Các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI ở Việt Nam

Các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI ở Việt Nam

Nghiên cứu : Các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI ở Việt Nam

Các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI ở Việt Nam
Tóm tắt /Abstract:
 Determinants of FDI Attraction in the Southern Economic Region
This study analyzes the determinants of FDI attraction in the Southern Economic Region. The model of SDM (Spatial Durbin Model) is applied in the research to test the hypotheses, and the data is collected from the Statistical Yearbook of the Southern provinces in this area. The results show that these provinces not only spatially interact but also compete for the FDI attraction. At the same time, factors such as market size, labor costs, corporate agglomeration, and economic quality have a direct impact on FDI flows in the locality and an indirect effect on the FDI of the neighbors.
Keywords: FDI, SDM, Southern Economic Region.

1. Giới thiệu

Theo Quyết định số 159/2007/QĐ-TTg ngày 10 tháng 10 năm 2007 của Thủ tướng Chính phủ (2007), vùng kinh tế trọng điểm phía Nam bao gồm Bà Rịa − Vũng Tàu, Bình Dương, Bình Phước, Đồng Nai, Long An, Tây Ninh, Tiền Giang và thành phố Hồ Chí Minh. Đây là vùng kinh tế năng động và có vị trí quan trọng của đất nước. Theo Phạm Văn Hùng (2015), vùng kinh tế trọng điểm phía Nam chỉ chiếm 9,23% diện tích, 20,77% dân số nhưng đóng góp đến 42% tổng sản phẩm nội địa (GDP), 60% ngân sách quốc gia, 40% giá trị kim ngạch xuất nhập khẩu và 46,14% nguồn vốn đầu tư nước ngoài. Điểm nổi bật trong quá trình phát triển kinh tế − xã hội của vùng là các đóng góp lớn, vượt trội của dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI). Giai đoạn 2009- 2013, đầu tư FDI đã tạo ra 60% giá trị sản phẩm công nghiệp, 65% giá trị hàng hóa xuất nhập khẩu, góp phần lớn trong giải quyết việc làm, nâng cao trình độ tay nghề lao động và trình độ quản lý doanh nghiệp cho toàn vùng (Phạm Văn Hùng, 2015). Vì thế, vấn đề xác định các yếu tố tác động đến FDI luôn là chủ đề quan tâm trong nghiên cứu học thuật và các nhà hoạch định chính sách của vùng kinh tế trọng điểm phía Nam nói riêng, cả nước nói chung. Các nghiên cứu về FDI hiện nay rất đa dạng với các công trình tiêu biểu đối với Việt Nam như Tan & Meyer (2011), Trinh (2013), Nguyen (2015), Doan & Lin (2016), Le & Sakchutchawarn (2017) và Le & Tran (2018). Tuy nhiên, các nghiên cứu này đều giả định các đơn vị hành chính hoàn toàn độc lập. Theo Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017), các giả định nêu trên không phù hợp vì các địa phương thường có sự chia sẻ, tương tác về cơ sở hạ tầng và các hoạt động kinh tế. Do đó, việc phân tích FDI không xem xét đến tương tác không gian giữa các địa phương có thể kết quả ước lượng bị chệch và không phù hợp (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017). Hơn nữa, việc đánh giá tác động không gian giúp nhận diện thấu đáo các ảnh hưởng của quá trình thu hút FDI trong một tỉnh đến quá trình thu hút FDI ở các tỉnh lân cận. Các nghiên cứu về thu hút FDI ở Việt Nam theo tiếp cận tương tác không gian chỉ xuất hiện gần đây với số lượng rất khiêm tốn, ví dụ Hoang & Goujon (2014), Esiyok & Ugur (2015) và Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017). Trong đó, Hoang & Goujon (2014) sử dụng mô hình SEM (Spatial error model), phát hiện các yếu tố con người, đặc khu kinh tế, chi phí lao động, quy mô thị trường, năng suất lao động, mức độ quần tụ doanh nghiệp có tác động đến việc thu hút FDI ở các tỉnh, thành phố của Việt Nam. Esiyok & Ugur (2015) sử dụng mô hình SAR (Spatial autoregressive model) đã chỉ ra quy mô thị trường, chi phí lao động, chất lượng lao động, đầu tư trong nước, độ mở của nền kinh tế và chất lượng quản trị là các yếu tố ảnh hưởng đến nguồn vốn FDI ở 63 tỉnh, thành cả nước. Ngoài ra, Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) sử dụng mô hình SDM (Spatial Durbin Model) để phân tích yếu tố ảnh hưởng đến FDI của các tỉnh thành Việt Nam đã phát hiện quy mô thị trường, chất lượng lao động, mức độ quần tụ các doanh nghiệp và mức độ đô thị hóa có tác động đáng kể đến việc thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI.

Nói chung, đây là các công trình có đóng góp quan trọng cho việc xác định ảnh hưởng không gian trong quá trình thu hút FDI và nhận diện các yếu tố chủ đạo tác động đến dòng vốn FDI tại các tỉnh thành của Việt Nam. Bài viết này chúng tôi bổ sung ảnh hưởng của chất lượng kinh tế và mức độ gia tăng dân số đến việc thu hút FDI của vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Theo Peres & cộng sự (2018) thì các chỉ số liên quan chất lượng và thể chế có xu hướng là điểm then chốt trong khâu thu hút FDI vì các công ty đa quốc gia xem xét vấn đề thể chế có vai trò quan trọng khi đầu tư vào các nền kinh tế đang phát triển.

2. Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

2.1. Cơ sở lý thuyết

Ledyaeva (2009) cho rằng các nghiên cứu về FDI chủ yếu phân tích hai góc độ: FDI tìm kiếm thị trường (động cơ theo chiều ngang) và FDI tìm kiếm tài nguyên (động cơ theo chiều dọc). FDI theo chiều ngang bắt nguồn từ việc các công ty đa quốc gia tìm cách tiếp cận thị trường bên ngoài mẫu quốc để tránh các chi phí do chính sách bảo hộ mậu dịch quốc tế (Markusen, 1984). Do đó, yếu tố quyết định địa điểm đầu tư của FDI chiều ngang là chi phí xuất khẩu sang nước khác so với chi phí tiến hành sản xuất tại mẫu quốc (Hoang & Goujon, 2014). Như vậy, FDI chiều ngang sẽ sản xuất hàng hóa tương tự ở các địa điểm khác với mục đích tiếp cận thị trường và giảm chi phí thương mại (Gamboa, 2012). Trong khi đó, FDI theo chiều dọc đề cập đến việc các công ty quốc tế phân chia quá trình chế tác thành các công đoạn sản xuất ở các địa điểm khác nhau. Vì thế, FDI theo chiều dọc được hình thành từ sự khác biệt về giá yếu tố sản xuất, đặc biệt là khác biệt về chi phí lao động (Gamboa, 2012). Nói cách khác, FDI chiều dọc xuất hiện do sự khác biệt về chi phí sản xuất giữa các quốc gia, các khu vực. Hơn nữa, các công ty đa quốc gia có xu hướng tìm kiếm các nhà cung cấp với chi phí thấp nhất để phục vụ các dự định đầu tư. Vì thế, FDI chiều dọc thường xảy ra ở một địa điểm có liên quan đến các chi phí ở những địa điểm khác lân cận trong khu vực đầu tư (Esiyok & Ugur, 2015).

Ngoài ra, Gamboa (2012) cho rằng các lý thuyết FDI gần đây xem xét thêm các khía cạnh: (1) FDI động cơ theo xuất khẩu và (2) FDI động cơ theo chiều dọc phức. Trong đó, mô hình FDI xuất khẩu mô tả một công ty đa quốc gia thành lập nhà máy sản xuất ở các khu vực có thể tiếp cận với các nguồn lực tốt hơn, có chi phí sản xuất thấp hơn và địa điểm này đóng vai trò nền tảng để xuất khẩu sang các khu vực lân cận (Gamboa, 2012). Như vậy, FDI xuất khẩu tiến hành đầu tư vào một nước khác nhằm phục vụ việc xuất khẩu hàng hóa sang thị trường thứ ba. Do đó, tiềm năng thị trường ở các nước xung quanh nước tiếp nhận đầu tư có vị trí quan trọng trong việc thu hút FDI của nước tiếp nhận (Poelhekke & Ploeg, 2009). Vì vậy, FDI xuất khẩu có động cơ thương mại vùng và địa điểm có chi phí sản xuất thấp hơn sẽ nhận được nguồn vốn FDI nhiều hơn (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017).

Đối với FDI động cơ theo chiều dọc phức, Hoang & Goujon (2014) cho rằng các công ty quốc tế phân chia hoạt động chế tác thành các công đoạn sản xuất trung gian nằm ở các quốc gia khác nhau với mỗi công đoạn được bố trí theo lợi thế so sánh của từng quốc gia thực hiện. Như vậy, FDI theo chiều dọc phức đã phân chia quá trình sản xuất thành nhiều hoạt động theo chiều dọc và đặt chúng vào các vị trí cung cấp chi phí thấp nhất (Gamboa, 2012). Do đó, không chỉ đặc điểm của một quốc gia mà còn đặc điểm của những quốc gia lân cận là yếu tố đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút FDI (Gamboa, 2012).

Nói chung, Hoang & Goujon (2014) cho rằng các FDI có các động cơ khác nhau, chịu sự chi phối nhiều yếu tố khác nhau và bị ảnh hưởng bởi tương tác không gian giữa các khu vực thực hiện dự án đầu tư. Theo Esiyok & Ugur (2015) thì một cú sốc FDI tại một địa phương sẽ lan truyền trực tiếp đến các địa phương láng giềng và gián tiếp đến hàng xóm của láng giềng. Do đó, FDI trong một địa phương có thể bị ảnh hưởng bởi quy mô FDI ở các địa phương lân cận, và vị trí của một tỉnh, thành so với thị trường khu vực là yếu tố quyết định vị trí của FDI ở tỉnh, thành đó (Hoang & Goujon, 2014).

2.2. Khung phân tích

Từ các nghiên cứu của Hoang & Goujon (2014), Esiyok & Ugur (2015), Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017), khung phân tích của bài viết gồm có:

Quy mô thị trường: Theo Hoang & Goujon (2014) thì quy mô thị trường phản ánh các điều kiện kinh tế và nhu cầu tiềm năng của một tỉnh nên quy mô thị trường có ý nghĩa quan trọng đối với các FDI tìm kiếm thị trường. Một địa phương có quy mô thị trường lớn sẽ hứa hẹn mang nhiều lợi nhuận từ đó thu hút được nhiều nguồn vốn FDI (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017).

Chất lượng nguồn lao động: Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) cho rằng một địa phương sở hữu nguồn lao động chất lượng cao, dồi dào sẽ thu hút được nhiều vốn FDI. Đồng thời, nguồn lao động chất lượng cao sẽ giúp các công ty quốc tế gia tăng năng suất và hiệu quả hoạt động. Do đó, một tỉnh có nhiều lao động có tay nghề cao thường thu hút được nhiều nguồn vốn FDI từ các công ty quốc tế (Hoang & Goujon, 2014).

Cơ sở hạ tầng: Theo Hoang & Goujon (2014) thì cơ sở hạ tầng đóng vai trò quan trọng trong thu hút đầu tư quốc tế. Hơn nữa, lý thuyết OLI (Ownership advantages, location advantage, internalisation advantages) đã xác định cơ sở hạ tầng một trong các yếu tố chính thúc đẩy các công ty đa quốc gia quyết định lựa chọn địa điểm đầu tư bên ngoài mẫu quốc. Một tỉnh có cơ sở hạ tầng tốt sẽ làm tiền đề cho các công ty quốc tế tăng năng suất, giảm chi phí vận chuyển từ đó tăng lợi nhuận (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017).

Sự tập trung (quần tụ) doanh nghiệp: Hoang & Goujon (2014) cho rằng FDI có xu hướng lựa chọn các khu vực có sự hiện diện và hoạt động của các doanh nghiệp khác. Sự tập trung doanh nghiệp tại một khu vực là tín hiệu phản ánh về chất lượng môi trường đầu tư của khu vực đó. Hơn nữa, Li & cộng sự (2017) cho rằng các công ty quốc tế đầu tư vào khu vực đã có doanh nghiệp hoạt động để chia sẻ cơ sở hạ tầng, nguồn lao động, logistics và các dịch vụ của Chính phủ.

Chất lượng kinh tế: Peres & cộng sự (2018) cho rằng chất lượng kinh tế đang trở thành yếu tố quyết định để thu hút FDI vì các công ty quốc tế hiện nay có xu hướng dịch chuyển từ tìm kiếm thị trường sang tìm kiếm hiệu quả. Đặc biệt, các địa phương có chất lượng kinh tế tốt có thể thu hút thêm dòng FDI quốc tế. Điều này nhờ vào chất lượng kinh tế gắn liền chất lượng thể chế. Thể chế tốt sẽ có nhiều quan tâm giáo dục và đào tạo, cơ sở hạ tầng, nghiên cứu và phát triển, từ đó gia tăng khả năng thu hút FDI (Hoang & Goujon, 2014).

Mức độ gia tăng dân số và đô thị hóa: Mức độ gia tăng dân số và đô thị hóa làm thay đổi cầu tiêu dùng, tăng quy mô tiêu thụ, kích thích tăng sản xuất và dịch vụ. Điều này thúc đẩy các hoạt động sản xuất tập trung ở các khu vực đô thị để giảm chi phí vận chuyển và chi phí thương mại, từ đó thu hút FDI khai thác hiệu quả kinh tế do quần tụ. Hơn nữa, Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) cho rằng mức độ đô thị hóa càng lớn thì sự tập trung các doanh nghiệp khác ngành càng lớn từ đó càng thu hút FDI tận dụng lao động và các nguồn lực đầu vào.

Độ mở thương mại: Độ mở thương mại phản ánh cường độ, mức độ tương tác kinh tế của một địa phương với thế giới bên ngoài. Esiyok & Ugur (2015) cho rằng các tỉnh có độ mở thương mại cao hơn có nhiều khả năng cung cấp cơ sở hạ tầng tốt hơn và đáp ứng các yêu cầu về kỹ năng cho các công ty quốc tế cao hơn. Vì vậy, độ mở thương mại cao có thể kích thích các dòng vốn FDI theo định hướng xuất khẩu.

Chi phí lao động: Theo Hoang & Goujon (2014) thì chi phí lao động ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng sinh lời của các FDI quốc tế. Mặc dù chi phí lao động thấp có thể chuyển tải các thông điệp về trình độ và kỹ năng lao động thấp, nhưng chi phí lao động là thành phần quan trọng của chi phí sản xuất. Do đó, chi phí lao động là một trong các điều kiện hấp dẫn FDI có động cơ theo chiều dọc (Gamboa, 2012).

3. Mô hình và phương pháp nghiên cứu

3.1. Mô hình và dữ liệu nghiên cứu

Từ lý thuyết đầu tư FDI cho thấy vốn FDI vào một địa phương có thể ảnh hưởng đến vốn FDI ở các địa điểm khác; do đó, mô hình ước lượng của bài viết được thiết kế dạng kinh tế lượng không gian. Tuy nhiên, mô hình không gian rất đa dạng nên chúng tôi chỉ tập trung vào các mô hình phổ biến là SAR, SEM, SDM và SAC (Spatial Autocorrelation Model) với xuất phát điểm từ mô hình kinh tế lượng không gian tổng quát như sau: yit = ρWyit + Xitβ + WXitθ + ai + vit (1) vit = λWvit + uit uit ~ N(0,σ2 In ) Trong đó, W là ma trận trọng số không gian; Wyit:biến trễ theo không gian của biến phụ thuộc; WXit: biến trễ theo không gian của biến độc lập; Wvit: biến trễ theo không gian của sai số; hệ số ρ thể hiện sự tác động của các địa phương lân cận đến biến phụ thuộc; θ:mô tả tác động của biến độc lập ở các địa phương lân cận; λ: hệ số tự tương quan không gian, cho biết sự phụ thuộc của sai số ở quan sát này vào sai số các quan sát lân cận. Nếu θ = λ = 0 thì hệ phương trình (1) trở thành mô hình SAR; nếu ρ = θ =0 thì (1) là mô hình SEM; nếu λ = 0 thì (1) trở thành mô hình SDM; nếu θ = 0 thì (1) là mô hình SAC. Bên cạnh đó, cấu trúc của ma trận trọng số không gian W có i dòng và j cột như sau: 4 Tuy nhiên, mô hình không gian rất đa dạng nên chúng tôi chỉ tập trung vào các mô hình phổ biến là SAR, SEM, SDM và SAC (Spatial Autocorrelation Model) với xuất phát điểm từ mô hình kinh tế lượng không gian tổng quát như sau: yit = ρWyit + Xitβ + WXitθ + ai + vit (1) vit = λWvit + uit uit ~ N(0,σ2 In) Trong đó, W là ma trận trọng số không gian; Wyit:biến trễ theo không gian của biến phụ thuộc; WXit: biến trễ theo không gian của biến độc lập; Wvit: biến trễ theo không gian của sai số; hệ số ρ thể hiện sự tác động của các địa phương lân cận đến biến phụ thuộc; θ:mô tả tác động của biến độc lập ở các địa phương lân cận; λ: hệ số tự tương quan không gian, cho biết sự phụ thuộc của sai số ở quan sát này vào sai số các quan sát lân cận. Nếu θ = λ = 0 thì hệ phương trình (1) trở thành mô hình SAR; nếu ρ = θ =0 thì (1) là mô hình SEM; nếu λ = 0 thì (1) trở thành mô hình SDM; nếu θ = 0 thì (1) là mô hình SAC. Bên cạnh đó, cấu trúc của ma trận trọng số không gian �có i dòng và j cột như sau: Theo Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) thì có nhiều ma trận trọng số không gian, bao gồm: ma trận nhị phân, ma trận nghịch đảo, ma trận có k địa phương gần nhất và ma trận có hệ số chặn. Tuy nhiên, việc sử dụng các ma trận khác nhau có thể dẫn đến kết quả khác nhau của biến giải thích (Xit) nhưng tính chất trễ không gian của biến (Wyit) được bảo tồn (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017). Do đó, chúng tôi sử dụng ma trận nghịch đảo làm ma trận trọng số không gian trong mô hình nghiên cứu. Ma trận nghịch đảo được xác định dựa vào khoảng cách thực tế giữa hai địa phương và khoảng cách địa lý được tính dựa trên trung điểm của kinh độ và vĩ độ. Hơn nữa, ma trận nghịch đảo có thể giải thích FDI về sự gần gũi địa lý một cách hợp lý hơn ma trận nhị phân chỉ giải quyết hiệu ứng lân cận (Kayam & cộng sự, 2013). Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc yit là FDI, các biến độc lập Xit bao gồm: quy mô thị trường (MAP), độ mở thương mại (OPT), cơ sở hạ tầng (INF), chất lượng kinh tế (INS), chất lượng lao động (HUC), mức độ quần tụ doanh nghiệp (AGG), chi phí lao động (LAC), gia tăng dân số và đô thị hóa (POG). Nguồn dữ liệu nghiên cứu được trích xuất từ niên giám thống kê của Tổng cục Thống kê và niên giám thống kê của các tỉnh vùng kinh tế trọng điểm phía Nam giai đoạn 2005-2016. Trong đó, biến FDI theo vốn đăng ký (USD) được đưa về giá trị 2010 theo giá tiêu dùng của Mỹ (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017). Dữ liệu gốc của FDI được tính bằng USD nên được chuyển về giá trị VND qua tỷ giá hối đoái do Quỹ Tiền tệ Quốc tế công bố để nhất quán dữ liệu. Biến MAP được xác định bằng tổng giá trị sản phẩm nội địa, biến LAC phản ánh thu nhập bình quân của người lao động trên 15 tuổi của từng tỉnh và được quy về giá trị 2010 để loại trừ ảnh hưởng của lạm phát. Biến OPT phản ánh tổng giá trị xuất nhập khẩu trên tổng sản phẩm nội địa, biến AGG được xác định qua tỷ trọng số lượng doanh nghiệp tư nhân từng năm của các tỉnh. Biến INS được trích lọc từ báo cáo chỉ số cạnh tranh cấp tỉnh PCI hằng năm của Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam. Biến POG được Mỗi thành tố wij phản ánh sự tương tác không gian giữa địa phương i và địa phương j. Theo Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) thì có nhiều ma trận trọng số không gian, bao gồm: ma trận nhị phân, ma trận nghịch đảo, ma trận có k địa phương gần nhất và ma trận có hệ số chặn. Tuy nhiên, việc sử dụng các ma trận khác nhau có thể dẫn đến kết quả khác nhau của biến giải thích (Xit) nhưng tính chất trễ không gian của biến (Wyit) được bảo tồn (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017). Do đó, chúng tôi sử dụng ma trận nghịch đảo làm ma trận trọng số không gian trong mô hình nghiên cứu. Ma trận nghịch đảo được xác định dựa vào khoảng cách thực tế giữa hai địa phương và khoảng cách địa lý được tính dựa trên trung điểm của kinh độ và vĩ độ. Hơn nữa, ma trận nghịch đảo có thể giải thích FDI về sự gần gũi địa lý một cách hợp lý hơn ma trận nhị phân chỉ giải quyết hiệu ứng lân cận (Kayam & cộng sự, 2013).

Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc yit là FDI, các biến độc lập Xit bao gồm: quy mô thị trường (MAP), độ mở thương mại (OPT), cơ sở hạ tầng xác định bằng tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên và biến INF là khối lượng vận tải hàng hóa từng năm của các tỉnh. Tất cả các biến sau khi thu thập được lấy logarit để tránh các hiện tượng bất thường trong dữ liệu và tạo thành bảng dữ liệu có 96 quan sát giai đoạn 2005-2016.

Nguồn: tính toán của tác giả. Dữ liệu FDI tại Bảng 1 có sự biến động tương đối giữa giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn. Nói cách khác, có sự chênh lệch về kết quả thu hút dòng vốn FDI tại các tỉnh thành ở vùng kinh tế trọng điểm phía Nam giai đoạn 2005-2016. Giá trị các biến MAP, OPT, INF, INS, HUC, AGG, LAC và POG có sự chênh lệch không lớn phản ánh dữ liệu khá đều và tập trung. Điều này cho biết mức độ tương đồng về các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI của các địa phương trong mẫu nghiên cứu.

3.2. Phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Kiểm định tương quan không gian

Nghiên cứu sử dụng kiểm định Moran’s I và kiểm định hệ số nhân tử Lagrange (LM) để xác định sự tương quan không gian trong cấu trúc dữ liệu. Mặc dù kiểm định LM thường được thực hiện riêng cho các kiểm định về ảnh hưởng sai số không gian hoặc trễ không gian, nhưng trong hồi quy không gian thì kiểm định LM có thể được sử dụng để xác định về sự tồn tại của sự phụ thuộc không gian giữa các địa phương (Elhorst, 2012). Nếu giả thuyết không có sự tương quan giữa các địa phương bị bác bỏ thì nghiên cứu áp dụng kinh tế lượng không gian trong phân tích kết quả (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017).

3.2.2. Lựa chọn mô hình nghiên cứu

Từ mô hình SDM nêu trên, nếu thay θ = 0 thì SDM trở thành SAR, thay θ = -βλ thì SDM là SEM. Do đó, chúng tôi thực hiện các kiểm định θ = 0 và θ = -βλ để lựa chọn giữa SDM và SAR, SEM. Bên cạnh đó, mô hình SDM không bao hàm mô hình SAC nên nghiên cứu dựa vào tiêu chuẩn AIC (Akaike information criterion), BIC (Bayesian information criterion) để thực hiện lựa chọn giữa SDM với SAC. Ngoài ra, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại MLE (Maximum Likelihood Estimation) theo đề xuất của Elhorst (2010a) và sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa tác động cố định và tác động ngẫu nhiên để phân tích kết quả nghiên cứu.

(INF), chất lượng kinh tế (INS), chất lượng lao động (HUC), mức độ quần tụ doanh nghiệp (AGG), chi phí lao động (LAC), gia tăng dân số và đô thị hóa (POG). Nguồn dữ liệu nghiên cứu được trích xuất từ niên giám thống kê của Tổng cục Thống kê và niên giám thống kê của các tỉnh vùng kinh tế trọng điểm phía Nam giai đoạn 2005-2016. Trong đó, biến FDI theo vốn đăng ký (USD) được đưa về giá trị 2010 theo giá tiêu dùng của Mỹ (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017). Dữ liệu gốc của FDI được tính bằng USD nên được chuyển về giá trị VND qua tỷ giá hối đoái do Quỹ Tiền tệ Quốc tế công bố để nhất quán dữ liệu. Biến MAP được xác định bằng tổng giá trị sản phẩm nội địa, biến LAC phản ánh thu nhập bình quân của người lao động trên 15 tuổi của từng tỉnh và được quy về giá trị 2010 để loại trừ ảnh hưởng của lạm phát. Biến OPT phản ánh tổng giá trị xuất nhập khẩu trên tổng sản phẩm nội địa, biến AGG được xác định qua tỷ trọng số lượng doanh nghiệp tư nhân từng năm của các tỉnh. Biến INS được trích lọc từ báo cáo chỉ số cạnh tranh cấp tỉnh PCI hằng năm của Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam. Biến POG được xác định bằng tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên và biến INF là khối lượng vận tải hàng hóa từng năm của các tỉnh. Tất cả các biến sau khi thu thập được lấy logarit để tránh các hiện tượng bất thường trong dữ liệu và tạo thành bảng dữ liệu có 96 quan sát giai đoạn 2005-2016. Dữ liệu FDI tại Bảng 1 có sự biến động tương đối giữa giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn. Nói cách khác, có sự chênh lệch về kết quả thu hút dòng vốn FDI tại các tỉnh thành ở vùng kinh tế trọng điểm phía Nam giai đoạn 2005-2016. Giá trị các biến MAP, OPT, INF, INS, HUC, AGG, LAC và POG có sự chênh lệch không lớn phản ánh dữ liệu khá đều và tập trung. Điều này cho biết mức độ tương đồng về các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI của các địa phương trong mẫu nghiên cứu.

3.2. Phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Kiểm định tương quan không gian

Nghiên cứu sử dụng kiểm định Moran’s I và kiểm định hệ số nhân tử Lagrange (LM) để xác định sự tương quan không gian trong cấu trúc dữ liệu. Mặc dù kiểm định LM thường được thực hiện riêng cho các kiểm định về ảnh hưởng sai số không gian hoặc trễ không gian, nhưng trong hồi quy không gian thì kiểm định LM có thể được sử dụng để xác định về sự tồn tại của sự phụ thuộc không gian giữa các địa phương (Elhorst, 2012). Nếu giả thuyết không có sự tương quan giữa các địa phương bị bác bỏ thì nghiên cứu áp dụng kinh tế lượng không gian trong phân tích kết quả (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017).

3.2.2. Lựa chọn mô hình nghiên cứu

Từ mô hình SDM nêu trên, nếu thay θ = 0 thì SDM trở thành SAR, thay θ = -βλ thì SDM là SEM. Do đó, chúng tôi thực hiện các kiểm định θ = 0 và θ = -βλ để lựa chọn giữa SDM và SAR, SEM. Bên cạnh đó, mô hình SDM không bao hàm mô hình SAC nên nghiên cứu dựa vào tiêu chuẩn AIC (Akaike information criterion), BIC (Bayesian information criterion) để thực hiện lựa chọn giữa SDM với SAC. Ngoài ra, nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại MLE (Maximum Likelihood Estimation) theo đề xuất của Elhorst (2010a) và sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa tác động cố định và tác động ngẫu nhiên để phân tích kết quả nghiên cứu.

Theo Elhorst (2012) thì sử dụng các ước lượng điểm để kiểm tra về sự tồn tại tương tác không gian trong hồi quy sẽ bị chệch và không phù hợp. Điều này xuất phát từ sự thay đổi biến giải thích của một địa phương không chỉ do chính địa phương gây ra mà còn do các địa phương lân cận. Như vậy, có sự tồn tại về tác động trực tiếp và gián tiếp trong hồi quy không gian. Quá trình xác định tác động trực tiếp, gián tiếp của mô hình SDM dạng ma trận như sau:

Y = ρWy + Xβ + WXθ + a + u (2) Từ (2) suy ra: Y = (I - ρW)-1 (Xβ + WXθ) + (I - ρW)-1 a + (IρW)-1 u (3) Elhorst (2010b) cho rằng ma trận đạo hàm riêng của y đối với biến giải thích Xk từ địa phương thứ 1 đến địa phương thứ N như sau:

Theo Elhorst (2012) thì sử dụng các ước lượng điểm để kiểm tra về sự tồn tại tương tác không gian trong hồi quy sẽ bị chệch và không phù hợp. Điều này xuất phát từ sự thay đổi biến giải thích của một địa phương không chỉ do chính địa phương gây ra mà còn do các địa phương lân cận. Như vậy, có sự tồn tại về tác động trực tiếp và gián tiếp trong hồi quy không gian. Quá trình xác định tác động trực tiếp, gián tiếp của mô hình SDM dạng ma trận như sau:

Y = ρWy + Xβ + WXθ + a + u (2) Từ (2) suy ra:

Y = (I - ρW)-1 (Xβ + WXθ) + (I - ρW)-1 a + (I-ρW)-1 u (3) Elhorst (2010b) cho rằng ma trận đạo hàm riêng của y đối với biến giải thích Xk từ địa phương thứ 1 đến địa phương thứ N như sau:

Như vậy, có sự tồn tại về tương tác không gian giữa các địa phương ở vùng kinh tế trọng điểm phía Nam trong thu hút FDI giai đoạn 2005-2016. Theo Elhorst (2003) thì mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) sẽ không phù hợp khi xuất hiện ảnh hưởng không gian trong các quan sát. Hơn nữa, nếu một Trong đó, wij là thành tố của ma trận trọng số W. Tác động trực tiếp là đường chéo chính và tác động gián tiếp sẽ là dòng hoặc cột của ma trận (4) (Elhorst, 2010b).

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

4.1. Kết quả kiểm định tương quan không gian

Kết quả kiểm định tương quan không gian về dòng vốn FDI giai đoạn 2005-2016 ở vùng kinh tế trọng điểm phía Nam được trình bày tóm tắt tại Bảng 2. Kết quả kiểm định Moran’s I cho biến FDI vào các năm 2005, 2009, 2013 và 2016 đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và kiểm định LM có ý nghĩa ở mức 10%, 5% vào các năm 2013, 2016. Như vậy, có sự tồn tại về tương tác không gian giữa các địa phương ở vùng kinh tế trọng điểm phía Nam trong thu hút FDI giai đoạn 2005-2016. Theo Elhorst (2003) thì mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) sẽ không phù hợp khi xuất hiện ảnh hưởng không gian trong các quan sát. Hơn nữa, nếu một quan sát bị tương tác không gian, thì nên áp dụng kinh tế lượng không gian phân tích kết quả nghiên cứu (Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan, 2017). Do đó, mô hình nghiên cứu của bài viết tiếp cận theo kinh tế lượng không gian để phân tích các yếu tố tác động đến thu hút FDI.

4.2. Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình nghiên cứu

Bảng 3 mô tả kết quả ước lượng các mô hình hồi quy không gian được sử dụng trong nghiên cứu gồm có: SAR, SEM, SDM và SAC.

Từ tiêu chuẩn AIC, BIC ở Bảng 3 cho thấy mô hình SDM theo tác động cố định phù hợp về cấu trúc dữ liệu hơn các mô hình SAC, SAR và SEM. Điều này trùng khớp với kết quả kiểm định Hausman và kiểm định lựa chọn giữa SAR, SEM với SDM tại mức ý nghĩa 1%. Bên cạnh đó, chỉ số Rho = - 9,4663 có ý nghĩa thống kê tại mức 5% đã phản ánh sự tồn tại về tương tác giữa các địa phương trong việc tiếp nhận dòng vốn FDI. Trong đó, các địa phương lân cận nhau có xu hướng cạnh tranh lẫn nhau (Rho < 0) trong thu hút đầu tư quốc tế. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Hoang & Goujon (2014), Esiyok & Ugur (2015), Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) về đặc điểm cạnh tranh trong thu hút FDI của các địa phương tại Việt Nam.

4.3. Kết quả nghiên cứu

Từ kết quả lựa chọn mô hình SDM ở Bảng 3, kết quả phân tích tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng tác động được trình bày tại Bảng 4.

 a) Tác động trực tiếp

Tác động trực tiếp phản ánh các yếu tố tại một địa phương ảnh hưởng đến thu hút FDI chính địa phương tiếp nhận. Theo đó, FDI vào một địa phương sẽ phụ thuộc vào độ mở thương mại của địa phương ở mức ý nghĩa 5%. Điều này trùng khớp với các nghiên cứu của Blanc-Brude & cộng sự (2014), Esiyok & Ugur (2015) về một địa phương có tương tác quốc tế cao thì thuận lợi cho FDI hướng về xuất khẩu. Bên cạnh đó, việc thu hút FDI của mỗi địa phương chịu tác động của chất lượng kinh tế tại địa phương ở mức ý nghĩa 5%. Sự tập trung doanh nghiệp có tác động tích cực và chi phí lao động có ảnh hưởng tiêu cực đến FDI của mỗi tỉnh tại mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Esiyok & Ugur (2015), Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) về các tác động ngoại tác tích cực từ việc tập trung doanh nghiệp và ảnh hưởng của chi phí sản xuất đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp nước ngoài. Ngoài ra, nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng thống kê khẳng định quy mô thị trường, nguồn lao động, cơ sở hạ tầng và gia tăng dân số có tác động trực tiếp đến FDI của mỗi địa phương. Như vậy, kết quả nghiên cứu tương đồng với nghiên cứu của Nguyen (2015) về cơ sở hạ tầng và lực lượng lao động không có tác động đến thu hút FDI ở 13 tỉnh khu vực miền Nam. Điều này phản ánh các thông điệp về dòng vốn FDI vào vùng kinh tế trọng điểm phía Nam theo động cơ chiều dọc, chiều dọc phức và xuất khẩu. Tại đó, các FDI lựa chọn địa điểm đầu Theo Elhorst (2012) thì sử dụng các ước lượng điểm để kiểm tra về sự tồn tại tương tác không gian trong hồi quy sẽ bị chệch và không phù hợp. Điều này xuất phát từ sự thay đổi biến giải thích của một địa phương không chỉ do chính địa phương gây ra mà còn do các địa phương lân cận. Như vậy, có sự tồn tại về tác động trực tiếp và gián tiếp trong hồi quy không gian. Quá trình xác định tác động trực tiếp, gián tiếp của mô hình SDM dạng ma trận như sau:

Y = ρWy + Xβ + WXθ + a + u (2) Từ (2) suy ra: Y = (I - ρW)-1 (Xβ + WXθ) + (I - ρW)-1 a + (I-ρW)-1 u (3) Elhorst (2010b) cho rằng ma trận đạo hàm riêng của y đối với biến giải thích Xk từ địa phương thứ 1 đến địa phương thứ N như sau:

Như vậy, có sự tồn tại về tương tác không gian giữa các địa phương ở vùng kinh tế trọng điểm phía Nam trong thu hút FDI giai đoạn 2005-2016. Theo Elhorst (2003) thì mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) sẽ không phù hợp khi xuất hiện ảnh hưởng không gian trong các quan sát. Hơn nữa, nếu một Số 257 tháng 11

2018 8 tư nhằm tối thiểu hóa chi phí trong một công đoạn chế tác hàng hóa ở nhiều quốc gia khác nhau và sản phẩm hoàn chỉnh không được tiêu thụ tại Việt Nam.

b) Tác động gián tiếp

Tác động gián tiếp mô tả tác động của một yếu tố tại một địa phương đến thu hút vốn FDI của các địa phương lân cận. Kết quả cho thấy quy mô thị trường và mức độ tập trung doanh nghiệp của một địa phương có ảnh hưởng tích cực đến địa phương hàng xóm tại mức ý nghĩa 1%, 5%. Kết quả này trùng khớp với nghiên cứu của Hoang & Goujon (2014), Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) và lý thuyết về động cơ FDI theo chiều dọc phức. Hơn nữa, độ mở thương mại và gia tăng dân số của một địa phương tác động tiêu cực đến việc thu hút FDI của địa phương khác tại mức ý nghĩa 1%, 5%. Như vậy, mức độ cởi mở và tương tác với thế giới bên ngoài của một địa phương sẽ hạn chế khả năng thu hút dòng vốn FDI lân cận. Nói cách khác, vấn đề ngoại thương có tính cạnh tranh giữa các địa phương trong vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Đồng thời, sự phát triển dân số khác nhau giữa các địa phương có thể dẫn đến các hành vi cạnh tranh về cung cấp nguồn lao động cho các doanh nghiệp đầu tư nước ngoài. Nói chung, các kết quả nêu trên phù hợp với nghiên cứu của Boubacar (2016) và lý thuyết FDI động cơ xuất khẩu và thương mại vùng. Trong đó, các công ty quốc tế đầu tư vào vùng kinh tế trọng điểm phía Nam đặt cơ sở sản xuất tại một địa phương để tận dụng các yếu tố về chi phí sản xuất nhưng bán ở các địa phương khác và xuất khẩu. c) Tổng tác động

Tổng tác động phản ánh sự thay đổi của một yếu tố trong một địa phương sẽ tác động đến chính địa phương tiếp nhận đầu tư và các địa phương lân cận. Bảng 4 cho thấy quy mô thị trường, mức độ quần tụ doanh nghiệp có ảnh hưởng tích cực đến thu hút FDI toàn vùng tại mức ý nghĩa 5%, 1% và trùng khớp với nghiên cứu của Gamboa (2012), Kayam & cộng sự (2013), Hoang & Goujon (2014), Blanc-Brude & cộng sự (2014), Esiyok & Ugur (2015), Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017), Fonseca & Llamosas-Rosas (2018). Đồng thời, độ mở thương mại và chất lượng kinh tế tác động đến FDI toàn Như vậy, kết quả nghiên

cứu không chỉ phản ánh các yếu tố trên có tác động tích cực đến FDI toàn vùng mà còn phù hợp với các nghiên cứu của Ledyaeva (2009), Blanc-Brude & cộng sự (2014) và Esiyok & Ugur (2015). Hơn nữa, gia tăng dân số có tác động tiêu cực đến toàn vùng tại ý nghĩa 1% cho biết việc gia tăng dân số không chỉ gián tiếp làm suy giảm dòng vốn FDI các tỉnh lân cận mà còn hạn chế vốn FDI vào toàn khu vực. Điều này vừa phản ánh FDI vào vùng kinh tế trọng điểm phía Nam không chỉ có động cơ theo chiều dọc phức và xuất khẩu mà còn trùng khớp với nghiên cứu của Boubacar (2016), Peres & cộng sự (2018) về vốn FDI ở các nước đang phát triển. Theo đó, gia tăng dân số không chỉ là hiện tượng xã hội ghi nhận tỷ lệ gia tăng dân số đô thị mà còn phản ánh sự thay đổi phương thức khai thác, sử dụng các nguồn lực. Việc gia tăng dân số tạo ra đô thị hóa trên nền tảng cấu trúc kinh tế không thay đổi sẽ tạo ra hiện tượng “đô thị hóa giả” ở các đô thị (Peres & cộng sự, 2018). Điều này sẽ kéo giảm các nguồn vốn FDI, nhất là các FDI có động cơ theo chiều dọc phức, xuất khẩu không chú trọng nhiều vào quy mô tiêu thụ tại địa phương.

5. Kết luận

Bài viết đã phát hiện sự tương tác không gian theo xu hướng cạnh tranh nhau trong khâu thu hút dòng vốn FDI quốc tế của các tỉnh, thành vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Nói cách khác, vốn FDI không chỉ phụ thuộc vào địa phương tiếp nhận mà còn phụ thuộc vào các địa phương khác. Như vậy, yếu tố tác động đến FDI vào các địa phương vượt qua các giới hạn địa giới hành chính và có tính chất chi phối toàn vùng. Trong đó, các yếu tố như độ mở thương mại, chất lượng kinh tế và thể chế, chi phí lao động và mức độ tập trung doanh nghiệp vừa có tác động trực tiếp đến địa phương tiếp nhận đầu tư, vừa có tác động gián tiếp đến các địa phương lân cận. Hơn nữa, các FDI đầu tư vào vùng kinh tế trọng điểm phía Nam có xu hướng khai thác yếu tố sản xuất theo chiều dọc phức và xuất khẩu hơn FDI chiều ngang để khai thác thị trường. Ngoài ra, các kết quả tìm được cho thấy các địa phương trong vùng có thể phối hợp khai thác quy mô thị trường, cùng nhau xử lý vấn đề dân số, hợp tác thúc đẩy phát triển kinh tế tư nhân và tích cực xây dựng các khu công nghiệp tập trung để gia tăng khả năng thu hút FDI. Bên cạnh đó, các địa phương của vùng nên phối hợp chặt chẽ trong khâu cải tiến hoạt động thương mại và tương tác quốc tế, cùng nhau xây dựng và hoàn thiện thể chế, hoàn thiện chất lượng nền kinh tế để khai thác tốt dòng vốn FDI, nhất là các FDI theo chiều dọc phức và xuất khẩu. Điều này không chỉ phù hợp với chủ trương đẩy mạnh hợp tác kinh tế vùng của Chính phủ mà còn tăng cường sức mạnh chung, tăng cường khả năng liên kết của các địa phương trong quá trình phát triển kinh tế.

Từ tiêu chuẩn AIC, BIC ở Bảng 3 cho thấy mô hình SDM theo tác động cố định phù hợp về cấu trúc dữ liệu hơn các mô hình SAC, SAR và SEM. Điều này trùng khớp với kết quả kiểm định Hausman và kiểm định lựa chọn giữa SAR, SEM với SDM tại mức ý nghĩa 1%. Bên cạnh đó, chỉ số Rho = - 9,4663 có ý nghĩa thống kê tại mức 5% đã phản ánh sự tồn tại về tương tác giữa các địa phương trong việc tiếp nhận dòng vốn FDI. Trong đó, các địa phương lân cận nhau có xu hướng cạnh tranh lẫn nhau (Rho < 0) trong thu hút đầu tư quốc tế. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Hoang & Goujon (2014), Esiyok & Ugur (2015), Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) về đặc điểm cạnh tranh trong thu hút FDI của các địa phương tại Việt Nam.

Điều này trùng khớp với các nghiên cứu của Blanc-Brude & cộng sự (2014), Esiyok & Ugur (2015) về một địa phương có tương tác quốc tế cao thì thuận lợi cho FDI hướng về xuất khẩu. Bên cạnh đó, việc thu hút FDI của mỗi địa phương chịu tác động của chất lượng kinh tế tại địa phương ở mức ý nghĩa 5%. Sự tập trung doanh nghiệp có tác động tích cực và chi phí lao động có ảnh hưởng tiêu cực đến FDI của mỗi tỉnh tại mức ý nghĩa 5%. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Esiyok & Ugur (2015), Lê Văn Thắng & Nguyễn Lưu Bảo Đoan (2017) về các tác động ngoại tác tích cực từ việc tập trung doanh nghiệp và ảnh hưởng của chi phí sản xuất đến quyết định đầu tư của doanh nghiệp nước ngoài. Ngoài ra, nghiên cứu chưa tìm thấy bằng chứng thống kê khẳng định quy mô thị trường, nguồn lao động, cơ sở hạ tầng và gia tăng dân số có tác động trực tiếp.

Tài liệu tham khảo:
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN DÒNG VỐN FDI Ở VÙNG KINH TẾ TRỌNG ĐIỂM PHÍA NAM
Huỳnh Thế Nguyễn
Nguồn: Tạp chí Kinh tế và Phát triển, Số 257 tháng 11/2018

Vui lòng tìm thêm

Name

Adayroi,2,Bài học Kinh doanh,5,Bán hàng Online,7,Bản tin đời sống xã hội 24h,3,Bản tin nóng 24h,3,Bản tin pháp luật 24h,3,Cần làm gì,5,Chất lượng Nhật Bản,1,Chia sẽ Kinh nghiệm,3,Chuyên đề,2,Cơ hội Kinh doanh,1,Có nên làm,4,Có nên mua,3,Đắc nhân tâm,2,Dạy con làm giàu,2,Dạy làm giàu,7,Dạy làm người,2,Đề thi - Đáp án,9,Đề thi Địa lý,1,Đề thi Lớp 1,1,Đề thi Lớp 10,1,Đề thi Lớp 12,2,Đề thi Lớp 2,1,Đề thi Lớp 5,2,Đề thi Lớp 6,1,Đề thi Lớp 9,1,Đề thi tham khảo,8,Đề thi THPT Quốc gia,3,Đề thi Tin học,1,Đề thi Toán học,7,Đề thi trắc nghiệm,1,Đề thi Tuyển sinh,1,Điểm chuẩn ĐH,1,Điện thoại,5,Điều trị bệnh Tiểu đường,1,Dinh dưỡng và Sức khỏe,4,Download tạp chí kinh tế phát triển,1,FAHASA,1,Flash Sale Khuyến mãi,2,Giảm giá Khuyến mãi Thời trang,2,Giáo Dục và Kinh Doanh,1,Hàng xách tay,1,Học làm giàu,6,Hoc sinh cấp 3,1,Hoc sinh lớp 1,1,Hoc sinh lớp 10,1,Hoc sinh lớp 12,1,Hoc sinh lớp 2,1,Hoc sinh lớp 5,1,Khoa hoc,2,Khuyến mãi của Adayroi,2,Khuyến mãi của Philip,1,Khuyến mãi của Sendo,3,Khuyến mãi của Shopee,1,Khuyến mãi hôm nay,13,Kiếm tiền,1,Kinh doanh,2,Kinh doanh Online,6,Kinh tế,5,Luận án Tiến sĩ,2,Luận án Tiến sĩ Kinh tế,2,Luận văn - Báo cáo,1,Luận văn Thạc sĩ,3,Luận văn Thạc sĩ Kinh tế,3,Mã giảm giá,9,Mã giảm giá Adayroi,2,Mã giảm giá Lazada,1,Mã giảm giá Sendo,3,Mã giảm giá Shopee,4,Mã giảm giá túi balo,2,Mã giảm giá vali,2,Ma-giam-gia,1,Môn Tiếng Anh,3,Môn Tiếng Trung,1,Môn Tin học,3,Môn Toán,5,Mỹ phẩm và Sắc đẹp,2,Năm học 2018,1,Năm học 2019,1,Năm học 2020,1,Nên làm gì,11,Nghiên cứu Kinh doanh,10,Nghiên cứu Pháp luật xã hội,8,Phần mềm apk cho android,7,Phần mềm miễn phí,7,Phụ nữ,2,Review sản phẩm,3,Sách English,1,Sách hay nhất,3,Sách Lớp 2,1,Sách Lớp 5,2,Sách Lớp 9,1,Sách tâm lý,1,Sách tham khảo lớp 5,1,Sách Tiếng Anh,3,Sách Tin học,5,Sản phẩm Điện máy,1,Sản phẩm khuyến mãi,7,Sau đại học,1,Sendo,1,Sức khỏe,4,Tài liệu Cơ học kỹ thuật,3,Tài liệu GDCD,1,Tài liệu Hóa,1,Tài liệu hướng dẫn,1,Tài liệu Kinh tế,5,Tài liệu Kỹ thuật,3,Tài liệu Kỹ thuật Cầu đường,1,Tài liệu Kỹ thuật Ceramic,1,Tài liệu Kỹ thuật Chế tạo,1,Tài liệu Kỹ thuật Cơ điện tử,2,Tài liệu Kỹ thuật Cơ khí,2,Tài liệu Kỹ thuật Công trình biển,1,Tài liệu Kỹ thuật Dầu khí,1,Tài liệu Kỹ thuật Dệt may,1,Tài liệu Kỹ thuật Điện tử,4,Tài liệu Kỹ thuật Điều khiển tự động,3,Tài liệu Kỹ thuật Hạ tầng cơ sở,1,Tài liệu Kỹ thuật Hàng không,1,Tài liệu Kỹ thuật Hạt nhân,3,Tài liệu Kỹ thuật Hệ thống công nghiệp,1,Tài liệu Kỹ thuật Hệ thống truyền thông,1,Tài liệu Kỹ thuật Khai thác thủy sản,1,Tài liệu Kỹ thuật Luyện kim,1,Tài liệu Kỹ thuật máy tính,1,Tài liệu Kỹ thuật Sinh học,1,Tài liệu Kỹ thuật Viễn thông,1,Tài liệu miễn phí,5,Tài liệu Ngữ văn,1,Tài liệu tham khảo,21,Tài liệu Tiếng Anh,4,Tài liệu Toán,7,Tài liệu Vật lý,1,Tạp chí kinh tế,2,Tiền bạc,1,Tiếng Anh,4,Tiếng Hoa,1,Tiếng Trung Quốc,1,Tìm việc làm,2,Tin học,3,Tin tức 24h,12,Tin tức công nghệ,1,Tư vấn review,1,Tuyển sinh Cao đẳng,1,Tuyển sinh Đại học,1,Tuyển sinh Đại học 2019,1,Tuyển sinh Trung cấp,1,Văn phòng phẩm,1,
ltr
item
TOP123.VN - Trang Mã giảm giá , Khuyến mãi hôm nay, Kinh nghiệm tham khảo tài liệu miễn phí: Các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI ở Việt Nam
Các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI ở Việt Nam
Các yếu tố ảnh hưởng đến dòng vốn FDI ở Việt Nam
https://1.bp.blogspot.com/-6uj0rJo4Aog/XBIQnGFpXmI/AAAAAAAAAfw/Wxn3Y6mcpYQq5_8zgoJmqKsEn7D5hu2OgCEwYBhgL/s320/Nghien-cuu-Kinh-doanh.jpg
https://1.bp.blogspot.com/-6uj0rJo4Aog/XBIQnGFpXmI/AAAAAAAAAfw/Wxn3Y6mcpYQq5_8zgoJmqKsEn7D5hu2OgCEwYBhgL/s72-c/Nghien-cuu-Kinh-doanh.jpg
TOP123.VN - Trang Mã giảm giá , Khuyến mãi hôm nay, Kinh nghiệm tham khảo tài liệu miễn phí
https://www.top123.vn/2018/12/cac-yeu-to-anh-huong-den-dong-von-fdi.html
https://www.top123.vn/
https://www.top123.vn/
https://www.top123.vn/2018/12/cac-yeu-to-anh-huong-den-dong-von-fdi.html
true
3654892815644998564
UTF-8
Loaded All Posts Not found any posts VIEW ALL Readmore Reply Cancel reply Delete By Home PAGES POSTS View All RECOMMENDED FOR YOU LABEL ARCHIVE SEARCH ALL POSTS Not found any post match with your request : Vui Lòng Tìm Kiếm Vào Ô Dưới Đây
Back Home Sunday Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat January February March April May June July August September October November December Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec just now 1 minute ago $$1$$ minutes ago 1 hour ago $$1$$ hours ago Yesterday $$1$$ days ago $$1$$ weeks ago more than 5 weeks ago Followers Follow THIS PREMIUM CONTENT IS LOCKED Bước 1: Nhấn Chia sẽ/ Share link FaceBook... STEP 2: Click the link on your social network
Bước 2: Hãy Nhấp vào liên kết đã chia sẽ trên FB sẽ hiện ra
Copy All Code Select All Code All codes were copied to your clipboard Can not copy the codes / texts, please press [CTRL]+[C] (or CMD+C with Mac) to copy