intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến tỷ lệ việc làm

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:22

Thêm vào BST
Báo xấu
3
lượt xem 0
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tỷ lệ thất nghiệp và mối quan hệ của nó với các yếu tố kinh tế khác là một trong những mối quan tâm trong nghiên cứu kinh tế và được xem xét dưới nhiều góc độ khác nhau. Bài viết trình bày phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến tỷ lệ việc làm.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến tỷ lệ việc làm

  1. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ KINH TẾ VĨ MÔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỶ LỆ VIỆC LÀM Đinh Thị Hà, Trần Minh Quân, Ngô Đức Khánh, Đoàn Thành Lâm Trường Đại học Thương Mại Email:dinhha@tmu.edu.vn,minhquanqni2004@gmail.com, ngoduckhanh23@gmail.com , doanthanhlamsl04@gmail.com Tóm tắt: Tỷ lệ thất nghiệp và mối quan hệ của nó với các yếu tố kinh tế khác là một trong những mối quan tâm trong nghiên cứu kinh tế và được xem xét dưới nhiều góc độ khác nhau. Tuy vậy, nghiên cứu về mối liên hệ và tác động ảnh hưởng đồng thời của nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô tới tỷ lệ thất nghiệp của quốc gia và theo vùng kinh tế thì còn ít, nhất là dưới góc nhìn mô hình định lượng kinh tế. Nghiên cứu này thông qua mô hình hồi quy với OLS (Ordinary Least Squares) tập trung xem xét mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp như là biến phụ thuộc với 8 yếu tố kinh tế (GDP, GNI, Lạm phát, Lãi suất, Dân số, CPI, FDI, EDS) với tư cách là biến độc lập và được thử nghiệm cho 6 vùng kinh tế của nước ta cũng như cả nước. Dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu được lấy từ nguồn công bố chính thức của Việt Nam và Tổ chức Quốc tế, dữ liệu không có sẵn được nhóm tính toán dựa trên số liệu công bố chính thức có liên quan. Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa các biến lựa chọn trong trường hợp Việt Nam về cơ bản phù hợp với lý thuyết, có một vài ngoại lệ được giải thích bởi tác động không lường trước của bối cảnh và đặc thù phát triển địa phương, trong đó tốc độ tăng trưởng dân số, tốc độ tăng trưởng GDP và tốc độ tăng trưởng GNI là 3 yếu tố xuất hiện thường xuyên và ảnh hưởng rõ ràng tới tỷ lệ thất nghiệp ở tất cả 7 địa bàn nghiên cứu (cả nước và 6 vùng kinh tế). Từ khóa: Mô hình hồi quy, Tỷ lệ thất nghiệp, Vùng kinh tế, Yếu tố kinh tế vĩ mô 1. Giới thiệu Anghel, Anghelache và Manole (2017) cho rằng thất nghiệp như một chỉ số kinh tế vĩ mô cho thấy mức độ yếu kém của một quốc gia trong việc sử dụng nguồn lao động dồi dào của mình. Tỷ lệ thất nghiệp là một chỉ số quan trọng để đánh giá sức khỏe của thị trường lao động và tình hình kinh tế chung của một quốc gia. Từ trước tới nay, nó vẫn đang là một vấn đề nan giải ở hầu hết các quốc gia trên thế giới. Đặc biệt, ở các nước đang phát triển thì đây là một vấn đề hết sức khó khăn đối với các nhà lãnh đạo. Souly, Cakmak & Okur (2017) đã giải thích rằng bản chất của thất nghiệp phụ thuộc vào cấu trúc quốc gia và loại hình quốc gia đó thuộc loại phát triển, đang phát triển hay chưa phát triển. Thất nghiệp được coi là một tình huống tồi tệ nhất mà xã hội loài người có thể trải qua vì nó ảnh hưởng đến kinh tế và xã hội theo nhiều khía cạnh và hướng khác nhau (Habees & Rumman, 2012). Tương tự, Adarkwa, Donkor và Kyei (2017) cũng cho rằng thất nghiệp là một tình trạng nghiêm trọng mà hầu hết các quốc gia phải đối mặt, gây ra một loạt các vấn đề kinh tế và xã hội như giảm nguồn thu của chính phủ dưới dạng thuế thu nhập, lãng phí giờ làm việc và các tệ nạn xã hội khác như trộm cướp, mại dâm,… Việc giảm tỷ lệ thất nghiệp là một mục 130
  2. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 tiêu quan trọng của chính phủ và các doanh nghiệp nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nâng cao mức sống và cải thiện chất lượng cuộc sống của người dân. Tỷ lệ thất nghiệp là một trong những yếu tố vĩ mô quan trọng và chịu ảnh hưởng tổng hợp của nhiều yếu tố kinh tế khác nhau. Đã có nhiều nghiên cứu chuyên sâu xem xét mối liên hệ và tác động ảnh hưởng của một hay một vài yếu tố vĩ mô tới tình trạng thất nghiệp và dưới góc nhìn khác nhau, cung cấp những luận cứ, luận giải có giá trị khoa học. Tuy vậy, nghiên cứu về mối liên hệ và tác động ảnh hưởng đồng thời của nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô tới tỷ lệ thất nghiệp của quốc gia và theo vùng kinh tế thì còn ít, nhất là dưới góc nhìn mô hình định lượng kinh tế. Câu hỏi nghiên cứu: “Các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến tỷ lệ việc làm như thế nào ở Việt Nam nói chung và các vùng kinh tế nói riêng.” được đặt ra và thực hiện là cố gắng đóng góp bù đắp, vào khoảng trống này dưới góc nhìn mô hình định lượng kinh tế. 2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu 2.1. Tổng quan nghiên cứu Trong những năm qua, cũng có những bài nghiên cứu về các chỉ số kinh tế vĩ mô và thất nghiệp được tiến hành trên các quốc gia đang phát triển và phát triển. Tuy nhiên, hầu hết các kết quả nghiên cứu đều không đưa ra được kết luận thống nhất. Tại Malaysia, J D Urrutia cùng cộng sự (2017) đã sử dụng phân tích hồi quy và thu được kết quả là lực lượng lao động và tổng dân số là các nhân tố có mức ý nghĩa với tỷ lệ thất nghiệp. Giữa các biến độc lập, GDP, GNI, tổng dân số có thể hiện mối quan hệ nhân quả Granger với tỷ lệ thất nghiệp. Bài nghiên cứu cũng chỉ ra rằng có ít nhất 4 mối quan hệ đồng kết hợp giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nhưng nghiên cứu của Abiodun O. Folawewo và Oluwafemi M. Adeboje (2017) tại Tây Phi, lại chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng dân số và lạm phát là các yếu tố tác động dương lên tỷ lệ thất nghiệp. FDI và nợ nước ngoài có tác động ngược chiều nhưng mức ý nghĩa không cao. GDP lại không có sự tác động lớn lên tỷ lệ thất nghiệp tại các nước Tây Phi. Cùng các yếu tố đó, Gaber H. Abugamea (2018) đã kết luận rằng tại Palestine, GDP tác động cùng chiều, lạm phát, lực lượng lao động có sự tác động ngược chiều, còn đầu tư nước ngoài không tác động tới tỷ lệ thất nghiệp tại Palestine. Còn tại Trung Quốc, Chen & cộng sự (2017) đã chỉ ra rằng tốc độ tăng trưởng GDP và dân số có mức ý nghĩa về lâu dài đối với tỷ lệ thất nghiệp. Trong khi đó lạm phát và tổng vốn đầu tư nước ngoài không thể hiện mức ý nghĩa lên tỷ lệ thất nghiệp. Còn tại Việt Nam, Anh Tru Nguyen () đã dùng mô hình vector tự hồi quy (VAR model) đã xem xét mối quan hệ giữa nợ bên ngoài, tăng trưởng kinh tế, thất nghiệp và chi tiêu quốc gia, trong đó chỉ ra rằng nợ nước ngoài tăng dẫn đến GDP giảm, tỷ lệ thất nghiệp tăng và tỷ lệ thất nghiệp cần phải được kiểm soát vì nó tạo ra sự bùng nổ về chi tiêu quốc gia. Đây là nghiên cứu khám phá mối quan hệ tương hỗ giữa nhiều yếu tố và thông qua mô hình hồi quy dạng tự hồi quy vectơ. Tuy rằng nhược điểm của mô hình tự hồi quy (AR model) là giả định giá trị ước tính tương lai chỉ phụ thuộc vào giá trị trong quá khứ nhưng cho thấy mô hình hồi quy là có ích trong nghiên cứu mối quan hệ tương hỗ giữa nhiều yếu tố kinh tế. Nguyen Hoang Quy (2016) đã cho rằng sự nghèo đói và xuất nhập khẩu có ảnh hưởng tiêu cực tới tỷ lệ thất nghiệp và đầu tư công có ảnh hưởng tích cực tới tỷ lệ thất nghiệp nhờ thực hiện nghiên cứu trên 245 mẫu quan sát tại 63 tỉnh thành Việt Nam. Thông qua mô hình ARDL, Nguyễn Thị Thu Hà () đã chỉ ra sự thất nghiệp có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế trong cả ngắn hạn và dài hạn nhưng giữa hai biến vĩ mô này không tồn tại mối quan hệ nhân quả. Ở khía cạnh khác, Nguyễn Văn Bổn và Nguyễn Thị Mỹ Linh đã áp dụng phương pháp GMM (Generalized Method of Moment) 131
  3. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 và phương pháp PMG (Pooled Mean Group) để chỉ ra rằng dòng vốn FDI có tác động ngược chiều trong khi đó số hóa lại có tác động cùng chiều lên tỷ lệ thất nghiệp. Tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước nói trên, tuy mới chỉ mang tính chất điểm lại, cho thấy rằng một mặt các mô hình kinh tế định lượng có thể rất hữu ích cho các phân tích kinh tế ở các cấp độ kinh tế (quốc gia, vùng, khu vực), mặt khác mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp với các yếu tố kinh tế khác thực sự đang là mối quan tâm trong nghiên cứu kinh tế phát triển. Bên cạnh đó thì các bài nghiên cứu tại Việt Nam chưa xem xét tác động ảnh hưởng đồng thời của nhiều yếu tố kinh tế vĩ mô tới tỷ lệ thất nghiệp của quốc gia và theo vùng kinh tế nhất là dưới góc nhìn mô hình định lượng kinh tế. 2.2. Một số chỉ số kinh tế vĩ mô Tỷ lệ thất nghiệp: Tỷ lệ thất nghiệp là tỷ lệ phần trăm số người thất nghiệp so với lực lượng lao động. Trong đó, người thất nghiệp được hiểu là người từ 15 tuổi trở lên mà trong thời kỳ tham chiếu có đầy đủ cả 03 yếu tố: Hiện không làm việc, đang tìm kiếm việc làm và sẵn sàng làm việc. Người thất nghiệp còn là những người hiện không có việc làm và sẵn sàng làm việc nhưng trong thời kỳ tham chiếu không đi tìm việc do đã chắc chắn có một công việc hoặc một hoạt động sản xuất kinh doanh để bắt đầu sau thời kỳ tham chiếu. Tổng sản phẩm quốc nội (GDP): Đo lường tổng giá trị thị trường của tất cả các hàng hoá, dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ kinh tế của một quốc gia, trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm). GDP được tính bằng tổng tiêu dùng của các hộ trong gia đình, đầu tư tư nhân, chi tiêu về hàng hoá dịch vụ của Chính phủ và xuất khẩu ròng. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI): Là chỉ tiêu tương đối (tính bằng %) phản ánh mức thay đổi tương đối của giá hàng tiêu dùng theo thời gian. CPI được tính bằng công thức: 𝐶ℎ𝑖 𝑝ℎí để 𝑚𝑢𝑎 𝑔𝑖ỏ ℎà𝑛𝑔 ℎó𝑎 𝑡ℎờ𝑖 𝑘ỳ 𝑡 𝐶𝑃𝐼 (𝑡ℎờ𝑖 𝑘ỳ 𝑡) = × 100 (1) 𝐶ℎ𝑖 𝑝ℎí để 𝑚𝑢𝑎 𝑔𝑖ỏ ℎà𝑛𝑔 ℎó𝑎 𝑘ỳ 𝑐ơ 𝑠ở ∑ 𝑃 𝑖𝑡 × 𝑄0 𝐶𝑃𝐼 𝑡 = ∑ 𝑃0× 𝑡 (2) 𝑡 𝑄0 𝑡 Trong đó: 𝐶𝑃𝐼 𝑡 : là chỉ số tiêu dùng thời kỳ t; i: Biểu thị mặt hàng cuối cùng thứ i (i = 1, 2, 3, ... n); 𝑄 𝑖 : Biểu thị cho sản lượng của từng mặt hàng tiêu dùng i; 𝑃𝑖 : Biểu thị cho giá của từng mặt hàng tiêu dùng i; t: Biểu thị cho thời kỳ tính toán hiện hành; t = 0: được giả định là năm cơ sở. Lạm phát: Là sự tăng lên liên tục của mức giá chung theo thời gian. Sự tăng lên liên tục của mức giá hàm ý mức giá tăng liên tục trong một khoảng thời gian dài, chứ không phải tăng lên rồi giảm xuống. Trong thời kỳ lạm phát vẫn có thể xảy ra trường hợp giá của một số hàng hoá giảm, nhưng giá của các hàng hoá, dịch vụ khác tăng đủ mạnh để khiến cho mức giá chung của tất cả các hàng hoá dịch vụ tăng lên. Lạm phát được thể hiện qua công thức dưới đây: 𝐶𝑃𝐼 𝑡 −𝐶𝑃𝐼 𝑡−1 𝑔𝑝 𝑡 = 𝐶𝑃𝐼 𝑡−1 × 100% (3) Trong đó: 𝑔𝑝 𝑡 : Là tỷ lệ lạm phát ở thời kỳ t; 132
  4. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 𝐶𝑃𝐼 𝑡 : là chỉ số giá tiêu dùng thời kỳ t; 𝐶𝑃𝐼 𝑡−1 : là chỉ số giá tiêu dùng thời kỳ liền trước đó. Tổng thu nhập quốc gia (GNI): Là chỉ tiêu phản ánh kết quả thu nhập lần đầu được tạo ra từ các yếu tố sở hữu của một quốc gia tham gia vào hoạt động sản xuất trên lãnh thổ quốc gia đó hay ở nước ngoài trong một thời kỳ nhất định, thường là một năm. Tổng thu nhập quốc gia được tính bằng lấy GDP cộng với chênh lệch giữa thu nhập của người lao động Việt Nam ở nước ngoài gửi về và thu nhập của người nước ngoài ở Việt Nam gửi ra cộng với chênh lệch giữa thu nhập sở hữu nhận được từ nước ngoài với thu nhập sở hữu trả cho nước ngoài. Lãi suất thực: Là lãi suất được điều chỉnh để tính toán khả năng tạo ra giá trị thực của tiền vay hoặc đầu tư sau khi đã điều chỉnh cho tác động của lạm phát hoặc tăng giá hàng hóa. Nó là lãi suất thực sự mà người vay hoặc đầu tư nhận được sau khi đã tính toán tác động của lạm phát hoặc giảm giá trị tiền tệ trong thời gian vay hoặc đầu tư. Để tính lãi suất thực, chúng ta lấy lãi suất danh nghĩa trừ đi tỷ lệ lạm phát dự kiến. Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI): Tổng số vốn đầu tư của doanh nghiệp, chính phủ nước ngoài vào Việt Nam. Tổng nợ nước ngoài (EDS): Phần nợ của một quốc gia được vay từ các nhà cho vay nước ngoài bao gồm các ngân hàng thương mại, chính phủ hoặc các tổ chức tài chính quốc tế. Các khoản vay này, bao gồm cả lãi suất, thường phải được thanh toán bằng loại tiền tệ mà khoản vay được thực hiện. 3. Mô hình nghiên cứu và dữ liệu 3.1. Giả thiết và mô hình nghiên cứu Lý do chọn mô hình này là: Mô hình cho phép xem xét nhiều yếu tố tác động tới tỷ lệ thất nghiệp, từ đó có thể mang đến khả năng giải thích lớn hơn cho biến động về tỷ lệ thất nghiệp. Mô hình cho phép đo lường cụ thể mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc và có thể phát triển đề tài rộng hơn trong tương lai. CPI Lạm phát Lãi suất thực Tốc độ tăng trưởng dân số Tỷ lệ thất nghiệp Tốc độ tăng trưởng GNI Tốc dộ tăng trưởng FDI Tốc độ tăng trưởng EDS Tốc độ tăng trưởng GDP (Nguồn: Nhóm nghiên cứu) 133
  5. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Từ tổng quan về lý thuyết và các nghiên cứu trước đây, nhóm tác giả đề xuất các giả thiết nghiên cứu như sau: Giả thiết 1: Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động nghịch tới tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam. Giả thiết 2: Lạm phát có tác động nghịch tới tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam. Giả thiết 3: Lãi suất thực có tác động nghịch tới tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam. Giả thiết 4: Tốc độ tăng trưởng dân số có thể tác động theo cả hai chiều (thuận và nghịch) tới tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam tùy thuộc vào bối cảnh phát triển cụ thể tại mỗi vùng kinh tế nghiên cứu. Giả thiết 5: Tốc độ tăng trưởng GNI có tác động nghịch tới tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam. Giả thiết 6: Tốc độ tăng trưởng FDI có tác động thuận tới tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam. Giả thiết 7: Tốc độ tăng trưởng EDS có tác động nghịch tới tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam. Giả thiết 8: CPI có thể tác động theo cả hai chiều (thuận và nghịch) tới tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam tùy thuộc vào bối cảnh phát triển cụ thể tại mỗi vùng kinh tế nghiên cứu 3.2. Dữ liệu và các biến a. Dữ liệu Nghiên cứu này sử dụng các dữ liệu thứ cấp từ các nguồn công bố chính thức ở Việt Nam và các tổ chức Quốc Tế, gồm: Tổng cục thống kê, Bộ tài chính, UNDP (United Nations Development Program), World Bank, Trading Economics. Các dữ liệu không có sẵn trong các công bố chính thức được nhóm nghiên cứu tính toán dựa trên các công bố chính thức có liên quan. Dữ liệu được thu thập và tổng hợp là trong giai đoạn 2011 – 2021. b. Các biến Các biến sử dụng trong mô hình được mô tả khái quát tại Bảng 1 dưới đây. 134
  6. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Bảng 1. Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình Ký Ý nghĩa Số quan sát Mean Min Max Đơn hiệu vị ur Tỷ lệ thất nghiệp 308 1.964882 0.5055696 6.77017 % Tốc độ tăng trưởng gdpg 308 5.601818 -6.17 7.65 % GDP cpi Chỉ số giá tiêu dùng 308 99.71312 86.22067 102.2067 % inf Lạm phát 308 5.15 0.63 18.68 % ir Lãi suất thực 308 4.327273 -3.7 9 % Tốc độ tăng trưởng gnig tổng thu nhập quốc 308 5.662727 1.65 8.51 % dân Tốc độ tăng trưởng pg 308 0.9945455 0.85 1.08 % dân số Tốc độ tăng trưởng fdig 308 5.559091 -8.67 16 % đầu tư nước ngoài Tốc độ tăng trưởng edsg nợ cổ phiếu nước 308 10.73909 2.66 21.5 % ngoài Trong đó các biến được thu thập từ dữ liệu có sẵn là: gdpg, cpi, inf, ir, gnig, pg. Các biến fdig, edsg và ur được tính toán dựa trên các số liệu khác. Biến ur được lấy theo cả nước và 6 vùng kinh tế, các biến còn lại là số liệu của cả nước. 4. Kết quả thực nghiệm và thảo luận 4.1. Kết quả thực nghiệm Ở bài nghiên cứu này sử dụng phần mềm Stata để phân tích thực nghiệm. Sau khi phân tích tương quan Pearson xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau, lựa chọn ra các biến thích hợp nhất đưa vào mô hình. Sau đó sử dụng phương pháp hồi quy OLS để xem xét mức độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc và mức ý nghĩa. Ưu tiên lựa chọn mô hình có các biến độc lập giải thích được tốt cho biến phụ thuộc, nhiều biến độc lập có ý nghĩa nhất và mức độ phù hợp của mô hình trong nghiên cứu cao. Sau khi chọn được mô hình tốt nhất sử dụng các phương pháp để kiểm tra, khắc phục khuyết tật. Cụ thể: - Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Ta sử dụng hệ số VIF (Variance Inflation Factor) của từng biến phụ thuộc trong mô hình, nếu hệ số VIF ≤ 2 thì không xảy ra đa cộng tuyến, ngược lại hệ số VIF > 2 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Ta sẽ loại bỏ biến độc lập có hệ số 135
  7. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 VIF > 2. Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra do chất lượng của dữ liệu, thì cần thu thập bổ sung dữ liệu để gia tăng cỡ mẫu. - Kiểm tra hiện tượng tự tương quan: Ta sử dụng kiểm định Breusch-Godfrey được thực hiện như sau. Nếu có hiện tượng tự tương quan, ta sử dụng phương pháp FGLS để sửa mô hình. - Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi: Để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi, ta sử dụng kiểm định Breusch - Pagan như sau. Nếu có hiện tượng phương sai sai số thay đổi, ta sử dụng phương pháp FGLS để sửa mô hình. Kết quả phân tích đối với cả nước và các vùng kinh tế như sau: a. Cả nước Trong quá trình phân tích và kiểm định mô hình không xuất hiện các khuyết tật (Phụ lục 1) . Kết quả phân tích hồi quy thu được như sau: Bảng 2: Mô hình hồi quy ước tính cho cả nước chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ thất nghiệp Variable β-Coefficient Probability gdpg -0,104 0,000 fdig 0,009 0,110 pg -2,126 0,000 Constant 4,731 0,000 𝑅 2 = 0,5993 Với mức ý nghĩa 5% thì các biến thực sự tác động đến biến tỷ thất nghiệp là tốc độ tăng trưởng GDP, tốc độ tăng trưởng dân số và đều tác động ngược chiều. Biến tốc độ tăng trưởng đầu tư nước ngoài mặc dù có tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp nhưng chưa đạt mức ý nghĩa 5%. Giá trị R-squared = 0,5993 phản ánh các biến được lựa chọn trong mô hình có khả năng giải thích cho mức độ biến động của ur của cả nước là 59,93%. Kết quả này có thể giải thích như sau: Trong giai đoạn từ năm 2011 đến năm 2019, tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam là khá cao (trung bình tăng trưởng mỗi năm đạt 6,16%) kéo theo nhu cầu mua sắm cũng như tiêu dùng của xã hội tăng, dẫn tới các ngành công nghiệp và dịch vụ, các doanh nghiệp mở rộng kinh doanh sản xuất. Từ đó, nhiều việc làm được tạo ra nên nhiều lao động có việc làm. Do đó, tốc độ tăng trưởng GDP tăng sẽ làm giảm tỷ lệ thất nghiệp. Việt Nam trong những năm từ 2011 đến 2019 có mức tăng trưởng kinh tế ấn tượng, sự phát triển kinh tế tạo ra nhiều cơ hội việc làm mới. Giáo dục và đào tạo phát triển, cung cấp nhiều hơn lực lượng lao động đáp ứng được các công việc đòi hỏi trình độ tay nghề cao. Các doanh nghiệp sản xuất, dịch vụ, nhất là các doanh nghiệp quy mô nhỏ và vừa (SMEs), đặc biệt là các doanh nghiệp siêu nhỏ (micro-enterprises) - thường ít đòi hỏi trình độ lao động cao - được phát triển cả về số lượng cũng như mạng lưới hoạt động cũng tạo ra nhiều cơ hội việc làm và thu hút lực lượng lao động không chỉ ở các đô thị, khu công nghiệp mà còn cả vùng nông thôn, thậm chí vùng sâu, vùng xa. Cả nước trong giai đoạn này (2012 – 2019) mỗi năm thu hút thêm trung 136
  8. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 bình gần 461 nghìn lao động. Thực tế này cho thấy khi tốc độ tăng trưởng dân số tăng thì tỷ lệ thất nghiệp sẽ giảm. Năm 2020 và 2021 lại có thực tế là tốc độ tăng trưởng dân số vẫn tăng nhưng tỷ lệ thất nghiệp cũng tăng trong khi tăng trưởng GDP lại giảm. Thực tế này được lý giải là trong 2 năm này xảy ra đại dịch Covid-19 trên toàn cầu, trong đó có nước ta. Việt nam có nền kinh tế mở cao nên chịu tác động ảnh hưởng lớn, các đơn hàng xuất nhập khẩu đều giảm khá đột ngột và mạnh, sản xuất và lưu thông hàng hóa ở trong nước bị đình trệ, suy giảm nghiêm trọng, các doanh nghiệp buộc phải thu hẹp sản xuất, cắt giảm nhân sự, thậm chí nhiều doanh nghiệp buộc phải ngừng hoạt động, sa thải lao động. b. Đồng bằng sông Hồng Trong quá trình phân tích và kiểm định mô hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan (Phụ lục 2). Sau khi sửa chữa khuyết tật thì mô hình có kết quả như sau: Bảng 3: Mô hình hồi quy ước tính cho Đồng bằng sông Hồng chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ thất nghiệp Variable β-Coefficient Probability cpi 0,148 0,036 edsg -0,003 0,682 pg 1,185 0,034 fdig 0,018 0,001 Constant -14,062 0,047 Với mức ý nghĩa 5% thì các biến thực sự tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp là: chỉ số giá tiêu dùng, tốc độ tăng trường dân số, tốc độ tăng trưởng đầu tư nước ngoài đều tác động cùng chiều với ur. Biến tốc độ tăng trưởng nợ cổ phiếu nước ngoài mặc dù có tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp nhưng chưa đạt mức ý nghĩa 5%. Kết quả này có thể giải thích như sau: Đồng bằng sông Hồng gồm nhiều trung tâm công nghiệp và dịch vụ, là những khu vực kinh tế phát triển, có nhu cầu đòi hỏi nhiều lao động có trình độ cao. Nơi đây tập trung nhiều vốn đầu tư nước ngoài nhưng ít lao động đủ trình độ để đáp ứng. Hệ quả là đầu tư nước ngoài tăng nhưng tỷ lệ thất nghiệp lại tăng lên chứ không giảm. Dân số ở vùng này vẫn tăng đều hàng năm cả về tự nhiên lẫn cơ học, nhưng sự phát triển của giáo dục – đào tạo nói chung, đào tạo nghề nói riêng ở vùng này chưa theo kịp với yêu cầu về phát triển nhân lực, như tổng kết của Bộ Giáo dục – Đào tạo tại Hội nghị Phát triển giáo dục và đào tạo vùng Đồng bằng sông Hồng tổ chức ngày 14/6/2023 là “Chất lượng lao động của vùng mặc dù cao hơn so với mặt bằng chung của cả nước song vẫn còn thấp so với yêu cầu của một vùng kinh tế phát triển khi vẫn còn gần 2/3 lực lượng lao động chưa qua đào tạo hoặc không có bằng cấp/chứng chỉ” [11]. Hệ quả là mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng dân số và tỷtỷ lệ thất nghiệp trong vùng là quan hệ thuận mà không phải là quan hệ nghịch cần có. Theo số liệu thống kê, chỉ số CPI ở nước ta, trong đó có vùng Đồng bằng sông Hồng, giai đoạn từ 2011 đến nay biến động liên tục, cao nhất là năm 2011 với mức tăng 18,58%, thấp nhất 137
  9. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 là năm 2015 với mức 0,63%. Về lý thuyết, lạm phát thông qua chỉ báo CPI có mối quan hệ nghịch với tỷ lệ thất nghiệp trong ngắn hạn (Đường cong Phillips với độ dốc ε). Cụ thể là, lạm phát cao thường đi liền với tỷ lệ thất nghiệp thấp và ngược lại. Thế nhưng trong dài hạn thì không hẳn như vậy, thậm chí không thể hiện thành mối quan hệ. Ở vùng Đồng bằng sông Hồng và trong giai đoạn 2011 – nay, thì kết quả tính toán cho thấy CPI tăng và tỷ lệ thất nghiệp cũng tăng. Điều này có thể được giải thích là khi CPI tăng có nghĩa là giá cả sinh hoạt tăng và người lao động ở nơi đây có xu hướng tìm việc làm có thu nhập tốt nhất để bù đắp mất mát về thu nhập do lạm phát trong khi họ không đáp ứng được nhu cầu việc làm, không tìm được việc làm phù hợp. c. Trung du và miền núi phía Bắc Trong quá trình phân tích và kiểm định mô hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi (Phụ lục 3). Sau khi sửa chữa khuyết tật thì mô hình có kết quả như Bảng 4 sau: Với mức ý nghĩa 5% thì các biến thực sự tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp là: tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân, tốc độ tăng trưởng dân số và đều tác động ngược chiều. Biến chỉ số giá tiêu dùng mặc dù có tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp nhưng chưa đạt mức ý nghĩa 5%. Bảng 4: Mô hình hồi quy ước tính cho Trung du và miền núi phía Bắc chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ thất nghiệp Variable β-Coefficient Probability cpi 0,134 0,237 gnig -0,095 0,020 pg -3,736 0,000 Constant -8,208 0,464 Kết quả này có thể giải thích như sau: Trung du và miền núi phía Bắc là vùng có nền công nghiệp khai khoáng và chế biến khoáng sản rất phát triển với nhiều nhà máy khai thác, chế biến khoáng sản. Thương mại - dịch vụ đang trở thành ngành quan trọng của vùng. Nơi đây là cửa ngõ giao thương giữa Việt Nam với Trung Quốc, Lào với nhiều cửa khẩu quốc tế tạo điều kiện cho thương mại phát triển. Nông nghiệp là ngành kinh tế chủ yếu của vùng, nhiều nông trường, trang trại. Nhiều cơ hội việc làm được tạo ra, thu hút nhiều lao động, phần lớn không đòi hỏi trình độ đào tạo nghề cao (giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2019 mỗi năm tăng trung bình hơn 60,5 nghìn lao động có việc làm). Dân số tăng là nguồn cung cấp lao động cho khu vực này. Do đó, khi tốc độ tăng trưởng dân số tăng thì tỷ lệ thất nghiệp của vùng Trung du và miền núi phía Bắc sẽ giảm. Trung du và miền núi phía Bắc có ngành thương mại- dịch vụ phát triển mạnh, chiếm tỷ trọng cao trong cơ cấu kinh tế cả nước. Ngành công nghiệp năng lượng là một trong những thế mạnh của vùng, đóng góp nhiều cho GDP. Trong giai đoạn 2012 đến 2019, số lượng lao động có việc làm của Trung du và miền núi phía Bắc tăng, dẫn tới tiêu dùng tăng. Lượng tiêu dùng tăng thúc đẩy GDP tăng (theo phương pháp chi tiêu). Đây còn là vùng có nhiều người xuất khẩu lao động. Nhiều cơ hội việc làm cùng với người lao động đáp ứng được yêu cầu việc làm thì tỷ 138
  10. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 lệ thất nghiệp giảm. Do đó tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân tăng kéo theo tỷ lệ thất nghiệp của Trung du và miền núi phía Bắc sẽ giảm. d. Bắc Trung bộ và Duyên hải Miền Trung Trong quá trình phân tích và kiểm định mô hình không xuất hiện các khuyết tật (Phụ lục 4). Mô hình có kết quả như sau: Bảng 5: Mô hình hồi quy ước tính cho Bắc Trung bộ và Duyên hải Miền Trung chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ thất nghiệp Variable β-Coefficient Probability gdpg -0,024 0,324 fdig 0,007 0,278 gnig -0,072 0,024 pg -3,531 0,000 Constant 6,345 0,000 𝑅 2 = 0,6550 Với mức ý nghĩa 5% thì các biến thực sự tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp là tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân, tốc độ tăng trưởng dân số và đều tác động ngược chiều. Hai biến tốc độ tăng trưởng GDP và tốc độ tăng trưởng đầu tư nước ngoài mặc dù có tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp nhưng chưa đạt mức ý nghĩa 5%. Giá trị R-squared =0,655 phản ánh các biến được lựa chọn trong mô hình có khả năng giải thích cho mức độ biến động của ur tại vùng Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung là 65,5%. Kết quả này có thể giải thích như sau: Đây là vùng được biết đến có nhiều khu công nghiệp, khu kinh tế mở, cảng biển, cửa khẩu, đóng vai trò quan trọng trong hoạt động thương mại và xuất nhập khẩu nên nhu cầu vệ lao động lớn, cơ hội việc làm cao, bao gồm cả những công việc đòi hỏi trình độ đào tạo trung bình và thấp. Tuy vậy, tốc độ tăng trưởng dân số của khu vực này thấp hơn so với các vùng khác (tốc độ tăng trưởng dân số trung bình của vùng từ 2012- 2019 chỉ ở mức 0,719 mỗi năm, trong khi con số này của cả nước khoảng 1%, tức khoảng 1 triệu người mỗi năm). Kết quả là ở vùng này tốc độ tăng trưởng dân số tăng và tỷ lệ thất nghiệp giảm. Ở vùng Bắc Trung bộ và duyên hải Miền Trung hoạt động nông, lâm nghiệp, thủy sản còn chiếm tỷ trọng lớn trong cơ cấu kinh tế và tạo cơ hội việc làm, thu hút một lực lượng lớn lao động đơn giản. ngoài ra, đây còn là vùng có nhiều người xuất khẩu lao động. Thu nhập của người dân, nhất là khu vực Bắc Trung bộ, gửi từ nước ngoài về nhiều làm cho GNI cũng tăng. Kết quả là ở vùng này tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân tăng phản ánh tỷ lệ thất nghiệp giảm. đ. Tây Nguyên Trong quá trình phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, không có biến độc lập nào tương quan với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 95%. Kết quả này có thể giải thích như sau: 139
  11. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Tây Nguyên có địa hình đa dạng với nhiều khu vực núi cao và cảnh quan phức tạp. Điều này tạo ra thách thức trong việc xây dựng và duy trì hạ tầng giao thông, làm cho việc vận chuyển hàng hóa và cung cấp dịch vụ trở nên khó khăn và đắt đỏ. Nơi đây tập trung nhiều các dân tộc thiểu số nên khả năng tiếp cận và sử dụng các dịch vụ xã hội, kinh tế còn kém. Nền kinh tế của Tây Nguyên đã lâu tập trung vào nông nghiệp và chăn nuôi, công nghiệp đang dần tiến bộ nhưng mới chỉ là những bước phát triển đầu. Việc cung cấp giáo dục và phát triển nguồn lực cũng là một trong những thách thức lớn ở đây. Điều này khiến Tây Nguyên có nền kinh tế chậm phát triển, tương đối tách biệt so với các vùng khác. Chính vì vậy các yếu tố kinh tế vĩ mô ( các biến độc lập đã chọn) không tác động được đến tỷ lệ thất nghiệp của Tây Nguyên. e. Đông Nam Bộ Trong quá trình phân tích và kiểm định mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi (Phụ lục 5). Sau khi sửa chữa khuyết tật mô hình có kết quả như sau: Bảng 6: Mô hình hồi quy ước tính cho Đông Nam Bộ chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ thất nghiệp Variable β-Coefficient Probability gdpg -0,215 0,000 gnig -0,088 0,171 pg -3,283 0,022 cpi -0,075 0,059 Constant 15,168 0,001 Với mức ý nghĩa 5% thì các biến thực sự tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp là tốc độ tăng trưởng GDP, tốc độ tăng trưởng dân số và đều tác động ngược chiều. Hai biến tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân và chỉ số giá tiêu dùng mặc dù có tác động đến ur nhưng chưa đạt mức ý nghĩa 5%. Kết quả này có thể giải thích như sau: Đông Nam Bộ là vùng phát triển kinh tế nhất trong cả nước, có công nghiệp, dịch vụ phát triển với nhiều khu công nghiệp, cụm công nghiệp công nghệ cao tập trung. Đây cũng là nơi nhiều doanh nghiệp quốc tế đặt nhà máy sản xuất. Đông Nam Bộ còn có những cảng biển lớn là cửa ngõ chính cho hoạt động xuất khẩu và nhập khẩu của Việt Nam. Do vậy, vùng đòi hỏi một lượng rất lớn lao động nhiều trình độ đào tạo, nhất là trình độ cao, tạo ra nhiều cơ hội việc làm (giai đoạn từ năm 2012 đến năm 2019 mỗi năm tăng trung bình hơn 238 nghìn lao động có việc làm). Vùng này cũng là nơi có tỷ lệ tăng dân số cao nhất cả nước (gần gấp đôi so với cả nước, tức khoảng 2% mỗi năm) do thu hút nhiều người lao động nhập cư cùng gia đình của họ. Dân số tăng tạo nguồn cung lao động dồi dào, kinh tế phát triển nhanh kéo theo nhu cầu và cơ hội việc làm lớn. Thực tế này phản ánh bức tranh của vùng về mối quan hệ tốc độ tăng trưởng dân số và tỷ lệ thất nghiệp, cụ thể là tốc độ tăng trưởng dân số tăng và tỷ lệ thất nghiệp giảm. Kinh tế tăng trưởng nhanh thể hiện qua tốc độ và quy mô GDP tăng nhanh (Vùng này trong nhiều thập kỷ qua đóng góp tới 1/3 GDP của cả nước), đồng thời cũng có nghĩa là huy động được tốt các nguồn lực cho tăng trưởng, phát triển, trong đó nguồn nhân lực nhiều trình độ. Việc huy động này, về phần mình, lại phản ánh bức tranh sáng sủa về việc làm với tỷ lệ thất 140
  12. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 nghiệp thấp. Trong giai đoạn 2011 đến nay ở vùng này tốc độ tăng trưởng GDP liên tục tăng và phản ánh tỷ lệ thất nghiệp giảm. g. Đồng bằng sông Cửu Long Trong quá trình phân tích và kiểm định mô hình xuất hiện hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi (Phụ lục 6). Sau khi sửa chữa khuyết tật mô hình có kết quả như Bảng 7 sau: Với mức ý nghĩa 5% thì các biến thực sự tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp là tốc độ tăng trưởng GDP, tốc độ tăng trưởng dân số và hai biến này đều tác động ngược chiều. Biến tốc độ tăng trưởng đầu tư nước ngoài mặc dù có tác động đến biến tỷ lệ thất nghiệp nhưng chưa đạt mức ý nghĩa 5%. Bảng 7: Mô hình hồi quy ước tính cho Đồng bằng sông Cửu Long chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ thất nghiệp Variable β-Coefficient z-Statistic Probability fdig 0,015 0,95 0,343 gdpg -0,159 -4,97 0,000 pg -3,4 -1,75 0,000 Constant 6,759 3,52 0,000 Kết quả này có thể giải thích như sau: Đồng bằng sông Cửu Long là vùng nông nghiệp, công nghiệp chế biến, nuôi trồng, đánh bắt thủy hải sản phát triển, nên cần lượng lớn lao động không yêu cầu trình độ lao động cao. Nhu cầu lớn về lao động, thường không đòi hỏi lao động trình độ cao sẽ tạo ra nhiều cơ hội việc làm thu hút nhiều lao động. Về biến động dân số, theo số liệu thống kê thì trong 10 năm qua, tốc độ tăng trưởng dân số của vùng Đồng bằng sông Cửu Long chỉ đạt 0,1%/năm, trong khi tốc độ chung của cả nước là 1,1%. Nghĩa là hàng năm dân số vùng này tăng không đáng kể, cả về tăng tự nhiên lẫn cơ học. Kết quả tính toán theo mô hình cho thấy tuy dân số trong chục năm qua hầu như có tăng rất ít, không đáng kể nhưng tỷ lệ thất nghiệp lại giảm. Điều này không giống như ở các vùng khác như đã nói ở trên, là dân số tăng gắn với tỷ lệ thất nghiệp giảm và chỉ có thể giải thích bằng những đặc thù của vùng này. Cụ thể, như đã trình bày ở trên, điều kiện tự nhiên phong phú, cơ cấu sản xuất, cơ cấu kinh tế chủ yếu gắn với hoạt động nông nghiệp, nhu cầu về lao động và cơ hội việc làm không đòi hỏi trình độ đào tạo nghề cao nên khả năng thu hút lao động cao. Thêm vào đó, vùng sát kề bên là vùng Đông Nam bộ như cực nam châm mạnh thu hút lao động nên vấn đề việc làm không phải nỗi lo thường trực của người lao động vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Kết quả tính toán của mô hình cũng cho thấy mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp ở vùng Đồng bằng sông Cửu Long cũng tương tự như ở các vùng khác, cụ thể là tốc độ tăng trưởng GDP tăng gắn với tỷ lệ thất nghiệp giảm và cũng được giải thích như đối với các vùng khác đã trình bày ở trên với sự nhấn mạnh là mối quan hệ này đều gắn với đặc thù tăng trưởng kinh tế vùng này mang đậm nét thâm dụng lao động, nghĩa là nhu cầu và sử dụng nhiều lao động giản đơn, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp thấp. Tuy rằng những năm gần đây, Đồng bằng sông Cửu Long là vùng chịu tác động mạnh, toàn diện của biến đổi khí hậu, làm thay đổi 141
  13. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 căn bản điều kiện sản xuất (nước biển dâng, xâm nhập mặn, hạn hán, …) khiến cho người dân không kịp thích ứng, mất cơ hội việc làm. Số lượng lao động có việc làm trong giai đoạn 2012- 2018 tăng rất ít so với các vùng kinh tế khác, trung bình mỗi năm tăng khoảng 5393 người. Nhưng nền kinh tế của vùng đã và đang nhanh chóng thích ứng một cách chủ động, tích cực với biến đổi khí hậu nên mối quan hệ tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ lệ thất nghiệp vẫn được duy trì theo hướng vốn có là tốc độ tăng trưởng GDP tăng gắn với tỷ lệ thất nghiệp giảm. 4.2. Thảo luận Dựa trên kết quả phân tích hồi quy theo các khu vực kinh tế, ta có thể nhận thấy rằng: Thứ nhất là, trong hầu hết các mô hình đều có sự xuất hiện biến độc lập tốc độ tăng trưởng dân số (ngoại trừ mô hình của Tây Nguyên). Điều này có có thể hiểu rằng tốc độ tăng trưởng dân số thực sự tác động tới tỷ lệ thất nghiệp. Cụ thể, tốc độ tăng trưởng dân số tác động ngược chiều với tỷ lệ thất nghiệp và có hệ số tác động lớn trong mô hình của các vùng Trung du và miền núi phía Bắc, Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Cửu Long. Mặc dù ở trong mô hình của Đồng bằng sông Hồng biến tốc độ tăng trưởng dân số tác động cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp nhưng không đáng kể so với 4 vùng kinh tế trên nên trong mô hình của cả nước tốc độ tăng trưởng dân số vẫn tác động ngược chiều với tỷ lệ thất nghiệp. Đứng ở góc độ vĩ mô, với kết quả này này phản ánh vấn đề già hóa dân số vẫn cần cải thiện cũng như nhu cầu lao động của thị trường ở hầu hết các các vùng vẫn còn lớn. Từ đó nhà nước cần có các chính sách phù hợp để điều chỉnh những vấn đề này. Thứ hai là, tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều tới tỷ lệ thất nghiệp. Trong đó tốc độ tăng trưởng GDP tác động ngược chiều tới tỷ lệ thất nghiệp với ý nghĩa ở mức 5% trong mô hình của vùng Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Cửu Long. Trong khi đó với mô hình của Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung biến tốc độ tăng trưởng GDP cũng có tác động ngược chiều tới tỷ lệ thất nghiệp nhưng mức độ tác động thấp, không đạt ý nghĩa ở mức 5%. Đi cùng với gdpg là biến gnig – tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân. Yếu tố này tác động ngược chiều tới tỷ lệ thất nghiệp và có ý nghĩa ở mức 5% trong mô hình của vùng Trung du và miền núi phía Bắc và Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung. Đây là hai vùng có số lượng người đi xuất khẩu lao động nhiều nên biến tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân sẽ phản ánh rõ tỷ lệ thất nghiệp của vùng. Trong mô hình của vùng Đông Nam Bộ, tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân tác động ngược chiều tới tỷ lệ thất nghiệp nhưng không có ý nghĩa ở mức 5%. Mặc dù tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân thường phản ánh một phần tốc độ tăng trưởng GDP nhưng trong mô hình của vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung có sự tác động của cả biến tốc độ tăng trưởng GDP và tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân, đều tác động ngược chiều tới tỷ lệ thất nghiệp. Tuy nhiên chỉ có tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân là có ý nghĩa ở mức 5%. Trong mô hình của Đông Nam Bộ cũng có sự tác động ngược chiều của hai biến tốc độ tăng trưởng GDP và tốc độ tăng trưởng tổng thu nhập quốc dân nhưng chỉ có biến tốc độ tăng trưởng GDP có ý nghĩa ở mức 5%. Biến tốc độ tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều tới tỷ lệ thất nghiệp trong mô hình của cả nước nhưng hệ số tác động thấp hơn trong mô hình của vùng Đông Nam Bộ và Đồng bằng sông Cửu Long. Như vậy, đặc điểm vùng phản ánh đúng mức độ tác động của tốc độ tăng trưởng thu nhập lên tỷ lệ thất nghiệp của vùng. Đứng ở góc độ quản lý, nhà nước cần có các chính sách để duy trì nguồn lao động xuất khẩu hành năm, đồng thời cần có các chương trình, mô hình sử dụng lực lượng lao động có tay nghề để giảm tỉ lệ thất nghiệp đối với nguồn lao động sau khi về nước. 142
  14. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 Thứ ba là, tốc độ tăng trưởng đầu tư nước ngoài tác động cùng chiều tới tỷ lệ thất nghiệp trong mô hình của vùng Đồng bằng sông Hồng, Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, Đồng bằng sông Cửu Long nhưng chỉ duy nhất có ý nghĩa ở mức 5% trong mô hình của Đồng Bằng sông Hồng. Do đây là vùng tập trung nhiều thành phố thuộc trung ương, là những khu vực kinh tế phát triển, tập trung rất nhiều vốn đầu tư nước ngoài nên tốc độ tăng trưởng đầu tư nước ngoài thực sự có ý nghĩa trong mô hình. Trong mô hình cả nước, tốc độ tăng trưởng vốn đầu tư nước ngoài tác động cùng chiều tới tỷ lệ thất nghiệp nhưng không có ý nghĩa ở mức 5%, hệ số tác động rất nhỏ. Mặc dù vấn đề này chưa thực sự đáng lo ngại, nhưng đứng ở góc độ quản lý, nhà nước cần xem xét về các vấn đề như hiệu quả đầu tư, dịch chuyển lao động giữa các vùng kinh tế, và tính ổn định của các ngành nghề để có các chính sách cải thiện phù hợp. Thứ tư là, chỉ số giá tiêu dùng tác động dương tới tỷ lệ thất nghiệp trong mô hình của Đồng bằng sông Hồng, Trung du và miền núi phía Bắc nhưng tác động âm tới tỷ lệ thất nghiệp trong mô hình của Đông Nam Bộ. Tuy nhiên chỉ có trong mô hình của Đồng bằng sông Hồng chỉ số giá tiêu dùng mới có ý nghĩa ở mức 5%. Đứng ở góc độ quản lý, nhà nước cần xem xét mối quan hệ này để có chính sách điều chỉnh giá phù hợp. Thứ năm là, trong mô hình của Đồng bằng sông Hồng, tốc độ tăng trưởng nợ nước ngoài có tác động ngược chiều tới tỷ lệ thất nghiệp nhưng mức tác động này là rất ít, không có ý nghĩa ở mức 5%. Ngoài vốn đầu tư của nước ngoài, vùng cũng cần vay mượn thêm vốn từ nước ngoài để phát triển kinh tế nên tốc độ tăng trưởng nợ nước ngoài cũng sẽ tác động tới tỷ lệ thất nghiệp của vùng. Nhưng khoản nợ này không lớn, vì thế tốc độ tăng trưởng nợ nước ngoài ảnh hưởng rất ít tới tỷ lệ thất nghiệp của vùng. Tuy vậy, đứng ở góc độ quản lý, nhà nước cũng cần quan tâm và quản lý các nguồn nợ hợp lý để duy trì tính ổn định của mối quan hệ này. Thứ sáu là, biến lạm phát mặc dù ban đầu có tương quan với tỷ lệ thất nghiệp của đồng bằng sông Hồng nhưng biến tốc độ tăng trưởng nợ cổ phiếu nước ngoài được lựa chọn để thay thế cho biến lạm phát. Biến này có mức độ giải thích được nhiều hơn cho biến tỷ lệ thất nghiệp và cũng bao gồm một phần ý nghĩa của lạm phát. Như vậy, các yếu tố kinh tế đều có xu hướng tác động lên tỷ lệ thất nghiệp các vùng miền là giống nhau và tương đồng với xu hướng tác động lên tỷ lệ thất nghiệp của cả nước, mặc dù mức độ tác động cũng như mức ý nghĩa là khác nhau do đặc điểm riêng của các vùng là khác nhau. Các kết quả tính toán từ mô hình và giải thích kết quả cũng cho thấy rằng các giả thiết đã nêu ở trên về mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế vĩ mô tới tỷ lệ thất nghiệp ở nước ta cũng như ở các vùng kinh tế về cơ bản phù hợp với lý luận, tuy rằng có những thời điểm có những biến động bất thường (ví dụ xảy ra đại dịch Covid-19) mối quan hệ này không diễn ra như lý luận đã khái quát, thậm chí còn ngược lại (ví dụ trường hợp vùng Đồng bằng sông Cửu Long). Các kết quả tính toán từ mô hình và giải thích kết quả còn cho thấy rằng các yếu tố thường xuyên xuất hiện và ảnh hưởng nhiều, rõ ràng đến tỷ lệ thất nghiệp ở các vùng kinh tế nước ta là tốc độ tăng trưởng dân số, tốc độ tăng trưởng GDP, tốc độ tăng trưởng GNI, các yếu tố còn lại xuất hiện và ảnh hưởng ít hơn, không thật rõ ràng. Trong đó, đa số các vùng đều có tốc độ tăng trưởng dân số tác động ngược chiều với tỷ lệ thất nghiệp. Riêng với đồng bằng sông Hồng quan hệ giữa hai chỉ số này là cùng chiều và ở vùng Tây Nguyên do đây là khu vực có nền kinh tế còn chậm phát triển, tương đối tách biệt so với các vùng khác thì các yếu tố kinh tế tác động đến tỷ lệ thất nghiệp là khá mờ nhạt. Ngoài ra, do nền kinh tế của một quốc gia được cấu trúc 143
  15. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 từ các vùng kinh tế và các chỉ số kinh tế được xây dựng từ dữ liệu tổng thể của tất cả các vùng, vì vậy các kết quả thu được đều có tính hợp lý. Từ các kết quả này, nhà nước sẽ cần quan tâm và xem xét các chính sách phù hợp với từng yếu tố, từng vùng miền nhằm điều phối lực lượng lao động, đảm bảo tính ổn định về việc làm cho người lao động. 5. Kết luận và định hướng nghiên cứu Sử dụng mô hình hồi quy trong phân tích định lượng kinh tế được quan tâm ngày càng nhiều trong nghiên cứu kinh tế. Nghiên cứu này sử dụng mô hình hồi quy với OLS để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế lựa chọn (các biến trong mô hình), cụ thể là giữa biến phụ thuộc (tỷ lệ thất nghiệp) và 8 biến độc lập (GDP, GNI, Lạm phát, Lãi suất, Dân số, CPI, FDI, EDS), áp dụng cho phạm vi cả nước và 6 vùng kinh tế lớn của nước ta. Kết quả nghiên cứu tiếp tục khẳng định mối quan hệ giữa các biến lựa chọn trong trường hợp Việt Nam phù hợp với lý luận, có một vài ngoại lệ được giải thích bởi tác động không lường trước của bối cảnh và đặc thù phát triển địa phương, trong đó tốc độ tăng trưởng dân số, tốc độ tăng trưởng GDP và tốc độ tăng trưởng GNI là 3 yếu tố xuất hiện thường xuyên và ảnh hưởng rõ ràng tới tỷ lệ thất nghiệp ở tất cả 7 địa bàn nghiên cứu (cả nước và 6 vùng kinh tế). Số lượng 8 biến độc lập được lựa chọn trong mô hình là cố gắng của nhóm nghiên cứu nhằm bao quát nhiều hơn tác động ảnh hưởng tới biến phụ thuộc (tỷ lệ thất nghiệp) nhưng đồng thời cũng là thách thức, bởi lẽ sự gia tăng biến số độc lập cũng đồng nghĩa với gia tăng mức độ phân tích, giải thích các kết quả định lượng từ mô hình. Bài nghiên này đã đánh giá được tác động của các biến kinh tế vĩ mô với tỷ lệ thất nghiệp, làm tiền đề cho những nghiên cứu trong tương lai về việc xây dựng mô hình dự báo tỷ lệ thất nghiệp. Việc dự báo tỷ lệ thất nghiệp có thể giúp chính phủ và các cơ quan ban ngành điều chỉnh, đưa ra các chính sách phù hợp, thúc đẩy nền kinh tế phát triển. 144
  16. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 TÀI LIỆU THAM KHẢO [01] O. Folawewo & M. Adeboje (2017), “Macroeconomic Determinants of Unemployment: Empirical Evidence from Economic Community of West African States”, African Development review, Vol. 29, No. 2, 197–210. [02] Anh Tru Nguyen (2018) “The Relationship Between External Debt, Economic Growth, Unemployment and National Expenditure in Viet Nam: A Vector Autoregressive Model Approach”, Journal of Economics and Management Sciences, Vol. 1, No. 2. [03] Chen & cộng sự (2017), “Macroeconomic factors affecting unemployment rate in China”, Faculty of Business and Finance, University Tunku Abdul Rahma. [04] H. Abugamea (2018), “Determinants of Unemployment: Empirical Evidence from Palestine”, Munich Personal RePEc Archive, No. 89424. [05] JD Urrutia & cộng sự (2017), “An Analysis on the Unemployment Rate in the Philippines: A Time Series Data Approach”, IOP Publishing. [06] Mạnh Bôn (2023), “Quy mô kinh tế số có xu hướng gia tăng”, Tin nhanh chứng khoán. [07] Nguyen Hoang Quy (2016), “Relationship between Economic Growth, Unemployment and Poverty: Analysis at Provincial Level in Vietnam”, International Journal of Economics and Finance. [08] Nguyễn Thị Việt Nga (2019), “Dự báo tỷ lệ thất nghiệp tại Việt Nam”, Nghiên cứu Tài chính Kế toán. [09] Nguyễn Thị Thu Hà (2021), “Ứng dụng mô hình ARDL đánh giá mối quan hệ giữa thất nghiệp và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam”, Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 16 (3) 2021. [10] Nguyễn Văn Bổn & Nguyễn Thị Mỹ Linh (2023), “Ảnh hưởng của FDI lên tỷ lệ thất nghiệp tại các nền kinh tế đang phát triển ở châu Á: Vai trò của số hoá”, Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 18 (2) 2023. [11] Phan Thảo (2023), “Chất lượng giáo dục đứng đầu, Đồng bằng sông Hồng đối mặt tình trạng quá tải tại các trường học’’, SÀI GÒN GIẢI PHÓNG. [12] Suraya Fadilah Ramli & cộng sự (2018), “Prediction of the unemployment rate in Malaysia”, Global Academic Excellence, Vol 1, pp.38-44 [13] Trần Việt Thảo & Lê Mai Trang & cộng sự (2019), “Giáo trình kinh tế học vĩ mô 1”, Nhà xuất bản thống kê. 145
  17. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 PHỤ LỤC 1: Kết quả kiểm tra các khuyết tật của cả nước 1.1. Kết quả kiểm tra hệ số VIF của cả nước Variable VIF 1/VIF gdpg 1,21 0,827260 fdig 1,18 0,849300 pg 1,06 0,940953 Mean VIF 1,15 1.2 Kết quả kiểm định tự tương quan của cả nước 1.3. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi của cả nước 146
  18. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 PHỤ LỤC 2: Kết quả kiểm tra các khuyết tật của vùng Đồng bằng sông Hồng 2.1. Kết quả kiểm tra hệ số VIF của các biến độc lập vùng Đồng bằng sông Hồng Variable VIF 1/VIF edsg 1,33 0,75253 fdig 1,18 0,849125 pg 1,16 0,863153 cpi 1,16 0,863188 Mean VIF 1,21 2.2. Kết quả kiểm định tự tương quan vùng Đồng bằng sông Hồng 2.3. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi vùng đồng bằng sông Hồng 147
  19. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 PHỤ LỤC 3: Kết quả kiểm tra các khuyết tật của vùng Trung du và miền núi phía Bắc 3.1. Kết quả kiểm tra hệ số VIF của các biến độc lập vùng Trung du và miền núi phía Bắc Variable VIF 1/VIF pg 1,19 0,838670 cpi 1,14 0,875369 gnig 1,12 0,893757 Mean VIF 1,15 3.2. Kết quả kiểm định tự tương quan vùng Trung du và miền núi phía Bắc 3.3. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi vùng Trung du và miền núi phía Bắc 148
  20. PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG CÁC VẤN ĐỀ KINH TẾ VÀ XÃ HỘI TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ LẦN THỨ 3 PHỤ LỤC 4: Kết quả kiểm tra các khuyết tật của vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung 4.1. Kết quả kiểm tra hệ số VIF của các biến độc lập vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung Variable VIF 1/VIF gnig 1,73 0,578235 gdpg 1,63 0,613572 fdig 1,24 0,805056 pg 1,10 0,905948 Mean VIF 1,43 4.2. Kết quả kiểm định tự tương quan vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung 4.3. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung PHỤ LỤC 5: Kết quả kiểm tra các khuyết tật của vùng 5.1. Kết quả kiểm tra hệ số VIF của các biến độc lập vùng Đông Nam bộ Variable VIF 1/VIF gnig 1,67 0,599961 gdpg 1,59 0,627753 fdig 1,18 0,848022 pg 1,11 0,903824 Mean VIF 1,39 149
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2