Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ "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" được nghiên cứu sinh Lê Thị Quỳnh Nhung thực hiện tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, chuyên ngành Toán kinh tế (mã số: 9310101) dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Thị Quỳnh Lan và TS. Tống Thành Trung (năm 2021).

Về tính cấp thiết, kết cấu hạ tầng giao thông vận tải giữ vai trò huyết mạch trong lưu thông hàng hóa, thúc đẩy năng lực sản xuất và kết nối kinh tế vùng. Báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) năm 2019 xếp hạng chất lượng cơ sở hạ tầng giao thông Việt Nam ở vị trí 66, tăng 37 bậc so với vị trí 103 của năm 2010. Dù đã hoàn thành hơn 700 km đường cao tốc cùng nhiều dự án nâng cấp Quốc lộ 1A, đường Hồ Chí Minh và cảng biển, hạ tầng giao thông Việt Nam vẫn bộc lộ nhiều điểm nghẽn: tình trạng quá tải, ùn tắc tại các đô thị lớn (Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh); giao thông đường sắt, đường thủy chưa khai thác hết công năng; mạng lưới kết nối tại khu vực miền núi còn hạn chế. Về mặt học thuật, các nghiên cứu định lượng trong nước trước đây (như Bùi Thị Hoàng Lan, 2012; Vũ Hoàng Dương và cs, 2014; Đào Thông Minh và cs, 2016; Ngô Anh Tín, 2017) chủ yếu chỉ tập trung vào hạ tầng đường bộ tại các phạm vi hẹp (tiểu vùng đồng bằng sông Hồng hoặc đồng bằng sông Cửu Long) và sử dụng các mô hình kinh tế lượng truyền thống, bỏ qua hiệu ứng lan tỏa không gian giữa các địa phương lân cận cũng như chưa phân tách đầy đủ các loại hình vốn giao thông.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát là đánh giá tác động của hạ tầng giao thông vận tải đến tăng trưởng kinh tế, từ đó rút ra các khuyến nghị chính sách nhằm phát huy hiệu quả đầu tư công trình giao thông. Bốn mục tiêu cụ thể được xác định:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.

Đối tượng nghiên cứu của luận án là 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 không gian bao quát 63 tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương của Việt Nam; phạm vi thời gian là giai đoạn 2010 – 2017.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án hệ thống hóa các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước theo ba nhóm trọng tâm:

Nhóm thứ nhất, nghiên cứu tác động của vốn đầu tư giao thông đến tăng trưởng kinh tế: Bắt đầu từ các công trình nền tảng về vốn công cộng của Arrow và cs (1970), Thompson (1972), Grossman và cs (1974), Aschauer (1989, 1990), Munnell (1990a), Munnell và cs (1990b) trên 48 bang của Mỹ (hệ số co giãn của GSP đối với vốn đường cao tốc là 0,06). Eisner (1991) và Baltagi và cs (1995) ước lượng mô hình FE và FGLS cho hệ số co giãn tương ứng là 0,08 và 0,06. Finn (1993) dùng phương pháp GMM cho cấp quốc gia Mỹ giai đoạn 1950 – 1989, xác định hệ số co giãn của vốn đường cao tốc đối với GDP bình quân đầu người là 0,158, trong khi vốn phương tiện không có ý nghĩa thống kê. Boopen (2006) phân tích 38 quốc gia châu Phi cận Sahara và 13 quốc đảo nhỏ, ghi nhận hệ số co giãn từ mô hình cân bằng động đạt 0,22 đối với vốn giao thông và 0,043 đối với trễ 1 năm. Melo và cs (2013) thực hiện phân tích tổng hợp (meta-analysis) từ 33 nghiên cứu với 563 quan sát, chỉ ra rằng mức tăng 10% đầu tư giao thông làm tăng sản lượng đầu ra trung bình 0,5% (hệ số co giãn trung bình dạng hàm Cobb-Douglas là 0,2164). Về mô hình không gian, Boarnet (1996) tại California và Holtz-Eakin và cs (1995) tại 48 bang của Mỹ phát hiện vốn đường bộ tác động tích cực tại địa phương nhưng tạo hiệu ứng lan tỏa tiêu cực sang các vùng lân cận. Ngược lại, Jiang và cs (2015) nghiên cứu 29 tỉnh của Trung Quốc giai đoạn 1986 – 2012 với 3 ma trận trọng số không gian, ghi nhận hệ số co giãn của vốn giao thông là 0,117 đến 0,123, trong đó tác động lan tỏa giữa các tỉnh có trình độ GDP tương đồng là 0,104.

Nhóm thứ hai, nghiên cứu tác động của kết cấu hạ tầng giao thông vật chất: Canning (1999) đánh giá 57 quốc gia, nhận thấy tổng độ dài đường trải nhựa và đường sắt có hệ số co giãn 0,174 ở nhóm nước thu nhập cao, nhưng âm (-0,5) ở nhóm nước thu nhập thấp. Hong và cs (2011) nghiên cứu 31 tỉnh Trung Quốc bằng mô hình FE và 2SLS, chỉ ra mật độ đường bộ có hệ số tác động 1,456, đường thủy đạt 0,938, còn hàng không không có ý nghĩa thống kê. Demurger (2001) trên 24 tỉnh Trung Quốc xác định hệ số co giãn của mật độ hạ tầng giao thông là 0,754, nhưng biến bình phương mật độ mang dấu âm, phản ánh quy luật lợi suất giảm dần. Deng và cs (2014) sử dụng hồi quy ngưỡng cho 30 tỉnh Trung Quốc: mật độ cao tốc ≤ 0,17 không có ý nghĩa thống kê; từ 0,17 đến 0,38 hệ số là 0,2346; trên 0,38 hệ số giảm còn 0,093. Hu và cs (2017) phân tích 37 huyện nghèo tại tỉnh Hồ Nam, ghi nhận số dặm đường bộ có tác động trực tiếp từ 0,041 đến 0,054 và tác động gián tiếp từ 0,063 đến 0,119. Li (2017) khảo sát 31 tỉnh thuộc Vành đai kinh tế Con đường tơ lụa mới của Trung Quốc giai đoạn 2005 – 2014 bằng mô hình không gian (SAR, SDM), chỉ ra tác động trực tiếp của hạ tầng giao thông chiếm 85,71%, tác động lan tỏa chiếm 14,29%. Jiwattanakulpaisarn và cs (2011) tại Mỹ cũng xác định hệ số co giãn của mật độ đường cao tốc nằm trong khoảng 0,03 đến 0,054.

Nhóm thứ ba, các nghiên cứu tại Việt Nam: Ngô Anh Tín (2017) nghiên cứu 13 tỉnh đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2001 – 2014 qua phương pháp FGLS, nhận thấy tỷ lệ đầu tư công/GDP không có ý nghĩa thống kê đến tăng trưởng GDP tỉnh, biến tương tác giữa đầu tư công và FDI mang hệ số âm (-0,0105). Bùi Thị Hoàng Lan (2012) dùng mô hình OLS hiệu ứng cố định cho 7 tỉnh đồng bằng Bắc Bộ giai đoạn 2000 – 2010, kết luận tăng 1 km đường bộ làm tăng 1,92392 tỷ đồng GDP tỉnh (giá so sánh 1994). Đào Thông Minh và cs (2016) nghiên cứu các tỉnh đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2009 – 2013 theo hàm Cobb-Douglas, tìm thấy hệ số co giãn của độ dài đường bộ đến GDP tỉnh là 0,476. Vũ Hoàng Dương và cs (2014) áp dụng mô hình VECM trên chuỗi số liệu quốc gia 1976 – 2011, chỉ ra chiều dài đường bộ và vốn đầu tư giao thông không có tác động dài hạn mà chỉ tác động tích cực trong ngắn hạn với độ trễ 2 năm.

Tác giả (Năm) Mẫu dữ liệu và Giai đoạn Phương pháp và Mô hình Biến phụ thuộc Biến giải thích chính Kết quả chính
Munnell và cs (1990b) 48 bang của Mỹ (1970 – 1986) OLS, Cobb-Douglas log(GDP bang) Vốn cao tốc, vốn nước, lao động, công nghệ Hệ số co giãn của vốn cao tốc là 0,06
Baltagi và cs (1995) 48 bang của Mỹ (1970 – 1986) FE, RE, FGLS, Biến công cụ log(GDP bang) Vốn đường sá, vốn nước, vốn công khác, lao động Hệ số co giãn vốn đường sá: FE là 0,08; FGLS là 0,06
Finn (1993) Cấp quốc gia Mỹ (1950 – 1989) GMM, Cobb-Douglas log(GDP/người) Vốn cao tốc/lao động, vốn phương tiện/lao động Hệ số vốn cao tốc là 0,158; vốn phương tiện không có ý nghĩa
Boarnet (1996) Các quận thuộc California (1969 – 1988) Spatial Lag of X (SLX), FE log(GDP quận) Vốn đường sá, số lượng lao động, vốn tư Hệ số sai phân 10 năm là 0,22; tác động lan tỏa không gian là âm
Jiang và cs (2015) 29 tỉnh Trung Quốc (1986 – 2012) Mô hình không gian, RE log(GRDP) Vốn giao thông, vốn ngoài giao thông, lao động Hệ số co giãn vốn giao thông: 0,117 - 0,123; lan tỏa theo khoảng cách GDP là 0,104
Canning (1999) 57 quốc gia (1960 – 1990) FE, Cobb-Douglas log(Thu nhập/lao động) Độ dài đường trải nhựa và đường sắt/lao động Hệ số co giãn là 0,174 ở nhóm nước giàu; -0,5 ở nhóm nước nghèo
Hong và cs (2011) 31 tỉnh Trung Quốc (1998 – 2007) FE, 2SLS, Barro Tăng trưởng GDP thực tế Mật độ đường bộ, đường thủy, đường hàng không Hệ số đường bộ là 1,456; đường thủy là 0,938; hàng không không có ý nghĩa
Demurger (2001) 24 tỉnh Trung Quốc (1985 – 1998) FE, 2SLS, Barro Tăng trưởng GDP/người Mật độ giao thông (km/1000km2) và biến bình phương Hệ số mật độ đường là 0,754; biến bình phương mật độ mang dấu âm
Deng và cs (2014) 30 tỉnh Trung Quốc (1987 – 2010) Hồi quy ngưỡng, Barro Tăng trưởng GDP thực tế Mật độ đường cao tốc (km/km2) theo ngưỡng Mật độ ≤ 0,17 không có ý nghĩa; (0,17; 0,38] hệ số là 0,2346; > 0,38 hệ số là 0,093
Li (2017) 31 tỉnh Trung Quốc (2005 – 2014) Spatial SAR, SDM log(GDP/người) Mật độ đường cao tốc, mật độ đường sắt Cao tốc trực tiếp 0,054, gián tiếp 0,09; Tác động trực tiếp chiếm 85,71%, lan tỏa 14,29%
Hu và cs (2017) 37 huyện nghèo Hồ Nam (2006 – 2015) Mô hình không gian, FE log(GDP thực tế) Số dặm đường bộ, độ mở thương mại, đô thị hóa Hệ số trực tiếp đường bộ: 0,041 - 0,054; tác động gián tiếp: 0,063 - 0,119
Bùi Thị Hoàng Lan (2012) 7 tỉnh đồng bằng Bắc Bộ (2000 – 2010) FE, Cobb-Douglas GDP giá so sánh 1994 Số km đường bộ, lao động, tỷ lệ đô thị hóa Tăng 1 km đường bộ làm tăng 1,92392 tỷ đồng GDP tỉnh
Đào Thông Minh và cs (2016) ĐBSCL (2009 – 2013) FE, Cobb-Douglas log(GDP tỉnh) Vốn tư bản, lao động, số km đường bộ Hệ số co giãn của độ dài đường bộ đến GDP là 0,476
Ngô Anh Tín (2017) 13 tỉnh ĐBSCL (2001 – 2014) FGLS, Cobb-Douglas Tốc độ tăng trưởng GDP Tỷ lệ đầu tư công/GDP, đầu tư FDI/GDP Đầu tư công không có ý nghĩa thống kê; tương tác đầu tư công và FDI là -0,0105
Vũ Hoàng Dương và cs (2014) Cả nước (1976 – 2011) VECM sai phân log Tốc độ tăng trưởng GDP Chiều dài đường bộ, vốn đầu tư giao thông Dài hạn không có tác động; ngắn hạn tác động tích cực ở độ trễ 2 năm

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết bao gồm:

  • Mở rộng phạm vi nghiên cứu bao quát toàn bộ 63 tỉnh/thành phố và so sánh giữa các vùng kinh tế, khắc phục hạn chế khảo sát cục bộ ở phạm vi hẹp của các công trình trong nước trước đây.
  • Khắc phục việc đánh giá đơn lẻ mạng lưới đường bộ bằng cách phân tách chi tiết tác động của 4 phân loại vốn đầu tư hạ tầng giao thông vận tải: đường bộ (gồm cả đường sắt và đường ống); đường thủy; đường hàng không; kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải.
  • Đưa phương pháp kinh tế lượng không gian vào phân tích dữ liệu mảng cấp tỉnh, giải quyết khiếm khuyết bỏ qua hiệu ứng lan tỏa không gian (spatial spillovers) giữa các địa phương láng giềng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Về cơ sở lý thuyết, luận án kế thừa các lý thuyết kinh tế học về tăng trưởng:

  • Lý thuyết cổ điển và tân cổ điển: Smith (1776, tái bản 1976), Ricardo (1951 - 1973), Harrod (1937) với công nghệ trung tính Harrod-neutral, Solow (1956) và Swan (1956) mở rộng hàm sản xuất $Y = F(K, L, T)$. Trong đó, vốn hạ tầng giao thông được đưa vào như một bộ phận vốn công cộng gia tăng hiệu quả cận biên của các yếu tố đầu vào sản xuất.
  • Lý thuyết tăng trưởng nội sinh và vốn nhân lực: Schultz (1961), Becker (1962), Romer (1989) nhấn mạnh vai trò của quy mô và chất lượng lao động đối với năng suất tổng hợp.
  • Lý thuyết kinh tế thể chế: North, Lewis (1955), Rosenberg (1968), Acemoglu và cs (2005), Rodrik và cs (2004), Arusha (2009) khẳng định môi trường thể chế, tính minh bạch và quản trị công tạo môi trường phân bổ nguồn lực hiệu quả. Luận án tích hợp các chỉ số thành phần Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) vào mô hình thực nghiệm để phản ánh yếu tố thể chế.
  • Cơ chế tác động của giao thông: Khung phân tích của SACTRA (Ủy ban Cố vấn Thường trực về Đánh giá Đường trục Vương quốc Anh, 1999) và Filip và cs (2014) mô tả giao thông vận tải tác động trực tiếp và gián tiếp đến tăng trưởng thông qua cắt giảm chi phí logistics, tiết kiệm thời gian, mở rộng quy mô thị trường, nâng cao hiệu quả cung ứng lao động và tạo ra ngoại ứng kinh tế tích cực.

Về phương pháp nghiên cứu thực nghiệm:

  • Luận án triển khai phân tích định lượng trên dữ liệu mảng (panel data) giai đoạn 2010 – 2017 của 63 tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương.
  • Các mô hình hồi quy dữ liệu mảng truyền thống bao gồm: Bình phương nhỏ nhất gộp (POLS), Mô hình tác động cố định (FE), Mô hình tác động ngẫu nhiên (RE), Mô hình bình phương tối thiểu tổng quát khả dụng (FGLS). Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa FE và RE.
  • Mô hình kinh tế lượng không gian: Tác giả áp dụng mô hình trễ không gian của biến giải thích (Spatial Lag of X - SLX) kết hợp với hiệu ứng cố định hoặc ngẫu nhiên. Mô hình này cho phép bóc tách tổng tác động của biến hạ tầng giao thông thành tác động trực tiếp (nội tỉnh) và tác động gián tiếp (tác động lan tỏa không gian sang các tỉnh lân cận).
  • Ma trận trọng số không gian ($W$): Sử dụng ma trận trọng số tiếp giáp (contiguity matrix) nhị phân ($w_{ij} = 1$ nếu tỉnh $i$ và tỉnh $j$ có chung đường biên giới hành chính, $w_{ij} = 0$ nếu ngược lại, được chuẩn hóa theo hàng).
  • Công cụ xử lý dữ liệu: Phần mềm thống kê STATA phiên bản 15.

Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập chính thức từ:

  • Tổng cục Thống kê (Niên giám Thống kê 63 tỉnh/thành): Tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP tính theo giá so sánh 2010), vốn đầu tư toàn xã hội, vốn đầu tư ngoài giao thông, số lượng lao động đang làm việc, vốn đầu tư chia theo 4 phân ngành giao thông vận tải.
  • Bộ Giao thông Vận tải: Số liệu về độ dài và mật độ đường cao tốc đưa vào khai thác tại các tỉnh/thành phố.
  • Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI): Bộ chỉ số Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) làm biến kiểm soát chất lượng thể chế điều hành và chất lượng đào tạo lao động.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa khái niệm về tăng trưởng kinh tế, phát triển kinh tế và cách xác định GRDP cấp tỉnh theo phương pháp sản xuất. Vốn đầu tư được phân định theo Nghị định 97/2016/NĐ-CP thành các nguồn ngân sách nhà nước, trái phiếu, ODA, vốn tín dụng đầu tư, vốn tự có và vốn tư nhân. Tác giả phân tích các đặc trưng kỹ thuật kinh tế của kết cấu hạ tầng giao thông gồm: tính hệ thống và đồng bộ; tính định hướng phát triển vùng; tính địa phương, khu vực; tính xã hội và công cộng cao.

Chương này tổng kết các kênh tác động của các nhân tố sản xuất (vốn, lao động, công nghệ, tài nguyên thiên nhiên, thể chế và yếu tố văn hóa - xã hội). Qua việc rà soát chi tiết các công trình quốc tế và trong nước, tác giả xác lập khung phân tích của luận án với hai nhánh tiếp cận chính:

  1. Đánh giá tác động của tổng vốn đầu tư giao thông và phân tách theo 4 loại hình vốn đầu tư giao thông (đường bộ; đường thủy; đường hàng không; kho bãi và dịch vụ hỗ trợ vận tải) kết hợp biến kiểm soát (lao động, vốn ngoài giao thông, PCI).
  2. Đánh giá tác động của mật độ đường cao tốc đến tăng trưởng GRDP cấp tỉnh.

Chương 2: Thực trạng hạ tầng giao thông vận tải Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2017

Chương 2 phân tích bối cảnh kinh tế vĩ mô và thực trạng phát triển hệ thống kết cấu hạ tầng giao thông.

Về bối cảnh và chính sách: Kinh tế Việt Nam chịu tác động kéo dài từ cuộc khủng hoảng tài chính thế giới năm 2008. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) biến động phức tạp: đạt đỉnh 122,97% năm 2008, giảm xuống 109,19% năm 2010 nhưng tăng vọt lên 118,58% năm 2011 và 109,21% năm 2012; lạm phát bình quân giai đoạn 2010 – 2012 ở mức cao 12,33%. Tăng trưởng GDP năm 2012 chạm đáy ở mức 5,03%. Chính phủ ban hành Nghị quyết số 11/NQ-CP ngày 24/02/2011 tập trung kiềm chế lạm phát và cắt giảm đầu tư công. Sau năm 2013, lạm phát được kiểm soát ở mức bình quân 3,5% (giai đoạn 2013 – 2017), chỉ còn 0,63% năm 2015. Đảng và Nhà nước tiếp tục định hướng ưu tiên giao thông qua Nghị quyết số 13-NQ/TW ngày 16/01/2012, Quyết định số 355/QĐ-TTg, chính sách BOT theo Nghị định 77/CP và Luật Đầu tư theo phương thức đối tác công tư (Luật số 64/2020/QH14).

Về năng lực khai thác giao thông:

  • Vận tải hành khách: Khối lượng vận chuyển tăng từ 2,3 triệu lượt người (năm 2010) lên 4,0 triệu lượt người (năm 2017), đạt tốc độ tăng bình quân 108%/năm. Đường bộ và đường sắt chiếm ưu thế vượt trội với trên 90% tổng lượt khách, đường thủy chiếm khoảng 5%, phần còn lại thuộc hàng không.
  • Vận tải hàng hóa: Khối lượng vận chuyển tăng bình quân khoảng 10%/năm; đường bộ chiếm 70% – 80%, đường thủy chiếm 20% – 30% (vận tải đường sông chiếm 15% – 25%, vận tải biển chiếm 5% – 6%). Tuy nhiên, xét về khối lượng luân chuyển (tấn.km), đường biển chiếm tỷ trọng cao nhất do phục vụ các tuyến thương mại quốc tế cự ly dài.
  • Hiện trạng đường cao tốc: Đến năm 2017, cả nước hoàn thành đưa vào khai thác trên 700 km đường cao tốc (các tuyến Hà Nội – Hải Phòng, Hà Nội – Lào Cai, TP. Hồ Chí Minh – Trung Lương...).
  • Đánh giá quốc tế: Xếp hạng chất lượng hạ tầng chung của WEF tăng từ vị trí 95/144 (năm 2011) lên 79/137 (năm 2017). Chỉ số Hiệu quả Logistics (LPI) năm 2018 của Ngân hàng Thế giới xếp Việt Nam ở vị trí 39/160, đứng thứ 3 trong khối ASEAN (sau Singapore và Thái Lan).

Chương 3: Tác động của hạ tầng giao thông vận tải tới tăng trưởng kinh tế

Chương 3 trình bày các kết quả ước lượng thực nghiệm từ ba nhóm mô hình hồi quy kinh tế lượng:

Nhóm 1: Mô hình đánh giá tác động của tổng vốn đầu tư giao thông:

  • Ước lượng trên phạm vi toàn bộ 63 tỉnh/thành phố bằng mô hình FE (1a) và mô hình không gian SLX (1b). Cả tác động trực tiếp và tác động lan tỏa không gian của vốn giao thông đều mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê. Tác động gián tiếp (lan tỏa) lớn hơn đáng kể so với tác động trực tiếp.
  • Phân tích theo khu vực kinh tế: Miền Bắc (mô hình RE 2a, SLX 2b), Miền Trung (mô hình RE 3a, SLX 3b), Miền Nam (mô hình FE 4a, SLX 4b). Kết quả so sánh tại Bảng 3.6 cho thấy: khu vực nào có tỷ trọng cơ cấu vốn đầu tư giao thông cao thì hệ số tác động càng lớn. Khu vực Miền Trung có tất cả các hệ số thấp nhất cả nước (do vốn đầu tư giao thông giai đoạn này chỉ chiếm 22% toàn ngành).

Nhóm 2: Mô hình đánh giá tác động của 4 loại hình vốn đầu tư giao thông: Ước lượng qua mô hình FE (5a) và mô hình không gian SLX (5b, 5c), hệ số và cơ cấu tác động trực tiếp, gián tiếp được tổng hợp tại Bảng 3.9:

  • Vốn đường bộ (bao gồm đường sắt và đường ống): Tác động trực tiếp tích cực và lớn nhất trong các loại hình; tác động lan tỏa không gian dương và có ý nghĩa thống kê.
  • Vốn kho bãi và hỗ trợ vận tải (KBHTVT): Tác động trực tiếp đứng thứ hai, nhưng tác động lan tỏa không gian là lớn nhất, dẫn đến hệ số co giãn tổng hợp đạt mức cao nhất.
  • Vốn đường hàng không: Chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê ở cấp độ tỉnh (do phạm vi phục vụ của sân bay mang tính liên kết vùng).
  • Vốn đường thủy: Tác động trực tiếp là dương và có ý nghĩa thống kê, nhưng tác động lan tỏa không gian mang dấu âm với độ lớn vượt trội, dẫn tới hệ số co giãn tổng hợp mang dấu âm.

Nhóm 3: Mô hình đánh giá tác động của mật độ đường cao tốc: Ước lượng bằng mô hình RE (6.2a) và mô hình không gian SLX (6b) cho 63 tỉnh/thành và phân nhóm theo 2 khu vực địa lý: Quảng Ninh – Huế (mô hình RE 7a, SLX 7b) và Đà Nẵng – Cà Mau (mô hình RE 8a, SLX 8b):

  • Trên phạm vi cả nước: Tác động trực tiếp của mật độ cao tốc chưa có ý nghĩa thống kê, nhưng tác động gián tiếp (lan tỏa sang tỉnh lân cận) mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê mạnh. Tác động tổng hợp đạt giá trị dương có ý nghĩa thống kê.
  • So sánh khu vực (Bảng 3.14): Khu vực Quảng Ninh – Huế có các hệ số tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp đều cao hơn đáng kể so với khu vực Đà Nẵng – Cà Mau. Tác động của mật độ đường cao tốc tăng dần theo quy mô chiều dài mạng lưới kết nối.
  • Các biến kiểm soát: Chất lượng lao động, tính minh bạch và hỗ trợ gia nhập thị trường (thuộc PCI) đều có tác động tích cực đến tăng trưởng GRDP tỉnh.
Nhóm mô hình / Phân loại chỉ tiêu Dạng mô hình lựa chọn Tác động trực tiếp (Nội tỉnh) Tác động gián tiếp (Lan tỏa không gian) Tác động tổng hợp Ý nghĩa thống kê & Đặc điểm chính
Tổng vốn đầu tư giao thông (63 tỉnh) SLX (1b) Dương (+) Dương (+) Dương (+) Tác động gián tiếp lớn hơn trực tiếp; vùng đầu tư nhiều hưởng lợi lớn hơn
- Khu vực Miền Bắc SLX (2b) Dương (+) Dương (+) Dương (+) Hệ số tác động cao
- Khu vực Miền Trung SLX (3b) Dương (+) Dương (+) Dương (+) Tất cả hệ số thấp nhất cả nước (cơ cấu vốn chỉ chiếm 22%)
- Khu vực Miền Nam SLX (4b) Dương (+) Dương (+) Dương (+) Hệ số tác động cao, tương quan theo quy mô đầu tư
Loại hình vốn: Đường bộ, sắt, ống SLX (5b, 5c) Dương (+) Dương (+) Dương (+) Tác động trực tiếp lớn nhất trong 4 loại hình vốn
Loại hình vốn: Kho bãi, hỗ trợ vận tải SLX (5b, 5c) Dương (+) Dương (+) Dương (+) Lan tỏa không gian lớn nhất; hệ số co giãn tổng hợp lớn nhất
Loại hình vốn: Đường hàng không SLX (5b, 5c) Không có ý nghĩa Không có ý nghĩa Không có ý nghĩa Chưa có ý nghĩa thống kê ở cấp độ địa giới hành chính tỉnh
Loại hình vốn: Đường thủy SLX (5b, 5c) Dương (+) Âm (-) Âm (-) Tác động lan tỏa âm lấn át tác động trực tiếp; tổng hợp mang dấu âm
Mật độ đường cao tốc (63 tỉnh) SLX (6b) Không có ý nghĩa Dương (+) Dương (+) Trực tiếp chưa rõ rệt, gián tiếp dương mạnh; tổng hợp dương có ý nghĩa
- Khu vực Quảng Ninh – Huế SLX (7b) Dương (+) Dương (+) Dương (+) Hệ số tác động cao hơn khu vực phía Nam; hiệu ứng theo quy mô
- Khu vực Đà Nẵng – Cà Mau SLX (8b) Thấp / hạn chế Thấp / hạn chế Thấp / hạn chế Mạng lưới cao tốc giai đoạn 2010 - 2017 còn ngắn và phân tán

Kết quả và những đóng góp mới

Về mặt học thuật và phương pháp luận:

  • Luận án ứng dụng phương pháp kinh tế lượng không gian (mô hình SLX) trên dữ liệu mảng 63 tỉnh/thành phố của Việt Nam, kiểm định và bóc tách thành công tác động trực tiếp nội tỉnh và tác động lan tỏa gián tiếp sang các địa phương lân cận.
  • Luận án phân tách toàn diện tác động của 4 loại hình vốn đầu tư kết cấu hạ tầng giao thông vận tải (đường bộ - sắt - ống, đường thủy, hàng không, kho bãi và hỗ trợ vận tải) thay vì chỉ xem xét chung biến vốn hoặc độ dài đường bộ đơn lẻ như các công trình trước.
  • Đánh giá định lượng tác động của mật độ đường cao tốc đến tăng trưởng kinh tế cấp tỉnh và so sánh giữa các khu vực có mức độ hoàn thiện mạng lưới khác nhau.

Về mặt thực tiễn và phát hiện nghiên cứu:

  1. Tác động của tổng vốn đầu tư giao thông: Tác động trực tiếp và lan tỏa đều dương có ý nghĩa thống kê; tác động gián tiếp chiếm tỷ trọng lớn hơn tác động trực tiếp. Khu vực có tỷ trọng vốn đầu tư cao nhận được tác động thúc đẩy kinh tế mạnh mẽ hơn. Miền Trung có các hệ số thấp nhất cả nước do tỷ trọng phân bổ vốn giai đoạn 2010 – 2017 thấp (chỉ đạt 22%).
  2. Tác động theo loại hình vốn: Vốn đầu tư đường bộ tạo ra tác động trực tiếp nội tỉnh mạnh nhất. Vốn đầu tư kho bãi và dịch vụ hỗ trợ vận tải có tác động lan tỏa không gian lớn nhất và hệ số co giãn tổng hợp cao nhất. Vốn hàng không chưa có ý nghĩa thống kê ở cấp tỉnh đơn lẻ. Vốn đường thủy có tác động trực tiếp dương nhưng tác động lan tỏa không gian mang giá trị âm vượt trội, làm cho tác động tổng hợp bị âm.
  3. Tác động của mật độ đường cao tốc: Tác động trực tiếp nội tỉnh chưa có ý nghĩa thống kê nhưng tác động lan tỏa không gian rất lớn và có ý nghĩa thống kê, tạo ra tác động tổng hợp dương rõ rệt. Tác động của đường cao tốc thể hiện tính kinh tế theo quy mô mạng lưới: khu vực Quảng Ninh – Huế (nơi có hệ thống cao tốc kết nối dài hơn) đạt các hệ số tác động cao hơn khu vực Đà Nẵng – Cà Mau.
  4. Vai trò của biến kiểm soát thể chế: Các chỉ số thành phần PCI gồm chất lượng đào tạo lao động, tính minh bạch và hỗ trợ gia nhập thị trường có tác động tích cực đến tăng trưởng GRDP tỉnh.

Các kiến nghị, giải pháp đề xuất từ kết quả nghiên cứu:

  • Tăng cường đầu tư đồng bộ cho kết cấu hạ tầng giao thông; ưu tiên điều chỉnh cơ cấu phân bổ vốn cho khu vực Miền Trung cao hơn mức 22% của giai đoạn trước nhằm thu hẹp khoảng cách phát triển.
  • Tập trung nguồn vốn phát triển hệ thống đường bộ kết nối và hệ thống kho bãi, dịch vụ logistics, hoạt động hỗ trợ vận tải để khai thác tối đa ngoại ứng lan tỏa không gian có hệ số co giãn cao nhất.
  • Quy hoạch và đầu tư hạ tầng cảng hàng không theo quy mô vùng kinh tế liên tỉnh, không phân bổ dàn trải theo ranh giới hành chính từng tỉnh đơn lẻ.
  • Cắt giảm tình trạng đầu tư đường thủy dàn trải; các dự án cảng bến thủy nội địa cần có cơ chế phối hợp quy hoạch liên tỉnh để loại bỏ cạnh tranh triệt tiêu và ngoại ứng tiêu cực giữa các địa phương lân cận.
  • Đẩy nhanh tiến độ xây dựng mạng lưới đường cao tốc liên hoàn trên phạm vi toàn quốc nhằm phát huy hiệu quả lợi suất tăng dần theo quy mô mạng lưới.
  • Nâng cao năng lực điều hành kinh tế cấp tỉnh, chú trọng cải thiện tính minh bạch thông tin và giảm chi phí gia nhập thị trường cho doanh nghiệp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu:

  • Phạm vi thời gian dừng ở giai đoạn 2010 – 2017, khi mạng lưới đường cao tốc tại Việt Nam mới ở giai đoạn đầu xây dựng (khoảng hơn 700 km đưa vào vận hành), độ bao phủ chưa đồng đều giữa các vùng kinh tế nên tác động trực tiếp nội tỉnh chưa bộc lộ rõ rệt.
  • Vốn đầu tư cho hàng không mới chỉ tiếp cận theo số liệu phân bổ cấp tỉnh, chưa phản ánh được đầy đủ lưu lượng phục vụ và hiệu ứng kinh tế của sân bay đầu mối cho các tỉnh lân cận trong cùng vùng.
  • Nghiên cứu chủ yếu sử dụng ma trận trọng số tiếp giáp không gian nhị phân, chưa khảo sát sâu các dạng ma trận khoảng cách kinh tế hay ma trận dòng hàng hóa liên tỉnh.

Hướng nghiên cứu tiếp theo (trang 100 của luận án):

  • Kéo dài chuỗi số liệu thời gian sau năm 2017 khi tuyến cao tốc Bắc – Nam phía Đông và các trục vành đai đô thị được đưa vào vận hành đồng loạt.
  • Thử nghiệm bổ sung các dạng ma trận trọng số không gian khác (ma trận khoảng cách địa lý thực tế, ma trận khoảng cách kinh tế theo chênh lệch GRDP, ma trận dựa trên hành lang vận tải).
  • Nghiên cứu chuyên sâu tác động của logistics và hạ tầng hàng không ở cấp độ vùng kinh tế trọng điểm.

Giá trị tham khảo

Nghiên cứu có giá trị thực tiễn đối với nhiều nhóm độc giả học thuật và cơ quan quản lý:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Toán kinh tế, Kinh tế lượng và Kinh tế phát triển: Tham khảo quy trình ứng dụng mô hình kinh tế lượng không gian (SLX) trên dữ liệu mảng bằng phần mềm STATA 15; phương pháp bóc tách hiệu ứng trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp; phương pháp kết hợp biến thể chế (PCI) vào hàm sản xuất.
  • Bộ Giao thông Vận tải và Bộ Kế hoạch và Đầu tư: Tham khảo các phát hiện định lượng về hiệu quả cận biên và hiệu ứng lan tỏa giữa 4 loại hình vốn để xây dựng kế hoạch phân bổ vốn đầu tư trung hạn; cơ sở khoa học để đẩy mạnh vốn cho hạ tầng kho bãi logistics và cao tốc liên vùng.
  • Ủy ban nhân dân và Sở Giao thông Vận tải các tỉnh, thành phố: Căn cứ khoa học để xây dựng quy hoạch giao thông gắn kết liên tỉnh, khắc phục tình trạng đầu tư đường thủy cục bộ, nâng cao tính minh bạch và năng lực cạnh tranh địa phương.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao vốn đầu tư cho giao thông đường thủy lại có hệ số tác động tổng hợp tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế?
Trong mô hình không gian SLX (5b, 5c), vốn đường thủy có tác động trực tiếp nội tỉnh mang dấu dương có ý nghĩa thống kê, nhưng tác động lan tỏa gián tiếp sang các tỉnh lân cận mang dấu âm với độ lớn vượt trội. Hiện tượng này phản ánh thực trạng đầu tư cảng, bến thủy nội địa giai đoạn 2010 – 2017 diễn ra dàn trải, thiếu sự liên kết điều phối giữa các địa phương láng giềng, dẫn đến tình trạng cạnh tranh triệt tiêu luồng hàng và làm suy giảm hiệu quả chung của toàn vùng.

2. Tác động của mật độ đường cao tốc đến tăng trưởng kinh tế thể hiện chủ yếu qua kênh nào?
Kết quả ước lượng mô hình SLX (6b) cho thấy tác động trực tiếp của mật độ đường cao tốc trong nội bộ tỉnh chưa có ý nghĩa thống kê, nhưng tác động gián tiếp (lan tỏa sang các tỉnh lân cận) mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê rất mạnh. Do đó, đường cao tốc đóng góp vào tăng trưởng kinh tế chủ yếu thông qua việc mở rộng kết nối liên vùng, rút ngắn thời gian luân chuyển hàng hóa liên tỉnh và lan tỏa phát triển sang địa bàn lân cận.

3. Loại hình vốn đầu tư giao thông nào mang lại hệ số co giãn tổng hợp lớn nhất đến GRDP?
Vốn đầu tư cho kho bãi và các hoạt động hỗ trợ vận tải (KBHTVT) có tác động lan tỏa không gian lớn nhất trong tất cả các loại hình vốn, đưa hệ số co giãn tổng hợp của loại hình này lên mức cao nhất. Tiếp theo là vốn đầu tư cho hệ thống đường bộ (bao gồm đường sắt và đường ống).

4. Vì sao vốn đầu tư đường hàng không chưa tìm thấy ý nghĩa thống kê ở cấp độ tỉnh?
Hạ tầng hàng không phục vụ nhu cầu đi lại và vận chuyển hàng hóa cho một khu vực địa lý rộng lớn bao gồm nhiều tỉnh, thành phố. Do dữ liệu nghiên cứu thu thập theo địa giới hành chính của 63 tỉnh/thành riêng lẻ, biến số vốn hàng không của một tỉnh không phản ánh được đầy đủ lợi ích kinh tế mà các tỉnh lân cận cùng thụ hưởng từ sân bay đó.

5. Điểm khác biệt trong tác động của vốn giao thông tại khu vực Miền Trung so với các vùng khác là gì?
Kết quả ước lượng các mô hình RE và SLX theo vùng kinh tế (Bảng 3.6) ghi nhận tất cả các hệ số tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng hợp của vốn giao thông tại Miền Trung đều ở mức thấp nhất so với Miền Bắc và Miền Nam. Nguyên nhân chính là do tỷ trọng vốn đầu tư phân bổ cho Miền Trung giai đoạn 2010 – 2017 chỉ chiếm 22% toàn ngành, chưa đạt tới ngưỡng quy mô để phát huy hiệu quả lan tỏa mạnh mẽ.

Kết luận

Luận án của tác giả Lê Thị Quỳnh Nhung đã ứng dụng mô hình dữ liệu mảng kết hợp kinh tế lượng không gian (SLX) trên chuỗi số liệu 63 tỉnh/thành phố giai đoạn 2010 – 2017 để phân tích tác động của hạ tầng giao thông vận tải đến tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam. Kết quả thực nghiệm khẳng định vốn đầu tư giao thông và mật độ đường cao tốc đều tạo ra hiệu ứng lan tỏa không gian tích cực vượt trội so với tác động trực tiếp nội tỉnh; trong đó vốn đường bộ có tác động trực tiếp lớn nhất, còn vốn kho bãi và hỗ trợ vận tải đạt hiệu ứng lan tỏa và co giãn tổng hợp cao nhất. Các phát hiện này cung cấp luận cứ khoa học để các nhà hoạch định chính sách ưu tiên phát triển mạng lưới đường cao tốc, mở rộng hạ tầng logistics, điều chỉnh tăng tỷ trọng đầu tư cho khu vực Miền Trung và thiết lập cơ chế phối hợp liên tỉnh trong quy hoạch giao thông vận tải.