Ảnh hưởng của yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế các tỉnh thành việt nam

Tạp chí Nghiên cứu Kinh tẽ Kinh doanh Châu Á Năm thứ 33, sỗ (2022), 65-81 www.jabes.ueh.edu.vn Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế Kinh doanh Châu Á http://www.emeraldgrouppublishing.com/services/publishing/jabes/ tTỈHSS Ảnh hưởng yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế tỉnh thành Việt Nam NGUYỄN KHẮC HIẾU a'*, TRẦN THỊ THU HÀ b ° Đại học Sư Phạm Kỹ thuật TP Hị Chí Minh b Cơng ty TNHH Giày Tn Việt THƠNG TIN TĨM TẮT Ngáy nhận: 07/09/2021 Nghiên cứu phân tích tác động yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế tinh thành Việt Nam Phương pháp hồi quy tác động có định (FEM) phương pháp moment tổng quát (GMM) sử dụng với liệu bảng 63 tỉnh thành Việt Nam giai đoạn từ năm 2010 đến năm 2020 Kết quà nghiên cứu cho thấy, yếu tố địa lý có ành hưởng đến thu nhập bình quân đâu người Việt Nam Cụ thế, yếu tố sơng ngịi nhiệt độ trung bình có ảnh hưởng tích cực đến thu nhập bình qn đẵu người Việt Nam Ngược lại, biến động nhiệt độ, biến động cùa lượng mưa, giá trị trung bình cùa lượng mưa, khoảng cách đến cảng biển gần có tác động tiêu cực đến thu nhập bình quân đầu người Từ kết quà nghiên cứu, số hàm ý sách đè xuất nhằm phân bổ nguồn lực đầu tư hợp lý, từ tận dụng yếu tố địa lợi vào phát triển kinh tế vùng cách hiệu Ngày nhận lợi: 12/11/2021 Duyệt đăng: 18/11/2021 Mã phân loại JEL: 011; 044; Q54 Từ khóa: Yếu tố địa lý; Khí hậu; Thu nhập; Tăng trưởng kinh tế Abstract Keywords: Geography; Climate; Income; Economic growth This study analyzes the impact of geographical factors on regional economic growth in Vietnam The author use fixed effects model (FEM) and generalized method of moments (GMM) to analyze panel data of 63 provinces from 2010 to 2020 The results show that geographical factors have a significant impact on income per capita Specifically, river factor and average of temperature have positive effects on income per capita in Vietnam In contrast, variation of temperature, variation of * Tác giả liên hệ Email: hieunk@hcmute.edu.vn (Nguyễn Khắc Hiếu), hatran3197@gmail.com (Trần Thị Thu Hà) Trích dẫn viết: Nguyễn Khắc Hiếu, & Trần Thị Thu Hà (2022) Ảnh hưởng yếu tỗ địa lý đến tăng trưởng kinh tế tỉnh thành Việt Nam Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế Kinh doơnh Châu Á, 33(1), 65-81 Nguyễn Khác Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 precipitation, average of precipitation and distance to nearest seaport have a negative impact on income per capita in Vietnam From the results, some policy implications are proposed for allocating investment capital to take the advantages of geographical factors to develop regional economy Giới thiệu Tăng trướng kinh tế van đề quan tâm hàng đàu phu quốc gia giới Tốc độ tăng trương kinh tế cao tạo tiền đề thúc phát triẻn đất nước mặt như: Tăng vốn tích lũy đê đầu tư mớ rộng san xuất, nàng cao mức sống cua người dân, cai thiện vấn đề phúc lợi xã hội như: Văn hóa, giáo dục y tế (Ranis cộng 2000: Madsen 2002) Ngồi yeu tố truyền thong có ành hương đến tăng trương kinh tế như: Nguồn vốn, lao động, giáo dục, y tế thè chê vốn đầu tư nước ngồi (Foreign Direct Investment - FDI) thi gần có nghiên cứu khẳng định yếu tố mặt địa lý như: Nhiệt độ, lượng mưa độ cao, có tiếp giáp với sơng lớn, có tiêp giáp biên có anh hường đến tăng trướng kinh tế cua quốc gia vùng lãnh thô (Bao cộng sự, 2002; Kalkuhl & Wenz, 2020; Nordhaus & Chen 2009) Các yếu tố địa lý có vai trị định việc phát triên kinh tế vùng kinh tê cua quốc gia Một nhà máy khu công nghiệp đặt vị trí địa lý thuận lợi có hội phát triền tốt đặt vị trí địa lý bất lợi Tuy nhiên, Việt Nam nhóm tác gia chưa tim thấy nghiên cứu định lượng phân tích ảnh hường cùa yếu tố địa lý nhiệt độ, lượng mưa đến tăng trường kinh tế tinh thành Do đó, đứng góc độ lý thuyết, viết góp phần cung cấp thêm bàng chứng tác động cua nhiệt độ, lượng mưa đến tàng trường kinh tế cua tinh thành Việt Nam Đây nhân tố mới, cạnh nhân tố nghiên cứu nhiều Việt Nam như: Nguồn vốn lao động FDI, giáo dục y tế thê chế Ngoài đứng góc độ chinh sách, sư dụng kết qua nghiên cứu thực quốc gia khác áp dụng cho tinh hình thực tế Việt Nam chắn có sai lệch đáng kê có khác mặt thê chế địa lý Việt Nam quốc gia khác Do nghiên cứu thực nhàm góp phần cung cấp thêm bàng chứng thực nghiệm cho nhà hoạch định sách Việt Nam Ket qua nghiên cún thông tin tham khào bơ ích, giúp nhà hoạch định sách lựa chọn địa điêm đầu tư nhàm tận dụng yếu tố địa lợi việc phát triên kinh tế cua vùng, địa phương Việt Nam có đa dạng mặt địa lý hậu nên thuận lợi cho việc nghiên cứu anh hương cua yếu tố địa lý đên tăng trương kinh te Việt Nam Theo Công thông tin điện tứ Chinh phu (2021) Việt Nam có chiều dài bờ biền lên tới 3.260 km Trên chiều dài từ Bắc xuống Nam, Việt Nam có 28/63 tinh thành có ranh giới tiếp giáp biên Việt Nam có hai hệ thống sơng lớn hệ thống sông Hồng hệ thống sông Mê-Kông Địa tạo nên phân hóa vừa đa dạng, vừa phức tạp từ Đông sang Tây, từ Bắc xuống Nam từ thấp đến cao Từ đa dạng địa lý Việt Nam có vùng kill' hậu khác Miền Bắc thường có hậu bốn mùa, đặc trưng mùa hè nóng âm mùa đông mát lạnh Ngược lại, miên Nam kill hậu có hai mùa rõ rệt mùa khơ mùa mưa Miền Trung manh đất có khí hậu ưrơng đối khắc nghiệt, mùa hè thời tiết khơ nóng anh 66 Nguyễn Khác Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 hưởng gió phơn Tây Nam, đồng thời khu vực thường xuyên bị ảnh hưởng bơi bào lũ lụt Cuối cùng, Việt Nam nước dễ bị tổn thương trước tác động cúa biến đổi khí hậu Theo đánh giá năm nước chịu ảnh hưởng nặng tượng thời tiết cực đoan giai đoạn 1997-2016, Việt Nam đứng thứ Chì số rủi ro kill hậu toàn cầu năm 2016 thứ Chi số rủi ro khí hậu dài hạn 179 quốc gia đánh giá (Eckstein cộng 2017) Trong bối canh biến đơi khí hậu ngày việc nghiên cứu yếu tố địa lý, có khí hậu, ảnh hường đến tăng trương kinh tế việc cần thiết nhàm hạn chế ảnh hưởng cùa biến đồi khí hậu đen tăng trướng kinh tế vùng Việt Nam Do đó, nhằm góp phần cung cấp thèm chứng thực nghiệm tác động địa lý đến tăng trướng kinh tế viết tập trung vào ba mục tiêu chính: - Thử nhất, phân tích tác động cứa yếu tố địa lý đến thu nhập binh quân đầu người Việt Nam Các yếu tố địa lý bao gồm: Nhiệt độ trung bình, lượng mưa trung bình, biến động nhiệt độ, biến động cùa lượng mưa sông ngòi, khoảng cách đến cảng biển gần - Thứ hai, phân tích chi tiết tác động cua yếu tố địa lý đến thu nhập từ Nông - Lâm - Ngư nghiệp thu nhập từ phi Nông - Lâm - Ngư nghiệp (Công nghiệp, thương mại dịch vụ) để thấy khác biệt tác động cúa biến số địa lý đến hoạt động kinh tế khác - Thứ ba, đưa số hàm ý sách nhằm phát triên kinh tế vùng cách hợp lý tinh thành Việt Nam Bài viết có tống cộng năm phần, phần trình bày sở lý thuyết tồng quan nghiên cứu liên quan Phần trình bày phương pháp nghiên cứu liệu Phần trinh bày kết nghiên cứu thảo luận kết quà nghiên cứu Phần cuối kết luận đề xuất số hàm ý sách nêu số hạn chế nghiên cứu Cơ sở lý thuyết Trong phần này, nhóm tác giả đưa khung phân tích nhàm lý giải tác động yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế Đồng thời, nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến chủ đề tổng họp nhàm phân tích chi tiết ảnh hưởng yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế khu vực khác giới 2.1 Khung phân tích Đê phân tích ảnh hưởng cũa yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế, nhóm tác già sừ dụng lý thuyết tăng trướng nội sinh làm khung phân tích Lý thuyết tăng trưởng nội sinh đề cập đến nghiên cứu Lucas (1988), Mankiw cộng (1992), Romer (1990) Trong nghiên cứu trên, yếu tố vốn người, đại diện cho chất lượng lao động, đưa thêm vào mơ hình tăng trưởng tân cố điền Solow (1956) nhàm lý giải việc không hội tụ thu nhập nước giàu nước nghèo Trong viết này, khung phân tích cua Lucas (1988) sừ dụng để lý giải ánh hường yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam Theo Lucas (1988), hàm san xuất biểu diễn mối liên hệ sàn lượng đầu yếu tố đầu vào viết sau: Y=ÀKa(H.L)fl Trong đó, A: Hệ số đại diện cho trinh độ công nghệ; 67 (1) Nguyễn Khắc Hiếu & Trán Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 K: Đại diện cho nguồn vốn; H: Đại diện cho vốn người; L: Đại diện cho số lao động; ơ: Hệ số co giãn sán lượng theo nguồn vòn; P: Hệ số co giãn vốn người số lượng lao động Từ phương trình (1), ta lấy logarit tự nhiên hai vế phương trình thu phương trinh sau: ln(T) = ln(/í) + a ln(K) + p ln(H) + p ln(£) (2) Lấy vi phân hai vế phương trinh (2) ta được: dY dA dK ndH ndL Y A K H L Hì Phương trình (3) có thê viết ngắn gọn sau: gy = gA + a-gK + 0-gfí + Agi (4) Trong đó, gy: Đại diện cho tăng trưởng kinh tế; gA: Đại diện cho phát triên công nghệ; gK: Đại diện cho tăng trướng nguồn vốn; gn: Đại diện cho tăng trường vốn người; gi.: Đại diện cho tăng trường lượng lao động Từ phương trình (4) ta thấy, tăng trướng kinh tế bị ảnh hương bốn yếu tố gồm: Cơng nghệ, nguồn vốn, vốn người số lượng lao động Tiếp theo, phân tích ảnh hướng cùa yếu tố địa lý đến tăng trưởng lượng lao động (gL) đe thấy ánh hường gián tiếp yếu tố địa lý đến tăng trướng kinh tế Một khu vực có điều kiện địa lý thuận lợi thu hút nhiều người đến sinh sống ngược lại Nói cách khác, có di cư người dân tìr khu vực có điều kiện địa lý bất lợi đến khu vực có điều kiện địa lý thuận lợi Có nhiều chứng thực nghiệm khăng định ánh hưởng điều kiện địa lý đến di cư người dân Cattaneo Peri (2016) nghiên cứu ảnh hưởng cùa việc tăng nhiệt độ đến di cư người dân 116 quốc gia giới Ket quà nghiên cứu cho thấy, nước có thu nhập trung bình, nhiệt độ gia tăng, người dân có xu hướng di cư nước di cư đến thành phố lớn Tương tự, Bohra-Mishra cộng (2014) nghiên cứu ánh hường nhiệt độ, lượng mưa thiên tai bất thường đến di cư cùa người dân Indonesia Bohra-Mishra cộng (2014) theo dõi liệu di cư 7.185 hộ gia đinh vòng 15 năm Ket nghiên cứu cho thấy nhiệt độ lượng mưa có ảnh hưởng đến di cư người dân Người dân có xu hướng di cư khỏi khu vực có nhiệt độ tăng cao khu vực có lượng mưa bất thường Tại Việt Nam, Koubi cộng (2016), Lukyanets cộng (2015) cung cấp chứng thực nghiệm cho thấy người dân có xu hướng di cư khỏi khu vực ven biển, nơi có nguy bị nước biển xâm lấn tượng biến đồi khí hậu Đồng thời, người dân có xu hướng di cư khỏi khu vực thường xuyên bị ảnh hưởng bão lũ lụt Từ phân tích cho thấy điều kiện địa lý như: Gần sơng, gần biên, nhiệt độ, lượng mưa có ảnh hưởng đến di cư người dân Di cư làm thay đổi số lượng lao động khu vực, từ tác động đến tăng trưởng kinh tế khu vực 68 Nguyễn Khắc Hiếu & Trăn Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 Tóm lại, dựa vào khung phân tích tăng trương kinh tế nội sinh thấy rằng, điều kiện địa lý ảnh hưởng đến di cư, di cư ánh hường đến số lượng lao động, cuối cùng, số lượng lao động ành hường đen tăng trường kinh tế Đây chế tác động gián tiếp điều kiện địa lý như: Gần sông, gan biến, nhiệt độ, lượng mưa đến tăng trường kinh tế Phần tiếp theo, nghiên cứu liên quan đến chu đề ánh hưởng đặc điếm địa lý đen tăng trương kinh tế lược kháo tóm tắt nhằm thấy tranh toàn cảnh quốc gia khác toàn giới 2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan Gallup cộng (1999) phân tích ánh hướng đặc điếm địa lý lên tăng trường kinh tế 129 quốc gia giai đoạn 1950-1995 Kêt nghiên cứu ràng vị tri địa lý khí hậu có ảnh hưởng lớn đến mức thu nhập tăng trường thu nhập thông qua tác động cua chúng đến chi phí vận chuyến1, bệnh nhiệt đới suất nơng nghiệp1 Sau đó, Bao cộng (2002) thực nghiên cứu Trung Quốc với liệu bảng cùa 30 tĩnh thành giai đoạn 1978-1997 chì cài cách thị trường, sách mở cứa, lợi khơng gian cùa tỉnh ven biến có ành hướng tích cực đến tăng trương kinh tế Trung Quốc Các tinh nằm khu vực ven biên có tốc độ tăng trưởng kinh tế cao khu vực lại nước Ngoài thuận lợi việc gần biển, yếu tố khác như: Gần sông lớn, nhiệt độ lượng mưa vừa phải, độ cao ốn định khu vực nghiên cứu có ảnh hương đến tăng trương kinh tế cùa khu vực khác Đó kết luận Nordhaus Chen (2009) sau hoi quy sản lượng đầu với đặc điềm địa lý như: Vĩ độ nhiệt độ, lượng mưa, khoảng cách đên biên, khoảng cách đến sông, hồ lớn độ cao khu vực nghiên cứu Nordhaus Chen (2009) phân tích dừ liệu sản lượng đầu với đơn vị phân tích chiều ngang bàng kinh độ chiều dài bang vĩ độ Tồng cộng có 27.500 quan sát liệu nghiên cứu Ngoài ra, Nordhaus Chen (2009) vẽ đồ phân bố thu nhập cùa tất khu vực khác the giới nhằm chi ảnh hướng cùa yếu tố địa lý đến phân bô thu nhập theo khu vực địa lý khác Tương tự nghiên cứu Nordhaus Chen (2009), sử dụng liệu dựa có kích thước kinh độ nhân vĩ độ, Zhao cộng (2018) phân tích thêm khác biệt nước giàu nghèo mối liên hệ nhiệt độ tăng trưởng kinh tế Ket nghiên cứu cho thấy tăng trưởng kinh tế nước nghèo chịu tác động tiêu cực nhiệt độ nhiều so với nước giàu Lý vi nước nghèo có tý trọng nơng nghiệp cao cấu GDP - lĩnh vực bị ánh hường nhiều bới thời tiết nhiệt độ Khác với nghiên cứu trước, sừ dụng liệu vĩ mô, Dell cộng (2009) sử dụng dừ liệu khào sát hộ gia đình 12 quốc gia đê phân tích mối liên hệ nhiệt độ thu nhập Ket nghiên cứu cho thấy, nhiệt độ có ánh hương tiêu cực đen nhu nhập nội quốc gia nhóm quốc gia khao sát Ngồi mối liên hệ tuyến tính, Burke cộng (2015) phát mối quan hệ phi tuyến nhiệt độ thu nhập quốc gia Burke cộng (2015) thu thập liệu bàng gồm 166 quốc gia giai đoạn 1960-2010 Ket nghiên cứu cho thấy, nhiệt độ tối ưu cho hoạt động kinh tế 13,6°c Nhiệt độ cao làm cho suất đầu giảm nhanh chóng Dựa kết phân tích, Burke cộng (2015) dự báo, thu nhập trung Quốc gia giáp biển, có sơng ngịi lớn có lợi Quốc gia có lượng nắng, mưa vừa đủ, đất đai màu mỡ có hội phát triển quốc gia khác 69 Nguyễn Khắc Hiếu & Trán Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 bình cùa kinh tế tồn cầu giảm 23% vào năm 2100 tượng nóng dần lên cua trái đất tiếp tục diễn tương tự liệu thu thập phân tích báo Tương tự, Henderson cộng (2018) nghiên cứu ảnh hướng đặc điềm địa lý đến sản lượng đầu Điểm khác biệt nghiên cứu sán lượng đầu đại diện bàng lượng ánh sáng phát vào ban đêm Trong nghiên cứu, Henderson cộng (2018) chia đặc diêm địa lý thành hai nhóm: Nhóm đặc điếm hồ trợ phát tnên nơng nghiệp nhóm đặc diêm hỗ trợ phát triên thương mại Henderson cộng (2018) lấy mẫu bàng lưới gồm 240.000 diem, mồi diêm có chiều ngang bàng 0,5 kinh độ chiều dài 0,5 vĩ độ Ket quà nghiên cứu cho thây, 24 yếu tơ địa lý giải thích 47% thay đổi cùa sàn lượng đầu toàn cầu Ket qua nghiên cúư chi thêm, quốc gia phát triển, đặc diêm hỗ trợ nơng nghiệp giái thích gấp lần so với đặc diêm hồ trợ phát triên thương mại tý số nước phát triền 1,5 lần Lý đưa nước phát triên, suất nông nghiệp cua khu vực tăng chi phí vận tái cịn cao, đó, thành phố lớn khu cơng nghiệp xây dựng gần khu vực có lợi thê vẽ nịng nghiệp đê giam chi phí vận chun, nước phát triên muộn hơn, chi phí vận tài giam trước bắt đầu cơng nghiệp hóa Do đó, để khai thác kinh tế với quy mơ thị, sớ san xuất thường tập trung khu vực ven biên, nơi mà có chi phí vận chuyến thấp đê hồ trợ hoạt động công nghiệp thương mại Gần đây, Kalkuhl Wenz (2020) nghiên cứu anh hưởng yếu tố địa lý như: Khoảng cách đến biên, khoảng cách đến sông lớn nhiệt độ lượng mưa độ cao đến tăng trướng kinh tế 1.500 khu vực 77 quốc gia khác Dữ liệu địa lý thu thập từ Đơn vị nghiên cứu khí hậu (Climate Research Unit - CRU) với độ phân giải 0,5 kinh độ nhân 0,5 vĩ độ Ket qua nghiên cứu cho thấy, yếu tố nhiệt độ có tác động lớn đen tãng trương kinh tế vùng quốc gia giới Tác động nhiệt độ lên tăng trưởng kinh tế tác động phi tuyến Kalkuhl Wenz (2020) đưa kịch bàn dự báo nhiệt độ tăng lên 3,5°c vào năm 2100 sản lượng đầu cua toàn giới giảm từ 7-14% Tại Việt Nam, đà có nhiều nghiên cứu yếu tố ảnh hương đến tăng trưởng kinh tế Các yếu tố khăng định có ánh hưởng đến tăng trưởng kinh tế nghiên cứu trước bao gồm: FDĨ vốn người, giáo dục, chi tiêu y tế, suất nhân tố tông họp (Total Factor Productivity TFP), chi số lực cạnh tranh cấp tinh (Provincial Competitiveness Index - PCI), thiệt hại thiên tai (Sừ Đình Thành & Nguyễn Minh Tiến, 2014; Đinh Phi Hô & Từ Đức Hoàng, 2016; Nguyền Mạnh Cường, 2018; Nguyễn Khắc Hiếu, 2020; Nguyền Thị Cành 2021) Tuy nhiên, nhóm tác già chưa tỉm thấy nghiên cứu phân tích ânh hưởng cua yếu tố địa lý như: Nhiệt độ, lượng mưa đến tàng trưởng kinh tế Việt Nam Do đó, nghiên cứu thực nhằm cung cấp thêm chứng thực nghiệm nhàm làm phong phú thêm yếu tố ảnh hướng đến tăng trương kinh tế Việt Nam Phương pháp nghiên cứu liệu Trong nghiên cứu này, nhóm tác giá sừ dụng phương pháp hoi quy liệu bang Ưu điếm cùa liệu bảng sổ quan sát thu thập sè nhiều so với liệu thời diêm liệu chuồi thời gian nên kết quà ước lượng đáng tin cậy Đầu tiên, nhóm tác giả hồi quy liệu phương pháp ảnh hưởng cố định (Fixed Effects Model - FEM) phương pháp ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random 70 Nguyễn Khắc Hiểu & Trán Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 Effects Model - REM) Sau đó, nhóm tác giả thực kiểm định Hausman (1978) đế xác định xem phương pháp phù họp Kết kiểm định cho thấy giá trị P-value bé hon 5% nên phưong pháp FEM phù họp hon so với phưong pháp REM Khi ước lượng, mơ hình FEM xảy tượng nội sinh biến độc lập có tưong quan với sai số mơ hình Theo Gujarati (2011), tượng nội sinh xày việc bỏ sót biến, sai số đo lường mối quan hệ đông thời biên độc lập biến phụ thuộc Trong trường họp này, tượng nội sinh xuất vấn đề bỏ sót biến thực tế, liệu thứ cấp khơng có đầy đủ tất biến có ảnh hưởng đến tăng trướng kinh tế Do đó, ngồi việc ước lượng phương pháp FEM, nhóm tác giá sứ dụng thêm phương pháp ước lượng moment tồng quát (Generalized Method of Moments GMM) đê khắc phục tượng nội sinh mơ hình FEM Ngồi ra, việc sử dụng thêm phương pháp GMM giúp so sánh kết ước lượng hai phương pháp khác nhằm thấy quán kết ước lượng tác động cùa yếu tố địa lý đến tăng trương kinh tế Chi tiết mô hình nghiên cứu biếu diễn qua phương trình sau: (1) Yi: = ft + PỵGEOGRAPHY^, + /^CONTROL, t + s,, Trong đó, i nhận giá trị từ đến 63, đại diện cho tình thành Việt Nam, t nhận giá trị từ 2010 đến 2020; 01 đến Ma trận hệ số hồi quy; Ei.t: Sai số mơ hình; Yi.ũ Biến phụ thuộc, bao gồm: Thu nhập bình quân đầu người (Income) nguồn khác cua thu nhập như: Thu nhập từ Nông - Lâm - Ngư nghiệp (AFFIncome), thu nhập từ phi Nông Lâm - Ngư nghiệp (NAFF Income) biến độc lập, GEOGRAPHYi.t đại diện cho yếu to địa lý bao gồm: Các biến nhiệt độ (Tempi.t TempSDi.t) đại diện cho nhiệt độ trung binh độ lệch chuẩn cùa nhiệt độ, đo cách mặt đât mét; Các biên lượng mưa (Preci.t PrecSDi.t) đại diện cho lượng mưa trung bỉnh độ lệch chuân lượng mưa Dữ liệu nhiệt độ lượng mưa thu thập theo ngày, sau đó, giá trị trung bình độ lệch chuân cua năm thứ t tính từ ngày năm thứ t; Riven: Bien dummy, nhận giá trị tình có sơng lớn’ chảy qua, ngược lại, nhận giá trị 0; Seaport,: Đại diện cho khoảng cách từ trung tâm tinh thành đến cảng biến gần nhất, biến cố định theo thời gian; CONTROLi.ú Đại diện cho biến kiêm soát khác, bao gồm: EDUi.i: Đại diện cho giáo dục, biến đo lường tỷ lệ người 15 tuổi biết chữ; Healthi.t: Đại diện cho chăm sóc y tế, đo lường bàng tống số bác sĩ, y sĩ, y tá hộ sinh tinh 1.000 người dân Theo mơ hình tăng trường nội sinh Lucas (1988), giáo dục y tế hai yếu tố có tác động đến vốn người, từ có tác động đến tăng trưởng kinh tế; Cuối cùng, PCIi.t chi số lực cạnh tranh cấp tinh, đo lường thang điếm 100, đại diện cho thê chế cua địa phương Sơng lớn định nghĩa sơng có chiêu rộng lớn 100m, với chiều rộng tàu thuyền lớn vận chuyển hàng hóa có thê’ dễ dàng qua 71 Nguyễn Khắc Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 Theo Ahlquist (2006), khu vực có thề chế ổn định dân chù thu hút nhiều vốn đầu tư hon, từ giúp kinh tế tăng trưởng tốt Chi tiết biến sử dụng mơ hình mơ tả Bảng Bảng Mô tả biến sử dụng nghiên cứu Dấu kỳ vọng Tên biến Định nghĩa Đon vị Income Thu nhập bình quân đầu người OOOđ/tháng AFFIncome Thu nhập từ Nông-Lâm-Ngư nghiệp l.OOOđ/tháng NAFFIncome Thu nhập phi Nông-Lâm-Ngư nghiệp OOOđ/tháng Temp Nhiệt độ trung bình °C (+/-) TempSD Độ lệch chuẩn nhiệt độ °C (-) Prec Lượng mưa trung bình mm/ngày PrecSD Độ lệch chuân lượng mưa Mm River Sòng ngòi Có/Khơng Seaport Khoảng cách đến cảng biên gần Km (-) EDU Tỷ lệ biết chữ 15 tuồi Phần trăm (%) (+) Health Số lượng bác sĩ trực thuộc sở Y tế Số bác sĩ/1.000 người dân (+) PCI Chỉ số lực cạnh tranh cấp tinh Thang điềm 100 (+) (+/-) (-) (+/-) Các dừ liệu thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ biết chữ 15 tuôi số lượng bác sĩ, y tá trực thuộc sở Y tế thu thập từ Niên giám Thống kê năm từ năm 2010 đến năm 2020 cùa Tổng cục Thống kê (2021) Tuy nhiên, điều tra mức sống dân cư chi thực hai năm lần vào năm chẵn, nên số liệu thu nhập bình quân đầu người năm lẻ 2011, 2013, 2015, 2017 2019 khơng có sằn, nhóm tác giả tính bàng phương pháp nội suy giá trị trung bình năm chằn gần nhất, chẳng hạn như, năm 2011 tính bàng giá trị trung bình năm 2010 năm 2012 Trước đưa vào phân tích hồi quy, dừ liệu thu nhập chuyến sang giá cố định năm 2010 dựa chi số giá tiêu dùng thu thập từ Tống cục Thống kê (2021) Riêng biến số thu nhập, sau chuyển sang giá cố định năm 2010, biến số tiếp tục lấy logarit tự nhiên nhàm ước lượng tác động địa lý lên thay đổi tỷ lệ phần trăm thu nhập Dữ liệu nhiệt độ lượng mưa thu thập từ NASA (2021) Đây dự án NASA nhàm cung cấp thông tin địa lý thời tiết nhằm hỗ trợ dự án phát triên lượng, đặc biệt lượng tái tạo Biến số sơng ngịi (River) thu thập dựa đồ địa lý Việt Nam, nhận giá trị tinh có sơng lớn chảy qua, ngược lại nhận giá trị Biến khoảng cách đến cảng biển gần tính cách lấy khoảng cách (km) từ trung tâm tinh thành đến cảng biển4 gần Cuối dùng, dừ liệu ve Chì số Nhóm tác giả sử dụng 215 cảng biển lớn từ Quyết định sỗ 16/2008/QĐ-TTg Thủ Tướng Chính phủ ngày 28/1/2008 72 Nguyễn Khắc Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 lực cạnh tranh thu thập từ dự án Chi số lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI, 2021) Thống kê mô tả chi tiết cho biến số trình bày phần Bảng Kết nghiên cứu thảo luận Phần trình bày kết nghiên cứu, bao gồm: Các thống kê mô tả, phân tích tương quan, phân tích hồi quy Tiếp theo, kết thảo luận đế giải thích ngun nhân yếu tố có tác động khơng có tác động đến thu nhập bình qn đầu người tĩnh thành Việt Nam 4.1 Thống kê mơ tá phán tích tương quan Để tóm tắt biến sử dụng mơ hình, nhóm tác giả sử dụng chi số thống kê mơ tả như: Giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhỏ đế phân tích tập liệu Sau kết chi tiết thống kê mô tả Bảng Thống kê mô tả biến số Trung binh Độ lệch chuẩn Lớn Nhỏ nhât 1.707,213 677,902 4.283,950 566,800 Thu nhập từ Nông - Lâm - Ngư nghiệp 366,150 169,775 1,613,000 14,460 Thu nhập phi Nông - Lâm - Ngư nghiệp 389,023 221,900 1,334,860 40,310 Tỷ lệ biết chữ 15 tuổi 92,868 6,920 99,200 59,200 Số lượng bác sĩ trực thuộc sớ Y tế 0,703 0,230 1,888 0,268 Chi số lực cạnh tranh cấp tinh 60,228 4,945 75,086 7,067 Nhiệt độ trung binh 24,597 2,561 29,257 18,652 Lượng mưa trung bình 4,516 1,486 10,657 1,005 109,764 87,294 389,360 8,049 Sơng ngòi 0,714 0,452 1,000 0,000 Độ lệch chuân nhiệt độ 3,432 1,667 6,575 0,893 Độ lệch chuẩn cùa lượng mưa 9,075 4,408 31,861 2,210 Biến số Thu nhập binh quân đầu người Khoảng cách đến cảng biến gần Tiếp theo, để thấy tương quan biến, nhóm tác già phân tích tương quan biến Hệ số tương quan biến sử dụng mơ hình trình bày Bảng Dựa vào hệ số tương quan ta thấy, biến số lượng mưa trung bình (Prec) biến số độ lệch chuẩn lượng mưa (PrecSD) có hệ số tương quan cao 0,852 Điều cho thấy khu vực có lượng mưa trung bình lớn thường kéo theo biến động bất thường lượng mưa Miền Trung Việt Nam khu vực điển hình cho tương quan Tiếp theo, nhiệt độ trung bình (Temp) độ lệch chuẩn nhiệt độ (TemSD) có hệ số tương quan -0,806 Điều cho thấy khu vực có nhiệt độ 73 Nguyễn Khác Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 cao thường có biến động nhiệt độ ngược lại Kế đèn nhiệt độ trung bình (Temp) khoảng cách đến biên gần (Seaport) có hệ số tương quan -0,671 Ngoài ba hệ số tương quan trên, tất ca hệ số tương quan khác bé 0.6 Dựa vào phân tích tương quan không hoi quy lúc hai biến có hệ số tương quan cao đê tránh xay tượng đa cộng tun mơ hình Kêt quy mơ hình trình bày cụ thê phàn tiêp theo Bảng Phân tích tương quan biến số Biến số Income Income 1.000 EDU 0.505 1,000 Health 0.149 -0.032 1,000 PCI 0.510 0.205 0,187 1.000 Temp 0.405 0.379 -0,350 0.246 1.000 Prec 0.280 0.112 0,342 0,383 -0.010 1,000 -0.499 -0.595 0.247 -0.295 -0.671 -0.161 1,000 0.322 0.289 -0,091 0.324 0.190 -0.430 1,000 TempSD -0.200 -0.049 0,342 -0,198 -0.806 -0.011 0,446 -0.003 1.000 PrecSD 0.258 0.190 0,332 0,323 0.027 0.852 -0.235 0.206 0.024 Seaport River EDU Health PCI 0.220 Temp Prec Seaport River TempSD PrecSD 1.000 Ghi chủ: Income: Thu nhập binh quàn đầu người: AFF Income: Thu nhập tù Nông-Lâm-Ngư nghiệp: NAFF_.Income: Thu nhập phi Nõng-Làm-Ngư nghiệp; Temp: Nhiệt độ trung binh; TenipSD: Độ lệch chuân cua nhiệt độ: Prec: Lượng mưa trung bình: PrecSD: Độ lệch chn cua lượng mưa; River: Sơng ngói: Seaport: Khoang cách đên cang biẽn gần nhầt: EDU: Ty lệ bièt chữ trẽn 15 tuôi; Health: So lượng bác trực thuộÈ sở Y tc: PCI: Chi số lực cạnh tranh cấp tinh 4.2 Kèt qua hôi quy tháo luận Đầu tiên, nhóm tác gia phân tích tác động cua yếu tố địa lý đến thu nhập bình qn đầu người Nhóm tác gia chia thành bốn phương trình hồi quy khác nhau, mồi phương trinh sè bỏ sơ biên mà có tương quan cao với biến khác đê tránh xảy trường hợp đa cộng tuyến Phương trinh (PT1) loại bỏ biến Seaport, TempSD PrecSD Phương trình (PT2) sè loại bo biến Temp PrecSD Phương trinh (PT3) loại bò biến Temp TempSD PrecSD Cuối cùng, phương trình (PT4) loại bo biên Prec Seaport TempSD Kết qua hồi quy mô hình FEM cho bốn phương trinh trinh bày Bang 4, vi kết qua kiêm định Hausman (1978) cho thấy mơ hình FEM phù họp so với mơ hình REM 74 Nguyễn Khác Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 Bảng Ket hồi quy FEM với biến phụ thuộc thu nhập bình quân đầu người Logarit tự nhiên thu nhập bình quân đầu người Biến số PT1 PT2 PT3 PT4 Hằng số 3,586*** 978*** 5,111*** 477*** Tỳ lệ biêt chữ 15 tuôi 0,023*** 0,027*** 0,020*** 0,024*** Số lượng bác sĩ trực thuộc sớ Y tế -0,008 0,017 -0,040 -0,014 Chỉ số nâng lực cạnh tranh cấp tinh 0,013*** 0,012*** 0.013*** 0,013*** Sơng ngịi 112*** 0,127*** 0,109*** 0,104*** Lượng mưa trung bình -0,035*** -0,051*** -0,056*** Nhiệt độ trung bình 0,038*** 0,039*** Khoảng cách đến cảng biên gần -0,001*** Độ lệch chuân nhiệt độ -0,026*** -0,001*** Độ lệch chuân cùa lượng mưa RÍ -0,0101*** 0,740 0,747 0,740 0,738 Thống kê F 120,327*** 117,520*** 120,430*** 119,557*** Số quan sát 693 693 693 693 Ghi chú: *, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% 1% Phương trình hồi quy FEM cỏ xảy tượng nội sinh làm cho kết ước lượng hiệu Đề đăm bảo tính hiệu q cùa ước lượng, nhóm tác giả sử dụng thêm phương pháp GMM nhàm khắc phục tượng nội sinh mơ hình FEM Sau ước lượng phương pháp GMM, nhóm tác giá sử dụng hai kiêm định Arellano-Bond Hansen đê kiêm định tính phù hợp mơ hình Các kết kiên định Arellano-Bond cho thấy khơng có tượng tự tương quan mơ hình Các kiếm định Hansen cho thấy số lượng biến công cụ sử dụng mơ hình phù hợp Kết hồi quy phương pháp GMM trình bày báng sau Bảng Ket quà hồi quy GMM với biến phụ thuộc thu nhập binh quân đầu người Biến số Logarit tự nhiên cua thu nhập bình quân đầu người PT1 PT2 PT3 PT4 Hẳng số 2,827*** 4,067*** 4,108*** 2,662*** Tỹ lệ biẻt chừ 15 tuôi 0,023*** 0,022*** 0,021*** 0,025*** Số lượng bác sĩ trực thuộc sở Y tế -0,018 0,007 -0,029 -0,032 Chỉ số lực cạnh tranh cấp tinh 0,031*** 0,028*** 0,030*** 0,032*** 75 Nguyễn Khắc Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 Biến số Logarit tự nhiên cua thu nhập bình quân đầu người PT1 PT2 PT3 PT4 Sơng ngịi 0,106*** 0,120*** 0,110*** 0.110*** Lượng mưa trung bình -0,051*** -0,073*** -0.080*** Nhiệt độ trung binh 0,027*** 0.029*** -0,001*** Khoảng cách đen cang biên gần nhât -0,001*** -0.017** Độ lệch chuân cua nhiệt độ -0,023*** Độ lệch chuân cùa lượng mưa 630 630 630 630 Kiêm định AR( 1) 0.036 0.046 0,027 0.065 Kiêm định AR(2) 0,172 0.767 0.809 0,384 Kiêm định Hansen 0,239 0.423 0,674 0,195 Số quan sát Ghì chủ: *, ** *** lẩn lượt tương ửng với mức ý nghĩa thông kê 10% 5% 1% Đối với biến nhiệt độ từ kết hồi quy FEM GMM ta thấy, nhiệt độ có ảnh hường đến thu nhập bình qn đầu người Việt Nam Khu vực có nhiệt độ trung bình cao hon, người dân có thu nhập cao hon khu vực khác Điều có thê giai thích số trung tâm kinh tế lớn TP.HCM, Bình Dưong, Đồng Nai nằm khu vực phía Nam, nơi có nhiệt độ trung binh cao khu vực phía Bắc Nếu tình thành có nhiệt độ trung bình cao l°c thu nhập trung bình cao từ 2,67-3,85% Ngồi giá trị trung bình thi độ lệch chuẩn cúa nhiệt độ có ảnh hường đến thu nhập bình qn đầu người Khu vực có nhiều biến động nhiệt độ năm (độ lệch chuân cao hơn) có thu nhập thấp khu vực khác Điển hỉnh tinh thuộc khu vực Bắc trung miền núi phía Bắc mùa đơng có nhiệt độ lạnh mùa hè lại có nhiệt độ cao Điều không thuận lợi cho việc phát triến nông nghiệp ánh hường tiêu cực đen suât lao động người dân, từ ảnh hường tiêu cực đến thu nhập bình quân đầu người Đối với lượng mưa, ca hai kết hồi quy FEM GMM cho thấy lượng mưa có tác động đến thu nhập bình quân đầu người Lượng mưa trung binh có anh hưởng tiêu cực đên thu nhập Kêt quà có nghĩa tinh có lượng mưa trung bình lớn có thu nhập thàp tinh khác Cụ thê, lượng mưa trung bình tình tăng lên Imm/ngày thu nhập trung bình giam 3.5-8,0% Điều giải thích trận mưa lớn thường kèm với bão khu vực chịu anh hường nhiều khu vực miền Trung, theo sau mưa lớn thường lũ lụt nên lượng mưa trung bình có ánh hướng tiêu cực đến thu nhập bình qn đầu người Việt Nam Ngồi giá trị trung bình thi độ lệch chuẩn lượng mưa có anh hương tiêu cực đến thu nhập Khu vực có biến động lớn vê lượng mưa có giá trị thu nhập thấp tinh khác Sông lớn chay qua tình có tác động tích cực như: Cung cấp nước cho nông nghiệp, cung cấp đường thùy đê vận chuyên hàng hóa có thề có bất lợi lũ lụt xâm nhập mặn Trong nghiên cứu này, kết hồi quy FEM GMM cho thấy tình thành có sơng lớn chày qua có ánh hường tích cực đến thu nhập bình qn đầu người Điều cho thấy ảnh hưởng tích cực 76 Nguyễn Khắc Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 lấn át ảnh hưởng tiêu cực trường hợp Tĩnh có sơng lớn chảy qua, có thu nhập bình quân đầu người cao hon từ 10,35-12,73% so với tỉnh khơng có sơng lớn chảy qua Đối với biến số Khoảng cách đến cảng biến gần (Seaport), cá mơ hình FEM GMM có ảnh hưởng tiêu cực đen thu nhập bình quân đầu người Tĩnh có khoảng cách xa biến, thu nhập bình qn đầu người thấp Điều có thê giải thích thơng qua chi phí vận tải Tinh gần cảng biển, chi phí vận tái thấp, từ hồ trợ việc sản xuất kinh doanh xuất nhập khấu Cụ thể, khoảng cách đến cảng biển gần giảm 10 km thu nhập bình quân đầu người tăng từ 0,8-1,2% Ngồi biến số địa lý biến số Tỷ lệ người 15 tuổi biết chữ Chỉ số lực cạnh tranh cấp tinh có ảnh hưởng tích cực đến thu nhập bình qn đầu người Ngược lại, biến số số lượng bác sĩ trực thuộc Sở Y tế khơng có ảnh hương đến thu nhập bình quân đầu người Nhìn chung, biến độc lập giải thích từ 68-72% biến động biến phụ thuộc mơ hình Các kết hồi quy phía trên, nhóm tác giả phân tích với biến phụ thuộc thu nhập binh quân đầu người Đế nắm rõ tác động yếu tố địa lý đến thành phần nhỏ hon thu nhập, nhóm tác già sử dụng phưong pháp GMM để phân tích tác động yếu tố địa lý đến thành phần khác thu nhập gồm: Thu nhập từ Nông - Lâm - Ngư nghiệp thu nhập phi Nông - Lâm Ngư nghiệp (Công nghiệp, thưong mại dịch vụ) để thấy tác động chi tiết hon Ket hồi quy với biến phụ thuộc thành phần thu nhập trình bày bảng sau Bảng Ket hồi quy GMM với biến phụ thuộc thu nhập từ Nông - Lâm - Ngư nghiệp thu nhập từ phi Nông - Lâm - Ngư nghiệp Biến số Hằng số Logarit tự nhiên cùa thu nhập từ Nông - Lâm - Ngư nghiệp Logarit tự nhiên thu nhập từ phi Nông - Lâm - Ngư nghiệp PT2 PT4 PT2 8,556*** 9,488*** 0,150 PT4 1,862*** Tỷ lệ biết chữ 15 tuổi 0.011*** -0,006* 0,029*** 0,033*** Số lượng bác sĩ trực thuộc sở Y tế -0,786*** -0,723*** -0,069 -0,147* Chỉ số lực cạnh tranh cấp tỉnh -0,046*** -0,058*** 0,055*** 0,063*** Sơng ngịi -0,153*** -0,286*** 221*** 0,210*** Lượng mưa trung bình -0,050** -0,039 Khoảng cách đến cảng biển gần Độ lệch chuẩn nhiệt độ 0,002*** -0,001*** -0,121*** -0,032** Độ lệch chuẩn lượng mưa Số quan sát 0,038*** 0,057*** Nhiệt độ trung bình -0,015* -0,039*** 630 630 77 630 630 Nguyễn Khắc Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 Biến số Logarit tự nhiên thu nhập từ Nông - Lâm - Ngư nghiệp Logarit tự nhiên cùa thu nhập từ phi Nông - Lâm - Ngư nghiệp PT2 PT4 PT2 PT4 Kiêm định AR( 1) 0,041 0.031 0.004 0,049 Kiêm định AR(2) 0,379 0,698 0.270 0.540 Kiêm định Hansen 0,208 0.255 0.101 0.265 Ghi chú: *.**.+** lần lưựt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10% 5% 1% Đối với phương trình hồi quy trên, mức ý nghĩa thống kê cua kiêm định Hansen AR(2) lớn 10% Điều khăng định mơ hình hồi quy phù hợp Ket qua cho thấy biến số nhiệt độ lượng mưa cho kết qua hồi quy tương tự hồi quy với thu nhập tồng Cụ thề, nhiệt độ có ảnh hương tích cực, độ lệch chuẩn nhiệt độ, lượng mưa độ lệch chuẩn cùa lượng mưa có ánh hướng tiêu cực đến thành phần thu nhập Có điêm khác biệt phương trình hồi quy thành phần thu nhập biến số sơng ngịi có tác động tiêu cực đến thu nhập từ Nông - Lâm - Ngư nghiệp lại có tác động tích cực đến thu nhập từ phi Nơng Lâm - Ngư nghiệp Điều lần khăng định tình có sơng lớn cháy qua vừa có tác động tích cực vừa có tác động tiêu cực Sơng ngịi có anh hưởng tiêu cực đen nơng nghiệp tượng lũ lụt xâm nhập mặn lại có ảnh hường tích cực đen thương mại vi đường vận chuyên hàng hóa hành khách Kết luận hàm ý sách Bài báo tiến hành phân tích anh hương cua yeu tố địa lý bao gồm: Nhiệt độ, lượng mưa, biến động nhiệt độ, biến động cua lượng mưa, sơng ngịi, khoảng cách đến cáng biên gần đến thu nhập binh quân đầu người Việt Nam Phương pháp hồi quy FEM GMM sư dụng với dừ liệu bàng cùa 63 tinh thành từ năm 2010 đến năm 2020 Kết quă ước lượng cho thấy, hai yếu tố sơng ngịi nhiệt độ trung bình có ành hương tích cực đến thu nhập bình quân đầu người Ngược lại, yếu tố địa lý khác lượng mưa trung bình, độ lệch chuân cua lượng mưa, độ lệch chuẩn cua nhiệt khoáng cách đến cảng biên gần lại có anh hưởng tiêu cực đến thu nhập bình quân đầu người Việt Nam Ngồi phân tích thành phần thu nhập, tình có sơng lớn chảy qua có ảnh hường tiêu cực đến thu nhập từ Nơng - Lâm - Ngư nghiệp lại có ánh hướng tích cực đến thu nhập phi Nơng - Lâm - Ngư nghiệp Ngồi yếu tố địa lý yếu tố khác như: Tỳ lệ biết chữ 15 tuối chi số lực cạnh tranh cấp tinh (PCI) có ảnh hường tích cực đến thu nhập binh quân đầu người Việt Nam Từ kết quà nghiên cứu có thê khăng định, yếu tố địa lý có vai trị quan trọng tăng trương kinh tế vùng Việt Nam Đê phát triên kinh tế vùng, cần biết đặc điếm địa lý mồi vùng nhằm tận dụng yếu tố địa lý có lợi việc phát triển lình vực kinh tế khác Sau số gợi ý nhàm phát triến hiệu kinh tế vùng - Thứ nhất, ngày giới đối diện tượng biến hậu, số khu vực thường xày tượng thời tiết cực đoan như: Mưa lủ cục tượng nắng nóng bất thường Do đó, 78 Nguyễn Khắc Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 phát triên kinh tế vùng cần trọng đến yếu tố nhiệt độ lượng mưa Nên ưu tiên phát triên kinh tế khu vực có nhiệt độ lượng mưa ốn định, có biến động mùa năm, điêu hạn chế anh hưởng cùa yếu tô thời tiết cực đoan, giúp phát triến kinh tế vùng ổn định - Thứ hai, tinh gần biển nên tập trung phát triển hoạt động công nghiệp, thương mại dịch vụ nhàm tận dụng yêu tố địa lợi Càng gần cảng biển giảm chi phí vận chuyền, tìr tăng cường lợi the cạnh tranh hoạt động công nghiệp, thương mại dịch vụ Ngược lại, tình có vị trí xa cảng biến nên tập trung vào phát triển nơng nghiệp lâm nghiệp tình khơng có lợi chi phí vận chuyển, tùy vào đặc điểm khí hậu tinh mà có thê phát triên loại trồng, vật ni mà tình có lợi - Cnịi cùng, tinh có sơng lớn chảy qua nên đâu tư phát triên thương mại dịch vụ đê tận dụng lợi địa lý Sơng lớn tuyến đường giao thơng tự nhiên khơng cần tốn chi phí để xây dựng Phát triên công nghiệp, thương mại dịch vụ có thê tận dụng lợi địa lý Đối với tinh có sơng lớn chảy qua, không nên đầu tư phát triển nhiều vào nông nghiệp Điều tiềm ân rủi ro sơng ngịi gây ra, tượng lũ lụt vào mùa mưa tượng xâm nhập mặn vào mùa khô Ngoài kết qua đạt được, nghiên cứu không tránh khoi số hạn che mặt liệu biến thu nhập thu thập từ Tổng cục Thống kê khơng có sẵn liệu năm lè Dữ liệu thu nhập năm lẻ tính tốn phương pháp tính nội suy, dẫn đến giảm độ chinh xác cúa ước lượng, biến số địa lý, nhóm tác già chi lấy đại diện nhiệt độ, lượng mưa, biến động nhiệt độ, biến động lượng mưa, sơng ngịi khoảng cách đến cảng biên gần Nếu phân tích thêm nhiều yếu tố địa lý khác như: Độ cao, loại đất xạ mặt trời kết q nghiên cứu tơng qt Ngồi viết chưa sư dụng hệ thống thông tin địa lý (Geographical Information System - G1S) đẽ vẽ ban đồ tình thành Việt Nam5 Nếu viết có thêm ban đồ biểu diễn thông số địa lý, kinh tế thi viết sê có giá trị tham kháo tốt Cuối cùng, nghiên cứu thực Việt Nam, quốc gia phát triển, yếu tố địa lý mang tính đặc trưng riêng cho Việt Nam nên kết quà có thê cho Việt Nam chưa cho khu vực khác the giới, cần thực thêm nghiên cứu tương tự cho quốc gia khác giới nhàm thấy tranh tống quát anh hường biến số địa lý đến tăng trương kinh tế cua quốc gia Lòi cảm ơn Bài viết thuộc đề tài nghiên cứu khoa học năm 2022 Trường Đại học Sư phạm Kỹ Thuật TP.HCM tài trợ sử dụng hệ thống thông tin địa lý đẻ' vẽ bán đồ biểu diễn nhiệt độ, lượng mưa tăng trưởng kinh tế toàn lãnh thổ Việt Nam Thông qua việc vẽ bán đồ, thấy mối liên hệ nhiệt độ, lượng mưa tăng trưởng kinh tế cách trực quan thơng qua hình ảnh từ bán đồ 79 Nguyễn Khắc Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 Tài liệu tham khảo Ahlquist, J s (2006) Economic policy, institutions, and capital flows: Portfolio and direct investment flows in developing countries International Studies Quarterly, 50(3), 681-704 doi: 10.1111/j 1468-2478.2006.00420.x Bao, s., Chang, G H., Sachs, J D„ & Woo, w T (2002) Geographic factors and China’s regional development under market reforms, 1978-1998 China Economic Review, 13(1), 89-111 doi: 10.1016/S1043-951 X(02)00055-X Bohra-Mishra, p., Oppenheimer, M., & Hsiang, s M (2014) Nonlinear permanent migration response to climatic variations but minimal response to disasters Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 111(21), 9780-9785 doi: 10.1073/pnas.1317166111 Burke, M., Hsiang, s M., & Miguel, E (2015) Global non-linear effect of temperature on economic production Nature, 527, 235-239 doi: 10.1038/naturel5725 Cattaneo, c., & Peri, G (2016) The migration response to increasing temperatures Journal of Development Economics, 122, 127-146 doi: 10.1016/j.jdeveco.2016.05.004 Cong thông tin Chính phủ Việt Nam (2021) Một so thơng tin địa lý Việt Nam Truy cập từ http://www.chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/NuocCHXHCNVietNam/ThongTinTongH op/dialy Dell, M., Jones, B F., & Olken, B A (2009) Temperature and income: Reconciling new crosssectional and panel estimates American Economic Review, 99(2), 198-204 doi: 10.1257/aer.99.2.198 Đinh Phi Hổ, & Từ Đức Hoàng (2016) Tác động cua vốn người đến tăng trường kinh tế Đồng sơng Cửu Long Tạp chì Phát triển kinh tế, 27(2), 2-16 Eckstein, D., Kunzel, V., & Schafer, L (2017) Global Climate Risk Index 2018 Retrieved from https://germanwatch.org/de/14638 Gallup, J L., Sachs, J D., & Mellinger, A D (1999) Geography and economic development International Regional Science Review, 22(2), 179-232 doi: 10.1177/016001799761012334 Gujarati, D (2011) Econometrics bv Example Hampshire: Palgrave Macmillan Hausman, A J (1978) Specification tests in econometrics Econometrica, 46(6), 1251-1271 Kalkuhl, M., & Wenz, L (2020) The impact of climate conditions on economic production Evidence from a global panel of regions Journal of Environmental Economics and Management, 103, 102360 doi: 10.1016/j.jeem.2020.102360 Koubi, V., Spilker, G., Schaffer, L., & Bemauer, T (2016) Environmental stressors and migration: Evidence from Vietnam World Development, 79, 197-210 doi: 10.1016/j.worlddev.2015.11.016 Lucas, R E (1988) On the mechanics of economic development Journal of Monetary Economics, 22(1), 3—42 doi: 10.1016/0304-3932(88)90168-7 80 Nguyễn Khắc Hiếu & Trần Thị Thu Hà (2022) JABES 33(1) 65-81 Lukyanets, A s., Nguen, T K., Ryazantsev, s V., Tikunov, V s., & Pham, H H (2015) Influence of climatic changes on population migration in Vietnam Geography and Natural Resources, 36(3), 313-317 doi: 10.1134/S1875372815030129 Madsen, J B (2002) The causality between investment and economic growth Economics Letters, 74(2), 157-163 doi: 10.1016/S0165-1765(01)00549-3 Mankiw, N G., Romer, D., & Weil, D N (1992) A contribution to the empirics of economic growth Quarterly Journal ofEconomics, 107(2), 407—437 doi: 10.2307/2118477 NASA (2021) NASA Power Project Truy cập từ https://power.larc.nasa.gov Nguyễn Khắc Hiếu (2020) Ảnh hưởng thiên tai đến thu nhập tỷ lệ nghèo Việt Nam Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 277, 2-11 Nguyễn Mạnh Cường (2018) Tác động chi tiêu y tế đến tăng trưởng kinh tế cấp tỉnh Việt Nam Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 256(2), 30-39 Nguyễn Thị Cành (2021) Đo lường chất lượng tăng trưởng kinh tế Việt Nam Tạp chi Nghiên cứu Tài Chinh - Marketing, 6/(1), 1-17 Nordhaus, w D., & Chen, X (2009) Geography: Graphics and economics The B.E Journal of Economic Analysis and Policy, 9(2), 1-12 doi: 10.2202/1935-1682.2072 PCI (2021) Chi so lực cạnh tranh cấp tình Truy cập từ https://pcivietnam.vn/du-lieu-pci Thủ tướng Chính phù VN (2008) Quyết định sổ 16/2008/QĐ-TTg Thủ Tướng Chính phù định công bố danh mục phân loại cang biến Việt Nam, ban hành ngày 28/1/2008 Truy cập từ https://thuvienphapluat.vn/van-ban/Giao-thong-Van-tai/Quyet-dinh-16-2008-QD-TTg-cong-boDanh-muc-phan-loai-cang-bien-Viet-Nam-62704.aspx Ranis, G., Stewart, F., & Ramirez, A (2000) Economic growth and human development World Development, 28(2), 197-219 doi: 10.1016/S0305-750X(99)00131-X Romer, p M (1990) Endogenous technological change The Journal of Political Economy, 98(5), S71-S102 Solow, R M (1956) A contribution to the theory of economic growth Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94 doi: 10.2307/1884513 Sử Đình Thành, & Nguyễn Minh Tiến (2014) Tác động FDI đến tăng trường kinh tế địa phưong Việt Nam Tạp chi Phát triển kinh tế, 283(5), 21-41 Tông cục Thống kê (2021) Niên giám thống kê Hà Nội: NXB Thống kê Truy cập từ https://www.gso.gov.vn/nien-giam/ Zhao, X., Gerety, M., & Kuminoff, N V (2018) Revisiting the temperature-economic growth relationship using global subnational data Journal ofEnvironmental Management, 223, 537-544 doi: 10.1016/j.jenvman.2018.06.022 81 ... tiết ảnh hưởng yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế khu vực khác giới 2.1 Khung phân tích Đê phân tích ảnh hưởng cũa yếu tố địa lý đến tăng trưởng kinh tế, nhóm tác già sừ dụng lý thuyết tăng. .. tác động địa lý đến tăng trướng kinh tế viết tập trung vào ba mục tiêu chính: - Thử nhất, phân tích tác động cứa yếu tố địa lý đến thu nhập binh quân đầu người Việt Nam Các yếu tố địa lý bao gồm:... độ tăng lên 3,5°c vào năm 2100 sản lượng đầu cua toàn giới giảm từ 7-14% Tại Việt Nam, đà có nhiều nghiên cứu yếu tố ảnh hương đến tăng trưởng kinh tế Các yếu tố khăng định có ánh hưởng đến tăng