- Phương pháp nghiên cứu
4.2. Kiểm địnhmô hình hồi quy
4.2.1. Kiểm định tự tương quan
Khóa luận đã sử dụng phần mềm Stata với mục đích thực hiện kiểm định tự tương
quan Correlation. Kiểm định sẽ đánh giá các hệ số tương ứng với biến độc lập mà khóa luận đưa ra và xem xét có tồn tại sự tương quan giữa chúng hay không. Đầu tiên, khóa luận đưa ra 2 biến phụ thuộc và 10 biến tác động gồm 8 biến độc lập LD, TUOI, LDNU,
NT, KTNN, DTNN, CLD, TL và 2 biến kiểm soát LP, M2. Sau đó, thực hiện xử lý số liệu bằng công cụ pwcorr trên Stata kiểm định tự tương quan.
Kết quả nhận được trên phần mềm sẽ thể hiện mối quan hệ giữa 12 biến trong mô
hình. Trong trường hợp sự tự tương quan giữa các biến tác động với biến phụ thuộc lớn thì sẽ dẫn đến mô hình không có ý nghĩa. Sự tương quan giữa các biến trong mô hình Correlation có giá trị nhỏ hơn 0,8 được coi là phù hợp, mô hình có ý nghĩa.
48
N T 0,36 33 0,0702 -0,9096 0,40 30 0,5016 1,0000 KTNN 0,39 22 0,0567 -0,8517 0,97 97 0,4695 0,9837 1,0000 DTNN -0,2251 - 0,0543 0,80 44 -0,9448 -0,5617 - 0,9610 - 0,9584 1,0000 CL D -0,4779 -0,1138 0,80 02 -0,5964 -0,2456 - 0,6002 - 0,5670 0,4740 1,00 00 T L -0,1587 - 0,0280 0,10 52 0,22 73 0,2298 0,2771 0,3265 - 0,4322 0,38 67 1,0000 L P 0,23 13 0,0062 0,39 75 -0,0974 -0,2705 - 0,1243 - 0,0017 0,1021 0,43 23 0,4387 1,0000 M 2 0.32 61 0,1003 -0.3977 0.48 71 0.2695 0.5246 0.5105 - 0,5187 -0,1084 0,3936 0,5380 1,0000
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Căn cứ vào số liệu cho bởi bảng ma trận tương quan, những con số đã thể hiện rằng nhìn
chung tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến tác động đều có giá trị thấp. Bên cạnh
đó, biến phụ thuộc GDP và biến TUOI có hệ số tương quan đạt giá trị cao nhất là 40,11%.
Theo sau là hệ số tương quan giữa biến GDP và 2 biến NT và KTNN khá cao với giá trị lần lượt là 36,33% và 39,22%. Mặc dù vậy, căn cứ vào việc các hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến tác động đều có giá trị dưới 80%, khóa luận cho rằng đây là mô hình có ý nghĩa. Do đó, bảng 4.2 đã chỉ ra rằng phần lớn các biến trong mô hình không có hiện tượng tự tương quan với nhau, là cơ sở quan trong việc lựa chọn mô hình kinh tế lượng phù hợp để kiểm định giả thuyết.
4.2.2. Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến (Regression)
Sau khi phân tích mô hình tự tương quan giữa các biến, bài nghiên cứu nhận thấy
các biến trong mô hình không tồn tại hiện tượng tự tương quan. Tiếp theo, khóa luận đã sử dụng phần mềm Stata với mô hình bình quân nhỏ nhất (OLS) để đánh giá mối quan hệ giữa biến tác động với từng biến trong 2 biến phụ thuộc là tăng trưởng GDP và chỉ số
chứng khoán VNI.
Trước hết, bài nghiên cứu đưa ra 12 biến trong đó có 2 biến phụ thuộc và 10 biến gồm các biến độc lập và biến kiểm soát để thực hiện xử lý số liệu. Tiếp theo, chạy mô hình
GD
P Coef. Std. Err. p - value
L
D 0,1636 0,2326 0,4830
kiểm định hồi quy tuyến tính đa biến bằng cách chọn Regression trong phần mềm Stata. Qua đó, kết quả khi chạy số liệu bằng phương pháp bình quân nhỏ nhất (OLS) sẽ giúp khóa luận đánh giá mô hình có phù hợp không, đồng thời xem xét những điều kiện để mô hình có ý nghĩa.
Mô hình 1: tăng trưởng GDP
GDPt = β0 + β11 LDt + β1'2 LDNUt + β13 TUOIt + β1'4 NTt + β1,5 KTNNt
+ β1.6 DTNNt + β1.7 TLt + β18 CLDt + β1'9 LPt + β1'10 M2t + εt
Dựa vào kết quả mô hình hồi quy, nếu dữ liệu cho ra p-value thấp hơn 0,05 (5%) thì các biến tác động được khóa luận đưa ra được cho là có tác động đến biến tăng trưởng GDP (GDP). Căn cứ vào hệ số hồi qui β để biết được biến có tác động cùng chiều hay ngược chiều với biến phụ thuộc của mô hình. Trong trường hợp hệ số hồi qui β lớn hơn 0 có nghĩa là biến độc lập được xét sẽ tác động cùng chiều với tốc độ tăng trưởng GDP. Mặt khác, nếu các biến tác động có hệ số hồi qui β âm thì tức là các biến đó có tác động ngược chiều đối với tốc độ tăng trưởng GDP. Không những vậy, hệ số Significance - F cũng là một yếu tố để bài nghiên cứu dựa vào nhằm mục đích kiểm định độ tin cậy về mặt thống kê của toàn bộ phương trình. Trường hợp F có giá trị thấp hơn 0,05 thì kết luận rằng mô hình có ý nghĩa thống kê.
Mô hình 2: chỉ số chứng khoán
VNIt = β0+ β2.1 LDt + β2.2 LDNUt + β2.3 TUOIt + β2,4 NTt + β2.5 KTNNt
+ β2.6 DTNNt + β2.7 TLt + β2.8 CLDt + β2<l LPt + β2'10 M2t + εt
Dựa vào kết quả mô hình hồi quy, nếu dữ liệu cho ra p-value thấp hơn 0,05 (5%) thì các biến độc lập được khóa luận đưa ra được cho là có tác động đến chỉ số VN - Index (VNI).
Căn cứ vào hệ số hồi qui β để biết được biến có tác động cùng chiều hay ngược chiều với biến phụ thuộc của mô hình. Trong trường hợp hệ số hồi qui β lớn hơn 0 thì biến độc
lập được xét sẽ tác động cùng chiều với biến chỉ số chứng khoán VN - Index. Mặt khác, nếu các biến tác động có hệ số hồi qui β âm thì tức là các biến đó có tác động ngược chiều đối với biến chỉ số chứng khoán VN - Index. Không những vậy, hệ số Significance
- F cũng là một yếu tố để bài nghiên cứu dựa vào nhằm mục đích kiểm định độ tin cậy về mặt thống kê của toàn bộ phương trình. Trường hợp F có giá trị nhỏ hơn 0,05 thì kết luận rằng mô hình có ý nghĩa thống kê.
4.2.3. Kết quả chạy mô hình OLSMô hình 1: tăng trưởng GDP Mô hình 1: tăng trưởng GDP
GDPt = β0 + β1'1 LDt + β12 LDNUt + β13 TUOIt + β1'4 NTt + β15 KTNNt
+ β1'6 DTNNt + β1,7 TLt + β1'β CLDt + β1'9 LPt + β1'10 M2t + εt
TUOI 0,5942 0,1772 0,0010 LDN U N 0,2558 0,1941 0,1890 T 0,0029 0,3454 0,9930 KTN N 0,2439 0,5530 0,6600 DTN N 0,8999 0,2279 0,0000 CL D -0,5396 0,1147 0,0000 T L 0,0591 0,0938 0,5290 L D 0,0223 0,0174 0,2020 M D 0,0244 0,0126 0,0550 _cons -0,3413 0,3619 0,3470 Significant F 0,0000 R- squared 0,5844
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Dựa trên bảng số liệu của mô hình OLS, có thể thấy rằng hệ số Significance - F là điều kiện tiên quyết để khóa luận căn cứ vào đó đánh giá độ tin cậy về mặt thống kê của mô
Tên biến Chiều hướng tác động tỷ lệ lao động trẻ trong độ tuổi 15-24 (TUOI) Cùng chiều tỷ lệ lao động thuộc TPKT có vốn ĐTNN (DTNN) Cùng chiều
Bên cạnh giá trị của F, bảng 4.3 - kết quả của mô hình OLS chỉ ra rằng hệ số xác định R bình phương là 0,5844 (58,44%) và R bình phương điều chỉnh là 0,5638 (56,38%). Hai giá trị này được sử dụng để xác định xem mô hình hồi quy có thích hợp hay không. Trong đó,
R2 = 58,44% biểu thị rằng trong 100% sự biến động của tốc độ tăng trưởng GDP thì
có tới 58,44% là do tác động của 10 biến được đề cập trong khóa luận, còn 41,56% còn lại dựa trên các yếu tố khác và các yếu tố ngẫu nhiên không được đề cập trong mô hình của khóa luận. Bên cạnh đó, nếu 2 giá trị của R lớn hơn 50% có nghĩa là mô hình tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu đã nghiên cứu. Theo kết quả chạy mô hình, 2 giá trị này lần lượt là 58,44% và 56,38% tức là thỏa mãn trên 50% cho thấy mô hình phù hợp và biến phụ thuộc GDP được giải thích thông qua các biến độc lập tới 58%.
Ngoài ra, kết quả bảng cho thấy trong số các biến được đưa vào phân tích thì biến nào có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP. Căn cứ vào giá trị của p - value có thể thấy tồn tại các biến có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP vì con số này nhỏ hơn 0,05 bao gồm: Biến tỷ lệ lao động trẻ từ 15-24 tuổi (TUOI) có giá trị p - value = 0,001 < 0,05
Biến tỷ lệ lao động thuộc TPKT có vốn ĐTNN (DTNN) có giá trị p - value = 0,000 < 0,05
Biến tỷ lệ lao động trong vị thế làm chủ sở hữu lao động (CLD) có giá trị p - value = 0,000 < 0,05.
Trong đó, biến tỷ lệ lao động trong vị thế làm chủ sở hữu lao động (CLD) biến động ngược chiều với biến tăng trưởng GDP do có hệ số hồi quy β = -0,5396. Còn các biến tỷ lệ lao động thuộc TPKT có vốn ĐTNN (DTNN), tỷ lệ lao động trẻ từ 15-24 tuổi (TUOI)
có tác động cùng chiều đến tăng trưởng GDP do có hệ số β tương ứng là 0,5942 và 0,8999 lớn hơn 0.
Căn cứ vào số liệu của bảng dữ liệu hồi quy OLS bên trên, trong số 10 nhân tố được nghiên cứu và lựa chọn vào mô hình thì có 3 nhân tố tỷ lệ lao động trẻ trong độ tuổi 15- 24 (TUOI), tỷ lệ lao động thuộc TPKT có vốn ĐTNN (DTNN), tỷ lệ lao động trong vị thế làm chủ sở hữu lao động (CLD) là ảnh hưởng đến biến tốc độ tăng trưởng GDP.
52
tỷ lệ lao động trong vị thế làm chủ sở hữu lao động
(CLD) Ngược chiều
VNI Coef. Std. Err. P - value
L D 6,7096 2,9362 0,0230 TU OI 2,4524 2,1805 0,2620 LDN U 2,0037 2,3839 0,4020 N T 8,6970 4,2553 0,0420 KTN N -6,2364 6,9362 0,3700 DTN N 4,2052 2,9550 0,1560 CLD -3,7928 1,4127 0,0080 T L -1,5302 1,1522 0,1860 L P -0,2604 0,2528 0,3040 M 2 0,3429 0,2042 0,0940 _con s -10,2203 4,5289 0,0250 Significant F 0,2975 R - squared 0,0563
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Mô hình 2: chỉ số chứng khoán
VNIt = β0+ β2'i LDt + β2.2 LDNUt + β2.3 TUOIt + β2,4 NTt + β2.5 KTNNt
+ β2.6 DTNNt + β2.7 TLt + β2.8 CLDt + β2<l LPt + β2'i0. M2t + εt
Tên biến
Chiều hướng tác động
Tăng trưởng GDP Chỉ số Vn - Index Tỷ lệ tham gia LLLĐ trên cả nước
(LD) Không tác động Không tác động
Tỷ lệ nữ giới tham gia LLLĐ (LDNU) Không tác động Không tác động Tỷ lệ người lao động trẻ từ 15 - 24 tuổi
(TUOI) (+) Không tác động
Tỷ lệ lao động thuộc khu vực nông thôn
(NT)
Không tác động Không tác động
Tỷ lệ lao động thuộc TPKT nhà nước
(KTNN) Không tác động Không tác động
Tỷ lệ lao động thuộc TPKT có vốn
ĐTNN (DTNN) (+) Không tác động
Tỷ lệ lao động trong vị thế tự làm (TL) Không tác động Không tác động Tỷ lệ lao động trong vị thế làm chủ sở
hữu lao động (CLD) (-) Không tác động
Lạm phát (LP) Không tác động Không tác động
Tăng trưởng cung tiền M2 (M2) Không tác động Không tác động
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu) Dựa trên bảng số liệu của mô hình OLS, có thể thấy rằng hệ số Significance - F là điều kiện tiên quyết để kiểm định độ tin cậy về mặt thống kê của toàn bộ phương trình. Trong
53
trường hợp giá trị của F nhỏ hơn 0,05 thì mô hình của bài nghiên cứu sẽ có ý nghĩa thống
kê. Từ kết quả thu được ở bảng 4.5, có thể cho rằng F có giá trị bằng 0,2975 (cao hơn 0,05) vì vậy kết luận rằng mô hình này là mô hình không có ý nghĩa thống kê. Do đó các
biến về CCLĐ không ảnh hưởng tới chỉ số VN - Index.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.1. Kết luận
Tăng trưởng kinh tế là vấn đề có vai trò vô cùng quan trọng với mọi quốc gia, là điều kiện cần thiết để khắc phục đói nghèo, cải thiện và nâng cao chất lượng cuộc sống, phát triển giáo dục... Một trong số các yếu tố tạo nên sự phát triển kinh tế là yếu tố con người, đặc biệt là yếu tố người lao động, sử dụng vốn trí tuệ vô tận để sáng tạo ra các kỹ
thuật, công nghệ trong sản xuất để từ đó gia tăng tốc độ tăng trưởng GDP - yếu tố đánh giá sự tăng trưởng của nền kinh tế. Bên cạnh đó, để xây dụng đất nước ngày càng phát triển thì thị trường chứng khoán có vai trò rất quan trọng trong huy động vốn cho nền kinh tế, tạo môi trường đầu tư và giúp chính phủ thực hiện các chính sách vĩ mô.
Nghiên cứu sử dụng 240 mẫu dữ liệu về thống kê dân số, lực lượng lao động và việc làm qua các tháng trong 20 năm, từ năm 2000 - 2019. Kết quả nghiên cứu của mô hình hồi quy sẽ chỉ ra rằng cơ cấu lao động có ảnh hưởng tới tăng trưởng GDP và chỉ số chứng khoán VN - Index như thế nào.
Kết quả của mô hình OLS khi đánh giá mối quan hệ của CCLĐ với TTKT và TTCK đã chỉ ra rằng trong số 10 biến khóa luận đưa ra bao gồm 8 biến độc lập và 2 biến kiểm soát
có 3 biến là tỷ lệ người lao động trẻ từ 15 - 24 tuổi (TUOI), tỷ lệ lao động thuộc TPKT có vốn ĐTNN (DTNN) và tỷ lệ lao động trong vị thế làm chủ sở hữu lao động (CLD) có
tác động đối với TTKT. Mặt khác, trong số 10 biến nêu trên, kết quả mô hình chỉ ra rằng
không có biến nào tác động tới TTCK.
Thứ nhất, tỷ lệ người lao động trẻ từ 15 - 24 tuổi (TUOI) có tác động cùng chiều với TTKT. Điều đó cho thấy, trong LLLĐ có càng nhiều lao động trẻ tuổi thì có càng nhiều đóng góp đối với sự tăng trưởng của nền kinh tế nước nhà. Nhóm tuổi 15 - 24 là lúc người lao động đang trong giai đoạn khỏe mạnh nhất, có khả năng tiếp thu cao nhất. Thanh niên trong độ tuổi này luôn tìm kiếm cơ hội để phát triển và khẳng định bản thân.
Bằng khả năng sáng tạo, yêu thích tìm tòi về khoa học công nghệ, lao động trẻ có thể tự nghiên cứu và định hướng cho nghề nghiệp của riêng mình. Với khả năng tiếp thu và học hỏi tốt, lao động trẻ có thể dễ dàng thích ứng với thị trường lao động, sử dụng những
kiến thức và kĩ năng học được không chỉ để trau dồi bản thân mà còn đóng góp vào
TTKT đất nước. Kết quả khóa luận đưa ra lao động trẻ và TTKT có mối quan hệ cùng chiều, khác với kết quả của một số nghiên cứu trước đây như của Bùi (2012) và Trần (2016). Mặt khác, nghiên cứu của Ismayilov (2020) đưa ra kết giống với khóa luận khi cho rằng tỉ lệ tham gia LLLĐ của lao động trẻ có tác động tích cực với TTKT.
Thứ hai, tỷ lệ lao động thuộc TPKT có vốn ĐTNN (DTNN) có tác động cùng chiều với TTKT. Nói cách khác là khi tỷ lệ LLLĐ thuộc khu vực có vốn ĐTNN cao thì sẽ làm cho tốc độ tăng trưởng GDP tăng. Kinh tế có vốn ĐTNN đóng góp rất nhiều đối với hầu hết các quốc gia trên thế giới, đặc biệt là Việt Nam - một nước có tiềm năng và cơ hội để tăng trưởng và phát triển nền kinh tế. Khu vực ĐTNN được đánh giá là khu vực tạo ra nhiều doanh thu hiệu quả nhất, góp phần làm gia tăng thêm lượng của cải của đất nước. Không những vậy, điều này còn giúp nâng cao khả năng cạnh tranh của các mặt hàng trong nước so với ngoài nước, thúc đẩy quá trình chuyển đổi công nghệ. Ngoài
ra, các công ty có vốn ĐTNN còn giúp nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm của cơ cấu các ngành nghề trong nước, từ đó hỗ trợ người dân tiếp cận với nhu cầu tìm công việc, giải quyết được số lượng lớn việc làm của LLLĐ trong nước. Kết quả này đi ngược
lại với nghiên cứu trước đây của Rahman (2015) cho rằng ở Bangladesh, ĐTNN với TTKT có mối quan hệ ngược chiều. Bên cạnh đó, Mengistu & Adams (2007) cho rằng có mối quan hệ tích cực mạnh mẽ giữa ĐTNN và TTKT giống với kết quả của khóa luận
vì ĐTNN là rất quan trọng để tạo điều kiện hình thành vốn cho các nước đang phát triển,
chuyển giao kiến thức về công nghệ và tạo việc làm.
Thứ ba, tỷ lệ lao động trong vị thế làm chủ sở hữu lao động (CLD) có tác động ngược chiều với TTKT. Đồng nghĩa với việc số lượng chủ sở hữu lao động ngày càng tăng thì tốc độ tăng trưởng GDP ngày càng giảm. Hiện nay, ở Việt Nam sự xuất hiện