Bài nghiên cứu này tập trung vào phân tích tác động của rủi rokinh tế của bốn quốc gia chính ở khu vực Châu Á - Thái Bình Dương: Singapore, Philippines, Thái Lan vàViệt Nam đến dòng vốn
Tên đề tài
Đánh giá tác động của rủi ro kinh tế đối với dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tại Singapore, Thái Lan, Philippines và Việt Nam trong giai đoạn 2000 - 2022 cho thấy những yếu tố rủi ro như biến động kinh tế toàn cầu, chính sách kinh tế nội địa và ổn định chính trị có ảnh hưởng lớn đến quyết định đầu tư Nghiên cứu chỉ ra rằng Singapore duy trì sức hút FDI nhờ vào môi trường kinh doanh ổn định, trong khi Thái Lan và Philippines gặp khó khăn hơn do các yếu tố rủi ro cao hơn Việt Nam nổi lên như một điểm đến hấp dẫn cho FDI nhờ vào cải cách kinh tế và chính sách mở cửa, mặc dù vẫn phải đối mặt với những thách thức từ rủi ro kinh tế.
Giới thiệu
Thế kỷ XXI được xem là thời kỳ phát triển mạnh mẽ của Châu Á, với sự chuyển mình rõ rệt sau chiến tranh thế giới thứ 2 Việt Nam cùng một số quốc gia Đông Nam Á đã có sự phục hồi và tăng trưởng nhanh chóng Theo dự báo của các nhà kinh tế từ tạp chí The Business Times, năm tới hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới cho khu vực này.
Năm 2022 đánh dấu một cột mốc quan trọng khi sản phẩm quốc nội của nhóm nước ASEAN-6, bao gồm Singapore, Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam, lần đầu tiên trong 30 năm có thể vượt qua Trung Quốc.
* Nền kinh tế của Singapore
Theo thống kê của Ngân hàng Thế giới, Singapore là một nền kinh tế thu nhập cao với tổng thu nhập quốc dân đạt 54.530 USD/người vào năm 2017 Nước này đã chuyển đổi từ nền kinh tế sản xuất với thu nhập trung bình cao và năng suất thấp sang nền kinh tế dịch vụ với thu nhập tăng trưởng thấp nhưng năng suất cao, nhờ vào sự phục vụ của các doanh nghiệp địa phương Sự phát triển kinh tế của Singapore được thúc đẩy bởi các chính sách kinh tế và xã hội hiệu quả, cùng với sự bền bỉ của các mô hình phát triển trong suốt 50 năm qua Về đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), các công ty con của Singapore hoạt động hiệu quả ở nước ngoài, trong khi FDI vào Singapore có tác động tích cực đến tăng trưởng và chất lượng môi trường, mặc dù có thể làm gia tăng bất bình đẳng thu nhập trong nước Nghiên cứu cũng cho thấy có mối quan hệ ngắn hạn giữa việc làm và FDI, với một lượng lớn FDI được đầu tư vào ngành sản xuất và dịch vụ, hai lĩnh vực được xem là động lực chính cho tăng trưởng kinh tế.
Singapore đã trở thành một trung tâm tài chính và công nghiệp hàng đầu tại khu vực Châu Á - Thái Bình Dương, nhưng vẫn tồn tại lo ngại về sự phụ thuộc vào nền kinh tế bên ngoài Chiến lược hướng nội không khả thi do đặc thù kinh tế của Singapore Dự báo tăng trưởng GDP sẽ đạt 6-7% trong bối cảnh hiện tại Để duy trì lợi thế cạnh tranh, Singapore cần tiếp tục mở cửa với đầu tư quốc tế và tăng cường các hoạt động thương mại cũng như phát triển thị trường tài chính.
* Nền kinh tế của Philippines
Nghiên cứu khoa… 100% (1) [123doc] - thiet-ke- va-khao-sat-on-…
Theo đánh giá của Ngân hàng Thế giới, Philippines là một trong những nền kinh tế năng động nhất khu vực Đông Á và Thái Bình Dương Nền kinh tế Philippines đã phục hồi mạnh mẽ, với mức tăng trưởng đạt 7.6% vào năm 2022 và 5.7% vào năm 2021.
Theo số liệu từ Ngân hàng Thế giới, Philippines đã trở nên hấp dẫn đối với đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) từ năm 2010, với sự tăng trưởng mạnh mẽ trong 5 năm tiếp theo Tuy nhiên, từ năm 2020 trở lại đây, chỉ số FDI tại Philippines đã có những biến động đáng kể Nghiên cứu chỉ ra rằng GDP là yếu tố quan trọng nhất trong việc thu hút FDI, trong khi giá lao động lại ảnh hưởng tiêu cực đến dòng vốn này (Ismail & Yussof, 2003).
Triển vọng tăng trưởng tại Philippines được kỳ vọng sẽ tiếp tục nhờ vào nhu cầu nội địa mạnh mẽ, đầu tư công ổn định và tác động tích cực từ chính sách đầu tư tư nhân Những nỗ lực không ngừng nghỉ đang giúp đất nước chuyển mình từ mức thu nhập trung bình thấp lên thu nhập trung bình cao vào năm 2023.
* Nền kinh tế Thái Lan
Trong bốn thập kỷ qua, Thái Lan đã chuyển mình mạnh mẽ từ một quốc gia thu nhập thấp sang quốc gia có thu nhập trung bình cao Sự phát triển kinh tế bền vững của Thái Lan đi kèm với việc giảm nghèo ấn tượng, được ghi nhận bởi Ngân hàng Thế giới.
FDI đóng vai trò quyết định trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại Thái Lan (Yusoff & Nuh, 2015) Trước cuộc khủng hoảng năm 1997, Thái Lan ghi nhận sự gia tăng nhanh chóng về lượng FDI so với các nền kinh tế Châu Á khác Tuy nhiên, từ năm 1998 đến 2008, Thái Lan được đánh giá là quốc gia ít bị ảnh hưởng nhất bởi cuộc khủng hoảng tài chính so với các nước trong khu vực (Daly).
Quy mô lực lượng lao động đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút vốn đầu tư FDI, nhưng số lượng lao động chuyên nghiệp và kỹ thuật lại có tác động tiêu cực Theo dữ liệu từ Ngân hàng Thế giới, dòng vốn FDI vào Thái Lan đã trải qua sự biến động mạnh mẽ từ năm 2010 đến 2020, với mức thấp nhất vào năm 2020 Tuy nhiên, vào năm 2021, vốn FDI đã tăng mạnh lên 14.64 tỷ USD, nhưng hiện tại lại giảm xuống còn 10.2 tỷ USD.
Theo Báo Chính phủ, Thái Lan sẽ tăng cường ngân sách cho nghiên cứu và phát triển, tập trung thu hút FDI vào các lĩnh vực nông nghiệp, chế tạo máy và vận tải Kể từ năm 2005, chính sách thu hút FDI của Thái Lan đã chuyển biến theo hướng đầu tư chọn lọc, ưu tiên cho nhà đầu tư trong nước và hỗ trợ phát triển dịch vụ phi sản xuất cũng như dịch vụ tài chính.
* Nền kinh tế Việt Nam
Thời kỳ hậu 2000 ở Việt Nam đánh dấu sự hội nhập quốc tế sâu rộng, với cam kết phát triển kinh tế, xã hội, công bằng và dân chủ Việt Nam đã trở thành đối tác tin cậy của cộng đồng quốc tế, tôn trọng độc lập và toàn vẹn lãnh thổ Nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đóng vai trò quan trọng, không chỉ giúp nền kinh tế phục hồi sau chiến tranh mà còn thúc đẩy sự phát triển thông qua việc xây dựng các đối tác chiến lược Sự tương tác giữa văn hóa doanh nghiệp và bản sắc văn hóa địa phương đã tạo ra một "dòng sông" mới của sự đổi mới, giúp Việt Nam tiến xa hơn trong con đường hội nhập kinh tế toàn cầu.
Hình 1 Biểu đồ FDI đầu vào của 4 quốc gia từ 2000 - 2022
Từ năm 2000 đến 2022, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào bốn quốc gia có xu hướng tăng nhẹ Singapore thu hút lượng vốn cao hơn rõ rệt so với Việt Nam, Philippines và một quốc gia khác, nhưng lại chứng kiến sự biến động mạnh nhất trong giai đoạn 2007 - 2008 Ngược lại, dòng vốn đầu tư vào Việt Nam và Philippines, mặc dù thấp hơn, vẫn giữ được sự ổn định qua các năm.
Hình 2 Biểu đồ thu nhập bình quân đầu người của 4 quốc gia từ 2000 - 2022
Trong giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2015, mức thu nhập bình quân đầu người tại Singapore có xu hướng tăng mạnh, trong khi xu hướng này lại không rõ ràng ở Việt Nam và Philippines.
Do tác động mạnh mẽ của COVID 19, dòng vốn lưu thông vào Singapore đã giảm mạnh 61.274 triệu USD vào cuối năm 2020 và phục hồi tăng mạnh vào năm 2022
Hình 3 Biểu đồ quy mô thị trường tại 4 quốc gia từ 2000 - 2022
Sự gia tăng quy mô thị trường thường liên quan đến tỷ lệ sinh cao ở các quốc gia đang phát triển, trong khi Singapore lại duy trì mức độ dân số thấp.
Hình 4 Biểu đồ tỷ lệ lạm phát tại 4 quốc gia từ 2000 - 2022
Từ năm 2000 - 2005, các quốc gia đều giữ tỷ lệ lạm phát dưới 10%, tuy nhiên từ những năm 2008, 2009 và
Tổng quan nghiên cứu
Định nghĩa nền tảng
4.1.1 Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI)
FDI, hay Đầu tư Trực tiếp Nước ngoài, là khoản đầu tư từ nước ngoài vào doanh nghiệp hoặc tập đoàn trong nước nhằm tạo ra lợi ích lâu dài Quá trình này cho phép các doanh nghiệp từ một quốc gia đầu tư vốn vào doanh nghiệp khác tại quốc gia khác, không chỉ mang lại nguồn vốn mà còn chuyển giao công nghệ, cải thiện quản lý và tạo ra nhiều cơ hội việc làm cho người lao động Đầu tư này có thể đến từ các nhà đầu tư nước ngoài tại Việt Nam hoặc từ các nhà đầu tư Việt Nam đầu tư và quản lý hoạt động tại nước ngoài.
4.1.2 Rủi ro kinh tế, rủi ro quốc gia
Rủi ro, theo từ điển Webster, được định nghĩa là những mối nguy hại có khả năng gây tổn thất Rủi ro kinh tế là một phần của rủi ro quốc gia, mà theo Văn phòng kiểm soát tiền tệ OCC, đề cập đến các điều kiện và sự kiện kinh tế, xã hội và chính trị ở nước ngoài có thể ảnh hưởng xấu đến hoạt động của tổ chức tài chính Rủi ro quốc gia liên quan đến những thay đổi trong môi trường kinh doanh của một quốc gia có thể làm giảm khả năng sinh lời của các khoản đầu tư nước ngoài Nghiên cứu này tập trung vào rủi ro kinh tế, một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.
Rủi ro kinh tế, theo định nghĩa năm 2018, là khả năng gặp phải những tác động bất lợi từ quốc gia sở tại đối với mục tiêu kinh tế vĩ mô Những rủi ro này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến dòng vốn FDI vào các quốc gia nhận đầu tư Theo lý thuyết, rủi ro kinh tế có tác động tiêu cực đến FDI, tức là khi rủi ro gia tăng, lượng vốn FDI nhận vào sẽ giảm.
Các nghiên cứu đã có
Trong bối cảnh toàn cầu hóa ngày càng gia tăng, nghiên cứu cho thấy đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế tại các quốc gia sở tại.
FDI không chỉ mang lại nguồn vốn cho đất nước mà còn thúc đẩy chuyển giao công nghệ, quản lý hiệu quả và tạo ra việc làm, đóng góp quan trọng vào sự phát triển toàn cầu Nghiên cứu của Quader (2009) chỉ ra rằng tăng trưởng GDP có tác động tiêu cực đến FDI tại Bangladesh, nhưng kết quả này mâu thuẫn với các nghiên cứu khác, như của Hasan và Nishi (2019), cho thấy độ mở thương mại lại thu hút FDI Điều này cho thấy rằng cùng một quốc gia có thể có kết quả khác nhau tùy thuộc vào thời gian và dữ liệu nghiên cứu Các nghiên cứu trước đó thường thiếu dữ liệu thời gian đủ rộng để rút ra kết luận chính xác Mô hình OLS cho thấy độ mở thương mại và tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến FDI, nhưng chưa phản ánh đầy đủ các yếu tố như GDP và quy mô thị trường Do đó, nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu trong 23 năm để có cái nhìn tổng quan hơn về các yếu tố tác động đến FDI.
Từ năm 2000 đến 2022, dữ liệu đã trở nên cập nhật hơn trong bối cảnh nền kinh tế biến đổi liên tục Nghiên cứu của Faroh và Shen (2015) về tác động của lãi suất và các chỉ số kinh tế đến dòng vốn FDI ở Sierra Leone, sử dụng phân tích hồi quy bội với dữ liệu chuỗi thời gian từ 1985 đến 2012, cho thấy rằng độ mở thương mại và tỷ giá hối đoái là những yếu tố chính ảnh hưởng tích cực đến dòng vốn FDI Ngược lại, các yếu tố như GDP, lạm phát và lãi suất được xem là không đáng kể trong việc gây ra sự biến động của dòng vốn FDI.
Tại Sierra Leone, Fornah và Yuehua (2017) đã phát triển một khung thực nghiệm nhằm xác định tác động của lãi suất đối với dòng vốn FDI, sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian từ năm 1990.
Năm 2016, nghiên cứu này áp dụng kỹ thuật đồng liên kết Johansen và Juselius cùng mô hình sửa lỗi vectơ (VECM) để phân tích các yếu tố tác động đến FDI Mô hình VECM, phát triển từ mô hình VAR, cho phép đưa ra kết quả phù hợp với giả thiết hơn so với mô hình ECM, mặc dù cần nhiều tham số và giả thiết ngoại sinh Phân tích dữ liệu cho thấy tăng trưởng GDP, độ mở thương mại, lãi suất và lạm phát là những yếu tố chính quyết định FDI tại Sierra Leone, trong đó lạm phát có mối tương quan nghịch với FDI, còn ba yếu tố kia có tác động tích cực đáng kể Tỷ giá hối đoái không được coi là có ý nghĩa trong nghiên cứu này Ngoài ra, Ali và cộng sự (2018) đã nghiên cứu các yếu tố quyết định dòng vốn FDI vào các quốc gia thành viên Cộng đồng Phát triển Nam Phi (SADC) trong giai đoạn 1995.
Năm 2016, một nghiên cứu đã sử dụng phương pháp ước lượng OLS gộp và chỉ ra rằng lạm phát, cơ sở hạ tầng, độ mở thương mại và quy mô thị trường là những yếu tố quyết định quan trọng ảnh hưởng đến dòng vốn FDI vào các nước SADC Kết quả cho thấy lạm phát có tác động tiêu cực đến FDI, trong khi cơ sở hạ tầng, độ mở thương mại và quy mô thị trường lại có mối tương quan tích cực với dòng vốn FDI.
Phương pháp nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu này dựa trên công trình của Hayakawa và cộng sự (2012), tập trung vào tác động của rủi ro quốc gia đối với dòng FDI của 93 quốc gia Nhóm nghiên cứu đã sử dụng các biến số và mô hình để phân tích mối quan hệ này.
Bảng 1 Mô tả biến số
Biến Kí hiệu Định nghĩa Cách tính / nguồn dữ liệu
Tác động kỳ vọng Foreign Direct
FDI Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài
(USD) GDPpercapita Thu nhập bình quân đầu người (+)
GDP (USD) GDP Tổng sản phẩm quốc nội (+)
(người) MS Số lượng người dân trong một quốc gia (+)
Rate (%) UNR Tỷ lệ người trong độ tuổi lao động nhưng không có việc làm (-)
Inflation INF Lạm phát là sự mất giá của một đồng tiền (-)
Là quy mô tương đối tương đối của khu vực ngoại thương trong nền kinh tế
Nguồn: nhóm nghiên cứu đề xuất
Mô hình nghiên cứu và giả thiết
Từ các biến số đã tổng hợp và lựa chọn, nhóm nghiên cứu đề xuất mô hình nghiên cứu và hàm hồi quy tổng quát:
FDIt = ꞵ0 + ꞵ1*logGDPt + ꞵ2*logGDPpercapitat + ꞵ3*dlogMSt + ꞵ4*dUNRt + ꞵ5*dINFt + ꞵ6*dTOt + et (t = 2000,2022)
Hình 7 Hình dự đoán tác động của biến độc lập
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) có mối quan hệ tương tác chặt chẽ, thường được hiểu là FDI tăng dẫn đến GDP tăng Tuy nhiên, nghiên cứu của Rehman (2016) chỉ ra rằng tại Pakistan, mối quan hệ này có chiều hướng ngược lại, với FDI phụ thuộc vào tăng trưởng kinh tế, trong khi tăng trưởng không nhất thiết phải phụ thuộc vào FDI Sự mâu thuẫn giữa lý thuyết và kết quả nghiên cứu này đã thúc đẩy nhóm nghiên cứu xem xét tác động ngược từ GDP đến FDI, đặc biệt là liệu các quốc gia có hoạt động sản xuất mạnh mẽ và cung cấp hàng hóa dịch vụ có trở nên hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư hay không.
H1: Tổng sản phẩm quốc nội làm tăng lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng GDP bình quân đầu người có ảnh hưởng đáng kể đến vốn đầu tư nước ngoài (FDI) Cụ thể, nghiên cứu của Nguyen Van Bon (2015) sử dụng phương pháp hồi quy GMM trên 43 tỉnh thành của Việt Nam từ 2005 - 2012 cho thấy GDP per capita có tác động tích cực tới FDI Tương tự, nghiên cứu của Sabir và cộng sự (2019) trên các quốc gia đang phát triển cũng khẳng định mối liên hệ này Ngược lại, Anthony và Kwame (2008) đã chỉ ra rằng tại châu Phi Hạ Sahara, GDP bình quân đầu người có tác động tiêu cực nhưng không đáng kể đến FDI khi áp dụng mô hình ARCH, GARCH và ECM.
H: Thu nhập bình quân đầu người làm tăng lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài
Quy mô thị trường là yếu tố quan trọng thu hút đầu tư nước ngoài, đặc biệt tại Việt Nam, nơi được xem là thị trường hiệu quả cho việc chuyển giao vốn và công nghệ (Fernandez và cộng sự, 2020) Nghiên cứu định lượng cho thấy rằng rủi ro kinh tế, cùng với quy mô thị trường và các chỉ số liên quan, ảnh hưởng mạnh mẽ đến khả năng thu hút FDI Các nghiên cứu trước đó, như của Soo Khoon Goh và Koi Nyen Wong (2010), chỉ ra rằng quy mô thị trường có tác động lớn đến quyết định đầu tư FDI tại Malaysia Tương tự, Shan Shan và cộng sự (2018) khẳng định rằng quy mô thị trường và thể chế chính trị là yếu tố quyết định chính trong việc đầu tư FDI của Trung Quốc vào Châu Phi, thay vì tài nguyên thiên nhiên.
H3: Quy mô thị trường làm tăng lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài.
Nghiên cứu tại bốn quốc gia Hungary, Malta, Bulgaria và Estonia cho thấy có mối quan hệ nhân quả giữa dòng vốn FDI và tỷ lệ thất nghiệp Ngược lại, tại Romania, Cộng hòa Séc và Slovakia, tỷ lệ thất nghiệp cao vẫn thu hút FDI, cho thấy lực lượng lao động không ảnh hưởng đến quyết định của nhà đầu tư nước ngoài (Strat et al., 2015) Ở Thổ Nhĩ Kỳ, FDI có tác động tích cực, góp phần quan trọng vào việc giảm tỷ lệ thất nghiệp (Karimov et al., 2020).
H4: Tỷ lệ thất nghiệp làm giảm lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài.
Tỷ lệ lạm phát là một chỉ số quan trọng trong việc đánh giá rủi ro kinh tế Nghiên cứu của Claude và cộng sự (1996) cho thấy các chỉ số từ ICRG, như GDP bình quân đầu người và tỷ lệ lạm phát hàng năm, có ý nghĩa trong phân tích tác động của rủi ro đến thị trường chứng khoán Các nghiên cứu khác (Madura, 2011; Anwar, 2016; Adhikary, 2017; Aprella và Suhadak, 2017; Kumari và Sharma, 2017) cũng chỉ ra rằng lãi suất, tỷ lệ lạm phát và tỷ giá hối đoái là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến FDI Tuy nhiên, nghiên cứu của Pertiwi và cộng sự (2020) trên 5 quốc gia Châu Á cho thấy rủi ro kinh tế không có tác động mạnh mẽ đến việc thu hút vốn đầu tư ở Indonesia, Malaysia, Thái Lan, Philippines và Việt Nam.
H5: Tỷ lệ lạm phát làm giảm lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài
Độ mở cửa thương mại đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) Nghiên cứu của Chakrabarti (2001) cho thấy độ mở thương mại có mối quan hệ tích cực với lượng FDI tại 135 quốc gia Tương tự, Le và Kim (2020) nhấn mạnh rằng việc mở cửa nền kinh tế và giảm rào cản thương mại góp phần thúc đẩy dòng vốn FDI Asiedu (2002) cũng xác nhận rằng sự nhạy cảm của FDI đối với độ mở thương mại có sự khác biệt giữa các khu vực như Nam Sahara và cận Nam Sahara.
Độ mở thương mại có ảnh hưởng tích cực đến lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), như đã được nhiều nghiên cứu chỉ ra, bao gồm cả nghiên cứu của Hassan và cộng sự (2016) về FDI vào Trung Quốc Các nghiên cứu này cho thấy mối quan hệ giữa độ mở thương mại và sự thu hút FDI tại khu vực Châu Á và các khu vực khác.
Nghiên cứu của Wu và cộng sự (2015) tại Malaysia đã áp dụng mô hình VAR/VECM để phân tích tác động của các yếu tố vĩ mô đến FDI tại Na Uy Tuy nhiên, độ mở thương mại lại cho thấy ảnh hưởng tiêu cực hoặc không đáng kể ở các châu lục có nền kinh tế phát triển hơn, như được chỉ ra trong nghiên cứu của Schmitz và Bieri (1972) về dòng vốn từ Mỹ đến Canada, cộng đồng kinh tế châu Âu EEC và hiệp hội tự do thương mại EFTA Nghiên cứu này đưa ra giả thuyết về sự phân biệt thuế quan, cho thấy rằng khi Mỹ đầu tư vào EEC, họ phải chịu thuế đầu tư cao, mặc dù EEC là khu vực có độ mở thương mại cao, nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của doanh nghiệp nước ngoài đến hoạt động của doanh nghiệp trong nước.
Kết quả nghiên cứu
Với quãng thời gian quan sát trong 23 năm, 4 quốc gia và 7 biến số, dữ liệu thu thập được tóm tắt tại bảng 1:
Bảng 2 Thống kê mô tả dữ liệu
Biến Obs Mean Std dev Min Max
TO 92 0.8727741 0.5698992 0.2791239 2.186634 dTO 88 0.0019876 0.0731295 -0.3956695 0.2151912 log: giá trị logarit cơ số 10 của dữ liệu gốc d: sai phân bậc 1 của dữ liệu gốc
Dựa vào đặc tính chuỗi thời gian trong dữ liệu bảng, nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng dữ liệu có thể không dừng, và việc thực hiện hồi quy với các biến chưa dừng có thể dẫn đến kết quả không chính xác về mối quan hệ giữa các biến Do đó, việc kiểm định tính dừng là cần thiết, đặc biệt khi có sự chênh lệch lớn về số lượng điểm thời gian và số đối tượng quan sát (20 năm và 4 quốc gia) Để kiểm định tính dừng, nhóm đã sử dụng phần mềm Eview để kiểm tra sự phụ thuộc chéo của dữ liệu, vì hiện tượng này có thể gây ra cú sốc từ quốc gia này ảnh hưởng đến quốc gia khác, làm giảm hiệu quả kiểm định tính dừng Kết quả kiểm định sự phụ thuộc chéo qua phần mềm Eview sẽ được trình bày sau đây.
H0: dữ liệu không có sự phụ thuộc chéo
H1: dữ liệu có sự phụ thuộc chéo
Bảng 3 Kiểm định sự phụ thuộc chéo
Log FDI LogGDP percapita Log MS Log GDP TO INF UNR
Kết luận Có PTC Có PTC Có PTC Có PTC Không có
PTC Có PTC Có PTC
Nguồn: nhóm nghiên cứu tổng hợp
Dựa trên bảng phân tích, có thể kết luận rằng sự phụ thuộc chéo tồn tại giữa các biến số như vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, GDP, quy mô thị trường, GDP bình quân đầu người, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát khi P-value nhỏ hơn 0.05 Tuy nhiên, sự phụ thuộc này không được ghi nhận với độ mở thương mại, có P-value là 0.8899 Hơn nữa, hầu hết dữ liệu chuỗi thời gian trong kinh tế đều không dừng lại do xu hướng tuyến tính hoặc mũ theo thời gian, như đã chỉ ra bởi Ramanathan.
Năm 2002, có thể biến đổi các biến số về chuỗi dừng thông qua quá trình sai phân Sau khi kiểm định sự phụ thuộc chéo của các biến trong mô hình, nhóm đã tiến hành kiểm định tính dừng Cụ thể, nhóm đã áp dụng kiểm định Levin - Lee - Chu cho độ mở cửa thương mại và kiểm định CIPS cho các biến số còn lại Cả hai kiểm định này đều cho cặp giả thiết tương ứng.
H0: dữ liệu quan sát không dừng
H1: dữ liệu quan sát có dừng
Bảng 4 Kiểm định tính dừng
Biến Level First Difference Significance Kết luận logFDI -4.374 _ 1% I(0) logGDPpercapita -2.951 _ 5% I(0) logGDP -2.764 _ 10% I(0) logMS -0.952 -0.104 I(1)
Critical Value (10%, 5%, 1%) = (-2.73; -2.86; -3.1) Các biến không dừng trong mô hình sẽ gốc sẽ lấy sai phân
Nguồn: nhóm nghiên cứu tổng hợp
Nhóm đã tiến hành kiểm định tính đồng liên kết của dữ liệu do có sự phụ thuộc chéo Kiểm định Westerlund (2007) được sử dụng để kiểm tra tính đồng liên kết, với cặp giả thiết cụ thể được thiết lập cho quá trình này.
H0: dữ liệu không có tính đồng liên kết
H1: dữ liệu có tính đồng liên kết
Giá trị thống kê của kiểm định Westerlund là -0.8107 với P-value=0.2088 (>0.1), cho thấy chưa có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H, tức là mô hình không có tính đồng liên kết Do đó, nhóm nghiên cứu có thể điều chỉnh dữ liệu gốc và chọn mô hình hồi quy phù hợp Các biến trong mô hình hồi quy sẽ bao gồm logFDI, log GDPpercapita, logGDP, dlogMS, dUNR, dINF và dTO, trong đó d là các giá trị đã lấy sai phân sau khi kiểm định tính dừng.
Trước khi tiến hành hồi quy, nhóm đã kiểm tra hệ số phóng đại phương sai (VIF) Kinh nghiệm cho thấy, nếu VIF lớn hơn 10, mô hình sẽ gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 5 Kiểm tra hệ số phóng đại phương sai
Biến VIF logGDP 1.44 logGDPpercapita 1.36 dTO 1.24 dINF 1.18 dUNR 1.12 dlogMS 1.1
Nguồn: nhóm nghiên cứu tổng hợp
Bảng quan sát cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng biến không vượt quá 10, với giá trị VIF trung bình là 1.24, điều này cho thấy không cần loại bỏ biến nào khỏi mô hình nghiên cứu Các mô hình hồi quy được đề xuất trong định dạng dữ liệu bảng bao gồm POLS, FEM, REM và GLS.
Bảng 6 Kết quả hồi quy mô hình POLS, FEM và GLS (1) logFDI
Nguồn: nhóm nghiên cứu tổng hợp
Mô hình hồi quy POLS là một phương pháp truyền thống và dễ áp dụng, nhưng nó gặp phải nhiều vấn đề như hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số không đồng nhất Nhóm nghiên cứu đã chỉ ra những khuyết điểm của mô hình FEM, bao gồm những hạn chế trong khả năng xử lý các yếu tố này.
Bảng 7 Khuyết tật mô hình FEM
Loại khuyết tật P-Value Kết luận
Tự tương quan 0.4718 Không có tự tương quan
Phương sai sai số thay đổi 0.0000 Có phương sai sai số thay đổi
Để khắc phục khuyết tật của mô hình FEM, có thể áp dụng mô hình GLS trong trường hợp có phương sai sai số thay đổi Kết quả từ mô hình GLS sẽ cung cấp thông tin quan trọng về hiệu suất và độ chính xác của mô hình.
Bảng 8 Kết quả mô hình GLS
Cross-sectional time-series FGLS regression
Time periods = 22 Wald chi2(6) = 887.73 Prob > chi2 = 0.0000 logFDI Coefficient Std err z P > |z| [95% conf interval] logGDPpercapita 0.7974339 0.0329734 24.18 0.000 0.7328072 0.8620606 logGDP 0.4032293 0.0866171 4.66 0.000 0.2334628 0.5729958 dlogMS -9.653221 2.610541 -3.70 0.000 -14.76979 -4.536655 dUNR -0.3717266 0.0680071 -5.47 0.000 -0.5050181 -0.2384352 dINF -0.0008842 0.0219834 -0.04 0.968 -0.0439708 0.0422025 dTO -1.237561 0.4911706 -2.52 0.012 -2.200238 -0.2748848
Nguồn: nhóm nghiên cứu tổng hợp
Mô hình GLS giúp khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình FEM Kết quả từ mô hình GLS cho thấy hầu hết các biến giải thích, ngoại trừ lạm phát, đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% Nhóm nghiên cứu đã đưa ra những biện luận dựa trên kết quả này.
Hệ số hồi quy của thu nhập bình quân đầu người (logGDPpercapita) với mức ý nghĩa 1% là β1 0.7974334, cho thấy tác động cùng chiều đến logFDI Kết quả này không chỉ phù hợp với kỳ vọng ban đầu của nhóm nghiên cứu mà còn tương đồng với nghiên cứu của Nguyen Van Bon (2015), chỉ ra mối quan hệ tích cực giữa GDP bình quân đầu người và FD tại Việt Nam từ năm 2005 - 2012, cũng như nghiên cứu của Lee và Ging (2010) tại Singapore.
Theo nghiên cứu của Dr Catherine và cộng sự (2011), sự gia tăng thu nhập bình quân đầu người tại Philippines cho thấy nền kinh tế đang phát triển, dẫn đến nhu cầu cao hơn về hàng hóa và dịch vụ, mở ra nhiều cơ hội kinh doanh cho nhà đầu tư nước ngoài Ngoài ra, việc tăng GDP bình quân đầu người cũng phản ánh sự ổn định kinh tế của quốc gia, điều này giúp giảm lo ngại về rủi ro kinh tế như lạm phát, thất nghiệp hay bất ổn chính trị Sự ổn định này không chỉ khẳng định tiềm năng phát triển của nền kinh tế mà còn thu hút vốn đầu tư nước ngoài.
Hệ số hồi quy của tổng sản phẩm quốc nội trong nghiên cứu cho thấy β2 = 0.4032293 với mức ý nghĩa 1%, chứng tỏ rằng các quốc gia đang phát triển có thể thu hút nhiều vốn đầu tư nước ngoài hơn khi gia tăng sản xuất và năng suất lao động Sự chuyển mình từ nông nghiệp sang công nghiệp và dịch vụ là yếu tố quan trọng mà các nhà đầu tư nên xem xét Tuy nhiên, hệ số hồi quy của quy mô thị trường, tức là dân số, lại mang dấu âm, điều này cần được lưu ý trong các phân tích đầu tư.
Các quốc gia có quy mô thị trường lớn được dự đoán sẽ thu hút các nhà đầu tư, nhưng thực tế lại không như kỳ vọng với chỉ số -9.653221 Sự khác biệt này có thể do dân số đông nhưng phân bổ không đều, cùng với việc vốn FDI vào các khu vực không đồng đều và chính sách địa phương khác nhau Điều này dẫn đến việc nguồn lợi kinh tế chưa được khai thác tối ưu về cả số lượng lẫn chất lượng.
Hệ số hồi quy âm của dUNR cho thấy tỷ lệ thất nghiệp ảnh hưởng ngược đến dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, với mức ý nghĩa 1% Các quốc gia có tỷ lệ lao động thấp thường kém hấp dẫn đối với dòng vốn này, vì lao động dễ bị thay thế bởi máy móc Do đó, cần chú ý đến các dự án đầu tư nhằm giảm tỷ lệ thất nghiệp.