Biến độc lập Pooled OLS FEM REM GLS
lnGDPi,t-1 -0.0153** -0.143*** -0.0185** -0.000341
[-2.43] [-4.19] [-2.32] [-0.14]
lnDauTuit 0.0196*** 0.0436*** 0.0200*** 0.00136
lnDanSoit -0.0131*** 0.067 -0.0130** -0.00527*** [-2.85] [0.84] [-2.23] [-4.19] Hệ số chặn 0.0295 -0.366 0.035 0.101*** [1.04] [-0.66] [0.96] [16.59] Số quan sát 252 252 252 252 Kiểm định Chow 2.27*** Kiểm định Hausman 16.14***
Kiểm định phƣơng sai thay
đổi 6.1e+05***
t-stat trong ngoặc [] *,**,*** có ý nghĩa với 10%, 5% và 1% Nguồn: theo tính tốn của tác giả
Để xét đến sự tƣơng quan không gian giữa các địa phƣơng, phƣơng pháp hồi quy không gian theo mơ hình SEM, SAR và SDM đƣợc áp dụng và thể hiện trong Bảng 4.11. Tất cả các mơ hình đều cho thấy hệ số beta ln mang dấu âm. Điều đó có nghĩa là có sự hội tụ beta tƣơng đối trong GDP bình quân đầu ngƣời giữa các tỉnh thành phố trên lãnh thổ Việt Nam. Kết quả này cũng tƣơng đồng với kết quả xử lý số liệu theo các kỹ thuật xử lý dạng bảng thông thƣờng nhƣ FEM, REM và GLS thể hiện trong Bảng 4.10.
Bảng 4. 11: Hội tụ beta tƣơng đối với hồi quy không gian theo ma trận trọng số liền kề
Biến độc lập Mơ hình SEM Mơ hình SAR Mơ hình SDM
FEM REM FEM REM FEM REM
lnGDPi,t-1 -0.184*** -0.0179** -0.123 -0.0236 -0.446*** -0.0147 [-4.12] [-2.32] [-1.45] [-1.45] [-9.66] [-1.64] lnDauTuit 0.0466*** 0.0200*** 0.0411 0.0152 0.0535*** 0.0206*** [3.26] [3.30] [1.13] [0.86] [3.64] [2.89] lnDanSoit 0.0468 -0.0132** 0.00532 -0.0194 -0.032 -0.018*** [0.68] [-2.35] [0.06] [-1.45] [-0.46] [-2.90] Hệ số chặn 0.0346 0.0476 0.0373 [0.99] [0.61] [0.90] Kiểm định Hausman 12.25*** 14.34*** 97.94*** Lambda 0.0541* 0.00579 [1.77] [0.23] Rho 0.303*** 0.300*** 0.303*** 0.303*** [87.56] [102.55] [45.15] [44.77] Log-likelihood 543.1428 469.0724 466.5118 376.9435 498.5169 397.488 AIC -1076.29 -924.145 -923.024 -739.887 -981.034 -774.976 BIC -1058.64 -899.439 -905.377 -715.181 -952.798 -739.682
t-stat trong ngoặc [] *,**,*** có ý nghĩa với 10%, 5% và 1% Nguồn: theo tính tốn của tác giả
Trong Bảng 4.11, kết hợp với kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và REM; cùng với chỉ tiêu thông tin BIC, kết quả so sánh giữa các mơ hình SEM, SAR và SDM thể hiện ở Bảng 4.11 cho thấy mơ hình SEM xác định theo định dạng tác động cố định, thể hiện ở cột (1) là phù hợp nhất với dữ liệu có đƣợc. Theo kết quả của mơ hình SEM – FEM, tốc độ hội tụ beta tƣơng đối của thu nhập GDP bình quân đầu ngƣời giữa các tỉnh thành ở Việt Nam là 18,4%. Nghĩa là xét điều kiện các địa phƣơng có cùng quy mơ dân số và quy mô vốn đầu tƣ, các địa phƣơng sẽ có khuynh hƣớng hội tụ về một trạng thái cân bằng chung với mức hội tụ 18,4%. Với tốc độ hội tụ này, giả sử các tỉnh thành có điều kiện nhân lực và vốn đầu tƣ ngang nhau thì chỉ cần gần 3 năm rƣỡi để đạt đƣợc một nửa trạng thái cân bằng, hay nói cách khác là gần 7 năm để đạt đƣợc trạng thái cân bằng về thu nhập GDP bình quân đầu ngƣời.
Khi xét đến các yếu tố thể hiện tính tự tƣơng quan không gian, ta cần xét đến hệ số lambda của mơ hình SEM và hệ số rho của mơ hình SAR và SDM. Các hệ số
này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình đƣợc chọn, cho thấy rằng thực sự có sự tƣơng quan khơng gian giữa số liệu của các tỉnh thành. Các hệ số này mang dấu dƣơng hàm ý có sự tƣơng quan dƣơng giữa GDP giữa các tỉnh thành với nhau. Kết quả này thống nhất với kết quả kiểm định Moran’s I trong Mục 3.1. Sự có ý nghĩa thống kê của các hệ số lambda và rho cho thấy việc sử dụng mơ hình hồi quy khơng gian là phù hợp,
nhƣng độ lớn hệ số beta của biến lnGDPi,t-1 trong các định dạng mơ hình khác nhau thì khác nhau. Với cách xét ma trận trọng số không gian dựa vào việc chung đƣờng biên giới giữa các tỉnh thành cho thấy rằng một sự tăng trƣởng của một tỉnh thành này có tác động dƣơng nhất định đến sự tăng trƣởng của các tỉnh thành kế cận. Các phƣơng pháp xử lý dữ liệu dạng bảng thông thƣờng đã bỏ qua yếu tố tƣơng quan này, kết quả thu đƣợc trong Bảng 4.10 có thể bị chệch hoặc khơng vững.
Với ma trận trọng số khoảng cách lũy thừa
Bên cạnh việc sử dụng ma trận trọng số liền kề, đề tài cũng thực hiện hồi quy không gian theo ma trận trọng số khoảng cách lũy thừa. Kết quả hồi quy theo mơ hình
SEM, SAR và SDM theo dạng FEM và REM đƣợc thể hiện ở Bảng 4.12 cùng với các kiểm định Hausman và các tiêu chí thơng tin log-likelihood, AIC và BIC để có cơ sở so sánh và lựa chọn mơ hình.
Bảng 4. 12: Hội tụ beta tƣơng đối với hồi quy không gian theo ma trận trọng số khoảng cách lũy thừa
Biến độc lập Mơ hình SEM Mơ hình SAR Mơ hình SDM
FEM REM FEM REM FEM REM
lnGDPi,t-1 -0.250*** -0.0166** -0.550*** -0.0164** -0.547*** -0.0227*** [-6.32] [-2.23] [-11.56] [-2.20] [-12.16] [-2.92] lnDauTuit 0.837*** -0.0183** 0.140 -0.0182** 0.0251 -0.0232*** [3.91] [-2.12] [0.63] [-2.10] [0.11] [-2.71] lnDanSoit 0.0553*** 0.0218*** 0.0550*** 0.0216*** 0.0564*** 0.0237*** [3.94] [3.17] [4.54] [3.14] [4.74] [3.41] Hệ số chặn 0.0703* 0.0500 -0.284* [1.77] [1.34] [-1.69] Kiểm định Hausman 136.66*** 40.54*** 152.24*** Lambda 0.901*** -0.196 [27.24] [-0.80] Rho -0.235 -0.292 -0.119 -0.299 [-1.11] [-1.26] [-0.53] [-1.29] Log-likelihood 564.9221 469.3772 542.6703 469.8727 584.9458 473.4638 AIC -1119.84 -924.754 -1075.34 -925.746 -1153.89 -926.928 BIC -1102.2 -900.048 -1057.69 -901.04 -1125.66 -891.633
t-stat trong ngoặc [] *,**,*** có ý nghĩa với 10%, 5% và 1% Nguồn: theo tính tốn của tác giả
Dựa trên kiểm định Hausman, các mơ hình hồi quy khơng gian theo dạng FEM là phù hợp hơn so với REM. Theo tiêu chí BIC, mơ hình SDM-FEM là phù hợp nhất với dữ liệu mẫu. Tuy nhiên, cũng nhƣ trƣờng hợp phân tích hội tụ tuyệt đối, kết quả của mơ hình SDM-FEM ít thực tế khi tốc độ hội tụ đƣợc lên đến 54,7% và hệ số tự tƣơng quan rho mang dấu âm, ngƣợc lại với kết quả kiểm định Moran’s I trong Mục
3.1.
Nói tóm lại, đề tài sẽ sử dụng kết quả tính tốn tốc độ hội tụ của mơ hình SEM- FEM thể hiện ở cột (1) của Bảng 4.11 để kết luận về sự hội tụ tƣơng đối về GDP bình
quân đầu ngƣời của các tỉnh thành ở Việt Nam. Tốc độ hội tụ tƣơng đối là 18,4% xét điều kiện theo các địa phƣơng có quy mơ vốn và quy mô dân số tƣơng đồng.
4.3. HỒI QUY KHÔNG GIAN VÀ CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GDP BÌNH QUÂN ĐẦU NGƢỜI QUÂN ĐẦU NGƢỜI
Mơ hình hồi quy để xem xét các yếu tố tác động đến GDP khi không xét đến sự tƣơng quan không gian giữa các địa phƣơng đƣợc thực hiện theo dạng phƣơng trình (37). Nếu xét đến sự tƣơng quan khơng gian này, các phƣơng trình (38), (39) và (40) lần lƣợt đƣợc ƣớc lƣợng. Các kết quả thể hiện tƣơng ứng trong các bảng từ 4.13 đến 4.15.
4.3.1. Kết quả hồi quy khi chưa xét đến tính tương quan khơng gian
Bảng 4.13 thể hiện kết quả hồi quy xem xét các yếu tố tác động đến quy mơ GDP bình qn đầu ngƣời của tỉnh thành khi chƣa xét đến mối tƣơng quan không gian giữa các địa phƣơng. Các yếu tố đƣa vào mơ hình bao gồm vốn đầu tƣ thực hiện của các tỉnh thành, nguồn lao động thể hiện qua quy mô dân số và các yếu tố liên quan đến điểm đánh giá chỉ số cạnh tranh của các địa phƣơng.
Bảng 4. 13: Các yếu tố tác động đến GDP bình quân đầu ngƣời khi chƣa xét đến hồi quy không gian
Các biến độc lập POOLED FEM REM GLS
(1) (2) (3) (4) lnDauTu 0.560*** 0.147*** 0.162*** 0.449*** [10.93] [7.34] [6.77] [14.94] lnDanSo -0.369*** 2.712*** 0.277*** -0.168*** [-5.45] [9.44] [2.99] [-4.44] GiaNhapThiTruong -0.0278 -0.00169 -0.0122* -0.0150 [-0.75] [-0.31] [-1.90] [-0.97] TiepCanDatDai -0.0278 -0.0111** -0.0125* -0.00125 [-0.79] [-2.06] [-1.92] [-0.08] TinhMinhBach 0.113*** 0.00356 0.00629 0.0758*** [2.66] [0.51] [0.74] [3.66] ChiPhiThoiGian 0.0562* -0.00304 -0.00444 0.0224* [1.85] [-0.65] [-0.78] [1.72] ChiPhiKhongChinhThuc 0.0645** -0.0112** -0.0256*** 0.0193 [2.36] [-2.39] [-4.92] [1.45] TinhNangDong 0.0342 0.00309 0.00471 0.0308*** [1.62] [1.03] [1.28] [3.15]
HoTroDoanhNghiep 0.0404* 0.0171*** 0.0208*** 0.0157 [1.77] [5.39] [5.44] [1.41] DaoTaoLaoDong 0.0191 0.0291*** 0.0447*** 0.0411** [0.42] [4.20] [5.51] [2.23] ThietChePhapLy -0.0356 -0.00124 -0.00250 -0.0203* [-1.57] [-0.41] [-0.67] [-1.79] Hệ số chặn -0.747 -17.42*** -0.278 -0.752*** [-1.48] [-8.52] [-0.43] [-3.38] Số quan sát 252 252 252 252 Kiểm định Chow 255.68*** Kiểm định Hausman 75.32***
Kiểm định phƣơng sai
thay đổi 49629.99***
t-stat trong ngoặc [] *,**,*** có ý nghĩa với 10%, 5% và 1% Nguồn: theo tính tốn của tác giả
Nếu khơng xét đến sự tƣơng quan không gian giữa các địa phƣơng, các mơ hình pooled OLS, FEM, REM và GLS cũng lần lƣợt đƣợc áp dụng và thể hiện kết quả trong Bảng 4.14. Với kết quả kiểm định Chow, kiểm định Hausman và kiểm định phƣơng sai thay đổi, phƣơng pháp GLS là kết quả tin cậy nhất trong các mơ hình ở Bảng 4.14. Theo đó, vốn đầu tƣ xây dựng, quy mơ dân số, đánh giá về tính minh bạch của địa phƣơng, đánh giá về chi phí khơng chính thức, đánh giá về mức hỗ trợ doanh nghiệp, và đánh giá về chi phí thời gian là các yếu tố có tác động đến quy mơ GDP bình quân đầu ngƣời của các tỉnh thành. Tuy nhiên, do bỏ qua sự tƣơng quan không gian giữa các địa phƣơng nên kết quả tính tốn đƣợc từ GLS trong Bảng 4.13 sẽ khơng đƣợc sử dụng để phân tích tác động của các yếu tố đến GDP bình quân đầu ngƣời, mà chỉ là kết quả tham khảo để đối chiếu tính ổn định của các ƣớc lƣợng.
4.3.2. Kết quả hồi quy không gian – ma trận trọng số liền kề
Bảng 4.14 thể hiện kết quả hồi quy khơng gian theo các mơ hình SAR, SEM và SDM với ma trận trọng số liền kề lần lƣợt theo các cột (1), (2) và (3), cùng với các chỉ tiêu thông tin log-likelihood, AIC và BIC, cùng với các kết quả kiểm định cần thiết để lựa chọn mơ hình. Dấu của các hệ số hồi quy cùng với sự có ý nghĩa thống kê của các biến độc lập giữa các mơ hình là khá tƣơng đồng. Theo đó, khi xét sự tƣơng quan không gian giữa các địa phƣơng theo ma trận trọng số liền kề, các yếu tố thực sự tác động đến GDP bình qn đầu ngƣời của địa phƣơng gồm có quy mơ vốn đầu tƣ xây
dựng, quy mô dân số, đánh giá về tính minh bạch, đánh giá về chi phí thời gian, đánh giá về chi phí khơng chính thức, đánh giá về tính năng động cũng nhƣ đánh giá về sự hỗ trợ doanh nghiệp. Ngoài dấu âm của hệ số biến lnDanSo, các hệ số hồi quy còn lại đều mang dấu dƣơng cho thấy tác động thuận chiều giữa yếu tố đƣợc xét đến GDP bình quân đầu ngƣời.
Bảng 4. 14: Các yếu tố tác động đến GDP bình qn đầu ngƣời với hồi quy khơng gian theo ma trận trọng số liền kề
Các biến độc lập SAR SEM SDM
(1) (2) (3) lnDauTu 0.5539*** 0.5137*** 0.4778*** [11.13] [10.31] [9.49] lnDanSo -0.3915*** -0.4039*** -0.4778*** [-5.85] [-6.45] [-5.77] GiaNhapThiTruong -0.0139 -0.0166 -0.0228 [-0.38] [-0.5] [-0.57] TiepCanDatDai -0.0162 0.0328 -0.0478 [-0.46] [-1.43] [-1.37] TinhMinhBach 0.1115*** 0.0397***T 0.0968** [2.72] [2.00] [2.48] ChiPhiThoiGian 0.0582** 0.0415 0.0452 [1.97] [1.4] [1.57] ChiPhiKhongChinhThuc 0.0584** 0.0763*** 0.0733** [2.19] [2.76] [2.51] TinhNangDong 0.0328 0.0338* 0.0395** [1.6] [1.68] [2.04] HoTroDoanhNghiep 0.0413* 0.0547*** 0.0410* [1.87] [2.43] [1.77] DaoTaoLaoDong 0.0247 0.0300 0.0563 [0.56] [0.67] [1.25] ThietChePhapLy -0.0335 -0.0310 -0.0270 [-1.52] [-1.25] [-0.94] Hệ số chặn -0.8502* 0.4921 0.0058 [-1.73] [0.14] [0.01] Log likelihood -94.1274 -91.0923 -74.5991 AIC 0.0169 0.0167 0.0205 BIC 0.02 0.0197 0.0283
Kiểm định so sánh với OLS
3.0398* (0.0812) 13.416*** (0.000) 42.461*** (0.000) Tƣơng quan không gian phần dƣ
0.2889*** (0.000) Tƣơng quan không gian biến phụ
thuộc
0.0549 (0.8148)
0.5820 (0.4455)
t-stat trong ngoặc [], p-value của các kiểm định trong () *,**,*** có ý nghĩa với 10%, 5% và 1% Nguồn: theo tính tốn của tác giả
Căn cứ vào chỉ tiêu BIC, mơ hình sai số không gian SEM với ma trận trọng số liền kế là mơ hình có BIC nhỏ nhất sẽ đƣợc lựa chọn để phân tích tác động của các yếu tố đến biến phụ thuộc. Theo kết quả này, vốn đầu tư thực hiện của các tỉnh thành có tác động tích cực đến GDP bình qn đầu ngƣời, khi vốn đầu tƣ thực hiện tăng 1%, trong điều kiện các yếu tố khác nhƣ nhau, thì trung bình GDP bình quân đầu ngƣời tăng 0,51%. Kết quả này phù hợp với lý thuyết kinh tế về vai trò của đầu tƣ đối với tăng trƣởng kinh tế địa phƣơng và cũng phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nƣớc.
Về sự tác động của các chỉ số năng lực cạnh tranh, một số yếu tố về năng lực cạnh tranh khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình, cụ thể là chỉ số gia nhập thị trƣờng, chỉ số tiếp cận đất đai, chỉ số về tính năng động của lãnh đạo địa phƣơng, chỉ số đào tạo và chỉ số về thiết chế pháp lý. Các thành phần còn lại của chỉ số cạnh tranh PCI có ý nghĩa thống kê và đều mang dấu dƣơng.
Phân tích cụ thể cho thấy rằng, địa phƣơng càng đƣợc đánh giá cao về tính minh bạch, chi phí thời gian, chi phí khơng chính thức, mức độ hỗ trợ doanh nghiệp thì có quy mơ GDP bình quân đầu ngƣời càng tăng. Điểm đánh giá chỉ số năng lực cạnh tranh đƣợc quy ra thang điểm 10, do vậy, nếu chỉ số đánh giá về tính minh bạch của địa phƣơng tăng 1 điểm, GDP bình quân đầu ngƣời tăng tƣơng ứng 3,97%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Điều này cũng có nghĩa là địa phƣơng càng đƣợc đánh giá tốt về tính minh bạch thì tƣơng ứng GDP bình qn đầu ngƣời càng cao.
Tƣơng tự, địa phƣơng chỉ số đánh giá về chi phí khơng chính thức càng cao thì thu nhập bình quân đầu ngƣời càng đƣợc cải thiện. Cụ thể là, khi điểm đánh giá về chi phí khơng chính thức tăng 1 điểm theo thang điểm 10, thì GDP bình quân đầu ngƣời tăng 7,63%. Dĩ nhiên, khi chỉ số chi phí khơng chính thức tăng, đồng nghĩa với việc địa phƣơng phải tìm cách giảm thiểu các loại chi phí “bơi trơn”, giảm thiểu các khoản chi phí mà doanh nghiệp hoạt động trên địa bàn bỏ ra để chi trả cho các khoản chi “khơng chính thức” và các khoản phí “khơng bình thƣờng” để có thể đƣợc hoạt động bình thƣờng.
Tiếp theo nữa, một yếu tố quan trọng khác có thể tác động đến GDP bình qn đầu ngƣời là tính năng động và tiên phong của lãnh đạo địa phƣơng. Trong điều kiện các yếu tố khác nhƣ nhau, chỉ số tính năng động của địa phƣơng tăng thêm 01 điểm theo thang điểm 10 thì GDP bình quân đầu ngƣời tăng thêm 3,38%. Kết quả này cũng phù hợp thực tế rằng sự linh hoạt giải quyết những trở ngại vƣớng mắc của lãnh đạo tỉnh thành chắc chắn sẽ tạo sự hoạt động nhịp nhàng trong guồng máy phát triển kinh tế địa phƣơng và từ đó giúp cải thiện nâng cao đời sống ngƣời dân.
Ngồi ra, chỉ số hỗ trợ doanh nghiệp cũng có tác động đáng kể đến quy mơ GDP bình qn đầu ngƣời của địa phƣơng. Nếu điểm đánh giá về hỗ trợ doanh nghiệp của địa phƣơng tăng 1 điểm theo thang điểm 10, thì quy mơ GDP bình qn đầu ngƣời tăng 4,06%, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Việc doanh nghiệp đƣợc quan tâm hỗ trợ hơn từ chính quyền địa phƣơng về vốn, về thủ tục, về dịch vụ cơng… chính là yếu tố tác động trực tiếp đến thu hút đầu tƣ từ khu vực dân doanh, nhiều doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn, từ đó dẫn đến ngƣời dân đƣợc cải thiện hơn.
4.3.3. Kết quả hồi quy – ma trận trọng số khoảng cách lũy thừa
Bên cạnh việc sử dụng ma trận trọng số liền kề để xác định các yếu tố tác động đến GDP bình quân đầu ngƣời, đề tài cũng sử dụng ma trận trọng số khoảng cách lũy thừa để thực hiện hồi quy khơng gian theo phƣơng trình (38), (39) và (40). Kết quả với ma trận trọng số lũy thừa đƣợc trình bày ở Bảng 4.15 và đƣợc sử dụng nhƣ một kết quả tham chiếu để kiểm tra tính ổn định của hệ số ƣớc lƣợng đƣợc với ma trận trọng số liền kề.
Bảng 4. 15: Các yếu tố tác động đến GDP bình qn đầu ngƣời với hồi quy khơng gian theo ma trận trọng số khoảng cách lũy thừa
Các biến độc lập SAR SEM DEM
(1) (2) (3) lnDauTu2010 0.5665*** 0.5574*** 0.5362*** [11.19] [10.96] [10.57] lnDanSo -0.3975*** -0.372*** 0.5362*** [-6.09] [-5.55] [-5.46] GiaNhapThiTruong -0.0489 -0.0270 -0.0560 [-1.53] [-0.74] [-1.35] TiepCanDatDai -0.0475 -0.0268 -0.0539