Khung phân tích

Vốn vật chất Lao động Vốn con ngƣời (Số năm đi học) Tỷ trọng nông nghiệp Độ mở của nền kinh tế Tăng trƣởng kinh tế Ảnh hƣởng của DNNN

Chi tiêu của chính phủ Ảnh hƣởng của

DNNQD

Tóm tắt chƣơng 2:

Nội dung chủ yếu của chương này bao gồm ba vấn đề chính. Thứ nhất, chương này giới thiệu lý thuyết về tăng trưởng kinh tế, vốn con người và hàm sản xuất Cobb – Douglas, đồng thời nêu lên vai trò của vốn con người trong tăng trưởng kinh tế. Nội dung thứ hai mà chương này đề cập là các nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện trong và ngoài nước về tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế. Trong chương 2, các nghiên cứu thực nghiệm dường như đều cho thấy vốn con người có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Cuối cùng, dựa trên các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm chương 2 cũng trình bày khung phân tích để làm cơ sở cho việc xây dựng phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu.

CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu của đề tài sẽ được trình bày cụ thể trong chương 3. Chương 3 gồm ba phần chính. Đầu tiên, chương này trình bày về mơ hình kinh tế lượng, mơ tả các biến và nêu ra các giả thuyết nghiên cứu cũng như giả định của mơ hình. Tiếp theo, tác giả trình bày về dữ liệu nghiên cứu của đề tài. Cuối cùng, chương này trình bày về phương pháp và quy trình để thực hiện nghiên cứu.

3.1. Mơ hình kinh tế lƣợng

Từ các lý thuyết kinh tế học và các nghiên cứu thực nghiệm trước, đặc biệt là của Ng và Leung (2004), đề tài sử dụng hàm Cobb-Douglas mở rộng có dạng:

Y=AKαit Lβit Hδit e λZ it + Uit, (Z=ARG, G, F, SOE, NSE) (3.1)

Trong đó: i là biểu thị tỉnh, thành phố và t biểu thị thời gian, Yit là mức sản lượng, A0 là yếu tố công nghệ, Kit là mức vốn vật chất, Hit là mức vốn con người, Lit là lao động, Z là tập hợp các biến số ảnh hưởng đến sản lượng phù hợp với nền kinh tế đang chuyển đổi. Gồm có: Tỷ trọng nơng nghiệp (ARG), chi tiêu của chính phủ trong nền kinh tế (G), độ mở cửa của nền kinh tế trong nước (F), ảnh hưởng của DNNN (SOE) và ảnh hưởng của DNNQD (NSE).

Để áp dụng các mơ hình hồi quy, tác giả lấy logarit hai vế và chuyển hàm sản xuất về 3 dạng mơ hình sau:

(i) Mơ hình hệ số khơng thay đổi – Pooled OLS:

lnY = α0 + α lnKit +β lnLit + δ lnHit + λARG ARGit + λG Git + λF Fit + λSOE SOEit + λNSE NSEit + uit (3.2)

Trong đó: α0 =lnA; i biểu thị số năm quan sát, (i= {1….8}); t biểu thị số tỉnh, thành phố quan sát trong vùng, (t= {1…13}); uit phần dư mơ hình; α, β, δ và λ là các hệ số chứa đựng hiệu ứng của các biến ngoại sinh.

(ii) Mơ hình hiệu ứng cố định – FEM:

lnY = α0 + αi + α lnKit +β lnLit + δ lnH it + λARG ARGit + λG G it + λF Fit + λSOE SOEit + λNSE NSEit + uit (3.3)

Trong đó: αi là các đại lượng cố định của mỗi tỉnh, thành phố (αi không thay đổi trong suốt giai đoạn nghiên cứu), bao hàm đặc trưng của tỉnh, thành phố thứ i.

(iii) Mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên – REM:

lnY = α0 + αi + α lnKit +β lnLit + δ lnHit + λARG ARG it + λG G it + λF F it + λSOE SOE it + λNSE NSEit + uit (3.4)

Trong đó: αi là sai số ngẫu nhiên theo đơn vị không gian tuân theo quy luật phân phối chuẩn.

3.2. Mô tả các biến và giả thuyết nghiên cứu Biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc:

Y là GDP của các tỉnh, thành phố được đo bằng đơn vị nghìn tỷ Việt Nam.

Số hạng A0 phản ánh các yếu tố như công nghệ, nguồn lực tự nhiên, khí hậu, thể chế và các yếu tố khác. Đồng thời, nó có thể khác nhau với các tỉnh, thành phố khác nhau. Bài nghiên cứu giả định rằng lnA0 = α0 + αi trong đó α0 là hằng số và αi là thành tố thay đổi theo tỉnh, thành phố.

Biến giải thích:

Biến H (vốn con người): Các thước đo vốn con người đều có những ưu, nhược

điểm và phản ánh các khía cạnh khác nhau của vốn con người. Bài nghiên cứu sử dụng số năm đi học bình quân của lực lượng lao động để đo lường vốn con người. Thước đo này cũng được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu phân tích tăng trưởng kinh tế của các khu vực kinh tế, các quốc gia trong đó có Việt Nam như các bài nghiên cứu của Cravo và Soukiazis (2009), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007).

Bài nghiên cứu đặt giả thuyết có 6 nhóm theo trình độ giáo dục đạt được tương tự như cách phân nhóm của Luật Giáo dục Việt Nam (2005): (i) Khơng có trình độ (mù chữ); (ii) Biết chữ nhưng chưa hoàn thành bậc tiểu học; (iii) Đã tốt nghiệp tiểu học; (iv) Đã tốt nghiệp trung học cơ sở; (v) Đã tốt nghiệp trung học phổ thơng; (vi) Có trình độ cao đẳng, đại học và sau đại học. Số năm đi học bình quân của lực lượng lao động được tính trong cơng thức sau:

       5 0 5 0 5 0 ) ( j j j j j j L T L S (3.5) Trong đó:

S: Số năm đi học bình quân của lực lượng lao động.

Tj: Số năm đi học bình quân ở mỗi cấp học (trình độ giáo dục). Lj: Số người trong lực lượng lao động có trình độ j.

j: Trình độ học vấn ở mỗi cấp bậc.

Bảng 3.1: Chi tiết tính tốn biến vốn con ngƣời (H) J Trình độ

giáo dục Giải thích

Tj (số năm)

0 Mù chữ Chỉ những người trong lực lượng lao

động chưa từng đến trường 0

1 Chưa hoàn thành bậc tiểu học

Chỉ những người trong lực lượng lao động biết đọc biết viết nhưng chưa học xong bậc tiểu học

2

J Trình độ

giáo dục Giải thích

Tj (số năm)

động đã tốt nghiệp tiểu học và không đi học nữa

3 Tốt nghiệp trung học cơ sở

Chỉ những người trong lực lượng lao động đã tốt nghiệp trung học cơ sở và không đi học nữa

4

4 Tốt nghiệp trung học phổ thông

Chỉ những người trong lực lượng lao động đã tốt nghiệp trung học phổ thông và không đi học nữa

3

5 Tốt nghiệp cao đẳng, đại học và sau đại học

Chỉ những người trong lực lượng lao động đã tốt nghiệp cao đẳng, đại học và những trình độ cao hơn

4

Nguồn: Luật giáo dục Việt Nam (2005)

Biến K (vốn vật chất) được ước tính bằng cơng thức: Kt (1)Kt1It với It là vốn đầu tư hàng năm và δ là tỷ lệ khấu hao. Đây cũng là nhận định của Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007). Để đơn giản, tỷ lệ khấu hao được giả định ở mức δ =5%. Đó cũng là tỷ lệ khấu hao được sử dụng trong nghiên cứu của Ng và Leung (2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007), Whalley và Zhao (2010).

Biến L (lao động) được tính bằng số người trong dân số hoạt động kinh tế khơng

phân biệt tình trạng việc làm (Lau và cộng sự, 1993). Nghiên cứu đo lường lực lượng lao động của mỗi tỉnh, thành phố bằng tổng dân số hoạt động kinh tế của tỉnh, thành phố bất kể tình trạng việc làm như thế nào giống như định nghĩa được Bộ Lao động,

Thương binh và Xã hội đề cập. Nghiên cứu kỳ vọng mối quan hệ dương (+) giữa L và tăng trưởng kinh tế.

Biến ARG (tỷ trọng sản xuất nông nghiệp) được tính bằng tỷ trọng của nhóm

ngành nơng, lâm nghiệp và thuỷ sản so với GDP. Ng và Leung (2004), cho rằng các tỉnh, thành phố dựa nhiều vào sản xuất nơng nghiệp ít có cơ hội gia tăng năng suất hơn các tỉnh, thành phố dựa vào sản xuất công nghiệp. Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) cũng cho biết, giảm tỷ trọng ngành nông nghiệp trong GDP sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế các tỉnh, thành phố.

Biến G (chi tiêu của chính phủ) được tính bằng tỷ trọng chi tiêu của chính phủ so

với GDP. Tác động chi tiêu của chính phủ đến tăng trưởng kinh tế thơng thường có quan hệ dương. Nhưng Barro (1997) cho rằng sự can thiệp của chính phủ sẽ dẫn đến méo mó thị trường và cản trở tiến bộ công nghệ. Một số nghiên cứu tại Việt Nam như Phạm Thế Anh (2008), Hoàng Thị Chinh Thon và cộng sự (2010) cho thấy hệ số G âm (-). Vì vậy, nghiên cứu kỳ vọng mối quan hệ âm (-) giữa G và tăng trưởng kinh tế.

Biến F (độ mở cửa của nền kinh tế) được đo bằng tỷ trọng vốn FDI trong tổng vốn

đầu tư. Ng và Leung (2004) cho rằng độ mở cửa của nền kinh tế trong nước góp phần nâng cao trình độ cơng nghệ thơng qua việc thúc đẩy các dịng nhập khẩu kỹ thuật và công nghệ tiên tiến cũng như kinh nghiệm quản lý của nước ngoài vào nền kinh tế trong nước. Nguyễn Thị Tuệ Anh và cộng sự (2006), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) cũng sử dụng chỉ tiêu này.

Biến SOE (ảnh hưởng của DNNN) được tính bằng tỷ trọng giá trị cơng nghiệp của

DNNN trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh, thành phố. Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) cho rằng các DNNN có thể khơng nhanh nhạy trong việc tận dụng tiến bộ cơng nghệ – kỹ thuật thậm chí cịn gặp nhiều khó khăn trong q trình chuyển đổi sang cơ chế thị trường ở Việt Nam. Word Bank (2012) nhận xét các DNNN Việt Nam sử dụng nhiều nguồn lực nhưng lại kém hiệu quả nhất. Do vậy, nghiên cứu kỳ

vọng mối quan hệ âm (-) giữa SOE và tăng trưởng kinh tế. Đó cũng là nhận định chung của Ng và Leung (2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007).

Biến NSE (ảnh hưởng của DNNQD) được tính bằng tỷ trọng giá trị công nghiệp

của DNNQD trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh, thành phố. Chen và Feng (2000) cho rằng doanh nghiệp tư nhân và bán tư nhân có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Do vậy, nghiên cứu kỳ vọng mối quan hệ dương (+) giữa NSE và tăng trưởng kinh tế.

Bảng 3.2: Bảng tổng hợp các biến sử dụng trong luận văn và các dấu kỳ vọng

Biến Mô tả Dấu kỳ vọng

Y GDP của các tỉnh, thành phố Biến phụ thuộc

H Số năm đi học bình quân của lực lượng lao động +

K Vốn vật chất (trữ lượng vốn) +

L

Lao động: Được tính bằng số người trong dân số hoạt động kinh tế khơng phân biệt tình trạng việc làm giống như định nghĩa được Bộ Lao động, Thương binh và Xã hội đề cập

+

F Tỷ trọng vốn FDI trong tổng vốn đầu tư +

ARG Tỷ trọng của nhóm ngành nơng, lâm nghiệp và

thủy sản so với GDP -

SOE Tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNN trong

tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh,

Biến Mô tả Dấu kỳ vọng

thành phố

NSE

Tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNQD trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh, thành phố

+

G Tỷ trọng chi tiêu của chính phủ so với GDP -

Nguồn: Được tạo bởi tác giả dựa trên các nghiên cứu liên quan

3.3. Giả định của mô hình

Nhận dạng mơ hình tăng trưởng là một nội dung quan trọng khi đánh giá chất lượng tăng trưởng. Mục đích của bài nghiên cứu là nhằm kiểm định các đại lượng giải thích cho tăng trưởng và đóng góp của từng nhân tố vào tăng trưởng kinh tế của vùng ĐBSCL.

Để đạt mục đích trên, nghiên cứu này xây dựng mơ hình tăng trưởng Tân Cổ Điển dựa vào hàm sản xuất Cobb – Douglas mở rộng cho vốn con người. Đây cũng là mơ hình đã và đang được vận dụng trên thế giới khi phân tích nguồn lực tăng trưởng. Mơ hình ở đây được xây dựng dựa trên các giả định sau đây:

Nền kinh tế đại diện sản xuất duy nhất một loại hàng hóa với sản lượng đầu ra Y bằng cơng nghệ sản xuất Cobb – Douglas, sử dụng các yếu tố đầu vào là trữ lượng vốn, vốn con người, lao động, chi tiêu chính phủ, tỷ trọng nơng nghiệp, tỷ trọng của vốn đầu tư nước ngoài, tỷ trọng giá trị sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước và tỷ trọng sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp ngoài quốc doanh. Lao động và vốn là hai yếu tố đầu vào thiết yếu trong hàm sản xuất Cobb – Douglas. Đồng thời, điểm đặc biệt là hàm Cobb – Douglas có độ co giãn thay thế bằng 1 do vậy cho phép sử dụng các yếu tố này linh hoạt hơn.

Hàm sản xuất Cobb – Douglas là một hàm liên tục, đồng nhất, có lợi suất khơng đổi theo quy mơ với các nhân tố có năng suất biên giảm dần. Do đó hàm sản xuất Cobb – Douglas là hàm lồi và đây được coi là điều kiện cần và đủ để tồn tại điểm cân bằng tăng trưởng trong mơ hình này. Nghiên cứu ngồi ra cịn giả định điểm cân bằng tăng trưởng là ổn định. Mơ hình này cho phép điều chỉnh các biến khi nền kinh tế tiến tới trạng thái cân bằng.

Tiến bộ công nghệ gọi là A là biến ngoại sinh và tăng trưởng với tốc độ khơng đổi. Mơ hình áp dụng tiến bộ cơng nghệ trung tính Harrod, tức tiến bộ cơng nghệ tác động trước hết đến nhân tố lao động, qua đó tác động lan truyền tới nhân tố vốn vật chất, vốn con người và các nhân tố khác, kết quả cuối cùng là làm tăng năng suất đầu ra Y.

3.4. Dữ liệu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là đánh giá tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL. Vì vậy, đề tài sử dụng dữ liệu bảng gồm 13 tỉnh, thành phố vùng ĐBSCL và thời gian là 8 năm (2007 – 2014). Nguồn dữ liệu của đề tài được tác giả lấy từ Tổng cục Thống kê, Niên giám Thống kê của các tỉnh, thành phố công bố hàng năm.

3.5. Phƣơng pháp nghiên cứu

Để hoàn thành bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kết hợp hai phương pháp chính sau:

Thứ nhất, tác giả thực hiện phương pháp thống kê bằng cách tổng hợp, phân tích số

liệu về GDP, vốn vật chất, lực lượng lao động, vốn con người, độ mở nền kinh tế, tỷ trọng nơng nghiệp, chi tiêu chính phủ, ảnh hưởng của DNNN và ảnh hưởng của DNNQD trích từ Tổng cục Thống kê, Niên giám Thống kê hàng năm của tỉnh, thành phố;

Thứ hai, tác giả thực hiện phương pháp nghiên cứu thực nghiệm. Để lượng hóa tác

dữ liệu bảng, tính tốn và chạy các mơ hình hồi quy theo trình tự như sau: Mơ hình hệ số khơng thay đổi (Pooled – OLS), mơ hình hiệu ứng cố định (FEM) và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) nhằm ước lượng tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế.

Trước khi tiếp tục trình bày phương pháp nghiên cứu, tác giả nêu tóm tắt một số đặc điểm của dữ liệu bảng như sau: Dữ liệu bảng là dạng tổ chức dữ liệu được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu, trong cả kinh tế vi mô (khi nghiên cứu về hộ gia đình, doanh nghiệp và các thành phần kinh tế vi mô khác) hay kinh tế vĩ mô (khi nghiên cứu về các thành phố, các tiểu bang, các quốc gia và các thành phần kinh tế vĩ mô khác). Dữ liệu này kết hợp dữ liệu cho theo không gian (tức là giá trị của các biến được thu thập cho một đơn vị mẫu tại cùng một thời điểm) và dữ liệu theo chuỗi thời gian (tức là giá trị của các biến được quan sát theo thời gian). Việc kết hợp hai loại dữ liệu có nhiều thuận lợi trong phân tích các mối quan hệ kinh tế, đặc biệt khi muốn quan sát, phân tích sự biến động của các đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian, cũng như phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu. Có hai kiểu cấu trúc dữ liệu bảng: Bảng cân bằng và bảng không cân bằng, trong đó dữ liệu bảng khơng cân bằng (thiếu thông tin) sẽ dẫn đến những hạn chế trong ước lượng. Trong các mơ hình nghiên cứu của đề tài, tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân bằng cho các tỉnh, thành phố khu vực ĐBSCL theo chuỗi thời gian (năm). Việc nghiên cứu các mơ hình với dữ liệu bảng có những ưu điểm như sau:

Nhờ kết hợp dữ liệu chuỗi thời gian của các tỉnh, thành phố khác nhau, dữ liệu bảng sẽ chứa nhiều thơng tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, giảm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến, tăng số quan sát. Từ đó, nó làm tăng số bậc tự do, có thể đem lại ước lượng vững, hiệu quả và không chệch;

Dữ liệu bảng có liên quan đến nhiều tỉnh, thành phố theo thời gian, mỗi tỉnh, thành