Dựa trên nền tảng cơ sở lý thuyết và thực tế, tác giả đề nghị khung phân tích sau:
Sơ đồ 1.1: Khung phân tích đề tài
>
M
>
1.5 Cách tính và quy đổi một số biến trong mơ hình
1.5.1. Thu nhập bình quân theo giờ
Thu nhập trong năm (Y), số giờ làm việc (H) đƣợc xác định trực tiếp theo số liệu khảo sát. Cụ thể: thu nhập bình quân theo giờ (hincome) = tổng thu nhập (Y)/ số giờ làm việc (H).
1.5.2. Biến số năm đi học
Số năm đi học (S) xác định từ KSMS 2010, căn cứ vào: + Hệ thống giáo dục Việt Nam qua các thời k .
+ Năm sinh, miền địa lý và bằng cấp giáo dục đào tạo.
+ Các giả thiết: (1) bắt đầu đi học từ năm 6 tuổi, (2) thời gian đi học là liên tục và lên lớp mỗi năm, (3) khơng có sự thay đổi nơi cƣ trú. Số năm đi học của một cá nhân đƣợc xác định bằng tổng số năm đi học ở cả 3 bậc học theo hệ thống giáo dục Việt Nam: giáo dục phổ thông, giáo dục đại học và giáo dục dạy nghề.
Bảng 1.1 Số năm đại học quy đổi cho bậc giáo dục đại học
Năm sinh Số năm đi học quy đổi
Cao đẳng Đại học Thạc sỹ Tiến sỹ
Đến năm 1962 2 4 2 2 (hoặc 4)
Từ 1963 đến nay 3 4 2 2 (hoặc 4)
Bảng 1.2 Số năm đại học quy đổi cho bậc dạy nghề
Loại hình đào tạo Thời gian học khi có bằng
Tiểu học THCS THPT
Dạy nghề ngắn hạn 0,5 0,5 0,5
Dạy nghề dài hạn 2 2 1
Trung học chuyên
1.5.3. Biến năm kinh nghiệm
Hàm thu nhập Mincer giả định rằng, khả năng học tập của mọi ngƣời là nhƣ nhau và thời gian đi học là liên tục, chấm dứt khi bắt đầu làm việc. Kể từ khi thôi học ở trƣờng lớp cho đến tuổi nghỉ hƣu, đó là số năm kinh nghiệm tiềm năng của họ cho việc làm.
Nhƣ vậy, biến số kinh nghiệm tiềm năng (T) trong nghiên cứu này theo mơ hình hàm thu nhập Mincer sẽ đƣợc tính bằng thời gian kể từ sau khi khơng cịn đi học cho đến năm khảo sát, theo công thức sau: T = A - S – B.
Ở đây, A là số tuổi của cá nhân đƣợc xác định theo năm sinh tính cho đến năm khảo sát 2010 ; và B là tuổi bắt đầu đi học (ở Việt Nam), đƣợc xem là 6 tuổi ( B = 6 ); S là số năm đi học.
1.5.4. Quy đổi một số biến định tính
Biến tình trạng hơn nhân: Hôn nhân của một cá nhân đƣợc phân thành 2 nhóm (1) đang có vợ hoặc chồng; (2) đã ly dị; góa vợ/chồng hoặc đang sống độc thân và đƣợc mã hóa thành 1 biến giả. Biến tình trạng hơn nhân nhận giá trị là 1 nếu cá nhân đó đang có gia đình, ngƣợc lại biến hơn nhân giá trị 0.
Biến trình độ học vấn của cá nhân: Trình độ học vấn của một cá nhân đƣợc
phân thành 4 nhóm nhƣ sau: trình độ dƣới phổ thơng (tiểu học, trung học cơ sở, chƣa tốt nghiệp trung học phổ thơng), trình độ trung học phổ thơng, trình độ cao đẳng hoặc đại học và trình độ thạc sĩ hoặc tiến sĩ. Trình độ học vấn của cá nhân đƣợc mã hóa thành 3 biến giả.Trình độ trung học phổ thơng đƣợc chọn làm biến tham chiếu. Biến trình độ dƣới phổ thơng, biến trình độ cao đẳng hoặc đại học và biến trình độ thạc sĩ và tiến sĩ là 3 biến nhị phân, các biến đó sẽ nhận giá trị là 1 nếu cá nhân đó có đặc tính của trình độ đó và nhận 0 nếu cá nhân đó khơng có đặc tính của trình độ đó.
Biến bằng dạy nghề: Biến bằng dạy nghề là biến nhị phân sẽ nhận giá trị là 1
nếu cá nhân đó có bằng đào tạo nghề nghiệp và nhận giá trị 0 nếu cá nhân đó khơng có bằng đào tạo nghề nghiệp.
Biến chun mơn kỹ thuật: Trình độ chuyên môn của một cá nhân đƣợc phân thành 3 nhóm: lao động có chun mơn kỹ thuật trung và cao, lao động có chun mơn kỹ thuật thấp và lao động giản đơn. Theo đó, biến trình độ chun môn đƣợc phân thành 2 biến giả. Biến lao động giản đơn đƣợc chọn làm biến tham chiếu. Biến lao động có chuyên môn kỹ thuật trung và cao và biến lao động có chun mơn kỹ thuật thấp là 2 biến nhị phân, các biến đó sẽ nhận giá trị là 1 nếu cá nhân đó có đặc tính của trình độ chun mơn đó và nhận 0 nếu cá nhân đó khơng có đặc tính của trình độ chun mơn đó.
Biến ngành kinh tế: Biến ngành kinh tế là biến nhị phân sẽ nhận giá trị là 1
nếu cá nhân đó làm việc trong lĩnh vực nông nghiệp và nhận giá trị 0 nếu cá nhân đó khơng làm trong lĩnh vực phi nơng nghiệp.
Biến khu vực kinh tế: Loại hình tổ chức mà ngƣời lao động làm việc đƣợc
phân thành 3 nhóm: (1) làm việc trong khu vực kinh tế nhà nƣớc, (2) làm việc trong khu vực có vốn đầu tƣ nƣớc ngồi và (3) làm việc trong khu vực kinh tế tập thể hoặc khu vực kinh tế tƣ nhân hoặc khu vực hộ gia đình. Theo đó biến khu vực kinh tế đƣợc mã hóa thành 2 biến giả.Biến khu vực kinh tế tập thể hoặc tƣ nhân hoặc hộ gia đình đƣợc chọn làm biến tham chiếu. Biến khu vực kinh tế nhà nƣớc và biến khu vực kinh tế có vốn đầu tƣ nƣớc ngồi là 2 biến nhị phân, các biến đó sẽ nhận giá trị là 1 nếu cá nhân đó có đặc tính làm việc trong khu vực kinh tế đó và nhận 0 nếu cá nhân đó khơng có đặc tính làm việc trong khu vực kinh tế đó.
Biến thành thị/nông thôn: Biến thành thị là biến nhị phân nhận giá trị là 1 nếu cá nhân đó ở thành thị và nhận giá trị là 0 nếu cá nhân đó ở khu vực nơng thơn.
Biến vùng: Biến vùng là biến nhị phân sẽ nhận giá trị là 1 nếu cá nhân đó ở
khu vực thành phố Hồ Chí Minh hoặc Hà Nội và sẽ nhận giá trị là 0 nếu cá nhân đó ở các tỉnh thành khác.
1.6 Quy trình trích lọc dữ liệu
1.6.1. Giới thiệu bộ dữ liệu và phần mềm sử dụng
1.6.1.1. Giới thiệu về bộ dữ liệu
KSMS 2010 đƣợc triển khai trên phạm vi tồn quốc với quy mơ mẫu 69.360 hộ ở 3.133 xã/ phƣờng, đại diện cho cả nƣớc, các vùng, khu vực, khu vực thành thị, nông thôn và tỉnh/ thành phố trực thuộc Trung ƣơng. Mục đích của cuộc khảo sát nhằm thu thập các thông tin làm căn cứ đánh giá mức sống, đánh giá tình trạng nghèo đói và phân hố giàu nghèo để phục vụ cơng tác hoạch định các chính sách, kế hoạch và các chƣơng trình mục tiêu quốc gia của Đảng và Nhà nƣớc nhằm không ngừng nâng cao mức sống dân cƣ trong cả nƣớc, các vùng và các địa phƣơng. KSMS dân cƣ cung cấp số liệu để tính quyền số chỉ số giá tiêu dùng. Ngoài ra, thu thập thông tin phục vụ nghiên cứu, phân tích một số chuyên đề về quản lý điều hành và quản lý rủi ro và phục vụ tính tốn tài khoản quốc gia.
1.6.1.2. Phần mềm thống kê Stata
Stata là một gói phần mềm thống kê cho phép áp dụng một loại các quy trình tính tốn thống kê và tốn kinh tế.Với Stata, ta có thể dễ dàng quản lý dữ liệu và áp dụng các phƣơng pháp thống kê và tốn kinh tế thơng thƣờng nhƣ phân tích hồi quy và phân tích biến phụ thuộc giới hạn dựa trên dữ liệu cắt ngang và cắt dọc.
1.6.2. Mô tả các biến
Nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu đƣợc trích lọc và xử lý từ bộ dữ liệu VHLSS 2010 bằng phần mềm thống kê Stata, phiên bản 11 của Stata Corporation. Dữ liệu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu đƣợc trích chủ yếu tại mục 1A, mục 2A và mục 4A.Kết quả mơ hình cũng đƣợc thực hiện trên phần mềm này.
Bảng 1.3 Thơng tin nguồn dữ liệu đƣợc trích lọc
Nguồn Tên
trƣờng
Tên biến Ýnghĩa
Muc1A.dta m1ac5 age Tuổi
Mục 2A.dta m1ac6 married Tình trạng hơn nhân Mục 4A.dta m□ac2a uppuni Trình độ trên đại học
m2ac2a coluni Trình độ cao đẳng, đại học m2ac2a highsch Trình độ dƣới THPT m2ac2b cer□□ficat Có bằng dạy nghề
Ttnt e Thành thị
m4ac1b urban Nông nghiệp
m4ac8a agrieco Khu vực kinh tế nhà nƣớc m4ac8b pubsec Khu vực kinh tế có vốn ĐTNN
m2ac2b forsec Ld chuyên môn kỹ thuật bậc trung, cao m2ac2b highski Lao động chun mơn kỹ thuật thấp m1ac2 lowskil Giới tính
tinh gender Vùng địa lý tinh region Thành phố lớn ho11muc4a1 m4atn/12/ bigcity Thu nhập bq giờ
m4ac6/ hincome m4ac7
1.6.3. Tinh lọc dữ liệu
1.6.3.1 Thiếu hoặc lỗi dữ liệu
Sai sót hoặc thiếu dữ liệu trong các quan sát hộ gia đình là vấn đề thƣờng gặp trong các nghiên cứu thực nghiệm. Các vấn đề thƣờng gặp trong nghiên cứu này là dữ liệu trống hoặc lỗi.Có nhiều phƣơng pháp để giải quyết vấn đề này nhƣ phƣơng pháp thay thế giá trị trung bình, phƣơng pháp nội suy, và phƣơng pháp ngoại suy. Để khắc phục các vấn đề trên, trong nghiên cứu này các quan sát bị thiếu hoặc lỗi đƣợc bỏ qua.
1.6.3.2 Qui trình tích lọc số
Bƣớc 1: Mô tả biến. Từ các biến trong mơ hình, đọc các bảng hỏi trong VHLSS2010 từ đó mơ tả các biến (tên tập dữ liệu (dataset) sử dụng, tên biến trong bộ dữ liệu, xây dựng biến trong mơ hình).
Bƣớc 2: Nối (merge) các dataset có chứa các biến trong bộ dữ liệu thành một
tập dữ liệuchung. Điều này đƣợc thực hiện bằng lệnh merge. Nguyên tắc merge là tạo một biến chung đặc trƣng cho từng cá nhân (khơng có sự trùng lắp ở các giá trị của biến) ở tất cả các dataset.
Bƣớc 3: Tính tốn các giá trị biến nếu có, chẳng hạn số năm kinh nghiệm (yearexp), số năm đi học (yearsch), số năm kinh nghiệm bình phƣơng (yearexp2), lhincome...
Bƣớc 4: Giữ lại các biến trong mơ hình bằng lệnh keep.
1.6.4. Cách thức ước lượng
Hàm thu nhập Mincer đƣợc hồi quy bằng phƣơng pháp hồi quy bình phƣơng tối thiểu thơng thƣờng (OLS) với biến phụ thuộc là logarithmh tự nhiên của hàm thu nhập bằng câu lệnh regress trong phần mềm Stata. Hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi đƣợc khắc phục bằng kỹ thuật Robust. Đồng thời, hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa
Bƣớc 3
Phân tích kết quả mơ hình.
Hồi quy hàm thu nhập Mincer cho cả nam và nữ, của lao động nam, lao động nữ. Phân tích các hệ số hồi quy và kiểm định mức độ phù hợp và ý nghĩa của mơ hình.
Sử dụng kết quả hồi quy hàm Mincer tiến hành phân tích mức độ chênh lệch trong thu nhập bằng phƣơng pháp Oaxaca
Bƣớc 1
Trích và tích lọc số liệuPhân tích mơ tả các yếu tố ảnh hƣởng đến bất bình đẳng giới trong thu nhậpBƣớc 2
Sử dụng phân tích thống kê mơ tả, bảng số liệu chéo và kiểm định sự khác biệt giữa các trị số trung bình (t-test) Thiết lập các cơng thức tính tốn, các chỉ số sử dụng trong đề tài.
từ phần mềm Stata
- Chọn nhóm thống kê biến phù hợp mục tiêu nghiên cứu của đề tài.
- Xử lý các biến bị lỗi hoặc trống trong bộ dữ liệu VHLSS 2010. Hồn thiện bộ số liệu trích n = 10.070 sử dụng trong nghiên cứu.
các biến đƣợc kiểm định bằng ma trận hiệp phƣơng sai giữa các biến độc lập.(xem chi tiết ở phụ lục1 ma trận hiệp phƣơng sai giữa các biến độc lập)
1.6.5. Trình tự thực hiện
Quy trình phân tích của đề tài đƣợc thực hiện theo 3 bƣớc đƣợc thể hiện trong hình 2.3 nhƣ sau:
Sơ đồ 1.2 Quy trình phân tích của đề tài
1.7 Một số kết quả chính của các nghiên cứu đã thực hiện
Các nghiên cứu gần đây cho thấy việc sử dụng các dữ liệu khảo sát mức sống dân cƣ phù hợp với mơ hình Mincer và phƣơng pháp phân tách tiền lƣơng đều cho khả năng giải thích cao. Đồng thời sử dụng mơ hình hàm hồi quy Mincer mở rộng khơng có sự khác biệt lớn với mơ hình Mincer ban đầu.
Bảng 1.4 Tổng hợp kết quả một số nghiên cứu chính
Tác giả Phƣơng pháp
nghiên cứu
Kết quả
Amy Y.C.Liu, 2004 Trong nghiên cứu về khoảng cách thu nhập theo giới ở Việt Nam giai đoạn 1993 -1998, Liu đã sử dụng mơ hình của Juhn (1991) phát triển từ mơ hình của Oaxaca và sử dụng số liệu VLSS năm 1992 - 1993 và 1997 - 1998 để xem xét sự ảnh hƣởng của các yếu tố nhƣ: kinh nghiệm, nhóm ngành nghề, di cƣ, tình trạng hơn nhân, yếu tố khu vực... đến biến độc lập là log của t lệ thu nhập.
Nghiên cứu này phát hiện rằng, khoảng cách tiền lƣơng mặc dù thu hẹp dần nhƣng phân biệt đối xử vẫn là nguyên nhân chính làm gia tăng khoảng cách tiền lƣơng giữa nam và nữ. Yolanda Pena-Boquete và cộng sự (2007) Sử dụng phƣơng pháp Oaxaca để tính tốn và đƣa ra kết quả về bất bình đẳng giới trong thu nhập của Ý và Tây Ban Nha năm 2007
Nghiên cứu cho thấy,thu nhập của lao động nữ ở Ý bằng 93,9% thu nhập của nam, phần trăm khoảng cách lƣơng do khác biệt các đặc tính năng suất của ngƣời lao động là -57,90% và do sự phân biệt đối xử là 157,9%.
Ngan Dinh, 2002 Nghiên cứu về lao động nhập cƣ trong các doanh nghiệp ở khu vực đô thị Trung Quốc, tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tách Oaxaca để tính tốn mức độ phân biệt đối xử .
Nghiên cứu chỉ ra, thu nhập của lao động nữ Trung Quốc ở khu vực thành thị bằng 94,2% thu nhập của nam giới, phần trăm khoảng cách thu nhập do khác biệt về đặc tính năng suất là -25,55% và do khác biệt đối xử là 125,55%. Ths. Nguyễn Thị Nguyệt và cộng sự, 2004 Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp tiếp cận của Juhn, Murphy và Pierce, 1991 kết hợp chuỗi số liệu VHLSS 2002 -2004 để tìm ra xu hƣớng của bất bình đẳng trong thu nhập; Các yếu tố ảnh hƣởng đến mức độ bất bình đẳng trong thu nhập; đồng thời phân tách các chỉ tiêu theo trình độ văn hóa, trình độ chun mơn, vùng, ngành kinh tế để đƣa ra đƣợc gợi ý giải pháp phù hợp.
Nghiên cứu chỉ ra các yếu tố góp phần làm giảm khoảng cách chênh lệch trong thu nhập giữa lao động nam và lao động nữ nhƣ: nhóm tuổi, chi tiêu, chuyên môn, kinh nghiệm và vùng. Trong đó yếu tố đóng góp đáng kể nhất vào giảm khoảng cách lƣơng giữa hai năm là trình độ chun mơn giữa nam và nữ.
Nguyễn Huy Tồn, 2010 Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp phân tích sự chênh lệch trong thu nhập giữa lao động nam và lao
Nghiên cứu cho thấy yếu tố tuổi và kinh nghiệm có ảnh hƣởng tích cực đến mức lƣơng của cả hai giới.
động nữ của Oaxaca bằng cách sử dụng kết quả hồi quy hàm thu nhập Mincer. Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu VHLSS 2004 -2006 để tìm ra mức độ bất bình đẳng trong thu nhập.
Khoảng cách tiền lƣơng lớn nhất ở khu vực làm việc cho hộ tƣ nhân và cơng ty có vốn đầu tƣ nƣớc ngồi, ở đó nam giới đƣợc trả mức lƣơng rất cao.
Đinh Thị Vân,
Nguyễn Thành Tuân, Nguyễn Vân Trang,
2010
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp phân rã Blinder - Oaxaca đánh giá chênh lệch thu nhập giữa nam và nữ.
Dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu là bộ số liệu điều tra mức sống dân cƣ qua các năm 2006, 2008, 2010. Qua đó dự đốn xu hƣớng và đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hƣởng đến bất bình đẳng giới trong thu nhập.
Nghiên cứu cho thấy nếu chỉ xét trên khía cạnh khác biệt về nguồn lực, nữ giới có ƣu thế hơn nam giới về tiền công. Khi nam giới và nữ giới có những đặc điểm tƣơng đồng về nguồn lực, khi khơng có định kiến xã hội, nữ giới có cơ hội đƣợc trả lƣơng cao hơn nam giới. Tuy nhiên, do vẫn còn tồn tại định kiến xã hội nên khi xét đến tác động của tất cả các yếu tố đến khoảng cách tiền lƣơng, ngƣời phụ nữ vẫn bị chịu thiệt thòi trên thị trƣờng lao động.
TĨM LƢ C Ý CHÍNH CHƢƠNG 1
Hồi quy hàm thu nhập Mincer và phƣơng pháp phân tách tiền lƣơng Oaxaca làm nền tảng lý thuyết cho khung phân tích của đề tài. Các nghiên cứu trƣớc đều sử dụng hai cơng cụ này, hoặc có thể mở rộng ra từ mơ hình gốc tuy nhiên kết quả đều cho thấy mơ hình lý thuyết phù hợp và đây là cơng cụ đƣợc sử dụng phổ biến nhất hiện