Kết Quả Ước Lượng Tác Động Lan Tỏa Của Đầu Tư Trực Tiếp Nước Ngoài

sử dụng ước lượng LSDV sẽ cồng kềnh hoặc không khả thi nên ước lượng tác động cố định FE sẽ thích hợp và hiệu quả hơn.

Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM)

Xét quan hệ kinh tế với biến phụ thuộc (Y) và hai biến giải thích quan sát được (X1, X2). Tương tự, chúng ta tạo lập được tập dữ liệu bảng cho Y, X1, và X2. Trong đó, dữ liệu bảng bao gồm n đối tượng và t thời điểm, và vì vậy tổng số quan sát là n*t. Mô hình tác động ngẫu nhiên được viết dưới dạng:

Yit = 𝛼1𝑋it1 + 𝛼2𝑋it2+ 𝜂it

Với i = 1, 2, …, n và t = 1, 2, …, t

Trong đó, sai số cổ điển được chia làm 2 thành phần 𝜓i và 𝜙it Thành phần 𝜓i đại diện cho tất các các yếu tố không quan sát được và thay đổi giữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian. Trong khi đó, thành phần 𝜙it đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được thay đổi giữa các đối tượng và thời gian.

Giả sử rằng 𝜓i được cho bởi: 𝜓i = 𝛽0 + 𝜆i với i = 1, 2, …, N

Trong đó, 𝜓i bao gồm hai thành phần là 𝛽0 (thành phần bất định) và 𝜆i (thành phần ngẫu nhiên). Thành phần bất định (𝛽0) được gọi là tham số cắt trung bình tổng thể. Thành phần ngẫu nhiên (𝜆i) là sự khác nhau giữa tham số cắt trung bình mẫu và tham số cắt cho đối tượng i. Như vậy, mỗi đối tượng trong n đối tượng sẽ có 1 hệ số cắt riêng. Tuy nhiên, trong mô hình tác động ngẫu nhiên n hệ số cắt này không phải là tham số cố định bởi có thêm thành phần ngẫu nhiên 𝜆i Giả định rằng, 𝜆i cho mỗi đối tượng được rút ra từ một phân phối xác suất độc lập với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai không đổi:

𝜆

(𝜆i) = 0; 𝑉ar(𝜆i) = 𝜎2 ; và 𝐶ov (𝜆i 𝜆s) = 0

N biến ngẫu nhiên 𝜆 được gọi tác động ngẫu nhiên (random effects). Mô hình tác động ngẫu nhiên (FEM) có thể được viết lại như sau:

Yit = 𝛽0 + 𝛼1𝑋it1 + 𝛼2𝑋it2+ 𝜔it

Trong đó, 𝜔it = 𝜆i + 𝜙it. Lưu ý rằng, một giả định quan trọng trong mô hình tác động ngẫu nhiên (FEM) là thành phần sai số 𝜔it không tương quan với bất kì biến giải thích nào trong mô hình.

Về phương pháp ước lượng Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) thì ước lượng OLS sẽ cho các tham số ước lượng không hiệu quả. Hơn nữa, phương sai của các đối tượng thay đổi, dẫn đến thống kê t sẽ không còn chính xác và các hệ số ước lượng không còn đúng. Sở dĩ như vậy là vì ước lượng OLS bỏ qua sự tự tương quan trong thành phần sai số 𝜔it.

Lựa chọn mô hình, kiểm định khuyết tật và sửa lỗi mô hình

Để lựa chọn giữa Mô hình tác động cố định FEM hay Mô hình tác động ngẫu nhiên REM thì nhiều nghiên cứu thực hiện ước lượng cho cả hai mô hình và sau đó tiến hành kiểm định sự khác biệt trong các hệ số đối với các biến giải thích thay đổi theo thời gian hay kiểm định xem liệu các tác động không quan sát được (𝜓i có tương quan với một hoặc một số biến giải thích hay không (Wooldridge, 2009). Kiểm định Hausman (1978) là kiểm định được áp dụng phổ biến nhất trong việc so sánh và xác định sự phù hợp của Mô hình FEM hay Mô hình REM (Baltagi, 2008; Gujarati, 2004). Đối với kiểm định Hausman, giả thuyết H0 và giả thuyết thay thế được phát biểu như sau:

H0: 𝜓i không có tương quan với Xit (hay Mô hình REM là phù hợp); H1: 𝜓i có tương quan với Xit (hay Mô hình FEM là phù hợp)

Để kiểm định giả thuyết H0, chúng ta đối chiếu kết quả ước lượng của hai mô hình FEM và REM. Ước lượng REM là hợp lý theo giả thuyết H0, nhưng không hợp lý đối với giả thuyết thay thế. Ước lượng FEM là hợp lý ở giả thuyết H1 và cả giả thuyết H0 vì mô hình FEM chỉ cho rằng các tác động không quan sát được phụ thuộc đối tượng, thể hiện qua các hệ số cắt khác nhau, chứ không đề cập đến vấn đề tương quan giữa 𝜓i với Xit. Tuy nhiên, trong trường hợp giả thuyết H0 bị bác bỏ thì ước lượng tác động cố định FEM là phù hợp hơn so với ước lượng tác động ngẫu nhiên REM. Ngược lại, chưa có đủ bằng chứng để bác bỏ H0 nghĩa là không bác bỏ được sự tương quan giữa sai số và các biến giải thích thì ước lượng tác động cố định không còn phù hợp và ước lượng ngẫu nhiên sẽ được lựa chọn.

Sau khi lựa chọn mô hình, để suy diễn thống kê mô hình cần vượt qua các kiểm định chuẩn đoán như là:

Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Một vấn đề phổ biến trong phân tích hồi quy là hiện tượng tự tương quan. Hiện tượng tự tương quan là hiện tượng mà sai số tại thời điểm t có mối quan hệ với sai số tại thời điểm t-1 hoặc tại bất kỳ một thời điểm nào trong quá khứ. Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các hàm ước lượng của mô hình vẫn là tuyến tính không thiên lệch và nhất quán, nhưng chúng không còn là kết quả nữa. Hiện tượng này có thể là do tính ì (một đặc điểm của đa số chuỗi thời gian kinh tế) hay các thiên lệch trong xác định đặc trưng như loại biến hay dạng hàm không đúng. Vì thế, cần kiểm định hiện tượng tự tương quan trước khi phân tích kết quả mô hình hồi quy.

Với mô hình hồi quy sử dụng dữ liệu bảng, năm 2002, Wooldridge đã đưa ra một kiểm định đơn giản cho việc kiểm định hiện tượng tự tương quan. Drukker (2003) đưa ra nhiều kết quả chỉ ra rằng kiểm định này đưa ra kết quả đáng tin cậy. Bằng sự hỗ trợ của phần mềm Eviews, nghiên cứu sử dụng kiểm định Breusch-Godflrey để kiểm định sự tương quan của mô hình. Kết quả từ kiểm định này chỉ ra hiện tượng tự tương quan khi p<0,05.

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Trước khi phân tích kết quả hồi quy, một trong các giả thiết ban đầu là phương sai sai số không đổi. Khi thực hiện hồi quy, nếu xảy ra hiện tượng phương sai của mỗi biến ngẫu nhiên trong điều kiện giá trị đã cho của biến độc lập thay đổi, tức là phương sai sai số thay đổi thì sẽ vi phạm giả thiết trên. Khi đó, các ước lượng mặc dù không chệch nhưng không kết quả làm cho các ước lượng không có ý nghĩa thống kê và mô hình không chuẩn nữa.

Có nhiều phương pháp kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Trong nghiên cứu này, FEM là mô hình hồi quy tốt hơn cho mẫu nghiên cứu. Vì thế, nghiên cứu sinh sử dụng kiểm định phương sai sai số thay đổi Heteroskedasticity Test bằng kiểm định White. Trong kiểm đinh White, H0 là nhiễu của mô hình có phương sai thuần nhất, H1 là nhiễu có phương sai thay đổi.

4.2.3 Nguồn dữ liệu

Nghiên cứu này sử dụng bộ dữ liệu điều tra doanh nghiệp được thu thập từ Tổng cục Thống kê, Sở Kế hoạch và Đầu tư tỉnh Savannakhet, Bộ Công Thương từ năm 2010 đến năm 2020 cho 429 doanh nghiệp mỗi năm. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp bị thiếu thông tin, do đó tổng số quan sát được sử dụng trong luận án là 4.624 quan sát.

Số liệu được thu thập từ các doanh nghiệp tại tỉnh Savannakhet thuộc các hình thức sở hữu khác nhau (doanh nghiệp Nhà nước, doanh nghiệp tư nhân, công ty trách nhiệm hữu hạn, công ty cổ phần, công ty hợp danh, doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài, hợp tác xã) hoạt động trong tất cả các lĩnh vực tại tỉnh Savannakhet giai đoạn từ 2010-2020. Các thông tin chủ yếu được thu thập là loại hình doanh nghiệp; ngành nghề, lĩnh vực kinh doanh; số lao động (tính bằng số lao động trung bình trong năm); nguồn vốn; doanh thu (tính bằng triệu USD); quy mô doanh nghiệp; tình trạng hoạt động R&D; các biến Horizontal, Backward, Forward; được tính toán từ cơ sở dữ liệu này.

Dữ liệu được sử dụng là dạng dữ liệu bảng và nó có ưu điểm hơn so với dữ liệu chéo và dữ liệu theo thời gian (Wooldridge, 2009) vì:

- Dữ liệu bảng có thể xem xét đến tính không đồng nhất trong từng đơn vị nghiên cứu bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng cá nhân.

- Cung cấp được những dữ liệu đa dạng hơn, ít cộng tuyến hơn giữa các biến số, kết hợp được các chuỗi theo thời gian của các quan sát theo không gian.

- Phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của sự thay đổi các hiện tượng kinh tế như hiệu ứng lan tỏa.

Tuy nhiên, dữ liệu bảng cũng có những hạn chế như vấn đề phương sai thay đổi, hiện tượng tự tương quan.

4.2.4. Giả thuyết nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm cũng như bối cảnh của tỉnh Sanvanakhet, Lao, hiệu ứng lan tỏa của FDI đến doanh nghiệp trong nước được kỳ vọng là có tồn tại và tác động tích cực. Các doanh nghiệp có thể cải thiện kết quả hoạt động của họ thông qua các hoạt động đổi mới. Các hoạt động đổi mới có thể

diễn ra dưới các hình thức giới thiệu sản phẩm mới, phương thức sản xuất tốt hơn và các kỹ thuật tổ chức mới (Schumpeter, 1912). Sự đổi mới có thể thay đổi kết quả hoạt động doanh nghiệp thông qua hai kênh: Đầu tiên, sự đổi mới làm tăng doanh số và thị phần bằng các sản phẩm khác biệt so với các đối thủ (Wang & Wei, 2005); thứ hai, đổi mới cũng thay đổi công nghệ sản xuất và do đó làm giảm chi phí sản xuất một sản phẩm tăng thêm (Peters, 2008). Bằng cách thúc đẩy tăng doanh số, tăng thị phần và giảm chi phí, sự đổi mới có tác động tích cực đến hiệu suất, hiệu quả của doanh nghiệp về sức mạnh thị trường và biên lợi nhuận hoạt động (Dhanora và cộng sự, 2018).

Do đó, sự đổi mới công nghệ có ảnh hưởng đến sức cạnh tranh hiện tại của một doanh nghiệp và một ngành sản phẩm. Đổi mới có thể đi cùng với đầu tư trực tiếp nước ngoài (Foreign Direct Investment – FDI). Không chỉ đơn thuần là đầu tư dài hạn liên quan đến việc bơm vốn nước ngoài vào doanh nghiệp, mà FDI có thể giúp các doanh nghiệp trong nước bắt kịp với công nghệ quốc tế. Thông qua việc thiết lập hoạt động mới, sáp nhập và mua lại, liên doanh với đối tác địa phương, FDI có thể có tác động tích cực qua các ngoại tác hoặc tác động lan tỏa về năng suất. Tiền đề cơ bản hỗ trợ hiệu quả tích cực này là các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài có kiến thức và công nghệ vượt trội có thể được chuyển giao thông qua các tương tác của họ (liên kết ngược và liên kết xuôi) với các doanh nghiệp trong nước (Markusen & Venables, 1999).

Sự lan tỏa đã được nghiên cứu trong các tài liệu lý thuyết thông qua hai cơ chế: Đầu tiên, chuyển giao kiến thức và công nghệ theo chiều ngang (hoặc chuyển giao trong nội bộ ngành) có thể mang lại sức lan tỏa trong các doanh nghiệp FDI để cạnh tranh với các đối thủ trong cùng ngành, sự lan tỏa theo chiều ngang trong các lĩnh vực có thể phát sinh khi người lao động chuyển từ các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài sang các doanh nghiệp trong nước, mang theo kiến thức họ đã học được từ các doanh nghiệp FDI.

Giả thuyết nghiên cứu H1: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều ngang của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp

Giả thuyết nghiên cứu H1a: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều ngang của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp theo quy mô

Giả thuyết nghiên cứu H1b: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều ngang của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp theo ngành

Tương tự, các doanh nghiệp trong nước có thể quan sát các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài hoạt động trong lĩnh vực của họ và sao chép các công nghệ được sử dụng. Sự hiện diện của các doanh nghiệp FDI về mặt lý thuyết được coi là nguồn lan tỏa tích cực cho các doanh nghiệp trong nước. Bởi vì hầu hết các mô hình chuẩn mực của FDI cho rằng các doanh nghiệp FDI có một số kiến thức đặc biệt như: Công nghệ sản xuất, các kỹ năng quản lý và bí quyết tiếp thị.

Giả thuyết nghiên cứu H2: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều dọc – các liên kết ngược của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp

Giả thuyết nghiên cứu H2a: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều dọc- các liên kết ngược của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp theo quy mô

Giả thuyết nghiên cứu H2b: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều dọc- các liên kết ngược của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp theo ngành

Giả thuyết nghiên cứu H3: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều dọc- các liên kết xuôi của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp.

Giả thuyết nghiên cứu H3a: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều dọc- các liên kết xuôi của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp theo quy mô

Giả thuyết nghiên cứu H3b: Hiệu ứng lan tỏa theo chiều dọc- các liên kết xuôi của FDI có tác động tích cực đến kết quả hoạt động của doanh nghiệp theo ngành

4.3. Kết quả ước lượng tác động lan tỏa của đầu tư trực tiếp nước ngoài đến các doanh nghiệp trong nước tại tỉnh Savannakhet giai đoạn 2010-2020

4.3.1. Giải thích các biến số

Các biến số đưa vào mô hình được xây dựng ở mục 4.2.2 được đo lường và kỳ vọng như sau:

Bảng 4.3. Ký hiệu, giải thích và kỳ vọng chiều tác động của các biến số đưa vào mô hình

Tên biến

Giải thích

Cách tính/ Nguồn

Kỳ vọng chiều

tác động

Doanh thu của doanh nghiệp

-Tổng doanh thu của doanh nghiệp trong năm, biến này được lấy log khi đưa vào mô hình ước lượng

-Số liệu lấy từ Tổng cục Thống kê tỉnh Savannakhet, 2021

Vốn của doanh nghiệp

-Giá trị bằng tiền của tổng tài sản trong năm, biến này được lấy log khi đưa vào mô hình ước lượng

-Số liệu lấy từ Tổng cục Thống kê tỉnh Savannakhet, 2021

+/-

Số lao động

-Số lao động làm việc tại doanh nghiệp, tính bằng người. biến này được lấy log khi đưa vào mô hình ước lượng

- Số liệu lấy từ Tổng cục Thống kê tỉnh Savannakhet, 2021

+/-

Horizontal

Biến đo lường tác động lan tỏa theo chiều ngang

∑𝑖∈𝑗 𝐹𝑆𝑖𝑗𝑡𝑌𝑖𝑗𝑡

𝐻𝑜𝑟𝑖𝑧𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙𝑗𝑡 =

∑𝑖∈𝑗 𝑌𝑖𝑗𝑡

- Số liệu lấy từ Tổng cục Thống kê tỉnh Savannakhet, 2021

+/-

Backward

Biến đo lường tác động lan tỏa theo chiều ngược

Backwardjt = ∑𝑘≠𝑗 𝑎𝑗𝑘 𝐻𝑜𝑟𝑖𝑧𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙𝑘𝑡

- Số liệu lấy từ Tổng cục Thống kê tỉnh Savannakhet, 2021

+/-

Forward

Biến đo lường tác động lan tỏa theo chiều xuôi

Forwjt = ∑𝑖 𝑘ℎ𝑖 𝑖≠𝑗 𝛿𝑖𝑗𝑡 𝐻𝑜𝑟𝑖𝑧𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙𝑖𝑡

- Số liệu lấy từ Tổng cục Thống kê tỉnh Savannakhet, 2021

+/-

R&D

Biến nghiên cứu và phát triển

-Biến giả R&D, nhận giá trị bằng 1 nếu có hoạt động R&D, ngược lại nhận giá trị bằng 0

- Số liệu lấy từ Tổng cục Thống kê tỉnh Savannakhet, 2021

+/-

Số quan sát (Obs)	Trung bình (Mean)	Độ lệch chuẩn (Std. Dev.)	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Giá trị lớn nhất (Max)
Y	4624	628,64	401,72	150,12	8879,13
K	4624	512,11	332,01	60,95	4219,11
L	4624	65,89	15,12	1	525
Horizontal	4624	0,1121	0,1671	0	1
Backward	4624	0,1007	0,0572	0,0016	0,6321
Forward	4624	0,1734	0,0587	0,0038	0,5780
R&D	4624	0,012	0,023	0	1