Bài viết phân tích hình thái của vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài vào Việt Nam, bao gồm các yếu tố chi phối vốn và tương tác của loại vốn này với các biến số kinh tế vĩ mô khác. Với mẫu số liệu theo tháng từ 02/2018 đến 09/2024, mô hình vector tự hồi quy với hệ số thay đổi theo thời gian (TVC-BSVAR) ghi nhận rằng sự mất giá của đồng nội tệ (VND) dẫn đến suy giảm vốn đầu tư gián tiếp nước ngoài (FII), trong khi tác động của lãi suất mục tiêu của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) và chênh lệch tăng trưởng trong nước và thế giới lại không rõ ràng. Theo chiều ngược lại, vốn FII cũng giúp củng cố giá trị đồng VND và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế trong nước. Trong các biến số vĩ mô của mô hình, tỷ giá hối đoái (VND/USD) đóng vai trò quan trọng nhất đối với độ dao động của vốn FII vào Việt Nam trong thời gian vừa qua. Các kết quả này áp dụng khá đồng nhất với loại hình vốn FII làm tăng vốn điều lệ của doanh nghiệp (FIIK), với riêng một điểm khác biệt ở mức tác động của mức lãi suất FED mạnh và tiêu cực đối với vốn FIIK. <br><br> Abstract <br> The paper investigates the pattern of foreing indirect investment into Vietnam, including its determinants and interaction wiht other macroeconomic variables. With a monthly data sample from February 2018 to September 2024, the vector autorecovery model with time-varying coefficients (TVC-BSVAR) records that the depreciation in local currency (VND) leads to decline in foreign indirect investment (FII), while the target effective rate by US Federal Reserve System (FED) and the gap between domestic and world economic growth rate are unclear. In the opposite direction, the FII capital strengthens the value of the VND and supports domestic economic growth. Among the macroeconomic variables, the foreign exchange rate (VND/USD) plays the most important role in the variation of FII for recent years. This result applies quite simultaneously to the FII that increases the charter capital of enterprises (FIIK), only with a difference in the strong and negative FED effective rate on the FIIK.

Download

Sử dụng dữ liệu về đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) của 66 quốc gia đang phát triển giai đoạn 2013-2021, nghiên cứu này triển khai các phương pháp học máy bao gồm mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), rừng ngẫu nhiên (RFA) nhằm so sánh chất lượng dự báo với một phương pháp tiếp cận kinh tế lượng là GMM sai phân (DGMM). Trong đó, DGMM phân tích mối liên hệ giữa các nhân tố đầu vào ảnh hưởng tới thu hút FDI, trong khi ANN và RF dựa vào các nhân tố có ý nghĩa thống kê để đưa ra dự báo. Kết quả cho thấy các nhân tố độ lớn thị trường, độ mở thương mại, mức độ dồi dào của lao động, sự phát triển của thị trường tài chính là những nhân tố chính trợ lực cho thu hút FDI tại các quốc gia này. Trong khi đó, xét về mặt dự báo, sai số của RF là nhỏ nhất và vượt trội so với các phương pháp so sánh. Các phát hiện của mô hình kinh tế lượng và mô hình học máy cũng được thảo luận trong nghiên cứu. <br><br> Abstract <br> Utilizing foreign direct investment (FDI) data from 66 developing countries for the period 2013–2021, this study implements machine learning methods, including artificial neural networks (ANN) and random forests (RF), to compare predictive quality with that of an econometric approach, the difference generalized method of moments (DGMM). In this context, DGMM analyzes the relationships between the input factors influencing FDI attraction, while ANN and RF make predictions based on statistically significant factors. The results indicate that market size, trade openness, labor abundance, and financial market development are primary drivers facilitating FDI attraction in these countries. Regarding predictive accuracy, RF exhibits the lowest error and significantly outperforms the selected methods. The findings from both the econometric model and the machine learning models are also discussed in the study.

Download

Bài viết phân tích vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào bất động sản (FDIRE) tại Việt Nam theo cách tiếp cận kinh tế vĩ mô. Với mô hình vector tự hồi quy với hệ số thay đổi theo thời gian (TVC-BSVAR) và một bộ số liệu theo chuỗi thời gian từ tháng 01/2017 đến 02/2023, kết quả ghi nhận rằng khi vốn FDIRE thêm 1 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng ngắn hạn gia tăng thêm 2% và giá trị giao dịch chứng khoán tăng thêm 1% ngay trong tháng đầu tiên, và các tác động này giảm dần sau 12 tháng. Dòng vốn FDIRE cũng có đặc tính dai dẳng theo thời gian khi mà biến số này đóng góp phần lớn vào biến động của chính nó trong tương lai, vẫn đạt 50% sau 12 tháng. Điều này hàm ý rằng khi giá trị của dòng vốn đang ở mức cao thì nhiều khả năng sẽ tiếp tục ở mức cao, nhưng khi vốn bị suy giảm đột ngột xuống thấp thì sẽ khó quay trở lại mức ban đầu. <br><br> Abstract <br> The paper analyzes the foreign direct investment in real estates (FDIRE) in Vietnam by a macroeconomic approach. With a Time Varying Coefficients Bayesian Vector Autoregressive model (TVC-BSVAR) and a monthly time-series sample over 01/2017–02/2023, the evidence records that for an increase of 1 billion USD in FDIRE, the short-run economic growth rate raises by 2% and the stock market value increases by 1% right in the first month, and the impact decays after 12 months. The FDIRE is also persistent over time when it contributes largely to its future variation, with up to 50% after 12 months. This result implies that the FDIRE can be expected to be high if it is high but would be difficult to come back to its initial value if it reduces substantially.

Download

Bài viết sử dụng phương pháp phân tích định lượng với một bộ dữ liệu chéo về các địa phương trong giai đoạn 2010-2021 để tập trung vào 6 địa phương trong vùng Đông nam bộ. Kết quả ghi nhận rằng hình thái tăng trưởng thu nhập của các địa phương trong vùng Đông nam bộ vẫn tuân theo hình thái chung của các địa phương trong cả nước. Trong đó, chất lượng cơ sở hạ tầng, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và mức xuất phát điểm về thu nhập là ba yếu tố mang tính quyết định đối với tăng trưởng thu nhập. Riêng các địa phương trong vùng Đông nam bộ đang hiện lên như các địa phương dẫn đầu xu hướng hội tụ về tăng trưởng thu nhập của các địa phương trong cả nước. Vì vậy, đối với vùng này, việc nâng cao chất lượng tăng trưởng để giúp mở rộng biên giới về thu nhập của cả nước có ý nghĩa quan trọng hơn hẳn so với tăng cường giá trị tuyệt đối về tăng trưởng thu nhập trong thời gian tới. <br><br>Abstract <br> The paper employs a quantitative analysis method with a panel dataset covering 63 provinces over the 2010-2021 period to focus on 6 provinces in South East region of Vietnam. The economic growth pattern of South East region still follows the common pattern of the whole economy, as a higher initial income combined with a lower income growth rate. In comparison with other provinces, the South East provinces is more affected by the labor force and institutional quality. The South East provinces are also leading the income growth convergence across provinces in the whole economy. In particular, Ho Chi Minh City is the leading province, expanding the income frontier for the other provinces. However, its income growth rate tends to decrease over time due to the reduction of the labor force, effective FDI capital, and institution quality.

Download

Bài viết phân tích vai trò của việc ban hành nghị quyết đặc thù đối với tiến trình hội tụ về thu nhập của các địa phương tại Việt Nam trong giai đoạn 2010-2021. Dựa vào phương pháp hồi quy theo dữ liệu chéo và dữ liệu mảng với hiệu ứng cố định, kết quả nghiên cứu ghi nhận rằng nghị quyết đặc thù giúp thúc đẩy tốc độ hội tụ về thu nhập của các địa phương. Bình quân một địa phương có nghị quyết sẽ có tốc độ thu hẹp khoảng cách về thu nhập cao hơn so với mức bình quân của các địa phương không có nghị quyết đặc thù. Cụ thể, mức cao hơn này đạt 0.206 theo tỷ lệ của mức thu nhập một địa phương so với địa phương dẫn đầu cả nước, tức là thành phố Hồ Chí Minh trong mẫu số liệu. Hơn nữa, nghị quyết cũng tăng cường vai trò của mức xuất phát điểm về thu nhập, chất lượng nhân lực và cơ sở hạ tầng đối với quá trình hội tụ thu nhập trong thời gian vừa qua. <br><br>Abstract <br> The article analyzes the role of specific resolution on income convergence across Vietnam provinces over the 2010–2021 period. Based on cross-section and fixed-effect panel data regression, the research results show that the resolution enhances income convergence across provinces. On average, one province with a resolution has a higher rate of absorbing the income gap than the average of the province without a resolution. In particular, the difference reaches 0.206 as the ratio of one province's income over the leading one, i.e. Ho Chi Minh City in the data sample. Moreover, the resolution also strengthens the role of the initial income, quality of human resources, and infrastructure in the recent income convergence process.

Download