intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Phân tích thực nghiệm trình độ phát triển kinh tế địa phương của các tỉnh thành Việt Nam bằng phương pháp phân tích thành phần chính

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

Thêm vào BST
Báo xấu
4
lượt xem 0
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết tập trung phân tích thực nghiệm trình độ phát triển kinh tế địa phương của các tỉnh thành Việt Nam bằng phương pháp phân tích thành phần chính. Nghiên cứu dựa trên dữ liệu về 11 chỉ số kinh tế của 63 tỉnh thành của Việt Nam năm 2021 và áp dụng phương pháp Phân tích thành phần chính để đánh giá, so sánh và xếp hạng trình độ phát triển kinh tế của các địa phương.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Phân tích thực nghiệm trình độ phát triển kinh tế địa phương của các tỉnh thành Việt Nam bằng phương pháp phân tích thành phần chính

  1. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM TRÌNH ĐỘ PHÁT TRIỂN KINH TẾ ĐỊA PHƯƠNG CỦA CÁC TỈNH THÀNH VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH Vũ Thị Huyền Trang Nguyễn Đức Minh Trường Đại học Thương Mại Email: trang.vth@tmu.edu.vn, ducminhvcu@gmail.com.vn Tóm tắt: Nghiên cứu dựa trên dữ liệu về 11 chỉ số kinh tế của 63 tỉnh thành của Việt Nam năm 2021 và áp dụng phương pháp Phân tích thành phần chính để đánh giá, so sánh và xếp hạng trình độ phát triển kinh tế của các địa phương. Đồng thời, tiến hành so sánh kết quả nhận được với kết quả tổng điểm và xếp hạng tương ứng của các tỉnh thành năm 2018 trong một nghiên cứu tương tự để thấy được sự thay đổi về trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành trong thời gian chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid 19. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra các tỉnh thành gồm Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, Bình Dương, Hải Phòng và Đồng Nai là các tỉnh dẫn đầu về trình độ phát triển kinh tế tổng hợp và duy trì được vị trí xếp hạng. Trong khi đó, một số tỉnh khác như Lai Châu, Hòa Bình và Điện Biên vẫn tiếp tục nằm cuối bảng xếp hạng. Nghiên cứu cũng chỉ ra các tỉnh có sự thăng hạng vượt bậc và các tỉnh xuống hạng nhiều so với xếp hạng năm 2018. Từ khóa: phương pháp phân tích thành phần chính, trình độ phát triển kinh tế, các tỉnh thành của Việt Nam. 1. Giới thiệu Nhờ lợi thế về vị trí địa lý và các chính sách kinh tế linh hoạt, nền kinh tế của Việt Nam đã đạt được những thành tựu đáng kể. Theo tạp chí Forbes đánh giá "Nhìn chung, GDP bình quân đầu người của Việt Nam tăng trưởng ấn tượng nhất trong số tất cả quốc gia trên thế giới. Xu hướng này phản ánh tính năng động của nền kinh tế Việt Nam và sự phát triển vượt bậc của quốc gia này trong những năm qua". Đóng góp vào sự phát triển chung của cả nước, các địa phương của Việt Nam cũng ghi nhận những sự phát triển kinh tế - xã hội đáng kể. Việt Nam có 63 tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương, trong đó có 5 thành phố trực thuộc Trung ương và 58 tỉnh. Mỗi tỉnh thành ở nước ta đều có vị trí, nhiệm vụ riêng và có sự khác biệt lớn trong trình độ phát triển giữa các vùng và các tỉnh. Việc nhận thức và đánh giá được sự khác biệt này là đặc biệt quan trọng trong việc thực hiện các chính sách phát triển vùng, liên kết vùng nhằm phát huy tiềm năng, lợi thế của từng vùng, từng địa phương dẫn đến sự phát triển bền vững của quốc gia. Hiện nay, các học giả nghiên cứu sự khác biệt về kinh tế khu vực chủ yếu tiếp cận từ hai khía cạnh. Một mặt, các nghiên cứu sử dụng các phương pháp thống kê như chênh lệch tuyệt đối, chênh lệch tương đối, hệ số Gini và hệ số Sihl để lựa chọn một chỉ số duy nhất nhằm đánh giá và phân tích sự khác biệt kinh tế khu vực (Wen Xiaoqin & Wu Chengzhen, 2017). Một mặt khác, các nhà nghiên cứu lại sử dụng một phương pháp duy nhất, chẳng hạn như phương pháp Delphi, phân tích nhân tố, phân tích cụm và quy trình phân tích thứ bậc, được sử dụng để đánh giá sự khác biệt về kinh tế khu vực (Shu FuHua, 2018). Tuy nhiên, việc lựa chọn một chỉ số có những hạn chế khi nó chỉ đủ để phản ánh một khía cạnh nhất định của nền kinh tế. Vì vậy cần 176
  2. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 có phương pháp đánh giá tổng hợp nhiều chỉ tiêu cùng lúc đối với nền kinh tế địa phương và khu vực. Phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA) được viết năm 1901 bởi Karl Pearson và được sử dụng như một công cụ để phục vụ cho việc tính toán phân tích các đặc trưng của tập số liệu mẫu. PCA là phương pháp giảm kích thước của bộ số liệu mẫu ban đầu dựa trên việc xây dựng một không gian mới ít chiều hơn nhưng lại có khả năng đại diện cho bộ dữ liệu gốc, đảm bảo độ biến thiên của dữ liệu trên mỗi chiều mới (Nguyễn Minh Thủy & cộng sự, 2015). Lĩnh vực áp dụng của phương pháp phân tích thành phần chính rất đa dạng, trong nông nghiệp, hóa học, kinh tế và tài chính, … Một trong số ứng dụng phổ biến là bài toán xếp hạng năng lực tổng hợp của các quan sát thông qua việc tính điểm cho các quan sát đó trên trục chính. Cũng với mục đích đó, nghiên cứu này đã dựa trên bộ dữ liệu gồm 11 chỉ tiêu kinh tế của 63 tỉnh, thành phố Việt Nam, áp dụng phương pháp PCA để tiến hành đánh giá trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành và so sánh với kết quả xếp hạng năm 2018 của Hồ Thị Linh Trang (2021) trong một nghiên cứu tương tự để thấy được sự thay đổi về phát triển kinh tế của các tỉnh thành trong thời gian chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid 19. Phần còn lại của bài viết được cấu trúc như sau: Phần 2 là tổng quan nghiên cứu, Phần 3 trình bày về ý tưởng cũng như cách thức tiến hành phương pháp PCA, Phần 4 trình bày các kết quả nghiên cứu và Phần 5 là Kết luận. 2. Cơ sở lý thuyết và Tổng quan nghiên cứu Phương pháp phân tích thành phần chính được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, một trong số đó là giải bài toán xếp hạng năng lực tổng hợp của các quan sát thông qua việc tính toán tổng điểm của các quan sát đó trên các trục chính. Nằm trong nội dung này, rất nhiều nghiên cứu ở Trung Quốc đã sử dụng phương pháp PCA trong việc phân tích, đánh giá và so sánh mức độ phát triển kinh tế của các tỉnh, thành phố của Trung Quốc hay trong các quận, huyện của một tỉnh thành cụ thể. Như nghiên cứu của Liu Yuan Chao & cộng sự (2003) dựa trên dữ liệu về lao động, GDP, GDP bình quân đầu người, sản lượng của 3 thành phần kinh tế, vốn đầu tư toàn xã hội, tổng doanh thu hàng hóa bán lẻ, thu ngân sách và sử dụng phương pháp PCA để tiến hành đánh giá toàn diện sự phát triển kinh tế của 40 quận và huyện thuộc tỉnh Trùng Khánh, Trung Quốc. Tương tự, có rất nhiều các nghiên cứu khác cũng sử dụng phương pháp PCA trong đánh giá trình độ phát triển các khu vực của một tỉnh. Chẳng hạn như nghiên cứu của Shu FuHua (2018) lựa chọn các tiêu chí đánh giá trình độ phát triển kinh tế của tỉnh Tứ Xuyên, Trung Quốc. Hay nghiên cứu gần đây của Wangzi Xu (2021) đã lựa chọn 8 biến số là GDP địa phương, tỷ trọng GDP của ngành công nghiệp cấp 3 trong GDP, tỷ lệ dân thành thị, doanh thu tài chính chung, số lượng cơ sở y tế, số lượng cơ sở giáo dục đại học, GDP bình quân đầu người và tổng giá trị xuất nhập khẩu của 9 thành phố thuộc tỉnh Phúc Kiến, Trung Quốc làm đối tượng nghiên cứu, sử dụng phương pháp PCA nhằm phân tích, đánh giá sự khác biệt trong phát triển kinh tế vùng của các thành phố thuộc tỉnh Phúc Kiến. Hay nghiên cứu của Li & cộng sự (2016) cũng lấy tỉnh Giang Tô ở đồng bằng sông Dương Tử giàu nhất làm nghiên cứu điển hình, nhằm mục đích khám phá khu vực trình độ phát triển kinh tế trên quy mô toàn tỉnh. Sử dụng điều tra dân số năm 2010, mười một biến được chọn để phân tích thống kê và không gian ở cấp quận. Phân tích thành phần chính truyền thống (PCA) 177
  3. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 và phiên bản cục bộ của nó – PCA có trọng số về mặt địa lý (GWPCA) được sử dụng cho các phân tích này nhằm mục đích so sánh. Kết quả đã khẳng định GWPCA là một phương tiện hữu hiệu để phân tích cơ cấu phát triển kinh tế vùng thông qua việc lập bản đồ các thành phần chính của địa phương. Nghiên cứu cũng kết luận rằng sự phát triển kinh tế khu vực ở tỉnh Giang Tô thể hiện sự bất bình đẳng về không gian giữa miền Bắc và miền Nam. Có thể thấy Trung Quốc là quốc gia có mức độ chênh lệch giữa các vùng, các tỉnh thậm chí là cấp huyện, xã khá nghiêm trọng. Ngoài ra, phương pháp PCA cũng được ứng dụng trong nhiều bài toán đánh giá, so sánh trình độ phát triển của các tỉnh, thành phố lớn của Trung Quốc. Như trong một nghiên cứu gần đây của Zile Xu & Jiaying Liao (2022) đã phân tích sự phát triển kinh tế của Trung Quốc dựa trên việc so sánh toàn diện mức độ phát triển của các thành phố Bắc Kinh, Thượng Hải, Quảng Đông, Giang Tô và 31 tỉnh khác trong giai đoạn 2018-2020 thông qua kết quả phân tích thành phân chính trên các số liệu về GDP, tỷ lệ đô thị hóa, dân số cấp tỉnh, thu nhập khả dụng bình quân đầu người của người dân thành thị, thu nhập khả dụng bình quân đầu người của người dân nông thôn, tổng thu ngân sách tài chính địa phương, tổng doanh thu bán lẻ của người tiêu dùng hàng hóa, tổng tiền gửi hộ gia đình của các tỉnh thành, tốc độ tăng trưởng đầu tư tài sản cố định vào phát triển bất động sản và tốc độ tăng trưởng đầu tư tài sản cố định vào cơ sở hạ tầng. Hay nghiên cứu của Wang Ning & cộng sự (2019) lựa chọn 11 chỉ tiêu phát triển kinh tế thông qua PCA đánh giá toàn diện trình độ phát triển kinh tế của sáu tỉnh miền Trung. Do đó, các nghiên cứu về đánh giá tình trạng kinh tế nói chung và ứng dụng PCA trong đánh giá chênh lệch kinh tế tổng hợp nói riêng đều khá phong phú và được ứng dụng rộng rãi. Việc tìm hiểu cấu trúc không gian phát triển kinh tế vùng có ý nghĩa quan trọng đối với quy hoạch vùng và chiến lược phát triển tỉnh, phát triển quốc gia. Tuy nhiên các nghiên cứu về lĩnh vực này ở Việt Nam còn khá hạn chế. Có nghiên cứu của Hồ Thị Linh Trang (2021) đã tiến hành thiết lập hệ thống gồm 11 chỉ tiêu kinh tế của 63 tỉnh, thành phố. Thông qua phân tích PCA sẽ cho ra một chỉ tiêu tổng hợp mới đại diện cho hệ thống nhiều chỉ tiêu đơn trong bộ dữ liệu gốc, để đánh giá xếp hạng và phân loại trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành Việt Nam năm 2018. Tuy nhiên, sau thời gian đại dịch Covid 19 diễn ra, thứ tự xếp hạng các tỉnh thành chắc chắn đã có nhiều thay đổi. Vì vậy, việc đánh giá xếp hạng các tỉnh thành sau đại dịch Covid là rất quan trọng. Việc các tác giả sử dụng số liệu về các chỉ tiêu kinh tế của các tỉnh, thành ở Việt Nam năm 2021 để xếp hạng trình độ phát triển kinh tế tổng hợp của các tỉnh thành năm 2021, xem có thay đổi gì so với xếp hạng năm 2018 là vô cùng cần thiết và có ý nghĩa thực tiễn. Trong việc đánh giá trình độ phát triển kinh tế của một khu vực hay địa phương thường nhắc đến các chỉ tiêu đơn về tổng lượng hoặc chỉ số bình quân như: tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tổng sản phẩm quốc gia (GNP), GDP bình quân đầu người, thu nhập bình quân, chi tiêu bình quân… Tuy nhiên, việc lựa chọn một chỉ tiêu có thể có những hạn chế nhất định khi nó chỉ phản ánh một phương diện nhất định của nền kinh tế. Mặt khác nếu lựa chọn chỉ tiêu về tổng lượng sẽ bỏ qua các yếu tố về dân số, mật độ dẫn đến có thể đánh giá quá cao trình độ phát triển của một khu vực. Nếu lựa chọn chỉ tiêu bình quân nhiều khi sẽ dẫn đến kết luận không sát với thực tế nếu khu vực đó có dân cư quá ít trên một diện tích lớn (Tong Huili, 2019). Do đó cần có phương pháp để đánh giá tổng hợp nhiều chỉ tiêu cùng lúc đối với kinh tế địa phương và khu vực. 178
  4. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Việc lựa chọn các chỉ tiêu dùng để đánh giá trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành Việt Nam dựa trên các nguyên tắc sau: Thứ nhất, các chỉ tiêu đưa ra phải phản ánh các khía cạnh chính của nền kinh tế một cách tổng hợp và toàn diện, vừa có tính đại diện, vừa có thể so sánh với các địa phương khác. Thứ hai, đảm bảo tính khả thi, nghĩa là số liệu có thể thu thập được và đã được tính toán rõ ràng. Thứ ba, đảm bảo tính khoa học, xem xét tình hình thực tế các quy luật khách quan kết hợp với cơ sở lý luận, kết quả phân tích các chỉ tiêu cần phù hợp với tình hình thực tế. 3. Phương pháp phân tích thành phần chính Phân tích thành phần chính là phương pháp thống kê đa biến cũng như phân tích giảm kích thước. Trong thực tế khi nghiên cứu nhiều biến bằng phương pháp thống kê, các biến sai khác nhau rất phức tạp và phân tích thành phần chính dựa trên các biến ban đầu, xóa các biến không quan trọng, sử dụng phép biến đổi trực giao, thiết lập các biến mới số lượng càng ít càng tốt, không tương quan với nhau và các biến này phản ánh được càng nhiều thông tin từ các biến ban đầu càng tốt hay dữ liệu mất đi ít nhất. Phương sai của các thành phần chính này đại diện cho lượng thông tin của các biến ban đầu được chứa trong thành phần này. Phương sai càng lớn thì vai trò của thành phần chính này trong việc đánh giá tổng hợp càng lớn, lượng thông tin mà nó biểu đạt càng nhiều. Nếu thành phần chính đầu tiên không đại diện được cho tất cả các biến ban đầu thì ta tiếp tục chọn thành phần chính thứ hai, thứ ba, …cho đến khi các thành phần chính được lựa chọn có thể đại diện cho các biến chỉ báo ban đầu (Lin HaiMing & Du ZiFang, 2013). Phương pháp phân tích thành phần chính không chỉ loại bỏ được mối tương quan giữa các biến ban đầu, giảm khối lượng công việc mà đây còn là phương pháp được thực hiện nhanh chóng, chính xác thông qua các phần mềm chuyên dụng. Phương pháp phân tích thành phần chính được tiến hành theo các bước như sau Giả sử có n quan sát, mỗi quan sát có k tiêu thức tương ứng với k biến 𝑋 𝑗 , 𝑗 = ̅̅̅̅̅, số liệu 1, 𝑘 được sắp xếp dưới dạng ma trận như sau: 𝑥11 𝑥12 … 𝑥1𝑘 𝑥 𝑥22 … 𝑥2𝑘 𝑋 = [ 21 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ] = (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑛×𝑘 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 … 𝑥 𝑛𝑘 Với mục tiêu giảm số chiều của các vecto cột của ma trận ban đầu mà vẫn giữ được tối đa mối liên hệ trong không gian giữa k biến ban đầu, ta tiến hành chuẩn hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các ma trận vuông là ma trận phương sai hoặc ma trận tương quan. Tính các giá trị: - Giá trị trung bình các quan sát của biến 𝑋 𝑗 tương ứng với vecto cột thứ 𝑗 𝑛 1 ̅𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗 = ̅̅̅̅̅ 𝑥 1, 𝑘 𝑛 𝑖=1 - Độ lệch chuẩn của cột thứ 𝑗 của ma trận 𝑋 𝑛 2 ∑ 𝑖=1(𝑥 𝑖𝑗 − ̅𝑗 ) 𝑥 𝜎𝑗 = √ , 𝑗 = ̅̅̅̅̅ 1, 𝑘 𝑛 - Thành phần của ma trận chuẩn hóa ̃ = (𝑥 𝑖𝑗 ) 𝑋 ̃ 𝑛×𝑘 𝑥 𝑖𝑗 − ̅𝑗 𝑥 ̃ 𝑖𝑗 = 𝑥 , 𝑖 = ̅̅̅̅̅; 𝑗 = ̅̅̅̅̅ 1, 𝑛 1, 𝑘 𝜎𝑗 179
  5. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Tiếp theo, để xây dựng không gian mới, ta xác định ma trận hiệp phương sai của X: 1 𝑉= ̃𝑇̃ 𝑋 𝑋 𝑛−1 Các giá trị riêng, vecto riêng của ma trận V sẽ được sắp xếp theo thứ tự tăng dần. Các giá trị riêng của ma trận V là 𝜆1 ≥ 𝜆2 ≥ ⋯ ≥ 𝜆 𝑚 , tương ứng với các vecto riêng 𝑢1 , 𝑢2 , … , 𝑢 𝑚 . Từ đó tính toán được các thành phần chính 𝐹1 , 𝐹2 , … , 𝐹 𝑚 . Bước tiếp theo là lựa chọn số lượng thành phần chính. Lựa chọn theo nguyên tắc: chỉ 𝑝 giá trị riêng đầu tiên thỏa mãn 𝜆 𝑝 ≥ 1, ứng với p thành phần chính được giữ lại. Đồng thời, tỷ lệ đóng góp phương sai và tỷ lệ đóng góp tích lũy phương sai của các thành phần chính được tính tương ứng theo các công thức: 𝜆𝑗 𝛼𝑗 = 𝑚 , 𝑗 = ̅̅̅̅̅ 1, 𝑝 ∑ 𝑗=1 𝜆 𝑗 𝑝 𝑝 ∑ 𝑗=1 𝜆 𝑗 ∑ 𝛼𝑗 = 𝑚 ∑ 𝑗=1 𝜆 𝑗 𝑗=1 Tỷ lệ đóng góp tích lũy phương sai của các thành phần chính thể hiện tỷ lệ phần trăm thông tin mà các thành phần chính đó bao hàm. Nếu tỷ lệ này càng lớn thì các thành phần chính càng có mối liên hệ chặt chẽ với các biến ban đầu. Theo Wang ErPeng & Yao Lu (2021), phạm vi chấp nhận được của tỷ lệ đóng góp tích lũy phương sai của các thành phần chính là từ 70% đến 90%. Chuyển ma trận ban đầu nhiều chiều sang ma trận mới ít chiều hơn 𝑍 𝑛×𝑝 = ̃ 𝑛×𝑘 × 𝑈 𝑘×𝑝 𝑋 Trong đó 𝑈 𝑘×𝑝 = [𝑢1 , 𝑢2 , … , 𝑢 𝑝 ] 𝑍 𝑛×𝑝 là ma trận mới có tất cả các đặc trưng từ ma trận X ban đầu với số chiều trong ma trận Z giảm so với số chiều của ma trận X. Cuối cùng, tổng điểm đánh giá của các quan sát theo các thành phần chính được lựa chọn được tính theo công thức 𝜆1 𝜆2 𝜆𝑝 𝐹= 𝑝 𝐹1 + 𝑝 𝐹2 + ⋯ + 𝑝 𝐹 ∑ 𝑗=1 𝜆 𝑗 ∑ 𝑗=1 𝜆 𝑗 ∑ 𝑗=1 𝜆 𝑗 𝑝 4. Áp dụng phương pháp PCA trong đánh giá và xếp hạng trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành Việt Nam 4.1. Dữ liệu nghiên cứu và thống kê mô tả Để đo lường một cách khách quan, toàn diện và khoa học mức độ khác biệt về phát triển kinh tế giữa các tỉnh, thành phố của Việt Nam, đồng thời các số liệu phải đảm bảo tính khả thi tức là số liệu đã được thu thập, tính toán rõ ràng và có tính đại diện cho địa phương lại vừa có thể so sánh với các địa phương khác. Kết hợp với việc tổng quan các tài liệu liên quan có cùng chủ đề nghiên cứu về đánh giá, so sánh mức độ phát triển kinh tế giữa các địa phương, nghiên cứu này dựa trên nghiên cứu của Hồ Thị Linh Trang (2021), nghiên cứu đã lựa chọn hệ thống 11 chỉ số kinh tế của các tỉnh thành Việt Nam năm 2021 làm đối tượng nghiên cứu là các biến số, bao gồm: Biến 𝑋1 - “Tổng sản phẩm trên địa bàn hay GRDP địa phương”; 𝑋2 là “Tổng thu ngân sách địa phương”; 𝑋3 là “Tổng đầu tư toàn xã hội địa phương”; 𝑋4 là “Tổng doanh thu 180
  6. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 bán lẻ hàng hóa”; 𝑋5 là “Đầu tư trực tiếp nước ngoài”; 𝑋6 là “Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu”; 𝑋7 là “GRDP bình quân đầu người”; 𝑋8 là “Cơ cấu công nghiệp trong GRDP địa phương”; 𝑋9 là “Tỷ lệ dân thành thị”; 𝑋10 là “Thu nhập bình quân đầu người nhóm 1 của địa phương” và cuối cùng 𝑋11 là “Thu nhập bình quân đầu người nhóm 5 của địa phương”, trong đó nhóm 1 và nhóm 5 tương ứng là nhóm có thu nhập bình quân thấp nhất và cao nhất. Các chỉ tiêu kinh tế này phản ánh các phương diện của quy mô nền kinh tế địa phương, độ mở thương mại, cơ cấu kinh tế, mức độ đô thị hóa, mức sống dân cư và mức độ giàu có của địa phương. Trong đó, các số liệu về tổng kim ngạch xuất nhập khẩu được các tác giả lấy từ Báo cáo xuất nhập khẩu Việt Nam 2021 của Bộ công thương, số liệu về thu nhập bình quân của nhóm nghèo nhất và giàu nhất được lấy từ Kết quả khảo sát mức sống hộ dân cư 2022 của Tổng cục thống kê, các số liệu còn lại được lấy từ cuốn Tư liệu kinh tế - xã hội 63 tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương 2015 - 2021 của Tổng cục thống kê Việt Nam, GRDP bình quân đầu người được các tác giả tính toán bằng cách chia GRDP cho tổng dân số địa phương; Tỷ lệ dân thành thị có được bằng cách chia số lượng dân số thành thị cho tổng dân số địa phương. Dữ liệu được nhập và xử lý trên phần mềm SPSS 27. Ta có bảng thống kê mô tả của các biến nghiên cứu thể hiện trong bảng sau Bảng 1: Bảng thống kê mô tả các biến Biến n Mean Sdt. Dev Min Max GRDP địa phương (𝑋1-Tỷ đồng) 63 84173,01 146438,67 7740,9 937247,0 Tổng thu ngân sách địa phương 63 40494,13 58987,83 3653,6 385681,0 (𝑋2-Tỷ đồng) Tổng đầu tư toàn xã hội địa 63 47024,42 61764,77 5473,8 411261,0 phương (𝑋3-Tỷ đồng) Tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa 63 56319,00 77740,29 43,3 504523,0 (𝑋4-Tỷ đồng) Đầu tư trực tiếp nước ngoài (𝑋5- 63 6620,87 10955,34 1,5 52921,6 Triệu USD) Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu 63 5352,12 9977,41 15,70 44881,44 (𝑋6-Triệu USD) GRDP bình quân đầu người (𝑋7- 63 72,96 40,80 30,8 269,6 Triệu đồng) Cơ cấu công nghiệp trong GRDP 63 35,53 16,33 14,80 81,47 địa phương (𝑋8-%) Tỷ lệ dân thành thị (𝑋9-%) 63 31,09 17,25 9,90 87,35 Thu nhập một tháng bình quân 63 1320,89 625,50 410,0 3581,0 đầu người nhóm 1 của địa phương (𝑋10-ngàn đồng) Thu nhập một tháng bình quân 63 7582,70 1775,76 4886,0 12631,0 đầu người nhóm 5 của địa phương (𝑋11-ngàn đồng) Nguồn: Các tác giả tính toán từ phần mềm SPSS Với GRDP địa phương, mức trung bình là 84173,04 tỷ đồng trong đó có sự chênh lệch rất lớn giữa các tỉnh thành. Các tỉnh có GRDP lớn nhất là Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, 181
  7. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Bình Dương, Đồng Nai và Bà Rịa – Vùng Tàu. Sự chênh lệch nằm ngay cả trong nhóm các tỉnh thành có GRDP cao nhất này. Trong khi Thành phố Hồ Chí Minh có GRDP là 937247 tỷ đồng, Hà Nội tương ứng là 709191 tỷ đồng thì các tỉnh còn lại trong nhóm GRDP cao cũng chỉ dưới 280000 tỷ đồng. Với chỉ tiêu này, các tỉnh có GRDP thấp nhất là Hà Giang, Lai Châu, Điện Biên, Cao Bằng và Bắc Cạn, là các tỉnh có GRDP thấp hơn 15000 tỷ đồng, thậm chí Bắc Cạn còn dưới 8000 tỷ đồng, Tuy nhiên, các tỉnh có GRDP đầu người cao nhất lại là Bà Rịa – Vũng Tàu, Quảng Ninh, Bình Dương, Bắc Ninh, Hải Phòng còn các tỉnh có GRDP thấp nhất cũng nằm trong nhóm các tỉnh có GRDP đầu người thấp nhất. Trong khi Bà Rịa – Vũng Tàu có GRDP bình quân đầu người xấp xỉ 270 triệu đồng thì các tỉnh trong nhóm GRDP bình quân đầu người cao còn lại cũng chỉ khoảng 160 triệu đồng. Nhìn chung, giữa các tỉnh thành có sự chênh lệch lớn giữa giá trị của các biến nghiên cứu trong đó Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội và Bình Dương là các tỉnh thành nằm trong nhóm những tỉnh thành có giá trị của các chỉ tiêu cao nhất. Ngược lại, các tỉnh Điện Biên, Lai Châu, Hà Giang là các tỉnh nằm trong nhóm các tỉnh có giá trị của các chỉ tiêu thấp nhất. 4.2. Thực hiện phân tích thành phần chính đánh giá trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành Việt Nam Việc đánh giá trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành Việt Nam bằng phương pháp phân tích thành phần chính được thực hiện theo các bước sau: Trước hết, ta thực hiện các kiểm định về sự hợp lý của các biến tham gia phân tích bằng kiểm định KMO và kiểm định Bartlett Bảng 2: Kết quả kiểm định KMO và kiểm định Bartlett Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,862 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 896,402 Df 55 Sig. 0,000 Nguồn: Tính toán của các tác giả từ phần mềm SPSS Kết quả kiểm định cho giá trị KMO là 0,862 (>0,5) và kiểm định Bartlett cho giá trị Sig.=0,000 chứng tỏ 11 chỉ tiêu được lựa chọn có tương quan lớn với nhau. Điều đó cho thấy dữ liệu gốc đáp ứng yêu cầu các kiểm định và phù hợp với phương pháp phân tích thành phần chính. Bởi vì các dữ liệu của 63 tỉnh có sai khác nhiều về độ lớn và đơn vị nên cần chuẩn hóa dữ liệu. Sau đó tiến hành phân tích thành phần chính ta được bảng kết quả giá trị riêng và tích lũy phương sai của các thành phần chính như sau Bảng 3: Giá trị riêng và tích lũy phương sai của các thành phần chính Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings % of Cumulative % of Cumulative Component Total Variance % Total Variance % 1 7,074 64,308 64,308 7,074 64,308 64,308 2 1,685 15,317 79,625 1,685 15,317 79,625 3 0,786 7,145 86,770 4 0,502 4,564 91,334 5 0,331 3,006 94,340 182
  8. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 6 0,237 2,151 96,492 7 0,165 1,497 97,989 8 0,096 0,874 98,863 9 0,079 0,721 99,585 10 0,035 0,321 99,906 11 0,010 0,094 100,000 Nguồn: Tính toán của các tác giả từ phần mềm SPSS Từ bảng 3 ta thấy các giá trị riêng ứng với thành phần chính thứ nhất và thứ hai là lớn hơn 1 và chiếm 79,625% tích lũy phương sai tức là hai thành phần chính này có thể giải thích được 79,625% đặc tính của số liệu ban đầu. Cụ thể, thành phần chính thứ nhất chứa đựng 64,308% thông tin và thành phần thứ hai chứa đựng 15,317% thông tin. Đồng thời tỷ lệ giải thích của từng biến riêng lẻ nhờ hai thành phần chính được lựa chọn thể hiện ở bảng kết quả sau Bảng 4: Tỷ lệ giải thích của các biến thông qua hai thành phần chính Các biến Initial Extraction GRDP địa phương 1,000 0,970 Tổng thu ngân sách địa phương 1,000 0,935 Tổng đầu tư toàn xã hội địa phương 1,000 0,833 Tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa 1,000 0,949 Đầu tư trực tiếp nước ngoài 1,000 0,913 Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu 1,000 0,687 GRDP bình quân đầu người 1,000 0,797 Cơ cấu công nghiệp trong GRDP địa phương 1,000 0,813 Tỷ lệ dân thành thị 1,000 0,498 Thu nhập bình quân đầu người nhóm 1 của 1,000 0,622 địa phương Thu nhập bình quân đầu người nhóm 5 của 1,000 0,741 địa phương Nguồn: Tính toán của các tác giả từ phần mềm SPSS Từ kết quả thể hiện trong bảng 4, ta thấy nhiều biến ban đầu được giải thích qua hai thành phần chính với tỷ lệ rất cao (trên 80%), đa số tỷ lệ giải thích là trên 62%, biến Tỷ lệ dân thành thị có tỷ lệ được giải thích thấp nhất cũng xấp xỉ 50%. Như vậy có thể thấy hiệu quả trích xuất nhân tố là tương đối lý tưởng. Tiếp theo, phần mềm SPSS cho kết quả ma trận thành phần xoay thể hiện mối tương quan giữa các biến và các thành phần chính như sau Bảng 5: Ma trận thành phần xoay Rotated Component Matrix Biến Component 1 2 Tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa (𝑋4 ) 0,963 0,146 GRDP địa phương (𝑋1 ) 0,942 0,287 Tổng thu ngân sách địa phương (𝑋2 ) 0,931 0,262 183
  9. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Tổng đầu tư toàn xã hội địa phương (𝑋3 ) 0,887 0,215 Đầu tư trực tiếp nước ngoài (𝑋5 ) 0,704 0,647 Cơ cấu công nghiệp trong GRDP địa phương (𝑋8 ) -0,194 0,880 GRDP bình quân đầu người (𝑋7 ) 0,322 0,833 Thu nhập bình quân đầu người nhóm 1 của địa phương (𝑋10 ) 0,417 0,670 Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu (𝑋6 ) 0,489 0,669 Thu nhập bình quân đầu người nhóm 5 của địa phương (𝑋11 ) 0,544 0,667 Tỷ lệ dân thành thị (𝑋9 ) 0,468 0,528 Nguồn: Tính toán của các tác giả từ phần mềm SPSS Kết quả trong bảng 5 cho thấy, các biến “Tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa” (𝑋4 ), “GRDP địa phương” (𝑋1 ), “Tổng thu ngân sách địa phương” (𝑋2 ), “Tổng đầu tư toàn xã hội địa phương” (𝑋3 ), “Đầu tư trực tiếp nước ngoài” (𝑋5 ) có đóng góp chính cho thành phần chính thứ nhất (𝐹1 ), Trong khi đó, các biến “Cơ cấu công nghiệp trong GRDP địa phương” (𝑋8 ), “GRDP bình quân đầu người” (𝑋7 ), “Thu nhập bình quân đầu người nhóm 1 của địa phương” (𝑋10 ), “Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu” (𝑋6 ), “Thu nhập bình quân đầu người nhóm 5 của địa phương” (𝑋11 ), “Tỷ lệ dân thành thị” (𝑋9 ) lại có tương quan nhiều với thành phần chính thứ hai. Bảng 6: Ma trận hệ số của các thành phần chính Component Score Coefficient Matrix Biến Component 1 2 Zscore(𝑋1 ) 0,232 -0,086 Zscore(𝑋2 ) 0,233 -0,093 Zscore(𝑋3 ) 0,230 -0,104 Zscore(𝑋4 ) 0,269 -0,150 Zscore(𝑋5 ) 0,078 0,119 Zscore(𝑋6 ) 0,006 0,175 Zscore(𝑋7 ) -0,082 0,281 Zscore(𝑋8 ) -0,254 0,414 Zscore(𝑋9 ) 0,031 0,120 Zscore(𝑋10 ) -0,016 0,191 Zscore(𝑋11 ) 0,024 0,162 Nguồn: Tính toán của các tác giả từ phần mềm SPSS Từ bảng 6 ta có thể biểu diễn các thành phần chính theo các biến số ban đầu như sau 𝐹1 = 0,232𝑋1 + 0,233𝑋2 + 0,230𝑋3 + 0,269𝑋4 + 0,078𝑋5 + 0,006𝑋6 − 0,082𝑋7 − 0,254𝑋8 + 0,031𝑋9 − 0,016𝑋10 + 0,024𝑋11 𝐹2 = −0,086𝑋1 − 0,093𝑋2 − 0,104𝑋3 − 0,150𝑋4 + 0,119𝑋5 + 0,175𝑋6 + 0,281𝑋7 + 0,414𝑋8 + 0,120𝑋9 + 0,191𝑋10 + 0,162𝑋11 Cuối cùng, để xếp hạng các tỉnh, ta tính điểm số cho các quan sát (tương ứng với các tỉnh) dựa vào giá trị của các thành phần chính tương ứng với các quan sát đó (các giá trị này đã được phần mềm tự tính toán theo các công thức biểu diễn trên) theo công thức sau 184
  10. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 𝜆1 𝜆2 7,074 1,685 𝐹= 𝐹1 + 𝐹2 = 𝐹1 + 𝐹 𝜆1 + 𝜆2 𝜆1 + 𝜆2 8,759 8,759 2 4.3. Phân tích kết quả Dựa vào công thức tính điểm số cho các quan sát như cuối phần 4.2, nghiên cứu tính toán tổng điểm cho các tỉnh thành của Việt Nam năm 2021 và xếp hạng theo thứ tự trình độ phát triển kinh tế. Đồng thời, nghiên cứu tiến hành so sánh với kết quả tổng điểm và xếp hạng các tỉnh dựa vào bộ dữ liệu tương ứng năm 2018 trong nghiên cứu của Hồ Thị Linh Trang (2021). Bảng 7: Kết quả điểm thành phần, tổng điểm và xếp hạng các tỉnh thành năm 2021 và so sánh với kết quả năm 2018 Tỉnh thành 𝑭𝟏 𝑭𝟐 Tổng Xếp Tổng Xếp điểm hạng điểm hạng (2021) (2021) (2018) (2018) TP. Hồ Chí Minh 5,605 0,232 4,571 1 4,931 1 Hà Nội 4,754 -0,562 3,732 2 3,411 2 Bình Dương 0,686 3,268 1,183 3 0,892 3 Hải Phòng 0,827 1,613 0,978 4 0,815 4 Đồng Nai 0,350 2,077 0,682 5 0,673 5 Thanh Hóa 0,614 -0,144 0,468 6 0,138 10 Quảng Ninh 0,131 1,189 0,335 7 0,246 9 Bà Rịa - Vũng Tàu -0,315 3,060 0,334 8 0,413 6 Đà Nẵng 0,238 0,695 0,326 9 0,261 8 Kiên Giang 0,266 -0,486 0,121 10 0,040 13 Nghệ An 0,343 -0,914 0,101 11 -0,045 15 Bắc Ninh -0,597 2,884 0,073 12 0,349 7 Cần Thơ -0,029 0,446 0,062 13 0,081 11 Vĩnh Phúc -0,187 0,875 0,017 14 -0,063 17 Đăk Lăk 0,258 -1,037 0,009 15 -0,088 19 Đồng Tháp 0,106 -0,570 -0,024 16 -0,170 28 Bình Định 0,039 -0,374 -0,041 17 -0,147 26 Gia Lai 0,163 -1,009 -0,062 18 -0,240 38 Lâm Đồng 0,024 -0,494 -0,075 19 -0,094 24 An Giang 0,087 -0,804 -0,084 20 -0,091 21 Tiền Giang -0,040 -0,387 -0,107 21 -0,122 25 Khánh Hòa -0,079 -0,235 -0,109 22 -0,043 14 Thái Nguyên -0,425 1,211 -0,110 23 0,053 12 Hải Dương -0,357 0,912 -0,113 24 -0,091 22 Tây Ninh -0,281 0,476 -0,135 25 -0,092 23 Quảng Nam -0,128 -0,195 -0,141 26 -0,161 27 Long An -0,290 0,458 -0,146 27 -0,057 16 Bạc Liêu -0,069 -0,496 -0,151 28 -0,209 31 Bình Thuận -0,248 0,219 -0,158 29 -0,183 29 185
  11. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Thừa Thiên Huế -0,190 -0,051 -0,164 30 -0,077 18 Sóc Trăng -0,006 -0,836 -0,166 31 -0,090 20 Ninh Bình -0,273 0,164 -0,189 32 -0,201 30 Nam Định -0,275 0,173 -0,189 33 -0,238 36 Thái Bình -0,235 0,004 -0,189 34 -0,240 37 Bến Tre -0,057 -0,850 -0,209 35 -0,226 34 Hà Tĩnh -0,270 -0,036 -0,225 36 -0,250 39 Phú Yên -0,196 -0,434 -0,242 37 -0,284 45 Hậu Giang -0,218 -0,390 -0,251 38 -0,260 42 Phú Thọ -0,293 -0,154 -0,266 39 -0,280 44 Quảng Bình -0,186 -0,627 -0,271 40 -0,335 51 Bình Phước -0,428 0,329 -0,282 41 -0,233 35 Quảng Ngãi -0,340 -0,083 -0,290 42 -0,254 41 Vĩnh Long -0,189 -0,739 -0,295 43 -0,219 32 Cà Mau -0,251 -0,506 -0,300 44 -0,291 46 Bắc Giang -0,631 1,061 -0,306 45 -0,222 33 Trà Vinh -0,349 -0,209 -0,322 46 -0,305 47 Quảng Trị -0,290 -0,494 -0,329 47 -0,325 49 Lạng Sơn -0,210 -0,868 -0,337 48 -0,310 48 Đắc Nông -0,245 -0,891 -0,369 49 -0,327 50 Ninh Thuận -0,444 -0,171 -0,391 50 -0,251 40 Cao Bằng -0,253 -0,982 -0,393 51 -0,400 59 Sơn La -0,274 -1,042 -0,422 52 -0,384 56 Yên Bái -0,368 -0,666 -0,426 53 -0,360 54 Hưng Yên -0,749 0,915 -0,429 54 -0,263 43 Hà Nam -0,781 1,045 -0,430 55 -0,358 52 Bắc Cạn -0,261 -1,164 -0,435 56 -0,389 57 Kon Tum -0,381 -0,715 -0,445 57 -0,363 55 Tuyên Quang -0,395 -0,751 -0,464 58 -0,437 60 Hà Giang -0,322 -1,064 -0,464 59 -0,396 58 Lào Cai -0,570 -0,023 -0,464 60 -0,360 53 Điện Biên -0,312 -1,123 -0,468 61 -0,452 61 Hòa Bình -0,547 -0,262 -0,492 62 -0,455 62 Lai Châu -0,658 -0,469 -0,622 63 -0,572 63 Nguồn: Tính toán của các tác giả từ phần mềm SPSS Kết quả cho thấy chỉ có 15 tỉnh có tổng điểm dương, chiếm 23,81% tổng số tỉnh và 48 tỉnh có điểm tổng âm chiếm tương ứng 76,19%. Trong đó top 5 tỉnh thành phố có số điểm tổng cao nhất là Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, Bình Dương, Hải Phòng và Đồng Nai và đây cũng là 5 tỉnh không có sự thay đổi về thứ hạng so với xếp hạng năm 2018 mặc dù điểm tổng của từng tỉnh thành thì có sự thay đổi. Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội vẫn đứng đầu cả nước với số điểm cách xa các tỉnh thành khác. Trong khi Thành phố Hồ Chí Minh vẫn giữ vị trí xếp hạng thứ nhất với 4,571 điểm dù điểm có giảm tương đối so với tổng điểm 4,931 năm 186
  12. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 2018. Hà Nội xếp vị trí thứ hai với 3,732 điểm tăng so với tổng điểm 3,411 vào năm 2018. Điều này cho thấy, Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội vẫn thể hiện được vai trò đi đầu trong phát triển kinh tế khi tận dụng được các lợi thế về lịch sử phát triển lâu đời, điều kiện tự nhiên thuận lợi và những ưu ái về chính sách kinh tế. Bình Dương xếp vị trí thứ ba với mức tăng từ 0,892 năm 2018 lên tổng điểm 1,183; điều này có được do Bình Dương có tổng đầu tư trực tiếp nước ngoài chỉ xếp sau Thành phố Hồ Chí Minh và là tỉnh có thu nhập bình quân của nhóm nghèo nhất và giàu nhất xếp vị trí thứ nhất và thứ hai tương ứng. Ngoài ra tỷ lệ dân thành thị cũng cao, chỉ đứng sau Đà Nẵng. Trong khi đó hai tỉnh tiếp theo là Hải Phòng và Đồng Nai vẫn giữ vị trí tương ứng ở số 4 và số 5 nhưng với số điểm có giảm so với năm 2018. Tiếp theo sau là hai tỉnh Thanh Hóa và Quảng Ninh tương ứng vị trí thứ 6 và thứ 7, là hai tỉnh có sự thăng hạng so với năm 2018. Như vậy, mặc dù có bị ảnh hưởng lớn của đại dịch Covid nhưng Hà Nội và Bình Dương vẫn giữ vững được vị trí xếp hạng và với số điểm tăng cao bởi tiềm lực về kinh tế và các chính sách phù hợp trong hoàn cảnh dịch bệnh cũng giúp các tỉnh trong top đầu này có thể vượt qua đại dịch để giữ vị trí dẫn đầu về trình độ phát triển kinh tế. Năm tỉnh cuối bảng với số điểm thấp nhất lần lượt là Lai Châu, Hòa Bình, Điện Biên, Lào Cai và Hà Giang. Trong đó ba tỉnh Lai Châu, Hòa Bình và Điện Biên vẫn là 3 tỉnh có tổng điểm thấp nhất cả nước như xếp hạng năm 2018 nhưng điểm tổng năm 2021 của 3 tỉnh này đều giảm so với năm 2018 và Lai Châu giảm xuống mức thấp nhất là -0,622. Điều này xuất phát từ nguyên nhân Lai Châu là tỉnh có nhiều chỉ tiêu kinh tế như GRDP, tổng đầu tư toàn xã hội, tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa và thu nhập của nhóm 1 đều nằm trong nhóm 2 hay 3 tỉnh thấp nhất. Tiếp theo là Lào Cai đã bị tụt từ vị trí xếp hạng thứ 53 vào năm 2018 xuống vị trí 60 năm 2021 xuất phát từ nguyên nhân tổng đầu tư toàn xã hội và tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa của tỉnh bị tụt hạng nhiều khiến Lào Cai nằm trong nhóm 3 tỉnh có các chỉ số này thấp nhất cả nước. Hà Giang bị tụt một hạng nhưng có các chỉ tiêu như GRDP, tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa thấp nhất cả nước, còn tổng đầu tư toàn xã hội và đầu tư trực tiếp nước ngoài thấp thứ hai và thứ ba tương ứng trong cả nước. Trong các tỉnh còn lại, có Bắc Ninh có sự thay đổi lớn khi tụt hạng từ vị trí thứ 7 năm 2018 xuống vị trí 12 năm 2021 hay Khánh Hòa từ vị trí 14 xuống vị trí 22. Các tỉnh có sự tụt giảm hơn 10 bậc so với xếp hạng năm 2018 là Thái Nguyên, Long An, Thừa Thiên Huế, Sóc Trăng, Vĩnh Long, Bắc Giang, Ninh Thuận và Hưng Yên. Trong khi đó, các tỉnh có sự bứt phá trong phát triển kinh tế thể hiện ở sự thăng hạng đáng ghi nhận như Đồng Tháp, Bình Định, Gia Lai, Phú Yên, Quảng Bình, Cao Bằng, trong đó phải nói đến sự thay đổi vượt bậc của Gia Lai khi vươn từ vị trí 38 lên vị trí 18 trong bảng xếp hạng. 5. Kết luận Phương pháp phân tích thành phần chính là phương pháp thống kê đa biến, sử dụng phép biến đổi trực giao khiến cho mối quan hệ tương tác phức tạp giữa các yếu tố được đơn giản hóa thành mối quan hệ tuyến tính giữa các thành phần chính, làm giảm sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các biến ban đầu, tạo điều kiện cho việc xử lý dữ liệu một cách có hệ thống mà vẫn đảm bảo được lượng thông tin cần thiết của bộ dữ liệu gốc. Việc áp dụng phương pháp PCA trong đánh giá trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành của Việt Nam trong từng năm dựa trên những chỉ số được lựa chọn đã mang lại những thông tin hữu ích về thứ hạng của các địa phương cũng như mức độ chênh lệch về trình độ phát triển giữa các tỉnh thành và nguyên nhân của sự chênh lệch này để từ đó các địa phương có những biện pháp nhằm nâng cao thứ hạng, cải thiện trình 187
  13. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 độ phát triển kinh tế của địa phương mình. Kết quả của nghiên cứu cũng cho thấy các tỉnh thành gồm Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, Bình Dương, Hải Phòng và Đồng Nai là các tỉnh dẫn đầu về trình độ phát triển kinh tế tổng hợp và duy trì được xếp hạng dù chịu ảnh hưởng nhiều của đại dịch Covid 19. Trong khi đó, một số tỉnh khác như Lai Châu, Hòa Bình và Điện Biên vẫn tiếp tục nằm cuối bảng xếp hạng. Nghiên cứu cũng chỉ ra các tỉnh có sự thăng hạng vượt bậc và các tỉnh xuống hạng nhiều so với xếp hạng năm 2018. Tuy nhiên, việc áp dụng phương pháp PCA cũng có một số hạn chế nhất định. Đó là, kết quả thu được phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn các chỉ tiêu ban đầu. Vì vậy trong quá trình lựa chọn biến và thu thập dữ liệu gốc cần đảm bảo tính khách quan, tính đại diện, tính chính xác và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. 188
  14. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Bộ công thương, (2022). Báo cáo xuất nhập khẩu Việt Nam 2021, Nhà xuất bản công thương, Việt Nam. [2]. Hồ Thị Linh Trang, (2021), “Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính trong đánh giá tổng hợp trình độ phát triển kinh tế của các tỉnh thành Việt Nam”, Tạp chí kinh tế và quản trị kinh doanh, No. 16, pp. 7-13. [3]. Karl Pearson, (1901), XI. Mathematical contributions to the theory of evolution.—X. Supplement to a memoir on skew variation, Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Series A, Containing Papers of a Mathematical or Physical Character, Vol. 197, pp. 443-459. [4]. Li, Z.; Cheng, J.; Wu, Q., (2016), “Analyzing regional economic development patterns in a fast developing province of China through geographically weighted principal component analysis”, Letters in Spatial and Resource Sciences, No. 9, pp. 233-245. [5]. Liu, Y. C.; Cao Y. Q.; Lu, H., (2003), “Phân tích thành phần chính trình độ phát triển kinh tế các quận huyện của thành phố Trùng Khánh”, Tạp chí học viện giao thông Trùng Khánh (Ấn bản Khoa học xã hội), No. 04, pp. 31-34. [6]. Nguyễn Minh Thủy; Đinh Công Dinh; Nguyễn Thị Mỹ Tuyền, (2015), “Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính, hồi quy logistic và giản đồ yêu thích trong đánh giá cảm quan sản phẩm sữa gạo”, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, Vol. 37, No. 2, pp. 11-20. [7]. Shu FuHua, (2018), “Evaluation of Urban Economic Development Level in Sichuan Province Based on Principal Component Analysis”, Journal of aba teachers college, Vol. 4, pp. 63-68. [8]. Tong Huili, (2019), Nghiên cứu chênh lệch phát triển kinh tế giữa các huyện của tình Hà Nam và các nguyên nhân ảnh hưởng, Luận văn Thạc sỹ - Đại học sư phạm Chiết Giang. [9]. Tổng cục thống kê, (2022). Tư liệu kinh tế - xã hội 63 tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương 2015 – 2021, Nhà xuất bản thống kê, Việt Nam. [10]. Zile Xu; Jiaying Liao, (2022), "Empirical Analysis of Economic Development Level of Chinese Provinces Based on PCA", Academic Journal of Business & Management, Vol. 4, No. 5, pp. 72-76. [11]. Wang ErPeng; Yao Lu, (2021), “Phân tích nguyên nhân sự cố ở các mỏ than tỉnh Sơn Đông dựa trên phương pháp phân tích thành phần chính”, Tạp chí than đá Thiểm Tây, No. 01, pp. 57-60. [12]. Wang Ning; Wang YuFei; Chen Qian, (2019), “Phân tích thực nghiệm trình độ phát triển của 6 tỉnh miền Trung dựa trên SPSS”, Tạp chí học viện đồ họa Bắc Kinh, Vol. 08, pp. 85-87. [13]. Wangzi Xu, (2021), "An Empirical Analysis of Regional Economic Development Level in Fujian Province Based on PCA." 2021 6th International Conference on Social Sciences and Economic Development (ICSSED 2021), Atlantis Press. [14]. Wen Xiaoqin, Wu Chengzhen, (2017), “Comprehensive Evaluation of Regional Economic Differences in Fujian Province Based on TOPSIS Method and Principal Component Analysis”, Productivity Research, No. 01, pp. 46-50. [15]. https://www.gso.gov.vn/du-lieu-va-so-lieu-thong-ke/2023/05/thong-cao-bao-chi-ket- qua-khao-sat-muc-song-dan-cu-2022/ 189
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2