Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kinh tế học: Các mô hình kinh tế lượng đánh giá tác động của hạ tầng giao thông vận tải đến phát triển kinh tế tại Việt Nam

1

2

2.2. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài 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 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. 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. 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. - Luận án sử dụng mô hình dữ liệu mảng kết hợp mô hình không gian, từ đó 2. Mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu tăng tính tin cậy cho phương pháp và kết quả ước lượng. 2.1. Mục tiêu nghiên cứu Những kết luận, đề xuất rút ra từ kết quả 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. (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.

- 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) 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

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:

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.

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). (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. 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. (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. Các nghiên cứu định lượng tập trung vào 3 chủ đề: 5. Kết cấu của luận án

Nội dung chính của luận án được chia làm 3 chương 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. 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 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. Chương 3: TÁC ĐỘNG CỦA HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI TỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ

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. Chương 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Các nghiên cứu ở Việt Nam

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 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. nguyên thiên nhiên và công nghệ.

Hạn chế của các nghiên cứu trong nước là chưa xét đến tác động lan tỏa không Vai trò của vốn và công nghệ với tăng trưởng

5

6

Chương 2 THỰC TRẠNG HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2010 - 2017

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.

2.1. Bối cảnh kinh tế và các chính sách phát triển hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam 1.3. Khung phân tích của luận án

Mật độ đường cao tốc

Vốn: Vốn đầu tư cho

giao thông/các loại hình

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.

vốn đầu tư giao thông;

vốn đầu tư ngoài giao

Tăng trưởng kinh tế

thông

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.

Nguồn nhân lực: số

lượng và chất lượng

Năng lực điều hành, thể chế

1.4. Kết luận chương 1 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).

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:

14,89%

Đường bộ, đường sắt và đường ống

Đường thủy

6,82%

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.

Đường hàng không

77,13%

Kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải

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.

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.

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

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.

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

8

Vốn đầu tư cho vận tải đường sắt, đường bộ và đường ống: Vốn đầu tư cho giao thông xét theo các khu vực kinh tế:

36,27%

41,84%

Miền Bắc

Miền Trung

Miền Nam

21,89%

Hình 2.11 cho thấy cơ cấu đầu tư giao thông của các miền trong cả nước: 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:

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 Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK Vốn đầu tư cho vận tải đường thủy: 2.4. Thực trạng hạ tầng đường cao tốc tại Việt Nam 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:

22,73%

31 tỉnh Miền Bắc và Bắc Trung Bộ

32 tỉnh Miền Nam và Nam Trung Bộ

77,27%

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:

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: Hình 2.12: Cơ cấu độ dài đường cao tốc tại 2 khu vực Tỉ lệ đầu tư cho đường hàng không không đáng kể, chỉ khoảng 1%. Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK

9

10

Hình 2.16 và 2.17 cho tương quan giữa vốn đầu tư KBHTVT, vốn đầu tư hàng 2.5. Phân tích thống kê về mối quan hệ giữa hạ tầng giao thông và tăng không và GRDP: trưởng kinh tế Hình 2.13 cho biểu đồ tương quan giữa vốn đầu tư cho giao thông (KT) 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 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 2.17: Tương quan giữa vốn đầu tư đường hàng không và GRDP 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 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: 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 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 Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của TCTK và NGTK

11

12

2.6. Kết luận chương 2

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.

3.2. Số liệu

Bộ số liệu mảng với đơn vị cấp Tỉnh trong giai đoạn 2010 – 2017, riêng số liệu 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. đường cao tốc, do các hạn chế khách quan nên được lấy trong giai đoạn 2014 – 2017.

Chương 3 TÁC ĐỘNG CỦA HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI TỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ

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. 3.1. Phương pháp phân tích 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 3.1.2. Mô hình hồi quy kinh tế lượng không gian trưởng kinh tế 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

λ = 0

(cid:31)∈!

+ (cid:21) ∗ (cid:5) + " (I) (cid:30)(cid:31) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:16)(cid:31)

Mô hình SAC

Mô hình SAR

(cid:1)(cid:2)(cid:3)(cid:4)(cid:5)(cid:6) = (cid:9) + (cid:11)(cid:12) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:15)(cid:16) + (cid:11)(cid:17) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:16) + (cid:11)(cid:18) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:1) + (cid:11)(cid:19) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:16)(cid:1)(cid:4)(cid:9)(cid:20)(cid:21) + (cid:11)(cid:22) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:1)(cid:16)(cid:23)(cid:9)(cid:24)(cid:2)(cid:24)(cid:2)(cid:25)_(cid:6)(cid:27)(cid:28) + ∑ 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:

θ ≡ 0

(cid:1)(cid:2)(cid:3)(cid:4)(cid:5)(cid:6) = (cid:9) + (cid:11)(cid:12) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:15)(cid:16) + (cid:11)(cid:17) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:16) + (cid:11)(cid:18) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:1) + (cid:11)(cid:19) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:16)(cid:1)(cid:4)(cid:9)(cid:20)(cid:21)

λ = 0

α = 0

Mô hình OLS

(cid:31)∈!

+ (cid:11)(cid:22) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:1)(cid:16)(cid:23)(cid:9)(cid:24)(cid:2)(cid:24)(cid:2)(cid:25)#$% + ∑ (cid:30)(cid:31) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:16)(cid:31) + (cid:21) ∗ (cid:5) + (cid:11)& ∗ '(cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:16) + " (II)

Mô hình SDM

Mô hình SLX

Mô hình GNS

Các bước ước lượng mô hình thực nghiệm

Mô hình

θ ≡ 0

SDEM

Mô hình SEM

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 Hình 3.1: Mối liên hệ giữa các dạng mô hình

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

Hệ số mô hình FE (1a) Hệ số mô hình SLX (1b)

Total effect

0,198 *** (0,027)

0,8036

R2 (within; between; overall)

(0,8439; 0,8120; 0,8133)

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

504/63

Số quan sát / Số phần tử chéo

Bước 3b: Ước lượng mô hình không gian SLX (II) xét tác động lan tỏa không Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI gian của biến vốn đầu tư giao thông. Tiến hành kiểm lựa chọn mô hình. Kết quả mô hình tại Miền Bắc: 3.3.2. Kết quả mô hình tác động của vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế.

Kết quả mô hình 63 tỉnh thành trong cả nước: 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 Kết quả mô hình dữ liệu mảng (I) là mô hình FE (1a). Mô hình không gian (II) Biến giải thích Hệ số mô hình RE (2a) Hệ số mô hình SLX (2b) sau bước 3b là mô hình tác động ngẫu nhiên SLX (1b) được thể hiện tại Bảng 3.2: LnKNT

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 LnKT

Biến giải thích

Hệ số mô hình FE (1a) Hệ số mô hình SLX (1b)

LnKNT

LnL

0,167*** (0,034)

0,166*** (0,017)

LnKT

LnTLRate

0,048*** (0,014)

0,035*** (0,009)

LnL

LnEntryCosts

1,069*** (0,182)

1,040*** (0,077)

LnTLRate

LnTransparency

0,228*** (0,049)

0,198*** (0,034)

D

LnLTraining_PCI

0,261*** (0,052)

0,172*** (0,047)

_cons

LnEntryCosts

0,163*** (0,042)

0,135*** (0,037)

M_ LnKT 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)

LnTransparency

0,144** (0,066)

0,094** (0,042)

Total effect

D

0,079*** (0,016)

0,034*** (0,014)

_cons

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 (0,8624; 0,9254; 0,9226) 200/25 R2 (within; between; overall) Số quan sát / Số phần tử chéo

-2,193 (2,356)

-3,460*** (1,006)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI

M_ LnKT

0,163*** (0,028)

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

Biến giải thích Hệ số mô hình FE (4a) Hệ số mô hình SLX (4b) 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 LnKNT Biến giải thích Hệ số mô hình RE (3a) Hệ số mô hình SLX (3b) 0,169** (0,066) 0,153*** (0,030) LnKNT LnKT 0,082*** (0,027) 0,080*** (0,027) 0,029 (0,020) 0,029* (0,016) LnKT LnL 0,041** (0,019) 0,029** (0,012) 0,646** (0,302) 0,778*** (0,161) LnL LnTLRate 0,918*** (0,112) 0,885*** (0,095) 0,141*** (0,049) 0,130** (0,054) LnTLRate LnLTraining_PCI 0,392*** (0,081) 0,349*** (0,057) 0,133 (0,086) 0,257*** (0,094) LnLTraining_PCI LnEntryCosts 0,248*** (0,087) 0,166** (0,079) 0,231*** (0,067) 0,285*** (0,060) LnEntryCosts D 0,111** (0,056) 0,091 (0,060) 0,062*** (0,023) 0,119*** (0,020) D _cons 0,071*** (0,019) 0,050*** (0,019) 0,970 (2,083) 4,260 (3,652) _cons M_ LnKT 1,155 (1,434) 0,884 (1,228)

M_ LnKT Total effect 0,151*** (0,045) 0,180*** (0,048) Total effect 0,7604 R2 (within; between; overall) (0,8421; 0,7820; 0,7741)

152/19 152/19 Số quan sát / Số phần tử chéo 0,089*** (0,028) 0,118 *** (0,027) 0,8388 R2 (within; between; overall) (0,8846; 0,8395; 0,8428) Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI 152/19 152/19 Số quan sát / Số phần tử chéo Tổng hợp và so sánh các kết quả 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 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: thể hiện tại Bảng 3.5:

17

18

Bảng 3.6: So sánh tác động của vốn đầu tư cho giao thông trên cả nước và tại các khu vực

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

Cả nước Miền Bắc Miền Trung Miền Nam

LnKNT

0,226***

0,153***

0,166***

0,080**

Biến giải thích

LnKT

0,080***

0,029*

0,035***

0,029**

LnKNT

LnL

1,125***

0,778***

1,040***

0,885***

LnTLRate

0,332***

0,141***

0,198***

0,349***

LnKPRRoad

LnLTraining_PCI

0,133

0,172***

0,166**

LnKWTSupport

LnEntryCosts

Hệ số mô hình SLX (5b) 0,158*** (0,017) 0,022*** (0,008) 0,009*** (0,003)

0,074

0,091

0,231***

0,135***

Hệ số mô hình FE (5a) 0,170*** (,034) 0,032** (,013) 0,007*** (0,002)

LnTransparency

0,169***

0,094**

LnKWaterways

D

0,011

0,050***

0,062***

0,034***

LnL

_cons

-7,333***

0,884

0,970

-3,460***

M_ LnKT

0,229***

0,089***

0,151***

0,163***

LnTLRate

0,309 ***

0,118 ***

0,180***

0,198 ***

LnLTraining_PCI

Total effect LnKT R2

0,9138

0,8388

0,7604

0,8036

504/63

200/25

152/19

152/19

Số quan sát/số phần tử chéo

LnEntryCosts

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI

LnTransparency

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

D

của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế

_cons

Mô hình có dạng:

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)

(cid:1)(cid:2)(cid:3)(cid:4)(cid:5)(cid:6) = (cid:9) + (cid:11)(cid:12) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:15)(cid:16) + (cid:11)(cid:17) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:6)(cid:4)(cid:4)((cid:9)) + (cid:11)(cid:18) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)*(cid:9)(cid:20)(cid:21)(cid:23)+(cid:9),-

M_ LnKPRRoad

(cid:31)∈!

+ (cid:21) ∗ (cid:5) + " (III) + (cid:11)(cid:19) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)*(cid:16)."//((cid:23)(cid:20) + (cid:11)(cid:22) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)0(cid:24)(cid:23)+(cid:9),- + (cid:30)(cid:12) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:1) + (cid:30)(cid:17) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:16)(cid:1)(cid:4)(cid:9)(cid:20)(cid:21) + (cid:30)(cid:18) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:1)(cid:16)(cid:23)(cid:9)(cid:24)(cid:2)(cid:24)(cid:2)(cid:25)_(cid:6)(cid:27)(cid:28) + ∑ )(cid:31) ∗ 1(cid:2)(cid:16)(cid:31)

M_ KWTSupport

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)

Từ mô hình (III), nghiên cứu tập trung xét tác động lan tỏa không gian của các

M_ LnWaterways

)(cid:31) ∗ 1(cid:2)(cid:16)(cid:31)

(cid:31)∈!

Total effect LnKPRRoad

loại hình vốn đầu tư giao thông bởi mô hình kinh tế lượng không gian SLX: (cid:1)(cid:2)(cid:3)(cid:4)(cid:5)(cid:6) = (cid:9) + (cid:11)(cid:12) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:15)(cid:16) + (cid:11)(cid:17) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:6)(cid:4)(cid:4)((cid:9)) + (cid:11)(cid:18) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)*(cid:9)(cid:20)(cid:21)(cid:23)+(cid:9),- + (cid:11)(cid:19) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)*."//((cid:23)(cid:20) +(cid:11)(cid:22) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:14)0(cid:24)(cid:23)+(cid:9),- + (cid:30)(cid:12) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:1) + (cid:30)(cid:17) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:16)(cid:1)(cid:4)(cid:9)(cid:20)(cid:21) + (cid:30)(cid:18) ∗ (cid:1)(cid:2)(cid:1)(cid:16)(cid:23)(cid:9)(cid:24)(cid:2)(cid:24)(cid:2)(cid:25)_(cid:6)(cid:27)(cid:28) + ∑ +(cid:21) ∗ (cid:5) + (cid:11)& ∗ '(cid:1)(cid:2)(cid:14)(cid:6)(cid:4)(cid:4)((cid:9)) + (cid:11)2 ∗ '(cid:1)(cid:2)(cid:14)*(cid:9)(cid:20)(cid:21)(cid:23)+(cid:9),- + (cid:11)3 ∗ '(cid:1)(cid:2)(cid:14)*(cid:16)."//((cid:23)(cid:20)

+(cid:11)4 ∗ '(cid:1)(cid:2)(cid:14)0(cid:24)(cid:23)+(cid:9),- + " (IV)

Total effect KWTSupport

0,089*** (0,029) 0,103*** (0,014)

3.4.2. Kết quả mô hình tác động của các loại hình vốn đầu tư giao thông tới

tăng trưởng kinh tế

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)

0,8187

0,8171

(0,8420; 0,8080; 0, 8094)

504/63

504/63

504/63

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

Total effect LnWaterways R2 (within; between; overall) Số quan sát / Số phần tử chéo

19

20

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI Hệ số mô hình RE (6.2a) Hệ số mô hình SLX (6b)

(0,7937; 0,7707; 0,7704) 0,7251

252/63 252/63 Biến giải thích R2 (within; between; overall) Số quan sát / Số phần tử chéo 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: 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: 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: 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 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: Biến giải thích Hệ số mô hình RE (7a) Hệ số mô hình SLX (7b)

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 LnKA 0,110*** (0,052) 0,058* (0,033) Biến giải thích Hệ số mô hình RE (6.2a) Hệ số mô hình SLX (6b)

LnL 1,127*** (0,133) 1,148*** (0,120) LnKA 0,111*** (0,031) 0,075*** (0,029)

LnTLRate LnL 0,356*** (0,118) 0,227*** (0,085) 1,061*** (0,098) 1,000*** (0,115)

NaHWDensity LnTLRate 0,0014 (0,0012) 0,0024* (0,0013) 0,087* (0,047) 0,073* (0,042)

Y2015 NaHWDensity 0,070*** (0,014) -0,00007 (0,02357) 0,0004 (0,0013) 0,0012 (0,0011)

Y2016 Y2015 0,131*** (0,021) 0,089*** (0,020) 0,062*** (0,011) 0,027** (0,013)

Y2017 Y2016 0,181*** (0,030) 0,153*** (0,023) 0,123*** (0,012) 0,108*** (0,011)

_cons Y2017 -0,830 (1,629) -0,190 (1,467) 0,176*** (0,014) 0,160*** (0,014)

M_ NaHWDensity _cons 0,0332*** (0,0084) 0,952 (1,202) 2,264 (1,528)

M_ NaHWDensity Total effect NaHWDensity 0,0273*** (0,0063) 0,0356*** (0,0090)

0,8421 (0,8347; 0,8546; 0,8542) Total effect NaHWDensity 0,0285*** (0,0066) 124/31 124/31 R2 (within; between; overall) Số quan sát / Số phần tử chéo

21

22

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI 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 LnL gian SLX (8b) được trình bày tại Bảng 3.13:

LnTLRate 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 NaHWDensity Biến giải thích Hệ số mô hình RE (8a) Hệ số mô hình SLX (8b)

Y2015 LnK

Y2016 LnL

Y2017 LnTLRate

_cons NaHWDensity

M_ NaHWDensity Y2015

Y2016 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 Y2017 252/63 124/31 128/32 Total effect NaHWDensity R2 Số quan sát / Số phần tử chéo _cons Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu NGTK và Bộ GTVT 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)

M_ NaHWDensity

0,114** (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 128/32 (0,7709; 0,7590; 0,7577) 128/32 Total effect NaHWDensity R2 (within; between; overall) Số quan sát / Số phần tử chéo 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. Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK, NGTK và dữ liệu PCI

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. 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:

KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

Biến giải thích

Bảng 3.14: So sánh tác động của mật độ đường cao tốc trên cả nước và các khu vực Khu vực Đà Nẵng – Cà Mau 0,114** Khu vực Quảng Ninh - Huế 0,058* Hệ số mô hình cả nước 0,075*** LnKA 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.

(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.

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.

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.

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.

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. (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. 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

(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. - 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. (4) Nghiên cứu cho thấy các biến kiểm soát như chất lượng lao động, tính minh - Kết hợp thêm các biến giải thích, thêm các biến trễ thời gian hoặc đánh giá cho biến bạch và hỗ trợ gia nhập thị trường có tác động tích cực đến tăng trưởng. phụ thuộc là năng suất nhân tố tổng hợp (Total Factor Productivity - TFP).

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