CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.2. Tổng quan nghiên cứu
Mạng lưới giao thông đóng một vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế, vì thế chủ đề về tác động của mạng lưới này đối với tăng trưởng kinh tế thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới. Trong đó, các nghiên cứu định lượng tập trung vào 3 chủ đề: Tác động của giao thông vận tải như một phần của đầu tư công tới phát triển kinh tế, tác động của vốn cho giao thông vận tải và tác động của kết cấu hạ tầng giao thông vận tải tới kinh tế.
Những nghiên cứu khởi đầu về vốn công cộng đã chỉ ra các tác động tích cực đến chức năng sản xuất khu vực tư nhân. Một số loại hình dịch vụ vốn công cộng trong đó có hạ tầng công cộng là đặc biệt quan trọng để nâng cao sản lượng và tăng trưởng năng suất của khu vực tư nhân, chẳng hạn như nghiên cứu của Arrow và cộng sự (1970), Thompson (1972), Grossman và cộng sự (1974). Các nghiên cứu ban đầu
chưa tách tác động của từng yếu tố trong hạ tầng công cộng mà chỉ cho biết vốn hạ tầng công cộng bao gồm vốn cho giao thông, hệ thống đường cung cấp nước và phần vốn khác chiếm tỷ lệ nhỏ, trong đó tỉ lệ vốn cho hạ tầng giao thông là đáng kể, ví dụ như nghiên cứu của Aschauer (1990) cho giai đoạn 1949 -1985 và Munnell (1990a) cho giai đoạn 1948 - 1987 tại Mỹ, Serven (1996) tại Ấn Độ thời kỳ 1962/1963 - 1993/1994, Ligthart (2000) trên đất nước Bồ Đào Nha trong giai đoạn 1965 - 1995.
Một nhóm các nghiên cứu được phát triển theo cách thức áp dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas để ước lượng tác động của vốn giao thông đến giá trị sản lượng đầu ra:
Nghiên cứu của Munnell và cộng sự (1990b) với dữ liệu chuỗi thời gian giai đoạn 1970 - 1986 của 48 tiểu bang nước Mỹ, kết quả cho thấy hệ số co giãn của GSP (Gross State Product) đối với vốn cho đường cao tốc là 0,06. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Eisner (1991), Baltagi và cộng sự (1995) với hệ số co giãn tính toán được tương ứng là 0,059 và 0,06 trong mô hình tương đồng và khác với các phương pháp ước lượng hồi quy biến công cụ của Baltagi và cộng sự (1995). Nghiên cứu của Finn (1993) sử dụng phương pháp ước lượng GMM (Generalized-Method-of- Moments) được phát triển bởi Hansen (1982), dữ liệu cấp quốc gia tại Hoa Kỳ giai đoạn 1950 - 1989. Kết quả cho thấy hệ số co giãn của GDP (Gross Domestic Product) bình quân đầu người đối với vốn cho đường cao tốc là 0,158. Trong giai đoạn 1950 - 1969, sự đóng góp này quan trọng vì nó đóng góp 0,5% vào tăng trưởng sản lượng, trong khi tốc độ tăng trưởng sản lượng đầu ra là 2,2%. Kết quả này giảm xuống khi xét trong khoảng thời gian 1950 - 1989, đóng góp ở mức 0,2% vào tăng trưởng, chiếm 11,5% tăng trưởng. Nghiên cứu của Holtz-Eakin và cộng sự (1995), dữ liệu trên 48 bang của nước Mỹ giai đoạn 1969 - 1986, kết quả tương tự cho hệ số co giãn của vốn đường cao tốc (roads and highways) đối với GSP là 0,0476. Nghiên cứu của Boopen (2006) tại 38 quốc gia châu Phi cận Sahara và mẫu của 13 quốc gia đảo nhỏ đang phát triển, giai đoạn 1980-2000. Các mô hình POLS và mô hình cân bằng động cho nhóm 38 quốc gia trên cho thấy ý nghĩa thống kê về tác động của vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế. Hệ số co giãn được tìm thấy từ mô hình cân bằng động có giá trị 0,22 đối với vốn cho giao thông và 0,043 đối với trễ 1 năm của vốn giao thông. Mô hình toàn bộ dữ liệu cắt ngang và mô hình cho 13 quốc gia đảo nhỏ cho thấy hệ số tác động là dương nhưng chưa có ý nghĩa thống kê.
Nhiều nghiên cứu xem xét tác động của vốn giao thông đến tăng trưởng kinh tế bởi các mô hình kinh tế lượng không gian để đánh giá tác động đến các khu vực lân cận:
Nghiên cứu của Boarnet (1996) tại các quận tại bang California- Mỹ giai đoạn 1969 - 1988. Mô hình kinh tế lượng không gian tác động cố định dạng log. Kết quả nghiên cứu cho thấy vốn đường lộ tác động tích cực lên GDP của quận, song có bằng chứng cho thấy tác động tiêu cực lên quận khác. Kết quả này tương tự kết quả nghiên cứu của Holtz-Eakin và cộng sự (1995), dữ liệu được sử dụng tại 48 bang nước Mỹ giai đoạn 1969 -1986, nghiên cứu sử dụng mô hình không xét và xét tác động không gian. Mô hình xét tác động lan tỏa không gian cho thấy tác động lan tỏa là tiêu cực.
Nghiên cứu của Jiang và cộng sự (2015) với dữ liệu của 29 tỉnh tại Trung Quốc giai đoạn 1986 - 2012. Ma trận trọng số không gian được sử dụng với 3 dạng khác nhau, kết quả cho hệ số co giãn của vốn giao thông tương ứng với 3 dạng ma trận trọng số không gian là: 0,117; 0,123 và 0,123. Hệ số trễ không gian ứng với ma trận thứ 1 (ma trận liền kề) và ma trận thứ 3 (dựa trên số lượng hành lang kết nối giao thông của 2 tỉnh so với số lượng của tỉnh với tất cả các tỉnh lân cận), hệ số tương ứng là nhỏ, ở mức 0,01 và 0,007. Tuy nhiên với dạng ma trận dựa trên khoảng cách GDP, hệ số là 0,104 - điều này cho thấy tác động lan tỏa ở các tỉnh tương đồng kinh tế là mạnh hơn.
Nghiên cứu của Melo và cộng sự (2013) tổng hợp trên phương pháp và hệ số co giãn từ 33 nghiên cứu về tác động của vốn giao thông với tổng hợp sự thu thập từ 563 quan sát. Nghiên cứu phân nhóm các dạng mô hình hồi quy: dạng loga tự nhiên hàm Cobb - Douglass; dạng hồi quy từ hàm Translog,….Kết quả cho thấy trung bình tất cả các hệ số co giãn từ các ước lượng dạng hàm Cobb - Douglass (bao gồm cả các nghiên cứu tác động lan tỏa không gian) là 0,2164. Tính chung cho tất cả các nghiên cứu, trung bình khi đầu tư cho giao thông, tăng 10% đầu tư cho giao thông sẽ góp phần tăng sản lượng đầu ra lên 0,5%.
Tóm tắt các kết quả nghiên cứu được cho bởi Bảng 1.1:
Bảng 1.1: Tóm tắt nghiên cứu tác động của vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế
Tên tác giả (năm)
Dữ liệu - Giai đoạn
Biến phụ
thuộc Phương pháp Dạng mô hình Biến giải thích Kết quả
Munnell và cộng sự (1990b)
48 bang nước Mỹ giai đoạn 1970 - 1986
GDP bang OLS Cobb Douglas
(log)
Mức độ công nghệ; lao động; vốn tư; vốn cao tốc (bao gồm các loại đường); vốn hệ thống nước; vốn công cộng khác; tỉ lệ thất nghiệp.
Hệ số co giãn của vốn cao tốc là 0,06.
Baltagi và cộng sự (1995)
48 bang nước Mỹ giai đoạn 1970 - 1986
GDP bang OLS
(POLS, FE, RE,
FGLS và hồi quy biến công cụ)
Cobb Douglas (log)
Lao động; vốn tư; vốn công (bao gồm vốn cho đường xá (higways and streets), vốn cho hệ thống nước, vốn công cộng khác); tỉ lệ thất nghiệp.
Mô hình FE và FGLS cho hệ số co giãn của vốn cho đường xá tương ứng là 0,08 và 0,06.
Mô hình hồi quy biến công cụ cho hệ số là tích cực nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Finn (1993)
Cấp quốc gia Mỹ giai đoạn 1950 - 1989
GDP bình quân đầu người
GMM Cobb -
Douglas (log)
Biến công nghệ (ngoại sinh), số giờ lao động trung bình mỗi công nhân, vốn tư trên 1 lao động, vốn cho đường cao tốc (bao gồm cao tốc, đường phố, cầu, đường hầm, đèn chiếu sáng,…)/1 lao động, vốn cho phương tiện giao thông/1 lao động.
- Hệ số của vốn cho phương tiện giao thông không có ý nghĩa thống kê.
- Hệ số của vốn cao tốc là 0,158.
Eisner (1991)
48 bang nước Mỹ giai đoạn 1970 - 1986
GDP bang OLS Translog (log) Chênh lệch so với trung bình dạng log của: lao động phi nông nghiệp, vốn tư, vốn công (bao gồm vốn cao tốc, vốn hệ thống nước, vốn công
Tác động nhỏ: Hệ số của hiệu log vốn cao tốc là 0,02. Tương tác với lao động có hệ số là 0,105
Tên tác giả (năm)
Dữ liệu - Giai đoạn
Biến phụ
thuộc Phương pháp Dạng mô hình Biến giải thích Kết quả
cộng khác), tỉ lệ thất nghiệp.
Boopen (2006)
38 quốc gia châu Phi cận Sahara và mẫu của 13 quốc gia đảo nhỏ đang phát triển, giai đoạn 1980-2000.
GDP POLS, FE, RE và mô hình cân bằng động
Cobb - Douglass
Lao động, vốn giao thông, vốn hiện vật (physical capital).
- Mô hình POLS và mô hình cân bằng động cho nhóm 38 nước quốc gia cho thấy ý nghĩa thống kê về tác động của vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế.
Hệ số co giãn của mô hình cân bằng động có giá trị 0,22 đối với vốn giao thông và 0,043 đối với trễ 1 năm của vốn giao thông.
- Mô hình RE cho 13 quốc gia đảo nhỏ cho thấy hệ số tác động là dương nhưng chưa có ý nghĩa thống kê.
Boarnet (1996)
Các quận tại bang California- Mỹ giai đoạn 1969 - 1988
GDP các quận
Ma trận trọng số không gian wij = 0 hoặc 1
- Spatial Lag of X Model, fixed effects - 2 dạng: log và log lấy sai phân 10 năm
Số lượng lao động, vốn tư, vốn cho đường xá (highways and streets).
Biến giả thời gian - year dummy.
- Hệ số co giãn của vốn cho đường xá là 0,16.
- Hệ số cho phương trình lấy sai phân 10 năm là 0,22.
- Tác động lan tỏa là tiêu cực
Holtz- Eakin và cộng sự (1995)
48 bang nước Mỹ giai đoạn 1969 - 1986
GDP bang Ma trận trọng số không gian wij = 0 hoặc 1
Dạng log và dạng log lấy sai phân 6 năm (fixed effect)
Vốn cho đường xá (roads and highways), số lượng lao động, vốn tư. Biến giả thời gian - year dummy.
- Hệ số co giãn của vốn cao tốc là 0,0536
- Tác động lan tỏa là tiêu cực
Tên tác giả (năm)
Dữ liệu - Giai đoạn
Biến phụ
thuộc Phương pháp Dạng mô hình Biến giải thích Kết quả
Jiang và cộng sự (2015)
29 tỉnh tại Trung Quốc giai đoạn 1986 - 2012
Gross Regional Product (GDP tỉnh)
3 dạng ma trận trọng số (ma trận liền kề, ma trận dựa trên khoảng cách GDP, dựa vào số lượng hành lang kết nối giao thông so với tất cả các vùng lân cận)
- OLS (random effects)
- Spatial Model
Số lượng lao động, vốn giao thông, tổng vốn các ngành khác ngoài giao thông.
- Hệ số co giãn của vốn giao thông tương ứng với 3 dạng ma trận trọng số không gian là: 0,117; 0,123 và 0,123 - Tác động lan tỏa không gian có ý nghĩa thống kê: hệ số tương ứng ma trận thứ 1 và thứ 3 là 0,011 và 0,007 tuy nhiên với ma trận thứ 2 là 0,104.
Tác động lan tỏa ở các tỉnh tương đồng kinh tế là mạnh hơn.
Theo thời gian, các nhà kinh tế nổi tiếng đã cung cấp các thành phần cơ bản nhất xuất hiện trong các lý thuyết hiện đại về tăng trưởng kinh tế. Kết cấu hạ tầng giao thông, trong đó có hạ tầng giao thông đường bộ được coi là một yếu tố quan trọng quyết định sự phát triển và tăng trưởng kinh tế. Kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ yếu kém (thiếu đường và chất lượng đường không đảm bảo) là một yếu tố cản trở đáng kể đến hiệu quả giao thương kinh tế tại địa phương và các khu vực lân cận. Cơ sở hạ tầng giao thông không đầy đủ sẽ làm tăng chi phí và thời gian vận chuyển, tăng chi phí đầu vào sản xuất và làm giảm tăng trưởng. Một nhóm các nghiên cứu tiếp cận tác động của kết cấu hạ tầng giao thông tới tăng trưởng kinh tế:
Nghiên cứu của Canning (1999) ước lượng cho biến phụ thuộc là log của thu nhập người lao động giai đoạn 1960 - 1990 trên 57 quốc gia. Kết quả cho thấy hệ số co giãn đối với nhân tố đại diện cho kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ và đường sắt (tổng độ dài đường trải nhựa và đường sắt) là -0,028, đặc biệt với nhóm nước có thu nhập thấp hơn, hệ số co giãn là -0,5, đối với các nước có thu nhập cao hơn, hệ số co giãn là 0,174. Tuy nhiên chỉ có hệ số trong nhóm nước có thu nhập cao có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy, trong giai đoạn 1960 - 1990, với các nước nghèo thì việc đầu tư vào hạ tầng giao thông đường bộ và đường sắt không hiệu quả, trong khi kết quả với các nước giàu thì ngược lại.
Nghiên cứu của Hong và cộng sự (2011) ước lượng dữ liệu từ 31 tỉnh của Trung Quốc giai đoạn 1998 - 2007, với mô hình lựa chọn tác động cố định Fixed effect, 2SLS. Kết quả nghiên cứu cho thấy hạ tầng giao thông đường bộ và đường thủy tác động đáng kể đến tăng trưởng GDP thực tế hàng năm: mật độ giao thông đường bộ có hệ số tác động là 1,456, giao thông đường thủy có hệ số 0,938, giao thông hàng không không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này tương tự nghiên cứu của Demurger (2001) cho 24 tỉnh của Trung Quốc giai đoạn 1985 - 1998 với mô hình FEM, 2SLS.
Hệ số co giãn của mật độ hạ tầng giao thông là 0,754, trong khi hệ số của bình phương mật độ hạ tầng giao thông là âm. Kết quả cho thấy sự tác động của hạ tầng giao thông sẽ đạt mức đỉnh cao nhất tại ngưỡng, qua ngưỡng đó, tác động sẽ giảm. Nghiên cứu của Deng và cộng sự (2014) với dữ liệu tại 30 tỉnh tại Trung Quốc giai đoạn 1987 - 2010. Kết quả cho thấy: với mật độ đường cao tốc ≤ 0,17, hệ số tác động không có ý nghĩa thống kê, với mật độ đường ∈(0,17; 0,38], hệ số tác động là 0,2346, với mật độ đường lớn hơn 0,38, hệ số tác động là 0,093. Điều này cho thấy, với những khu vực có mật độ đường cao tốc thấp, tác động kinh tế của hạ tầng giao thông là không đáng kể.
Nghiên cứu của Yamaguchi (2007) sử dụng trong cả 2 trường hợp: dạng hàm sản xuất Cobb - Douglas với ước lượng phương pháp 3SLS để đánh giá trung bình tăng trưởng loga tự nhiên của GDP thực tế và mô hình hồi quy Barron (1991). Hệ số của khả năng tiếp cận hàng không là 1,57895 trong năm 1995, là 1,97635 trong năm 2000. Nghiên cứu của Li (2017) với dữ liệu từ 31 tỉnh thuộc vành đai kinh tế dọc con đường tơ lụa mới của Trung Quốc giai đoạn 2005 - 2014. Hướng tiếp cận dạng hàm Cobb-Douglas. Kết quả hồi quy OLS cho thấy hệ số co giãn của chiều dài đường cao tốc là 0,113, trong khi sự tác động của chiều dài đường sắt là không có ý nghĩa thống kê.
Một số các nghiên cứu đánh giá tác động của kết cấu hạ tầng giao thông vận tải bởi các mô hình kinh tế lượng không gian:
Nghiên cứu của Li (2017) với dữ liệu từ 31 tỉnh thuộc vành đai kinh tế dọc con đường tơ lụa mới của Trung Quốc giai đoạn 2005 - 2014. Hướng tiếp cận dạng hàm Cobb-Douglas, phân tích với mô hình không xét tác động không gian và mô hình xét tác động không gian (Spartial Econometrics - Anselin (1988a)). Kết quả mô hình không gian cho hệ số co giãn tác động trực tiếp của đường sắt (mật độ đường sắt) lên GDP đầu người là 0,018, gián tiếp là 0,03; hệ số co giãn trực tiếp của đường bộ (mật độ đường) là 0,054, gián tiếp là 0,09. Như vậy tác động gián tiếp của hạ tầng giao thông nói chung chiếm 85,71 %, tác động lan tỏa là 14,29 %.
Nghiên cứu của Hu và cộng sự (2017) tại 37 quận nghèo tại tỉnh Hồ Nam (Trung Quốc) giai đoạn 2006 - 2015. Ma trận trọng số không gian được lựa chọn dưới 3 dạng. Kết quả cho thấy hệ số co giãn của số dặm đường bộ đối với GDP thực tương ứng là 0,052; 0,054 và 0,041. Hệ số trễ không gian tương ứng là 0,102; 0,081 và 0,057. Tác động gián tiếp với hệ số tương ứng là 0,119; 0,063 và 0,073.
Nghiên cứu của Jiwattanakulpaisarn và cộng sự (2011) tại Mỹ giai đoạn 1984 - 1997, kết quả cho thấy hệ số co giãn của mật độ đường cao tốc là 0,03; 0,037 và 0,054 tùy theo các loại hình đường cao tốc (“own-state highways; own-state and adjacent states’ highways; own-state and all other states’ highways”), trong đó tác động của 2 loại hình sau hàm ý tác động lan tỏa không gian của đường cao tốc.
Tóm tắt các kết quả nghiên cứu được cho bởi Bảng 1.2:
Bảng 1.2: Tóm tắt nghiên cứu tác động của kết cấu hạ tầng giao thông tới tăng trưởng kinh tế Tên tác
giả (năm)
Dữ liệu - Giai đoạn
Biến phụ thuộc
Phương
pháp Dạng mô hình Biến giải thích Kết quả
Canning (1999)
29 nước thu nhập cao hơn trong 57 quốc gia giai đoạn 1960 - 1990
Thu nhập trung bình của người lao động
OLS, (fixed- effects)
Cobb - Douglas (log)
- Vốn trung bình của 1 lao động, trung bình số năm học của mỗi lao động, số điện thoại/1 lao động, tổng độ dài đường trải nhựa và đường sắt, công suất điện/1 lao động. Biến giả thời gian (year dummy).
Hệ số co giãn của tổng chiều dài đường trải nhựa và đường sắt là 0,174.
Hong và cộng sự (2011)
31 tỉnh của Trung Quốc giai đoạn 1998 - 2007
Tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người
OLS (Fixed effect) dạng hồi quy Barro - Phân tích thang đo (EFA)
Cobb - Douglas Đầu tư trung bình/1 người, mật độ dân số, tỉ lệ dân có trình độ đại học trở lên, kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ (3 thang đo: chiều dài đường sắt/diện tích, chiều dài đường nhựa/diện tích, chiều dài đường cao tốc/tổng chiều dài đường nhựa), kết cấu hạ tầng giao thông hàng không (4 thang đo: diện tích phòng chờ sân bay, chiều dài đường băng, tình trạng xung quanh đường băng, tổng số sân bay tỉnh), kết cấu hạ tầng giao thông đường thủy (2 thang đo: tổng số bến/khoảng cách đến cảng, tổng số cảng nước sâu/ khoảng cách đến cảng), GDP đầu người giai đoạn trước.
-Hạ tầng giao thông đường bộ có hệ số 1,456.
- Hạ tầng giao thông đường thủy có hệ số 0,938
- Hạ tầng giao thông hàng không không có ý nghĩa thống kê
Demurger (2001)
24 tỉnh của Trung Quốc
Tỉ lệ tăng trưởng bình
- Hồi quy OLS dạng
Cobb - Douglas - GDP(-2), vốn đầu tư nội địa, tỉ lệ dân có trình độ giáo dục trung học trở lên, đóng góp
- Tác động của giao thông có ý nghĩa thống kê.