các nhân tố ảnh hưởng đến việc thu hút vốn đầu tư trực tiếp từ nước ngoài tại 63 tỉnh thành ở việt nam năm 2016

Cùng với các biến số kinh tế khả quan, xu hướng tích cực của dòng vốn FDI vào Việt Nam trong thời kì hiện nay đã trở thành động lực thôi thúc chúng em thực hiện đề tài Các nhân tố ảnh hư

LỜI NÓI ĐẦU

Có thể nói, quá trình “đổi mới” bắt đầu từ năm 1986 là một bước ngoặt trong nền kinh tếViệt Nam Trong thời kì hội nhập và phát triển hiện nay, nền kinh tế Việt Nam vẫn kếthừa lộ trình hòa nhập vào nền kinh tế thế giới để phát triển và trở thành một trong nhữngnền kinh tế có tốc độ tăng trưởng hàng đầu thế giới trong nhiều năm trở lại đây Để có thểđạt được kết quả ấn tượng trên, chúng ta không thể không kể đến sự đóng góp không thểthay thế của dòng vốn đầu tư trực tiếp từ nước ngoài (FDI) đổ vào Việt Nam từ năm 1988đến nay

Cùng với các biến số kinh tế khả quan, xu hướng tích cực của dòng vốn FDI vào Việt Nam

trong thời kì hiện nay đã trở thành động lực thôi thúc chúng em thực hiện đề tài Các nhân tố ảnh hưởng đến việc thu hút vốn đầu tư trực tiếp từ nước ngoài tại 63 tỉnh thành Việt Nam năm 2016 Nhận thức được tầm quan trọng chiến lược của nguồn vốn này, chúng em

muốn thông qua bài tiểu luận này để có cái nhìn toàn diện và khách quan hơn về FDI, cũngnhư tiềm năng phát triển kinh tế của Việt Nam trong tương lai thông qua FDI, dựa vào cácchỉ số hiện tại (cụ thể là năm 2016) Từ đó, chúng em có thể đề xuất được một số giải pháp

để khai thác tối ưu các tiềm lực kinh tế sẵn có và có lợi thế tại mỗi tỉnh thành của Việt Namnhằm huớng tới mục tiêu chung là nền kinh tế tăng trưởng bền vững

Trong quá trình thực hiện tiểu luận, nhóm nghiên cứu đã gặp phải một số hạn chế nhấtđịnh, có thể kể đến sự giới hạn của nguồn dữ liệu hay khó khăn trong việc nghiên cứu cáctài liệu tham khảo để chọn lọc các biến độc lập để đưa vào mô hình Các hạn chế kể trên

có thể ảnh hưởng đến tính chính xác tuyệt đối của kết quả nghiên cứu, do vậy, nhómchúng em rất mong nhận được những ý kiến đánh giá, bổ sung của cô để nghiên cứuđược hoàn thiện hơn

Bố cục tiểu luận gồm 4 phần:

Phần 1: Lời mở đầu - Tổng quan về nghiên cứu.

Phần 2: Nội dung nghiên cứu, gồm 3 mục:

1 Cơ sở lý luận về các nhân tố tác động lên FDI

2 Xây dựng mô hình kinh tế lượng dựa vào nguồn dữ liệu thu thập được

3 Kết quả ước lượng mô hình, các kiểm định liên quan

Phần 3: Kết luận và kiến nghị giải pháp.

Phần 4: Tài liệu tham khảo và phụ lục.

NỘI DUNG CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1 Định nghĩa, khái niệm và các lý thuyết liên quan.

 Vốn đầu tư trực tiếp từ nước ngoài (FDI - Foreign Direct Invesment) Tổ chức Thươngmại Thế giới đưa ra định nghĩa như sau về FDI:

“Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) xảy ra khi một nhà đầu tư từ một nước (nước chủ đầutư) có được một tài sản ở một nước khác (nước thu hút đầu tư) cùng với quyền quản lý tàisản đó Phương diện quản lý là thứ để phân biệt FDI với các công cụ tài chính khác.Trong phần lớn trường hợp, cả nhà đầu tư lẫn tài sản mà người đó quản lý ở nước ngoài

là các cơ sở kinh doanh.”

Tranh thủ nguồn lực từ bên ngoài là bước đi hiệu quả nhất cho các nước có xuất phátđiểm thấp và gặp nhiều hạn chế về nguồn lực như Việt Nam Trong đó, nguồn vốn FDIđóng vai trò quan trọng đối với tăng trưởng và phát triển kinh tế, không chỉ nhằm bổ sungnguồn vốn cho đầu tư phát triển, mà còn nhằm mục đích tiếp nhận, chuyển giao côngnghệ, kinh nghiệm quản lý tiên tiến, kỹ năng kinh doanh quốc tế, mở rộng thị trường, tạoviệc làm và nâng cao thu nhập cho người lao động

 Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI - Provincial Competitiveness Index)

Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh là chỉ số đánh giá và xếp hạng chính quyền các tỉnh,thành của Việt Nam về chất lượng điều hành kinh tế và xây dựng môi trường kinh doanhthuận lợi cho việc phát triển doanh nghiệp dân doanh

1.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu

Nghiên cứu về FDI thường xoay quanh nền tảng là mô hình OLI của John Dunning, tậptrung theo ba hướng nghiên cứu chính đó là: (1) “Tại sao”, đâu là động cơ để các tập đoànthực hiện FDI (Lợi thế về sở hữu của doanh nghiệp); (2) “Như thế nào”, việc đầu tư nênđược thực hiện ra sao để tối đa hóa lợi ích doanh nghiệp (Lợi thế về nội bộ hóa sản xuất); và(3)“Ở đâu”, đâu là địa điểm thuận lợi để tiến hành đầu tư (Lợi thế về địa điểm) Trong đó,địa điểm là vấn đề nhận được đặc biệt nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, bởi quyếtđịnh của nhà đầu tư có thể bị ảnh hưởng mạnh khi họ cân nhắc tính khả thi bằng việc trả lờicác câu hỏi: Quốc gia, địa phương nào sẽ là nơi tốt nhất để xây dựng nhà máy, đâu sẽ là nơiđáp ứng được các yêu cầu của nhà đầu tư và có tiềm năng hứa hẹn để đem lại lợi

nhuận về lâu dài Từ nhận định này, hàng loạt các nghiên cứu trước đó đã được tiến hành

và tập trung vào các yếu tố lợi thế về địa điểm: Tiềm năng thị trường, Lao động, Cơ sở

hạ tầng, Chính sách chính phủ và Tác động tích lũy.

 Về tiềm năng thị trường, các biến thường được sử dụng phổ biến là Dân số, Tốc độtăng dân số, GDP, GDP đầu người hay Tốc độ tăng GDP Vào tháng 1/ 2012, nghiêncứu của Bulent Esiyok và Mehmet Ugur về các nhân tố liên quan đến lợi thế địa điểmquyết định lên lượng vốn FDI tới 62 tỉnh thành ở Việt Nam từ năm 2006-2009 chỉ rarằng GDP trên đầu người của một địa phương càng cao thì số vốn FDI đăng kí cànglớn, hay tác động của GDP lên FDI là tác động dương

 Về lao động, biến số này không thường xuyên được đo đạc bằng phần trăm công nhân

đã qua đào tạo trên tổng số lao động sẵn có của từng địa phương Đúng với kỳ vọng,

số lượng lao động có kỹ năng có tác động dương lên FDI trong nghiên cứu của Rimbert Hemmer và Nguyễn Thị Phương Hoa vào năm 2002, về Đóng góp của FDItrong công cuộc giảm đói nghèo ở Việt Nam những năm 1990

Hans- Về cơ sở hạ tầng, biến số được sử dụng khá đa dạng trong các nghiên cứu, có thể là sốlượng điện thoại, nguồn cung điện cho hoạt động sản xuất kinh doanh, số bến cảng,

… Tuy được dự đoán sẽ đem lại tác động tích cực đến FDI nhưng trên thực tế, nhiềunghiên cứu đã chỉ ra rằng trong nhiều trường hợp, biến số không hề có tác động đếnFDI Có thể kể đến nghiên cứu của Nguyễn Thị Tường Anh và Nguyễn Hữu Tâm

(2013), biến đại diện cho chất lượng cơ sở hạ tầng là khoảng cách đến sân bay gần

nhất không có ý nghĩa trong cả 2 mô hình năm 2001-2007 và năm 2008-2010

 Về chính sách của chính phủ, một biến số được sử dụng rộng rãi đó là chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh Tuy nhiên các nghiên cứu sử dụng chỉ số này cho thấynhiều khác biệt Ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc là dương trongnghiên cứu của Bulent Esiyok và Mehmet Ugur, trong khi Edmund J Malesky trongnghiên cứu của mình là Điều hành địa phương và FDI ở Việt Nam – 20 năm đầu tưnước ngoài: nhìn lại và định hướng tương lai (1987-2007) được xuất bản năm 2007 đãphân tích 10 chỉ số thành phần của PCI và chỉ nhận thấy ảnh hưởng mạnh ở một sốchỉ số như chính sách phát triển khu vực tư nhân, minh bạch và tiếp cận đất đai

PCI- Về tác động tích lũy, biến số thường được sử dụng là FDI của thời kì trước nghiên cứu.Malesky cho rằng tác động tích lũy, hay sự xuất hiện của các nhà đầu tư thời kì trướcnghiên cứu không quan trọng bằng các chính sách và cách điều hành của chính phủ địa

tác giả sử dụng các biến số liên quan đến doanh nghiệp như số lượng doanh nghiệptrên 1000 dân, quy mô bình quân của doanh nghiệp về vốn và lao động hay doanh thubình quân của doanh nghiệp trên địa bàn Kết quả nghiên cứu cho thấy nhân tố tíchlũy mang tới ảnh hưởng dương và có vai trò quan trọng, hay nói cách khác: “các nhàđầu tư không hề có sự thay đổi tâm lý khi cân nhắc quyết định đầu tư trên khía cạnhxem xét sự hoạt động của các doanh nghiệp trước đó” (trích từ nghiên cứu củaNguyễn Thị Tường Anh và Nguyễn Hữu Tâm).

CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH

2.1 Phương pháp luận của nghiên cứu

Trong quá trình thu thập số liệu, nhóm sử dụng phương pháp nghiên cứu tài liệu để thuthập các con số liên quan đến các yếu tố tác động và dòng vốn đầu tư FDI

Nhóm sử dụng phương pháp ước lượng OLS để xác định sự ảnh hưởng của các biến đại diện cho các yếu tố tác động tới biến FDI

2.2 Xây dựng mô hình lý thuyết

2.2.1 Xác định dạng mô hình

Từ việc tham khảo các mô hình và lý thuyết nêu trên, nhóm quyết định sử dụng hàm hồiquy tuyến tính để thực hiện mục đích nghiên cứu Hàm hồi quy tuyến tính tổng quát có

6 biến độc lập Dạng hàm như sau:

FDI = β0 +β1*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uiinc + β2*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + ui per + β3*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uipop+ β4*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uilabor + β5*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uim + β6*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uipci + ui

Trong đó: β0: Hệ số tự do

βi: Hệ số hồi quyui: Sai số ngẫu nhiên

2.2.2 Mô tả các biến

Thu nhập bình quân Biến đại diện cho thu

Mang dấu (+) trong Tổng cục

Inc dầu người nhập bình quân đầu

hàm hồi quy thống kê

(Đơn vị : Triệu đồng) người một tỉnh.

Tỷ lệ phần trăm tự Biến đại diện cho tỉ lệ

Mang dấu (+) trong Tổng cục

Per tăng dân số một tỉnh gia tăng dân số của

hàm hồi quy thống kê

(Đơn vị : %) một tỉnh

Dân số của một tỉnh

Biến đại diện cho dân Mang dấu (+) trong Tổng cục

Pop (Đơn vị : Nghìn

7

Tỷ lệ lao động từ 15 Biến đại diện cho tỷ lệ

tuổi trở lên đã qua lao động từ 15 tuổi trở

Mang dấu (+) trong Tổng cục

Labor đào tạo. lênđang làm việc trong

hàm hồi quy thống kê

(Đơn vị : %) nền kinh tế đã qua đào

tạo ở một tỉnh

Khối lượng hàng hóa Biến đại diện cho khối

Mang dấu (+) trong Tổng cục

M vận chuyển lượng hàng hóa vận

hàm hồi quy thống kê

(Đơn vị : Nghìn tấn) chuyển ở một tỉnh.

Chỉ số năng lực cạnh

Biến đại diện cho chỉ

của một tỉnh

điểm 100)

Nhóm kỳ vọng tất cả dấu của các biến độc lập trong hàm hồi quy mang dấu dương vìnhững lý do sau đây:

Về biến thu nhập bình quân đầu người Inc, thu nhập bình quân đầu người tăng, đồng

nghĩa với việc họ sẵn sàng bỏ nhiều tiền hơn để thỏa mãn nhu cầu của mình, từ đó nhucầu của thị trường sẽ tăng lên Do vậy khi thu nhập bình quân đầu người tăng thì lượngvốn FDI tăng

Về biến tỷ lệ gia tăng dân số Per, tỷ lệ gia tăng dân số hàng năm cao, dẫn đến việc tỉnh

này sẽ có nhiều lao động trong tương lai Do vậy, khi tỷ lệ gia tăng dân số hàng năm tăngthì lượng vốn FDI tăng

Về biến dân số của một tỉnh Pop, số lượng dân cư của một tỉnh càng cao thì lượng người

trong độ tuổi lao động càng lớn, sẽ là điều đáng lưu ý với các nhà đầu tư Do vậy, khi dân

số của một tỉnh tăng thì lượng vốn FDI tăng

Về biến tỷ lệ lao động từ 15 tuổi trở lên đang làm việc trong nền kinh tế đã qua đào tạo

Labor, giá trị này càng cao thể hiện lượng lao động đã qua đào tạo càng lớn Do đó, những người sử dụng lao động không cần mất nhiều chi phí để đào tạo lại lao động nữa.

Do vậy, khi tỷ lệ lao động từ tuổi trở lên đang làm việc trong nền kinh tế đã qua đào tạotăng, lượng vốn FDI tăng

8

Về biến khối lượng hàng hóa vận chuyển M, khối lượng hàng hóa vận chuyển của một

tỉnh có thể đại diện cho trình độ phát triển của cơ sở hạ tầng, cụ thể là hạ tầng giao thông.Đây một yếu tố quyết định khi nhà đầu tư cân nhắc có nên bỏ tiển đầu tư vào địa phươngnày hay không Do vậy, khi khối lượng hàng hóa vận chuyển tăng, lượng vốn FDI tăng

Về biến chỉ số năng lực cạnh tranh giữa các tỉnh PCI, đây là chỉ số đánh giá chất lượng

điều hành kinh tế và xây dựng môi trường kinh doanh thuận lợi cho việc phát triển doanhnghiệp dân doanh Nhà đầu tư có thể cân nhắc việc đầu tư thông qua chỉ số này Do vậy,chỉ số PCI cao, lượng vốn FDI tăng

2.3 Thống kê mô tả và phân tích tương quan

2.3.1 Thống kê chung

Về số lượng các quan sát, nhóm tiến hành thu thập số liệu trên tất cả các tỉnh, thành phốcủa Việt Nam và thu về 63 quan sát hợp lệ Dưới đây là bẳng mô tả chung cho các biếnthành phần:

Trung bình Độ lệch Giá trị lớn Giá trị nhỏ Số quan sát

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

2.3.2 Thống kê mô tả riêng

Ở phần này, nhóm nghiên cứu sử dụng bảng tần suất dể mô tả các biến số đáng chú ý của các yếu tổ ản hưởng đến dòng vốn FDI

Ta có các bảng tần suất như sau:

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

Đối với biến Pop, đa số các tỉnh (thành phố) trên lãnh thổ Việt Nam có lượng dân cư

dưới 2 triệu người, chiếm 90.47% số tỉnh Chỉ có một số ít các tỉnh có số dân trên 2 triệungười, trong đó chỉ có 2 tỉnh (thành phố) có số dân từ 6 triệu người trở lên, đó là Hà Nội

Đối với biến Per, hầu hết tỷ lệ gia tăng dân số của các tỉnh trên cả nước chỉ đạt từ 1.5%

trở xuống, chiếm 77.42% số tỉnh Giá trị tỷ lệ gia tăng dân số càng cao thì càng có ít địa phương đạt được Có khoảng 12.69% số tỉnh có tỷ lệ gia tăng dân số từ 2% trở lên,

cá biệt chỉ có 3.17% số tỉnh có tỷ lệ gia tăng dân số trên 3%

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

Đối với biến Labor, đa số các tỉnh có tỷ lệ lao động từ 15 tuổi trở lên đang làm việc trong

nền kinh tế đã qua đào tạo đạt từ 10 - 30% trên tổng số dân, chiếm 87.3% số tỉnh Ngoài

ra, có 3 tỉnh có tỷ lệ lao động từ 15 tuổi trở lên đang làm việc trong nền kinh tế đã quađào tạo đạt dưới 10%, chỉ có 5 tỉnh đạt trên 30%

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

Đối với biến thu nhập bình quân đầu người Inc, đa số các tỉnh trên cả nước có thu nhập

bình quân đầu người trong khoảng từ 20 triệu VNĐ đến 40 triệu VNĐ, chiếm 63.49% sốtỉnh trên cả nước Ngoài ra, các tỉnh có thu nhập bình quân đầu người dưới 20 triệu VNĐchiếm 19.04%, nhiều hơn số lượng các tỉnh có thu nhập bình quân đầu người trên 40 triệuVNĐ/năm (chiếm 17.46%)

2.3.3 Thống kê tương quan

Trong phần này, nhóm tiến hành phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong môhình nghiên cứu nhằm xem xét về mức độ tương tác giữa các biến với nhau cả về hướnglẫn độ mạnh của biến:

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

Thông qua bảng trên ta thấy, biến FDI có tương quan (+) với tất cả các biến Về độ mạnh yếu, biến FDI có tương quan mạnh với các biến Pop, Inc và rất mạnh với M (Evans, 1996) Dự đoán 3 biến pop, inc và m có khả năng sẽ có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Biến pci chỉ có tương quan đáng kể với biến inc và labor, với các biến còn lại tương quan yếu, pci chỉ có tương quan âm với biến per.

Biến pop có tương quan rất mạnh với biến m (Evans, 1996), dự đoán mô hình xảy ra đa cộng tuyến không hoàn hảo Biến pop gần như không đáng kể với biến per (độ tương

quan là 0.0648)

Biến per có tương quan yếu với tất cả các biến, tương quan âm với biến pci.

Biến labor có tương quan (+) với tất cả các biến và có tương quan mạnh với biến m

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ

3.1 Bảng kết quả thu được

Đầu tiên, để ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương

nhỏ nhất (OLS), ta dùng lệnh reg fdi inc per pop labor m pci

FDI Hệ số Sai số chuẩn t quan sát p-value Khoảng tin cậy với

Bảng 1: Kết quả hồi quy OLS

(Nguồn: Nhóm tác giả tính toán)

3.2 Phân tích kết quả

3.2.1 Mô hình hồi quy mẫu

Ta có mô hình hồi quy mẫu:

Trước hết ta có bảng dữ liệu chọn lọc như sau:

Hệ số OLS biến

Biến độc lập

trong Hệ số hồi Thống kê

p-Khoảng tin cậy

Chỉ số năng lực

pci -51.633 -2.31 0.025 (-96.39566 ; -6.87035)cạnh tranh

= 1655.391+ 38.266*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uiinc + 160.715*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uiper + 0 142*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uipop - 3.136*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uilabor + 0.013*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uim – 51.633*inc + β2* per + β3*pop+ β4*labor + β5*m + β6*pci + uipci

3.2.2 Ý nghĩa các hệ số hồi quy

 Hệ số chặn ̂ = 1655.391: khi giá trị các biến độc lập trong mô hình bằng 0 thì tổng

vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào 63 tỉnh thành là 1655.391 triệu USD.

 Hệ số ̂ = 38.266: khi thu nhập bình quân đầu người theo năm tăng lên 1 triệu đồng

thì tổng số vốn đầu tư trực tiếp từ nước ngoài vào 1 tỉnh thành tại Việt Nam tăng

15

38.266 triệu đồng, với điều kiện các yếu tố khác không đổi Kết quả này đúng với kỳ

vọng

 Hệ số ̂ = 160.715: khi tốc độ gia tăng dân số tăng 1% thì tổng số vốn đầu tư trực

tiếp từ nước ngoài vào 1 tỉnh thành tại Việt Nam tăng 160.715% với điều kiện

các yếu tố khác không đổi Kết quả này đúng với kỳ vọng

 Hệ số ̂ = 0 142: khi dân số tăng 1 nghìn người thì tổng số vốn đầu tư trực tiếp từ

nước ngoài vào 1 tỉnh thành tại Việt Nam tăng 0.142 nghìn người, với điều kiện

các yếu tố khác không đổi Kết quả này đúng với kỳ vọng

 Hệ số ̂ = - 3.136: khi số lượng lao động trên 15 tuổi đã qua đào tạo tăng 1% thì

tổng số vốn đầu tư trực tiếp từ nước ngoài vào 1 tỉnh thành tại Việt Nam giảm

3.136%, với điều kiện các yếu tố khác không đổi Kết quả này trái với kỳ vọng.

 Hệ số ̂ = 0.013: khi khối lượng hàng hóa vận chuyển tăng 1 nghìn tấn thì tổng số

đầu tư trực tiếp từ nước ngoài vào 1 tỉnh thành tại Việt Nam giảm 51.633 đơn vị với

điều kiện các yếu tố khác không đổi Kết quả phù trái với kỳ vọng

3.2.3 Phân tích các số liệu liên quan

 Hệ số xác định R2 = 0.8132 thể hiện mức độ phù hợp của hàm hồi quy mẫu Bên cạnh

đó, giá trị 0.8132 còn thể hiện tỷ lệ phần trăm biến động của tổng vốn đầu tư trực tiếp của nước ngoài vào 63 tỉnh thành của Việt Nam được giải thích bởi các biến độc lập

gồm: “năng lực cạnh tranh”, “dân số”, "tốc độ gia tăng dân số”, “số lượng lao động trên 15 tuổi đã qua đào tạo”, “thu nhập bình quân đầu người” và “khối lượng hàng

16

hóa vận chuyển” Nghĩa là các biến độc lập pci, pop, per, labor, inc và m giải thích

được 81.32% sự thay đổi trong giá trị của biến FDI, còn lại là các yếu tố khác

3.2.4 Kiểm định giả thuyết.

3.2.4.1 Kiểm định giả thiết về hệ số hồi quy

Giả thuyết thống kê: { :=

∗ (ở đây j *

= 0)

Kiểm định hệ số hồi quy bằng phương pháp khoảng tin cậy:

Biến độc lập Hệ số hồi quy Khoảng tin cậy Giá trị 0 nằm trong Kết quả

khoảng tin cậy

(28.39777 ; 293.0323) không Có ý nghĩa thống kê

pop ̂ (-0.00228 ; 0.28597) có Không có ý nghĩathống kê

labor ̂ (-23.71142 ; 17.44006) có Không có ý nghĩathống kê

Với 04 biến độc lập Thu nhập bình quân đầu người theo năm (inc), Tốc độ gia tăng dân

số (per), Khối lượng hàng hóa vận chuyển (m) và Năng lực cạnh tranh (pci), ta thấy giá

trị 0 không thuộc khoảng tin cậy, tức là có thể bác bỏ giả thuyết H0 04 biến này có ýnghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%

Với 02 biến độc lập Số lượng lao động trên 15 tuổi đã qua đào tạo (labor) và Dân số (pop)

giá trị 0 thuộc vào khoảng tin cậy nên ta không bác bỏ giả thiết H0 Vậy 02 biến này không

có giá trị thống kê ở mức ý nghĩa 5%, tức là nó không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc FDI

Kiểm định hệ số hồi quy bằng phương pháp P-value:

Biến độc lập Hệ số hồi quy P-value

Biến pop có hệ số p-value = 0.054 > 0.05, nghĩa là biến pop không có ý nghĩa thống

kê với mức ý nghĩa là 5%

Biến labor có hệ số p-value = 0.761 > 0.05, nghĩa là biến labor không có ý nghĩa

thống kê với mức ý nghĩa là 5%

Biến m có hệ số p-value = 0.011 < 0.05, nghĩa là biến per có ý nghĩa thống kê với mức

ý nghĩa là 5%

Biến pci có hệ số p-value = 0.025 < 0.05, nghĩa là biến per có ý nghĩa thống kê với mức ý

nghĩa là 5%

Tóm lại, có 4/6 biến độc lập được đưa ra có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, đó

là các biến inc, per, m, pci 2 biến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình là biến pop

và labor.

3.2.4.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Kiểm định này nhằm xem xét trường hợp các tham số của biến số độc lập ̂ i đồng thời bằng 0 có xảy ra không.

Giả thuyết thống kê:

Nếu giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa = 0.05 thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức là mô hình hồi quy phù hợp

18

Phân tích kết quả:

Từ bảng kết quả hồi quy OLS ta có giá trị p-value = 0.0000 < 0.5  Bác bỏ H0, chấpnhận H1

Vậy, với mức ý nghĩa 5%, mô hình hồi quy phù hợp

3.2.4.2 Kiểm định các khuyết tật của mô hình

3.2.4.2.1 Kiểm định bỏ sót biến

Kiểm định này nhằm xét xem mô hình có bỏ sót biến quan trọng hay không

Giả thuyết thống kê:

{H0: mô hình không bỏ sót biến.

Nếu giá trị p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa = 0.05 thì bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức là mô hình bỏ sót biến

Trong STATA, ta gõ lệnh estat ovtest

Phân tích kết quả:

F(3, 53) = 22.13Prob > F = 0.0000Kết quả kiểm định cho ta p-value = 0.0000 < 0.05  Bác bỏ H0, chấp nhận H1: mô hình

bỏ sót biến

Phân tích nguyên nhân của hiện tượng bỏ sót biến trong mô hình nghiên cứu:

Hiện tượng bỏ sót biến xảy ra khi mô hình lý thuyết đưa ra nghiên cứu là chưa vững Theo Pham (2002), vốn FDI đổ vào các địa phương trong phụ thuộc vào quy mô thị

H1: mô hình bỏ sót biến.

tác động đến FDI trong giai đoạn 1996–2005 và tìm thấy mối quan hệ với các yếu tố tăng trưởng kinh tế, quy mô thị trường, đầu tư trong nước, chất lượng lao động, chi phí lao động, cơ sở hạ tầng và tỉ giá hối đoái Những nghiên cứu này đều đưa ra những nhân

tố chính tác động đến FDI nhưng chưa có nghiên cứu nào tổng hợp được đầy đủ tất cả các yếu tố

Nguyên nhân của việc bỏ sót biến trong mô hình là do có những yếu tố ảnh hưởng đến

FDI mà nhóm tác giả không thể thu thập được số liệu, cũng không có thước đo chính xác

19

để lượng hóa các yếu tố ấy (sự hoàn thiện và phù hợp của hệ thống pháp luật, các chính sách, quy định về quản lý của bộ máy nhà nước, tình hình kinh tế - chính trị của quốc gia,

…) Một biến quan trọng mà mô hình bỏ qua là sự hiện diện của tương tác không gian giữa các tỉnh

Vì vậy, nhóm tác giả nhận định đây là hạn chế trong mô hình của mình

3.2.4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến

Trong phần 2.3.3 Thống kê tương quan, khi xét ma trận hệ số tương quan giữa các biến

ta thấy biến độc lập pop có tương quan rất mạnh với biến m (0.8471 > 0.8) Do đó, ta

dự đoán mô hình xảy ra đa cộng tuyến không hoàn hảo

Xét nhân tử phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor) Nếu VIF > 2 thì códấu hiệu đa cộng tuyến Nếu VIF > 10 thì chắc chắn có đa cộng tuyến Nếu VIF < 2, môhình không bị đa cộng tuyển

Chạy lệnh vif trên STATA ta thu được kết quả:

Ta thấy, giá trị trung bình của VIF = 2.83 > 2 nên mô hình có dấu hiệu đa cộng tuyến

H1: mô hình có PSSS thay ổi đổi.