PHÂN TÍCH SUẤT SINH LỢI CỦA GIÁO DỤC Ở VIỆT NAM TIẾP CẬN THEO PHƯƠNG PHÁP CLUSTERED DATA LUẬN VĂN THẠC SĨ.PDF

Sử dụng mô hình kinh tế lượng của Mincer, các nhà nghiên cứu đã tính toán được rằng suất sinh lợi trung bình đối với mỗi năm giáo dục tăng thêm vào khoảng 10% Psacharopoulos, 2004 trên t

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-

BÙI THẾ HUY

PHÂN TÍCH SUẤT SINH LỢI CỦA GIÁO DỤC Ở VIỆT NAM:

TIẾP CẬN THEO PHƯƠNG PHÁP “CLUSTERED DATA”

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp Hồ Chí Minh – Năm 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

-

BÙI THẾ HUY

PHÂN TÍCH SUẤT SINH LỢI CỦA GIÁO DỤC Ở VIỆT NAM:

TIẾP CẬN THEO PHƯƠNG PHÁP “CLUSTERED DATA”

Chuyên ngành : Kinh Tế Phát Triển

Mã số : 60310105

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS TRẦN TIẾN KHAI

Tp Hồ Chí Minh – Năm 2013

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Tất cả phân tích thống kê mô

tả, thông tin định tính và định lượng đều do chính cá nhân tôi đưa ra thông qua việc phân tích bộ số liệu VHLSS_2010 do Tổng cục Thống kê khảo sát Các số liệu, trích dẫn trong luận văn đều có nguồn gốc rõ ràng và nghiêm túc trên tinh thần tôn trọng tác quyền Các kết quả nghiên cứu đều là kết quả của việc phân tích, đánh giá, nhận định

do cá nhân tôi đưa ra và những nội dung này chưa từng được công bố ở bất kỳ đâu

Bằng danh dự, tôi sẵn sàng chịu mọi trách nhiệm về lời cam đoan trên

Tác giả

Bùi Thế Huy 090.516.3682 bthehuy@gmail.com

LỜI CẢM ƠN

Từ đầu, tôi đã không nghĩ rằng mình có thể hoàn thành luận văn này Tuy nhiên, với sự ủng hộ về mặt tinh thần và những sự giúp đỡ cần thiết từ quý thầy cô, bạn bè và gia đình, cuối cùng tôi cũng có thể hoàn thành luận văn này trong hạn định nhà trường đề ra

Tôi xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến thầy Trần Tiến Khai, người đã tận tình ủng hộ tôi về mặt tinh thần khi tôi không đủ động lực để đi đến cuối chặng đường Thầy đã định hướng nghiên cứu, hỗ trợ về mặt tài liệu cũng như những hướng dẫn về mặt học thuật, cách thức trình bày khoa học và có những chỉnh sửa quan trọng để tôi có thể hoàn thành bản luận văn một cách khoa học trong khả năng còn hạn chế của mình

Tôi xin chân thành cảm ơn anh Lê Anh Khang, một người đã từng là đồng nghiệp và là một người đàn anh mà tôi luôn kính trọng Sự giúp đỡ về mặt tinh thần cùng với những hướng dẫn về mặt khoa học của anh đã giúp tôi vượt qua nhiều giai đoạn khó khăn, khúc mắc trong quá trình hoàn thành luận văn của mình

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến những người thân yêu trong gia đình tôi Để tôi có thể yên tâm

và chú tâm vào việc hoàn thành luận văn của mình, những người thân yêu của tôi đã âm thầm gánh bớt, chia sẻ những công việc tuy không tên gọi nhưng tôi biết rằng rất vất vả Những người thân của tôi luôn luôn là động lực để tôi phấn đấu cho một tương lai tốt đẹp hơn của gia đình

Tôi xin cảm ơn các bạn học, bạn bè thân thiết đã có những động viên tôi trong quá trình thực hiện luận văn của mình

Và, tuy cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô khoa Kinh tế Phát triển trường Đại học Kinh tế Tp.HCM vì đã dành nhiều tâm huyết trong việc truyền đạt những kiến thức nền tảng, những hiểu biết về các vấn đề kinh tế đến cho các sinh viên như tôi Không biết tương lai tôi sẽ ra sao nhưng có một điều tôi có thể chắc chắn rằng những điểm sáng về nhân cách, những hiểu biết sâu sắc về chuyên môn cũng như xã hội của quý thầy cô luôn là tấm gương sáng để tôi soi rọi cuộc đời mình trên hành trình tìm kiếm tri thức, sự hiểu biết cũng như làm người của mình từ đây và mãi mãi về sau

Tp Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013

Học viên thực hiện

Bùi Thế Huy

MỤC LỤC

Chương 1: Giới thiệu 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Mục đích nghiên cứu 3

1.3 Phương pháp nghiên cứu 3

1.4 Cấu trúc của luận văn 3

Chương 2: Tổng quan lý thuyết 4

2.1 Các khái niệm 4

2.2 Khung lý thuyết 4

2.3 Mô hình thực nghiệm của Mincer 7

2.4 Nghiên cứu thực nghiệm 11

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu 15

3.1 Số liệu nghiên cứu 15

3.2 Phương pháp “Clustered data” 16

3.3 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm 20

Chương 4: Kết quả nghiên cứu 26

4.1 Thống kê mô tả 26

4.2 Kết quả hồi quy 38

Chương 5: Kết luận và gợi ý chính sách 43

5.1 Kết luận 43

5.2 Gợi ý chính sách 44

5.3 Hạn chế của đề tài 45 TÀI LIỆU THAM KHẢO 46 PHỤ LỤC 49

MỤC LỤC HÌNH

Hình 2.1: Chi phí và lợi ích của việc học lên cấp giáo dục cao hơn (Theo Todaro và

Smith) 6

Hình 2.2: Mô hình tác động của giáo dục đến thu nhập 7

Hình 4.1: Phân bổ mẫu theo bậc học 26

Hình 4.2: Logarit thu nhập hàng tháng theo từng bậc học 27

Hình 4.3: Logarit của thu nhập hàng tháng theo mức giáo dục 28

Hình 4.4: Logarit thu nhập hàng tháng theo số năm đi học 30

Hình 4.5: Logarit của thu nhập hàng tháng theo số năm kinh nghiệm làm việc 31

Hình 4.6: Tỉ trọng người lao động trong các khu vực làm việc 32

Hình 4.7: Logarit thu nhập theo khu vực làm việc 33

MỤC LỤC BẢNG

Bảng 3.1: Số thành viên trong hộ trước khi xử lý dữ liệu 15

Bảng 3.2: Số thành viên trong hộ sau khi xử lý dữ liệu 16

Bảng 3.3: Dữ liệu ban đầu ở dạng dữ liệu chéo 19

Bảng 3.4: Dữ liệu đã được chuyển sang dạng dữ liệu bảng 20

Bảng 3.5: Các biến sử dụng trong hàm hồi quy 23

Bảng 4.1: Thu nhập trung bình theo bậc học 27

Bảng 4.2: Thu nhập trung bình theo khu vực làm việc 33

Bảng 4.3: Thống kê mô tả (giá trị trung bình) các biến trong hàm hồi quy theo giới tính và khu vực làm việc 34

Bảng 4.4: Thống kê mô tả (giá trị trung bình) theo khu vực địa lý 37

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy của logarit thu nhập theo số năm đi học 38

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy của logarit thu nhập theo bậc học 41

Bảng 4.7: Suất sinh lợi cho mỗi năm đi học ở từng bậc học 42

Chương 1: Giới thiệu

1.1 Đặt vấn đề

Đã từ lâu, các nhà kinh tế học đã cơ bản thống nhất với nhau rằng yếu tố con người đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế của các quốc gia Nguồn vốn nhân lực dồi dào, chất lượng cao chính là yếu tố cốt lõi nhằm góp phần gia tăng tổng sản phẩm quốc gia GNP thông qua việc thúc đẩy sự tăng trưởng của tổng năng suất các yếu tố sản xuất TFP Trong mô hình phát triển kinh tế của mình, Solow đã chỉ ra các yếu tố tác động đến sự gia tăng tổng sản phẩm quốc gia GNP bao gồm: vốn (K), lao động (L) và tổng năng suất các yếu tố sản xuất (TFP) Trong đó, hai yếu tố vốn (K) và lao động (L) chỉ có thể làm tăng trưởng GNP đến một mức giới hạn nào đó mà thôi Để nền kinh tế có thể tăng trưởng hơn nữa khi sự đóng góp của hai yếu tố (K) và (L) đã ở mức bão hòa thì ta cần phải gia tăng TFP Không như K và L, TFP không có giới hạn cho sự tăng trưởng của nó cũng như sự đóng góp của nó trong tăng trưởng của GNP

Vì lẽ đó, việc gia tăng vốn con người, qua đó gián tiếp góp phần vào tăng trưởng GNP thông qua làm gia tăng TFP luôn là mối quan tâm hàng đầu của các quốc gia Vì vốn con người chính là khả năng, kiến thức, kinh nghiệm, … của một cá nhân trong quá trình lao động nhằm đem lại của cải vật chất cho mình và cho xã hội nên việc gia tăng vốn con người chỉ có thể được thực hiện chủ yếu thông qua việc nâng cao sức khỏe, giáo dục và đào tạo Do vậy, bên cạnh sức khỏe, giáo dục đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng hiểu biết, giải quyết công việc của cá nhân và qua đó sẽ góp phần nâng cao thu nhập của mỗi cá nhân

Nhiều quốc gia trên thế giới luôn đặt giáo dục lên hàng quốc sách và đã dành một nguồn ngân sách đáng kể cho giáo dục và đào tạo nhằm nâng cao chất lượng nguồn nhân lực của quốc gia mình Ở một chừng mực nào đó, nguồn lực (tài chính, nhân lực, …) dành cho giáo dục cũng có thể được xem như một khoản đầu tư của quốc gia Chính vì vậy đã nảy sinh nhu cầu đánh giá hiệu quả của những khoản đầu tư như

thế này Trong nổ lực để thực hiện việc lượng hóa hiệu quả của việc đầu tư cho giáo dục, vào năm 1974, Mincer đã đề xuất ra một mô hình kinh tế lượng nhằm lượng hóa suất sinh lợi của giáo dục Từ đó, mô hình này đã được kiểm chứng và sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới

Sử dụng mô hình kinh tế lượng của Mincer, các nhà nghiên cứu đã tính toán được rằng suất sinh lợi trung bình đối với mỗi năm giáo dục tăng thêm vào khoảng 10% (Psacharopoulos, 2004) trên toàn thế giới Đây rõ ràng là một suất sinh lợi vô cùng hấp dẫn và qua đó khẳng định được tính đúng đắn trong việc đầu tư vào giáo dục của các quốc gia

Ở Việt Nam từ lâu đã có rất nhiều nghiên cứu về suất sinh lợi của giáo dục, đặc biệt là từ sau cuộc khảo sát về mức sống dân cư được thực hiện lần đầu tiên vào năm

1992 – 1993 Từ đó đến nay, Việt Nam đã thực hiện lần lượt các cuộc điều tra mức sống dân cư vào các năm 1998, 2002, 2004, 2006, 2008, 2010 Moock và các đồng sự (2003) đã tiến hành nghiên cứu của mình trên bộ số liệu 1992-1993 ở Việt Nam đã cho kết quả là suất sinh lợi của mỗi năm học tăng lên đối với thu nhập của cá nhân là 4,8% Kết quả này là khá thấp so với các nước đang phát triển khác trên toàn thế giới vào giai đoạn đó (suất sinh lợi trung bình là 10% theo nghiên cứu của Psacharopoulos, 1994) Tuy vậy, kết quả này cũng khá phù hợp với những nghiên cứu khác đối với các nền kinh tế tập trung bao cấp như Trung Quốc chẳng hạn Các nghiên cứu trên các bộ số liệu càng về sau cho kết quả có xu hướng ngày càng tăng Chẳng hạn trong nghiên cứu của Doan và Gibson (2010) đã cho kết quả suất sinh lợi là 9,5% vào năm 2008 Trong

xu hướng đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm tìm xem suất sinh lợi cho mỗi năm giáo dục tăng thêm sẽ là bao nhiêu đối với bộ số liệu khảo sát năm 2010 ở Việt Nam

Từ kết quả đó, tác giả sẽ đưa ra những phân tích, nhận xét và các gợi ý chính sách

1.2 Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm vào 3 mục đích chính:

 Tính toán suất sinh lợi cho mỗi năm giáo dục

của người lao động

 Đề xuất các gợi ý chính sách liên quan

Nghiên cứu này sử dụng bộ số liệu khảo sát mức sống dân cư VHLSS2010 do Tổng cục Thống kê tiến hành khảo sát trên toàn lãnh thổ Việt Nam trong năm 2010

1.3 Phương pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng bộ số liệu VHLSS 2010 của Tổng cục Thống kê Mô hình lý thuyết áp dụng trong nghiên cứu là hàm thu nhập của cá nhân do Mincer đề xuất năm 1974, trong đó có thêm vào các biến điều khiển nhằm kiểm tra mức độ tác động của các biến điều khiển đối với thu nhập Mô hình hồi quy trong nghiên cứu này theo phương pháp “Clustered data” ở mức hộ gia đình cho dữ liệu bảng

1.4 Cấu trúc của luận văn

Luận văn được cấu trúc gồm 5 chương, trong đó chương 1 giới thiệu về luận văn Chương 2 tóm lược một số nghiên cứu thực nghiệm, các định nghĩa và trình bày

sơ lược về hàm thu nhập của Mincer Chương 3 trình bày sơ bộ về bộ số liệu VHLSS

2010 và hướng nghiên cứu thực nghiệm dựa trên hàm thu nhập của Mincer Kết quả nghiên cứu bàn luận sẽ được thể hiện ở chương 4 Từ đó, một số kết luận và gợi ý chính sách sẽ được đề ra trong chương 5 cũng là chương cuối của luận văn này

Chương 2: Tổng quan lý thuyết

2.1 Các khái niệm

“Vốn con người” được Ngân hàng thế giới định nghĩa như sau: “Là khả năng,

tài năng bẩm sinh của một người cùng với những kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm của người đó giúp cho họ có thể làm việc hiệu quả về mặt kinh tế Vốn con người có thể được gia tăng lên thông qua việc đầu tư cho chăm sóc sức khỏe, giáo dục và đào tạo nghề”1

“Suất sinh lợi” được định nghĩa như sau: “Những lợi ích hoặc tổn thất trên

khoản đầu tư trong một khoảng thời gian nhất định, được thể hiện bằng tỉ lệ phần trăm tăng lên của lợi ích hoặc giảm xuống do tổn thất so với chi phí đầu tư ban đầu Những lợi ích đầu tư này bao gồm các khoản thu nhập nhận được từ cổ phần cộng với các khoản lợi tức thực nhận” 2

Suất sinh lợi theo giáo dục được gián tiếp tính theo các cách khác nhau tùy vào mức độ cần xem xét Nếu ở mức độ toàn xã hội thì suất sinh lợi theo giáo dục chính là tổng gia tăng phúc lợi của toàn xã hội so với tổng đầu tư cho giáo dục Ở mức độ cá nhân, suất sinh lợi theo giáo dục được tính là tổng thu nhập trong đời của một cá nhân

so với số năm đi học của người đó Bài nghiên cứu này được thực hiện trên quan điểm của suất sinh lợi theo giáo dục của từng cá nhân

2.2 Khung lý thuyết

Theo Michael P Todaro và Stephen C Smith (2009), giáo dục và sức khỏe cho con người là hai mục đích quan trọng của phát triển Đây cũng chính là hai yếu tố chính cấu thành nên “vốn con người” trong xã hội Sức khỏe là cốt lõi của cuộc sống con người và giáo dục là điều cần thiết để có thể giúp con người thỏa mãn và tận hưởng cuộc sống Hai yếu tố này có tác động tương hỗ với nhau Giáo dục đóng vai trò quan

1 Dịch theo http://www.worldbank.org/depweb/beyond/global/glossary.html _truy cập ngày 02/09/2013

2 Lấy từ http://www.investopedia.com/terms/r/rateofreturn.asp vào ngày 02/09/2013.

trọng trong việc hấp thụ các công nghệ mới và giúp duy trì khả năng tự tăng trưởng và phát triển ở các nước đang phát triển Và sức khỏe tốt chính là tiền đề quan trọng để gia tăng năng suất lao động, đồng thời, một người có sức khỏe tốt thì mới có khả năng hấp thụ giáo dục tốt được

Sức khỏe và giáo dục của người dân thường cao hơn ở những nước phát triển

Có rất nhiều lý do để tin rằng mối quan hệ giữa phát triển kinh tế và sức khỏe, giáo dục

là tương hỗ: Thu nhập cao giúp cho người dân, chính phủ có thể đầu tư nhiều hơn vào giáo dục và sức khỏe, và với sức khỏe và giáo dục tốt hơn sẽ làm tăng năng suất lao động, từ đó làm tăng thu nhập của người dân, quốc gia Chính mối quan hệ tương hỗ này mà các chính sách phát triển của các quốc gia phải đồng thời tập trung vào việc nâng cao thu nhập, giáo dục và sức khỏe của người dân

Nghiên cứu này chỉ xét đến khía cạnh giáo dục trong việc nâng cao thu nhập của người dân Một khoản đầu tư ban đầu cho giáo dục trong một thời điểm sẽ giúp tạo ra một dòng thu nhập tăng lên trong tương lai làm gia tăng Nếu ta chuyển dòng thu nhập trong tương lai về hiện tại thì ta sẽ tính được suất sinh lợi cho giáo dục, từ đó có thể so sánh với các suất sinh lợi trong các lĩnh vực đầu tư khác Đã có rất nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng ở các nước phát triển, suất sinh lợi theo giáo dục ở nữ giới cao hàng đầu so với suất sinh lợi khi đầu tư ở các lĩnh vực khác Thu nhập tăng thêm mà một cá nhân có được khi đạt mức giáo dục cao hơn so với trường hợp cá nhân đó vẫn giữ yên ở mức giáo dục cũ được biểu diễn như sau:

Trong đó: Et là thu nhập ở năm thứ t của một cá nhân khi có tham gia mức giáo dục cao hơn

Nt là thu nhập ở năm thứ t của một cá nhân khi không tham gia mức giáo dục cao hơn

i là tỷ suất chiết khấu

Hình bên dưới thể hiện chi phí và lợi ích của việc học lên cao hơn Dễ thấy, về lâu dài, lợi ích đạt được của cá nhân khi tham gia cấp giáo dục cao hơn là cao hơn đáng

kể so với chi phí phải bỏ ra (cả chi phí trực tiếp lẫn chi phí gián tiếp)

Hình 2.1: Chi phí và lợi ích của việc học lên cấp giáo dục cao hơn (Theo

Todaro và Smith)

Rõ ràng, việc đầu tư cho giáo dục đã giúp người lao động tăng mức giáo dục của mình (tức là gia tăng nguồn vốn con người) Khi vốn con người gia tăng thì năng suất lao động của người đó cũng tăng theo, từ đó giúp gia tăng thu nhập cho người đó Quá trình tác động có thể được mô hình hóa như hình bên dưới:

Hình 2.2: Mô hình tác động của giáo dục đến thu nhập

2.3 Mô hình thực nghiệm của Mincer

Năm 1974, Mincer đã đề xuất hàm thu nhập trong suốt cuộc đời của một cá nhân Theo đó, logarit thu nhập của cá nhân i ở một thời điểm t trong cuộc đời là một hàm số phụ thuộc tuyến tính theo số năm đi học của cá nhân đó (S) và phụ thuộc theo bậc hai của số năm kinh nghiệm làm việc Hàm số được diễn đạt như sau:

lnYi(t) = a0 + a1.Si + a2.ti + a3.ti2 + εi (1)

Trong đó:

Y i (t) là thu nhập khả dụng của cá nhân i tại thời điểm t (tức là thu nhập có được

từ việc làm trừ đi khoản đầu tư cho giáo dục của cá nhân đó trong quá trình làm việc)

S i là số năm đi học của cá nhân i

t i là số năm kinh nghiệm làm việc của cá nhân kể từ khi kết thúc việc học tại trường

a 0 là biểu trưng cho thu nhập trong trường hợp cá nhân không có đi học và chưa có kinh nghiệm làm việc

a 1 là suất sinh lợi theo giáo dục

a 2 , a 3 là suất sinh lợi cho việc đào tạo trong quá trình làm việc

Hàm số này đã được sử dụng rộng rãi trong việc tìm ra suất sinh lợi theo giáo dục ở nhiều nước trên thế giới Tuy vậy, việc tìm hiểu cơ bản về một số giả định cũng như cách thức của Mincer trong quá trình xây dựng hàm số này sẽ giúp ta nắm rõ hơn

về hàm thu nhập này

Mincer cho rằng thu nhập của một cá nhân ở một thời điểm phụ thuộc vào mức đầu tư vào vốn con người của cá nhân ấy ở thời điểm ngay trước đó Do vậy, ta đặt E1

là thu nhập tiềm năng của cá nhân đó vào thời điểm 1 thì:

E1 = E0 + r.C0 (2)

Trong đó, E0 chính là thu nhập mà do chính khả năng bẩm sinh (không qua đầu

tư cho vốn con người) của cá nhân đó đem lại, C0 chính là mức đầu tư cho vốn con người vào thời điểm 0, r chính là suất sinh lợi theo đầu tư Lần lượt, thu nhập của cá nhân ở thời điểm 2 sẽ là:

i Giai đoạn cá nhân đi học toàn thời gian, ki = 1

ii Giai đoạn sau đi học, mức đầu tư cho vốn con người ki giảm dần

Do vậy, phương trình (7) được viết lại như sau:

nhau, trong đó giả định (2) được sử dụng nhiều nhất (và là giả định sẽ được ứng dụng trong đề tài nghiên cứu này) Ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về giả định (2) theo bên dưới đây Mincer cho rằng:

(9)

Trong đó, k0 là tỉ lệ đầu tư cho vốn con người ban đầu của một cá nhân khi bắt đầu đi làm, T là tổng cộng khoảng thời gian mà trong đó mức đầu tư cho vốn con người của cá nhân là dương Thay (9) vào (8) ta được:

(10)

Vì thu nhập thực tế của cá nhân chính là phần thu nhập có khả năng đạt được trừ

đi phần đầu tư cho vốn con người của cá nhân đó Do vậy,

2.4 Nghiên cứu thực nghiệm

Các nghiên cứu về mối quan hệ hữu cơ giữa giáo dục và thu nhập đã được thực hiện rất nhiều nơi trên thế giới từ khoảng giữa thế kỷ 20 đến nay Hầu như các nghiên cứu này đều đã chỉ ra được rằng khi người lao động đạt được một mức giáo dục cao thì

sẽ có nhiều khả năng có được mức thu nhập cao hơn Điều này đã khẳng định tầm quan trọng của giáo dục trong việc nâng cao tri thức của mọi người qua đó giúp tăng năng suất lao động của họ, từ đó thúc đẩy sự gia tăng thu nhập của cá nhân và góp phần vào

sự tăng trưởng chung của tổng thu nhập quốc gia

Bên cạnh tác động tích cực đến thu nhập của cá nhân, việc thụ hưởng một mức giáo dục cao hơn cũng đem đến cho các cá nhân những lợi ích khác, chẳng hạn:

làm hơn

sự việc xung quanh tốt hơn và do đó có thể tạo ra các ngoại tác tích cực chẳng hạn như họ có thể đưa ra những lời khuyên, tư vấn tốt hơn cho những người thân quen xung quanh mình

Muhammad Afzal (2009) khi tiến hành nghiên cứu trên 3358 mẫu gồm những người phụ trách giảng dạy và các công việc khác trong các viện nghiên cứu, trường học

đã cho ra kết quả là cứ mỗi năm giáo dục tăng lên thì có khả năng tăng thêm 5,1% thu nhập Ngoài ra, với cùng số năm được giáo dục, phụ nữ luôn luôn có thu nhập thấp hơn

so với nam giới Kết quả về sự khác biệt trong thu nhập giữa giới tính nam và nữ này ngược với nghiên cứu của Johnson và Chow (1997) khi nghiên cứu về suất sinh lợi theo giáo dục ở Trung Quốc hoặc của Psacharapoulos (2002) khi cập nhật về suất sinh lợi theo giáo dục trên thế giới Sự khác biệt này có lẽ do bởi Pakistan là quốc gia có phần lớn dân số theo Hồi giáo, nơi mà sự thiên vị đáng kể của xã hội đối nam giới so với nữ giới

Jim Saxton (2000) đã tổng hợp các nghiên cứu khác nhau nhằm chỉ ra rằng giáo dục giúp làm tăng thu nhập của các cá nhân đầu tư thời gian và tiền bạc vào việc nâng cao trình độ, kiến thức, học vấn,v.v… Ngoài ra, giáo dục còn giúp tăng suất sinh lợi cho xã hội thông qua khả năng nâng cao được nguồn vốn con người, từ đó góp phần đáng kể vào tăng trưởng kinh tế chung của xã hội Bên cạnh đó, giáo dục góp một phần không nhỏ vào việc cải thiện các vấn đề xã hội khác, chẳng hạn như: giảm tỉ lệ tội phạm, giảm tỉ lệ sinh con ngoài giá thú, tăng cường khả năng hiểu biết pháp luật và thực hiện quyền công dân,…

Universities UK (2007) đã chỉ ra rằng mức giáo dục cao hơn sẽ đem đến một mức thu nhập cao hơn đáng kể trong suốt cuộc đời làm việc của một cá nhân Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, trong suốt một đời làm việc, một cá nhân tốt nghiệp đại học sẽ có thu nhập trung bình cao hơn từ 20% đến 25% (tương đương khoảng 160 ngàn bảng Anh) so với người chưa tốt nghiệp đại học Ngoài ra, nghiên cứu cũng đã cho thấy rằng lợi ích của bằng cấp sẽ đạt mức cao nhất đối với đàn ông thuộc những nhóm kinh tế xã hội thấp nhất hoặc xuất phát từ các gia đình có thu nhập thấp Trong khi đó, mức thu

nhập của gia đình hoặc nhóm xã hội dường như ít có ảnh hưởng đến mức thu nhập của phụ nữ khi họ đạt được bằng cấp cao hơn trong giáo dục

George Psacharopoulos và Harry Anthony Patrinos (2002) đã đưa ra kết quả là tỉ suất sinh lợi cho mỗi năm học tăng lên là 10%, tỉ suất này ở những nước có thu nhập thấp hoặc trung bình thì cao hơn so với nước có thu nhập cao Hai tác giả cũng đã chỉ

ra rằng, về mặt tổng thể, phụ nữ có mức tỉ suất sinh lợi trong giáo dục cao hơn so với nam giới

Johnson và Chow (1997) đã sử dụng số liệu khảo sát cá nhân ở Trung Quốc vào năm 1988 nhằm ước lượng suất sinh lợi theo giáo dục Số liệu khảo sát được thực hiện khi Trung Quốc đã trải qua 10 năm cải cách Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã đưa vào rất nhiều biến nhằm kiểm chứng những tác động của các yếu tố khác nhau lên thu nhập của người dân Đáng lưu ý trong đó là các biến về giới tính, dân tộc thiểu số, người Hán, người trong Đảng Cộng sản Nghiên cứu đã cho kết quả suất sinh lợi theo giáo dục nhìn chung ở mức 4,02% ở khu vực nông thôn và 3,29% ở khu vực thành thị Kết quả này là khá thấp so với trung bình trên thế giới Điều này đã được nhóm tác giả

lý giải rằng Trung Quốc là một quốc gia có nền kinh tế dựa nhiều vào quan hệ, trong đó

có nhiều khoản thu nhập phi chính thức mà kết quả khảo sát đã không thể phản ánh được Sự khác biệt giữa thành thị và nông thôn có thể được lý giải là phần lớn người làm công ăn lương ở khu vực thành thị là làm việc trong các công ty, xí nghiệp nhà nước (79,70%) so với chỉ 16,49% người làm việc cho nhà nước ở khu vực nông thôn Nhóm tác giả còn tìm thấy rằng suất sinh lợi theo giáo dục của Đảng viên ở khu vực thành thị là 2,42%, khá thấp so với mức 3,68% những người không là Đảng viên Nhóm tác giả đã nhận định rằng sự khác biệt này có lẽ là do sự thăng tiến trong chức

vụ, thu nhập của các Đảng viên phần nhiều là do thâm niên hoặc quan hệ chứ không phụ thuộc nhiều vào số năm đi học của các Đảng viên

Ở Việt Nam cũng đã có nhiều nghiên cứu về suất sinh lợi cho giáo dục Peter R Moock, Harry Anthony Patrinos, Meera Venkataraman (2003) trong nghiên cứu của mình (Education and earnings in a transition economy: the case of Vietnam) đã sử dụng

bộ số liệu khảo sát mức sống dân cư VLSS năm 1992-1993 Nhóm tác giả đã tính được rằng suất sinh lợi cho giáo dục đối với người đã qua bậc giáo dục tiểu học là 13,4%, bậc trung học là 32,5%, tốt nghiệp trường nghề là 20,7% và tốt nghiệp đại học là 43,7% Về mặt tổng thể, suất sinh lợi theo giáo dục đối với mỗi năm học tăng thêm là 5% Suất sinh lợi này khá thấp so với mức trung bình của thế giới trong giai đoạn này

có thể là do Việt Nam chỉ vừa mới thực hiện cải cách lương vào năm 1993

Gallup (2002) khi nghiên cứu bộ số liệu VLSS 1992-1993, VLSS 1998 theo hàm thu nhập của Mincer đã cho kết quả suất sinh lợi trên mỗi năm giáo dục tăng thêm

ở Việt Nam lần lượt là 2,9% và 5,0% Đây rõ ràng vẫn là mức thấp so với trung bình trên thế giới Tuy nhiên, so với năm 1993 khi hệ thống lương vừa được cải cách thì suất sinh lợi theo giáo dục vào năm 1998 tăng lên đáng kể (gần gấp đôi năm 1993)

Sử dụng hàm thu nhập cơ bản của Mincer như Gallup, Doan và Gibson (2010)

đã tính toán suất sinh lợi theo giáo dục ở Việt Nam qua các năm 1998, 2000, 2002,

2004, 2006, 2008 lần lượt là 2,87%; 7,56%; 8,21%; 8,51%; 9,09% Có thể nhận thấy rằng suất sinh lợi theo giáo dục ở Việt Nam có xu hướng càng ngày càng tăng Đây có thể được xem là bằng chứng khá rõ nét trong việc khẳng định tầm quan trọng của giáo dục trong việc nâng cao thu nhập của các cá nhân, qua đó gián tiếp nâng cao thu nhập của quốc gia

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

3.1 Số liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng bộ số liệu khảo sát mức sống dân cư VHLSS 2010 Cuộc khảo sát mức sống dân cư VHLSS 2010 được tiến hành trên phạm vi cả nước với tổng

số 69.360 hộ được khảo sát (trong đó có 22.365 hộ chỉ điều tra thu nhập, 37.596 hộ điều tra thu nhập và các chủ đề khác, 9.399 hộ điều tra thu nhập, chi tiêu và các chủ đề khác) Bộ số liệu được thu thập từ cuộc điều tra gồm 9.402 hộ gia đình trên cả nước với tổng cộng 37012 nhân khẩu Các hộ có từ 1 đến 15 thành viên với tần suất như sau:

Bảng 3.1: Số thành viên trong hộ trước khi xử lý dữ liệu

Số thành viên trong hộ Số lượng hộ gia đình Tỉ trọng (%) Tỉ trọng tích lũy (%)

Nguồn: Tác giả tính toán từ bộ dữ liệu VHLSS_2010

Vì mục đích của nghiên cứu này nhằm đo lường suất sinh lợi cho giáo dục đối với thu nhập của cá nhân đang đi làm việc nên có một số tiêu chí được đặt ra như sau:

- Các cá nhân phải nằm trong độ tuổi lao động từ 15 tuổi đến 60 tuổi đối với nam và

từ 15 tuổi đến 55 tuổi đối với nữ

- Các cá nhân phải thuộc nhóm “làm công ăn lương”

- Các cá nhân phải có mức thu nhập khác 0

Sau khi lọc dữ liệu với những tiêu chí như trên, ta còn lại 4.659 hộ gia đình với 7.308 nhân khẩu phù hợp với tiêu chí đã đề ra Do vậy, bộ số liệu cuối cùng dùng cho nghiên cứu này có số lượng quan sát như sau:

Bảng 3.2: Số thành viên trong hộ sau khi xử lý dữ liệu

Số thành viên trong hộ Số lượng hộ gia đình Tỉ trọng (%) Tỉ trọng tích lũy (%)

Nguồn: Tác giả tính toán từ bộ dữ liệu VHLSS_2010

3.2 Phương pháp “Clustered data”

Hầu hết các nghiên cứu trên thế giới và cả ở Việt Nam về suất sinh lợi theo giáo dục có sử dụng hàm thu nhập của Mincer đều sử dụng phương pháp hồi quy theo dữ liệu chéo Đây là điều hoàn toàn bình thường vì bản chất số liệu thu thập được qua khảo sát, phỏng vấn là các quan sát về thu nhập của các cá nhân tại một thời điểm Tuy nhiên, trong trường hợp nghiên cứu sử dụng bộ số liệu VHLSS cho nghiên cứu suất sinh lợi ở Việt Nam thì có thể nảy sinh vấn đề đó là tương quan của thành phần sai số giữa các cá nhân trong cùng một hộ gia đình Nguyên do là vì các cá nhân trong cùng gia đình có cùng một nền tảng văn hóa gia đình như nếp nhà, phong tục tập quán, truyền thống hiếu học, v.v Sự tương đồng trong nền tảng gia đình này sẽ khiến cho cá nhân trong hộ này có khả năng có mức thu nhập cao hơn hoặc thấp hơn hộ khác với cùng số năm đi học và làm việc như nhau nên khả năng xảy ra tương quan của các sai

số khi ước lượng thu nhập của các cá nhân trong cùng gia đình là có Nhằm khắc phục tình trạng trên, Thanh (2012) đã sử dụng phương pháp “clustered data” trong đánh giá suất sinh lợi theo giáo dục đối với bộ số liệu VHLSS_2008 Nghiên cứu này cũng được thực hiện với cùng phương pháp đó trên bộ số liệu VHLSS_2010 với một số khác biệt nhỏ Phương pháp này dùng kỹ thuật nhằm chuyển dữ liệu chéo về dữ liệu bảng để từ

đó ta tiến hành hồi quy dữ liệu bảng theo mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model) Với cách làm này ta có thể khắc phục được hiện tượng tương quan của thành phần sai số của các cá nhân trong cùng một hộ gia đình Ý tưởng của phương pháp này được trình bày dưới dạng toán học như sau:

Yit = β1i + β2Xit + εit

Trong đó i biểu trưng cho hộ gia đình thứ i (trong bộ dữ liệu VHLSS2010, ta có

1 ≤ i ≤ 4659) và t biểu trưng cho cá nhân thứ t trong hộ gia đình i (1 ≤ t ≤ 6); Yit là biến độc lập; Xit là vector các biến độc lập; giá trị tung độ gốc của từng cá nhân có thể được biểu diễn như sau:

E(wit) = 0

và var(wit) = Ϭu2 + Ϭε2

Hệ số tương quan giữa 2 cá nhân trong cùng một hộ được tính như sau:

Corr(wit,wis) =

với t ≠ s

Ta nhận thấy rằng, Corr(wit,wis) = 0 chỉ khi Ϭu2 = 0, điều này nghĩa là nếu các yếu tố thuộc nền tảng gia đình không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì sai số giữa các cá nhân trong hộ không tương quan với nhau Khi ấy, việc ta sử dụng phương pháp hồi quy OLS cho dữ liệu chéo hay ước lượng mô hình hồi quy cho dữ liệu được gom cụm theo mô hình sai số ngẫu nhiên là hoàn toàn không có sự khác biệt

Ngược lại, nếu Corr(wit,wis) = 1 chỉ khi Ϭε2 = 0 và Ϭu2 ≠ 0, khi ấy ta hoàn toàn không có sự khác biệt giữa các cá nhân trong hộ hay các cá nhân trong một hộ là đồng nhất (trường hợp lý tưởng) và sự khác biệt giữa hai cá nhân có cùng các yếu tố phụ thuộc thuộc hai hộ khác nhau thì hoàn toàn tương ứng với sự khác biệt giữa hai hộ đó

Do vậy, 0 < Corr(wit,wis) < 1 chỉ khi Ϭε2 ≠ 0 và Ϭu2 ≠ 0 và điều này thể hiện ý nghĩa tích cực của cách tiếp cận ước lượng mô hình hồi quy cho dữ liệu được gom cụm theo mô hình sai số ngẫu nhiên so với phương pháp hồi quy OLS cho dữ liệu chéo như thông thường

Đây chính là tiêu chí để đánh giá xem mô hình sử dụng trong nghiên cứu này có thật sự cần thiết và thể hiện được ưu điểm của nó hay không

Trong nghiên cứu này, dữ liệu được tiến hành gom cụm theo hộ gia đình Dưới đây là cách thức tiến hành gom cụm dữ liệu dùng trong nghiên cứu:

Dữ liệu sau khi lọc theo tiêu chí tuổi tác, thu nhập, công việc còn lại 7.318 nhân khẩu thuộc 4.662 hộ Kết quả sau khi lọc có dạng như sau:

Bảng 3.3: Dữ liệu ban đầu ở dạng dữ liệu chéo

Bảng 3.4: Dữ liệu đã được chuyển sang dạng dữ liệu bảng

mem hh Area race earnings lnearnings age gender yosch …

3.3 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm

Mô hình lý thuyết để tính suất sinh lợi theo giáo dục được Mincer đề xuất vào năm 1974 có dạng cơ bản như sau:

lnYi = β0 + β1.YOSCHi + β2.EXPi + β3.EXPi2 + β4.lnWHi + ui (1)

Trong phương trình hồi quy cơ bản này, các biến độc lập, biến phụ thuộc lần lượt được định nghĩa như sau:

lnY i : logarit tự nhiên của thu nhập trong năm của cá nhân thứ i

YOSCH i : Số năm đi học của cá nhân thứ i

EXP i : Số năm kinh nghiệm làm việc của cá nhân thứ i

EXP i 2 : Bình phương của số năm kinh nghiệm làm việc của cá nhân thứ i

lnWH i : logarit tự nhiên của tổng số giờ làm việc trong năm của cá nhân thứ i

U i : Phương sai

Trong hàm thu nhập này, hệ số β1 chính là suất sinh lợi đối với mỗi năm học tăng thêm Hệ số β3 được kỳ vọng sẽ mang dấu âm (-) trong khi hệ số β2 mang dấu dương (+) với hàm ý là mối tương quan giữa logarit của thu nhập với số năm kinh nghiệm làm việc của cá nhân theo dạng hình parabol ngược với ý nghĩa là logarit của thu nhập sẽ có xu hướng tăng với tốc độ giảm dần β4 kỳ vọng sẽ mang dấu dương với

ý nghĩa đơn giản là một cá nhân sẽ có mức thu nhập cao hơn với số giờ làm việc nhiều hơn

Phương trình (1) nhằm tính toán suất sinh lợi đối với mỗi năm giáo dục tăng thêm của cá nhân Tuy nhiên, trên thực tế, đôi khi việc chênh lệch đối với từng năm học có vẻ chưa mang lại sự khác biệt rõ nét trong thu nhập của các cá nhân Thay vào

đó, việc vượt qua một mốc học vấn nào đó (tiểu học, trung học cơ sở, trung học phổ thông, cao đẳng, đại học, …) lại có vẻ có ý nghĩa hơn trong mối quan hệ đối với thu nhập của cá nhân Do vậy, có nhiều nghiên cứu đã mở rộng hàm thu nhập của Mincer theo sau:

lnYi = β0 + β1.PRIMi + β2.LOWSECi + β3.UPPSECi + β4.VOCi + β5.UNIVi +

β6.EXPi + β7.(EXPi)2 + β8.lnWHi + ui (2)

Trong đó, PRIMi , LOWSECi , UPPSECi ,VOCi , UNIVi lần lượt là biến giả thể hiện mức giáo dục Tiểu học, Trung học, Trường Cao đẳng nghề, Đại học đã hoàn thành của cá nhân thứ i

Phương trình hồi quy (1), (2) là phương trình cơ bản và mở rộng của Mincer chỉ dựa trên 2 biến quan trọng đó là giáo dục và kinh nghiệm làm việc

Từ suất sinh lợi theo bậc học k ta có thể tính suất sinh lợi cho từng năm đi học ở mỗi bậc học k như sau:

URBAN =0: nông thôn), biến VUNG chỉ khu vực địa lý, biến chỉ khu vực làm việc (STATESEC, PRISEC, FORSEC)

Sau đây là bảng thông tin các biến mã hóa sử dụng trong nghiên cứu này và dấu

kỳ vọng của nó:

Bảng 3.5: Các biến sử dụng trong hàm hồi quy

Biến phụ thuộc

Biến độc lập

Biến này thể hiện số năm đi học tổng cộng của một

cá nhân Dấu kỳ vọng được mong đợi sẽ là dấu dương (+), đó là vì ta tin rằng một cá nhân nếu dành càng nhiều thời gian cho việc học thì càng có khả năng có được mức thu nhập cao hơn

Biến này thể hiện số năm kinh nghiệm làm việc của một cá nhân Dấu kỳ vọng được mong đợi sẽ là dấu dương (+) với ngụ ý rằng một cá nhân sẽ càng có khả năng có được mức thu nhập cao hơn khi cá nhân đó tích lũy được càng nhiều năm kinh nghiệm

Biến này thể hiện số năm kinh nghiệm làm việc bình phương của một cá nhân Dấu kỳ vọng được mong đợi sẽ là dấu âm (-) Đó là vì ta tin rằng tác động của kinh nghiệm lên logarit thu nhập của một cá nhân không phải là một hàm tuyến tính mà là một hàm phi tuyến với suất sinh lợi có xu hướng giảm dần khi kinh nghiệm ngày càng tăng

Logarit của giờ làm trong tuần của cá nhân Biến giờ làm (hrwrk) thể hiện số giờ làm việc trong 1 tuần của một cá nhân Dấu kỳ vọng là (+) thể hiện mối tương quan dương giữa thu nhập và số giờ làm việc

Biến Dấu kỳ vọng Diễn tả biến

Biến PRIM là một biến giả PRIM có giá trị bằng 1 nếu cá nhân đã tốt nghiệp tiểu học và không tham gia hình thức giáo dục có cấp bằng nào khác Các trường hợp còn lại, PRIM có giá trị là 0

Biến LOWSEC là một biến giả LOWSEC có giá trị bằng 1 nếu cá nhân đã tốt nghiệp trung học cơ sở và không tham gia hình thức giáo dục có cấp bằng nào khác Các trường hợp còn lại, LOWSEC có giá trị là

0

Biến UPPSEC là một biến giả UPPSEC có giá trị bằng 1 nếu cá nhân đã tốt nghiệp trung học phổ thông và không tham gia hình thức giáo dục có cấp bằng nào khác Các trường hợp còn lại, UPPSEC có giá trị là 0

Biến URBAN là một biến giả URBAN có giá trị bằng 1 nếu cá nhân làm việc ở thành thị URBAN bằng 0 trong trường hợp cá nhân làm việc ở nông thôn

STATESEC

Biến STATESEC là một biến giả STATESEC có giá trị bằng 1 nếu cá nhân làm việc ở khu vực nhà nước Các trường hợp còn lại, STATESEC có giá trị bằng

0

Biến Dấu kỳ vọng Diễn tả biến

PRISEC

Biến PRISEC là một biến giả PRISEC có giá trị bằng 1 nếu cá nhân làm việc ở khu vực tư nhân Các trường hợp còn lại, PRISEC có giá trị bằng 0

FORSEC

Biến FORSEC là một biến giả FORSEC có giá trị bằng 1 nếu cá nhân làm việc cho các công ty nước ngoài Các trường hợp còn lại, FORSEC có giá trị bằng 0

VUNG1

Biến VUNG1 là một biến giả VUNG1 có giá trị bằng 1 nếu cá nhân sinh sống ở khu vực Đồng bằng Sông Hồng Các trường hợp còn lại, VUNG1 có giá trị bằng 0

VUNG2

Biến VUNG2 là một biến giả VUNG2 có giá trị bằng 1 nếu cá nhân sinh sống ở khu vực Trung du và miền núi phía Bắc Các trường hợp còn lại, VUNG2

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương này trình bày khái quát về bộ số liệu, các thống kê mô tả, hình ảnh minh họa, tương quan giữa các biến sử dụng trong nghiên cứu này Các kết quả hồi quy được trình bày trong sự so sánh với các kết quả tính toán của các tác giả khác cho các bộ số liệu trước đây

4.1 Thống kê mô tả

Trước khi phân tích, đánh giá kết quả hồi quy ta xem xét sơ bộ về các số liệu thống kê mô tả của nguồn số liệu nghiên cứu Với 4.659 hộ gia đình (7.308 nhân khẩu) cuối cùng sau khi lọc dữ liệu, ta lần lượt xem qua các thống kê mô tả sơ bộ nguồn số liệu nghiên cứu này

Số lượng các cá nhân phân bổ tương đối đều cho các cấp bậc học, trong đó chiếm nhiều nhất là người có bằng trung học cơ sở (22,19%) và thấp nhất là những người có bằng trung học phổ thông (10,67%)

Hình 4.1: Phân bổ mẫu theo bậc học

Nguồn: Tác giả tính toán từ bộ dữ liệu VHLSS_2010

Không đi học hoặc dưới tiểu học, 12,25% Tiểu học,

19,20%

Trung học cơ

sở, 22,19%

Trung học phổ thông, 10,67%

Cao Đẳng, Nghề, 18,65%

Đại học và sau đại học, 17,04%

Phân bổ theo bậc học

Bảng dưới đây cho biết thu nhập trung bình của người lao động theo từng bậc học:

Bảng 4.1: Thu nhập trung bình theo bậc học

Trung bình (đvt: 1000 VND)

Độ lệch chuẩn (đvt: 1000 VND)

Nguồn: Tác giả tính toán từ bộ dữ liệu VHLSS_2010

Hình 4.2: Logarit thu nhập hàng tháng theo từng bậc học

Nguồn: Tác giả tính toán từ bộ dữ liệu VHLSS_2010

Trung hoc pho thong Cao dang, Nghe Dai hoc va sau dai hoc

Logarit cua thu nhap hang thang

Logarit thu nhap theo giao duc