Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm tiếp cận từ phía doanh nghiệp

i LỜI CAM ĐOAN Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân rằng, luận án: “Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động ngành chế biến thực phẩm: Tiếp cận từ phía doanh nghiệp” tơi tự thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Hà Nội, ngày tháng Nghiên cứu sinh Lâm Văn Sơn năm 2021 ii LỜI CẢM ƠN Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS Cao Xuân Hòa, người hướng dẫn khoa học, tận tình hướng dẫn tác giả suốt thời gian học tập, nghiên cứu hoàn thành luận án Tác giả xin chân thành cảm ơn nhà khoa học, thầy giáo cơng tác ngồi trường Đại học Kinh tế Quốc dân đóng góp nhiều ý kiến quý báu để giúp tác giả hoàn thiện luận án Tác giả xin chân thành cảm ơn thầy giáo Khoa Tốn kinh tế đồng nghiệp thuộc Bộ mơn Tốn – Trường Đại học Kinh tế Quốc dân tạo điều kiện giúp đỡ tác giả suốt thời gian học tập nghiên cứu Tác giả xin trân trọng cảm ơn thầy, cô giáo cán Viện Sau đại học – Trường Đại học Kinh tế Quốc dân nhiệt tình giúp đỡ tác giả trình học tập nghiên cứu trường Cuối cùng, xin bày tỏ lòng biết ơn đến người thân gia đình, bạn bè đồng nghiệp chia sẻ, động viên khích lệ tác giả suốt q trình học tập, nghiên cứu hồn thành luận án Nghiên cứu sinh Lâm Văn Sơn iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC BẢNG .vi DANH MỤC HÌNH vii GIỚI THIỆU CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Các nghiên cứu lý thuyết liên quan 1.2 Cách tiếp cận dự báo cầu lao động .7 1.3 Một số mơ hình dự báo cầu lao động sử dụng nước 22 1.4 Khoảng trống nghiên cứu 28 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CẦU LAO ĐỘNG 30 2.1 Cầu lao động yếu tố ảnh hưởng 30 2.1.1 Cầu lao động 30 2.1.2 Các yếu tố tác động đến cầu lao động 30 2.2 Cơ sở lý thuyết đối ngẫu cho hàm cầu lao động 37 2.2.1 Bài toán cực đại lợi nhuận hàm cầu nhân tố lao động 37 2.2.2 Bài tốn cực tiểu chi phí hàm cầu có điều kiện lao động 43 2.2.3 Vấn đề ước lượng giá nhân tố .46 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .48 3.1 Khung phân tích 50 3.2 Mơ hình cầu lao động 53 3.2.1 Mơ hình cầu lao động doanh nghiệp dựa số liệu mảng .53 3.2.2 Mơ hình kinh tế lượng khơng gian cầu lao động .55 3.3 Số liệu sử dụng 60 3.4 Phương pháp ước lượng dự báo .60 3.4.1 Phương pháp ước lượng 60 3.4.2 Phương pháp dự báo cầu lao động 66 CHƯƠNG THỰC TRẠNG CẦU LAO ĐỘNG CỦA NGÀNH CHẾ BIẾN 71 THỰC PHẨM Ở VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2012-2019 71 4.1 Tổng quan ngành công nghiệp chế biến thực phẩm giai đoạn 2012-2019 71 4.1.1 Doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất chế biến thực phẩm 71 iv 4.1.2 Nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất CBTP 75 4.1.3 Doanh thu doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất CBTP 80 4.2 Thực trạng sử dụng lao động ngành sản xuất chế biến thực phẩm 86 4.2.1 Số lao động ngành chế biến thực phẩm .86 4.2.2 Tiền lương người lao động ngành sản xuất chế biến thực phẩm 92 CHƯƠNG DỰ BÁO CẦU LAO ĐỘNG CỦA NGÀNH CHẾ BIẾN THỰC PHẨM Ở VIỆT NAM 95 5.1 Mối quan hệ yếu tố tác động cầu lao động 95 5.2 Bối cảnh dự báo cầu lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm .99 5.2.1 Bối cảnh phát triển kinh tế .99 5.2.2 Xu hướng phát triển ngành công nghiệp chế biến thực phẩm .101 5.3 Ước lượng mơ hình dự báo cầu lao động theo cách tiếp cận đối ngẫu .104 5.3.1 Dự báo cầu lao động theo cách tiếp cận đối ngẫu cấp Tỉnh .104 5.3.2 Dự báo cầu lao động theo cách tiếp cận đối ngẫu cấp doanh nghiệp .115 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 124 6.1 Một số kết luận 124 6.2 Đề xuất số kiến nghị 129 6.3 Hạn chế luận án 131 6.4 Đề xuất số hướng nghiên cứu mở rộng 131 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ CÓ NỘI DUNG LIÊN QUAN TRỰC TIẾP ĐẾN LUẬN ÁN 132 TÀI LIỆU THAM KHẢO .133 PHỤ LỤC 142 v DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt ASEAN Giải thích Tiếng Anh Association of South East Asian Nations Giải thích Tiếng Việt Hiệp hội Quốc gia Đông Nam Á CCKT CCLĐ Cơ cấu kinh tế Cơ cấu lao động CNCB CN-DV FDI Foreign Direct Investment Công nghiệp chế biến Công nghiệp-dịch vụ Đầu tư trực tiếp nước FE GDP Fixed effect model Gross Domestic Product Mơ hình tác động cố định Tổng sản phẩm nội địa GLS SXNN Generalized least squares Bình phương nhỏ tổng quát Sản xuất nông nghiệp KTTĐ MLE Maximum Likelihood Estimation LĐNN Kinh tế trọng điểm Ước lượng hợp lý tối đa Lao động nông nghiệp OLS Ordinary Least Squares Bình phương nhỏ PCI POLS QML RE SAC SAR Provincial Competitiveness Index Pool Ordinary Least Square Quasi-Maximum Likelihood Random effect model Spatial autocorrelation Spatial autoregressive Chỉ số đánh giá lực cạnh tranh cấp, thành phố Bình phương nhỏ gộp Tựa hợp lý tối đa Tác động ngẫu nhiên Tự hồi quy sai số không gian Tự hồi quy không gian SDM SEM Spatial durbin model Spatial Error Model Mơ hình Durbin khơng gian Mơ hình sai số không gian TFP VA VCCI Total factor productivity Value added Vietnam Chamber of Commerce and Industry Năng suất nhân tố tổng hợp Giá trị gia tăng Phòng Thương mại Công nghiệp Việt Nam VHLSS Vietnam Household Living Standard Survey World Bank Điều tra mức sống hộ gia đình Việt Nam Ngân hàng giới WB vi DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Tổng quan số mơ hình tổ chức dự báo 15 Bảng 4.1: Cơ cấu doanh nghiệp hoạt động ngành CBTP 74 theo vùng kinh tế (%) 74 Bảng 4.2 Cơ cấu doanh nghiệp theo ngành thuộc nhóm CNCB thực phẩm 75 Bảng 4.3 Cơ cấu nguồn vốn doanh nghiệp ngành CNCB thực phẩm 78 theo quy mô (%) 78 Bảng 4.4: Cơ cấu nguồn vốn doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất CBTP theo vùng kinh tế (%) 79 Bảng 4.5 Cơ cấu vốn theo ngành thuộc ngành CBTP 80 Bảng 4.6: Cơ cấu doanh thu doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất CBTP theo vùng kinh tế (%) 83 Bảng 4.7 Cơ cấu doanh thu theo nhóm ngành thuộc ngành CNCB TP 84 Bảng 4.8 Chỉ số hiểu kỹ thuật doanh nghiệp .85 Bảng 4.9 Số lao động theo quy mô doanh nghiệp 89 Bảng 4.10: Cơ cấu lao động làm việc ngành sản xuất CBTP .91 theo vùng kinh tế 91 Bảng 4.11 Cơ cấu lao động theo nhóm ngành thuộc CNCB thực phẩm .92 Bảng 4.12 Tiền lương bình quân tháng người lao động doanh nghiệp 94 Bảng 5.1 Mô tả thống kê biến sử dụng mơ hình 95 Bảng 5.2 Tương quan biến sử dụng mơ hình 96 Bảng 5.3 Hệ số VIF biến mơ hình 96 Bảng 5.4 Dự báo biến độc lập dựa phương pháp xu 103 Bảng 5.5 Ước lượng cầu lao động ngành chế biến thực phẩm GMM 105 Bảng 5.6 Số lao động làm việc đến 2025 theo kịch 108 Bảng 5.7 Kiểm định tự tương quan không gian 111 Bảng 5.8 Tổng hợp tác động mơ hình SDM 112 Bảng 4.12 Kết dự báo cầu lao động từ mơ hình SDM 114 Bảng 5.9 Mô tả biến sử dụng mơ hình .117 Bảng 5.10 Kết ước lượng mô hình cầu lao động phương pháp GMM .120 Bảng 5.11 Dự báo lao động theo nhóm ngành CNCB thực phẩm 122 vii DANH MỤC HÌNH Hình 3.1 Khung dự báo cầu lao động theo cách tiếp cận đối ngẫu 50 Hình 4.1: Số lượng tốc độ tăng doanh nghiệp hoạt động ngành CBTP 71 Hình 4.2: Cơ cấu doanh nghiệp hoạt động ngành CBTP .72 theo loại hình sở hữu .72 Hình 3.3 Cơ cấu doanh nghiệp ngành CNCB thực phẩm theo quy mơ .73 Hình 4.4: Nguồn vốn tốc độ tăng nguồn vốn doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất CBTP .76 Hình 4.5: Cơ cấu nguồn vốn doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất CBTP theo loại hình sở hữu .77 Hình 4.6: Doanh thu tốc độ tăng doanh thu doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất CBTP .81 Hình 4.7: Cơ cấu doanh thu doanh nghiệp hoạt động ngành sản xuất CBTP theo loại hình sở hữu .82 Hình 4.8 Cơ cấu doanh thu doanh nghiệp ngành CNCB thực phẩm theo quy mơ 82 Hình 4.9: Số lượng tỷ lệ lao động làm việc ngành sản xuất CBTP 88 Hình 4.10: Cơ cấu lao động làm việc ngành sản xuất CBTP theo giới tính .88 Hình 4.11: Cơ cấu lao động làm việc ngành sản xuất CBTP 90 theo loại hình sở hữu .90 Hình 4.12 Thu nhập bình quân tháng lao động làm công hưởng lương ngành sản xuất CBTP .93 Hình 5.1 Quan hệ giá trị gia tăng, vốn số lượng lao động 97 Hình 5.2 Quan hệ giá lao động số lượng lao động 98 Hình 5.3 Quan hệ giá vốn số lượng lao động 98 Hình 5.4 Quan hệ TFP số lượng lao động 99 Hình 5.5 Kết dự báo cầu lao động theo kịch 108 Hình 4.6 Xu hướng lao động ngành CNCB thực phẩm .114 GIỚI THIỆU Lý chọn đề tài Theo Stephanie C Vereen cộng (2016), việc dự báo nhu cầu lao động quan trọng để đảm bảo lực lượng lao động đào tạo có đủ lực Kết dự báo giúp bên liên quan ngành, bao gồm nhà quản lý, nhà hoạch định sách, người thực thi, chủ sở hữu, nhà nghiên cứu, nhà cung cấp dịch vụ đào tạo giáo dục thường xun, quan phủ chủ động việc lập kế hoạch hoạch định sách liên quan đến việc đảm bảo lực lượng lao động có kỹ tương lai Hiện có nhiều cách tiếp cận để dự báo cầu lao động phương pháp mơ hình kinh tế lượng, mơ hình cân (CGE, Input-Output), nhiên mơ hình dự báo thường tập trung vào dự báo vĩ mô, cấp quốc gia ngành tổng thể kinh tế, có nghiên cứu dự báo ngành cụ thể Wong cộng (2006) cho thấy dự báo việc làm sử dụng để cảnh báo thiếu hụt lao động, nhà cung cấp khóa đào tạo đẩy mạnh kỹ đáp ứng giảm thiểu thiếu hụt lao động Wong cộng (2007) sau sử dụng kỹ thuật mơ hình hóa khác, mơ hình hóa hiệu chỉnh vector, để tạo mơ hình dự báo nhu cầu nhân lực cho ngành xây dựng Hồng Kơng Qua đó, họ kết luận sản lượng xây dựng suất lao động yếu tố quan trọng để xác định cầu lao động cho ngành xây dựng tương lai Nhu cầu thông tin dự báo cầu lao động lớn, song thực tế Việt Nam việc tính tốn chia sẻ thơng tin dự báo quan/tổ chức, sở đào tạo doanh nghiệp hạn chế Các quan thống kê, dự báo chuyên môn chưa đưa phương pháp, mơ hình tối ưu chưa có kết dự báo thuyết phục Các nhà quản lý/hoạch định sách thiếu thơng tin dự báo có độ tin cậy cao đề xây dựng sách/chiến lược liên quan đến lao động-việc làm-thị trường lao độngđào tạo ngắn, trung dài hạn phù hợp với yêu cầu phát triển kinh tế-xã hội đất nước và/hoặc tỉnh/thành phố Các sở đào tạo chưa có thơng tin dự báo cầu lao động để xác lập chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp, qua giảm thiểu tình trạng cân đối thị trường lao động; sở dịch vụ việc làm, người sử dụng lao động thân người lao động cịn nhiều thời gian, chi phí để “gặp gỡ” thị trường lao động Việc xây dựng hàm cầu lao động xác để giúp phân tích dự báo cầu lao động theo nhóm ngành kinh tế Về cách tiếp cận, có nhiều cách khác để dự báo cầu lao động, nghiên cứu nước quốc tế hầu hết ước lượng hàm cầu lao động toán cực đại lợi nhuận (bài tốn gốc) để tìm hàm cầu lao động phụ thuộc vào giá đầu vào giá đầu ra, cịn cách tiếp từ tốn cực tiểu chi phí (tiếp cận đối ngẫu) hàm cầu có điều kiện lao động phụ thuộc vào đầu giá nhân tố Cả hai cách tiếp cận phải tìm cách xấp xỉ giá đầu vào, cịn riêng tiếp cận từ tốn cực đại lợi nhuận phải xấp xỉ thêm giá đầu Do mắt thực nghiệm ước lượng hàm cầu từ toán cực tiểu khả thi Ở Việt Nam hầu hết nghiên cứu hàm cầu lao động tiếp cận từ toán cực đại lợi nhuận từ số liệu điều tra doanh nghiệp, nhiên nghiên cứu không rõ điều kiện ước lượng mơ hình cầu, khơng xác định giá đầu thường giả định kinh tế cạnh tranh hoàn hảo, giá sản phẩm đầu không thay đổi Nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu, từ tốn cực tiểu chi phí để ước lượng hàm cầu lao động, với đặc điểm cách tiếp cận đối ngẫu cho phép nghiên cứu không cần phải xác định giá đầu mà cần xác định quy mô đầu ra, giá nhân tố sản xuất xác định hàm cầu lao động Ngành cơng nghiệp chế biến, chế tạo nói chung ngành công nghiệp chế biến thực phẩm Việt Nam ngành sử dụng nhiều lao động tổng lao động làm việc chịu nhiều tác động từ thay đổi công nghệ, hội nhập quốc tế Các doanh nghiệp chế biến thực phẩm bước thay đổi phương thức sản xuất với dây chuyền sản xuất tự động hóa, hệ thống robot từ khâu chế biến đến đóng gói, vận chuyển đến quản lý sản phẩm Điều có tác động định đến lao động - việc làm, việc làm giản đơn ngành có ”xu hướng” bị thay robot nhu cầu lao động kỹ thuật vận hành, bảo trì, sửa chữa máy móc, thiết bị hệ thống tự động hóa kỹ sư cơng nghệ thơng tin lập trình điều khiển phần mềm quản lý tự động hóa gia tăng Mặt khác xu hướng thay đổi công nghệ thúc đẩy doanh nghiệp tăng cường khả cạnh tranh phát triển, từ đem lại hội việc làm tốt người lao động Trong thực nghiệm ước lượng hàm cầu lao động nói chung cho ngành cơng nghiệp chế biến thực phẩm nói riêng, với giả thiết thị trường cạnh tranh hồn hảo có hàm cầu có điều kiện nhân tố vừa lý thuyết khả thi thực nghiệm Do nghiên cứu sử dụng hàm cầu có điều kiện nhân tố lao động có dạng suy từ tốn đối ngẫu (cực tiểu chi phí) mà khơng dùng hàm cầu nhân tố lao động suy từ toán cực đại lợi nhuận để ước lượng mơ hình phân tích dự báo cầu lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm Việt Nam Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu chung Dự báo nhu cầu lao động ngành chế biến thực phẩm thông qua cách tiếp đối ngẫu 2.2 Mục tiêu cụ thể - Ước lượng cầu lao động doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến thực phẩm cách tiếp cận đối ngẫu - Dự báo nhu cầu sử dụng lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm đến năm 2025 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu - Cầu lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm, nghiên cứu phương pháp đối ngẫu - Các doanh nghiệp hoạt động theo luật doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến thực phẩm 3.2 Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi nội dung: Dự báo cầu lao động doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến thực phẩm Theo phân loại Tổng cục thống kê ngành cơng nghiệp chế biến thực phẩm bao gồm ngành nhỏ: Chế biến, bảo quản thịt sản phẩm từ thịt; Chế biến, bảo quản thuỷ sản sản phẩm từ thuỷ sản; Chế biến bảo quản rau quả; Sản xuất dầu, mỡ động, thực vật; Chế biến sữa sản phẩm từ sữa; Xay xát sản xuất bột; Sản xuất thực phẩm khác; Sản xuất thức ăn gia súc, gia cầm thuỷ sản - Phạm vi không gian: Nghiên cứu doanh nghiệp thuộc ngành Công nghiệp chế biến thực phẩm nước - Phạm vi thời gian: Từ năm 2012 đến năm 2019 dự báo 2025 Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với cách tiếp cận từ cách tiếp cận đối ngẫu để xây dựng mơ hình cầu lao động từ tốn cực tiểu chi phí để dự báo cầu lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm Một số kỹ thuật sử dụng: Phân tích thống kê để xem xét quy mô xu hướng lao động, lao động có kỹ ngành từ nguồn số liệu Tổng Cục thống kê 135 28 Berman, E & Machin, S (2000), ‘Skill-biased technology transfer around the world’, Oxford Review of Economic Policy, vol.16, no.3, pp.16–22 29 Binswanger, H P (1974a), ‘A Cost Function Approach to the Measurement of Elasticities of Factor Demand and Elasticities of Substitution’, Amer J Agr Econ 56, 377-86 30 Binswanger, H P., and V W Ruttan (1978) Induced Innovation Baltimore MD: Johns Hopkins University Press, 31 Bloom, N, Conway, N, Mole, K, Möslein, K, Neely, A & Frost, C (2004), ‘Solving the skill gaps: Summary report from CIHE/AIM Management Research’, Council for Industry and Higher Education and Advanced Institute of Management, London 32 Borghans, L, van Eijs, P & de Grip, A (1994), ‘An evaluation of labour market forecasts by type of education and occupation for 1992’, Report ROA-R-1994/4E, Research Centre for Education and Labour Market, University of Maastricht, Limburg, The Netherlands 33 Boswell, C, Stiller, S & Straubhaar, T (2004), ‘Forecasting labour and skills shortages: How can projections better inform labour migration policies?’, paper prepared for the European Commission, DG Employment and Social Affairs, Hamburg Institute of International Economics, Germany 34 Briscoe, G and Wilson, R (1993) ‘Employment Forecasting in the Construction Industry’ Avebury, Aldershot, United Kingdom 35 Burns, M & Shanahan, M (2000), Labour market models and their use in projecting vocational education and training requirements, NCVER, Adelaide 36 Card, D., and J.E.Dinardo (2002) ‘Skill-Biased Technological Change and Rising Wage Inequality: Some Problems and Puzzles’ Journal of Labor Economics, 20 (4), 733I783 37 Christensen, L.R., Jorgenson, D.W., Lau, L.J., (1973) ‘Transcendental logarithmmic production frontiers’ The Review of Economics and Statistics, 55 (1), 28–45 38 Cortes, G M., N Jaimovich, and H E Siu (2016) ,Disappearing Routine Jobs: Who, How, and Why?’, NBER Working Paper, No 22918 39 Cörvers, F & Heijke, H (2004), ‘Forecasting the labour market by occupation and education: Some key issues’, ROA working paper no ROA-W-2004/4, Research Centre for Education and Labour Market, University of Maastricht, Limburg, The Netherlands 136 40 Dale W Jorgenson and Lawrence J Lau, (1974), ‘The Duality of Technology and Economic Behaviour’, Review of Economic Studies, 41, (2), 181-200 41 Daniel McFadden∗ (1962), ‘The measurement of urban travel demand’, Journal of Public Economics, Volume 3, Issue 4, November 1974, Pages 303-328 42 Diewert, W.E (1992) ‘Fisner Ideal Output, Input and Productivity Indexes Revisted’, Journal of Productivity Analysis, 3, 211–248 43 Diewert, W.E., Wales, T.J., (1987) ‘Flexible functional forms and global curvature conditions’ Econometrica, 55 (1), 43–68 44 Eric Sims (2017), Graduate Macro Theory II: The Real Business Cycle Model, University of Notre Dame, Spring 2017 45 Fenchel (1953), ‘Convex cones, sets, functions’, Princeton University, Department of Mathematics 46 Freier, R., and V Steiner (2010) ‘Marginal Employment and the Demand for Heterogeneous Labor: Elasticity Estimates from a Multi-Factor Labor Demand Model for Germany’ Applied Economics Letters 17 (12): 1177–1182 47 Goldin, C and L.M Katz (1998) ‘The Origins of Technology-Skill Complementarity’ Quarterly Journal of Economics 113, 693-732 48 Greenaway, D., Hine, R C., & Wright, P (1999), “An empirical assessment of the impact of trade on employment in the United Kingdom”, European Journal of Political Economy, 15, 485-500 49 Hamermesh Daniel (1993), Labor Demand, Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 1993, ISBN 0-691-04254-3 pp 444 50 Hamermesh Daniel (1996), Labour Demand, Princeton: Princeton University Press 51 Hanan Nazier (2019), ‘Estimating Labor Demand Elasticities and Elasticities of Substitution in Egyptian Manufacturing Sector: A Firm-Level Static Analysis’, The Indian Journal of Labour Economics (2019) 62:549–575 https://doi.org/10.1007/s41027-019-00186-5 52 Hanoch, G., (1975) ‘Production and Demand Models with Direct or Indirect Implicit Additivity’, Econometrica, 43(1):395-419 53 Hansen, L P (1982), ‘Large sample properties of generalized method of moments estimators’, Econometrica, 50: 1029-1054 54 Harrison, W J., & Pearson, K R (1996) ‘Computing Solutions for Large General Equilibrium Models Using GEMPACK’ Computational Economics, 9, 83-127 https://doi.org/10.1007/BF00123638 137 55 Hasan, Mitra and Ramaswamy (2007), ‘Trade Reforms, Labor Regulations, And Labor Demand Elasticities: Empirical Evidence from India’, The Review of Economics and Statistics, 89 (3), 466-481 56 Haskel, J & Holt, R (1999), ‘Anticipating future skill needs: Can it be done? Does it need to be done?’, a paper for the Skills Task Force, Department of Economics, Queen Mary and Westfield College, London 57 Heijke, H (ed.) (1994), ‘Forecasting the labour market by occupation and education’, Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht and London 58 Hirofumi Uzawa (1964), ‘Optimal Growth in a Two-Sector Model of Capital Accumulation’, The Review of Economic Studies, Volume 31, Issue 1, January, Pages 1–24, https://doi.org/10.2307/2295932 59 Hollister, R (1967), A technical evaluation of the first stage of the Mediterranean Regional Project, OECD, Paris Hughes, G 1993, ‘Projecting the occupational structure of employment in OECD countries’, Labour market and social policy occasional papers, no.10, OECD, Paris 60 Hotelling, H (1932) ‘Edgeworth's taxation paradox and the nature of demand and supply functions’ Journal of Political Economy 40 (5): 577– 616 doi:10.1086/254387 61 J.M Wong, A.P.C Chan, and Y H Chiang (2006), ‘Time Series Forecasts of the Construction Labour Market in Hong Kong: The Box-Jenkins Approach’, Construction Management and Economics, 23(9), 2006,979 - 991 62 J.M.W Wong, A.P.C Chan, and Y.H Chiang (2004), ‘A Critical Review of Forecasting Models to Predict Manpower Demand’, The Australian Journal of Construction Economics and Building, Australian Institute of Quantity Surveyors, 4(242), 43 – 56 63 J.M.W Wong,A.P.C Chan, Y.H Chiang (2007), ‘Forecasting Construction Manpower Demand: A Vector Error Correction Model’, Building and Environment, 42(8), 3030 - 3041 64 James LeSage, Robert Kelley Pace (2009), ‘Introduction to Spatial Econometrics’, Location New York, Imprint Chapman and Hall/CRC, DOIhttps://doi.org/10.1201/9781420064254 65 James M W Wong; Albert P C Chan ; and Y H Chiang (2008), ‘Modeling and Forecasting Construction Labor Demand: Multivariate Analysis’, Journal of Construction Engineering and Management 66 Kako, T (1978), ‘Decomposition Analysis of Derived Demand for Factor Inputs: The Case of Rice Production in Japan’ Amer J Agr Econ 60, 628-35 138 67 Katz, L F and Margo, R A (2014) ‘Technical change and the relative demand for skilled labor: The United States in historical perspective’ In Human capital in history: The American record, pages 15-57 University of Chicago Press 68 Keynes (1994), The general theory of employment, interest and money 69 Khan, M., & Schlee, E (2016) ‘On Lionel McKenzie's 1957 intrusion into 20thcentury demand theory’ The Canadian Journal of Economics / Revue Canadienne D'Economique, 49(2), 589-636 Retrieved May 11, 2021, from http://www.jstor.org/stable/24915856 70 Kim, Y (2002), ‘A state of art review on the impact of technology on skill demand in OECD countries’, Journal of Education and Work, vol.15, no.1, pp.89–109 71 Konings Roodhooft (1997), ‘How Elastic is the Demand for Labour in Belgian Enterprises? Results from Firm Level Accounts Data, 1987-1994’, De Economist, 145(2), 229-241 72 Kozo Kiyota, Sawado Maruyama (2015) ICT, Offshoring and the demand for part time workers: The case of Japanese manufacturing 73 L.C Bell and S.G Brandenburg (2003), ‘Forecasting Construction Staffing for Transportation Agencies’ Journal of Management in Engineering,19(3), 116 - 120 74 Le Thanh Nghiep (1979) ‘The Structure and Changes of Technology in Prewar Japanese Agriculture’ Amer J Agr Econ 61, 687-93 75 Levinsohn, J., and A Petrin 2003 Estimating production functions using inputs to control for unobservables Review of Economic Studies 70: 317–342 76 Lewis and MacDonald (2002), ‘The Elasticity of Demand for Labour in Australia’, The economic society of Australia, Vol 78, Issue 240, pp 18-30, March 2002 77 Lewis, P (2004), ‘The Australian labour market and unemployment in 2004’, paper presented to the HR Nicholls Society’s XXVth Conference, Melbourne, 6–8 August 2004 78 Lucas (1988), ‘On the Mechanics of Economic Development’, Journal of Monetary Economics, 22, 3-42 79 Machin, S (2001), ‘The changing nature of labour demand in the new economy and skill-biased technology change’, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, vol.63, no.1, pp.753–76 80 Maglen, L (2001), ‘Australians working in a global economy and what this means for education and training’, Working paper no.39, Centre for the Economics of Education and Training, Monash University, Melbourne 81 Mankiw, Romer and Weil (1992), ‘A contribution to the empirics of economic growth’, The Quarterly Journal of Economics, May 1992 139 82 Markusen, James R.,1995, The Boundaries of Multinational Enterprisesand the T heory of International Trade, Journal of Economic Perspectives, 9(2), pp 169-89 83 Meagher, G (1997), ‘Changes in the demand for labour in Australia’, in Changing labour markets: Prospects for productivity growth, workshop proceedings, Productivity Commission, Melbourne 84 Meagher, G, Adams, P & Horridge, J (2000), ‘Applied general equilibrium modelling and labour market forecasting’, preliminary working paper no IP-76, Centre of Policy Studies, Monash University, Melbourne 85 Neugart, M & Schömann, K (eds) (2002), ‘Forecasting labour markets in OECD countries’, Edward Elgar, Cheltenham 86 OECD (Organisation for Economic Co-Operation and Development) (1994), Employment outlook, OECD, Paris 87 Olga Bohachova, Bernhard Boockmann and Claudia M Buch (2011), ‘Labour demand during the crisis: what happened in Germany?’, EFIGE working paper, 38 88 Olley, G S., and A Pakes 1996 The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry Econometrica 64: 1263–1297 89 P Elhorst (2003), ‘Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models’ International Regional Science Review 26(3), 244– 268 90 P Elhorst (2010), ‘Applied Spatial Econometrics: Raising the Bar’ Spatial 91 92 93 94 Economic Analysis 5(1):9–28 17 Kapoor M, Kelejian HH, Prucha I Panel P.H.K Ho (2010), ‘Forecasting Construction Manpower Demand by Gray Model’, Journal of Construction Engineering and Management, 136(12), 1299 - 1305 Pappas, N (1998), ‘Changes in the demand for skilled labour in Australia’, in Working for the future: Technology and employment in the global knowledge economy, ed P Sheehan & G Teggart, Victoria University Press, Melbourne Parnes, H (1962), ‘Foresting educational needs for economic and social development’, OECD, Paris Polo, C & Sancho, F (1993), ‘Insights or forecasts: An evaluation of a CGE model of Spain’, Journal of Forecasting, vol.12, no.5, pp.437–48 95 Productivity Commission (2005), ‘Economic implications of an ageing Australia’, research report, PC, Canberra 96 R Henderson, R., Employment Outlook (2010 – 2020), ‘Industry Employment and Output Projections to 2020’, Bureau of Labor Statistics Division of Industry Employment Projections, Office of Occupational Statistics and Employment Projections, Monthly Labor Review, January 2012, Washington, D.C 140 97 Rana Hasan, Devashish Mitra, and K V Ramaswamy (2003), ‘Trade Reforms’, Labor Regulations and Labor-Demand Elasticities: Empirical Evidence from India, NBER Working Paper No 9879 July 2003 JEL No F1, J3 98 Ray, S C (1982) ‘A Translog Cost Function Analysis of U.S Agriculture, 193977’ Amer J Agr Econ 64, 490-98 99 Richardson, S & Martin, B (2004), The care of older Australians: A picture of the residential aged care workforce, research report of the Aged Care Workforce Project, National Institute of Labour Studies, Flinders University of South Australia, Adelaide 100 Richardson, S (2004), ‘Employers’ contribution to training’, NCVER, Adelaide.United States Census Bureau 2005, Statistical abstract of the United States: 2004–05, Census Bureau, Washington, DC 101 Ross Hutchings and Michael Kouparitsas (2012), Modelling Aggregate Labour Demand 102 Royalty, A B (1998), ‘Job-to-Job and Job-to-Nonemployment Turnover by Gender and Edu-cation Level’, Journal of Labor Economics, 16(2), pp 392-443 103 Shah, C & Burke, G (2003), ‘Project 2000–02: Changing skill requirements in the Australian labour force in a knowledge economy’, Working paper no.48, Centre for the Economics of Education and Training, Monash University, Melbourne 104 Shephard, R.W., (1970) The Theory of Cost and Production Functions Princeton University Press, Princeton 105 Shephard, Ronald W (1953), Cost and Production Functions, Princeton, Princeton University Press 106 Shephard, Ronald W (1970), The Theory of Cost and Production Functions, Princeton, Princeton University Press 107 Shephard, Ronald W (1974), ‘Comments on E W Diewert, ‘Applications of Duality Theory’, in M.D Intriligator and D.A Kendrick (1974), Frontiers of Quantitative Economics, Vol II, Amsterdam, North-Holland Publ Co., pp 200206 108 Slaughter, M J, (2001), ‘International trade and labor-demand elasticities’, Journal of International Economics, 54 (1), 27-56 109 Stephanie C Vereen, William Rasdorf, Joseph E Hummer (2016), ‘Application and Results of a Skilled Labor Demand Forecast Model for the US Construction Industry’, International Journal of Engineering Science Invention, www.ijesi.org ||Volume Issue 10|| October 2016 || PP 37-48 141 110 Teo Hova (2017) The effects of technological changes on employment Bachelor’s Thesis Aalto University School of Business 111 Trần Xuân Cầu, Mai Quốc Chánh (2013), Giáo trình Kinh tế nguồn nhân lực, Nhà xuất Đại học Kinh tế quốc dân Hà Nội 112 Van Eijs, P (1993), ‘The manpower requirements approach: Background and methodology’, ROA working paper no ROA-RM-1993/3E, Research Centre for Education and Labour Market, University of Maastricht, Limburg, The Netherlands Warwick Institute for Employment Research website 113 Viện Khoa học Lao động Xã hội (2010), Dự báo mối quan hệ đầu tư tăng trưởng với việc làm, suất lao động thu nhập người lao động, giai đoạn đến năm 2020, Đề tài cấp Bộ 114 Vũ Kim Dung, Nguyễn Văn Cơng (2013), Giáo trình Kinh tế học, Nhà xuất Đại học Kinh tế Quốc dân Hà Nội 115 Willems, E (1996), ‘Manpower forecasting and modeling replacement demand: An overview’, ROA working paper no ROA-W-1996-4E, Research Centre for Education and the Labour Market, University of Maastricht, Limburg, The Netherlands 116 Windmeijer, F (2005), ‘A finite sample correction for the variance of linear efficient two-step GMM estimators’, Journal of Econometrics, 126, pp 25-51 117 WTO (2017), ‘Impact of technology on labour market outcomes’, in World Trade Report 2017: Trade, Technology and Jobs, WTO, Geneva 118 Y Rosenfeld and A Warszawski (1993), ‘Forecasting Methodology of National Demand for Construction Labour’, Construction Management and Economics, 11(1), 18 - 29 119 Yoshimi Kuroda (1987), ‘The Production Structure and Demand for Labor in Postwar Japanese Agriculture’, American Agricultural Economics Association, 1952-82 142 PHỤ LỤC PHỤ LỤC ƯỚC LƯỢNG TFP Trong hồi quy hàm sản xuất, việc sử dụng liệu bảng cân để hồi quy tạo vấn đề sai lệch lựa chọn mẫu (do giữ lại quan sát tồn qua năm) Mặt khác suất có mối tương quan với tình trạng tồn dừng hoạt động doanh nghiệp Do vậy, phân tích suất điều kiện bỏ qua doanh nghiệp dừng hoạt động tạo vấn đề nội sinh việc loại bỏ quan sát mẫu Khi tượng nội sinh xảy phương pháp OLS khơng cịn phù hợp Do vậy, dùng phương pháp OLS để tính phần dư dẫn đến tham số bị chệch Vì luận án sử dụng phương pháp Levinsohn- Petrin (2003) phương pháp Olley-Pakes (1996) để giải vấn đề sai lệch nội sinh sai lệch chọn lựa Olley Pakes (1996) giả định đầu vào thay đổi lao động chịu tác động suất doanh nghiệp Trong đó, đầu vào cố định (đầu vào vốn) dựa giá trị suất khứ thơng tin khác thời điểm trước Để giải vấn đề sai lệch nội sinh, phương pháp sử dụng đầu tư làm biến công cụ Đầu tư thay cho cú sốc suất không quan sát Để giải vấn đề sai lệch chọn lựa, Olley Pakes cho doanh nghiệp tồn suất cao mức suất cố định Mức suất cố định phụ thuộc đầu vào vốn doanh nghiệp hàm giảm dần theo mức vốn Tuy nhiên, thay chọn đầu tư làm biến cơng cụ Olley-Pakes (1996), Levinsohn-Petrin (2003) chọn biến công cụ đầu vào trung gian Levinsohn-Petrin (2003) cho thấy dùng biến đầu tư gặp khó khăn nhiều doanh nghiệp có đầu tư 0, bị loại sử dụng hàm logarit biến đầu tư ƯỚC LƯỢNG TFP THEO PHƯƠNG PHÁP OLLEY-PAKES Ngành Ngành chế biến thực phẩm Chế biến, bảo quản thịt sản phẩm từ thịt Chế biến, bảo quản thuỷ sản sản phẩm từ thuỷ sản Chế biến bảo quản rau Sản xuất dầu, mỡ động, thực vật Chế biến sữa sản phẩm từ sữa Xay xát sản xuất bột lnl lnk Số quan sát 0.701*** (0.010) 0.265*** (0.011) 17,204 Số nhóm 2,595 0.825*** (0.071) 0.341*** (0.080) 450 68 0.675*** 0.731*** (0.018) 0.240*** (0.032) 0.192*** (0.032) (0.028) 3,508 1,536 528 239 0.578*** (0.172) 0.562*** (0.134) 144 22 0.722*** 0.655*** (0.069) 0.489*** (0.028) 0.272*** (0.072) (0.019) 494 4,143 74 613 143 Sản xuất thực phẩm khác Sản xuất thức ăn gia súc, gia cầm thuỷ sản 0.759*** (0.024) 0.237*** (0.021) 5,110 779 0.752*** (0.037) 0.229*** (0.068) 1,819 272 Standard errors in parentheses *** p F(6 , 1254)0.0000 lnl Coef Std Err z P.z [95% Conf Interval] lnwl 0.0212 0.0063 3.3600 0.0010 0.0088 0.0336 lnwk -0.5847 0.0273 -21.4200 0.0000 -0.6382 -0.5312 0.7270 0.0075 97.3000 0.0000 0.7123 0.7416 -0.6700 0.0292 -22.9600 0.0000 -0.7272 -0.6128 0.0003 0.0004 0.8000 0.4250 -0.0005 0.0012 year -0.0424 0.0030 -14.1000 0.0000 -0.0483 -0.0365 _cons -2.5837 0.1219 -21.1900 0.0000 -2.8226 -2.3447 /Rho 0.0946 0.0168 5.6300 0.0000 0.0616 0.1276 lny TFP_ fdi 147 /Sigma 0.3901 0.0112 34.7200 LR Test SAR vs OLS (Rho=0): 0.0000 0.3681 0.4121 31.6442 P-Value > Chi2(1) 0.0000 Acceptable Range for Rho: -4.5312 < Rho < 1.0000 - Log Likelihood Function LLF - Akaike Information Criterion -1974 AIC - Akaike Information Criterion -1973 Log AIC = -630.661 = 0.0786 = -2.5438 Nguồn: Ước lượng tác giả 148 *Mơ hình 3: mơ hình Durbin không gian (SDM -Spatial Durbin Model) Sample Size = Wald Test F-Test 1320 | Cross Sections Number = = 36193.2517 | P-Value > Chi2(11) 60 = 0.0000 = 3290.2956 | P-Value > F(11 , 1249) = (Buse 1973) R2 = 0.0000 0.9651 | Raw Moments R2 = 0.9991 (Buse 1973) R2 Adj = 0.9632 | Raw Moments R2 Adj = 0.9990 Root MSE (Sigma) = 0.2647 | Log Likelihood Function = -502.0018 R2h= 0.9341 R2h Adj= 0.9304 F-Test = 1685.61 P-Value > F(11 , 1249)0.0000 - R2v= 0.9339 R2v Adj= 0.9302 F-Test = 1678.94 P-Value > F(11 , 1249)0.0000 lnl Coef Std Err z P.z [95% Conf Interval] lnwl -0.131 0.024 -5.400 0.000 -0.179 -0.084 lnwk 0.082 0.069 1.200 0.230 -0.052 0.217 lny 0.761 0.008 100.370 0.000 0.746 0.776 TFP_ -0.715 0.028 -25.830 0.000 -0.770 -0.661 fdi -0.001 0.000 -1.890 0.058 -0.002 0.000 w1x_lnwl 0.122 0.025 4.800 0.000 0.072 0.172 w1x_lnwk -0.652 0.093 -7.030 0.000 -0.833 -0.470 w1x_lny -0.145 0.069 -2.110 0.035 -0.280 -0.010 1.152 0.121 9.520 0.000 0.915 1.389 w1x_fdi -0.001 0.003 -0.320 0.749 -0.007 0.005 w1x_year -0.022 0.005 -4.290 0.000 -0.032 -0.012 _cons -1.086 0.265 -4.110 0.000 -1.605 -0.568 0.09678 0.09388 1.03 0.303 -0.08722 0.280782 0.353872 0.012534 28.23 0.329306 0.378438 w1x_TFP_ /Rho /Sigma LR Test SDM vs OLS (Rho=0): LR Test (wX's =0): 1.0627 P-Value > Chi2(1) 0.3026 477.1745 P-Value > Chi2(6) 0.0000 Acceptable Range for Rho: - Log Likelihood Function -4.5312 < Rho < 1.0000 LLF = -502.0018 - Akaike Information Criterion (1974) AIC = - Akaike Information Criterion (1973) Log AIC = 0.0675 -2.6952 Nguồn: Ước lượng tác giả 149 PHỤ LỤC MƠ HÌNH ƯỚC LƯỢNG GIÁ VỐN VÀ GIÁ LAO ĐỘNG VARIABLES lnkl Chế biến, bảo quản thuỷ sản sản phẩm từ thuỷ sản Chế biến bảo quản rau Sản xuất dầu, mỡ động, thực vật Chế biến sữa sản phẩm từ sữa Xay xát sản xuất bột Sản xuất thực phẩm khác Sản xuất thức ăn gia súc, gia cầm thuỷ sản Constant Observations R-squared Robust standard errors in parentheses *** p