lnGDP¿ Hệ số hồi quy Sai số chuẩn z p-value
LIFE¿ 0.2499937 0.011012 22.7 0.000
LABOUR¿ 2.20×10−8 5.18×10−8 4.25 0.000
ENROLLRATE¿ 0.0203041 0.0035086 5.79 0.000
FDI¿ 0.0000224 6.36×10−6 3.51 0.000
const −9.430455 0.9257636 -10.19 0.000
R-squared (overall) 0.6646 Số quan sát 180
Số quan sát từng nhóm 20
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu qua STATA
Mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên thể hiện 180 quan sát thơng qua 9 nhóm, mỗi nhóm 20 quan sát.
Các biến giải thích đều có mức ý nghĩa nhỏ (p-value < 0.01), tức đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc lnGDP¿ tại mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Hệ số R-squared overall = 0.6646, nghĩa là các biến LIFE¿, LABOUR¿, ENROLLRATE¿, FDI¿ giải thích được 66.46% biến động của biến phụ thuộc lnGDP¿ theo
phương trình hồi quy sau:
lnGDP¿=−9.430455+0.2499937× LIFE¿+2.20×10−8× LABOUR¿+0.0203041× ENROLLRATE¿+0.0000224× FDI¿+u¿
Hệ số của biến LIFE¿ xấp xỉ 0.2500 được giải thích là nếu Tuổi thọ trung bình tăng
1 đơn vị thì trung bình, GDP tăng 0.2500% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Hệ số của biến LABOUR¿ xấp xỉ 2.20×10−8 được giải thích là nếu Lực lượng lao
động tăng 1 đơn vị thì trung bình, GDP tăng 2.20×10−8% trong điều kiện các yếu tố khác
khơng đổi.
Hệ số của biến ENROLLRATE¿ xấp xỉ 0.02 được giải thích là nếu Tỷ lệ đăng kí
nhập học tiểu học tăng 1 đơn vị thì trung bình, GDP tăng 0.02 % trong điều kiện các yếu
tố khác không đổi.
Hệ số của biến FDI¿ xấp xỉ 0.224×10−4 được giải thích là nếu Đầu tư trực tiếp từ
nước ngoài 1 đơn vị thì trung bình, GDP tăng 0.224×10−4% trong điều kiện các yếu tố
khác không đổi.
Như vậy, đúng như kỳ vọng, hệ số hồi quy β1≈0.25>0, LIFE có tác động cùng
chiều với lnGDP, tức khi Tuổi thọ trung bình của người dân được nâng cao thì độ tuổi tham gia các hoạt động sản xuất cũng được tăng lên, qua đó cải thiện sản lượng cho nền kinh tế. β2≈2.20×10−8>0 chứng tỏ LABOUR có tác động tích cực đến lnGDP, tức khi
Lực lượng lao động tăng thì gia tăng đầu vào sản lượng, từ đó nâng cao khả năng sản
xuất của khu vực công nghiệp, cải thiện sản lượng cho nền kinh tế. β3≈0.02>0 có thể giải thích rằng, khi trẻ em được đầu tư cho học tập từ sớm, chất lượng chuyên môn và kiến thức của lực lượng lao động cũng được cải thiện trong dài hạn, từ đó nâng cao năng suất lao động, thúc đẩy quá trình sản xuất trong nước, từ đó góp phần gia tăng tăng trưởng kinh tế. Cuối cùng, đúng theo kỳ vọng, β4≈0.224×10−4>0, FDI có tác động cùng chiều
với lnGDP, tức khi Đầu tư trực tiếp từ nước ngồi tăng lên, xuất khẩu được đẩy mạnh, đóng góp vào thặng dư cán cân thương mại trong nước, từ đó thúc đẩy tăng trưởng GDP.
3.5. Kiểm định
3.5.1. Kiểm định lựa chọn mơ hình
Với dữ liệu bảng mà nhóm thu được, nhóm tác giả đề xuất 3 mơ hình Pooled OLS, REM và FEM như trên. Để kiểm định lựa chọn mơ hình, nhóm tác giả lần lượt thực hiện các kiểm định Hausman và kiểm định phân tử Lagrange Breusch – Pagan.
3.5.1.1. Kiểm định Hausman
Nhóm tác giả sử dụng cặp giả thuyết sau để kiểm định Hausman:
H0: Khơng có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên H1: Có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên
Với các dữ liệu trên, nhóm thu được kết quả sau: chi2(3) = 7.17 Prob > chi2 = 0.0668
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu qua STATA
Từ kết quả trên: p-value > 0.05. Do đó, chấp nhận giả thuyết H0: Khơng có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên. Từ đó, bác bỏ mơ hình ảnh hưởng cố định FEM.
3.5.1.2. Kiểm định phân tử Lagrange Breusch – Pagan
Nhóm tác giả sử dụng cặp giả thuyết sau để kiểm định phân tử Lagrange Breusch – Pagan:
H0: Phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm là không đổi H1: Phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm thay đổi
Với các dữ liệu trên, nhóm thu được kết quả sau: chibar2(01) = 901.57 Prob > chibar2 = 0.0000
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu qua STATA
Từ kết quả trên: p-value < 0.05. Do đó, bác bỏ giả thuyết H0: Phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm là không đổi, cho thấy sai số trong ước lượng có bao gồm cả sai lệch giữa các nhóm. Từ đó, bác bỏ mơ hình Pooled OLS, chấp nhận mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM.
Vậy nhóm lựa chọn mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM, tức kết quả hồi quy theo phương pháp REM là phù hợp để thể hiện ảnh hưởng của các biến giải thích lên biến Tăng trưởng kinh tế.
3.5.2. Kiểm định tự tương quan
Nhóm tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm định tự tương quan của mơ hình.
Nhóm tác giả sử dụng cặp giả thuyết sau để kiểm định:
H0: Khơng có tự tương quan trong mơ hình H1: Có tự tương quan trong mơ hình
Với các dữ liệu trên, nhóm thu được kết quả sau: F(1, 7) = 97.535 Prob > F = 0.0000
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu qua STATA
Từ kết quả trên, p-value < 0.05. Do đó, bác bỏ giả thuyết H0: Khơng có tự tương quan trong mơ hình, nghĩa là có hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
3.5.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Nhóm tác giả sử dụng kiểm định nhân tử Lagrange Breusch – Pagan để kiểm định phương sai sai số thay đổi của mơ hình.
Nhóm tác giả sử dụng cặp giả thuyết sau để kiểm định phân tử Lagrange Breusch – Pagan:
H0: Phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm là không đổi H1: Phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm thay đổi
Với các dữ liệu trên, nhóm thu được kết quả sau: chibar2(01) = 901.57 Prob > chibar2 = 0.0000
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu qua STATA
Từ kết quả trên: p-value < 0.05. Do đó, bác bỏ giả thuyết H0: Phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm là không đổi, cho thấy sai số trong ước lượng có bao gồm cả sai lệch giữa các nhóm, nghĩa là phương sai sai số thay đổi qua các thực thể.
3.5.4. Kiểm định đa cộng tuyến
Nhóm tác giả sử dụng kiểm định Collin để kiểm định đa cộng tuyến của mô hình. Nhóm tác giả sử dụng cặp giả thuyết sau để kiểm định Collin:
H0: Có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình
H1: Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình
Biến VIF Độ chấp nhận R-squared lnGDPit 4.47 0.2236 0.7764 LIFEit 2.00 0.5001 0.4999 LABOURit 2.98 0.3355 0.6645 ENROLLRATEit 1.25 0.7983 0.2017 FDIit 2.34 0.4273 0.5727 Mean VIF 2.61
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu qua STATA
Từ kết quả trên, mean VIF < 10 và khơng có VIF của biến nào lớn hơn 10, có thể khẳng định mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
3.6. Khắc phục mơ hình
Nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình REM, nhóm tác giả đề xuất mơ hình hồi quy chuẩn mạnh Robust. Kết quả được thể hiện như sau:
Bảng 8: Kết quả hồi quy chuẩn mạnh Robust cho mô hình REM
lnGDPit Hệ số hồi
quy Sai số chuẩn z p-value
LIFEit 0.2499937 0.0247568 10.10 0.000
LABOURit 2.20×10-8 1.10×10-8 2.00 0.045
ENROLLRATEit 0.0203041 0.0068833 2.95 0.003
FDIit 0.0000224 8.75×10-6 2.56 0.011
const -9.430455 1.732514 -5.44 0.000
R-squared (overall) 0.6646 Số quan sát 180
Số nhóm 9
Số quan sát từng nhóm 20
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp từ dữ liệu qua STATA
Mơ hình hồi quy chuẩn mạnh Robust cho ảnh hưởng ngẫu nhiên thể hiện 180 quan sát thơng qua 9 nhóm, mỗi nhóm 20 quan sát.
Các biến giải thích đều có mức ý nghĩa nhỏ (p-value < 0.05), tức đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc lnGDPit tại mức ý nghĩa 5% và 10%.
Các hệ số hồi quy được giữ nguyên giá trị so với mơ hình REM gốc. Tuy nhiên, sai số chuẩn của các hệ số hồi quy được điều chỉnh để không phụ thuộc vào yếu tố ngẫu nhiên nhằm khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
CHƯƠNG 4. KIẾN NGHỊ VÀ GIẢI PHÁP
Với thực trạng nguồn vốn nhân lực ở các quốc gia ASEAN, nhóm chúng em xin phép được đề xuất một số giải pháp để giúp các nước trong khu vực thốt khỏi bẫy thu nhập trung bình, cụ thể:
Thứ nhất, tăng cường hợp tác các bên liên quan để phát triển khả năng có việc làm
trong tương lai.
Chính phủ và các cơng ty, doanh nghiệp nên hợp tác để nghiên cứu và đưa vào
giảng dạy những chương trình giáo dục, đào tạo phù hợp với định hướng phát triển kinh tế của mỗi nước.
Các công ty cần làm việc hiệu quả hơn với các bên liên quan đến giáo dục trong
giáo dục đại học và giáo dục hướng nghiệp để nâng cao cơ hội việc làm của sinh viên.
Thứ hai, xây dựng hệ sinh thái phát triển con người:
Các công ty nên xây dựng hệ sinh thái chiến lược với chính phủ, giáo dục đại học
và các bậc cao hơn, các công ty dịch vụ chuyên nghiệp để phát triển lực lượng lao động ASEAN đẳng cấp thế giới
Các công ty nên mở rộng chiến lược phát triển con người của mình trên tồn bộ
khu vực và tích hợp các nhóm xun biên giới ở các quốc gia ASEAN khác nhau để phát triển tài năng cho khu vực.
Thứ ba, đẩy nhanh phát triển quản lý trên toàn ASEAN:
Doanh nghiệp nên xây dựng phương pháp quản trị ASEAN và quản trị tốt trong
việc điều hành các bên liên quan trên tồn khu vực.
Các cơng ty nên hợp tác với các trường đại học và các công ty dịch vụ chuyên
nghiệp để đào tạo và phát triển trong quản lý ASEAN, bao gồm cả trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Thứ tư, đảm bảo quá trình phát triển đối với mọi người lao động.
Các công ty nên hỗ trợ quá trình phát triển thể chất, tinh thần và chun mơn một
cách có hệ thống cho tất cả nhân viên trong lực lượng lao động của nền kinh tế và liên tục nâng cao kỹ năng của họ cũng như khả năng ứng dụng công nghệ vào trong sản xuất.
Các công ty nên phát triển các dự án, phân công và luân chuyển lãnh đạo khắp các
Đối với Việt Nam để thực sự nắm bắt được cơ hội phát triển kinh tế, từ đó giúp đất nước có được sự tăng trưởng nhanh, bền vững, nâng cao đời sống của người dân, cần phải tháo gỡ những rào cản, trong đó rất quan trọng là chuẩn bị nguồn nhân lực đáp ứng cho sự phát triển của nền kinh tế số thời gian tới. Muốn vậy, cần thực hiện đồng bộ những giải pháp sau:
Thứ nhất, Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định số 176/QĐ-TTg, ngày 5/2/2021,
ban hành Chương trình hỗ trợ phát triển thị trường lao động đến năm 2030. Theo đó, đặt mục tiêu chỉ số lao động có kiến thức chuyên môn trong chỉ số đổi mới sáng tạo tồn cầu (GII) thuộc nhóm 60 nước đứng đầu vào năm 2025 và 55 nước đứng đầu vào năm 2030; tỷ lệ lao động có các kỹ năng cơng nghệ thơng tin đạt 90% vào năm 2030. Để thực hiện được điều này và cũng là nâng cao chất lượng nguồn nhân lực Việt Nam, cần xây dựng quy hoạch, kế hoạch phát triển giáo dục - đào tạo, xác định đúng đắn chiến lược phát triển nguồn nhân lực. Đặc biệt, để chuẩn bị cho chuyển đổi số, cần chủ động trong việc đào tạo nguồn nhân lực các ngành, lĩnh vực ưu tiên đã được xác định tại “Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”. Nâng cao chất lượng dự báo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn về nhu cầu nhân lực làm cơ sở để điều tiết và đào tạo, bồi dưỡng.
Làm tốt công tác dự báo nhu cầu lao động, xây dựng và cập nhật dữ liệu mở về lao động có kỹ năng nghề theo từng lĩnh vực, ngành nghề, trình độ đào tạo, nhất là những ngành nghề, kỹ năng mới và cập nhật dữ liệu theo định kỳ; tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin trong việc kết nối cung - cầu lao động để nâng cao hiệu quả đào tạo và sử dụng lao động.
Đẩy mạnh hơn nữa công tác tuyên truyền, phổ biến nhằm nâng cao nhận thức của các cơ quan, doanh nghiệp và người dân về vị trí chiến lược và vai trị của cơng tác đào tạo phát triển nguồn nhân lực và thị trường lao động, nâng cao năng suất lao động, chất lượng, hiệu quả sản xuất.
Thứ hai, các cơ sở giáo dục cần thường xun rà sốt lại chương trình đào tạo ở
các trường; tăng cường thời gian học thực hành, giảm thời gian học lý thuyết; gắn quá trình đào tạo với hoạt động thực tập, tham quan, bắt tay vào công việc ở từng chuyên ngành đào tạo; đẩy mạnh các hoạt động hợp tác, liên doanh, liên kết giữa các trường, các chuyên ngành đào tạo với nhau, nhất là với các doanh nghiệp, nhà sản xuất, đầu tư, công ty; các cơ sở giáo dục cần phát triển hơn nữa vào các ngành nghề chất lượng cao: như lĩnh vực kỹ thuật số, công nghệ thông tin, năng lượng, vật liệu mới, công nghệ sinh học,... để giúp người lao động có thể làm chủ khi cuộc cách mạng số hóa bùng nổ như hiện nay.
Đặc biệt, cần tập trung đẩy mạng công tác đào tạo nghề. Thực tế, Việt Nam đang có tình trạng mất cân đối lớn khi thiếu trầm trọng lao động có chun mơn kỹ thuật. Nguyên nhân chính ở đây là do nhận thức xã hội, thích làm thầy hơn làm thợ. Vì vậy, cần đẩy mạnh cơng tác tun truyền, làm thay đổi căn bản nhận thức của xã hội về giáo dục nghề nghiệp. Ngay từ trường phổ thơng, cần có sự hướng nghiệp tốt nhằm nâng cao nhận thức về nhân lực có kỹ năng nghề để tạo sự đồng thuận của toàn xã hội và đồng hành của doanh nghiệp. Các cơ sở đào tạo nghề cũng chủ động thay đổi phương pháp đào tạo truyền thống từ “dạy chay, học chay” đến đẩy mạnh hoạt động thực hành, ứng dụng công nghệ thông tin, công nghệ số vào hoạt động giảng dạy, tạo sự hứng thú cho người học và tạo cơ hội để người học tiếp cận với những tiến bộ khoa học kỹ thuật, công nghệ hiện đại. Các nhà trường cũng cần tích cực chuyển đổi mơ hình đào tạo theo hướng chủ động nắm bắt, đón đầu xu thế và yêu cầu của thị trường lao động; liên kết đào tạo với các cơ sở đào tạo, doanh nghiệp có uy tín trong và ngồi nước; đồng thời nâng cao năng lực và chất lượng của đội ngũ giáo viên, cán bộ quản lý thông qua hoạt động đào tạo, tự đào tạo và bồi dưỡng kiến thức chuyên môn.
Các cơ sở đào tạo đại học và đào tạo nghề nghiệp cần đẩy mạnh hợp tác liên doanh, liên kết với cá cơ sở đào tạo trong khu vực và quốc tế để vừa thu hút được các nguồn lực nước ngồi (vốn, cơng nghệ, phương pháp giảng dạy, …) để phát triển nguồn nhân lực trong nước, vừa từng bước tham gia vào sự phân công lao động quốc tế trong đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, tiết kiệm chi phí đào tạo.
Về phía các doanh nghiệp, do sự phát triển nhanh chóng của cơng nghệ, sẽ có những ngành nghề phải cập nhật lại kiến thức trong một thời gian ngắn, trong khi người lao động khơng thể quay trở lại trường để học, vì vậy địi hỏi các doanh nghiệp cũng phải tự tổ chức các hoạt động giảng dạy, cập nhật kiến thức ngay tại đơn vị. Sự tham gia của doanh nghiệp với vai trò của người sử dụng lao động trong đào tạo khơng chỉ góp phần giảm bớt gánh nặng cho Nhà nước về đầu tư cơ sở vật chất, mà còn giúp định hướng, đào