CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 Mơ hình nghiên cứu
Hầu hết các nghiên cứu đều cho rằng thể chế đóng vai trị quan trọng trọng việc thu hút dòng vốn đầu tư, phát triển doanh nghiệp và là động lực cải thiện trình độ phát triển kinh tế của quốc gia. Thể chế tốt có thể có một tác động tích cự đối đến luồng FDI vào và ra vì thể chế tốt sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho các công ty đa quốc gia phát triển.
Để tìm hiểu năng lực thể chế tại các địa phương tại Việt Nam hiện nay, nghiên cứu sử dụng bộ chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh do Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam công bố hàng năm với 9 chỉ số thành phần thể hiện chất lượng điều hành kinh tế tại các địa phương. Chỉ số PCI giúp xác định và so sánh môi trường kinh doanh tại các địa phương khác nhau ở Việt Nam. Các doanh nghiệp thường sử dụng dữ liệu PCI như một nguồn thông tin để xem xét, ra quyết định đầu tư tại một địa phương ở Việt Nam. Chỉ số PCI cũng góp phần giúp chính quyền các địa phương nhận rõ những lĩnh vực cần cải thiện trong cải cách hành chính, là động lực để thúc đẩy cải thiện chất lượng thể chế tại địa phương. Từ những yếu tố trên, nghiên cứu đã sử dụng chỉ số PCI cấp tỉnh để đại diện cho năng lực thể chế tại các địa phương ở Việt Nam.
Mơ hình nghiên cứu sử dụng được xây dựng trên cơ sở mơ hình của Ali Alsadig (2009) với biến phụ thuộc là số liệu FDI đăng ký tại các địa phương nghiên cứu, biến độc lập là 9 chỉ số PCI đại diện cho năng lực thể chế tại địa phương và 4 biến kiểm soát đại diện cho tiềm năng phát triển tại địa phương.
Trong đó biến phụ thuộc và biến kiểm sốt ở dạng logarit nhằm giải quyết vướng mắc của mơ hình hồi quy tuyến tính như vấn đề về phương sai sai số thay đổi, i là chỉ số từ 1 đến 39 thể hiện số quan sát; t là chỉ số từ 2010 đến 2015 thể hiện thời gian quan sát; k bằng 2 là độ trễ về thời gian. Mơ hình cụ thể như sau:
Log(FDI)i,t+k= β0+ β1CPGNi,t+ β2TCĐĐi,t+ β3TMBi,t+ β4CPTGi,t+ β5CPKCTi,t+ β6TNDi,t + β7DVHTi,t +β8ĐTLĐi,t+ β9TCPLi,t+ β10log(IIP)i,t+ β11log(POP)i,t+ β12log(LD)i,t+ β13log(DN)i,t +εi,t
Trong đó:
k: độ trễ về thời gian.
Các biến độc lâp: Các chỉ số đo lường năng lực thể chế (chỉ số PCI)
CPGN: Chi phí gia nhập thị trường
TCĐĐ: Tiếp cận đất đai
TMB: Tính minh bạch
CPTG: Chi phí thời gian
CPKCT: Chi phí khơng chính thức
TND: Tính năng động và tiên phong của lãnh đạo tỉnh
DVHT: Dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp
ĐTLĐ: Đào tạo lao động
TCPL: Thiết chế pháp lý Các biến kiểm soát:
IPP: Chỉ số sản xuất công nghiệp
POP: Dân số của tỉnh theo năm.
LD: Số lao động
DN: Tổng số doanh nghiệp.
Biến phụ thuộc nghiên cứu sử dụng số liệu vốn FDI đăng ký. Vốn FDI tại Việt Nam thường được thống kê vốn đăng ký và vốn thực hiện. Tuy nhiên, việc thống kê vốn thực hiện tại các tỉnh, thành không đầy đủ và con số không phản ánh lượng vốn thực hiện chính xác. Vốn đầu tư thực hiện thể hiện số vốn thực tế nhà đầu tư nước ngoài đã đầu tư, tuy nhiên vốn đăng ký lại thể hiện rõ hơn phản ứng của các nhà đầu tư nước ngoài trước những thay đổi về thể chế từng địa phương. Vì thế, bài nghiên cứu sử dụng số liệu vốn đầu tư đăng ký được công bố hàng năm của Tổng cục thống kê.
Các biến độc lập đại diện năng lực thể chế bao gồm bộ 9 chỉ số thành phần PCI, cụ thể:
Chỉ số gia nhập thị trường: Chỉ số này đánh giá sự khác biệt về chi phí các
doanh nghiệp phải bỏ ra để đăng ký hoạt động sản xuất, kinh doanh giữa các địa phương với nhau.
Chỉ số tiếp cận đất đai: phản ánh sự khác biệt giữa các địa phương về sự thuận lợi của các doanh nghiệp trong việc tiếp cận đất đai, chọn lựa mặt bằng kinh doanh, yên tâm hoạt động sản xuất ổn định, lâu dài.
Chỉ số tính minh bạch: phản ánh sự khác biệt giữa các địa phương trong việc phổ biến các kế hoạch, chủ trương, văn bản pháp lý cần thiết cho doanh nghiệp.
Chỉ số chi phí thời gian: đo lường thời gian doanh nghiệp phải bỏ ra để thực
hiện các thủ tục hành chính và thời gian thanh tra, kiểm tra của cơ quan Nhà nước tại các địa phương.
Chỉ số chi phí khơng chính thức: phản ánh khoản chi phí khơng chính thức
mà các doanh nghiệp phải bỏ ra và các ảnh hưởng tiêu cực đến doanh nghiệp do các khoản chi phí khơng chính thức này gây ra.
Chỉ số tính năng động: tính linh động khi áp dụng các văn bản pháp luật chưa rõ ràng theo hướng thuận lợi cho doanh nghiệp.
Chỉ số hỗ trợ doanh nghiệp: phản ánh chất lượng các dịch vụ hỗ trợ doanh
nghiệp phát triển như xúc tiến đầu tư, xúc tiến thương mại, tư vấn pháp luật.
Chỉ số đào tạo lao động: phản ánh sự khác nhau của các địa phương trong việc thực hiện các công tác hỗ trợ, đào tạo, nâng cao trình độ của người lao động.
Chỉ số thiết chế pháp lý: đo lường mức độ tin tưởng của các doanh nghiệp
đối với hệ thống hành pháp; đo lường mức độ hiệu quả trong việc giải quyết tranh chấp, khiếu nại, tham nhũng tại các địa phương.
Bên cạnh các yếu tố thể chế, những chỉ số đánh giá tiềm năng phát triển kinh tế của địa phương được nghiên cứu đưa làm biến nội sinh. Tác giả sử dụng chỉ số phát triển công nghiệp; tổng số doanh nghiệp; số lượng lao động
của tỉnh; dân số của tỉnh theo năm để phản ánh tiềm năng phát triển của địa phương làm biến kiểm sốt để tăng tính chính xác của mơ hình.
Trên thực tế, báo cáo PCI thường được công bố vào giữa năm sau (tháng 4 hoặc tháng 5), thời gian để các nhà đầu tư xem xét báo cáo PCI, chuẩn bị năng lực tài chính, hồn thành các thủ tục hành chính đến khi được cấp Giấy chứng nhận đăng ký đầu tư thì độ trễ 2 năm là phù hợp.
3.4 Phƣơng pháp xử lý số liệu
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các phương pháp tổng hợp, so sánh, phân tích để thực hiện thống kê mơ tả nhằm phân tích sơ bộ thơng tin cơ bản từ mẫu sau đó sử dụng phương pháp định lượng với phần mềm STATA 13 nhằm đánh giá tác động của các chỉ số đại diện năng lực thể chế cấp tỉnh tới vốn FDI đăng ký tại các tỉnh thành Việt Nam.
3.4.1 Phân tích thống kê mơ tả
Trên cơ sở thu thập dữ liệu thứ cấp, tác giả tiến hành nhập và mã hoá dữ liệu trên phần mềm Excel, sau đó dùng phần mềm STATA 12 để thực hiện thống kê mô tả nhằm phản ánh các đặc trưng của dữ liệu như giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, tổng quát các giá trị trung bình, giá trị trung vị,…
3.4.2 Phân tích ma trận tƣơng quan
Việc xác định và loại bỏ mối quan hệ nếu có giữa các biến trong mơ hình với nhau là việc làm cần thiết khi các biến được sử dụng đồng thời trong mơ hình. Phân tích ma trận tương quan nhằm phản ánh khái quát về mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình, cụ thể là mối quan hệ các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng như giữa các biến phụ thuộc với nhau.
Áp dụng phương pháp phân tích tương quan để xác định sự liên kết giữa các nhân tố giải thích. Phân tích này dựa trên ma trận tương quan (correlation matrix). Mục đích chính là bảo đảm quan hệ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là không lớn trước khi thực hiện hồi qui.
3.4.3 Ƣớc lƣợng hồi quy OLS, FEM và REM, GLS
cứuước lượng tham số hồi quy cho mơ hình các nhân tố tác động với các mơ hình bình phương bé nhất (OLS), nhân tố cố định (FEM), nhân tố biến động (REM) và mơ hình GLS để có phương trình tốt nhất thể hiện mối quan hệ của các nhân tố.
- Mơ hình OLS
Giả sử tác giả khơng kể đến các kích thước khơng gian và thời gian của dữ liệu và tiến hành hồi quy theo mơ hình Bình phương nhỏ nhất như sau:
Yit= β1it + β2itX2it+ β3itX3it+ uit(1)
Trong đó ui là số hạng phần dư, là số hạng tương ứng của mẫu với số hạng nhiễu ngẫu nhiên ui. Q trình phân tích hồi quy mơ hình OLS bao gồm việc chọn các giá trị của các thông số chưa biết sao cho tổng các bình phương của phần dư (RSS) nhỏ nhất có thể là :
Nhược điểm của OLS là có thể tạo ra các kết quả ước lượng sai do các sai lầm khi nhận dạng mơ hình, xuất hiện hiện tượng tự tương quan, hiện tượng đa cộng tuyến hoặc phương sai thay đổi.
- Mơ hình ảnh hưởng cố định FEM
Mơ hình FEM giả định mỗi thực thể điều có đặc điểm riêng biệt và các đặc điểm của các thực thể có tương quan với các biến độc lập. Mơ hình FEM có thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt đó ra khỏi các biến giải thích, nhờ đó ước lượng chính xác những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mơ hình ước lượng sử dụng: Yit = Ci + β Xit + uit *
Trong đó:
Yit : thời gian (năm). Xit : biến độc lập.
Ci (i=1….n): hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu. β : hệ số góc đối với nhân tố X.
Mơ hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của từng thực thể khác nhau có thể khác nhau. Sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng thực thể.
- Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM
Mơ hình REM giả định mỗi thực thể điều có đặc điểm riêng biệt vàcác đặc điểm riêng biệt của các thực thể có tính ngẫu nhiên (khơng có tương quan với các biến độc lập).
Vì mơ hình REM giả định rằng các đặc điểm riêng biệt của các thực thể khơng có thương quan với các biến độc lập nên nếu có sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thìmơ hình REM sẽ phù hợp hơn mơ hình FEM.
Trong mơ hình REM, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.
Mơ hình được triển khai: Yit = C + β Xit + εi + uit
hayYit = C + β Xit + witvới wit = εi + uit Trong đó:
εi : Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (sai số ngẫu nhiên).
uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
Giữa εivà uitkhơng có tương quan chuỗi, nhưng giữa các sai số witcóthể có tự tương quan nên cần kiểm định.
- Mơ hình GLS
Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) đưa các thơng tin về tính biến thiên khơng bằng nhau của biến phụ thuộc Y vào mơ hình và đưa ra các ước lượng tuyến tính khơng lệch chính xác nhất (BLUE).
Phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) là phép biến đổi các biến gốc để các biến đã được biến đổi thỏa mãn các giả thiết của mơ hình cổ điển và sau đó áp dụng phương pháp OLS. (Gujarati, 2004). Mơ hình giúp sửa chữa khuyết
tật phương sai sai số thay đổi và hiện tượng tương quan sai số đơn vị chéo trong kết quả phân tích hồi quy.
3.4.4 Kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp
- Kiểm định Hausman Test
Để lựa chọn một trong hai mơ hình REM hoặc FEM, kiểm định Hausman Test được sử dụng để xem xét có sự tồn tại sự tự tương quan giữa εi và các biến độc lập hay không. Giả thiết được đưa ra:
H0: εi và biến độc lập không tương quan H1: εi và biến độc lập có tương quan
Khi giá trị p-value <0.05, kết luận bác bỏ H0, tức là εi và biến độc lập có tương quan, khi đó ta sử dụng mơ hình ảnh hưởng cố định FEM. Ngược lại, ta sử dụng mơ hình tác động ngẫu nhiên REM.
- Kiểm định tương quan phần dư
Kiểm định tương quan phần dư đưa ra giả thiết: H0: Mơ hình có hiện tượng tương quan phần dư H1: Mơ hình khơng có hiện tượng tương quan phần dư
Nếu p-value>0.05: chấp nhận giả thiết H0nghĩa là mơ hình có hiện tượng tương quan phần dư, mơ hình FEM được lựa chọn.
Nếu P-value<0.05: bác bỏ giả thuyết Honghĩa là mô hình khơng có hiện tượng tương quan phần dư, lúc này lựa chọn mơ hình GLS để thực hiện hồi quy.
- Kiểm định phương sai sai số thay đổi (kiểm định nhân tử Lagrange)
Kiểm định nhân tử Lagrange cho phép tác giả xem xét có biến nào khơng quan sát được trong mơ hình hay khơng với giả thuyết:
H0: mơ hình khơng có biến khơng quan sát được H1: mơ hình có biến khơng quan sát được.
Nếu p-value>0.05: chấp nhận giả thiết H0 nghĩa là mơ hình khơng có biến khơng quan sát được
Nếu P-value<0.05: bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là mơ hình tồn tại biến bị bỏ sót khơng quan sát được.
3.4.5 Phân tích hồi quy
Sau khi thực hiện kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp và kiểm định các khuyết tật của mơ hình, mơ hình phù hợp nhất được tác giả tiến hành hồi quy với phương pháp phù hợp. Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng giá trị p-value, giá trị p-value sẽ được so sánh với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, để kết luận ý nghĩa của các hệ số hồi quy.
3.5 Phƣơng pháp phân tích
Sau khi thực hiện các bước xử lý số liệu, tác giả thực hiện hồi quy mơ hình tổng thể cả nước nhằm phát hiện những tác động của các biến cố định và biến kiểm sốt tới dịng vốn FDI tổng thể cả nước. Sau đó, tác giả tiến hành hồi quy theo 3 nhóm các khu vực được lựa chọn thống kê bao gồm:
- Nhóm 1 là địa phương thuộc khu vực Đồng bằng sông Hồng và Đông Nam bộ. 2 khu vực trên thuộc 2 vùng kinh tế trọng điểm phía Nam và Bắc bộ, có lượng vốn FDI trung bình giai đoạn 2010-2015 cao nhất cả nước.
- Nhóm 2 là khu vực Trung du miền núi phía Bắc và Đồng bằng Sơng Cửu Long thu hút vốn FDI trung bình trong giai đoạn 2010-2015.
- Nhóm 3 là các địa phương thu hút vốn FDI thấp giai đoạn 2010-2015 Việc hồi quy theo từng nhóm khu vực nhằm so sánh tác động của các biến giải thích tới biến phụ thuộc của các khu vực trên so với mơ hình tổng thể cả nước. Từ đó, đưa ra các nhận xét và khuyến nghị về cơ chế, chính sách cho từng khu vực cụ thể.
Bảng 3-2: Danh sách các tỉnh, thành phố lựa chọn thống kê
STT
Đồng Bằng Sông Hồng và Đông
Nam Bộ
Khu vực Trung du miền núi phía Bắc và Đồng bằng
Sơng Cửu Long
Khu vực Bắc Trung bộ, Duyên hải Nam
trung bộ và Tây Nguyên
1 Bà Rịa - Vũng Tàu Thái Nguyên Bình Định
2 Bình Dương Phú Thọ Bình Thuận
3 Bình Phước Bắc Giang Đà Nẵng
4 Tây Ninh Hịa Bình Đắk Lắk
6 Đồng Nai Trà Vinh Khánh Hòa
7 Bắc Ninh An Giang Lâm Đồng
8 Hà Nội Bến Tre Ninh Thuận
9 Hải Dương Cần Thơ Phú Yên
10 Hưng Yên Kiên Giang Quảng Nam
11 Quảng Ninh Tiền Giang Quảng Ngãi
12 Vĩnh Phúc Hà Tĩnh
13 Hải Phịng Thanh Hóa
14 Thừa Thiên Huế
15 Nghệ An
Tổng
cộng 13 11 15
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Các yếu tố vĩ mô 4.1. Các yếu tố vĩ mô
Sau gần 30 năm thực hiện chính sách mở cửa thu hút Đầu tư nước ngoài (FDI), đến nay khu vực kinh tế có vốn FDI đã trở thành bộ phận của nền kinh tế, là khu vực phát triển năng động nhất và ngày càng có nhiều đóng góp quan trọng cho sự phát triển kinh tế xã hội của Việt Nam. Dưới đây là bảng 4.1 kết quả thu hút vốn