Nguồn: Tổng hợp từ tác giả

Xếp hạng tín nhiệm quốc gia

Xếp hạng tín dụng quốc gia là đánh giá của các tổ chức xếp hạng tín nhiệm về khả năng trong tương lai và mức độ sẵn sàng của các chính phủ có chủ quyền trong việc thanh toán đầy đủ và đúng hạn các nghĩa vụ nợ của họ đối với khu vực phi chính thức (S&P, 2013).

Các tổ chức xếp hạng tín nhiệm chính gồm: S&P, Moody's và Fitch sử dụng các tiêu chí tương tự trong xếp hạng tín dụng quốc gia. Thực chất của xếp hạng tín nhiệm S&P dựa trên 5 yếu tố. Các yếu tố này, về mặt chính trị phản ánh hiệu quả thể chế và rủi ro chính trị; về mặt kinh tế kinh tế phản ánh cơ cấu kinh tế và triển vọng tăng trưởng; về yếu tố bên ngoài phản ánh thanh khoản bên ngoài và vị thế đầu tư quốc tế; về mặt tài khóa phản ánh gánh nặng nợ, hiệu quả tài khóa và tính linh hoạt và về khía cạnh tiền tệ phản ánh tính linh hoạt của tiền tệ (S&P, 2012: 3).

Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài

FDI được định nghĩa là đầu tư quốc tế được thực hiện bởi một thực thể cư trú của một nền kinh tế, trong các hoạt động kinh doanh của một thực thể cư trú ở một nền kinh tế khác, với mục đích thành lập một lãi suất lâu dài Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF, 1993). Theo Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO, 1996), FDI xảy ra khi một nhà đầu tư có trụ sở tại một quốc gia (nước sở tại) mua một tài sản ở một quốc gia khác (nước sở tại) với ý định quản lý tài sản đó. Khía cạnh quản lý là yếu tố phân biệt FDI với đầu tư gián tiếp vào cổ phiếu, trái phiếu nước ngoài và các công cụ tài chính khác. Ngoài ra, FDI có thể được coi là quyền sở hữu từ 10% trở lên cổ phiếu phổ thông hoặc cổ phiếu có quyền biểu quyết của một doanh nghiệp thường được coi là biểu thị 'ảnh hưởng đáng kể' của một nhà đầu tư (IMF, 2000). Tuy nhiên, điều này khác nhau giữa các quốc gia và thậm chí có thể được xác định bởi các chính sách của họ, một số chính sách hạn chế mức độ nắm giữ cổ phần của người nước ngoài trong các công ty địa phương.

Lý thuyết về sự phù hợp của thể chế

Được phát triển bởi Wilhems và Witter (1998), thuật ngữ FDI phù hợp tập trung vào khả năng thu hút, hấp thụ và duy trì FDI của một quốc gia. Chính khả năng thích ứng của quốc gia này, hoặc phù hợp với kỳ vọng bên trong và bên ngoài của các nhà đầu tư, đã mang lại cho các quốc gia ưu thế trong việc khai thác dòng vốn FDI. Lý thuyết này cố gắng giải thích sự phân bố không đồng đều của FDI luân chuyển giữa các quốc gia. Lý thuyết về sự phù hợp của FDI thể chế của Wilhem dựa trên bốn trụ cột cơ bản gồm chính phủ, thị trường, giáo dục và sự phù hợp về văn hóa xã hội.

Lý thuyết Phương pháp tiếp cận cân bằng danh mục của dòng vốn

Phương pháp cân bằng danh mục đầu tư được phát triển bởi Williams (1970) và lý thuyết tìm cách giải thích các chuyển động vốn quốc tế. Lý thuyết này được coi là phù hợp hơn để ước tính dòng chảy của danh mục đầu tư vì nó xác định hai yếu tố quan trọng nhất như lợi nhuận thị trường và rủi ro liên quan đến đầu tư (Lozovyi cộng sự, 2007). Mutize và Mugobo (2018) nhấn mạnh rằng nhà đầu tư toàn cầu phân bổ khoản đầu tư của họ bằng cách xem xét rủi ro ở một quốc gia có thể ảnh hưởng đến khoản đầu tư của họ, chẳng hạn như xếp hạng tín dụng quốc gia và biến động tỷ giá hối đoái.

Lý thuyết Thanh khoản và điều hành kinh tế

Lý thuyết thanh khoản và điều hành kinh tế cho thấy rằng các nhà đầu tư có xu hướng chuyển khoản đầu tư của họ từ quốc gia này sang quốc gia khác nếu quốc gia ban đầu có dấu hiệu nền tảng kinh tế không lành mạnh hoặc nếu họ dự đoán rằng nền tảng kinh tế có thể xấu đi (Devenow và cộng sự, 1996). Một nền kinh tế lành mạnh có ít rủi ro hơn và lợi nhuận cao, do đó các nền kinh tế lành mạnh là điểm đến đầu tư.

Lý thuyết thông tin bất đối xứng

Lý thuyết thông tin bất đối xứng được phát triển bởi Akerlof (1978). Thông tin bất đối xứng đề cập đến sự hiểu biết không cân xứng về giao dịch giữa các bên, trong đó một bên có quyền truy cập vào nhiều thông tin hơn bên kia. Điều đó tạo ra sự mất cân bằng giao dịch. Vấn đề với thông tin bất đối xứng trong đó một bên có nhiều thông tin hơn bên kia, là nó xảy ra trước khi các bên tham gia vào hoạt động đầu tư. Chẳng hạn, nếu quốc gia tiếp nhận dòng vốn có nhiều thông tin hơn các nhà đầu tư nước ngoài của dòng vốn, họ chỉ tiết lộ điều này khi ký kết thỏa thuận. Xếp hạng tín nhiệm quốc gia đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm thông tin bất cân xứng giữa quốc gia nhận vốn và nhà đầu tư nước ngoài bằng cách cung cấp thông tin thiết yếu mà nhà đầu tư nước ngoài cần khi họ đưa ra quyết định đầu tư.

Lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan

Theo Kaminsky và Schmukler (2002), xếp hạng tín nhiệm quốc gia giải quyết tình trạng bất cân xứng thông tin bằng cách đưa ra thông tin mới, đặc biệt là đối với các nền kinh tế không minh bạch, cải thiện khả năng thu hút dòng vốn tư nhân. Các phát hiện của Reinhart và cộng sự (2003), được hỗ trợ bởi Kaminsky và cộng sự (2004) đã chỉ ra rằng, sự sụt giảm lớn nhất trong dòng vốn FDI tính theo tỷ trọng GDP có tương quan với sự sụt giảm xếp hạng tín nhiệm quốc gia. Valdés (2001) nhận thấy, một trong những yếu tố tác động tiêu cực đến dòng vốn danh mục đầu tư vào các nền kinh tế đang phát triển từ những năm 1970 đến 1990 là tình trạng mắc nợ và mức độ tín nhiệm của quốc gia đó. Quan điểm này được hỗ trợ thêm bởi Wunnava (2004) cho thấy, xếp hạng tín nhiệm quốc gia là một yếu tố quyết định đáng kể đến dòng vốn FDI.

Ali và cộng sự (2010) cho rằng, các thể chế là một yếu tố dự báo mạnh mẽ về FDI và xếp hạng tín nhiệm là khía cạnh quan trọng nhất của các thể chế trong việc xác định dòng vốn FDI. Nghiên cứu của Emir et al. (2013) có mối quan hệ thuận chiều giữa xếp hạng tín nhiệm của quốc gia so với FDI. Dựa trên nghiên cứu (Cai, Kim và Gan, 2016) có một mối quan hệ tích cực khi một quốc gia có xếp hạng tín nhiệm tốt, nó sẽ làm tăng dòng vốn đầu tư trực tiếp (FDI). Trong nghiên cứu của Ozturk (2012) đưa ra một kết quả tiêu cực giữa xếp hạng tín dụng của quốc gia so với đầu tư trực tiếp. Theo kết quả nghiên cứu (Walch và Wörz 2012), xếp hạng tín dụng của quốc gia có mối quan hệ tích cực đối với việc thu hút FDI vào các quốc gia ở Trung Âu, Đông Âu và Đông Nam Âu với bảng hồi quy với giai đoạn 1995-2011.

Kanlı và Barlas (2011) đã kiểm tra xu hướng của các chỉ số kinh tế vĩ mô và tài chính trước và sau khi nâng hạng ở các quốc gia có xếp hạng tín nhiệm quốc gia được nâng cấp lên hạng đầu tư từ năm 1990 và họ nhận thấy rằng, không có sự thay đổi xu hướng đáng kể trong FDI dòng vốn vào các quốc gia này. Trong một nghiên cứu khác của Archer et al. (2007) đã kiểm tra xem những thay đổi trong xếp hạng tín dụng quốc gia có ảnh hưởng đến dòng chảy danh mục đầu tư ở 50 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn 1987-2003 hay không bằng cách sử dụng mô hình Heckman hai giai đoạn. Họ phát hiện ra rằng các quốc gia theo thể chế chính trị mới hơn và gặp phải các vấn đề kinh tế thường được các nhà đầu tư ưa thích hơn do phần bù rủi ro lớn hơn, nhưng xếp hạng tín nhiệm và nền dân chủ có tác động tích cực đáng kể.

Emara và cộng sự (2018) phân tích tác động của xếp hạng tín nhiệm quốc gia đối với dòng vốn vào các thị trường mới nổi. Tác giả sử dụng hệ thống Arellano-Bover GMM cho 23 quốc gia. Kết quả thực nghiệm cho thấy, xếp hạng tín nhiệm quốc gia đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định lượng vốn mà một quốc gia nhận được. Kết quả cũng cho thấy dòng vốn nước ngoài rất quan trọng đối với sự phát triển của các nền kinh tế đang phát triển. Điều này cho thấy rằng bất kỳ yếu tố nào có thể kìm hãm nguồn tài nguyên quan trọng này đều ảnh hưởng đến sự tăng trưởng của các quốc gia này.

Körner và cộng sự (2015) nghiên cứu tác động của hạng tín nhiệm quốc gia với Đầu tư danh mục đầu tư (PI) cho 119 quốc gia. Các tác giả sử dụng mô hình hiệu ứng cố định trong phân tích của họ, phân tích tác động của xếp hạng quốc gia đối với các nhà đầu tư lựa chọn đầu tư vào nền kinh tế trong nước cũng như ở các quốc gia khác. Kết quả cho thấy việc hạ cấp tín dụng quốc gia có ảnh hưởng đáng kể đến cả sự thiên vị trong nước cũng như sự sẵn sàng đầu tư vào các lĩnh vực khác. Những kết quả này được cho là có thể áp dụng cho FDI. Do đó, kết quả cho thấy, xếp hạng tín dụng quốc gia không ảnh hưởng đến các nước đang phát triển chỉ ở cuối nhận. Nó cũng ảnh hưởng đến các nhà đầu tư ở nước xuất xứ.

Dữ liệu nghiên cứu

Các dữ liệu sử dụng trong mô hình nghiên cứu được thu thập từ dữ liệu World bank của 6 quốc gia Đông Nam Á từ năm 1998-2022. Dữ liệu được thu thập là dữ liệu bảng, các biến được lấy giá trị trung bình 1 năm cho 6 nước ASEAN , bằng cách này chúng ta có 24 quan sát cho mỗi nước.

Phương pháp nghiên cứu

Mô hình ước lượng Generalized Method of Moments (GMM) là một phương pháp ước lượng thống kê trong kinh tế học, được sử dụng để ước lượng các tham số của mô hình kinh tế và kiểm tra tính hợp lý của mô hình. Phương pháp GMM dựa trên lý thuyết phương sai-covariance để giải quyết vấn đề ước lượng tham số của mô hình. Cụ thể, phương pháp GMM tìm cách xác định các tham số của mô hình sao cho giá trị trung bình của các hàm mục tiêu đạt được giá trị gần bằng 0, dựa trên sự khác biệt giữa các giá trị dự báo của mô hình và các giá trị quan sát được trong dữ liệu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Kiểm định phương sai thay đổi

Để kiểm định tính phương sai thay đổi trong các biến độc lập, kiểm định White (1980) phương sai thay đổi được sử dụng với kết quả được thể hiện ở Bảng 2.

Kết quả của kiểm định này thể hiện trên Bảng 2, với giá trị thống kê chi2(9) = 6.35 và p-value = 0.7048. Vì p-value lớn hơn mức ý nghĩa 0.05, ta không thể bác bỏ giả thiết Ho và kết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính này không có vấn đề về sự đồng nhất phương sai.

Kiểm định tự tương quan

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Để kiểm định sự tự tương quan của các biến độc lập, tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge (2002) với kết quả ở Bảng 3.

Trong bảng dữ liệu, giá trị thống kê F là 1.215 và giá trị p tương ứng là 0.3206, vượt quá mức ý nghĩa 0.05, do đó không đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết H0. Tức là, dữ liệu không có tương quan tự động bậc nhất và các ước lượng hồi quy sử dụng dữ liệu panel này có thể được coi là tin cậy.

Kiểm định biến nội sinh

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Về kết quả của bảng trên, ta có thể thấy rằng, đối với biến Trade và Credit, cả hai kiểm định đều chấp nhận giả thuyết rằng các biến độc lập không bị ảnh hưởng bởi yếu tố không quan sát được (vì giá trị p > 0.05). Tuy nhiên, trong trường hợp của biến Moody, giá trị p của kiểm định Durbin (score) và kiểm định Wu-Hausman đều là 0.0007 và 0.0009, thấp hơn mức ý nghĩa, cho nên có hiện tượng nội sinh ở biến này. Do đó, mô hình GMM là phù hợp để áp dụng cho đề tài.

Kết quả mô hình GMM

Phương trình GMM được sử dụng để ước tính mối quan hệ giữa các biến trong mô hình này. Cụ thể, phương trình cho các biến trong bảng dữ liệu trên có thể được viết như sau:

lgFDIit = α + β1lgFDIi,t-1 + β2lgMoodyit + β3lgTradeit + β4lgCreditit + εit

Trong đó:

lgFDIit là giá trị của biến lgFDI (Foreign Direct Investment) tại thời điểm t cho quan sát i.

α là hệ số chặn.

lgFDIi,t-1 là giá trị của biến lgFDI tại thời điểm t-1 cho quan sát i.

lgMoodyit là giá trị của biến lgMoody (Moody's credit rating) tại thời điểm t cho quan sát i.

lgTradeit là giá trị của biến lgTrade (Trade openness) tại thời điểm t cho quan sát i.

lgCreditit là giá trị của biến lgCredit (Credit to private sector) tại thời điểm t cho quan sát i.

β1, β2, β3, β4 là các hệ số ước tính.

εit là nhiễu ngẫu nhiên tại thời điểm t cho quan sát i.

Các hệ số ước lượng đều có giá trị dương và có mức ý nghĩa thống kê rất cao với giá trị p < 0.05, cho thấy tất cả các biến đều có ảnh hưởng đáng kể đến FDI.

Đối với biến FDI, hệ số ước lượng của giá trị tại thời điểm trước đó (L1) là -1.012, cho thấy FDI tại thời điểm trước đó có tác động tiêu cực đến FDI tại thời điểm hiện tại. Trong khi đó, giá trị của hệ số ước lượng tại thời điểm hiện tại là dương, cho thấy tình hình FDI tại thời điểm hiện tại có tác động tích cực đến FDI tại thời điểm hiện tại.

Các biến Moody, Trade và Credit cũng có ảnh hưởng đáng kể đến FDI. Cụ thể, hệ số ước lượng của Moody là 6.653 cho thấy, tăng trưởng kinh tế tích cực và môi trường kinh doanh tốt có ảnh hưởng tích cực đến FDI. Hệ số ước lượng của Trade và Credit là 0.989 và 0.541 cho thấy, thương mại quốc tế và tín dụng cũng có ảnh hưởng tích cực đến FDI.

Thảo luận kết quả

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Phương trình ước lượng dựa trên kết quả từ GMM sẽ có dạng như sau:

lgFDI_it = -1.012192 * lgFDI_it-1 + 6.65342 * lgMoody_it + 0.9885472 * lgTrade_it + 0.5408875 * lgCredit_it + 6.596984 + ε_it

Kết quả cho thấy, FDI tại thời điểm t bị ảnh hưởng bởi giá trị FDI tại thời điểm t-1 với hệ số -1.012192. Điều này cho thấy sự ổn định trong quá trình đầu tư FDI, khi các quyết định đầu tư hiện tại phụ thuộc vào giá trị đầu tư trước đó. Các biến kinh tế như Moody's credit rating, thương mại (trade), và tín dụng (credit) cũng ảnh hưởng đến FDI. Kết quả cho thấy, tác động tích cực và đáng kể của Moody's credit rating và thương mại (trade) lên FDI, với hệ số lần lượt là 6.65342 và 0.9885472.

Trong khi đó, tác động của tín dụng (credit) cũng đáng kể nhưng nhỏ hơn với hệ số 0.5408875. Cụ thể hơn, với mỗi tăng 1 đơn vị trong biến Moody, Trade và Credit thì FDI tăng lần lượt là 6.65, 0.99 và 0.54 đơn vị. Điều này cho thấy, tăng trưởng kinh tế và sự ổn định tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút đầu tư nước ngoài.

Mối quan hệ giữa FDI hiện tại và FDI trong quá khứ có ảnh hưởng âm và có giá trị tuyệt đối của hệ số là 1.01. Điều này cho thấy, sự phụ thuộc quá nhiều vào FDI trong quá khứ có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sự phát triển của FDI trong tương lai. Các kết quả này cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà quản lý chính phủ và doanh nghiệp trong việc đưa ra các quyết định đầu tư phù hợp và đạt hiệu quả nhất.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng, kết quả này chỉ áp dụng cho các quốc gia được nghiên cứu trong bài báo và có thể không được tổng quát hóa cho các quốc gia khác.

Tài liệu tham khảo:

1. Akerlof, G. A. (1978). The market for “lemons”: Quality uncertainty and the market mechanism. In Uncertainty in economics (pp. 235-251). Academic Press; doi:https://doi.org/10.1016/B978-0-12-214850-7.50022-X;
2. Arellano, M., & Bover, O. (2018). Identifying dynamic effects with differencein-differences. The Review of Economic Studies, 85(1), 437-474. doi: 10.1093/ restud/rdx034;
3. Baresa, S., Bogdan, S., & Ivanovic, S. (2012). Role, interests and critics of credit rating agencies. UTMS Journal of economics, 3(1), 71-82. Retrieved from http://hdl.handle.net/10419/105330;
4. Cai, P., Kim, S.-J., & Gan, Q. (2016). The effects of sovereign credit rating on foreign direct investment. Paper presented at the Proceedings of the 15th World Business Research Conference, Tokyo, Japan;
5. Das, M. U. S., Papaioannou, M. M. G., & Trebesch, C. (2010). Sovereign default risk and private sector access to capital in emerging markets: International Monetary Fund. Retrieved from https://www.elibrary.imf.org/view/journals/001/2010/010/article-A001-en.xml;
6. Devenow, A., & Welch, I. (1996). Rational herding in financial economics. European Economic Review, 40(3), 603-615. doi:https://doi. org/10.1016/0014- 2921(95)00073-9;
7. Emara, N., & El Said, A. (2018). Sovereign ratings, foreign direct investment and contagion in emerging markets: Does being a BRICS country matter?. International Journal of Finance & Economics, n/a(n/a). doi:https://doi.org/10.1002/ijfe.2062;
8. Hansen, B. E., & Lee, S. (2019). Advances in instrumental variables inference. Annual Review of Economics, 11(1), 557-586. doi: 10.1146/annureveconomics-080218-030045.