GIỚI THIỆU
Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Tháng 8 năm 2012 báo chí và các trang mạng 1 đã đăng nhiều ý kiến về vấn đề thời gian làm việc và tiền lương của giáo viên phổ thông Nhìn chung, báo chí phản ánh một nhận thức chung trong giới giáo viên phổ thông (GVPT) là các GVPT làm việc nhiều, hưởng mức lương không đảm bảo được mức sống, hưởng lương thấp so với một số nghề nghiệp khác trong xã hội, lương giáo viên không xứng đáng với công ăn học Báo chí cũng đăng tải các nhận định rằng vấn đề đãi ngộ giáo viên có tầm quan trọng ảnh hưởng quyết định đến hiệu quả đào tạo giáo viên, chất lƣợng giáo viên, và chất lƣợng giáo dục phổ thông nói chung
Việc thảo luận về chính sách lao động và tiền lương của giáo viên phổ thông cần không chỉ thông tin về nhận thức của giáo viên mà còn phải so sánh với các nghề nghiệp khác Câu hỏi đặt ra là liệu giáo viên phổ thông có thực sự làm việc nhiều giờ hơn so với các lao động khác và liệu họ có nhận lương thấp hơn không Hai vấn đề này có thể được làm sáng tỏ thông qua phân tích dữ liệu về lao động và việc làm trên toàn quốc.
Vấn đề lương giáo viên có đủ sống hay không là một lĩnh vực nghiên cứu chính sách khác mà tôi không thể đề cập trong bài viết này Thay vào đó, tôi sẽ tập trung vào việc xem xét liệu mức lương của giáo viên có xứng đáng với công sức và học vấn của họ hay không.
Kinh tế học nghiên cứu mối quan hệ giữa giáo dục và thu nhập thông qua đầu tư vào vốn con người, với trọng tâm là suất sinh lợi của việc học.
Báo Kiến Thức đã đăng bài viết "Một nửa giáo viên hối hận vì nghề đã chọn", trong khi Báo Giáo dục và Thời đại đề cập đến việc "Cải cách công tác đào tạo, bồi dưỡng giáo viên phổ thông" Ngoài ra, báo điện tử của Đảng Cộng sản Việt Nam cũng có những bài viết liên quan đến vấn đề này.
Giải pháp đồng bộ nhằm nâng cao chất lượng công tác đào tạo và bồi dưỡng giáo viên phổ thông đang được bàn luận trên nhiều phương tiện truyền thông Báo Tuổi Trẻ nêu ra vấn đề bất ổn trong đào tạo giáo viên, trong khi Báo Sài Gòn Giải Phóng nhấn mạnh cần đảm bảo 60% thời lượng đào tạo nghiệp vụ sư phạm Đồng thời, Báo Giáo Dục Online cũng đề cập đến việc nâng cao chất lượng đào tạo giáo viên phổ thông Theo ước tính từ Viện Việc Đi Học, suất sinh lợi từ việc đi học là một trong những kết quả quan trọng của hàm thu nhập Mincer, được phát triển từ những năm 1958 và 1974.
So sánh suất sinh lợi từ việc học giữa giáo viên phổ thông (GVPT) và những người lao động có trình độ tương đương trong các ngành nghề khác sẽ cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về việc liệu GVPT có đang nhận mức lương thấp hơn so với giá trị của kiến thức và kỹ năng mà họ đã đầu tư hay không.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là ước lượng suất sinh lợi từ việc đi học của giáo viên phổ thông (GVPT) so với suất sinh lợi của lao động có trình độ trung cấp chuyên nghiệp trở lên trong các ngành nghề khác Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết sẽ thảo luận và đưa ra các gợi ý chính sách nhằm cải thiện vấn đề lương cho giáo viên phổ thông.
Câu hỏi nghiên cứu
Câu hỏi nghiên cứu chính của đề tài là liệu suất sinh lợi từ việc đi học của giáo viên phổ thông (GVPT) có khác biệt về mặt ý nghĩa thống kê so với suất sinh lợi từ việc học của những người lao động có cùng trình độ nhưng làm các công việc khác hay không.
Nội dung nghiên cứu
Nội dung nghiên cứu của đề tài là:
Chọn mẫu từ dữ liệu Khảo sát Mức sống Hộ gia đình năm 2008 và 2010 để xây dựng mô hình và tiến hành ước lượng, kiểm định các giả thuyết thống kê Dựa trên các kết quả định lượng, thảo luận về các gợi ý chính sách mà không đi sâu vào các khuyến nghị cụ thể.
Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu của đề tài tập trung vào suất sinh lợi cá nhân mà không xem xét suất sinh lợi xã hội Đề tài sử dụng phương pháp hàm thu nhập Mincer để phân tích dữ liệu Nguồn số liệu được sử dụng là từ Điều tra Mức sống Hộ gia đình (VHLSS) năm 2008 và 2010.
Cấu trúc luận văn
Chương 2 Cơ sở lý thuyết
Chương 3 Mô tả số liệu
Chương 4 Kết quả ước lượng
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Hàm thu nhập – vốn con người của Mincer
Năng lực và phẩm chất của mỗi cá nhân không chỉ phụ thuộc vào yếu tố bẩm sinh mà còn chủ yếu được hình thành qua quá trình học tập và rèn luyện Các nhà kinh tế học cho rằng, quá trình học tập này là những chi tiêu cần thiết để xây dựng các tài sản tích lũy trong con người, từ đó tạo ra dịch vụ trong tương lai (Schultz 1972).
Vốn con người, được định nghĩa là tài sản phục vụ sản xuất tích tụ trong con người, đóng vai trò quan trọng như các nguồn vốn vật chất khác Theo Schultz (1972), vốn con người là nguồn gốc của thu nhập trong tương lai, khẳng định giá trị của việc đầu tư vào giáo dục và kỹ năng.
Đầu tư vào vốn con người bao gồm việc học tập, theo học đại học, và đào tạo tại nơi làm việc, cùng với các hình thức khác Giống như các hoạt động đầu tư vật chất, đầu tư vào vốn con người chỉ được thực hiện khi lợi nhuận kỳ vọng từ đầu tư vượt qua lãi suất thị trường.
Phương pháp phân tích chi phí và lợi ích trong đầu tư vào vốn con người, như giáo dục phổ thông và đào tạo nhân viên, cho thấy suất sinh lợi từ đầu tư này được xác định bằng tỷ suất chiết khấu r, cân bằng giá trị hiện tại của chi phí đầu tư với giá trị hiện tại của lợi nhuận bị bỏ qua (Becker, 1975, tr 47).
Hiện nay, phương pháp phân tích chi phí và lợi nhuận ít được áp dụng để tính suất sinh lợi của giáo dục Thay vào đó, các nghiên cứu thực nghiệm thường ước tính suất sinh lợi từ việc học thông qua hàm thu nhập – vốn con người của Mincer Hàm này ban đầu được thể hiện dưới dạng: ln Y s = ln Y 0 + rs (2.1).
Với Y s : thu nhập hàng năm của một người có s năm đi học
Theo nghiên cứu của Mincer (1974), thu nhập hàng năm của một người không đi học được so sánh với suất sinh lợi từ việc đi học Để thể hiện ảnh hưởng của việc tích lũy kinh nghiệm và kỹ năng sau thời gian học tập đến thu nhập, hàm thu nhập – vốn con người của Mincer đã được phát triển thành công thức ln E t = ln E 0 + rs + t - t 2.
Tổng thu nhập hàng năm của một người lao động được xác định bởi nhiều yếu tố, bao gồm số năm đi học (s) và số năm kinh nghiệm làm việc (t) Cụ thể, E t là tổng thu nhập hàng năm của người lao động, trong khi E 0 là thu nhập của người không đi học Suất sinh lợi từ việc học được ký hiệu là r Nếu kinh nghiệm làm việc bắt đầu ngay sau khi hoàn tất việc học, thì số năm kinh nghiệm t sẽ bằng độ tuổi hiện tại (A) trừ đi số năm học (s) và độ tuổi bắt đầu đi học (b), tức là t = A - s - b.
Dấu của hệ số ước lượng của biến số năm đi học được kỳ vọng là dấu dương do
Mối quan hệ giữa số năm đi học và tiền lương cho thấy ảnh hưởng tích lũy của giáo dục lên năng suất lao động (Mincer 1974) Hệ số ước lượng của số năm đi học được coi là suất sinh lợi từ giáo dục, giả định rằng các cá nhân có năng lực bẩm sinh tương tự Hệ số của số năm kinh nghiệm làm việc dự kiến có dấu dương, trong khi hệ số của số năm kinh nghiệm bình phương dự kiến có dấu âm Thời gian làm việc được xem như là đầu tư vào tích lũy kinh nghiệm và vốn con người, có tác động tăng thu nhập, nhưng tốc độ gia tăng thu nhập sẽ giảm dần theo thời gian (Nguyễn Xuân Thành, 2006).
Mô hình Mincer dựa trên một số giả định quan trọng: (1) Trị số đo lường thu nhập phản ánh đầy đủ lợi nhuận từ đầu tư; (2) Chi phí duy nhất cho việc học là thu nhập bị bỏ qua; (3) Thời gian học tách biệt với thời gian làm việc; (4) Độ dài thời gian làm việc trong cuộc đời không phụ thuộc vào độ dài thời gian học; (5) Việc học xảy ra trước khi đi làm; (6) Nền kinh tế ở trạng thái dừng, không có tăng trưởng năng suất và tiền lương (Bjorklund, Kjellstrom 2000, tr.195-197).
Suất sinh lợi của việc đi học không chỉ được nghiên cứu ở cấp độ cá nhân mà còn có thể mở rộng ra cấp độ xã hội để giải quyết các nhiệm vụ nghiên cứu khác nhau Để ước tính suất sinh lợi ở cấp độ xã hội, cần tính đến các chi phí ngoài chi phí cá nhân cho việc học, đồng thời lợi ích cũng phải bao gồm các yếu tố ngoại tác của giáo dục Hơn nữa, suất sinh lợi của giáo dục có thể được ước tính từ cách tiếp cận vĩ mô, trong đó mỗi quốc gia được xem như một quan sát, với thu nhập trung bình và số năm đi học trung bình là các yếu tố quan trọng (Psacharopoulos và Patrinos 2004, tr 2).
3,13) Bảng 2.1 minh họa tóm lược các xu hướng tiếp cận khác nhau trong ước tính suất sinh lợi của việc đi học
Bảng 2.1 Tiếp cận ƣớc tính suất sinh lợi
Bản chất các lợi ích
Cơ sở dữ liệu Kết quả thực nghiệm Phương pháp, cách tiếp cận
Dữ liệu vi mô Suất sinh lợi cá nhân
Suất sinh lợi xã hội quy mô hẹp
Chiết khấu đầy đủ Hàm thu nhập của Mincer
Tổng chi phí Tài khoản tiền tệ quốc gia
Dữ liệu vĩ mô Đóng góp cho tăng trưởng
Kế toán tăng trưởng trong phạm vi quốc gia Hồi quy bảng dữ liệu xuyên quốc gia
Vi mô, vĩ mô kết hợp
Lợi ích phi thị trường Ngoại tác Định giá ngẫu nhiên
Lý thuyết tăng trưởng mới
Suất sinh lợi của việc đi học là một chỉ số quan trọng trong chính sách công, phản ánh năng suất của giáo dục (Psacharopoulos, Patrinos, 2004) Nó không chỉ là yếu tố cần thiết trong các vấn đề phát triển và bình đẳng xã hội mà còn đóng vai trò trung tâm trong các mô hình kinh tế vi mô liên quan đến tích lũy nguồn vốn con người (Belzil, 2006) Do nhu cầu tham khảo từ các nhà làm chính sách, ngày càng nhiều chính phủ và tổ chức tài trợ cho các nghiên cứu về suất sinh lợi của giáo dục, nhằm hướng dẫn các quyết định chính sách vĩ mô trong cải cách giáo dục (Psacharopoulos, Patrinos, 2004).
Một số nghiên cứu thực nghiệm sử dụng hàm Mincer
2.2.1 Các nghiên cứu quốc tế
Suất sinh lợi của việc đi học có thể được hiểu ở cả cấp độ cá nhân và xã hội, với các phương pháp ước tính sử dụng dữ liệu vi mô hoặc vĩ mô Mỗi nghiên cứu về suất sinh lợi của giáo dục đều đề cập đến các bối cảnh và đối tượng khác nhau, từ đó giải thích các vấn đề chính sách khác nhau Để giải quyết các nhiệm vụ nghiên cứu này, nhiều dạng hàm thu nhập đã được phát triển, trong đó phổ biến nhất là hàm ước tính suất sinh lợi từ việc đạt được các bằng cấp ở các cấp học khác nhau, được thể hiện qua công thức: lnW i = α + β p D p + β s D s + β u D u + γ 1 EX i - γ 2 Ex i 2.
D là biến giả mà chỉ số dưới của nó biểu thị trình độ học vấn, biến cơ sở là người không có trình độ tiểu học;
EX là số năm kinh nghiệm làm việc
Nghiên cứu của Psacharopoulos và Patrinos (2004) là một công trình toàn diện, bao gồm cả lý thuyết và thực nghiệm Phần hồi cứu tài liệu cung cấp cái nhìn tổng quát về kết quả và phân loại xu hướng nghiên cứu từ hàng trăm công trình trước đó Phần thực nghiệm ước tính suất sinh lợi xã hội, cá nhân và gộp chung từ các bằng cấp tiểu học, trung học và đại học ở nhiều quốc gia và khu vực khác nhau, đồng thời tính toán trên toàn cầu Nghiên cứu áp dụng phương trình 2.3 để ước lượng suất sinh lợi từ việc đi học.
Theo nghiên cứu, suất sinh lợi cá nhân từ bằng tiểu học, trung học và đại học ở Việt Nam lần lượt là 11,0%, 4,0% và 3,0% (năm 1992), thấp hơn nhiều so với các quốc gia đang phát triển khác như Trung Quốc (18,0%, 13,0%, 15,0% năm 1993) và Bolivia (20,0%, 6,0%, 19,0% năm 1990) So với khu vực châu Á (20,0%, 15,8%, 18,2%), khu vực OECD (13,4%, 11,3%, 11,6%) và toàn cầu, các trị số suất sinh lợi của Việt Nam cũng rất hạn chế.
Theo nghiên cứu của Psacharopoulos và Patrinos (2004), tỷ lệ đầu tư vào vốn con người của xã hội chỉ đạt 26,6%, 17,0% và 19,0%, cho thấy mức đầu tư này còn thấp hơn so với yêu cầu cần thiết Hai tác giả nhấn mạnh rằng cần có chính sách công nhằm khuyến khích và thúc đẩy đầu tư vào vốn con người, đặc biệt là để hỗ trợ các gia đình có thu nhập thấp thực hiện những đầu tư quan trọng này.
Nhiều nghiên cứu đã phát triển các dạng hàm Mincer khác nhau nhằm ước lượng suất sinh lợi từ giáo dục bằng cách thêm các biến giả vào phương trình Nghiên cứu của Yong, Heng, Thangavelu và Wong (2007) tại Singapore tập trung vào sự khác biệt suất sinh lợi giữa việc học lấy bằng cao đẳng kỹ thuật và bằng đại học Nghiên cứu này sử dụng phương trình Mincer cơ bản, phương trình Mincer cho các bằng cấp ở các cấp học khác nhau, và phương trình Mincer với các biến giả để so sánh hai xu hướng học tập này.
Theo ước lượng từ phương trình Mincer cơ bản, suất sinh lợi cho mỗi năm học ở Singapore năm 2004 là 13,7% Đặc biệt, mỗi năm học hoàn thành bằng đại học tăng tỷ lệ tiền lương lên 18,7% Khi phân tích theo các ngành học, các ngành kỹ thuật cho thấy suất sinh lợi cao hơn so với ngành nghệ thuật Ngoài ra, suất sinh lợi từ các ngành học có bằng đại học cũng cao hơn so với các ngành không có bằng Các tác giả kết luận rằng trong bối cảnh chuyển đổi sang nền kinh tế tri thức, giáo dục sẽ tiếp tục là một kênh đầu tư hấp dẫn cho cá nhân.
Nghiên cứu ước lượng suất sinh lợi của các ngành học cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa ngành giáo dục và các lĩnh vực khác Theo nghiên cứu của Daly, Lewis, Corliss và Heaslip, suất sinh lợi cá nhân của bằng đại học 4 năm ngành giáo dục đạt 11,0% cho nam và 10,0% cho nữ, chỉ cao hơn so với các ngành khoa học nhân văn và kiến trúc Ngành nha khoa, kinh tế, công nghệ thông tin, luật và thương mại có suất sinh lợi cao nhất, từ 17,0% đến 20,0% Đối với bằng thạc sỹ, ngành giáo dục có suất sinh lợi 6,0% cho nam và 13,0% cho nữ, thấp hơn so với điều dưỡng (13,0%) và khoa học nhân văn Kết quả này cho thấy việc học sau đại học có thể là một sự đầu tư hấp dẫn cho những người theo ngành giáo dục, mặc dù suất sinh lợi của bằng đại học không cao Sự khác biệt giữa suất sinh lợi của bằng đại học và sau đại học sẽ được tôi chú ý trong nghiên cứu của mình.
Nghiên cứu ước tính suất sinh lợi từ việc đi học ở Hoa Kỳ, Italia và Canada đã bổ sung các biến giả như giới tính, nghề quản lý và chuyên gia, nơi cư trú tại thành phố lớn, làm việc trong khu vực công, cùng các biến tương tác để phân tích ảnh hưởng của các yếu tố này lên suất sinh lợi Mô hình nghiên cứu được thiết lập như sau: lny = b0 + b1s + b2x + b3x² + b4dl + b5dng + b6dw + a1z1 + a2z2 + a3z3 + e, trong đó y là thu nhập từ lao động, s là số năm đi học, x là số năm kinh nghiệm làm việc, dl là biến giả nơi cư trú, dng là biến giả khu vực làm việc, và dw là biến giả loại nghề nghiệp Các biến z1, z2, z3 đại diện cho ảnh hưởng kết hợp giữa việc học và nghề nghiệp, nơi cư trú, khu vực làm việc.
Kết quả ƣớc lƣợng suất sinh lợi của việc đi học của Hoa Kỳ là 7,50% (số liệu năm
Theo số liệu năm 1994, tỷ lệ sinh lợi ở Canada là 4,30%, trong khi Italia ghi nhận 4,20% vào năm 1995 Đặc biệt, những người làm nghề quản lý và chuyên gia trong khu vực tư, sống tại các thành phố lớn, có suất sinh lợi ước lượng lên đến 8,70% đối với phụ nữ Italia và hơn 9,00% đối với nam giới Italia cũng như công dân Hoa Kỳ và Canada (De Bartolo 1999).
2.2.2 Các nghiên cứu về Việt Nam
Nghiên cứu của Moock, Patrinos và Venkataraman (1998) đánh dấu sự trở lại của việc ước tính suất sinh lợi giáo dục tại Việt Nam sau một thời gian dài gián đoạn kể từ nghiên cứu của Stroup và Hargrove năm 1969, vốn chỉ tập trung vào miền Nam Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ Điều tra Mức sống Dân cư Việt Nam (VLSS) 1992-1993 và áp dụng các phương trình 2.2 và 2.3, với biến phụ thuộc là logarit tiền lương tháng, nhằm phân tích tác động của giáo dục đến thu nhập.
Theo nghiên cứu của Moock, Patrinos và Venkataraman (1998), logarit số giờ làm việc mỗi tuần được xem như một yếu tố bù đắp trong phương trình hồi quy Kết quả cho thấy suất sinh lợi từ việc học tập ở Việt Nam ước tính đạt 4,80%, với hệ số xác định R² là 11,2% Đặc biệt, suất sinh lợi từ bằng tiểu học ước tính là 13,4%, trong khi bằng trung học đạt 32,5%, và bằng học nghề có suất sinh lợi cao hơn.
20,7%, và bằng đại học là 43,7%, với R 2 là 12,4% Nếu hồi quy riêng, suất sinh lợi của việc đi học ở miền bắc là 8,20% với R 2 là 11,3%, miền nam là 7,80% với R 2 là 17,7%
Các tác giả cho rằng suất sinh lợi của Việt Nam hiện thấp hơn mức trung bình toàn cầu, có thể do số liệu bị ảnh hưởng bởi chính sách trong quá khứ, khi nhiều sinh viên tốt nghiệp trung học và đại học được phân công vào khu vực công Họ dự đoán rằng suất sinh lợi sẽ tăng khi cải cách thị trường tiếp tục diễn ra, đặc biệt là ở nhóm người trẻ tuổi Điều này cũng tương đồng với kinh nghiệm của các nền kinh tế đã chuyển đổi mạnh mẽ sang cơ chế thị trường.
Nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới dựa trên dữ liệu VLSS 1992-1993 và 1997-1998 nhằm đánh giá tác động của tiền lương đến bất bình đẳng và tăng trưởng thu nhập trong giai đoạn phát triển nhanh sau cải cách thị trường tại Việt Nam Kết quả cho thấy suất sinh lợi từ mỗi năm học tăng thêm là 2,90% vào năm 1993 và 5,00% vào năm 1998, được đánh giá là thấp so với các quốc gia đang phát triển khác ở Châu Á, Châu Phi và Châu Mỹ Latin trong thập niên 1980 Hệ số xác định R² của hồi quy trong nghiên cứu này cũng thấp, chỉ đạt 4,00% cho năm 1993 và 8,00% cho năm 1998 (Gallup 2002, tr.7).
Nghiên cứu của Nguyễn Xuân Thành (2006) dựa trên dữ liệu VLSS 2002 cho thấy suất sinh lợi từ việc đi học ở Việt Nam ước tính đạt 7,30%, với R² hiệu chỉnh là 17,0% Nghiên cứu áp dụng phương trình 2.2, trong đó biến phụ thuộc là tiền lương một giờ lao động dưới dạng logarit, đồng thời xem xét các biến giả liên quan đến giới tính, địa bàn cư trú và việc làm trong lĩnh vực nông nghiệp.
Xây dựng mô hình ƣớc lƣợng
2.3 Xây dựng mô hình ƣớc lƣợng
2.3.1 Xây dựng mô hình xuất phát từ phương trình Mincer cơ bản Để ước tính và so sánh suất sinh lợi của GVPT với những người lao động làm các công việc khác, tôi sẽ tiến hành hồi quy dữ liệu theo mô hình hàm thu nhập – vốn con người (phương trình 2.2, còn gọi là phương trình Mincer cơ bản) Biến phụ thuộc là tiền lương 12 tháng làm công việc chính dưới dạng logarit Các biến độc lập được giữ nguyên nhƣ mô hình Mincer cơ bản: ln(lương năm) = β 0 + β 1 Số năm đi học + -
Sau khi thực hiện các hồi quy theo phương trình 2.5, tôi đã so sánh trị số β1 giữa kết quả hồi quy dữ liệu giáo viên phổ thông (GVPT) và dữ liệu của những người lao động khác Nếu kết quả cho thấy sự khác biệt về suất sinh lợi của việc đi học giữa hai nhóm, tôi sẽ xây dựng một mô hình mới để kiểm tra xem liệu yếu tố "giáo viên phổ thông" có làm giảm ảnh hưởng của việc học lên tiền lương hay không Mô hình được đề xuất là: ln(lương năm) = β0 + β1 Số năm đi học +
2 + β 4 GVPT + β 5 GVPT * Số năm đi học (2 6)
Trong mô hình mới, biến phụ thuộc được sử dụng là logarit của tiền lương 12 tháng Các biến độc lập bao gồm các yếu tố từ phương trình 2.2, biến giả cho công việc giáo viên phổ thông, và biến tương tác để đo lường ảnh hưởng của yếu tố GVPT đến suất sinh lợi từ việc học Danh sách các biến độc lập trong mô hình 2.6 được thể hiện trong bảng 2.2.
Tôi đã tập hợp các quan sát từ giáo viên phổ thông (GVPT) và những người lao động đã qua đào tạo làm các công việc khác, sau đó tiến hành hồi quy dữ liệu theo mô hình mới (phương trình 2.6) Dấu và giá trị của hệ số biến tương tác sẽ cho thấy tác động thuận hay nghịch của việc là GVPT đối với suất sinh lợi của việc đi học P-value của biến tương tác sẽ xác định ý nghĩa thống kê của tác động này, phản ánh sự tăng hoặc giảm suất sinh lợi từ việc học của các giáo viên phổ thông.
Tiếp theo, tôi sẽ tiến hành các kiểm định để kiểm tra sai số thiếu biến, đánh giá mức độ mạnh của hiện tượng đa cộng tuyến, và phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi nhằm xác định tính thích hợp của mô hình mới được xây dựng.
Tôi sẽ bổ sung vào phương trình 2.6 các biến giả liên quan đến nơi cư trú và giới tính, cùng với các biến tương tác để phân tích tác động của nơi cư trú và giới tính đối với suất sinh lợi của việc học.
Mô hình 2.6 trở thành mô hình 2.7 nhƣ sau: ln (lương năm) = β 0 + β 1 Số năm đi học + -
2 + β 4 GVPT + β 5 GVPT * Số năm đi học+ β 6 Nơi cư trú + β 7 Nơi cư trú * Số năm đi học+ β 8 Giới tính + β 9 Giới tính * Số năm đi học (2.7)
Tôi đã thực hiện hồi quy dữ liệu theo mô hình mới (phương trình 2.7) để phân tích tác động của nơi cư trú và giới tính lên suất sinh lợi của việc đi học Hệ số của biến tương tác sẽ cho thấy tác động thuận hay nghịch, trong khi P-value sẽ xác định ý nghĩa thống kê của tác động này Kết quả phản ánh sự thay đổi suất sinh lợi từ việc học của các đối tượng khác nhau về giới tính và nơi cư trú.
Bảng 2.2 Các biến độc lập đƣa vào mô hình 2.6 và 2.7
Biến Định nghĩa Đơn vị tính
Hệ số Dấu kỳ vọng
Số năm đi học Số năm đi học của cá nhân đƣợc quan sát năm β 1 + Kinh nghiệm làm việc
Số năm kinh nghiệm làm việc của cá nhân đƣợc quan sát năm β 2 +
Kinh nghiệm làm việc bình phương
Bình phương số năm kinh nghiệm làm việc của cá nhân đƣợc quan sát năm β 3 -
Là biến giả về công việc chính là GVPT (có = 1, không = 0) β 4 +
Giáo viên phổ thông_Số năm đi học
Là biến tương tác đo lường tác động của yếu tố “giáo viên phổ thông” lên suất sinh lợi của việc đi học β 5 -/+
Nơi cƣ trú (*) Là biến giả về nơi cƣ trú (thành phố lớn =
1, thành phố nhỏ, nông thôn = 0) β 6 +
Nơi cƣ trú_Số năm đi học (*)
Là biến tương tác đo lường tác động của yếu tố “nơi cƣ trú” lên suất sinh lợi của việc đi học β 7 +
Giới tính (*) Là biến giả về giới tính (Nữ = 1, nam = 0) β 8 - Giới tính_Số năm đi học (*)
Là biến tương tác đo lường tác động của yếu tố “giới tính” lên suất sinh lợi của việc đi học β 9 -
Ghi chú: Biến có dấu (*) chỉ có trong mô hình 2.7
2.3.2 Xây dựng mô hình xuất phát từ phương trình Mincer ước tính suất sinh lợi cho các bằng cấp ở các cấp học khác nhau
Phương trình Mincer ước tính suất sinh lợi cho các bằng cấp ở các cấp học khác nhau, nhưng trong nghiên cứu này, tôi tập trung vào ảnh hưởng của bằng cấp đại học và sau đại học đối với tiền lương của giáo viên phổ thông Để làm điều này, tôi đã điều chỉnh phương trình 2.3 thành phương trình 2.8, trong đó biến phụ thuộc là logarit của tiền lương hàng năm Các biến giả được sử dụng để xác định việc sở hữu bằng đại học hoặc sau đại học, với biến cơ sở là không có bằng đại học Phương trình được thể hiện như sau: ln (lương năm) = β 0 + β 1 Đại học + β 2 Sau đại học + β 3 Kinh nghiệm làm việc – β 4 Kinh nghiệm làm việc 2 (2.8).
Sau khi thực hiện hồi quy theo phương trình 2.8, tôi so sánh các trị số β1, β2 từ dữ liệu GVPT với các trị số tương ứng từ dữ liệu của những người lao động có trình độ khác Nếu kết quả hồi quy và kiểm định cho thấy suất sinh lợi từ bằng đại học và sau đại học của GVPT khác biệt có ý nghĩa thống kê so với những lao động khác, tôi sẽ xây dựng mô hình mới để xem xét liệu yếu tố “giáo viên phổ thông” có tác động làm giảm ảnh hưởng của việc sở hữu bằng đại học và sau đại học lên tiền lương hay không.
Mô hình đƣợc xây dựng nhƣ sau: ln(lương năm) = β 0 + β 1 Đại học + β 2 Sau đại học + β 3 Kinh nghiệm làm việc - β 4
Kinh nghiệm làm việc 2 + β 5 GVPT + β 6 GVPT * Đại học + β 7 GVPT *
Biến phụ thuộc trong nghiên cứu này là tiền lương 12 tháng được biểu diễn dưới dạng logarit Các biến độc lập bao gồm kinh nghiệm làm việc, kinh nghiệm làm việc bình phương, và các biến giả liên quan đến việc có bằng đại học và bằng sau đại học Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét biến giả cho công việc chính là giáo viên phổ thông, cùng với các biến tương tác nhằm đo lường ảnh hưởng của yếu tố giáo viên phổ thông lên suất sinh lợi của các bằng cấp này Thông tin chi tiết về các biến độc lập được trình bày trong bảng 2.3.
Tôi đã tập hợp các quan sát từ giáo viên và những người lao động đã qua đào tạo, sau đó thực hiện hồi quy theo mô hình mới (phương trình 2.9) Dấu và giá trị của hệ số biến tương tác sẽ chỉ ra tác động tích cực hay tiêu cực của việc là giáo viên lên suất sinh lợi từ việc sở hữu bằng cấp P-value của biến tương tác sẽ cho biết liệu tác động này có ý nghĩa thống kê hay không, phản ánh sự thay đổi trong suất sinh lợi của giáo viên có bằng đại học hoặc sau đại học.
Tôi sẽ tiến hành kiểm tra sai số thiếu biến, đo lường mức độ mạnh của hiện tượng đa cộng tuyến, và phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi để xác nhận tính thích hợp của mô hình mới Các kết quả hồi quy trong quá trình xây dựng mô hình sẽ được trình bày chi tiết trong chương 4.
Bảng 2.3 Các biến độc lập trong mô hình 2.8 và 2.9
Biến Định nghĩa Đơn vị tính
Hệ số Dấu kỳ vọng Đại học Là biến giả về bằng cấp cao nhất là bằng đại học (có = 1, không = 0) β 1 +
Sau đại học Là biến giả về bằng thạc sỹ hoặc tiến sỹ
Kinh nghiệm làm việc của cá nhân đƣợc quan sát năm β 3 +
Kinh nghiệm làm việc bình phương năm β 4 -
GVPT (*) Là biến giả về công việc chính là GVPT
Giáo viên phổ thông_Đại học
Là biến tương tác đo lường tác động của yếu tố “Giáo viên phổ thông” lên suất sinh lợi của việc có bằng đại học β 6 -/+
Giáo viên phổ thông_Sau đại học (*)
Là biến tương tác đo lường tác động của yếu tố “Giáo viên phổ thông” lên suất sinh lợi của việc có bằng sau đại học β 7 -/+
Ghi chú: Biến có dấu (*) chỉ có trong mô hình 2.9
MÔ TẢ SỐ LIỆU
Nguồn dữ liệu
Đề tài sử dụng dữ liệu từ Khảo sát Mức sống Hộ gia đình (VHLSS) năm 2008 và 2010 Năm 2008, mẫu khảo sát gồm 36.756 hộ gia đình từ 3.063 xã/phường, thu thập dữ liệu từ 38.253 cá nhân Năm 2010, mẫu được chọn từ Tổng Điều tra Dân số nhà ở năm 2009, qua hai bước: chọn 3.063 địa bàn (734 thành thị và 2.329 nông thôn) bằng phương pháp ngẫu nhiên hệ thống, sau đó chọn 15 hộ gia đình tại mỗi địa bàn (12 hộ chính thức và 3 hộ dự phòng), thu thập dữ liệu từ 37.012 cá nhân.
Tiến trình chọn mẫu
Từ cơ sở dữ liệu VHLSS năm 2008 với 38.253 quan sát và năm 2010 với 37.012 quan sát, tôi đã lựa chọn những người lao động làm công ăn lương, những người có việc làm và nhận tiền lương trong thời gian khảo sát Các tiêu chí bao gồm thông tin đầy đủ về tuổi, giới tính, trình độ, mô tả ngành nghề, sản phẩm của công việc trong 12 tháng qua, thời gian làm việc và thu nhập Những người được chọn sẽ được phân thành ba nhóm khác nhau.
Nhóm thứ nhất gồm các giáo viên phổ thông, với bốn điều kiện chọn lọc dữ liệu Thứ nhất, giáo viên phải đang giảng dạy tại các trường tiểu học, trung học cơ sở hoặc trung học phổ thông; hiệu trưởng và hiệu phó không nằm trong nhóm này do đặc điểm công việc khác biệt Thứ hai, giáo viên phải có trình độ trung học chuyên nghiệp trở lên, nhằm đáp ứng yêu cầu chuẩn hóa đội ngũ giáo viên tiểu học đã được ngành giáo dục đặt ra từ lâu Thứ ba, độ tuổi của giáo viên phải từ 20 đến 59 tuổi, đảm bảo họ có trình độ tối thiểu 12+2 và tuân thủ quy định nghỉ hưu theo luật Lao động Cuối cùng, mức lương hàng tháng phải từ 1.004.000 đồng trở lên (theo số liệu năm 2008) và từ 1.375.000 đồng trở lên (theo số liệu năm 2023).
Yêu cầu loại trừ giáo viên hợp đồng dạy các môn năng khiếu chưa đủ điều kiện tuyển dụng chính thức được đặt ra nhằm đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy cao của dữ liệu Những điều kiện này giúp chọn lọc thông tin một cách hiệu quả.
Nhóm thứ hai bao gồm những người làm công ăn lương đáp ứng ba điều kiện: có công việc chính không phải là giáo viên phổ thông, có trình độ từ trung học chuyên nghiệp trở lên và độ tuổi từ 20 đến 59.
Nhóm thứ ba bao gồm những người làm công ăn lương với ba tiêu chí: đầu tiên, họ không làm công việc giáo viên phổ thông; thứ hai, họ đã học dưới 14 năm; và thứ ba, độ tuổi của họ nằm trong khoảng từ 15 đến 59.
Việc lựa chọn mẫu nghiên cứu từ một cơ sở dữ liệu lớn không chỉ đảm bảo cỡ mẫu lớn và tính ngẫu nhiên mà còn giúp đại diện cho toàn bộ dân số quốc gia một cách tiết kiệm Trong nghiên cứu này, tôi sử dụng các mẫu có số quan sát từ 300 đến trên 5.000, phân bổ rộng rãi trên 62, 63 hoặc 64 tỉnh/thành phố Những mẫu này rất khó để tập hợp và không thể thu thập thông tin nếu thực hiện khảo sát tự tổ chức.
Việc lựa chọn mẫu tách biệt ba nhóm đối tượng trong nghiên cứu này phù hợp với thiết kế so sánh thời gian làm việc, tiền lương và suất sinh lợi của giáo viên phổ thông (GVPT) với các lao động khác trong xã hội Phân tích chủ yếu tập trung vào việc so sánh giữa nhóm GVPT và những người lao động đã qua đào tạo.
Phương pháp và công cụ thu thập dữ liệu
Theo Phương án Khảo sát Mức sống Hộ gia đình, cuộc khảo sát được thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp tại nhà các hộ gia đình đã chọn Các điều tra viên sẽ phỏng vấn chủ hộ và các thành viên, ghi chép thông tin vào phiếu đã chuẩn bị sẵn Bảng hỏi được thiết kế chi tiết và quy trình phỏng vấn được quy định chặt chẽ nhằm giảm thiểu sai sót trong quá trình điều tra.
Dữ liệu thu thập bao gồm địa chỉ hộ gia đình, thông tin nhân khẩu học như tuổi, giới tính, dân tộc, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thời gian làm việc và thu nhập của từng thành viên trong hộ, cùng với các vấn đề liên quan khác.
Một số câu hỏi giúp thu thập thông tin về việc làm, thời gian làm việc, thu nhập trong Khảo sát Mức sống Hộ gia đình năm 2008 nhƣ sau:
Trong 12 tháng qua, (Ông / Bà) có làm việc gì để tạo ra thu nhập, bao gồm việc làm để nhận tiền lương tiền công, tham gia với hộ hoặc tự làm các hoạt động sản xuất kinh doanh dịch vụ không?
Công việc nào chiếm nhiều thời gian nhất của (Ông / Bà) trong 12 tháng qua?
Tên cơ quan / đơn vị (Ông / Bà) (nếu có), và mô tả nhiệm vụ, sản phẩm chính của cơ quan/đơn vị nơi (Ông / Bà) làm công việc đó?
(Ông / Bà) làm việc này bao nhiêu tháng trong 12 tháng qua?
(Ông / Bà) làm việc này bao nhiêu ngày trong 30 ngày qua?
Trung bình (Ông / Bà) đã làm việc này mỗi ngày bao nhiêu giờ?
(Ông / Bà) làm việc này bao nhiêu năm?
(Ông / Bà) làm việc cho Nhà nước, hay tổ chức, cá nhân nào?
Trong 12 tháng qua, (Ông / Bà) đã nhận được bao nhiêu tiền lương tiền công kể cả hiện vật từ công việc này?
Ngoài tiền lương, (Ông / Bà) còn nhận thêm tiền mặt và giá trị hiện vật từ các khoản như lễ tết, trợ cấp xã hội, trợ cấp thai sản, tiền lưu trú khi đi công tác trong và ngoài nước, cùng với các khoản hỗ trợ khác.
Bài viết này trình bày các câu hỏi điều tra liên quan đến công việc chính, bao gồm bản chất công việc, thời gian làm việc và thu nhập Công việc chính được xác định là công việc chiếm nhiều thời gian nhất trong ngày Các câu hỏi sẽ được lặp lại để khảo sát công việc phụ thứ nhất (nếu có) Đối với công việc phụ thứ hai, điều tra sẽ ngắn gọn hơn, chỉ tập trung vào thu nhập từ công việc đó mà không đi sâu vào chi tiết từng khoản thu.
Công cụ Khảo sát Mức sống Hộ gia đình đã thu thập thông tin phù hợp với yêu cầu dữ liệu của đề tài, đặc biệt là về thu nhập của các thành viên trong hộ Thông tin này rõ ràng về mức thu nhập và phân loại theo nguồn thu, bao gồm thu nhập từ tiền lương (công việc chính và phụ) và từ các hoạt động tự sản xuất kinh doanh Ngoài ra, thời gian làm việc cũng được phân biệt rõ giữa công việc chính và các công việc phụ.
Trong nghiên cứu, các vấn đề về đạo đức, tự nguyện tham gia và bảo mật thông tin của người tham gia được đảm bảo nghiêm ngặt Dữ liệu địa chỉ hộ gia đình đã được mã hóa để tránh lạm dụng thông tin nhạy cảm Tuy nhiên, một hạn chế đáng tiếc là Khảo sát Mức sống Hộ gia đình không cung cấp thông tin về ngành học của người lao động, điều này làm hạn chế khả năng phân tích của nghiên cứu, một vấn đề thường gặp khi sử dụng dữ liệu thứ cấp.
Mô tả mẫu
3.4.1 Công việc chính của những người tham gia trong nghiên cứu
Theo phần công cụ thu thập dữ liệu, công việc chính được điều tra trong cơ sở dữ liệu VHLSS là loại công việc chiếm nhiều thời gian nhất của người lao động Bài viết này tập trung vào việc phân tích dữ liệu liên quan đến công việc chính.
Nhóm giáo viên phổ thông (GVPT) bao gồm những người có nhiệm vụ chính là giảng dạy tại các trường phổ thông, với số liệu năm 2008 ghi nhận 354 giáo viên, trong đó có 143 giáo viên tiểu học, 123 giáo viên trung học cơ sở, 39 giáo viên trung học phổ thông và 49 giáo viên tại các trường phổ thông đa cấp Các giáo viên này đang sinh sống và làm việc tại 62 tỉnh/thành phố, với khoảng 10 người ở mỗi thành phố lớn và một vài đại diện tại các tỉnh Đến năm 2010, số lượng GVPT tăng lên 359 người, giữ nguyên cơ cấu thành phần và phân bố địa bàn tương tự.
Nhóm lao động đã qua đào tạo gồm 1.412 người vào năm 2008 và 1.717 người vào năm 2010, phân bố không đồng đều trên 64 tỉnh thành, phụ thuộc vào sức hút lao động do tăng trưởng kinh tế Hà Nội có 145 người, Thành phố Hồ Chí Minh có 132 người, trong khi Trà Vinh chỉ có 2 người (năm 2008) Những lao động này đảm nhận nhiều vị trí khác nhau, từ nhân viên đến chuyên viên, chuyên gia và quản lý, làm việc trong 79 ngành nghề khác nhau, bao gồm sản xuất, kinh doanh, dịch vụ và văn hóa xã hội, tại cả khu vực công và tư.
Nhóm những người lao động chưa qua đào tạo bao gồm 5.055 người (số liệu năm
Tính đến năm 2010, có 5.237 người trong nhóm này, phân bố không đồng đều trên 64 tỉnh/thành Họ chủ yếu tập trung ở các thành phố lớn và khu công nghiệp, cũng như ở các vùng nông thôn nơi có nhu cầu lao động làm thuê trong nông nghiệp.
Theo số liệu năm 2008, Thành phố Hồ Chí Minh có 273 người lao động chưa qua đào tạo, Đồng Nai có 167 người và An Giang cũng có 167 người Hai ngành tập trung đông nhất những lao động này là nông nghiệp và dịch vụ liên quan với 774 người, và xây dựng với 981 người Cụ thể, lao động giản đơn trong nông lâm nghiệp và dịch vụ có 1.211 người, lao động giản đơn bán hàng và làm dịch vụ có 822 người, thợ chế biến lương thực, thực phẩm, đồ gỗ, hàng dệt may, da giày có 625 người, và thợ xây dựng có 572 người.
3.4.2 Trình độ học vấn của những người tham gia trong nghiên cứu
3.4.2.1 Bằng cấp cao nhất của những người tham gia trong nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, nhóm lao động chưa qua đào tạo cho thấy rằng trong số 10 người, có 2 người không có bằng cấp, 3 người có bằng tiểu học, 3 người có bằng trung học cơ sở và 2 người có bằng trung học phổ thông Khoảng 10% trong số họ sở hữu bằng học nghề, tuy nhiên, tất cả đều có thời gian học tập dưới 14 năm.
Theo số liệu năm 2008, tỷ lệ sở hữu bằng đại học và sau đại học của những người lao động đã qua đào tạo trong các công việc khác cao hơn so với giáo viên phổ thông (GVPT) Tuy nhiên, đến năm 2010, GVPT lại có tỷ lệ sở hữu bằng đại học và thạc sĩ cao hơn nhóm lao động khác Đáng lưu ý, không có GVPT nào có bằng tiến sĩ trong cả hai năm 2008 và 2010 (Xem bảng so sánh tỷ lệ sở hữu bằng đại học và sau đại học ở phụ lục 3).
3.4.2.2 Số năm đi học của những người tham gia trong nghiên cứu
Số năm đi học là yếu tố quan trọng trong việc so sánh suất sinh lời của giáo dục, được tính bằng tổng số năm học và thời gian hoàn thành bằng cấp cao nhất Để phân tích, tôi chỉ so sánh số năm đi học giữa nhóm giáo viên và nhóm lao động đã qua đào tạo, do nhóm chưa qua đào tạo có số năm đi học thấp hơn Đầu tiên, cần xác định xem phân bố điểm số có chuẩn hay không, với skewness gần 0 và kurtosis gần 3 Tôi sử dụng kiểm định sktest để kiểm tra giả thuyết H0 về sự tiến gần của các trị số này tới phân phối chuẩn Biểu đồ histogram sẽ minh họa hình dạng của phân bố điểm số Nếu không có phân phối chuẩn, trung vị sẽ được dùng thay cho trung bình và độ lệch chuẩn Cuối cùng, kiểm định phi tham số Wilcoxon rank sum test hoặc Kruskal-Wallis sẽ xác định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê hay không.
Theo dữ liệu năm 2008, số năm đi học của giáo viên phổ thông (GVPT) và người lao động đã qua đào tạo đều không phân phối chuẩn, với skewness lần lượt là 0,71 và 0,81, cùng kurtosis là 5,97 và 4,03 (p < 0,001) Trung vị số năm đi học của cả hai nhóm đều là 15 năm Kết quả kiểm định Wilcoxon rank sum cho thấy nhóm GVPT có số năm đi học cao hơn so với nhóm người lao động đã qua đào tạo.
(W = 1,211E6 thuộc về miền bác bỏ) (Xin xem các biểu đồ ở phụ lục 4 và kết quả kiểm định ở phụ lục 5)
Theo số liệu năm 2010, số năm đi học của giáo viên phổ thông không tuân theo phân phối chuẩn với skewness là 0,29 (p = 0,0232) và kurtosis là 3,79 (p = 0,0123) Tương tự, số năm đi học của những người lao động đã qua đào tạo cũng không có phân phối chuẩn, với skewness đạt 0,61 (p < 0,05).
Kết quả phân tích cho thấy trung vị số năm đi học của cả nhóm giáo viên và nhóm người lao động đã qua đào tạo đều là 15 năm, theo số liệu năm 2008 và 2010 Tuy nhiên, kiểm định Wilcoxon rank sum test chỉ ra rằng nhóm giáo viên có số năm đi học cao hơn đáng kể so với nhóm người lao động đã qua đào tạo (W = 1721957, p < 0,001) Thông tin chi tiết có thể tham khảo trong các biểu đồ ở phụ lục 6 và kết quả kiểm định ở phụ lục 7.
3.4.3 Thời gian làm công việc chính của những người tham gia trong nghiên cứu
Tổng số giờ làm việc chính trong 12 tháng qua là tiêu chí quan trọng để so sánh thời gian làm việc giữa giáo viên và các nhóm lao động khác Đây là thời gian bắt buộc để nhận lương từ công việc chính, trong khi thời gian làm việc phụ nhằm tăng thu nhập là tự nguyện và không được xem xét trong nghiên cứu này.
Số giờ làm việc trong 12 tháng được tính khác nhau giữa cơ sở dữ liệu năm 2008 và 2010 Cụ thể, năm 2008, công thức tính là số tháng làm việc trong 12 tháng nhân với số ngày làm việc trong 30 ngày nhân với số giờ làm việc trung bình mỗi ngày Trong khi đó, năm 2010, số giờ làm việc được tính dựa trên số ngày làm việc trong 12 tháng nhân với số giờ làm việc trung bình mỗi ngày Bài viết sẽ so sánh số giờ làm việc trong 12 tháng của ba nhóm người lao động khác nhau.
Theo số liệu năm 2008, số giờ làm việc trong 12 tháng qua của nhóm giáo viên và phục vụ (GVPT) không có phân bố chuẩn, với skewness là -0,51 (p = 0,0002) và kurtosis là 2,71 (p = 0,2430) Trung vị số giờ làm việc của nhóm này là 1872 giờ Tương tự, số giờ làm việc trong 12 tháng qua của những người lao động đã qua đào tạo cũng không có phân bố chuẩn, với skewness là -0,76 (p < 0,001) và kurtosis là 6,33 (p < 0,001).
Trong 12 tháng qua, nhóm lao động đã qua đào tạo làm việc tổng cộng 2112 giờ Đối với nhóm lao động chưa qua đào tạo, số giờ làm việc gần như phân bố chuẩn với skewness là –0,00 (p = 0,9581) và kurtosis đạt 2,75 (p < 0,001) Trung vị số giờ làm việc của nhóm này cũng được ghi nhận.
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG
Suất sinh lợi của việc đi học của GVPT thấp hơn so với những người lao động đã qua đào tạo làm các công việc khác
Để ước tính suất sinh lợi từ việc học tập của các nhóm người tham gia nghiên cứu, tôi đã thực hiện hồi quy dữ liệu theo phương trình 2.5, như đã trình bày trong phần 2.3.1 Phương trình này được thể hiện dưới dạng ln(lương năm) = β0 + β1 Số năm đi học +
Tôi đã thực hiện 8 hồi quy dựa trên phương trình 2.5, bao gồm các nhóm dữ liệu từ năm 2008 và 2010 Cụ thể, nhóm giáo viên phổ thông và nhóm người lao động đã qua đào tạo làm các nghề khác từ năm 2008, cùng với nhóm người lao động chưa qua đào tạo Ngoài ra, tôi cũng phân tích dữ liệu tổng hợp của giáo viên phổ thông và người lao động đã đào tạo trong năm 2008 Tương tự, tôi đã thực hiện hồi quy cho các nhóm tương tự vào năm 2010, bao gồm giáo viên phổ thông, người lao động đã qua đào tạo và chưa qua đào tạo, cùng với dữ liệu tổng hợp.
Bảng 4.1 Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương trình 2.5 (số liệu năm 2008)
Biến độc lập Hệ số ƣớc lƣợng
Lao động đã đào tạo (2008)
Lao động chƣa đào tạo (2008)
GVPT và lao động đã đào tạo (2008)
0473658 (0.000) Kinh nghiệm làm việc bình phương
Bảng 4.2 Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương trình 2.5 (số liệu năm 2010)
Biến độc lập Hệ số ƣớc lƣợng
Lao động đã đào tạo (2010)
Lao động chƣa đào tạo (2010)
GVPT và lao động đã đào tạo (2010)
0424112 (0.000) Kinh nghiệm làm việc bình phương
Ghi chú: Trị số trong dấu ngoặc () là p-value
Theo kết quả hồi quy từ phương trình 2.5, suất sinh lợi từ việc đi học của giáo viên phổ thông (GVPT) cao hơn so với những người lao động chưa qua đào tạo, nhưng vẫn thấp hơn nhiều so với những người lao động đã qua đào tạo Cụ thể, suất sinh lợi của GVPT là 6,63% vào năm 2008 và 2,92% vào năm 2010, trong khi suất sinh lợi của những người chưa qua đào tạo là 4,50% (năm 2008) và 4,23% (năm 2010) Đặc biệt, suất sinh lợi của những người lao động đã qua đào tạo đạt tới 23,95% (năm 2008) và 22,40% (năm 2010).
Kết quả kiểm định Chow cho thấy sự khác biệt giữa hệ số hồi quy của nhóm GVPT và người lao động đã đào tạo là đáng kể, với F = 12,8; p < 0,001 (năm 2008) và F = 12,1; p < 0,001 (năm 2010), cho phép bác bỏ giả thuyết không về sự ổn định cấu trúc Tuy nhiên, sự khác biệt này vẫn chưa rõ ràng có phải do khác biệt về suất sinh lợi hay không Để làm rõ vấn đề này, tôi sẽ sử dụng biến giả trong hồi quy theo phương trình 2.6.
Kết quả hồi quy với biến giả cho thấy suất sinh lợi của việc đi học của
Tôi hồi quy dữ liệu tập hợp theo phương trình 2.6 ln (lương năm) = β 0 + β 1 Số năm đi học + -
2 + β 4 GVPT + β 5 GVPT * Số năm đi học (2.6)
Phương trình 2.6, như đã đề cập trong phần 2.3.1, sử dụng biến giả để xác định xem có phải là GVPT hay không, đồng thời bao gồm biến tương tác nhằm kiểm tra ảnh hưởng của việc trở thành GVPT đối với suất sinh lợi từ việc đi học.
Bảng 4.3 Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương trình 2.6
Biến độc lập Hệ số ƣớc lƣợng
Giáo viên và nghề khác
Giáo viên và nghề khác
0422227 (0.000) Kinh nghiệm làm việc bình phương -.0008528
3.210856 (0.000) Giáo viên phổ thông*Số năm đi học -.1836486
Ghi chú: Trị số trong dấu ngoặc () là p-value
Kết quả hồi quy chỉ ra rằng cả biến giả và biến tương tác đều có ý nghĩa thống kê Hệ số β4 cho thấy tác động tích cực của việc là giáo viên phụ trách (GVPT) lên tiền lương hàng năm của người lao động, với dấu dương của hệ số này Hệ số β5 cũng phản ánh ảnh hưởng của việc là GVPT đối với các yếu tố khác liên quan đến tiền lương.
GVPT ảnh hưởng tiêu cực đến mối quan hệ giữa số năm đi học và tiền lương hàng năm Cụ thể, việc có công việc chính là GVPT làm giảm 18,4% (năm 2008) và 21,3% (năm 2010) tác động của số năm học lên tiền lương Điều này cho thấy suất sinh lợi từ việc học của GVPT thấp hơn so với người lao động đã được đào tạo, với mức chênh lệch 18,4% (năm 2008) và 21,3% (năm 2010), và sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê.
Kết quả kiểm định hettest chỉ ra rằng có hiện tượng phương sai thay đổi trong các mô hình hồi quy Hiện tượng này đã được khắc phục bằng cách sử dụng lệnh Robust trong Stata (Xem thêm phụ lục 21, 22).
Nơi cƣ trú và giới tính không có tác động lên suất sinh lợi của việc đi học 30 4.4 Suất sinh lợi của bằng đại học của GVPT rất thấp so với những người lao động đã qua đào tạo làm các công việc khác
Phương trình 2.7 sử dụng các biến giả về cư trú và giới tính nữ, cùng với các biến tương tác, để kiểm tra ảnh hưởng của những yếu tố này đến suất sinh lợi từ việc đi học, như đã được trình bày trong phần 2.3.1.
Tôi đã tiến hành hai phân tích hồi quy dựa trên phương trình 2.7, sử dụng dữ liệu từ tập hợp GVPT và những người lao động đã qua đào tạo trong các năm 2008 và 2010 Kết quả cho thấy rằng các biến giả và biến tương tác không đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5% (xin tham khảo phụ lục 23).
Bảng 4.4.Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương trình 2.7
Biến độc lập Hệ số ƣớc lƣợng
0400755 (0.000) Kinh nghiệm làm việc bình phương -.0008681
GVPT * Số năm đi học -.1804181
Nữ giới * Số năm đi học 0352603
-.5490776 (0.153) Nơi cƣ trú * Số năm đi học 0086472
Ghi chú: Trị số trong dấu ngoặc () là p-value
4.4 Suất sinh lợi của bằng đại học của GVPT rất thấp so với những người lao động đã qua đào tạo làm các công việc khác Để so sánh suất sinh lợi của bằng đại học và sau đại học của GVPT và những người lao động làm các công việc khác tôi tiến hành hồi quy dữ liệu theo phương trình 2.8 như đã trình bày ở phần 2.3.2 ln (lương năm) = β 0 + β 1 Đại học + β 2 Sau đại học + β 3 Kinh nghiệm làm việc - β 4
Bảng 4.5 Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương trình 2.8
Lao động đã đào tạo
Lao động đã đào tạo
Ghi chú: Trị số trong dấu ngoặc () là p-value
Phương trình 2.8 đã được hồi quy sáu lần cho các nhóm dữ liệu khác nhau, bao gồm nhóm GVPT và nhóm người lao động làm nghề khác trong năm 2008, cũng như trong năm 2010 Việc phân tích này giúp so sánh và đánh giá sự thay đổi giữa hai năm cho các nhóm nghề khác nhau.
Kết quả hồi quy cho thấy rằng sở hữu bằng đại học mang lại lợi ích rõ rệt cho giáo viên, với mức tăng lương 6,03% vào năm 2008 và 4,56% vào năm 2010 so với những giáo viên không có bằng Đối với những người không làm giáo viên phổ thông, việc có bằng đại học giúp họ có mức lương cao hơn 51,3% vào năm 2008 và 45,1% vào năm 2010 so với những lao động đã qua đào tạo nhưng không sở hữu bằng đại học.
Kết quả nghiên cứu cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về mức lương giữa giáo viên phổ thông trung học (GVPT) có bằng đại học và những người không có bằng Mặc dù giáo viên dạy tại các trường trung học bắt buộc phải có bằng đại học theo tiêu chuẩn cán bộ công chức, nhưng mức lương của họ không đủ để bù đắp chi phí học tập Đối với giáo viên tại các trường trung học cơ sở và tiểu học, việc quyết định theo học để lấy bằng đại học có thể được xem là một khoản đầu tư rủi ro về mặt tài chính.
Giáo viên có bằng sau đại học nhận mức lương cao hơn 53,5% so với giáo viên không có bằng đại học vào năm 2008 và 16,0% vào năm 2010 Đối với những người lao động đã qua đào tạo ở các ngành nghề khác, mức lương của họ cũng cao hơn 73,5% vào năm 2008 và 88,7% vào năm 2010 nếu có bằng sau đại học, so với những người không có bằng Thông tin chi tiết được thể hiện trong bảng 4.5 và phụ lục 24.
Suất sinh lợi của các bằng đại học và sau đại học của giáo viên phổ thông (GVPT) thấp hơn so với những người lao động đã qua đào tạo Để kiểm tra sự khác biệt giữa hệ số hồi quy của nhóm GVPT và người lao động đã đào tạo, tôi đã thực hiện kiểm định Chow Kết quả kiểm định cho thấy F = 23,7; p < 0,001 (năm 2008) và F = 16,1; p < 0,001 (năm 2010), cho phép bác bỏ giả thuyết không về sự ổn định cấu trúc trong hồi quy Điều này cho thấy rằng các hệ số hồi quy của nhóm GVPT và nhóm người lao động đã đào tạo là khác biệt Tuy nhiên, sự khác biệt này vẫn chưa xác định rõ có phải do chênh lệch về suất sinh lợi của bằng đại học và bằng sau đại học hay không, vì vậy tôi sẽ sử dụng biến giả trong hồi quy theo phương trình 2.6 để có kết luận chính xác hơn.
Kết quả hồi quy với biến giả cho thấy khác biệt về suất sinh lợi của bằng đại học và sau đại học là có ý nghĩa thống kê
Để đánh giá sự khác biệt về suất sinh lợi giữa bằng đại học và sau đại học của giáo viên phổ thông (GVPT) và những người lao động đã qua đào tạo, tôi đã thực hiện hồi quy dữ liệu theo phương trình 2.9, như đã nêu trong phần 2.3.2 Kết quả sẽ giúp xác định xem sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê hay không.
Ln(lương năm) = β 0 + β 1 Đại học + β 2 Sau đại học + β 3 Kinh nghiệm làm việc - β 4 Kinh nghiệm làm việc 2 + β 5 GVPT + β 6 GVPT * Đại học + β 7 GVPT * Sau đại học (2.9)
Bảng 4.6 Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương trình 2.9
Biến độc lập Hệ số ƣớc lƣợng
(bằng cấp cao nhất là Đại học = 1, khác = 0)
(Thạc sỹ, tiến sỹ = 1, khác = 0)
0410548 (0.000) Kinh nghiệm làm việc bình phương -.0008701
Ghi chú: Trị số trong dấu ngoặc () là p-value
Ngoại trừ biến tương tác GVPT * Sau đại học trong mô hình hồi quy số liệu năm
2008 không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, các biến mới đưa vào phương trình đều có ý nghĩa thống kê
Hệ số β5 chỉ ra rằng việc làm giáo viên phổ thông (GVPT) có tác động tích cực đến mức lương hàng năm của người lao động Dấu hiệu dương của hệ số này khẳng định rằng những người làm GVPT thường nhận được mức lương cao hơn.
Hệ số β6 cho thấy tác động tiêu cực của việc làm giáo viên phổ thông (GVPT) đối với ảnh hưởng của bằng đại học lên tiền lương Cụ thể, việc làm GVPT giảm 45,7% (năm 2008) và 43,1% (năm 2010) giá trị của bằng đại học trong việc xác định tiền lương hàng năm Điều này chỉ ra rằng suất sinh lợi từ bằng đại học của GVPT thấp hơn so với người lao động đã qua đào tạo, với sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê.
Hệ số β7 cho thấy rằng việc làm giáo viên phổ thông (GVPT) có tác động tiêu cực đến ảnh hưởng của bằng sau đại học lên tiền lương Cụ thể, công việc GVPT làm giảm 25,7% (năm 2008) và 75,8% (năm 2010) giá trị của bằng sau đại học đối với tiền lương hàng năm Điều này có nghĩa là suất sinh lợi từ bằng sau đại học của GVPT thấp hơn so với những người lao động đã qua đào tạo, với sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê Bảng 4.6 minh họa rõ ràng những kết quả này.
Kết quả kiểm định hettest chỉ ra rằng có hiện tượng phương sai thay đổi trong các mô hình hồi quy Hiện tượng này đã được khắc phục bằng cách sử dụng lệnh Robust trong phần mềm Stata (Xem thêm phụ lục 25, 26).
Thu nhập thêm từ các công việc phụ có thể cải thiện suất sinh lợi của việc đi học
Kết quả hồi quy theo phương trình 2.5 sẽ thay đổi khi biến phụ thuộc được thay thế bằng tổng thu nhập của 12 tháng vừa qua Tổng thu nhập bao gồm tiền lương từ công việc chính, các khoản tiền lễ tết, phụ cấp, lương từ công việc phụ và các khoản thu khác Khi sử dụng tổng thu nhập làm biến phụ thuộc, các kết quả hồi quy cho thấy suất sinh lợi từ việc đi học tăng lên.
Bảng 4.7 Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương trình 2.5 với biến phụ thuộc là tổng thu nhập 12 tháng
Biến độc lập Hệ số ƣớc lƣợng
Lao động đã đào tạo
Lao động chƣa đào tạo (2008)
Lao động đã đào tạo
Lao động chƣa đào tạo (2010)
0589935 (0.000) Kinh nghiệm làm việc bình phương
Ghi chú: Trị số trong dấu ngoặc () là p-value
Suất sinh lợi từ việc học của giáo viên đã tăng đáng kể, từ 6,63% lên 16,69% vào năm 2008 và từ 2,92% lên 4,87% vào năm 2010 Điều này cho thấy sự gia tăng giá trị của giáo dục đối với giáo viên, đồng thời phản ánh sự cần thiết của việc đào tạo cho người lao động chưa qua đào tạo.
4,50% lên 6,54% (năm 2008) và 4,23% lên 6,12% (năm 2010) Suất sinh lợi của người lao động đã qua đào tạo tăng từ 23,95% lên 27,35% (năm 2008) và tăng từ 22,40% lên 25,05%
Vào năm 2010, sự gia tăng này có thể được hiểu là một sự bù đắp của thị trường cho chi phí giáo dục Thị trường đã điều chỉnh giá lao động, trả mức lương cao hơn cho những người có trình độ học vấn cao hơn.
Thu nhập thêm từ công việc phụ có thể cải thiện suất sinh lợi của bằng đại học và sau đại học
Kết quả hồi quy theo phương trình 2.8 cho thấy rằng việc thay đổi biến phụ thuộc sang tổng thu nhập 12 tháng sẽ ảnh hưởng đến kết quả Suất sinh lợi từ việc sở hữu bằng đại học và sau đại học đã gia tăng cho tất cả mọi người Cụ thể, đối với những người không phải là giáo viên, suất sinh lợi từ bằng đại học đã tăng từ 51,3% lên 59,9% vào năm 2008 và từ 45,2% lên 50,4% vào năm 2010 Đặc biệt, suất sinh lợi của giáo viên phổ thông có bằng đại học cũng ghi nhận sự tăng trưởng đáng kể, từ 6,03% lên 22,7% trong năm 2008.
Năm 2010, tỷ lệ giáo viên phổ thông có bằng đại học chỉ tăng nhẹ từ 4,56% lên 4,58%, cho thấy cơ hội cải thiện thu nhập của họ không còn nhiều.
Bảng 4.8 Tổng hợp kết quả hồi quy theo phương trình 2.8 với biến phụ thuộc là tổng thu nhập 12 tháng
Biến độc lập Hệ số ƣớc lƣợng
GVPT (2008) Lao động đã đào tạo
GVPT (2010) Lao động đã đào tạo
0725424 (0.000) Kinh nghiệm làm việc bình phương
Ghi chú: Trị số trong dấu ngoặc () là p-value
Suất sinh lợi của bằng cấp sau đại học không chỉ tăng cao ở những người không phải là giáo viên, mà còn ở giáo viên phổ thông (GVPT) có bằng sau đại học Cụ thể, suất sinh lợi của những người không phải giáo viên tăng từ 73,5% lên 85,6% vào năm 2008 và từ 88,7% lên 103% vào năm 2010 Đối với GVPT, tỷ lệ này cũng ghi nhận sự gia tăng mạnh mẽ, từ 53,5% lên 89,0% vào năm 2008 và từ 16,0% lên 36,3% vào năm 2010 Những con số này cho thấy thị trường có khả năng điều chỉnh để bù đắp cho giáo viên có bằng cấp đại học và sau đại học.
KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH
Nghiên cứu cho thấy rằng giáo viên giảng dạy ở phổ thông làm việc ít giờ hơn và nhận lương cao hơn so với các lao động khác, với sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, suất sinh lợi từ việc học của giáo viên phổ thông, khi xem xét số năm học thêm hoặc sở hữu bằng đại học và sau đại học, thấp hơn so với những lao động đã qua đào tạo trong các lĩnh vực khác, cũng với sự khác biệt có ý nghĩa thống kê Các kết quả này được thu thập thông qua phân tích thống kê mô tả và phương pháp hồi quy theo mô hình hàm thu nhập – vốn con người.
Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng rõ ràng để trả lời câu hỏi nghiên cứu về sự khác biệt có ý nghĩa thống kê trong suất sinh lợi của việc đi học của giáo viên phổ thông (GVPT) so với những người lao động trong các lĩnh vực khác Kết quả đạt được không chỉ phục vụ tốt cho mục tiêu nghiên cứu mà còn hỗ trợ mạnh mẽ cho giả thuyết đã được đưa ra.
Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các gợi ý chính sách về lương giáo viên phổ thông cần được xem xét cẩn thận Mặc dù các đề xuất như nâng lương cơ bản, điều chỉnh hệ số lương và thêm trợ cấp dễ nhận được sự đồng thuận từ giáo viên, nhưng thực tế, lương giáo viên đã cao hơn so với nhiều nghề khác Do đó, việc tăng lương có thể không hợp lý và cần đánh giá lại.
Nghiên cứu cho thấy rằng giáo viên phổ thông (GVPT) đang gặp bức xúc về tiền lương, khi không có sự phân biệt rõ ràng giữa giáo viên có trình độ học vấn cao và thấp Mặc dù có tỷ lệ giáo viên trung học phổ thông đạt bằng đại học tăng lên, nhưng tiền lương không đủ bù đắp cho chi phí học tập Để cải thiện tình hình, cần quy hoạch đào tạo giáo viên tập trung vào chất lượng, tránh việc chạy theo bằng cấp Đồng thời, cần có cơ chế trả lương linh hoạt hơn, cho phép tăng cường khả năng thương lượng và trách nhiệm giải trình, với sự tham gia của phụ huynh học sinh trong quyết định lương thông qua hội đồng trường hoặc hội đồng giáo dục địa phương Các cơ quan chính quyền địa phương cũng nên chủ động đề xuất thử nghiệm các giải pháp này để nâng cao chất lượng giáo dục.
