Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài

Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến
thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài


1
ền kinh tế Việt nam đã bước vào giai đoạn mới, giai đoạn hội nhập
và phát triển. Trong điều kiện phát triển đó, việc phát triển kinh tế
địa phương với các tỉnh thành phố đóng vai trò quan trọng. Các tỉnh,
thành phố đã có những bước phát triển đáng khích lệ, với tốc độ tăng trưởng
kinh tế bình quân hàng năm khá cao. Để đảm bảo cho sự phát triển, cần có một
lượng vốn đầu tư rất lớn, trong đó đầu tư trực tiếp nước ngoài có ý nghĩa hết
sức quan trọng. Việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến thu hút đầu tư trực
tiếp nước ngoài do đó là hết sức cần thiết, nó giúp các nhà quản lý có thêm cơ
sở khoa học trong việc xây dựng chính sách thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài
phục vụ cho phát triển kinh tế.
N
Về mặt lý thuyết lẫn thực tiễn cho thấy, có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến
đầu tư trực tiếp nước ngoài, trong đó có 3 nhân tố chính:
- Dân số: tác động trực tiếp đến nguồn lao động của doanh nghiệp.
- Diện tích đất đai: tác động trực tiếp đến mặt bằng kinh doanh của
doanh nghiệp.
- Chi phí gia nhập thị trường: tác động đến khả năng gia nhập thị
trường của doanh nghiệp.
Để đánh giá sự tác động của các nhân tố này đến thu hút đầu tư nước
ngoài của các địa phương, nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy bội
dựa trên trên các nguồn số liệu sau:
- Số liệu về Dân số và Đất đai: nhóm nghiên cứu thu thập số liệu từ
Tổng cục thống kê Việt Nam, năm 2007.
- Số liệu về Chi phí gia nhập thị trường: Nhóm nghiên cứu thu thập số
liệu từ kết quả điều tra năm 2007 của Phòng Thương mại và Công
nghiệp Việt Nam (VCCI), theo đó: điểm số chi phí gia nhập thị trường

càng cao thì doanh nghiệp càng dễ dàng tham gia đầu tư kinh doanh.

2
 Số liệu về các chỉ tiêu nói trên của 42 tỉnh/thành phố, trong năm 2007
được nhóm nghiên cứu thu thập cụ thể theo bảng sau:
STT
Tên tỉnh,
thành phố
Dân số
(1000 người)
Diện tích
(1000 m
2
)
CF gia nhập
thị trường
(điểm)
FDI
(triệu đồng)
1 An Giang
2194 3406 8,70 14,83
2 Bà Rịa - Vũng Tàu
913 1982 10,11 2.172,28
3 Bắc Ninh
998 807 9,93 205,88
4 Bến Tre
1351 2322 11,16 10,49
5 Bình Định
1556 6025 10,36 39,21
6 Bình Dương

915 2696 13,14 4.386,45
7 Bình Phước
795 6857 8,05 26,14
8 Bình Thuận
1150 7828 9,23 153,60
9 Cần Thơ
1135 1390 10,48 111,70
10 Đà Nẵng
897 1256 12,08 791,65
11 Đồng Nai
2193 5895 10,97 7.946,15
12 Đồng Tháp
1654 3246 10,03 6,90
13 Hà Nam
822 852 9,12 1,00
14 Hà Nội
3145 921 10,31 8.926,88
15 Hà Tây
2525 2192 6,64 420,34
16 Hà Tĩnh
1300 6056 8,84 30,60
17 Hải Dương
1711 1648 7,83 595,06
18 Hải Phòng
1792 1526 10,16 1.866,62
19 Hưng Yên
1134 923 10,27 185,19
20 Khánh Hoà
1122 5198 9,25 391,54
21 Kiên Giang

1655 6268 10,45 45454
22 Long An
1412 4491 10,00 644,43
23 Nam Định
1961 1641 7,86 69,60
24 Nghệ An
3042 16487 10,18 299,61
25 Ninh Bình
918 1384 7,05 65,52
26 Ninh Thuận
562 3360 7,60 30,47
27 Phú Yên
861 5045 10,34 165,61
28 Quảng Bình
842 8052 9,07 32,33
29 Quảng Nam
1463 10407 10,21 209,30
30 Quảng Ngãi
1269 5138 8,21 38,81
31 Quảng Ninh
1078 5900 10,76 490,67
32 Quảng Trị
621 4746 10,45 40,13
33 Sóc Trăng
1272 3223 9,51 5,29
34 Tây Ninh
1038 4030 9,82 320,33
35 Thái Bình
1860 1545 10,50 35,19
36 Thanh Hoá

3677 11116 8,43 696,69
37 Thừa Thiên - Huế
1136 5054 9,71 186,26
38 Tiền Giang
1700 2367 9,56 82,18
39 TPHCM
5891 2095 10,19 11.631,76

3
40 Trà Vinh
1028 2215 9,62 6,61
41 Vĩnh Long
1055 1475 11,72 25,50
42 Vĩnh Phúc
1169 1371 11,13 657,75
A. Lập mô hình hồi quy tuyến tính
Từ những bảng số liệu thu thập được như trên, để phục vụ phân tích,
nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính như sau:
Trong đó:
Y
i
: là biến phụ thuộc, thể hiện số FDI mà mỗi địa phương thu hút được
tính đến năm 2005
X
2i,
X
3i
, X
4i
: là các biến độc lập, thể hiện số dân, diện tích đất đai và chi

phí gia nhập thị trường của mỗi địa phương.
ε
i
: là độ nhiễu.
Qua tính toán, nhóm nghiên cứu xây dựng được mô hình:
Y = -6.784,9 + 1,905X
2
– 0,185X
3
+ 580,166X
4
(Có phụ lục kết quả phân tích bằng phần mềm Excel và SPSS kèm theo).
B. Kiểm định các giả thuyết thống kê
B.1. Kiểm định tính phù hợp của mô hình (Kiểm định F)
Để xác định được mô hình hồi quy trên có ý nghĩa trong nghiên cứu hay
không nhóm nghiên cứu thực hiện kiểm định cặp giả thiết sau:
H
0
:
H
1:
Ta có:
Trong đó: R
2
= 0,599, n = 42, k = 4.

4
iiiii
XXXY
εββββ

++++=
4433221
0
432
===
βββ
0,, ,2,1,
≠=∃
i
kii
β
929,18
)14)(599,01(
)442(599,0
)1)(1(
)(
2
2
*
=
−−
−
=
−−
−
kR
knR
F
Với mức ý nghĩa α = 0,05, n = 42, k = 4, tra bảng ta có:
Vì F

*
> F
α
nên ta bác bỏ giả thiết H
0,
chấp nhận giải thiết H
1,
nghĩa là mô
hình hồi quy đã xây nên là phù hợp.
Kết quả kiểm định cũng phù hợp với kết quả phân tích bằng phần mềm
Excel (hoặc SPSS): các giá trị P-value của hệ số tự do và các biến đều lớn hơn
0,05 và giá trị Sig của hệ số tự do và các biến đều nhỏ hơn 0,05 (có phụ lục kèm
theo).
B.2. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến:
Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ta dùng phương pháp hồi quy phụ.
Mô hình tổng hồi quy phụ tổng quát có dạng:

B.2.1. Xét mô hình hồi quy phụ sau
Qua tính toán, ta xây dựng được mô hình:
Thực hiện kiểm định cặp giả thuyết:
F
1
*
= 0,00181
Với mức ý nghĩa α = 0,05, tra bảng ta có:

5
0:;0:
2
11

2
10
≠=
RHRH
1313212111
vXXX
+++=
λλλ
n,1ivX XX XX
ikiki)1j(1ji)1j(1ji221ji
=∀+λ++λ+λ++λ+λ=
++−−
312111
98,4505,01785 XXX
−+=
)1()1(
)2(
2
1
2
1
1
*
+−−
−
=
knR
kR
F
)1442()034,01(

)24(034,0
+−−
−
=
23,3)39,2()1,2(
05,0
==+−−
FknkF
α
70,5)4,42(),(
05,0
==
FknF
α
Vì F
1
*
< F
α
nên ta chấp nhận giả thiết H
0,
nghĩa là chúng ta chưa thể kết
luận về hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình.

6
B.2.2. Xét mô hình hồi quy phụ thứ 2
Thực hiện kiểm định cặp giả thiết
Với mức ý nghĩa α = 0,05, tra bảng ta có:
Vì F
2

*
< F
α
nên ta chấp nhận giả thiết H
0,
nghĩa là chúng ta chưa thể kết
luận về hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình.
B.2.3. Xét mô hình hồi quy phụ thứ 3
Thực hiện kiểm định cặp giả thiết
Với mức ý nghĩa α = 0,05, tra bảng ta có:
Vì F
3
*
< F
α
nên ta chấp nhận giả thiết H
0,
nghĩa là chúng ta chưa thể kết
luận về hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình.

7
321222
144562,04594 XXX
−+=
0:;0:
2
21
2
20
≠=

RHRH
)1()1(
)2(
2
2
2
2
*
2
+−−
−
=
knR
kR
F
)1442()033,01(
)24(033,0
+−−
−
=
23,3)39,2()1,2(
05,0
==+−−
FknkF
α
0175,0
*
2
=
F

0:;0:
2
31
2
30
≠=
RHRH
)1()1(
)2(
2
2
2
2
*
3
+−−
−
=
knR
kR
F
)1442()033,01(
)24(033,0
+−−
−
=
23,3)39,2()1,2(
05,0
==+−−
FknkF

α
0175,0
*
2
=
F
231333
418,2664,8970,9 XXX
−−=
Vậy, qua kiểm định 3 mô hình hồi quy phụ, ta thấy rằng mô hình hồi quy
đã xây dựng là không có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả này phù hợp với
các kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS: chỉ số VIF của các hệ số tự do chỉ
bằng 1 (nhỏ hơn 5).
B.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình (kiểm định
d.Durbin – Watson)
Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của mô hình, nhóm nghiên cứu
thực hiện kiểm định cặp giả thiết sau:
H
0
: Không có hiện tượng tự tương quan
H
1
: Có hiện tượng tự tương quan
Với mức ý nghĩa α = 0,05, k' = 4, n =42 ta có d
L
và d
U
là:
- D
L

= 1,285 => 4 – d
L
= 2,715
- d
U
= 1,821 => 4 – d
U
= 2,179
Căn cứ kết quả phân tích, ta tính được d = 2,118
Ta thấy: d
U
< d < 4 - d
U,
vậy chấp nhận giả thiết H
0,
nghĩa là mô hình
không có hiện tượng tự tương quan.
C. Ý nghĩa kinh tế của kết quả nghiên cứu
Theo kết quả hồi quy, ta thấy:
• R
2
= 0,599, nghĩa mô hình giải thích được 59,99% (các nhân tố dân số,
đất đai, và chi phí gia nhập thị trường cùng đóng góp giải thích được
59,90% mức độ thu hút vốn đầu tư nước ngoài, 40,01% còn lại được giải
thích bởi các nhân tố khác).
• β
1
= - 6.784,9 điều này có nghĩa là trong trường hợp không có các nhân
tố đất đai, dân số, chi phí gia nhập thị trường thì sẽ không có đầu tư trực
tiếp nước ngoài.

• β
2
= 1,905 nghĩa là trong trường hợp không có các nhân tố đất đai và chi
phí gia nhập thị trường thì vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài sẽ tăng 1,905
triệu đồng nếu tăng thêm 1.000 người dân.

8
• β
3
= – 0,185 nghĩa là trong trường hợp không có các nhân tố dân số và
chi phí gia nhập thị trường thì nếu diện tích đất tăng 1m
2
sẽ làm giảm đầu
tư nước ngoài 0,185 triệu đồng.
• β4 = 580,166 nghĩa là trong trường hợp không có các nhân tố dân số và
đất đai thì đầu tư trực tiếp nước ngoài sẽ tăng 580,166 triệu đồng nếu
nhân tố chi phí gia nhập thị trường tăng thêm được 01 điểm.
Với những số liệu thu thập được, qua sự tính toán và phân tích như trên,
kết quả cho thấy diện tích đất đai hoàn toàn không có ảnh hưởng quyết định tới
thu hút FDI của các tỉnh, minh chứng rõ nhất là tỉnh Nghệ An với diện tích đất
16.487 m
2
, lớn nhất trong các tỉnh thành phố nghiên cứu, nhưng số vốn FDI thu
hút được chỉ là 266,61 triệu đồng. Trong khi đó, thành phố Hồ Chí Minh, diện
tích đất chỉ là 2.095 m
2
, nhưng số vốn FDI thu hút được lên tới 11.631,76 triệu
đồng.
Quá trình phân tích cũng cho thấy trong các nhân tố được nghiên cứu thì
nhân tố chi phí gia nhập thị trường đóng vai trò quan trọng nhất. Cứ một điểm

tăng lên khi đánh giá chi phí gia nhập thị trường thì sẽ kéo theo việc tăng thêm
429 triệu đồng vốn FDI. Tác động của nhân tố dân số ở mức độ thấp hơn, thể
hiện ở mức vốn FDI sẽ tăng lên 1,905 triệu đồng nếu tăng thêm 1.000 người
dân.
Một điểm đáng quan tâm ở đây là lâu nay, các yếu tố như đất đai (mặt
bằng kinh doanh), hay dân số (nguồn lao động) được cho là những ưu thế lớn để
thu hút vốn đầu tư, mở rộng sản xuất, kinh doanh. Thực tế hiện nay cho thấy
còn có nhiều yếu tố khác không kém phần quan trọng. Ví dụ xét trong tương
quan giữa dân số và chi phí gia nhập thị trường thì việc tăng dân số rõ ràng
không phải là giải pháp khả thi, nhất là trong điều kiện nước ta là nước được
xếp vào nhóm "đông dân" trên thế giới. Ngược lại, các chính sách, cơ chế thông
thoáng, cộng với sự minh bạch cao (điểm số chi phí gia nhập thị trường tăng) sẽ
là giải pháp có hiệu quả và được các doanh nghiệp ủng hộ. Hoặc như yếu tố đất
đai, mặt bằng kinh doanh nếu xét trong bối cảnh cạnh tranh giữa các địa
phương, chúng sẽ có tác động ít hơn đến thu hút vốn đầu tư (so với chi phí gia
nhập thị trường) bởi thị trường đất đai, bất động sản ở Việt Nam nói chung còn

9
thiếu tính minh bạch, các chính sách của từng địa phương về đất đai chỉ có tác
động hạn chế.
 Qua đây chúng ta cũng thấy rằng, có những tỉnh trình độ phát triển
chưa cao vì không có những lợi thế về vị trí địa lý, cơ sở hạ tầng, nhưng đã
thu hút được số vốn FDI lớn. Sở dĩ như vậy là vì, sự phát triển của mỗi vùng,
miền, địa bàn phụ thuộc vào đặc điểm, truyền thống riêng, lợi thế về vị trí địa
lý, tài nguyên thiên nhiên, hạ tầng cơ sở, diện tích đất đai, nguồn nhân lực,
Đây được xem là những điều kiện khách quan tác động đến tính hấp dẫn của
môi trường đầu tư. Tuy nhiên, phải thừa nhận rằng các yếu tố chủ quan như chất
lượng, trình độ cán bộ và cơ chế quản lý có vai trò rất quan trọng, nhiều chuyên
gia hoạch định chính sách đã coi chất lượng điều hành của bộ máy quản lý là
một nguyên nhân quan trọng dẫn đến sự cách biệt đó.

10
PHẦN KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY BẰNG
PHẦN MỀM SPSS VÀ EXCEL
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG
PHÁP ENTER)
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
DIEN_TICH,
CHI_PHI_GNT
T, DAN_SO(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: FDI
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,774(a) ,599 ,567 1663,80155 2,118
a Predictors: (Constant), DIEN_TICH, CHI_PHI_GNTT, DAN_SO
b Dependent Variable: FDI
ANOVA(b)

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression
157190752,767 3 52396917,589 18,928 ,000(a)
Residual
105192952,692 38 2768235,597
Total
262383705,459 41
a Predictors: (Constant), DIEN_TICH, CHI_PHI_GNTT, DAN_SO
b Dependent Variable: FDI
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
-6787,692 2054,103 -3,304 ,002
CHI_PHI_G
NTT
580,373 198,480 ,302 2,924 ,006 ,991 1,009
DAN_SO
1,905 ,272 ,731 6,995 ,000 ,966 1,035
DIEN_TICH
-,185 ,081 -,238 -2,274 ,029 ,967 1,034
a Dependent Variable: FDI
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index

Variance Proportions
(Constant)
CHI_PHI_
GNTT DAN_SO DIEN_TICH
1 1
3,483 1,000 ,00 ,00 ,02 ,02
2
,304 3,387 ,00 ,00 ,10 ,95
3
,205 4,127 ,01 ,02 ,86 ,01
4
8,359E-03 20,414 ,98 ,98 ,03 ,02
a Dependent Variable: FDI

11
Casewise Diagnostics(a)
Case Number Std. Residual FDI
11
3,172 7946,15
a Dependent Variable: FDI
Residuals Statistics(a)
Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation N
Predicted Value
-1926,8522 9962,2871 1049,3117 1958,04004 42
Residual
-2530,00488 5278,31836 ,00000 1601,77457 42
Std. Predicted Value
-1,520 4,552 ,000 1,000 42

Std. Residual
-1,521 3,172 ,000 ,963 42
a Dependent Variable: FDI
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG PHÁP STEPWISE)
Variables Entered/Removed(a)
Model Variables Entered
Variables
Removed Method
1
DAN_SO .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=
,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).
2
CHI_PHI_GNTT .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=
,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).
3
DIEN_TICH .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=
,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).
a Dependent Variable: FDI
Model Summary(d)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,667(a) ,445 ,432 1907,23056
2

,738(b) ,545 ,521 1750,53704
3
,774(c) ,599 ,567 1663,80155 2,118
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT, DIEN_TICH
d Dependent Variable: FDI
ANOVA(d)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression
116882568,356 1 116882568,356 32,132 ,000(a)
Residual
145501137,103 40 3637528,428
Total
262383705,459 41
2 Regression
142872887,702 2 71436443,851 23,312 ,000(b)
Residual
119510817,758 39 3064379,943
Total
262383705,459 41
3 Regression
157190752,767 3 52396917,589 18,928 ,000(c)
Residual
105192952,692 38 2768235,597
Total
262383705,459 41
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT, DIEN_TICH

d Dependent Variable: FDI
Coefficients(a)

12
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta
Toleranc
e VIF
1 (Constant)
-1630,956 556,936 -2,928 ,006
DAN_SO
1,740 ,307 ,667 5,669 ,000 1,000 1,000
2 (Constant) -7638,075 2125,077 -3,594 ,001
DAN_SO 1,801 ,282 ,691 6,376 ,000 ,994 1,006
CHI_PHI_GNTT
607,098 208,461 ,316 2,912 ,006 ,994 1,006
3 (Constant)
-6787,692 2054,103 -3,304 ,002
DAN_SO
1,905 ,272 ,731 6,995 ,000 ,966 1,035
CHI_PHI_GNTT 580,373 198,480 ,302 2,924 ,006 ,991 1,009
DIEN_TICH
-,185 ,081 -,238 -2,274 ,029 ,967 1,034
a Dependent Variable: FDI
Excluded Variables(c)
Model Beta In t Sig.

Partial
Correlation Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Minimum
Tolerance
1 CHI_PHI_GNTT
,316(a) 2,912 ,006 ,423 ,994 1,006 ,994
DIEN_TICH
-,256(a) -2,244 ,031 -,338 ,970 1,031 ,970
2 DIEN_TICH -,238(b) -2,274 ,029 -,346 ,967 1,034 ,966
a Predictors in the Model: (Constant), DAN_SO
b Predictors in the Model: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Dependent Variable: FDI
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant) DAN_SO
CHI_PHI_
GNTT DIEN_TICH
1 1
1,849 1,000 ,08 ,08
2
,151 3,499 ,92 ,92
2 1 2,786 1,000 ,00 ,03 ,00
2 ,205 3,684 ,01 ,93 ,01
3
8,492E-03 18,114 ,99 ,03 ,98
3 1

3,483 1,000 ,00 ,02 ,00 ,02
2
,304 3,387 ,00 ,10 ,00 ,95
3 ,205 4,127 ,01 ,86 ,02 ,01
4
8,359E-03 20,414 ,98 ,03 ,98 ,02
a Dependent Variable: FDI
Casewise Diagnostics(a)
Case Number Std. Residual FDI
11
3,172 7946,15
a Dependent Variable: FDI
Residuals Statistics(a)
Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation N
Predicted Value
-1926,8522 9962,2871 1049,3117 1958,04004 42
Residual
-2530,00488 5278,31836 ,00000 1601,77457 42
Std. Predicted Value
-1,520 4,552 ,000 1,000 42
Std. Residual
-1,521 3,172 ,000 ,963 42
a Dependent Variable: FDI

13
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 01 (MỤC B.2.1) BẰNG PHẦN MỀM SPSS
(PHƯƠNG PHÁP ENTER)
Variables Entered/Removed(b)

Model Variables Entered
Variables
Removed Method
1
DIEN_TICH,
CHI_PHI_GNTT(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: DAN_SO
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,183(a) ,034 -,016 978,24331 1,805
a Predictors: (Constant), DIEN_TICH, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DAN_SO
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression
1297834,055 2 648917,028 ,678 ,513(a)
Residual
37321439,349 39 956959,983
Total
38619273,404 41
a Predictors: (Constant), DIEN_TICH, CHI_PHI_GNTT

b Dependent Variable: DAN_SO
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
1788,644 1173,271 1,524 ,135
CHI_PHI_GNTT
-46,345 116,462 -,063 -,398 ,693 ,995 1,005
DIEN_TICH
5,011E-02 ,047 ,168 1,063 ,294 ,995 1,005
a Dependent Variable: DAN_SO
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant)
CHI_PHI_
GNTT DIEN_TICH
1 1
2,702 1,000 ,00 ,00 ,04
2
,289 3,056 ,01 ,01 ,93
3
8,572E-03 17,755 ,99 ,99 ,02
a Dependent Variable: DAN_SO

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 02 (MỤC B.2.2) BẰNG PHẦN MỀM SPSS
(PHƯƠNG PHÁP ENTER)
Variables Entered/Removed(b)

14
Model Variables Entered
Variables
Removed Method
1
DAN_SO,
CHI_PHI_GNTT(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: DIEN_TICH
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,182(a) ,033 -,017 3277,09346 1,857
a Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DIEN_TICH
ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression
14330514,358 2 7165257,179 ,667 ,519(a)
Residual
418834319,727 39 10739341,531

Total
433164834,085 41
a Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DIEN_TICH
Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
4599,353 3978,251 1,156 ,255
CHI_PHI_GNTT
-144,546 390,249 -,058 -,370 ,713 ,994 1,006
DAN_SO
,562 ,529 ,168 1,063 ,294 ,994 1,006
a Dependent Variable: DIEN_TICH
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index Variance Proportions
(Constant) CHI_PHI_GNTT DAN_SO
1 1
2,786 1,000 ,00 ,00 ,03
2
,205 3,684 ,01 ,01 ,93
3
8,492E-03 18,114 ,99 ,98 ,03
a Dependent Variable: DIEN_TICH
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 03 (MỤC B.2.3) BẰNG PHẦN MỀM SPSS
(PHƯƠNG PHÁP ENTER)

Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
DAN_SO(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Model Summary(b)

15
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,075(a) ,006 -,019 1,32775 1,862
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
ANOVA(b)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression
,396 1 ,396 ,225 ,638(a)
Residual
70,517 40 1,763
Total
70,913 41

a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
9,895 ,388 25,520 ,000
DAN_SO
-1,013E-04 ,000 -,075 -,474 ,638 1,000 1,000
a Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant) DAN_SO
1 1
1,849 1,000 ,08 ,08
2
,151 3,499 ,92 ,92
a Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG PHÁP STEPWISE)
Variables Entered/Removed(a)
Model
Variables
Entered

Variables
Removed Method
1
DAN_SO .
Stepwise
(Criteria:
Probabilit
y-of-F-to-
enter <= ,
050,
Probabilit
y-of-F-to-
remove
>= ,100).

16
2
CHI_PHI_G
NTT
.
Stepwise
(Criteria:
Probabilit
y-of-F-to-
enter <= ,
050,
Probabilit
y-of-F-to-
remove
>= ,100).

3
DIEN_TICH .
Stepwise
(Criteria:
Probabilit
y-of-F-to-
enter <= ,
050,
Probabilit
y-of-F-to-
remove
>= ,100).
a Dependent Variable: FDI
Model Summary(d)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,667(a) ,445 ,432 1907,23056
2
,738(b) ,545 ,521 1750,53704
3
,774(c) ,599 ,567 1663,80155 2,118
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT, DIEN_TICH
d Dependent Variable: FDI
ANOVA(d)

Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regressio
n
116882568
,356
1
116882568,35
6
32,132 ,000(a)
Residual 145501137
,103
40 3637528,428
Total 262383705
,459
41
2 Regressio
n
142872887
,702
2 71436443,851 23,312 ,000(b)
Residual 119510817
,758
39 3064379,943
Total 262383705
,459
41
3 Regressio
n

157190752
,767
3 52396917,589 18,928 ,000(c)
Residual 105192952
,692
38 2768235,597

17
Total 262383705
,459
41
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT, DIEN_TICH
d Dependent Variable: FDI
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -
1630,956
556,936 -2,928 ,006
DAN_SO
1,740 ,307 ,667 5,669 ,000 1,000 1,000
2 (Constant) -

7638,075
2125,077 -3,594 ,001
DAN_SO 1,801 ,282 ,691 6,376 ,000 ,994 1,006
CHI_PHI_G
NTT
607,098 208,461 ,316 2,912 ,006 ,994 1,006
3 (Constant) -
6787,692
2054,103 -3,304 ,002
DAN_SO
1,905 ,272 ,731 6,995 ,000 ,966 1,035
CHI_PHI_G
NTT
580,373 198,480 ,302 2,924 ,006 ,991 1,009
DIEN_TICH
-,185 ,081 -,238 -2,274 ,029 ,967 1,034
a Dependent Variable: FDI
Excluded Variables(c)
Model Beta In t Sig.
Partial
Correlation
Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Minimum
Tolerance
1 CHI_PHI_G
NTT
,316(a) 2,912 ,006 ,423 ,994 1,006 ,994
DIEN_TICH
-,256(a) -2,244 ,031 -,338 ,970 1,031 ,970

2 DIEN_TICH -,238(b) -2,274 ,029 -,346 ,967 1,034 ,966
a Predictors in the Model: (Constant), DAN_SO
b Predictors in the Model: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Dependent Variable: FDI
Collinearity Diagnostics(a)
Model
Dimensio
n Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant) DAN_SO
CHI_PHI_
GNTT DIEN_TICH
1 1
1,849 1,000 ,08 ,08
2
,151 3,499 ,92 ,92
2 1 2,786 1,000 ,00 ,03 ,00
2 ,205 3,684 ,01 ,93 ,01
3
8,492E-03 18,114 ,99 ,03 ,98
3 1
3,483 1,000 ,00 ,02 ,00 ,02
2
,304 3,387 ,00 ,10 ,00 ,95
3 ,205 4,127 ,01 ,86 ,02 ,01
4
8,359E-03 20,414 ,98 ,03 ,98 ,02
a Dependent Variable: FDI

Casewise Diagnostics(a)
Case Number Std. Residual FDI
11
3,172 7946,15

18
a Dependent Variable: FDI
Residuals Statistics(a)
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value -
1926,852
2
9962,2871
1049,311
7
1958,04004 42
Residual -
2530,004
88
5278,3183
6
,00000 1601,77457 42
Std. Predicted Value
-1,520 4,552 ,000 1,000 42
Std. Residual
-1,521 3,172 ,000 ,963 42
a Dependent Variable: FDI
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 01 (MỤC B.2.1) BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG PHÁP
ENTER)
Variables Entered/Removed(b)

Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
DIEN_TICH
,
CHI_PHI_G
NTT(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: DAN_SO
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,183(a) ,034 -,016 978,24331 1,805
a Predictors: (Constant), DIEN_TICH, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DAN_SO
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regressio
n
1297834,0

55
2 648917,028 ,678 ,513(a)
Residual 37321439,
349
39 956959,983
Total 38619273,
404
41
a Predictors: (Constant), DIEN_TICH, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DAN_SO
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
1788,644 1173,271 1,524 ,135
CHI_PHI_G
NTT
-46,345 116,462 -,063 -,398 ,693 ,995 1,005
DIEN_TICH 5,011E-
02
,047 ,168 1,063 ,294 ,995 1,005
a Dependent Variable: DAN_SO
Collinearity Diagnostics(a)

19
Model
Dimensio
n Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant)
CHI_PHI_
GNTT DIEN_TICH
1 1
2,702 1,000 ,00 ,00 ,04
2
,289 3,056 ,01 ,01 ,93
3
8,572E-03 17,755 ,99 ,99 ,02
a Dependent Variable: DAN_SO
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 02 (MỤC B.2.2) BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG PHÁP
ENTER)
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
DAN_SO,
CHI_PHI_G
NTT(a)
. Enter

a All requested variables entered.
b Dependent Variable: DIEN_TICH
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,182(a) ,033 -,017 3277,09346 1,857
a Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DIEN_TICH
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regressio
n
14330514,
358
2 7165257,179 ,667 ,519(a)
Residual 418834319
,727
39 10739341,531
Total 433164834
,085
41
a Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DIEN_TICH
Coefficients(a)

Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
4599,353 3978,251 1,156 ,255
CHI_PHI_G
NTT
-144,546 390,249 -,058 -,370 ,713 ,994 1,006
DAN_SO
,562 ,529 ,168 1,063 ,294 ,994 1,006
a Dependent Variable: DIEN_TICH
Collinearity Diagnostics(a)
Model
Dimensio
n Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant)
CHI_PHI_
GNTT DAN_SO
1 1
2,786 1,000 ,00 ,00 ,03
2 ,205 3,684 ,01 ,01 ,93

20
3
8,492E-03 18,114 ,99 ,98 ,03
a Dependent Variable: DIEN_TICH
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 03 (MỤC B.2.3) BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG PHÁP
ENTER)
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
DAN_SO(a) . Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,075(a) ,006 -,019 1,32775 1,862
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.

1 Regressio
n
,396 1 ,396 ,225 ,638(a)
Residual
70,517 40 1,763
Total
70,913 41
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant
)
9,895 ,388 25,520 ,000
DAN_SO -1,013E-
04
,000 -,075 -,474 ,638 1,000 1,000
a Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Collinearity Diagnostics(a)
Model
Dimensio
n Eigenvalue
Condition

Index
Variance Proportions
(Constant) DAN_SO
1 1
1,849 1,000 ,08 ,08
2
,151 3,499 ,92 ,92
a Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT

21