Tác động của chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế tới tăng trưởng năng suất lao động xã hội ở Việt Nam

ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa 191

TÁC ĐỘNG CỦA CHUYỂN DỊCH CƠ CẤU NGÀNH KINH TẾ

TỚI TĂNG TRƯỞNG NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG XÃ HỘI Ở VIỆT NAM

Trần Thị Thu Huyền

Trường Đại học Kinh tế Quốc dân

Tóm tắt

Nghiên cứu này sử dụng mô hình kinh tế lượng để đánh giá tác động của chuyển dịch

cơ cấu ngành kinh tế đến tăng trưởng năng suất lao động xã hội ở Việt Nam trên cơ sở nguồn số liệu được thu thập từ Niên giám thống kê của 63 tỉnh/thành phố từ năm 2011 đến năm

2018. Kết quả ước lượng chỉ ra rằng chuyển dịch cơ cấu ngành có tác động thúc đẩy tăng năng suất lao động xã hội trong giai đoạn nghiên cứu, tuy nhiên mức độ tác động có sự khác

biệt giữa các ngành kinh tế. Bên cạnh đó, các yếu tố như vốn đầu tư xã hội, vốn nhân lực, thể chế quản trị cũng có tác động thúc đẩy năng suất lao động xã hội gia tăng. Đáng chú ý là vốn

đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ có tác động đến tăng năng suất lao động xã hội tuân theo hình chữ U. Dựa trên các kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số

khuyến nghị nhằm thúc đẩy năng suất lao động xã hội của Việt Nam tăng nhanh và bền vững.

Từ khóa: chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế, năng suất lao động xã hội, thể chế quản

trị, vốn nhân lực, vốn đầu tư xã hội.

IMPACT OF ECONOMIC SECTOR RESTRUCTURING

ON SOCIAL LABOR PRODUCTIVITY GROWTH IN VIETNAM

Abstract

This study uses an econometric model to assess the impact of economic sector restructuring on social labor productivity growth in Vietnam by using data collected from the

Statistical Yearbook of 63 provinces/cities from 2011 to 2018. The estimation results show that industry restructuring has an impact on social labor productivity growth during the research

period, but the level of impact is different between economic sectors. In addition, factors such as social investment capital, human capital, and governance institutions also have an impact on social labor productivity growth. It is noteworthy that investment capital for scientific and technological research and development has an impact on social labor productivity growth in a U-shape. Based on the research results, the author proposes some recommendations to promote Vietnam’s social labor productivity to increase rapidly and sustainably.

Keywords: economic sector restructuring, social labor productivity, governance

institutions, human capital, social investment capital.

192 ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa

1. Đặt vấn đề

Sau hơn 30 năm đổi mới và hội nhập kinh tế mạnh mẽ, Việt Nam đã đạt được những

thành tựu nổi bật trong việc cải thiện năng suất lao động của nền kinh tế, thể hiện ở mức năng suất lao động xã hội (NSLĐXH) tăng liên tục qua các năm. Tuy nhiên, mức NSLĐXH của

Việt Nam hiện nay vẫn rất thấp so với các nước trong khu vực, đáng chú ý là khoảng cách chênh lệch tuyệt đối vẫn tiếp tục gia tăng. NSLĐXH của Việt Nam năm 2018 đạt 11.142

USD/lao động (tương đương 102 triệu đồng/lao động), chỉ bằng 7,3% mức năng suất của Singapore; 19% của Malaysia; 37% của Thái Lan; 44,8% của Indonesia và bằng 55,9%

NSLĐ của Philipin. Chênh lệch mức NSLĐXH (tính theo PPP 2011) của Singapore và Việt Nam tăng từ 132.566 USD/lao động năm 2011 lên 141.276 USD/lao động năm 2018; tương

tự, của Malaysia từ 42.397 USD/lao động lên 47.545 USD/lao động; Thái Lan từ 14.985 USD/lao động lên 18.973 USD/lao động. Mức năng suất thấp đang là yếu tố cản trở đối với

năng lực cạnh tranh của nền kinh tế Việt Nam. Điều này cho thấy Việt Nam sẽ phải đối mặt với thách thức rất lớn trong thời gian tới để có thể thu hẹp dần khoảng cách phát triển với các

nước trong khu vực. Như vậy, để tránh nguy cơ tụt hậu so với các nước thì việc tăng nhanh NSLĐXH đối với Việt Nam là nhiệm vụ cấp bách hàng đầu.

Năng suất lao động xã hội chịu tác động của nhiều yếu tố, trong đó chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế là một yếu tố quan trọng. Cùng với quá trình chuyển đổi nền kinh tế, cơ cấu

ngành kinh tế của Việt Nam đã có sự thay đổi tích cực theo hướng CNH-HĐH, thể hiện ở tỷ trọng nhóm ngành nông nghiệp có xu hướng giảm dần và tỷ trọng nhóm ngành dịch vụ và

công nghiệp có xu hướng tăng dần. Năm 2018, tỷ trọng nhóm ngành công nghiệp và dịch vụ đã chiếm 83,7% GDP, tiến dần tới mục tiêu đề ra trong Chiến lược phát triển kinh tế - xã hội

giai đoạn 2011-2020 là 85% GDP. Tuy nhiên, vấn đề đặt ra là kết quả chuyển dịch này có tác động đến tăng NSLĐXH ở Việt Nam trong thời gian qua không? Và tác động như thế nào?

Để trả lời câu hỏi đó, tác giả sử dụng các mô hình kinh tế lượng với dữ liệu bảng để xem xét tác động của chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế đến tăng NSLĐXH ở Việt Nam thời kỳ 2011-

2018.

2. Tổng quan nghiên cứu

Nâng cao năng suất lao động xã hội là nhân tố quyết định đối với tăng trưởng kinh tế bền vững của một quốc gia. Do đó, việc xác định các yếu tố tác động đến sự thay đổi của năng suất và vai trò của các yếu tố đó đối với tăng NSLĐXH là chủ đề đặc biệt thu hút sự quan tâm nghiên cứu ở cả các quốc gia phát triển và các quốc gia đang phát triển. Các nghiên cứu về chủ đề này cho thấy rằng có hai phương pháp được sử dụng phổ biến khi phân tích và lượng hóa tác động của các yếu tố tới tăng NSLĐXH, đó là: phương pháp phân tích chuyển dịch tỷ trọng của ngành (ShiftShare Analyis - SSA) và mô hình kinh tế lượng.

Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm đều sử dụng phương pháp SSA để đo lường tác động của chuyển dịch cơ cấu tới tăng NSLĐXH ở các quốc gia, vùng lãnh thổ hoặc các ngành

kinh tế trong các thời kỳ phát triển khác nhau. Nhìn chung các nghiên cứu đều chỉ ra rằng: ở các quốc gia có nền kinh tế đang phát triển thì chuyển dịch cơ cấu ngành có tác động mạnh tới

ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa 193

tăng NSLĐXH, nhưng ở các quốc gia có nền kinh tế phát triển thì chuyển dịch cơ cấu ngành có tác động yếu đến tăng NSLĐXH. Sử dụng phương pháp SSA phân rã nguồn tăng trưởng

NSLĐXH của 46 quốc gia trong thời kỳ 1965-1999 thành hai thành phần(cid:29) hiệu ứng nội ngành

(28 ngành) và hiệu ứng giữa các ngành (thay đổi cơ cấu), Yilimaz Kilicaslan (2005) cho rằng:

đối với hầu hết các quốc gia trong mẫu, tăng NSLĐXH hoàn toàn được giải thích bởi tăng năng suất trong nội bộ các ngành. Kết luận này cũng tương tự đối với Ấn Độ và Trung Quốc

giai đoạn 1980-2004, Saccone và Valli ((cid:21)(cid:19)(cid:19)(cid:28)) đã chỉ ra rằng(cid:29) ở Trung Quốc, hiệu ứng nội

ngành lấn át thành phần thay đổi cơ cấu; còn ở Ấn Độ, thay đổi cơ cấu có vai trò lớn hơn so với Trung Quốc mặc dù thành phần này chỉ bằng một nửa so với hiệu ứng nội ngành. Nhóm

tác giả Bartelman, Haltiwanger và Scarpetta (2004) cũng khẳng định gần một nửa tăng trưởng năng suất ở Anh giai đoạn 2000 – 2001 là do hiệu ứng nội ngành. Bên cạnh đó, các tác giả

cũng xem xét tăng trưởng NSLĐXH của một số quốc gia khác như: Phần Lan (2000-2002), Pháp (1990-1995), Hà Lan (1992-2001), Bồ Đào Nha (2002), Tây Đức (2000-2002) đều cho

thấy kết quả là tăng trưởng NSLĐXH phần lớn được giải thích bởi hiệu ứng nội ngành (78% - 88%).

Để đo lường đóng góp của từng ngành vào tăng trưởng NSLĐ tổng thể cũng như bóc tách đóng góp của từng cấu phần theo phương pháp SSA vào NSLĐ của từng ngành, Ark và

Timmer (2003) đã chia nền kinh tế của bảy nước Châu Á nói trên thành 10 ngành và tính toán cho bốn giai đoạn 1963-1973, 1973- 1985, 1985-1996 và 1985-2001. Nhìn chung, đóng góp

của từng ngành vào tăng trưởng NSLĐ tổng thể đã thay đổi theo các giai đoạn phân tích. Xu hướng chung là ngành công nghiệp chế biến, chế tạo đóng góp nhiều nhất vào tăng trưởng

NSLĐ ở tất cả các nước, là động lực của tăng trưởng trong suốt giai đoạn 1963-2001. Ngay cả đối với Nhật Bản và các nền kinh tế NICs như Hàn Quốc và Đài Loan, đóng góp của ngành

chế tạo vẫn còn rất lớn, đặc biệt là ở Hàn Quốc. Trong giai đoạn 1985-2001, công nghiệp chế tạo vẫn đóng góp tới 60% tăng trưởng NSLĐ ở Hàn Quốc. Timmer và Vries (2008) cũng đưa

ra kết luận tương tự khi phân tích đóng góp của 10 ngành vào tăng trưởng NSLĐ của 19 nước đang phát triển ở Châu Á và Mỹ La tinh giai đoạn 1950-2005, bao gồm nhóm nước tăng tốc

độ tăng trưởng và nhóm giảm tốc độ tăng trưởng. Kết quả phân rã cho thấy, nhóm nước tăng tốc độ tăng trưởng thì tăng năng suất nội ngành đóng góp vào tăng trưởng NSLĐ là chính và đóng góp của chuyển dịch cơ cấu là khá nhỏ trong tăng trưởng NSLĐ. Trong đó, ngành dịch vụ và công nghiệp chế biến, chế tạo là những ngành chính đóng góp vào sự gia tăng tốc độ

tăng trưởng NSLĐ của những nước này.

Kết luận rút ra từ nghiên cứu thực nghiệm của nhóm tác giả McMillan, Margaret và

Dani Rodrik (2011) về tăng trưởng NSLĐ ở 38 quốc gia (gồm 29 quốc gia đang phát triển và 9

quốc gia có mức thu nhập cao) trong thời kỳ 1990 – 2005 cũng đi đến thống nhất là: (i) có

khoảng cách lớn giữa NSLĐ trong ngành truyền thống và ngành hiện đại, lao động dịch chuyển từ ngành có năng suất thấp sang ngành có năng suất cao hơn đã thúc đẩy tăng trưởng năng suất tổng thể; (ii) chuyển dịch cơ cấu có tác động khác nhau đến tăng trưởng năng suất của các vùng

khác nhau. Ở Châu Á, lao động dịch chuyển từ ngành có năng suất thấp tới ngành có năng suất

194 ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa

cao hơn làm tăng năng suất tổng thể, còn ở Châu Phi và Châu Mỹ Latinh thì xuất hiện sự dịch chuyển lao động từ ngành có năng suất cao sang ngành có năng suất thấp hơn do không đáp ứng

được yêu cầu chuyên môn; (iii) chuyển dịch cơ cấu không phải là một quá trình tự động, do vậy cần có những tác động có định hướng của các nhà quản lý và hoạch định chính sách để nó đi

đúng hướng nhằm tăng năng suất chung, đóng góp cho tăng trưởng kinh tế.

Ở Việt Nam cũng có một số nghiên cứu định lượng sử dụng phương pháp SSA để đo

lường tác động của chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế tới tăng trưởng NSLĐXH trong mỗi giai đoạn cụ thể. Các nghiên cứu tiêu biểu như: Nguyễn Thị Tuệ Anh và cộng sự (2007), Nguyễn

Thị Lan Hương (2012), Trần Thọ Đạt và Nguyễn Thị Cẩm Vân (2015), Vũ Hoàng Ngân và cộng sự (2016), Lê Văn Hùng (2017). Nhìn chung, các kết quả nghiên cứu đều cho thấy rằng:

chuyển dịch cơ cấu ngành là động lực chính dẫn tới tăng trưởng NSLĐ của nền kinh tế Việt Nam ở thời kỳ trước năm 2006 nhưng từ sau năm 2006 động lực này giảm dần và được thay

thế bởi tăng trưởng năng suất nội ngành.

Như vậy, phương pháp SSA đã được sử dụng từ nhiều thập kỷ nay để phân tích tác động của chuyển dịch cơ cấu ngành tới tăng trưởng NSLĐ cho nhiều nền kinh tế trên thế giới trong các thời kỳ phát triển khác nhau. Tuy nhiên, phương pháp này chỉ lượng hóa được tác động

trực tiếp của chuyển dịch cơ cấu ngành tới tăng NSLĐXH mà không lượng hóa được tác động của các yếu tố khác như vốn đầu tư, vốn con người, vốn FDI, khoa học công nghệ, hội nhập

kinh tế... tới tăng NSLĐXH. Để khắc phục hạn chế trên, mô hình kinh tế lượng cũng được các nhà nghiên cứu quan tâm.

M.A.Carrer (2002) đã xem xét tác động của thay đổi cơ cấu đối với tăng năng suất của ngành công nghiệp ở 20 nước OECD từ năm 1972-1992. Ông tập trung phân tích cho 5 ngành

công nghiệp sử dụng công nghệ tiên tiến với mô hình kinh tế lượng như sau:

𝑌𝑖,𝑡 − 𝑌𝑖,𝑡−𝑀 =∝𝑡+ 𝛽𝑌𝑖,𝑡−𝑀 + 𝛾(𝑋𝑖,𝑡 − 𝑋𝑖,𝑡−𝑀) + 𝛿𝑋𝑖,𝑡−𝑀 + 𝜀𝑖𝑡

Trong đó: biến phụ thuộc là thay đổi NSLĐ của ngành (được tính bằng tổng giá trị sản xuất gia tăng trên tổng lao động sản xuất) - (Yi,t - Yi,t-M) i là quốc gia, M là số năm trong một giai đoạn (M=5), biến độc lập là NSLĐ ban đầu - Yi,t-M, thay đổi tỷ trọng việc làm của ngành - (Xi,t - Xi,t-M), tỷ trọng việc làm ban đầu của ngành - Xi,t-M, biến kiểm soát là tỷ lệ vốn đầu tư trên GDP - INV. Kết quả thực nghiệm cho thấy, thay đổi cơ cấu có tác động không đáng kể tới tăng trưởng NSLĐ của các ngành, ngoại trừ ngành thiết bị điện tử là có tác động tích cực tới tăng NSLĐ của ngành công nghiệp.

Jagannath Mallick (2015) tiến hành so sánh ảnh hưởng của toàn cầu hóa và thay đổi cơ cấu hay tái phân bổ lao động tới tăng NSLĐ ở Ấn Độ với Trung Quốc giai đoạn 1980- 2010. Tác giả đề xuất mô hình thực nghiệm như sau:

LPG = f(SC, human capital, GTR, FDI)

Trong đó: biến phụ thuộc là NSLĐ tổng thể - LPG; các biến độc lập là thay đổi cơ cấu

SC được đo bằng chỉ số Lilien sửa đổi - MLI, toàn cầu hóa được đo bằng mức tăng trưởng thương mại - GTR và tỷ lệ FDI/GDP và vốn con người được đo bằng chỉ số vốn con người -

ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa 195

HK. Kết quả ước lượng bằng phương pháp OLS đã chỉ ra rằng, tất cả các yếu tố trên đều có ảnh hưởng tích cực tới tăng năng suất. NSLĐ tổng thể tăng đáng kể ở cả hai quốc gia trong giai

đoạn 1980-2010, tuy nhiên tăng trưởng NSLĐ ở Ấn Độ thấp hơn ở Trung Quốc. Trong đó, đóng góp của chuyển dịch cơ cấu là vào tăng trưởng NSLĐ ở hai quốc gia là ngang nhau.

Nghiên cứu này cung cấp bài học chính sách cho Ấn Độ từ sự phát triển kinh tế của Trung Quốc. Đó là cần phải thực thiện các biện pháp cải cách và các chính sách hướng ngoại hơn.

Chúng bao gồm sự phát triển của cơ sở hạ tầng, tín dụng lành mạnh và các chính sách kinh tế vĩ mô, các chính sách thị trường lao động linh hoạt có thể thúc đẩy xuất khẩu, khuyến khích đầu tư

nước ngoài và tiếp thu công nghệ tiên tiến. Các biện pháp đó sẽ thúc đẩy năng suất và thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu, dẫn đến tăng năng suất chung của nền kinh tế.

Jagannath Mallick (2017) tiếp tục so sánh tác động của chuyển dịch cơ cấu đến sự chênh lệch giữa các ngành trong tăng trưởng năng suất liên vùng ở Ấn Độ và Trung Quốc giai đoạn

1993-2010. Tác giả sử dụng phương pháp ước lượng SGMM đối với mô hình dữ liệu bảng động như sau:

LPG = f(SC, human capital, FDI, physical investment)

Trong đó: biến phụ thuộc là tăng NSLĐ - LPG, biến độc lập là thay đổi cơ cấu – SC

(bao gồm hiệu ứng tĩnh và hiệu ứng động), ba biến kiểm soát là vốn FDI, vốn đầu tư trong nước (vốn vật chất), vốn nhân lực. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, chuyển dịch cơ cấu có

ảnh hưởng tích cực tới tăng NSLĐ giữa các vùng ở cả hai quốc gia, trong đó tác động của chuyển dịch cơ cấu đối với tăng NSLĐ ở khu vực có thu nhập thấp lớn hơn so với khu vực

có thu nhập cao và trung bình. Ngoài ra, vốn FDI, vốn nhân lực và vốn đầu tư trong nước cũng có vai trò quan trọng đối với tăng NSLĐ liên vùng ở cả hai quốc gia.

Nhóm tác giả Badriah L., Alisjahbana A., Wibowo K. and Hadiyanto F.(2017) đánh giá ảnh hưởng của chuyển dịch cơ cấu đến tăng trưởng năng suất của khu vực công nghiệp ở

Indonesia giai đoạn 2003-2014 thông qua hồi quy dữ liệu bảng FEM. Mô hình nghiên cứu như sau:

𝑌𝑖,𝑡 𝑌𝑖,𝑡−𝑀

Ln| | =∝ +𝛽1𝑙𝑛𝑌𝑖,𝑡−𝑀 + 𝛽2(𝑋𝑖,𝑡 − 𝑋𝑖,𝑡−𝑀) + 𝛽3𝑋𝑖,𝑡−𝑀 + 𝛽4𝐼𝑁𝑉𝑇𝑡−1

+𝛽5∆𝐼𝑁𝑉𝑇𝑖,𝑡 + 𝛽6𝐻𝐶𝑖,𝑡 + 𝛽7𝑙𝑛𝐼𝑁𝐹𝑆𝑇𝑖,𝑡 + 𝛽8𝐼𝑁𝐹𝐿𝑆𝑖,𝑡 + 𝛽9𝑙𝑛𝑊𝑖,𝑡 + 𝜀𝑖𝑡

Trong đó: biến phụ thuộc là tăng trưởng NSLĐ - ln(Yi,t/Yi,t-M) với i là tỉnh, M là số năm trong một giai đoạn (M=3), biến độc lập là NSLĐ ban đầu - Yi,t-M, thay đổi tỷ trọng lao động ngành công nghiệp - (Xi,t - Xi,t-M), tỷ trọng lao động ngành công nghiệp ban đầu - Xi,t-M, thay đổi tổng mức đầu tư - ∆INVTi,t, tổng đầu tư giai đoạn trước INVTi,t-1, phát triển vốn con người đo bằng chỉ số về số năm đi học trung bình – HC, cơ sở hạ tầng đo bằng chỉ số chiều dài của tỉnh – INFST, tỷ lệ lạm phát – INFLS, mức lương – W. Kết quả ước lượng cho thấy biến cơ cấu mang giá trị âm, điều đó có nghĩa là chuyển dịch cơ cấu đã tạo ra gánh nặng đối với tăng trưởng NSLĐ của khu vực công nghiệp ở Indonesia trong giai đoạn 2003-2014.

Riccardo Pariboni và Pasquale Tridico (2019) đã cố gắng giải thích cho sự suy giảm

196 ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa

1

NSLĐ trong quá trình thay đổi thể chế và cơ cấu của 25 quốc gia EU giai đoạn 1995-2016 thông qua mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Nhóm tác giả đề xuất mô hình như sau:

1 𝐿𝑃𝑖𝑡 = 𝑐𝑖 + ∑ 𝛽𝑠𝐼𝑁𝑉𝑖,𝑡−𝑠 𝑠=0

𝑘=0

+ ∑ 𝛽𝑘𝑅&𝐷𝑖,𝑡−𝑘 + 𝛽0𝑀𝑠𝑒𝑖𝑡

+𝛽𝑞𝑆𝑠𝑒𝑖𝑡 + 𝛽𝑓𝐵𝐷𝑠𝑒𝑖𝑡 + 𝛽𝑒𝑇𝑊𝑖𝑡 + 𝛿𝑡 + 𝜖𝑖𝑡

Trong đó: biến phụ thuộc là tăng NSLĐ - LP; các biến độc lập gồm có tăng vốn đầu tư

phi dân cư (bao gồm vốn đầu tư Nhà nước và vốn đầu tư tư nhân) – INV; tăng vốn đầu tư cho R&D (bao gồm vốn đầu tư Nhà nước và vốn đầu tư tư nhân) – R&D; tỷ trọng việc làm trong

ngành sản xuất – Mse; tỷ trọng việc làm trong những ngành dịch vụ có kỹ năng cao (gồm có các hoạt động tài chính, ngân hàng và bảo hiểm; thông tin truyền thông; bất động sản; chuyên

môn khoa học kỹ thuật, hành chính và dịch vụ hỗ trợ) – Sse; tỷ trọng việc làm trong những ngành dịch vụ lạc hậu (gồm có các hoạt động bán buôn, bán lẻ; vận tải; dịch vụ lưu trú và ăn

uống; hành chính công và quốc phòng, an ninh; giáo dục; y tế và trợ giúp xã hội) – BDse; tỷ trọng việc làm tạm thời (đại diện cho tính linh hoạt của thị trường lao động) – TW; và các

biến kiểm soát là tỷ lệ INV/GDP và tỷ lệ R&D/GDP. Các tác giả tiến hành so sánh các kết quả ước lượng của mô hình bằng phương pháp OLS và phương pháp GLS. Kết quả nghiên

cứu chỉ ra rằng, vốn đầu tư phi dân cư và vốn đầu tư cho R&D, tỷ trọng việc làm trong những ngành sản xuất đều có tác động tích cực tới tăng trưởng năng suất của các quốc gia; còn tỷ

trọng việc làm trong những lĩnh vực dịch vụ lạc hậu, tỷ trọng việc làm tạm thời đều là lực cản đối với tăng NSLĐ; ngoài ra các biến khác không giải thích được sự ảnh hưởng tới tăng

trưởng NSLĐ do không có ý nghĩa thống kê.

3. Mô hình nghiên cứu và nguồn dữ liệu

3.1. Mô hình nghiên cứu

Để đánh giá tác động của chuyển dịch cơ cấu ngành tới tăng trưởng NSLĐXH, các nhà nghiên cứu đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, trong đó phổ biến nhất là phương

pháp hạch toán tăng trưởng và mô hình kinh tế lượng. Phương pháp hạch toán tăng trưởng dùng để lượng hóa ảnh hưởng của chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế tới tăng trưởng năng suất

nhưng có nhược điểm là chỉ có thể chỉ ra những tác động trực tiếp của chuyển dịch cơ cấu ngành tới tăng trưởng NSLĐXH. Vì vậy, để ước lượng một cách đầy đủ hơn, phương pháp khác thường được sử dụng là mô hình kinh tế lượng. Phương pháp này có hai ưu điểm là: (i) cho phép ước lượng các ảnh hưởng của chuyển dịch cơ cấu ngành tới tăng trưởng NSLĐXH từ các hiệu ứng trực tiếp và cả các hiệu ứng gián tiếp là kết quả của việc lan tỏa ảnh hưởng giữa các hoạt động kinh tế khác nhau; (ii) và khả năng kiểm soát ảnh hưởng của các nhân tố quan trọng khác ngoài nhân tố chuyển dịch cơ cấu ngành đến tăng trưởng năng suất. Từ tổng quan nghiên cứu, ngoài nhân tố chuyển dịch cơ cấu ngành còn nhiều nhân tố khác như: vốn đầu tư, lao động, quy mô nền kinh tế, đầu tư cho khoa học và công nghệ, giáo dục, cơ sở hạ tầng kỹ thuật, độ mở thương mại,…. cũng có ảnh hưởng đối với tăng trưởng NSLĐXH.

Do số liệu về NSLĐXH ở cấp quốc gia không đầy đủ và không đủ dài đối với các biến

ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa 197

số nên để phân tích ảnh hưởng của chuyển dịch cơ cấu ngành và một số các yếu tố khác đến NSLĐXH, nghiên cứu sử dụng bộ số liệu cấp tỉnh nhằm đảm bảo được tính khả thi của số liệu

và sử dụng phân tích hồi quy số liệu mảng (panel data). Việc sử dụng mô hình kinh tế lượng với bộ số liệu dưới dạng số liệu bảng trong nghiên cứu các vấn đề liên quan đến tăng trưởng

đã được Islam đề xuất lần đầu tiên vào năm 1995 và sau đó được sử dụng rộng rãi, ngay cả ở Việt Nam. Sử dụng bộ số liệu mảng sẽ cho phép kiểm soát được sự không đồng nhất về phát

triển kinh tế, … giữa các tỉnh và kiểm soát được những yếu tố không quan sát được mà có thể ảnh hưởng đến tăng NSLĐXH, do vậy việc sử dụng mô hình hồi quy số liệu mảng sẽ góp

phần làm tăng độ tin cậy từ các kết quả ước lượng.

Trên cơ sở mô hình nghiên cứu của Riccardo Pariboni và Pasquale Tridico (2019) có

đưa thêm biến vốn nhân lực – là nhân tố có vai trò quan trọng đối với tăng NSLĐXH (Jagannath Mallick, 2017), kết hợp với đặc điểm sẵn có của nguồn số liệu ở Việt Nam, mô

hình hồi quy thực nghiệm xem xét ảnh hưởng của chuyển dịch cơ cấu ngành tới tăng trưởng NSLĐXH cấp tỉnh/thành phố ở Việt Nam có dạng như sau:

lnLPit = β1MANUit + β2SER1it + β3SER2it + β4lnINVit

+ β5lnTECHit + β6lnINSit + β7lnEDUit + ci + uit (1)

Trong đó:

it tương ứng với tỉnh i ở năm t

ci là tham số đặc trưng cho sự không đồng nhất về điều kiện kinh tế của các tỉnh

uit là sai số ngẫu nhiên không quan sát được

Biến phụ thuộc: lnLP là Logarit của năng suất lao động xã hội

Biến độc lập:

- Cơ cấu ngành được đại diện bởi 3 biến:

MANU là tỷ trọng lao động ngành công nghiệp chế biến chế tạo

SER1 là tỷ trọng lao động ngành dịch vụ hiện đại

SER2 là tỷ trọng lao động ngành dịch vụ truyền thống

- Nguồn lực của địa phương được đại diện bởi 3 biến

+ lnINV là Logarit của vốn đầu tư xã hội trên địa bàn tỉnh (không bao gồm

vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ).

+ lnTECH là Logarit của vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học

công nghệ trên địa bàn tỉnh.

+ lnEDU là Logarit của vốn nhân lực được xác định thông qua chỉ số đào tạo

lao động trên địa bàn tỉnh.

- Thể chế quản trị của địa phương được đại diện bởi biến lnINS là Logarit của chỉ số

tính minh bạch trên địa bàn tỉnh.

198 ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa

3.2. Nguồn dữ liệu

Để ước lượng mô hình (1), nghiên cứu sử dụng số liệu mảng, trong đó gộp số liệu

chéo của 63 tỉnh/thành phố và số liệu chuỗi thời gian từ năm 2011 đến năm 2018 với tổng số quan sát là 8*63=504. NSLĐXH được xác định bằng tỷ số giữa tổng GRDP trên tổng lao động

từ 15 tuổi trở lên đang làm việc trên địa bàn tỉnh/thành phố. Số liệu về GRDP, vốn đầu tư xã hội, vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ theo giá so sánh 2010, tổng

lao động từ 15 tuổi trở lên đang làm việc trong nền kinh tế của 63 tỉnh/thành phố trong giai đoạn 2011-2018 được thu thập từ Niên giám thống kê của 63 cục thống kê trên toàn quốc.

Tỷ trọng lao động của ngành được xác định bằng tỷ số giữa số lao động đang làm việc trong ngành trên tổng số lao động đang làm việc trong nền kinh tế. Số liệu về lao động của

ngành công nghiệp chế biến chế tạo, các ngành dịch vụ hiện đại, các ngành dịch vụ truyền thống được gộp lại từ số liệu về lao động của 21 ngành kinh tế cấp 1 trong giai đoạn 2011-2018

tại 63 tỉnh/thành phố, được thu thập từ nguồn của Bộ Lao động, thương binh và xã hội.

Số liệu về chỉ số tính minh bạch và chỉ số đào tạo lao động của 63 tỉnh/thành phố trong giai đoạn 2011-2018 được thu thập từ nguồn dữ liệu về chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) đã công bố trên website http://www.pcivietnam.vn.

4. Kết quả và thảo luận

Bảng 1 trình bày kết quả ước lượng tác động của chuyển dịch cơ cấu lao động theo

ngành tới tăng NSLĐXH theo ba mô hình Pooled OLS, REM và FEM.

Bảng 1. Kết quả ước lượng theo mô hình Pooled OLS, FEM, REM

Biến độc lập

Pooled OLS

REM

FEM

MANU

0,0110***

0,0175***

0,0182***

[0,00208]

[0,00232]

[0,00254]

SER1

0,0451**

0,0624***

0,0634***

[0,0205]

[0,0180]

[0,0196]

SER2

0,0216***

0,00601**

0,00412

[0,00276]

[0,00244]

[0,00257]

LnINV

0,207***

0,150***

0,149***

[0,0295]

[0,0213]

[0,0222]

LnTECH

-0,0535***

0,000313

0,00114

[0,0167]

[0,00792]

[0,00801]

LnINS

0,178***

0,0487*

0,0427

[0,0685]

[0,0283]

[0,0284]

LnEDU

0,646***

0,718***

0,729***

[0,124]

[0,0578]

[0,0603]

Cons

-1,085**

-0,377

-0,349

[0,420]

[0,318]

[0,331]

ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa 199

Số quan sát

498

498

498

R-squared

0,638

0,687

0,687

F(62,428)

66,02***

Hausman test - Chi2(7)

16,12**

Wald test - Chi2(63)

2012,71***

Wooldridge test - F(1,62)

196,564***

***p<0,01; **p<0,05; *p<0,1; số trong ngoặc là sai số chuẩn

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng Stata15

Kết quả kiểm định Hausman cho thấy thống kê 𝜒2 có giá trị P-value <0,05 nên mô hình FEM là phù hợp và các ước lượng thu được là các ước lượng vững. Kết quả kiểm định Wald có sửa đổi cho thấy mô hình có phương sai sai số thay đổi. Kết quả kiểm định

Wooldridge chứng tỏ mô hình có hiện tượng tương quan chuỗi giữa các panel. Hệ số R- squared của mô hình là 0,687 có nghĩa là sự thay đổi của các biến độc lập đưa vào mô hình

đã giải thích được 67,8% sự thay đổi của biến phụ thuộc lnLP.

Kết quả bảng 2 cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến do các biến đều

có hệ số phóng đại phương sai VIF <10.

Bảng 2. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến

Biến SQRT (VIF) Tolerance R-Squared VIF

1,66 1,29 0,6029 0,3971 MANU

3,06 1,75 0,3272 0,6728 SER1

2,16 1,47 0,4626 0,5374 SER2

2,92 1,71 0,3428 0,6572 LnINV

2,49 1,58 0,4009 0,5991 LnTECH

1,10 1,05 0,9125 0,0875 LnINS

1,57 1,25 0,6359 0,3641 LnEDU

2,14 Mean VIF

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng Stata 15

Kiểm định tính nội sinh Durbin-Wu-Hausman theo thủ tục do Davidson và MacKinnon

(1993) đề xuất cho kết luận về tính nội sinh của cả 3 biến cơ cấu trong mô hình (1). Nếu xét rời từng biến cơ cấu, chúng ta có thể kết luận về mối quan hệ hai chiều giữa tăng trưởng NSLĐXH

và các biến cơ cấu, ngoại trừ chiều tác động từ lnLP tới SER1 không có ý nghĩa thống kê.

200 ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa

Bảng 3. Kết quả kiểm định Davidson và MacKinnon

Cơ cấu Tăng trưởng Tăng trưởng Cơ cấu Kết luận

MANU 397,6685 7,7048 Nội sinh

(0,0000) (0,0057)

SER1 423,5597 0,8460 Nội sinh

(0,0000) (0,3582)

SER2 468,8122 20,80507 Nội sinh

(0,0000) (0,0000)

Ghi chú: Số trong ngoặc là p-value

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng Stata 15

Để khắc phục các khuyết tật trên của mô hình, tác giả sử dụng phương pháp GMM cho

mô hình số liệu mảng động hai giai đoạn, với biến công cụ là biến trễ của biến phụ thuộc và sai phân của các biến độc lập (Arellano và Bond, 1991). Phương pháp ước lượng này có thể giúp

giải quyết vấn đề nội sinh khi ước lượng tác động của chuyển dịch cơ cấu ngành tới tăng NSLĐXH. Tuy nhiên, kết quả hồi quy GMM hai giai đoạn trong bảng 4 cho thấy biến lnTECH

và hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê. Hơn nữa kết quả hồi quy hai giai đoạn được phần mềm STATA cảnh báo là bị chệch. Do đó, việc ước lượng số liệu mảng động có khai báo biến nội sinh là cần thiết, khi đó biến công cụ là biến trễ của biến phụ thuộc, biến trễ của các biến cơ

cấu và sai phân của các biến độc lập.

Bảng 4. Ảnh hưởng của chuyển dịch cơ cấu lao động tới tăng NSLĐXH

Biến độc lập

GMM hai giai đoạn (1.1)

GMM với biến nội sinh (1.2)

GMM với biến nội sinh (1.3)

Biến trễ của lnLP

0,237***

0,260***

0,256***

[0,0184]

[0,0298]

[0,0298]

MANU

0,0203***

0,0152***

0,0152***

[0,0019]

[0,0020]

[0,0020]

SER1

0,0218**

0,0367**

0,0302**

[0,0091]

[0,0150]

[0,0151]

SER2

0,0052***

0,0054**

0,0066***

[0,0016]

[0,0022]

[0,0022]

LnINV

0,130***

0,0921***

0,0940***

[0,0258]

[0,0199]

[0,0198]

LnTECH

0,00247

-0,002

-0,142***

[0,0049]

[0,0073]

[0,0502]

ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa 201

lnTECH bình phương

0,0064***

[0,0023]

LnINS

0,0419***

0,0592**

0,0554**

[0,0156]

[0,0250]

[0,0249]

LnEDU

0,456***

0,544***

0,531***

[0,0489]

[0,0529]

[0,0529]

Cons

-0,449

-0,0228

0,713*

[0,373]

[0,285]

[0,386]

Số quan sát điều chỉnh

375

375

375

***p<0,01; **p<0,05; *p<0,1; số trong ngoặc là sai số chuẩn

Nguồn: Tính toán của tác giả bằng Stata 15

Kết quả ước lượng cho thấy hệ số mang dấu âm và không có ý nghĩa thống kê của

biến lnTECH ở mô hình (1.2) của bảng 4 gợi ý về mối quan hệ phi tuyến giữa biến này với tăng trưởng NSLĐXH. Kết quả cuối cùng tại mô hình (1.3) của bảng 4 cho thấy tất cả các

biến đều có ý nghĩa thống kê, trong đó hệ số chặn có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, hệ số của biến lnINS và L_SER1 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, còn lại các hệ số đều có ý nghĩa ở mức

1%. Điều này chứng tỏ phương pháp hồi quy GMM với biến nội sinh là hoàn toàn phù hợp.

Kết quả ước lượng ở mô hình (1.3) cho thấy các biến cơ cấu đều mang dấu dương, có

nghĩa là chuyển dịch cơ cấu ngành có tác động cùng chiều đến tăng trưởng NSLĐXH. Kết quả này chứng tỏ mỗi sự gia tăng tỷ trọng lao động của các ngành công nghiệp chế biến chế tạo, các

ngành dịch vụ hiện đại và các ngành dịch vụ truyền thống đều thúc đẩy NSLĐXH tăng lên. Trong đó, mỗi sự gia tăng tỷ trọng lao động vào nhóm ngành dịch vụ hiện đại có tác động đến

tăng NSLĐXH lớn hơn so với tăng tỷ trọng lao động các ngành công nghiệp chế biến chế tạo và các ngành dịch vụ truyền thống. Điều này hàm ý rằng lao động chuyển dịch vào các ngành dịch

vụ hiện đại có NSLĐ cao (như hoạt động thông tin và truyền thông; hoạt động ngân hàng, tài chính và bảo hiểm; hoạt động tư vấn và kinh doanh bất động sản; hoạt động chuyên môn, khoa

học và công nghệ) sẽ góp phần cải thiện NSLĐ của nền kinh tế nhiều hơn và kết quả này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế và thực tiễn. Như vậy, việc thu hút lao động vào các ngành công nghiệp chế biến chế tạo và các ngành dịch vụ vừa làm tăng tỷ trọng lao động của các ngành này vừa góp phần thúc đẩy NSLĐXH của một tỉnh/thành phố Việt Nam gia tăng. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ trọng lao động các ngành công nghiệp chế biến chế tạo, các ngành dịch vụ hiện đại và các ngành dịch vụ truyền thống đồng thời tăng thêm 1% thì

trung bình NSLĐXH của một tỉnh/thành phố tăng thêm 0,052%.

Bên cạnh đó, kết quả ước lượng ở mô hình (1.3) cũng cho thấy mức độ ảnh hưởng của các biến cơ cấu không lớn như các biến khác trong mô hình. Chẳng hạn như mức vốn đầu tư xã hội tăng thêm 1% thì có thể làm NSLĐXH tăng thêm 0,094%, điều này hàm ý rằng những

tỉnh/thành phố có mức vốn đầu tư xã hội lớn thì sẽ góp phần thúc đẩy NSLĐXH tăng nhiều hơn. Hệ số của biến thể chế quản trị (đại diện bởi chỉ số tính minh bạch của môi trường kinh

202 ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa

doanh) cũng mang dấu dương, theo đó sự gia tăng 1% của chỉ số tính minh bạch giúp cho NSLĐXH tăng thêm 0,055%. Kết quả này chứng tỏ tỉnh/thành phố có thể chế quản trị tốt hơn

thì sẽ có NSLĐXH cao hơn, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Vốn nhân lực (đại diện bởi chỉ số đào tạo lao động) cũng có ảnh hưởng cùng chiều đến

tăng NSLĐXH và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, chỉ số đào tạo lao động tăng thêm 1% sẽ giúp cho NSLĐXH tăng thêm 0,5%. Điều đó có

nghĩa là nếu một tỉnh/thành phố có chỉ số đào tạo lao động là 6 điểm, NSLĐXH đạt 60 triệu đồng/lao động thì khi chỉ số đào tạo lao động tăng thêm 1% (từ 6 điểm lên 6,06 điểm) sẽ giúp

cho NSLĐXH của tỉnh đó tăng thêm 30 triệu đồng/lao động. Như vậy, yếu tố vốn nhân lực có ảnh hưởng khá lớn đối với tăng NSLĐXH của tỉnh/thành phố.

Điểm đáng chú ý là vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ có mối quan hệ phi tuyến với NSLĐXH. Mô hình (1.3) của bảng 4 cho thấy lnTECH có tác động

âm, còn lnTECH bình phương có tác động dương và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, nghĩa là tác động của vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ tới tăng trưởng NSLĐXH ở các tỉnh/thành phố tuân theo hình chữ U. Điều này hàm ý rằng, ban đầu khi quy mô của nền kinh tế còn nhỏ, việc tăng vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa

học công nghệ sẽ không tạo ra động lực thúc đẩy NSLĐXH gia tăng, nhưng khi quy mô của nền kinh tế mở rộng đến một ngưỡng nhất định thì tăng cường đầu tư cho nghiên cứu và phát

triển khoa học công nghệ sẽ kích thích NSLĐXH tăng thêm. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu tăng thêm 1% vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ thì NSLĐXH

giảm 0,142%, tuy nhiên khi vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ tăng đến một mức nào đó thì sẽ kích thích NSLĐXH tăng thêm 0,006%. Mức tăng này tương đối

nhỏ nhưng cũng chứng minh được rằng việc tăng cường đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ của các tỉnh/thành phố sẽ giúp cải thiện NSLĐXH trong dài hạn.

5. Kết luận và khuyến nghị

Nghiên cứu này sử dụng mô hình kinh tế lượng để đánh giá tác động của chuyển dịch

cơ cấu ngành đến tăng NSLĐXH ở Việt Nam giai đoạn 2011-2018. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng:

Thứ nhất, chuyển dịch cơ cấu ngành có tác động thúc đẩy tăng NSLĐXH trong giai đoạn nghiên cứu, tuy nhiên mức độ tác động có sự khác biệt giữa các ngành kinh tế. Trong đó, tỷ trọng lao động của các ngành dịch vụ hiện đại có tác động tích cực lớn nhất đến tăng NSLĐXH.

Thứ hai, các yếu tố vốn nhân lực, vốn đầu tư xã hội và thể chế quản trị đều có tác động thúc đẩy NSLĐXH của Việt Nam gia tăng. Đáng chú ý là vốn đầu tư cho nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ tác động đến tăng NSLĐXH tuân theo hình chữ U.

Như vậy, kết quả ước lượng cho thấy những tín hiệu tích cực về tăng năng suất lao động xã hội dưới tác động của chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế và các yếu tố khác. Để tăng nhanh năng suất lao động xã hội của Việt Nam thì cần phải gia tăng phần đóng góp của các

yếu tố tích cực. Một số khuyến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu được đề xuất như sau:

ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa 203

Thứ nhất, chuyển dịch cơ cấu ngành có ảnh hưởng tích cực đến tăng NSLĐXH nhưng mức ảnh hưởng là khác nhau giữa các ngành kinh tế. Do đó, các chính sách liên quan cần

được xây dựng phù hợp với đặc điểm của từng ngành. Bên cạnh đó, cần có những chính sách phù hợp, thúc đẩy cơ cấu ngành chuyển dịch nhanh hơn theo hướng hiện đại, đặc biệt là các

chính sách phát triển ngành cần hướng vào tăng năng suất đi cùng với tăng việc làm, hướng đến những khâu có hàm lượng công nghệ và giá trị gia tăng cao hơn nhằm vừa tránh sức ép về

gia tăng việc làm vừa chuyển dịch thuận lợi từ tăng trưởng dựa vào tài nguyên và nhân công giá rẻ sang dựa vào lao động có trình độ kỹ thuật cao và đổi mới công nghệ.

Thứ hai, thúc đẩy tăng trưởng các ngành công nghiệp chế biến chế tạo dựa vào tăng năng suất và cải tiến công nghệ, hỗ trợ phát triển các ngành công nghiệp có công nghệ cao;

phát triển và ưu đãi đầu tư vào ngành chế biến ở những công đoạn có giá trị gia tăng cao thay vì chỉ dừng lại ở khâu gia công lắp ráp; tập trung nguồn lực và khuyến khích đầu tư vào

những lĩnh vực Việt Nam có ưu thế như công nghiệp chế biến nông sản, chế biến thực phẩm, máy móc và công cụ phục vụ sản xuất nông nghiệp hiện đại, điện tử; từ đó tạo ra những cụm

liên kết có lợi thế theo qui mô và tính chuyên môn hóa cao; tránh tình trạng phát triển công nghiệp dàn trải và rời rạc như hiện nay.

Thứ ba, nâng cao chất lượng dịch vụ ở các ngành dịch vụ truyền thống như hoạt động bán buôn, bán lẻ; dịch vụ lưu trú và ăn uống; hoạt động vận tải và kho bãi, giáo dục, y tế…

đồng thời chú trọng phát triển các ngành dịch vụ hiện đại như hoạt động ngân hàng, tài chính và bảo hiểm; hoạt động thông tin và truyền thông; hoạt động chuyên môn và khoa học công

nghệ theo hướng đa dạng hóa và hiện đại hóa nhằm tạo tiền đề quan trọng để Việt Nam phát triển một nền kinh tế có giá trị gia tăng cao.

Thứ tư, tăng cường đầu tư vào nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo nhằm tạo sự đột phá về năng suất lao động, nâng cao trình độ khoa học công

nghệ trong nước lên ngang tầm khu vực và thu hẹp khoảng cách về trình độ nghiên cứu khoa học cơ bản với các nước phát triển. Chú trọng lĩnh vực nghiên cứu, chuyển giao và ứng dụng

công nghệ cao, trong đó chú trọng hoàn thiện môi trường thể chế thúc đẩy đổi mới và chuyển giao công nghệ. Xây dựng và triển khai các chương trình nghiên cứu khoa học và ứng dụng

tiến bộ công nghệ trong các ngành nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ, trong đó chú trọng phát triển các ngành có công nghệ cao.

Thứ năm, cần có chính sách đào tạo và phát triển nhân lực có tri thức, kỹ thuật cao đáp ứng yêu cầu của cách mạng công nghiệp 4.0 và hội nhập quốc tế. Theo đó, chú trọng đào tạo lại, đào tạo thường xuyên lực lượng lao động; đảm bảo đào tạo được nguồn lao động có kỹ năng cao cho các ngành kinh tế mũi nhọn và các vùng kinh tế trọng điểm, góp phần nâng cao năng suất và năng lực cạnh tranh quốc gia; gắn kết chặt chẽ giữa đào tạo và nhu cầu sử dụng lao động.

204 ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa

Tài liệu tham khảo

Ark B.V. & Timmer M.(2003), ‘Asia’s Productivity Performance and Potential: The ontribution of

Sectors and Structural Change’, Universityof Groningen & Conference Board

Badriah L. & cộng sự (2017), ‘Structural Change and Labor Productivity Growth in

Indonesia’, Proceedings of the 2nd International Conference on Economic Education and Entrepreneurship (ICEEE 2017), pp.397-402

Bartelsman Eric J., John C. Haltiwanger & Stefano Scarpetta (2004), ‘Microeconomic Evidence of Creative Destruction in Industrial and Developing Countries’,

Timbergen Institute Discussion Paper, TI 2004-114/3, Amsterdam: Timbergen Institute

ILO (2014), ‘Key Indicators of The Labour Market 8th Edition’, International Labour

Organization

Jagannath Mallick (2015), ‘Globalization, Structural Change and Productivity Growth in The Emerging Countries’, Indian Economic Review, New Series, Vol.50, No.2,

pp.181-217

Jagannath Mallick (2017), ‘Globalization, Structural Change and Interregional Productivity

Growth in The Emerging Countries’, Asian Development Bank Institute, No.774

Lê Văn Hùng (2017), ‘Những yếu tố tác động tới năng suất lao động ở Việt Nam’, Luận án

tiến sĩ kinh tế, Học viện khoa học xã hội

M.A.Carrer (2002), ‘Technological Progress, Structural Change and Productivity Growth: A

comment’, Structural Change and Economic Dynamics

Margaret S. McMillan & Dani Rodrik (2011), ‘Globalization, Structural Change and

Productivity Growth’, NBER Working Paper No.17143, pp.1-54

Nguyễn Thị Lan Hương (2012), ‘Ảnh hưởng của CDCC ngành của nền kinh tế tới tăng

trưởng kinh tế ở Việt Nam’, Luận án tiến sĩ kinh tế, Đại học KTQD

Nguyễn Thị Tuệ Anh (2007), ‘Đánh giá đóng góp của các ngành kinh tế và CDCC ngành tới

tăng trưởng năng suất ở Việt Nam’, Đề tài khoa học cấp Bộ

Riccardo Pariboni & Pasquale Tridico (2019), ‘Structural Change, institutions and the

dynamics of labor productivity in Europe’, Journal of Evolutionary Economics pp.1275-1300

Saccone, D. & V. Valli (2009), ‘Structure and aggregate growth’, Structural Change and

Economic Dynamics, Vol 14, pp.427-448

Timmer M. & Vries G. (2008), ‘Structural change and growth accelerations in Asia and Latin America: A new sectoral data set’, Department of Economics and Business, and Groningen Growth and Development Centre, University of Groningen

Tổng cục thống kê (2018), ‘Tư liệu kinh tế - xã hội 63 tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương’,

NXB Thống kê

ICYREB 2021 | Chủ đề 1: Tăng trưởng kinh tế và Toàn cầu hóa 205

Trần Thọ Đạt & Nguyễn Thị Cẩm Vân (2015), ‘Tăng trưởng năng suất lao động ở Việt

Nam: Một phân tích dựa trên SSA’, Hội thảo khoa học quốc gia, Đại học KTQD

Valadkhani, A. (2003), ‘An Empirical Analysis of Autralian Labour Productivity’,

Australian Economics Papers, 42(3), pp.273-291

Vũ Hoàng Ngân (2017), ‘Báo cáo năng suất lao động Việt Nam: Tiềm năng và thách thức hội nhập’, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở trọng điểm năm 2016, Đại học

KTQD

Yilimaz Kilicaslan (2005), ‘Industrial structure and labour markets: A study on productivity

growth’, A Thesis Submitted To The Graduate School of Social Sciences of Middle East Technical University