PHẨN MỞ ĐẦU
Đặt vấn đề
Tăng cường mối liên kết quốc tế thông qua đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là một vấn đề quan trọng trong toàn cầu hóa tài chính, tạo ra nhiều thách thức cho các nhà hoạch định chính sách và các 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 nguồn vốn FDI.
Nhiều công ty hiện nay lựa 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 suốt 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 đến các khía cạnh không gian của FDI, mở rộng từ các nghiên cứu ban đầu của Vernon (1966) và Dunning (2009), điều này đã ảnh hưởng đến sự gia tăng của các công ty đa quốc gia trên thị trường nước ngoài.
Mối quan tâm đến vị trí địa lý của FDI xuất phát từ sự cạnh tranh giữa các quốc gia trong việc thu hút đầu tư nước ngoài Những thay đổi tại nước sở tại đóng vai trò quan trọng trong việc hấp dẫn nguồn vốn FDI Theo Dunning (2009), các yếu tố như tính thuận tiện, giá cả, chất lượng tài nguyên thiên nhiên, cơ sở hạ tầng, các hạn chế của chính phủ và ưu đãi đầu tư có ảnh hưởng lớn đến quyết định về 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), khi mà các chính sách kinh tế và điều hành vĩ mô của chính phủ các nước chủ nhà ảnh hưởng đến quyết định đầu tư Vasconcellos và Kish (1998) cũng nhấn mạnh rằng để hiểu xu hướng dòng chảy FDI theo thời gian, cần xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô Tuy nhiên, tại các nước chủ nhà, sự quan tâm học thuật về vai trò của các biến vĩ mô trong việc thu hút FDI vẫn còn hạn chế Dunning (2009) cho rằng điều này một phần do thiếu nghiên cứu trong lĩnh vực này, dẫn đến việc các nhà kinh tế và công chúng thường hài lòng với các giải thích hiện có về dòng chảy FDI mà không tìm hiểu sâu hơn.
Trong nghiên cứu này, tác giả phân tích mối liên hệ giữa chính sách của chính phủ và dòng vốn FDI tại khu vực ASEAN Cụ thể, nghiên cứu tập trung vào ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô đối với đầu tư nước ngoài trong giai đoạn 1993-2017 Câu hỏi chính được đặt ra là vai trò của các yếu tố kinh tế vĩ mô trong việc thúc đẩy dòng chảy FDI tại ASEAN.
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 ảnh hưởng đến dòng chảy FDI vào khu vực ASEAN Câu hỏi nghiên cứu sẽ tập trung vào việc làm rõ các yếu tố này và cách chúng tác động đến quyết định đầu tư trong khu vực.
Các yếu tốkinh tếvĩ mônào ảnh hưởng đến dòng chảy nguồn vốn FDI vào khu vực ASEAN? h
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 nhiều nguồn uy tín như World Bank, Trading Economics và Knoema, sau đó được kiểm tra và đối chiếu với thông tin từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy.
Phương pháp được sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng.
Để lựa chọn phương pháp ước lượng hiệu quả cho kiểm định không chệch, vững và hiệu quả, 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, bên cạnh các biến độc lập là các biến kinh tế vĩ mô, độ trễ bậc một của biến phụ thuộc FDI cũng được coi là một biến độc lập Do đó, mô hình hồi quy này thuộc loại dữ liệu bảng động DPD, có sự vi phạm tự tương quan và biến nội sinh Để khắc phục các vi phạm này, phương pháp ước lượng GMM sai phân được áp dụng, 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 sử dụng.
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 Trước đây, nhiều luận văn thạc sĩ thường sử dụng mô hình REM (Random Effect Models) hoặc mô hình FEM (Fixed Effect Models) trong nghiên cứu của họ.
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
Dựa trên khung lý thuyết về 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 trong và ngoài nước liên quan đến thu hút dòng vốn FDI Qua đó, tác giả xác định được những khoảng trống trong nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu cho bài 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 như một biến độc lập trong mô hình nghiên cứu, sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng động (DPD) và phương pháp ước lượng GMM sai phân để phân tích mối quan hệ giữa các biến kinh tế vĩ mô và nguồn vốn FDI Bắt đầu từ phương pháp OLS đơn giản nhất, tác giả cũng đề xuất quy trình lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Dựa vào kết quả ước lượng mô hình DPD, tác giả đã chỉ ra những nhân tố chính ảnh hưởng đến nguồn vốn FDI và so sánh chúng với các giả thuyết ban đầu mà tác giả 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. h
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 loại đầu tư quốc tế mà một cư dân trong một nền kinh tế (nhà đầu tư trực tiếp) thực hiện nhằm thu được lợi ích dài hạn từ một doanh nghiệp tại nền kinh tế khác Lợi ích dài hạn này thể hiện sự tồn tại của mối quan hệ lâu dài giữa nhà đầu tư và doanh nghiệp, cùng với mức độ ảnh hưởng đáng kể của nhà đầu tư đối với 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 một 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, bao gồm cả cá nhân và tổ chức, thực hiện việc đầu tư vào tài sản cố định tại nước ngoài nhằm phục vụ cho các hoạt động kinh doanh và đạt được quyền kiểm soát 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 Hymer (1960) đề xuất, đánh dấu nỗ lực đầu tiên xây dựng một lý thuyết độc lập về xu hướng này Hymer cho rằng, để một công ty đa quốc gia vượt qua rào cản quốc tế và tham gia sâu vào sản xuất, công ty đó cần có lợi thế độc quyền Khi đầu tư ra nước ngoài, các công ty thường đối mặt với bất lợi như chi phí vận chuyển cao do khoảng cách địa lý, hạn chế trong hiểu biết về thị trường mới, cũng như chi phí thông tin và thiết lập mối quan hệ khách hàng, dẫn đến chi phí cao hơn so với các công ty bản địa.
Các công ty đa quốc gia thường tiến hành đầu tư ra nước ngoài khi sở hữu lợi thế độc quyền, giúp họ giảm chi phí và tăng doanh thu so với các công ty bản địa Lợi thế này có thể đến từ công nghệ hoặc nhãn hiệu Theo Hymer, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) xảy ra khi các công ty đa quốc gia có lợi thế độc quyền so với đối thủ cạnh tranh trong ngành, cho phép họ gia nhập thị trường của các 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) hiệu quả hơn giao dịch bên ngoài (MT) trong các thị trường không hoàn hảo Những bất hoàn hảo này có thể là tự nhiên, như khoảng cách địa lý làm tăng chi phí vận chuyển, hoặc mang tính chất cơ cấu, như rào cản thương mại về tiêu chuẩn sản phẩm và sở hữu trí tuệ Trong bối cảnh này, công ty cần tạo ra thị trường nội bộ, sử dụng tài sản giữa công ty mẹ và các công ty con để tối ưu hóa quy trình Lợi ích của việc nội bộ hóa bao gồm giảm thiểu độ trễ về thời gian, giảm bớt tình trạng mặc cả và thiếu hụt người mua Lý thuyết này giải thích lý do tại sao các công ty đa quốc gia (MNC) thường chọn đầu tư trực tiếp nước ngoài để tối thiểu hóa chi phí và tối đa hóa lợi nhuận cho cổ đông trong môi trường có nhiều bất hoàn hảo.
2.1.4 Lý thuy ế t mô hình tri ế t trung (Eclectic Paradigm) h
Mô hình chiết trung do Dunning phát triển vào những năm 1988 và 1995 cung cấp khung khái niệm giải thích về FDI, cho thấy rằng khả năng thu hút FDI của một quốc gia phụ thuộc vào ba yếu tố chính Đầu tiên là lợi thế sở hữu, liên quan đến nguồn tài nguyên và tính tiện dụng của doanh nghiệp Thứ hai là lợi thế địa điểm, bao gồm các tài nguyên hữu hình và vô hình của nước sở tại để tạo ra môi trường kinh doanh hấp dẫn Cuối cùng, sự kết hợp giữa lợi thế sở hữu và lợi thế địa điểm là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp duy trì và cải thiện khả năng cạnh tranh.
Dunning là một trong những tác giả hàng đầu trong nghiên cứu về đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), và ông đã xác định ba loại hình FDI chính dựa trên động lực đầu tư của các công ty Loại hình đầu tiên, được gọi là tìm kiếm thị trường (market-seeking), nhằm phục vụ nhu cầu của thị trường địa phương và khu vực FDI theo chiều ngang này liên quan đến việc nhân rộng cơ sở sản xuất tại nước sở tại, giúp tối ưu hóa sản xuất địa phương Quy mô và tăng trưởng của thị trường địa phương đóng vai trò quan trọng, trong khi các rào cản như thuế quan và chi phí vận chuyển thúc đẩy loại hình FDI này Các yếu tố liên quan đến FDI tìm kiếm thị trường bao gồm quy mô thị trường, thuế và xuất nhập khẩu của thị trường địa phương.
Loại hình FDI tìm kiếm nguồn lực (resource-seeking) diễn ra 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 thường cân nhắc chi phí lao động khi đầu tư trực tiếp nước ngoài nhằm xuất khẩu FDI theo chiều dọc hay định hướng xuất khẩu liên quan đến việc chuyển giao các bộ phận của chuỗi sản xuất sang quốc gia tiếp nhận đầu tư, với động lực chính là sự sẵn có của lực lượng lao động giá rẻ Ngoài ra, FDI trong lĩnh vực tài nguyên, như dầu mỏ và khí tự nhiên, thường hướng tới các quốc gia giàu tài nguyên Các yếu tố như chi phí nhân công, tỷ lệ thất nghiệp và cơ sở hạ tầng cũng ảnh hưởng đến quyết định đầu tư trong loại hình FDI này.
Loại FDI thứ ba, được gọi là tìm kiếm hiệu quả (efficiency-seeking), xảy ra khi doanh nghiệp tối ưu hóa quản lý các hoạt động phân tán theo địa lý, nhằm tận dụng lợi thế từ quy mô và phạm vi kinh tế.
Báo cáo đầu tư thế giới của UNCTAD năm 1998 đã phân tích các yếu tố quyết định đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), chia thành ba nhóm chính: yếu tố chính trị, thuận lợi kinh doanh và các yếu tố kinh tế Các yếu tố kinh tế bao gồm GDP, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, cung tiền, tỷ lệ thất nghiệp, xuất nhập khẩu và tỷ giá hối đoái Sự thiếu hụt một khuôn khổ lý thuyết chấp nhận rộng rãi đã dẫn đến việc các nhà nghiên cứu phải dựa vào chứng cứ 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) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến đầu tư trực tiếp nước ngoài tại các quốc gia đang phát triển Bài viết sử dụng mẫu 30 quốc gia có thu nhập trung bình và thấp trong giai đoạn từ năm 2000 đến 2012 Tác giả áp dụng mô hình FEM (Fixed Effects) để phân tích dữ liệu.
Nghiên cứu sử dụng các mô hình Pooled OLS và REM (Random Effects Models) kết hợp với phương pháp ước lượng FGLS để phân tích dữ liệu bảng, xem xét 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 các yếu tố này đều có tác động dương đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào các quốc gia đang phát triển Đặc biệt, biến chi phí lao động cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng của các nhà đầu tư nước ngoài đối với 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 (FDI) vào Việt Nam, sử dụng dữ liệu từ 24 quốc gia đang phát triển ở 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 pháp luật Kết quả cho thấy, dòng vốn FDI vào Việt Nam bị ảnh hưởng bởi tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, kim ngạch xuất khẩu, tài nguyên khai thác, và vốn con người, ủng hộ 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) phân tích các nhân 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 mô hình FEM và REM, nghiên cứu xem xét các biến như tỷ lệ tăng trưởng GDP theo đầu người, lạm phát, cơ sở hạ tầng, chi phí nhân công, độ mở thương mại, rủi ro và thuế doanh nghiệp Kết quả cho thấy 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 đến dòng chảy FDI, trong khi lạm phát và thuế có tác động tiêu cực Đặc biệt, chi phí nhân công và rủi ro không có ý nghĩa thống kê nhưng cũng ảnh hưởng tiêu cực đến FDI.
Pravakar Sahoo (2006) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tại các quốc gia Nam Á trong giai đoạn 1975-2003 Nghiên cứu sử dụng bảng đồng liên kết và phương pháp ước lượng OLS tổng hợp (GLS) với 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 quy mô thị trường, tỷ lệ tăng trưởng lực lượng lao động, cơ sở hạ tầng và độ mở thương mại 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 Bài viết áp dụng mô hình FEM và REM để phân tích dữ liệu, với các biến như 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 đến FDI.
Nghiên cứu của Teixeira và cộng sự (2016) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy FDI, được chia thành ba nhóm: (1) yếu tố nguồn tài nguyên, bao gồm tài nguyên thiên nhiên và vốn con người; (2) 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; (3) yếu tố chất lượng thể chế, bao gồm kiểm soát tham nhũng, ổn định chính trị và tỷ lệ hành pháp Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 125 quốc gia trong giai đoạn 1995-2012 và áp dụng mô hình FEM và REM để phân tích Kết quả cho thấy các yếu tố như 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 tác động đáng kể đến dòng vốn 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 của tỷ giá hối đoái, tổng sản phẩm quốc nội, kim ngạch xuất khẩu hàng hóa, tài nguyên khai thác và vốn con người Cụ thể, tỷ giá hối đoái có tác động tiêu cực đến FDI, trong khi tổng sản phẩm quốc nội, kim ngạch xuất khẩu, tài nguyên khai thác và vốn con người đều có ảnh hưởng tích cực.
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, chất lượng cơ sở hạ tầng và mức độ mở cửa thương mại đều có ảnh hưởng tích cực đến dòng chảy đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) Ngược lại, lạm phát và thuế suất lại tác động tiêu cực đến FDI 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 quốc gia 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 đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và các yếu tố này đều đạt ý nghĩa thống kê.
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 h 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
Các yếu tố như 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 có ảnh hưởng tích cực đến dòng 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.
Theo lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm, có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy nguồn vốn FDI Dunning đã chỉ ra ba loại hình FDI chính: tìm kiếm thị trường, tìm kiếm nguồn lực và tìm kiếm hiệu quả Ngoài ra, UNCTAD (1998) cũng xác định ba nhóm yếu tố tác động 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 Artige và Nicolini (2005), quy mô thị trường, được đo bằng GDP hoặc GDP theo đầu người, là yếu tố quyết định mạnh mẽ nhất ảnh hưởng đến dòng chảy FDI trong các nghiên cứu kinh tế lượng Nhân tố này chủ yếu liên quan đến FDI theo chiều ngang, không ảnh hưởng đến FDI theo chiều dọc Jordaan (2004) cũng nhấn mạnh rằng FDI có xu hướng di chuyển đến các quốc gia có thị trường rộng lớn và sức mua cao, nơi các công ty có thể đạt được lợi nhuận cao hơn từ vốn tự có, dẫn đến việc các nhà đầu tư nhận được lợi tức cao hơn trên vốn đầu tư của họ.
Charkrabarti (2001) lập luận rằng lý thuyết về quy mô thị trường nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có một thị trường lớn hơn để tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực và khai thác lợi ích kinh tế theo quy mô Khi quy mô thị trường gia tăng, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) cũng sẽ tăng theo và mở rộng hơn nữa Lý thuyết này vẫn được coi là phổ biến và được sử dụng như một biến đại diện cho quy mô thị trường của quốc gia trong hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng 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): h
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
Để phù hợp với bộ dữ liệu thu thập, tác giả khảo sát tác động của FDI kỳ trước đến FDI hiện tại và thay thế biến chi phí nhân công (logcost) bằng tỷ lệ thất nghiệp (Unemployment) Dữ liệu về tỷ lệ thất nghiệp phản ánh tỷ lệ lao động tham gia và mức độ chấp nhận công việc của người lao động với mức lương mà nhà tuyển dụng sẵn lòng trả Biến tỷ lệ thất nghiệp cũng đã được Teixeira và cộng sự (2016) sử dụng trong nghiên cứu về FDI.
Tác giả đã 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 hoặc sự yếu kém của đồng nội tệ Điều này giúp đánh giá mức độ 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, 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 Sự thay đổi này phản ánh xu hướng hiện đại, khi người dân ngày càng ưa chuộng sử dụng điện thoại di động hơn 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) h
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 h
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 vi phạm như phương sai thay đổi, tự tương quan hoặc 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 đáng kể.
Dữ liệu bảng cung cấp thông tin phong phú và đa dạng hơn bằng cách kết hợp các chuỗi theo thời gian với các quan sát không gian, giúp giảm thiểu đa cộng tuyến giữa các biến số, tăng cường bậc tự do và nâng cao hiệu quả 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 các ảnh hưởng không thể quan sát được, so với dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy 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. h
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 để kiểm tra giả thuyết H0 Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết H0, phương pháp FEM sẽ được chọn; ngược lại, phương pháp Pooled OLS sẽ được sử dụng.
Tác giả tiến hành ước lượng mô hình bằng phương pháp Pooled OLS và REM, sau đó so sánh hai phương pháp này thông qua kiểm định Lagrange (LM) với kiểm định Breusch-Pagan Giả thuyết H0 được đặt ra cho rằng sai số của ước lượng thô không bao gồm các sai lệch giữa các quốc gia hoặc năm, tức là phương sai giữa các quốc gia là không đổi Nếu kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết H0, điều này chỉ ra rằng sai số trong ước lượng có sự sai lệch giữa các nhóm, và mô hình REM sẽ là lựa chọn phù hợp Ngược lại, nếu giả thuyết H0 không bị bác bỏ, Pooled OLS sẽ được lựa chọn.
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 tiến hành ước lượng dữ liệu bằng mô hình FEM và REM, sử dụng kiểm định Hausman với giả thuyết H0: Cov(Xit, ui) = 0 Nếu kiểm định bác bỏ H0, tác giả sẽ lựa chọn mô hình FEM Ngược lại, nếu không bác bỏ H0, tác giả sẽ chọn mô hình REM.
Một mô hình chỉ có giá trị khi các giả định của nó được đáp ứng Bài luận văn này sẽ kiểm tra các giả định liên quan đến các phương pháp ước lượng được sử dụng, nhằm lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu của tác giả Quá trình kiểm tra này được thực hiện bằng cách phát hiện các khuyết tật của mô hình.
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 của mỗi quan sát không đồng đều; phương sai càng lớn thì độ tin cậy càng thấp Vấn đề trở nên rõ ràng khi giá trị phần dư có mối quan hệ với các biến giải thích khác trong mô hình, vi phạm giả định rằng các phân phối của 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 lại mất đi hiệu quả Điều này dẫn đến ước lượng của các phương sai trở nên chệch, làm giảm hiệu lực của việc kiểm định hệ số hồi quy.
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 and 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 là 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 ảnh hưởng đến phương pháp ước lượng OLS, khiến nó vẫn là ước lượng tuyến tính không chệch nhưng không còn hiệu quả Phương sai của OLS trở nên chệch, có thể thấp hơn so với phương sai thực, dẫn đến việc phóng đại tỷ số t và làm giảm độ tin cậy của các kiểm định t và F Công thức thông thường để tính phương sai của sai số trở thành ước lượng chệch, có thể dẫn đến ước lượng thấp cho phương sai thực Hệ số xác định cũng có thể không đáng tin cậy và có thể nhận giá trị ước lượng cao, trong khi phương sai và số tiêu chuẩn của dự đoán không còn hiệu quả.
Tác giả áp dụng kiểm định Wooldridge (2002) với câu lệnh xtserial để phát hiện hiện tượng tự tương quan trong mô hình dữ liệu bảng Đồng thời, kiểm định Durbin-Watson cũng được sử dụng để xác định 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.
Hiện tượng đa cộng tuyến có thể dẫn đến nhiều hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy Cụ thể, phương sai và hiệp phương sai của các ước lượng OLS trở nên lớn, tạo ra khoảng tin cậy rộng và tỷ số mất ý nghĩa Mặc dù hệ số xác định có thể cao, nhưng tỷ số lại không có ý nghĩa, 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 tồn tại, nhưng chỉ trở thành khuyết tật khi mức độ đa cộng tuyến đủ lớn để gây ra sự thiên lệch trong kết quả ước lượng.
Theo Gujarati (2004), một sốcách kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến như sau: h
Nhiều trường hợp mô hình có R2 lớn hơn 0.8 nhưng| |thấp.
Hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập có giá trị cao Khi giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan giữa hai biến vượt quá 0.8, điều này chỉ ra sự tồn tại của hiện tượng đa cộng tuyến giữa chúng.
Hệ số khuếch đại phương sai (VIF) được sử dụng để xác định hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy Nếu giá trị VIF của một biến lớn hơn 10, điều này cho thấy có sự tồn tại của đa cộng tuyến giữa biến đó và các biến giải thích khác.
Trong bài luận văn này, tác giả áp dụng hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập kết hợp với hệ số khuếch đại (VIF) Theo Baltagi (2008), việc sử dụng dữ liệu bảng giúp hạn chế 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, sự tăng trưởng của GDP dẫn đến gia tăng nguồn vốn FDI và ngược lại Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng GMM sai phân (Difference Generalized Method of Moments-GMM) theo Arellano-Bond (1991), dựa trên cơ sở lý thuyết của Holtz-Eakin, Newey & Rosen (1988).
Trong thủ tục GMM, việc phân biệt giữa biến được công cụ (instrumented) và biến công cụ (instrument) là rất quan trọng Nếu các biến được dự đoán có tính nội sinh, chúng sẽ được phân loại vào nhóm biến được công cụ theo cách tiếp cận GMM.
The findings presented are derived from extensive research conducted by various scholars, 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).
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). h và khi đó chỉcó giá trị trễcủa các biến này mới là các công cụthích hợp (Judson et al.,
Các biến giải thích được xác định là ngoại sinh nghiêm ngặt và các biến công cụ được thêm vào sẽ được xếp vào nhóm biến công cụ Các biến ngoại sinh nghiêm ngặt có giá trị hiện tại và trễ đều là các công cụ thích hợp Trong nghiên cứu này, các biến nội sinh được công cụ bằng cách sử dụng giá trị độ trễ thứ hai, ba hoặc bốn Để phát hiện vi phạm giả thiết hồi quy và hiện tượng nội sinh, tác giả áp dụng kiểm định Hansen và Sargan nhằm kiểm tra sự 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 các 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 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 năm, và theo Baltagi, dữ liệu bảng mang lại nhiều ưu điểm đáng chú ý.
Dữ liệu bảng cung cấp thông tin phong phú và đa dạng hơn bằng cách kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát không gian Điều này giúp giảm thiểu đa cộng tuyến giữa các biến số, tăng cường bậc tự do và nâng cao hiệu quả 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. h
Dữ liệu bảng có khả năng phát hiện và đo lường những ảnh hưởng không thể quan sát một cách hiệu quả hơn so với dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy 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.
Nguồn dữ liệu kinh tế vĩ mô 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 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.
Các yếu tố kinh tế vĩ mô trong nghiên cứu 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 Mô hình DPD được tác giả sử dụng cùng với phương pháp ước lượng D-GMM nhằm khắc phục các vấn đề tự tương quan và nội sinh Dữ liệu cho các biến trong mô hình chủ yếu được thu thập từ trang web của Ngân hàng Thế giới.
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 chảy vào khu vực ASEAN đạt khoảng 6.512,464 triệu USD, với giá trị lớn nhất là 74.253,03 triệu USD và giá trị nhỏ nhất là -4.550,3 triệu USD Độ mở thương mại trung bình đạt 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 giá trị thấp nhất là 1.280,18 triệu USD Tỷ lệ lạm phát trung bình khu vực là 6,93%/năm, và cơ sở hạ tầng được đo bằng số điện thoại di động đạt giá trị trung bình 51 điện thoại/100 người, với giá trị cao nhất là
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.
Variable Obs Mean Std Dev Min Max h
Trên 100 người, có 174 điện thoại, cho thấy sự phổ biến của công nghệ di động Mức thuế trung bình là 26,27%, với mức cao nhất đạt 39% và thấp nhất là 17% Tỷ lệ tăng trưởng GDP bình quân đầu người đạt 3,83% mỗi năm, với giá trị cao nhất lên đến 13,22% mỗi năm Giá trị xuất khẩu trung bình đạt 64,55%, trong khi giá trị cao nhất là 231,19% Đối với nhập khẩu, giá trị trung bình là 61,12%, với mức cao nhất đạt 210,41%.
Trong phân tích các biến liên tục, nhiều kiểm định thống kê yêu cầu biến có phân phối chuẩn Điều này đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của 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 đối với các biến độc lập định lượng trong mô hình Do đặc điểm dữ liệu bảng không cân đối, chúng tôi đã áp dụng kiểm định Fisher kết hợp với kiểm định Augmented Dickey Fuller theo phương pháp của Maddala và Wu.
(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
Dữ liệu thống kê về tỷ giá hối đoái không đồng nhất do thiếu số liệu từ một số quốc gia trong các năm nhất định, dẫn đến việc bảng dữ liệu trở nên không cân đối.
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 mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Tương quan Pearson giúp xác định mối tương quan tuyến tính giữa các cặp biến và 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 Theo kết quả ở Bảng 4.3, không có hệ số nào vượt quá 0.8 trong mô hình 1 và 3 Trong khi đó, 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 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
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
Phương pháp nhân tử phóng đại phương sai cho thấy từ Bảng 4.4, tất cả các biến quan sát đều có chỉ số VIF nhỏ hơn 10, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu.
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 chỉ ra rằng giá trị 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
Theo Bảng 4.6, không có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, do đó giữa mô hình Pooled và mô hình REM, mô hình Pooled được xác định là 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 tối ưu giữa mô hình FEM và mô hình REM Giả thuyết H0 cho rằng mô hình REM là lựa chọn tốt hơn so với mô hình FEM Nếu kết quả kiểm định bác bỏ H0, điều đó có nghĩa là mô hình FEM sẽ phù hợp hơn mô hình REM.
Table 10 B ả ng 4.7: So sánh và l ự a ch ọ n mô hình FEM và REM h
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 giá trị P-value ở cả ba mô hình 1, 2, 3 đều nhỏ hơn 0.01, cho phép bác bỏ giả thuyết H0, dẫn đến việc tác giả chọn mô hình FEM cho ước lượng Ngược lại, 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.
Phân tích kết quả hồi quy
Tác giả đã áp dụng phương pháp bình phương bé nhất OLS để ước lượng mô hình và đánh giá ban đầu về hiệu quả của nó Kết quả từ bảng 4.10 cho thấy mô hình bốn có giá trị R² cao nhất là 0,7196, cho thấy tính phù hợp tốt trong việc giải thích tác động của các biến độc lập.
Kết quả phân tích cho thấy khả năng giải thích của các biến độc lập đạt 71,96% đối với biến phụ thuộc FDI Các biến có ý nghĩa thống kê ở mức 1% bao gồm FDI kỳ trước, GDP và tỷ giá hối đoái (Exrate), trong khi biến lạm phát (Inf) và cơ sở hạ tầng (Cel) có ý nghĩa ở mức 5% Các biến xuất khẩu, nhập khẩu, tỷ lệ thất nghiệp và thuế không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 4 Tương tự, mô hình 1 xác định 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 cũng chỉ ra FDI kỳ trước, GDP và tỷ giá hối đoái có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cùng với lạm phát và cơ sở hạ tầng ở mức 5% Mô hình 3 cho thấy FDI kỳ trước và Gro có mức ý nghĩa 1%, còn lại không có ý nghĩa Kiểm định F trong cả bốn mô hình bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 1%.
P-value trong cả 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 về phương sai thay đổi, hiện tượng 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 với các biến có ý nghĩa thống kê khác nhau trong các mô hình Trong mô hình 1, biến FDI kỳ trước, Gro và biến cơ sở hạ tầng (Cel) có ý nghĩa thống kê 1%, trong khi biến tỷ giá hối đoái (Exrate) có ý nghĩa 5% Mô hình 2 cho thấy FDI kỳ trước, GDP và biến Cel có ý nghĩa 1%, còn biến lạm phát (Inf) có ý nghĩa 10% Mô hình 3 xác định FDI kỳ trước, Gro và Cel có ý nghĩa 1%, với Exrate có ý nghĩa 10% Mô hình 4 cho thấy FDI kỳ trước, GDP, Exrate và Cel có ý nghĩa 1%, trong khi Inf có ý nghĩa 10% Kiểm định F trong cả bốn mô hình bác bỏ giả thuyết H0 với P value nhỏ hơn 1%, cho thấy mô hình hồi quy FEM có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích biến phụ thuộc FDI Tuy nhiên, do vi phạm về phương sai thay đổi, nội sinh và tự tương quan bậc 1, tác giả đã sử dụng phương pháp D-GMM để ước lượng thay thế.
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 đảm bảo tính vững Kiểm định F-test của từng mô hình có P-value = 0.000 < 0.01, cho thấy các mô hình đều có ý nghĩa trong việc giải thích tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc FDI Thêm vào đó, kết quả kiểm định Arellano-Bond test và Sagan test cho phương pháp ước lượng GMM sai phân đều có mức ý nghĩa lớn hơn 10%, cho thấy không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về biến công cụ ngoại sinh và không có tự tương quan bậc 2 Do đó, phương pháp GMM sai phân là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Trong các mô hình phân tích, biến Gro và biến Cel có ý nghĩa thống kê 1% trong mô hình 1, trong khi biến FDI kỳ trước và tỷ giá hối đoái (Exrate) đạt mức 5% Mô hình 2 cho thấy biến FDI kỳ trước, GDP, Exrate và Cel có ý nghĩa thống kê 1%, với biến lạm phát (Inf) đạt mức 10% Mô hình 3 xác định biến FDI kỳ trước, Gro và Cel có ý nghĩa thống kê 1%, trong khi Exrate đạt mức 10% Cuối cùng, mô hình 4 chỉ ra rằng biến FDI kỳ trước, GDP, Exrate và Cel có ý nghĩa thống kê 1%, và biến lạm phát (Inf) có 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 Phân tích cho thấy, với mức ý nghĩa 1%, quy mô thị trường có tác động tích cực đến dòng vốn FDI Cụ thể, nếu tỷ lệ tăng trưởng GDP theo đầu người tăng 1%, dòng vốn FDI sẽ tăng 0,097%, và nếu GDP tăng 1%, dòng vốn FDI sẽ tăng 6,785% Kết quả này phù hợp với giả thuyết ban đầu rằng quy mô thị trường tác động cùng chiều với dòng vốn FDI, cũng như với các nghiên cứu trước đây của Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008), Nguyễn Thị Liên Hoa và Bùi Thị Bích Phương (2014), và Mottaleb và cộng sự (2010) Tuy nhiên, nghiên cứu của Teixeira và cộng sự (2016) lại cho thấy quy mô thị trường không ảnh hưởng đến dòng vốn FDI, tạo nên sự trái ngược trong kết quả.
Kết quả ước lượng trong bài viết cho thấy độ mở thương mại tác động ngược chiều đến dòng vốn FDI, trái với giả thuyết ban đầu Cụ thể, cả hai mô hình đều chỉ ra tác động âm của độ mở thương mại đến FDI, nghĩa là gia tăng độ mở thương mại có thể làm giảm khả năng thu hút dòng vốn FDI vào quốc gia Mặc dù kết quả này không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu, nó tương đồng với nghiên cứu của Khachoo và Khan (2012) về 68 quốc gia đang phát triển, cho rằng độ mở thương mại không ảnh hưởng đến dòng vốn FDI Ngược lại, kết quả nghiên cứu này khác với các nghiên cứu của Nguyễn Thị Liên Hoa và Bùi Thị Bích Phương (2014), Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008), cùng Pravakar Sahoo (2006) và Teixeira cùng 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 tích cực đến dòng vốn FDI, khẳng định giả thuyết ban đầu của tác giả Việc gia tăng tỷ giá hối đoái hỗ trợ xuất khẩu, giúp mở rộng thị trường cho các công ty FDI và thu hút thêm nguồn vốn Mặc dù các quốc gia cũng cần cân bằng cán cân thương mại thông qua giá trị nhập khẩu, nhưng các công ty đa quốc gia có xu hướng chú trọng hơn vào hoạt động xuất khẩu Hệ số của tỷ giá hối đoái có ý nghĩa thống kê cao, với mức ý nghĩa 1% ở mô hình 2 và 4, và 10% ở mô hình 1 và 3 Kết quả này trái ngược với nghiên cứu của Anyanwu (2012) tại Châu Phi và Phan Thị Quốc Hương (2015) tại 24 quốc gia Châu Á, nhưng 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.
Ngược với giả thuyết ban đầu cho rằng tỷ lệ thất nghiệp có tác động tích cực đến dòng vốn FDI, phân tích từ 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 tăng lên, trong khi tỷ lệ thất nghiệp cao lại làm giảm sức hấp dẫn đối với các nhà đầu tư nước ngoài Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Teixeira và các cộng sự.
Theo nghiên cứu năm 2016, tỷ lệ thất nghiệp có tác động tiêu cực đến dòng chảy vốn FDI Cụ thể, 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 hơn đến tay nghề và chuyên môn của người lao động tại quốc gia mà họ muốn đầu tư Tuy nhiên, phân tích trong bài viết này lại chỉ ra rằng không có ý nghĩa thống kê đối 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 mô hình 2 và mô hình 4, phù hợp với giả thuyết ban đầu của tác giả và nghiên cứu của Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008) về tác động tiêu cực của lạm phát đối với dòng chảy FDI Kết quả phân tích từ bảng 4.13 cho thấy tỷ lệ lạm phát có ý nghĩa thống kê với mức 10%, cụ thể, nếu tỷ lệ lạm phát tăng 1%, dòng vốn FDI sẽ giảm 0,04% Tuy nhiên, kết quả này lại khác với nghiên cứu của Teixeira và các 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 Cụ thể, trong mô hình 4, khi cơ sở hạ tầng tăng 1%, FDI cũng tăng 0,3% Kết quả này hỗ trợ giả thuyết ban đầu rằng cơ sở hạ tầng tác động dương đến FDI, tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn Thị Liên Hoa và Bùi Thị Bích Phương (2014), cũng như Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008) Tuy nhiên, nghiên cứu này lại không phù hợp với kết quả của Mottaleb và cộng sự (2010) và Teixeira cùng các đồng tác giả.
(2016) rằng cơ sở hạtầng có tác động dương đến FDI nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Tác giả ban đầu đưa ra giả thuyết rằng thuế ảnh hưởng tiêu cực 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 phân tích không đạt ý nghĩa thống kê, tương tự như nghiên cứu của Hunady và Orviska (2014) cho thấy thuế không ảnh hưởng đến FDI tại Châu Âu Ngược lại, nghiên cứu của Erdal Demirhan và Mahmut Masca (2008) cũng như Teixeira và cộng sự (2016) cho thấy thuế có tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đối với FDI.
Kết quả phân tích từ mô hình cho thấy có sự ảnh hưởng dây chuyền làm gia tăng dòng vốn FDI vào khu vực ASEAN qua các năm Cụ thể, nếu FDI kỳ trước tăng 1%, FDI hiện tại sẽ tăng 0.224% Tất cả bốn mô hình đều chỉ ra rằng 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 ASEAN Điều này phù hợp với thực tế rằng sự thành công của các nhà đầu tư hiện tại sẽ thu hút thêm nhà đầu tư khác vào khu vực.