Period LNFDI GDPGR CPI REER LNM2 UNEMP INT TRADE
1 100.0000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 2 87.39947 0.009810 1.236516 2.466934 0.684791 0.112174 5.599383 2.490918 3 83.66166 0.159442 1.621922 3.468983 3.060134 0.114231 4.541164 3.372463 4 75.40769 1.613329 2.737860 6.478863 3.505247 0.200871 4.983851 5.072293 5 71.25594 2.759113 2.454730 8.063143 3.255120 0.457302 4.762324 6.992329 6 68.60117 3.647429 2.265976 7.748436 3.100120 0.714310 4.790964 9.131593 7 67.15240 3.856853 2.115734 7.335635 3.146363 0.944007 4.732718 10.71629 8 65.23006 4.063295 2.027678 7.821787 2.988124 1.083721 4.630695 12.15464 9 63.90017 4.678941 1.895139 8.237222 2.772033 1.146428 4.385994 12.98408 10 63.12117 4.897849 1.849869 8.469482 2.640379 1.250434 4.183970 13.58684 11 62.79782 5.067842 1.780945 8.509750 2.521674 1.403646 4.036005 13.88232 12 62.50617 5.343386 1.753702 8.390246 2.387691 1.637966 3.915348 14.06549 13 62.25883 5.437102 1.790935 8.252260 2.264360 1.932705 3.771937 14.29187 14 61.96066 5.457605 1.784927 8.212562 2.159115 2.195501 3.660715 14.56892 15 61.67180 5.483518 1.743445 8.261774 2.059044 2.373077 3.549061 14.85828 16 61.36331 5.508643 1.695832 8.421814 1.968584 2.460411 3.430989 15.15042 17 61.12141 5.573270 1.650545 8.565073 1.887842 2.493471 3.318469 15.38992 18 60.93927 5.661444 1.604699 8.646189 1.821422 2.520169 3.218960 15.58785 19 60.78272 5.780916 1.560051 8.656078 1.761529 2.566042 3.139717 15.75295 20 60.60628 5.932428 1.527455 8.598172 1.699860 2.648525 3.085489 15.90180 21 60.39745 6.058499 1.511329 8.513928 1.638675 2.769587 3.050406 16.06013 22 60.16501 6.152498 1.503181 8.441110 1.581478 2.902646 3.027570 16.22651 23 59.94735 6.223467 1.499171 8.394312 1.529406 3.016928 3.000122 16.38924 24 59.77571 6.269433 1.495296 8.383104 1.481758 3.097280 2.958365 16.53905
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm Eviews 7.2
Kết quả phân tích phân rã phương sai của FDI được trình bày trong bảng 4.10. Kết quả cho thấy rằng trong thời kỳ đầu tiên, cú sốc của FDI hồn tồn phụ thuộc vào chính cú sốc FDI. Tuy nhiên, sang kỳ thứ hai, bản thân cú sốc FDI chỉ giải thích được 87.4% của nó, kèm theo đó là ảnh hưởng của cú sốc GDPGR (0.01%), cú sốc tỷ giá hối đoái thực hiệu dụng (2.47%), cú sốc lãi suất (5.6%) và cú
sốc độ mở cửa thương mại (2.49%). Điều này phù hợp với kết quả được tìm thấy trong phần hàm phản ứng đẩy IRF.
Liên tục trong 22 kỳ tiếp theo, bản thân của cú sốc FDI ảnh hưởng đến chính nó khoảng 64.3%. Ngoài ra, cú sốc GDPGR ảnh hưởng khoảng 4.8% đến cú sốc dịng vốn FDI, cú sốc tỷ giá hối đối thực ảnh hưởng gần 8% đến dòng vốn FDI, cú sốc lãi suất tác động 3.83% và cú sốc độ mở cửa thương mại ảnh hưởng hơn 13% đến cú sốc FDI của Việt Nam.
4.7. Kiểm định mơ hình thay thế nhằm tăng tính vững của nghiên cứu
Để tăng thêm tính vững chắc và làm rõ hơn vai trị của ngành nơng nghiệp đến việc thu hút dòng vốn FDI theo đề nghị của Boateng và các cộng sự (2015), tác giả thay thế biến GDPGR bằng biến AGRI (biến tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp). Tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp kiểm tra độ trễ dựa vào mơ hình VAR. Kết quả kiểm tra độ trễ được thể hiện trong bảng 4.11.
Bảng 4.11. Kết quả lựa chọn độ trễ tối ưu mơ hình biến thay thế AGRI
VAR Lag Order Selection Criteria
Endogenous variables: D(LNFDI) D(AGRI) D(CPI) D(REER) D(LNM2) D(UNEMP) D(INT) D(TRADE)
Exogenous variables: C Included observations: 75
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ
0 -143.0819 NA 7.76e-09 4.028850 4.276048 4.127553
1 89.63061 409.5740 8.71e-11 -0.470150 1.754639 0.418184 2 360.9085 419.5764 3.66e-13 -5.997559 -1.795181 -4.319596 3 516.4841 207.4342 3.69e-14 -8.439576 -2.259608* -5.971983* 4 601.4881 95.20446* 2.86e-14* -8.999683* -0.842124 -5.742459 * indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error
AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion
HQ: Hannan-Quinn information criterion
Kết quả cho thấy rằng tiêu chí SC, HQ lựa chọn độ trễ 3 là độ trễ tối ưu, trong khi đó, tiêu chí LR, FPE, AIC cho thấy độ trễ 4 là tối ưu.
Bảng 4.12. Kết quả kiểm định đồng liên kết mơ hình biến thay thế AGRI
Included observations: 76 after adjustments Trend assumption: Linear deterministic trend
Series: LNFDI AGRI CPI REER LNM2 UNEMP INT TRADE Lags interval (in first differences): 1 to 3
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized
No. of CE(s) Eigenvalue
Trace Statistic 0.05 Critical Value Prob.** None * 0.775583 350.4870 159.5297 0.0000 At most 1 * 0.643485 236.9241 125.6154 0.0000 At most 2 * 0.557154 158.5392 95.75366 0.0000 At most 3 * 0.381807 96.63460 69.81889 0.0001 At most 4 * 0.303320 60.08200 47.85613 0.0024 At most 5 * 0.171656 32.61335 29.79707 0.0231 At most 6 * 0.123230 18.30054 15.49471 0.0184 At most 7 * 0.103526 8.305774 3.841466 0.0040 Trace test indicates 8 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized
No. of CE(s) Eigenvalue Max-EigenStatistic
0.05 Critical Value Prob.** None * 0.775583 113.5629 52.36261 0.0000 At most 1 * 0.643485 78.38489 46.23142 0.0000 At most 2 * 0.557154 61.90457 40.07757 0.0001 At most 3 * 0.381807 36.55260 33.87687 0.0234 At most 4 0.303320 27.46865 27.58434 0.0517 At most 5 0.171656 14.31281 21.13162 0.3399 At most 6 0.123230 9.994764 14.26460 0.2123 At most 7 * 0.103526 8.305774 3.841466 0.0040 Max-eigenvalue test indicates 4 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
Tương tự như đã trình bày trong phần trên, để lựa chọn độ trễ tối ưu giữa độ trễ 3 và độ trễ 4, tác giả sẽ lần lượt ước lượng mơ hình theo từng độ trễ được chọn, sau đó xem xét mơ hình theo độ trễ nào là phù hợp nhất bằng cách kiểm định tính ổn định, hiện tượng tự tương quan, hiện tượng phương sai thay đổi của mơ hình.
Căn cứ vào kết quả các kiểm định tại phụ lục 3, kết luận mơ hình VAR độ trễ 3 phù hợp hơn mơ hình VAR độ trễ 4. Do đó tác giả sẽ sử dụng độ trễ 3 để xem xét kiểm định đồng liên kết dựa theo phương pháp Johansen để xác định số đồng liên kết giữa các biến có trong mơ hình nghiên cứu.
Kết quả kiểm tra số đồng liên kết được thể hiện trong bảng 4.12, hai kiểm định Trace và Max-Eigenvalue được sử dụng để kiểm định đồng liên kết. Kết quả kiểm định Trace cho thấy rằng có 8 đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%. Do p-value (0.01%) của giả thuyết H0 nhỏ hơn 5% hàm ý bác bỏ giả thuyết H0: khơng có đồng liên kết.
Kết quả kiểm định Max-Eigenvalue cho thấy rằng có 4 đồng liên kết tại mức ý nghĩa 5%. Do p-value của giả thuyết H0 nhỏ hơn 5% hàm ý bác bỏ giả thuyết H0: khơng có đồng liên kết.
Từ hai kiểm định Trace và Max-Eigenvalue cho thấy rằng tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu.
Sau khi đã xác định được số đồng liên kết và độ trễ tối ưu cho mơ hình nghiên cứu, tác giả tiến hành ước lượng mơ hình VECM độ trễ 3.
Kết quả mơ hình VECM cho thấy mối quan hệ dài hạn như sau:
LNFDI=-229.09 +1.59AGRI -0.13CPI +9.21REER +6.71LNM2 -2.91UNEMP -0.12INT -0.03TRADE
(0.12) (0.01) (1.84) (0.54) (0.59) (0.03) (0.01) [-12.80] [11.17] [-4.98] [-12.30] [4.92] [3.65] [2.06]
Ghi chú: Giá trị trong ( ) và [ ] lần lượt là độ lệch chuẩn và thống kê t.
Kết quả mơ hình VECM cho thấy trong dài hạn các biến có mối quan hệ với nhau, cụ thể, tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp AGRI, tỷ giá REER và cung tiền M2 lại thể hiện ảnh hưởng tích cực đến dịng vốn FDI tại Việt Nam ở mức ý nghĩa 5% trong khi đó, chỉ số giá CPI (đại diện lạm phát), thất nghiệp UNEMP, lãi
suất INT và độ mở cửa thương mại TRADE thể hiện tác động tiêu cực đến dòng vốn FDI ở mức ý nghĩa 5%.
Kết quả mối quan hệ giữa tỷ giá REER và lãi suất INT với dòng vốn FDI phù hợp với kết quả mơ hình VECM với biến GDP ở phần trên. Điều này cho thấy tính vững của kết quả mơ hình.
Biến mới thay thế tỷ trọng sản lượng ngành nơng nghiệp AGRI cho thấy mối quan hệ tích cực với dịng vốn FDI. Việc tỷ trọng sản lượng ngành nơng nghiệp gia tăng càng thu hút dịng vốn FDI phù hợp với kết quả của Boateng và các cộng sự (2015), hàm ý rằng khi tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp AGRI tăng lên dẫn đến quy mô thị trường ngành nông nghiệp gia tăng, cho thấy nhu cầu hàng nông nghiệp của người tiêu dùng gia tăng, từ đó thu hút các dịng vốn đầu tư FDI vào để đáp ứng các nhu cầu về hàng nông nghiệp của người tiêu dùng. Tuy Việt Nam đang hướng đến mục tiêu đến năm 2020 trở thành nước công nghiệp theo hướng hiện đại (theo Văn kiện Đại hội Đại biểu toàn quốc lần thức XI của Đảng Cộng Sản Việt Nam), nhưng cơ bản Việt Nam vẫn là nước nông nghiệp, cụ thể, Việt Nam không những đủ cung cấp lương thực, thực phẩm cho 80 – 90 triệu dân với mức tăng thu nhập rất cao mà còn trở thành nước xuất khẩu đứng hàng đầu thế giới với 10 loại nơng sản có mức xuất khẩu trung bình hơn 1 tỷ USD/năm, đồng thời nơng nghiệp Việt Nam duy trì ở mức tăng trưởng trung bình 3,5%/năm là mức thuộc loại rất cao ở tồn vùng châu Á nói chung và ở Đơng Nam Á nói riêng, chỉ sau Trung Quốc.
Cung tiền M2 càng tăng càng thu hút nguồn vốn FDI ở mức ý nghĩa 5%. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây cũng như kỳ vọng ban đầu của tác giả. Nguyên nhân do sự gia tăng cung tiền sẽ tăng cường vị thế kinh tế quốc gia, mà cuối cùng thu hút thêm FDI.
Lạm phát tăng làm giảm dòng vốn FDI chảy vào trong quốc gia ở mức ý nghĩa 5%. Nguyên nhân do tỷ lệ lạm phát phản ánh sự ổn định kinh tế, sự hiện diện của các khó khăn bên trong nền kinh tế và khả năng của chính phủ và ngân hàng trung ương trong việc cân bằng ngân sách quốc gia. Lạm phát cao làm giảm giá trị thực của các khoản thu nhập bằng nội tệ cho các doanh nghiệp đầu tư vào (Buckley
và các cộng sự, 2007). Mặt khác, lạm phát thấp là dấu hiệu ổn định kinh tế quốc nội và khuyến khích thu hút FDI.
Quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp càng thấp càng thu hút dịng vốn FDI. Kết quả này có trái ngược với một số nghiên cứu của Friedman và các cộng sự (1992), Nunnenkamp và các cộng sự (2007), Chidlow và các cộng sự (2009) khi cho rằng tỷ lệ thất nghiệp càng cao, đại diện cho số lao động sẵn có trong nền kinh tế càng nhiều, thì càng thu hút dịng vốn FDI vào trong nước. Các tranh luận cho rằng tỷ lệ thất nghiệp cao khiến người ta đánh giá cao hơn về công việc hiện tại hoặc trong tương lai, và kết quả là họ sẵn sàng làm việc vất vả hơn với một mức lương thấp hơn. Do đó, sự sẵn có của nguồn lao động đóng vai trị như một sự khuyến khích cho dịng vốn FDI. Nhưng theo Kornecki và Ekanayake (2012), khi quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp thấp đồng nghĩa với việc trình độ lao động của quốc gia cao, điều này dẫn đến việc thu hút các nhà đầu tư vào các quốc gia như thế này bởi vì họ khơng phải tốn thêm chi phí đào tạo tay nghề của công nhân… mà vừa đạt được năng suất lao động cao.
Bảng 4.13. Trị giá xuất nhập khẩu Việt Nam trong giai đoạn 1995-2014 (đơn
vị tính: triệu USD) Năm 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Xuất khẩu 5,449 7,256 9,185 9,360 11,541 14,483 15,029 16,706 20,149 26,485 Nhập khẩu 8,155 11,144 11,592 11,500 11,742 15,637 16,218 19,746 25,256 31,969 Năm 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Xuất khẩu 32,447 39,826 48,561 62,685 57,096 72,237 96,906 114,529 132,033 150,187 Nhập khẩu 36,761 44,891 62,765 80,714 69,949 84,839 106,750 113,780 132,033 148,049
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ GSO
Cuối cùng, độ mở cửa thương mại có mối quan hệ ngược chiều với dịng vốn FDI, trái ngược với các kết quả nghiên cứu trước đây cũng như kỳ vọng của tác giả nhưng phù hợp với kết quả được tìm thấy của Wheeler và Mody (1992). Giá trị độ mở cửa thương mại trong mẫu nghiên cứu của tác giả có xu hướng gia tăng, tuy nhiên, trong giai đoạn 1995 – 2014, hầu như trong suốt các năm, giá trị nhập khẩu đều lớn hơn giá trị xuất khẩu (như bảng 4.13), điều này cho thấy Việt Nam là một
quốc gia nhập siêu. Chính điều này làm cho các nhà đầu tư FDI sẽ hạn chế đầu tư vào các quốc gia nhập siêu, do họ không thể mở rộng sản xuất kinh doanh tại quốc gia đó khi quốc gia đó chủ yếu nhập khẩu.
Bên cạnh đó, mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến kinh tế vĩ mơ và dịng vốn FDI được tìm thấy thơng qua hệ số điều chỉnh sai số ECT có ý nghĩa thống kê ở mức 5% như bảng 4.14. Hàm ý rằng khi dòng vốn FDI tăng xa mức cân bằng, mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến sẽ điều chỉnh độ lệch giảm 56.4% mỗi kỳ để đưa dòng vốn FDI trở về trạng thái cân bằng trong dài hạn.
Bảng 4.14. Hệ số ECT của mơ hình VECM với biến thay thế AGRI Error Correction: D(LNFDI)
CointEq1
-0.564492 (0.23502) [-2.40193]
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm Eviews 7.2
Để xem xét mơ hình VECM có tồn tại hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi không và tính ổn định của mơ hình như thế nào, tác giả tiếp tục sử dụng vòng tròn đơn vị, kiểm định LM và kiểm định Joint.
Kết quả kiểm định tính ổn định bằng vịng trịn đơn vị được trình bày trong hình 4.3 cho thấy rằng mơ hình VECM với biến thay thế AGRI ổn định.
Hình 4.3. Vịng trịn đơn vị của mơ hình VECM với biến thay thế AGRI
Inverse Roots of AR Characteristic Polynomial
1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm Eviews 7.2 65
Tiếp tục sử dụng kiểm định LM để xem xét hiện tượng tự tương quan của mơ hình VECM với biến AGRI tại độ trễ 3. Kết quả bảng 4.15 cho thấy p-value của kiểm định (7.71%) lớn hơn mức 5%, tức là không thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định: khơng có tự tương quan tại độ trễ 3, do đó, mơ hình VECM với biến AGRI tại độ trễ 3 không tồn tại hiện tượng tự tương quan.
Bảng 4.15. Kết quả kiểm định tự tương quan mơ hình VECM với biến thay
thế AGRI
VEC Residual Serial Correlation LM Tests
Giả thuyết H0: khơng có sự tương quan tại độ trễ h Số quan sát bao gồm: 76
Lags LM-Stat Prob
1 83.64299 0.0502 2 68.32844 0.3325 3 80.73601 0.0771 4 101.3783 0.0020 5 85.13988 0.0398 6 65.01046 0.4413 7 77.83304 0.1146 8 103.2653 0.0014 9 81.96422 0.0646 10 66.67998 0.3850 11 62.64518 0.5245 12 88.71961 0.0222
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm Eviews 7.2
Xem xét hiện tượng phương sai thay đổi có tồn tại trong mơ hình VECM độ trễ 3 bằng kiểm định Joint. Kết quả bảng 4.16 cho thấy p-value của kiểm định bằng 24.56% lớn hơn 5%, cho thấy không thể bác bỏ giả thuyết H0 của kiểm định: khơng có hiện tượng phương sai thay đổi. Do đó mơ hình VECM với biến thay thế AGRI không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi.
Bảng 4.16. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi mơ hình VECM với biến
thay thế AGRI
VEC Residual Heteroskedasticity Tests Included observations: 76
Joint test:
Chi-sq df Prob.
1840.937 1800 0.2456
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm Eviews 7.2
Như vậy, mơ hình VECM với biến thay thế AGRI tại độ trễ 3 không tồn tại hiện tượng tự tương quan, phương sai thay đổi và đạt được sự ổn định.
Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích hàm phản ứng đẩy IRF và phân rã phương sai.
Kết quả hàm phản ứng đẩy IRF được trình bày trong hình 4.4, cho thấy rằng cú sốc chỉ số giá CPI (đại diện cho lạm phát), cú sốc tỷ giá REER và cú sốc của lãi suất INT ảnh hưởng tiêu cực đến dòng vốn FDI của Việt Nam trong suốt 24 kỳ dự báo. Bên cạnh đó, cú sốc tỷ trọng sản lượng ngành nông nghiệp AGRI, cú sốc cung tiền M2, cú sốc thất nghiệp và cú sốc độ mở cửa thương mại ảnh hưởng tích cực đến dịng vốn FDI của Việt Nam. Như giải thích trong phần trên, khi sản lượng GDP ngành nông nghiệp gia tăng cho thấy thị trường ngành nông nghiệp gia tăng quy mô dẫn đến khả năng nhu cầu tiêu thụ hàng nông nghiệp của người tiêu dùng cao hơn trong nền kinh tế và do đó thu hút nhiều nguồn vốn FDI hơn để phục vụ