Bài nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng – Panel Data để đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào các quốc gia đang phát triển ở Đông Nam Á.
Đầu tiên, nghiên cứu này sẽ trình bày thống kê dữ liệu của các biến nghiên cứu để có cái nhìn tổng quan của nguồn dữ liệu.
Bảng 4. 1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu.
Nguồn: Kết quả dựa trên dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata.
Bảng 4.1 tổng hợp thống kê các biến nghiên cứu dựa trên sô liệu mẫu từ 5 quốc gia ở Đông Nam Á từ năm 1990 đến năm 2014, với số quan sát từ 110 đến 125 quan sát. Dòng vốn FDI ròng thể hiện dưới dạng phần trăm của GDP – đại diện cho lượng vốn FDI thu hút được vào các quốc gia nằm trong khoảng cao nhất là 11.94 và giá trị FDI trung bình vào các quốc gia nghiên cứu trong giai đoạn này ở mức 3.20. Biến quy mô thị trường (lnGDP) nằm trong khoảng cao nhất 9.29 và khoảng thấp nhất là 4.54 với độ lệch chuẩn là 0.97. Yếu tố chi phí lao động (lnWAGE) bình quân của các quốc gia nghiên cứu trong giai đoạn 1990 - 2014 là 21.39 với độ lệch chuẩn là 1.37 cho thấy độ biến động của tiền lương không lớn. Yếu tố cơ sở hạ tầng (lnTELE) dao động từ -
INF 125 7.171215 9.970089 -1.710317 81.817 OPEN 125 110.7915 48.27501 45.51212 220.4074 BUD 125 .7401972 6.38879 -12.76996 16.8469 lnTELE 125 1.674234 1.079906 -1.944963 2.983673 lnWAGE 110 21.39835 1.379029 18.56734 24.06978 lnGDP 125 7.409647 .9747936 4.542401 9.29007 FDI 125 3.205928 2.50342 -2.757225 11.94245 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max . sum FDI lnGDP lnWAGE lnTELE BUD OPEN INF
31
1.94 đến 2.98 với độ lệch chuẩn là 1.07; sở dĩ biến yếu tố cơ sở hạ tầng thấp nhất ở mức -1.94 là do lấy giá trị logarit tự nhiên số thuê bao điện thoại cố định trên 100 dân và nhân cho 100. Chính sách kinh tế vĩ mô của chính phủ có giá trị trung bình là 0.74, dao động trong khoảng từ -12.76 đến 16.84 với độ lệch chuẩn là 6.38. Giá trị trung bình của độ mở thương mại (OPEN) là 110.79 với độ lệch chuẩn tương đối là 48.27. Giá trị trung bình của biến lạm phát (INF) là 7.17 với độ lệch chuẩn là 9.97 lớn hơn giá trị trung bình, cho thấy độ ổn định kinh tế vĩ mô dao động rất lớn.
Bảng 4. 2. Ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mô hình
Nguồn: Kết quả dựa trên dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata.
Bảng 4.2 thể hiện ma trận tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình. Nhận thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,8. Hệ số tương quan giữa biến lnTELE và OPEN là cao nhất 0.73, tiếp theo hệ số tương quan giữa lnTELE và GDP là 0.69, biến OPEN và biến lnGDP có hệ số tương quan 0.57. Các cặp biến còn lại đều có hệ số tương quan nhỏ. Điều này cho thấy có thể không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau. Tuy nhiên, tiêu chuẩn này thường không chính xác, có trường hợp hệ số tương quan cặp không cao nhưng vẫn xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến.
Để kiểm định xem có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình hồi quy hay không, tác giả sử dụng kiểm định VIF (Variance inflator factor) – Nhân tử phóng đại phương sai.
INF -0.4197 0.0377 -0.2882 -0.1836 -0.2559 1.0000 OPEN 0.5747 -0.3734 0.7304 0.3821 1.0000 BUD 0.4211 0.0106 0.3570 1.0000 lnTELE 0.6906 -0.0589 1.0000 lnWAGE -0.1147 1.0000 lnGDP 1.0000 lnGDP lnWAGE lnTELE BUD OPEN INF (obs=110)
32
Kiểm định đa cộng tuyến VIF
Nhận thấy giá trị VIF của các biến lnTELE, OPEN và lnGDP đều lớn hơn 2, do đó kết luận mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến.
Thông thường, khi thực hiện hồi quy với chuỗi dữ liệu thời gian, nếu chuỗi dữ liệu không dừng sẽ có giá trị trung bình thay đổi theo thời gian hoặc giá trị phương sai thay đổi theo thời gian, hoặc cả hai. Đối với phân tích hồi quy, nếu chuỗi thời gian không dừng thì kết quả hồi quy sẽ không có giá trị, không có ý nghĩa và thường bị xem là “hồi quy giả tạo” (Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự, 2014). Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Unit root test theo tiêu chuẩn ADF (Augmented Dickey Fuller) để kiểm định tính dừng của dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4. 3. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị - Unit root test
Biến Giá trị p-value của kiểm
định ADF Kết quả FDI 0.0024 Dừng lnGDP 0.9877 Không dừng DlnGDP 0.0000 Dừng lnWAGE 0.9338 Không dừng DlnWAGE 0.0000 Dừng lnTELE 0.0000 Dừng BUD 0.3429 Không dừng DBUD 0.0000 Dừng Mean VIF 2.04 INF 1.22 0.822709 BUD 1.29 0.772820 lnWAGE 1.35 0.741235 lnGDP 2.29 0.435983 OPEN 2.98 0.335949 lnTELE 3.12 0.320205 Variable VIF 1/VIF . vif
33
OPEN 0.4300 Không dừng
DOPEN 0.0000 Dừng
INF 0.0000 Dừng
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên phần mềm Stata (phụ lục 3).
Kết quả kiểm định cho thấy các biến lnGDP, lnWAGE, BUD và OPEN là chuỗi dữ liệu không dừng, nếu thực hiện hồi quy với các biến này thì sẽ làm cho kết quả hồi quy không chính xác. Do đó, tác giả thực hiện hồi quy mô hình theo sai phân bậc 1 của các biến này là DlnGDP, DlnWAGE, DBUD và DOPEN để thay thế cho các biến trên. Vì các biến này có tính dừng nên kết quả hồi quy sẽ vững chắc hơn. Đồng thời khi chuyển sang phân tích dữ liệu sai phân bậc 1 thì cũng khắc phục được hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến của mô hình. Lúc này hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 2 và giá trị VIF trung bình là 1,31 (xem phụ lục 2), vậy không còn tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.