Mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam: Nghiên cứu theo mô hình ARDL

Nội dung text: Mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam: Nghiên cứu theo mô hình ARDL

1. MỐI QUAN HỆ GIỮA ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀI VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TẠI VIỆT NAM: NGHIÊN CỨU THEO MÔ HÌNH ARDL ThS. Trịnh Công Sơn1 ThS. Đỗ Phương Thảo2 ThS. Ngô Thị Ngọc3 Tóm tắt Mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và tăng trưởng kinh tế luôn là một trong những vấn đề kinh tế được bàn luận nhiều nhất tại các nước đang phát triển trong việc giải quyết các nhu cầu về vốn, công nghệ và việc làm, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế của đất nước. Bài viết nghiên cứu mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam với số liệu chuỗi thời gian trong giai đoạn 1986 - 2014 dựa trên một số mô hình định lượng như đồng liên kết ARDL và mô hình ARDL hiệu chỉnh sai số (ECM). Trái với mong đợi vào tác động tích cực của FDI đến tăng trưởng kinh tế, bài nghiên cứu không tìm ra được mối quan hệ này. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu lại đưa ra sự tồn tại mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa FDI và tăng trưởng kinh tế khi FDI đóng vai trò là biến phụ thuộc. Kết quả này cũng gợi mở các hướng chính sách trong thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tại Việt Nam trong những năm tới. Từ khóa: tăng trưởng kinh tế, FDI, đồng liên kết, ARDL, ECM 1. Đặt vấn đế Đối với Việt Nam, trong giai đoạn đầu mở cửa đất nước, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là giải pháp hữu hiệu góp phần đưa đất nước ta thoát khỏi tình trạng bị bao vây, cấm vận, khẳng định xu thế mở cửa với quan điểm “Việt Nam muốn làm bạn của các nước trong cộng đồng kinh tế thế giới”. Trong giai đoạn 2016 - 2020 sắp tới, FDI vẫn được đánh giá là nguồn bổ sung vốn quan trọng trong tổng vốn đầu tư toàn xã hội, góp phần thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu kinh tế, tăng năng lực sản xuất, đổi mới công nghệ, khai thông thị trường quốc tế, gia tăng kim ngạch xuất khẩu, cải thiện cán cân thanh toán quốc tế, đóng góp cho ngân sách nhà nước, phát triển nhân lực chất lượng cao và tạo thêm nhiều việc làm. Trong suốt 30 năm qua, Việt Nam đã chứng kiến những đóng góp tích cực của FDI đối với nền kinh tế bởi FDI đã có tác động lan tỏa đến các thành phần kinh tế, 1, 2, 3 Trường Đại học Thương mại. Email của tác giả chính: sontrinhcong@vcu.edu.vn 222
2. trong đó khơi dậy các nguồn đầu tư trong nước, tạo sức ép cạnh tranh, thúc đẩy chuyển giao công nghệ, nâng cao hiệu quả sản xuất, phát triển ngành công nghiệp phụ trợ để từng bước đưa Việt Nam bước chân vào chuỗi giá trị toàn cầu. Theo số liệu của Viện Nghiên cứu và Quản lý kinh tế Trung ương, tính đến hết năm 2015, doanh nghiệp FDI tăng liên tục về doanh thu, xấp xỉ khoảng 20,3%/năm và chiếm tỷ trọng cao trong xuất nhập khẩu, khoảng 67%. Tuy nhiên, có một vấn đề đặt ra là, khu vực FDI chỉ chiếm 20% trong cơ cấu GDP và hơn 22% trong tổng vốn đầu tư, tức chỉ thay đổi khoảng 5% trong vòng 10 năm trở lại đây. Điều đó cho thấy mức đóng góp của FDI đối với GDP tại Việt Nam là chưa tương xứng. Trong khi đó, hàng loạt các câu hỏi được đặt ra như (1) liệu có sự ưu đãi quá mức của Chính phủ và các địa phương đối với các doanh nghiệp FDI, (2) các doanh nghiệp FDI liệu có hiện tượng chuyển giá, trốn tránh nghĩa vụ với Nhà nước, (3) nguy cơ FDI chèn lấn sản xuất trong nước Đứng trước những vấn đề đặt ra như vậy, việc nghiên cứu mối quan hệ giữa FDI với tăng trưởng kinh tế trong nước trở nên hết sức quan trọng. Bởi đó là chìa khóa giúp thúc đẩy hiệu quả của vốn FDI đầu tư tại Việt Nam, tạo tiền đề cho Việt Nam phát triển hơn nữa, nhất là trong bối cảnh đất nước đã thực sự hội nhập với hàng loạt các Hiệp định mới đã được kí kết. 2. Cơ sở lý thuyết và thực nghiệm Như ta đã biết, FDI có tác động lên rất nhiều các nhân tố khác nhau trong nền kinh tế, tuy nhiên, nếu xét riêng về mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế thì có một số quan điểm như sau: Thứ nhất, về tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế, đã được đề cập trong nhiều lý thuyết kinh tế. Tuy nhiên, mỗi lý thuyết cũng đưa ra những quan điểm và cách giải thích tác động trên khác nhau. Lý thuyết tân cổ điển cho rằng, FDI không có ảnh hưởng dài hạn đối với tốc độ tăng trưởng kinh tế, mà chỉ có tác động ngắn hạn tới sản lượng đầu ra. Trong dài hạn năng suất cận biên của vốn sẽ làm giảm mức sinh lời của nền kinh tế. Theo Solow (1957), FDI chỉ có thể có tác động dài hạn tới tăng trưởng kinh tế khi có tiến bộ về khoa học kỹ thuật hoặc tăng trưởng lao động mà cả hai yếu tố này đều được coi là ngoại sinh. Trong các lý thuyết tăng trưởng mới, các yếu tố này được coi là nội sinh. Romer (1986), Lucas (1988) cho rằng FDI sẽ tác động đến hoạt động nghiên cứu phát triển và nguồn nhân lực, từ đó giúp tăng trưởng kinh tế ổn định. Thứ hai, đối với tác động của tăng trưởng kinh tế trong thu hút FDI, cũng đã được khẳng định trong lý thuyết chiết trung hay mô hình OLI của Dunning (1977). Theo lý thuyết này, thu hút FDI phụ thuộc vào 3 lợi thế: về sở hữu, khu vực và nội bộ 223
3. hóa. Lợi thế về khu vực bao gồm các yếu tố tài nguyên, cơ sở hạ tầng, quy mô và tăng trưởng kinh tế và các chính sách của Chính phủ. Do đó, một quốc gia có lợi thế về quy mô và tăng trưởng kinh tế sẽ kích thích thu hút các nguồn vốn đầu tư nước ngoài. Bên cạnh sự khác nhau về quan điểm kinh tế của các lý thuyết, rất nhiều các nghiên cứu thực nghiệm đã được tiến hành. Một số nghiên cứu tìm kiếm mối quan hệ tồn tại giữa FDI và tăng trưởng kinh tế, một số khác lại tập trung nghiên cứu chiều tác động của các biến số trên. Các phương pháp định lượng được sử dụng khác nhau, các biến lựa chọn cũng khác nhau và kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm cũng rất đa dạng. Roy & Van der Berg (2006) cho rằng sự thiếu hụt về số liệu là nguyên nhân chính đằng sau các kết luận pha trộn đó. Các công ty đa quốc gia mới tiến hành đầu tư ra nước ngoài trong khoảng hơn ba thập kỷ qua nên chúng ta không thể có đầy đủ số liệu cho các phân tích định lượng tin cậy. Blomstrom et al. (1994) khẳng định tồn tại tác động tích cực của FDI đối với tăng trưởng kinh tế trong trường hợp mức thu nhập bình quân đầu người của quốc gia chủ nhà là đủ cao. Nghiên cứu chỉ ra rằng các nước kém phát triển ít được hưởng lợi từ các công ty đa quốc gia (MNEs), bởi vì các doanh nghiệp trong nước có trình độ công nghệ lạc hậu so với các doanh nghiệp nước ngoài nên khó có thể bắt kịp hoặc trở thành đối tác của các MNEs. Borensztein et al. (1998) nghiên cứu tác động của FDI đối với tăng trưởng kinh tế theo cách tiếp cận hồi quy dữ liệu chéo giữa các quốc gia, và chỉ ra rằng FDI có thể là kênh chuyển giao công nghệ hiện đại, tuy nhiên tính hiệu quả của nó phụ thuộc vào nguồn nhân lực của quốc gia nhận FDI. Darrat et al. (2005) nghiên cứu tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế cho hai nhóm CEE (các nước thuộc miền Trung và Đông Âu) và MENA (các nước vùng Trung Đông và Bắc Phi) sử dụng dữ liệu bảng. Kết quả nghiên cứu cho thấy FDI kích thích tăng trưởng tại các nước CEE, trong khi với các nước vùng MENA thì không tồn tại hoặc có tác động tiêu cực của FDI. Lý giải cho sự khác biệt này, các tác giả cho rằng nguyên nhân là do các nước CEE. Nghiên cứu về tác động của GDP trong thu hút FDI, Demirhan (2008) thực hiện với số liệu của 38 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn từ 2000 - 2004 với bảy biến giải thích đã cho thấy khi biến đại diện là tốc độ tăng trưởng GDP/người thì hệ số hồi quy dương và có ý nghĩa thống kê. Nhưng trong trường hợp biến đại diện là GDP hoặc GDP/người thì quy mô thị trường không tác động đến FDI. Nguyễn Thị Liên Hoa (2014) nghiên cứu trên 30 quốc gia đang phát triển có thu nhập trung bình và thấp trong giai đoạn từ 2000 đến 2012 qua phương pháp FGLS cũng chỉ ra tác động tích cực của FDI đến tăng trưởng kinh tế. 224
4. Để đánh giá tác động hai chiều giữa hai biến FDI và tăng trưởng kinh tế, Ilgun et al. (2010) đã sử dụng mô hình tự hồi quy vector (VAR) với các biến số tăng trưởng, FDI, lao động, đầu tư và cán cân thương mại. Nhóm tác giả chỉ ra mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa FDI và tăng trưởng kinh tế. Cùng kết luận như trên, Pradhan et al. (2013) sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM) với các biến hạ tầng giao thông, FDI và tăng trưởng kinh tế. Nhóm tác giả còn chỉ ra rằng, thu hút FDI nhiều hơn có thể thúc đẩy phát triển hạ tầng giao thông và từ đó kích thích tăng trưởng kinh tế. Gần đây hơn, nghiên cứu của Dritsaki, et al. (2014) thực hiện kiểm định mô hình đồng liên kết ARDL và ARDL hiệu chỉnh sai số với các biến FDI, xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế đối với số liệu của Croatia trong giai đoạn 1994 - 2012. Kết quả cho thấy chỉ có mối quan hệ dài hạn hai chiều giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế, mà không tồn tại quan hệ dài hạn giữa FDI và tăng trưởng kinh tế. Nguyễn Hồng Hà (2016) nghiên cứu mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế tỉnh Trà Vinh sử dụng mô hình VAR với các kỹ thuật phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai trong giai đoạn 1999 - 2013 cho thấy tồn tại bằng chứng về thu hút FDI có tác động đến tăng trưởng kinh tế tỉnh Trà Vinh và ngược lại. Mặc dù còn rất nhiều các công trình nghiên cứu thực nghiệm khác về mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế trên thế giới và ở Việt Nam nhưng các kết luận thu được cũng rất khác nhau. Việc phát triển các nghiên cứu tiếp theo dựa trên các phương pháp mới phù hợp hơn cũng như khắc phục được sự hạn chế về mẫu quan sát là cần thiết. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Cơ sở dữ liệu Các biến được lựa chọn nghiên cứu bao gồm: (i) giá trị tổng sản phẩm quốc nội (GDP), và (ii) giá trị ròng đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam (FDI). Mẫu quan sát được thu thập theo năm, từ năm 1986 đến năm 2014 (29 quan sát) từ hệ thống cơ sở dữ liệu của Ngân hàng thế giới (WDI, 2016). Số liệu GDP và FDI được tính quy đổi từ đồng bản địa sang đô la Mỹ theo tỷ giá năm 2005. Tiếp đó, các biến được chuyển sang dạng logarit tự nhiên để ước lượng. Số liệu qua các năm được thể hiện mô tả trong hình sau: 225
5. LGDP LFDI Hình 1. Biến động của FDI, GDP Hình 2. Biến động của LFDI, LGDP 1E+11 28 LGDP 8E+10 24 6E+10 GDP 20 LFDI 4E+10 16 2E+10 12 FDI 0E+00 8 1986 1986 [YR1986] 1987 [YR1987] 1988 [YR1988] 1989 [YR1989] 1990 [YR1990] 1991 [YR1991] 1992 [YR1992] 1993 [YR1993] 1994 [YR1994] 1995 [YR1995] 1996 [YR1996] 1997 [YR1997] 1998 [YR1998] 1999 [YR1999] 2000 [YR2000] 2001 [YR2001] 2002 [YR2002] 2003 [YR2003] 2004 [YR2004] 2005 [YR2005] 2006 [YR2006] 2007 [YR2007] 2008 [YR2008] 2009 [YR2009] 2010 [YR2010] 2011 [YR2011] 2012 [YR2012] 2013 [YR2013] 2014 [YR2014] 2015 [YR2015] 1986 1986 [YR1986] 1987 [YR1987] 1988 [YR1988] 1989 [YR1989] 1990 [YR1990] 1991 [YR1991] 1992 [YR1992] 1993 [YR1993] 1994 [YR1994] 1995 [YR1995] 1996 [YR1996] 1997 [YR1997] 1998 [YR1998] 1999 [YR1999] 2000 [YR2000] 2001 [YR2001] 2002 [YR2002] 2003 [YR2003] 2004 [YR2004] 2005 [YR2005] 2006 [YR2006] 2007 [YR2007] 2008 [YR2008] 2009 [YR2009] 2010 [YR2010] 2011 [YR2011] 2012 [YR2012] 2013 [YR2013] 2014 [YR2014] 2015 [YR2015] LFDI LGDP FDI GDP 3.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng Khi thực hiện việc nghiên cứu trên các chuỗi thời gian, bước đầu tiên là kiểm tra tính dừng của các chuỗi dữ liệu. Nếu các chuỗi cùng dừng ở chuỗi gốc, tiến hành thực hiện hồi quy bình phương nhỏ nhất thường (OLS). Nếu các chuỗi cùng dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, tiến hành thực hiện mô hình hồi quy vector (VAR) khi không có đồng liên kết và mô hình hiệu chỉnh sai số vector (VECM) khi có hiện tượng đồng liên kết. Trong trường hợp các chuỗi gồm cả dạng tích hợp I(0) và I(1) thì áp dụng mô hình tự hồi quy phân phối trễ ARDL (AutoRegressive Distributed Lag) là thích hợp nhất. Theo Pesaran et al. (2001), việc sử dụng mô hình ARDL, ngoài ưu điểm là linh hoạt trong xử lý các trường hợp chuỗi thời gian không cùng bậc tích hợp, còn có lợi thế hơn về độ tin cậy so với kiểm định đồng liên kết theo kỹ thuật Johansen trong trường hợp số lượng mẫu nhỏ. Hơn nữa, so với mô hình VAR, thì trong việc ước lượng các mối quan hệ dài hạn, mô hình ARDL không ước lượng hệ phương trình mà chỉ ước lượng độc lập từng phương trình và có thể chấp nhận độ trễ khác nhau của các biến số trong mô hình. Tuy nhiên, mô hình ARDL không phù hợp với các số liệu có bậc tích hợp I(2) trở lên. Để thực hiện mô hình ARDL, sau khi kiểm định nghiệm đơn vị đối với chuỗi dữ liệu, nhóm nghiên cứu tiến hành các bước sau: - Xác định độ trễ của các biến trong mô hình qua các chỉ tiêu AIC và SC.LGDP - Kiểm định đường bao (ARDL bound test) xác định đồng liên kết giữa các biến, tìm mối quan hệ dài hạn giữa các biến. - Hồi quy theo mô hình ARDL với các độ trễ đã được xác định để kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình. 226
6. - Xác định mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến qua mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM). - Kiểm định tính ổn định sai số của mô hình. 4. Phân tích các kết quả mô hình 4.1. Kiểm định nghiệm đơn vị Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị ADF đưa ra bởi Dickey Fuller (1979) để kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị được thể hiện ở bảng 1 cho thấy biến LGDP tích hợp bậc 1, chỉ dừng khi thực hiện sai phân bậc 1. Ngược lại biến LFDI lại cho thấy tính dừng với chuỗi gốc, hay tích hợp bậc 0. Bảng 1. Kiểm định nghiệm đơn vị ADF Mô hình Mô hình Mô hình có hằng số và xu không hằng số có hằng số Biến hướng Kết luận p- Thống kê t Thống kê t p-value Thống kê t p-value value Chuỗi LGDP 2,826 0,998 -1,734 0,403 -1,765 0,693 không dừng Chuỗi LGDP - 0,175 0,613 -3,051 0,042 - 3,693 0,044 dừng Chuỗi LFDI 1,270 0,944 -7,252 0,000 - 3,151 0,115 dừng , và * thể hiện có ý nghĩa thống kê tương ứng với các mức 1%, 5% và 10% Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm EViews 9 Như vậy, chuỗi thời gian nghiên cứu bao gồm cả các biến tích hợp I(0) và I(1). Theo kết quả nghiên cứu của Pesaran et al. (2001), đối với các biến không cùng bậc tích hợp I(0) hay I(1) thì việc áp dụng ARDL là phù hợp nhất cho nghiên cứu thực nghiệm. 4.2. Kiểm định đường bao xác định đồng liên kết Sau khi thực hiện kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian, nhóm tác giả áp dụng kiểm định đường bao theo cách tiếp cận của Perasan et al. (2001) nhằm tìm ra tính đồng liên kết trong mối quan hệ dài hạn giữa 2 biến tăng trưởng kinh tế GDP và đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI tại Việt Nam. Kiểm định đường bao được thực hiện trên 2 mô hình sau: ∆LGDPt = α0 + α11LGDPt−1 + α21LFDIt−1 + ∑푖=1 α1i∆LGDPt−i + 227
7. 푞 ∑ α2j∆LFDIt−i + ε1t (1) 푗=1 ∆LFDIt = β0 + β11LFDIt−1 + β21LGDPt−1 + ∑푖=1 β1i∆LFDIt−i + 푞 ∑ β2j∆LGDPt−i + ε2t (2) 푗=1 trong đó, thể hiện sai phân bậc 1, ε1t,ε2t là các sai số phần dư được giả định phân phối độc lập và đồng nhất. Kiểm định đường bao ARDL phụ thuộc rất nhiều vào độ trễ được lựa chọn, nhóm tác giả chọn độ trễ tối ưu từ các giá trị sai phân bậc 1 của các biến, dựa vào tối thiểu hóa tiêu chí AIC và SBC, theo các mô hình sau: 푞 ∆LGDPt = α0 + ∑푖=1 α1iLGDPt−i + ∑푗=1 α2iLFDIt−i + μ1t (3) 푞 ∆LFDIt = β0 + ∑푖=1 β1iLFDIt−i + ∑푗=1 β2iLGDPt−i + μ2t (4) trong đó, ∆LGDPt và ∆LFDItlà các biến độc lập, α1i, α2i, β1i, β2i là các hệ số dài hạn, (p,q) là độ trễ tối ưu của mô hình ARDL. Pesaran et al. (2001), đề xuất thực hiện kiểm định F về mức ý nghĩa thống kê đối với hệ số các độ trễ của chuỗi gốc trong mô hình. Giả thuyết kiểm định như sau: Đối với mô hình 1: Giả thuyết H0: α11 = α21 = 0, không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến Giả thuyết H1: α11 ≠ α21 ≠ 0, tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến Đối với mô hình 2: Giả thuyết H0: β11 = β21 = 0, không tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến Giả thuyết H1: β11 ≠ β21 ≠ 0, tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến Độ trễ tối ưu của mô hình được xác định dựa vào các tiêu chí AIC và SC. Kết quả cho thấy đối với mô hình 1 là ARDL (3,1) và mô hình 2 là ARDL (4,3). Bảng 2. Kết quả kiểm định đường bao (ARDLBound test) Độ trễ Thống kê Mô hình ước lượng Kết luận tối ưu F 228
8. FLGDP (LGDP/ LFDI) (3,1) 4,052 Không tồn tại đồng liên kết Tồn tại đồng liên kết F (LFDI / LGDP) (4,3) LFDI 26,514 , và * thể hiện có ý nghĩa thống kê tương ứng với các mức 1%, 5% và 10% Giá trị giới hạn tại các mức ý nghĩa: Mức ý nghĩa I(0) Bound I(1) Bound 10% 4.04 4.78 5% 4.94 5.73 1% 6.84 7.84 Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm EViews 9 Kết quả kiểm định đường bao được trình bày trong bảng 2 cho thấy chỉ tồn tại một mô hình đồng liên kết. Cụ thể: Đối với mô hình 1, giá trị thống kê F nhỏ hơn giá trị giới hạn đường bao dưới I(0) với mức ý nghĩa 5%, đồng nghĩa với việc chấp nhận giả thuyết H0, không có đồng liên kết giữa các biến trong mô hình. Đối với mô hình 2, giá trị thống kê F lớn hơn giá trị giới hạn đường bao trên tương ứng mức ý nghĩa 5%, khẳng định có sự đồng liên kết giữa các biến và tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình. Đối với mô hình 2 được lựa chọn, cần thiết phải thực hiện các kiểm định về sai số phần dư của mô hình. Bảng 3. Các kiểm định sai số phần dư mô hình 2 Kiểm định Giả thuyết H0 Giá trị thống kê Xác suất Jarque Bera Phân phối chuẩn 0,914 0,633 Langrage Multiplier LM Không có tự tương quan 0,206 0,655 White (Chi-sq) Không có phương sai thay đổi 0,910 0,531 Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm EViews 9 Kết quả các kiểm định phần dư của mô hình trình bày trong bảng 3 cho thấy mô hình ARDL ước lượng đảm bảo đầy đủ các giả thuyết về phân phối chuẩn, không có phương sai sai số thay đổi, không có hiện tượng tự tương quan. 4.3. Ước lượng mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn Bước tiếp theo là thực hiện kiểm tra mối quan hệ dài hạn giữa các biến trong mô hình sau: 푞 LGDPt = α0 + ∑푖=1 α1iLGDPt−i + ∑푗=1 α2iLFDIt−i + e1t (5) 229
9. 푞 LFDIt = β0 + ∑푖=1 β1iLFDIt−i + ∑푗=1 β2iLGDPt−i + e2t (6) Để kiểm tra mối liên hệ giữa các tác động ngắn hạn và giá trị dài hạn của các biến số trong mô hình, nhóm tác giả thực hiện ước lượng đối với mô hình hiệu chỉnh sai số ARDL ECM: 푞 ∆LGDPt = α2 + ∑푖=1 α1i∆LGDPt−i + ∑푗=1 α2i∆LFDIt−i + λ1ECMt−1 + εt (7) 푞 ∆LFDIt = β2 + ∑푖=1 β1i∆LFDIt−i + ∑푗=1 β2i∆LGDPt−i + λ2ECMt−1 + εt (8) trong đó, ECMt−1 là giá trị hiệu chỉnh sai số. Hệ số  của giá trị hiệu chỉnh được kỳ vọng là âm và có ý nghĩa thống kê. Hệ số này thể hiện tốc độ điều chỉnh về cân bằng dài hạn của mô hình khi có các tác động trong ngắn hạn. Kết quả thực hiện ước lượng mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa các biến số của mô hình (6) và (8) được thể hiện trong các bảng 4 và 5. Bảng 4. Uớc lượng các hệ số dài hạn của mô hình ARDL (Biến phụ thuộc LFDIt) Biến Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất LFDI(t-1) 0.383 0.132 2.884 0.010 LFDI(t-2) 0.005 0.124 0.044 0.964 LFDI(t-3) 0.150 0.120 1.247 0.230 LFDI(t-4) - 0.226 0.077 - 2.931 0.009 LGDP 6.006 7.680 0.782 0.445 LGDP(t-1) - 3.880 15.039 - 0.257 0.799 LGDP(t-2) 13.331 15.038 0.886 0.388 LGDP(t-3) -14.418* 7.562 -1.906 0.074 C -12.051 5.518 -2.183 0.044 R-squared 0.884 D-W 1.789 F-statistic 15.327 , và * thể hiện có ý nghĩa thống kê tương ứng với các mức 1%, 5% và 10% Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm EViews 9 Kết quả hồi quy ở bảng 4 cho thấy trong dài hạn, nếu có thay đổi tăng 1% giá trị vốn đầu tư nước ngoài của năm liền trước sẽ tác động đến dòng FDI của năm hiện tại tăng lên 0,383%. Mặc dù chỉ ở mức ý nghĩa thống kê thấp, nhưng những biến động về GDP ở độ trễ 3 năm lại có tác động ngược chiều khá mạnh đối với dòng vốn FDI hiện tại. Bảng 5. Ước lượng tác động ngắn hạn của mô hình ARDL ECM (Biến phụ thuộc LFDIt) Biến Hệ số Độ lệch chuẩn Thống kê t Xác suất 230
10. LFDI(t-1) 0.070 0.084 0.838 0.414 LFDI(t-2) 0.076 0.087 0.876 0.393 LFDI(t-3) 0.226 0.077 2.931 0.009 LGDP 6.006 7.680 0.782 0.445 LGDP(t-1) - 13.331 15.038 -0.886 0.388 LGDP(t-2) 14.418* 7.562 1.906 0.074 ECM(t-1) - 0.687 0.094 -7.257 0.000 ECM = LFDI - (1.510*LGDP -17.522) R-squared 0.925 D-W 1.789657 , và * thể hiện có ý nghĩa thống kê tương ứng với các mức 1%, 5% và 10% Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm EViews 9 Giá trị hiệu chỉnh sai số ECMt−1 ước lượng mang giá trị âm (- 0,687) và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, chỉ ra rằng tồn tại mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến trong mô hình. Điều này hàm ý rằng trong ngắn hạn, nếu có một tác động làm chệch khỏi giá trị cân bằng dài hạn của mô hình, nó có thể được điều chỉnh quay lại giá trị cân bằng dài hạn ở mức 68,7% mỗi năm. 4.4. Kiểm định tính ổn định của sai số điều chỉnh ECM Sự tồn tại đồng liên kết của mô hình 2 ở trên không hàm ý rằng các hệ số ước lượng là ổn định. Đó là lý do tại sao Pesaran et al. (1999, 2001) đề xuất thực hiện kiểm định phần dư cho các hệ số ước lượng được bằng việc sử dụng kiểm định của Brown et al. (1975), được biết đến như kiểm định tổng tích lũy phần dư (CUSUM) và tổng tích lũy phần dư hiệu chỉnh (CUSUMSQ). Mô hình hiệu chỉnh phương sai (8) được lựa chọn để thực hiện kiểm định này. Kết quả thu được được thể hiện trong hình 3 và 4 dưới đây: Hình 3. Tổng tích lũy phần dư Hình 4. Tổng tích lũy hiệu chỉnh phần dư 231
11. 15 1.6 10 1.2 5 0.8 0 0.4 -5 0.0 -10 -15 -0.4 12 14 16 18 20 22 24 26 28 12 14 16 18 20 22 24 26 28 CUSUM 5% Significance CUSUM of Squares 5% Significance Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm EViews 9 Như trong hình, phần hình vẽ thống kê tổng tích lũy phần dư (CUSUM) và tổng tích lũy phần dư hiệu chỉnh (CUSUMSQ) đều nằm trong đường bao tiêu chuẩn với mức ý nghĩa 5%, thể hiện tất cả các hệ số trong mô hình hiệu chỉnh phương sai đều ổn định. 5. Một số kết luận và đề xuất 5.1. Một số kết luận của nghiên cứu Nghiên cứu tập trung nghiên cứu mối quan hệ ngắn hạn và dài hạn giữa hai biến số đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam trong giai đoạn 1986 - 2014 theo cách tiếp cận mô hình ARDL đồng liên kết và mô hình ARDL hiệu chỉnh sai số. Kết quả nghiên cứu cho thấy không có mối quan hệ dài hạn nào mô tả tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam hay nói cách khác nguồn vốn FDI vào Việt Nam thời gian qua chưa thực sự phát huy hiệu quả, làm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Kết quả này ủng hộ kết quả nghiên cứu của Belloumi (2014) khi cho rằng FDI không có tác động đến tăng trưởng kinh tế tại Tunisie. Kết quả này cũng có ý nghĩa quan trọng đối với Chính phủ các nước đang phát triển trong việc thu hút FDI. Tuy nhiên, trong mô hình thứ hai, khi lựa chọn FDI là biến phụ thuộc lại cho thấy một mối quan hệ dài hạn giữa FDI và tăng trưởng kinh tế. Kết quả hồi quy mô hình cho thấy việc thu hút FDI tại thời điểm hiện tại chịu ảnh hưởng chính bởi dòng vốn FDI của năm liền trước. Điều này có thể được lý giải thông qua việc cải thiện môi trường đầu tư về cơ sở hạ tầng và liên kết sản xuất kinh doanh, cũng như các chính sách ưu đãi đối với nguồn vốn FDI. Mô hình cũng cho thấy tác động dài hạn của GDP với độ trễ 3 năm tới dòng vốn FDI vào Việt Nam ở mức ý nghĩa thống kê thấp. Với sự hạn chế về mẫu số liệu, sự nhạy cảm trong việc lựa chọn biến và độ trễ các biến đưa vào mô hình, kết quả nghiên cứu chắc chắn sẽ còn nhiều thiếu sót trong việc mô tả mối quan hệ thực tế của các biến số trên. Chính vì vậy, trong tương lai, các 232
12. nghiên cứu mới có thể đưa thêm các biến số khác vào mô hình như: tổng giá trị đầu tư trong nước, giá trị xuất khẩu, mức độ phát triển của cơ sở hạ tầng hay các yếu tố về trình độ và lực lượng lao động để có thể giải thích tốt hơn mối quan hệ dài hạn động giữa các biến số kinh tế vĩ mô. 5.2. Một số đề xuất nhằm tăng cường tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế Việt Nam Hội nhập và phát triển đang là một vấn đề sống còn đối với nền kinh tế hiện nay. Cái giá của tăng trưởng ngày một tăng, áp lực dành cho Chính phủ ngày càng lớn. Thực tiễn cuộc sống cho thấy, Việt Nam cần phải có một cuộc đổi mới toàn diện theo chiều sâu trên tất cả các khía cạnh của nền kinh tế để đạt được mục tiêu hết sức cấp bách đã đặt ra là nước ta sẽ trở thành một nước công nghiệp theo hướng hiện đại. Để làm được điều đó, riêng với mảng thu hút và tăng hiệu quả của FDI với tăng trưởng kinh tế, một số giải pháp được đề ra như sau: Một là, muốn FDI có tác động hiệu quả tới tăng trưởng kinh tế thì cần thiết phải tái cấu trúc nguồn vốn FDI theo hướng có trọng tâm, trọng điểm như thu hút vào cơ sở hạ tầng, y tế, giáo dục đào tạo, công nghệ cao, công nghệ sạch với các đối tác có tiềm năng thực sự. Để làm được điều đó, Chính phủ cũng cần có một chiến lược dài hạn và tổng thể trong công tác quy hoạch (quy hoạch cả nước, quy hoạch vùng, quy hoạch ngành và địa phương). Rõ ràng, FDI sẽ có tác động tốt tới tăng trưởng kinh tế cả nước khi nó được gắn liền với phát triển kinh tế ngành, vùng tốt. Cần khắc phục ngay việc đầu tư không theo quy hoạch, ngoài quy hoạch và theo phong trào không có định hướng. Hai là, trong giai đoạn sắp tới, cần rà soát nghiêm túc các danh mục dự án chưa triển khai, không triển khai, tạm ngừng hoạt động, các dự án có tác động xấu đến mối trường để tìm kiếm những nhà đầu tư tiềm năng khác. Song song với việc rà soát cần phải nâng cao năng lực cạnh tranh, thẩm định và giám sát các dự án để nâng cao hiệu quả đầu tư của dự án FDI. Ba là, cần khẩn trương sửa đổi việc phân cấp đầu tư trực tiếp nước ngoài theo hướng Trung ương quyết định và cấp phép cho các dự án quan trọng và có tính vĩ mô như các lĩnh vực hạ tầng giao thông, dự án sử dụng nhiều đất Bốn là, các giải pháp cần phải đồng bộ, đòi hỏi quyết tâm chính trị cao của hệ thống chính trị, đặc biệt là các bộ máy lãnh đạo từ Trung ương đến địa phương để loại bỏ tư duy nhiệm kỳ, lợi ích nhóm chi phối. Tài liệu tham khảo 1. Belloumi, M. (2014). The relationship between trade, FDI and economic growth in Tunisia: An application of the autoregressive distributed lag 233
13. model. Economic Systems, 38, 269-287. 2. Blomstrom, M., Lipsey, R., Zejan, M. (1994), What explains developing country growth? NBER working paper, N 4132 3. Borensztein, E., Gregorio, J.D., Lee, J.W. (1998) How does foreign direct investment affect economic growth? Journal of International Economics, 45, 115-135. 4. Darrat, A.F., Kherfi, S., Soliman, M. (2005), FDI and economic growth in CEE and MENA countries: a tale of two regions. In: 12th Economic Research Forum’s Annual Conference, Cairo, Egypt. 5. Demirhan, E. & Masca, M. (2008), Determinants of foreign direct investment flows to developing countries: a cross-sectional analysis. Prague Economic Papers, 4, 356-369 6. Dritsaki, C., & Stiakakis, E. (2014), Foreign direct investment, exports, and economic growth in Croatia: A time series analysis. Procedia Economics and Finance, 14, 181-190. 7. Dickey, D. & Fuller, W.A. (1979), Distribution of the estimators for autoregressive time series with unit root. Journal of the American Statistical Association, 74, 427-431. 8. Dunning, J.H. (1977), Trade, location of economic activity and the MNE: A search for an eclectic approach. Palgrave Macmillan UK, 395-418. 9. Ilgun, E., Koch, K.J. & Orhan, M. (2010), How do foreign direct investment and growth interact in Turkey? Eurasian Journal of Business and Economics, 3 (6), 41-45. 10. Lucas, R.E. (1988), On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22, 3-42. 11. Pesaran M.H., Shin, Y. & Smith, R.J. (2001), Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16, 289- 326. 12. Pradhan, R.P., Norman, N.R., Badir, Y. & Samadhan, B. (2013), Transport infrastructure, foreign direct investment and economic growth interactions in India: The ARDL bounds testing approach. Procedia - Social and Behavioral 234
14. Sciences, 104, 914-921. 13. Romer, R.M. (1986), Increasing returns and long-run growth. Journal of Political Economy, 94 (5), 1002-1037. 14. Roy, A.G. & Van der Berg, H.F. (2006), Foreign direct investment and economic growth: A time-series approach. Global Economy Journal, 6 (1), . 15. Solow, R. (1957), Technical change and the aggregate function. Review of Economics and Statistics 39 (3), 312-320. 16. Nguyễn Hồng Hà (2016), Mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế tỉnh Trà Vinh, Tạp chí Phát triển & Hội nhập, số 26 (36), 90-95. 17. Nguyễn Thị Liên Hoa & Bùi Thị Bích Phương (2014), Nghiên cứu các nhân tố tác động đến đầu tư trực tiếp nước ngoài tại những quốc gia đang phát triển, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, số 14 (24), 40-46. 18. WDI (2016). Các chỉ số phát triển thế giới, Ngân hàng thế giới. 235