CHƯƠNG 3 TÁC ĐỘNG CỦA HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI TỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ
3.4. Tác động của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế
3.4.2. Kết quả mô hình tác động của các loại hình vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế
Lựa chọn mô hình thực nghiệm của mô hình (III) bởi vòng lặp lại các bước từ bước 1 đến bước 3, thực hiện các bước 4a và 4b cho ước lượng mô hình (IV):
Bước 1: Tiến hành ước lượng mô hình (III) cho tất cả các biến phụ thuộc bao gồm 5 biến vốn đầu tư so sánh, 3 biến cho vốn lao động cùng tất cả các biến còn lại từ bộ dữ liệu PCI.
Bước 2: Tiến hành loại bỏ các biến không ý nghĩa trong các loại hình vốn đầu tư giao thông và trong bộ dữ liệu PCI xuất hiện đồng thời ở mô hình POLS, mô hình RE và FE. Giữ lại các biến trong 4 biến về các loại hình giao thông và trong bộ dữ liệu PCI nếu có ý nghĩa thống kê tại ít nhất một mô hình thực nghiệm.
Bước 3: Thực hiện các kiểm định trong mô hình (III), sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier lựa chọn giữa mô hình RE và POLS. Kiểm định Hausman chọn giữa FE và RE. Kiểm tra đa cộng tuyến trong mô hình. Kiểm định sự tương quan của phần dư. Kiểm tra và khắc phục lỗi phương sai sai số thay đổi.
Bước 4a: Ước lượng mô hình không gian SLX (IV) xét tác động lan tỏa không gian của biến các loại hình vốn đầu tư giao thông. Thực hiện kiểm định Hausman lựa chọn mô hình FE và RE.
Bước 4b: Từ mô hình có được từ bước 4a, tiến hành đưa thêm vào mô hình đủ 4 loại hình vốn đầu tư cho giao thông cùng tác động không gian và giữ lại nếu có ít nhất tác động trực tiếp hoặc gián tiếp có ý nghĩa, loại bỏ biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Thực hiện kiểm định Hausman lựa chọn mô hình FE và RE, tiến hành so sánh với mô hình sau bước 4a và rút ra kết luận về mô hình thực nghiệm dạng (IV).
Qua các vòng lặp từ bước 1 đến bước 3, mô hình không xét tác động không gian chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê của vốn đầu tư cho hàng không và vốn đầu tư đường thủy, đây là các loại hình đầu tư chiếm cơ cấu nhỏ, vốn đầu tư đường thủy chỉ chiếm 7% và vốn hàng không chỉ khoảng trên 1% trong vốn đầu tư cho giao thông.
Biến có ý nghĩa thống kê trong dữ liệu PCI là Gia nhập thị trường và Tính minh bạch, kết quả này là tương tự với mô hình (I) và (II). Kiểm định Lagrange cho giá trị Chi_Square = 1267,36 , do đó không lựa chọn mô hình POLS. Kiểm định Hausman cho giá trị Chi_Square = 36,96 tương ứng P_Value < 0,05, mô hình sau bước 3 là mô hình FE (5a). Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến do giá trị VIF = 2,37 < 10.
Kết quả sau bước 3 là mô hình FE (5a), biến đầu tư cho giao thông bao gồm vốn đầu tư cho đường bộ và KBHTVT. Ước lượng kết quả sau bước 4a có mô hình không gian tác động ngẫu nhiên (5b). Tiến hành ước lượng tại bước 4b để nghiên cứu xem xét thêm tác động lan tỏa không gian của vốn đầu tư đường thủy và đường hàng không, kết quả cho thấy ý nghĩa thống kê của vốn đầu tư đường thủy nhưng chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê của vốn đầu tư hàng không. Mô hình thực nghiệm cuối cùng sau bước 4b là mô hình không gian SLX (5c). Các kết quả thể hiện tại Bảng 3.8:
Bảng 3.8: Mô hình FE (5a) và mô hình không gian SLX (5b, 5c) xét tác động của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông tại 63 tỉnh/thành
Biến giải thích Hệ số mô hình FE (5a)
Hệ số mô hình SLX (5b)
Hệ số mô hình SLX (5c)
LnKNT 0,170***
(,034)
0,158***
(0,017)
0,157***
(0,016)
LnKPRRoad 0,032**
(,013)
0,022***
(0,008)
0,022***
(0,008) LnKWTSupport 0,007***
(0,002)
0,009***
(0,003)
0,009***
(0,002)
LnKWaterways 0,003*
(0,002)
LnL 1,087***
(0,179)
0,989***
(0,076)
1,013***
(0,076)
LnTLRate 0,232***
(0,050)
0,189***
(0,033)
0,185***
(0,033) LnLTraining_PCI 0,258***
(0,051)
0,204***
(0,046)
0,199***
(0,045) LnEntryCosts 0,150***
(0,041)
0,027 (0,039)
0,034 (0,039)
LnTransparency 0,138** 0,068* 0,069*
Biến giải thích Hệ số mô hình FE (5a)
Hệ số mô hình SLX (5b)
Hệ số mô hình SLX (5c)
(0,067) (0,041) (0,041)
D 0,078***
(0,016)
0,005 (0,014)
0,016 (0,014)
_cons -2,305
(2,311)
-1,869*
(1,007)
-1,955**
(1,002)
M_ LnKPRRoad 0,066**
(0,029)
0,068**
(0,028)
M_ KWTSupport 0,094***
(0,014)
0,101***
(0,014)
M_ LnWaterways -0,038***
(0,013) Total effect
LnKPRRoad
0,089***
(0,029)
0,089 ***
(0,029) Total effect
KWTSupport
0,103***
(0,014)
0,110***
(0,014) Total effect
LnWaterways
-0,035***
(0,013) R2 (within;
between; overall)
(0,8420; 0,8080;
0, 8094) 0,8187 0,8171
Số quan sát / Số
phần tử chéo 504/63 504/63 504/63
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI Kết quả các mô hình cho thấy, vốn đầu tư đường hàng không chưa tìm thấy ý nghĩa ở tất cả các mô hình thực nghiệm, điều này có nguyên nhân là cơ cấu đầu tư cho hàng không nhỏ, chỉ chiếm trên 1% trong vốn đầu tư cho giao thông. Mặt khác, đầu tư hàng không không đồng đều tại các tỉnh, chỉ có nhóm tỉnh kinh tế phát triển mạnh nhất mới đầu tư sân bay quốc tế, một số rải rác các tỉnh thành có đầu tư sân bay quốc nội song các lượt khách vận tải không lớn.
Mô hình (5c) là mô hình mở rộng của mô hình (5a) và (5b) với dấu hệ số và ý nghĩa thống kê của các biến chung là tương đồng. Đặc thù của giao thông vận tải là có tính kết nối giao thương liên tỉnh, do đó sẽ thiếu sót nếu bỏ qua tác động lan tỏa không gian. Mô hình được chọn cuối cùng là mô hình (5c).
Xét kết quả mô hình (5c): Tác động trực tiếp mạnh mẽ nhất là vốn đường bộ (bao gồm cả đầu tư đường sắt và đường ống), hệ số gấp 2,44 lần so với vốn KBHTVT, gấp 7,33 lần so với hệ số của vốn đầu tư đường thủy. Độ lớn của các hệ số tương đồng với độ lớn về cơ cấu đầu tư của các loại hình giao thông trên. Mặt khác nếu không xét tác động không gian, dù hệ số của vốn đường thủy là dương song chưa có ý nghĩa thống kê, do đó vai trò lan tỏa không gian của các loại hình giao thông khác làm tăng ý nghĩa mạnh mẽ khẳng định tác động trực tiếp là tích cực của vốn đường thủy. Điều này cho thấy, các tỉnh nên có cơ cấu đầu tư hợp lý vào các loại hình giao thông vận tải, trong đó tập trung vào đường bộ, KBHTVT để phát huy hiệu quả trực tiếp của đầu tư vào loại hình giao thông này.
Xét tác động gián tiếp, KBHTVT có tác động lan tỏa không gian lớn nhất, lớn hơn so với vốn đường bộ dù tác động trực tiếp nhỏ hơn cách biệt. Điều này có nguyên nhân thực tiễn, các kho bãi và hoạt động hỗ trợ vận tải rất cần thiết cho những chuyến lưu thông trên quãng đường dài, liên tỉnh, do đó tính trung bình xu hướng, tác động không gian là rất tích cực và kết quả tác động tổng hợp lớn nhất, sau đó là vốn đầu tư cho đường bộ. Tác động lan tỏa của vốn đường thủy là tiêu cực, tức là đầu tư đường thủy tại tỉnh này là tiêu cực sang các tỉnh lân cận. Kết quả hệ số tổng hợp âm, đầu tư cho đường thủy chưa hiệu quả, tác động tiêu cực lên tăng trưởng kinh tế. Điều này cho thấy nên cân nhắc có chọn lọc địa phương để đầu tư vào đường thủy nhằm hạn chế tác hại gây ra cho địa phương khác, đặc biệt cần đánh giá các mặt lợi và hại của đầu tư đường thủy ở các tỉnh đầu nguồn tác động đến các tỉnh cuối nguồn theo dòng chảy sông, ngòi. Tránh đầu tư đường thủy tràn lan các tỉnh khi chưa có sự đánh giá đầy đủ tác động lan tỏa không gian, do vậy cần có sự phối kết hợp chặt chẽ giữa nhiều địa phương để lên kế hoạch và chiến lược đầu tư đường thủy.
So sánh các tác động trực tiếp và gián tiếp được trình bày tại Bảng 3.9:
Bảng 3.9: Hệ số và cơ cấu tác động trực tiếp, gián tiếp của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông
Biến Tác động trực tiếp Tác động gián tiếp Tác động tổng hợp
Hệ số (%) Hệ số (%) Hệ số (%)
LnKPRRoad 0,022
(24,7 %)
0,068 (76,4 %)
0,089 (100 %)
LnKWTSupport 0,009
(8,2 %)
0,101 (91,8 %)
0,110 (100 %)
LnKWaterways 0,003
( 8,6 %)
-0,038 (-108,6 %)
-0,035 (100 %)
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
Kết quả tính toán tại Bảng 3.9 cho thấy, tác động lan tỏa không gian của đầu tư đường bộ có tác động trực tiếp đến kinh tế Tỉnh cao nhất, chiếm 24,7% và được hưởng lợi 76,4% trong tác động tổng hợp khi tất cả các tỉnh khác đều tăng vốn đầu tư đường bộ (với cùng tỉ lệ), trong đó tác động lên tăng trưởng kinh tế của riêng tỉnh j đối với tỉnh đang xét i có hệ số co giãn là 0,068*mij với mij là hệ số tại dòng i cột j của ma trận không gian. Đầu tư kho bãi và hỗ trợ vận tải có phần trăm tác động trực tiếp rất nhỏ, chỉ chiếm 8,2% trong khi tác động gián tiếp là 91,2%, điều này cho thấy các tỉnh hưởng lợi nhiều từ đầu tư kho bãi và hỗ trợ vận tải của các tỉnh lân cận, trong đó tác động riêng của đầu tư KBHTVT từ tỉnh j sang tỉnh i có hệ số co giãn là 0,101*mij, tác động trực tiếp từ đầu tư tỉnh i lên chính tỉnh i có hệ số co giãn 0,009. Kết quả gợi ý chính sách đầu tư đồng đều hơn về kho bãi và hỗ trợ vận tải tại tất cả 63 tỉnh/thành.
Đối với đường thủy, phần trăm tác động trực tiếp nhỏ trong khi tác động gián tiếp âm và có hệ số lớn cách biệt so với hệ số của tác động trực tiếp. Điều này cho thấy cần giảm bớt đầu tư đường thủy tràn lan trên các tỉnh/thành, cân nhắc chọn lọc tỉnh đầu tư và cần có sự hợp tác đánh giá hiệu quả của nhiều tỉnh lân cận cho các dự án đầu tư đường thủy tại một địa phương.
So sánh kết quả với các nghiên cứu trên thế giới: Melo và cộng sự (2013) tổng hợp 563 nghiên cứu, chủ yếu tập trung tại Mỹ và Châu Âu. Trong 563 nghiên cứu chỉ có 26 nghiên cứu về đường hàng không, kết quả hệ số co giãn trung bình là 0,027.
Nghiên cứu này tại Việt Nam chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê của đầu tư hàng không, nguyên nhân vì hạ tầng giao thông hàng không của Việt Nam còn chưa phát triển, chỉ một số ít tỉnh xây dựng sân bay, trong đó một một vài tỉnh có sân bay quốc tế. Theo trên, trong 563 nghiên cứu có 27 nghiên cứu về cầu cảng, 32 nghiên cứu về đường sắt và 282 nghiên cứu về đường bộ, giá trị hệ số co giãn trung bình của biến đại diện cho đường bộ là 0,088, đường sắt là 0,037, cầu cảng là 0,068 và đường hàng không là 0,027. Do đó các hệ số tác động trực tiếp trong mô hình nghiên cứu không quá khác biệt bên cạnh các khác biệt về biến đo lường đại diện.