CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGUYÊN CỨU
4.2 Kiểm định sự tương quan và đa cộng tuyến
4.2.1. Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến
Hệ số tương quan cho biết độ mạnh của mối tương quan tuyến tính giữa hai biến số. Dựa vào kết quả ma trận tương quan, bài nghiên cứu sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mơ hình. Hệ số tương quan càng gần -1 tương quan hai biến ngược chiều càng mạnh, hệ số tương quan càng gần 1 tương quan hai biến cùng chiều càng mạnh. Theo Gujarati cho rằng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến cần xem xét hệ số tương quan giữa các biến, nếu giá trị tuyệt đối vượt quá 0,8 thì mơ hình hồi quy có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Bảng 4.2: Kết quả ma trận tự tương quan
Fdi government_
spending
openness gdpgrowth inflation
Fdi 1
government_spending 0.1952 1
Openness 0.2037 0.0147 1
Gdpgrowth 0.183 -0.2397 -0.0639 1
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 2)
Kết quả phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến trong mơ hình theo bảng 4.2 cho thấy, khơng tồn tại các hệ số tự tương quan cặp giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8, nên không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các cặp biến độc lập trong mơ hình.
Kết luận: Khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. 4.2.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Việc kiểm định giả thuyết về hiện tượng đa cộng tuyến của mơ hình hồi quy được tiến hành thơng qua việc kiểm tra các nhân tố phóng đại phương sai (Variance Inflation Factors: VIFs) của các biến trong mơ hình hồi quy. Theo Hair và cộng sự khi các giá trị VIF từ các biến trong mơ hình đều nhỏ hơn 10 thì mơ hình khơng gặp hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai
Biến VIF 1/VIF
gdpgrowth 1.12 0.8958
government_spending 1.06 0.941286
Inflation 1.05 0.952358
Openness 1.01 0.992997
Trung bình VIF 1.06
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 3)
Dựa vào bảng 4.3 kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai, cho thấy trung bình VIF của các biến trong mơ hình là 1.06 < 10. Khơng có VIF của biến độc lập nào vượt quá 10.
Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, mơ hình khơng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
4.3 Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled và mơ hình dữ liệu bảng FEM:
Giả định các quan sát giữa các mẫu, các năm khơng tìm thấy sự khác biệt, mơ hình Pooled phù hợp với dữ liệu. Khi dữ liệu mẫu tồn tại sự khác biệt dữ liệu bảng FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu hơn.
Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled và mơ hình dữ liệu bảng FEM.
Giải thuyết H0: Mơ hình Pooled phù hợp với mẫu nghiên cứu Giả thuyết H1: Mơ hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled và FEM
Thống kê F p-value
12.54 0.000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 4)
Kiểm định cho p-value bằng 0.0000 nhỏ hơn 0.05, bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mơ hình FEM hiệu ứng cố định phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình Pooled.
4.4 Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled và mơ hình dữ liệu bảng REM:
Bài nghiên cứu tiếp tục kiểm định Breusch, T. S. và A. R. Pagan. (1980) lựa chọn mơ hình Pooled và REM với giả thuyết như sau:
H0: Mơ hình Pooled phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM H1: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn Pooled
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled và REM
Chi bình
Phương (χ2) p-value
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 5)
Kiểm định cho p-value bằng 0.0000 nhỏ hơn 0.05, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mơ hình REM phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình Pooled.
4.5 Kiểm định lựa chọn mơ hình FEM và mơ hình dữ liệu bảng REM:
Tác giả tiếp tục kiểm định Hausman lựa chọn mơ hình REM với giả thuyết như sau:
H0: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn FEM H1: Mơ hình FEM phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM
Chi bình
Phương (χ2) p-value
10.60 0.0314
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 6)
Kiểm định cho p-value bằng 0.0314 nhỏ hơn 0.05, bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mơ hình FEM hiệu ứng cố định phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình REM.
4.6. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư:
Phương sai thay đổi là sự không đồng nhất của phương sai các nhiễu trong mơ hình. Khi mơ hình tồn tại phương sai thay đổi của nhiễu, cần lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp nhằm đạt được tính hiệu quả của ước lượng, tức là đạt được phương sai nhỏ nhất. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi mơ hình
Chi bình Phương (χ2) p-value
9909.96 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 8)
Từ bảng 4.4, kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata cho thấy kết quả với p-value đều bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình ở mức ý nghĩa 5%. 4.7. Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư:
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan là một trong những kiểm định chuẩn đốn về tính tin cậy của mơ hình hồi quy. Tự tương quan là quan hệ tương quan giữa các thành viên của chuỗi của các quan sát được sắp xếp theo thời gian như trong dữ liệu chuỗi thời gian. Khi có tự tương quan, cần lựa chọn các phương pháp ước lượng kiểm soát được hiện tương tự tương quan nhằm đạt được tính hiệu quả của ước lượng tức là có phương sai nhỏ nhất.
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương Wooldridge (2002) và Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1 Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1
Bảng 4.8: Kết quả kiểm tra tự tương quan mơ hình
Chi bình Phương (χ2) p-value
58.840 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 9)
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata11 cho kết quả ở bảng 4.5 cho kết quả với p-value đều bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra, bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình với mức ý
nghĩa 5%.
4.8 Kiểm định tương quan phụ thuộc chéo (Cross-section dependence)
Tương quan phụ thuộc chéo với định nghĩa khi có một cú sốc tác động vào quốc gia này, quốc gia khác bị ảnh hưởng từ cú sốc đó. Theo Baltagi (2008), kết quả hồi quy sẽ bị chệch nếu khơng kiểm sốt hiện tượng tương quan phụ thuộc chéo bằng mơ hình phù hợp. Nếu tồn tại tương quan chéo xảy ra, tác giả sử dụng nghiên cứu của Daniel Hoechle (2007) làm mơ hình hồi quy kiểm tra lại, phương pháp hồi quy này là phương pháp phù hợp khi dữ liệu tồn tại tương quan chéo. Tác giả sử dụng phương pháp hồi quy Daniel Hoechle (2007) làm phương pháp kiểm tra bài nghiên cứu.
Tác giả sử dụng kiểm định Pesaran, M.H. (2004), dựa trên bài nghiên cứu “General diagnostic tests for cross section dependence in panels” nhằm kiểm tra tương quan phụ thuộc chéo với giả thuyết
H0 : Mơ hình khơng tồn tại tương quan phụ thuộc chéo H1 : Mơ hình tồn tại tương quan phụ thuộc chéo
Kết quả kiểm định được trình bày dưới bảng sau:
Bảng 4.9 : Kiểm định tương quan chéo (cross-section independence)
Giá trị thống
kê p-value
4.318 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị p-value bằng 0.0000 nhỏ hơn 0.05, bác bỏ H0 ở mức ý nghĩa 5%. Tồn tại tương quan phụ thuộc chéo trong mơ hình ở mức ý nghĩa 5% với tiêu chuẩn Pesaran, M.H. (2004).
4.9 Phân tích kết quả hồi quy
Các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng phổ biến là mơ hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect – FEM), hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect – REM).
Tuy nhiên FEM và REM khơng kiểm sốt được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, đã được phát hiện bởi kiểm định Greene (2000), Wooldridge (2002) và Drukker (2003).
Theo kết quả nghiên cứu của Arellano và Bond (1991), phương pháp hồi quy GMM là một giải pháp hiệu quả để ước lượng hồi quy trong mơ hình trong trường hợp mơ hình vừa có hiện tượng phương sai thay đổi, tượng tương quan và nội sinh. Mơ hình Arellano và Bond kiểm soát được hiện tượng tự tương quan giữa phần dư, hiện tượng phương sai thay đổi và nội sinh. Ưu điểm của phương pháp GMM cho ước lượng vững và hiệu quả được trình bày ở chương 3. Kết quả hồi quy mơ hình như sau:
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy mơ hình
OLS FEM REM GMM
government_spending 0.203*** 0.387*** 0.279*** 0.204*** (4.91) (4.15) (4.05) (2.97) Openness 0.0297*** 0.0278** 0.0293*** 0.0302** (4.31) (2.26) (2.85) (2.24) Gdpgrowth 0.317*** 0.199*** 0.233*** 0.331* (4.94) (3.10) (3.69) (1.90) Inflation 0.00454 - 0.0312*** -0.0237** 0.0273
(0.39) (-2.75) (-2.11) (1.26) _cons -3.062*** -4.495*** -3.396** -3.384* (-2.91) (-2.71) (-2.25) (-1.90) AR(1) 0.058 AR(2) 0.067 Hansen 1.000
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 10)
Từ kết quả hồi quy mơ hình của bảng 4.6 cho thấy mối quan hệ tác động giữa các biến độc lập đối với nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi FDI. Nhìn chung, kết quả mơ hình hồi quy của 4 phương pháp đều tìm thấy bằng chứng các biến độc lập government_spending, openness, gdpgrowth, tác động dương đến biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê. Trái lại, biến độc lập inflation có tác động âm đến biên phụ thuộc và cũng có ý nghĩa thống kê.
Có thể thấy qua tất cả 4 mơ hình, biến phụ thuộc government_spending, tức chi tiêu của chính phủ ln có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc FDI ở cùng mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này đồng nghĩa rằng mức độ chi tiêu của Chính phủ càng tăng thì sẽ làm cho nguồn vốn đầu tư trực tiếp vào Quốc gia sẽ tăng theo. Điều này cho thấy hiệu quả của chi tiêu chính phủ đối với mẫu các nước quan sát trong việc thu hút đầu tư FDI.
Xét về phần biến Openness – Độ mở thương mại thì cả 4 mơ hình đều tìm thấy bằng chứng tác động dương đối với FDI có ý nghĩa thống kê. Cụ thể ở mơ hình OLS và REM thì tìm thấy bằng chứng ở mức ý nghĩa 1%, tương tự mơ hình FEM và GMM thì tìm thấy bằng chứng thống kê ở mức ý nghĩa thấp hơn là 5%. Qua mẫu dữ liệu khảo sát, bài nghiên cứu tìm ra được bằng chứng cho thấy độ mở thương mại hay giao dịch thương mại xuất nhập khẩu cũng có ảnh hưởng đến kênh đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI. Kết quả này nhất quán với các nghiên cứu trước đó như
các nghiên cứu của Marta Bengoa, Blanca Sanchez-Robles (2003), Pravin Jadhav (2012), Camurdan và Ismail (2009).
Ở cả 4 mơ hình thì biến độc lập gdpgrowth – tăng trưởng GDP cũng cho ra kết quả có bằng chứng thống kê. Xét cụ thể thì ở cả 3 mơ hình OLS, FEM, REM đều cho thấy biến có tác động dương đối với FDI ở mức ý nghĩa thống kê 1%, giống như vậy thì phương pháp GMM cũng tìm thấy bằng chứng gdpgrowth có tác động dương tới biến phụ thuộc FDI ở mức ý nghĩa 10%. Điều này cho thấy tốc độ tăng trưởng GDP của một quốc gia phần nào có ảnh hưởng tích cực đến nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào trong nước. Kết quả nghiên cứu này tương tự với các nghiên cứu thực nghiệm trước đó của các tác giả Marta Bengoa, Blanca Sanchez- Robles (2003), Camurdan và Ismail (2009), Sasi Iamsiraroj (2015)
Về biến độc lập inflation – lạm phát thì chỉ có hai mơ hình bao gồm: FEM, REM là cho thấy có tác động cùng chiều tới FDI ở mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5%. Trong khi hai mơ hình cịn lại là OLS và GMM thì khơng tìm được bằng chứng cho thấy tác động của hai biến trên đối với biến phụ thuộc FDI. Cho thấy rằng nhân tố lạm phát là yếu tố có khả năng ảnh hưởng tới nguồn vốn đầu tư trực tiếp của nước ngoài theo chiều dương.
4.10 Hồi quy đối chiếu Daniel Hoechle
Theo nghiên cứu Daniel Hoechle (2007), trên dữ liệu bảng có phương sai thay đổi, có tự tương quan xảy ra. Để tăng hiệu quả của ước lượng hệ số, giảm độ chuẩn của ước lượng, Daniel Hoechle (2007) sử dụng phương pháp tính độ lệch chuẩn được giới thiệu bởi Driscoll-Kraay (1998). Phương pháp hồi quy robust standard errors trên dữ liệu bảng khắc phục được phương sai thay đổi, tự tương quan nếu có và hơn nữa đưa ra hiệu quả ước lượng hệ số tốt hơn, độ lệch chuẩn ước lượng nhỏ hơn
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy mơ hình mở rộng Biến SCC Fdi government_spending 0.203** -2.84 openness 0.0297*** -4.8 gdpgrowth 0.317** -2.25 inflation 0.00454 -0.38 _cons -3.062 (-1.69)
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 345 quan sát của 15 quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014 (Phụ lục 10)
Từ việc đối chiếu qua 4 mơ hình hồi quy ở bảng 4.10, tác giả thấy rằng mơ hình SCC vẫn hồn tồn đồng nhất với các kết quả hồi quy trước đó. Xét riêng từng biến cụ thể, thứ nhất mơ hình SCC tìm được bằng chứng biến độc lập government_spending - chi tiêu của chính phủ vẫn có tác động dương đối với FDI nguồn vốn từ kênh đầu tư trực tiếp nước ngoài tại mức ý nghĩa 5%. Đồng nhất với kết quả hồi quy trong 4 phương pháp hồi quy.
Thứ hai, biến độc lập openness – Độ mở thương mại cũng có tác động dương đối với biến phụ thuộc FDI ở mức ý nghĩa 1%. Hoàn toàn khớp với 4 mơ hình hồi quy bao gồm: OLS, FEM, REM, GMM. Độ mở thương mại hay khả năng giao dịch
thương mại là nhân tố có khả năng ảnh hưởng đến vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài của các quốc gia trong giai đoạn 1992 – 2014.
Thứ ba, biến gdpgrowth - tốc độ tăng trưởng kinh tế, trong phần mơ hình này vẫn tìm thấy bằng chứng cho thấy tác động dương của biến độc lập tới FDI ở mức ý nghĩa thống kê 5%.
Cuối cùng, ở mơ hình SCC chưa tìm ra bằng chứng cho thấy biến phụ thuộc inflation có ý nghĩa thống kê tới FDI. Tức nhân tố lạm phát của quốc gia khơng có sự ảnh hưởng, hay tác động tới nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài.