- Hiện tượng UR iR không có tính phân phối chuẩn:
4.2.2.Phân tích hồi quy và kết quả kiểm định 1 Ki ểm định tính dừng
Để kiểm định tính dừng của các biến chuỗi thời gian, kiểm định Augmented Dickey – Fuller (ADF) truyền thống với giả thuyết: HR0R: ρ = 0 => kết luận: có nghiệm đơn vị hoặc chuỗi không dừng; HR1R: ρ ≠ 0 => kết luận: chuỗi không có nghiệm đơn vị hoặc chuỗi dừng. Tiêu chí quan trọng đó là nếu: ADFTestStatistic > CriticalValueα
thì giả thuyết HR0R bị bác bỏ hoặc biến có tính dừng hoặc không có nghiệm đơn vị. Kết quả kiểm định được trình bày ở bảng 4.1.
Bảng 4.1: Kết quả kiểm định tính dừng của các biến trong mô hình
Biến ADF Test Statistic Critical ValueP
* LnFDI -2,786367 (-2,6417)P LnFDI -2,786367 (-2,6417)P *** LnGDPR -2,727047 (-2,6318)P *** LnLP -3,520431 (-3,0038)P ** dLnXK -6,106808 (-3,7343)P * CSHT 2,821163 (-2,6318)P ***
Chú ý: (i) Số trong ngoặc đơn là giá trị Critical Valueα; (ii) *** ý nghĩa ở mức 10%, ** ý nghĩa ở mức 5%, và * ý nghĩa ở mức 1%.
Bảng 4.1 cho thấy, biến LnFDI, biến LnGDPRlà chuỗi thời gian dừng với mức ý nghĩa chấp nhận được ở 10%. Biến LnLP có tính dừng ở mức ý nghĩa 5%. Các biến
còn lại không dừng, sai phân bậc một của biến LnXK có tính dừng hợp lý ở mức ý nghĩa 1%. Riêng biến LnCSHT là chuỗi thời gian không dừng, sai phân bậc một của chuỗi này cũng không dừng, nhưng biến CSHT lại dừng với mức ý nghĩa chấp nhận được ở 10%. Từ đây, nghiên cứu sẽ sử dụng các biến LnFDI, LnGDPR, LnLP, dLnXK, CSHT để kiểm định các mô hình. Mô hình đề xuất phản ánh mối quan hệ giữa các biến số tác động tới dòng vốn FDI vào Việt Nam sẽ có dạng sau:
LnFDI = c + cR1R LnGDPR + cR2R LnLP + cR3 dLnXK + cR R4 RCSHT + cR5 RKH + cR6R
TMTG
Trong đó,
Biến được giải thích: LnFDI
Biến LnFDI được phản ánh bởi logarit nê pe của giá trị dòng vốn FDI vào Việt Nam. Giá trị này được xác định theo dòng vốn FDI thực hiện. Sở dĩ cần lấy logarit nê pe của FDI có giá trị lớn như vậy nhằm xác định tốc độ tăng giảm hay phần trăm biến đổi chứ không để số tuyệt đối. Hơn nữa, chuỗi FDI là không dừng. Dữ liệu của biến số trong mô hình được lấy từnguồn của Tổng cục thống kê.
Các biến giải thích gồm: Biến LnGDPR, LnLP, dLnXK, CSHT, KH và TMTG.
Biến LnGDPR: nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng càng cao thì khả năng thu hút FDI càng lớn.Dữ liệu của biến này được lấy từ Tổng cục thống kê.
Biến LnLP: những nước có nền kinh tế bất ổn, thể hiện ở yếu tố tỷ lệ lạm phát cao (vượt qua hai con số) sẽ kém hấp dẫn và FDI thu hút được sẽ thấp. Dữ liệu của biến này được lấy từ IMF và Tổng cục thống kê.
Biến dLnXK: giá trị xuất khẩu càng tăng thể hiện nền kinh tế càng phát triển, khả năng thu được lợi nhuận khi đầu tư càng cao, do đó khả năng thu hút vốn FDI càng lớn.Sở dĩ phải lấy sai phân vì chuỗi LnXK là không dừng. Dữ liệu của biến này được lấy từ Tổng cục thống kê.
Biến CSHT: cơ sở hạ tầng càng tốt thì khả năng thu hút FDI càng nhiều. Cơ sở hạ tầng được đo lường bằng mức tiêu thụ điện bình quân đầu người trên năm, được lấy từ nguồn WB và CIA.
Biến KH: nhằm mục đích khảo sát sự chênh lệch giữa dòng vốn FDI bình quân vào Việt Nam ở hai thời kỳ khủng hoảng tài chính và không khủng hoảng tài chính hay khảo sát mức độ tác động của khủng hoảng tài chính tới thu hút vốn FDI vào Việt Nam. Đây là một biến giả, chỉ nhận một trong hai giá trị 0 hoặc 1, phản ánh năm nghiên cứu có khủng hoảng tài chính hay không. Trong khoảng thời gian nghiên cứu từnăm 1988 đến 2013, biến KH sẽnhận giá trị 1 tại các năm 1997, 1998, 1999, 2008, 2009 và nhận giá trị 0 đối với các năm còn lại.
Biến TMTG: Một quốc gia tham gia sâu rộng vào tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế đồng nghĩa với việc có thêm nhiều thuận lợi hơn trong đầu tư, hợp tác và thương mại quốc tế. Các giảđịnh liên quan đến hội nhập kinh tế quốc tế và thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài là mối quan hệ đồng biến, nghĩa là một nước càng mở rộng quan hệ quốc tế thì càng có cơ hội thu hút nhiều vốn FDI hơn. Trong mô hình nghiên cứu của luận văn, đây là một biến giả, nhận giá trị là 1 vào những năm Việt Nam gia nhập WTO (từ năm 2007 đến 2013) và nhận giá trị là 0 vàonhững năm còn lại.
Diễn giải và ký hiệu các biến độc lập và biến phụ thuộc thể hiện ở bảng 4.2 sau:
Bảng 4.2: Ký hiệu và diễn giải các biến số
Các loại biến Diễn giải Ký hiệu
Biến phụ thuộc Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (Vốnthực hiện) FDI
Biến độc lập
Tốc độ tăng trưởng kinh tế GDPG
Lạm phát LP
Xuất khẩu XK
Cơ sở hạ tầng CSHT
Biến giả 1: Nhận giá trị bằng 1 với quan sát trong năm 1997 – 1999 và 2008 – 2009; bằng 0 với quan sát vào những năm khác
KH (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Biến giả 2: Nhận giá trị bằng 1 với quan sát trong năm
Dựa vào phần mềm Eviews 4.0, ta có thống kê mô tả các biến (thể hiện ở bảng 4.3) và thống kê tương quan giữa các biến (thể hiện ở bảng 4.4) như sau:
Bảng 4.3: Thống kê mô tả các biến
Biến số Số quan sát Giá trị
trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất LnFDI 23 8,106927 0,952538 5,795450 9,350120 LnGDPR 26 1,927039 0,212272 1,562346 2,255493 LnLP 24 2,522743 1,170728 1,131402 5,925325 LnXK 26 9,543206 1,412919 6,945436 11,79158 CSHT 26 452,7242 360,1940 87,18000 1104,000 Bảng 4.3 cho thấy tổng số quan sát có được cho mỗi biến số, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của mỗi biến số. Số quan sát liên quan tới các biến LnGDPR, LnXK, CSHT là như nhau và bằng 26 năm. Riêng biến LnFDI có số quan sát là 23 và biến LnLP có số quan sát là 24 do giá trị của hai biến này nhỏ hơn hoặc bằng 0 nên khi lấy logarit tự nhiên sẽ bị mất đi một số quan sát. Đối tượng nghiên cứu của Luận văn là các yếu tố tác động đến thu hút vốn FDI vào Việt Nam như tốc độ tăng trưởng kinh tế, lạm phát, xuất khẩu, cơ sở hạ tầng, khủng hoảng tài chính, hội nhập kinh tế quốc tế. Các yếu tố nàyđều được lượnghóa để nghiên cứu và dữ liệu thời gian được thu thập từ khi có Luật đầu tư nước ngoài ra đời. Nhìn chung, mức bình quân, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của các biến không có biến thiên nhiều.
Bảng 4.4: Thống kê tương quan giữa các biến
LnGDPR LnLP dLnXK CSHT
LnGDPR 1
LnLP -0,049034 1
dLnXK 0,386978 0,198022 1
Khi nghiên cứu về mối tương quan giữa các biến giải thích, bảng 4.4 cho thấy giữa các biến không có quan hệ tương quan lớn, khả năng đa cộng tuyến không nhiều. Và điều này cho phép triển khai một mô hình có độ khả thi tương đối cao khi thực hiện các kiểm định kinh tế lượng.