ANALYZING THE CONVERGENCE AND SPATIAL CORRELATION OF LABOR PRODUCTIVITY ACROSS VIETNAMESE PROVINCES DURING THE PERIOD 2010–2022
DOI:
https://doi.org/10.18173/2354-1067.2025-0047Keywords:
labor productivity, sigma convergence, beta convergence, spatial correlation, Moran’s IAbstract
This study assesses convergence and spatial correlation in labor productivity across 63 provinces and municipalities in Vietnam during the 2010–2022 period. Two quantitative approaches are employed: sigma-convergence (σ) and absolute beta-convergence (β). The results indicate that the coefficient of variation in labor productivity declined from 1.25 in 2010 to 0.59 in 2022, reflecting a slow but steady convergence trend. The negative and statistically significant beta coefficient at the 1% level confirms that provinces with lower initial productivity experienced faster growth. Moran’s I analysis reveals a statistically significant positive spatial autocorrelation (I = 0.300; p < 0.01), indicating the presence of productivity clustering, where provinces with similar productivity levels (high or low) tend to be geographically proximate. These findings highlight the critical role of spatial linkages in productivity diffusion, particularly in key economic zones. Therefore, it is essential to design spatially oriented development policies tailored to the specific capacities and geographic positions of each region.
References
[1] Tổng Cục Thống Kê, (2020). Năng suất lao động của Việt Nam giai đoạn 2011-2020: Thực trạng và giải pháp.
[2] Tổng cục Thống kê, (2024). Niên giám Thống kê 2023. Nhà xuất bản Thống Kê, Hà Nội.
[3] Barro RJ, & Sala-i-Martin X, (1992). Covergence. Journal of Political Economy, 100(2), 223–251. DOI: 10.1145/3546931.
[4] Rey SJ, & Montouri BD, (1999). US regional income convergence: A spatial econometric perspective. Regional Studies, 33(2), 143–156. DOI: 10.1080/00343409950122945.
[5] Ezcurra R, & Rapún M, (2006). Regional disparities and national development revisited: The case of Western Europe. European Urban and Regional Studies, 13(4), 355–369. DOI: 10.1177/0969776406068590.
[6] PT Anh, (2009). Tăng trưởng kinh tế và sự hội tụ thu nhập giữa các vùng của Việt Nam. Nghiên Cứu Kinh Tế, 368(1), 34–41.
[7] HĐ Bảo, (2013). Kiểm định giả thuyết hội tụ đối với năng suất nhân tố tổng hợp trong sản xuất nông nghiệp Việt Nam. Tạp Chí Kinh Tế & Phát Triển, 188(2), 56–65.
[8] NV Công, & NV Hưng, (2014). Kiểm định giả thuyết hội tụ có điều kiện ở cấp tỉnh tại Việt Nam trong giai đoạn 2000-2012. Tạp Chí Kinh Tế & Phát Triển, 204(6), 36–41.
[9] TTT Anh, (2017). Kiểm định sự hội tụ beta tuyệt đối giữa các tỉnh thành ở Việt Nam bằng phương pháp hồi quy không gian. Tạp Chí Khoa Học Đại Học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh, 12(1), 70–79.
[10] NM Hải, (2021). Tiếp cận hồi quy không gian phân tích hiệu ứng lan tỏa địa lí đến tăng trưởng các tỉnh, thành Việt Nam giai đoạn 2000-2018. Tạp Chí Kinh Tế và Ngân Hàng Châu Á, 178+179, 84–95.
[11] NT Hồng, NT Hậu, PT Vân, NTT Dương, & NT Quỳnh, (2024). Ứng dụng mô hình hồi quy không gian kiểm định hiện tượng hội tụ thu nhập ở một số nước ASEAN. Tạp Chí Kinh Tế và Phát Triển, 319, 13–23. DOI: 10.33301/jed.vi.1317.
[12] Solow RM, (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 70(1), 65–94.
[13] Romer PM, (1990). Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 98(5), S71–S102. DOI: 10.3386/w3210.
[14] Miller HJ, (2004). Tobler’s first law and spatial analysis. Annals of the Association of American Geographers, 94(2), 284–289.
[15] LeSage JP, & Fischer MM, (2008). Spatial growth regressions: Model specification, estimation and interpretation. Spatial Economic Analysis, 3(3), 275–304. DOI: 10.1080/174217708023537585.
[16] Tổng cục Thống kê, (2020). Dữ liệu tổng hợp kinh tế - xã hội các vùng kinh tế và vùng kinh tế trọng điểm 2010 - 2018. Bộ Kế hoạch – Đầu tư.
[17] Tổng cục Thống kê, (20/04/2025). Năng suất lao động phân theo địa phương 2018 - 2023. https://www.nso.gov.vn/px-web-2/?pxid=V0258&theme
[18] Anselin L, (1995). Local Indicators of Spatial Association - LISA. Geographical Analysis, 27(2), 93–115. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x.
