếp theo thời gian, như trong dữ liệu chuỗi thời gian, hoặc theo không gian, như trong dữ liệu chéo.
Hiện tượng tự tương quan gây ra nhiều hệ quả nghiêm trọng trong ước lượng OLS, khiến phương pháp này vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch nhưng không còn hiệu quả Phương sai ước lượng OLS bị chệch, có thể thấp hơn so với phương sai thực, dẫn đến việc phóng đại tỷ số t và làm cho các kiểm định t và F trở nên không đáng tin cậy Công thức tính phương sai của sai số trở thành ước lượng chệch của phương sai thực, đôi khi dẫn đến ước lượng thấp hơn thực tế Hệ số xác định có thể không đáng tin cậy và nhận giá trị cao hơn ước lượng thực, trong khi phương sai và số tiêu chuẩn của dự đoán cũng không còn hiệu quả.
Tác giả áp dụng kiểm định Wooldridge (2002) với lệnh xtserial để phát hiện hiện tượng tự tương quan trong mô hình dữ liệu bảng Đồng thời, kiểm định Durbin-Watson (d) cũng được sử dụng để kiểm tra tự tương quan trong mô hình hồi quy OLS.
3.4.3 Hi ện tượ ng đa công tuyế n Đa cộng tuyến nghĩa là hai hay nhiều biến giải thích trong biểu thức hồi quy có mối quan hệtuyến tính với nhau Nếu các biến có mối quan hệtuyến tính thì các hệsố ước lượng và thống kê T sẽkhông còn hợp lý.
Đa cộng tuyến có thể dẫn đến nhiều hệ quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy, bao gồm phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS bị phóng đại, khoảng tin cậy mở rộng, và tỷ số mất ý nghĩa Mặc dù hệ số xác định có thể cao, nhưng tỷ số ý nghĩa lại không đáng tin cậy, và dấu của các ước lượng hệ số hồi quy có thể bị sai lệch hoặc thay đổi Đa cộng tuyến giữa các biến luôn hiện hữu, nhưng chỉ trở thành vấn đề khi mức độ đa cộng tuyến đủ lớn để làm sai lệch kết quả ước lượng.
Theo Gujarati (2004), một sốcách kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến như sau:
Nhiều trường hợp mô hình có R2 lớn hơn 0.8 nhưng| |thấp.
Hệ số tương quan cao giữa các cặp biến độc lập cho thấy sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến Cụ thể, nếu giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa hai biến vượt quá 0.8, điều này chứng tỏ có mối liên hệ chặt chẽ giữa chúng.
Hệ số khuếch đại phương sai (VIF) là công cụ quan trọng trong phân tích hồi quy, giúp xác định hiện tượng đa cộng tuyến Nếu VIF của một biến lớn hơn 10, điều này cho thấy biến đó có mối quan hệ mạnh mẽ với các biến giải thích khác, gây ra vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình.
Trong bài luận văn này, tác giả áp dụng hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập cùng với hệ số khuếch đại (VIF) để phân tích Theo Baltagi (2008), việc sử dụng dữ liệu bảng có thể giúp giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến.
3.4.4 Hi ện tượ ng n ộ i sinh
Mô hình nghiên cứu áp dụng biến trễ của biến độc lập cùng với các yếu tố như GDP và độ mở thương mại, cho thấy mối quan hệ đồng thời giữa GDP và nguồn vốn FDI Cụ thể, khi GDP tăng trưởng, nguồn vốn FDI cũng gia tăng và ngược lại Để phân tích mối quan hệ này, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng GMM sai phân (Difference Generalized Method of Moments-GMM) theo Arellano-Bond (1991), dựa trên nền tảng lý thuyết của Holtz-Eakin, Newey & Rosen (1988).
Trong thủ tục GMM, cần phân biệt giữa biến được công cụ (instrumented) và biến công cụ (instrument) Nếu các biến dự đoán là nội sinh, chúng sẽ được phân loại vào nhóm biến được công cụ theo cách tiếp cận GMM.
The insights presented in this article are derived from comprehensive studies conducted by various researchers, including Zhang (2001), Chakraborty and Basu (2002), Kohpaiboon (2003), Basu et al (2003), Bengoa and Sanchez-Robles (2003), Asheghian (2004), Janicki and Wunnava (2004), Hansen and Rand (2006), Roy and Van der Berg (2006), Vu (2008), and Nguyen Thanh Hoang (2011) These contributions collectively enhance our understanding of the subject matter, offering valuable perspectives grounded in empirical research.
2 Được đúc kết từ nghiên cứu về tác động của FDI đến thương mại quốc tế như nghiên cứu của Chen and Chang
(1995), Buckley et al (2007), Sajid Anwar and Lan Phi Nguyen (2010, 2011). và khi đó chỉcó giá trị trễcủa các biến này mới là các công cụthích hợp (Judson et al.,
Trong nghiên cứu này, các biến nội sinh được công cụ hóa bằng cách sử dụng giá trị độ trễ thứ hai, ba hoặc bốn của chúng, trong khi các biến ngoại sinh nghiêm ngặt được xác định là các công cụ thích hợp Để kiểm tra vi phạm giả thiết hồi quy và hiện tượng nội sinh, tác giả áp dụng kiểm định Hansen và Sargan nhằm đánh giá tính phù hợp của việc thay thế biến nội sinh bằng biến công cụ Để đảm bảo kiểm định Sargan không bị yếu, số lượng biến công cụ phải nhỏ hơn hoặc bằng số lượng nhóm Phương pháp này cũng xử lý hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi trong mô hình.
Dữ liệu nghiên cứu
Tác giả đã sử dụng dữ liệu bảng từ 10 quốc gia ASEAN, bao gồm Indonesia, Myanmar, Thái Lan, Việt Nam, Malaysia, Philippines, Lào, Campuchia, Brunei và Singapore, trong khoảng thời gian từ năm 1993 đến 2017 Dữ liệu được thu thập theo từng năm, và theo Baltagi, dữ liệu bảng mang lại nhiều ưu điểm đáng kể.
Dữ liệu bảng cung cấp thông tin phong phú và đa dạng hơn thông qua việc kết hợp các chuỗi theo thời gian với các quan sát không gian, giúp giảm thiểu đa cộng tuyến giữa các biến số, đồng thời gia tăng bậc tự do và hiệu quả trong phân tích.
Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn đểnghiên cứu tính động của thay đổi.
Dữ liệu bảng có khả năng phát hiện và đo lường những ảnh hưởng không quan sát được một cách hiệu quả hơn so với dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy hoặc dữ liệu chéo theo không gian thuần túy.
Dữ liệu bảng giúp ta nghiên cứu những mô hình hành vi phức tạp hơn.
Dữ liệu bảng có thểtối thiểu hóa sựthiên lệch bằng cách thu thập dữliệu sẵn có cho vài nghìnđơn vị.
Nguồn dữ liệu kinh tế vĩ mô quan trọng bao gồm tỷ lệ tăng trưởng GDP theo đầu người, lạm phát, tỷ giá hối đoái, cơ sở hạ tầng, GDP, tỷ lệ thất nghiệp, thuế, độ mở thương mại và FDI Những thông tin này được thu thập từ các trang web uy tín như Ngân hàng Thế giới (World Bank) tại địa chỉ data.worldbank.org/indicator, Trading Economics tại tradingeconomics.com/indicator, và Knoema tại knoema.com/indicator.
Trong nghiên cứu này, các yếu tố kinh tế vĩ mô được xem xét bao gồm tỷ lệ tăng trưởng GDP theo đầu người, lạm phát, cơ sở hạ tầng, thuế, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp, độ mở thương mại và FDI kỳ trước Để khắc phục các vi phạm trong mô hình như hiện tượng tự tương quan và nội sinh, tác giả đã áp dụng phương pháp ước lượng D-GMM trong mô hình DPD Dữ liệu cho các biến trong mô hình chủ yếu được thu thập từ trang web của Ngân hàng Thế giới (World Bank).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả nghiên cứu
Table 4 B ả ng 4.1: Th ố ng kê mô t ả các bi ế n quan sát
Nguồn: Tác giảphân tích thông qua phần mềm Stata 14.0
Theo bảng 4.1, nguồn vốn FDI trung bình vào khu vực ASEAN đạt khoảng 6.512,464 triệu USD, với giá trị lớn nhất là 74.253,03 triệu USD và nhỏ nhất là -4.550,3 triệu USD Độ mở thương mại trung bình là 125,85% so với GDP, trong khi tỷ giá hối đoái trung bình là 3.590,52 đồng nội tệ/USD Tỷ lệ thất nghiệp trung bình trong khu vực là 2,89%/năm, và tổng sản phẩm quốc nội trung bình đạt 138.417,5 triệu USD, với giá trị cao nhất là 1.015.539 triệu USD và thấp nhất là 1.280,18 triệu USD Tỷ lệ lạm phát trung bình trong khu vực là 6,93%/năm, và cơ sở hạ tầng được đo bằng số điện thoại di động đạt trung bình 51 điện thoại/100 người.
Theo UNCTAD, khi một quốc gia có một trong ba dòng vốn FDI (vốn chủ đầu tư, lợi nhuận tái đầu tư và cho vay giữa các công ty) là âm và không có dòng vốn dương bù đắp, thì FDI sẽ mang dấu âm, được gọi là divestment Dữ liệu cho thấy rằng các chỉ số kinh tế như GDP, lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp có thể ảnh hưởng đến dòng vốn FDI Việc theo dõi các yếu tố này là cần thiết để hiểu rõ hơn về tình hình đầu tư nước ngoài tại quốc gia đó.
Variable Obs Mean Std Dev Min Max
Tỷ lệ điện thoại sử dụng đạt 174 chiếc/100 người, trong khi thuế suất trung bình là 26,27%, với mức cao nhất là 39% và thấp nhất là 17% Tăng trưởng GDP bình quân đầu người đạt 3,83%/năm, với mức cao nhất lên đến 13,22%/năm Giá trị xuất khẩu trung bình đạt 64,55%, trong khi giá trị cao nhất là 231,19% Giá trị nhập khẩu trung bình là 61,12%, với mức cao nhất đạt 210,41%.
Trong phân tích các biến liên tục, hầu hết các kiểm định thống kê yêu cầu các biến phải có phân phối chuẩn Điều này đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của các kết quả phân tích.
250 4 > 30 quan sát nên các biến đưa vào mô hìnhđãđạt phân phối chuẩn.
4.1.2 Ki ểm đị nh tính d ừ ng
Bảng 4.2 trình bày kết quả kiểm định tính dừng của dữ liệu bảng cho các biến độc lập định lượng trong mô hình Do đặc điểm dữ liệu bảng không cân đối, phương pháp kiểm định Fisher kết hợp với kiểm định Augmented Dickey-Fuller do Maddala và Wu đề xuất đã được áp dụng.
(1999) đề xuất Tác giả trình bày kết quả của thuộc tính Augmented Dickey Fuller ở bảng sau:
Table 5 B ả ng 4.2: Ki ểm đị nh tính d ừ ng c ủ a các bi ế n trong mô hình
Tên biến Augmented Dickey Fuller
4 Số quan sát các biến không đồng nhất do thiếu số liệu thống kê của một số quốc gia trong một số năm Vì vậy, lnExrate 16.1165 98.9370 a
Ghi chú: a: mức ý nghĩa 1%, b: mức ý nghĩa 5%, c: mức ý nghĩa 10%
Nguồn: Tác giảphân tích thông qua phần mềm Stata 14.0
Từbảng 4.2 trên ta thấy biến tỷlệ tăng trưởng,cơ sởhạtầng, lạm phát và FDI là dừng với dữ liệu gốc Còn lại các biến như thuế, độ mở thương mại, xuất khẩu, nhập khẩu, tỷgiá hối đoái, thất nghiệp và GDP là không dừng với dữ liệu gốc Nhưng khi ta lấy sai phân bậc 1 thì bộdữ liệu tác giả đang sửdụng là dừng với mức ý nghĩa 1% Do đó, trong phân tích định lượng tác giảsử dụng các biếnở dạng gốc bao gồm biến tỷlệ tăng trưởng, cơ sởhạtầng, lạm phát và FDI, các biến còn lại tác giảsử dụng ởsai phân bậc 1.
4.1.3 Ki ểm đị nh s ự tương quan các biế n trong mô hình và đa cộ ng tuy ế n
Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến Pearson
Hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Từ ma trận tương quan, tác giả phân tích sự liên kết giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, cũng như mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau.
Tương quan Pearson được sử dụng để xác định mối tương quan tuyến tính giữa các cặp biến, giúp phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến Hiện tượng này xảy ra khi hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 Kết quả từ Bảng 4.3 cho thấy không có hệ số nào lớn hơn 0.8 ở mô hình 1 và 3 Trong khi đó, ở mô hình 2 và 4, chỉ có cặp biến GDP và tỷ giá hối đoái có tương quan lớn hơn 0.8 Tuy nhiên, trong phạm vi nghiên cứu của bài viết này, chúng ta chấp nhận mối tương quan này để tiếp tục phân tích mô hình khảo sát của tác giả.
Hình Table 6 B ả ng 4.3:Ma tr ận tương quan tuyế n tính gi ữ a các c ặ p bi ế n
D1 -0.0440 0.1399 1.0000 trade gro -0.0506 1.0000 L1 1.0000 lnfdi lnfdi gro trade lnexrate unemp inf lncel tax
L1 1.0000 lnfdi lnfdi lngdp trade lnexrate unemp inf lncel tax
Nguồn: Kết quảphân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
L1 1.0000 lnfdi lnfdi gro exp imp lnexrate unemp inf lncel tax
L1 1.0000 lnfdi lnfdi lngdp exp imp lnexrate unemp inf lncel tax
4.1.4 Ki ểm định đa cộ ng tuy ế n trong mô hình
Kết quả từ Bảng 4.4 cho thấy tất cả các biến quan sát đều có chỉ số VIF nhỏ hơn 10, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu của tác giả.
Hình Table 7 B ả ng 4.4: Nhân t ử phóng đại phương sai củ a các bi ế n trong mô hình
Nguồn: Phân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
4.1.5 Ki ểm đị nh l ự a ch ọ n mô hình Pooled và mô hình FEM
Giả thuyết H0 trong kiểm định cho rằng không có sự khác biệt giữa các quốc gia qua các năm, trong khi giả thuyết đối lập cho rằng có sự khác biệt Nếu H0 được chấp nhận, mô hình Pooled sẽ được ưu tiên hơn mô hình FEM Ngược lại, nếu H0 bị bác bỏ, mô hình FEM sẽ được lựa chọn thay thế.
Table 8 B ả ng 4.5: K ế t qu ả so sánh và l ự a ch ọ n mô hình Pooled và FEM
Mô hình Giá trịthống kê F P-value
Nguồn: Phân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
Kết quả từ Bảng 4.5 cho thấy P-value của bốn mô hình đều nhỏ hơn 0.01, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, mô hình phù hợp cho việc phân tích dữ liệu của tác giả là mô hình FEM.
4.1.6 Ki ểm đị nh l ự a ch ọ n mô hình Pooled và mô hình REM
Tác giảsử dụng kiểm định “Breusch and Pagan Lagrangian multiplier” đểkiểm tra tính phù hợp của mô hình, giữa mô hình Pooled và mô hình REM Với giả thuyết
H 0 : Mô hình Pooled phù hợp hơn mô hình REM Nếu bác bỏgiảthuyết H 0 thì mô hình REM là mô hình phù hợp hơn.
Table 9 B ả ng 4.6: So sánh và l ự a ch ọ n mô hình Pooled và mô hình REM
Mô hình Chi bình phương ( ) P-value
Nguồn: Phân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
Dựa trên kết quả từ Bảng 4.6, không có đủ chứng cứ để bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, giữa mô hình Pooled và mô hình REM, phân tích cho thấy mô hình Pooled là lựa chọn phù hợp hơn.
4.1.7 Ki ểm đị nh l ự a ch ọ n mô hình FEM và mô hình REM
Tác giả áp dụng kiểm định Hausman để xác định mô hình phù hợp giữa FEM và REM Giả thuyết H0 được đặt ra là mô hình REM phù hợp hơn mô hình FEM Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết H0, điều này có nghĩa là mô hình FEM là lựa chọn phù hợp hơn so với mô hình REM.
Mô hình Chi bình phương ( ) P-value
Nguồn: Phân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
Kết quả từ Bảng 4.7 cho thấy P-value ở cả ba mô hình 1, 2, 3 đều nhỏ hơn 0.01, cho phép bác bỏ giả thuyết H0, do đó tác giả chọn mô hình FEM cho các mô hình này Trong khi đó, mô hình 4 không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, vì vậy mô hình REM là lựa chọn phù hợp cho mô hình này.
Kết luận: Sau khi thực hiện các kiểm định cần thiết để xác định mô hình phù hợp, tác giả đã quyết định chọn mô hình FEM để tiến hành phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này.
4.1.8 Ki ểm định phương sai thay đổ i ph ần dư trên dữ li ệ u b ả ng
Phân tích kết quả hồi quy
Tác giả đã áp dụng phương pháp bình phương bé nhất OLS để ước lượng mô hình, nhằm đưa ra đánh giá ban đầu Kết quả từ bảng 4.10 cho thấy, khi so sánh R² của bốn mô hình, mô hình thứ tư có R² cao nhất là 0,7196, điều này chứng tỏ tính hiệu quả của nó.
Kết quả phân tích cho thấy khả năng giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc FDI đạt 71,96% Ở mức ý nghĩa 1%, các biến có ý nghĩa thống kê bao gồm FDI kỳ trước, GDP và tỷ giá hối đoái (Exrate) Ở mức 5%, có thêm biến lạm phát (Inf) và biến cơ sở hạ tầng (Cel) cũng có ý nghĩa Các biến như xuất khẩu, nhập khẩu, tỷ lệ thất nghiệp và thuế không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 4 Mô hình 1 cho thấy FDI kỳ trước và tỷ lệ tăng trưởng GDP (Gro) có ý nghĩa ở mức 1%, trong khi các biến khác không có ý nghĩa Mô hình 2 xác định FDI kỳ trước, GDP và Exrate có ý nghĩa ở mức 1%, cùng với Inf và Cel ở mức 5% Mô hình 3 chỉ ra FDI kỳ trước và Gro có ý nghĩa ở mức 1% Cuối cùng, kiểm định F trong cả bốn mô hình bác bỏ giả thuyết H0 về việc các hệ số của các biến độc lập bằng không tại mức ý nghĩa 1%.
P value trong ba trường hợp đều nhỏ hơn 1%, cho thấy mô hình hồi quy OLS có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích biến phụ thuộc FDI từ các biến độc lập kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, mô hình gặp phải vấn đề vi phạm hiện tượng phương sai thay đổi, nội sinh và tự tương quan bậc 1, dẫn đến kết quả ước lượng không còn hiệu quả.
Table 13 B ả ng 4.10: K ế t qu ả phân tích mô hình b ằng phương pháp OLS
Tên biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value
Nguồn: Phân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
Bảng 4.11 trình bày kết quả hồi quy bằng phương pháp FEM dữ liệu bảng Trong mô hình 1, biến FDI kỳ trước, Gro và biến cơ sở hạ tầng (Cel) có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, trong khi tỷ giá hối đoái (Exrate) có ý nghĩa ở mức 5% Mô hình 2 cho thấy FDI kỳ trước, GDP và Cel có ý nghĩa ở mức 1%, còn lạm phát (Inf) có ý nghĩa ở mức 10% Mô hình 3 xác định FDI kỳ trước, Gro và Cel có ý nghĩa ở mức 1%, với Exrate có ý nghĩa ở mức 10% Mô hình 4 cho thấy FDI kỳ trước, GDP, Exrate và Cel có ý nghĩa ở mức 1%, trong khi Inf có ý nghĩa ở mức 10% Kiểm định F cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ tại mức ý nghĩa 1%, chứng tỏ mô hình hồi quy FEM có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích FDI từ các biến độc lập kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, do vi phạm hiện tượng phương sai thay đổi, nội sinh và tự tương quan bậc 1, tác giả đã chuyển sang sử dụng phương pháp ước lượng D-GMM để cải thiện kết quả.
Table 14 B ả ng 4.11: K ế t qu ả phân tích mô hình b ằng phương pháp FEM
Tên biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value
Nguồn: Phân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
Table 15 B ả ng 4.12 : K ế t qu ả phân tích mô hình b ằng phương pháp REM
Tên biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value
Nguồn: Phân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
Table 16 B ả ng 4.13: K ế t qu ả phân tích mô hình b ằng phương pháp D -GMM
Tên biến Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4
Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số P-value
Nguồn: Phân tích của tác giảtừphần mềm Stata 14.0
Kết quả từ bảng 4.13 cho thấy phương pháp D-GMM được áp dụng cho cả bốn mô hình đều cho thấy tính vững của mô hình Kiểm định F-test cho thấy P-value = 0.000 < 0.01, chứng tỏ rằng từng mô hình có ý nghĩa trong việc giải thích tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc FDI Bên cạnh đó, kết quả kiểm định Arellano-Bond test và Sagan test cho thấy mức ý nghĩa lớn hơn 10%, không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về biến công cụ ngoại sinh và không có tự tương quan bậc 2 trong mô hình Vì vậy, ước lượng bằng phương pháp GMM sai phân là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Theo bảng kết quả 4.13, trong mô hình 1, biến Gro và biến Cel có mức ý nghĩa thống kê 1%, trong khi biến FDI kỳ trước và tỷ giá hối đoái (Exrate) có mức ý nghĩa 5% Mô hình 2 cho thấy biến FDI kỳ trước, GDP, Exrate và Cel đạt mức ý nghĩa thống kê 1%, còn biến lạm phát (Inf) ở mức 10% Mô hình 3 xác định FDI kỳ trước, Gro và Cel có mức ý nghĩa 1%, trong khi Exrate đạt mức 10% Cuối cùng, mô hình 4 cho thấy FDI kỳ trước, GDP, Exrate và Cel có mức ý nghĩa 1%, và biến lạm phát (Inf) có mức ý nghĩa 10%.
Thảo luận các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI khu vực ASEAN
Quy mô thị trường, được đo bằng GDP và tỷ lệ tăng trưởng GDP theo đầu người, là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến dòng vốn FDI vào khu vực ASEAN Kết quả phân tích cho thấy có sự tác động tích cực giữa quy mô thị trường và dòng vốn FDI, với mô hình 1 cho thấy nếu tỷ lệ tăng trưởng GDP theo đầu người tăng 1%, dòng vốn FDI sẽ tăng 0,097%, và mô hình 2 chỉ ra rằng nếu GDP tăng 1%, dòng vốn FDI sẽ tăng 6,785% Nghiên cứu này phù hợp với giả thuyết ban đầu rằng quy mô thị trường tác động tích cực đến FDI, đồng thời xác nhận các nghiên cứu trước đây của Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008), Nguyễn Thị Liên Hoa và Bùi Thị Bích Phương (2014), cùng nghiên cứu của Mottaleb và cộng sự (2010) Tuy nhiên, kết quả này mâu thuẫn với nghiên cứu của Teixeira và cộng sự (2016), cho rằng quy mô thị trường không ảnh hưởng đến dòng vốn FDI.
Kết quả nghiên cứu của tác giả về độ mở thương mại cho thấy rằng tác động của nó đến dòng vốn FDI là âm, trái ngược với kỳ vọng ban đầu Cụ thể, cả mô hình 1 và mô hình 2 đều chỉ ra rằng gia tăng độ mở thương mại sẽ làm giảm khả năng thu hút dòng vốn FDI vào quốc gia Tuy nhiên, độ mở thương mại không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu này, điều này tương tự với nghiên cứu của Khachoo và Khan (2012) trên 68 quốc gia đang phát triển giai đoạn 1982-2008 Kết quả này còn khác với một số nghiên cứu trước đó của Nguyễn Thị Liên Hoa, Bùi Thị Bích Phương (2014), Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008), Pravakar Sahoo (2006), Teixeira và các cộng sự.
(2016) rằng độmở thương mại có tác động dương đến FDI và có ý nghĩa thống kê.
Kết quả phân tích cho thấy tỷ giá hối đoái có tác động dương đến dòng vốn FDI, phù hợp với giả thuyết ban đầu của tác giả Việc gia tăng tỷ giá hối đoái thúc đẩy xuất khẩu do đồng nội tệ mất giá, từ đó mở rộng thị trường cho các công ty FDI và thu hút nguồn vốn đầu tư Mặc dù các quốc gia cũng chú trọng đến giá trị nhập khẩu để cân bằng cán cân thương mại, nhưng các công ty đa quốc gia có xu hướng tập trung vào hoạt động xuất khẩu hơn Kết quả mô hình cho thấy hệ số của tỷ giá hối đoái có ý nghĩa thống kê cao, đặc biệt ở mô hình 2 và 4 với mức ý nghĩa 1%, trong khi ở mô hình 1 và 3 là 10% Kết quả này trái ngược với nghiên cứu của Anyanwu (2012) tại Châu Phi và Phan Thị Quốc Hương (2015) tại các quốc gia đang phát triển ở Châu Á, nhưng lại tương đồng với nghiên cứu của Hong Hiep Hoang.
(2012) rằng tỷ giá hoái đoái có ảnh hưởng dương đến dòng vốn FDI và có ý nghĩa thống kê.
Trái với giả thuyết ban đầu cho rằng tỷ lệ thất nghiệp có tác động tích cực đến dòng vốn FDI, phân tích từ các mô hình 2, 3 và 4 cho thấy tỷ lệ thất nghiệp cao thực sự có tác động tiêu cực đến việc thu hút FDI Cụ thể, khi tỷ lệ thất nghiệp thấp, dòng vốn FDI sẽ gia tăng, trong khi tỷ lệ thất nghiệp cao lại làm giảm sức hấp dẫn đối với các nhà đầu tư Kết quả này cũng nhất quán với nghiên cứu của Teixeira và cộng sự.
Nghiên cứu năm 2016 chỉ ra rằng tỷ lệ thất nghiệp có tác động tiêu cực đến dòng chảy vốn FDI Cụ thể, theo kết quả từ bảng 4.13 trong mô hình 2, nếu tỷ lệ thất nghiệp giảm 1%, dòng vốn FDI sẽ tăng 0,019% Điều này cho thấy các công ty đa quốc gia hiện đang chú trọng đến tay nghề và chuyên môn của lao động tại quốc gia mà họ muốn đầu tư Tuy nhiên, kết quả phân tích trong bài viết này lại không cho thấy mối liên hệ có ý nghĩa thống kê với tỷ lệ thất nghiệp.
Tỷ lệ lạm phát cao làm giảm sức hấp dẫn của nguồn vốn FDI, thể hiện mối quan hệ ngược chiều trong phân tích mô hình 2 và mô hình 4 Kết quả này phù hợp với giả thuyết ban đầu của tác giả và nghiên cứu của Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008), cho thấy tỷ lệ lạm phát có ảnh hưởng tiêu cực đến dòng chảy vốn FDI Theo phân tích từ bảng 4.13, tỷ lệ lạm phát có ý nghĩa thống kê 10% trong nghiên cứu này; cụ thể, nếu tỷ lệ lạm phát tăng 1%, dòng vốn FDI sẽ giảm 0,04% Kết quả này khác với nghiên cứu của Teixeira và cộng sự.
(2016) rằng tỷlệlạm phát không có ảnh hưởng đến dòng chảy vốn FDI.
Theo phân tích từ bảng 4.13, cơ sở hạ tầng có ảnh hưởng tích cực đến dòng vốn FDI trong cả bốn mô hình với ý nghĩa thống kê rõ ràng Cụ thể, mô hình 4 chỉ ra rằng khi cơ sở hạ tầng tăng 1%, dòng vốn FDI sẽ tăng 0,3% Kết quả này khẳng định giả thuyết ban đầu rằng cơ sở hạ tầng ảnh hưởng dương đến FDI, đồng thời cũng nhất quán với các nghiên cứu trước đây của Nguyễn Thị Liên Hoa và Bùi Thị Bích Phương (2014), cũng như Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008) Tuy nhiên, nghiên cứu này có sự khác biệt so với kết quả của Mottaleb và cộng sự (2010) cùng Teixeira và cộng sự.
(2016) rằng cơ sở hạtầng có tác động dương đến FDI nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Tác giả ban đầu giả thuyết rằng thuế có tác động nghịch chiều đến dòng vốn FDI, và kết quả từ mô hình 1 và 4 đã xác nhận giả thuyết này Cụ thể, nếu thuế tăng 1%, dòng vốn FDI sẽ giảm 0.015% Tuy nhiên, kết quả này không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu của tác giả, tương tự như nghiên cứu của Hunady và Orviska (2014) cho thấy thuế không ảnh hưởng đến dòng vốn FDI tại Châu Âu Ngược lại, nghiên cứu của Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008), cùng với Teixeira và cộng sự (2016), chỉ ra rằng thuế có tác động tiêu cực đến FDI và có ý nghĩa thống kê.
Kết quả phân tích mô hình cho thấy sự gia tăng dòng vốn FDI vào khu vực ASEAN qua các năm có ảnh hưởng dây chuyền Cụ thể, nếu FDI kỳ trước tăng 1%, FDI hiện tại sẽ tăng 0.224% Tất cả bốn mô hình đều cho thấy FDI kỳ trước có tác động dương đến FDI hiện tại, tạo động lực thu hút các dòng vốn FDI tiềm năng khác vào khu vực Điều này cũng phản ánh thực tế rằng sự thành công của các nhà đầu tư hiện tại sẽ thu hút thêm nhà đầu tư mới vào ASEAN.
