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

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
1.2.1.

Khái niệm

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.
1.2.2.

Nội dung của chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh

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

Chỉ số thành phần

Trọng số (%)

1. Chi phí gia nhập thị trường

5

2. Tiếp cận đất đai

5

3. Tính minh bạch

20

4. Chi phí thời gian

20

5. Chi phí không chính thức

10

6. Cạnh tranh bình đẳng

5

7. Tính năng động và tiên phong của chính quyền tỉnh 5
8. Dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp

20

9. Đào tạo lao động

20

10. Thiết chế pháp lý và an ninh trật tự

5
Nguồn: Báo cáo PCI 2018,
VCCI

3


1.2.3.
-

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

Nhóm các nhân tố chủ quan
+ 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.

-

Nhóm các nhân tố khách quan
+ 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.

1.2.4.

2.

Vai trò và ý nghĩa của PCI

-

Thay đổi tư duy về điều hành.

-

Tạo công cụ giám sát hiệu quả

-

Là động lực cho sự thay đổi

-

Thúc đẩy hợp tác và chia sẻ

-

Góp phần tạo dựng hình ảnh uy tín cho các địa phương cũng như Việt Nam trong
việc tạo dựng môi trường đầu tư kinh doanh thuận lợi.

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 = β1 + β2*TCDDi + β3*TMBi + β4*TNDi + β5*DVHTi + β6*DTLDi + 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
TND:

Chỉ số tính năng động và tiên phong của lãnh đạo tỉnh

DTLD : Chỉ số đào tạo lao động
DVHT : Chỉ số dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp
ui : sai số ngẫu nhiên.
β1 : hệ số chặn
β2, β3, β4, β5, β6 : Hệ số góc ứng với các biến độc lập: TCDD, TMB, TND, DVHT,
DTLD.

4


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).
2.2.1.

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

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.
2.2.2.

Chỉ số minh bạch và khả năng tiếp cận thông tin

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.
2.2.3.

Chỉ số năng động và tiên phong của lãnh đạo 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.
2.2.4.

Chỉ số đào tạo lao động

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.
2.2.5.

Chỉ số dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp

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

5


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

6

Tỉnh/TP

PCI

TCDD

TMB

TND

TDLD DVHT

Quảng Ninh

70.36

7.77

6.94

6.23

7.62

Đà Nẵng

67.65

7.23

6.32

5.96

7.92

6.3

Hà Nội

65.4

5.87

5.83

5.13

7.8

7.21

TP.HCM

65.34

5.43

6.28

5.45

6.98

7.64

Lào Cai

64.63

5.99

6.22

6.67

Tây Ninh

64.54

7.29

6.3

5.37

Hải Phòng

64.48

6.5

5.89

5.46

Thái Nguyên

64.24

6.37

6.12

6.26

Nghệ An

64.08

7.08

6.43

5.6

Bình Định

64.04

7.11

6.54

5.48

Đồng Nai

63.84

6.19

6.13

5.43

Lâm Đồng

63.79

6.82

6.51

5.7

An Giang

63.65

7.61

6.14

6.22

Ninh Bình

63.55

6.19

5.26

5.55

Thái Bình

63.23

6.17

6.27

5.56

Tuyên Quang

63.01

6.28

6.76

5.54

Nam Định

63.01

6.95

5.42

6.51

Bắc Giang

63.01

6.66

6.11

5.55

Hà Nam

62.77

6.21

6.22

6.22

Tiền Giang

62.75

6.3

6.1

5.49

6.01

6.46

Bạc Liêu

62.53

7.17

5.61

5.36

5.5

7.03

Đắk Lắk

62.48

6.59

5.94

5.25

6.21

6.34

Quảng Ngãi

62.4

6.55

6.65

5.33

Hậu Giang

61.87

6.73

5.92

5.96

5.63

6.1

Trà Vinh

61.79

7.05

6.45

5.46

4.7

6.12

Hòa Bình

61.73

5.83

6.49

5.4

6.39
5.99
7.81
7.69
6.44
6.55
6.32
6.37
5.58
7.91
6.87
6.34
6.63
6.54
6.56

6.21

6.2

6.55

6.27
6.69
6.75
5.81
7.49
6.2

6.54
5.85
6.24
6.31
6.17
5.64
6.23
6.44
6.4

6.24

6.4


Cà Mau

61.73

6.12

6.4

5.24

5.28

Lạng Sơn

61.7

6.02

6.35

5.51

6.32

6.41

Quảng Bình

61.06

6.14

6.45

5.3

6.6

7.31

Hải Dương

60.98

6.69

5.71

5.96

6.34

6.09

Sơn La

60.79

6.14

6.43

5.18

Cao Bằng

60.67

5.13

6.24

4.2

Bắc Kạn

60.11

6.6

6.67

4.88

Đắk Nông

58.16

6.99

6.31

5.79

5.76
6.42
6.61
4.84

6.6

5.47
4.69
5.58
6.24

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.

Số liệu nghiên cứu của đề tài được thu thập có nguồn từ website
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
3.1.1.

Mô tả thống kê

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

7

Bảng 3: Mô tả thống kê
Biến
số

Số quan
sát

PCI

34

Trung
bình

Độ lệch
chuẩn

Giá trị nhỏ
nhất

Giá trị lớn
nhất

63.04

2.29

58.16

70.36

TCDD 34

6.55

0.54

5.43

7.77

TMB

34

6.19

0.37

5.26

6.94

TND

34

5.65

0.42

4.88

6.67

DVHT 34

6.34

0.58

4.69

7.64

DTLD 34

6.4

0.84

4.7

7.92
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.
3.1.2.

Mô tả tương quan giữa các biến

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
Biến số

PCI

TCDD

TMB

TND

DVHT

PCI

1

TCDD

0.27 1

TMB

0.18 0.14

1

TND

0.21 0.26

-0.17

1

DVHT

0.38 -0.15

-0.17

-0.16

1

DTLD

0.66 -0.11

0.09

0.09

0.06

DTLD

1

(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:
8


Bảng 5: Mô hình ước lượng
Bảng 5a
SS

Bảng 5b
df

MS

Số quan sát = 34

Mô hình

141.11

5

28.22

F(5;28) = 24.47

Phần dư

32.3

28

1.15

p-value(Fs)=0.000

Tổng

173.41

33

5.25

R2=0.81
R2*=0.78

RMSE=1.074

Bảng 5c
PCI

Hệ số hồi quy

Sai số

tquan sát

p-value

Khoảng tin cậy với
độ tin cậy 95%

TCDD

1.39

0.37 3.8

0.001

0.64

2.14

TMB

1.89

0.53 3.55

0.001

0.8

2.98

TND

1.05

0.48 2.16

0.04

0.54

2.04

DVHT

1.87

0.34 5.54

0.000

1.18

2.56

DTLD

1.86

0.23 8.22

0.000

1.4

2.33

Hệ số tự do

12.5

5.85 2.14

0.04

0.53

24.28

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

3.2.1.

Ước lượng mô hình

Từ bảng 5c, ta có hàm hồi quy mẫu có dạng:
PCIi = 12.5+1.39*TCDDi+1.89*TMBi+1.05*TNDi+1.87*DVHTi+1.86*DTLDi
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.

3.2.2.

Ước lượng khoảng tin cậy của tham số

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

̂

4

̂

5

̂

6

có khoảng tin cậy là (0.8; 2.98)
có khoảng tin cậy là (0.54; 2.04)
có khoảng tin cậy là (1.18; 2.56)
có khoảng tin cậy là (1.4; 2.33)

3.3. Kiểm định
3.3.1.

Kiểm định giả thiết với các tham số

+ Kiểm định cặp giả thuyết
sau: H0: 2=0
H1:

2≠0

Với mức ý nghĩa 5%, ở bảng 5c ta thấy giá trị p-value(
2)=0.001<0.05

Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1.
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 : ≠ 0
(j= 3;4;5;6)
j

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

Bác bỏ H0, chấp nhận H1
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
Xét cặp giả thuyết: H0: Mô hình không bỏ sót biến
H1: Mô hình bỏ sót biến
Tiến hành kiểm định Estat Ovtest bằng Stata. Từ kết quả kiểm định có p-value = 0.244 >
0.05.
=> Không bác bỏ H0
Vậy mô hình không bỏ sót biến ở mức ý nghĩa 5%.
* Đa cộng tuyến:
Xét cặp giả thuyết: H0: Mô hình không có đa cộng tuyến

H1: Mô hình có 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
Biến số

VIF

1/VIF

tnd

1.17

0.854

tcdd

1.14

0.881

tmb

1.11

0.899

dvht

1.08

0.924

dtlđ

1.03

0.967

Mean VIF

1.11
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
=> Không bác bỏ H0
Vậy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
* Phương sai sai số thay đổi
Xét cặp giả thuyết: H0: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi
H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Tiến hành kiểm định White bằng Stata thu được bảng kết quả:

11


Bảng 7: Kiểm định White về hiện tượng phương sai sai số thay đổi
chi2(20) = 25.11
P-value(chi2) = 0.197

Source

chi2

df

p

Heteroskedasticity

25.11

20

0.197

Skewness

11.23

5

0.047

Kurtosis

0.70

1

0.401

Total

37.04

26

0.074

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán từ số liệu

Bảng 7 cho thấy p-value = 0.197 > 0.05
=> Không bác bỏ H0
Vậy không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%.
* Phân phối chuẩn của nhiễu
Xét cặp giả thuyết: H0: Mô hình có nhiễu phân phối chuẩn
H1: Mô hình không có nhiễu phân phối chuẩn
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)

Phần dư 34

0.029

Pr(Kurtosis) chi2(2)

P-value(chi2)

0.233

0.054

5.84

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán từ số liệu

Bảng 8 cho thấy p-value = 0.054 > 0.05
=> Không bác bỏ H0
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
12


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.

4.

KẾT LUẬN CHUNG

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 :
PCIi = 12.5+1.39*TCDDi+1.89*TMBi+1.05*TNDi+1.87*DVHTi+1.86*DTLDi
Từ kết quả ước lượng ta có :
-

Dấu của các hệ số là dấu dương nên chỉ số cạnh tranh PCI tỷ lệ thuận với các biến

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

-

Ý nghĩa : mô hình hồi quy là phù hợp với các giả thiết của OLS

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.

13


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
<>

14