4.3. Thảo luận:
Từ kết quả ước tính trong bảng 4.11 ta có thể rút ra được kết quả về các nhân tố tác động đến FDI ở các nước đang phát triển Châu Á. Kết quả cho thấy các nhân tố: quy mô thị trường (GDP), độ mở thương mại (TRAO), tổng lực lượng lao động (LAB) và tích lũy tài sản (GCF) là các nhân tố có tác động đáng kể đến nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài ở các quốc gia đang phát triển Châu Á trong khi đó các biến: ổn định kinh tế và triển vọng tăng trưởng được đại diện bằng biến lạm phát (INFL), chi phí lao động (WAGE), cơ sở hạ tầng (INFREX) khơng có ý nghĩa thống kê. Kết quả cụ thể như sau:
Quy mô thị trường (GDP)
Quy mô thị trường được đại diện bởi GDP là biến có tác động đáng kể nhất và cùng chiều lên dòng vốn FDI tại các quốc gia đang phát triển Châu Á với ý nghĩa thống kê tại mức 1% và hệ số β là 1.113147. Theo đó, khi GDP tăng 1% thì dịng vốn FDI vào sẽ tăng 1.11%. Điều này chứng minh giả thuyết 1 đưa ra là đúng: các quốc gia có quy mơ thị trường lớn (GDP cao) sẽ thu hút được một lượng vốn đầu tư nước ngoài nhiều hơn. Kết quả đưa ra phù hợp với lý thuyết OLI của Dunning và nó cũng tương đồng với kết luận trong bài nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả như Alan A. Bevan and Saul Estrin (2000); Frenkel và cộng sự (2004); Nunes và cộng sự (2006); Sahoo, P. (2006); Narayanamurthy Vijayakumar và cộng sự (2010); Vinit Ranjan, Dr. Gaurav Agrawal (2011); Kavita Wadhwa, Sudhakara Reddy S (2011); Ab Quyoom Khachoo và Mohd Imran Khan (2012). Do đó, quy mơ thị trường là nhân tố quan trọng trong việc thu hút dòng vốn FDI tại các quốc gia đang phát triển.
Độ mở thương mại (TRAO)
Biến độ mở thương mại có tác động cùng chiều lên dịng vốn FDI tại các quốc gia đang phát triển Châu Á, hệ số này có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, hay nói cách khác khi độ mở thương mại của quốc gia đó tăng 1% thì FDI tăng 0.012% (β =
0.0125795). Các nghiên cứu ủng hộ cho mối quan hệ cùng chiều này là: Alan A. Bevan and Saul Estrin (2000); Frenkel và cộng sự (2004); Nunes và cộng sự (2006); Sahoo, P. (2006); Narayanamurthy Vijayakumar và cộng sự (2010); Vinit Ranjan, Dr. Gaurav Agrawal (2011); Kavita Wadhwa, Sudhakara Reddy S (2011); nhưng ngược với kết quả nghiên cứu của Ab Quyoom Khachoo và Mohd Imran Khan (2012) cho rằng độ mở quốc gia không ảnh hưởng đến FDI. Kết quả này cũng hỗ trợ cho giả thuyết giả thuyết đã đưa ra: Nước chủ nhà càng mở cửa càng thu hút được nhiều FDI đến nước mình. Thật vậy, khi một quốc gia có chính sách mở cửa thương mại thơng thống hơn các quốc gia khác thì quốc gia đó sẽ nhận được nguồn vốn đầu tư nhiều hơn. Điều này hàm ý rằng nhà đầu tư nước ngoài cũng quan tâm đến độ mở kinh tế của quốc gia nước chủ nhà khi quyết định nơi đầu tư tại các quốc gia đang phát triển Châu Á.
Tổng lực lượng lao động (LAB)
Đối với nhân tố tổng lực lượng lao động hệ số mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê tại mức 1%. Điều này có nghĩa là khi tổng số lao động tăng 1% thì FDI giảm 0.317% (β = -0.3175351). Kết quả này trái ngược với giả thuyết ban đầu đưa ra khi lực lượng lao động càng tăng thì càng làm tăng khả năng thu hút đầu tư nước ngoài của nước chủ nhà cũng như kết quả nghiên cứu của Narayanamurthy Vijayakumar và cộng sự (2010). Tuy nhiên theo bài nghiên cứu của Vinit Ranjan, Dr. Gaurav Agrawal (2011) thì biến tổng số lực lượng lao động (LAB) khơng có tác động đáng kể lên nguồn vốn FDI. Kết quả này cũng có thể được giải thích như sau: từ xưa các nhà kinh tế học cổ điển như Adam Smith hay Ricardo, Keynes... cũng đã đề cập đến vấn đề về đầu tư trực tiếp và việc làm. Đối với Smith thì ơng cho rằng có một mối quan hệ trực tiếp giữa đầu tư, việc làm và trong những nguyên lý của mình thì Ricardo đã chỉ ra rằng “sự phát hiện và sử dụng máy móc có thể đi kèm với sự gia tăng của tổng sản phẩm sản xuất ra và bất kỳ trong trường hợp nào việc này cũng ảnh hưởng đến lực lượng lao động bởi vì một số người trong số họ sẽ mất việc làm”. Điều này cũng được phản ánh rất rõ nét trong thời đại hiện nay, vì với sự phát
triển của khoa học và kỹ thuật thì máy móc đã được áp dụng phổ biến trong sản xuất. Nó đã thay thế dần hình thức lao động thủ cơng, đây là sự khác biệt chủ yếu của thời kỳ cơng nghệ máy móc so với thời kỳ trước nó. Khi đã có sự áp dụng máy móc vào sản xuất thì số lượng lao động dư thừa sẽ tăng lên do một số công việc đã được máy móc đảm nhiệm và thay thế với sự chính xác cao và rút ngắn thời gian hao phí sức lao động tính trên một đơn vị sản phẩm đi rất nhiều khi chưa có sự áp dụng máy móc.
Tích lũy tài sản gộp (GCF)
Tương tự như các kết luận của Libor Krkoska (2001) và Lipsey (2000), tích lũy tài sản gộp (GCF) có mối tương quan dương với FDI với hệ số β = 0.9933819 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Theo bảng kết quả 4.11, khi tích lũy tài sản tăng 1% thì FDI chảy vào quốc gia đó sẽ tăng 0.99%. Điều này càng làm củng cố thêm giả thuyết đã đưa ra ban đầu là: tích lũy tài sản cao cho thấy tiềm năng của một quốc gia trong việc chi tiêu và do đó có một tác động đáng kể đến dòng vốn FDI.
CHƯƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH 5.1. Kết luận
Một trong những vấn đề kinh tế quan trọng của các quốc gia đang phát triển là họ khơng có đủ nguồn lực tiết kiệm quốc gia để tài trợ cho việc đầu tư. Các quốc gia này liên tục cần đến nguồn vốn nước ngồi cả về hình thức đầu tư trực tiếp hay gián tiếp. Đầu tư trực tiếp nước ngồi đóng vai trị quan trọng trong việc nâng cao cơng nghệ của một quốc gia, tạo ra việc làm mới và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Vì lý do này nhiều nước đang cố gắng thu hút FDI để thúc đẩy kinh tế của nước mình, đặc biệt là trong những năm gần đây khi mà khủng hoảng tài chính tồn cầu dẫn đến sự sụt giảm nghiêm trọng của các nền kinh tế trên thế giới. Hơn nữa, đầu tư trực tiếp nước ngoài đã trở thành một nguồn vốn tài trợ khá ổn định của khu vực tư nhân tại các nước đang phát triển. Do đó, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định của các nhà đầu tư nước ngoài là một câu hỏi đối với các nhà lập chính sách tại mỗi quốc gia.
Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu bảng, bài luận văn này đi vào nghiên cứu các yếu tố tác động đến FDI ở 25 nước đang phát triển Châu Á trong suốt giai đoạn 2000 – 2013 theo bốn phương pháp phân tích dữ liệu bảng được sử dụng trong nghiên cứu: mơ hình pooled OLS, FEM, REM, FGLS. Trong số các mơ hình trên, mơ hình REM đã được tìm thấy là phương pháp thích hợp dựa trên kiểm định F và Kiểm định Hausman, sau đó bài viết tiếp tục đi tìm xem có hay khơng hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi trong dữ liệu nghiên cứu, từ đó sử dụng phương pháp FGLS để kiểm định. Bài nghiên cứu có bảy biến độc lập trong đó có bốn biến giải thích được tác động lên FDI ở các nước đang phát triển Châu Á bao gồm: Quy mô thị trường (GDP), độ mở thương mại (TRAO), tổng số lực lượng lao động (LAB) và tích lũy tài sản gộp (GCF).
Kết quả hồi quy cho thấy, đầu tư trực tiếp nước ngồi có thể được giải thích tốt bởi các nhân tố cơ bản của nền kinh tế. Quy mô thị trường được đại diện bởi GDP là nhân tố tác động đáng kể nhất và tích cực lên nguồn vốn FDI ở mức ý nghĩa 1%, khi GDP tăng 1% thì GDP sẽ tăng 1.11% (β = 1.113147). Các biến cịn lại có tác động cùng chiều và đáng kể lên FDI ở các nước đang phát triền Châu Á bao gồm: độ mở thương mại TRAO (β = 0.0125795) và tích lũy tài sản gộp GCF (β = 0.9933819) đều ở mức ý nghĩa 1% và đúng như kỳ vọng đã đặt ra. Ngược lại, biến tổng lực lượng lao động (LAB) có tác động ngược chiều đến nguồn vốn FDI với mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% với hệ số là β = -0.3175351. Trong khi đó, các biến: ổn định kinh tế và triển vọng tăng trưởng (INFL), chi phí lao động (WAGE) có tác động ngược chiều lên dòng vốn FDI và biến cơ sở hạ tầng (INFREX) có tác động cùng chiều đến nguồn vốn FDI ở các nước đang phát triển Châu Á nhưng khơng có ý nghĩa thống kê. Kết quả này hàm ý cho thấy rằng những quốc gia có quy mơ thị trường càng lớn, tích lũy tài sản gộp càng nhiều sẽ thúc đẩy các nhà đầu tư nước ngồi đầu tư vào nước mình nhiều hơn. Ngồi ra, biến độ mở thương mại có tác động cùng chiều lên dòng vốn FDI tại các quốc gia đang phát triển Châu Á, cho thấy các nhà đầu tư nước ngoài rất quan tâm đến độ mở kinh tế của quốc gia nước chủ nhà khi quyết định nơi đầu tư tại các quốc gia đang phát triển. Những yếu tố trên cũng được ủng hộ với nghiên cứu của Vinit Ranjan và Gaurav Agrawal (2011)
“Các nhân tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI vào các quốc gia BRIC”
Ngược lại, biến tổng số lực lượng lao động (LAB) có tương quan ngược chiều và đáng kể lên nguồn vốn FDI, kết quả này trái ngược với giả thuyết nghiên cứu cũng như một số kết quả thực nghiệm của Narayanamurthy Vijayakumar, Perumal Sridharan and Kode Chandra Sekhara Rao (2010). Tuy nhiên, theo nghiên cứu của Vinit Ranjan và Gaurav Agrawal (2011) thì biến tổng số lực lượng lao động có tác động ngược chiều nhưng khơng có ý nghĩa lạn nguồn vốn FDI. Điều này cũng có thể được giải thích rằng ngày nay, các cơng ty đa quốc gia đầu tư ra ngồi xem xét đến trình độ tay nghề của lực lượng lao động và tập trung các ngành sản xuất chun mơn hóa cao, sử dụng máy móc thiết bị ngày một nhiều trong sản xuất
để tạo ra sản phẩm có chất lượng tốt do đó, cần ít lao động hơn trước. Vì vậy, một quốc gia có trình độ cơng nhân lành nghề và được đào tạo tốt có thể có tác động tích cực trong việc thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài hơn là tổng số lực lượng lao động tại những quốc gia đó.
5.2. Hạn chế luận văn
Thứ nhất, mẫu dữ liệu với 25 nước không quá lớn và thời kỳ xem xét (từ năm 2000 – 2013) vẫn chưa đủ dài khi so sánh với các nghiên cứu trên thế giới do khó khăn về mặt số liệu khi thu thập.
Thứ hai, các biến được đưa vào mơ hình nghiên cứu có thể chưa hồn tồn đại diện hết cho các nhân tố xem xét mà chỉ dựa trên kết quả nghiên cứu của Vinit
Ranjan, Dr. Gaurav Agrawal (2011) “Các nhân tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI
vào các quốc gia BRIC: Phân tích dữ liệu bảng”.
Thứ ba, bài viết cũng chưa đưa ra được các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ ngược chiều giữa FDI với tổng số lực lượng lao động mà mới chỉ phân tích dựa vào khía cạnh thực tế nguồn vốn đầu tư nước ngồi.
5.3. Hướng nghiên cứu tiếp theo
Các bài nghiên cứu sau có thể mở rộng mẫu với số lượng quốc gia lớn hơn, thời gian nghiên cứu dài hơn và có thể đưa thêm những biến khác để xem xét các nhân tố tác động lên việc thu hút đầu tư trực tiếp nước ngồi để có thể rút ra những nhân tố giải thích tốt hơn.
Với những kết quả đạt được, nghiên cứu này đã bước đầu cung cấp cho các nhà quản lý và hoạch định chính sách những nhân tố tác động đến việc thu hút vốn đầu tư nước ngoài vào các nước đang phát triển Châu Á để từ đó có thể dựa vào sự vận dụng các lý thuyết, kết quả thực nghiệm và tình hình thực tế trên thế giới để đưa ra chính sách phù hợp nhất nhằm gia tăng nguồn vốn FDI vào nước mình. Và bài nghiên cứu này cũng giải thích được câu hỏi nghiên cứu: các yếu tố như quy mơ thị
trường, lạm phát, chi phí lao động, cơ sở hạ tầng, độ mở thương mại, tổng số lực lượng lao động và tích lũy tài sản gộp có tác động đến hoạt động đầu tư trực tiếp nước ngoài tại những nước đang phát triển Châu Á.
inows to developing countries: a panel data analysis, MPRA Paper No.
37278.
2. Alan A. Bevan and Saul Estrin (2000), The Determinants of Foreign Direct
Investment in Transition Economies, William Davidson Institute. Working
Paper 342
3. Baltagi, B. H. (2001). Econometric analysis of panel data. New York, Wiley.
4. Dawn Holland and Nigel Pain (1998). The Diffusion Of Innovations In
Central And Eastern Europe: A Study Of The Determinants And Impact Of Foreign Direct Investment
5. Dunning, J.H. (1993). Multinational Enterprises and the Global Economy,
Addison-Wesley Publishing Company.
6. Frenkel, M., Funke, K., and Stadtmann, G. (2004), A panel analysis of
bilateral FDI flows to emerging economies. Economic systems 28(3): 281-
300.
7. Hausman, J. A. (1978) ‘Specification tests in econometrics’, Econometrica,
Vol. 46, pp1251- 71.
8. Hymer, S. H. (1976). The international operations of national firms: a study
of direct foreign investment. Cambridge, Mass., MIT Press.
9. John H.Dunning, Sarianna M.Lunda (2008). Multinational Enterprises and
Global Economy (2nd). Edward Elgar Publishing, Inc, 67 – 74
10. Kavita Wadhwa, Sudhakara Reddy S (2011). Foreign Direct Investment into
Developing Asian Countries: The Role of Market Seeking, Resource Seeking and Efficiency Seeking Factors, International Journal of Business and
12. MacDougall, G.D.A. (1960), The benefits and costs of private investment from abroad: a theoretical approach. Economic Record, vol. 36, pp. 13–35.
13. Nunes et al (2006). Determinants of FDI in Latin America.
14. Narayanamurthy Vijayakumar, Perumal Sridharan and Kode Chandra
Sekhara Rao (2010), Determinants of FDI in BRICS Countries: A panel
analysis. Int. Journal of Business Science and Applied Management, Volume
5, Issue 3.
15. Pravakar Sahoo (2006). Foreign Direct Investment in South Asia: Policy,
Trends, Impact and Determinants, ADB Institute Discussion Paper No. 56
16. UNCTAD (2009). World Investment Report 2009: Transnational
Corporations, Agricultural Production and Development, UNCTAD
17. UNCTAD (2012). World Investment Report 2012: Towards a new
generation of investment policies, UNCTAD.
18. Vernon, R. (1966). International investment and international trade in the
product cycle, Quarterly Journal of Economics 80:190–207.
19. Vinit Ranjan, Dr. Gaurav Agrawal (2011). FDI Inflow Determinants in BRIC
countries: A Panel Data Analysis, International Business Research, 4(4)
20. PGS.TS Nguyễn Phú Tụ (2006) Lý thuyết và chính sách thương mại kinh tế.
21. www.imf.org
PHỤ LỤC 1: NGUỒN DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
I. NGUỒN DỮ LIỆU THU THẬP BAN ĐẦU:
Country Name Code Year FDI GDP INFL WAGE INFREX TRAO LAB GCF
Armenia 2 2000 104190000.00 1911563665.39 -0.79 87470001.22 100.08 73.92 1473269.50 18.64 Armenia 2 2001 69868500.00 2118467913.38 3.15 94388160.71 100.08 71.62 1478102.40 19.76 Armenia 2 2002 110738700.00 2376335048.40 1.06 130979736.30 100.08 75.94 1463568.14 21.67 Armenia 2 2003 120872200.00 2807061008.69 4.72 167704055.80 100.08 82.19 1451107.78 24.26 Armenia 2 2004 247855451.61 3576615240.42 6.96 434552612.30 100.07 75.04 1436853.59 24.88 Armenia 2 2005 239384713.05 4900436758.50 0.64 486743259.01 100.06 72.04 1422159.71 30.47 Armenia 2 2006 453172318.40 6384457744.45 2.89 650336400.24 100.06 62.61 1406436.59 35.91 Armenia 2 2007 698820000.00 9206277478.95 4.41 837020000.00 100.05 58.34 1392459.00 37.78 Armenia 2 2008 935434359.80 11662017844.89 8.95 1052753220.49 100.05 55.70 1379176.11 40.87 Armenia 2 2009 777498557.93 8648015305.00 3.41 762749159.66 100.06 58.48 1394339.99 34.67 Armenia 2 2010 570060000.00 9260297329.12 8.18 990770000.00 100.06 66.15 1451010.14 32.87 Armenia 2 2011 663453322.24 10142408118.34 7.65 1993605174.38 100.06 71.11 1464961.32 27.28 Armenia 2 2012 489406794.41 9950522732.79 2.56 2122873984.83 73.92 1480503.74 23.76 Armenia 2 2013 369972903.53 10432169571.25 5.79 2192648492.31 77.57 21.68 Azerbaijan 3 2000 129937000.00 5272617196.05 1.81 57131999.97 100.04 77.42 3556037.80 20.67 Azerbaijan 3 2001 226513000.00 5707618246.57 1.55 104125000.00 100.04 78.24 3638099.55 20.68 Azerbaijan 3 2002 1392435000.00 6236024951.20 2.77 181707000.70 100.04 92.82 3725331.92 34.58 Azerbaijan 3 2003 3284998000.00 7275766111.24 2.23 170957000.70 100.04 107.56 3810519.13 53.17 Azerbaijan 3 2004 3556099000.00 8680511918.49 6.71 227578002.90 100.04 121.50 3899969.44 57.99 Azerbaijan 3 2005 4476396000.00 13245421880.83 9.68 623235000.00 100.03 115.83 3986191.93 41.53 Azerbaijan 3 2006 4485966000.00 20982270733.25 8.33 790214000.00 100.03 105.27 4078128.26 29.86
Azerbaijan 3 2008 3986807000.00 48852482960.08 20.83 1518327000.00 100.04 89.24 4294595.88 18.69 Azerbaijan 3 2009 2900030000.00 44291490420.50 1.46 1254645000.00 100.05 74.74 4457703.67 18.95 Azerbaijan 3 2010 3352997000.00 52905998878.71 5.74 1410296000.00 100.05 74.99 4514736.20 18.06 Azerbaijan 3 2011 4485120000.00 65952763948.84 7.85 1893080000.00 100.04 80.51 4626429.60 20.27 Azerbaijan 3 2012 5293250000.00 66604589419.46 1.06 1990180000.00 79.35 4741441.94 21.95 Azerbaijan 3 2013 2619437000.00 73560484384.96 5.43 1733168000.00 75.59 24.71 Bangladesh 5 2000 280384629.68 47124925462.13 2.21 1967528809.00 100.57 33.21 58986696.48 23.02 Bangladesh 5 2001 78527040.08 46987842846.55 2.01 2104551514.00 100.53 36.88 60557892.20 23.09