Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Giáo dục và phân phối thu nhập: Nghiên cứu trường hợp các quốc gia có thu nhập trung bình thấp giai đoạn 1990-2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

ĐẶNG HOÀNG MINH QUÂN

GIÁO DỤC VÀ PHÂN PHỐI THU NHẬP:

NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP CÁC QUỐC GIA

CÓ THU NHẬP TRUNG BÌNH THẤP

GIAI ĐOẠN 1990-2015

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Tp. Hồ Chí Minh - 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

ĐẶNG HOÀNG MINH QUÂN

GIÁO DỤC VÀ PHÂN PHỐI THU NHẬP:

NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP CÁC QUỐC GIA

CÓ THU NHẬP TRUNG BÌNH THẤP

GIAI ĐOẠN 1990-2015

Chuyên ngành: KINH TẾ PHÁT TRIỂN

Mã số: 60310105

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. NGUYỄN QUỲNH HOA

Tp. Hồ Chí Minh - 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng, luận văn “Giáo dục và phân phối thu nhập: Nghiên

cứu trường hợp các quốc gia có thu nhập trung bình thấp giai đoạn 1990-2015” là

bài nghiên cứu của chính tôi.

Ngoại trừ những tài liệu tham khảo được trích dẫn trong luận văn, toàn phần

hay những phần nhỏ của luận văn này chưa từng được công bố hoặc được sử dụng

để nhận bằng cấp ở những nơi khác.

Không có nghiên cứu, luận văn, tài liệu nào của người khác được sử dụng

trong luận văn này mà không được trích dẫn theo đúng quy định.

Tp.HCM, tháng 11 năm 2016

ĐẶNG HOÀNG MINH QUÂN

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

TÓM TẮT

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU .......................................................... 1

1.1. Đặt vấn đề ............................................................................................................. 1

1.2. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................. 3

1.3. Câu hỏi nghiên cứu ............................................................................................... 3

1.4. Phạm vi nghiên cứu .............................................................................................. 3

1.5. Phương pháp nghiên cứu ...................................................................................... 4

1.6. Ý nghĩa nghiên cứu ............................................................................................... 4

1.7. Cấu trúc luận văn .................................................................................................. 4

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ........................................................................ 6

2.1. Các khái niệm liên quan ....................................................................................... 6

2.2. Mối quan hệ giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập ....................................... 13

2.3. Lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan ............................................. 16

2.4. Khung phân tích .................................................................................................. 24

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 28

3.1. Quy trình nghiên cứu .......................................................................................... 28

3.2. Mô hình nghiên cứu ............................................................................................ 29

3.3. Mô tả biến số ...................................................................................................... 30

3.4. Phương pháp nghiên cứu .................................................................................... 34

3.5. Dữ liệu ................................................................................................................ 38

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............................................................. 41

4.1. Tổng quan về tình hình các quốc gia thu nhập trung bình thấp ......................... 41

4.2. Thống kê mô tả ................................................................................................... 42

4.3. Mối quan hệ giữa các biến trong mô hình .......................................................... 47

4.4. Kết quả ước lượng tác động giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập .................... 54

4.5. Phân tích kết quả nghiên cứu .............................................................................. 60

4.6. Kiểm tra tính vững của kết quả .......................................................................... 64

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................ 67

5.1. Kết luận ............................................................................................................... 67

5.2. Khuyến nghị từ kết quả nghiên cứu .................................................................... 67

5.3. Hạn chế đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo ................................................... 69

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

FEM

Fixed Effect Model

Mô hình tác động cố định

REM

Random Effect Model

Mô hình tác động ngẫu nhiên

OLS

Ordinary least squares

Bình phương tối thiểu thông thường

WDI

World Development Indicators

Chỉ số phát triển thế giới

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu chính liên quan ............................................... 23

Bảng 3.1: Biến số và nguồn dữ liệu ......................................................................... 34

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả cho mẫu nghiên cứu .......................................... 42

Bảng 4.2: Tính toán hệ số bất bình đẳng giáo dục ................................................... 44

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy ban đầu .......................................................................... 54

Bảng 4.4: Nhân tử phóng đại phương sai ................................................................. 57

Bảng 4.5: Kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi ....... 58

Bảng 4.6: Mô hình tác động cố định với ước lượng vững ....................................... 59

Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kỳ vọng và mức ý nghĩa thống kê .............................. 60

Bảng 4.8: Kiểm tra tính vững của mô hình .............................................................. 65

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 2.1: Đường cong Lorenz ................................................................................... 8

Hình 2.2: Mối quan hệ nhân quả giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập ............ 15

Hình 2.3: Khung phân tích của nghiên cứu ............................................................. 25

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu ............................................................................... 29

Hình 4.1: Phân bố giá trị bất bình đẳng giáo dục của các quốc gia trong mẫu nghiên

cứu giai đoạn 1990-2015 ........................................................................................... 45

Hình 4.2: Phân bố giá trị bất bình đẳng thu nhập của các quốc gia trong mẫu

nghiên cứu giai đoạn 1990-2015 ............................................................................... 46

Hình 4.3: Mối quan hệ giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập trong

mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015 ....................................................................... 48

Hình 4.4: Mối quan hệ giữa trung bình số năm đi học và bất bình đẳng thu nhập

trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015 ............................................................. 49

Hình 4.5: Mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng thu

nhập trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015 ..................................................... 50

Hình 4.6: Mối quan hệ giữa chi tiêu giáo dục của chính phủ và bất bình đẳng thu

nhập trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015 ..................................................... 51

Hình 4.7: Mối quan hệ giữa tỷ lệ dân số thành thị và bất bình đẳng thu nhập trong

mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015 ....................................................................... 52

Hình 4.8: Mối quan hệ giữa chỉ số tự do hóa kinh tế và bất bình đẳng thu nhập

trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015 ............................................................. 53

TÓM TẮT

Nghiên cứu này nhằm xem xét tác động của giáo dục đến bất bình đẳng thu

nhập thông qua hai biến số bất bình đẳng giáo dục và trung bình số năm đi học dựa

trên mô hình phân tích trong nghiên cứu của Gregorio và Lee (2002), Tselios (2008)

và Petcu (2014). Các mô hình được sử dụng gồm có OLS gộp, tác động cố định

(FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM) thông qua bộ số liệu của World Bank, ADB,

Barro-Lee và Fraser Institute. Bên cạnh đó, các phân tích đều được dựa trên hai bộ

dữ liệu theo giai đoạn (cỡ mẫu nhỏ) và dữ liệu theo năm (cỡ mẫu lớn) của 18 nước

thuộc nhóm các quốc gia có thu nhập trung bình thấp trong giai đoạn 1990-2015

nhằm gia tăng mức độ tin cậy của kết quả nghiên cứu. Các kết quả thu được từ phân

tích về quy mô, xu hướng tác động của các biến số cho thấy giáo dục có tác động

đến bất bình đẳng thu nhập. Cụ thể với mức độ bất bình đẳng trong giáo dục càng

cao sẽ dẫn đến sự gia tăng bất bình đẳng thu nhập và trung bình số năm đi học càng

lớn cũng thúc đẩy bất bình đẳng thu nhập cao hơn. Ngoài ra, tác giả cũng phát hiện

mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ chi tiêu giáo dục trong tổng

GDP, tỷ lệ dân số thành thị, chỉ số tự do kinh tế và bất bình đẳng thu nhập. Trong

đó, thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ chi tiêu cho giáo dục của chính phủ và chỉ

số tự do hóa kinh tế có xu hướng làm giảm bất bình đẳng thu nhập. Tuy nhiên, tỷ lệ

dân số thành thị càng gia tăng sẽ dẫn đến phân hóa thu nhập ở các quốc gia càng

cao. Mặc dù vẫn còn tồn tại hạn chế tuy nhiên nghiên cứu này đã có những đóng

góp quan trọng. Về mặt lý luận, nghiên cứu phần nào đã hệ thống hóa lại những

phương pháp đo lường bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập, xây dựng

cơ sở lý luận cho các nghiên sau về mối quan hệ này. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu

đã cung cấp thêm bằng chứng về mối quan hệ giữa giáo dục và bất bình đẳng thu

nhập và gợi ý các giải pháp cho các nhà làm chính sách với mục tiêu giảm bất bình

đẳng thu nhập cho nhóm các quốc gia có thu nhập trung bình thấp và trong đó có

Việt Nam.

CHƯƠNG 1.

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Chương này tác giả sẽ giới thiệu sơ lược về nghiên cứu được thực hiện bao

gồm đặt vấn đề, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu cũng như là phương pháp, phạm vi

tiếp cận, kết cấu và ý nghĩa của nghiên cứu mang lại.

1.1. Đặt vấn đề

Bất bình đẳng trong phân phối thu nhập là mối quan tâm của nhiều người,

nhiều quốc gia ở các mức độ khác nhau. Một số tác giả cho rằng bất bình đẳng

không mấy quan trọng, ví dụ theo Feldstein (1999) chẳng có gì sai khi phúc lợi của

người giàu tăng lên hay hệ quả bất bình đẳng tăng lên do sự gia tăng của nhóm thu

nhập cao. Tuy nhiên, các nghiên cứu tâm lý lại cho thấy điều ngược lại. Đa số mọi

người đều mong muốn có sự công bằng ở mức độ nào đó và phụ thuộc vào nền văn

hóa thay đổi theo thời gian (Nguyễn Thanh Hằng, 2015). Như vậy tồn tại mức độ

bất bình đẳng thu nhập được xem là cần thiết cho hoạt động kinh tế bởi vì nó tạo

động lực để vươn lên cho nhóm thu nhập thấp. Tuy nhiên bất bình đẳng cực đoan

thường là một mối quan tâm đến các nhà kinh tế do tác động ngược chiều của nó có

thể ảnh hưởng đến tăng trưởng (Champernowne và Cowell, 1998). Bên cạnh đó, khi

xã hội ngày càng phát triển, người ta càng quan tâm nhiều hơn đến vấn đề công

bằng. Tăng trưởng kinh tế ngoạn mục nhưng phải đi đôi với công bằng xã hội, đó là

yêu cầu của một xã hội phát triển toàn diện, mục tiêu mà nhiều quốc gia đang

hướng đến (Nguyễn Thanh Hằng, 2015).

Hiện nay, bất bình đẳng đang gây nên sự bất ổn trong xã hội ở nhiều quốc gia.

Trong đó, giáo dục là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến bất bình

đẳng thu nhập. Để có một cơ hội giáo dục tốt có nghĩa là phải có một mức thu nhập

cao hơn. Đồng thời chi tiêu giáo dục cũng có thể vượt ra ngoài tầm với những người

có mức thu nhập thấp. Do đó, nghèo có nghĩa là cơ hội tiếp cận giáo dục có thể ít

hiệu quả, hoặc thậm chí không có được bất kỳ mức giáo dục nào. Điều này sẽ dẫn

đến giảm thiểu các cơ hội có được một công việc với mức lương tốt và khoảng cách

thu nhập sẽ lớn hơn giữa các khu vực giàu và nghèo trong cộng đồng (Abdelbaki,

2012). Cho đến nay, mối quan hệ giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập là chủ đề

được quan tâm nhiều trong nghiên cứu chính sách trên thế giới. Tuy nhiên, ước tính

thực nghiệm qua những tác động của nó và các biến số kinh tế thường mâu thuẫn

hoặc không thể kết luận được vì tính phức tạp của các mối quan hệ.

Bằng chứng từ các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mối quan hệ trực tiếp

giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập không đồng nhất với nhau. Một số nghiên

cứu cho rằng bất bình đẳng thu nhập và giáo dục có mối quan hệ cùng chiều

(Psacharopoulos, 1977; Winegarden, 1979; Gregorio và Lee, 2002; Tselios, 2008;

Rodríguez‐Pose và Tselios, 2009; Kanwal và Munir, 2015). Ngược lại, một số

nghiên cứu khác với kết luận giáo dục và bất bình đẳng thu nhập tồn tại mối quan

hệ ngược chiều (Barro, 2000; Checchi, 2003; Castelló-Climent và Domenech,

2014). Riêng Ram (1984), Yang và cộng sự (2009), Földvári và Leeuwen (2011)

xác định mối quan hệ này rất yếu hoặc chưa thấy rõ mối quan hệ giữa giáo dục và

bất bình đẳng thu nhập. Bên cạnh đó, các nghiên cứu trên thế giới phần lớn tiếp cận

mối quan hệ này theo nhóm các quốc gia phát triển và đang phát triển hoặc một khu

vực, một nước. Tuy nhiên, nghiên cứu với cách tiếp cận theo một nhóm các quốc

gia có thu nhập tương đồng với nhau để xác định mối quan hệ này vẫn chưa nhiều.

Mục tiêu chính của nghiên cứu này nhằm xét tác động của giáo dục đến bất

bình đẳng thu nhập thông qua hai biến số liên quan đến giáo dục: (i) tác động của

bất bình đẳng giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập; và (ii) tác động số năm đi học

đến bất bình đẳng thu nhập. Ngoài ra, nghiên cứu này sẽ tiếp cận với nhóm các

quốc gia có mức thu nhập trung bình thấp1 trong giai đoạn 1990-2015 với hai lí do:

(i) bất bình đẳng vẫn đang diễn ra ở các nước nhưng điều đáng quan tâm hiện nay là

1 Theo cách xác định của nhóm Ngân hàng Thế giới năm 2015, các quốc gia có thu nhập trung bình thấp là những nước có tổng thu nhập quốc gia bình quân đầu người từ 1.026 đến 4.035 Dollar Mỹ (USD) một năm (danh sách các nước được đính kèm ở phụ lục).

ở nhóm các quốc gia có thu nhập trung bình thấp và thu nhập thấp, tuy nhiên nhóm

các nước thu nhập trung bình thấp sẽ được chọn để tiếp cận trong nghiên cứu vì các

nước này vẫn còn những nguồn lực để san lấp khoảng cách bất bình đẳng cao hơn

so với nhóm thu nhập thấp; (ii) trong nhóm nước thu nhập trung bình thấp có Việt

Nam. Dựa trên kết quả phân tích, nghiên cứu này hi vọng cung cấp một số thông tin

hữu ích cho các quốc gia có thu nhập trung bình thấp, đặc biệt là Việt Nam trong

quá trình xây dựng chính sách liên quan đến vấn đề công bằng xã hội, hướng đến

xây dựng nhà nước phúc lợi.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài nhằm xem xét tác động của bất bình đẳng giáo dục và trung bình số

năm đi học đến bất bình đẳng thu nhập. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ

cung cấp một số thông tin hữu ích cho các quốc gia có thu nhập trung bình thấp, đặc

biệt là Việt Nam trong quá trình xây dựng chính sách liên quan đến vấn đề công

bằng xã hội, hướng đến xây dựng nhà nước phúc lợi nhằm nâng cao vai trò của

Chính phủ và các tổ chức xã hội trong việc giảm bất bình đẳng.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

(i) Bất bình đẳng giáo dục có tác động đến bất bình đẳng thu nhập tại các quốc

gia có mức thu nhập trung bình thấp hay không?

(ii) Số năm đi học có tác động đến bất bình đẳng thu nhập tại các quốc gia có

mức thu nhập trung bình thấp hay không?

(iii) Chính phủ và các tổ chức xã hội cần làm gì để giảm bất bình đẳng ?

1.4. Phạm vi nghiên cứu

Đối tượng trong nghiên cứu của tác giả là các yếu tố tác động đến bất bình

đẳng thu nhập, trong đó hai biến số bất bình đẳng giáo dục và trung bình số năm đi

học giữ vai trò quan trọng. Bên cạnh đó, nghiên cứu này được thực hiện cho 18

quốc gia thuộc nhóm các nước có thu nhập trung bình thấp trong giai đoạn 1990-

2015 và phạm vi các biến số trong nghiên cứu này phần lớn liên quan đến ảnh

hưởng của giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập.

1.5. Phương pháp nghiên cứu

Các phương pháp chính được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm:

(i) Phương pháp phân tích và tổng hợp: nhằm tổng quan các khái niệm, lý

thuyết, các nghiên cứu thực nghiệm. Phương pháp này được tác giả vận dụng trong

Chương 2.

(ii) Phương pháp thống kê mô tả: nhằm mô tả những đặc tính cơ bản của dữ

liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Phương

pháp này được tác giả vận dụng trong Chương 4.

(iii) Phương pháp định lượng: mô hình Pooled OLS, mô hình tác động cố định

(FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM). Phương pháp này được tác giả sử

dụng trong Chương 4.

1.6. Ý nghĩa nghiên cứu

(i) Hệ thống hóa lại những phương pháp đo lường bất bình đẳng giáo dục và

bất bình đẳng thu nhập. Xây dựng cơ sở lý luận cho các nghiên sau về mối quan hệ

này.

(ii) Cung cấp thêm bằng chứng về mối quan hệ giữa giáo dục và bất bình đẳng

thu nhập. Gợi ý các giải pháp cho các nhà làm chính sách với mục tiêu giảm bất

bình đẳng thu nhập.

1.7. Cấu trúc luận văn

Kết cấu luận văn gồm 5 chương:

Chương 1. Giới thiệu

Tác giả trình bày khái quát các nội dung chính của nghiên cứu bao gồm đặt

vấn đề, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, phương pháp và phạm vi tiếp cận, ý nghĩa

và kết cấu của nghiên cứu.

Chương 2. Cơ sở lý thuyết

Tác giả tổng quan các cơ sở lý thuyết bao gồm: các khái niệm liên quan, lý

thuyết về mối quan hệ giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập cùng với các nghiên

cứu thực nghiệm có liên quan. Bên cạnh đó, thông qua khung lý thuyết và thực

nghiệm đã được chứng minh có cơ sở khoa học, tác giả sẽ đưa ra khung phân tích

cho đề tài.

Chương 3. Phương pháp nghiên cứu

Tác giả giới thiệu về quy trình thực hiện nghiên cứu, mô hình, phương pháp

nghiên cứu, dữ liệu sẽ được sử dụng cho đề tài.

Chương 4. Kết quả nghiên cứu

Tác giả thực hiện các thao tác thống kê mô tả nhằm thể hiện những đặc trưng

của bộ dữ liệu. Trong phần kết quả hồi quy và thảo luận: các kết quả nghiên cứu sẽ

được tóm lược và đối chiếu với các nghiên cứu trước để tìm ra điểm giống và khác

nhau bằng hình thức so sánh hoặc xác nhận có điểm mới.

Chương 5. Kết luận và kiến nghị

Tác giả tóm lược lại toàn bộ nghiên cứu từ lý do chọn đề tài cho đến phương

pháp và thảo luận kết quả của nghiên cứu. Dựa trên kết quả, tác giả kiến nghị và đề

xuất những giải pháp về mặt chính sách có liên quan trong đề tài. Bên cạnh đó sẽ

nêu những hạn chế của đề tài và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Dựa trên các tiếp cận về mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên

cứu đã trình bày trong chương 1, trong chương này tác giả sẽ tổng quan các cơ sở lý

thuyết bao gồm: các khái niệm liên quan, lý thuyết về mối quan hệ giữa giáo dục và

bất bình đẳng thu nhập cũng như các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan. Bên

cạnh đó, thông qua khung lý thuyết và thực nghiệm đã được chứng minh có cơ sở

khoa học, tác giả sẽ đưa ra khung phân tích cho đề tài.

2.1. Các khái niệm liên quan

2.1.1. Bất bình đẳng xã hội

Có nhiều quan điểm khác nhau khi định nghĩa về bất bình đẳng xã hội. Theo

Kerbo (1996) “Bất bình đẳng xã hội là tình huống mà ở đó mọi người có sự tiếp cận

không bình đẳng về các nguồn lực có giá trị, các dịch vụ và những vị trí trong xã

hội”. Với cách tiếp cận đơn giản hơn, Sernau (2013) cho rằng “Bất bình đẳng xã hội

xảy ra khi các nguồn lực trong xã hội được phân bổ không đồng đều”. Gần đây hơn,

Schaefer (2015) với cách tiếp cận “Bất bình đẳng xã hội là tình huống mà các thành

viên trong xã hội khác nhau về sự giàu có (wealth), uy tín (prestige), quyền lực

(power)”. Như vậy các khái niệm trên đều có giá trị làm rõ nội dung của bất bình

đẳng xã hội. Tuy nhiên, sự đa dạng của các khái niệm cho thấy bất bình đẳng xã hội

được đánh giá trên cơ sở các yếu tố định tính từ nhiều góc độ khác nhau. Các tiêu

chí định tính này chịu ảnh hưởng lớn của các yếu tố tập quán, tâm lý xã hội và có

thể đưa tới các kết quả rất khác biệt từ các đối tượng đánh giá.

Bên cạnh đó, người ta có thể phân loại bất bình đẳng xã hội thành (i) bất bình

đẳng cơ hội (ví dụ như tiếp cận giáo dục); và (ii) bất bình đẳng kết quả (ví dụ như

mức thu nhập) (UNDP, 2013). Ngoài ra, bất bình đẳng còn có thể được chia thành:

(i) bất bình đẳng mang tính tự nhiên (đó là sự khác biệt của cá nhân về một hoặc

một số đặc điểm sẵn có như giới, tuổi, chủng tộc, trí lực,…) (ii) bất bình đẳng mang

tính xã hội (đó là sự phân công lao động dẫn đến phân tầng, tạo ra lợi ích khác nhau

giữa các cá nhân) (Nguyễn Thị Hương Trà, 2007). Như vậy, trong nghiên cứu này

tác giả sẽ tiếp cận theo cách phân chia thứ nhất mà cụ thể sẽ tập trung vào hai khái

niệm bất bình đẳng thu nhập và bất bình đẳng giáo dục.

2.1.2. Bất bình đẳng thu nhập

Cũng như khái niệm bất bình đẳng xã hội, bất bình đẳng thu nhập cũng có

nhiều cách tiếp cận khác nhau. Tuy nhiên, tác giả sẽ chọn hai cách tiếp cận sau

trong nghiên cứu của mình. Theo Fletcher (2013) “Bất bình đẳng kinh tế (còn được

gọi là khoảng cách giàu nghèo, bất bình đẳng thu nhập) là chênh lệch giữa các cá

nhân, các nhóm trong xã hội hay giữa các quốc gia trong việc phân phối các tài

sản, sự giàu có, hay thu nhập”. Tác giả Đinh Phi Hổ và cộng sự (2009) cũng có

cách tiếp cận tương tự “Bất bình đẳng trong phân phối thu nhập là sự khác biệt lớn

về tình trạng thu nhập giữa các nhóm dân cư khác nhau trong xã hội”. Như vậy, bất

bình đẳng trong phân phối thu nhập biểu hiện với những mức độ khác nhau ở các

quốc gia và ảnh hưởng đến quá trình phát triển kinh tế. Bên cạnh đó, để lượng hóa

giá trị bất bình đẳng các nhà kinh tế và tổ chức trên thế giới đã sử dụng khá nhiều

cách đo lường cho bất bình đẳng thu nhập. Tuy nhiên, các thước đo sử dụng phổ

biến trong phân tích và nghiên cứu hiện nay bao gồm đường cong Lorenz2, hệ số

Gini, tiêu chuẩn Ngân hàng thế giới và hệ số chênh lệch thu nhập.

2.1.2.1. Đường cong Lorenz

Đường cong Lorenz thể hiện mối quan hệ giữa tỷ lệ phần trăm dân số và tỷ lệ

phần trăm trong tổng thu nhập nhận được trong khoảng thời gian nhất định (thường

2 Đường cong Lorenz được lấy theo tên của Conrad Lorenz, một nhà thống kê người Mỹ năm 1905 đã nghĩ ra biểu đồ thuân tiện và sử dụng rộng rãi này để biểu thị quan hệ giữa các nhóm dân số và tỷ lệ thu nhập tương ứng của họ.

là một năm).

Nguồn: Đinh Phi Hổ và cộng sự (2009)

Hình 2.1: Đường cong Lorenz

Trong hình 2.1, trục hoành thể hiện tỷ lệ phần trăm cộng dồn của dân số và

được sắp xếp theo thứ tự tăng dần, trục tung biểu thị tỷ lệ phần trăm cộng dồn của

thu nhập mà mỗi phần trăm dân số nhận được. Đường 45o trong hình vẽ cho biết ở

bất kỳ điểm nào trên đường này đều phản ánh tỷ lệ phần trăm thu nhập nhận được

đúng bằng tỷ lệ phần trăm dân số. Khoảng cách giữa đường 45o và đường Lorenz

cho biết mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập (Đinh Phi Hổ và cộng sự,

2009). Như vậy, đường cong Lorenz có thể xảy ra các trường hợp sau: (i) Bất bình

đẳng không xảy ra (công bằng tuyệt đối) trong phân phối thu nhập khi đường

Lorenz ở dạng đường 45o; (ii) Bất bình đẳng tuyệt đối trong phân phối thu nhập khi

đường Lorenz ở dạng đường OCD; (iii) Bất bình đẳng trong phân phối thu nhập khi

đường Lorenz ở dạng như hình vẽ và nằm trong khu vực giữa đường 45o và đường

OCD.

Ngoài ra, vị trí của đường Lorenz cũng có những ý nghĩa kinh tế quan trọng:

(i) Khi đường Lorenz dịch chuyển về đường 45o, tình trạng bất bình đẳng trong

phân phối thu nhập có xu hướng giảm; (ii) Khi đường Lorenz dịch chuyển ra xa

đường 45o, tình trạng bất bình đẳng trong phân phối thu nhập có xu hướng tăng.

Tuy nhiên do đường Lorenz thể hiện tình trạng bất bình đẳng trong phân phối thu

nhập bằng hình vẽ nên không lượng hóa được mức độ cụ thể của tình trạng bất bình

đẳng (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2009).

2.1.2.2. Hệ số Gini

Một cách thường được sử dụng rộng rãi nhất để đo lường mức độ bất bình

đẳng là hệ số Gini3. Hệ số Gini được tính toán dựa trên đường cong Lorenz. Như

vậy theo hình 2.1, hệ số Gini được xác định bằng cách lấy diện tích giới hạn bởi

đường 45o và đường cong Lorenz (diện tích A) chia cho diện tích nằm dưới đường

45o (diện tích A+B). Đường cong Lorenz càng nằm xa về bên phải của đường 45o

thì mức độ bất bình đẳng càng lớn. Khi đó, hệ số Gini sẽ càng tiến gần về giá trị 1.

Bên cạnh đó, người ta còn sử dụng công thức sau để tính toán hệ số Gini:

trong đó n là số hộ; Yi là mức chi tiêu (thu nhập) bình quân đầu người tương

ứng hạng thứ i; M là chi tiêu (thu nhập mẫu bình quân); Ri là thứ tự thứ i của hộ gia

đình có mức chi tiêu (thu nhập) bình quân đầu người Yi xếp hạng theo thứ tự giảm

dần. Như vậy, giá trị của chỉ số Gini có thể xảy ra các trường hợp: (i) Gini = 0

nghĩa là hoàn toàn bình đẳng trong phân phối thu nhập; (ii) Gini = 1 nghĩa là hoàn

toàn bất bình đẳng trong phân phối thu nhập; (iii) 0< Gini < 1 có xuất hiện tình

trạng bất bình đẳng trong phân phối thu nhập. Mặc dù có thể lượng hóa được hệ số

bất bình đẳng thu nhập nhưng hệ số Gini chỉ là thước đo về quy mô tương đối cho

nên trong nhiều trường hợp có cùng một giá trị Gini nhưng trên thực tế thì mức độ

công bằng trong xã hội không giống nhau. (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2009; Nguyễn

Trọng Hoài và cộng sự, 2010)

2.1.2.3. Tiêu chuẩn “40” của Ngân hàng thế giới

Ngân hàng thế giới cũng đề xuất các chỉ tiêu đánh giá tình trạng bất bình đẳng

thông qua tỷ lệ thu nhập chiếm trong tổng thu nhập dân cư của 40% dân số có mức

thu nhập thấp nhất trong xã hội. Theo chỉ tiêu này sẽ có 3 mức độ bất bình đẳng cụ

thể như sau: (i) Khi thu nhập của 40% dân số có mức thu nhập thấp nhất trong xã

hội chiếm tỷ lệ lớn hơn 17% của tổng thu nhập thì tình trạng bất bình đẳng thấp;

(ii) Khi thu nhập của 40% dân số có mức thu nhập thấp nhất trong xã hội có tỷ lệ từ

12% đến 17% của tổng thu nhập thì tình trạng bất bình đẳng tương đối; (iii) Khi

thu nhập của 40% dân số có mức thu nhập thấp trong xã hội có tỷ lệ nhỏ hơn 12%

của tổng thu nhập thì tình trạng bất bình đẳng cao (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2009).

2.1.2.4. Hệ số giãn cách thu nhập

Ngoài ra, trong nhiều công trình nghiên cứu, chỉ tiêu hệ số giãn cách thu nhập

được sử dụng để đánh giá tình trạng bất bình đẳng thu nhập. Chỉ tiêu này được xác

định bởi mức chênh lệch thu nhập của 20% dân số có thu nhập cao nhất và 20% dân

số có thu nhập thấp nhất. Hệ số giãn cách (chênh lệch) càng lớn, tình trạng bất bình

đẳng càng cao (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2009).

Tóm lại, mỗi cách đo lường hệ số bất bình đẳng thu nhập đều có những ưu và

nhược điểm riêng. Mỗi tác giả sẽ lựa chọn cách đo lường thích hợp nhất cho mình

dựa trên đặc điểm các quốc gia, tính thuận tiện trong tiếp cận dữ liệu, mục tiêu

nghiên cứu…Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ tiếp cận bất bình đẳng thu nhập

3 Hệ số Gini được đặt theo tên một nhà thống kê người Ý C.Gini, người đầu tiên phát minh ra hệ số này vào năm 1912.

thông qua hệ số Gini được thu thập từ nguồn dữ liệu có sẵn của Ngân hàng thế giới.

2.1.3. Bất bình đẳng giáo dục

Giáo dục với các cơ hội và các điều kiện của nó cũng thuộc về tài sản và

nguồn vốn cơ bản trong xã hội. Do vậy, cần phải phân chia bình đẳng các cơ hội

giáo dục cho mọi người, đặc biệt là cơ hội đến trường. Tồn tại tình trạng bất bình

đẳng giáo dục sẽ dẫn đến nhiều hệ lụy cho xã hội. Theo Lê Ngọc Hùng (2015), bất

bình đẳng xã hội trong giáo dục sẽ làm giảm hiệu quả và lợi ích mà giáo dục có thể

đem đến cho cuộc sống của con người và xã hội. Đối với cá nhân, việc bị tước bỏ

cơ hội đi học gây ra hậu quả xấu trực tiếp trước mắt và lâu dài đối với cuộc sống

của họ. Đối với cộng đồng xã hội, sự bất bình đẳng xã hội trong giáo dục là nguyên

nhân của những bất ổn định, mâu thuẫn, xung đột, nghèo nàn, tụt hậu, chậm phát

triển và phát triển thiếu bền vững.

Về khái niệm, theo Đỗ Thiên Kính (2015) bất bình đẳng giáo dục có thể tiếp

cận với hai góc độ. Thứ nhất, bất bình đẳng về giáo dục được xem xét như sự phân

chia những thành tựu giáo dục đạt được cho các thành viên trong xã hội. Theo góc

độ này, bất bình đẳng về giáo dục được so sánh tương tự như bất bình đẳng về thu

nhập (hoặc chi tiêu) và ta có thể đo lường nó thông qua hệ số Gini. Thứ hai, bất

bình đẳng về giáo dục là sự phân phối những thành tựu giáo dục đạt được cho các

thành viên theo những cơ sở xã hội khác nhau sẽ nhận được những mức độ giáo dục

cũng khác nhau. Ta có thể đo lường sự bất bình đẳng theo góc độ này thông qua chỉ

số phân hóa (chỉ số chênh lệch) giữa các nhóm cơ sở xã hội khác nhau.

Như vậy cũng tương tự như bất bình đẳng thu nhập, bất bình đẳng giáo dục

cũng có các cách tiếp cận và đo lường khác nhau. Tuy nhiên, các chỉ số đo lường

cho bất bình đẳng giáo dục rất đa dạng và không có cách đo lường nào được xem là

tối ưu.

2.1.3.1. Tỷ lệ nhập học

Tỷ lệ nhập học ở các cấp được sử dụng như các chỉ số phát triển con

người. Thông thường người ta sử dụng tỷ lệ nhập học cấp tiểu học, tỷ lệ nhập học

cấp trung học cơ sở và tỷ lệ nhập học trung học phổ thông. Tuy nhiên, tỷ lệ nhập

học chỉ cho biết việc tiếp cận giáo dục và nó không biểu hiện được tích lũy trình độ

học vấn và không phản ánh nguồn vốn con người. Vì vậy, nó ít được sử dụng

(Thomas và cộng sự, 2001).

2.1.3.2. Số năm đi học trung bình

Ngoài ra, người ta còn sử dụng số năm đi học để đo lường bất bình đẳng. Các

thông tin về phân phối giáo dục của mỗi nước được tính toán như sau:

Trong đó Li là tỷ lệ lực lượng lao động ở mức giáo dục thứ i, và Si là số năm

đi học tương ứng cho mức giáo dục thứ i. Tuy nhiên, số năm đi học không mô tả

các đặc điểm của khoảng cách vốn con người về tuyệt đối và tương đối (Thomas và

cộng sự, 2001).

2.1.3.3. Chất lượng giáo dục

Behrman và Birdsall (1983) cho rằng chất lượng giáo dục nên được đưa vào

xem xét khi đo lường mức độ phát triển con người thay vì sử dụng số lượng trường

học. Có hai phương pháp điển hình được sử dụng để đo lường chất lượng giáo

dục. Cách tiếp cận thứ nhất là theo hướng đầu vào. Người ta xem xét quốc gia cung

cấp thêm nguồn lực cho giáo dục như thế nào so với các ngành khác. Các chỉ tiêu tỷ

lệ học sinh/giáo viên, chi tiêu cho lương giáo viên, sách và các tài liệu đọc khác có

thể dùng để đo lường các nguồn lực đầu vào cho giáo dục. Tuy nhiên, khối lượng

đầu vào cao không làm cho năng suất chất lượng học cải thiện. Đây cũng là hạn chế

của cách đo lường này. Cách tiếp cận thứ hai là theo hướng đầu ra thông qua đo

lường trực tiếp các thành tích học tập. Các sinh viên của cùng một nhóm độ tuổi ở

các nước khác nhau sẽ được so sánh ở cùng môn học bao gồm toán học và khoa học

(Thomas và cộng sự, 2001). Tuy nhiên, cách đo lường này chỉ có thể dùng cho các

nước công nghiệp và không thể so sánh theo thời gian nên dẫn đến nhiều hạn chế.

2.1.3.4. Độ lệch chuẩn của giáo dục

Độ lệch chuẩn cũng được sử dụng để đo lường sự phân tán tuyệt đối của bất

bình đẳng giáo dục:

Trong đó Li là tỷ lệ lực lượng lao động ở mức giáo dục thứ i, và Si là số năm

đi học tương ứng cho mức giáo dục thứ i. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn của giáo dục chỉ

đo lường độ phân tán tuyệt đối của phân phối giáo dục.

2.1.3.5. Hệ số Gini cho giáo dục

Gini4 cho giáo dục là thuật ngữ được sử dụng để đo lường cho bất bình đẳng

giáo dục theo thuật ngữ tương đối. Hệ số Gini giáo dục có khái niệm tương tự như

hệ số Gini thu nhập.

Như vậy, khái niệm bất bình đẳng giáo dục và cách đo lường của nó cũng với

nhiều cách tiếp cận khác nhau. Để mô hình có tính đồng nhất trong đo lường các

biến số, tác giả sẽ sử dụng hệ số Gini để ước tính hệ số bất bình đẳng giáo dục trong

nghiên cứu này và cụ thể hơn sẽ được trình bày trong Chương 3.

2.2. Mối quan hệ giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập

Có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến xuất hiện khoảng cách thu nhập, trong đó

giáo dục là một yếu tố giữ vai trò quan trọng trong việc xác định mức lương và góp

phần rất lớn vào phân phối thu nhập ban đầu cho xã hội. Phân phối thu nhập có liên

quan đến trung bình số năm đi học và sự phân tán của giáo dục. Theo Gregorio và

Lee (2002) để minh họa điều này, các mô hình truyền thống của lý thuyết vốn con

người - Mincer (1974) đã đề nghị các biểu thức sau đây cho mức thu nhập (Y) của

4 Hệ số này sẽ được trình bày cụ thể hơn trong Chương 3

một cá nhân với (S) là số năm đi học:

Trong đó rj là suất sinh lợi với năm đi học thứ j và u phản ánh các yếu tố khác

ảnh hưởng đến thu nhập. Như vậy, biểu thức trên có thể xấp xỉ bằng:

Để biểu thị ý nghĩa của các biến, chúng ta có thể viết lại phương trình trên

dưới dạng phân phối thu nhập như sau:

Khi đó, Var (log Ys), Var (S) sẽ lần lượt đại diện cho sự phân tán (hay bất bình

đẳng) thu nhập và giáo dục. Do đó, sự gia tăng bất bình đẳng giáo dục (Var (S)) sẽ

dẫn đến bất bình đẳng thu nhập Var (log Ys) cao hơn, với điều kiện các biến số khác

không thay đổi. Nếu suất sinh lợi (r) và mức giáo dục (S) là độc lập hoặc có mối

quan hệ cùng chiều, sự gia tăng mức giáo dục rõ ràng sẽ dẫn đến phân phối thu

nhập không đồng đều hơn. Tuy nhiên, nếu hiệp phương sai giữa suất sinh lợi giáo

dục và mức giáo dục là ngược chiều, việc tăng giáo dục có thể làm giảm bất bình

đẳng thu nhập. Như vậy, đây cũng là nguyên nhân dẫn đến nghiên cứu có nhiều kết

quả khác nhau khi lượng hóa mối quan hệ giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập.

Ngoài ra theo quan điểm về chi phí giáo dục và đào tạo, Abdelbaki (2012) cho

rằng các gia đình nghèo sẽ không đủ khả năng để dành chi phí cho giáo dục và đào

tạo. Như vậy, con cái của họ sẽ có mức đầu tư cho giáo dục thấp hơn so với các đứa

con ở gia đình giàu có. Thế nên, giáo dục sẽ là một yếu tố quan trọng để quyết định

mức tiền lương hoặc thu nhập, sự khác biệt này sẽ dẫn đến khoảng cách thu nhập

giữa các gia đình giàu và nghèo ở các vùng, các quốc gia. Về phía cầu, các gia đình

nghèo (đặc biệt là ở khu vực nông thôn) với nhu cầu về số lượng và chất lượng giáo

dục thấp hơn so với gia đình giàu (đặc biệt là ở khu vực thành thị). Về phía cung,

hầu hết các chính phủ có xu hướng cung cấp dịch vụ giáo dục theo yêu cầu của

người giàu và người dân đô thị, do đó lợi ích giáo dục tiếp cận người nghèo và

người dân khu vực nông thôn là ít hơn so với những người đến các khu vực giàu có

và thành thị.

Như vậy, giáo dục có ảnh hưởng rõ ràng đến cơ hội tìm kiếm được việc làm,

cũng như tiền lương và mức thu nhập. Thu nhập của người dân thành phố và những

người giàu sẽ tăng với tốc độ lớn hơn tốc độ tăng thu nhập của người người nghèo

và người dân ở khu vực nông thôn. Từ đó sẽ làm tăng khoảng cách thu nhập giữa

hai nhóm. Ở đây chúng ta sẽ nhận được vào một vòng tròn lẩn quẩn với giáo dục tốt

hơn sẽ dẫn đến thu nhập cao hơn và thu nhập cao hơn lại dẫn đến giáo dục tốt hơn.

Cuối cùng, người giàu trở nên giàu hơn và người nghèo càng nghèo hơn nhiều; theo

Mức giáo dục thấp

Mức giáo dục cao

Giảm thu nhập trong tương lai

Tăng thu nhập trong tương lai

Tăng nhu cầu giáo dục (Số lượng và Chất lượng)

Giảm nhu cầu giáo dục (Số lượng và Chất lượng)

Giảm cơ hội tìm kiếm việc làm thích hợp

Tăng cơ hội tìm kiếm việc làm thích hợp

Tăng khoảng cách thu nhập trong tương lai

thời gian khoảng cách này sẽ gia tăng.

Nguồn: Abdelbaki (2012)

Hình 2.2: Mối quan hệ nhân quả giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập

Mở rộng hơn về mối quan hệ này, theo Knight và Sabot (1983) tác động của

giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập phụ thuộc vào sự cân bằng giữa tác động

“thành phần” và tác động “nén” của tiền lương. Liên quan đến tác động “thành

phần” với xu hướng gia tăng trong giáo dục đại học sẽ tác động đến tăng bất bình

đẳng thu nhập trong giai đoạn đầu. Như vậy, sự gia tăng trong việc cung cấp lao

động được đào tạo có khả năng tăng tính cạnh tranh cho các vị trí công việc đòi hỏi

người lao động có trình độ và do đó sẽ làm tăng sự khác biệt về thu nhập giữa người

có trình độ giáo dục cao và người có trình độ giáo dục thấp (Tinbergen, 1975).

Ngược lại với tác động “nén”, thời gian dành cho giáo dục nhiều sẽ dẫn đến giảm sự

bất bình đẳng thu nhập. Sự gia tăng trong giáo dục đại học làm giảm tiền lương của

người lao động có trình độ cao bởi vì nguồn cung của họ đi lên; và đồng thời làm

tăng tiền lương của người lao động chưa được đào tạo bởi vì nguồn cung của họ đi

xuống. Từ đó, khoảng cách thu nhập sẽ dần được thu hẹp lại.

Tóm lại, do tính phức tạp của các mối quan hệ giữa giáo dục và thu nhập nên

rất khó để dự đoán kết quả. Phần lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan

sẽ minh chứng cho điều này.

2.3. Lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm liên quan

2.3.1. Mối quan hệ giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập

Trên thế giới có rất nhiều nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan hệ giữa giáo

dục và bất bình đẳng thu nhập. Tuy nhiên, các nghiên cứu này đã đưa ra các bằng

chứng khác nhau giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập. Lí do là

bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập với khá nhiều cách đo lường; bên

cạnh đó cũng do các ảnh hưởng về phạm vi không gian và thời gian khi tiếp cận

nghiên cứu. Vì thế dẫn đến các kết quả nghiên cứu có nhiều điểm khác biệt.

Một số nghiên cứu của Psacharopoulos (1977), Winegarden (1979), Gregorio

và Lee (2002), Tselios (2008), Rodríguez‐Pose và Tselios (2009), Kanwal và Munir

(2015), các tác giả này đều cho rằng bất bình đẳng giáo dục cao hơn sẽ dẫn đến mức

độ cao hơn trong bất bình đẳng thu nhập. Cụ thể với cách đo lường bất bình đẳng

giáo dục thông qua phương sai số năm đi học ở các cấp học và bất bình đẳng thu

nhập thông qua hệ số Gini, Psacharopoulos (1977) và Winegarden (1979) sử dụng

dữ liệu chéo các quốc, cả hai nghiên cứu đều cho thấy bất bình đẳng giáo dục có tác

động cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập. Bên cạnh đó, Gregorio và Lee (2002)

tác giả đo lường bất bình đẳng giáo dục bằng độ lệch chuẩn của giáo dục và bất

bình đẳng thu nhập bằng hệ số Gini thông qua dữ liệu bảng bao gồm 49 nước trong

giai đoạn từ năm 1960 đến năm 1990. Những phát hiện trong nghiên cứu cũng chỉ

ra rằng trình độ học vấn (trung bình số năm đi học) càng cao và phân phối giáo dục

công bằng hơn sẽ đóng vai trò quan trọng bình đẳng hơn trong phân phối thu nhập.

Ngoài ra, với cách đo lường chỉ số bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập

bằng hệ số Gini, Tselios (2008), Rodríguez‐Pose và Tselios (2009), Kanwal và

Munir (2015) bằng cách tiếp cận dữ liệu bảng ở nhiều quốc gia và các khoảng thời

gian mở rộng hơn, nghiên cứu cũng cho các kết quả tương tự với nhau về mối quan

hệ cùng chiều giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập.

Ngược lại, các tác giả Barro (2000), Checchi (2003), Castelló-Climent và

Domenech (2014) lại tìm thấy mối quan hệ ngược chiều giữa hai biến số này. Cụ

thể, Barro (2000) tìm thấy một mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nhập học tiểu

học và bất bình đẳng thu nhập, nhưng một mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nhập

học bậc cao hơn và bất bình đẳng thu nhập. Với Checchi (2003) bằng phương pháp

Pooled OLS, FEM, REM, tác giả phân tích dựa trên dữ liệu bảng không cân bằng

cho 108 quốc gia trong giai đoạn 1960-1995 và kết quả nghiên cứu cũng cho thấy

có mối quan hệ ngược chiều giữa bất bình đẳng thu nhập và tỷ lệ nhập học ở bậc

trung học. Mở rộng hơn về phạm vi không gian và thời gian, Castelló-Climent và

Domenech (2014) sử dụng dữ liệu cho 146 quốc gia giai đoạn 1950-2010, tác giả đo

lường bất bình đẳng thu nhập và bất bình đẳng giáo dục thông qua hệ số Gini,

nghiên cứu cũng cho thấy mặc dù giảm mạnh trong bất bình đẳng vốn con người

nhưng bất bình đẳng trong phân phối thu nhập hầu như không thay đổi. Tác giả lý

giải rằng suất sinh lợi từ giáo dục bị ảnh hưởng bởi tiến trình toàn cầu hóa và công

nghệ nên sự sụt giảm trong bất bình đẳng giáo dục đã được bù đắp.

Khác biệt hơn, một số nghiên cứu lại cho rằng mối quan hệ này tồn tại yếu

hoặc không tồn tại. Ram (1984) đo lường bất bình đẳng thu nhập thông qua dữ liệu

của mức chênh lệch thu nhập của 80% dân số có thu nhập cao nhất và 40% dân số

có thu nhập thấp nhất, bất bình đẳng về giáo dục được đo lường thông qua phương

sai của mức giáo dục ở các cấp học của người trưởng thành. Dựa trên dữ liệu từ 28

quốc gia, kết quả nghiên cứu cho thấy không tồn tại mối quan hệ giữa bất bình đẳng

giáo dục và bất bình đẳng thu nhập. Với cách tiếp cận ở phạm vi quốc gia, Yang và

cộng sự (2009) dựa trên lý thuyết tăng trưởng nội sinh, nghiên cứu sử dụng hệ số

Gini để đo lường sự bất bình đẳng giáo dục. Thông qua dữ liệu thống kê ở Trung

Quốc giai đoạn 1997-2005, kết quả nghiên cứu cho thấy bất bình đẳng thu nhập dẫn

đến bất bình đẳng giáo dục trong khi giảm bất bình đẳng giáo dục không góp phần

vào việc giảm bất bình đẳng thu nhập. Tuy nhiên việc mở rộng giáo dục thông qua

số năm đi học là có lợi để giảm bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập.

Gần đây hơn, Földvári và Leeuwen (2011) với nghiên cứu về bất bình đẳng giáo

dục. Bằng cách lượng hóa chỉ số bất bình đẳng thông qua hệ số Gini với dữ liệu các

quốc gia trong giai đoạn 1960-2000, kết quả nghiên cứu cũng một lần nữa cho thấy

tồn tại mối quan hệ rất yếu giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập,

thậm chí không có ý nghĩa kinh tế.

Như vậy có khá nhiều lập luận khác nhau về mối quan hệ giữa bất bình đẳng

thu nhập và bất bình đẳng giáo dục. Trong nghiên cứu này, với cách tiếp cận cho

trường hợp cho nhóm các quốc gia có mức thu nhập trung bình thấp trong giai đoạn

1990-2015. Với kỳ vọng tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa hai biến số này theo

một số nghiên cứu của Psacharopoulos (1977), Winegarden (1979), Gregorio và

Lee (2002), Tselios (2008), Rodríguez‐Pose và Tselios (2009), Kanwal và Munir

(2015); giả thuyết được đặt ra với H1: Bất bình đẳng giáo dục có tác động cùng

chiều đến bất bình đẳng thu nhập.

2.3.2. Mối quan hệ giữa trung bình số năm đi học và bất bình đẳng thu nhập

Một số các nghiên cứu cho thấy tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa bất bình

đẳng thu nhập và trung bình số năm đi học (Ram, 1984; Park, 1996; Gregorio và

Lee, 2002), có nghĩa là khi trình độ học vấn (trung bình số năm đi học) của dân số

tăng thì bất bình đẳng thu nhập có xu hướng giảm. Tuy nhiên, một số nghiên cứu

khác lại tìm thấy một mối tương quan cùng chiều giữa hai yếu tố này (Deininger và

Squire, 1998). Barro (1999) cho rằng tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa trình độ

học vấn tiểu học và bất bình đẳng thu nhập nhưng một mối quan hệ cùng chiều ở

các mức độ học vấn cao hơn. Thế nên có nhiều lý do khác nhau để giải thích cho

trường hợp này. Theo Wolf (2004), trình độ học vấn của cá nhân có liên quan chặt

chẽ hơn với khả năng bẩm sinh, tâm lý và đặc điểm tính cách (chẳng hạn như cần

cù); và không phải phụ thuộc vào hoàn toàn giáo dục. Theo Galor và Tsiddon

(1997), đặc điểm di truyền liên quan chặt chẽ với giáo dục mà trẻ em tiếp cận được.

Do đó, sự khác biệt về giáo dục đạt được có thể phát sinh do hậu quả của sự không

đồng nhất trong khả năng của mỗi người.

Như vậy để đơn giản hóa trong nghiên cứu này tác giả chỉ xem xét tác động

giáo dục thông qua trung bình số năm đi học - là một kênh quan trọng tác động đến

bất bình đẳng thu nhập. Với kỳ vọng trung bình số năm đi học có tác động ngược

chiều đến bất bình đẳng thu nhập theo các nghiên cứu của Ram (1984), Park (1996),

Gregorio và Lee (2002), giả thuyết H2: Trung bình số năm đi học có tác động

ngược chiều đến bất bình đẳng thu nhập.

2.3.3. Mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng thu nhập

Kuznets (1955) người thừa nhận rằng thu nhập bình quân đầu người có ảnh

hưởng bất bình đẳng thu nhập. Bất bình đẳng thu nhập tăng lên khi các quốc gia bắt

đầu công nghiệp hóa và cải thiện khi các nước trở nên giàu hơn. Mối quan hệ này

được biết đến thông qua đường cong Kuznets. Đường cong Kuznets cho thấy, trong

giai đoạn đầu của quá trình công nghiệp hóa, lực lượng lao động chủ yếu làm nông

nghiệp. Quá trình công nghiệp hóa xảy ra, nhiều công nhân di chuyển từ khu vực

nông nghiệp sang khu vực công nghiệp và mức tiền lương của họ cũng tăng lên, sự

chuyển đổi này làm tăng thêm sự bất bình đẳng thu nhập (Firebaugh, 2003). Bên

cạnh đó, sự phân phối lao động như thế sẽ làm bất bình đẳng cao hơn khi thu nhập

tăng. Hơn thế nữa, cơ cấu kinh tế sẽ chuyển dịch từ khu vực nông nghiệp sang công

nghiệp.

Để kiểm định cho lý thuyết trên, các kết quả nghiên cứu thực nghiệm đã cho

các kết quả khác nhau (Ahluwalia, 1976; Anand và Kanbur, 1993; Checchi, 2003;

Gregorio và Lee, 2002). Ví dụ, Ahluwalia (1976) trong nghiên cứu của mình, tác

giả đã phát hiện sự tồn tại đường cong chữ U ngược giữa thu nhập và bất bình đẳng.

Tuy nhiên, Anand và Kanbur (1993) với kết quả nghiên cứu lại cho rằng không tồn

tại đường cong này. Theo Checchi (2003), các kết quả thực nghiệm về mối liên hệ

giữa bất bình đẳng và bất bình đẳng giáo dục không thống nhất bởi vì cấu trúc xã

hội khác nhau ở các quốc gia như tài sản thừa kế (historical heritage), tôn giáo

(religion), thành phần dân tộc (ethnic composition), truyền thống văn hóa (cultural

traditions), tình hình phát triển ở các quốc gia. Vì vậy nghiên cứu của tác giả sẽ

không kỳ vọng tồn tại đường cong Kuznet bởi vì dữ liệu được thu thập từ các quốc

gia khác nhau. Tuy nhiên tác giả cũng kỳ vọng tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa

thu nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng thu nhập theo kết quả nghiên cứu

của Rodríguez‐Pose và Tselios (2009). Tác giả tiến hành sử dụng biến số này trong

nghiên cứu của mình với giả thuyết H3: Thu nhập bình quân đầu người có tác

động ngược chiều đến bất bình đẳng thu nhập.

2.3.4. Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và bất bình đẳng thu nhập

Tương tự với mối quan hệ của các biến số khác, ảnh hưởng của chi tiêu chính

phủ đến bất bình đẳng thu nhập cũng dẫn đến nhiều kết quả khác nhau. Sử dụng dữ

liệu chéo của các quốc gia, Gregorio và Lee (2002) xem xét tác động chi tiêu giáo

dục đến phân phối thu nhập (được đo lường bằng hệ số Gini). Kết quả nghiên cứu

cho thấy chi tiêu chính phủ dành cho giáo dục góp phần làm giảm mức độ bất bình

đẳng thu nhập và tác động lớn hơn ở các quốc gia có thu nhập cao. Tuy nhiên một

số tác giả khác tìm thấy chi tiêu giáo dục hoặc phát triển giáo dục có mối quan hệ

cùng chiều với bất bình đẳng (Deininger và Squire, 1998; Checchi, 2003; Jiminez,

1986). Ví dụ, Jiminez (1986) cho rằng chi phí giáo dục công không có lợi cho người

nghèo, và do đó không làm giảm sự bất bình đẳng thu nhập. Chi tiêu công trong

giáo dục có thể làm tăng khoảng cách thu nhập giữa người giàu và người nghèo,

mặc dù mọi người đều có quyền bình đẳng về giáo dục. Bên cạnh đó, việc mở rộng

đầu tư giáo dục sẽ không có lợi cho người nghèo nếu họ không có đủ nguồn lực để

đi học, đặc biệt nếu họ đang bị đánh thuế để tăng thu ngân sách nhằm tài trợ cho

giáo dục (Sylwester, 2002).

Như vậy, chi tiêu của chính phủ cũng có khả năng tác động đến bất bình đẳng thu nhập. Dựa vào mô hình Gregorio và Lee (2002), tác giả sử dụng biến chi tiêu giáo

dục của chính phủ trễ một kỳ làm biến kiểm soát với giả định chi tiêu giáo dục kỳ

trước có tác động không ngay lập tức mà sẽ ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập trong kì sau (hiệu quả đầu tư có độ trễ). Do đó giả thuyết được tác giả đặt ra là H4:

Chi tiêu cho giáo dục trễ một kỳ có tác động ngược chiều đến bất bình đẳng

thu nhập.

2.3.5. Mối quan hệ giữa tỷ lệ dân số thành thị và bất bình đẳng thu nhập

Đô thị hóa cũng là kênh quan trọng ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập.

Rodríguez‐Pose và Tselios (2009) cung cấp một nghiên cứu thực nghiệm cho thấy

đô thị hóa có tác động ngược chiều đến bất bình đẳng thu nhập. Tuy nhiên nghiên

cứu của Sicular và cộng sự (2008) cho thấy tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ

lệ đô thị hóa và bất bình đẳng thu nhập. Ngược lại, nghiên cứu của Yang (2009),

Petcu (2014) cho thấy không tồn tại mối quan hệ giữa tỷ lệ đô thị hóa và bất bình

đẳng thu nhập. Với kỳ vọng tỷ lệ dân số thành thị cũng có khả năng tác động đến

bất bình đẳng thu nhập. Tác giả sử dụng tỷ lệ dân số thành thị trong nhóm biến kiểm

soát của mình với giả thuyết H5: Tỷ lệ dân số thành thị có tác động cùng chiều

đến bất bình đẳng thu nhập.

2.3.6. Mối quan hệ giữa mở cửa thương mại, tự do hóa kinh tế và bất bình đẳng

thu nhập

Mở cửa thương mại, tự do hóa kinh tế cũng có tác động đến bất bình đẳng thu

nhập. Wells (2006) tận dụng bối cảnh toàn cầu hóa trong nghiên cứu liên quan đến

bất bình đẳng giáo dục và phát triển kinh tế. Bằng cách kiểm tra tác động của các

biến giáo dục và kinh tế đến bất bình đẳng thu nhâ ̣p, nghiên cứu này cho thấy

những ảnh hưởng của giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập có thể bị ảnh hưởng bởi

mức độ tự do kinh tế trong một quốc gia. Thế nên, mức độ tự do hóa nền kinh tế

phải được xem xét khi tạo ra các chính sách để giảm bất bình đẳng. Tuy nhiên, mối

quan hệ này cũng tồn tại các kết quả khác nhau.

Một số nghiên cứu phát hiện ra rằng mở cửa thương mại, chính sách không

bảo hộ hoặc các chính sách mở cửa khác có liên quan đều dẫn đến bất bình đẳng thu

nhập cao hơn (Edwards, 1997; Barro, 2000; Dollar và Kraay, 2002; Petcu, 2014).

Tuy nhiên theo Palma (2011) nguyên nhân gây bất bình đẳng khác nhau ở các nơi

và không thể dựa vào toàn cầu hóa để giảm bất bình đẳng một cách tự động và có

bằng chứng cho thấy toàn cầu hóa làm tăng bất bình đẳng. Ngược lại, Berggren

(1999) và Scully (2002) kết luận rằng một sự thay đổi trong tự do kinh tế đòi hỏi

mức thuế thấp hơn và giảm các quy định của chính phủ về đặc trưng nền kinh tế. Từ

đó dẫn đến bình đẳng hơn trong phân phối thu nhập và tăng trưởng thu nhập trong

nước. Tuy nhiên theo Carter (2007), tác giả cho rằng mối quan hệ giữa tự do kinh tế

và bất bình đẳng thu nhập là cùng chiều, có ý nghĩa thống kê và tương đối không co

giãn; trong ngắn hạn tự do hóa kinh tế sẽ thúc đẩy bình đẳng hơn trong phân phối

thu nhập; trong dài hạn, tự do hóa kinh tế cuối cùng sẽ dẫn đến bất bình đẳng thu

nhập lớn hơn. Chẳng những vậy, nhiều nghiên cứu khác lại không tìm thấy mối

quan hệ này (Li và Zou, 2002) hoặc kết quả không tương đồng giữa các nhóm. Ví

dụ Milanovic và Squire (2005), tác giả nhận thấy rằng chính sách tự do hóa làm

tăng sự bất bình đẳng trong các nước nghèo hơn nhưng lại giảm bất bình đẳng trong

các nước giàu.

Thế nên, tự do hóa trong kinh tế cũng là một kênh tác động đến bất bình đẳng

thu nhập và có nhiều chỉ tiêu để đo lường cho tự do hóa thương mại. Tuy nhiên

nhằm hạn chế sử dụng nhiều biến vì sẽ ảnh hưởng đến kết quả ước lượng. Tác giả

5 Chỉ số này sẽ được tác giả trình bày rõ hơn trong Chương 3

sử dụng chỉ số tổng hợp EFI5 đại diện cho mức độ tự do hóa kinh tế của các quốc

gia với giả thuyết H6: Chỉ số tự do hóa kinh tế có tác động ngược chiều đến bất

bình đẳng thu nhập.

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu chính liên quan

Tác giả

Dữ liệu

Biến

Kết quả nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

OLS

Psacharopoulos (1977)

49 quốc gia, 1973

Bất bình đẳng giáo dục có mối quan hệ cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập

Edu: Phương sai số năm đi học ở các cấp Inc: hệ số Gini

OLS, 2SLS

Winegarden (1979)

Các quốc gia năm 1960

Bất bình đẳng giáo dục có mối quan hệ cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập

Edu: Phương sai số năm đi học ở các cấp Inc: hệ số Gini

Ram (1984)

OLS

28 quốc gia

Edu: phương sai của mức giáo dục Inc: chênh lệch thu nhập

Không tồn tại mối quan hệ giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập. Trung bình số năm đi học có mối quan hệ ngược chiều với bất bình đẳng thu nhập

Barro (2000)

FEM, REM

76 nước, 1960- 1990

Edu: Tỷ lệ nhập học ở các cấp Inc: hệ số Gini

Mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ lệ nhập học tiểu học và bất bình đẳng thu nhập, nhưng mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ lệ nhập học bậc cao hơn và bất bình đẳng thu nhập

SUR

Gregorio và Lee (2002)

49 nước 1960- 1990

Edu: độ lệch chuẩn của giáo dục Inc: hệ số Gini

Trung bình số năm đi học và phân phối giáo dục công bằng hơn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phân phối thu nhập bình đẳng

hơn.

Checchi (2003)

Pooled OLS, FEM, REM

108 quốc gia; 1960- 1995

Edu: tỷ lệ nhập học ở bậc trung học Inc: hệ số Gini

Mối quan hệ ngược chiều giữa bất bình đẳng thu nhập và tỷ lệ nhập học ở bậc trung học.

Tselios (2008)

SUR, SEM

94 khu vực giai

Edu: hệ số Gini Inc: hệ số Gini

Tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa bất bình đẳng thu

Tác giả

Dữ liệu

Biến

Kết quả nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

đoạn

nhập và bất bình đẳng giáo

dục.

1995- 2000

EU; 1995- 2000

Edu: hệ số Gini Inc: hệ số Gini

FEM, REM, GMM

Rodríguez‐Pose và Tselios (2009)

Trung bình số năm đi học và bất bình đẳng giáo dục có mối quan hệ cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập

SEM

Yang và cộng sự (2009)

Edu: hệ số Gini Inc: hệ số Gini

Bình đẳng giáo dục không góp phần vào việc giảm bất bình đẳng thu nhập

Trung Quốc giai đoạn 1997- 2005

FEM, REM

Földvári và Leeuwen (2011)

Edu: hệ số Gini Inc: hệ số Gini

Các quốc gia 1960- 2000

Tồn tại mối quan hệ rất yếu giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập. Trung bình số năm đi học có mối quan hệ ngược chiều với bất bình đẳng thu nhập

FEM, REM

Edu: hệ số Gini Inc: hệ số Gini

Castelló-Climent và Domenech (2014)

146 quốc gia, 1950- 2010

Mối quan hệ yếu và ngược chiều giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập. Trung bình số năm đi học có mối quan hệ cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập

FEM, REM

Kanwal và Munir (2015)

Edu: hệ số Gini Inc: hệ số Gini

Bất bình đẳng giáo dục có mối quan hệ cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập

Nam Á; 1980 - 2010

Ghi chú: Edu-các biến dùng để đo lường bất bình đẳng giáo dục

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Inc-các biến dùng để đo lường bất bình đẳng thu nhập

2.4. Khung phân tích

Từ lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm đã được đề cập, các kết quả cho

thấy tồn tại mối quan hệ phức tạp giữa giáo dục và bất bình đẳng thu nhập. Nghiên

cứu này dựa trên khung phân tích của Gregorio và Lee (2002), Tselios (2008), Petcu

(2014) và kết quả của nhiều nghiên cứu thực nghiệm có liên quan như

Psacharopoulos (1977), Edwards (1997), Winegarden (1979), Savvides (1998),

Barro (2000), Dollar và Kraay (2002), Sylwester (2002), Checchi (2003),

Rodríguez‐Pose và Tselios (2009), Castelló-Climent và Domenech (2014), Kanwal

BẤT BÌNH ĐẲNG GIÁO DỤC

và Munir (2015). Cụ thể như sau:

H1 (+)

(EduGini) A

H2 (-)

TRUNG BÌNH SỐ NĂM ĐI HỌC (Yschool) B

H3 (-)

THU NHẬP BÌNH QUÂN ĐẦU NGƯỜI (Gdpper) C

H4 (-)

BẤT BÌNH ĐẲNG THU NHẬP (IncGini)

CHI TIÊU GIÁO DỤC TRỄ 1 KỲ (Eduinvest) D

H5 (+)

TỶ LỆ DÂN SỐ THÀNH THỊ

(Urban)

H6 (-)

CHỈ SỐ TỰ DO HÓA KINH TẾ (EFI) F

Phương pháp nghiên cứu định lượng với Mô hình dữ liệu bảng (Pooled OLS, FEM, REM)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 2.3: Khung phân tích của nghiên cứu

A. Mối quan hệ giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập

Nghiên cứu của Psacharopoulos (1977), Winegarden (1979), Gregorio và Lee

(2002), Tselios (2008), Rodríguez‐Pose và Tselios (2009), Kanwal và Munir

(2015).

H1: Bất bình đẳng giáo dục tác động cùng chiều đến bất bình đẳng thu nhập.

B. Mối quan hệ giữa trung bình số năm đi học và bất bình đẳng thu nhập

Nghiên cứu của Ram (1984), Park (1996), Gregorio và Lee (2002).

H2: Trung bình số năm đi học tác động ngược chiều đến bất bình đẳng thu

nhập.

C. Mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng thu

nhập

Nghiên cứu của Psacharopoulos (1977), Winegarden (1979), Barro (2000),

Gregorio và Lee (2002), Checchi (2003), Tselios (2008), Rodríguez‐Pose và Tselios

(2009), Castelló-Climent và Domenech (2014), Kanwal và Munir (2015).

H3: Thu nhập bình quân đầu người tác động ngược chiều đến bất bình đẳng

thu nhập.

D. Mối quan hệ giữa chi tiêu cho giáo dục và bất bình đẳng thu nhập

Nghiên cứu của Sylwester (2002); Deininger và Squire (1998); Checchi

(2000).

H4: Chi tiêu cho giáo dục trễ một kỳ có tác động ngược chiều đến bất bình

đẳng thu nhập.

E. Mối quan hệ giữa tỷ lệ dân số thành thị và bất bình đẳng thu nhập

Nghiên cứu của Rodríguez‐Pose và Tselios (2009), Sicular và cộng sự (2008).

H5: Tỷ lệ dân số thành thị tác động cùng chiều đến bất bình đẳng thu nhập.

F. Mối quan hệ giữa chỉ số tự do hóa kinh tế và bất bình đẳng thu nhập

Nghiên cứu của Edwards (1997), Barro (2000), Dollar và Kraay (2002), Petcu

(2014).

H6: Chỉ số tự do hóa kinh tế tác động ngược chiều đến bất bình đẳng thu nhập.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Như vậy trong chương 2, tác giả đã trình bày các lý thuyết và tổng quan các

nghiên cứu thực nghiệm có liên quan. Bên cạnh đó, khung phân tích và các biến đưa

vào mô hình cũng được đề xuất thông qua cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực

nghiệm. Trong Chương 3, tác giả sẽ trình bày cụ thể hơn về quy trình thực hiện

nghiên cứu cũng như phương pháp, công cụ và dữ liệu được tác giả sử dụng trong

nghiên cứu này.

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Ở chương 2, tác giả đã tiến hành tổng quan các lý thuyết cũng như các nghiên

cứu thực nghiệm về tác động của giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập. Trong

chương 3, tác giả sẽ giới thiệu về quy trình thực hiện, mô hình, phương pháp và dữ

liệu nghiên cứu sẽ được sử dụng cho đề tài.

3.1. Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu này được thực hiện theo phương pháp qui nạp với tuần tự theo hai

bước.

Bước 1: tác giả tiến hành kỹ thuật tổng hợp các lý thuyết và phân tích các

nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa các yếu tố đến bất bình đẳng thu nhập

đặc biệt là tác động của giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập, kết hợp với phân tích

tình hình thực tiễn của các quốc gia được nghiên cứu, mô hình nghiên cứu lý thuyết

đề xuất được xây dựng.

Bước 2: phân tích dữ liệu nhằm kiểm chứng mô hình lý thuyết đã xây dựng ở

Bước 1. Trên cơ sở mô hình nghiên cứu lý thuyết đề xuất, tác giả tiến hành thu thập

thông tin và dữ liệu; dữ liệu thu thập về được tổng hợp, làm sạch và xử lý trước khi

phân tích. Bằng phương pháp POOLED OLS, FEM, REM, tác giả sẽ tiến hành sử

dụng phần mềm STATA 12 để kiểm chứng mối quan hệ giữa các biến số đến bất

bình đẳng thu thập trong trường hợp các quốc gia có mức thu nhập trung bình thấp

giai đoạn 1990-2015. Cuối cùng, tác giả tiến hành các kiểm định đánh giá mô hình

phù hợp và phân tích kết quả.

Mục tiêu

Lý thuyết

Phân tích

Kết quả

Thảo luận

Lý thuyết

Thu thập dữ liệu từ các nguồn

Phân tích

Tổng hợp lý thuyết

Mục tiêu nghiên cứu

Ước lượng tác động giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập

Hàm ý chính sách và hướng nghiên cứu tiếp theo

Tổng hợp và xử lý dữ liệu

Các nghiên cứu liên quan

Phân tích, kiểm định mô hình

Xây dựng mô hình nghiên cứu lý thuyết

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

3.2. Mô hình nghiên cứu

Từ khung phân tích, mô hình kinh tế lượng được đề xuất trong nghiên cứu như

*EduGinii,t + 2

*Yschooli,t + 3

*Gdpperi,t

IncGinii,t = 0 + 1

*Expenditurei,t-1 + 5

*Urbani,t + 6

*EFIi,t + ui,t

+ 4

Trong đó:

: bất bình đẳng về thu nhập : bất bình đẳng về giáo dục : trung bình số năm đi học

: thu nhập bình quân đầu người : chi tiêu của chính phủ cho giáo dục trễ 1 kỳ IncGinii,t EduGinii,t Yschooli,t Gdpperi,t Expenditurei,t-1

: tỷ lệ dân số thành thị

: chỉ số tự do hóa kinh tế

: các phần dư của mô hình. Urbani,t EFIi,t ui,t

3.3. Mô tả biến số

3.3.1. Bất bình đẳng thu nhập

Biến phụ thuộc bất bình đẳng thu nhập (IncGini) được đo lường bằng cách sử

dụng hệ số Gini được lấy từ cơ sở dữ liệu bất bình đẳng thu nhập của công cụ chỉ

báo phát triển thế giới (WDI), Ngân hàng thế giới (World Bank) trong giai đoạn

1990-2015 với dữ liệu theo năm với đơn vị tính là phần trăm. Đây là thước đo được

sử dụng phổ biến nhất trong kinh tế và nghiên cứu về bất bình đẳng vì thế có thể

tiếp cận và so sánh dễ dàng hơn với các nghiên cứu trước. (Psacharopoulos, 1977;

Winegarden, 1979; Barro, 2000; Gregorio và Lee, 2002; Checchi, 2003; Tselios,

2008; Rodríguez‐Pose và Tselios, 2009; Yang và cộng sự, 2009; Földvári và

Leeuwen, 2011; Castelló-Climent và Domenech, 2014; Kanwal và Munir, 2015).

3.3.2. Bất bình đẳng giáo dục

Biến bất bình đẳng giáo dục (EduGini) được đo lường bằng cách sử dụng hệ

số Gini. Các hệ số Gini giáo dục được xây dựng theo phương pháp Barro và Lee

(2001). Tác giả sử dụng công thức như đề nghị của Castelló và Domenech (2002),

(1)

Thomas và cộng sự (2001) như sau:

Trong đó là trung bình số năm đi học của dân số từ 15 tuổi trở lên, i và j là

các mức độ khác nhau của giáo dục, ni và nj là tỷ lệ dân số ở từng mức giáo dục, và

và là số năm đi học trung bình tích lũy của từng cấp học. Theo Barro và Lee

(2001), giáo dục sẽ được xem xét với bốn cấp độ: không đi học (0), tiểu học (1),

trung học (2) và giáo dục đại học (3). Với là số năm học trung bình của mỗi cấp

(2)

giáo dục i, ta có:

Mở rộng biểu thức (1) và sử dụng (2), hệ số Gini có thể được tính như sau:

Như vậy, hệ số Gini được tác giả tính toán thông qua các biến thành phần với

nguồn dữ liệu từ Barro và Lee, công cụ chỉ báo phát triển thế giới (WDI), Ngân

hàng thế giới (World Bank) giai đoạn 1990-20156 cho nhóm dân số có độ tuổi từ 15

trở lên bao gồm: tỷ lệ dân số không đi học (n0), tỷ lệ dân số hoàn thành mức giáo

dục cao nhất là tiểu học (n1), tỷ lệ dân số hoàn thành mức giáo dục cao nhất là trung

học (n2), tỷ lệ dân số hoàn thành mức giáo dục cao nhất là cao đẳng, đại học (n3),

trung bình số năm đi học ở bậc tiểu học (x1), trung bình số năm đi học ở bậc trung

học (x2), trung bình số năm đi học ở bậc cao đẳng, đại học (x3). Ngoài ra, chỉ số bất

bình đẳng giáo dục được tính toán theo Barro và Lee (2001) đã giải quyết hầu hết

các nhược điểm góp phần giảm sai số đo lường và cải thiện tình trạng chính xác của

các ước tính bằng cách sử dụng thông tin từ dữ liệu điều tra dân số và một phương

pháp mới sử dụng các dữ liệu tách biệt theo nhóm tuổi. Thế nên nó cũng được sử

dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về bất bình đẳng (Tselios, 2008;

Rodríguez‐Pose và Tselios, 2009; Yang và cộng sự, 2009; Földvári và Leeuwen,

2011; Castelló-Climent và Domenech, 2014; Kanwal và Munir, 2015).

3.3.3. Trung bình số năm đi học

Trung bình số năm đi học (Yschool) được tính toán dựa trên nhóm dân số từ

15 tuổi trở lên và là biến đại diện cho mở rộng giáo dục ở các quốc gia (Barro và

6 Các quan sát bị thiếu dữ liệu được bổ sung từ trang web http://www.barrolee.com/

Lee, 2001). Biến số này được thu thập từ nguồn dữ liệu của Barro và Lee, công cụ

chỉ báo phát triển thế giới (WDI), Ngân hàng thế giới (World Bank) cho giai đoạn

1990-2015 và được sử dụng trong một số nghiên cứu trước đây (Psacharopoulos,

1977; Winegarden, 1979; Gregorio và Lee, 2002; Checchi, 2003; Tselios, 2008;

Rodríguez‐Pose và Tselios, 2009; Castelló-Climent và Domenech, 2014; Kanwal

và Munir, 2015).

3.3.4. Thu nhập bình quân đầu người

Tác giả sử dụng GDP bình quân đầu người (Gdpper) (giá so sánh năm 2010 $

US) là biến đại diện cho phát triển kinh tế được sử dụng khá nhiều trong các nghiên

cứu trước đây (Psacharopoulos, 1977; Winegarden, 1979; Gregorio và Lee, 2002;

Checchi, 2003; Tselios, 2008; Rodríguez‐Pose và Tselios, 2009; Castelló-Climent

và Domenech, 2014; Kanwal và Munir, 2015). Biến số này được thu thập từ các chỉ

số phát triển của công cụ chỉ báo phát triển thế giới (WDI), Ngân hàng thế giới

(World Bank) giai đoạn 1990-2015.

3.3.5. Chi tiêu giáo dục

Chi tiêu giáo dục (Expenditure) đại diện cho tỷ lệ phần trăm của chi tiêu công

của mỗi quốc gia dành cho các mục tiêu giáo dục. Biến số này được thu thập từ các

chỉ số phát triển của công cụ chỉ báo phát triển thế giới (WDI), Ngân hàng thế giới

(World Bank) giai đoạn 1990-2015. Nghiên cứu của Sylwester (2002); Deininger và

Squire (1998); Checchi (2003) cũng sử dụng biến số này làm biến kiểm soát.

3.3.6. Tỷ lệ dân số thành thị

Đô thị hóa (Urban) là sự mở rộng của đô thị, tính theo tỉ lệ phần trăm giữa số

dân đô thị hay diện tích đô thị trên tổng số dân hay diện tích của một vùng hay khu

vực. Trong nghiên cứu này, tác giả tiếp cận đô thị hóa thông qua tỷ lệ phần trăm

dân số thành thị trong tổng dân số mở mỗi quốc gia. Chỉ số này còn được gọi là

mức độ đô thị hóa và cũng được thu thập từ các chỉ số phát triển của công cụ chỉ

báo phát triển thế giới (WDI), Ngân hàng thế giới (World Bank) (WDI) giai đoạn

1990-2015. Theo Rodríguez‐Pose và Tselios (2009), Sicular và cộng sự (2008), tỷ

lệ dân số thành thị có tác động đến bất bình đẳng thu nhập.

3.3.7. Chỉ số tự do hóa kinh tế

Để đo lường chính sách tự do kinh doanh ở các quốc gia, tác giả sử dụng chỉ

số tự do hóa kinh tế (Economic Freedom of the World index - EFI) được báo cáo

hàng năm ở Viện Fraser. Với chỉ số này, các nền tảng của tự do hóa kinh tế bao

gồm: (i) sự lựa chọn cá nhân (personal choice), (ii) trao đổi tự nguyện được điều

phối bởi thị trường (voluntary exchange coordinated by markets), (iii) tự do gia

nhập và cạnh tranh trên thị trường (freedom to enter and compete in markets), và

(iv) bảo vệ cá nhân và quyền lợi từ sự xâm hại của người khác (protection of

persons and their property from aggression by others).

Như vậy, EFI là một chỉ số tổng hợp được đo lường thông qua 5 thành phần

bao gồm (i) Độ lớn của nhà nước (Government Size); (ii) hệ thống luật pháp và

Quyền tư hữu (Legal system and property rights); (iii) Tiền tệ lành mạnh (Sound

money); (iv) Tự do thương mại quốc tế (Freedom to trade internationally); (v) Quy

định (Regulation). Mỗi chỉ số thành phần sẽ được cho điểm từ 0 đến 10, trong đó 0

là tượng trưng ít tự do nhất, 10 là tượng trưng cho nhiều tự do nhất. EFI được tính

bằng cách lấy trung bình của các chỉ số thành phần (0-10). Và chỉ số này được tác

giả tổng hợp cho 18 quốc gia trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-20157 theo cách

sử dụng trong một số nghiên cứu của Edwards (1997), Dollar và Kraay (2002),

7 Dữ liệu có tại trang web http://www.freetheworld.com/

Milanovic và Squire (2005), Petcu (2014).

Bảng 3.1: Biến số và nguồn dữ liệu

Mô tả

Đơn vị

Nguồn dữ liệu

Tên biến

Kỳ vọng

IncGini

Bất bình đẳng thu nhập

ADB World Bank

EdGini

Bất bình đẳng giáo dục

ADB Barro-Lee World Bank

Phương thức đo lường 0 - Bình đẳng hoàn toàn 100 - Bất bình đẳng hoàn toàn 0 - Bình đẳng hoàn toàn 100 - Bất bình đẳng hoàn toàn

Yschool

Năm

Barro-Lee

Trung bình số năm đi học

ADB Barro-Lee World Bank

Gdpper

Nghìn USD

ADB World Bank

GDP quốc gia (giá so sánh năm 2010 $ US) /tổng dân số

Thu nhập bình quân đầu người (giá so sánh năm 2010 $ US)

Edinvest

ADB World Bank

Tỷ lệ chi tiêu giáo dục trong tổng GDP

Urban

Tỷ lệ dân số thành thị

ADB World Bank

EFI

Điểm

Viện Fraser

Chỉ số tự do kinh tế

0 - Hoàn toàn không chi tiêu cho giáo dục 100 - Chi tiêu cho giáo dục hoàn toàn 0 - Dân số thành thị hoàn toàn 100 - Không có dân số thành thị 1- Ít tự do 10 – Tự do hoàn toàn

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.4. Phương pháp nghiên cứu

3.4.1. Phương pháp phân tích và tổng hợp

Phương pháp phân tích lý thuyết: được tác giả sử dụng nhằm phân tích lý

thuyết thành những mặt, những bộ phận, những mối quan hệ theo lịch sử thời gian

để nhận thức, phát hiện và khai thác các khía cạnh khác nhau của mối quan hệ giữa

các biến số và bất bình đẳng thu nhập từ đó chọn lọc những thông tin cần thiết phục

vụ cho đề tài.

Phương pháp tổng hợp lý thuyết: được tác giả sử dụng nhằm kết hợp những

mặt, những bộ phận, những mối quan hệ thông tin từ các lý thuyết đã thu thập được

thành một chỉnh thể để tạo ra một hệ thống lý thuyết mới đầy đủ và sâu sắc về chủ

đề nghiên cứu.

3.4.2. Phương pháp định lượng

Với dữ liệu thu thập từ các nguồn, tác giả kiểm tra, chọn lọc và tổng hợp thành

bộ dữ liệu đầy đủ. Trong các trường hợp dữ liệu bị khuyết tác giả sẽ sử dụng

phương pháp dự báo giản đơn8 nhằm cải thiện dữ liệu tuy nhiên trong phạm vi cho

phép và không làm ảnh hưởng đến kết quả. Sau khi có dữ liệu hoàn chỉnh, tác giả sẽ

tiến hành phân tích và xử lý số liệu bằng phần mềm STATA 12. Trình tự thực hiện

phân tích số liệu theo các bước: thống kê mô tả, chạy các mô hình hồi quy, thực

hiện các kiểm định để lựa chọn mô hình, kiểm định các giả thuyết mô hình, hiệu

chỉnh và phân tích kết quả mô hình.

3.4.2.1. Phương pháp thống kê mô tả

Tác giả sử dụng phương pháp thống kê mô tả nhằm thể hiện những đặc tính cơ

bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác

nhau. Từ đó có thể tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Trong phần này,

nghiên cứu sẽ sử dụng các kỹ thuật sau: (i) Biểu diễn dữ liệu bằng các đồ thị nhằm

so sánh đối chiếu dữ liệu; (ii) Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ

liệu; (iii) Thống kê tóm tắt nhằm mô tả dữ liệu.

3.4.2.2. Mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS)

Cách tiếp cận đơn giản nhất là bỏ qua bình diện không gian và thời gian của

dữ liệu kết hợp và chỉ ước lượng hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất

8 Các phương pháp dự báo giản đơn được sử dụng hầu hết trong các nghiên cứu là một kỹ thuật đề xử lý cho các trường hợp các dữ liệu có quan sát bị lỗi, là bước Chuẩn bị dữ liệu trước khi tiến hành ước lượng. Các phương pháp này dựa vào tài liệu của tác giả Nguyễn Trọng Hoài (2001) và được đính kèm một số phương pháp tiêu biểu ở phần Phụ lục.

(OLS). Mô hình này có các hệ số không biến đổi, gộp chung toàn bộ số liệu chéo và

chuỗi thời gian rồi chạy mô hình hồi quy hay còn được gọi là mô hình hồi quy gộp

(Pooled OLS). Mô hình ước lượng: Yit = C1 + βi*Xit + uit, trong đó: Yit là biến phụ

thuộc, Xit là biến độc lập, C1 là hệ số chặn, βi là hệ số gốc đối với biến độc lập Xi, uit

là phần dư.

Tuy nhiên, trên thực tế việc đồng nhất hiệu ứng đặc thù theo không gian và

thời gian là điều không thể. Vì mỗi không gian sẽ có đặc thù riêng và có thể thay

đổi theo thời gian. Do đó, trong mô hình Pooled OLS rất dễ vi phạm các giả định về

mô hình hồi quy.

3.4.2.3. Mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM)

Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng

đến các biến giải thích, mô hình tác động cố định phân tích mối tương quan này

giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích. Qua đó kiểm soát và tách ảnh

hưởng của các đặc điểm riêng biệt (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. Mô hình FEM: Yit = Ci + βi*Xit + uit, trong đó: Yit là biến phụ thuộc,

Xit là biến độc lập, Ci (i = 1,...., n) lần lượt là hệ số chặn cho từng thực thể nghiên

cứu, βi là hệ số gốc đối với biến độc lập Xi, uit là phần dư. Tuy nhiên mô hình FEM do đưa vào nhiều biến giả, mô hình sẽ làm giảm số bậc tự do; và có khả năng xảy ra

đa cộng tuyến.

3.4.2.4. Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM)

Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố

định được thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các

thực thể có tương quan đến biến độc lập - biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng

cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể

được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. Chính vì

vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM

sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương

quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới.

Mô hình REM: Yit = Ci + β*Xit + uit trong đó: Yit là biến phụ thuộc, Xit là biến

độc lập, βi là hệ số gốc đối với biến độc lập Xi, uit là phần dư. Ngoài ra, thay vì

trong mô hình FEM, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến

ngẫu nhiên với trung bình là Ci và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau: Ci = C + εi

(i = 1,...,n) với εi: Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ2ε. Như

vậy, thay vào mô hình ta có: Yit = C + β*Xit + εi + uit

Hay: Yit = C + β*Xit + wit, với wit = εi + uit; εi : Sai số thành phần của các đối

tượng khác nhau (đặc điểm khác nhau của từng đối tượng); uit : Sai số thành phần

kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và thời gian. Mô hình REM quan tâm đến cả vấn đề về những khác biê ̣t củ a riêng các đố i tươ ̣ng phân tích qua thờ i gian đó ng gó p vào mô hình. Do đó , tự tương quan là mô ̣t vấn đề tiềm tàng trong mô hình này cần phải giải quyết, đồ ng thờ i nó la ̣i loa ̣i bỏ tố t yếu tố phương sai thay đổ i. Nhìn chung mô hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc

vào giả định có hay không sự tương quan giữa εi các biến giải thích X. Nếu giả định

rằng không tương quan thì REM phù hợp hơn và ngược lại.

3.4.2.5. Lựa chọn mô hình

Lựa chọn Pooled OLS hoặc REM

Kiểm định Lagrangian (LM test) được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa

hai mô hình Pooled OLS và REM. Với giả thuyết Ho: Không tồn tại sự tương quan

chéo hay ảnh hưởng ngẫu nhiên giữa các quốc gia trong mô hình nghiên cứu (Chọn

Pooled OLS); H1: Tồn tại sự tương quan chéo hay ảnh hưởng ngẫu nhiên giữa các

quốc gia trong mô hình nghiên cứu (Chọn REM). Nếu kết quả kiểm định với giá trị

Prob <5% sẽ bác bỏ Ho, mô hình REM sẽ được chọn. Điều này chứng tỏ có sự tồn

tại sự tương quan chéo hay ảnh hưởng ngẫu nhiên giữa các quốc gia trong mô hình

nghiên cứu.

Lựa chọn OLS hoặc FEM

Kiểm định F được sử dụng để kiểm tra hiện tượng khác biệt đặc trưng giữa

các quốc gia nhằm lựa chọn giữa 2 mô hình Pooled OLS hoặc FEM. Cặp giả thuyết

thống kê với Ho: Không có sự khác biệt đặc trưng giữa các quốc gia (Chọn Pooled

OLS); H1: Có sự khác biệt đặc trưng giữa các quốc gia (Chọn FEM). Nếu kết quả

kiểm định với giá trị Prob <5% sẽ bác bỏ Ho, mô hình FEM sẽ được chọn. Điều này

chứng tỏ có sự tồn tại tương quan chéo hay ảnh hưởng ngẫu nhiên giữa các quốc gia

trong mô hình nghiên cứu.

Lựa chọn Fixed Effects (FEM) hoặc Random Effects (REM)

Kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa mô hình FEM và REM với cặp giả

thuyết: Ho: Không có sự khác biệt kết quả ước lượng trong 2 mô hình (Chọn REM);

H1: Có sự khác biệt kết quả ước lượng trong 2 mô hình (Chọn FEM). Nếu kết quả

kiểm định với giá trị Prob <5% sẽ bác bỏ Ho, mô hình FEM sẽ được chọn. Điều này

cũng khẳng định mô hình FEM là phù hợp hơn mô hình REM khi nghiên cứu trên

dữ liệu của đề tài.

3.5. Dữ liệu

Nghiên cứu này được sử dụng từ 4 nguồn dữ liệu chính bao gồm: Dữ liệu

công cụ chỉ báo phát triển thế giới (WDI), Dữ liệu của Ngân hàng thế giới (World

Bank), Dữ liệu Barro-Lee, Dữ liệu chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI). Đây là các kênh

dữ liệu lớn cung cấp khá nhiều các chỉ tiêu ở cấp độ vĩ mô. Hệ thống dữ liệu Công

cụ chỉ báo phát triển thế giới (WDI) là cơ sở dữ liệu về chỉ số phát triển trên các

lĩnh vực phát triển xã hội, kinh tế, tài chính, tài nguyên thiên nhiên và môi trường

của Ngân hàng thế giới và hơn 30 cơ quan đối tác. Hệ thống cơ sở dữ liệu này có

hơn 900 công cụ chỉ báo cho 210 nền kinh tế với thông tin dữ liệu từ năm 1960 trở

lại đây. Bên cạnh đó, nguồn dữ liệu Ngân hàng thế giới (World Bank) cũng cung

cấp các chỉ tiêu tương tự. Hai nguồn dữ liệu này được tác giả trích lọc bổ sung cho

nhau cho các trường hợp các quan sát bị thiếu. Riêng các biến số đặc trưng cho bất

bình đẳng giáo dục ngoài, tác giả cập nhật thêm bổ sung từ dữ liệu Barro-Lee. Đây

là kênh dữ liệu về giáo dục được cập nhật và mở rộng đến 146 quốc gia từ năm

1950 đến nay trong khoảng 5 năm. Ngoài ra, chỉ số tự do hóa kinh tế được tác giả

trích từ nguồn dữ liệu EFI.

Sau quá trình tổng hợp dữ liệu, kết quả có 18 quốc gia được chọn trong tổng

số 52 quốc gia thuộc nhóm nước có thu nhập trung bình thấp trong giai đoạn 1990-

2015 bao gồm: Armenia, Bangladesh, Bolivia, Cambodia, El Salvador, Honduras,

Kyrgyz Republic, Lao PDR, Mauritania, Moldova, Mongolia, Nicaragua, Pakistan,

Philippines, Sri Lanka, Tajikistan, Ukraine, Vietnam. Các quốc gia còn lại do các số

liệu thống kê bị thiếu nên không được sử dụng trong nghiên cứu này. Mặc dù, mẫu

nghiên cứu được chọn vẫn có thể dùng để phân tích và đảm bảo ý nghĩa về mặt

thống kê. Tuy nhiên, các dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này gặp phải một

số hạn chế. Thứ nhất, các dữ liệu về bất bình đẳng thu nhập mặc dù được mở rộng

bằng cách thu thập từ nhiều nguồn khác nhau nhưng vẫn thiếu. Thứ hai, dữ liệu bất

bình đẳng giáo dục và trung bình số năm đi học được thống kê theo giai đoạn 5 năm

trong khi các biến số còn lại được thống kê liên tục ở các năm. Thế nên khi sử dụng

dữ liệu bảng phân tích sẽ gặp phải nhiều hạn chế.

Để khắc phục hạn chế về dữ liệu và khắc phục các thiên lệch từ kết quả nghiên

cứu trong trường hợp mẫu ít quan sát, nghiên cứu của tác giả sẽ phân tích trên cơ sở

2 mẫu dữ liệu để có cơ sở so sánh các kết quả với nhau. Cụ thể, mẫu nhỏ với các dữ

liệu theo từng mốc giai đoạn 1990-1995-2000-2005-2010-2015 cho 18 quốc gia;

mẫu lớn với các dữ liệu liên tục qua các năm từ 1990-2015 cho 18 quốc gia, khi đó

hai biến bất bình đẳng giáo dục và trung bình số năm đi học được sử dụng phương

pháp dự báo giản đơn theo giả định bất bình đẳng giáo dục là chính sách với mục

tiêu dài hạn, các năm lân cận tại các mốc giai đoạn 1990-1995-2000-2005-2010-

2015 sẽ được dự báo theo giá trị của nó. Như vậy, mỗi mẫu phân tích sẽ có những

ưu và nhược điểm riêng. Các kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày cho hai trường

hợp.

Kết luận chương 3

Ở chương này, tác giả đã mô tả quy trình nghiên cứu, khung phân tích và cách

đo lường các biến số. Bên cạnh đó, tác giả cũng cụ thế hóa hơn các phương pháp

nghiên cứu được sử dụng trong đề tài đã được đề cập ở Chương 1. Ngoài ra, kết quả

nghiên cứu sẽ được phân tích dựa trên mẫu dữ liệu của 18 nước thuộc nhóm các

quốc gia có mức thu nhập trung bình thấp giai đoạn 1990-2015 với hai cách tiếp cận

cho trường hợp cỡ mẫu lớn và cỡ mẫu nhỏ. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày cụ

thể hơn trong Chương 4.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Dựa trên các yêu cầu và thiết kế nghiên cứu đã đặt ra ở các chương trước, tác

giả tiến hành thu thập dữ liệu các biến số của mô hình nghiên cứu cho 18 quốc gia

thuộc nhóm nước có thu nhập trung bình thấp trong khoảng thời gian từ năm 1990

đến 2015. Kết quả thu được 108 quan sát cho trường hợp cỡ mẫu nhỏ (theo giai

đoạn 5 năm) và 450 quan sát cho trường hợp cỡ mẫu lớn (theo năm) đạt yêu cầu đủ

để phân tích dữ liệu có ý nghĩa về mặt khoa học trong đề tài nghiên cứu. Trong

chương 4 này, tác sẽ trình bày các kết quả thống kê mô tả và kiểm chứng mô hình lý

thuyết tác động của giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập.

4.1. Tổng quan về tình hình các quốc gia thu nhập trung bình thấp

Theo cách xác định của nhóm Ngân hàng Thế giới, các quốc gia có thu nhập

trung bình thấp là những nước có tổng thu nhập quốc gia trên đầu người từ 876

USD đến 3.465 USD một năm9. Năm 2015 trên thế giới có 52 quốc gia và lãnh thổ

có thu nhập trung bình thấp. Với những nổ lực đáng kể nhằm mục tiêu tăng trưởng

kinh tế, giai đoạn 1990-2015 nền kinh tế ở các quốc gia này tăng trưởng khá ổn

định. Tuy nhiên với những khác biệt về đặc điểm của nền kinh tế, mỗi quốc gia sẽ

theo đuổi một mô hình kinh tế khác nhau và từ đó dẫn đến đường hướng phát triển

khác biệt. Bên cạnh đó, con đường phát triển bền vững toàn diện cần phải đem lợi

ích của nền kinh tế tới những nhóm nghèo nhất và giải quyết các vấn đề liên quan

đến bất bình đẳng xã hội. Các chính sách tiến tới mục tiêu công bằng có thể làm cầu

nối những hố sâu ngăn cách. Thế nên, mục tiêu không phải là sự công bằng trong

thu nhập, mà xa hơn là mở rộng khả năng tiếp cận cho người nghèo đến với các

dịch vụ chăm sóc sức khoẻ, giáo dục, công ăn việc làm, nguồn vốn.

Trong phần tiếp theo của nghiên cứu này, tác giả sẽ mô tả lại rõ nét hơn hiện

trạng trên, cũng như xác định những yếu tố tác động đến bất bình đẳng thu nhập

9 http://www.worldbank.org/

trong giai đoạn 1990-2015 với 18 quốc gia được chọn đại diện cho nhóm các nước

có thu nhập trung bình thấp. Đặc biệt là tác động của bất bình đẳng giáo dục đến bất

bình đẳng thu nhập. Từ đó sẽ đề xuất ra những giải pháp, kiến nghị thiết thực nhằm

cải thiện hiện trạng, xây dựng nền kinh tế bền vững, đạt mục tiêu phát triển kinh tế -

xã hội ở các quốc gia.

4.2. Thống kê mô tả

4.2.1. Thống kê mô tả chung các biến

Kết quả thống kê dữ liệu của bài nghiên cứu đối với mẫu của 18 quốc gia với

các chỉ số thống kê cơ bản trong giai đoạn 1990 – 2015 được trình bày trong bảng

Bảng 4.1: Kết quả thống kê mô tả cho mẫu nghiên cứu

Mô tả

Nhỏ nhất Lớn nhất

Độ lệch chuẩn

Trung bình 38,8936 20,7863 7,2734

9,5821 16,4506 2,5301

21,4200 3,0988 2,7600

67,7300 69,1425 11,2300

1,5399

0,8989

0,2574

3,9772

Đơn vị tính % % Năm Nghìn USD

4,1293

3,2231

0,8819

26,0400

Bất bình đẳng thu nhập Bất bình đẳng giáo dục Trung bình số năm đi học Thu nhập bình quân đầu người (giá cố định) Tỷ lệ chi tiêu giáo dục trong tổng GDP Tỷ lệ dân số thành thị Chỉ số tự do kinh tế

% Điểm

43,1006 5,9258

16,8808 1,3849

15,4370 2,2100

72,0400 7,7200 Nguồn: Tác giả tổng hợp

Từ kết quả thống kê mô tả ở Bảng 4.1 cho thấy giá trị trung bình của bất bình

đẳng thu nhập của mẫu nghiên cứu đạt 38,89 %, trong đó quốc gia có mức độ bất

bình đẳng thu nhập cao nhất là 67,73 % và quốc gia có mức độ bất bình đẳng thu

nhập thấp nhất ở mức 21,41 %. Độ lệch chuẩn về bất bình đẳng thu nhập khá cao

với 9,58%. Như vậy, mặc dù cùng là nhóm các quốc gia có thu nhập trung bình thấp

tuy nhiên phân phối thu nhập ở các quốc gia có sự khác biệt đáng kể và vùng biến

thiên của dữ liệu khá lớn với biến số này.

Tương tự, bất bình đẳng giáo dục với giá trị trung bình hàng năm của mẫu

nghiên cứu là 20,79 %. Trong đó, quốc gia có bất bình đẳng giáo dục cao nhất trong

một năm là 69,74 % nhưng quốc gia có mức bất bình đẳng giáo dục thấp nhất chỉ

đạt ở mức 3,10 % gần như không có bất bình đẳng xảy ra. Bên cạnh đó, độ lệch

chuẩn cũng khá cao với 16,45%. Điều này cho thấy mức độ phân tán về bất bình

đẳng giáo dục ở các quốc gia cũng khá lớn. Bên cạnh đó, trung bình số năm đi học

cũng phản ánh phân phối giáo dục ở từng cấp học giữa các quốc gia. Số năm đi học

bình quân ở các quốc gia là 7,27 năm. Số năm đi học cao nhất có thể đạt được là

11,23 năm và thấp nhất có thể đạt mức 2,76 năm. Ngoài ra, độ lệch chuẩn là 2,53

năm. Như vậy, số năm đi học trung bình ở các quốc gia cũng có những khác biệt

đáng kể.

Các biến kiểm soát cũng phản ánh cùng xu hướng biến động trên. Thu nhập

bình quân đầu người trung bình hàng năm của các quốc gia là 1,54 nghìn USD với

giá trị cao nhất trong một năm của một quốc gia có thể đạt được là 3,98 nghìn USD

và thấp nhất chỉ đạt ở mức 0,26 nghìn USD. Ngoài ra, tỷ lệ chi tiêu giáo dục trong

tổng GDP trung bình hàng năm của các quốc gia là 4,13%, giá trị cao nhất trong

một năm của một quốc gia có thể đạt được là 26,04% và thấp nhất chỉ đạt mức

0,88% hầu như chi tiêu rất ít cho giáo dục. Bên cạnh đó, tỷ lệ dân số thành thị trung

bình hàng năm của nhóm các quốc gia này là 43,10% chiếm gần một nửa dân số,

trong đó quốc gia có có dân số thành thị cao nhất có thể lên đến 72,04% và thấp

nhất có thể đạt ở mức 15,48%. Để đánh giá chính sách tự do kinh doanh ở các quốc

gia, tác giả sử dụng thêm chỉ số tự do kinh tế với giá trị trung bình đạt 5,93 điểm

của thang đo 1-10. Trong đó, chỉ số tự do kinh tế cao nhất trong một năm của một

quốc gia có thể đạt được là 7,72 điểm và thấp nhất có thể đạt mức 2,21 điểm. Độ

lệch chuẩn về chỉ số tự do kinh tế ở các quốc gia ở mức 1,38 điểm.

Như vậy từ kết quả thống kê mô tả chung cho các biến số trong mô hình thông

qua các chỉ tiêu đo lường xu hướng tập trung, phân tán và kết hợp cho thấy các

quan sát trong mẫu dữ liệu có mức biến động khá lớn so với giá trị trung bình và

mức biến thiên dữ liệu trong từng biến số cũng khá cao. Để cụ thể hơn, tác giả tiến

hành phân tích biến động của từng chỉ số theo thời gian và các xu hướng biến động

của từng biến số với bất bình đẳng thu nhập.

4.2.2. Các biến bất bình đẳng trong mô hình

4.2.2.1. Bất bình đẳng giáo dục

Bất bình đẳng giáo dục được đo lường thông qua hệ số Gini được tính toán từ

cơ sở dữ liệu bất bình đẳng giáo dục của Ngân hàng thế giới, Barro và Lee trong

giai đoạn 1990-2015.

Bảng 4.2: Tính toán hệ số bất bình đẳng giáo dục

Bậc học hoàn thành

Quốc gia

Bỏ học

Gini giáo dục

Tiểu học

Trung bình số năm đi học

Trung học

Cao đẳng, đại học

Armenia Bangladesh Bolivia Cambodia El Salvador Honduras Kyrgyzstan Lao Mauritania Mongolia Nicaragua Pakistan Philippines Sri Lanka Tajikistan Ukraine Viet Nam Trung bình

0,78 41,20 11,93 29,25 16,42 14,82 1,62 35,05 41,49 4,08 24,41 52,97 4,11 6,99 1,82 2,71 12,88 17,80

6,14 20,98 9,09 21,31 16,32 25,93 13,40 21,43 27,91 8,75 9,96 12,71 18,15 12,13 7,32 7,64 26,12 15,60

59,18 18,86 24,23 3,60 14,91 14,48 55,06 4,85 6,39 41,30 13,57 16,37 20,22 33,20 61,79 39,09 12,62 25,87

12,21 2,01 6,71 0,70 5,15 2,13 7,95 2,60 0,95 13,87 9,68 4,06 6,29 6,94 4,11 20,65 2,49 6,38

10,49 4,87 8,12 4,00 6,58 5,84 9,76 4,48 3,85 8,50 5,81 4,33 8,05 9,76 10,31 10,51 6,03 7,13

4,37 46,00 14,54 30,04 18,69 17,77 8,75 37,02 42,79 9,58 27,26 57,37 8,44 10,95 6,20 7,88 16,05 21,39

Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán (%)

Từ kết quả tính toán chỉ số bất bình đẳng giáo dục của 18 nước thuộc nhóm

các quốc gia có mức thu nhập trung bình thấp từ năm 1990 đến 2015 được thể hiện

ở Bảng 4.2 và Hình 4.1 cho thấy, chỉ số bất bình đẳng giáo dục có xu hướng giảm

dần qua các năm. Pakistan, Bangladesh, Mauritania là 3 quốc gia có hệ số bất bình

đẳng giáo dục có xu hướng giảm mạnh nhưng hệ số bất bình đẳng giáo dục vẫn cao

nhất giai đoạn 1990-2015 với tỷ lệ lần lượt là 69,14% - 57,92% - 56,47% (năm

1990) và 43,14% - 32,74% - 25,69% (năm 2015); trung bình chung cho cả giai đoạn

lần lượt là 57,37% - 46,00% - 42,79%; trong đó Mauritania là quốc gia có xu hướng

giảm mạnh nhất trong cả giai đoạn.

Hình 4.1: Phân bố giá trị bất bình đẳng giáo dục của các quốc gia trong mẫu

Nguồn: Tác giả tổng hợp (%)

nghiên cứu giai đoạn 1990-2015

Bên cạnh đó, hệ số bất bình đẳng cũng có xu hướng giảm nhưng giá trị lại

tương đối thấp rơi vào nhóm các quốc gia Armenia, Tajikistan, Ukraine với tỷ lệ lần

lượt là 5,85% - 11,36% - 11,41% (năm 1990) và 3,31% - 4,81% - 6,72% (năm

2015); trung bình chung cho cả giai đoạn lần lượt là 4,37% - 6,20% - 7,88%; trong

đó Tajikistan là quốc gia có xu hướng giảm mạnh nhất trong cả giai đoạn. Ngoài ra,

mức độ biến động còn diễn ra không đồng đều ở từng các mốc các năm 1995, 2000,

2005, 2010, trong đó: El Salvador, Honduras, Pakistan, Tajikistan, Ukraine,

Vietnam là nhóm các quốc gia có xu hướng biến động tăng, giảm ở từng năm giai

đoạn 1990-2015.

4.2.2.2. Bất bình đẳng thu nhập

Tương tự với phân tích bất bình đẳng giáo dục, các chỉ số bất bình đẳng thu

nhập của 18 nước thuộc nhóm các quốc gia có mức thu nhập trung bình thấp từ năm

1990 đến 2015 được thể hiện ở Hình 4.2 cho thấy, chỉ số bất bình đẳng thu nhập

cũng có xu hướng biến động khác nhau qua các năm.

Hình 4.2: Phân bố giá trị bất bình đẳng thu nhập của các quốc gia trong mẫu

Nguồn: Tác giả tổng hợp (%)

nghiên cứu giai đoạn 1990-2015

Một số quốc gia như Amenia, Cambodia, El Salvator, Honduras, Kyrgyz

Republic, Mauritania, Moldova, Mongolia, Nicaragua, Pakistan, Philippines, Sri

Lanka Ukraine có xu hướng bất bình đẳng giảm dần. Cụ thể, Amenia, Mauritania là

2 quốc gia có hệ số bất bình đẳng thu nhập có xu hướng giảm mạnh với tỷ lệ lần

lượt là 67,73% - 62,35% (năm 1990) và 31,42% - 32,42% (năm 2015); trong đó

Amenia là quốc gia có xu hướng giảm mạnh nhất trong cả giai đoạn. Ngược lại, một

số quốc gia như Bangladesh, Bolivia, Lao PDR, Tajikistan, Vietnam lại có xu

hướng bất bình đẳng thu nhập tăng dần. Cụ thể, Bolivia, Tajikistan là 2 quốc gia có

hệ số bất bình đẳng thu nhập có xu hướng giảm mạnh với tỷ lệ lần lượt là 42,04% -

21,42% (năm 1990) và 48,74% - 31,11% (năm 2015); trong đó Tajikistan là quốc

gia có xu hướng giảm mạnh nhất trong cả giai đoạn.

4.3. Mối quan hệ giữa các biến trong mô hình

4.3.1. Mối quan hệ giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập

Như đã trình bày ở Chương 3, nhu cầu về giáo dục, chất lượng giáo dục có thể

ảnh hưởng đến đến bất bình đẳng thu nhập. Sự khác biệt trong nhu cầu giáo dục cả

về chất lượng và số lượng có thể là do sự chênh lệch về học phí và sự phân bố của

các trường học ở mỗi quốc gia. Hình 4.3 cho thấy, chỉ số bất bình đẳng giáo dục và

bất bình đẳng thu nhập có xu hướng biến động cùng chiều với nhau. Chỉ số bất bình

đẳng thu nhập trung bình và giáo dục ở các quốc gia trong mẫu nghiên cứu có xu

hướng biến động giảm dần. Cụ thể, giai đoạn 1990-2015, IncGini giảm nhẹ từ

42,01% (năm 1990) còn 39,28% (năm 2005) và giảm mạnh vào năm 2015 với

35,11%, mức trung bình chung cho cả giai đoạn là 38,89%; bên cạnh đó, EduGini

giảm đều qua các năm từ 27,20% (năm 1990) xuống 14,00% (năm 2015), giữ ở

mức trung bình chung cho cả giai đoạn là 20,79%.

IncGini – bất bình đẳng thu nhập; EduGini – bất bình đẳng giáo dục

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 4.3: Mối quan hệ giữa bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015

4.3.2. Mối quan hệ giữa trung bình số năm đi học và bất bình đẳng thu nhập

Trung bình số năm đi học được tính dựa trên nhóm dân số từ 15 tuổi trở lên là

biến đại diện cho mở rộng giáo dục ở các quốc gia. Biến số này được thu thập từ

các chỉ số phát triển của Ngân hàng Thế giới và nguồn dữ liệu Barro và Lee giai

đoạn 1990-2015. Kết quả thống kê mô tả với số năm đi học trung bình trong mẫu

nghiên cứu luôn giữ ở mức trên 6 năm và tăng dần trong giai đoạn 1990-2015. Mức

biến động từ 6,18 năm (1996) tăng đến 8,32 năm (2015). Số năm đi học bình quân

cho cả giai đoạn 1990-2015 là 7,27 năm. Ngoài ra, đồ thị cũng cho thấy số năm đi

học và bất bình đẳng thu nhập có xu hướng biến động ngược chiều nhau. Tuy nhiên,

kết quả này được tính trên dữ liệu trung bình nên chưa phản ánh hoàn toàn những

đặc điểm riêng biệt cũng từng quốc gia.

năm

IncGini – bất bình đẳng thu nhập; Yschool – trung bình số năm đi học

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 4.4: Mối quan hệ giữa trung bình số năm đi học và bất bình đẳng thu nhập trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015

4.3.3. Mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng thu nhập

Tác giả sử dụng GDP bình quân đầu người (giá so sánh năm 2010 $ US) là

biến đại diện cho phát triển kinh tế được sử dụng khá nhiều trong các nghiên cứu

trước đây. Giai đoạn 1990-2015, thu nhập bình quân đầu người có xu hướng giảm

dần thể hiện qua Hình 4.5. Cụ thể, từ năm 1990 đến năm 1995, Gdpper giảm từ 1,38

nghìn USD xuống còn 1,13 nghìn USD và sau đó chỉ số thu nhập bình quân đầu

người có xu hướng tăng trở lại đạt mức 2,16 nghìn USD năm 2015. Trung bình cả

giai đoạn đạt 1,54 nghìn USD. Xét chung cả giai đoạn, Thu nhập bình quân đầu

người có xu hướng biến động cùng chiều với bất bình đẳng giáo dục giai đoạn

1990-1995 và ngược chiều trong giai đoạn 1995-2015.

Nghìn USD

IncGini – bất bình đẳng thu nhập; Gdpper – thu nhập bình quân đầu người

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 4.5: Mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng thu nhập trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015

4.3.4. Mối quan hệ giữa chi tiêu giáo dục và bất bình đẳng thu nhập

Chi tiêu giáo dục đại diện cho tỷ lệ phần trăm của chi tiêu công của mỗi quốc

gia cho các mục tiêu giáo dục. Biến số này được thu thập từ các chỉ số phát triển

của Ngân hàng Thế giới giai đoạn 1990-2015. Kết quả cho thấy, chi tiêu giáo dục

(Expend) trong mẫu nghiên cứu có xu hướng biến động mạnh trong giai đoạn 1990-

2015. Cụ thể, giai đoạn 1990-2000, Expend giảm mạnh từ 5,43% xuống còn 3,20%

và sau đó có xu hướng tăng ổn định trở lại và đạt mức 4,47% trong năm 2015.

Trung bình chung cho cả giai đoạn đạt 4,13%. Về xu hướng biến động, chi tiêu

chính phủ bình quân có xu hướng biến động cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập

trong giai đoạn 1990-2000 nhưng sau đó xu hướng này trái chiều trong giai đoạn

2000-2015.

IncGini – bất bình đẳng thu nhập; Expend – chi tiêu chính phủ cho giáo dục

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 4.6: Mối quan hệ giữa chi tiêu giáo dục của chính phủ và bất bình đẳng thu nhập trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015

4.3.5. Mối quan hệ giữa tỷ lệ dân số thành thị và bất bình đẳng thu nhập

Đô thị hóa là sự mở rộng của đô thị, tính theo tỉ lệ phần trăm giữa số dân đô

thị hay diện tích đô thị trên tổng số dân hay diện tích của một vùng hay khu vực.

Trong nghiên cứu này, tác giả tiếp cận đô thị hóa thông qua tỷ lệ phần trăm dân số

thành thị trong tổng dân số mở mỗi quốc gia. Kết quả từ thống kê mô tả, bình quân

tỷ lệ dân số thành thị trong mẫu nghiên cứu biến động tăng dần qua các năm trong

giai đoạn 1990-2015. Từ 39,73% (năm 1990) tăng đến 47,18% (năm 2015), tăng

thêm 7,45%. Bình quân hàng năm tỷ lệ dân số thành thị tăng khoảng 0,30%. Xu

hướng biến động của tỷ lệ dân số thành thị ngược chiều với bất bình đẳng thu nhập.

Tuy nhiên, mối quan hệ này vẫn chưa rõ ràng bởi vì đây chỉ là số liệu gộp trung

bình cho cả 18 quốc gia, chưa xét đến độ lớn và khác biệt trong biến động của từng

nước.

IncGini – bất bình đẳng thu nhập; Urban – tỷ lệ dân số thành thị

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 4.7: Mối quan hệ giữa tỷ lệ dân số thành thị và bất bình đẳng thu nhập trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015

4.3.6. Mối quan hệ giữa chỉ số tự do hóa kinh tế và bất bình đẳng thu nhập

Để đo lường chính sách tự do kinh doanh ở các quốc gia, tác giả sử dụng chỉ

số tự do hóa kinh tế (Economic Freedom of the World index - EFI) được báo cáo

hàng năm ở Viện Fraser. EFI là một chỉ số tổng hợp được đo lường thông qua 5

thành phần bao gồm: (i) Độ lớn của nhà nước (Government Size); (ii) Hệ thống luật

pháp và Quyền tư hữu (Legal system and property rights); (iii) Tiền tệ lành mạnh

(Sound money); (iv) Tự do thương mại quốc tế (Freedom to trade internationally);

(v) Quy định (Regulation).

Kết quả phân tích thông qua mẫu dữ liệu gồm 18 quốc gia giai đoạn 1990-

2015 cho thấy, chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI) có xu hướng ngày mở rộng từ 4,02

điểm (năm 1990) đã tăng liên tục và đạt mức 6,84 điểm (năm 2015) và đỉnh cao

nhất là năm 2015. Bình quân EFI đạt khoảng 5,93 điểm trong cả giai đoạn. Bên

Điểm

IncGini – bất bình đẳng thu nhập; EFI – chỉ số tự do hóa

cạnh đó, biến động của EFI cũng ngược chiều so với chỉ số bất bình đẳng thu nhập.

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Hình 4.8: Mối quan hệ giữa chỉ số tự do hóa kinh tế và bất bình đẳng thu nhập trong mẫu nghiên cứu giai đoạn 1990-2015

Tóm lại, kết quả thống kê mô tả từ các biến số đã được trình bày ở phần trên

đã giúp cho chúng ta hình dung được bức tranh chung về sự biến động của các biến

số kinh tế. Tuy nhiên vì đây chỉ là các chỉ số được tính dựa trên số liệu bình quân

giữa các quốc gia nên chưa thể hiện được các đặc điểm riêng biệt, độ lớn cũng như

là xu hướng biến động của các chỉ số ở mỗi nước. Vì vậy, mối quan hệ giữa các

biến số kinh tế vẫn còn mờ nhạt. Phần tiếp theo của nghiên cứu này, tác giả sẽ trình

bày các kết quả hồi quy nhằm khẳng định lại mối quan hệ giữa các biến số kinh tế

một cách thuyết phục hơn.

4.4. Kết quả ước lượng tác động giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập

4.4.1. Kiểm định lựa chọn mô hình

Để xác định các yếu tố trong mô hình đã ảnh hưởng như thế nào đến bất bình

đẳng thu nhập, tác giả sử dụng 3 phương pháp chính trong quá trình xử lý dữ liệu

thu thập được bao gồm ướ c lươ ̣ng mô hình tổ ng quát kết hơ ̣p tất cả các quan sát (POOLED OLS), mô hình tác đô ̣ng cố đi ̣nh (FEM) và mô hình tác đô ̣ng ngẫu nhiên (REM) cho 2 trường hợp với cỡ mẫu nhỏ và cỡ mẫu lớn. Mô hình ước lượng và kết

quả hồi quy được thể hiện như sau:

*EduGinii,t + 2

*Yschooli,t + 3

*Gdpperi,t

IncGinii,t = 0 + 1

*Expendi,t-1 + 5

*Urbani,t + 6

*EFIi,t + ui,t

+ 4

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy ban đầu

Cỡ mẫu nhỏ

Cỡ mẫu lớn

OLS

FEM

REM

OLS

FEM

REM

-0,3617

0,3807

0,1127 -0,3474

0,4696

0,3683

-3,0988

0,9850 -0,5734

-3,0351

2,1280

1,4284

Biến phụ thuộc: Bất bình đẳng thu nhập (IncGini) Biến độc lập Bất bình đẳng giáo dục (EduGini) Trung bình số năm đi học (Yschool)

-0,0428 -3,5458 -2,8896

-0,1274

-2,8721

-2,7132

Thu nhập bình quân đầu người (Gdpper)

0,1633

-0,1668 -0,0347

0,0381

-0,4483

-0,3684

0,1595

0,3893 0,2779

0,1923

0,5064

0,4218

1,1513

-1,0071 -0,2572

0,4608

-2,1742

-1,8389

Chi tiêu giáo dục trễ 1 kỳ (Expend_1) Tỷ lệ dân số thành thị (Urban) Chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI)

Hằng số

53,7045

19,0251 34,5083

57,1495

11,0974

19,3576

6,51 0,0000

5,46 0,0001

20,94 0,0019

30,33 0,0000

33,98 0,0000

169,54 0,0000

chibar2(01) = 49,52 Prob > chibar2 = 0,0000

chibar2(01) = 1546,72 Prob > chibar2 = 0,0000

KIỂM ĐỊNH ĐỘ PHÙ HỢP MÔ HÌNH Thống kê F p-value KIỂM ĐỊNH LỰA CHỌN MÔ HÌNH Lựa chọn OLS hoặc REM Kiểm định ảnh hưởng ngẫu nhiên

Cỡ mẫu nhỏ

Cỡ mẫu lớn

Biến phụ thuộc: Bất bình đẳng thu nhập (IncGini) Biến độc lập

FEM

REM

FEM

REM

Kết quả

Chọn

OLS Không chọn

F(17, 66) = 15,65 Prob > F = 0,0000

F(17, 426) = 72,95 Prob > F = 0,0000

Lựa chọn OLS hoặc FEM Kiểm định ảnh hưởng cố định

Kết quả

Chọn

Không chọn

Lựa chọn FEM hoặc REM

Kiểm định Hausman

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 27,06 Prob>chi2 = 0,0001

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 129,84 Prob>chi2 = 0,0000

Kết quả

Chọn

Không chọn

Nguồn: Kết quả phân tích từ Stata 12

Kết quả Bảng 4.3 cho thấy, cả 3 mô hình Pooled OLS, FEM, REM đều có các

chỉ số thống kê F có giá trị p-value < =5% nên tất cả đều được đánh giá là phù hợp

cho cả 2 trường hợp cỡ mẫu nhỏ và cỡ mẫu lớn. Tuy nhiên, tác giả cần phải lựa

chọn mô hình nào phù hợp nhất trong nhóm các mô hình Pooled OLS, FEM, REM

cho các phân tích tiếp theo. Như vậy, cơ sở để lựa chọn sẽ dựa vào các kiểm đi ̣nh

ảnh hưởng ngẫu nhiên, kiểm định ảnh hưởng cố định, kiểm định Hausman.

Lựa chọn Pooled OLS hoặc REM: Kết quả kiểm định thể hiện trong bảng 4.3

cho thấy với giá trị Prob > chibar2 = 0,0000 (<=5%), chứng tỏ với mức ý nghĩa

5%, chúng ta đủ căn cứ để chứng minh là tồn tại sự tương quan chéo hay ảnh hưởng

ngẫu nhiên giữa các quốc gia trong mô hình nghiên cứu. Mô hình REM được chọn

cả 2 trường hợp cỡ mẫu nhỏ và cỡ mẫu lớn.

Lựa chọn OLS hoặc FEM: Kết quả kiểm định thể hiện trong bảng 4.3 cho thấy

giá trị Prob > F = 0,0000 (<=5%) chứng tỏ với mức ý nghĩa 5%, chúng ta đủ căn

cứ để chứng minh là tồn tại sự khác biệt đặc trưng giữa các quốc gia trong mô hình

nghiên cứu. Mô hình FEM được chọn cho cả 2 trường hợp cỡ mẫu nhỏ và cỡ mẫu

lớn.

Với 2 kiểm định đã được tiến hành cho thấy mô hình FEM, REM đều được

lựa chọn trong nhóm Pooled OLS, FEM, REM. Điều này đồng nghĩa rằng các biến

số khác biệt thông qua các đặc điểm quốc gia và dữ liệu bảng là phù hợp trong phân

tích của tác giả. Để lựa chọn mô hình phù hợp nhất, tác giả sử dụng kiểm định

Hausman nhằm so sánh độ thích hợp của 2 mô hình so với dữ liệu nghiên cứu trong

đề tài.

Lựa chọn Fixed Effects (FEM) hoặc Random Effects (REM): Kết quả kiểm

định Hausman cho thấy giá trị Prob>chi2 = 0,000 (<=5%), tác giả có đủ bằng

chứng để khẳng định mô hình FEM là phù hợp hơn mô hình REM khi nghiên cứu

trên dữ liệu của đề tài với cả 2 trường hợp cỡ mẫu nhỏ và cỡ mẫu lớn. Như vậy mô

hình FEM sẽ được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.

4.4.2. Hiệu chỉnh mô hình FEM

Để hàm ước lượng đảm bảo chuẩn xác và có hiệu lực, các biến độc lập giải

thích tốt cho biến phụ thuộc thì phải thực hiện các phép kiểm định tính hiệu lực của

mô hình. Mô hình ước lượng ngoài việc phải có hiệu lực còn phải không vi phạm

các giả thuyết của mô hình như: không có hiện tượng phương sai của sai số thay

đổi, không có hiện tượng tương quan chuỗi hay tự tương quan và không có hiện

tượng đa cộng tuyến. Các phương pháp kiểm định và khắc phục những vi phạm của

mô hình được trình bày cụ thể trong phần phụ lục kèm theo.

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Sau đây là bảng kết quả nhân tử phóng đại phương sai (VIF) nhằm mục tiêu

kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Tác giả cũng thực hiện trên cả 2 trường hợp cỡ

mẫu nhỏ và cỡ mẫu lớn nhằm mục tiêu so sánh và kiểm tra sự thống nhất của dữ

liệu.

Bảng 4.4: Nhân tử phóng đại phương sai

Cỡ mẫu nhỏ

Cỡ mẫu lớn

Các biến số

VIF

Tolerance10

VIF

Tolerance

Bất bình đẳng thu nhập (IncGini)

1,47

0,68

1,41

0,71

Bất bình đẳng giáo dục (EduGini)

4,64

0,22

4,49

0,22

Trung bình số năm đi học (Yschool)

5,12

0,20

4,98

0,20

Thu nhập bình quân đầu người (Gdpper)

2,12

0,47

2,07

0,48

Chi tiêu giáo dục trễ 1 kỳ (Expend_1)

1,54

0,65

1,47

0,68

Tỷ lệ dân số thành thị (Urban)

1,82

0,55

1,91

0,52

Chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI)

1,55

0,64

1,42

0,71

Trung bình

2,61

2,53

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm Stata 12

Kết quả phân tích cho thấy các thành phần nhân tố trong mô hình cho hê ̣ số VIF rất nhỏ , nhỏ hơn rất nhiều so vớ i chuẩn 10 theo Hoàng Tro ̣ng và Chu Nguyễn

Mô ̣ng Ngo ̣c (2008), chứ ng tỏ hiê ̣n tươ ̣ng đa cô ̣ng tuyến xảy ra trong mô hình ở mức

độ thấp.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi

Tương tự, các kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi

cũng được thực hiện cho cả 2 mẫu dữ liệu của tác giả. Tuy nhiên với mẫu nhỏ, tác

giả sẽ không thực hiện kiểm định tương quan do chuỗi thời gian rất ngắn chỉ có 5

10 Tolerance = 1/VIF

mốc thời gian. Kết quả kiểm định được thể hiện trong Bảng 4.5.

Bảng 4.5: Kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi

Cỡ mẫu nhỏ Cỡ mẫu lớn

T < 20

F (1,17) = 114,459

Prob > F = 0,0000

TỰ TƯƠNG QUAN

Kết quả kiểm định

KHÔNG THỰC HIỆN KIỂM ĐỊNH

CÓ HIỆN TƯỢNG TỰ TƯƠNG QUAN

Kết luận

chi2 (18) = 16679,09

Prob>chi2 = 0,0000

chi2 (18) = 1378,18

Prob>chi2 = 0,0000

PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI

Kết quả kiểm định

CÓ HIỆN TƯỢNG PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI

Nguồn: Kết quả xử lý từ phần mềm Stata 12

Kết luận

Kiểm định hiện tượng tự tương quan với giả thuyết Ho: Không có hiện tượng

tự tương quan. Kết quả kiểm định Wooldridge của mô hình hồi quy phần dư t theo

biến trễ bậc 1 cho trường hợp cỡ mẫu lớn cho thấy giá trị F (1, 17) = 114,459 và p-

value = 0,0000 (<  = 5%), có nghĩa là mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan.

Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi với giả thuyết Ho: Không có

hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định Wald cho mô hình cỡ mẫu

nhỏ và lớn với kết quả lần lượt là giá trị chi-bình phương = 16679,09 (p-value

=0,0000); giá trị chi-bình phương = 1378,18 (p-value =0,0000) cho thấy mô hình

FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Như vậy với kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan và phương sai thay

đổi, cả 2 mô hình FEM với mẫu nhỏ và mẫu lớn điều vi phạm các giả thuyết của mô

hình và điều này sẽ làm giảm tính hiệu quả của mô hình FEM. Tác giả tiếp tục tiến

hành các bước hiệu chỉnh mô hình với ước lượng vững để kết quả tốt hơn.

4.4.3. Kết quả mô hình sau khi hiệu chỉnh

Kết quả kiểm định Wald chứng minh có hiện tượng phương sai thay đổi trong

mô hình ảnh hưởng cố định. Tương tự, kiểm định Wooldridge cho thấy xuất hiện

hiện tượng tự tương quan trong tất cả các phương trình hồi quy. Do đó, để xử lý

những vấn đề này, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy cố định với điều chỉnh sai

số chuẩn. Kết quả được trình bày trong bảng sau:

Bảng 4.6: Mô hình tác động cố định với ước lượng vững

Cỡ mẫu nhỏ

Cỡ mẫu lớn

Biến phụ thuộc: Bất bình đẳng thu nhập (IncGini)

Biến độc lập

Giá trị t

3,6853

4,2192

0,8803

1,7761

-3,4252

-2,4109

-0,8756

-2,2803

1,5043

2,0746

-0,9927

-2,2195

Bất bình đẳng giáo dục (EduGini) Trung bình số năm đi học (Yschool) Thu nhập bình quân đầu người (Gdpper) Chi tiêu giáo dục trễ một kỳ (Expend_1) Tỷ lệ dân số thành thị (Urban) Chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI)

2,9944

1,4509

Hằng số

Hệ số ước lượng 0,3807 * (0,1033) 0,9850 (1,1189) -3,5458 * (1,0352) -0,1668 (0,1905) 0,3893 (0,2588) -1,0071 (1,0145) 19,0251 (6,3536)

Hệ số ước lượng 0,4696 *** (0,1113) * 2,1280 (1,1981) -2,8721 (1,1913) -0,4483 (0,1966) * 0,5064 (0,2441) -2,1742 ** (0,9796) 11,0974 (7,6488)

Độ phù hợp mô hình Số quan sát R2 hiệu chỉnh Thống kê F Prob (Thống kê F)

450 0,3150 5,0560 0,0038

90 0,2830 8,5610 0,0002

Ghi chú: Ký hiê ̣u * , và * lần lượt biểu thi ̣ cho mứ c ý nghĩa 1%; 5% và 10% Sai số chuẩn được trình bày trong ngoặc

Nguồn: Kết quả phân tích từ Stata 12

Kết quả ước lượng mô hình FEM hiệu chỉnh cho thấy với trường hợp cỡ mẫu

nhỏ, bất bình đẳng giáo dục và thu nhập bình quân đầu người có tác động đến bất

bình đẳng thu nhập. Tuy nhiên với kết quả từ mẫu lớn với phạm vi dữ liệu mở rộng

theo năm, ngoài các biến bất bình đẳng giáo dục và thu nhập bình quân đầu người

thì trung bình số năm đi học, chi tiêu giáo dục trễ một kỳ, tỷ lệ dân số thành thị, chỉ

số tự do hóa kinh tế cũng có tác động đến bất bình đẳng thu nhập. Các kết quả kỳ

vọng và mức ý nghĩa thống kê của các biến được thể hiện trong Bảng 4.7:

Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kỳ vọng và mức ý nghĩa thống kê

Mẫu nhỏ

Mẫu lớn

Kỳ vọng

Các biến trong mô hình

Kết quả +

Mức ý nghĩa 1%

Bất bình đẳng giáo dục (EduGini)

10%

Trung bình số năm đi học (Yschool)

Thu nhập bình quân đầu người (Gdpper)

Chi tiêu giáo dục trễ một kỳ (Expend_1)

10%

Tỷ lệ dân số thành thị (Urban)

Chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI)

Mức ý nghĩa 5% Không có ý nghĩa thống kê 1% Không có ý nghĩa thống kê Không có ý nghĩa thống kê Không có ý nghĩa thống kê

Nguồn: Tác giả tổng hợp

4.5. Phân tích kết quả nghiên cứu

4.5.1. Trường hợp cỡ mẫu nhỏ

Bất bình đẳng giáo dục (EduGini) có tác động cùng chiều với bất bình đẳng

thu nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số ước lượng cho mối quan hệ này là

0,3807. Điều này ngụ ý rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu bất

bình đẳng giáo dục tăng 1% thì bất bình đẳng thu nhập tăng khoảng 0,3807%.

Thu nhập bình quân đầu người (Gdpper) có tác động ngược chiều với bất bình

đẳng thu nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 1%. Hệ số ước lượng cho mối quan hệ này

là -3,5458. Điều này ngụ ý rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu thu

nhập bình quân đầu người 1 năm tăng 1 nghìn USD thì bất bình đẳng thu nhập giảm

khoảng 3,5458%.

Tuy nhiên, trường hợp cỡ mẫu nhỏ với dữ liệu sử dụng theo từng mốc giai

đoạn thì các biến kiểm soát còn lại chưa thể hiện xu hướng tác động. Với tính chất

của các biến chính sách thường thay đổi ít ở các năm lân cận, tác giả tiến hành ước

lượng giá trị cho biến bất bình đẳng giáo dục cho các trường hợp quan sát bị thiếu

nhằm phát hiện các quy luật tác động của các biến còn lại. Kết quả cho thấy chiều

hướng tác động của các biến thể hiện rõ rệt hơn trong mô hình này khi tăng các số

quan sát trong mẫu nghiên cứu.

4.5.2. Trường hợp cỡ mẫu lớn

Bất bình đẳng giáo dục (EduGini) có tác động cùng chiều với bất bình đẳng

thu nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số ước lượng cho mối quan hệ này là

0,4696. Điều này ngụ ý rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu bất

bình đẳng giáo dục tăng 1% thì bất bình đẳng thu nhập tăng khoảng 0,4696%.

Thu nhập bình quân đầu người (Gdpper) có tác động ngược chiều với bất bình

đẳng thu nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số ước lượng cho mối quan hệ này

là -2,8721. Điều này ngụ ý rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu thu

nhập bình quân đầu người 1 năm tăng 1 nghìn USD thì bất bình đẳng thu nhập giảm

khoảng 2,8721%.

Trung bình số năm đi học (Yschool) có tác động cùng chiều với bất bình đẳng

thu nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 1% (mẫu lớn). Hệ số ước lượng cho mối quan hệ

này là 2,1280. Điều này ngụ ý rằng, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi nếu

số năm đi học bình quân tăng 1 năm thì bất bình đẳng thu nhập tăng khoảng

2,1280%.

Chi tiêu giáo dục trễ một kỳ (Expend_1) có tác động ngược chiều với bất bình

đẳng thu nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 5%. Hệ số ước lượng cho mối quan hệ này

là -0,4483. Điều này ngụ ý rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu

chính phủ chi tiêu giáo dục năm trước tăng 1% thì bất bình đẳng thu nhập giảm

khoảng 0,4483%.

Tỷ lệ dân số thành thị (Urban) có tác động cùng chiều với bất bình đẳng thu

nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 10%. Hệ số ước lượng cho mối quan hệ này là

0,5064. Điều này ngụ ý rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ

dân số thành thị tăng 1% thì bất bình đẳng thu nhập tăng khoảng 0,5064%.

Chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI) có tác động ngược chiều với bất bình đẳng thu

nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 10%. Hệ số ước lượng cho mối quan hệ này là -

2,1742. Điều này ngụ ý rằng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu chỉ số

tự do hóa kinh tế tăng 1 điểm thì bất bình đẳng thu nhập giảm khoảng 2,1742%.

4.5.3. Thảo luận kết quả

Như vậy, các kết quả ước lượng cho mẫu lớn và mẫu nhỏ đều có những ưu và

nhược điểm riêng. Tuy nhiên, Bất bình đẳng giáo dục (EduGini) và Thu nhập bình

quân đầu người (Gdpper) đều có tác động đến bất bình đẳng thu nhập ở cả 2 mô

hình. Riêng Trung bình số năm đi học (Yschool), Chi tiêu giáo dục trễ một kỳ

(Expend_1), Tỷ lệ dân số thành thị (Urban), Chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI) chỉ có

tác động ở trường hợp cỡ mẫu lớn trong nghiên này. Thảo luận kết quả sẽ dựa trên

kết quả tổng hợp từ 2 mô hình.

Thứ nhất, bất bình đẳng giáo dục có tác động cùng chiều đến bất bình đẳng

thu nhập. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Psacharopoulos (1977),

Winegarden (1979), Gregorio và Lee (2002), Tselios (2008), Rodríguez‐Pose và

Tselios (2009), Kanwal và Munir (2015) và lý thuyết về mối liên hệ giữa tác động

cùng chiều của bất bình đẳng giáo dục đến bất bình đẳng thu nhập đã được trình bày

ở Chương 2. Như vậy, giáo dục có thể được xem như là một cách hiệu quả để giảm

bất bình đẳng. Giáo dục tạo điều kiện cho người lao động có trình độ cao hơn và có

thể quyết định lựa chọn nghề nghiệp, mức lương cho mình. Từ đó sẽ dẫn đến phân

phối thu nhập khác nhau trong xã hội. Tuy nhiên trong thực tế chúng ta cũng không

thể loại bỏ tác động “thành phần” và tác động “nén” của tiền lương Knight và Sabot

(1983). Tác động “thành phần” với sự gia tăng lao động được đào tạo cho các vị trí

công việc đòi hỏi người lao động có trình độ và do đó sẽ làm tăng sự khác biệt về

thu nhập giữa người có trình độ giáo dục cao và người có trình độ giáo dục thấp.

Riêng tác động “nén” vì sự gia tăng trong giáo dục sẽ làm giảm tiền lương của

người lao động có trình độ cao bởi vì nguồn cung của họ đi lên; và đồng thời làm

tăng tiền lương của người lao động chưa được đào tạo bởi vì nguồn cung của họ đi

xuống.

Thứ hai, thu nhập bình quân đầu người có tác động ngược chiều đến bất bình

đẳng thu nhập. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Rodríguez‐Pose và

Tselios (2009) và cùng kỳ vọng với tác giả về mối quan hệ ngược chiều giữa thu

nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng thu nhập. Thu nhập bình quân đầu

người tăng tạo sẽ san lấp các khoảng cách về thu nhập và tạo cơ hội bình đẳng hơn

trong tiếp cận y tế, giáo dục.

Thứ ba, trung bình số năm đi học có tác động cùng chiều với bất bình đẳng thu

nhập. Kết quả này cũng tương đồng với nghiên cứu của Barro (1999). Như vậy,

người có mức giáo dục tốt hơn sẽ đi cùng với một mức độ cao về năng suất lao

động. Điều này cũng có nghĩa là các công nhân có tay nghề cao hơn thì có khả năng

tốt để tiếp thu công nghệ tiên tiến từ các nước phát triển và nhận được mức thu nhập

cao hơn.

Thứ tư, chi tiêu giáo dục của chính phủ trễ một kỳ có tác động ngược chiều

với bất bình đẳng thu nhập. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Gregorio

và Lee (1999, 2002), các tác giả cho rằng chi tiêu chính phủ dành cho giáo dục có

tác động đến giảm mức độ bất bình đẳng thu nhập và mức độ tác động lớn hơn ở

các quốc gia có thu nhập cao. Chi tiêu chính phủ cho giáo dục tạo điều kiện cho

người dân đều có quyền bình đẳng về giáo dục. Tuy nhiên, trong trường hợp nếu

người nghèo không có khả năng tiếp cận với giáo dục, không đủ nguồn lực để đi

học thì theo Jiminez (1986), (Sylwester, 2002) chi phí giáo dục công có thể làm

tăng khoảng cách thu nhập giữa người giàu và người nghèo.

Thứ năm, tỷ lệ dân số thành thị có tác động cùng chiều với bất bình đẳng thu

nhập nghĩa là gia tăng dân số thành thị sẽ góp phần làm tăng bất bình đẳng trong

phân phối thu nhập. Đây cũng là kết quả nghiên cứu của Sicular và cộng sự (2008).

Mặc dù, đô thị hoá góp phần đẩy nhanh tốc độ tăng trưởng kinh tế, chuyển dịch cơ

cấu kinh tế và cơ cấu lao động, thay đổi sự phân bố dân cư, tạo ra nhiều việc làm và

thu nhập cho người lao động. Tuy nhiên, đô thị hóa làm sản xuất ở khu vực nông

thôn bị đình trệ do lao động chuyển đến khu vực thành thị. Và ở khu vực đô thị,

nhóm lao động thiếu trình độ sẽ hạn chế hơn trong cơ hội tìm kiếm việc làm. Từ đó

sẽ ảnh hưởng đến thu nhập và làm gia tăng khoảng cách thu nhập.

Thứ sáu, chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI) có tác động ngược chiều với bất bình

đẳng thu nhập (IncGini) ở mức ý nghĩa 10%. Kết quả này tương đồng với nghiên

cứu của Berggren (1999), mức độ cao của tự do kinh tế góp phần làm mức thuế thấp

hơn và giảm các quy định của chính phủ về đặc trưng nền kinh tế. Từ đó góp phần

tăng trưởng kinh tế trong nước và bình đẳng hơn trong phân phối thu nhập. Tuy

nhiên kết quả nghiên cứu này lại khác với Carter (2007). Theo Carter (2007) về dài

hạn tự do kinh tế có thể tác động ngược chiều với bình đẳng thu nhập do không phải

các quốc gia đều có thể bắt kịp với thương mại tự do; và cách tiếp cận các cơ hội tự

do thương mại còn phụ thuộc vào khả năng riêng biệt. Đặc biệt theo Milanovic và

Squire (2005), tác giả nhận thấy rằng chính sách tự do hóa sẽ làm tăng sự bất bình

đẳng trong các nước nghèo hơn nhưng lại giảm bất bình đẳng trong các nước giàu.

Như vậy, các kết quả thảo luận trên sẽ tạo cơ sở để tác giả có những lập luận

cho phần kiến nghị trong Chương 5. Tuy nhiên để tăng độ tin cậy, tác giả tiến hành

bổ sung thêm kiểm tra tính vững cho kết quả nghiên cứu.

4.6. Kiểm tra tính vững của kết quả

Bên cạnh kết quả nghiên cứu từ mô hình chính với mục tiêu kiểm tra tính ổn

định của kết quả nghiên cứu về chiều hướng tác động của các biến số, tác giả thực

hiện kiểm tra tính vững thông qua 5 mô hình cơ bản. Kết quả cho thấy, mối quan hệ

giữa các biến số về chiều hướng tác động đạt được tính ổn định của mô hình.

Bảng 4.8: Kiểm tra tính vững của mô hình

Mô hình FEM hiệu chỉnh với cỡ mẫu nhỏ

IncGini

3 0,2974** (0,1290)

EduGini

2 0,3786** (0,1369) -0,0062 (1,1306)

1 0,3480** (0,1379) 0,1406 (1,0973)

Yschool

-2,6886* (1,4119)

4 0,3005** (0,1148) -3,7016*** (0,8553) -0,0387 (0,2238)

Gdpper

Expend_1

0,3434** (0,1391)

Urban

EFI

30,6369 (10,0104) 108

0,4724 (0,3051) -1,5074 (0,9562) 25,4252 (9,9983) 108 0,2252 3,6004 0,0266

-0,2138 (0,2116) 0,3699 (0,2656) -1,5509 (0,9928) 25,3889 (8,2064) 90 0,1790 2,3330 0,0872

23,3491 (7,7360) 90 0,2813 7,3046 0,0013

5 0,3807*** (0,1033) 0,9850 (1,1189) -3,5458*** (1,0352) -0,1668 (0,1905) 0,3893 (0,2588) -1,0071 (1,0145) 19,0251 (6,3536) 90 0,2833 8,5609 0,0002

Hằng số Số quan sát R2 hiệu chỉnh 0,1056 Thống kê F 4,8452 0,0216 Prob

Mô hình FEM hiệu chỉnh với cỡ mẫu lớn

IncGini

EduGini

3 0,2897** (0,1172)

4 0,3578** (0,1272)

2 0,4679*** (0,1200) 1,5652 (1,1603)

Yschool

1 0,3217** (0,1239) 0,0762 (1,0771)

-2,9126* (1,4080)

Gdpper

Expend_1

-3,6190** (1,4794) -0,1141 (0,2371) 0,4221** (0,1881)

Urban

EFI

31,7254 (9,6252) 468

0,4965* (0,2741) -1,4457 (0,9872) 24,6386 (8,7855) 468 0,2637 3,7706 0,0226

-0,6597** (0,2504) 0,5021* (0,2533) -2,5818** (1,0918) 14,4279 (8,4230) 450 0,2680 3,9828 0,0142

19,1882 (8,6615) 450 0,2373 4,6279 0,0104

5 0,4696*** (0,1113) 2,1280* (1,1981) -2,8721** (1,1913) -0,4483** (0,1966) 0,5064* (0,2441) -2,1742** (0,9796) 11,0974 (7,6488) 450 0,3145 5,0564 0,0038

Hằng số Số quan sát R2 hiệu chỉnh 0,1128 Thống kê F 5,1691 Prob 0,0176 Ghi chú : Ký hiê ̣u *** , ** và * lần lượt biểu thi ̣ cho mứ c ý nghĩa 1%; 5% và 10% Nguồn: Kết quả phân tích từ Stata 12

Kết luận chương 4

Chương 4 đã trình bày những đặc điểm của mẫu nghiên cứu và kiểm định kết

quả mô hình. Bằng phương pháp phân tích thống kê mô tả, phân tích hồi quy để ước

lượng mối quan hệ giữa các biến. Kết quả cho thấy, Bất bình đẳng giáo dục

(EduGini), Trung bình số năm đi học (Yschool), Thu nhập bình quân đầu người

(Gdpper), Chi tiêu giáo dục trễ một kỳ (Expend_1), Tỷ lệ dân số thành thị

(Urban), Chỉ số tự do hóa kinh tế (EFI) là các chỉ số đáng tin cậy trong việc đánh

giá mối quan hệ với bất bình đẳng thu nhập (IncGini) với mẫu dữ liệu theo năm.

Tuy nhiên, với trường hợp mẫu dữ liệu nhỏ các kết quả có hạn chế hơn do số quan

sát tương đối ít. Từ việc thảo luận kết quả về mối quan hệ giữa các biến số trong mô

hình là cơ sở để tác giả đề xuất các kiến nghị ở Chương 5.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả kiến nghị và đề xuất những giải pháp về

mặt chính sách có liên quan trong đề tài. Bên cạnh đó những hạn chế của đề tài

cũng được tác giả đề cập đến nhằm tạo tiền đề cho các hướng nghiên cứu tiếp theo.

5.1. Kết luận

Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm xem xét tác động của giáo dục đến bất

bình đẳng thu nhập thông qua hai biến số quan trọng là bất bình đẳng giáo dục và

trung bình số năm đi học. Với các phép kiểm định để lựa chọn mô hình thích hợp,

mô hình đánh giá tác động cố định (FEM) được tác giả sử dụng trong nghiên cứu

này. Bên cạnh đó, các phân tích cũng được thực hiện trên cả hai bộ dữ liệu theo giai

đoạn (cỡ mẫu nhỏ) và dữ liệu theo năm (cỡ mẫu lớn) của 18 nước thuộc nhóm các

quốc gia có thu nhập trung bình thấp trong giai đoạn 1990-2015 nhằm gia tăng mức

độ tin cậy của kết quả nghiên cứu.

Các kết quả thu được từ phân tích về quy mô, xu hướng tác động của các biến

số cho thấy giáo dục có tác động đến bất bình đẳng thu nhập. Cụ thể với mức độ bất

bình đẳng trong giáo dục càng cao sẽ dẫn đến sự gia tăng bất bình đẳng thu nhập và

trung bình số năm đi học càng lớn cũng thúc đẩy bất bình đẳng thu nhập cao hơn.

Ngoài ra, tác giả cũng phát hiện mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người, tỷ

lệ chi tiêu giáo dục trong tổng GDP, tỷ lệ dân số thành thị, chỉ số tự do kinh tế và

bất bình đẳng thu nhập. Trong đó, thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ chi tiêu cho

giáo dục của chính phủ và chỉ số tự do hóa kinh tế có xu hướng làm giảm bất bình

đẳng thu nhập. Tuy nhiên, tỷ lệ dân số thành thị càng gia tăng sẽ dẫn đến phân hóa

thu nhập ở các quốc gia càng cao. Như vậy, phần khuyến nghị từ kết quả nghiên

cứu của tác giả sẽ được dựa trên các kết quả phân tích trên.

5.2. Khuyến nghị từ kết quả nghiên cứu

Từ kết quả nghiên cứu cho thấy bất bình đẳng kết quả - bất bình đẳng thu nhập

có thể bị ảnh hưởng từ bất bình đẳng cơ hô ̣i - nhất là cơ hô ̣i phát triển vố n con

người thông qua giáo dục. Đây là cơ sở quan trọng để tác giả đề xuất các chính sách

nhằm tăng tính công bằng trong phân phối thu nhập và loại trừ tác hại của bất bình

đẳng kéo dài về cơ hội ở các nước có thu nhập trung bình thấp, trong đó có Việt

Nam. Những chính sách này bao gồm:

(i) Từ tác động cùng chiều của bất bình đẳng giáo dục và trung bình số

năm đi học đến bất bình đẳng thu nhập: mỗi quốc gia cần tiếp tục thực

hiện chính sách mở rộng và bình đẳng về giáo dục bằng cách đầu tư

vào vốn con người thông qua các chính sách về vấn đề học phí cho

người có bậc học thấp, phát triển cơ sở giáo dục ở khu vực người dân

có học vấn… Đặc biệt, nhóm người nghèo và nhóm người có mức giáo

dục thấp cần được quan tâm nhiều hơn nhằm tránh trường hợp các

chính sách gia tăng số năm đi học bình quân của quốc gia nhưng phần

lớn chỉ thiên về những người có thu nhập cao và các chính sách mở

rộng về giáo dục chỉ có lợi cho người giàu trong khi người nghèo

không có khả năng tiếp cận hoặc tiếp cận kém hơn;

(ii) Từ mối quan hệ giữa thu nhập bình quân đầu người và bất bình đẳng

thu nhập: chính phủ cần tạo điều kiện để mọi người có thể tiếp cận dễ

dàng hơn với các cơ hội nghề nghiệp đặc biệt là nhóm có thu nhập thấp

góp phần cải thiện thu nhập và giảm bất bình đẳng thu nhập trong xã

hội. Bên cạnh đó, từ việc nâng cao và cải thiện mức sống sẽ tạo điều

kiện để người dân có thêm nguốn lực để đầu tư cho giáo dục;

(iii) Từ mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ và bất bình đẳng thu nhập cho

thấy chi tiêu giáo dục cũng là chính sách quan trọng mà các quốc gia

cần quan tâm. Thông qua nguồn chi tiêu cho giáo dục của chính phủ từ

ngân sách nhà nước hàng năm sẽ tạo điều kiện để người dân có thể

nâng cao trình độ học vấn và các cơ hội học tập nhằm tăng khả năng

tiếp cận với công nghệ hiện đại. Tuy nhiên như đã trình bày ở phần lý

thuyết, các nguồn chi tiêu công cho giáo dục cần được phân bổ hợp lý,

đặc biệt ưu tiên cho nhóm người có thu nhập thấp nhằm tránh trường

hợp các nguồn chi giáo dục từ ngân sách nhà nước chỉ phục vụ cho

nhóm người dân có thu nhập vì từ đó sẽ dẫn đến khoảng cách về bất

bình đẳng cao hơn.

(iv) Từ mối quan hệ giữa tỷ lệ dân số thành thị và bất bình đẳng thu nhập:

các quốc gia cần hướng đến đổi mới cơ chế phân bổ, quản lý nguồn tài

chính dành cho giáo dục giữa khu vực thành thị và nông thôn nhằm

hướng đến giảm bất bình đẳng và tạo điều kiện để người dân ở hai khu

vực này có khả năng tiếp cận giáo dục và cơ hội việc làm như nhau.

(v) Tăng cường tự do hóa kinh tế là một trong các cách góp phần giảm bất

bình đẳng thu nhập ở các quốc gia. Tuy nhiên cũng cần phải khắc phục

các mặt hạn chế của tự do hóa về lâu dài bởi vì tự do hóa kinh tế có thể

làm tăng bất bình đẳng thu nhập thông qua việc người lao động có các

mức độ chênh lệch nhau về trình độ và khả năng tiếp cận tự do hóa. Từ

đó sẽ dẫn đến gia tăng hố sâu khoảng cách về thu nhập.

5.3. Hạn chế đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo

Về mặt phạm vi, mặc dù nghiên cứu đã phát hiện mối quan hệ giữa giáo dục và

bất bình đẳng thu nhập cho trường hợp các quốc gia có thu nhập trung bình thấp

nhưng do hạn chế về mặt dữ liệu nên nghiên cứu chỉ được thực hiện trong giai đoạn

1990-2015. Tuy nhiên, các hướng nghiên cứu tiếp theo chúng ta có thể tiếp cận dữ

liệu với nhiều nhóm quốc gia có mức thu nhập khác nhau nhằm tăng cơ sở để so

sánh các kết quả nghiên cứu giữa các nhóm nước.

Về mặt đo lường, nghiên cứu sử dụng hệ số Gini để đo lường bất bình đẳng

thu nhập và bất bình đẳng giáo dục. Trong đó bất bình đẳng thu nhập được sử dụng

từ nguồn dữ liệu đáng tin cậy của Ngân hàng thế giới, bất bình đẳng giáo dục được

đo lường thông qua cách tính của Barro và Lee (2001) đã cải thiện trong phương

pháp nhưng mỗi chỉ số đều có những ưu và nhược điểm riêng của nó. Các hướng

nghiên cứu tiếp theo có thể đo lường chỉ số này bằng nhiều phương pháp khác nhau

nhằm kiểm tra tính ổn định của kết quả.

Về mặt phương pháp, thông thường các biến số kinh tế thường có mối quan hệ

hai chiều và tác động qua lại lẫn nhau. Đặc biệt, bất bình đẳng thu nhập và bất bình

đẳng giáo dục là hai biến số có thể tồn tại mối quan hệ hai chiều trong các nghiên

cứu gần đây như vậy mô hình có thể xảy ra vấn đề nội sinh. Tuy nhiên, hạn chế về

mặt dữ liệu sử dụng nên tác giả giả định mô hình không xảy ra hiện tượng trên. Do

đó, các hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào đo lường mối quan hệ hai chiều

giữa các biến số này thông qua các phương pháp hồi quy hai giai đoạn (2SLS), hồi

quy ba giai đoạn (3SLS), mô hình SEM…và mở rộng hơn là các yếu tố về không

gian và thời gian.

Về sử dụng các biến số, nghiên cứu tiếp cận với phạm vi các quốc gia có thu

nhập trung bình thấp nên mẫu nghiên cứu tương đối nhỏ. Như vậy để tăng độ tin

cậy của kết quả ước lượng, tác giả đã lựa chọn các chỉ tiêu tổng hợp trong đo lường

các biến số (bất bình đẳng giáo dục, tự do hóa kinh tế…) nhằm giảm tối đa sử dụng

nhiều biến không cần thiết trong mô hình. Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác tìm

thấy mối quan hệ giữa yếu tố quyết định tiềm năng sự bất bình đẳng thu nhập, trong

đó có thể có mối quan hệ phức tạp hơn trong số đó, bao gồm dân chủ, tự do chính

trị, tỷ lệ phần trăm của lực lượng lao động trong nông nghiệp, tỷ lệ tăng dân số, lạm

phát, phát triển tài chính, phụ thuộc đầu tư nước ngoài... đây cũng là hướng nghiên

cứu tiếp theo cho đề tài.

Kết luận Chương 5

Mặc dù vẫn còn tồn tại hạn chế tuy nhiên nghiên cứu này đã có những đóng

góp quan trọng. Về mặt lý luận, nghiên cứu phần nào đã hệ thống hóa lại những

phương pháp đo lường bất bình đẳng giáo dục và bất bình đẳng thu nhập, xây dựng

cơ sở lý luận cho các nghiên sau về mối quan hệ này. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu

đã cung cấp thêm bằng chứng về mối quan hệ giữa giáo dục và bất bình đẳng thu

nhập và gợi ý các giải pháp cho các nhà làm chính sách với mục tiêu giảm bất bình

đẳng thu nhập cho nhóm các quốc gia có thu nhập trung bình thấp và trong đó có

Việt Nam.

KẾT LUẬN

Các quốc gia khác nhau với những khác biệt về đặc điểm của nền kinh tế và

mỗi nước sẽ theo đuổi một mô hình kinh tế riêng. Từ đó sẽ dẫn đến đường hướng

phát triển khác biệt. Tuy nhiên, con đường phát triển bền vững toàn diện cần phải

đem lợi ích của nền kinh tế tới những nhóm nghèo nhất và giải quyết các vấn đề

liên quan đến bất bình đẳng xã hội. “Hiệu quả” và “Công bằng” là hai mục tiêu mà

các quốc gia luôn phải đứng trước sự đánh đổi. Các chính sách tiến tới mục tiêu

công bằng có thể làm cầu nối những hố sâu ngăn cách. Như vậy, các mục tiêu các

chính sách để hiệu quả hơn không phải chỉ dừng lại ở sự công bằng trong phân phối

thu nhập, mà xa hơn là mở rộng khả năng tiếp cận cho người nghèo đến với các

dịch vụ chăm sóc sức khoẻ, giáo dục, công ăn việc làm, nguồn vốn. Trong đó, giáo

dục là một trong những kênh quan trọng ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập mà

các quốc gia cần quan tâm.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2009. Kinh tế phát triển. Hồ Chí minh: nhà xuất bản

Thống kê.

2. Đỗ Thiên Kính, 2015. Bất bình đẳng về giáo dục ở Việt Nam hiện nay. Tạp chí xã

hội học, số 1, trang 89.

3. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Phân tích dữ liệu nghiên cứu với

SPSS. Nhà xuất bản Hồng Đức.

4. Lê Ngọc Hùng, 2015. Bất bình đẳng xã hội trong giáo dục ở Việt Nam. Tạp chí

Khoa học xã hội Việt Nam.

5. Nguyễn Thanh Hằng, 2015. Ảnh hưởng của bất bình đẳng trong phân phối thu nhập

đến tăng trưởng kinh tế. Tạp chí Kinh tế phát triển, số 216, trang 18.

6. Nguyễn Thị Hương Trà, 2007. Giáo trình Xã hội học đại cương. Khoa Công tác Xã

hội & Phát triển công cộng – Đại học Đà Lạt.

7. Nguyễn Trọng Hoài và cộng sự, 2010. Kinh tế phát triển. Hồ Chí Minh: nhà xuất

bản Lao động.

8. Nguyễn Trọng Hoài, 2001. Mô hình hóa và dự báo chuỗi thời gian trong kinh

doanh. Hồ Chí Minh: nhà xuất bản Đại học quốc gia.

Tài liệu tiếng Việt

9. Abdelbaki, H. H., 2012. An analysis of income inequality and education inequality

in Bahrain. Modern Economy, 3(05):675.

10. Ahluwalia, Montek S., 1976. Inequality, Poverty and Development. Journal of

Development Economics, 3:307–342.

11. Anand, S., & Kanbur, S. R., 1993. The Kuznets process and the inequality—

development relationship. Journal of development economics, 40(1): 25-52.

Tài liệu tiếng Anh

12. Barro, R. J., & Lee, J. W., 2001. International data on educational attainment:

updates and implications. oxford Economic papers, 53(3): 541-563.

13. Barro, R. J., 1999. Inequality, growth, and investment (No. w7038). National

bureau of economic research.

14. Barro, R. J., 2000. Inequality and Growth in a Panel of Countries. Journal of

economic growth, 5(1): 5-32.

15. Behrman, J. R., & Birdsall, N., 1983. The quality of schooling: quantity alone is

misleading. The American Economic Review, 73(5): 928-946.

16. Berggren, N., 1999. Economic freedom and equality: Friends or foes?. Public

choice, 100(3-4): 203-223.

17. Carter, J. R., 2007. An empirical note on economic freedom and income

inequality. Public Choice, 130(1-2):163-177.

18. Castelló-Climent, A., & Doménech, R., 2014. Human capital and income

inequality: some facts and some puzzles. Retrieved from BBVA Research https://

www. bbvaresearch. com/ wp-content/ uploads/ migrados/ WP_ 1228_ tcm348-

430101. pdf.

19. Champernowne, D. G., & Cowell, F. A., 1998. Economic inequality and income

distribution. Cambridge University Press.

20. Checchi, D., 2003. Inequality in incomes and access to education: a cross‐country

analysis (1960–95). Labour, 17(2):153-201.

21. Deininger, K., & Squire, L., 1998. New ways of looking at old issues: inequality

and growth. Journal of development economics, 57(2):259-287.

22. Edwards, S., 1997. Trade policy, growth, and income distribution. The American

Economic Review, 87(2): 205-210.

23. Feldstein, M., 1999. Reducing poverty, not inequality. Public Interest: 33-41.

24. Firebaugh, G., 2003. Global Income Inequality. John Wiley & Sons, Inc.

25. Fletcher, M. A., 2013. Research ties economic inequality to gap in life

expectancy. Washington Post, Mars.

26. Földvári, P., & Van Leeuwen, B., 2011. Should less inequality in education lead to

a more equal income distribution?. Education Economics, 19(5):537-554.

27. Galor, O., & Tsiddon, D., 1997. The distribution of human capital and economic

growth. Journal of Economic Growth, 2(1):93-124.

28. Gregorio, J. D., & Lee, J. W., 2002. Education and income inequality: new

evidence from cross‐country data. Review of income and wealth, 48(3):395-416.

29. Jimenez, E., 1986. The public subsidization of education and health in developing

countries: a review of equity and efficiency. Research Observer, 1:111–129.

30. Kanwal, A., & Munir, K., 2015. The Impact of Educational and Gender Inequality

on Income Inequality in South Asia.

31. Kerbo, H. R., 1996. Social Stratiﬁcation and Inequality: Class Conﬂict in Historical

and Comparative Perspective.

32. Knight, J. B., & Sabot, R. H., 1983. Educational expansion and the Kuznets

effect. The American Economic Review, 73(5):1132-1136.

33. Kuznets, S., 1955. Economic growth and income inequality. The American

economic review, 45(1):1-28.

34. Li, H., & Zou, H. F., 2002. Inflation, growth, and income distribution: A cross-

country study. Annals of Economics and Finance, 3(1): 85-101.

35. Milanovic, B., & Squire, L., 2005. Does tariff liberalization increase wage

inequality? Some empirical evidence . National Bureau of Economic Research.

36. Mincer, J., 1974. Schooling, Experience, and Earnings. Human Behavior & Social

Institutions No. 2.

37. Palma, J. G., 2011. Homogeneous Middles vs. Heterogeneous Tails, and the End of

the ‘Inverted‐U’: It's All About the Share of the Rich. Development and

Change, 42(1):87-153.

38. Park, K. H., 1996. Educational expansion and educational inequality on income

distribution. Economics of education review, 15(1): 51-58.

39. Petcu, C., 2014. Does Educational Inequality Explain Income Inequality Across

Countries?

40. Psacharopoulos, G., 1977. Unequal access to education and income distribution. De

Economist, 125(3): 383-392.

41. Ram, R., 1984. Population increase, economic growth, educational inequality, and

income

distribution: Some

recent

evidence. Journal

of Development

Economics, 14(3): 419-428.

42. Rodríguez‐Pose, Tselios, 2009. Education and income inequality in the regions of

the European Union. Journal of Regional Science, 49(3):411-437.

43. Schaefer, R. T., 2015. Sociology in Modules Loose Leaf 3/e. McGraw-Hill Higher

Education.

44. Sernau, S., 2013. Social inequality in a global age. SAGE Publications.

45. Sicular, T., Ximing, Y., Gustafsson, B., & Li, S., 2008. The urban-rural income gap

and income inequality in China. In Understanding Inequality and Poverty in

China . Palgrave Macmillan UK.

46. Sylwester, K.,

2002. Can

education

expenditures

reduce

income

inequality?. Economics of education review, 21(1): 43-52.

47. Thomas, V., Wang, Y., Fan, X., 2001. Measuring education inequality: Gini

coefficients of education (Vol. 2525). World Bank Publications.

48. Tinbergen, Jan., 1975. Income Distribution: Analysis and Policies. Amsterdam:

North-Holland Publishing Co.

49. Tselios, V., 2008. Income and educational inequalities in the regions of the

European Union: geographical spillovers under welfare state restrictions. Papers in

Regional Science, 87(3):403-430.

50. UNDP., 2013. Humanity Divided: Confronting Inequality in Developing Countries.

51. Wells, R., 2006. Education’s effect on

income

inequality: an economic

globalisation perspective. Globalisation, Societies and Education, 4(3): 371-391.

52. Winegarden, C. R., 1979. Schooling and income distribution: Evidence from

international data. Economica: 83-87.

53. Wolf, A., 2004. Education and economic performance: Simplistic theories and their

policy consequences. Oxford review of economic policy, 20(2):315-333.

54. Yang, J., Huang, X., & Li, X., 2009. Educational inequality and income inequality:

An empirical study on China. Frontiers of Education in China, 4(3):413-434.

55. http://www.barrolee.com/

56. http://www.freetheworld.com/

57. http://www.worldbank.org/

58. https://www.adb.org/data/statistics

Các trang web

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1. DANH SÁCH CÁC QUỐC GIA

Armenia

Kiribati

Solomon Islands

Bangladesh

Kosovo

Sri Lanka

Bhutan

Kyrgyz Republic

Sudan

Bolivia

Lao PDR

Swaziland

Cabo Verde

Lesotho

Syrian Arab Republic

Cambodia

Mauritania

Tajikistan

Cameroon

Micronesia, Fed. Sts.

Timor-Leste

Congo, Rep.

Moldova

Tonga

Côte d'Ivoire

Mongolia

Tunisia

Djibouti

Morocco

Ukraine

Egypt, Arab Rep.

Myanmar

Uzbekistan

El Salvador

Nicaragua

Vanuatu

Ghana

Nigeria

Vietnam

Guatemala

Pakistan

West Bank and Gaza

Honduras

Papua New Guinea

Yemen, Rep.

India

Philippines

Zambia

Indonesia

Samoa

Kenya

São Tomé and Principe

Nguồn: www.worldbank.org

CÓ THU NHẬP TRUNG BÌNH THẤP 2015

PHỤ LỤC 2. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO GIẢN ĐƠN

Ngoài cách tập hợp từ các nguồn dữ liệu khác nhau với các dữ liệu bị khuyết để

giảm trường hợp thiếu dữ liệu và sai lệch trong kết quả, các quan sát đó sẽ được tác giả

bổ sung thông qua các phương pháp dự báo giản đơn mà tập trung chủ yếu vào

phương pháp dự báo thô và phương pháp bình quân. Tuy nhiên, tùy vào từng loại biến

với các đặc tính riêng biệt sẽ có phương pháp dự báo phù hợp.

2.1. Phương pháp dự báo thô

Giả định dữ liệu gần nhất cung cấp các dự đoán tốt nhất tương lai. Áp dụng cho

những quan sát ít thay đổi theo thời gian (Nguyễn Trọng Hoài, 2001). Nếu gọi Yt là

giá trị thực của Y tại kỳ t, là giá trị dự báo cho giai đoạn tiếp theo của Yt, ta có

biểu thức sau:

2.2. Phương pháp bình quân

Dự báo dựa trên giá trị trung bình của các quan sát quá khứ (tầm quan trọng như

nhau). Phương pháp trung bình giản đơn phù hợp khi các nhân tố ảnh hưởng đến đối

tượng dự báo có tính ổn định, và môi trường liên quan đến chuỗi dữ liệu là không thay

đổi. Phương pháp trung bình giản đơn sử dụng giá trị trung bình của tất cả các quan sát

quá khứ làm giá trị dự báo cho giai đoạn tiếp theo (Nguyễn Trọng Hoài, 2001). Nếu

là giá trị dự báo cho giai đoạn tiếp theo của gọi Yt là giá trị thực của Y tại kỳ t,

Yt, k là hệ số trượt ta có biểu thức sau:

PHỤ LỤC 3. KẾT QUẢ XỬ LÝ TRƯỜNG HỢP MẪU NHỎ

storage display value

variable name type format label variable label

----------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------

IncGini double %10.0g IncGini

EduGini double %10.0g EduGini

Yschool double %10.0g Yschool

Gdpper double %10.0g Gdpper

Expenditure double %10.0g Expenditure

Urban double %10.0g Urban

EFI double %10.0g EFI

Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max

-------------+--------------------------------------------------------

Country | 108 9.5 5.212315 1 18

Year | 108 2002.5 8.578935 1990 2015

IncGini | 108 38.8936 9.5821 21.4200 67.7300

EduGini | 108 20.7863 16.4506 3.0988 69.1425

Yschool | 108 7.2734 2.5301 2.7600 11.2300

-------------+--------------------------------------------------------

Gdpper | 108 1.5399 0.8989 0.2574 3.9772

Expenditure | 108 4.1293 3.2231 0.8819 26.0400

Urban | 108 43.1006 16.8808 15.4370 72.0400

EFI | 108 5.9258 1.3849 2.2100 7.7200

3.1. Thống kê mô tả

Source | SS df MS Number of obs = 90

-------------+------------------------------ F( 6, 83) = 6.51

Model | 2152.68877 6 358.781461 Prob > F = 0.0000

Residual | 4575.71923 83 55.1291473 R-squared = 0.3199

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2708

Total | 6728.408 89 75.6000898 Root MSE = 7.4249

-------------------------------------------------------------------------------

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | -0.3617 0.1013 -3.57 0.001 -0.5632 -0.1603

Yschool | -3.0988 0.6413 -4.83 0.000 -4.3743 -1.8232

Gdpper | -0.0428 1.2740 -0.03 0.973 -2.5768 2.4912

Expenditure_1 | 0.1633 0.2847 0.57 0.568 -0.4031 0.7296

Urban | 0.1595 0.0605 2.64 0.010 0.0392 0.2798

EFI | 1.1513 0.9155 1.26 0.212 -0.6696 2.9723

_cons | 53.7045 9.4311 5.69 0.000 34.9463 72.4626

-------------------------------------------------------------------------------

3.2. Ước lượng mô hình Pooled OLS

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 90

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.3316 Obs per group: min = 5

between = 0.0016 avg = 5.0

overall = 0.0031 max = 5

F(6,66) = 5.46

corr(u_i, Xb) = -0.5995 Prob > F = 0.0001

-------------------------------------------------------------------------------

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

3.3. Ước lượng mô hình FEM

EduGini | 0.3807 0.1300 2.93 0.005 0.1212 0.6402

Yschool | 0.9850 1.1973 0.82 0.414 -1.4055 3.3755

Gdpper | -3.5458 1.0934 -3.24 0.002 -5.7289 -1.3626

Expenditure_1 | -0.1668 0.2001 -0.83 0.408 -0.5663 0.2327

Urban | 0.3893 0.1817 2.14 0.036 0.0265 0.7520

EFI | -1.0071 0.7852 -1.28 0.204 -2.5747 0.5605

_cons | 19.0251 9.8404 1.93 0.057 -0.6220 38.6721

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 10.3188

sigma_e | 10.3188

rho | 0.8854 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

F test that all u_i=0: F(17, 66) = 15.65 Prob > F = 0.0000

Random-effects GLS regression Number of obs = 90

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.2955 Obs per group: min = 5

between = 0.0263 avg = 5.0

overall = 0.0492 max = 5

Wald chi2(6) = 20.94

corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0019

-------------------------------------------------------------------------------

IncGini | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.1127 0.1171 0.96 0.336 -0.1168 0.3423

Yschool | -0.5734 0.8918 -0.64 0.520 -2.3213 1.1744

Gdpper | -2.8896 1.1005 -2.63 0.009 -5.0466 -0.7326

Expenditure_1 | -0.0347 0.1955 -0.18 0.859 -0.4179 0.3486

Urban | 0.2779 0.1007 2.76 0.006 0.0805 0.4753

EFI | -0.2572 0.7238 -0.36 0.722 -1.6758 1.1614

3.4. Ước lượng mô hình REM

_cons | 34.5083 8.7245 3.96 0.000 17.4086 51.6080

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 6.5877

sigma_e | 3.7119

rho | 0.7590 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

IncGini[Country,t] = Xb + u[Country] + e[Country,t]

Estimated results:

| Var sd = sqrt(Var)

---------+-----------------------------

IncGini | 75.60009 8.694831

e | 13.77849 3.711939

u | 43.39739 6.587669

Test: Var(u) = 0

chibar2(01) = 49.52

Prob > chibar2 = 0.0000

3.5. Kiểm định lựa chọn mô hình OLS hoặc REM

---- Coefficients ----

| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))

| fixed random Difference S.E.

-------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | .3807114 .1127385 .2679728 .0563049

Yschool | .985009 -.5734423 1.558451 .7989067

Gdpper | -3.545768 -2.889567 -.656201 .

Expenditur~1 | -.1667607 -.0346632 -.1320975 .0425138

Urban | .389285 .2778628 .1114222 .1512241

EFI | -1.007116 -.2571962 -.74992 .3043135

------------------------------------------------------------------------------

b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

3.6. Kiểm định Hausman lựa chọn FEM hoặc REM

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

= 27.06

Prob>chi2 = 0.0001

(V_b-V_B is not positive definite)

Collinearity Diagnostics

SQRT R-

Variable VIF VIF Tolerance Squared

----------------------------------------------------

IncGini 1.47 1.21 0.6801 0.3199

EduGini 4.64 2.15 0.2155 0.7845

Yschool 5.12 2.26 0.1952 0.8048

Gdpper 2.12 1.45 0.4725 0.5275

Expenditure_1 1.54 1.24 0.6509 0.3491

Urban 1.82 1.35 0.5501 0.4499

EFI 1.55 1.25 0.6437 0.3563

----------------------------------------------------

Mean VIF 2.61

Cond

Eigenval Index

---------------------------------

1 6.7835 1.0000

2 0.6107 3.3329

3 0.3619 4.3296

4 0.1158 7.6541

5 0.0636 10.3269

6 0.0448 12.2985

7 0.0159 20.6415

8 0.0037 42.5782

3.7. Kiểm tra đa cộng tuyến

---------------------------------

Condition Number 42.5782

Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept)

Det(correlation matrix) 0.0467

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity

in fixed effect regression model

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

chi2 (18) = 16679.09

Prob>chi2 = 0.0000

3.8. Kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình FEM

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 90

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.3316 Obs per group: min = 5

between = 0.0016 avg = 5.0

overall = 0.0031 max = 5

F(6,17) = 8.56

corr(u_i, Xb) = -0.5995 Prob > F = 0.0002

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

-------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.3807 0.1033 3.69 0.002 0.1628 0.5986

Yschool | 0.9850 1.1189 0.88 0.391 -1.3756 3.3456

Gdpper | -3.5458 1.0352 -3.43 0.003 -5.7298 -1.3617

Expenditure_1 | -0.1668 0.1905 -0.88 0.393 -0.5686 0.2351

Urban | 0.3893 0.2588 1.50 0.151 -0.1567 0.9353

EFI | -1.0071 1.0145 -0.99 0.335 -3.1475 1.1333

3.9. Mô hình FEM sau khi hiệu chỉnh

_cons | 19.0251 6.3536 2.99 0.008 5.6202 32.4300

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 10.3188

sigma_e | 10.3188

rho | 0.8854 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

3.10. Kiểm tra tính vững mô hình

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 108

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.1223 Obs per group: min = 6

between = 0.0203 avg = 6.0

overall = 0.0011 max = 6

F(2,17) = 4.85

corr(u_i, Xb) = -0.5832 Prob > F = 0.0216

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.3480 0.1379 2.52 0.022 0.0571 0.6390

Yschool | 0.1406 1.0973 0.13 0.900 -2.1745 2.4556

_cons | 30.6369 10.0104 3.06 0.007 9.5167 51.7570

-------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 10.0763

sigma_e | 10.0763

rho | 0.7499 (fraction of variance due to u_i)

------------------------------------------------------------------------------

3.10.1. Mô hình a

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 90

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.2251 Obs per group: min = 5

between = 0.0146 avg = 5.0

overall = 0.0251 max = 5

F(5,17) = 2.33

corr(u_i, Xb) = -0.6011 Prob > F = 0.0872

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

-------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.3786 0.1369 2.77 0.013 0.0898 0.6674

Yschool | -0.0062 1.1306 -0.01 0.996 -2.3916 2.3792

Expenditure_1 | -0.2138 0.2116 -1.01 0.326 -0.6602 0.2325

Urban | 0.3699 0.2656 1.39 0.182 -0.1904 0.9302

EFI | -1.5509 0.9928 -1.56 0.137 -3.6455 0.5437

_cons | 25.3889 8.2064 3.09 0.007 8.0748 42.7030

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 10.0703

sigma_e | 10.0703

rho | 0.8657 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

3.10.2. Mô hình b

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 108

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.2541 Obs per group: min = 6

between = 0.0338 avg = 6.0

3.10.3. Mô hình c

overall = 0.0615 max = 6

F(4,17) = 3.60

corr(u_i, Xb) = -0.5556 Prob > F = 0.0266

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.2974 0.1290 2.31 0.034 0.0253 0.5695

Gdpper | -2.6886 1.4119 -1.90 0.074 -5.6674 0.2903

Urban | 0.4724 0.3051 1.55 0.140 -0.1714 1.1161

EFI | -1.5074 0.9562 -1.58 0.133 -3.5247 0.5099

_cons | 25.4252 9.9983 2.54 0.021 4.3306 46.5197

-------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 9.7379

sigma_e | 9.7379

rho | 0.7630 (fraction of variance due to u_i)

------------------------------------------------------------------------------

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 90

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.3136 Obs per group: min = 5

between = 0.0035 avg = 5.0

overall = 0.0187 max = 5

F(4,17) = 7.30

corr(u_i, Xb) = -0.5396 Prob > F = 0.0013

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

-------------------------------------------------------------------------------

| Robust

3.10.4. Mô hình d

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.3005 0.1148 2.62 0.018 0.0582 0.5428

Gdpper | -3.7016 0.8553 -4.33 0.000 -5.5062 -1.8971

Expenditure_1 | -0.0387 0.2238 -0.17 0.865 -0.5109 0.4336

Urban | 0.3434 0.1391 2.47 0.024 0.0499 0.6370

_cons | 23.3491 7.7360 3.02 0.008 7.0277 39.6706

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 9.7000

sigma_e | 9.7000

rho | 0.8726 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

3.10.5. Mô hình e

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 90

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.3316 Obs per group: min = 5

between = 0.0016 avg = 5.0

overall = 0.0031 max = 5

F(6,17) = 8.56

corr(u_i, Xb) = -0.5995 Prob > F = 0.0002

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

-------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.3807 0.1033 3.69 0.002 0.1628 0.5986

Yschool | 0.9850 1.1189 0.88 0.391 -1.3756 3.3456

Gdpper | -3.5458 1.0352 -3.43 0.003 -5.7298 -1.3617

Expenditure_1 | -0.1668 0.1905 -0.88 0.393 -0.5686 0.2351

Urban | 0.3893 0.2588 1.50 0.151 -0.1567 0.9353

EFI | -1.0071 1.0145 -0.99 0.335 -3.1475 1.1333

_cons | 19.0251 6.3536 2.99 0.008 5.6202 32.4300

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 10.3188

sigma_e | 10.3188

rho | 0.8854 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

--------------------------------------------------------------------------------------------

(1) (2) (3) (4) (5)

IncGini IncGini IncGini IncGini IncGini

--------------------------------------------------------------------------------------------

EduGini 0.3480** 0.3786** 0.2974** 0.3005** 0.3807***

(0.1379) (0.1369) (0.1290) (0.1148) (0.1033)

Yschool 0.1406 -0.0062 0.9850

(1.0973) (1.1306) (1.1189)

Expenditur~1 -0.2138 -0.0387 -0.1668

(0.2116) (0.2238) (0.1905)

Urban 0.3699 0.4724 0.3434** 0.3893

(0.2656) (0.3051) (0.1391) (0.2588)

EFI -1.5509 -1.5074 -1.0071

(0.9928) (0.9562) (1.0145)

Gdpper -2.6886* -3.7016*** -3.5458***

(1.4119) (0.8553) (1.0352)

_cons 30.6369*** 25.3889*** 25.4252** 23.3491*** 19.0251***

(10.0104) (8.2064) (9.9983) (7.7360) (6.3536)

--------------------------------------------------------------------------------------------

N 108 90 108 90 90

adj. R-sq 0.1056 0.1790 0.2252 0.2813 0.2833

F 4.8452 2.3330 3.6004 7.3046 8.5609

--------------------------------------------------------------------------------------------

3.10.6. Kết quả tổng hợp

Standard errors in parentheses

* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01

PHỤ LỤC 4. KẾT QUẢ XỬ LÝ TRƯỜNG HỢP MẪU LỚN

storage display value

variable name type format label variable label

----------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------

IncGini double %10.0g IncGini

EduGini double %10.0g EduGini

Yschool double %10.0g Yschool

Gdpper double %10.0g Gdpper

Expenditure double %10.0g Expenditure

Urban double %10.0g Urban

EFI double %10.0g EFI

Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max

-------------+--------------------------------------------------------

Country | 468 9.5 5.193679 1 18

Year | 468 2002.5 7.508026 1990 2015

IncGini | 468 38.9753 9.1745 21.4200 67.7300

EduGini | 468 20.8149 16.2923 3.0988 69.1425

Yschool | 468 7.2770 2.5114 2.7600 11.2300

-------------+--------------------------------------------------------

Gdpper | 468 1.5031 0.8707 0.2574 3.9772

Expenditure | 468 3.9930 2.6098 0.8819 26.0400

Urban | 468 43.0377 16.7434 15.4370 72.0400

EFI | 468 6.0046 1.2474 2.2100 7.7500

4.1. Thống kê mô tả

Source | SS df MS Number of obs = 450

-------------+------------------------------ F( 6, 443) = 30.33

Model | 10554.5748 6 1759.0958 Prob > F = 0.0000

Residual | 25695.0281 443 58.0023208 R-squared = 0.2912

-------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2816

Total | 36249.6029 449 80.7340822 Root MSE = 7.6159

-------------------------------------------------------------------------------

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | -0.3474 0.0443 -7.85 0.000 -0.4344 -0.2604

Yschool | -3.0351 0.2870 -10.58 0.000 -3.5991 -2.4711

Gdpper | -0.1274 0.5943 -0.21 0.830 -1.2955 1.0406

Expenditure_1 | 0.0381 0.1654 0.23 0.818 -0.2869 0.3631

Urban | 0.1923 0.0282 6.82 0.000 0.1369 0.2478

EFI | 0.4608 0.3614 1.27 0.203 -0.2495 1.1711

_cons | 57.1495 3.8658 14.78 0.000 49.5519 64.7471

-------------------------------------------------------------------------------

4.2. Ước lượng mô hình Pooled OLS

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 450

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.3237 Obs per group: min = 25

between = 0.0016 avg = 25.0

overall = 0.0041 max = 25

F(6,426) = 33.98

corr(u_i, Xb) = -0.6776 Prob > F = 0.0000

-------------------------------------------------------------------------------

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

4.3. Ước lượng mô hình FEM

EduGini | 0.4696 0.0587 7.99 0.000 0.3541 0.5851

Yschool | 2.1280 0.5430 3.92 0.000 1.0606 3.1954

Gdpper | -2.8721 0.5245 -5.48 0.000 -3.9031 -1.8411

Expenditure_1 | -0.4483 0.1260 -3.56 0.000 -0.6960 -0.2005

Urban | 0.5064 0.0815 6.21 0.000 0.3462 0.6667

EFI | -2.1742 0.3091 -7.03 0.000 -2.7818 -1.5667

_cons | 11.0974 4.5956 2.41 0.016 2.0645 20.1303

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 11.3348

sigma_e | 11.3348

rho | 0.8928 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

F test that all u_i=0: F(17, 426) = 72.95 Prob > F = 0.0000

Random-effects GLS regression Number of obs = 450

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.3202 Obs per group: min = 25

between = 0.0007 avg = 25.0

overall = 0.0069 max = 25

Wald chi2(6) = 169.54

corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

-------------------------------------------------------------------------------

IncGini | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.3683 0.0577 6.38 0.000 0.2552 0.4814

Yschool | 1.4284 0.4928 2.90 0.004 0.4625 2.3943

Gdpper | -2.7132 0.5306 -5.11 0.000 -3.7531 -1.6732

Expenditure_1 | -0.3684 0.1251 -2.94 0.003 -0.6136 -0.1232

Urban | 0.4218 0.0654 6.45 0.000 0.2937 0.5500

EFI | -1.8389 0.3000 -6.13 0.000 -2.4270 -1.2509

_cons | 19.3576 4.6169 4.19 0.000 10.3087 28.4065

4.4. Ước lượng mô hình REM

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 6.3356

sigma_e | 3.9271

rho | 0.7224 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects

IncGini[Country,t] = Xb + u[Country] + e[Country,t]

Estimated results:

| Var sd = sqrt(Var)

---------+-----------------------------

IncGini | 80.73408 8.985215

e | 15.42232 3.927126

u | 40.13935 6.335562

Test: Var(u) = 0

chibar2(01) = 1546.72

Prob > chibar2 = 0.0000

4.5. Kiểm định lựa chọn mô hình OLS hoặc REM

---- Coefficients ----

| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))

| fixed random Difference S.E.

-------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | .4695927 .3682772 .1013155 .0110536

Yschool | 2.128014 1.428421 .699593 .2280845

Gdpper | -2.87211 -2.71317 -.1589395 .

Expenditur~1 | -.4482525 -.36842 -.0798325 .0152887

Urban | .5064378 .4218387 .084599 .0486894

EFI | -2.174206 -1.838941 -.3352652 .0743633

------------------------------------------------------------------------------

b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

4.6. Kiểm định Hausman lựa chọn FEM hoặc REM

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

= 129.84

Prob>chi2 = 0.0000

(V_b-V_B is not positive definite)

Collinearity Diagnostics

SQRT R-

Variable VIF VIF Tolerance Squared

----------------------------------------------------

IncGini 1.41 1.19 0.7088 0.2912

EduGini 4.49 2.12 0.2227 0.7773

Yschool 4.98 2.23 0.2009 0.7991

Gdpper 2.07 1.44 0.4833 0.5167

Expenditure_1 1.47 1.21 0.6822 0.3178

Urban 1.91 1.38 0.5245 0.4755

EFI 1.42 1.19 0.7062 0.2938

----------------------------------------------------

Mean VIF 2.53

Cond

Eigenval Index

---------------------------------

1 6.8873 1.0000

2 0.6002 3.3875

3 0.2504 5.2446

4 0.1254 7.4121

5 0.0654 10.2628

6 0.0453 12.3238

7 0.0217 17.8102

4.7. Kiểm tra đa cộng tuyến

8 0.0043 39.8254

---------------------------------

Condition Number 39.8254

Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept)

Det(correlation matrix) 0.0505

Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity

in fixed effect regression model

H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i

chi2 (18) = 1378.18

Prob>chi2 = 0.0000

4.8. Kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình FEM

Wooldridge test for autocorrelation in panel data

H0: no first order autocorrelation

F( 1, 17) = 114.459

Prob > F = 0.0000

4.9. Kiểm định hiện tượng tự tương quan mô hình FEM

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 450

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.3237 Obs per group: min = 25

between = 0.0016 avg = 25.0

overall = 0.0041 max = 25

F(6,17) = 5.06

corr(u_i, Xb) = -0.6776 Prob > F = 0.0038

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

-------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

4.10. Mô hình FEM sau khi hiệu chỉnh

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.4696 0.1113 4.22 0.001 0.2348 0.7044

Yschool | 2.1280 1.1981 1.78 0.094 -0.3997 4.6558

Gdpper | -2.8721 1.1913 -2.41 0.028 -5.3856 -0.3586

Expenditure_1 | -0.4483 0.1966 -2.28 0.036 -0.8631 -0.0334

Urban | 0.5064 0.2441 2.08 0.053 -0.0085 1.0213

EFI | -2.1742 0.9796 -2.22 0.040 -4.2409 -0.1075

_cons | 11.0974 7.6488 1.45 0.165 -5.0401 27.2349

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 11.3348

sigma_e | 11.3348

rho | 0.8928 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

4.11. Kiểm tra tính vững mô hình

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 468

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.1166 Obs per group: min = 26

between = 0.0171 avg = 26.0

overall = 0.0017 max = 26

F(2,17) = 5.17

corr(u_i, Xb) = -0.5694 Prob > F = 0.0176

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.3217 0.1239 2.60 0.019 0.0603 0.5830

Yschool | 0.0762 1.0771 0.07 0.944 -2.1964 2.3487

_cons | 31.7254 9.6252 3.30 0.004 11.4181 52.0327

-------------+----------------------------------------------------------------

4.11.1. Mô hình a

sigma_u | 9.8502

sigma_e | 9.8502

rho | 0.8091 (fraction of variance due to u_i)

------------------------------------------------------------------------------

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 450

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.2761 Obs per group: min = 25

between = 0.0038 avg = 25.0

overall = 0.0164 max = 25

F(5,17) = 3.98

corr(u_i, Xb) = -0.6805 Prob > F = 0.0142

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

-------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.4679 0.1200 3.90 0.001 0.2148 0.7211

Yschool | 1.5652 1.1603 1.35 0.195 -0.8828 4.0133

Expenditure_1 | -0.6597 0.2504 -2.63 0.017 -1.1880 -0.1314

Urban | 0.5021 0.2533 1.98 0.064 -0.0323 1.0365

EFI | -2.5818 1.0918 -2.36 0.030 -4.8853 -0.2783

_cons | 14.4279 8.4230 1.71 0.105 -3.3431 32.1988

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 11.1996

sigma_e | 11.1996

rho | 0.8839 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

4.11.2. Mô hình b

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 468

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.2700 Obs per group: min = 26

between = 0.0281 avg = 26.0

overall = 0.0519 max = 26

F(4,17) = 3.77

corr(u_i, Xb) = -0.5809 Prob > F = 0.0226

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

-------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.2897 0.1172 2.47 0.024 0.0424 0.5369

Gdpper | -2.9126 1.4080 -2.07 0.054 -5.8832 0.0580

Urban | 0.4965 0.2741 1.81 0.088 -0.0818 1.0747

EFI | -1.4457 0.9872 -1.46 0.161 -3.5286 0.6371

_cons | 24.6386 8.7855 2.80 0.012 6.1027 43.1744

-------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 9.9156

sigma_e | 9.9156

rho | 0.8380 (fraction of variance due to u_i)

------------------------------------------------------------------------------

4.11.3. Mô hình c

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 450

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.2441 Obs per group: min = 25

between = 0.0177 avg = 25.0

overall = 0.0354 max = 25

4.11.4. Mô hình d

F(4,17) = 4.63

corr(u_i, Xb) = -0.5847 Prob > F = 0.0104

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

-------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.3578 0.1272 2.81 0.012 0.0894 0.6261

Gdpper | -3.6190 1.4794 -2.45 0.026 -6.7403 -0.4976

Expenditure_1 | -0.1141 0.2371 -0.48 0.637 -0.6143 0.3862

Urban | 0.4221 0.1881 2.24 0.038 0.0253 0.8189

_cons | 19.1882 8.6615 2.22 0.041 0.9140 37.4625

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 9.9380

sigma_e | 9.9380

rho | 0.8520 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

Fixed-effects (within) regression Number of obs = 450

Group variable: Country Number of groups = 18

R-sq: within = 0.3237 Obs per group: min = 25

between = 0.0016 avg = 25.0

overall = 0.0041 max = 25

F(6,17) = 5.06

corr(u_i, Xb) = -0.6776 Prob > F = 0.0038

(Std. Err. adjusted for 18 clusters in Country)

-------------------------------------------------------------------------------

| Robust

IncGini | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]

4.11.5. Mô hình e

--------------+----------------------------------------------------------------

EduGini | 0.4696 0.1113 4.22 0.001 0.2348 0.7044

Yschool | 2.1280 1.1981 1.78 0.094 -0.3997 4.6558

Gdpper | -2.8721 1.1913 -2.41 0.028 -5.3856 -0.3586

Expenditure_1 | -0.4483 0.1966 -2.28 0.036 -0.8631 -0.0334

Urban | 0.5064 0.2441 2.08 0.053 -0.0085 1.0213

EFI | -2.1742 0.9796 -2.22 0.040 -4.2409 -0.1075

_cons | 11.0974 7.6488 1.45 0.165 -5.0401 27.2349

--------------+----------------------------------------------------------------

sigma_u | 11.3348

sigma_e | 11.3348

rho | 0.8928 (fraction of variance due to u_i)

-------------------------------------------------------------------------------

--------------------------------------------------------------------------------------------

(1) (2) (3) (4) (5)

IncGini IncGini IncGini IncGini IncGini

--------------------------------------------------------------------------------------------

EduGini 0.3217** 0.4679*** 0.2897** 0.3578** 0.4696***

(0.1239) (0.1200) (0.1172) (0.1272) (0.1113)

Yschool 0.0762 1.5652 2.1280*

(1.0771) (1.1603) (1.1981)

Expenditur~1 -0.6597** -0.1141 -0.4483**

(0.2504) (0.2371) (0.1966)

Urban 0.5021* 0.4965* 0.4221** 0.5064*

(0.2533) (0.2741) (0.1881) (0.2441)

EFI -2.5818** -1.4457 -2.1742**

(1.0918) (0.9872) (0.9796)

Gdpper -2.9126* -3.6190** -2.8721**

(1.4080) (1.4794) (1.1913)

4.11.6. Kết quả tổng hợp

_cons 31.7254*** 14.4279 24.6386** 19.1882** 11.0974

(9.6252) (8.4230) (8.7855) (8.6615) (7.6488)

--------------------------------------------------------------------------------------------

N 468 450 468 450 450

adj. R-sq 0.1128 0.2680 0.2637 0.2373 0.3145

F 5.1691 3.9828 3.7706 4.6279 5.0564

--------------------------------------------------------------------------------------------

Standard errors in parentheses

* p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01