Mô hình xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số PCI tổng hợp như sau:
=+ + + +
+
+ + (4.6)
Các biến giải thích tương tự mô hình (4.3), biến phụ thuộc là chỉ số “chi phí thời gian” trong bộ chỉ số PCI. Chỉ số này thay thế cho chỉ số “hiệu lực của chính phủ” (Regulatory Quality) nhằm đo lường chất lượng dịch vụ hành chính công. Chỉ số “chi phí thời gian trong bộ PCI “đo lường thời gian mà các doanh nghiệp phải bỏ ra khi thực hiện các thủ tục hành chính”. Kiểm định Sargan về sự phù hợp của biến công cụ cho thấy có thể chấp nhận giả thiết H0 (Giả thiết H0: biến công cụ không phải là biến phù hợp). Kết quả kiểm định tính nội sinh của biến gdpper cho thấy có thể chấp nhận H0 (H0: biến gdpper là biến ngoại sinh). Do đó, mô hình FE cho kết quả tốt hơn.
Bảng 4.4: Kết quả mô hình 2SLS với biến phụ thuộc là “Chi phí thời gian”
Gdpper Fdi Edu Indis ELF Internet Sargan statistic Endogeneity test
Nguồn: Tính toán của tác giả
Từ kết quả mô hình của bảng 4.4 có thể thấy một số vấn đề sau:
Thứ nhất, tỷ lệ người dân có trình độ từ phổ thông trở lên cao hay dân số có trình
độ giáo dục cao có ảnh hưởng tích cực đến chỉ số “chi phí thời gian” hay “chất lượng hành chính và dịch vụ công”. Tỷ lệ dân số có trình độ từ phổ thông trở lên tăng 1% thì chất lượng hành chính và dịch vụ công tăng lên 0.008% điểm với mức ý nghĩa là 5%.
Thứ hai, tỉnh có mức độ chênh lệch thu nhập (bất bình đẳng) cao lại có điểm số “chi phí thời gian” tốt hơn.
Thứ ba, chỉ số phân hóa sắc tộc có ảnh hưởng tiêu cực đến chỉ số “chi phí thời gian”. Như phân tích tổng quan ở chương I thì “sự thiếu đồng nhất về mặt sắc tộc sẽ tạo ra căng thẳng giữa các nhóm xã hội, giảm sự hợp tác và tạo ra xung đột giữa các thể chế chính thức và không chính thức”. Hay nói cách khác, mức độ phân hóa sắc tộc càng lớn thì càng ảnh hưởng tiêu cực đến “chất lượng thể chế”. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây.