BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ TRUNG KIÊN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THỐNG KÊ KHÔNG GIAN PHÂN TÍCH VAI TRÒ CỦA VỐN CON NGƯỜI ĐỐI VỚI QUY MÔ KINH TẾ CÁC TỈNH, THÀNH VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – Năm 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ TRUNG KIÊN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THỐNG KÊ KHÔNG GIAN PHÂN TÍCH VAI TRÒ CỦA VỐN CON NGƯỜI ĐỐI VỚI QUY MÔ KINH TẾ CÁC TỈNH, THÀNH VIỆT NAM Chuyên ngành: Thống kê Mã số: 9460201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: 1 PGS TS NGUYỄN VĂN SĨ 2 TS NGUYỄN THANH VÂN TP Hồ Chí Minh – Năm 2021 3 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan kết quả nghiên cứu chính là của cá nhân tôi và chưa được tác giả nào công bố trước đó ở các nghiên cứu khác Tp Hồ Chí Minh, tháng 03 năm 2021 Tác giả Lê Trung Kiên 4 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên tôi xin chân thành cảm ơn tới PGS TS Nguyễn Văn Sĩ và TS Nguyễn Thanh Vân, những người Thầy đã hướng dẫn tôi đạt được kết quả luận án này Tôi cũng xin chân thành cảm ơn đến quý Thầy, Cô Khoa Toán - Thống kê, nơi tôi học tập và nghiên cứu Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy, Cô gồm TS Hà Văn Sơn, TS Trần Thị Tuấn Anh, TS Nguyễn Văn Trãi đã truyền đạt cho tôi nhiều kiến thức, kinh nghiệm nghiên cứu Tôi chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô trong Ban Giám hiệu Trường Cao đẳng Kiên Giang đã chia sẻ và giúp đỡ để tôi hoàn thành luận án này Và cuối cùng, tôi xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến vợ, con gái và anh chị em trong gia đình, đã ủng hộ, động viên, yêu thương và chăm sóc khích lệ tôi Đây là những người đã luôn đồng hành, là chỗ dựa vững chắc để tôi yên tâm học tập và thực hiện hoàn thành công trình nghiên cứu của mình Tp Hồ Chí Minh, tháng 03 năm 2021 5 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC .iii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT .vii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC HÌNH .xi TÓM TẮT xiii ABSTRACT xiv CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU .1 1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI .1 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 6 1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 6 1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 7 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 7 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 7 1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 7 1.6 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA LUẬN ÁN .8 1.6.1 Ý nghĩa khoa học 8 1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn 9 1.7 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 9 1.8 KẾT CẤU LUẬN ÁN .10 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 12 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ VỐN CON NGƯỜI 12 6 2.1.1 Khái niệm vốn con người 12 2.1.2 Vốn con người trong các mô hình tăng trưởng kinh tế .14 2.1.2.1 Mô hình Lucas (1988) .14 2.1.2.2 Mô hình Mankiw – Romer – Weil (1992) 16 2.2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ THỐNG KÊ KHÔNG GIAN 17 2.2.1 Ma trận trọng số không gian .17 2.2.2 Tương quan không gian 18 2.2.2.1 Giới thiệu về tương quan không gian 18 2.2.2.2 Kiểm định tương quan không gian toàn phần (Global Moran’s I) .19 2.2.2.3 Kiểm định tương quan không gian địa phương (Local Moran’s I) 20 2.2.3 Hồi quy không gian với dữ liệu bảng .21 2.3 CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN VỀ VAI TRÒ CỦA VỐN CON NGƯỜI ĐỐI VỚI QUY MÔ KINH TẾ 24 2.3.1 Các nghiên cứu ngoài nước 24 2.3.2 Nghiên cứu trong nước .33 2.4 KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU 42 KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 44 CHƯƠNG 3 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU .45 3.1 LỰA CHỌN YẾU TỐ ĐO LƯỜNG CHO VỐN CON NGƯỜI 45 3.1.1 Tổng hợp các yếu tố đo lường vốn con người từ các nghiên cứu trước 45 3.1.2 Kết quả thảo luận chuyên gia lựa chọn yếu tố đo lường vốn con người 50 3.2 KHUNG PHÂN TÍCH .52 3.3 KHÁI NIỆM VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 53 3.4 MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA VỐN CON NGƯỜI ĐẾN QUY MÔ KINH TẾ TỈNH, THÀNH VIỆT NAM 60 3.4.1 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm .60 3.4.2 Dữ liệu nghiên cứu 67 3.5 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH 67 3.5.1 Phương pháp xác định ma trận trọng số không gian 67 7 3.5.2 Kiểm định ứng hiệu ứng cố định không gian, thời gian 69 3.5.3 Ước lượng các mô hình số liệu bảng không gian 69 3.5.4 Kiểm định Hausman 72 3.5.5 Lựa chọn mô hình hồi quy không gian phù hợp .72 3.5.5.1 Kiểm định sự tồn tại của mô hình sai số không gian (SEM) 72 3.5.5.2 Kiểm định sự tồn tại của mô hình trễ không gian (SAR) 72 3.5.5.3 Kiểm định sự thích hợp của mô hình (SDM) 73 3.5.6 Tác động trực tiếp, tác động gián tiếp và tổng tác động 73 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 74 CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .75 4.1 THỰC TRẠNG QUY MÔ KINH TẾ VÀ VỐN CON NGƯỜI CÁC TỈNH, THÀNH VIỆT NAM .75 4.1.1 Thực trạng quy mô kinh tế các tỉnh, thành .75 4.1.2 Thực trạng vốn con người 77 4.2 THỐNG KÊ MÔ TẢ, KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN VÀ KIỂM ĐỊNH TƯƠNG QUAN CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU .84 4.3 KIỂM ĐỊNH HIỆU ỨNG KHÔNG GIAN VÀ THỜI GIAN 87 4.4 KIỂM ĐỊNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN 92 4.4.1 Kiểm định tương quan không gian toàn phần 92 4.4.2 Kiểm định tương quan không gian địa phương 98 4.5 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG HỒI QUY KHÔNG GIAN 109 4.5.1 Phân tích ảnh hưởng của chi tiêu công cho giáo dục đến quy mô kinh tế các tỉnh, thành 109 4.5.2 Phân tích ảnh hưởng của chi tiêu công cho y tế đến quy mô kinh tế các tỉnh, thành 115 4.5.3 Phân tích ảnh hưởng của tỷ lệ lao động đang làm việc đã qua đào tạo đến quy mô kinh tế các tỉnh, thành 120 4.6 PHÂN TÍCH SỰ LAN TỎA KHÔNG GIAN CỦA VỐN CON NGƯỜI ĐẾN QUY MÔ KINH TẾ ĐỊA PHƯƠNG 125 8 4.6.1 Lan tỏa không gian của chi tiêu công cho giáo dục đối với quy mô kinh tế địa phương 125 4.6.2 Lan tỏa không gian của chi tiêu công cho y tế đối với quy mô kinh tế địa phương 128 4.6.3 Lan tỏa không gian của lao động đang làm việc đã qua đào tạo đối với quy mô kinh tế địa phương .130 4.7 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 133 KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 135 CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH .136 5.1 KẾT LUẬN 136 5.2 HÀM Ý CHÍNH SÁCH 138 5.2.1 Tăng cường mối liên kết các tỉnh, thành trong phát triển vốn con người và quy mô kinh tế 138 5.2.2 Nâng cao chất lượng chi tiêu công cho giáo dục, y tế .139 5.2.3 Nâng cao tỷ lệ lao động qua đào tạo .141 5.3 KẾT QUẢ ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 143 5.3.1 Đóng góp lý thuyết 143 5.3.2 Đóng góp thực tiễn 143 5.4 HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TẾP THEO 144 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC Phụ lục 1 Phiếu phỏng vấn chuyên gia Phụ lục 2 Danh sách chuyên gia Phụ lục 3: Thống kê mô tả và kiểm định đa cộng tuyến Phụ lục 4: Kiểm định tương quan Phụ lục 5: Hồi quy dữ liệu bảng Phụ lục 6: Kiểm định tương quan không gian Phụ lục 7: HỒI QUY KHÔNG GIAN 9 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT STT 1 2 Viết tắt AIC ASEAN Viết đầy đủ Dịch sang tiếng Việt Akaike Information Criterion Tiêu Association of 4 5 6 7 8 9 10 CĐ ĐH ĐBSCL FDI FEM GD&ĐT GDP GMM thông tin Akaike Southeast Hiệp hội các quốc gia Asian Nations 3 chuẩn Foreign Direct Investment Fixed Effects Model Gross Domestic Product Generalized Method Đông Nam Á Cao đẳng Đại học Đồng bằng sông Cửu Long Đầu tư trực tiếp nước ngoài Mô hình tác động cố định Giáo dục và đào tạo Tổng sản phẩm quốc nội of Phương pháp moment GNP GRDP Moments tổng quát Gross National Product Tổng sản phẩm quốc gia Gross Regional Domestic Tổng sản phẩm trên địa 13 LM test Product Lagrange Multiplier test 14 15 16 LR test ML MLE 11 12 bàn Kiểm định nhân tử Lagrange 17 18 NSNN OECD Likelihood – Ratio test Kiểm định LikeLihood Multiplier Lagrange Multiplier Lagrange Estimate Nhân tử Lagrange Ước lượng nhân tử Lagrange Ngân sách Nhà nước Organization for Economic Tổ chức hợp tác và phát Cooperation and Development triển kinh tế STT 19 Viết tắt Viết đầy đủ Dịch sang tiếng Việt REM Random Effects Model Mô hình tác động ngẫu nhiên 10 20 SAR Spatial Autoregressive Model Mô hình tự hồi quy không gian Mô hình 21 SDM Spatial Durbin Model 22 23 SEM Stata Durbin Spatial Error Model Mô hình sai số không gian Statistical Software for data Phần mềm thống kê dữ Science 24 25 26 27 28 không gian THCS THPT W1 W2 liệu khoa học Trung học cơ sở Trung học phổ thông Ma trận trọng số liền kề Ma trận trọng số khoảng W3 cách ngưỡng 186km Ma trận khoảng cách nghịch đảo DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Tên bảng Tổng hợp nghiên cứu ngoài nước liên quan đến vấn đề nghiên cứu Trang 27 Log-likelihood = 633.2697 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0263946 064961 1828946 0022589 0279413 -.0046692 -.0008641 0140724 0138402 1409438 0003945 013482 0038284 001287 1.88 4.69 1.30 5.73 2.07 -1.22 -0.67 0.061 0.000 0.194 0.000 0.038 0.223 0.502 -.0011868 0378347 -.0933503 0014856 0015172 -.0121727 -.0033865 0539759 0920873 4591394 0030322 0543655 0028342 0016583 -.0187924 0839324 6578227 -.0021413 -.0052402 0042322 -.0003085 0300805 0294311 2350185 0008745 0351155 0073794 0021537 -0.62 2.85 2.80 -2.45 -0.15 0.57 -0.14 0.532 0.004 0.005 0.014 0.881 0.566 0.886 -.0777491 0262485 1971949 -.0038553 -.0740654 -.010231 -.0045297 0401642 1416164 1.118451 -.0004272 0635849 0186955 0039128 rho 6668574 0341121 19.55 0.000 5999988 7337159 Variance sigma2_e 0033756 000233 14.49 0.000 0029189 0038322 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_FEM 504 633.2697 16 -1234.539 -1166.978 Wx lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial SDM_REM Log-likelihood = 406.6938 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 0271455 0720688 7765247 0023225 0422456 -.0044509 -.0014251 -2.315513 01546 0152062 1077647 0004326 0146873 0042145 0014135 1.095871 1.76 4.74 7.21 5.37 2.88 -1.06 -1.01 -2.11 0.079 0.000 0.000 0.000 0.004 0.291 0.313 0.035 -.0031556 0422652 5653096 0014746 0134591 -.0127112 -.0041955 -4.463381 0574465 1018724 9877397 0031703 0710321 0038094 0013453 -.1676454 -.003441 0908644 -.1007033 -.0026148 -.0128282 0029453 -.0003758 0304729 0319636 1943922 0009409 0378766 0081131 0023435 -0.11 2.84 -0.52 -2.78 -0.34 0.36 -0.16 0.910 0.004 0.604 0.005 0.735 0.717 0.873 -.0631669 0282169 -.481705 -.004459 -.0870651 -.0129561 -.0049689 0562849 1535118 2802983 -.0007707 0614086 0188466 0042174 6431681 0363972 17.67 0.000 571831 7145053 Wx lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial rho Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_REM 504 406.6938 18 -777.3876 -701.3812 Ma trận W3 SEM_FEM Log-likelihood = 649.2838 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 014877 0462105 4254482 0018031 0243138 -.0042478 -.0040289 0135028 0136522 1160967 0003862 0133881 0036437 0010761 1.10 3.38 3.66 4.67 1.82 -1.17 -3.74 0.271 0.001 0.000 0.000 0.069 0.244 0.000 -.0115881 0194528 1979029 0010461 -.0019263 -.0113894 -.006138 041342 0729683 6529935 0025601 050554 0028937 -.0019198 Spatial lambda 9387711 0146067 64.27 0.000 9101425 9673997 Variance sigma2_e 0040579 000258 15.73 0.000 0035522 0045635 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SEM_REM 504 355.4443 11 -688.8886 -642.4402 SEM_REM Log-likelihood = 649.2838 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 014877 0462105 4254482 0018031 0243138 -.0042478 -.0040289 0135028 0136522 1160967 0003862 0133881 0036437 0010761 1.10 3.38 3.66 4.67 1.82 -1.17 -3.74 0.271 0.001 0.000 0.000 0.069 0.244 0.000 -.0115881 0194528 1979029 0010461 -.0019263 -.0113894 -.006138 041342 0729683 6529935 0025601 050554 0028937 -.0019198 Spatial lambda 9387711 0146067 64.27 0.000 9101425 9673997 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 504 649.2838 9 -1280.568 -1242.564 SAR_REM Log-likelihood = 657.9435 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0029937 057636 4100924 0017299 0236798 -.0011957 -.0024903 012764 0136565 1043151 0003865 0133538 0034007 0009587 0.23 4.22 3.93 4.48 1.77 -0.35 -2.60 0.815 0.000 0.000 0.000 0.076 0.725 0.009 -.0220232 0308697 2056386 0009724 -.0024931 -.007861 -.0043693 0280106 0844023 6145462 0024874 0498528 0054696 -.0006113 rho 8148011 0264753 30.78 0.000 7629105 8666917 Variance sigma2_e 0040887 0002586 15.81 0.000 0035818 0045955 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SAR_FEM 504 657.9435 9 -1297.887 -1259.884 Spatial SDM_FEM Log-likelihood = 667.7231 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0106528 0562674 4070853 0019467 0218635 -.0039863 -.0039583 013642 0137996 120394 0003902 0134506 0036433 0010784 0.78 4.08 3.38 4.99 1.63 -1.09 -3.67 0.435 0.000 0.001 0.000 0.104 0.274 0.000 -.0160851 0292206 1711174 0011819 -.0044991 -.011127 -.006072 0373907 0833142 6430532 0027115 0482262 0031543 -.0018447 -.0530232 1892607 5838377 0007303 0484979 0114979 0074651 0579239 073783 4684122 0017585 0738493 0115152 0045234 -0.92 2.57 1.25 0.42 0.66 1.00 1.65 0.360 0.010 0.213 0.678 0.511 0.318 0.099 -.1665519 0446486 -.3342333 -.0027163 -.0962442 -.0110713 -.0014006 0605055 3338727 1.501909 0041769 1932399 0340672 0163309 rho 6842075 0673525 10.16 0.000 552199 8162159 Variance sigma2_e 0040159 0002551 15.74 0.000 0035159 0045158 Wx lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_FEM 504 667.7231 16 -1303.446 -1235.885 SDM_REM Log-likelihood = 448.2042 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 0078284 074015 8439854 0019751 0308135 -.004001 -.0047693 -7.781293 0147833 0150615 0858652 0004226 0144292 0039744 0011715 2.375578 0.53 4.91 9.83 4.67 2.14 -1.01 -4.07 -3.28 0.596 0.000 0.000 0.000 0.033 0.314 0.000 0.001 -.0211463 0444951 6756928 0011468 0025328 -.0117906 -.0070654 -12.43734 0368031 1035349 1.012278 0028035 0590943 0037886 -.0024731 -3.125246 -.0924683 2489848 3514257 0007536 1029986 0150819 0069264 05688 0793416 3821607 0018916 0794062 0125639 0048428 -1.63 3.14 0.92 0.40 1.30 1.20 1.43 0.104 0.002 0.358 0.690 0.195 0.230 0.153 -.2039511 0934781 -.3975956 -.0029539 -.0526347 -.009543 -.0025653 0190145 4044914 1.100447 004461 258632 0397068 0164181 rho 6120972 0748192 8.18 0.000 4654542 7587402 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_REM 504 448.2042 18 -860.4085 -784.4021 Wx lnH_EXPHEA lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial 7.3 Ảnh hưởng của tỷ lệ LAO ĐỘNG ĐANG LÀM VIỆC ĐÃ QUA ĐÀO TẠO đối với GRDP Ma trận W1 SEM_FEM Log-likelihood = 550.1401 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0972493 0414306 5802116 0021892 0527617 -.0096009 -.0059901 0253699 0150627 1519611 0003949 0151483 0041859 0012674 3.83 2.75 3.82 5.54 3.48 -2.29 -4.73 0.000 0.006 0.000 0.000 0.000 0.022 0.000 0475253 0119083 2823734 0014152 0230715 -.0178051 -.0084741 1469733 070953 8780498 0029632 0824519 -.0013966 -.0035061 Spatial lambda 798842 023998 33.29 0.000 7518067 8458772 Variance sigma2_e 0051356 0003423 15.00 0.000 0044646 0058065 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SEM_FEM 504 550.1401 9 -1082.28 -1044.277 SEM_REM Log-likelihood = 349.9007 lnGRDP Coef Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 1293243 0604014 1.070668 0022559 0663751 -.0113435 -.0074938 3.551956 0281684 0170755 0831073 000441 0163569 0046338 0013899 7213583 4.59 3.54 12.88 5.12 4.06 -2.45 -5.39 4.92 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.014 0.000 0.000 0741154 0269341 9077809 0013915 0343163 -.0204256 -.0102179 2.13812 1845333 0938687 1.233555 0031202 098434 -.0022614 -.0047697 4.965792 Spatial lambda 7373974 0310973 23.71 0.000 6764478 7983469 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SEM_REM 504 349.9007 11 -677.8015 -631.3531 SAR_FEM Log-likelihood = Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 593.1583 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 1271119 078068 6052071 0020737 0377728 -.0042981 -.003674 0235275 0149679 1125551 0004244 0145331 0037044 0010354 5.40 5.22 5.38 4.89 2.60 -1.16 -3.55 0.000 0.000 0.000 0.000 0.009 0.246 0.000 0809988 0487315 3846031 0012418 0092884 -.0115585 -.0057034 173225 1074045 8258111 0029056 0662572 0029623 -.0016446 rho 6118187 0278073 22.00 0.000 5573173 66632 Variance sigma2_e 0048997 0003156 15.53 0.000 0042812 0055182 Spatial Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SAR_FEM 504 593.1583 9 -1168.317 -1130.313 SAR_REM Log-likelihood = 400.5545 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 1456269 0928042 8461274 0020054 0480148 -.0040956 -.003541 -1.797237 0250518 0162561 068563 0004577 015274 0040229 0011047 6034802 5.81 5.71 12.34 4.38 3.14 -1.02 -3.21 -2.98 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.309 0.001 0.003 0965263 0609428 7117464 0011083 0180783 -.0119804 -.0057061 -2.980036 1947275 1246657 9805084 0029025 0779513 0037892 -.0013759 -.6144373 5496252 0272442 20.17 0.000 4962275 6030228 Spatial rho Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SAR_REM 504 400.5545 11 -779.109 -732.6607 SDM_FEM Log-likelihood = 616.7050 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0757713 0633489 434121 0022621 0381315 -.0055454 -.0047913 0244158 0150274 1368802 0004164 0148706 0040282 0012044 3.10 4.22 3.17 5.43 2.56 -1.38 -3.98 0.002 0.000 0.002 0.000 0.010 0.169 0.000 0279172 0338958 1658407 0014459 0089857 -.0134406 -.0071519 1236253 0928021 7024013 0030783 0672773 0023498 -.0024307 0759058 1256403 5388795 -.0016518 -.0220005 0004852 0056956 0428311 02754 1991971 0007922 0284931 0068882 0019032 1.77 4.56 2.71 -2.09 -0.77 0.07 2.99 0.076 0.000 0.007 0.037 0.440 0.944 0.003 -.0080417 0716629 1484604 -.0032045 -.077846 -.0130155 0019655 1598532 1796177 9292986 -.0000992 033845 0139858 0094257 rho 5224811 0377136 13.85 0.000 4485639 5963983 Variance sigma2_e 0046351 0002991 15.50 0.000 0040488 0052213 Wx lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_FEM 504 616.705 16 -1201.41 -1133.849 SDM_REM Log-likelihood = 415.9517 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 1029211 0760377 8623267 0021794 050783 -.0066037 -.0051076 -2.586195 0261146 0162117 0770096 0004483 0156478 0043608 0013014 1.03388 3.94 4.69 11.20 4.86 3.25 -1.51 -3.92 -2.50 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.130 0.000 0.012 0517374 0442633 7113906 0013009 0201138 -.0151507 -.0076582 -4.612562 1541047 107812 1.013263 003058 0814522 0019432 -.0025569 -.5598273 0647356 1205242 0263063 -.0019198 -.0221184 0017329 0053046 0441593 0294812 1375074 000842 0297443 0074096 0020187 1.47 4.09 0.19 -2.28 -0.74 0.23 2.63 0.143 0.000 0.848 0.023 0.457 0.815 0.009 -.021815 0627422 -.2432033 -.00357 -.0804162 -.0127897 001348 1512862 1783062 2958159 -.0002696 0361795 0162555 0092612 504036 0385383 13.08 0.000 4285023 5795696 Wx lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial rho Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_REM 504 415.9517 18 -795.9034 -719.897 Ma trận W2 SEM_FEM Log-likelihood = 580.6092 lnGRDP Coef Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0650042 062561 4871755 0023378 0307748 -.0070566 -.0020982 022592 0135976 1383558 0003881 013261 0037325 0012497 2.88 4.60 3.52 6.02 2.32 -1.89 -1.68 0.004 0.000 0.000 0.000 0.020 0.059 0.093 0207246 0359101 2160031 0015771 0047837 -.0143721 -.0045476 1092837 0892119 7583478 0030986 0567659 0002589 0003513 Spatial lambda 872473 016021 54.46 0.000 8410724 9038737 Variance sigma2_e 0032943 0002253 14.62 0.000 0028527 0037359 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SEM_FEM 504 580.6092 9 -1143.218 -1105.215 SEM_REM Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Log-likelihood = 370.1163 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 0875434 0736664 1.013827 00242 0405045 -.0075 -.0039117 3.500617 0253857 0152952 0890116 0004314 0145043 0041568 0013937 723761 3.45 4.82 11.39 5.61 2.79 -1.80 -2.81 4.84 0.001 0.000 0.000 0.000 0.005 0.071 0.005 0.000 0377884 0436883 8393672 0015745 0120766 -.0156472 -.0066433 2.082072 1372984 1036445 1.188286 0032655 0689325 0006471 -.0011801 4.919163 Spatial lambda 835673 0219331 38.10 0.000 7926849 8786611 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SEM_REM 504 370.1163 11 -718.2326 -671.7842 SAR_FEM Log-likelihood = 624.1353 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0843826 0774291 563753 0017891 0267287 -.0039354 -.0013981 0199142 0123794 0923766 0003533 0121204 0030806 000873 4.24 6.25 6.10 5.06 2.21 -1.28 -1.60 0.000 0.000 0.000 0.000 0.027 0.201 0.109 0453516 053166 3826981 0010968 0029732 -.0099732 -.0031091 1234136 1016923 7448078 0024815 0504842 0021024 0003128 rho 7033274 0243407 28.90 0.000 6556205 7510343 Variance sigma2_e 0033917 0002262 14.99 0.000 0029483 0038352 Spatial Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SAR_FEM 504 624.1353 9 -1230.271 -1192.267 SAR_REM Log-likelihood = 406.7261 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 1034603 0895549 7896719 0017914 0386351 -.0038027 -.0015324 -2.246495 0220642 013789 0739683 0003895 0132831 003407 00096 5724845 4.69 6.49 10.68 4.60 2.91 -1.12 -1.60 -3.92 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004 0.264 0.110 0.000 0602153 0625289 6446966 0010281 0126007 -.0104804 -.0034141 -3.368544 1467053 1165809 9346472 0025547 0646695 002875 0003493 -1.124446 rho 6378878 0268277 23.78 0.000 5853066 6904691 Variance lgt_theta sigma2_e -2.784047 0041693 1110335 0003084 -25.07 13.52 0.000 0.000 -3.001669 0035649 -2.566425 0047737 Spatial Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SAR_REM 504 406.7261 11 -791.4522 -745.0039 SDM_FEM Log-likelihood = 638.3275 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0470444 0611958 2394757 0022914 0274466 -.0052586 -.0010932 0227529 0139155 1416977 0003971 0135894 0038612 0012956 2.07 4.40 1.69 5.77 2.02 -1.36 -0.84 0.039 0.000 0.091 0.000 0.043 0.173 0.399 0024495 033922 -.0382466 0015131 0008119 -.0128264 -.0036325 0916392 0884696 5171981 0030698 0540813 0023092 0014461 0977678 0456337 630453 -.0017511 0049007 0058269 0007459 0491876 0315522 2227965 000886 0345237 0074298 0020543 1.99 1.45 2.83 -1.98 0.14 0.78 0.36 0.047 0.148 0.005 0.048 0.887 0.433 0.717 0013618 -.0162076 1937799 -.0034875 -.0627645 -.0087352 -.0032805 1941738 107475 1.067126 -.0000146 072566 0203891 0047723 6249737 0382196 16.35 0.000 5500646 6998828 Wx lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial rho Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_FEM 504 638.3275 16 -1244.655 -1177.094 SDM_REM Log-likelihood = 414.3033 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 0661171 068755 8232761 0023572 0414244 -.0052544 -.0016578 -2.453022 0250981 0152967 1039385 0004355 0147833 0042516 0014217 1.081331 2.63 4.49 7.92 5.41 2.80 -1.24 -1.17 -2.27 0.008 0.000 0.000 0.000 0.005 0.217 0.244 0.023 0169257 038774 6195605 0015036 0124497 -.0135874 -.0044443 -4.572391 1153085 098736 1.026992 0032108 0703991 0030787 0011287 -.3336527 1085079 0446262 -.0519588 -.0020734 0035841 0049496 000489 0521601 0344253 1860901 0009596 0371871 0081558 002217 2.08 1.30 -0.28 -2.16 0.10 0.61 0.22 0.037 0.195 0.780 0.031 0.923 0.544 0.825 006276 -.0228462 -.4166886 -.0039542 -.0693012 -.0110353 -.0038562 2107397 1120986 312771 -.0001925 0764694 0209346 0048342 5959375 0406914 14.65 0.000 5161838 6756911 Wx lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial rho Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_REM 504 414.3033 18 -792.6067 -716.6003 Ma trận W3 SEM_FEM Log-likelihood = 650.9458 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0484695 0449405 4678441 001837 0246552 -.0048139 -.0038608 0227242 0136068 1158313 0003855 0133234 0036404 0010753 2.13 3.30 4.04 4.76 1.85 -1.32 -3.59 0.033 0.001 0.000 0.000 0.064 0.186 0.000 0039308 0182716 240819 0010814 -.0014581 -.011949 -.0059684 0930083 0716094 6948692 0025926 0507685 0023211 -.0017532 Spatial lambda 9373635 0149432 62.73 0.000 9080754 9666516 Variance sigma2_e 0040345 0002565 15.73 0.000 0035317 0045373 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SEM_FEM 504 650.9458 9 -1283.892 -1245.888 SEM_REM Log-likelihood = 364.4121 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 1518507 0972587 1.023276 0021469 039732 -.0097934 -.0071457 3.316687 0274161 0167383 0775783 0004788 0163548 0045761 0013385 6954776 5.54 5.81 13.19 4.48 2.43 -2.14 -5.34 4.77 0.000 0.000 0.000 0.000 0.015 0.032 0.000 0.000 0981162 0644522 8712258 0012085 0076773 -.0187625 -.0097692 1.953576 2055852 1300651 1.175327 0030852 0717868 -.0008243 -.0045222 4.679798 Spatial lambda 1.305371 010772 121.18 0.000 1.284258 1.326484 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SEM_REM 504 364.4121 11 -706.8241 -660.3758 SAR_FEM Log-likelihood = 660.3834 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0490506 0543869 4263218 0018051 0233247 -.0015507 -.002233 0221188 0137304 1021346 0003869 0132801 0033814 0009486 2.22 3.96 4.17 4.67 1.76 -0.46 -2.35 0.027 0.000 0.000 0.000 0.079 0.647 0.019 0056986 0274758 2261416 0010467 -.0027038 -.0081782 -.0040923 0924026 0812979 626502 0025635 0493532 0050767 -.0003738 rho 7896043 0281191 28.08 0.000 7344919 8447166 Variance sigma2_e 0040696 0002573 15.82 0.000 0035654 0045738 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SAR_FEM 504 660.3834 9 -1302.767 -1264.764 Spatial SAR_REM Log-likelihood = 438.5957 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 0649138 0689462 835141 0018655 0332774 -.0007571 -.0021991 -3.282659 0241744 0150909 0846076 0004216 0142996 003702 0010281 6476346 2.69 4.57 9.87 4.42 2.33 -0.20 -2.14 -5.07 0.007 0.000 0.000 0.000 0.020 0.838 0.032 0.000 0175329 0393685 6693131 0010392 0052508 -.008013 -.0042142 -4.552 1122948 0985239 1.000969 0026918 0613041 0064987 -.0001841 -2.013319 rho 70512 0301521 23.39 0.000 6460229 7642171 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SAR_REM 504 438.5957 11 -855.1915 -808.7431 Spatial SDM_FEM Log-likelihood = 669.0385 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0442387 0551678 4481953 0019653 0213247 -.0044771 -.0037585 0229605 0139746 1197158 0003908 0133553 0036422 0010771 1.93 3.95 3.74 5.03 1.60 -1.23 -3.49 0.054 0.000 0.000 0.000 0.110 0.219 0.000 -.0007631 0277781 2135567 0011993 -.0048512 -.0116157 -.0058695 0892404 0825576 682834 0027314 0475005 0026615 -.0016475 -.0662944 1926504 442909 0006384 0407673 0113512 0094323 108479 0875864 4328814 0018023 0727678 0115849 003566 -0.61 2.20 1.02 0.35 0.56 0.98 2.65 0.541 0.028 0.306 0.723 0.575 0.327 0.008 -.2789094 0209842 -.405523 -.002894 -.1018551 -.0113547 0024432 1463206 3643165 1.291341 0041708 1833896 0340572 0164215 rho 682443 0686408 9.94 0.000 5479095 8169765 Variance sigma2_e 0039958 0002539 15.74 0.000 0034982 0044933 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_FEM 504 669.0385 16 -1306.077 -1238.516 Wx lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial SDM_REM Log-likelihood = 451.1241 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR _cons 0676472 0728746 8762395 0020038 0289201 -.0047097 -.0044713 -7.472031 0249008 0152266 0825881 0004234 0143069 003972 0011705 2.337969 2.72 4.79 10.61 4.73 2.02 -1.19 -3.82 -3.20 0.007 0.000 0.000 0.000 0.043 0.236 0.000 0.001 0188424 043031 7143697 001174 0008791 -.0124948 -.0067653 -12.05437 1164519 1027182 1.038109 0028336 056961 0030753 -.0021772 -2.889696 -.1407248 2572331 2277445 0004828 086728 0142276 0111969 1079558 0954234 3661576 0019369 0784056 0126194 0037379 -1.30 2.70 0.62 0.25 1.11 1.13 3.00 0.192 0.007 0.534 0.803 0.269 0.260 0.003 -.3523142 0702067 -.4899111 -.0033133 -.0669442 -.0105058 0038707 0708646 4442595 9454002 004279 2404001 0389611 0185232 6145077 0753277 8.16 0.000 4668681 7621473 Wx lnH_LABEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial rho Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC SDM_REM 504 451.1241 18 -866.2483 -790.2419 7.4 Tác động 7.4.1 lnH_EXPEDU Ma trận W1 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0695218 0609384 3686433 0018149 042869 -.0033975 -.0046062 0259776 0148323 1359808 000416 0148097 0040048 0011997 2.68 4.11 2.71 4.36 2.89 -0.85 -3.84 0.007 0.000 0.007 0.000 0.004 0.396 0.000 0186066 0318675 102126 0009996 0138425 -.0112467 -.0069575 1204369 0900092 6351607 0026303 0718955 0044518 -.0022549 0762145 1301607 3548691 -.0025654 -.0126557 0080527 0084514 0362582 0265589 2046847 000773 0283602 007025 0019769 2.10 4.90 1.73 -3.32 -0.45 1.15 4.28 0.036 0.000 0.083 0.001 0.655 0.252 0.000 0051496 0781062 -.0463056 -.0040804 -.0682406 -.0057161 0045767 1472793 1822153 7560437 -.0010504 0429293 0218214 0123261 rho 4996772 0381517 13.10 0.000 4249012 5744531 Variance sigma2_e 004576 0002946 15.53 0.000 0039986 0051534 LR_Direct lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0893339 0883921 475591 0015196 0450822 -.0021595 -.0035279 0257724 0153644 1243179 0004563 0152435 0041949 0012674 3.47 5.75 3.83 3.33 2.96 -0.51 -2.78 0.001 0.000 0.000 0.001 0.003 0.607 0.005 0388209 0582784 2319324 0006252 0152055 -.0103814 -.0060119 1398469 1185058 7192496 002414 0749588 0060623 -.0010438 LR_Indirect lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 1992737 2963798 9823551 -.0031085 0200893 0109549 0113728 0525906 0458954 308308 0013837 0540901 0118882 0033758 3.79 6.46 3.19 -2.25 0.37 0.92 3.37 0.000 0.000 0.001 0.025 0.710 0.357 0.001 0961981 2064265 3780825 -.0058205 -.0859253 -.0123456 0047564 3023493 3863332 1.586628 -.0003965 126104 0342554 0179892 LR_Total lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 2886076 384772 1.457946 -.0015889 0651715 0087953 0078449 0565543 0536907 3221599 0016623 0610764 0138587 0038282 5.10 7.17 4.53 -0.96 1.07 0.63 2.05 0.000 0.000 0.000 0.339 0.286 0.526 0.040 1777633 2795402 8265244 -.004847 -.0545361 -.0183672 0003417 3994519 4900037 2.089368 0016692 1848791 0359578 0153481 Wx lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial Ma trận W2 lnGRDP Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Main lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 0432826 0592081 2088975 0022251 028606 -.0044515 -.0011893 0256972 0139036 1411731 0003962 0135276 0038433 0012906 1.68 4.26 1.48 5.62 2.11 -1.16 -0.92 0.092 0.000 0.139 0.000 0.034 0.247 0.357 -.0070829 0319575 -.0677967 0014486 0020924 -.0119842 -.0037188 0936481 0864586 4855918 0030017 0551196 0030813 0013402 0369633 0625254 4414683 -.0027116 0009075 0101162 0012877 0384905 0304548 2349264 0008912 0343554 0076556 0020949 0.96 2.05 1.88 -3.04 0.03 1.32 0.61 0.337 0.040 0.060 0.002 0.979 0.186 0.539 -.0384768 0028352 -.018979 -.0044583 -.0664278 -.0048885 -.0028181 1124033 1222157 9019156 -.000965 0682429 0251209 0053936 rho 6401784 0363461 17.61 0.000 5689415 7114154 Variance sigma2_e 0033976 0002347 14.48 0.000 0029376 0038576 LR_Direct lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 068832 0984714 4469034 001714 0371939 -.0015644 -.0009569 0244597 0157933 1198348 0004497 0164939 0042789 0012823 2.81 6.24 3.73 3.81 2.26 -0.37 -0.75 0.005 0.000 0.000 0.000 0.024 0.715 0.456 0208918 0675171 2120316 0008326 0048664 -.0099509 -.0034702 1167721 1294257 6817753 0025954 0695214 0068222 0015564 LR_Indirect lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 1506642 2440924 1.366117 -.0031433 050444 0163937 0014103 0674994 0594329 4102368 0018732 0800438 0154587 0039548 2.23 4.11 3.33 -1.68 0.63 1.06 0.36 0.026 0.000 0.001 0.093 0.529 0.289 0.721 0183678 127606 5620679 -.0068147 -.106439 -.0139047 -.006341 2829606 3605788 2.170167 000528 207327 0466921 0091617 LR_Total lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR 2194962 3425638 1.813021 -.0014293 0876379 0148293 0004534 0728562 0691281 4314271 0021444 0914044 0178641 0043374 3.01 4.96 4.20 -0.67 0.96 0.83 0.10 0.003 0.000 0.000 0.505 0.338 0.406 0.917 0767007 2070753 9674392 -.0056322 -.0915114 -.0201837 -.0080477 3622917 4780523 2.658602 0027735 2667872 0498423 0089545 Wx lnH_EXPEDU lnINV lnLABOR FDI POP CPI POOR Spatial ... KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÊ TRUNG KIÊN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG THỐNG KÊ KHƠNG GIAN PHÂN TÍCH VAI TRỊ CỦA VỐN CON NGƯỜI ĐỐI VỚI QUY MÔ KINH TẾ CÁC TỈNH, THÀNH VIỆT NAM Chuyên ngành: Thống kê. .. cứu ứng dụng thống kê khơng gian phân tích vai trị vốn người quy mơ kinh tế tỉnh, thành Việt Nam? ?? làm nghiên cứu cho đề tài luận án Sử dụng phân tích tương quan không gian ước lượng hồi quy không. .. THỰC TRẠNG QUY MÔ KINH TẾ VÀ VỐN CON NGƯỜI CÁC TỈNH, THÀNH VIỆT NAM .75 4.1.1 Thực trạng quy mô kinh tế tỉnh, thành .75 4.1.2 Thực trạng vốn người 77 4.2 THỐNG KÊ MÔ TẢ,