công trình tác động của fdi lên di cư nội địa tại việt nam

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẺ TP.HCM

UEH

UNIVERSITY

CONG TRINH DU THI GIAI THUONG

ĐÈ TÀI MÔỀN HỌC XUẤT SẮC UEH500 NĂM 2023

TÊN CÔNG TRÌNH: TÁC DONG CUA FDI LEN DI CU NOI

DIA TAI VIET NAM

DE TAI THUOC KHOA/VIEN: KINH TE

MSDT (Do BTC ghi):

TP.HCM - 2023

Tom tat

Nghiên cứu này đánh giá tác động của dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đối

với đi cư nội địa ở Việt Nam Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng cho 63 tỉnh giai đoạn từ

năm 2012 đến năm 2021 bằng cách sử dụng ước tính bảng ngẫu nhiên, hiệu ứng có định

và bình phương nhỏ nhất gộp, cũng như công cụ ước tính lượng tử Ngoài ra, công cụ ước tính Arellano-Bond và mở rộng Arellano-Bover/Blundell-Bond GMM cũng được sử đụng trên hiệu ứng động Kết quả cuối cùng cho thấy dòng vốn FDI của một tinh cao hơn có xu hướng gia tăng tỷ lệ nhập cư vào tính đó Tuy nhiên, sức hấp dẫn của FDI không được xác nhận với kết quả từ mô hình đữ liệu bảng động, lý do là các nhà đầu tư nước ngoài ưu tiên những nơi có đông nguồn nhân lực chất lượng: tránh những nơi lực lượng lao động hạn chế, rủi ro cao Các động cơ khác ảnh hưởng đến di cư là giới tính, mật độ dan só, tý lệ lao động lành nghé, ty 16 nghèo và thu nhập bình quân Những phát

hiện này cho thấy chính phủ nên ưu tiên thu hút đòng FDI, giải quyết nghèo đói và bất bình đẳng thu nhập Đồng thời, cần đầu tư kỹ năng lao động, hỗ trợ nhà ở giá cả phải

chăng và nâng cấp nguồn dữ liệu thứ cấp đựa trên bằng chứng thực nghiệm

Từ khóa: Di cư nội địa, FDI, đữ liệu bảng, tỉnh, Tổng cục Thống kê

MUC LUC

Danh muc bang biéu

Danh mac Rink anh enn ằằằằ TT ằŠ`Šằằằ

Danh muc tir viét tat

1 Gib thiGU dS tai ST 212 n2 1121121121112 erei 1

2 Tổng quan lý thuyét occ ccc ccccsceceesesesessesessseesssessssstsssiessseateisssiestetessesseeteseteees 2

2.1 Khai nigm & Ly thuyét ooo Q S2 2212121111121 2 2.1.1 Di curva cac yéu t6 anh HUONG ccc ce csseseseeteesssesteteseseseeteeseseeteeees 2

2.1.2 FDI] c5 .a lB 4

2.2 Đánh giả phương pháp LH kh 5 2.2.1 Dữ liệu và mức đệ phân tích . - 0112222111112 1 150111115 xe xei 5 2.2.2 Các phương pháp trước đây in etree tnr ert 6 2.3 Khoảng cách nghiên cỨU LH KH kệ 6 3 Phương pháp nghiên cỨU LH k kh 7

3.1 Mô hỉnh nghiên cỨuU - G HT kệ 7

6.1 KẾtluận Ă.S 21h ng HH 1211111 rrre 25 6.2 Hạn chế và hướng nghiên cứu tương lai -:- 2s: St 222 2xStEExsxrxrrrsrsrees 25 6.3 Chính sách S Q2 1 TH T221 112211222ere 26 PHỤ LỤC: Bảng bỗ sung 0 St 22121 1 2111211 2111121121112 re 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO 20 n 212121 11211111 2120111121.101121211121rrre 34

Too long to read on your phone? Save to read later on your computer Danh muc bang biéu

Bang 1 Danh sach bién va M6 ta oo ccccccccccccccceteceeeseeetetesesens Bảng 2 Thống kê t6m tat .c.cccccccccccececesesesteteesesteteteseseateeees

Bảng 3 Kết quả ước tính mô hình l - 5:22 223322212121 2211121223115 E 21x excek Le

Bảng 4 Kết quả ước tính mô hình 2 -.- S22 22332212121 22311212211151 E1 excei 23 Bảng 5 Kết quả mô hình độ trễ của dòng di cư lên FDI - 2222222 22222212121222xe2 24 Bảng 6 Ma trận tương qua1: HT kHkt 28

Bảng 7 Kiểm tra VIF với các biến điều khiển TS tt tre 29 Bang 8 Thong ké tom tat theo MAM oo ccccccccccssesseesesesessesssssestesesescsesesessstateusetsesnees 30 Bang 9 Thống kê biến số theo diém hap dan FDI 0 ccccccccccccsceseseeeteteseeeteneseeees 31

Bảng 10 Thống kê FDI theo khu vu qua tlrng MAM ccc ceceseseetetesesestetesesens 32

Bảng II Ước tính mô hình 1 không có bién kiém sodt ccccccccccccccscestecseeteteseseetees 33 Danh mục hình ảnh

Hình 1 Khung lý thuyẾt 2: 2 2n S 211121 1 2111121 2111211122112 ra 5 Hình 2 Vốn FDI đăng ký theo khu vực kinh tế (triệu USD)

Hình 3 Các dự án FDI vào và tỷ lệ nhập cư vào thành phó Hồ Chí Minh, Bình Dương,

Save to a Studylist

Bac Nin o.oo ooo ccc cece cece ce cece cece cece cece cect ee teeta tate tetetetetetitetetetititetitettttttttess 14 Hình 4 Các dự án FDI vào và tỷ lệ xuất cư khỏi An Giang, Đồng Tháp và Sóc Trăng Hình 5 Phân tán ty 1é di cu va von FDI theo diém hap dẫn FDI - s5: 17

Hình 6 Mỗi tương quan giữa tỷ lệ di cư và thu nhập trung bình .-. : : 24

Hình 7 Mỗi tương quan giữa tỷ lệ di cư và bat bình đẳng thu nhập 24

Danh mục từ viết tắt FDI

GSO TP.HCM SD GTN GTLN Pooled OLS FEM REM GLS

Đầu tư trực tiếp nước ngoài Tổng cục Thống Kê

Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects Model)

Bình phương nhỏ nhất tông quát (Generalize Least Squares)

1 Giới thiệu đề tai

Di cư là một hiện tượng phức tạp bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tổ ở các cấp độ phân tích

khác nhau và là một thành phần quan trọng của sự thay déi nhan khau hoc (Henry et al.,

2003) Di cư góp phần thay đổi cơ cầu dân số, mở ra những cơ hội mới cho cá nhân và gia đình, và tạo ra sự đa dạng về văn hóa và kinh tế (Huy, 2009) Di cư có thé mang lai

lợi ích kinh tế, bao gồm phân phối lại lao động, chuyển giao công nghệ và kiến thức, cũng như đóng góp vào tăng trưởng kinh tế (Adams Jr & Page, 2005; Zhao, 2003) Nó cũng góp phân tạo ra một môi trường đa văn hóa, thúc đây trao đôi và trao đối giữa các cộng đồng, tạo ra sự đa dạng và phong phú trong các lĩnh vực nghệ thuật, văn hóa và tri thức (Bosetti et al., 2012) Đồng thời, di cư cũng đặt ra những thách thức cho các quốc gia và cộng đồng, chăng hạn như nhu cầu phát triển các chính sách di cư bền vững để đâm bảo quyền của người di cư (Chassamboulli & Peri, 2020)

Múi liên hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và di cư là một mối liên hệ phức tạp

và đáng được nghiên cứu FDI, liên quan đến việc đầu tư vốn từ các thực thê nước ngoài

ở nước sở tại, có khả năng ảnh hưởng đến mô hình di cư theo nhiều cách Thứ nhất, FDI

có thé tao cơ hội việc làm và thu hút lao động nước ngoài đến nước sở tại, dẫn đến gia tăng di cư quốc tế (Cuadros et al., 2019) Hơn nữa, dòng vốn FDI có thể kích thích tăng

trưởng kinh tế, có thê dẫn đến di cư nội địa khi các cá nhân tìm kiếm cơ hội việc làm tốt hơn ở các khu vực đang phát triển do FDI thúc đấy (Fukase, 2013) Ngoài ra, sự hiện

diện của các công ty nước ngoài có thể góp phần chuyển giao công nghệ và lan tỏa tri thức, nâng cao nguồn nhân lực và tiềm năng kích thích di cư có trình đệ cao (Bosetti et

al., 2012) Hiểu được sự tương tác giữa FDI và đi cư là điều cần thiết để các nhà hoạch

định và các nhà nghiên cứu phát triển các chiến lược hiệu quả để khai thác lợi ích của FDI trong khi ứng phó với các thách thức liên quan và đảm bảo sự phát triển và phúc lợi của người di cư Tuy nhiên chưa có nhiều nghiên cứu liên quan đến tác động cụ thé của dòng vốn FDI đối với mô hình di cư nội bộ trong nước, đặc biệt là tại một trong những nước đang phát triển nhự Việt Nam

Kế từ sau khi Đối mới, Việt Nam bắt đầu thay thế hệ thống kinh tế tập trung kém hiệu quả trước đây bằng nền kinh tế định hướng thị trường vào năm 1986, Việt Nam đã đạt

được thành công to lớn trong việc thúc đây thương mại và tăng trưởng kinh tế và kế từ

năm 1988 khi nhận được vốn đâu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) dau tiên sau khi Chính

1

phú Việt Nam ban hành Luật Đầu tư nước ngoài Con số này liên tục tăng qua các năm, năm 2007, Việt Nam chính thức trở thành thành viên của Tổ chức Thương mại thế giới (WTO), con số EDI đạt kỷ lục tại thời điểm đó là 20.3 ty USD (GSO, 2007) Nam 2021, FDI vao Viét Nam tăng mạnh, đạt trên 3 l.5 tỷ USD, tang 9.2% so voi nam ngoai (GSO, 2021) Trong năm 2022 vira qua, tong dong vén FDI vao Viét Nam dat 27.72 ty USD, giảm 11% so với cùng kỳ (GSO, 2022) Tính đến năm 2021, các tỉnh, thành phố thu hút

FDI nhiều nhất là Hải Phòng, Long An, TP.HCM, Bình Dương Tuy nhiên, tỷ lệ dân

số cũng như tý lệ di cư đến các địa phương trên không thuộc top đầu cả nước, ngoại trừ TP.HCM

Đề nghiên cứu vấn đề này, chúng tôi đã lấy phần lớn đữ liệu từ GSO Chúng tôi sử dụng

kết hợp 2 mô hình khác nhau ở cấp tỉnh và khu vực đề quan sát sự thay đối giữa FDI và di cư nội địa Nghiên cứu của chúng tôi đóng góp học thuật theo 3 cách Đầu tiên, chúng

tôi sử dụng bộ đữ liệu 2012-2021 mới nhất, mang lại kết quả gân nhất với thực tế Thứ

hai, đã có rất ít nghiên cứu trước đây về mối tương quan giữa FDI và di cư, hầu hết các

nghiên cứu trước đây là FDI là một trong nhiều yếu tổ ảnh hưởng đến quyết định di cu,

chúng tôi muốn nhân mạnh vai trò của FDI trong quyết định này Thứ ba, chúng ta triển khai mô hình ở cấp tỉnh, có thể so sánh tất cả các tỉnh với nhau thay vì chỉ tập trung vào

tại nơi xuất xứ buộc mọi người phải di cư (Ravenstein, 1889)

2

Cụ thể hơn, các nghiên cứu trước đây đã phát hiện ra răng mối quan hệ giữa mật độ dân

số và di cư từ lâu đã được coi là một hiện tượng kép (Curtis & Varde, 1964; Etzo, 2008;

Lyu et al., 2019; Tan et al., 2005; Wiens et al., 1993) va duoc coi là yếu tố "thúc đây"

di cư (Etzo, 2008) Giới tính cũng được xem xét như là một đặc điểm quan trọng trong việc tìm hiểu các mô hình di cư (Amelina & Lutz, 2018; Leibert, 2016; Oishi, 2002; Tumbe, 2015) Các thuật ngữ khác nhau đã được sử dụng để mô tả những người buộc

phải di cư khỏi các vấn đề môi trường, bao gồm những người tị nạn khí hậu, di cư do thảm họa tự nhiên, di cư do biến đôi môi trường và di cư do suy thoái đất dai (Black et

al., 2008; Bronen, 2010; Leighton, 2016; Renaud et al., 2008; Renaud et al., 2007; Wood, 2001)

Một số nghiên cứu cho thấy bất bình đăng thu nhập là "động lực" của di cư Đặc biệt, mức đệ bất bình đẳng thu nhập cao có thẻ dẫn đến hiện tượng cách biệt kinh tế và xã hội, hạn chế tiếp cận các cơ hội và nghèo đói gia tăng, từ đó có thể thúc đây các cá nhân tìm kiếm triển vọng kinh tế tốt hơn ở nơi khác (Borjas, 2019; Jandová & Paleta, 2015)

Ngoài ra, do nhiều yếu tế khác như áp lực nợ nân gia đình, hệ thống y tế và giáo dục kém, hay nói cách khác là điều kiện sống kém ở nơi sinh sống cũng như mong muốn

đoàn tụ gia đình là một trong những yếu tố "đây" người đân di cư (Lê & Nguyễn, 2011; Ngoc et al., 2017) Nhiều nghiên cứu ngụ ý rằng việc tăng khả năng tiếp cận trường học và giáo dục có thể là một trong những lý đo phố biến nhất cho việc di cư và là một chính

sách hữu ích để khuyến khích di cư trong một quốc gia một cách hiệu quả (Chen & Feng, 2013; Kang, 2010; Knapp et al., 2013; McHenry, 2013; Thinh, 2017) Các nghiên

cứu trước đây đã đề cập rằng triển vọng thăng tiến nghề nghiệp đự đoán ý định di cư

cùng với kỳ vọng tìm kiếm việc làm (Van Dalen & Henkens, 2012, 2013; Wickramasekara, 2008)

Ngoài ra, một vài nghiên cứu về yếu tố "kéo", trong đó có yếu tố công nghiệp hóa cho thấy: Thực tế tại các tỉnh, thành phố thu hút nhiều vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, quá trình công nghiệp hóa thường diễn ra mạnh mẽ hơn, từ đó làm gia tăng dòng di cư từ

nông thôn ra thành thị (Hoàng, 2018; Phạm, 2012) Một số bài viết chỉ ra tầm quan trọng của vốn đầu tư như: Le Thanh (2007), Le (2021), Nguyen et al (2020) có tác động tích

cực đến phát triển kinh tế, chuyển đôi công nghệ, phát triển cơ sở hạ tầng, qua đó có thê coi như là yếu tổ “kéo” đi cư

2.1.2 FDI va Di cw

Đầu tư trực tiếp nước ngoài đã trở thành nguồn vốn chính cho các nước mới nỗi và đang

phát triển (Lipsey et al., 1999) Các nghiên cứu đầu tiên khám phá mỗi liên hệ giữa di

cu va FDI tap trung vào các nghiên cứu điển hình của ngành và khu vực Hua and Porell

(1979) đã đưa ra một đánh giá chỉ tiết về sự phát triển của mô hình lực hấp dẫn (GM) va Stillwell (2005) da dé cap dén mé hinh di cư liên vùng Các mô hình kinh tế dân chủ

mở rộng cũng đã được phát triển (Henry et al., 2003; Isserman, 1985; Wagner, 1993)

Một số nghiên cứu gần đây đã làm sáng tỏ ban chat bé sung cua di cư và đầu tư Khi các

công ty muốn cung cấp cho thị trường nước ngoài, họ có thể cần phải thực hiện các

khoản đầu tư (theo chiều ngang) đòi hỏi nhân sự Do đó, di cw va đầu tư có thê sẽ bố

sung cho nhau, như đã thấy trong các hiệp định thương mại và đầu tư như Hiệp định Đối tác xuyên Thái Bình Dương Hơn nữa, di cư có thê là công cụ cho FDI theo chiều dọc (Rauch, 2001) vì các công ty cần thiết lập sự hiện điện thực tế ở nước ngoài và giao dịch với các nhà cung cấp và chính quyền nước ngoài Do đó, các nghiên cứu thường đưa ra giả thuyết rằng mối quan hệ giữa đi cư và FDI là tích cực, bất kế động cơ đầu tư là gì (Gao, 2003; Lewer & Van den Berg, 2009)

Một số nghiên cứu đã khám phá tác động của di cư đối với FDI Ví dụ, người nhập cư

có thể tạo điều kiện thuận lợi cho đầu tư vào nước xuất xứ của họ bằng cách giảm ma

sát thông tin, như đề xuất của Bhattacharya and Groznik (2008), Javorcik et al (2011), Federici and Giannetti (2010) đã kết hợp các ngoại ứng tích cực của người di cư về FDI trong mô hình hai quốc gia năng động của họ Trong mô hình này, người di cư tiết lộ thông tin về nước xuất xứ của họ cho các nhà đầu tư nước sở tại, giúp giảm rủi ro và chỉ

phi dau tư Cuadros et al (2019) đã cung cấp một mô hình FDI không đồng nhất của các

công ty, trong đó người di cư có tay nghề cao đóng vai trò chính trong việc tạo điều kiện cho FDI Người di cư trong các ngành nghề quản lý hoặc chuyên nghiệp giúp các công

ty liên kết liên lạc với trụ sở chính và dịch bản thiết kế trụ sở chính dé sử dụng trong các

chi nhánh nước ngoài

Các tài liệu cũng gợi ý rằng người đi cư đặc biệt hữu ích cho việc đầu tư vào các quốc gia xa hơn về ngôn ngữ, văn hóa và thé chế, và ở các quốc gia có thể chế yêu (Gao,

2003; Johanson & Vahlne, 1977; Lũcke & Stöhr, 2018; Murat & Pistoresi, 2009) Hơn

nữa, chủ yếu là những người di cư có tay nghề tạo điều kiện thuận lợi cho FDI (Cuadros 4

et aL, 2019; Flisi & Murat, 20 1 1), mặc dù những người di cư khác có thể cung cấp cho các công ty thông tin vé chất lượng lao động ở nước ngoài, giảm sự không chắc chắn và thúc đây FDI (Flisi & Murat, 2011; Kugler & Rapoport, 2007) Mạng lưới người di cư cũng có thể đặc biệt hữu ích cho FDI của các công ty nhỏ (Murat & Pistoresi, 2009)

Tiép can I Cham soc Thu nhập ] DICƯ

YS

gido duc sức khỏe

[ Yếu tố môi trường | [ Yêu tô “kéo”? rh ek cae

2.2 Đánh giá phương pháp 2.2.1 Dữ liệu và mức độ phân tích

Các nguồn đữ liệu khác nhau ở các cấp độ khác nhau đã được sử dụng để tiễn hành nghiên cứu thực nghiệm về mối liên hệ giữa dòng vốn FDI và đi cư Một số nghiên cứu sử dụng đữ liệu bảng điều khiển trên các khối quốc gia: Sanderson and Kentor (2008), Wang et al (2013), Hoxhaj et al (2016); quốc gia này với quốc gia khác: De Simone and Manchin (2012) và quốc gia khác đối với Việt Nam: Luong (2019)

Một số nghiên cứu sử dụng bệ đữ liệu trong nước đề điều tra sự chênh lệch kinh tế trong

dị cư ở Việt Nam: giữa các vung/tinh (Le, 2003; Ramachandran & Scott, 2009; Taylor,

2004), giữa các dan tộc thiểu số và dân tộc đa số (Scott & Chuyen, 2004; Van de Walle

& Gunewardena, 2001), giữa/trong khu vực nông thôn (Takahashi, 2007), giữa/trong khu vực đô thị (Lu, 2008), và giữa khu vực nông thôn và thành thị (Lău, 2001)

5

2.2.2 Các phương pháp trước đây

Các nghiên cứu trước đây về di cư ở Việt Nam thường xem xét các yếu tô quyết định di cư liên quan đến thông tin cơ bản từ các hộ gia đình và cá nhân của người di cư Ví dụ, các tác gia nhu Huy (2009), Koubi et al (2016), Baronchelli and Ricciuti (2022); Coxhead et al (2019); Fukase (2013); Phuong et al (2008) đã sử dụng mô hình xác suất, cu thé 1a probit hoặc logit để ước tinh kha năng di cư

Ngoài ra, các nghiên cứu về các yếu tố kinh tế về mô hình di cư liên tính như Nguyen- Hoang and McPeak (2010), Nguyen et al (2021), Phan and Coxhead (2010), Celi and

Sica (2023) chủ yếu sử dụng các mô hình hồi quy đữ liệu bảng điều khiển Việc xây

dựng các phương pháp hồi quy đữ liệu bảng điều khiển mang lại nhiều lợi thế quan trọng Dữ liệu bảng điều khiển có cấu trúc rõ ràng và việc áp dụng các phương pháp hồi

quy trên dữ liệu bảng điều khiển giúp tận dụng cấu trúc này để dự đoán biến phụ thuộc

Các phương pháp này linh hoạt trong việc xử lý các biến độc lập và có khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp Điều quan trọng là phương pháp hồi quy đữ liệu

bảng điều khiển độc lập với ngữ cảnh dữ liệu, cho phép nó được áp đụng trên nhiều loại

bảng đữ liệu khác nhau Ngoài ra, phương pháp này cung cấp phân tích chuyên sâu, giúp

hiểu và đánh giá tác động của các biến độc lập Cuối cùng, kết quả từ hồi quy đữ liệu bảng điều khiển rất đễ diễn giải và giải thích Nhìn chung, việc sử dụng các mô hình hồi quy trên đữ liệu bảng điều khiển mang lại nhiều lợi ích cho việc phân tích và dự đoán

trong lĩnh vực đữ liệu có cầu trúc, đặc biệt là với loại nghiên cứu này

2.3 Khoảng cách nghiên cứu

Trong khi nhiều nghiên cứu đã xem xét mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam (Anwar & Nguyen, 2010; Dao & Binh, 2013;

Hoang et al., 2010; Nguyen, 2022; Van Bon, 2019; Vu et al., 2008) Tuy nhiên có rat it

nghiên cứu liên quan đến tác động cụ thê của dòng vốn FDI đối với mô hình di cư nội

bệ trong nước Các tài liệu hiện tại thiếu các phân tích thực nghiệm toàn diện khám phá

sự tương tác giữa FDI và di cư nội địa ở Việt Nam Ngoài ra, đánh giả dị cư dựa trên

FDI ảnh hưởng như thế nào đến thị trường lao động, bất bình đẳng thu nhập, gắn kết xã

hội và các chỉ số kinh tế xã hội khác ở cả cấp độ cá nhân và cộng đồng, đặc biệt là địa

phương chưa được thảo luận sâu Khi Việt Nam tiếp tục thu hút FDI và trải nghiệm di cư trong nước, cần xác định các biện pháp chính sách và can thiệp hiệu quả có thể khai

6

thác các tác động tích cực của FDI trong khi giảm thiểu bất kỳ hậu quả bat loi tiềm ân nào đo di cư trong nước Tuy nhiên, các tài liệu hiện tại thiếu sự hiểu biết toàn diện về các tác động chính sách cụ thê và các khuyến nghị đối với di cư nội địa do FDI gây ra ở

Việt Nam

Dựa trên những gợi ý từ nghiên cửu của Celi and Sica (2023), chúng tôi đã sử dụng các

bộ đữ liệu mới, đồng thời giải quyết những thiếu sót của các tài liệu trước đó theo cách tiếp cận đa ngành hơn

3 Phương pháp nghiên cứu 3.1 Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu của nhóm sử đụng lại các mô hình Celi and Sica (2023) đo lường tác động

trực tiếp của dòng vốn FDI đến di cư, kết hợp với các yếu tố kiêm soát khác, mô hình {1) được sử dụng đề kiểm tra giả thuyết: "Các tinh có dòng vốn FDI cao hơn sẽ thu hút

người đi cư từ các tính có đòng vốn FDI thấp hơn", cụ thể như sau:

MIGR,, = œ+ 6FDIcap,, +ÄXy + tị, (1)

Trong đó, í và £ đại diện cho các tỉnh tại Việt Nam (í = I, ,63) và năm (£ =

2012, ,2021) MIGR đại diện cho thước đo tỷ lệ nhập cư (TMM) và tỷ lệ xuất cư (OUT) giữa các tính FDIcap là tông vốn FDI đăng ký vào tỉnh đó, X là vectơ của các

biến kiểm soát thay đôi theo thời gian cho tỉnh đó có thể ảnh hưởng đến di cư nội địa Ø , Aˆ lần lượt là các hệ số hồi quy, số hạng sai số £,; ~ 1D (0, ø?) giải thích cho các cú

sốc ngẫu nhiên có thể xảy ra ở cấp tỉnh có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc

Để đảm bảo tính mạnh mẽ, mê hình (1) được ước tính bằng cách sử đụng cả công cụ

ước tính bảng ngẫu nhiên, cố định và bảng tổng hợp truyền thống, cũng như công cụ ước tính lượng tử Phương pháp này mở rộng ra ngoài bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS), chí xem xét mỗi quan hệ trung bình giữa biến giải thích (x) và biến phụ thuộc (y) dựa trên hàm trung bình trung bình có điều kiện (E F=b , và thay vào đó sử

dụng một chuỗi hàm lượng tử liên tục để mô tả mỗi quan hệ giữa x và y tại các điểm khác nhau trong phân phối có điều kiện của y Cách tiếp cận này mạnh mẽ hơn OLS

trong các phép đo đáp ứng với các ngoại lệ vì nó cung cấp thông tin về các tác động

không đồng nhất tiềm ân của một biến giải thích ở các lượng tử khác nhau của y Hơn nữa, nó có thê đặc biệt hữu ích để quản lý phương sai thay đôi (Huang et al., 2017)

Trong khi đó, để kiểm tra giá thuyết "Trong số các yếu tổ bối cảnh, các tỉnh có dòng

vốn FDI cao hơn và sự hiện diện của người di cư được thiết lập là điểm đến hấp dẫn

hơn cho dòng di cư giữa các tỉnh" Mô hình (2) được sử dụng để ước tính mô hình dữ

liệu bảng điều khiển động cho phép xác định các hiệu ứng kéo có thể có trong cả di chuyên đến và đi (tức là liệu di chuyền trong năm t có bị ảnh hưởng bởi di chuyển trong

năm t- l hay không) Theo đó, mô hình được ước tính như sau:

AMIGR¿.= B+ 6MIG 4+ FDIcap.t+y Xie + Fi (2)

Vector X chứa các biến điều khién thay déi theo thời gian cho tính như trong mô hình đầu tiên và #,; đại diện cho thuật ngữ lỗi Đề ước tính mô hình động nay, một số phương pháp có thể được sử dụng Một cách tiếp cận là sử dụng bình phương nhỏ nhất thông

thường (OLS), giả sử rằng các điểm chặn và độ dốc giống nhau trên tất cả các mặt cắt

ngang và khoảng thời gian Tuy nhiên, phương pháp này có thể dẫn đến ước tinh độ dốc

sai lệch nếu có mỗi tương quan giữa các hiệu ứng cụ thê của tinh và các hồi quy, đó là

trường hợp của mô hình này Do đó, cách tiếp cận hiệu ứng cô định động là phù hợp hơn

(Hauk & Wacziarg, 2009)

Tuy nhiên, công cụ ước tính bên trong truyền thống không thê được sử đụng trong trường

hợp này vì sự hiện diện của một biến phụ thuộc trễ giữa các hồi quy sẽ dẫn đến mối tương quan giữa biến phụ thuộc bị trễ và thuật ngữ sai sót, dẫn đến ước tính sai lệch và

không nhất quán Đề giải quyết van dé này, các công cụ ước tính Arellano và Bond có

thể được sử dụng Công cụ ước tính này sử dụng các điều kiện thời gian trong đó độ trễ của biến phụ thuộc và sự khác biệt đầu tiên của các biến ngoại sinh là các công cụ cho

phương trình vi phân bậc nhất Công cụ ước tính Arellano-Bond phù hợp với các trường hợp phương sai và tự tương quan thay đỗi trong các cá nhân, nhưng không phải giữa các

cá nhân Công cụ ước tính Arellano-Bover/Blundell-Bond GMMI (Arellano & Bover,

1995; Blundell & Bond, 1998: Hansen, 1982) là một phần mở rộng của công cụ ước tính Arellano-Bond giả định rằng sự khác biệt đầu tiên của các biến công cụ không tương

quan với các hiệu ứng có định Điều này cho phép giới thiệu nhiều công cụ hơn, dẫn đến hiệu quả đáng kê

3.2 Dữliệu

Phần lớn các biến số trong mê hình nghiên cứu được trích xuất từ hệ thông dữ liệu GSO GSO thu thập dữ liệu về một loạt các chủ đề bao gồm nhân khâu học, lực lượng lao

động, nông nghiệp, công nghiệp, thương mại, đu lịch và môi trường Họ sử dụng nhiều

phương pháp thu thập dữ liệu bao gồm điều tra dân số, điều tra dân số và hồ sơ hành chính Dữ liệu thu thập được xử lý và phân tích bằng các phương pháp thông kê tiên tiễn để đảm bảo chất lượng đữ liệu và trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa Các biến yếu tổ mới được bỗ sung là POP, GEN, WASTE, DIF đại diện cho các yếu tố bất bình đăng dân số, giới tính, môi trường và thu nhập Các biến UNI đại diện cho số lượng giảng

vién dai hoc nhu trong Celi and Sica (2023)

Đối với các biến liên quan đến FDI, chúng tôi sử đụng các phương pháp thu thập khác Trong đó, biến FDIcap thê hiện vốn đầu tư đăng ký tại tỉnh đó mà chúng tôi trích xuất

từ Niên giám thống kê hàng năm Các biến số liên quan khác như FDIcases (số lượng dự án) và FDIseore (thu hút FDD không được đưa vào mô hình nghiên cứu, nhưng được

sử dụng để hỗ trợ mô tả hiện trạng FDI vào Việt Nam Trong đó, FDIcases được lay từ

Niên giám thống kê và EDIseore được lấy từ bài nghiên cứu của Le and Dang (2022)

Bài nghiên cứu này sử đụng mô hình kết hợp mới kết hợp SMA (Simple Slip Average),

IFTS (Improved Fuzzy Time Series) và phân tích cửa số DEA được đẻ xuất để đánh giá

mức độ hấp dẫn của FDI tại Việt Nam, nên đữ liệu FDIseore chỉ mang tính tương đối Chúng tôi đã sử dụng dữ liệu bảng cho 63 tỉnh với chuỗi thời gian từ năm 2012-2021

(10 nam) Bang 1 tom tắt các biến có trong mô hình

Bang 1 Danh sach bién va Mé ta

Bien

Biến phụ thuộc

Tý lệ nhập cư, chỉ được tính cho di cư nội bộ (tức là không bao gồm

IMM di cư quốc tế) Nó chỉ ra số người nhập cư trung bình vào tỉnh từ những tỉnh khác, tính trên 1000 dân

Tỷ lệ xuất cư, chỉ được tính cho di cư nội bộ (tức là không bao gồm di OUT cư quốc tế) Nó chỉ ra số người nhập cư trung bình vào tỉnh từ những

tỉnh khác, tính trên 1000 dân Biến độc lập chính

FDIcap Tổng vốn FDI đăng ký vào tỉnh (triệu USD) Biến kiểm soát

POP GEN LAB IDD UNI WASTE MED POV

INC

DIF

Nguồn: GSO

Mật độ dân số (người/km2)

Tỷ số giới tính của dân số (số nam chia 100 nữ)

Tỷ lệ lao động qua đảo tạo từ 1Š tuôi trở lên làm việc trong nên kinh

tế (%)

Chi số sản xuất công nghiệp

Tổng số giảng viên trong các trường đại học

Chất thải rắn được xử lý trung bình mỗi ngày (tấn) Số cơ sở khám bệnh, chữa bệnh trực thuộc Sở Y tế

Tỷ lệ nghèo (tức là tỷ lệ giữa số người hoặc hộ gia đình có thu nhập

(hoặc chỉ tiêu) bình quân đầu người đưới mức nghèo khỗ và tổng dân số hoặc số hộ gia đình được khảo sát) (%)

Thu nhập bình quân đầu người hàng tháng theo giá hiện hành (nghìn đồng)

Chênh lệch thu nhập bình quân đầu người mỗi tháng giữa nhóm thu

nhập cao nhất và nhóm thu nhập thấp nhất theo giá hiện hành (thời

điểm)

10

4 Kết quả

4.1 Thống kê mô tả

Dựa trên kết quả tại Bảng 2, trên tổng số 570 quan sát, vốn đầu tư bình quân tại 63 tỉnh,

thành phố trong thập kỷ qua vượt 511 triệu USD, với số vốn lớn nhất vượt 869 triệu

USD và vốn nhỏ nhất là 100 nghìn USD Tỷ lệ nhập cư trung bình giữa các tinh dat 4.88%, có nghĩa là khoảng 49 trong số 1000 người là người nhập cư Tỷ lệ nhập cư cao

nhất là 70.2%, trong khi thấp nhất là 0.1% Trong 10 năm qua, tỷ lệ nhập cư trung bình tại 63 tính, thành phế là 6.58%, trong đó cao nhất là 25.79% và thấp nhất là 0.7% Mật độ dân số biến động từ 43.81 đến 4476 người trên mdi km’

Lực lượng lao động tăng trưởng ôn dinh, tang tir 14.88% nam 2012 lén 23.71% tong dan số năm 2021 Tỷ trọng bình quân của lực lượng lao động là 18.58%, cao nhất 1a 50.27%

Cac bién IDD, UNI va MED tương đối ôn định trong thập ký qua, với mức trung bình lần lượt là 109, 0.96 điểm, 441.51 trường học và 202.12 bệnh viện Dự trữ chất thải được xử lý có tiến triển, đạt hơn 1115 tấn mỗi ngày vào năm 2020, cao hơn gấp đôi mức trung

bình trước đó Tý lệ hệ nghèo giảm hàng năm, với sự thay đôi bình quân 10.04% số hộ được quan sát Tuy nhiên, điều đáng chú ý là tỷ lệ hộ nghèo tăng trong năm 2017 nhưng giảm trong những năm tiếp theo

Chênh lệch thu nhập bình quân đầu người và thu nhập bình quân đầu người giữa nhóm

thu nhập cao nhất và thấp nhất lần lượt là 3 triệu đồng/tháng và 7.24 lần Thu nhập bình quân đầu người hàng tháng cao nhất là 7.4 triệu đồng và chênh lệch lớn nhất giữa hai

nhéóm là 15.9 lần Trong thập kỷ qua, thu nhập bình quân đầu người hàng tháng liên tục tăng, trong khi khoảng cách thu nhập ngày càng noi rong

11

Bang 2 Théng ké tom tat

Bién S6 quan sat Trung binh SD GTNN GTLN FDICap 570 511.28 1082.4 0.10 8669.70 IMM 630 4.88 7.68 0.10 70.20 OUT 630 6.58 3.91 0.80 25.79 POP 630 496.17 622.47 43.80 4476 GEN 630 1.00 0.02 0.90 1.07 LAB 630 18.58 7.60 5.20 50.27 IDD 630 109.96 15.33 43.30 322.8 UNI 567 441.51 240.47 132 1646 WASTE 418 564.30 1587.55 0 21102 MED 630 202.12 115.96 24 687 POV 630 10.04 9.14 0 50.20 INC 441 3000.91 1234.82 758 7433 DIF 441 7.24 1.50 2.70 15.9

Chú thích: Một số biến bị thiếu đữ liệu trong nhiều năm do cơ sở dữ liệu GSO không được hỗ trợ hoặc không được báo cáo trong Niên giám thống kê

4.2 Tình hình di cư cả nước

Trong 6 vùng kinh tế - xã hội, có 2 vùng có tỷ lệ nhập cư cao nhất là Đồng bằng sông

Hồng và Đông Nam Bộ Do có sức hút lớn về việc làm, Đông Nam Bộ là khu vực có số

lượng người nhập cư vào cao nhất cả nước, hơn 290 Í nghìn người, với các tính nỗi bật như TP.HCM, Bà Rịa - Vũng Tàu, Bình Dương Đồng bằng sông Hồng có lượng dân nhập cư ròng gân 81.0 nghìn người Đồng bằng sông Hồng có lượng dân nhập cư gần

81.0 nghìn người (GSO, 2022) chủ yếu từ Bắc Ninh và Hà Nội Có thể thấy, các tỉnh

này thu hút nhiều người di cự bởi đây là nơi tập trung nhiều khu công nghiệp, trường

đào tạo Điều này chứng tỏ việc làm, đào tạo và học tập đã ảnh hưởng rất lớn đến di cư

Các tính thuộc vùng Đông bằng sông Cửu Long như An Giang, Đồng Tháp và Sóc Trăng (Hình 4) dẫn đầu cả nước về tý lệ xuất cư với số lượng hơn 214.2 nghìn người Phân lớn người di cư chọn các điểm đến gân với nơi thường trú trước đây của họ Khoảng 99.5% những người ra khỏi Đồng bằng sông Cửu Long chọn Đông Nam Bộ, trong khi

12

những người từ vùng Trung du và Miền núi phía Bắc chủ yếu chọn Đồng bằng sông

Hồng (88.0%) (GSO, 2021)

4.3 Tình hình FDI

Theo thống kê, tông vốn đầu tư nước ngoài tại Việt Nam tính đến ngày 31/12/2021 bao gồm vốn đăng ký cấp mới, vốn đăng ký điều chỉnh và giá trị góp vốn, mua cô phân của nhà đầu tư nước ngoài đạt 38.9 tý USD, tăng 25.2% so với năm 2020 Trong đó, 1.818

dự án được cấp phép mới với vốn đăng ký 18.9 tỷ USD và vốn FDI thực hiện trong năm 2021 ước tính gần 19.7 tỷ USD (GSO, 2021) Năm 2017 đánh dấu Việt Nam thu hút FDI cao nhất từ năm 2009 đạt 35 tỷ USD Điễn hình như dự án đầu tư xây đựng nhà máy nhiệt điện BOT Nghi Sơn 2, tông vốn đầu tư 2.79 tỷ USD; dự án nhà máy nhiệt điện BOT Van Phong 1, tổng vốn đầu tư đăng ký 2.58 tý USD tại Khánh Hòa

Tuy nhiên, có sự mất cân đối trong đầu tư nước ngoài giữa các vùng kinh tế ở Việt Nam Đồng bằng sông Hồng và Đồng bằng Đông Nam Bộ là 2 vùng kinh tế thu hút nhiều dòng vốn FDI nhất cả nước (Hình 2) Các điểm thu hút FDI quan trọng nhất là Bắc Ninh, Hà Nội, Long An, TP.HCM Trong khi đó, khu vực Tây Nguyên là vùng kinh tế thu hút vốn đầu tư thấp nhất Tông vốn FDI của khu vực Tây Nguyên hiện chiếm khoảng 0.4% tông vốn FDI của cả nước (FlA, 2021) Một số nguyên nhân khiến Tây Nguyên

kém hấp dẫn về vốn đầu tư là do vị trí địa lý không thuận lợi, nằm xa cảng biển và nơi tiêu thụ sản phẩm, dẫn đến chỉ phí vận chuyên hàng hóa tăng cao khiến sức cạnh tranh

giảm so với các tính có cơ sở hạ tầng tốt, có vị trí địa lý thuận lợi Bên cạnh đó, cơ sở hạ tầng của khu vực Tây Nguyên còn hạn chế, chưa đảm bảo các điều kiện về giao thông, cấp nước, xử lý rác thải,

Bị ảnh hưởng trực tiếp bởi đại địch COVID-I9, dòng vốn FDI toàn cầu đã giảm kế từ năm 2019 và giảm gần 35% trong năm 2020 Đến năm 2021, kết quả thu hút FDI vào

Việt Nam lạc quan hơn, vốn FDI đăng ký, vốn đầu tư đăng ký mới và vốn điều chỉnh đều tăng so với năm 2020 Năm 2021, các địa phương thu hút FDI nhiều nhất là Long

An, Bắc Giang, Cần Thơ, TP.HCM, Bình Dương, Bắc Ninh, Hà Nội Đây cũng là những điểm đến chính của dòng di cư nội bộ Sự tương tác giữa dòng vốn FDI và dòng di cư đến được đánh giá sát hơn khi phân tích một trong những tỉnh thu hút nhiều dòng vốn FDI nhất là TP.HCM, Bình Dương và Bắc Ninh

13

8 —&—Trung du và miền núi phía Bắc

bì ©-Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

~+- Tây Nguyên COVID-19

Đông Nam Bộ bùng phát ° —©-Đồng bằng sông Cửu Long

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Hình 2 Vôn FDI đăng ký theo khu vực kinh tê (triệu USD)

4.4 Tương quan giữa EDI và di cư

1600 80 1400 70

600 30 400 20 200

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Wm FDI projects HCM la FDI projects BinhDuong mam FDI projects BacNinh = = = Imm Rate HCM Imm Rate BinhDuong ———lmm Rate BacNinh

Hình 3 Các dự án FDI vào và tỷ lệ nhập cư vào thành phố Hồ Chí Minh, Bình Dương, Bắc Ninh

14

10

2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 GHEE FDI Projects AnGiang 9B FDI Projects DongThap Sill FDI Projects SocTrang

== =Out Rate AnGiang ====0ut.RateDongThap Out Rate SocTrang

Hình 4 Các dự án FDI vào và tỷ lệ xuất cư khỏi An Giang, Đồng Tháp và Sóc Trăng

Nếu xét về số dự án các nhà đầu tư nước ngoài vẫn tập trung đầu tư nhiều tại các thành

phó lớn, có cơ sở hạ tầng thuận lợi như TP.HCM, Bình Dương, Bắc Ninh là những nơi thu hút dòng di cư nhiều nhất trên cả nước (Hình 3)

Trong đó, TP.HCM dẫn đầu cả về số dự án mới (29,2%), số lượt dự án điều chỉnh (18,1%) và mua phần vốn gớp (60,3%) Tính đến cuối tháng 12/2021, tông vốn đầu tư

nước ngoài vào TP.HCM là 3.74 tỷ USD, giảm 14.2% so với năm ngoái Thành phố đã

cấp giấy phép đầu tư cho 665 đự án mới với vốn đăng ký 686.6 triệu USD, tập trung chủ

yếu vào lĩnh vực bất động sản, thông tin truyền thông và kinh doanh thương mại Trái ngược với sự sụt giảm của dòng vốn FDI, tỷ lệ nhập cư vào vẫn duy trì xu hướng tăng

Điều này có thê giải thích bởi vì TP.HCM lâu nay đã trở thành điểm đến hấp dẫn cho

người di cư từ các tỉnh khác trên cả nước, đặc biệt là từ các tỉnh lân cận như Bến Tre,

Đồng Tháp, Tây Ninh bởi sự phát triển nhanh chóng của các khu công nghiệp lớn, các khu chế xuất và khu công nghệ cao

Tỉnh Bắc Ninh cũng ghi nhận liên kết tương tự, với việc phát hành mới 126 dự án với tống vốn đăng ký cấp mới lên đến 1.2 tỷ USD, giảm nhẹ so với năm 2020 nhưng tỷ lệ di cư của tính tang dang ké (11.58%) Tinh dén nay, tỉnh Bắc Ninh có l6 khu công nghiệp tập trung với 24 dự án đầu tư xây dựng phát triển hạ tầng đã và đang được triển

khai thực hiện đầu tư Hoạt động sản xuất kinh đoanh của các doanh nghiệp trong khu công nghiệp phát triển đã góp phần quan trọng làm gia tăng giá trị sản xuất công nghiệp,

15

kim ngạch xuất khẩu và nguồn thu lớn cho ngân sách địa phương Đóng góp quan trọng

vào tăng trưởng và ôn định kinh tế - xã hội, tạo việc làm cho hàng trăm nghìn lao động Cùng với đó, tỉnh Bắc Ninh cũng triển khai nhiều giải pháp, chính sách chủ động nhằm

giữ chân người lao động từ doanh nghiệp và chính quyền địa phương, góp phần giảm nguy cơ thiếu hụt lao động trong các khu công nghiệp và thu hút đòng người di ew Bình Dương ghi nhận số dự án FDI năm 2021 ở mức 78 dự án, chủ yếu trong lĩnh vực công nghiệp chế biến, chế tạo; bat động sản và xây đựng Tính đến năm 2021, toàn tỉnh có 29 khu công nghiệp và 12 cụm công nghiệp Chính vì có số lượng lớn các khu công

nghiệp nên tỷ lệ đi cư tìm kiếm việc làm của Bình Dương luôn tăng cao Lý giải yếu tổ này phải kê đến loi thé du địa dé phát triển công nghiệp của Bình Dương đồi dao, cơ hội

sinh kế người lao động luôn khả thi bởi cơn “khát” lao động của các doanh nghiệp; mặt bằng chỉ phí sinh hoạt ôn định đối với người lao động, chính sách thu hút và an sinh xã

hội có nhiều mặt tích cực

Hình 5(a) cho thấy mối tương quan giữa tỷ lệ nhập cư, điểm số thu hút FDI và đòng vốn

FDI Dựa trên biểu đồ, có thể thấy rõ ở những khu vực có thu hút FDI thấp, lượng dòng vốn FDI sẽ không cao, dẫn đến tý lệ nhập cư thấp Ngược lại, ở những khu vực có thu hut FDI cao, lượng dòng vốn FDI cao hơn, dẫn đến tỷ lệ nhập cư tăng Ngoài ra, biểu

đồ cũng cho thấy khi dòng vốn FDI tăng, tý lệ nhập cư sẽ tăng lên một mức nhất định

và nếu tiếp tục tăng thì tỷ lệ nhập cư có xu hướng giảm

Trong khi đó, Hình 5(b) cho thấy mối trơng quan giữa tỷ lệ xuất cư, điểm số thu hút và lượng dòng vốn Ở những khu vực thu hút vốn kém, lượng đòng vốn FDI rất thấp và do

đó dẫn đến sự gia tăng tý lệ xuất cư Nhưng tý lệ này sẽ tăng đến một điểm nhất định và

bắt đầu rơi trở lại vị trí ban đầu (đường màu xanh lam) Ngược lại, tại các khu vực có

thu hút FDI cao, lượng dòng vốn FDI sẽ tăng lên và tý lệ di cư sẽ giảm Đây là mối quan

hệ cùng chiều như đường tuyến tính (màu đỏ) hiển thị

16