CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
4.2. Kết quả thực nghiệm
4.2.1. Sự giống nhau trong các nhân tố quyết định giữa hai loại hình FDI: M & A
A xuyên quốc gia và FDI đầu tƣ mới
Bảng 4.2 Các nhân tố quyết định M & A xuyên quốc gia và FDI đầu tƣ mới: Kết quả thực nghiệm của mơ hình SUR
Independent variables
Dependent variable
Model A Model B
GFFDI CBMA GFFDI CBMA
Coef. P>z Coef. P>z Coef. P>z Coef. P>z
IPRightScore -0.096 0.114 0.000 0.994 -0.096 0.112 -0.002 0.931
EDBI -0.133 0.000 -0.002 0.710 -0.136 0.000 -0.007 0.241
IPRightScore *
IPRightScore^2 0.009 0.224 0.000 0.997 0.009 0.222 0.000 0.929 EDBI^2 0.005 0.103 0.000 0.948 0.006 0.083 0.001 0.414 IPRightScore * IPRSensitive * CorporateTax 0.007 0.465 0.001 0.813 EDBI * SHRSensitive * CorporateTax -0.023 0.540 -0.100 0.000 CorporateTax -0.008 0.875 -0.023 0.128 -0.009 0.861 -0.001 0.968 GDP -0.192 0.000 -0.014 0.009 -0.191 0.000 -0.014 0.010 Population 0.176 0.000 0.008 0.103 0.176 0.000 0.008 0.116 BilateralTrade -0.061 0.000 0.001 0.664 -0.061 0.000 0.001 0.656 MarketToBook 0.008 0.418 0.101 0.001 0.007 0.447 0.009 0.003 FirmSize 0.030 0.000 0.001 0.269 0.030 0.000 0.001 0.258 RegionalNetwork 4.338 0.000 0.284 0.000 4.336 0.000 0.283 0.000 EntryPurpose -0.002 0.966 -0.015 0.206 -0.001 0.988 -0.012 0.334 _cons 0.426 0.010 0.119 0.018 0.434 0.011 0.052 0.308 Obs 2239 2239 2239 2239 R-sq 0.4599 0.0592 0.4601 0.0920 chi2 1906.3700 140.9700 1907.9900 226.9800
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
Trong đó
Phương trình hồi quy mơ hình A
GFFDI/CBMA = β1 * IPRightScore + β2 * EDBI + β3 * IPRightScore * IPRSensitive + β4 * EDBI * SHRSensitive + β5 * IPRightScore^2+ β5 * EDBI^2+ β6 * CorporateTax + β7 * GDP + β8 * Population + β9 * BilateralTrade + β10 * FirmSize + β11 * RegionalNetwork + β12 * EntryPurpose
Phương trình hồi quy mơ hình B
GFFDI/CBMA= β1 * IPRightScore + β2 * EDBI + β3 * IPRightScore * IPRSensitive + β4 * EDBI * SHRSensitive + β5 * IPRightScore^2+ β5 * EDBI^2+ β6 * CorporateTax + β7 * GDP + β8 * Population + β9 * BilateralTrade
+ β10 * FirmSize + β11 * RegionalNetwork + β12 * EntryPurpose+ β13 * IPRightScore * IPRSensitive * CorporateTax + β14 * EDBI * SHRSensitive * CorporateTax
Kết quả hồi quy theo mơ hình SUR đầu tiên được trình bày trong Bảng 4.2. Kết quả cho thấy đối với các biến thuộc môi trường vĩ mô của các quốc gia nhận đầu tư, hệ số của GDP bình quân đầu người (GDP) có ý nghĩa thống kê cho cả hai trường hợp FDI đầu tư mới và M & A xuyên quốc gia, hệ số dân số (Population) và thương mại song phương (Bilateral Trade) là có ý nghĩa thống kê cho trường hợp của FDI đầu tư mới nhưng khơng có ý nghĩa thống kê đối với trường hợp M & A xuyên quốc gia. Hệ số của GDP bình quân đầu người và thương mại song phương là âm và hệ số của dân số là dương. Những kết quả này hỗ trợ giả thuyết đầu tiên rằng biến vĩ mô ở quốc gia nhận đầu tư, cụ thể là biến GDP bình quân đầu người là yếu tố quyết định chung của cả hai loại hình FDI.
Dấu dương của tham số dân số cho thấy khi quốc gia nhận đầu tư có số dân lớn khuyến khích FDI đầu tư mới. Javorcik (2004) cũng cho thấy dấu dương và đáng kể của tham số cho dân số khi nghiên cứu 6707 trường hợp đầu tư FDI vào Đông Âu. Đối với trường hợp M & A xun quốc gia, tham số dân số khơng có ý nghĩa thống kê (p-value = 10.3% ,trong mơ hình A và p-value = 11.6% trong mơ hình B) nhưng nó vẫn có hệ số dương. Điều này cho thấy dân số càng lớn, càng thu hút cả hai loại hình FDI, nhưng FDI đầu tư mới chiếm tỷ trọng chủ yếu.
Dấu âm của GDP bình quân đầu người cũng gây tranh cãi trong lý thuyết. Nói chung, tham số này được kỳ vọng sẽ dương vì khi một doanh nghiệp tăng FDI thì nền kinh tế tăng trưởng cao. Tuy nhiên, thu nhập bình quân đầu người và chi phí nhân cơng tương quan dương ở các nước mới nổi. Theo đó, có thể hợp lý là một doanh nghiệp trong nước có động cơ đầu tư vào một quốc gia chi phí lao động thấp, và do đó, dấu hiệu của tham số GDP bình quân đầu người sẽ là âm. Kết luận này phù hợp với cơ sở lý thuyết của bài nghiên cứu, cụ thể là khi quyết định đầu tư một cơ sở sản xuất mới ở một quốc gia khác, các doanh nghiệp thường nhắm đến việc
khai thác nguồn nhân lực trẻ và tương đối thừa thãi ở các quốc gia đó. Thật vậy, Lào và Campuchia là hai quốc gia thu hút đầu tư FDI nhất từ các doanh nghiệp Việt Nam do hai quốc gia này có thu nhập bình quân đầu người thấp. Một mối quan hệ âm giữa thu nhập bình quân đầu người và FDI cũng được báo cáo trong Javorcik (2004) và Huizinga và Voget (2009). Tóm lại, dấu ấm của tham số GDP cho thấy GDP thấp ở các quốc gia nhận đầu tư khuyến khích cả FDI đầu tư mới và M & A xuyên quốc gia.
Dấu âm của hệ số thương mại song phương với biến phụ thuộc là GFFDI cho thấy giá trị xuất khẩu ở Việt Nam đến các quốc gia càng ít sẽ gia tăng đầu tư FDI đầu tư mới vào quốc gia đó. Kết quả này ngược với các bài nghiên gốc và các bài nghiên cứu trước đó. Tuy nhiên, đối với trường hợp ở Việt Nam, kết quả này có thể được giải thích như sau: khi sản lượng một loại sản phẩm nào đó được sản xuất ở Việt Nam bị hạn chế, dẫn đến xuất khẩu của Việt Nam ra nước ngồi giảm, và khơng đủ để đáp ứng nhu cầu của quốc gia đó. Nguyên nhân khan hiếm của sản phẩm đó có thể từ sự khan hiếm về yếu tố sản xuất ở Việt Nam (bao gồm nguồn nguyên vật liệu, nhân cơng…). Nắm bắt được tình hình đó, các doanh nghiệp Việt Nam sẽ thực hiện FDI đầu tư mới ở quốc gia đó nhằm tận dụng sự dồi dào về nguồn tài nguyên thiên nhiên ở nước nhận đầu tư. Kết quả này cũng phù hợp với lý thuyết được đề cập trong chương 2, sự dồi dào về nguyên vật liệu giá rẻ sẽ là nhân tố thu hút đầu tư nước ngồi. Điển hình là Tập đồn Cơng nghiệp Cao Su Việt Nam, Tổng công ty Sơng Đà, Tập đồn Hồng Anh Gia Lai, Công ty Golf Long Thành. Những doanh nghiệp này đã đầu tư FDI vào Lào, Campuchia và Malaysia, do các quốc gia này có nguồn tài nguyên thiên nhiên và nguồn vốn lao động dồi dào.
Trong bài nghiên cứu này, mặc dù biến số thuế thu nhập doanh nghiệp khơng có ý nghĩa thống kê nhưng hệ số của nó mang dấu âm cho cả trường hợp FDI đầu tư mới và M & A xuyên quốc gia. Dấu âm của hệ số thuế doanh nghiệp cho thấy một doanh nghiệp trong nước sẽ ưu tiên đầu tư FDI vào một nước có thuế thu nhập thấp. Kết quả này đồng ý với quan điểm của Huizinga và Voget (2009), nghiên cứu này
cũng báo cáo một dấu âm cho thông số thuế thu nhập doanh nghiệp liên quan đến 8042 quan sát của M & A xuyên quốc gia ở Châu Âu.
4.2.2. Tác động của môi trƣờng pháp lý của quốc gia nhận đầu tƣ đến FDI.
Các kết quả thực nghiệm cho nhóm biến thuộc môi trường pháp lý của quốc gia nhận đầu tư trong mơ hình A cho thấy hệ số của EDBI là âm (β =-0.133) và có ý nghĩa thống kê trong trường hợp của biến phụ thuộc GFFDI. Kết quả này cho thấy khi các quốc gia thuộc khu vực Đơng Nam Á có các quy tắc cho kinh doanh tốt hơn, đơn giản hơn và bảo vệ quyền sở hữu mạnh hơn sẽ khiến cho các doanh nghiệp Việt Nam ít thực hiện FDI đầu tư mới vào quốc gia đó hơn. Tuy nhiên, khi kết hợp biến IPRight Score với IPR Sensitive và EDBI với SHR Sensitive, kết quả thực nghiệp phù hợp với các lý thuyết đã có. Cụ thể đối với các doanh nghiệp thuộc ngành dược phẩm, hóa chất, máy móc và thiết bị, thiết bị điện hoặc thiết bị đo lường chính xác ( IPR Sensitive =1) thì hệ số biến IPRights Score là dương (β = 0.010) và có ý nghĩa thống kê cho trường hợp GFFDI nhưng khơng có ý nghĩa thống kê đối với CBMA. Trong khi đó, đối với các doanh nghiệp thuộc ngành thực phẩm, giấy và bột giấy, thiết bị vận chuyển và thiết bị đo lường chính xác (SHR Sensitive =1) hệ số của EDBI là dương có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc là CBMA nhưng khơng có ý nghĩa thống kê đối với GFFDI. Các kết quả này ám chỉ một khía cạnh trong giả thuyết thứ 2 của tác giả, có nghĩa là các luật bảo vệ IPR và EDBI có ảnh hưởng đến hoặc M & A xuyên quốc gia hoặc FDI đầu tư mới, nhưng không ảnh hưởng đến cả hai. Cụ thể là việc cải thiện các quy tắc kinh doanh, bảo vệ quyền sở hữu làm tăng M & A xuyên quốc gia, nhưng không làm tăng FDI đầu tư mới; trong khi đó, việc tăng cường của luật bảo vệ IPR giúp thu hút FDI đầu tư mới đến quốc gia nhận đầu tư, nhưng không ảnh hưởng đến M & A xuyên quốc gia. Dấu dương của tham số cho các kết quả của luật bảo vệ IPR cho nhóm doanh nghiệp có biến IPR Sensitive bằng 1 trùng hợp với bài nghiên cứu của Lee và Mansfield (1996), bài viết kiểm tra các doanh nghiệp của Mỹ đầu tư đến các nước ở Nam Mỹ.
Trong mơ hình B, tác giả kiểm tra kết hợp của biến IPRights Score với Thuế thu nhập doanh nghiệp, và SH Rights Score với Thuế thu nhập doanh nghiệp. Biến số Thuế thu nhập doanh nghiệp cũng được nhân với IPR Sensitive và SHR sensitive. Các kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng hệ số của biến EDBI x SHRSensitive x CorporateTax là âm trong cả hai trường hợp CBMA và GFFDI, tuy nhiên chỉ có trường hợp CBMA là có ý nghĩa thống kê. Hệ số của biến IPRights Score x IPR Sensitive x CorporateTax là khơng có ý nghĩa thống kê cho cả CBMA và GFFDI. Những kết quả này cho thấy việc kết hợp của việc giảm Thuế và cải cách các quy tắc cho kinh doanh, luật bảo vệ các quyền sở hữu thúc đẩy hoạt động M & A xuyên quốc gia của những doanh nghiệp thuộc nhóm SHR Sensitive bằng 1 nhưng khơng ảnh hưởng đến FDI đầu tư mới. Đồng thời cho thấy việc kết hợp cải cách thuế và cải cách các luật bảo vệ IPR đều không ảnh hưởng đến cả hai trường hợp FDI. Đánh giá 2 kết quả thực nghiệm trên cho thấy giả thuyết 2 được hỗ trợ trong thực nghiệm.
Kết quả này có hai hàm ý đối với các doanh nghiệp Việt Nam khi đầu tư vào các quốc gia thuộc khu vực Đông Nam Á. Thứ nhất, cải cách các quy tắc cho kinh doanh, luật bảo vệ các quyền sở hữu ảnh hưởng đến M & A xuyên quốc gia nhưng không ảnh hưởng đến FDI đầu tư mới. Thứ hai, cải cách luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ ảnh hưởng đến FDI đầu tư mới gia nhưng không ảnh hưởng đến M & A xuyên quốc gia.
4.2.3. Ảnh hƣởng của tổng tài sản và giá trị thị trƣờng trên giá trị sổ sách của các doanh nghiệp trong nƣớc đối với sự lựa chọn FDI.
Kết quả thực nghiệm trong Bảng 4.2 đã giải thích mối quan hệ của nhóm biến đặc trưng doanh nghiệp đối với sự lựa chọn FDI. Kết quả cho thấy Market To Book là dương và có ý nghĩa cho cả hai mơ hình A và B đối với trường hợp CBMA, và khơng có ý nghĩa thống kê cho cả hai mơ hình A và B đối với trường hợp GFFDI. Trong khi đó, hệ số của Firm Size là dương và có ý nghĩa cả hai mơ hình A và B đối
với trường hợp GFFDI và khơng có ý nghĩa thống kê cho cả hai mơ hình A và B đối với trường hợp CBMA.
Hệ số dương của biến Market To Book (β=0.101 trong mơ hình A và β= 0.009 trong mơ hình B) khi biến phụ thuộc là CBMA được giải thích là khi giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao sẽ thúc đẩy các hoạt động M & A xuyên của doanh nghiệp Việt Nam. Kết quả này phù hợp với các lý thuyết rằng doanh nghiệp sẽ sử dụng cổ phiếu để thực hiện giao dịch mua lại trong trường hợp cổ phiếu đang tăng giá.
Hệ số dương của biến Firm Size (β=0.030 cho cả mơ hình A và B) khi biến phụ thuộc là GFFDI cho thấy tổng tài sản tương quan dương với hoạt động FDI đầu tư mới. Kết quả này cho thấy doanh nghiệp có tổng tài sản của lớn, hay nói cách khác khi doanh nghiệp có quy mơ tài sản lớn sẽ thúc đẩy các doanh nghiệp Việt Nam thực hiện FDI đầu tư mới.
4.2.4. Ảnh hƣởng của kinh nghiệm FDI của các doanh nghiệp trong nƣớc đối với sự lựa chọn FDI.
Các kết quả thực nghiệm ở Bảng 4.2 giải thích mối quan hệ giữa mơi trường quản lý riêng của doanh nghiệp liên quan đến quá khứ gia nhập thị trường nước ngoài và các quyết định FDI sẽ được tiếp tục trình bày trong phần này. Hệ số của biến Regional Network là dương có ý nghĩa thống kê cho cả GFFDI và CBMA. Hệ số Entry Purpose khơng có ý nghĩa thống kê cho cả GFFDI và CBMA. Những kết quả này ủng hộ một khía cạnh của giả thuyết 3 và chỉ ra rằng các yếu tố thuộc đặc trưng doanh nghiệp liên quan đến kinh nghiệm FDI trong quá khứ ảnh hưởng đến quyết định FDI. Sự khác biệt hệ số Regional Network là đáng kể giữa mơ hình GFFDI và mơ hình của CBMA trong cả mơ hình A và mơ hình B. Nói cách khác, hệ số của mơ hình GFFDI lớn hơn đáng kể so với mơ hình CBMA trong cả hai mơ hình. Cụ thể là hệ số của biến Regional Network trong trường hợp biến phụ thuộc là FDI đầu tư mới là 4.338 lớn hơn so với hệ số của nó trong trường hợp biến phụ thuộc là M & A xuyên quốc gia là 0.284 (số liệu từ mơ hình A). Kết quả này cho thấy kinh nghiệm
khu vực khuyến khích mạnh mẽ hoạt động FDI đầu tư mới hơn là M & A xuyên quốc gia của các doanh nghiệp Việt Nam vào các quốc gia thuộc khu vực Đông Nam Á. Mối quan hệ dương giữa Regional Network và GFFDI cũng được tìm thấy ở bài nghiên cứu của Kimura và Kiyota (2006). Biến Entry Purpose đại diện cho mục đích thiết lập mạng lưới sản xuất của doanh nghiệp cũng khơng tìm thấy ý nghĩa tương quan cho các quyết định FDI. Các kết quả này cho thấy ảnh hưởng khác nhau giữa các biến kinh nghiệm FDI của các doanh nghiệp trong nước ảnh hưởng đến FDI đầu tư mới và M & A xuyên quốc gia.
4.2.5. Tác động của giá cổ phiếu của các doanh nghiệp trong nƣớc đối với sự lựa chọn FDI.
Bảng 4.3 Các ảnh hƣởng của tỷ suất sinh lợi chứng khoán doanh nghiệp trong nƣớc đến quyết định M & A xuyên quôc gia và FDI đầu tƣ mới: Kết quả thực nghiệm của mơ hình SUR
Independent variables
Dependent variable
Model C Model D
GFFDI CBMA GFFDI CBMA
Coef. P>z Coef. P>z Coef. P>z Coef. P>z
IPRightScore -0.094 0.122 0.000 0.985 -0.080 0.187 0.001 0.959 EDBI -0.133 0.000 -0.002 0.695 -0.138 0.000 -0.003 0.667 IPRightScore * IPRSensitive 0.010 0.000 0.000 0.571 0.010 0.000 0.000 0.524 EDBI * SHRSensitive -0.018 0.023 0.011 0.000 -0.016 0.018 0.013 0.000 IPRightScore^2 0.008 0.238 0.000 0.980 0.007 0.353 0.000 0.951 EDBI^2 0.005 0.097 0.000 0.945 0.006 0.067 0.000 0.912 GDP -0.191 0.000 -0.014 0.009 -0.188 0.000 -0.014 0.011 Population 0.176 0.000 0.008 0.102 0.175 0.000 0.008 0.106 BilateralTrade -0.061 0.000 0.001 0.682 -0.060 0.000 0.001 0.647 CorporateTax -0.007 0.897 -0.023 0.132 0.006 0.904 -0.022 0.148 FirmSize 0.030 0.000 0.001 0.248 0.030 0.000 0.001 0.272 RegionalNetwork 4.340 0.000 0.283 0.000 4.351 0.000 0.285 0.000 EntryPurpose -0.003 0.952 -0.012 0.353 -0.002 0.952 -0.015 0.204 MarketAdjPrice -0.106 0.881 0.032 0.881 ForexAdjPrice 0.198 0.018 0.014 0.588
IPRSensitive * MarketAdjPrice EDBI * SHRSensitive * MarketAdjPrice 1.544 0.666 -2.539 0.020 IPRightScore * IPRSensitive * ForexAdjPrice 0.000 0.993 0.000 0.973 EDBI * SHRSensitive * ForexAdjPrice 0.067 0.438 0.009 0.733 _cons 0.424 0.010 0.118 0.019 0.381 0.022 0.116 0.022 Obs 2239 2239 2239 2239 R-sq 0.4601 0.0616 0.4612 0.0594 chi2 1907.84 147.07 1916.75 141.28
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
Trong đó
Phương trình hồi quy mơ hình C