The impacts of digital transformation on economic growth in provinces in vietnam’s southern key economic region
Bạn đang xem tài liệu "The impacts of digital transformation on economic growth in provinces in vietnam’s southern key economic region", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Tài liệu đính kèm:
- the_impacts_of_digital_transformation_on_economic_growth_in.pdf
Nội dung text: The impacts of digital transformation on economic growth in provinces in vietnam’s southern key economic region
- Journal of Finance – Marketing; Vol. 63, No. 3; 2021 ISSN: 1859-3690 DOI: ISSN: 1859-3690 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU TÀI CHÍNH - MARKETING Số 63 - Tháng 06 Năm 2021 Journal of Finance – Marketing JOURNAL OF FINANCE - MARKETING THE IMPACTS OF DIGITAL TRANSFORMATION ON ECONOMIC GROWTH IN PROVINCES IN VIETNAM’S SOUTHERN KEY ECONOMIC REGION Huynh Thi Tuyet Ngan1, Nguyen Ngoc Tan2* & Nguyen Son Hai3 1Vietnam Maritime Commercial Joint Stock Bank, Vietnam 2Ho Chi Minh City University Off Food Industry, Vietnam 3Nam Viet Investment and Construction Development Joint Stock Company, Vietnam ARTICLE INFO ABSTRACT DOI: This study is conducted to evaluate the impact of digital transformation 10.52932/jfm.vi63.162 on the provinces’ economic growth in Vietnam’s Southern Key Economic Region. The author used the Difference GMM (DGMM) method of Arellano Received: & Bond (1991) to estimate the models with the panel data of 8 provinces in December 22, 2020 Vietnam’s Southern Key Economic Region from 2009 to 2017. The findings Accepted: showed that if the readiness index for IT applications and development May 18, 2021 rises by 1%, the Gross regional domestic product in Vietnam’s Southern Published: Key Economic Region would possibly grow by 0.84%. The reason for this June 25, 2021 rise is the increase in the IT infrastructure indexes and the IT application index in the southern major economic regions. The author proposes Keywords: policy implications for the process of digital transformation in Vietnam’s Digital Southern Key Economic Region based on the research findings. transformation, Economic growth, GDP, DGMM. *Corresponding author: Email: tannn@hufi.edu.vn 43
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 ISSN: 1859-3690 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU TÀI CHÍNH - MARKETING Số 63 - Tháng 06 Năm 2021 Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing JOURNAL OF FINANCE - MARKETING TÁC ĐỘNG CỦA CHUYỂN ĐỔI SỐ ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TẠI CÁC TỈNH TRONG VÙNG KINH TẾ TRỌNG ĐIỂM PHÍA NAM Huỳnh Thị Tuyết Ngân1, Nguyễn Ngọc Tân2* & Nguyễn Sơn Hải3 1Ngân hàng Thương mại Cổ phần Hàng hải Việt Nam 2Trường Đại học Công nghiệp Thực phẩm Thành phố Hồ Chí Minh 3Công ty Cổ phần Phát triển Đầu tư và Xây dựng Nam Việt THÔNG TIN TÓM TẮT DOI: Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá tác động của chuyển đổi số 10.52932/jfm.vi63.162 đến tăng trưởng kinh tế của các tỉnh trong vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Tác giả sử dụng phương pháp GMM sai phân (Difference GMM – Ngày nhận: DGMM) của Arellano & Bond (1991) để ước lượng các mô hình với dữ 22/12/2020 liệu bảng cân bằng của 8 địa phương vùng kinh tế trọng điểm phía Nam trong giai đoạn từ 2009 đến 2017. Kết quả nghiên cứu cho thấy nếu chỉ số Ngày nhận lại: mức độ sẵn sàng cho ứng dụng và phát triển công nghệ thông tin tăng 1% 18/05/2021 thì có khả năng làm tổng sản phẩm nội địa của các địa phương vùng kinh Ngày đăng: tế trọng điểm phía Nam tăng 0,84%. Nguyên nhân của sự gia tăng này bắt 25/06/2021 nguồn từ sự gia tăng của các chỉ số hạ tầng công nghệ thông tin và chỉ số ứng dụng công nghệ thông tin tại các địa phương vùng kinh tế trọng điểm Từ khóa: Chuyển đổi số, phía Nam. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất các hàm ý chính tăng trưởng kinh tế, sách cho quá trình chuyển đổi số tại các địa phương vùng kinh tế trọng tổng sản phẩm nội địa, điểm phía Nam. DGMM. JEL: E10, E22, E64. 1. Đặt vấn đề Internet vạn vật, Chuỗi khối (blockchain), mạng không dây thế hệ mới (5G), tạo ra Trong thập niên vừa qua, các lĩnh vực những công nghệ số quan trọng có nhiều Trí tuệ nhân tạo (AI), Điện toán đám mây, đột phá. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ số (Digital technologies) đang thay đổi cách Chính phủ, doanh nghiệp và người dân *Tác giả liên hệ: tại các quốc gia trên thế giới tương tác với Email: tannn@hufi.edu.vn 44
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 nhau. Khối lượng dữ liệu được tạo ra ngày nghĩa của các học giả được đưa ra liên quan càng tăng, nhiều công nghệ tự động hóa, xử đến chuyển đổi số. Cụ thể: lý dữ liệu đang ngày một thông minh hơn và Theo Demirkan và cộng sự (2016), chuyển đang làm biến đổi xã hội một cách sâu sắc. Chuyển đổi số không chỉ là một xu thế về đổi số là sự chuyển đổi sâu sắc và nhanh công nghệ trên toàn cầu, mà còn tác động vô chóng các hoạt động kinh doanh, quy trình, cùng sâu rộng trên các lĩnh vực của nền kinh năng lực và mô hình kinh doanh để tận dụng tế – chính trị – xã hội. Điều này đặt ra vấn đề những thay đổi và cơ hội do tiến bộ kỹ thuật đó là các quốc gia, doanh nghiệp và cá nhân số mang lại cho xã hội. sẽ phải thích ứng với thực tế mới này, trong Theo Hess và cộng sự (2016), chuyển đổi đó các công nghệ kỹ thuật số sẽ gắn liền với số liên quan đến những thay đổi trong công các hoạt động hàng ngày. Như vậy, mặc dù nghệ kỹ thuật số có thể mang lại mô hình chưa có định nghĩa thống nhất, “Chuyển đổi kinh doanh mới cho các công ty, tạo ra các số” có thể xem là quá trình thay đổi phương sản phẩm dịch vụ mới hoặc thay đổi cơ cấu thức sản xuất, thay đổi phương thức sống và tổ chức sang hình thức tự động hóa các quy làm việc với công nghệ số. trình. Những thay đổi này có thể được quan Trong giai đoạn này, mối quan tâm lớn sát thấy trong nhu cầu ngày càng tăng đối đối với các nhà kinh tế và các nhà hoạch định với các phương tiện truyền thông dựa trên chính sách là tác động của những thay đổi lớn Internet, dẫn đến những thay đổi của toàn bộ trong công nghệ số đến cách thức vận hành mô hình kinh doanh. của nền kinh tế. Đặc biệt, những thay đổi này Như vậy có thể thấy chuyển đổi số là một dự kiến sẽ ảnh hưởng đến tốc độ phát triển thuật ngữ mới và hiện đại trong nghiên cứu. của nền kinh tế, tỷ lệ việc làm và năng suất Thuật ngữ này thường được định nghĩa là: lao động. Nhiều bằng chứng cho thấy chuyển “Tích hợp công nghệ kỹ thuật số vào hoạt động đổi số ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng và kinh doanh dẫn đến những thay đổi trong hoạt phát triển. Cụ thể, chuyển đổi số góp phần động kinh doanh và cung cấp giá trị cho khách thúc đẩy tăng trưởng tổng sản phẩm quốc hàng” (Micic, 2017). Nó cũng đề cập đến nội (GDP) từ 1,4% ở các thị trường mới nổi những chuyển đổi được kích hoạt bởi việc áp và 2,5% ở thị trường Trung Quốc (Kvochko, dụng công nghệ kỹ thuật số vào sản xuất, xử 2013). Tại các quốc gia OECD, 1% tăng trong lý, chia sẻ và chuyển giao thông tin. Nó được chỉ số phát triển hệ sinh thái kỹ thuật sẽ làm xây dựng dựa trên sự phát triển của nhiều tăng 0,13% trong GDP bình quân đầu người công nghệ: mạng viễn thông, công nghệ điện (Katz, 2017). toán, kỹ thuật phần mềm và sự lan tỏa từ việc sử dụng chúng. Trong nghiên cứu này, tác giả đánh giá tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng 2.2. Khái niệm tăng trưởng kinh tế kinh tế của các địa phương trong vùng kinh tế Theo Samuelson và Nordhaus (1985), tăng trọng điểm phía Nam. trưởng kinh tế là sự mở rộng GDP hay sản lượng tiềm năng của một nước. Nói cách 2. Cơ sở lý thuyết khác, tăng trưởng kinh tế diễn ra khi đường giới hạn khả năng sản xuất của một nước 2.1. Khái niệm chuyển đổi số (PPF) dịch chuyển ra phía ngoài. Như vậy, Trong những năm gần đây, chuyển đổi số tăng trưởng kinh tế được xem là sự tăng lên về đã nổi lên như một hiện tượng trong nghiên số lượng của GDP hoặc tổng sản phẩm quốc cứu lý thuyết và thực tiễn. Đã có nhiều định dân (GNP) trong một thời gian nhât định. 45
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Tăng trưởng kinh tế là một trong những 2.3. Các nghiên cứu liên quan vân đề cốt lõi của lý thuyết phát triển kinh tế. Nhiều bằng chứng cho thấy chuyển đổi số Tăng trưởng và phát triển kinh tế là mục tiêu ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng và phát hàng đầu của tât cả các nước trên thế giới, là triển. Việc tiếp cận nhiều hơn với kiến thức thước đo chủ yếu về sự tiến bộ trong mỗi giai và các cơ hội hợp tác kỹ thuật sẽ tạo ra nhiều đoạn của mỗi quốc gia. Thành tựu kinh tế vĩ việc làm, chuyển giao kỹ năng, nâng cao năng mô của một quốc gia thường được đánh giá suất và trách nhiệm giải trình trong chính trị theo những mục tiêu chủ yếu như: ổn định, và kinh doanh (Finger, 2007). Diễn đàn Kinh tăng trưởng kinh tế, công bằng xã hội. Trong tế Thế giới đã xác định lĩnh vực công nghệ đó, tăng trưởng kinh tế là cơ sở để thực hiện thông tin và truyền thông là một trong những hàng loạt vân đề kinh tế, chính trị, xã hội. lĩnh vực chính đóng góp vào tăng trưởng sản Để có được tăng trưởng kinh tế, mỗi quốc lượng. Ngoài ra, chuyển đổi số dự kiến sẽ có gia không nhất thiết phải đi theo cùng một ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP từ 1,4% ở con đường. Theo Samuelson và Nordhaus các thị trường mới ntổi và 2,5% ở thị trường (1985), nước Anh là dẫn đầu nền kinh tế thế Trung Quốc (Kvochko, 2013). Hơn nữa, ở cấp giới trong những năm 1800 bằng cách tiên độ tổng thể nền kinh tế, Katz (2017) ước tính phong trong Cách mạng công nghiệp, phát rằng chỉ số phát triển hệ sinh thái kỹ thuật số minh ra động cơ hơi nước và đường sắt, chú tăng 1% có tiềm năng tăng 0,13% trong GDP trọng tự do thương mại. Trái lại, Nhật Bản bình quân đầu người. Đồng thời, hệ số này tham gia vào cuộc đua tăng trưởng kinh tế đối với các nước OECD lớn hơn các nền kinh muộn hơn. Quốc gia này đã thành công bằng tế mới nổi. cách bắt chước công nghệ nước ngoài và bảo Sabbagh và cộng sự (2013) kết luận rằng sự hộ công nghiệp trong nước chống lại nhập gia tăng 10% trong điểm số hóa của một quốc khẩu, rồi sau đó phát triển trình độ chuyên gia thúc đẩy tăng trưởng GDP bình quân đầu môn tinh xảo trong ngành chế tạo và thiết bị người 0,75%. Tuy nhiên, tác động của chuyển điện tử. đổi kỹ thuật số không giống nhau ở các quốc Mặc dù con đường đi cụ thể của mỗi quốc gia khác nhau. Tại các nền kinh tế phát triển, số gia có thể khác nhau nhưng tất cả các nước hóa cải thiện năng suất và có tác động đo lường tăng trưởng đều có những nguồn gốc chung đối với tăng trưởng. Tuy nhiên, kết quả có thể nhất định. Samuelson và Nordhaus (1985) đã ảnh hưởng đến sự sẵn có của các ngành nghề nêu ra 4 nguồn gốc cho sự tăng trưởng kinh vì công việc có kỹ năng thấp hơn, giá trị gia tế của các quốc gia bao gồm: nguồn nhân lực tăng thấp hơn thường được gửi ra nước ngoài (cung lao động, giáo dục, kỷ luật và động cơ tới các thị trường mới nổi, nơi nhân lực rẻ hơn. khuyến khích), nguồn tài nguyên (đất đai, Ngược lại, các thị trường mới nổi hướng đến khoáng sản, nhiên liệu và chất lượng môi xuất khẩu nhiều hơn và được thúc đẩy bởi các trường), vốn vật chất (máy móc, nhà xưởng, lĩnh vực có thể giao dịch. Họ có xu hướng thu đường xá), công nghệ (khoa học, công nghệ, được nhiều hơn từ tác động của số hóa đối quản lý và ý thức kinh doanh). với việc làm hơn là từ ảnh hưởng của nó đối 46
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 với tăng trưởng. Jiménez và cộng sự (2018) dự vùng kinh tế trọng điểm phía Nam, tác giả xây kiến đến năm 2021, khoảng 60% GDP của các dựng mô hình dựa trên hàm sản xuất Cobb- thị trường mới nổi sẽ có được từ các sản phẩm Douglas. Hàm sản xuất này có dạng: hoặc dịch vụ kỹ thuật số được tạo ra thông qua Y = ALαKβ chuyển đổi kỹ thuật số. Trong đó: Y là sản lượng, α, β lần lượt là các Jain (2018) cho thấy thêm rằng trí tuệ hệ số co giãn của sản lượng theo lao động và nhân tạo có thể tăng thêm 320 tỷ USD cho vốn, A là năng suất các yếu tố tổng hợp, L là Trung Đông vào năm 2030. Khu vực này dự lao động, K là vốn được sử dụng. kiến sẽ thu được 2% tổng lợi ích toàn cầu của trí tuệ nhân tạo vào năm 2030. Con số này Bên cạnh đó, mô hình nghiên cứu cũng tương đương với 320 tỷ USD. Ngoài ra, đóng được phát triển bằng cách sử dụng kết hợp góp của trí tuệ nhân tạo vào tăng trưởng sẽ các lý thuyết tăng trưởng do Romer (1986) và tăng hàng năm trong khoảng 20-34% mỗi Solow (1956) đề xuất: năm trong toàn khu vực. Một lần nữa, lợi ích GRDPit = β0 + β1Kit + β2Lit + εt (1) thu được không giống nhau đối với tất cả các Trong đó: i biểu thị địa phương thứ i, t biểu nước; với tốc độ tăng trưởng nhanh nhất ở thị năm t. Emirates, tiếp theo là Ả Rập Xê Út. Phân tích này dựa trên tình hình hiện tại của khu vực. Nghiên cứu thực nghiệm gần đây được Những lợi ích tiềm năng có thể còn lớn hơn thực hiện bởi Aly (2020) cho thấy chuyển đổi nếu các Chính phủ đầu tư nhiều hơn vào việc kỹ thuật số đóng một vai trò quan trọng trong mở rộng các tiến bộ kỹ thuật sáng tạo và triển việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Do đó, kết khai trí tuệ nhân tạo trên các doanh nghiệp luận rằng biến chuyển đổi số DTit nên được và lĩnh vực. Những tác động đầy hứa hẹn đó đưa vào mô hình tăng trưởng, được thể hiện của trí tuệ nhân tạo đối với các nền kinh tế như sau: của Trung Đông có thể được giải thích thông GRDP = β + β K + β L + β DT + ε (2) qua việc coi trí tuệ nhân tạo như một yếu tố it 0 1 it 2 it 3 it t năng suất mới được bổ sung vào các yếu tố Cuối cùng, biến trễ của tăng trưởng kinh hiện có về lao động, đất đai, vốn và tinh thần tế nên được đưa thêm vào mô hình. Cách làm kinh doanh. Việc coi trí tuệ nhân tạo như một này giúp nghiên cứu có thể xem xét được tác yếu tố sản xuất dựa trên khả năng tự học hỏi động của các biến số độc lập đến biến số phụ của nó, tự phát triển đáng kể theo thời gian, thuộc trong trạng thái động, tức là biến phụ chứ không chỉ là những cỗ máy dựa trên công thuộc chịu tác động của các giá trị trong quá nghệ với mức năng suất và sản lượng cao hơn. khứ của nó. Điều này thường xuyên xảy ra đối với các biến số vĩ mô của nền kinh tế. 3. Phương pháp nghiên cứu GRDPit = β0 + β1GRDP(it – 1) + β2Kit 3.1. Mô hình nghiên cứu (3) + β3Lit + β4DTit + εt Để đánh giá tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng kinh tế của các tỉnh trong 47
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Bảng 1. Tổng hợp các biến trong mô hình nghiên cứu Biến số Ký hiệu Đo lường Kỳ vọng về dấu Nguồn dữ liệu Biến phụ thuộc Tăng trưởng GRDPit Logarit tự nhiên của tổng Niên giám thống kê kinh tế sản phẩm nội địa của địa phương i năm t Biến độc lập Độ trễ tăng GRDP(it – 1) Độ trễ của biến phụ thuộc + Niên giám thống kê trưởng kinh tế Vốn đầu tư Kit Logarit tự nhiên của vốn + Niên giám thống kê đầu tư của địa phương i năm t Vốn nhân lực Lit Logarit tự nhiên của lực + Niên giám thống kê lượng lao động của địa phương i năm t Chuyển đổi số ICT Chỉ số mức độ sẵn sàng + Báo cáo chỉ số cho ứng dụng và phát triển sẵn sàng cho công nghệ thông tin phát triển và ứng HTCN Chỉ số hạ tầng công nghệ + dụng công nghệ thông tin thông tin – truyền HTNL Chỉ số hạ tầng nhân lực + thông Việt Nam công nghệ thông tin UDCN Chỉ số ứng dụng công nghệ + thông tin 3.2. Dữ liệu nghiên cứu tầng nhân lực công nghệ thông tin, Chỉ số ứng Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu thứ cấp được dụng công nghệ thông tin của 8 địa phương thu thập từ các nguồn đáng tin cậy. Cụ thể được thu thập từ Báo cáo chỉ số sẵn sàng cho dữ liệu tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP), phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin – trữ lượng vốn, lực lượng lao động được thu truyền thông Việt Nam qua các năm. thập và tính toán từ niên giám thống kê của 3.3. Phương pháp ước lượng 8 địa phương trong vùng kinh tế trọng điểm phía Nam (bao gồm các địa phương là Bình Nghiên cứu này thực hiện hồi quy các Phước, Bà Rịa – Vũng Tàu, Đồng Nai, Thành mô hình bằng phương pháp GMM sai phân phố Hồ Chí Minh, Long An, Tiền Giang, Tây (Difference GMM – DGMM) của Arellano Ninh, Bình Dương) trong giai đoạn từ 2009 & Bond (1991). Phương pháp này được sử đến 2017. Dữ liệu về chuyển đổi số bao gồm dụng phổ biến trong các ước lượng dữ liệu các chỉ tiêu như Chỉ số mức độ sẵn sàng cho bảng động tuyến tính hoặc các dữ liệu bảng ứng dụng và phát triển công nghệ thông tin, có tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và Chỉ số hạ tầng công nghệ thông tin, Chỉ số hạ tự tương quan. 48
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Các kiểm định độ tin cậy của mô hình đã hiện thông qua kiểm định F. Kiểm định F được tác giả thực hiện bao gồm: sẽ kiểm tra ý nghĩa thống kê cho các hệ số Kiểm định sự tự tương quan của phần dư: ước lượng của biến giải thích với giả thuyết Theo Arellano & Bond (1991), ước lượng H0: tất cả các hệ số ước lượng trong phương GMM yêu cầu có sự tương quan bậc 1 và trình đều bằng 0, do đó để mô hình phù hợp thì phải bác bỏ giả thuyết H . Ngoài ra, kiểm không có sự tương quan bậc 2 của phần dư. 0 Do vậy, khi kiểm định giả thuyết H0: không định Sargan/Hansen còn được sử dụng để kiểm tra giả thuyết H : các biến công cụ là có sự tương quan bậc 1 (kiểm định AR(1)) 0 phù hợp. Khi chấp nhận giả thuyết H nghĩa và không có sự tương quan bậc 2 của phần 0 là các biến công cụ được sử dụng trong mô dư (kiểm định AR(2)), chúng ta bác bỏ H0 hình là phù hợp. ở kiểm định AR (1) và chấp nhận H0 ở kiểm định AR (2) thì mô hình đạt yêu cầu. 4. Kết quả nghiên cứu Kiểm tra tính phù hợp của mô hình và các Kết quả thống kê mô tả đo lường các đại biến đại diện: Tương tự các mô hình khác, lượng đặc trưng đối với các biến nghiên cứu sự phù hợp của mô hình có thể được thực được thể hiện ở bảng 2. Bảng 2. Kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình Giá trị Sai số Giá trị Giá trị Biến quan sát trung bình chuẩn nhỏ nhất lớn nhất Tăng trưởng kinh tế 90.737,05 110.880,3 8.856,62 449.227 Vốn đầu tư 55.865,75 83.464,74 6.031,36 428.684 Vốn nhân lực 1.284,427 1.080,493 487,268 4.323,635 Chuyển đổi số Chỉ số mức độ sẵn sàng 0,47141 0,12010 0,0609 0,6956 Chỉ số hạ tầng CNTT 0,44097 0,14385 0,13 0,79 Chỉ số hạ tầng nhân lực CNTT 0,61110 0,12386 0,21 0,84 Chỉ số ứng dụng CNTT 0,47344 0,13795 0,13 0,78 Kết quả thống kê mô tả cho thấy tổng chỉ số mức độ sẵn sàng cho ứng dụng và phát sản phẩm trên địa bàn bình quân tại các địa triển công nghệ thông tin (ICT) là 47,14%. phương vùng kinh tế trọng điểm phía Nam Sử dụng phần mềm STATA với dữ liệu trong giai đoạn 2009 – 2017 là 90737 ngàn tỷ bảng cân bằng của 8 địa phương vùng kinh đồng. Trong giai đoạn 2009 – 2017, bình quân tế trọng điểm phía Nam giai đoạn thời gian tổng vốn đầu tư và lực lượng lao động của các từ 2009 tới 2017 để ước lượng các mô hình đã địa phương lần lượt là 55.865 ngàn tỷ đồng và trình bày ở phần 3. Kết quả ước lượng các mô 1.284 ngàn người. Trong khi đó, bình quân hình được trình bày trong bảng bên dưới: 49
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Bảng 3. Kết quả ước lượng các mô hình về tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng kinh tế tại các địa phương vùng Kinh tế Trọng điểm phía Nam Biến quan sát Mô hình 1 Mô hình 2 Mô hình 3 Mô hình 4 Tăng trưởng kinh tế (trễ 1) 0,43452 0,50098* 0,84208 0,98064 Vốn đầu tư -0,48244 -0,48760 -0,55425 -10,12537 Vốn nhân lực 3,63227 3,20914 1,72403 5,01980 Chuyển đổi số Chỉ số mức độ sẵn sàng 0,84103* Chỉ số hạ tầng CNTT 0,70979 Chỉ số hạ tầng nhân lực CNTT -0,73504 Chỉ số ứng dụng CNTT 0,92918 AR (1) p-value 0,021 0,031 0,090 0,000 AR (2) p-value 0,207 0,458 0,185 0,975 Hansen p-value 0,518 0,449 0,423 0,897 Number of groups 8 8 8 8 Number of instruments 7 6 6 6 Second stage F-test p-value 0,000 0,000 0,000 0,000 Ghi chú: Kết quả ước lượng mô hình tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng kinh tế của các địa phương vùng kinh tế trọng điểm phía Nam được thực hiện với phương pháp DGMM. AR (1), AR (2) p-value là giá trị p-value của kiểm định sự tương quan bậc 1 và bậc 2 của phần dư. Hansen p-value là giá trị p-value của kiểm định Hansen về sự phù hợp của các biến công cụ trong mô hình. Second stage F-test p-value là giá trị p-value của kiểm định F về sự phù hợp của mô hình. Giá trị sai số chuẩn được đặt trong dấu ngoặc đơn (). Ký hiệu: , , * biểu thị có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10%. Kết quả ước lượng ở bảng 3 cho thấy các các mô hình đảm bảo độ tin cậy để tiến hành mô hình có giá trị p-value của kiểm định AR phân tích. (1) nhỏ hơn mức ý nghĩa 10% và có giá trị Kết quả ước lượng cho thấy hệ số hồi quy p-value của kiểm định AR (2) lớn hơn mức của biến ICT đại diện cho chuyển đổi số là ý nghĩa 10%. Do đó mô hình có sự tự tương 0,841 mang giá trị dương và có ý nghĩa thống quan bậc 1 nhưng không có sự tự tương quan kê cao ở mức 10%. Như vậy, chuyển đổi số có bậc 2 của phần dư. Đồng thời, kiểm định tác động tích cực đến tăng trưởng tổng sản Hansen của mô hình có giá trị p-value lớn phẩm nội địa của các địa phương vùng kinh hơn mức ý nghĩa 10%, tức là các biến công cụ tế trọng điểm phía Nam. Kết quả này tương được sử dụng trong mô hình là phù hợp. Mặt đồng với các nghiên cứu của Finger (2007), khác, giá trị p-value của kiểm định F cũng Kvochko (2013), Katz (2017). Cụ thể, nếu chỉ nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%, cho thấy mô hình số mức độ sẵn sàng cho ứng dụng và phát là phù hợp. Bảng 3 cũng cho thấy một ràng triển công nghệ thông tin tăng 1% thì có khả buộc khác khi sử dụng phương pháp DGMM năng làm tổng sản phẩm nội địa của các địa cũng được thỏa mãn là số biến công cụ không phương vùng kinh tế trọng điểm phía Nam được vượt quá số nhóm quan sát. Như vậy, tăng 0,84%. 50
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 Bên cạnh đó, bảng 3 cũng cho thấy hệ số – Kết quả nghiên cứu cho thấy hạ tầng hồi quy của các biến HTCN và UDCN lần công nghệ thông tin có tác động tích cực đến lượt là 0,7098 và 0,9292 mang giá trị dương tổng sản phẩm nội địa của các địa phương và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 5%. Như vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Do đó, vậy, nếu chỉ số hạ tầng công nghệ thông tin và các địa phương trong vùng kinh tế trọng điểm chỉ số ứng dụng công nghệ thông tin gia tăng phía Nam cần phải có chính sách khuyến cũng sẽ làm gia tăng tổng sản phẩm nội địa khích doanh nghiệp đầu tư và phát triển, của các địa phương vùng kinh tế trọng điểm kinh doanh công nghệ mới. Khuyến khích phía Nam. Tuy nhiên, hệ số hồi quy của biến các doanh nghiệp viễn thông trong vùng chú HTNL không có ý nghĩa thống kê cho thấy trọng hoàn thiện mạng truyền thông di động chỉ số hạ tầng nhân lực công nghệ thông tin 4G, bảo đảm cung cấp dịch vụ ổn định, đồng không có tác động đến tổng sản phẩm nội địa thời có kế hoạch tiếp cận, phát triển mạng di của các địa phương vùng kinh tế trọng điểm động 5G; đáp ứng nhu cầu internet kết nối phía Nam. Kết quả này cho thấy, nguồn nhân vạn vật trong thời gian sớm nhất. lực công nghệ thông tin hiện tại chưa đáp ứng – Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy ứng với nhu cầu phát triển chuyển đổi số và chưa dụng công nghệ thông tin có tác động tích cực đóng góp được cho sự phát triển kinh tế. đến tổng sản phẩm nội địa của các địa phương vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Do đó, Ngoài các biến số đại diện cho chuyển đổi các địa phương trong vùng kinh tế trọng điểm số, kết quả bảng 3 cũng cho thấy hệ số hồi quy phía Nam cần đẩy mạnh hơn nữa hoạt động của biến K trong các mô hình đều mang giá ứng dụng công nghệ thông tin trong các cơ trị dương và có ý nghĩa thống kê cao. Kết quả quan, đơn vị. Tiếp tục đẩy mạnh công tác cổ này cho thấy vốn đầu tư có tác động tích cực phần hoá các doanh nghiệp viễn thông nhằm đến tổng sản phẩm nội địa của các địa phương tạo động lực để cạnh tranh giảm giá cước dịch vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Kết quả vụ viễn thông giúp nâng cao khả năng truy cập này phù hợp với các lý thuyết tăng trưởng do của người dân. Romer (1986) và Solow (1956) đề xuất, kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Cành (2021). Mặc dù kết quả nghiên cứu không tìm thấy Nghiên cứu không tìm thấy tác động rõ nét bằng chứng về tác động có ý nghĩa thống kê của vốn nhân lực đến tổng sản phẩm nội địa của lực lượng lao động đến tổng sản phẩm của các địa phương vùng kinh tế trọng điểm nội địa của các địa phương vùng kinh tế trọng phía Nam. Đây cũng là kết quả khá tương điểm phía Nam. Tuy nhiên, việc phát triển đồng với việc chỉ số hạ tầng nhân lực công nguồn nhân lực phù hợp với định hướng nghệ thông tin không có tác động đến tổng chuyển đổi số của vùng là cần thiết. Để làm sản phẩm nội địa của các địa phương vùng được điều này, các địa phương cần nâng cao kinh tế trọng điểm phía Nam. nhận thức, kỹ năng của việc ứng dụng công nghệ thông tin trong đời sống của người dân, 5. Hàm ý chính sách nhất là đội ngũ cán bộ, công viên chức trong Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả hệ thống chính trị tại địa phương. Bên cạnh đề xuất các hàm ý chính sách cho quá trình đó, cần có kế hoạch đào tạo, bồi dưỡng nguồn chuyển đổi số nhằm gia tăng tổng sản phẩm nhân lực chất lượng cao nhằm đáp ứng yêu nội địa của các địa phương vùng kinh tế trọng cầu của quá trình chuyển đổi số toàn diện điểm phía Nam. Cụ thể: trong thời gian tới. 51
- Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing Số 63 – Tháng 6 Năm 2021 TÀI LIỆU THAM KHẢO Aly, H. (2020). Digital transformation, development and productivity in developing countries: is artificial intelligence a curse or a blessing? Review of Economics and Political Science. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277-297. org/10.2307/2297968 Demirkan, H., Spohrer, J.C., & Welser, J.J. (2016). Digital innovation and strategic transformation. IT Profesional, 18(6), 14-18. Finger, G. (2007). Digital Convergence and Its Economic Implications. Development Bank of Southern Africa. Hess, T., Matt, C., Benlian, A., Wiesboeck, F. (2016). Options for formulating a digital transformation strategy. MIS Quarterly Executive, 15(2), 123-139. Nguyễn Thị Cành (2021). Đo lường chất lượng tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Tạp Chí Nghiên cứu Tài chính – Marketing, 1(61). Jain, S. (2018). US $320 billion by 2030?: The potential impact of AI in the Middle East, PwC. pwc.com/m1/en/publications/documents/economic-potential-ai-middle-east.pdf Jiménez, A., & Zheng, Y. (2018). Tech hubs, innovation and development. Information Technology for Development, 24(1), 95-118. DOI: 10.1080/02681102.2017.1335282 Katz, R. (2017). Social and Economic Impact of Digital Transformation on the Economy. International Telecommunication Union. Kvochko, E. (2013). Five ways technology can help the economy. Retrieved July 12, 2018, from World Economic Forum: economy/ Micic, L. (2017). Digital transformation and its influence on GDP.Economics, 5(2), 135-147. Romer, P. M. (1986). Increasing Returns and Long-Run Growth. Journal of Political Economy, 94(5), 1002- 1037. Sabbagh, K., Friedrich, R.O.M.A.N., El-Darwiche, B.A.H.J.A.T., Singh, M.I.L.I.N.D., & Koster, A.L.E.X. (2013). Digitization for economic growth and job creation: regional and industry perspective. The global information technology report, 2013, 35-42. Samuelson, P. A., & Nordhaus, W. D. (1985). Economics (12th ed.). New York : McGraw-Hill. Solow, R. M. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65-94. 52