Mô tả biến

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) so sánh các nhân tố tác động đến FDI đầu tư mới và m a xuyên quốc gia của các doanh nghiệp việt nam đầu tư vào khu vực đông nam á (Trang 36)

CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU

3.3. Mô tả biến

Trong phương trình (1) và (2), tác giả giả định rằng doanh nghiệp i có 9 quốc gia tiềm năng từ khu vực Đơng Nam Á để đầu tư. Do đó, khi doanh nghiệp i quyết định đầu tư vào một trong 9 quốc gia này cho dự án FDI A, biến số phụ thuộc của quốc gia đó bằng 1 và của 8 quốc gia khác sẽ bằng 0. Ngoài ra, các biến số độc lập là như nhau ở tất cả 9 quốc gia. đề cập đến các biến đại diện cho yếu tố kinh tế vĩ mô của quốc gia nhận đầu tư c có thể ảnh hưởng đến dòng vốn FDI. thể hiện các biến số biểu thị mức độ phát triển của môi trường pháp lý liên quan đến IPR và EDBI của quốc gia c. đại diện cho các biến liên quan đến các yếu tố đặc trưng của doanh nghiệp i.

- Dựa theo nghiên cứu của Javorcik và cộng sự (2004) về việc ảnh hưởng của GDP thu nhập bình quân đầu người và dân số ở quốc gia nhận đầu tư đến quyết định FDI và nghiên cứu của Huizinga và Voget (2009) nghiên cứu tác động của thuế thu nhập doanh nghiệp đến định hướng và số lượng của các giao dịch M & A xuyên quốc gia. Các biến bao gồm: GDP thu nhập bình qn đầu người (GDP), quy mơ dân số (Population), thuế thu nhập doanh nghiệp (Corporate Tax) và thương mại song phương giữa nước chủ nhà và quốc gia nhận đầu tư FDI (Bilateral Trade) để nắm bắt các ảnh hưởng của các yếu tố đặc trưng ở quốc gia nhận đầu tư FDI c.

GDP thể hiện mức thu nhập của hộ gia đình ở nước nhận đầu tư FDI.

Population đại diện cho quy mô dân số của nước nhận đầu tư FDI.

Corporate tax cho thấy chi phí thuế cho các hoạt động ở tại địa phương nước tiếp

nhận vốn FDI.

Bilateral trade biểu thị giá trị xuất khẩu từ Việt Nam đến các quốc gia chia cho tổng

giá trị thương mại giữa Việt Nam và 9 quốc gia mẫu.

- Các biến , bao gồm IP Rights Score và EDBI để đánh giá môi trường pháp lý của các quốc gia c về việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ (IP Rights Score) và các quy định kinh doanh, quyền sở hữu trong chỉ số EDBI (The ease of doing business

index).

IP Rights Score: Điểm số của luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ.

Biến IP Rights Score được đưa vào bài nghiên cứu dựa trên nghiên cứu của Helpman (1993), Javorcik (2004) và Branstetter và cộng sự (2011) về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định FDI đầu tư mới trong đó có IPR.

Có rất nhiều lý do để chúng ta quan tâm đến luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Lý do đầu tiên là để phát minh, sáng chế ra một sản phẩm mới đòi hỏi tác giả phải bỏ thời gian, cơng sức và trí tuệ. Vì thế luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ giúp tác giả có quyền sử dụng với tài sản thuộc quyền sở hữu trí tuệ của mình. Mặt khác, có nhiều cá nhân, tổ chức vi phạm quyền sở hữu trí tuệ là do lợi nhuận kinh tế đáng kể mà các doanh nghiệp làm hàng giả có thể đạt được bằng việc khai thác (mà không được phép) những sáng tạo và đầu tư sáng tạo của người khác, bằng việc làm nhái các sản phẩm với chi phí sản xuất thấp hơn chi phí của nhà đầu tư sáng tạo. Những lý do này cho thấy, một quốc gia thực hiện tốt luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng tích cực đến quyết định đầu tư FDI của các doanh nghiệp đi đầu tư.

IP Right Score trong bài nghiên cứu sử dụng giá trị logarit tự nhiên của điểm số “Protection of Intellectual Property Rights” cho môi trường pháp lý liên quan đến luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ (IPR) dựa trên các kết quả điều tra về việc IPR có được thực thi đầy đủ hay khơng do tổ chức Property Rights Alliance công bố hằng năm. Để hỗ trợ cho giả thuyết đầu tiên, kỳ vọng dấu của những hệ số IP Rights Score sẽ có kết quả dương (>0) trong phương trình (2) nhưng lại (<0 hoặc =0) trong phương trình (1). Điểm số IP Rights Score được tính như sau:

Bằng cách thu thập các câu trả lời cho các câu hỏi theo thang điểm 1-6, trong đó 1 thể hiện nhận thức tiêu cực nhất và 6 là quan điểm tích cực nhất nhằm đánh giá mức độ IPR. Hay nói cách khác, điểm càng cao cho thấy các quốc gia càng thực hiện tốt luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ. Các tổ chức Property Rights Alliance tính các giá trị trung bình cho mỗi quốc gia và dữ liệu được chuyển đổi từ thang điểm 1-6 thành thang đo 0-10 bằng cách sử dụng công thức dưới đây. Cuối cùng, những câu trả lời khảo sát được chuyển thành giá trị độ lệch chuẩn. Từ giá trị đó mà tổ chức này sẽ tiến hành xếp hạng.

Q=giá trị gốc, = giá trị trung bình của các quốc gia trong mẫu, N=số nền kinh tế, và S= độ lệnh chuẩn.

EDBI:

Giá trị logarit tự nhiên của chỉ số EDBI (The ease of doing business index). Chỉ số này được đưa vào mơ hình dựa theo kết quả nghiên cứu của Ricardo (2012) nghiên cứu về chỉ số EDBI ảnh hưởng đến lựa chọn địa điểm đầu tư của các doanh nghiệp thực hiện FDI. EDBI được Ngân hàng Thế giới được công bố bằng cách sử dụng 41 biến số của 10 lĩnh vực khác nhau để so sánh môi trường hoạt động kinh doanh của các quốc gia. Biến EDBI được các nhà hoạch định chính sách, các nhà nghiên cứu và các MNC sử dụng rộng rãi. Chỉ số này được thực hiện hàng năm trong báo cáo Thực hiện kinh doanh (Doing Business Report) từ công bố của Ngân hàng Thế giới. Chỉ số này được thực hiện từ năm 2001 và xếp hạng các nền kinh tế từ 1 đến 189 tương ứng với 189 quốc gia trên thế giới. Thứ hạng cao chỉ ra rằng các quy tắc cho kinh doanh tốt hơn, đơn giản hơn và bảo vệ quyền sở hữu mạnh hơn.

- Phương pháp đo lường chỉ số thuận lợi kinh doanh EDBI

Chỉ số này được đưa ra dựa trên những nghiên cứu luật pháp, quy tắc bằng việc phỏng vấn và xác minh bởi viên chức nhà nước, các luật sư, cố vấn doanh nghiệp, kế tốn viên và các nhà chun mơn có hoạt động trong lĩnh vực cố vấn quản lý chung thực thi luật pháp. Thứ hạng của một quốc gia được đánh giá dựa trên giá trị trung bình của 10 chỉ số sau (được đo lường bởi 41 biến quan sát khác nhau) (Ricardo, 2012):

1. Starting a business (Thành lập doanh nghiệp): được đánh giá dựa vào các thủ tục cần thiết, chi phí, thời gian và mức vốn pháp định được yêu cầu phải có khi bắt đầu thành lập doanh nghiệp.

2. Dealing with construction permits (Xin giấy phép xây dựng): được đánh giá dựa vào thời gian, chi phí và các thủ tục cần thiết để có được giấy phép xây dựng. 3. Getting electricity (Tiếp cận điện năng): được đánh giá dựa vào thời gian kết nối điện dài hạn, tiêu chuẩn nhà kho và các thiết bị cung cấp điện.

4. Registering property (Đăng ký tài sản/bất động sản): được đánh giá dựa vào thời gian, chí phí và các thủ tục cần thiết để xác định quyền sở hữu đối với tài sản (đối với cả bên mua và bên bán, cho thuê, chuyển nhượng)

5. Getting credit (Tiếp cận tín dụng): được đánh giá dựa vào độ sâu của chỉ số thơng tin tín dụng (được đánh giá với điểm số từ 0-6 dựa vào phạm vi, chất lượng, và khả năng tiếp cận của các thơng tin tín dụng cho cả các nhà vay vốn tín dụng cơng và cá nhân) và sức mạnh của chỉ số quyền pháp lý (được đánh giá với điểm số từ 0-10, dựa vào việc đảm bảo lợi ích của việc đồng sở hữu tài sản không di chuyển)

6. Protecting investors (Bảo vệ nhà đầu tư): được đánh giá từ 0-10, dựa vào 3 tiêu chí là minh bạch của các giao dịch liên quan (mức độ của chỉ số liên quan), trách nhiệm để xử lý tự động (mức độ của chỉ số trách nhiệm giám đốc) và khả năng các cổ đông

kiện các nhà lãnh đạo và giám đốc về hành vi sai trái (chỉ số dễ dàng cho việc phù hợp với các cổ đông)

7. Paying taxes (Thanh toán thuế) : được đánh giá dựa vào mức thuế suất, số loại thuế phải chịu và thời gian cần thiết (tính bằng giờ/năm) để chuẩn bị, lên tài liệu và thực hiện thanh toán thuế.

8. Trading across border (Thương mại quốc tế): đánh giá dựa vào thời gian cần thiết, chi phí cần thiết và các văn bản, tài liệu cần thiết cho việc xuất khẩu và nhập khẩu hàng hóa.

9. Enforcing contracts (Thực thi hợp đồng): được đánh giá dựa vào thời gian, chi phí và các thủ tục cần thiết để thực hiện hợp đồng.

10. Resolving Insolvency (Xử lý vấn đề mất khả năng thanh toán): được đánh giá dựa vào thời gian (năm), chi phí cần thiết để thu hồi nợ, tỷ lệ thu hồi cho các chủ nợ và kết quả kinh doanh.

Điểm số mỗi chỉ tiêu càng cao có nghĩa việc thực thi thủ tục đó càng khó khăn ở quốc gia được đánh giá.

EDBI thay thế cho biến SH Right Score trong bài nghiên cứu gốc (SH Right Score: là điểm số IMD cho môi trường pháp lý liên quan đến luật bảo vệ quyền lợi của cổ đông dựa trên kết quả điều tra về việc các quyền lợi của cổ đông có được thực thi đầy đủ hay khơng (số liệu được lấy từ The World Competitiveness), do SH Right Score khơng được tính cho các quốc gia trong mẫu nghiên cứu.

Mơ hình thực nghiệm cũng sử dụng các biến IPR-sensitive và SHR-sensitive như là các biến giả. Giá trị của biến được xác định dựa trên lập luận của Mansfield (1995) như sau:

IPR Sensitive bằng 1 khi doanh nghiệp thuộc về bất kỳ ngành nào sau đây và bằng 0

cần có luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ để được độc quyền sản xuất sản phẩm của mình. Từ đó, doanh nghiệp có thể thu hồi vốn cho việc đầu tư nghiên cứu, sử dụng vốn cho những nghiên cứu tiếp theo trong tương lai. Như vậy, chỉ số IPR sensitive sẽ xem xét liệu việc thực thi luật bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ có ảnh hưởng đến quyết định FDI của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành này hay khơng.

SHR Sensitive bằng 1 khi doanh nghiệp thuộc bất kỳ ngành nào sau đây: thực phẩm,

giấy và bột giấy, thiết bị vận chuyển và thiết bị đo lường chính xác. Đối với các nghành nghề khác thì hệ số SHR Sensitive bằng 0. Nhà quản trị của những doanh nghiệp thuộc ngành này thường đứng trước hai lựa chọn, một là sản xuất sản phẩm đạt lợi nhuận tối đa theo mong đợi của cổ đông, hai là sản xuất sản phẩm theo lợi ích xã hội. Ví dụ ở ngành thực phẩm, như là các tập đồn cung cấp nước uống có gas, thức ăn nhanh… nếu sản xuất sản phẩm theo lợi ích xã hội thì doanh nghiệp phải đầu tư nghiên cứu; dành nhiều thời gian, nhiều chi phí cho hoạt động này để tạo ra sản phẩm có lợi cho sức khỏe. Như vậy, lợi nhuận của doanh nghiệp sẽ giảm, trong khi đó các cổ đơng thường yêu cầu tạo ra các sản phẩm có lợi nhuận trong thời gian ngắn, mặc dù chúng không tốt cho sức khỏe và tiềm ẩn nguy cơ béo phì, tiểu đường v.v…

- Các biến bao gồm:

Biến đầu tiên đại diện cho đặc trưng doanh nghiệp là biến Regional Networks

(mạng lưới khu vực) và biến Entry Purpose (mục đích gia nhập). Tác giả dựa trên

nghiên cứu của Kimura cùng với Kiyota (2006) và Kimura và cộng sự (2008) về ảnh hưởng của kinh nghiệm FDI và mục đích gia nhập của các doanh nghiệp đến quyết định FDI. Ngoài ra, nghiên cứu của Erel và cộng sự (2012) cũng cho thấy khoảng cách địa lý và thương mại song phương giữa hai quốc gia ảnh hưởng tích cực đến hoạt động M & A xuyên quốc gia của các doanh nghiệp.

Regional Networks đại diện cho mức độ phát triển mạng lưới khu vực của doanh

nghiệp i dựa trên sự giao nhau giữa thương mại song phương (Bilateral Trade) và kinh nghiệm khu vực (Regional Experience).

Regional Experience bằng 1 khi doanh nghiệp i đã có cơ sở địa phương ở quốc gia c

tại thời điểm đầu tư.

Entry Purpose kiểm tra xem liệu mục đích của việc hoạt động ở nước ngồi có ảnh

hưởng đến sự lựa chọn của FDI hay khơng. Biến này bằng 1 khi mục đích FDI của doanh nghiệp i là thiết lập các kênh phân phối bán hàng và bằng 0 khi mục tiêu của doanh nghiệp là nâng cao năng lực sản xuất hoặc hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D).

R&D intensity là giá trị tích luỹ của chi phí R&D tại thời điểm đầu tư của doanh

nghiệp i chia cho tổng doanh thu hàng năm (R&D Intensity). Do tác giả khơng tiếp cận được dữ liệu về chi phí R & D của các doanh nghiệp Việt Nam, nên biến này không được đưa vào nghiên cứu trong luận văn này. Và tác giả xem đây là một hạn chế của luận văn.

Firm Size là tổng tài sản của doanh nghiệp i.

Market to Book là giá trị giá ghi sổ trên giá thị trường. Market to book = (Giá trị thị

trường của vốn chủ sở hữu+tổng nợ)/tổng tài sản.

Trong đó, Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu = Giá Hiện Tại x Khối Lượng Cổ Phiếu Niêm Yết đang lưu hành.

Tất cả các biến này được chuyển thành các giá trị logarit tự nhiên do chúng đều là dữ liệu dừng ở bậc một.

Giá cổ phiếu và FDI

Để tìm hiểu thêm về mối quan hệ giữa đặc trưng của doanh nghiệp và lựa chọn FDI, tác giả ước lượng một tập hợp các phương trình thực nghiệm thứ hai. Trong khi

những phương trình cơ sở thực tế sử dụng tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (Market to Book) là nhân tố đại diện cho cơ hội phát triển của doanh nghiệp đó thì trong tập hợp phương trình này, tác giả ước lượng một số biến dựa trên dữ liệu giá cổ phiếu hàng ngày. Mục đích của các phân tích thực tế này nhằm xác định giả thuyết rằng giá cổ phiếu của doanh nghiệp đó có sự tương quan với M & A xuyên quốc gia và FDI đầu tư mới. Tuy nhiên, sự tương quan này lại khác giữa hai loại hình FDI.

Market Adj Price (giá điều chỉnh theo giá thị trường) là biến đầu tiên đại diện cho

giá cổ phiếu doanh nghiệp. Biến này được tính bằng tỷ suất sinh lợi trung bình trong 3 tháng cuối của năm t của giá cổ phiếu doanh nghiệp trong nước trừ đi tỷ suất sinh lợi trung bình của chỉ số thị trường nội địa trong 3 tháng cuối của năm t. Market Adj Price được tính như sau:

Market Adj Price = (TSSL trung bình trong ba tháng cuối của năm t của giá cổ phiếu doanh nghiệp i) - (TSSL trung bình trong ba tháng cuối của năm t của chỉ số thị trường Việt Nam (VN Index)).

Trong đó ba tháng cuối của năm là tháng 10, 11, 12 từ năm 2007 đến 2016.

Forex Adj Price là biến giá cổ phiếu thứ hai được sử dụng, biến này được tính bằng

TSSL trung bình trong ba tháng cuối của năm t của giá cổ phiếu doanh nghiệp i trừ đi TSSL trung bình trong ba tháng cuối của năm t của chỉ số thị trường quốc gia c trừ cho TSSL trung bình của năm t của tỷ giá hối đoái giữa Việt Nam và các quốc gia trong mẫu. Biến Forex Adj Price được đưa vào mơ hình nghiên cứu do tác giả dựa theo lý thuyết về tỷ giá hối đoái trên thị trường vốn khơng hồn hảo của Cushman (1985). Các doanh nghiệp không chỉ quan tâm đến lợi nhuận tại nước ngồi khi đầu tư FDI, mà cịn quan tâm đến lợi nhuận thực sau khi chuyển đổi sang nội tệ, hay nói cách khác lợi nhuận này bị ảnh hưởng bởi tỷ giá hối đoái.

Forex Adj Price của doanh nghiệp i, ở quốc gia c vào năm t được tính bằng = TSSL trung bình trong ba tháng cuối của năm của giá cổ phiếu doanh nghiệp i - TSSL

trung bình trong ba tháng cuối của năm của chỉ số thị trường Việt Nam- TSSL trung bình trong năm của tỷ giá hối đối giữa đồng tiền quốc gia c và VNĐ.

Trong đó: dữ liệu gốc của TGHD của 9 quốc gia thuộc khu vực ĐNA = đồng tiền quốc gia c/ USD. Bài nghiên cứu sữ dụng TGHD = đồng tiền quốc gia c/ VNĐ bằng phương pháp tính tỷ giá chéo.

Trong đó ba tháng cuối của năm là tháng 10, 11, 12 từ năm 2007 đến 2016.

CARY1, CARY2 lần lượt là biến thứ ba và thứ tư của giá cổ phiếu đại diện cho TSSL

bất thường tích lũy trong một năm và hai năm của giá cố phiếu trước và sau giao

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) so sánh các nhân tố tác động đến FDI đầu tư mới và m a xuyên quốc gia của các doanh nghiệp việt nam đầu tư vào khu vực đông nam á (Trang 36)