1
MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Mạng lưới giao thông đóng vai trò quan trọng để góp phần phát triển kinh
tế của một quốc gia. Thực trạng giao thông tại các khu vực miền núi còn nhiều khó
khăn khiến kinh tế tại các vùng sâu, vùng xa phát triển không theo kịp cả nước. Để
giải quyết tốt bài toán về giao thông, cần có sự chung tay đóng góp về mặt lý luận
cũng như thực tiễn của các nhà tư vấn và các nhà nghiên cứu.
Các nghiên cứu trong nước dùng phân tích định lượng không nhiều. Bối cảnh
nghiên cứu thường chỉ là một khu vực kinh tế nhỏ so với cả nước, chưa có nghiên
cứu nào phân tích đầy đủ các yếu tố của giao thông gồm đường bộ, đường sắt, đường
thủy và đường hàng không mà chủ yếu chỉ xét tác động của giao thông đường bộ
trong một khu vực kinh tế. Mô hình sử dụng đơn lẻ mà chưa có phân tích ứng dụng
mô hình kinh tế lượng không gian. Thực tiễn và khoảng trống lý thuyết đặt ra vấn đề
cấp thiết của các nhà nghiên cứu cần tính toán định lượng đầy đủ tác động của hạ
tầng giao thông vận tải đến kinh tế trong cả nước và theo khu vực, từ đó cung cấp
những bằng chứng, cơ sở khoa học cho các nhà hoạch định chính sách đưa ra các giải
pháp và quyết sách hợp lý để định hướng phát triển hạ tầng giao thông tại Việt Nam
trong thời gian tới.
2. Mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu
2.1. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của hạ tầng giao thông vận tải đến
tăng trưởng kinh tế, từ đó rút ra các khuyến nghị về chính sách phát triển giao thông nhằm
phát huy hiệu quả của đầu tư cho hạ tầng giao thông vận tải.
Các mục tiêu cụ thể:
- Đánh giá tác động bao gồm tác động không gian của vốn đầu tư cho giao thông
đến tăng trưởng kinh tế trên cả nước, tại các khu vực kinh tế, so sánh và kết luận.
- Đánh giá tác động bao gồm tác động không gian của các loại hình vốn đầu tư cho
giao thông (vốn đầu tư hàng không; vốn đầu tư đường sắt, đường bộ, đường ống; vốn đầu
tư đường thủy; vốn đầu tư kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải) đến tăng trưởng kinh tế
trên cả nước, so sánh và kết luận.
- Đánh giá tác động bao gồm tác động không gian của mật độ đường cao tốc đến
tăng trưởng kinh tế trên cả nước, tại các khu vực kinh tế, so sánh và kết luận.
- Đề xuất, kiến nghị chính sách dựa trên các kết quả nghiên cứu đạt được nhằm
thúc đẩy và phát huy hiệu quả của hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam.
2
2.2. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Tác động của hạ tầng giao thông (vốn đầu tư giao thông,
mật độ đường cao tốc) đến tăng trưởng kinh tế cấp Tỉnh. Phạm vi: 63 tỉnh thành trong
cả nước, giai đoạn 2010 – 2017.
3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp phân tích định lượng; Phương pháp tổng hợp, phân tích và so sánh
Phần mềm chạy dữ liệu: STATA 15
Dữ liệu: Dữ liệu năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) của Phòng Thương mại và
Công nghiệp Việt Nam. Dữ liệu đường cao tốc của Bộ Giao thông Vận tải. Dữ liệu
các biến khác (GRDP, vốn, lao động) của Tổng cục Thống kê.
4. Những đóng góp mới của luận án
Luận án đã có các đóng góp mới về mặt học thuật:
- Luận án đã phân tích được tác động, bao gồm tác động lan tỏa không gian của vốn
đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế trên phạm vi cả nước và các khu vực.
- Luận án đã phân tích được tác động, bao gồm tác động lan tỏa không gian của các
loại hình vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế trong phạm vi cả nước.
- Luận án phân tích được tác động, bao gồm tác động lan tỏa không gian của mật độ
đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế trên phạm vi cả nước và các khu vực.
- Luận án sử dụng mô hình dữ liệu mảng kết hợp mô hình không gian, từ đó
tăng tính tin cậy cho phương pháp và kết quả ước lượng.
Những kết luận, đề xuất rút ra từ kết quả nghiên cứu:
(1) Tác động trực tiếp và tác động lan tỏa không gian của vốn đầu tư cho giao
thông đến tăng trưởng kinh tế là tích cực và có ý nghĩa thống kê, tác động gián tiếp lớn
hơn đáng kể so với tác động trực tiếp. Khu vực càng chiếm cơ cấu đầu tư giao thông cao,
tác động càng lớn. Điều này cho thấy sự cần thiết phát triển đầu tư đồng bộ cho giao
thông. Tại Miền Trung, tất cả các hệ số đều thấp nhất so với mặt bằng chung cả nước, do
đó tăng cường hơn nữa mức đầu tư giao thông so với cơ cấu chỉ chiếm 22% như giai
đoạn vừa qua tại khu vực này.
(2) Tác động trực tiếp của vốn đầu tư đường bộ (bao gồm cả đường sắt và
đường ống) trên cả nước là lớn nhất, sau đó đến vốn kho bãi và các hoạt động hỗ trợ
vận tải. Tác động lan tỏa không gian và do đó hệ số co giãn tổng hợp của KBHTVT
là lớn nhất. Các tác động là tích cực. Riêng đối với vốn đường thủy, dù tác động trực
tiếp là tích cực song tác động lan tỏa không gian là tiêu cực và lớn hơn nhiều so với
tác động trực tiếp, do đó tác động tổng hợp là tiêu cực. 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
3
cần có sự phối kết hợp đánh giá hiệu quả của nhiều tỉnh cho các dự án đầu tư đường
thủy tại một địa phương. Tại cấp độ tỉnh, vốn đầu tư đường hàng không chưa tìm thấy
ý nghĩa thống kê, do đó định hướng phát triển đường hàng không cần cho mục tiêu
phát triển theo vùng kinh tế bao gồm nhiều tỉnh.
(3) Tác động của mật độ đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế trên phạm vi cả
nước và các khu vực: Dù tác động trực tiếp của mật độ đường cao tốc là chưa có ý
nghĩa thống kê song tác động gián tiếp lớn hơn nhiều và có ý nghĩa thống kê, do đó
tác động tổng hợp là tích cực và có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ. Các khía cạnh xét tác
động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Quảng Ninh – Huế đều cao hơn so với tại
khu vực Đà Nẵng – Cà Mau. Nghiên cứu cho thấy tại Việt Nam trong giai đoạn hiện
nay, tác động của đường cao tốc sẽ tăng theo quy mô. Điều này gợi ý định hướng chính
sách phát triển mạnh mẽ đường cao tốc trên tất cả các tỉnh/ thành trong cả nước.
(4) Nghiên cứu cho thấy các biến kiểm soát như chất lượng lao động, tính minh
bạch và hỗ trợ gia nhập thị trường có tác động tích cực đến tăng trưởng. Do đó, cần
phát huy và nâng cao năng lực điều hành cấp tỉnh. Ứng dụng công nghệ thông tin để
rút ngắn thời gian, thủ tục hỗ trợ doanh nghiệp gia nhập thị trường, đặc biệt tập trung
phấn đấu tăng cao tính minh bạch, càng minh bạch thì nền kinh tế càng hưởng lợi.
5. Kết cấu của luận án
Nội dung chính của luận án được chia làm 3 chương
Chương 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Chương 2: THỰC TRẠNG HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI VIỆT NAM
VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG GIAI ĐOẠN 2010 - 2017
Chương 3: TÁC ĐỘNG CỦA HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI TỚI
TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ
Chương 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
1.1. Cơ sở lý luận
1.1.1. Một số khái niệm cơ bản về tăng trưởng kinh tế và vốn đầu tư
1.1.2. Một số khái niệm và đặc điểm chung về hạ tầng giao thông vận tải
1.1.3. Các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế
Có 4 yếu tố chính tác động lên tăng trưởng kinh tế là: vốn, nguồn nhân lực, tài
nguyên thiên nhiên và công nghệ.
Vai trò của vốn và công nghệ với tăng trưởng
4
Vai trò của nguồn nhân lực với tăng trưởng
Vai trò của tài nguyên thiên nhiên tới tăng trưởng
Vai trò của kết cấu hạ tầng giao thông:
Hạ tầng giao thông vận tải tác động kinh tế thông qua năng lực vận tải: Nghiên cứu
của Adam Smith (1998) đã nhấn mạnh vai trò của vận tải đến việc mở rộng thị trường, đặc
biệt là vận tải đường thủy. Kết cấu hạ tầng giao thông phát triển góp phần thu hút các hoạt
động kinh doanh của hộ gia đình và công ty. Ngoài ra, kết cấu hạ tầng kém cùng với các
điểm tắc nghẽn ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế. Nhiều nghiên cứu là bằng chứng thực
nghiệm về tác động của kết cấu hạ tầng giao thông đến tăng trưởng như nghiên cứu của
Canning (1999), Canning và cộng sự (2008), Finn (1993), Demurger (2001), Vũ Hoàng
Dương và cộng sự (2014).
Vai trò của thể chế tới tăng trưởng
Vai trò của các yếu tố phi kinh tế khác tới tăng trưởng
1.2. Tổng quan nghiên cứu
Các nghiên cứu trên thế giới.
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. 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.
Một nhóm các nghiên cứu được phát triển để ước lượng tác động của vốn giao
thông đến giá trị sản lượng đầu ra. Nhiều nghiên cứu xem xét tác động của vốn giao
thông đến tăng trưởng kinh tế bởi mô hình kinh tế lượng không gian.
Một nhóm các nghiên cứu tiếp cận tác động của kết cấu hạ tầng giao thông tới
tăng trưởng kinh tế. 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.
Các nghiên cứu ở Việt Nam
Các nghiên cứu định lượng tại Việt Nam về tác động của hạ tầng giao thông
vận tải đến phát triển kinh tế không nhiều. Nghiên cứu của Ngô Anh Tín (2017) sử
dụng dữ liệu các tỉnh đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2001 – 2014. Nghiên cứu
của Bùi Thị Hoàng Lan (2012), dữ liệu được sử dụng tại 7 tỉnh Đồng bằng Bắc Bộ
giai đoạn 2000 – 2010. Nghiên cứu của Vũ Hoàng Dương và cộng sự (2014), dữ liệu
1976 – 2011 cho mối liên hệ đồng thời giữa 3 biến là tổng chiều dài đường bộ, tổng
vốn đầu tư cho giao thông và tỉ lệ tăng trưởng GDP.
Hạn chế của các nghiên cứu trong nước là chưa xét đến tác động lan tỏa không
5
6
gian của hạ tầng giao thông vận tải. Phạm vi nghiên cứu thường là khu vực nhỏ so
với cả nước. Thêm vào đó, các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào vai trò của hạ tầng
giao thông mà chưa tính đến vai trò riêng phần của từng loại hình hạ tầng giao thông
vận tải. Từ đó, luận án đặt mục tiêu giải quyết các vấn đề trên.
Chương 2
THỰC TRẠNG HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI VIỆT NAM
TRONG GIAI ĐOẠN 2010 - 2017
2.1. Bối cảnh kinh tế và các chính sách phát triển hạ tầng giao thông vận
tải Việt Nam
Do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng, chỉ số giá tiêu dùng CPI tăng cao. Năm
2013 là năm bước ngoặt khi Chính phủ bắt đầu kiềm chế được lạm pháp. Năm 2012
có mức tăng GDP thấp nhất và có dấu hiệu hồi phục năm 2013. Hàng loạt các chính
sách, quy hoạch phát triển về chiến lược phát triển giao thông đã được phê duyệt.
Chính sách đầu tư phát triển giao thông:
Nghị định 77/CP do Chính phủ ban hành ngày 18/6/1997 về quy chế đầu tư
theo hình thức hợp đồng BOT áp dụng cho đầu tư trong nước. Từ đó, tại Việt Nam,
vốn đóng góp đầu tư vào tất cả các loại hạ tầng công cộng có bao gồm cả vốn đầu tư
tư nhân. Hiện nay, Quốc hội đã ban hành Luật số 64/2020/QH14 quy định về đầu tư
theo phương thức đối tác công tư ngày 18/6/2020 và có hiệu lực từ ngày 01/01/2021.
2.2. Thực trạng chung về hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam
2.3. Thực trạng về vốn đầu tư phát triển hạ tầng giao thông vận tải.
Vốn đầu tư cho giao thông xét theo ngành kinh tế:
Vốn đầu tư cho Vận tải, kho bãi bao gồm 5 ngành cấp 2, trong đó có 4 ngành
cấp 2 là vốn đầu tư cho giao thông vận tải, còn lại là đầu tư cho bưu chính và chuyển
phát. Giai đoạn 2010 – 2017, trung bình vốn đầu tư cho vận tải, kho bãi1 (không xét
đến đầu tư cho bưu chính và chuyển phát) chiếm trên 10% trong tổng vốn đầu tư toàn
xã hội (tính theo giá so sánh năm 2010).
1.3. Khung phân tích của luận án
Vốn: Vốn đầu tư cho
Mật độ đường cao tốc
giao thông/các loại hình
vốn đầu tư giao thông;
vốn đầu tư ngoài giao
thông
Tăng trưởng kinh tế
Nguồn nhân lực: số
lượng và chất lượng
Năng lực điều hành, thể chế
1.4. Kết luận chương 1
Chương 1 đã khái quát các vấn đề lý thuyết cơ sở liên quan đến tăng trưởng
kinh tế. Tổng hợp các định nghĩa cơ bản như tăng trưởng kinh tế, phát triển kinh tế,
GDP, GRDP, vốn đầu tư và các khái niệm và đặc điểm chung về hạ tầng giao thông
vận tải.
Cơ cấu vốn đầu tư cho các loại hình giao thông vận tải so với tổng vốn đầu tư
cho giao thông được thể hiện tại Hình 2.5:
Đường thủy
6,82%
Đường hàng không
Tổng quan các kết quả nghiên cứu định lượng ở nước ngoài và trong nước về
tác động của vốn đầu tư cho giao thông, của kết cấu hạ tầng giao thông tới tăng
trưởng kinh tế, từ đó nêu khoảng trống nghiên cứu mà luận án hướng tới.
Trên cơ sở tổng quan nghiên cứu, chương 1 kết luận về khung phân tích của
luận án trong đó đề xuất 2 hướng tiếp cận đánh giá tác động của hạ tầng giao thông,
bao gồm tác động của vốn đầu tư cho giao thông; tác động của mật độ đường cao tốc
tới tăng trưởng kinh tế.
Đường bộ, đường
sắt và đường ống
14,89%
Nội dung chương phân tích các nhân tố tác động đến tăng trưởng bao gồm: Vốn
và công nghệ; nguồn nhân lực; tài nguyên thiên nhiên; vai trò của kết cấu hạ tầng
giao thông; vai trò của thể chế và vai trò của các yếu tố phi kinh tế khác.
77,13%
Kho bãi và các hoạt
động hỗ trợ vận tải
Hình 2.5: Cơ cấu vốn đầu tư của các loại hình giao thông vận tải
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu của TCTK
1
Vốn đầu tư ngành vận tải, bến bãi trong toàn bộ luận án không xét đến vốn cho bưu chính và chuyển phát.
7
Vốn đầu tư cho vận tải đường sắt, đường bộ và đường ống:
Hình 2.6 cho cơ cấu vốn đầu tư cho vận tải đường sắt, đường bộ và đường
ống trong tổng vốn đầu tư cho giao thông vận tải tại các năm giai đoạn 2010 – 2017:
8
Vốn đầu tư cho giao thông xét theo các khu vực kinh tế:
Hình 2.11 cho thấy cơ cấu đầu tư giao thông của các miền trong cả nước:
36,27%
Miền Bắc
41,84%
Miền Trung
Miền Nam
21,89%
Hình 2.6: Cơ cấu vốn đầu tư cho vận tải đường sắt, đường bộ và đường ống (%)
Hình 2.11: Cơ cấu đầu tư giao thông của các Miền trong cả nước
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK
Vốn đầu tư cho vận tải đường thủy:
Hình 2.7 cho cơ cấu vốn đầu tư cho vận tải đường thủy trong tổng vốn đầu tư
cho giao thông vận tải tại các năm giai đoạn 2010 – 2017:
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK
2.4. Thực trạng hạ tầng đường cao tốc tại Việt Nam
Tính đến ngày 31/12/2017, cả nước có 702,95 km đường cao tốc đã hoàn thành
và đưa vào sử dụng. Địa hình đường bộ bị chia cắt tự nhiên thành 2 khu vực tại đèo
Hải Vân: từ Quảng Ninh đến Huế và khu vực từ Đà Nẵng đến Cà Mau. Cơ cấu đường
cao tốc tính đến ngày 30/12/2017 tại 2 khu vực trên được thể hiện tại Hình 2.12:
22,73%
31 tỉnh Miền Bắc và Bắc
Trung Bộ
32 tỉnh Miền Nam và
Nam Trung Bộ
77,27%
Hình 2.7: Cơ cấu vốn đầu tư cho vận tải đường thủy (%)
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK
Vốn đầu tư cho vận tải hàng không:
Tỉ lệ đầu tư cho đường hàng không không đáng kể, chỉ khoảng 1%.
Hình 2.12: Cơ cấu độ dài đường cao tốc tại 2 khu vực
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK
9
10
2.5. Phân tích thống kê về mối quan hệ giữa hạ tầng giao thông và tăng
trưởng kinh tế
Hình 2.13 cho biểu đồ tương quan giữa vốn đầu tư cho giao thông (KT) và GRDP:
Hình 2.16 và 2.17 cho tương quan giữa vốn đầu tư KBHTVT, vốn đầu tư hàng
không và GRDP:
Hình 2.16: Tương quan giữa vốn đầu tư KBHTVT và GRDP
Hình 2.13: Tương quan giữa vốn đầu tư cho giao thông và GRDP
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của TCTK và NGTK
Tương quan giữa GRDP và giao thông đường bộ, được thể hiện từ Hình 2.14:
Hình 2.14: Tương quan giữa vốn đầu tư đường bộ và GRDP
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của TCTK và NGTK
Tương quan giữa vốn đầu tư đường thủy và GRDP thể hiện tại Hình 2.15:
Hình 2.15: Tương quan giữa vốn đầu tư đường thủy và GRDP
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của TCTK và NGTK
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của TCTK và NGTK
Hình 2.17: Tương quan giữa vốn đầu tư đường hàng không và GRDP
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của TCTK và NGTK
Hình 2.18 cho tương quan giữa mật độ đường cao tốc và GRDP giai đoạn 2014 - 2017:
Hình 2.18: Tương quan giữa mật độ đường cao tốc và GRDP
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của TCTK và NGTK
11
12
2.6. Kết luận chương 2
Trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế thế giới, kinh tế Việt Nam đã bị ảnh
hưởng và có sự khởi sắc vào năm 2013 khi chỉ số lạm pháp được kiểm soát và tăng
trưởng GDP có dấu hiệu hồi phục. Đầu tư cho giao thông vận tải (không tính cho bưu
chính chuyển phát) chiếm khoảng 10% vốn đầu tư toàn xã hội. Trong đó vốn đầu tư
cho đường bộ, đường sắt và đường ống đạt mức 77%. Đầu tư đường thủy có tỉ lệ xấp
xỉ 7%, cho KBHTVT ở mức 15%. Tỉ lệ đầu tư cho đường hàng không không đáng
kể, chỉ khoảng 1%. Xét về kết cấu đường cao tốc, tính đến ngày 31/12/2017, cả nước
đã hoàn thành và đưa vào sử dụng trên 703 km, trong đó xây dựng tại khu vực từ
Quảng Ninh đến Huế chiếm trên 75%. Bên cạnh những kết quả đạt được, thực trạng
giao thông Việt Nam vẫn còn tồn tại hạn chế.
Chương 3
TÁC ĐỘNG CỦA HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI
TỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ
3.1. Phương pháp phân tích
3.2. Số liệu
Bộ số liệu mảng với đơn vị cấp Tỉnh trong giai đoạn 2010 – 2017, riêng số liệu
đường cao tốc, do các hạn chế khách quan nên được lấy trong giai đoạn 2014 – 2017.
Dữ liệu về đường cao tốc từ Bộ Giao thông Vận tải. Dữ liệu về vốn đầu tư giao
thông và các loại hình vốn đầu tư giao thông từ Tổng cục Thống kê. Các dữ liệu vĩ mô
khác như tổng sản phẩm trên địa bàn, lao động, tỉ lệ lao động qua đào tạo được lấy từ Niên
giám thống kê 63 tỉnh thành. Dữ liệu điều tra PCI (Provincial Competitiveness Index)
cung cấp trên website chính thức của Phòng Công nghiệp và Thương mại Việt Nam.
3.3. Tác động của vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế
3.1.1. Mô hình hồi quy dữ liệu mảng cơ bản
3.3.1. Mô hình đánh giá tác động của vốn đầu tư cho giao thông tới tăng
trưởng kinh tế
3.1.2. Mô hình hồi quy kinh tế lượng không gian
3.1.2.1. Ma trận trọng số không gian
Mô hình dữ liệu mảng
3.1.2.2. Các mô hình hồi quy kinh tế lượng không gian
Mô hình
SAC
Gần đây, Vega và Elhorst (2015) đã chỉ ra rằng các mô hình SAR, SEM và
SAC được sử dụng hạn chế trong nghiên cứu thực nghiệm: các mô hình SAR và SAC, tỷ lệ
giữa hiệu ứng lan tỏa và hiệu ứng trực tiếp là như nhau cho mọi biến giải thích, trong khi
trong mô hình SEM, hiệu ứng lan tỏa được đặt thành 0 khi xây dựng. Chỉ trong các mô hình
SLX, SDEM, SDM và GNS, các hiệu ứng lan tỏa không gian mới có thể nhận được bất kỳ
giá trị nào. Vì mô hình SLX là mô hình đơn giản nhất trong họ mô hình kinh tế lượng
không gian này nên lời khuyên đưa ra là lấy mô hình SLX làm điểm xuất phát khi một
nghiên cứu thực nghiệm tập trung vào các hiệu ứng lan tỏa không gian.
λ=0
= + ∗ + ∗ + ∗ + ∗
Mô hình
SAR
+ ∗ _ + ∑ ∈! ∗ + ∗ + "
(I)
Mô hình dữ liệu mảng không gian
Ma trận không gian M = {mij}, mô hình kinh tế lượng không gian SLX xét tác động
lan tỏa không gian của vốn đầu tư giao thông đến tăng trưởng kinh tế, mô hình có dạng:
Mô hình
GNS
λ=0
Mô hình
SDM
α=0
Mô hình
SLX
θ≡0
Mô hình
OLS
= + ∗ + ∗ + ∗ + ∗
+ ∗ #$% + ∑ ∈! ∗ + ∗ + & ∗ ' + "
Các bước ước lượng mô hình thực nghiệm
Mô hình
SDEM
θ≡0
Mô hình
SEM
Hình 3.1: Mối liên hệ giữa các dạng mô hình
Bước 1: Tiến hành ước lượng mô hình không xét tác động không gian (I) cho
tất cả các biến giải thích bao gồm: 2 biến vốn đầu tư (cho giao thông và ngoài giao
thông), 3 biến cho vốn lao động cùng tất cả các biến còn lại từ bộ dữ liệu PCI đóng
vai trò như biến kiểm soát.
Bước 2: Tiến hành loại bỏ các biến không ý nghĩa trong bộ dữ liệu PCI
xuất hiện đồng thời ở mô hình POLS, mô hình RE và mô hình FE. Chỉ giữ lại biến
(II)
13
14
trong bộ dữ liệu PCI nếu có ý nghĩa thống kê tại ít nhất một trong các mô hình trên.
Biến giải thích
Total effect
Bước 3a: Kiểm định mô hình (I), sử dụng kiểm định Breusch and Pagan
Lagrangian Multiplier lựa chọn giữa mô hình RE và POLS. Kiểm định Hausman
chọn giữa mô hình 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.
504/63
Mô hình sau bước 3a và 3b đều là RE, các kết quả được cho bởi Bảng 3.3:
Bảng 3.3: Mô hình RE (2a) và mô hình không gian SLX (2b) xét tác động của
vốn đầu tư cho giao thông tại khu vực Miền Bắc
Biến giải thích
Hệ số mô hình RE (2a) Hệ số mô hình SLX (2b)
LnKNT
0,262***
(0,042)
0,094***
(0,013)
1,063***
(0,083)
0,422***
(0,085)
0,119**
(0,055)
0,241***
(0,088)
0,072***
(0,022)
-4,576***
(0,762)
LnKT
Hệ số mô hình SLX (1b)
LnKNT
0,167***
(0,034)
0,166***
(0,017)
LnL
LnKT
0,048***
(0,014)
0,035***
(0,009)
LnTLRate
LnL
1,069***
(0,182)
1,040***
(0,077)
LnEntryCosts
LnTLRate
0,228***
(0,049)
0,198***
(0,034)
LnTransparency
LnLTraining_PCI
0,261***
(0,052)
0,172***
(0,047)
D
LnEntryCosts
0,163***
(0,042)
0,135***
(0,037)
_cons
LnTransparency
0,144**
(0,066)
0,094**
(0,042)
M_ LnKT
D
0,079***
(0,016)
0,034***
(0,014)
-2,193
(2,356)
-3,460***
(1,006)
0,163***
(0,028)
504/63
Kết quả mô hình tại Miền Bắc:
Hệ số mô hình FE (1a)
M_ LnKT
0,8036
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
Kết quả mô hình 63 tỉnh thành trong cả nước:
_cons
(0,8439; 0,8120; 0,8133)
Số quan sát / Số phần tử chéo
3.3.2. Kết quả mô hình tác động của vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng
kinh tế.
Biến giải thích
Hệ số mô hình SLX (1b)
0,198 ***
(0,027)
R2 (within; between; overall)
Bước 3b: Ước lượng mô hình không gian SLX (II) xét tác động lan tỏa không
gian của biến vốn đầu tư giao thông. Tiến hành kiểm lựa chọn mô hình.
Kết quả mô hình dữ liệu mảng (I) là mô hình FE (1a). Mô hình không gian (II)
sau bước 3b là mô hình tác động ngẫu nhiên SLX (1b) được thể hiện tại Bảng 3.2:
Bảng 3.2: Mô hình FE (1a) và mô hình không gian SLX (1b) xét tác động của
vốn đầu tư cho giao thông tại 63 tỉnh/thành
Hệ số mô hình FE (1a)
Total effect
R2 (within; between; overall)
(0,8624; 0,9254; 0,9226)
200/25
Số quan sát / Số phần tử chéo
0,226***
(0,025)
0,080***
(0,016)
1,125***
(0,101)
0,332***
(0,063)
0,074
(0,053)
0,169***
(0,058)
0,011
(0,021)
-7,333***
(1,337)
0,229***
(0,049)
0,309***
(0,048)
0,9138
200/25
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
Kết quả mô hình tại Miền Trung:
15
16
Kiểm định Hausman cho mô hình sau bước 3a là RE (3a), sau bước 3b là mô
hình tác động ngẫu nhiên SLX (3b), các kết quả cho bởi Bảng 3.4:
Bảng 3.5: Mô hình FE (4a) và mô hình không gian SLX (4b) xét tác động của vốn
đầu tư cho giao thông tại khu vực Miền Nam
Bảng 3.4: Mô hình RE (3a) và mô hình không gian SLX (3b) xét tác động của vốn
đầu tư cho giao thông tại khu vực Miền Trung
Biến giải thích
Hệ số mô hình RE (3a) Hệ số mô hình SLX (3b)
Biến giải thích
Hệ số mô hình FE (4a) Hệ số mô hình SLX (4b)
LnKNT
0,169**
(0,066)
0,153***
(0,030)
LnKNT
0,082***
(0,027)
0,080***
(0,027)
LnKT
LnKT
0,041**
(0,019)
0,029**
(0,012)
0,029
(0,020)
0,029*
(0,016)
LnL
LnL
0,918***
(0,112)
0,885***
(0,095)
0,646**
(0,302)
0,778***
(0,161)
LnTLRate
LnTLRate
0,392***
(0,081)
0,349***
(0,057)
0,130**
(0,054)
0,141***
(0,049)
LnLTraining_PCI
LnLTraining_PCI
0,248***
(0,087)
0,166**
(0,079)
0,257***
(0,094)
0,133
(0,086)
LnEntryCosts
LnEntryCosts
0,111**
(0,056)
0,091
(0,060)
0,285***
(0,060)
0,231***
(0,067)
D
D
0,071***
(0,019)
0,050***
(0,019)
0,119***
(0,020)
0,062***
(0,023)
1,155
(1,434)
0,884
(1,228)
4,260
(3,652)
0,970
(2,083)
(0,8846; 0,8395; 0,8428)
0,089***
(0,028)
0,118 ***
(0,027)
0,8388
152/19
152/19
_cons
M_ LnKT
Total effect
2
R (within; between; overall)
Số quan sát / Số phần tử chéo
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
Kết quả mô hình tại Miền Nam:
Mô hình sau bước 2a là mô hình FE (4a), mô hình không gian là RE, kết quả
thể hiện tại Bảng 3.5:
_cons
0,151***
(0,045)
0,180***
(0,048)
M_ LnKT
Total effect
R2 (within; between; overall)
(0,8421; 0,7820; 0,7741)
0,7604
152/19
152/19
Số quan sát / Số phần tử chéo
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
Tổng hợp và so sánh các kết quả
Kết hợp từ các mô hình SLX trên cả nước và tại 3 miền Bắc – Trung - Nam,
tiến hành so sánh các kết quả ước lượng, đặc biệt là tác động của vốn đầu tư cho giao
thông. Kết quả được tổng hợp tại Bảng 3.6:
17
18
Bảng 3.6: So sánh tác động của vốn đầu tư cho giao thông trên cả nước và
tại các khu vực
Biến giải thích
Cả nước
Miền Bắc
Miền Trung
Miền Nam
LnKNT
0,166***
0,226***
0,080**
0,153***
LnKT
0,035***
0,080***
0,029**
0,029*
LnL
1,040***
1,125***
0,885***
0,778***
LnTLRate
0,198***
0,332***
0,349***
0,141***
LnLTraining_PCI
0,172***
0,166**
0,133
LnEntryCosts
0,135***
0,074
0,091
0,231***
LnTransparency
0,094**
0,169***
D
0,034***
0,011
0,050***
0,062***
_cons
-3,460***
-7,333***
0,884
0,970
M_ LnKT
0,163***
0,229***
0,089***
0,151***
Total effect LnKT
0,198 ***
0,309 ***
0,118 ***
0,180***
R2
0,8036
0,9138
0,8388
0,7604
Số quan sát/số phần tử chéo
504/63
200/25
152/19
152/19
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
LnKNT
LnKPRRoad
LnKWTSupport
Hệ số mô hình FE
(5a)
0,170***
(,034)
0,032**
(,013)
0,007***
(0,002)
Hệ số mô hình
SLX (5b)
0,158***
(0,017)
0,022***
(0,008)
0,009***
(0,003)
1,087***
(0,179)
0,232***
(0,050)
0,258***
(0,051)
0,150***
(0,041)
0,138**
(0,067)
0,078***
(0,016)
-2,305
(2,311)
0,989***
(0,076)
0,189***
(0,033)
0,204***
(0,046)
0,027
(0,039)
0,068*
(0,041)
0,005
(0,014)
-1,869*
(1,007)
0,066**
(0,029)
0,094***
(0,014)
LnKWaterways
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
3.4. Tác động của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế
3.4.1. Mô hình dữ liệu mảng và dữ liệu mảng không gian đánh giá tác động
của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế
Mô hình có dạng:
= + ∗ + ∗ ( ) + ∗ * + ,-
+ ∗ *."//( + ∗ 0+ ,- + ∗ + ∗
+ ∗ _ + ∑ ∈! ) ∗ 1 + ∗ + "
(III)
Từ mô hình (III), nghiên cứu tập trung xét tác động lan tỏa không gian của các
loại hình vốn đầu tư giao thông bởi mô hình kinh tế lượng không gian SLX:
= + ∗ + ∗ ( ) + ∗ * + ,- + ∗ *."//(
+ ∗ 0+ ,- + ∗ + ∗ + ∗ _ + ∑ ∈! ) ∗ 1
+ ∗ + & ∗ '( ) + 2 ∗ '* + ,- + 3 ∗ '*."//(
+ 4 ∗ '0+ ,- + "
(IV)
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 từ bước 1 đến
bước 3, thực hiện các bước 4a và 4b cho ước lượng mô hình (IV). Kết quả mô hình
(III) là mô hình FE (5a). Ước lượng kết quả sau bước 4a có mô hình không gian tác
động ngẫu nhiên (5b). Mô hình thực nghiệm cuối cùng sau bước 4b là mô hình không
LnL
LnTLRate
LnLTraining_PCI
LnEntryCosts
LnTransparency
D
_cons
M_ LnKPRRoad
M_ KWTSupport
M_ LnWaterways
0,089***
(0,029)
0,103***
(0,014)
Total effect LnKPRRoad
Total effect KWTSupport
Total effect
LnWaterways
R2 (within; between;
overall)
Số quan sát / Số phần tử
chéo
Hệ số mô hình
SLX (5c)
0,157***
(0,016)
0,022***
(0,008)
0,009***
(0,002)
0,003*
(0,002)
1,013***
(0,076)
0,185***
(0,033)
0,199***
(0,045)
0,034
(0,039)
0,069*
(0,041)
0,016
(0,014)
-1,955**
(1,002)
0,068**
(0,028)
0,101***
(0,014)
-0,038***
(0,013)
0,089 ***
(0,029)
0,110***
(0,014)
-0,035***
(0,013)
(0,8420; 0,8080; 0,
8094)
0,8187
0,8171
504/63
504/63
504/63
19
20
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
3.5. Tác động của mật độ đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế
3.5.1. Mô hình dữ liệu mảng và dữ liệu mảng không gian
Mô hình có dạng:
LnGRDP = a1 + a2*LnKA + a3*LnL + a4*LnTLRate + a5* NaHWDensity + a6*Y2015
+ a7*Y2016 + a8*Y2015 + u
(V)
Mô hình kinh tế lượng không gian tập trung nghiên cứu tác động không
gian của mật độ đường cao tốc, mô hình SLX có dạng:
LnGRDP = a1+a2*LnKA +a3*LnL+a4*LnTLRate+a5*NaHWDensity+a6*Y2015
+ a7*Y2016 + a8*Y2015 + a9*MNaHWDensity + u
(VI)
3.5.2. Tác động của mật độ đường cao tốc tại 63 tỉnh/thành.
Các kết quả được thể hiện tại Bảng 3.11:
Bảng 3.11: Mô hình RE (6.2a) và mô hình không gian SLX (6b) xét tác động của
mật độ đường cao tốc tại 63 tỉnh/thành
Biến giải thích
Biến giải thích
Hệ số mô hình RE (6.2a) Hệ số mô hình SLX (6b)
R2 (within; between; overall)
(0,7937; 0,7707; 0,7704)
0,7251
Số quan sát / Số phần tử chéo
252/63
252/63
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
3.5.3. Tác động của mật độ đường cao tốc tại các khu vực kinh tế
Tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Quảng Ninh – Huế:
Kết quả sau các kiểm định lựa chọn mô hình RE, mô hình thực nghiệm của (V)
là mô hình RE (7a), mô hình không gian SLX (7b) được trình bày tại Bảng 3.12:
Bảng 3.12: Mô hình RE (7a) và mô hình không gian SLX (7b) xét tác động của
mật độ đường cao tốc tại khu vực Quảng Ninh - Huế
Biến giải thích
Hệ số mô hình RE (7a) Hệ số mô hình SLX (7b)
LnKA
0,110***
(0,052)
0,058*
(0,033)
Hệ số mô hình RE (6.2a) Hệ số mô hình SLX (6b)
LnKA
0,111***
(0,031)
0,075***
(0,029)
LnL
1,127***
(0,133)
1,148***
(0,120)
LnL
1,061***
(0,098)
1,000***
(0,115)
LnTLRate
0,356***
(0,118)
0,227***
(0,085)
LnTLRate
0,087*
(0,047)
0,073*
(0,042)
NaHWDensity
0,0014
(0,0012)
0,0024*
(0,0013)
NaHWDensity
0,0004
(0,0013)
0,0012
(0,0011)
Y2015
0,070***
(0,014)
-0,00007
(0,02357)
Y2015
0,062***
(0,011)
0,027**
(0,013)
Y2016
0,131***
(0,021)
0,089***
(0,020)
Y2016
0,123***
(0,012)
0,108***
(0,011)
Y2017
0,181***
(0,030)
0,153***
(0,023)
Y2017
0,176***
(0,014)
0,160***
(0,014)
_cons
-0,830
(1,629)
-0,190
(1,467)
_cons
0,952
(1,202)
2,264
(1,528)
M_ NaHWDensity
0,0273***
(0,0063)
Total effect NaHWDensity
0,0285***
(0,0066)
M_ NaHWDensity
0,0332***
(0,0084)
Total effect NaHWDensity
0,0356***
(0,0090)
R2 (within; between; overall)
Số quan sát / Số phần tử chéo
(0,8347; 0,8546; 0,8542)
0,8421
124/31
124/31
21
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
22
Biến giải thích
Tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Đà Nẵng – Cà Mau:
Kết quả mô hình không xét tác động không gian RE (8a) và mô hình không
gian SLX (8b) được trình bày tại Bảng 3.13:
Bảng 3.13: Mô hình RE (8a) và mô hình không gian SLX (8b) xét tác động của
mật độ đường cao tốc tại khu vực Đà Nẵng – Cà Mau
Biến giải thích
Hệ số mô hình RE (8a) Hệ số mô hình SLX (8b)
0,114**
(0,057)
0,766***
LnL
(0,203)
0,048
LnTLRate
(0,050)
-0,0003
NaHWDensity
(0,0026)
0,038*
Y2015
(0,016)
0,109***
Y2016
(0,017)
0,146***
Y2017
(0,021)
5,106*
_cons
(2,905)
0,0240*
M_ NaHWDensity
(0,0126)
0,0237*
Total effect NaHWDensity
(0,0132)
R2 (within; between; overall)
(0,7709; 0,7590; 0,7577)
0,7515
128/32
128/32
Số quan sát / Số phần tử chéo
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI
LnK
0,165***
(0,058)
0,919***
(0,151)
0,067
(0,055)
-0,0007
(0,0030)
0,045***
(0,015)
0,096***
(0,017)
0,135***
(0,019)
2,180
(1,863)
3.5.4. So sánh tác động của đường cao tốc trên cả nước và các khu vực
Từ kết quả của các mô hình kinh tế lượng không gian, tiến hành so sánh, kết
quả thể hiện tại Bảng 3.14:
Bảng 3.14: So sánh tác động của mật độ đường cao tốc trên cả nước và các khu vực
Hệ số mô hình
Khu vực Quảng Khu vực Đà Nẵng
Biến giải thích
cả nước
Ninh - Huế
– Cà Mau
LnKA
0,075***
0,058*
0,114**
LnL
LnTLRate
NaHWDensity
Y2015
Y2016
Y2017
_cons
M_ NaHWDensity
Total effect
NaHWDensity
R2
Số quan sát / Số phần
tử chéo
Hệ số mô hình
cả nước
(0,029)
1,000***
(0,115)
0,073*
(0,042)
0,0012
(0,0011)
0,027**
(0,013)
0,108***
(0,012)
0,160***
(0,014)
2,264
(1,528)
0,0273***
(0,0063)
0,0285***
(0,0066)
0,7251
Khu vực Quảng
Ninh - Huế
(0,033)
1,148***
(0,120)
0,227***
(0,085)
0,0024*
(0,0013)
-0,00007
(0,02357)
0,089***
(0,020)
0,153***
(0,023)
-0,190
(1,467)
0,0332***
(0,0084)
0,0356***
(0,0090)
0,8421
Khu vực Đà Nẵng
– Cà Mau
(0,057)
0,766***
(0,203)
0,048
(0,050)
-0,0003
(0,0026)
0,038*
(0,016)
0,109***
(0,017)
0,146***
(0,021)
5,106*
(2,905)
0,0240*
(0,0126)
0,0237*
(0,0132)
0,7515
252/63
124/31
128/32
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu NGTK và Bộ GTVT
3.6. Kết luận chương 3
Chương 3 của luận án đã phân tích tác động của vốn đầu tư cho giao thông tại
Việt Nam, sau đó xét riêng trên các miền Bắc – Trung – Nam, đồng thời nghiên cứu
phân tách để so sánh tác động của các loại hình vốn đầu tư giao thông (vốn đường
sắt, đường bộ và đường ống; vốn đường thủy; vốn đường hàng không, vốn kho bãi
và các hoạt động hỗ trợ vận tải) tới tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.
Chương 3 tiếp tục đánh giá tác động của mật độ đường cao tốc đến kinh tế tại
Việt Nam. Ngoài ra nghiên cứu phân tách tác động của đường cao tốc trên 2 khu vực,
từ Quảng Ninh – Huế gồm 31 tỉnh và khu vực Đà Nẵng – Cà Mau bao gồm 32 tỉnh.
KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
1. Kết luận
Luận án đánh giá tác động của vốn đầu tư cho giao thông thông tại Việt Nam,
sau đó xét riêng tại các miền Bắc – Trung – Nam, đồng thời nghiên cứu phân tách để
23
24
so sánh tác động của các loại hình vốn đầu tư giao thông (vốn đường sắt, đường bộ và
đường ống; vốn đường thủy; vốn đường hàng không, vốn kho bãi và các hoạt động
hỗ trợ vận tải) tới tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam.
Luận án đánh giá tác động của mật độ đường cao tốc đến kinh tế tại Việt Nam,
nghiên cứu phân tách tác động của đường cao tốc trên 2 khu vực, từ Quảng Ninh –
Huế gồm 31 tỉnh và khu vực Đà Nẵng – Cà Mau, tiến hành so sánh và kết luận.
Kết quả luận án thu được như sau:
(1) Tác động của vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế trên phạm vi cả
nước và các khu vực: Tác động trực tiếp và tác động lan tỏa không gian của vốn đầu tư
cho giao thông đến tăng trưởng kinh tế là tích cực và có ý nghĩa thống kê, tác động gián
tiếp lớn hơn đáng kể so với tác động trực tiếp. Tác động trực tiếp và gián tiếp mạnh mẽ
nhất đều thuộc về khu vực Miền Bắc, hiệu quả thấp nhất ở khu vực miền Trung.
(2) Tác động của các loại hình vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế trong
phạm vi cả nước: Tác động trực tiếp của vốn đầu tư đường bộ (bao gồm cả đường sắt và
đường ống) trên cả nước là lớn nhất, sau đó là tác động trực tiếp của vốn đầu tư đầu tư kho bãi
và các hoạt động hỗ trợ vận tải. Tác động lan tỏa không gian của KBHTVT là lớn nhất, do đó
hệ số co giãn tổng hợp là lớn nhất. Các tác động là tích cực. Riêng đối với vốn đường thủy, dù
tác động trực tiếp là tích cực song tác động lan tỏa không gian là tiêu cực và lớn hơn nhiều so
với tác động trực tiếp, do đó tác động tổng hợp là tiêu cực. Tại cấp độ tỉnh, vốn đầu tư đường
hàng không chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê.
(3) Tác động của mật độ đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế trên phạm vi cả
nước và các khu vực: Dù tác động trực tiếp của mật độ đường cao tốc là chưa có ý nghĩa
thống kê song tác động gián tiếp lớn hơn nhiều và có ý nghĩa thống kê, do đó tác động
tổng hợp là tích cực và có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ. Các khía cạnh xét tác động của
mật độ đường cao tốc tại khu vực Quảng Ninh – Huế đều cao hơn so với tại khu vực Đà
Nẵng – Cà Mau. Nghiên cứu cho thấy tại Việt Nam trong giai đoạn hiện nay, tác động
của đường cao tốc sẽ tăng theo quy mô.
(4) Nghiên cứu cho thấy các biến kiểm soát như chất lượng lao động, tính minh
bạch và hỗ trợ gia nhập thị trường có tác động tích cực đến tăng trưởng.
2. Kiến nghị
Tác động của vốn đầu tư giao thông là tích cực, khu vực càng chiếm cơ cấu đầu
tư giao thông cao, tác động càng lớn. Điều này cho thấy sự cần thiết phát triển đầu tư
cho giao thông. Tại Miền Trung, tất cả các hệ số đều thấp nhất so với mặt bằng chung
cả nước, do đó tăng cường hơn nữa mức đầu tư giao thông so với cơ cấu chỉ chiếm
22% như giai đoạn vừa qua tại khu vực này.
Tác động trực tiếp và lan tỏa không gian của các loại hình vốn đầu tư đường bộ
(bao gồm đường sắt và đường ống), vốn KBHTVT đều tích cực. Đối với đường thủy,
tác động trực tiếp là dương và nhỏ trong khi tác động gián tiếp âm và lớn. 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 phối kết hợp đánh giá hiệu quả của nhiều tỉnh cho các dự
án đầu tư đường thủy tại một địa phương.
Nghiên cứu chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê của vốn đầu tư đường hàng không tại cấp
Tỉnh, do đó kiến nghị thận trọng đầu tư loại hình giao thông này tại mỗi tỉnh, định hướng phát
triển đường hàng không cần cho mục tiêu phát triển theo vùng kinh tế bao gồm nhiều tỉnh.
Nghiên cứu cho thấy tác động kết nối không gian của đường cao tốc là rất tốt. Với khu
vực mật độ cao tốc càng nhiều, tác động lan tỏa không gian càng lớn. Điều này gợi ý định
hướng chính sách phát triển mạnh mẽ đường cao tốc trên tất cả các tỉnh/ thành trong cả nước.
Các biến thể hiện vốn nhân lực như số lượng lao động, tỉ lệ lao động đang làm việc
qua đào tạo, đào tạo lao động của PCI đều có ý nghĩa thống kê: Điều này cho thấy để tăng
trưởng kinh tế cần chú trọng là nâng cao chất lượng lao động, tăng tỉ lệ đào tạo và đào tạo
lại lao động, nâng cao chất lượng đào tạo phổ thông, dạy nghề, tăng kinh phí cho đào tạo lao
động, tăng cường sử dụng công nghệ thông tin trong tuyển dụng lao động.
Các biến trong bộ chỉ số PCI có ý nghĩa thống kê khi xét tác động đến tăng trưởng
kinh tế là: Gia nhập thị trường, Tính minh bạch. Điều này cho thấy việc cần rút ngắn thời
gian, thủ tục và ứng dụng công nghệ thông tin cho các thủ tục hành chính, đặc biệt là thủ tục
đăng ký, thay đổi hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Đồng thời, cần tập trung phấn
đấu tăng cao tính minh bạch, càng minh bạch thì nền kinh tế càng hưởng lợi.
3. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
- Mở rộng nghiên cứu cho tác động của các dạng kết cấu hạ tầng giao thông khác tới
tăng trưởng kinh tế: số lượng cảng biển, hạ tầng sân bay, đường sắt
- Mở rộng phương pháp nghiên cứu như phương pháp cân bằng tổng thể, phương
pháp hồi quy ngưỡng. Mở rộng mô hình nghiên cứu như mô hình VAR (Vector
Autoregression), mô hình VECM (Vector Error Correction Model), dạng mô hình hồi quy
Barro, dạng mô hình không tuyến tính như Translog. Kết hợp nhiều dạng ma trận không
gian và nhiều dạng mô hình không gian.
- Kết hợp thêm các biến giải thích, thêm các biến trễ thời gian hoặc đánh giá cho biến
phụ thuộc là năng suất nhân tố tổng hợp (Total Factor Productivity - TFP).
- Xem thêm -
.PDF 
12 
105 
52 
