6. Cấu trúc luận văn
2.2.5.Kết quả và thảo luận
2.2.5.1. Mô tả thống kê các biến
Nhìn vào bảng thống kê mô tả các biến, cho thấy số lượng quan sát của các biến được thống kê tương đối đồng đều là 325 quan sát, nên mẫu hồi quy có 325 quan sát.
Về GDP hay chính là quy mô kinh tế của các quốc gia đối tác thương mại trong ngành dệt may lớn của Việt Nam có sự chênh lệch khoảng cách giàu nghèo khá lớn, tổng sản phẩm quốc nội có giá trị tối thiểu là 8639236 nghìn USD, trong khi đó giá trị lớn nhất là 2,14E+10 nghìn USD.
Bảng 2. 7. Mô tả thống kê các biến trong mô hình
Biến số Tổng quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất iit 325 0,346769 0,307336 0 1
pop1 325 9,8E+07 3487211 8,54E+07 9,65E+07
pop2 325 1,82E+08 3,44E+08 4588599 1,40E+09
gdp1 325 1,67E+08 5,62E+07 7,74E+07 2,62E+08
gdp2 325 2,31E+09 3,69E+09 8639236 2,14E+10
distance 325 6123,36 4126,457 952 14769 fdi 325 1293231 1084358 42000 4135000 tim 325 0,653231 0,307336 0 1 open 325 1,600769 0,231289 1.2 1,98 dgdp 325 0,452369 0,277926 0 0,95 dpop 325 0,213139 0,236526 0 0,71
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa theo số liệu của ITC)
Điều này cũng được thể hiện ở chỉ số sự khác biệt về tổng sản phẩm quốc nội, độ chênh lệch từ 0 cho đến 0,95 so với Việt Nam. Rõ ràng, Việt Nam không chỉ có
quan hệ thương mại nội ngành với các nước đang phát triển, mà còn với các nước phát triển, điều này đi ngược lại các lý thuyết truyền thống dựa trên lợi thế so sánh hoặc các nguồn lực, khi mà Việt Nam không chỉ xuất khẩu hàng dệt may, sản phẩm dồi dào về lao động, mà còn nhập khẩu chính sản phẩm này từ các nước phát triển.
Với chỉ số về FDI, dòng vốn FDI vào ngành dệt may trong giai đoạn 2007 – 2019 có giá trị thấp nhất là 42 triệu USD, trong khi đó nguồn FDI lớn nhất mà Việt Nam ghi nhận là 4135 triệu USD, với mức trung bình đạt 1293,231triệu USD, biên động dao động tương đối lớn. Rõ ràng nguồn vốn FDI nhận được phụ thuộc theo từng giai đoạn, và phụ thuộc vào mức độ hội nhập Việt Nam với thế giới, hiệu lực của FTA với các nước.
Liên quan đến chỉ số khoảng cách, Việt Nam có quan hệ thương mại nội ngành dệt may với các nước có vị trí địa lý rất gần, cách Hà Nội chỉ 952 km, đồng thời cũng tiến hành hoạt động này với các nước ở châu lục rất xa, cách Hà Nội 14769 km.
Độ mở của nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 2007-2019 từ 1,2 đến 1,98, với giá trị trung bình là 1,600769, đều lớn hơn 1, chứng tỏ mức độ mở cửa Việt Nam ở mức rất cao, điều này là phù hợp với bối cảnh Việt Nam tham gia rất nhiều Hiệp định, và hội nhập sâu với thế giới.
Về chỉ số mất cân bằng trong thương mại ngành dệt may với các đối tác, ta thấy chỉ số này dao động từ 0,0 đến 1, rõ ràng trong ngành dệt may, Việt Nam có thể có quan hệ thương mại nội ngành rất cao với các nước khác, nhưng cũng có trường hợp chỉ xuất khẩu hoặc nhập khẩu rất nhiều với các nước khác.
2.2.5.2. Phân tích tương quan và kỳ vọng các biến
Xét nhóm biến về quy mô thị trường, và quy mô kinh tế, cho thấy hệ số tương quan giữa biến iit với pop1, pop2, gdp1, gdp2 đều dương, kì vọng khi quy mô thị trường, quy mô kinh tế của Việt Nam và các đối tác có ảnh hưởng tích cực đến thương mại nội ngành dệt may của Việt Nam, tức là khi quy mô thị trường hay quy mô kinh tế của Việt Nam hay các đối tác tăng lên, thì chỉ số thương mại nội ngành dệt may tăng lên.
Khác với nhóm biến trên, hệ số tương quan giữa iit với nhóm biến về khác biệt về thu nhập bình quân “dgdp”, “dpop” lại mang dấu âm. Do đó kì vọng về nhóm biệt về khác biệt về tổng sản phẩm quốc nội và dân số giữa Việt Nam với các nước khác đều có tác động tiêu cực đến chỉ số IIT.
Xét nhóm biến khác, cho thấy hệ số tương quan giữa IIT với biến “fdi”, biến “open” về độ mở cửa của Việt Nam đều mang dấu dương, kì vọng các yếu tố FDI, hay mức độ mở cửa của Việt Nam sẽ có tác động tích cực đến IIT.
Ngược lại, ta thấy hệ số tương quan giữa IIT với biến “distance”, hay biến “tim” đều mang dấu âm, kì vọng các yếu tố về khoảng cách, mức độ mất cân bằng trong thương mại dệt may có tác động tiêu cực đến IIT.
Trên các cơ sở trên, tác giả kì vọng các biến về pop1, pop2, gdp1, gdp2, fdi, open sẽ mang dấu (+) , còn các biến như dgdp, dpop, tim, distance sẽ mang dấu (-) trong mô hình, tương tự như kết quả trong mô hình nghiên cứu trước đó của Donghui Li, Fariborz và Ah-Boon Sim (2003) hay Kiên Trần và Thảo Trần (2016).
Bảng 2. 8 Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
iit pop1 pop2 gdp1 gdp2 distance fdi tim open dgdp dpop
iit 1 pop1 0,1333 1 pop2 0,1147 0,0171 1 gdp1 0,1312 0,997 0,017 1 gdp2 -0,1193 0,0758 0,3894 0,0769 1 distance -0,5132 0 -0,2033 0 0,3188 1 fdi 0,0784 0,5186 0,0088 0,4826 0,0295 0 1 tim -1 -0,1333 -0,1147 -0,1312 0,1193 0,5132 -0,0784 1 open 0,1218 0,9182 0,0155 0,9179 0,0712 0 0,5733 -0,1218 1 dgdp -0,2899 -0,2008 0,3569 -0,1996 0,6363 0,4408 -0,1115 0,2899 -0,1755 1 dpop 0,0818 -0,0005 0,4735 -0,0005 0,0596 -0,3389 -0,0001 -0,0818 -0,0003 -0,1249 1
2.2.5.3. Mô hình về các nhân tố ảnh hưởng đến thương mại nội ngành dệt may Việt Nam
Bảng dưới đây thể hiện tác động của các nhân tố đến thương mại nội ngành dệt may Việt Nam theo mô hình REM. Mô hình này có 325 quan sát.
Xét kiểm định về độ phù hợp của mô hình, ta thấy, p_value =0, suy ra mô hình áp dụng trong bài là phù hợp để phân tích đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến thương mại nội ngành dệt may Việt Nam.
Chỉ số R2 = 0,3915, suy ra các biến ở trong mô hình giải thích được 39,15% sự biến động của chỉ số thương mại nội ngành IIT của dệt may Việt Nam.
Kết quả mô hình chỉ ra hệ số của Lngdp2 có p_value bằng 0,001 nhỏ hơn 0,05 suy ra hệ số Lngdp2 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa thống kê 5%, qua đó ta chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả của mô hình chỉ ra biến lngdp2 có hệ số hồi quy bằng 0,439 lớn hơn 0, chứng tỏ GDP của đối tác nước ngoài có tác động tích cực đến thương mại nội ngành dệt may của Việt Nam. Cụ thể, khi GDP của đối tác nước ngoài tăng lên 1% thì chỉ số IIT tăng lên 0,439%. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả này giống với nhiều các nghiên cứu đi trước như: Mulenga (2012), Stone và Lee (1995), Li Quiuzhen (2013), Kiên Trần và Thảo Trần (2016). Rõ ràng khi quy mô kinh tế của các đối tác tăng lên thì nhu cầu tiêu dùng các sản phẩm cũng tăng lên, nên lượng hàng nhập khẩu cũng tăng lên. Đồng thời, khi quy mô kinh tế tăng lên, các nước sẽ có thể đạt được hiệu quả kinh tế theo quy mô, nhờ vậy mà xuất khẩu cũng tăng lên, do đó tăng lượng hàng trao đổi với nước khác.
Tuy nhiên, mô hình chưa tìm thấy bằng chứng cụ thể về vai trò của quy mô kinh tế, dân số của Việt Nam tác động đến thương mại nội ngành Việt Nam. Hệ số của lnpop1, và lngdp1 đều lớn hơn 0,05 suy ra hệ số của lnpop1, lngdp1 đều không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Như vậy quy mô dân số và kinh tế nội địa chưa có vai trò rõ rệt đến thương mại nội ngành Việt Nam. Hoạt động thương mại nội ngành hiện tại vẫn chịu tác động lớn từ nước ngoài.
Bảng 2. 9 Mô hình RE về các nhân tố ảnh hưởng đến thương mại nội ngành dệt may Việt Nam
Random-effects GLS regression Number of obs 325
Group variable: id Number of groups 25
R-sq: within = 0,2181 Obs per group: min 13
between = 0,4165 Avg 13
overall = 0,3915 Max 13
Wald chi2(11) 101,85 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 0
lniit Coef. Std. Err. z P>z
[95% Conf. Interval] lnpop1 -1,7318 4,8458 -0,36 0,721 -11,229 7,7658 lnpop2 -0,0969 0,1452 -0,67 0,505 -0,3815 0,1877 lngdp1 -0,0169 0,3984 -0,04 0,966 -0,7977 0,7639 lngdp2 0,439 0,1358 3,23 0,001 0,1728 0,7052 lndgdp 0,0145 0,0868 0,17 0,867 -0,1556 0,1846 lndpop -0,1484 0,074 -2,01 0,045 -0,2933 -0,0034 lndistance -1,0692 0,2417 -4,42 0,000 -1,5429 -0,5955 lnfdi 0,0267 0,0447 0,6 0,549 -0,0608 0,1143 lntim -0,3186 0,0443 -7,2 0,000 -0,4053 -0,2318 lnopen 0,2249 0,7682 0,29 0,77 -1,2808 1,7305 _cons 30,96 82,05 0,38 0,706 -129,86 191,78
(Nguồn: Tính toán của tác giả dựa theo số liệu của ITC)
Hệ số của lndistance có p_value = 0,000 nhỏ hơn 0,05, suy ra hệ số lndistance có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, do đó ta chấp nhận giả thuyết H5. Hệ số của lndistance = -1,0692 nhỏ hơn 0, chứng tỏ giống như nhiều nghiên cứu trước đó như Balassa (1986), Grubel và Lloyd (1975), khoảng cách có tác động tiêu cực đến thương mại nói chung và thương mại nội ngành dệt may nói riêng. Mô hình cũng chỉ ra, khi
khoảng cách giữa Việt Nam và đối tác tăng thêm 1% thì chỉ số thương mại nội ngành IIT sẽ giảm 1,0692%. Rõ ràng, điều này càng chứng minh chi phí vận chuyển hàng hóa và giao dịch giữa các quốc gia làm cản trở hoạt động thương mại giữa các quốc gia. Các quốc gia càng gần nhau thì khả năng diễn ra thương mại nội ngành càng cao, và ngược lại, các nước càng xa nhau thì khả năng diễn ra thương mại nội ngành càng cao. Ngoài ra, việc có vị trí địa lý gần với Trung Quốc, Hàn Quốc, nhiều quốc gia châu Á, không chỉ giảm chi phí vận chuyển so với các quốc gia khác, mà các nước này có truyền thống văn hóa có nhiều nét tương đồng với Việt Nam, càng thúc đẩy thương mại nội ngành dệt may của Việt Nam.
Tương tự với hệ số lndistance, hệ số lntim cũng có p_value nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ hệ số lntim có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, do đó ta chấp nhận giả thuyết H8. Hệ số của lntim cũng mang dấu âm, kết quả hồi quy bằng -0,319, chứng tỏ yếu tố mất cân bằng trong thương mại trong ngành dệt may với đối tác có tác động tiêu cực đến chỉ số thương mại IIT. Cụ thể, khi mức độ mất cân bằng trong thương mại tăng lên 1% thì chỉ số IIT về thương mại nội ngành dệt may giảm 0,319%. Kết quả của mô hình cũng giống với đa số các nghiên cứu đi trước như: Leitão và Faustino (2009), Don and Denise (1999). Rõ ràng, muốn phát triển thương mại nội ngành dệt may, Việt Nam cần giảm mức độ chênh lệch giữa kim ngạch xuất khẩu và nhập khẩu với các nước đối tác.
Với biến số về sự khác biệt GDP giữa Việt Nam và nước ngoài, dgdp có p_value lớn hơn 0,05, chứng tỏ các hệ số này đều không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Qua đó, ta bác bỏ các giả thuyết H3. Với mô hình và mẫu dữ liệu sử dụng trong bài luận văn, tác giả chưa tìm được bằng chứng rõ ràng về tác động của sự khác biệt về quy mô kinh tế, dân số, thị trường giữa Việt Nam với các đối tác đến thương mại nội ngành dệt may của Việt Nam. Tuy nhiên với biến số dpop, p_value =0,045 <0,05 suy ra hệ số hồi quy dpop có ý nghĩa thống kê, qua đó ta chấp nhận giả thuyết H4. Hệ số hồi quy dpop bằng -0,14 chứng tỏ sự khác biệt về dân số giữa Việt Nam và đối tác nước ngoài có tác động tiêu cực đến thương mại nội ngành Việt Nam, cụ thể khi chỉ số dpop tăng lên 1% thì IIT giảm 0,14%.
Theo nhiều lý thuyết truyền thống, và từ các nghiên cứu thực nghiệm đi trước như Donghui Li, Fariborz và Ah-Boon Sim (2003), FDI là một nhân tố quan trọng thúc đẩy thương mại nội ngành của quốc gia. Tuy nhiên, trong bài luận văn, hệ số lnfdi có p_value lớn 0,05, suy ra hệ số lnfdi không có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và bác bỏ giả thuyết H6, do đó vai trò của FDI đến thương mại nội ngành Việt Nam là chưa rõ rệt.
Điều này cũng giống với kết luận của tác giả Nguyễn Hà Minh và các cộng sự (2019), khi nghiên cứu trường hợp của Việt Nam, và cũng chưa tìm thấy tác động đáng kể của FDI đến thương mại nội ngành giữa Việt Nam với các nước tham gia hiệp định CPTPP. Giải thích cho những tác động không đáng kể của dòng vốn FDI là khi một dự án FDI được bắt đầu, nó cần thời gian để xây dựng nhà máy, mua máy và sản xuất hàng hóa và dịch vụ. Sau 3 hoặc 4 năm kể từ khi dự án là bắt đầu, hiệu quả cũng như sức ảnh hưởng của FDI mới có tác động đến IIT.
Từ sau khi gia nhập WTO, Việt Nam là một trong những quốc gia rất tích cực tham gia các Hiệp định tự do, hội nhập sâu với thế giới, do vậy mà độ mở cửa của nền kinh tế đều ở mức rất cao. Tuy nhiên, với mô hình và mẫu dữ liệu sử dụng trong bài luận văn, tác giả chưa tìm thấy bằng chứng cụ thể của tác động của mức độ mở cửa của nền kinh tế Việt Nam đến chỉ số thương mại nội ngành dệt may IIT vì hệ số của lnopen có p_value lớn hơn 0,05.
2.2.5.4. Mô hình về các nhân tố ảnh hưởng đến thương mại nội ngành dệt may Việt Nam trước và sau khi ký kết FTA với các quốc gia
Thị trường xuất khẩu chính của dệt may Việt Nam là Hoa Kỳ, EU, Nhật Bản và Hàn Quốc. Một số thị trường khác như ASEAN, Trung Quốc đang có tốc độ tăng trưởng đáng ghi nhận. Ngoại trừ Hoa Kỳ, hầu như tất cả các thị trường lớn và tiềm năng của xuất khẩu dệt may Việt Nam đều là các thị trường mà Việt Nam đang hoặc sắp có Hiệp định thương mại tự do (FTA).
Tính tới hết năm 2019, Việt Nam đã có 12 FTA có hiệu lực (mới nhất là Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ Xuyên Thái Bình Dương – CPTPP và Hiệp định Thương mại Tự do ASEAN – Hồng Kông, Trung Quốc), 01 FTA đã ký kết (Hiệp
định Thương mại tự do Việt Nam – EU), và đang trong quá trình đàm phán 03 FTA khác với tổng cộng 57 đối tác thương mại trên thế giới.
Với các cam kết chủ đạo là loại bỏ thuế quan đối với phần lớn hàng hóa, trong đó có các sản phẩm dệt may, các FTA mang đến cho các doanh nghiệp kinh doanh dệt may Việt Nam cơ hội được hưởng thuế suất ưu đãi và giảm bớt rào cản trong xuất khẩu sang các thị trường đối tác FTA, qua đó nâng cao khả năng cạnh tranh và tạo dấu ấn cho mặt hàng dệt may Việt Nam trên thị trường quốc tế. Ngoài ra, đây cũng là một cơ hội để thu hút vốn đầu tư, chiếm lĩnh thị phần nội địa và cải cách doanh nghiệp trong ngành theo xu hướng đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế, đảm bảo cho sự phát triển bền vững.
Để lượng hóa vai trò tác động của FTA đến thương mại nội ngành Việt Nam, tác giả đã sử dụng biến giả FTA vào trong mô hình phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến thương mại nội ngành Việt Nam.
Tương tự như mô hình trên, bài luận văn tiếp tục sử dụng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM cho dữ liệu mảng để phân tích được các nhân tố ảnh hưởng đến thương mại nội ngành dệt may Việt Nam. Trong mô hình, các biến được đo lường tác động bao gồm: lngdp2, lngdp1, lnpop1, lnpop2, lndgdp, lndistance, lntim, lndpop, lnopen, fta.
Xét kiểm định về độ phù hợp của mô hình, ta thấy, p_value =0, suy ra mô hình áp dụng trong bài là phù hợp để phân tích đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến thương mại nội ngành dệt may Việt Nam.
Chỉ số R2 = 0,3885, suy ra các biến ở trong mô hình giải thích được 38,85% sự biến động của chỉ số thương mại nội ngành IIT của dệt may Việt Nam.
Giống như kết quả trong mô hình trên, các hệ số lngdp2, lndistance, lntim,
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});