TÁC ĐỘNG CỦA CÁC HIỆP ĐỊNH ĐẦU TƯ SONG PHƯƠNG TỚI DÒNG VỐN ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀI VÀO VIỆT NAM

Nguyễn Thị Việt Hoa[1]

Cao Thị Hồng Vinh[2]

 Tóm tắt

Bài viết nhằm đánh giá tác động chung của các Hiệp định đầu tư song phương (BIT) và tác động của các điều khoản chính đến dòng FDI vào Việt Nam. Chỉ số BIT được xây dựng bằng áp dụng phương pháp mã hóa 11 điều khoản chính của Bellak và Chaisse (2011) và phương pháp Phân tích thành phần chính. Sử dụng mô hình Trọng lực với các phương pháp ước lượng dành cho cơ sở dữ liệu dạng bảng như Ảnh hưởng Bất biến và Ảnh hưởng Ngẫu nhiên, cũng như phương pháp Ước lượng bình quân nhỏ nhất để kiểm chứng kết quả, bài viết đã khẳng định tác động tích cực của BITs lên dòng FDI vào Việt Nam ngay cả khi có các biến kiểm soát như độ mở về kinh tế, thể chế, … Bên cạnh đó, khi phân tích tác động riêng của 11 điều khoản chính, nhóm nghiên cứu thấy rằng việc mở rộng Định nghĩa về đầu tư, chuyển từ Thâm nhập sang Thành lập và áp dụng NT sẽ tạo động lực cho các nhà đầu tư nước ngoài tiến hành đầu tư trực tiếp vào Việt Nam nhiều hơn.

Từ khóa: Đầu tư trực tiếp nước ngoài, Hiệp định đầu tư song phương, Tác động, Việt Nam

Abstract

The paper is intended to assess the impact of Bilateral Investment Treaties (BITs) in general and of key articles in particular on FDI inflows to Vietnam. The BIT index is constructed on the bases of the methods of coding set up by Chaisse and Bellak (2011) and of the Principal Component Analysis. Applying the Gravity model with the estimation techniques for Panel data such as Fixed and Random effect (with Pooled Ordinary Least Squares as Robustness Check), the paper affirms the consistent positive effects of BITs on FDI inflows to Vietnam as various variables (proxies for openness, institution…) are controlled for. In addition, with regards to the specific impact of 11 main articles, it is discovered that the expansion of Definition on Investment, shift from Admission to Establishment and application of National Treatment will create a great motivation for investors to investment more in Vietnam.

JEL classification: F21, F36, F53

Key words: Foreign direct investment, Bilateral investment treaties, Impact, Vietnam

1. Đặt vấn đề

            Nằm trong nhóm các hiệp định đầu tư quốc tế (IIA), các hiệp định đầu tư song phương (BIT) ngày càng đóng vai trò quan trọng và trở nên phổ biến. Theo Báo cáo Đầu tư Thế giới (WIR) năm 2016 của Hội thảo về Thương mại và Phát triển của Liên Hợp quốc (UNCTAD), tính đến cuối năm 2015, đã có 3304 IIAs được ký kết trong đó có 2946 BITs. Hầu như tất cả các nước đều tham gia ít nhất một BIT. Tuy nhiên, vai trò của các BIT, cũng như của một số điều khoản chính trong các hiệp định này đối với dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) còn là chủ đề gây nhiều tranh cãi. Các nghiên cứu của các tác giả Egger và Pfafferamayr (2004), Salacuse và Sullivan (2005), Neumayer và Spess (2005), Busse và các cộng sự (2010) và Guerin (2010) đi đến cùng một kết luận là việc tham gia BIT có tác động tích cực đến dòng vốn FDI vào các nước có liên quan. Trong khi đó, Hallward-Driemeier (2003), Tobin và Rose-Ackerman (2005) lại cho rằng việc ký kết BIT không tác động, hoặc thậm chí tác động tiêu cực tới dòng vốn FDI vào các nước.

           Việt Nam được đánh giá là một địa điểm đầu tư hấp dẫn trên thế giới. Ngoại trừ hai điểm đột biến vào các năm 1996 và 2008, FDI vào Việt Nam có xu hướng tăng dần. Trong giai đoạn 1988 tới 2010, tốc độ tăng trưởng hàng năm của vốn FDI đăng ký và thực hiện khoảng 34%, vượt xa các quốc gia đang phát triển nhận vốn FDI khác. Tổng vốn FDI đăng ký giai đoạn 2000-2010 cao hơn bốn lần so với thập kỷ trước (UNIDO 2012). Đến hết năm 2015, tổng vốn FDI lũy kế vào Việt Nam đạt 102,791 tỷ USD tăng gần gấp đôi so với năm 2010 (UNCTAD 2016).

          Theo thống kê của nhóm nghiên cứu đến hết năm 2015, Việt Nam đã ký kết 64 BITs với các nước và vùng lãnh thổ. Với số lượng hiệp định đã ký kết và thực hiện nhiều như vậy, cũng như với xu hướng đàm phán và ký kết ngày càng nhiều các hiệp định khác trong tương lai, hai câu hỏi lớn được đặt ra là: (i) Liệu việc ký kết và thực hiện các BIT có ảnh hưởng tới dòng vốn FDI vào một nước đang phát triển như Việt Nam hay không và tác động này sẽ như thế nào? (ii) Sự khác nhau về nội dung của các BIT mà Việt Nam đã ký kết có dẫn đến tác động khác nhau đến dòng vốn FDI từ các nước tham gia BIT vào Việt Nam không? Cụ thể các tác động này như thế nào?

Cho đến nay, theo tìm hiểu của nhóm nghiên cứu, vẫn chưa có một nghiên cứu định lượng nào đánh giá tác động của các BIT, cũng như ảnh hưởng của các điều khoản chính trong các BIT tới dòng vốn FDI vào Việt Nam. Do đó, việc tiến hành nghiên cứu về nội dung này là cần thiết.

Nội dung các phần sau gồm: (2) Cơ sở lý thuyết và tổng quan tình hình nghiên cứu; (3) Mô hình nghiên cứu và cơ sở dữ liệu; (4) Kết quả nghiên cứu và thảo luận; (5) Kiểm thử biên mạnh; và (6) Kết luận.

2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan tình hình nghiên cứu

Từ những năm 1960 đã có nhiều nghiên cứu lý giải về các nhân tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI vào một quốc gia dưới nhiều góc độ khác nhau (góc độ của doanh nghiệp đi đầu tư, góc độ của nước chủ đầu tư, góc độ của nước nhận đầu tư, …). Tổng hợp các nghiên cứu đi trước, Dunning (2001) đã xây dựng nên thuyết chiết trung (Eclectic Theory) với mô hình OLI nổi tiếng kết hợp ba nhóm nhân tố lợi thế sở hữu (O), lợi thế địa điểm (L) và lợi thế nội bộ hóa(I) để lý giải FDI. Trong đó, L liên quan đến lợi thế của địa điểm nhận đầu tư. Đây chính là các nhân tố thuộc môi trường đầu tư của nước nhận đầu tư trong đó có nhóm các yếu tố về khung chính sách liên quan đến FDI. Nước nhận đầu tư thường có hai nhóm chính sách để thu hút FDI: (i) Các chính sách trong nước mang tính tự nguyện, không bắt buộc; và (ii) Các IIA và BIT mang tính ràng buộc đem lại cho các nhà đầu tư nước ngoài nhiều quyền, giúp giảm bớt các rủi ro phi thương mại ở nước nhận đầu tư.

Theo Büthe và Milner (2014), Alenfeld (1971), Voss (1981), Mann (1982), Bergman (1983), Sornarajah (1986), UN (1988) là những tác giả đầu tiên nghiên cứu về BIT. Các nghiên cứu này sử phương pháp mô tả truyền thống, là phương pháp thịnh hành trong lĩnh vực luật và khoa học chính trị thời đó, và tập trung vào phân tích một số điều khoản của các BIT. Công trình nghiên cứu đầu tiên kết hợp giữa tổng hợp, phân tích định tính và nghiên cứu định lượng về tác động của BIT đến dòng vốn FDI là của các tác giả Vandevelde, Aranda và Zimny (1998). Từ đó đến nay đã có thêm nhiều các nghiên cứu định lượng về chủ đề này. Hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng các dữ liệu kinh tế vĩ mô để đánh giá tác động của việc ký kết hoặc phê chuẩn một BIT hoặc số lượng BIT ký kết hoặc phê chuẩn đến dòng vốn FDI. Các mô hình và phương pháp phổ biến được áp dụng trong các nghiên cứu này là mô hình trọng lực, ước lượng ảnh hưởng bất biến, ước lượng ảnh hưởng ngẫu nhiên, với các dữ liệu dạng bảng, dạng chuỗi thời gian hoặc dữ liệu chéo. Mẫu và thời gian nghiên cứu cũng rất đa dạng. Kết luận của các nghiên cứu không hoàn toàn giống nhau. Các nghiên cứu của các tác giả Vandevelde, Aranda and Zimny (1998), Hallward-Driemeier (2003), Tobin và Rose-Ackerman (2005 và 2011), Gallagher và Birch (2006), Allee và Peinhard (2011) đều kết luận rằng IIAs và BITs ít hoặc không có ảnh hưởng tích cực đến dòng vốn FDI. Ngược lại, kết quả nghiên cứu của các tác giả Egger và Pfaffermayr (2004), Neumayer và Spess (2005), Kerner (2009), Guerin (2010), Busse, Koniger và Nunnenkamp (2010), Oh và Fratinanni (2010), Büthe và Milner (2014), cho thấy IIAs và/hoặc BITs có tác động tích cực đến dòng vốn FDI. Cũng có những nghiên cứu cho thấy BIT có tác động không rõ ràng, có thể tác động tích cực và cũng có thể tác động tiêu cực đến FDI như Tobin và Rose-Ackerman (2005), Aisbett (2009), Desbordes và Vicard (2009), Pinto và Stier-Moses (2010) và Tortian (2012).

            Các nghiên cứu được tổng hợp ở trên không chú ý đến sự khác biệt về nội dung cụ thể của từng BIT mà coi các BIT đều như nhau khi đánh giá tác động đến FDI. Trên thực tế, mức độ tự do hóa và bảo hộ của các BIT khác nhau tùy thuộc vào nội dung các điều khoản trong từng BIT. Điểm hạn chế này đã được đề cập đến trong một số nghiên cứu ở trên như trong nghiên cứu của Hallward-Driemeier (2003), Salacuse and Sullivan (2005) và Busse và các cộng sự (2010). Gần đây, có một số nghiên cứu chỉ ra ảnh hưởng riêng rẽ của sự khác biệt của một điều khoản đến dòng vốn FDI. Kerner (2009) cho rằng điều khoản giải quyết tranh chấp giữa nhà đầu tư và nhà nước góp phần khuyến khích FDI của các BIT được ký kết gần đây trong khi vai trò này không rõ ràng đối với các BIT được ký kết trước đây. Berger và các cộng sự (2010) cũng cho rằng điều khoản giải quyết tranh chấp giữa nhà đầu tư và nhà nước giữ vai trò trọng yếu. Chỉ đến nghiên cứu của Jang (2011), ảnh hưởng của biến không đồng nhất BIT đến dòng vốn FDI với được làm rõ. Jang là người tiên phong trong việc xây dựng chỉ số BIT để phản ánh sự khác nhau về nội dung các điều khoản chính trong BIT. Tuy nhiên, Jang mới chỉ cho điểm các điều khoản một cách chủ quan rồi tính giá trị trung bình cộng đơn giản để lấy làm chỉ số BIT.

Theo tổng hợp của nhóm nghiên cứu, bộ chỉ số BIT được xây dựng bởi Bellak và Chaisse (2011) và được cập nhật liên tục cho đến nay là bộ chỉ số bao quát được hầu hết các điều khoản chính của các BIT (11 điều khoản). Đặc biệt, hai tác giả này cho điểm các điều khoản theo nguyên tắc nhất định rồi tính trọng số cho các điều khoản bằng cách áp dụng phương pháp phân tích nhân tố. Đây được coi là một bước tiến lớn trong việc xây dựng chỉ số BIT. Trong bài viết này, các tác giả sẽ dựa vào cách tính điểm 11 điều khoản chính của Bellak và Chaisse (2011) để tính điểm cho từng BIT mà Việt Nam đã ký kết từ đó có dữ liệu để tính chỉ số BIT của Việt Nam với từng nước đối tác.

            Theo chúng tôi được biết, cho đến nay có rất ít các nghiên cứu ở Việt Nam về tác động của các BIT đến FDI. Thường tác động này chỉ xuất hiện như một kết quả bổ sung thêm cho các kết quả nghiên cứu chính. Cao Thị Hồng Vinh (2013) khi nghiên cứu tác động của việc Việt Nam là thành viên của WTO đến FDI có ghi nhận tác động của các BIT. Nhưng biến BIT chỉ là biến giả nên không thể cho thấy rõ sự khác nhau về mức độ tự do hóa và bảo hộ đầu tư của các BIT. Ngoài ra, chúng tôi không tìm thấy bất cứ một nghiên cứu nào xây dựng chỉ số BIT của Việt Nam.

3. Mô hình nghiên cản và cơ sở dữ liệu

3.1. Mô hình nghiên cứu

            Mô hình Trọng lực (Gravity model) [3] lần đầu tiên được Tinbergen đề cập đến trong nghiên cứu kinh tế vào năm 1962. Với khả năng kết hợp linh hoạt giữa các nhân tố phi kinh tế và nhân tố kinh tế, mô hình được các nhà kinh tế quan tâm và sử dụng rộng rãi trong phân tích các vấn đề về chính sách, đặc biệt là chính sách thương mại (Bergeijk và Brakman 2010).  Những nghiên cứu về vai trò của các hiệp định, việc gia nhập các tổ chức, đặc biệt là các hiệp định thương mại và đầu tư song phương (vốn được coi là các nhân tố phi kinh tế) ngày càng sử dụng nhiều mô hình Trọng lực. Với cơ sở lý thuyết ngày càng vững mạnh, mô hình Trọng lực là một trong những mô hình được ứng dụng phổ biến trong các nghiên cứu định lượng, đặc biệt trong thương mại.

            Cùng với sự ứng dụng ngày càng mạnh mẽ trong các nghiên cứu định lượng về thương mại và mối quan hệ ngày càng chặt chẽ giữa hoạt động thương mại và đầu tư, mô hình Trọng lực ngày càng được quan tâm và sử dụng trong các nghiên cứu liên quan tới hoạt động đầu tư nói chung và FDI nói riêng. Lợi thế của mô hình này là khả năng bao trùm các nhân tố từ các góc độ nước chủ đầu tư, nước tiếp nhận vốn đầu tư và mối quan hệ giữa các nhóm nước này, cũng như sự phù hợp và tính linh hoạt trong việc phân tích ảnh hưởng của các nhân tố chính sách. Cụ thể, thời gian gần đây có một số nghiên cứu sử dụng mô hình trọng lực để nghiên cứu tác động của BIT đến dòng vốn FDI như Siegmann (2008), Oh và Fratinanni (2010).

Xuất phát từ những lý do trên, các tác giả đã quyết định chọn mô hình Trọng lực cho bài nghiên cứu. Mô hình cụ thể sử dụng cho cơ sở dữ liệu dạng bảng được thiết lập như sau: 

+ 

            Trong đó: i biểu thị nước i, vn biểu thị Việt Nam và t là năm t.

• LogFDI_ivnt là giá trị dòng vốn FDI từ nước i vào Việt Nam trong năm t;
• BITindex_ivnt là giá trị chỉ số BIT đối với hiệp định đầu tư song phương ký kết giữa quốc gia i và Việt Nam vào năm t;
• LogGDP­_it/LogGDP_vnt là logarit của tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của nước i/Việt Nam trong năm t;
• LogDist_ivn là logarit của khoảng cách giữa nước i và Việt Nam;
• Contig_ivn là biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu nước i và Việt Nam có chung đường biên giới, và bằng 0 nếu không chung đường biên giới;
• biểu thị các biến giả về thời gian;
• Véc tơ W_ivnt bao gồm các biến kiểm soát sau:
• Crisis_it/Crisis_vnt là biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu trong năm t quốc quốc gia i/Việt Nam chịu ảnh hưởng từ các cuộc khủng hoảng ngân hàng, và bằng 0 nếu không bị ảnh hưởng.
• Wto_it/WTO_vnt là biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu nước i/Việt Nam là thành viên WTO năm t và bằng 0 nếu không là thành viên;
  • Open_it/Open_vnt là độ mở của nền kinh tế của nước i/Việt Nam trong năm t;
  • Asean_i là biến giả nhận giá trị bằng 1 nếu nước i là thành viên ASEAN;
  • Inflation_it /Inflation_vnt là tỷ lệ lạm phát của nước i/Việt Nam trong năm t; Diffinflation_ivnt là sự khác biệt về tỷ lệ lạm phát giữa hai nước i và Việt Nam vào năm t;
• Logexchangerate_it/Logexchangerate_vnt là giá trị logarit của tỷ giá hối đoái thực tế giữa đồng tiền của nước i/Việt Nam so với đồng Đô la Mỹ trong năm t (2007 là năm cơ sở);
  • Telephone_it/Telephone_vnt là tỷ lệ phần trăm số người sử dụng điện thoại ở nước i/Việt Nam trong năm t;
  • Internet_it/Internet­_vnt là tỷ lệ phần trăm số người sử dụng Internet ở nước i/Việt Nam trong năm t;
  • Taxrate_it/Taxrate_vnt là thuế suất (trên lợi nhuận) thương mại của nước i/Việt Nam trong năm t;
• Prsva_it/Prsva_vnt là giá trị chỉ số đo lường về quyền lực và trách nhiệm (Voice và Accountability) của nước i/Việt Nam trong năm t;
• Prsge_it/Prsge_vnt là giá trị chỉ số về hiệu quả chính phủ (Government Effectiveness) của nước i/Việt Nam trong năm t;
• Prscc_it/Prscc_vnt là giá trị chỉ số về kiểm soát tham nhũng (Control of Corruption) của nước i/Việt Nam trong năm t;
• Prsrq_it/Prsrq_vnt là giá trị chỉ số đo lường chất lượng quy định (Regulatory Quality) của nước i/Việt Nam trong năm t;
• Prspv_it/Prspv_vnt là giá trị chỉ số về ổn định chính trị và trật tự xã hội (Political Stability và Absence of Violence) của nước i/Việt Nam trong năm t;
• Prsrl_it/Prsrl_vnt là giá trị chỉ số đo lường hiệu quả của các văn bản pháp quy (Rule of Law) của nước i/Việt Nam trong năm t.

LogGDP­_it,, LogGDP_vnt,, LogDist_ivn và Contig_ivn là các biến cơ bản thuộc về mô hình Trọng lực. Các nhân tố khác đặc biệt là nhân tố chính sách ví dụ như việc ký kết BIT được đưa vào trong mô hình để phân tích tác động của các chính sách tới dòng FDI vào Việt Nam. Như vậy, hệ số được quan tâm trong phương trình trên là . Hệ số này phản ánh tác động của việc ký kết BIT của Việt Nam tới dòng vốn FDI vào quốc gia này. Nếu việc ký kết BIT thực sự giúp Việt Nam thu hút nhiều FDI hơn, hệ số này sẽ mang giá trị dương.           

Dựa trên các nội dung về mô hình, cũng như đặc điểm của cơ sở dữ liệu dạng bảng và các kỹ thuật chính sử dụng cho cơ sở dữ liệu dạng bảng, phương trình trên được viết lại với hai kỹ thuật ảnh hưởng ngẫu nhiên (RE - Random effect) và ảnh hưởng bất biến (FE - Fixed effect) như sau:

            Theo kỹ thuật RE:

(a) + 

            Theo kỹ thuật FE:

(b) + 

            Biến bổ sung khác với mô hình trong phần trên là  trong phương trình (b) - đây là biến bao hàm tất cả các giá trị không đổi theo thời gian, đặc biệt ở góc độ đặc điểm của các quốc gia và đặc điểm quan hệ giữa các quốc gia.

3.2. Cơ sở dữ liệu

3.2.1. Xây dựng chỉ số BIT cho Việt Nam      

            Cho đến nay, Việt Nam đã ký kết 64 BIT với các nước và vùng lãnh thổ. Nội dung các BIT được nhóm nghiên cứu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như Công báo, trang web của UNCTAD, của Ban thư ký ASEAN, của Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam và cả các nguồn thông tin lưu trữ từ Bộ Ngoại giao và Bộ Kế hoạch và Đầu tư. Tuy nhiên, nhóm tác giả chỉ thu thập được nội dung của 57 BIT mà Việt Nam đã ký kết với 56 quốc gia và vùng lãnh thổ[4].

            Để đánh giá tác động của nội dung các điều khoản của BIT đến dòng vốn FDI vào Việt Nam, nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp của Bellak and Chaisse (2011) để mã hóa 11 điều khoản[5] của mỗi BIT. Nội dung của từng điều khoản của từng BIT sẽ được phân tích đánh giá để xem điều khoản đó có thể ảnh hưởng tích cực hay không đến việc thu hút vốn FDI vào Việt Nam. Với mục tiêu này, giả thuyết được sử dụng trong nghiên cứu là một điều khoản nếu bảo hộ tốt hơn hoặc tạo thuận lợi, tự do hơn cho nhà đầu tư nước ngoài khi đầu tư vào Việt Nam sẽ có tác động tích cực làm tăng dòng vốn FDI vào Việt Nam. Ngược lại, một điều khoản không bảo hộ hoặc bảo hộ ở mức thấp, không tạo thuận lợi hoặc tăng thêm các ràng buộc, các nghĩa vụ đối với nhà đầu tư nước ngoài sẽ ít có, không có tác động hoặc tác động tiêu cực đến dòng vốn FDI. Mỗi điều khoản sẽ nhận 1 trong 2 giá trị 1 hoặc 2. Nếu nội dung một điều khoản dự kiến có thể ảnh hưởng tích cực hơn đến việc thu hút FDI vào Việt Nam sẽ được nhận giá trị 2, còn nếu điều khoản đó ảnh hưởng kém tích cực hơn đến việc thu hút FDI sẽ được nhận giá trị 1[6].            

Bảng 1: Kết quả thống kê tổng hợp các điều khoản trong 57 BIT

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Bảng 1 cho thấy điều khoản 4 (MFN) được quy định trong cả 57 BIT, khiến cho các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình của điều khoản này đều bằng 2 và độ lệch chuẩn là 0. Vì vậy, điều khoản này sẽ không được sử dụng khi xây dựng chỉ số BIT, nhưng vẫn sẽ được xem xét khi đánh giá tác động của từng điều khoản đối với FDI vào Việt Nam. Giá trị trung bình của điều khoản 2 (Thâm nhập và Thành lập) xấp xỉ 1 với độ lệch chuẩn thấp (khoảng 0,13). Điều này chứng tỏ trong hầu hết 57 BIT mà Việt Nam đã ký kết, quy định về thâm nhập và thành lập không theo hướng tự do hóa. Cụ thể, việc thâm nhập của nhà đầu tư nước ngoài đều phải tuân theo luật và quy định của Việt Nam. Ngược lại, giá trị trung bình của các điều khoản số 5 (đối xử công bằng và thỏa đáng), số 6 (trưng thu trực tiếp và gián tiếp), số 8 (các tiêu chuẩn phi kinh tế) và số 9 (cơ chế giải quyết tranh chấp giữa Nhà nước và Nhà đầu tư) đều lớn hơn 1,9 và gần với 2. Điều này chứng tỏ, các quy định trong 4 điều khoản trên theo hướng tạo thuận lợi hoặc bảo hộ cao cho đầu tư nước ngoài. Các điều khoản còn lại có giá trị trung bình trong khoảng từ 1,36 đến 1,74 và độ lệch chuẩn cao hơn của các điều khoản kể trên. Điều này chứng tỏ các quy định trong các điều khoản còn lại không hoàn toàn thiên về hướng tạo thuận lợi hoặc không tạo thuận lợi cho FDI.

            Với 11 điều khoản được xem xét, mỗi BIT được coi là một quan sát trong không gian 11 chiều (chính là 11 trục) – một số lượng không nhỏ, điều này gây ra nhiều khó khăn trong quá trình phân tích số liệu. Bên cạnh đó, trong số các điều khoản này, có những điều khoản (các biến) có thể tác động nhiều hơn các điều khoản khác ở những tiêu chí cụ thể. Điều này gây cản trở cho việc xác định tỷ trọng của từng điều khoản đối với giá trị chỉ số BIT cuối cùng. Để giải quyết vấn đề này, phương pháp Phân tích thành phần chính (PCA – Principal Componant Analyses) được áp dụng.  Số lượng thành tố chính được quyết định dựa trên điều kiện là giá trị riêng (eigenvalue) của các thành tố phải lớn hoặc bằng 1.

Hình 1: Giá trị riêng trên các thành tố sau khi áp dụng PCA

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Nhóm nghiên cứu đã quyết định chọn 5 thành tố cho việc nghiên cứu dữ liệu của mình. Với 5 thành tố được lựa chọn, phương pháp PCA cho kết quả cụ thể về mức độ các biến ban đầu (các điều khoản) được giải thích trên từng trục thành tố chính (Comp1-5 trong bảng 2). Bảng 2 cho thấy thay đổi của 10 điều khoản (trừ điều khoản 4 – MFN) được giải thích trên 50% bởi 5 thành tố mà nhóm nghiên cứu xây dựng (giá trị không giải thích được nhỏ hơn 0,5 đối với tất cả các điều khoản). Thành tố thứ 1 là thành tố mà điều khoản 2 và 8 được phản ánh rõ nhất (hệ số lần lượt là 0.6661 và -0.6290). Tương tự thành tố 2-5 sẽ là các điều khoản 1, 5, 10; điều khoản 3, 7; điều khoản 9; điều khoản 6 và 11.

Bảng 2: Vai trò của từng thành tố trong việc giải thích sự thay đổi của từng điều khoản theo tính toán của PCA

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Tiếp theo, PCA giúp tính toán giá trị ước tính của từng quan sát theo từng trục tọa độ mới (5 trục tọa độ: phản ánh tỷ trọng khác nhau của từng nhóm biến). Với mỗi quan sát, ta sẽ có 5 giá trị theo 5 trục (dao động từ -1 đến 1). Giá trị mỗi trục càng cao sẽ mức độ ảnh hưởng của các điều khoản nhìn chung càng lớn, hay chính là BIT đó có mức độ ưu đãi càng cao. Để xác định được giá trị cuối cùng – chính là giá trị của chỉ số BIT, nhóm nghiên cứu lấy giá trị trung bình đơn giản của 5 giá trị. Tỷ lệ của các giá trị được chuẩn hóa để có chỉ số BIT cuối cùng trong khoảng cao hơn 0 đến 1. Như vậy, giá trị của chỉ số BIT càng cao chứng tỏ càng nhiều điều kiện thuận lợi cho nhà đầu tư. 

3.2.2. Cơ sở dữ liệu dành cho các biến khác

Dữ liệu của hầu hết các biến khác đều được thu thập cho cả Việt Nam với tư cách là nước nhận đầu tư và các nước chủ đầu tư.

Số liệu vốn FDI vào Việt Nam được thu thập từ nhiều nguồn thống kê có uy tín khác nhau như Niên giám Thống kê của Tổng cục Thống kê Việt Nam, Bộ Kế hoạch và Đầu tư Việt Nam, Niên giám Thống kê Asean, thống kê về FDI do nhóm tác giả Nguyễn Thanh Xuân và Yuqing Xing (2006) tổng hợp, và số liệu do tác giả Phạm Thị Hồng Hạnh (2011) thu thập được. Khi có sự trùng lặp về mặt số liệu, thứ tự ưu tiên sử dụng sẽ theo thứ tự được đề cập ở trên. Số liệu về FDI được thu thập ở đây là số liệu FDI song phương từ nước đối tác i vào Việt Nam trong năm t.

Biến tư cách thành viên WTO: Trên cơ sở thông tin chính thức trên trang web của WTO về các thành viên và thời gian gia nhập, các tác giả đã xây dựng biến giả Tư cách thành viên WTO (WTO_it và WTO_vnt) có giá trị bằng 1 kể từ năm mà quốc gia i/Việt Nam trở thành thành viên của tổ chức này và có giá trị bằng 0 nếu không phải là thành viên.

Các số liệu về đặc điểm quốc gia như Tổng Sản phẩm Quốc Nội (GDP), Cơ sở hạ tầng (được thể hiện thông qua các biến Tỷ lệ người sử dụng điện thoại, Tỷ lệ người sử dụng Internet, Số lượng chuyến bay), Chất lượng lao động (được đo bằng biến Số lượng người tốt nghiệp cấp 2), Tỷ trọng thương mại trong GDP, Tỷ lệ lạm phát, Lãi suất, Thuế suất (trên lợi nhuận) của Việt Nam và các quốc gia khác được lấy từ thống kê của WB. Tỷ giá Hối đoái Thực (Exchangerate_it/Exchangerate_vnt) so với đồng USD của VNĐ và đồng tiền của các quốc gia khác được lấy từ bộ số liệu của Darvas (2012).

Các biến thể hiện đặc điểm không đổi qua thời gian như Khoảng cách giữa Việt Nam và nước đối tác i (Dist_ivn) và Biến giả thể hiện việc Việt Nam và nước đối tác i có chung đường biên giới hay không (Contig_ivn) được lấy từ bộ số liệu của Viện Nghiên cứu về Kinh tế Quốc tế (CEPII).

Biến khủng hoảng: từ thông tin về các cuộc khủng hoảng tài chính trong bài nghiên cứu của Laeven và Valencia (2012), các tác giả đã xây dựng biến giả Khủng hoảng Crisis_it. Biến giả này có giá trị bằng 1 bắt đầu từ năm quốc gia i/Việt Nam bị ảnh hưởng bởi một cuộc khủng hoảng cho tới khi ảnh hưởng này không còn, và có giá trị bằng 0 nếu không bị ảnh hưởng.[7]   

Các biến thể hiện sự hội nhập: Mốc thời gian các quốc gia trở thành thành viên của Asean (ASEAN_i) dựa trên thông tin trên trang web của Ban Thư ký Asean.

Các chỉ số phản ánh thể chế của các quốc gia như chỉ số đánh giá hoạt động Kiểm soát Tham nhũng (Prscc_it và Prscc_vnt), Hiệu quả của các Văn bản Pháp quy, Ổn định Chính trị và Trật tự Xã hội (Prspv_it và Prspv_vnt), Chất lượng các quy tắc (Prsrq_it và Prsrq_vnt).... được lấy từ bộ số liệu của PRS Group năm 2012.

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Thông tin thống kê chi tiết của các biến sử dụng trong mô hình được tập hợp trong bảng 3.

Bảng 3: Mô tả chi tiết về các biến chính

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Hình 2 cho thấy bên cạnh mật độ tương đối cao giá trị 0 (thể hiện rằng không có BIT nào được ký kết giữa Việt Nam và một quốc gia vào một năm t), giá trị chỉ số BIT tập trung trong khoảng giá trị 0.2 tới 0.8.

Hình 2: Mật độ Kernel của giá trị chỉ số BIT trong toàn bộ mẫu

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Với cơ sở dữ liệu dạng bảng mà nhóm nghiên cứu đã thu thập được, để lựa chọn giữa kỹ thuật RE và FE, chúng tôi sử dụng kiểm định Hausman. Theo kết quả kiểm định này trong bảng 4, có thể thấy giá trị Prob>chi2= 0.2284>0.1. Điều này có nghĩa rằng không thể bác bỏ giả thiết H0. Trong trường hợp này kết quả theo kỹ thuật RE được coi là tốt hơn so với FE.

Bảng 4: Kết quả kiểm định Hausman cho kỹ thuật RE và FE

            Nguồn: Tính toán của các tác giả

Bên cạnh đó, để làm rõ xem liệu kỹ thuật RE có tốt hơn so với kỹ thuật Ước lượng Bình phương Nhỏ nhất (POLS) đối với cơ sở dữ liệu dạng bảng sử dụng trong nghiên cứu hay không, kiểm định Breusch-Pagan Lagrange được tiến hành. Kết quả kiểm định trong Bảng 5 cho phép bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là kết quả từ kỹ thuật RE sẽ tốt hơn so với kết quả khi áp dụng POLS.

Bảng 5: Kết quả kiểm định Breusch-Pagan Lagrange giữa kỹ thuật RE và POLS

            Nguồn: Tính toán của các tác giả

4.1 Các kết quả nghiên cứu cơ sở

Các kết quả ban đầu về ảnh hưởng của BIT lên dòng vốn FDI vào Việt Nam được tổng hợp ở bảng 6. Trong tất cả các ước lượng, kí hiệu Id  ở phía cuối bảng chỉ từng kí hiệu nhận dạng i-vn-t, dành cho nước chủ đầu tư i, nước nhận đầu tư Việt Nam và thời gian t. Mẫu nghiên cứu bao gồm 557 quan sát. Trong Bảng 6, các kết quả ước lượng sử dụng các kĩ thuật phân tích dữ liệu bảng cho các biến cơ bản với kỹ thuật FE được thể hiện ở các cột (1), (3) và (5) và kỹ thuật RE ở các cột còn lại. Có thể thấy rằng sự chênh lệch về hệ số của chỉ số BIT và biến Loggdp_it là đáng kể giữa FE và RE. Ước lượng sử dụng kĩ thuật RE còn chỉ ra hệ số của các biến không thay đổi theo thời gian như Logdist và Contig. Kiểm định Hausman và kiểm định cấp số nhân Breusch-Pagan Lagrange mà chúng tôi đã trình bày ở trên cho thấy RE là phù hợp hơn để áp dụng trong nghiên cứu này. Chính vì vậy, trong các phần tiếp theo, chúng tôi sẽ chỉ xét đến các kết quả áp dụng RE.

Đối với chỉ số BIT (BITindex_ivnt), các kết quả từ bảng 6 với kỹ thuật RE chỉ ra rằng việc kí kết BIT có tác dụng giúp Việt Nam thu hút nhiều hơn dòng vốn FDI và các BIT càng nhiều thuận lợi (với các điều khoản có mức độ bảo hộ hoặc tự do hóa cao) càng có nhiều tác động tích cực đối với dòng FDI (với độ tin cậy 1%). Cụ thể, nếu chỉ số BIT tăng thêm 0.01 đơn vị thì dòng vốn FDI vào Việt Nam sẽ tăng lên khoảng 2.67% - 3.05%. Đối với Loggdp_it và Loggdp_vnt (thể hiện Quy mô thị trường) kết quả cho thấy khi GDP của Việt Nam và của các nước đối tác tăng, FDI của Việt Nam cũng sẽ tăng. Ảnh hưởng từ sự thay đổi của GDP của Việt Nam mạnh hơn so với sự thay đổi từ phía các nước đối tác. Khi GDP của Việt Nam tăng 1%, dòng vốn FDI đổ vào Việt Nam tăng thêm 0.3 đến 0.8%. Còn khi GDP của nước chủ đầu tư i tăng thêm 1%, FDI từ nước này vào Việt Nam chỉ tăng thêm 0.2 đến 0.3%. Các tác động tích cực này nhất quán với những dự đoán từ mô hình trọng lực. [8] Khi quy mô thị trường của nước nhận đầu tư (như Việt Nam) càng mở rộng, ngày càng có nhiều cơ hội cho doanh nghiệp để tăng doanh thu và lợi nhuận. Điều đó sẽ thu hút các nhà đầu tư, đặc biệt với những người đang tìm kiếm thị trường.

Bảng 6: Kết quả cơ sở cho FDI

Ghi chú: ***/**/* mô tả mức độ ý nghĩa về thống kê ở 1%/5%/10%.

Nguồn: Tính toán của các tác giả

            Dấu, độ lớn và mức độ tin cậy của biến Khoảng cách (Logdist­_iv) cho thấy rằng sự thay đổi về khoảng cách giữa Việt Nam và nước đối tác có ảnh hưởng tiêu cực lên dòng vốn FDI vào Việt Nam. Nếu khoảng cách tăng thêm 1%, FDI sẽ giảm đi từ 0.7 – 0.8%. Tác động tiêu cực của khoảng cách này cũng đồng nhất với dự đoán của mô hình trọng lực, bởi vì khoảng cách gia tăng đồng nghĩa với chi phí vận chuyển tăng lên, góp phần làm giảm động lực của các nhà đầu tư. Tuy nhiên, trái với kết quả nhất quán của khoảng cách như trên, một biến khác cũng đại diện cho chi phí vận chuyển là biên giới chung (Contig) lại không có tác động lên dòng vốn FDI vào Việt Nam. Điều này có thể được giải thích bởi thực tế, không có nhiều quốc gia được xét đến trong mẫu số liệu của nghiên cứu chia sẻ đường biên giới chung với Việt Nam.

4.2. Độ mở của nền kinh tế với khủng hoảng, thành viên WTO và thành viên ASEAN

            Một trong những cơ chế mà BIT có thể tác động lên dòng vốn vào FDI là việc kí kết BIT của một quốc gia đã ra tín hiệu cho các nhà đầu tư về độ mở của thị trường với những điều kiện ưu đãi (hiệu ứng ra tín hiệu). Vì vậy, chúng tôi muốn xem liệu ảnh hưởng của BIT lên dòng vốn vào FDI thay đổi như thế nào khi mà các hoạt động mở cửa của Việt Nam và các nước đối tác được tính đến. Những hoạt động này bao gồm khủng hoảng, việc là thành viên của WTO và ASEAN.

Đối với khủng hoảng và các cú sốc kinh tế, các yếu tố này được đại diện bằng biến Khủng hoảng (Crisis_it và Crisis_vnt) và các biến giả thời gian. Khi kiểm soát bằng các ảnh hưởng này (Cột (2-6)) trong bảng kết quả cơ sở (Bảng 6), có thể thấy rõ ràng là trong phương trình sử dụng kỹ thuật RE, chỉ số BIT có tác động tích cực đáng kể lên FDI. Tuy nhiên, ảnh hưởng của khủng hoảng lên FDI là hoàn toàn khác so với dự đoán. Trong khi khủng hoảng từ các nước i không có tác động gì thì cuộc khủng hoảng ngân hàng vào năm 1997 đã dẫn đến sự tăng trưởng trong dòng vốn FDI vào Việt Nam. Tác động này được chứng minh không chỉ bằng hệ số dương của biến Crisis_vnt mà còn bằng hệ số của biến giả thời gian _It_1997. Ảnh hưởng này biến mất vào những năm sau như năm 1998, 1999. Điều này có thể được giải thích như sau các dòng vốn tư nhân chịu ảnh hưởng nặng nề từ cuộc khủng hoảng ngân hàng này chủ yếu là nguồn vốn ngắn hạn như đầu tư chứng khoán nước ngoài (FPI), hơn là các khoản đầu tư dài hạn như FDI. Trong thời gian này, Việt Nam gần như chỉ thu hút và tiếp nhận dòng vốn tư nhân dưới dạng FDI, vì vậy tác động tiêu cực lên FDI vào Việt Nam gần như không tồn tại. Thêm vào đó, do ít phải chịu ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng, Việt Nam thậm chí còn nhận được nhiều FDI hơn từ các nhà đầu tư khi mà họ chuyển đầu tư từ các nước Châu Á khác chịu ảnh hưởng nặng nề sang các nước ít chịu ảnh hưởng hơn. Thực tế đã cho thấy rằng dòng FDI vào Việt Nam năm 1997 chủ yếu từ các nước Châu Á như Thái Lan, Singapore, Indonesia, ... Tuy nhiên, sau năm đó, sự lan rộng các ảnh hưởng tiêu cực từ cuộc khủng hoảng tài chính thế giới đã làm cho các nhà đầu tư do dự khi đầu tư vào các thị trường Châu Á nói chung và Việt Nam nói riêng.

            Liên quan đến cuộc khủng hoảng năm 2008, theo Laeven và Valencia (2012), Việt Nam không nằm trong các nước chịu ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng này bởi không hội tụ đủ hai điều kiện của một cuộc khủng hoảng ngân hàng quan trọng. Vì vậy, tác động của khủng hoảng năm 2008 chỉ được xét đến trên phương diện của các nước đối tác mà không tính đến Việt Nam. Tuy nhiên, để làm rõ hơn ảnh hưởng có thể của cuộc khủng hoảng này, chúng tôi cũng sử dụng các biến giả để kiểm soát như khủng hoảng 2008 đối với Việt Nam (t2008_vn) và tác động của 1 và 2 năm sau đó (Lead1t2008_vn và Lead2t2008_vn ). Các kết quả trong Bảng 7, cột (2) – (6) đã chỉ ra các tác động tích cực của các biến này lên dòng vốn FDI vào Việt Nam. Điều này cũng được chứng minh bằng các biến _It_2008, _It_2009 và _It_2010.

Bảng 7: Kết quả cho Khủng hoảng và Cú sốc thời gian

Ghi chú: ***/**/* mô tả mức độ ý nghĩa về thống kê ở 1%/5%/10%.

Nguồn: Tính toán của các tác giả

            Đối với thành viên WTO, độ mở nói chung và thành viên ASEAN, bảng 8 đã cho thấy thực tế là các ảnh hưởng tích cực của BIT không thay đổi khi được kiểm soát bằng các biến này. Độ lớn của biến chỉ số BIT lớn hơn rất nhiều so với các biến khác. Đầu tiên, chúng ta có thể thấy từ Cột (1) rằng việc gia nhập WTO cũng giúp cho Việt Nam thu hút nhiều hơn vốn FDI. Tuy nhiên, ảnh hưởng của BIT cao hơn hẳn ảnh hưởng của việc Việt Nam là thành viên của WTO. Có thể giải thích rằng BIT với những ưu đãi và các điều kiện đảm bảo ảnh hưởng trực tiếp đến các hoạt động của nhà đầu tư, trong khi WTO (trừ các điều khoản liên quan đến đầu tư) lại tập trung chủ yếu vào thương mại, dẫn đến việc ít có ảnh hưởng đến dòng vốn FDI. Ảnh hưởng này của WTO cũng được hỗ trợ bằng các biến giả _It_2007 được thể hiện trong bảng 8. Thứ hai, độ mở của nền kinh tế cũng có tác động tích cực đến FDI. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của biến này nhỏ hơn biến thành viên WTO hay BIT rất nhiều. Trái lại với thành viên WTO và Độ mở thị trường, việc gia nhập ASEAN của các nước đối tác của Việt Nam (nước i) không có tác động đáng kể đến FDI. Điều này có thể là do thực tế, FDI từ các nước ASEAN không cao như từ các nước ngoài khu vực ASEAN.

Bảng 8: Kết quả cho FDI có sự kiểm soát về Độ mở của nền kinh tế

Ghi chú: ***/**/* mô tả mức độ ý nghĩa về thống kê ở 1%/5%/10%.

Nguồn: Tính toán của các tác giả

4.3. Các yếu tố về kinh tế vĩ mô, cơ sở hạ tầng và thể chế

            Bảng 9: Kết quả ước lượng có kiểm soát các biến vĩ mô

Ghi chú: ***/**/* mô tả mức độ ý nghĩa về thống kê ở 1%/5%/10%.

Nguồn: Tính toán của các tác giả

            Đối với các yếu tố kinh tế vĩ mô, các kết quả từ bảng 9 khá bất ngờ khi mà gần như tất cả các biến đại diện tình hình kinh tế vĩ mô của Việt Nam và các nước đối tác (Inflation_it, Inflation_vnt, Diffinflation_ivnt, Logexchangrate_it, Logexchangerate_vnt và Tax_vnt) đều không có ý nghĩa. Tuy nhiên, nếu nhìn vào biến Loggdp, đặc biệt là của Việt Nam, ta có thể thấy rằng độ lớn của các biến này cao hơn nhiều so với khi chưa được kiểm soát bằng các yếu tố kinh tế vĩ mô đã nêu ở trên. Do vậy, chúng tôi nghĩ rằng sự phát triển nhanh chóng của nền kinh tế Việt Nam trong khoảng thời gian nghiên cứu đã giành hết các ảnh hưởng từ phía nền kinh tế vĩ mô.

Đối với cơ sở hạ tầng, theo quan điểm của chúng tôi, đây là một yếu tố quan trọng phản ánh sự hỗ trợ của nước nhận đầu tư đối với các nhà đầu tư trong việc cắt giảm chi phí của họ và tăng khả năng tiếp nhận thông tin. Chúng tôi sử dụng hai biến đại diện khác nhau cho cơ sở hạ tầng, đó là tỉ lệ phần trăm người dùng điện thoại (Telephone_it, Telephone_vnt) và tỉ lệ phần trăm người dùng Internet (Internet_it, Internet_vnt) để kiểm tra tính nhất quán trong ảnh hưởng của cơ sở hạ tầng lên nguồn vốn FDI. Theo bảng 10, hai biến về tỷ lệ người dùng điện thoại ở cả Việt Nam và nước i đều có tác động tích cực lên nguồn vốn FDI vào Việt Nam và tác động đến Việt Nam thậm chí cao hơn so với tác động đối với nước đối tác i. Cụ thể hơn, khi tỷ lệ người dùng điện thoại ở nước i hoặc Việt Nam tăng lên 1%, dòng FDI sẽ tăng lên tương ứng là 0.0258%/0.0856%. Đối với tỷ lệ người dùng Internet, ảnh hưởng đối với nước đối tác của Việt Nam là khá rõ rêt. Còn đối với Việt Nam, mặc dù không có ý nghĩa thống kê nhưng tác động tích cực của nó có thể nhìn thấy được. Những kết quả này thống nhất với những gì đã được kỳ vọng. [9]Có thể giải thích rằng sự gia tăng trong tỷ lệ người dùng điện thoại và internet làm cho nhà đầu tư có thể giao dịch thuận lợi hơn, giảm chi phí giao dịch và khuyến khích đầu tư nhiều hơn.

Bảng 10: Kết quả ước lượng có kiểm soát các biến cơ sở hạ tầng

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Chất lượng thể chế là một yếu tố càng ngày càng quan trọng đối với các nhà đầu tư. Kết quả từ Bảng 11 cho thấy trong số 6 biến về thể chế, ba biến của Việt Nam, bao gồm Ổn định chính trị và trật tự xã hội, Chất lượng quy định và Kiểm soát tham nhũng là có ảnh hưỡng rõ rệt đến dòng vốn FDI (với hệ số tương ứng là 10.75; 3.186 và 1.498) (cao hơn hẳn so với tác động đối với nước i), đặc biệt là Ổn định chính trị và trật tự xã hội. Những ảnh hưởng này phản ánh một thực tế là bên cạnh hai yếu tố về chất lượng quy định và kiểm soát tham nhũng, sự ổn định chính trị là yếu tố then chốt trong việc thu hút FDI vào Việt Nam. Bên cạnh đó, kết quả từ Cột (2), (4), (6) với sự kiểm soát của 3 biến này cho thấy hệ số của chỉ số BIT lớn hơn một chút so với các kết quả trước.

Bảng 11: Kết quả ước lượng có kiểm soát các biến thể chế

Ghi chú: ***/**/* mô tả mức độ ý nghĩa về thống kê ở 1%/5%/10%.

Nguồn: Tính toán của các tác giả

4.4 Các BIT mới và cũ

            Để làm rõ hơn tác động của các BIT lên vốn FDI, bên cạnh việc xét đến toàn bộ mẫu bao gồm các đối tác có và không có BIT với Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 1995 dến 2012, chúng tôi cũng xem xét đến các mẫu khác nhau như (i) các nước có kí kết BIT với Việt Nam (được gọi là toàn bộ thành viên), (ii) các nước có kí kết BIT với Việt Nam trong khoảng từ 1995 – 2012 (được gọi là thành viên mới) và (iii) các nước kí kết BIT trước thời kỳ 1995 – 2012 (được gọi là thành viên cũ). Ước lượng cho 3 mẫu dữ liệu này với phương trình cơ sở sử dụng kỹ thuật RE được mô tả trong bảng 12.          

Bảng 12: Kết quả cho FDI với mẫu số liệu của toàn bộ thành viên, thành viên mới và thành viên cũ

Ghi chú: ***/**/* mô tả mức độ ý nghĩa về thống kê ở 1%/5%/10%.

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Đối với cả 3 mẫu dữ liệu, dấu và độ lớn của hệ số của chỉ số BIT đã chứng minh tác động tích cực có ý nghĩa của BIT lên FDI. Đầu tiên, liên quan đến mẫu của toàn bộ 36 nước thành viên, giá trị hệ số của chỉ số BIT là 1.446, cao hơn so với giá trị cho toàn bộ mẫu số liệu, chỉ ra rằng việc kí kết các BIT với các nước thực sự giúp Việt Nam gia tăng nguồn vốn FDI vào trong nước[10]. Thứ hai, đối với mẫu các thành viên mới, hệ số của chỉ số BIT thậm chí còn cao hơn so với ở trường hợp mẫu của toàn bộ thành viên. Chỉ số BIT dao động trong khoảng từ 0 (khi chưa kí BIT) đến 1. Do vậy, hệ số trong trường hợp này không chỉ thu hút hết các ảnh hưởng trong phạm vi quốc gia của việc tham gia BIT, mà còn cả ảnh hưởng giữa các quốc gia với nhau. Tác động này còn có thể mạnh mẽ hơn nếu mẫu số liệu không chỉ bao gồm con số nhỏ các nước đối tác (chỉ có 9 nước), và 2 trong số đó khá nhỏ ví dụ như Lào và Cam-pu-chia. Cuối cùng, đối với mẫu thành viên cũ bao gồm 27 quốc gia, giá trị của chỉ số BIT cao hơn 0 ở tất cả các quan sát trong khoảng thời gian nghiên cứu. Vì vậy hệ số này đã giành lấy hoàn toàn ảnh hưởng của các BIT nói chung lên nguồn vốn FDI. Kết quả này rất quan trọng và khó có thể đạt được nếu áp dụng biến giả cho chỉ số BIT. Có thể nhận ra rằng giá trị của hệ số trong trường hợp này cao hơn nhiều so với hai mẫu số liệu trước. Theo ý kiến của chúng tôi, các kết quả này ủng hộ hiệu ứng cam kết bằng việc các nhà đầu tư ở các nước có BIT với Việt Nam tin vào việc các điều khoản có lợi cho họ sẽ được Chính phủ Việt Nam thực thi, vì vậy họ sẽ tiến hành nhiều hơn các hoạt động đầu tư ở Việt Nam. Bên cạnh đó, các kết quả trên cũng một lần nữa khẳng định rằng sự khác nhau trong qui định của từng điều khoản ưu đãi là rất cần thiết trong việc thu hút FDI vào Việt Nam.  

4.5 Kết quả theo các điều khoản

Bảng 13: Kết quả ước lượng với các điều khoản cụ thể

 Ghi chú: ***/**/* mô tả mức độ ý nghĩa về thống kê ở 1%/5%/10%

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Từ bảng 13, có thể thấy rằng, hầu như tất cả các điều khoản được xem xét trong chỉ số BIT đều có tác động tích cực tới FDI. Tuy nhiên, chỉ có tác động của 3 điều khoản (Định nghĩa về đầu tư, Thâm nhập và Thành lập và NT) có ý nghĩa về mặt thống kê (giá trị hệ số tương ứng là 0,437; 0,465 và 0,383). Kết quả này cho thấy khi các BIT mà Việt Nam tham gia ký kết mở rộng định nghĩa đầu tư, tạo điều kiện hơn nữa cho việc thâm nhập và đưa NT vào thì sẽ khiến cho dòng FDI đổ vào Việt Nam gia tăng.

5. Kiểm thử biên mạnh

Để kiểm chứng việc sử dụng mô hình trọng lực trong nghiên cứu, cũng như làm rõ tính hiệu quả của việc xây dựng chỉ số BIT (theo đó cho phép xác định rõ hơn mức độ bảo hộ hoặc tạo thuận lợi, tự do hóa đối với FDI của các BIT khác nhau), ngoài việc sử dụng hai kỹ thuật FE và RE với các kết quả nghiên cứu đã được trình bày ở phần 4, phần này chúng tôi sẽ sử dụng thêm kỹ thuật Ước lượng bình quân nhỏ nhất (Pooled Ordinary Least Square - POLS).

Bảng 14: Kết quả ước lượng sử dụng phương pháp POLS

Ghi chú: ***/**/* mô tả mức độ ý nghĩa về thống kê ở 1%/5%/10%.

Nguồn: Tính toán của các tác giả

Theo bảng 14 có thể thấy tác động của chỉ số BIT tới dòng vốn FDI là tích cực và có ý nghĩa thống kê khi sử dụng kỹ thuật POLS. Điều này một lần nữa khẳng định rằng các BIT với các quy định bảo hộ mạnh hơn hoặc mức độ tự do cao hơn sẽ có tác động mạnh mẽ hơn tới việc thu hút vốn FDI vào Việt Nam. Bên cạnh đó, kết quả cũng chỉ ra rằng mô hình trọng lực vẫn là mô hình phù hợp đối với nghiên cứu này. Các biến số của mô hình được phản ánh rõ nét qua dấu và ý nghĩa thống kê của các biến Loggdpit, Loggdpvnt và Logdistantivn.

6. Kết luận

            Bằng việc tận dụng lợi thế của bộ dữ liệu với phạm vi rộng từ năm 1995 – 2012 và mô hình trọng lực với kỹ thuật RE cho dữ liệu bảng, bài nghiên cứu đã khẳng định tác động tích cực của các BIT lên dòng vốn FDI vào Việt Nam, điều mà trước đây chưa được làm sáng tỏ. Điều này có nghĩa là việc ký kết BIT giúp Việt Nam thu hút ngày càng nhiều vốn FDI và sự gia tăng của các BIT với các quy định bảo hộ mạnh hơn hoặc mức độ tự do cao hơn cũng làm tăng dòng vốn FDI vào trong nước. Các kết luận này không chỉ được hỗ trợ bởi toàn bộ mẫu số liệu, mà còn bởi dữ liệu cho toàn bộ thành viên của BIT, các thành viên mới và thành viên cũ. Do vậy, chúng tôi có thể khẳng định rằng hiệu ứng cam kết là một cơ chế quan trọng trong việc giải thích ảnh hưởng của các BIT. Bên cạnh hiệu ứng cam kết, hiệu ứng ra tín hiệu đối với độ mở của nền kinh tế Việt Nam cũng cần thiết được xem xét đến. Điều này đã được các BIT đồng thời với các biến khác thể hiện độ mở của Việt Nam chứng minh. Bên cạnh các ảnh hưởng chung, khi phân tích tác động riêng biệt của 11 điều khoản chính, chúng tôi thấy rằng việc mở rộng Định nghĩa về đầu tư, cấp quyền thâm nhập cho FDI cả giai đoạn trước khi thành lập và áp dụng quy NT trong các BIT sẽ tạo động lực cho các nhà đầu tư nước ngoài tiến hành đầu tư trực tiếp vào Việt Nam nhiều hơn. Cuối cùng, các kết quả của chúng tôi cũng cho thấy vai trò cần thiết của Ổn định chính trị và trật tự xã hội, Chất lượng quy định và Kiểm soát tham nhũng trong việc thu hút vốn FDI.

Tài liệu tham khảo

1. Aisbett, E. K. (2009), “Bilateral Investment Treaties and Foreign Direct Investment: Correlation versus Causation” (in: Karl P. Sauvant; Lisa E. Sachs, The Effect of Treaties on Foreign Direct Investment), Oxford University Press, 395–435.
2. Allee, T. and Peinhardt, C. (2011), “Contingent Credibility: The Impact of Investment Treaty Violations on Foreign Direct Investment”, International Organization, 65, 401–432.
3. Asiedu, E. (2006), “Foreign Direct Investment in Africa: The Role of Natural Resources, Market Size, Government Policy, Institutions and Political Instability”, University of Kansas.
4. Bellak, C. and Chaisse, J. (2011), “Do Bilateral Investment Treaties Promote Foreign Direct Investment? Preliminary Reflections on a New Methodology”, Transnational Corporations Review, Vol. 3.
5. Berger, A. et. al. (2010), “Do Trade and Investment Agreements Lead to More FDI? Accounting for Key Provisions Inside the Black Box”, Kiel Institute, Working Papers, Issue 1647, 1-28.
6. Bergeijk and Brakman (2010), “The Gravity Model in International Trade:Advances and Applications”, Cambridge University Press.
7. Botrić, V. and Škuflić, L. (2006), “Main Determinants of Foreign Direct Investment in the South east European Countries”, Transition Studies Review, Vol 13, 359-377.
8. Busse, Koniger and Nunnenkamp (2010), “FDI Promotion through Bilateral Investment Treaties: More Than a Bit?”, Review of World Economics 146 (1).
9. Büthe, Tim and Helen V. Milner (2014), “Foreign Direct Investment and Institutional Diversity in Trade Agreements: Credibility, Commitment, and Economic Flows in the Developing World, 1971-2007”, World Politics, 66 (1): 88-122.
10. Cao ThPolitics 66 (2013), “Phân tích đg Vinh (1): 88-122 Institutional Diversity in Trade Agreements: Credibilitydòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào Việt Nam”, Đề tài nghiên cứu cấp trường Đại học Ngoại thương.
11. Dunning, John H. (2001), “The Eclectic (OLI) Paradigm of International Production: Past, Present and Future”, International Journal of the Economics of Business, 8(2): 173 - 90.
12. Egger, P. and Pfaffermayr, M. (2004), “The Impact of Bilateral Investment Treaties on Foreign Direct Investment”, Journal of Comparative Economics, Vol. 32(4) December.
13. Gallagher K and Birch M (2006), “Do investment agreements attract investment? Evidence from Latin America”, The Journal of World Investment and Trade, Volume 7, (December): 961–973.
14. Guerin, S. (2011), “Law and Foreign Direct Investment”, Institute for European Studies, Working Paper No. 4/2011.
15. Hallward-Driemeier, M. (2003), “Do Bilateral Investment Treaties attract Foreign Direct Investment? Only a bit…and they could bite”, World Bank Policy Research Working Paper 3121, Washington, DC: The World Bank.
16. Jang, K. (2011), The Effect of Heterogeneous BITs on FDI Inflows: The Case of Developing Asian Countries, Korea University.
17. Kerner (2009), “Why should I believe you? The Costs and Consequences of Bilateral Investment Treaties”, International Studies Quarterly, 53(1), 73-102.
18. Laeven, L. and Valencia, F. (2012), “Systemic Banking Crises Database: An Update”,
    IMF Working Paper, WP/12/163.
19. Mhlange, N., Blalock, G and Christy, R. (2010), “Understanding foreign direct investment in the southern African development community: an analysis based on project-level data”, The Journal of the International Association of Agricultural Economists, Vol 41, Issue 3-4, tr. 337 – 347.
20. Mohammed, S. E. and Sidiropoulos, M. G. (2010), “Another Look at the Determinants of Foreign Direct Investment in MENA countries: An Empirical Investigation”, Journal of Economic Development, 35(2), 75-95.
21. Neumayer, E. and L. Spess (2005), “Do Bilateral Investment Treaties Increase Foreign Direct Investment to Developing Countries?” World Development, 33 (10).
22. Oh, C.H. and M. Fratianni (2010), “Do Additional Bilateral Investment Treaties Boost Foreign Direct Investments?”, Indiana University, Kelley School of Business, Department of Business Economics and Public Policy, Working Papers.
23. Salacuse, J. W., & Sullivan, N. P. (2005), “Do BITs Really Work? An Evaluation of Bilateral Investment Treaties and Their Grand Bargain”, Harvard International Law Journal, 46(1).
24. Siegmann, T. (2008) “The Impact of Bilateral Investment Treaties and Double Taxation Treaties on Foreign Direct Investments”, University of St. Gallen Law School Law and Economics Research Paper Series, Working Paper No. 2008-22.
25. Tinbergen, J. 1(962), “Shaping the World Economy: Suggestions for an International Economic Policy”, New York: The Twentieth Century Fund.
26. Tobin, J. and Rose-Ackerman, S. (2005), “Foreign Direct Investment and the Business Environment in Developing Countries: The Impact of Bilateral Investment Treaties”, Yale Law School Center for Law, Economics, and Public Policy Research Paper, 293.
27. Unctad (2016), World Investment Report 2016.
28. Unido (2012), Báo cáo đầu tư Công nghiệp Việt Nam 2011.
29. Vandevelde, K. (1998), The Political Economy of a Bilateral Investment Treaty, The American Journal of International Law, 92 (4), 621-641.
30. Vijayakumar, N. et. al. (2010), Determinants of FDI in BRICS countries: A panel analysis, International Journal of Business Science and Applied Management, 5 (3), 1-13.

[1] Trường Đại học Ngoại thương, Email: Địa chỉ email này đang được bảo vệ từ spam bots. Bạn cần bật JavaScript để xem nó.

[2] Trường Đại học Ngoại thương, Email: Địa chỉ email này đang được bảo vệ từ spam bots. Bạn cần bật JavaScript để xem nó.

[3] Mô hình bắt nguồn từ Định luật Vạn vật Hấp dẫn của Newton, theo đó lực hấp dẫn giữa hai thực thể có mối quan hệ chặt chẽ với độ lớn của hai thực thể trên và khoảng cách giữa chúng. Về mặt thương mại, có 3 nhóm yếu tố (độ lớn của quốc gia xuất khẩu, độ lớn của quốc gia nhập khẩu và khoảng cách giữa hai quốc gia) ảnh hưởng đến trao đổi thương mại giữa các nước.

 [4] BIT giữa Việt Nam và Phần Lan được điều chỉnh với sự thay đổi trong 11 điều khoản trên, do đó, nhóm tác giả coi BIT sửa đổi như một BIT độc lập so với BIT gốc.

[5] 11 điều khoản đó là: (1) Định nghĩa đầu tư; (2) Thâm nhập và thành lập (Admission vs. Establishment); (3) Đối xử quốc gia (NT – National Treatment); (4) Đối xử tối huệ quốc (MFN - Most Favoured Nation Clause); (5) Đối xử công bằng và thỏa đáng (FET - Fair and Equitable Treatment); (6) Trưng thu trực tiếp và trưng thu gián tiếp (Direct and Indirect Expropriation); (7) Tự do chuyển vốn liên quan đến đầu tư ra nước ngoài (free Transfer of investment-related funds); (8) Các tiêu chuẩn phi kinh tế (Non-economic standards); (9) Cơ chế giải quyết tranh chấp giữa Nhà nước và nhà đầu tư (Investor-State Dispute Mechanism); (10) Điều khoản bao trùm (Umbrella clause); (11) Phạm vi áp dụng tạm thời (Temporal scope of application).

[6] Người đọc có thể liên hệ với nhóm tác giả để biết thông tin chi tiết về cách cho điểm từng điều khoản.

[7] Theo Laeven và Valencia (2012), một quốc gia được coi là chịu ảnh hưởng của khủng hoảng ngân hàng mang tính hệ thống nếu thỏa mãn hai điều kiện: (i) Có dấu hiệu thay đổi rõ rệt theo hướng tiêu cực của hệ thống ngân hàng (ví dụ như thua lỗi, giảm khả năng thanh khoản...), (ii) Có những biện pháp can thiệp quan trọng liên quan tới chính sách ngân hàng nhằm đối phó với sự thay đổi tiêu cực của hệ thống.

[8] Tác động tích cực của quy mô thị trường được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Asiedu (2006), Mohammed và Sidiropoulos (2010), Vijayakumar và cộng sự (2010) và Botrić và Škuflić (2006).

[9] Ảnh hưởng tích cực này thống nhất với các kết quả nghiên cứu trước đây của Asiedu (2006), Biswas (2002) và Mhlange và cộng sự (2010).

[10] Trong mẫu này, các nước đối tác không có BIT với Việt Nam sẽ được loại bỏ.