Kiểm định sự hội tụ thu nhập giữa các tỉnh thành ở Việt Nam bằng hồi quy không gian

|

Kiểm định sự hội tụ thu nhập giữa các tỉnh thành ở Việt Nam bằng hồi quy không gian

Tính hi??u quả kinh tế (eco-efficiency), lần đầu được giới thiệu bởi Schaltegger và Sturm (1990), là một trong những chủ đề nghiên cứu rất được quan tâm trong lĩnh vực kinh tế phát triển và ngày càng được mở rộng. Theo Kuosmanen (2005), một địa phương sẽ đạt được tính hi??u quả kinh tế nếu địa phương đó sản xuất ra một mức sản lượng cho trước nhưng sử dụng các nguồn lực đầu vào thấp nhất, đôi khi còn có thể xem xét đến tác hại của việc gia tăng sản xuất đối với môi trường. Tính hi??u quả kinh tế có thể được xem xét ở cấp độ nền kinh tế quốc gia hoặc cấp độ tỉnh thành hoặc ở cấp độ ngành kinh tế. Rất nhiều các nghiên cứu đều tính toán tính hi??u quả kinh tế của đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp DEA (Data Envelopement Analysis). Ngoài phương pháp DEA, để tính toán tính hi??u quả kinh tế, kỹ thuật đường biên hiệu quả được giới thiệu bởi Aigner và cộng sự (1977), được bổ sung và mở rộng trong nghiên cứu của Kumbhakar và Lovell (2000) cũng là một phương pháp được sử dụng phổ biến.

Mô hình hồi quy được sử dụng để tính toán tính hi??u quả kinh tế trong nghiên cứu của Kumbhakar và Lovell (2000) như sau:



Trong đó ci  là tổng chi phípij là giá của các yếu tố đầu vào, qlà mức sản lượng xác định bởi hàm sản xuất

 
Với hàm sản xuất này, z là c&aacute;c yếu tố đầu vào của hàm sản xuất ζ thể hiện t&iacute;nh hi??u quả của nền kinh tế thứ trong mẫu dữ liệu. Khi ζ < 1, nền kinh tế không đạt được t&iacute;nh hi??u quả kinh tế tốt nhất vì không sử dụng
c&aacute;c nguồn lực đầu vào zi  một c&aacute;ch tốt nhất để đạt được mức sản lượng tiềm năng  f(zi,β). Gi&aacute; trị lớn nhất c&oacute; thể đạt được của điểm hiệu quả ζ là bằng 1 và khi đ&oacute;, nền kinh tế đạt mức hiệu quả kinh tế tối ưu.
 
Với mục tiêu kiểm định sự hội tụ trong hiệu quả kinh tế c&aacute;c địa phương ở Việt Nam, bài viết này hướng đến việc &aacute;p dụng kỹ thuật đường biên sản xuất chung để x&aacute;c định hi??u quả kinh tế của c&aacute;c tỉnh thành trong giai đoạn 2010 - 2017.

T&oacute;m tắt mô hình l&yacute; thuyết về sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ c&oacute; điều kiện về t&iacute;nh hi??u quả kinh tế của địa phương 

 
Trong kinh tế học ph&aacute;t triển, giả thuyết hội tụ trong kinh tế được khởi xướng đầu tiên bởi Barro và Sala- i-Martin (1992) với &yacute; tưởng về sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ c&oacute; điều kiện trong thu nhập. C&aacute;c nghiên cứu này đề cập đến một qu&aacute; trình trong đ&oacute; c&aacute;c khu vực nghèo ph&aacute;t triển nhanh hơn c&aacute;c khu vực giàu c&oacute; và do đ&oacute; sẽ c&oacute; kỳ vọng bắt kịp c&aacute;c khu vực giàu c&oacute; ở một trạng th&aacute;i ổn định (steady state). Với &yacute; tưởng này Sala-i-Martin (1996) đề xuất phương trình c&oacute; dạng: 


Trong đ&oacute;

Yit  là quy mô kinh tế của quốc gia thứ tại thời điểm t;


cho biết mức độ tăng quy mô kinh tế của địa phương tại thời điểm t.
 
Nếu βtrong phương trình hồi quy (1) mang dấu âm và c&oacute; &yacute; nghĩa thống kê thì phương trình (1) thể hiện được hội tụ beta tuyệt đối giữa c&aacute;c địa phương.

Nếu phương trình (1) được mở rộng bằng c&aacute;ch bổ sung c&aacute;c biến kiểm so&aacute;t như c&aacute;c yếu tố vốn, lao động và đặc điểm của địa phương thì phương trình mở rộng này được dùng để kiểm định sự hội tụ c&oacute; điều kiện. Mô hình mở rộng khi đ&oacute; c&oacute; dạng:
 
 

Trong đ&oacute;  là c&aacute;c biến kiểm so&aacute;t c&oacute; mặt trong mô hình. Hệ số β trong phương trình (2), nếu mang dấu âm và c&oacute; &yacute; nhĩa thống kê, cho biết c&oacute; sự tồn tại của hội tụ tương đối.
 
Để kiểm so&aacute;t sự tương quan không gian giữa c&aacute;c địa phương khi xử l&yacute; dữ liệu, ba dạng mô hình hồi quy không gian thường được sử dụng để x&aacute;c định t&aacute;c động của sự tương quan không gian là mô hình sai số không gian (SEM - Spatial Error Model); mô hình tự hồi quy không gian (SAR - Spatial Autoregression Model) và mô hình Durbin không gian (SDM -Spatial Durbin Model ).
 
Dạng ma trận của mô hình sai số không gian SEM là


 
Trong đ&oacute;: Y là biến phụ thuộc, X chứa c&aacute;c biến độc lập, U là v&eacute;ctơ sai số hồi quy bị tương quan về mặt không gian, λ là hệ số tự tương quan không gian, W là ma trận trọng số không gian và ε ~ N(0, σ2I).
Mô hình tự hồi quy không gian SAR kiểm so&aacute;t biến trễ không gian của biến phụ thuộc với phương trình c&oacute; dạng
 

Trong đ&oacute;ρ là hệ số tự hồi quy không gian.

Mô hình Durbin không gian c&oacute; sự kh&aacute;c biệt với hai mô hình trên ở chỗ, n&oacute; cho ph&eacute;p x&eacute;t đến sự tương quan không gian của cả c&aacute;c biến giải th&iacute;ch bên cạnh sự tương quan không gian của biến phụ thuộc.



Việc &aacute;p dụng kỹ thuật hồi quy không gian để kiểm định sự hội tụ tuyệt đối và tương đối t&iacute;nh hi??u quả kinh tế của c&aacute;c tỉnh thành được mô tả cụ thể trong phần tiếp theo của bài nghiên cứu.

Dữ liệu và phương ph&aacute;p nghiên cứu

Dữ liệu

Bài viết sử dụng số liệu được thu thập từ niên gi&aacute;m thống kê của 63 tỉnh thành phố của Việt Nam trong giai đoạn 2010 - 2017. Đại lượng tổng sản phẩm địa phương (Gross Regional Domestic Product - GRDP) được sử dụng đại diện cho quy mô kinh tế của c&aacute;c tỉnh thành, yếu tố vốn được đo lường bằng tổng vốn đầu tư ph&aacute;t triển, yếu tố quy mô lao động được đại diện bằng số người trong độ tuổi lao động của c&aacute;c tỉnh thành. Độ mở thương mại được đo bằng tỷ lệ giữa tổng xuất nhập khẩu của địa phương và quy mô GRDP. Tất cả c&aacute;c số liệu này sử dụng theo gi&aacute; thực tế, được tr&iacute;ch xuất và t&iacute;nh to&aacute;n dựa trên số liệu công bố ch&iacute;nh thức trên niên gi&aacute;m thống kê của c&aacute;c tỉnh, thành.

Phương ph&aacute;p nghiên cứu

Dựa trên phương trình (1) cho đến phương trình (6), sự hội tụ tuyệt đối của t&iacute;nh hi??u quả của tỉnh thành với dữ liệu bảng được kiểm định bằng phương trình




Trong đ&oacute;efficiencyit đo lường t&iacute;nh hi??u quả kinh tế đã t&iacute;nh ở bước trên. Trong phương trình này βcho biết hệ số hội tụ.

Khi mô hình kiểm so&aacute;t thêm c&aacute;c biến độc lập quan trọng, hiệu ứng hội tụ trở thành hội tụ c&oacute; điều kiện, với phương trình như sau:


   
T&iacute;nh hội tụ cũng được kết luận là tồn tại nếu hệ số hồi quy β1  trong c&aacute;c phương trình trên mang dấu âm 
và c&oacute; &yacute; nghĩa thống kê.
 
Phương trình (6 ) và ( 7) được ước lượng theo mô hình hồi quy không gian như trong phương trình (3), (4) và (5) nhằm kiểm so&aacute;t sự tương quan ch&eacute;o giữa c&aacute;c tỉnh thành trong mẫu dữ liệu. Ma trận trọng số được sử dụng trong bài viết này là ma trận trọng số liền kề với quy ước, c&aacute;c địa phương c&oacute; đường biên tiếp gi&aacute;p nhau sẽ c&oacute; trọng số nhận gi&aacute; trị 1 và c&aacute;c địa phương không tiếp gi&aacute;p nhau c&oacute; trọng số nhận gi&aacute; trị 0.
Kết quả
Đề tài &aacute;p dụng phương ph&aacute;p đường biên chung để t&iacute;nh to&aacute;n điểm hiệu quả kinh tế của c&aacute;c địa phương. C&aacute;c t&iacute;nh to&aacute;n được thực hiện theo dạng phương trình (1) và (2) trên phần mềm Stata. Bảng 1 thể hiện thống kê mô tả gi&aacute; trị trung điểm đ&aacute;nh gi&aacute; hiệu quả kinh tế này theo vùng miền. Theo Bảng 1, Tây Nguyên là vùng kinh tế c&oacute; điểm đ&aacute;nh gi&aacute; t&iacute;nh hi??u quả kỹ thuật trung bình giai đoạn 2010 - 2017 cao nhất với 0,91 điểm, trong khi đ&oacute; vùng Trung du miền n&uacute;i ph&iacute;a Bắc, Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung c&oacute; mức hiệu quả kinh tế thấp nhất, nhưng bù lại mức tăng trưởng hiệu quả kinh tế trung bình cao nhất. X&eacute;t trên toàn bộ mẫu dữ liệu của c&aacute;c tỉnh thành, điểm hiệu quả trung bình là 0,869 cho thấy, nhìn chung c&aacute;c địa phương đều chưa đạt t&iacute;nh hi??u quả tối đa (gi&aacute; trị 1) nhưng mức hiệu quả trung bình tương đối cao. Tốc độ tăng trưởng hiệu quả trung bình hàng năm của c&aacute;c vùng kinh tế khoảng 3,9%, mang dấu dương cho thấy sự tăng dần t&iacute;nh hi??u quả kinh tế của c&aacute;c địa phương; trong đ&oacute; vùng Đông Nam Bộ c&oacute; mức tăng trưởng t&iacute;nh hi??u quả kinh tế thấp nhất. Ngược lại, vùng Trung du và miền n&uacute;i ph&iacute;a Bắc c&oacute; mức tăng trưởng t&iacute;n hiệu quả kinh tế cao nhất.

C&oacute; thể nhận thấy rằng, địa phương với nền kinh tế quy mô nhỏ, t&iacute;nh hi??u quả kinh tế thấp c&oacute; mức tăng trưởng hiệu quả cao; trong khi nền kinh tế c&oacute; quy mô lớn, t&iacute;nh hi??u quả kinh tế cao sẽ c&oacute; mức tăng trưởng t&iacute;nh hi??u quả thấp là những thống kê mô tả ban đầu cho thấy vai trò của l&yacute; thuyết hội tụ trong t&iacute;nh hi??u quả kinh tế của c&aacute;c tỉnh thành. Kết quả kiểm định t&iacute;nh hội tụ này được thể hiện ở Bảng 2 và bảng 3 của nghiên cứu.

 
Bảng 1: Bảng thống kê mô tả t&iacute;nh hi??u quả của c&aacute;c vùng kinh tế giai đoạn 2010-2017
 


Bảng 2: Kiểm định sự hội tụ tuyệt đối t&iacute;nh hi??u quả kinh tế hồi quy không gian
với ma trận trọng số liền kề

 

Bài viết tiến hành kiểm định sự hội tụ của t&iacute;nh hi??u quả kinh tế c&aacute;c tỉnh thành trong cả hai trường hợp không dùng và c&oacute; dùng hồi quy không gian. L&yacute; thuyết hội tụ được kiểm định ở cả hai kh&iacute;a cạnh hội tụ tuyệt đối và hội tụ c&oacute; điều kiện. Bảng 2 thể hiện kết quả hội tụ tuyệt đối kiểm định trong trường hợp sử dụng ma trận trọng số liền kề. Với hồi quy không gian trên dữ liệu bảng, c&aacute;c mô hình sai số không gian (SEM), mô hình tự hồi quy không gian (SAR) và mô hình Durbin không gian (SDM) được thực hiện cho cả trường hợp t&aacute;c động cố định (FEM) và t&aacute;c động ngẫu nhiên (REM). Sự kết hợp này dẫn đến 06 mô hình SEM-FEM, SEM-REM, SAR-FEM, SAR_REM, SDM_REM, SDM-REM lần lượt thể hiện từ cột (1) đến cột (6) của Bảng 2. Hệ số hồi quy của biến trễ efficiencyi,t-1 của điểm hiệu quả kinh tế của c&aacute;c địa phương mang dấu âm và c&oacute; &yacute; nghĩa thống kê mạnh, và đây cũng một lần nữa khẳng định về sự hội tụ tuyệt đối trong t&iacute;nh hi??u quả kinh tế.
 
Nếu Bảng 2 thể hiện kết quả kiểm định sự hội tụ tuyệt đối t&iacute;nh hi??u quả kinh tế thì Bảng 3 thể hiện kết quả kiểm định sự hội tụ c&oacute; điều kiện bằng hồi quy không gian với ma trận trọng số khoảng c&aacute;ch. Trong 6 mô hình, hệ số hồi quy biến efficiencyi,t-1 cũng mang dấu âm và c&oacute; &yacute; nghĩa thống kê trong tất cả c&aacute;c trường hợp. Đây là bằng chứng thống kê mạnh ủng hộ cho sự hội tụ c&oacute; điều kiện trong t&iacute;nh hi??u quả kinh tế giữa c&aacute;c địa phương.
 
Bảng 3: Kiểm định sự hội tụ c&oacute; điều kiện t&iacute;nh hi??u quả kinh tế - hồi quy không gian
với ma trận 
trọng số khoảng c&aacute;ch
 

Như vậy, với mục tiêu cần kiểm định sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ c&oacute; điều kiện về t&iacute;nh hi??u quả kinh tế giữa c&aacute;c tỉnh thành, trong cả hai trường hợp hồi quy dữ liệu bảng thông thường và hồi quy không gian, tất cả c&aacute;c trường hợp đều cho thấy bằng chứng thống kê mạnh mẽ ủng hộ cho sự hội tụ này.
Kết luận và gợi &yacute; ch&iacute;nh s&aacute;ch
Bài viết sử dụng số liệu về GRDP, quy mô vốn, lực lượng lao động và độ mở thương mại để t&iacute;nh to&aacute;n t&iacute;nh hi??u quả kinh tế của địa phương bằng phương ph&aacute;p đường biên hiệu quả, từ đ&oacute; kiểm định t&iacute;nh hội tụ tuyệt đối và hội tụ c&oacute; điều kiện trong t&iacute;nh hi??u quả kinh tế của c&aacute;c địa phương. Kết quả kiểm định bằng tất cả c&aacute;c phương ph&aacute;p đều cho thấy c&oacute; bằng chứng thống kê mạnh về sự tồn tại của hội tụ tuyệt đối và hội tụ c&oacute; điều kiện của t&iacute;nh hi??u quả kinh tế của địa phương. C&aacute;c địa phương đã đạt được mức hiệu quả kinh tế cao thường c&oacute; tốc độ tăng trưởng t&iacute;nh hi??u quả chậm lại, trong khi c&aacute;c địa phương c&oacute; mức hiệu quả kinh tế thấp sẽ tăng trưởng t&iacute;nh hi??u quả nhanh hơn.

Kết quả này g&oacute;p phần gi&uacute;p c&aacute;c nhà làm ch&iacute;nh s&aacute;ch trả lời câu hỏi rằng v&igrave; sao những tỉnh thành với quy mô kinh tế lớn như thành phố Hồ Ch&iacute; Minh, Hà Nội… khi tiếp tục gia tăng đầu tư vốn vào kinh tế thường không đạt được mức tăng trưởng như c&aacute;c tỉnh thành c&oacute; quy mô kinh tế nhỏ hoặc như giai đoạn đầu ph&aacute;t triển của địa phương. Điều này hàm &yacute; rằng, khi địa phương đã đạt mức hiệu quả kinh tế cao, cần ch&uacute; trọng hơn vào việc gia tăng chất lượng sử dụng nguồn vốn hơn là mở rộng quy mô đầu tư vốn, và điều này cũng đ&uacute;ng với lực lượng lao động của địa phương. Việc nâng cao chất lượng nguồn lao động cần được ch&uacute; trọng chứ không phải chỉ gia tăng quy mô sử dụng lao động./.

 
Hà Văn Sơn - Trường Đại học Kinh tế TP.HCM
Nguyễn Văn Thắng - Nguyễn Thanh Bình - Cục Thống kê TP.HCM
 
 
 
Tài liệu tham khảo
[1]. Aigner, D. J., C. A. K. Lovell, and P. Schmidt. (1977). Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of Econometrics 6: 21-37
[2]. Barro, R.J. and Sala-I-Martin, X. (1991), Convergence, Journal Political Economic, 100, 223-251.
[3]. Kuosmanen, T., Kortelainen, M., (2005). Measuring eco-efficiency of production with data envelopment analy- sis. J. Ind. Ecol. 9, 59-72.
[4]. Kumbhakar, S. C., and C. A. K. Lovell. 2000. Stochastic Frontier Analysis. Cambridge: Cambridge University Press.
[5]. Sala-I-Martin, X. (1996), Regional cohesion: Evidence and theories of regional growth and convergence, Euro- pean Economic Review, 40, 1325-1352.
[6]. Schaltegger, S., Sturm, A. (1990). Ökologische rationalität. Die Unternehmung 44(4), 273-290.
 
Trang web giải trí trực tuyến Xima