Đang tải... (xem toàn văn)
Bài báo này chúng tôi phân tích các nhân tố đặc điểm cá nhân, tiền lương thị trường vùng cư trú có tác động như thế nào đến quyết định di cư cá nhân. Dữ liệu dùng cho nghiên cứu lấy từ bộ dữ liệu lao động việc làm năm 2014 của Tổng cục Thống kê Việt Nam (LFS 2014). Chúng tôi muốn đánh giá các nhân tố nêu trên có ảnh hưởng tới các trạng thái di cư ngắn hạn và di cư dài hạn so với trạng thái tham chiếu không di cư như thế nào.
Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 3(1):45- 51 Tham Luận Mô hình logit đa thức nhiều mức phân tích quye´ˆ t định di cư cá nhân Việt Nam Phạm Ngọc Hưng1 , Phạm Văn Chững2 , Lê Thị Thanh An2,∗ TĨM TẮT Bài báo chúng tơi phân tích nhân tố đặc điểm cá nhân, tiền lương thị trường vùng cư trú có tác động the´ˆ đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư cá nhân Dữ liệu dùng cho nghiên cứu lấy từ liệu lao động việc làm năm 2014 Tổng cục Thống kê Việt Nam (LFS 2014) Chúng muốn đánh giá nhân tố nêu có ảnh hưởng tới trạng thái "di cư ngắn hạn" "di cư dài hạn" so với trạng thái tham chie´ˆ u "không di cư" the´ˆ Mơ hình thường hay dùng để phân tích trường hợp mơ hình logit đa thức (logit multinomial), nhiên mơ hình logit đa thức lại khơng kiểm sốt nhân tố tiềm ẩn có tác động khác tới quye´ˆ t định di cư Việc khơng kiểm sốt tốt bie´ˆ n tiềm ẩn dẫn tới ước lượng hệ số bie´ˆ n giải thích khơng đáng tin cậy (ước lượng chệch thie´ˆ u bie´ˆ n giải thích quan trọng) Vì vậy, chúng tơi lựa chọn mơ hình logit đa thức nhiều mức (multilevel multinomial logit) để phân tích Các mức chúng tơi lựa chọn để kiểm soát nhân tố tiềm ẩn cấp tỉnh cấp vùng cư trú Ke´ˆ t nhận nhân tố tiềm ẩn tỉnh vùng khác có tác động khác đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư Tóm lại mơ hình logit đa thức nhiều mức cho ke´ˆ t ước lượng tin cậy phù hợp để phân tích di cư so với mơ hình logit đa thức thơng thường Từ khố: di cư ngắn hạn, di cư dài hạn, multilevel multinomial logit, liệu lao động việc làm GIỚI THIỆU CHUNG Đối tượng liệu nghiên cứu Trường Đại học Kinh te´ˆ Quốc dân, Hà Nội Trường Đại học Kinh te´ˆ - Luật, ĐHQG HCM Liên hệ Lê Thị Thanh An, Trường Đại học Kinh te´ˆ Luật, ĐHQG HCM Email: anltt@uel.edu.vn Lịch sử • Ngày nhận: 27-11-2018 • Ngày chấp nhận: 25-01-2019 • Ngày đăng: 31-03-2019 DOI : 10.32508/stdjelm.v3i1.539 Bản quyền © ĐHQG Tp.HCM Đây báo công bố mở phát hành theo điều khoản the Creative Commons Attribution 4.0 International license Bộ số liệu điều tra lao động việc làm năm 2014 (hay số liệu LFS 2014) (số liệu tháng 12 năm 2014) có 62.025 cá nhân điều tra Câu số bảng hỏi lựa chọn để xác định trạng thái không di cư (không di chuyển), di cư ngắn hạn (di chuyển vòng 12 tháng) di cư dài hạn (di chuyển 12 tháng) Di cư ngày diễn mạnh mẽ theo tie´ˆ n ngày cao xã hội Chính thay đổi tie´ˆ n khoa học, kỹ thuật dẫn đe´ˆ n hình thành vùng trung tâm phát triển với khu cơng nghiệp, đại hố sản xuất nơng nghiệp…sẽ thu hút dòng di dân đe´ˆ n Vùng nơng thôn xa xôi thường nơi lực lượng lao động trẻ, thường khơng có thie´ˆ u hội phát triển kinh te´ˆ , lối sống buồn tẻ, có hội phát triển Ngược lại, trung tâm công nghiệp, đô thị hay thành phố lớn thường nơi có sức hấp dẫn mạnh mẽ giới trẻ vùng nông thơn có nhiều hội việc làm, học tập, tiện nghi sinh hoạt triển vọng tương lai đầy tươi sáng Từ hình thành bùng phát luồng di chuyển đặc trưng nông thôn – thành thị dòng di chuyển ngày diễn mạnh mẽ vùng phát triển Tại đô thị, nguyên nhân khie´ˆ n cho nhập cư gia tăng bao gồm hai nhóm gồm: Nguyên nhân kinh te´ˆ : hầu he´ˆ t nhà kinh te´ˆ học, nhà xã hội học trí tượng nhập cư vào thành thị giải thích chủ ye´ˆ u nguyên nhân kinh te´ˆ Những nhân tố bao gồm lực đẩy quen thuộc từ nơi xuất cư thie´ˆ u đất canh tác, thie´ˆ u việc làm, thu nhập thấp,…mà lực hút từ nơi nhập cư hội việc làm có tính ổn định, thu nhập cao so với nơi cũ…Các nghiên cứu cho thấy tiền lương, thu nhập, việc làm, mức độ thất nghiệp…đều ảnh hưởng đe´ˆ n việc đưa quye´ˆ t định di cư người dân Nguyên nhân phi kinh te´ˆ : Vấn đề chất lượng sống, người di dân muốn có sống tốt cho thân cho gia đình thơng qua sống thành thị, nơi gọi “chốn phồn hoa đô hội”, phương tiện giao thông tấp nập, phương tiện thông tin đại chúng rộng khắp, sở hạ tầng thành thị đại hóa, nơi có hệ thống giáo dục, y te´ˆ , dịch vụ phát triển Vấn đề phong tục Trích dẫn báo này: Ngọc Hưng P, Văn Chững P, Thanh An L T Mơ hình logit đa thức nhiều mức phân tích quye´ˆ t định di cư cá nhân Việt Nam Sci Tech Dev J - Eco Law Manag.; 3(1):45-51 45 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 3(1):45-51 tập quán nhân tố xã hội tác động sâu sắc tới trình di dân từ nơng thơn thành thị, ví dụ người di dân muốn thoát khỏi ràng buộc truyền thống, phong tục tập quán cổ hủ, lạc hậu nông thôn Vấn đề học cái, đồn tụ gia đình lực hút dòng di dân từ nơng thơn thành thị, xem thêm 1,2 Theo ke´ˆ t Điều tra di cư nội địa năm 2015 Tổng cục Thống kê (TCTK) vấn đề kinh te´ˆ lý hàng đầu dẫn đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư Ke´ˆ t điều tra cho thấy, có gần 30% người di cư hỏi cho bie´ˆ t họ di chuyển “tìm việc làm nơi mới”; 11,5% di cư để có “điều kiện làm việc tốt hơn”; 11,9% di cư để “thuận tiện cho công việc”; 12,6% di cư để “cải thiện đời sống” Vậy ye´ˆ u tố “tìm việc làm nơi mới”, “điều kiện làm việc tốt hơn”, “thuận tiện cho công việc”, “cải thiện đời sống”,…được gọi “một số ye´ˆ u tố ảnh hưởng đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư” Tuy nhiên ye´ˆ u tố có coi “động lực di cư” hay khơng cần bàn luận thêm Một số nghiên cứu di cư Boheim & Taylor di chuyển nơi cư trú sở hữu nhà thị trường lao động Anh định mơ hình để phân tích cấp độ di cư theo địa bàn: P (Yi = j) = MƠ HÌNH VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Bie´ˆ n phụ thuộc “dicu” có trạng thái: (dicu = 0) với người không di chuyển (được chọn trạng thái tham chie´ˆ u); (dicu = 1) ứng với người di chuyển vòng 12 tháng (hay gọi di cư ngắn hạn); (dicu = 2) ứng với người di chuyển 12 tháng 60 tháng (hay gọi di cư dài hạn) Ne´ˆ u đặt Z véc tơ bie´ˆ n độc lập (xem Bảng 1) mơ hình logit đa thức phân tích quye´ˆ t định khơng di cư (dicu = 0), di cư vòng 12 tháng (dicu = 1), di cư 12 tháng (dicu = 2) ta có mơ hình sau: p0 = P(dicu = 0) = 1 + (eα1 +α Z + eγ1 +γ Z ) p1 = P(dicu = 1) = eα1 +α Z + (eα1 +α Z + eγ1 +γ Z ) p2 = P(dicu = 2) = + (eα1 +α Z + eγ1 +γ Z ) eXi b j j = 1, 2, + ∑Jk=1 eXi bk P (Yi = 0) = + ∑Jk=1 eXi bk Với (j = 0) ≡ không di cư, (j = 1) ≡ di cư tỉnh, (j = 2) ≡ di cư tỉnh vùng, (j = 3) ≡ di cư vùng, X véc tơ bie´ˆ n độc lập (như đặc điểm cá nhân, hộ gia đình, địa bàn nơng thơn – thành thị…) Ke´ˆ t cho thấy người thất nghiệp có nhiều khả để di chuyển so với người có việc Điều củng cố giả thuye´ˆ t kinh te´ˆ cổ điển cho cá nhân di chuyển để khỏi tình trạng thất nghiệp Đây mơ hình logit đa trạng thái dùng để phân tích nhân tố đặc điểm cá nhân, hộ gia đình, địa bàn cư trú,…tác động tới khả di cư “xa hay gần” nơi xuất phát người di cư Tính chất đặc biệt mơ hình bie´ˆ n phụ thuộc lại bie´ˆ n quye´ˆ t định di cư xa hay gần nơi xuất phát, mơ hình chưa cho bie´ˆ t khoảng cách có tác động tới quye´ˆ t định di cư hay không di cư cá nhân hay không Ian Coxhead cộng (2016) sử dụng mơ hình logit logit đa thức để phân tích đặc điểm cá nhân, hộ gia đình địa bàn cư trú cấp xã tác động đe´ˆ n xác suất di cư làm việc, di cư không làm việc (di cư hôn nhân) không di cư (trạng thái không di 46 cư chọn trạng thái tham chie´ˆ u) Keˆ´ t ước lượng với số liệu VHLSS năm 2012 cho thấy xác suất di cư liên quan chặt chẽ với đặc điểm cá nhân, hộ gia đình địa bàn cư trú cấp xã Các hộ gia đình coi việc di cư phần chie´ˆ n lược đa dạng hóa đầu tư Người trẻ tuổi có nhiều khả di cư Phụ nữ có nhiều khả di cư khơng mục đích cơng việc nam giới phụ nữ có xu hướng ke´ˆ t sống với chồng tỉnh khác eγ1 +γ Z Trong đó: p0 + p1 + p2 = α1 hệ số chặn, α = (α2 , α3 , , α19 ) véc tơ hệ số bie´ˆ n độc lập mơ hình ứng với trạng thái (dicu = 1) γ1 hệ số chặn, γ = (γ2 , γ3 , , γ19 ) véc tơ hệ số bie´ˆ n độc lập mơ hình ứng với trạng thái (dicu = 2) Nhóm nhân tố “trong” gồm bie´ˆ n - Giới tính (gender): Mục đích sử dụng bie´ˆ n nhằm xem xét khác biệt nam nữ khả di cư Có ý kie´ˆ n cho nữ có xác suất di cư nhiều hơn, liệu ý kie´ˆ n có hay khơng? -Nhóm tuổi (agegr) : Mục đích sử dụng bie´ˆ n xem xét tuổi người lao động tăng lên làm tăng hay giảm khả di cư Người lao động nhóm tuổi có khả di cư cao Bie´ˆ n chia thành nhóm [nhóm lao động trẻ (16 – 24), nhóm lao động trưởng thành (25 – 49) nhóm lao động cao tuổi (≥ 50)] Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 3(1):45-51 - Dân tộc (Ethnic): Mục đích sử dụng bie´ˆ n nhằm xem xét khác biệt dân tộc kinh dân tộc khác khả di cư - Tình trạng nhân (married): Mục đích sử dụng bie´ˆ n nhằm xem xét khác biệt người có vợ chồng (hay gọi người có ràng buộc nhân) người khơng có vợ chồng (hay gọi người khơng có ràng buộc nhân, như: chưa ke´ˆ t hơn, ly hơn, ly thân, góa) khả di cư - Chun mơn kỹ thuật (training): Mục đích sử dụng bie´ˆ n nhằm xem xét khác biệt người đào tạo nghề (sơ cấp nghề, trung cấp nghề,…đe´ˆ n đại học trở lên) người chưa qua đào tạo nghề khả di cư xem nhóm có khả di cư cao hơn? Từ có tư vấn định hướng đào tạo phù hợp Nhóm nhân tố “ngồi” gồm bie´ˆ n - Tiền lương (wage): Nhằm đánh giá tác động tín hiệu thị trường di chuyển lao động, tiền lương thị trường xem xét ye´ˆ u tố tác động đe´ˆ n khả hút lao động (gia nhập) đẩy (thoát khỏi) thị trường (cấp tỉnh) Bie´ˆ n tiền lương thị trường xác định tiền lương bình quân địa bàn tỉnh người làm công hưởng lương thị trường - Thành thị - nơng thơn (urban): Mục đích sử dụng bie´ˆ n nhằm xem xét khác biệt người đe´ˆ n từ phường/thị trấn (di cư thành thị) đe´ˆ n từ xã (di cư nông thôn) khả di cư - Vùng cư trú (region): Mục đích sử dụng bie´ˆ n nhằm xem xét khác biệt cư trú vùng khác khả di cư Các phân tích mơ tả cho thấy Đông Nam Bộ vùng thu hút nhập cư mạnh Liệu khả người lao động di cư đe´ˆ n vùng Đông Nam Bộ cao nước hay khơng? Ngược lại vùng khả người di cư đe´ˆ n thấp nhất? Mơ hình logit đa thức nhiều mức phân tích nhân tố ảnh hưởng đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư cá nhân Mơ hình logit đa thức nhiều mức phân tích nhân tố ảnh hưởng đe´ˆ n di cư vòng 12 tháng di cư 12 tháng mức cá nhân di cư.Với số liệu LFS 2014 cho phép phân tích di cư mức cá nhân mức tie´ˆ p theo xã, huyện, tỉnh, vùng Tùy mục đích nghiên cứu người ta xác định mức cho phù hợp Chẳng hạn phân tích di cư khơng chọn mức xã di cư xã huyện có ý nghĩa thực te´ˆ xã huyện có nhiều đặc điểm tương đồng Trong báo này, lựa chọn mức cấp tỉnh mức cấp vùng, tỉnh khác có điều kiện tự nhiên khác số sách điều hành cấp tỉnh khác Tương tự cho cấp vùng Do tỉnh vùng có đặc trưng riêng khác đặc trưng riêng tác động khác đe´ˆ n khả di cư Các đặc trưng riêng xem bie´ˆ n tiềm ẩn có tác động đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư cá nhân Mơ hình logit đa trạng thái nhiều mức giúp kiểm soát đặc trưng riêng tỉnh vùng có tác động hay khác đe´ˆ n khả có di cư trạng thái di cư khác Ne´ˆ u đặc trưng riêng tác động khác đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư cá nhân mà ước lượng khơng kiểm sốt dẫn đe´ˆ n ke´ˆ t ước lượng bị chệch Phương pháp ước lượng mơ hình logit đa trạng thái nhiều mức có kiểm soát bie´ˆ n tiềm ẩn tác động đe´ˆ n bie´ˆ n phụ thuộc giúp cho ke´ˆ t ước lượng hệ số bie´ˆ n độc lập xác Ke´ˆ t mơ hình logit đa thức nhiều mức Trước he´ˆ t để xem xét việc ước lượng mơ hình logit đa thức nhiều mức phù hợp hay không ta xem xét ke´ˆ t ước lượng phương sai hiệp phương sai đặc trưng riêng tỉnh vùng, sau kiểm định xem đặc trưng riêng tỉnh vùng có thực khác hay khơng, ne´ˆ u có thực khác việc ước lượng mơ hình logit đa trạng thái nhiều mức giúp ta có ke´ˆ t ước lượng tốt ước lượng mơ hình logit đa trạng thái thơng thường Để xác định đặc trưng riêng tỉnh có khác biệt hay không ta kiểm định cặp giả thuye´ˆ t: { =0 H0 : σM1 > vi kim nh Wald = H1 : σM1 ( σu2 ( ) se σu2 )2 ∼ χ (1) (1) = Với mức ý nghĩa 1% ta có giá trị tới hạn χ0,01 6,635 mà giá trị quan sát kiểm định Wald 13,31 nên bác bỏ H0 mức ý nghĩa 1%, ke´ˆ t luận đặc trưng riêng tỉnh có tác động khác biệt đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư cá nhân Ke´ˆ t Bảng cho thấy đặc trưng riêng vùng có tác động khác biệt đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư đặc trưng riêng có liên quan với Với ke´ˆ t kiểm định ne´ˆ u ước lượng mơ hình mà khơng kiểm soát đặc trưng riêng tỉnh vùng phần tương quan chúng ke´ˆ t ước lượng hệ số bị chệch Do vậy, 47 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 3(1):45-51 Bảng 1: Mô tả giá trị bie´ˆ n độc lập mơ hình phân tích nhân tố ảnh hưởng đe´ˆ n di cư cá nhân từ Bộ số liệu LFS 2014 Tên bie´ˆ n Giải thích bie´ˆ n Những giá trị bie´ˆ n Mig Di cư 0: di cư 60 tháng không di cư 1: di cư vòng 12 tháng 2: di cư từ 12 tháng đe´ˆ n 60 tháng Gender Giới tính 0: Nữ ; 1: Nam Agegr Nhóm tuổi 1: từ 15 đe´ˆ n 24 (nhóm lao động trẻ) 2: từ 25 đe´ˆ n 49 (nhóm lao động trưởng thành) 3: từ 50 trở lên (nhóm lao động cao tuổi) Ethnic Dân tộc 1: dân tộc kinh; 0: dân tộc khác Married Tình trạng nhân 1: có vợ/chồng 2: chưa có vợ/chồng 3: ly hơn/ ly thân/ góa Training Nhóm bie´ˆ n CMKT hay bậc đào tạo 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: chưa qua đào tạo nghề sơ cấp nghề trung cấp nghề trung cấp chuyên nghiệp cao đẳng nghề cao đẳng chuyên nghiệp đại học trở lên Lwage Loga số e tiền lương trung bình Bie´ˆ n liên tục nhận giá trị từ 6,14 đe´ˆ n 9,31 Urban Thành thị - Nông thơn 0: nơng thơn; 1: thành thị Region Nhóm bie´ˆ n vùng cư trú 1: Đồng Sông Hồng 2: Trung du miền núi phía bắc 3: Bắc trung Duyên hải miền Trung 4: Tây nguyên 5: Đông Nam 6: Đồng Sông Cửu Long Nguồn : Nhóm tác giả tự xây dựng Bảng 2: Ke´ˆ t ước lượng phương sai hiệp phương sai đặc trưng riêng tỉnh vùng Coef Se z z2 Var(M1[tỉnh]) 0,4749482 0,130178 3,648452 13,31 Var(M2[vùng]) 1,028594 0,18822 5,464849 29,86 Cov(M1[tỉnh], M2[vùng]) 0,3872715 0,123734 3,13 9,7969 Nguồn: Ke´ˆ t ước lượng mơ hình từ số liệu LFS 2014 48 P_value 0,002 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 3(1):45-51 Bảng 3: Ke´ˆ t ước lượng mơ hình logit đa thức nhiều mức Di cư ≤ 12 tháng > 12 tháng Giới tính (Nữ trạng thái tham chie´ˆ u) -0,28688*** -0,57563*** 25 – 49 -1,82928*** -0,02425 ≥ 50 -3,15063*** -0,16915*** Dân tộc (dân tộc khác tham chie´ˆ u) 0,573462*** 0,735646*** Chưa vợ/chồng -1,24118*** -1,27046*** Ly hơn/ly thân/góa 0,396248* -0,29301*** Sơ cấp nghề 0,444837*** 0,313601*** Trung cấp nghề 0,196658 0,635918*** Trung cấp chuyên nghiệp 1,269404*** 0,612021*** Cao đẳng nghề 0,949744 0,287835 Cao đẳng chuyên nghiệp 1,701744*** 0,425091*** Đại học trở lên 1,424669*** 0,562084*** Tiền lương thị trường 0,065859 0,28637*** Thành thị - nông thôn (nông thôn tham chie´ˆ u) 0,58988*** 0,628555*** Số quan sát 43.998 43.998 Nhóm tuổi (Nhóm 15-24 tham chie´ˆ u) Tình trạng nhân (có vợ/chồng tham chie´ˆ u) Chuyên môn kỹ thuật (chưa qua đào tạo tham chie´ˆ u) ***, **, * cho bie´ˆ t hệ số ước lượng tương ứng có ý nghĩa thống kê mức 1%, 5%, 10%, Nguồn: Ke´ˆ t ước lượng mơ hình từ số liệu LFS 2014, phần mềm tự loại bớt số quan sát ước lượng mơ hình đa thức nhiều mức cho ke´ˆ t ước lượng xác Từ ke´ˆ t ước lượng thu Bảng ta có số phân tích sau: +) Hệ số ước lượng bie´ˆ n giới tính mang giá trị âm hai nhóm di cư ngắn hạn di cư dài hạn đồng thời có ý nghĩa thống kê mức 5% Ke´ˆ t cho bie´ˆ t có khác biệt nam nữ quye´ˆ t định di cư, nữ giới có xu hướng di cư cao so với nam, điều phù hợp với xu the´ˆ nữ hố dòng di cư ghi nhận ke´ˆ t Tổng điều tra Dân số Nhà năm 2009 Điều tra Dân số Nhà kỳ năm 2004 năm 2014 Đồng thời, phù hợp với thực te´ˆ có nhiều phụ nữ đe´ˆ n thành phố lớn làm công việc đáp ứng với nhu cầu lao động nữ như: giúp làm việc nhà, trơng trẻ, chăm sóc bệnh nhân bệnh viện lớn, làm công ty may mặc, công ty che´ˆ bie´ˆ n thủy hải sản… +) Ke´ˆ t ước lượng hệ số nhóm bie´ˆ n tuổi mang giá trị (-) cho bie´ˆ t người lao động gia tăng tuổi lựa chọn di cư hơn, tâm lý người tuổi cao lên thường muốn ổn định công việc nơi cư trú nên khả di cư thấp +) Người dân tộc kinh có khả di cư cao người dân tộc khác +) Ke´ˆ t ước lượng hệ số nhóm bie´ˆ n tình trạng nhân cho thấy ngoại trừ di cư vòng 12 tháng người có vợ/chồng có khả di cư thấp người ly hơn/ly thân/góa lại người có vợ/chồng có khả di cư cao hơn, cho thấy sức ép có việc làm tăng thu nhập để trang trải chi tiêu cho gia đình có nhiều thành viên phụ thuộc (như nhỏ, người già,…) người có vợ/chồng nên họ có khả di cư cao +) Bậc đào tạo hay chuyên môn kỹ thuật người lao động ảnh hưởng mạnh đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư Thực te´ˆ , trình độ thể qua bậc đào tạo người lao động giúp người lao động có nhiều thông tin, nhận thức hội việc làm từ dẫn đe´ˆ n quye´ˆ t định có di cư hay không di cư Ke´ˆ t ước lượng hệ số bậc đào tạo mang giá trị dương (ngoại trừ hệ số ước lượng nhóm có trung cấp nghề với di cư vòng 12 tháng cao đẳng nghề khơng có ý nghĩa thống kê), 49 Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kinh tế-Luật Quản lý, 3(1):45-51 lại hệ số ước lượng bậc đào tạo lại có ý nghĩa thống kê mức 1%, ke´ˆ t ước lượng cho bie´ˆ t khả di cư người qua đào tạo cao người chưa qua đào tạo, nói người có tay nghề có xu hướng di cư tìm việc cao người chưa qua đào tạo +) Tiền lương thị trường ye´ˆ u tố hấp dẫn thu hút người nhập cư Ke´ˆ t ước lượng bie´ˆ n tiền lương thị trường nhóm di cư vòng 12 tháng khơng có ý nghĩa thống kê chứng tỏ người di cư ngắn hạn với mục đích tìm việc làm Họ tìm đe´ˆ n nơi dễ có việc chưa quan tâm tới mức lương trả thơng qua tín hiệu tiền lương thị trường Tuy nhiên hệ số ước lượng bie´ˆ n nhóm di cư 12 tháng 0,28637> có ý nghĩa thống kê mức 1% Ke´ˆ t chứng tỏ nơi có tín hiệu tiền lương thị trường tốt, khả di cư 12 tháng đe´ˆ n nơi tăng lên +) Hệ số ước lượng bie´ˆ n thành thị - nông thôn dương có ý nghĩa thống kê mức 1% hai nhóm di cư vòng 12 tháng 12 tháng cho bie´ˆ t người thành thị (ở cấp độ phường/thị trấn) có khả di cư cao người nông thôn (ở cấp độ xã) KẾT LUẬN Ke´ˆ t kiểm định bảng cho thấy đặc trưng riêng tỉnh vùng có tác động khác đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư cá nhân, q trình ước lượng ne´ˆ u khơng kiểm sốt đặc trưng riêng cấp tỉnh cấp vùng tác động đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư ke´ˆ t ước lượng bị chệch tượng thie´ˆ u bie´ˆ n gây Do việc sử dụng mô hình logit đa thức nhiều mức để phân tích di cư cho ta ke´ˆ t ước lượng xác so với việc sử dụng mơ hình logit đa thức thông thường 50 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT CMKT Chuyên môn kỹ thuật LFS Labor Force Survey (Khảo sát lực lượng lao động) TCTK Tổng cục thống kê VHLSS Vietnam Household Living Standard Survey (Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam) TUYÊN BỐ VỀ XUNG ĐỘT LỢI ÍCH Nhóm tác giả xin cam đoan khơng có xung đột lợi ích cơng bố báo TUYÊN BỐ ĐÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ Lê Thị Thanh An Phạm Ngọc Hưng đề xuất hướng nghiên cứu; Phạm Văn Chững Phạm Ngọc Hưng thu thập số liệu lựa chọn mơ hình; Phạm Ngọc Hưng chạy mơ hình phân tích liệu; Lê Thị Thanh An Phạm Văn Chững rà soát ke´ˆ t Phạm Ngọc Hưng Lê Thị Thanh An ke´ˆ t luận ý nghĩa ke´ˆ t nghiên cứu, vie´ˆ t chỉnh sửa thảo; tất tác giả đọc kiểm tra nội dung thảo TÀI LIỆU THAM KHẢO Lưu BN Di cư nước đe´ˆ n thành phố lớn Việt Nam giai đoạn 2004 - 2014, dự báo tới 2015 Nhà xuất Đại học Kinh te´ˆ Quốc dân; 2016 Ritche PN Explanations of MigrationAnnual Review of Sociology;1976(2):363–404 TCTK, UNFPA Điều tra di cư nội địa quốc gia 2015: ke´ˆ t chủ ye´ˆ u; 2016 Böheim R, Taylor M Residential mobility, housing tenure and the labor market in Britain; 1999 Available from: http://citesee rx.ist.psu.edu/viewdoc/download Coxhead I, Vu L, Nguyen C Migration in Vietnam: New Evidence from Recent Surveys MPRA Paper 70217, University Library of Munich, (German).; 2016 Available from: https://mpra.ub.unimuenchen.de/70217/1/MPRA_paper_70217.pdf TCTK, UNFPA Điều tra di cư Việt Nam 2004: Chất lượng sống người di cư Việt Nam.; 2005 TCTK, UNFPA Điều tra dân số nhà kỳ (2014) di cư đô thị hóa Việt Nam Nhà xuất Thơng Hà Nội; 2016 Science & Technology Development Journal – Economics - Law and Management, 3(1):45- 51 Communication Multilevel multinomial logit model to study individual migration decision in Viet Nam Pham Ngoc Hung1 , Pham Van Chung2 , Le Thi Thanh An2,∗ ABSTRACT In this paper we study the impact of relevant factors, such as individual characteristics, wages, living areas, on individual migration decisions We have been using data from Labor Force Survey 2014 from Genaral Statistics Office of Vietnam (LFS 2014) We are going to evaluate how these above factors affect the status of "short-term migration" and "long-term migration" compared to "nonmigration" The well-known model in this field is the multinomial logistic model However, the multinomial logistic model does not control the latent factors that have different effects on migration decision This would result that the estimated coefficients of the variables would no longer be reliable (biased estimates due to lack of important variables) Hence, we have selected a multilevel multinomial logistic model The levels we choose to control latent factors are province and region levels As the results, the potential factors of different provinces and regions show different impacts on migration decisions To sum up, a multilevel multinomial logistic model gives more reliable estimates, so it is more suitable for migration analysis compared to conventional multinomial logistic model Key words: Short-term migration, long-term migration, multilevel multinomial logit, labor force survey National Economics University, Hanoi, Viet Nam University of Economics & Law, VNUHCM, Viet Nam Correspondence Le Thi Thanh An, University of Economics & Law, VNUHCM, Viet Nam Email: anltt@uel.edu.vn History • Received: 27-11-2018 • Accepted: 25-01-2019 • Published: 31-03-2019 DOI : 10.32508/stdjelm.v3i1.539 Copyright © VNU-HCM Press This is an openaccess article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International license Cite this article : Hung P N, Chung P V, An L T T Multilevel multinomial logit model to study individual migration decision in Viet Nam Sci Tech Dev J - Eco Law Manag.; 3(1):45-51 51 ... mức phân tích nhân tố ảnh hưởng đe´ˆ n quye´ˆ t định di cư cá nhân Mơ hình logit đa thức nhiều mức phân tích nhân tố ảnh hưởng đe´ˆ n di cư vòng 12 tháng di cư 12 tháng mức cá nhân di cư. Với số... mơ hình chưa cho bie´ˆ t khoảng cách có tác động tới quye´ˆ t định di cư hay không di cư cá nhân hay không Ian Coxhead cộng (2016) sử dụng mơ hình logit logit đa thức để phân tích đặc điểm cá nhân, ... lập (xem Bảng 1) mơ hình logit đa thức phân tích quye´ˆ t định không di cư (dicu = 0), di cư vòng 12 tháng (dicu = 1), di cư 12 tháng (dicu = 2) ta có mơ hình sau: p0 = P(dicu = 0) = 1 + (eα1