Để kiểm tra giả thuyết 2 là công ty trong cùng ngành có xu hướng tập trung tại các khu vực cụ thể, số lượng tích lũy của nước ngoài và doanh nghiệp Việt Nam trong lĩnh vực sản xuất ở c[r]
Trang 1Translated by Mr Google and Tran Dinh Hop
5 Methodology and Empirical Results
Various modeling approaches and levels of
aggregation have been used for analyzing industrial
location such as ordinary least squares
(Boudier-Bensabaa, 2005), conditional logit model (Head et al.,
1995; Crozet et al., 2004; Guimares and Figueiredo,
2000), negative binomial regression model (Meyer and
Nguyen, 2005; Coughlin and Segev, 2000), and
Generalized Method of Moments (Cheng and Kwan,
2000) These procedures have been applied to foreign
direct investment aggregated to the country level or the
provincial level and, more frequently in recent years, to
the firm level By virtue of possessing a large and
detailed dataset, this study can use two different
models to examine the hypotheses: the negative
binomial regression model and the conditional logit
model With the negative binomial regression model, it
is possible to use only aggregated number of foreign
firms at the provincial level However, this model
cannot exclude the fixed effects of the provinces that
may lead to the biasness of our estimates The
conditional logit model can overcome this
disadvantage by using the information about each
foreign firm
5 Phương pháp và kết quả thực nghiệm
Một loạt các mô hình tiếp cận và mức độ kết hợp đã được sử dụng để phân tích địa điểm ngành như mô hình OLS (Boudier-Bensabaa, 2005), mô hình
"conditional logit" (Head et al, 1995; Crozet et al, 2004; Guimares & Figueiredo, 2000 ), mô hình
"negative binomial regression" (Meyer & Nguyễn, 2005; Coughlin & Segev, 2000), và mô hình
"Generalized Method of Moments" (Cheng & Kwan, 2000) Các qui trình này đã được áp dụng cho đầu tư trực tiếp nước ngoài để tổng hợp cho cấp quốc gia hoặc cho cấp tỉnh, và trong những năm gần đây thường áp dụng cho cả cấp độ doanh nghiệp Nhờ sở hữu một tập dữ liệu lớn và chi tiết, nghiên cứu này có thể sử dụng hai mô hình khác nhau để kiểm tra các giả thuyết: các mô hình "negative binomial regression" và
mô hình "conditional logit" Với các mô hình
"negative binomial regression", nó có thể sử dụng số liệu tổng hợp của các công ty nước ngoài ở cấp tỉnh Tuy nhiên, mô hình này không thể loại trừ những tác động cố định của các tỉnh có thể dẫn đến chệch trong các ước tính của chúng tôi Các mô hình "conditional logit" có thể khắc phục nhược điểm này bằng cách sử dụng các thông tin của từng công ty nước ngoài
5.1 Agglomeration effects on location choices by
foreign firms in Vietnam, using the negative
binomial regression model
Following the work of Coughlin and Segev (2000) and
Meyer and Nguyen (2005), the negative binomial
regression model is used with the provincial-level data
across the 64 provinces in Vietnam A Poisson or a
negative binomial distribution is frequently used to
characterize processes that generate nonnegative
integer outcomes such as the number of accidents that
occur at a particular intersection The number of new
foreign firms locating in a specific province is a
reasonable candidate for a Poisson or a negative
binomial distribution If there is overdispersion (i.e the
variance greater than the mean), estimates from the
Poisson regression model will be inefficient (Long,
1997) In this case, the negative binomial regression
5.1 Tác động quần tụ đến sự lựa chọn địa điểm của các công ty nước ngoài tại Việt Nam, sử dụng
mô hình "negative binomial regression"
Tiếp theo các nghiên cứu của Coughlin & Segev (2000) và Meyer & Nguyễn (2005), mô hình
"negative binomial regression" được sử dụng với dữ liệu của 64 tỉnh thành tại Việt Nam Phân phối Poisson hoặc phân phối "negative binomial" thường được sử dụng để mô tả quá trình tạo ra kết quả là những số nguyên không âm như số lượng các vụ tai nạn xảy ra tại một giao lộ đặc biệt Số lượng các công
ty nước ngoài mới nằm trong một tỉnh cụ thể là một trường hợp phù hợp cho áp dụng phân phối Poisson hoặc một phân phối "negative binomial regression" Nếu có overdispersion (tức là phương sai lớn hơn giá trị trung bình), ước tính từ mô hình hồi quy Poisson sẽ không hiệu quả (Long, 1997) Trong trường hợp này,
Trang 2model is preferred các mô hình "negative binomial regression" được ưa
thích
Dependent variables
The dependent variables are the number of newly
created foreign firms and the number of new foreign
firms by province that operate in the manufacturing
sector In 2005, there were 568 new foreign firms of
which 381 were manufacturers The Poisson or the
negative binomial regression model only allows
examining Hypotheses 1 and 2 Tables 3 and 4 present
the descriptive statistics and the correlations of
variables used in this analysis
Biến phụ thuộc
Các biến phụ thuộc là số lượng doanh nghiệp nước ngoài mới được đăng ký và số lượng các doanh nghiệp nước ngoài mới của tỉnh hoạt động trong lĩnh vực sản xuất Trong năm 2005, đã có 568 doanh nghiệp nước ngoài mới trong đó 381 là doanh nghiệp sản xuất Các phân phối Poisson hay các mô hình
"negative binomial regression" chỉ cho phép kiểm định giả thuyết 1 và 2 Bảng 3 và 4 hiện thống kê mô
tả và các mối tương quan của các biến được sử dụng trong phân tích này
Agglomeration variables
In order to examine Hypothesis 1 that new foreign
investors tend to locate in provinces where many other
foreign firms have already existed, the cumulative
number of foreign firms by province up to 2004 is used
as a proxy To examine Hypothesis 2 that firms in the
same industries tend to cluster in particular regions, the
cumulative number of foreign and 12 Vietnamese
firms in the manufacturing sector at provincial level up
to 2004 is used as proxies In 2004, there were 3,145
foreign firms of which 2,325 operate in the
manufacturing sector and 88,420 Vietnamese firms of
which 18,125 are manufacturers
Các biến quần tụ
Để kiểm định giả thuyết 1, các nhà đầu tư nước ngoài mới có xu hướng đặt doanh nghiệp ở các tỉnh có nhiều công ty nước ngoài khác đã tồn tại, số lượng lũy kế của các công ty nước ngoài của tỉnh đến năm 2004 được sử dụng như một proxy (đại diện trung gian) Để kiểm tra giả thuyết 2 là công ty trong cùng ngành có
xu hướng tập trung tại các khu vực cụ thể, số lượng tích lũy của nước ngoài và doanh nghiệp Việt Nam trong lĩnh vực sản xuất ở cấp tỉnh đến năm 2004 được
sử dụng như các proxy Trong năm 2004, đã có 3.145 doanh nghiệp nước ngoài trong đó có 2.325 hoạt động trong lĩnh vực sản xuất và 88.420 doanh nghiệp Việt Nam trong đó 18.125 là nhà sản xuất
Control variables
It is expected that provincial endowment factors can
influence a firm’s desire to invest in a particular
province, such as the size of the provincial economy,
the size of the provincial market, infrastructure, human
resources, and geographical location For instance, Ho
Chi Minh City will always have a larger market than
Ha Tinh province Binh Duong will always enjoy a
better location than Kon Tum or Ca Mau Ha Noi will
always have better infrastructure and more developed
human resources than Ha Giang So, the larger and
more developed provinces such as Ho Chi Minh City,
Ha Noi, Ba Ria – Vung Tau, Da Nang, Dong Nai, and
Hai Phong will have more competitiveness simply
because of their initial endowments For this reason,
following the work of Meyer and Nguyen (2005), the
control variables are included in the regression model
are provincial market size (population), market growth
(GDP and number of industrial zones), human capital
development (the number of undergraduate students),
and infrastructure (the distance to the nearest big
Các biến điều khiển
Người ta tin rằng các yếu tố thuận lợi cho đầu tư của tỉnh có thể ảnh hưởng đến mong muốn của công ty để đầu tư vào một tỉnh cụ thể, chẳng hạn như quy mô nền kinh tế của tỉnh, quy mô của thị trường tỉnh, cơ sở
hạ tầng, nguồn nhân lực, và vị trí địa lý Ví dụ, Thành phố Hồ Chí Minh sẽ luôn luôn có quy mô thị trường lớn hơn so với tỉnh Hà Tĩnh Bình Dương sẽ luôn luôn tận hưởng một vị trí tốt hơn so với Kon Tum hoặc Cà Mau Hà Nội sẽ luôn luôn có cơ sở hạ tầng tốt hơn và nguồn nhân lực phát triển hơn so với Hà Giang Vì vậy, các tỉnh lớn và phát triển hơn như thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, Bà Rịa - Vũng Tàu, Đà Nẵng, Đồng Nai, Hải Phòng sẽ có khả năng cạnh tranh hơn bởi vì sự thuận lợi ban đầu của họ Vì lý do này, theo nghiên cứu của Meyer & Nguyễn (2005), các biến kiểm soát được đưa vào mô hình hồi quy là quy mô thị trường của tỉnh (dân số), mức tăng trưởng thị trường (GDP và số lượng các khu công nghiệp), phát triển nguồn nhân lực (số lượng sinh viên đại học), và
cơ sở hạ tầng (khoảng cách đến các cảng lớn gần
Trang 3harbors) These data are cumulated up to 2004 and
taken from the Statistical Yearbook of Vietnam, GSO nhất) Những dữ liệu được lũy kế đến năm 2004 vàlấy từ Niên giám thống kê Việt Nam, Tổng cục Thống
kê
Empirical Results
The empirical analysis is implemented as follows
First, Hypothesis 1 is examined to see whether the
number of already existing foreign firms in a province
affects the decision by a new foreign firm to locate in
that province Then the regression model is applied to
the foreign manufacturing firms for testing Hypothesis
2
Kết quả của mô hình thực nghiệm
Phân tích thực nghiệm được thực hiện như sau Đầu tiên, Giả thuyết 1 được kiểm tra để xem liệu số lượng các công ty nước ngoài đã tồn tại trong một tỉnh có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn địa điểm trong tỉnh đó của một công ty nước ngoài mới đến hay không Sau đó, các mô hình hồi quy được áp dụng cho các công ty sản xuất nước ngoài để kiểm định Giả thuyết 2
Trang 5After testing Hypothesis Ho: α = 0, statistically
significant and strong evidence of overdispersion
[chibar2 (01) = 89.52, p-value < 0.01]1 is found So the
negative binomial regression model is used instead of
the Poisson regression model to estimate empirical
results The number of observations is 61 because the
information about the variable student04, the number
of undergraduate students, is missing for three
provinces Lai Chau, Dac Nong, and Hau Giang
-because the Vietnamese government divided the 61
existing provinces into 64 in 2003
The empirical results in Column 1 of Table 5 show
evidence of agglomeration economies as the
coefficient of the variable forfirm04, the cumulative
number of foreign firms, is positive and statistically
significant This result suggests that new foreign firms
are more likely to locate in provinces with greater
numbers of already existing foreign firms
In order to test Hypothesis 2, the sample was restricted
to include only newly created foreign firms in
manufacturing sector The negative binomial
regression model was used since the testing of
Hypothesis Ho: α = 0 shows strong evidence of
overdispersion [chibar2 (01) = 76.37, p-value < 0.01]
Sau khi kiểm định Giả thuyết Ho: α = 0, bằng chứng chắc chắn và có ý nghĩa thống kê của sự phân tán không đều [chibar2 (01) = 89.52, giá trị p <0,01]2 được tìm thấy Vì vậy, mô hình "negative binomial regression" được sử dụng thay cho mô hình hồi quy Poisson để ước tính kết quả thực nghiệm Số lượng
quan sát là 61, vì các thông tin về biến student04, số
lượng sinh viên đại học, là thiếu ở ba tỉnh - Lai Châu, Đắc Nông, Hậu Giang - bởi vì năm 2003, Chính Phủ
đã chia tách 61 tỉnh thành hiện có lúc đó thành 64 tỉnh thành
Các kết quả thực nghiệm trong cột 1 của Bảng 5 chỉ ra các bằng chứng về các nền kinh tế tích tụ như hệ số
của biến forfirm04, số lượng lũy kế các công ty nước
ngoài, mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê Kết quả này cho thấy rằng các công ty nước ngoài mới thành lập có nhiều khả năng chọn đặt công ty tại các tỉnh có số lượng lớn các công ty nước ngoài đã ở đó
Để kiểm định Giả thuyết 2, mẫu được giới hạn chỉ gồm các doanh nghiệp nước ngoài mới thành lập trong lĩnh vực sản xuất Mô hình "negative binomial regression" đã được sử dụng bởi vì kiểm định Giả thuyết Ho: α = 0 cho thấy bằng chứng rõ ràng của phân bố không đều [chibar2 (01) = 76,37, p-value
<0,01]
In Column 2 of Table 5, the positive and significant
coefficient of the variable manforfirm04, the number of
foreign manufacturing firms cumulated up to 2004,
supports the hypothesis that foreign firms in the same
industries are likely to locate near each other
However, the negative and statistically insignificant
estimate of the variable manvn04, the number of
Vietnamese manufacturing firms cumulated up to
2004, suggests that the locations of Vietnamese firms
do not influence the location decisions by foreign firms
in the same industries
Different from the results of Meyer and Nguyen
Trong cột 2 của Bảng 5, hệ số của biến manforfirm04
(số lượng doanh nghiệp sản xuất nước ngoài lũy kế đến năm 2004) mang dấu dương và có ý nghĩa thống
kê, ủng hộ giả thuyết rằng các công ty nước ngoài trong cùng ngành rất có thể lựa chọn địa điểm gần
nhau Tuy nhiên, ước lượng hệ số của biến manvn04
(số lượng doanh nghiệp sản xuất Việt Nam tích lũy đến năm 2004) lại mang dấu âm và không có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy địa điểm của các doanh nghiệp Việt Nam không ảnh hưởng đến các quyết định chọn địa điểm của các doanh nghiệp nước ngoài trong cùng một ngành
Khác với kết quả của Meyer & Nguyễn (2005), hầu
1 The Poisson regression model accounts for only observed heterogeneity (i.e., observed difference among sample members) In practice, the Poisson regression model rarely fits due to overdispersion That is, the model underfits the amount of dispersion in the outcome, leading to biased-downward standard errors that result in spuriously large z-values and spuriously small p-values The negative binomial regression model addresses the failure of the Poisson regression model by adding a parameter, α, that determines the degree of dispersion in the predictions by reflecting unobserved heterogeneity among observations (see Long et al., 2006 for details).
2 Các mô hình hồi quy Poisson chỉ giải thích cho những quan sát đồng nhất (tức là, sự khác biệt quan sát được giữa các phần tử theo mẫu) Trong thực tế, mô hình hồi quy Poisson hiếm khi phù hợp do phân tán không đều Đó là, các mô hình underfits lượng phân tán, dẫn đến kết quả là chệch thấp sai số chuẩn dẫn đến kết quả là z-values sai lệch lớn và p-values sai lệch nhỏ Các mô hình "negative binomial regression" giải quyết những thất bại của mô hình hồi quy Poisson bằng cách thêm tham số, α, tham số này quyết định mức độ phân tán của các dự đoán bằng cách phản ánh đồng nhất không quan sát được trong số các quan sát (xem Long et al 2006., để biết chi tiết)
Trang 6(2005), most of the control variables are statistically
insignificant except the variable harbordis4, the
distance to the nearest big habor The negative sign of
the variable harbordis means that the nearer a province
is to a big harbor, the more attractive it is to foreign
investors This evidence suggests that foreign investors
prefer to locate in a place with upgraded infrastructure
to reduce transportation costs
hết các biến kiểm soát là không có ý nghĩa thống kê,
ngoại trừ biến harbordis4 (khoảng cách đến các bến cảng lớn gần nhất) Dấu âm của biến harbordis có
nghĩa là nếu ở gần một tỉnh có cảng lớn thì tỉnh đó sẽ hấp dẫn các nhà đầu tư nước ngoài hơn Bằng chứng này cho thấy các nhà đầu tư nước ngoài thích chọn nơi có cơ sở hạ tầng được nâng cấp để giảm chi phí vận chuyển
Columns 3 and 4 of Table 5 present the estimates of
the Poisson regression model By contrast with the
results of the negative binomial regression model, the
coefficients of most variables are highly significant
and the Pseudo R2 is very high The reason is that the
Poisson regression model in this case ignores
unobserved heterogeneity among observations, leading
to biased-downward standard errors that result in
spuriously large z-values and spuriously small
p-values
Overall, the regression results support the hypotheses
that firms agglomerate Foreign firms are likely to
locate near each other and near other foreign firms in
the same industries However, the locations of
Vietnamese firms have no influence on the location
decisions by foreign firms in the same industries The
findings are consistent with many previous studies on
location choices by foreign investors in different
countries such as the studies of Boudier-Bensebaa
(2005), Meyer and Nguyen (2005), Head et al (1995),
Cheng and Kwan (2000), and Crozet et al (2004)
Cột 3 và cột 4 của Bảng 5 trình bày các ước lượng của
mô hình hồi quy Poisson Ngược lại với các kết quả của mô hình "negative binomial regression", các hệ số của hầu hết các biến là có ý nghĩa thống kê cao và các Pseudo R2 là rất cao Lý do là các mô hình hồi quy Poisson trong trường hợp này bỏ qua sự phân bố không đều không quan sát được trong số các quan sát, dẫn đến chệch thấp của sai số chuẩn dẫn đến kết quả
là z-values sai lệch lớn và p-values sai lệch nhỏ
Nhìn chung, kết quả hồi quy ủng hộ giả thuyết rằng các doanh nghiệp quần tụ Công ty nước ngoài có khả năng lựa chọn vị trí gần nhau và gần các công ty nước ngoài khác trong cùng ngành Tuy nhiên, vị trí của các doanh nghiệp Việt Nam không có ảnh hưởng đến quyết định chọn địa điểm của các doanh nghiệp nước ngoài trong cùng một ngành Những phát hiện này phù hợp với nhiều nghiên cứu trước đây về sự lựa chọn địa điểm của các nhà đầu tư nước ngoài ở các nước khác nhau như các nghiên cứu của Boudier-Bensebaa (2005), Meyer & Nguyễn (2005), Trưởng et
al (1995), Cheng & Kwan (2000), và Crozet et al (2004)