Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Đơn vị
emp 943 257,969 350,580 0,041 3.072,074 Nghìn người skill 943 25,757 74,953 0,026 839,212 Nghìn người w 943 2,815 2,414 0,003 20,000 Triệu VND fdip 943 12,800 57,600 0,000 666,000 Nghìn tỷ VND fdi 943 16,600 74,300 0,000 836,000 Nghìn tỷ VND xm 943 462,000 2.600,000 0,000 30.400,000 Triệu USD rev 943 193,000 501,000 3,632 3.440,000 Nghìn tỷ VND asset 943 67,600 373,000 0,005 5.360,000 Nghìn tỷ VND
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Bảng 2.8. Bảng hệ số tƣơng quan giữa các biến
emp skill w fdip fdi xm rev asset
emp 1 skill 0,5339 1 w -0,3337 0,0818 1 fdip 0,6068 0,5801 0,0547 1 fdi 0,6176 0,587 0,0531 0,9823 1 xm 0,2538 0,3011 -0,0347 0,3821 0,4071 1 rev 0,5329 0,6121 0,0858 0,616 0,626 0,3353 1 asset 0,7195 0,6876 0,0118 0,8298 0,8364 0,2994 0,6401 1
Nguồn: Tính tốn của tác giả
2.3.3. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng
Luận văn lựa chọn ba phương pháp ước lượng khác nhau: hồi quy gộp (POLS), hiệu ứng ngẫu nhiên (RE), và hiệu ứng cố định (FE) nhằm tìm ra phương pháp ước lượng tốt nhất cho mơ hình thực nghiệm. Để tiện cho q trình trình bày, phần này sẽ đưa ra những kết quả khái quát về quá trình lựa chọn phương pháp ước lượng cho mơ hình (1) với biến phụ thuộc là ln(emp), biến độc là ln(fdip) và các
biến kiểm soát. Kết quả chi tiết của quá trình lựa chọn này được trình bày trong Phụ lục 1.
Đầu tiên, nghiên cứu sử dụng phương pháp POLS. Kiểm định khuyết tật đa cộng tuyến cho thấy các biến độc lập khơng có tính tương quan cao, mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng.
Cần chú ý rằng phương pháp ước lượng POLS tạo ra một số điểu bất hợp lý khi áp dụng cho dữ liệu mảng. Khi hồi quy dữ liệu mảng, Wooldridge (2002) cho rằng có thể tồn tại các nhân tố không quan sát được theo vùng ( ) và thời gian ( ) ảnh hưởng tới các biến trong mô hình, được gọi là tính không đồng nhất không quan sát được (unobserved heterogeneity). Cụ thể với mơ hình hồi quy trong bài, khi thực hiện POLS với dữ liệu mảng, nghiên cứu phải giả định rằng các hiệu ứng không quan sát được không tương quan với các biến độc lập. Để kiểm định giả thuyết này, Breusch & Pagan (1980) xây dựng giả thuyết H0: các hiệu ứng không quan sát được không tương quan với biến độc lập của mô hình. Nếu giả thuyết này bị bác bỏ, tức là hiệu ứng không quan sát được tương quan với biến độc lập, nghiên cứu cần chuyển sang các phương pháp ước lượng có tính đến các hiệu ứng này như RE và FE. Kết quả kiểm định bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa 1%.
Việc lựa chọn phương pháp FE hay RE dựa vào kiểm định xác định mơ hình của Hausman (1978). Giả thuyết H0 là khơng có sự khác nhau mang tính hệ thống giữa phương pháp RE và FE. Nếu H0 khơng được bác bỏ, điều đó nghĩa là phương pháp RE có tình phù hợp khi ước lượng. Ngược lại, bác bỏ giả thuyết H0 tức là nghiên cứu nên sử dụng phương pháp FE. Kết quả kiểm định cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ với mức ý nghĩa 1%.
Đối với phương pháp FE, nghiên cứu kiểm tra khuyết tật phương sai sai số thay đổi bằng câu lệnh xttest3 do Baum (2000) xây dựng trên STATA. Kiểm định này tính tốn thống kê Wald hiệu chỉnh (modified Wald) của Greene (2000). Kiểm định cho thấy mơ hình hồi quy theo phương pháp ước lượng FE có hiện tượng phương sai sai số thay đổi với mức ý nghĩa 1%. Để khắc phục khuyết tật này, nghiên cứu sử dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số chuẩn (heteroskedasticity-robust standard errors hay robust standard errors) của White (1980).
Các mơ hình khác cũng sử dụng cách kiểm định, và lựa chọn mơ hình tương tự. Kết quả đều đồng nhất với phương pháp FE hiệu chỉnh sai số chuẩn. Sau khi lựa chọn được phương pháp ước lượng, nghiên cứu sẽ trình bày và phân tích kết quả ước lượng.
2.3.4. Kết quả ƣớc lƣợng
2.3.4.1. Hiệu ứng việc làm ròng của FDI
Phần thứ nhất, nghiên cứu đánh giá tác động ròng của FDI tới quy mô lao động (emp) và lao động có trình độ cao (skill). Cột (i) và (ii) của Bảng 2.9 tương ứng hồi quy ln(emp) với ln(fdi) và ln(fdip) cùng với các biến kiểm sốt; trong khi
đó, cột (iii) và cột (iv) thay thế ln(emp) bằng ln(skill).
Kết quả ước lượng ở cột (i) và cột (ii) cho thấy tác động rịng của quy mơ doanh nghiệp FDI tới vấn đề việc làm là âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Nếu doanh nghiệp 100% vốn FDI (fdip) tăng tổng tài sản lên 1% thì quy mơ việc làm trong ngành tương ứng giảm 0,0511 điểm phần trăm. Hiệu ứng việc làm rịng của quy mơ tài sản các doanh nghiệp có vốn FDI (fdi) thấp hơn, với hệ số góc là - 0,0502; tức giảm 0,0502 điểm phần trăm.
Đối với quy mơ việc làm có trình độ cao, mức độ tác động lớn hơn so với quy mơ việc làm nói chung. Cụ thể nếu quy mơ hoạt động của doanh nghiệp 100% vốn FDI (fdip) tăng 1% thì số lượng việc làm có trình độ cao tương ứng giảm 0,0663
điểm phần trăm với mức ý nghĩa 10%. Tác động là mạnh hơn nếu sử dụng fdi với
hệ số góc là -0,0686, có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
Kết quả này khá giống với những phát hiện của Jenkins (2006) trong giai đoạn 1995-1999 ở Việt Nam. Tuy nhiên, nghiên cứu này còn cho thấy tác động tiêu cực
khơng những về quy mơ việc làm nói chung mà cịn về quy mơ việc làm trình độ cao.
Kết quả ước lượng từ bốn mơ hình cũng đưa ra những tác động khác nha của các biến kiểm soát tới vấn đề việc làm.
Bảng 2.9. Tác động của FDI tới vấn đề việc làm tại Việt Nam
Biến Ln(emp) Ln(skill)
(i) (ii) (iii) (iv)
Ln(fdi) -0,0502* -0,0686* (0,0282) (0,0387) Ln(fdip) -0,0511* -0,0663* (0,0281) (0,0368) Ln(w) -1,238*** -1,274*** 0,236** 0,225** (0,0881) (0,0896) (0,107) (0,109) Ln(xm) -0,0235 -0,0182 -0,0362 -0,0327 (0,0169) (0,0175) (0,0241) (0,0249) Ln(rev) -0,285** -0,263** -0,172 -0,131 (0,116) (0,119) (0,167) (0,178) Ln(asset) 0,824*** 0,819*** 0,928*** 0,915*** (0,0586) (0,0605) (0,0622) (0,0605) Hệ số chặn 13,26*** 13,13*** -3,368 -3,924 (2,266) (2,287) (3,341) (3,542) Hiệu ứng cố định tỉnh Có Có Có Có Hiệu ứng cố định năm Có Có Có Có Số quan sát 609 593 609 593 R-squared 0,712 0,718 0,395 0,396 Số tỉnh 63 62 63 62
Ghi chú: Sai số chuẩn hiệu chỉnh (Robust standard errors) được ghi trong ngoặc đơn. Hệ số của các hiệu ứng cố định không thể hiện trong bảng. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Tác giả tính tốn
Thứ nhất, lương danh nghĩa trung bình (w) tăng làm giảm quy mơ việc làm
nói chung nhưng lại kích thích phát triển lực lượng lao động trình độ cao. Với mức ý nghĩa 1%, tăng lương trung bình danh nghĩa 1% sẽ làm giảm quy mô việc làm hơn 1,2 điểm phần trăm (kết quả từ cột (i) và (ii)). Như vậy, độ co dãn của quy mô việc làm theo giá là khá cao. Tuy nhiên, quy mơ lao động có trình độ lại tăng lên khoảng 0,22 điểm phần trăm, có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Có thể diễn giải cụ thể về ước lượng điểm trong các mơ hình từ một ví dụ như sau: giả sử tiền lương trung bình doanh nghĩa là 1.000 đơn vị tiền tệ, một doanh nghiệp điển hình thuê 10.000 đơn vị lao động trong đó có 1.000 lao động có trình độ từ cao đẳng nghề trở lên. Nếu các yếu tố khác khơng đổi, việc tăng lương trung bình danh nghĩa 1%, tức tăng 10 đơn vị tiền tệ, sẽ khiến cho tổng số lao động của doanh nghiệp này giảm xuống còn 9.980 đơn vị lao động (-120) và tăng số lao động trình độ cao lên hơn 1.002 đơn vị lao động (+2). Mô tả này cho thấy sự dịch chuyển lao động rất lớn của doanh nghiệp để phản ứng lại với chính sách tiền lương.
Trên thực tế, hầu hết lao động ở Việt Nam có trình độ thấp, mức lương khơng cao, thậm chí nhiều lao động có mức lương thấp hơn mức lương tối thiểu (VEPR, 2017). Do đó, khi Việt Nam thực hiện các chính sách tăng lương cho người lao động (ví dụ chính sách tiền lương tối thiểu), doanh nghiệp sẽ buộc phải cắt giảm một lượng lớn lao động khơng có kỹ năng để ổn định quỹ lương, và thay thế bằng lao động có kỹ năng.
Thứ hai, quy mô doanh nghiệp nội địa (asset) tác động mạnh tới quy mô lao
động chung và lao động trình độ cao theo hướng tích cực với mức ý nghĩa 1%. Nếu tổng tài sản của doanh nghiệp nội địa trong một ngành tăng lên 1%, tổng lao động làm việc trong ngành đó sẽ tăng lên khoảng 0,8 điểm phần trăm. Con số này với quy mơ lao động trình độ cao lớn hơn, ở mức 0,9 điểm phần trăm.
Thứ ba, mơ hình cột (i) và (ii) đưa ra những kết quả thú vị về tác động của
tổng doanh thu thuần các doanh nghiệp (rev) trong một tỉnh, đại diện cho sự phát
triển kinh tế trong tỉnh, tới quy mô việc làm theo ngành. Cụ thể, hệ số góc của rev ở cả hai cột (i) và (ii) đều âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%; tức là, tăng quy mô kinh tế tỉnh sẽ làm giảm quy mô việc làm trong các ngành của tỉnh đó. Theo hệ số
góc của cột (i), cứ tăng 1% doanh thu thuần của các doanh nghiệp trong tỉnh, các ngành nghề trong tỉnh đó sẽ cắt giảm khoảng 0,29 điểm phần trăm quy mô việc làm. Tuy nhiên, hệ số góc của doanh thu tới quy mơ lao động trình độ cao (skill) là khơng có ý nghĩa thống kê. Tức là, không thể kết luận sự thay đổi của doanh thu trong một tỉnh tác động dương hay âm tới số lượng lao động trình độ cao của các ngành trong tỉnh. Kết quả này ủng hộ dẫn chứng lý thuyết mà Marc Desnoyers (2011) đưa ra. Nền kinh tế Việt Nam giai đoạn 2011-2015 đang ở thời kỳ trong và sau khủng hoảng. Khi nền kinh tế bắt đầu hồi phục, việc làm sẽ giảm và thất nghiệp sẽ tăng. Doanh nghiệp tiếp tục có xu hướng cắt giảm nguồn lực lao động do những rủi ro khủng hoảng vẫn tồn tại và đưa ra chính sách tăng số giờ làm đối với người lao động họ đang thuê. Sau đó, doanh nghiệp sẽ thực hiện giải pháp tăng vốn đầu tư nhằm nâng cao năng suất lao động.
Cuối cùng, kết quả thực nghiệm không thể khẳng định, quy mô xuất nhập ngành có ảnh hưởng tới quy mơ việc làm của các doanh nghiệp trong ngành.
2.3.4.2. Hiệu ứng việc làm của FDI theo ngành
Bảng 2.10 đưa kết quả ước lượng mơ hình (2) so sánh hiệu ứng việc làm của FDI trong các ngành nghề khác nhau đối với ln(emp) (trong cột (v) và (vi)) và
ln(skill) (trong cột (vii) và (viii)). Cột (v) và (vii) sử dụng biến độc lập chính là
ln(fdi); trong khi đó, cột (vi) và cột (viii) thay thế biến ln(fdi) bằng ln(fdip).
Bảng 2.10. Tác động của FDI vào các ngành khác nhau tới việc làm ở Việt Nam
Biến Ln(emp) Ln(skill)
(v) (vi) (vii) (viii)
Ln(fdi) 0,0349 0,0610* (0,0241) (0,0355) Ln(fdi)*CN -0,0421*** -0,0639*** (0,00757) (0,0115) Ln(fdi)*NN -0,149*** -0,204*** (0,0186) (0,0197) Ln(fdip) 0,0473* 0,0768** download by : skknchat@gmail.com
Biến Ln(emp) Ln(skill)
(v) (vi) (vii) (viii)
(0,0251) (0,0339) Ln(fdip)*CN -0,0436*** -0,0641*** (0,00761) (0,0115) Ln(fdip)*NN -0,146*** -0,203*** (0,0191) (0,0205) Ln(w) -1,151*** -1,186*** 0,369*** 0,355*** (0,0931) (0,0952) (0,109) (0,113) Ln (xm) -0,0244 -0,0210 -0,0311 -0,0329 (0,0166) (0,0170) (0,0198) (0,0199) Ln(rev) -0,0970 -0,125 0,0810 0,0541 (0,119) (0,132) (0,154) (0,171) Ln(asset) 0,308*** 0,318*** 0,206** 0,212** (0,0893) (0,0953) (0,0896) (0,0949) Hệ số chặn 17,18*** 17,61*** 1,975 2,342 (2,017) (2,226) (2,879) (3,213) Hiệu ứng cố định tỉnh Có Có Có Có Hiệu ứng cố định năm Có Có Có Có Số quan sát 609 593 609 593 R-squared 0,766 0,767 0,506 0,500 Số tỉnh 63 62 63 62
Ghi chú: Sai số chuẩn hiệu chỉnh được ghi trong ngoặc đơn. Hệ số của các hiệu ứng cố định không thể hiện trong bảng. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Kết quả từ cột (vi) và (viii) cho thấy, với mức ý nghĩa tương ứng 10% và 5%, quy mô các doanh nghiệp 100% vốn nước ngoài (fdip) tác động tích cực lần lượt tới cả quy mơ lao động và lao động trình độ cao trong ngành dịch vụ. 1% tăng lên từ tổng tài sản của doanh nghiệp 100% vốn FDI vào ngành dịch vụ, tổng số việc làm
trong ngành dịch vụ tăng 0,0473 điểm phần trăm, tổng số việc làm yêu cầu trình độ cao tăng mạnh hơn về con số tương đối, với mức tăng 0,0768 điểm phần trăm.
Tuy nhiên, hiệu ứng việc làm giảm đi khi dòng vốn này chuyển sang các ngành công nghiệp và nông nghiệp. Hiệu ứng việc làm của fdip vào ngành công nghiệp và nông nghiệp thấp hơn so với ngành dịch vụ tương ứng là 0,0436 và 0,146 điểm phần trăm với mức ý nghĩa 1% (kết quả từ cột (vi)). Hiệu ứng này đối với lao động có trình độ từ cao đẳng nghề trở lên giảm mạnh hơn, hệ số đối với với ngành công nghiệp là 0,0641, với ngành nơng nghiệp là 0,203, có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Xét về điểm ước lượng, có thể thấy, fdip tại ngành công nghiệp tăng 1% vẫn giúp cho quy mơ việc làm và việc làm có kỹ năng tăng nhẹ, tương ứng là 0,0473 - 0,0436 = 0,0037 điểm phần trăm và 0,0768 - 0,0641 0,0127 điểm phần trăm.
Tuy nhiên, FDI vào lĩnh vực nơng nghiệp có thể tạo ra hiệu ứng tiêu cực về quy mơ lao động và q trình kích thích phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao. Theo điểm ước lượng, 1% tăng quy mô tài sản của ngành nơng nghiệp có thể làm giảm gần 0,1 (0,0473 - 0,146) và 0,12 (0,0768 -0,203) điểm phần trăm tương ứng về quy mơ lao động nói chung và quy mơ quy mơ lao động trình độ cao.
Đối với fdi, hệ số góc của ln(fdi) tới ln(emp) khơng có ý nghĩa thống kê nhưng
với ln(skill) dương với mức ý nghĩa 10%. Hiệu ứng việc làm tới ngành cơng nghiệp có thể kết luận là thấp hơn so với ngành dịch vụ với ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Giá trị
fdi vào ngành công nghiệp tạo ra hiệu ứng việc làm thấp hơn ngành dịch vụ 0,0421 điểm phần trăm; trong khi đó hiệu ứng tổng quy việc làm trình độ cao giảm đi 0,0641 điểm phần trăm khi fdi chuyển từ ngành dịch vụ sang ngành công nghiệp.
Ngoài ra, hiệu ứng việc làm và việc làm trình độ cao của fdi vào ngành nông
nghiệp cũng giảm mạnh so với ngành dịch vụ, kết quả tương đồng với fdip.
Có thể thấy, hiệu ứng lấn át về việc làm trong ngành nông nghiệp cao hơn hiệu ứng lan tỏa mà FDI mang lại. Thêm vào đó, dịng vốn FDI vào các ngành cơng nghiệp và nơng nghiệp tạo ra hoặc (i) ít hiệu ứng việc làm tích cực hoặc (ii) nhiều hiệu ứng việc làm tiêu cực hơn so với ngành dịch vụ.
2.3.4.3. Hiệu ứng việc làm của FDI theo quy mô xuất nhập khẩu
Nghiên cứu tiếp tục ước lượng mơ hình (3) với kết quả được trình bày tại Bảng 2.11. Ở phần này nghiên cứu tác động của quá trình xuất nhập khẩu tới hiệu ứng việc làm của FDI. Chính vì vậy, hệ số góc các biến tích của ln(fdi), ln(fdip) với ln(xm) được quan tâm về mặt ý nghĩa thống kê và chiều hướng tác động.
Kết quả ước lượng tại cột (ix) và (x) cho thấy, chưa thể khẳng định rằng tăng xuất nhập khẩu trong ngành sẽ gia tăng tác động tiêu cực của FDI tới quy mơ lao động nói chung. Tuy nhiên, mở rộng xuất nhập khẩu trong một ngành sẽ làm giảm các hiệu ứng tích cực, hay tăng các hiệu ứng tiêu cực của FDI tới quy mô việc làm chất lượng cao với mức ý nghĩa 10% (cột (xi) và (xii)). Nếu như một ngành duy trì một quy mơ tài sản của doanh nghiệp FDI khơng đổi, thì khi ngành đó gia tăng xuất nhập khập, khiến
ln(xm) tăng lên 1 đơn vị giá trị, hiệu ứng tiêu cực ròng từ FDI tới quy mơ lao động trình
độ cao sẽ tăng lên 0,009 điểm phần trăm (ước lượng điểm từ cột (xii)).
Bảng 2.11. Hiệu ứng việc làm của FDI thông qua xuất nhập khẩu
Biến Ln(emp) Ln(skill)
(ix) (x) (xi) (xii)
Ln(fdi) -0,0925 0,0593 (0,0651) (0,0888) Ln(fdip) -0,109* 0,0724 (0,0646) (0,0863) Ln(fdip)*ln(xm) 0,00374 -0,00905* (0,00336) (0,00481) Ln(fdi)*ln(xm) 0,00288 -0,00870* (0,00342) (0,00489) Ln(w) -1,239*** -1,275*** 0,240** 0,229** (0,0882) (0,0896) (0,105) (0,107) Ln (xm) -0,0628 -0,0675 0,0829 0,0864 (0,0477) (0,0451) (0,0700) (0,0673) Ln(rev) -0,293** -0,277** -0,149 -0,0974 download by : skknchat@gmail.com
Biến Ln(emp) Ln(skill)
(ix) (x) (xi) (xii)
(0,114) (0,115) (0,163) (0,178) Ln(asset) 0,821*** 0,816*** 0,938*** 0,923*** (0,0581) (0,0595) (0,0610) (0,0604) Hệ số chặn 14,03*** 14,18*** -5,702 -6,474* (2,462) (2,422) (3,522) (3,798) Hiệu ứng cố định tỉnh Có Có Có Có Hiệu ứng cố định năm Có Có Có Có Số quan sát 609 593 609 593 R-squared 0,712 0,719 0,400 0,402 Số tỉnh 63 62 63 62
Ghi chú: Sai số chuẩn hiệu chỉnh được ghi trong ngoặc đơn. Hệ số của các hiệu ứng cố định không thể hiện trong bảng. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1