Bảng 5 .1 Tóm tắt 15 hành động của Dự án BEPS do OECD đề xuất
3.5 Dữ liệu nghiên cứu
3.5.2 Mô tả các biến
3.5.2.1 Các biến về FDI
Đầu tư trực tiếp nước ngoài (LGFDI): theo các nghiên cứu thực nghiệm, biến
FDI có sẵn của các cơ sở dữ liệu, thường theo giá trị tuyệt đối hoặc tỷ số FDI/GDP. Tuy nhiên, với các mơ hình giải thích FDI cùng với các biến số kinh tế vĩ mô, các nghiên cứu trước đây thường không lấy theo giá trị tuyệt đối mà chuyển thành giá trị Logarit tự nhiên để ước lượng. Khi lấy Logarit, sự khác biệt về đơn vị tính của các biến được loại trừ. Hơn nữa, theo gợi ý của Chakrabarti (2002), với các biến kinh tế vĩ mơ trong mơ
95
hình giải thích FDI cần lấy Logarit hoặc Semi-Log để đảm bảo chất lượng mơ hình tuyến tính (Chakrabarti & Scholonick, 2002). Việc lấy giá trị Logarit giúp ổn định giá trị phương sai của các biến chuỗi thời gian hơn là lấy theo giá trị gốc (Bekhet & Mugableh, 2013). Một lợi thế nữa của dạng hàm Logarit là phản ánh mức co giãn của FDI theo biến giải thích trong mơ hình nên phù hợp với các kết luận theo quan hệ kinh tế hơn.
Biến LGFDI được sử dụng là biến phụ thuộc trong các mơ hình đánh giá tác động của chính sách thuế trong thu hút FDI trong nhiều nghiên cứu của Wei (1997), Choe (2003), Schneider (2005), Demekas (2007), Acaravci & Ozturk (2012), Bayer & Ozturk (2016), Bayer & Marius (2018) ...
FDI từ các thiên đường thuế (RHAVE): là biến đại diện cho dòng FDI từ các
thiên đường thuế vào các quốc gia đang phát triển. Bolwijn & ctg (2018) đã sử dụng biến RHAVE bằng cách tính tỷ trọng dòng FDI từ các thiên đường thuế vào các quốc gia đang phát triển để nhấn mạnh vai trò của các thiên đường thuế là “động cơ” và chuyển dịch lợi nhuận là “nhiên liệu” của các chương trình tránh thuế của các cơng ty đa quốc gia. Haberly (2014) sử dụng khái niệm “FDI ra nước ngoài” trong một nghiên cứu nhằm điều tra các yếu tố quyết định của FDI được chuyển qua các thiên đường thuế. Quỹ Tiền tệ Quốc tế IMF (2014), xác định rằng các khu vực pháp lý được biết đến với các chế độ thuế hấp dẫn như thiên đường thuế có đặc điểm nổi bật là “các đường dẫn” mà các khoản đầu tư đi qua. OECD cho rằng thiên đường thuế là danh sách các khu vực pháp lý nhỏ do OECD xác định ban đầu, bao gồm các quốc gia nhỏ có nền kinh tế hoàn toàn hoặc gần như hoàn toàn dành riêng cho việc cung cấp các dịch vụ tài chính ra nước ngoài để thu hút FDI. Kế thừa nghiên cứu này, biến RHAVE được tác giả đưa vào mơ hình là dịng FDI từ 32 thiên đường thuế vào các quốc gia đang phát triển theo OECD công bố năm 2013 (vài khu vực pháp lý đã được sáp nhập lại), và được tính tỷ trọng dịng FDI từ các thiên đường thuế vào các quốc gia đang phát triển trên tồn bộ dịng FDI vào, theo nguồn dữ liệu của IMF (chi tiết dữ liệu CDIS).
Thu nhập của FDI (RINCOME): thu nhập của dòng FDI vào các quốc gia đang
phát triển được tính bằng tỷ suất lợi nhuận của FDI trên dòng FDI vào của mỗi quốc gia theo tính tốn của UNCTAD (2015), IMF (2015) và Crivelli (2015) để đo lường tác động của thiên đường thuế đến việc dịch chuyển lợi nhuận FDI. Mặt khác, biến RINCOME cũng được sử dụng trong các nghiên cứu đo lường ảnh hưởng của hoạt động
96
FDI đến thuế thu nhập như của Hines & Rice (1994), Huizinga & Laeven (2008), Dharmapala (2014) và gần đây, Johannesen & ctg (2017). Kế thừa các nghiên cứu này, biến RINCOME được tác giả tính tốn dựa vào nguồn dữ liệu của IMF (gồm nguồn vốn FDI vào song phương trên cơ sở dữ liệu CDIS, và thu nhập của FDI theo báo cáo của IMF BoP).
3.5.2.2 Các biến về chính sách thuế:
Thuế suất thuế TNDN luật định (RTAXINC): Các nghiên cứu thường sử dụng
thuế suất thuế TNDN luật định do nhà nước ban hành, vì nguồn dữ liệu có sẵn và độ tin cậy minh bạch như: Wei (2000), Bellak & Leibrecht (2009). Ngoài ra, Coelho (2011) cho rằng các doanh nghiệp FDI thường chỉ quan tâm đến thuế TNDN vì thuế suất TNDN tác động trực tiếp đến lợi nhuận sau thuế mà nhà đầu tư nhận được tại nước sở tại. Do đó, tác giả thu thập biến RTAXINC theo nguồn dữ liệu của tổ chức Tax Foundation công bố trong giai đoạn 2009 -2019.
Thuế suất thu nhập hiệu quả (TAXPRO): Biến thuế suất thu nhập hiệu quả, được tính bằng tỷ lệ số thuế thu nhập đã nộp trên thu nhập kinh doanh (Effective Tax Rate: ETR). Bắt đầu King & Fullerton (1984) đã sử dụng biến thuế suất hiệu quả trên cơ sở mã số thuế của DN FDI. So với việc sử dụng biến thuế suất luật định trước đây, thuế suất hiệu quả phản ánh chính xác các ưu đãi thuế và là tiêu chí tốt hơn để đánh giá tác động của việc đánh thuế đối với các quyết định FDI. Tiếp theo, Devereux & Griffith (2003), cho rằng sử dụng biến thuế suất hiệu quả có thể mang lại độ co giãn lớn hơn thuế suất luật định. Hajkova (2006) và Egger (2008), Sato (2012) đã mở rộng phân tích tác động của thuế thu nhập đến FDI bằng cách sử dụng biến thuế suất thu nhập hiệu quả bên cạnh thuế suất luật định để xem xét tác động cụ thể của thuế TNDN đến FDI. Sato (2012) cho rằng sử dụng biến thuế suất hiệu quả có thể phản ánh tốt hơn gánh nặng thuế của DN FDI. Hơn nữa, sự phát triển bổ sung dữ liệu đáng kể của các tổ chức tin cậy trong thời gian gần đây đã góp phần trong thu thập dữ liệu nghiên cứu của các tác giả. Do đó, biến TAXPRO được thu thập theo nguồn dữ liệu sẵn có của World Bank cơng bố trong giai đoạn 2009 -2019.
Số thu thuế TNDN (TAXINCOME): về mặt lý thuyết, số thu thuế TNDN có
mối quan hệ với thuế suất và cơ sở thuế TNDN, do đó các nghiên cứu đã kết hợp thông qua các biến thuế suất, và cơ sở thuế TNDN để nhằm mở rộng phân tích quan hệ giữa
97
số thu thuế TNDN và FDI. Buettner (2002) sử dụng biến thuế suất luật định, và biến số thu thuế TNDN cho thấy làm tăng gánh nặng thuế TNDN đến FDI. Johannes & ctg (2012) phân tích tác động về chất và lượng của nguồn thu thuế TNDN đối với FDI thông qua ảnh hưởng của biến thuế suất luật định, thuế suất hiệu quả và biến cơ sơ thuế TNDN. Để việc đo lường tiệm cận với mục tiêu nghiên cứu của luận án, tác giả sử dụng biến TAXINCOME được tính bằng tỷ lệ số thu thuế TNDN trên GDP của mỗi quốc gia. Dữ liệu được thu thập từ nguồn IMF, chi tiết dữ liệu BOP của mỗi quốc gia.
3.5.2.3 Các biến kiểm soát:
Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP): là tỷ lệ tăng trưởng kinh tế hàng năm (%)
của mỗi quốc gia cũng đại diện cho quy mô thị trường, một trong những yếu tố quan trọng thúc đẩy FDI. Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm về tác động của tăng trưởng kinh tế đến FDI đều sử dụng chỉ tiêu này để đại diện cho quy mô thị trường và tăng trưởng kinh tế như Castro & ctg (2013), Reenu & ctg (2017), Neha & Monica (2018). Tuy nhiên, các kết quả trái ngược của Kentor (1998), Agosin & Machado (2005), Jilenga &ctg (2016) cho rằng có thể khơng đủ cho tác động tích cực của tăng trưởng đến FDI, thậm chí khơng tìm thấy mối quan hệ giữa tăng trưởng đến FDI. Do đó, luận án sử dụng biến GDP như một biến giải thích trong các ước tính liên quan đến FDI. Biến GDP thu thập theo nguồn dữ liệu sẵn có của World Bank công bố trong giai đoạn 2009 -2019.
Tổng dân số của mỗi quốc gia (POPULA): Về mặt lý thuyết, tổng dân số của
mỗi quốc gia sẽ cho thấy tiềm năng phát triển của nền kinh tế, do đó rất quan trọng đối với việc thu hút FDI theo kết quả của Schneider (1985), Choi (2003), Apergis &ctg (2006)… Dân số cũng là một lợi thế cho thấy hầu hết các cơng ty đầu tư để tìm kiếm cơ hội thị trường mới, điều này cũng có thể liên quan đến quy mơ thị trường (Apergis &ctg, 2006), kéo theo các nguồn vốn đầu tư FDI. Do đó, biến tổng dân số thường xuất hiện như một biến giải thích trong các ước tính liên quan đến FDI, biến POPULA được tính logarit và thu thập theo nguồn dữ liệu sẵn có của World Bank cơng bố trong giai đoạn 2009 -2019.
Số lao động của mỗi quốc gia (LABOR): Biến này đại diện cho nguồn nhân lực
và được WB thống kê số lượng người trong độ tuổi lao động (15 - 64 tuổi). Đặc tính của lực lượng lao động là một nhân tố ảnh hưởng khác của FDI. FDI cũng nhắm đến các
98
ngành công nghiệp cần nhiều lao động, đặc biệt với các quốc gia đang phát triển có chi phí lao động thấp. Các tác giả Vijayakumar & ctg (2010), Shahmoradi & ctg (2011), Castro & ctg (2013) đã tìm thấy mối liên hệ tích cực giữa dịng vốn FDI và lực lượng lao động. Trên những nhận định đó, biến LABOR được tính logarit và thu thập theo nguồn dữ liệu sẵn có của World Bank cơng bố trong giai đoạn 2009 -2019.
Biến tỷ lệ lạm phát của quốc gia (INFLAT): Biến tỷ lệ lạm phát của quốc gia
được tính bằng phần trăm thay đổi của chỉ số giá tiêu dùng. Biến này đại diện thể chế chính sách tài chính của chính phủ. Các nghiên cứu như Sayek (2009), Nnadi & Soobaroyen (2015) và Emenuga (2019) nhận thấy rằng lạm phát không chắc chắn ở nước sở tại có liên quan tiêu cực đến dòng vốn FDI. Biến INFLAT được thu thập theo nguồn dữ liệu sẵn có của World Bank cơng bố trong giai đoạn 2009 -2019.
Chỉ số minh bạch quốc gia (GOINTEG): Biến chỉ số minh bạch quốc gia được đưa vào các mơ hình nhằm đánh giá việc minh bạch của Chính phủ ảnh hưởng đến thu hút FDI. Yếu tố này được cũng được xem là yếu tố có tác động lớn đến dịng vốn FDI bởi vì vốn đầu tư sẽ khơng được đầu tư hiệu quả nếu như luôn phải chi ra một phần cho việc hối lộ. Ngồi ra, Chính phủ hoạt động minh bạch mới tạo điều kiện tốt và thuận lợi trong đầu tư và các hoạt động kinh tế. Biến GOINTEG được thu thập theo các tiêu chí cơng bố xếp hạng của tổ chức The Heritage Foundation (Index of Economic Freedom, nhóm chỉ số Pháp quyền) trong giai đoạn 2009 -2019. Chỉ số này được đo lường theo điểm từ 0 đến 100, theo đó quốc gia nào có điểm càng cao thì chính phủ càng minh bạch và ngược lại.
Chỉ số quyền tài sản của mỗi quốc gia (PROPRI): Quyền tài sản là yếu tố cơ
bản trong việc tích lũy vốn để sản xuất và đầu tư cho các doanh nghiệp. Chỉ số quyền tài sản ảnh hưởng đến dòng vốn FDI vào một quốc gia, việc bảo vệ quyền sở hữu càng cao thì càng nhận được nhiều vốn FDI. Biến PropRi được thu thập theo các tiêu chí cơng bố xếp hạng của tổ chức The Heritage Foundation (Index of Economic Freedom, nhóm chỉ số Pháp quyền) trong giai đoạn 2009 -2019. Chỉ số này được đo lường theo điểm từ 0 đến 100, theo đó quốc gia nào có điểm càng cao thì đảm bảo quyền tài sản cho doanh nghiệp càng tốt và ngược lại.
Các biến GOINTEG và PROPRI được sử dụng trong nghiên cứu của các tác giả: Khoury & ctg (2011), Buchanan & ctg (2012), Bailey (2018), Sabir & ctg (2019) để đo
99
lường ảnh hưởng của chỉ số Pháp quyền (Rule of law) đến dòng vốn FDI vào một quốc gia.
Độ mở thương mại (TRADE): Việc giao thương và hội nhập quốc tế giúp cho
các nước có điều kiện tiếp cận được nguồn vốn quốc tế. Một số nghiên cứu đã gợi ý rằng đầu tư vào các nước đang phát triển ảnh hưởng tích cực bởi mức độ mở cửa của nền kinh tế chủ nhà như Khachoo & ctg (2012), Anyanwu (2012), Saini & Singhania (2018). Biến này có thể đo lường bằng nhiều cách, tuy nhiên phổ biến nhất là được tính tốn theo tỷ trọng thương mại, tức là phép tính: [(xuất khẩu cộng với nhập khẩu) / GDP] của mỗi nền kinh tế chủ nhà theo Al-Sadig (2013), Omri (2014), Chen & ctg (2017). Do đó, biến TRARE được luận án đo lường theo cách tính này, dựa trên dữ liệu giá trị xuất khẩu và nhập khẩu và GDP mỗi quốc gia của World Bank công bố trong giai đoạn 2009 -2019.
Bảng 3.1: Tóm tắt các biến trong mơ hình
BIẾN ĐO LƯỜNG NGUỒN DẤU KỲ VỌNG TÁC GIẢ 1. Các biến về FDI
LGFDI Logarit của vốn FDI tiếp nhận hàng năm
IFS, BOP Biến phụ
thuộc
Shang-Jin, Wei. (1997), Choe (2003),
Schneider (2005), Demekas (2007),
Bayer & Ozturk (2016), Bayer & Marius (2018)
RINCOME Tỷ lệ thu nhập của FDI trên dòng FDI vào
CDIS, BOP của IMF
Biến phụ thuộc
Huizinga & Laeven (2008), Dharmapala (2014), Johannesen & ctg (2017) RHAVE Tỷ trọng FDI từ thiên đường thuế vào các quốc
CDIS, BOP của IMF _ Haberly (2014) Bolwijn &ctg (2018) 2. Các biến về thuế TNDN TAXPRO Tỷ lệ số thuế thu nhập đã nộp trên thu nhập doanh nghiệp.
World Bank _ Devereux & Griffith (2003),
Hajkova (2006) Egger (2008), Sato (2012)
RTAXINC Thuế suất thuế thu nhập theo luật định
Tax Foundation _ Wei (2000),
Bellak & Leibrecht (2009) Sato (2012) Sasana, H. (2017) TAXINCOME Tỷ lệ thuế TNDN /GDP IMF _ Buettner (2002), Clausing (2007), Becker & ctg (2012)
100
GDP Tỷ lệ % tăng
GDP hàng năm
World Bank + Castro & Nunes (2013),
Reenu & Kumar (2017), Neha & Monica (2018)
LABOR Số người trong độ tuổi lao
động, lấy
Logarit
World Bank + Vijayakumar &ctg. (2010),
Shahmorad & Baghbanyan (2011),
Castro & Nunes (2013)
POPULA Dân số quốc gia, lấy Logarit
World Bank + Schneider (1985),
Apergis &ctg (2006) Khachoo & Khan (2012)
GoInteg Chỉ số minh bạch chính phủ
Heritage + Khoury & Peng (2011),
Buchanan & ctg (2012), Bailey (2018),
Sabir & ctg (2019)
PropRi Chỉ số quyền tài sản
Heritage + Khoury & Peng (2011),
Buchanan & ctg (2012), Bailey (2018),
Sabir & Abbas (2019)
TRADE (Giá trị xuất khẩu cộng với nhập khẩu) / GDP
World Bank + Khachoo & Khan (2012),
Anyanwu (2012), Castro & Nunes (2013), Saini & Singhania (2018)
INFLAT Chỉ số giá tiêu dùng
World Bank - Nnadi & Soobaroyen (2015),
Xaypanya & ctg (2015) Emenuga (2019)
Nguồn: Tổng hợp của tác giả