Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến
thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài 1
ền kinh tế Việt nam đã bước vào giai đoạn mới, giai đoạn hội nhập
và phát triển. Trong điều kiện phát triển đó, việc phát triển kinh tế
địa phương với các tỉnh thành phố đóng vai trò quan trọng. Các tỉnh,
thành phố đã có những bước phát triển đáng khích lệ, với tốc độ tăng trưởng
kinh tế bình quân hàng năm khá cao. Để đảm bảo cho sự phát triển, cần có một
lượng vốn đầu tư rất lớn, trong đó đầu tư trực tiếp nước ngoài có ý nghĩa hết
sức quan trọng. Việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến thu hút đầu tư trực
tiếp nước ngoài do đó là hết sức cần thiết, nó giúp các nhà quản lý có thêm cơ
sở khoa học trong việc xây dựng chính sách thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài
phục vụ cho phát triển kinh tế.
N
Về mặt lý thuyết lẫn thực tiễn cho thấy, có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến
đầu tư trực tiếp nước ngoài, trong đó có 3 nhân tố chính:
- Dân số: tác động trực tiếp đến nguồn lao động của doanh nghiệp.
- Diện tích đất đai: tác động trực tiếp đến mặt bằng kinh doanh của
doanh nghiệp.
- Chi phí gia nhập thị trường: tác động đến khả năng gia nhập thị
trường của doanh nghiệp.
Để đánh giá sự tác động của các nhân tố này đến thu hút đầu tư nước
ngoài của các địa phương, nhóm nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy bội
dựa trên trên các nguồn số liệu sau:
- Số liệu về Dân số và Đất đai: nhóm nghiên cứu thu thập số liệu từ
Tổng cục thống kê Việt Nam, năm 2007.
- Số liệu về Chi phí gia nhập thị trường: Nhóm nghiên cứu thu thập số
liệu từ kết quả điều tra năm 2007 của Phòng Thương mại và Công
nghiệp Việt Nam (VCCI), theo đó: điểm số chi phí gia nhập thị trường

915 2696 13,14 4.386,45
7 Bình Phước
795 6857 8,05 26,14
8 Bình Thuận
1150 7828 9,23 153,60
9 Cần Thơ
1135 1390 10,48 111,70
10 Đà Nẵng
897 1256 12,08 791,65
11 Đồng Nai
2193 5895 10,97 7.946,15
12 Đồng Tháp
1654 3246 10,03 6,90
13 Hà Nam
822 852 9,12 1,00
14 Hà Nội
3145 921 10,31 8.926,88
15 Hà Tây
2525 2192 6,64 420,34
16 Hà Tĩnh
1300 6056 8,84 30,60
17 Hải Dương
1711 1648 7,83 595,06
18 Hải Phòng
1792 1526 10,16 1.866,62
19 Hưng Yên
1134 923 10,27 185,19
20 Khánh Hoà
1122 5198 9,25 391,54
21 Kiên Giang

3677 11116 8,43 696,69
37 Thừa Thiên - Huế
1136 5054 9,71 186,26
38 Tiền Giang
1700 2367 9,56 82,18
39 TPHCM
5891 2095 10,19 11.631,76

3
40 Trà Vinh
1028 2215 9,62 6,61
41 Vĩnh Long
1055 1475 11,72 25,50
42 Vĩnh Phúc
1169 1371 11,13 657,75
A. Lập mô hình hồi quy tuyến tính
Từ những bảng số liệu thu thập được như trên, để phục vụ phân tích,
nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính như sau:
Trong đó:
Y
i
: là biến phụ thuộc, thể hiện số FDI mà mỗi địa phương thu hút được
tính đến năm 2005
X
2i,
X
3i
, X
4i
: là các biến độc lập, thể hiện số dân, diện tích đất đai và chi

++++=
4433221
0
432
===
βββ
0,, ,2,1,
≠=∃
i
kii
β
929,18
)14)(599,01(
)442(599,0
)1)(1(
)(
2
2
*
=
−−
−
=
−−
−
kR
knR
F
Với mức ý nghĩa α = 0,05, n = 42, k = 4, tra bảng ta có:
Vì F

2
10
≠=
RHRH
1313212111
vXXX
+++=
λλλ
n,1ivX XX XX
ikiki)1j(1ji)1j(1ji221ji
=∀+λ++λ+λ++λ+λ=
++−−
312111
98,4505,01785 XXX
−+=
)1()1(
)2(
2
1
2
1
1
*
+−−
−
=
knR
kR
F
)1442()034,01(

*
< F
α
nên ta chấp nhận giả thiết H
0,
nghĩa là chúng ta chưa thể kết
luận về hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình.
B.2.3. Xét mô hình hồi quy phụ thứ 3
Thực hiện kiểm định cặp giả thiết
Với mức ý nghĩa α = 0,05, tra bảng ta có:
Vì F
3
*
< F
α
nên ta chấp nhận giả thiết H
0,
nghĩa là chúng ta chưa thể kết
luận về hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình.

7
321222
144562,04594 XXX
−+=
0:;0:
2
21
2
20
≠=

0:;0:
2
31
2
30
≠=
RHRH
)1()1(
)2(
2
2
2
2
*
3
+−−
−
=
knR
kR
F
)1442()033,01(
)24(033,0
+−−
−
=
23,3)39,2()1,2(
05,0
==+−−
FknkF

= 1,285 => 4 – d
L
= 2,715
- d
U
= 1,821 => 4 – d
U
= 2,179
Căn cứ kết quả phân tích, ta tính được d = 2,118
Ta thấy: d
U
< d < 4 - d
U,
vậy chấp nhận giả thiết H
0,
nghĩa là mô hình
không có hiện tượng tự tương quan.
C. Ý nghĩa kinh tế của kết quả nghiên cứu
Theo kết quả hồi quy, ta thấy:
• R
2
= 0,599, nghĩa mô hình giải thích được 59,99% (các nhân tố dân số,
đất đai, và chi phí gia nhập thị trường cùng đóng góp giải thích được
59,90% mức độ thu hút vốn đầu tư nước ngoài, 40,01% còn lại được giải
thích bởi các nhân tố khác).
• β
1
= - 6.784,9 điều này có nghĩa là trong trường hợp không có các nhân
tố đất đai, dân số, chi phí gia nhập thị trường thì sẽ không có đầu tư trực
tiếp nước ngoài.

tăng lên khi đánh giá chi phí gia nhập thị trường thì sẽ kéo theo việc tăng thêm
429 triệu đồng vốn FDI. Tác động của nhân tố dân số ở mức độ thấp hơn, thể
hiện ở mức vốn FDI sẽ tăng lên 1,905 triệu đồng nếu tăng thêm 1.000 người
dân.
Một điểm đáng quan tâm ở đây là lâu nay, các yếu tố như đất đai (mặt
bằng kinh doanh), hay dân số (nguồn lao động) được cho là những ưu thế lớn để
thu hút vốn đầu tư, mở rộng sản xuất, kinh doanh. Thực tế hiện nay cho thấy
còn có nhiều yếu tố khác không kém phần quan trọng. Ví dụ xét trong tương
quan giữa dân số và chi phí gia nhập thị trường thì việc tăng dân số rõ ràng
không phải là giải pháp khả thi, nhất là trong điều kiện nước ta là nước được
xếp vào nhóm "đông dân" trên thế giới. Ngược lại, các chính sách, cơ chế thông
thoáng, cộng với sự minh bạch cao (điểm số chi phí gia nhập thị trường tăng) sẽ
là giải pháp có hiệu quả và được các doanh nghiệp ủng hộ. Hoặc như yếu tố đất
đai, mặt bằng kinh doanh nếu xét trong bối cảnh cạnh tranh giữa các địa
phương, chúng sẽ có tác động ít hơn đến thu hút vốn đầu tư (so với chi phí gia
nhập thị trường) bởi thị trường đất đai, bất động sản ở Việt Nam nói chung còn

9
thiếu tính minh bạch, các chính sách của từng địa phương về đất đai chỉ có tác
động hạn chế.
 Qua đây chúng ta cũng thấy rằng, có những tỉnh trình độ phát triển
chưa cao vì không có những lợi thế về vị trí địa lý, cơ sở hạ tầng, nhưng đã
thu hút được số vốn FDI lớn. Sở dĩ như vậy là vì, sự phát triển của mỗi vùng,
miền, địa bàn phụ thuộc vào đặc điểm, truyền thống riêng, lợi thế về vị trí địa
lý, tài nguyên thiên nhiên, hạ tầng cơ sở, diện tích đất đai, nguồn nhân lực,
Đây được xem là những điều kiện khách quan tác động đến tính hấp dẫn của
môi trường đầu tư. Tuy nhiên, phải thừa nhận rằng các yếu tố chủ quan như chất
lượng, trình độ cán bộ và cơ chế quản lý có vai trò rất quan trọng, nhiều chuyên
gia hoạch định chính sách đã coi chất lượng điều hành của bộ máy quản lý là
một nguyên nhân quan trọng dẫn đến sự cách biệt đó.

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression
157190752,767 3 52396917,589 18,928 ,000(a)
Residual
105192952,692 38 2768235,597
Total
262383705,459 41
a Predictors: (Constant), DIEN_TICH, CHI_PHI_GNTT, DAN_SO
b Dependent Variable: FDI
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
-6787,692 2054,103 -3,304 ,002
CHI_PHI_G
NTT
580,373 198,480 ,302 2,924 ,006 ,991 1,009
DAN_SO
1,905 ,272 ,731 6,995 ,000 ,966 1,035
DIEN_TICH
-,185 ,081 -,238 -2,274 ,029 ,967 1,034
a Dependent Variable: FDI
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index

Std. Residual
-1,521 3,172 ,000 ,963 42
a Dependent Variable: FDI
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG PHÁP STEPWISE)
Variables Entered/Removed(a)
Model Variables Entered
Variables
Removed Method
1
DAN_SO .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=
,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).
2
CHI_PHI_GNTT .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=
,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).
3
DIEN_TICH .
Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=
,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).
a Dependent Variable: FDI
Model Summary(d)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,667(a) ,445 ,432 1907,23056
2

d Dependent Variable: FDI
Coefficients(a)

12
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta
Toleranc
e VIF
1 (Constant)
-1630,956 556,936 -2,928 ,006
DAN_SO
1,740 ,307 ,667 5,669 ,000 1,000 1,000
2 (Constant) -7638,075 2125,077 -3,594 ,001
DAN_SO 1,801 ,282 ,691 6,376 ,000 ,994 1,006
CHI_PHI_GNTT
607,098 208,461 ,316 2,912 ,006 ,994 1,006
3 (Constant)
-6787,692 2054,103 -3,304 ,002
DAN_SO
1,905 ,272 ,731 6,995 ,000 ,966 1,035
CHI_PHI_GNTT 580,373 198,480 ,302 2,924 ,006 ,991 1,009
DIEN_TICH
-,185 ,081 -,238 -2,274 ,029 ,967 1,034
a Dependent Variable: FDI
Excluded Variables(c)
Model Beta In t Sig.

3,483 1,000 ,00 ,02 ,00 ,02
2
,304 3,387 ,00 ,10 ,00 ,95
3 ,205 4,127 ,01 ,86 ,02 ,01
4
8,359E-03 20,414 ,98 ,03 ,98 ,02
a Dependent Variable: FDI
Casewise Diagnostics(a)
Case Number Std. Residual FDI
11
3,172 7946,15
a Dependent Variable: FDI
Residuals Statistics(a)
Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation N
Predicted Value
-1926,8522 9962,2871 1049,3117 1958,04004 42
Residual
-2530,00488 5278,31836 ,00000 1601,77457 42
Std. Predicted Value
-1,520 4,552 ,000 1,000 42
Std. Residual
-1,521 3,172 ,000 ,963 42
a Dependent Variable: FDI

13
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 01 (MỤC B.2.1) BẰNG PHẦN MỀM SPSS
(PHƯƠNG PHÁP ENTER)
Variables Entered/Removed(b)

b Dependent Variable: DAN_SO
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
1788,644 1173,271 1,524 ,135
CHI_PHI_GNTT
-46,345 116,462 -,063 -,398 ,693 ,995 1,005
DIEN_TICH
5,011E-02 ,047 ,168 1,063 ,294 ,995 1,005
a Dependent Variable: DAN_SO
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant)
CHI_PHI_
GNTT DIEN_TICH
1 1
2,702 1,000 ,00 ,00 ,04
2
,289 3,056 ,01 ,01 ,93
3
8,572E-03 17,755 ,99 ,99 ,02
a Dependent Variable: DAN_SO

Total
433164834,085 41
a Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DIEN_TICH
Coefficients(a)
Model Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
4599,353 3978,251 1,156 ,255
CHI_PHI_GNTT
-144,546 390,249 -,058 -,370 ,713 ,994 1,006
DAN_SO
,562 ,529 ,168 1,063 ,294 ,994 1,006
a Dependent Variable: DIEN_TICH
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index Variance Proportions
(Constant) CHI_PHI_GNTT DAN_SO
1 1
2,786 1,000 ,00 ,00 ,03
2
,205 3,684 ,01 ,01 ,93
3
8,492E-03 18,114 ,99 ,98 ,03
a Dependent Variable: DIEN_TICH
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 03 (MỤC B.2.3) BẰNG PHẦN MỀM SPSS
(PHƯƠNG PHÁP ENTER)

a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
9,895 ,388 25,520 ,000
DAN_SO
-1,013E-04 ,000 -,075 -,474 ,638 1,000 1,000
a Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Collinearity Diagnostics(a)
Model Dimension Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant) DAN_SO
1 1
1,849 1,000 ,08 ,08
2
,151 3,499 ,92 ,92
a Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG PHÁP STEPWISE)
Variables Entered/Removed(a)
Model
Variables
Entered

3
DIEN_TICH .
Stepwise
(Criteria:
Probabilit
y-of-F-to-
enter <= ,
050,
Probabilit
y-of-F-to-
remove
>= ,100).
a Dependent Variable: FDI
Model Summary(d)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,667(a) ,445 ,432 1907,23056
2
,738(b) ,545 ,521 1750,53704
3
,774(c) ,599 ,567 1663,80155 2,118
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT, DIEN_TICH
d Dependent Variable: FDI
ANOVA(d)

157190752
,767
3 52396917,589 18,928 ,000(c)
Residual 105192952
,692
38 2768235,597

17
Total 262383705
,459
41
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Predictors: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT, DIEN_TICH
d Dependent Variable: FDI
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -
1630,956
556,936 -2,928 ,006
DAN_SO
1,740 ,307 ,667 5,669 ,000 1,000 1,000
2 (Constant) -

2 DIEN_TICH -,238(b) -2,274 ,029 -,346 ,967 1,034 ,966
a Predictors in the Model: (Constant), DAN_SO
b Predictors in the Model: (Constant), DAN_SO, CHI_PHI_GNTT
c Dependent Variable: FDI
Collinearity Diagnostics(a)
Model
Dimensio
n Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant) DAN_SO
CHI_PHI_
GNTT DIEN_TICH
1 1
1,849 1,000 ,08 ,08
2
,151 3,499 ,92 ,92
2 1 2,786 1,000 ,00 ,03 ,00
2 ,205 3,684 ,01 ,93 ,01
3
8,492E-03 18,114 ,99 ,03 ,98
3 1
3,483 1,000 ,00 ,02 ,00 ,02
2
,304 3,387 ,00 ,10 ,00 ,95
3 ,205 4,127 ,01 ,86 ,02 ,01
4
8,359E-03 20,414 ,98 ,03 ,98 ,02
a Dependent Variable: FDI

Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
DIEN_TICH
,
CHI_PHI_G
NTT(a)
. Enter
a All requested variables entered.
b Dependent Variable: DAN_SO
Model Summary(b)
Model R R Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1
,183(a) ,034 -,016 978,24331 1,805
a Predictors: (Constant), DIEN_TICH, CHI_PHI_GNTT
b Dependent Variable: DAN_SO
ANOVA(b)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regressio
n
1297834,0

19
Model
Dimensio
n Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant)
CHI_PHI_
GNTT DIEN_TICH
1 1
2,702 1,000 ,00 ,00 ,04
2
,289 3,056 ,01 ,01 ,93
3
8,572E-03 17,755 ,99 ,99 ,02
a Dependent Variable: DAN_SO
KẾT QUẢ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY PHỤ 02 (MỤC B.2.2) BẰNG PHẦN MỀM SPSS (PHƯƠNG PHÁP
ENTER)
Variables Entered/Removed(b)
Model
Variables
Entered
Variables
Removed Method
1
DAN_SO,
CHI_PHI_G
NTT(a)
. Enter

Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant)
4599,353 3978,251 1,156 ,255
CHI_PHI_G
NTT
-144,546 390,249 -,058 -,370 ,713 ,994 1,006
DAN_SO
,562 ,529 ,168 1,063 ,294 ,994 1,006
a Dependent Variable: DIEN_TICH
Collinearity Diagnostics(a)
Model
Dimensio
n Eigenvalue
Condition
Index
Variance Proportions
(Constant)
CHI_PHI_
GNTT DAN_SO
1 1
2,786 1,000 ,00 ,00 ,03
2 ,205 3,684 ,01 ,01 ,93


1 Regressio
n
,396 1 ,396 ,225 ,638(a)
Residual
70,517 40 1,763
Total
70,913 41
a Predictors: (Constant), DAN_SO
b Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant
)
9,895 ,388 25,520 ,000
DAN_SO -1,013E-
04
,000 -,075 -,474 ,638 1,000 1,000
a Dependent Variable: CHI_PHI_GNTT
Collinearity Diagnostics(a)
Model
Dimensio
n Eigenvalue
Condition