STT Các biến Cách tính
Dấu kỳ vọng
Các tài liệu thưc nghiệm liên quan 1 Tỷ lệ nhập học cấp tiểu học Tỷ lệ giữa số học sinh nhập học cấp tiểu học so với tổng số trẻ em trong độ tuổi học cấp tiểu học + Iqbal và Zahid (1998); Camelia Burja Vasile Burja
(2012); Sharmistha Self, Richard Grabowski (2003) … 2 Tỷ lệ nhập học cấp THCS Tỷ lệ giữa số học sinh nhập học cấp THCS so với tổng số trẻ em trong độ tuổi học cấp THCS +
Abbas và Foreman – Peck (2008); Sharmistha Self, Richard Grabowski (2003)… 3 Tỷ lệ nhập học cấp THPT Tỷ lệ giữa số học sinh nhậphọc cấp THPT so với tổng số trẻ em trong độ tuổi +
Abbas và Foreman – Peck (2008); Camelia Burja
học cấp THPT Sharmistha Self, Richard Grabowski (2003) 4 Tỷ lệ biết chữ Tỷ lệ những người từ 15 tuổi trở lên biết đọc biết viết
trong tổng số người từ 15 tuổi trở lên
+ Vaman S Desai (2012);
5 Đầu tư công
cho giáo dục
Log tổng vốn đầu tư XDCB cho phân bổ hàng năm cho
ngành giáo dục
+
Abdul Jalil, Muhammad Idress (2003);Persan (2001);
Mehmet Mercan và Sevgi Sezer (2013)…
6
Chi tiêu công cho giáo dục
Log tổng vốn chi thường xuyên – nguồn vốn sự nghiệp phân bổ hàng năm
cho ngành giáo dục
+
Abdul Jalil, Muhammad Idress (2003); Persan (2001);Mehmet Mercan và
Sevgi Sezer (2013)…
“+”: tác động thuận chiều, “-” tác động nghịch chiều”
Nguồn: tổng hợp của tác giả từ kết quả của những nghiên cứu thực nghiệm
Việc lựa chọn các biến phụ thuộc và biến độc lập chủ yếu được tham khảo từ các kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm trước đây và phụ thuộc vào tính sẵn có của dữ liệu.
Nghiên cứu đưa ra giả thuyết tỷ lệ nhập học cấp tiểu học (PRIMARY_SCHOOL), tỷ lệ nhập học cấp THCS (SECOND_SCHOOL) và tỷ lệ nhập học cấp THPT (HIGHSCHOOL) sẽ có mối quan hệ tích cực đến GDP thực. Tỷ lệ nhập học ở các cấp cao đồng nghĩa số lượng trẻ em được đi học nhiều, việc học tập ở các cấp học này tạo nền tảng kiến thức cho học sinh trong việc học tiếp ở những bậc học cao hơn, từ đó nâng cao chất lượng nguồn nhân lực cho xã hội. Các nghiên cứu thực nghiệm đã tìm thấy bằng chứng khác nhau về tác động của tỷ lệ nhập học ở các bậc học đến tăng trưởng kinh tế. Webber (2002) đánh giá tác động tích cực của giáo dục đến tăng trưởng kinh tế của Đức bằng việc ước lượng
ảnh hưởng của ba cấp độ giáo dục: tiểu học, trung học và đại học. Chi (2008) so sánh vai trò của giáo dục tiểu học và giáo dục cao đẳng trong phát triển kinh tế. Zhang and Zhuang (2011) kết luận rằng giáo dục tiểu học thì đóng góp nhiều đến tăng trưởng kinh tế của các tỉnh chưa phát triển mạnh ở Trung Quốc. Sharmistha Self, Richard Grabowski (2003) đã sử dụng biến tỷ lệ nhập học tiểu học và trung học trong 2 nghiên cứu tại Ấn Độ và Nhật Bản, cả hai biến này đều có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Các tác giả Camelia Burja, Vasile Burja (2012), Ramazan Sari và Ugur Soytas (2011) cũng có cùng quan điểm trên trong nghiên cứu của mình.
Cũng có những nghiên cứu cho kết quả trái ngược, ví dụ như Benhabib và Spiegel (1994) cũng sử dụng biến tiểu học và trung học, ông cho rằng giáo dục khơng đóng góp vào tăng trưởng trong ngắn hạn, hay Lawal, Abiodun và Wahab, T.Iyiola (2011) cũng cho kết quả nghịch biến và ông cho rằng số lượng nhập học ở các cấp là thấp và không đầy đủ. Abdul Jabbar Abdulah (2013), Barro và Lee (2010), và Prichett, (2001) cũng cho kết quả trái ngược tương tự.
Tác động của đầu tư công và chi tiêu thường xuyên cho giáo dục cũng được các nhà nghiên cứu rất quan tâm trong xem xét mối quan hệ giữa giáo dục đến tăng trưởng kinh tế. Để nâng cao nguồn nhân lực các quốc gia phải đầu tư nhiều hơn vào giáo dục, theo Dahlin (2005), đầu tư vào giáo dục rất hữu ích cho xã hội, cả kinh tế vi mô lẫn vĩ mô, ảnh hưởng cả trực tiếp lẫn gián tiếp. Đầu tư vốn để phát triển giáo dục dẫn đến sự hình thành nguồn vốn nhân lực, tạo sự khác biệt về nguồn vốn xã hội và nguồn vốn vật chất- những yếu tố quan trọng đóng góp sâu sắc đến tăng trưởng kinh tế Dickens et al, (2006), Loening (2004), Gylfason and Zoega (2003), Barro (2001). Giữa các nghiên cứu về mối quan hệ nhân quả giữa giáo dục và tăng trưởng kinh tế ở Thổ Nhĩ Kỳ, Kar and Agir (2003), Taban and Kar (2006), Beskaya, Savas and Samilogi (2010) kết luận rằng giáo dục đóng góp quan trọng vào tăng trưởng kinh tế, và mối quan hệ này là từ đầu tư cho giáo dục. Afshar (2009) còn kết luận đầu tư cho giáo dục với tăng trưởng là quan hệ nhân quả và khơng có quan hệ ngược chiều. Camelia Burja Vasile Burja (2012) cũng nhìn nhận mối quan hệ tích cực giữa đầu tư cho giáo dục và tăng trưởng kinh tế trong nghiên cứu tại Romani. Mehmet
Mercan và Sevgi Sezer (2013)có cùng quan điểm rằng chi tiêu cho giáo dục có ảnh hưởng sâu sắc đến GDP thực ở Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 1970-2012.
Nghiên cứu cũng đưa ra giả thuyết tỷ lệ biết chữ (LITE_RATE) có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Serge Coulombe Jean-Francois Tremblay (2006) kết luận rằng chỉ số nguồn nhân lực dựa trên tỷ lệ biết chữ có tác động tích cực và sâu sắc đến tăng trưởng tức thời và lâu dài lên GDP thực thông qua năng suất lao động khi ông nghiên cứu tại 14 nước OECD giai đoạn 1960-1995. Vaman S Desai (2012) có nghiên cứu tại Ấn Độ nhận định tỷ lệ biết chữ là chỉ số chìa khóa của tăng trưởng kinh tế của một quốc gia, thúc đẩy duy trì nguồn nhân lực. Tỷ lệ biết chữ cũng cung cấp việc làm trong tương lai tốt hơn và cho một nền tảng kinh tế cao hơn. Tỷ lệ biết chữ tăng sẽ dẫn đến sự giảm dân số từ đó nguồn tài nguyên chia sẽ giữa con người trong quốc gia sẽ giảm. Tuy nhiên, ông M. Shafiqur Rahman (2013) lại kết luận: Biết chữ không liên quan đáng kể đến tăng trưởng. Kết quả này được ông nghiên cứu trong bài "Mối quan hệ giữa GDP, GDP bình quân đầu người, tỷ lệ biết chữ lệ và tỷ lệ thất nghiệp"
3.2.Dữ liệu nghiên cứu và mô tả các biến
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2000-2013 để phân tích mơ hình các yếu tố giáo dục tác động đến tăng trưởng kinh tế của các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long. Các số liệu được thu thập chủ yếu từ Niên giám thống kê Việt Nam, Niên giám thống kê các tỉnh ĐBSCL qua các năm, các báo cáo hàng năm của Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI) và Kế hoạch vốn phân bổ và Báo cáo kinh tế xã hội hàng năm của các tỉnh ĐBSCL. Sau khi xem xét dữ liệu của 13 tỉnh ĐBSCL chỉ có 12 tỉnh (trừ tỉnh Tỉnh Hậu Giang) thỏa mãn đầy đủ dữ liệu bảng cho giai đoạn 2000-2013 được sử dụng trong nghiên cứu này. Vì vậy, tác giả chỉ nghiên cứu trên 12 tỉnh của khu vực ĐBSCL.
Các biến trong mơ hình được lấy log để giải quyết mối quan hệ phi tuyến có thể có giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mơ hình tuyến tính, đồng thời làm giảm độ lệch của biến.
GDP thực là tổng sản phẩm trong nước theo giá so sánh năm 1994, số liệu được tổng hợp từ sách Số liệu kinh tế Đồng bằng Sông Cửu Long 2001 -2011 cùa Phòng Thương mại và Công Nghiệp Việt Nam (VCCI) – Chi nhánh Cần Thơ phát hành, và Báo cáo kinh tế xã hội năm 2012, 2013 của các tỉnh ĐBSCL.
Đối với các biến tỷ lệ nhập học ở các cấp (bằng tỷ số giữa số lượng nhập học ở từng cấp so với số lượng trẻ ở độ tuổi học cấp đó) do hiện nay thống kê của các tỉnh chưa có đầy đủ số liệu về số lượng trẻ ở các độ tuổi tương ứng với từng cấp theo từng năm nên tác giả tính ngược bằng cách tính tuổi của trẻ tương ứng với từng cấp học, sau đó tính ra năm mà trẻ được sinh ra. Dựa vào tỷ lệ sinh thô và dân số hàng năm của từng tỉnh, tác giả tính được số lượng trẻ được sinh ra từng năm.
Bảng 3.2. Mơ tả các biến và phân tích thống kê
Varriable Description Obs Mean Std.Dev Min Max
GDP GDP thực bình quân đầu người (USD) 168 10.155,8 8.103,22 2.452,2 90.703
LITE_RẢTE Tỷ lệ biết chữ 168 0,9131 0,0387 0,7850 0,9610
CE Chi tiêu thường xuyên cho giáo dục 168 730.992,5 665.201,1 36.455 3.704.531
INV Vốn đầu tư phát triển cho giáo dục 168 183.043,7 162.373,0 12.200 725.842
PRIMARY_SCHOOL Tỷ lệ nhập học cấp tiểu học 168 0,4268 0,1307 0,1129 0,7262
SECOND_SCHOOL Tỷ lệ nhập học cấp trung học cơ sở 168 0,7845 0,2469 0,1634 1,3195 Tỷ lệ nhập học cấp trung học phổ
HIGHSCHOOL thông 168
0,9987 0,2986 0,3084 2,0013
Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ dữ liệu nghiên cứu dựa trên phần mềm Stata
Bảng 3.2 mô tả dữ liệu thống kê của các biến sử dụng trong mơ hình, qua đó cho thấy GDP thực (GDP) của các tỉnh đồng ĐBSCL ở mức bình quân 10.155,8 tỷ đồng; tỷ lệ biết chữ (LITE_RATE) trung bình là 0.9131%; Tổng nguồn vốn đầu tư phát triển chi cho giáo dục (INV) ở mức bình quân là 183.043,7 triệu đồng; Tổng vốn chi thường xuyên cho giáo dục (CE) ở mức bình quân là 730.992,5 triệu đồng; Tỷ lệ nhập học cấp tiểu học (PRIMARY_SCHOOL) trung bình là 0.4268 %; Tỷ lệ
nhập học cấp trung học cơ sở (SECOND_SCHOOL) trung bình là 0.7845%; Tỷ lệ nhập học cấp trung học phổ thơng (HIGHSCHOOL) trung bình là 0.9987%.
Bảng 3.3. Ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu
ce inv lite_rate highschool Primary_school second_school
ce 1,0000 inv 0,8416 1,0000 lite_rate 0,3267 0,3107 1,0000 highschool -0,2483 -0,2471 -0,2610 1,0000 Primary_school -0,3393 -0,3633 0,0094 0,3544 1,0000 second_school -0,4506 -0,4788 -0,2017 0,7278 0,7930 1,0000
Nguồn: Kết quả dựa trên tính tốn từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
Bảng 3.3 mô tả ma trận tương quan giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu, qua đó có thể nhận thấy các cặp biến trong mơ hình đều có hệ số tương quan nhỏ hơn 0,8 ngoại trừ cặp biến CE và INV có hệ số tương quan là 0,8416. Trong bài nghiên cứu này, hệ số phóng đại VIF có giá trị trung bình bằng 3,96 <10. Như vậy có thể kết luận là mơ hình khơng bị đa cộng tuyến. Theo đó, các biến đưa vào mơ hình được xem là phù hợp trong việc xem xét tác động của các yếu tố giáo dục đến tăng trưởng kinh tế cả các tỉnh ĐBSCL.
3.3.Phương pháp nghiên cứu
Để đo lường tác động của giáo dục đến tăng trưởng kinh tế luận văn sử dụng phương pháp phân tích dữ liệu bảng (panel data) và được tiến hành theo trình tựsau: Đầu tiên, tác giả sử dụng hai phương pháp khác nhau là phương pháp Random effects (REM) và phương pháp Fixed effects (FEM) để ước lượng mơ hình (1).
Trong mơ hình tác động cố định (FEM), mỗi thực thể có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng tới các biến giải thích. Mơ hình này đưa ra giả thiết
rằng có sự tương quan giữa phần dư của mỗi thực thể (có chứa đặc điểm riêng biệt) với các biến giải thích. Mặt khác, FEM có thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt này (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Tuy nhiên, FEM cũng có những hạn chế là có quá nhiều biến được tạo ra trong mơ hình, do đó có khả năng làm giảm bậc tự do và làm tăng sự đa cộng tuyến của mơ hình, FEM khơng đo lường được các nhân tố thay đổi theo thời gian.
Đối với mơ hình tác động ngẫu nhiên REM, đặc điểm riêng giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích, REM xem các phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) là một biến giải thích mới.
Do FEM hay REM đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, nên tiếp sau đó tác giả sẽ sử dụng phương pháp kiểm định Hausman: phương pháp này cho phép ta lựa chọn giữa mơ hình ước lượng FEM và REM. Giả thuyết H0 làm nền tảng cho kiểm định Hausman là tác động cá biệt của mỗi đơn vị chéo khơng gian khơng có tương quan với các biến hồi quy khác trong mơ hình. Nếu có tương quan (giả thuyết H0 bị từ chối), mơ hình hồi quy theo REM sẽ cho kết quả bị thiên lệch, vì vậy mơ hình theo FEM được ưa thích hơn và ngược lại.
Để tăng độ tin cậy của ước lượng, tiếp sau đó tác giả thực hiện thêm các kiểm định như sau: kiểm định nhân tử Lagrange: được dùng để kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi của sai số trong mơ hình với giả thuyết H0 – mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan. Sau khi thực hiện kiểm định, nếu giá trị p-value < 0,05 thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức là trong mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi. Ngược lại, mơ hình có xuất hiện hiện tượng tự tương quan; Kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier: được dùng để kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình với giả thuyết H0 – mơ hình khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả sau khi kiểm định, nếu giá trị p-value < 0,05 thì
giả thuyết H0 bị bác bỏ, tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mơ hình. Ngược lại sẽ khơng có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bên cạnh đó, phương pháp kiểm định tính vững (Robust) được sử dụng để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi.
3.4.Kết quả kiểm định mối quan hệ
3.4.1.Kết quả kiểm định bằng phương pháp random effect (REM)
Bảng 3.4 trình bày kết quả ước lượng của mơ hình tác động ngẫu nhiên, xem xét tác động của các biến đến tăng trưởng kinh tế. Dựa vào kết quả nghiên cứu ta thấy có mối tương quan thuận giữa CE, INV, SECOND_SCHOOL và GDP ở mức ý nghĩa 1%, giá trị P-value của CE, INV là 0,000 và của SECOND_SCHOOL là 0,006. Biến HIGHSCHOOL có mối tương quan nghịch với GDP ở mức ý nghĩa 1%, P-value = 0.002. Riêng đối với biến LITE_RATE và PRIMARY_SCHOOL khơng có ý nghĩa thống kê. Như vậy, biến HIGHSCHOOL có dấu khơng phù hợp với giả định ban đầu của mơ hình. Các biến CE, INV, SECOND_SCHOOL có dấu giống với giả định ban đầu của mơ hình.
Bảng 3.4. Kết quả ước lượng của mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM)
Random-effects GLS regression Number of obs = 168 Group variable: i Number of groups = 12 R-sq: within = 0,7933 Obs per group: min = 14
between = 0,8264 avg = 14,0 overall = 0,7687 max = 14 Wald chi2(6) = 590,52
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0,0000
gdp Coef,Std, Err,z P>|z| [95% Conf, Interval]
Ce 0, 3440852 0,0462018 7,45 0,000 0,2535314 0,4346391 Inv 0,1936398 0,0367177 5,27 0,000 0,1216745 0,2656051 lite_rate 0,2466524 0,4238843 0,58 0,561 -0,5841456 1,07745 highschool -0,1637481 0,0535085 -3,06 0,002 -0,2686229 -0,0588733 second_school 0,274041 0,100431 2,73 0,006 0,0771999 0,4708821 Primary_school -0,191243 0,1399462 -1,37 0,172 -0,4655324 0,0830464 _cons 0,7948882 0,3511991 2,26 0,024 0,1065506 1,483226 sigma_u 0,05005687 sigma_e 0,10379448
rho 0,18869594 (fraction of variance due to u_i)
Nguồn: Kết quả dựa trên tính tốn từ dữ liệu nghiên cứu với phần mềm Stata
3.4.2.Kết quả kiểm định bằng phương pháp fixed effect (FEM)
Bảng 3.5 trình bày kết quả ước lượng của mơ hình tác động ngẫu nhiên, xem xét tác động của các biến đến tăng trưởng kinh tế. Dựa vào kết quả nghiên cứu ta thấy có mối tương quan thuận giữa CE, INV và GDP ở mức ý nghĩa 1%, biến SECOND_SCHOOL ở mức ý nghĩa 5% giá trị P-value của CE, INV là 0,000 và của SECOND_SCHOOL là 0,021. Biến HIGHSCHOOL có mối tương quan nghịch với GDP ở mức ý nghĩa 5%, P-value = 0.016. Riêng đối với biến LITE_RATE và PRIMARY_SCHOOL khơng có ý nghĩa thống kê. Như vậy biến HIGHSCHOOL
có dấu khơng phù hợp với giả định ban đầu của mơ hình. Các biến CE, INV, SECOND_SCHOOL có dấu giống với giả định ban đầu của mơ hình.
Bảng 3.5. Kết quả ước lượng của mơ hình tác động cố định (FEM)
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 168 Group variable: i Number of groups = 12 R-sq: within = 0,7954 Obs per group: min = 14 between = 0,6172 avg = 14,0 overall = 0,7453 max = 14 F(6,150) = 97,20