Tính kết khối của các loại hình doanh nghiệp ở việt nam

Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Bài nghiên cứu Open Access Full Text Article Tính kết khối loại hình doanh nghiệp Việt Nam Trương Cơng Bắc* TĨM TẮT Use your smartphone to scan this QR code and download this article Nghiên cứu đánh giá tính kết khối loại hình doanh nghiệp Việt Nam ảnh hưởng nhóm kết khối với thơng qua việc phân tích phân bố tập trung doanh nghiệp số Moran I số LISA (Local Indicators of Spatial Association) Dữ liệu nghiên cứu bao gồm liệu doanh nghiệp lấy từ số liệu thống kê địa phương giai đoạn từ năm 2005 đến 2019 Niêm giám thống kê liệu khơng gian trích xuất từ GADM (Database of Global Administrative Areas) Kết nghiên cứu cho thấy nhóm doanh nghiệp vừa nhỏ Việt Nam thiếu tính kết khối, số kết khối doanh nghiệp tồn hầu hết dạng mơ hình "cụm đồng nhất" thường thể dạng cụm công nghiệp Bên cạnh đó, kết khối doanh nghiệp lớn chủ yếu diễn theo mơ hình "cụm vệ tinh" thể dạng khu công nghiệp với tập trung cơng ty, tập đồn lớn tham gia vào chĩ giá trị tồn cầu Tuy nhiên, qua thời gian doanh nghiệp vừa nhỏ từ nước bắt đầu tham gia vào thị trương Việt Nam bên cạnh doanh nghiệp vừa nhỏ Việt Nam ngày đáp ứng nhu cầu cơng ty, tập đồn lớn trở thành đối tác tích hợp dần vào chuôĩ cung ứng công ty Điều dâñ đến xuất kết khối doanh nghiệp vừa nhỏ bên cạnh kết khối doanh nghiệp lớn Từ khoá: Kinh tế kết khối, SMEs, Moran I, LISA, Vietnam GIỚI THIỆU Trường Đại học Văn Lang, Việt Nam Liên hệ Trương Công Bắc, Trường Đại học Văn Lang, Việt Nam Email: congbac92@gmail.com Lịch sử • Ngày nhận: 20/5/2021 • Ngày chấp nhận: 07/10/2021 • Ngày đăng: 20/11/2021 DOI : 10.32508/stdjelm.v6i1.826 Bản quyền © ĐHQG Tp.HCM Đây báo công bố mở phát hành theo điều khoản the Creative Commons Attribution 4.0 International license Kinh tế kết khối vấn đề kinh tế học đặc biệt nghiên cứu kinh tế đô thị phát triển doanh nghiệp Kinh tế kết khối coi lợi ích bên ngồi mà doanh nghiệp nhận từ việc có vị trí nằm cạnh khái niệm liên quan đến tính kinh tế theo quy mơ hiệu ứng kết nối Đối với tổng thể kinh tế, nghiên cứu cung cấp chứng thực nghiệm việc tập trung doanh nghiệp động lực quan trọng tăng trưởng số quốc gia phát triển 2,3 Từ nhận thấy tầm quan trọng tính kết khối đó, việc nghiên cứu cung cấp thơng tin cần thiết cho nhà hoạch định sách việc lập quy hoạch, ban hành quy định nhằm thúc đẩy việc tập trung doanh nghiệp, để tận dụng lợi ích mà kinh tế kết khối đem lại Về phía doanh nghiệp, thơng tin kinh tế kết khối khu vực địa lý khác giúp doanh nghiệp có định hướng phù hợp việc lựa chọn thị trường địa điểm sản xuất kinh doanh cách hiệu Đối với trường hợp Việt Nam, có nhiều nghiên cứu tác động kết khối doanh nghiệp khía cạnh hoạt động doanh nghiệp 4–7 phân tích tác động kết khối hiệu kỹ thuật doanh nghiệp Về thực trạng kết khối doanh nghiệp Việt Nam, Ketels cộng (2010) kinh tế kết khối cịn yếu Trong đó, Gokan cộng (2019) cho nghiên cứu kết khối mặt không gian Việt Nam cịn Chính vậy, mục tiêu nghiên cứu bao gồm phân tích thay đổi tính kết khối nhóm doanh nghiệp Việt Nam mặt không gian thông qua việc quan sát phân bố tập trung số lượng nhóm doanh nghiệp đại phương giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2019, đồng thời kiểm tra mối liên hệ kết khối nhóm Về phạm vi, viết nghiên cứu mức độ kết khối loại hình doanh nghiệp theo quy mơ doanh nghiệp cấp độ tỉnh thành Đối với việc phân chia nhóm doanh nghiệp, có nhiều cách tiếp cận khác như: quy mơ vốn, quy mơ lao động, hình thức sở hữu, lĩnh vực hoạt động Tuy nhiên, nghiên cứu kết khối, yếu tố thể đông đúc số lượng coi thành phần quan trọng Do đó, nghiên cứu phân doanh nghiệp thành hai nhóm bao gồm: Doanh nghiệp vừa nhỏ với số lượng lao động không 200 người doanh nghiệp lớn với số lượng 200 người Kết cấu viết thiết kế sau: Phần bao gồm việc thảo luận lý thuyết Phương pháp liệu nghiên cứu trình bày phần Phần mô tả kết nghiên cứu Phần thảo luận kết Và cuối phần kết luận Trích dẫn báo này: Bắc T C Tính kết khối loại hình doanh nghiệp Việt Nam Sci Tech Dev J - Eco Law Manag.; 6(1):2101-2114 2101 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Quan niệm tính kết khối doanh nghiệp cấp độ địa phương Parr (2002) 10 cho tính kết khối coi tượng công ty tập trung sản xuất địa điểm định Giuliano cộng (2019) 11 phát biểu tính kết khối việc cơng ty có chung địa điểm để thu lợi ích bên ngồi Trong đó, Glaeser (2010) lại coi tính kết khối việc phân cụm theo không gian doanh nghiệp để thu lợi ích định Từ hiểu tính kết khối việc doanh nghiệp tồn cạnh mặt địa lý nhằm hưởng lợi từ việc giảm chi phí tăng hiệu thông qua gần gũi Việc phân bố tập trung hay tồn cạnh mặt địa lý đem lại lợi ích định cho doanh nghiệp Một cách cụ thể, Duranton Puga (2004) 12 mô tả ba chế giúp doanh nghiệp có lợi ích từ việc phân bố tập trung bao gồm: chia sẻ, kết nối học hỏi Trong đó, chia sẻ đặc trưng sở hạ tầng, sở vật chất, nhà cung cấp người lao động Những đặc trưng đem lại lợi ích nhờ tính kinh tế theo quy mô Nhà cung cấp người lao động tạo điều kiện thuận lợi cho phép chun mơn hóa hơn, cung cấp hàng hóa trung gian khoa học hơn, bổ sung nguồn cung lĩnh vực dễ dàng 13,14 Về góc độ kết nối, thị trường lao động nhà cung cấp lớn đa dạng hóa, có phù hợp tốt người sử dụng lao động người lao động, nhà cung cấp nhà cung cấp trung gian 15 Ở khía cạnh học hỏi, cơng ty phải trải qua trình học hỏi cách tốt để tổ chức, vận hành khu vực tập trung đông đúc, doanh nghiệp có nhiều hội học tập 12 Cơ sở lý luận kết khối doanh nghiệp cấp độ địa phương Trong tác phẩm tiếng “Những nguyên lý kinh tế học”, Marshall (1890) 16 dựa lý thuyết kinh tế quy mô ngoại sinh để lập luận cách kết khối vị trí gần mặt địa lý, doanh nghiệp nhận lợi nhuận ngày tăng từ ba kinh tế kết khối bao gồm: nguồn lao động có tay nghề cao, liên kết nhà cung cấp địa phương lan tỏa kiến thức địa phương Nhiều nhà địa lý kinh tế sau tiếp tục sử dụng lý thuyết kết khối Marshall để lập luận phân bố mặt địa lý doanh nghiệp việc tạo kinh tế kết khối, đáng ý lý thuyết cụm kinh doanh Porter (1990) 17 lý thuyết địa lý kinh tế (NEG) phát triển Krugman (1991) 18 2102 Đối với lý thuyết cụm kinh doanh, Porter (1990) 17 tuyên bố cụm có khả ảnh hưởng đến cạnh tranh theo ba cách: cách tăng suất công ty cụm, cách thúc đẩy đổi lĩnh vực cách kích thích doanh nghiệp lĩnh vực Trong đó, lý thuyết địa lý kinh tế sửa đổi cách tiếp cận tân cổ điển thương mại chuyển động yếu tố sản xuất cách cho phép tính kinh tế theo quy mơ để mơ hình hóa lực kết khối lực lượng ln đóng vai trị lớn việc phân bố hoạt động kinh tế không gian Lý thuyết khoảng cách địa lý thông qua chi phí vận tải đóng vai trị quan trọng việc hình thành nên hiệu ứng tương tác Các mơ hình kết khối doanh nghiệp cấp độ địa phương Markusen (1996) 19 , xác định bốn mô hình cụm: cụm đồng nhất, cụm trục nan hoa, cụm vệ tinh, cụm neo nhà nước Các mơ hình khái qt tổng thể tính kết khối doanh nghiệp Trong đó, mơĩ mơ hình mơ tả dạng kết khối doanh nghiệp có hình thái, đặc điểm sở hữu khác Tính kết khối doanh nghiệp quy mô Hai bốn mơ hình cụm Markusen (1996), mơ tả tính kết khối doanh nghiệp quy mô mơ hình cụm đồng mơ hình cụm vệ tinh Trong đó, mơ hình cụm đồng bao gồm công ty vừa nhỏ (SMEs) hợp tác với cạnh tranh trực tiếp mối quan hệ nhà cung cấp - nhà sản xuất Ngược lại, mơ hình cụm vệ tinh bao gồm nhóm chi nhánh cơng ty đa quốc gia có chi nhánh bên ngồi trụ sở thơng thường chi nhánh công ty lớn (LEs), đặt khu vực cụ thể để hưởng lợi từ sở hạ tầng phủ chi phí thấp nguồn cung đầu vào lực lượng lao động Theo Chłoń, (2020) 20 công ty với quy mơ khác có đặc điểm khác nhau, cấu ngành khả đổi Do đó, quy mơ doanh nghiệp ảnh hưởng đến việc lựa chọn địa điểm 21 Các SMEs thường có tiềm cạnh tranh tốt LEs, vị cạnh tranh họ thấp 22 Đã có nhiều nghiên cứu thực nghiệm tồn kết khối doanh nghiệp có quy mơ vừa nhỏ quốc gia khác 23–25 Đối với LEs, Myles Shaver Flyer (2000) 26 ; Alcácer Chung, W (2014) 27 cho điện LEs làm tăng đáng kể hoạt Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 động kinh tế địa phương, giảm chi phí cho đối thủ cạnh tranh Ngồi ra, LEs tự khai thác lợi quy mơ phụ thuộc vào yếu tố kinh tế bên ngồi dâđ đến kết nối lỏng lẻo có khả kết khối lại 28 Về vị trí doanh nghiệp, Silvente Giménez (2007) 29 hầu hết SMEs tập trung nội thành nơi cư trú so với LEs ngoại ô thành phố khu dân cư Lý đằng sau việc SMEs thích nội thành họ tận dụng không gian nhỏ nhu cầu gần gũi với khách hàng họ, không giống LEs cần mặt lớn mà khơng thể tìm thấy nội thành gian địa phương bao gồm thơng tin tọa độ, vị trí, đường biên trích xuất từ GADM (Cơ sở liệu khu vực hành tồn cầu) Nghiên cứu sử dụng phần mềm R cập nhật 4.0.2 Phương pháp Việc đo lường tính kết khối thực thơng qua việc phân tích mức độ tập trung mặt không gian doanh nghiệp Nghiên cứu sử dụng kết hợp hai số tự tương quan không gian Moran I LISA Các số cho phép điều tra mối quan hệ khu vực với • Chỉ số Moran I: Tính kết khối doanh nghiệp khác quy mô Hai bốn mơ hình cụm cịn lại Markusen (1996) 19 mơ tả tính kết khối doanh nghiệp có khác biệt quy mô là: cụm trục - nan hoa cụm neo nhà nước Đối với mô hình cụm trục-nan hoa, có cơng ty thống trị đại diện cho lõi trục cụm thường LEs bao quanh nhiều SMEs có liên kết trực tiếp với chúng Trong đó, mơ hình cụm neo nhà nước mơ hình tương tự mơ hình cụm trục-nan hoa, nhiên phần lõi trục thay tổ chức cơng, quan phủ, tổ chức phi lợi nhuận doanh nghiệp nhà nước Mối quan hệ kết khối SMEs kết khối LEs nhìn nhận thơng qua mối quan hệ SMEs LEs Về chất, SMEs sử dụng cơng nghệ đơn giản có xu hướng phụ thuộc vào LEs từ hai mở rộng phạm vi thị trường từ địa phương đến quốc gia tồn cầu 30 Bên cạnh đó, Meyer-Stamer (1999) 31 ; Bylok, Pabian Kuceba (2016) 32 đưa số chứng vai trò SMEs LEs dạng quan hệ phân cấp kết khối DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Dữ liệu Để nghiên cứu tính kết khối nhóm doanh nghiệp, viết vào phân tích tập trung doanh nghiệp đó, đữ liệu sử dụng số lượng doanh nghiệp Tỉnh thành Việt Nam giai đoạn 2005 đến năm 2019 Dữ liệu chia thành hai nhóm bao gồm: nhóm SMEs nhóm doanh nghiệp có số lượng lao động 200 người nhóm LEs nhóm doanh nghiệp có số lượng lao động lớn 200 người Tất liệu trích xuất từ Niêm giám thống kê hàng năm Tổng cục thống kê Việt Nam Bên cạnh đó, liệu khơng Là số đo lường mức độ phụ thuộc lẫn mặt không gian biến Chỉ số dương âm Nếu dương có nghĩa giá trị giống biến xuất gần mặt địa lý cịn âm có nghĩa giá trị khác biến xuất gần mặt địa lý Ngày nay, số Moran’s i thước đo biết đến nhiều sử dụng rộng rãi để kiểm tra tự tương quan không gian 33 Chỉ số phát triển Moran (1950) tính theo cơng thức sau: n [( n n∑ ∑ i=1 j=1 I= ( n n _ )( Xi − X ) n ∑ ∑ wi j ∑ i=1 j=1 _ )] Xj − X ( _ )2 Xi − X i=1 Trong đó: n số địa phương, Xi , X j tương ứng giá _ trị biến nghiên cứu địa phương i j X giá trị trung bình biến quan sát wi j trọng số không gian địa phương i địa phương j ma trận trọng số không gian Ma trận trọng số khơng gian thiết lập nhiều cách, nhiên nghiên cứu ma trận trọng số khơng gian dựa ranh giới hành Hiểu cách đơn giản: wi j = biên giới (i) biên giới (j) có điểm chung wi j = biên giới (i) biên giới (j) khơng có điểm chung (Hình 1) Giá trị số Moran’s i thay đổi theo thang từ +1 (tự tương quan không gian dương cao hay cịn gọi phân nhóm) đến (khơng có tự tương quan không gian) đến -1 (tự tương quan khơng gian âm cao hay cịn gọi phân tán) • Chỉ số LISA: Chỉ số Moran I mô tả liệu tập trung có diễn khu vực nghiên cứu hay không, xác nơi tập trung Tuy 2103 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Hình 1: Ma trận liền kề tỉnh thành Việt Nam (Nguồn: Tác giả) nhiên, để có thêm thơng tin khu vực nơi có tập trung cần phải sử dụng số Moran I địa phương liên kết khơng gian (hay cịn gọi LISA), phát triển Anselin (2003) 34 Thống kê LISA cho địa phương mức độ tập trung không gian đáng kể giá trị tương tự xung quanh địa phương LISA dựa phương trình (2) sau: Ii = zi ∑ j wi j z j (2) Trong đó: Ii số LISA địa phương zi ; z j độ lệch so với giá trị trung bình biến ban đầu Xi ; X j wi j trọng số không gian Từ giá trị số này, đồ cụm LISA vị trí có số Moran có ý nghĩa Bản đồ tập trung số lượng doanh nghiệp tỉnh phân thành: Nhóm (Cao - Cao), thể tỉnh có số lượng doanh nghiệp cao bao quanh tỉnh có số lượng doanh nghiệp cao; Nhóm (Thấp – Cao), cho thấy tỉnh có số lượng 2104 doanh nghiệp thấp bao quanh tỉnh có số lượng doanh nghiệp cao; Nhóm (Cao - Thấp), thể tỉnh có số lượng doanh nghiệp cao bao quanh tỉnh có số lượng doanh nghiệp thấp; Nhóm (Thấp - Thấp), cho thấy tỉnh có số lượng doanh nghiệp thấp bao quanh tỉnh có số lượng doanh nghiệp thấp KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Kinh tế kết khối nhóm doanh nghiệp Hình cho thấy số lượng doanh nghiệp địa phương giai đoạn 2005-2019 Có thể thấy rằng, phân bố doanh nghiệp địa phương không đồng nhóm doanh nghiệp SMEs LEs Thành phố Hồ Chí Minh Hà Nội địa phương có số lượng doanh nghiệp đơng Bắc Kạn tỉnh có số lượng doanh nghiệp Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 nước giai đoạn 2005-2019 Đối với nhóm SMEs, số lượng tỉnh liên tục tăng nhanh qua năm tăng trung bình khoảng 5.4 lần vịng 14 năm tỷ lệ diễn đồng thời hầu hết đại phương mức độ tập trung chưa cho thấy thay đổi rõ nét Nhóm LEs có gia tăng số lượng qua thời gian địa phương nhiên mức độ gia tăng không nhiều diễn không đồng Các tỉnh gần thị lớn có tốc độ gia tăng nhanh đặc biệt khu vực thành phố Hồ Chí Minh Hà Nội Từ đồ thị số Moran I (Hình 3), thấy số Moran I nhóm doanh nghiệp khác Độ dốc đường thẳng biểu thị số Moran I nhóm SMEs gần nhóm LEs có khác biệt rõ rệt với giá trị điều trì giai đoạn 2005-2019 Tuy nhiên vâđ có số điểm đáng ý Đối với nhóm SMEs, số có xu hướng chuyển từ giá trị âm sang giá trị dương (từ đường thẳng có độ dốc âm năm 2005, 2010, 2015 chuyển sang đường thẳng có độ dốc dương 2019) điều cho thấy SMEs có xu hướng tập trung thay phân tán Trong số nhóm LEs có xu hướng ngày tăng (đường thẳng có độ dốc dương tăng dần) cho thấy mức độ tập trung nhóm LEs ngày cao Bên cạnh đó, giá trị P-value số Moran I có thay đổi qua năm (Bảng 1) Mặc dù Pvalue nhóm SMEs ln lớn 0.05 nhiên giá trị cho thấy xu hướng giảm dần cho thấy số Moran I ngày có ý nghĩa thống kê Bên cạnh P-value nhóm LEs ln nhỏ 0.05 có xu hướng giảm dần Kết hợp với giá trị Moran I ln dương, khẳng định doanh nghiệp lớn có tập trung theo khu vực địa lý ngày thể rõ nét Mặc dù nhận tập trung nhóm LEs ngâũ nhiên phân bố SMEs quy mô quốc gia, nhiên để xác định đánh giá cụ thể khu vực hay địa phương diễn tập trung cần tìm hiểu số LISA Trong Hình 4, màu đỏ hiển thị khu vực phân cụm Cao-Cao màu xanh lam hiển thị phân nhóm Thấp-Thấp Màu hồng nhạt màu xanh da trời tương ứng với trường hợp phân cụm Cao-Thấp phân cụm Thấp-Cao Có thể nhận thấy hình, nhóm SMEs giai đoạn 2005-2015 vâđ chưa hình thành tập trung mức độ vùng nhiên điều thay đổi giai đoạn 2015-2019 có xuất cụm Bình Dương Đối với nhóm LEs, cụm tập trung xuất từ sớm (từ năm 2005) nhiên suốt giai đoạn 2005-2019 vâñ chưa xuất thêm cụm tập trung khác Chỉ số LISA cụ thể nhóm doanh nghiệp địa phương qua năm trình bày Bảng (phần Phụ lục) Các giá trị P-value số LISA nhóm doanh nghiệp địa phương cao (> 0.3) đồng thời giá trị gần khơng có biến động suốt 14 năm qua (ngoại trừ Bình Dương, Đồng Nai) Điều cho thấy mức độ kết khối cấp độ vùng khơng có nhiều thay đổi Mối quan hệ kết khối nhóm SMEs kết khối nhóm LEs Xem xét mối quan hệ kết khối nhóm SMEs kết khối nhóm LEs (Hình 5) nhận thấy xu hướng thay đổi chiều giá trị số Moran I nhóm SMEs LEs giá trị P-value chúng nhiên xu hướng trở nên rõ ràng từ giai đoạn 2012 trở sau Kết hợp với việc P-value số Moran I nhóm LEs có giá trị nhỏ 0.05 từ năm 2005 thấy việc tập trung nhóm LEs có mối quan hệ chiều việc tập trung nhóm SMEs, nói cách cụ thể việc kết khối nhóm LEs có tác động hình thành nên tính kết khối nhóm SMEs THẢO LUẬN Tính kết khối không đồng đề địa phương Việt Nam xem xét nhiều ngun nhân Hai thị lớn Tp Hồ Chí Minh Tp Hà Nội có đặc điểm riêng biệt giúp hai khu vực vùng lân cận có mức độ kết khối cao Thứ nhất, hai đô thị nơi tập trung dân cư đông đúc nước với tổng dân cư hai địa phương đạt triệu dân năm 2005 chiếm 10.87% tổng dân số nướca 17 triệu dân năm 2019 chiếm khoảng 17.75% tổng dân số nước với mật độ dân số Tp Hà Nội gấp 8.3 lần nước số Tp Hồ Chí Minh tương ứng 15 lầnb Điều giúp hai địa phương trở thành thị trường tiêu thụ hàng hóa dịch vụ lớn nước Bên cạnh việc tập trung đơng dân cư giúp hai địa phương có khả cung ứng cho doanh nghiệp lực lượng lao động dồi với tỷ lệ lao động từ 15 tuổi trở lên qua đào tạo thành phố Hà Nội thành phố Hồ Chí Minh 48.1% 37.1% (năm 2019) số cao nhiều so với mức trung bình nước 22.8% Thứ hai, sở hạ tầng, hai đô thị có vượt trội đầu tư, phát triển hệ thống giao thông vận tải thông tin liên lac Ngân sách phân bổ cho đâu tư phát triển năm 2019 Tp Hà Nội 38081 tỷ đồng Tp Hồ Chí Minh 22066 a b Niên giám thống kê 2005 Niên giám thống kê 2019 2105 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Hình 2: Bản đồ phân bố số lượng doanh nghiệp đại phương (Nguồn: Tác giả) Bảng 1: Chỉ số Moran I số lượng doanh nghiệp qua năm Năm SMEs LEs Moran I St.d P-value Moran I St.d P-value 2005 -0.0018 0.236 0.4067 0.10198 1.7553 0.0396 2010 -0.00774 0.14461 0.4425 0.169237 2.5767 0.00499 2015 -0.0056 0.17634 0.43 0.20801 3.091 0.000997 2019 0.00579 0.36854 0.3562 0.245446 3.5268 0.00021 Nguồn: Tác giả tính tốn tỷ đồng cao đến lần so với mức trung bình nước 6528 tỷ đồng Thứ ba, hai thị có chất lượng điều hành kinh tế tương đối tốt với thuận lợi, thân thiện môi trường kinh doanh nỗ lực cải cách hành quyền địa phương việc thúc đẩy phát triển khu vực kinh tế tư nhân Thành phố Hà Nội thành phố Hồ Chí Minh xếp thứ 14 theo đánh giá số lực cạnh tranh cấp tỉnh PCI Trong đó, số dịch vụ hỗ trợ thành phố 7.06 7.39 vượt trội hẳn so với mức 6.22 trung bình nướcc Đối với phân bố LEs, đa phần doanh nghiệp doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi Do đó, bên cạnh nguyên nhân chung trên, c https://pcivietnam.vn/ 2106 sách khuyến khích, thu hút đầu tư trực tiếp nước ngồi phủ đóng vai trị quan trọng Nếu tỷ trọng số doanh nghiệp 100% vốn nước doanh nghiệp liên doanh với nước năm 2005 chiếm 2.52% 0.75% tổng số doanh nghiệp Việt Nam đến năm 2019 số 29.44% 2.37% Để tháo gỡ, khơi thơng dịng vốn FDI, Tp Hồ Chí Minh Hà Nội đẩy mạnh việc tạo quỹ đất công nghiệp với việc triển khai thêm số khu công nghiệp, khu chế xuất, giải hạ tầng giao thơng Bên cạnh việc áp dụng chế, sách hỗ trợ doanh nghiệp Điển doanh nghiệp khoa học cơng nghệ có doanh thu sản phẩm hình thành từ kết nghiên cứu khoa học công nghệ đạt tỷ lệ tối Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Hình 3: Đồ thị số Moran I số lượng doanh nghiệp (Nguồn: Tác giả) thiểu 30% tổng doanh thu doanh nghiệp miễn, giảm thuế thu nhập doanh nghiệp Ngồi ra, hai thị thường xun tổ chức hội nghị gặp gỡ lãnh đạo thành phố doanh nghiệp FDI để tháo gỡ hó khăn trình thực đầu tư vận hành dự án Vì vậy, LEs tăng liên tục giai đoạn 2005-2019 nhiên mức độ tăng khơng đồng vâđ tập trung chủ yếu hai thị mở rộng dần khu vực lân cận Trong đó, doanh nghiệp SMEs lại phân bố cách rải rác Mặc dù vâđ tập trung nhiều hai thị lớn, chênh lệch địa phương lại khơng đáng kể Hiện tại, hầu hết kết khối doanh nghiệp diễn Việt Nam mơ hình cụm đồng thường thể dạng “cụm công nghiệp” với liên kết SMEs mơ hình cụm vệ tinh thể dạng “khu công nghiệp” với tập trung LEs tham gia vào chĩ giá trị tồn cầu Đến nay, nước có 369 khu cơng nghiệp thành lập (gồm khu công nghiệp nằm khu kinh tế) 61/63 tỉnh thành 968 cụm công nghiệp Tuy nhiên, giai đoạn gần kết khối doanh nghiệp bắt đầu xuất mơ hình cụm trục nan hoa 2107 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Hình 4: Bản đồ biểu thị số LISA số lượng doanh nghiệp (Nguồn: Tác giả) Hình 5: Sự thay đổi số Moran I P-value nhóm SMEs LEs giai đoạn 2005-2019 (Nguồn: Tác giả) 2108 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Điển hình khu cơng nghiệp Bắc Thăng Long Hà Nội nơi tập trung nhiều SMEs, doanh nghiệp này liên kết, cung cấp phụ tùng linh kiện cho LEs lắp ráp điện tử đến từ Nhật Bản Canon, Panasonic Tương tự, mơ hình xuất khu công nghệ cao thành phố Hồ Chí Minh SMEs liên kết với LEs Intel, Jabil…Nguyên nhân tượng trước LEs chủ yếu doanh nghiệp FDI vào thị trường Việt Nam, SMEs Việt Nam chưa có đủ lực để trở thành đối tác, nhà cung ứng LEs này, đồng thời SMEs từ nước ngồi vâđ chưa đầu tư nhiều vào thị trường Việt Nam Vì vậy, LEs chủ yếu xây dựng chĩ cung ứng toàn cầu với đối tác thị trường khác SMEs nội địa hợp tác với phụ thuộc vào việc lựa chọn địa điểm LEs Tuy nhiên, qua thời gian SMEs từ nước bắt đầu tham gia vào thị trương Việt Nam bên cạnh SMEs Việt Nam hoạt động ngày trở nên hiệu với lực cạnh tranh cải thiện, đáp ứng nhu cầu LEs trở thành đối tác tích hợp dần vào chuôĩ cung ứng công ty Vì vậy, xuất cụm doanh nghiệp SMEs dần hình thành bên cạnh cụm doanh nghiệp LEs gian nhiên, nghiên cứu chưa phân tích khác biệt tính kết khối nhóm ngành cụ thể, điều mà ảnh hưởng đến hợp tác, cạnh tranh doanh nghiệp Đây hạn chế đề xuất cho nghiên cứu sâu tính kết khối doanh nghiệp sau DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT LISA: Các số địa phương kết hợp không gian GADM: Cơ sở liệu khu vực hành tồn cầu NEG: Địa lý kinh tế SMEs: Doanh nghiệp vừa nhỏ LEs: Doanh nghiệp lớn PCI: Chỉ số lực cạnh tranh cấp tỉnh XUNG ĐỘT LỢI ÍCH Tác giả xin cam đoan khơng có xung đột lợi ích cơng bố báo ĐĨNG GĨP CỦA TÁC GIẢ Toàn nội dung viết tác giả thực PHỤ LỤC KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ Nghiên cứu phân tích thay đổi tính kết khối nhóm doanh nghiệp cấp độ vùng Việt Nam Kết nghiên cứu nhóm doanh nghiệp khác có tính kết khối khác Đối với nhóm SMEs tính kết khối cấp độ vùng xuất năm 2019 địa phương Bình Dương Trong tính kết khối nhóm LEs tồn lâu địa phương TP Hồ Chí Minh, Bình Dương Đồng Nai từ năm 2005 Nhìn chung tính kết khối nhóm doanh nghiệp có xu hướng ngày trở nên rõ ràng nhiên trình diễn chậm Ngồi ra, có chứng cho thấy mối quan hệ tính kết khối nhóm LEs hình thành tính kết khối nhóm SMEs Điều giúp gợi mở đề xuất việc phát triển tính kết khối SMEs thơng qua việc xây dựng nhóm LEs tập trung cấp độ vùng Để làm điều này, phủ quyền địa phương cần có sách cụ thể để thu hút FDI bên cạnh việc đầu tư phát triển sở hạ tầng phát triển nguồn nhân lực nhằm tạo điều kiện thuận lợi đáp ứng nhu cầu LEs Mặc dù nghiên cứu cung cấp thông tin tính kết khối nhóm doanh nghiêp khác thông qua việc thực nghiệm với liệu thực tế, dựa sở lý thuyết săñ có phân bố khơng 2109 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Bảng 2: Chỉ số LISA nhóm doanh nghiệp địa phương giai đoạn (2005 - 2019) Chỉ số LISA Địa phương An Giang Bạc Liêu Bắc Giang Bắc Kạn Bắc Ninh Bến Tre Bà Rịa Vũng Tàu Bình Định Bình Dương Bình Phước Bình Thuận Cần Thơ Cà Mau Cao Bằng Đắk Lắk Đắk Nông Đồng Nai Đồng Tháp Đà Nẵng Điện Biên Gia Lai Hải Dương Hải Phòng 2005 SMEs 0.002 (0.482) 0.033 (0.445) -0.087 (0.598) 0.102 (0.368) -0.151 (0.650) 0.020 (0.465) -0.211 (0.685) 0.031 (0.453) 0.316 (0.172) 0.015 (0.461) 0.016 (0.463) 0.005 (0.473) 0.007 (0.481) 0.115 (0.354) 0.036 (0.434) 0.074 (0.412) 0.249 (0.178) 0.010 (0.467) -0.025 (0.507) 0.124 (0.389) 0.053 (0.413) 0.008 (0.466) -0.037 (0.521) LEs 0.002 (0.423) 0.033 (0.346) -0.087 (0.687) 0.102 (0.348) -0.151 (0.707) 0.020 (0.402) -0.211 (0.534) 0.031 (0.518) 0.316 (0.000) 0.015 (0.615) 0.016 (0.516) 0.005 (0.412) 0.007 (0.411) 0.115 (0.362) 0.036 (0.456) 0.074 (0.410) 0.249 (0.000) 0.010 (0.405) -0.025 (0.525) 0.124 (0.375) 0.053 (0.452) 0.008 (0.479) -0.037 (0.500) 2010 SMEs 0.022 (0.461) 0.055 (0.417) -0.110 (0.633) 0.091 (0.375) -0.121 (0.622) 0.048 (0.435) -0.236 (0.714) 0.020 (0.463) 0.304 (0.171) 0.011 (0.464) 0.016 (0.462) 0.009 (0.467) 0.031 (0.460) 0.090 (0.376) 0.028 (0.442) 0.058 (0.424) 0.270 (0.150) 0.031 (0.438) -0.026 (0.508) 0.093 (0.409) 0.035 (0.433) 0.011 (0.461) -0.021 (0.505) LEs 0.067 (0.430) 0.149 (0.342) -0.164 (0.673) 0.171 (0.323) -0.135 (0.615) 0.112 (0.393) 0.107 (0.396) 0.013 (0.476) 4.287 (0.000) -0.202 (0.697) -0.057 (0.540) 0.032 (0.448) 0.109 (0.415) 0.173 (0.321) 0.048 (0.430) 0.119 (0.387) 1.739 (0.000) 0.050 (0.427) -0.021 (0.503) 0.163 (0.379) 0.062 (0.415) 0.006 (0.474) 0.046 (0.448) 2015 SMEs 0.029 (0.455) 0.057 (0.416) -0.128 (0.654) 0.079 (0.391) -0.099 (0.594) 0.051 (0.434) 0.012 (0.472) 0.027 (0.457) 0.404 (0.112) 0.011 (0.465) 0.014 (0.466) 0.022 (0.451) 0.041 (0.453) 0.081 (0.389) 0.035 (0.435) 0.050 (0.435) 0.112 (0.326) 0.035 (0.434) -0.029 (0.511) 0.077 (0.424) 0.041 (0.427) 0.015 (0.457) -0.015 (0.499) LEs 0.085 (0.415) 0.160 (0.333) -0.079 (0.575) 0.177 (0.318) 0.126 (0.364) 0.121 (0.386) 0.178 (0.341) 0.037 (0.455) 4.596 (0.000) -0.190 (0.683) -0.058 (0.540) 0.065 (0.412) 0.147 (0.390) 0.181 (0.314) 0.084 (0.392) 0.136 (0.374) 1.783 (0.000) 0.053 (0.425) -0.031 (0.510) 0.163 (0.379) 0.084 (0.392) 0.023 (0.453) 0.040 (0.452) 2019 SMEs 0.029 (0.455) 0.061 (0.411) -0.104 (0.622) 0.087 (0.382) -0.067 (0.559) 0.059 (0.425) -0.098 (0.582) 0.031 (0.453) 0.566 (0.045) 0.003 (0.475) 0.012 (0.468) 0.019 (0.454) 0.043 (0.452) 0.092 (0.376) 0.031 (0.440) 0.051 (0.433) 0.273 (0.152) 0.040 (0.428) -0.032 (0.513) 0.089 (0.415) 0.047 (0.419) 0.007 (0.468) -0.025 (0.509) LEs 0.111 (0.396) 0.175 (0.324) 0.026 (0.450) 0.201 (0.302) 0.379 (0.172) 0.112 (0.396) 0.092 (0.412) 0.083 (0.419) 4.668 (0.000) -0.222 (0.711) -0.068 (0.549) 0.104 (0.373) 0.181 (0.370) 0.234 (0.274) 0.118 (0.359) 0.164 (0.355) 1.764 (0.000) 0.045 (0.435) -0.029 (0.509) 0.221 (0.346) 0.132 (0.345) 0.071 (0.398) 0.092 (0.411) Continued on next page 2110 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Hậu Giang Hồ Chí Minh Hà Giang Hà Nội Hà Nam Hà Tĩnh Hoà Bình Hưng n Khánh Hịa Kiên Giang Kon Tum Lạng Sơn Lai Châu Lâm Đồng Lào Cai Long An Nam Định Nghệ An Ninh Bình Ninh Thuận Phú Thọ Phú Yên Quảng Bình Quảng Nam Quảng Ngãi 0.036 (0.434) 0.080 (0.369) 0.107 (0.363) -0.914 (1.000) -0.154 (0.684) 0.027 (0.466) -0.164 (0.697) -0.188 (0.708) -0.003 (0.485) -0.017 (0.501) 0.079 (0.407) 0.071 (0.391) 0.120 (0.349) 0.022 (0.443) 0.091 (0.396) -0.140 (0.638) 0.030 (0.454) 0.001 (0.486) 0.046 (0.430) 0.037 (0.448) -0.063 (0.565) 0.037 (0.440) 0.053 (0.444) 0.033 (0.444) 0.052 (0.423) 0.036 (0.335) 0.080 (0.000) 0.107 (0.373) -0.914 (1.000) -0.154 (0.711) 0.027 (0.453) -0.164 (0.680) -0.188 (0.594) -0.003 (0.487) -0.017 (0.366) 0.079 (0.423) 0.071 (0.370) 0.120 (0.336) 0.022 (0.460) 0.091 (0.377) -0.140 (0.647) 0.030 (0.454) 0.001 (0.487) 0.046 (0.437) 0.037 (0.427) -0.063 (0.514) 0.037 (0.477) 0.053 (0.416) 0.033 (0.446) 0.052 (0.440) Table continued 0.051 0.132 0.050 (0.412) (0.341) (0.415) -0.107 3.520 -0.141 (0.629) (0.000) (0.671) 0.086 0.156 0.076 (0.381) (0.336) (0.394) -0.851 -0.933 -0.843 (1.000) (0.999) (1.000) -0.116 -0.173 -0.120 (0.641) (0.683) (0.643) 0.013 0.075 0.020 (0.476) (0.437) (0.471) -0.130 -0.211 -0.134 (0.660) (0.723) (0.662) -0.143 -0.062 -0.137 (0.662) (0.550) (0.652) 0.011 0.007 0.020 (0.468) (0.478) (0.458) 0.016 0.114 0.026 (0.458) (0.359) (0.445) 0.048 0.097 0.048 (0.435) (0.405) (0.436) 0.076 0.116 0.064 (0.380) (0.357) (0.397) 0.089 0.165 0.076 (0.378) (0.327) (0.394) 0.026 0.011 0.024 (0.435) (0.464) (0.439) 0.082 0.144 0.071 (0.401) (0.367) (0.413) -0.162 0.007 -0.186 (0.667) (0.477) (0.689) 0.023 0.018 0.035 (0.460) (0.471) (0.449) -0.004 0.016 0.003 (0.490) (0.478) (0.484) 0.030 0.019 0.036 (0.446) (0.466) (0.440) 0.043 0.088 0.037 (0.440) (0.413) (0.447) -0.084 -0.043 -0.099 (0.597) (0.533) (0.615) 0.032 0.035 0.036 (0.444) (0.450) (0.440) 0.035 0.135 0.039 (0.457) (0.397) (0.455) 0.015 0.031 0.017 (0.464) (0.454) (0.462) 0.024 0.071 0.035 (0.453) (0.415) (0.441) 0.142 (0.332) 3.838 (0.000) 0.156 (0.337) -0.518 (0.962) -0.107 (0.609) 0.083 (0.432) -0.205 (0.716) 0.067 (0.410) 0.038 (0.447) 0.130 (0.344) 0.105 (0.399) 0.107 (0.368) 0.174 (0.321) 0.022 (0.450) 0.140 (0.371) 0.169 (0.326) 0.013 (0.476) 0.018 (0.476) 0.001 (0.484) 0.117 (0.390) -0.046 (0.536) 0.073 (0.414) 0.155 (0.385) 0.028 (0.457) 0.085 (0.402) 0.056 (0.408) 0.054 (0.402) 0.090 (0.379) -0.754 (0.999) -0.118 (0.642) 0.019 (0.471) -0.143 (0.674) -0.107 (0.615) 0.020 (0.458) 0.024 (0.448) 0.053 (0.431) 0.064 (0.398) 0.087 (0.382) 0.024 (0.439) 0.083 (0.402) -0.161 (0.663) 0.033 (0.450) -0.002 (0.488) 0.039 (0.437) 0.043 (0.441) -0.088 (0.601) 0.040 (0.436) 0.048 (0.447) 0.016 (0.462) 0.037 (0.439) 0.156 (0.321) 4.122 (0.000) 0.208 (0.295) -0.183 (0.718) -0.057 (0.548) 0.111 (0.415) -0.228 (0.736) 0.056 (0.423) 0.038 (0.448) 0.145 (0.332) 0.109 (0.398) 0.105 (0.372) 0.215 (0.289) 0.031 (0.440) 0.179 (0.343) 0.545 (0.089) 0.003 (0.485) 0.026 (0.472) 0.009 (0.476) 0.127 (0.384) -0.033 (0.520) 0.108 (0.383) 0.183 (0.369) 0.015 (0.470) 0.087 (0.403) Continued on next page 2111 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 Quảng Ninh Quảng Trị Sóc Trăng Sơn La Tây Ninh Thừa Thiên Huế Thái Bình Thái Ngun Thanh Hóa Tiền Giang Trà Vinh Tuyên Quang Vĩnh Long Vĩnh Phúc Yên Bái 0.005 (0.476) 0.046 (0.450) 0.052 (0.424) 0.088 (0.358) -0.331 (0.815) 0.017 (0.468) 0.016 (0.459) -0.090 (0.602) 0.018 (0.462) 0.022 (0.451) 0.048 (0.437) 0.089 (0.346) 0.027 (0.436) -0.194 (0.694) 0.094 (0.350) 0.005 (0.483) 0.046 (0.415) 0.052 (0.347) 0.088 (0.368) -0.331 (0.778) 0.017 (0.457) 0.016 (0.483) -0.090 (0.614) 0.018 (0.497) 0.022 (0.686) 0.048 (0.378) 0.089 (0.348) 0.027 (0.342) -0.194 (0.688) 0.094 (0.369) Ghi chú: Giá trị nằm ngoặc”()” P-value Nguồn: Tác giả tính tốn 2112 Table continued 0.020 0.001 0.017 (0.457) (0.483) (0.462) 0.029 0.126 0.040 (0.463) (0.403) (0.454) 0.066 0.145 0.063 (0.404) (0.345) (0.410) 0.065 0.107 0.059 (0.385) (0.354) (0.395) -0.315 -0.182 -0.333 (0.812) (0.658) (0.821) 0.007 0.036 0.011 (0.477) (0.456) (0.473) 0.016 0.000 0.024 (0.458) (0.482) (0.448) -0.116 -0.118 -0.110 (0.641) (0.621) (0.630) -0.003 0.000 0.010 (0.484) (0.484) (0.470) -0.170 -0.188 -0.196 (0.695) (0.683) (0.719) 0.066 0.143 0.061 (0.417) (0.368) (0.423) 0.076 0.128 0.069 (0.359) (0.317) (0.373) 0.049 0.111 0.049 (0.400) (0.338) (0.402) -0.167 -0.186 -0.161 (0.673) (0.662) (0.663) 0.077 0.133 0.071 (0.367) (0.324) (0.379) 0.003 (0.481) 0.154 (0.385) 0.162 (0.331) 0.122 (0.338) -0.165 (0.642) 0.041 (0.452) -0.006 (0.489) -0.107 (0.609) 0.004 (0.480) -0.189 (0.682) 0.157 (0.358) 0.125 (0.322) 0.121 (0.326) -0.136 (0.615) 0.150 (0.308) 0.008 (0.472) 0.053 (0.443) 0.072 (0.399) 0.064 (0.387) -0.364 (0.844) 0.013 (0.470) 0.016 (0.459) -0.103 (0.622) 0.002 (0.479) -0.219 (0.745) 0.071 (0.413) 0.076 (0.362) 0.059 (0.387) -0.136 (0.636) 0.081 (0.365) 0.005 (0.480) 0.171 (0.376) 0.176 (0.322) 0.140 (0.321) -0.142 (0.619) 0.039 (0.454) 0.009 (0.473) -0.087 (0.584) -0.005 (0.489) -0.160 (0.651) 0.166 (0.353) 0.141 (0.306) 0.127 (0.323) -0.011 (0.495) 0.163 (0.297) Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 6(1):2101-2114 TÀI LIỆU THAM KHẢO Glaeser EL (Ed.) Agglomeration economics University of Chicago Press; 2010;Available from: https://doi.org/10.7208/ chicago/9780226297927.001.0001 Henderson JV Marshall’s scale economies Journal of urban economics 2003;53(1):1-28;Available from: https://doi.org/10 1016/S0094-1190(02)00505-3 De Lucio JJ, Herce JA, & Goicolea A The effects of externalities on productivity growth in Spanish industry Regional Science and Urban Economics 2002;32(2):241-58;Available from: https://doi.org/10.1016/S0166-0462(01)00081-3 Tran TB & La HA Agglomeration effects: Productivity of the informal sector in Vietnam The Journal of Development Studies 2018;54(2): 292-311;Available from: https://doi.org/10 1080/00220388.2017.1283013 Francois J & Nguyen HQ Industrial Clusters and Firm Performance World Trade Institute Working Paper; 2017; Le VA Does Agglomeration Account for Process Innovation in Vietnamese Small and Medium Enterprises? 2018; The NH Economic agglomeration and technical efficiency of small and medium-sized enterprises: evidence from Vietnam Journal of the Asia Pacific Economy 2021:1-23;Available from: https://doi.org/10.1080/13547860.2021.1902600 Ketels C, et al Vietnam competitiveness report 2010; 2010; Gokan T, Kuroiwa I, & Nakajima K Agglomeration economies in Vietnam: A firm-level analysis Journal of Asian Economics 2019;(62):52-64;Available from: https://doi.org/10 1016/j.asieco.2019.03.002 10 Parr JB Agglomeration economies: ambiguities and confusions Environment and planning A 2002;34(4):71731;Available from: https://doi.org/10.1068/a34106 11 Giuliano G, Kang S, & Yuan Q Agglomeration economies and evolving urban form The Annals of Regional Science 2019;63(3):377-98;Available from: https://doi.org/10 1007/s00168-019-00957-4 12 Gilles D, et al Handbook of regional and urban economics Elsevier; 2004 p 2063-117 (Micro-foundations of urban agglomeration economies; vol 4);Available from: https://doi.org/ 10.1016/S1574-0080(04)80005-1 13 Rosenthal SS, & Strange WC The determinants of agglomeration Journal of urban economics 2001;50(2):191229;Available from: https://doi.org/10.1006/juec.2001.2230 14 Ellison G, Glaeser EL, & Kerr WR What causes industry agglomeration? Evidence from coagglomeration patterns American Economic Review 2010;100(3):1195-213;Available from: https://doi.org/10.1257/aer.100.3.1195 15 Finney MM, & Kohlhase JE The effect of urbanization on labor turnover Journal of Regional Science 2008;48(2):31128;Available from: https://doi.org/10.1111/j.1467-9787.2008 00553.x 16 Marshall A Principles of Economics Great Minds Series; 1890; 17 Porter M The Competitive Advantage of Nations London: Macmillan; 1990;Available from: https://doi.org/10.1007/9781-349-11336-1 18 Krugman P Increasing returns and economic geography Journal of political economy 1991;99(3):483-99;Available from: https://doi.org/10.1086/261763 19 Markusen A Sticky places in slippery space: a typology of industrial districts Economic geography 1996;72(3):293313;Available from: https://doi.org/10.2307/144402 20 Chłoń-Domińczak A, Fiedukowicz A, & Olszewski R Geographical and Economic Factors Affecting the Spatial Distribution of Micro, Small, and Medium Enterprises: An Empirical Study of The Kujawsko-Pomorskie Region in Poland ISPRS International Journal of Geo-Information 2020;9(7): 426;Available from: https://doi.org/10.3390/ijgi9070426 21 Murigi MW Factors influencing spatial distribution of small and medium size enterprises within Nairobi county, Kenya [Doctoral dissertation] University of Nairobi; 2016; 22 Jankowiak AH Micro, small and medium enterprises clusters and the regional development-case of India Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu 2013;(295):4149; 23 Sultan S, van Dijk MP, & Omran O Emergence and development of low-tech clusters: an empirical study of five Palestinian clusters EuroMed Journal of Business 2020;Available from: https://doi.org/10.1108/EMJB-07-2019-0100 24 Hajilo M, Ghadiri MM, Motiee LSH, Faraji SH, & PenningtonGray L Spatial analysis of the distribution of small businesses in the eastern villages of Gilan province with emphasis on the tourism sector in mountainous regions Sustainability 2017;9(12):2238;Available from: https://doi.org/10.3390/ su9122238 25 Ionescu D Cluster development in transition countries: A tool for small business support In CEI Workshop on Clusters; 2003; 26 Myles SJ & Flyer F Agglomeration economies, firm heterogeneity, and foreign direct investment in the United States Strategic management journal 2000;21(12):1175-93 ;Available from: https://doi.org/10.1002/1097-0266(200012)21: 123.0.CO;2-Q 27 Alcácer J, & Chung W Location strategies for agglomeration economies Strategic Management Journal 2014;35(12):1749-61;Available from: https://doi.org/10 1002/smj.2186 28 Gordon P, & Cho J Agglomeration near and far, the case of Southern California: supply chains for goods and ideas The Annals of Regional Science 2018;61(3):517–52 Available from: https://doi.org/10.1007/s00168-018-0881-6 29 Silvente FR, & Giménez JC Information spillovers and the choice of export destination: a multinomial logit analysis of Spanish young SMEs Small Business Economics 2007;28(1):69-86;Available from: https://doi.org/10.1007/s11187-005-7324-3 30 McCormick D African enterprise clusters and industrialization: theory and reality World development 1999;27(9):153151;Available from: https://doi.org/10.1016/S0305-750X(99) 00074-1 31 Meyer-Stamer J Strategien lokaler/regionaler Entwicklung: Cluster, Standortpolitik und systemische Wettbewerbsfähigkeit Nord-Süd aktuell 1999;13(3):447-60; 32 Bylok F, Pabian A, & Kuceba R Management of a cluster as a network for cooperation between SMEs in Poland Small Enterprise Research 2016;23(2):172-81;Available from: https: //doi.org/10.1080/13215906.2016.1221357 33 Getis A A history of the concept of spatial autocorrelation: A geographer’s perspective Geographical analysis 2008;40(3):297-309;Available from: https://doi.org/10.1111/j 1538-4632.2008.00727.x 34 Anselin L Spatial econometrics: methods and models Springer Science & Business Media; 2013; 2113 Science & Technology Development Journal – Economics - Law and Management, 6(1):2101-2114 Research Article Open Access Full Text Article The agglomeration of business types at the regional level in Vietnam Truong Cong Bac* ABSTRACT Use your smartphone to scan this QR code and download this article This study evaluates the agglomeration of different types of enterprises in Vietnam and the influence of agglomeration among others by analyzing the concentration distribution of enterprises using the Moran I index and the LISA index (Local Indicators of Spatial Association) Research data includes enterprise data taken from the statistics of provinces for the period from 2005 to 2019 in the Statistical Yearbook and spatial data extracted from GADM (Database of Global Administrative Areas) Research results show that the small and medium-sized enterprises in Vietnam lack agglomeration For the few existing business clusters, most are in the form of a "Marshallian cluster" model, represented in the form of industrial clusters In addition, the agglomeration of large enterprises mainly takes place according to the model of the "Satellite Platform cluster" model, which is represented in the form of industrial parks with the concentration of large companies and corporations participating in the global value chain Although foreign small and medium-sized enterprises have begun to participate in the Vietnamese market, Vietnamese small and medium-sized enterprises have increasingly met the requirements of large corporations and multinational companies, becoming large companies' partners and gradually integrating into their supply chains This leads to the emergence of small and medium-sized enterprise clusters besides those of large enterprises Key words: Agglomeration, SMEs, Moran I, LISA, Vietnam Van Lang University, Vietnam Correspondence Truong Cong Bac, Van Lang University, Vietnam Email: congbac92@gmail.com History • Received: 20/5/2021 • Accepted: 07/10/2021 • Published: 20/11/2021 DOI : 10.32508/stdjelm.v6i1.826 Copyright © VNU-HCM Press This is an openaccess article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International license Cite this article : Bac T C The agglomeration of business types at the regional level in Vietnam Sci Tech Dev J - Eco Law Manag.; 6(1):2101-2114 2114 ... neo nhà nước Các mơ hình khái qt tổng thể tính kết khối doanh nghiệp Trong đó, mơĩ mơ hình mơ tả dạng kết khối doanh nghiệp có hình thái, đặc điểm sở hữu khác Tính kết khối doanh nghiệp quy mơ... Nghiên cứu phân tích thay đổi tính kết khối nhóm doanh nghiệp cấp độ vùng Việt Nam Kết nghiên cứu nhóm doanh nghiệp khác có tính kết khối khác Đối với nhóm SMEs tính kết khối cấp độ vùng xuất năm... tập trung nhóm SMEs, nói cách cụ thể việc kết khối nhóm LEs có tác động hình thành nên tính kết khối nhóm SMEs THẢO LUẬN Tính kết khối không đồng đề địa phương Việt Nam xem xét nhiều nguyên nhân