CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kết quả kinh tế lượng:
lngdp 0.4105 0.7472 -0.1990 0.4762 0.4843 1.0000 unempl 0.0079 0.1229 -0.0230 -0.0682 1.0000 infrastruct 0.7415 0.5505 -0.2953 1.0000 inflation -0.4537 -0.3559 1.0000 education 0.6790 1.0000 ecfreedom 1.0000 ecfree~m educat~n inflat~n infras~t unempl lngdp
lngdp 0.8541 0.2417 -0.2657 -0.2367 0.6744 0.5754 -0.8630 unempl 0.1472 -0.0812 0.0807 0.0735 0.1223 0.0399 -0.3287 infrastruct 0.6222 0.8525 -0.8602 -0.7387 0.8979 0.8848 -0.8310 inflation -0.3631 -0.3502 0.3410 0.3092 -0.3573 -0.4303 0.3302 education 0.7173 0.4928 -0.6242 -0.2718 0.8409 0.8056 -0.8037 ecfreedom 0.6747 0.8971 -0.9178 -0.7779 0.8706 0.8436 -0.6755 bureaucracy -0.7922 -0.6945 0.6994 0.6994 -0.8522 -0.9008 1.0000 law 0.6622 0.8878 -0.8754 -0.8008 0.9488 1.0000 human 0.6209 0.8816 -0.8630 -0.8574 1.0000 corr2 -0.4835 -0.8549 0.8241 1.0000 corr1 -0.5489 -0.9744 1.0000 cpi 0.5071 1.0000 lnfdi 1.0000 lnfdi cpi corr1 corr2 human law bureau~y
. pwcorr lnfdi cpi corr1 corr2 human law bureaucracy ecfreedom education inflation infrastruct unempl lngdpBảng 4.4 Kết quả ma trận tự tƣơng quan
Nguồn: Kết quả tổng hợp phần mền Stata12
Bảng kết quả phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến trong mơ hình cho thấy, tồn tại các hệ số tương quan giữa các biến tương đối lớn hơn 0,8. Biến chỉ số phát triển con người có mối tương quan khá cao đối với biến pháp quyền (0,9488), biến quan liêu (0,8522), biến giáo dục (0,8409), biến cơ sở hạ tầng (0,8979). Biến pháp quyền tương quan cao với biến quan liêu (0,9008), biến tự do kinh tế (0,8706), biến giáo dục (0,8409), biến cơ sở hạ tầng 0,8979 . Điều này có thể dễ hiểu bởi số liệu được thu thập trong thời gian tương đối ngắn 12 năm 2001-2012, biến động giữa các năm có thể chưa đủ lớn, đây lại là số liệu vĩ mơ nên ch ng có thể có mối tương quan với nhau.
Mặt khác, tác giả đã thực hiện kiểm định đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai với mơ hình 1 (phụ lục 3) kết quả cho thấy trung bình VIF của các biến trong mơ hình là 23,73 lớn hơn 10.
Tác giả đã chọn phương pháp loại bỏ bớt biến để xử lý hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai với mơ hình 1 sau khi loại bỏ 3 biến human, biến education và biến law cho thấy trung bình VIF của các biến trong mơ
hình 5,57 nhỏ hơn 10. Mơ hình sau khi ỏ 3 biến human, education và biến law (mơ hình 1 và mơ hình1*) là mơ hình phù hợp hơn mơ hình an đầu.
Tương tự với các mơ hình 2 và 3 ta cũng tiến hàng loại bỏ 3 biến education, biến law, biến human để xử lý hiện tượng đa cộng tuyến, mơ hình kinh tế lượng phù hợp hợp. Ta có mơ hình đánh giá mức độ ảnh hưởng chênh lệch tham nhũng dương và chênh lệch âm giữa nước nhận đầu tư và nước đầu tư với nguồn vốn FDI chảy vào khu vực Đông Nam Á mới :
Mơ hình 1 *: Đánh giá tác động của mức độ tham nhũng ở nước nhận đầu tư đối với
dịng vốn FDI chảy vào chính quốc gia đó.
Mơ hình 2*: Đánh giá tác động của mức độ chênh lệch tham nhũng dương giữa nước đầu
tư và nước nhận đầu đối với dòng vốn FDI chảy vào quốc gia nhận đầu tư nước đầu tư ít tham nhũng hơn nước nhận đầu tư .
Mơ hình 3*: Đánh giá tác động của mức độ chênh lệch tham nhũng âm giữa nước đầu tư
và nước nhận đầu đối với dòng vốn FDI chảy vào quốc gia nhận đầu tư nước đầu tư tham nhũng nhiều hơn nước nhận đầu tư .
4.3.2. Kết quả hồi quy mơ hình 1* bằng mơ hình FEM và REM
Thực hiện hồi quy ở hai mơ hình hiệu ứng cố định và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (phụ lục 5 và phụ lục 6) chỉ ra rằng đa số hệ số ước lượng của các biến đều có ý nghĩa.
Đối với mơ hình FEM, các biến cpi, biến bureaucracy, biến infrastruct, biến lngdp có ý nghĩa thống kê. Trong đó iến cpi, biến bureaucracy, biến infrastruct có tác động tiêu cực và biến lngdp có tác động tích cực đến thu hút nguồn vốn FDI của nước nhận đầu tư. Đối với mơ hình REM, ngoại trừ biến bureaucracy, biến inflation khơng có ý nghĩa thống kê thì các biến cịn lại đều có ý nghĩa thống kê. Trong đó, biến ecfreedom, biến infrastruct, biến lngdp có tác động tích cực và biến unempl có tác động tiêu cực đến thu hút nguồn vốn FDI vào nước nhận đầu tư.
Để có cái nhìn tổng thể về kết quả hồi quy của hai mơ hình, mơ hình FEM và REM, tác giả trình bày bảng tổng hợp kết quả hồi quy từ phụ lục 5, phụ lục 6 thành bảng 4.5 như sau:
Bảng 4.5: Kết quả ƣợc lƣợng của mơ hình 1* với FEM và REM
Biến phụ thuộc lnFDI Mơ hình hồi quy hệ số
Biến giải thích FEM REM
CPI -0,3012079 *** -0,317941*** Bureaucracy -0,0176852* 0,0084625 Ecfreedom -0,0171257 0,1139393*** Inflation -0,0079607 0, 249317 Infrastruct -0,0377654** 0,195397*** Unempl -0,0689021 -0,2262574*** LnGDP 1,591356*** 0,816299***
Ghi chú: ***, **, * là mức lần lượt có ý nghĩa ở mức ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả phân tích từ phầm mền Stata 12
Để lựa chọn giữa hai mơ hình FEM và REM, tác giả sử dụng kỹ thuật kiểm định Hausman, kết quả kiểm định bảng 4.6 Theo kết quả kiểm định từ bảng 4.6 cho thấy P- value <0,01, bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khác mơ hình hiệu ứng cố định (FEM) thích hợp hơn mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Vì vậy, trong trường hợp này giữa hai mơ hình FEM và REM tác giả chọn mơ hình FEM vì khơng làm mất nhiều bậc tự do và giảm hiện tượng đa cộng tuyến.
Nhằm tăng độ tin cậy của ước lượng, khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả tiến hành hồi quy đa iến kết hợp với robust error. Kết quả hồi quy đa iến theo mơ hình hiệu ứng cố định FEM đã khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi như sau Bảng 4.7)
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Hausman đối với mơ hình 1*
Biến phụ thuộc lnFDI Hệ số
Biến FEM REM
CPI -0,3012709 -0,317941 Bureaucracy -0,0176852 -0,0084625 Ecfreedom -0,017257 0,1139393 Inflation -0,0079607 0,0249317 Infrastruct -0,0377654 0,0195397 Unempl -0,0689021 -0,2262574 LnGDP 1,591356 0,8016299 Chi2(7)=40,77 Prob>chi2=0,0000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm stata 12
Bảng 4.7 Kết quả hồi quy mơ hình 1* theo mơ hình hiệu ứng cố định điều chỉnh đã khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
lnFDI Robust
Hệ số ước lượng Sai số P-value
CPI -0,3012709 0,733141 0,006 Bureaucracy -0,0176852 0,0084305 0,081 Ecfreedom -0,017257 0,0372834 0,662 Inflation -0,0079607 0,014705 0,608 Infrastruct -0,0377654 0,0089872 0,006 Unempl -0,689021 0,027039 0,044 LnGDP 1,591356 0,2173593 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12
4.3.3. Kết quả hồi quy mơ hình 2* bằng mơ hình FEM và REM
Để đánh giá tác động của chênh lệch tham nhũng dương đối với nguồn vốn FDI chảy vào khu vực Đông Nam Á, tác giả sử dụng mơ hình 2*. Tương tự như mục 4.3.2, tác giả tiến hành chạy mơ hình FEM và mơ hình REM. Kết quả của hai mơ hình FEM và REM được trình bảy ở bảng 4.8
Bảng 4.8: Kết quả ƣớc lƣợng của mơ hình 2* với FEM và REM
Biến phụ thuộc lnFDI Mơ hình hồi quy hệ số
Biến giải thích FEM REM
CPI 0,430093 0,777268 Bureaucracy -0,017629 0,0098114 Ecfreedom 0,164689 0,12772061*** Inflation -0,009236 0,0277087 Infrastruct -0,423532** 0,0212287** Unempl -0,710324 -0,2319056*** LnGDP 1,802642*** 0,8213372***
Ghi chú: ***, **, * là mức lần lượt có ý nghĩa ở mức ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả phân tích từ phầm mềm Stata 12
Đối với kết quả chạy mơ hình FEM (phụ lục 9), hầu hết các biến đều khơng có ý nghĩa thống kê. Đặc biệt là biến corr1, biến đang được quan tâm thì lại khơng có ý nghĩa thống kê. Chỉ có biến infrastruct và biến lngdp có ý nghĩa thống kê
Kết quả chạy mơ hình REM (phụ lục 10) cho thấy các biến corr1, biến ecfreedom, biến infrastruct, biến unempl, biến lngdp có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, biến corr1 có hệ số ước lượng trái với kỳ vọng. Chênh lệch tham nhũng dương tác động tích cực đến nguồn vốn FDI, tức nếu nước đầu tư có chỉ số cảm nhận tham nhũng cao hơn nước nhận đầu tư nước đầu tư tham nhũng ít hơn nước nhận đầu tư thì sẽ có tác động tích cực đến nguồn vốn FDI vào nước nhận đầu tư.
Tác giả tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mơ hình FEM và REM, kết quả kiểm định được trình bày ở phụ lục 11. Kết quả cho thấy P-value > 0.1, như vậy tác giả chấp nhận giả thuyết Ho hay mơ hình REM thích hợp hơn mơ hình FEM.
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Hausman đối với mơ hình 2*
Biến phụ thuộc lnFDI Hệ số
Biến FEM REM
CPI 0,430093 0,77268 Bureaucracy -0,170629 0,0098114 Ecfreedom 0,0164689 0,1272061 Inflation -0,009236 0,0277087 Infrastruct -0,0423532 0,0212287 Unempl -0,0710324 -0,2319056 LnGDP 1,802642 0,8213372 Chi2(7)= -2,59 Prob>chi2
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12
Tương tự như mục 4.3.2 sau khi lựa chọn mơ hình REM, tác giả tiến hành hồi quy đa iến kết hợp với ro ust error để có kết quả ước lượng đạt độ tin cậy cao nhất. Kết quả mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên điều chỉnh, đã khắc phục phương sai thay đổi được trình bảy ở bảng 4.10.
Bảng 4.10 Kết quả hồi quy mơ hình 2* theo mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên điều chỉnh đã khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
lnFDI Robust
Hệ số ước lượng Sai số P-value
Corr1 0,777268 0,5320735 0,144 Bureaucracy 0,0098114 0,0062742 0,118 Ecfreedom 0,1272061 0,0433806 0,003 Inflation 0,0277087 0,0209413 0,186 Infrastruct 0,0212287 0,0096871 0,028 Unempl -0,2319056 0,0360742 0,000 LnGDP 0,8213372 0,110028 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12 4.3.4. Kết quả hồi quy mơ hình 3* bằng mơ hình FEM và REM
Tác giả sử dụng mơ hình 3* để đánh giá tác động của chênh lệch tham nhũng âm đến nguồn vốn FDI vào các nước nhận đầu tư. Bảng 4.11 Trình bày kết quả ước lượng của mơ hình 3* với REM và FEM
Bảng 4.11: Kết quả ƣợc lƣợng của mơ hình 3* với FEM và REM
Biến phụ thuộc lnFDI Mơ hình hồi quy hệ số
Biến giải thích FEM REM
Corr1 -0,4853885 0,04428864 Bureaucracy -0,0263374** 0,0116631 Ecfreedom 0,0193335 0,01078336*** Inflation -0,0058506 0,025647 Infrastruct -0,0577314*** 0,0143827 Unempl 0,079159 -0,2345126*** LnGDP 1,903451*** 0,892836***
Ghi chú: ***, **, * là mức lần lượt có ý nghĩa ở mức ở mức 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả phân tích từ phầm mền Stata 12
Mơ hình FEM (phụ lục 13) cho thấy chỉ có các biến bureaucracy, biến infrastruct, biến lngdp có ý nghĩa thống kê. Biến corr2, biến thể hiện chênh lệch tham nhũng âm giữa nước
đầu tư và nước nhận đầu tư, iến cần quan tâm nhiều nhất lại khơng có ý nghĩa thống kê, và hệ số ước lượng lại có dấu trái với kỳ vọng.
Mơ hình REM (phụ lục 14), các biến ecfreedom, biến unempl, biến gdp có ý nghĩa thống kê, và hệ số ước lượng của các biến này có dấu thuận với kỳ vọng. Biến corr2 mặc dù hệ số ước lượng có dấu thuận với kỳ vọng, tức nếu chênh lệch tham nhũng âm của các nước tăng thì sẽ thu hút nguồn vốn FDI, hay nước đầu tư tham nhũng nhiều hơn nước nhận đầu tư thì nguồn vốn FDI vào nước nhận đầu tư sẽ có xu hướng tăng. Tuy nhiên, iến corr2 lại khơng có ý nghĩa thống kê.
Tác giả tiến hành thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mơ hình FEM và mơ hình REM. Kết quả thực hiện kiểm định trình bày ở phụ lục 15. P-value <0.01 nên mơ hình được lựa chọn là mơ hình FEM.
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định Hausman đối với mơ hình 3*
Biến phụ thuộc lnFDI Hệ số
Biến FEM REM
Corr2 -0,4853885 0,04428864 Bureaucracy -0,0263374 0,0116631 Ecfreedom 0,0193335 0,01078336 Inflation -0,0058506 0,025647 Infrastruct -0,0577314 0,0143827 Unempl 0,079159 -0,2345126 LnGDP 1,903451 0,892836 Chi2(7)= 46,45 Prob>chi2=0,0000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm stata 12
Tác giả chạy lại mơ hình FEM kết hợp với robust error, kết quả hồi quy mơ hình như sau
Bảng 4.13 Kết quả hồi quy mơ hình 3* theo mơ hình hiệu ứng cố định điều chỉnh đã khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
lnFDI Robust
Hệ số ước lượng Sai số P-value
Corr2 -0,4853885 0,83236482 0,577 Bureaucracy -0,0263374 0,0146576 0,122 Ecfreedom 0,0193335 0,0407173 0,652 Inflation -0,0577314 0,0139068 0,689 Infrastruct -0,0577314 0,0180013 0,018 Unempl -0,0796159 0,0436937 0,118 LnGDP 1,903451 0,3392757 0,001
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12
4.3.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Từ các kết quả bảng 4.7, bảng 4.10, bảng 4.13 đánh giá được mức độ ảnh hưởng của tham nhũng và chêch lệch tham nhũng lên nguồn vốn FDI chảy vào khu vực Đông Nam Á. Bảng 4.7 thể hiện kết quả hồi quy của mơ hình 1* thể hiện ảnh hưởng của mức độ tham nhũng ở nước nhận đầu tư đến nguồn vốn FDI chảy vào các nước đó. Hệ số hồi quy - 0,301 cho thấy chỉ số cảm nhận tham nhũng ở nước nhận đầu tư có tác động ngược chiều với nguồn vốn FDI chảy vào các nước ở khu vực Đông Nam Á. Nếu chỉ số tham nhũng cảm nhận tăng 1 đơn vị thì sẽ làm dịng vốn chảy vào khu vực giảm 0,301%. Tức là nếu nước nhận đầu tư trở nên trong sạch hơn thì dịng vốn FDI chảy vào nước đó có xu hướng giảm. Điều này trái với nghiên cứu của Al-Sagid (2009), Godinez và Liu (2013), Quazi (2014), cho rằng tình trạng tham nhũng có tác động tiêu cực đến nguồn vốn FDI đến các nước nhận đầu tư. Tuy nhiên, kết quả trên khơng phải là khơng có cơ sở, các nghiên cứu của Egger và Winner (2005), Quazi và cộng sự 2014 đã chỉ ra rằng tình trạng tham nhũng ở nước nhận đầu tư tác động tích cực đến lượng vốn FDI thu h t được. Theo tác giả, kết quả này có thể được giải thích rằng ở các nước Đông Nam Á, đặc biệt là các nước có tình trạng pháp luật cịn lỏng lẻo, các chính sách cịn chồng chéo với nhau, chưa rõ ràng, tình trạng tham nhũng sẽ gi p ôi trơn các giao dịch, th c đ y các giao dịch này diễn ra nhanh hơn. Cụ thể, tại khu vực này, thời gian để một doanh nghiệp kể từ khi nộp đơn để xin thành lập đến khi nhận được giấy đăng ký kinh doanh phải chờ đợi trong 46,16 ngày, một con số khá cao. Mặt khác, chỉ số pháp quyền trung bình chỉ đạt 39,13 điểm, thể
hiện chất lượng thực thi pháp luật cịn k m, đây có là một kẽ hở cho tình trạng tham nhũng có cơ hội phát triển. Trong tình trạng pháp luật thiếu minh bạch, thiếu chặt chẽ như vậy, doanh nghiệp nhận thấy rằng chi phí cho việc ― ơi trơn‖ sẽ thấp hơn thiệt hại do việc chờ đợi để được thực hiện các dự án đầu tư. Chính vì thế, tham nhũng đơi khi lại mang đến lợi thế cho doanh nghiệp. Các doanh nghiệp nhanh chóng thực hiện dự án, thu hồi vốn nhanh hơn. Ngoài ra, khi quyết định đầu tư vào một nước nào đó, nhà đầu tư quan tâm các yếu tố khác như giá nhân công rẻ, nguồn tài nguyên dồi dào đây là một trong những lợi thế lớn ở khu vực Đông Nam Á , tham nhũng chỉ là một trong những yếu tố nhr để lựa chọn kết quả có đầu tư hay khơng. Tuy nhiên, tác giả cũng nhận định, đây chỉ là tác động tích cực trong thời gian ngắn, về lâu dài tham nhũng ngày càng lớn, chi phí phải bỏ ra để ôi trơn ngày càng tăng, điều này sẽ cản trở dòng vốn đầu tư.
Kết quả hồi quy của mơ hình 2* (bảng 4.10) thể hiện khoảng cách tham nhũng ảnh hưởng đến dòng vốn FDI chảy vào các nước nhận đầu tư khi nước đầu tư có mức độ tham nhũng thấp hơn nước nhận đầu tư theo kết quả mơ hình, giả thuyết H2a khơng có ý nghĩa thống kê. Hệ số ước lượng dương, cho thấy chênh lệch tham nhũng càng tăng thì lượng FDI càng tăng. Như vậy, nước đầu tư càng ít tham nhũng thì lượng FDI chảy vào nước nhận đầu tư càng tăng. Nước nhận đầu tư có chỉ số tham nhũng cao, thường là các nước có nền