Dựa trên tổng quan tài liệu và mô hình nghiên cứu được đề xuất bởi (Alonso & Garcimartín, 2013) về các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng của thể chế, nghiên cứu này sử dụng mô hình để đánh giá tác động của các biến số đến chất lượng thể chế ở
các tỉnh thành của Việt Nam:
: = + "!!A + D + < + CAC + > + $=< + E (1)
Trong đó, IQ thể hiện chỉ số “chất lượng thể chế” của địa phương (tỉnh). Chỉ số
này lấy từ bộ dữ liệu PCI coi như là các biến thay thế cho chất lượng thể chế (Xem mục 2.3, bảng 2.1)
Các biến độc lập bao gồm:
Các biến độc lập của mô hình bao gồm GDPPER, EDU, FDI, INDIS, INTERNET, ELF. Các biến này được đưa vào dựa trên việc kết quả các nghiên cứu thực nghiệm khác và việc phân tích đặc điểm kinh tế xã hội của Việt Nam.
(1) GDPPER: Thu nhập bình quân trên đầu người (phản ánh trình độ phát triển của địa phương), được tính bằng GDP trên đầu người (theo giá sức mua PPP). Biến số được đưa vào mô hình với kỳ vọng về mối quan hệ thuận giữa thu nhập bình quân đầu người với chất lượng thể chế. Nói cách khác, một địa phương có thu nhập bình quân
đầu người cao được kỳ vọng là có chất lượng thể chế tốt.
(2) EDU: Biến số phản ánh trình độ giáo dục của mỗi tỉnh thành. Nhiều nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ thuận giữa giáo dục và chất lượng thể chế kinh tế. Một xã hội với trình độ giáo dục cao tất yếu sẽđặt ra nhiều yêu cầu hơn về một thể chế minh bạch và có chất lượng tốt (Alesina và Perotti, 1996). Bởi vậy, quan hệ thuận giữa giáo dục và chất lượng thể chế, hay nói cách khác đó là ảnh hưởng tích cực của giáo dục đến chất lượng thể chế được kỳ vọng thể hiện trong kết quả hồi quy của mô hình. Trong mô hình này, EDU đại diện cho các biến tỷ lệ dân số của tỉnh tốt nghiệp từ phổ thông trung học, và dạy nghề trở lên của tỉnh.
(3) FDI: Biến đầu tư FDI vào tỉnh. Hầu hết các lý luận và nghiên cứu đều khẳng định, một môi trường thể chế tốt sẽ có khả năng thu hút FDI mạnh hơn, đối với một nước đang phát triển như Việt Nam thu hút vốn FDI được coi là một phần quan trọng trong chiến lược phát triển kinh tế xã hội. Do vậy, mục tiêu thu hút và khuyến khích các dòng đầu tư nước ngoài sẽ là động lực cho các cải cách môi trường thể chế
kinh tế và chính trị ở mỗi địa phương.
(4) INDIS: Biến đo lường bất bình đẳng thu nhập ở mỗi tỉnh thành. Một số
nghiên cứu cho rằng bất bình đẳng thu nhập ảnh hưởng đến khả năng dự báo và tính hợp pháp của thể chế. Thứ nhất, vì sự bất bình đẳng mạnh mẽ gây ra các mối quan tâm khác nhau giữa các nhóm xã hội khác nhau, dẫn đến xung đột, sự bất ổn về chính trị- xã hội và mất an ninh. Thứ hai, sự bất bình đẳng tạo điều kiện cho các thể chế này vẫn bị nắm bắt bởi các nhóm quyền lực, nhưng những hành động của họđược định hướng cho các lợi ích cụ thể chứ không phải là lợi ích chung. Thứ ba, nó làm giảm bớt các hoạt động hợp tác của tổ chức xã hội và gây ra tham nhũng. Mối quan hệ này cũng
được chỉ ra bởi các nghiên cứu trước đây (Alesina và Rodrik, 1993; Alesina và Perotti, 1996; hoặc Easterly, 2001); mặc dù trong một số trường hợp, các kết quả phụ thuộc vào khu vực nghiên cứu khác nhau. Ngoài ra, Engerman and Sokoloff (2005) và (Engerman & Sokoloff, 2002) lập luận rằng phân phối thu nhập không bình đẳng sẽ
khuyến khích các thể chế có xu hướng kéo dài sự bất bình đẳng, do đó tạo ra một vòng tròn luẩn quẩn giữa bất bình đẳng và chất lượng thể chế thấp. Trong nghiên cứu này, sử dụng biến chênh lệch thu nhập giữa nhóm giàu nhất và nhóm nghèo nhất làm đại diện cho chỉ số GINI.
(5) INTERNET: Đây là biến số đánh giá năng lực tiếp cận sử dụng Internet tại mỗi tỉnh thành, được đo lường bằng tỷ lệ hộ sử dụng internet (có thuê bao internet) ở mỗi tỉnh/thành phố. Biến số này được đưa vào nhằm đánh giá mối tương quan giữa mức độ tiếp cận công nghệ thông tin và chất lượng thể chế. Tiếp cận Internet giúp tăng cường nhận thức cho công chúng, từ đó tạo ra nhu cầu cải thiện chất lượng thể chế.
(6) ELF: là chỉ số phân hóa sắc tộc của mỗi tỉnh (mức độ đa dạng các thành phần dân tộc trong một tỉnh/thành phố).
Chỉ số phân hóa này được tính theo công thức do (Taylor & Hudson, 1976) đề xuất:
ethnic = 1 − 4 5nN86
6 69
Trong đó i đại diện cho các nhóm ngôn ngữ/dân tộc khác nhau của mỗi tỉnh, i là tổng số nhóm như vây, N là tổng dân số của mỗi tỉnh.
Như vây, với các biến phụ thuộc và độc lập như trên nghiên cứu sẽ có 5 mô hình trong đó xem xét ảnh hưởng của các nhân tốđến chất lượng thể chế của các tỉnh thành ở
Việt Nam. Số liệu được thu thập từ dữ liệu PCI và các nguồn khác từ giai đoạn 2010-2018, như vậy ta có bộ dữ liệu mảng cho các hồi quy mô hình. Do đó, nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình tác động cốđịnh FEM (fixed effect model) cho việc phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng thể chếở Việt Nam và sử dụng phương pháp hồi quy hai giai đoạn để
khắc phục các vấn đề nội sinh. Các biến trong mô hình đều được đưa về dạng logarit số tự
nhiên (trừ biến tỷ lệ %: trình độ giáo dục-EDU, và tỷ lệ sử dụng internet-INTERNET).