3.3.1. Mối quan hệ giữa FDI và biến động của GDP
Hình 3.11. Quan hệ giữa tốc độ tăng GDP và tổng vốn FDI thực hiện
Nguồn: GSO và IMF
Nhìn vào Hình 3.11 có thể thấy xu hướng vận động của GDP và tổng vốn FDI thực hiện về cơ bản là cùng pha với nhau. Chỉ có năm 2008 trong khi vốn thực hiện FDI tăng mạnh nhưng do chính sách kiềm chế lạm phát của Chính phủ và suy thối
kinh tế tồn cầu, nên tốc độ tăng trưởng kinh tế giảm mạnh so với năm 2007. Đáng
chú ý, theo Bộ Kế hoạch và Đầu tư, tỷ trọng đóng góp của FDI vào GDP liên tục tăng, năm 1992 tỷ lệ đóng góp của FDI trong GDP là 2%, đến 1995 đạt 6,3%, năm 2000 đạt 12,7%, cả giai đoạn 2001 – 2005 bình quân đạt 14,5%, giai đoạn 2006 – 2011 đạt bình quân 16,43% và giai đoạn 2012 – 2016 đạt bình quân 17,59%. Tuy nhiên, thực tế cho thấy nguồn vốn này tập trung nhiều vào các dự án thuộc loại “gia công”, tỷ lệ giá trị gia tăng của các dự án này không vượt trội tương ứng với vốn. Điều này làm giảm chất lượng tăng trưởng.
(Triệu USD)
Hình 3.12. Tỷ trọng FDI vào GDP thông qua vốn đầu tư tồn xã hội (%)
Nguồn: GSO, WB
Theo cơng thức GDP = NX + G + C + I (NX = Xuất khẩu – Nhập khẩu, G: chi tiêu chính phủ, C: tiêu dùng; I: đầu tư toàn xã hội). Trong nghiên cứu này sẽ chỉ ra tác
động của FDI tới GDP thông qua tổng cầu được thể hiện qua việc đóng góp của FDI
vào tổng vốn đầu tư và cán cân thương mại.
Thứ nhất, đóng góp của FDI vào tổng vốn đầu tư toàn xã hội. Tại hình 3.12 cho
thấy mức độ đóng góp của FDI vào Vốn đầu tư tồn xã hội và đóng góp của Vốn đầu tư tồn xã hội vào GDP tăng lên cùng chiều. Trong đó, FDI có tác động đến GDP qua
việc tăng vốn góp vào tổng vốn đầu tư toàn xã hội. Giai đoạn 1991 – 1997, mức độ
góp vốn của FDI vào Vốn đầu tư tồn xã hội khá cao, dẫn đến mức độ góp vốn của
Tổng vốn đầu tư toàn xã hội vào GDP tăng lên, thúc đẩy tăng trưởng GDP của Việt
Nam. Tuy nhiên từ 1998 - 1999, mức độ góp vốn của FDI sụt giảm, kéo theo sự sụt
giảm của tổng vốn đầu tư toàn xã hội và sụt giảm của GDP. Giai đoạn 2000 – 2005
mức độ góp vốn của FDI trong tổng vốn đầu tư tồn xã hội giảm, nhưng đóng góp của tổng vốn đầu tư toàn xã hội vào GDP vẫn tăng, kéo theo sự tăng lên của FDI, cho thấy FDI có tác động hạn chế vào GDP. Tuy nhiên từ 2006 – 2012, mức đóng góp của FDI vào tổng vốn đầu tư khá cao, dẫn đến sự tăng lên đóng góp của vốn đầu tư toàn xã hội
vào GDP, tuy nhiên GDP lại sụt giảm. Điều này có nhiều nguyên nhân, trong đó có
việc FDI đầu tư tập trung vào bất động sản và các lĩnh vực phi sản xuất khác, dẫn đến
việc ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế. Từ 2013 đến 2017, mức độ FDI trong tổng
vốn đầu tư và đóng góp của tổng vốn đầu tư tới GDP tương đối thuận chiều, đây là sự
điều chỉnh để FDI đóng góp thiết thực hơn vào tăng trưởng GDP của giai đoạn này.
(triệu USD)
Hình 3.13. Cán cân thương mại nói chung và của doanh nghiệp FDI nói riêng
Nguồn: GSO và WB
Biểu đồ 3.13 cho thấy, nếu như cán cân thương mại của Việt Nam luôn nhỏ hơn 0 (-), duy chỉ có từ năm 2012 đến nay đạt xuất siêu, thì cán cân thương mại trong lĩnh vực FDI ln lớn hơn 0 (+), do đó cho thấy FDI ln góp phần làm hạn chế tỷ lệ nhập
siêu của Việt Nam qua các giai đoạn, cũng như có sự tác động đến việc tăng trưởng
GDP. Đặc biệt giai đoạn 2012 – nay cho thấy FDI có tác động tích cực đến GDP của
Việt Nam qua việc BoT tăng mạnh, từ mức 6737,3 triệu USD năm 2011 lên mức 23799,5 triệu USD năm 2016. Kết quả trên được phân tích cụ thể như sau:
(1) FDI tác động đến tỷ trọng tăng trưởng xuất khẩu của Việt Nam, cụ thể:
(Đv: Triệu USD)
Hình 3.14. Giá trị xuất khẩu của Việt Nam phân theo thành phần kinh tế
Nguồn: Tổng cục Thống kê - GSO
Hình 3.14 cho thấy, giá trị xuất khẩu ngày một tăng lên và có đóng góp ngày
càng lớn của các doanh nghiệp FDI trong tổng giá trị xuất khẩu. Giai đoạn 1991 –
1995, tổng xuất khẩu của Việt Nam rất nhỏ bé, chỉ đạt 17,156 tỷ USD, trong đó doanh
nghiệp FDI (mặc dù bắt đầu giải ngân từ năm 1991) nhưng đã chiếm 17,1%. Tuy
Để xác định mơ hình phù hợp kiểm định hàm (1), bước tiếp theo là xác định độ
trễ tối ưu bằng mơ hình VAR. Từ bước trễ Pmax xác định ở trên là 12, bước trễ tối ưu được xác định trong mơ hình VAR nằm trong khoảng từ bước trễ 1 đến bước trễ 12 từ
việc căn cứ vào các tiêu chí FPE (Final prediction error); AIC (Akaike information criterion); SC (Schwarz information criterion); HQ (Hannan-Quinn information criterion). Sự dụng phần mềm Eview 8.0 để ước lượng ra kết quả sau:
Bảng 4.3. Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mơ hình (1)
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
1 1425.391 NA 4.26e-21 -29.87938 -28.89902 -29.48353 2 1567.730 247.9457 4.36e-22 -32.16624 -30.20552* -31.37456 3 1589.029 34.35258 6.11e-22 -31.85008 -28.90900 -30.66256 4 1603.018 20.75760 1.02e-21 -31.37672 -27.45528 -29.79336 5 1708.913 143.4713 2.44e-22 -32.87985 -27.97805 -30.90064 6 1829.249 147.5088 4.46e-23 -34.69353 -28.81137 -32.31848 7 1865.284 39.52249 5.26e-23 -34.69429 -27.83176 -31.92340 8 1893.192 27.00691 7.93e-23 -34.52025 -26.67736 -31.35351 9 2032.769 117.0653 1.19e-23 -36.74773 -27.92448 -33.18515 10 2103.236 50.00872 9.09e-24 -37.48895 -27.68534 -33.53053 11 2146.703 25.23902 1.50e-23 -37.64954 -26.86556 -33.29528 12 2295.026 66.98433* 3.48e-24* -40.06507* -28.30074 -35.31497*
Chi-squared test statistics for lag exclusion: Numbers in [ ] are p-values
LNMII LNOPE LNCPI LNFDI LNM2 LNEXR Joint
Lag 1 30.81813 34.24756 64.06453 26.12850 28.05051 56.68667 356.8344 [ 2.75e-05] [ 6.03e-06] [ 6.70e-12] [ 0.000211] [ 9.19e-05] [ 2.11e-10] [ 0.000000] Lag 2 6.927428 3.357958 1.056619 1.098109 0.993705 2.795229 22.74128 [ 0.327611] [ 0.762762] [ 0.983375] [ 0.981618] [ 0.985850] [ 0.834074] [ 0.958093] Lag 3 1.131736 2.423076 6.520537 1.341118 2.841553 8.075116 51.10617 [ 0.980122] [ 0.876975] [ 0.367468] [ 0.969342] [ 0.828455] [ 0.232652] [ 0.048970] Lag 4 16.02285 13.94290 67.39008 6.871517 11.95650 15.31950 209.8354 [ 0.013632] [ 0.030281] [ 1.40e-12] [ 0.332893] [ 0.062946] [ 0.017912] [ 0.000000] Lag 5 11.13158 17.57774 28.82276 6.453220 2.686836 4.440811 117.8515 [ 0.084394] [ 0.007379] [ 6.57e-05] [ 0.374378] [ 0.847000] [ 0.617247] [ 1.25e-10] Lag 6 5.505293 2.716903 2.223308 0.547545 0.971140 1.773600 32.76757 [ 0.480817] [ 0.843447] [ 0.898058] [ 0.997211] [ 0.986683] [ 0.939299] [ 0.623131] Lag 7 1.461530 1.689155 5.432552 1.426900 2.977528 13.22486 68.32116 [ 0.962009] [ 0.945955] [ 0.489646] [ 0.964202] [ 0.811662] [ 0.039601] [ 0.000916] Lag 8 8.522748 10.07545 28.42361 4.953853 11.31571 21.96676 117.0126 [ 0.202250] [ 0.121510] [ 7.82e-05] [ 0.549745] [ 0.079096] [ 0.001228] [ 1.69e-10] Lag 9 14.36652 10.24390 25.28781 2.586867 4.741176 5.712015 136.7456 [ 0.025799] [ 0.114749] [ 0.000302] [ 0.858622] [ 0.577412] [ 0.456211] [ 1.17e-13] Lag 10 3.142786 4.043879 0.871947 0.345421 0.861007 2.310745 23.77231 [ 0.790724] [ 0.670738] [ 0.990004] [ 0.999245] [ 0.990337] [ 0.889018] [ 0.941294] Lag 11 2.506151 0.245299 3.248770 1.404340 2.163602 9.454900 41.19716 [ 0.867779] [ 0.999719] [ 0.777038] [ 0.965594] [ 0.904054] [ 0.149565] [ 0.253651] Lag 12 3.139583 1.148891 21.43824 7.051827 5.538423 14.04658 136.7027 [ 0.791135] [ 0.979334] [ 0.001530] [ 0.316081] [ 0.476825] [ 0.029120] [ 1.19e-13] df 6 6 6 6 6 6 36
tiêu chí LR, FPE, AIC, HQ đều có bước trễ tối ưu ở bậc 12 trong phạm vi bước trễ 1
đến 12. Để đảm bảo sai số của mơ hình là nhiễu trắng, đồng thời, theo điều kiện do
Lutkepohl (1990) đề xuất k*(SC) ≤ k*(HQC) ≤ k*(AIC) thì kết quả kiểm nghiệm độ trễ
từ bước 1 đến bước 12 thỏa mãn điều kiện trên. Kết quả VAR Lag Exclusion Wald
Tests cho thấy bước trễ tối ưu chung giữa các biến ở bậc 12. Do đó, bước trễ tối ưu
được lựa chọn để đánh giá mơ hình là bước trễ thứ 12.
Tiếp theo, để xác định điều kiện sử dụng mơ hình VECM hoặc mơ hình VAR
đối với mơ hình (1), luận án xác định xem có tồn tại mối quan hệ cân bằng trong dài
hạn giữa LnMII và LnFDI. Với kết quả độ trễ tối ưu là 12, luận án sử dụng kiểm định
Johansen theo đề xuất của Johansen – Juselius (1990) với kiểm định Maximum
Eigenvalue và kiểm định Trace để xác định đồng tích hợp, với các giả thiết: (1) không
tồn tại xu hướng được xác định trong dữ liệu và (2) tồn tại chặn những không xu
hướng trong phương trình đồng liên kết. Kết quả sử dụng Eview 8.0 kiểm định
Johansen được thể hiện như sau:
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định đồng tích hơp Johansen Test cho hàm (1)
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.879253 524.5880 95.75366 0.0001 At most 1 * 0.771031 327.9808 69.81889 0.0001 At most 2 * 0.573803 190.8831 47.85613 0.0000 At most 3 * 0.491827 111.5677 29.79707 0.0000 At most 4 * 0.396990 48.61301 15.49471 0.0000 At most 5 0.016758 1.571657 3.841466 0.2100
Trace test indicates 5 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized Max-Eigen 0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.879253 196.6072 40.07757 0.0001 At most 1 * 0.771031 137.0977 33.87687 0.0000 At most 2 * 0.573803 79.31535 27.58434 0.0000 At most 3 * 0.491827 62.95472 21.13162 0.0000 At most 4 * 0.396990 47.04136 14.26460 0.0000 At most 5 0.016758 1.571657 3.841466 0.2100
Max-eigenvalue test indicates 5 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
Kết quả bảng 4.4 cho thấy, phương pháp kiểm định Trace chỉ ra mơ hình tồn tại tối đa có 05 đồng liên kết; trong đó các giá trị Trace Statistic đều lớn hơn giá trị giới
hạn tương ứng (0.05 Critical Value). Phương pháp kiểm định Maximum Eigenvalue
cũng chỉ ra mơ hình tồn tại tối đa có 05 đồng liên kết trong hệ thống mơ hình độ trễ tối
ưu 12. Như vậy, có thể kết luận tồn tại mối cân bằng trong dài hạn giữa LnMII và
LnFDI, đồng thời hai điều kiện để áp dụng mơ hình VECM trong phân tích tác động
của LnFDI, LnCPI, LnOPE, LnERV, LnEXR tới LnMII đã được đáp ứng (các biến
khơng có tính dừng ở mức Level và có tồn tại đồng tích hợp giữa các biến).
4.5.2. Kiểm định mối quan hệ tác động của FDI đối với MII
4.5.2.1. Phân tích mối quan hệ dài hạn
Kết quả ước lượng mơ hình VECM đối với mơ hình (1) cho kết quả cụ thể để phân tích mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa FDI và MII. Cụ thể, đối với mối quan hệ dài hạn được thể hiện ở Bảng 4.5 như sau:
Bảng 4.5. Kết quả VECM về mối quan hệ dài hạn giữa FDI và MII
CointEq1 Standard errors t-statistics C
LnMII và LnOPE, LnCPI, LnFDI, LnEXR Và LnM2 LNMII(-1) 1.000000 - - -32.98330 LNOPE(-1) 2.115689 (0.06233) [ 33.9446] LNCPI(-1) -1.135545 (0.03335) [-34.0466] LNFDI(-1) 0.462815 (0.02329) [ 19.8721] LNEXR(-1) 3.510356 (0.13076) [ 26.8448] LNM2(-1) -0.911002 (0.03611) [-25.2284]
Kết quả bảng 4.5 cho thấy: FDI, độ mở nền kinh tế (OPE) và tỷ giá hối đối
(EXR) có quan hệ ngược chiều với bất ổn kinh tế vĩ mô, nhưng lạm phát và cung tiền M2 có quan hệ cùng chiều với bất ổn kinh tế vĩ mô ở Việt Nam. Kết quả này phù hợp
với thực tế tại Việt Nam thời gian qua, ở những giai đoạn khi lạm phát tăng nhanh
cũng là làm tăng nguy cơ bất ổn kinh tế vĩ mô (giai đoạn 2006 – 2011). Đồng thời,
khi quá trình giải ngân FDI tăng nhanh cùng với việc mở cửa thúc đẩy xuất khẩu, tỷ giá hối đoái ổn định cũng góp phần làm giảm nguy cơ bất ổn kinh tế vĩ mô của Việt Nam (thống kê mô tả ở chương 3 đã thể hiện kết luận này). Kết luận này cho thấy, về lâu dài để giảm nguy cơ bất ổn kinh tế vĩ mô, Việt Nam cần tăng cường thu hút, giải
ngân vốn FDI và tăng độ mở nền kinh tế thông qua thúc đẩy xuất - nhập khẩu. Để
thực hiện điều này, Việt Nam cần có chính sách tăng cường thu hút FDI vào lĩnh vực sản xuất và hướng tới xuất khẩu, hạn chế thu hút, giải ngân các dự án FDI không
hướng tới xuất – nhập khẩu. Đồng thời các dự án FDI giải ngân cần phục vụ nâng
cao chất lượng hàng hóa xuất khẩu, tăng sức cạnh tranh cho các mặt hàng trọng điểm xuất khẩu. Điều này sẽ góp phần giảm bất ổn kinh tế vĩ mơ.
Bảng 4.6. Kết quả mơ hình VECM về mối quan hệ ngắn hạn giữa FDI và MII
Error Correction: D(LNMII) D(LNOPE) D(LNCPI) D(LNFDI) D(LNEXR) D(LNM2)
CointEq1 -0.929327 -0.071519 -0.131429 0.108429 0.126240 0.550564 (0.30571) (0.09212) (0.08523) (0.72429) (0.09425) (0.35271) [-3.03988] [-0.77633] [-1.54202] [-0.14970] [ 1.33937] [ 1.56095]
Với CointEq1 của LnMII, LnOPE và LnCPI có giá trị lần lượt là - 0.929327, - 0.071519, -0.131429 < 0, trong khi CointEq1 của LnFDI, LnM2 và LnEXR có giá trị lần lượt là 0.108429, 0.550564, 0.126240 > 0, điều này cho thấy cơ chế hiệu chỉnh sai số
chỉ xảy ra đối với LnMII, LnOPE và LnCPI. Kết quả này cho thấy, biến động của
LnMII trong ngắn hạn có sự tác động của LnFDI, LnM2 và LnEXR sau 1 kỳ tương
đương 1 quý (-1). Với hệ số điều chỉnh sai số như trên để trở về trạng thái cân
bằng, sau mỗi giai đoạn bất ổn vĩ mô phải điều chỉnh mức 0.929327% trong mối quan hệ lâu dài với FDI. Đây là mức nhỏ, cho thấy sự điều chỉnh mất cân bằng rất chậm, nếu có cú sốc nào đó thì mất cân bằng sẽ kéo dài và khó phục hồi. Kết luận trên càng thể hiện trong ngắn hạn, việc hạn chế biến động của FDI, CPI, M2 sẽ làm giảm biến động của bất ổn kinh tế vĩ mơ, khiến tình hình kinh tế vĩ mô ổn định hơn.
Đối với FDI, trong ngắn hạn cần hạn chế việc biến động đột ngột như hiện tượng
rút vốn đột ngột, đầu tư với các dự án có tính chất đầu cơ cao, sau khi đạt lợi nhuận ngắn hạn, nhanh chóng rút vốn khỏi nước nhận đầu tư khiến trong ngắn hạn gây ra biến động của tình hình kinh tế vĩ mô. Điều này phù hợp với thực tế ở Việt Nam
giai đoạn 2006 – 2012 khi rất nhiều dự án FDI vào lĩnh vực bất động sản, khi các
dự án này đạt lợi nhuận cao do “đẩy” giá bất động sản, hút vốn từ các nhà đầu tư
khác, nhất là nhà đầu tư trong nước, nhà đầu tư nước ngoài bán dự án và thu hồi
vốn về nước khiến nguồn vốn thực trong nước thiếu hụt, gây bất ổn kinh tế vĩ mơ.
4.5.2.3. Chẩn đốn mơ hình.
Sử dụng phần mềm Eview 8.0 để kiểm định chẩn đốn mơ hình trên cho kết
quả. Đối với kiểm định tương quan chuỗi VEC Residual Serial Correlation LM Tests, kết quả khẳng định phần dư ước lượng không tồn tại tương quan chuỗi tại bước trễ thứ
h, điều này cho thấy bác bỏ giả thiết không về tồn tại tương quan chuỗi của phần dư
ước lượng từ mơ hình VECM ngay tại bước trễ thứ nhất. Đối với ước lượng tính chuẩn
VEC Residual Normality Tests Orthogonalization: Cholesky (Lutkepohl), kết quả khẳng định phần dư ước lượng tuân theo quy luật phân phối chuẩn. Kiểm định phương
sai không đồng nhất của phần dư VEC Residual Heteroskedasticity Tests: No Cross
Terms (only levels and squares) cho thấy phần dư ước lượng tồn tại phương sai đồng nhất. Như vậy có thể kết luận mơ hình sử dụng để phân tích tác động của FDI tới MII là phù hợp. (Kết quả cụ thể có thể xem ở Phụ lục).
4.5.2.4. Kiểm định nhân quả Granger
Bảng 4.7. Kiểm định nhân quả Granger mơ hình (1)
VAR Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Sample: 1991Q4 2017Q4
Included observations: 93
Dependent variable: LNMII
Excluded Chi-sq df Prob.
LNOPE 17.57781 12 0.1291 LNCPI 17.28187 12 0.1393 LNFDI 19.27611 12 0.0821 LNEXR 21.18727 12 0.0477 LNM2 14.93445 12 0.2450 All 121.9887 60 0.0000
Dependent variable: LNFDI
Excluded Chi-sq df Prob.
LNMII 22.98407 12 0.0279 LNOPE 28.97972 12 0.0040 LNCPI 18.20219 12 0.1097 LNEXR 16.02624 12 0.1900 LNM2 25.43520 12 0.0129 All 69.45025 60 0.1891
Kết quả trên cho thấy, trong mơ hình 1, với các mức ý nghĩa (giá trị Prob.) 1%, 5% và 10%, cả LnFDI và LnMII có mối quan hệ nhân quả với nhau, hay LnFDI là nguyên nhân gây ra thay đổi của LnMII, ngược lại LnMII cũng là nguyên nhân gây ra sự thay đổi của LnFDI. Kết luận này có thể giải thích, trong trường hợp biến động kinh tế vĩ mơ tăng cao, khiến nhà đầu tư e ngại đầu tư vào hoặc giải ngân dòng vốn đã đăng ký đầu tư vào Việt Nam, hậu quả là luồng vốn đầu tư FDI giảm sút cả đăng ký và giải ngân. Ngược lại, khi biến động kinh tế vĩ mô của Việt Nam thấp, nhà đầu tư yên tâm
đầu tư, mở rộng kinh doanh, khiến dòng vốn FDI cả đăng ký mới và giải ngân sẽ tăng
lên. Đồng thời theo quan hệ nhân quả, khi FDI giải ngân tăng lên, Việt Nam có thêm
vốn cho đầu tư, sản xuất, kéo theo ổn định kinh tế vĩ mô, ngược lại khi FDI giảm sút,
tình hình sản xuất trong nước hạn chế, dẫn đến biến động kinh tế vĩ mơ tăng lên.
4.5.2.5. Phân tích tác động từ biến động của FDI tới bất ổn kinh tế vĩ mô.