Đề tài nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố chỉ số tiếp cận đất đai, chỉ số thết chế pháp lý và an ninh thực thi đến chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (pci) của hà nội giai đoạn năm 2012 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI BÀI THẢO LUẬN HỌC PHẦN KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố chỉ số tiếp cận đất đai, chỉ số thết chếpháp lý và an n

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI

BÀI THẢO LUẬN HỌC PHẦN KINH TẾ LƯỢNG

Đề tài: Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố chỉ số tiếp cận đất đai, chỉ số thết chếpháp lý và an ninh thực thi đến chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) của Hà Nộigiai đoạn năm 2012-2022

Hà Nội, tháng 10 năm 2023

LỜI MỞ ĐẦU

Chỉ số PCI (Provincial Competitiveness Index) là một chỉ số đo lường và đánh giá sự điều hành kinh tế của các đơn vị địa phương, tức là các tỉnh thành Chỉ số này được xếp hạng hàng năm để đo lường sự cạnh tranh và phát triển kinh tế ở cấp tỉnh Chỉ số PCI rất quan trọng trong việc đánh giá sự điều hành kinh tế của các đơn vị địa phương vì những lý do sau: đo lường chất lượng điều hành kinh tế, tăng cường sự cạnh tranh giữa các tỉnh thành, góp phần đánh giá hiệu quả và tính minh bạch.

Việc sử dụng chỉ số PCI mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong quản lý kinh tế và phát triển địa phương, bao gồm: Đo lường hiệu quả: Chỉ số PCI cung cấp một phương pháp đánh giá chính xác và đồng nhất về mức độ cạnh tranh giữa các tỉnh và thành phố giúp địa phương biết được điểm mạnh, điểm yếu của mình để tận dụng các cơ hội phát triển Tạo động lực cải tổ: làm nổi bật được sự chênh lệch và khác biệt cho các địa phương cạnh tranh với Thu hẹp khoảng cách phát triển: Chỉ số PCI giúp phát hiện và đo lường khoảng cách phát triển giữa các địa phương.Tận dụng và phát triển tiềm năng: Chỉ số PCI giúp xác định tiềm năng phát triển của mỗi địa phương dựa trên những yếu tố quyết định cạnh tranh tạo ra sự tăng trưởng bền vững và đạt hiệu quả kinh tế cao.

Chỉ số PCI không chỉ đo lường mức độ cạnh tranh giữa các địa phương mà còn mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong quản lý kinh tế và phát triển địa phương Việc sử dụng chỉ số này giúp địa phương nắm bắt được tình hình và tiềm năng phát triển của mình, từ đó thúc đẩy cải thiện và nâng cao năng lực cạnh tranh để đạt hiệu quả kinh tế và phát triển bền vững Và để có thể tìm hiểu, nắm bắt và nhận thức rõ về trình độ phát triển cũng như tốc độ tăng trưởng kinh tế tại khu vực mình đang học tập và sinh sống - thành phố Hà Nội, nhóm

chúng em đã lựa chọn đề tài “Nghiên cứu ảnh hưởng của yếu tố về chỉ số tiếp cận đất đaivà Thiết chế pháp lí và an ninh thực thi, chi phí thời gian đến chỉ số năng lực cạnhtranh cấp tỉnh (PCI) của Hà Nội giai đoạn năm 2010-2021” Trong quá trình tìm hiểu, có

thể tồn tại một số sai sót, nhóm chúng em mong được nhận mọi lời đóng góp, nhận xét từ thầy Chúng em xin chân thành cảm ơn!

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU 2

MỤC LỤC 3

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4

1.1 Cơ sở lý luận về đề tài nghiên cứu 4

1.1.1 Cơ sở lý luận về PCI 4

1.1.2 Cơ sở lý luận về chỉ số tiếp cận đất đai 5

1.1.3 Cơ sở lý luận về thiết chế pháp lý và an ninh thực thi 5

1.1.4 Cơ sở lý luận về chi phí thời gian 6

1.2 Cơ sở lý luận về khuyết tật và cách khắc phục khuyết tật 7

1.2.1 Đa cộng tuyến và hậu quả của đa cộng tuyến 7

1.2.2 Phát hiện đa cộng tuyến và biện pháp khắc phục 8

CHƯƠNG II: MÔ HÌNH VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 10

2.1 Giải thích các biến 10

2.2 Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề tài 11

2.3 Bảng số liệu 12

CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 13

3.1 Mô hình hồi quy mẫu 13

3.2 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy 14

3.3 Bài toán ước lượng hệ số 15

3.4 Bài toán kiểm định 1 biến độc lập lên một biến phụ thuộc 16

3.4.1 Bài toán kiểm định ảnh hưởng của chỉ số tiếp cận đất đai đến PCI của Hà Nội 16

3.4.2 Bài toán kiểm định ảnh hưởng của chi phí thời gian đến PCI của Hà Nội 16

3.4.3 Bài toán kiểm định ảnh hưởng của thiết chế pháp lí và an ninh thực thi đến PCI của Hà Nội 17

3.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 17

3.6 Dự báo giá trị trung bình khi biết giá trị của các biến độc lập 18

3.7 Phát hiện khuyết tật mô hình 19

3.7.1 Đa cộng tuyến 19

3.7.2 Phương sai sai số thay đổi 19

3.7.3 Tự tương quan 20

3.8 Khắc phục khuyết tật 21

3.8.1 Kiểm định đa cộng tuyến 21

3.8.2 Khắc phục khuyết tật bằng cách bỏ biến 22

3.8.3 Kết quả sau khi khắc phục đa cộng tuyến 23

TỔNG KẾT 23

TÀI LIỆU THAM KHẢO 24

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT1.1 Cơ sở lý luận về đề tài nghiên cứu1.1.1 Cơ sở lý luận về PCI

1.1.1.1 PCI là gì

Chỉ số PCI là tên viết tắt tiếng anh của chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (Provincial Competitiveness Index) – Chỉ số đo lường và đánh giá chất lượng điều hành kinh tế, mức độ thuận lợi, thân thiện của môi trường kinh doanh và nỗ lực cải cách hành chính của chính quyền các tỉnh, thành phố tại Việt Nam, qua đó thúc đẩy sự phát triển của khu vực kinh tế tư nhân

1.1.1.2 Ảnh hưởng của PCI

Chỉ số PCI giúp tìm hiểu và lý giải vì sao một số tỉnh, thành vượt lên các tỉnh, thành khác về phát triển kinh tế tư nhân, tạo việc làm và tăng trưởng kinh tế Bên cạnh đó, chỉ số PCI sẽ giúp thay đổi tư duy về điều hành kinh tế, thúc đẩy đối thoại công tư và tạo môi trường thuận lợi cho doanh nghiệp Với kết quả công bố thường niên cùng hệ thống dữ liệu đăng tải công khai trên trang web của dự án (www.pcivietnam.vn), là nguồn thông tin tham khảo hữu ích cho lãnh đạo các tỉnh, thành phố nói riêng, cũng như các nhà hoạch định chính sách nói chung, có thể xác định những điểm nghẽn trong điều hành chính tế cũng như lựa chọn những giải pháp phù hợp để tiến hành những cải cách điều hành kinh tế một cách hiệu quả nhất Đồng thời đây cũng chính là công cụ quan trọng giúp các nhà đầu tư muốn tìm kiếm cơ hội đầu tư tại Việt Nam Tính tới lần cập nhật phương pháp luận gần nhất vào năm 2017, chỉ số PCI bao gồm 10 chỉ số thành phần, bao quát những lĩnh vực chính của điều hành kinh tế của các tỉnh, thành phố có liên quan tới sự phát triển của doanh nghiệp

Và bài thảo luận của nhóm sẽ đi sâu vào nghiên cứu ảnh hưởng, tác động của 3 chỉ

số đó là chỉ số tiếp cận đất đai và chỉ số thiết chế pháp lí và an ninh thực thi, chỉ số chi phí thời gian tới PCI tại thành phố Hà Nội

1.1.2 Cơ sở lý luận về chỉ số tiếp cận đất đai

1.1.2.1 Định nghĩa chỉ số tiếp cận đất đai

Chỉ số tiếp cận đất đai (Land Accessibility Index) là một chỉ số đo lường sự dễ dàng của việc truy cập đất đai trong một khu vực cụ thể Chỉ số này có thể có một số ảnh hưởng đối với chỉ số PCI (Productive Capacity Index), nhưng chúng không có mối quan hệ trực tiếp.

1.1.2.2 Ảnh hưởng của chỉ số tiếp cận đất đai đến PCI

Ảnh hưởng đến quy hoạch đô thị và phát triển hạ tầng: Chính phủ và các tổ chức quy hoạch đô thị có thể sử dụng chỉ số tiếp cận đất đai để quyết định vị trí của các dự án phát triển đô thị và hạ tầng Việc thiếu đất đai có thể dẫn đến sự kỳ cục trong quy hoạch đô thị và làm giảm PCI.

Ảnh hưởng đến giá trị đất đai: Chỉ số tiếp cận đất đai cũng có thể ảnh hưởng đến giá trị của đất đai Nếu đất đai dễ dàng tiếp cận, nó có thể có giá trị cao hơn, góp phần vào tăng trưởng kinh tế và PCI của khu vực.

Tương tác với yếu tố khác: Chỉ số tiếp cận đất đai không hoạt động độc lập mà thường tương tác với nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm chính trị, kinh tế, xã hội và môi trường Tất cả những yếu tố này cùng nhau có thể ảnh hưởng đến chỉ số PCI của một khu vực.

1.1.3 Cơ sở lý luận về thiết chế pháp lý và an ninh thực thi

1.1.3.1 Thiết chế pháp lý và an ninh thực thi là gì

Chỉ số "thiết chế pháp lý và an ninh thực thi" (Legal and Regulatory Framework and Security) là một công cụ đo lường mức độ hiệu quả và đáng tin cậy của hệ thống pháp lý, quy định và an ninh thực thi trong một khu vực, quốc gia hoặc hệ thống kinh tế Chỉ số này thường được sử dụng để đánh giá môi trường kinh doanh và đầu tư trong một nền kinh tế cụ thể.

1.1.3.2 Ảnh hưởng của thiết chế pháp lý và an ninh thực thi tới PCI

Tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp: Điều này bao gồm việc bảo vệ quyền sở hữu và hợp đồng, giúp tạo nền tảng cho đầu tư và phát triển kinh tế Nếu pháp lý không đáng tin cậy hoặc an ninh thực thi kém, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn và PCI có thể giảm.

Khả năng thực hiện hợp đồng và giao dịch: khuyến khích sự tin tưởng giữa các bên tham gia thị trường và thúc đẩy hoạt động kinh tế Nếu không có sự tin cậy trong hệ thống pháp lý và an ninh, PCI có thể bị ảnh hưởng bởi sự không chắc chắn và rủi ro trong kinh doanh.

Tạo sự ổn định cho đầu tư và phát triển tạo sự yên tâm cho việc đầu tư vào các dự án phát triển và kinh doanh Điều này có thể dẫn đến sự gia tăng của PCI thông qua việc tăng cường đầu tư và tạo ra cơ hội tăng trưởng kinh tế.

Tạo thuận lợi cho quản lý tài sản và tài nguyên: Nó giúp đảm bảo quyền sở hữu, quản lý đất đai và tài sản, và khắc phục tranh chấp Điều này có thể tạo ra sự ổn định và khả năng sử dụng tài nguyên hiệu quả, ảnh hưởng đến PCI.

1.1.4 Cơ sở lý luận về chi phí thời gian

1.1.4.1 Chi phí thời gian là gì

Chi phí thời gian là: Đo lường các khoản chi phí không chính thức mà doanh nghiệp bắt buộc phải trả và các trở ngại do những chi phí không chính thức này gây ra đối với tất cả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Việc trả những khoản chi phí không chính thức có đem lại được kết quả tốt hay “dịch vụ” như mong đợi và liệu các cán bộ Nhà nước có sử dụng những quy định hợp pháp của địa phương để trục lợi hay không.

1.1.4.2 Ảnh hưởng của chi phí thời gian tới PCI + Ảnh hưởng tích cực:

Tạo môi trường ổn định và dự đoán: Việc có quy định rõ ràng và ổn định từ phía nhà nước có thể giúp tạo ra một môi trường kinh doanh dự đoán và an toàn Điều này có thể cung cấp động lực cho các doanh nghiệp đầu tư và phát triển, cải thiện PCI.

Đảm bảo tính công bằng và cạnh tranh: Quy định đúng đắn có thể giúp ngăn chặn hành vi không minh bạch và đảm bảo cạnh tranh công bằng trong kinh doanh Nếu các doanh nghiệp tin tưởng vào tính công bằng của môi trường kinh doanh, PCI có thể tăng lên.

Bảo vệ quyền lợi của người dân và doanh nghiệp: Một hệ thống quy định nhà nước tốt có thể bảo vệ quyền lợi của người dân và doanh nghiệ Điều này có thể tạo sự tin tưởng trong hệ thống pháp luật và làm tăng PCI.

+ Ảnh hưởng tiêu cực:

Tăng chi phí doanh nghiệp: Quy định phức tạp và thủ tục hành chính rườm rà có thể tạo ra chi phí thời gian và tài nguyên đáng kể cho doanh nghiệp Điều này có thể làm giảm lợi nhuận và tạo ra một môi trường kinh doanh không hiệu quả, ảnh hưởng tiêu cực đến PCI Tạo ra thách thức cho sự cạnh tranh: Quy định quá nhiều có thể tạo ra sự không cân bằng và tạo ra các rào cản không cần thiết cho sự cạnh tranh, đặc biệt là trong các ngành kinh doanh quan trọng Điều này có thể làm giảm PCI bằng cách giảm tính cạnh tranh.

1.2 Cơ sở lý luận về khuyết tật và cách khắc phục khuyết tật1.2.1 Đa cộng tuyến và hậu quả của đa cộng tuyến

1.2.1.1 Bản chất của đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính có mối tương quan chặt chẽ với nhau, thể hiện dưới dạng hàm số Khi các biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ với nhau, thì các ước lượng hồi quy sẽ không chính xác và không đáng tin cậy.

1.2.1.2 Hậu quả của hiện tượng đa cộng tuyến a, Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy tăng lên

Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy là thước đo mức độ chính xác của các ước lượng Khi đa cộng tuyến xảy ra, sai số chuẩn của các hệ số hồi quy sẽ tăng lên, điều này làm giảm độ tin cậy của các ước lượng.

b, Khoảng tin cậy rộng lớn

Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy thể hiện mức độ chắc chắn của các ước lượng Khi đa cộng tuyến xảy ra, khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy sẽ rộng hơn, điều này làm giảm độ tin cậy của các ước lượng.

c, Tỷ số t mất ý nghĩa

Như đã biết khi kiểm định giả thiết H :0 β2= 0 chúng ta đã sử dụng tỷ số t = β2

se (^β2)và đem so sánh giá trị t đã được ước lượng với giá trị tới hạn t Trong khi có đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì sai số tiêu chuẩn ước lượng được sẽ rất cao vì vậy làm cho chỉ số t nhỏ đi Kết quả là sẽ làm tăng khả năng chấp nhận giả thiết H0.

d, R cao nhưng tỷ số ít ý nghĩa2

Để giải thích điều này Ta hãy xét mô hình hồi quy k biến như sau: Y1= B + B12X2i + B3X3i +…+ BkXki + Ui

Trong trường hợp có đa cộng tuyến gần hoàn hảo, như đã chỉ ra ở trên, ta có thể tìm được một hoặc một số hệ số góc riêng là không có ý nghĩa là không có ý nghĩa thống kê trên cơ sở kiểm định t Nhưng trong khi đó R lại có thể rất cao, nên bằng kiểm định F chúng ta có thể2

bác bỏ giả thiết H : 2= 3=…=k= 0 Mâu thuẫn này cũng là tín hiệu của đa cộng tuyến.0

e, Dấu của các ước lượng của các hệ số hồi quy có thể sai

Khi đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì có thể thu được các ước lượng của các hệ số hồi quy trái với điều chúng ta mong đợi Chẳng hạn lý thuyết kinh tế cho rằng đối với hàng hóa thông thường, thu nhập tăng thì cầu hàng hóa tăng, nghĩa là khi hồi quy thu nhập là một trong các biến giải thích, biến phụ thuộc là lượng cầu hàng hóa, nếu xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến gần hoàn hảo thì ước lượng của hệ số của biến.

1.2.2 Phát hiện đa cộng tuyến và biện pháp khắc phục

1.2.2.1 Các cách phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến a, R cao nhưng tỉ số t thấp2

Trong trường hợp R cao (thường R > 0,8) mà tỉ số t thấp thì đó chính là dấu hiệu của22

hiện tượng đa cộng tuyến

Khi xuất hiện 2 điều kiện trên ta có thể kết luận có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Ngược lại, nếu không thỏa mãn 1 trong 2 điều kiện trên thì không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

b, Tương quan cặp giữa các biến giải thích cao

Nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích cao ( > 0,8 ) thì có khả năng có tồn tại đa cộng tuyến.

Xét mô hình: Yi = B + B12X2i + B3X3i +…+ BkXki + U (*)i

Chỉ cần có 1 cặp biến độc lập có hệ số tương quan tuyến tính cao (tầm từ 0.8 trở lên) thì có thể kết luận là mô hình (*) có hiện tượng đa cộng tuyến: Nếu ∃i≠j sao cho | ( x𝝆 i ,xj )| >0,8 => Có hiện tượng đa cộng tuyến

c, Xem xét tương quan riêng

Vì vấn đề được đề cập đến dựa vào tương quan bậc không Farrar và Glauber đã đề nghị sử dụng hệ số tương quan riêng Trong hồi quy của Y đối với các biến X2,X ,X34 Nếu ta nhận thấy rằng r1,2342 cao trong khi đó r12,342;r13,242;r14,232 tương đối thấp thì điều đó có thể gợi ý rằng các biến X2,X3 và X có tương quan cao và ít nhất một trong các biến này là4

Dù tương quan riêng rất có ích nhưng nó cũng không đảm bảo rằng sẽ cung cấp cho ta hướng dẫn chính xác trong việc phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến.

d, Hồi quy phụ

Một cách có thể tin cậy được đề đánh giá mức độ của đa cộng tuyến là hồi quy phụ Hồi quy phụ là hồi quy mỗi một biến giải thích X theo các biến giải thích còn lại Nếu xét hồi quy phụ một biến độc lập theo một hoặc một số biến độc lập còn lại, nếu hồi quy phụ này là phù hợp (có R phụ lớn hơn 0.8 (R > 0.8) hoặc p_value của thống kê nhỏ hơn 22 α) => Có đa cộng tuyến.

e, Nhân tử phóng đại phương sai VIF

Một thước đo khác của hiện tượng đa cộng tuyến là nhân tử phóng đại phương sai gắn với biến Xi, ký hiệu là VIF(X ) VIF(X ) được thiết lập trên cơ sở của hệ số xác định Rii 2 trong hồi quy của biến X với các bước như sau:i

Chạy mô hình hồi quy phụ để tìm được R phụ.2

Tính VIF=1/1-R , nếu VIF > 10 => Có hiện tượng đa cộng tuyến.2

1.2.2.2 Biện pháp khắc phục

a Bỏ biến giải thích có khả năng là tổ hợp tuyến tính của các biến còn lại

Giả sử trong mô hình hồi quy của ta có Y là biến được giải thích còn X , X , …, X là23k

các biến giải thích Chúng ta thấy rằng X tương quan chă2 •t chẽ với X Khi đó nhiều thông3

tin về Y chứa ở X thì cũng chứa ở X Vâ23 •y nếu ta bỏ một trong hai biến X hoă2 •c X khỏi mô3

hình hồi quy, ta sẽ giải quyết được vấn đề đa cô •ng tuyến nhưng sẽ mất đi một phần thông tin về Y.

Bằng phép so sánh R và 2 trong các phép hồi quy khác nhau mà có và không có một trong hai biến chúng ta có thể quyết định nên bỏ biến nào trong biến X và X khỏi mô23

b Thu thập thêm số liệu hoặc lấy mẫu mới.

Vì đa cô •ng tuyến là đă •c trưng của mẫu nên có thể có mẫu khác liên quan đến cùng các biến trong mẫu ban đầu mà đa cô •ng tuyến có thể không nghiêm trọng nữa Điều này có thể làm được khi chi phí cho viê •c lấy mẫu khác có thể chấp nhâ •n được trong thực tế.

Đôi khi chỉ cần thu thâ •p thêm số liê •u, tăng cž mẫu có thể làm giảm tính nghiêm trọng của đa cô •ng tuyến.

c Kiểm tra lại mô hình

Biện pháp kiểm tra lại mô hình để khắc phục đa cộng tuyến là cách kiểm tra lại kết quả của mô hình hồi quy sau khi đã thực hiện các biện pháp khắc phục đa cộng tuyến Việc kiểm tra lại mô hình giúp xác định xem các biện pháp khắc phục đã hiệu quả hay chưa d Đổi biến số

Biện pháp đổi biến số để khắc phục đa cộng tuyến là cách thay đổi cách đo lường hoặc biểu diễn các biến độc lập trong mô hình hồi quy Cách này có thể giúp giảm thiểu độ tương quan giữa các biến độc lập, từ đó khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến.

CHƯƠNG II: MÔ HÌNH VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

β2: Mức thay đổi PCI theo chỉ số tiếp cận đất đai β3: Mức thay đổi PCI theo chỉ số chi phí thời gian

β4: Mức thay đổi PCI theo chỉ số về thiết chế pháp lý và ANTT Ui: Yếu tố ngẫu nhiên

− Kỳ vọng dấu của các hệ số hồi quy (Dự đoán dấu của các hệ số dựa vào lý thuyết/kinh nghiệm thực tế)

+β2 dương: Khi chỉ số tiếp cận đất đai tăng sẽ góp phần giữ chân các nhà đầu tư hoạt động hiệu quả, lâu dài tại địa phương thì sẽ dẫn đến chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh của Hà Nội (PCI) tăng.

+β3 dương: Khi chỉ số về chi phí thời gian tăng thì sẽ dẫn đến chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh của Hà Nội (PCI) tăng Vì không nhà đầu tư doanh nghiệp nào muốn mất quá nhiều thời gian cho việc giải quyết các thủ tục hành chính hay công tác thanh tra, kiểm tra…

+β4 dương: Khi chỉ số về thiết chế pháp lý và ANTT tăng thì sẽ dẫn đến chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh của Hà Nội (PCI) tăng Vì thiết chế pháp lý và an ninh trật tự của địa phương càng cao thì các nhà đầu tư càng yên tâm hoạt động kinh doanh, đầu tư trên địa bàn tỉnh đó − Mô hình hồi quy mẫu có dạng:

Yi = B + B12X1 + B3X2 + B4X3

Trong đó: B , B , B , B là các ước lượng của β , β , β123 4 123, β4

2.2 Phương pháp thu thập số liệu và thực hiện đề tài

Nhóm đã tiến hành nghiên cứu bằng cách khảo sát dữ liệu về chỉ số PCI của Hà Nội từ năm 2007 đến 2021, cùng với 9 chỉ số thành phần tác động đến chỉ số PCI, thông qua trang web https://pcivietnam.vn/du-lieu-pci Sau đó, nhóm đã lựa chọn 3 chỉ số thành phần quan trọng và 12 năm từ 2010 đến 2021 (trong Bảng 1) để thực hiện các phân tích hồi quy, ước lượng và kiểm định.

Trong quá trình thực hiện dự án, nhóm đã kết hợp kiến thức đã học với sự hỗ trợ của các phần mềm như Word, Excel, PowerPoint, và Eviews để hoàn thành dự án Điều này đã giúp nhóm hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số PCI và cách chúng tác động lẫn nhau trong giai đoạn nghiên cứu.