Phân tích tác động không gian của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam

Sè 137 + 138/2020 thương mại khoa học 1 3 10 28 40 50 61 75 MỤC LỤC KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ 1. Nguyễn Viết Thái và Bùi Thị Thanh - Phân tích tác động không gian của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Mã số: 137+138.1 TRMg.11 An Analysis of the Spatial Impact of Tourism on Vietnam’s Economic Growth 2. Nguyễn Mạnh Hùng và Nguyễn Thị Xuân Hồng - Nghiên cứu hoạt động phát triển nguồn nhân lực du lịch của các tỉnh Trung Du, miền núi Bắc Bộ. Mã số: 137+138. 1HRMg.11 A Study on Tourism Human Resource Development in Northern Mountainous and Mid-land Provinces 3. Đặng Thị Việt Đức - Cấu trúc cung cầu và các yếu tố ảnh hưởng tới gia tăng sản lượng ngành tài chính ngân hàng Việt Nam giai đoạn 2007-2016. Mã số: 137+138.1FiBa.11 Input - output structure and sources of output growth of vietnam’s banking and finance sector in 2007-2016 4. Hoàng Khắc Lịch - Phân nhóm quốc gia theo tiềm năng và thực tế chi tiêu công. Mã số: 137+138.1MEco.11 Classifying Countries according to State Spending Potential and Reality 5. Nguyễn Thị Cẩm Vân - Tác động của toàn cầu hóa đến sự phát triển công nghiệp và dịch vụ ở Việt Nam. Mã số: 137+138.1IIEM.11 The Impact of Globalization on the Development of Industry and Service in Vietnam QUẢN TRỊ KINH DOANH 6. Đỗ Thị Bình - Nghiên cứu mức độ chủ động trong chiến lược kinh doanh thân thiện với môi trường của các doanh nghiệp chế biến xuất khẩu thủy sản Việt Nam. Mã số: 137+138.2BMkt.21 A Study on the Activeness in the Environment-Friendly Business Strategy of Vietnam’s Aquatic Product Processing and Exporting Enterprises 7. Ngô Mỹ Trân và Dương Trọng Nhân - Các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng thành lập các tiểu ban trực thuộc hội đồng quản trị của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Mã số: 137+138.2OMIS.21 The Factors Affecting the Formation of Subcommittees under Boards of Directors of Listed Companies on Vietnam Stock Market ISSN 1859-3666 1 khoa hoïc thöông maïi2 Sè 137+138/2020 8. Lê Thị Mỹ Phương và Cao Thi Hà Thương - Phân tích tác động của quản trị tài chính với hiệu quả tài chính tại các doanh nghiệp sản xuất niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Mã số: 137+138.2FiBa.21 An Analysis on the Impact of Financial Administration on Financial Performance at Listed Manufacturing Enterprises on Vietnam Stock Market 9. Vũ Thị Thu Hương, Tạ Quang Bình, Hồ Thị Mai Sương và Lương Thị Ngân - Ảnh hưởng của các công ty zombie đến hiệu quả hoạt động tài chính: Kết quả nghiên cứu thực nghiệm trên các công ty niêm yết nhóm ngành vật liệu xây dựng tại Việt Nam. Mã số: 137+138.2FiBa.21 The Impact of Zombie Companies on Financial Performance: Results of Experimental Research at Listed Construction Materials Companies in Vietnam 10. Đinh Công Thành, Lê Tấn Nghiêm và Nguyễn Hồng Gấm - Ảnh hưởng của thuê ngoài dịch vụ đến hiệu quả phi tài chính của doanh nghiệp - nghiên cứu trường hợp các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Đồng bằng Sông Cửu Long. Mã số: 137+138.2BAdm.21 The effect of outsourcing on the non-financial performance of smes in the mekong delta Ý KIẾN TRAO ĐỔI 11. Hervé B. BOISMERY - Entrepreneurship and Credit Crunch in Vietnam: A Recurring Reality? Doanh nghiệp và thắt chặt tín dụng ở Việt Nam: thực trạng tái xuất hiện? Mã số: 137+138.3FiBa.31 12. YU-HUI LIN avd JIA-CHING JUO - Risk-Adjusted Productivity Change of Taiwan’s Banks in The Financial Holding Companies Thay đổi năng suất điều chỉnh rủi ro của các ngân hàng Đài Loan trong các công ty cổ phần tài chính. Mã số: 137+138.3FiBa.31 86 100 109 119 133 1. Đặt vấn đề Những năm gần đây, ngành du lịch phát triển nhanh và trở thành ngành kinh tế mũi nhọn của Việt Nam, mức độ ảnh hưởng và đóng góp của ngành du lịch vào nền kinh tế quốc dân ngày càng gia tăng. Có nhiều nguyên nhân dẫn đến sự phát triển nhanh của ngành du lịch. Dựa trên lý thuyết tăng trưởng kinh tế: dân số, đất đai, tư bản, nguồn nhân lực, cơ chế thị trường, chính sách nhà nước là các nhân tố quan trọng để phát triển kinh tế. Tuy nhiên, đặc trưng của ngành du lịch là quá trình sản xuất và tiêu thụ diễn ra đồng thời, vì vậy đối với ngành du lịch thì vị trí địa lý, khả năng tiếp cận điểm đến lại là nhân tố quan trọng thúc đẩy sự phát triển. Một vấn đề được đặt ra là, khoảng cách giữa 2 khu vực có ảnh hưởng đến chất lượng tăng trưởng của khu vực đó hay không và sự phát triển của khu vực có ảnh hưởng đến khu vực lân cận không? Do đó, trong quá trình nghiên cứu tác động của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế nên đặt trong tương quan không gian giữa các điểm du lịch. Bài viết dựa trên lý thuyết hội tụ và tính tương quan không gian, thông qua số liệu thống kê số lượt khách du lịch của 63 tỉnh thành trong giai đoạn 2007-2018, tiến hành phân tích mức độ hội tụ của ngành du lịch, kiểm tra sự phụ thuộc không gian của ngành du lịch Việt Nam, xây dựng mô hình kinh tế lượng không gian nhằm đánh giá tác động hiệu ứng không gian của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế Việt Nam. 2. Cơ sở lý thuyết 2.1. Một số lý thuyết về sự hội tụ và tính tương quan không gian Lý thuyết tăng trưởng tân cổ điển đã chỉ ra rằng giữa các vùng kinh tế có mức độ phát triển khác nhau tồn tại sự hội tụ có điều kiện trong quá trình tăng trưởng kinh tế. Lucas (1988) giả định vốn không đổi theo quy mô, tốc độ tăng sản lượng bình quân đầu người và mức ban đầu là biến độc lập, điều này cũng dẫn đến giả định sự tồn tại của hội tụ. Hội tụ giữa các nền kinh tế được hiểu là xu hướng cân bằng mức thu nhập bình quân đầu người 3 ? Sè 137+138/2020 Kinh tÕ vμ qu¶n lý thương mại khoa học PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG KHÔNG GIAN CỦA NGÀNH DU LỊCH ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ VIỆT NAM Nguyễn Viết Thái Đại học Thương mại Email: thainv@tmu.edu.vn Bùi Thị Thanh Trường Đại học Công nghiệp Bắc Kinh Email: 2133581907@qq.com Ngày nhận: 20/11/2019 Ngày nhận lại: 03/12/2019 Ngày duyệt đăng: 10/12/2019 D ựa trên việc nghiên cứu đặc điểm không gian của ngành du lịch Việt Nam giai đoạn 2007 - 2018, nhóm tác giả xây dựng mô hình dữ liệu bảng không gian để phân tích tác động không gian của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng ngành du lịch Việt Nam có tính hội tụ và tồn tại mối quan hệ dương về mặt không gian, các tỉnh thành có ngành du lịch phát triển cao tập trung chủ yếu ở 2 khu vực là đồng bằng sông Hồng và khu vực Đông Nam. Ngoài ra, dựa vào kết quả hồi quy không gian có thể thấy sự phát triển du lịch khu vực ít ảnh hưởng đến mức độ phát triển du lịch của các khu vực lân cận, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế địa phương là rất lớn. Từ khóa: Hiệu ứng không gian, tương quan không gian, mô hình SAR. ?giữa các nền kinh tế theo thời gian. Nghiên cứu hội tụ sẽ giúp phân biệt các lý thuyết tăng trưởng khác nhau theo các dự đoán của nó về tăng trưởng kinh tế, xây dựng được mô hình kinh tế lượng không gian phù hợp để đánh giá tình hình phát triển của một quốc gia hoặc một vùng kinh tế. Tương quan không gian là đề cập đến sự tương đồng của cùng một biến ở các địa điểm không gian khác nhau, tương quan không gian dùng để kiểm tra biến ở một địa điểm không gian với biến đó ở khu vực lân cận có tồn tại sự phụ thuộc không gian hay không. 2.2. Tình hình nghiên cứu của đề tài Việc sử dụng mô hình kinh tế lượng không gian trong việc nghiên cứu phát triển kinh tế của một quốc gia được rất nhiều các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước sử dụng trong các công trình nghiên cứu của mình. Phạm Anh Tuấn1 (2017) thông qua cơ sở lý luận về hội tụ, tiến hành phân tích sự hội tụ về thu nhập, năng suất và vai trò lan tỏa không gian của FDI. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng, thu nhập bình quân đầu người tồn tại hội tụ dương, nghĩa là sự phát triển kinh tế của một tỉnh có ảnh hưởng tích cực đến nền kinh tế của các tỉnh lân cận và ngược lại. Nguyễn Khắc Minh và Phạm Văn Khánh2 (2014) đánh giá mức độ hội tụ của tăng trưởng năng suất lao động nông nghiệp. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng mức độ hội tụ vùng thay đổi mạnh, mức tăng trưởng kinh tế nhanh giữa ra trong giai đoạn 1991- 1996, sau đó giảm dần ở giai đoạn sau. Mundell & Fleming3 (1963) thiết lập lên mô hình Mundell-Fleming nhằm phân tích tác động tràn của GDP, phân tích quá trình ảnh hưởng của các biến đến kinh tế quốc gia, sau này có rất nhiều các học giả khác sử dụng mô hình này để phân tích hiệu ứng tràn GDP. Carlino and Defina4 (1995) sử dụng số liệu thu nhập bình quân đầu người của nước Mỹ giai đoạn 1929-1990 tiến hành nghiên cứu tác động tăng trưởng kinh tế khu vực của nước Mỹ, kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng 8 khu vực lớn của nước Mỹ tồn tại mối tương quan không gian, mức độ tác động tràn là rất lớn. Gang XiaoHong và Li GuoPing5 (2005) xây dựng mô hình kinh tế lượng, kiểm định hiệu ứng tràn của thu nhập ngoại hối ngành du lịch thành phố Tây An (Trung Quốc) đến tăng trưởng kinh tế, kết quả nghiên cứu chỉ ra tác động tràn của ngành du lịch thành phố Tây An đến tăng trưởng kinh tế. Li HangFei6 và cộng sự (2012) dựa vào mô hình độ trễ không gian tiến hành khảo sát vai trò của phát triển ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế tỉnh Quảng Đông (Trung Quốc). Wu YuWu7 (2014) dựa trên số liệu của 31 tỉnh Trung Quốc tiến hành kiểm định tính tương quan không gian của tăng trưởng kinh tế du lịch khu vực, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng mức độ ảnh hưởng vốn đến tăng trưởng kinh tế du lịch là lớn hơn mức độ ảnh hưởng của sức lao động, ngoài ra tác giả cũng chỉ hiệu ứng tràn giữa hoạt động đầu tư vốn du lịch của tỉnh lân cận và tăng trưởng kinh tế du lịch. 3 Số liệu và phương pháp nghiên cứu 3.1. Số liệu Nhóm tác giả sử dụng hàm Logarit của GDP đại diện cho tăng trưởng kinh tế Việt Nam, hàm Logarit của số lượt khách du lịch làm biến đại diện cho phát triển của ngành du lịch. Số liệu được thu thập từ Sè 137+138/20204 Kinh tÕ vμ qu¶n lý thương mại khoa học 1. Phạm Anh Tuấn, Các mô hình kinh tế lượng không gian nghiên cứu hội tụ thu nhập, năng suất và vai trò lan tỏa không gian của FDI, Luận án Tiến sĩ, Trường Đại học kinh tế quốc dân, 2017. 2. Minh, N.K. and Khanh, P.V. (2014), Expanded Barro Regression in Studying Convergence Problem, American Journal of Operations Research, vol.4, pp.301-310. 3. Mundell R A, Capital mobility and stabilization policy under fixed and flexible exchange rates [J], Canadian Journal of economics and political science, 1963, 29(4):487-499. 4. Carlino G., DeFina R, Regional income dynamics [J], Journal of urban economics, 1995, 37(1):88-106. 5. Gang XiaoHong, Li GuoPing, Nghiên cứu hiệu ứng tràn của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế [J], Tạp trí đại học kinh tế tài chính giang tây, 2005, (3):57-60. 6. Li HangFei, Tang ChengCai, Xu ShuHui, Zuo PanShi, Nghiên cứu mô hình kinh tế lượng không gian giữa phát triển ngành du lịch và tăng trưởng kinh tế tỉnh quảng đông [J], tạp trí đại học trung sơn, 2012, 51(5):127-131. 7. Wu YuWu, Phân tích kinh tế lượng bảng không gian của tăng trưởng kinh tế du lịch và hiệu ứng tràn không gian [J], tạp chí du lịch, 2014, (2):16-24. năm 2007 đến 2018 của 63 tỉnh thành Việt Nam dùng đến đánh giá hiệu ứng không gian của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam. 3.2. Phương pháp nghiên cứu 3.2.1. Một số phương pháp đo lường tính tương quan không gian Tobler (1970) nhà địa lý học nổi tiếng đề ra định luật “các đơn vị địa lý liền kề nhau có mức độ phụ thuộc không gian cao hơn là những đơn vị địa lý ở xa”. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, dưới góc độ không gian địa lý, sự phát triển của các khu vực kinh tế là có sự tương tác lẫn nhau, nghĩa là sự phát triển kinh tế của khu vực này có ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến các khu vực lân cận nó. Do đó, việc kiểm định tính tương quan không gian giữa các khu vực có ý nghĩa quan trọng trong tăng trưởng kinh tế vùng. Thông thường các chỉ số thống kê được dùng để đo lường tính tương quan không gian bao gồm Moran’s I, Geary’C và Getis&Ord G. Chỉ số Moran’s I Trong đó, I là chỉ số tương quan không gian; X là giá trị nguyên cứu biến của khu vực i và khu vực j; X là giá trị trung bình của biến X; n số quan sát; Wij là trọng số không gian giữa hai khu vực i và khu vực j (nếu khu vực i và khu vực j liền kề nhau thì Wij=1, nếu khu vực i và khu vực j không liền kề nhau thì Wij=0). Cliff&Ord (1972) chứng minh rằng thống kê Moran’s I có phân phối tiệm cận là phân phối chuẩn. Hệ số Moran’s I luôn nhận giá trị từ -1 đến 1. Nếu I > 0 chứng tỏ có sự tương quan dương về mặt không gian; Nếu I < 0 chứng tỏ có tương quan âm về mặt không gian; Nếu I = 0 chứng tỏ không có mối quan hệ tương quan. Chỉ số Geary’C Chỉ số Geary’C luôn nhận giá trị từ 0 đến 2; Nếu C<1 chứng tỏ có sự tương quan dương về mặt không gian; Nếu C>1 chứng tỏ có sự tương quan âm về mặt không gian; Nếu C=1 chứng tỏ không có mối quan hệ tương quan. Chỉ số Getis&Ord’s G Nếu C<1 chứng tỏ 2 khu vực có mối tương quan lớn; Nếu C>1 chứng tỏ 2 khu vực có mối tương quan nhỏ. 3.2.2. Mô hình kinh tế lượng không gian Mô hình hồi quy phi không gian thông thường bỏ qua sự phụ thuộc không gian giữa các biến, do vậy dễ dẫn đến vấn đề “hồi quy giả”, vì vậy trước khi tiến hành hồi quy không gian các biến là được tiến hành kiểm định tính tương quan không gian. Mô hình tự hồi quy không gian SAR (Spatial autoregressive model) được giới thiệu bởi Cliff&Ord (1973, 1981), sau đó được mở rộng bởi Anselin (1988). Mô hình được xây dựng nhằm mô tả sự tương quan không gian giữa các dữ liệu thu thập theo không gian với ý nghĩa rằng giá trị biến phụ thuộc ở khu vực i tác động đến khu vực j nếu hai khu vực có sự tương quan không gian được mô tả trong ma trận trọng số. Mô hình được thể hiện dưới dạng ma trận như sau: Y= pWy+ε; ε~N(0,δ2 In) Trong đó: y là vecto (nx1) các giá trị của biến phụ thuộc, dưới dạng độ lệch so với giá trị trung bình để giản lược hệ số chặn ra khỏi mô hình; W là ma trận trọng số không gian, cấp (mxn), đã được chuẩn hóa; Wy là biến trễ không gian của biến phụ thuộc, chính là trung bình có trọng số giá trị biến phụ thuộc ở các khu vực lân cận; p là hệ số hồi quy của biến trễ không gian Wy, cho biết tác động của biến trễ không gian đến biến phụ thuộc cần nghiên cứu; ε là vecto (nx1) các sai số. 4. Kết quả nghiên cứu 4.1. Kiểm định tính tương quan không gian Để kiểm định tính tương quan không gian của ngành du lịch Việt Nam bài viết sử dụng kế hợp chỉ số Moran’s I và chỉ số Getis&Ord’s G, kết quả thu được thể hiện ở bảng 1: Qua bảng 1 có thể thấy, tại mức thống kê 5% tất cả các giá trị đều dương, chứng tỏ ngành du lịch Việt Nam tồn tại mối quan hệ tương quan dương trong không gian. Chỉ số Moran’s I lớn nhất là 0,215 nhỏ nhất là 0,126 chứng tỏ mối quan hệ tác động của ngành du lịch giữa các tỉnh thành Việt Nam không có sự đột biến, chỉ số Moran’s I tương đối nhỏ 5 ? Sè 137+138/2020 Kinh tÕ vμ qu¶n lý thương mại khoa học _ ?chứng tỏ mối quan hệ tác động qua lại của ngành du lịch giữa các tỉnh thành Việt Nam là không lớn. Ngoài ra dựa theo kết quả kiểm định của giá trị Z cũng cho thấy, ngành du lịch Việt Nam tồn tại mối quan hệ dương về mặt không gian, kết quả kiểm định cũng thể hiện rõ ngành du lịch Việt Nam tồn tại hiện tượng hội tụ không gian. Tuy nhiên chỉ số Moran’s I chỉ cho thấy đặc điểm hội tụ của ngành du lịch Việt Nam trên phương diện toàn diện, chứ không thể thấy được mối tương quan không gian của ngành du lịch tại các tỉnh thành Việt Nam. Do vậy, bài viết sử dụng chỉ số Local Moran’s I để tiến hành phân tích mối tương quan không gian của 63 tỉnh thành Việt Nam, kết quả thể hiện ở hình 1. Qua hình 1 cho thấy tính đến năm 2018, các tỉnh thành có ngành du lịch phát triển tập trung chủ yếu ở 2 khu vực và đồng bằng sông hồng và khu vực Đông Nam. Đây là những khu vực có nền kinh tế phát triển, cơ sở hạ tầng và giao thông đi lại thuận tiện, tạo điều kiện thúc đẩy các ngành cùng phát triển. Các tỉnh có ngành du lịch kém phát triển tập trung chủ yếu ở các tỉnh miền núi, khu vực miền trung, khu vực Tây Nguyên, khu vực đồng bằng sông Cửu Long. Có thể thấy ở những khu vực này, cơ sở hạ tầng và giao thông đi lại còn nhiều hạn chế, gây cản trở cho việc phát Sè 137+138/20206 Kinh tÕ vμ qu¶n lý thương mại khoa học Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu Hình 1: Chỉ số Moran’s I và hình LISA của ngành du lịch Việt Nam năm 2007 và 2018 Bảng 1: Chỉ số Moran’s I và Getis & Ord's G Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu NăP 0RUDQ¶V, Z P Getis & Ord's G Z P 2007 0.126 2.549 0.011 0.149 3.429 0.001 2008 0.158 2.993 0.003 0.153 3.628 0.000 2009 0.146 2.646 0.008 0.146 3.326 0.001 2010 0.169 2.851 0.004 0.136 3.286 0.001 2011 0.198 3.212 0.001 0.134 3.443 0.001 2012 0.215 3.513 0.000 0.145 3.777 0.000 2013 0.195 3.295 0.001 0.140 3.529 0.000 2014 0.201 3.298 0.001 0.135 3.482 0.000 2015 0.185 3.022 0.003 0.130 3.225 0.001 2016 0.205 3.344 0.001 0.129 3.372 0.001 2017 0.198 3.345 0.001 0.135 3.444 0.001 2018 0.197 3.329 0.001 0.136 3.478 0.001 triển của ngành du lịch. Sự phân bố không gian của ngành du lịch các tỉnh được thể hiện ở bảng 2: Trong đó: H-H là khu vực phát triển Cao-Cao; L- H là khu vực phát triển Thấp-Cao, L-L là khu vực phát triển Thấp -Thấp; H-L là khu vực phát triển Cao-Thấp. 4.2. Đo lường hiệu ứng không gian của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế Bài viết sử dụng hàm logarit của GDP (LnGDP) đại diện cho sự tăng trưởng kinh tế Việt Nam; hàm logarit của số lượt khách du lịch (Ln Travel) đại diện cho sự phát triển của ngành du lịch. Kết hợp giữa phương pháp hồi quy OLS, mô hình tự hồi quy không gian (SAR) và mô hình sai số không gian (SEM) nhằm đánh giá tác động của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam, kết quả thể hiện qua bảng 3: Thông qua việc so sánh kết quả hồi quy của các mô hình có thể thấy, việc sử dụng mô hình hồi quy không gian so với mô hình hồi quy thông thường có kết quả chân thực hơn, trong đó việc sử dụng mô hình SAR dùng để đánh giá tác động của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế Việt Nam là tối ưu nhất so với mô hình SEM. Do vậy, bài viết sử dụng 7 ? Sè 137+138/2020 Kinh tÕ vμ qu¶n lý thương mại khoa học Bảng 2: Phân bố không gian của ngành du lịch Việt Nam Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu 1ăP H-H L-H L-L H-L 2007 Ĉj 1ҹQJ Ĉӗng Nai, Bà Rӏa - 9NJQJ 7jX %uQK Thuұn, Hà Nӝi, Hӗ Chí Minh, Hҧi Phòng, NghӋ An, Quҧng Ninh, Thӯa Thiên HuӃ, 7KDQK +yD 9ƭQK Phúc %uQK'ѭѫQJBҳc Giang, Bҳc Ninh, Hà Nam, Hòa %uQK +ѭQJ <rQ HҧL'ѭѫQJ/RQJ An, Ninh Thuұn, Phú Thӑ, Tây Ninh, Thái Nguyên, TiӅn Giang. ĈӗQJ7KiSĈҳc Nông, Dak /DN ĈLӋn Biên, An Giang, %uQK ĈӏQK %uQK 3Kѭӟc, Bҥc Liêu, Bҳc Cҥn, BӃn Tre, Cà Mau, Cao Bҵng, CҫQ 7Kѫ *La Lai, Hà Giang, Hұu Giang, Kiên Giang, Kon Tum, Lào Cai, /DL &KkX 1DP Ĉӏnh, Phú Yên, Quҧng Bình, Quҧng Ngãi, Quҧng Trӏ6yF7UăQJ Thái Bình, Trà Vinh, Tuyên 4XDQJ 9ƭQK /RQJ <rQ Bái. +j 7ƭQK Khánh Hòa, /kP Ĉӗng, LҥQJ 6ѫQ Ninh Bình, Quҧng Nam, 6ѫQ/D 2018 Ĉj 1ҹng, Bà Rӏa - 9NJQJ7jX, Bình 'ѭѫQJ Bình Thuұn, Hà Nӝi, Hӗ Chí Minh, Hҧi Phòng, NghӋ An, Ninh Bình, Quҧng Ninh, Tây Ninh, Thanh Hóa Ĉӗng Nai, Bҳc Giang, Bҳc Ninh, Hà Nam, Hòa %uQK +ѭQJ <rQ HҧL'ѭѫQJ/RQJ $Q 1DP Ĉӏnh, Ninh Thuұn Phú Thӑ, Thái Nguyên, Thӯa Thiên HuӃ, TiӅn *LDQJ9ƭQK3K~F ĈӗQJ7KiSĈҳc Nông, Ĉak /DN ĈLӋn Biên, An Giang, %uQK ĈӏQK %uQK 3Kѭӟc, Bҥc Liêu, Bҳc Cҥn, BӃn Tre, Cà Mau, Cao Bҵng, CҫQ 7Kѫ *LD /DL +j *LDQJ+j7ƭQK+ұu Giang, Lào Cai, Lai Châu, Lҥng 6ѫQ3K~<rQ4Xҧng Bình, Quҧng Ngãi, Quҧng Trӏ, 6yF 7UăQJ 6ѫQ /D 7KiL Bình, Trà Vinh, Tuyên 4XDQJ9ƭQK/RQJ<rQ%iL Kiên Giang, Kon Tum, /kP Ĉӗng, Quҧng Nam ?mô hình SAR để phân tích tác động của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Từ kết quả của mô hình độ trễ không gian có thể thấy, hiệu ứng tràn của tăng trưởng kinh tế Việt Nam là tương đối nhỏ và có xu hướng giảm dần, chứng tỏ sự tác động kinh tế địa phương ảnh hưởng không nhiều đến sự phát triển kinh tế của các tỉnh lân cận nó. Ngoài ra, từ hệ số hồi quy của biến có thể thấy ảnh hưởng của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế địa phương là rất lớn, mức độ ảnh hưởng của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế địa phương đều trên 37%. Sè 137+138/20208 Kinh tÕ vμ qu¶n lý thương mại khoa học Bảng 4: Tác động không gian của ngành du lịch Việt Nam Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu 1ăP W-LNGDP (P) C (P) LNTRAVEL (P) 2007 0.0963463 (0.000) 0.79432 (0.000) 0.3765892 (0.000) 2008 0.091196 (0.000) 0.8830449 (0.000) 0.3954069 (0.000) 2009 0.0845895 (0.000) 1.049738 (0.000) 0.3818636 (0.000) 2010 0.0771822 (0.000) 1.239826 (0.000) 0.3874832 (0.000) 2011 0.0717427 (0.000) 1.365255 (0.000) 0.392766 (0.000) 2012 0.0672328 (0.000) 1.529434 (0.000) 0.3858564 (0.000) 2013 0.0669398 (0.000) 1.650664 (0.000) 0.403833 (0.000) 2014 0.0622373 (0.000) 1.767006 (0.000) 0.3999405 (0.000) 2015 0.0601321 (0.000) 1.867749 (0.000) 0.3898568 (0.000) 2016 0.0577156 (0.000) 1.949724 (0.000) 0.3906293 (0.000) 2017 0.056828 (0.000) 1.978092 (0.000) 0.3997294 (0.000) 2018 0.0554659 (0.000) 2.057587 (0.000) 0.3902282 (0.000) Bảng 3: Kết quả hồi quy Nguồn: Theo tính toán của nhóm nghiên cứu BiӃn OLS SAR SEM HӋ sӕ t P HӋ sӕ z P HӋ sӕ Z P W-LnGDP 0.055 4.60 0.000 Constant 2.206 44.127 0.000 2.058 8.22 0.000 2.236 9.67 0.000 LnTravel 0.527 23.176 0.000 0.390 6.31 0.000 0.391 6.31 0.000 Lambda 0.070 4.61 0.000 5. Kết luận Bài viết sử dụng dữ liệu bảng của 63 tỉnh thành Việt Nam giai đoạn 2007-2018, vận dụng mô hình hồi quy không gian và mô hình phương sai để phân tích hiệu ứng không gian của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế. Kết quả nghiên cứu thu được các kết quả trên các phương diện sau: (1) Thông qua chỉ số Moran’s I và hình LISA có thể thấy ngành du lịch Việt Nam có tính hội tụ và mối quan hệ tương quan không gian dương, các tỉnh thành có ngành du lịch phát triển tập trung chủ yếu ở 2 khu vực là đồng bằng sông Hồng và khu vực Đông Nam. (2) Thông qua mô hình hồi quy không gian có thể thấy hiệu ứng tràn không gian của tăng trưởng kinh tế Việt Nam là không mạnh, sự phát triển kinh tế của khu vực này ảnh hưởng không nhiều đến mức độ phát triển kinh tế của các khu vực lân cận, tuy nhiên mức độ ảnh hưởng của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế địa phương là rất lớn. Hạn chế của bài viết và hướng nghiên cứu trong thời gian tới Mặc dù nghiên cứu đã chỉ ra tác động của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam, tuy nhiên có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến tăng trưởng kinh tế như vốn, nguồn lao động, tiến bộ kỹ thuật, Do vậy, trong thời gian tới nhóm nghiên cứu sẽ bổ sung thêm các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế vào mô hình nhằm đánh giá một cách toàn diện rất mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam.u Tài liệu tham khảo: 1. Anselin L, Spatial econometrics: methods and models [M], Springer, 1988. 2. Anselin L, Spatial econometrics: methods and models [M], Kluwer, Dordecht, 1988. 3. Anselin L, Local indicators of spatial associ- ation - LISA [J], Geographical analysis, 1995, 27(2):93-115. 4. Carlino G., DeFina R. Regional income dynamics [J], Journal of urban economics, 1995, 37(1):88-106. 5. Cliff A., Ord J, Spatial Autocorrelation [M], London: Pion, 1973:12-43. 6. Gang XiaoHong, Li GuoPing, Nghiên cứu hiệu ứng tràn của ngành du lịch đối với tăng trưởng kinh tế [J], Tạp chí đại học kinh tế tài chính giang tây, 2005, (3):57-60. 7. Li HangFei, Tang ChengCai, Xu ShuHui, Zuo PanShi, Nghiên cứu mô hình kinh tế lượng không gian giữa phát triển ngành du lịch và tăng trưởng kinh tế tỉnh Quảng Đông [J], Tạp chí đại học trung sơn, 2012, 51(5):127-131. 8. Mundell R A, Capital mobility and stabiliza- tion policy under fixed and flexible exchange rates [J], Canadian Journal of economics and political sci- ence, 1963, 29(4):487-499. 9. Minh, N.K. and Khanh, P.V. (2014), Expanded Barro Regression in Studying Convergence Problem, American Journal of Operations Research, vol.4, pp.301-310. 10. Phạm Anh Tuấn, Các mô hình kinh tế lượng không gian nghiên cứu hội tụ thu nhập, năng suất và vai trò lan tỏa không gian của FDI, Luận án Tiến sỹ, Trường Đại học Kinh tế quốc dân, 2017. 11 Wu YuWu, Phân tích kinh tế lượng bảng không gian của tăng trưởng kinh tế du lịch và hiệu ứng tràn không gian [J], Tạp chí Du lịch, 2014, (2):16-24. Summary On studying the spatial features of Vietnam’s tourism in the period 2007-2008, the researchers build a spatial data matrix to analyze the spatial impact of Vietnam’s tourism on economic growth. The research results reveal that Vietnam’s tourism is convergent and has spatially positive relationship. The provinces with highly developed tourism center along Red River Delta and the southeast region. Besides, the spatial regression result shows that tourism development of the region has little influ- ence on the neighboring areas’ tourism development while the impact of tourism on the local economic growth is tremendous. 9Sè 137+138/2020 Kinh tÕ vμ qu¶n lý thương mại khoa học