Tính hiệu quả kinh tế (eco-efficiency), lần đầu được giới thiệu bởi Schaltegger và Sturm (1990), là một trong những chủ đề nghiên cứu rất được quan tâm trong lĩnh vực kinh tế phát triển và ngày càng được mở rộng. Theo Kuosmanen (2005), một địa phương sẽ đạt được tính hiệu quả kinh tế nếu địa phương đó sản xuất ra một mức sản lượng cho trước nhưng sử dụng các nguồn lực đầu vào thấp nhất, đôi khi còn có thể xem xét đến tác hại của việc gia tăng sản xuất đối với môi trường. Tính hiệu quả kinh tế có thể được xem xét ở cấp độ nền kinh tế quốc gia hoặc cấp độ tỉnh thành hoặc ở cấp độ ngành kinh tế. Rất nhiều các nghiên cứu đều tính toán tính hiệu quả kinh tế của đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp DEA (Data Envelopement Analysis). Ngoài phương pháp DEA, để tính toán tính hiệu quả kinh tế, kỹ thuật đường biên hiệu quả được giới thiệu bởi Aigner và cộng sự (1977), được bổ sung và mở rộng trong nghiên cứu của Kumbhakar và Lovell (2000) cũng là một phương pháp được sử dụng phổ biến.
Mô hình hồi quy được sử dụng để tính toán tính hiệu quả kinh tế trong nghiên cứu của Kumbhakar và Lovell (2000) như sau:
Trong đó ci là tổng chi phí, pij là giá của các yếu tố đầu vào, qi là mức sản lượng xác định bởi hàm sản xuất
Với hàm sản xuất này, zi là các yếu tố đầu vào của hàm sản xuất ζ thể hiện tính hiệu quả của nền kinh tế thứ i trong mẫu dữ liệu. Khi ζ < 1, nền kinh tế không đạt được tính hiệu quả kinh tế tốt nhất vì không sử dụng
các nguồn lực đầu vào zi một cách tốt nhất để đạt được mức sản lượng tiềm năng f(zi,β). Giá trị lớn nhất có thể đạt được của điểm hiệu quả ζ là bằng 1 và khi đó, nền kinh tế đạt mức hiệu quả kinh tế tối ưu.
Với mục tiêu kiểm định sự hội tụ trong hiệu quả kinh tế các địa phương ở Việt Nam, bài viết này hướng đến việc áp dụng kỹ thuật đường biên sản xuất chung để xác định hiệu quả kinh tế của các tỉnh thành trong giai đoạn 2010 - 2017.
Tóm tắt mô hình lý thuyết về sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện về tính hiệu quả kinh tế của địa phương
Trong kinh tế học phát triển, giả thuyết hội tụ trong kinh tế được khởi xướng đầu tiên bởi Barro và Sala- i-Martin (1992) với ý tưởng về sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện trong thu nhập. Các nghiên cứu này đề cập đến một quá trình trong đó các khu vực nghèo phát triển nhanh hơn các khu vực giàu có và do đó sẽ có kỳ vọng bắt kịp các khu vực giàu có ở một trạng thái ổn định (steady state). Với ý tưởng này Sala-i-Martin (1996) đề xuất phương trình có dạng:
Trong đó:
Yit là quy mô kinh tế của quốc gia thứ i tại thời điểm t;
cho biết mức độ tăng quy mô kinh tế của địa phương i tại thời điểm t.
Nếu β1 trong phương trình hồi quy (1) mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê thì phương trình (1) thể hiện được hội tụ beta tuyệt đối giữa các địa phương.
Nếu phương trình (1) được mở rộng bằng cách bổ sung các biến kiểm soát như các yếu tố vốn, lao động và đặc điểm của địa phương thì phương trình mở rộng này được dùng để kiểm định sự hội tụ có điều kiện. Mô hình mở rộng khi đó có dạng:
Trong đó: 
là các biến kiểm soát có mặt trong mô hình. Hệ số β trong phương trình (2), nếu mang dấu âm và có ý nhĩa thống kê, cho biết có sự tồn tại của hội tụ tương đối.
Để kiểm soát sự tương quan không gian giữa các địa phương khi xử lý dữ liệu, ba dạng mô hình hồi quy không gian thường được sử dụng để xác định tác động của sự tương quan không gian là mô hình sai số không gian (SEM - Spatial Error Model); mô hình tự hồi quy không gian (SAR - Spatial Autoregression Model) và mô hình Durbin không gian (SDM -Spatial Durbin Model ).
Dạng ma trận của mô hình sai số không gian SEM là
Trong đó: Y là biến phụ thuộc, X chứa các biến độc lập, U là véctơ sai số hồi quy bị tương quan về mặt không gian, λ là hệ số tự tương quan không gian, W là ma trận trọng số không gian và ε ~ N(0, σ2I).
Mô hình tự hồi quy không gian SAR kiểm soát biến trễ không gian của biến phụ thuộc với phương trình có dạng
Trong đó: ρ là hệ số tự hồi quy không gian.
Mô hình Durbin không gian có sự khác biệt với hai mô hình trên ở chỗ, nó cho phép xét đến sự tương quan không gian của cả các biến giải thích bên cạnh sự tương quan không gian của biến phụ thuộc.
Việc áp dụng kỹ thuật hồi quy không gian để kiểm định sự hội tụ tuyệt đối và tương đối tính hiệu quả kinh tế của các tỉnh thành được mô tả cụ thể trong phần tiếp theo của bài nghiên cứu.
Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu
Bài viết sử dụng số liệu được thu thập từ niên giám thống kê của 63 tỉnh thành phố của Việt Nam trong giai đoạn 2010 - 2017. Đại lượng tổng sản phẩm địa phương (Gross Regional Domestic Product - GRDP) được sử dụng đại diện cho quy mô kinh tế của các tỉnh thành, yếu tố vốn được đo lường bằng tổng vốn đầu tư phát triển, yếu tố quy mô lao động được đại diện bằng số người trong độ tuổi lao động của các tỉnh thành. Độ mở thương mại được đo bằng tỷ lệ giữa tổng xuất nhập khẩu của địa phương và quy mô GRDP. Tất cả các số liệu này sử dụng theo giá thực tế, được trích xuất và tính toán dựa trên số liệu công bố chính thức trên niên giám thống kê của các tỉnh, thành.
Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên phương trình (1) cho đến phương trình (6), sự hội tụ tuyệt đối của tính hiệu quả của tỉnh thành với dữ liệu bảng được kiểm định bằng phương trình
Trong đó: efficiencyit đo lường tính hiệu quả kinh tế đã tính ở bước trên. Trong phương trình này β1 cho biết hệ số hội tụ.
Khi mô hình kiểm soát thêm các biến độc lập quan trọng, hiệu ứng hội tụ trở thành hội tụ có điều kiện, với phương trình như sau:
Tính hội tụ cũng được kết luận là tồn tại nếu hệ số hồi quy β1 trong các phương trình trên mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê.
Phương trình (6 ) và ( 7) được ước lượng theo mô hình hồi quy không gian như trong phương trình (3), (4) và (5) nhằm kiểm soát sự tương quan chéo giữa các tỉnh thành trong mẫu dữ liệu. Ma trận trọng số được sử dụng trong bài viết này là ma trận trọng số liền kề với quy ước, các địa phương có đường biên tiếp giáp nhau sẽ có trọng số nhận giá trị 1 và các địa phương không tiếp giáp nhau có trọng số nhận giá trị 0.
Kết quả
Đề tài áp dụng phương pháp đường biên chung để tính toán điểm hiệu quả kinh tế của các địa phương. Các tính toán được thực hiện theo dạng phương trình (1) và (2) trên phần mềm Stata. Bảng 1 thể hiện thống kê mô tả giá trị trung điểm đánh giá hiệu quả kinh tế này theo vùng miền. Theo Bảng 1, Tây Nguyên là vùng kinh tế có điểm đánh giá tính hiệu quả kỹ thuật trung bình giai đoạn 2010 - 2017 cao nhất với 0,91 điểm, trong khi đó vùng Trung du miền núi phía Bắc, Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung có mức hiệu quả kinh tế thấp nhất, nhưng bù lại mức tăng trưởng hiệu quả kinh tế trung bình cao nhất. Xét trên toàn bộ mẫu dữ liệu của các tỉnh thành, điểm hiệu quả trung bình là 0,869 cho thấy, nhìn chung các địa phương đều chưa đạt tính hiệu quả tối đa (giá trị 1) nhưng mức hiệu quả trung bình tương đối cao. Tốc độ tăng trưởng hiệu quả trung bình hàng năm của các vùng kinh tế khoảng 3,9%, mang dấu dương cho thấy sự tăng dần tính hiệu quả kinh tế của các địa phương; trong đó vùng Đông Nam Bộ có mức tăng trưởng tính hiệu quả kinh tế thấp nhất. Ngược lại, vùng Trung du và miền núi phía Bắc có mức tăng trưởng tín hiệu quả kinh tế cao nhất.
Có thể nhận thấy rằng, địa phương với nền kinh tế quy mô nhỏ, tính hiệu quả kinh tế thấp có mức tăng trưởng hiệu quả cao; trong khi nền kinh tế có quy mô lớn, tính hiệu quả kinh tế cao sẽ có mức tăng trưởng tính hiệu quả thấp là những thống kê mô tả ban đầu cho thấy vai trò của lý thuyết hội tụ trong tính hiệu quả kinh tế của các tỉnh thành. Kết quả kiểm định tính hội tụ này được thể hiện ở Bảng 2 và bảng 3 của nghiên cứu.
Bảng 1: Bảng thống kê mô tả tính hiệu quả của các vùng kinh tế giai đoạn 2010-2017
Bảng 2: Kiểm định sự hội tụ tuyệt đối tính hiệu quả kinh tế hồi quy không gian
với ma trận trọng số liền kề
Bài viết tiến hành kiểm định sự hội tụ của tính hiệu quả kinh tế các tỉnh thành trong cả hai trường hợp không dùng và có dùng hồi quy không gian. Lý thuyết hội tụ được kiểm định ở cả hai khía cạnh hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện. Bảng 2 thể hiện kết quả hội tụ tuyệt đối kiểm định trong trường hợp sử dụng ma trận trọng số liền kề. Với hồi quy không gian trên dữ liệu bảng, các mô hình sai số không gian (SEM), mô hình tự hồi quy không gian (SAR) và mô hình Durbin không gian (SDM) được thực hiện cho cả trường hợp tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM). Sự kết hợp này dẫn đến 06 mô hình SEM-FEM, SEM-REM, SAR-FEM, SAR_REM, SDM_REM, SDM-REM lần lượt thể hiện từ cột (1) đến cột (6) của Bảng 2. Hệ số hồi quy của biến trễ efficiencyi,t-1 của điểm hiệu quả kinh tế của các địa phương mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê mạnh, và đây cũng một lần nữa khẳng định về sự hội tụ tuyệt đối trong tính hiệu quả kinh tế.
Nếu Bảng 2 thể hiện kết quả kiểm định sự hội tụ tuyệt đối tính hiệu quả kinh tế thì Bảng 3 thể hiện kết quả kiểm định sự hội tụ có điều kiện bằng hồi quy không gian với ma trận trọng số khoảng cách. Trong 6 mô hình, hệ số hồi quy biến efficiencyi,t-1 cũng mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê trong tất cả các trường hợp. Đây là bằng chứng thống kê mạnh ủng hộ cho sự hội tụ có điều kiện trong tính hiệu quả kinh tế giữa các địa phương.
Bảng 3: Kiểm định sự hội tụ có điều kiện tính hiệu quả kinh tế - hồi quy không gian
với ma trận trọng số khoảng cách
Như vậy, với mục tiêu cần kiểm định sự hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện về tính hiệu quả kinh tế giữa các tỉnh thành, trong cả hai trường hợp hồi quy dữ liệu bảng thông thường và hồi quy không gian, tất cả các trường hợp đều cho thấy bằng chứng thống kê mạnh mẽ ủng hộ cho sự hội tụ này.
Kết luận và gợi ý chính sách
Bài viết sử dụng số liệu về GRDP, quy mô vốn, lực lượng lao động và độ mở thương mại để tính toán tính hiệu quả kinh tế của địa phương bằng phương pháp đường biên hiệu quả, từ đó kiểm định tính hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện trong tính hiệu quả kinh tế của các địa phương. Kết quả kiểm định bằng tất cả các phương pháp đều cho thấy có bằng chứng thống kê mạnh về sự tồn tại của hội tụ tuyệt đối và hội tụ có điều kiện của tính hiệu quả kinh tế của địa phương. Các địa phương đã đạt được mức hiệu quả kinh tế cao thường có tốc độ tăng trưởng tính hiệu quả chậm lại, trong khi các địa phương có mức hiệu quả kinh tế thấp sẽ tăng trưởng tính hiệu quả nhanh hơn.
Kết quả này góp phần giúp các nhà làm chính sách trả lời câu hỏi rằng vì sao những tỉnh thành với quy mô kinh tế lớn như thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội… khi tiếp tục gia tăng đầu tư vốn vào kinh tế thường không đạt được mức tăng trưởng như các tỉnh thành có quy mô kinh tế nhỏ hoặc như giai đoạn đầu phát triển của địa phương. Điều này hàm ý rằng, khi địa phương đã đạt mức hiệu quả kinh tế cao, cần chú trọng hơn vào việc gia tăng chất lượng sử dụng nguồn vốn hơn là mở rộng quy mô đầu tư vốn, và điều này cũng đúng với lực lượng lao động của địa phương. Việc nâng cao chất lượng nguồn lao động cần được chú trọng chứ không phải chỉ gia tăng quy mô sử dụng lao động./.
Hà Văn Sơn - Trường Đại học Kinh tế TP.HCM
Nguyễn Văn Thắng - Nguyễn Thanh Bình - Cục Thống kê TP.HCM
Tài liệu tham khảo
[1]. Aigner, D. J., C. A. K. Lovell, and P. Schmidt. (1977). Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of Econometrics 6: 21-37
[2]. Barro, R.J. and Sala-I-Martin, X. (1991), Convergence, Journal Political Economic, 100, 223-251.
[3]. Kuosmanen, T., Kortelainen, M., (2005). Measuring eco-efficiency of production with data envelopment analy- sis. J. Ind. Ecol. 9, 59-72.
[4]. Kumbhakar, S. C., and C. A. K. Lovell. 2000. Stochastic Frontier Analysis. Cambridge: Cambridge University Press.
[5]. Sala-I-Martin, X. (1996), Regional cohesion: Evidence and theories of regional growth and convergence, Euro- pean Economic Review, 40, 1325-1352.
[6]. Schaltegger, S., Sturm, A. (1990). Ökologische rationalität. Die Unternehmung 44(4), 273-290.