Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Bối cảnh thực tiễn và lý do chọn đề tài

Bước sang thế kỷ 21, nền kinh tế toàn cầu chứng kiến sự lan tỏa sâu rộng của hoạt động thương mại quốc tế. Trong bối cảnh đó, dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) tiếp tục đóng vai trò là nguồn lực thúc đẩy sản xuất, gia tăng năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp, chuyển giao tiến bộ khoa học kỹ thuật và kinh nghiệm quản lý, đồng thời tạo việc làm và nâng cao thu nhập của người lao động tại các quốc gia nhận đầu tư.

Đối với các quốc gia thành viên thuộc Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), đặc biệt là nhóm các nước đang phát triển, thu hút FDI được xác định là một trong những ưu tiên hàng đầu nhằm rút ngắn khoảng cách phát triển. Để tối ưu hóa hiệu quả thu hút nguồn vốn này, việc nhận diện và đo lường định lượng các nhân tố tác động đến dòng vốn FDI vào khu vực là vấn đề có tính cấp thiết cao. Do đó, tác giả Đặng Thanh Sơn (Khoa Thống kê kinh tế) đã thực hiện chuyên đề "Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng tới FDI vào khu vực ASEAN giai đoạn 2010-2021" dưới sự hướng dẫn của ThS. Nguyễn Huyền Trang (Hà Nội, 2023).

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Văn bản xác định hệ thống mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau:

  • Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu tác động của các yếu tố lên dòng vốn FDI vào khu vực ASEAN giai đoạn 2010–2021.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Tìm hiểu thực trạng dòng vốn FDI vào khu vực ASEAN trong giai đoạn 2010–2021.
    2. Xác định các nhân tố tác động và mức độ tác động cụ thể của từng nhân tố tới vốn FDI vào khu vực ASEAN giai đoạn 2010–2021.
    3. Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả thu hút vốn FDI vào các quốc gia thành viên trong thời gian tới.
  • Câu hỏi nghiên cứu:
    1. Có những nhân tố nào ảnh hưởng tới dòng vốn FDI vào khu vực ASEAN?
    2. Mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố tới FDI khu vực ASEAN như thế nào?
    3. Những biện pháp nào giúp thúc đẩy và thu hút dòng vốn FDI vào các quốc gia ASEAN trong thời gian tới?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào khu vực ASEAN.
  • Phạm vi không gian: 10 quốc gia thành viên ASEAN, bao gồm: Brunei, Campuchia, Indonesia, Lào, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn 12 năm, từ đầu năm 2010 đến hết năm 2021.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

Chuyên đề tổng hợp và kế thừa các định nghĩa học thuật chuẩn mực về FDI:

  • Theo UNCTAD: FDI là khoản đầu tư bao gồm các mối quan hệ dài hạn, phản ánh quyền kiểm soát và lợi ích lâu dài của một thực thể ở một nền kinh tế khác.
  • Theo IMF (2003): Đầu tư trực tiếp nước ngoài là vốn đầu tư nhằm thu được lợi ích lâu dài trong một doanh nghiệp hoạt động ở nền kinh tế khác với nền kinh tế của nhà đầu tư, gắn liền với quyền kiểm soát và quản lý doanh nghiệp.
  • Theo Luật Đầu tư Việt Nam (2005): Đầu tư trực tiếp là hình thức đầu tư do nhà đầu tư bỏ vốn và trực tiếp tham gia quản lý hoạt động đầu tư.

Về mặt lý thuyết kinh tế, FDI mang lại cả lợi ích trực tiếp (bổ sung vốn tài chính, chuyển giao công nghệ, đổi mới quản lý, tạo việc làm, tăng thu nhập) và lợi ích gián tiếp (thúc đẩy hội nhập tài chính, nâng cao quản trị công và cải cách thể chế).

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Mô hình kinh tế lượng được thiết lập dưới dạng hàm log-tuyến tính đối với dữ liệu bảng (panel data):

$$\ln(\text{FDI}{it}) = \alpha + \beta_1 \ln(\text{GDP}{it}) + \beta_2 \text{Tel}{it} + \beta_3 \text{Pr}{it} + \beta_4 \text{OPN}{it} + \beta_5 \text{Creps}{it} + \beta_6 \text{Inf}{it} + \beta_7 \text{TI}{it} + \varepsilon_{it}$$

Trong đó:

  • $i$: Đại diện cho 10 quốc gia ASEAN.
  • $t$: Giai đoạn thời gian 2010–2021.
  • Trong trường hợp dòng vốn FDI nhận giá trị âm (do nhà đầu tư rút vốn), tác giả quy ước lấy giá trị $\ln(\text{FDI}) = 0$.
Ký hiệu biến Tên biến và ý nghĩa Phương pháp đo lường Kỳ vọng dấu Nguồn dữ liệu
$\ln\text{FDI}_{it}$ Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài Logarit tự nhiên dòng vốn FDI vào (triệu USD) Biến phụ thuộc ASEAN, UNCTAD
$\ln\text{GDP}_{it}$ Quy mô nền kinh tế Logarit tự nhiên của Tổng sản phẩm quốc nội (triệu USD) $+$ World Bank
$\text{Tel}_{it}$ Cơ sở hạ tầng Số lượng thuê bao di động đăng ký trên 100 người dân $+$ World Bank
$\text{Pr}_{it}$ Vốn lao động Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động (%) $+$ World Bank
$\text{OPN}_{it}$ Độ mở của nền kinh tế Tỷ lệ tổng kim ngạch xuất nhập khẩu/GDP: $(\text{EX} + \text{IM})/\text{GDP}$ (%) $+$ World Bank
$\text{Creps}_{it}$ Phát triển tài chính Tỷ lệ tín dụng cấp cho khu vực tư nhân trên GDP (%) $+$ World Bank
$\text{Inf}_{it}$ Ổn định kinh tế vĩ mô Tỷ lệ lạm phát tính theo chỉ số giá tiêu dùng CPI (%) $+$ / $-$ World Bank
$\text{TI}_{it}$ Mức độ kiểm soát tham nhũng Chỉ số nhận thức tham nhũng (CPI) thang điểm 0–99 $+$ Transparency International

Phương pháp nghiên cứu và quy trình ước lượng

  1. Phương pháp thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu thứ cấp từ 4 nguồn chính thống: World Bank (WB), Ban thư ký ASEAN, Hội nghị Liên hợp quốc về Thương mại và Phát triển (UNCTAD), và Tổ chức Minh bạch Quốc tế (TI). Tổng số quan sát lý thuyết là $10 \times 12 = 120$ quan sát trên mỗi biến (tương đương 960 điểm dữ liệu trên 8 biến); thực tế thu được 945 điểm dữ liệu do có 15 giá trị khuyết (missing values), đưa số quan sát phân tích hồi quy đồng thời về 107 quan sát.
  2. Phương pháp thống kê mô tả và phân tích tương quan: Tính toán các giá trị trung bình, cực trị (min, max), lập ma trận tương quan Pearson để phát hiện sớm dấu hiệu đa cộng tuyến.
  3. Kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng:
    • Ước lượng lần lượt qua ba mô hình: Hồi quy gộp OLS (Pooled-OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), và Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM).
    • Sử dụng kiểm định F-test để lựa chọn giữa Pooled-OLS và FEM ($H_0$: Pooled-OLS phù hợp).
    • Sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier để lựa chọn giữa Pooled-OLS và REM ($H_0$: Pooled-OLS phù hợp).
    • Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF).
    • Kiểm định khuyết tật mô hình: Kiểm định Wooldridge cho hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1; kiểm định Modified Wald cho hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
    • Thực hiện xử lý khuyết tật để đưa ra mô hình ước lượng vững cuối cùng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về FDI và các nhân tố ảnh hưởng tới FDI

Chương này tập trung hệ thống hóa lý thuyết về đầu tư trực tiếp nước ngoài, phân tích thực trạng dòng vốn FDI vào ASEAN giai đoạn 2010–2021, và tổng thuật các công trình nghiên cứu đi trước.

  • Bức tranh tổng thể dòng vốn FDI vào ASEAN:
    • Giai đoạn 2010–2018: Dòng vốn duy trì ổn định ở mức bình quân 120 tỷ USD/năm.
    • Năm 2019: Đạt đỉnh lịch sử 174 tỷ USD (đưa ASEAN thành khu vực nhận FDI lớn nhất trong nhóm các nước đang phát triển theo báo cáo ASEAN Investment Report 2022).
    • Năm 2020: Dưới tác động của đại dịch Covid-19 và đứt gãy chuỗi cung ứng, FDI giảm mạnh 32,7% xuống còn 122 tỷ USD.
    • Năm 2021: Phục hồi mạnh mẽ trở lại mốc 174 tỷ USD.
    • Tỷ trọng FDI vào ASEAN so với tổng dòng vốn FDI toàn cầu tăng trưởng đều đặn: đạt 7% giai đoạn 2010–2017, tăng lên 11% giai đoạn 2018–2019 và chạm mức 12% giai đoạn 2020–2021.
  • Phân bổ dòng vốn FDI giữa các quốc gia thành viên:
    • Singapore: Đứng đầu toàn diện với FDI bình quân đạt trên 70.815 triệu USD/năm (gấp gần 4 lần nước xếp thứ hai và gấp 10 lần mức bình quân các nước còn lại).
    • Indonesia và Việt Nam: Xếp thứ hai và thứ ba với giá trị trung bình lần lượt là 18.053 triệu USD và 11.946 triệu USD.
    • Nhóm còn lại: Ghi nhận vốn FDI bình quân dưới 10.000 triệu USD, trong đó thấp nhất là Lào (870 triệu USD) và Brunei (512 triệu USD).
    • Tốc độ tăng trưởng FDI bình quân hàng năm: Philippines dẫn đầu khu vực với mức tăng bình quân 21%/năm, theo sau là Campuchia (14,54%/năm). Ba quốc gia ghi nhận mức tăng trưởng bình quân âm là Thái Lan, Myanmar và Brunei (-9,65%).
  • Tổng thuật y văn: Đánh giá 9 công trình tiêu biểu gồm 5 nghiên cứu quốc tế (Beven & Estrin, 2000; Garibaldi & cs, 2002; Demirhan & Masca, 2008; Khachoo & Khan, 2012; Hossain, 2019) và 4 nghiên cứu tại Việt Nam (Võ Văn Dứt & Nguyễn Thị Phương Nga, 2015; Nguyễn Văn Bồn & Nguyễn Minh Tiến, 2014; Lê Thị Thùy Linh, 2022; Trần Ngọc Mai & cs, 2020).

Chương 2: Phương pháp và mô hình phân tích nhân tố ảnh hưởng đến FDI của các nước ASEAN trong giai đoạn 2010-2021

Chương 2 trình bày chi tiết quy trình xây dựng 7 giả thuyết nghiên cứu ($H_1$ đến $H_7$), tương ứng với 7 biến độc lập tác động lên $\ln(\text{FDI})$. Tác giả mô tả chi tiết phương pháp làm sạch bộ dữ liệu bảng 10 quốc gia x 12 năm, thiết lập quy trình kiểm định ba bước để chọn mô hình phù hợp nhất và các tiêu chuẩn kiểm định chẩn đoán thống kê (F-test, Breusch-Pagan, Wooldridge test, Wald test).

Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 3 trình bày các kết quả phân tích định lượng từ mẫu dữ liệu thực nghiệm:

  • Thống kê mô tả các biến nghiên cứu (N = 107 - 120):
Biến số Số quan sát Trung bình Nhỏ nhất Lớn nhất
$\ln\text{FDI}$ 120 8,36 0,00 11,57
$\ln\text{GDP}$ 120 11,71 8,87 13,99
$\text{Tel}$ (thuê bao/100 dân) 120 118,97 1,00 182,00
$\text{Pr}$ (%) 119 66,74 54,80 77,20
$\text{OPN}$ (%) 119 121,98 11,90 (Myanmar, 2012) 379,10 (Singapore, 2011)
$\text{Creps}$ (%) 110 70,45 5,10 160,40
$\text{Inf}$ (%) 118 3,04 -1,30 18,70
$\text{TI}$ (điểm) 117 39,61 14,00 93,00
  • Lựa chọn mô hình hồi quy tối ưu:
    • Mô hình Pooled-OLS: $R^2 = 0,6476$; $F(7, 99) = 25,99$ (Sig = 0,0000). Hệ số VIF trung bình đạt 3,31 (trong đó biến $\text{OPN} = 6,18$ và $\text{TI} = 5,47$, đều nhỏ hơn 7 nên hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng).
    • Mô hình FEM: $F(7, 90) = 3,42$ (Sig = 0,0027). Kiểm định F-test cho kết quả $F(9, 90) = 2,15$ với Sig = 0,032 (< 0,05), bác bỏ $H_0 \rightarrow$ Mô hình FEM phù hợp hơn Pooled-OLS.
    • Mô hình REM: Wald $\chi^2 = 68,41$ (Sig = 0,0000). Kiểm định Breusch-Pagan cho kết quả $\bar{\chi}^2(01) = 0,04$ với Sig = 0,4206 (> 0,05), không đủ cơ sở bác bỏ $H_0 \rightarrow$ Mô hình Pooled-OLS phù hợp hơn REM.
    • Kết luận lựa chọn: Thứ tự phù hợp là $\text{FEM} > \text{Pooled-OLS} > \text{REM}$. Tác giả chọn Mô hình tác động cố định (FEM).
  • Kiểm tra và khắc phục khuyết tật mô hình:
    • Kiểm định tự tương quan Wooldridge: $F(1, 9) = 24,414$; Sig = 0,0008 (< 0,05) $\rightarrow$ Mô hình mắc khuyết tật tự tương quan chuỗi bậc 1.
    • Kiểm định phương sai sai số thay đổi Modified Wald: $\chi^2(10) = 828,3$; Sig = 0,0000 $\rightarrow$ Mô hình không mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi.
    • Tác giả thực hiện hiệu chỉnh khắc phục hiện tượng tự tương quan để thu được bảng kết quả cuối cùng.

Kết quả và đóng góp

Kết quả ước lượng mô hình sau khắc phục khuyết tật

Bảng kết quả hồi quy mô hình FEM sau khi xử lý hiện tượng tự tương quan (Bảng 3.10 trong văn bản) trên 107 quan sát của 10 nhóm quốc gia (Wald $\chi^2 = 84,07$, Sig = 0,0000):

Biến độc lập Hệ số ước lượng ($\beta$) Giá trị P (Sig) Khoảng tin cậy 95% Kết luận thống kê
$\ln\text{GDP}$ 0,952 0,000 [0,676 ; 1,230] Tác động cùng chiều mạnh mẽ (ý nghĩa 1%)
$\text{Tel}$ -0,001 0,854 [-0,013 ; 0,011] Không có ý nghĩa thống kê
$\text{Pr}$ 0,056 0,165 [-0,023 ; 0,135] Không có ý nghĩa thống kê
$\text{OPN}$ 0,017 0,000 [0,008 ; 0,026] Tác động cùng chiều (ý nghĩa 1%)
$\text{Creps}$ -0,020 0,003 [-0,0325 ; 0,006] Tác động ngược chiều (ý nghĩa 1%)
$\text{Inf}$ 0,018 0,745 [-0,090 ; 0,127] Không có ý nghĩa thống kê
$\text{TI}$ -0,0196 0,286 [-0,056 ; 0,0163] Không có ý nghĩa thống kê
Hệ số chặn -6,400 0,025 [-11,99 ; -0,811] Có ý nghĩa thống kê

Thảo luận các biến có ý nghĩa thống kê

  1. Quy mô nền kinh tế ($\ln\text{GDP}$): Hệ số $\beta_1 = 0,952$ (Sig = 0,000). Khi logarit tự nhiên của GDP tăng 1 đơn vị, logarit tự nhiên của vốn FDI vào quốc gia tăng 0,952 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Quy mô kinh tế là nhân tố tác động cùng chiều mạnh nhất, khẳng định thị trường nội địa lớn là lợi thế cốt lõi thu hút nhà đầu tư nước ngoài.
  2. Độ mở nền kinh tế ($\text{OPN}$): Hệ số $\beta_4 = 0,017$ (Sig = 0,000). Khi tỷ lệ kim ngạch xuất nhập khẩu/GDP tăng 1%, giá trị $\ln(\text{FDI})$ tăng 0,017% (mức tác động cùng chiều nhưng biên độ nhỏ). Điều này phản ánh các quốc gia có chính sách thương mại mở và hội nhập sâu rộng có ưu thế hơn trong việc thu hút vốn FDI.
  3. Tỷ lệ tín dụng trên GDP ($\text{Creps}$): Hệ số $\beta_5 = -0,020$ (Sig = 0,003). Tỷ lệ tín dụng tư nhân/GDP tăng 1% làm $\ln(\text{FDI})$ giảm 0,020%. Dấu ước lượng này ngược với kỳ vọng ban đầu, được giải thích do nhà đầu tư FDI ưu tiên các yếu tố quy mô thị trường và độ mở kinh tế hơn là quy mô tín dụng nội địa, hoặc nguồn vốn tín dụng trong nước có thể đóng vai trò thay thế một phần nhu cầu vốn vay của khối ngoại.
  4. Các biến không có ý nghĩa thống kê: Cơ sở hạ tầng viễn thông ($\text{Tel}$), lực lượng lao động ($\text{Pr}$), lạm phát ($\text{Inf}$), và kiểm soát tham nhũng ($\text{TI}$) không đạt mức ý nghĩa 5% trong mẫu quan sát này.

Hệ thống giải pháp và khuyến nghị của tác giả

  • Nhóm giải pháp thúc đẩy tăng trưởng GDP: Nâng cao hiệu quả phân bổ vốn ngân sách và vốn ngoại; ban hành chính sách ưu đãi thuế, phí; tháo gỡ rào cản tiếp cận thị trường cho doanh nghiệp; tinh gọn bộ máy hành chính.
  • Nhóm giải pháp mở rộng độ mở kinh tế: Tăng cường tham gia các hiệp định thương mại tự do và tổ chức kinh tế khu vực/toàn cầu; cắt giảm rào cản phi thuế quan; hiện đại hóa và số hóa thủ tục hải quan.
  • Nhóm giải pháp bổ trợ (dù biến chưa có ý nghĩa trong mô hình nhưng được y văn ủng hộ):
    • Cơ sở hạ tầng: Tăng cường đầu tư đồng bộ mạng lưới giao thông, nâng cao năng lực quản trị vận hành công trình công cộng.
    • Chất lượng lao động: Đổi mới giáo dục nghề nghiệp theo chuẩn quốc tế, gắn đào tạo với nhu cầu thị trường, bảo đảm an toàn và chế độ bảo hiểm cho lao động.
    • Kiểm soát tham nhũng: Tăng cường giám sát công quyền, minh bạch hóa quy trình bổ nhiệm và quản lý, nâng cao chế tài xử phạt hành vi tham nhũng.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Yếu tố chính trị - xã hội chưa được lượng hóa: Mô hình chỉ mới xem xét các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô và chỉ số tham nhũng; chưa đưa vào các biến số đo lường rủi ro bất ổn chính trị, an ninh hoặc xung đột khu vực.
  • Tính đại diện của các biến độc lập: Việc lựa chọn biến số đại diện cho các yếu tố (ví dụ: dùng số thuê bao di động đại diện cho hạ tầng kỹ thuật) còn mang tính chủ quan của người nghiên cứu, chưa phản ánh toàn diện các khía cạnh của hạ tầng hay chất lượng lao động.
  • Vấn đề khuyết thiếu dữ liệu: Tồn tại 15 quan sát bị khuyết (missing values) ở một số quốc gia và năm nghiên cứu (chỉ hồi quy được trên 107/120 quan sát), làm giảm độ đầy đủ của bộ dữ liệu bảng.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng thụ hưởng: Sinh viên chuyên ngành Thống kê kinh tế, Kinh tế quốc tế, Kinh tế phát triển; các học viên thực hiện đề tài phân tích dữ liệu bảng (Panel Data Econometrics).
  • Nội dung giá trị:
    • Cung cấp bức tranh số liệu thống kê chi tiết về dòng vốn FDI 10 nước ASEAN giai đoạn 2010–2021 (bao gồm cả biến động trong đại dịch Covid-19).
    • Cung cấp quy trình kiểm định kinh tế lượng bài bản: từ Pooled-OLS, FEM, REM đến kiểm định lựa chọn mô hình (F-test, Breusch-Pagan) và chẩn đoán khuyết tật mô hình (Wooldridge, Wald, VIF).

Câu hỏi thường gặp

1. Dòng vốn FDI vào toàn khu vực ASEAN biến động như thế nào trong giai đoạn 2010–2021?

Trong giai đoạn 2010–2018, tổng dòng vốn FDI vào ASEAN ổn định ở mức trung bình 120 tỷ USD/năm. Năm 2019, FDI đạt mức kỷ lục 174 tỷ USD. Năm 2020, do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, dòng vốn giảm 32,7% xuống còn 122 tỷ USD, trước khi phục hồi trở lại mức đỉnh 174 tỷ USD vào năm 2021.

2. Quốc gia nào dẫn đầu và quốc gia nào có quy mô FDI thấp nhất trong khối ASEAN?

Singapore dẫn đầu tuyệt đối với giá trị FDI trung bình đạt trên 70.815 triệu USD/năm (gấp gần 4 lần nước đứng thứ hai là Indonesia với 18.053 triệu USD và gấp gần 6 lần Việt Nam với 11.946 triệu USD). Quốc gia có lượng vốn FDI bình quân thấp nhất là Lào (870 triệu USD) và Brunei (512 triệu USD).

3. Mô hình kinh tế lượng nào được chứng minh là phù hợp nhất để phân tích dữ liệu trong chuyên đề?

Mô hình tác động cố định (FEM) được lựa chọn. Kết quả kiểm định F-test giữa Pooled-OLS và FEM có $\text{Sig} = 0,032 < 0,05$ (chọn FEM), trong khi kiểm định Breusch-Pagan giữa Pooled-OLS và REM có $\text{Sig} = 0,4206 > 0,05$ (chọn Pooled-OLS). Thứ tự ưu tiên thống kê là $\text{FEM} > \text{Pooled-OLS} > \text{REM}$.

4. Những nhân tố nào thực sự có tác động mang ý nghĩa thống kê tới FDI vào ASEAN theo kết quả cuối cùng?

Sau khi khắc phục hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc 1, có 3 nhân tố có ý nghĩa thống kê ở mức 1%:

  • $\ln\text{GDP}$ (Quy mô kinh tế): Tác động cùng chiều mạnh nhất ($\beta = 0,952$; $\text{Sig} = 0,000$).
  • $\text{OPN}$ (Độ mở nền kinh tế): Tác động cùng chiều ($\beta = 0,017$; $\text{Sig} = 0,000$).
  • $\text{Creps}$ (Tỷ lệ tín dụng/GDP): Tác động ngược chiều ($\beta = -0,020$; $\text{Sig} = 0,003$). Các biến còn lại gồm cơ sở hạ tầng, lực lượng lao động, lạm phát và chỉ số tham nhũng không có ý nghĩa thống kê trong mô hình này.

Kết luận

Chuyên đề thực tập tốt nghiệp của sinh viên Đặng Thanh Sơn đã cung cấp một phân tích định lượng hệ thống về các nhân tố tác động đến dòng vốn FDI tại 10 quốc gia ASEAN giai đoạn 2010–2021 bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng. Kết quả nghiên cứu khẳng định quy mô nền kinh tế ($\ln\text{GDP}$) và độ mở thương mại ($\text{OPN}$) là hai động lực tích cực thúc đẩy dòng vốn ngoại, trong khi tỷ lệ tín dụng tư nhân/GDP ($\text{Creps}$) ghi nhận tác động ngược chiều. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị về mặt phương pháp luận thực hành kinh tế lượng ứng dụng và cung cấp các hàm ý chính sách cụ thể cho công tác thu hút đầu tư nước ngoài tại khu vực Đông Nam Á.