Ảnh hưởng của hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam

Chia sẻ: ViSteveballmer ViSteveballmer | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

39
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích của bài viết này là phân tích tác động của hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian khảo sát từ năm 1992 đến năm 2019.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ảnh hưởng của hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam

ẢNH HƯỜNG CỦA HẠ TẦNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM TS Lê Trung Đạo* TS Nguyễn Quyết* TÓM TẮT Trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0, chuyển đổi số là yêu cầu tất yếu để các nước đạt mục tiêu tăng trưởng nhanh và bền vững. Trong đó, hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông là nền tảng cốt lõi để hiện thực mục tiêu này. Mục đích của bài viết này là phân tích tác động của hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian khảo sát từ năm 1992 đến năm 2019. Mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM– Vector Error Correction Model) được sử dụng để phân tích sự tác động trong ngắn hạn và dài hạn. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn và dài hạn. Từ khóa: Hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông, Tăng trưởng kinh tế, Việt Nam, Entropy. 1. GIỚI THIỆU Theo UNESCO (2006) công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) là dạng công nghệ được sử dụng để truyền, lưu trữ, tạo, chia sẻ hoặc thay đổi thông tin. ICT bao gồm các công nghệ như: radio, truyền hình, video, DVD, điện thoại (đường dây cố định và di động), hệ thống vệ tinh, phần cứng, phần mềm máy tính, mạng, cũng như các thiết bị và dịch vụ liên quan với những công nghệ này. Theo Boritz (2000) cho rằng ICT là sự hiện diện của các công cụ vi điện tử, viễn thông được sử dụng trong việc thu thập, phân tích tự động, lưu trữ, truy xuất, thao tác, quản lý, điều khiển, chuyển động, hiển thị, truyền, tiếp nhận, trao đổi định lượng và dữ liệu định tính. Thuật ngữ công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) thường được sử dụng như một từ đồng nghĩa mở rộng của công nghệ thông tin (CNTT), nhưng thuật ngữ ICT nhấn mạnh vai trò của truyền thông và sự tích hợp của viễn thông (đường dây điện thoại và tín hiệu không dây) (Ali & Iqbal, 2016). Hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông bao gồm mạng điện thoại kỹ thuật số, điện thoại di động, khả năng kết nối internet với máy chủ, đường truyền băng thông rộng và các công nghệ khác (Pradhan, Mallik, & Bagchi, 2018). Trường Đại học Tài chính – Marketing. * 14 -
Hạ tầng ICT có vai trò rất quan trọng trong phát triển kinh tế và xã hội, hợp tác quốc tế trong lĩnh vực tài chính, thương mại, xóa đói giảm nghèo (Shirazi và cộng sự, 2009; Bon và cộng sự, 2016). Hơn nữa, đầu tư vào ICT giúp doanh nghiệp giảm chi phí giao dịch, gia tăng hiệu quả sự phối hợp giữa các bên dẫn đến năng suất lao động sẽ tăng lên (Erumban & Das, 2016). Cho đến nay, bằng những phương pháp khác nhau, một số học giả đã nghiên cứu về tác động của hạ tầng ICT đến tăng trưởng kinh tế, được thực nghiệm chủ yếu tại các quốc gia có nền kinh tế đã phát triển và kết quả nghiên cứu vẫn chưa có sự đồng thuận (Castells, 1999; Lestage và cộng sự, 2013; Mansell & Wehn, 1998; Nasab, & Aghaei, 2009; Nulens & Van Audenhove, 1998; Olalekan, 2013; Pradhan, 2016; Shiu, & Lam, 2008; Zahra, Azim, & Mahmood, 2008). Đối với những nước đang phát triển như Việt Nam, những nghiên cứu như vậy vẫn còn khá hạn chế. Do đó, những nghiên cứu tương tự cần được tiếp tục thực hiện nhằm tìm kiếm những bằng chứng đáng tin cậy hỗ trợ cho công tác quản lý điều hành là điều cần thiết. Mục đích của bài viết này là phân tích tác động của hạ tầng ICT đến tăng trưởng kinh tế trường hợp Việt Nam. Để đạt được mục tiêu trên, phần tiếp theo của bài viết sẽ trình bày tổng quan cơ sở lý thuyết liên quan đến vấn đề nghiên cứu, tiếp theo là phần mô tả về phương pháp nghiên cứu, kết quả thực nghiệm từ phương pháp mô hình hồi quy và sau cùng là phần kết luận. 2. TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 2.1. Vai trò của công nghệ đối với tăng trưởng kinh tế Lý thuyết tăng trưởng kinh tế tân cổ điển đã nhấn mạnh vai trò của đổi mới công nghệ đối với tăng trưởng kinh tế. Lý thuyết này giải thích rằng, tăng trưởng kinh tế trong dài hạn là kết quả tạo ra từ quá trình tích lũy vốn, tăng dân số, tiến bộ công nghệ, tất cả đều được xem là yếu tố ngoại sinh (Solow, 1956). Theo lý thuyết tăng trưởng kinh tế (mới) càng chú trọng nhiều hơn đến công nghệ, ý tưởng đổi mới sáng tạo trong quá trình tăng trưởng và tiến bộ công nghệ có ý nghĩa trong việc điều chỉnh nhịp độ tăng trưởng kinh tế của quốc gia (Schumpeter, 1949). Để nhận thức rõ vai trò then chốt của tiến bộ công nghệ đối với tăng trưởng kinh tế, những nhà kinh tế học lập luận trên cơ sở hàm sản xuất Cobb-Douglas như sau: =Y A t K α L1−α , α ∈ (0;1) (1) Trong đó: Y: là sản lượng đầu ra, K: là vốn, L là lao động, At chỉ sự tiến bộ công nghệ và phụ thuộc vào thời gian. Chia hai vế cho L sẽ thu được hàm số tương đương. Y / L = A(t 0 ).(K / L)α (2) Đặt lại Y/L=y; K/L=k, suy ra hàm số như sau: y = A(t 0 ).(k)α (3) - 15
Hình 1. Vai trò của công nghệ đối với tăng trưởng Nguồn: Snowdon, B., & Vane, H. R. (2005) Từ phương trình (3) cho thấy nếu có sự thay đổi công nghệ tức thành phần A(t) thay đổi và gia tăng k chắc chắn sẽ làm gia tăng y. Mặt khác, công nghệ là yếu tố ngoại sinh, vì vậy nếu thay đổi A(t) sẽ làm cho hàm sản xuất sẽ dịch chyển lên trên, dẫn đến năng suất lao động sẽ tăng lên. Tiến bộ công nghệ không những làm tăng năng suất lao động, vốn mà còn tạo ra các nguồn lực khác thông qua việc khám phá ra các phương thức sản xuất mới trong quá trình sản xuất. Kết quả của tiến bộ công nghệ là sản xuất nhiều hàng hóa hơn với một lượng yếu tố đầu vào cố định, công nghệ là yếu tố tiên quyết hàng đầu giúp phân bổ vốn và lao động một cách hiệu quả trong nền kinh tế (Acemoglu, 2016). Nhìn chung, công nghệ được xem như một yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất có thể giúp giảm chi phí, tăng chất lượng sản phẩm, tích lũy vốn, tăng năng suất lao động và tăng sản lượng trong dài hạn. 2.2. Một số nghiên cứu liên quan Cho đến nay, chủ đề mối quan hệ giữa hạ tầng ICT và tăng trưởng kinh tế đã dành được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều tác giả, phổ biến là những nghiên cứu thực nghiệm tại những quốc gia có nền kinh tế đã phát triển. 16 -
Bảng 1. Tóm tắt một số nghiên cứu Tác giả Khu vực nghiên cứu Phương pháp Kết luận Pradhan et al. (2016) 21 nước châu Á 1991 – 2012; VAR ICT GDP Farhadi et al. (2012) 159 nước 2000 – 2009; GMM ICT GDP Latif et al. (2018) Các nước thuộc BRICS 2000 – 2014; OLS; ICT → GDP FMOLS; DOLS Jin & Moon (2015) 128 nước (1999 – 2012); FE ICT GDP Niebel (2018) Nước mới nổi, đang 1995 – 2010; OLS; ICT ≠ GDP phát triển FE; RE Vu (2011) 102 nước 1996 – 2005; GMM ICT GDP Qureshi and Najjar 32 đảo nhỏ 2009 – 2012; Hồi quy ICT  ⋅⋅⋅  GDP (2017) Sassi & Goaied (2013) Nước thuộc MENA 1960 to 2009; GMM ICT → GDP Sepehrdoust (2018) OPEC 2002 – 2015; GMM ICT → GDP Shi et al. (2017) China 1990 – 2013 Hình chữ U Ishida (2014) Japan 1980 – 2010; ARDL ICT GDP Salahuddin & Alam Australia 1985 – 2012; ARDL ICT ≠ GDP (2015)  ⋅⋅⋅  : Tác động gián tiếp; : Tác động trực tiếp Nguồn: Tác giả tóm tắt 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Trọng số Entropy Trọng số Entropy là phương pháp sử dụng xác suất để đo mức độ không chắc chắn của thông tin quyết định dựa vào trọng số của các thuộc tính (Shannon & Weaver, 1947; Zeleny, 1982). Các bước thực hiện như sau: Bước 1: Chuẩn hóa số liệu Gọi xij là dữ liệu của chỉ tiêu thứ j của mẫu thứ i (i = 1, 2, …, m; j = 1, 2, 3,…, n), chuẩn hóa dữ liệu bằng công thức: x ij − x min( j) =x ij' × 40 + 60 (4) x max( j) − x min( j) - 17
Trong đó: x ij' là giá trị dữ liệu sau khi chuẩn hóa, i: là năm, j là chỉ tiêu tổng thể, xij là dữ liệu ban đầu, xmax(j) là dữ liệu lớn nhất của chỉ tiêu j, xmin(j) là giá trị nhỏ nhất của chỉ tiêu j. Bước 2: Tính tỷ lệ của x ij' x ij' R ij = m (5) ∑x i =1 ' ij Bước 3: Tính Entropy của chỉ tiêu thứ j 1 m E j = −( )∑ R ij ln R ij (6) ln m i =1 Bước 4: Tính thành phần sai biệt Gj của chỉ tiêu j Gj = 1 – Ej (7) Nếu Gj càng lớn thì xj càng quan trọng hay càng mạnh. Bước 5: Tính trọng số Wj của x ij' Gj 1− E j Wj = = n n (8) =j 1 =j 1 ∑Gj ∑ (1 − E ) j Bước 6: Tính chỉ số ICTi cho năm thứ i n ICTi = ∑ WjR ij (9) j=1 ICTi: là chỉ số đo lường sự phát triển của hạ tầng ICT năm thứ i, chỉ số này càng lớn chứng tỏ hạ tầng của ICT phát triển càng mạnh và ngược lại. 3.2. Mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM) Theo Hoffman (1996), trong phân tích chuỗi thời gian, nếu sử dụng mô hình VAR trên chuỗi tích hợp thường phát sinh quan hệ hồi quy giả (Spurious relationship). Do đó, hai giải pháp được khuyến khích để khắc phục là sử dụng mô hình VAR trên chuỗi sai phân hoặc sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (VECM). Trong thực tế, VECM được ưu tiên hơn vì nó giải thích được các mối quan hệ trong dài hạn và cho ra các hệ số ước lượng hiệu quả. Quy trình các bước thực hiện VECM tóm tắt như sau: (1) kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu; (2) Chạy mô hình hồi quy VAR(p); (3) Xác định bậc trễ tối ưu dựa theo các tiêu 18 -
chuẩn AIC (Akaike information criterion), SIC (Schwarz information criterion) và HQC (Hannan–Quinn criterion); (4) Mô hình VECM có dạng: k ∆yt = Πyt −1 + ∑ Γi ∆yt −1 + µ + ε t (10) i =1 Trong đó: yt là véc tơ (n × 1) của biến, μ là véc tơ (n × 1) hằng số, Γn×(k–1) là ma trận hệ số trong ngắn hạn, εt vec tơ (n × 1) sai số ngẫu nhiên thỏa tính nhiễu trắng và Πn×n là ma trận hệ số. Theo Johansen (1988) và Johansen and Juselius (1990), hai phương pháp thống kê được dùng để kiểm định số vec tơ đồng liên kết như sau: Phương pháp 1: Kiểm định phần tử đường chéo và vết của ma trận (Trace) Giả thuyết thống kê: H0: rank(Π) ≤ r và H1: rank(Π) > r. Thống kê kiểm định: n −T ∑ ln(1 − λˆi ) λtrace (r ) = (11) i = r +1 Trong đó: r: số véctơ đồng liên kết, Π: ma trận trị riêng khác không, T: số mẫu, λˆi : giá trị ước lượng của trị riêng thứ i và n: số trị riêng và tuân theo luật phân phối χ2. Phương pháp 2: Kiểm định giá trị riêng cực đại (Maximum Eigenvalue) Giả thuyết thống kê: H0: rank(Π) = r và H1: rank(Π) = r +1. Thống kê kiểm định: n λtrace (r , r + 1) =−T ∑ ln(1 − λˆi +1 ) (12) i = r +1 Trong thực nghiệm đa số kết quả của hai kiểm định này là thống nhất nhau. 3.3. Mô hình kinh tế lượng Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian giai đoạn 1992 – 2019, nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ cơ sở dữ liệu Ngân Hàng Thế Giới (World Bank). Trên cơ sở những nghiên cứu trước, mô hình nghiên cứu được đề xuất như sau GDPt = f ( ICTt , OPEN t ) (13) Trong đó: GDPt (biến phụ thuộc) là GDP thực theo giá USD năm 2010 (Đơn vị tính: Tỷ UDS) đại diện cho tăng trưởng kinh tế (Chikalipah & Makina, 2019; Xu và cộng sự, 2018; Khan, 2018). Biến OPENt là độ mở thương mại (%) (Zhang, 2019; Baloch và cộng sự, 2018). Biến ICTt là chỉ số tổng hợp đo lường cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông, được tổng hợp theo phương pháp Entropy từ 3 biến (i) Tỷ lệ người dân sử dụng Internet (%), - 19
(ii) Thuê bao điện thoại cố định trên 100 dân, (iii) Thuê bao điện thoại di động trên 100 dân (%) (Asongu & Le Roux, 2017; Park, Meng, & Baloch, 2018; David, 2019). Hình 2. Chỉ số hạ tầng ICT Việt Nam Nguồn: Tác giả tính theo Entropy 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả Phân tích thống kê mô tả nhằm cung cấp những thông tin khái quát về bộ số liệu nghiên cứu. Kết quả thống kê Bảng 2 cho biết các biến nghiên cứu được thu thập trong khoảng thời gian 28 năm (1992 – 2019). Giá trị hệ số biến thiên (CV) cho thấy OPENt có biến động nhỏ hơn so với các biến khác, biến chỉ số ICTt và GDPt có sự biến động khá lớn và tương đồng nhau. Hệ số độ lệch (Skewness) của các biến nghiên cứu đều mang giá trị dương điều này cho biết phân phối của chúng lệch về hướng bên phải. Bảng 2. Kết quả thống kê mô tả Variable GDPt ICTt OPENt Obs 28 28 28 Mean 94.7139 0.0107 121.6209 Std. Dev. 79.9765 0.0095 44.1371 CV 0.8444 0.8920 0.3629 Skewness 0.7147 0.1620 0.0319 Kurtosis 2.1096 1.2315 1.9686 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata Nelson & Plosser (1982) cho rằng hầu hết các chuỗi thời gian là không tích hợp tại bậc I(0), cho nên trước khi phân tích cần phải kiểm định xem chuỗi thời gian có dừng hay không. 20 -
Tính dừng của chuỗi dữ liệu thời gian có ý nghĩa quyết định hiệu quả phương pháp ước lượng được sử dụng. Nếu chuỗi thời gian không dừng thì giả định của phương pháp OLS (Ordinary Least Square) không thỏa mãn. Theo đó, các kiểm định t hoặc kiểm định F không có hiệu lực (Brooks, 2019). Phương pháp phổ biến được sử dụng để xem xét tính dừng của chuỗi thời gian là kiểm định Augment Dickey-Fuller (ADF) và Phillips-Perron (PP). Bảng 3. Kết quả kiểm định tính dừng theo ADF và PP Chuỗi gốc Chuỗi sai phân bậc 1 Biến ADF PP ADF PP lnGDPt -1.953 -2.320 -3.230*** -3.197** lnICTt -0.964 -1.004 -3.461*** -3.403*** lnOPENt -2.364 -2.111 -6.213*** -6.417*** *** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.1. Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu từ Stata Kết quả trong Bảng 3 trình bày kết quả kiểm định tính dừng theo hai phương pháp ADF và PP. Xét trên chuỗi ban đầu (chuỗi gốc), tất cả các chuỗi thời gian không dừng. Đối với chuỗi sai phân bậc 1 cho thấy tất cả các chuỗi đều tích hợp cùng bậc nhất. 4.2. Kiểm định đồng liên kết Johansen Kiểm định đồng liên kết được Engle và Granger giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1987, dùng để xem xét mối liên hệ giữa các chuỗi thời gian trong dài hạn. Tác giả này cho rằng những chuỗi thời gian không dừng có thể trở thành chuỗi dừng khi chúng được tổ hợp tuyến tính với nhau. Hai phương pháp thống kê sau dùng để tìm kiếm số véctơ đồng liên kết. Bảng 4. Kết quả kiểm định đồng liên kết Johansen Phương pháp 1: Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 H0 H1 Eigenvalue Statistic Critical Value r=0 r >= 1 . 43.7575 29.68 r = 2 0.7236 10.3219* 15.41 r = 3 0.2992 1.0773 3.76 - 21
Phương pháp 2: Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Hypothesized Max-Eigen 0.05 H0 H1 Eigenvalue Statistic Critical Value r=0 r=1 . 33.4356 20.97 r
Kết quả ước lượng mô hình VECM (Bảng 5) cho biết ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc cả trong ngắn hạn và dài hạn. Cụ thể trong ngắn hạn, với độ trễ 1 năm, tất các các biến ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Hệ số biến ΔlnICTt–1 mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê mức 5%, nghĩa là giả sử các yếu tố khác không đổi, nếu hạ tầng ICT của năm trước đó tăng lên 1 (điểm) sẽ dẫn đến GDP năm sau tăng bình quân khoảng 0,1350%. Tương tự, trong ngắn hạn nghiên cứu đã khẳng định tầm quan trọng của thương mại đối với tăng trưởng kinh tế, nếu độ mở thương mại của năm trước tăng lên 1% sẽ ảnh hưởng tích cực lên tăng trưởng kinh tế năm sau, mức GDP tăng trung bình khoảng 0,2365%. Đặc biệt, tăng trưởng kinh tế của năm trước đó cũng tác động lên chính chỉ tiêu này vào năm sau và tăng trung bình khoảng 0,3442%. Trong dài hạn, hạ tầng ICT cũng là thành phần ảnh hưởng tích cực đế tăng trưởng kinh tế (Vì hệ số biến lnICTt có ý nghĩa thống kê mức 1%), nếu hạ tầng ICT tăng lên 1 (điểm) thì trong dài hạn GDP sẽ tăng khoảng 1,7896% (giả sử các yếu tố khác không đổi). Một phát hiện khá thú vị trong nghiên cứu này là trong dài hạn, độ mở thương mại không tác động tới tăng trưởng kinh tế (Vì hệ số biến LnOPENt không có ý nghĩa thống kê). Điều này cho thấy trong dài hạn xu thế toàn cầu hóa là tất yếu, khách quan của các quốc gia trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Giai đoạn 1992 – 2019, nền kinh tế Việt Nam có độ mở khá cao (khoảng 121.6209%) và tăng lên tương đối nhanh. Kết quả này thể hiện rõ đường lối mở cửa hội nhập với thế giới trong điều kiện toàn cầu hóa, chúng ta vừa khai thác được thế mạnh của kinh tế trong nước, vừa tranh thủ được thị trường thế giới trong ngắn hạn. Tuy nhiên, trong dài hạn, sự biến động của thế giới sẽ tác động nhanh tới nền kinh tế ở trong nước, nên đòi hỏi tăng trưởng trong dài hạn phải dựa vào chủ yếu là các yếu tố nội lực, giảm bớt sự phụ thuộc vào thị trường thế giới. Tiếp theo, chúng ta cần xem xét tốc độ hiệu chỉnh tới điểm cân bằng sau mỗi chu kỳ của biến GDP thông qua hệ số hiệu chỉnh (ECt–1). Kết quả bảng (5) cho thấy hệ số ECt–1 (mang dấu âm) có ý thống kê mức 1%. Nghĩa là, GDP thực tế chưa đạt đến điểm cân bằng và dưới tác động của các biến vĩ mô đẩy GDP tăng (giảm) ở năm này thì GDP sẽ điều chỉnh giảm (tăng) hướng về mức cân bằng khoảng 0,78% ở năm sau. 5. KẾT LUẬN Kết quả phân tích tác động của hạ tầng ICT đến tăng trưởng kinh tế bằng mô hình kinh tế lượng, đã rút ra một số kết luận sau: Hạ tầng ICT là yếu tố quan trọng, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cả trong ngắn hạn và dài hạn. Độ mở thương mại ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn. Ngược lại, không có bằng chứng thống kê để khẳng định có sự tồn tại mối quan hệ này trong dài hạn. Với kỳ vọng duy trì tăng trưởng kinh tế ổn định, bền vững trong thời gia tới, bài viết gợi ý một số giải pháp như sau: - 23
Thứ nhất, trong thời đại 4.0, hạ tầng ICT được xem là nền tảng cốt lõi, điều kiện tiên quyết để thực hiện mục tiêu chuyển đổi số. Do đó, Chính phủ cần phải xây dựng chiến lược phát triển ngành trong dài hạn, đẩy nhanh lộ trình nâng cấp và hoàn thiện hạ tầng kỹ thuật đảm bảo cho các hoạt động ứng dụng CNTT trong các cơ quan nhà nước với môi trường mạng an toàn, hiệu quả và tạo nền tảng phát triển Chính phủ điện tử. Bên cạnh đó, Chính phủ cần triển khai, ứng dụng rộng rãi CNTT trong hoạt động nội bộ của các cơ quan nhà nước, hướng tới nâng cao năng suất lao động, giảm chi phí hoạt động, cung cấp thông tin, dịch vụ công trực tuyến mức độ cao, trên diện rộng cho người dân và doanh nghiệp, đảm bảo tăng tính minh bạch của hoạt động của cơ quan nhà nước, phục vụ người dân và doanh nghiệp tốt hơn. Thứ hai, Chính phủ cần chú trọng nâng cao chất lượng độ mở của cả nền kinh tế. Bên cạnh đó, những khu vực kinh tế trong nước cần tranh thủ thời cơ để tiếp thu trình độ khoa học – công nghệ, trình độ quản lý của khu vực có vốn đầu tư nước ngoài, khai thác hiệu quả các Hiệp định thương mại tự do mà Việt Nam là thành viên, duy trì mở rộng thị phần nước ngoài, qua đó đóng góp cho tăng trưởng kinh tế ổn định và bền vững. TÀI LIỆU THAM KHẢO Acemoglu, D. (2016). Introduction to Modern Economic Growth. Department of Economics, Massachusetts Institute of Technology. Ali, A., Khan, R. A., & Iqbal, J. (2016). ICT applications and user satisfaction in Aligarh Muslim University, Aligarh: a survey. Library Philosophy and Practice. Asongu, S. A., & Le Roux, S. (2017). Enhancing ICT for inclusive human development in Sub- Saharan Africa. Technological Forecasting and Social Change, 118, 44-54. Baloch, M. A., Meng, F., Zhang, J., & Xu, Z. (2018). Financial instability and CO2 emissions: the case of Saudi Arabia. Environmental Science and Pollution Research, 25(26), 26030-26045. Bon, A., Akkermans, H., & Gordijn, J. (2016). Developing ICT services in a low-resource development context. Complex Syst. Informatics Model. Q., 9, 84-109. Boritz, J.E. (2000). The accounting curriculum and Information Technology. The Nigerian Accountant, 33(2), 26-34. Brooks, C. (2019). STATA Guide for Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press. Castells, M. (1999). Information technology, globalization and social development (No. 114). Geneva: UNRISD. Chikalipah, S., & Makina, D. (2019). Economic growth and human development: Evidence from Zambia. Sustainable Development, 27(6), 1023-1033. 24 -
David, O. O. (2019). Nexus between telecommunication infrastructures, economic growth and development in Africa: Panel vector autoregression (P-VAR) analysis. Telecommunications Policy, 43(8), 1-17. Erumban, A. A., & Das, D. K. (2016). Information and communication technology and economic growth in India. Telecommunications Policy, 40(5), 412-431. Farhadi, M., Ismail, R., & Fooladi, M. (2012). Information and communication technology use and economic growth. PloS one, 7(11), e48903. Hoffman, Rasche (1996). Assessing forecast performance in a cointegrated system. Journal of Applied Econometrics, 11(5), 495-517. Ishida, H. (2015). The effect of ICT development on economic growth and energy consumption in Japan. Telematics and Informatics, 32(1), 79-88. Jin, S., & Cho, C. M. (2015). Is ICT a new essential for national economic growth in an information society?. Government Information Quarterly, 32(3), 253-260. Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegrating vectors. Journal of Economic Dynamics and Control, 12(2-3), 231-254. Johansen, S., & Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration– with applications to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52(2), 169-210. Khan, N., Baloch, M. A., Saud, S., & Fatima, T. (2018). The effect of ICT on CO 2 emissions in emerging economies: does the level of income matters?. Environmental Science and Pollution Research, 25(23), 22850-22860. Latif, Z., Latif, S., Ximei, L., Pathan, Z. H., Salam, S., & Jianqiu, Z. (2018). The dynamics of ICT, foreign direct investment, globalization and economic growth: Panel estimation robust to heterogeneity and cross-sectional dependence. Telematics and Informatics, 35(2), 318-328. Lestage, R., Flacher, D., Kim, Y., Kim, J., & Kim, Y. (2013). Competition and investment in telecommunications: Does competition have the same impact on investment by private and state-owned firms?. Information Economics and Policy, 25(1), 41-50. Mansell, R., & Wehn, U. (1998). Knowledge societies: information technology for sustainable development. Oxford University Press. Nasab, E. H., & Aghaei, M. (2009). The effect of ICT on economic growth: Further evidence. International Bulletin of Business Administration, 5(2), 46-56. Nelson, C. R., & Plosser, C. R. (1982). Trends and random walks in macroeconmic time series: some evidence and implications. Journal of monetary economics, 10(2), 139-162. Niebel, T. (2018). ICT and economic growth – Comparing developing, emerging and developed countries. World Development, 104, 197-211. Nulens, G., & Van Audenhove, L. (1999). The African information society: an analysis of the information and communication technology policy of the World Bank, ITU and ECA: information and communication technology. Communicatio: South African Journal of Communication Theory and Research, 25(1_2), 28-41. - 25
Olalekan, D. O. (2013). The effect of investment in telecommunication on economic growth: Evidence from Nigeria. International Journal of Advancements in Research and Technology, 2(1), 1-23. Park, Y., Meng, F., & Baloch, M. A. (2018). The effect of ICT, financial development, growth, and trade openness on CO 2 emissions: an empirical analysis. Environmental Science and Pollution Research, 25(30), 30708-30719. Pradhan, R. P., Arvin, M. B., & Hall, J. H. (2016). Economic growth, development of telecommunications infrastructure, and financial development in Asia, 1991 – 2012. The Quarterly Review of Economics and Finance, 59, 25-38. Pradhan, R. P., Mallik, G., & Bagchi, T. P. (2018). Information communication technology (ICT) infrastructure and economic growth: A causality evinced by cross-country panel data. IIMB Management Review, 30(1), 91-103. Qureshi, S., & Najjar, L. (2017). Information and communications technology use and income growth: Evidence of the multiplier effect in very small island states. Information Technology for Development, 23(2), 212-234. Salahuddin, M., & Gow, J. (2016). The effects of Internet usage, financial development and trade openness on economic growth in South Africa: A time series analysis. Telematics and Informatics, 33(4), 1141-1154. Sassi, S., & Goaied, M. (2013). Financial development, ICT diffusion and economic growth: Lessons from MENA region. Telecommunications Policy, 37(4-5), 252-261. Schumpeter, J. (1949). Economic Theory and Entrepreneurial History, Change and the Entrepreneur, (reprinted in:) Schumpeter J.(1989), Essays on Entrepreneurs, Innovations, Business Cycles and the Evolution of Capitalism, edited by Richard V. Clemence, New Brunswick. Sepehrdoust, H., & Ghorbanseresht, M. (2019). Impact of information and communication technology and financial development on economic growth of OPEC developing economies. Kasetsart Journal of Social Sciences, 40(3), 546-551. Shannon, C. E., & Weaver, W. (1947). The mathematical theory of communication. Urbana: The University of Illinois Press. Shi, Y., Guo, S., & Sun, P. (2017). The role of infrastructure in China’s regional economic growth. Journal of Asian Economics, 49, 26-41. Shirazi, F., Gholami, R., & Higón, D. A. (2009). The impact of information and communication technology (ICT), education and regulation on economic freedom in Islamic Middle Eastern countries. Information & Management, 46(8), 426-433. Shiu, A., & Lam, P. L. (2008). Causal relationship between telecommunications and economic growth in China and its regions. Regional Studies, 42(5), 705-718. Snowdon, B., & Vane, H. R. (2005). Modern macroeconomics: Its origins, development and current state. Edward Elgar Publishing. Snowdon, B., & Vane, H. R. (2005). Modern macroeconomics: its origins, development and current state. Edward Elgar Publishing. 26 -
Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The quarterly journal of economics, 70(1), 65-94. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) (2006). Using ICT to Develop Literacy: www.unescobkk.org/ education/ict. Retrieval date 24/07/2021. Vu, K. M. (2011). ICT as a source of economic growth in the information age: Empirical evidence from the 1996–2005 period. Telecommunications Policy, 35(4), 357-372. Xu, Z., Baloch, M. A., Meng, F., Zhang, J., & Mahmood, Z. (2018). Nexus between financial development and CO 2 emissions in Saudi Arabia: analyzing the role of globalization. Environmental Science and Pollution Research, 25(28), 28378-28390. Zahra, K., Azim, P., & Mahmood, A. (2008). Telecommunication infrastructure development and economic growth: A panel data approach. The Pakistan Development Review, 711-726. Zeleny, M. (1982). Multiple criteria problem solving. McGraw&Hill, New York. Zhang, J. (2019). The dynamic linkage between information and communication technology, human development index, and economic growth: evidence from Asian economies. Environmental Science and Pollution Research, 26(26), 26982-26990. - 27