Các biến LI KBTN lnTN lnCAP lnSIZE
Số quan sát 2200 2200 2200 2200 2200 mean 1,097 0,123 3,394 5,801 6,107
Sd 2,442 0,252 0,691 1,148 2,230
min 0 0 -1,514 -2,773 0
max 45,133 7,371 8,178 11,469 12,510
Nguồn: Tính tốn của các tác giả từ số liệu điều tra doanh nghiệp 2007-2014
4.2.2.2 Mơ hình nghiên cứu
Xét mơ hình sau:
!MN = + 5¢/3MN+ 5¢/3MN + 1&/3MN + 2&_)MN+ 7/_(`MN
+<&-!ỳMN + M+ (N+ xMN (4.3)
Trong đó j là chỉ số ngành cấp 2 thuộc ngành CNCBCT, k là chỉ số tỉnh và t là thời gian.
C: hiệu ứng mang tính ngành, và D là hiệu ứng mang tính địa phương. Các yếu tố này đặc trưng cho sự khác biệt không quan sát được về đặc tính riêng của các ngành và các tỉnh, có liên quan đến vấn đề dịch chuyển lao động.
xMN là sai số ngẫu nhiên không quan sát được, có trung bình bằng 0 và phương sai không đổị
4.2.2.3 Kết quả ước lượng
Sau khi thực hiện thủ tục để lựa chọn biến, phải loại biến đào tạo lao động (DTLD) ra khỏi mơ hình vì biến này khơng có ý nghĩa thống kê. Điều này có thể do trong cùng một phân ngành hẹp, trình độ người lao động khơng có sự cách biệt lớn, do đó biến đào tạo lao động khơng có ý nghĩa thống kê trong mơ hình nàỵ
Tiếp tục tiến hành các quy trình chọn dạng hàm hồi quy và các kiểm định về việc chọn lựa giữa mơ hình đa bậc và mơ hình hồi quy tuyến tính thơng thường, kết
quả ước lượng mơ hình (4.3) được cho trong bảng 4.20. Trong đó, MH (4.3a) với mẫu gồm 24 ngành cấp 2; mơ hình MH(4.3b) với mẫu gồm 9 ngành từ 1- 9 được coi là thuộc nhóm ngành cơng nghiệp nhẹ, sử dụng nhiều lao động; MH (4.3c) với mẫu gồm các ngành từ 10-24, thuộc nhóm ngành cơng nghiệp nặng, sử dụng nhiều vốn.
Bảng 4.20 Kết quả ước lượng hệ số của các biến độc lập trong phần tác động cố
định của mơ hình (4.3) theo các nhóm ngành
Biến độc lập Ngành CNCBCT gồm 24 ngành cấp 2 Ngành Công nghiệp nhẹ - thâm dụng lao động (các ngành 1-9) Ngành công nghiệp nặng- thâm dụng vốn (các ngành 10-24) MH (4.3a) MH (4.3b) MH (4.3c) KBTN 3,753*** (0,454) 3,157*** (0,777) 4,685*** (0,601) KBTN2 -0,627*** (0,225) -1,307** (0,587) -0,822*** (0,274) lnTN -0,702*** (0,149) -0,451** (0,220) -0,665*** (0,212) lnCAP 0,195*** (0,070) 0,256** (0,101) 0,047 (0,102) TRADE 0,058*** (0,015) 0,046** (0,225) 0,070*** (0,020) lnSIZE -0,316*** (0,043) -0,364*** (0,667) -0,248*** (0,057) Hằng số 5,321*** (0,598) 4,580*** (0,872) 5,548*** (0,807) Số quan sát 2200 889 1311 Số nhóm tỉnh 63 63 63 Số nhóm ngành 560 221 339
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ số liệu điều tra doanh nghiệp 2007-2014
(Kí hiệu: giá trị trong ngoặc đơn là sai số chuẩn; mức ý nghĩa ứng với *** p <
1%; ** p < 5%; * p < 10%)
Kết quả ước lượng từ mơ hình đa bậc cho thấy dấu của các hệ số ước lượng đều phù hợp với kỳ vọng và đều có ý nghĩa thống kê caọ Cụ thể như sau:
Hệ số biến khác biệt thu nhập (KBTN) là dương, và hệ số của KBTN2 là âm và đều có ý nghĩa thống kê cao (p<0,000) trong các mơ hình từ MH (4.3a); (4.3b); (4.3c).
Điều này cho thấy rằng quan hệ giữa sự khác biệt trong thu nhập với khả năng dịch chuyển cơ cấu lao động có hình dạng chữ U ngược. Trong đó, mức khác biệt thu nhập ảnh hưởng tích cực đến CDCCLĐ, mức độ ảnh hưởng này đối với các phân ngành thâm dụng vốn là mạnh hơn so với các phân ngành thâm dụng lao động. Các dấu hiệu này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu về ảnh hưởng của KBTN đến chuyển dịch cơ cấu lao động trong nội bộ các ngành đã trình bày trong mục 4.2.1 và cũng phù hợp với các mơ hình lý thuyết của Lewis (1954) và Schumpeter (1939).
Hệ số biến thu nhập (lnTN) trong các mơ hình đều mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở cả ba mơ hình. Cụ thể, khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu thu nhập trung bình của lao động trong ngành CNCBCT tăng 1% thì giá trị trung bình của chỉ số Lilien đo CDCCLĐ trong ngành này giảm khoảng 0,702 đơn vị. Tuy nhiên, đối với ngành công nghiệp nhẹ, thâm dụng lao động thì mức ảnh hưởng này thấp hơn so với mức ảnh hưởng chung của toàn ngành.
Hệ số của biến cường độ vốn (lnCAP) mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê trong các mơ hình MH (4.3a) và MH (4.3b), khơng có ý nghĩa thống kê trong MH (4.3c). Điều này cho thấy: cường độ vốn tăng sẽ giúp thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu lao động trong ngành CNCBCT nói chung và nhóm các ngành cơng nghiệp nhẹ nói riêng. Tuy nhiên, đối với nhóm ngành cơng nghiệp nặng, thâm dụng vốn chưa có dấu hiệu cho thấy tăng vốn thì sẽ góp phần thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu lao động trong nhóm ngành nàỵ Có thể do dịng vốn đầu tư vào nhóm ngành cơng nghiệp nặng, chủ yếu phục vụ để cải tiến tư liệu sản xuất, nâng cấp các dây chuyền công nghệ nhằm nâng cao năng suất và chất lượng hàng hóa chứ khơng tạo động lực thực sự cho sự dịch chuyển lao động trong ngành. Đối với nhóm ngành cơng nghiệp nhẹ, cường độ vốn tăng chủ yếu dùng để mở rộng sản suất, tăng quy mô, tạo thêm việc làm mới, do đó giúp thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu lao động nội ngành.
Hệ số của biến TRADE đều dương và có ý nghĩa thống kê cao trong tất cả các mơ hình trong bảng 4.20. Kết quả ước lượng cho thấy, khi các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ trọng xuất nhập khẩu tăng 1% thì giá trị trung bình của chỉ số Lilien đo CDCCLĐ trong ngành CNCBCT tăng khoảng 0,058 đơn vị. Quá trình nghiên cứu để lựa chọn biến số phù hợp với mơ hình cho thấy: tỉ trọng giá trị nhập khẩu và tỉ trọng của tổng giá trị xuất nhập khẩu trên tổng giá trị hàng hóa có dấu hiệu thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu lao động ngành CNCBCT còn tỉ trọng giá trị xuất khẩu trên tổng giá trị hàng hóa lại khơng có vai trị thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu lao động trong ngành nàỵ Điều này có thể do các doanh nghiệp hoặc doanh nghiệp xuất khẩu trong ngành CNCBCT có nhu cầu nhập khẩu các nguyên liệu đầu vào trung gian hoặc các dây
chuyền sản xuất, nâng cao NSLĐ, tạo động lực xuất khẩu, nhờ đó giữ ổn định và tạo thêm việc làm mới, qua đó thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu lao động trong ngành.
Biến quy mô lao động (lnSIZE) đại diện cho quy mô của ngành, có hệ số mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê trong cả 3 mơ hình, ngụ ý rằng ngành có qui mơ lớn thì sự dịch chuyển trong nội bộ ngành diễn ra chậm, ngành có qui mơ nhỏ thì quá trình dịch chuyển lao động diễn ra nhanh hơn. Kết luận này cũng phù hợp với nghiên cứu cho tất cả các ngành trong mơ hình (4.2). Thêm nữa, mức độ ảnh hưởng của quy mô lao động đến quá trình CDCCLĐ trong nội bộ ngành CNCBCT mạnh hơn so với ảnh hưởng đó trong mẫu gồm tất cả các ngành.
Hệ số tương quan bên trong các nhóm
Bảng 4.21 báo cáo kết quả tính các tham số ảnh hưởng ngẫu nhiên, bao gồm sai số chuẩn theo nhóm tỉnh và nhóm ngành của hệ số chặn và phần dư trong mơ hình MH (4.3a). Từ đó chúng ta có thể tính được hệ số tương quan bên trong các nhóm.
Bảng 4.21 Kết quả ước lượng sai số chuẩn theo nhóm của phần ngẫu nhiên trong mơ hình (4.3)
Estimate Std. Err. [95% Conf. Interval] Sai số chuẩn theo nhóm tỉnh
Sai số chuẩn của hằng số 0,3659703 0,106607 0,2067718 0,6477395 Sai số chuẩn theo nhóm ngành
Sai số chuẩn của hằng số 0,6061107 0,1217267 0,4088867 0,8984644 Sai số chuẩn của phần dư 2,549472 0,0446949 2,46336 2,638595
Nguồn. Tính tốn của tác giả bằng phần mềm STATA
Từ kết quả trong bảng 4.21, chúng ta có hệ số tương quan bên trong nhóm tỉnh:
! (&ℎ) =.1<7¡1ụ<<¡.1<7¡1ụ722¡ =0,01913 Hệ số tương quan bên trong nhóm ngành:
! (&$c&ℎ) =.1<7¡1.1<7¡1ụ<<¡ụ<<¡ụ722¡ =0,071604
Kết quả tính tốn cho thấy, tương quan bên trong nhóm các phân ngành cấp 2 thuộc ngành CNCBCT và nhóm các tỉnh khơng cao như khi phân tích đối với các ngành cấp 1. Điều này cho thấy, các yếu tố có ảnh hưởng đến chuyển dịch cơ cấu lao động trong nội bộ các ngành cấp 2 thuộc ngành CNCBCT không quá khác biệt nhau giữa các phân ngành và các tỉnh.
Do khác biệt theo nhóm tỉnh là khơng đáng kể nên trong phần tiếp theo luận án sẽ tập trung xem xét phần tác động ngẫu nhiên theo nhóm ngành.
Phân tích tác động ngẫu nhiên của các biến đến CDCCLĐ theo nhóm ngành
cấp 2 trong ngành CNCBCT giai đoạn 2007-2014
Kết quả từ bảng 4.22 cho thấy, khác biệt thu nhập có ảnh hưởng đến chuyển dịch cơ cấu lao động nội ngành trong giai đoạn 2007-2014 theo các mức độ khác nhaụ Dấu hiệu ảnh hưởng mạnh hơn xuất hiện ở một số ngành u cầu cơng nghệ và trình độ lao động cao như: ngành 17 (Sản xuất các sản phẩm điện tử, máy vi tính và sản phẩm quang học), ngành 18 (Sản xuất thiết bị điện), ngành 20 (Sản xuất xe có động cơ, rơ moóc). Dấu hiệu ảnh hưởng yếu hơn đối với các ngành thâm dụng lao động như: ngành 14 (Sản suất sản phẩm từ khoáng phi kim loại khác), ngành 21 (Sản xuất phương tiện vận tải khác), ngành 4 (Dệt).
Bảng 4.22 Kết quả ước lượng giá trị trung bình của phần ngẫu nhiên trong hệ số chặn và hệ số góc của biến KBTN theo các phân ngành thuộc ngành CNCBCT
Ngành Hệ số chặn Hệ số của biến KBTN Ngành Hệ số chặn Hệ số của biến KBTN 1 1,42e-16 -0,0296448 16 1,97e-15 -0,0047655 4 1,82e-15 -0,3322957 17 2,12e-14 2,056771 5 -5,45e-15 -0,1524261 18 1,36e-14 0,9058436 6 8,41e-15 -0,3001855 20 1,22e-14 0,7229918 7 -3,40e-16 -0,1409537 21 -4,98e-15 -0,3895442 11 3,21e-15 -0,0157387 23 1,34e-14 0,4961374 14 -2,94e-14 -0,4893733 24 7,37e-16 -0,3007861 15 2,84e-15 -0,1178629
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ kết quả ước lượng MH4.3a với số liệu Điều tra doanh nghiệp giai đoạn 2007-2014
Hệ số chặn trong phần tác động ngẫu nhiên của MH (4.3a) cho thấy: Khi các yếu tố khác khơng đổi thì CDCCLĐ diễn ra mạnh hơn tại một số ngành yêu cầu trình độ lao động cao và có dấu hiệu yếu hơn ở một số ngành thâm dụng lao động. Dấu hiệu này khá tương thích với xu hướng ảnh hưởng của KBTN đối với CDCCLĐ trong các phân ngành cấp 2 thuộc ngành CNCBCT.
4.3 Mơ hình hồi qui số liệu mảng không gian đánh giá tác động của các yếu tố đến chuyển dịch cơ cấu lao động giữa các ngành
Khác với các mơ hình (4.2) và (4.3) đánh giá tác động của các nhân tố đến chuyển dịch cơ cấu lao động nội ngành, mơ hình kinh tế lượng khơng gian trong mục này sẽ tập trung phân tích tác động của các nhân tố đến chuyển dịch cơ cấu lao động giữa các ngành trong các tỉnh/ thành phố, trong đó có xem xét các tương tác theo không gian giữa các tỉnh/ thành phố.
4.3.1 Quy trình nghiên cứu, số liệu và các biến số
Mơ hình nghiên cứu trong mục này sử dụng số liệu mảng không gian, gồm 63 tỉnh /thành phố theo thời gian từ năm 2004 đến năm 2014. Số liệu của các biến số trong mơ hình được tổng hợp từ hai nguồn: số liệu điều tra Doanh nghiệp hàng năm của Tổng cục Thống kê và số liệu điều tra PCI (năng lực cạnh tranh cấp tỉnh).
Các kiểm định cho thấy tồn tại hiện tượng sai số không gian và trễ không gian (Phụ lục PL10). Do đó, nếu sử dụng các mơ hình số liệu gộp hoặc số liệu mảng sẽ bỏ qua sự tương quan theo không gian địa lý (kết quả ước lượng xem trong phần phụ lục PL9). Vì vậy chúng tơi tiến hành ước lượng các mơ hình số liệu mảng khơng gian, bao gồm 4 mơ hình: Mơ hình sai số khơng gian (SEM), mơ hình có trễ khơng gian (SAR), mơ hình Dublin khơng gian (SDM), mơ hình tự hồi quy khơng gian (SAC).
Các biến số được giải thích trong bảng 4.23.