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 hiệu 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 hiệu quả kinh tế nếu địa phương đó sản xuất ra một mức sản lượng cho trư??c 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 trư??ng. Tính hiệu 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 hiệu quả kinh tế của đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp DEA (Data Envelopement Analysis). Ngoài phương pháp DEA, để tính toán tính hiệu 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 hiệu quả kinh tế trong nghiên cứu của Kumbhakar và Lovell (2000) như sau:



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

 
Với h&agrave;m sản xuất này, z là các yếu tố đầu vào của h&agrave;m sản xuất ζ thể hiện t&iacute;nh hiệu quả của nền kinh tế thứ trong mẫu dữ liệu. Khi ζ < 1, nền kinh tế không đạt được t&iacute;nh hiệu quả kinh tế tốt nhất vì không sử dụng
các nguồn lực đầu vào zi  một cách tốt nhất để đạt được mức sản lượng tiềm năng  f(zi,β). Giá trị lớn nhất có thể đạt được của điểm hiệu quả ζ là bằng 1 và khi đó, nền kinh tế đạt mức hiệu quả kinh tế tối ưu.
 
Với mục tiêu kiểm định sự hội tụ trong hiệu quả kinh tế các địa phương ở Việt Nam, bài viết này hướng đến việc áp dụng kỹ thuật đường biên sản xuất chung để xác định hiệu quả kinh tế của các tỉnh th&agrave;nh trong giai đoạn 2010 - 2017.

Tóm tắt m&ocirc; hình lý thuyết về sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện về t&iacute;nh hiệu quả kinh tế của địa phương 

 
Trong kinh tế học phát triển, giả thuyết hội tụ trong kinh tế được khởi xướng đầu tiên bởi Barro và Sala- i-Martin (1992) với ý tưởng về sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện trong thu nhập. Các nghiên cứu này đề cập đến một quá trình trong đó các khu vực nghèo phát triển nhanh hơn các khu vực giàu có và do đó sẽ có kỳ vọng bắt kịp các khu vực giàu có ở một trạng thái ổn định (steady state). Với ý tưởng này Sala-i-Martin (1996) đề xuất phương trình có dạng: 


Trong đó: 

Yit  là quy m&ocirc; kinh tế của quốc gia thứ tại thời điểm t;


cho biết mức độ tăng quy m&ocirc; kinh tế của địa phương tại thời điểm t.
 
Nếu βtrong phương trình hồi quy (1) mang dấu âm và có ý nghĩa thống k&ecirc; thì phương trình (1) thể hiện được hội tụ beta tuyệt đối giữa các địa phương.

Nếu phương trình (1) được mở rộng bằng cách bổ sung các biến kiểm soát như các 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 có điều kiện. M&ocirc; hình mở rộng khi đó có dạng:
 
 

Trong đó:   là các biến kiểm soát có mặt trong m&ocirc; hình. Hệ số β trong phương trình (2), nếu mang dấu âm và có ý nhĩa thống kê, cho biết có sự tồn tại của hội tụ tương đối.
 
Để kiểm soát sự tương quan không gian giữa các địa phương khi xử lý dữ liệu, ba dạng m&ocirc; hình hồi quy không gian thường được sử dụng để xác định tác động của sự tương quan không gian là m&ocirc; hình sai số không gian (SEM - Spatial Error Model); m&ocirc; hình tự hồi quy không gian (SAR - Spatial Autoregression Model) và m&ocirc; hình Durbin không gian (SDM -Spatial Durbin Model ).
 
Dạng ma trận của m&ocirc; hình sai số không gian SEM là


 
Trong đó: Y là biến phụ thuộc, X chứa các biến độc lập, U là véctơ 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).
M&ocirc; hình tự hồi quy không gian SAR kiểm soát biến trễ không gian của biến phụ thuộc với phương trình có dạng
 

Trong đó: ρ là hệ số tự hồi quy không gian.

M&ocirc; hình Durbin không gian có sự khác biệt với hai m&ocirc; hình trên ở chỗ, nó cho phép xét đến sự tương quan không gian của cả các biến giải th&iacute;ch bên cạnh sự tương quan không gian của biến phụ thuộc.



Việc áp dụng kỹ thuật hồi quy không gian để kiểm định sự hội tụ tuyệt đối và tương đối t&iacute;nh hiệu quả kinh tế của các tỉnh th&agrave;nh được m&ocirc; tả cụ thể trong phần tiếp theo của bài nghiên cứu.

Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu

Bài viết sử dụng số liệu được thu thập từ niên giám thống k&ecirc; của 63 tỉnh th&agrave;nh 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 m&ocirc; kinh tế của các tỉnh th&agrave;nh, yếu tố vốn được đo lường bằng tổng vốn đầu tư phát triển, yếu tố quy m&ocirc; lao động được đại diện bằng số người trong độ tuổi lao động của các tỉnh th&agrave;nh. Độ mở thương mại được đo bằng tỷ lệ giữa tổng xuất nhập khẩu của địa phương và quy mô GRDP. Tất cả các số liệu này sử dụng theo giá thực tế, được tr&iacute;ch xuất và t&iacute;nh toán dựa trên số liệu công bố ch&iacute;nh thức trên niên giám thống k&ecirc; của các tỉnh, th&agrave;nh.

Phương pháp nghiên cứu

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




Trong đó: efficiencyit đo lường t&iacute;nh hiệu quả kinh tế đã t&iacute;nh ở bước trên. Trong phương trình này βcho biết hệ số hội tụ.

Khi m&ocirc; hình kiểm soát thêm các biến độc lập quan trọng, hiệu ứng hội tụ trở th&agrave;nh hội tụ có 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 các phương trình trên mang dấu âm 
và có ý nghĩa thống kê.
 
Phương trình (6 ) và ( 7) được ước lượng theo m&ocirc; hình hồi quy không gian như trong phương trình (3), (4) và (5) nhằm kiểm soát sự tương quan chéo giữa các tỉnh th&agrave;nh 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, các địa phương có đường biên tiếp giáp nhau sẽ có trọng số nhận giá trị 1 và các địa phương không tiếp giáp nhau có trọng số nhận giá trị 0.
Kết quả
Đề tài áp dụng phương pháp đường biên chung để t&iacute;nh toán điểm hiệu quả kinh tế của các địa phương. Các t&iacute;nh toán được thực hiện theo dạng phương trình (1) và (2) trên phần mềm Stata. Bảng 1 thể hiện thống k&ecirc; m&ocirc; tả giá trị trung điểm đánh giá hiệu quả kinh tế này theo vùng miền. Theo Bảng 1, Tây Nguyên là vùng kinh tế có điểm đánh giá t&iacute;nh hiệu quả kỹ thuật trung bình giai đoạn 2010 - 2017 cao nhất với 0,91 điểm, trong khi đó vùng Trung du miền núi ph&iacute;a Bắc, Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung có mức hiệu quả kinh tế thấp nhất, nhưng bù lại mức tăng trư??ng hiệu quả kinh tế trung bình cao nhất. Xét trên toàn bộ mẫu dữ liệu của các tỉnh th&agrave;nh, điểm hiệu quả trung bình là 0,869 cho thấy, nhìn chung các địa phương đều chưa đạt t&iacute;nh hiệu quả tối đa (giá trị 1) nhưng mức hiệu quả trung bình tương đối cao. Tốc độ tăng trư??ng hiệu quả trung bình h&agrave;ng năm của các vùng kinh tế khoảng 3,9%, mang dấu dương cho thấy sự tăng dần t&iacute;nh hiệu quả kinh tế của các địa phương; trong đó vùng Đông Nam Bộ có mức tăng trư??ng t&iacute;nh hiệu quả kinh tế thấp nhất. Ngược lại, vùng Trung du và miền núi ph&iacute;a Bắc có mức tăng trư??ng t&iacute;n hiệu quả kinh tế cao nhất.

Có thể nhận thấy rằng, địa phương với nền kinh tế quy m&ocirc; nhỏ, t&iacute;nh hiệu quả kinh tế thấp có mức tăng trư??ng hiệu quả cao; trong khi nền kinh tế có quy m&ocirc; lớn, t&iacute;nh hiệu quả kinh tế cao sẽ có mức tăng trư??ng t&iacute;nh hiệu quả thấp là những thống k&ecirc; m&ocirc; tả ban đầu cho thấy vai trò của lý thuyết hội tụ trong t&iacute;nh hiệu quả kinh tế của các tỉnh th&agrave;nh. 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 k&ecirc; m&ocirc; tả t&iacute;nh hiệu quả của các vùng kinh tế giai đoạn 2010-2017
 


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

 

Bài viết tiến h&agrave;nh kiểm định sự hội tụ của t&iacute;nh hiệu quả kinh tế các tỉnh th&agrave;nh trong cả hai trư??ng hợp không dùng và có dùng hồi quy không gian. Lý thuyết hội tụ được kiểm định ở cả hai kh&iacute;a cạnh hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện. Bảng 2 thể hiện kết quả hội tụ tuyệt đối kiểm định trong trư??ng hợp sử dụng ma trận trọng số liền kề. Với hồi quy không gian trên dữ liệu bảng, các m&ocirc; hình sai số không gian (SEM), m&ocirc; hình tự hồi quy không gian (SAR) và m&ocirc; hình Durbin không gian (SDM) được thực hiện cho cả trư??ng hợp tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM). Sự kết hợp này dẫn đến 06 m&ocirc; 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 các địa phương mang dấu âm và có ý nghĩa thống k&ecirc; mạnh, và đây cũng một lần nữa khẳng định về sự hội tụ tuyệt đối trong t&iacute;nh hiệu quả kinh tế.
 
Nếu Bảng 2 thể hiện kết quả kiểm định sự hội tụ tuyệt đối t&iacute;nh hiệu quả kinh tế thì Bảng 3 thể hiện kết quả kiểm định sự hội tụ có điều kiện bằng hồi quy không gian với ma trận trọng số khoảng cách. Trong 6 m&ocirc; hình, hệ số hồi quy biến efficiencyi,t-1 cũng mang dấu âm và có ý nghĩa thống k&ecirc; trong tất cả các trư??ng hợp. Đây là bằng chứng thống k&ecirc; mạnh ủng hộ cho sự hội tụ có điều kiện trong t&iacute;nh hiệu quả kinh tế giữa các địa phương.
 
Bảng 3: Kiểm định sự hội tụ có điều kiện t&iacute;nh hiệu quả kinh tế - hồi quy không gian
với ma trận 
trọng số khoảng cách
 

Như vậy, với mục tiêu cần kiểm định sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện về t&iacute;nh hiệu quả kinh tế giữa các tỉnh th&agrave;nh, trong cả hai trư??ng hợp hồi quy dữ liệu bảng thông thường và hồi quy không gian, tất cả các trư??ng hợp đều cho thấy bằng chứng thống k&ecirc; mạnh m??? ủng hộ cho sự hội tụ này.
Kết luận và gợi ý ch&iacute;nh sách
Bài viết sử dụng số liệu về GRDP, quy m&ocirc; vốn, lực lượng lao động và độ mở thương mại để t&iacute;nh toán t&iacute;nh hiệu quả kinh tế của địa phương bằng phương pháp đường biên hiệu quả, từ đó kiểm định t&iacute;nh hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện trong t&iacute;nh hiệu quả kinh tế của các địa phương. Kết quả kiểm định bằng tất cả các phương pháp đều cho thấy có bằng chứng thống k&ecirc; mạnh về sự tồn tại của hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện của t&iacute;nh hiệu quả kinh tế của địa phương. Các địa phương đã đạt được mức hiệu quả kinh tế cao thường có tốc độ tăng trư??ng t&iacute;nh hiệu quả chậm lại, trong khi các địa phương có mức hiệu quả kinh tế thấp sẽ tăng trư??ng t&iacute;nh hiệu quả nhanh hơn.

Kết quả này góp phần giúp các nh&agrave; làm ch&iacute;nh sách trả lời câu hỏi rằng vì sao những tỉnh th&agrave;nh với quy m&ocirc; kinh tế lớn như th&agrave;nh phố Hồ Ch&iacute; Minh, Hà Nội… khi tiếp tục gia tăng đầu tư vốn vào kinh tế thường không đạt được mức tăng trư??ng như các tỉnh th&agrave;nh có quy m&ocirc; kinh tế nhỏ hoặc như giai đoạn đầu phát triển của địa phương. Điều này h&agrave;m ý rằng, khi địa phương đã đạt mức hiệu quả kinh tế cao, cần chú trọng hơn vào việc gia tăng chất lượng sử dụng nguồn vốn hơn là mở rộng quy m&ocirc; đầu tư vốn, và điều này cũng đúng với lực lượng lao động của địa phương. Việc nâng cao chất lượng nguồn lao động cần được chú trọng chứ không phải chỉ gia tăng quy m&ocirc; sử dụng lao động./.

 
Hà Văn Sơn - Trường Đại học Kinh tế TP.HCM
Nguyễn Văn Thắng - Nguyễn Thanh Bình - Cục Thống k&ecirc; 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 điện tử Yibang