Để tăng thêm tính vững chắc và làm rõ hơn vai trò của ngành nông nghiệp đến việc thu hút dòng vốn FDI theo đề nghị của Boateng và các cộng sự (2015), tác giả thay thế biến GDPGR bằng biến AGRI (biến tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp). Tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp kiểm tra độ trễ dựa vào mô hình VAR. Kết quả kiểm tra độ trễ được thể hiện trong bảng 4.11.
Bảng 4.11. Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mô hình biến thay thế AGRI
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(LNFDI) D(AGRI) D(CPI) D(REER) D(LNM2) D(UNEMP) D(INT) D(TRADE)
Exogenous variables: C Included observations: 75
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -143.0819 NA 7.76e-09 4.028850 4.276048 4.127553 1 89.63061 409.5740 8.71e-11 -0.470150 1.754639 0.418184 2 360.9085 419.5764 3.66e-13 -5.997559 -1.795181 -4.319596 3 516.4841 207.4342 3.69e-14 -8.439576 -2.259608* -5.971983* 4 601.4881 95.20446* 2.86e-14* -8.999683* -0.842124 -5.742459 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Kết quả cho thấy rằng tiêu chí SC, HQ lựa chọn độ trễ 3 là độ trễ tối ưu, trong khi đó, tiêu chí LR, FPE, AIC cho thấy độ trễ 4 là tối ưu.
Bảng 4.12. Kết quả kiểm định đồng liên kết mô hình biến thay thế AGRI
Included observations: 76 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: LNFDI AGRI CPI REER LNM2 UNEMP INT TRADE Lags interval (in first differences): 1 to 3
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
No. of CE(s) Eigenvalue
Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.775583 350.4870 159.5297 0.0000 At most 1 * 0.643485 236.9241 125.6154 0.0000 At most 2 * 0.557154 158.5392 95.75366 0.0000 At most 3 * 0.381807 96.63460 69.81889 0.0001 At most 4 * 0.303320 60.08200 47.85613 0.0024 At most 5 * 0.171656 32.61335 29.79707 0.0231 At most 6 * 0.123230 18.30054 15.49471 0.0184 At most 7 * 0.103526 8.305774 3.841466 0.0040 Trace test indicates 8 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized
No. of CE(s) Eigenvalue
Max-Eigen Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.775583 113.5629 52.36261 0.0000 At most 1 * 0.643485 78.38489 46.23142 0.0000 At most 2 * 0.557154 61.90457 40.07757 0.0001 At most 3 * 0.381807 36.55260 33.87687 0.0234 At most 4 0.303320 27.46865 27.58434 0.0517 At most 5 0.171656 14.31281 21.13162 0.3399 At most 6 0.123230 9.994764 14.26460 0.2123 At most 7 * 0.103526 8.305774 3.841466 0.0040 Max-eigenvalue test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Tương tự như đã trình bày trong phần trên, để lựa chọn độ trễ tối ưu giữa độ trễ 3 và độ trễ 4, tác giả sẽ lần lượt ước lượng mô hình theo từng độ trễ được chọn, sau đó xem xét mô hình theo độ trễ nào là phù hợp nhất bằng cách kiểm định tính ổn định, hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai thay đổi của mô hình.
Căn cứ vào kết quả các kiểm định tại phụ lục 3, kết luận mô hình VAR độ trễ 3 phù hợp hơn mô hình VAR độ trễ 4. Do đó tác giả sẽ sử dụng độ trễ 3 để xem xét kiểm định đồng liên kết dựa theo phương pháp Johansen để xác định số đồng liên kết giữa các biến có trong mô hình nghiên cứu.
Kết quả kiểm tra số đồng liên kết được thể hiện trong bảng 4.12, hai kiểm định Trace và Max-Eigenvalue được sử dụng để kiểm định đồng liên kết. Kết quả kiểm định Trace cho thấy rằng có 8 đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%. Do p-value (0.01%) của giả thuyết H0 nhỏ hơn 5% hàm ý bác bỏ giả thuyết H0: không có đồng liên kết.
Kết quả kiểm định Max-Eigenvalue cho thấy rằng có 4 đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%. Do p-value của giả thuyết H0 nhỏ hơn 5% hàm ý bác bỏ giả thuyết H0: không có đồng liên kết.
Từ hai kiểm định Trace và Max-Eigenvalue cho thấy rằng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
Sau khi đã xác định được số đồng liên kết và độ trễ tối ưu cho mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành ước lượng mô hình VECM độ trễ 3.
Kết quả mô hình VECM cho thấy mối quan hệ dài hạn như sau:
LNFDI=-229.09 +1.59AGRI -0.13CPI +9.21REER +6.71LNM2 -2.91UNEMP -0.12INT -0.03TRADE
(0.12) (0.01) (1.84) (0.54) (0.59) (0.03) (0.01) [-12.80] [11.17] [-4.98] [-12.30] [4.92] [3.65] [2.06]
Ghi chú: Giá trị trong ( ) và [ ] lần lượt là độ lệch chuẩn và thống kê t.
Kết quả mô hình VECM cho thấy trong dài hạn các biến có mối quan hệ với nhau, cụ thể, tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp AGRI, tỷ giá REER và cung tiền M2 lại thể hiện ảnh hưởng tích cực đến dòng vốn FDI tại Việt Nam ở mức ý nghĩa 5% trong khi đó, chỉ số giá CPI (đại diện lạm phát), thất nghiệp UNEMP, lãi
suất INT và độ mở cửa thương mại TRADE thể hiện tác động tiêu cực đến dòng vốn FDI ở mức ý nghĩa 5%.
Kết quả mối quan hệ giữa tỷ giá REER và lãi suất INT với dòng vốn FDI phù hợp với kết quả mô hình VECM với biến GDP ở phần trên. Điều này cho thấy tính vững của kết quả mô hình.
Biến mới thay thế tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp AGRI cho thấy mối quan hệ tích cực với dòng vốn FDI. Việc tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp gia tăng càng thu hút dòng vốn FDI phù hợp với kết quả của Boateng và các cộng sự (2015), hàm ý rằng khi tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp AGRI tăng lên dẫn đến quy mô thị trường ngành nông nghiệp gia tăng, cho thấy nhu cầu hàng nông nghiệp của người tiêu dùng gia tăng, từ đó thu hút các dòng vốn đầu tư FDI vào để đáp ứng các nhu cầu về hàng nông nghiệp của người tiêu dùng. Tuy Việt Nam đang hướng đến mục tiêu đến năm 2020 trở thành nước công nghiệp theo hướng hiện đại (theo Văn kiện Đại hội Đại biểu toàn quốc lần thức XI của Đảng Cộng Sản Việt Nam), nhưng cơ bản Việt Nam vẫn là nước nông nghiệp, cụ thể, Việt Nam không những đủ cung cấp lương thực, thực phẩm cho 80 – 90 triệu dân với mức tăng thu nhập rất cao mà còn trở thành nước xuất khẩu đứng hàng đầu thế giới với 10 loại nông sản có mức xuất khẩu trung bình hơn 1 tỷ USD/năm, đồng thời nông nghiệp Việt Nam duy trì ở mức tăng trưởng trung bình 3,5%/năm là mức thuộc loại rất cao ở toàn vùng châu Á nói chung và ở Đông Nam Á nói riêng, chỉ sau Trung Quốc.
Cung tiền M2 càng tăng càng thu hút nguồn vốn FDI ở mức ý nghĩa 5%. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây cũng như kỳ vọng ban đầu của tác giả. Nguyên nhân do sự gia tăng cung tiền sẽ tăng cường vị thế kinh tế quốc gia, mà cuối cùng thu hút thêm FDI.
Lạm phát tăng làm giảm dòng vốn FDI chảy vào trong quốc gia ở mức ý nghĩa 5%. Nguyên nhân do tỷ lệ lạm phát phản ánh sự ổn định kinh tế, sự hiện diện của các khó khăn bên trong nền kinh tế và khả năng của chính phủ và ngân hàng trung ương trong việc cân bằng ngân sách quốc gia. Lạm phát cao làm giảm giá trị thực của các khoản thu nhập bằng nội tệ cho các doanh nghiệp đầu tư vào (Buckley
và các cộng sự, 2007). Mặt khác, lạm phát thấp là dấu hiệu ổn định kinh tế quốc nội và khuyến khích thu hút FDI.
Quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp càng thấp càng thu hút dòng vốn FDI. Kết quả này có trái ngược với một số nghiên cứu của Friedman và các cộng sự (1992), Nunnenkamp và các cộng sự (2007), Chidlow và các cộng sự (2009) khi cho rằng tỷ lệ thất nghiệp càng cao, đại diện cho số lao động sẵn có trong nền kinh tế càng nhiều, thì càng thu hút dòng vốn FDI vào trong nước. Các tranh luận cho rằng tỷ lệ thất nghiệp cao khiến người ta đánh giá cao hơn về công việc hiện tại hoặc trong tương lai, và kết quả là họ sẵn sàng làm việc vất vả hơn với một mức lương thấp hơn. Do đó, sự sẵn có của nguồn lao động đóng vai trò như một sự khuyến khích cho dòng vốn FDI. Nhưng theo Kornecki và Ekanayake (2012), khi quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp thấp đồng nghĩa với việc trình độ lao động của quốc gia cao, điều này dẫn đến việc thu hút các nhà đầu tư vào các quốc gia như thế này bởi vì họ không phải tốn thêm chi phí đào tạo tay nghề của công nhân… mà vừa đạt được năng suất lao động cao.
Bảng 4.13. Trị giá xuất nhập khẩu Việt Nam trong giai đoạn 1995-2014 (đơn
vị tính: triệu USD) Năm 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Xuất khẩu 5,449 7,256 9,185 9,360 11,541 14,483 15,029 16,706 20,149 26,485 Nhập khẩu 8,155 11,144 11,592 11,500 11,742 15,637 16,218 19,746 25,256 31,969 Năm 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Xuất khẩu 32,447 39,826 48,561 62,685 57,096 72,237 96,906 114,529 132,033 150,187 Nhập khẩu 36,761 44,891 62,765 80,714 69,949 84,839 106,750 113,780 132,033 148,049
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ GSO
Cuối cùng, độ mở cửa thương mại có mối quan hệ ngược chiều với dòng vốn FDI, trái ngược với các kết quả nghiên cứu trước đây cũng như kỳ vọng của tác giả nhưng phù hợp với kết quả được tìm thấy của Wheeler và Mody (1992). Giá trị độ mở cửa thương mại trong mẫu nghiên cứu của tác giả có xu hướng gia tăng, tuy nhiên, trong giai đoạn 1995 – 2014, hầu như trong suốt các năm, giá trị nhập khẩu đều lớn hơn giá trị xuất khẩu (như bảng 4.13), điều này cho thấy Việt Nam là một
quốc gia nhập siêu. Chính điều này làm cho các nhà đầu tư FDI sẽ hạn chế đầu tư vào các quốc gia nhập siêu, do họ không thể mở rộng sản xuất kinh doanh tại quốc gia đó khi quốc gia đó chủ yếu nhập khẩu.
Bên cạnh đó, mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến kinh tế vĩ mô và dòng vốn FDI được tìm thấy thông qua hệ số điều chỉnh sai số ECT có ý nghĩa thống kê ở mức 5% như bảng 4.14. Hàm ý rằng khi dòng vốn FDI tăng xa mức cân bằng, mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến sẽ điều chỉnh độ lệch giảm 56.4% mỗi kỳ để đưa dòng vốn FDI trở về trạng thái cân bằng trong dài hạn.
Bảng 4.14. Hệ số ECT của mô hình VECM với biến thay thế AGRI
Error Correction: D(LNFDI)
CointEq1
-0.564492 (0.23502) [-2.40193]
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Eviews 7.2
Để xem xét mô hình VECM có tồn tại hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi không và tính ổn định của mô hình như thế nào, tác giả tiếp tục sử dụng vòng tròn đơn vị, kiểm định LM và kiểm định Joint.
Kết quả kiểm định tính ổn định bằng vòng tròn đơn vị được trình bày trong hình 4.3 cho thấy rằng mô hình VECM với biến thay thế AGRI ổn định.
Hình 4.3. Vòng tròn đơn vị của mô hình VECM với biến thay thế AGRI
-1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
Tiếp tục sử dụng kiểm định LM để xem xét hiện tượng tự tương quan của mô hình VECM với biến AGRI tại độ trễ 3. Kết quả bảng 4.15 cho thấy p-value của kiểm định (7.71%) lớn hơn mức 5%, tức là không thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định: không có tự tương quan tại độ trễ 3, do đó, mô hình VECM với biến AGRI tại độ trễ 3 không tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.15. Kết quả kiểm định tự tương quan mô hình VECM với biến thay
thế AGRI
VEC Residual Serial Correlation LM Tests
Giả thuyết H0: không có sự tương quan tại độ trễ h Số quan sát bao gồm: 76
Lags LM-Stat Prob
1 83.64299 0.0502 2 68.32844 0.3325 3 80.73601 0.0771 4 101.3783 0.0020 5 85.13988 0.0398 6 65.01046 0.4413 7 77.83304 0.1146 8 103.2653 0.0014 9 81.96422 0.0646 10 66.67998 0.3850 11 62.64518 0.5245 12 88.71961 0.0222
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Eviews 7.2
Xem xét hiện tượng phương sai thay đổi có tồn tại trong mô hình VECM độ trễ 3 bằng kiểm định Joint. Kết quả bảng 4.16 cho thấy p-value của kiểm định bằng 24.56% lớn hơn 5%, cho thấy không thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định: không có hiện tượng phương sai thay đổi. Do đó mô hình VECM với biến thay thế AGRI không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.16. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mô hình VECM với biến thay thế AGRI
VEC Residual Heteroskedasticity Tests Included observations: 76
Joint test:
Chi-sq df Prob.
1840.937 1800 0.2456
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Eviews 7.2
Như vậy, mô hình VECM với biến thay thế AGRI tại độ trễ 3 không tồn tại hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và đạt được sự ổn định.
Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai.
Kết quả hàm phản ứng đẩy IRF được trình bày trong hình 4.4, cho thấy rằng cú sốc chỉ số giá CPI (đại diện cho lạm phát), cú sốc tỷ giá REER và cú sốc của lãi suất INT ảnh hưởng tiêu cực đến dòng vốn FDI của Việt Nam trong suốt 24 kỳ dự báo. Bên cạnh đó, cú sốc tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp AGRI, cú sốc cung tiền M2, cú sốc thất nghiệp và cú sốc độ mở cửa thương mại ảnh hưởng tích cực đến dòng vốn FDI của Việt Nam. Như giải thích trong phần trên, khi sản lượng GDP ngành nông nghiệp gia tăng cho thấy thị trường ngành nông nghiệp gia tăng quy mô dẫn đến khả năng nhu cầu tiêu thụ hàng nông nghiệp của người tiêu dùng cao hơn trong nền kinh tế và do đó thu hút nhiều nguồn vốn FDI hơn để phục vụ nhu cầu của người tiêu dùng. Kết quả này phù hợp với trường hợp mô hình nghiên cứu sử dụng biến GDP.
Còn kết quả phân tích phân rã phương sai được trình bày trong bảng 4.17. Kết quả cho thấy rằng trong thời kỳ đầu tiên, cú sốc của FDI hoàn toàn phụ thuộc vào chính cú sốc FDI. Tuy nhiên, sang kỳ thứ hai, bản thân cú sốc FDI chỉ giải thích được 84.25% của nó, kèm theo đó là ảnh hưởng của cú sốc tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp (7.1%), cú sốc lãi suất (5.18%) và cú sốc độ mở cửa thương mại (2.23%). Điều này phù hợp với kết quả được tìm thấy trong phần hàm phản ứng đẩy IRF.
Hình 4.4. Hàm phản ứng đẩy mô hình VECM với biến thay thế AGRI -2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of LNFDI to LNFDI
-2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of LNFDI to AGRI
-2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of LNFDI to CPI
-2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of LNFDI to REER
-2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of LNFDI to LNM2
-2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of LNFDI to UNEMP
-2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of LNFDI to INT
-2 0 2 4 6 8 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Accumulated Response of LNFDI to TRADE
Accumulated Response to Cholesky One S.D. Innov ations
Nguồn: Tác giả tính toán từ phần mềm Eviews 7.2
Liên tục trong 22 kỳ tiếp theo, bản thân của cú sốc FDI ảnh hưởng đến chính nó khoảng 57.46%. Ngoài ra, cú sốc sản lượng GDP ngành nông nghiệp ảnh hưởng khoảng 17.56% đến cú sốc dòng vốn FDI, cú sốc lãi suất tác động đến 3.29% đến cú sốc dòng vốn FDI và cú sốc độ mở cửa thương mại tác động 14.45% đến cú sốc FDI của Việt Nam.
Bảng 4.17. Kết quả phân rã phương sai cú sốc dòng vốn quốc tế FDI mô hình VECM với biến thay thế AGRI
Period LNFDI AGRI CPI REER LNM2 UNEMP INT TRADE
1 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000