Dự báo dòng vốn FDI vào Việt Nam đến năm 2030 bằng mô hình arima

Nội dung text: Dự báo dòng vốn FDI vào Việt Nam đến năm 2030 bằng mô hình arima

1. DỰ BÁO DÒNG VỐN FDI VÀO VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2030 BẰNG MÔ HÌNH ARIMA TS. Trần Việt Thảo1, TS. Trần Mai Trang2 Tóm tắt: Trong nền kinh tế thị trường, công tác dự báo là vô cùng quan trọng bởi lẽ nó cung cấp những thông tin cần thiết cho phép các nhà hoạch định chính sách, các nhà đầu tư có những quyết định đúng đắn hơn dựa trên những thông tin dự báo. Bài viết này dựa trên những số liệu thống kê của Tổng cục Thống kê Việt Nam dể đưa ra những dự báo về nguồn vốn FDI trong 10 năm tới. Bài viết sử dụng mô hình dự báo ARIMA, là một trong những mô hình dự báo tối ưu nhất hiện nay. Kết quả dự báo cho thấy xu hướng gia tăng trong nguồn vốn đầu tư nước ngoài tại Việt Nam đến năm 2030. Dựa trên những số liệu được dự báo, bài viết đưa ra một vài gợi ý chính sách cho Việt Nam trong việc thu hút vốn đầu tư nước ngoài trong bối cảnh mới hiện nay. Từ khóa: dự báo, FDI, ARIMA FORECASTING FDI INTO VIETNAM BY 2030 USING ARIMA MODEL Absract: In a market economy, forecasting is critical because it provides the necessary information to enable policymakers and investors to make better decisions. This article is based on the statistics of the Viet Nam General Statistics Office to make forecasts about FDI in the next ten years. The paper uses the ARIMA forecasting model, which is one of the most optimal forecasting models today. The forecast results show an increasing trend in foreign investment capital in Vietnam until 2030. Based on the forecasted data, the authors also give some policy suggestions for Vietnam in attracting foreign investment in the current new context. Keywords: forecasting, FDI, ARIMA 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Năm 1988 Việt Nam bắt đầu có dự án đầu tư nước ngoài đầu tiên, hai năm sau khi thực hiện chính sách Đổi mới. Chặng đường hơn 30 năm thu hút đầu tư nước ngoài, Việt Nam đã đạt được nhiều kết quả quan trọng. Trong giai đoạn đầu, đầu tư trực tiếp nước ngoài đóng vai trò như một cú hích, tạo sự đột phá, bổ sung nguồn lực quan trọng cho đầu tư phát triển, vừa khơi dậy các nguồn lực trong nước, khai thác, tận dụng các tiềm năng, lợi thế để đưa Việt Nam vượt qua giai đoạn khó khăn khủng hoảng (MPI, 2019). Dòng vốn FDI góp phần quan trọng trong quá trình thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu kinh tế. Hiện nay, 58,2% vốn đầu tư FDI tập trung trong lĩnh vực công nghiệp chế biến chế tạo, tạo ra trên 50% giá trị sản xuất công nghiệp, góp phần hình thành một số ngành công nghiệp chủ lực của nền kinh tế như viễn thông, dầu khí, điện tử, công nghệ thông tin tạo nền tảng quan trọng cho tăng trưởng dài hạn cũng như thúc đẩy quá trình hiện đại hóa – công nghiệp hóa của đất nước (GSO, 2020). Bên cạnh đó, đầu tư trực tiếp nước ngoài góp phần phát triển 1 Trường Đại học Thương mại; Email: tranvietthao@tmu.edu.vn 2 Viện Kinh tế Việt Nam 340
2. INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDINGS: GLOBAL FDI AND RESPONSES OF FDI ENTERPRISES IN VIETNAM IN THE NEW CONTEXT 341 nhiều ngành dịch vụ chất lượng cao như tài chính – ngân hàng, bảo hiểm, kiểm toán, tư vấn luật, vận tải biển, logistic, giáo dục – đào tạo, y tế, siêu thị, khách sạn, du lịch tạo ra phương thức mới trong phân phối hàng hóa, tiêu dùng, góp phần kích thích hoạt động thương mại nội địa, chuyển dịch cơ cấu nông nghiệp, nâng cao giá trị hàng hóa nông sản xuất khẩu, tạo ra một số phương thức sản xuất mới góp phần cải thiện tập quán canh tác và điều kiện hạ tầng yếu kém lạc hậu ở một số địa phương. Hiện nay, bối cảnh thế giới và khu vực đang có những chuyển biến theo chiều hướng tích cực, nhưng cũng chứa đựng những rủi ro thách thức. Quy mô dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trên toàn cầu có xu hướng giảm. Hình thức và phương thức đầu tư phi truyền thống có xu hướng tăng. Chiến tranh thương mại giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc, sự trỗi dậy của chủ nghĩa bảo hộ và chống tự do hóa thương mại đa phương, đại dịch Covid19 cũng đang làm thay đổi xu hướng của dòng vốn đầu tư toàn cầu. Trong bối cảnh cuộc cách mạng Công nghiệp lần thứ 4 đang diễn ra nhanh chóng, tác động sâu rộng đến mọi mặt của đời sống kinh tế xã hội của tất cả các quốc gia làm thay đổi mạnh mẽ từ tổ chức sản xuất , cung ứng dịch vụ, phương thức kinh doanh đến cách thức tiêu dùng. Trong khi đó, Việt Nam đã đạt được những tiến bộ đáng kể về phát triển kinh tế xã hội, được công đồng quốc tế đánh giá cao, quá trình cơ cấu lại nền kinh tế và đổi mới mô hình tăng trưởng đã đạt được những kết quả tích cực. Việt nam cũng đang tích cực tham gia nhiều FTAs thế hệ mới. Trong bối cảnh nêu trên thì công tác dự báo sự phát triển của dòng vốn FDI trong những năm tới là vô cùng quan trọng. Việc dự báo dòng vốn FDI trong tương lai sẽ giúp Việt Nam trong việc điều chỉnh chính sách thu hút và sử dụng vốn đầu tư nước ngoài tôt hơn trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt như hiện nay. Chính vì thế, bài viết này sẽ dựa trên số liệu thu hút đầu tư nước ngoài của Việt Nam từ năm 1991 – 2020 để dự báo lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam giai đoạn 2021 – 2030. 2. TỔNG QUAN TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU Phân tích chuỗi thời gian trong quá khứ để dự báo tương lai là một trong những phương pháp phân tích số liệu hiện đại và được sử dụng nhiều trong lĩnh vực kinh tế ngân hàng. Các nhà nghiên cứu đã tìm cách khai thác một cách triệt để cấu trúc động vốn có trong dữ liệu. Dự báo chuỗi thời gian khác với các mô hình kinh tế lượng khác ở chỗ nó không quan tâm nhiều đến việc xây dựng các mô hình cấu trúc , tìm hiểu sự vận động của nền kinh tế hay kiểm định giả thuyết. Vấn đề chính trong dự báo chuỗi thời gian là cố gắng xây dựng các mô hình hiệu quả để dự báo tốt nhất xu hướng vẫn động của chuỗi thời gian. Chính vì thế các mô hình chuỗi thời gian thường được thực hiện bằng cách khai thác tối đa mối quan hệ nội tại ở trong trạng thái động vốn tồn tại qua thời gian áp dụng cho bất kỳ một biến số nào (Wulff, 2017). Sự ra đời của cuốn sách Time Series Analysis: Forecasting and Control (Phân tích chuỗi thời gian: dự báo và kiểm soát) đã dẫn tới một kỷ nguyên mới của các công cụ dự báo (Geurts, Box, & Jenkins, 1977). Được biết rộng rãi dưới cái tên phương pháp luận Box-Jenkins (BJ), nhưng về mặt kỹ thuật được gọi là phương pháp luận ARIMA, trọng tâm của các phương pháp dự báo mới này không phải là xây dựng các mô hình đơn phương trình hay phương trình đồng thời mà là phân tích các tính chất xác suất hay ngẫu nhiên của bản thân các chuỗi thời gian kinh tế theo triết lý “hãy để dữ liệu tự nói”. Không giống như các mô hình hồi quy trong đó Yt được giải thích bởi k biến làm hồi quy X1, X2, X3, , Xk, trong các mô hình chuỗi thời gian
3. 342 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC TẾ FDI TOÀN CẦU VÀ ỨNG BIẾN CỦA DOANH NGHIỆP FDI TẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH MỚI kiểu BJ Yt có thể được giải thích bởi các giá trị trong quá khứ hay giá trị trễ của bản thân biến Y và các sai số ngẫu nhiên. Vì lý do này, các mô hình ARIMA đôi khi được gọi là mô hình lý thuyết a bởi vì các mô hình này không thể suy ra được từ bất cứ lý thuyết kinh tế nào − và các lý thuyết kinh tế thường là cơ sở cho các mô hình phương trình đồng thời. Tổng lượng vốn FDI đầu tư vào Việt Nam qua các năm có thể được xem là một chuỗi thời gian và có thể thực hiện việc dự báo thông qua mô hình ARIMA. Tác động của FDI đến nền kinh tế của quốc gia nhận đầu tư từ lâu đã trở thành mối quan tâm của các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách. FDI được mong đợi mang lại nguồn vốn, công nghệ và kỹ năng quản trị cho các nước nhận đầu tư thông qua tăng năng suất lao động và cơ hội việc làm. Những bài viết về đầu tư trực tiếp nước ngoài tại Việt Nam rất nhiều, với những khía cạnh phân tích khác nhau. Có thể kể đến bài viết “Các yếu tố tác động đến chuyển giao kỹ năng quản trị từ doanh nghiệp FDI vào doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam” của tác giả Đặng Thị Hương. Bài viết đã nghiên cứu một số yếu tố tác động đến chuyển giao kỹ năng quản trị từ doanh nghiệp FDI vào các doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam (SMEs) (Thi Huong, 2018). Sử dụng các phương pháp nghiên cứu chính là phỏng vấn chuyên gia và điều tra khảo sát, bài viết bước đầu xác định và đánh giá một số yếu tố tác động đến chuyển giao kỹ năng quản trị. Các yếu tố này bao gồm: Thái độ và mong muốn sẵn sàng nhận chuyển giao, năng lực quản trị, phương pháp chuyển giao và môi trường hỗ trợ chuyển giao. Từ kết quả phân tích, bài viết đề xuất một số giải pháp nhằm thúc đẩy chuyển giao kỹ năng quản trị từ doanh nghiệp FDI vào doanh nghiệp Việt Nam. Chien và Giang (2012) đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm về FDI và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Nghiên cứu này tập trung vào tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế ở 64 tỉnh thành tại Việt Nam và ở các tỉnh được xếp hạng khác nhau về điều kiện kinh tế xã hội. Dựa trên tập dữ liệu tổng hợp của 64 tỉnh, thành phố ở Việt Nam và sử dụng phương pháp ước lượng tác động cố định cho mô hình kinh tế lượng, kết quả thực nghiệm cho thấy FDI có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam trong giai đoạn 2000-2010. Tác động này ở các tỉnh có điều kiện kinh tế - xã hội tốt hơn mạnh hơn ở các tỉnh có điều kiện kinh tế - xã hội kém hơn. Việc ban hành các Doanh nghiệp hợp nhất và sửa đổi Luật Đầu tư năm 2005 cũng như việc gia nhập WTO năm 2007 đã tác động tích cực đến việc thu hút FDI trong giai đoạn 200-2010. Tuy nhiên, yếu tố Luật có tác động tích cực và mạnh mẽ hơn đến thu hút FDI của Việt Nam so với việc gia nhập WTO. Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế theo các vùng khác nhau ở Việt Nam. Kết quả cho thấy, FDI có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế chỉ tồn tại ở 4/6 khu vực của Việt Nam trong giai đoạn 2000-2010 (Chien, Zhong, & Giang, 2012). Tác giả Nguyễn Quốc Việt và các cộng sự (2012) đã thực hiện mô hình đánh giá chất lượng thể chế cấp tỉnh tới khả năng thu hút FDI vào các địa phương tại Việt Nam cho thấy Chất lượng thể chế thấp trong xếp hạng năng lực cạnh tranh quốc gia cùng với mức phân bổ dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) không đồng đều tại các tỉnh là lý do khiến chúng tôi đánh giá tác động của chất lượng thể chế cấp tỉnh đối với khả năng thu hút FDI vào các địa phương tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng mô hình kinh tế lượng với sự hỗ trợ của phần mềm Stata đã đo lường và chỉ ra rằng thể chế thực thi tại các địa phương có tác động mạnh mẽ đối với khả năng thu hút FDI trong khi những thể chế hỗ trợ lại không có tác động.
4. INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDINGS: GLOBAL FDI AND RESPONSES OF FDI ENTERPRISES IN VIETNAM IN THE NEW CONTEXT 343 Những phát hiện này rất hữu ích cho các chính quyền địa phương, đặc biệt là những tỉnh có tiền lệ yếu về thu hút FDI, để từ đó có những chính sách hợp lý cải thiện môi trường thể chế cấp nhằm tăng khả năng thu hút FDI và tăng tính đồng bộ của dòng FDI trong phạm vi cả nước. Tác giả Đỗ Thị Vân Trang và các cộng sự (2020) đã thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm đánh giá những yếu tố ảnh hưởng đến đầu tư trực tiếp nước ngoài tại Việt Nam. Kết quả ước lượng cho thấy trong dài hạn, GDP, độ mở thương mại của nền kinh tế, lãi suất và tỷ lệ thất nghiệp có tác động tích cực tới nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài. Lãi suất và tỷ lệ thất nghiệp là những yếu tố có tác động tiêu cực, trong khi GDP và độ mở thương mại của nền kinh tế không có ảnh hưởng đến đến thu hút FDI. Kết quả thực nghiệm này có thể gợi ý một số khuyến nghị đối với các cơ quan quản lý trong việc điều hành chính sách vĩ mô nhằm thu hút thêm vốn FDI trong thời gian tới Bài viết “Đầu tư nước ngoài vào Việt Nam sẽ tăng trở lại vào năm 2021 và các năm tiếp theo”, tạp chí Kinh tế và Dự báo (2020) cũng đưa ra những dự báo trong ngắn hạn về lượng đầu tư FDI tại Việt Nam. Bài viết cho rằng những lợi thế cạnh tranh của Việt Nam trong xu hướng dịch chuyển FDI có nguyên nhân từ sự xung đột thương mại giữa các nền kinh tế lớn, giảm sự rủi ro phụ thuộc vào chuỗi cung ứng của một quốc gia, một đối tác. Ngoài ra, bài viết cũng phân tích rõ những lợi thế cạnh tranh của Việt Nam trong việc thu hút vốn đầu tư nước ngoài. Tóm lại, những bài viết phân tích và dự báo về FDI tại Việt Nam đều đánh giá về xu hướng gia tăng trong trong việc thu hút FDI trong ngắn hạn và những yếu tố cơ bản tác động đến sự dịch chuyển FDI gồm rất nhiều yếu tố điển hình như lãi suất, độ mở thương mại Dựa trên những nghiên cứu tiền nhiệm, bài viết này sẽ sử dụng mô hình ARIMA để dự đoán xu hướng tăng trưởng vốn FDI tại Việt Nam trong giai đoạn 2021 – 2030. 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Số liệu Số liệu sử dụng trong bài viết được tổng hợp từ số liệu nguồn vốn FDI vào Việt Nam trong giai đoạn 1990 – 2020 theo số liệu của Tổng cục Thống kê Việt Nam. 3.2. Phương pháp nghiên cứu Hai tác giả George Box & Gwilym Jenkins (1976) đã nghiên cứu mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (Autoregressive Integrated Moving Average), viết tắt là ARIMA. Tên của họ (Box-Jenkins) được dùng để gọi cho các quá trình ARIMA tổng quát áp dụng vào phân tích và dự báo các chuỗi thời gian. Mô hình tự tương quan bậc p (viết tắt là AR(p)) là quá trình phụ thuộc tuyến tính của các giá trị trễ và sai số ngẫu nhiên được diễn giải như sau: Yt = φ1 Yt-1 + φ2 Yt-2 + + φp Yt-p + δ + εt (1) Mô hình trung bình trượt bậc q, viết tắt là MA(q), là quá trình được mô tả hoàn toàn bằng phương trình tuyến tính có trọng số của các sai số ngẫu nhiên hiện hành và các giá trị trễ của nó. Mô hình được viết như sau: Yt = μ + εt − θ1 εt-1 − θ2 εt-2 − − θq εt-q (2) Mô hình tự tương quan tích hợp với trung bình trượt có dạng ARIMA (p,d,q), được xây dựng dựa trên hai quá trình (1) và (2) được tích hợp. Phương trình tổng quát là:
5. 344 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC TẾ FDI TOÀN CẦU VÀ ỨNG BIẾN CỦA DOANH NGHIỆP FDI TẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH MỚI Yt = φ1 Yt-1 + + φp Yt-p + δ + εt − θ1 εt-1 − − θq εt-q (3) 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Một số thống kê cơ bản Trong giai đoạn từ năm 1990 – 2020, lượng vốn FDI vào Việt Nam có sự gia tăng mạnh mẽ. Hình 1 thể hiện tốc độ tăng trưởng dòng vốn FDI tại Việt Nam. FDI 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 Lượng vốn đầu tư trung bình trong vòng 30 năm tại Việt Nam đạt mức khoảng 7999 triệu USD với mức thấp nhất là 428,5 triệu USD và cao nhất là 28500 triệu USD. Bảng 1: Bảng thống kê mô tả STT Các giá trị Lượng FDI 1 Số quan sát 30 2 Giá trị trung bình 7999.09 3 Trung vị 3700.45 4 Giá trị lớn nhất 28500 5 Giá trị nhỏ nhất 428.5 6 Độ nhọn 1.0348 7 Tổng số 239972.9 4.2. Kiểm định tính dừng Trong toán học, tính dừng (Stationarity) được sử dụng như một công cụ trong phân tích chuỗi số liệu theo thời gian. Để hình thành một mô hình đầy đủ ý nghĩa thống kê thì chuỗi số liệu theo thời gian trước tiên cần kiểm tra tính dừng của chuỗi. Một quá trình có tính dừng là một quá trình ngẫu nhiên, được thể hiện bởi trung bình mẫu và phương sai của sai số không đổi theo thời gian. Trên thực tế, hầu hết các chuỗi số liệu kinh tế (chuỗi gốc) đều không dừng. Điều này được hiểu là các chuỗi thời gian đó có trung bình mẫu và phương sai thay đổi theo thời gian. Nhưng khi lấy sai phân thì các chuỗi thời gian thường trở thành chuỗi dừng. Chuỗi số liệu sử dụng trong mô hình nghiên cứu này là chuỗi dừng ở sai phân bậc 1. Kết quả kiểm định cho thấy FDI dừng ở sai phân bậc 1 (bảng 1) do Pvalue = 0,028 < 0,05.
6. INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDINGS: GLOBAL FDI AND RESPONSES OF FDI ENTERPRISES IN VIETNAM IN THE NEW CONTEXT 345 Bảng 2: Kết quả kiểm định tính dừng của mô hình t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.239184 0.0281 Test critical values: 1% level -3.689194 5% level -2.971853 10% level -2.625121 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 4.3. Kiểm định tương quan chuỗi Để đảm bảo cho kết quả kiểm định không bị sai lệch, tác giả thực hiện một số kiểm định điều kiện cho mô hình. Ngoài ra, trong mô hình ARIMA thì việc xác định p, q là rất cần thiết. Để xác định p, Box &Jenkins (1976) đưa ra phương pháp nhận dạng như sau: Một chuỗi dừng tự tương quan bậc p nếu (i) Các hệ số tự tương quan giảm từ từ theo dạng mũ hoặc hình sin, (ii) Các hệ số tương quan riêng phần giảm đột ngột xuống bằng 0 có ý nghĩa ngay sau độ trễ p. Bảng 2 cho thấy đồ thị tự tương quan riêng của chuỗi FDI có thể cho thấy tồn tại một hệ số khác 0, có nghĩa tại các độ trễ 1 giảm về giá trị bằng 0 có ý nghĩa. Như vây, p mang giá trị 1 hoặc 0. Tương tự như cách xác định p, quan sát đồ thị tự tương quan của chuỗi FDI ta nhận thấy q có thể mang một trong các giá trị 1 hoặc 4. Như vậy có hai mô hình ARIMA có khả năng phù hợp là ARIMA(1,1,1) và ARIMA(1,1,4). Sau khi thực hiện so sánh giữa hai mô hình cho thấy mô hình ARIMA tối ưu là ARIMA(1,1,4). Bảng 3: Bảng tương quan chuỗi Partial Autocorrelation Correlation AC PAC Q-Stat Prob . | | . | | 1 0.411 0.411 5.4134 0.020 . |* . | . *| . | 2 0.102 -0.080 5.7579 0.056 . | . | . | . | 3 0.006 -0.007 5.7592 0.124 | . | | . | 4 -0.358 -0.423 10.359 0.035 . *| . | . | . | 5 -0.161 0.226 11.324 0.045 . *| . | . | . | 6 -0.160 -0.262 12.325 0.055 . | . | . | . | 7 -0.249 -0.056 14.866 0.038 . *| . | . *| . | 8 -0.074 -0.146 15.102 0.057 . | . | . *| . | 9 -0.206 -0.169 17.007 0.049 . *| . | . *| . | 10 -0.174 -0.132 18.437 0.048 . | . | . *| . | 11 -0.007 -0.068 18.439 0.072 . |* . | . |* . | 12 0.098 0.156 18.945 0.090 4.4. Kiểm định khoảng nhiễu trắng Một điều kiện cần thiết trước khi thực hiện dự báo là xác định khoảng nhiễu trắng. Kết quả kiểm định khoảng nhiễu trắng cho thấy P-value = 0,166 > 0,05, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết phần dư không có khoảng nhiễu trắng, chấp nhận giả thuyết phần dư là một khoảng nhiễu trắng. Phần dư là một khoảng nhiễu trắng sẽ đảm bảo cho mô hình dự báo tốt hơn.
7. 346 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC TẾ FDI TOÀN CẦU VÀ ỨNG BIẾN CỦA DOANH NGHIỆP FDI TẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH MỚI Bảng 4: Kiểm định khoảng nhiễu trắng trong mô hình Partial Autocorrelation Correlation AC PAC Q-Stat Prob . | . | . | . | 1 0.020 0.020 0.0128 . | . | . | . | 2 -0.239 -0.239 1.8514 . | . | . | . | 3 0.045 0.060 1.9205 0.166 . | . | . | . | 4 0.059 -0.002 2.0408 0.360 . |* . | . |* . | 5 0.101 0.132 2.4158 0.491 . *| . | . *| . | 6 -0.090 -0.095 2.7240 0.605 . *| . | . | . | 7 -0.076 -0.017 2.9522 0.707 . | . | . | . | 8 -0.001 -0.061 2.9522 0.815 . | . | . | . | 9 0.025 0.015 2.9797 0.887 . | . | . | . | 10 0.051 0.036 3.1015 0.928 . | . | . | . | 11 -0.291 -0.287 7.2953 0.606 . | . | . | . | 12 -0.060 -0.009 7.4858 0.679 4.5. Kiểm định AR/MA Để đảm bảo mô hình ARIMA có thể hoạt động tốt cần thực hiện kiểm định AR/MA. Điều kiện để đảm bảo mô hình tốt là các nghiệm đơn vị nằm trong đường tròn đơn vị. Inverse Roots of AR/MA Polynomial(s) 1.5 1.0 0.5 AR roots 0.0 MA roots -0.5 -1.0 -1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Tất cả các nghiệm đơn vị đều nằm trong vòng tròn đơn vị, như vậy các kiểm định thỏa mãn mô hình. 4.6. Kết quả dự báo tổng lượng vốn FDI vào Việt Nam Sau khi đã thực hiện đầy đủ các kiểm nghiệm nhằm đảm bảo cho mô hình dự báo có thể đưa ra những dự báo tốt thì kết quả dự báo thể hiện như trong bảng sau:
8. INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDINGS: GLOBAL FDI AND RESPONSES OF FDI ENTERPRISES IN VIETNAM IN THE NEW CONTEXT 347 Bảng 5: Kết quả dự báo tổng lượng FDI vào Việt Nam từ năm 2021 - 2030 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10,000 0 1995 2000 2005 2010 2015 2020 2025 2030 FDI FDIFORECAST 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH Bảng dự báo cho thấy xu hướng gia tăng tổng lượng vốn FDI trong giai đoạn từ 2021 – 2030. Theo số liệu dự báo thì đến năm 2030, tổng lượng vốn FDI vào Việt Nam có thể đạt đến 50139 triệu USD, năm 2025 dự báo lượng vốn FDI vào Việt Nam là khoảng 43178 triệu USD. Trong thời gian tới, việc thu hút và sử dụng vốn FDI của Việt Nam cần đảm bảo cả về số lượng và chất lượng, theo cả chiều rộng và chiều sâu, trong đó chú trọng phát triển bền vững, khuyến khích đổi mới sáng tạo và liên kết chặt chẽ giữa các doanh nghiệp có vốn FDI với các doanh nghiệp trong nước để từ đó nâng cao vị thế của Việt Nam trong chuỗi giá trị toàn cầu. Căn cứ trên sự phát triển mạnh mẽ của nền tảng công nghệ 4.0 thì trong giai đoạn tới, để thu hút nhiều hơn nữa vốn FDI thì lĩnh vực ưu tiên của Việt Nam nên tập trung vào các ngành có công nghệ cao, tiên tiến, công nghệ thân thiện với môi trường, năng lượng sạch, năng lượng tái tạo, sản xuất thiết bị y tế, cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, giáo dục đào tạo, dịch vụ tài chính, logistics và các dịch vụ hiện đại khác Tuy nhiên, bên cạnh những ưu tiên trên thì Việt Nam vẫn cần thu hút vốn FDI vào những ngành mà Việt Nam đang có lợi thế như dệt may, da giày và ưu tiên tập trung vào những khâu giá trị gia tăng cao gắn với quy trình sản xuất thông minh và tự động hóa. Để tạo động lực mới cho việc thu hút và sử dụng FDI trong các khu công nghiệp, khu chế xuất, khu kinh tế, khu côn nghệ cao thì Việt Nam cần hoàn thiện hơn nữa cơ chế, chính sách. Việt Nam có thể thu hút vốn FDI nhiều hơn so với dự báo nếu cơ chế chính sách được hoàn thiện hơn nữa. Những chính sách thu hút vốn FDI của Việt Nam cần chú trọng tới chất lượng thay vì số lượng các dự án và lượng vốn FDI. Về thị trường và đối tác thì Việt Nam cần thực hiện việc đa dạng hóa và đa phương hóa trong việc thu hút các đối tác tiềm năng. Việt Nam cần coi trọng các đối tác đã và đang đầu tư với quy mô lớn tại Việt Nam như Nhật Bản, Hàn Quốc, Singapore, Hoa Kỳ, Đức, Anh Ngoài ra, Việt Nam đã kí kết nhiều các FTAs và như vậy, Việt Nam cần khai thác có hiệu quả mối quan hệ với các đối tác chiến lược (đối tác toàn diện và đối tác chiến lược toàn diện) đối trọng các nước phát triển hàng đầu thế giới, các tập đoàn xuyên quốc gia nắm giữ công nghệ nguồn, tiên tiến và trình độ quản trị hiện đại.
9. 348 KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC TẾ FDI TOÀN CẦU VÀ ỨNG BIẾN CỦA DOANH NGHIỆP FDI TẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH MỚI TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Chien, N. D., Zhong, Z. K., & Giang, T. T. (2012). FDI and Economic Growth: Does WTO Accession and Law Matter Play Important Role in Attracting FDI? The Case of Viet Nam. International Business Research, 5(8). 2. Geurts, M., Box, G. E. P., & Jenkins, G. M. (1977). Time Series Analysis: Forecasting and Control. Journal of Marketing Research, 14(2). 3. GSO. (2020). Báo cáo Thống kê tổng vốn FDI tại Việt Nam. 4. MPI. (2019). 30 năm đầu tư nước ngoài tại Việt Nam. 5. Nguyen, V. Q., Nguyen, H. T., Quy, V. T., & Vo, Q. N. (2012). Institution Matter for Technological Changes in Transition Economy: A Comparison Between Japanese FDI and Private Enterprises in Vietnam. SSRN Electronic Journal. 6. Thi Huong, D. (2018). Determinants of Managerial Skill Spillover from FDI Enterprise to SMEs Vietnam. VNU Journal of Science: Economics and Business, 34(1). 7. Wulff, S. S. (2017). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th edition. Journal of Quality Technology, 49(4).