Kiểm định sự hội tụ Beta tuyệt đối giữa các tỉnh thành ở Việt Nam bằng phương pháp hồi quy không gian

Nội dung text: Kiểm định sự hội tụ Beta tuyệt đối giữa các tỉnh thành ở Việt Nam bằng phương pháp hồi quy không gian

1. 70 KINH TẾ KIỂM ĐỊNH SỰ HỘI TỤ BETA TUYỆT ĐỐI GIỮA CÁC TỈNH THÀNH Ở VIỆT NAM BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY KHÔNG GIAN TRẦN THỊ TUẤN ANH Trường Đại học Kinh tế TP.HCM – anhttt@ueh.edu.vn (Ngày nhận: 09/04/2016; Ngày nhận lại: 16/09/16; Ngày duyệt đăng: 26/12/2016) TÓM TẮT Kiểm định và tính toán tốc độ hội tụ beta tuyệt đối giữa các địa phương trong cùng một quốc gia bằng phương pháp hồi quy không gian đã khá phổ biến trên thế giới. Tuy nhiên, hồi quy không gian còn khá mới mẻ ở Việt Nam. Bài viết này giới thiệu phương pháp kiểm định sự tương quan không gian bằng kiểm định Moran’s I và ứng dụng các mô hình hồi quy không gian để kiểm định sự hội tụ beta tuyệt đối với số liệu về GDP bình quân đầu người thu thập trong giai đoạn 2011-2014 của 63 tỉnh thành ở Việt Nam. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có mối tương quan dương về mặt không gian giữa các tỉnh thành. Bên cạnh đó, bài viết còn tìm thấy bằng chứng thống kê về sự hội tụ beta tuyệt đối trong thu nhập GDP bình quân đầu người giữa các địa phương. Tỷ lệ hội tụ beta tuyệt đối tìm được là 7,13%. Với tốc độ hội tụ này, khoảng thời gian cần thiết để giảm được một nửa khoảng cách giàu nghèo giữa các địa phương là 10 năm. Từ khóa: hồi quy không gian; hội tụ tuyệt đối; mô hình Durbin không gian; mô hình sai số không gian mô hình tự hồi quy không gian. Assessment of Beta Convergence across Regions in Viet Nam through Spatial Regression ABSTRACT This paper applies the spatial regression to investigate the existence of beta convergence across regions in Viet Nam. The data of GDP per capita for 63 provinces during the period from 2011 to 2014 are collected from the Vietnam General Statistics Office’s database. The result indicates that there is a positive spatial dependence between provinces which share a common border. This implies that studying about economic relationships between regions may result in biased and inconsistent estimators if omitting the spatial auto-regression or produce inefficient estimators if ignoring the spatial auto-correlation. In addition, this article provides statistical evidence on the absolute convergence of per capita income in Viet nam. The rate of convergence is approximately 7.13%. With this convergence rate, the time span to reduce poverty gap by half among the provinces is about 10 years. Keywords: beta convergence; spatial regression; spatial Durbin model; spatial error model; spatial autoregressive model. 1. Giới thiệu hướng hội tụ về một trạng thái cân bằng trong Khái niệm hội tụ beta trong kinh tế học dài hạn. Khi tất cả các địa phương đều hội tụ đề cập đến trường hợp các địa phương nghèo về cùng một trạng thái cân bằng bất kể xuất tăng trưởng nhanh hơn so với các địa phương phát điểm của từng địa phương, thì sự hội tụ khá giả, được biết đến sau công trình nghiên beta này là tuyệt đối. Tuy nhiên, trạng thái hội cứu nổi tiếng của Solow (1956). Nói một cách tụ có thể phụ thuộc vào đặc điểm của từng nền khác, những địa phương có mức GDP bình kinh tế, khi đó sự hội tụ diễn ra khi xét điều quân đầu người thấp sẽ có mức tăng trưởng kiện theo các yếu tố như vốn, nguồn lao động nhanh hơn so với những địa phương có mức của địa phương. Do vậy, các địa phương GDP bình quân đầu người cao. Sự hội tụ kinh không nhất thiết phải hội tụ về cùng một trạng tế này sẽ giúp thu hẹp khoảng cách giàu thái cân bằng dài hạn. Sự hội tụ này được gọi nghèo giữa các địa phương trong cùng một là hội tụ beta tương đối. Nói một cách khác, quốc gia. Theo đó, các địa phương sẽ có xu hội tụ tương đối sẽ được xác định nếu tồn tại
2. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 52 (1) 2017 71 một mối quan hệ ngược chiều giữa tăng thuyết hội tụ tuyệt đối thỏa mãn với các địa trưởng thu nhập bình quân đầu người với mức phương thì mức GDP bình quân đầu người có thu nhập khởi điểm sau khi đã kiểm soát các thể được tính toán xấp xỉ theo công thức yếu tố về đặc điểm của từng địa phương. lnGDP(1  )lnGDP, u (1) iti t it ,1 Barro & Sala-i-Martin (1992) và Mankiw trong đó lnGDPit là logarit tự nhiên của (1992) là những nhà nghiên cứu đầu tiên đã mức GDP bình quân đầu người của địa khởi xướng về cách thức kiểm định sự hội tụ phương thứ i trong năm t. beta trong thu nhập GDP bình quân đầu người Biến đổi công thức (1), ta được của các nền kinh tế. Hầu hết các nhà kinh tế lnGDPiti ti lnGDPlnGDPt it , 1, 1  . u học áp dụng các mô hình hồi quy xây dựng Suy ra với việc sử dụng số liệu chéo, số liệu thời gian lnGDPlnGDP.  u (2) và số liệu dạng bảng để kiểm định cho sự hội iti t it ,1 tụ thu nhập của các quốc gia trên thế giới. Tuy GDP Đại lượng lnGDP lnGDP lnGDP ln it it it i,1 t nhiên, những nghiên cứu các thập kỷ gần đây GDPit,1 như Sachs & Warner (1995), Baumont et al cho biết mức độ tăng GDP bình quân đầu (2001) bắt đầu nhận định về sự tồn tại của người của địa phương thứ i. mối tương quan về mặt không gian giữa các Trong phương trình (2), hệ số β nếu thỏa địa phương có vị trí địa lý gần nhau và mối mãn điều kiện 01  sẽ cho thấy có tồn tại tương quan không gian này có thể đóng vai sự hội tụ thu nhập tuyệt đối giữa các địa trò quan trọng trong việc kiểm định sự hội tụ phương, và hệ số β cũng cho biết tốc độ hội tụ thu nhập giữa các quốc gia thông qua mô hình về trạng thái cân bằng chung của tất cả các địa hồi quy không gian. phương được xét. Với tốc độ hội tụ này, Sala- Tại Việt Nam, cũng đã có những nghiên i-Martin (1996) cũng tính toán được thời gian cứu về sự hội tụ kinh tế giữa các địa phương. để rút ngắn một nửa khoảng cách giàu nghèo Hồ Định Bảo (2013) kiểm định sự hội tụ năng (half-life) giữa các địa phương là T (ln2)/  . suất nhân tố tổng hợp ở Việt Nam và có bằng chứng về sự hội tụ mạnh mẽ. Nguyễn Văn Các nghiên cứu trước đây thường dùng Công và các cộng sự (2014) sử dụng bộ dữ kỹ thuật hồi quy thông thường với số liệu liệu cấp tỉnh ở Việt Nam trong giai đoạn chéo hoặc số liệu dạng bảng để kiểm định và 2000-2012 và kết luận có tồn tại sự hội tụ tính toán tốc độ hội tụ. Việc sử dụng số liệu tuyệt đối và tương đối giữa các tỉnh ở Việt dạng bảng tuy có giúp xem xét đến đặc điểm Nam trong giai đoạn này. Tuy nhiên, rất ít các riêng giữa các quốc gia nhưng lại bỏ qua mối nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy liên hệ không gian giữa các quốc gia. Peracchi không gian để nghiên cứu về sự hội tụ thu & Meliciani (2001) đã nhận định rằng có sự nhập ở các địa phương ở Việt Nam. tồn tại mối tương quan mạnh trong tăng Với mục tiêu nghiên cứu nhằm áp dụng trưởng kinh tế giữa các địa phương lân cận mô hình hồi quy không gian để kiểm định sự cũng như các quốc gia láng giềng. Các địa hội tụ beta tuyệt đối giữa các địa phương ở phương gần nhau thường tương tác mạnh với Việt Nam giai đoạn 2011-2014, bài viết được nhau về mặt kinh tế thông qua các kênh tổ chức như sau: Mục 2 của bài viết giới thiệu thương mại, luồng di chuyển vốn đầu tư, hiệu cơ sở lý thuyết hồi quy không gian và một số ứng lan tỏa của công nghệ và lan tỏa về chính nghiên cứu có liên quan; Mục 3 của bài viết sách kinh tế. Mối liên hệ giữa các quốc gia trình bày phương pháp nghiên cứu; Mục 4 này còn được gọi là sự tương quan không phân tích kết quả nghiên cứu và Mục 5 nêu kết gian. Theo Le Gallo et al (2003), nếu đo luận chung và đề xuất một số gợi ý chính sách. lường các mối quan hệ kinh tế mà bỏ qua sự tương quan không gian có thể dẫn đến ước 2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu 2.1. Cơ sở lý thuyết lượng bị chệch và không đáng tin cậy. Công Theo Sala-i-Martin’s (1996), nếu giả cụ phổ biến nhất để đo lường sự tương quan
3. 72 KINH TẾ không gian giữa các đối tượng là chỉ số Mô hình tự hồi quy không gian SAR đầu Moran’s I theo kiểm định của Moran (1950). tiên được giới thiệu bởi Cliff và Ord (1981), Công thức để xác định chỉ số Moran’s I như sau đó được mở rộng bởi Anselin (1988). Mô sau: hình mô tả sự tương quan giữa dữ liệu thu thập nn theo không gian với ý nghĩa rằng biến phụ n wij(X i X )(X j X ) thuộc ở địa phương i có thể chịu sự tác động ij 11 I , (3) của biến phụ thuộc ở các địa phương lân cận. n n n 2 Mô hình thể hiện dưới dạng ma trận như sau: wXij(X i )   yWy  X  i 1 j 1 i 1 2 (4) Trong đó Xi là giá trị của biến nghiên cứu ~NI (0,). n ở địa phương thứ i; X là giá trị trung bình củ Y : vecto (n×1) các giá trị của biến biến X; wij là trọng số không gian giữa hai địa phụ thuộc. phương thứ i và địa phương thứ ; và n là số W : ma trận trọng số không gian, cấp quan sát. Hệ số Moran’s I tính được nếu mang (n×n) dấu dương nghĩa là các địa phương lân cận sẽ Wy: được gọi là biến trễ theo không có mối tương quan không gian dương với gian của biến phụ thuộc. nhau. Ngược lại, hệ số Moran’s I mang dấu Ρ : hệ số hồi quy của biến trễ không âm cho thấy sự tương quan không gian âm. gian Wy Và lưu ý rằng khi phân tích bản chất tương X : ma trận (n×k) giá trị của các biến quan dương hay âm còn phụ thuộc rất lớn vào độc lập, kể cả hệ số tự do cách xây dựng của ma trận trọng số sử dụng Β : vecto (k×1) hệ số hồi quy của các khi kiểm định. Việc kiểm định ý nghĩa thống biến độc lập trong X. kê của hệ số Moran’s I được thực hiện dựa Ε : vecto (n×1) các sai số. Thành phần Wy thể hiện sự tự hồi quy trên giả thuyết H0 là không có sự tương quan không gian giữa các địa phương về chỉ tiêu không gian, chính là trung bình có trọng số được nghiên cứu theo ma trận trọng số được của giá tri biến y ở các địa phương lân cận và sử dụng. hệ số ρ thể hiện sự tác động của các địa Cách đơn giản nhất để thiết lập ma trận phương lân cận đến biến phụ thuộc cần trọng số không gian là sử dụng ma trận trọng nghiên cứu. số liền kề (contiguity matrix). Các phần tử của Khác với mô hình tự hồi quy không gian ma trận trọng số liền kề nhận giá trị bằng 1 cho phép biến trễ không gian đóng vai trò như nếu các quốc gia có chung đường biên giới và biến độc lập, mô hình sai số không gian SEM bằng 0 cho các trường hợp còn lại (theo lại cho phép sự tương quan không gian diễn ra LeSage, 1999). Ngoài ra, ma trận trọng số còn ở phần sai số. Mô hình SEM có dạng: được xác định dựa trên kinh độ và vĩ độ của y X u, các quốc, khoảng cách giữa các thủ đô hoặc u  Wu , (5) thời gian di chuyển từ quốc gia này đến quốc ~NI (0,2 ). gia khác. n Khi phát hiện có sự phụ thuộc về mặt Trong đó: không gian giữa các quốc gia, các dạng mô u : vecto (n×1) các sai số khi hồi quy y hình hồi quy không gian thường được sử dụng theo X để xác định tác động của sự tương quan không Wu : biến trễ theo không gian của sai số. gian bao gồm mô hình sai số không gian SEM λ : hệ số tự tương quan không gian, (spatial error model), mô hình tự hồi quy cho biết sự phụ thuộc của sai số ở không gian SAR (spatial autoregressive quan sát này vào sai số các quan sát regressive) và mô hình Durbin không gian lân cận. SDM (spatial Durbin model). ε : vecto (n×1) các sai số i.i.d
4. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 52 (1) 2017 73 Theo Pace & Barry (1998), một mở rộng tụ thu nhập cũng cần tính toán đến sự phụ quan trọng nữa của mô hình hồi quy không thuộc về mặt không gian giữa các địa phương gian là có thể cho phép sự tác động của biến trong cùng quốc gia cũng như giữa các địa trễ không gian của biến độc lập X đến biến phương ở những quốc gia tiếp giáp nhau để phụ thuộc Y. Có nghĩa là, biến phụ thuộc ở địa kết quả ước lượng thu được là vững và không phương thứ i còn có thể bị tác động bởi biến chệch. độc lập của các địa phương lân cận. Mô hình Pede và các cộng sự (2013) sử dụng số này được gọi là mô hình Durbin không gian: liệu về tăng trưởng kinh tế và phân hóa giàu y  Wy  X WX nghèo ở các quận trên khắp nước Mỹ giai (6) ~NI (0,). 2 đoạn 1990 – 2007 cho thấy rằng sự phân hóa n giàu nghèo có mối liên hệ thuận chiều với Trong đó, tăng trưởng kinh tế. Kết quả này cũng khá WX : biến trễ theo không gian của biến thống nhất với những kết quả nghiên cứu khác độc lập. của các tác giả khác khi phân tích về sự phân δ : vecto (k×1) hệ số hồi quy của các hóa giàu nghèo ở Mỹ với các công cụ thống biến độc lập trong X, thể hiện tác kê khác. động của biến độc lập ở các địa Ở Việt Nam, có khá nhiều nghiên cứu phương lân cận. nghiên cứu sự hội tụ thu nhập giữa các tỉnh Những mô hình hồi quy không gian thông thành cũng như hội tụ thu nhập giữa các quốc thường được xét với dữ liệu chéo. Trên thực gia. Nguyễn T.A (2009) đã sử dụng số liệu từ tế, dữ liệu có thể được thu thập trên nhiều địa năm 1996 đến 2006 của 61 tỉnh thành nhưng phương tại nhiều thời điểm khác, hình thành không tìm thấy bằng chứng cho sự hội tụ thu dạng dữ liệu bảng (panel data). Wooldridge nhập giữa các tỉnh thành ở Việt Nam. Hồ (2010) đã chỉ ra những ưu điểm và sự cần Định Bảo (2013) kiểm định sự hội tụ năng thiết của dữ liệu dạng bảng. Do vậy, các mô suất nhân tố tổng hợp giữa các vùng nông hình hồi quy không gian cũng được mở rộng nghiệp Việt Nam với số liệu thu thập trong tương ứng với dữ liệu bảng. giai đoạn từ 1990-2006. Kết quả nghiên cứu 2.2. Tổng quan các nghiên cứu chỉ ra rằng có rất ít bằng chứng cho thấy Trong những năm gần đây, phương pháp những tỉnh có mức năng suất nông nghiệp ban hồi quy không gian đã được vận dụng rất đầu cao hơn sẽ tăng trưởng ở mức thấp hơn. nhiều trong các nghiên cứu kinh tế sử dụng số Tuy nhiên, khi xét trong nội bộ từng vùng liệu cấp địa phương hoặc cấp quốc gia, đặc nông nghiệp thì bằng chứng về sự hội tụ năng biệt là khi nghiên cứu về sự hội tụ beta. suất nông nghiệp rất mạnh mẽ. Nguyễn Văn Anderson & Van Wincoop (2001) lập luận Công và các cộng sự (2014) sử dụng bộ dữ rằng các địa phương trong cùng một quốc gia liệu cấp tỉnh ở Việt Nam trong giai đoạn thường có mối liên kết chặt chẽ với nhau vì 2000-2012 kiểm định và kết luận có tồn tại sự chúng chịu cùng chính sách của chính phủ, hội tụ beta giữa các tỉnh thành ở Việt Nam giao dịch thương mại với nhau dễ dàng và trong giai đoạn này. thuận lợi hơn các vùng ở xa nhau, hội tụ thu Về việc áp dụng phương pháp hồi quy nhập giữa các địa phương cũng nhanh hơn và không gian, Epprecht và các cộng sự (2011) lạm phát lại có tính tương đồng. Gallo & sử dụng số liệu điều tra mức sống dân cư Ertur (2000) phân tích dữ liệu của 138 địa VLSS 1998 nghiên cứu và kết luận rằng có sự phương thuộc khu vực EU từ năm 1980 – bất bình đẳng kinh tế xã hội giữa nhóm dân 1995 cho thấy bằng chứng thống kê rõ ràng tộc thiểu số và các dân tộc Kinh – Hoa. Tỷ lệ về sự tương quan không gian cục bộ (trong hộ nghèo ở các dân tộc thiểu số gấp đôi so với cùng quốc gia) và toàn cục (giữa các quốc các dân tộc đa số và bị ảnh hưởng lớn bởi yếu gia) giữa các địa phương. Bài nghiên cứu tố vùng miền theo vị trí địa lý. Tuy nhiên, gần cũng hàm ý rằng các nghiên cứu khác về hội như chưa có bài nghiên cứu nào sử dụng hồi
5. 74 KINH TẾ quy không gian để nghiên cứu sự hội tụ thu quy đổi theo giá so sánh năm 2010 để loại bỏ nhập giữa các địa phương ở Việt Nam cũng sự tác động do trượt giá. Bảng 1 biểu diễn giá như cũng chưa có nghiên cứu nào áp dụng hồi trị trung bình của GDP bình quân đầu người quy không gian trong các nghiên cứu sử dụng trong từng năm từ 2011 đến 2014. Theo đó, số liệu cấp tỉnh thành. GDP bình quân đầu người tăng dần qua các 3. Phương pháp nghiên cứu năm, từ mức 26,84 triệu đồng/người năm Bài viết sử dụng số liệu về GDP bình 2011 đã tăng đến 33,19 triệu đồng/người năm quân đầu người được trích xuất từ Niên giám 2014. Tốc độ tăng GDP thực tế bình quân đầu Thống kê của các tỉnh thành trong giai đoạn người trung bình, với số liệu tính toán từ niên từ 2011 đến 2015. Các chỉ tiêu GDP bình giám thống kê của các tỉnh thành, trong giai quân đầu người và vốn đầu tư thực hiện được đoạn 2011-2014 đạt 7,3%. Bảng 1 GDP bình quân đầu người theo từng vùng kinh tế GDP bình quân đầu người Trung Mức tăng Vùng (triệu đồng) bình trung bình (%) 2011 2012 2013 2014 chung Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung 19.76 21.23 22.97 24.87 22.21 7.97 Đồng bằng sông Cửu Long 22.68 24.67 26.65 29.47 25.86 9.13 Đồng bằng sông Hồng 31.56 33.36 37.61 39.04 35.39 7.41 Đông Nam Bộ 77.34 83.33 87.21 91.12 84.75 5.63 Tây Nguyên 19.25 20.47 21.92 23.57 21.30 6.98 Trung du và miền núi phía Bắc 15.13 16.10 17.25 18.72 16.80 7.37 Cả nước 26.84 28.77 31.05 33.19 29,96 7,3% Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu thu thập được. Miền Đông Nam Bộ là khu vực có GDP bằng Sông Cửu Long có tốc độ tăng GDP bình bình quân đầu người cao nhất, với GDP bình quân đầu người cao nhất với 9,13%. quân đầu người hàng năm trung bình giai đoạn Để thực hiện hồi quy không gian nhằm 2011 – 2014 là 84,75 triệu đồng/người; gấp kiểm soát sự phụ thuộc không gian giữa các hơn hai lần so với khu vực có mức GDP bình địa phương, đề tài sử dụng ma trận trọng số quân đầu người cao thứ nhì là Đồng bằng Sông liền kề.Trong trường hợp Việt Nam, ma trận Hồng (35,39 triệu đồng/người); đồng thời cao trọng số sẽ là ma trận cấp vuông 63 dòng và gần gấp 5 năm lần so với khu vực có thu nhập 63 cột, trong đó từng phần tử sẽ nhận giá trị 1 thấp nhất là Trung du và miền núi phía Bắc, nếu hai địa phương tương ứng có chia sẻ chỉ với 16,80 triệu đồng/người. Mặc dù vùng chung đường biên giới và nhận giá trị 0 nếu Đông Nam Bộ có mức GDP bình quân cao không có chung đường biên. Việc xác định nhất nhưng lại là khu vực có tốc độ tăng GDP hai địa phương có chung đường biên hay thực tế bình quân đầu người chậm nhất, với tốc không được trực tiếp dựa trên bản đồ 63 tỉnh độ tăng trung bình là 5,63%. Khu vực Đồng thành Việt Nam. 1 ,boundary ( i ) boundary ( j )  Ww ()ij 63 63 với wij (7) 0 ,boundary ( i ) boundary ( j ) 
6. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 52 (1) 2017 75 Trong nghiên cứu sự hội tụ tuyệt đối của thể hiện bằng dạng biểu đồ Moran phân tán để thu nhập, để xét đến sự phụ thuộc về không kết quả kiểm định được trực quan và dễ nhận gian của các quốc gia, bài viết sử dụng biến thấy hơn. Biểu đồ Moran phân tán được đề phụ thuộc là tốc độ tăng GDP bình quân đầu xuất bởi Anselin (1996), đồ thị này biểu diễn người, ký hiệu là ln GDP it và biến độc lập giá trị đã chuẩn hóa của biến phụ thuộc cần là thu nhập GDP bình quân đầu người ở kỳ nghiên cứu lên trục hoành của đồ thị ứng với trước, ký hiệu là ln GDP . Khi đó, phương trục tung là biến trễ không gian của chính nó. it,1 Chỉ số Moran’s I mang dấu dương thể hiện ở trình (4), (5) và (6) được viết lại theo dạng hồi việc đường thẳng Moran’s I trên đồ thị phân quy không gian như sau: tán có hệ số góc dương. Mô hình sai số không gian SEM: 4. Kết quả nghiên cứu lnGDP  ln GDP U , it i,1 t i it (8) 4.1. Kiểm định sự tương quan không U (). WU it it it gian về GDP bình quân đầu người giữa các Mô hình độ trễ không gian SAR: tỉnh thành lnlnln.GDPGDP  W  GDP (9) iti ti it ,1 it Hệ số Moran’s I về GDP bình quân đầu Mô hình Durbin không gian SDM: người của các tỉnh thành được thể hiện trên bảng 2. Hệ số này mang dấu dương và có ý lnlnln.GDPGDPit ii ti  it W  ,1 GDP (10) it nghĩa thống kê; cho thấy có sự tự tương quan Hệ số beta trong phương trình (8), (9) và không gian thuận chiều trong GDP bình quân (10) nếu mang dấu dương và có ý nghĩa thống đầu người ở các địa phương liền kề giáp ranh kê là dấu hiệu của sự hội tụ tuyệt đối trong thu nhau. Kết quả tự tương quan không gian nhập giữa các quốc gia. dương giữa các địa phương có thể thấy được Trong nghiên cứu này, mối liên hệ không trên đồ thị thông qua hình ảnh đường thẳng gian giữa các tỉnh thành ở Việt Nam được hồi quy ước lượng mối liên hệ giữa biến phụ kiểm định bước đầu bằng phương pháp kiểm thuộc và biến trễ không gian giữa biến phụ định Moran’s I. Chỉ số thống kê của Moran’s thuộc có hệ số góc dương. I được tính toán theo công thức (3) và được Bảng 2 Chỉ số Moran's I của GDP bình quân đầu người theo ma trận trọng số liền kề Statistics Normal Approximation Randomization Moran's I 0.3311 0.3311 Mean -0.0161 -0.0161 Std dev 0.0827 0.0790 Z-score 4.1979 4.3970 Nói một cách khác, kết quả hệ số thành có GDP bình quân đầu người thấp có Moran’s I mang dấu dương còn hàm ý rằng, phân bố gần các tỉnh thành có GDP bình quân theo phân bố tự nhiên trên bản đồ, các tỉnh đầu người thấp. Kết quả này thống nhất với thành có mức GDP bình quân cao thường những phân tích khi xem xét bản đồ màu mô phân bố cạnh các tỉnh thành có mức GDP tả sự phân bố của GDP bình quân đầu người bình quân cao khác; và tương tự, các tỉnh theo vị trí địa lý của các tỉnh thành.
7. 76 KINH TẾ (Moran's I=0.3311 and P-value=0.0010) 30 20 10 0 -10 Spatiallylagged lnGDPcapita2010 -20 -2 0 2 4 lnGDPcapita2010 WlnGDPcapita2010 Fitted values Hình 1. Đồ thị Moran's I của GDP bình quân đầu người theo ma trận trọng số liền kề 4.2. Kiểm định sự hội tụ tuyệt đối khi bỏ kết quả ước lượng bằng pooled OLS và FEM, qua sự tương quan không gian không tìm thấy bằng chứng thống kê về sự hội Giả sử, nếu bỏ qua sự tương quan không tụ tuyệt đối vì hệ số beta của biến GDP bình gian giữa các tỉnh thành ở Việt Nam, chúng ta quân đầu người mặc dù mang dấu âm nhưng có thể sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu bảng không có ý nghĩa thống kê. Kết quả từ FEM thông thường để hồi quy phương trình (2) và GLS cho thấy có sự hội tụ beta tuyệt đối nhằm tìm ra tốc độ hội tụ tuyệt đối. Bảng 3 giữa các tỉnh thành ở Việt Nam, tốc độ hội tụ mô tả kết quả ước lượng khi bỏ qua sự tương tính theo FEM là 7,8% trong khi tính theo quan không gian giữa các địa phương. Theo GLS là 0,04%. Bảng 3 Hội tụ beta tuyệt đối khi chưa xét đến sự tương quan không gian Biến độc lập Pooled OLS FEM REM GLS lnGDPi,t-1 0.000217 0.0787 0.00306 0.00408 [0.04] [3.27] [0.49] [2.73] Hệ số chặn 0.0740 0.320 0.0829 0.0871 [4.81] [4.24] [4.17] [18.97] Số quan sát 252 252 252 252 Kiểm định Chow 2.39 Kiểm định Hausman 10.58 Kiểm định phương sai thay đổi 1400000 t-stat trong ngoặc [] *, , có ý nghĩa với 10%, 5% và 1% Nguồn: theo tính toán của tác giả.
8. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 52 (1) 2017 77 Mặc dù, kết quả kiểm định Chow, kiểm phải sử dụng phương pháp hồi quy không định Hausman và kiểm định phương sai thay gian để tránh định dạng sai mô hình. Bảng 4 đổi Breusch – Pagan cho thấy rằng GLS mang trình bày kết quả ước lượng mô hình kiểm lại kết quả đáng tin cậy nhất trong số các định hội tụ tuyệt đối bằng mô hình sai số phương pháp sử dụng trong Bảng 3, nhưng không gian SEM, mô hình tự hồi quy không các kiểm định Moran’s I trong Mục 4.1 đã cho gian SAR và mô hình Durbin không gian thấy rằng có sự phụ thuộc không gian giữa các SDM. Mỗi mô hình đều được ước lượng dưới địa phương. Nếu bỏ qua sự phụ thuộc này có cả hai dạng tác động cố định và tác động thể sẽ dẫn đến ước lượng hoặc là không vững, ngẫu nhiên để kiểm soát sự khác biệt về đặc hoặc là bị chệch. Do vậy, cần thiết phải áp trưng giữa các tỉnh thành. Điểm chung của dụng các phương pháp hồi quy không gian khi tất cả kết quả ước lượng được trong Bảng 4 ước lượng hệ số beta và kết quả ở Bảng 3 chỉ là hệ số beta luôn mang dấu dương, theo lập để tham khảo. luận của Sala-i-Martin (1996), đây là dấu 4.3. Kiểm định sự hội tụ tuyệt đối bằng hiệu tồn tại của hội tụ beta tuyệt đối. Kết quả hồi quy không gian kiểm định Hausman trong Bảng 4 cho biết Kiểm định Moran’s I khẳng định có sự rằng, trong cả 3 mô hình SEM, SAM và tương quan không gian về GDP bình quân SDM thì ước lượng theo FEM là phù hợp đầu người của các tỉnh thành, vì vậy cần thiết hơn REM. Bảng 4 Hội tụ beta tuyệt đối với hồi quy không gian theo ma trận trọng số liền kề Mô hình SEM Mô hình SAR Mô hình SDM Biến độc lập FEM REM FEM REM FEM REM lnGDPi,t-1 0.0713 0.0145 0.108 0.00275 0.350 0.00132 [3.05] [1.51] [3.22] [0.44] [8.48] [0.17] Hệ số chặn 0.0246 0.0819 0.0479 [0.81] [4.17] [2.02] Kiểm định 10.19 7.12 75.07 Hausman Lambda 0.0442 0.000994 [1.58] [0.04] Rho 0.303 0.300 0.303 0.303 [44.96] [47.07] [44.95] [44.92] Log-likelihood 531.566 464.1728 458.3686 372.1396 485.9166 388.3451 AIC -1057.1 -918.35 -910.74 -734.28 -963.83 -764.69 BIC -1046.5 -900.7 -900.15 -716.63 -949.72 -743.51 t-stat trong ngoặc [] *, , có ý nghĩa với 10%, 5% và 1% Nguồn: theo tính toán của tác giả.
9. 78 KINH TẾ Bài viết lựa chọn mô hình phù hợp được 5.2. Kiến nghị dựa trên chỉ tiêu BIC. Theo các chỉ tiêu thống Từ kết quả ban đầu thu được khi áp dụng kê thể hiện ở Bảng 4, mô hình sai số không hồi quy không gian trong phân tích số liệu của gian SEM với dạng FEM ở cột (1) của Bảng 4 các tỉnh thành phố, bài viết đề xuất một số gợi là mô hình có giá trị BIC nhỏ nhất nên được ý để ứng dụng kết quả nghiên cứu này. Một xem như là mô hình phù hợp nhất và được sử là, do có sự tương quan không gian giữa 63 dụng để phân tích sự hội tụ tuyệt đối. Theo tỉnh thành phố của Việt Nam, nên các mô hình kết quả ước lượng của mô hình SEM theo hồi quy xây dựng để nghiên cứu các yếu tố dạng FEM, tốc độ hội tụ tuyệt đối về GDP liên quan đến kinh tế - xã hội ở khu vực với số bình quân đầu người giữa các tỉnh thành ở liệu cấp tỉnh thành cần hết sức thận trọng để Việt Nam là 7,13%. Với tốc độ hội tụ này, tránh trường hợp bỏ qua sự phụ thuộc theo thời gian để giảm được một nửa khoảng cách không gian này dẫn đến kết quả nghiên cứu thu nhập hiện nay (half – life) là khoảng 10 không đáng tin cậy. Điều này hàm ý rắng, nếu năm. Nói một cách khác, nếu tốc độ hội tụ này xây dựng mô hình nghiên cứu về kinh tế - xã tiếp tục được duy trì cho nhiều năm tiếp theo, hội ở các địa phương nhưng bỏ qua mối liên thì các tỉnh thành ở Việt Nam sẽ mất khoảng hệ không gian này có thể dẫn đến kết quả ước 20 năm để đạt được trạng thái cân bằng chung lượng hoặc là bị chệch và không vững (trường về thu nhập GDP bình quân đầu người. hợp bỏ sót tự hồi quy không gian), hoặc ước Hệ số λ trong mô hình FEM mang dấu lượng không hiệu quả (trường hợp có tự dương, có độ lớn 0,303 và có ý nghĩa thống kê tương quan không gian). Hai là, sự tương ở mức 1%. Sự có ý nghĩa của hệ số λ càng quan không gian giữa các tỉnh thành là dương; củng cố thêm bằng chứng thống kê về mối liên do vậy khi một tỉnh thành hoạch định chính hệ không gian giữa các tỉnh thành, điều mà đã sách kinh tế của địa phương sở tại cũng cần được khẳng định qua các chỉ số Moran’s I. tính đến tác động của chính sách này đến các 5. Kết luận và kiến nghị tỉnh thành lân cận và ngược lại, một tỉnh 5.1. Kết luận thành đó cũng cần tính đến tác động từ việc Kết quả kiểm định Moran’s I trên các chỉ thay đổi chính sách của các tỉnh thành khác tiêu về GDP bình quân đầu người với số liệu đến chính địa phương mình. Ba là, mặc dù có 63 tỉnh thành ở Việt Nam đều cho thấy có sự sự hội tụ beta tuyệt đối về thu nhập, nghĩa là phụ thuộc không gian mang dấu dương. Các khoảng cách thu nhập GDP đầu người giữa địa phương ở lân cận nhau thì có mối quan hệ các tỉnh thành ngày càng thu hẹp. Tuy nhiên, tương quan về GDP thực tế bình quân đầu không nên trông chờ rằng bình đẳng thu nhập người. Sự tồn tại của mối tương quan không sẽ tự điều chỉnh, hoặc chênh lệch giàu nghèo gian giữa các tỉnh thành cho thấy sự phù hợp sẽ tự nhiên biến mất. Để đạt được trạng thái và cần thiết phải sử dụng công cụ hồi quy cân bằng đòi hỏi một nỗ lực phát triển lâu dài không gian khi phân tích các quan hệ kinh tế ở và bền vững. cấp độ tỉnh thành. Kết quả ước lượng hồi quy Hồi quy không gian là một lĩnh vực khá không gian cho thấy tốc độ hội tụ tuyệt đối về mới mẻ ở Việt Nam và vẫn đang tiếp tục được GDP bình quân đầu người giữa các tỉnh thành nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng mạnh mẽ ở Việt Nam là 7,13%. Với tốc độ hội tụ này, trên thế giới. Do vậy, trong những nghiên cứu thời gian để giảm được một nửa khoảng cách tiếp theo, ngoài nghiên cứu sự hội tụ thu nhập, thu nhập hiện nay (half – life1) là khoảng 10 đề tài còn có thể được mở rộng bằng các ứng năm. Nói một cách khác, nếu tốc độ hội tụ này dụng hồi quy không gian trong phân tích rất tiếp tục được duy trì cho nhiều năm tiếp theo, nhiều các mối liên hệ trong nhiều khía cạnh thì các tỉnh thành ở Việt Nam sẽ mất khoảng kinh tế - xã hội giữa các quốc gia láng giềng 20 năm để đạt được trạng thái cân bằng chung hoặc giữa các địa phương gần nhau trong về thu nhập GDP bình quân đầu người. cùng một lãnh thổ Việt Nam
10. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 52 (1) 2017 79 Tài liệu tham khảo Anderson, James E. and Eric Van Wincoop (2001). Gravity with Gravitas: A Solution to the Border Puzzle. National Bureau of Economic Research Working, 8079. Anselin, L., Bera, A.K. (1998). Spatial dependence in linear regression models with an introduction to spatial econometrics. Handbook of Applied Economic Statistics. Hullah, A., Gelis, D.E.A. (eds.), New York: Marcel Deker, 1998, 237–290. Baumont, C; Ertur, C; Le Gallo, J. (2002). The European Regional Convergence Process, 1980–1995: Do Spatial Regimes and Spatial Dependence Matter? Barro, R.J. and Sala-I-Martin, X. (1992). Convergence. Journal Political Economic, 100, 223-251. Cliff. A.D. and J.K. Ord, (1973). Spatial Autocorrelation. London: Pion Ltd. Gallo, J., C. Ertur and C. Baumont, (2003). A spatial econometric analysis of convergence across European regions, 1980-1995. In B. Fingleton European Regional Growth: Springer-Verlag, 99–129. Hồ Đ. B. (2013). Kiểm định giả thuyết hội tụ đối với năng suất nhân tố tổng hợp trong sản xuất nông nghiệp Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 188, 56 – 65. Le Gallo J.; Ertur, C.; Baumont, C. (2003). A spatial econometric analysis of convergence across European regions, 1980–1995. European regional growth, Fingleton, B. (ed). NewYork: Springer-Verlag, 2003. LeSage, J. P. (1999). The Theory and Practice of Spatial Econometrics, 309. Mankiw, G. D. Romer, and D. Weil (1992). A Contribution to the Empirics of Economic Growth, lt Quarterly. Journal of Economics, 107, 407-37. Moran P.A.P. (1950). A Test for Serial Correlation of Residuals. Biometric, 37, 178-181. Nguyễn Văn Công và các cộng sự (2014). Kiểm định giả thuyết hội tụ có điều kiện ở cấp tỉnh tại Việt Nam trong giai đoạn 2000-2012. Tạp chí Kinh tế & phát triển, 204, 6/2014. Pace, R Kelley & Barry, Ronald & Sirmans, C F (1998). Spatial Statistics and Real Estate. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 17(1), 5-13. Pede, Valerien O. & Sparks, Adam H. & McKinley, Justin D. (2013). Regional Income Inequality and Economic Growth: A Spatial Econometrics Analysis for Provinces in the Philippines, 2012 Conference (56th), February 7-10. Peracchi, Meliciani (2001). Convergence in per capita GDP across European regions a reappraisal. Phạm T.A. (2009). Tăng trưởng kinh tế và sự hội tụ thu nhập giữa các vùng ở Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, 368, 34-41. Sala-i-Martin. X. (1996). The Classical Approach to Convergence Analysis. The Economic Journal, 106(437), 1019-1036. Solow R.M. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth Quarterly. Journal of Economics, 70, 65–94. Wooldridge. J. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2nd Ed. by. The MIT Press.