3.2.1 Các khái ni m
- Su t sinh l i theo s n m đi h c (Return to schooling – RTS): v i m t n m đi h c t ng thêm thì thu nh p t ng lên bao nhiêu ph n tr m. ây là khái ni m có đ c tr c ti p t mô hình c l ng c a Mincer (1974), cho phép đánh giá l i ích c a trung bình 1 n m đi h c mang l i cho thu nh p c a ng i lao đ ng.
- T su t l i su t giáo d c (Rate of return to education – RORE): v i m t n m đi h c t ng thêm thì thu nh p bình quân t ng lên bao nhiêu ph n tr m t i m i c p h c khác nhau. ây là khái ni m mà Becker (1981) đ a ra khi nghiên c u v quy t đ nh cho con đi h c đ n c p h c nào c a h gia đình.
3.2.2 Mô hình nghiên c u
T mô hình ban đ u c a Mincer
lnYS = lnY0 + r.S + u (3.1) Mô hình Mincer m r ng
lnYt = a0 + a1S + a2t + a3t2 + ui (3.2)
V i mô hình này, Mincer đư m r ng b ng cách đ a thêm y u t “ ào t o trong quá trình làm vi c” hay còn g i là kinh nghi m làm vi c (t). Mincer nh n đnh r ng các kho n thu nh p không t ng tuy n tính v i kinh nghi m mà nó s đ t đ c m c cao nh t t i 1 đi m nào đó gi a đ ng thu nh p, vì v y mà đ ng thu nh p s lõm theo bi n kinh nghi m, a2>0 và a3<0.
T nh ng mô hình c n b n, hàm thu nh p đ c ng d ng đ tính su t sinh l i giáo d c trong đ tài này v m t khái ni m đ c trình bày nh sau:
Y = F(N m đi h c ho c b ng c p cao nh t đ t đ c, kinh nghiêm, khu v c kinh t , lo i hình kinh t , dân t c)
Vì v y mà mô hình nghiên c u đ c th c hi n trong đ tài đ c xác đ nh nh sau: Mô hình 1:
LnY = 0 + 1 SCHOOL + 2 EXP + 3 EXP2 + 4 GEN + 5 STATE +
6HHOLD + 7PRIVATE + 8INDUSTRY + 9SERVICE + 10ETHNIC + 11URBAN (3.3)
Trong đó, h s c a bi n SCHOOL đ c xem nh là l i su t trung bình c a m t n m h c, do đó, l i su t này đ c gi đnh là c đ nh cho các n m đi h c các c p khác nhau. Tuy nhiên, trên th c t , l i su t giáo d c là khác nhau các c p đ giáo d c khác nhau. Vì v y, mô hình 2 đ c đ a ra đ gi i quy t v n đ này. Mô hình 2 s chuy n đ i nh ng n m đi h c c a bi n s n m đi h c (schooling) thành các bi n gi hi n th trình đ giáo d c cao nh t mà ng i lao đ ng đ t đ c.
Mô hình 2:
LnY = 0 + 1 PRIMA + 2 SECON + 3 HISCH + 4 UNIV + 5 GRAD +
6EXP + 7EXP2+ 8GEN + 9STATE + 10HHOLD +
11PRIVATE+ 12INDUSTRY + 13SERVICE + 14ETHNIC + 15URBAN(3.4)
Trong đó, lnY là logarithm t nhiên c a m c thu nh p bình quân; các bi n PRIMA, SECON, HISCH, UNIV, GRAD là các bi n gi , th hi n các c p đ giáo d c t c p 1, 2, 3, cao đ ng –đ i h c và trên đ i h c.
V i các h s c a các bi n c p đ giáo d c, RORE t i m i c p đ s đ c tính:
i– i-1
ri = (3.5)
SEdu_Level i– SEdu_Level i-1
Trong đó, i là các h s trong mô hình 2 theo c p đ giáo d c; SEdu_Level i là s n m h c hoàn thành 5, 9, 12, 16 và trên 16 n m t ng ng v i các c p 1, 2, 3, đ i h c và sau đ i h c. Do khi b t đ u đi h c ti u h c thì ng i lao đ ng còn quá nh tu i, khó có th tham gia ho t đ ng lao đ ng và trong th c t nhi u đ a ph ng đư ph c p ti u h c, nghiên c u không ti n hành tính toán t su t su t sinh l i giáo d c c a c p h c ti u h c.
M c đích chính c a nghiên c u là so sánh và đ i chi u gi a nhóm đ i t ng ng i lao đ ng đ c phân lo i theo các tính ch t khác nhau trong t ng th , do đó các mô hình h i 1 và 2 ngoài vi c đ c ti n hành trên d li u c a c n c s đ c áp d ng cho t ng vùng đa lý, các thành ph n kinh t và c c u ngành ngh kinh t . K t qu h i quy cho nhi u nhóm đ i t ng (sub-data group) không nh ng cho phép đánh giá đ c l i su t c a giáo d c t ng nhóm đ i t ng riêng l mà còn cho phép so sánh và đ i chi u gi a các nhóm v i nhau và v i t ng th ng i lao đ ng c n c. Do đó k t qu nghiên c u s cung c p cái nhìn tính đa chi u, đ y đ và chính xác h n v l i su t c a giáo d c đ i v i thu nh p c a ng i lao đ ng Vi t Nam trong n m 2010.
3.2.3 Mô t các bi n s
Thu nh p c a ng i lao đ ng trong m t n m: là thu nh p c a ng i lao đ ng tính g m ti n l ng, ti n công t công vi c chính và các công vi c ph trong vòng 12 tháng qua. Thu nh p m t ng i lao đ ng đ c tính theo logarit t nhiên (c s e).
S n m đi h c: s n m đi h c c a ng i lao đ ng đ c xác đ nh b ng t ng s n m đi h c c a ng i lao đ ng.
Bi n kinh nghi m ti m n ng: Mincer (1974) gi đnh r ng m i ng i đ u đ c đi h c b t đ u lúc 6 tu i, kh n ng h c t p c a m i ng i là nh nhau và th i gian đi h c là liên t c, ch m d t khi b t đ u làm vi c. K t khi thôi h c tr ng l p cho đ n tu i ngh h u, đó là s n m kinh nghi m ti m n ng c a h cho vi c làm. Nh v y, bi n s kinh nghi m ti m n ng trong nghiên c u đ c tính theo công th c (2.1):
T = tu i – s n m đi h c – 6 (3.6)
Bi n trình đ giáo d c c a ph huynh là m t bi n nguyên d ng cho bi t s n m đi h c c a cha ho c m ng i lao đ ng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bi n dân t c c a gia đình là m t bi n gi , có giá tr là 1 n u gia đình thu c dân t c Kinh ho c Hoa, và giá tr 0 cho các dân t c khác.
Bi n vùng lãnh th là bi n đnh danh có giá tr t 1 đ n 6 t ng ng v i 6 vùng đ a lý t ng b ng Sông H ng đ n ng b ng Sông C u Long.
Bi n tình tr ng hôn nhân c a ph huynh: Tình tr ng hôn nhân c a m t ph
huynh là bi n gi , nh n giá tr là 1 n u ng i đó đang có gia đình, ng c l i bi n hôn nhân nh n giá tr b ng 0 cho nh ng tr ng h p khác.
Bi n trình đ h c v n c a ng i lao đ ng: cho bi t b ng c p giáo d c cao
nh t c a ng i lao đ ng đ c phân thành các nhóm nh sau: trình đ d i c p 1 (g m không có b t kì b ng c p nào và ch có b ng c p 1), trình đ c p 2 (trung h c c s ), trình đ c p 3 (trung h c ph thông), trình đ cao đ ng-đ i h c và trình đ sau đ i h c (th c s , ti n s …). Trình đ h c v n c a cá nhân đ c mã hóa thành các bi n gi , trong đó trình đ sau đ i h c đ c ch n làm bi n c s đ so sánh v i các bi n còn l i. Các bi n s cho bi t ng i b ng c p ph thông, bi n trình đ cao đ ng ho c đ i h c là các bi n nh phân, các bi n đó s nh n giá tr là 1 n u cá nhân đó có đ c tính c a trình đ đó và nh n 0 n u cá nhân đó không có đ c tính c a trình đ đó.
Bi n thành ph n kinh t : Lo i hình t ch c mà ng i lao đ ng làm vi c đ c phân thành 4 nhóm: (1) làm vi c trong khu v c kinh t nhà n c; (2) làm vi c trong khu v c có v n đ u t n c ngoài; (3) làm vi c trong khu v c kinh t t p th ho c khu v c kinh t t nhân và (4) ng i lao đ ng tham gia kinh t khu v c h gia đình ho c h p tác xã. Bi n khu v c kinh t có v n đ u t n c ngoài đ c ch n làm bi n tham chi u. Bi n khu v c kinh t nhà n c; bi n khu v c kinh t t nhân và kinh t h gia đình là 3 bi n nh phân, các bi n đó s nh n giá tr là 1 n u cá nhân đó có đ c tính làm vi c trong khu v c kinh t đó và nh n 0 n u cá nhân đó không có đ c tính làm vi c trong khu v c kinh t đó.
Bi n c c u kinh t : c c u ngành kinh t trong đ tài đ c chia làm 3 nhóm bao g m ngành nông nghi p; ngành công nghi p và ngành d ch v . Ngành nông
nghi p đ c ch n làm c s so sánh v i 2 ngành còn l i. Theo đó, hai bi n gi đ i di n cho ngành công nghi p và ngành d ch v s đ c đ a vào mô hình.
3.3. X lý d li u
3.3.1 Trích d li u
Ngu n d li u s d ng trong nghiên c u đ c trích l c và x lý t b d li u VHLSS 2010 b ng ph n m m th ng kê Stata, phiên b n 12 c a Stata Corporation. K t qu mô hình c ng đ c th c hi n trên ph n m m này.
Ngu n d li u trong nghiên c u đ c t ng h p l i t các dataset sau:
muc1a.dta, muc2a1.dta, muc4a1.dta, muc4a2.dta, muc4a3.dta, muc8.dta, ho11.dta.
B ng 3.1: B ng t ng h p thông tin trích l c các bi n s
Tên bi n ụ ngh a Tên tr ng Tên file
AGE Tu i m1ac5 muc1a
REGION Vùng đa lý tinh muc1a
URBAN Thành th ttnt ho11
GENDER Gi i tính m1ac2 muc1a
ETHNIC Dân t c Kinh – Hoa dantoc ho11
HHEDU H c v n c a cha/m matv
m2ac6 muc2a1
HHMAR Tình tr ng hôn nhân c a cha/m matv
m1ac6 muc1a Y Thu nh p bình quân n m (đ n v : nghìn đ ng/ng i/n m) m4ac11 m4ac12a m4ac12b m4ac23 m4ac24a m4ac24b m4ac26 m4ac28a m4ac28b m4ac28c m4ac28d m4ac28e muc4a1 muc4a2 muc4a3 muc4a4 muc4a5
SCHOOL S n m đi h c m2ac6 muc2a1
EXP S n m kinh nghi m EXP = AGE – SCHOOL - 6
EXP2 S n m kinh nghi m bình ph ng EXP2 = EXP ^2
HHOLD Kinh t h gia đình m4ac8a muc4a2
PRIVATE Kinh t t nhân m4ac8a muc4a2 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
B d li u trích t VHLSS 2010 (n = 7.287)
3.3.2 Ki m đ nh d li u
3.3.2.1 Thi u ho c l i d li u
Sai sót ho c thi u d li u trong các quan sát h gia đình là v n đ th ng g p trong các nghiên c u th c nghi m. V n đ g p trong nghiên c u này là d li u v thu nh p không h p lý. Trong mô hình nghiên c u đ c l ng tác đ ng c a giáo d c đ i v i thu nh p đ y đ khách quan c n thi t ph i có đ y đ các giá tr cho t t c các quan sát cá nhân. Hai ph ng pháp th ng đ c s d ng đ gi i quy t v n đ này nh ph ng pháp thay th giá tr trung bình, ph ng pháp n i suy. Trong nghiên c u này s d ng ph ng pháp thay th giá tr trung bình. D li u c a quan sát b thi u ho c l i. C th : khi cá nhân tr l i có nh n đ c ti n l ng, ti n công t công vi c chính (m c 4A câu 9)ho c công vi c ph (m c 4A câu 21) nh ng giá tr tr v là tr ng, đ c thay th b i giá tr trung bình c a nam (ho c n ) cùng m t khu v c đ a lý v i b ng c p chuyên môn t ng ng.
3.3.2.2 Lo i b các quan sát có giá tr d bi t (quá l n ho c quá nh )
INDUSTRY Thu c ngành công nghi p m4ac4 muc4a1
SERVICE Thu c ngành d ch v m4ac4 muc4a1
PRIMA D i c p 1 m2ac2a m2ac2b muc2a1 SECON C p 2 m2ac2a m2ac2b muc2a1 HISCH C p 3 m2ac2a m2ac2b muc2a1
UNIV Cao đ ng – i h c m2ac2a
m2ac2b muc2a1
GRAD Sau đ i h c m2ac2a
Các bi n có các quan sát có giá tr d bi t đ c lo i b d a theo k t qu phân tích các đ th box plot. Các giá tr đ c lo i b là các đi m d bi t có giá tr n m ngoài c n trên (upper inner fence) và c n d i (lower inner fence) c a box. Các giá tr gi i h n này đ c tính nh sau:
Upper Inner Fence (UOF) = Q3 + 1,5IQ
Lower Inner Fence (LOF) = Q1 – 1,5IQ
Trong đó: Q1, Q3 l n l t là các phân v 25%; 75% và IQ = Q3 –Q1 đ c g i kho ng bên trong phân v .
T ng s quan sát (s lao đ ng nam và n ) th c hi n trích l c t b d li u trên ph m vi c n c là 7.587 quan sát. Có t t c 300 quan sát d bi t đ c lo i b theo tiêu chí này. Nh v y, b d li u tinh l c ban đ u là 7.287 quan sát.
3.3.3 Cách th c c l ng
3.3.3.1 Ph ng pháp c l ng
Mô hình đi h c c a Borjas (2005) 2.2đư ch ra s thiên ch ch và thi u chính xác khi ti n hành c l ng mô hình Mincer mà không xem xét đ n y u t n ng l c b m sinh c a ng i lao đ ng. Nhi u ý ki n cho r ng n ng l c b m sinh c a ng i đi h c có t ng quan d ng v i s n m đi h c. Do đó khi c l ng su t sinh l i giáo d c b ng mô hình Mincer b qua bi n s này có th khi n k t qu c l ng b thiên ch ch (Wooldridge, 2001). Yang (2005) c ng cho r ng vi c s d ng phân tích h i quy OLS đ c l ng hàm Mincer b qua tác đ ng c a các đ c đi m n ng l c b m sinh c a ng i lao đ ng có th d n đ n h s h i quy b thiên ch ch và không chính xác. gi i quy t v n đ này, trong tr ng h p t i u nh t, Borjas (2005) cho r ng có th ti n hành kh o sát các c p sinh đôi 6đ có th đánh giá chính xác h n. Các k t qu nghiên c u theo h ng này theo Borjas (2005) đánh giá là không th ng nh t v i nhau. V i d li u VHLSS không cho phép phát tri n theo h ng nghiên c u. Yang (2005) đ ngh 3 ph ng án x lý sau.
(i). a vào mô hình bi n đo l ng n ng l c b m sinh c a ng i lao đ ng (th ng dùng ch s IQ c a ng i lao đ ng)
(ii). Ph ng pháp tác đ ng c đnh (fixed effect method).
(iii). S d ng ph ng pháp h i quy 2 giai đo n s d ng bi n công c (Instrument variable7).
i v i nghiên c u, do b d li u VHLSS 2010 không có thông tin v ch s IQ c a ng i lao đ ng cho nên gi i pháp (i) đ a thêm bi n IQ vào trong mô hình không th ti n hành. Ph ng pháp tác đ ng c đnh n u áp d ng c ng g p khó kh n vì th c t d li u VHLSS 2010 và VHLSS 2008 hoàn toàn đ c l p v i nhau do đ c ti n hành kh o sát trên 2 b m u ch riêng bi t nên không th ti n hành t o d li u b ng. ng th i n u s d ng ph ng pháp này c n ph i gi đ nh n ng l c b m sinh c a cá nhân không thay đ i theo th i gian và không t ng quan v i các bi n gi i thích khác.
K t qu theo ph ng pháp h i quy hai b c s kh c ph c đ c hi n t ng thiên ch ch này. Tuy nhiên, kh n ng gi i thích c a mô hình theo ph ng pháp h i quy này l i có m c gi i thích không cao so v i ph ng pháp h i quy thông th ng. Vi c l a ch n ph ng pháp h i quy nào tùy thu c vào m c đích c a đ tài nghiên c u. Trong tr ng h p c a Vi t Nam, Arcandy et al. (2004) nghiên c u v i d li u VLSS 1993 và 1998 s d ng 4 b bi n công c khác nhau nh n th y có d i l ng giáo d c c a cha m tho đi u ki n c a bi n công c và gi đ nh: khi trình đ giáo d c c a cha (m ) cao thì ng i lao đ ng có khuynh h ng đ c h ng thu ch đ giáo d c t t và đ t đ c c p đ giáo d c cao h n và do đó có nhi u c h i có đ c thu nh p cao h n khi đi làm.
tài này t p trung m c đánh giá su t sinh l i trong vi c đi h c gi a các c p mà không t p trung đi sâu vào phân tích các y u t tác đ ng đ n vi c nâng cao