Đánh giá tác động của các yếu tố địa điểm đầu tư tới FDI vào khu vực RCEP qua mô hình kinh tế lượng

1. Giới thiệu 
Trong những năm gần đây, ASEAN đã đàm phán 
một số hiệp định thương mại tự do song phương và 
đa phương như Hiệp định Đối tác xuyên Thái Bình 
Dương (CPTPP), Hiệp định đối tác kinh tế toàn diện 
ASEAN (AJCEP), Khu vực thương mại tự do 
ASEAN-Hàn Quốc (AKFTA)... Năm 2012, ASEAN 
đã tiến hành các cuộc đàm phán Hiệp định RCEP 
với 6 đối tác Trung Quốc, Nhật Bản, Ấn Độ, Hàn 
Quốc, Úc và New Zealand. Nội dung của RCEP 
rộng hơn và sâu hơn so với nhiều thỏa thuận thương 
mại khác. Ngoài khía cạnh thương mại, một nội 
dung quan trọng của đàm phán RCEP là tập trung 
vào đầu tư. Các vấn đề như tự do hóa đầu tư, bảo hộ 
đầu tư và giải quyết tranh chấp là một trong những 
phần quan trọng của các cuộc đàm phán này. 
Các nghiên cứu về về RCEP hiện nay đa số tập 
trung vào khía cạnh thương mại, tuy nhiên, khía 
cạnh đầu tư, đặc biệt là thu hút FDI, chưa được thảo 
luận rộng rãi. Bên cạnh đó, trong các nghiên cứu về 
RCEP có sử dụng mô hình kinh tế lượng, các tác giả 
thường cách ly RCEP khỏi các thỏa thuận khác bằng 
cách sử dụng biến giả. Trong khi đó, các nước Châu 
Á Thái Bình Dương đang đàm phán nhiều FTA cùng 
một lúc. Do đó, câu hỏi đặt ra là: tác động của tự do 
hóa thương mại và cắt giảm thuế quan đối với FDI 
vào RCEP là gì? Những yếu tố thuộc nước nhận đầu 
tư đến dòng vốn FDI vào RCEP? 
Trong bối cảnh đó, bài viết này nhằm mục đích 
phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới FDI vào RCEP 
bằng cách tập trung vào yếu tố “L” trong mô hình 
OLI của Dunning. Thông qua việc xây dựng mô 
hình kinh tế lượng sử dụng dữ liệu bảng, bài viết 
phân tích tác động của các yếu tố như thu nhập, lao 
động, tài nguyên thiên nhiên, chính sách tự do hóa 
thương mại đến dòng vốn FDI vào RCEP. Nội dung 
của bài báo gồm 3 phần: phần đầu mô tả tổng quan 
về dòng vốn FDI vào RCEP; phần tiếp theo giới 
thiệu các lý thuyết liên quan và xây dựng mô hình 
kinh tế lượng để xác định tác động của các yếu tố 
thuộc nước nhận đầu tư tới FDI vào RCEP. Phần thứ 
ba phân tích kết quả thực nghiệm của mô hình này. 
2. Tổng quan về dòng vốn FDI vào RCEP 
Vốn đầu tư vào RCEP tập trung vào hai địa điểm 
chủ yếu là Trung Quốc và ASEAN. Năm 2015, đây 
là hai khu vực nhận đầu tư trực tiếp lớn nhất, chiếm 
70% tổng số vốn FDI vào các nước đang phát triển. 
Tới năm 2016, với gần 50% dân số thế giới, các 
ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ 
ĐỊA ĐIỂM ĐẦU TƯ TỚI FDI VÀO KHU VỰC RCEP 
QUA MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG
Nguyễn Bình Dương 
Trường Đại học Ngoại Thương 
 Email: duongnb@ftu.edu.vn 
Ngày nhận: 31/07/2018 Ngày nhận lại: 27/03/2019 Ngày duyệt đăng: 02/04/2019 
H
 iệp định đối tác kinh tế toàn diện khu vực (RCEP) bắt đầu được đàm phán vào năm 2012 đã trở 
thành một cột mốc quan trọng của quá trình hội nhập ở khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Bài 
viết này nhằm mục đích phân tích ảnh hưởng của các yếu tố địa điểm đầu tư bao gồm: thu nhập, lao động, 
tài nguyên thiên nhiên, chính sách tự do hóa thương mại của các nước thành viên tới FDI vào RCEP. Thông 
qua việc xây dựng mô hình kinh tế lượng sử dụng dữ liệu bảng, kết quả thực nghiệm cho thấy thu nhập, lao 
động, tài nguyên thiên nhiên, chính sách tự do hóa thương mại của nước sở tại là những yếu tố quan trọng 
thúc đẩy FDI vào RCEP. 
Từ khóa: Địa điểm, FDI, mô hình, RCEP, tác động. 
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
khoa hoïc 
thöông maïi2 Sè 130/2019
?
2
nước đã RCEP đóng góp 34% GDP toàn cầu và 
chiếm 17% tổng số vốn FDI của thế giới (ADB, 
2016). Nguồn vốn FDI vào RCEP đã tăng từ 4.269 
tỷ USD năm 2015 lên 4.563 tỷ USD vào năm 2016. 
Theo thống kê của Liên Hiệp Quốc, tổng vốn FDI 
chảy vào 3 khu vực EU28, NAFTA và RCEP chiếm 
hơn 75% dòng vốn FDI toàn cầu (UNCTADstat). 
Các cuộc đàm phán RCEP được bắt đầu vào năm 
2012 và hiện nay vẫn đang trong quá trình thương 
lượng. Nếu được ký kết, Hiệp định RCEP được kỳ 
vọng sẽ giúp thúc đẩy thương mại và tăng trưởng kinh 
tế của toàn khu vực thông qua việc giảm bớt hàng rào 
thuế quan trong thương mại hàng hóa và dịch vụ, cũng 
như giảm bớt các rào cản đối với đầu tư. 
Các quốc gia thành viên RCEP hiện nay 
đang ngày càng kết nối với nhau thông qua 
một mạng lưới sản xuất, thương mại và đầu 
tư trong khu vực. Một số công ty đa quốc 
gia của Nhật Bản, Hàn Quốc, ASEAN và 
Trung Quốc đã hiện diện ở khắp nơi trong 
khu vực. Những mối quan hệ về thương mại 
đầu tư nội vùng sẽ trở nên mạnh mẽ hơn bao 
giờ hết khi Hiệp định RCEP được ký kết và 
thực hiện. ASEAN là nhân tố chính trong 
RCEP, với tư cách là khu vực nhận đầu tư 
nội khối lớn nhất. ASEAN cũng vừa thành 
lập Cộng đồng kinh tế ASEAN vào ngày 31 
tháng 12 năm 2015 với tư cách là một thị 
trường và cơ sở sản xuất chung cho toàn 
ASEAN. Sự gia tăng của đầu tư nội khối và 
cùng với sự tham gia vào chuỗi giá trị khu 
vực của các thành viên đã tăng cường hơn 
nữa sự kết nối của các công ty và các quốc gia trong 
khu vực RCEP (UNCTAD, 2016). 
Đối với các nước ASEAN, bên cạnh việc đàm 
phán RCEP, CPTPP cũng là một thỏa thuận quan 
trọng khác. Tiền đề của CPTPP (Canada, New 
Zealand, Nhật Bản, Úc, Malaysia, Singapore, Việt 
Nam, Brunei, Mexico, Chile và Peru) trước đây là 
Hiệp định Đối tác xuyên Thái Bình Dương (TPP). 
Tuy nhiên, Hoa Kỳ đã rút khỏi TPP ngay sau cuộc 
bầu cử tổng thống vào năm 2016. Mười một thành 
viên còn lại đã tiếp tục các cuộc đàm phán và cuối 
cùng đã đạt được thỏa thuận vào ngày 23 tháng 1 
năm 2018. CPTPP chính thức được ký kết vào ngày 
8 tháng 3 năm 2018, tạo tiền đề cho việc tăng cường 
các mối quan hệ kinh tế giữa các thành viên thông 
qua hạ thấp các rào cản thương mại và khuyến khích 
đầu tư nội khối. Một cách gián tiếp, CPTPP được coi 
là một đối trọng để các nước thành viên “cân bằng 
lực lượng” của Trung Quốc trên lục địa Châu Á. 
Thỏa thuận sẽ giúp tăng ảnh hưởng và quyền lực 
thương lượng của các nước trong khu vực thông qua 
việc thúc đẩy quan hệ chính trị và kinh tế của các 
quốc gia CPTPP. 
Có thể thấy, trước năm 2016, các thành viên của 
CPTPP hoàn t ...  hành chữa khuyết tật, kết quả 
mô hình được thể hiện như sau: 
Trong mô hình đã được chữa khuyết tật (Bảng 
6), R2 bằng 0,90 cho thấy các biến độc lập giải thích 
90% sự thay đổi của biến phụ thuộc. 
Như dự đoán, hệ số liên quan đến tổng thu nhập 
quốc dân đầu người và lao động có giá trị dương có 
Sè 130/20196
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Bảng 4: Ma trận tương quan 
Variable lnPCGNI ln LABOR ln NRCES lnFTA lnTR LnEXP 
lnPCGNI 1 
ln LABOR -0,3721 1 
ln NRCES -0,5049 0,0326 1 
lnFTA 0,4848 0,2606 -0,4125 1 
lnTR 0,5105 0,4553 -0,4306 0,6667 1 
LnEXP -0,5421 0,4699 0,6163 -0,2888 -0,1027 1 
Bảng 5: Hệ số của các biến độc lập được ước lượng trong các mô hình 
lnFDI OLS REM FEM 
lnPCGNI 1.0322291*** 1.0322291*** 0.96257123*** 
lnLABOR 0.83528246*** 0.83528246*** 1.5790237*** 
lnNRCES -0.06147867 -0.06147867 -0.07097377 
lnFTA 0.24658342*** 0.24658342*** 0.20206103*** 
lnTR 0.02262561 0.02262561 0.04404621 
lnEXP -0.6556183* -0.6556183* -0.05527185* 
_cons -10.960103*** 10.960103*** -23.033687*** 
N 224 224 224 
Bảng 6: Mô hình hiệu ứng cố định 
đã chữa khuyết tật (FEMCR) 
Ghi chú: *, ** và *** thể hiện mức ý nghĩa thống 
kê tương ứng 10%, 5% và 1% sai số
lnFDI FEMCR 
lnPCGNI 0.52414273*** 
lnLABOR 0.65334749*** 
lnNRCES 0.06839437*** 
lnFTA 0.47323635** 
lnTR -0.48407572*** 
lnEXP 0.11308642** 
_cons -7.7826169*** 
N 224 
R2 0.90081694 
độ tin cậy 99%, cho thấy khi thu nhập quốc dân đầu 
người và lao động tăng lên dẫn đến sự gia tăng của 
dòng vốn FDI vào RCEP. Trong mô hình, các hệ số 
giải thích rằng PCGNI tăng 1% dẫn đến FDI tăng 
0,52% và lao động tăng 1% dẫn đến FDI tăng 0,65%. 
Điều này hoàn toàn logic trong thực tế, khi thu nhập 
tăng, nhu cầu về hàng hóa và dịch vụ cũng tăng theo. 
Thông qua FDI, các nhà đầu tư nước ngoài có thể mở 
rộng sản xuất sang khu vực RCEP để đáp ứng nhu 
cầu của người tiêu dùng ở các nước này. Một số quốc 
gia như Singapore, Nhật Bản, Hàn Quốc, Úc và New 
Zealand có thu nhập bình quân đầu người cao; đây là 
một yếu tố thúc đẩy dòng vốn FDI vào RCEP. 
Mặt khác, các nhà đầu tư nước ngoài cũng bị hấp 
dẫn bởi lực lượng lao động dồi dào và chi phí rẻ ở 
các nước RCEP. Một số nước như Trung Quốc, Ấn 
Độ, Indonesia và Việt Nam là điểm đến hấp dẫn đối 
với các nhà đầu tư nước ngoài, đặc biệt là trong các 
ngành thâm dụng lao động. Điều này rất có ý nghĩa 
trong bối cảnh chi phí lao động gia tăng ở nhiều 
nước phát triển. Do đó, lực lượng lao động dồi dào 
được coi là yếu tố quan trọng nhất thu hút vốn đầu 
tư trực tiếp nước ngoài vào RCEP, thực tế này được 
thể hiện bằng hệ số lao động bằng 0,65 (hệ số có giá 
trị cao nhất trong các hệ số của mô hình). 
Một động lực khác thúc đẩy đầu tư trực tiếp 
nước ngoài vào RCEP là khai thác tài nguyên thiên 
nhiên phong phú của khu vực này. Một số quốc gia 
như Brunei, Lào và Australia có nguồn tài nguyên 
thiên nhiên phong phú; điều này tạo thuận lợi cho 
FDI vào RCEP, đặc biệt là trong các ngành như công 
nghiệp khai thác khoáng sản và dầu khí. Thực tế này 
cũng được thể hiện trong mô hình. Hệ số tài nguyên 
thiên nhiên có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê 
ở mức 99% giải thích rằng việc khai thác tài nguyên 
thiên nhiên dẫn đến sự gia tăng dòng vốn FDI vào 
RCEP. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng khai thác tài 
nguyên thiên nhiên không phải là động lực chính đối 
với các nhà đầu tư, vì trong mô hình, hệ số liên quan 
đến tài nguyên thiên nhiên chỉ bằng 0,06 cho thấy 
mức tăng tài nguyên thiên nhiên 1% chỉ dẫn đến sự 
gia tăng 0 ,06% vốn FDI. 
Một điểm đáng chú ý khác là chính sách tự do 
hóa thương mại của các nước RCEP, đây cũng là 
một yếu tố quan trọng để thu hút vốn FDI vào khu 
vực này. Số lượng các hiệp định thương mại tự do 
trong khu vực trong 10 năm qua đã tăng nhanh 
chóng. Trong năm 2016, các thành viên RCEP đã ký 
tổng cộng 301 FTA, dẫn đầu là Singapore, Ấn Độ, 
Trung Quốc và Hàn Quốc. Các FTA đã tạo ra một 
môi trường thuận lợi đầu tư vào RCEP thông qua 
các cam kết về bảo vệ đầu tư, tự do hóa đầu tư và 
giải quyết tranh chấp. Ngoài ra, các FTA được các 
nước thành viên ký kết với các quốc gia ngoài khối 
cũng tạo điều kiện cho FDI từ các khu vực khác vào 
RCEP. Năm 2016, khu vực RCEP chiếm 17% tổng 
FDI toàn cầu (UNCTAD). Trong mô hình, hệ số liên 
quan đến FTA có giá trị dương và có ý nghĩa thống 
kê ở mức 95%, điều này cho thấy sự gia tăng số 
lượng FTA trong khu vực làm tăng FDI vào RCEP. 
Trong mô hình, hệ số này bằng 0,47 giải thích rằng 
số lượng FTA tăng 1% dẫn đến FDI tăng 0, 47%. 
Ngoài ra, giảm thuế theo các FTA cũng là một 
yếu tố thúc đẩy thương mại và làm tăng FDI vào khu 
vực. Các quốc gia thành viên RCEP ngày càng liên 
kết chặt chẽ với nhau hơn thông qua mạng lưới sản 
xuất nội vùng. Một số công ty đa quốc gia Nhật Bản, 
Hàn Quốc, ASEAN và Trung Quốc đã thành lập chi 
nhánh tại các nước thành viên RCEP. Trong mô hình, 
hệ số thuế suất có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê 
với mức độ tin cậy 99% giải thích rằng việc cắt giảm 
thuế dẫn đến gia tăng dòng vốn FDI vào RCEP. 
Trong mô hình, hệ số thuế bằng 0,48 thể hiện rằng 
việc giảm thuế 1% dẫn đến FDI tăng 0, 48%. 
Cuối cùng, hệ số xuất khẩu mang giá trị dương 
và có ý nghĩa thống kê ở mức 95% cho thấy chính 
sách hướng về xuất khẩu làm tăng FDI vào RCEP. 
Thông qua đầu tư trực tiếp, các doanh nghiệp có thể 
mở rộng sản xuất tại các quốc gia thành viên RCEP 
để thu lợi từ việc giảm thuế trong khuôn khổ các 
FTA ký kết giữa các nước thành viên và phần còn lại 
của thế giới. Trong mô hình, hệ số của biến xuất 
khẩu thể hiện việc tăng 1% kim ngạch xuất khẩu dẫn 
đến FDI vào RCEP tăng 0,11% 
6. Kết luận 
Châu Á - Thái Bình Dương đã và đang trở thành 
khu vực chiến lược quan trọng thu hút FDI trên toàn 
thế giới. Năm 2012, ASEAN đã tiến hành các cuộc 
đàm phán Hiệp định RCEP với 6 đối tác Trung Quốc, 
Nhật Bản, Ấn Độ, Hàn Quốc, Úc và New Zealand. 
Nội dung của RCEP rộng hơn và sâu hơn so với nhiều 
thỏa thuận thương mại khác. Ngoài khía cạnh thương 
mại, một nội dung quan trọng của đàm phán RCEP là 
tập trung vào đầu tư. Tuy nhiên, các công trình về 
RCEP hiện nay đa số tập trung vào khía cạnh thương 
mại, ngược lại khía cạnh đầu tư, đặc biệt là thu hút 
7
?
Sè 130/2019
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
?FDI, chưa được thảo luận rộng rãi. Bài viết này nhằm 
mục đích phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới FDI vào 
RCEP bằng cách tập trung vào yếu tố “L” trong mô 
hình OLI của Dunning, góp phần bổ sung vào việc lấp 
đầy khoảng trống nghiên cứu trước đó về RCEP. 
Thông qua việc xây dựng mô hình kinh tế lượng sử 
dụng dữ liệu bảng, bài viết phân tích tác động của các 
yếu tố như thu nhập, lao động, tài nguyên thiên nhiên, 
chính sách tự do hóa thương mại của các nước thành 
viên tới FDI vào RCEP. Thông qua việc xây dựng mô 
hình kinh tế lượng sử dụng dữ liệu bảng, kết quả cho 
thấy FDI vào RCEP được thúc đẩy bởi lực lượng lao 
động dồi dào, thu nhập đầu người, tài nguyên thiên 
nhiên và chính sách tự do hóa thương mại của các 
quốc gia thành viên. Trong số các yếu tố thu hút FDI 
vào RCEP, lực lượng lao động vẫn là yếu tố quan 
trọng nhất. Ngoài ra, thu nhập quốc dân bình quân đầu 
người, tài nguyên thiên nhiên phong phú cũng là 
những yếu tố thúc đẩy FDI vào khu vực này. Số lượng 
các hiệp định thương mại tự do ngày càng tăng, kết 
hợp với việc cắt giảm thuế quan trong khuôn khổ các 
FTA đã tạo ra một môi trường thuận lợi thu hút FDI 
vào RCEP. Ngoài ra, chiến lược hướng về xuất khẩu 
của các nước thành viên RCEP là một yếu tố quan 
trọng thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào khu 
vực này. Tổng hợp của những yếu tố đó đã tạo ra lợi 
thế cho RCEP, giúp các nhà đầu tư nước ngoài mở 
rộng thị trường, cung cấp đầu vào cho sản xuất và đem 
đến hiệu quả đầu tư tốt hơn cho doanh nghiệp.u 
Tài liệu tham khảo: 
1. ADB. 2016, Facilitating Small and Medium-
Sized Enterprises Foreign Direct Investment Flows: 
An ASEAN+6 Case Study, Asian Development 
Bank. https://www.adb.org/sites/default/files/pro-
ject-document/222491/50315-001-tar.pdf 
2. Bevan, A. A., and Estrin, S. 2004, The deter-
minants of foreign direct investment into European 
transition economies, Journal of comparative eco-
nomics, 32(4), 775-787. 
3. Dunning, J. H. 1979, Explaining changing 
patterns of international production: in defence of 
the eclectic theory, Oxford bulletin of economics 
and statistics, no 41(4), 269-295. 
4. Herrero, A. G., and X. Jianwei. 2018, Trump 
could give new impetus to EU-China relations, 
Global business outlook. 
5. Iwamoto.K. 2018, Asia advances RCEP talks 
as Trump's trade policy unites members, Nickei 
Asian Review, https://asia.nikkei.com/Economy/ 
Asia-advances-RCEP-talks-as-Trump-s-trade-poli-
cy-unites-members. 
6. Kawharu, A. 2015, The Admission of Foreign 
Investment under the TPP and RCEP, The Journal of 
World Investment & Trade, no 16(5-6), 1058-1088. 
7. Li, Q., Scollay, R., and Gilbert, J. 2017, 
Analyzing the effects of the Regional 
Comprehensive Economic Partnership on FDI in a 
CGE framework with firm heterogeneity, Economic 
Modelling, no 67: 409-420. 
8. Lipsey, R. E. 2003, Foreign direct investment 
and the operations of multinational firms: Concepts, 
history, and data, Handbook of international trade: 
285-319. 
9. Productivity Commission. 2017, Raising pro-
tectionism: challenges, threats and opportunities for 
Australia, Commission Research Paper. Canberra. 
10. Sahoo, P. 2006, Foreign direct investment in 
South Asia: Policy, trends, impact and determinants, 
ADB Institute Discussion Paper, no 56. 
11. UNCTAD. 1998, World Investment Report 
1998: Trends and Determinants, United Nations 
Conference on Trade and Development. 
12. UNCTAD. 2016, World Investment Report 
2016: Investor Nationality - Policy Challenges, 
United Nations Conference on Trade and 
Development. 
13. UNCTAD. 2017, World Investment Report: 
Investment and digital economy, United Nations 
Conference on Trade and Development. 
14. UNCTAD’s database. 
tad.org 
15. Wang, H. 2017, The RCEP and Its 
Investment Rules: Learning from Past Chinese 
FTAs, The Chinese Journal of Global Governance, 
no 3(2): 160-181. 
Phụ lục 
• Kiểm định số nhân Breusch and Pagan 
Lagrangian cho hiệu ứng ngẫu nhiên 
lnfdi[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] 
Sè 130/20198
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
Estimated results: 
 | Var sd = sqrt(Var) 
 ---------+----------------------------- 
 lnfdi | 3.205705 1.790448 
 e | .0474965 .217937 
 u | .398329 .631133 
 Test: Var(u) = 0 
 chibar2(01) = 810.43 
 Prob > chibar2 = 0.0000 
• Kiểm định Hausman lựa chọn tác động ngẫu 
nhiên hay cố định 
Test: Ho: difference in coefficients not systematic 
 chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) 
 = 83.49 
 Prob>chi2 = 0.0000 
 (V_b-V_B is not positive definite) 
• Kiểm định đa cộng tuyến 
 Variable | VIF 1/VIF 
-------------+--------------------------- 
 lnexp | 4.14 0.241512 
 lnpcgni | 3.99 0.250358 
 lnlabor | 3.85 0.259559 
 lnfta | 2.13 0.470132 
 lntr | 1.74 0.573192 
-------------+--------------------------- 
 Mean VIF | 3.17 
• Kiểm định phương sai sai số thay đổi 
Modified Wald test for groupwise heteroskedas-
ticity in fixed effect regression model 
H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i 
chi2 (16) = 1723.81 
Prob>chi2 = 0.0000 
• Kiểm định tự tương quan 
Wooldridge test for autocorrelation in panel data 
H0: no first-order autocorrelation 
 F( 1, 15) = 6.508 
 Prob > F = 0.0222 
• Kiểm định phụ thuộc chéo 
Friedman's test of cross sectional independence 
= 29.986, Pr = 0.0120 
• Chữa khuyết tật phương sai sai số thay đổi, tự 
tương quan và phụ thuộc chéo của mô hình 
xtscc lnfdi lnpcgni lnlabor lnfta lntr lnexp 
Summary 
The Agreement on Regional Comprehensive 
Economic Partnership (RCEP), which began nego-
tiations in 2012, has become an important mile-
stone in the integration process into Asia-Pacific 
region. This paper aims to analyze the impact of 
investment location factors, including income, 
labor, natural resources, trade liberalization policies 
of member countries on FDI into RCEP. Through 
the setting up of econometric models using tabular 
data, empirical results show that the income, labor, 
natural resources, trade liberalization policies of the 
host countries are important factors to promote FDI 
into RCEP. 
9Sè 130/2019
Kinh tÕ vμ qu¶n lý
thương mại
khoa học
 ---- Coefficients ---- 
 | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) 
 | fixed random Difference S.E. 
------------+---------------------------------------------------------------------------- 
 lnpcgni | .992494 1.065217 -.0727229 .0523289 
 lnlabor | 1.608322 .8520928 .7562296 .2830199 
 lnfta | .1752824 .2185286 -.0432462 .0047347 
 lntr | .0318944 .0006885 .0312058 .0162947 
 lnexp | -.0571899 -.0671289 .0099389 .0061093 
------------------------------------------------------------------------------------------ 
 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg 
 B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg 
Regression with Driscoll-Kraay standard errors Number of obs = 224 
Method: Pooled OLS Number of groups = 16 
Group variable (i): id F( 5, 13) = 27345.03 
maximum lag: 2 Prob > F = 0.0000 
 R-squared = 0.8953 
 Root MSE = 0.5859 
------------------------------------------------------------------------------ 
 | Drisc/Kraay 
 lnfdi | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] 
-------------+---------------------------------------------------------------- 
 lnpcgni | .4999596 .0742605 6.73 0.000 .3395295 .6603897 
 lnlabor | .6266207 .0299392 20.93 0.000 .561941 .6913004 
 lnfta | .4919841 .1102821 4.46 0.001 .253734 .7302342 
 lntr | -.3916887 .0383842 -10.20 0.000 -.4746128 -.3087646 
 lnexp | .0989742 .0338852 2.92 0.012 .0257697 .1721787 
 _cons | -6.951849 .1993663 -34.87 0.000 -7.382554 -6.521144