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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

LÊ THỊ QUỲNH NHUNG

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 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KINH TẾ HỌC

HÀ NỘI - 2021

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

LÊ THỊ QUỲNH NHUNG

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

Chuyên ngành: TOÁN KINH TẾ Mã số: 9310101 LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Người hướng dẫn khoa học:

1. TS. NGUYỄN THỊ QUỲNH LAN 2. TS. TỐNG THÀNH TRUNG

HÀ NỘI - 2021

LỜI CAM ĐOAN

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi tự thực hiện và không vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật.

Hà Nội, ngày tháng năm 2021

Nghiên cứu sinh

Lê Thị Quỳnh Nhung

LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Nguyễn Thị Quỳnh Lan và TS. Tống Thành Trung, những người hướng dẫn khoa học đã tận tình hướng dẫn tác giả trong suốt quá trình thực hiện luận án.

Tác giả xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến GS.TS.Nguyễn Khắc Minh, GS.TS. Ngô Văn Thứ, PGS.TS. Nguyễn Thị Minh, TS. Nguyễn Mạnh Thế cùng các thầy cô giáo khoa Toán Kinh tế Trường Đại học Kinh tế Quốc dân đã nhiệt tình giảng dạy, đưa ra các lời khuyên và hỗ trợ kịp thời tác giả trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu.

Xin chân thành cảm ơn các thầy cô Viện đào tạo Sau Đại học Trường Kinh tế

quốc dân đã tạo điều kiện giúp đỡ trong suốt quá trình học tập.

Xin chân thành cảm ơn Đảng ủy, Ban Giám Đốc Học viện Ngân hàng cùng các thầy cô giáo trong Bộ môn Toán - Học viện Ngân hàng đã tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu.

Xin chân thành cảm ơn các anh/chị cựu nghiên cứu sinh và các anh chị em K37

- Toán kinh tế đã động viên, chia sẻ kinh nghiệm trong suốt quá trình học tập.

Cuối cùng, xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến toàn thể gia đình đã luôn tin tưởng,

đồng hành trong suốt thời gian dài học tập.

Hà Nội, ngày tháng năm 2021

Nghiên cứu sinh Lê Thị Quỳnh Nhung

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... i

LỜI CẢM ƠN ............................................................................................................... ii

MỤC LỤC .................................................................................................................... iii

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ..................................................................................... v

DANH MỤC BẢNG BIỂU .......................................................................................... vi

DANH MỤC HÌNH VẼ .............................................................................................. vii

LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU ........................ 6

1.1. Cơ sở lý luận ........................................................................................................ 6

1.1.1. Một số khái niệm cơ bản về tăng trưởng kinh tế và vốn đầu tư ..................... 6

1.1.2. Một số khái niệm và đặc điểm chung về hạ tầng giao thông vận tải .............. 8

1.1.3. Các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế .............................................. 10

1.2. Tổng quan nghiên cứu ...................................................................................... 17

1.3. Khung phân tích của luận án ........................................................................... 30

1.4. Kết luận chương 1 ............................................................................................. 31

CHƯƠNG 2 THỰC TRẠNG HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN 2010 – 2017............................................................................. 32

2.1. Bối cảnh kinh tế và các chính sách phát triển hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam ................................................................................................................... 32

2.2. Thực trạng chung về hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam .......................... 36

2.3. Thực trạng về vốn đầu tư phát triển hạ tầng giao thông vận tải. ................. 40

2.4. Thực trạng hạ tầng đường cao tốc tại Việt Nam ............................................ 52

2.5. Phân tích thống kê về mối quan hệ giữa hạ tầng giao thông và tăng trưởng kinh tế ........................................................................................................................ 55

2.6. Kết luận chương 2 ............................................................................................. 60

CHƯƠNG 3 TÁC ĐỘNG CỦA HẠ TẦNG GIAO THÔNG VẬN TẢI TỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ ................................................................................................... 61

3.1. Phương pháp phân tích .................................................................................... 61

3.1.1. Mô hình hồi quy dữ liệu mảng cơ bản .......................................................... 61

3.1.2. Mô hình hồi quy kinh tế lượng không gian .................................................. 62

3.2. Số liệu ................................................................................................................. 66

3.3. Tác động của vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế ................ 68

3.3.1. Mô hình đánh giá tác động của vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế ..................................................................................................................... 68

3.3.2. Kết quả mô hình tác động của vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế ..... 71

3.4. Tác động của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế ................................................................................................................................. 81

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 ............................ 81

3.4.2. Kết quả mô hình tác động của các loại hình vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế .......................................................................................................... 83

3.5. Tác động của mật độ đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế ........................ 87

3.5.1. Mô hình dữ liệu mảng và dữ liệu mảng không gian ..................................... 87

3.5.2. Tác động của mật độ đường cao tốc tại 63 tỉnh/thành. ................................. 88

3.5.3. Tác động của mật độ đường cao tốc tại các khu vực kinh tế ........................ 90

3.5.4. So sánh tác động của đường cao tốc trên cả nước và các khu vực ............... 93

3.6. Kết luận chương 3 ............................................................................................. 96

KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO .... 98

1. Kết luận ................................................................................................................. 98

2. Kiến nghị ............................................................................................................... 99

3. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo ................................................................. 100

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ ............................. 101

TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................... 102

PHỤ LỤC ................................................................................................................... 109

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

Kí hiệu Nghĩa Tiếng Anh Nghĩa Tiếng Việt

2SLS Two-stage least-squares Bình phương nhỏ nhất 2 giai đoạn

BOT Build-Operate-Transfer Xây dựng - Kinh doanh - Chuyển giao

FE Fixed Effect Tác động cố định

FGLS

Feasible Generalized Least Squares Bình phương tối thiểu tổng quát khả dụng

GDP Gross domestic product Tổng sản phẩm trong nước

GRDP Gross regional domestic product Tổng sản phẩm trên dịa bàn

Giao thông GT

Giao thông vận tải GTVT

Kho bãi và hỗ trợ vận tải KBHTVT

Niên giám thống kê NGTK

POLS Pooled Ordinary Least Squares Bình phương nhỏ nhất gộp

Tác động ngẫu nhiên RE Random Effect

Trễ không gian của X SLX Spatial Lag of X

Tổng cục thống kê TCTK

Tiêu chuẩn Việt Nam TCVN

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: Tóm tắt nghiên cứu tác động của vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế .... 20

Bảng 1.2: Tóm tắt nghiên cứu tác động của kết cấu hạ tầng giao thông tới tăng trưởng

kinh tế ........................................................................................................... 25

Bảng 1.3: Nghiên cứu trong nước về tác động của giao thông tới kinh tế .................... 28

Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến ............................................................................... 70

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 .............................................................. 72

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 ...................................................... 74

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 .................................................. 76

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 .................................................... 77

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

vực ................................................................................................................ 78

Bảng 3.7: Thống kê mô tả các biến ............................................................................... 82

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 ................................ 84

Bảng 3.9: Hệ số và cơ cấu tác động trực tiếp, gián tiếp của các loại hình vốn đầu tư

cho giao thông .............................................................................................. 86

Bảng 3.10: Thống kê mô tả biến Mật độ đường cao tốc ............................................... 88

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 ............................................................... 89

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 ............................................. 91

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 ............................................ 92

Bảng 3.14: So sánh tác động của mật độ đường cao tốc trên cả nước và các khu vực ........ 94

vii

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1.1: Hàm sản xuất với công nghệ là “Harrod - neutral” ....................................... 11

Hình 1.2: Cải thiện năng lực giao thông vận tải và tăng trưởng kinh tế ....................... 13

Hình 1.3: Khung phân tích của luận án ......................................................................... 30

Hình 2.1: Chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam giai đoạn 2008 - 2017 ........................... 33

Hình 2.2: Số lượt khách vận chuyển (triệu lượt) ........................................................... 38

Hình 2.3: Khối lượng vận chuyển hàng hóa toàn xã hội (nghìn tấn) ............................ 39

Hình 2.4: Khối lượng luân chuyển hàng hóa toàn xã hội (nghìn tấn * km) .................. 39

Hình 2.5: Cơ cấu vốn đầu tư của các loại hình giao thông vận tải ................................ 42

Hình 2.6: Cơ cấu vốn đầu tư cho vận tải đường sắt, đường bộ và đường ống (%). ...... 43

Hình 2.7: Cơ cấu vốn đầu tư cho vận tải đường thủy (%) ............................................. 45

Hình 2.8: Kênh Chợ gạo ................................................................................................ 46

Hình 2.9: Cơ cấu vốn đầu tư ngành vận tải hàng không (%) ........................................ 47

Hình 2.10: Các vùng kinh tế - xã hội tại Việt Nam ...................................................... 50

Hình 2.11: Cơ cấu đầu tư giao thông của các Miền trong cả nước ............................... 51

Hình 2.12: Cơ cấu độ dài đường cao tốc tại 2 khu vực ................................................. 54

Hình 2.13: Tương quan giữa vốn đầu tư cho giao thông và GRDP .............................. 56

Hình 2.14: Tương quan giữa vốn đầu tư đường bộ và GRDP ...................................... 56

Hình 2.15: Tương quan giữa vốn đầu tư đường thủy và GRDP ................................... 57

Hình 2.16: Tương quan giữa vốn đầu tư KBHTVT và GRDP ...................................... 58

Hình 2.17: Tương quan giữa vốn đầu tư đường hàng không và GRDP ........................ 58

Hình 2.18: Tương quan giữa mật độ đường cao tốc và GRDP ..................................... 59

Hình 3.1: Mối liên hệ giữa các dạng mô hình ............................................................... 65

LỜI 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. Hạ tầng giao thông phát triển hoàn thiện giúp tiết kiệm thời gian tham gia giao thông, thúc đẩy tăng trưởng du lịch và lưu thông hàng hóa, từ đó làm giảm các chi phí sản xuất của các doanh nghiệp, thúc đẩy tăng trưởng cũng như năng lực sản xuất.

Nghiên cứu của Dương Bích Tiến (1998) về thực trạng giao thông Việt Nam đã khẳng định: nước ta có mật độ đường theo dân số còn thấp, đa số đường sá cầu cống còn nhỏ hẹp, nhiều hệ thống đường và cầu cống bị thiên tai hàng năm gây hư hỏng nặng. Trong những năm gần đây, Đảng và Nhà nước ta đã dành nhiều sự quan tâm, ưu tiên đầu tư để xây dựng, nâng cấp nhiều tuyến đường giao thông đường bộ, các cảng biển, cảng hàng không. Hàng loạt các dự án BOT giao thông (Build-Operate-Transfer) đã được chuyển giao và thực hiện bởi các nhà thầu trong và ngoài nước. Nhiều tuyến cao tốc hoàn thành như tuyến đường cao tốc Hà Nội đi các tỉnh Hải Phòng, Quảng Ninh, Lào Cai, cao tốc Thành phố Hồ Chí Minh - Trung Lương. Tuyến đường Hồ Chí Minh qua khu vực Tây Nguyên đã hoàn thành sớm hơn dự kiến và đưa vào sử dụng. Quốc lộ 1A từ Thanh Hóa đến Cần Thơ đã hoàn thành nâng cấp mở rộng. Hiện nay, trên 700 km đường cao tốc đã hoàn thành và đưa vào khai thác. Nhiều đoạn tuyến cao tốc đang triển khai xây dựng trên nhiều khu vực.

Cùng với mở rộng, xây dựng mới các tuyến đường quốc lộ, Việt Nam đang nỗ lực để giải quyết tình trạng tắc nghẽn giao thông tại một số thành phố lớn (Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh,…) như xây dựng các tuyến đường bộ trên cao, xây dựng hệ thống đường sắt trên cao; Mở rộng đường tại các điểm tắc nghẽn giao thông; Triển khai các dự án chống ngập lụt, tạo lập hành lang giao thông an toàn.

Nhà nước định hướng quy hoạch giao thông, kết hợp kêu gọi đầu tư từ các tập đoàn trong nước và quốc tế như các tập đoàn của Trung Quốc, Nhật Bản, Pháp,… Đánh giá chất lượng cơ sở hạ tầng giao thông của Việt Nam tại báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) năm 2019, Việt Nam đứng ở vị trí 66 trong khi năm 2010 đứng ở vị trí 103, tăng 37 bậc. Song bên cạnh đó, thực trạng hạ tầng giao thông đất nước ta hiện nay còn nhiều bất cập, tình trạng kẹt xe, quá tải hạ tầng vẫn diễn ra thường xuyên tại các thành phố lớn như Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh. Giao thông đường sắt, đường thủy còn chưa phát triển, trong khi các cầu cảng chưa khai

thác được hết công ích. 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 còn ít, luận án tiến sĩ của Ngô Anh Tín (2017) sử dụng dữ liệu các tỉnh đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2001 - 2014. Luận án tiến sĩ “Mô hình nghiên cứu tác động của mạng lưới giao thông đường bộ đến phát triển kinh tế- xã hội của vùng Kinh tế trọng điểm Bắc Bộ” của Bùi Thị Hoàng Lan (2012) đánh giá tại 7 tỉnh Đồng bằng Bắc Bộ giai đoạn 2000 - 2010. Nghiên cứu của Đào Thông Minh và cộng sự (2016) với dữ liệu từ các tỉnh Đồng bằng Sông Cửu Long trong 5 năm 2009 - 2013, nghiên cứu của Vũ Hoàng Dương và cộng sự (2014). 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. 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:

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng các mô hình của dữ liệu mảng và dữ liệu mảng không gian kèm các kiểm định để đánh giá mô hình và kết luận.

Phương pháp tổng hợp, phân tích và so sánh:

Trên cơ sở các mô hình thu được ở trên, luận văn sử dụng phương pháp so sánh,

phân tích giữa các mô hình trên các khu vực kinh tế để rút ra các kết luận và khuyến nghị.

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

Các nghiên cứu định lượng với bối cảnh trong nước còn ít, chưa có nghiên cứu nào phân tích đầy đủ tác động các yếu tố của hạ tầng giao thông bao gồm đường bộ, đường thủy, kho bãi hỗ trợ vận tải và đường hàng không, chủ yếu chỉ xét tác động của giao thông đường bộ trong bối cảnh là một khu vực kinh tế nhỏ so với cả nước. Mô hình phân tích đơn lẻ và chưa có nghiên cứu định lượng nào sử dụng các mô hình kinh tế lượng không gian để đánh giá tác động lan tỏa không gian của hạ tầng giao thông.

Do đó, luận án đã có các đóng góp mới:

- 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. Điều này giúp phân tích và làm rõ vai trò của từng loại hình hạ tầng giao thông vận tải tới tăng trưởng kinh tế như hạ tầng giao thông đường bộ, đường thủy, đường hàng không và kho bãi hỗ trợ vận tải.

- 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 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. 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. 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 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. (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, 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

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

Chương 1 trình bày cơ sở lý luận, trong đó phân tích các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế, đặc biệt là hạ tầng giao thông vận tải. Đồng thời, tổng quan các nghiên cứu về tác động của hạ tầng giao thông vận tải tới tăng trưởng kinh tế. Từ đó rút ra khung phân tích của luận án và kết luận.

1.1. Cơ sở lý luận

1.1.1. Một số khái niệm cơ bản về tăng trưởng kinh tế và vốn đầu tư

Theo Niên giám Thống kê Việt Nam 2019: “Tổng sản phẩm trong nước là giá trị mới của hàng hóa và dịch vụ được tạo ra của toàn bộ nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định”. Thông thường khoảng thời gian được xét là một năm tài chính. Có 2 dạng GDP cần phân biệt là GDP danh nghĩa (GDP hiện hành) và GDP thực (GDP so sánh). GDP danh nghĩa tính theo giá hàng hóa và dịch vụ trong từng thời kỳ tương ứng. GDP so sánh tính theo giá cố định tại 1 năm cơ sở. Theo đó, có 3 phương pháp tính:

“Phương pháp sản xuất: Tổng sản phẩm trong nước bằng tổng giá trị tăng thêm theo giá cơ bản của tất cả các ngành kinh tế cộng với thuế sản phẩm trừ trợ cấp sản phẩm.

Giá trị tăng thêm là giá trị hàng hóa và dịch vụ mới sáng tạo ra của các ngành kinh tế trong một thời kỳ nhất định. Giá trị tăng thêm là một bộ phận của giá trị sản xuất, bằng chênh lệch giữa giá trị sản xuất và chi phí trung gian. Giá trị tăng thêm được tính theo giá hiện hành và giá so sánh.

Giá cơ bản là số tiền người sản xuất nhận được do bán hàng hóa hay dịch vụ sản xuất ra, trừ đi thuế đánh vào sản phẩm, cộng với trợ cấp sản phẩm. Giá cơ bản không bao gồm phí vận tải và phí thương mại không do người sản xuất trả khi bán hàng;

Giá sản xuất là số tiền người sản xuất nhận được do bán hàng hóa hay dịch vụ sản xuất ra trừ đi thuế VAT được khấu trừ hay thuế được khấu trừ tương tự. Giá sản xuất không bao gồm phí vận tải và phí thương mại không do người sản xuất chi trả khi bán hàng;

Giá trị tăng thêm được tính theo giá cơ bản. Tổng sản phẩm trong nước luôn là

giá sử dụng cuối cùng.

Phương pháp thu nhập: Tổng sản phẩm trong nước bằng thu nhập tạo nên từ các yếu tố tham gia vào quá trình sản xuất như lao động, vốn, đất đai, máy móc. Theo phương pháp này, tổng sản phẩm trong nước gồm 4 yếu tố: (1) Thu nhập của người lao động từ sản xuất (bằng tiền và hiện vật); (2) Thuế sản xuất; (3) Khấu hao tài sản cố định dùng trong sản xuất; (4) Thặng dư sản xuất.

Phương pháp sử dụng: Tổng sản phẩm trong nước bằng tổng của 3 yếu tố: Tiêu dùng cuối cùng của hộ dân cư và Nhà nước; tích lũy tài sản (cố định, lưu động và quý hiếm) và chênh lệch xuất, nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ”.

Trong phạm vi cấp tỉnh, theo Niên giám Thống kê 63 tỉnh/thành: “Tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP) là kết quả cuối cùng của hoạt động sản xuất thực hiện bởi các đơn vị sản xuất thường trú trên địa bàn tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương. Trên phạm vi cấp tỉnh, GRDP được tính theo phương pháp sản xuất. Theo đó, GRDP bằng tổng giá trị tăng thêm theo giá cơ bản của tất cả các hoạt động kinh tế cộng với thuế sản phẩm trừ đi trợ cấp sản phẩm”.

GRDP cũng được tính theo giá hiện hành và giá so sánh, theo đó: “GRDP theo giá so sánh đã loại trừ biến động của yếu tố giá cả qua các năm, dùng để tính tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế trên địa bàn, nghiên cứu sự thay đổi về khối lượng hàng hóa và dịch vụ sản xuất”.

Như vậy, GRDP chỉ tính theo phương pháp sản xuất. Thông thường, để đánh giá xu hướng thay đổi và các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế trên địa bàn, các nghiên cứu dùng GRDP so sánh.

Tăng trưởng kinh tế (Economic Growth) có thể được đề cập dưới 2 khía cạnh: Tính toán theo sự thay đổi của GDP/GRDP hoặc tính toán theo sự thay đổi của GDP bình quân đầu người giữa các thời kỳ.

Phát triển kinh tế (Economic Development) mang nội dung nội hàm rộng hơn. Theo đó, phát triển kinh tế là sự hoàn thiện về mọi mặt của nền kinh tế bao gồm kinh tế, xã hội, chính trị, môi trường và thể chế. Phát triển kinh tế không chỉ thay đổi về số lượng khi nói đến vị thế kinh tế của đất nước mà còn là thay đổi về chất (thay đổi cơ cấu kinh tế, sự xuất hiện của các ngành nghề mới, việc làm mới, v.v.). Phát triển kinh tế là quá trình lớn lên, tăng tiến về mọi mặt của nền kinh tế, dẫn đến sự thỏa mãn tốt hơn và đầy đủ hơn về mọi nhu cầu của con người, đồng nghĩa với mức độ hạnh phúc cao hơn. Như vậy tăng trưởng kinh tế là một yếu tố quan trọng của phát triển kinh tế.

Theo Nghị định số 97/2016/NĐ - CP của Chính phủ quy định các chỉ tiêu thống

kê Quốc gia, ban hành ngày 01/7/2016:

"Vốn đầu tư thực hiện toàn xã hội là toàn bộ tiền vốn bỏ ra (chi tiêu) để làm tăng hoặc duy trì năng lực sản xuất và nguồn lực để nâng cao mức sống vật chất và tinh thần của toàn xã hội trong một thời kỳ nhất định".

Vốn đầu tư được chia theo các loại hình khác nhau tùy vào nguồn vốn hoặc

mục đích sử dụng. Tương tự GDP, vốn đầu tư cũng có 2 cách tiếp cận là vốn đầu tư

giá hiện hành và vốn đầu tư giá so sánh theo 1 năm tài khóa cơ sở.

1.1.2. Một số khái niệm và đặc điểm chung về hạ tầng giao thông vận tải

Giao thông vận tải là một ngành sản xuất vật chất độc lập và đặc biệt vì nó

không trực tiếp sản xuất ra của cải, vật chất mà chỉ góp phần lưu thông hàng hóa. Đối

tượng lưu thông là con người hoặc những của cải, vật chất do con người tạo ra. Giao

thông vận tải bao gồm kết cấu hạ tầng giao thông, các phương tiện giao thông và các

hoạt động giao thông vận tải.

Theo các tài liệu về kỹ thuật: Hạ tầng là hệ thống các công trình vật chất, kỹ

thuật được tổ chức thành các đơn vị sản xuất và dịch vụ, các công trình sự nghiệp có

chức năng đảm bảo sự lưu thông con người, của cải, vật chất, thông tin nhằm phục vụ

nhu cầu của sản xuất và đời sống xã hội.

Đặc trưng của hạ tầng là có tính thống nhất và đồng bộ, có sự gắn kết giữa các

cấu thành của hạ tầng tạo thành hệ thống vững chắc, đảm bảo phát huy sức mạnh tổng

hợp của toàn bộ hệ thống. Đặc trưng thứ hai của hạ tầng là có các công trình kết cấu

với quy mô lớn, chủ yếu ở ngoài trời, bố trí rải rác trong phạm vi cả quốc gia.

Theo đó: “Hạ tầng công cộng phi quân sự bao gồm: Hạ tầng giao thông; Hạ

tầng xã hội (các công trình, thiết bị cho giáo dục, y tế, tòa án, văn nghệ, thể thao,…);

Hạ tầng bưu chính viễn thông (đài phát thanh, truyền hình, cáp viễn thông, mạng lưới

vệ tinh); Hạ tầng cung cấp tiện ích công cộng khác (đường dây tải điện, khí đốt, hệ

thống cung cấp và thoát nước, hệ thống thu gom rác thải)”.

Như vậy hạ tầng giao thông là hệ thống các công trình vật chất, kỹ thuật và các

phương tiện mang nền móng cho sự phát triển của ngành giao thông vận tải và nền

kinh tế. Hạ tầng giao thông vận tải được phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau phụ

thuộc vào bản chất hoặc phương pháp quản lý.

Phân loại theo tính chất hạ tầng, có thể chia hạ tầng giao thông vận tải bởi các

loại hình sau:

“Hạ tầng giao thông đường bộ bao gồm hệ thống các loại đường và hệ thống

các loại cầu vượt, cầu chui,… cùng các cơ sở vật chất khác phục vụ cho việc vận

chuyển trên bộ như kho, bến bãi đỗ xe, các loại tín hiệu, biển báo giao thông, đèn

đường chiếu sáng,…

Hạ tầng giao thông đường sắt bao gồm các tuyến đường ray, cầu đường sắt,

đường hầm đường sắt, các nhà ga và hệ thống tín hiệu giao thông đường sắt.

Hạ tầng giao thông đường thủy bao gồm các cảng sông, bờ kè,… phục vụ cho

khai thác vận tải đường sông.

Hạ tầng giao thông đường biển bao gồm các cảng biển, cảng nước sâu, cảng

container và các công trình phục vụ vận tải đường biển như hoa đăng, hải đăng,…

Hạ tầng giao thông hàng không là những sân bay, đường băng,…”

Phân loại theo khu vực, có thể chia hạ tầng giao thông vận tải bởi các loại hình sau:

“Hạ tầng giao thông đô thị bao gồm hai bộ phận: Giao thông nội đô và giao thông đối ngoại. Giao thông đối ngoại bao gồm các nút giao thông đường bộ, đường thủy, đường sắt và đường hàng không, nối liền hệ thống giao thông nội đô với hệ thống giao thông quốc gia, giao thông quốc tế. Giao thông nội đô bao gồm các đường giao thông nằm trong phạm vi địa giới hành chính của địa phương.

Hạ tầng giao thông nông thôn chủ yếu bao gồm các đường bộ là đường liên xã,

liên thôn và mạng lưới giao thông nội đồng phục vụ cho sản xuất nông ngư nghiệp. Hạ

tầng giao thông nông thôn là khâu đầu cũng như là khâu cuối của quá trình vận

chuyển phục vụ sản xuất hàng nông sản và các sản phẩm sản xuất, tiêu dùng khác của

khu vực nông thôn”.

Kết cấu hạ tầng giao thông có các đặc điểm chung:

Tính hệ thống, đồng bộ: Cơ sở hạ tầng giao thông là một hệ thống phức tạp

phân bố rộng trong phạm vi cả nước, có mức độ ảnh hưởng từ ít đến nhiều đến sự phát

triển kinh tế - xã hội. Tính hợp lý của các công trình này đem lại sự thay đổi lớn trong

cảnh quan và có tác động tích cực đến đời sống sinh hoạt của người dân. Việc quy

hoạch tổng thể, phối kết hợp giữa các bộ phận một cách đồng bộ sẽ tăng tối đa công

năng sử dụng của hạ tầng nhằm làm giảm tối đa chi phí vận chuyển, di chuyển.

Tính định hướng: Các công trình cơ sở hạ tầng giao thông được xây dựng dựa

trên quy hoạch phát triển vùng. Ngược lại, sự phát triển của cơ sở hạ tầng về quy mô

và chất lượng sẽ định hướng cho phát triển kinh tế - xã hội, tạo tiền đề vật chất cho

phát triển kinh tế - xã hội. Thực hiện tốt chiến lược và quy hoạch phát triển hạ tầng

giao thông góp phần tiên phong định hướng cho sự phát triển kinh tế, tập trung vốn

đầu tư cho các công trình ưu tiên, phát huy hiệu quả tối đa của vốn đầu tư vào cơ sở

hạ tầng.

Tính địa phương, tính khu vực: Việc xây dựng hạ tầng giao thông phụ thuộc

vào các yếu tố địa lý, địa hình, trình độ phát triển,… Do các địa phương, các khu vực

có trình độ phát triển, đặc thù địa lý, địa hình khác nhau nên hạ tầng giao thông cũng

có nét riêng của từng địa phương, từng khu vực. Yêu cầu đặt ra là xây dựng hệ thống

hạ tầng phù hợp với điều kiện kinh tế, địa hình của từng địa phương cũng như phù hợp

về cách thức tổ chức quản lý và duy tu.

Tính xã hội và tính công cộng cao: Các công trình hạ tầng giao thông đều được

sử dụng phục vụ nhu cầu đi lại, vận chuyển, buôn bán của tất cả người dân, tất cả các

cơ sở kinh tế và dịch vụ. Để xây dựng các công trình giao thông, nhà nước có thể huy

động vốn từ các nguồn khác nhau của tất cả các thành phần kinh tế trong nền kinh tế

quốc dân. Để đảm bảo hài hòa, nhà nước cần thực hiện tốt việc phân cấp quản lý để

khuyến khích việc phát triển và xây dựng các công trình hạ tầng giao thông.

Các công trình giao thông chịu tác động mạnh của thời tiết và rất khó xác định

thời gian sử dụng nên không được hoạch toán khấu hao. Tuy nhiên trong quá trình sử

dụng vẫn xảy ra các hỏng hóc, xuống cấp, do đó hàng năm các cấp, ban ngành vẫn

hoạch định một lượng vốn dành cho tu sửa nâng cấp và bảo trì hạ tầng song song với

vốn phát triển hạ tầng giao thông.

Các phương tiện giao thông bao gồm: Các phương tiện có động cơ để tham gia

lưu thông như xe máy, ô tô, máy bay, tàu thủy, tàu hỏa,… Các phương tiện thô sơ như

xe đạp, xe đẩy, thuyền bè đẩy bằng sức người, xích lô, xe súc vật kéo,…

1.1.3. Các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế

Các nhà học thuyết kinh tế cổ điển như Smith (1976)1, Wiliam Petty (1900), Wicksell (1916), Ramsey (1928), Cobb và Douglas (1928) đều thống nhất rằng vốn và

lao động là các yếu tố đầu vào quan trọng tác động đến tăng trưởng kinh tế. Các lý

thuyết tăng trưởng kinh tế đã phát triển theo thời gian tùy thuộc vào thời kỳ và sự năng

động của nền kinh tế. Từ đó rút ra 4 yếu tố chính tác động lên tăng trưởng kinh tế là:

1 Sách được biên tập năm 1976 từ nghiên cứu trước đây của tác giả đã công bố năm 1776

vốn, nguồn nhân lực, tài nguyên thiên nhiên và công nghệ. Thứ tự mức độ quan trọng

của các yếu tố tùy theo đặc điểm của các quốc gia, các khu vực, do đó tầm quan trọng

mà các nhà nghiên cứu đưa ra cho mỗi yếu tố quyết định không giống nhau. Ngoài các

yếu tố trên phải kể đến là vai trò của kết cấu hạ tầng công cộng, trong đó yếu tố chính

là hạ tầng giao thông vận tải, vai trò của thể chế và các yếu tố phi kinh tế khác tới tăng

trưởng kinh tế:

Vai trò của vốn và công nghệ với tăng trưởng:

Vai trò của vốn (K) và công nghệ (T) đã được ghi nhận trong nghiên cứu của

Hicks (1932), trong đó hàm sản xuất đầu ra Y có công nghệ là yếu tố độc lập với vốn

và lao động (L), đặt bên ngoài, nhân với hàm theo K và L:

Y = A* F(K; L)

Harrod (1937) cho rằng nếu tỉ lệ giữa đầu ra trung bình mỗi lao động và vốn

trung bình của lao động là như nhau trước và sau khi công nghệ thay đổi thì các giá trị

cận biên của đầu ra theo vốn trung bình cũng phải không đổi.

Hình 1.1 minh họa cho điều kiện Harrod “neutral” với trục hoành k = K/L; trục

tung y = Y/L. Đường cong Oz là giá trị của y trước khi thay đổi công nghệ, đường

z’

cong Oz’ là giá trị của y sau khi công nghệ thay đổi:

Hình 1.1: Hàm sản xuất với công nghệ là “Harrod - neutral”

y k

y 1 k 1

, khi đó các giá trị cận biên Tại N(k1; y1) ∈ Oz và M(k2; y2) ∈ Oz’ có

tại N và M cũng như nhau, tức là tiếp tuyến của đường cong Oz tại N và tiếp tuyến

đường cong Oz’ tại M phải song song hoặc trùng nhau. Robinson (1938) và Uzawa (1961) đã chứng minh hàm sản xuất thỏa mãn điều kiện trên xét tại mọi tỉ lệ y/k thì hàm có A =1, trong đó hàm sản xuất được cho bởi dạng:

Y= F(K(t); L(t); T(t)) = F(AK(t); T(t)L(t)) = F[K(t); T(t).L(t)]

Mô hình tân cổ điển về tăng trưởng kinh tế, được phát triển bởi Solow (1956), (1969), người vào năm 1987 đã nhận được giải thưởng Nobel cho mô hình này và những đóng góp khác cho lý thuyết tăng trưởng kinh tế. Những đóng góp quan trọng phải kể đến là Swan (1956). Mô hình tân cổ điển mở rộng về tăng trưởng kinh tế mô tả một nền kinh tế đơn giản trong đó đầu ra duy nhất được tạo bởi ba yếu tố đầu vào là vốn và lao động và công nghệ.

Mô hình tăng trưởng tổng quát có dạng Y = F(K; L; T)

Trong khi K(t) và L(t) dễ đo lường thì công nghệ T(t) lại khó định nghĩa. Trong mô hình Solow-Swan, T(t) được định nghĩa là tất cả yếu tố làm tăng sản lượng đầu ra với cùng vốn K và lao động T. Do đó công nghệ làm gia tăng tác động của vốn, lao động hoặc cả hai yếu tố đó, vì vậy hàm sản xuất được cho bởi dạng:

Y = F[A(t).K(t); B(t).L(t)]

Trong đó A(t) và B(t) là tác động của công nghệ lên hiệu quả của vốn và hiệu

quả của lao động. AK và BL tương ứng là các đơn vị hiệu quả của vốn và lao động.

Nếu A’ > 0 và B = const, hàm sản xuất tăng dù K và L không đổi vì công nghệ làm gia tăng hiệu quả của vốn. Nếu A = const và B’ > 0, hàm sản xuất tăng dù K và L không đổi vì công nghệ làm gia tăng hiệu quả của lao động.

Trước đó, tương tự Harrod (1937), mô hình do Solow (1956) đề xuất có dạng:

Y = F[A(t).K(t); L(t)]

Tuy nhiên, nếu vốn được đầu tư vào máy móc, thiết bị hiện đại, thì chính là góp

phần tăng cường hiệu quả của công nghệ.

Ngoài ra, khi xét tác động của vốn đến tăng trưởng thì vốn có thể được chia thành nhiều thành phần khác nhau. Ví dụ vốn được chia theo nguồn như vốn đầu tư nhà nước, vốn đầu tư tư nhân, vốn đầu tư FDI (Foreign Direct Investment) hoặc có thể chia theo mục đích đầu tư, chẳng hạn vốn đầu tư cho công nghiệp, cho giáo dục đào tạo, vốn đầu tư vào các hạ tầng công cộng như hạ tầng giao thông, điện, nước, bưu chính viễn thông, qua đó góp phần tác động đến tăng trưởng và phát triển kinh tế của một quốc gia. Nhiều nghiên cứu đánh giá tác động của vốn đầu tư cho giao thông đến

Hiệu quả cung

ứng nguồn lao động

Ngoại ứng

Tăng trưởng

năng suất tổng hợp

tăng trưởng kinh tế từ đầu thập niên 1990 như nghiên cứu của Munnell (1990a), Munnell và cộng sự (1990b), Aschauer (1990), trong Aschauer (1989) cho rằng vốn đầu tư vào cơ sở hạ tầng lõi (“streets, highways, sewers, and water systems”) cho hiệu quả cao hơn so với đầu tư khác. Nghiên cứu của Canning và cộng sự (2008) phân tách tác động của đại diện từng loại hạ tầng đến tăng trưởng kinh tế như giao thông, điện, viễn thông. Nghiên cứu của Finn (1993) phân tách tác động của vốn gia thông thành vốn cho đường xá và vốn cho phương tiện giao thông. Một đánh giá toàn diện về hiệu quả kinh tế của các khoản vốn đầu tư cơ sở hạ tầng giao thông đã được thực hiện bởi Ủy ban Cố vấn thường trực của Vương quốc Anh SACTRA (1999), theo họ vốn đầu tư cho giao thông tác động trực tiếp đến cải thiện năng lực giao thông, Hình 1.2 mô phỏng mối liên hệ giữa cải thiện năng lực giao thông vận tải và tăng trưởng kinh tế:

Hình 1.2: Cải thiện năng lực giao thông vận tải và tăng trưởng kinh tế

Nguồn: Mô phỏng theo Hình 4.3 của SACTRA (1999)

Vai trò của nguồn nhân lực với tăng trưởng:

Lao động là một nhân tố không thể thiếu trong quá trình sản xuất. Lý thuyết

tăng trưởng nội sinh đã đề cập vai trò của lao động như “vốn lao động”, hàm ý rằng

tăng trưởng kinh tế không chỉ được đóng góp bởi quy mô lao động mà còn ở chất

lượng lao động. Trong những năm 1960, Schultz (1961) và Becker (1962) đã đưa ra

khái niệm về vốn nhân lực để chứng minh tác động vào năng suất. Smith (1976) cũng

đề cập đến kĩ năng người lao động góp phần tăng trưởng kinh tế trong cuộc điều tra

nguyên nhân dẫn đến sự giàu có của các quốc gia. Vai trò vốn lao động được phát triển

trong nghiên cứu của Romer (1989).

Vốn lao động thường được tiếp cận ở 5 góc độ: sức khỏe người lao động; kĩ

năng, kinh nghiệm làm việc; giáo dục các cấp; đào tạo lao động; sự ổn định trong vấn

đề di cư và thay đổi công việc.

Vốn lao động có thể tác động đến tăng trưởng kinh tế một cách trực tiếp hoặc

gián tiếp. Lao động cùng kĩ năng, kinh nghiệm góp phần trực tiếp nâng cao hiệu quả

sản xuất, nhất là đối với những lao động tham gia trực tiếp trong dây chuyền sản xuất.

Theo cách khác, vốn nhân lực góp phần nâng cao tiến bộ khoa học công nghệ, từ đó

nâng cao năng suất lao động và tác động đến tăng trưởng kinh tế.

Tác động của nguồn nhân lực đối với tăng trưởng kinh tế đã được chứng minh trong nhiều nghiên cứu gần đây như của De la Fuente và cộng sự (2006), của

Sushil Kumar Haldar và cộng sự (2010), Alatas và cộng sự (2016), Nguyễn Phan

Thu Hằng (2016).

Vai trò của tài nguyên thiên nhiên tới tăng trưởng:

Vai trò của tài nguyên thiên nhiên được các nhà kinh tế thảo luận từ trước thập

niên 1950, Ricardo (1951 - 1973) cho rằng khi phải canh tác trên đất đai kém màu mỡ

hoặc phải canh tác cùng loại đất với các quy trình đòi hỏi nhiều đất trên một đơn vị sản

phẩm sẽ gây tăng chi phí sản xuất, giảm năng suất lao động. Smith (1976) cho thấy

rằng sự khan hiếm và cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên có thể làm hạn chế hoạt động sản

xuất và tác động tiêu cực đến tăng trưởng của nền kinh tế. Các nghiên cứu cũng chỉ ra

rằng, khai thác quá mức dạng tài nguyên thiên nhiên không thể tái tạo gây khó khăn

cho việc quay vòng sản xuất, tác hại đến thời gian và cản trở tăng trưởng. Mặt khác,

những nước giàu tài nguyên thiên nhiên có thể khai thác để tăng trưởng và phát triển

kinh tế thuận lợi hơn so với các nước nghèo nàn về tài nguyên, đặc biệt là những tài

nguyên quý như dầu mỏ, khoáng sản.

Vai trò của kết cấu hạ tầng giao thông:

Theo Filip và cộng sự (2014): “Vào thế kỷ XIX, các liên kết giữa nền kinh tế quốc gia và giao thông vận tải là những điểm đáng quan tâm trong nghiên cứu lý

thuyết. Do đó, vào năm 1850, JG Kohl đã nghiên cứu cấu trúc mạng lưới giao thông tương quan với sự phân bố địa lý của tài nguyên thiên nhiên, ví dụ về Nga, nhấn mạnh tầm quan trọng của hệ thống giao thông nội bộ đối với sự phát triển của các thành phố trong tương lai”. Theo họ: “Tầm quan trọng của giao thông vận tải đã được Adam Smith nhấn mạnh. Trong khái niệm Smithian, giao thông vận tải là một nhánh sản xuất tạo ra giá trị, nhưng không phải là giá trị sử dụng”. Hạ tầng giao thông tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến tăng trưởng kinh tế thông qua nhiều kênh tác động:

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. Cơ sở hạ tầng giao thông tiên tiến góp phần tạo cơ hội mua sắm hàng hóa từ nhiều các khu vực kinh tế, thúc đẩy vận tải hàng hóa, phát huy và thúc đẩy năng lực vận tải, đặc biệt là vận tải hàng hóa, từ đó góp phần phát triển kinh tế.

Hạ tầng giao thông vận tải ảnh hưởng mạnh đến phát triển kinh tế: các mạng lưới giao thông như đường bộ, đường sắt, đường thủy và đường hàng không phát triển sẽ đặt nền tảng cho sự tập trung và chuyên môn hóa của các quy trình sản xuất. Những cải tiến về cơ sở hạ tầng giao thông sẽ tạo điều kiện cho việc mở rộng thương mại và tăng cường cạnh tranh giữa các quốc gia và khu vực kinh tế. Những phát triển như vậy thường thúc đẩy song song với sự tăng trưởng trong nền kinh tế, tạo việc làm trong các ngành vận tải và logistics, góp phần cải thiện thu nhập.

Kết cấu hạ tầng giao thông phát triển sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị bất động sản, làm thay đổi giá trị tài sản của chủ đất, từ đó ảnh hưởng đến nền kinh tế (ví dụ: thuế tài sản bất động sản thu được cao hơn, việc làm liên quan đến kinh doanh bất động sản, thu hút các nhà đầu tư bất động sản, thay đổi quy hoạch phát triển và các chính sách liên quan đến quy hoạch).

Kết cấu hạ tầng giao thông phát triển góp phần thu hút các hoạt động kinh doanh của hộ gia đình và công ty, ảnh hưởng đến quyết định mở rộng công ty và các mô hình hoạt động của các hộ gia đình (sinh hoạt, làm việc, mua sắm và các hoạt động giải trí), tiết kiệm thời gian cho cá nhân và giảm chi phí vận chuyển cho các công ty và do đó khiến giá thành thấp hơn hoặc lợi nhuận cao hơn cho các doanh nghiệp.

Ngoài ra, kết cấu hạ tầng kém cùng với các điểm tắc nghẽn ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế như gia tăng thời gian lưu thông người và hàng hóa, tăng chi phí vận chuyển, từ đó làm tăng chi phí sản xuất và giá thành sản phẩm. Kết cấu hạ tầng kém phát triển gây ô nhiễm không khí do khí thải từ các phương tiện giao thông, gây ô nhiễm tiếng ồn, mất an toàn giao thông và làm gia tăng áp lực lên y tế và các tác động tiêu cực khác như môi trường, cảnh quan đô thị.

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), Demurger (2001), Vũ Hoàng Dương và cộng sự (2014).

Vai trò của thể chế tới tăng trưởng:

Lý thuyết tăng trưởng và thể chế cho thấy một yếu tố quyết định quan trọng đến

tăng trưởng kinh tế là khung thể chế nhà nước. Lý thuyết tăng trưởng nội sinh cũng đề

cập đến vai trò của thể chế đến tăng trưởng kinh tế. Vai trò của khung thể chế nhà

nước đã bắt đầu được thừa nhận với công trình nghiên cứu của Lewis (1955), sau đó

bởi Ayres (1962). Rosenberg (1968) phân tích quan điểm Smith cho rằng: Sự gia tăng

sản xuất hàng hóa sẽ loại bỏ những sự thiếu hiệu quả và những thay đổi về thể chế,

pháp lý sẽ tăng cường khuyến khích phát triển kinh tế bền vững. Smith (1976) giải

thích tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào quyết định và hành động của các đại lý

(agents), đặc biệt là hành vi tiết kiệm và đầu tư, sự sáng tạo và đổi mới mà họ đưa ra

trong các điều kiện xã hội và các thiết lập thể chế. Harrod (1973) cũng làm rõ rằng

hành vi tiết kiệm được điều chỉnh bởi các thỏa thuận thể chế khác nhau theo thời gian

và không gian. Các chế độ của chính phủ về chăm sóc, dự phòng rủi ro như bảo hiểm,

thất nghiệp,… càng ít hiệu quả thì cá nhân có xu thế tiết kiệm cao hơn. Vai trò chất

lượng điều hành, khung thể chế được khẳng định trong các nghiên cứu gần đây như

của Rodrik và cộng sự (2004), Acemoglu và cộng sự (2005), Adams (2009) và Pande

(2009). Các nghiên cứu gần đây đã nhấn mạnh vai trò của thể chế (institution), đặc biệt

hệ thống pháp lý hỗ trợ cho các hoạt động kinh tế trong quá trình phát triển. Một mặt,

cải cách thể chế kinh tế có tác động đáng kể đến hiệu suất hoạt động của nền kinh tế,

mặt khác mức độ cởi mở của các chính sách kinh tế giúp thu hút vốn đầu tư, đặc biệt là

các dòng vốn đầu tư nước ngoài.

Murphy và cộng sự (1993) cho rằng tham nhũng có xu hướng có tác động tiêu

cực đến tăng trưởng bằng cách ảnh hưởng đến sự đổi mới và các hoạt động khởi

nghiệp khác và có thể làm giảm năng suất. Svensson (2003) cho rằng khi các doanh

nghiệp phải trả một số tiền lớn cho hối lộ có xu hướng giảm sản xuất và cũng làm sai

lệch số liệu của họ.

Arusha (2009) đã nghiên cứu vai trò quản trị đối với tăng trưởng kinh tế tại 71

quốc gia, giai đoạn 1996 - 2003. Ông đã chứng minh rằng các quốc gia có quản trị cao

có tốc độ tăng trưởng kinh tế tăng nhanh hơn so với những nước có quản trị yếu.

Vai trò của các yếu tố phi kinh tế khác tới tăng trưởng:

Gần đây Acemoglu (2009) giới thiệu cuốn sách về lý thuyết tăng trưởng kinh tế

hiện đại, trong đó khẳng định, ngoài các yếu tố quyết định kinh tế như vốn, tiến bộ

công nghệ, lao động thì các nguồn phi kinh tế cũng được đề cập đến như yếu tố hiệu

quả của chính phủ, thể chế, hệ thống chính trị và hành chính, địa lý văn hóa và xã hội.

Các yếu tố văn hóa xã hội cũng có một vai trò quan trọng đối với tăng trưởng

kinh tế. Sự đa dạng về ngôn ngữ, tôn giáo, tín ngưỡng, chuẩn mực công dân và chuẩn

mực đạo đức xã hội là một trong những yếu tố quyết định văn hóa xã hội có thể có ảnh

hưởng đến tăng trưởng.

Đa dạng sắc tộc có thể có tác động nhiều chiều, có thể tác động tiêu cực đến

tăng trưởng bằng cách giảm niềm tin, có thể gây phân biệt chủng tộc, tiêu cực trong

giáo dục và bất ổn kinh tế.

Lensink và cộng sự (1999) cho rằng các yếu tố chính trị như chế độ chính trị, bất ổn chính trị, tự do dân chủ cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Sự bất ổn chính trị có tác động tiêu cực đến các công ty và sự sẵn sàng đầu tư của họ, có thể tạo ra bạo lực và vô chính phủ trong xã hội và cuối cùng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng đối với tăng trưởng kinh tế. Aisen và cộng sự (2013) đã nghiên cứu từ 169 quốc gia giai đoạn 1960 đến 2004, những tác động tiêu cực của mức độ bất ổn chính trị cao hơn đối với tăng trưởng kinh tế là năng suất, tích lũy vốn nhân lực, từ đó gây ảnh hưởng tiêu cực.

1.2. Tổng quan nghiên cứu

Các nghiên cứu trên thế giới.

Mạng lưới giao thông đóng một vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế, vì thế chủ đề về tác động của mạng lưới này đối với tăng trưởng kinh tế thu hút được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới. Trong đó, 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, tác động của vốn cho giao thông vận tải và tác động của kết cấu hạ tầng giao thông vận tải tới kinh tế.

Những nghiên cứu khởi đầu về vốn công cộng đã chỉ ra các tác động tích cực đến chức năng sản xuất khu vực tư nhân. Một số loại hình dịch vụ vốn công cộng trong đó có hạ tầng công cộng là đặc biệt quan trọng để nâng cao sản lượng và tăng trưởng năng suất của khu vực tư nhân, chẳng hạn như nghiên cứu của Arrow và cộng sự (1970), Thompson (1972), Grossman và cộng sự (1974). 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, hệ thống đường cung cấp nước và phần vốn khác chiếm tỷ lệ nhỏ, trong đó tỉ lệ vốn cho hạ tầng giao thông là đáng kể, ví dụ như nghiên cứu của Aschauer (1990) cho giai đoạn 1949 -1985 và Munnell (1990a) cho giai đoạn 1948 - 1987 tại Mỹ, Serven (1996) tại Ấn Độ thời kỳ 1962/1963 - 1993/1994, Ligthart (2000) trên đất nước Bồ Đào Nha trong giai đoạn 1965 - 1995.

Một nhóm các nghiên cứu được phát triển theo cách thức áp dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas để ước lượng tác động của vốn giao thông đến giá trị sản lượng đầu ra:

Nghiên cứu của Munnell và cộng sự (1990b) với dữ liệu chuỗi thời gian giai đoạn 1970 - 1986 của 48 tiểu bang nước Mỹ, kết quả cho thấy hệ số co giãn của GSP (Gross State Product) đối với vốn cho đường cao tốc là 0,06. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Eisner (1991), Baltagi và cộng sự (1995) với hệ số co giãn tính toán được tương ứng là 0,059 và 0,06 trong mô hình tương đồng và khác với các phương pháp ước lượng hồi quy biến công cụ của Baltagi và cộng sự (1995). Nghiên cứu của Finn (1993) sử dụng phương pháp ước lượng GMM (Generalized-Method-of- Moments) được phát triển bởi Hansen (1982), dữ liệu cấp quốc gia tại Hoa Kỳ giai đoạn 1950 - 1989. Kết quả cho thấy hệ số co giãn của GDP (Gross Domestic Product) bình quân đầu người đối với vốn cho đường cao tốc là 0,158. Trong giai đoạn 1950 - 1969, sự đóng góp này quan trọng vì nó đóng góp 0,5% vào tăng trưởng sản lượng, trong khi tốc độ tăng trưởng sản lượng đầu ra là 2,2%. Kết quả này giảm xuống khi xét trong khoảng thời gian 1950 - 1989, đóng góp ở mức 0,2% vào tăng trưởng, chiếm 11,5% tăng trưởng. Nghiên cứu của Holtz-Eakin và cộng sự (1995), dữ liệu trên 48 bang của nước Mỹ giai đoạn 1969 - 1986, kết quả tương tự cho hệ số co giãn của vốn đường cao tốc (roads and highways) đối với GSP là 0,0476. Nghiên cứu của Boopen (2006) tại 38 quốc gia châu Phi cận Sahara và mẫu của 13 quốc gia đảo nhỏ đang phát triển, giai đoạn 1980-2000. Các mô hình POLS và mô hình cân bằng động cho nhóm 38 quốc gia trên cho thấy ý nghĩa thống kê về tác động của vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế. Hệ số co giãn được tìm thấy từ mô hình cân bằng động có giá trị 0,22 đối với vốn cho giao thông và 0,043 đối với trễ 1 năm của vốn giao thông. Mô hình toàn bộ dữ liệu cắt ngang và mô hình cho 13 quốc gia đảo nhỏ cho thấy hệ số tác động là dương nhưng chưa có ý nghĩa thống kê.

Nhiều nghiên cứu xem xét tác động của vốn giao thông đến tăng trưởng kinh tế bởi các mô hình kinh tế lượng không gian để đánh giá tác động đến các khu vực lân cận:

Nghiên cứu của Boarnet (1996) tại các quận tại bang California- Mỹ giai đoạn 1969 - 1988. Mô hình kinh tế lượng không gian tác động cố định dạng log. Kết quả nghiên cứu cho thấy vốn đường lộ tác động tích cực lên GDP của quận, song có bằng chứng cho thấy tác động tiêu cực lên quận khác. Kết quả này tương tự kết quả nghiên cứu của Holtz-Eakin và cộng sự (1995), dữ liệu được sử dụng tại 48 bang nước Mỹ giai đoạn 1969 -1986, nghiên cứu sử dụng mô hình không xét và xét tác động không gian. Mô hình xét tác động lan tỏa không gian cho thấy tác động lan tỏa là tiêu cực. Nghiên cứu của Jiang và cộng sự (2015) với dữ liệu của 29 tỉnh tại Trung Quốc giai đoạn 1986 - 2012. Ma trận trọng số không gian được sử dụng với 3 dạng khác nhau, kết quả cho hệ số co giãn của vốn giao thông tương ứng với 3 dạng ma trận trọng số không gian là: 0,117; 0,123 và 0,123. Hệ số trễ không gian ứng với ma trận thứ 1 (ma trận liền kề) và ma trận thứ 3 (dựa trên số lượng hành lang kết nối giao thông của 2 tỉnh so với số lượng của tỉnh với tất cả các tỉnh lân cận), hệ số tương ứng là nhỏ, ở mức 0,01 và 0,007. Tuy nhiên với dạng ma trận dựa trên khoảng cách GDP, hệ số là 0,104 - điều này cho thấy tác động lan tỏa ở các tỉnh tương đồng kinh tế là mạnh hơn.

Nghiên cứu của Melo và cộng sự (2013) tổng hợp trên phương pháp và hệ số co giãn từ 33 nghiên cứu về tác động của vốn giao thông với tổng hợp sự thu thập từ 563 quan sát. Nghiên cứu phân nhóm các dạng mô hình hồi quy: dạng loga tự nhiên hàm Cobb - Douglass; dạng hồi quy từ hàm Translog,….Kết quả cho thấy trung bình tất cả các hệ số co giãn từ các ước lượng dạng hàm Cobb - Douglass (bao gồm cả các nghiên cứu tác động lan tỏa không gian) là 0,2164. Tính chung cho tất cả các nghiên cứu, trung bình khi đầu tư cho giao thông, tăng 10% đầu tư cho giao thông sẽ góp phần tăng sản lượng đầu ra lên 0,5%.

Tóm tắt các kết quả nghiên cứu được cho bởi Bảng 1.1:

Bảng 1.1: Tóm tắt nghiên cứu tác động của vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế

Phương pháp

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Cobb Douglas

GDP bang OLS

Hệ số co giãn của vốn cao tốc là 0,06.

(log)

Munnell và cộng sự (1990b)

48 bang nước Mỹ giai đoạn 1970 - 1986

Mức độ công nghệ; lao động; vốn tư; vốn cao tốc (bao gồm các loại đường); vốn hệ thống nước; vốn công cộng khác; tỉ lệ thất nghiệp.

Cobb Douglas

GDP bang OLS

(log)

48 bang nước Mỹ giai đoạn 1970 - 1986

Mô hình FE và FGLS cho hệ số co giãn của vốn cho đường xá tương ứng là 0,08 và 0,06.

(POLS, FE, RE, FGLS và hồi quy

Baltagi và cộng sự

Lao động; vốn tư; vốn công (bao gồm vốn cho đường xá (higways and streets), vốn cho hệ thống nước, vốn công cộng khác); tỉ lệ thất nghiệp.

Mô hình hồi quy biến công cụ cho hệ số là tích cực nhưng không có ý nghĩa thống kê.

Finn

Cobb -

GMM

- Hệ số của vốn cho phương tiện giao thông không có ý nghĩa thống kê.

(1993)

Douglas (log)

Cấp quốc gia Mỹ giai đoạn 1950 - 1989

GDP bình quân đầu người

- Hệ số của vốn cao tốc là 0,158.

Biến công nghệ (ngoại sinh), số giờ lao động trung bình mỗi công nhân, vốn tư trên 1 lao động, vốn cho đường cao tốc (bao gồm cao tốc, đường phố, cầu, đường hầm, đèn chiếu sáng,…)/1 lao động, vốn cho phương tiện giao thông/1 lao động.

GDP bang OLS

Eisner (1991)

48 bang nước Mỹ giai đoạn 1970 - 1986

Tác động nhỏ: Hệ số của hiệu log vốn cao tốc là 0,02. Tương tác với lao động có hệ số là 0,105

Translog (log) Chênh lệch so với trung bình dạng log của: lao động phi nông nghiệp, vốn tư, vốn công (bao gồm vốn cao tốc, vốn hệ thống nước, vốn công

biến công cụ) (1995)

Phương pháp

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

cộng khác), tỉ lệ thất nghiệp.

GDP

Boopen (2006)

POLS, FE, RE và mô hình cân bằng động

Cobb - Douglass

Lao động, vốn giao thông, vốn hiện vật (physical capital).

38 quốc gia châu Phi cận Sahara và mẫu của 13 quốc gia đảo nhỏ đang phát triển, giai đoạn 1980-2000.

- Mô hình POLS và mô hình cân bằng động cho nhóm 38 nước quốc gia cho thấy ý nghĩa thống kê về tác động của vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế. Hệ số co giãn của mô hình cân bằng động có giá trị 0,22 đối với vốn giao thông và 0,043 đối với trễ 1 năm của vốn giao thông.

- Mô hình RE cho 13 quốc gia đảo nhỏ cho thấy hệ số tác động là dương nhưng chưa có ý nghĩa thống kê.

Boarnet

- Spatial Lag

(1996)

GDP các quận

- Hệ số co giãn của vốn cho đường xá là 0,16.

Các quận tại bang California- Mỹ giai đoạn 1969 - 1988

Ma trận trọng số không gian wij = 0 hoặc 1

Số lượng lao động, vốn tư, vốn cho đường xá (highways and streets). Biến giả thời gian - year dummy.

of X Model, fixed effects

- Hệ số cho phương trình lấy sai phân 10 năm là 0,22.

- Tác động lan tỏa là tiêu cực

- 2 dạng: log và log lấy sai phân 10 năm

Holtz-

GDP bang Ma trận trọng số

- Hệ số co giãn của vốn cao tốc là 0,0536

48 bang nước Mỹ giai đoạn 1969 - 1986

không gian wij = 0 hoặc 1

- Tác động lan tỏa là tiêu cực

Eakin và cộng sự (1995)

Dạng log và dạng log lấy sai phân 6 năm (fixed effect)

Vốn cho đường xá (roads and highways), số lượng lao động, vốn tư. Biến giả thời gian - year dummy.

Phương pháp

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Gross

- OLS (random

effects)

Jiang và cộng sự (2015)

29 tỉnh tại Trung Quốc giai đoạn 1986 - 2012

Số lượng lao động, vốn giao thông, tổng vốn các ngành khác ngoài giao thông.

- Hệ số co giãn của vốn giao thông tương ứng với 3 dạng ma trận trọng số không gian là: 0,117; 0,123 và 0,123

- Spatial

Regional Product (GDP tỉnh)

Model

3 dạng ma trận trọng số (ma trận liền kề, ma trận dựa trên khoảng cách GDP, dựa vào số lượng hành lang kết nối giao thông so với tất cả các vùng lân cận)

- Tác động lan tỏa không gian có ý nghĩa thống kê: hệ số tương ứng ma trận thứ 1 và thứ 3 là 0,011 và 0,007 tuy nhiên với ma trận thứ 2 là 0,104. Tác động lan tỏa ở các tỉnh tương đồng kinh tế là mạnh hơn.

Theo thời gian, các nhà kinh tế nổi tiếng đã cung cấp các thành phần cơ bản nhất xuất hiện trong các lý thuyết hiện đại về tăng trưởng kinh tế. Kết cấu hạ tầng giao thông, trong đó có hạ tầng giao thông đường bộ được coi là một yếu tố quan trọng quyết định sự phát triển và tăng trưởng kinh tế. Kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ yếu kém (thiếu đường và chất lượng đường không đảm bảo) là một yếu tố cản trở đáng kể đến hiệu quả giao thương kinh tế tại địa phương và các khu vực lân cận. Cơ sở hạ tầng giao thông không đầy đủ sẽ làm tăng chi phí và thời gian vận chuyển, tăng chi phí đầu vào sản xuất và làm giảm tăng trưởng. Một nhóm các nghiên cứu tiếp cận tác động của kết cấu hạ tầng giao thông tới tăng trưởng kinh tế:

Nghiên cứu của Canning (1999) ước lượng cho biến phụ thuộc là log của thu nhập người lao động giai đoạn 1960 - 1990 trên 57 quốc gia. Kết quả cho thấy hệ số co giãn đối với nhân tố đại diện cho kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ và đường sắt (tổng độ dài đường trải nhựa và đường sắt) là -0,028, đặc biệt với nhóm nước có thu nhập thấp hơn, hệ số co giãn là -0,5, đối với các nước có thu nhập cao hơn, hệ số co giãn là 0,174. Tuy nhiên chỉ có hệ số trong nhóm nước có thu nhập cao có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy, trong giai đoạn 1960 - 1990, với các nước nghèo thì việc đầu tư vào hạ tầng giao thông đường bộ và đường sắt không hiệu quả, trong khi kết quả với các nước giàu thì ngược lại.

Nghiên cứu của Hong và cộng sự (2011) ước lượng dữ liệu từ 31 tỉnh của Trung Quốc giai đoạn 1998 - 2007, với mô hình lựa chọn tác động cố định Fixed effect, 2SLS. Kết quả nghiên cứu cho thấy hạ tầng giao thông đường bộ và đường thủy tác động đáng kể đến tăng trưởng GDP thực tế hàng năm: mật độ giao thông đường bộ có hệ số tác động là 1,456, giao thông đường thủy có hệ số 0,938, giao thông hàng không không có ý nghĩa thống kê. Kết quả này tương tự nghiên cứu của Demurger (2001) cho 24 tỉnh của Trung Quốc giai đoạn 1985 - 1998 với mô hình FEM, 2SLS. Hệ số co giãn của mật độ hạ tầng giao thông là 0,754, trong khi hệ số của bình phương mật độ hạ tầng giao thông là âm. Kết quả cho thấy sự tác động của hạ tầng giao thông sẽ đạt mức đỉnh cao nhất tại ngưỡng, qua ngưỡng đó, tác động sẽ giảm. Nghiên cứu của Deng và cộng sự (2014) với dữ liệu tại 30 tỉnh tại Trung Quốc giai đoạn 1987 - 2010. Kết quả cho thấy: với mật độ đường cao tốc ≤ 0,17, hệ số tác động không có ý

nghĩa thống kê, với mật độ đường ∈(0,17; 0,38], hệ số tác động là 0,2346, với mật độ

đường lớn hơn 0,38, hệ số tác động là 0,093. Điều này cho thấy, với những khu vực có mật độ đường cao tốc thấp, tác động kinh tế của hạ tầng giao thông là không đáng kể.

Nghiên cứu của Yamaguchi (2007) sử dụng trong cả 2 trường hợp: dạng hàm sản xuất Cobb - Douglas với ước lượng phương pháp 3SLS để đánh giá trung bình tăng trưởng loga tự nhiên của GDP thực tế và mô hình hồi quy Barron (1991). Hệ số của khả năng tiếp cận hàng không là 1,57895 trong năm 1995, là 1,97635 trong năm 2000. Nghiên cứu của Li (2017) với dữ liệu từ 31 tỉnh thuộc vành đai kinh tế dọc con đường tơ lụa mới của Trung Quốc giai đoạn 2005 - 2014. Hướng tiếp cận dạng hàm Cobb-Douglas. Kết quả hồi quy OLS cho thấy hệ số co giãn của chiều dài đường cao tốc là 0,113, trong khi sự tác động của chiều dài đường sắt là không có ý nghĩa thống kê.

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:

Nghiên cứu của Li (2017) với dữ liệu từ 31 tỉnh thuộc vành đai kinh tế dọc con đường tơ lụa mới của Trung Quốc giai đoạn 2005 - 2014. Hướng tiếp cận dạng hàm Cobb-Douglas, phân tích với mô hình không xét tác động không gian và mô hình xét tác động không gian (Spartial Econometrics - Anselin (1988a)). Kết quả mô hình không gian cho hệ số co giãn tác động trực tiếp của đường sắt (mật độ đường sắt) lên GDP đầu người là 0,018, gián tiếp là 0,03; hệ số co giãn trực tiếp của đường bộ (mật độ đường) là 0,054, gián tiếp là 0,09. Như vậy tác động gián tiếp của hạ tầng giao thông nói chung chiếm 85,71 %, tác động lan tỏa là 14,29 %.

Nghiên cứu của Hu và cộng sự (2017) tại 37 quận nghèo tại tỉnh Hồ Nam (Trung Quốc) giai đoạn 2006 - 2015. Ma trận trọng số không gian được lựa chọn dưới 3 dạng. Kết quả cho thấy hệ số co giãn của số dặm đường bộ đối với GDP thực tương ứng là 0,052; 0,054 và 0,041. Hệ số trễ không gian tương ứng là 0,102; 0,081 và 0,057. Tác động gián tiếp với hệ số tương ứng là 0,119; 0,063 và 0,073.

Nghiên cứu của Jiwattanakulpaisarn và cộng sự (2011) tại Mỹ giai đoạn 1984 - 1997, kết quả cho thấy hệ số co giãn của mật độ đường cao tốc là 0,03; 0,037 và 0,054 tùy theo các loại hình đường cao tốc (“own-state highways; own-state and adjacent states’ highways; own-state and all other states’ highways”), trong đó tác động của 2 loại hình sau hàm ý tác động lan tỏa không gian của đường cao tốc.

Tóm tắt các kết quả nghiên cứu được cho bởi Bảng 1.2:

Bảng 1.2: Tóm tắt nghiên cứu tác động của kết cấu hạ tầng giao thông tới tăng trưởng kinh tế

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Phương pháp

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Canning (1999)

OLS, (fixed-

Cobb - Douglas (log)

effects)

Hệ số co giãn của tổng chiều dài đường trải nhựa và đường sắt là 0,174.

Thu nhập trung bình của người lao động

- Vốn trung bình của 1 lao động, trung bình số năm học của mỗi lao động, số điện thoại/1 lao động, tổng độ dài đường trải nhựa và đường sắt, công suất điện/1 lao động. Biến giả thời gian (year dummy).

29 nước thu nhập cao hơn trong 57 quốc gia giai đoạn 1960 - 1990

Cobb - Douglas

OLS (Fixed

-Hạ tầng giao thông đường bộ có hệ số 1,456.

Hong và cộng sự (2011)

31 tỉnh của Trung Quốc giai đoạn 1998 - 2007

Tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người

- Hạ tầng giao thông đường thủy có hệ số 0,938

effect) dạng hồi quy Barro

- Hạ tầng giao thông hàng không không có ý nghĩa thống kê

- Phân tích thang đo (EFA)

Đầu tư trung bình/1 người, mật độ dân số, tỉ lệ dân có trình độ đại học trở lên, kết cấu hạ tầng giao thông đường bộ (3 thang đo: chiều dài đường sắt/diện tích, chiều dài đường nhựa/diện tích, chiều dài đường cao tốc/tổng chiều dài đường nhựa), kết cấu hạ tầng giao thông hàng không (4 thang đo: diện tích phòng chờ sân bay, chiều dài đường băng, tình trạng xung quanh đường băng, tổng số sân bay tỉnh), kết cấu hạ tầng giao thông đường thủy (2 thang đo: tổng số bến/khoảng cách đến cảng, tổng số cảng nước sâu/ khoảng cách đến cảng), GDP đầu người giai đoạn trước.

Cobb - Douglas

Demurger (2001)

24 tỉnh của Trung Quốc

Tỉ lệ tăng trưởng bình

- Hồi quy OLS dạng

- GDP(-2), vốn đầu tư nội địa, tỉ lệ dân có trình độ giáo dục trung học trở lên, đóng góp

- Tác động của giao thông có ý nghĩa thống kê.

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Phương pháp

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Barro (FE

giai đoạn 1985 - 1998

quân đầu người

- 2 SLS)

- Tác động của giao thông (transport) dương. Tác động của "transport2" âm.

- Phân tích thang đo

của nông nghiệp, đóng góp của ngành khác, đầu tư nước ngoài FDI, biến giả cho vùng duyên hải, tốc độ đô thị hóa, kết cấu hạ tầng giao thông (gồm các thang đo: km đường sắt/1000km2, km đường cao tốc/1000km2, km đường biển / 1000km2), mật độ dân số, số điện thoại/1000 người, tỉ lệ làng có truy cập điện thoại, tỉ lệ làng cách thành phố trên 10km.

Mô hình thực nghiệm sau kiểm định Hausman bao gồm biến giả giai đoạn 1992 - 1997.

Hồi quy dạng Barro

Zou và cộng sự (2008)

log(GDP thực /1 người)

- Hệ số của mật độ đường bộ và bình phương lần lượt là 4,224 và -2,067.

28 tỉnh Trung Quốc giai đoạn 1994 - 2002

Mật độ dân số, GDP thực/1 người thời điểm ban đầu, mật độ đường nhựa (km/km2), mật độ đường sắt (km/km2), tỉ lệ tăng trưởng của lao động, vốn tích lũy so với GDP, tỉ lệ dân đi học từ 9 năm trở lên.

- Hệ số của mật độ đường sắt và bình phương lần lượt là 11,258 và - 23,28

Deng và cộng sự (2014)

Tỉ lệ tăng trưởng GDP thực tế

OLS dạng hồi quy dạng Barro

Hồi quy với 2 ngưỡng so sánh của mật độ đường nhựa

Với mật độ đường ≤ 0,17, hệ số tác động không có ý nghĩa thống kê. Với mật độ

30 tỉnh tại Trung Quốc giai đoạn 1987 - 2010

đường ∈(0,17; 0,38], hệ số

log(GDP(-1)), mật độ đường cao tốc (km/km2), tỉ lệ tiêu dùng của chính phủ so với GDP, tỉ lệ đầu tư tài sản cố định so với GDP, tỉ lệ đầu tư FDI so với GDP, số sinh viên đại học/1000 dân.

tác động là 0,2346. Với mật độ đường lớn hơn 0,38, hệ

Biến giả cho giai đoạn sau năm 2006.

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Phương pháp

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

số tác động là 0,093

Li (2017)

GDP thực

- Spatial Model

- Các biến dạng log

- Ma trận trọng số không gian wij = 0 hoặc 1

- Số km đường sắt/1km2, số km đường cao tốc/1km2, đầu tư vào tài sản cố định, số sinh viên trung bình / 1000 người, số lượng lao động, độ mở của nền kinh tế (tổng khối lượng nhập khẩu và xuất khẩu/gdp)

- Hệ số co giãn của số km đường cao tốc/1km2 là 0,054 đối với mô hình SAR, là 0,104 đối với mô hình SDM (sự phù hợp ở mô hình SAR là tốt hơn)

31 tỉnh thuộc vành đai kinh tế dọc con đường tơ lụa mới của Trung Quốc giai đoạn 2005 - 2014.

- Các biến lan tỏa không gian của: GDP(-1), số km đường sắt/1km2, số km đường cao tốc/1km2; độ mở của nền kinh tế, số lượng lao động.

- Tác động trực tiếp của hạ tầng giao thông là 85,71%, gián tiếp là 14,29%

GDP thực

- Spatial Model (Fixed effect)

Hu và cộng sự (2017)

- Các biến dạng log

3 dạng ma trận trọng số không gian

Số lượng lao động, vốn đầu tư, tốc độ đô thị hóa (tỉ lệ dân thành thị), độ mở nền kinh tế (tổng xuất nhập khẩu thực/GDP thực), kết cấu hạ tầng đường bộ (số dặm đường bộ). Biến giả thời gian - year dummy.

37 quận nghèo tại tỉnh Hồ Nam (Trung Quốc) giai đoạn 2006 - 2015

Với 3 dạng ma trận trọng số không gian: Hệ số của số dặm đường bộ tương ứng là 0,052; 0,054 và 0,041. Hệ số trễ không gian tương ứng là 0,102; 0,081 và 0,057. Tác động gián tiếp với hệ số tương ứng là 0,119; 0,063

và 0,073.

- 3 dạng ma trận không gian: ma trận nhị phân tiếp giáp; ma trận khoảng cách GDP và ma trận phối hợp hệ số của 2 dạng ma trận trên

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. Gần đây, nghiên cứu của Ngô Anh Tín (2017) sử dụng dữ liệu các tỉnh đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2001 - 2014. Kết quả từ mô hình bình phương tổng quát khả dụng (Feasible General Least Square - FGLS) cho thấy tác động của tỉ lệ đầu tư công so với GDP tỉnh đến tốc độ tăng trưởng GDP tỉnh là không có ý nghĩa. Tác giả không phân tách rõ mà chỉ thống kê rằng, đầu tư về hạ tầng giao thông là một phần trong đầu tư công. Biến tương tác giữa đầu tư công và đầu tư nước ngoài FDI là có ý nghĩa thống kê nhưng theo hướng tiêu cực.

Nghiên cứu của Bùi Thị Hoàng Lan (2012) đã sử dụng mô hình định lượng hồi quy tuyến tính. Dữ liệu được sử dụng tại 7 tỉnh Đồng bằng Bắc Bộ giai đoạn 2000 - 2010. Biến số đại diện cho hạ tầng giao thông được đo bởi độ dài đường bộ (km). Kết quả cho thấy cứ tăng 1 km đường bộ cho sự gia tăng của GDP tỉnh là 1,92392 tỷ đồng (tính theo giá so sánh năm 1994). Nghiên cứu của Đào Thông Minh và cộng sự (2016) với dữ liệu từ các tỉnh Đồng bằng Sông Cửu Long trong 5 năm 2009 - 2013, hướng tiếp cận hàm Cobb - Douglas. Nghiên cứu định lượng cho thấy hệ số co giãn của độ dài đường bộ đến GDP tỉnh là 0,476. 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. Mô hình sử dụng là VECM cho các sai phân log tự nhiên các biến trên. Kết quả cho thấy, trong dài hạn đầu tư giao thông và vốn đầu tư không có tác động đến tăng trưởng kinh tế, song có tác động tích cực khi xét trong ngắn hạn với độ trễ 2 năm.

Tóm tắt các nghiên cứu được trình bày tại Bảng 1.3:

Bảng 1.3: Nghiên cứu trong nước về tác động của giao thông tới kinh tế

Biến độc lập

Kết quả

Phương pháp

Dạng mô hình

Dữ liệu - Giai đoạn

Tên tác giả (năm)

Biến phụ thuộc

Cobb Douglas

Ngô Anh Tín (2017)

Hệ số của đầu tư công không nghĩa có thống kê.

nhất

tỉnh 13 đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2001 - 2004

Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm

Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ khả dụng

Tổng vốn đầu tư nội địa của tỉnh hàng năm so với GDP (không tính đầu tư công), đầu tư công so với GDP, đầu tư trực

- Hệ số tương tác của đầu tư công và FDI là

Biến độc lập

Kết quả

Phương pháp

Dạng mô hình

Dữ liệu - Giai đoạn

Tên tác giả (năm)

Biến phụ thuộc

-0,0105

tiêu

tiếp nước ngoài FDI so với GDP, thường chi xuyên so với GDP

OLS (fixed - effects)

Cobb Douglas

động

GDP giá sánh

Bùi Thị Hoàng Lan (2012)

Số km đường bộ, số lao (nghìn người), tỉ lệ đô thị hóa, đầu tư toàn xã hội

tỉnh

7 tỉnh Đồng bằng Bắc Bộ giai đoạn 2000 - 2010

Tăng km 1 đường bộ cho sự gia tăng của là GDP tỷ 1,92392 đồng

Đào Thông

OLS (fixed - effects)

GDP tỉnh (giá so sánh 1994)

Cobb Douglas (dạng log)

Hệ số co giãn của độ dài đường bộ đến là GDP

tỉnh

Minh và cộng sự (2016)

Vốn tư bản, số lượng lao động, số điện tiêu thụ, số thuê bao điện thoại, số km đường bộ.

0,476

tỉnh Các Đồng bằng Sông Cửu Long giai đoạn 2009 - 2013

Dữ liệu giai đoạn 1976 - 2011

VECM (dạng sai phân của log)

Biến nội sinh: tổng chiều dài đường bộ, tư tổng vốn đầu cho giao thông, GDP bình quân

Vũ Hoàng Dương và cộng sự (2014),

Trong dài hạn chiều dài đường bộ và tư đầu vốn tác có không tăng động đến trưởng kinh tế, song có tác động tích cực trong ngắn hạn với độ trễ 2 năm

Hạn chế của các nghiên cứu trong nước là chưa xét đến tác động lan tỏa không gian của hạ tầng giao thông vận tải. Trong khi đó, đảm bảo mối liên kết về kinh tế - xã hội giữa các địa phương đóng một vai trò rất quan trọng để phát triển kinh tế. Hạ tầng giao thông vận tải có ý nghĩa đặc biệt trong việc đảm bảo tính kết nối giao thương đó, vì thế việc bỏ sót tác động lan tỏa không gian có thể làm cho một số kết quả nghiên cứu thiếu sự chính xác. 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, cụ thể là: (1) Nghiên cứu tác động, bao gồm tác động lan tỏa không gian của vốn đầu tư cho giao thông đến tăng trưởng kinh tế trên phạm vi cả nước và các khu vực; (2) Nghiên cứu tác động, bao gồm tác động lan tỏa không gian của vốn đầu tư cho các loại hình hạ tầng giao thông vận tải như đường bộ, đường thủy, đường hàng không và kho bãi hỗ trợ vận tải; (3) Nghiên cứu 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. Nghiên cứu sử dụng mô hình dữ liệu mảng kết hợp mô hình không gian để tăng tính tin cậy cho phương pháp và các kết quả ước lượng.

1.3. Khung phân tích của luận án

Với cơ sở lý luận và các kết quả nghiên cứu ở trên, cùng với sự phù hợp về mục tiêu nghiên cứu, luận án đề xuất các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế theo sơ đồ khung lý thuyết cho bởi hình 1.3:

Mật độ đường cao tốc

Vốn: Vốn đầu tư cho giao thông/các loại hình vốn đầu tư giao thông; vốn đầu

Tăng trưởng kinh tế tư ngoài giao thông

Nguồn nhân lực: số

lượng và chất lượng

Năng lực điều hành, thể chế

Hình 1.3: Khung phân tích của luận án

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Khung phân tích trên khái quát mô hình nghiên cứu trong luận án nhằm đánh

giá tác động đến tăng trưởng kinh tế.

Mô hình nghiên cứu bao gồm 2 hướng tiếp cận:

Đánh giá tác động của vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế, các biến độc lập khác bao gồm vốn không cho giao thông, số lượng lao động. Các biến kiểm soát trong mô hình bao gồm chất lượng lao động và chất lượng điều hành thể chế, trong đó chất lượng điều hành, thể chế được phản ánh qua dữ liệu điều tra của PCI (Provincial competitiveness Index). Tiếp theo, mô hình nghiên cứu phân tách tác động của vốn giao thông bởi 4 loại hình bao gồm: vốn cho đường bộ, đường sắt và đường ống; vốn cho đường thủy; vốn cho đường hàng không; vốn cho kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải.

Hướng tiếp cận thứ 2 của nghiên cứu là tiến hành đánh giá tác động của đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế. Biến độc lập bao gồm vốn, lao động, mật độ đường cao tốc kết hợp biến kiểm soát phản ánh chất lượng lao động.

1.4. Kết luận chương 1

Chương 1 của luận án 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, vốn đầu tư đồng thời nêu các khái niệm và đặc điểm chung về hạ tầng giao thông 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.

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.

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

Chương 2 của luận án phân tích một số các chính sách có phạm vi ảnh hưởng đến mối quan hệ của hạ tầng giao thông và tăng trưởng kinh tế. Phân tích thực trạng của hạ tầng giao thông bao gồm vốn đầu tư giao thông và mật độ đường cao tốc, đồng thời phân tích tương quan mối quan hệ giữa hạ tầng giao thông và tăng trưởng kinh tế. 2.1. Bối cảnh kinh tế và các chính sách phát triển hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam

Giai đoạn 1991-2007, nước ta thu được nhiều thành tựu đáng kể về tăng trưởng kinh tế với tốc độ tăng GDP bình quân trên 7,5%/năm. Cuối năm 2008 diễn ra khủng hoảng kinh tế thế giới, điểm xuất phát của cuộc khủng hoảng là tại Mỹ với sự đổ vỡ của hàng loạt các ngân hàng, kéo theo sụt giảm mạnh các chỉ số chứng khoán và sự mất giá tiền tệ. Do sự tham gia sâu rộng của các tổ chức tài chính Mỹ trên thế giới, đặc biệt tại Châu Âu nên kéo theo nhiều các ngân hàng lớn tại Châu Âu gặp khủng hoảng. Các thị trường chứng khoán lớn trên thế giới đều bị sụt giá mạnh kéo theo sự sụt giảm chỉ số của các ngành sản xuất.

Theo Nguyễn Văn Tạo (2009), nền kinh tế Việt Nam bị ảnh hưởng chính qua các kênh: xuất khẩu giảm cả về giá và số lượng đồng thời khủng hoảng kinh tế kéo theo sụt giảm vốn đầu tư nước ngoài. Mỹ, Châu Âu và Nhật Bản là các thị trường xuất khẩu lớn của Việt Nam, do sự cắt giảm chi tiêu nên nhu cầu nhập khẩu của thế giới giảm sút, trong khi sức mua trong nước không đủ đáp ứng, kéo theo sự sụt giảm về giá do chênh lệch cung - cầu. Mặt khác, các tập đoàn ưu tiên cân đối và đảm bảo an toàn tài chính nên nhiều hợp đồng đầu tư với nước ngoài không giải ngân được, các dự án đăng ký vốn kinh doanh bị hủy, thu hút đầu tư nước ngoài gặp khó khăn kéo theo các tác động tiêu cực đến mọi mặt cả về kinh tế và xã hội. Một trong những tác động rõ nét của những bất ổn tài chính là kéo theo sự mất giá tiền tệ, giá các mặt hàng trong nước tăng vọt khiến lạm pháp tăng cao.

Hình 2.1 cho chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2017:

140

120

100

2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

CPI

Hình 2.1: Chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam giai đoạn 2008 - 2017

Nguồn:Tổng cục Thống kê

Do ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng, chỉ số giá tiêu dùng CPI năm 2008 tăng thành 122,97%, mức năm cao nhất trong vòng nhiều năm trước đó, năm 2010 giảm còn 109,19% song tăng vọt lên 118,58% vào năm 2011, CPI năm 2012 vẫn cao ở mức 109,21%. Tính trung bình giai đoạn 2010 - 2012, lạm pháp ở mức 12,33%. Năm 2013 là năm bước ngoặt khi Chính phủ bắt đầu kiềm chế được lạm pháp, giảm dần từ mức 6,6% vào năm 2013 còn 0,63% năm 2015. Tính chung giai đoạn 2013 - 2017, lạm pháp chỉ ở mức 3,5%.

Kinh tế Việt Nam biến động sau năm 2008, theo Báo cáo của Tổng cục Thống kê (2013): “Kinh tế - xã hội nước ta năm 2012 tiếp tục bị ảnh hưởng bởi sự bất ổn của kinh tế thế giới do khủng hoảng tài chính và khủng hoảng nợ công ở Châu Âu chưa được giải quyết” và “Tổng sản phẩm trong nước (GDP) năm 2012 theo giá so sánh 1994 ước tính tăng 5,03% so với năm 2011”. Khi có tác động lớn từ “cú sốc” khủng hoảng kinh tế thế giới, kinh tế bị tác động kéo dài trong nhiều năm. Năm 2012 có mức tăng GDP thấp nhất và có dấu hiệu hồi phục năm 2013.

2 “Quy hoạch phát triển GTVT vùng kinh tế trọng điểm Bắc Bộ đến năm 2020 và định hướng đến năm

Trước ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới, Đảng và Chính phủ tập trung đề ra các giải pháp để ổn định kinh tế. Cụ thể, Nghị quyết số 11/NQ-CP ngày 24/02/2011 đưa ra những giải pháp mà chủ yếu là tập trung ổn định kinh tế vĩ mô, kiềm chế lạm phát, đảm bảo đời sống an sinh xã hội đồng thời cắt giảm chi tiêu công, do đó nhiều các công trình, dự án phát triển giao thông đã bị đình trệ. Để giải quyết những mặt tồn tại, ngành GTVT đã tập trung nguồn lực, đề ra các giải pháp mang tính đột phá, đó là tái cơ cấu đầu tư theo những nội dung trọng tâm đã được đề ra trong chiến lược phát triển giao thông. Hàng loạt các chính sách về chiến lược phát triển giao thông2 cho các vùng kinh tế đã được phê duyệt.

Các quy hoạch phát triển theo loại hình giao thông vận tải cũng được ban hành như quy hoạch phát triển GTVT hàng không, quy hoạch phát triển vận tải biển Việt Nam, quy hoạch phát triển hệ thống cảng biển, điều chỉnh “Quy hoạch tổng thể phát triển ngành GTVT đường sắt Việt Nam” cùng nhiều các chiến lược phát triển giao thông tại các thành phố lớn trên cả nước.

Nghị quyết số 13-NQ/TW ban hành ngày 16/01/2012 tại Hội nghị lần thứ 4 của Ban chấp hành Trung ương Đảng khóa XI đã xác định mục tiêu phát triển hạ tầng giao thông như sau:

“Về đường bộ, ưu tiên đầu tư nâng cấp và mở rộng Quốc lộ 1A, hoàn thành phần lớn vào năm 2015 và hoàn thành toàn tuyến vào năm 2020. Duy tu và nâng cấp để đảm bảo giao thông các tuyến quốc lộ. Đầu tư nối thông tuyến đường Hồ Chí Minh và nâng cấp đoạn qua Tây Nguyên. Lựa chọn đầu tư những đoạn có hạ tầng yếu kém trên tuyến đường ven biển gắn với đê biển. Nối thông tuyến đường biên giới phía Bắc, phía Tây, Tây Nam. Nâng cấp một số tuyến giao thông hành lang kinh tế Đông Tây.

Ưu tiên đầu tư trước một số đoạn đường bộ cao tốc trên tuyến Bắc - Nam, tuyến nối Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh với các cửa ngõ và các đầu mối giao thông quan trọng. Phấn đấu đến năm 2015, hoàn thành khoảng 600 km và đến năm 2020 hoàn thành đưa vào sử dụng khoảng 2.000 km đường cao tốc.

Về đường sắt, ưu tiên nâng cấp, hiện đại hoá hệ thống tuyến đường sắt Bắc - Nam hiện có. Nghiên cứu các phương án khả thi đường sắt tốc độ cao để có kế hoạch đầu tư xây dựng phù hợp. Phát triển đường sắt đô thị, đường sắt nội ngoại ô tại Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Nghiên cứu đầu tư mới tuyến đường sắt khổ 1,435 m nối Thành phố Hồ Chí Minh với thành phố Cần Thơ và Thành phố Hồ Chí Minh với thành phố Vũng Tàu.

Về đường thuỷ nội địa, nâng cấp các tuyến đường thuỷ nội địa chính; tăng chiều dài các đoạn tuyến sông được quản lý khai thác. Nâng cấp và xây dựng mới một số cảng đầu mối, bến hàng hoá và hành khách ở đồng bằng Sông Cửu Long và đồng bằng Sông Hồng. Ưu tiên hoàn thành nâng cấp các tuyến ở đồng bằng Sông Cửu Long

“Quy hoạch phát triển GTVT vùng kinh tế trọng điểm Miền Trung đến năm 2020 và định hướng đến

năm 2030” được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt tại “Quyết định số 07/2011/QĐ-TTg ngày 25/01/2011”;

“Quy hoạch phát triển GTVT vùng kinh tế trọng điểm phía Nam đến năm 2020 và định hướng đến năm

“Quy hoạch phát triển GTVT vùng kinh tế trọng điểm vùng đồng bằng sông Cửu Long đến năm 2020 và

2030” được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt tại “Quyết định số 06/2011/QĐ-TTg ngày 24/01/2011”; định hướng đến năm 2030” được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt tại “Quyết định số 11/2012/QĐ-TTg ngày 10/02/2012”.

2030” được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt tại “Quyết định số 05/2011/QĐ-TTg ngày 24/01/2011”;

kết nối với Thành phố Hồ Chí Minh; các tuyến sông Tiền, sông Hậu, sông Hồng, sông Thái Bình.

Về cảng biển quốc gia, rà soát, điều chỉnh quy hoạch, tiếp tục đầu tư phát triển hệ thống cảng biển quốc gia, các cảng cửa ngõ quốc tế, các bến cảng nước sâu tại ba vùng kinh tế trọng điểm có khả năng tiếp nhận các tàu container thế hệ mới. Ưu tiên đầu tư đồng bộ, hiện đại hai cảng biển cửa ngõ quốc tế Lạch Huyện (Hải Phòng) và cảng Cái Mép - Thị Vải (Bà Rịa - Vũng Tàu); khuyến khích các nhà đầu tư nước ngoài đầu tư phát triển cảng trung chuyển quốc tế Vân Phong (Khánh Hoà).

Về cảng hàng không, ưu tiên đầu tư nâng cấp đồng bộ, hiện đại 5 sân bay quốc tế: Nội Bài, Thành phố Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Cần Thơ, Cam Ranh. Xây dựng cảng hàng không quốc tế Nội Bài trở thành cảng cửa ngõ quốc tế của miền Bắc. Huy động nguồn vốn ODA và khuyến khích hợp tác công tư để đầu tư xây dựng mới cảng trung chuyển hàng không quốc tế Long Thành.”

Hiện nay, theo luật quy hoạch và “Quyết định số 995/QĐ-TTg” ngày 09/08/2018 của Thủ tướng Chính phủ, Bộ GTVT đang tổ chức lập 5 quy hoạch ngành quốc gia thời kỳ 2021-2030, tầm nhìn đến năm 2050.

Chính sách đầu tư phát triển giao thông:

Chính phủ đã có nhiều chính sách nhằm đẩy mạnh xã hội hóa, khai thác tiềm lực và huy động tổng hợp từ nhiều nguồn để tham gia đầu tư phát triển kinh tế - xã hội nói chung và phát triển hạ tầng giao thông nói riêng.

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. Theo đó, tại Điều 2 quy định:

“Nhà nước khuyến khích và hỗ trợ các doanh nghiệp, cá nhân trong nước đầu tư xây dựng và kinh doanh các công trình kết cấu hạ tầng kinh tế - xã hội, sản xuất kinh doanh dịch vụ công cộng theo hình thức hợp đồng B.O.T trong các lĩnh vực sau đây:

1. Quốc lộ, đường liên tỉnh, liên huyện;

2. Cầu, cầu cảng, bến cảng biển và cảng sông, bến phà, bến xe;

3. Kho tàng và phương tiện bảo quản hàng hoá, chợ hoặc trung tâm thương mại;”

Về nguồn vốn thực hiện, tại Điều 6 quy định:

“Nguồn vốn thực hiện dự án B.O.T:

1. Dự án B.O.T được thực hiện bằng một trong các nguồn vốn sau đây:

- 100% vốn không thuộc ngân sách nhà nước, kể cả vốn vay trong nước và

nước ngoài.

- Vốn góp của ngân sách nhà nước và vốn góp của doanh nghiệp, cá nhân, kể

cả vốn vay trong nước và ngoài nước.

2. Đối với mỗi dự án B.O.T, vốn thuộc sở hữu của doanh nghiệp B. O.T phải

đạt mức tối thiểu bằng 30% tổng mức vốn đầu tư thực hiện dự án B.O.T”

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. Nhiều dự án hợp tác công - tư PPP (Public - Private Partnership) đã được triển khai, trong đó có nhiều dự án triển khai vào hạ tầng giao thông vận tải.

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 thi hành từ ngày 01/01/2021. Do vậy, thời gian tới, Chính phủ sẽ ban hành các văn bản dưới luật để hướng dẫn thi hành, duy trì và phát triển các dự án PPP.

Trong giai đoạn vừa qua, kinh tế phát triển không tách rời sự phát triển của hạ tầng giao thông. Theo định hướng phát triển giao thông, nhiều các công trình giao thông quan trọng đã hoàn thành, đặc biệt tại phía Bắc và vùng đồng bằng Sông Cửu Long - khu vực được khẳng định ưu tiên đầu tư trong định hướng phát triển giao thông. Phát triển giao thông nông thôn góp phần đem lại thành công cho việc xây dựng nông thôn mới. GTVT luôn phát huy vai trò quan trọng của tới phát triển kinh tế - xã hội, hướng tới mục tiêu xây dựng hệ thống kết cấu hạ tầng đồng bộ nhằm đưa nước ta cơ bản trở thành nước công nghiệp theo hướng hiện đại.

2.2. Thực trạng chung về hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam

Đầu tư phát triển giao thông là mối ưu tiên hàng đầu của Đảng và Chính phủ Việt Nam trong giai đoạn vừa qua. Quyết định số 355/QĐ-TTg, ra ngày 25/02/2013 của Thủ tướng về việc phê duyệt điều chỉnh Chiến lược phát triển giao thông vận tải Việt Nam đã đặt ra tầm nhìn đến năm 2030 là: “Đến năm 2030, cơ bản hoàn thiện mạng lưới giao thông vận tải trong cả nước, đảm bảo sự kết nối và phát triển hợp lý giữa các phương thức vận tải. Chất lượng vận tải và dịch vụ được nâng cao, đảm bảo: nhanh chóng, an toàn, tiện lợi ”. Qua đó, chất lượng dịch vụ giao thông cùng năng lực vận tải không ngừng được cải thiện, cơ bản đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội, bảo đảm quốc phòng - an ninh và rút ngắn khoảng cách giữa các vùng, miền.

Hệ thống đường bộ, đường sắt Việt Nam đã được nâng cấp mở rộng với 4 hệ thống đường quốc lộ chính nối liền Nam - Bắc. Về đường bộ hiện nay, khoảng gần 1000km đường cao tốc đã bước đầu đưa vào khai thác, 160km đường cao tốc đang tiếp tục đầu tư xây dựng cơ bản, đồng thời đang triển khai các thủ tục pháp lý và chuẩn bị nguồn vốn cần thiết nhằm mục đích xây dựng thêm 654km đường cao tốc Bắc - Nam, đoạn phía Đông theo Nghị quyết số 52/2017/QH14 ngày 22/11/2017 của Quốc hội; đang xúc tiến xây dựng trọng yếu thêm 40km đường cao tốc với quy mô 4 làn đường, đoạn từ thành phố Lạng Sơn đi cửa khẩu Hữu Nghị (Đồng Đăng), góp phần thúc đẩy kinh tế Lạng Sơn và các khu vực lân cận; xây dựng 92km đường cao tốc Vân Đồn - Móng Cái theo hình thức đầu tư BOT (Build-operate-transfer). Các dự án đường sắt đô thị đang được triển khai tại 2 thành phố lớn là Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Các hạng mục kết cấu hạ tầng thiết yếu khác được gia cố sửa chữa như các hầm đường sắt, cầu đường sắt, các đèn tín hiệu, biển báo, rào chắn, qua đó nâng cao mức độ an toàn, rút ngắn thời gian chạy tàu trên trục Bắc - Nam.

Hệ thống cảng biển đã được đầu tư xây dựng hiện đại theo tiêu chuẩn quốc tế, góp phần thu hút giao thương hàng hải, đáp ứng tốt nhu cầu thông qua về hàng hóa xuất nhập khẩu và nội địa, tạo diện mạo mới cho đất nước. Hình thành các cảng biển tầm cỡ quốc tế tại 3 miền Bắc - Trung - Nam (cảng Lạch Huyện, cảng Vân Phong và cảng Cái Mép - Thị Vải). Hiện đại hóa bốc xếp tại các cảng, bến thủy nội địa. Phát triển mạnh các tuyến đường thủy nội địa ra các đảo. Về hàng không, đã có những thành tựu cả về quy mô và chất lượng dịch vụ, đáp ứng sự chuyển dịch cơ cấu vận tải sang vận tải hàng không, đặc biệt là vận tải hành khách. Các cảng hàng không Nội Bài, Tân Sơn Nhất, Đà Nẵng đã được nâng cấp, cảng hàng không Phú Quốc, Vân Đồn đã được xây dựng mới các phân khu, nâng tổng công suất của cảng hàng không lên khoảng 90 triệu lượt hành khách/năm, tăng 2,5 lần so với năm 2011. Đang triển khai xây dựng cảng Long Thành có vai trò và quy mô ngang tầm với các cảng hàng không quốc tế lớn trong khu vực. Đồng thời hiện đại hóa hệ thống quản lý hoạt động bay, đảm bảo tầm bao phủ của các trang thiết bị liên lạc, dẫn đường và giám sát, đáp ứng yêu cầu kỹ thuật trong toàn bộ vùng bay (Flight Information Region) của Việt Nam.

Mục tiêu của hạ tầng giao thông vận tải là nâng cao chất lượng, năng lực vận tải, bao gồm vận tải hành khách và vận tải hàng hóa. Về tổng thể, năng lực vận tải Việt Nam không ngừng được tăng lên và đã có sự phát triển song song giữa các loại hình vận tải nhằm khai thác các thế mạnh nói riêng về vận tải hàng hóa, đặc biệt là vận tải hàng hóa biển.

Xét về vận tải hành khách, số lượt khách ngày càng được đáp ứng nhu cầu cao hơn, từ mức khoảng 2,3 triệu lượt người năm 2010 đã tăng lên 4 triệu lượt người vào năm 2017, gấp 1,74 lần. Chỉ số phát triển trung bình giai đoạn 2010 - 2017 là 108%. Lượng khách vận chuyển chủ yếu thông qua đường bộ (bao gồm cả đường sắt), chiếm trên 90%, tiếp sau đó là vận tải đường thủy, chiếm khoảng 5%, còn lại là vận tải hành khách đường hàng không. Sự tăng trưởng của số lượt khách vận chuyển được thể hiện tại Hình 2.2:

Hình 2.2: Số lượt khách vận chuyển (triệu lượt)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu NGTK

Khác với vận tải hành khách, vận tải hàng hóa tại Việt Nam hiện nay qua 2 con đường chính: vận tải hàng hóa đường bộ (bao gồm cả đường sắt), vận tải hàng hóa đường thủy bao gồm vận tải đường sông và đường biển. Vận tải hàng hóa đường bộ ở nước ta vẫn chiếm đa số, trong khoảng 70% - 80%, vận tải đường thủy chiếm 20 - 30%, trong đó vận tải biển chỉ chiếm 5% - 6%, vận tải đường sông chiếm khoảng 15% - 25%, riêng vận tải hàng hóa đường hàng không là rất nhỏ so với mặt bằng chung. Khối lượng vận tải hàng hóa toàn xã hội không ngừng tăng lên, trung bình mức tăng hàng năm là khoảng 10%. Hình 2.3 cho biểu đồ khối lượng vận tải (KLVT) hàng hóa tại Việt Nam giai đoạn 2010 - 2018:

Hình 2.3: Khối lượng vận chuyển hàng hóa toàn xã hội (nghìn tấn)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu NGTK

Mặc dù cơ cấu hàng hóa vận chuyển đường biển chiếm tỉ lệ ít nhất, song xét về cơ cấu luân chuyển hàng hóa, đường biển chiếm tỉ lệ lớn nhất, hơn cả luân chuyển đường bộ. Do đặc thù khác biệt của vận tải đường biển, trong khi vận tải đường sông và đường bộ chủ yếu là các tuyến vận tải nội địa thì vận tải đường biển còn phục vụ xuất nhập khẩu qua cảng biển trong buôn bán quốc tế, các tuyến đường biển lưu thông trên các hành hành trình dài, giao thương nối liền các quốc gia và các lục địa. Hình 2.4 cho khối lượng luân chuyển (KLLC) hàng hóa của các loại hình vận tải:

Hình 2.4: Khối lượng luân chuyển hàng hóa toàn xã hội (nghìn tấn * km)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu NGTK

Dù đã đạt được nhiều thành tựu nhưng để đạt mục tiêu phấn đấu vẫn còn nhiều khó khăn do tồn tại các hạn chế: cơ cấu đường cao tốc còn thấp, chưa hoàn thành mục tiêu xây dựng 2000 km cao tốc đến năm 2020. Hệ thống đường sắt quốc gia còn lạc hậu, đầu tư các tuyến đường sắt đô thị chưa hiệu quả, kéo dài và đội vốn. Hệ thống cảng biển chưa khai thác hết công suất thiết kế, đặc biệt tại miền Trung. Các sân bay vẫn còn tình trạng quá tải, chưa đồng bộ theo tiêu chí quốc tế (kết nối 4 loại hình giao thông chất lượng cao). Ngoài ra còn thiếu thốn về nguồn lực, vốn đầu tư và hệ thống pháp lý, quy hoạch còn chồng chéo.

Báo cáo năng lực cạnh tranh toàn cầu tại Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF), trong các kỳ đánh giá 2016 - 2017 và 2017 - 2018 cho thấy, các chỉ số về hạ tầng đường bộ, đường sắt, đường thủy và đường hàng không đều giảm. Chỉ số đánh giá hạ tầng đường bộ là 3,5, xếp thứ 86 năm 2016; tương ứng là 3,4 và xếp thứ 92 năm 2017. Chỉ số đánh giá hạ tầng đường sắt là 3,1, xếp thứ 52 năm 2016; tương ứng là 3,0 và xếp thứ 59 năm 2017. Chỉ số đánh giá hạ tầng đường thủy giảm từ 3,8 thành 3,7 năm 2017. Mức giảm mạnh nhất là hạ tầng hàng không, đạt 4,1 và đứng thứ 86 năm 2016 xuống mức 3,8, đứng thứ 103 năm 2017. Tuy nhiên xét trong dài hạn, thứ hạng về chất lượng kết cấu hạ tầng của Việt Nam là tăng, từ 95/144 năm 2011 lên 79/137 năm 2017. Đặc biệt, chỉ số năng lực quốc gia về logistic liên tục tăng, tất cả các chỉ số đánh giá logistic năm 2018 đều tăng vượt bậc, trong đó, mức tăng cao nhất với chênh lệch 29 bậc là năng lực chất lượng dịch vụ. Xét năng lực chung về logistic, Việt Nam xếp hạng 39/160, tăng 25 bậc so với 2016, đứng thứ 3 nếu xét trong khu vực Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á, đứng sau Singapore và Thái Lan. Xét về khả năng theo dõi, truy xuất hàng hóa, mức tăng ấn tượngg 41 bậc, xếp hạng thứ 34. Đây là các tín hiệu khả quan về thực trạng hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam, tạo động lực phát triển với mục tiêu chung là đến năm 2030 nước ta trở thành nước công nghiệp theo hướng hiện đại, có nền kinh tế phát triển nhanh và bền vững.

2.3. Thực trạng về vốn đầu tư phát triển hạ tầng giao thông vận tải.

Theo Nghị định số 97/2016/NĐ - CP của Chính phủ quy định các chỉ tiêu thống kê Quốc gia, ban hành ngày 01/7/2016: “Vốn đầu tư toàn xã hội là toàn bộ tiền vốn bỏ ra (chi tiêu) để làm tăng hoặc duy trì năng lực sản xuất và nguồn lực để nâng cao mức sống vật chất và tinh thần của toàn xã hội trong một thời kỳ nhất định”. Vốn đầu tư được chia theo các loại hình khác nhau tùy vào nguồn vốn hoặc mục đích sử dụng.

Chia theo nguồn vốn đầu tư:

"Vốn ngân sách nhà nước là Khoản chi của ngân sách nhà nước để chuẩn bị đầu tư và thực hiện các chương trình, dự án đầu tư kết cấu hạ tầng kinh tế - xã hội và các chương trình, dự án phục vụ phát triển kinh tế - xã hội và một số nhiệm vụ chi đầu tư khác theo quy định của pháp luật.

Vốn trái phiếu Chính phủ là nguồn vốn đầu tư từ loại trái phiếu do Bộ Tài

chính phát hành để huy động vốn đầu tư cho chương trình, dự án đầu tư cụ thể thuộc

phạm vi đầu tư của Nhà nước. Ở địa phương, có vốn trái phiếu chính quyền địa

phương là nguồn vốn đầu tư từ loại trái phiếu do Ủy ban nhân dân cấp tỉnh phát hành

nhằm huy động vốn đầu tư cho công trình dự án đầu tư của địa phương.

Vốn tín dụng đầu tư phát triển của Nhà nước là vốn đầu tư cho những dự án

đầu tư mà chủ đầu tư có thể vay vốn hưởng lãi suất ưu đãi để đầu tư trong những

ngành, lĩnh vực quan trọng, chương trình kinh tế lớn của Nhà nước, các vùng khó

khăn nhà nước khuyến khích đầu tư bảo đảm có hiệu quả kinh tế - xã hội, có khả năng

hoàn trả vốn vay.

Vốn hỗ trợ phát triển chính thức (ODA) và vốn vay ưu đãi của các nhà tài trợ

là nguồn vốn đầu tư được hình thành từ hoạt động hợp tác phát triển giữa Chính phủ

nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam với các nhà tài trợ là Chính phủ nước

ngoài, các tổ chức quốc tế, các tổ chức liên Chính phủ hoặc liên quốc gia.

Vốn vay gồm vay ngân hàng thương mại và vốn vay từ các nguồn khác. Đây là

Khoản tiền mà chủ đầu tư đi vay từ các tổ chức tín dụng trong nước (không kể tín

dụng đầu tư của Nhà nước đã nêu ở trên), vay các ngân hàng nước ngoài, vay các tổ

chức quốc tế và vay các tổ chức, cá nhân khác để đầu tư sản xuất kinh doanh.

Vốn tự có là nguồn vốn thuộc sở hữu của chủ đầu tư được hình thành từ lợi

nhuận, trích ra để đầu tư; từ tiền thanh lý tài sản, từ khấu hao tài sản cố định, từ các

quỹ, huy động cổ phần, góp vốn liên doanh của các bên đối tác liên doanh...

Vốn khác là nguồn vốn đóng góp tự nguyện, cho, biếu, tặng của các tổ chức, cá

nhân trong và ngoài nước, là nguồn vốn huy động ngoài các nguồn vốn trên".

Chia theo các khoản mục đầu tư:

“Đầu tư xây dựng cơ bản; mua sắm tài sản cố định dùng cho sản xuất không qua xây dựng cơ bản; sửa chữa, nâng cấp tài sản cố định; bổ sung vốn lưu động bằng nguồn vốn tự có; đầu tư khác”.

Chia theo loại hình kinh tế:

" - Vốn đầu tư cho khu vực kinh tế nhà nước;

- Vốn đầu tư cho khu vực kinh tế ngoài nhà nước;

- Vốn đầu tư cho khu vực có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài"

Chia theo ngành kinh tế:

Ngày 06/7/2018, Chính phủ vừa ra Quyết định số 27/2018/QĐ -TTg ban hành Hệ thống ngành kinh tế Việt Nam gồm 5 cấp, trong đó bao gồm: 21 ngành cấp 1; 88 ngành cấp 2; 242 ngành cấp 3; 486 ngành cấp 4 và 734 ngành cấp 5.

Đầu tư cho ngành Vận tải, kho bãi là một ngành cấp 1 trong cách chia khoản,

mục đầu tư nói trên.

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 khoản mục cho 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 bãi3 (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). Theo đó vốn đầu tư tăng cao bắt đầu từ năm 2014 nhưng xét về cơ cấu thì có xu hướng giảm nhẹ trong những năm gần đây. Vốn đầu tư cho giao thông bao gồm 4 khoản mục cấp 2: vốn đầu tư vận tải đường bộ, đường sắt và đường ống; vốn đầu tư vận tải đường thủy; vốn đầu tư vận tải đường hàng không; vốn đầu tư kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải.

Cơ cấu vốn đầu tư cho các loại hình giao thông vận tải so với tổng vốn đầu tư

14,89%

Đường bộ, đường sắt và đường ống

6,82%

Đường thủy

Đường hàng không

77,13%

Kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải

cho giao thông được thể hiện tại Hình 2.5:

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

3 Vốn đầu tư ngành vận tải, bến bãi trong toàn bộ luận án không xét đến vốn cho bưu chính và chuyển phát.

Tỉ lệ cao nhất thuộc về vốn đầu tư cho đường bộ, đường sắt và đường ống,

chiếm khoảng 77%. Đây là mục đầu tư chính của hạ tầng giao thông vận tải. Đầu tư

đường thủy chiếm xấp xỉ 7%, về cơ cấu có tỉ lệ đầu tư thấp, chỉ cao hơn đầu tư cho

đường hàng không với cơ cấu đầu tư không đáng kể, chỉ khoảng 1% đầu tư toàn xã hội

dành cho giao thông vận tải kho bãi (không tính cho bưu chính chuyển phát). Tỉ lệ đầu

tư cao thứ hai dành cho kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải, mức đầu tư trung bình

chiếm khoảng 15%. Điều này cho thấy, so với đầu tư cho giao thông, đây là loại hình

đầu tư đáng kể.

Vốn đầu tư cho vận tải đường sắt, đường bộ và đường ống:

Đây là ngành được đầu tư cao nhất, vượt xa cơ cấu đầu tư trung bình của các

loại hình giao thông khác. Xét về cơ cấu đầu tư thì có xu thế giảm, song xét về giá

trị đầu tư thì vẫn giữ vững trong những năm gần đây và vượt xa mức 75 nghìn tỷ

đồng năm 2010. 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 (%).

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK

Trong chiến lược, kế hoạch phát triển kinh doanh và kế hoạch đầu tư phát triển

ngành đường sắt giai đoạn 2016 - 2020 của Bộ trưởng Bộ Giao thông vận tải ngày

10/5/2016 tại Quyết định số 1423/QĐ-BGTVT, mục tiêu chiến lược là: "Phát

triển kết cấu hạ tầng đường sắt theo hướng tập trung ưu tiên nâng cấp, hiện đại

hóa tuyến đường sắt Bắc Nam hiện có, nâng tải trọng cầu đường đạt 4,2 tấn/mét

trên các khu đoạn còn lại của tuyến đường sắt Thống Nhất". Tổng mức đầu dự

kiến giai đoạn 2016 - 2020 là hơn 16000 tỷ đồng, trong đó có các nguồn vốn

được huy động từ Ngân sách trong nước, vốn trái phiếu chính phủ và nguồn vốn

xã hội hóa. Các dự án đã và đang triển khai như Dự án Bãi hàng ga Yên Viên

Nam, dự án Bãi hàng ga Đồng Đăng, dự án Bãi hàng An Bình - Sóng thần, dự án

cải tạo ga Xuân Giao, dự án sữa chữa cải tạo ga Đông Anh, dự án kho ga Yên

Viên và các đường xếp dỡ, bãi hàng trên hệ thống đường sắt Quốc gia. Các ga

lớn như ga Hà Nội, Vinh, Đồng Hới, Huế, Đà Nẵng, Sài Gòn cũng đang cải tạo theo

hướng hiện đại hơn.

Vốn đầu tư cho việc xây mới, cải tạo, nâng cấp hệ thống đường bộ ngày càng

tăng, trong giai đoạn 2013 - 2017, Tổng cục Đường bộ đã xử lý 1031 cầu yếu, xử lý

614 điểm đen, điểm mất an toàn giao thông, lắp mới và thay thế 13252 biển báo đường

bộ, xây mới và sửa chữa hộ lan, tường chắn trên 1138000 m, sửa chữa hơn 76806000 m2 mặt đường, gia cố mở rộng trên 1000km mặt đường 3,5 - 5m thành đường hơn

5,5m. Nhiều tuyến đường quốc lộ - đặc biệt là các tuyến cao tốc nối liền Hà Nội, thành

phố Hồ Chí Minh với các tỉnh lân cận - đã hoàn thành và đưa vào sử dụng, hình thành

các tuyến đường hành lang Nam - Bắc, góp phần giảm áp lực giao thông, rút ngắn thời

gian, chi phí vận chuyển.

Vốn đầu tư cho vận tải đường thủy:

Cơ cấu vốn đầu tư trung bình cho loại hình vận tải này so với các loại hình

giao thông khác trong giai đoạn 2010 - 2017 là 7%, giá trị trung bình là hơn 9 nghìn tỷ

đồng (gần 8 nghìn tỷ đồng tính theo giá so sánh 2010). Giá trị vốn đầu tư giai đoạn

2015 - 2017 tăng cao, đạt mức cao nhất năm 2016, song nếu xét theo cơ cấu vốn đầu

tư, có sự sụt giảm rõ rệt vào năm 2014 và tăng nhẹ trong giai đoạn 2015 - 2017, tuy

nhiên so với giai đoạn trước năm 2014, cơ cấu đầu tư vào đường thủy vẫn thấp hơn

trước. 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:

Hình 2.7: Cơ cấu vốn đầu tư cho vận tải đường thủy (%)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK

Trong thông báo số 280/TB - VPCP của Văn phòng Chính phủ ngày 07/8/2018, Phó Thủ tướng đã kết luận: Phát triển tổng thể hạ tầng giao thông đường thủy là cần

thiết và cấp bách, yêu cầu kết nối đồng bộ với hạ tầng giao thông khác tạo hệ thống

liên hoàn, thông suốt đảm bảo thuận lợi cho giao thông đường thủy nội địa, tạo điều kiện để phát triển kinh tế địa phương, của vùng và cả nước; phát triển hạ tầng giao thông đường thủy kết hợp với dịch vụ du lịch, thực hiện nâng cấp luồng tuyến, hệ

thống cảng, bến thủy nội địa; tháo gỡ các nút thắt gây cản trở giao thông đường thủy trên khu vực miền Bắc và miền Nam.

Đến năm 2017, nhiều tuyến vận tải đường thủy đã được đầu tư nâng cấp:

Miền Bắc: cải tạo được 7/17 tuyến với chiều dài 949,5 km trong tổng số cần

nâng cấp là 480,5 km, đạt được 41,91%.

Miền Trung: cải tạo nâng cấp được 1/10 tuyến với chiều dài chỉ 63,5 km trong

tổng số 3426,4 km cần nâng cấp, đạt được 13,22%.

Khu vực phía Nam: cải tạo nâng cấp được 9/18 tuyến với chiều dài 2303,9 km

trong tổng số 3426,4 km cần nâng cấp, đạt được 67,24%.

Nguồn vốn bảo trì giai đoạn 2010 - 2015 chỉ đáp ứng được 60% nhu cầu, trong đó chi tới 60% cho quản lý bảo dưỡng; công tác điều tiết chống va trôi chiếm 10%, sửa

chữa không thường xuyên chiếm 25%, các hạng mục khác như trụ neo, khắc phục bão lũ, … chiếm 5%.

Các dự án cho lĩnh vực đường thủy nội địa bằng nguồn viện trợ ODA được

ngân hàng thế giới (WB) đánh giá cao vì tính hiệu quả xã hội do sự hưởng lợi của các vùng dân cư nghèo, đặc biệt ở đồng bằng sông Cửu Long và đồng bằng sông Hồng.

Hệ thống cảng phát triển nhanh nhưng còn manh mún. Cảng, bến tạm có quy

mô nhỏ, bốc xếp thủ công nên gây khó khăn cho việc quản lý. Số lượng các cảng phát triển thành đầu mối không nhiều nên đáp ứng rất thấp nhu cầu lưu thông hàng hóa đường thủy nội địa. Các kết quả đã đạt được:

Miền Bắc: Xây dựng mới các cảng đạt 64%, đạt 65,5% hàng hóa thông qua

cảng so với quy hoạch phát triển.

Miền Trung: Hiện nay mới xây được 1 cảng chính là cảng Quảng Phúc, đạt 1/7

cảng chính so với quy hoạch

Miền Nam: Cảng xây mới đạt 56%, so với quy hoạch, hàng hóa thông qua đạt

47,5%.

Các dự án chính được triển khai:

Cải tạo kênh Chợ Gạo - nối liền sông Vàm Cỏ và sông Tiền, do đây là tuyến giao thông đường thủy huyết mạch nối thành phố Hồ Chí Minh đi các tỉnh miền Tây

nên thường xuyên xảy ra ùn tắc, gây các tai nạn giao thông đường thủy. Dự án tiến

hành nạo vét, nâng độ sâu, kè chống sói mòn và các công trình phụ trợ (biển báo, trụ neo tàu, đợi tàu,…), quy mô dự án là 28,5 km.

Hình 2.8: Kênh Chợ gạo

Nguồn: Đăng tại website của Bộ Giao thông

Cụm công trình qua cửa Lạch Giang khánh thành ngày 22/11/2015. Đây là cửa

ngõ nối liền giữa sông và biển, sau khi cải tạo sẽ giúp tàu bè có tải trọng lớn có thể đi

sâu vào đất liền, giúp giảm chi phí vận chuyển và giảm áp lực cho giao thông đường bộ. Tuyến đường thủy Việt Trì - Hải Phòng cũng được nâng cấp, lần đầu cho các sà lan chở container với chi phí bằng một nửa chi phí vận chuyển đường bộ, góp phần giảm chi phí vận chuyển, đây cũng là tuyến đường thủy container đầu tiên ở Bắc Bộ,

khai trương ngày 23/6/2017, đến nay luôn đắt hàng, cầu vượt quá cung. Song song đó, tuyến đường thủy Việt Trì - Quảng Ninh qua sông Đuống cũng được đầu tư lớn tạo thành hành lang đường thủy trọng yếu của vùng đồng bằng Bắc Bộ.

Vốn đầu tư cho vận tải hàng không:

Cơ cấu vốn đầu tư ngành vận tải hàng không so với các loại hình vận tải khác

rất nhỏ, trung bình chỉ chiếm 1,1%. Đạt mức cao nhất năm 2012 với cơ cấu 2%.

Vốn đầu tư tập trung chủ yếu là nâng cấp, mở rộng 23 cụm cảng hiện hữu để đáp

ứng nhu cầu vận tải hàng không. Phát triển và mở rộng đồng bộ các trung tâm logistic, đặc biệt tại các cụm cảng hàng không quốc tế. Hình 2.9 cho cơ cấu vốn đầu tư cho vận tải đường hàng không trong tổng vốn đầu tư cho giao thông tại các năm giai đoạn 2010 - 2017:

Hình 2.9: Cơ cấu vốn đầu tư ngành vận tải hàng không (%)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu TCTK

Hiện Việt Nam có 23 cảng hàng không gồm 13 cảng hàng không quốc nội và

10 cảng hàng không quốc tế, trong đó có các cảng hàng không cửa ngõ quốc tế lớn là

Nội Bài, Đà Nẵng, Tân Sơn Nhất và Cam Ranh.

Khu vực miền Bắc: có 7 cảng hàng không trong đó có 4 cảng hàng không quốc

tế (Cát Bi, Nội Bài, Vân Đồn, Vinh) và 3 cảng hàng không quốc nội (Điện Biên, Đồng

Hới và Thọ Xuân).

Khu vực miền Trung: có 7 cảng hàng không trong đó có 3 cảng hàng không

quốc tế (Cam Ranh, Đà Nẵng, Phú Bài) và 4 cảng hàng không quốc nội (Chu Lai, Phù

Cát, Pleiku và Tuy Hòa).

Khu vực miền Nam: có 9 cảng hàng không trong đó có 3 cảng hàng không quốc

tế (Cần Thơ, Phú Quốc, Tân Sơn Nhất) và 6 cảng hàng không quốc nội (Buôn Ma

Thuột, Cà Mau, Côn Đảo, Liên Khương, Phan Thiết và Rạch Giá).

Các dự án đầu tư chính đã được ngành vận tải hàng không đầu tư trong giai

đoạn gần đây:

Ngày 04/01/2015, nhà ga T2 - Nội Bài với tiêu chuẩn quốc tế, năng lực tiếp

nhận 10 triệu lượt khách / năm được khánh thành. Cảng hàng không Quốc tế Nội

Bài là cảng hàng không lớn của Việt Nam, kết nối đồng bộ với tuyến cao tốc Nhật

Tân - Nội Bài tạo điều kiện giao thương thuận lợi giữa thủ đô Hà Nội và các tỉnh

lân cận. Đây cũng là cửa ngõ giao thương quan trọng của Việt Nam với các nước

trên thế giới.

Cảng hàng không quốc tế Cát Bi được xây dựng mở rộng bên cạnh sân bay cũ,

khánh thành vào ngày 12/5/2016 với năng lực tiếp nhận lên tới 4 triệu lượt khách /

năm. Do vị trí địa lý thuận lợi, kết nối các khu du lịch như Đồ Sơn, Cát Bà, kết nối với

các cảng biển, sân bay góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế không chỉ ở Hải Phòng mà

còn ở các khu vực lân cận.

Cảng hàng không Tân Sơn Nhất cũng hoàn thành nâng cấp giai đoạn 1 ở các

nhà ga quốc nội và đường cất hạ cánh. Hiện nay, chính phủ đang lên phương án quy

hoạch chi tiết để mở rộng và nâng cấp cảng hàng không Tân Sơn Nhất giai đoạn 2 với

việc xây dựng nhà ga T3, các dự án chống ngập và mở các tuyến giao thông huyết

mạch nối liền Tân Sơn Nhất với các khu vực lân cận.

Để đáp ứng nhu cầu ngày càng nhiều với tần suất khai thác chuyến bay ngày

càng tăng lên, hiện nay, tổng công ty Cảng hàng không Việt Nam đang tiếp tục đầu tư

xây mới và đã cải tạo nhà ga tại nhiều sân bay trên cả nước như Vinh, Phú Bài, Chu

Lai, Phú Quốc, Phù Cát. Ngày 16/11/2018, Bộ giao thông đã họp và khẳng định tham

gia công tác giải phóng mặt bằng để xây dựng sân bay Long Thành với ủy ban nhân

dân tỉnh Đồng Nai. Bộ đang gấp rút triển khai xây dựng sân bay quốc tế Long Thành -

giai đoạn 1 với kì vọng năng lực tiếp nhân lên tới 25 triệu lượt khách / năm.

Vốn đầu tư cho giao thông xét theo các khu vực kinh tế:

Theo Nghị định 92/2006/NĐ-CP ngày 07/9/2006 của Chính phủ, Việt Nam

được chia làm 6 vùng kinh tế - xã hội:

“a) Vùng trung du và miền núi phía Bắc, gồm 14 tỉnh: Lai Châu, Điện Biên,

Sơn La, Hoà Bình, Cao Bằng, Lạng Sơn, Bắc Giang, Thái Nguyên, Bắc Kạn, Hà

Giang, Tuyên Quang, Phú Thọ, Lào Cai, Yên Bái.

b) Vùng đồng bằng sông Hồng, gồm 12 tỉnh, thành phố: Hà Nội, Hải Phòng,

Hà Tây, Hải Dương, Hưng Yên, Ninh Bình, Thái Bình, Hà Nam, Nam Định, Bắc Ninh,

Vĩnh Phúc, Quảng Ninh.

c) Vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, gồm 14 tỉnh, thành phố:

Thanh Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh, Quảng Bình, Quảng Trị, Thừa Thiên Huế, Đà Nẵng,

Quảng Nam, Quảng Ngãi, Bình Định, Phú Yên, Khánh Hoà, Ninh Thuận, Bình Thuận.

d) Vùng Tây Nguyên, gồm 5 tỉnh: Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông, Lâm Đồng.

đ) Vùng Đông Nam Bộ, gồm 6 tỉnh, thành phố: Hồ Chí Minh, Tây Ninh, Bình

Phước, Bình Dương, Đồng Nai, Bà Rịa - Vũng Tàu.

e) Vùng đồng bằng sông Cửu Long, gồm 13 tỉnh, thành phố: Long An, Bến Tre,

Tiền Giang, Đồng Tháp, Kiên Giang, An Giang, Vĩnh Long, Trà Vinh, Cần Thơ, Hậu

Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau.”

Theo đó Miền Bắc bao gồm 2 vùng, Vùng trung du và miền núi phía Bắc và

Vùng đồng bằng Sông Hồng, tổng cộng 25 tỉnh (từ năm 2008, Hà Tây sáp nhập vào

Hà Nội). Miền Trung bao gồm Vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, Vùng

Tây Nguyên, tổng cộng 19 tỉnh. Miền Nam bao gồm 19 tỉnh của Vùng Đông Nam Bộ

và Vùng đồng bằng Sông Cửu Long (Tây Nam Bộ).

Hình 2.10 mô tả vị trí địa lý các vùng, miền tại Việt Nam:

Nguồn: Theo Bản đồ Quy hoạch Du lịch Việt Nam trên website Bộ Kế hoạch và Đầu tư

Hình 2.10: Các vùng kinh tế - xã hội tại Việt Nam

Vị trí địa lý trên bản đồ cho thấy, xét về số lượng các cặp tỉnh có sự tiếp giáp

không gian, Miền Trung có sự tiếp giáp ít nhất, có 7/19 tỉnh chỉ tiếp giáp với 2 tỉnh lân cận, địa hình dài và hẹp nên khoảng cách giữa các tỉnh này cách xa nhau. Đây cũng là Miền có nhiều tỉnh có diện tích rộng so với mặt bằng chung cả nước. Khu vực Miền Bắc và Miền Nam bao gồm các tỉnh có số lượng các cặp tỉnh tiếp giáp đường biên cao hơn, tuy nhiên khu vực Miền Bắc có các tỉnh biên giới địa hình núi cao hiểm trở trong khi Miền Nam có nhiều khu vực thấp hơn mực nước biển, đây là các yếu tố địa chất

36,27%

Miền Bắc

41,84%

Miền Trung

Miền Nam

21,89%

ảnh hưởng đến hiệu quả của vốn đầu tư cho giao thông vận tải. Hình 2.11 cho thấy cơ cấu đầu tư giao thông của các miền trong cả nước:

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

Kết quả cho thấy, vốn đầu tư cho giao thông ở Miền Bắc chiếm khoảng 42% tổng số vốn đầu tư cho giao thông trong cả nước, đây là khu vực có cơ cấu cao nhất, tuy nhiên số lượng tỉnh tại khu vực này là 25. Miền Trung và Miền Nam đều có 19 tỉnh song đầu tư giao thông cho khu vực miền Nam cao hơn, chiếm 36%. Theo Nghị quyết số 13 -NQ/TW tại Hội nghị lần thứ 4 Ban Chấp hành Trung Ương Đảng khóa XI ngày 16/01/2012: “Ưu tiên đầu tư nâng cấp các công trình giao thông quan trọng trong hệ thống giao thông của khu vực phía Bắc, Tây Bắc và vùng đồng bằng Sông Cửu Long”. Do đó, nhiều dự án phát triển giao thông ở hai Miền Nam, Bắc đã thu hút lượng lớn hơn vốn đầu tư giao thông.

Những năm qua, Đảng và Nhà nước đã quan tâm nhiều tới đầu tư và phát triển giao thông, đáp ứng yêu cầu cơ bản về nhu cầu giao thông với việc xây dựng mới các tuyến đường cao tốc, các luồng tuyến đường thủy, các cảng hàng không,…góp phần rút ngắn khoảng cách giữa các vùng miền, giảm chi phí vận chuyển. Bên cạnh những kết quả đạt được, vẫn cần rất nhiều nguồn vốn để giải quyết những bất cập của hạ tầng giao thông như hệ thống đường sắt còn lạc hậu, hệ thống đường thủy chưa đáp ứng được nhu cầu, đặc biệt là ở khu vực miền Trung, hệ thống giao thông đường bộ vẫn còn chưa đáp ứng nhu cầu phát triển, nhất là ở nơi có địa hình phức tạp. Giao thông tại các thành phố lớn như Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh còn quá tải gây ùn tắc, tăng thời gian lưu thông, ảnh hưởng đến đời sống kinh tế - xã hội của nhân dân. Với thực trạng trên, Đảng và Nhà nước đã và vẫn đang không ngừng quan tâm đầu tư phát triển giao thông với các phương hướng và chiến lược được quy hoạch trong dài hạn.

2.4. Thực trạng hạ tầng đường cao tốc tại Việt Nam

Theo Luật Đường bộ mới nhất được ban hành năm 2008 của Quốc hội nước Việt Nam, tại Khoản 12, Điều 3 quy định về khái niệm đường cao tốc: “Đường cao tốc là đường dành cho xe cơ giới, có dải phân cách chia đường cho xe chạy hai chiều riêng biệt; không giao nhau cùng mức với một hoặc các đường khác; được bố trí đầy đủ trang thiết bị phục vụ, bảo đảm giao thông liên tục, an toàn, rút ngắn thời gian hành trình và chỉ cho xe ra, vào ở những điểm nhất định”.

Theo tiêu chuẩn kỹ thuật Việt Nam TCVN 4054 - 2005 về Đường ô tô - Yêu cầu thiết kế, lưu lượng thiết kế cho đường cao tốc đảm bảo cao hơn 25000 (xe con quy đổi / giờ). Trong tiêu chuẩn kỹ thuật Việt Nam TCVN 5729:2012 về Đường ô tô cao tốc _ Yêu cầu thiết kế, đường cao tốc được chia làm 4 cấp: cấp 60 có tốc độ kỹ thuật là 60 km/h; cấp 80 có tốc độ kỹ thuật là 80 km/h; cấp 100 có tốc độ kỹ thuật là 100 km/h và cấp 120 có tốc độ kỹ thuật là 120 km/h. Cấp 100 và 120 bố trí cho vùng đồng bằng, cấp 60 và 80 áp dụng cho vùng có địa hình vùng núi khó khăn, đồi cao và những vùng có hạn chế khác. Như vậy, tốc độ kỹ thuật tối thiểu của đường cao tốc là 60km/h. Đây là loại đường có các chỉ số yêu cầu kỹ thuật thiết kế cao nhất trong tất cả các loại đường bộ tại Việt Nam.

Ngoài ra TCVN 5729:2012 quy định: “Tuyến đường cao tốc nên kết hợp tốt với quy hoạch đô thị và phù hợp với quy hoạch các trung tâm kinh tế trong tương lai; khi thiết kế đưa ra các giải pháp đảm bảo mối liên hệ giao thông giữa đô thị với đường cao tốc (kể cả giải pháp gom lượng giao thông này về các chỗ ra, vào đã được bố trí trên đường cao tốc)”.

Như vậy yêu cầu kỹ thuật đòi hỏi sự kết nối giao thông cao với các loại hình giao thông đường bộ nói chung và giao thông tại các đô thị nói riêng. Điều này khẳng định vai trò quan trọng về kết nối giao thông của đường cao tốc trên khắp các tỉnh thành. Do vậy, đường cao tốc là loại đường đóng vai trò quan trọng cho sự phát triển kinh tế - xã hội trong cả nước, đặc biệt là vai trò kết nối giao thương, từ đó nghiên cứu hướng tới xem xét tác động lan tỏa không gian của đường cao tốc.

Tính đến ngày 31/12/2017, cả nước có 702,95 km đường cao tốc đã hoàn thành và đưa vào sử dụng. Ngoài các tuyến đường cao tốc nối liền các tỉnh trọng điểm, đặc biệt là nối liền với thủ đô Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Theo Quyết định số 1734/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ ngày 1/12/2008, mạng lưới cao tốc đường bộ Việt Nam được quy hoạch với 22 tuyến. Một số tuyến cao tốc phía Bắc đã hoàn thành như cao tốc Hà Nội – Hải Phòng khánh thành tháng 12/2015, cao tốc Hà Nội – Lào

Cai khánh thành tháng 9/2014, cao tốc Hạ Long - Hải Phòng được khánh thành vào tháng 9/2018, cao tốc Hạ Long – Vân Đồn khai thác từ tháng 2/2019, cao tốc Bắc Giang - Lạng Sơn được khai thác từ tháng 1/2020.

Tuyến đường cao tốc Bắc - Nam phía Đông hiện nay đề xuất nối từ Pháp Vân (Hà Nội) đến Chà Và (Cần Thơ) với tổng chiều dài khoảng 1811 km, tuyến đường gần như song song với quốc lộ 1A. Một số đoạn cao tốc đã hoàn thành:

Đoạn Pháp Vân (Hà Nội) đến Mai Sơn (Yên Mô - Ninh Bình) dài 84 km đã

hoàn thành và đưa vào sử dụng năm 2012;

Đoạn nối Đại lộ Mai Chí Thọ (thành phố Hồ Chí Minh) đến nút giao thông Giầu Dây (Thống Nhất - Đồng Nai) dài 55km, được khánh thành và đưa vào sử dụng ngày 08/2/2015. Tuyến đường hoàn thành giúp rút ngắn được 20 km từ thành phố Hồ Chí Minh đi Giầu Dây, chỉ còn 50km nhưng thời gian đi lại chỉ bằng 1/3 so với trước đây;

Đoạn nối từ huyện Hòa Vang (Đà Nẵng) đến huyện Tứ Kỳ (Quảng Ngãi) dài 140 km, được khánh thành và đưa vào sử dụng ngày 02/9/2018. Tuyến đường góp phần rút ngắn khoảng cách và thời gian đi lại giữa các vùng kinh tế trọng điểm miền trung, kết nối vận chuyển quốc tế với vùng tam giác biên giới Việt Nam - Lào - Campuchia.

Hiện nay, toàn bộ 11 dự án thành phần của dự án cao tốc Bắc - Nam phía Đông giai đoạn 2017 - 2020 đã được phê duyệt theo chủ trương Nghị quyết số 52/2017- QH14 của Chủ tịch Quốc hội phê duyệt ngày 22/11/2017. Phan Trang (2020) đưa tin: “3 dự án thành phần của cao tốc Bắc-Nam gồm đoạn Mai Sơn-Quốc lộ 45, đoạn Vĩnh Hảo-Phan Thiết và đoạn Phan Thiết-Dầu Giây chính thức được khởi công”, đây chính là các đoạn tuyến của dự án cao tốc Bắc - Nam phía Đông. Việc khởi công xây dựng ngày 30/9/2020 sẽ sớm hình thành nhiều đoạn tuyến nối liền các tỉnh trong tương lai gần. Theo đó: “Riêng đoạn Hà Nội - TPHCM đi qua địa phận 20 tỉnh/thành phố, tác động đến 45% dân số, đóng góp 52% tổng sản phẩm trong nước, ảnh hưởng đến 75% các cảng biển loại I-II và 67% các khu kinh tế của cả nước và đặc biệt là kết nối 3 vùng kinh tế trọng điểm. Với mức độ ảnh hưởng như vậy, có thể nói đây là hành lang vận tải quan trọng nhất, có tính lan tỏa nhất, tạo động lực phát triển kinh tế cả nước”.

Ngoài ra, tác động của hạ tầng đường cao tốc còn bị chi phối bởi địa hình và hạ tầng của các loại hình giao thông khác. Xét về mặt địa hình: Việt Nam là đất nước trải dài dọc bờ biển theo hướng Nam - Bắc, trong đó có dải ven biển miền Trung rất dài và hẹp. Dãy Trường Sơn nằm ở miền Trung và là dãy núi cao với độ dài lớn nhất ở Việt Nam. Dãy Trường Sơn Bắc có chiều cao trung bình là 2000m và Trường Sơn Nam có nhiều ngọn núi cao trên 1200m, ngăn cách bởi đèo Hải Vân và núi Bạch Mã có độ cao

của đỉnh là 1444m so với mực nước biển, là ranh giới tự nhiên giữa tỉnh Thừa Thiên Huế và thành phố Đà Nẵng. Do đó để lưu thông đường bộ giữa Huế và Đà Nẵng thì phải vượt qua Đèo Hải Vân dài khoảng 20km, cao 500m so với mực nước biển.

22,73%

31 tỉnh Miền Bắc và Bắc Trung Bộ

32 tỉnh Miền Nam và Nam Trung Bộ

77,27%

Do đặc điểm địa hình đường bộ bị chia cắt tự nhiên tại núi Bạch Mã nên giao thông đường bộ nói chung bị chia cắt tự nhiên bởi 2 khu vực tại điểm cắt ở giữa miền Trung. Do đó, ngoài việc xem xét tác động hạ tầng đường cao tốc trên cả nước, nghiên cứu hướng tới việc xét riêng tác động hạ tầng tại 2 khu vực, chia cắt bởi đèo Hải Vân: khu vực kéo dài từ Móng Cái - Quảng Ninh đến Huế gồm 31 tỉnh và khu vực từ Đà Nẵng đến đất mũi Cà Mau gồm 32 tỉnh. Cơ cấu đường cao tốc tính đến ngày 30/12/2017 tại 2 khu vực trên được thể hiện tại Hình 2.12:

Hình 2.12: Cơ cấu độ dài đường cao tốc tại 2 khu vực

Độ dài đường cao tốc đã hoàn thành và đưa vào sử dụng tính đến ngày 31/12/2017 tại Miền Bắc và Bắc Trung Bộ chiếm tới 77% so với toàn bộ 702,95 km chiều dài đường cao tốc. Điều này có nguyên nhân từ việc đầu tư xây dựng nhiều đoạn tuyến cao tốc Bắc - Nam hơn tại khu vực này. Ngoài ra, nhiều đoạn tuyến cao tốc nối Hà Nội và vùng Trung du miền núi phía Bắc đã hoàn thành, tuyến cao tốc Hà Nội - Thái Nguyên khánh thành 18/1/2014, tuyến đường cao tốc Hà Nội - Lào Cai thông xe ngày 21/09/2014, dự án cao tốc Hà Nội - Lạng Sơn được khởi công xây dựng năm 2015 và được thông xe ngày 29/9/2019, cao tốc Hà Nội - Hòa Bình thông xe ngày 10/10/2018, cao tốc Hà Nội - Sơn La cùng các dự án khác đang gấp rút hoàn thành. Nhiều đoạn tuyến cao tốc tại đồng bằng Sông Hồng đã hoàn thành như cao tốc Hà Nội - Hải Phòng thông xe ngày 05/12/2015, cao tốc Hải Phòng - Quảng Ninh thông xe ngày 01/9/2018 sau 4 năm triển khai xây dựng. Việc hoàn thành và đưa vào sử dụng của các tuyến đường cao tốc nối liền Hà Nội với các tỉnh, đặc biệt là với khu vực Trung du miền núi phía Bắc đã góp phần nâng cao hiệu quả và phát huy tác động kết nối không gian trên khu vực

Tại 32 tỉnh miền Nam và Nam Trung Bộ Độ, dài đường cao tốc tính đến ngày 31/12/2017 chiếm tỉ lệ thấp, khoảng 23%. Mặt khác địa hình khu vực này có nhiều tỉnh thấp hơn mực nước biển, thường bị triều cường gây ngập lụt nên cũng là nguyên nhân khách quan gây khó khăn khi đầu tư xây dựng đường cao tốc trên toàn khu vực. Khu vực Tây Nguyên gồm 5 tỉnh chưa có đường cao tốc đi qua, tuyến đường huyết mạch qua khu vực này là đường Hồ Chí Minh, do đó tính kết nối giao thông tại 5 tỉnh Tây Nguyên còn hạn chế. Các đoạn tuyến cao tốc đã hoàn thành đều thuộc dự án cao tốc Bắc - Nam. Theo Phan Trang (2020): “Một điểm chung của phần lớn các dự án thành phần cao tốc Bắc - Nam dài hơn 650km là đều được xây dựng mới, đồng bộ và nằm trọn trong địa bàn 14 tỉnh, thành phố khu vực miền Trung. Nói cách khác, các tỉnh miền Trung sẽ là những địa phương được hưởng lợi trực tiếp từ tuyến cao tốc huyết mạch này”. Khu vực Nam Trung Bộ có 8 tỉnh nằm trên đoạn tuyến cao tốc này. Nhiều đoạn tuyến cao tốc nối liền Thành phố Hồ Chí Minh với khu vực lân cận đang được đầu tư xây dựng. Đây là các tín hiệu đáng khích lệ cho phát triển giao thông đường bộ trên toàn khu vực.

Bên cạnh những kết quả đẫ đạt được, thực trạng hạ tầng đường cao tốc tại Việt Nam vẫn còn nhiều điểm còn hạn chế: tỉ lệ đường cao tốc còn thấp so với khu vực và quốc tế. Quá trình xây dựng thường xuyên bị thiếu vốn, trễ tiến độ, chất lượng chưa ổn định nên tăng chi phí duy tu, sửa chữa. Tình hình thời tiết khắc nghiệt nên các tuyến đường chịu ảnh hưởng xấu của thời tiết. Tình hình bão lũ phức tạp cũng gây ách tắc giao thông, làm hư hỏng hệ thống đèn báo, cơ sở vật chất. Quy hoạch còn chưa đồng bộ, thiếu nhất quán dẫn đến bất cập trong công tác giải phóng mặt bằng giao thông, gây khó khăn về vốn và kéo dài tiến độ dự án xây dựng.

Hạ tầng đường cao tốc luôn được sự quan tâm phát triển của Chính phủ, nhiều dự án cao tốc đang khẩn trương hoàn thiện tạo nên diện mạo mới cho giao thông Việt Nam, góp phần kết nối giao thương xuyên suốt, đặc biệt dọc theo chiều dài đất nước.

2.5. Phân tích thống kê về mối quan hệ giữa hạ tầng giao thông và tăng trưởng kinh tế

Xét cấp độ Tỉnh, tăng trưởng kinh tế dựa trên tổng sản phẩm tại địa bàn (GRDP). Chất lượng hạ tầng giao thông được chỉ báo thông qua vốn đầu tư giao thông và kết cấu hạ tầng giao thông. Tại Việt Nam, tương quan giữa vốn đầu tư giao thông và GRDP là thuận chiều, điều này phản ánh thực tế rằng, các tỉnh có tổng sản phẩm địa bàn cao, đầu tư cho giao thông lớn. Nguyên nhân xuất phát từ nhu cầu lưu thông cao để phục vụ tăng trưởng kinh tế, do vậy thúc đẩy sự gia tăng đầu tư vào giao thông. Hình 2.13 cho biểu đồ tương quan giữa vốn đầu tư cho giao thông (KT) 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

Biểu đồ tương quan cho thấy có sự khác biệt về giá trị của GRDP và vốn đầu tư giao thông tại một số các quan sát. Điều này phản ánh sự khác biệt về quy mô các yếu tố trên tại các thành phố lớn. Do đó biểu đồ cho thấy xu hướng thuận chiều giữa 2 biến với độ phân tán cao. Để làm trơn dữ liệu, giảm bớt ảnh hưởng do độ phân tán cao, mô hình gợi ý ước lượng mối quan hệ của các biến sau khi lấy logarit.

Tương quan giữa GRDP và các loại hình vốn đầu tư cho giao thông, bao gồm giao thông đường bộ, đường thủy, đường hàng không và KBHTVT được thể hiện từ Hình 2.14 đến Hình 2.17:

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

Vốn đầu tư đường bộ trung bình chiếm 77% trong vốn đầu tư giao thông, tương quan giữa vốn đầu tư đường bộ và GRDP tương tự đối với toàn bộ vốn đầu tư giao thông: tương quan là cùng chiều, có sự chênh lệch vốn đầu tư đường bộ ở các thành phố lớn. Điều này gợi ý mối quan hệ cùng chiều của các biến trong mô hình ước lượng.

Tương quan giữa vốn đầu tư đường thủy và GRDP được 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

Đầu tư vào giao thông đường thủy tại một số tỉnh có GRDP cao song đầu tư thấp và ngược lại. Điều này phụ thuộc vào nhu cầu và địa hình khu vực, với các tỉnh giáp biển hoặc có hệ thống sông ngòi phát triển, nhu cầu và dẫn đến đầu tư đường thủy cao. Ngược lại, một số tỉnh có đầu tư đường thủy nhỏ. Xu hướng chung về tương quan giữa các biến là tích cực.

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

P D R G

0 + e 0 0 0 1 8 0 + e 0 0 0 8 8 0 + e 0 0 0 6 8 0 + e 0 0 0 . 4 8 0 + e 0 0 0 . 2

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

Tương quan giữa vốn KBHTVT và GRDP là tích cực dù một số ít tỉnh có GRDP thấp song đầu tư KBHTVT cao, các khu vực có GRDP cao tương ứng có đầu tư lớn, do vậy độ phân tán của các giá trị lớn. Khác với tương quan đối với đầu tư hàng không. Giá trị vốn đầu tư hàng không phân bố tập trung ở gốc, nhiều tỉnh không có hạ tầng hàng không. Số lượng khu vực còn lại có GRDP cao và đầu tư hàng không thấp hoặc ngược lại là tương đương. Do vậy, hình ảnh cho thấy tương quan giữa đầu tư hàng không và GRDP là thấp.

Hình 2.18 cho tương quan giữa mật độ đường cao tốc và GRDP giai đoạn 2014

0 + e 0 0 0 . 1 8 0 + e 0 0 0

8 8 0 + e 0 0 0

P D R G

6 8 0 + e 0 0 0

4 8 0 + e 0 0 0

- 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

Tương quan giữa mật độ cao tốc và GRDP thấp. Mật độ đường cao tốc tỉ lệ nghịch với diện tích, khu vực miền Bắc với đa số các tỉnh có diện tích tích nhỏ, mật độ cao tốc tập trung cao. Một số tỉnh có GRDP cao nhưng mật độ cao tốc thấp, GRDP cao nhất tại thành phố Hồ Chí Minh song tại khu vực này nói riêng và tại các tỉnh khu vực miền Nam nói chung, cơ cấu đường cao tốc đã hoàn thành và đang đưa vào khai thác là thấp so với khu vực miền Bắc. Khu vực Duyên hải Miền Trung có nhiều tỉnh diện tích lớn, mật độ cao tốc tập trung nhỏ. Riêng tại khu vực Tây Nguyên chưa có đầu tư cao tốc. Xét chung cả nước, xu hướng tăng/giảm của mật độ đường cao tốc theo GRDP không rõ rệt.

2.6. Kết luận chương 2

Trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế bắt đầu từ cuối năm 2008, 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. Do ảnh hưởng từ cuộc khủng hoảng, nhiều các công trình, dự án phát triển giao thông đã bị đình trệ. Để giải quyết những mặt tồn tại, ngành GTVT đã tập trung nguồn lực, đề ra các giải pháp mang tính đột phá, tái cơ cấu đầu tư theo những nội dung trọng tâm đề ra trong chiến lược phát triển giao thông. Hàng loạt các chính sách về chiến lược quy hoạch giao thông đã được phê duyệt và phát huy hiệu quả.

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 tập trung cho đường bộ, đường sắt và đường ống, đạt mức 77%. Đầu tư đường thủy có tỉ lệ xấp xỉ 7%, cho kho bãi và hỗ trợ vận tải ở mức 15%. Tỉ lệ đầu tư cho đường hàng không không đáng kể, chỉ khoảng 1%. Xét theo các khu vực kinh tế, đầu tư cho giao thông tại 25 tỉnh miền Bắc chiếm tỉ lệ cao nhất, đạt mức 42%, đầu tư giao thông tại 19 tỉnh miền Nam chiếm tỉ lệ 36%, mức thấp nhất tại Miền Trung.

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%. Khu vực ghi nhận nhiều dự án đường cao tốc kết nối Hà Nội với các tỉnh trong vùng như cao tốc Hà Nội - Thái Nguyên, Hà Nội - Lào Cai, Hà Nội đi Lạng Sơn, Hòa Bình, Sơn La, Hải Phòng. Ngoài ra nhiều đoạn tuyến cao tốc Bắc - Nam đã và đang xây dựng góp phần tăng tính kết nối giữa các vùng miền trên cả nước.

Bên cạnh những kết quả đạt được, thực trạng giao thông Việt Nam vẫn còn tồn tại hạn chế như quá tải hạ tầng, hạ tầng chưa đồng bộ, hạ tầng xấu và yếu, các vấn đề về quy hoạch, giải phóng mặt bằng, các vấn đề phát sinh dẫn đến bị đội vốn, thiếu vốn, kéo dài dự án,… Những khó khăn còn tồn tại gây cản trở cho việc phát triển hạ tầng quốc gia.

Cùng với sự phát triển kinh tế, ngành Giao thông vận tải đã và đang “phát huy truyền thống đi trước mở đường, tăng cường kỷ cương, đề cao trách nhiệm, thi đua sáng tạo, quyết liệt hành động vì lợi ích của người dân và cộng đồng doanh nghiệp”. Được sự quan tâm và sự phối hợp của toàn xã hội, giao thông Việt Nam đang từng bước thay đổi, tạo diện mạo mới ngày càng hiện đại hơn, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội.

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

Chương 3 của luận án sử dụng hai nhóm mô hình, mỗi nhóm bao gồm mô hình dữ liệu mảng và dữ liệu mảng không gian để làm rõ vai trò của hạ tầng giao thông đến tăng trưởng kinh tế, cụ thể như sau: (i) Nhóm thứ nhất bao gồm các mô hình đánh giá tác động của vốn đầu tư giao thông tới tăng trưởng kinh tế, xét trên cả nước và xét riêng trên các khu vực. Ngoài ra, luận án đánh giá gộp vốn đầu tư giao thông và đánh giá tách biệt tác động của các loại hình giao thông (đường bộ, đường thủy, kho bãi hỗ trợ vận tải và đường hàng không). (ii) Nhóm thứ hai bao gồm các mô hình đánh giá tác động của mật độ đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế, xét trên cả nước và xét riêng trên các khu vực. Tổng hợp, phân tích và kết luận chương.

3.1. Phương pháp phân tích

Giả sử có dữ liệu cho N phần tử trong thời gian T năm. Dữ liệu đầu ra là Y, mô

hình xét đơn giản với 2 yếu tố đầu vào X1 và X2.

Mô hình tổng quát như sau:

Yit = a + bX1 it + c X2 it + vi + uit với i = 1; 2; … N và t = 1; 2; … T.

vi là hiệu ứng gây ra do các đặc trưng riêng của cá nhân phần tử i (hệ số vi có

thể bất biến hoặc thay đổi theo thời gian).

uit là sai số thay đổi theo thời gian và không gian, phân phối N(0; σ2), không tự tương quan theo thời gian và không gian (E(u(cid:2) (cid:4)(cid:5); u(cid:2) (cid:4)(cid:7)) = 0 với mọi hằng số năm t1 ≠ t2 ∈{ 1; 2; …T} và E(u(cid:2)(cid:5) (cid:4); u(cid:2)(cid:7) (cid:4)) = 0 với mọi hằng số phần tử chéo i1 ≠ i2 ∈{ 1; 2; …N}).

3.1.1. Mô hình hồi quy dữ liệu mảng cơ bản

Nếu có các vi = 0 và uit là sai số truyền thống, thỏa mãn các điều kiện cơ bản

của mô hình OLS thông thường thì kết quả được chọn là mô hình POLS.

Nếu các giá trị vi là các hằng số tương ứng với cá nhân phần tử i, bất biến theo thời

gian, có ít nhất một hằng số vi ≠ 0 có ý nghĩa. Mô hình được chọn là FE (Fixed effect).

Trong hồi quy dữ liệu mảng sử dụng Stata, nếu mô hình được chọn là FE, để ước lượng các hệ số a + vi tương ứng của phần tử thứ i, ta có thể kết hợp sử dụng N-1 biến giả cho N phần tử chéo và ước lượng mô hình gộp, khi đó mô hình tác động cố

định kiểm soát tất cả các bất biến theo thời gian nhưng khác biệt theo các phần tử bởi hằng số. Hệ số của biến nhằm nắm bắt tác động do phần thay đổi theo thời gian của tất cả các phần tử. Nói cách khác, mô hình tác động cố định tách riêng phần cố định khác biệt của từng phần tử và tác động của phần thay đổi từ mọi phần tử. Hệ số hằng từ mô hình FE khi sử dụng Stata thực chất ngắn gọn là hằng số từ ước lượng trung bình các phần tử theo thời gian (a = mean(Y) - b*mean(X1) - c*mean(X2)).

Nếu không có tác động cố định của các đặc điểm cố định, riêng (khác biệt) của các phần tử hoặc dữ liệu không nắm bắt các tác động này, khi đó vi là các sai số thay đổi theo thời gian vit, song nếu:

vit = v0 + eit

Trong đó v0 là giá trị trung bình của tất cả các vit; phần còn lại eit là sai số của

phần tử i thay đổi theo thời gian và có:

1) và không tương quan với nhau (E(eiej) = 0 ∀ i ≠ j)

{eit} phân phối N(0; σ2

ei không tương quan với ui.

Khi đó, mô hình được chọn là mô hình RE. Hệ số chặn trong mô hình RE trở thành:

Yit = (a+v0) + bX1 it + c X2 it + (eit + uit) với i = 1; 2; … N và t = 1; 2; … T

Như vậy, một trong các sự khác biệt của mô hình RE và FE là mô hình RE xét tác động của các biến hằng số theo thời gian nhưng khác biệt (đặc trưng riêng) theo từng phần tử, tác động là ngẫu nhiên đến biến phụ thuộc nên đóng vai trò như 1 biến giải thích, song mô hình FE các biến này coi như tác động cố định đến biến phụ thuộc nên được hấp thụ vào hệ số chặn của mô hình kết quả (omitted).

1 / (σ2

1 + σ2)

Ngoài ra, sự khác biệt của mô hình POLS và RE là phần dư của mô hình RE bao gồm 2 phần wit = eit + uit, với các ràng buộc của e và u, đồng thời có tự tương quan của phần dư từ các phần tử chéo theo thời gian, tức là xét tại 2 mốc thời gian cố định t1; t2 bất kỳ:

Corr (w(cid:2) (cid:4)(cid:5); w(cid:2) (cid:4)(cid:7)) = σ2

Phương pháp lựa chọn giữa mô hình FE và RE là dùng kiểm định Hausman, để

lựa chọn giữa mô hình POLS và RE sử dụng phương pháp nhân tử Lagrange.

3.1.2. Mô hình hồi quy kinh tế lượng không gian

Trong kinh tế, người ta thường thấy có vấn đề về tương tác không gian, chẳng hạn sự phát triển tại một địa phương cũng có thể tạo ra những tác động đến các địa phương lân cận. Một phương pháp để tính đến tác động này là sử dụng mô hình kinh tế lượng không gian

3.1.2.1. Ma trận trọng số không gian

Ma trận trọng số không gian W = {wij} là ma trận vuông bậc n dùng để mô tả sắp xếp không gian của n khu vực địa lý chứa biến độc lập, wij là trọng số không gian giữa vùng i và vùng j. Có nhiều cách xác định ma trận trọng số không gian. Báo cáo tại hội thảo, Silva (2018) đã tổng hợp các cách xác định trọng số không gian.

Dựa vào sự tiếp giáp dạng tiêu chuẩn:

1 nếu vùng i và vùng j liền nhau

0 trong các trường hợp còn lại

1 nếu 0 ≤ dij ≤ R với dij là khoảng cách giữa 2vùng i và j, i ≠ j

Dựa vào bán kính lân cận R:

Dựa trên trọng số về khoảng cách: 0 trong các trường hợp còn lại

w ij

1 d +

với dij là khoảng cách giữa 2 vùng i, j.

w ij

1 d

(

α )

b ij

nếu i ≠ j Hoặc có thể chọn wii = 0;

w ij

(

)

Ngoài ra ma trận trọng số Cliff-Ord tổng quát có dạng: trong đó bij là

tổng chiều dài đường biên chung của vùng i và j. Công thức trên là trường hợp riêng khi α = 0 và β = 1.

Dựa trên trọng số về thời gian đi lại:

w ij

1 t +

với tij là thời gian đi lại trung bình giữa 2 vùng i, j.

w ij

1 t ij

−

ijd d

nếu i ≠ j Hoặc có thể chọn wii = 0;

ijw

Wilson (1970) đề xuất trong đó d là trung bình khoảng cách của 2

vùng bất kì trong các vùng đang xét.

Tùy theo mục đích nghiên cứu, ma trận trọng số có thể được chuẩn hóa theo hàng.

Đối với ma trận tiếp giáp (liền kề), giữa 2 tỉnh không tiếp xúc, hệ số ma trận không gian bằng 0, tức triệt tiêu tác động lan tỏa giữa chúng. Do đặc thù của hạ tầng giao thông vận tải là phục vụ giao thương giữa các tỉnh, kể cả khi chúng không liền kề nên nghiên cứu trong luận án sử dụng ma trận nghịch đảo khoảng cách với đường chéo chính là 0 và được chuẩn hóa theo hàng. Ưu thế của dạng ma trận trên là không triệt

3.1.2.2. Các mô hình hồi quy kinh tế lượng không gian

tiêu tác động không gian giữa các tỉnh không tiếp xúc trực tiếp, tác động không gian tỉ lệ nghịch với khoảng cách giữa các tỉnh.

Nhiều nghiên cứu của các nhà địa lý và thống kê cuối thập niên 1950 đã chỉ ra rằng các dữ liệu thống kê có sự tự tương quan không gian. Moran (1950) đã sử dụng thuật ngữ "spatial correlation" và xây dựng chỉ số Moran's I để đo lường sự tương quan không gian. Sự tự tương quan không gian được phát triển hơn nữa về mặt thực nghiệm và lý thuyết bởi nghiên cứu của Cliff và cộng sự (1981). Mô hình kinh tế lượng không gian được giới thiệu bởi Anselin (1988b) và được phát triển cùng nhiều nghiên cứu khác như Anselin và cộng sự (2008), Baltagi và cộng sự (2007), Kapoor và cộng sự (2007), Fingleton (2008).

Cho t là tham số chỉ thời gian, t = 1; 2; …; T.

Chỉ số i biểu thị cho khu vực quan sát, i = 1; 2; …; N.

yt là 1 véc tơ cột gồm n dòng là giá trị của biến phụ thuộc tại N khu vực trong

tX là ma trận N x K, gồm N dòng và K cột tương ứng cho K biến độc lập tại

năm thứ t.

thời điểm t

W là ma trận trọng số không gian bậc N x N.

Mô hình SAR (Spatial Autoregressive Model, còn được gọi là SLM - Spatial

Lag Model)

yt = α.Wyt + Xt.β + εt

Trong đó α là hệ số hồi quy của Wy ; β là vec tơ cột gồm K dòng là hệ số tác

εσ ).

động của các biến độc lập; εt là sai số ngẫu nhiên, εit ∼ N(0;

Mô hình Dubin không gian SDM (Spatial Dupin Model):

yt = α.Wyt + Xt.β + WZt.θ + εt

ngẫu nhiên, εit ∼ N(0; Trong đó α là hệ số hồi quy của Wy, β là vec tơ cột gồm K dòng; εt là sai số εσ ). θ là véc tơ cột gồm M dòng là hệ số hồi quy của M biến

độc lập Z, thể hiện sự tác động của biến Z đối với các địa phương lân cận. Các biến độc lập Z có thể trùng với các biến X.

Mô hình SDEM (Spatial Dupin Error Model):

yt = WXt.θ + εt

Tương quan không gian xuất hiện trong cả phần sai số: εt = λHεt + vt

H là ma trận trọng số không gian, H có thể bằng W.

λ là hệ số tự tương quan không gian của sai số, cho biết sai số ở quan sát này

phụ thuộc không gian vào sai số của các quan sát lân cận.

Mô hình SLX (Spatial Lag of X Model)

yt = Xt.β + WXt.θ + εt

Mô hình SAC (Spatial Autocorrelation Model):

yt = α.Wyt + Xt.β + εt

εt = λHεt + vt

H là ma trận trọng số không gian, H có thể bằng W.

Mô hình SEM (Spatial Error Model):

yt = Xt.β + εt

εt = λHεt + vt

Mô hình tổng quát GNS (Genneral Nesting Spatial Model):

yt = α.Wyt + Xt.β + WZt.θ + εt ; εt = λHεt + vt

Các biến độc lập Z có thể trùng với các biến X.

λ = 0

Mô hình

SAC

SAR

θ ≡ 0

Mô hình

λ = 0

Mô hình

Hình 3.1 mô tả mối quan hệ giữa các dạng mô hình:

OLS

Mô hình GNS

SDM

SLX

Mô hình

θ ≡ 0

Mô hình SDEM

SEM

α = 0

Hình 3.1: Mối liên hệ giữa các dạng mô hình

Ngoài ra mô hình kinh tế lượng không gian còn được mở rộng xét tác động

không gian của các trễ về thời gian:

yt = α1.Wyt + α1.Wyt-1 + Xt.β + WZt.θ1 + WZt-1.θ2 + εt

εt = λ1.Hεt + λ2.Hεt-1 + vt

Mô hình còn được lựa chọn dưới dạng các tác động ngẫu nhiên (Random -

effect) và tác động cố định (Fixed - effect).

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 do những hạn chế ban đầu

đối với các hiệu ứng lan tỏa mà chúng có thể tạo ra. Trong 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 sử dụng trong nghiên cứu được tổng hợp từ nhiều nguồn khác

nhau 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): Theo website chính

thức của Phòng Công nghiệp và Thương mại Việt Nam (VCCI): “Chỉ số PCI là chỉ số

đo lường và đánh giá chất lượng điều hành kinh tế, mức độ thuận lợi, thân thiện của

môi trường kinh doanh và nỗ lực cải cách hành chính của chính quyền các tỉnh, thành

phố tại Việt Nam”.

Đối tượng điều tra là các doanh nghiệp (DN) dựa trên danh sách cung cấp bởi

cơ quan thuế. Các chỉ số thành phần được tính toán ở cấp độ doanh nghiệp để đánh giá

chất lượng điều hành trong phạm vi một tỉnh.

Theo đó, một số chỉ tiêu thành phần bao gồm:

Gia nhập thị trường

Được tổng hợp từ các tiêu chí sau: “Số ngày đăng ký doanh nghiệp (ĐKDN)

(trung vị). Số ngày thay đổi ĐKDN (trung vị). Phải chờ hơn 1 tháng hoàn thành tất cả

các thủ tục để chính thức hoạt động (% DN). Phải chờ hơn 3 tháng hoàn thành tất cả

các thủ tục để chính thức hoạt động (% DN). Tỉ lệ DN làm thủ tục ĐKDN qua phương

thức mới (trực tuyến, trung tâm hành chính công, bưu điện (%). Thủ tục (thay đổi)

ĐKDN: Thủ tục được niêm yết công khai (%). Thủ tục (thay đổi) ĐKDN: Cán bộ

hướng dẫn rõ ràng, đầy đủ (%). Thủ tục (thay đổi) ĐKDN: Cán bộ am hiểu chuyên

môn (%). Thủ tục (thay đổi) ĐKDN: Cán bộ nhiệt tình, thân thiện (%). Thủ tục (thay

đổi) ĐKDN: Ứng dụng công nghệ thông tin tốt (%)”

Tính minh bạch

Được tổng hợp từ các tiêu chí sau: “Tiếp cận tài liệu quy hoạch (1=Không thể;

5=Rất dễ). Tiếp cận tài liệu pháp lý (1=Không thể; 5=Rất dễ). Các tài liệu về ngân

sách đủ chi tiết để DN sử dụng cho hoạt động kinh doanh (%). Thông tin mời thầu

được công khai (%). Tỉ lệ DN nhận được thông tin, văn bản sau khi đề nghị cơ quan

nhà nước của tỉnh cung cấp (%). Số ngày để nhận được thông tin, văn bản sau khi đã

đề nghị cung cấp (trung vị). Cần có ‘mối quan hệ’ để có được các tài liệu của tỉnh

(%). ‘Thỏa thuận’ khoản thuế phải nộp với cán bộ thuế là công việc quan trọng(%).

Dự liệu được việc thực thi của tỉnh đối với quy định pháp luật của TW (% chắc chắn).

Hiệp hội DN có vai trò quan trọng trong việc xây dựng chính sách, quy định của tỉnh.

Điểm số về độ mở và chất lượng trang web của tỉnh. Tỉ lệ DN truy cập vào website của

tỉnh (%)”

Đào tạo lao động

Được tổng hợp từ các tiêu chí sau: “Tỉ lệ DN đánh giá Giáo dục phổ thông tại tỉnh có chất lượng Tốt (%). Tỉ lệ DN đánh giá Giáo dục dạy nghề tại tỉnh có chất

lượng Tốt (%). DN từng sử dụng dịch vụ Giới thiệu việc làm (GTVL) tại tỉnh (%). DN

đã sử dụng nhà cung cấp tư nhân cho dịch vụ GTVL (%). DN có ý định tiếp tục sử

dụng dịch vụ GTVL (%). Phần trăm tổng chi phí kinh doanh dành cho Đào tạo lao

động (%). Phần trăm tổng chi phí kinh doanh dành cho Tuyển dụng lao động (%). Lao

động tại tỉnh đáp ứng được nhu cầu sử dụng của DN (%). Tỉ lệ lao động qua đào tạo

/số lao động chưa qua đào tạo (%). Tỉ lệ lao động qua đào tạo trên tổng lực lượng lao

động (%). Tỉ lệ lao động qua đào tạo đang làm việc tại DN (%)”.

Qua các tiêu chí trên, “Đào tạo lao động’ của PCI còn phản ánh được chất

lượng lao động của tỉnh. Với các tỉnh có dịch vụ giới thiệu việc làm tốt, kinh phí cho

tuyển dụng lao động cao, doanh nghiệp sẽ có cơ hội tiếp cận nguồn nhân lực chất

lượng hơn.

3.3. Tác động của vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế

3.3.1. Mô hình đánh giá tác động của vốn đầu tư cho giao thông tới tăng trưởng kinh tế

Mô hình dữ liệu mảng

Từ các phân tích khung cơ sở lý thuyết, hàm sản xuất được đề xuất có dạng

Cobb-Douglas:

Y = f(X; Z; T) = A.Xα.Zβ.Tγ

Y là đầu ra hàm sản xuất; X= {Xi} là nhóm biến đại diện cho vốn; Z = {Zj} là nhóm biến đại diện cho nguồn nhân lực; T = {Tk} là nhóm biến đại diện cho chất lượng điều hành, thể chế pháp lý của địa phương.

Để đại diện cho biến vốn X, tương tự một số các nghiên cứu trước (Li (2017);

Hu và cộng sự (2017)), nghiên cứu sử dụng vốn đầu tư giao thông như chỉ báo về chất

lượng hạ tầng giao thông, vốn đầu tư ngoài giao thông như chỉ báo chất lượng hạ tầng

của tất cả các ngành khác.

Trên cơ sở phân tích bối cảnh kinh tế, Việt Nam chịu tác động từ cuộc khủng

hoảng kinh tế thế giới cuối năm 2008, tác động kéo dài nhiều năm và có dấu hiệu hồi

phục vào năm 2013. Do đó, mô hình ước lượng kết hợp biến giả D phân tách cho giai

đoạn năm 2012 trở về trước và giai đoạn sau 2012 trong phạm vi thời gian dữ liệu

nghiên cứu, mô hình dữ liệu mảng có dạng:

+ (cid:28) ∗ (cid:13) + ) (I)

%& ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:23)&

+ (cid:18)5 ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:9)(cid:23)(cid:30)(cid:16)(cid:31)(cid:10)(cid:31)(cid:10) _(cid:14)"# + ∑

&∈(

(cid:9)(cid:10)(cid:11)(cid:12)(cid:13)(cid:14) = (cid:16) + (cid:18)(cid:19) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21)(cid:22)(cid:23) + (cid:18)(cid:24) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21)(cid:23) + (cid:18)(cid:25) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:9) + (cid:18)(cid:26) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:23)(cid:9)(cid:12)(cid:16)(cid:27)(cid:28)

Trong đó:

LnGRDP: Logarit tự nhiên của GRDP4, giá so sánh 2010 (triệu đồng).

Biến giải thích:

+/ Nhóm biến đại diện cho vốn X:

LnKT: Logarit tự nhiên của KT, KT là vốn đầu tư cho giao thông vận tải kho

bãi, giá so sánh 2010 (triệu đồng);

LnKNT: Logarit tự nhiên của KNT, KNT là vốn đầu tư không dành cho giao

thông vận tải kho bãi, giá so sánh 2010 (triệu đồng).

+/ Nhóm biến vốn nhân lực Z:

LnL: Logarit tự nhiên của L, L là số lượng lao động 15 tuổi trở lên đang làm việc;

LnTLRate: Logarit tự nhiên của TLRtae, TLRate là tỉ lệ lao động 15 tuổi trở lên

đang làm việc qua đào tạo (%);

LnLTraining_PCI: Logarit tự nhiên của biến “Đào tạo lao động” từ bộ dữ liệu

của PCI.

Hệ số phóng đại phương sai của 2 biến LnTLRate và LnLTraining_PCI tại 63

tỉnh là VIF = 2,1 nên có thể đưa thử nghiệm đồng thời 2 biến vào mô hình mà không

phải là nguyên nhân chính gây hiện tượng đa cộng tuyến nếu có.

+/ Nhóm biến phản ánh chất lượng điều hành, khung thể chế T:

Các biến phản ánh chất lượng điều hành, khung thể chế được lấy từ bộ dữ liệu

điều tra PCI bao gồm: “Gia nhập thị trường”; “Tiếp cận đất đai”; “Tính minh bạch”;

“Chi phí thời gian”; “Chi phí không chính thức”; “Tính năng động”; “Hỗ trợ doanh

nghiệp” và “Thiết chế pháp lý”. Các biến được biến đổi dưới dạng logarit tự nhiên

tương ứng là “LnEntryCosts”; “LnLandAccess”; “LnTransparency”; “LnTimeCosts”;

“LnInCharges”; “LnPLeadership”; “LnBSServices” và “LnLeInstitutions”.

+/ Biến giả D cho giai đoạn sau năm 2012 (D = 0 nếu năm ∈[2010; 2012]; D =

1 nếu năm ∈[2013; 2017]).

Mô hình dữ liệu mảng không gian

Ma trận không gian M = {mij} là ma trận vuông kích thước n*n, được thành lập từ ma trận nghịch đảo khoảng cách giữa Ủy ban nhân dân tỉnh i và Ủy ban nhân dân

4 GRDP sau đây gọi tắt là GDP tỉnh

tỉnh j ≠ i, hệ số trên đường chéo là 0, sau đó lấy chuẩn hóa theo hàng. Khi xét cho cả

nước N = 63; xét riêng cho các khu vực, N = số tỉnh trong khu vực đang xét.

Mô hình kinh tế lượng không gian SLX xét tác động lan tỏa không gian của

biến vốn đầu tư giao thông đến tăng trưởng kinh tế, mô hình có dạng:

%& ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:23)&

+ (cid:28) ∗ (cid:13) + (cid:18)6 ∗ +(cid:9)(cid:10)(cid:21)(cid:23) + ) (II)

&∈(

+ (cid:18)5 ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:9)(cid:23)(cid:30)(cid:16)(cid:31)(cid:10)(cid:31)(cid:10) (cid:14)"# + ∑

Một số thống kê cơ bản của các biến được thể hiện tại Bảng 3.1:

Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến

Biến

Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ

Số quan sát

Giá trị trung bình

nhất

Giá trị lớn nhất

504

GRDP

58312615,482 113450473,596

4120340

906532000

504

KNT

19961973,236

33886122,509

2029447

274849802

504

1834953,165

3195943,129

56195

26820441

504

826495,198

665143,934

187652

4391660

504

TLRate

16,350

6,967

5,1

45,6

Thống kê mô tả một số biến của PCI

504

Đào tạo lao động

5,549

0,847

2,956

8,175

504

Gia nhập thị trường

8,057

0,843

5,065

9,598

504

Tiếp cận đất đai

6,205

0,861

3,037

8,839

504

Tính minh bạch

5,971

0,602

2,764

7,625

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

Theo kết quả tại Bảng 3.1, hệ số biến thiên cho tỉ lệ giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình của các biến GRDP, KNT và KT đều trên 100%. Điều này phản ánh sự bất đồng đều cao về GRDP và vốn giữa các tỉnh khác nhau và theo thời gian khác nhau. Hệ số biến thiên của số lượng lao động khoảng 80,5%, điều này phản ánh quy mô lao động các tỉnh không đồng đều, nguyên nhân do các tỉnh có dân số cao có tương ứng số lượng lao động lớn.

Hệ số biến thiên của các biến trong dữ liệu PCI nhỏ (15,3 % cho biến Đào tạo lao động, 10,5 %, 13,9% và 10,1% cho tương ứng các biến Gia nhập thị trường, Tiếp cận đất đai và Tính minh bạch). Điều này cho thấy không có những thay đổi lớn hay sự khác biệt lớn về giá trị các biến này của các tỉnh theo thời gian.

Các bước ước lượng mô hình thực nghiệm

Sau khi tiến hành khai báo dữ liệu mảng, dữ liệu không gian và thành lập ma

trận không gian M như trong mục 3.2.2, lựa chọn mô hình thực nghiệm của mô hình

(I) bởi vòng lặp lại các bước từ bước 1 đến bước 3a, thực hiện bước (3b) cho ước

lượng mô hình (II):

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 không cho

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 trong bộ

dữ liệu PCI nếu có ý nghĩa thống kê tại ít nhất một trong các mô hình trên.

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.

Bước 3b: Ước lượng mô hình không gian SLX (II) xét tác động lan tỏa không

gian của biến vốn đầu tư giao thông bởi lệnh “spxtregress”. Đây là lệnh mở rộng của

lệnh “xtreg”, có bắt đầu từ Stata 15 với không nhiều các kiểm định như lệnh “xtreg”.

Tiến hành kiểm định Hausman lựa chọn mô hình FE và RE.

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:

Kết quả cho thấy, các biến trong dữ liệu PCI có tác động đến GDP trong mô

hình nghiên cứu là Đào tạo lao động, Gia nhập thị trường và Tính minh bạch. Tại bước

3a, kiểm định nhân tử Lagrange cho giá trị P_Value < 0,05 do đó không lựa chọn mô hình

POLS. Các mô hình FE và RE có kết quả tương đồng về giá trị và ý nghĩa thống kê, kiểm

định Hausman sau khi tính lại sai số chuẩn về hệ số giữa 2 mô hình và hiệu chỉnh bậc tự

do cho giá trị Chi_Square = 42,67 tương ứng P_Value < 0,05. Kiểm định đa cộng tuyến

cho giá trị VIF = 2,42 < 10 nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, kết

quả sau các kiểm định Hausman, Lagrange là mô hình fixed effect (1a) với tùy chọn

“robust”. Tương tự, tiến hành ước lượng mô hình theo bước 3b cùng kiểm định Hausman,

kết quả 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

Biến giải thích

Hệ số mô hình FE (1a)

Hệ số mô hình SLX (1b)

0,167***

0,166***

LnKNT

(0,034)

(0,017)

0,048***

0,035***

LnKT

(0,014)

(0,009)

1,069***

1,040***

LnL

(0,182)

(0,077)

0,228***

0,198***

LnTLRate

(0,049)

(0,034)

0,261***

0,172***

LnLTraining_PCI

(0,052)

(0,047)

0,163***

0,135***

LnEntryCosts

(0,042)

(0,037)

0,144**

0,094**

LnTransparency

(0,066)

(0,042)

0,079***

0,034***

(0,016)

(0,014)

-2,193

-3,460***

_cons

(2,356)

(1,006)

0,163***

M_ LnKT

(0,028)

0,198 ***

Total effect

(0,027)

0,8036

R2 (within; between; overall)

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

504/63

Số quan sát / Số phần tử chéo

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

Kết quả cho thấy, hai mô hình là tương đương về dấu hệ số và ý nghĩa thống kê, mô hình (1b) là mở rộng của mô hình (1a). Hệ số tác động của vốn đầu tư ngoài giao thông đến tăng trưởng kinh tế là không khác biệt nhiều ở 2 mô hình, hệ số co giãn là 0,167 ở mô hình không xét tác động KG và là 0,166 ở mô hình SLX. Kết quả phản ánh vốn đầu tư giao thông không chỉ có tác động trực tiếp tại 2 mô hình mà còn có tác

động gián tiếp tại mô hình (1b), tác động trực tiếp chiếm 18%, tác động gián tiếp là 82%, do đó tác động không gian của vốn đầu tư giao thông là rất lớn, mặt khác đặc thù của hạ tầng giao thông có tính liên kết vùng chặt chẽ nên sẽ thiếu sót nếu bỏ qua tác động không gian, mô hình được chọn là mô hình (1b).

Xét mô hình SLX: Hệ số biến giả D có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy dấu

hiệu tích cực của tăng trưởng kinh tế trong giai đoạn sau năm 2012. Điều này phù hợp

với những thay đổi vĩ mô tích cực của nền kinh tế khi Chính phủ kiềm chế lạm pháp

thành công với trung bình giai đoạn 2010 - 2012 là 12,33% xuống còn 6,6% vào năm

2013. Từ ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới cuối năm 2008 - đầu năm

2009, giai đoạn sau năm 2012, nền kinh tế có dấu hiệu hồi phục.

Biến vốn đầu tư giao thông có ý nghĩa thống kê khi xét tác động không gian, hệ

số tác động gián tiếp là 0,163, điều này có ý nghĩa là khi vốn đầu tư GT ở tất cả các

tỉnh j ≠ i tăng 1% thì có tác dụng làm tăng GDP so sánh tỉnh i lên 0,163%, trong đó hệ

số tác động của riêng tỉnh j lên tỉnh i là 0,163% * mij với mij là hệ số tại hàng i, cột j của ma trận không gian M; hệ số tác động trực tiếp là 0,035 cho thấy nếu tăng vốn GT

của tỉnh lên 1%, góp phần tăng GDP của tỉnh đó lên 0,035%. Hệ số tác tổng hợp 0,198

có ý nghĩa thống kê khẳng định mạnh mẽ nên đầu tư cho hạ tầng giao thông vận tải

đồng thời tại tất cả các tỉnh thành.

Các biến thể hiện “vốn lao động” 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, ngoài ổn định số lượng lao động, tăng tỉ lệ đào tạo lao

động, điều cần chú trọng là nâng cao chất lượng lao động bao gồm: 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 còn lại trong bộ chỉ số PCI phản ánh chất lượng điều hành 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 rút ngắn thời gian, thủ tục và ứng dụng công nghệ thông

tin để đăng ký, thay đổi hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp đã góp phần tăng

trưởng kinh tế, kết quả này được lý giải là khi thời gian và thủ tục được rút gọn, doanh

nghiệp sớm đi vào hoạt động nên nền kinh tế được hưởng lợi.

Kết quả chỉ ra rằng tính minh bạch góp phần tăng trưởng kinh tế, tính minh

bạch tăng 1 %, GDP tăng khoảng 0,094%, tuy nhiên thực trạng năm 2017, xét tại các

thành phố lớn, chỉ số minh bạch tại Hà Nội là 4,1 - đứng thứ 62/63, chỉ cao hơn Cao

Bằng; tại Thành phố Hồ Chí Minh là 5,26 - đứng vị trí thứ 36/63; tại Đà Nẵng là 6,65 -

đứng thứ 6/63. Nghiên cứu chỉ ra rằng cần tập trung phấn đấu tăng cao tính minh bạch,

càng minh bạch thì nền kinh tế càng hưởng lợi.

Nghiên cứu tiến hành tại các khu vực nhằm tiến hành so sánh. Lặp lại các bước

như mô hình 1, ma trận không gian được xét cho 3 miền: 25 tỉnh Miền Bắc; 19 tỉnh

Miền Trung và 19 tỉnh miền Nam. Kết quả tại các miền trên lần lượt được thể hiện tại

các Bảng 3.3, 3.4, 3.5. Kết quả so sánh và phân tích thể hiện qua Bảng 3.6.

Kết quả mô hình tại Miền Bắc:

Tại mô hình không xét tác động không gian và mô hình SLX đều có hệ số của biến Đào tạo lao động là dương song không có ý nghĩa thống kê. Nghiên cứu không giữ lại biến này trong mô hình vì so sánh giá trị AIC tại 2 mô hình không gian có và không có biến Đào tạo lao động, mô hình không có biến Đào tạo lao động cho kết quả phù hợp hơn. Mô hình sau bước 3a và 3b đều là RE, kết quả mô hình sau bước 3a là mô hình (2a), sau bước 3b là mô hình (2b), 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***

0,226***

(0,042)

(0,025)

LnKT

0,094***

0,080***

(0,013)

(0,016)

LnL

1,063***

1,125***

(0,083)

(0,101)

LnTLRate

0,422***

0,332***

(0,085)

(0,063)

0,074

LnEntryCosts

0,119**

(0,055)

(0,053)

LnTransparency

0,241***

0,169***

(0,088)

(0,058)

0,072***

0,011

Biến giải thích

Hệ số mô hình RE (2a)

Hệ số mô hình SLX (2b)

(0,022)

(0,021)

-4,576***

-7,333***

_cons

(0,762)

(1,337)

0,229***

M_ LnKT

(0,049)

0,309***

Total effect

(0,048)

0,9138

R2 (within; between; overall)

(0,8624; 0,9254; 0,9226)

200/25

Số quan sát / Số phần tử chéo

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

Bảng 3.3 cho thấy, các kết quả tương đồng về dấu. Tác động trực tiếp, tác động

lan tỏa không gian của vốn đầu tư cho giao thông là tích cực và có ý nghĩa thống kê.

Biến kiểm soát Tính minh bạch hàm ý hiệu quả và vai trò quan trọng của các nhân tố

trên trong việc nâng cao chất lượng điều hành của chính quyền Tỉnh. Tính minh bạch

có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ trong việc thúc đẩy tăng trưởng GRDP, Gia nhập thị

trường chưa có hệ số dương song chưa ý nghĩa thống kê trong mô hình SLX. Biến

phản ánh chất lượng lao động có ý nghĩa thống kê là Tỉ lệ đào tạo lao động hàm ý hiệu

quả của việc gia tăng tỉ lệ đào tạo và đào tạo lại lao động.

Kết quả mô hình tại Miền Trung:

Kết quả cho thấy, cả 2 mô hình không xét tác động không gian và mô hình SLX

đều có hệ số của biến Tính minh bạch là dương song không có ý nghĩa thống kê, kết

quả phù hợp hơn nếu không giữ biến này. Biến Gia nhập thị trường đều có hệ số

dương, tại mô hình SLX, P_Value = 0,137 song có ý nghĩa thống kê tại mô hình không

xét tác động không gian, do đó được giữ lại trong mô hình nghiên cứu. 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 3.4: 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)

0,082***

0,080***

LnKNT

(0,027)

0,041**

0,029**

LnKT

(0,019)

(0,012)

0,918***

0,885***

LnL

(0,112)

(0,095)

0,392***

0,349***

LnTLRate

(0,081)

(0,057)

0,248***

0,166**

LnLTraining_PCI

(0,087)

(0,079)

0,111**

0,091

LnEntryCosts

(0,056)

(0,060)

0,071***

0,050***

(0,019)

1,155

0,884

_cons

(1,434)

(1,228)

0,089***

M_ LnKT

(0,028)

0,118 ***

Total effect

(0,027)

0,8388

R2 (within; between; overall)

(0,8846; 0,8395; 0,8428)

152/19

Số quan sát / Số phần tử chéo

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

Kết quả tại Bảng 3.4 cho thấy, các kết quả tương đồng về dấu, mô hình SLX là mở rộng từ mô hình không xét tác động không gian. Biến phản ánh chất lượng lao động qua Tỉ lệ lao động đang làm việc qua đào tạo và Đào tạo lao động của PCI, hàm ý hiệu quả của đào tạo và đào tạo lại tay nghề lao động, của chất lượng đào tạo phổ thông, chất lượng dạy nghề, kinh phí cho đào tạo lao động và việc tăng cường sử dụng công nghệ thông tin trong tuyển dụng lao động tại khu vực miền Trung. Vốn đầu tư cho giao thông là tích cực và có ý nghĩa thống kê.

Kết quả mô hình tại Miền Nam:

Kết quả ước lượng ở cả 2 mô hình đều cho biến Tính minh bạch không có ý nghĩa thống kê, do đó mô hình ước lượng không xét tác động của biến này trên khu vực Miền Nam. Biến vốn đào tạo lao động chưa có ý nghĩa thống kê tại mô hình không gian do P_Value = 0,136 song có ý nghĩa thống kê tại mô hình không xét tác động không gian, do đó biến được giữ lại trong cả 2 mô hình. Mô hình sau bước 2a là mô hình FE (4a), mô hình không gian là RE, kết quả thể hiện tại Bảng 3.5:

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)

0,169**

0,153***

LnKNT

(0,066)

(0,030)

0,029

0,029*

LnKT

(0,020)

(0,016)

0,646**

0,778***

LnL

(0,302)

(0,161)

0,130**

0,141***

LnTLRate

(0,054)

(0,049)

0,257***

0,133

LnLTraining_PCI

(0,094)

(0,086)

0,285***

0,231***

LnEntryCosts

(0,060)

(0,067)

0,119***

0,062***

(0,020)

(0,023)

4,260

0,970

_cons

(3,652)

(2,083)

0,151***

M_ LnKT

(0,045)

0,180***

Total effect

(0,048)

0,7604

R2 (within; between; overall)

(0,8421; 0,7820; 0,7741)

152/19

Số quan sát / Số phần tử chéo

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

Các biến là tương đồng nhau về dấu, biến vốn đầu tư cho giao thông chưa có ý nghĩa thống kê trong mô hình (4a) với P_Value = 0,171 song trong mô hình không gian, tất cả các hệ số trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp đều có ý nghĩa thống kê, điều này cho thấy tác động lan tỏa không gian làm tăng tính hiệu quả của vốn giao thông. Biến thể hiện chất lượng điều hành, khung thể chế có ý nghĩa thống kê là Gia nhập thị trường cho thấy hiệu quả của việc rút ngắn thời gian và thủ tục đăng ký kinh doanh, sửa đổi đăng ký kinh doanh giúp các doanh nghiệp nhanh chóng đi vào hoạt động. Khu vực ghi nhận hiệu quả của gia tăng tỉ lệ đào tạo và đào tạo lại lao động.

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:

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

Miền

Biến giải thích

Cả nước Miền Bắc

Miền Nam

Trung

0,166***

0,226***

0,153***

LnKNT

0,080**

0,035***

0,080***

0,029*

LnKT

0,029**

1,040***

1,125***

0,778***

LnL

0,885***

0,198***

0,332***

0,141***

LnTLRate

0,349***

0,172***

0,133

LnLTraining_PCI

0,166**

0,074

0,135***

0,091

0,231***

LnEntryCosts

0,094**

0,169***

LnTransparency

0,034***

0,011

0,050***

0,062***

-3,460***

-7,333***

0,884

0,970

_cons

0,163***

0,229***

0,089***

0,151***

M_ LnKT

Total effect LnKT

0,198 ***

0,309 ***

0,118 ***

0,180***

0,8036

0,9138

0,8388

0,7604

R2

504/63

200/25

152/19

Số quan sát/số phần tử chéo

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

So sánh tác động của vốn đầu tư giao thông:

Xét trên vốn GT trên cả nước: tác động trực tiếp và gián tiếp của vốn đầu tư giao thông đều có ý nghĩa thống kê. Hệ số tác động trực tiếp tại mô hình là 0,035 cho thấy, nếu vốn GT tăng 1%, góp phần làm tăng trực tiếp GDP so sánh của tỉnh lên 0,035%. Hệ số lan tỏa không gian là 0,163 cho thấy: nếu vốn GT tất cả các tỉnh j ≠ i đều tăng 1%, góp phần làm tăng GDP so sánh của tỉnh i lên 0,163%. Hệ số co giãn đóng góp riêng của tỉnh j tới tỉnh i khi tỉnh j tăng 1% là 0,163 * mij (%), mij là hệ số hàng i, cột j của ma trận không gian M, nói cách khác, tác động trực tiếp của vốn GT tỉnh i lên chính tỉnh đó là 0,035% và lên tỉnh khác là 0,163 *mji. Tác động trực tiếp chiếm 18% và gián tiếp là 82%.

So sánh kết quả hệ số co giãn với các nghiên cứu trên thế giới, dựa vào nghiên cứu của Melo và cộng sự (2013) tổng hợp trên 563 kết quả nghiên cứu về tác động của giao thông đến kinh tế trên thế giới, chủ yếu các nghiên cứu với bối cảnh tại Mỹ (chiếm 62,52%), Châu Âu chiếm 31,44% và 6,04% còn lại tại các quốc gia khác. Kết quả cho thấy giá trị trung bình của hệ số co giãn là 0,06, trong đó tại Châu Âu là 0,039, tại Mỹ là 0,069 và tại các quốc gia khác là 0,083. Theo đó, trên 431 nghiên cứu có độ đo hạ tầng giao thông bởi tiền tệ thì hệ số co giãn trung bình là 0,046. So sánh với kết quả hệ số co giãn trực tiếp trong nghiên cứu tại mô hình SLX (1b) là 0,035, trong khi kết quả khi không xét tác động lan tỏa không gian trong mô hình (1a) là 0,048. Do đó, kết quả nghiên cứu không khác biệt. So sánh với hệ số co giãn trực tiếp tại các nghiên cứu trong tổng quan nghiên cứu, kết quả cho thấy hệ số co giãn trực tiếp là thấp nhưng tương đồng với với hệ số của một vài nghiên cứu, chẳng hạn của Holtz-Eakin và cộng sự (1995). Hệ số lan tỏa không gian dù tương đồng với một số nghiên cứu, chẳng hạn của Jiang và cộng sự (2015) với ma trận khoảng cách GDP, tuy nhiên, hệ số lan tỏa không gian nên được so sánh trong cùng bối cảnh và cùng phương pháp lựa chọn mô hình không gian, không loại trừ do phương pháp nghiên cứu hoặc đại diện cho biến bởi các cách đo lường khác nhau, kết quả dẫn tới các hệ số khác nhau, điều này đã được khẳng định trong tổng hợp các nghiên cứu của Melo và cộng sự (2013).

Xét tác động trực tiếp: Hệ số lớn ở khu vực Miền Bắc, vượt xa mặt bằng chung cả nước và 2 khu vực còn lại là Miền Trung và Miền Nam. Với việc thu hút vốn giao thông lên tới 42% cho riêng khu vực Miền Bắc, đầu tư giao thông cho khu vực này đã phát huy hiệu quả trực tiếp lên tăng trưởng kinh tế của Tỉnh cao nhất và cao cách biệt so với 2 khu vực còn lại. Hệ số tác động trực tiếp của vốn đầu tư cho 2 khu vực còn lại là tương đương với hệ số co giãn là 0,029.

Xét tác động lan tỏa không gian: Khu vực Miền Bắc có hệ số lớn nhất, cao hơn mặt bằng chung của cả nước. Điều này ngoài nguyên nhân chủ quan còn có nguyên

nhân khách quan về mặt địa hình, khu vực có Đồng bằng Sông Hồng tương đối bằng phẳng, chủ yếu là đồng bằng, kết hợp một số nhánh sông chính, có 5/11 tỉnh giáp biển như Quảng Ninh, Hải Phòng, Thái Bình, Nam Định và Ninh Bình nên việc kết hợp giao thương đường bộ, đường thủy diễn ra thuận lợi, giao thông đường hàng không cũng thuận lợi với các sân bay lớn như Nội Bài (Hà Nội), Cát Bi (Hải Phòng) và Vân Đồn (Quảng Ninh). Khu vực Miền núi Phía Bắc mặc dù địa hình không thuận lợi cho giao thông song cũng được tập trung đầu tư phát triển, nhiều tuyến đường cao tốc nối liền với Hà Nội đã được xây dựng từ các tỉnh Sơn La, Hòa Bình, Lào Cai, Lạng Sơn, Thái Nguyên. Đường Hồ Chí Minh, quốc lộ 1A được đầu tư mở rộng. Toàn khu vực thu hút vốn đầu tư cho giao thông cao hơn so với 2 khu vực còn lại, điều này cho thấy hiệu quả của tập trung các nguồn lực đầu tư cho giao thông cho khu vực.

Đứng thứ hai là tác động lan tỏa không gian xét tại khu vực miền Nam, đây cũng là khu vực bằng phẳng, có nhiều vùng đồng bằng nên thuận lợi cho giao thông. Lượng vốn đầu tư vào khu vực này chiếm 36%, thấp hơn 6% so với Miền Bắc, hệ số lan tỏa không gian tuy thấp hơn mặt bằng chung cả nước song thấp hơn khoảng 7%, đạt 93% so với mặt bằng chung. Điều này cho thấy tính hiệu quả về liên kết giao thông trên khu vực này. Miền Trung có hệ số tác động lan tỏa không gian thấp nhất, hệ số chỉ khoảng 59% so với khu vực Miền Nam, khoảng 55% so với mặt bằng chung cả nước. Khu vực Miền Trung có đặc điểm địa hình dài và hẹp ngang, nơi hẹp nhất chưa đến 50km, phía Tây là núi và thấp dần về phía Đông, hạ tầng giao thông phát triển chủ yếu theo hướng Nam - Bắc, thiếu đồng bộ theo hướng Đông - Tây, có 7/19 tỉnh chỉ giáp ranh trực tiếp với 2 tỉnh khác. Ngoài ra, diện tích các tỉnh Miền Trung lớn, kéo theo khoảng cách giữa các tỉnh xa nhau. Khu vực Tây Nguyên không có đường cao tốc, không có đường sắt đi qua, khu vực không giáp biển nên tính kết nối giao thông với các khu vực khác còn hạn chế. Điều này gợi ý chính sách nên cải thiện kết nối hạ tầng giao thông tại khu vực Miền Trung.

Hệ số tổng hợp cao nhất và cao cách biệt là tại Miền Bắc (hệ số 0,309) cho thấy hiệu quả tốt nhất tại Miền Bắc. Đứng thứ hai là khu vực Miền Nam (hệ số 0,180) dù tác động trực tiếp tại miền Nam và tại Miền Trung là tương đương. Tại Miền Trung, tất cả các hệ số đều thấp nhất so với mặt bằng chung cả nước, điều này cho thấy, cần đặc biệt quan tâm đầu tư theo hướng chú trọng cải thiện hiệu quả của vốn đầu tư cho giao thông vận tải, kho bãi tại khu vực, tăng cường hơn nữa mức đầu tư giao thông tại khu vực này so với cơ cấu chỉ chiếm 22% như giai đoạn vừa qua.

Các hệ số tổng hợp đều dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy hiệu quả của việc đồng tư đồng bộ hạ tầng giao thông vận tải trên toàn bộ các khu vực. Do đặc thù giao thông đáp ứng yêu cầu giao thương nên những địa phương khác, đặc biệt là địa

phương tiếp giáp cũng được hưởng lợi từ việc đầu tư giao thông của các tỉnh bên cạnh. Điều này đã được khẳng định trong kết quả của các mô hình nghiên cứu.

So sánh tác động của biến vốn đầu tư ngoài giao thông: Hệ số tác động lớn nhất ở khu vực Miền Bắc, gấp khoảng 1,36 lần so với mặt bằng chung cả nước và vượt xa các khu vực còn lại, gấp 1,48 lần so với khu vực cao thứ hai là Miền Nam. Miền Trung có hệ số của vốn đầu tư là dương và thấp nhất cho thấy sự hiệu quả song hiệu quả kém hơn các khu vực còn lại.

Khu vực ghi nhận hiệu quả cao nhất của quy mô lao động đang làm việc là tại Miền Bắc, khu vực này cũng ghi nhận ý nghĩa thống kê của Tỉ lệ lao động 15 tuổi trở lên đang làm việc qua đào tạo với hệ số cao thứ hai với cách biệt không kể so với Miền Trung. Đào tạo lao động (PCI) có ý nghĩa thống kê tại Miền Trung. Khu vực trên ghi nhận hiệu quả của chất lượng đào tạo phổ thông, dạy nghề, của kinh phí cho đào tạo lao động và việc tăng cường sử dụng công nghệ thông tin trong tuyển dụng lao động. Như vậy, chất lượng vốn nhân lực phát huy hiệu quả cao nhất tại Miền Trung.

Các biến kiểm soát còn lại phản ánh chất lượng điều hành, khung thể chế: Gia nhập thị trường khi xét riêng tại các miền, hệ số tại Miền Nam cao nhất và cao cách biệt đồng thời có ý nghĩa thống kê mạnh mẽ cho thấy hiệu quả của việc hỗ trợ doanh nghiệp tham gia thị trường của chính quyền các tỉnh miền Nam. Ngoài ra, Tính minh bạch có bằng chứng tác động rất tích cực đến tăng trưởng kinh tế tại Miền Bắc.

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

(cid:10)(cid:11)(cid:12)(cid:13)(cid:14) = (cid:16) + (cid:18)(cid:19) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21)(cid:22)(cid:23) + (cid:18)(cid:24) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21)(cid:14)(cid:12)(cid:12),(cid:16)- + (cid:18)(cid:25) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21).(cid:16)(cid:27)(cid:28)(cid:30)/(cid:16)01

+ (cid:18)(cid:26) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21).(cid:23)2)33,(cid:30)(cid:27) + (cid:18)4 ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21)5(cid:31)(cid:30)/(cid:16)01 + %(cid:19) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:9) + %(cid:24) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:23)(cid:9)(cid:12)(cid:16)(cid:27)(cid:28)

+ (cid:28) ∗ (cid:13) + ) (III)

+ %(cid:25) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:9)(cid:23)(cid:30)(cid:16)(cid:31)(cid:10)(cid:31)(cid:10) _(cid:14)"# + ∑

-& ∗ 6(cid:10)(cid:23)&

&∈(

Trên cơ sở mô hình (I), nghiên cứu tiến hành phân tách vốn giao thông để xem xét tác động của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông. Tuy nhiên, do nhiều tỉnh không có hạ tầng đường hàng không nên không đầu tư hàng không, một số tỉnh địa hình ít sông ngòi nên không có đầu tư đường thủy, một số rất ít tỉnh nghèo trong 1 vài năm thuộc giai đoạn ảnh hưởng sau khủng hoảng kinh tế thế giới không có đầu tư kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải, do đó giá trị nhỏ nhất của vốn đầu tư cho các loại hình giao thông này là 0. Áp dụng các nghiên cứu của Turkey (1957), MaCurdy và cộng sự (1986), để chuyển đổi tất cả các giá trị x của các biến trên dạng logarit, nghiên cứu thay thế bởi ln(x+1). Mô hình có dạng:

LnKPRRoad: Logarit tự nhiên của KPRRoad, KPRRoad là vốn đầu tư cho

đường bộ đường sắt và đường ống

LnKWaterways: Logarit tự nhiên của (Kwaterways + 1), KWaterways là vốn

đầu tư cho đường thủy

LnKAirways: Logarit tự nhiên của (KAirways +1), KAirways là vốn đầu tư kho

bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải.

LnKWTSupport: Logarit tự nhiên của (KWTSupport + 1), KWTSupport là vốn

đầu tư cho cho đường hàng không

{Tk} là nhóm biến đại diện cho chất lượng điều hành, thể chế pháp lý của địa

phương, được lấy trong bộ dữ liệu điều tra của PCI.

(cid:9)(cid:10)(cid:11)(cid:12)(cid:13)(cid:14) = (cid:16) + (cid:18)(cid:19) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21)(cid:22)(cid:23) + (cid:18)(cid:24) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21)(cid:14)(cid:12)(cid:12),(cid:16)- + (cid:18)(cid:25) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21).(cid:16)(cid:27)(cid:28)(cid:30)/(cid:16)01 + (cid:18)(cid:26) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21).2)33,(cid:30)(cid:27)

+(cid:18)4 ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:21)5(cid:31)(cid:30)/(cid:16)01 + %(cid:19) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:9) + %(cid:24) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:23)(cid:9)(cid:12)(cid:16)(cid:27)(cid:28) + %(cid:25) ∗ (cid:9)(cid:10)(cid:9)(cid:23)(cid:30)(cid:16)(cid:31)(cid:10)(cid:31)(cid:10) _(cid:14)"# + ∑

-& ∗ 6(cid:10)(cid:23)&

&∈(

+(cid:28) ∗ (cid:13) + (cid:18)7 ∗ +(cid:9)(cid:10)(cid:21)(cid:14)(cid:12)(cid:12),(cid:16)- + (cid:18)8 ∗ +(cid:9)(cid:10)(cid:21).(cid:16)(cid:27)(cid:28)(cid:30)/(cid:16)01 + (cid:18)9 ∗ +(cid:9)(cid:10)(cid:21).(cid:23)2)33,(cid:30)(cid:27)

+(cid:18): ∗ +(cid:9)(cid:10)(cid:21)5(cid:31)(cid:30)/(cid:16)01 + ) (IV)

Từ mô hình (III), nghiên cứu tập trung xét tác động lan tỏa không gian của các loại hình vốn đầu tư giao thông đến tăng trưởng kinh tế bởi mô hình kinh tế lượng không gian SLX:

Một số thống kê cơ bản của các biến được thể hiện tại Bảng 3.7:

Bảng 3.7: Thống kê mô tả các biến

Độ lệch chuẩn

Biến

Số quan sát

Giá trị trung bình

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

58312615,482 113450473,596

4120340

906532000

GRDP

504

19961973,236

33886122,509

2029447

274849802

KNT

504

1415372,020

2103928,846

24664

17976722

KPRRoad

504

125145,365

387111,600

3259795

KWaterways

504

273269,633

920187,559

8426822

KWSupport

504

21166,147

101664,250

1111003

KAirways

504

826495,198

665143,934

187652

4391660

504

16,350

6,967

5,1

45,6

TLRate

504

Thống kê mô tả một số biến của PCI

Đào tạo lao động

5,549

0,847

2,956

8,175

504

Gia nhập thị trường

8,057

0,843

5,065

9,598

504

Tính minh bạch

5,971

0,602

2,764

7,625

504

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

Hệ số biến thiên của các biến vốn đầu tư cho giao thông đều lớn hơn 100%, điều này phản ánh độ phân tán lớn, tức là có sự khác biệt lớn về đầu tư các loại hình giao thông giữa các tỉnh khác nhau theo các năm khác nhau. Nguyên nhân xuất phát từ nhu cầu thực tiễn và địa hình. Đầu tư cho vận tải đường thủy hay kho bãi xuất phát từ địa hình phù hợp để phát triển các loại hình giao thông trên. Ngoài ra, với các tỉnh phát triển kinh tế, nhu cầu và đầu tư giao thông là lớn hơn.

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 lại các bước từ

bước 1 đến bước 3, thực hiện các bước 4a và 4b cho ước lượng mô hình (IV):

Bước 1: Tiến hành ước lượng mô hình (III) cho tất cả các biến phụ thuộc bao gồm 5 biến vốn đầu tư so sánh, 3 biến cho vốn lao động cùng tất cả các biến còn lại từ bộ dữ liệu PCI.

Bước 2: Tiến hành loại bỏ các biến không ý nghĩa trong các loại hình vốn đầu tư giao thông và trong bộ dữ liệu PCI xuất hiện đồng thời ở mô hình POLS, mô hình RE và FE. Giữ lại các biến trong 4 biến về các loại hình giao thông và trong bộ dữ liệu PCI nếu có ý nghĩa thống kê tại ít nhất một mô hình thực nghiệm.

Bước 3: Thực hiện các kiểm định trong mô hình (III), sử dụng kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian Multiplier lựa chọn giữa mô hình RE và POLS. Kiểm định Hausman chọn giữa 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.

Bước 4a: Ước lượng mô hình không gian SLX (IV) xét tác động lan tỏa không gian của biến các loại hình vốn đầu tư giao thông. Thực hiện kiểm định Hausman lựa chọn mô hình FE và RE.

Bước 4b: Từ mô hình có được từ bước 4a, tiến hành đưa thêm vào mô hình đủ 4 loại hình vốn đầu tư cho giao thông cùng tác động không gian và giữ lại nếu có ít nhất tác động trực tiếp hoặc gián tiếp có ý nghĩa, loại bỏ biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Thực hiện kiểm định Hausman lựa chọn mô hình FE và RE, tiến hành so sánh với mô hình sau bước 4a và rút ra kết luận về mô hình thực nghiệm dạng (IV).

Qua các vòng lặp từ bước 1 đến bước 3, mô hình không xét tác động không gian chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê của vốn đầu tư cho hàng không và vốn đầu tư đường thủy, đây là các loại hình đầu tư chiếm cơ cấu nhỏ, vốn đầu tư đường thủy chỉ chiếm 7% và vốn hàng không chỉ khoảng trên 1% trong vốn đầu tư cho giao thông.

Biến có ý nghĩa thống kê trong dữ liệu PCI là Gia nhập thị trường và Tính minh bạch, kết quả này là tương tự với mô hình (I) và (II). Kiểm định Lagrange cho giá trị Chi_Square = 1267,36 , do đó không lựa chọn mô hình POLS. Kiểm định Hausman cho giá trị Chi_Square = 36,96 tương ứng P_Value < 0,05, mô hình sau bước 3 là mô hình FE (5a). Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến do giá trị VIF = 2,37 < 10. Kết quả sau bước 3 là mô hình FE (5a), biến đầu tư cho giao thông bao gồm vốn đầu tư cho đường bộ và KBHTVT. Ước lượng kết quả sau bước 4a có mô hình không gian tác động ngẫu nhiên (5b). Tiến hành ước lượng tại bước 4b để nghiên cứu xem xét thêm tác động lan tỏa không gian của vốn đầu tư đường thủy và đường hàng không, kết quả cho thấy ý nghĩa thống kê của vốn đầu tư đường thủy nhưng chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê của vốn đầu tư hàng không. Mô hình thực nghiệm cuối cùng sau bước 4b là mô hình không 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

Hệ số mô hình FE (5a)

Hệ số mô hình SLX (5b)

Hệ số mô hình SLX (5c)

0,170***

0,158***

0,157***

LnKNT

(,034)

(0,017)

(0,016)

0,032**

0,022***

LnKPRRoad

(,013)

(0,008)

0,007***

0,009***

LnKWTSupport

(0,002)

(0,003)

(0,002)

0,003*

LnKWaterways

(0,002)

1,087***

0,989***

1,013***

LnL

(0,179)

(0,076)

0,189***

0,185***

0,232***

LnTLRate

(0,050)

(0,033)

0,258***

0,204***

0,199***

LnLTraining_PCI

(0,051)

(0,046)

(0,045)

0,150***

0,027

0,034

LnEntryCosts

(0,041)

(0,039)

LnTransparency

0,138**

0,068*

0,069*

Biến giải thích

Hệ số mô hình FE (5a)

Hệ số mô hình SLX (5b)

Hệ số mô hình SLX (5c)

(0,041)

(0,067)

0,016

0,005

0,078***

(0,014)

(0,016)

-1,955**

-1,869*

-2,305

_cons

(1,002)

(1,007)

(2,311)

0,068**

0,066**

M_ LnKPRRoad

(0,028)

(0,029)

0,101***

0,094***

M_ KWTSupport

(0,014)

-0,038***

M_ LnWaterways

(0,013)

0,089 ***

0,089***

Total effect LnKPRRoad

(0,029)

0,110***

0,103***

Total effect KWTSupport

(0,014)

-0,035***

Total effect LnWaterways

(0,013)

0,8171

0,8187

R2 (within; between; overall)

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

504/63

Số quan sát / Số phần tử chéo

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

Kết quả các mô hình cho thấy, vốn đầu tư đường hàng không chưa tìm thấy ý nghĩa ở tất cả các mô hình thực nghiệm, điều này có nguyên nhân là cơ cấu đầu tư cho hàng không nhỏ, chỉ chiếm trên 1% trong vốn đầu tư cho giao thông. Mặt khác, đầu tư hàng không không đồng đều tại các tỉnh, chỉ có nhóm tỉnh kinh tế phát triển mạnh nhất mới đầu tư sân bay quốc tế, một số rải rác các tỉnh thành có đầu tư sân bay quốc nội song các lượt khách vận tải không lớn.

Mô hình (5c) là mô hình mở rộng của mô hình (5a) và (5b) với dấu hệ số và ý nghĩa thống kê của các biến chung là tương đồng. Đặc thù của giao thông vận tải là có tính kết nối giao thương liên tỉnh, do đó sẽ thiếu sót nếu bỏ qua tác động lan tỏa không gian. Mô hình được chọn cuối cùng là mô hình (5c).

Xét kết quả mô hình (5c): Tác động trực tiếp mạnh mẽ nhất là vốn đường bộ (bao gồm cả đầu tư đường sắt và đường ống), hệ số gấp 2,44 lần so với vốn KBHTVT, gấp 7,33 lần so với hệ số của vốn đầu tư đường thủy. Độ lớn của các hệ số tương đồng với độ lớn về cơ cấu đầu tư của các loại hình giao thông trên. Mặt khác nếu không xét tác động không gian, dù hệ số của vốn đường thủy là dương song chưa có ý nghĩa thống kê, do đó vai trò lan tỏa không gian của các loại hình giao thông khác làm tăng ý nghĩa mạnh mẽ khẳng định tác động trực tiếp là tích cực của vốn đường thủy. Điều này cho thấy, các tỉnh nên có cơ cấu đầu tư hợp lý vào các loại hình giao thông vận tải, trong đó tập trung vào đường bộ, KBHTVT để phát huy hiệu quả trực tiếp của đầu tư vào loại hình giao thông này.

Xét tác động gián tiếp, KBHTVT có tác động lan tỏa không gian lớn nhất, lớn hơn so với vốn đường bộ dù tác động trực tiếp nhỏ hơn cách biệt. Điều này có nguyên nhân thực tiễn, các kho bãi và hoạt động hỗ trợ vận tải rất cần thiết cho những chuyến lưu thông trên quãng đường dài, liên tỉnh, do đó tính trung bình xu hướng, tác động không gian là rất tích cực và kết quả tác động tổng hợp lớn nhất, sau đó là vốn đầu tư cho đường bộ. Tác động lan tỏa của vốn đường thủy là tiêu cực, tức là đầu tư đường thủy tại tỉnh này là tiêu cực sang các tỉnh lân cận. Kết quả hệ số tổng hợp âm, đầu tư cho đường thủy chưa hiệu quả, tác động tiêu cực lên tăng trưởng kinh tế. Điều này cho thấy nên cân nhắc có chọn lọc địa phương để đầu tư vào đường thủy nhằm hạn chế tác hại gây ra cho địa phương khác, đặc biệt cần đánh giá các mặt lợi và hại của đầu tư đường thủy ở các tỉnh đầu nguồn tác động đến các tỉnh cuối nguồn theo dòng chảy sông, ngòi. Tránh đầu tư đường thủy tràn lan các tỉnh khi chưa có sự đánh giá đầy đủ tác động lan tỏa không gian, do vậy cần có sự phối kết hợp chặt chẽ giữa nhiều địa phương để lên kế hoạch và chiến lược đầu tư đường thủy.

So sánh các tác động trực tiếp và gián tiếp được trình bày tại Bảng 3.9:

Bảng 3.9: Hệ số và cơ cấu tác động trực tiếp, gián tiếp của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông

Tác động trực tiếp Tác động gián tiếp Tác động tổng hợp Biến Hệ số (%) Hệ số (%) Hệ số (%)

LnKPRRoad

LnKWTSupport

LnKWaterways 0,022 (24,7 %) 0,009 (8,2 %) 0,003 ( 8,6 %) 0,068 (76,4 %) 0,101 (91,8 %) -0,038 (-108,6 %) 0,089 (100 %) 0,110 (100 %) -0,035 (100 %)

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

Kết quả tính toán tại Bảng 3.9 cho thấy, tác động lan tỏa không gian của đầu tư đường bộ có tác động trực tiếp đến kinh tế Tỉnh cao nhất, chiếm 24,7% và được hưởng lợi 76,4% trong tác động tổng hợp khi tất cả các tỉnh khác đều tăng vốn đầu tư đường bộ (với cùng tỉ lệ), trong đó tác động lên tăng trưởng kinh tế của riêng tỉnh j đối với tỉnh đang xét i có hệ số co giãn là 0,068*mij với mij là hệ số tại dòng i cột j của ma trận không gian. Đầu tư kho bãi và hỗ trợ vận tải có phần trăm tác động trực tiếp rất nhỏ, chỉ chiếm 8,2% trong khi tác động gián tiếp là 91,2%, điều này cho thấy các tỉnh hưởng lợi nhiều từ đầu tư kho bãi và hỗ trợ vận tải của các tỉnh lân cận, trong đó tác động riêng của đầu tư KBHTVT từ tỉnh j sang tỉnh i có hệ số co giãn là 0,101*mij, tác động trực tiếp từ đầu tư tỉnh i lên chính tỉnh i có hệ số co giãn 0,009. Kết quả gợi ý chính sách đầu tư đồng đều hơn về kho bãi và hỗ trợ vận tải tại tất cả 63 tỉnh/thành. Đối với đường thủy, phần trăm tác động trực tiếp nhỏ trong khi tác động gián tiếp âm và có hệ số lớn cách biệt so với hệ số của tác động trực tiếp. 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 hợp tác đánh giá hiệu quả của nhiều tỉnh lân cận cho các dự án đầu tư đường thủy tại một địa phương.

So sánh kết quả với các nghiên cứu trên thế giới: Melo và cộng sự (2013) tổng hợp 563 nghiên cứu, chủ yếu tập trung tại Mỹ và Châu Âu. Trong 563 nghiên cứu chỉ có 26 nghiên cứu về đường hàng không, kết quả hệ số co giãn trung bình là 0,027. Nghiên cứu này tại Việt Nam chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê của đầu tư hàng không, nguyên nhân vì hạ tầng giao thông hàng không của Việt Nam còn chưa phát triển, chỉ một số ít tỉnh xây dựng sân bay, trong đó một một vài tỉnh có sân bay quốc tế. Theo trên, trong 563 nghiên cứu có 27 nghiên cứu về cầu cảng, 32 nghiên cứu về đường sắt và 282 nghiên cứu về đường bộ, giá trị hệ số co giãn trung bình của biến đại diện cho đường bộ là 0,088, đường sắt là 0,037, cầu cảng là 0,068 và đường hàng không là 0,027. Do đó các hệ số tác động trực tiếp trong mô hình nghiên cứu không quá khác biệt bên cạnh các khác biệt về biến đo lường đại diện.

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

Nghiên cứu xem xét tác động của đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế, do hạn chế dữ liệu đường cao tốc chỉ có từ năm 2014, thời gian phạm vi nghiên cứu ngắn (từ 2014 đến 2017) nên việc kết hợp với các biến đại diện cho chất lượng điều hành, thể chế pháp lý cùng biến giả thời gian (year dummy) có thể gây quá ngưỡng biến, mặt khác thể chế pháp lý nên được nghiên cứu trong thời gian đủ dài. Do đó, mô hình

LnGRDP = a1 + a2*LnKA + a3*LnL + a4*LnTLRate + a5* NaHWDensity + a6*Y2015

+ a7*Y2016 + a8*Y2015 + u (V)

không xét tác động không gian được đề xuất nghiên cứu tương tự mô hình (I) sau khi bỏ qua các biến trong dữ liệu PCI, mô hình có dạng:

Trong đó:

LnKA: Logarit tự nhiên của KA, KA là vốn đầu tư toàn xã hội (KA = KNT +

KT, triệu đồng)

NaHWDensity: Mật độ đường cao tốc (m/km2)

Y2015, Y2016, Y2017: Các biến giả thời gian cho tương ứng các năm 2015,

2016 và 2017.

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)

Thống kê mô tả biến được cho bởi Bảng 3.10:

Bảng 3.10: Thống kê mô tả biến Mật độ đường cao tốc

Giá trị Độ lệch Giá trị Giá trị Số quan sát trung bình chuẩn nhỏ nhất lớn nhất

252 4,567 9,462 0 51,148

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu của Bộ Giao thông Vận tải

Bảng 3.10 cho thấy độ biến thiên cho tỉ lệ giữa độ lệch chuẩn và giá trị trung bình của biến nhận giá lớn, giá trị khoảng 207%. Điều này phản ánh thực trạng đầu tư đường cao tốc không đồng đều giữa các tỉnh và trong một tỉnh theo thời gian.

3.5.2. Tác động của mật độ đường cao tốc tại 63 tỉnh/thành.

Thực hiện kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier (LM test) cho giá trị Chi_Square = 337.28, P_Value < 0,05 nên không lựa chọn mô hình POLS. Kiểm định Hausman cho giá trị Chi_Square = -32,48, mặt khác mô hình FE (6.1a) có hiện tượng tự tương quan và phần lớn các biến (trừ biến giả thời gian và LnKA) đều không có ý nghĩa thống kê, đồng thời có sự sai lệch đáng kể giữa các giá trị R2 (within/between/overall). Mặt khác, kiểm định Hausman khi không kèm biến giả thời gian cho giá trị Chi_Square = 9,38 ứng với giá trị P_Value = 0,522 > 0,05. Kiểm định tự tương quan của mô hình RE cho giá trị ALM (lambda=0) = 0,29, tương ứng giá trị P_Value =

0.5915 > 0,05, do đó không có hiện tượng tự tương quan. Mô hình thực nghiệm của mô hình (V) được lựa chọn là mô hình RE (6.2a). kết quả kiểm định Hausman của mô hình không gian SLX trước khi cho biến giả thời gian lựa chọn mô hình tác động ngẫu nhiên, do đó mô hình thực nghiệm của (VI) là mô hình tác động ngẫu nhiên SLX (6b). 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 Hệ số mô hình RE (6.2a) Hệ số mô hình SLX (6b)

0,111*** 0,075*** LnKA (0,031) (0,029)

1,061*** 1,000*** LnL (0,098) (0,115)

0,087* 0,073* LnTLRate (0,047) (0,042)

0,0004 0,0012 NaHWDensity (0,0013) (0,0011)

0,062*** 0,027** Y2015 (0,011) (0,013)

0,123*** 0,108*** Y2016 (0,012) (0,011)

0,176*** 0,160*** Y2017 (0,014) (0,014)

0,952 2,264 _cons (1,202) (1,528)

0,0273*** M_ NaHWDensity (0,0063)

0,0285*** Total effect NaHWDensity (0,0066)

0,7251 R2 (within; between; overall) (0,7937; 0,7707; 0,7704)

252/63 252/63 Số quan sát / Số phần tử chéo

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

Kết quả cho thấy, các mô hình là tương đồng về dấu và ý nghĩa thống kê. Mô

hình (6b) là mở rộng của mô hình (6.2a), tác động lan tỏa không gian là có ý nghĩa

thống kê mạnh mẽ, đặc biệt là đối với đường cao tốc, loại đường đóng vai trò quan

trọng kết nối giao thông giữa các vùng kinh tế. Mô hình (6b) cung cấp kết quả đầy đủ

hơn về tác động của đường cao tốc.

Kết quả từ cả 2 mô hình đều cho thấy đường cao tốc không có ý nghĩa thống kê

khi xét tác động trực tiếp trên cả nước. Tại mô hình (6b), tác động lan tỏa không

gian được khẳng định mạnh mẽ với giá trị hệ số là 0,0273. Hệ số tổng hợp là

0,0285 và có ý nghĩa thống kê cho thấy, nếu đầu tư xây dựng đồng bộ đường cao

trên cả nước sẽ làm hiệu quả tốt hơn tác động trực tiếp của loại hình đường bộ này

lên tăng trưởng kinh tế của Tỉnh. Tăng 1 đơn vị mật độ đường cao tốc ở tất cả các

tỉnh/ thành góp phần làm tăng GDP mỗi Tỉnh lên 0,0285 (%), trong đó hệ số tác

động gián tiếp của tỉnh i lên tỉnh j là 0,0273*mji (%), với mji là hệ số dòng j, cột i của ma trận không gian M. Tác động trực tiếp là nhỏ, hệ số chỉ là 0,0012. Các kết

quả cho thấy tầm quan trọng của việc đầu tư xây dựng đường cao tốc đồng bộ trên

khắp các tỉnh thành.

3.5.3. Tác động của mật độ đường cao tốc tại các khu vực kinh tế

Xét trên thực trạng về địa hình và từ đó là giao thông Việt Nam, nhất là giao

thông đường bộ và đường cao tốc nói riêng, địa hình và giao thông bị chia cắt tự nhiên

tại Đèo Hải Vân, điểm nối liền Huế và Đà Nẵng. Do đó nghiên cứu tìm hiểu tác động

của đường cao tốc tại 2 khu vực, khu vực từ Quảng Ninh đến Huế bao gồm 31 tỉnh (25

tỉnh Miền Bắc và 6 tỉnh Bắc Trung Bộ), khu vực từ Đà Nẵng đến Cà Mau bao gồm 32

tỉnh (13 tỉnh Nam Trung Bộ và 19 tỉnh Miền Nam), từ đó tiến hành so sánh và rút ra

kết luận.

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)

0,110*** 0,058* LnKA (0,052) (0,033)

1,127*** 1,148*** LnL (0,133) (0,120)

0,356*** 0,227*** LnTLRate (0,118) (0,085)

0,0014 0,0024* NaHWDensity (0,0012) (0,0013)

0,070*** -0,00007 Y2015 (0,014) (0,02357)

0,131*** 0,089*** Y2016 (0,021) (0,020)

0,181*** 0,153*** Y2017 (0,030) (0,023)

-0,830 -0,190 _cons (1,629) (1,467)

0,0332*** M_ NaHWDensity (0,0084)

0,0356*** Total effect NaHWDensity (0,0090)

R2 (within; between; overall) (0,8347; 0,8546; 0,8542) 0,8421

124/31 124/31 Số quan sát / Số phần tử chéo

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

Kết quả tại Bảng 3.12 cho thấy, các mô hình là khá tương đồng về dấu và ý nghĩa thống kê của các biến, trừ ý nghĩa thống kê của mật độ đường cao tốc. Nếu chỉ xét tác động trực tiếp của đường cao tốc thì tại khu vực Quảng Ninh - Huế không có ý nghĩa thống kê nhưng khi kết hợp với tác động lan tỏa không gian, giá trị P_Value giảm xuống (có ý nghĩa thống kê hơn) đồng thời với giá trị hệ số tăng lên, từ 0,0014

tại mô hình (7a) tăng lên thành 0,0024 trong mô hình không gian, do đó tác động trực tiếp là hiệu quả hơn bởi hiệu ứng lan tỏa không gian.

Tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Đà Nẵng - Cà Mau:

Kết quả 2 mô hình sau các kiểm định đều là RE, mô hình thực nghiệm của (V) vượt qua kiểm định tự tương quan và không cần tùy chọn “robus”. 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)

0,165*** 0,114** LnKA (0,058) (0,057)

0,919*** 0,766*** LnL (0,151) (0,203)

0,067 0,048 LnTLRate (0,055) (0,050)

-0,0007 -0,0003 NaHWDensity (0,0030) (0,0026)

0,045*** 0,038* Y2015 (0,015) (0,016)

0,096*** 0,109*** Y2016 (0,017) (0,017)

0,135*** 0,146*** Y2017 (0,019) (0,021)

2,180 5,106* _cons (1,863) (2,905)

0,0240* M_ NaHWDensity (0,0126)

0,0237* Total effect NaHWDensity (0,0132)

0,7515 R2 (within; between; overall) (0,7709; 0,7590; 0,7577)

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

Kết quả tại cả mô hình không xét tác động không gian và xét tác động không gian đều cho hệ số tác động của mật độ đường cao tốc là tiêu cực song chưa có ý nghĩa thống kê. Hệ số tác động gián tiếp là tích cực với giá trị P_Value = 0,057. Giá trị tuyệt đối của hệ số tác động trực tiếp là rất nhỏ, do đó không có sự sai lệch đáng kể giữa hệ số gián tiếp 0,0240 và hệ số tác động tổng hợp 0,0237. Hệ số tác động tổng hợp có ý nghĩa thống kê với giá trị P_Value = 0,072, do đó có thể nói cùng với việc xây dựng đồng bộ đường cao tốc trên khu vực này, những tác động trực tiếp gây ra là tiêu cực song rất nhỏ, tác động tổng hợp mà đường cao tốc mang lại là hiệu quả. Những tác động tiêu cực nhỏ liên quan đến xây dựng cao tốc phải kể đến là khâu giải phóng mặt bằng, dẫn đến chuyển đổi cơ cấu đất, tác động đến việc làm hoặc việc các dự án kéo dài quá trình xây dựng sẽ gây cản trở giao thông trên khu vực lân cận do các ràng chắn an toàn xây dựng, tuy vậy hiệu quả từ tác động lan tỏa kết nối không gian và do đó là tác động tổng hợp của đường cao tốc trên khu vực là mạnh mẽ.

3.5.4. So sánh tác động của đường cao tốc trên cả nước và các khu vực

Từ các kết quả tác động của các mô hình kinh tế lượng không gian cho 2 khu vực, tiến hành so sánh cùng mô hình xét trên mặt bằng chung cả nước. 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

Biến giải thích Khu vực Đà Nẵng - Cà Mau Hệ số mô hình cả nước Khu vực Quảng Ninh - Huế

0,075*** 0,058* 0,114** LnKA (0,029) (0,033) (0,057)

1,000*** 1,148*** 0,766*** LnL (0,115) (0,120) (0,203)

0,073* 0,227*** 0,048 LnTLRate (0,042) (0,085) (0,050)

0,0012 0,0024* -0,0003 NaHWDensity (0,0011) (0,0013) (0,0026)

0,027** -0,00007 0,038* Y2015 (0,013) (0,02357) (0,016)

0,108*** 0,089*** 0,109*** Y2016 (0,012) (0,020) (0,017)

0,160*** 0,153*** 0,146*** Y2017 (0,014) (0,023) (0,021)

2,264 -0,190 5,106* _cons (1,528) (1,467) (2,905)

0,0273*** 0,0332*** 0,0240* M_ NaHWDensity (0,0063) (0,0084) (0,0126)

0,0285*** 0,0356*** 0,0237*

Total effect NaHWDensity (0,0066) (0,0090) (0,0132)

0,7251 0,8421 0,7515 R2

252/63 124/31 128/32 Số quan sát / Số phần tử chéo

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu NGTK và Bộ GTVT

Kết quả tại Bảng 3.14 cho thấy, tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Quảng Ninh - Huế (khu vực 1) là tích cực và có ý nghĩa thống kê, trong khi tại khu vực Đà Nẵng - Huế (khu vực 2), tác động là âm tuy chưa có ý nghĩa thống kê. Điều này phù hợp với cơ cấu đường cao tốc giữa 2 khu vực, trong đó tại khu vực 1 chiếm tới 77% số km đường cao tốc đã hoàn thành và đưa vào sử dụng, đặc biệt là các tuyến đường cao tốc nối Hà Nội với các tỉnh lân cận, trong khi đó tại khu vực 2, rất nhiều tuyến đường cao tốc còn lại trong chiến lược phát triển giao thông đang xây dựng dở dang, kéo theo các công tác giải phóng mặt bằng, các rào chắn an toàn xây dựng, chỉ chiếm 23% lượng đường cao tốc đã đưa vào sử dụng, do đó nếu chỉ xét riêng tác động của mỗi đoạn cao tốc nằm trên địa bàn của tỉnh thì có tác động tiêu cực lên kinh tế Tỉnh, tuy nhiên tác động là rất nhỏ. Trái ngược với khu vực 1, với quy mô đường cao tốc cao hơn, đã có tác động tích cực trực tiếp lên tăng trưởng kinh tế Tỉnh. Điều này gợi ý rằng việc tăng quy mô đường cao tốc vượt quá “ngưỡng”, tác động trực tiếp của đường cao tốc sẽ chuyển từ tiêu cực sang tích cực.

Với đường cao tốc, tác động lan tỏa giữa các Tỉnh rất quan trọng. Không trái ngược với tác động trực tiếp, tại khu vực 1 - nơi ngoài tuyến cao tốc Bắc - Nam, có rất nhiều tuyến đường cao tốc đã đưa vào sử dụng như cao tốc Hà Nội - Lào Cai, Hà Nội - Thái Nguyên, Hà Nội - Quảng Ninh, Hà Nội - Hòa Bình,…, hệ số tác động gián tiếp của đường cao tốc là 0,0332 cao hơn nhiều so với giá trị hệ số 0,0240 tại khu vực 2. Trong TCVN 5729:2012 đã quy định rõ chức năng kết nối giao thông của đường cao tốc: “Tuyến đường cao tốc nên kết hợp tốt với quy hoạch đô thị và phù hợp với quy hoạch các trung tâm kinh tế trong tương lai; khi thiết kế đưa ra các giải pháp đảm bảo mối liên hệ giao thông giữa đô thị với đường cao tốc (kể cả giải pháp gom lượng giao thông này về các chỗ ra, vào đã được bố trí trên đường cao tốc)”. Như vậy, nghiên cứu là bằng chứng cho thấy sự kết nối không gian của đường cao tốc là rất tốt với các hệ số dương và đều có ý nghĩa thống kê. Với khu vực mật độ cao tốc càng nhiều, tác động lan tỏa không gian càng lớn.

Tác động tổng hợp của đường cao tốc tại các khu vực đều rất tích cực, đặc biệt do đóng góp từ tác động tích cực của hệ số tác động gián tiếp. Với cơ cấu đường cao tốc cao hơn tại khu vực 1, tác động tổng hợp và cả các tác động khác tại khu vực 1 đều cao hơn, tướng ứng là 0,0356 so với 0,0237 tại khu vực 2. Điều này gợi ý chính sách phát triển mạnh mẽ đường cao tốc trên cả nước.

Với mô hình xét tác động của đường cao tốc trên cả nước, nghiên cứu so sánh với kết quả nghiên cứu bối cảnh Trung Quốc, quốc gia có sự tương đồng với Việt Nam về kinh tế cao hơn so với các nước phát triển, kết quả trong 3 bài báo được đăng trên

tạp chí Scopus Q1 và đã được tóm tắt trong tổng quan nghiên cứu: nghiên cứu của Deng và cộng sự (2014); Demurger (2001); Hu và cộng sự (2017). Nghiên cứu của Deng và cộng sự (2014) cho thấy tác động trực tiếp của đường cao tốc là khác biệt theo mật độ đường: với mật độ nhỏ hơn 0,17km/ km2, tác động trực tiếp của đường cao tốc là không đáng kể; với mật độ đường ∈(0,17; 0,38], hệ số tác động là 0,2346; với mật độ đường lớn hơn 0,38, hệ số tác động là 0,093. Mật độ đường cao tốc tại Việt Nam nhỏ, nơi cao nhất có mật độ 0,051 km/km2, nghiên cứu này chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê của đường cao tốc khi xét tác động trực tiếp, do đó phù hợp với nghiên cứu của Deng và cộng sự (2014). Ngoài ra, nghiên cứu của Demurger (2001) với mô hình có dạng bậc 2 của kết cấu giao thông (trong đó có nhân tố đường cao tốc), hệ số của kết cấu đường cao tốc “transport” là dương song hệ số của “transport 2 ” âm, điều này cho thấy tác động của kết cấu hạ tầng giao thông chỉ dương khi mật độ cao hơn “ngưỡng”. Như vậy, các kết quả là tương tự.

Xét tác động lan tỏa không gian, nghiên cứu của Hu và cộng sự (2017) với 3 dạng ma trận không gian, mô hình không gian là SDM. Tùy theo ma trận không gian, các hệ số co giãn gián tiếp khác nhau trong đó ma trận tiếp giáp nhị phân là 0,119; ma trận khoảng cách GDP là 0,063; ma trận hỗn hợp là 0,073. Các hệ số cao hơn giá trị 0,027 trong nghiên cứu này song hệ số 0,027 tương ứng tác động khi mật độ cao tốc tăng lên 1 đơn vị, mặt khác ma trận sử dụng trong luận án là ma trận nghịch đảo khoảng cách, do đó tác động không gian được tính trên cơ sở đầu tư cho 62 tỉnh khác đối với tỉnh còn lại. Trong khi nghiên cứu của Hu và cộng sự (2017), với ma trận khoảng cách thì sử dụng ma trận tiếp giáp nhị phân, do đó, nếu chỉ tính riêng cho các tỉnh liền kề, tác động lan tỏa sẽ mạnh hơn, ngoài ra với các ma trận không gian khác nhau sẽ cho kết quả tương ứng và cách giải thích khác nhau. Một thực trạng khách quan là mật độ đường cao tốc Việt Nam còn thấp, nơi có mật độ đường cao tốc cao hơn (Quảng Ninh - Huế) có hệ số tác động lan tỏa cao hơn với tương tự các điều kiện khác. Do đó, nghiên cứu cho kết quả phù hợp trong bối cảnh tại Việt Nam.

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. Kết hợp với biến giả thời gian choo giai đoạn sau năm 2012 trong giới hạn phạm vi thời gian nghiên cứu từ 2010 đến 2017, kết hợp mô hình ước lượng cùng các yếu tố về quy mô, chất lượng nhân lực và năng lực cạnh tranh cấp tỉnh.

Chương 3 tiếp tục đánh giá tác động của mật độ đường cao tốc đến kinh tế tại Việt Nam, kết hợp biến giả thời gian (year dummy) và quy mô, chất lượng nhân lực. 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. Do hạn chế thời gian của dữ liệu mật độ đường cao tốc, phạm vi thời gian nghiên cứu trong giai đoạn 2014 - 2017.

Kết quả thu được như sau:

- Xét tác động của vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế: +/ Tác động của vốn đầu tư cho giao thông đến tăng trưởng kinh tế là tích cực và có ý nghĩa thống kê, bao gồm cả tác động trực tiếp, tác động lan tỏa không gian và tác động tổng hợp.

+/ Tác động trực tiếp và gián tiếp mạnh mẽ nhất đều thuộc về khu vực Miền

Bắc, do đó hệ số tác động tổng hợp cao nhất thuộc khu vực này, tiếp theo là tại Miền

Nam, hiệu quả thấp nhất ở khu vực miền Trung.

- Xét tác động của các loại hình vốn giao thông tới tăng trưởng kinh tế:

+/ 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 cho kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận

tải, thấp nhất là vốn đầu tư đường thủy, các tác động là tích cực và có ý nghĩa thống

kê. Vốn đầu tư đường hàng không chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê.

+/ Tác động lan tỏa không gian của vốn KBHTVT, vốn đường bộ đều dương và

có ý nghĩa thống kê. Riêng vốn cho đường thủy có tác động lan tỏa là tiêu cực. Vốn

đầu tư đường hàng không chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê. Do vậy, tác động tổng hợp

của vốn đường bộ, KBHTVT là tích cực, tác động của đường thủy là tiêu cực, riêng

vốn của đường hàng không chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê.

- Xét tác động của mật độ đường cao tốc tới tăng trưởng kinh tế:

+/ Tác động trực tiếp của mật độ đường cao tốc là chưa có ý nghĩa thống kê

song tác động lan tỏa không gian 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.

+/ Tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Quảng Ninh - Huế cao hơn

so với tác động tại khu vực Đà Nẵng - Cà Mau cả về tác động trực tiếp, gián tiếp và

tổng hợp. Các tác động tổng hợp là tích cực và có ý nghĩa thống kê, phần lớn tác động

tổng hợp đến từ tác động gián tiếp. Nghiên cứu cho thấy tại Việt Nam trong giai đoạn

hiện nay, khu vực có đường cao tốc càng nhiều, tác động của chúng càng lớn.

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

1. Kết luận

Luận án xây dựng cơ sở lý thuyết, khái quát các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế, tổng quan các nghiên cứu, nêu rõ khoảng trống nghiên cứu, từ đó xây dựng khung lý thuyết.

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 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.

Luận án sử dụng mô hình dữ liệu mảng và dữ liệu mảng không gian, mô hình thực nghiệm đã được kiểm tra và vượt qua các kiểm định với sự hỗ trợ của phần mềm STATA.

Kết quả luận án thu được như sau:

(1) Phân tích 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) Phân tích 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) Phân tích 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

100

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

Trên cơ sở những hạn chế còn tồn tại của luận án, tác giả đề xuất thêm các

hướng nghiên cứu mới:

- 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).

101

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ

1. Lê Thị Quỳnh Nhung (2020), “Thực trạng vận tải hàng hóa đường biển khu vực

Bắc Trung Bộ và kinh nghiệm chính sách vận tải biển tại Nhật Bản”, Hội thảo

khoa học quốc gia Thực trạng phát triển và chính sách phát triển bền vững dải

ven biển vùng Bắc Trung Bộ, Đại học Kinh tế quốc dân, tháng 6/2020.

2. Lê Thị Quỳnh Nhung (2020), "Tác động lan tỏa không gian của vốn đầu tư giao

thông vận tải đến tăng trưởng kinh tế khu vực miền Trung", Tạp chí Khoa học và

Đào tạo Ngân hàng, Số 223, tháng 12/2020, trang 26 - 33.

kinh tế: Nghiên cứu tại khu vực miền Nam”, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, Số 9, tháng

3/2021, trang 128 - 131.

3. Lê Thị Quỳnh Nhung (2021), “Tác động của các loại hình giao thông tới tăng trưởng

4. Lê Thị Quỳnh Nhung (2020), “Mô hình kinh tế lượng không gian đánh giá tác

động của vốn đầu tư giao thông đến tăng trưởng kinh tế khu vực đồng bằng sông

Hồng”, Tạp chí Công thương, Số 11/2020, trang 104 - 109.

5. Lê Thị Quỳnh Nhung (2020), “Tác động lan tỏa không gian của vốn đầu tư giao

thông đến kinh tế tại Trung du miền núi phía Bắc và so sánh với vùng đồng bằng

sông Hồng”, Tạp chí Công thương, Số 13/2020, trang 72 - 77.

102

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Acemoglu, D. (2009), Introduction to modern economic growth, Princeton NJ:

Princeton University Press.

2. Acemoglu, D., and Johnson, S. (2005), 'Unbundling Institutions', Journal of

Political Economy, 113(5), 949 - 995.

3. Adams, S. (2009), 'Foreign Direct investment, domestic investment, and economic growth in Sub-Saharan Africa', Journal of Policy Modeling, 31(6), 939 - 949.

4. Aisen, A., and Veiga, F. (2013), 'How does political instability affect economic

growth? European Journal of Political Economy, 29(C), 151 - 167.

5. Alataş, S., and Çakir, M. (2016), 'The Effect of Human Capital on Economic Growth: A Panel Data Analysis', Journal of Administrative Sciences, 14, 539 - 555.

6. Anselin, L. (1988a), Spatial Econometrics: Methods and Models, Netherlands

and USA: Kluwer Academic Publicsers.

7. Anselin, L. (1988b), Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers.

8. Anselin, L., Le Gallo, J., and Jayet, H. (2008), 'Spatial Panel Econometrics', The Econometrics of Panel Data: Fundamentals and Recent Developments in Theory and Practice (pp. 625 - 660), Berlin Heidelberg: Springer.

9. Arrow, K. J. a. K., M. . (1970), Public Investment, the Rate of Return, and Optimal Fiscal Policy, Baltimore - USA: The Johns Hopkins University Press.

10. Arusha, C. V. (2009), 'Government Expenditure, Governance and Economic

Growth', Comparative Economic Studies, 51(3), 401 - 418.

11. Aschauer, D. A. (1989), 'Is Public Expenditure Productive?', Journal of Monetary

Economics, 23(2), 177 - 200.

12. Aschauer, D. A. (1990), Public investment and private sector growth: the economic benefits of reducing America's "Third deficit", Washington DC.

13. Ayres, C. E. (1962), The theory of economic progress. A study of the Fundamental

Economic Development and Cultural Change, New York: Schocken.

103

14. Baltagi, B., and Pinnoi, N., (1995), 'Public Capital Stock and State Productivity Growth: Further Evidence from an Error Components Model', Empirical Economics, 20, 351 - 359.

15. Baltagi, B., P. Egger and M. Pfaffermayr. (2007), A Generalized Spatial Panel

Data Model with Random Effects, Syracuse University.

16. Barro, R. J. (1991), 'Economic growth in a cross section of countries', The

Quarterly Journal of Economics, 106(2), 407-443.

17. Barro, R. J. a. S.-i.-M., X. (1992), 'Convergence', Journal of Political Economy,

100(2), 223-251.

18. Becker, G. S. (1962), 'Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis',

The Journal of Political Economy, 9-49, 70(5), 9 - 49.

19. Boarnet, M. G. (1996), 'The Direct and Indirect Economic Effects of Transportation Infrastructure', Working Paper (Vol. 3, pp. 28), California, USA: Institute for Transportation Studies - University of California.

20. Boopen, S. (2006), 'Transport Infrastructure and Economic Growth: Evidence from Africa Using Dynamic Panel Estimates', The Empirical Economics Letters, 5(1), 37 - 52.

21. Bùi Thị Hoàng Lan. (2012), Mô hình nghiên cứu tác động của mạng lưới giao thông đường bộ đến phát triển kinh tế- xã hội của vùng kinh tế trọng điểm Bắc Bộ, Luận án tiến sĩ, Đại học Kinh tế quốc dân.

22. Canning, D. (1999), 'Infrastructure’s contribution to aggregate output', World

Bank Policy Research, 2246.

23. Chí Tín, Thu Phương (2018), Bàn giải pháp nâng tầm du lịch Việt qua kết nối nhiều điểm đến, nguồn bản đồ Việt Nam truy cập ngày 10/8/2019 tại https://baodautu.vn/ban-giai-phap-nang-tam-du-lich-viet-qua-ket-noi-nhieu-

diem-den-d85830.html

24. Cliff, A. D., and Ord, J. K. (1981), Spatial Processes, Models and Applications,

London: Pion Ltd.

25. Cobb, C. W., and Douglas, Paul H. (1928), 'A theory of production', American

Economic Review, 18(1), 1939 - 1965.

104

26. Đào Thông Minh, Lê Thị Mai Hương. (2016), 'Nghiên cứu tác động của vốn đầu tư tư nhân, lao động và cơ sở hạ tầng đến tăng trưởng kinh tế vùng Đồng bằng Sông Cửu Long', Van Hien University Journal of Science, 4(3), 65 - 74.

27. De la Fuente, A., and Doménech, R. (2006), 'Human capital in growth regressions: how much difference does data quality make?', Journal of the European Economic Association, 4(1), 1 - 36.

28. Demurger, S. (2001), 'Infrastructure development and economic growth: an explanation for regional disparities in China?', Journal of Comparative Economics, 29(1), 95-117.

29. Deng, T., Shao, S., Yang, L. and Zhang, X. (2014), 'Has the transport-led

economic growth effect reached a peak in China? A panel threshold regression approach', Transportation, 41(3), 567 - 587.

30. Dương Bích Tiến. (1998), Nghiên cứu đánh giá thực trạng của hệ thống hạ tầng cơ sở giao thông và phân tích ảnh hưởng của nó đến các nghành khác, Đề tài cấp Ngành, Vụ Xây dựng cơ bản - Giao thông - Bưu điện - Tổng cục Thống kê

31. Eisner, R. (1991), 'Infrastructure and regional economic performance: comment',

New England Economic Review, September/October, 47-58.

32. Filip, N., and Popa, C. (2014), 'The role of transportation in economic development', “Mircea cel Batran” Naval Academy Scientific Bulletin, XVII(2).

33. Fingleton, B. (2008), 'A Generalized Method of Moments Estimators for a Spatial Panel Model with an Endogenous Spatial Lag and Spatial Moving Average Errors', Spatial Economic Analysis, 3, 27-44.

34. Finn, M. (1993), 'Is all government capital productive?', Economic Quarterly,

79(4), 53-80.

35. Grossman, H. I. a. L., R. (1974), 'The Macro-Economic Effects of Productive Public Expenditures', The Manchester School of Economics and Social Studies, 46(2), 162-170.

36. Hansen, L. (1982), 'Large Sample Properties of Generalized Method of Moment

Estimators', Econometrica, 50, 1029-1054.

37. Harrod, R. F. (1937), 'Mr. Keynes and Traditional Theory', Econometrica, 5(1),

74 - 86.

38. Harrod, R. F. (1973), Economic Dynamics, London: Macmillan.

105

39. Hicks, J. (1932), The Theory of Wages, Macmillan, London.

40. Holtz-Eakin, D., and Schwartz, A. (1995), 'Spatial Productivity Spillovers from Public Infrastructure: Evidence from State Highways', International Tax and Public Finance, 2(3), 459 - 468.

41. Hong, J., Chu, J. and Wang, Q. (2011), 'Transport infrastructure and regional economic growth: evidence from China', Transportation, 38(5), 737 - 752.

42. Hu, Z. and Lou, S. (2017), 'Road infrastructure, spatial spillover and county economic growth', IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 231, 7p.

43. Jiang, X., Zhang, L., Xiong, C., and Wang, R. (2015), 'Transportation and

Regional Economic Development: Analysis of Spatial Spillovers in China Provincial Regions', Networks and Spatial Economics, 16(3), 769 - 790.

44. Jiwattanakulpaisarn, P., Noland, R. B., & Graham, D. J. (2011), 'Highway infrastructure and private output: Evidence from static and dynamic production functionmodels', Transportmetrica, 7(5), 347 - 367.

45. Kapoor, M., Kelejian, H.H. and I.R. Prucha. (2007), 'Panel Data Models with

Spatially Correlated Error Components', Journal of Econometrics, 140, 97-130.

46. Lensink, R., Hong Bo, and Elmer Sterken. (1999), 'Does Uncertainty Affect Economic Growth? An Empirical Analysis', Weltwirtschaftliches Archiv, 135, 379 - 396.

47. Lewis, A. (1955), The Theory of Economic Growth, London: George Allen &

Unwin Ltd.

48. Li, J., Wen, J. and Jiang, B. (2017), 'Spatial Spillover Effects of Transport Infrastructure in Chinese New Silk Road Economic Belt', International Journal of e-Navigation and Maritime Economy, 6, 1 - 8.

49. Ligthart, J. (2000), 'Public capital and output growth in Portugal: an empirical

analysis', IMF Working Paper, 11, 1-38.

50. MaCurdy, T., and Pencavel, J. (1986), 'Testing between Competing Models of Wage and Employment Determination in Unionized Markets', Journal of Political Economy, 94(2, Part 2), S3 - S39.

51. Melo, P. C., and Graham, D., and Ardao, R. (2013), 'The Productivity of Transport Infrastructure Investment: A Meta-Analysis of Empirical Evidence', Regional Science and Urban Economics, 43(5), 695 - 706.

106

52. Moran, P. (1950), 'Notes on Continuous Stochastic Phenomena', Biometrika, 37, 17-23.

53. Munnell, A. H. (1990a), 'Why Has Productivity Growth Declined? Productivity

and Public Investment', New England Economic Review, Jan./Feb., 3-20.

54. Munnell, A. H., and Cook, L. M. (1990b), 'How Does Public Infrastructure Affect Regional Economic Performance', New England Economic Review, Sept./Oct., 11 - 33.

55. Munnell, A. H. a. C., L. M. (1990b), 'How Does Public Infrastructure Affect Regional Economic Performance', New England Economic Review, Sept./Oct., 11-33.

56. Murphy, K. M., Andrei Shleifer, and Robert W. Vishny. (1993), 'Why is RentSeeking

So Costly to Growth?', American Economic Review, 84(2), 409 - 414.

57. Ngô Anh Tín. (2017), Tác động đầu tư công đến tăng trưởng kinh tế vùng đồng bằng sông Cửu Long, Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh, TP Hồ Chí Minh.

58. Nguyễn Phan Thu Hằng. (2016), 'Vai trò nguồn nhân lực chất lượng cao trong thúc đẩy sáng tạo và ứng dụng khoa học - công nghệ', Science & Technology Development, 19, 30 - 40.

59. Nguyễn Văn Tạo. (2009), 'Việt Nam trước khủng hoảng và suy thoái kinh tế toàn cầu', Tạp chí nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á (Tạp chí Phát triển kinh tế), 220 (Tháng 2), 125 - 132.

60. Pande, R. (2009), 'Understanding Political Corruption in Low Income Countries', Chapter 50 in Handbook of Development Economics (Vol. 4, pp. 3155-3184), Amsterdam, North Holland, Elsevier.

61. Petty, W. (1900), 'Petty's Place in the History of Economic Theory', The

Quarterly Journal of Economics, 14(3), 307-340.

62. Phan Trang (2020), Trục cao tốc xuyên Việt đầu tiên đang dần hình thành, tại http://baochinhphu.vn/Kinh-te/Truc-cao-toc-xuyen-Viet-dau-tien-dang-dan-hinh-

thanh/408933.vgp

63. Phùng Trọng (2016), Đẩy nhanh tiến độ Dự án đầu tư xây dựng nâng cấp tuyến kênh Chợ Gạo, nguồn ảnh kênh chợ Gạo truy cập ngày 10/8/2020 tại http://www.mt.gov.vn/vn/tin-tuc/44889/day-nhanh-tien-do-du-an-dau-tu-xay- dung-nang-cap-tuyen-kenh-cho-gao.aspx - Nguồn ảnh kênh chợ Gạo.

107

64. Ramsey, F. (1928), 'A Mathematical Theory of Saving', Economic Journal, 38,

543-559.

65. Ricardo, D. (1951 - 1973), The Works and Correspondence of David Ricardo, 11

Vols. Cambridge: Cambridge University Press.

66. Robinson, J. (1938), 'The Classification of Inventions', Review of Economic

Studies, 5(2), 139 - 142.

67. Rodrik, D., Subramanian, A. and Trebbi, F. (2004), 'Institutions Rule: The

in Economic

Primacy of Institutions Over Geography and Integration Development', Journal of Economic Growth, 9, 131 - 165.

68. Romer, R. (1989), 'Human Capital and Growth: Theory and Evidence', NBER

Working Paper Series, 3173, 1 - 41.

69. Rosenberg, N. (1968). Adam Smith, consumer tastes, and economic growth.

Journal of Political Economy, 76(3), 361 - 374.

70. SACTRA (Standing Advisory Committee on Trunk Road Assessment), UK Department of the Environment, Transport and the Regions. (1999), Transport and the Economy, London.

71. Schultz, T. W. (1961), 'Investment in Human Capital', American Economic

Review, 51(1), 1 - 17.

72. Serven, L. (1996), 'Does Public Capital Crowd Out Private Capital? Evidence

from India', Policy Research Working Paper, 1613.

73. Silva, A. R. d. (2018), Creating a Spatial Weights Matrix for the SPATIALREG

Procedure, Paper presented at the SAS Global Forum 2018, Denver, Colorado.

74. Smith, A. (1976), An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of

Nations, Oxford: Oxford University Press.

75. Smith, A. (1998), The Wealth of Nations, Oxford University Press.

76. Solow, R. (1969), Investment and technical change, Mathematical Models in the

Social Sciences, Stanford University Press, Palo Alto.

77. Solow, R. M. (1956), 'A Contribution to the Theory of Economic Growth',

Quarterly Journal of Economics, 70, 65-94.

108

78. Sushil Kumar Haldar and Girijasankar Mallik. (2010), 'Does Human Capital Cause Economic Growth? A Case of India', International Journal of Economic Sciences and Applied Research, 3(1), 7 - 25.

79. Svensson, J. (2003), 'Who Must Pay Bribes and How Much?', Quarterly Journal

of Economics, 118(1), 207-230.

80. Swan, T. W. (1956), 'Economic Growth and Capital Accumulation', Economic

Record, 32, 334-361.

81. Thompson, E. A. (1972), 'Review: Public Investment, The Rate of Return, and Optimal Fiscal Policy by Kenneth J. Arrow; Mordecai Kurz', Economic Society, 40(6), 1174-1176.

82. Tổng cục Thống kê. (2013), Tình hình kinh tế - xã hội năm 2012, tại

http://www.chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/noidungtinhhinhthuchien?c ategoryId=100002607&articleId=10051323

83. Turkey, J. (1957), 'On the comparative anatomy of transformations', The Annals

of Mathematical Statistics, 28(3), 602 - 632.

84. Uzawa, H. (1961), 'Neutral Inventions and the Stability of Growth Equilibrium',

Review of Economic Studies, 28(2), 117 - 124.

85. Vega, H., and Elhorst, J.P. (2015), 'The SLX model', Journal of Regional

Science, 55, 339 - 363

86. Vũ Hoàng Dương, Phí Vĩnh Tường và Phạm Sỹ An. (2014), 'Mối quan hệ giữa đầu tư

phát triển hạ tầng giao thông và tăng trưởng', Nghiên cứu Kinh tế, 433, 20 - 29.

87. Wicksell, K. (1916), 'Den 'kritiska punkten' i lagen for jordbrukets aftagande

produktivitet, Economisk Tidskrift, 18(8), 285 - 292.

88. Wilson, A. (1970), Entropy in Urban and Regional Modelling, London: Pion Press.

89. Yamaguchi, K. (2007), 'Inter-regional air transport accessibility and macro- economic performance in Japan', Transportation Research, 43(3), 247 - 258.

90. Zou, W., Zhang, F., Zhuang, Z., and Song,. H. (2008), 'Transport Infrastructure, Growth, and Poverty Alleviation: Empirical Analysis of China', Annals of Economics and Finance, 9(2), 345 - 371.

109

PHỤ LỤC

. xtreg LnGRDP LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts LnTransparency D, > fe rob

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 504 Group variable: ID Number of groups = 63

R-sq: Obs per group: within = 0.8439 min = 8 between = 0.8120 avg = 8.0 overall = 0.8133 max = 8

F(8,62) = 111.44 corr(u_i, Xb) = 0.0959 Prob > F = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 63 clusters in ID) Robust LnGRDP Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] LnKNT .1674246 .0336373 4.98 0.000 .1001845 .2346646 LnKT .0478914 .0140482 3.41 0.001 .0198094 .0759734 LnL 1.068741 .1822488 5.86 0.000 .7044307 1.433051 LnTLRate .2281022 .0486433 4.69 0.000 .1308657 .3253387 LnLTraining_PCI .2610303 .0518631 5.03 0.000 .1573574 .3647032 LnEntryCosts .1629524 .0415514 3.92 0.000 .0798923 .2460125 LnTransparency .1443488 .0661093 2.18 0.033 .0121982 .2764994 D .0790461 .0156644 5.05 0.000 .0477334 .1103588 _cons -2.193325 2.35585 -0.93 0.355 -6.902602 2.515953 sigma_u .40107654 sigma_e .08173262 rho .96012822 (fraction of variance due to u_i)

Mô hình 1a xét tác động của của vốn đầu tư cho giao thông

. xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

LnGRDP[ID,t] = Xb + u[ID] + e[ID,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) LnGRDP .8725719 .9341156 e .0066802 .0817326 u .1139232 .3375251

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 1319.91 Prob > chibar2 = 0.0000

Kiểm định Lagrange (LM) lựa chọn giữa mô hình POLS và RE

110

. hausman fe re, sig

Note: the rank of the differenced variance matrix (7) does not equal the number of coefficients being tested (8); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test. Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.

Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fe re Difference S.E. LnKNT .1674246 .1831566 -.0157321 .0034525 LnKT .0478914 .0474866 .0004048 .0018475 LnL 1.068741 1.055879 .0128623 .1119366 LnTLRate .2281022 .2374498 -.0093476 .009424 LnLTrainin~I .2610303 .2546865 .0063438 .002958 LnEntryCosts .1629524 .1583321 .0046204 .0077151 LnTranspar~y .1443488 .1456669 -.0013181 .0049515 D .0790461 .0744354 .0046107 .0058568 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 29.48 Prob>chi2 = 0.0001 (V_b-V_B is not positive definite)

Kiểm định Hausman lựa chọn mô hình 1a

. collin LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts LnTransparency D (obs=504)

Collinearity Diagnostics

SQRT R- Variable VIF VIF Tolerance Squared ---------------------------------------------------- LnKNT 4.17 2.04 0.2396 0.7604 LnKT 2.03 1.42 0.4936 0.5064 LnL 3.33 1.83 0.2999 0.7001 LnTLRate 2.97 1.72 0.3371 0.6629 LnLTraining_PCI 3.06 1.75 0.3271 0.6729 LnEntryCosts 1.14 1.07 0.8808 0.1192 LnTransparency 1.23 1.11 0.8120 0.1880 D 1.40 1.18 0.7135 0.2865 ---------------------------------------------------- Mean VIF 2.42

Kiểm định đa cộng tuyến

111

. spxtregress LnGRDP LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts LnTransparen > cy D, ivarlag(M: LnKT) re (504 observations) (504 observations used) (data contain 63 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 398.13307 improve: log likelihood = 398.13307 rescale: log likelihood = 398.13307 rescale eq: log likelihood = 398.13307 Iteration 0: log likelihood = 398.13307 Iteration 1: log likelihood = 402.50387 Iteration 2: log likelihood = 402.53586 Iteration 3: log likelihood = 402.53596 Iteration 4: log likelihood = 402.53596

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 402.53596 Iteration 1: log likelihood = 402.53596 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 504 Group variable: ID Number of groups = 63 Obs per group = 8

Wald chi2(9) = 2872.36 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 402.5360 Pseudo R2 = 0.8036

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnGRDP LnKNT .1659842 .0170036 9.76 0.000 .1326577 .1993107 LnKT .0352967 .0090536 3.90 0.000 .0175519 .0530415 LnL 1.039943 .0770859 13.49 0.000 .8888576 1.191029 LnTLRate .1980595 .0342482 5.78 0.000 .1309344 .2651846 LnLTraining_PCI .1721441 .0470981 3.66 0.000 .0798336 .2644546 LnEntryCosts .1351351 .0370573 3.65 0.000 .0625042 .207766 LnTransparency .0941506 .0424176 2.22 0.026 .0110136 .1772876 D .0343479 .013518 2.54 0.011 .0078531 .0608426 _cons -3.460151 1.006441 -3.44 0.001 -5.432739 -1.487563 M LnKT .1629157 .0277625 5.87 0.000 .1085022 .2173292 /sigma_u .4107921 .037328 .3437754 .4908733 /sigma_e .0776008 .0026188 .0726342 .082907 Wald test of spatial terms: chi2(1) = 34.44 Prob > chi2 = 0.0000

Mô hình không gian SLX 1b xét tác động của vốn đầu tư cho giao thông

112

Mô hình RE 2a xét tác động của vốn đầu tư cho giao thông

. xtreg LnGRDP LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnEntryCosts LnTransparency D if ID <=25, re ro > b

Random-effects GLS regression Number of obs = 200 Group variable: ID Number of groups = 25

R-sq: Obs per group: within = 0.8624 min = 8 between = 0.9254 avg = 8.0 overall = 0.9226 max = 8

Wald chi2(7) = 1744.50 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 25 clusters in ID) Robust LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnKNT .2620777 .0415305 6.31 0.000 .1806794 .343476 LnKT .0937781 .0128577 7.29 0.000 .0685775 .1189787 LnL 1.063045 .0831968 12.78 0.000 .8999822 1.226108 LnTLRate .4216475 .0851241 4.95 0.000 .2548073 .5884877 LnEntryCosts .1188436 .0547557 2.17 0.030 .0115244 .2261628 LnTransparency .2413178 .0883342 2.73 0.006 .0681859 .4144497 D .0717648 .02219 3.23 0.001 .0282732 .1152563 _cons -4.576295 .7616116 -6.01 0.000 -6.069026 -3.083564 sigma_u .21973949 sigma_e .08345873 rho .87393198 (fraction of variance due to u_i)

tại khu vực Miền Bắc

113

. spxtregress LnGRDP LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnEntryCosts LnTransparency D if ID <=25, i > varlag(M: LnKT) force re (504 observations) (304 observations excluded due to if/in) (200 observations used) (data contain 25 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places) (you specified -force-) (weighting matrix matched 25 places in data) (weighting matrix M_s001 created)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 163.64097 improve: log likelihood = 163.64097 rescale: log likelihood = 163.64097 rescale eq: log likelihood = 163.87094 Iteration 0: log likelihood = 163.87094 Iteration 1: log likelihood = 166.41626 Iteration 2: log likelihood = 166.43796 Iteration 3: log likelihood = 166.43805 Iteration 4: log likelihood = 166.43805

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 166.43805 Iteration 1: log likelihood = 166.43805 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 200 Group variable: ID Number of groups = 25 Obs per group = 8

Wald chi2(8) = 1550.66 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 166.4380 Pseudo R2 = 0.9138

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnGRDP LnKNT .2259086 .0253508 8.91 0.000 .1762219 .2755953 LnKT .080307 .015968 5.03 0.000 .0490103 .1116038 LnL 1.12549 .1010597 11.14 0.000 .9274165 1.323563 LnTLRate .3317214 .0631559 5.25 0.000 .2079381 .4555046 LnEntryCosts .0739235 .0534979 1.38 0.167 -.0309305 .1787775 LnTransparency .1694829 .0583271 2.91 0.004 .0551639 .283802 D .010574 .0214951 0.49 0.623 -.0315557 .0527036 _cons -7.333448 1.337126 -5.48 0.000 -9.954167 -4.712728 M_s001 LnKT .2285329 .0492549 4.64 0.000 .1319951 .3250707 /sigma_u .2882519 .0429361 .2152696 .3859772 /sigma_e .0785353 .0042244 .0706771 .0872673 Wald test of spatial terms: chi2(1) = 21.53 Prob > chi2 = 0.0000

Mô hình không gian SLX 2b xét tác động của vốn đầu tư cho giao thông tại khu vực Miền Bắc

114

. xtreg LnGRDP LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts D if ID>=26& ID<= > 44, re rob

Random-effects GLS regression Number of obs = 152 Group variable: ID Number of groups = 19

R-sq: Obs per group: within = 0.8846 min = 8 between = 0.8395 avg = 8.0 overall = 0.8428 max = 8

Wald chi2(7) = 760.52 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 19 clusters in ID) Robust LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnKNT .0815693 .0270603 3.01 0.003 .0285321 .1346065 LnKT .0407635 .0190889 2.14 0.033 .0033499 .0781771 LnL .9183692 .1122948 8.18 0.000 .6982756 1.138463 LnTLRate .3915474 .0807927 4.85 0.000 .2331966 .5498982 LnLTraining_PCI .2483464 .08666 2.87 0.004 .078496 .4181969 LnEntryCosts .110939 .0561999 1.97 0.048 .0007892 .2210888 D .0708677 .019105 3.71 0.000 .0334226 .1083127 _cons 1.155199 1.434276 0.81 0.421 -1.655931 3.966328 sigma_u .26776475 sigma_e .06876409 rho .93813007 (fraction of variance due to u_i)

Mô hình RE 3a xét tác động của vốn đầu tư cho giao thông tại khu vực Miền Trung

115

. spxtregress LnGRDP LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts D if ID>=26& I > D<= 44, ivarlag(M: LnKT) force re (504 observations) (352 observations excluded due to if/in) (152 observations used) (data contain 19 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places) (you specified -force-) (weighting matrix matched 19 places in data) (weighting matrix M_s001 created)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 154.96869 improve: log likelihood = 154.96869 rescale: log likelihood = 154.96869 rescale eq: log likelihood = 154.96869 Iteration 0: log likelihood = 154.96869 Iteration 1: log likelihood = 155.00802 Iteration 2: log likelihood = 155.00808 Iteration 3: log likelihood = 155.00808

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 155.00808 Iteration 1: log likelihood = 155.00808 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 152 Group variable: ID Number of groups = 19 Obs per group = 8

Wald chi2(8) = 1185.44 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 155.0081 Pseudo R2 = 0.8388

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnGRDP LnKNT .0797412 .0270514 2.95 0.003 .0267214 .132761 LnKT .0291794 .0123505 2.36 0.018 .0049729 .0533859 LnL .8848519 .0948925 9.32 0.000 .6988659 1.070838 LnTLRate .3494226 .0568063 6.15 0.000 .2380842 .460761 LnLTraining_PCI .1664713 .0786795 2.12 0.034 .0122624 .3206803 LnEntryCosts .0908292 .0596399 1.52 0.128 -.0260629 .2077213 D .0504895 .01936 2.61 0.009 .0125447 .0884344 _cons .8844324 1.227635 0.72 0.471 -1.521687 3.290552 M_s001 LnKT .0889112 .0284072 3.13 0.002 .0332342 .1445882 /sigma_u .2324908 .0390178 .1673219 .3230418 /sigma_e .065354 .0040212 .0579293 .0737303 Wald test of spatial terms: chi2(1) = 9.80 Prob > chi2 = 0.0017

Mô hình không gian SLX 3b xét tác động của vốn đầu tư cho giao thông tại Miền Trung

116

. xtreg LnGRDP LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts D if ID >=45, fe r > ob

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 152 Group variable: ID Number of groups = 19

R-sq: Obs per group: within = 0.8421 min = 8 between = 0.7820 avg = 8.0 overall = 0.7741 max = 8

F(7,18) = 62.25 corr(u_i, Xb) = 0.5707 Prob > F = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 19 clusters in ID) Robust LnGRDP Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] LnKNT .1694531 .0655354 2.59 0.019 .0317684 .3071378 LnKT .0290284 .0203663 1.43 0.171 -.0137596 .0718165 LnL .6461228 .3024393 2.14 0.047 .0107214 1.281524 LnTLRate .1302805 .0542926 2.40 0.027 .0162161 .244345 LnLTraining_PCI .257399 .0938901 2.74 0.013 .0601432 .4546547 LnEntryCosts .2848703 .0600305 4.75 0.000 .1587509 .4109898 D .1185983 .0203848 5.82 0.000 .0757714 .1614253 _cons 4.259601 3.65163 1.17 0.259 -3.41219 11.93139 sigma_u .56768679 sigma_e .07327428 rho .98361262 (fraction of variance due to u_i)

Mô hình FE 4a xét tác động của vốn đầu tư cho giao thông tại khu vực Miền Nam

117

. spxtregress LnGRDP LnKNT LnKT LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts D if ID >=45, > ivarlag(M: LnKT) force re (504 observations) (352 observations excluded due to if/in) (152 observations used) (data contain 19 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places) (you specified -force-) (weighting matrix matched 19 places in data) (weighting matrix M_s001 created)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 126.8262 improve: log likelihood = 126.8262 rescale: log likelihood = 126.8262 rescale eq: log likelihood = 132.74186 Iteration 0: log likelihood = 132.74186 Iteration 1: log likelihood = 132.95051 Iteration 2: log likelihood = 133.21429 Iteration 3: log likelihood = 133.21481 Iteration 4: log likelihood = 133.21481

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 133.21481 Iteration 1: log likelihood = 133.21481 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 152 Group variable: ID Number of groups = 19 Obs per group = 8

Wald chi2(8) = 811.09 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 133.2148 Pseudo R2 = 0.7604

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnGRDP LnKNT .1531595 .0300279 5.10 0.000 .0943058 .2120131 LnKT .0290602 .0156394 1.86 0.063 -.0015925 .059713 LnL .7783511 .1614414 4.82 0.000 .4619319 1.09477 LnTLRate .1413867 .0494352 2.86 0.004 .0444955 .238278 LnLTraining_PCI .1326153 .0864264 1.53 0.125 -.0367774 .302008 LnEntryCosts .230762 .0671657 3.44 0.001 .0991197 .3624043 D .0616837 .0233766 2.64 0.008 .0158664 .1075009 _cons .9696892 2.083454 0.47 0.642 -3.113805 5.053184 M_s001 LnKT .1512496 .0445466 3.40 0.001 .0639399 .2385594 /sigma_u .5328169 .0908963 .3813876 .7443709 /sigma_e .0684263 .0042257 .0606256 .0772307 Wald test of spatial terms: chi2(1) = 11.53 Prob > chi2 = 0.0007

Mô hình không gian SLX 4b xét tác động của vốn đầu tư cho giao thông tại Miền Nam

118

. xtreg LnGRDP LnKNT LnKPRRoad LnKWTSupport LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts > LnTransparency D, fe rob

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 504 Group variable: ID Number of groups = 63

R-sq: Obs per group: within = 0.8420 min = 8 between = 0.8080 avg = 8.0 overall = 0.8094 max = 8

F(9,62) = 100.92 corr(u_i, Xb) = 0.0632 Prob > F = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 63 clusters in ID) Robust LnGRDP Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] LnKNT .1704863 .0335438 5.08 0.000 .1034332 .2375394 LnKPRRoad .0324438 .0133951 2.42 0.018 .0056674 .0592203 LnKWTSupport .0070317 .0023791 2.96 0.004 .0022758 .0117875 LnL 1.087174 .1794388 6.06 0.000 .728481 1.445867 LnTLRate .2320662 .0501155 4.63 0.000 .1318869 .3322456 LnLTraining_PCI .2579381 .0509658 5.06 0.000 .1560589 .3598173 LnEntryCosts .1500667 .041498 3.62 0.001 .0671133 .2330201 LnTransparency .1378471 .0673922 2.05 0.045 .0031321 .2725622 D .0784492 .0160189 4.90 0.000 .0464279 .1104705 _cons -2.305118 2.311302 -1.00 0.322 -6.925344 2.315108 sigma_u .40421178 sigma_e .08232476 rho .96017169 (fraction of variance due to u_i)

Mô hình FE 5a xét tác động của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông

. xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

LnGRDP[ID,t] = Xb + u[ID] + e[ID,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) LnGRDP .8725719 .9341156 e .0067774 .0823248 u .1056404 .3250236

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 1267.36 Prob > chibar2 = 0.0000

Kiểm định Lagrange (LM) lựa chọn giữa mô hình POLS và RE

119

. hausman fe re, sig

Note: the rank of the differenced variance matrix (8) does not equal the number of coefficients being tested (9); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test. Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.

Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fe re Difference S.E. LnKNT .1704863 .1874631 -.0169768 .0036039 LnKPRRoad .0324438 .027291 .0051528 .0018369 LnKWTSupport .0070317 .0085292 -.0014975 .0004112 LnL 1.087174 1.058961 .0282128 .1147218 LnTLRate .2320662 .2460342 -.0139679 .0100428 LnLTrainin~I .2579381 .2504425 .0074956 .0031973 LnEntryCosts .1500667 .1433528 .0067139 .0080696 LnTranspar~y .1378471 .1390289 -.0011818 .0051412 D .0784492 .0744451 .0040041 .0060888 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 36.96 Prob>chi2 = 0.0000

Kiểm định Hausman lựa chọn giữa mô hình FE và RE

. collin LnKNT LnKPRRoad LnKWTSupport LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCosts LnTran > sparency D (obs=504)

Collinearity Diagnostics

SQRT R- Variable VIF VIF Tolerance Squared ---------------------------------------------------- LnKNT 4.64 2.15 0.2156 0.7844 LnKPRRoad 1.73 1.32 0.5781 0.4219 LnKWTSupport 1.60 1.27 0.6245 0.3755 LnL 3.53 1.88 0.2836 0.7164 LnTLRate 3.01 1.73 0.3324 0.6676 LnLTraining_PCI 3.07 1.75 0.3255 0.6745 LnEntryCosts 1.15 1.07 0.8703 0.1297 LnTransparency 1.23 1.11 0.8115 0.1885 D 1.40 1.18 0.7128 0.2872 ---------------------------------------------------- Mean VIF 2.37

Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình FE 5a

120

. spxtregress LnGRDP LnKNT LnKPRRoad LnKWTSupport LnL LnTLRate LnLTraining_PCI LnEntryCo > sts LnTransparency D, ivarlag(M: LnKPRRoad LnKWTSupport) re (504 observations) (504 observations used) (data contain 63 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 410.17747 improve: log likelihood = 410.17747 rescale: log likelihood = 410.17747 rescale eq: log likelihood = 411.97728 Iteration 0: log likelihood = 411.97728 Iteration 1: log likelihood = 418.06465 Iteration 2: log likelihood = 418.21918 Iteration 3: log likelihood = 418.22249 Iteration 4: log likelihood = 418.2225

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 418.2225 Iteration 1: log likelihood = 418.2225 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 504 Group variable: ID Number of groups = 63 Obs per group = 8

Wald chi2(11) = 3078.17 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 418.2225 Pseudo R2 = 0.8187

LnGRDP Coef. Std. Err. LnGRDP LnKNT .1584653 .016535 LnKPRRoad .0222301 .0080301 LnKWTSupport .008691 .0025166 LnL .9894797 .075739 LnTLRate .1894402 .0333746 LnLTraining_PCI .2039063 .0456206 LnEntryCosts .0271903 .0387634 LnTransparency .0677311 .0413345 D .0049861 .0142348 _cons -1.869242 1.006785 M LnKPRRoad .066383 .0288086 LnKWTSupport .0940846 .0135197 /sigma_u .3994559 .0367608 /sigma_e .0751891 .0025422 Wald test of spatial terms: z P>|z| [95% Conf. Interval] 9.58 0.000 .1260572 .1908733 2.77 0.006 .0064914 .0379687 3.45 0.001 .0037585 .0136236 13.06 0.000 .8410339 1.137925 5.68 0.000 .1240272 .2548533 4.47 0.000 .1144916 .293321 0.70 0.483 -.0487845 .1031651 1.64 0.101 -.013283 .1487452 0.35 0.726 -.0229135 .0328857 -1.86 0.063 -3.842504 .104019 2.30 0.021 .0099192 .1228468 6.96 0.000 .0675864 .1205828 .3335302 .4784126 .0703681 .0803405 chi2(2) = 76.31 Prob > chi2 = 0.0000

Mô hình không gian 5b xét tác động của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông

121

. spxtregress LnGRDP LnKNT LnKPRRoad LnKWTSupport LnKWaterways LnL LnTLRate LnLTraining_ > PCI LnEntryCosts LnTransparency D , ivarlag(M: LnKPRRoad LnKWTSupport LnKWaterways) f > orce re (504 observations) (504 observations used) (data contain 63 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 415.58959 improve: log likelihood = 415.58959 rescale: log likelihood = 415.58959 rescale eq: log likelihood = 419.25123 Iteration 0: log likelihood = 419.25123 Iteration 1: log likelihood = 420.38519 Iteration 2: log likelihood = 424.79575 Iteration 3: log likelihood = 424.81927 Iteration 4: log likelihood = 424.81933 Iteration 5: log likelihood = 424.81933

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 424.81933 Iteration 1: log likelihood = 424.81933 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 504 Group variable: ID Number of groups = 63 Obs per group = 8

Wald chi2(13) = 3180.96 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 424.8193 Pseudo R2 = 0.8171

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnGRDP LnKNT .1566857 .0163152 9.60 0.000 .1247085 .188663 LnKPRRoad .0215344 .0079198 2.72 0.007 .0060119 .0370568 LnKWTSupport .0090957 .002487 3.66 0.000 .0042211 .0139702 LnKWaterways .0031141 .001853 1.68 0.093 -.0005178 .0067459 LnL 1.012552 .0759689 13.33 0.000 .8636561 1.161449 LnTLRate .1847843 .0328987 5.62 0.000 .1203041 .2492646 LnLTraining_PCI .1988847 .044971 4.42 0.000 .1107432 .2870262 LnEntryCosts .0341564 .0385257 0.89 0.375 -.0413526 .1096653 LnTransparency .0689114 .0407319 1.69 0.091 -.0109216 .1487445 D .0160398 .0145971 1.10 0.272 -.01257 .0446496 _cons -1.954949 1.001699 -1.95 0.051 -3.918243 .0083458 M LnKPRRoad .0678596 .0283791 2.39 0.017 .0122376 .1234817 LnKWTSupport .1007749 .0135599 7.43 0.000 .0741981 .1273518 LnKWaterways -.0378622 .0125085 -3.03 0.002 -.0623784 -.013346 /sigma_u .4004152 .0369033 .3342424 .4796887 /sigma_e .0740482 .0025042 .0692992 .0791226 Wald test of spatial terms: chi2(3) = 87.16 Prob > chi2 = 0.0000

Mô hình không gian 5c xét tác động của các loại hình vốn đầu tư cho giao thông

122

. xtreg LnGRDP LnKA LnL LnTLRate NaHWDensity Y2015 Y2016 Y2017 if Year >=2014, fe

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 252 Group variable: ID Number of groups = 63

R-sq: Obs per group: within = 0.8263 min = 4 between = 0.4284 avg = 4.0 overall = 0.1139 max = 4

F(7,182) = 123.67 corr(u_i, Xb) = 0.2382 Prob > F = 0.0000

LnGRDP Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] LnKA .0543935 .0290064 1.88 0.062 -.0028385 .1116255 LnL -.0498337 .2216713 -0.22 0.822 -.4872098 .3875424 LnTLRate .0234926 .0435495 0.54 0.590 -.0624341 .1094194 NaHWDensity .0000997 .0011472 0.09 0.931 -.0021638 .0023632 Y2015 .0808709 .0096071 8.42 0.000 .0619152 .0998266 Y2016 .1576881 .0110858 14.22 0.000 .1358149 .1795613 Y2017 .2292189 .0135673 16.89 0.000 .2024495 .2559882 _cons 17.01513 2.944732 5.78 0.000 11.20492 22.82533 sigma_u .89895058 sigma_e .0491398 rho .9970208 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(62, 182) = 213.87 Prob > F = 0.0000

Mô hình FE 6.1a xét tác động của mật độ đường cao tốc

. xtreg LnGRDP LnKA LnL LnTLRate NaHWDensity Y2015 Y2016 Y2017 if Year >=2014, re

Random-effects GLS regression Number of obs = 252 Group variable: ID Number of groups = 63

R-sq: Obs per group: within = 0.7937 min = 4 between = 0.7707 avg = 4.0 overall = 0.7704 max = 4

Wald chi2(7) = 868.64 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnKA .1112932 .0314772 3.54 0.000 .0495991 .1729873 LnL 1.061359 .0975583 10.88 0.000 .8701486 1.25257 LnTLRate .0871712 .0470137 1.85 0.064 -.004974 .1793164 NaHWDensity .000427 .0012787 0.33 0.738 -.0020791 .0029331 Y2015 .0621336 .0106247 5.85 0.000 .0413095 .0829576 Y2016 .1228394 .0116333 10.56 0.000 .1000386 .1456401 Y2017 .1763813 .0135787 12.99 0.000 .1497675 .2029952 _cons .951871 1.202443 0.79 0.429 -1.404874 3.308616 sigma_u .36505944 sigma_e .0491398 rho .98220324 (fraction of variance due to u_i)

Mô hình RE 6.2a xét tác động của mật độ đường cao tốc

123

. xttest0

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

LnGRDP[ID,t] = Xb + u[ID] + e[ID,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) LnGRDP .8518884 .922978 e .0024147 .0491398 u .1332684 .3650594

Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 337.28 Prob > chibar2 = 0.0000

Kiểm định Lagrange (LM) lựa chọn giữa mô hình POLS và RE

. hausman fe re

Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) fe re Difference S.E. LnKA .0543935 .1112932 -.0568997 . LnL -.0498337 1.061359 -1.111193 .1990491 LnTLRate .0234926 .0871712 -.0636785 . NaHWDensity .0000997 .000427 -.0003273 . Y2015 .0808709 .0621336 .0187373 . Y2016 .1576881 .1228394 .0348488 . Y2017 .2292189 .1763813 .0528376 . b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = -32.48 chi2<0 ==> model fitted on these data fails to meet the asymptotic assumptions of the Hausman test; see suest for a generalized test

Các kiểm định Hausman lựa chọn giữa mô hình 6.1a và 6.2a

124

. xttest1

Tests for the error component model:

LnGRDP[ID,t] = Xb + u[ID] + v[ID,t] v[ID,t] = lambda v[ID,(t-1)] + e[ID,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) LnGRDP .8518884 .922978 e .0024147 .0491398 u .1332684 .36505944

Tests: Random Effects, Two Sided: ALM(Var(u)=0) = 158.93 Pr>chi2(1) = 0.0000

Random Effects, One Sided: ALM(Var(u)=0) = 12.61 Pr>N(0,1) = 0.0000

Serial Correlation: ALM(lambda=0) = 0.29 Pr>chi2(1) = 0.5915

Joint Test: LM(Var(u)=0,lambda=0) = 337.57 Pr>chi2(2) = 0.0000

Kiểm định hiện tượng tự tương quan tại mô hình 6.2a

125

. spxtregress LnGRDP LnKA LnL LnTLRate NaHWDensity Y2015 Y2016 Y2017 if Year>=2014, iv > arlag(M: NaHWDensity) force re (504 observations) (252 observations excluded due to if/in) (252 observations used) (data contain 63 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 197.16114 improve: log likelihood = 197.16114 rescale: log likelihood = 197.16114 rescale eq: log likelihood = 210.91885 Iteration 0: log likelihood = 210.91885 Iteration 1: log likelihood = 213.3326 Iteration 2: log likelihood = 213.48444 Iteration 3: log likelihood = 213.48504 Iteration 4: log likelihood = 213.48504

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 213.48504 Iteration 1: log likelihood = 213.48504 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 252 Group variable: ID Number of groups = 63 Obs per group = 4

Wald chi2(8) = 1003.44 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 213.4850 Pseudo R2 = 0.7251

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnGRDP LnKA .0753558 .0289358 2.60 0.009 .0186426 .1320691 LnL 1.00046 .1152291 8.68 0.000 .7746149 1.226305 LnTLRate .0729456 .0423653 1.72 0.085 -.0100888 .15598 NaHWDensity .0012117 .0011437 1.06 0.289 -.0010298 .0034533 Y2015 .027087 .012912 2.10 0.036 .00178 .052394 Y2016 .1075812 .0116314 9.25 0.000 .0847841 .1303783 Y2017 .1599086 .0139802 11.44 0.000 .1325079 .1873092 _cons 2.263802 1.528232 1.48 0.139 -.7314771 5.259082 M NaHWDensity .0272569 .0062511 4.36 0.000 .0150051 .0395088 /sigma_u .5016617 .0505008 .4118348 .6110811 /sigma_e .0486567 .002613 .0437956 .0540573 Wald test of spatial terms: chi2(1) = 19.01 Prob > chi2 = 0.0000

Mô hình không gian 6b xét tác động của mật độ đường cao tốc trên cả nước

126

. xtreg LnGRDP LnKA LnL LnTLRate NaHWDensity Y2015 Y2016 Y2017 if Year >=2014 & ID <=3 > 1, re rob

Random-effects GLS regression Number of obs = 124 Group variable: ID Number of groups = 31

R-sq: Obs per group: within = 0.8347 min = 4 between = 0.8546 avg = 4.0 overall = 0.8542 max = 4

Wald chi2(7) = 794.85 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 31 clusters in ID) Robust LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnKA .1096353 .0515179 2.13 0.033 .008662 .2106085 LnL 1.127176 .1334866 8.44 0.000 .8655475 1.388805 LnTLRate .3559616 .1177723 3.02 0.003 .1251322 .586791 NaHWDensity .001407 .0011746 1.20 0.231 -.0008952 .0037092 Y2015 .0703949 .014191 4.96 0.000 .042581 .0982088 Y2016 .1310225 .0214179 6.12 0.000 .0890442 .1730008 Y2017 .1812647 .03042 5.96 0.000 .1216426 .2408868 _cons -.8298606 1.629117 -0.51 0.610 -4.022872 2.363151 sigma_u .24876357 sigma_e .05019492 rho .96087859 (fraction of variance due to u_i)

Mô hình RE 7a xét tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Quảng Ninh - Huế

127

. spxtregress LnGRDP LnKA LnL LnTLRate NaHWDensity Y2015 Y2016 Y2017 if Year>=2014 & I > D <=31, ivarlag(M: NaHWDensity) force re (504 observations) (380 observations excluded due to if/in) (124 observations used) (data contain 31 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places) (you specified -force-) (weighting matrix matched 31 places in data) (weighting matrix M_s001 created)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 109.66494 improve: log likelihood = 109.66494 rescale: log likelihood = 109.66494 rescale eq: log likelihood = 117.15057 Iteration 0: log likelihood = 117.15057 Iteration 1: log likelihood = 117.50344 Iteration 2: log likelihood = 118.01511 Iteration 3: log likelihood = 118.01885 Iteration 4: log likelihood = 118.01885

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 118.01885 Iteration 1: log likelihood = 118.01885 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 124 Group variable: ID Number of groups = 31 Obs per group = 4

Wald chi2(8) = 757.36 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 118.0188 Pseudo R2 = 0.8421

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnGRDP LnKA .0575333 .0329179 1.75 0.081 -.0069845 .1220512 LnL 1.148207 .1196315 9.60 0.000 .9137333 1.38268 LnTLRate .2268234 .0848163 2.67 0.007 .0605865 .3930603 NaHWDensity .0024312 .0012861 1.89 0.059 -.0000895 .004952 Y2015 -.0000657 .0235663 -0.00 0.998 -.0462548 .0461234 Y2016 .0888264 .0203451 4.37 0.000 .0489508 .128702 Y2017 .1533546 .0232188 6.60 0.000 .1078466 .1988626 _cons -.1900516 1.466905 -0.13 0.897 -3.065132 2.685028 M_s001 NaHWDensity .0331916 .0083947 3.95 0.000 .0167382 .049645 /sigma_u .3803183 .0533626 .2888782 .5007023 /sigma_e .0464046 .0035202 .0399935 .0538433 Wald test of spatial terms: chi2(1) = 15.63 Prob > chi2 = 0.0001

Mô hình không gian 7b xét tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Quảng Ninh - Huế

128

. xtreg LnGRDP LnKA LnL LnTLRate NaHWDensity Y2015 Y2016 Y2017 if Year >=2014 & ID > 3 > 1, re

Random-effects GLS regression Number of obs = 128 Group variable: ID Number of groups = 32

R-sq: Obs per group: within = 0.7709 min = 4 between = 0.7590 avg = 4.0 overall = 0.7577 max = 4

Wald chi2(7) = 363.80 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnKA .1648978 .0580543 2.84 0.005 .0511135 .2786821 LnL .9188522 .1506282 6.10 0.000 .6236264 1.214078 LnTLRate .0668492 .0551235 1.21 0.225 -.0411908 .1748892 NaHWDensity -.0007064 .003007 -0.23 0.814 -.0066 .0051873 Y2015 .0454423 .0148843 3.05 0.002 .0162696 .0746149 Y2016 .0957751 .016648 5.75 0.000 .0631455 .1284046 Y2017 .1353585 .0191415 7.07 0.000 .0978418 .1728751 _cons 2.179997 1.862795 1.17 0.242 -1.471013 5.831008 sigma_u .34074431 sigma_e .04420078 rho .98345161 (fraction of variance due to u_i)

Mô hình RE 8a xét tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Đà Nẵng - Cà Mau

. xttest1

Tests for the error component model:

LnGRDP[ID,t] = Xb + u[ID] + v[ID,t] v[ID,t] = lambda v[ID,(t-1)] + e[ID,t]

Estimated results: Var sd = sqrt(Var) LnGRDP .7482438 .8650109 e .0019537 .04420078 u .1161067 .34074431

Tests: Random Effects, Two Sided: ALM(Var(u)=0) = 77.74 Pr>chi2(1) = 0.0000

Random Effects, One Sided: ALM(Var(u)=0) = 8.82 Pr>N(0,1) = 0.0000

Serial Correlation: ALM(lambda=0) = 0.25 Pr>chi2(1) = 0.6175

Joint Test: LM(Var(u)=0,lambda=0) = 168.43 Pr>chi2(2) = 0.0000

Kiểm định tự tương quan của mô hình 8a

129

. spxtregress LnGRDP LnKA LnL LnTLRate NaHWDensity Y2015 Y2016 Y2017 if Year>=2014 & I > D > 31, ivarlag(M: NaHWDensity) force re (504 observations) (376 observations excluded due to if/in) (128 observations used) (data contain 32 panels (places) ) (weighting matrix defines 63 places) (you specified -force-) (weighting matrix matched 32 places in data) (weighting matrix M_s001 created)

Optimizing concentrated log likelihood:

initial: log likelihood = 101.10642 improve: log likelihood = 101.10642 rescale: log likelihood = 101.10642 rescale eq: log likelihood = 110.35316 Iteration 0: log likelihood = 110.35316 Iteration 1: log likelihood = 111.39445 Iteration 2: log likelihood = 111.48972 Iteration 3: log likelihood = 111.48995 Iteration 4: log likelihood = 111.48995

Optimizing unconcentrated log likelihood:

Iteration 0: log likelihood = 111.48995 Iteration 1: log likelihood = 111.48995 (backed up)

Random-effects spatial regression Number of obs = 128 Group variable: ID Number of groups = 32 Obs per group = 4

Wald chi2(8) = 407.16 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 111.4900 Pseudo R2 = 0.7515

LnGRDP Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] LnGRDP LnKA .114014 .0566826 2.01 0.044 .0029181 .2251099 LnL .7658312 .2026542 3.78 0.000 .3686363 1.163026 LnTLRate .0483648 .0496061 0.97 0.330 -.0488614 .1455911 NaHWDensity -.0002737 .0026233 -0.10 0.917 -.0054154 .0048679 Y2015 .0376157 .0159054 2.36 0.018 .0064417 .0687898 Y2016 .1092266 .0167433 6.52 0.000 .0764104 .1420428 Y2017 .1456491 .0213512 6.82 0.000 .1038015 .1874966 _cons 5.105834 2.905184 1.76 0.079 -.588221 10.79989 M_s001 NaHWDensity .0239811 .0126114 1.90 0.057 -.0007369 .048699 /sigma_u .5115585 .0868128 .3668126 .7134217 /sigma_e .0468297 .0038208 .0399092 .0549502 Wald test of spatial terms: chi2(1) = 3.62 Prob > chi2 = 0.0572

Mô hình không gian 8b xét tác động của mật độ đường cao tốc tại khu vực Đà Nẵng - Cà Mau

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

Nội dung của luận án trình bày cơ sở lý luận, thực trạng hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam trong giai đoạn 2010-2017; tác động của hạ tầng giao thông vận tải tới tăng trưởng kinh tế.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

LÊ THỊ QUỲNH NHUNG

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 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KINH TẾ HỌC

HÀ NỘI - 2021

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ---------------------------------

LÊ THỊ QUỲNH NHUNG

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

Chuyên ngành: TOÁN KINH TẾ Mã số: 9310101 LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Người hướng dẫn khoa học:

1. TS. NGUYỄN THỊ QUỲNH LAN 2. TS. TỐNG THÀNH TRUNG

HÀ NỘI - 2021

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

LỜI MỞ ĐẦU

1. Lý do chọn đề tài

2. Mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

2.2. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

3. Phương pháp nghiên cứu

4. Những đóng góp mới của luận án

5. Kết cấu của luận án

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

1.2. Tổng quan nghiên cứu

Phương pháp

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Phương pháp

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Phương pháp

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Phương pháp

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Phương pháp

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Dạng mô hình

Biến giải thích

Kết quả

Phương pháp

Tên tác giả (năm)

Dữ liệu - Giai đoạn

Biến phụ thuộc

Biến độc lập

Kết quả

Phương pháp

Dạng mô hình