Mối quan hệ giữa xuất khẩu, đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam – cách tiếp cận bằng mô hình véc tơ tự hồi quy (var)

Nội dung text: Mối quan hệ giữa xuất khẩu, đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam – cách tiếp cận bằng mô hình véc tơ tự hồi quy (var)

1. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 MỐI QUAN HỆ GIỮA XUẤT KHẨU, ĐẦU TƢ TRỰC TIẾP NƢỚC NGOÀI VÀ TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ Ở VIỆT NAM – CÁCH TIẾP CẬN BẰNG MÔ HÌNH VÉC TƠ TỰ HỒI QUY (VAR) THE RELATIONSHIP AMONG EXPORT, FOREIGN DIRECT INVESTMENT AND ECONOMIC GROWTH IN VIETNAM - A VAR APPROACH Nguyễn Ngọc Nam Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế nnnam@hce.edu.vn TÓM TẮT Nghiên cứu này nhằm tìm ra mối quan hệ nhân quả giữa xuất khẩu, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam bằng mô hình vectơ tự hồi quy (VAR). Kết quả nghiên cứu cho thấy, GDP có tác động mạnh mẽ đến FDI và Xuất khẩu. Bên cạnh đó, xuất khẩu dẫn đến sự gia tăng FDI ở Việt Nam nhưng không có tác động theo chiều ngược lại. Không có bằng chứng cho thấy có sự tác động của Xuất khẩu và FDI đến tăng trưởng kinh tế , điều này cho thấy chính phủ Việt Nam nên thúc đẩy nền kinh tế để thu hút thêm vốn FDI và tăng cường hoạt động xuất khẩu trong tương lai. Các phân tích phản ứng đẩy và phân rã phương sai cho thấy bên cạnh việc bị ảnh hưởng chủ yếu bởi một cú sốc từ chính nó, xuất khẩu và FDI còn bị ảnh hưởng bởi một cú sốc từ GDP . Từ khóa: Xuất khẩu, FDI, tăng trưởng kinh tế, Việt Nam, VAR. ABSTRACT This research investigates the causality among export, foreign direct investment (FDI) inflows and economic growth in Vietnam by employing Vector Auto Regressive (VAR) model. The results indicate that, GDP has a strong impact on FDI and export. In addition, export lead to an increase in FDI in Vietnam but not the vice versa. There is no evidence about the impact of export and FDI to economic growth in this case, indicating that Vietnamese government should boost the economy in order to attract more FDI and enhance export activities in the future. The impulse response and variance decomposition analyses show that, besides being primarily affected by a shock themselves, the fluctuation of export and FDI are also afected by a shock in GDP and export respectively in the following period. Key words: Export, FDI, economic growth, Vietnam, VAR. 1. Giới thiệu Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là một nguồn vốn đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế của các nước, đặc biệt là các nước đang phát triển. Việt Nam đã không đứng ngoài xu hướng đó khi dòng vốn FDI có xu hướng tăng qua các năm và được cho là tạo ra tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Theo thống kê của Cục Đầu tư nước ngoài, tính đến tháng 3/2017, đã có 23.731 dự án FDI với tổng vốn đăng ký 300,74 tỷ USD và vốn thực hiện khoảng 50% tại Việt Nam. FDI đã đóng góp khoảng 23% tổng vốn đầu tư xã hội và 70% kim ngạch xuất khẩu. Từ năm 2012 - 2016, Việt Nam giữ thặng dư thương mại trong một số năm nhờ đóng góp đáng kể của FDI. Cùng với sự phát triển của xuất khẩu và FDI, Việt Nam đã đạt được những thành tựu ấn tượng trong tăng trưởng kinh tế. Vào những năm 2000, Việt Nam đã hồi phục sau khủng hoảng châu Á, tăng trưởng kinh tế biến động từ năm 2001 - 2006 trước khi đạt đến đỉnh điểm vào năm 2007, thời điểm Việt Nam trở thành thành viên chính thức của WTO, với tốc độ tăng trưởng 7,1%. Mối quan hệ tương hỗ giữa FDI, xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế thể hiện ở chỗ các dự án FDI góp phần tăng ngân sách nhà nước, cải thiện cán cân thanh toán, tái cấu trúc nền kinh tế theo hướng hiện đại hóa, tăng cường trình độ kỹ thuật và công nghệ, thúc đẩy các ngành sản xuất, phát triển kinh tế thị trường, hội nhập nền kinh tế Việt Nam với nền kinh tế thế giới, đào tạo nguồn nhân lực và nâng cao mức sống cho người dân. Mặt khác, sự thịnh vượng kinh tế hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi nhuận hơn cho các 1244
2. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 nhà đầu tư, từ đó giúp thu hút thêm đầu tư nước ngoài cũng như kích thích xuất khẩu nhờ trợ cấp của chính phủ. Xuất khẩu cũng được cho là cung cấp một lượng lớn ngoại tệ và đóng góp cho tăng trưởng kinh tế. Do đó, các tương tác giữa các biến kinh tế vĩ mô này không phải luôn luôn là một chiều mà có thể xảy ra mối quan hệ hai chiều, hoặc thậm chí không có mối quan hệ nào tồn tại giữa chúng. Có rất nhiều nghiên cứu lý thuyết về quan hệ nhân quả giữa Thương mại, FDI và tăng trưởng đã được thực hiện ở các nước phát triển và đang phát triển, song vẫn còn một số lượng hạn chế các công trình nghiên cứu thực nghiệm về lĩnh vực này ở Việt Nam, đặc biệt là nghiên cứu có sử dụng kỹ thuật chuỗi thời gian. Bên cạnh đó, với nỗ lực tạo ra các chiến lược và khung chính sách để phát triển kinh tế quốc gia, các nhà hoạch định chính sách Việt Nam cần có kiến thức toàn diện về yếu tố nào được thúc đẩy đáng kể bởi yếu tố nào và cách chúng tương tác, tác động lẫn nhau. Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến vĩ mô này là hoàn toàn hợp lý vì quan sát từ quan điểm lý thuyết cho thấy các biến này có xu hướng đặt hiệu ứng tương hỗ lên các biến khác. Nếu không có sự hiểu biết sâu sắc về chiều hướng của quan hệ nhân quả, sẽ khó tạo ra các chính sách hiệu quả để thúc đẩy xuất khẩu, FDI và tăng trưởng của nền kinh tế. Điều đáng chú ý là đã có rất nhiều nghiên cứu thực tế khám phá các mối quan hệ với các kết luận trái chiều. Do đó, thực hiện một nghiên cứu về mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố này với mục đích giúp các nhà hoạch định chính sách tạo ra các chiến lược phát triển đúng đắn là vô cùng cần thiết ở Việt Nam. 2. Cơ sở lý thuyết và phƣơng pháp nghiên cứu 2.1. Cơ sở lý thuyết 2.1.1. Xuất khẩu – Tăng trưởng kinh tế Giả thuyết tăng trưởng do xuất khẩu cho rằng, sự gia tăng xuất khẩu có thể đóng góp đáng kể cho sự phát triển kinh tế. Việc xuất khẩu tốt hơn dẫn đến việc tiếp cận các thị trường nước ngoài mới, nâng cao năng suất thông qua việc quốc gia đạt được quy mô kinh tế lớn hơn. Hơn nữa, sự tiếp xúc nhiều hơn với các đối thủ quốc tế thông qua các hoạt động xuất khẩu đã gây áp lực mạnh mẽ lên các ngành xuất khẩu để duy trì lợi thế so sánh của họ bằng cách giảm chi phí và áp dụng công nghệ tiên tiến. Từ đó, tăng trưởng xuất khẩu có thể ảnh hưởng đến năng suất của một nền kinh tế dẫn đến tăng trưởng kinh tế. Lý thuyết tăng trưởng nội sinh cũng chỉ ra rằng, xuất khẩu có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế dài hạn thông qua những đổi mới trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển, trong đó nhấn mạnh vai trò quan trọng của xuất khẩu trong mối quan hệ với phát triển kinh tế. Quan điểm ngược lại được gọi là xuất khẩu do tăng trưởng, cho rằng sự phát triển kinh tế có thể giải thích việc thúc đẩy xuất khẩu (Woo Jung và J. Marshall, 1985) và có thể dẫn đến cải thiện kỹ năng sản xuất, lực lượng lao động và tạo điều kiện chuyển giao công nghệ, tăng lợi thế so sánh và chuyên môn hóa sản xuất (Kaldor, 1967). Do đó, các nước có tăng trưởng kinh tế cao hơn sẽ tham gia nhiều hơn vào thị trường quốc tế thông qua các hoạt động xuất khẩu. Điều đáng chú ý là hai giả thuyết này không loại trừ lẫn nhau. Chúng có thể xảy ra đồng thời như một mối quan hệ tươn hỗ để củng cố lẫn nhau (James Markusen và Venables, 1998) hoặc không xảy ra, trong trường hợp này không tìm thấy mối quan hệ nhân quả giữa chúng. 2.1.2. FDI – Tăng trưởng kinh tế Theo lý thuyết, mối quan hệ nhân quả giữa FDI và tăng trưởng kinh tế có thể xảy ra theo cả hai hướng. Đối với giả thuyết tăng trưởng do FDI, việc tăng dòng vốn FDI nói chung có thể dãn đến sự thịnh vượng của nền kinh tế sở tại bằng cách huy động vốn, tạo cơ hội nghề nghiệp mới và tăng cường chuyển giao công nghệ, điều này được rút ra trong các nghiên cứu của Luiz de Mello (1997 ), E. Borensztein et al. (1998), Jose De Gregorio (2003). Mô hình tăng trưởng tân cổ điển do Solow (1956) đề xuất, chỉ ra rằng FDI kết hợp với tăng tích lũy vốn, tạo ra tác động quan trọng đến tăng trưởng kinh tế. Đây có thể 1245
3. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 được coi là một yếu tố ngoại sinh tạo ra lượng đầu tư hiệu quả hơn cho nước sở tại, cho thấy nền kinh tế được thúc đẩy bởi dòng vốn FDI. Tuy nhiên, mô hình tăng trưởng mới của Keith, được gọi là lý thuyết tăng trưởng nội sinh, đã xuất hiện khi mô hình trước đó dường như không phù hợp trong việc giải thích sự tăng trưởng dài hạn. Mô hình mới đã sử dụng vốn FDI như một yếu tố nội sinh giúp tăng cường vốn lao động và hiệu ứng lan tỏa công nghệ (Robert Lucas (1988) và Juma (2012)) giúp tăng năng suất và cuối cùng cải thiện tốc độ tăng trưởng kinh tế của nước sở tại. Trái ngược với giả thuyết tăng trưởng do FDI, giả thuyết FDI bị ảnh hưởng bởi GDP (GLF) là lý thuyết của các công ty đa quốc gia (MNC), lý thuyết này nói rằng các MNC tìm kiếm lợi thế sở hữu đầu tư vào một quốc gia khác với mục đích tìm kiếm lợi thế địa điểm. Cả hai lợi thế có thể đạt được một cách hiệu quả bằng cách nội địa hóa thông qua FDI. Do đó, lý thuyết GLF xem xét các yếu tố địa điểm như quy mô thị trường, được biểu thị bằng GDP, và thường đóng một vai trò quan trọng trong việc thu hút vốn FDI. GDP tăng nhanh có thể tạo ra cơ hội đầu tư mới để các nước sở tại có thể thu hút một lượng lớn dòng vốn FDI (Rodrik (1999), Henrik H. và cộng sự (2006); Mah (2010)). Quy mô thị trường lớn hơn hoặc thành tựu kinh tế tốt hơn cũng dẫn đến kỳ vọng lợi nhuận cao hơn, điều này khuyến khích các nhà đầu tư nước ngoài đầu tư nhiều vốn hơn vào các nước sở tại. Seetanah và cộng sự (2007) cho rằng, có khả năng tồn tại của một quan hệ nhân quả tương hỗ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế. Vì quy mô thị trường lớn có thể dẫn đến tăng trưởng kinh tế, sau đó giúp thu hút thêm dòng vốn FDI và cải thiện sản xuất, từ đó làm tăng mức sinh lời của quốc gia này. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, có thể không có bằng chứng cho thấy mối quan hệ giữa FDI và tăng trưởng kinh tế, theo lý thuyết “quan niệm trung lập” (Sahraoui M và cộng sự (2014). 2.1.3. FDI - Xuất khẩu Mối quan hệ của FDI - tăng trưởng và xuất khẩu - tăng trưởng cho thấy sự liên kết của bên thứ ba giữa xuất khẩu và FDI. Có lẽ vì không ảnh hưởng trực tiếp đến tăng trưởng kinh tế, mối quan hệ này nhận được ít sự quan tâm hơn so với hai mối quan hệ kia. Câu hỏi liệu nên áp dụng giả thuyết xuất khẩu bị ảnh hưởng bởi FDI hay FDI bị ảnh hưởng bởi xuất khẩu vẫn cần được khám phá toàn diện. Theo lý thuyết thương mại của Heckscher-Ohlin, FDI, được coi là một yếu tố sản xuất, được xem là một phần của thương mại quốc tế. Sự tương tác giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài và thương mại, cái mà được coi là một trong những đặc điểm chính của quá trình toàn cầu hóa, rất phức tạp vì các nghiên cứu về hướng của mối quan hệ này cho thấy kết luận trái chiều. Một mặt, các doanh nghiệp nước ngoài có thể chọn mở rộng thị trường của mình ở một quốc gia khác thông qua FDI. Ví dụ, các công ty có thể thiết lập một cơ sở sản xuất ở một nước sở tại để tận dụng những lợi thế về chi phí sản xuất hàng hóa, theo Pugel và cộng sự (2000). Sự tăng trưởng trong sản xuất sau đó sẽ dẫn đến sự gia tăng tổng sản lượng của nước sở tại, khiến xuất khẩu tăng. Thêm vào đó, vì các MNC đã thiết lập quyền ảnh hưởng tốt hơn vào các kênh phân phối và tiếp thị quốc tế; họ có thể tạo điều kiện cho các hoạt động xuất khẩu của nước sở tại. Nói cách khác, giả thuyết FDI - ảnh hưởng xuất khẩu đã được thông qua. Bên cạnh đó, sau một số giai đoạn khi xuất khẩu của nước sở tại tăng khả năng cạnh tranh và lợi nhuận trên thị trường quốc tế, các MNC có xu hướng đầu tư thêm tài chính vào các lĩnh vực xuất khẩu để tối đa hóa lợi tức đầu tư. Hơn nữa, một nghiên cứu của Conconi và cộng sự. (2015) về quá trình quốc tế hóa của các công ty đã cho rằng sự không chắc chắn của môi trường có thể ảnh hưởng đến quyết định của các MNC, vốn ủng hộ giả thuyết FDI dẫn đầu xuất khẩu. Khi môi trường kinh doanh không ổn định, các MNC có xu hướng thử nghiệm thị trường nước ngoài mới thông qua xuất khẩu trước khi đầu tư trực tiếp vào nước sở tại. Do đó, sự tham gia của FDI vào một quốc gia sẽ tăng tương ứng với kinh nghiệm xuất khẩu của quốc gia đó. Cũng có ý kiến cho rằng độ không chắc chắn càng lớn, các thử nghiệm xuất khẩu càng kéo dài và hậu quả dẫn đến sự chậm trễ trong việc đưa ra quyết định FDI. 1246
4. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 2.2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 2.2.1. Biến nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu Biến nghiên cứu Kế thừa nghiên cứu của Dritsaki và cộng sự. (2004) và Ali Acaravci và cộng sự. (2012), ba biến số là Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và Xuất khẩu (EX), được sử dụng để nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa tăng trưởng kinh tế, đầu tư trực tiếp nước ngoài và xuất khẩu. Biến số tăng trưởng kinh tế được thể hiện bằng GDP thực tế của Việt Nam. Theo Tổng Cục Thống kê, GDP thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả kinh tế, điều này cũng phù hợp với nghiên cứu của N.Gregory Mankiw (2010). GDP thực tế được sử dụng như một trong những chỉ số chính để đánh giá sự phát triển của nền kinh tế quốc gia. Vì lạm phát được tính đến khi đo lường GDP thực tế, nó cho phép so sánh tăng trưởng kinh tế qua các giai đoạn khác nhau. Biến số FDI biểu thị sự đo lường của dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam. Biến xuất khẩu được đo bằng doanh thu thực từ hàng xuất khẩu của Việt Nam. Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu thực này ở dạng dữ liệu chuỗi thời gian theo quý trong giai đoạn từ 2000-2017 tại Việt Nam. Mỗi biến có 72 quan sát thu được từ các nguồn khác nhau. Một trong những lợi thế loại dữ liệu này là các nhà kinh tế có thể sử dụng phân tích chuỗi thời gian như một công cụ để dự báo kết quả trong tương lai dựa trên các giá trị trong quá khứ. Dữ liệu xuất khẩu hàng quý được thu thập từ phần xuất khẩu hàng hóa trong báo cáo kinh tế xã hội hàng tháng từ trang của Tổng cục thống kê. Do xuất khẩu dịch vụ chỉ đóng góp không đáng kể vào tổng xuất khẩu của Việt Nam, trung bình khoảng 5%, xuất khẩu hàng hóa có thể được gọi là tổng xuất khẩu được sử dụng để nghiên cứu trong bài viết này. Dữ liệu FDI cho Việt Nam được tổng hợp từ nguồn của Ceicdata, đối với các nước nhỏ như Việt Nam, dòng vốn ra FDI tương đối không đáng kể so với dòng vốn vào, vì vậy có thể chấp nhận được khi xem các dữ liệu này là vốn FDI vào Việt Nam. Các số liệu cho biến GDP hàng quý được tóm tắt từ các báo cáo kinh tế xã hội hàng tháng của tổng cục thống kê. Tất cả dữ liệu cuối cùng sẽ được chuyển sang logarit tự nhiên. Điều này thích hợp trong nghiên cứu chuỗi thời gian bởi vì hầu hết các dữ liệu kinh tế thay đổi theo cấp số nhân qua thời gian với biến động mạnh. Lấy dạng biến logarit giúp loại bỏ xu hướng tuyến tính của dữ liệu, tăng tính ổn định của dữ liệu chuỗi thời gian. Bảng 1: Mô tả về dữ liệu nghiên cứu STT Biến số Ý nghĩa Chú ý Nguồn dữ liệu Tổng sản phẩm Đơn vị tỷ VND, dưới dạng logarit 1 GDP Tổng cục thống kê quốc nội tự nhiên Đơn vị triệu USD, dưới dạng 2 EX Xuất khẩu Tổng cục thống kê logarit tự nhiên Vốn đầu tư trực tiếp Đơn vị triệu USD, dưới dạng 3 FDI Dữ liệu Ceic nước ngoài logarit tự nhiên Nguồn: Tổng hợp của tác giả 2.2.2. Mô hình nghiên cứu và các bước thực hiện Nghiên cứu sử dụng mô hình VAR (Vector Auto Regression) để kiểm tra mối tương quan giữa các biến trong mô hình. Cụ thể nghiên cứu sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test), kiểm định 1247
5. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 nhân quả Granger (Granger causality test) và phân tích phân rã phương sai (Variance decomposition). Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng phương pháp ước lượng VAR để tìm độ trễ tối ưu cho các biến vĩ mô. Mô hình vector tự hồi quy Vector AutoRegression (VAR), được phát triển lần đầu tiên vào năm 1980 bởi Christopher H. Sims với mục đích ước tính mối quan hệ giữa các biến số kinh tế vĩ mô, mô hình này được sử dụng để khám phá mối quan hệ nhân quả giữa xuất khẩu, đầu tư trực tiếp nước ngoài và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam trong giai đoạn từ 2000 - 2017. Trong quan hệ kinh tế, các biến không chỉ ảnh hưởng theo một hướng, biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc, mà thông thường chúng có tương tác qua lại. Hơn nữa, một biến kinh tế vĩ mô không chỉ bị ảnh hưởng bởi các giá trị chính nó trong quá khứ mà còn bị ảnh hưởng bởi các giá trị trễ của các biến khác. Do đó, mô hình VAR phù hợp hơn cho việc nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến vĩ mô như Xuất khẩu, FDI và GDP. VAR được biết đến như một mô hình của quá trình ngẫu nhiên được sử dụng để nắm bắt sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các chuỗi thời gian. Một mô hình VAR bao gồm nhiều phương trình (hệ phương trình) và độ trễ của từng biến. Các biến có trong mô hình VAR là nội sinh; mỗi biến được biểu thị bằng các giá trị trễ của nó và giá trị trễ của tất cả các biến nội sinh khác. Theo mô hình VAR trong nghiên cứu của Ludosean (2012), mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và đầu tư trực tiếp nước ngoài được thể hiện thông qua việc tự hồi quy vec tơ hai biến như sau: k k ISDt = 1 +  j=1j x ISDt-j +  j=1j x PIBt-j + 1t k k PIBt = 2 +  j=1j x PIBt-j +  j=1 j x ISDt-j + 2t Trong đó: ISD và PIB lần lượt biểu thị vốn FDI và GDP. 1 and 2 là các hệ số tự do. j, j, j and j biểu thị hệ số của các biến nội sinh. k là chiều dài độ trễ. 1t và 2t là các phần dư của mô hình. Mô hình VAR của nghiên cứu này là sự mở rộng của mô hình hai biến được áp dụng trong nghiên cứu của Ludosean (2012) ở trên. Cụ thể, mô hình VAR ba biến thể bao gồm ba biến chuỗi thời gian LnGDP, LnFDI, LnEX với độ trễ p được xây dựng như sau: p p p LnGDPt = 0 +  j=1 1jLnGDPt-j +  j=1 2jLnFDIt-j +  j=1 3jLnEXt-j + 1t (1) p p p LnFDIt = 0 +  j=11jLnFDIt-j +  j=12jLnGDPt-j +  j=13jLnEXt-j + 2t (2) p p p LnEXt = 0 +  j=11iLnEXt-i +  j=12jLnGDPt-j +  j=13jLnFDIt-k + 3t (3) Trong đó: 0, 0 và 0 biểu thị các hệ số tự do. j, j, và j biểu thị hệ số của các biến nội sinh. p chiều dài độ trễ. 1t, 2t và 3t là các phần dư không có quan hệ tương quan chuỗi. Các bƣớc ƣớc tính mô hình VAR Thực hiện kiểm tra tính dừng của các biến chuỗi thời gian đầu vào, do điều kiện bắt buộc của VAR là các biến bao gồm phải dừng. Nếu chuỗi dữ liệu không dừng, cần sử dụng kỹ thuật sai phân để có được 1248
6. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 chuỗi dữ liệu dừng. Trong nghiên cứu này, phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey- Fuller (ADF) được sử dụng để kiểm tra tính dừng của chuỗi dữ liệu nghiên cứu. Xác định độ trễ tối ưu cho mô hình VAR và kiểm tra sự phù hợp của độ trễ được lựa chọn bằng cách kiểm định sự tương quan chuỗi của phần dư. Nếu không có sự tương quan chuỗi này, độ trễ được chọn là phù hợp. Thực hiện kiểm định đồng kết hợp giữa các biến để xác định xem có mối quan hệ dài hạn giữa chúng không. Phương pháp kiểm định Jonhasen được chọn để kiểm tra tính đồng kết hợp trong nghiên cứu này. Nếu có sự đồng kết hợp giữa các biến, mô hình VECM sẽ được áp dụng, ngược lại mô hình VAR sẽ được sử dụng. Ước lượng mô hình VAR với các biến dừng và độ trễ tối ưu được chọn. Sau đó, xem xét sự phù hợp mô hình bằng cách kiểm tra tính dừng của phần dư. Nếu các phần dư thõa mãn yêu cầu ngẫu nhiên dừng, mô hình ướng lượng phù hợp với chuỗi thời gian nghiên cứu. Ngoài ra, tính ổn định của mô hình VAR cũng được kiểm tra. Sử dụng kiểm định quan hệ nhân quả Granger để tìm ra chiều hướng của mối quan hệ ngắn hạn giữa các biến. Cụ thể là chúng ta sẽ xác định xem liệu các biến vĩ mô trong mô hình có tác động lẫn nhau hay không. Tiếp theo, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân rã phương sai để phân tích tầm quan trọng của từng biến trong việc giải thích sự thay đổi của các biến còn lại. 3. Kết quả và thảo luận 3.1. Thống kê mô tả Bảng 2: Thống kê mô tả các biến LNEX LNFDI LNGDP Mean 23.37503 20.84520 33.45471 Median 23.36944 21.31189 33.35759 Maximum 24.81377 22.26013 34.59479 Minimum 21.80304 18.82615 32.53258 Standard Dev. 0.891045 0.945770 0.538545 Skewness -0.138176 -0.501237 0.428088 Kurtosis 1.718123 1.789512 2.118576 Jarque-Bera 5.158734 7.410701 4.529833 Probability 0.075822 0.024592 0.103839 Sum 1683.002 1500.854 2408.739 Sum Sq. Dev 56.37118 63.50820 20.59221 Observations 72 72 72 Nguồn: Xử lý của tác giả bằng phần mềm Eview Kết quả thống kê mô tả cho từng biến được sử dụng trong nghiên cứu này được trình bày trong bảng ở trên bao gồm giá trị trung bình, trung vị và chỉ tiêu đo lường biến thiên là độ lệch chuẩn và giá trị tối thiểu và tối đa của các biến. Có 71 quan sát được trưng bày cho mỗi biến. 1249
7. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 Skewness được sử dụng để khảo sát sự bất đối xứng của phân phối của biến chuỗi xung quanh giá trị trung bình của nó và có thể là âm hoặc dương. Giá trị này của Xuất khẩu và FDI là âm ngụ ý rằng dữ liệu tương đối lệch trái; trong khi GDP có giá trị dương, chứng tỏ phân phối của GDP có dạng lệch phải. Giá trị Kurtosis đại diện cho độ phẳng của phân phối . Kurtosis của phân phối bình thường là 3. Trong nghiên cứu này, giá trị Kurtosis của cả ba biến đều dương và nhỏ hơn 3 nên phân phối của chúng là phẳng. Jarque - Bera được sử dụng để kiểm tra xem dữ liệu mẫu có phân phối chuẩn hay không. Giả thuyết không của kiểm định là tồn tại của một phân phối bình thường. Với mức ý nghĩa 5% , giả thuyết khống cho FDI bị từ chối, nói rằng FDI không có phân phối chuẩn. GDP và xuất khẩu có phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 5%. 3.2. Kiểm định nghiệm đơn vị Kiểm định nghiệm đơn vị Augmented Dickey Fuller (ADF) được áp dụng để kiểm tra tính dừng của dữ liệu chuỗi thời gian. Các giả thuyết kiểm định là: H0: Dữ liệu chuỗi thời gian có nghiệm đơn vị. H1: Dữ liệu chuỗi thời gian không có nghiệm đơn vị. Bảng 3: Kiểm định nghiệm đơn vị ADF Bậc 0 Bậc I Biến Kết luận t(ADF) p-value t(ADF) p-value LNEXP -2.7865 (4) 0.2074 -2.0913 (3) 0.034 Dừng tại sai phân lần 1 LNFDI -2.8167 (1) 0.1964 -14.11 (0) 0.000 Dừng tại sai phân lần 1 LNGDP -2.3664 (4) 0.3934 -2.538 (3) 0.012 Dừng tại sai phân lần 1 Nguồn: Xử lý của tác giả bằng phần mềm Eview Gi chú: (1) , tương ứng với mức ý nghĩa 1% và 5%. (2) Các con số trong ngoặc đơn biểu thị độ trễ được xác định theo phương pháp Akaike’s AIC. Các giá trị tuyệt đối của thống kê t ở chuỗi gốc của tất cả các biến nhỏ hơn giá trị tới hạn ở mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. Do đó, chưa thể bác bỏ giả thuyết không về tính không dừng của dữ liệu, có nghĩa là không có biến nào dừng ở chuỗi gốc. Vì vậy, việc kiểm định tính dừng được thực hiện ở một bậc cao hơn. Sau khi tiến hành lấy sai phân bậc 1 của cả ba biến, được ký hiệu là LNFDI1, LNEX1, LNGDP1, giả thuyết không của kiểm định nghiệm đơn vị ADF bị bác bỏ với các biến LNFDI ở mức 1% và đối với LNEXP và LNGDP ở mức ý nghĩa 5%. Tóm lại, tất cả các biến không dừng ở bậc 0 mà dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, có nghĩa là LNFDI1, LNEX1 và LNGDP1 dừng, đáp ứng điều kiện của mô hình VAR. 3.3. Lựa chọn độ trễ tối ưu của mô hình VAR Bảng 4: Lựa chọn độ trễ tối ƣu cho mô hình VAR Độ trễ LogL LR FPE AIC SC HQ 0 35.24645 NA 7.44e-05 -0.992198 -0.0891842 -0.952601 1 80.22030 84.41247 2.46e-05 -2.099086 -1.697661 -1.940698 2 100.0801 35.44211 1.77e-05 -2.433234 -1.730740 -2.156055 3 134.1067 57.58355 8.22e-06 -3.203285 -2.199721* -2.807315 1250
8. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 4 148.9864 23.80740* 6.92e-06* -3.384196* -2.079564 -2.869435* 5 152.9402 5.961180 8.20e-06 -3.228930 -1.623229 -2595378 6 159.6432 9.487244 8.99e-06 -3.158251 -1.251481 -2.405908 Nguồn: Xử lý của của tác giả bằng phần mềm Eview Với phạm vi độ trễ được đề xuất tự động là 6 từ Eview, các kết quả được tính toán cho thấy rằng, bốn trong số năm tiêu chí là LR, FPE, AIC và HQ đề xuất độ trễ là 4 trong khi tiêu chí SC gợi ý độ trễ 3. Tuy nhiên, hầu hết các chuỗi thời gian với các nghiên cứu mẫu nhỏ sử dụng AIC làm tiêu chí chính để chọn độ trễ (chọn giá trị nhỏ nhất của AIC). Do đó, trong nghiên cứu này, độ trễ bằng 4 sẽ là lựa chọn phù hợp nhất. Kết quả này phù hợp với ý tưởng của Jeffery Wooldridge, một nhà kinh tế lượng học đã tuyên bố rằng đối với dữ liệu hàng quý, độ dài độ trễ từ 1 đến 8 sẽ phù hợp. Tiếp theo, kiểm định tương quan chuỗi phần dư được sử dụng với mục đích tái khẳng định độ trễ được chọn là tối ưu cho mô hình được sử dụng trong nghiên cứu này. Bảng 5: Kiểm định tƣơng quan chuỗi của phần dƣ – LM test Lags LM-Stat Prob. 1 4.500825 0.8755 2 7.629476 0.5719 3 4.378648 0.8848 4 13.80868 0.1293 Nguồn: Xử lý của tác giả bằng phần mềm Eview Có một số cách để kiểm định sự tự tương quan của phần dư, trong nghiên cứu này kiểm định tương quan chuỗi của các phần dư LM Test được thực hiện để kiểm định liệu có tồn tại loại tương quan này hay không. Nếu tồn tại mối tương quan này, độ trễ được chọn là không phù hợp. Với giả thuyết null của kiểm định là không có tương quan chuỗi, và giá trị p-value của độ trễ được chọn 4 lớn hơn mức ý nghĩa 1%, 5% và thậm chí 10%, vì vậy giả thuyết không được chấp nhận, điều đó có nghĩa là phần dư không có tương quan chuỗi, độ trễ được chọn là phù hợp. 3.4. Kiểm định tính đồng kết hợp Bảng 6: Kiểm định đồng kết hợp Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of Trace 0.05 Eigenvalue Prob. CE(s) Statistic Critical value None 0.197819 17.37964 29.79707 0.6119 At most 1 0.034444 2.611470 15.49471 0.9817 At most 2 0.003918 0.263043 3.841466 0.6080 Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized No. of Max-Eigen 0.05 Eigenvalue Prob. CE(s) Statistic Critical value None 0.197819 14.76817 21.13162 0.3054 At most 1 0.034444 2.348428 14.26460 0.9804 At most 2 0.003918 0.263043 3.841466 0.6080 Nguồn: Xử lý của tác giả bằng phần mềm Eview 1251
9. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 Ta đã biết, cả ba biến chuỗi thời gian đều không dừng ở chuỗi gốc của nó mà chúng dừng sau khi lấy sai phân bậc 1, các biến này là chuỗi kết hợp bậc I, đáp ứng các điều kiện để kiểm định tính đồng kết hợp. Trong phần này, kiểm định đồng kết hợp Johansen được áp dụng và các giá trị thống kê Trace value và Maximum Eigenvalue được trình bày trong bảng trên. Tuy nhiên, cả giá trị Trace value và Maximum Eigenvalue đều cho thấy rằng không có sự tồn tại mối quan hệ đồng kết hợp giữa các biến chuỗi thời gian được sử dụng. Tóm lại, sẽ không có mối quan hệ đồng kết hợp dài hạn giữa FDI, GDP và EXP trong giai đoạn nghiên cứu này trong trường hợp của Việt Nam. Do đó, phần còn lại của nghiên cứu này, mô hình VAR sẽ được áp dụng để khám phá mối liên hệ tương quan nhân quả Granger giữa các biến. 3.5. Kiểm định nhân quả Granger Bảng 7: Kiểm định nhân quả Granger Biến phụ thuộc: LNEX1 Excluded Chi-sq df Prob. LNFDI1 1.840526 4 0.7651 LNGDP1 17.89633 4 0.0013* Biến phụ thuộc: LNFDI1 Excluded Chi-sq df Prob. LNEX1 12.16177 4 0.0162 LNGDP1 8.054209 4 0.0896 Biến phụ thuộc: LNGDP1 Excluded Chi-sq df Prob. LNEX1 1.428166 4 0.8393 LNFDI1 1.254335 4 0.8691 Nguồn: Xử lý của tác giả bằng phần mềm Eview Mối quan hệ nhân quả giữa các biến được kiểm tra thông qua kiểm định nhân quả Granger. Theo kết quả trên , ba mối quan hệ ngắn hạn được xác định. Bảng 8: Chiều hƣớng của mối quan hệ nhân quả Chiều hƣớng p-value GDP EX 0.0013 EX FDI 0.0162 GDP FDI 0.0896 Nguồn: Xử lý của tác giả bằng phần mềm Eview Ở mức ý nghĩa 1% hoặc với độ tin cậy 99%, GDP trong ngắn hạn tác động đến xuất khẩu. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Javed K. và cộng sự (2012), cho rằng xuất khẩu của tất cả các quốc gia được nghiên cứu bị ảnh hưởng đáng kể bởi GDP thực tế. Nghiên cứu của Malhotra và Kumari (2016) tại Nhật Bản, Reppas và cộng sự (2005) tại Gabon, Nam Phi, Malaysia và Pakistan cũng cho kết luận tương tự, tăng trưởng tác động đến xuất khẩu. 1252
10. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 Ở mức ý nghĩa 5% hoặc độ tin cậy 95%, xuất khẩu trong ngắn hạn tác động đến FDI. Kết quả này tương tự như mối quan hệ nhân quả giữa xuất khẩu và FDI tại Trung Quốc trong nghiên cứu của Hsiao và cộng sự. (2006). Temiz (2009) cũng phát hiện ra chiều hướng của mối quan hệ giữa FDI và xuất khẩu là xuất khẩu tác động đến FDI. Ở mức ý nghĩa 10% hoặc độ tin cậy 90%, GDP trong ngắn hạn tác động đến FDI. Nghiên cứu của Mahembe Edmore và cộng sự (2014) đã ủng hộ kết luận tương tự khi tìm ra mối quan hệ nhân quả một chiều từ GDP đến FDI. Ludosean (2012) và Chakraborty và cộng sự. (2002) kết luận mối quan hệ nhân quả tương tự giữa hai biến này. 3.6. Kiểm định phân rã phương sai Cuối cùng, kỷ thuật phân rã phương sai được sử dụng để xác định tầm quan trọng của từng biến trong việc giải thích sự biến động của biến còn lại. Nghiên cứu này sẽ xem xét biến động của các biến trong ngắn hạn (ba quý sau) và trong dài hạn (trong 20 quý tiếp theo). Bảng 9: Kết quả phân rã phƣơng sai của Xuất khẩu Kỳ S.E. LNEX1 LNFDI1 LNGDP1 1 0.08430 100.0000 0.000000 0.000000 2 0.083552 97.69559 0.031533 2.272875 3 0.085469 93.99504 2.521541 3.483417 4 0.086704 91.39921 2.507554 6.093238 5 0.089537 87.28806 2.510053 10.20189 6 0.091948 83.19926 2.781152 14.01959 7 0.092910 81.89905 2.759249 15.34171 8 0.093852 80.38544 2.732659 16.88190 9 0.095934 77.60347 2.617673 19.77886 10 0.097784 74.88674 2.529319 22.58395 11 0.098642 74.06940 2.487703 23.44290 12 0.099359 73.09853 2.481832 24.41963 13 0.101156 71.14825 2.398992 26.45276 14 0.102693 69.19847 2.328575 28.47296 15 0.103442 68.61653 2.301301 29.08217 16 0.104015 67.94110 2.303573 29.75532 17 0.105587 66.45664 2.238743 31.30461 18 0.106888 64.98682 2.185306 32.82788 19 0.107533 64.55033 2.165146 33.28452 20 0.107998 64.05678 2.170844 33.77238 Nguồn: Xử lý của tác giả bằng phần mềm Eview Trong khoảng thời gian một quý, sự thay đổi trong khối lượng xuất khẩu bị ảnh hưởng hoàn toàn bởi chính nó. Tuy nhiên, trong khoảng thời gian lớn hơn, tức là từ hai quý trở lên GDP và FDI đều thể hiện sự tác động lên xuất khẩu. Mặt khác, ảnh hưởng của GDP nhiều hơn so với FDI trong việc giải thích những thay đổi trong khối lượng xuất khẩu, trung bình khoảng 25% so với 2%. 1253
11. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 Trong ngắn hạn (ví dụ trong ba quý), một cú sốc đối với xuất khẩu chiếm khoảng 94% biến động của chính nó, trong khi cú sốc về FDI và GDP có thể gây ra biến động tương ứng khoảng 2,5% và 3,5% cho xuất khẩu. Tuy nhiên, về lâu dài, những tác động của cú sốc xuất khẩu cho chính nó trong tương lai giảm dần theo thời gian, từ 100% xuống còn 64% trong 20 quý tiếp theo. GDP chỉ gây ra 3% biến động của khối lượng xuất khẩu trong tương lai trong 3 quý tiếp theo, nhưng là tác nhân của 33% biến động xuất khẩu trong 20 quý tiếp theo. Một cú sốc đối với FDI gây ra khoảng 2,5% biến động của khối lượng xuất khẩu trong tương lai, không thay đổi trong cả dài hạn và ngắn hạn. Điều này nhất quán với kiểm định nhân quả Granger đã thực hiện trước đó. Bảng 10: Kết quả phân rã phƣơng sai của FDI Kỳ S.E. LNEX1 LNFDI1 LNGDP1 1 0.281330 0.034869 99.96513 0.000000 2 0.356839 10.29374 88.01913 1.687133 3 0.364785 13.15908 84.22685 2.614067 4 0.367950 14.31021 83.11982 2.569966 5 0.372431 15.92224 81.36028 2.717478 6 0.374081 15.78384 81.21010 3.006064 7 0.375259 16.09735 80.90746 2.995195 8 0.375401 16.09159 80.85230 3.056107 9 0.377231 16.15038 80.07470 3.774923 10 0.378003 16.14734 79.74862 4.104041 11 0.378109 16.15814 79.73410 4.107758 12 0.378224 16.14887 79.71346 4.137667 13 0.379752 16.08258 79.07788 4.839545 14 0.380498 16.03468 78.76971 5.195613 15 0.380540 16.04197 78.76082 5.197207 16 0.380625 16.03681 78.74007 5.223115 17 0.381997 15.98638 78.18272 5.830900 18 0.382676 15.93795 77.90952 6.152525 19 0.382719 15.94743 77.90050 6.152067 20 0.382806 15.94272 77.87661 6.180676 Nguồn: Xử lý của tác giả bằng phầ n mềm Eview Vốn FDI của quý tiếp theo sẽ bị ảnh hưởng chủ yếu bởi cú sốc của chính nó (99,965%) và rất ít bởi xuất khẩu (0,035%). Trong ngắn hạn, biến động của FDI trong ba quý tiếp theo bị ảnh hưởng do cú sốc của chính nó là 84%, trong khi cú sốc về xuất khẩu và GDP đóng góp lần lượt là 13% và 2,6%. 1254
12. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 Về lâu dài, tầm quan trọng của cú sốc đối với FDI đối với sự biến động của chính nó sẽ giảm xuống, từ 84% xuống 77%. Ảnh hưởng của cú sốc của xuất khẩu đối với sự biến động của FDI trong tương lai vẫn tương đối giống nhau theo thời gian, khoảng 15% trong khi cú sốc đối với GDP cũng tăng nhẹ khả năng tác động và chiếm 6% biến động của FDI trong 20 quý tiếp theo. Bảng 11: Kết quả phân rã phƣơng sai của GDP Period S.E. LNEX1 LNFDI1 LNGDP1 1 0.085518 3.484748 0.030865 96.48439 2 0.089641 3.215865 0.122538 96.66160 3 0.091744 4.575520 1.060185 94.36429 4 0.093300 4.873115 1.544386 93.58250 5 0.117846 6.235276 1.167732 92.59699 6 0.121840 5.849937 1.186287 92.96378 7 0.123513 6.642870 1.513229 91.84390 8 0.125103 6.814960 1.789319 91.39572 9 0.141963 7.442763 1.486666 91.07057 10 0.145205 7.128686 1.496610 91.37470 11 0.146448 7.604563 1.699805 90.69563 12 0.147868 7.691525 1.888488 90.41999 13 0.161043 7.983966 1.656928 90.35911 14 0.163691 7.738842 1.661085 90.60007 15 0.164618 8.053717 1.809764 90.13652 16 0.165897 8.108860 1.948571 89.94257 17 0.176715 8.261069 1.768729 89.97020 18 0.178929 8.065870 1.772310 90.16182 19 0.179636 8.290754 1.889945 89.81930 20 0.180808 8.329994 1.996570 89.67344 Nguồn: Phân tích của tác giả bằng Eview Rõ ràng là một cú sốc đối với xuất khẩu và FDI không đóng góp đáng kể vào sự thay đổi của GDP trong cả ngắn hạn và dài hạn. Một cú sốc không lường trước được trong chính GDP tác động trung bình đến 90% biến động của GDP. Tuy nhiên, một cú sốc của xuất khẩu có tác động mạnh hơn một chút đến GDP trong tương lai so với cú sốc FDI, xấp xỉ 8% so với 2%. Những kết quả này ngụ ý rằng trong thời gian dài, sự biến động của GDP bị ảnh hưởng không đáng kể bởi FDI và xuất khẩu, đặc biệt là FDI trong trường hợp Việt Nam. 4. Kết luận và gợi ý Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm để đánh giá mối quan hệ nhân quả dài hạn và ngắn hạn giữa FDI, xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam trong giai đoạn từ 2000 - 2017. 1255
13. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 Thông qua các ước lượng và kiểm định cần thiết liên quan đến điều kiện vận dụng mô hình VAR, kết quả nghiên cứu cho thầy quan hệ nhân quả một chiều của GDP tác động lên xuất khẩu, GDP tác động đến FDI và xuất khẩu tác động đến FDI, không có bằng chứng cho thầy xuất khẩu và FDI có tác động đáng kể đến sự biến động của GDP. Các kết quả từ phân rã phương sai chỉ ra rằng, biến động của từng biến chủ yếu được đóng góp bởi chính cú sốc biến động của nó. Tuy nhiên, trong thời gian dài, cú sốc GDP gây ra nhiều ảnh hưởng hơn đến sự thay đổi của xuất khẩu trong tương lai. Tương tự như vậy, trong dài hạn thì những cú sốc của GDP và xuất khẩu cũng gây ra nhiều ảnh hưởng hơn đến biến động của FDI. Điều này cũng nhất quán với những kết quả từ kiểm định nhân quả Granger. Kết quả này cho thấy, Chính phủ Việt Nam nên thực hiện các chính sách thúc đẩy nền kinh tế nhằm tạo động lực đẩy mạnh hoạt động xuất khẩu và thu hút thêm vốn đầu tư nước ngoài vào Việt Nam. Việc FDI không đóng góp đáng kể cho sự phát triển kinh tế trong trường hợp Việt Nam có thể được giải thích rằng, hầu hết các dự án FDI đầu tư vào Việt Nam đều có công nghệ lạc hậu và có thể gây hại cho môi trường, điển hình là dự án của Formosa. Để phát triển bền vững, Việt Nam cần thu hút vốn FDI một cách chọn lọc hơn, đặc biệt là dòng vốn vào các lĩnh vực cần ưu tiên đầu tư, phù hợp với chiến lược phát triển kinh tế, loại bỏ các dự án với công nghệ cũ và lỗi thời. Dòng vốn FDI chất lượng cao hiện tại của Việt Nam chủ yếu từ Nhật Bản và Hàn Quốc, do đó cần thu hút thêm vốn đầu tư từ các khu vực phát triển khác như Hoa Kỳ và châu Âu để giúp đa dạng hóa các nguồn FDI và tận dụng các hoạt động mang lại giá trị gia tăng cao hơn cũng như chuyển giao công nghệ tiên tiến. Vì Hoa Kỳ và châu Âu là hai thị trường xuất khẩu lớn nhất của Việt Nam, việc cải thiện hiệu quả hoạt động xuất khẩu với hai thị trường này cũng như tham gia đàm phán EVFTA và CPTPP được coi là bước quan trọng để tiếp cận chặt chẽ các nguồn vốn quý giá này. Đối với các dự án có công nghệ hiện đại, khả năng tiếp thu của Việt Nam còn tương đối hạn chế, do đó cản trở chúng ta tận dụng tối đa lợi thế đầu tư. Từ đó, làm cho FDI không thể thúc đẩy sự phát triển bền vững và lâu dài của nền kinh tế. Bản thân các doanh nghiệp cần cải thiện khả năng áp dụng công nghệ tiên tiến bằng cách chú trọng tích lũy nguồn nhân lực chuyên môn cao cũng như cải thiện cơ sở hạ tầng tốt hơn để tạo điều kiện chuyển giao và ứng dụng công nghệ tiên tiến từ các nhà đầu tư FDI. Tóm lại, Chính phủ Việt Nam cần tạo môi trường chính trị và kinh tế ổn định, xây dựng cơ sở hạ tầng vững chắc, chính sách quản lý phù hợp để không chỉ thu hút các nhà đầu tư FDI có giá trị mà còn thúc đẩy nền kinh tế trong nước phát triển và cuối cùng đạt được sự phát triển toàn diện cho quốc gia. Bên cạnh đó, các doanh nghiệp trong nước nên chủ động tăng cường sức mạnh và khả năng của mình để nắm bắt hiệu quả lợi ích của các chính sách đó. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Abbas, Shujaat. (2012). Causality between Exports and Economic Growth: Investigating Suitable Trade Policy for Pakistan. Eurasian Journal of Business and Economics 2012, 5 (10), 91-98. [2] Acaravci, A. and Ozturk, I. (2012). Foreign direct investment, export and economic growth: Empirical evidence from new EU countries. Romanian Journal of Economic Forecasting. 15. 52-67. [3] Ahmad F., Draz, M. U. & Yang, S.C. (2018). Causality nexus of exports, FDI and economic growth of the ASEAN5 economies: evidence from panel data analysis. The Journal of International Trade & Economic Development, 27(6), 685-700. doi:10.1080/09638199.2018.1426035. [4] Anwar, S. and L.P. Nguyen, 2010. Foreign direct investment and economic growth in Vietnam. Asia Pacific Business Review, 16(1-2): 183-202. [5] Belloumi, Mounir. (2014). The relationship between trade, FDI and economic growth in Tunisia: An application of the autoregressive distributed lag model. Economic Systems. 38. 269–287. 10.1016/j.ecosys.2013.09.002. 1256
14. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2019 ICYREB 2019 [6] Borensztein, J. De Gregorio, JW. Lee (1998). How does foreign direct investment affect economic growth? Journal of International Economics, 45 115-135. [7] Chowdhury, A., & Mavrotas, G. (2006). FDI and Growth: What Causes What? The World Economy, 29(1), 9–19.doi:10.1111/j.1467-9701.2006.00755. [8] Conconi, Paola & Sapir, André & Zanardi, Maurizio (2016). The internationalization process of firms: From exports to FDI. Journal of International Economics, Elsevier,vol.99(C),pages 16-30. [9] Dritsaki, Melina & Dritsaki, Chaido & Adamopoulos, Antonios. (2004). A Causal Relationship between Trade, Foreign Direct Investment and Economic Growth in Greece. American Journal of Applied Sciences. 1.10.3844/ajassp.2004.230.235. [10] Dickey, David & Jansen, Dennis & Thornton, Daniel. (1991). A Primer on Cointegration with an Application to Money and Income. Review. 73. 58-78. 10.1007/978-1-349-23529-2-2. [11] Güneş, Sevcan. (2014). The relationship between foreign direct investment and trade: a case study for the turkish service sector. Economics, Management, and Financial Markets. 9. 158-166. [12] Hussain, M., & Haque, M. (2016). Foreign Direct Investment, Trade, and Economic Growth: An Empirical Analysis of Bangladesh. Economies, 4(4), 7.doi:10.3390/economies4020007 [13] Javed, Khalid & Sher, Falak & Ullah Awan, Rehmat & Ashfaq, Muhammad. (2012). Foreign direct investment, trade and economic growth: a comparison of selected south asian countries. International Journal of Humanities and Social Science.Vol. 2 No. 5. [14] Gregory Mankiw, (2010). Spreading the Wealth Around: Reflections Inspired by Joethe Plumber. Eastern Economic Journal, Palgrave Macmillan Journals, vol. 36(3), pages 285-298. [15] Reppas Panayiotis A. and Dimitris Christopoulos, (2005). The export-output growth nexus: Evidence from African and Asian countries. Journal of Policy Modeling, 27, (8), 929-940. [16] Pham, M.A. (2008). Can Vietnam's economic growth be explained by investment or export. VAR analysis? Vietnam Development Forum Working Paper Series No. 0815. [17] Xuan, Nguyen Thanh and Xing, Yuqing (2008). Foreign Direct Investment and Exportsthe Experiences of Vietnam. Economics of Transition, Vol. 16, Issue 2, pp. 183-197. [18] Nhung Thi Kim Nguyen, 2017. The Long Run and Short Run Impacts of Foreign Direct Investment and Export on Economic Growth of Vietnam. Asian Economic and Financial Review, vol. 7(5), pages 519-527, May. [19] Pham, M.A. (2008). Can Vietnam's economic growth be explained by investment or export. A VAR analysis? Vietnam Development Forum Working Paper Series No. 0815. Retrieved from 1257