c/ Thúc đẩy thương mại
2.2.4 Đánh giá, kết luận
Kết quả thực nghiệm của mô hình cho ta thấy tầm quan trọng của cơ sở hạ tầng trong việc thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trong ngành công nghiệp CBCT. Chúng tác động tích cực đến FDI theo biến đại diện “ Lưu lượng cảng container”, như hệ số góc dương trong ngắn hạn, dài hạn lần lượt là 3,39; 1,99. Điều này nhấn mạnh mức độ ảnh hưởng của yếu tố giảm đi trong tương lai, với một quốc gia mới đang phát triển như Việt Nam, các nhà ĐTNN chỉ quan tâm nhiều trong ngắn hạn so với độ dài của các dự án. Vì cải thiện hạ tầng là điều thiết yếu hiển nhiên trong quá trình phát triển, sau khoảng thời gian đủ lớn, hạ tầng kỹ thuật được nâng cấp đạt đến mức ổn định, nhà ĐTNN sẽ không lo ngại nhiều như trước đây.
Biến độc lập “Tỷ lệ tăng trưởng GDP”, quy mô thị trường tác động tiêu cực đến dòng vốn FDI ngành CBCT tại ngắn hạn, cụ thể là tình hình năm trước tăng 1% làm giảm 1,31% lượng vốn FDI của năm sau. Tuy nhiên, chiều ảnh hưởng có chuyển biến tích cực trong dài hạn, yếu tố này ngày càng trở nên quan trọng với các nhà ĐTNN. Do mục tiêu đầu tư FDI đang dần thiên về phục vụ thị trường nội địa, cùng với điều kiện thuận lợi trong hoạt động sản xuất, kinh doanh.
Tỷ lệ thất nghiệp lại là một yếu tố ảnh hưởng xấu đến FDI ngành CBCT, nó làm giảm lập tức 1,63% dòng vốn hiện tại. Mức độ tác động sẽ được kéo xuống còn 1,46% trong dài hạn. Có vẻ như các nhà ĐTNN sẽ không chú tâm nhiều đến quy mô nguồn nhân lực, do số lượng nhân sự cần tuyển dụng được giảm thiểu khi công việc chân tay đang dần được thay thế bằng máy móc. Hay họ đã nghiên cứu thực trạng môi trường lao động của Việt Nam, tỷ lệ thất nghiệp không nói lên trình độ thực sự của người lao động. Tại nước ta, người thất nghiệp có trình độ học vấn từ cao đẳng trở lên chiếm tỷ trọng cao gấp 3 lần so người chưa được đào tạo. Các dự án đầu tư vẫn đang chủ yếu thuộc về các ngành thâm dụng lao động, do chi phí giá rẻ mà công nhân làm việc có cả tay nghề thấp lẫn trình độ cao. Nhưng để thu hút FDI hiệu
61
quả hơn theo hướng về các dự án công nghệ cao, đồng thời khắc phục tác động tiêu cực của vấn đề thất nghiệp, ta cần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực chung.
Hệ số LNOPEN (-1,29) là âm được cho là tiêu cực đối với FDI, mức độ giảm xuống (-1,15) trong dài hạn. Nhưng tác động đó vẫn mập mờ, bởi hệ số không có ý nghĩa thống kê (p- value>0,05). Tuy nhiên, sự chuyển biến vẫn đúng theo khuynh hướng của các yếu tố khác, trong khi các biến có quan hệ đồng liên kết. Độ mở thị trường sâu rộng khiến môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt, các nhà ĐTNN lại đang hướng về nhu cầu nội địa, nói cách khác là đầu tư theo chiều ngang. Đó có thể là lời lý giải nguyên nhân cho hiện tượng “độ mở tăng, dòng vốn FDI ngành CBCT giảm tại tương lai”. Mặc dù có cơ sở nhưng các kết luận vẫn làm khó các nhà hoạch định chính sách. Trong khi mức độ ảnh hưởng đến FDI các ngành là khác nhau.
Tác giả mở rộng vấn đề, kiểm định nhanh tính dừng của chuỗi dữ liệu cùng thời kỳ 2000- 2019 (bảng số liệu- phần phụ lục) trong ngành “Nông - Lâm - Thủy sản” truyền thống của người Việt từ xưa tới nay. Dạng hàm tương tự như mô hình
ARDL của ngành chế biến, chế tạo:
LNFDIt = F(LNGDPtlLNINFtlLNOPENtlLNUNEt)
I(0) -3,824287 0,0107 -3,857386 -3,040391 -2,660551
Biến Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất LNFDI(-1) 0,2853 0,2991 0,9539 0,3680 LNGDP -1,5083 1,8956 -0,7957 0,4492 LNINF 3,0499 1,7506 1,7421 0,1196 LNINF(-1) -3,1424** 1,4895 -2,1096 0,0679 LNOPEN 4,0241 4,2004 0,9580 0,3661 LNOPEN(-1) 5,8171 3,1654 1,8377 0,1034 LNOPEN(-2) -8,4150** 3,1789 -2,6470 0,0294 LNUNE 0,4154 1,7618 0,2358 0,8195 LNUNE(-1) -1,4477 1,1251 -1,2867 0,2342 C -0,7617 18,1111 -0,0420 0,9675 R-squared 0,7059 Adjusted R-squared 0,3750 F-statistic 2,1336 Prob(F-statistic) 0,1496
Nguôn: Tác giả tự tính toán từ số liệu WB và Trade Map Trị số tuyệt đối ADF lớn hơn giá trị thống kê, biến LNFDI của ngành “Nông -Lâm- Thủy sản” dừng tại bậc tích hợp I(1) tương ứng ý nghĩa 1% khi p- value=0,0017.
Thực hành mô hình giống như các bước ở phần 2.2.2, Tác giả tiến hành các kiểm định tương đương và kết luận mô hình bảo đảm tính ổn định. Theo như dự đoán từ trước, các yếu tố có mức độ ảnh hưởng khác đến với FDI ngành Nông- Lâm-Thủy sản. Nhìn vào các hệ số bảng (2.14), ta thấy rõ sự mâu thuẫn giữa 2 ngành nghiên cứu. “ Độ mở thị trường, tỷ lệ thất nghiệp” tác động tiêu cực tới
62
ngành CBCT, nhưng tác động tích cực đến ngành Nông-Lâm-Thủy sản với độ trễ lần lượt là 2,1 năm. Trong khi GDP lại gây xấu đến dòng vốn FDI của ngành. Ve ý nghĩa thống kê, mô hình chỉ đảm bảo được 2 hệ số LNINF(-1), LNOPEN(-2) lần lượt là -3,14; -8,41 ở mức tương đương 5%. Chúng đều là biến trễ và ảnh hưởng tiêu cực tới FDI ngành, đặc biệt là độ mở thương mại của 2 năm trước sẽ làm giảm 8,41% lượng vốn đầu tư. /?2(hiệu chỉnh) =0,37, mô hình chỉ giải thích 37% sự thay đổi của vốn FDI tại ngành này, khá thấp so với ngành CBCT. Do đó, các yếu tố thử nghiệm là hạn chế nhiều để nhà ĐTNN quyết định vào ngành Nông-Lâm-Thủy sản tại Việt Nam.
Ghi chú: ** tương ứng mức ý nghĩa 5%
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Đầu tiên, chương 2 liệt kê thành tích lịch sử trong thu hút FDI của ngành CBCT Việt Nam, đó là những nỗ lực, cố gắng của cả bộ máy nhà nước nhằm thúc đẩy hòa nhập vào chuỗi giá trị toàn cầu. Thấy rõ vai trò ngành CBCT trong xúc tiến đầu tư FDI, khi khối lượng dòng vốn là lớn nhất so với các ngành khác. Xu hướng đầu tư tập trung cao độ vào một vài tiểu ngành như điện tử, dệt may, thực phẩm và đồ uống, đồ gỗ, và hợp nhất liên kết tại những khu công nghiệp. Bên cạnh đó là sự hạn chế đa dạng các nhà đầu tư. Từ bối cảnh thực tại ấy, chúng ta tiến hành nghiên cứu mô hình ARDL để tìm ra những nguyên nhân theo khía cạnh yếu tố tác động. Biến thay mặt cho cơ sở hạ tầng (INF) và quy mô thị trường (GDP) có ảnh hưởng cùng chiều tích cực đến FDI đúng với giả thuyết. Ngược lại, tỷ lệ thất nghiệp và độ mở thị trường dao động trái chiều so với FDI ngành CBCT. Nhìn được tính chất là có thể tiến bước giải bài toán khắc phục hiện tại hướng đến tương lai.
CHƯƠNG 3
GIẢI PHÁP THU HÚT VỐN ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀI CHO NGÀNH CHẾ BIẾN, CHẾ TẠO TẠI VIỆT NAM