“Giả thuyết Kuznets” cho rằng, ở mức thu nhập bình quân đầu người thấp thì bất bình đẳng thu nhập tăng cùng với sự gia tăng của thu nhập bình quân đầu người và chỉ giảm trong giai đoạn p
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ BẤT BÌNH ĐẲNG THU NHẬP VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN BẤT BÌNH ĐẲNG THU NHẬP
Lý thuyết liên quan đến nghiên cứu
1.1.1 Khái niệm về bất bình đẳng thu nhập:
Bất bình đẳng thu nhập, về kinh tế, là sự chênh lệch trong phân phối thu nhập giữa các cá nhân, các nhóm người, dân cư, tầng lớp xã hội hoặc quốc gia Bất bình đẳng thu nhập là một biểu hiện, khía cạnh chính của phân tầng xã hội và giai cấp xã hội Nó ảnh hưởng và bị ảnh hưởng bởi nhiều hình thức bất bình đẳng khác, như bất bình đẳng về của cải, quyền lực chính trị và địa vị xã hội Thu nhập là yếu tố quyết định chính đến chất lượng cuộc sống, ảnh hưởng đến sức khỏe và hạnh phúc của các cá nhân và gia đình, và nó cũng có thể bị tác động bởi các yếu tố xã hội như giới tính, tuổi tác, chủng tộc hoặc dân tộc Khái niệm này được kiểm định và sử dụng trong nhiều các nghiên cứu như của Fletcher, Michael A (2013), Hoàng Thuỷ Yến (2015), và nhiều nghiên cứu nổi tiếng khác Để xem xét mức độ bất bình đẳng thu nhập người ta thường dựa vào tỷ trọng thu nhập được nhận bởi bao nhiêu phần trăm dân số Bất bình đẳng thu nhập thường gắn với
“bất công bằng” Bất bình đẳng thu nhập có ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng cuộc sống của người dân, làm tăng tỷ lệ nghèo đói, cản trở tiến bộ y tế giáo dục nói chung - Bất chấp niềm tin phổ biến rằng bất bình đẳng thu nhập phần lớn phản ánh sự khác biệt của cá nhân về tài năng và động lực, cũng có những nguyên nhân quan trọng về cấu trúc và văn hóa, chẳng hạn như thị trường lao động phân khúc, phân biệt đối xử, phân biệt chủng tộc và phân biệt giới tính được thể chế hóa, vai trò giới và trách nhiệm gia đình
1.1.2 Đo lường bất bình đẳng thu nhập:
Có rất nhiều thước đo dùng để đo lường bất bình đẳng thu nhập Mỗi thước đo lại có những ưu điểm và nhược điểm khác nhau Để so sánh sự khác nhau trong phân phối thu nhập theo thời gian hoặc giữa các nước với nhau, nghiên cứu này sử dụng các phương thức đo phổ biến nhất là đường cong Lorenz, hệ số Gini Đường cong Lorenz: Đường Lorenz mang tên nhà kinh tế học người Mỹ Max Otto Lorenz, mô tả sự bất bình đẳng trong phân phối thu nhập Đường cong Lorenz là sự biểu diễn bằng hình học của hàm phân bố tích lũy, chỉ ra quan hệ giữa tỷ lệ phần trăm của một giá trị thể hiện qua trục tung với tỷ lệ phần trăm của một giá trị khác thể hiện qua trục hoành Đường cong Lorenz thường được sử dụng trong việc nghiên cứu sự
8 phân bố thu nhập, chỉ ra tỷ lệ phần trăm số hộ gia đình hay dân số trong tổng số và tỷ lệ phần trăm thu nhập của họ trong tổng thu nhập Đường cong Lorenz giúp chúng ta dễ dàng hình dung ra mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập thông qua việc quan sát hình dạng của đường cong Bất bình đẳng càng lớn thì đường cong Lorenz càng xa đường công bằng tuyệt đối Tuy nhiên, công cụ mang tính trực quan này còn khá đơn giản, chưa lượng hoá được mức độ bất bình đẳng và do đó khó có thể đưa ra kết luận chính xác trong những trường hợp phức tạp
Hệ số Gini: Hệ số Gini được Corrado Gini kế thừa kết quả nghiên cứu đường cong Lorenz để đưa ra, tính dựa vào đường cong Lorenz Hệ số Gini là giá trị của diện tích A (được tạo bởi đường cong Lorenz và đường thẳng 45 từ gốc tọa độ) chia cho o diện tích A+B (là diện tích tam giác vuông nằm dưới đường thẳng 45 từ gốc tọa độ) o Khi đường cong Lorenz trùng với đường thẳng 45 (đường bình đẳng tuyệt đối) o thì hệ số Gini bằng 0 (vì A=0), xã hội có sự phân phối thu nhập bình đẳng tuyệt đối, mọi người dân có thu nhập như nhau; và khi đường cong Lorenz trùng với trục hoành, hệ số Gini bằng 1 (vì B=0), xã hội có sự phân phối thu nhập bất bình đẳng tuyệt đối, một người dân hưởng toàn bộ thu nhập của cả xã hội Hệ số Gini nhận giá trị từ 0 đến 1 Hệ số Gini càng gần 1 thì sự bất bình đẳng về thu nhập trong dân cư càng lớn
Giá trị của hệ số Gini nằm trong khoảng từ 0 đến 1, hệ số Gini càng cao thì mức độ chênh lệch trong phân phối thu nhập giữa các nhóm dân cư càng lớn Căn cứ vào hệ số Gini, người ta chia quốc gia thành ba nhóm Nếu hệ số Gini nhỏ hơn 0,4 thì quốc gia có mức độ bất bình đẳng thấp, hệ số Gini từ 0,4 đến 0,5 là quốc gia có mức độ bất bình đẳng trung bình và quốc gia có mức độ bất bình đẳng cao khi hệ số Gini lớn hơn 0,5
Hệ số Gini khắc phục được nhược điểm của đường Lorenz là nó lượng hoá được mức độ bất bình đẳng thu nhập và do đó dễ dàng so sánh mức độ bất bình đẳng thu nhập theo thời gian cũng như giữa các khu vực, vùng và quốc gia Tuy nhiên, thước đo này cũng có hạn chế bởi vì Gini có thể giống nhau khi diện tích A như nhau nhưng sự phân bố các nhóm dân cư có thu nhập khác nhau (đường Lorenz có hình dáng khác nhau).
Lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập
Tăng trưởng kinh tế là nhân tố quan trọng hàng đầu và điều kiện vật chất để giải quyết các vấn đề xã hội Tăng trưởng và bất bình đẳng thu nhập có mối quan hệ tác động hai chiều Theo đó, bên cạnh tác động tích cực giúp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, bất bình đẳng thu nhập cũng đồng thời kìm hãm sự phát triển của nó “Giả thuyết Kuznets” cho rằng, ở mức thu nhập bình quân đầu người thấp thì bất bình đẳng thu nhập tăng cùng với sự gia tăng của thu nhập bình quân đầu người và chỉ giảm trong giai đoạn phát triển sau của quá trình công cuộc công nghiệp hoá - tạo ra một mối liên kết hình chữ U ngược giữa thu nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng thu nhập dựa trên một mô hình - trong đó các cá nhân di cư từ khu vực nông thôn có mức lương thấp và bất bình đẳng thu nhập thấp đến khu vực đô thị được đặc trưng bởi bất bình đẳng thu nhập cao và thu nhập trung bình cao
1.2.2 Đô thị hóa Đô thị hóa và quá trình phát triển đô thị là xu thế tất yếu của tất cả các quốc gia trên thế giới Mô hình kinh tế cổ điển của Harris và Todaro xem xét sự thay đổi cơ cấu cho thấy bất bình đẳng là kết quả tất yếu của quá trình đô thị hóa vốn là một đặc trưng của phát triển kinh tế Quá trình công nghiệp hoá kéo theo việc ứng dụng công nghệ mới và cách thức trong tổ chức sản xuất Chỉ những người lao động được đào tạo, có kỹ năng và tay nghề mới đáp ứng những công việc phức tạp Đô thị hóa góp phần đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế, chuyển dịch cơ cấu kinh tế và cơ cấu lao động, thay đổi sự phân bố dân cư Các đô thị không chỉ là nơi tạo ra nhiều việc làm và thu nhập cho người lao động mà còn là nơi tiêu thụ sản phẩm hàng hóa lớn và đa dạng, là nơi sử dụng lực lượng lao động có chất lượng cao, cơ sở kỹ thuật hạ tầng cơ sở hiện đại có sức hút đầu tư mạnh trong nước và nước ngoài Tuy nhiên, đô thị hóa làm sản xuất ở nông thôn bị đình trệ do lao động chuyển đến thành phố Thành thị phải chịu áp lực thất nghiệp, quá tải cho cơ sở hạ tầng, ô nhiễm môi trường sống, an ninh xã hội không đảm bảo Một trong
10 những vấn đề xã hội nảy sinh từ vấn đề đô thị hóa là chênh lệch thu nhập, khoảng cách giàu nghèo ngày càng gia tăng Sự phân hóa này có thể thấy rõ giữa các khu vực thành thị và nông thôn, giữa các nhóm thu nhập trong xã hội, giữa các vùng kinh tế, giữa các địa phương,… số người giàu đang giàu lên nhanh và là nhóm người thiểu số sở hữu nhiều của cải, vật chất trong xã hội
Giáo dục là một trong những yếu tố ảnh hưởng bất bình đẳng thu nhập do học vấn là một trong những chỉ tiêu quan trọng phản ánh chất lượng nguồn nhân lực Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng khoảng cách thu nhập giữa những người có trình độ đại học và những người không có bằng cấp tăng dần Đó là nguyên nhân chính làm gia tăng bất bình đẳng Để lý giải tại sao giáo dục lại ảnh hưởng bất bình đẳng thu nhập thì ta thấy khi có cơ hội được tiếp cận với một nền giáo dục tốt thì họ sẽ có trình độ chuyên môn cao, các kỹ năng nghề nghiệp và kinh nghiệm cao, dẫn đến mức thu nhập cao hơn Ngược lại, những người không có môi trường học tập và rèn luyện tốt thì mức thu nhập ở mức thấp và trung bình do không có trình độ chuyên môn cao Không những thế, trình độ dân trí ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập thông qua nhiều yếu tố, chẳng hạn như sự phát triển công nghệ và tăng trưởng kinh tế Trình độ dân trí cao hơn làm tăng năng suất và phát triển công nghệ
Lực lượng lao động (hay còn gọi là dân số hoạt động kinh tế hiện tại) bao gồm những người từ 15 tuổi trở lên có việc làm (đang làm việc) và những người thất nghiệp trong thời kỳ tham chiếu (7 ngày trước thời điểm quan sát)
Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động trong độ tuổi lao động (tỷ lệ hoạt động trong độ tuổi lao động) là số phần trăm những người trong độ tuổi lao động tham gia lao động chiếm trong tổng dân số trong độ tuổi lao động Tỷ lệ lao động và bất bình đẳng thu nhập có mối liên hệ với nhau Nghiên cứu của tổng cục thống kê đã chỉ ra sự thay đổi trong bất bình đẳng có được do sự gia tăng tỷ lệ lao động cũng như việc có thể tính toán tác động của những thay đổi trong việc tham gia thị trường lao động và lợi nhuận đối với các đặc điểm cá nhân của người lao động
Tổng quan tình hình nghiên cứu
1.3.1 Các nghiên cứu đi trước Đề tài “Factors of Income Inequality and Their Influence Mechanisms: A Theoretical Overview” của Anneli Kaasa (2005) sử dụng phương pháp định tính đã thống kê các yếu tố của bất bình đẳng thu nhập được thảo luận trong các tài liệu thích hợp thành năm nhóm là “tăng trưởng kinh tế”, “các yếu tố nhân khẩu học”, “các yếu tố chính trị”, “các yếu tố văn hoá và môi trường” và “các yếu tố kinh tế vĩ mô” Nghiên cứu này chỉ ra rằng tất cả các yếu tố này có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến bất bình đẳng thu nhập của một nước Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn chưa tìm ra được mức tác động cụ thể của các yếu đó lên bất bình đẳng thu nhập Đề tài “Relations between income inequality, economic growth and poverty threshold: new evidences from EU countries panels” (Georgeta Soava, 2019) sử dụng phương pháp định lượng đã phân tích mối quan hệ giữa các chỉ số sau: bất bình đẳng thu nhập, tổng sản phẩm quốc nội, ngưỡng rủi ro nghèo đói và thu nhập ròng tương đương trung bình của một nhóm gồm 28 quốc gia thuộc Liên minh Châu Âu (EU) trong giai đoạn 2005 2016 Nghiên cứu chỉ ra rằng tổng sản phẩm quốc nội có ảnh hưởng cận - biên giảm dần với bất bình đẳng thu nhập, trong khi đó ngưỡng rủi ro nghèo đói và thu nhập ròng tương đương trung bình có tác động ngược chiều đến chỉ số bất bình đẳng thu nhập
Xét khu vực trong nước, ta có nghiên cứu “Tác động của bất bình đẳng thu nhập đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam” của TS Hoàng Thị Yến – trường Đại học Kinh tế Quốc dân nghiên cứu về tác động qua lại lẫn nhau giữa bất bình đẳng thu nhập và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, từ đó đề xuất hàm ý chính sách nhằm tận dụng các tác động tích cực và hạn chế tác động tiêu cực của bất bình đẳng trong phân phối thu nhập đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam Tuy nhiên, nghiên cứu đã chỉ ra được tồn tại mối quan hệ một chiều tăng trưởng kinh tế làm tăng bất bình đẳng thu nhập ở Việt Nam nhưng chưa đo lường được cụ thể mức tác động của yếu tố, đối tượng điều tra còn hạn hẹp, phương pháp định lượng chỉ mới đảm bảo các tiêu chuẩn ước lượng, chưa chỉ ra được ngưỡng Gini cần thiết
Nghiên cứu “Factors impacting on income inequality in Vietnam” (Nguyễn Hiệp Quang, 2020) tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập ở Việt Nam theo số liệu của 63 tỉnh, thành phố được thu thập từ Tổng cục Thống kê Việt
Nam từ năm 2010 đến năm 2018 Với mục đích nghiên cứu này, nghiên cứu trước mắt sẽ xây dựng mô hình nghiên cứu để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập Sau đó, tác giả sử dụng phương pháp tổng quát của cá khoảnh khắc (GMM) để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đến sự gia tăng bất bình đẳng thu nhập ở Việt Nam Việc sử dụng mô hình GMM sẽ cho phép khắc phục các khiếm khuyết của mô hình như đồng liên kết, phương sai sai số ngẫu nhiên, do đó kết quả ước lượng tại thời điểm này sẽ không bị chệch, ổn định và hiệu quả nhất Kết quả nghiên cứu cho thấy thu nhập bình quân đầu người, lạm phát và tỷ lệ lao động có ảnh hưởng cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập Ngược lại, những yếu tố như dân cư đô thị và mật độ dân số làm cải thiện tình trạng bất bình đẳng thu nhập
Có rất nhiều nghiên cứu về bất bình đẳng thu nhập, song vẫn còn một số khoảng trống nghiên cứu Các nghiên cứu chủ yếu nghiên cứu đi sâu phân tích mối quan hệ giữa bất bình đẳng thu nhập và tăng trưởng kinh tế hoặc nếu có nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập thì thường đưa các yếu tố thành từng nhóm chứ không nghiên cứu sâu, cụ thể vào những yếu tố riêng lẻ Những nghiên cứu được kể trên đều đã tìm ra các yếu tố tác động đến bất bình đẳng thu nhập nhưng hầu như chưa nghiên cứu nào chỉ rõ được sức ảnh hưởng của các yếu tố đó lên bất bình đẳng thu nhập của một số quốc gia trên thế giới, đặc biệt là các nước tiêu biểu về chỉ số bất bình đẳng thu nhập như Brazil, Israel, Mông Cổ,… Vì thế mà nhóm nghiên cứu đã lựa chọn sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS với bộ số liệu từ năm 2011 đến năm 2015 tại nhiều nước ở nhiều vùng khác nhau để ước lượng được mức tác động cụ thể của các biến nghiên cứu lên tình trạng bất bình đẳng thu nhập tại nhiều quốc gia trên thế giới, có cái nhìn chung về mức độ ảnh hưởng đó thay vì ảnh hưởng riêng biệt tại mỗi quốc gia, mỗi khu vực như các nghiên cứu đi trước.
Giả thuyết nghiên cứu
Sau khi tìm hiểu và kế thừa những nghiên cứu đi trước, nhóm tác giả nhận thấy những nghiên cứu này còn tồn tại một số lỗ hổng Để giải quyết vấn đề của những nghiên cứu này, nhóm tác giả xin phép trình bày tiểu luận nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập tại các quốc gia trên thế giới giai đoạn 2011 2015 với - các biến độc lập sau: thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ đô thị hóa, tỷ lệ lao động và số năm đi học trung bình
Nhóm nghiên cứu xây dựng giả thuyết sau: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi:
H1: Thu nhập bình quân đầu người ban đầu có tác động cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập nhưng đến một lúc nào đó sẽ có tác động ngược chiều H2: Tỷ lệ đô thị hóa có tác động cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập H3: Tỷ lệ lao động có tác động ngược chiều với bất bình đẳng thu nhập H4: Số năm đi học trung bình có tác động ngược chiều với bất bình đẳng thu nhập
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH
Phương pháp nghiên cứu
2.1.1 Phương p p thu thập số liệu há Để thu thập được số liệu, nhóm xác định được các dữ liệu cần có là các dữ liệu về: Chỉ số bất bình đẳng thu nhập GINI Index, thu nhập bình quân đầu người GDP per capita, tỷ lệ dân thành thị URBAN population, tỷ lệ dân tham gia lực lượng lao động LABOR, số năm đi học bình quân MYS của các quốc gia trên thế giới Nhóm thực hiện nghiên cứu đã chọn mẫu gồm 28 quốc gia đại diện cho tổng thể tất cả các quốc gia trên thế giới Sau khi xác định được đối tượng và loại dữ liệu, nhóm tiến hành truy cập website của Ngân hàng Thế Giới (WorldBank), định vị chính xác các loại dữ liệu đó và thu thập Dữ liệu thu thập được là dữ liệu bảng (hỗn hợp) của 28 quốc gia nêu trên trong thời gian 5 năm từ 2011 đến 2015, với các số liệu về các yếu tố có liên quan
2.1.2 Phương pháp xử lý số liệu
Số liệu đã chọn lọc, thu thập được tổng hợp thành một bảng trong phần mềm Excel theo từng quốc gia qua từng năm Trong quá trình thu thập và tổng hợp, định dạng và đơn vị của số liệu phải thống nhất Dữ liệu sau khi đã phân loại, làm sạch và định dạng chuẩn sẽ được đưa vào sử dụng trong STATA để cho ra kết quả hồi quy, ma trận tương quan, mô tả thống kê và kiểm định khuyết tật mô hình Bộ số liệu của nghiên cứu được nhóm trình bày ở phần Phụ lục
2.1.3 Phương pháp phân tích số liệu
Bảng dữ liệu sẽ được đưa vào Data Editor trong STATA, các câu lệnh được thực thi để xử lý dữ liệu, cho ra kết quả hồi quy, ma trận tương quan, mô tả thống kê và kiểm định khuyết tật mô hình
Nghiên cứu này hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường OLS (Ordinary Least Squares) để ước lượng tham số của mô hình hồi quy đa biến Ngoài ra, nhóm còn sử dụng STATA để: Ứng dụng kiểm định Ramsey RESET để kiểm định dạng đúng của mô hình.
Xét nhân tử phóng đại phương sai VIF để kiểm định đa cộng tuyến Ứng dụng kiểm định Breusch – Pagan để kiểm định phương sai sai số thay đổi.Ứng dụng kiểm định Jacque – Bera để kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên.Ứng dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định tự tương quan
15 Ứng dụng Correlation Matrix để tìm ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình Ứng dụng kiểm định F để kiểm định sự phù hợp của mô hình.
Xây dựng mô hình lý thuyết
Mô hình trong nghiên cứu này là mô hình hồi quy tuyến tính (các tham số tuyến tính), là dạng mô hình bậc 2 của hệ số GINI với GDP bình quân đầu người, kết hợp với dạng mô hình tuyến tính – log giữa chỉ số GINI với tỷ lệ dân thành thị URBAN, tỷ lệ dân tham gia lực lượng lao động LABOR và số năm đi học bình quân MYS
Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên như sau:
Trong đó, các hệ số:
𝛽 1 : H s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p 𝐺𝐷𝑃_𝑝𝑐
𝛽2: H s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p 𝐺𝐷𝑃_𝑝𝑐 2
𝛽3: H s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p ln𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁
𝛽4: H s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p ln𝐿𝐴𝐵𝑂𝑅
𝛽 5 : H s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p ln𝑀𝑌𝑆
𝑢𝑖𝑡: Sai s ng u nhiên c a t ng th ố ẫ ủ ổ ể ứng với quan sát th i t i thứ ạ ời điểm t Đại di n ệ cho các nhân tố khác cũng có ảnh hưởng đến bi n ph thu c ế ụ ộ 𝐺𝐼𝑁𝐼 nhưng không được đề cập đến trong mô hình
T mô hình h i quy t ng th , ta có mô hình h i quy mừ ồ ổ ể ồ ẫu như sau:
Trong đó, các 𝛽 lần lượt là các ước lượng cho các h sệ ố 𝛽tương ứng đã nêu ở mô hình hồi quy t ng th : ổ ể
𝛽1: Ước lượng cho h s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p 𝐺𝐷𝑃_𝑝𝑐
𝛽 2 : Ước lượng cho h s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p 𝐺𝐷𝑃_𝑝𝑐 2
𝛽3: Ước lượng cho h s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p ln𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁
𝛽4: Ước lượng cho h s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p ln𝐿𝐴𝐵𝑂𝑅
𝛽5: Ước lượng cho h s góc c a biệ ố ủ ến độ ậc l p ln𝑀𝑌𝑆
2.2.2 Các biến trong mô hình nghiên cứu a Chỉ số bất bình đẳng thu nhập GINI (GINI Index) – Biến phụ thuộc
Hệ số bất bình đẳng trong phân phối thu nhập GINI (còn gọi là hệ số Lorenz), có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Chỉ số GINI là hệ số GINI được thể hiện dưới dạng tỷ lệ phần trăm, có giá trị thuộc khoảng 0% đến 100%
Thước đo của biến chính là sự bất bình đẳng trong thu nhập, là thước đo được sử dụng phổ biến nhất Quốc gia nào có chỉ số này càng thấp thì chứng tỏ bất bình đẳng thu nhập ở đất nước này là ít, vừa phải hay chênh lệch giàu nghèo là ít Và ngược lại Căn cứ vào hệ số GINI, người ta chia quốc gia thành ba nhóm bất bình đẳng thu nhập Nếu hệ số GINI nhỏ hơn 0,4 thì quốc gia có mức độ bất bình đẳng thấp, hệ số GINI từ 0,4 đến 0,5 là quốc gia có mức độ bất bình đẳng trung bình và quốc gia có mức độ bất bình đẳng cao khi hệ số GINI lớn hơn 0,5 Hiện nay trên thế giới xu hướng bất bình đẳng ở mức cao tập trung chủ yếu ở các nước châu Mỹ Latinh và châu Phi (đặc biệt ở khu vực miền Nam châu Phi) b Thu nhập bình quân đầu người (GDP_pc) – Biến độc lập
GDP bình quân đầu người là tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người, được tính bằng tổng GDP của một quốc gia chia cho tổng số dân của đất nước đó Là chỉ số được xét trên quy mô toàn cầu, biến độc lập này có đơn vị là USD, và trong nghiên cứu này cũng vậy
GDP bình quân đầu người là chỉ tiêu quan trọng dùng để so sánh, đánh giá trình độ phát triển kinh tế và mức sống dân cư giữa các quốc gia hoặc giữa các vùng, tỉnh, thành trong cả nước GDP bình quân đầu người càng cao chứng tỏ sự phát triển mạnh của kinh tế của nơi đó và mức sống tốt của người dân Điều ngược lại cũng đúng c Tỉ lệ dân thành thị (URBAN) – Biến độc lập
Tỉ lệ dân thành thị thể hiện phần trăm dân số (trên tổng số) sinh sống ở khu vực ở các khu vực đô thị theo quy định của cơ quan thống kê quốc gia., với đơn vị là % (giá trị thuộc khoảng 0% đến 100%) Ở mỗi quốc gia, tiêu chuẩn để trở thành đô thị là khác nhau nên đôi khi tỉ lệ này cũng khác nhau và mang tính tương đối
Sự phát triển bùng nổ của các thành phố trên toàn cầu thường gắn liền với sự chuyển dịch từ nền kinh tế dựa vào nông nghiệp sang công nghiệp, công nghệ và dịch vụ đại chúng Thực tế, các thành phố cung cấp một môi trường thuận lợi hơn cho việc
17 giải quyết các vấn đề xã hội và môi trường hơn so với các khu vực nông thôn Các thành phố đem lại việc làm và thu nhập, đồng thời cung cấp giáo dục, chăm sóc sức khỏe và các dịch vụ khác một cách đầy đủ, hiện đại hơn Cơ hội để huy động xã hội và trao quyền cho phụ nữ cũng được rộng mở hơn ở những khu vực này d Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động (LABOR) – Biến độc lập
Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động ở độ tuổi 15 trở lên là tỷ lệ dân số ở độ tuổi này đang hoạt động kinh tế: tất cả những người cung cấp sức lao động để sản xuất hàng hóa và dịch vụ trong một thời kỳ xác định
Lực lượng lao động là nguồn cung cấp sức lao động sẵn có để sản xuất hàng hóa và dịch vụ trong nền kinh tế, bao gồm những người hiện đang có việc làm và những người thất nghiệp nhưng đang tìm kiếm việc làm cũng như những người tìm việc lần đầu Tuy nhiên, không phải tất cả những người làm việc đều được bao gồm Người lao động không được trả lương, người giúp việc gia đình và sinh viên thường bị bỏ qua, và một số quốc gia không tính thành viên của lực lượng vũ trang Ở các quốc gia kém phát triển, phụ nữ thường làm việc trong gia đình hoặc doanh nghiệp gia đình mà không được trả lương và không được coi là thành phần của lực lượng lao động Ở các nền kinh tế tốt hơn, phụ nữ được nâng cao trình độ học vấn, có thể đảm nhiệm các vị trí khác Tuy nhiên, các quốc gia đó chỉ có thể giảm thiểu sự bất bình đẳng thu nhập giữa nam với nữ, mà không thể xóa bỏ hoàn toàn e Số năm đi học trung bình (MYS) – Biến độc lập
Số năm đi học trung bình là phép tính số năm học trung bình của người trưởng thành trên 25 năm được quy đổi từ các trình độ học vấn theo thời gian chính thức của mỗi cấp học, không bao gồm số năm học lại các lớp cá nhân Đơn vị của biến MYS là năm
Số năm đi học trung bình càng cao chứng tỏ được phần nào hệ thống giáo dục hoạt động tốt Không những thế, nó còn thể hiện trình độ năng lực và học vấn của người dân ở độ tuổi trưởng thành với tiềm năng đóng góp nhiều cho xã hội Học vấn càng cao, suy nghĩ của con người cũng được cải thiện, phần nào giảm bớt được những bất bình đẳng trong xã hội, trong đó có bất bình đẳng về thu nhập
2.2.3 Kỳ vọng về ảnh hưởng các các biến trong mô hình
Với biến phụ thuộc là Chỉ số bất bình đẳng thu nhập GINI (đơn vị: %), nhóm đã dự đoán kết hợp với các kết quả nghiên cứu đi trước để đưa ra kỳ vọng về dấu của các biến trong mô hình hồi quy như sau:
Kỳ vọng về dấu Giải thích căn cứ của kỳ vọng
Chỉ số bất bình đẳng thu nhập GINI
Thu nhập bình quân đầu người
Khi GDP bình quân tăng, nền kinh tế có tăng trưởng, bất bình đẳng cũng tăng nhưng với tốc độ chậm dần và tới một mức nhất định, bất bình đẳng bắt đầu giảm Mối quan hệ giữa bất bình đẳng thu nhập và tăng trưởng kinh tế tuân theo quy luật cận biên giảm dần theo kết quả của hai nghiên cứu của Kuznets
Bình phương của thu nhập bình quân đầu người
Logarit tự nhiên của tỷ lệ dân thành thị
Mô tả số liệu
Số liệu nhóm thu thập là số liệu thứ cấp thu thập thông qua trang web của Ngân hàng Thế giới của WorldBank Nhóm đã chọn bộ mẫu gồm 28 quốc gia, quan sát tại 5 thời điểm khác nhau – từ năm 2011 đến năm 2015 (5 năm) Các biến số trong mô hình là dữ liệu thứ cấp, dữ liệu vĩ mô nên được tổng hợp mỗi năm một lần do các tổ chức và cơ quan nhà nước phối hợp Tổng tất cả có 140 quan sát Với quan sát đủ lớn như vậy, nhóm nghiên cứu thống nhất dùng bộ mẫu này vì đây là bộ mẫu giúp mô hình hồi quy
20 mẫu gần với mô hình hồi quy tổng thể nhất vì nó đại diện được cho toàn thể toàn bộ - quốc gia trên thế giới
Trong 28 quốc gia nêu trên, các quốc gia đã được lựa chọn đại diện được cho các khu vực trên thế giới như Châu Á Thái Bình Dương, Châu Mỹ, Châu Âu, Trung Đông và một số khu vực khác
Khu vực Châu Á Thái Bình Dương (Asia & Pacific) có 9 quốc gia:
4 nước Đông Nam Á: Indonesia, Thailand, Lao PDR, Philippines
Khu vực Châu Mỹ (America) có 9 quốc gia:
4 nước Nam Mỹ: Argentina, Brazil, Colombia, Ecuador
5 nước Bắc Mỹ: Canada, United States, El Salvador, Costa Rica, Dominican Republic
Khu vực Châu Âu (Europe) có 8 quốc gia trong đó:
3 nước Bắc Âu: Finland, Sweden, United Kingdom
4 nước Đông Âu: Belgium, Bulgaria, Georgia, Hungary
Khu vực Trung Đông (Middle East) có 2 quốc gia: Israel, Cyprus
Các nước châu Phi, châu Úc và các quốc gia thu nhập thấp không được đề cập tới và đưa vào mẫu là do không đủ số liệu nghiên cứu.
Trong 28 quốc gia nêu trên, có:
2 nước thu nhập thấp: Kyrgyz Republic, Nepal
7 nước Thu nhập trung bình thấp: El Salvador, Georgia, India, Indonesia, Lao PDR, Mongolia, Philippines
9 nước thu nhập trung bình cao: Brazil, Bulgaria, China, Colombia, Costa Rica, Dominican Republic, Ecuador, Thailand, Hungary
10 nước thu nhập cao: Argentina, Belgium, Canada, Cyprus, Finland, France, Israel, Sweden, United Kingdom, United States
Khi phân chia 28 quốc gia này theo mức độ bất bình đẳng thu nhập (GINI Index), ta được:
17 nước có mức độ bất bình đẳng thấp: Belgium, Bulgaria, Canada, Cyprus, Finland, France, Georgia, Hungary, Israel, Kyrgyz Republic, Lao PDR, Mongolia, Nepal, Philippines, Sweden, Thailand, United Kingdom
9 nước có mức độ bất bình đẳng trung bình: Argentina, China, Costa Rica, Dominican Republic, El Salvador, India, Indonesia, United States
2 nước có mức độ bất bình đẳng cao: Brazil, Colombia
Không chỉ mức thu nhập và chỉ số GINI Index đa dạng, các quốc gia này còn đa dạng cả về giáo dục, các tỉ lệ thành phần dân số, lao động … Bộ số liệu có đủ các thành phần đến từ nhiều khu vực và từ nhiều nhóm, nhiều loại quốc gia Sự đa dạng, trải dài nó càng chứng tỏ tính đại diện cho tổng thể của mẫu, giúp mô hình hồi quy mẫu sát với mô hình hồi quy tổng thể nhất
2.3.2 Mô tả thống kê số liệu
Các quốc gia được lấy số liệu nghiên cứu phân bố tại nhiều khu vực trên thế giới và đa dạng về mức thu nhập của người dân, trình độ học vấn và đa dạng cả về đặc điểm thành phần dân số Như đã phân loại ở mục 2.3.1, bộ mẫu có 9 quốc gia Châu Á Thái Bình Dương (1 nước Đông Á, 4 nước Đông Nam Á, 1 nước Trung Á, 1 nước Bắc Á, 2 nước Nam Á), 9 quốc gia Châu Mỹ (4 nước Nam Mỹ, 5 nước Bắc Mỹ), 8 quốc gia Châu Âu (3 nước Bắc Âu, 4 nước Đông Âu, 1 nước Tây Âu) Trong đó có 2 nước thu nhập thấp, 7 nước thu nhập trung bình thấp, 9 nước thu nhập trung bình cao, 10 nước thu nhập cao
Có tất cả 28 quốc gia được quan sát trong khoảng thời gian 5 năm từ 2011-2015, tổng số quan sát là 140 quan sát Sự đa dạng về các đặc điểm của mỗi quốc gia phần nào được thể hiện qua bảng mô tả thống kê các biến sau (đối với các dữ liệu định lượng): Biến
Giá trị trung bình (Mean) Độ lệch chuẩn
Giá trị nhỏ nhất (Min)
Giá trị lớn nhất (Max)
Bảng 2 Mô tả thống kê các biến
(Nguồn: Kết quả của câu lệnh sum trên STATA với bộ số liệu)
Dựa vào kết quả mô tả thống kê trên, nhóm nghiên cứu rút ra một số nhận xét sau cho từng biến riêng biệt: Đối với chỉ số bất bình đẳng thu nhập GINI (đơn vị: % ): giá trị lớn nhất là 53.5, gấp đôi giá trị nhỏ nhất là 26.8 Con số này cho thấy sự chênh lệch và đa dạng của chỉ số bất bình đẳng thu nhập tại các quốc gia, phần nào thể hiện được kỳ vọng mà nhóm đã phân loại trước khi thống kê các biến Giá trị trung bình xấp xỉ 37.77, thuộc loại bất bình đẳng thấp, khá hợp lí như đã phân loại Độ lệch chuẩn khoảng 7.33 thể hiện sự phân tán xung quanh giá trị trung bình này, vẫn đảm bảo được tính đại diện cho tổng thể Đối với biến thu nhập bình quân đầu người GDP_pc (đơn vị: USD) và GDP_pc 2 : Giá trị lớn nhất là 56762.73, lớn hơn rất nhiều so với giá trị nhỏ nhất 754.2413 Có thể dễ dàng nhận thấy độ lệch chuẩn (17623.3) lớn hơn giá trị trung bình (16980.55) Độ lệch chuẩn này là lớn, đáng kể nhưng lại thể hiện được sự đa dạng và rải rác của thu nhập bình quân đầu người tại mỗi quốc gia Đối với biến GDP_pc (bình phương của 2 biến GDP_pc), ta cũng có thể rút ra những nhận xét tương tự với kết quả đã có từ bảng trên Khi bình phương biến GDP_pc, độ chênh lệch giữa các giá trị quan sát được và khoảng giá trị càng lớn, cụ thể giá trị lớn nhất xấp xỉ 3,220,000,000 cao gấp nhiều lần so với giá trị nhỏ nhất là 568,880 Không những thế, mức độ phân tán quanh giá trị trung bình rất lớn, độ lệch chuẩn (8.94e+08) đã gấp bội và cách biệt với giá trị trung bình (5.97e+08) Đối với biến tỉ lệ dân thành thị URBAN (đơn vị: %) và biến lnURBAN: khoảng giá trị của biến URBAN rất rộng, trải dài từ 17.108 đến 97.876 trong khi về lý thuyết,
23 biến này chỉ nhận giá trị từ 0 đến 100 Giá trị trung bình là 66.86486, độ lệch chuẩn là 20.43437 Mức độ phân tán có thể hiện một phần sự đa dạng về chỉ số này Đối với biến lnURBAN, giá trị trung bình là 4.138912 khá gần với giá trị lớn nhất 4.583701, với độ lệch chuẩn 0.3932044 và giá trị nhỏ nhất là 2.839546 Đối với biến tỉ lệ tham gia lao động LABOR (đơn vị: %) và biến lnLABOR: Khoảng giá trị không rộng như biến URBAN nhưng cũng ở mức khá, từ 49.795 đến 83.26 đối với biến LABOR và từ 3.907915 đến 4.421968 đối với biến lnLABOR Giá trị trung bình của LABOR là 63.03944, khá gần với điểm chính giữa của khoảng giá trị (khoảng 66,5275), kết hợp với độ lệch chuẩn 7.076103 không đáng kể, có thể nói bộ số liệu của LABOR khá cân đối Điều đó cũng có thể đúng cho biến lnURBAN, với giá trị trung bình là 4.137729 và độ lệch chuẩn 0.109434 Đối với biến số năm đi học trung bình MYS (đơn vị: năm) và biến lnMYS: sự chênh lệch của số năm đi học (biến MYS) cũng như trình độ học vấn là rõ rệt, thể hiện ở giá trị lớn nhất là 13.9, gấp khoảng 4 lần so với giá trị nhỏ nhất là 3.52 Giá trị trung bình của biến MYS là 9.780214 và độ lệch chuẩn 2.643163 không đáng kể Còn với biến lnMYS, ta cũng có nhận xét tương tự Khoảng giá trị của biến lnMYS là từ 1.258461 đến 2.631889, giá trị trung bình là 2.237018 và độ lệch chuẩn nhỏ 0.3117261
2.3.3 Tương quan giữa các biến trong mô hình
GINI GDP_pc GDP_pc 2 lnURBAN lnLABOR lnMYS GINI 1.0000
GDP_pc 2 -0.3716 0.9775 1.0000 lnURBAN 0.2166 0.5926 0.4898 1.0000 lnLABOR 0.0852 -0.2002 -0.1403 -0.4968 1.0000 lnMYS -0.2303 0.6698 0.6049 0.7144 -0.3739 1.0000 Bảng 3 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình
(Nguồn: Kết quả của câu lệnh corr trên STATA với bộ số liệu)
Bảng kết quả trên cho chúng ta biết mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến số, giữa biến các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
24 a Tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập r(GINI, GDP_pc) = -0.3543 : Mức độ tương quan giữa bất bình đẳng thu nhập và thu nhập bình quân đầu người ở mức trung bình và tương quan ngược chiều r(GINI, GDP_pc ) = - 2 0.3716 : Mức độ tương quan giữa bất bình đẳng thu nhập và bình phương của thu nhập bình quân đầu người là trung bình và tương quan ngược chiều r(GINI, lnURBAN) = 0.2166 : Mức độ tương quan giữa bất bình đẳng thu nhập và logarit tự nhiên của tỉ lệ dân thành thị là tương đối thấp và cùng chiều r(GINI, lnLABOR) = 0.0852 : Mức độ tương quan là rất yếu giữa bất bình đẳng thu nhập và logarit tự nhiên của tỉ lệ dân tham gia lực lượng lao động Hai biến này có quan hệ tuyến tính không chặt chẽ và tương quan cùng chiều. r(GINI, lnMYS) = -0.2303 : Mức độ tương quan giữa bất bình đẳng thu nhập và logarit tự nhiên của số năm đi học trung bình là tương đối thấp và ngược chiều Qua đó, có thể thấy hệ số tương quan của hai biến GDP_pc và GDP_pc 2 có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc GINI chặt chẽ hơn so với các biến độc lập khác b Tương quan giữa các biến độc lập với nhau: r(GDP_pc, GDP_pc 2 ) = 0.9775 : Mức độ tương quan rất cao do GDP_pc 2 chính là bình phương của GDP_pc Đây là tương quan cùng chiều r(GDP_pc, lnURBAN) = 0.5926 : Mức độ tương quan giữa GDP_pc và logarit tự nhiên của tỉ lệ dân thành thị là trung bình và đây là tương quan cùng chiều r(GDP_pc, lnLABOR) = -0.2002 : Mức độ tương quan rất thấp giữa thu nhập bình quân là logarit tự nhiên của tỉ lệ tham gia lực lượng động Tương quan này ngược chiều r(GDP_pc, lnMYS) = 0.6698 : Mức độ tương quan giữa GDP_pc và logarit tự nhiên của số năm đi học ở mức trung bình và đây là tương quan cùng chiều r(GDP_pc 2 , lnURBAN) = 0.4898 : Mức độ tương quan tương đối thấp, tương quan cùng chiều giữa biến bình phương thu nhập bình quân đầu người và biến logarit tự nhiên của tỉ lệ dân thành thị r(GDP_pc 2 , lnLABOR) = -0.1403 : Mức độ tương quan rất yếu, tương quan ngược chiều giữa hai biến GDP_pc 2 và logarit tự nhiên của tỉ lệ dân tham gia lực lượng lao động
25 r(GDP_pc 2 , lnMYS) = 0.6049 : Mức độ tương quan giữa GDP_pc 2 và logarit tự nhiên của số năm đi học ở mức trung bình và đây là tương quan cùng chiều r(lnURBAN, lnLABOR) = -0.4968 : Mức độ tương quan giữa logarit tự nhiên của tỉ lệ dân thành thị và logarit tự nhiên của tỉ lệ dân tham gia lực lượng lao động là trung bình và đây là tương quan ngược chiều r(lnURBAN, lnMYS) = 0.7144 : Mức độ tương quan giữa logarit tự nhiên của tỉ lệ dân thành thị và logarit tự nhiên của số năm đi học là trung bình và đây là tương quan cùng chiều r(lnLABOR, lnMYS) = -0.3739 : Mức độ tương quan giữa logarit tự nhiên của tỉ lệ tham gia lực lượng lao động và logarit tự nhiên của số năm đi học là rất yếu và đây là tương quan ngược chiều
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ THẢO LUẬN
Kết quả ước lượng ban đầu
3.1.1 Mô hình ước lượng a Kết quả ước lượng OLS
Sau khi sử dụng phần mềm STATA để hồi quy mô hình theo phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS), ta tiến hành phân tích dữ liệu và thu được kết quả như sau:
Biến số Hệ số hồi quy
Khoảng tin cậy (độ tin cậy 95%)
Cận trái Cận phải GDP_pc -0.0006664 0.0001367 -4.87 0 -0.0009368 -0.0003959 GDP_pc2 7.61E-09 2.46E-09 3.09 0.002 2.73E-09 1.25E-08 lnURBAN 22.221854 1.745925 12.73 0 18.76872 25.67499 lnLABOR 21.3063 4.214165 5.06 0 12.97141 29.64118 lnMYS -10.61779 2.023924 -5.25 0 -14.62076 -6.614822
Hệ số xác định hiệu chỉnh 𝑅 2 = 0.5974
Bảng 4 Kết quả ước lượng mô hình (Nguồn: Nhóm tác giả thu thập và tính toán trên phần mềm STATA) b Mô hình hồi quy mẫu
Theo bảng kết quả, ta có mô hình hồi quy mẫu như sau:
27 c Ý nghĩa của hệ số hồi quy
𝛽 1 = −0.0006664 và 𝛽 2 = 7.69 × 10 −9 cho biết: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tác động biên của GDP bình quân đầu người lên giá trị trung bình của biến phụ thuộc GINI là −0.0006664 + 2 × 7.69 × 10 −9 𝐺𝐷𝑃_ 𝑝𝑐 Như vậy, mức độ tăng trưởng kinh tế tăng ban đầu sẽ làm giảm bất bình đẳng thu nhập nhưng đến một lúc nào đó sẽ làm gia tăng bất bình đẳng thu nhập
𝛽3= 22 22185 cho biết: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ dân số thành thị tăng lên 1% thì giá trị trung bình của chỉ số GINI sẽ tăng 0.2222185 đơn vị
𝛽4= 21 3063 cho biết: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ lao động tăng lên 1% thì giá trị trung bình của chỉ số GINI sẽ tăng 0.213063 đơn vị
𝛽5= −10.61779 cho biết: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, số năm đi học trung bình tăng 1% thì giá trị trung bình của chỉ số GINI sẽ giảm 0.1061779 đơn vị
3.1.2 Kiểm định và khắc phục mô hình a Kiểm định dạng đúng của mô hình
Khi xây dựng mô hình, có thể một số biến dạng bậc cao của các biến độc lập đã bị bỏ sót, dẫn đến ước lượng kém chính xác Vì vậy, nhóm nghiên cứu thực hiện kiểm định Ramsey RESET để kiểm tra với với cặp giả thuyết:
H0: Dạng mô hình xác định đúng
H1: Dạng mô hình không xác định đúng
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh ovtest, ta thu được kết quả như sau:
Bảng 5 Kết quả kiểm định Ramsey RESET
(Nguồn: Nhóm tác giả thu thập và tính toán trên phần mềm STATA) Nhận xét: P-value = 0.1663 > 0.05
=> Không bác bỏ giả thuyết H0
Kết luận: Như vậy, tại mức ý nghĩa 𝛼= 5%, dạng mô hình được xác định đúng.
28 b Kiểm định đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng khuyết tật mô hình xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ tuyến tính với nhau Trong trường hợp xảy ra đa cộng tuyến hoàn hảo, mô hình sẽ vi phạm giả thiết của phương pháp bình quân tối thiểu OLS Khi xảy ra đa cộng tuyến không hoàn hảo, các giả thiết không bị vi phạm nhưng sẽ khiến cho ước lượng trở nên không chính xác
Nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định đa cộng tuyến với cặp giả thuyết:
H0: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến
H1: Mô hình tồn tại đa cộng tuyến
Sử dụng lệnh vif trong STATA ta thu được kết quả:
Giá trị trung bình của VIF 15.10
Bảng 6 Giá trị nhân tử phóng đại phương sai VIF
(Nguồn: Nhóm tác giả thu thập và tính toán trên phần mềm STATA)
Như vậy, bi n ế 𝑮𝑫𝑷_𝒑𝒄 và 𝑮𝑫𝑷_𝒑𝒄 2 đã mắc ph i hiả ện tượng đa cộng tuy n Tuy nhiên, ế hệ s h i quy c a hai biố ồ ủ ến trên đều có ý nghĩa thống kê do P-value lần lượt bằng 0.000 và 0.002, nhỏ hơn 𝛼= 5% Do đó, khuyết tật đa cộng tuyến có thể được bỏ qua trong trường hợp này
Kết luận: Với mức ý nghĩa α = 5%, mô hình không mắc phải khuyết tật đa cộng tuyến
29 c Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Trong trường hợp sai số ngẫu nhiên không tuân theo phân phối chuẩn
𝑢𝑖~ 𝑁 (0,𝜎 2 ) thì các kiểm định T-student và Fisher không còn đáng tin cậy Do vậy, nhóm tác giả sẽ tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu bằng kiểm định Jarque
- Bera với cặp giả thuyết:
H0: Nhiễu tuân theo phân phối chuẩn
H1: Nhiễu không tuân theo phân phối chuẩn
Sử dụng lệnh sktest trên STATA, ta thu được kết quả:
(Obs) Độ nghiêng (Skewness) Độ nhọn (Kurtosis)
Bảng 7 Kết quả kiểm định Jarque -Bera
(Nguồn: Nhóm tác giả thu thập và tính toán trên phần mềm STATA)
=> Không bác bỏ giả thuyết H0
Kết luận: Như vậy, t i mạ ức ý nghĩa 𝛼= 5%, nhiễu tuân theo quy luật phân phối chuẩn. d Kiểm định tự tương quan
Khuyết tật tự tương quan xảy ra khi mô hình vi phạm gi thi t giá tr ng u nhiên ả ế ị ẫ của quan sát này có quan h v i giá tr ng u nhiên c a quan sát khác, hay ệ ớ ị ẫ ủ 𝑐𝑜𝑣(𝑢𝑖,𝑢𝑗) khác 0 Để kiểm định tự tương quan của mô hình, nhóm nghiên cứu sử dụng kiểm định Wooldridge cho dữ liệu bảng với cặp giả thuyết:
H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Sử dụng lệnh xtserial trong STATA, ta thu được kết quả:
Bảng 8 Kết quả kiểm định Wooldridge
(Nguồn: Nhóm tác giả thu thập và tính toán trên phần mềm STATA)
=> Không bác bỏ giả thuyết H0
Kết luận: Như vậy, tại mức ý nghĩa 𝛼= 5%, mô hình không mắc khuyết tật đa cộng tuyến e Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Một trong những giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là sai số ngẫu nhiên 𝑢 𝑖 có phương sai thuần nhất Nếu phương sai sai số thay đổi thì các ước lượng tham số theo phương pháp OLS sẽ không còn là các ước lượng tốt nhất Nhóm nghiên cứu kiểm định Breusch Pagan để kiểm tra khuyết tật phương sai sai số thay đổi với cặp - giả thuyết:
H0: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi
H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Sử dụng lệnh hettest trong STATA, ta thu được kết quả:
Kiểm định Breusch-Pagan chi2(1) = 0.24
Bảng 9 Kết quả kiểm định Breusch -Pagan
(Nguồn: Nhóm tác giả thu thập và tính toán trên phần mềm STATA)
=> Không bác bỏ giả thuyết H0
Kết luận: Như vậy, tại mức ý nghĩa 𝛼= 5%, mô hình không có phương sai sai số thay đổi f Kết quả ước lượng sau khi kiểm tra khuyết tật mô hình
Ta có mô hình hồi quy mẫu sau khi đã kiểm định và khắc phục các khuyết tật:
𝑮𝑰𝑵𝑰𝒊𝒕 = −𝟏𝟏𝟏.𝟖𝟑𝟒𝟐−𝟎.𝟎𝟎𝟎𝟔𝟔𝟔𝟒𝑮𝑫𝑷_𝒑𝒄 𝒊𝒕 +𝟕.𝟔𝟏𝒆−𝟎𝟗𝑮𝑫𝑷_𝒑𝒄 𝒊𝒕 𝟐 +𝟐𝟐.𝟐𝟐𝟏𝟖𝟓𝒍𝒏𝑼𝑹𝑩𝑨𝑵𝒊𝒕 +𝟐𝟏.𝟑𝟎𝟔𝟑𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹𝒊𝒕−𝟏𝟎.𝟔𝟏𝟕𝟕𝟗𝒍𝒏𝑴𝒀𝑺𝒊𝒕+𝒖𝒊𝒕 Ý nghĩa của Hệ số xác định 𝑅 2 :
Hệ số xác định 𝑅 2 = 0.6119 có ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được 61.19% sự thay đổi trong giá trị của biến phụ thuộc; 38.81% còn lại được giải thích bởi các biến ngoài mô hình.
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
3.2.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy
Thiết lập cặp giả thuyết:
H0: H s h i quy c a biệ ố ồ ủ ến độ ập không có ý nghĩa thống kê ( j = 0) c l 𝛽 H1: H s h i quy c a biệ ố ồ ủ ến độ ập có ý nghĩa thốc l ng kê ( j 0) 𝛽 ≠ Để kiểm định giả thuyết nghiên cứu, nhóm tác giả chọn phương pháp dùng P-value: Nếu P-value < 𝛼= 5% => Bác bỏ H0
Nếu P-value > 𝛼= 5% => Không bác bỏ H0
Theo như kết quả hồi quy mô hình, ta thu được kết luận sau:
Biến độc lập P-value của hệ số hồi quy Kết luận Kết quả
𝑮𝑫𝑷_𝒑𝒄 0.000 < 𝛼= 5% Bác bỏ H0 Có ý nghĩa thống kê 𝑮𝑫𝑷_𝒑𝒄 2 0.002 < 𝛼= 5% Bác bỏ H0 Có ý nghĩa thống kê 𝑙𝑛𝑈𝑅𝐵𝐴𝑁 0.000 < 𝛼= 5% Bác bỏ H0 Có ý nghĩa thống kê 𝑙𝑛𝐿𝐴𝐵𝑂𝑅 0.000 < 𝛼= 5% Bác bỏ H0 Có ý nghĩa thống kê 𝑙𝑛𝑀𝑌𝑆 0.000 < 𝛼= 5% Bác bỏ H0 Có ý nghĩa thống kê
Bảng 10 Kiểm định hệ số hồi quy
(Nguồn: Nhóm tác giả thu thập và tính toán trên phần mềm STATA)
Nhận xét: P-value c a các h s hủ ệ ố ồi quy đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 𝛼= 5% nên các hệ số đều có ý nghĩa thống kê
Kết luận: Sau khi kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy của biến độc lập, ta thấy rằng tại mức ý nghĩa 5%, các hệ số hồi quy này đều có ý nghĩa thống kê Cụ thể:
Tăng trưởng kinh tế sẽ làm giảm bất bình đẳng thu nhập nhưng đến một mức nào đó khi kinh tế càng tăng trưởng thì bất bình đẳng thu nhập cũng tăng lên Như vậy ta thu được kết luận trái với giả thuyết đặt ra
Tỷ lệ dân cư đô thị có mối quan hệ đồng biến với bất bình đẳng thu nhập Kết luận thu được giống với giả thuyết ban đầu
Tỷ lệ dân lao động có mối quan hệ đồng biến với bất bình đẳng thu nhập Kết luận thu được trái với giả thuyết ban đầu
Số năm đi học trung bình có mối quan hệ nghịch biến với bất bình đẳng thu nhập Kết luận thu được giống với giả thuyết ban đầu
3.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Thiết lập cặp giả thuyết:
H0: Tất cả các biến độc lập trong mô hình không giải thích được sự biến động trong giá trị của biến phụ thuộc
H1: Có ít nhất một biến độc lập giải thích được sự biến động trong giá trị của biến phụ thuộc
Cặp giả thuyết tương đương:
Dựa vào kết quả hồi quy mô hình ta có:
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 11 Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình
(Nguồn: Nhóm tác giả thu thập và tính toán trên phần mềm STATA)
Kết luận: Mô hình phù hợp tại mức ý nghĩa 5%.