Tiểu luận môn tài chính quốc tế thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài từ các nền kinh tế mới nổi

Trường Đại Học Kinh Tế TP HCM
Khoa Tài Chính


BẢN THẢO BÀI DỊCH BÀI NGHIÊN CỨU

THU HÚT ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀI
TỪ CÁC NỀN KINH TẾ MỚI NỔI

Nhóm 05:
11. Võ Nguyên Khang
17. Trần Thị Thuỳ Linh
20. Đỗ Thành Nam

TPHCM, tháng 08 – 2017

1


Thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài
của các nền kinh tế mới nổi
Tóm tắt
Bài báo này sử dụng một biện pháp tổng hợp để kiểm tra lý do tại sao một số nước lại thu hút
đầu tư trực tiếp nước ngoài nhiều hơn các nước khác. Biện pháp này xem xét tất cả các khía
cạnh kinh tế xã hội được xác định, có thể đo lường và có thể so sánh ảnh hưởng đến các
quyết định FDI ở cấp quốc gia. Kết quả là, chúng ta có thể xếp hạng 127 quốc gia về thu hút
FDI. Biện pháp cho phép phân tích chi tiết về điểm mạnh và điểm yếu và tăng cường thảo
luận về lý do tại sao FDI tập trung ở các nền kinh tế tiên tiến. Ngoài ra, những phát hiện này
cho thấy các lĩnh vực mà các nước mới nổi nên cải thiện để thu hẹp khoảng cách hiện tại.
1

Giới thiệu

Hội nghị Liên hợp quốc về Thương mại và Phát triển (UNCTAD, 2008a) xác định rằng mặc
dù dòng chảy đầu tư trực tiếp (FDI) đã tăng ổn định trong những thập kỷ gần đây, sự sụt giảm
xuất hiện vào đầu những năm 1980, 1990 và 2000. Xu hướng này phần nào được thúc đẩy
bởi sự gia tăng lợi nhuận của công ty trên toàn thế giới và kết quả là giá cổ phiếu cao hơn,
làm tăng giá trị các vụ sáp nhập và mua bán xuyên biên giới. Tổ chức Hợp tác và Phát triển
Kinh tế (OECD) tuyên bố rằng FDI là một yếu tố quan trọng trong quá trình hội nhập kinh tế
quốc tế đang phát triển nhanh chóng. Trong năm 2007, FDI toàn cầu đạt mức cao kỷ lục mới,
với dòng tiền vào khoảng 1833 tỷ USD. Theo báo cáo củaUNCTAD (2008b), con số này đã
vượt quá kỷ lục trước đó khoảng 400 tỷ USD(2008) nhấn mạnh rằng sự tăng trưởng của dòng
vốn FDI phản ánh sự gia tăng về quy mô và số lượng khoản đầu tư FDI , điển hình là kết quả
của việc sáp nhập và mua bán chéo. Mặc dù dòng chảy cho các nước đang phát triển đã tăng
lên, các nước phát triển vẫn chiếm khoảng 75% dòng FDI vào trong nước (UNCTAD, 2008b)
FDI đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của thương mại quốc tế, giúp tạo ra mối
liên kết trực tiếp, ổn định và lâu dài giữa các nền kinh tế .ECD (2008) thảo luận rằng FDI có
thể đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển, Khả năng cạnh tranh của cả người nhận và
nhà đầu tư
Quá trình ra quyết định của một nhà đầu tư nước ngoài rất phức tạp và đã được thảo luận
trong các tài liệu ở cấp vĩ mô và vi mô. Nhiều yếu tố đã được xác định ảnh hưởng đến luồng
FDI.Chưa có một chuẩn nhất định để giải thích cho dòng đầu tư FDI vào các nước. Bài báo
này góp phần giải quyết vấn đề dòng FDI chảy vào đối với một số lượng lớn các nước. Nó
cung cấp một chỉ số về FDI cụ thể của quốc gia thể hiện những điểm mạnh và điểm yếu của
nền kinh tế và đo lường khả năng thu hút nguồn vốn FDI của nước chủ nhà. Biện pháp này,
từ đây được gọi là Chỉ số FDI, xem xét tất cả các khía cạnh xác định, có thể đo lường và xác
định ảnh hưởng đến các quyết định FDI. Kết quả là, chúng tôi có thể xếp hạng 127 quốc gia
theo tính hấp dẫn của họ đối với các nhà đầu tư trực tiếp nước ngoài và đóng góp cho cuộc
thảo luận về lý do tại sao một số lại hấp dẫn hơn các quốc gia khác. Chỉ số này cho phép hiểu
rõ hơn về hoạt động FDI trên quy mô toàn cầu, có thể giúp các nhà hoạch định chính sách xác
2

định làm thế nào để nâng cao sự hấp dẫn của đất nước đối với các nhà đầu tư nước ngoài.
Chúng tôi so sánh những điểm mạnh và điểm yếu của các nền kinh tế tiên tiến và đang nổi
lên để xác định các yếu tố giải thích tại sao FDI tập trung ở các nền kinh tế tiên tiến. Những
yếu tố này chủ yếu liên quan đến các hệ thống pháp lý và chính trị và cơ sở hạ tầng ở các
nước mới nổi. Chúng tôi tiến hành một số kiểm tra để xác định chất lượng của chỉ số FDI.
Chúng tôi đánh giá Chỉ số FDI với các chỉ số tương tự như Chỉ số Tiềm năng ,Tiềm năng
Trong nước, Chỉ số Năng lực cạnh tranh toàn cầu, và Chỉ số Thương mại Toàn cầu (Global
Enabling Trade Index) tập trung vào các khía cạnh khác nhau của sự hấp dẫn FDI. Các phân
tích chứng minh rằng điểm tổng hợp của chúng tôi chính xác hơn đánh giá khả năng thu hút
FDI của các nước so với các chỉ số khác.. Cuối cùng, chúng tôi xác nhận rằng không có chuỗi
dữ liệu nào hoặc sự kết hợp của chúng có quyền biểu hiện cao hơn cho hoạt động FDI thực tế
và cho thấy chỉ số của chúng tôi cũng cho phép phân loại các nền kinh tế đang nổi và phát
triển thông qua điểm cắt.
Phần 2 là tổng quan tài liệu về các yếu tố quyết định cho các quyết định FDI. Phần 3 trình
bày dữ liệu và phương pháp luận cho chỉ mục của chúng tôi và các quốc gia mẫu, tiếp theo là
mô tả công nghệ xây dựng của phương pháp tổng hợp. Trong phần 4, chúng ta thảo luận về
các kết quả và một số kiểm tra tính chính xác. Những nhận xét chung bao gồm trong phần 5
2

Đánh giá tài liệu

Bài viết về các tiêu chí xác định FDI là đầy đủ, tập trung vào cấp độ vi mô của FDI và xem
xét các yếu tố bên ngoài tác động như thế nào đến quyết định ở cấp độ công ty. Một phần
khác của tài liệu thảo luận về khía cạnh vĩ mô; Do đó, các yếu tố cụ thể của quốc gia và cách
thức chúng ảnh hưởng đến tổng thể FDI. Quan trọng đối với quan điểm của chúng ta khi
chúng ta cần xác định các tiêu chí để đánh giá khả năng thu hút FDI của một quốc gia. Tuy
nhiên, ngay cả một phần của tài liệu FDI này vẫn còn rộng lớn và chúng ta không thể hoàn
thành nó. Thông thường, nghiên cứu về FDI là một trong hai bên hoặc tập trung vào một

quốc gia hoặc một vùng là nguồn gốc hoặc là người nhận các dòng vốn đầu tư. Cách tiếp cận
của chúng tôi rất rộng: chúng tôi kiểm tra 127 quốc gia với Chỉ số FDI của chúng và bất kỳ
quốc gia nào cũng có thể là người đầu tư và nhận FDI. Do đó, chúng tôi không xem xét một
số khía cạnh đã được coi là phù hợp với các hoạt động FDI cụ thể của quốc gia hoặc khu vực.
Điều này đặc biệt đáng chú ý đối với các nguồn tài nguyên thiên nhiên cung cấp giải thích
hợp lý cho FDI ở một số nước đang phát triển, nhưng không đủ điều kiện làm động lực cho
các khoản đầu tư ở nhiều nền kinh tế tiên tiến mà không có nguồn tài nguyên. Tương tự, điều
này có giá trị đối với những thay đổi tỷ suất chéo, lạm phát, hoặc sự tăng trưởng của thị
trường vốn. Ví dụ, Froot và Stein (1991) cho thấy sự thay đổi tỷ giá có thể gây ra FDI trong
khi Alfaro và cộng sự (Năm 2004) thảo luận về tầm quan trọng của thị trường vốn của một
nước. Dilarbakirlioglu (2011), và Mishra và Ratti (2011) cho thấy rằng ngay cả vốn hóa thị
trường và sự tự do hoá của các công ty đầu tư là vấn đề . Ở một số nước mới nổi, đặc biệt là ở
những nước có siêu lạm phát, thì dù thế nào đi nữa thì đồng USD vẫn là đồng USD. Hơn nữa,
nhiều người trong số họ không có bất kỳ hoạt động thị trường vốn chính thức (đo lường). Do
đó, các yếu tố quyết định không đủ điều kiện cho chỉ số toàn cầu của chúng tôi, và do đó,
không được thảo luận. Chúng tôi tập trung vào những yếu tố quyết định được coi là có liên
quan, đo lường và giả định giữa tất cả các quốc gia. Chúng tôi tập hợp nhiều nghiên cứu vào
3


4 loại động lực FDI: hoạt động kinh tế, môi trường pháp lý và chính trị, môi trường kinh
doanh và cơ sở hạ tầng. Các loại này xây dựng khuôn khổ cho chỉ số FDI
1

Hoạt động kinh tế

Theo trực giác, tình trạng nền kinh tế của một nước ảnh hưởng đến hoạt động FDI. Shatz và
Venables (2000) nhận thấy rằng quy mô thị trường xác định các thị trường nước ngoài mà các
công ty này đầu tư. Fung et al (2002) kiểm tra các yếu tố quyết định của FDI từ Hoa Kỳ và
Nhật Bản ở Trung Quốc bằng cách sử dụng bộ dữ liệu khu vực. Họ nhận thấy rằng mức GDP

có tác động tích cực đáng kể đến dòng FDI. Trương và Daly (2011) chứng minh kết quả
tương tự theo hướng ngược dòng. Billington (1999) nhấn mạnh rằng ngoài GDP cao, tăng
trưởng kinh tế tích cực sẽ tác động đến luồng vốn FDI .Wheeler và Mody (1992) lập luận
rằng tăng trưởng công nghiệp nhanh và mở rộng thị trường nội địa đặc biệt quan trọng đối
với các nước đang phát triển. Hryckiewicz và Kowalewski (2010) lưu ý rằng quy mô và tăng
trưởng không chỉ quan trọng đối với FDI của các công ty công nghiệp. Ngành tài chính doanh
nghiệp theo cùng một lý do đầu tư
Tuy nhiên, có những yếu tố khác kích thước hoặc tăng trưởng ảnh hưởng đến tình trạng của
nền kinh tế và FDI của một quốc gia. Addison và Heshmati (2003) nhận thấy rằng sự mở cửa
thương mại là một yếu tố FDI quan trọng, đặc biệt là đối với Châu Mỹ Latinh.Asiedu (2002)
Ở các nước đang phát triển, sự mở cửa của FDI phụ thuộc vào Loại hình đầu tư. Bà cũng cho
thấy mở cửa thương mại có tác động tích cực đến dòng vốn FDI. Pantulu và Poon (2003) và
-Janicki và Wunnava (2004) lập luận rằng sự mở cửa thương mại là một yếu tố quyết định
quan trọng và giải thích rằng thương mại và đầu tư bổ sung cho nhau.Nonnenberg và Cardoso
de Mendonça (Năm 2004), Al Nasser (2007), và Torrisi et al (2004) nhấn mạnh rằng sự cởi
mở của nền kinh tế là một minh chứng cho sự sẵn lòng của một quốc gia để chấp nhận FDI
và đó là một yếu tố quan trọng trong việc thu hút vốn. . (2008) nhận thấy kết quả tương tự và
kết luận rằng sự cởi mở của một nền kinh tế tăng cường FDI. Trương và Daly (2011) cho thấy
FDI của Trung Quốc đang chảy vào các nước có kinh tế mở và các nước có khối lượng xuất
khẩu lớn từ Trung Quốc
Baniak et al. (2005) tìm hiểu các yếu tố quan trọng quyết định dòng chảy của FDI vào các
quốc gia chuyển đổi và cho thấy sự bất ổn về kinh tế vĩ mô làm giảm FDI trong nước. Al
Nasser (2007) tập trung vào 19 nước châu Mỹ Latinh và các nước Châu Á và nhấn mạnh rằng
ngoài các yếu tố kinh tế cơ bản như thị trường Kích cỡ và tăng trưởng GDP, sự ổn định về
kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến dòng vốn FDI. Schneider và Frey (1985) nhận thấy rằng các
nước có mức thu nhập bình quân đầu người cao hơn và thâm hụt thanh toán thấp thu hút thêm
FDI
2

Hệ thống pháp luật và chính trị

Hệ thống pháp lý và chính trị của một quốc gia cũng ảnh hưởng đến sự hấp dẫn của nó đối
với các nhà đầu tư nước ngoài. Ramcharran (2000) cho thấy rằng các yếu tố điểu chỉnh luật
và giảm rủi ro đã đóng góp tích cực vào FDI và rằng một môi trường pháp lý không hợp lý và
rủi ro của quốc gia là những rào cản chính của FDI.Baniak et al. (2005) thấy rằng sự ổn định
pháp lý là rất quan trọng để kích thích dòng vốn FDI và tăng tính minh bạch về khung pháp
4


lý của một quốc gia.Naudé và Krugell (2007) xác nhận điều này và nhấn mạnh rằng gánh
nặng quy định và nhà nước pháp quyền là yếu tố quyết định Của FDI. Bên cạnh đó,
UNCTAD (2008b) phát hiện ra rằng hệ thống quản lý có sự tham gia, minh bạch, và trách
nhiệm thúc đẩy và thực thi các quy tắc của luật pháp.Naudé và Krugell (2007) lập luận rằng,
ngoài việc chất lượng của hệ thống pháp luật, ổn định chính trị đóng một Vai trò quan trọng
trong việc thu hút FDI. Theo ông Ramcharran (1999), sự bất ổn về chính trị trong các cuộc
chiến tranh dân sự, bất ổn tài chính, sự bất ổn về thị trường tài chính, và tham nhũng chính trị
có những tác động đáng kể đối với FDI.Akhter (1993) đề cập đến sự bất ổn về chính trị ảnh
hưởng tiêu cực đến hoạt động kinh doanh và do đó là một điều quan trọng của FDI. Gần đây
(1985) phân tích tác động của các sự kiện chính trị đối với các quyết định FDI trong ngành
công nghiệp sản xuất của Hoa Kỳ và cho thấy chúng ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định
của các nhà đầu tư. Gần 1986 (1986) kết luận rằng cả xung đột nội bộ lẫn quốc tế ở Latinh
Mỹ tác động dòng FDI. Schneider và Frey (1985) cho thấy sự bất ổn chính trị làm giảm đáng
kể dòng FDI. Root và Ahmed (1979) xác định sự bất ổn chính trị là một trong những trở ngại
chính đối với các nước đang phát triển để thực hiện bất kỳ sự gia tăng đáng kể nào trong FDI
3

Môi trường kinh doanh

Môi trường kinh doanh của một quốc gia ảnh hưởng đến FDI.Janicki và Wunnava (2004) cho
rằng chi phí lao động là yếu tố quyết định cho dòng FDI chảy vào các nước CEE.Barrell and

Pain (1996) cũng thấy rằng chi phí lao động ảnh hưởng đến quyết định đầu tư. Rodriguez và
Pallas (2008) cho thấy các nhà đầu tư nước ngoài bị thúc đẩy bởi chi phí nhân công, nhưng
vốn con người, yếu tố cơ bản làm tăng năng suất lao động của mỗi lao động, là một yếu tố
quyết định các dòng FDI.
Hartman (1984) thảo luận về những tác động tiềm ẩn của chính sách thuế của một quốc gia
về FDI rất phức tạp, và các quyết định FDI bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những thay đổi trong
đó.Cassou (1997) khẳng định rằng các chính sách thuế có một sự kết hợp giữa FDI giữa Mỹ
và các nước khác Các nước, trong khiWei (2000a) kết luận rằng sự gia tăng thuế suất đối với
các công ty đa quốc gia sẽ làm giảm FDI
Baniak et al. (2005) nhận thấy rằng các yêu cầu về thời gian và sự phức tạp của các thủ tục
quan liêu trong việc sử dụng tiện ích dự kiến từ lợi nhuận, do đó ảnh hưởng đến kết quả của
các quyết định FDI.Bénassy-Quéré et al. (2007) khẳng định rằng quan liêu là một yếu tố
quyết định quan trọng cho dòng FDI chảy vào. Họ cho rằng tham nhũng có xu hướng làm
giảm dòng vốn FDI.Wei (2000a, 2000b) nhấn mạnh rằng tham nhũng ảnh hưởng đến cả khối
lượng và thành phần của dòng vốn FDI vào
4

Cơ sở hạ tầng

Cơ sở hạ tầng của một quốc gia cũng là một yếu tố quan trọng đối với các nhà đầu tư nước
ngoài. Loree và Guisinger (1995) nhận thấy rằng một cơ sở hạ tầng giao thông và truyền
thông phát triển đã có ảnh hưởng tích cực đối với luồng FDI đi vào. Wooler và Mody (1992)
kết luận rằng, đây là một trong những yếu tố quyết định các quyết định đầu tư trực tiếp nước
ngoài. Rut và Ahmed (1979) cho biết các nhà đầu tư bị thu hút bởi các nước đang phát triển
mà các chính phủ của họ đang trực tiếp tham gia vào các chương trình cơ sở hạ tầng. Al
5


Nasser (2007) ủng hộ các quyết định FDI ở Châu Mỹ Latinh.Addison Và Heshmati (2003)
nhấn mạnh rằng mức độ công nghệ thông tin và truyền thông ảnh hưởng mạnh đến FDI

hướng vào
5

Tóm tắt đánh giá tài liệu

Tài liệu không cung cấp sự đồng thuận về các yếu tố quyết định quan trọng nhất cho hoạt
động FDI cũng như bất kỳ xếp hạng nào. Mặc dù một số thông số được thảo luận rộng rãi
hơn nhưng vẫn chưa rõ ràng về cách chúng tương tác. Ví dụ, có thể tranh luận liệu hoạt động
FDI ở một nước có hệ thống pháp luật chất lượng cao bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi chi phí lao
động hoặc cơ sở hạ tầng của nước này. Ngoài ra, nhiều tiêu chí có liên quan, mặc dù mối
quan hệ của chúng không phải lúc nào cũng rõ ràng. Đối với việc tính chỉ số, sẽ là lý tưởng
để bao gồm tất cả các tham số được xác định. Tuy nhiên, một số tài liệu được trích dẫn tập
trung vào các nền kinh tế hoặc khu vực cụ thể, và các bộ dữ liệu của họ không có sẵn và cũng
không thể so sánh với dữ liệu của các quốc gia chúng tôi kiểm tra. Chúng tôi đã xác định bốn
tiêu chí chính xác định hoạt động đầu tư trực tiếp trên phạm vi toàn cầu: hoạt động kinh tế,
môi trường pháp lý và chính trị, môi trường kinh doanh, và Cơ sở hạ tầng. Đối với phương
pháp tổng hợp của chúng tôi, chúng tôi thu hẹp thông tin về một số lượng lớn các thông số và
đặt chỉ số FDI vào các "động lực chính" của FDI.

6


3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Các chỉ số tổng hợp được dùng để tóm tắt những chỉ tiêu cơ bản hoặc các biến số. Chúng là
các phương pháp định lượng hoặc định lượng được lấy từ một chuỗi quan sát trong thực tế
mà có thể bộc lộ hoặc đặc điểm đặc trưng. Một mô tả tốt được đưa ra bởi Nardo et al.
(2005a). Mục tiêu của chúng tôi là thu thập dữ liệu cho nhiều nước từ tất cả các khu vực trên
thế giới để đánh giá động lực chính cho FDI.
Khả năng thu hút FDI của các quốc gia là một hàm số của nhiều chỉ tiêu:
FDIsự thu hút →f ©

Với c là 1 véc tơ của những đặc trưng kinh tế xã hội và f(…) là tập hợp các kết quả từ hệ
thống chỉ số, như ở Bảng 1, và từ trọng số và kỹ thuật tổng hợp. Khả năng thu hút FDI không
thể trực tiếp đo lường được. Chỉ số FDI nên được hiểu là một dấu hiệu cơ bản của tiêu chuẩn
có ảnh hưởng đến hoạt động FDI.
1

Chuỗi dữ liệu

Không may, dữ liệu có sẵn là hạn chế lớn nhất trong nghiên cứu của chúng tôi. Như việc
chúng tôi muốn có nhiều quốc gia nhất có thể, chúng tôi cần tìm kiếm sự thỏa hiệp giữa dữ
liệu đầy đủ, chất lượng và đại diện. Mặc dù không có công vụ chính nào có thể trực tiếp quan
sát, chúng tôi xác định 20 chuỗi dữ liệu có ý nghĩa cho chỉ số của chúng tôi. Những dữ liệu,
mẫu số bổ sung, đơn vị và nguồn dữ liệu, và cấu trúc chỉ số được trình bày ở Bảng 1. Lưu ý
rằng chất lượng dữ liệu có thể bị ảnh hưởng bởi các phương pháp thu thập dữ liệu không
đồng nhất trong các quốc gia riêng lẻ. Ngoài ra, chúng tôi có thể gồm quá nhiều hoặc quá ít
các mục riêng lẻ cho tính toán, và do đó có thể cao hơn hoặc thấp hơn chỉ số mục tiêu. Để
giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã thực hiện phân tích độ nhạy cảm khi chúng tôi thêm bớt
các chuỗi dữ liệu phù hợp. Qua đó chúng tôi tối ưu hóa cấu trúc chỉ số và số lượng chuỗi dữ
liệu và các công cụ chính để tối đa hóa khả năng theo dõi FDI trong thực tế. Những phân tích
độ nhạy không được báo cáo vì những hạn chế không gian nhưng chúng tương tự trình bày
dưới đây. Như kết quả của phân tích độ nhạy, Bảng 1 trình bày chỉ số của chúng tôi sau khi
cố gắng tối ưu hóa.
Chúng tôi đã xem xét dữ liệu hàng năm; trong hầu hết trường hợp chúng tôi tham khảo bảng
số liệu cuối cùng (xem phụ lục để biết chi tiết). Tuy nhiên, để làm phẳng sự biến động, GDP
bình quân đầu người, tăng trưởng GDP thực, tổng thặng dư của chính phủ, và các biến số
kiểm soát FDI/GDP được tính trung bình trong 3 năm qua. Chúng tôi đã giảm một số chuỗi
dữ liệu cả GDP và dân số để đảm bảo tính so sánh. Không phải tất cả các chuỗi dữ liệu đều là
dữ liệu thô, nhưng đại diện cho chỉ số có sẵn, ví dụ như chỉ số quản trị toàn cầu từ Ngân hàng
thế giới. Cấu trúc chỉ số dựa trên 3 cấp độ. Đầu tiên là cấp độ của 4 động lực chính. Ở mức
dưới 4 động lực chính, chúng tôi xác định cấu trúc phụ và chuỗi dữ liệu nhóm từ cấp thứ 3

nếu chúng có đặc trưng chung (ví dụ “4.1 Giao thông” trong Bảng 1). Ưu điểm chính của cấu
trúc hình chóp này là nó cho phép truy lục các giá trị động lực chính để tăng mức độ chi tiết.
Điều này rất quan trọng cho các phân tích tiếp theo về điểm mạnh và điểm yếu của các quốc

7


gia và khu vực riêng lẻ. Ngoài ra, chuỗi dữ liệu ở cấp thấp hơn không có nhiều ý nghĩa trong
quy trình tổng hợp.
2

Mẫu quốc gia

Câu hỏi những quốc gia được bao gồm trong các chỉ số của chúng tôi là dựa vào sự sẵn có
của chuỗi dữ liệu. Mục tiêu là để có được một bộ dữ liệu thích hợp cũng như một số lượng
lớn các quốc gia ở tất cả các khu vực trên thế giới, cũng như trong các giai đoạn phát triển
khác nhau. Bảng 2 trình bày 127 quốc gia, được chia thành 8 vùng địa lý theo phân nhóm của
IMF.
Bảng 1
Cấu trúc chỉ số, chuỗi dữ liệu, đơn vị đo, nguồn
Định
danh

Động lực chính, cấu trúc, Đơn vị
chuỗi dữ liệu

Nguồn

8

Mẫu 1 Dân số

IMF, UNFPA Tình tình dân số thế giới năm
2008 cho các giá trị năm 2008,
UNFPA Tình tình dân số thế giới năm 2007
cho các giá trị năm 2007

Triệu

Mẫu 2
Tổng GDP
1. Hoạt động kinh
tế
1.1. Quy mô thị
trường và tiềm
năng
1.1.1
1.1.2.
1.2.

1.3

2
2.1.
2.1.1.
2.1.2
2.1.3
2.1.4
2.2

Triệu đô

Quy mô kinh tế bình quân bình
đầu
người quân đầu
(GDP PPP bình quân đầu người
người)

Sự ổn định kinh tế (Thặng
dư/thâm hụt ngân sách % GDP
chính phủ)

Hệ thống luật pháp và
chính trị
Hệ thống luật pháp
Chất lượng quy định

#

Thực thi pháp luật cam kết

#

4.1.1
4.1.2
4.1.3

Ngân hàng Thế giới, WGI (Chỉ số Quản trị
Toàn cầu)

Ngân hàng Thế giới, WGI (Chỉ số Quản trị
Toàn cầu)
Viện Fraser
Diễn đàn kinh tế thế giới, Báo cáo cạnh tranh
toàn cầu 2008-2009 từ khảo sát ý kiến
chuyên gia năm 2007, 2008

#

2.2.2
3

3.3
3.4
4
4.1

Euromonitor International từ Quỹ tiền tệ thế
giới (IMF), Thống kê tài chính quốc tế, Triển
vọng kinh tế thế giới/UN/thống kê quốc gia
Diễn đàn kinh tế thế giới, Báo cáo cạnh tranh
toàn cầu 2008-2009 từ khảo sát ý kiến
chuyên gia năm 2007, 2008
Diễn đàn kinh tế thế giới, Báo cáo cạnh tranh
toàn cầu 2008-2009 từ IMF, Cơ sở dữ liệu
triển vọng kinh tế thế giới (tháng 4/2008),
Báo cáo quốc gia của IMF, Ngân hàng trung
ương Châu Âu, Ngân hàng tái thiết và phát
triển Châu Âu, Ngân hàng phát triển Châu
Phi, Economist Intelligence Unit, Cơ sở Dữ

liệu Quốc gia (Tháng 6 năm 2008); Nguồn
dữ liệu quốc gia

Sự mở cửa kinh tế (sự phổ
#
biến của rào cản thương
mại)

Quy định luật pháp

3.2

IMF, Cơ sở dữ liệu triển vọng kinh tế thế giới
(tháng 10/2008)

Tăng trưởng GDP thực tế tỷ lệ %
hàng năm

2.2.1

3.1

Euromonitor International từ Quỹ tiền tệ thế
giới (IMF), Thống kê tài chính quốc tế

Tác động kinh doanh đối #
với FDI
hệ thống chính trị
Sự ổn định chính trị và
không có Bạo lực / khủng #

bố
Hiệu quả của chính phủ
#

Ngân hàng Thế giới, WGI (Chỉ số Quản trị
Toàn cầu)
Ngân hàng Thế giới, WGI (Chỉ số Quản trị
Toàn cầu)

Môi trường kinh doanh
Diễn đàn kinh tế thế giới, Báo cáo cạnh tranh
toàn cầu 2008-2009 từ khảo sát ý kiến
chuyên gia năm 2007, 2008

Chi phí lao động (chi trả
#
và năng suất lao động)
Thuế (thuế thu nhập doanh

9


3

Tính toán chỉ số

Chúng tôi làm theo hướng dẫn của Nardo et al. (2005a) và phân chia nhiệm vụ theo bốn
bước: phân tích tương quan, normalization và chuẩn hóa dữ liệu, trọng số và tổng hợp (Hình
1)
Bảng 2

Quốc giađại diện
Khu vực

Quốc gia

Châu Phi
Châu Á
Châu Á Thái
Bình Dương và
Châu Đại Dương
Đông Âu
Mỹ Latin
Trung Đông
Bắc mỹ
Tây Âu

Chúng tôi mô tả các kỹ thuật được sử dụng để phân tích tính tương quan của chỉ số, để chuẩn
hóa dữ liệu, để xác định trọng số, và cuối cùng là cho việc tập hợp dữ liệu. Các kết quả nhạy
cảm với các kỹ thuật khác nhau. Vì vậy, chúng tôi áp dụng kết hợp một số các phương pháp
đề xuất và giới thiệu bốn cấp độ của chỉ số (Bảng 3). Ý nghĩa của các chỉ số này sẽ được so
sánh trong phần tiếp theo của bài báo để phát hiện sự kết hợp nào mang lại kết quả tốt nhất và
do đó đủ tiêu chuẩn là biện pháp phù hợp nhất để xác định thu hút FDI của quốc gia. Trong
cấp độ 1 của Chỉ số FDI, chúng tôi tính các điểm z của chuỗi dữ liệu, cân bằng chúng theo
cấu trúc được đề xuất trong Bảng 1 và sử dụng hàm tuyến tính. Cấp độ 2 cũng tương tự vậy,
nhưng sử dụng phương pháp đánh giá lại để chuẩn hóa dữ liệu. Cấp độ 3 cũng giống cấp độ 2
nhưng chúng tôi sử dụng đồ thị. Chỉ số 4 cũng tương tự như 3, nhưng sử dụng phân tích nhân
tố để xác định trọng số của bốn động lực chính.
1

Phân tích tương quan của chỉ số

10


Nardo và cộng sự (2005a) đề xuất các phân tích tương quan của chuỗi dữ liệu được chọn
trước khi xây dựng một phương pháp tổng hợp. Với kiểm tra tính tương quan, chúng tôi
chứng minh rằng các dữ liệu thô và các chỉ số có sẵn là ngẫu nhiên, và do đó, đại diện cho
tổng thể. Kiểm tra tính tương quan cũng nên được tiến hành trước khi phân tích nhân tố để
xác định các yếu tố phân tích các kết quả là hợp lý. Green và cộng sự (1977), Hattie (1985),
Feldt và cộng sự (1987), Cortina (1993), Miller (1995), và Raykov (1998), bao gồm việc sử
dụng các mức ý nghĩa alpha của Cronbach và các biện pháp khác như kiểm định của KaiserMeyer-Olkin (MSA) và Bartlett's Test of Sphericity để đánh giá mức độ tương quan. Alpha
bằng không nếu không tồn tại tương quan và các biến là độc lập. Nếu các biến có mối tương
quan hoàn toàn, alpha gần bằng một. Do đó, alpha cao là dấu hiệu cho thấy các biến đánh giá
đúng biến mong muốn. Theo Nunnally (1978), giá trị 0,7 là ngưỡng chấp nhận được.
Phân tích tương quan

Chuẩn hóa dữ
liệu

- Mức ý nghĩa - Tính điểm Z
alpha
- Đánh giá lại
- Kiểm định của
Kaiser-MeyerOlkin (MSA)

Xác định trọng số

- Cân bằng

Tập hợp dữ liệu

- Tuyến tính

- Phân tích nhân - Đồ thị
tố

- Bartlett's Test
Hình 1: Phương pháp tính chỉ số
Bảng 3:
Cấp độ của chỉ số FDI a
Cấp độ

Chuẩ hóa dữ liệu Trọng số

Tập hợp dữ liệu

1

Tính điểm Z

Cân bằng

Tuyến tính

2

Đánh giá lại

Cân bằng

Tuyến tính

3

Đánh giá lại

Cân bằng

Đồ thị

4

Đánh giá lại

Phân tích nhân tố cho yếu tố chính, Cân bằng cho Đồ thị
các chỉ số phụ 2 và 3 và các chuỗi dữ liệu

a

Lưu ý: Bốn cấp độ này mang lại ý nghĩa giải thích cao nhất trong tám kết hợp có thể. Chúng
tôi không đề xuất và thảo luận các kết hợp kém khác.
Đo lường Kaiser-Meyer-Olkin về độ tin cậy của mẫu (MSA) dựa trên sự tương quan một
phần giữa các biến đầu vào, và nên có ≥ 0.5 để tiến hành phân tích các yếu tố, như Kaiser và
Rice đã mô tả (1974). Kiểm định Sphericity của Bartlett cho thấy rằng liệu ma trận tương
11


quan không phải là ma trận xác định, do đó, có thể làm động lực. Giá trị kiểm định của nó
phải thấp hơn mức ý nghĩa 0.05.
Bảng 4 cho thấy rằng tất cả các kiểm định cho các động lực chính là được chấp nhận, nhưng
các số liệu alpha của dữ liệu đã từng thu thập các hoạt động kinh tế và các yếu tố môi trường

kinh doanh nằm dưới ngưỡng của Nunally là 0,7. Các phân tích chi tiết hơn cho thấy, đối với
hoạt động kinh tế, chúng ta có thể loại bỏ tốc độ tăng trưởng GDP từ việc lựa chọn để tăng
cường alpha. Điều này là do sự tương quan yếu của tăng trưởng GDP với các tiêu chí khác
được sử dụng để đánh giá động lực chính này. Đối với môi trường kinh doanh, chỉ số thuế
của chúng tôi tương quan yếu với các chỉ tiêu khác, và có thể bị loại bỏ để cải thiện kết quả
thống kê. Tuy nhiên, chúng tôi tuân theo lý do kinh tế dựa trên các tài liệu trước đây về chủ
đề này, coi hai điều này quan trọng đối với việc thu hút FDI của một quốc gia, và do đó giữ
chúng trong suốt nghiên cứu của chúng tôi.
2

Chuẩn hóa dữ liệu

Để tổng hợp chỉ số, tất cả các điểm dữ liệu cần phải được chuẩn hóa thành một thang đo
chung. Tổng quan về các phương pháp khác nhau và thảo luận về những ưu và nhược điểm
cụ thể có thể tìm thấy ở Freudenberg (2003), Jacobs et al. (2004), và Nardo et al. (2005a).
Ebert và Welsch (2004) lập luận rằng điểm z và phương pháp đánh giá lại là những phương
pháp được sử dụng phổ biến nhất vì các ưu điểm của chúng khi dữ liệu được tổng hợp. Do
đó, bài viết này sử dụng cả hai phương pháp để chuẩn hóa.
Z-score chuyển đổi dữ liệu cơ bản sang phân phối chuẩn, với một giá trị trung bình bằng
không và một độ lệch chuẩn bằng một. Điều này hàm ý rằng các biến có giá trị cực trị có ảnh
hưởng lớn đến chỉ số.
Phương pháp đánh giá lại được sử dụng để chuẩn hoá các chỉ số cho một khoảng biến thiên
bằng phép biến đổi tuyến tính. Phương pháp tái đánh giá lại chuyển tất cả các biến của các
chỉ số phụ thành một thang đo từ 1 đến 100 điểm, trong đó 100 đại diện cho điểm tốt nhất và
1 đại diện cho mức tồi tệ nhất. Tuy nhiên, việc thay đổi thang đo lại có nhược điểm bởi các
giá trị cực trị hoặc những điểm sai lệch có thể bóp méo quá trình chuyển đổi. Phương pháp
này mở rộng phạm vi của các chỉ số nằm trong khoảng nhỏ hơn so với việc sử dụng phép
biến đổi điểm z, cho phép giải thích dễ dàng hơn.
3

Trọng số của các chỉ số

Chúng tôi tuân theo hai nguyên tắc để xác định trọng số cho các chỉ số. Chúng tôi sử dụng
trọng số cân bằng cho tất cả các chuỗi dữ liệu và động lực chính theo cấu trúc được trình bày
trong Bảng 1 cho các cấp độ từ 1 đến 3; chúng tôi sử dụng các trọng số được xác định bởi các
phân tích nhân tố cho bốn động lực chính cho cấp độ 4. Theo Nardo et al. (2005a), hầu hết
các chỉ số hỗn hợp đều dựa vào trọng số cân bằng. Mặc dù đây là cách tiếp cận đơn giản,
nguyên tắc trọng số cân bằng, như được trình bày dưới đây, không khác biệt lớn từ kết quả
phân tích nhân tố.
Bảng 4
12


Phân tích tương quan
Động lực chính

Cronbach's alpha

Giá trị MSA

Kiểm định Bartlett

1 Hoạt động kinh tế

0.617

0.610

0.000

2 Hệ thống chính trị và

0.908

0.862

0.000

3

Môi trường kinh 0.522
doanh

0.546

0.000

4

Cơ sở hạ tầng

0.705

0.000

pháp luật

0.894

A.P. Groh, M. Wich / Emerging Markets Review 13 (2012) 210–229

Khi sử dụng phân tích nhân tố, mỗi thành phần được gán trọng số theo sự đóng góp của nó
vào tổng phương sai trong dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng các chỉ số tổng hợp kết quả chiếm
phần lớn sự khác biệt giữa các nước trong các mục cơ bản. Nicoletti et al. (2000) nhấn mạnh
rằng đặc tính của các phân tích nhân tố là ưu điểm đối với việc so sánh giữa các nước. Một
cuộc thảo luận chi tiết hơn về các phân tích nhân tố có thể được tìm thấy trong Hair et al.
(2006). Nardo và cộng sự (2005b) nhấn mạnh rằng, kỹ thuật thích hợp nhất để phát triển các
chỉ số tổng hợp là thực hiện phân tích thành phần chính. Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân
tích thành phần chính, chúng tôi xác minh tính không chính xác của các động lực chính với
các phương pháp được mô tả ở trên. Alpha cho bốn động lực chính là 0.874 và, do đó, nhấn
mạnh sự phù hợp của việc chọn dữ liệu. Giá trị MSA là 0.837, và kiểm định Bartlett là đáng
tin cậy ở mức 0.000. Bảng 5 minh họa kết quả phân tích thành phần chính. Một thành phần
giải thích 82% tổng phương sai của dữ liệu cơ bản.
Giá trị alpha và MSA cao, và trích ra một yếu tố giải thích phần lớn dữ liệu sai lệch, chứng
minh rằng các động lực chính là các đại diện chính xác cho một yếu tố tiềm ẩn riêng lẻ.
Chúng một chiều và do đó thể hiện một đặc trưng. Do đó, các động lực chính của chúng tôi là
những đại diện thích hợp để đánh giá khả năng thu hút FDI của các nước.
Bước cuối cùng đề cập đến tính toán trọng số cho bốn động lực chính. Tỷ trọng yếu tố đại
diện cho tỷ lệ của phương sai của chỉ số được giải thích bởi các yếu tố. Trọng số của một chỉ
số phụ được xác định bởi tỷ số của thành phần bình phương và phương sai của mô hình.
Bảng 6 trình bày các tỷ trọng thành phần và trọng số kết quả cho các động lực chính.
Bảng 6 cho thấy hệ thống chính trị và cơ sở hạ tầng pháp luật có trọng số cao nhất trong khi
môi trường kinh doanh nhận được mức thấp nhất. Điều này có nghĩa là "nếu chúng ta để dữ
liệu nói ra" môi trường pháp lý và chính trị ở một quốc gia cụ thể là yếu tố quyết định mạnh
nhất cho hoạt động FDI. Tuy nhiên, sự khác biệt về trọng số chỉ là nhỏ đối với một nguyên
tắc trọng số cân bằng. Vì vậy, như chúng tôi đã xác nhận sau đó, việc sử dụng phân tích nhân
tố để xác định trọng số của động lực chính không làm thay đổi kết quả của chỉ số đến bất kỳ
mức độ có ý nghĩa nào.
4

Tập hợp dữ liệu
13


Theo Nardo et al. (2005a, 2005b), các phương pháp tập hợp có thể được phân biệt bằng các
phương pháp bổ sung, kết hợp hình học và phân tích đa tiêu chuẩn không bù. Chúng tôi sử
dụng các phương pháp tập hợp tuyến tính và đồ thị. Nardo và cộng sự (2005a) lập luận rằng
sự kết hợp tuyến tính chỉ ra các chỉ số cơ bản tương ứng với trọng số nhưng cũng lưu ý rằng
tập hợp đồ thị đánh giá các quốc gia đó hoặc các chỉ số phụ có điểm số cao hơn. Ebert và
Welsch (2004) nhấn mạnh rằng sự kết hợp tuyến tính hữu ích khi tất cả các chỉ số phụ có
cùng một đơn vị đo lường và cho rằng sự kết hợp hình học phù hợp hơn nếu các chỉ số phục
không so sánh được và tương đối tích cực được thể hiện theo các tỷ lệ khác nhau. Chúng tôi
sử dụng cả hai phương pháp tổng hợp để tính các cấp độ chỉ số khác nhau nhằm xác định cấp
độ nào mang lại kết quả theo dõi FDI tốt nhất.
3.4 Mức độ giải thích của các cấp độ chỉ số khác nhau
Chúng tôi kiểm tra mức độ giải thích của mỗi cấp độ chỉ số (Bảng 3) bằng cách so sánh điểm
số với hoạt động FDI thực tế ở mỗi quốc gia.
Bảng 5
Kết quả phân tích nhân tố
Thành phần

Giá trị riêng

Lượng chiết tính của tỷ trọng

Tổng

%
sai

phương % cộng dồn

1

3.281

82.014

82.014

2

0.371

9.279

91.293

3

0.207

5.174

96.467

4

0.141

3.533

100.000

Tổng

%
sai

3.281

82.014

A.P. Groh, M. Wich / Emerging Markets Review 13 (2012) 210–229
Bảng 6
Trọng số của 4 động lực chính
Thành phần

Trọng số

1

Hoạt động kinh tế

0.919

0.257

2

Hệ thống chính trị và pháp
luật

0.938

0.268

3

Môi trường kinh doanh

0.849

0.220

4

Cơ sở hạ tầng

0.914

0.255

14

phương % cộng dồn

82.014

Về mặt tự nhiên, dòng FDI chảy vào trong nước cần phải là một chỉ báo đầy đủ về sự hấp dẫn
của một quốc gia đối với các nhà đầu tư nước ngoài. Do đó, chúng tôi chính thức kiểm tra chỉ
số FDI như sau:
FDIActivity ~ f (c→) :

Để đảm bảo tính so sánh của nhiều quốc gia, chúng ta giảm FDI theo quy mô kinh tế. Hơn
nữa, để tính đến sự biến động lớn về thời gian của dòng chảy nội địa của FDI ở nhiều nước,
chúng tôi sử dụng trung bình trong ba năm để làm phẳng. Hơn nữa, chúng tôi loại bỏ các
ngoại lệ với tỷ lệ FDI rất cao, rất thấp và dao động mạnh từ mẫu. Để đưa ra một giá trị rõ
ràng, chúng tôi quyết định loại bỏ một nước khỏi mẫu khi tỷ lệ độ lệch chuẩn của FDI (trên
ba năm) và trung bình ba năm của FDI/GDP lớn hơn 0,5, do đó giảm 67 quan sát. Chúng tôi
tương quan trung bình ba năm của FDI/GDP với điểm số của bốn cấp độ chỉ số khác nhau
trên các quốc gia này và trình bày kết quả trong Bảng 7.
Bảng 7 cho thấy những điều sau:
a

Theo phân tích tương quan, phương pháp thích hợp nhất để đo sự hấp dẫn của một
quốc gia cho các nhà đầu tư FDI là phương pháp 1 (ρ = 0.543).

b

Các nỗ lực bổ sung để thực hiện phân tích các yếu tố thực sự dẫn đến kết quả tồi tệ
hơn.

c

Kết hợp đồ thị thực hiện tốt hơn so với kết hợp tuyến tính.

Đánh giá các kết quả cho thấy rằng cấp độ chỉ số thứ nhất phù hợp với tiêu chí của chúng tôi,
vì vậy đây được coi là "Chỉ số FDI" của chúng tôi.

4. Các kết qua
Chúng tôi tính chỉ số FDI theo cách tiếp cận đã thảo luận ở trên. Hình. 2 và 3
trình bày một bảng xếp hạng của 127 quốc gia. Chúng tôi xác định điểm số trung bình
trọng số GDP cho thế giới (được biểu diễn bởi 127 quốc gia), và sử dụng nó làm điểm
chuẩn được điều chỉnh về 100 để đơn giản hóa so sánh giữa các quốc gia và khu vực.
Chúng tôi trình bày tất cả các điểm điều khiển chính trong phần Phụ lục cho bài báo
này để mở rộng thảo luận về các kết quả của chúng tôi.
Singapore, Hồng Kông, Luxembourg, và các tiểu vương quốc Arập thống nhất là
những quốc gia dẫn đầu trong bảng xếp hạng. Tất cả bốn quốc gia đều thực hiện trên
mức trung bình trên tất cả các mục chỉ số. Singapore là quốc gia thực hiện tốt nhất
trong hai trên bốn nhân tố ảnh hưởng chính: môi trường kinh doanh và hệ thống pháp
15


lý và chính trị; nó được xếp hạng cao vì hoạt động kinh tế mạnh mẽ và vì cơ sở hạ
tầng.
Business Monitor International (2006) xác nhận rằng Singapore rất hấp dẫn các
nhà đầu tư nước ngoài do môi trường chính trị ổn định, không tham nhũng, mức độ
quan liêu thấp, có cơ sở hạ tầng đã phát triển tốt và định hướng thị trường hấp dẫn,
làm cho việc kinh doanh tại Singapore dễ dàng và có lợi nhuận. Hồng Kông đứng thứ
hai, và nhận được nhiều điểm nhất cho cơ sở hạ tầng toàn thế giới. Cái cuối cùng cũng
được Economist Intelligence Unit (2008a) mô tả rằng cơ sở hạ tầng viễn thông của
Hồng Kông thực sự là rất tuyệt vời, tiêu biểu như sân bay quốc tế, cơ sở hạ tầng
đường sắt và cảng container.
Họ cũng nhấn mạnh lợi thế của Hồng Kông với vai trò là một trung tâm điều
hành cho các công ty kinh doanh ở Trung Quốc. Các tiểu vương quốc Ả Rập thống
nhất, đứng thứ tư sau Luxemburg, nhận được xếp hạng cao do bội thu ngân sách trung
ương khổng lồ và lợi nhuận của nó cũng như chế độ thuế đánh vào lợi nhuận từ tài sản
vốn. Tổ chức Economist Intelligence Unit (2008b) xác nhận rằng các Tiểu Vương

Quốc Ả Rập thống nhất đạt được mức thặng dư cao do sản xuất dầu và khí đốt. Ngoài
ra, họ cũng báo cáo rằng các khu vực tự do, có chính sách thuế thu hút cao, cũng đóng
một vai trò trung tâm trong sự phát triển của nền kinh tế phi dầu mỏ ở các Tiểu vương
quốc Arập thống nhất.
Venezuela, Đông Timor, Burundi, Zimbabwe, và Chad được xếp hạng thấp nhất.
Các quốc gia này cho thấy sự thâm hụt mạnh trong hầu hết tất cả các tiêu chí ảnh
hưởng đến quyết định đầu tư của các nhà đầu tư nước ngoài. Ví dụ, Economist
Intelligence Unit (2009) báo cáo rằng do các xung đột chính trị trong năm 2002-2004,
dòng vốn FDI của Venezuela giảm mạnh. Hơn nữa, một môi trường kinh doanh bất ổn
ở Venezuela dẫn đến việc các nhà đầu tư nước ngoài rút vốn khỏi quốc gia này. Mặc
dù Venezuela có mức tăng trưởng GDP thực rất mạnh, hoạt động kinh tế tổng thể chỉ
nhận được 46 điểm do điểm số thấp về sự mở cửa của nền kinh tế. Nền kinh tế thiếu
sự mở cửa ở Venezuela được mô tả bởi UNCTAD (2008b) là có liên quan đến ngành
dầu mỏ và khí đốt. Venezuela đã áp dụng những thay đổi chính sách trong năm 2007
để tiếp tục hạn chế hoặc thậm chí ngăn cấm đầu tư nước ngoài vào dầu mỏ và khí đốt.
Ngoài ra, như đã thảo luận trong UNCTAD (2006, 2007), các lý do khác cho điểm số
thấp là sự thay đổi mạnh mẽ trong chế độ thuế và những mối quan hệ hợp đồng với
các công ty tư nhân, cũng như vị trí thống lĩnh hay sự hiện diện độc quyền của các
công ty nhà nước trong ngành công nghiệp dầu mỏ khí đốt.
4.1. Các nền kinh tế tiên tiến và các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển
UNCTAD (2008b) nhận thấy khoảng ba phần tư hoạt động FDI trên toàn thế giới
nằm tại các quốc gia có nền kinh tế tiên tiến. Chỉ số FDI được sử dụng để làm những
phân tích chi tiết về điểm mạnh và điểm. Những phân tích này góp phần giải quyết
câu hỏi tại sao các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế đang phát triển bị tụt lại phía
sau những nền kinh tế tiên tiến trong việc thu hút FDI. Thông tin này có thể được các
nhà hoạch định chính sách sử dụng nhằm cải thiện sự hấp dẫn của quốc gia họ đối với
các nhà đầu tư nước ngoài. Sử dụng định nghĩa của IMF (2008) về các nền kinh tế tiên
tiến, mới nổi và đang phát triển, chúng tôi biểu diễn các điểm trung bình số học theo
trọng số GDP cho bốn lực tác động chính và các yếu tố quyết định cấp độ 2 cho cả hai
nhóm trong hình 4 và 5.

16


Hình 4 minh họa những điểm mạnh và điểm yếu của bốn lực tác động chính của
những nền kinh tế tiên tiến so với các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển. Hình 5
biểu diễn sự so sánh cho tất cả các chỉ số phụ. Các đồ thị xác nhận những khác biệt cơ
bản giữa các thị trường đã phát triển và mới nổi. Những kết quả chính cho mỗi biến
điều khiển chính của chỉ số FDI là:
1. Các hoạt động kinh tế: Khoảng cách giữa các nền kinh tế tiên tiến và các nền
kinh tế mới nổi và đang phát triển liên quan đến biến điều khiển chính này không phải
là tuyệt vời. Với 97 điểm, các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển chỉ thấp hơn 3
điểm so với mức trung bình của thế giới. Tuy nhiên, việc đánh giá chỉ số phụ cấp 2 và
3 cho thấy những khác biệt lớn. Các điểm mạnh của các nền kinh tế tiên tiến có thể
được xác định rõ ràng. Họ đi trước các nền kinh tế mới nổi và các nền kinh tế đang
phát triển do quy mô thị trường và sự mở cửa kinh tế của họ. Lưu ý rằng sự ổn định về
kinh tế của các nước đang phát triển có xu hướng nghiêng mạnh về phía trên do sự
thặng dư quá lớn của chính phủ trung ương ở các nước sản xuất dầu mỏ Trung Đông.
Do đó, ổn định kinh tế là một trở ngại lớn hơn trong đa số các nền kinh tế đang phát
triển. Mặt khác, các nước mới nổi nhận được điểm số cao cho sự tăng trưởng kinh tế
của họ.
2. Hệ thống pháp luật và chính trị: Các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển
chỉ nhận được 63 điểm cho biến điều khiển chính này. Đặc biệt là do sự bất ổn chính
trị hiện tại và pháp quyền, các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển ít hấp dẫn hơn
rất nhiều đối với các nhà đầu tư nước ngoài hơn khi so với các nền kinh tế tiên tiến. Al
Nasser (2007) khẳng định rằng một số nước châu Mỹ Latinh và các nền kinh tế mới
nổi ở châu Á có thể khuyến khích dòng vốn FDI bằng cách giảm sự bất ổn về chính trị
và bằng cách phát triển một khuôn khổ pháp lý hiệu quả hơn. Ladekarl và Zervos
(2004) cho thấy kết quả tương tự từ việc phỏng vấn trực tiếp các nhà đầu tư.

17

3. Môi trường kinh doanh: Liên quan đến thuế, khoảng cách giữa các nền kinh tế
không quá lớn. Tuy nhiên, tham nhũng cản trở khả năng dòng vốn FDI đi vào các thị
trường mới nổi. Điều này phù hợp với ý kiến của Wei (2000a, 2000b) và BénassyQuéré et al. (2007) và được ủng hộ bởi Al Nasser (2007), những người cho rằng các
nước mới nổi có thể cải thiện mạnh mẽ việc thu hút các nhà đầu tư nước ngoài bằng
cách giảm tham nhũng.

18


4. Cơ sở hạ tầng: Các nền kinh tế mới nổi và đang phát triển tụt hậu phía sau các
nền kinh tế tiên tiến về chất lượng cơ sở hạ tầng. Cụ thể, UNCTAD (2008b) cho rằng
những yêu cầu của các nước đang phát triển về đầu tư vào cơ sở hạ tầng vượt quá số
tiền hiện đã được lên kế hoạch. Ngân hàng Thế giới (2009) ước tính rằng, để duy trì
mức tăng trưởng kinh tế lớn hơn và giảm đói nghèo, các nước đang phát triển nên đầu
tư 7% -9% GDP mỗi năm cho cả đầu tư mới và bảo dưỡng cơ sở hạ tầng. Tuy nhiên,
hiện tại họ chỉ đầu tư trung bình 3% -4%.

19


4.2. Giá trị cắt phân loại những nền kinh tế tiên tiến, mới nổi và đang phát triển
Mặc dù việc giải thích về mặt kinh tế các kết quả của chúng tôi đã khẳng định
cho các nghiên cứu trước đây về dòng chảy FDI, thì chỉ số FDI cũng được coi là một
thước đo cho tình trạng phát triển của các quốc gia. Một kỹ thuật phân tích phân biệt
cho thấy rằng các điểm số chỉ số này tương quan với mức độ phát triển kinh tế của các
nước. Phân tích phân biệt là một phương pháp thống kê đa biến để phát hiện các đặc
tính phân biệt giữa hai hay nhiều nhóm nhỏ của một mẫu (ví dụ, Hair và cộng sự,
2006). Chúng tôi nhận thấy điểm số chỉ số này rất hữu ích trong việc phân biệt giữa

các nền kinh tế tiên tiến và các nền kinh tế mới nổi. Mô hình có độ tương quan
canonical cao ở mức 0,712. Chỉ số Wilk lambda, là một thước đo cho độ hiệu quả của
hàm phân biệt trong việc lọc các trường hợp vào hai nhóm, là 0.493.6. Đây là một kết
quả vững vàng cho nghiên cứu thực nghiệm kinh tế xã hội học giữa các quốc gia, kết
quả này được xác nhận bằng việc bác bỏ giả thuyết rằng chỉ số điểm số trung bình của
hai nhóm là giống nhau ở mức ý nghĩa 0.000. Phân tích phân biệt cho ra giá trị cắt là
81.4, có nghĩa là các nước có điểm số dưới ngưỡng này có thể sẽ được coi là "nền
kinh tế mới nổi". Giá trị cắt đã phân loại chính xác 110 quốc gia (86,6%) trong mẫu.
Chúng tôi lặp lại phân tích ở trên và chia nhóm các nước mới nổi thành hai mẫu
nhỏ tại điểm số chỉ số trung vị của tất cả các nước đang phát triển (65.0). Việc này sẽ
phân tách những nền kinh tế kém phát triển nhất với những nền kinh tế mới nổi tiên
tiến hơn. Trong phân tích phân biệt này, chúng tôi đưa vào bốn biến điều khiển chính
và có được kết quả xác nhận mạnh mẽ cho vấn đề vừa thảo luận ở trên. Tương quan
canonical của mô hình là 0.822. Giá trị cao này phù hợp với điểm Wilk lambda thấp
(0.323) và việc bác bỏ giả thuyết về những điểm số chỉ số trung bình nhóm bằng nhau
tại mức ý nghĩa 0.000. Tất cả bốn biến điều khiển chính thực sự là các biến phân biệt,
mỗi biến tại mức ý nghĩa 0.000. Các hệ số được chuẩn hoá của hàm phân biệt chứng
minh thứ hạng quan trọng của bốn biến điều khiển chính. Các hệ số tương đối thấp đối
với môi trường kinh doanh (0.030) và hoạt động kinh tế (0.102), nhưng lại cao đối với
20


hệ thống pháp lý và chính trị (0.460) và cơ sở hạ tầng (0.709). Do đó cả hệ thống
chính trị và cơ sở hạ tầng phân biệt trước, giữa các nước mới nổi và các nước đã phát
triển và thứ hai, cũng phân biệt giữa các quốc gia kém phát triển nhất với các quốc gia
tiên tiến hơn. Phát hiện này nhấn mạnh sự cần thiết cho các quốc gia tăng cường hệ
thống pháp luật và chính trị, cũng như cải thiện cơ sở hạ tầng để thúc đẩy phát triển
kinh tế.

4.3. Kiểm tra độ mạnh

Phương pháp chỉ số của chúng tôi gây ra tranh cãi. Ví dụ, Nardo và cộng sự
(2005a) nhấn mạnh rằng một số quyết định mang tính chủ quan phải được thực hiện.
21


Bao gồm việc lựa chọn các chỉ số phụ, lựa chọn mô hình tổng hợp, độ quan trọng của
các chỉ số, v.v. Những lựa chọn này, cùng với thông tin được cung cấp bởi dữ liệu sẽ
hình thành thông điệp được truyền đạt bởi chỉ số hỗn hợp. Nếu một chỉ số hỗn hợp
được xây dựng kém, nó có thể gửi các thông điệp chính sách yếu hoặc sai lệch. Hơn
nữa, việc lựa chọn các chuỗi dữ liệu và cấu trúc chỉ số chính nó cũng vẫn gây tranh
cãi. Ngoài ra, chất lượng của một số dữ liệu có thể là kém do phương pháp thu thập số
liệu không đồng nhất ở các nền kinh tế khác nhau. Cuối cùng, số lượng các chuỗi dữ
liệu và các biến điều khiển chính để sử dụng cũng gây tranh cãi. Ít hơn hoặc nhiều hơn
các hạng mục có thể sẽ phù hợp hơn để dự đoán độ hấp dẫn FDI của nước chủ nhà.
Chúng tôi đã thực hiện một số kiểm tra về độ mạnh đã được báo cáo và chưa
được báo cáo để cung cấp bằng chứng cho sự đúng đắn của phương pháp chúng tôi:
Chúng tôi so sánh sức mạnh theo dõi của chỉ số FDI với các chỉ số khác được xây
dựng để đánh giá các điều kiện đầu tư và kinh doanh nói chung hoặc hoạt động FDI,
và chúng tôi phân tích sức mạnh mô tả của các biến điều khiển chính của chúng tôi và
của riêng chuỗi dữ liệu.
Chúng tôi phát hiện ra ba chỉ số thay thế với một phạm vi liên quan, và bao gồm
một mẫu quốc gia tương tự như của chúng tôi. Đầu tiên cũng đánh giá hành vi của
FDI, nhưng dựa trên rất ít hạng mục và lại không cung cấp được các tham chiếu đến
tầm quan trọng thực của chúng. Thứ hai, đo lường tính cạnh tranh chung của các nền
kinh tế dựa trên 116 tiêu chí. Chúng tôi sử dụng nó để phân tích liệu có cần thiết phải
tập trung vào các yếu tố quyết định cho FDI hay không, hay liệu hành vi đầu tư của
các nhà đầu tư trực tiếp từ nước ngoài được mô tả tốt hơn bằng cách tập trung vào tính
cạnh tranh chung của một nền kinh tế. Cuối cùng, chúng tôi đánh giá chỉ số FDI với
một chỉ số chuyên biệt hơn để xác định liệu một cái nhìn nghiêm túc hơn về các tham
số của dòng chảy FDI đi vào có làm tăng sức mạnh giải thích của các kết quả hay

không. Trong trường hợp này, chúng tôi phân tích liệu một chỉ số tập trung chuyên
biệt vào thương mại cũng đủ điều kiện để mô tả hoạt động FDI hay không.
Do đó, chúng tôi đánh giá chỉ số FDI với các chỉ số sau: (1) Chỉ số Tiềm năng
dòng FDI vào 2004-2006; (2) Chỉ số năng lực cạnh tranh toàn cầu năm 2008-2009, tập
trung vào khả năng cạnh tranh của một nền kinh tế; và (3) Chỉ số Kích hoạt Thương
mại năm 2008, tập trung vào một yếu tố quyết định chính. Tuy nhiên, các chỉ số chuẩn
và chỉ số FDI không tính cho các quốc gia tương tự. Do đó, chúng tôi giảm danh sách
các quốc gia được tính cho tất cả các chỉ số xuống một mức chung là 106 để có một
kết quả công bằng, và chúng tôi loại bỏ các quốc gia có hoạt động FDI ngoài, như đã
thảo luận ở trên. Sức mạnh theo dõi của các chỉ số khác nhau được trình bày trong
Bảng 8.

Phân tích điểm chuẩn cho thấy chỉ số FDI là chỉ số thích hợp nhất cho hoạt động
FDI thực. Lý do cho sự vượt trội này liên quan đến chất lượng của chuỗi dữ liệu của
22


chúng tôi và mô hình trọng số. Chúng tôi chỉ đánh giá các tiêu chí được xác định là có
liên quan trong tài liệu và sử dụng dữ liệu chọn lọc làm đại diện cho chúng. Chúng tôi
xác nhận tính đơn hướng của các dữ liệu đại diện được chọn lọc với các kết quả thống
nhất, và tổng hợp các chỉ số thông qua một số phương pháp có thể. Kết quả là một
thước đo tổng hợp giải thích FDI tổng hợp chính xác hơn các chỉ số khác, bao gồm
Chỉ số Tiềm năng FDI vào.
Các chỉ số rộng hơn đo lường khả năng cạnh tranh của quốc gia không đủ điều
kiện để đánh giá hành vi đầu tư của các nhà đầu tư nước ngoài. Cần phải có một chỉ số
tập trung hơn giống như chỉ số FDI của chúng tôi để đánh giá vì nó chỉ nhằm vào các
yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định đầu tư của nhà đầu tư nước ngoài. Hơn nữa,
chỉ số Kích hoạt Thương mại Toàn cầu (Global Enabling Trade Index), nhằm vào các
yếu tố quyết định cụ thể, cũng mang lại một thước đo chưa đầy đủ cho dòng FDI vào.
Ngay cả khi thương mại quốc tế và sự mở cửa của nền kinh tế là những biến điều

khiển quan trọng cho FDI (ví dụ Addison và Heshmati, 2003, Asiedu, 2002, Janicki và
Wunnava, 2004 và Pantulu and Poon, 2003), tập trung vào các yếu tố quyết định đơn
lẻ không đủ để đánh giá mức độ hấp dẫn của một quốc gia đối với các nhà đầu tư trực
tiếp nước ngoài. Các mô hình không gian của hoạt động FDI quá phức tạp để được
đặc trưng bởi một yếu tố duy nhất hoặc một tập hợp các tham số quan sát.
Phát hiện này được xác nhận bởi các kiểm tra độ mạnh khác. Chúng tôi chạy
nhiều hàm hồi quy tuyến tính sử dụng thước đo cho các dòng FDI vào như mô tả ở
trên là một biến phụ thuộc, và tất cả các chuỗi dữ liệu riêng, các cấu trúc phụ xác định,
bốn biến điều khiển chính, và các kết hợp của chúng là các biến hồi quy. Chúng tôi
tìm kiếm mô hình đa biến thể hiện các hồi quy kinh tế và có ý nghĩa thống kê với mức
độ giải thích cao và trình bày chúng trong Bảng 9.
Trong Bảng 9, chúng tôi hồi quy tỷ lệ trung bình các dòng FDI vào trên GDP
trong ba năm trên nhiều biến độc lập ở các quốc gia mẫu của chúng tôi mà đã được cắt
giảm bởi các biến bất thường, để lại 67 quan sát như đã thảo luận trong Phần 3.4.
Trường hợp cơ bản trong Bảng A trình bày các kết quả hồi quy của chỉ số FDI và một
hằng số trên biến phụ thuộc. Các đặc tả 1 đến 4 trong Bảng A bao gồm các hồi quy
tuyến tính của bốn biến điều khiển chính. Các đặc tả 5 đến 10 trong Bảng B bao gồm
các kết hợp của bốn biến điều khiển chính, trong khi đặc tả 11 bao gồm tất cả chúng.
Sự thay đổi ý nghĩa thống kê và kinh tế của các biến điều khiển chính cho thấy sự
tương quan tuyến tính tồn tại giữa số các lực tác động chính. Các kiểm tra độ mạnh
cho thấy sự vượt trội của hồi quy trường hợp cơ bản với chỉ số FDI là biến độc lập
duy nhất. Chỉ số này tương quan mạnh với thước đo cho hoạt động FDI. Chỉ số t là
đáng kể và chỉ số R2 được điều chỉnh là có giá trị cao nhất trên tất cả các kiểm tra độ
mạnh. Chúng tôi chạy các thử nghiệm tương tự (không lập bảng) cho tất cả các chuỗi
dữ liệu riêng và các cấu trúc được định nghĩa trong Bảng 1. Không có chuỗi dữ liệu
hay các kết hợp của chuỗi dữ liệu, cấu trúc và các biến điều khiển chính nào có khả
năng theo dõi hoạt động FDI thực tốt hơn là chỉ số FDI.

23

5. Kết luận
Chúng tôi trình bày một chỉ số tổng hợp nhằm đo lường sự hấp dẫn của một quốc
gia đối với các nhà đầu tư trực tiếp nước ngoài. Chúng tôi xác định bốn biến điều
khiển chính ảnh hưởng đến sự hấp dẫn FDI của một nước chủ nhà: hoạt động kinh tế,
hệ thống pháp luật và chính trị, môi trường kinh doanh và cơ sở hạ tầng.
Chúng tôi giới thiệu các phương pháp tính toán khác nhau để đo lường sự hấp
dẫn của một quốc gia đối với các nhà đầu tư trực tiếp nước ngoài, đó là chỉ số FDI, cụ
thể là phương pháp tiêu chuển hoá, trọng số và tổng hợp. Do các kết quả rất nhạy với
các kỹ thuật này nên chúng tôi đề xuất bốn xây dựng chỉ số khác và đo lường sức
mạnh giải thích của các chỉ số thay thế này bằng cách liên hệ các điểm số của quốc gia
với dòng chảy FDI vào thực. Phiên bản chỉ số ưa thích tương quan với FDI vào tại
mức 0.543. Để có thêm bằng chứng về chất lượng của phương pháp tiếp cận, chúng
tôi đánh giá chỉ số FDI với ba chỉ số thông dụng. Các phân tích cho thấy chỉ số FDI là
thước đo phù hợp nhất về khả năng thu hút FDI của một quốc gia. Lý do cho sự vượt
trội này được đưa ra bởi các hạn chế chỉ bao gồm các tiêu chí được xác định có liên
quan trong bài viết, bởi cấu trúc chỉ số, và tập hợp các chuỗi dữ liệu chất lượng để
đánh giá các tiêu chí này. Với nhiều kiểm tra độ mạnh, chúng tôi xác nhận rằng không
có chuỗi dữ liệu nào khác có mức độ giải thích cao hơn cho hoạt động FDI hơn là chỉ
số FDI.
Chỉ số FDI củng cố các bằng chứng đã được công bố về lý do tại sao các dòng
FDI chảy vào được tập trung ở các nền kinh tế tiên tiến, hiện đang chiếm 75% FDI
24


vào. Các quốc gia đang phát triển và mới nổi ít hấp dẫn các nhà đầu tư nước ngoài
hơn do hệ thống pháp lý và chính trị kém của họ cũng như cơ sở hạ tầng manh mún.
Do đó, những cải tiến trong các lĩnh vực này là cần thiết để thu hút dòng FDI trong
tương lai.
Tính sẵn có của số liệu hạn chế mẫu của các quốc gia cho chỉ số FDI. Thật không

may, bộ dữ liệu đầy đủ không có sẵn cho nhiều nền kinh tế mới nổi, đặc biệt là ở Châu
Phi. Trong nghiên cứu tương lai, chúng tôi sẽ tìm kiếm dữ liệu mới để bao quát nhiều
quốc gia hơn và tính toán các chỉ số tương tự theo các phương pháp đã thảo luận. Điều
này cho phép chúng tôi thiết lập một khung để nghiên cứu thêm. Song song đó, chúng
tôi sẽ tập trung vào việc tối ưu hóa cấu trúc chỉ số và số lượng các tham số yêu cầu, và
tìm kiếm các phương pháp trọng số mà có thể vẫn cải thiện khả năng theo dõi của chỉ
số FDI.
Chỉ số FDI cung cấp một bộ các biến kiểm soát mới cho các nghiên cứu tiếp
theo. Các cấu trúc đặc biệt, các biến điều khiển chính riêng và điểm chỉ số tổng thể đủ
điều kiện cho các phân tích tiếp theo. Chẳng hạn, sẽ thú vị khi kết hợp những khác
biệt trong điểm số của các nước với hoạt động FDI song phương. Các điểm số có thể
được thêm vào hoặc thay thế các biến trong các mô hình trọng lực về FDI hay thương
mại quốc tế. Chỉ số này cung cấp rất nhiều phân tích và khi dữ liệu trở nên sẵn có,
chúng tôi hy vọng sẽ cải thiện tính dự báo và phạm vi bao quát của nó.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
...

25