GIỚI THIỆU
Đặt vấn đề
Vốn con người là yếu tố quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế toàn cầu, với nghiên cứu của Mankiw và cộng sự (1992) cho thấy tác động trực tiếp của nó đến tăng trưởng Romer (1990) cũng nhấn mạnh vai trò của vốn con người trong việc thúc đẩy công nghệ, từ đó ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là vùng kinh tế trọng điểm của Việt Nam, nổi bật với sản xuất nông nghiệp Theo Tổng cục Thống kê (2014), GDP bình quân giai đoạn 2007 – 2014 đạt 10,71%, với tốc độ tăng trưởng kinh tế năm 2013 và 2014 lần lượt là 8,72% và 9,02%, cao hơn so với nhiều vùng khác trong nước.
Theo Hayami (1998) cho rằng trong giai đoạn đầu của công nghiệp hóa, tăng trưởng kinh tế chủ yếu dựa vào vốn vật chất, nhưng khi chuyển sang giai đoạn phát triển tiếp theo, vốn con người trở nên quan trọng hơn Mặc dù có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa vốn con người và tăng trưởng kinh tế ở nhiều quốc gia, nhưng tại Việt Nam, đặc biệt là vùng ĐBSCL, số lượng nghiên cứu còn hạn chế Theo Tổng cục Thống kê (2014), lực lượng lao động tại ĐBSCL có trình độ học vấn thấp, với 5% lao động mù chữ, 25% chưa hoàn thành bậc tiểu học, 36% hoàn thành tiểu học, 19% tốt nghiệp trung học cơ sở và chỉ 15% tốt nghiệp trung học phổ thông trở lên Do đó, nghiên cứu này nhằm đánh giá ảnh hưởng của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL trong giai đoạn 2007-2014, đồng thời đưa ra các kết luận và gợi ý chính sách nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế dựa trên phân tích số liệu.
Nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của yếu tố vốn con người đến tốc độ tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL trong giai đoạn 2007-2014 Kết quả sẽ cung cấp thông tin quý giá cho việc xây dựng các chính sách phát triển, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cho khu vực này.
1.3 Câu hỏi nghiên cứu Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu trên, đề tài tập trung trả lời câu hỏi như sau: Tác động của yếu tố vốn con người đối với tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL như thế nào?
1.4 Phương pháp nghiên cứu Đề tài sử dụng kết hợp hai phương pháp chính như sau:
Phương pháp thống kê bao gồm việc tổng hợp và phân tích các số liệu liên quan đến GDP, vốn vật chất, lực lượng lao động, vốn con người, độ mở của nền kinh tế, tỷ trọng nông nghiệp, chi tiêu chính phủ, cũng như tỷ trọng sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước (DNNN) và doanh nghiệp ngoài quốc doanh (DNNQD) Các số liệu này được trích từ Tổng cục Thống kê và Niên giám Thống kê hàng năm của vùng.
Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được áp dụng để lượng hóa tác động của các yếu tố đến tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL thông qua việc sử dụng các mô hình hồi quy trong dữ liệu bảng như Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Những mô hình này giúp ước lượng tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế, đồng thời thực hiện các kiểm định cần thiết để giảm thiểu hiện tượng ước lượng chệch Chi tiết về phương pháp nghiên cứu sẽ được trình bày ở chương 3.
1.5 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Để thực hiện được mục tiêu nghiên cứu trên, đối tượng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của 13 tỉnh, thành phố vùng ĐBSCL giai đoạn 2007 – 2014 Phạm vi nội dung của đề tài tập trung nghiên cứu tác động của vốn con người đối với tăng trưởng kinh tế tại ĐBSCL, từ đó đưa ra những kết luận và khuyến nghị liên quan dựa trên kết quả nghiên cứu
1.6 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Kết quả nghiên cứu từ luận văn này có thể được áp dụng để đề xuất các chính sách đầu tư vào vốn con người, nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cho vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL).
Luận văn được chia thành 5 chương, bắt đầu với Chương 1, nơi giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan trong và ngoài nước, từ đó tác giả xây dựng mô hình phân tích Chương 3 tập trung vào việc phát triển phương pháp, quy trình và mô hình nghiên cứu, đồng thời giới thiệu dữ liệu, mô tả các biến số và đưa ra giả thuyết nghiên cứu Chương 4 cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình tăng trưởng kinh tế và lao động ở khu vực ĐBSCL, cùng với kết quả thực nghiệm từ việc hồi quy và giải thích các kết quả thu được Cuối cùng, Chương 5 tóm lược những vấn đề đã giải quyết trong đề tài, đưa ra gợi ý chính sách và nêu ra một số hạn chế nhằm mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, bài viết sẽ tập trung phân tích tác động của yếu tố vốn con người đến sự tăng trưởng kinh tế ở vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL).
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng kết hợp hai phương pháp chính như sau:
Phương pháp thống kê bao gồm việc tổng hợp và phân tích các số liệu liên quan đến GDP, vốn vật chất, lực lượng lao động, vốn con người, độ mở của nền kinh tế, tỷ trọng nông nghiệp, chi tiêu chính phủ, cùng với tỷ trọng sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước (DNNN) và doanh nghiệp ngoài quốc doanh (DNNQD), được trích từ Tổng cục Thống kê và Niên giám Thống kê hàng năm của vùng.
Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm được áp dụng để lượng hóa tác động của các yếu tố đến tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL thông qua việc sử dụng các mô hình hồi quy trong dữ liệu bảng, bao gồm mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Những mô hình này giúp ước lượng tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế, đồng thời thực hiện các kiểm định cần thiết để giảm thiểu hiện tượng ước lượng chệch Chi tiết về phương pháp nghiên cứu sẽ được trình bày rõ trong chương 3.
1.5 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Để thực hiện được mục tiêu nghiên cứu trên, đối tượng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của 13 tỉnh, thành phố vùng ĐBSCL giai đoạn 2007 – 2014 Phạm vi nội dung của đề tài tập trung nghiên cứu tác động của vốn con người đối với tăng trưởng kinh tế tại ĐBSCL, từ đó đưa ra những kết luận và khuyến nghị liên quan dựa trên kết quả nghiên cứu
1.6 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Kết quả nghiên cứu từ luận văn này có thể được áp dụng để đề xuất các chính sách đầu tư vào vốn con người, nhằm thúc đẩy sự tăng trưởng kinh tế cho vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL).
Luận văn được chia thành 5 chương: Chương 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu; Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan trong và ngoài nước, từ đó tác giả xây dựng mô hình phân tích; Chương 3 mô tả phương pháp, quy trình nghiên cứu và giới thiệu dữ liệu cùng các biến số, đồng thời đưa ra các giả thuyết nghiên cứu; Chương 4 phân tích tình hình tăng trưởng kinh tế và lao động tại khu vực ĐBSCL, bao gồm kết quả thực nghiệm từ hồi quy và giải thích các kết quả trong mô hình; Cuối cùng, Chương 5 tóm lược những vấn đề đã giải quyết, đưa ra gợi ý chính sách và nêu ra một số hạn chế của nghiên cứu để mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
Kết quả nghiên cứu của luận văn có thể được áp dụng để đề xuất các chính sách đầu tư vào vốn con người, nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cho vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL).
Cấu trúc luận văn
Luận văn được chia thành 5 chương: Chương 1 cung cấp cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu; Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan trong và ngoài nước, từ đó tác giả xây dựng mô hình phân tích; Chương 3 mô tả phương pháp, quy trình và mô hình nghiên cứu, đồng thời giới thiệu dữ liệu và các biến số cùng với giả thuyết nghiên cứu; Chương 4 tổng quan tình hình tăng trưởng kinh tế và lao động khu vực ĐBSCL, trình bày kết quả hồi quy và giải thích các kết quả trong mô hình; Cuối cùng, Chương 5 tóm tắt các vấn đề đã được giải quyết, đưa ra gợi ý chính sách và nêu rõ một số hạn chế của đề tài để mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Khái niệm và lý thuyết về tăng trưởng kinh tế
Theo Soubbotina (2001), tăng trưởng kinh tế được định nghĩa là sự gia tăng sản lượng của một nền kinh tế, thường được đo bằng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) hoặc tổng sản lượng quốc gia (GNP) trong một khoảng thời gian nhất định GDP là giá trị tiền tệ của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong phạm vi một nền kinh tế trong một thời gian nhất định, thường là một năm tài chính.
2.1.2 Tổng luận các mô hình tăng trưởng kinh tế
Trong suốt các giai đoạn kinh tế, các lý thuyết và mô hình kinh tế đặc trưng đã được hình thành, đóng vai trò quan trọng trong việc diễn tả các quan điểm cơ bản về sự phát triển kinh tế qua các biến số và mối liên hệ giữa chúng Những lý thuyết và mô hình này không ngừng được phát triển và hoàn thiện, kế thừa từ các lý thuyết trước để phù hợp với sự biến đổi của nền kinh tế Bài viết này sẽ tóm tắt một số mô hình tăng trưởng kinh tế, nhấn mạnh vai trò của các yếu tố nguồn lực và ảnh hưởng của chúng đến sự tăng trưởng kinh tế.
Mô hình tăng trưởng của David Ricardo (trường phái Cổ Điển)
Trường phái Cổ Điển, xuất hiện vào đầu thế kỷ 17 và phát triển mạnh mẽ đến cuối thế kỷ 19, có hai đại diện tiêu biểu là Adam Smith và David Ricardo Adam Smith (1723 – 1790), nhà kinh tế chính trị học, được xem là người mở đường cho lý luận kinh tế với tác phẩm nổi bật “Của cải của các quốc gia” Ông nhấn mạnh rằng lao động hiệu quả trong các hoạt động có ích là nguồn gốc tạo ra giá trị xã hội Sự gia tăng số lượng công nhân “hữu ích và hiệu quả” cùng năng suất lao động phụ thuộc vào lượng tư bản tích lũy, và Smith xem đây là yếu tố quyết định tăng trưởng kinh tế Ông cũng đưa ra hai học thuyết cơ bản: học thuyết về “Giá trị lao động” và học thuyết về “Bàn tay vô hình”.
David Ricardo (1772 – 1823) ông được coi là tác giả xuất sắc nhất của trường phái
Cổ Điển Ông đã sử dụng ý tưởng của Adam Smith và của T.H Malthus để sáng lập ra học thuyết của riêng mình “Mô hình tăng trưởng của Ricardo”
Theo Ricardo, tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào ba yếu tố chính: lao động (L), vốn (K) và tài nguyên (R), trong đó tài nguyên (R) đóng vai trò quan trọng nhất Tài nguyên giới hạn khả năng tăng trưởng, vì khi sản xuất nông nghiệp mở rộng trên đất đai kém màu mỡ, giá lương thực sẽ tăng, dẫn đến tiền lương danh nghĩa tăng nhưng lợi nhuận của nhà tư bản lại giảm Khi tài nguyên đạt đến điểm dừng Ro, sản lượng tối đa Y sẽ đạt được, tạo ra ranh giới cho tăng trưởng Lúc này, nền kinh tế chia thành hai khu vực: khu vực 1 là nông nghiệp trì trệ và khu vực 2 là công nghiệp Do đó, trước khi đạt đến điểm dừng Ro, nền kinh tế vẫn còn khả năng phát triển.
R là yếu tố quyết định tăng trưởng, khi đạt điểm dừng Ro thì tích lũy cho khu vực công nghiệp mới là yếu tố quyết định tăng trưởng
Hình 2.1: Giới hạn của sự tăng trưởng
Nguồn: Những nguyên lý của kinh tế chính trị học và thuế khóa (Ricardo, 2002)
Lý luận của Ricardo chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào tích lũy, mà tích lũy lại phụ thuộc vào lợi nhuận Lợi nhuận được xác định bởi chi phí sản xuất lương thực, và chi phí này lại phụ thuộc vào đất đai Vì vậy, đất đai chính là yếu tố giới hạn cho sự tăng trưởng kinh tế.
Mô hình tăng trưởng của trường phái Tân Cổ Điển (mô hình Cobb – Douglas)
Trường phái Tân Cổ Điển ra đời vào cuối thế kỷ 19, đánh dấu sự chuyển biến mạnh mẽ trong khoa học và kỹ thuật với nhiều phát minh quan trọng Marshall (1842 – 1924) là người đứng đầu trường phái này, nổi bật với tác phẩm "Các nguyên lý của kinh tế học", góp phần vào sự phát triển của lý thuyết kinh tế trong thời kỳ này.
Theo trường phái Tân Cổ Điển, tăng trưởng kinh tế được xác định bởi bốn yếu tố chính: lao động (L), vốn (K), tài nguyên thiên nhiên (R) và khoa học – công nghệ (T) Các nhà kinh tế học Tân Cổ Điển phân chia các yếu tố này thành hai nhóm: nhóm yếu tố tăng trưởng theo chiều rộng bao gồm vốn, lao động và tài nguyên thiên nhiên, và nhóm yếu tố tăng trưởng theo chiều sâu là khoa học – công nghệ.
Theo mô hình Cobb-Douglas, sự phát triển kinh tế được xác định qua dữ liệu của các quốc gia, cho thấy sự đóng góp cụ thể của các yếu tố nguồn lực vào tăng trưởng Ngoài ra, các nhà kinh tế thuộc trường phái Tân Cổ Điển nhấn mạnh rằng công nghệ đóng vai trò quan trọng nhất trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
Các nhà kinh tế học Tân Cổ Điển phản bác quan điểm cho rằng sản xuất cần một tỷ lệ cố định giữa lao động và vốn Họ cho rằng việc tích hợp công nghệ mở ra nhiều phương thức kết hợp lao động và vốn trong quá trình sản xuất và phát triển Vì vậy, mỗi quốc gia có thể lựa chọn các công nghệ phù hợp để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế theo những con đường khác nhau.
Trường phái Tân Cổ Điển đã phát triển mô hình tăng trưởng từ trường phái Cổ Điển, với các yếu tố chính là lao động (L), vốn (K) và đất đai (R) đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế Cả hai trường phái đều bác bỏ vai trò của chính phủ trong việc điều tiết nền kinh tế, đồng thời ủng hộ thị trường tự do dưới sự chi phối của “Bàn tay vô hình”.
Mô hình tăng trưởng của trường phái Tân Cổ Điển nhấn mạnh vai trò quan trọng của yếu tố công nghệ trong quá trình tăng trưởng kinh tế Công nghệ không chỉ là yếu tố then chốt mà còn mở ra nhiều phương thức kết hợp đầu vào trong sản xuất, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững.
Mô hình tăng trưởng Harrod – Domar (mô hình tăng trưởng của trường phái Keynes)
Học thuyết kinh tế Keynes được hình thành vào những năm 30 của thế kỷ 20, xuất phát từ cuộc đại khủng hoảng kinh tế toàn cầu 1929 – 1933, khi các lý thuyết trước đó không còn phù hợp Năm 1936, J.Maynard Keynes (1883 – 1946) công bố tác phẩm "Lý thuyết chung về việc làm, lãi suất và tiền tệ", đánh dấu sự khởi đầu của trường phái Keynes.
Mô hình tăng trưởng Harrod-Domar, phát triển từ lý thuyết của Ricardo, nhấn mạnh rằng tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào hai yếu tố chính: lao động (L) và nguồn vốn (K) Để thúc đẩy tăng trưởng, cần thiết phải đầu tư vào vốn dự trữ, trong đó tiết kiệm (S) và đầu tư (I) đóng vai trò quyết định Điều này cho thấy sự can thiệp của chính phủ là quan trọng trong việc điều tiết các nguồn tiết kiệm, tích lũy và đầu tư để đạt được tăng trưởng bền vững.
Mô hình này cung cấp phương pháp tính hệ số ICOR, giúp đánh giá năng lực quản lý và giá cả đầu tư trong bối cảnh công nghệ đồng nhất, đồng thời xem xét trình độ công nghệ và mức độ khan hiếm của các nguồn lực.
Mô hình Harrod – Domar là một trong những mô hình kinh tế nổi tiếng, được thể hiện qua hàm sản xuất đơn giản, thường được sử dụng trong nghiên cứu và phân tích sự phát triển kinh tế.
Hàm sản xuất Cobb – Douglas
Hàm sản xuất thể hiện mối quan hệ giữa lượng đầu vào và sản phẩm đầu ra, với dạng chung là một hàm toán học.
Y là sản lượng đầu ra tối đa có thể sản xuất từ tổ hợp vốn (K), lao động (L) và các yếu tố đầu vào khác (M i) Hàm sản xuất f cho thấy Y là hàm số của các yếu tố đầu vào K, L, M i Một điểm quan trọng là từ một tổ hợp yếu tố sản xuất nhất định, chỉ có thể tạo ra một mức sản lượng đầu ra tối đa duy nhất Tuy nhiên, để đạt được cùng một sản lượng đầu ra, có thể sử dụng các kết hợp đầu vào khác nhau Nếu một đầu vào được sử dụng nhiều hơn, thì một đầu vào khác phải giảm bớt để duy trì mức sản lượng đó.
Hàm sản xuất Cobb-Douglas là công cụ quan trọng trong kinh tế học, thường được sử dụng để phân tích tăng trưởng và năng suất Hàm này mô tả mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra trong sản xuất Được đề xuất bởi Knut Wicksell và thử nghiệm với bằng chứng thống kê bởi Charles Cobb và Paul Douglas, hàm sản xuất này đã trở thành một phần thiết yếu trong nghiên cứu kinh tế.
Năm 1928, Cobb và Douglas công bố một nghiên cứu mô phỏng sự phát triển của nền kinh tế Mỹ từ 1899 đến 1922, với giả định rằng sản lượng sản xuất phụ thuộc vào số lượng lao động và vốn đầu tư Mặc dù có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế, mô hình của họ đã chứng minh được độ chính xác cao Hàm Cobb-Douglas thể hiện mối quan hệ này một cách rõ ràng.
Trong đó: Y là tổng sản lượng được tính bằng giá trị bằng tiền của tất cả các hàng hóa sản xuất trong một năm
L: Đầu vào lao động được tính bằng tổng số lao động làm việc trong một năm
K: Vốn đầu vào được tính bằng giá trị bằng tiền của tất cả máy móc, thiết bị và các yếu tố khác
A: Một yếu tố trong năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP), có thể là khoa học công nghệ α, β là độ co giãn của sản lượng theo lao động và vốn (0 < α < 1; 0 < β < 1) Trong hàm sản xuất Cobb – Douglas, nếu lao động (L) cố định, sản lượng biên của vốn tại một điểm nào đó (ở một mức K nào đó) là lượng đầu ra tăng thêm khi tăng thêm một đơn vị vốn Sản lượng biên của vốn là:
Sản lượng biên của vốn thay đổi theo K được tính theo công thức:
Sự thay đổi sản lượng biên của vốn theo K luôn âm do (α-1) < 0, cho thấy MPK giảm dần theo K Tương tự, sản lượng biên của lao động thể hiện lượng đầu ra tăng thêm khi sử dụng thêm một đơn vị lao động.
Sản lượng biên của lao động thay đổi theo L được tính theo công thức:
Sự thay đổi sản lượng biên của lao động theo L luôn âm do (β - 1) < 0, cho thấy MPL giảm dần theo L Khi giữ các yếu tố sản xuất khác không đổi, việc tăng số lượng một yếu tố sản xuất sẽ dẫn đến mỗi đơn vị có ít hơn các yếu tố khác để phối hợp, từ đó sản phẩm biên sẽ giảm Trong trường hợp K cố định, việc tăng L ban đầu có thể làm tổng sản lượng tăng, nhưng mức độ gia tăng sẽ chậm dần; nếu tiếp tục tăng L, tổng sản lượng có thể giảm do sự ngáng trở trong quá trình sản xuất Tương tự, sản phẩm biên của vốn cũng có xu hướng giảm khi L cố định.
Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan
Nghiên cứu của Ng và Leung (2004) áp dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas mở rộng để phân tích GDP thực tế của các tỉnh Trung Quốc, với vốn vật chất, vốn con người, số lao động và các biến số khác là yếu tố độc lập Để đo lường vốn con người, họ sử dụng tỷ lệ nhập học đại học và cao đẳng, cùng với tỷ lệ giáo viên trên học sinh ở bậc trung học cơ sở để phản ánh chất lượng giáo dục Nghiên cứu gộp dữ liệu từ 29 tỉnh trong giai đoạn 1986-1998, với 377 quan sát, cho thấy tỷ lệ nhập học đại học và cao đẳng có ảnh hưởng tích cực và đáng kể ở miền Đông và miền Trung, nhưng không ở miền Tây Khi xem xét tỷ lệ giáo viên và học sinh, hiệu ứng vốn con người nổi bật hơn ở miền Đông Kết luận của nghiên cứu nhấn mạnh rằng việc mở rộng giáo dục đại học và cải thiện chất lượng giáo dục phổ thông là chìa khóa cho sự phát triển kinh tế ở Trung Quốc, đặc biệt là tại các vùng ven biển.
Nghiên cứu của Lau và cộng sự (1993) về các bang của Brazil trong thập niên 1970-1980 đã đo lường vốn con người thông qua số năm giáo dục chính quy bình quân đầu người trong lực lượng lao động Họ sử dụng xu thế thời gian để đánh giá hiệu ứng của tiến bộ công nghệ, cho thấy mọi biến đổi chất lượng đầu vào không do vốn con người gây ra đều phản ánh trong tiến bộ công nghệ Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng trình độ giáo dục của lực lượng lao động có ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê đến sản lượng Vốn con người giải thích khoảng 25% tăng trưởng sản lượng ở Brazil trong thập niên 1970, đứng thứ hai sau tiến bộ công nghệ Mặc dù phạm vi nghiên cứu chỉ giới hạn ở Brazil, công trình này mang lại nhiều điểm mới mẻ, coi giáo dục là nguồn tăng trưởng và xây dựng phương trình ước lượng từ hàm tổng sản xuất.
Nghiên cứu của Martin và Herranz (2004) về các vùng của Tây Ban Nha đã đo lường vốn con người dựa trên thước đo của Mulligan và Sala-i-Martin (1997) Theo đó, những người lao động không học hành hoặc chưa hoàn thành tiểu học trong vòng 20 năm được xem là không có vốn con người Martin và Herranz đã sử dụng dữ liệu từ 19 vùng lãnh thổ Tây Ban Nha trong giai đoạn 1995 – 2000 và áp dụng phương pháp hiệu ứng cố định để phân tích Kết quả cho thấy tất cả các biến số trong mô hình đều có mối tương quan dương với tăng trưởng GDP bình quân đầu người, và vốn con người có ảnh hưởng quan trọng đến GDP, đặc biệt là ở các vùng phát triển hơn.
Nguyễn Thị Tuệ Anh và Lê Xuân Bá (2005) đã tiến hành nghiên cứu về chất lượng tăng trưởng kinh tế Việt Nam, phân tích các yếu tố và khía cạnh để đánh giá chất lượng tăng trưởng của nền kinh tế Nghiên cứu tập trung vào ba vấn đề chính: hình thái đầu tư vào tài sản vốn vật chất và vốn con người, mô hình tăng trưởng của Việt Nam giai đoạn 1990 – 2003, và ảnh hưởng của tăng trưởng cùng bất bình đẳng đến tỷ lệ nghèo Để thực hiện mục tiêu này, nghiên cứu xây dựng mô hình tăng trưởng Tân Cổ Điển với hàm sản xuất Cobb – Douglas mở rộng cho vốn con người, cho thấy đóng góp cao của vốn con người vào tăng trưởng, với tỷ lệ nhập học bậc phổ thông được sử dụng để tính toán vốn con người.
Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế tại các tỉnh, thành phố Việt Nam Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ Tổng cục Thống kê và Niên giám Thống kê của 61 tỉnh, thành phố trong giai đoạn 2001.
Nghiên cứu năm 2005 đã đo lường vốn con người qua ba tiêu chí: số năm học bình quân, chi phí giáo dục bình quân và thu nhập bình quân Theo Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007), mô hình tăng trưởng Tân Cổ Điển được áp dụng dựa trên hàm sản xuất Cobb-Douglas với ba mô hình kinh tế lượng: Pooled OLS, FEM và REM Kết quả cho thấy số năm học bình quân là thước đo vốn con người phù hợp nhất tại các tỉnh, thành phố Việt Nam Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) là mô hình tối ưu nhất trong ba mô hình nghiên cứu, chỉ ra rằng vốn con người có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP, tuy nhiên, tỷ lệ đóng góp không đồng đều giữa các địa phương.
Thái Phúc Thành (2014) đã tiến hành nghiên cứu về vai trò của vốn con người trong việc giảm nghèo bền vững tại Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2010 Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ hai nguồn: dữ liệu sơ cấp thông qua điều tra hộ gia đình với 270 hộ ở 6 tỉnh gồm Yên Bái, Hà Nội, Nghệ An, Kon Tum, Quảng Nam và Trà Vinh, và dữ liệu thứ cấp từ Tổng cục Thống kê, bao gồm điều tra mức sống gia đình Việt Nam trong các năm 2002 và 2004.
Nghiên cứu từ các năm 2006, 2008, 2010 và 2012 cho thấy rằng vốn con người, được đo lường qua trình độ giáo dục phổ thông và chuyên môn kỹ thuật, có ảnh hưởng đáng kể đến việc giảm nghèo bền vững ở Việt Nam Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng này thay đổi tùy theo từng vùng miền và giai đoạn phát triển.
Bảng 2.1 : Bảng tóm lƣợc về kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trong và ngoài nước STT Tác giả Dữ liệu nghiên cứu Kết quả
Các tỉnh của trung quốc (19 tỉnh và các vùng tự trị) giai đoạn 1986 – 1998
Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nhập học bậc đại học và cao đẳng có hệ số dương và ý nghĩa thống kê tại các vùng miền Đông và miền Trung, nhưng không tương tự tại miền Tây Đặc biệt, khi xem xét vốn con người qua tỷ lệ giáo viên và học sinh, hiệu ứng vốn con người thể hiện ảnh hưởng lớn hơn tại khu vực miền Đông.
Các bang của Brazil trong các năm 1970 và 1980
Trình độ giáo dục của lực lượng lao động đóng vai trò quan trọng trong việc tăng trưởng sản lượng, với ảnh hưởng tích cực và có ý nghĩa thống kê Cụ thể, vốn con người đã giải thích khoảng 25% sự tăng trưởng sản lượng ở Brazil trong những năm gần đây.
1970, là nhân tố có tầm quan trọng thứ hai sau tiến bộ công nghệ
STT Tác giả Dữ liệu nghiên cứu Kết quả
Các vùng của Tây Ban Nha trong giai đoạn 1995 – 2000
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tất cả các biến số trong mô hình đều có tác động tích cực đến tăng trưởng GDP bình quân đầu người tại các vùng của Tây Ban Nha Qua các kiểm định tiếp theo, vốn con người được xác định là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến GDP, đặc biệt là ở những khu vực phát triển hơn.
Nguyễn Thị Tuệ Anh và
Nghiên cứu cho thấy rằng có sự đóng góp của vốn con người trong tăng trưởng kinh tế là khá cao
Trần Thọ Đạt và cộng sự
61 tỉnh, thành phố Việt Nam trong giai đoạn 2001 –
Nghiên cứu chỉ ra rằng vốn con người đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng GDP của các tỉnh, thành phố tại Việt Nam, nhưng mức độ đóng góp này lại không đồng đều giữa các khu vực.
Nghiên cứu chỉ ra rằng vốn con người có ảnh hưởng đáng kể đến việc giảm nghèo bền vững tại Việt Nam, nhưng mức độ ảnh hưởng này khác nhau tùy thuộc vào từng vùng miền và giai đoạn phát triển.
Nguồn: Được tổng hợp bởi tác giả
Khung phân tích
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm, cả trong nước và quốc tế, đã chỉ ra rằng các nhà kinh tế học không chỉ tập trung vào vốn con người mà còn tìm kiếm các yếu tố khác ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Các nghiên cứu tiêu biểu như của Barro (1991) và Mankiw cùng các cộng sự đã đóng góp quan trọng vào việc hiểu rõ hơn về các yếu tố quyết định này.
Nghiên cứu của Ng và Leung (2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007), cùng với Chen và Feng (2000) chỉ ra rằng có nhiều yếu tố quyết định tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng đến nền kinh tế của các tỉnh và thành phố trong một quốc gia Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế địa phương.
(i) Vốn đầu tư đại diện cho vốn vật chất của một nền kinh tế
(ii) Lực lượng lao động là yếu tố quan trọng không thể thiếu và có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế
(iii) Mức độ hội nhập kinh tế quốc tế (độ mở của nền kinh tế) thường được đo lường bằng tỷ trọng vốn FDI trong tổng vốn đầu tư
(iv) Tỷ trọng của nông nghiệp trong nền kinh tế
Ảnh hưởng của doanh nghiệp nhà nước (DNNN) được xác định thông qua tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNN trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp tại các tỉnh và thành phố.
Ảnh hưởng của các doanh nghiệp ngoài quốc doanh (DNNQD) được đo lường qua tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNQD trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của các tỉnh, thành phố.
(vii) Chi tiêu của chính phủ
Nghiên cứu tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế là trọng tâm chính, trong khi các yếu tố khác được xem xét với vai trò của các biến kiểm soát Từ các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm đã được tóm lược, khung phân tích được đề xuất nhằm làm rõ mối liên hệ này.
Vốn vật chất Lao động
Tỷ trọng nông nghiệp Độ mở của nền kinh tế
Tăng trưởng kinh tế Ảnh hưởng của DNNN
Chi tiêu của chính phủ Ảnh hưởng của DNNQD
Nguồn: Được tổng hợp bởi tác giả
Chương này tập trung vào ba vấn đề chính: Thứ nhất, giới thiệu lý thuyết về tăng trưởng kinh tế, vốn con người và hàm sản xuất Cobb-Douglas, nhấn mạnh vai trò quan trọng của vốn con người trong tăng trưởng kinh tế Thứ hai, chương trình bày các nghiên cứu thực nghiệm cả trong và ngoài nước, cho thấy vốn con người có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Cuối cùng, dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm, chương này cung cấp khung phân tích làm cơ sở cho việc xây dựng phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình kinh tế lượng
Từ các lý thuyết kinh tế học và các nghiên cứu thực nghiệm trước, đặc biệt là của
Ng và Leung (2004), đề tài sử dụng hàm Cobb-Douglas mở rộng có dạng:
Y=AK α it L β it H δ it e λZ it + Uit
Trong đó: i là biểu thị tỉnh, thành phố và t biểu thị thời gian, Y it là mức sản lượng,
Trong bài viết, các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng trong nền kinh tế chuyển đổi được xác định bao gồm: yếu tố công nghệ (A0), mức vốn vật chất (Kit), mức vốn con người (Hit), lao động (Lit) và các biến số khác như tỷ trọng nông nghiệp (ARG), chi tiêu của chính phủ (G), độ mở cửa của nền kinh tế (F), cùng với ảnh hưởng của doanh nghiệp nhà nước (SOE) và doanh nghiệp ngoài quốc doanh (NSE) Để áp dụng các mô hình hồi quy, tác giả đã sử dụng logarit hai vế để chuyển đổi hàm sản xuất thành ba dạng mô hình khác nhau.
Mô hình Pooled OLS với hệ số không thay đổi được biểu diễn qua phương trình lnY = α 0 + α lnK it + β lnL it + δ lnH it + λ ARG ARG it + λ G G it + λ F F it + λ SOE SOE it + λ NSE NSE it + u it Trong đó, α 0 đại diện cho lnA, i là số năm quan sát (i = {1…8}), t là số tỉnh, thành phố quan sát trong vùng (t = {1…13}), và u it là phần dư của mô hình Các hệ số α, β, δ và λ phản ánh hiệu ứng của các biến ngoại sinh trong mô hình.
(ii) Mô hình hiệu ứng cố định – FEM: lnY = α 0 + α i + α lnK it +β lnL it + δ lnH it + λ ARG ARG it + λ G G it + λ F F it + λ SOE SOE it
Trong nghiên cứu này, các đại lượng cố định α i đại diện cho đặc trưng riêng của từng tỉnh, thành phố và không thay đổi trong suốt thời gian nghiên cứu.
(iii) Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên – REM: lnY = α 0 + α i + α lnK it +β lnL it + δ lnH it + λ ARG ARG it + λ G G it + λ F F it + λ SOE SOE it
Trong đó: αi là sai số ngẫu nhiên theo đơn vị không gian tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Mô tả các biến và giả thuyết nghiên cứu
Y là GDP của các tỉnh, thành phố được đo bằng đơn vị nghìn tỷ Việt Nam
Số hạng A 0 thể hiện các yếu tố như công nghệ, nguồn lực tự nhiên, khí hậu và thể chế, và có thể khác nhau giữa các tỉnh, thành phố Nghiên cứu giả định rằng lnA 0 = α 0 + α i, trong đó α 0 là hằng số và α i là thành phần thay đổi theo từng tỉnh, thành phố.
Biến H (vốn con người) là một thước đo quan trọng phản ánh các khía cạnh khác nhau của vốn con người, với những ưu và nhược điểm riêng Bài nghiên cứu này sử dụng số năm đi học bình quân của lực lượng lao động làm chỉ số đo lường vốn con người, một phương pháp phổ biến trong các nghiên cứu phân tích tăng trưởng kinh tế ở nhiều khu vực và quốc gia, bao gồm cả Việt Nam, như trong các nghiên cứu của Cravo và Soukiazis (2009) và Trần Thọ Đạt cùng cộng sự (2007).
Nghiên cứu này phân loại 6 nhóm theo trình độ giáo dục, tương ứng với phân nhóm của Luật Giáo dục Việt Nam (2005): (i) Không có trình độ (mù chữ); (ii) Biết chữ nhưng chưa hoàn thành bậc tiểu học; (iii) Đã tốt nghiệp tiểu học; (iv) Đã tốt nghiệp trung học cơ sở; (v) Đã tốt nghiệp trung học phổ thông; (vi) Có trình độ cao đẳng, đại học và sau đại học Đồng thời, nghiên cứu cũng tính toán số năm đi học bình quân của lực lượng lao động dựa trên công thức cụ thể.
S: Số năm đi học bình quân của lực lượng lao động
T j : Số năm đi học bình quân ở mỗi cấp học (trình độ giáo dục)
L j : Số người trong lực lượng lao động có trình độ j j: Trình độ học vấn ở mỗi cấp bậc
Bảng 3.1: Chi tiết tính toán biến vốn con người (H)
J Trình độ giáo dục Giải thích T j
0 Mù chữ Chỉ những người trong lực lượng lao động chưa từng đến trường 0
1 Chưa hoàn thành bậc tiểu học
Chỉ những người trong lực lượng lao động biết đọc biết viết nhưng chưa học xong bậc tiểu học
2 Tốt nghiệp tiểu học Chỉ những người trong lực lượng lao 3
J Trình độ giáo dục Giải thích T j
(số năm) động đã tốt nghiệp tiểu học và không đi học nữa
3 Tốt nghiệp trung học cơ sở
Chỉ những người trong lực lượng lao động đã tốt nghiệp trung học cơ sở và không đi học nữa
4 Tốt nghiệp trung học phổ thông
Chỉ những người trong lực lượng lao động đã tốt nghiệp trung học phổ thông và không đi học nữa
5 Tốt nghiệp cao đẳng, đại học và sau đại học
Chỉ những người trong lực lượng lao động đã tốt nghiệp cao đẳng, đại học và những trình độ cao hơn
Nguồn: Luật giáo dục Việt Nam (2005)
Biến K (vốn vật chất) được tính theo công thức K_t = (1 - δ) K_{t-1} + I_t, trong đó I_t là vốn đầu tư hàng năm và δ là tỷ lệ khấu hao Theo Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007), tỷ lệ khấu hao được giả định là δ = 5%, con số này cũng được áp dụng trong các nghiên cứu của Ng và Leung (2004) cùng với Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007), và Whalley và Zhao (2010).
Biến L (lao động) được xác định là tổng số người trong dân số tham gia hoạt động kinh tế, không phân biệt tình trạng việc làm Nghiên cứu này đo lường lực lượng lao động của từng tỉnh, thành phố dựa trên tổng dân số hoạt động kinh tế, phù hợp với định nghĩa của Bộ Lao động.
Thương binh và Xã hội đề cập Nghiên cứu kỳ vọng mối quan hệ dương (+) giữa L và tăng trưởng kinh tế
Biến ARG, hay tỷ trọng sản xuất nông nghiệp, được tính bằng tỷ trọng của nhóm ngành nông, lâm nghiệp và thủy sản so với GDP Theo Ng và Leung (2004), các tỉnh, thành phố phụ thuộc nhiều vào sản xuất nông nghiệp thường có ít cơ hội gia tăng năng suất so với những nơi tập trung vào sản xuất công nghiệp Nghiên cứu của Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) cũng chỉ ra rằng việc giảm tỷ trọng ngành nông nghiệp trong GDP có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cho các tỉnh, thành phố.
Biến G, đại diện cho chi tiêu của chính phủ, được xác định qua tỷ trọng chi tiêu này so với GDP Mặc dù tác động của chi tiêu chính phủ thường được coi là tích cực đối với tăng trưởng kinh tế, Barro (1997) lập luận rằng sự can thiệp của chính phủ có thể gây ra méo mó thị trường và cản trở tiến bộ công nghệ Nghiên cứu tại Việt Nam, như của Phạm Thế Anh (2008) và Hoàng Thị Chinh Thon cùng cộng sự (2010), chỉ ra rằng hệ số G có giá trị âm Do đó, nghiên cứu này kỳ vọng sẽ tìm thấy mối quan hệ âm giữa G và tăng trưởng kinh tế.
Biến F, đại diện cho độ mở cửa của nền kinh tế, được xác định qua tỷ trọng vốn FDI trong tổng vốn đầu tư Theo Ng và Leung (2004), độ mở cửa này không chỉ thúc đẩy các dòng nhập khẩu công nghệ tiên tiến mà còn giúp nâng cao trình độ công nghệ và kinh nghiệm quản lý từ nước ngoài vào nền kinh tế nội địa Nghiên cứu của Nguyễn Thị Tuệ Anh và cộng sự (2006) cùng Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) cũng đã áp dụng chỉ tiêu này để phân tích tình hình kinh tế.
Biến SOE (ảnh hưởng của DNNN) được tính bằng tỷ trọng giá trị công nghiệp của
DNNN đóng vai trò quan trọng trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của các tỉnh, thành phố Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) chỉ ra rằng các DNNN thường không nhạy bén trong việc áp dụng công nghệ mới và gặp khó khăn trong việc chuyển đổi sang cơ chế thị trường tại Việt Nam Theo World Bank (2012), DNNN Việt Nam sử dụng nhiều nguồn lực nhưng hiệu quả hoạt động lại thấp Do đó, nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ âm (-) giữa DNNN và tăng trưởng kinh tế, điều này cũng được Ng và Leung (2004) cũng như Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) xác nhận.
Biến NSE được xác định bằng tỷ trọng giá trị công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước (DNNQD) trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của từng tỉnh, thành phố Nghiên cứu của Chen và Feng (2000) chỉ ra rằng doanh nghiệp tư nhân và bán tư nhân có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế Do đó, nghiên cứu này dự đoán mối quan hệ tích cực giữa NSE và tăng trưởng kinh tế.
Bảng 3.2: Bảng tổng hợp các biến sử dụng trong luận văn và các dấu kỳ vọng
Biến Mô tả Dấu kỳ vọng
Y GDP của các tỉnh, thành phố Biến phụ thuộc
H Số năm đi học bình quân của lực lượng lao động +
K Vốn vật chất (trữ lượng vốn) +
Lao động được xác định là tổng số người trong dân số tham gia vào các hoạt động kinh tế, không phân biệt tình trạng việc làm, theo định nghĩa của Bộ Lao động, Thương binh và Xã hội.
F Tỷ trọng vốn FDI trong tổng vốn đầu tư +
ARG Tỷ trọng của nhóm ngành nông, lâm nghiệp và thủy sản so với GDP -
SOE Tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNN trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh,
Biến Mô tả Dấu kỳ vọng thành phố
Tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNQD trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh, thành phố
G Tỷ trọng chi tiêu của chính phủ so với GDP -
Nguồn: Được tạo bởi tác giả dựa trên các nghiên cứu liên quan
Giả định của mô hình
Nhận dạng mô hình tăng trưởng là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá chất lượng tăng trưởng Bài nghiên cứu này nhằm kiểm định các đại lượng giải thích cho tăng trưởng và phân tích đóng góp của từng nhân tố vào tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu áp dụng mô hình tăng trưởng Tân Cổ Điển, sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas mở rộng cho vốn con người, một mô hình đã được áp dụng rộng rãi trên thế giới trong phân tích nguồn lực tăng trưởng Mô hình được xây dựng dựa trên các giả định cụ thể để đảm bảo tính chính xác và khả thi trong nghiên cứu.
Nền kinh tế sản xuất duy nhất một loại hàng hóa với sản lượng đầu ra Y được mô hình hóa bằng công nghệ Cobb – Douglas, sử dụng các yếu tố đầu vào như trữ lượng vốn, vốn con người, lao động, chi tiêu chính phủ, tỷ trọng nông nghiệp, tỷ trọng vốn đầu tư nước ngoài, tỷ trọng giá trị sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước và doanh nghiệp ngoài quốc doanh Trong mô hình này, lao động và vốn là hai yếu tố đầu vào thiết yếu, với đặc điểm nổi bật là hàm Cobb – Douglas có độ co giãn thay thế bằng 1, cho phép linh hoạt trong việc sử dụng các yếu tố này.
Hàm sản xuất Cobb – Douglas là một hàm liên tục và đồng nhất, với lợi suất không đổi theo quy mô và các nhân tố có năng suất biên giảm dần Điều này khiến hàm sản xuất Cobb – Douglas trở thành hàm lồi, điều kiện cần và đủ để tồn tại điểm cân bằng tăng trưởng trong mô hình Nghiên cứu cũng giả định rằng điểm cân bằng tăng trưởng là ổn định, cho phép điều chỉnh các biến khi nền kinh tế tiến tới trạng thái cân bằng.
Tiến bộ công nghệ gọi là A là biến ngoại sinh và tăng trưởng với tốc độ không đổi
Mô hình công nghệ trung tính Harrod cho thấy tiến bộ công nghệ chủ yếu ảnh hưởng đến yếu tố lao động, từ đó lan tỏa đến vốn vật chất, vốn con người và các yếu tố khác Kết quả cuối cùng của quá trình này là sự gia tăng năng suất đầu ra Y.
Dữ liệu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là đánh giá tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) Để thực hiện nghiên cứu, đề tài sử dụng dữ liệu bảng từ 13 tỉnh, thành phố trong vùng ĐBSCL trong khoảng thời gian 8 năm (2007 – 2014) Dữ liệu được thu thập từ Tổng cục Thống kê và Niên giám Thống kê của các tỉnh, thành phố được công bố hàng năm.
Phương pháp nghiên cứu
Để hoàn thành bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kết hợp hai phương pháp chính sau:
Tác giả áp dụng phương pháp thống kê để tổng hợp và phân tích dữ liệu về GDP, vốn vật chất, lực lượng lao động, vốn con người, độ mở nền kinh tế, tỷ trọng nông nghiệp, chi tiêu chính phủ, cũng như ảnh hưởng của doanh nghiệp nhà nước (DNNN) và doanh nghiệp ngoài quốc doanh (DNNQD), dựa trên thông tin từ Tổng cục Thống kê và Niên giám Thống kê hàng năm của tỉnh, thành phố.
Tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm để đánh giá tác động của các yếu tố đến tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL Đề tài sử dụng dữ liệu bảng và thực hiện các mô hình hồi quy, bao gồm mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM), nhằm ước lượng ảnh hưởng của vốn con người đến sự phát triển kinh tế.
Trước khi trình bày phương pháp nghiên cứu, tác giả tóm tắt đặc điểm của dữ liệu bảng, một hình thức tổ chức dữ liệu phổ biến trong nghiên cứu kinh tế Dữ liệu bảng được sử dụng rộng rãi trong cả kinh tế vi mô, liên quan đến hộ gia đình và doanh nghiệp, cũng như trong kinh tế vĩ mô, khi nghiên cứu các thành phố, tiểu bang và quốc gia.
Dữ liệu kết hợp không gian và chuỗi thời gian mang lại nhiều lợi ích trong phân tích mối quan hệ kinh tế, giúp quan sát và phân tích sự biến động của đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hoặc theo thời gian, cũng như sự khác biệt giữa các nhóm Có hai loại cấu trúc dữ liệu bảng: bảng cân bằng và bảng không cân bằng, trong đó bảng không cân bằng có thể gây hạn chế trong ước lượng Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân bằng cho các tỉnh, thành phố khu vực ĐBSCL theo chuỗi thời gian Việc nghiên cứu với dữ liệu bảng cân bằng cung cấp nhiều ưu điểm đáng kể.
Kết hợp dữ liệu chuỗi thời gian từ các tỉnh, thành phố khác nhau giúp tạo ra dữ liệu bảng phong phú hơn, với thông tin đa dạng và tính biến thiên cao Điều này giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến và tăng số lượng quan sát, từ đó nâng cao số bậc tự do Kết quả là, ước lượng trở nên vững chắc, hiệu quả và không bị chệch.
Dữ liệu bảng phản ánh sự đa dạng của các tỉnh, thành phố theo thời gian, mỗi khu vực có những đặc điểm riêng biệt Các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu bảng có khả năng xử lý sự không đồng nhất này một cách hiệu quả.
Nghiên cứu các quan sát lặp lại ở nhiều tỉnh, thành phố cho thấy dữ liệu bảng là công cụ hiệu quả để phân tích các mô hình chính sách thay đổi theo thời gian Việc sử dụng dữ liệu bảng trong nghiên cứu sẽ mang lại kết quả tốt hơn nhờ vào những lợi thế mà nó cung cấp.
Trong nghiên cứu, tác giả đã trình bày ba phương pháp ước lượng cơ bản khi hồi quy với dữ liệu bảng, bao gồm mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Mỗi phương pháp này đều mang những đặc điểm riêng biệt, phù hợp với các tình huống và yêu cầu phân tích khác nhau.
Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS) là một phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS) áp dụng cho dữ liệu bảng mà không phân biệt giữa các năm hoặc tỉnh, thành phố Mô hình này giả định rằng các tỉnh, thành phố không có đặc điểm riêng biệt, tuy nhiên, các giả định mạnh của OLS thường khó được thỏa mãn trong thực tế Do đó, phương trình của mô hình hệ số không thay đổi có thể được biểu diễn theo dạng phương trình (3.2) trong mục (3.1) của mô hình kinh tế lượng.
Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) phân tích ảnh hưởng của các nhân tố cố định, tương tự như mô hình OLS với biến giả FEM có thể áp dụng theo tỉnh, thành phố hoặc theo thời gian, hoặc cả hai Tuy nhiên, nhược điểm của FEM là làm giảm bậc tự do của mô hình, đặc biệt khi số lượng biến giả lớn Phương trình của mô hình này được trình bày trong mục 3.1 – mô hình kinh tế lượng.
Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) được áp dụng khi nghiên cứu sự khác biệt giữa các tỉnh, thành phố và ảnh hưởng của chúng đến mô hình tổng thể Những đặc điểm riêng biệt của từng tỉnh, thành phố được phản ánh qua phần sai số ngẫu nhiên trong mô hình.
Do đó, phương trình của mô hình này có dạng phương trình (3.4) mục (3.1) – mô hình kinh tế lượng
Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
Mỗi mô hình hồi quy đều có ưu và nhược điểm riêng, do đó việc lựa chọn mô hình phù hợp giữa Pooled – OLS, FEM và REM phụ thuộc vào sự khác biệt về tung độ gốc và mối quan hệ với biến độc lập tại từng tỉnh, thành phố Để xác định mô hình hiệu quả nhất, tác giả thực hiện các kiểm định: Đầu tiên, so sánh Pooled – OLS với FEM bằng cách sử dụng kiểm định F để kiểm tra giả thuyết H0: α1 = α2 = …= αN = α Nếu H0 bị bác bỏ, mô hình FEM sẽ được chọn Tiếp theo, để so sánh FEM và REM, tác giả áp dụng kiểm định Hausman dưới giả thuyết H0: Cov(Xit, ui).
Nếu kết quả không bác bỏ giả thuyết H0, điều này cho thấy ước lượng REM và FEM đều ổn định, nhưng chỉ có REM là hiệu quả Để so sánh giữa mô hình Pooled – OLS và REM, cần thực hiện kiểm định Breusch – Pagan Lagrange Multiplier với giả thuyết H0 rằng mô hình Pooled – OLS hiệu quả hơn mô hình REM Nếu kết quả bác bỏ H0, điều này chứng tỏ ước lượng REM sẽ hiệu quả hơn Đồng thời, nghiên cứu cũng thực hiện các kiểm định liên quan nhằm tăng cường độ tin cậy của ước lượng.
Kiểm định đa cộng tuyến và phương sai thay đổi
Dữ liệu bảng, mặc dù có nhiều lợi điểm, cũng gây ra các vấn đề trong ước lượng, bao gồm hiện tượng đa cộng tuyến và phương sai thay đổi do quan sát từ nhiều tỉnh, thành phố trong khoảng thời gian 8 năm (2007 – 2014) Để nâng cao độ tin cậy của ước lượng, nghiên cứu sử dụng ma trận hệ số tương quan và chỉ số phóng đại VIF để kiểm tra đa cộng tuyến Nếu hệ số ma trận tương quan nhỏ hơn 0,8 hoặc VIF của các biến giải thích nhỏ hơn 10, điều này cho thấy mối quan hệ tuyến tính giữa các biến là rất nhỏ, cho phép chấp nhận hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo Ngược lại, nếu không, mô hình sẽ gặp phải đa cộng tuyến Để kiểm tra phương sai thay đổi, kiểm định Breusch – Pagan được áp dụng với giả thuyết H0 rằng mô hình không có phương sai thay đổi Nếu P-value < 0,05, giả thuyết H0 bị bác bỏ, cho thấy có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình; nếu không, mô hình sẽ không có hiện tượng này.
Quy trình nghiên cứu
Để thực hiện nghiên cứu, tác giả tiến hành theo các bước sau: đầu tiên, trình bày vấn đề nghiên cứu; tiếp theo, xem xét cơ sở lý luận liên quan đến tăng trưởng kinh tế và vốn con người, cùng với các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước; sau đó, xây dựng mô hình kinh tế lượng dựa trên lý thuyết và dữ liệu đã xem xét, đồng thời thiết lập quy trình nghiên cứu; tiếp theo, thực hiện thống kê mô tả dữ liệu để đảm bảo tính chính xác của số liệu cho nghiên cứu định lượng, và phân tích mối tương quan giữa các biến trong mô hình; tiếp tục, kiểm định đa cộng tuyến của các biến trong mẫu và điều chỉnh mô hình nếu cần; sau đó, thực hiện hồi quy và phân tích dữ liệu với ba mô hình: Pooled – OLS, FEM, và REM; tiếp theo, kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp bằng các phương pháp kiểm định F, Hausman và Breusch – Pagan; sau đó, kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và thực hiện hồi quy đa biến với robust error nếu cần; cuối cùng, giải thích kết quả hồi quy dựa trên các mô hình đã được giới thiệu.
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
4 Thống kê mô tả dữ liệu
5 Kiểm định đa cộng tuyến và lợi thế kinh tế theo quy mô của mô hình nghiên cứu
6 Hồi quy và phân tích dữ liệu với ba mô hình: Pooled – OLS, FEM và REM
7 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp
8 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi với mô hình được chọn và khắc phục bằng robust error (nếu có)
9 Giải thích kết quả hồi quy
Nguồn: Quy trình do tác giả tự thiết lập
Chương 3 trình bày đầy đủ về phương pháp nghiên cứu của luận văn Trước tiên, chương này dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm được trình bày ở chương 2 để xây dựng mô hình kinh tế lượng với việc sử dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas mở rộng và đề cập ba mô hình ước lượng như sau: Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Tiếp đến, chương 3 mô tả các biến nghiên cứu, đưa ra dấu kỳ vọng (giả thuyết nghiên cứu) và giả định của mô hình Cuối cùng, chương này trình bày nguồn dữ liệu phân tích, phương pháp nghiên cứu và quy trình nghiên cứu nhằm thực hiện các mục tiêu được trình bày trong chương này.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tổng quan về tình hình tăng trưởng kinh tế và lao động khu vực ĐBSCL
Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là một trong những đồng bằng lớn và màu mỡ nhất Đông Nam Á, đóng vai trò quan trọng trong sản xuất và xuất khẩu lương thực cũng như cây ăn trái nhiệt đới tại Việt Nam Vị trí chiến lược của ĐBSCL, nằm ở cuối bán đảo Đông Dương và tiếp giáp với vùng kinh tế trọng điểm phía Nam, tạo điều kiện thuận lợi cho hợp tác đầu tư và giao thương quốc tế Khu vực này giáp ranh với Campuchia và có sông Mê Kông chảy qua, thúc đẩy giao lưu với các nước trong khu vực ĐBSCL còn sở hữu bờ biển dài 73,2 km cùng nhiều đảo, quần đảo như Thổ Chu và Phú Quốc, tạo thành vùng đặc quyền kinh tế tiếp giáp với biển Đông và vịnh Thái Lan Với hệ thống giao thông hàng hải và hàng không quốc tế phát triển, ĐBSCL đóng vai trò quan trọng trong kết nối giao thương giữa Nam Á và Đông Nam Á cũng như các quần đảo trong Thái Bình Dương Khu vực này bao gồm 13 đơn vị hành chính, trong đó có 1 thành phố trực thuộc Trung ương (Cần Thơ) và 12 tỉnh (Long An, Đồng Tháp, An Giang, Tiền Giang, Bến Tre, Vĩnh Long, Trà Vinh, Hậu Giang, Kiên Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu và Cà Mau).
Hình 4.1: Bản đồ các tỉnh, thành phố Đồng bằng sông Cửu Long
Theo số liệu của Tổng cục Thống kê năm 2014, Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) có tổng diện tích tự nhiên là 40.576 km2, chiếm 12% diện tích cả nước Khu vực này cũng có dân số khoảng 17,5 triệu người, tương đương 19% tổng dân số Việt Nam Dân số trung bình của Việt Nam theo từng khu vực đã có những biến động qua các năm, như được thể hiện trong bảng 4.1.
Bảng 4.1: Dân số trung bình phân theo khu vực của cả nước qua các năm Đơn vị tính: Nghìn người
2 Trung du và miền núi phía Bắc 10.798,7 11.177,0 11.289,2 11.401,1 11.508,1
3 Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung 18.608,6 18.943,5 19.050,4 19.191,0 19.362,5
6 Đồng bằng sông Cửu Long 16.859,3 17.255,4 17.322,3 17.398,7 17.478,9
4.1.2 Tăng trưởng kinh tế khu vực ĐBSCL
GDP của khu vực Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) chiếm khoảng 17,5% tổng GDP của cả nước, thể hiện vai trò quan trọng của khu vực này trong nền kinh tế quốc gia, theo số liệu trong 6 tháng đầu năm.
Tốc độ tăng trưởng GDP của khu vực Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) trong năm 2014 đạt khoảng 9%, cao hơn nhiều so với mức tăng trưởng GDP toàn quốc chỉ khoảng 6% Trong giai đoạn 2007 – 2014, ĐBSCL ghi nhận tốc độ tăng trưởng bình quân 10,71%, vượt xa mức 6,01% của cả nước trong cùng thời kỳ.
Hình 4.2: Tốc độ tăng trưởng GDP của cả nước và khu vực ĐBSCL giai đoạn
Nguồn: Tính toán và vẽ đồ thị từ dữ liệu nghiên cứu
4.1.3 Lao động khu vực ĐBSCL
Theo Niên giám Thống kê tỉnh, thành phố và TCTK (2014), khu vực ĐBSCL có khoảng 10.289 nghìn lao động, chiếm 19,14% tổng lực lượng lao động cả nước và 58,75% tổng dân số khu vực Điều này cho thấy lực lượng lao động ĐBSCL đóng vai trò quan trọng trong cả nước Bảng 4.2 cũng chỉ ra sự so sánh giữa lực lượng lao động của ĐBSCL và các khu vực khác qua các năm 2005, 2010, 2011, 2012 và 2013.
Bảng 4.2: Lực lượng lao động theo khu vực của cả nước qua các năm Đơn vị tính: nghìn người
2 Trung du và miền núi phía Bắc 6275,6 6881,3 7058,9 7209,3 7380,2
3 Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung 9748,5 10944,2 11151,1 11309,3 11621,4
6 Đồng bằng sông Cửu Long 9354,9 10128,7 10238,3 10362,8 10322,9
Theo dữ liệu từ Tổng cục Thống kê, tốc độ tăng trưởng lực lượng lao động tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long trong năm 2013 và 2014 lần lượt giảm còn 0,39% và 0,33% Bình quân giai đoạn 2008 – 2014, lực lượng lao động chỉ tăng 0,74%.
Lực lượng lao động tại khu vực ĐBSCL có trình độ học vấn thấp, với tỷ lệ lao động mù chữ là 5%, chưa hoàn thành tiểu học chiếm 25%, hoàn thành tiểu học đạt 36%, tốt nghiệp trung học cơ sở là 19%, và chỉ 15% lực lượng lao động tốt nghiệp trung học phổ thông trở lên.
Hình 4.3: Lao động theo trình độ
Nguồn:Tính toán và vẽ đồ thị từ dữ liệu nghiên cứu
4.2 Phân tích 4.2.1 Phân tích thống kê mô tả
Dữ liệu nghiên cứu gồm 13 tỉnh, thành phố khu vực ĐBSCL trong khoảng thời gian
Trong giai đoạn 2007 – 2014, các chỉ tiêu kinh tế quan trọng như GDP, vốn vật chất, lao động, và vốn con người đã được xem xét Tỷ trọng nông nghiệp trong GDP, độ mở nền kinh tế thông qua tỷ trọng vốn đầu tư nước ngoài, và chi tiêu chính phủ cũng là những yếu tố đáng chú ý Bên cạnh đó, tỷ trọng giá trị sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước (DNNN) so với tổng giá trị sản xuất công nghiệp của tỉnh, thành phố, cùng với tỷ trọng sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp ngoài quốc doanh (DNNQD) trên tổng giá trị sản xuất công nghiệp cũng đã được phân tích.
Theo nghiên cứu từ 2007 đến 2014, tỉnh Kiên Giang là địa phương có đóng góp cao nhất vào GDP của Đồng bằng sông Cửu Long, với tỷ lệ bình quân hàng năm đạt khoảng 12,52% Ngược lại, tỉnh Hậu Giang có tỷ trọng đóng góp thấp nhất vào GDP khu vực này.
Trong giai đoạn 2007 – 2014, tỉnh An Giang dẫn đầu khu vực ĐBSCL với lực lượng lao động bình quân hàng năm cao nhất, đạt 1.255,9 nghìn lao động, chiếm 12,40% tổng lực lượng lao động của khu vực Ngược lại, tỉnh Hậu Giang có lực lượng lao động bình quân hàng năm thấp nhất, chỉ đạt 453,8 nghìn lao động, tương đương 4,48% tổng lực lượng lao động của khu vực.
Theo dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2007 – 2014, lực lượng lao động khu vực ĐBSCL có số năm đi học bình quân thấp, chỉ khoảng 5,9 năm Trong đó, Cần Thơ dẫn đầu với 6,57 năm, trong khi Sóc Trăng có mức thấp nhất với khoảng 5,36 năm.
Để có cái nhìn tổng quát về các giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị cao nhất và giá trị thấp nhất của các biến trong dữ liệu nghiên cứu, tác giả đã thực hiện tóm tắt thông qua bảng thống kê mô tả (bảng 4.3).
Bảng 4.3: Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình giai đoạn 2007 – 2014
Giá trị trung bình Giá trị trung vị Giá trị lớn nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Độ nghiêng Độ nhọn
Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả
Các giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch chuẩn trong bảng 4.3 phản ánh sự chênh lệch của các biến trong mô hình.
Hai giá trị thống kê độ nghiêng (Skewness) và độ nhọn (kurtosis) giúp ta có thể hình dung về hình dáng phân phối của số liệu, trong đó:
- Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng – skewness):
+ Nếu độ nghiêng α 3 = 0 thì phân phối là đối xứng
+ Nếu độ nghiêng α 3 > 0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên phải nhiều hơn
+ Nếu độ nghiêng α 3 < 0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên trái nhiều hơn
- Hệ số nhọn (độ nhọn – kurtosis):
+ Nếu độ nhọn α 4 = 3 thì phân phối xác suất tập trung ở mức bình thường
Nếu độ nhọn α 4 lớn hơn 3, phân phối dữ liệu sẽ tập trung ở mức độ cao hơn bình thường Ngược lại, nếu độ nhọn α 4 nhỏ hơn 3, phân phối dữ liệu sẽ tập trung ở mức độ thấp hơn bình thường.
Mô hình luận văn thực hiện với 104 quan sát từ năm 2007 đến 2014 cho thấy các biến Y, K, L, G, SOE, NSE và ARG có giá trị trung bình và trung vị tương đối gần nhau, với hệ số độ nghiêng và độ nhọn phân phối dữ liệu khá đồng đều Điều này phản ánh sự tăng trưởng ổn định của các tỉnh, thành phố ở ĐBSCL Tuy nhiên, có sự chênh lệch đáng kể giữa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của các biến, đặc biệt là trong vốn đầu tư nước ngoài, tỷ trọng giá trị sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước, chi tiêu ngân sách và tỷ trọng nông nghiệp trong GDP giữa các tỉnh, thành phố Đặc biệt, sự chênh lệch lớn trong đóng góp giá trị công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước trong tổng giá trị công nghiệp giữa các địa phương cần được chú ý.
Kết quả kinh tế lượng
Kết quả hồi quy với mô hình Pooled - OLS trong phụ lục 7 cho thấy các biến lnK, lnL, G, SOE và NSE có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, biến lnH đại diện cho vốn con người mặc dù có hệ số ước lượng dương như kỳ vọng nhưng lại không có ý nghĩa thống kê Tương tự, các biến ARG và F cũng không có ý nghĩa thống kê, với hệ số ước lượng trái ngược với kỳ vọng.
Kết quả hồi quy từ hai mô hình hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên cho thấy hầu hết các hệ số ước lượng của các biến đều có ý nghĩa thống kê Các biến LnK, LnL, LnH, SOE và NSE có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế, trong khi ARG và G lại có tác động tiêu cực Biến F trong cả hai mô hình đều có hệ số âm và không có ý nghĩa thống kê Để tổng hợp kết quả hồi quy của ba mô hình Pooled – OLS, FEM và REM, tác giả đã biên soạn bảng 4.6 từ các phụ lục liên quan.
Bảng 4.6: Kết quả ƣớc lƣợng của mô hình Pooled – OLS, FEM và REM
OLS FEM REM lnK 0,3245*** 0,2739*** 0,2733*** lnL 0,6248*** 0,4261** 0,5984*** lnH 0,0505 0,2913*** 0,2925***
Ghi chú: ***, **, * có mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12
4.3.2 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp Kiểm định F Để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled – OLS và FEM, sau khi tiến hành hồi quy với mô hình FEM, tác giả thực hiện kiểm định F Từ kết quả phụ 7 cho thấy Prob>F 0,000 < 0,05 như vậy tác giả bác bỏ giả thuyết H 0 (với giả thuyết H 0 là mô hình Pooled – OLS tốt hơn mô hình FEM) Vì vậy, trong trường hợp này giữa hai mô hình FEM và Pooled – OLS tác giả chọn mô hình FEM vì không làm mất nhiều bậc tự do và giảm đa cộng tuyến
Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) Kết quả kiểm định Hausman được trình bày trong bảng 4.7.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman
Mô hình REM lnK 0,2738884 0,2732549 lnL 0,4260657 0,5983802 lnH 0,2912734 0,2924868 ARG -0,7140769 -0,6430166
F -0,0476067 -0,0910125 SOE 0,2167225 0,2430990 NSE 0,1416891 0,1580333 chi2(8)=8,39 Prob>chi2 = 0,3961
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12
Theo kết quả kiểm định từ bảng 4.7, với Prob>chi2 = 0,3961 > 0,05, tác giả chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) phù hợp hơn mô hình hiệu ứng cố định (FEM) Do đó, tác giả chọn mô hình REM để bảo toàn bậc tự do và giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến.
Thông qua kiểm định F và kiểm định Hausman, nghiên cứu xác định rằng mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) là phù hợp Do đó, tác giả sẽ thực hiện thêm các kiểm định liên quan để nâng cao độ tin cậy của ước lượng trong nghiên cứu này.
Kiểm định phương sai thay đổi trong mô hình REM
Tác giả sử dụng kỹ thuật kiểm định Breush – Pagan Lagrangian Multiplier (Greene,
2003) để kiểm tra có sự tồn tại của hiện tượng phương sai thay đổi hay không, bằng cách kiểm định cặp giả thuyết sau:
H 0 : Mô hình không bị hiện tượng phương sai thay đổi
H 1 : Mô hình bị hiện tượng phương sai thay đổi
Nếu P-value < 5% thì ta bác bỏ giả thuyết H 0, chấp nhận giả thuyết H 1 và ngược lại nếu P-value > 5% thì ta chấp nhận giả thuyết H 0, bác bỏ giả thuyết H 1
Kết quả từ bảng 4.8 cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ với Prob > chibar2 0,0000 < 5%, chứng tỏ có hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình Tuy nhiên, do mô hình chỉ sử dụng dữ liệu thời gian từ năm 2007 đến 2014, thời gian kiểm định tương đối ngắn chỉ 8 năm, nên không thể kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi trong mô hình.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier cho mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)
Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier cho mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)
H 0 : Phương sai không đổi Các biến: Giá trị ước lượng của biến lnY chibar2(01) = 201,78
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12
Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi bằng phương pháp robust error:
Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình, tác giả đã áp dụng hồi quy đa biến kết hợp với robust error nhằm tăng độ tin cậy của ước lượng Kết quả hồi quy đa biến theo mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) điều chỉnh đã thành công trong việc khắc phục phương sai thay đổi, như thể hiện trong bảng 4.9.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy đa biến theo mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) điều chỉnh, đã khắc phục phương sai thay đổi lnY
Hệ số ƣớc lƣợng Sai số P- value lnK 0,2732549 0,0148098 0,000 lnL 0,5983802 0,1200962 0,000 lnH 0,2924868 0,0494279 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12
4.3.3 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả bảng 4.9 cho thấy đa số các biến giải thích đều có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế, cụ thể:
Yếu tố vốn con người, được đo bằng số năm đi học bình quân, đã chứng minh tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế ở các tỉnh, thành phố ĐBSCL với hệ số ước lượng dương 0,29 Điều này có nghĩa là nếu các yếu tố khác không thay đổi, mỗi 1% gia tăng số năm đi học bình quân sẽ dẫn đến mức sản lượng tăng trưởng 0,29% mỗi năm Số năm đi học bình quân của lao động trong khu vực này dao động từ 4,6 đến 6,96 năm, cho thấy ảnh hưởng lớn của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế, đặc biệt ở những tỉnh có số năm học thấp như Sóc Trăng và An Giang Ví dụ, tại thành phố Cần Thơ, với số năm đi học bình quân là 6,6 năm, nếu tăng thêm 1 năm học, GDP có thể tăng khoảng 15%.
1 ) thì sẽ làm GDP gia tăng 4,35% (15 * 0 , 29 % 4 , 35 %) cách tính tương tự cho các tỉnh, thành phố khác thuộc khu vực ĐBSCL
Kết quả nghiên cứu cho thấy sự phù hợp với các nghiên cứu trước tại Việt Nam, như nghiên cứu của Nguyễn Thị Tuệ Anh và Lê Xuân Bá (2004) với hệ số ước lượng vốn con người là 0,64, và nghiên cứu của Trần Thọ Đạt cùng cộng sự (2007) với hệ số 0,41 Ngoài ra, so với các nghiên cứu ở các bang và vùng kinh tế khác trên thế giới, kết quả cũng tương tự, chẳng hạn như nghiên cứu của Cravo và Soukiazis (2009) cho thấy vốn con người ảnh hưởng đến tăng trưởng các bang của Brazil với hệ số ước lượng 0,42.
Yếu tố vốn vật chất và lao động đóng góp quan trọng vào tăng trưởng sản lượng, trong đó tăng trưởng kinh tế do gia tăng lao động cao hơn so với gia tăng vốn vật chất, với hệ số ước lượng tương ứng là 0,598 và 0,273 Cụ thể, nếu các yếu tố khác không đổi, khi lực lượng lao động tăng 1% sẽ dẫn đến sản lượng tăng 0,598%/năm, trong khi vốn vật chất tăng 1% chỉ làm sản lượng tăng 0,273%/năm Kết quả này phù hợp với nghiên cứu về tăng trưởng kinh tế Việt Nam của Nguyễn Thị Tuệ Anh và Lê Xuân Bá.
(2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007)
Các biến số ARG (tỷ trọng nông nghiệp trong GDP) và G (tỷ trọng chi tiêu của chính phủ trong GDP) cho thấy hệ số ước lượng âm, với mối tương quan lần lượt là -0,64 và -0,42, cho thấy rằng việc giảm tỷ trọng nông nghiệp hoặc chi tiêu ngân sách sẽ ảnh hưởng lớn đến tăng trưởng kinh tế của các tỉnh, thành phố ĐBSCL Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Phạm Thế Anh (2008) và Hoàng Thị Chinh Thon cùng cộng sự (2010).
Biến số SOE (tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNN) và NSE (tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNQD) đã góp phần vào tăng trưởng kinh tế, với hệ số ước lượng lần lượt là 0,24 và 0,16, cho thấy mối quan hệ tương quan dương Kết quả này chỉ ra rằng các DNNN khu vực ĐBSCL hoạt động hiệu quả, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, trái ngược với một số nghiên cứu trước đây của Ng và Leung (2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) Trong khi đó, biến NSE có hệ số ước lượng dương, phù hợp với kỳ vọng và tương đồng với kết quả của Chen và Feng (2000), nhấn mạnh tác động tích cực của doanh nghiệp tư nhân và bán tư nhân đến tăng trưởng kinh tế.
Biến số tỷ trọng vốn đầu tư nước ngoài (F) không đạt kỳ vọng, cho thấy mối tương quan âm với tăng trưởng kinh tế Hơn nữa, F không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu, cho thấy rằng tỷ trọng vốn đầu tư nước ngoài có thể không phải là chỉ số phù hợp để đại diện cho nền kinh tế của các tỉnh, thành phố khu vực ĐBSCL.
Chương 4 của luận văn trình bày về kết quả của việc phân tích dữ liệu, phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu của đề tài.Thứ nhất, chương 4 trình bày tổng quan về tình hình tăng trưởng kinh tế và lao động của khu vực ĐBSCL Thứ hai, trình bày thống kê mô tả, đồ thị và ma trận hệ số tương quan nhằm phác họa những nét đầu tiên về mối quan hệ thuận, nghịch giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Thứ ba, kiểm định lợi thế kinh tế theo quy mô của mô hình nghiên cứu Cuối cùng là sự lựa chọn mô hình phù hợp cho nghiên cứu và diễn giải của tác giả về kết quả nghiên cứu Tiếp đến là phần cuối cùng của luận văn, tác giả sẽ đưa ra một số khám phá của nghiên cứu, những chính sách khuyến nghị nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế khu vực ĐBSCL, đồng thời nêu lên những hạn chế cũng như hướng phát triển của đề tài.