Phân tích yếu tố tác động đến tiền lương người lao động

Phân tích yếu tố tác động đến tiền lương người lao động Phân tích yếu tố tác động đến tiền lương người lao động Phân tích yếu tố tác động đến tiền lương người lao động Phân tích yếu tố tác động đến tiền lương người lao động Phân tích yếu tố tác động đến tiền lương người lao động

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG HỒ CHÍ MINH BỘ MƠN TỐN KINH TẾ TIỂU LUẬN MƠN: KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: Phân tích yếu tố tác động đến tiền lương người lao động Họ tên sinh viên : Phan Trâm Anh Mã số sinh viên : 030136200030 Lớp, hệ đào tạo : D07 CHẤM ĐIỂM Bằng số Bằng chữ TP.HỒ CHÍ MINH - NĂM 2021 MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU Kết luận 01 Phần Sơ lược lý thuyết 01 Phương pháp OLS 01 1.1.Nội dung phương pháp 01 1.2.Các giả định mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển 02 Mơ hình hổi quy hai biến dạng log-log, log-lin, lin-log 02 Phần Phân tích yếu tố tác động tiền lương người lao động 04 1.Cơ sở lý thuyết kinh tế phương pháp xử lý số liệu 04 1.1 Cơ sở lý thuyết kinh tế .04 1.2 phương pháp xử lý số liệu 04 2.Kết nghiên cứu 04 2.1 Mơ hình biến định lượng 04 2.2 Mơ hình có biến định tính .07 Kết luận 10 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Các biến số quan sát kỳ vọng dấu Bảng 2.1: Kết hồi qui cho mơ hình Bảng 2.2.1 Kết hồi qui cho mơ hình Bảng 2.2.2 Ước lượng khoảng cho hệ số biến Bảng 2.2.3: Kiểm định White cho mơ hình ban đầu Bảng 2.2.4 Mơ hình khắc phục tượng phương sai sai số thay đổi Bảng 2.2.5 Kiểm định White cho mơ hình khắc phục Bảng 2.2.6 Hệ số phóng đại phương sai Mở đầu Trong thị trường lao động nay, thu nhập hay tiền lương nói mối quan tâm người lao động Trước có nhiều nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương Việc xem xét, phân tích yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương người lao động có tác động đối tượng giới tính khác đánh giá thực trạng thu nhập là tiền đề để xác định sách tiền lương hợp lý nhằm tạo điều kiện khuyến khích lao động cải thiện trình độ thân để nâng cao hiệu lao động Phần 1: Sơ lược lý thuyết Phương pháp OLS Phương pháp hồi qui OLS – Ordinary Least Square gọi phương pháp hồi qui bình phương bé Đây phương pháp hồi qui sử dụng phổ biến rộng rãi nghiên cứu 1.1 Nội dung phương pháp Giả sử ta có mẫu gồm n cặp quan sát Y X, cặp quan sát thứ i có giá trị tương ứng (Yi , Xi ), i= ´,n Khi ta có hàm hồi quy mẫu là: ^ Y i= ^ β1+^ β X i +e i Hình 1.1: Phương pháp OLS SRF Ta cần tìm Ŷi cho gần với giá trị thực Yi nhất, tức phần dư ei = Yi - Ŷi SPR Y Y i eii ui Yˆi Yˆi E(Y/Xi) E(Y/Xi) A X X i nhỏ tốt Mà ∑n i=1 e =∑ n i=1 β − β^ X ) (Y ^ i hàm ^β { ^β ¿ Vì phương pháp OLS yêu cầu tìm ^β { ^β ¿ cho f (β^ , β^ )=> Đây tốn tìm cực trị cho hàm biến Giải tốn tìm cực trị ^ β1, ^ β nghiệm hệ phương trình Giải ^ β1, ^ β2 : 1.2 Các giả định mơ hình hồi qui tuyến tính cổ điển - Giả thiết 1: Các biến giải thích phi ngẫu nhiên tức giá trị chúng cho trước xác định - Giả thiết 2: Kỳ vọng yếu tố ngẫu nhiên ui 0, tức là: E[ui∨ X i ]=0 - Giả thiết 3: Các ui có phương sai (phương sai nhất) σ Var [ui∨X i ]=σ i = - Giả thiết 4: Khơng có tự tương quan u1: cov [ ui ,u j ]=0 ∀i ≠ j - Giả thiết 5: Không tự tương quan ui với Xi: cov (ui , X i )=0 - Định lý Gauss-Markov Nếu giả thiết thỏa mãn, theo định lý Gauss - Markov, ước lượng OLS ước lượng tuyến tính, khơng chệch tốt số ước lượng tuyến tính khơng chệch Mơ hình hồi qui hai biến dạng log-log, log-lin, lin-log β 1+ β log X + ui - Mơ hình dạng log-log: logY= Ý nghĩa hệ số εYX β j : β1 = Nếu j X j tăng 1% yếu tố khác khơng đổi Y tăng βj % β 1+ β X + ui - Mơ hình dạng log-lin: logY= Ý nghĩa hệ số β j cho biết Xj thay đổi đơn Y tăng 100 β j % - Mơ hình dạng lin-log: Y= β 1+ β log X Ý nghĩa hệ số β j Xj + ui tăng 1% Y thay đổi β j /100 đơn vị Phần 2: Phân tích yếu tố tác động đến tiền lương người lao động Cơ sở lý thuyết kinh tế phương pháp xử lý số liệu 1.1 Cơ sở lý thuyết kinh tế Mincer (1958, 1974) Becker (1964) giáo dục đào tạo làm tăng suất cá nhân cách tăng kỹ kiến thức họ Và kiến thức, kỹ làm tăng lợi nhuận cho cá nhân Vì vậy, theo lý thuyết vốn nhân lực giáo dục đào tạo yếu tố quan trọng cho hoạt động kinh tế cá nhân tiền lương người lao động Theo nghiên cứu Lee Lee (2006) cho lao động Hàn Quốc, số năm học có quan hệ đồng biến với thu nhập thời gian học tăng thêm năm tăng thu nhập thêm 2,4% Số năm kinh nghiệm có quan hệ đồng biến với thu nhập, với năm tăng thêm số năm kinh nghiệm tăng thu nhập thêm 3,02% Nghiên cứu cho thấy nam có thu nhập cao nữ 36.69% thị trường lao động Hàn Quốc Đối với nghiên cứu Bhatti (2013) số năm học có quan hệ đồng biến với thu nhập tỷ lệ 4,8% cho liệu lao động Pakistan Đối với số năm kinh nghiệm thu nhập có quan hệ đồng biến, số năm kinh nghiệm tăng thêm năm thu nhập tăng thêm 3,05% Nghiên cứu cho thấy nam có thu nhập nữ 10,44% thị trường lao động Pakistan Bài nghiên cứu em dựa lý thuyết vốn nhân lực nghiên cứu trước để phân tích yếu tố tác động đến tiền lương công nhân, có yếu tố số năm đào tạo, số năm kinh nghiệm, giới tính 1.2 Phương pháp xử lý số liệu Dựa sở lý thuyết xem xét yếu tố tác động đến tiền lương người lao động từ nghiên cứu trước để lập mơ hình Sau lập mơ hình tiến hành xử lý liệu thống kê tiền lương người lao động, số năm đào tạo, số năm kinh nghiệm giới tính phần mềm Eview Số quan sát phục vụ trình nghiên cứu 300 quan sát, biến mơ hình kỳ vọng thể qua Bảng Biến phụ thuộc WAGE: Tiền lương người lao động, đơn vị tính USD/giờ Biến độc lập Kỳ vọng Số năm đào tạo EDUC + Đơn vị tính: USD/giờ Số năm kinh nghiệm EXPER + Đơn vị tính: năm Biến giả: giới tính FEMAL FEMAL=1 nữ - FEMAL=0 nam Bảng 1: Các biến số quan sát kỳ vọng dấu Kết nghiên cứu 2.1 Mơ hình biến định lượng Mơ hình hồi quy tổng thể: WAGE i=β 1+ β EDU Ci + β EXPE R i+ ui Bảng 2.1: Kết hồi quy mơ hình Mơ hình hồi quy mẫu: ^ WAGE i=−17,39+2,52 EDU Ci +0,22 EXPE Ri +e i * Ý nghĩa hệ số ước lượng Biến EDUC - số năm đào tạo: với hệ số hồi qui mang dấu dương nên đồng biến với biến WAGE - Tiền lương người lao động thỏa kỳ vọng Ý nghĩa hệ số biến EDUC - Số năm đào tạo ( β ) cho biết yếu tố khác không đổi số năm đào tạo tăng thêm năm trung bình tiền lương người lao động tăng thêm 2,52 USD/giờ Kết phù hợp với lý thuyết vốn nhân lực, số năm đào tạo yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương người lao động đề cập lý thuyết Biến EXPER - số năm kinh nghiệm: với hệ số hồi qui mang dấu dương (+) nên đồng biến với biến WAGE - Tiền lương người lao động thỏa kỳ vọng Ý nghĩa biến EXPER - Số năm kinh nghiệm ( β ) cho biết yếu tố khác không đổi số năm kinh nghiệm tăng thêm năm trung bình tiền lương người lao động tăng thêm 0,22USD/giờ * Sự phù hợp hàm hồi quy Từ bảng 2.1 thấy khả giải thích mơ hình thơng qua hệ số xác định R 24% Các biến độc lập giải thích 24% cho biến thiên biến phụ thuộc Dựa vào F- statistic Prob( F- statistic) bảng 2.1 tiến hành kiểm định F để kiểm định độ phù hợp hàm hồi qui với mức ý nghĩa 1% Ta có cặp giả thuyết: { H : R =0 H1 :R ≠ { H : Hàm ℎ ồi qui kℎông pℎù ℎ ợp H : Hàm ℎ ồiqui pℎù ℎ ợp P− value =0 Bác bỏ H0 Vậy EDUC có tác động đến WAGE với mức ý nghĩa 1% - Kiểm định hệ số ước lượng biến EDUC { H : β 3=0 H : β3 ≠ { H : EXPER kℎông tác động đến WAGE H : EXPER có tác động đến WAGE Prob = 0,0002 < α =0.01 => Bác bỏ H0 Vậy biến EXPER có tác động đến WAGE với mức ý nghĩa 1% Các biến định lượng EDUC - Số năm đào tạo, EXPER - Số năm kinh nghiệm có tác động đến tiền lương người lao động có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 1% 2.2 Mơ hình có biến định tính Mơ hình hồi qui: WAGE i=α 1+ α EDU Ci +α EXPE R i+ α FEMALE +v i Bảng 2.2.1: Kết hồi quy cho mơ hình Mơ hình hồi qui mẫu: ^ WAGE i=−16,86+2,58 EDU C i+ 0,23 EXPE Ri − 3,46 FEMALE +e i Coefficient Confidence Intervals Date: 11/15/21 Time: 17:26 Sample: 300 Included observations: 300 95% CI Variable Coefficient C EDUC EXPER FEMALE -16.85808 2.581747 0.226715 -3.464374 Low -25.34428 -8.371878 2.058106 3.105388 0.115397 0.338034 -6.357669 -0.571078 Bảng 2.2.2 Ước lượng khoảng cho hệ số biến High Dựa vào bảng 2.2.2 ta thấy số năm kinh nghiệm, số năm đào tạo, chênh lệch tiền lương trung bình người lao động nam nữ thuộc khoảng (6,358; 0,571) (USD/giờ) * Kiểm định phương sai sai số thay đổi cách khắc phục Kiểm định White cho cặp giả thiết: { H : Mơ ℎ ìnℎcó ℎ iệntư ợngpℎ ơngsai sai số đ ồng H : Mơ ℎ ìnℎcó ℎ iệntư ợngpℎ ơngsai sai số tℎay đổi Heteroskedasticity Test: White Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 8.759263 58.22137 92.94962 Prob F(8,291) Prob Chi-Square(8) Prob Chi-Square(8) 0.0000 0.0000 0.0000 Bảng 2.2.3: Kiểm định White cho mơ hình ban đầu Prob.(F- Statistic) = < 0,05 => bác bỏ H0 Vậy mơ hình xảy tượng phương sai sai số thay đổi Khi mơ hình xảy tượng phương sai sai số thay đổi, ước lượng ước lượng không chệch, nhiên khơng cịn hiệu Se( chệch, suy diễn thống kê xây dựng từ ^ βj ^ βj ^ β j ) ước lượng khơng cịn đáng tin cậy Ta khắc phục GLS - bình phương bé tổng quát Xác định biến cần khắc phục biến EDUC chia mơ hình cho EDUC ta mơ hình sau: Dependent Variable: WAGE/(EDUC^0.5) Method: Least Squares Date: 11/16/21 Time: 14:01 Sample: 300 Included observations: 300 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob 1/(EDUC^0.5) EDUC/(EDUC^0.5) EXPER/(EDUC^0.5) FEMALE/(EDUC^0.5) -11.98110 2.282120 0.203965 -3.707290 3.595378 0.225762 0.053275 1.394288 -3.332362 10.10854 3.828554 -2.658912 0.0010 0.0000 0.0002 0.0083 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.140752 0.132043 3.245854 3118.528 -776.8816 2.029883 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 6.137331 3.484014 5.205878 5.255261 5.225641 Bảng 2.2.4 Mơ hình khắc phục tượng phương sai sai số thay đổi Kiểm định White để kiểm tra xem tượng phương sai sai số không đổi khắc phục chưa Kiểm định cho cặp giả thiết: { H : Mơ ℎ ìnℎcó ℎ iệntư ợngpℎ ơngsai sai số đ ồng H : Mơ ℎ ìnℎcó ℎ iệntư ợngpℎ ơngsai sai số tℎay đổi Heteroskedasticity Test: White Null hypothesis: Homoskedasticity F-statistic Obs*R-squared Scaled explained SS 1.976253 11.66858 17.05203 Prob F(6,293) Prob Chi-Square(6) Prob Chi-Square(6) 0.0689 0.0698 0.0091 Bảng 2.2.5 Kiểm định White cho mơ hình khắc phục Kết cho thấy Prob.F(6,293) = 0,07 > 0,05 => nhận H Vậy mô hình khắc phục tượng phương sai sai số thay đổi Kiểm định đa cộng tuyến Variance Inflation Factors Date: 11/15/21 Time: 23:02 Sample: 300 Included observations: 300 Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C EDUC EXPER FEMALE 18.59395 0.070797 0.003199 2.161378 34.95291 27.38545 4.561325 1.909590 NA 1.064577 1.058459 1.012083 Bảng 2.2.6 Hệ số phóng đại phương sai Hệ số VIF biến EDUC = 1,065; EXPER = 1,059; FEMALE= 1,012 nhỏ Có thể khẳng định mơ hình khơng xảy tượng đa cộng tuyến Kết luận Thông qua mô hình hồi qui cho thấy mức độ ảnh hưởng khác đến tiền lương người lao động Mô hình hồi qui cho thấy có khác biệt thu nhập người lao động nam nữ Yếu tố ảnh hưởng nhiều đến tiền lương người lao động số năm đào tạo, sau số năm kinh nghiệm Việc trả lương phù hợp trình độ học vấn yếu tố quan trọng công việc 10 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tống Quốc Bảo (2015), Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập người lao động khu vực dịch vụ Việt Nam, Tạp chí khoa học trường đại học mở thành phố Hồ Chí Minh - Số Nguyễn Quang Dong Nguyễn Thị Minh (2013), Giáo trình kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội Trần Hữu Nghĩa (2008), Đôi điều lý thuyết vốn nhân lực mối quan hệ với giáo dục vốn xã hội, Bản tin đại học Quốc gia Hà Nội số 213 Nguyễn Minh Nhật, Bài giảng Kinh tế lượng, Đại học Ngân hàng, Hồ Chí Minh  ... lao động nay, thu nhập hay tiền lương nói mối quan tâm người lao động Trước có nhiều nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương Việc xem xét, phân tích yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương người lao. .. mức độ ảnh hưởng khác đến tiền lương người lao động Mơ hình hồi qui cho thấy có khác biệt thu nhập người lao động nam nữ Yếu tố ảnh hưởng nhiều đến tiền lương người lao động số năm đào tạo, sau... sở lý thuyết xem xét yếu tố tác động đến tiền lương người lao động từ nghiên cứu trước để lập mơ hình Sau lập mơ hình tiến hành xử lý liệu thống kê tiền lương người lao động, số năm đào tạo,