CHƯƠNG 4. NHỮNG YẾU TỐ TÁC ĐỘNG TỚI ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP CỦA
4.1. Mô hình tác động
4.1.1. Cơ sở lý thuyết về mô hình
Tác giả thực hiện nghiên cứu mô hình dựa trên cơ sở lý thuyết về đầu tư của Dunning (1981, 1993, 1997, 2000). Theo các lý thuyết chiết trung, lý thuyết OLI và ILP của Dunning, các doanh nghiệp khi đầu tư ra nước ngoài sẽ dựa vào các lợi thế nhất định của mình để tiến hành đầu tư như quyền sở hữu, địa bàn đầu tư và tính quốc tế trong quy mô hoạt động của doanh nghiệp.
Các yếu tố về chính sách đầu tư và môi trường đầu tư của nước chủ đầu tư tạo ra các yếu tố đẩy đối với đầu tư trực tiếp của các doanh nghiệp Việt Nam sang ASEAN.
Bên cạnh đó, với các động cơ khác nhau, các doanh nghiệp sẽ hình thành nên các chiến lược đầu tư khác nhau, trong đó bao gồm: động cơ về thị trường, động cơ tìm kiếm tài nguyên, động cơ tìm kiếm tài sản chiến lược và động cơ tìm kiếm hiệu quả đầu tư. Các động cơ này tạo nên yếu tố kéo đối với vốn đầu tư trực tiếp của các doanh nghiệp trên thị trường nước ngoài.
Với góc độ tiếp cận theo hướng động cơ của các nhà đầu tư, có thể thấy có nhiều yếu tố tác động đến đầu tư trực tiếp của các doanh nghiệp Việt Nam sang ASEAN.
M.Mele và cộng sự (2017) khi giải thích các yếu tố tác động đến đầu tư trực tiếp của Trung Quốc vào các nước ASEAN đã cho thấy, các yếu tố tác động OFDI bao gồm: độ mở của nền kinh tế, rủi ro về chính trị, sự gần gũi về văn hóa, lãi suất, khoảng cách, mức độ mở của FDI. Các yếu tố này đã được sử dụng trong một số nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố quyết định của nước chủ nhà đối với FDI của Trung Quốc (Buckley và cộng sự, 2007; Cheng và Ma, 2008; Amighini et al., 2011), cho thấy các nhà đầu tư khi tiến hành đầu tư đều dựa trên các động cơ về thị trường, về tài nguyên hay hiệu quả đầu tư.
Kết quả nghiên cứu tại các quốc gia OECD cho thấy các nhà đầu tư quyết định OFDI đầu tư sang thị trường này là từ yếu tố thị trường, dẫn tới các yếu tố tác động đến OFDI căn cứ vào tốc độ tăng trưởng của các nền kinh tế trong ASEAN (Kolstad
và Wiig, 2012; Thành và Mã, 2008; Cheung và Qian, 2008); trong khi đó một số nghiên cứu xem xét trường hợp của các quốc gia không thuộc OECD lại cho thấy tài nguyên thiên nhiên lại có vai trò tạo động lực để thu hút đầu tư vào trong nước (Buckley et al., 2007; Pradhan, 2009; Sanflippo, 2010; Kolstad và Wiig, 2012).
Một số nghiên cứu ở góc độ phân tích trong một ngành công nghiệp cho thấy động cơ về tìm kiếm tài sản chiến lược lại có tính quyết định đến OFDI Trung Quốc cả trong sản xuất và dịch vụ các lĩnh vực (Noorbakhsh và Paloni, 2001; Amighini et al., 2011).
Ngoài ra, các yếu tố khác được các nhà nghiên cứu chỉ ra ảnh hưởng đến việc thu hút vốn FDI vào trong nước bao gồm rủi ro chính trị (Ietto-Gillies, 2005), sự không hoàn hảo của thị trường vốn (Yamin, 2000) kết hợp với hệ thống ngân hàng kém hiệu quả (Warner et al., 2004; Trẻ em và Coleues, 2005; Antkiewicz và Whalley, 2006), cho phép các doanh nghiệp nhà nước có sẵn vốn cho họ ở bên dưới theo cách đó, tỷ giá thị trường, có được lợi thế so với các doanh nghiệp tư nhân (Scott, 2002; Warner và cộng sự, 2004; Buckley và cộng sự, 2007). Nhiều nghiên cứu cho thấy, việc đầu tư của các doanh nghiệp nhà nước không nhất thiết theo đuổi mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận mà dựa vào ưu đãi của chính phủ để thực hiện các mục tiêu chính trị, do vậy các quyết định đầu tư của các doanh nghiệp này khác với các quốc gia khác (Morck và cộng sự, 2008; Yeung và Liu, 2008). Có thể thấy theo lý thuyết truyền thống, rủi ro chính trị có thể làm giảm thu hút FDI (Chekrabarti, 2001), song với trường hợp của Trung Quốc, dòng vốn đầu tư lại đổ đến những có độ rủi ro chính trị và kinh tế cao (Buckley et al., 2007; Johanson và Vahalne, 1977).
Ngoài ra, các nghiên cứu khác cũng cho thấy có các yếu tố khác tác động đến vốn đầu tư của các doanh nghiệp ra nước ngoài, như khoảng cách địa lý (Tang &
Trevino, 2010), Ghemawat, 2001) trong đó khoảng cách tồn tại không chỉ trong địa lý, mà còn trong khoảng cách chênh lệch về kinh tế, về văn hóa về quản lý. Cụ thể, sự gần gũi về văn hóa dẫn đến giao tiếp và giao dịch thấp hơn chi phí kinh doanh do đó làm tăng vốn FDI (Ivanov và Ivanov, 2015).
4.1.2. Xây dựng mô hình
Dựa trên cơ sở góc độ phân tích mô hình các yếu tố đẩy và yếu tố kéo tác động đến đầu tư trực tiếp của các doanh nghiệp Việt Nam trên thị trường ASEAN, tác giả
đã đề xuất 2 mô hình tác động, trong đó, mô hình thứ nhất xuất phát từ các yếu tố về phía nước chủ đầu tư (tạo ra yếu tố đẩy đối với hoạt động đầu tư) và mô hình thứ hai tiếp cận dưới góc độ của nước tiếp nhận đầu tư (tạo ra yếu tố kéo tác động đến động cơ đầu tư của các doanh nghiệp Việt Nam).
Hai mô hình được thể hiện thông qua công thức như sau:
* Mô hình 1:
OFDIVN= f(LNGDP, OPE, EXR, PORISK, GR, AIA, ACIA, AEC) Trong đó:
OFDIVN: Vốn đăng ký hàng năm sang từng nước thành viên của ASEAN.
LNGDP: GDP bình quân đầu người (đối với mô hình 1 – mô hình dựa trên các yếu tố đẩy, dữ liệu sẽ được lấy của Việt Nam)
OPE: Chỉ số độ mở của nền kinh tế Việt Nam trong 1 năm, được tính theo tỷ lệ XNK trên GDP của nước tiếp nhận đầu tư.
EXR: Chỉ số giá quy đổi theo tỷ giá hối đoái USD/VN trong 1 năm.
PORISK: Chỉ số về rủi ro chính trị của Việt Nam trong 1 năm.
ATIGA, ACIA, AEC: Các biến giả thể hiện tác động của các hiệp định thương mại và đầu tư trong ASEAN đến việc thúc đẩy vốn Việt Nam vào ASEAN. Các chỉ số này sẽ nhận giá trị là 1 từ thời điểm có hiệu lực đối với từng nước thành viên khi tham gia, các thời điểm trước đó sẽ nhận giá trị là 0.
* Mô hình 2:
OFDIVN= f(LNGDP, INFR, OPE, EXR, RES, CORTAX, LAB, PORISK, GR, AIA, ACIA, AEC)
Trong đó:
OFDIVN: Vốn đăng ký hàng năm sang từng nước thành viên của ASEAN.
LNGDP: GDP bình quân đầu người (đối với mô hình 1 – mô hình dựa trên các yếu tố đẩy, dữ liệu sẽ được lấy của Việt Nam, đối với mô hình 2 – mô hình dựa trên các yếu tố kéo, dữ liệu GDP bình quân đầu người được thu thập từ các nước tiếp nhận đầu tư trong ASEAN)
INFR: Chỉ số cơ sở hạ tầng, được tính theo tỷ lệ cá nhân sử dụng internet trong 1 năm.
OPE: Chỉ số độ mở của nền kinh tế trong 1 năm, được tính theo tỷ lệ XNK trên GDP của nước tiếp nhận đầu tư.
EXR: Chỉ số giá quy đổi theo tỷ giá hối đoái trong 1 năm.
RES: Chỉ số tài nguyên thiên nhiên trên GDP trong 1 năm.
CORTAX: Mức thuế suất đối với thu nhập doanh nghiệp trong 1 năm.
LAB: Chỉ số về lao động, được tính bằng số lao động trên GDP trong 1 năm.
PORISK: Chỉ số về rủi ro chính trị trong 1 năm.
ATIGA, ACIA, AEC: Các biến giả thể hiện tác động của các hiệp định thương mại và đầu tư trong ASEAN đến việc thu hút vốn FDI của Việt Nam vào ASEAN.
Các chỉ số này sẽ nhận giá trị là 1 từ thời điểm có hiệu lực đối với từng nước thành viên khi tham gia, các thời điểm trước đó sẽ nhận giá trị là 0.