tiểu luận kinh tế lượng nghiên cứu sự tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (pci) năm 2018 của các tỉnh, thành phố ở việt nam

Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh Chỉ số PCI là tên viết tắt tiếng Anh của Chỉ số Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh Provincial Competitiveness Index – Chỉ số đo lường và đánh giá chất lượng

NỘI DUNG

1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1 Khái niệm năng lực cạnh tranh cấp tỉnh

Năng lực cạnh tranh của một địa phương cấp tỉnh được hiểu là khả năng của địa phương đó thu hút đầu tư phát triển kinh tế - xã hội theo những mục tiêu đã định trên cơ sở lợi thế của địa phương trong mối quan hệ liên kết với những địa phương khác thuộc phạm vi quốc gia

1.2 Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh

Chỉ số PCI là tên viết tắt tiếng Anh của Chỉ số Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (Provincial Competitiveness Index) – Chỉ số đo lường và đánh giá chất lượng điều hành kinh

tế, mức độ thuận lợi, thân thiện của môi trường kinh doanh và nỗ lực cải cách hành chính của của chính quyền các tỉnh, thành phố tại Việt Nam, qua đó thúc đẩy sự phát triển của khu vực kinh tế tư nhân

Cho tới lần cập nhật phương pháp luận gần nhất vào năm 2017, chỉ số PCI bao gồm

10 chỉ số thành phần, bao quát những lĩnh vực chính của điều hành kinh tế của các tỉnh, thành phố có liên quan tới sự phát triển của doanh nghiệp

Trọng số cụ thể của từng chỉ số thành phần PCI thể hiện ở bảng dưới đây:

Bảng 1: Trọng số chỉ số thành phần PCI

7 Tính năng động và tiên phong của chính quyền tỉnh 5

Nguồn: Báo cáo PCI 2018, VCCI

1.2.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh cấp tỉnh

+ Năng lực, hiệu lực và hiệu quả hoạt động của bộ máy quản lý và chất lượng

+ Đội ngũ cán bộ công chức cấp tỉnh có ảnh hưởng toàn diện và sâu sắc nhất tới PCI

+ Điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội của mỗi địa phương:

+ Tác động của nền Kinh tế thị trường định hướng Xã hội chủ nghĩa và xu hướng hội nhập và toàn cầu hoá quốc tế;

+ Tác động của cuộc cách mạng khoa học công nghệ mà ảnh hưởng trực tiếp từ sự phát triển lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông

trong việc tạo dựng môi trường đầu tư kinh doanh thuận lợi

2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.1 Mô hình kinh tế lượng

Mô hình hồi quy tổng thể mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc PCI và các biến giải thích có dạng:

PCIi = 1 + 2*TCDDTCDDi + 3*TCDDTMBi + 4*TCDDTNDi + 5*TCDDDVHTi + 6*TCDDDTLDi + ui

Trong đó:

PCI (Provincial Competitiveness Index): Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh

TCDD: Chỉ số tiếp cận đất đai và sự ổn định trong sử dụng đất

TMB : Chỉ số tính minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin

DTLD : Chỉ số đào tạo lao động

DVHT : Chỉ số dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp

1 : hệsốchặn

DTLD

2.2 Biến số

Các dữ liệu sử dụng cho mô hình định lượng phân thành hai nhóm theo biến độc lập và

biến phụ thuộc Trong đó, biến giải thích bao gồm: chỉ số tiếp cận đất đai và sự ổn định trong

sử dụng đất (TCDD), tính minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin (TMB), tính năng động

và tiên phong của lãnh đạo tỉnh (TND), đào tạo lao động (DTLD) và dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp (DVHT) Biến phụ thuộc là chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI).

Chỉ số này đánh giá hai góc độ:

- Ghi nhận những khó khăn khi tìm kiếm mặt bằng sản xuất kinh doanh phù hợp, những khó khăn này không những làm doanh nghiệp mất đi cơ hội đầu tư mà còn hạn chế khả năng tiếp cận nguồn vốn tín dụng do không có vật thế chấp tại ngân hàng

- Đánh giá các chính sách liên quan đến đất đai có tạo ra “sự ổn định trong sử dụng đất”, liệu doanh nghiệp có cảm thấy an tâm đối với các quyền sử dụng đất dài hạn của mình không? Khi doanh nghiệp yên tâm về tính ổn định của mặt bằng sản xuất, họ sẽ tự tin đầu tư lâu dài trên mặt bằng đó

Minh bạch là một trong những yếu tố quan trọng nhất để phân biệt môi trường kinh doanh nào tạo thuận lợi cho sự phát triển khu vực tư nhân Đánh giá tính minh bạch phải hội

đủ năm thuộc tính sau: tính sẵn có của thông tin (hay khả năng doanh nghiệp tiếp cận thông tin), tính công bằng, tính ổn định, tính tiên liệu của việc triển khai thực hiện các chính sách quy định và tính cởi mở qua đánh giá mức độ phổ biến của trang thông tin của tỉnh

Chỉ số này đo lường tính sáng tạo, sáng suốt của chính quyền tỉnh trong quá trình thực thi chính sách của Trung ương, trong việc đưa ra những sáng kiến riêng nhằm phát triển khu vực kinh tế tư nhân, đồng thời đánh giá khả năng hỗ trợ và áp dụng những chính sách đôi khi chưa rõ ràng của Trung ương theo hướng có lợi cho doanh nghiệp, cũng như tính hiệu lực thực thi của các cấp sở, ngành và huyện thị với các chủ trương của lãnh đạo tỉnh

Chỉ số thành phần này phản ánh mức độ và chất lượng hoạt động đào tạo nghề và phát triển kỹ năng do tỉnh triển khai nhằm hỗ trợ cho các ngành sản xuất kinh doanh tại địa phương, cũng như tìm kiếm việc làm cho lao động tại địa phương

Chỉ số thành phần này đánh giá các dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp – những dịch vụ có vai trò then chốt để doanh nghiệp thành công trong hoạt động kinh doanh Việc đánh giá các dịch vụ này trên 3 phương diện chính: mức độ phổ biến của dịch vụ (doanh nghiệp có sử dụng dịch vụ tại tỉnh không), mức độ tham gia của các đơn vị cung cấp tư nhân và chất lượng dịch

vụ (qua tiêu chí dự kiến có sử dụng lại dịch vụ trong thời gian tới)

2.3 Nguồn dữ liệu

Bảng 2: PCI và các chỉ số ảnh hưởng tới pci của 34 tỉnh/thành phố ở Việt Nam

Cà Mau 61.73 6.12 6.4 5.24 5.28 6.6

Nguồn: website pcivietnam

Nghiên cứu lựa chọn mẫu quan sát là 34 tỉnh/thành phố trên cả nước Tại mỗi khu vực, nhóm lựa chọn đại diện một số tỉnh có PCI theo xếp hạng từ cao xuống thấp tính theo năm 2018 (coi là năm gốc) Việc lựa chọn này đảm bảo được tính đồng bộ, khách quan trong đánh giá

của Bộ Kế hoạch và Đầu tư Nhóm chọn 5 yếu tố thành phần quan trọng tác động đến chỉ số PCI để tiến hành hồi quy Vì vậy, dữ liệu đảm bảo tính đồng nhất và đáng tin cậy để thực hiện nghiên cứu

2.4 Kỳ vọng về hệ số hồi quy

Các chỉ số tiếp cận đất đai và sự ổn định trong sử dụng đất, tính minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin, tính năng động và tiên phong của lãnh đạo tỉnh, đào tạo lao động và dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp đều có tác động cùng chiều tới chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI)

3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1 Mô tả thống kê và tương quan giữa các biến

Sử dụng lệnh “su” để mô tả thống kê trong phần mềm STATA, ta thu được kết quả ở bảng 2 như sau:

Bảng 3: Mô tả thống kê Biến Số quan Trung Độ lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn

Nguồn: nhóm tác giả tính toán

Bảng 3 mô tả số quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất của biến phụ thuộc pci và các biến độc lập tcdd, tmb, tnd, dvht, dtlđ

Sử dụng lệnh “corr” trong phần mềm STATA, ta thu được ma trận tương quan giữa các biến được cho ở bảng 3 như sau:

Bảng 4: Tương quan giữa các biến

(Nguồn: nhóm tác giả tính toán)

Bảng 4 cho thấy giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan với nhau, cụ thể:

+ Các biến độc lập tương quan kém với nhau

+ Giữa biến phụ thuộc PCI và các biến độc lập TCDD, TMB, TND, DVHT có tương quan yếu, giữa biến phụ thuộc PCI và biến độc lập DTLD có tương quan mạnh Do đó, tất cả các biến độc lập trên sẽ được đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc

3.2 Kết quả ước lượng và kiểm định

Sử dụng Phần mềm STATA ta ước lượng mô hình trên theo phương pháp OLS thu được kết quả ở bảng sau:

Bảng 5: Mô hình ước lượng

R2*TCDD=0.78 RMSE=1.074

Bảng 5c

Khoảng tin cậy với PCI Hệ số hồi quy Sai số t quan sát p-value độ tin cậy 95%

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

Từ bảng 5c, ta có hàm hồi quy mẫu có dạng:

PCI i = 12.5+1.39*TCDD i +1.89*TMB i +1.05*TND i +1.87*DVHT i +1.86*DTLD i

Từ kết quả ước lượng nhận được ta thấy khi tăng các chỉ số về TCDD, TMB, TND, DVHT, DTLD thì chỉ số PCI cũng tăng Cụ thể là:

+ ̂2 = 1.39 cho biết khi chỉ số tiếp cận đất đai và sự ổn định trong sử dụng đất đai trung bình tăng lên một đơn vị thì chỉ số PCI trung bình tăng 1.39 đơn bị với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

+ ̂3 = 1.89 cho biết khi chỉ số tính minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin trung bình tăng lên một đơn vị thì chỉ số PCI trung bình tăng 1.89 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

9

+ 4 = 1.05 cho biết khi chỉ số tính năng động và tiên phong của lãnh đạo trung bình tăng lên một đơn vị thì chỉ số PCI tăng 1.05 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đỏi.

+ ̂ 5 = 1.87 cho biết khi chỉ số dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp trung bình tăng lên một

đơn vị thì chỉ số PCI tăng 1.87 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi

+ ̂ 6 = 1.86 cho biết khi chỉ số đào tạo lao động trung bình tăng lên một đơn vị thì chỉ số PCI tăng 1.86 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Theo kết quả của bảng 5c, với mức ý nghĩa 5% thì khoảng tin cậy ứng với các tham số của mô hình là:

+ ̂ 2 có khoảng tin cậy là (0.64; 2.14)

+ ̂

3 có khoảng tin cậy là (0.8; 2.98)

+ ̂

4 có khoảng tin cậy là (0.54; 2.04)

+ ̂

5 có khoảng tin cậy là (1.18; 2.56)

+ ̂

6 có khoảng tin cậy là (1.4; 2.33)

3.3 Kiểm định

+ Kiểm định cặp giả thuyết

sau: H0: 2=0

H1: 2≠0

Vậy với mức ý nghĩa 5% yếu tố về tiếp cận đất đai và sự ổn định trong sử dụng đất có ảnh hưởng đến chỉ số PCI

Tương tự ta lần lượt kiểm định các cặp giả thuyết khác:

H0 : j = 0

H1 : j ≠ 0

(j= 3;4;5;6)

Ta có các yếu tố về tính minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin; tính năng động và tiên phong của lãnh đạo tỉnh; dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp; đào tạo lao động có ảnh hưởng đến chỉ số PCI

+ Kiểm định ý nghĩa của mô hình bằng kiểm định F

Cặp giả thuyết: H0: 2 = 3 = 4 = 5 = 6 = 0

H1: có ít nhất một giá trị j khác 0

Từ bảng 5b ta có p-value(Fs)=0.0000<0.05

Vậy với mức ý nghĩa 5%, mô hình trên có ý nghĩa

10

3.3.2 Kiểm định các khuyết tật

* Kiểm định bỏ sót biến

Tiến hành kiểm định Estat Ovtest bằng Stata Từ kết quả kiểm định có p-value = 0.244

> 0.05

Vậy mô hình không bỏ sót biến ở mức ý nghĩa 5%

* Đa cộng tuyến:

Tiến hành kiểm định Vif bằng Stata được bảng kết quả:

Bảng 6: Kiểm định Vif về hiện tượng đa cộng tuyến

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán từ số liệu

Bảng 6 cho thấy, 5 biến độc lập tnd, tcdd, tmb, dvht, dtlđ cho giá trị Vif lần lượt bằng 1.17, 1.14, 1.11, 1.08, 1.03 đều nhỏ hơn 10 rất nhiều

Vậy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

* Phương sai sai số thay đổi

Tiến hành kiểm định White bằng Stata thu được bảng kết quả:

Bảng 7: Kiểm định White về hiện tượng phương sai sai số thay đổi chi2(20) = 25.11

P-value(chi2) = 0.197

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán từ số liệu

Bảng 7 cho thấy p-value = 0.197 > 0.05

Vậy không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%

* Phân phối chuẩn của nhiễu

Tiến hành kiểm định Sktest bằng Stata thu được bảng kết quả:

Bảng 8: Kiểm định Sktest về phân phối chuẩn của nhiễu Biến số Số quan sát Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) chi2(2) P-value(chi2)

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán từ số liệu

Bảng 8 cho thấy p-value = 0.054 > 0.05

Vậy mô hình có nhiễu phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 5%

3.4 Thảo luận

Qua phân tích hồi quy cho thấy, tất cả các chỉ số về tính minh bạch; Khả năng tiếp cận thông tin; Dịch vụ hỗ trợ; Tính năng động; Tiếp cận đất đai đều có tác động tích cực (tỉ lệ thuận) với chỉ số cạnh tranh cấp tỉnh PCI của các tỉnh

Trong đó, có 3 chỉ số thành phần quan trọng nhất đối với Năng lực cạnh cấp tỉnh PCI

đó là: Tính minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin; Dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp; Đào tạo lao động

Việc cải thiện PCI cần một quá trình lâu và thường xuyên

Trước hết, trong ngắn hạn sẽ tập trung vào việc tuyên truyền, phổ biến nội dung PCI tới các cơ quan hành trình Nhà nước từ các sở, ban ngành, địa phương Phối hợp với Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI) để cung cấp, làm rõ và tư vấn các cách thức cải thiện chỉ số PCI của các tỉnh trong những năm tiếp theo Hằng năm, tổ chức các

cuộc tiếp xúc, làm việc với VCCI để nắm bắt được nhu cầu, thông tin, kiến nghị, đề xuất của doanh nghiệp để có giải pháp thiết thực và hiệu quả nhằm cải thiện môi trường đầu

tư, kinh doanh, góp phần nâng cao PCI Các ngành, địa phương cần rà soát, điều chỉnh và

bổ sung các chính sách theo hướng kịp thời tháo gỡ khó khăn, vướng mắc cho doanh nghiệp Bên cạnh đó, nghiên cứu xây dựng công cụ để cộng đồng doanh nghiệp, người dân có thể tham gia ý kiến trực tiếp thông qua Cổng thông tin điện tử

Về trung và dài hạn, những chỉ số cần có thời gian dài hơn để khắc phục như: Đào tạo lao động, đầu tư cho đội ngũ cán bộ công chức, trang bị công nghệ cho các cơ quan,…

Để nâng cao chỉ số PCI cần tới những nỗ lực nhiều hơn để tạo môi trường kinh doanh thuận lợi cho các doanh nghiệp Phải tăng cường công khai, minh bạch hơn nữa, nâng cao chất lượng lao động và các dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp, thúc đẩy phát triển kinh tế, chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo hướng tăng tỷ trọng và chất lượng khu vực công nghiệp, dịch vụ, Từ giải pháp đến thực hiện cần sự quyết tâm cao cao, sự đồng thuận của các doanh nghiệp, của người dân Cải thiện, nâng cao PCI phải đồng thời cải thiện tất cả các chỉ số thành phần, vì tất cả các chỉ số thành phần có quan hệ tương trợ lẫn nhau, mặc

dù một số chỉ số có thể về lâu dài mới cho kết quả ví dụ như chỉ số đào tạo lao động

Để tìm hiểu về yếu tố tác động đến chỉ số PCI và đưa ra các giải pháp phù hợp, nhóm tác giả nghiên cứu đã sử dụng các lý thuyết về chỉ số cạnh tranh cấp tỉnh PCI và các chỉ số ảnh hưởng như : tiếp cận đất đai và sự ổn định trong sử dụng đất, tính minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin , tính năng động và tiên phong của lãnh đạo tỉnh, dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp và đào tạo lao động Từ đó chúng tôi đưa ra mô hình hồi quy tổng thể mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc PCI và các biến giải thích có dạng :

PCI i = 12.5+1.39*TCDD i +1.89*TMB i +1.05*TND i +1.87*DVHT i +1.86*DTLD i

Từ kết quả ước lượng ta có :

độc lập trong mô hình

- Mô hình trên có nhiễu phân phối chuẩn , không mắc tật bỏ sót biến với mức ý nghĩa 5% , không có hiện tượng đa cộng tuyến và hiện tượng phương sai số thay đổi

Qua mô hình , nhóm tác giả chúng tôi chỉ ra 3 yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến chỉ số PCI là: Tính minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin; Dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp; Đào tạo lao động Qua đó , chúng tôi đưa ra một số giải pháp để cải thiện chỉ số PCI như tập trung nâng cao khả năng minh bạch và tiếp cận thông tin từ cơ quan trung ương đến các doanh nghiệp địa phương, tạo sự liên kết giữa cộng đồng doanh nghiệp và giữa doanh nghiệp với các cơ quan chính quyền Hơn hết, trong dài hạn, chúng ta cần tập trung nâng cao chất lượng nguồn nhân lực và đầu tư hơn vào các dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp

Tuy nhiên mô hình hồi quy tổng thể trên mới sử dụng 5 biến độc lập là 5 trong 10 chỉ tiêu đánh giá PCI, do đó chưa phản ánh được chính xác hoàn toàn mức độ ảnh hưởng của các chỉ tiêu đến điểm PCI Trong khi hàng năm, các số liệu đều có những thay đổi nhất định, ảnh hưởng đến điểm PCI của các tỉnh thành phố Vì vậy, mỗi tỉnh, thành phố cần theo dõi sát sao chỉ số cạnh tranh PCI của tình mình, từ đó đưa ra những quyết sách phù hợp với thực trạng nền kinh tế địa phương, đưa nền kinh tế địa phương phát triển hơn

TÀI LIỆU THAM KHẢO

- GS.TS.Nguyễn Quang Dong, PGS.TS.Nguyễn Thị Minh (2015), Giáo trình Kinh tế lượng, Trường đại học Kinh tế Quốc dân khoa Toán Kinh tế, Nhà xuất bản đại học Kinh tế Quốc dân.

- Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI), Cơ quan Phát triển quốc tế Hoa Kì (USAID), Báo cáo PCI2018.

- Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI), Cơ quan Phát triển quốc tế Hoa Kì (USAID), Sổ tay hướng dẫn sử dụng kết quả điều tra chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI).

- Dự án chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh PCI tại trang

<http://pcivietnam.org>