CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Mẫu, dữ liệu và kỳ vọng dấu
3.2.2. Dữ liệu, mô tả biến và kỳ vọng dấu
Biến phụ thuộc trong bài nghiên cứu này là biến nguồn vốn đấu tư trực tiếp nước ngoài. Như đã trình ày cụ thể trong phần tổng quan tài liệu, nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài được định nghĩa và đo lường theo nhiều cách thức khác nhau. Nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (biến LnFDI) chảy vào các nước đang phát triển ở khu vực Đông Nam Á giai đoạn 2001-2012 là biến phụ thuộc của mơ hình. Nguồn vốn FDI tính theo đơn vị là triệu USD là giá trị tương đối lớn. Do đó, tác giả lấy logarit tự nhiên của biến FDI nhằm giảm sự biến động về số liệu. Số liệu được tính tốn và thu nhập từ Hiệp hội Thương mại và Phát triển Liên Hiệp Quốc (UNCTAD, 2014).
3.2.2.2. Biến độc lập
Nhóm biến tham nhũng:
Biến tham nhũng (CPI) là chỉ số cảm nhận tham nhũng của mỗi nước nhận đầu tư qua
các năm 2001- 2012.
Chỉ số cảm nhận tham nhũng được tổ chức Minh Bạch Quốc Tế (IT) công bố hằng năm. Chỉ số này áp dụng cho các đối tượng khảo sát là công dân, nhà đầu tư tại các nước. Thông qua các bảng câu hỏi đóng mở nhằm thực hiện khảo sát lấy ý kiến tình trạng tham nhũng trong khu vực cơng ở nước đó như thế nào. Ưu điểm của chỉ số này là việc khảo sát tiếp cận đa chiều với nhiều đối tượng, dễ thực hiện. Bằng bảng câu hỏi mở, người trả lời không phải phân vân giữa đ ng và sai. Tuy nhiên, hạn chế của chỉ số này việc lựa chọn ngẫu nhiên người được hỏi và kết quả thu nhập mang vào tính chủ quan và kém tin cậy đối với các nước hạn chế nguồn thông tin. Chỉ số cảm nhận tham nhũng phụ thuộc nhiều yếu tố khác nhau: Chế độ xã hội, hệ thống pháp luật. Ví dụ: một hành vi biếu quà ở nước này được đánh giá là hành vi hối lộ nhưng đối với nước khác thì đó là điều bình thường, món q đó chưa ở mức độ bị đánh giá là tiền đi hối lộ. Tuy còn nhiều hạn chế như vậy nhưng trong các nghiên cứu gần đây Amarandei, 2013; Godinez & Liu, 2013; Quazi, 2014; Quazi & cộng sự, 2014) chỉ số CPI được sử dụng phổ biến để đo lường mức độ tham nhũng của từng nước. Chỉ số này được sắp xếp từ 0 đến 10, tương ứng với mức độ tham nhũng từ cao xuống thấp. Nước được xếp ở mức độ 0 là nước tham nhũng cao nhất còn nước được đánh giá ở mức độ 10 là nước trong sạch.
Chênh lệch tham nhũng là kết quả của phép tính lấy chỉ số cảm nhận tham nhũng của
nước đầu tư trừ đi chỉ số cảm nhận tham nhũng của nước nhận đầu tư.
Chênh lệch tham nhũng dƣơng là chỉ số cảm nhận tham nhũng ở nước đầu tư cao hơn
nước nhận đầu tư, có nghĩa là nước đầu tư được đánh giá là trong sạch hơn nước nhận đầu tư. Biến chênh lệch tham nhũng dương corr1 là giá trị trung bình của tất các chênh lệch tham nhũng dương giữa các nước đầu tư với nước nhận đầu tư.
Chênh lệch tham nhũng âm là chỉ số cảm nhận tham nhũng ở nước đầu tư thấp hơn
nước nhận đầu tư, có nghĩa là nước đầu tư được cho rằng tham nhũng nhiều hơn nước nhận đầu tư. Biến chênh lệch tham nhũng âm corr2 là giá trị trung bình của tất các chênh lệch tham nhũng âm giữa các nước đầu tư vào nước nhận đầu tư.
Các biến kiểm soát:
- Biến chỉ số phát triển con ngƣời (human) phản ánh sự phát triển của con người trên
a phương diện chính là: thu nhập phản ánh mức sống được thể hiện dưới chỉ tiêu GDP ình quân đầu người, tri thức phản ánh trình độ học vấn thể hiện qua chỉ số giáo dục và sức khỏe phản ánh độ dài cuộc sống thể hiện qua tiêu chí tuổi thọ trung bình của nước nhận đầu tư. Chỉ số phát triển con người được lấy từ chương trình phát triển liên hiệp quốc (UNDP). Biến này thu thập được ở một số năm 2005, năm 2008, năm 2010, năm 2011 và năm 2012
- Biến chỉ số pháp quyền (Law) là biến phản ánh chất lượng của việc thực thi hợp
đồng, quyền sở hữu, cảnh sát, và các tòa án, cũng như khả năng xảy ra của việc phạm tội và bạo lực của nước nhận đầu tư. Được đánh giá từ 0 not existent đến 100 (excellent). Số liệu được tổng hợp bởi Ngân hàng thế giới (WB)
- Biến chỉ số quan liêu (Bureucracy) thể hiện thời gian để thực hiện các quy trình, thủ
tục cho việc thành lập một doanh nghiệp. Số liệu được lấy từ bộ dữ liệu của Ngân hàng thế giới.
- Biến chỉ số cơ sở hạ tầng (Infrastruct) là chỉ số phát triển đô thị, số liệu thu thập dựa
trên tỉ lệ người sử dụng Internet của nước nhận đầu tư. Chỉ số này lấy từ bộ dữ liệu được cung cấp bởi tổ chức Ngân hàng thế giới
- Biến chỉ số tự do kinh tế (EcFreedom) là biến sử dụng để đo lường các biện pháp
thương mại, tài chính và chính sách tiền tệ của nước nhận đầu tư. Chỉ số này được thể hiện độ mở cửa thương mại, mức độ phát triển tài chính và chính sách nới lỏng tiền tệ. Chỉ số này khảo sát dựa vào bốn tiêu chí chính: Hệ thống pháp luật có đủ hiệu quả và công bằng trong bảo vệ tài sản người dân khơng? Tình hình tham nhũng thế nào; Độ can thiệp của chính phủ, chính phủ thuế cao hay thấp, chi tiêu chính phủ có nằm trong tầm kiếm sốt hay khơng? Năng lực kiểm sốt nền kinh tế các chính sách kinh tế được kiểm soát như thế nào, lạm pháp được kiểm soát như thế nào? Giá cả có ổn định khơng? Độ mở của thị trường: Hàng hóa có được giao dịch tự do không? Các cá nhân hay đầu tư tiền vào đâu và đầu tư đâu thì có lợi nhất? Mơi trường ngân hàng có cởi mở và khuyến khích cạnh tranh khơng? Biến số có giá trị từ 0 existent đến 100 (excellent). Số liệu về chỉ số tự do kinh tế lấy từ công bố hằng năm của Quỹ di sản (Heritage Foundation).
- Biến chỉ số giáo dục (Education) được đánh giá ằng tỉ lệ số người trong độ tuổi học
đại học được học đại học tại nước nhận đầu tư. Chỉ số này lấy từ bộ dữ liệu được cung cấp bởi tổ chức ngân hàng thế giới
- Biến tỷ lệ lạm phát (Inflation) là tỷ lệ phần trăm thay đổi hàng năm trong chỉ số giá
tiêu dùng của nước nhận đầu tư. Số liệu được lấy từ tổ chức ngân hàng thế giới
- Biến logarit tổng GDP (LnGDP) sử dụng để đo lường sức mua của nước nhận đầu
tư. Tương tự như số liệu của FDI, GDP được lấy logarit để nhằm giảm thiếu sai số. Số liệu GDP được lấy từ tổ chức Ngân hàng thế giới
- Biến tỷ lệ thất nghiệp (Unemployment) thể hiện tình trạng người lao động trong độ
tuổi lao động muốn có việc làm nhưng vẫn chưa tìm được việc làm. Số liệu này được lấy từ nguồn dữ liệu của Ngân hàng Thế giới.
Bảng 3.1. Bảng tổng hợp các biến sử dụng trong mơ hình nghiên cứu
Loại
biến Biến Cách đo lƣờng Nguồn
Kỳ vọng dấu Biến phụ thuộc
Ln(FDI) Dòng FDI vào bên trong các quốc gia,
được đo ằng logarit tự nhiên (ln) UNCTAD
Biến độc lập
Tham nhũng (corr)
Từ 0 tham nhũng cao đến 10 (khơng
có tham nhũng TI -
Khoảng cách tham nhũng 1 (Corr1)
Giá trị của mức độ tham nhũng trung bình giữa nước chủ đầu tư và nước nhận đầu tư trong trường hợp nước nhận đầu tư có mức tham nhũng cao hơn so với các nước chủ đầu tư
TI -
Khoảng cách tham nhũng2 (Corr2)
Giá trị của mức độ tham nhũng trung bình giữa nước đầu tư và nước nhận đầu tư trong trường hợp nước nhận đầu tư có mức tham nhũng thấp hơn so với các nước chủ đầu tư
TI + Các biến kiểm soát Chỉ số phát triển con người (Human)
Sự kết hợp của a ph p đo lường: GDP ình quân đầu người, giáo dục và tuổi thọ trung bình. Có giá trị từ 0 (khơng tồn tại đến 100 (rất tốt)
Chỉ số pháp quyền (Law)
Chất lượng của thước đo trong việc thực thi hợp đồng, quyền sở hữu, cảnh sát, và các tòa án, cũng như khả năng xảy ra của việc phạm tội và bạo lực. Từ 0 not existent đến 100 (excellent)
WB +/-
Bộ máy quan liêu (Bureucrac y)
Xếp hạng các quốc gia dựa trên thời gian trung ình để bắt đầu việc kinh
doanh WB +/- Chất lượng cơ sở (Infrastruct )
Chỉ số phát triển đô thị (urban development index căn cứ vào tỷ lệ người sử dụng internet. WB +/- Chỉ số tự do kinh tế (EcFreedo m)
Bao gồm chính sách tài khóa, ngoại thương và tiền tệ. Từ 0 existent đến 100 (excellent). Heritage Foundation +/- Trình độ học vấn (Education)
Tổng số sinh viên trong độ tuổi đại học
tham gia vào giáo dục đại học WB +/-
Lạm phát của nước
Phần trăm thay đổi hàng năm trong chỉ
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 3.2.3. Giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên các lý thuyết về mối quan hệ giữa tham nhũng và dòng vốn FDI cũng như kết quả các bài nghiên cứu thực nghiệm trước đây, câu hỏi nghiên cứu, mơ hình và kỳ vọng dấu của các biến, bài nghiên cứu này đưa ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết H1: Tham nhũng của nƣớc nhận đầu tƣ sẽ nghịch biến với dòng FDI. Giả thuyết H2: Xu hƣớng khoảng cách tham nhũng có tác động tới dịng FDI
Giả thuyết H2a: Khi khoảng cách tham nhũng là dương giữa nước đầu tư và nước nhận đầu tư, FDI chảy vào nước nhận đầu tư có nhiều khả năng sẽ giảm.
Giả thuyết H2b: Khi khoảng cách tham nhũng là âm giữa nước đầu tư và nước nhận đầu tư, FDI chảy vào nước nhận đầu tư có nhiều khả năng sẽ tăng
Hình 3.1 cho thấy khoảng cách tham nhũng và tác động của nó lên FDI. Phần trên đại diện cho tình huống trong đó nước đầu tư thường là nước phát triển) có mức độ tham nhũng tương đối thấp bị cản trở đầu tư vào nước có tham nhũng cao hơn thường là nước đang phát triển). Vì vậy, cơng ty đa quốc gia dự kiến sẽ gặp khó khăn do sự khơng chắc chắn chi phí tham gia vào tham nhũng địa phương và để có được đồng thời duy trì tính hợp pháp. Chi phí tách mình khỏi sự can thiệp của chính phủ là cao.
nhận đầu tư (Inflation) GDP nước nhận đầu tư
Logarit tự nhiên (ln) GDP của một
quốc gia WB +/-
Tỷ lệ thất nghiệp (Unemploy ment)
Tỷ lệ dân số trong độ tuổi lao động khơng có việc làm
Khoảng cách tham nhũng dƣơng H2A Khoảng cách tham nhũng âm Tham nhũng nƣớc nhận đầu tƣ Tham nhũng nƣớc chủ đầu tƣ thấp hơn Tham nhũng nƣớc chủ đầu tƣ cao hơn H1 H2B Nghịch biến đến FDI FDI Đồng biến đến FDI
Mặt khác phần dưới của hình cho thấy FDI từ các nước có mức độ tham nhũng cao đến các nước nhận đầu tư có mức độ tham nhũng thấp hơn. Trong trường hợp này, các công ty đa quốc gia cảm thấy ít bị áp lực bởi rủi ro thể chế hơn, vì họ đã tham gia vào quá trình lâu dài và tốn k m để phát triển kiến thức về cách đối phó với tham nhũng tại nước nhà và có thể sử dụng lợi ích mà họ học được từ tham gia các cơ quan tham nhũng tại chính quốc.
Hình 3.1. Giả thuyết của bài nghiên cứu
Nguồn: Godinez & Liu (2013) và tác giả tự nghiên cứu
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng kết hợp hai phương pháp chính như sau:
Đầu tiên, tác giả thực hiện phương pháp thống kê mơ tả bằng cách tổng hợp, phân tích số
liệu về FDI, chỉ số cảm nhận tham nhũng, chênh lệch tham nhũng và các iến kiểm soát như chỉ số phát triển con người, biến luật pháp, biến quan liêu, biến chỉ số tự do kinh tế, biến lạm phát, biến phát triển cơ sở hạ tầng, biến thất nghiệp và biến GDP lấy từ nguồn
dữ liệu của Tổ chức ngân hàng thế giới, Liên hiệp Quốc, Quỹ Di sản thế giới, Hiệp Hội Thương Mại và phát triển Liên hiệp Quốc và Tổ chức Minh Bạch thế giới
Tiếp theo, tác giả thực hiện phương pháp nghiên cứu thực nghiệm. Để lượng hóa các tác
động các yếu tố ảnh hưởng đến việc thu hút nguồn vốn FDI vào khu vực các nước Đông Nam Á, đề tài phân tích dữ liệu bảng, tính tốn và chạy các mơ hình hồi quy theo trình tự như sau: Mơ hình hiệu ứng cố định (Fixed effect model - FEM) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effect model - REM) nhằm ước lượng tác động của tham nhũng, chênh lệch tham nhũng đến lượng vốn FDI vào các nước.
Theo Gujarati (1995), việc sử dụng dữ liệu bảng để phân tích có một số ưu điểm so với dữ liệu chéo hoặc dữ liệu chuỗi thời gian như: Thứ nhất, dữ liệu bảng xem xét thông tin các quốc gia trong thời gian nhiều năm nên sẽ có tính khơng đồng nhất trong các đơn vị này. Các kỹ thuật dựa trên dữ liệu bảng có thể tính đến tính khơng đồng nhất này một cách rõ ràng. Thứ hai, bằng cách kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng cho ta dữ liệu chứa nhiều thơng tin hơn, tính iến thiên nhiều hơn, giảm hiện tượng đa cộng tuyến, tăng ậc tự do và hiệu quả cao hơn. Thứ ba, việc nghiên cứu lặp đi lặp lại các quan sát dữ liệu chéo theo thời gian, dữ liệu bảng sẽ phù hợp hơn cho việc nghiên cứu sự năng động của các thay đổi theo thời gian của nhiều đối tượng khác nhau. Thứ tư, dữ liệu bảng gi p theo dõi và đo lường những tác động mà dữ liệu chéo hoặc dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy không thể quan sát hết được, giúp nghiên cứu các mơ hình phức tạp hơn. Thứ
năm, việc kết hợp yếu tố không gian và thời gian sẽ gi p tăng số quan sát lên đáng kể,
làm giảm các sai số ngẫu nhiên có thể xảy ra trong việc phân tích các mơ hình. Tóm lại, nhờ những ưu điểm trên, việc sử dụng dữ liệu bảng trong các ơ hình nghiên cứu của đề tài được kỳ vọng có thể đem lại hiệu quả cao hơn.
Mơ hình hiệu ứng cố định (Fixed effect model - FEM) xem xét ảnh hưởng của các
nhân tố cố định, có thể xét mơ hình ảnh hưởng cố định theo nước hoặc theo thời gian hoặc cố định cả hai nhân tố. Nhược điểm của FEM là giảm bậc tự do của mơ hình, đặc biệt khi số biến giả lớn.
Mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random effect model-REM) được sử dụng khi chúng
ta quan tâm đến sự khác biệt của các nước ảnh hưởng đến mơ hình chung. Sự khác biệt về điều kiện đặc thù của các nước này được chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên.
Kiểm định lựa chọn mơ hình phù hợp:
Mỗi mơ hình đều có những ưu, nhược điểm riêng, việc lựa chọn mơ hình FEM hay REM phụ thuộc vào sự khác nhau về tung độ gốc của mơ hình hồi quy đối với mỗi nước và sự khác biệt này có tương quan với biến độc lập trong mơ hình hay khơng. Vì vậy, để lựa chọn mơ hình nào phù hợp và hiệu quả nhất trong hai mơ hình bài nghiên cứu đề cập, tác giả thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn mơ hình. Sau khi ước lượng với FEM và REM, sử dụng kiểm định Hausman Hausman, 1978 dưới giả thuyết H0: Cov(Xit, ui) = 0. Nếu kết quả không bác bỏ H0 nghĩa là ước lượng REM và FEM đều vững, nhưng chỉ có REM là hiệu quả.
Kiểm định đa cộng tuyến:
Một mơ hình lý tưởng là các biến độc lập khơng có tương quan với nhau, mỗi biến chứa đựng một số thông tin riêng về biến phụ thuộc và thơng tin đó khơng có trong iến độc lập khác. Khi đó hệ số hồi quy riêng cho biến ảnh hưởng đến từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong điều kiện các biến độc lập cịn lại khơng đổi. Có nhiều ngun nhân