Tác động của chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh đến kim ngạch xuất khẩu tại Việt Nam

Phạm Khánh Huyền

Trường Đại học Ngoại thương; Email:pkh310803@gmail.com

Nguyễn Phương Ngân

Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội; Email: phuongngannguyenm9@gmail.com

Hồ Tường Quyên

Đại học Cape Breton University; Email: quinnht09@gmail.com

Phạm Thị Liên

Trường Đại học Sư phạm Hà Nội 2; Email: lienpt200495@onbav.edu.vn

Hà Diệp Anh

Trường Đại học Ngoại thương; Email: diepanh1013@gmail.com

Tóm tắt

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế ngày càng mạnh mẽ, nghiên cứu này phân tích tác động của Chỉ số Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) đến kim ngạch xuất khẩu của các tỉnh, thành phố tại Việt Nam trong giai đoạn 2015-2024 dựa trên bộ dữ liệu bảng gồm 560 quan sát. Kết quả thống kê cho thấy PCI có tác động tiêu cực làm giảm 0,091% kim ngạch xuất khẩu. Trong khi đó, kim ngạch nhập khẩu, tỷ giá hối đoái và tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP) đều có tác động tích cực đến xuất khẩu với hệ số tác động lần lượt là 0,764; 23,186 và 0,300. Ngược lại, tỷ lệ đô thị hóa và quy mô lao động không có ý nghĩa thống kê. Kết quả nghiên cứu cho thấy các địa phương cần tiếp tục cải thiện môi trường kinh doanh gắn với các chính sách hỗ trợ trực tiếp hoạt động xuất khẩu, đồng thời phát triển hạ tầng logistics, thúc đẩy nhập khẩu đầu vào phục vụ sản xuất và mở rộng quy mô kinh tế nhằm nâng cao năng lực xuất khẩu.

Từ khóa: Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh, hội nhập quốc tế, kim ngạch xuất khẩu, Việt Nam

Abstract

Against the backdrop of increasingly intensive economic integration, this study examines the impact of the provincial competitiveness index (PCI) on the export value of provinces and centrally governed cities in Viet Nam during the 2015-2024 period, using a panel dataset comprising 560 observations. The statistical results indicate that PCI has a negative effect on export value, reducing it by 0.091%. In contrast, import value, the exchange rate, and gross regional domestic product (GRDP) have positive effects on exports, with estimated coefficients of 0.764, 23.186, and 0.300, respectively. Meanwhile, the urbanization rate and labor force size are not statistically significant. These findings suggest that local governments should continue improving the business environment in conjunction with policies that directly support export activities, while developing logistics infrastructure, facilitating the import of production inputs, and expanding economic scale to enhance export capacity.

Keywords: Provincial competitiveness index, international economic integration, export value, Viet Nam

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong quá trình hội nhập kinh tế quốc tế, xuất khẩu ngày càng giữ vai trò quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế, tạo việc làm và nâng cao năng lực tham gia chuỗi giá trị toàn cầu của Việt Nam. Tuy nhiên, hiệu quả xuất khẩu có sự phân hóa đáng kể giữa các tỉnh, thành phố do khác biệt về quy mô kinh tế, cơ sở hạ tầng, nguồn lao động và chất lượng điều hành của chính quyền địa phương. Trong bối cảnh đó, việc xây dựng môi trường kinh doanh minh bạch, thuận lợi và có khả năng hỗ trợ doanh nghiệp được xem là một trong những điều kiện cần thiết để nâng cao năng lực cạnh tranh và thúc đẩy hoạt động thương mại của từng địa phương.

Theo Liên đoàn Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI), chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) là bộ chỉ số đánh giá chất lượng điều hành kinh tế, mức độ thuận lợi của môi trường kinh doanh và hiệu quả cải cách hành chính của chính quyền các tỉnh, thành phố, qua đó phản ánh mức độ hỗ trợ khu vực kinh tế tư nhân phát triển. Chỉ số này phản ánh nhiều khía cạnh có khả năng ảnh hưởng đến hoạt động của doanh nghiệp như chi phí gia nhập thị trường, khả năng tiếp cận đất đai, tính minh bạch, chi phí không chính thức, chất lượng dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp và tính năng động của chính quyền địa phương.

Về mặt lý thuyết, một địa phương có chất lượng điều hành tốt có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí giao dịch, tiếp cận nguồn lực thuận lợi hơn và mở rộng hoạt động sản xuất, từ đó tạo điều kiện gia tăng xuất khẩu. Tuy nhiên, mối quan hệ này có thể không hoàn toàn đồng nhất giữa các địa phương và chưa được kiểm chứng đầy đủ bằng dữ liệu thực nghiệm cấp tỉnh. Vì vậy, nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá tác động của PCI đến kim ngạch xuất khẩu của các tỉnh, thành phố tại Việt Nam trong giai đoạn 2015-2024.

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) được sử dụng rộng rãi để đánh giá chất lượng điều hành kinh tế và môi trường kinh doanh của chính quyền địa phương tại Việt Nam. Chỉ số này phản ánh mức độ thuận lợi của môi trường kinh doanh thông qua các khía cạnh như chi phí gia nhập thị trường, tính minh bạch, chi phí không chính thức, chất lượng đào tạo lao động và dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp (Malesky, 2012; Malesky et al., 2025). Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy chất lượng điều hành địa phương có mối quan hệ đáng kể với sự phát triển của khu vực doanh nghiệp. Cụ thể, Le và Duy (2021) cho thấy PCI có tương quan tích cực với số lượng doanh nghiệp, lao động và vốn đầu tư tại khu vực Tây Nguyên. Bên cạnh đó, Doan và Vu (2024) sử dụng Mô hình Poisson giả cực đại (Poisson Pseudo-Maximum Likelihood, PPML) và chỉ ra rằng hiệu quả logistics có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến xuất khẩu của Việt Nam, qua đó cho thấy chất lượng môi trường kinh doanh và các điều kiện hỗ trợ thương mại có vai trò quan trọng đối với hoạt động xuất khẩu.

Nhìn chung, các nghiên cứu trước đã khẳng định vai trò của chất lượng điều hành địa phương đối với môi trường đầu tư và phát triển doanh nghiệp. Tuy nhiên, bằng chứng thực nghiệm về tác động trực tiếp của PCI đến kim ngạch xuất khẩu ở cấp tỉnh vẫn còn hạn chế. Đây là khoảng trống đáng chú ý, đặc biệt trong bối cảnh môi trường kinh doanh và hoạt động thương mại của các địa phương có nhiều thay đổi sau đại dịch COVID-19.

Vì vậy, nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng của 63 tỉnh, thành phố trong giai đoạn 2015-2024 để đánh giá tác động của PCI đến kim ngạch xuất khẩu, đồng thời kiểm soát các yếu tố gồm kim ngạch nhập khẩu, tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP), tỷ lệ đô thị hóa, quy mô lao động và tỷ giá hối đoái. Qua đó, nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm về vai trò của chất lượng điều hành địa phương đối với hoạt động xuất khẩu tại Việt Nam.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu và lựa chọn mẫu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng thứ cấp của 63 tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương tại Việt Nam trong giai đoạn 2015-2024. Nguồn số liệu được thu thập từ các cơ quan tổ chức uy tín, bao gồm: PCI từ VCCI (2026); kim ngạch xuất - nhập khẩu từ Cục Hải quan (2026); tỷ giá hối đoái và lãi suất từ Ngân hàng Thế giới (World Bank, 2026); cùng số lượng lao động và tỷ lệ đô thị hóa từ Cục Thống kê (2026). Để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của mô hình ước lượng, tác giả đã tiến hành rà soát, đối chiếu và loại bỏ các quan sát bị khuyết thông tin hoặc không đáp ứng các tiêu chí kỹ thuật trước khi đưa vào phân tích, do đó số quan sát chính thức của mô hình hồi quy là 560 quan sát.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với mô hình hồi quy dữ liệu bảng nhằm đánh giá tác động của PCI đến kim ngạch xuất khẩu của các tỉnh, thành phố tại Việt Nam. Trước khi thực hiện hồi quy, nghiên cứu tiến hành thống kê mô tả nhằm khái quát đặc điểm và mức độ biến động của các biến trong mô hình, đồng thời kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF). Tiếp theo, nghiên cứu thực hiện kiểm định F để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và mô hình tác động cố định (FEM), đồng thời sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Dựa trên kết quả các kiểm định, mô hình REM được lựa chọn làm mô hình hồi quy phù hợp để ước lượng tác động của PCI và các biến kiểm soát đến kim ngạch xuất khẩu.

Mô hình nghiên cứu

Nhằm đánh giá tác động của chỉ số PCI lên kim ngạch xuất của các tỉnh thành ở Việt Nam, tác giả đề xuất sử dụng mô hình hồi quy sau:

lnXK_it = β₀ + β₁ lnPCI_it + β₂ DTH_it + β₃ lnImport_it + β₄ LD_it + β₅ lnTGHD_it + β₆ lnGRDP_it + µ_it

Cụ thể:

- i đại diện cho từng tỉnh trong phạm vi nghiên cứu (64 tỉnh thành); t là từng năm trong khoảng thời gian 2015 – 2024.

- β₀ là hằng số hồi quy.

- β₁ – β₆ là các hệ số hồi quy phản ánh tác động của các biến giải thích đến kim ngạch xuất khẩu.

- lnXK_it là biến phụ thuộc đại diện cho kim ngạch xuất khẩu của tỉnh, thành phố i tại thời điểm t; lnPCI_it là biến độc lập phản ánh chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh.

- β₂ DTH_it, β₃ lnImport_it, β₄ LD_it, β₅ lnTGHD_it, β₆ lnGRDP_it là các biến kiểm soát, lần lượt đại diện cho tỷ lệ đô thị hóa, kim ngạch nhập khẩu, quy mô lao động, tỷ giá hối đoái và tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP).

- µ_it đại diện cho sai số ngẫu nhiên.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Với mục đích đảm bảo độ tin cậy, nghiên cứu kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF). Kết quả tại Bảng 1 cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập và biến kiểm soát dao động trong khoảng từ 1,052 đến 3,561, trong đó hệ số VIF thấp nhất là lnPCI và hệ số VIF cao nhất thuộc về lnGRDP. Giá trị VIF trung bình của mô hình đạt 1,850. Theo Gujarati và Porter (2009), hiện tượng đa cộng tuyến trở nên nghiêm trọng khi hệ số VIF vượt ngưỡng 10. Đối chiếu với kết quả kiểm định, tất cả các biến trong mô hình đều có hệ số VIF nhỏ hơn 10. Vì vậy, mô hình nghiên cứu không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, đảm bảo độ tin cậy của các kết quả ước lượng.

Bảng 1: Kiểm tra đa cộng tuyến

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Bảng 2 thể hiện kết quả thống kê mô tả của các biến trong mô hình. Nhìn chung, quy mô kinh tế và thương mại có sự phân hóa rõ rệt giữa các địa phương trong giai đoạn 2015–2024. Cụ thể, biến phụ thuộc lnXK có giá trị trung bình cao nhất (20,478) và biên độ dao động rất lớn (từ 9,371 đến 24,568), phản ánh khoảng cách lớn về kim ngạch xuất khẩu giữa các tỉnh, thành phố. Xu hướng này cũng tương tự ở hai biến kiểm soát là lnImport và lnGRDP với giá trị trung bình lần lượt là 20,324 và 11,154. Mức độ đô thị hóa (DTH) cũng cho thấy sự chênh lệch đáng kể khi dao động từ 0,098 đến 0,878 (trung bình đạt 0,299). Ngược lại, môi trường vĩ mô và năng lực quản lý thể hiện sự ổn định hơn. Biến độc lập lnPCI đạt mức trung bình 8,730 với độ lệch chuẩn thấp (0,243), cho thấy cách biệt về năng lực cạnh tranh cấp tỉnh là không quá lớn. Cuối cùng, tỷ giá hối đoái (lnTGHD) là biến ổn định nhất trong cả giai đoạn nghiên cứu với độ lệch chuẩn tối thiểu, chỉ 0,032.

Bảng 2: Thống kê mô tả

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp, nghiên cứu lần lượt thực hiện kiểm định F và kiểm định Hausman. Tại Bảng 3, kết quả kiểm định F cho thấy giá trị thống kê F là 116,613 với p-value là 0,000, điều này bác bỏ giả thuyết H₀ dẫn đến mô hình tác động cố định FEM phù hợp hơn so với mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS). Hơn nữa, kết quả kiểm định Hausman có p-value = 0,387 > 0,05, điều này cho thấy sự khác biệt giữa mô hình FEM và mô hình tác động ngẫu nhiên REM không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, mô hình REM được lựa chọn để phân tích. Nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi và đồng thời kiểm soát các cú sốc chung theo thời gian, nghiên cứu sử dụng mô hình REM với sai số chuẩn vững và hiệu ứng cố định theo năm (REM*t) để diễn giải kết quả.

Bảng 3: Lựa chọn mô hình và kết quả hồi quy

*** p < 0,01; ** p < 0,05; * p < 0,1

Nguồn: Kết quả nghiên cứu

Kết quả hồi quy của mô hình REM*t được thể hiện tại Bảng 3. Hệ số R² đạt 0,865, dữ liệu này cho thấy các biến trong mô hình được giải thích khoảng 86,5% sự biến động của kim ngạch xuất khẩu giữa các tỉnh, thành phố trong giai đoạn 2015-2024.

Đối với biến độc lập chính, kết quả hồi quy cho thấy chỉ số PCI có hệ số hồi quy là -0,091 và có mức thống kê ở mức 5% (p

Trong nhóm biến kiểm soát, kim ngạch nhập khẩu (lnImport) có tác động cùng chiều đến kim ngạch xuất khẩu với hệ số hồi quy là 0,764 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p 0,01. Do đó, nghiên cứu chưa đủ bằng chứng để đưa ra kết luận hai yếu tố này ảnh hưởng đến kim ngạch xuất khẩu.

ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP

Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ số PCI có tác động ngược chiều và có ý nghĩa thống kê đến kim ngạch xuất khẩu, trong khi kim ngạch nhập khẩu, tỷ giá hối đoái và GRDP có tác động tích cực. Ngược lại, tỷ lệ đô thị hóa và quy mô lao động chưa thể hiện tác động có ý nghĩa thống kê. Kết quả này không đồng nghĩa với việc cải thiện PCI làm suy giảm xuất khẩu, mà cho thấy sự cải thiện chung về môi trường kinh doanh có thể chưa trực tiếp chuyển hóa thành kết quả xuất khẩu nếu thiếu các chính sách hỗ trợ sản xuất, logistics và kết nối thị trường. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất một số giải pháp sau.

Thứ nhất, các địa phương cần cải thiện PCI theo hướng thực chất và gắn với kết quả đầu tư - xuất khẩu, thay vì chỉ tập trung nâng điểm số tổng hợp. Chính quyền địa phương nên ưu tiên những chỉ số thành phần tác động trực tiếp đến quyết định của nhà đầu tư và hoạt động của doanh nghiệp như tính minh bạch, khả năng tiếp cận đất đai, chi phí thời gian, chi phí không chính thức, tính năng động của chính quyền và chất lượng dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp. Đồng thời, cần xây dựng cơ chế “một cửa” dành riêng cho doanh nghiệp FDI và doanh nghiệp xuất khẩu, hỗ trợ xuyên suốt từ đăng ký đầu tư, cấp phép xây dựng, thủ tục đất đai đến hải quan và chứng nhận xuất xứ.

Thứ hai, chính sách thu hút FDI cần chuyển từ ưu tiên số lượng sang thu hút đầu tư có chọn lọc, tập trung vào các dự án công nghệ cao, công nghiệp hỗ trợ, chế biến - chế tạo và các ngành có khả năng tham gia sâu vào chuỗi giá trị toàn cầu. Các ưu đãi đầu tư nên đi kèm điều kiện về chuyển giao công nghệ, đào tạo lao động, sử dụng nhà cung cấp trong nước, bảo vệ môi trường và đóng góp cho xuất khẩu. Bên cạnh đó, địa phương cần tổ chức các chương trình kết nối giữa doanh nghiệp FDI với doanh nghiệp nội địa, giúp các doanh nghiệp trong nước đáp ứng tiêu chuẩn kỹ thuật và trở thành nhà cung ứng cấp một hoặc cấp hai.

Thứ ba, cần phát triển đồng bộ hạ tầng logistics và thương mại. Các tỉnh nên tăng cường kết nối khu công nghiệp với cảng biển, sân bay, cửa khẩu, trung tâm logistics và hệ thống kho bãi và đồng thời đẩy mạnh số hóa thủ tục hải quan, kiểm tra chuyên ngành và cấp chứng nhận xuất xứ. Việc phối hợp liên tỉnh cũng đặc biệt cần thiết đối với các địa phương không có cảng biển nhưng có hoạt động sản xuất xuất khẩu lớn.

Thứ tư, do nhập khẩu có tác động tích cực đến xuất khẩu, các địa phương cần tạo thuận lợi cho doanh nghiệp nhập khẩu máy móc, công nghệ, nguyên liệu và linh kiện phục vụ sản xuất. Tuy nhiên, chính sách này cần gắn với chiến lược phát triển công nghiệp hỗ trợ để từng bước nâng cao tỷ lệ nội địa hóa, giảm phụ thuộc quá mức vào nguồn cung bên ngoài và tăng giá trị gia tăng trong nước.

Thứ năm, cần mở rộng quy mô kinh tế địa phương thông qua hỗ trợ đổi mới công nghệ, nâng cao năng suất và phát triển cụm ngành. Mặc dù quy mô lao động chưa có ý nghĩa thống kê, địa phương vẫn cần chú trọng chất lượng lao động, đặc biệt là kỹ năng kỹ thuật, ngoại ngữ, quản trị chuỗi cung ứng và thương mại quốc tế. Đồng thời, nên xây dựng hệ thống theo dõi định kỳ mối quan hệ giữa PCI, FDI và xuất khẩu để điều chỉnh chính sách phù hợp với đặc điểm của từng địa phương.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu phân tích tác động của PCI đến kim ngạch xuất khẩu của 63 tỉnh, thành phố Việt Nam giai đoạn 2015–2024, dựa trên 560 quan sát. Kết quả cho thấy PCI có tác động âm đến kim ngạch xuất khẩu với hệ số -0,091%, trong khi kim ngạch nhập khẩu, tỷ giá hối đoái và GRDP có tác động tích cực, với hệ số lần lượt là 0,764; 23,186 và 0,300. Tỷ lệ đô thị hóa và quy mô lao động không có ý nghĩa thống kê.

Kết quả cho thấy cải thiện chất lượng điều hành thông qua PCI chưa đủ để thúc đẩy xuất khẩu nếu thiếu sự hỗ trợ về sản xuất, logistics và kết nối thị trường. Do đó, các địa phương cần tiếp tục cải thiện thực chất PCI, thu hút có chọn lọc FDI công nghệ cao, phát triển hạ tầng logistics, công nghiệp hỗ trợ và nguồn nhân lực, đồng thời tạo thuận lợi cho nhập khẩu máy móc, nguyên liệu phục vụ sản xuất. Những giải pháp này góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh và thúc đẩy xuất khẩu bền vững.

Tài liệu tham khảo:

1. Cục Hải quan. (2026). Thống kê hải quan. https://www.customs.gov.vn/index.jsp?pageId=3521.

2. Doan, T. H., & Vu, L. H. (2024). Effects of logistics performance on Vietnam's exports: A quantitative analysis using the PPML method. Journal of International Economics and Management, 24(1), 1–16. https://doi.org/10.38203/jiem.024.1.0077.

3. General Statistics Office of Vietnam. (2026). General Statistics Office of Vietnam. https://www.nso.gov.vn/.

4. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics (5th ed.). McGraw-Hill.

5. Le, N. P., & Duy, L. V. (2021). Effect of provincial competitiveness index on enterprise attraction in the Central Highlands, Vietnam. PLOS ONE, 16(9), e0256525. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0256525.

6. Malesky, E. J. (2012). The Vietnam Provincial Competitiveness Index: Measuring economic governance for private sector development. Vietnam Competitiveness Initiative & Vietnam Chamber of Commerce and Industry.

7. Malesky, E. J., Pham, N. T., & Phan, T. N. (2025). The Vietnam Provincial Competitiveness Index and Provincial Green Index report: Promoting a business-enabling and environmentally friendly investment climate, 2024 final report. Vietnam Chamber of Commerce and Industry.

8. PCI Vietnam. (2026). Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI). https://pcivietnam.vn/?home.

9. Vietnam Chamber of Commerce and Industry. (2025). PCI data aggregation. https://pcivietnam.vn/en/pci-data.

10. World Bank. (2026). World Bank Open Data. https://data.worldbank.org/indicator/FR.INR.LEND?locations=VN.