Tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài đến chỉ số phát triển con người tại Việt Nam

The impact of foreign direct investment on the human development index in Vietnam

TS. Trần Tuấn Việt
ThS. Vũ Thị Minh Ngọc
Trường Kinh tế Phenikaa, Đại học Phenikaa
Email: viet.trantuan@phenikaa-uni.edu.vn;
ngoc.vuthiminh@phenikaa-uni.edu.vn

(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích mối quan hệ giữa đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và chỉ số phát triển con người (HDI) tại Việt Nam, đồng thời kiểm định vai trò điều tiết của chất lượng thể chế địa phương thông qua chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI). Sử dụng dữ liệu bảng 63 tỉnh/thành phố giai đoạn 2018 – 2024 (thời điểm chưa sáp nhập thành 34 tỉnh, thành phố), bài viết sử dụng các phân tích định lượng và phát hiện tác động trung bình tuyến tính của FDI lên HDI không có ý nghĩa thống kê. Bên cạnh đó, chất lượng thể chế (PCI) điều tiết mối quan hệ này cho thấy, FDI có tác động dương ở tỉnh PCI thấp và âm ở tỉnh PCI cao và ngưỡng thay đổi tác động là ở mức 67,20 của PCI. Kết quả nghiên cứu gợi ý chính sách FDI nên được phân hóa theo mức độ phát triển thể chế của từng địa phương, đặc biệt, sau một năm sáp nhập đơn vị hành chính cấp tỉnh.

Từ khóa: FDI; HDI; chất lượng thể chế; PCI; panel data; Việt Nam; hiệu ứng điều tiết.

Abstract: This study examines the relationship between foreign direct investment (FDI) and the Human Development Index (HDI) in Vietnam while investigating the moderating role of local institutional quality as measured by the Provincial Competitiveness Index (PCI). Using panel data from 63 provinces and centrally governed cities for the 2018–2024 period (before the administrative consolidation into 34 provinces and centrally governed cities), the study employs quantitative analyses and finds that the average linear effect of FDI on HDI is not statistically significant. Furthermore, institutional quality (PCI) moderates this relationship, with FDI exerting a positive effect in provinces with low PCI scores and a negative effect in provinces with high PCI scores. The estimated threshold at which the effect changes direction is a PCI score of 67.20. The findings suggest that FDI policies should be differentiated according to the level of institutional development in each locality, particularly one year after the merger of provincial-level administrative units.

Keywords: Foreign direct investment (FDI); Human Development Index (HDI); institutional quality; Provincial Competitiveness Index (PCI); panel data; Vietnam; moderating effect.

1. Đặt vấn đề

Sau Đổi mới (năm 1986), Việt Nam đã trở thành một trong những điểm đến thu hút nhất đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) trong khu vực châu Á. Thống kê của Cục Đầu tư nước ngoài (2024) cho thấy, tổng vốn FDI thực hiện luỹ kế tại Việt Nam đến cuối năm 2024 đã vượt 280 tỷ USD, với hơn 39.000 dự án đến từ 145 quốc gia và vùng lãnh thổ (Minh Ngọc, 06/01/2025). FDI không chỉ là nguồn vốn quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua tăng quy mô sản xuất, nâng cao năng suất lao động, chuyển giao công nghệ hiện đại mà còn được kỳ vọng đóng vai trò then chốt trong nâng cao và cải thiện điều kiện sống của người dân địa phương. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa FDI và phúc lợi người dân như thể hiện qua chỉ số phát triển con người không phải lúc nào cũng tích cực và đồng nhất. Nhiều nghiên cứu quốc tế cũng đã chỉ ra, FDI có tác động tích cực đến HDI (Sharma & Gani, 2004; Reiter & Steensma, 2010). Ngược lại, một số nghiên cứu gần đây lại chỉ ra rằng tác động này phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng thể chế, hạ tầng và cơ cấu kinh tế của địa phương tiếp nhận dòng vốn này. Lý thuyết “absorptive capacity” được đề xuất bởi Borensztein, De Gregorio và Lee (1998) cho rằng, FDI chỉ tạo ra hiệu ứng lan toả tích cực khi quốc gia/địa phương có đủ năng lực hấp thụ trong đó bao gồm chất lượng thể chế, nguồn nhân lực và cơ sở hạ tầng.

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về FDI tại Việt Nam nhưng hầu hết tập trung vào tác động hay vai trò của FDI đối với tăng trưởng kinh tế (Anwar & Nguyen, 2010). Các nghiên cứu định lượng về tác động của FDI tại Việt Nam ở cấp tỉnh còn khá hạn chế, đặc biệt là tác động tới HDI. Tại Việt Nam, sự bất bình đẳng trong phân bố FDI giữa các tỉnh là rất rõ rệt thể hiện rõ nhất là TP. Hồ Chí Minh, Hà Nội, Hải Phòng, Bắc Ninh, còn Bình Dương (cũ) đã sáp nhập vào TP. Hồ Chí Minh và chiếm hơn 60% tổng vốn FDI được thu hút vào cả nước.

Chất lượng thể chế giữa các tỉnh, được đo lường thông qua chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) do VCCI/USAID công bố hằng năm cũng có sự phân hóa đáng kể (từ 56,3 đến 75,1 điểm trong giai đoạn 2018 – 2024). Chính vì vậy, bài viết đặt ra câu hỏi là liệu FDI có thực sự cải thiện HDI tại tất cả các tỉnh, thành phố Việt Nam hay tác động này phụ thuộc vào mức độ phát triển thể chế của từng địa phương? Bên cạnh đó, vai trò điều tiết của chất lượng thể chế trong mối quan hệ này chưa được kiểm định một cách hệ thống bằng phương pháp hiện đại, đặc biệt đặt trong bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam.

Vì vậy, bài viết tập trung phân tích khoảng trống trong nghiên cứu khi áp dụng mô hình tương tác, mô hình ngưỡng để kiểm định toàn diện mối quan hệ FDI–PCI–HDI tại các tỉnh, thành phố; sử dụng các phương pháp định lượng tiên tiến để giải quyết các vấn đề; từ đó làm rõ vai trò điều tiết của PCI tới tác động của FDI lên HDI.

2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

2.1. Dữ liệu và mô tả dữ liệu

Bài viết sử dụng dữ liệu bảng của các tỉnh, thành phố giai đoạn 2018 – 2024, với tổng cộng 441 quan sát. Dữ liệu được tổng hợp từ 6 nguồn chính thức từ báo cáo Phát triển Con người Việt Nam của UNDP và Bộ Kế hoạch và Đầu tư (nay là Bộ Tài chính); Cục Đầu tư nước ngoài; VCCI và USAID/Vietnam, công bố hằng năm về PCI; Cục Thống kê quốc gia.

Bảng 1. Định nghĩa và đo lường các biến

Biến	Định nghĩa	Đơn vị	Nguồn
HDI	Chỉ số phát triển con người	0–1	UNDP/MPI
FDI	Vốn FDI thực hiện	Triệu USD	Cục Đầu tư nước ngoài
lnFDI	Logarithm tự nhiên của (FDI+1)	—	Tính toán
PCI	Chỉ số năng lực cạnh tranh tỉnh	0–100	VCCI/USAID
INCOME	Thu nhập bình quân lao động	Nghìn VND	GSO
GRDP	GRDP/đầu người	Triệu VND	GSO
TRAIN	Tỷ lệ lao động qua đào tạo	%	GSO
DN	Tổng số doanh nghiệp đang hoạt động	Doanh nghiệp	GSO
DN1000	Số doanh nghiệp/1000 dân	Doanh nghiệp	GSO
lnFDI×PCI	Tương tác FDI và PCI	—	Tính toán

Bảng 2. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu (N = 441)

Biến	Trung bình	Độ lệch chuẩn	Min	Max
HDI	0,703	0,051	0,570	0,830
FDI (triệu USD)	572,21	1.189,33	0,00	8.669,71
lnFDI	4,17	2,63	0,00	9,07
PCI	65,39	3,06	56,29	75,09
INCOME (nghìn VND)	5.389,98	1.515,46	2.059,77	9.833,16
lnINCOME	8,55	0,30	7,63	9,19
GRDP/đầu người (triệu VND)	74,39	46,18	26,10	372,10
lnGRDP	4,19	0,45	3,26	5,92
TRAIN (%)	22,39	8,32	8,20	50,77
DN	13.378	38.209	602	274.067
lnDN	8,59	1,05	6,40	12,52
DN1000	5,33	4,71	1,00	29,00

Bảng 1 cung cấp định nghĩa và cách thức, đơn vị đo lường cũng như nguồn số liệu các biến sử dụng trong nghiên cứu. Bảng 2 trình bày thống kê mô tả các biến chính. HDI dao động trong khoảng [0,570; 0,830] với độ lệch chuẩn 0,051 – phản ánh tính ổn định cao của chỉ số tổng hợp này. Vốn FDI thực hiện có biến thiên rất lớn (độ lệch chuẩn 1.189 triệu USD, gấp đôi giá trị trung bình 572 triệu USD), phản ánh sự bất bình đẳng cao trong phân bố FDI. Chỉ số PCI thể hiện năng lực cạnh tranh cấp tỉnh dao động từ 56,29 tới 75,09 có độ lệch chuẩn là 3,06 phản ánh sự chênh lệch không lớn giữa các tỉnh/thành trong cả nước. Thu nhập bình quân lao động tại các địa phương là hơn 5.3 triệu đồng/tháng, trong khi đó GRDP bình quân đầu người là 74,39 triệu đồng/người/năm. Trung bình các địa phương có 22,3% lao động đã qua đào tạo và có khoảng 5,33 doanh nghiệp/1000 dân.  

Bảng 3 thể hiện tương quan giữa các biến trong mô hình. Các biến trong mô hình có tương quan dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Tương quan lớn nhất với HDI là chỉ số liên quan tới GRDP bình quân đầu người. Tương quan thấp nhất với HDI là PCI với mức là 0.49. Giữa các biến với nhau thì PCI và lnFDI có tương quan thấp nhất với giá trị là 0,236.

Bảng 3. Ma trận hệ số tương quan Pearson

	HDI	lnFDI	PCI	lnINCOME	TRAIN	lnGRDP	DN1000
HDI	1,000
lnFDI	0,622*	1,000
PCI	0,490*	0,236*	1,000
lnINCOME	0,737*	0,631*	0,423*	1,000
TRAIN	0,708*	0,436*	0,401*	0,490*	1,000
lnGRDP	0,825*	0,628*	0,426*	0,749*	0,594*	1,000
DN1000	0,708*	0,500*	0,298*	0,584*	0,674*	0,668*	1,000

2.2. Mô hình nghiên cứu

Mô hình hồi quy chính có dạng:

HDIᵢₜ = αᵢ + β₁lnFDIᵢₜ + β₂PCIᵢₜ + β₃(lnFDIᵢₜ × PCIᵢₜ) + γ′Xᵢₜ +λₜ +  εᵢₜ

trong đó i = 1,…,63 là tỉnh, t là năm trong giai đoạn 2018-2024, αᵢ là hiệu ứng cố định tỉnh, λₜ là hiệu ứng cố định năm, Xᵢₜ là vector các biến kiểm soát. Nghiên cứu thực hiện từng bước như sau: (1) Đánh giá tác động FDI đến HDI tại các tỉnh Việt Nam; (2) Đánh giá tác động PCI đến HDI; (3) Kiểm định vai trò điều tiết của PCI đến mối quan hệ FDI – HDI thông qua hệ số β₃ của biến tương tác (lnFDIᵢₜ × PCIᵢₜ).

3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Bảng 4 trình bày kết quả các mô hình chính. Trong các mô hình (1) (2) và (3) hệ số ước lượng của lnFDI không có ý nghĩa thống kê, bác bỏ mối quan hệ tuyến tính có ý nghĩa giữa FDI với chỉ số HDI. Điều này không có nghĩa FDI “không có giá trị” mà là tác động trung bình bị triệt tiêu bởi sự kết hợp của các cơ chế đối lập. Hệ số PCI có dấu dương và có ý nghĩa (β = 0,00060; p < 0,01), phản ánh mối quan hệ tuyến tính giữa chất lượng thể chế với HDI. Với địa phương có chất lượng thể chế tốt hơn thì chỉ số HDI được cải thiện tốt hơn.

Trong mô hình (4) kiểm định ảnh hưởng điều tiết khi đưa vào lnFDI × PCI, hệ số trực tiếp của lnFDI dương có ý nghĩa thống kê (β = 0,01689; p < 0,01), hệ số PCI tiếp tục giữ giá trị dương (β = 0,00167, p < 0,01) và hệ số tương tác có dấu âm (β = −0,00026; p < 0,01). Điều này có nghĩa là tác động của FDI lên HDI giảm dần khi PCI tăng. Đối với kết quả này tác giả đề xuất ba diễn giải sau: (1) Saturation effect tại các tỉnh PCI cao, như: Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, HDI đã ở mức gần trần; (2) FDI quy mô lớn vào sản xuất thâm dụng vốn (Samsung tại Bắc Ninh, LG tại Hải Phòng) ít liên kết với cộng đồng địa phương; (3) Crowding-out effect – FDI tạo áp lực giá đất, lương, làm giảm điều kiện sống cho dân nghèo địa phương. Kênh thu nhập có hệ số âm cho thấy, “growth without development” có thực sự xảy ra trong một số trường hợp. FDI cải thiện thu nhập danh nghĩa nhưng không tự động chuyển hoá thành cải thiện y tế và giáo dục, đặc biệt khi tăng trưởng phụ thuộc vào FDI thâm dụng vốn ít liên kết địa phương. Trong bốn kênh truyền dẫn, chỉ kênh đào tạo lao động cho thấy chuỗi tích cực rõ ràng.

Bảng 4. Tác động của FDI lên HDI

Biến	(1) Pooled OLS	(2) FEM	(3) FEM-DK	(4) FEM-DK + PCI×FDI
lnFDI	0,00054	−0,00020	−0,00020	0,01689***
	(0,00082)	(0,00032)	(0,00034)	(0,00593)
PCI	0,00204***	0,00060*	0,00060***	0,00167***
	(0,00065)	(0,00035)	(0,00012)	(0,00045)
lnFDI × PCI	—	—	—	−0,00026***
				(0,00009)
lnINCOME	0,01254	−0,00768	−0,00768**	−0,00850**
	(0,01053)	(0,00773)	(0,00334)	(0,00342)
TRAIN	0,00140***	0,00015	0,00015	0,00009
	(0,00032)	(0,00032)	(0,00011)	(0,00011)
lnGRDP	0,04021***	0,04156***	0,04156***	0,04677***
	(0,00675)	(0,01315)	(0,00384)	(0,00561)
lnDN	0,01490***	0,07200***	0,07200***	0,07037***
	(0,00462)	(0,00987)	(0,00105)	(0,00089)
Province FE	No	Yes	Yes	Yes
Year FE	Yes	Yes	Yes	Yes
R²	0,825	0,737	0,737	0,746
N	441	441	441	441

Để định lượng cụ thể ngưỡng, nghiên cứu áp dụng tìm kiếm lưới trên 25 phân vị của PCI. Kết quả: ngưỡng tối ưu PCI = 67,20 (phân vị 72%). Bảng 5 trình bày hệ số FDI ở hai chế độ. Chất lượng thể chế (PCI) điều tiết mối quan hệ FDI–HDI theo dấu ngược với kỳ vọng absorptive capacity: FDI có tác động dương ở tỉnh PCI thấp và âm ở tỉnh PCI cao, với điểm chuyển dấu PCI ≈ 64,9 và ngưỡng panel chính thức PCI = 67,20.

Bảng 5. Mô hình ngưỡng PCI: Hệ số FDI ở hai chế độ

Chế độ	Định nghĩa	Hệ số FDI	p-value	N obs
Chế độ thấp	PCI ≤ 67,20	+0,00003	0,915	320
Chế độ cao	PCI > 67,20	−0,00102***	0,005	121
Chênh lệch		−0,00105	< 0,01

4. Hàm ý chính sách

Bài viết cho thấy tác động của đầu tư trực tiếp lên chỉ số phát triển con người tại các địa phương là phi tuyến và bị ảnh hưởng bởi chất lượng thể chế tại địa phương. Trong mô hình tác động dưới sự điều tiết của chất lượng thể chế, đầu tư trực tiếp nước ngoài có tác động tích cực thúc đẩy sự tăng lên của chỉ số phát triển con người. Tuy nhiên, tác động này có xu hướng giảm đi khi PCI tăng lên (với ngưỡng là 67,2). Kết quả cũng khẳng định vai trò của chất lượng thể chế địa phương (thể hiện qua chỉ số PCI) trong việc thúc đẩy chỉ số phát triển con người. Từ ngày 01/7/2025, Việt Nam thực hiện sáp nhập từ 63 xuống 34 đơn vị hành chính cấp tỉnh (Nghị quyết số 202/2025/QH15) tạo cơ hội tái thiết kế chính sách FDI-HDI trên nền tảng thể chế mới, đặc biệt là cơ hội triển khai “PCI 2.0” ngay trong quá trình tái tính toán PCI cho 34 đơn vị. Do đó, kết quả nghiên cứu phản ánh cấu trúc hành chính giai đoạn 2018-2024. Các nghiên cứu tiếp theo cần tái ước lượng mô hình với dữ liệu 34 tỉnh mới sau khi có ít nhất 3 – 5 năm dữ liệu ổn định. Đặc biệt quan trọng, khi các tỉnh, thành phố đang trong giai đoạn phát triển mới cần triển khai một số giải pháp cơ bản sau đây:

Với các tỉnh vượt ngưỡng về chỉ số PCI, như: Quảng Ninh, Hải Phòng, Bắc Ninh, TP. Hồ Chí Minh, cần chuyển hướng thu hút sang FDI chất lượng cao đi kèm R&D, công nghệ xanh, bán dẫn, dịch vụ giá trị gia tăng thông qua sử dụng bộ tiêu chí sàng lọc ở một số khía cạnh như yêu cầu ngưỡng công nghệ tối thiểu, cam kết tỷ lệ nội địa hóa tối thiểu 30%, quy định tiêu chuẩn phát thải; đồng thời, cắt giảm ưu đãi thuế cho các dự án thâm dụng vốn không kèm chuyển giao công nghệ. Với các tỉnh dưới ngưỡng, duy trì thu hút FDI diện rộng nhưng ràng buộc điều kiện đào tạo và chuyển giao công nghệ ngay trong giấy chứng nhận đăng ký đầu tư. Tuy nhiên, sau sáp nhập còn 34 tỉnh năm 2025, giải pháp này cần được triển khai theo cấu trúc hành chính mới với đơn vị áp dụng là “vùng phát triển” trong tỉnh mới thay vì toàn bộ tỉnh.

Các tỉnh, thành phố cần xây dựng cơ chế đồng tài trợ, trong đó doanh nghiệp FDI đóng góp bắt buộc 1 – 2% quỹ lương vào quỹ đào tạo nghề cấp tỉnh; triển khai mô hình đào tạo kép theo hình mẫu của CHLB Đức với sự phối hợp giữa trường cao đẳng nghề và doanh nghiệp FDI. Mô hình này cho phép học tập tại nhà máy, cung cấp chứng chỉ liên thông và cam kết tuyển dụng sau tốt nghiệp.

Bên cạnh đó, các tỉnh cần thiết lập cơ sở dữ liệu nhà cung ứng địa phương, tổ chức sàn kết nối B2B định kỳ với FDI; yêu cầu doanh nghiệp FDI công khai danh mục có tiềm năng nội địa hoá kèm lộ trình gia tăng tỷ lệ mua trong nước theo từng năm. Đồng thời, thiết lập quỹ phát triển cộng đồng từ FDI để chuyển hoá tăng trưởng thành phát triển con người. Ví dụ, đề xuất trích 1 – 2% doanh thu hoặc thay thế một phần thuế thu nhập của doanh nghiệp FDI cho quỹ đầu tư y tế, giáo dục và nhà ở xã hội tại địa bàn. Ngoài ra, cần bổ sung chỉ số HDI vào bộ KPI đánh giá lãnh đạo tỉnh – không chỉ dựa trên GRDP như hiện nay.

Việc cải cách PCI theo chiều sâu để giảm (saturation effect), cần bổ sung chỉ báo về chất lượng thực chất của thể chế, như: tuân thủ pháp luật, quản lý đất đai minh bạch, giảm thiểu chi phí không chính thức thay vì các chỉ báo hình thức.

Tài liệu tham khảo:
Aitken, B. J., & Harrison, A. E. (1999). Do domestic firms benefit from direct foreign investment? Evidence from Venezuela. American Economic Review, 89(3), 605–618.
Anwar, S., & Nguyen, L. P. (2010). Foreign direct investment and economic growth in Vietnam. Asia Pacific Business Review, 16(1–2), 183–202.
Bài viết được tài trợ từ Trường Đại học Phenikaa cho Đề tài mã số PU2025-4-B-13
Borensztein, E., De Gregorio, J., & Lee, J.-W. (1998). How does foreign direct investment affect economic growth? Journal of International Economics, 45(1), 115–135.
Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128–152.
Davies, R. B., & Vadlamannati, K. C. (2013). A race to the bottom in labor standards? An empirical investigation. Journal of Development Economics, 103, 1–14.
Driscoll, J. C., & Kraay, A. C. (1998). Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data. Review of Economics and Statistics, 80(4), 549–560.
Hansen, B. E. (1999). Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference. Journal of Econometrics, 93(2), 345–368.
Javorcik, B. S. (2004). Does foreign direct investment increase the productivity of domestic firms? In search of spillovers through backward linkages. American Economic Review, 94(3), 605 – 627.
Kaufmann, D., Kraay, A., & Mastruzzi, M. (2010). The Worldwide Governance Indicators: Methodology and analytical issues. World Bank Policy Research Working Paper 5430.
Lall, S., & Narula, R. (2004). Foreign direct investment and its role in economic development: Do we need a new agenda? European Journal of Development Research, 16(3), 447–464.
Liu, Z. (2008). Foreign direct investment and technology spillovers: Theory and evidence. Journal of Development Economics, 85(1-2), 176-193.
Malesky, E., & Taussig, M. (2009). Where is credit due? Legal institutions, connections, and the efficiency of bank lending in Vietnam. Journal of Law, Economics, and Organization, 25(2), 535 – 578.
Minh Ngọc (06/01/2025). Năm 2024, vốn FDI giải ngân cao kỷ lục. Báo Chính phủ. https://baochinhphu.vn/nam-2024-von-fdi-giai-ngan-cao-ky-luc-102250106101728669.htm
Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels. Cambridge Working Papers in Economics 0435.
Reiter, S. L., & Steensma, H. K. (2010). Human development and foreign direct investment in developing countries: The influence of FDI policy and corruption. World Development, 38(12), 1678–1691.
Sharma, B., & Gani, A. (2004). The effects of foreign direct investment on human development. Global Economy Journal, 4(2), 1–20.
Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2nd ed.). MIT Press.