CHƢƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu
Để phân tích tác động bất cân xứng chênh lệch tham nhũng giữa hai nước đầu tư và nhận đầu tư. Tác giả tiến hành chia mẫu dữ liệu thành hai nhóm chính là nhóm nước đầu tư có chỉ số cảm nhận tham nhũng thấp hơn nước nhận đầu tư và nhóm cịn lại là nhóm nước đầu tư có chỉ số cảm nhận tham nhũng cao hơn nước nhận đầu tư tác động đến nguồn vốn FDI chảy vào các nước đang phát triển ở khu vực châu Á Thái Bình Dương giai đoạn 2003-2013.
Mẫu dữ liệu nghiên cứu gồm 1,688 quan sát, trong đó 1,333 quan sát nguồn vốn FDI từ các nước có mức tham nhũng thấp hơn nước nhận đầu tư và 355 quan sát là dòng vốn FDI từ các nước có mức tham nhũng cao hơn nước nhận đầu tư. Các nước chọn làm mẫu được lựa chọn một cách ngẫu nhiên. Hơn nữa, các nước ưu tiên chọn là các nước có đầy đủ thơng tin thống kê, đảm bảo các biến có dữ liệu trong năm. Với mục đích nhằm đảm bảo tính đa dạng của dữ liệu, đầy đủ và cuối cùng kết quả hồi quy cho ý nghĩa thống kê cao nhất.
Từ kết quả đạt được, tác giả có thể lý giải sự di chuyển dòng vốn FDI bị ảnh hưởng bởi sự khác nhau chỉ số cảm nhận tham nhũng của nước nhận đầu tư. Qua đó, tác giả tiến hành phân tích tác động bất cân xứng khi xem xét sự khác biệt về chênh lệch tham nhũng giữa nước đầu tư và nước nhận đầu tư có mức độ tham nhũng cao thấp khác nhau.
Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây, hơn nữa trên nền tảng nghiên cứu chính Godinez và Liu (2014) được tác giả xem xét và tiến hành xây dựng mơ hình nghiên cứu như sau:
Trong đó:
α là hệ số tự do, i là quốc gia thứ i và t là thời điểm năm t. β là tham số cần ước lượng trong mơ hình cịn µ là sai số giữa các biến và ԑ là sai trong các biến.
là tập hợp các biến độc lập bao gồm 3 biến chính là
biến THAMNHUNG, CLTHAMNHUNG1 và CLTHAMNHUNG2 như trong nghiên cứu Godinez và Liu (2014).
là tập hợp các biến kiểm sốt trong mơ hình bao gồm 9 biến chính là HDI, COSOHATANG, QUANLIEU, GIAODUC, CSLUATPHAP,
TUDOKINHTE, LAMPHAT, LNGDP, THATNGHIEP được sử dụng trong nghiên cứu Globerman và Shapiro (2003); Godinez và Liu (2014). Việc sử dụng biến kiểm
sốt này trong mơ hình nghiên cứu góp phần xem xét tác động chúng đến nguồn vốn FDI ở nước nhận đầu tư cũng như ở một số trường hợp các biến kiểm soát tác động đến nguồn vốn FDI. Theo đó, tỷ lệ thất nghiệp tác động trực tiếp đến nguồn vốn FDI có nghĩa là một quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp thấp cho thấy hoạt động đầu tư FDI của quốc gia này đang tăng trưởng và phát triển cao.
Tuy nhiên, một số vấn đề phát sinh về mặt kinh tế lượng trong mơ hình nghiên cứu trên, như sau:
Mơ hình sử dụng dữ liệu bảng gồm 10 nước trong một khoảng thời gian 2003- 2013 và các ảnh hưởng của hiệu ứng chu kỳ kinh tế qua các năm do đó dẫn đến có sự tương quan mạnh trong sai số.
Biến LNGDP trong mơ hình được giả định là nội sinh. Xuất phát từ quan hệ nhân quả khi phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nguồn vốn FDI như nghiên cứu Apergis và cộng sự (2006) cho rằng quy mô thị trường ( LNGDP) và tăng trưởng của nó kéo theo các nguồn vốn FDI gia tăng đáng kể và ngược lại.
Biến FDI có mối quan hệ tương hỗ với các biến độc lập khác như biến tỷ lệ thất nghiệp, biến thể chế,… có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Các biến khơng quan sát được như các đặc điểm quốc gia không thay đổi theo thời gian như vị trí địa lý có thể tương quan với các biến giải thích, tương quan với phần dư sai số trong phương trình dẫn đến hiện tượng nội sinh làm chệch các kết quả ước lượng.
Một khi có sự tương quan trong mơ hình thì phương pháp bình phương bé nhất (OLS) khơng hiệu quả. Có thể nói, chính sự hiện hữu của các biến nội sinh làm cho các ước lượng mơ hình hồi quy không vững đặc biệt là các bảng dữ liệu ngắn (Colin, 2007). Để khắc phục vấn đề nội sinh, về mặt phương pháp kinh tế lượng có hai cách để khắc phục như sau:
Một là sử dụng mơ hình ước lượng biến cơng cụ (hay cịn gọi là ước lượng IV). Hơn nữa, biến công cụ để sử dụng được trong mơ hình phải thỏa đồng thời hai điều kiện là: biến nằm ngồi mơ hình nhưng giải thích được biến nội sinh và biến này khơng có tương quan với phần dư trong mơ hình gốc. Do đó, mơ hình ước lượng này có hạn chế nhất định là khó tìm kiếm được biến cơng cụ phù hợp, đặc biệt nếu chọn những biến cơng cụ yếu, ước lượng IV có thể bị chệch. Nói cách khác, sử dụng mơ hình hồi quy ước lượng IV mà không chọn được biến công cụ phù hợp thì các ước lượng OLS cũng khơng dược cải thiện.
Hai là sử dụng mơ hình ước lượng GMM (Arellano và Bond, 1991). Mơ hình này có ưu điểm nổi bật so với các mơ hình ước lượng biến cơng cụ đó là có thể dễ dàng chọn được biến cơng cụ thích hợp thơng qua việc tận dụng độ trễ của các biến nội sinh là biến công cụ để ước lượng cho mơ hình.
Chính việc tìm kiếm biến cơng cụ ngồi mơ hình gặp nhiều khó khăn do phải thỏa hai điều kiện là giải thích được biến nội sinh và không tương quan với phần dư. Hơn nữa, các biến cơng cụ đó thực sự có phù hợp với mơ hình hồi quy hay không? Nhưng với phương pháp GMM các vấn đề nan giải của biến công cụ sẽ
được giải quyết đơn giản và tiện lợi. Đặc biệt, nhờ các lợi thế của phương pháp GMM về việc khai thác tập hợp các biến cơng cụ có sẵn trong mơ hình bằng cách sử dụng độ trễ của các biến nội sinh trong mơ hình ước lượng. Do đó, kỹ thuật GMM là lựa chọn tối ưu nhất trong việc khắc phục hiện tượng nội sinh trong mơ hình nghiên cứu. Đồng thời, ước lượng GMM cịn phù hợp với dữ liệu bảng có thời gian ngắn và mẫu dữ liệu lớn. Theo đó, Arellano và Bond (1991) đã đề nghị hai kiểm định để kiểm tra tính hiệu lực của mơ hình ước lượng GMM:
Một là kiểm định Sargan hoặc kiểm định Hansen cho tính hiệu lực của mơ hình (Overidentifying Restrictions Test). Đây là kiểm định cần thiết trong trường hợp số biến công cụ nhiều hơn số biến trong mơ hình. Ý tưởng của kiểm định là xem xét biến cơng cụ có tương quan với phần dư của mơ hình khơng? Nếu câu trả lời là khơng, khi đó biến cơng cụ là nội sinh, thì biến cơng cụ được chọn là phù hợp và mơ hình sử dụng biến đó để ước lượng cũng phù hợp.
Hai là kiểm định Arellano-Bond cho sự tự tương quan trong mơ hình hồi quy thơng qua kiểm định tự tương quan bậc 1 (AR1) và tự tương quan bậc 2 (AR2).
Tóm lại, hồi quy bằng ước lượng GMM cho kết quả ước lượng vững không bị chệch khi kiểm định hậu nghiệm của các hệ số p_value > 0,1 lần lượt từ các kết quả kiểm định Hansen cho tính hiệu lực mơ hình và AR2 cho tự tương quan bậc 2 trong mơ hình. Hơn nữa, mơ hình GMM có 2 loại chính là Difference GMM gọi tắt là D- GMM và System GMM được sử dụng ngày càng phổ biến trong việc xử lý dữ liệu bảng trong việc khắc phục hiện tượng nội sinh hiện hữu trong mơ hình. Theo đó, mơ hình Difference GMM sẽ chuyển đổi tất cả các biến bằng cách lấy sai phân và sau đó áp dụng hồi quy GMM. Trong khi đó, mơ hình System GMM được sử dụng giả định bổ sung là sai phân bậc 1 của biến cơng cụ khơng có tương quan với ảnh hưởng cố định và do vậy có thể dễ dàng tạo ra nhiều biến cơng cụ có tính hiệu quả hơn. Phương pháp System GMM thực hiện 2 phương trình hồi quy: phương trình hồi quy gốc và phương trình hồi quy đã sử dụng chuyển đổi biến sai phân. Từ chính
các điều nêu trên, tác giả lựa chọn mơ hình System GMM vận dụng vào mơ hình hồi quy trong kết quả nghiên cứu này. Thông qua việc tận dụng các biến kiểm sốt trong mơ hình làm biến cơng cụ là THATNGHIEP, LNGDP,… bằng cách lấy lag thích hợp để mơ hình nghiên cứu vừa có ý nghĩa thống kê vừa kiểm định hậu nghiệm cho tính hiệu lực của mơ hình nghiên cứu System GMM.
3.3 Các giả thiết nghiên cứu
Trong hơn hai thập kỷ gần đây, các nghiên cứu về các nhân tố tác động đến nguồn vốn FDI chủ yếu dựa trên lý thuyết chi phí giao dịch. Thông qua việc mở rộng lý thuyết chi phí giao dịch bằng cách bổ sung thêm biến thể chế hay yếu tố tham nhũng để xem xét tác động đến nguồn vốn FDI. Hơn nữa, tham nhũng tồn tại
ở vấn đề thể chế chính trị của mỗi quốc gia, nó tác động xấu đến chính sách cơng nói riêng và tồn bộ hệ thống kinh tế chính trị xã hội một nước. Hậu quả mà các hành vi tham nhũng mang lại những tổn thất to lớn đến tốc độ tăng trưởng và phát triển kinh tế. Do đó, các cơng ty đa quốc gia phải tiến hành xây dựng, thiết kế các chính sách, chiến lược nhằm đối phó tham nhũng tại nước nhận đầu tư.
Theo đó, các nghiên cứu thực nghiệm ln nhấn mạnh rằng chính yếu tố tham
nhũng của nước nhận đầu tư tác động ngược chiều đến nguồn vốn FDI. Tương tự với quan điểm này, nghiên cứu Rodriguez và cộng sự (2006); Kwok và Tadesse (2006); Judge và cộng sự (2011); Godinez và Liu (2014) đều cho rằng tham nhũng có tác động làm cản trở nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi. Qua đó, tác giả đưa ra giả thuyết H1 như sau:
Giả thiết H1: Tham nhũng ở nước nhận đầu tư có mối tương quan âm đối với
nguồn vốn FDI chảy vào.
Đặc biệt khi xem xét sự di chuyển nguồn vốn FDI giữa hai nước có tình trạng tham nhũng khác nhau, một dịng chảy nguồn vốn FDI từ nước đầu tư có mức tham
nhũng cao như theo số liệu công bố của Tổ chức Minh bạch Quốc tế (TI, 2013) là
Malaysia có chỉ số cảm nhận tham nhũng cao ở mức 5 đầu tư vào Hàn Quốc có chỉ số cảm nhận tham nhũng thấp hơn là 5,5. Điều này được lý giải trong nghiên cứu của Cuervo-Cazurra (2006), các công ty đa quốc gia hoạt động trong mơi trường
tham nhũng cao có trang bị đầy đủ kiến thức, kinh nghiệm cũng như các áp lực khi đối phó tình trạng tham nhũng ở nước đầu tư. Do đó, các cơng ty đa quốc gia tiến
hành đầu tư vào các nước tham nhũng thấp sẽ tận dụng các lợi thế này vào nước nhận đầu tư và góp phần dịng vốn FDI gia tăng.
Trái lại, nguồn vốn FDI chảy từ nước đầu tư có mức độ tham nhũng thấp sang nước nhận đầu tư có mức độ tham nhũng cao sẽ sụt giảm một cách đáng kể. Cụ thể, công ty đa quốc gia sẽ gặp nhiều khó khăn trong việc dự đốn các tình huống xảy ra và cũng như các chi phí phát sinh do tình trạng tham nhũng ở địa phương nước nhận đầu tư gây ra và cũng như các yêu cầu tính hợp pháp trong việc đối phó tham nhũng. Đặc biệt là các cơng ty đa quốc gia có trụ sở chính ở nước có mức độ tham nhũng thấp hơn nước nhận đầu tư, tham nhũng của nước nhận đầu tư sẽ có nguy cơ tạo ra nhiều rủi ro hơn, tính khơng chắc chắn và từ đó gánh nặng chi phí sẽ tăng cao hơn. Nhìn chung, các chi phí liên quan đến việc cố gắng tách biệt công ty ra khỏi tham nhũng hay sự can thiệp của chính phủ ở nước nhận đầu tư thường rất tốn nhiều thời gian, công sức và tiền bạc.
Tuy nhiên, mức độ rủi ro và tính khơng chắc chắn từ sự ảnh hưởng của tham nhũng ở nước nhận đầu tư sẽ tác động khác nhau đối với các công ty đa quốc gia. Theo nghiên cứu của Cuervo và Genc (2008) cho rằng các nhà đầu tư ở các nước có mức độ tham nhũng cao sẽ tận dụng tối đa các kiến thức, kinh nghiệm tích lũy có được để đối phó với tham nhũng như là một lợi thế cạnh tranh so với các nhà đầu tư khác khơng có các lợi thế này. Nghiên cứu của Buckley và cộng sự (2007) khi tiến hành nghiên cứu các công ty MNCs ở một số nước đang phát triển đã phát hiện ra rằng kinh nghiệm hoạt động ít hơn so với ý tưởng về điều kiện thể chế có thể được xem là một lợi thế sở hữu.
Đồng quan điểm trên, nghiên cứu của Cuervo và Genc (2008) nhấn mạnh đây chính là lợi thế sở hữu cho phép các cơng ty MNCs ở các nước đang phát triển hoạt động hiệu quả hơn so với các nước đang phát triển khác. Vì vậy, dựa trên các lợi thế nhất định này, cơng ty MNC có thể tiến hành lựa chọn nước nhận đầu tư có đặc điểm tương đồng về địa điểm, môi trường pháp lý tương tự như ở nước đầu tư để thực hiện hoạt động đầu tư quốc tế. Tóm lại, tham nhũng được xem như lợi thế về
địa điểm vừa khuyến khích vừa cản trở nguồn vốn FDI. Theo nghiên cứu của Habib và Zurawicki (2002) cho rằng các kỹ năng, kiến thức tích lũy trong việc quản lý và đối phó với tham nhũng được xem là một lợi thế cạnh tranh thậm chí các cơng ty này sẽ không bị ảnh hưởng bởi tham nhũng của nước nhận đầu tư.
Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan đã trình bày, tác giả lần lượt đưa ra các giả thiết H2 sau đây:
Giả thiết H2A: Chênh lệch tham nhũng mang dấu dương giữa mức độ tham nhũng ở nước đầu tư và nước nhận đầu tư thì nguồn vốn FDI chảy vào các nước nhận đầu tư có khuynh hướng giảm sút đáng kể.
Giả thiết H2B: Chênh lệch tham nhũng mang dấu âm giữa mức độ tham nhũng
ở nước đầu tư và nước nhận đầu tư thì nguồn vốn FDI chảy vào các nước nhận đầu tư có khuynh hướng gia tăng hơn.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Nội dung chương bốn trình bày ngắn gọn thống kê mô tả các biến, ma trận hệ số tương quan và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong dữ liệu bảng nghiên cứu của 10 quốc gia khu vực châu Á Thái Bình Dương giai đoạn 2003 – 2013.
Sau đó, tác giả tiến hành kiểm định các giả thiết nghiên cứu nêu trong chương ba bằng cách chạy mơ hình hồi quy với kỹ thuật system GMM. Cụ thể, tác giả tiến hành chạy ba mơ hình hồi quy lần lượt thay thế một trong ba biến là THAMNHUNG, CLTHAMNHUNG1 và CLTHAMNHUNG2 khi xem xét tác động ba biến này đến việc thu hút nguồn vốn FDI ở 10 quốc gia đang phát triển ở khu vực châu Á Thái Bình Dương giai đoạn 2003-2013.
Cuối cùng, tác giả đưa thêm yếu tố điều kiện địa phương là biến giả Việt Nam vào mơ hình 1, 2 và 3 khi phân tích tác động yếu tố tham nhũng và chênh lệch tham nhũng đến nguồn vốn FDI ở Việt Nam trong giai đoạn 2003-2013.
4.1 Mô tả biến và ma trận hệ số tự tƣơng quan giữa các biến
Bảng 4.1 trình bày ngắn gọn thống kê mơ tả các biến thu thập được sử dụng trong mơ hình hồi quy đối với mẫu dữ liệu gồm 10 quốc gia đang phát triển ở khu vực châu Á Thái Bình Dương giai đoạn 2003 - 2013. Theo đó, thống kê mơ tả cho thấy biến FDI song phương giữa hai nước có giá trị trung bình ở mức 768 triệu USD, trong đó dịng vốn FDI song phương thấp nhất ở mức 0,49 triệu USD và cao nhất ở mức 147.594,9 triệu USD.
Hơn nữa, giá trị trung bình của chỉ số cảm nhận tham nhũng là 4,128 trong đó chỉ số cảm nhận tham nhũng cao nhất ở mức 1,9 và thấp nhất ở mức 8,0 của các