Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế vùng Đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2007

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH



NGUYỄN TẤN TÀI

TÁC ĐỘNG CỦA VỐN CON NGƢỜI ĐẾN TĂNG TRƢỞNG

KINH TẾ VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

GIAI ĐOẠN 2007 – 2014

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH



NGUYỄN TẤN TÀI

TÁC ĐỘNG CỦA VỐN CON NGƢỜI ĐẾN TĂNG TRƢỞNG

KINH TẾ VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

GIAI ĐOẠN 2007 – 2014

Chuyên ngành: KINH TẾ PHÁT TRIỂN

Mã số: 60310105

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. NGUYỄN HOÀNG BẢO

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2015

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn "Tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế

vùng Đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2007 – 2014'' là nghiên cứu do tôi thực

hiện.

Tôi xin cam đoan các thông tin trích dẫn đều đã được chỉ rõ nguồn gốc và có độ

chính xác cao trong phạm vi hiểu biết của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn

là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tôi xin chịu trách nhiệm về nghiên cứu của mình.

Học viên thực hiện luận văn

Nguyễn Tấn Tài

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Danh mục bảng biểu

Danh mục hình

Danh sách các chữ viết tắt

Tóm tắt

CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ........................................................................................... 1

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

1.2. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................................. 2

1.3. Câu hỏi nghiên cứu ................................................................................................... 2

1.4. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................................... 2

1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................................. 3

1.6. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài....................................................................................... 3

1.7. Cấu trúc luận văn ...................................................................................................... 3

CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN ................................................................................... 4

2.1. Khái niệm và lý thuyết về tăng trưởng kinh tế .......................................................... 4

2.1.1. Khái niệm tăng trưởng kinh tế......................................................................... 4

2.1.2. Tổng luận các mô hình tăng trưởng kinh tế .................................................... 4

2.1.3. Cách tính tăng trưởng kinh tế ...................................................................... 100

2.2. Khái niệm và lý thuyết về vốn con người ............................................................... 11

2.2.1. Khái niệm vốn con người .............................................................................. 11

2.2.2. Các thước đo vốn con người ......................................................................... 12

2.2.3. Vai trò của vốn con người đối với tăng trưởng kinh tế ................................. 18

2.3. Hàm sản xuất Cobb – Douglas ................................................................................ 21

2.4. Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan ................................................................... 23

2.4.1. Nghiên cứu nước ngoài ................................................................................. 23

2.4.2. Nghiên cứu trong nước .................................................................................. 25

2.5. Khung phân tích ...................................................................................................... 29

CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................... 32

3.1. Mô hình kinh tế lượng ............................................................................................. 32

3.2. Mô tả các biến và giả thuyết nghiên cứu ............................................................... 33

3.3. Giả định của mô hình .............................................................................................. 38

3.4. Dữ liệu nghiên cứu .................................................................................................. 39

3.5. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................... 39

3.6. Quy trình nghiên cứu .............................................................................................. 43

CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................. 47

4.1. Tổng quan về tình hình tăng trưởng kinh tế và lao động khu vực ĐBSCL ........... 47

4.1.1. Tổng quan khu vực ĐBSCL .......................................................................... 47

4.1.2. Tăng trưởng kinh tế khu vực ĐBSCL ........................................................... 49

4.1.3. Lao động khu vực ĐBSCL ............................................................................ 49

4.2. Phân tích .................................................................................................................. 51

4.2.1. Phân tích thống kê mô tả ............................................................................... 51

4.2.2. Phân tích mối tương quan giữa các biến trong mô hình ............................... 54

4.2.3. Kiểm định lợi thế kinh tế theo quy mô của mô hình nghiên cứu .................. 57

4.3. Kết quả kinh tế lượng .............................................................................................. 58

4.3.1. Kết quả hồi quy bằng 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM ...................... 58

4.3.2. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp ........................................................... 59

4.3.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu ....................................................................... 63

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN ........................................................................................... 65

5.1. Khám phá của nghiên cứu ....................................................................................... 65

5.2. Một số đề xuất và khuyến nghị ............................................................................... 66

5.3. Hạn chế của nghiên cứu .......................................................................................... 67

5.4. Hướng phát triển của đề tài ..................................................................................... 67

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 : Bảng tóm lược về kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả trong và

ngoài nước ...................................................................................................................... 27

Bảng 3.1: Chi tiết tính toán biến vốn con người (H) ..................................................... 34

Bảng 3.2: Bảng tổng hợp các biến sử dụng trong luận văn và các dấu kỳ vọng ........... 37

Bảng 4.1: Dân số trung bình phân theo khu vực của cả nước qua các năm .................. 48

Bảng 4.2: Lực lượng lao động theo khu vực của cả nước qua các năm ........................ 50

Bảng 4.3: Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình giai đoạn 2007 – 2014 ........... 52

Bảng 4.4: Ma trận tương quan các biến trong mô hình nghiên cứu chưa logarit hóa ... 56

Bảng 4.5: Ma trận tương quan các biến trong mô hình nghiên cứu đã logarit hóa ....... 56

Bảng 4.6: Kết quả ước lượng của mô hình Pooled – OLS, FEM và REM .................... 59

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman ......................................................................... 60

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier cho mô hình

hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) ........................................................................................... 61

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy đa biến theo mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) điều

chỉnh, đã khắc phục phương sai thay đổi ....................................................................... 62

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: Giới hạn của sự tăng trưởng ............................................................................. 6

Hình 2.2: Khung phân tích ............................................................................................. 30

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu ..................................................................................... 45

Hình 4.1: Bản đồ các tỉnh, thành phố Đồng bằng sông Cửu Long ................................ 48

Hình 4.2: Tốc độ tăng trưởng GDP của cả nước và khu vực ĐBSCL giai đoạn 2007 –

2014 ................................................................................................................................ 49

Hình 4.3: Lao động theo trình độ ................................................................................... 51

Hình 4.4: Mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc ............................. 55

DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT

DNNN: Doanh nghiệp nhà nước

DNNQD: Doanh nghiệp ngoài quốc doanh

ĐBSCL: Đồng bằng sông Cửu Long

FDI: Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (Foreign Direct Investment)

FEM: Mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effect Model)

GDP: Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product)

ICOR: Tỷ lệ vốn trên sản lượng tăng thêm (Incremental Capital – Output Ratio)

OECD: Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (Organization for Economic

Cooperation and Development)

Pooled – OLS: Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled Regression Model)

REM: Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effect Model)

TCTK: Tổng cục Thống kê

TÓM TẮT

Với mục đích đo lường tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế vùng

Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), từ các lý thuyết kinh tế học và các nghiên cứu

thực nghiệm trước, đặc biệt là của Ng và Leung (2004), đề tài sử dụng hàm sản xuất

Cobb – Douglas mở rộng với biến phụ thuộc là sản lượng và các biến độc lập bao gồm:

Vốn vật chất, lực lượng lao động, vốn con người, độ mở của nền kinh tế, tỷ trọng nông

nghiệp, chi tiêu chính phủ, ảnh hưởng của doanh nghiệp nhà nước và ảnh hưởng của

doanh nghiệp ngoài quốc doanh. Trong đó, biến vốn con người được đo bằng số năm

đi học bình quân của lực lượng lao động.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng cân đối của 13 tỉnh, thành phố vùng ĐBSCL giai

đoạn 2007 – 2014 và đề cập ba mô hình ước lượng cơ bản như sau: Mô hình hệ số

không thay đổi (Pooled OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng

ngẫu nhiên (REM). Trong đó, mỗi mô hình đều có những ưu và nhược điểm riêng. Vì

vậy, thông qua các kiểm định tác giả có thể lựa chọn được mô hình mang lại ước lượng

vững và tính hiệu quả cao cho nghiên cứu.

Kết quả cho thấy mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) là mô hình có thể đem lại

ước lượng vững, tính hiệu quả cao nhất trong ba mô hình đề xuất của nghiên cứu và

vốn con người có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế với ước lượng khoảng

0,29% trên mỗi phần trăm tăng thêm của số năm đi học bình quân. Với kết quả đó, luận

văn khuyến nghị chính sách để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế là đầu tư và phát triển giáo

dục, có nghĩa là tích lũy nâng cao vốn con người từ đó đem lại lợi ích cho xã hội thông

qua nhiều kênh, góp phần nâng cao năng suất lao động. Vì vậy, phát triển giáo dục

chính là cách khả thi để nâng cao tăng trưởng và phát triển kinh tế Việt Nam nói chung

và vùng kinh tế ĐBSCL nói riêng.

Từ khóa: Vốn con người, tăng trưởng kinh tế, dữ liệu bảng, hàm sản xuất Cobb –

Douglas.

CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Đặt vấn đề

Vốn con người được xem là một yếu tố quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở

các vùng, quốc gia trên toàn thế giới. Nghiên cứu của Mankiw và cộng sự (1992) chỉ ra

rằng vốn con người là yếu tố tác động trực tiếp đến tăng trưởng. Romer (1990) cũng

khẳng định vai trò quan trọng của vốn con người đối với tăng trưởng kinh tế thông qua

tác động gián tiếp đến công nghệ.

Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là vùng kinh tế trọng điểm quốc gia, tập trung

sản xuất hàng hóa nông nghiệp trong cả nước. Theo Tổng cục Thống kê (2014), tốc độ

tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) bình quân giai đoạn 2007 – 2014 đạt

10,71%; Năm 2013 và 2014 tốc độ tăng trưởng kinh tế tương ứng là 8,72% và 9,02%.

Mức độ tăng trưởng này có tỷ lệ cao hơn ở các vùng trong nước.

Theo Hayami (1998), trong giai đoạn đầu của quá trình công nghiệp hóa, mô hình

tăng trưởng kinh tế chủ yếu dựa vào vốn vật chất và khi chuyển sang giai đoạn phát

triển khác thì yếu tố vốn con người chiếm vị trí quan trọng. Có khá nhiều nghiên cứu

về mối quan hệ giữa vốn con người với tăng trưởng kinh tế, nghèo, thu nhập ở các

nước trên thế giới. Tuy nhiên, số lượng nghiên cứu về lĩnh vực này ở Việt Nam còn

hạn chế, đặc biệt chưa có nghiên cứu nào đối với vùng ĐBSCL. Bên cạnh đó, lực

lượng lao động khu vực ĐBSCL có trình độ tương đối thấp, cụ thể theo Tổng cục

Thống kê (2014) trong tổng lực lượng lao động của khu vực ĐBSCL thì lao động mù

chữ chiếm 5%, chưa hoàn thành bậc tiểu học chiếm 25%, hoàn thành tiểu học chiếm

36%, tốt nghiệp trung học cơ sở chiếm 19% và lực lượng lao động tốt nghiệp trung học

phổ thông trở lên của khu vực ĐBSCL chỉ chiếm 15%. Vì vậy, vấn đề đặt ra là tốc độ

tăng trưởng kinh tế ở vùng ĐBSCL trong thời gian gần đây chịu sự tác động của vốn

con người như thế nào? Nghiên cứu này nhằm kiểm chứng và đánh giá ảnh hưởng của

vốn con người đối với tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL giai đoạn 2007-2014. Đồng

thời, nghiên cứu cũng đưa ra những kết luận và gợi ý chính sách đối với vốn con người

nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế dựa trên số liệu phân tích.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này với mục tiêu là đánh giá tác động của yếu tố vốn con người đến tốc

độ tăng trưởng kinh tế của vùng ĐBSCL giai đoạn 2007-2014. Kết quả nghiên cứu về

sự đóng góp của yếu tố này sẽ giúp ích cho việc đưa ra các khuyến nghị chính sách

phát triển nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế vùng.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu trên, đề tài tập trung trả lời câu hỏi như sau: Tác

động của yếu tố vốn con người đối với tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL như thế nào?

1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

Đề tài sử dụng kết hợp hai phương pháp chính như sau:

(i) Phương pháp thống kê: Tổng hợp, phân tích số liệu về GDP, vốn vật chất, lực

lượng lao động, vốn con người, độ mở nền kinh tế, tỷ trọng nông nghiệp, chi tiêu chính

phủ, tỷ trọng sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước (DNNN) và tỷ trọng

sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp ngoài quốc doanh (DNNQD) trích từ Tổng cục

Thống kê, Niên giám Thống kê hàng năm của vùng;

(ii) Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm: Để lượng hóa tác động của các yếu tố

ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL, đề tài thực hiện chạy các mô hình

hồi quy trong dữ liệu bảng như: Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS), mô

hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) được sử dụng để

ước lượng tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế. Đồng thời, đề tài thực

hiện các kiểm định cần thiết nhằm giảm thiểu hiện tượng ước lượng chệch. Cụ thể

phương pháp nghiên cứu sẽ được trình bày rõ ở chương 3.

1.5. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Để thực hiện được mục tiêu nghiên cứu trên, đối tượng nghiên cứu của đề tài là các

yếu tố tác động đến tốc độ tăng trưởng kinh tế của 13 tỉnh, thành phố vùng ĐBSCL

giai đoạn 2007 – 2014. Phạm vi nội dung của đề tài tập trung nghiên cứu tác động của

vốn con người đối với tăng trưởng kinh tế tại ĐBSCL, từ đó đưa ra những kết luận và

khuyến nghị liên quan dựa trên kết quả nghiên cứu.

1.6. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài

Kết quả nghiên cứu của luận văn có thể được sử dụng để khuyến nghị các chính

sách liên quan đến việc đầu tư vào vốn con người góp phần tăng trưởng kinh tế vùng

ĐBSCL.

1.7. Cấu trúc luận văn

Luận văn bao gồm 5 chương: Chương 1 giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu;

Chương 2 trình bày về cơ sở lý thuyết và một số nghiên cứu thực nghiệm trong và

ngoài nước có liên quan đến đề tài. Dựa trên cơ sở lý thuyết và thực nghiệm này, tác

giả xây dựng mô hình phân tích; Chương 3 tác giả tiến hành xây dựng phương pháp,

quy trình và mô hình nghiên cứu. Đồng thời, giới thiệu dữ liệu và mô tả các biến số

cũng như đưa ra các giả thuyết trong nghiên cứu; Chương 4 giới thiệu tổng quan về

tình hình tăng trưởng kinh tế và lao động khu vực ĐBSCL. Bên cạnh đó, chương này

trình bày kết quả thực nghiệm sau khi chạy hồi quy và giải thích kết quả xuất hiện

trong mô hình; Cuối cùng là chương 5, tác giả tóm lược những vấn đề mà đề tài đã giải

quyết. Từ đó, đưa ra một số gợi ý chính sách đồng thời trình bày một số hạn chế của đề

tài nhằm mở rộng cho những nghiên cứu tiếp theo.

CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN

Mục đích của chương 2 nhằm cung cấp cơ sở lý thuyết về tăng trưởng kinh tế và

vốn con người. Chương này được chia làm ba phần: Phần đầu tiên của chương, trình

bày các lý thuyết về tăng trưởng kinh tế, các lý thuyết về vốn con người và lý thuyết về

hàm sản xuất Cobb – Douglas; Phần thứ hai cung cấp các nghiên cứu thực nghiệm

trong và ngoài nước liên quan đến đề tài; Phần cuối cùng của chương là xây dựng

khung phân tích cho vấn đề nghiên cứu.

2.1. Khái niệm và lý thuyết về tăng trƣởng kinh tế

2.1.1. Khái niệm tăng trƣởng kinh tế

Theo Soubbotina (2001) tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng hay mở rộng về sản

lượng của một nền kinh tế. Hay nói cách khác, tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng tổng

sản phẩm quốc nội (GDP) hoặc tổng sản lượng quốc gia (GNP) của một nền kinh tế

trong một khoảng thời gian nhất định. Trong đó, GDP là giá trị bằng tiền của tất cả sản

phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất, tạo ra trong phạm vi một nền kinh tế trong

một thời gian nhất định (thường là một năm tài chính).

2.1.2. Tổng luận các mô hình tăng trƣởng kinh tế

Từ trước đến nay, qua mỗi thời kỳ kinh tế thay đổi đều hình thành những lý thuyết

và mô hình kinh tế đặc trưng tương ứng. Các lý thuyết, mô hình đó đóng vai trò quan

trọng diễn tả những quan điểm cơ bản nhất về sự phát triển kinh tế qua từng giai đoạn

thông qua các biến số kinh tế và mối liên hệ giữa chúng. Do đó, các lý thuyết cùng mô

hình kinh tế cũng không ngừng phát triển và hoàn thiện dựa trên cơ sở kế thừa, phát

triển các lý thuyết và mô hình trước đó để phù hợp với sự phát triển của nền kinh tế.

Sau đây, tác giả trình bày tóm tắt một số mô hình tăng trưởng kinh tế với những quan

điểm về yếu tố nguồn lực và tác động của chúng tới tăng trưởng kinh tế như sau:

Mô hình tăng trƣởng của David Ricardo (trƣờng phái Cổ Điển)

Trường phái Cổ Điển xuất hiện vào những năm đầu của thế kỷ 17 và phát triển

mạnh mẽ vào thế kỷ 18 đến nữa cuối thế kỷ 19 với hai đại diện tiêu biểu là Adam

Smith và David Ricardo. Adam Smith (1723 – 1790) là một nhà kinh tế chính trị học,

ông được coi là người mở đường cho phát triển lý luận kinh tế với tác phẩm tiêu biểu

là “của cải của đất nước”, theo ông chính lao động được sử dụng trong những hoạt

động có ích, có hiệu quả là nguồn gốc tạo ra giá trị của xã hội. Số công nhân “hữu ích

và hiệu quả” cũng như năng suất lao động của họ phụ thuộc vào lượng tư bản tích lũy,

Adam Smith coi sự gia tăng tư bản là yếu tố quyết định đến tăng trưởng kinh tế. Ông

đưa ra hai học thuyết cơ bản là học thuyết về “Giá trị lao động” và học thuyết về “Bàn

tay vô hình”.

David Ricardo (1772 – 1823) ông được coi là tác giả xuất sắc nhất của trường phái

Cổ Điển. Ông đã sử dụng ý tưởng của Adam Smith và của T.H Malthus để sáng lập ra

học thuyết của riêng mình “Mô hình tăng trưởng của Ricardo”.

Theo Ricardo có 3 yếu tố tác động tới tăng trưởng gồm lao động (L), vốn (K), và tài

nguyên (R). Trong 3 yếu tố nêu trên thì tài nguyên (R) là yếu tố quan trọng nhất. Tài

nguyên chính là giới hạn của tăng trưởng bởi vì khi sản xuất nông nghiệp gia tăng trên

những đất đai kém màu mỡ hơn thì giá lương thực, thực phẩm sẽ tăng lên. Do đó, tiền

lương danh nghĩa tăng lên, lợi nhuận của nhà tư bản giảm. Khi tài nguyên đạt điểm

dừng tại Ro và Y sẽ đạt sản lượng tối đa, thì điểm đó sẽ là giới hạn của tăng trưởng

(hình 2.1), lúc này nền kinh tế chia làm hai khu vực, khu vực 1 là nông nghiệp trì trệ

tuyệt đối, khu vực 2 là khu vực công nghiệp. Như vậy, khi chưa đến điểm dừng Ro thì

R là yếu tố quyết định tăng trưởng, khi đạt điểm dừng Ro thì tích lũy cho khu vực công

nghiệp mới là yếu tố quyết định tăng trưởng.

Hình 2.1: Giới hạn của sự tăng trƣởng

K, L

Nguồn: Những nguyên lý của kinh tế chính trị học và thuế khóa (Ricardo, 2002)

Vậy, lý luận của Ricardo là: Tăng trưởng là hàm của tích lũy, tích lũy là hàm của

lợi nhuận, lợi nhuận lại phụ thuộc vào chi phí sản xuất lương thực, chi phí sản xuất

lương thực phụ thuộc vào đất đai. Do đó, đất đai là giới hạn đối với sự tăng trưởng.

Mô hình tăng trƣởng của trƣờng phái Tân Cổ Điển (mô hình Cobb – Douglas)

Trường phái Tân Cổ Điển xuất hiện vào cuối thế kỷ 19 là thời kỳ đánh dấu sự

chuyển biến mạnh mẽ của khoa học, kỹ thuật với một loạt các phát minh khoa học và

nguồn tài nguyên được khai thác phục vụ cho quá trình sản xuất. Người đứng đầu của

trường phái này là Marshall (1842 – 1924) với tác phẩm chính “các nguyên lý của kinh

tế học”.

Theo mô hình của trường phái Tân Cổ Điển, các yếu tố tác động tới tăng trưởng

gồm: Lao động (L), vốn (K), tài nguyên thiên nhiên (R) và khoa học – công nghệ (T).

Trong mô hình này, các nhà kinh tế học Tân Cổ Điển đã chia các yếu tố nguồn lực ra

làm 2 nhóm: Nhóm các yếu tố tăng trưởng theo chiều rộng (gồm: K, L và R) và nhóm

yếu tố tăng trưởng theo chiều sâu (T).

Theo hàm sản xuất Cobb – Douglas, đã mô hình hóa sự phát triển qua số liệu của

các nước và đã lượng hóa cụ thể sự đóng góp của các yếu tố nguồn lực tới tăng trưởng

kinh tế. Đồng thời, các nhà kinh tế của trường phái Tân Cổ Điển cũng cho rằng công

nghệ có vai trò quan trọng nhất tới tăng trưởng kinh tế.

Các nhà kinh tế học Tân Cổ Điển bác bỏ quan điểm sản xuất đòi hỏi tỷ lệ nhất định

giữa lao động và vốn, do đưa yếu tố công nghệ vào họ cho rằng có nhiều cách kết hợp

giữa lao động và vốn trong sản xuất và phát triển. Do đó, có nhiều con đường để tăng

trưởng kinh tế bằng cách sử dụng các công nghệ khác nhau phù hợp với điều kiện của

mỗi quốc gia.

Trường phái Tân Cổ Điển đã kế thừa và phát triển mô hình tăng trưởng của trường

phái Cổ Điển. Đồng thời, cũng giống như mô hình tăng trưởng của trường phái Cổ

Điển mô hình của trường phái Tân Cổ Điển cũng bao gồm các yếu tố: Lao động (L),

vốn (K) và đất đai (R) là các nhân tố tăng trưởng kinh tế. Cả hai mô hình đều phủ nhận

vai trò của chính phủ trong việc điều tiết nền kinh tế, ủng hộ thị trường tự do chịu điều

tiết của “Bàn tay vô hình”.

Tóm lại, mô hình tăng trưởng của trường phái Tân Cổ Điển đã nhận ra vai trò của

yếu tố công nghệ và cho rằng nó là yếu tố quan trọng nhất tác động tới tăng trưởng,

nhờ có công nghệ mà có nhiều cách kết hợp đầu vào trong sản xuất.

Mô hình tăng trƣởng Harrod – Domar (mô hình tăng trƣởng của trƣờng phái

Keynes)

Học thuyết kinh tế của trường phái Keynes ra đời vào những năm 30 của thế kỷ 20

sau cuộc đại khủng hoảng kinh tế thế giới 1929 – 1933, khi mà các lý thuyết trước đó

đã không còn phù hợp với điều kiện mới. Năm 1936, J.Maynard Keynes (1883 – 1946)

cho ra đời tác phẩm “Lý thuyết chung về việc làm, lãi suất và tiền tệ” đã đánh dấu sự ra

đời của trường phái Keynes.

Mô hình tăng trưởng Harrod – Domar đã kế thừa và phát triển từ mô hình tăng

trưởng của Ricardo. Theo đó, đầu tiên các nhân tố tác động tới tăng trưởng chỉ gồm có

lao động (L) và nguồn vốn (K). Tiếp đến, để tăng trưởng kinh tế cần đầu tư vào vốn dự

trữ. Nói cách khác tiết kiệm (S) và đầu tư (I) là yếu tố quyết định tăng trưởng trong mô

hình Harrod – Domar. Chính vì vậy ở đây đã có sự xuất hiện vai trò của chính phủ

trong việc điều tiết các nguồn tiết kiệm, tích lũy và đầu tư.

Mô hình cũng đưa ra cách tính hệ số ICOR có ý nghĩa thực tế trong việc đánh giá

năng lực quản lý, giá cả của đầu tư trong hoàn cảnh yếu tố công nghệ như nhau, trình

độ công nghệ và mức độ khan hiếm của các yếu tố nguồn lực.

Có thể nói mô hình Harrod – Domar được thể hiện bằng hàm sản xuất giản đơn

nhất và nổi tiếng nhất được sử dụng trong nghiên cứu, phân định và phát triển kinh tế.

Mô hình được sử dụng phổ biến trong các nước đang phát triển, được xem là một

phương pháp đơn giản để xem xét mối quan hệ tăng trưởng và nhu cầu tư bản. Đặc

biệt, trong một số trường hợp nó tỏ ra rất hữu ích trong tăng trưởng của các quốc gia

trên thế giới thông qua việc huy động vốn.

Như vậy, mô hình cho thấy sự tiến bộ là đã khẳng định được vai trò quan trọng của

chính phủ trong việc điều tiết, ổn định và tăng trưởng nền kinh tế. Yếu tố nguồn lực R

ở đây không chỉ đơn thuần là đất đai mà được mở rộng lên thành tài nguyên thiên

nhiên.

Mô hình tăng trƣởng của Solow (1956)

Năm 1956 dựa trên tư tưởng thị trường tự do của trường phái Tân Cổ Điển Robert

Solow đã xây dựng mô hình tăng trưởng mới. Ông chia các yếu tố nguồn lực ra làm hai

nhóm: Lao động (L), nguồn vốn (K) là nhóm yếu tố tăng trưởng theo chiều rộng.

Trong khi đó, công nghệ (T) là yếu tố tăng trưởng theo chiều sâu và vẫn là yếu tố ngoại

sinh. Ông cho rằng công nghệ (T) mới là yếu tố quyết định tới tăng trưởng, các nhân tố

còn lại sẽ vấp phải điểm dừng tại giới hạn của nó, chỉ có công nghệ (T) mới tạo nên

tăng trưởng liên tục.

Mô hình này cho thấy tiết kiệm, tăng dân số và tiến bộ công nghệ có ảnh hưởng

như thế nào tới sản lượng cũng như tốc độ tăng trưởng kinh tế. Đặc biệt trong mô hình

này Solow đã đưa những tính toán của mình dựa vào các con số bình quân trên đầu

người, điều này đảm bảo cho sự tăng trưởng một cách hợp lý, công bằng hơn và đơn

giản hóa tính toán. Solow cũng giải thích được sự có khoảng cách của các nền kinh tế,

các tính chất hội tụ của nền kinh tế hay sự san bằng cách biệt giàu nghèo giữa các quốc

gia.

Với các lý thuyết trong mô hình tăng trưởng của mình, Solow đã kế thừa và hoàn

thiện mô hình tăng trưởng của Harrod – Domar, với việc thêm yếu tố công nghệ (T)

vào mô hình tăng trưởng đã khắc phục được khiếm khuyết của mô hình Harrod –

Domar. Mặc dù là nhà kinh tế của trường phái Tân Cổ Điển ủng hộ thị trường tự do

nhưng Solow cũng không phủ định hoàn toàn vai trò của chính phủ. Như vậy, mô hình

của Solow đã có sự kế thừa kết hợp cả hai mô hình tăng trưởng của hai trường phái

Tân Cổ Điển và Keynes. Đồng thời, Solow phát triển lên thành một mô hình tăng

trưởng mới của mình.

Mô hình tăng trƣởng hiện đại của Samuelson (1948)

Sau một thời gian áp dụng lý thuyết của trường phái Keynes, các quốc gia có xu

hướng quá nhấn mạnh vai trò của các chính sách kinh tế nên hạn chế mức độ tự điều

chỉnh của thị trường và xuất hiện những trở ngại mới cho quá trình tăng trưởng. Trong

bối cảnh đó, một trường phái kinh tế mới ra đời vào những năm 40 của thế kỷ 20, lý

thuyết kinh tế mới này ủng hộ xây dựng một nền kinh tế hỗn hợp có sự kết hợp một

cách hợp lý giữa “Bàn tay hữu hình” và “Bàn tay vô hình”. Thực chất đó là sự xích lại

gần nhau của học thuyết kinh tế Tân Cổ Điển và học thuyết kinh tế của Keynes. Tuy

nhiên đó không chỉ là một phép cộng toán học đơn thuần mà là một sự kết hợp với

những sự phát triển quan trọng.

Lý thuyết tăng trưởng kinh tế hiện đại thống nhất với sự xác định mô hình kinh tế

Tân Cổ Điển về các yếu tố nguồn lực là nguồn vốn (K), lao động (L), tài nguyên (R),

công nghệ (T) và nâng tài nguyên (R) lên thành tài nguyên thiên nhiên chứ không phải

chỉ là đất đai như trước. Đồng thời, lý thuyết tăng trưởng kinh tế hiện đại cũng thống

nhất kiểu phân tích của hàm Cobb – Douglas về sự tác động của các yếu tố nguồn lực.

Các nhà sản xuất kinh doanh có thể lựa chọn sử dụng công nghệ nhiều vốn hoặc nhiều

lao động. Do đó, mô hình cũng thống nhất với mô hình Harrod – Domar về vai trò của

vốn đầu tư đối với tăng trưởng kinh tế.

Samuelson cho rằng một trong những đặc trưng cơ bản của nền kinh tế hiện đại là

“kỹ thuật tiên tiến hiện đại dựa vào việc sử dụng vốn lớn”. Do đó, vốn là yếu tố quan

trọng để phát huy tác động của yếu tố khác, quy luật cận biên không bị chi phối bởi có

hai loại đầu tư, đó là đầu tư vào tư bản cố định và đầu tư vào tri thức, giáo dục, công

nghệ. Vì vậy, trong tính toán kinh tế ngày nay hệ số ICOR vẫn được coi là cơ sở để xác

định tỷ lệ đầu tư cần thiết phù hợp với tốc độ tăng trưởng kinh tế.

Tóm lại, lý thuyết kinh tế học hiện đại đã giải quyết các vướng mắc, khắc phục

những nhược điểm của các mô hình kinh tế trước đó. Hơn thế nữa, nó đã đánh giá một

cách có hệ thống chính xác, đầy đủ, rõ ràng vai trò của các yếu tố nguồn lực là nguồn

vốn (K), lao động (L), đất đai (R), công nghệ (T) và vốn đầu tư đối với tăng trưởng

kinh tế, cũng như cho thấy được mối quan hệ giữa các yếu tố nguồn lực này.

2.1.3. Cách tính tăng trƣởng kinh tế

Để đo lường tăng trưởng kinh tế có thể dùng mức tăng trưởng tuyệt đối, tốc độ tăng

trưởng kinh tế hoặc tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm trong một giai đoạn. Mức

tăng trưởng tuyệt đối là mức chênh lệch quy mô kinh tế giữa hai kỳ cần so sánh.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa quy mô kinh tế

kỳ hiện tại so với quy mô kinh tế kỳ trước chia cho quy mô kinh tế kỳ trước. Tốc độ

tăng trưởng kinh tế được thể hiện bằng đơn vị %.

Biểu diễn bằng toán học, sẽ có công thức: y = dY/Y × 100(%)

Trong đó Y là quy mô của nền kinh tế (được đo bằng GDP hoặc GNP) và y là tốc

độ tăng trưởng.

Blanchard (2000) cho rằng có hai cách để định nghĩa về GDP: Thứ nhất, GDP là

giá trị hàng hóa và dịch vụ cuối cùng (được tính bởi phần tiêu dùng cuối cùng) được

sản xuất ra trong nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định. Thứ hai, GDP là

tổng giá trị tăng thêm trong nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định. GDP

thường được tính bằng ba cách: Thứ nhất là phương pháp giá trị gia tăng (phương pháp

sản xuất), thứ hai là phương pháp chi tiêu và cuối cùng là phương pháp thu nhập (phụ

lục 1).

2.2. Khái niệm và lý thuyết về vốn con ngƣời

2.2.1. Khái niệm vốn con ngƣời

Theo OECD (1998), vốn con người (Human Capital) được hiểu là những gì liên

quan đến tri thức, kỹ năng và những thuộc tính tiêu biểu khác của một cá nhân ảnh

hưởng đến các hoạt động kinh tế. Đây là một khái niệm phức tạp và có nhiều phương

pháp đo lường khác nhau. Có thể hiểu vốn con người là kết quả của các quá trình đầu

tư vào các hoạt động nhằm nâng cao năng suất lao động cá nhân như giáo dục, đào tạo,

y tế và các yếu tố khác.

Cơ sở lý thuyết vốn con người đề cập đến sự đầu tư vào con người nhằm gia tăng

năng suất lao động. Becker (1993) cho rằng sự đầu tư này bao gồm đào tạo phổ cập

trong nhà trường và đào tạo chuyên môn trong quá trình làm việc. Đào tạo phổ cập là

loại hình đào tạo có ích lợi như nhau (làm tăng năng suất) trong mọi doanh nghiệp.

Đào tạo chuyên môn là loại hình đào tạo chỉ làm tăng năng suất tại những doanh

nghiệp liên quan và giá trị đào tạo sẽ mất đi khi người lao động rời khỏi loại hình

doanh nghiệp này. Lý thuyết vốn con người nhấn mạnh đến khái niệm các cá nhân là

những nhà đầu tư, cũng giống như các công ty trong các lý thuyết đầu tư vốn hữu hình.

Lý thuyết này cho rằng các cá nhân sẽ đầu tư vào giáo dục để kiếm được lợi ích cao

hơn vào những năm sau khi học. Sự đầu tư này bao gồm các chi phí học tập và thu

nhập bị giảm trong ngắn hạn do dành thời gian cho việc đi học. Tuy nhiên, nhà đầu tư

hy vọng sẽ kiếm được thu nhập cao hơn trong tương lai. Khác với vốn vật chất, vốn

con người có khả năng tăng lên và tự sinh ra khi sử dụng (liên quan đến kinh nghiệm).

Mặt khác, nó có khả năng di chuyển và chia sẻ do vậy không tuân theo quy luật “năng

suất biên giảm dần” như vốn vật chất. Lý thuyết vốn con người là nền tảng cho sự phát

triển nhiều lý thuyết kinh tế. Mincer (1989) đã tóm tắt những đóng góp như sau: “Vốn

con người đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế: (i) Nó là các kỹ

năng được tạo ra bởi giáo dục và đào tạo, vốn con người là yếu tố của quá trình sản

xuất kết hợp với vốn hữu hình và các lao động “thô” (không có kỹ năng) để tạo ra sản

phẩm; (ii) Nó là kiến thức để tạo ra sự sáng tạo, một yếu tố cơ bản của phát triển kinh

tế”.

Theo Laroche (1999), vốn con người có các đặc điểm như sau: (i) Vốn con người

có cả lượng và chất; (ii) Vốn con người là hàng hóa bất khả thương; (iii) Vốn con

người vừa mang tính cá nhân và vừa mang tính cộng đồng.

2.2.2. Các thƣớc đo vốn con ngƣời

Các nhà kinh tế và các nhà hoạch định chính sách đã công nhận vốn con người là

một loại tài sản cơ bản của các nền kinh tế tri thức, do đó việc đo lường loại tài sản này

vô cùng quan trọng. Sau đây, tác giả trình bày một số thước đo cơ bản về vốn con

người đã được vận dụng trong các nghiên cứu trước đây:

Thƣớc đo vốn con ngƣời dựa trên số năm đi học bình quân

Trong các nghiên cứu thực nghiệm, người ta đã sử dụng nhiều thước đo vốn con

người như tuổi thọ, tỷ lệ người lớn biết chữ, tỷ lệ nhập học ở các cấp, tỷ lệ học sinh –

giáo viên, tỷ trọng chi tiêu cho giáo dục trong GDP và nhiều thước đó khác. Những

thước đo này phần nào cho biết mức vốn con người của mỗi quốc gia nhưng độ chính

xác của thước đo phụ thuộc vào giả thiết chúng tương quan đến mức nào với vốn con

người của quốc gia đó.

Những nghiên cứu về tăng trưởng trong thời kỳ đầu thường sử dụng tỷ lệ biết chữ ở

người trưởng thành và tỷ lệ nhập học để đo mức vốn con người của một quốc gia. Ví

dụ, Romer (1990) lấy tỷ lệ biết đọc biết viết làm thước đo vốn con người; Barro (1991)

sử dụng tỷ lệ nhập học ở bậc tiểu học; Mankiw, Romer và Weil (1992) sử dụng tỷ lệ

nhập học ở bậc trung học cơ sở. Tuy nhiên, khả năng biết đọc biết viết hay số lượng

nhập học đều chỉ là bước đi đầu tiên trong quá trình tạo dựng nên vốn con người.

Những biến số này có sẵn ở nhiều quốc gia nhưng không thể đo mức vốn con người

phục vụ cho sản xuất của các quốc gia đó một cách chính xác. Tỷ lệ nhập học các cấp

phản ánh một loại biến kỳ của giáo dục và tích lũy những biến kỳ này chỉ là một trong

những nhân tố hình thành nên vốn con người trong tương lai. Tỷ lệ biết chữ ở người

trưởng thành đo được một yếu tố của mức vốn con người ở hiện tại, nhưng lại không

bao gồm kiến thức và những kỹ năng mà con người có được sau khi đã trải qua các lớp

học đầu tiên ở cấp tiểu học.

Sau khi Barro và Lee (1993) tính toán được phân bố trình độ giáo dục cho nhiều

quốc gia trong giai đoạn 1960-1990, thì thước đo mức vốn con người thông dụng nhất

chính là số năm đi học bình quân của lực lượng lao động. Số năm đi học bình quân

được tính bằng tổng các tích giữa số năm đi học nhân với số người trong mỗi nhóm

trình độ, rồi sau đó chia cho tổng số người. Lợi thế của việc sử dụng số năm đi học

bình quân so với tỷ lệ biết chữ ở chỗ là nó có thế phản ánh trực tiếp và toàn diện khái

niệm vốn con người có trong dân số của một quốc gia. Hơn thế nữa, số liệu về tỷ lệ

nhập học ở hiện tại phải được lấy trễ một kỳ (3-5 năm) nhằm đảm bảo học sinh hoàn

thành cấp học và bước vào thị trường lao động. Tuy nhiên, chưa kể đến những vấn đề do sai số phép đo 1 gây ra, thì số năm đi học bình quân cũng chưa hẳn đã là thước đo

vốn con người tốt nhất, bởi một số nguyên nhân sau: Đầu tiên, thước đo này giả định

rằng mỗi người lao động trong mỗi nhóm trình độ giáo dục đều là sự thay thế hoàn hảo

cho người lao động ở các nhóm trình độ khác. Thứ hai, nó giả định rằng sự chênh lệch

về năng suất lao động giữa những người lao động có trình độ giáo dục khác nhau tỷ lệ

thuận với số năm đi học của họ (ví dụ, theo Mulligan và Sala-i-Martin (1995, 1997)

người lao động đã tốt nghiệp trung học phổ thông sẽ có năng suất làm việc cao gấp 12

lần so với người lao động mới trải qua 1 năm đi học). Thứ ba, độ co giãn thay thế giữa

những người lao động thuộc các nhóm trình độ khác nhau được giả định là không thay

đổi ở mọi nơi và tại mọi thời điểm, bất kể lĩnh vực học tập, chất lượng giáo viên hay hạ

tầng cơ sở giáo dục luôn có sự khác nhau theo thời gian và không gian (Mulligan và

Sala-i-Martin, 2000).

Ngoài ra, những chuỗi số liệu vốn con người được xây dựng dựa trên số năm đi học

bình quân không xét đến chi phí thực tế tương đối cho một năm tiểu học so với một

năm học ở các bậc cao hơn. Bên cạnh đó, nguồn lực dành cho một năm học mỗi cấp có

sự thay đổi lớn theo thời gian và có sự khác biệt lớn giữa các nước. Vì vậy, Judson

(1995, 2002) cho rằng rất khó để so sánh số năm đi học với mức vốn vật chất, GDP

hay những biến số kinh tế vĩ mô khác.

Thƣớc đo vốn con ngƣời dựa trên thu nhập

Theo Mulligan và Sala-i-Martin (1995, trang 2), “trình độ của một con người liên

1 Mặc dù có tầm quan trọng như vậy, nhưng số liệu về thời gian đi học trung bình của các quốc gia không đảm bảo độ chính xác, chủ yếu là vì chúng được tính toán dựa trên các tỷ lệ nhập học hàng năm (Krueger, 2001).

quan đến mức tiền lương người đó nhận được trên thị trường”. Nếu hình thức giáo dục

của một người nhận được là có ích, thì thị trường sẽ mang lại cho người đó mức lương

cao. Do đó, Mulligan và Sala-i-Martin (1997) đo vốn con người cho mỗi nền kinh tế

bằng cách cộng gia quyền số người lao động của nền kinh tế đó với quyền số là tỷ lệ

giữa tiền lương của họ với tiền lương của người lao động có mức vốn con người bằng 0

(tức là người lao động chưa trải qua năm đi học nào).

Mulligan và Sala-i-Martin (1997) cho rằng đối với thước đo vốn con người, việc

cho những người lao động khác nhau có trọng số khác nhau là một ý tưởng hay vì hai

nguyên nhân: Trước hết, giáo dục ở những nơi khác nhau và tại những thời điểm khác

nhau có chất lượng khác nhau. Thứ hai, những loại và lượng giáo dục khác nhau cũng

thích hợp với những không gian và thời gian khác nhau. Để thước đo vốn con người

bao hàm được các khái niệm chất lượng giáo dục và mức độ phù hợp của giáo dục với

thị trường lao động, thì việc áp những trọng số khả biến là điều cần thiết.

Mulligan và Sala-i-Martin (1997) bắt đầu quá trình xây dựng chuỗi số liệu tổng vốn

con người cho một nền kinh tế bằng tổng số lao động (đã được điều chỉnh dựa trên chất

lượng – trình độ của người lao động) có trong dân số:

(2.6)

Trong đó biểu thị số lao động trong nền kinh tế i tại thời điểm t mà đã có s

năm đi học. Mỗi người lao động đóng góp vào tổng vốn con người của nền kinh tế

thông qua tham số hiệu quả của người đó. Những tham số hiệu quả này được đo

bằng tỷ lệ tiền lương như đã nói ở trên:

(2.7)

Giả thiết cho cách tính này là mức tiền lương của một cá nhân chịu ảnh hưởng của

hai yếu tố: Một là, khả năng của người lao động đó và hai là số lượng vốn con người

của cả nền kinh tế. Với một mức trình độ nhất định của người lao động, sự gia tăng vốn

vật chất làm tăng năng suất của người đó do tính chất bổ sung giữa vốn vật chất và vốn

con người. Tương tự như vậy, số lượng vốn con người tăng sẽ làm giảm năng suất do

tính chất lợi suất giảm dần của vốn con người (ở đây được thể hiện ở mức tiền lương

giảm bớt). Để xác định yếu tố cá nhân ở đây, chúng ta cần tách được yếu tố tổng hợp

bằng cách chia tiền lương của của người lao động đang xét cho tiền lương của người

lao động không có trình độ, .

Thước đo vốn con người dựa trên thu nhập từ lao động này có ưu điểm là đảm bảo

tính khả biến của độ co giãn thay thế giữa các loại trình độ lao động. Ngoài ra, nó

không áp đặt là mọi lao động có cùng số năm đi học nhất thiết phải có cùng kỹ năng

làm việc (nghĩa là nếu họ học những ngành khác nhau thì năng suất làm việc của họ

cũng có sự khác nhau). Điều đó cho phép năng suất lao động tương đối có thể thay đổi

theo thời gian và giữa các nền kinh tế.

Vấn đề chủ yếu với thước đo vốn con người dựa trên thu nhập từ lao động là cách

xây dựng thước đo vốn con người như vậy có thể tạo ra độ chệch, bởi vì một mặt mức

giáo dục có mối tương quan dương với khả năng của người lao động, nhưng mặt khác

giá trị thị trường của giáo dục không bao hàm được những lợi ích ngoại sinh do vốn

con người mang lại (Coulombe và Tremblay, 2001). Ngoài ra, nếu tiền lương tương

đối giữa những người lao động thay đổi vì một nguyên nhân nào khác ngoài tiến bộ

công nghệ hoặc sự thay đổi vốn con người, thì khi đó thước đo này không phản ánh

đúng sự biến động mức vốn con người của mỗi nền kinh tế. Trong những trường hợp

2 Sau khi xây dựng thước đo vốn con người dựa trên thu nhập từ lao động, Mulligan và Sala-i-Martin (1995, 2000) đã cho ra đời một số thước đo vốn con người khác, cho phép có sự so sánh cả về không gian lẫn thời gian giữa các chuỗi số.

giá cả thay đổi thất thường, thì thước đo vốn con người dựa trên thu nhập từ lao động cũng biến động theo (Mulligan và Sala-i-Martin, 2000) 2.

Thƣớc đo vốn con ngƣời dựa trên chi phí giáo dục

Một hướng đi mới do Judson (1995) đề xuất là tính chi phí giáo dục, lấy đó làm

trọng số để tính mức vốn con người cho mỗi cấp tiểu học, trung học cơ sở và các cấp

bậc giáo dục khác. Giả thiết cơ bản trong nghiên cứu này là chi tiêu của chính phủ vào

giáo dục là thước đo tốt cho chất lượng của giáo dục, hay ít nhất là cho giá trị của giáo

dục được cung ứng.

Từ tỷ lệ Sijt (tỷ lệ giữa mức chi cho giáo dục bình quân học sinh ở trình độ thứ j trên

GDP/người) sẵn có trong số liệu thống kê của các quốc gia, Judson (1995) biến nó

thành tổng chi phí cho giáo dục bằng cách nhân Sijt với Yijt (GDP/người thực tế):

dijt=sijt .yijt (2.8)

Trong đó i biểu thị quốc gia, t biểu thị thời gian và j biểu thị trình độ giáo dục.

Sau đó, Judson sử dụng dijt làm trọng số trong thước đo vốn con người của mỗi nền

kinh tế. Theo đó, vốn con người trung bình trên mỗi người lao động bằng:

(2.9)

Trong đó aijt là số năm đi học trung bình của lực lượng lao động ở mỗi mức trình

độ. Khi đó, tổng vốn con người của cả nền kinh tế chính là:

Hit=hit .Lit (2.10)

Theo cách làm này, thước đo vốn con người dựa trên chi phí giáo dục của Judson

có một số ưu điểm so với số năm đi học trung bình. Thứ nhất, nó cho phép trọng số của

thước đo (chi phí giáo dục) thay đổi theo thời gian, không gian và theo trình độ giáo

dục. Bên cạnh đó, theo cách xây dựng của Judson, sự tăng trưởng của chuỗi vốn con

người cũng phản ánh sự chuyển dịch của quốc gia từ việc mở rộng giáo dục tiểu học

(chi phí thấp) sang mở rộng giáo dục trung học (chi phí cao hơn). Ngoài ra, do thước

đo này được tính theo đơn vị tiền tệ nên chúng ta có thể so sánh vốn con người với các

biến số kinh tế vĩ mô khác như thu nhập quốc dân (GDP) hay vốn vật chất (Judson,

2002).

Tuy nhiên, thước đo này có một số nhược điểm. Thứ nhất, nó đo chi phí để tạo ra

vốn con người tại một thời điểm nhất định, nhưng vốn con người là sự tích lũy từ giáo

dục trong một khoảng thời gian rất dài, do đó chi phí tại thời điểm hiện tại không phải

là chỉ số chính xác để đo giá trị vốn con người đã được tạo dựng từ lâu, nhất là khi chất

lượng giáo dục của một quốc gia thay đổi theo thời gian (Judson, 1995). Thứ hai, cũng

giống như vốn vật chất, số tiền được chi tiêu cho giáo dục chưa hẳn đã là chỉ số đáng

tin cậy thể hiện chất lượng của giáo dục. Có vô số ví dụ về những thành tựu giáo dục

tốt với chi phí tối thiểu và ngược lại. Thứ ba, chi phí giáo dục được sử dụng để đo vốn

con người ở đây chỉ gồm chi tiêu chính phủ vào giáo dục chứ không có chi tiêu của

khu vực tư nhân (Judson, 2002). Cuối cùng, theo một số nhà nghiên cứu, chi phí tạo ra vốn con người phải bao gồm cả phần thu nhập từ lao động bị đánh đổi.

Tóm lại, mặc dù các thước đo vốn con người do Mulligan và Sala-i-Martin (1997),

Judson (1995, 2002) đề xuất đều có nhiều ưu điểm so với thước đo số năm đi học bình

quân, nhưng bản thân chúng vẫn có những nhược điểm nhất định. Do vậy, thước đo

vốn con người nào đúng đắn và thích hợp nhất vẫn là vấn đề gây tranh cãi.

2.2.3. Vai trò của vốn con ngƣời đối với tăng trƣởng kinh tế

Trong điều kiện nền kinh tế tri thức và quá trình toàn cầu hoá, yếu tố vốn hữu hình

tuy còn giữ vai trò quan trọng nhưng không như trong giai đoạn công nghiệp hoá, thay

vào đó vai trò của vốn vô hình mà đặc biệt là vốn con người ngày càng lớn hơn. Đây là

nguồn vốn rất quan trọng với các công ty vì được tính vào giá trị của họ và hình thành

nên vốn vô hình của quốc gia. Mincer (1989) cho rằng vốn con người đóng vai trò

ngày càng quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế: (i) Đó là các kỹ năng được tạo

ra bởi giáo dục và đào tạo, vốn con người là yếu tố của quá trình sản xuất kết hợp với

vốn hữu hình và các lao động “thô” (không có kỹ năng) để tạo ra sản phẩm; (ii) Đó là

kiến thức để tạo ra sự sáng tạo, một yếu tố cơ bản của phát triển kinh tế. Ngoài ra,

người ta đã đưa vốn con người như một yếu tố đầu vào để phân tích tăng trưởng kinh tế

và đã chỉ ra ảnh hưởng tích cực của nó giống như vốn hữu hình nhưng mức độ ngày

càng lớn hơn. Tuy nhiên, nếu đầu tư hình thành vốn con người chưa tốt, không hiệu

quả thì nguồn vốn này không tác động tích cực mà lại làm giảm tăng trưởng. Theo cách

tiếp cận thu nhập GDP của nền kinh tế bằng tổng thu nhập của mọi người trong nền

kinh tế, khi thu nhập của mọi người tăng lên cũng làm tăng chỉ tiêu này. Borjas,

George (2005) thông qua mô hình giáo dục chỉ ra ảnh hưởng tích cực của giáo dục tới

thu nhập. Thực tế phát triển kinh tế của nhiều nước trên thế giới đã cho thấy tầm quan

trọng của vốn con người. Sự phát triển nhanh chóng của kinh tế Nhật Bản sau chiến

tranh, hay sự phục hồi kinh tế nhanh của Tây Âu nhờ vào nguồn nhân lực chất lượng

cao chứ không phải tài nguyên. Với các nước đang phát triển dù có nhiều tài nguyên

nhưng thiếu lao động có chất lượng nên sự phát triển chậm (Waines, 1963). Mặt khác,

các nước đang phát triển cố gắng thu hút thêm nguồn vốn hữu hình từ bên ngoài để

tăng cường cơ sở vật chất cho sự phát triển, tuy nhiên do trình độ quản lý kém do thiếu

nhân lực chất lượng cao nên hiệu quả sử dụng vốn huy động thấp đã không cho phép

phát triển nhanh kinh tế ở đây. Sự gia tăng vốn con người dẫn tới mức năng suất cao,

ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế và do đó các nhà chính trị và hoạch định chính sách

đều cố gắng hành động nhằm tạo ra vốn con người cho quốc gia.

Lucas (1988) đưa ra giới thiệu phạm trù tăng trưởng nội sinh dựa vào tích luỹ vốn

con người. Cốt lõi của mô hình tăng trưởng nội sinh đó là lợi suất không đổi theo quy

mô gắn với việc tạo ra các yếu tố đầu vào, tư bản hữu hình và vốn con người. Đầu tư

vào tư bản hữu hình và vốn con người bắt buộc phải cân bằng giữa tiêu dùng hiện tại

và tương lai. Tiêu dùng tối ưu được xác định từ mô hình tối đa hoá lợi ích của người

tiêu dùng. Trong mô hình này, sở thích người tiêu dùng và tích luỹ vốn con người cùng

nhau xác định mức tăng trưởng dài hạn. Do tăng trưởng kinh tế được xác định từ các

biến cấu trúc trong mô hình nên tăng trưởng được gọi là tăng trưởng nội sinh. Sự gia

tăng vốn con người thể hiện qua mức lương cao hơn và đó không phải là do các tác

động bên ngoài. Vì vậy, đó không phải là lý do cho sự can thiệp của chính phủ trong

khuôn khổ này. Các tranh luận cho rằng, chính phủ nên hỗ trợ nhiều cho giáo dục vì

giáo dục tốt cho tăng trưởng.

Lucas cho rằng vốn con người có đóng góp quan trọng trong nền kinh tế, thể hiện

cụ thể như sau: (i) Vốn con người làm tăng năng suất lao động của mỗi cá nhân dẫn

đến tăng năng suất chung và tăng trưởng kinh tế; (ii) Vốn con người của mỗi cá nhân

cũng ảnh hưởng đến năng suất lao động của các nhân tố khác. Mankiw và cộng sự

(1992) khẳng định vốn con người là yếu tố đầu vào của tăng trưởng kinh tế. Kết luận

này cũng được tìm thấy trong các nghiên cứu của Romer (1990), Barro và Sala-i-

Martin (1995).

Như vậy, đầu tư vào vốn con người đem lại lợi ích cho mỗi cá nhân nói riêng và

cho toàn xã hội nói chung. Theo Lutz (2001), ở cấp độ khu vực và toàn nền kinh tế, lực

lượng lao động có trình độ giáo dục tốt được xem là nhân tố đầu tiên tác động đến trình

độ phát triển công nghệ – kỹ thuật và phát triển kinh tế. Trong khi đó, Schultz (1961)

đã dự báo về vốn con người và xem đây là yếu tố tạo nên sự chênh lệch đối với tăng

trưởng kinh tế.

Trong các lý thuyết kinh tế Cổ Điển, Schultz (1961) xem giáo dục là khoản đầu tư

vào con người và được xem là một loại vốn – vốn con người. Nghiên cứu chỉ ra các

chính sách liên quan đến đầu tư vào vốn con người và cho rằng các rào cản đối với đầu

tư vào vốn con người sẽ làm giảm tốc độ tăng trưởng kinh tế và giảm lợi ích của toàn

xã hội. Đây cũng là kết luận được rút ra từ nghiên cứu của Trần Thọ Đạt và cộng sự

(2007).

Trong những thập kỷ gần đây, các nghiên cứu về vốn con người được quan tâm

nhiều hơn, đặc biệt trong các lý thuyết tăng trưởng nội sinh. Các lý thuyết này chỉ ra

rằng những người có số năm đi học nhiều hơn sẽ có công việc tốt hơn và thu nhập cao

hơn. Liu và các tác giả (1993) cũng cùng quan điểm trên, theo đó nếu chênh lệch thu

nhập phản ánh chênh lệch năng suất lao động, trình độ học vấn của mỗi cá nhân thì

một xã hội càng nhiều người có trình độ giáo dục cao sẽ đem lại năng suất kinh tế càng

lớn cho toàn nền kinh tế, làm tăng trưởng kinh tế nhiều hơn.

Như vậy, có thể khẳng định vai trò của vốn con người đóng góp vào nền kinh tế rất

lớn. Tuy nhiên, vốn con người đóng những vai trò khác nhau trong các lý thuyết tăng

trưởng kinh tế hiện đại khác nhau. Trong mô hình tăng trưởng Cổ Điển, vốn con người

không được trực tiếp nhắc đến trong quá trình sản xuất mặc dù có đề cao vai trò của

yếu tố công nghệ. Ngược lại, trong các mô hình tăng trưởng nội sinh, yếu tố vốn con

người đóng vai trò trọng tâm đối với quá trình tăng trưởng và phát triển kinh tế. Theo

Aghion và Howitt (1998), dựa vào vai trò vốn con người trong các mô hình thì có thể

chia các mô hình nội sinh thành: (i) Khái niệm vốn bao gồm vốn con người. Tăng

trưởng kinh tế bền vững được tích lũy bởi vốn con người theo thời gian (Lucas, 1998);

(ii) Vốn con người hiện có là nguồn gốc cho sự cải tiến công nghệ và tăng trưởng bền

vững (Romer, 1990).

2.3. Hàm sản xuất Cobb – Douglas

Hàm sản xuất là một dạng hàm thể hiện mối quan hệ giữa một lượng đầu vào và

lượng sản phẩm đầu ra. Hàm sản xuất nói chung có dạng:

Y = f (K, L, Mi) (2.11)

Trong đó: Y là sản lượng đầu ra tối đa có thể sản xuất được từ tổ hợp nhất định vốn

(K) (vốn ở đây được hiểu là vốn hiện vật, tồn tại dưới dạng nhà xưởng, máy móc, thiết

bị hay hàng tồn kho), lao động (L), Mi các yếu tố đầu vào phù hợp khác; f biểu thị Y là

một hàm số của các yếu tố đầu vào K, L, Mi. Một điểm cần lưu ý đối với hàm sản xuất

là từ một tổ hợp yếu tố sản xuất đầu vào xác định, chỉ có thể tạo ra một mức sản lượng

đầu ra tối đa duy nhất. Tuy nhiên, điều ngược lại có thể là không đúng. Để sản xuất ra

một sản lượng đầu ra như nhau, người ta có thể sử dụng các kết hợp đầu vào khác

nhau. Để tạo ra cùng một mức sản lượng, nếu một đầu vào nào đó được sử dụng nhiều

hơn, chắc chắn một loại đầu vào khác phải được sử dụng ít hơn.

Trong kinh tế học, hàm sản xuất Cobb – Douglas được sử dụng rộng rãi và phổ biến

trong việc phân tích tăng trưởng và năng suất, nó thể hiện mối quan hệ giữa một lượng

đầu vào và một lượng đầu ra. Nó được đề xuất bởi Knut Wicksell (1851 – 1926) và

được thử nghiệm với bằng chứng thống kê của Charles Cobb và Paul Douglas năm

1928. Cobb và Douglas (1928) công bố một nghiên cứu, trong đó họ mô phỏng sự phát

triển của nền kinh tế Mỹ trong thời gian 1899 – 1922 với quan điểm đơn giản hóa là

nền kinh tế, trong đó sản lượng sản xuất được xác định bởi số lượng lao động tham gia

và số vốn đầu tư. Trong khi có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế mô

hình của họ được chứng minh là khá chính xác. Hàm Cobb – Douglas có dạng như sau:

Y=ALαKβ (2.12)

Trong đó: Y là tổng sản lượng được tính bằng giá trị bằng tiền của tất cả các hàng

hóa sản xuất trong một năm.

L: Đầu vào lao động được tính bằng tổng số lao động làm việc trong một năm.

K: Vốn đầu vào được tính bằng giá trị bằng tiền của tất cả máy móc, thiết bị và các

yếu tố khác.

A: Một yếu tố trong năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP), có thể là khoa học công

nghệ α, β là độ co giãn của sản lượng theo lao động và vốn (0 < α < 1; 0 < β < 1)

Trong hàm sản xuất Cobb – Douglas, nếu lao động (L) cố định, sản lượng biên của

vốn tại một điểm nào đó (ở một mức K nào đó) là lượng đầu ra tăng thêm khi tăng

thêm một đơn vị vốn. Sản lượng biên của vốn là:

(2.13)

Sản lượng biên của vốn thay đổi theo K được tính theo công thức:

(với 0 < < 1) (2.14)

Do đó, sự thay đổi sản lượng biên của vốn theo K luôn luôn âm vì (α-1) < 0. Điều

này cho thấy MPK luôn giảm dần theo K. Tương tự, sản lượng biên của lao động là

lượng đầu ra tăng thêm khi sử dụng thêm một đơn vị lao động. Sản lượng biên của lao

động là:

(2.15)

Sản lượng biên của lao động thay đổi theo L được tính theo công thức:

(với 0 < < 1) (2.16)

Do đó, sự thay đổi sản lượng biên của lao động theo L luôn luôn âm vì (β -1) < 0.

Điều này cho thấy MPL luôn giảm dần theo L. Có thể giải thích lý do sản phẩm biên

của một yếu tố sản xuất có xu hướng giảm dần như sau: Vì các yếu tố sản xuất khác

được giữ nguyên, nên khi tăng dần số lượng của riêng một loại yếu tố sản xuất, mỗi

đơn vị của nó ngày càng có ít hơn các yếu tố sản xuất khác để phối hợp. Vì thế, chắc

chắn từ một điểm nào đó, sản phẩm tăng thêm từ mỗi đơn vị yếu tố sản xuất bổ sung

thêm sẽ ngày càng giảm dần. Trường hợp cố định K, việc tăng thêm L thoạt tiên có thể

khiến cho tổng sản lượng tăng lên, song mức độ gia tăng có xu hướng chậm dần; Nếu

cứ tiếp tục tăng L, tổng sản lượng sẽ giảm, vì số lượng lao động quá nhiều có thể dẫn

đến sự ngáng trở lẫn nhau trong quá trình sản xuất. Giải thích tương tự đối với sản

phẩm biên của vốn (cố định L).

2.4. Các nghiên cứu thực nghiệm

2.4.1. Nghiên cứu nƣớc ngoài

Ng và Leung (2004) – Nghiên cứu về các tỉnh của Trung Quốc: Trong nghiên cứu

của Ng và Leung (2004), họ sử dụng một dạng hàm sản xuất Cobb – Douglas mở rộng,

với GDP thực tế của tỉnh là biến phụ thuộc, còn biến độc lập bao gồm vốn vật chất,

vốn con người, số lao động và một tập hợp các biến số khác. Để đo mức vốn con người

của từng tỉnh, hai nhà khoa học đã dùng tỷ lệ nhập học bậc đại học và cao đẳng thể

hiện số lượng và tỷ lệ giáo viên trên học sinh ở bậc trung học cơ sở thể hiện chất lượng

của giáo dục. Những biến số khác trong hàm hồi quy gồm có: Độ mở của nền kinh tế

trong nước, tỷ trọng chi tiêu của chính phủ trong nền kinh tế, tỷ trọng của khu vực nhà

nước trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp và tỷ trọng của ngành nông nghiệp trong

GDP. Gộp số liệu của 29 tỉnh và các vùng tự trị trong giai đoạn 1986 và 1998, Ng và

Leung (2004) thu được 377 quan sát để ước lượng các mô hình hiệu ứng cố định và

hiệu ứng ngẫu nhiên. Kết quả của nghiên cứu này cho thấy các hệ số của tỷ lệ nhập học

bậc đại học, cao đẳng dương và có ý nghĩa thống kê tại các vùng miền Đông và miền

Trung, nhưng lại không như vậy tại các vùng miền Tây. Còn khi thước đo vốn con

người là tỷ lệ giáo viên và học sinh thì hiệu ứng vốn con người có tầm ảnh hưởng lớn

hơn tại khu vực miền Đông. Từ đó, hai nhà nghiên cứu kết luận rằng việc mở rộng giáo

dục các hệ đại học và cao đẳng, song song với việc nâng cao chất lượng giáo dục bậc

phổ thông, là giải pháp nhằm phát triển kinh tế ở Trung Quốc, đặc biệt là với các vùng

ven biển.

Lau và cộng sự (1993) – Nghiên cứu về các bang của Brazil trong các năm 1970 –

1980: Nghiên cứu đo lường vốn con người bằng số năm giáo dục chính quy bình quân

đầu người trong lực lượng lao động. Họ cũng sử dụng xu thế thời gian để nắm bắt hiệu

ứng của tiến bộ công nghệ. Mọi sự biến đổi chất lượng đầu vào mà không do biến vốn

con người tạo nên thì đều được phản ánh trong tiến bộ công nghệ. Kết quả nghiên cứu

cho thấy: Trình độ giáo dục của lực lượng lao động có ảnh hưởng lớn, tích cực và có ý

nghĩa thống kê đối với sản lượng. Trong bốn nguồn tăng trưởng cơ bản, vốn con người

giải thích được khoảng 25% tăng trưởng sản lượng ở Brazil trong những năm 1970 và

là nhân tố có tầm quan trọng thứ hai sau tiến bộ công nghệ. Mặc dù kết quả ước lượng

hiệu ứng của giáo dục rất cao cùng với phạm vi nghiên cứu chỉ bó gọn trong đất nước

Brazil, nhưng công trình của Lau và cộng sự (1993) có nhiều điểm mới mẻ so với các

nghiên cứu cùng thời. Kết quả đó thể hiện ở việc coi giáo dục là một nguồn của tăng

trưởng, sử dụng như một thước đo tốt cho vốn con người và xây dựng được phương

trình ước lượng từ một hàm tổng sản xuất.

Martin và Herranz (2004) – Nghiên cứu về các vùng của Tây Ban Nha: Nghiên cứu

đo lường vốn con người dựa trên thước đo mà Mullingan và Sala-i-Martin (1997) đã

xây dựng. Theo Mulligan và Sala-i-Martin (1997) một người lao động làm việc không

quá 20 năm mà chưa hề đi học hay chưa hoàn thành bậc tiểu học được gọi là một cá

nhân không có vốn con người (tức là người lao động không có trình độ). Martin và

Herranz (2004) sử dụng số liệu gộp, gồm 19 vùng lãnh thổ của Tây Ban Nha trong suốt

giai đoạn 1995 – 2000. Để phục vụ việc phân tích, hai ông áp dụng phương pháp hiệu

ứng cố định. Kết quả cho thấy mọi biến số trong mô hình đều có mối tương quan

dương đối với tăng trưởng GDP bình quân đầu người ở các vùng của Tây Ban Nha.

Trong mọi kiểm định được thực hiện sau đó, vốn con người đều có ảnh hưởng quan

trọng tới GDP và điều này càng đúng ở những vùng phát triển hơn.

2.4.2. Nghiên cứu trong nƣớc

Nguyễn Thị Tuệ Anh và Lê Xuân Bá (2005) – Nghiên cứu về chất lượng tăng

trưởng kinh tế Việt Nam, nghiên cứu này phân tích một số yếu tố và khía cạnh nhằm

đưa ra những đánh giá ban đầu về chất lượng tăng trưởng của tổng thể nền kinh tế Việt

Nam. Các phân tích tập trung vào ba vấn đề liên quan đến chất lượng tăng trưởng bao

gồm: Hình thái đầu tư vào hình thái tài sản vốn vật chất và hình thái vốn con người;

Nhận dạng mô hình tăng trưởng của Việt Nam giai đoạn 1990 – 2003, đặc biệt chú

trọng tới đóng góp của vốn con người và phân tích diễn biến bất bình đẳng về phân

phối thu nhập cũng như ảnh hưởng của tăng trưởng và bất bình đẳng tới giảm tỷ lệ

nghèo. Để đạt mục tiêu đề ra, nghiên cứu này xây dựng mô hình tăng trưởng Tân Cổ

Điển sử dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas mở rộng cho vốn con người. Kết quả

nghiên cứu cho thấy đóng góp của vốn con người vào tăng trưởng là khá cao, nghiên

cứu sử dụng phương pháp phổ biến trong các tài liệu phân tích định lượng về tăng

trưởng. Theo đó, tỷ lệ nhập học bậc phổ thông là cơ sở để tính toán vốn con người.

Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007) – Nghiên cứu về các yếu tố tác động đến tăng

trưởng kinh tế ở các tỉnh, thành phố Việt Nam. Tác giả sử dụng dữ liệu thu thập từ

Tổng cục Thống kê, Niên giám Thống kê của 61 tỉnh, thành phố trong giai đoạn 2001-

2005. Nghiên cứu đo lường vốn con người dựa trên ba thước đo: Số năm đi học bình

quân, chi phí giáo dục bình quân và thu nhập bình quân. Bên cạnh đó, Trần Thọ Đạt và

cộng sự (2007) áp mô hình tăng trưởng Tân Cổ Điển dựa trên hàm sản xuất Cobb –

Douglas với ba mô hình kinh tế lượng gồm: Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled –

OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Kết

quả nghiên cứu cho thấy rằng số năm đi học bình quân chính là thước đo vốn con

người thích hợp nhất trong điều kiện các tỉnh, thành phố Việt Nam. Với mô hình hiệu

ứng cố định (FEM) là mô hình phù hợp nhất trong ba mô hình đề xuất, nghiên cứu chỉ

ra rằng có sự đóng góp của vốn con người trong tăng trưởng GDP của các tỉnh, thành

phố Việt Nam tuy nhiên tỷ lệ không đồng đều.

Thái Phúc Thành (2014) – Nghiên cứu về vai trò vốn con người đối với giảm nghèo

bền vững tại Việt Nam trong giai đoạn 2005 – 2010. Dữ liệu thu thập từ hai nguồn:

Nguồn dữ liệu sơ cấp (điều tra hộ gia đình với quy mô 270 hộ trên địa bàn 6 tỉnh Yên

Bái, Hà Nội, Nghệ An, Kon Tum, Quảng Nam và Trà Vinh) và nguồn dữ liệu thứ cấp

thu thập từ TCTK (điều tra mức sống gia đình Việt Nam qua các năm 2002, 2004,

2006, 2008, 2010 và 2012). Phương pháp đo lường vốn con người dựa trên trình độ

giáo dục phổ thông và chuyên môn kỹ thuật. Kết luận của nghiên cứu cho thấy có sự

ảnh hưởng của vốn con người đối với giảm nghèo bền vững ở Việt Nam, tuy nhiên tùy

theo từng vùng và từng giai đoạn.

Bảng 2.1 : Bảng tóm lƣợc về kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các tác giả

trong và ngoài nƣớc

STT Tác giả Dữ liệu nghiên cứu Kết quả

Ng và Các tỉnh của trung Kết quả của nghiên cứu này cho thấy các

Leung quốc (19 tỉnh và các hệ số của tỷ lệ nhập học bậc đại học và

(2004) vùng tự trị) giai cao đẳng dương và có ý nghĩa thống kê

đoạn 1986 – 1998 tại các vùng miền Đông và miền Trung,

nhưng lại không như vậy tại các vùng 1

miền Tây. Còn khi thước đo vốn con

người là tỷ lệ giáo viên và học sinh thì

hiệu ứng vốn con người có tầm ảnh

hưởng lớn hơn tại khu vực miền Đông.

Lau và Các bang của Trình độ giáo dục của lực lượng lao động

cộng sự Brazil trong các có ảnh hưởng lớn, tích cực và có ý nghĩa

(1993) năm 1970 và 1980 thống kê đối với sản lượng. Trong bốn

nguồn tăng trưởng cơ bản, vốn con người 2 giải thích được khoảng 25% tăng trưởng

sản lượng ở Brazil trong những năm

1970, là nhân tố có tầm quan trọng thứ

hai sau tiến bộ công nghệ.

STT Tác giả Dữ liệu nghiên cứu Kết quả

Martin và Các vùng của Tây Kết quả cho thấy mọi biến số trong mô

Herranz Ban Nha trong giai hình đều có hiệu ứng dương đối với tăng

(2004) đoạn 1995 – 2000 trưởng GDP bình quân đầu người ở các

vùng của Tây Ban Nha. Trong mọi kiểm 3 định được thực hiện sau đó, vốn con

người đều có ảnh hưởng quan trọng tới

GDP, và điều này càng đúng ở những

vùng phát triển hơn.

Nguyễn Việt Nam giai đoạn Nghiên cứu cho thấy rằng có sự đóng góp

Thị Tuệ 1990 – 2003 của vốn con người trong tăng trưởng kinh

4 Anh và tế là khá cao.

Lê Xuân

Bá (2005)

Trần Thọ 61 tỉnh, thành phố Nghiên cứu cho thấy rằng có sự đóng góp

Đạt và Việt Nam trong của vốn con người trong tăng trưởng

cộng sự giai đoạn 2001 – GDP của các tỉnh, thành phố Việt Nam 5

(2007) 2005 tuy nhiên tỷ lệ không đồng đều.

Thái Phúc Việt Nam giai đoạn Kết luận của nghiên cứu cho thấy có sự

Thành 2005 – 2010 ảnh hưởng của vốn con người đối với

6 (2014) giảm nghèo bền vững ở Việt Nam, tuy

nhiên tùy theo từng vùng và từng giai

đoạn.

Nguồn: Được tổng hợp bởi tác giả

2.5. Khung phân tích

Qua các bài nghiên cứu thực nghiệm trong nước và ngoài nước cho thấy các nhà

kinh tế đã tìm kiếm các yếu tố ngoài vốn con người quyết định đến tăng trưởng kinh tế

trong suốt thời gian dài như các nghiên cứu của Barro (1991), Mankiw và cộng sự

(1992), Ng và Leung (2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007), Chen và Feng (2000).

Một số yếu tố quyết định tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng đến kinh tế các tỉnh, thành

phố của một quốc gia như:

(i) Vốn đầu tư đại diện cho vốn vật chất của một nền kinh tế.

(ii) Lực lượng lao động là yếu tố quan trọng không thể thiếu và có tác động tích

cực đối với tăng trưởng kinh tế.

(iii) Mức độ hội nhập kinh tế quốc tế (độ mở của nền kinh tế) thường được đo

lường bằng tỷ trọng vốn FDI trong tổng vốn đầu tư.

(iv) Tỷ trọng của nông nghiệp trong nền kinh tế.

(v) Ảnh hưởng của các doanh nghiệp nhà nước (DNNN) được tính bằng tỷ trọng

giá trị công nghiệp của DNNN trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của

các tỉnh, thành phố.

(vi) Ảnh hưởng của các doanh nghiệp ngoài quốc doanh (DNNQD) được tính

bằng tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNQD trong tổng giá trị sản xuất

công nghiệp của các tỉnh, thành phố.

(vii) Chi tiêu của chính phủ.

Với việc nghiên cứu tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế là trọng

tâm và tác động của những yếu tố khác được đề cập đến với vai trò của các biến

kiểm soát, từ các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm tóm lược ở trên, khung phân tích đề xuất như sau:

Hình 2.2: Khung phân tích

Nguồn: Được tổng hợp bởi tác giả

Tóm tắt chƣơng 2:

Nội dung chủ yếu của chương này bao gồm ba vấn đề chính. Thứ nhất, chương này

giới thiệu lý thuyết về tăng trưởng kinh tế, vốn con người và hàm sản xuất Cobb –

Douglas, đồng thời nêu lên vai trò của vốn con người trong tăng trưởng kinh tế. Nội

dung thứ hai mà chương này đề cập là các nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện

trong và ngoài nước về tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế. Trong

chương 2, các nghiên cứu thực nghiệm dường như đều cho thấy vốn con người có tác

động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Cuối cùng, dựa trên các lý thuyết và nghiên cứu

thực nghiệm chương 2 cũng trình bày khung phân tích để làm cơ sở cho việc xây dựng

phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu.

CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu của đề tài sẽ được trình bày cụ thể trong chương 3.

Chương 3 gồm ba phần chính. Đầu tiên, chương này trình bày về mô hình kinh tế

lượng, mô tả các biến và nêu ra các giả thuyết nghiên cứu cũng như giả định của mô

hình. Tiếp theo, tác giả trình bày về dữ liệu nghiên cứu của đề tài. Cuối cùng, chương

này trình bày về phương pháp và quy trình để thực hiện nghiên cứu.

3.1. Mô hình kinh tế lƣợng

Từ các lý thuyết kinh tế học và các nghiên cứu thực nghiệm trước, đặc biệt là của

Ng và Leung (2004), đề tài sử dụng hàm Cobb-Douglas mở rộng có dạng:

it Lβ

it Hδ

it e λZ it + Uit, (Z=ARG, G, F, SOE, NSE) (3.1)

Y=AKα

Trong đó: i là biểu thị tỉnh, thành phố và t biểu thị thời gian, Yit là mức sản lượng,

A0 là yếu tố công nghệ, Kit là mức vốn vật chất, Hit là mức vốn con người, Lit là lao

động, Z là tập hợp các biến số ảnh hưởng đến sản lượng phù hợp với nền kinh tế đang

chuyển đổi. Gồm có: Tỷ trọng nông nghiệp (ARG), chi tiêu của chính phủ trong nền

kinh tế (G), độ mở cửa của nền kinh tế trong nước (F), ảnh hưởng của DNNN (SOE)

và ảnh hưởng của DNNQD (NSE).

Để áp dụng các mô hình hồi quy, tác giả lấy logarit hai vế và chuyển hàm sản xuất

về 3 dạng mô hình sau:

(i) Mô hình hệ số không thay đổi – Pooled OLS:

lnY = α0 + α lnKit +β lnLit + δ lnHit + λARG ARGit + λG Git + λF Fit + λSOE SOEit +

λNSE NSEit + uit (3.2)

Trong đó: α0 =lnA; i biểu thị số năm quan sát, (i= {1….8}); t biểu thị số tỉnh, thành

phố quan sát trong vùng, (t= {1…13}); uit phần dư mô hình; α, β, δ và λ là các hệ số

chứa đựng hiệu ứng của các biến ngoại sinh.

(ii) Mô hình hiệu ứng cố định – FEM:

lnY = α0 + αi + α lnKit +β lnLit + δ lnH it + λARG ARGit + λG G it + λF Fit + λSOE SOEit

+ λNSE NSEit + uit (3.3)

Trong đó: αi là các đại lượng cố định của mỗi tỉnh, thành phố (αi không thay đổi trong suốt giai đoạn nghiên cứu), bao hàm đặc trưng của tỉnh, thành phố thứ i.

(iii) Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên – REM:

lnY = α0 + αi + α lnKit +β lnLit + δ lnHit + λARG ARG it + λG G it + λF F it + λSOE SOE it

+ λNSE NSEit + uit (3.4)

Trong đó: αi là sai số ngẫu nhiên theo đơn vị không gian tuân theo quy luật phân

phối chuẩn.

3.2. Mô tả các biến và giả thuyết nghiên cứu

Biến phụ thuộc:

Y là GDP của các tỉnh, thành phố được đo bằng đơn vị nghìn tỷ Việt Nam.

Số hạng A0 phản ánh các yếu tố như công nghệ, nguồn lực tự nhiên, khí hậu, thể

chế và các yếu tố khác. Đồng thời, nó có thể khác nhau với các tỉnh, thành phố khác

nhau. Bài nghiên cứu giả định rằng lnA0 = α0 + αi trong đó α0 là hằng số và αi là thành

tố thay đổi theo tỉnh, thành phố.

Biến giải thích:

Biến H (vốn con người): Các thước đo vốn con người đều có những ưu, nhược

điểm và phản ánh các khía cạnh khác nhau của vốn con người. Bài nghiên cứu sử dụng

số năm đi học bình quân của lực lượng lao động để đo lường vốn con người. Thước đo

này cũng được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu phân tích tăng trưởng kinh

tế của các khu vực kinh tế, các quốc gia trong đó có Việt Nam như các bài nghiên cứu

của Cravo và Soukiazis (2009), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007).

Bài nghiên cứu đặt giả thuyết có 6 nhóm theo trình độ giáo dục đạt được tương tự

như cách phân nhóm của Luật Giáo dục Việt Nam (2005): (i) Không có trình độ (mù

chữ); (ii) Biết chữ nhưng chưa hoàn thành bậc tiểu học; (iii) Đã tốt nghiệp tiểu học;

(iv) Đã tốt nghiệp trung học cơ sở; (v) Đã tốt nghiệp trung học phổ thông; (vi) Có trình

độ cao đẳng, đại học và sau đại học. Số năm đi học bình quân của lực lượng lao động

được tính trong công thức sau:

(3.5)

Trong đó:

S: Số năm đi học bình quân của lực lượng lao động.

Tj: Số năm đi học bình quân ở mỗi cấp học (trình độ giáo dục).

Lj: Số người trong lực lượng lao động có trình độ j.

j: Trình độ học vấn ở mỗi cấp bậc.

Bảng 3.1: Chi tiết tính toán biến vốn con ngƣời (H)

J Giải thích Trình độ giáo dục Tj (số năm)

Chỉ những người trong lực lượng lao 0 Mù chữ 0 động chưa từng đến trường

Chỉ những người trong lực lượng lao Chưa hoàn thành bậc 1 động biết đọc biết viết nhưng chưa học 2 tiểu học xong bậc tiểu học

2 Tốt nghiệp tiểu học 3 Chỉ những người trong lực lượng lao

Giải thích J Trình độ giáo dục Tj (số năm)

động đã tốt nghiệp tiểu học và không đi

học nữa

Chỉ những người trong lực lượng lao Tốt nghiệp trung học động đã tốt nghiệp trung học cơ sở và 4 3 cơ sở không đi học nữa

Chỉ những người trong lực lượng lao Tốt nghiệp trung học động đã tốt nghiệp trung học phổ thông 3 4 phổ thông và không đi học nữa

Chỉ những người trong lực lượng lao Tốt nghiệp cao đẳng, động đã tốt nghiệp cao đẳng, đại học và 4 5 đại học và sau đại học những trình độ cao hơn

Nguồn: Luật giáo dục Việt Nam (2005)

Biến K (vốn vật chất) được ước tính bằng công thức: với It là

vốn đầu tư hàng năm và δ là tỷ lệ khấu hao. Đây cũng là nhận định của Trần Thọ Đạt

và cộng sự (2007). Để đơn giản, tỷ lệ khấu hao được giả định ở mức δ =5%. Đó cũng

là tỷ lệ khấu hao được sử dụng trong nghiên cứu của Ng và Leung (2004), Trần Thọ

Đạt và cộng sự (2007), Whalley và Zhao (2010).

Biến L (lao động) được tính bằng số người trong dân số hoạt động kinh tế không

phân biệt tình trạng việc làm (Lau và cộng sự, 1993). Nghiên cứu đo lường lực lượng

lao động của mỗi tỉnh, thành phố bằng tổng dân số hoạt động kinh tế của tỉnh, thành

phố bất kể tình trạng việc làm như thế nào giống như định nghĩa được Bộ Lao động,

Thương binh và Xã hội đề cập. Nghiên cứu kỳ vọng mối quan hệ dương (+) giữa L và

tăng trưởng kinh tế.

Biến ARG (tỷ trọng sản xuất nông nghiệp) được tính bằng tỷ trọng của nhóm

ngành nông, lâm nghiệp và thuỷ sản so với GDP. Ng và Leung (2004), cho rằng các

tỉnh, thành phố dựa nhiều vào sản xuất nông nghiệp ít có cơ hội gia tăng năng suất hơn

các tỉnh, thành phố dựa vào sản xuất công nghiệp. Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007)

cũng cho biết, giảm tỷ trọng ngành nông nghiệp trong GDP sẽ thúc đẩy tăng trưởng

kinh tế các tỉnh, thành phố.

Biến G (chi tiêu của chính phủ) được tính bằng tỷ trọng chi tiêu của chính phủ so

với GDP. Tác động chi tiêu của chính phủ đến tăng trưởng kinh tế thông thường có

quan hệ dương. Nhưng Barro (1997) cho rằng sự can thiệp của chính phủ sẽ dẫn đến

méo mó thị trường và cản trở tiến bộ công nghệ. Một số nghiên cứu tại Việt Nam như

Phạm Thế Anh (2008), Hoàng Thị Chinh Thon và cộng sự (2010) cho thấy hệ số G âm

(-). Vì vậy, nghiên cứu kỳ vọng mối quan hệ âm (-) giữa G và tăng trưởng kinh tế.

Biến F (độ mở cửa của nền kinh tế) được đo bằng tỷ trọng vốn FDI trong tổng vốn

đầu tư. Ng và Leung (2004) cho rằng độ mở cửa của nền kinh tế trong nước góp phần

nâng cao trình độ công nghệ thông qua việc thúc đẩy các dòng nhập khẩu kỹ thuật và

công nghệ tiên tiến cũng như kinh nghiệm quản lý của nước ngoài vào nền kinh tế

trong nước. Nguyễn Thị Tuệ Anh và cộng sự (2006), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007)

cũng sử dụng chỉ tiêu này.

Biến SOE (ảnh hưởng của DNNN) được tính bằng tỷ trọng giá trị công nghiệp của

DNNN trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh, thành phố. Trần Thọ Đạt

và cộng sự (2007) cho rằng các DNNN có thể không nhanh nhạy trong việc tận dụng

tiến bộ công nghệ – kỹ thuật thậm chí còn gặp nhiều khó khăn trong quá trình chuyển

đổi sang cơ chế thị trường ở Việt Nam. Word Bank (2012) nhận xét các DNNN Việt

Nam sử dụng nhiều nguồn lực nhưng lại kém hiệu quả nhất. Do vậy, nghiên cứu kỳ

vọng mối quan hệ âm (-) giữa SOE và tăng trưởng kinh tế. Đó cũng là nhận định chung

của Ng và Leung (2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007).

Biến NSE (ảnh hưởng của DNNQD) được tính bằng tỷ trọng giá trị công nghiệp

của DNNQD trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh, thành phố. Chen và

Feng (2000) cho rằng doanh nghiệp tư nhân và bán tư nhân có tác động tích cực đến

tăng trưởng kinh tế. Do vậy, nghiên cứu kỳ vọng mối quan hệ dương (+) giữa NSE và

tăng trưởng kinh tế.

Bảng 3.2: Bảng tổng hợp các biến sử dụng trong luận văn và các dấu kỳ vọng

Biến Mô tả Dấu kỳ vọng

GDP của các tỉnh, thành phố Biến phụ thuộc Y

Số năm đi học bình quân của lực lượng lao động H +

Vốn vật chất (trữ lượng vốn) K +

Lao động: Được tính bằng số người trong dân số

hoạt động kinh tế không phân biệt tình trạng việc L + làm giống như định nghĩa được Bộ Lao động,

Thương binh và Xã hội đề cập

Tỷ trọng vốn FDI trong tổng vốn đầu tư F +

Tỷ trọng của nhóm ngành nông, lâm nghiệp và ARG - thủy sản so với GDP

Tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNN trong SOE - tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh,

Biến Mô tả Dấu kỳ vọng

thành phố

Tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNQD trong

tổng giá trị sản xuất công nghiệp của mỗi tỉnh, NSE +

thành phố

Tỷ trọng chi tiêu của chính phủ so với GDP G -

Nguồn: Được tạo bởi tác giả dựa trên các nghiên cứu liên quan

3.3. Giả định của mô hình

Nhận dạng mô hình tăng trưởng là một nội dung quan trọng khi đánh giá chất lượng

tăng trưởng. Mục đích của bài nghiên cứu là nhằm kiểm định các đại lượng giải thích

cho tăng trưởng và đóng góp của từng nhân tố vào tăng trưởng kinh tế của vùng

ĐBSCL.

Để đạt mục đích trên, nghiên cứu này xây dựng mô hình tăng trưởng Tân Cổ Điển

dựa vào hàm sản xuất Cobb – Douglas mở rộng cho vốn con người. Đây cũng là mô

hình đã và đang được vận dụng trên thế giới khi phân tích nguồn lực tăng trưởng. Mô

hình ở đây được xây dựng dựa trên các giả định sau đây:

Nền kinh tế đại diện sản xuất duy nhất một loại hàng hóa với sản lượng đầu ra Y

bằng công nghệ sản xuất Cobb – Douglas, sử dụng các yếu tố đầu vào là trữ lượng vốn,

vốn con người, lao động, chi tiêu chính phủ, tỷ trọng nông nghiệp, tỷ trọng của vốn đầu

tư nước ngoài, tỷ trọng giá trị sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước và tỷ

trọng sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp ngoài quốc doanh. Lao động và vốn là

hai yếu tố đầu vào thiết yếu trong hàm sản xuất Cobb – Douglas. Đồng thời, điểm đặc

biệt là hàm Cobb – Douglas có độ co giãn thay thế bằng 1 do vậy cho phép sử dụng các

yếu tố này linh hoạt hơn.

Hàm sản xuất Cobb – Douglas là một hàm liên tục, đồng nhất, có lợi suất không đổi

theo quy mô với các nhân tố có năng suất biên giảm dần. Do đó hàm sản xuất Cobb –

Douglas là hàm lồi và đây được coi là điều kiện cần và đủ để tồn tại điểm cân bằng

tăng trưởng trong mô hình này. Nghiên cứu ngoài ra còn giả định điểm cân bằng tăng

trưởng là ổn định. Mô hình này cho phép điều chỉnh các biến khi nền kinh tế tiến tới

trạng thái cân bằng.

Tiến bộ công nghệ gọi là A là biến ngoại sinh và tăng trưởng với tốc độ không đổi.

Mô hình áp dụng tiến bộ công nghệ trung tính Harrod, tức tiến bộ công nghệ tác động

trước hết đến nhân tố lao động, qua đó tác động lan truyền tới nhân tố vốn vật chất,

vốn con người và các nhân tố khác, kết quả cuối cùng là làm tăng năng suất đầu ra Y.

3.4. Dữ liệu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là đánh giá tác động của vốn con người đến tăng

trưởng kinh tế vùng ĐBSCL. Vì vậy, đề tài sử dụng dữ liệu bảng gồm 13 tỉnh, thành

phố vùng ĐBSCL và thời gian là 8 năm (2007 – 2014). Nguồn dữ liệu của đề tài được

tác giả lấy từ Tổng cục Thống kê, Niên giám Thống kê của các tỉnh, thành phố công bố

hàng năm.

3.5. Phƣơng pháp nghiên cứu

Để hoàn thành bài nghiên cứu, tác giả sử dụng kết hợp hai phương pháp chính sau:

Thứ nhất, tác giả thực hiện phương pháp thống kê bằng cách tổng hợp, phân tích số

liệu về GDP, vốn vật chất, lực lượng lao động, vốn con người, độ mở nền kinh tế, tỷ

trọng nông nghiệp, chi tiêu chính phủ, ảnh hưởng của DNNN và ảnh hưởng của

DNNQD trích từ Tổng cục Thống kê, Niên giám Thống kê hàng năm của tỉnh, thành

phố;

Thứ hai, tác giả thực hiện phương pháp nghiên cứu thực nghiệm. Để lượng hóa tác

động của các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế vùng ĐBSCL, đề tài phân tích

dữ liệu bảng, tính toán và chạy các mô hình hồi quy theo trình tự như sau: Mô hình hệ

số không thay đổi (Pooled – OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu

ứng ngẫu nhiên (REM) nhằm ước lượng tác động của vốn con người đến tăng trưởng

kinh tế.

Trước khi tiếp tục trình bày phương pháp nghiên cứu, tác giả nêu tóm tắt một số

đặc điểm của dữ liệu bảng như sau: Dữ liệu bảng là dạng tổ chức dữ liệu được sử dụng

nhiều trong các nghiên cứu, trong cả kinh tế vi mô (khi nghiên cứu về hộ gia đình,

doanh nghiệp và các thành phần kinh tế vi mô khác) hay kinh tế vĩ mô (khi nghiên cứu

về các thành phố, các tiểu bang, các quốc gia và các thành phần kinh tế vĩ mô khác).

Dữ liệu này kết hợp dữ liệu cho theo không gian (tức là giá trị của các biến được thu

thập cho một đơn vị mẫu tại cùng một thời điểm) và dữ liệu theo chuỗi thời gian (tức là

giá trị của các biến được quan sát theo thời gian). Việc kết hợp hai loại dữ liệu có nhiều

thuận lợi trong phân tích các mối quan hệ kinh tế, đặc biệt khi muốn quan sát, phân

tích sự biến động của các đối tượng nghiên cứu sau các biến cố hay theo thời gian,

cũng như phân tích sự khác biệt giữa các nhóm đối tượng nghiên cứu. Có hai kiểu cấu

trúc dữ liệu bảng: Bảng cân bằng và bảng không cân bằng, trong đó dữ liệu bảng

không cân bằng (thiếu thông tin) sẽ dẫn đến những hạn chế trong ước lượng. Trong các

mô hình nghiên cứu của đề tài, tác giả sử dụng dữ liệu bảng cân bằng cho các tỉnh,

thành phố khu vực ĐBSCL theo chuỗi thời gian (năm). Việc nghiên cứu các mô hình

với dữ liệu bảng có những ưu điểm như sau:

Nhờ kết hợp dữ liệu chuỗi thời gian của các tỉnh, thành phố khác nhau, dữ liệu bảng

sẽ chứa nhiều thông tin hữu ích hơn, tính biến thiên nhiều hơn, giảm hiện tượng đa

cộng tuyến giữa các biến, tăng số quan sát. Từ đó, nó làm tăng số bậc tự do, có thể đem

lại ước lượng vững, hiệu quả và không chệch;

Dữ liệu bảng có liên quan đến nhiều tỉnh, thành phố theo thời gian, mỗi tỉnh, thành

phố lại có những đặc trưng riêng. Tuy nhiên, các kỹ thuật ước lượng dựa trên dữ liệu

bảng có thể tính đến sự không đồng nhất này;

Khi nghiên cứu các quan sát lặp đi lặp lại ở nhiều tỉnh, thành phố dữ liệu bảng phù

hợp cho việc nghiên cứu những mô hình chính sách thay đổi theo thời gian ở các tỉnh,

thành phố này. Như vậy, nhờ những lợi thế trên, việc sử dụng dữ liệu bảng trong các

mô hình nghiên cứu của đề tài được kỳ vọng có thể đem lại hiệu quả cao hơn.

Tóm lại, những phương pháp ước lượng cơ bản khi hồi quy với dữ liệu bảng mà tác

giả đề cập trong nghiên cứu bao gồm: Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS),

mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Mỗi mô

hình đều có những đặc điểm riêng.

Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS), thực chất là ước lượng bình phương

bé nhất (OLS), khi chúng ta sử dụng dữ liệu bảng như một tập hợp các quan sát bình

thường, không phân biệt theo năm hay theo tỉnh, thành phố. Theo mô hình này, các

tỉnh, thành phố không có đặc điểm riêng khác nhau. Bên cạnh đó, các giả định mạnh

của OLS cũng thường khó thỏa mãn trong thực tế. Như vậy, Phương trình của mô hình

hệ số không thay đổi (Pooled – OLS) có dạng phương trình (3.2) mục (3.1) – mô hình

kinh tế lượng.

Mô hình hiệu ứng cố định (FEM) xem xét ảnh hưởng của các nhân tố cố định. Việc

sử dụng các nhân tố cố định để phân tích ảnh hưởng đến mô hình có thể được xem

giống như một mô hình OLS sử dụng biến giả, các biến giả đóng vai trò là các nhân tố

cố định. Có thể xét mô hình ảnh hưởng cố định theo tỉnh, thành phố hoặc theo thời

gian, hoặc cố định cả hai nhân tố. Nhược điểm của FEM là làm giảm bậc tự do của mô

hình, đặc biệt khi số biến giả lớn. Dạng phương trình của mô hình này như phương

trình (3.3) mục 3.1 – mô hình kinh tế lượng.

Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) được sử dụng khi chúng ta quan tâm đến sự

khác biệt của mỗi tỉnh, thành phố ảnh hưởng đến mô hình chung. Sự khác biệt về điều

kiện đặc thù của các tỉnh, thành phố này được chứa đựng trong phần sai số ngẫu nhiên.

Do đó, phương trình của mô hình này có dạng phương trình (3.4) mục (3.1) – mô hình

kinh tế lượng.

Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp

Mỗi mô hình đều có những ưu, nhược điểm riêng, việc lựa chọn mô hình nào trong

ba mô hình trên phụ thuộc vào sự khác nhau về tung độ gốc của mô hình hồi quy đối

với mỗi tỉnh, thành phố và sự khác biệt này có tương quan với biến độc lập trong mô

hình hay không. Vì vậy, để lựa chọn mô hình nào phù hợp và hiệu quả nhất trong ba

mô hình bài nghiên cứu đề cập (Pooled – OLS, FEM và REM) tác giả thực hiện các

kiểm định để lựa chọn mô hình như sau:

Để so sánh giữa mô hình Pooled – OLS và mô hình FEM: Sau khi ước lượng với

FEM, sử dụng kiểm định F để kiểm định giả thuyết H0 : α1= α2 = …= αN = α. Nếu kết

quả bác bỏ H0, thì sẽ chọn mô hình FEM.

Để so sánh giữa mô hình FEM và mô hình REM: Sau khi ước lượng với FEM và

REM, sử dụng kiểm định Hausman (Hausman, 1978) dưới giả thuyết H0: Cov(Xit, ui)

= 0. Nếu kết quả không bác bỏ H0 nghĩa là ước lượng REM và FEM đều vững, nhưng

chỉ có REM là hiệu quả.

Để so sánh giữa mô hình Pooled – OLS và REM: Sau khi ước lượng với REM,

kiểm định Breusch – Pagan Larange Multiplier với giả thuyết H0 là mô hình Pooled –

OLS hiệu quả hơn mô hình REM. Như vậy, nếu kết quả bác bỏ H0, ước lượng REM sẽ

hiệu quả hơn. Đồng thời, đề tài cũng thực hiện các kiểm định liên quan để tăng độ tin

cậy của ước lượng.

Kiểm định đa cộng tuyến và phƣơng sai thay đổi

Mặc dù có những lợi điểm quan trọng, nhưng dữ liệu bảng cũng đặt ra nhiều vấn đề

trong quá trình ước lượng. Trong dữ liệu bảng, dữ liệu nghiên cứu gồm các quan sát ở

nhiều tỉnh, thành phố khác nhau và trong khoảng thời gian 8 năm (2007 – 2014) nên có

thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến và phương sai thay đổi.

Để tăng độ tin cậy của ước lượng, đề tài sử dụng ma trận hệ số tương quan và nhân

tử phóng đại VIF để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu. Kết

quả kiểm định nếu hệ số ma trận tương quan quan bé hơn 0,8 hoặc hệ số phóng đại

phương sai của các biến giải thích đều bé hơn 10, có nghĩa tồn tại mối quan hệ tuyến

tính rất nhỏ giữa các biến giải thích trong mô hình (hiện tượng đa cộng tuyến không

hoàn hảo, có thể chấp nhận trong mô hình). Ngược lại mô hình sẽ bị đa cộng tuyến;

Kiểm định Breusch – Pagan được dùng để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

trong mô hình với giả thuyết H0 – mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.

Kết quả sau khi kiểm định nếu kết quả P-value < 0,05 thì giả thuyết H0 bị bác bỏ, như

vậy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình. Ngược lại mô hình sẽ không

có hiện tượng phương sai thay đổi.

3.6. Quy trình nghiên cứu

Để thực hiện nghiên cứu tác giả tiến hành các hoạt động nghiên cứu theo trình tự

các bước trong hình 3.1, cụ thể được trình bày như sau: Thứ nhất, tác giả trình bày về

vấn đề nghiên cứu; Thứ hai, tác giả trình bày về cơ sở lý luận của vấn đề nghiên cứu

bằng việc xem xét các lý thuyết liên quan đến tăng trưởng kinh tế và vốn con người,

các nghiên cứu thực nghiệm đã được thực hiện trong và ngoài nước liên quan đến đề

tài; Tiếp đến, tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu. Dựa trên cơ sở các lý thuyết

và nghiên cứu thực nghiệm đã được xem xét ở bước hai, tác giả xây dựng mô hình kinh

tế lượng, mô tả biến và dữ liệu được sử dụng để thực hiện nghiên cứu. Đồng thời, tác

giả cũng xây dựng quy trình nghiên cứu cho đề tài; Thứ tư, tác giả thực hiện thống kê

mô tả dữ liệu để xem xét dữ liệu có đầy đủ hay không nhằm đảm bảo số liệu được

chính xác để đưa vào nghiên cứu định lượng. Bên cạnh đó, tác giả cũng thực hiện phân

tích mối tương quan giữa các biến trong mô hình thông qua đồ thị và ma trận hệ số

tương quan; Thứ năm, tác giả tiến hành kiểm định đa cộng tuyến của các biến trong

mẫu (thông qua ma trận hệ số tương quan và hệ số phóng đại phương sai VIF). Trường

hợp nếu có đa cộng tuyến, tác giả tiến hành điều chỉnh lại mô hình cho đến khi không

còn hiện tượng này. Đồng thời, tác giả cũng tiến hành kiểm định lợi thế kinh tế theo

quy mô của mô hình nghiên cứu; Thứ sáu, tác giả thực hiện hồi quy và phân tích dữ

liệu với ba mô hình sau: Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS), mô hình hiệu

ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM); Thứ bảy, tác giả tiến hành

kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp trong đề tài nghiên cứu: Sử dụng kiểm định F để

lựa chọn giữa mô hình Pooled – OLS và mô hình FEM, sử dụng kiểm định Hausman

(Hausman, 1978) để lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình REM, cuối cùng sử dụng

kiểm định Breusch – Pagan Larange Multiplier để lựa chọn giữa mô hình Pooled - OLS

và REM; Thứ tám, tác giả thực hiện kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng

kiểm định Breusch – Pagan Larange Multiplier. Nếu có hiện tượng phương sai thay

đổi, tác giả tiến hành hồi quy đa biến kết hợp với robust error để khắc phục; Thứ chín,

tác giả giải thích kết quả hồi quy. Căn cứ theo kết quả kiểm định, tác giả tiến hành đọc

và diễn giải kết quả ước lượng theo một trong các mô hình hồi quy được giới thiệu.

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Quy trình do tác giả tự thiết lập

Tóm tắt chƣơng 3:

Chương 3 trình bày đầy đủ về phương pháp nghiên cứu của luận văn. Trước tiên,

chương này dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm được trình bày ở

chương 2 để xây dựng mô hình kinh tế lượng với việc sử dụng hàm sản xuất Cobb –

Douglas mở rộng và đề cập ba mô hình ước lượng như sau: Mô hình hệ số không thay

đổi (Pooled OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên

(REM). Tiếp đến, chương 3 mô tả các biến nghiên cứu, đưa ra dấu kỳ vọng (giả thuyết

nghiên cứu) và giả định của mô hình. Cuối cùng, chương này trình bày nguồn dữ liệu

phân tích, phương pháp nghiên cứu và quy trình nghiên cứu nhằm thực hiện các mục

tiêu được trình bày trong chương này.

CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả thực nghiệm của đề tài sẽ được phân tích và thảo luận cụ thể trong chương

4. Chương này gồm ba phần chính. Phần thứ nhất, chương này trình bày tổng quan về

tình hình tăng trưởng kinh tế và lao động. Phần thứ hai, chương này phân tích thống kê

mô tả, mối tương quan giữa các biến trong mô hình và kiểm định lợi thế kinh tế theo

quy mô của mô hình nghiên cứu. Cuối cùng, chương này trình bày về kết quả kinh tế

lượng.

4.1. Tổng quan về tình hình tăng trƣởng kinh tế và lao động khu vực ĐBSCL

4.1.1. Tổng quan khu vực ĐBSCL

ĐBSCL là một trong những đồng bằng lớn, phì nhiều nhất Đông Nam Á và thế

giới, là vùng sản xuất, xuất khẩu lương thực, vùng cây ăn trái nhiệt đới lớn nhất Việt

Nam. ĐBSCL cũng là vùng đất quan trọng đối với Nam Bộ và cả nước trong phát triển

kinh tế, hợp tác đầu tư và giao thương với các nước trong khu vực và thế giới.

ĐBSCL có vị trí nằm ở phần cuối của bán đảo Đông Dương, liền kề với vùng kinh

tế trọng điểm phía Nam nên vùng có mối quan hệ hai chiều rất chặt chẽ và quan trọng.

ĐBSCL nằm giáp với Campuchia và cùng chung sông Mê Kông là điều kiện giao lưu

hợp tác với các nước trên bán đảo. Nằm ở vùng tận cùng Tây Nam của Tổ quốc có bờ

biển dài 73,2 km và nhiều đảo, quần đảo như Thổ Chu, Phú Quốc là vùng đặc quyền

kinh tế giáp biển Đông và vịnh Thái Lan. Vùng nằm trong khu vực có đường giao

thông hàng hải và hàng không quốc tế giữa Nam á và Đông Nam á cũng như với châu

úc và các quần đảo khác trong Thái Bình Dương, vị trí này rất quan trọng trong giao

lưu quốc tế.

ĐBSCL có 13 đơn vị hành chính bao gồm: 1 thành phố trực thuộc Trung ương

(Thành phố Cần Thơ) và 12 tỉnh (Long An, Đồng Tháp, An Giang, Tiền Giang, Bến

Tre, Vĩnh Long, Trà Vinh, Hậu Giang, Kiên Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu và Cà Mau).

Hình 4.1: Bản đồ các tỉnh, thành phố Đồng bằng sông Cửu Long

Nguồn: Thủy Nguyễn (2015)

Theo số liệu của TCTK (2014) ĐBSCL có tổng diện tích tự nhiên 40.576 km2

(chiếm 12 % diện tích cả nước) và dân số chiếm tỷ trọng tương đối lớn trong dân số

của cả nước, khoảng 17,5 triệu người (chiếm khoảng 19% dân số cả nước). Cụ thể, dân

số trung bình của Việt Nam phân theo khu vực diễn biến qua các năm theo bảng 4.1.

Bảng 4.1: Dân số trung bình phân theo khu vực của cả nƣớc qua các năm

Đơn vị tính: Nghìn người

STT

Khu vực

2005

2010

2011

2012

2013

18.976,7

19.803,3

20.021,7

20.241,6

20.439,4

10.798,7

11.177,0

11.289,2

11.401,1

11.508,1

18.608,6

18.943,5

19.050,4

19.191,0

19.362,5

1 Đồng bằng sông Hồng Trung du và miền núi phía Bắc Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung Tây Nguyên

4.768,2 12.380,6

5.207,4 14.545,9

5.280,2 14.876,2

5.372,4 15.168,1

5.460,4 15.459,6

4 5 Đông Nam Bộ 6 Đồng bằng sông Cửu

16.859,3

17.255,4

17.322,3

17.398,7

17.478,9

Long

Nguồn: TCTK năm (2013)

4.1.2. Tăng trƣởng kinh tế khu vực ĐBSCL

GDP của khu vực ĐBSCL đóng vai trò rất quan trọng trong tổng GDP của cả nước

(đóng góp vào tổng GDP của cả nước khoảng 17,5%) theo số liệu 6 tháng đầu năm

2015 của TCTK. Tốc độ tăng trưởng GDP của khu vực cũng rất cao năm 2014 khoảng

9% (trong khi tốc độ tăng trưởng GDP của cả nước năm 2014 chỉ khoảng 6%). Trong

giai đoạn 2007 – 2014 tốc độ tăng trưởng bình quân của khu vực ĐBSCL là 10,71%

trong khi tốc độ tăng trưởng bình quân của cả nước trong giai đoạn này chỉ 6,01%.

Hình 4.2: Tốc độ tăng trƣởng GDP của cả nƣớc và khu vực ĐBSCL giai đoạn

2007 – 2014

Nguồn: Tính toán và vẽ đồ thị từ dữ liệu nghiên cứu

4.1.3. Lao động khu vực ĐBSCL

Theo số liệu Niên giám Thống kê tỉnh, thành phố và TCTK (2014), lực lượng lao

động của khu vực ĐBSCL khoảng 10.289 nghìn người chiếm khoảng 19,14% lực

lượng lao động của cả nước và chiếm khoảng 58,75% trong tổng dân số của khu vực

ĐBSCL. Như vậy có thể thấy được lực lượng lao động khu vực ĐBSCL chiếm tỷ trọng

rất lớn trong tổng dân số của khu vực và trong tổng lực lượng lao động của cả nước.

Cụ thể, lực lượng lao động của khu vực ĐBSCL và lực lượng lao động của các khu vực

khác trong nước qua các năm 2005, 2010, 2011, 2012 và 2013 bảng 4.2.

Đơn vị tính: nghìn người

Bảng 4.2: Lực lƣợng lao động theo khu vực của cả nƣớc qua các năm

STT

Khu vực

2005

2010

2011

2012

2013

11453,4

11536,3

11726,1

11984,0

1 Đồng bằng sông Hồng 10728,4

6275,6

6881,3

7058,9

7209,3

7380,2

9748,5

10944,2

11151,1

11309,3

11621,4

Trung du và miền núi phía Bắc Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung Tây Nguyên

2548,9 6248,2

2931,7 8053,6

3051,4 8362,4

3136,6 8604,1

3249,4 8687,7

4 5 Đông Nam Bộ

9354,9

10128,7

10238,3

10362,8

10322,9

Đồng bằng sông Cửu Long Nguồn: TCTK (2013)

Theo số liệu TCTK trong những năm gần đây, cụ thể năm 2013 và năm 2014 tốc độ

tăng trưởng lực lượng lao động của khu vực ĐBSCL đều giảm lần lượt là 0,39% và

0.33%. Bình quân giai đoạn 2008 – 2014 lực lực lao động chỉ tăng 0.74%.

Lực lượng lao động khu vực ĐBSCL có trình độ tương đối thấp, cụ thể năm 2014

trong tổng lực lượng lao động của khu vực ĐBSCL thì lao động mù chữ chiếm 5%,

chưa hoàn thành bậc tiểu học chiếm 25%, hoàn thành tiểu học chiếm 36%, tốt nghiệp

trung học cơ sở chiếm 19% và lực lượng lao động tốt nghiệp trung học phổ thông trở

lên của khu vực ĐBSCL chỉ chiếm 15%.

Hình 4.3: Lao động theo trình độ

Nguồn:Tính toán và vẽ đồ thị từ dữ liệu nghiên cứu

4.2. Phân tích

4.2.1. Phân tích thống kê mô tả

Dữ liệu nghiên cứu gồm 13 tỉnh, thành phố khu vực ĐBSCL trong khoảng thời gian

8 năm (2007 – 2014) với các chỉ tiêu đề cập như: GDP, vốn vật chất, lao động, vốn con

người, tỷ trọng nông nghiệp trên GDP, độ mở nền kinh tế (tỷ trọng vốn đầu tư nước

ngoài trên tổng vốn đầu tư), chi tiêu chính phủ, tỷ trọng giá trị sản xuất công nghiệp

của DNNN trên tổng giá trị sản xuất công nghiệp của tỉnh, thành phố và tỷ trọng sản

xuất công nghiệp của DNNQD trên tổng giá trị sản xuất công nghiệp của tỉnh, thành

phố.

Theo số liệu nghiên cứu từ năm 2007 – 2014 khu vực ĐBSCL thì tỉnh, thành phố

có đóng góp cao nhất vào GDP của khu vực là tỉnh Kiên Giang (bình quân hàng năm

tỉnh Kiên Giang đóng góp khoảng 12,52 % vào tổng GDP của khu vực ĐBSCL) và

tỉnh, thành phố có tỷ trọng đóng góp thấp nhất vào GDP của khu vực là tỉnh Hậu Giang

(khoảng 4,34 % trong tổng GDP của khu vực ĐBSCL). Ngoài ra, tỉnh, thành phố có

lực lượng lao động bình quân hàng năm cao nhất (giai đoạn 2007 – 2014) là tỉnh An

Giang với 1.255,9 nghìn lao động (chiếm 12,40% lực lượng lao động khu vực) và tỉnh,

thành phố có lực lượng lao động bình quân hàng năm thấp nhất là tỉnh Hậu Giang với

453,8 nghìn lao động (chiếm 4,48% lực lượng lao động khu vực).

Bên cạnh đó, theo dữ liệu nghiên cứu giai đoạn 2007 – 2014 lực lượng lao động

khu vực ĐBSCL có số năm đi học bình quân tương đối thấp (trung bình khoảng 5,9

năm). Trong đó, lực lượng lao động của tỉnh, thành phố có số năm đi học bình quân

cao nhất là Cần Thơ (6,57 năm) và tỉnh thấp nhất là Sóc Trăng (trung bình khoảng 5,36

năm).

Vì vậy, để có cái nhìn tổng thể hơn về các giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị

cao nhất và giá trị thấp nhất của các biến trong dữ liệu nghiên cứu, tác giả thực hiện

tóm tắt thông qua bảng thống kê mô tả các biến (bảng 4.3).

Bảng 4.3: Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình giai đoạn 2007 – 2014

Biến

Giá trị trung bình

Giá trị trung vị

Giá trị lớn nhất

Giá trị nhỏ nhất

Độ lệch chuẩn

Độ nghiêng

Độ nhọn

Số quan sát

104

13.128,87

12.192,81

28.181,15

4.399,00

5.245,45

0,65

2,92

Y

104

41.665,73

32.426,49 190.754,43

4.334,44

34.385,60

1,77

6,85

K

104

779,37

731,05

1.304,40

444,90

224,16

0,49

2,51

L

104

5,90

6,96

4,60

0,51

-0,17

2,67

H

104

0,41

0,60

0,08

0,11

-1,04

4,32

ARG

104

0,19

0,18

0,44

0,09

0,07

0,90

4,10

G

104

0,06

0,02

0,37

0,00

0,09

2,14

6,75

F

104

0,13

0,11

0,51

0,01

0,14

0,93

2,51

SOE

104

0,68

0,65

0,97

0,31

0,18

-0,01

1,88

NSE

Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả

Các giá trị trung bình, giá trị trung vị, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và độ lệch

chuẩn trong bảng 4.3 cho biết sự chênh lệch giá trị số liệu của các biến trong mô hình.

Hai giá trị thống kê độ nghiêng (Skewness) và độ nhọn (kurtosis) giúp ta có thể hình

dung về hình dáng phân phối của số liệu, trong đó:

- Hệ số bất đối xứng (độ nghiêng – skewness):

+ Nếu độ nghiêng α3 = 0 thì phân phối là đối xứng.

+ Nếu độ nghiêng α3 > 0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên phải

nhiều hơn.

+ Nếu độ nghiêng α3 < 0 thì phân phối là bất đối xứng và đồ thị sẽ xuôi về bên trái

nhiều hơn.

- Hệ số nhọn (độ nhọn – kurtosis):

+ Nếu độ nhọn α4 = 3 thì phân phối xác suất tập trung ở mức bình thường.

+ Nếu độ nhọn α4 > 3 thì phân phối tập trung ở mức độ cao hơn mức bình thường.

+ Nếu độ nhọn α4 < 3 thì phân phối tập trung ở mức độ thấp hơn mức bình thường.

Từ bảng 4.3 cho thấy mô hình luận văn thực hiện có tất cả 104 quan sát trong

khoảng thời gian từ 2007 – 2014 các biến Y, K, L, G, SOE, NSE và ARG có giá trị

trung bình và giá trị trung vị chênh lệch không lớn, giá trị hệ số độ nghiêng và độ nhọn

của số liệu phân phối khá đều và tập trung. Điều này thể hiện sự tăng trưởng khá đồng

đều của các tỉnh, thành phố ĐBSCL. Tuy nhiên, kết quả cũng cho thấy có sự chênh

lệch khá lớn giữa giá trị nhỏ nhất và cao nhất của các biến trên; Có sự chênh lệch vốn

đầu tư nước ngoài, tỷ trọng giá trị sản xuất công nghiệp của doanh nghiệp nhà nước,

chi tiêu ngân sách và tỷ trọng của nông nghiệp trong GDP giữa các tỉnh, thành phố.

Đáng chú ý là sự chênh lệch khá lớn trong đóng góp giá trị công nghiệp của DNNN

trong tổng giá trị công nghiệp giữa các tỉnh, thành phố.

Các giá trị của biến H trong bảng 4.3 cho thấy số liệu thể hiện phân phối lệch trái

và mức độ tập trung các số liệu ở mức độ thấp hơn mức bình thường. Biến F có sự

chênh lệch khá lớn giữa giá trị lớn nhất là 36.97 % (Hậu Giang) và giá trị nhỏ nhất là

0% (Sóc Trăng, Bạc Liêu, cà Mau, Đồng Tháp). Với các giá trị trung bình và giá trị

trung vị gần bằng nhau, giá trị độ nghiêng và giá trị độ dốc phân phối lệch phải; mức

độ tập trung của các số liệu ở mức độ cao hơn mức bình thường, cho thấy có sự chênh

lệch khá lớn về thu hút vốn đầu tư FDI giữa các tỉnh, thành phố.

4.2.2. Phân tích mối tƣơng quan giữa các biến trong mô hình

Để có thể hiểu rõ hơn mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (GDP) và các biến độc lập

(vốn vật chất, lao động, vốn con người, tỷ trọng nông nghiệp, chi tiêu chính phủ, tỷ lệ

vốn đầu tư nước ngoài, ảnh hưởng của DNNN và ảnh hưởng của DNNQD) với thời

gian dữ liệu nghiên cứu từ năm 2007 – 2014 tại các tỉnh, thành phố khu vực ĐBSCL.

Thông qua đồ thị phân tán (hình 4.4) có đường xu thế, chúng ta có thể dự đoán được

mối quan hệ thuận, nghịch của từng cặp biến độc lập và biến phụ thuộc.

Hình 4.4: Mối tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc

Nguồn: Tính toán và vẽ đồ thị từ dữ liệu nghiên cứu

Để thấy rõ hơn hệ số tương quan giữa các cặp biến trong mô hình, bài nghiên cứu

sử dụng ma trận hệ số tương quan (bảng 4.4 và bảng 4.5)

Bảng 4.4: Ma trận tƣơng quan các biến trong mô hình nghiên cứu chƣa logarit

hóa

Y

K

L

H

ARG

G

F

SOE

NSE

1,0000

Y

0,7949

1,0000

K

0,5938

0,1779

1,0000

L

0,1300

0,4305

-0,1680

1,0000

H

-0,4546

-0,6082

-0,0102

-0,4440

1,0000

ARG

-0,5224

-0,3620

-0,3903

-0,2247

0,3606

1,0000

G

-0,0761

0,1148

0,0536

0,2318

-0,0844

-0,0126

1,0000

F

-0,1690

-0,1927

-0,4062

-0,2368

0,1705

0,0801

-0,2544

1,0000

SOE

0,2285

0,0045

0,3302

-0,2645

-0,1364

0,1293

-0,4648

-0,4422

1,0000

NSE

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bảng 4.5: Ma trận tƣơng quan các biến trong mô hình nghiên cứu đã logarit hóa

lnY

lnK

lnL

lnH

ARG

G

F

SOE

NSE

1,0000

lnY

0,7831

1,0000

lnK

0,6661

0,2814

1,0000

lnL

0,1215

0,3707

-0,1250

1,0000

lnH

-0,4191

-0,5625

-0,0167

-0,4260

1,0000

ARG

-0,5287

-0,3013

-0,4143

-0,2118

0,3606

1,0000

G

-0,0766

0,0988

0,0800

0,2321

-0,0844

-0,0126

1,0000

F

-0,2353

-0,2641

-0,4393

-0,2274

0,1705

0,0801

-0.2544

1,0000

SOE

0,2415

0,0374

0,3083

-0,2677

-0,1364

0,1293

-0.4648

-0,4422

1,0000

NSE

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Từ bảng 4.4 và 4.5 cho thấy ma trận hệ số tương quan của các biến khi chưa logarit

hóa và đã logarit hóa cho kết quả gần như giống nhau (không có sự chênh lệch lớn).

Cũng giống như sơ đồ phân tán việc phân tích ma trận hệ số tương quan nhằm xem xét

hướng tác động kỳ vọng giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong mô hình. Nếu tác

động là dương “+” thì mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là cùng chiều,

ngược lại nếu dấu tác động là âm “-’’ thì mối quan hệ là ngược chiều. Bên cạnh đó, ma

trận hệ số tương quan cũng là cơ sở để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, từ

kết quả bảng 4.4 và 4.5 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến (kết

quả này đồng nhất với kết quả khi thực hiện kiểm định đa cộng tuyến bằng hệ số phóng

đại phương sai VIF, kết quả từ phụ lục 5 cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các

biến giải thích đều nhỏ hơn 10, có nghĩa rằng tồn tại mối quan hệ tuyến tính rất nhỏ

giữa các biến giải thích trong mô hình, hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo, nên

hiện tượng này có thể chấp nhận được trong mô hình). Trong đó, biến lnY thể hiện mối

quan hệ thuận rất cao đối với biến lnK do cách tính giá trị lnK (lấy tỷ lệ khấu hao 5%).

Đáng chú ý, biến lnY có mối tương quan nghịch với biến ARG, F, SOE và G. Biến lnL

và lnH thể hiện mối tương quan tuyến tính thuận với biến phụ thuộc lnY với hệ số r lần

lượt là 0,6661 và 0,1215 xác nhận có mối quan hệ giữa số lượng và trình độ học vấn

của lực lượng lao động với tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, mối quan hệ giữa lnL và

lnH có mối tương quan nghịch rất yếu với r = -0,125 hàm ý rằng không có mối quan hệ

rõ ràng giữa số lượng và chất lượng của lực lượng lao động.

4.2.3. Kiểm định lợi thế kinh tế theo quy mô của mô hình nghiên cứu.

Để kiểm định lại giả định mô hình không thay đổi theo quy mô được trình bày ở

chương 3 (mục 3.3) nhằm làm cơ sở để có những điều chỉnh cần thiết về mô hình cho

phù hợp trước khi phân tích kết quả hồi quy (nếu kết quả kiểm định không đúng với

giả định đưa ra ban đầu). Vì vậy, tác giả tiến hành chạy hồi quy, đồng thời kết hợp thực

hiện kiểm định F lần lượt ở 3 mô hình: Mô hình hệ số không thay đổi (Pooled – OLS),

mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên. Với giả thuyết H0 là

lnK + LnL = 1 (nghĩa là mô hình không thay đổi theo quy mô). Kết quả chạy hồi quy

và kiểm định cho thấy hệ số co giãn của lnK và LnL trong cả ba mô hình đều lớn hơn 0

và bé hơn 1, P-value lần lượt của ba mô hình là (0,4179, 0,1064 và 0,2737) đều lớn

hơn 0,05. Vì vậy, cả ba mô hình đều chấp nhận giả thuyết H0, đồng nghĩa với việc mô

hình không thay đổi theo quy mô. Cụ thể kết chạy hồi quy và kiểm định F được thể

hiện ở phụ lục 7, phụ lục 8 và phụ lục 9. Với kết quả kiểm định trên, tác giả có thể kết

luận nền kinh tế ở khu vực ĐBSCL có lợi thế kinh tế không thay đổi theo quy mô.

4.3. Kết quả kinh tế lƣợng

4.3.1. Kết quả hồi quy bằng 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM

Kết quả thực hiện hồi quy với mô hình hệ số không thay đổi (Pooled - OLS) trong

phụ lục 7 cho thấy các biến giải thích lnK, lnL, G, SOE và NSE có ý nghĩa thống kê.

Tuy nhiên, ảnh hưởng của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế cần quan tâm ở đây

là biến lnH có hệ số ước lượng dương đúng như kỳ vọng nhưng lại không có ý nghĩa

thống kê. Tương tự, biến ARG và biến F cũng không có ý nghĩa thống kê, đồng thời hệ

số ước lượng của chúng cũng trái với kỳ vọng.

Tiếp đến, kết quả thực hiện hồi quy ở hai mô hình hiệu ứng cố định và mô hình hiệu

ứng ngẫu nhiên (phụ lục 8 và phụ lục 9) chỉ ra rằng đa số hệ số ước lượng của các biến

đều có ý nghĩa thống kê. Trong đó, hệ số ước lượng của biến LnK, LnL, LnH, SOE và

NSE có tác động tích cực (tác động dương) đến tăng trưởng kinh tế, ngược lại các biến

ARG và G có tác động tiêu cực (tác động âm) đến tăng trưởng kinh tế. Trong khi đó,

biến F trong cả hai mô hình đều âm (trái với kỳ vọng) đồng thời cũng không có ý nghĩa

thống kê trong hai mô hình hiệu ứng cố định và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên.

Để có cái nhìn tổng thể về kết quả hồi quy của ba mô hình hệ số không thay đổi

(Pooled – OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên

(REM), tác giả thực hiện tổng hợp các kết quả hồi quy từ phụ lục 7, phụ lục 8 và phụ

lục 9 thành bảng 4.6 như sau:

Bảng 4.6: Kết quả ƣớc lƣợng của mô hình Pooled – OLS, FEM và REM

Biến phụ thuộc: lnY

Mô hình hồi quy Hệ số

Biến giải thích

FEM

REM

lnK lnL lnH ARG G F SOE NSE Số quan sát R-bình phƣơng Prob > F

Pooled – OLS 0,3245* 0,6248* 0,0505 0,0840 -1,2166* -0,1379 0,6758* 0,4437*** 104 0,9063 0.0000

0,2739* 0,4261 0,2913* -0,7141* -0,3856 -0,0476 0,2167 0,1417* 104 0,9693 0.0000

0,2733* 0,5984* 0,2925* -0,6430* -0,4252 -0,0910125 0,2431 0,1580** 104 0,9688 0.0000

Ghi chú: ***, **, * có mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 1%, 5% và 10%

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12

4.3.2. Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp

Kiểm định F

Để lựa chọn giữa hai mô hình Pooled – OLS và FEM, sau khi tiến hành hồi quy với

mô hình FEM, tác giả thực hiện kiểm định F. Từ kết quả phụ 7 cho thấy Prob>F =

0,000 < 0,05 như vậy tác giả bác bỏ giả thuyết H0 (với giả thuyết H0 là mô hình Pooled

– OLS tốt hơn mô hình FEM). Vì vậy, trong trường hợp này giữa hai mô hình FEM và

Pooled – OLS tác giả chọn mô hình FEM vì không làm mất nhiều bậc tự do và giảm đa

cộng tuyến.

Kiểm định Hausman

Để lựa chọn giữa hai mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình hiệu ứng ngẫu

nhiên (REM) tác giả sử dụng kỹ thuật kiểm định Hausman, kết quả kiểm định

Hausman bảng 4.7.

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman

Biến phụ thuộc: lnY Hệ số

Biến độc lập

Mô hình FEM

Mô hình REM

0,2738884 0,4260657 0,2912734 -0,7140769 -0,3855628 -0,0476067 0,2167225 0,1416891

0,2732549 0,5983802 0,2924868 -0,6430166 -0,4252044 -0,0910125 0,2430990 0,1580333

lnK lnL lnH ARG G F SOE NSE chi2(8)=8,39 Prob>chi2 = 0,3961

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12

Theo kết quả kiểm định từ bảng 4.7 cho thấy Prob>chi2 = 0,3961 > 0,05, như vậy

tác giả sẽ chấp nhận giả thuyết H0 hay nói cách khác mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên

(REM) thích hợp hơn mô hình hiệu ứng cố định (FEM). Vì vậy, trong trường hợp này

giữa hai mô hình FEM và REM tác giả sẽ chọn mô hình REM vì không làm mất nhiều

bậc tự do và giảm hiện tượng đa cộng tuyến.

Như vậy, thông qua kiểm định F và kiểm định Hausman cho thấy rằng mô hình phù

hợp trong nghiên cứu này là mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Vì vậy, với mô hình

hiệu ứng ngẫu nhiên tác giả tiếp tục thực hiện các kiểm định liên quan đề tăng độ tin

cậy của ước lượng cho đề tài nghiên cứu, cụ thể như sau:

Kiểm định phƣơng sai thay đổi trong mô hình REM

Tác giả sử dụng kỹ thuật kiểm định Breush – Pagan Lagrangian Multiplier (Greene,

2003) để kiểm tra có sự tồn tại của hiện tượng phương sai thay đổi hay không, bằng

cách kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0: Mô hình không bị hiện tượng phương sai thay đổi

H1: Mô hình bị hiện tượng phương sai thay đổi

Nếu P-value < 5% thì ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 và ngược lại

nếu P-value > 5% thì ta chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1.

Kết quả kiểm định từ bảng 4.8 cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ (Prob > chibar2 =

0,0000 < 5%) tức tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình. Bên cạnh đó

do mô hình sử dụng số liệu thời gian từ năm 2007 – 2014 (thời gian thực hiện kiểm

định tương đối ngắn chỉ có 8 năm) nên sẽ không kiểm định hiện tượng tương quan

chuỗi trong mô hình.

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier cho mô

Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier cho mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)

H0 : Phương sai không đổi

Các biến: Giá trị ước lượng của biến lnY

chibar2(01) = 201,78

hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)

Prob > chibar2 = 0,0000

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12

Khắc phục hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi bằng phƣơng pháp robust error:

Do mô hình tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi. Vì vậy, để khắc phục hiện

tượng phương sai thay đổi nhằm tăng độ tin cậy của ước lượng, tác giả tiến hành hồi

quy đa biến kết hợp với robust error. Kết quả hồi quy đa biến theo mô hình hiệu ứng

ngẫu nhiên (REM) điều chỉnh, đã khắc phục phương sai thay đổi bảng 4.9.

Bảng 4.9: Kết quả hồi quy đa biến theo mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM)

điều chỉnh, đã khắc phục phƣơng sai thay đổi

Robust

lnY

Sai số

Hệ số ƣớc lƣợng 0,2732549 0,5983802 0,2924868 -0,6430166 -0,4252044 -0,0910125 0,243099 0,1580333

P- value 0,000 0,000 0,000 0,000 0,050 0,187 0,021 0,015

lnK lnL lnH ARG G F SOE NSE Số quan số Số tỉnh, thành phố R-bình phƣơng Wald chi2(8) Prob > chi2

0,0148098 0,1200962 0,0494279 0,1624923 0,2167322 0,0690492 0,1054863 0,0649345 104 13 0,9688 4539,93 0,0000

Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm Stata 12

4.3.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết quả bảng 4.9 cho thấy đa số các biến giải thích đều có ảnh hưởng đến tăng

trưởng kinh tế, cụ thể:

Yếu tố vốn con người với số năm đi học bình quân đã giải thích được tăng trưởng

kinh tế các tỉnh, thành phố ĐBSCL với hệ số ước lượng dương đúng như kỳ vọng và

có giá trị là 0,29. Điều này hàm ý rằng nếu các yếu tố khác không đổi thì sự gia tăng

1% của số năm đi học bình quân sẽ làm mức sản lượng gia tăng 0,29%/năm. Số năm đi

học bình quân của lao động các tỉnh, thành phố ĐBSCL dao động trong khoảng từ 4,6-

6,96 năm đồng nghĩa với vốn con người ảnh hưởng rất lớn đến tăng trưởng kinh tế, đặc

biệt là các tỉnh, thành phố có số năm đi học bình quân của lực lượng lao động thấp như

Sóc Trăng, An Giang. Ví dụ như thành phố Cần Thơ, GDP có số năm đi học bình quân

của lực lượng lao động trong giai đoạn nghiên cứu là 6,6 năm, nếu số năm đi học bình

quân của lực lượng lao động tăng thêm 1 năm tức là gia tăng khoảng 15%

) thì sẽ làm GDP gia tăng 4,35% ( ) cách tính tương (

tự cho các tỉnh, thành phố khác thuộc khu vực ĐBSCL.

Kết quả nghiên cứu khá phù hợp với các nghiên cứu trước ở Việt Nam. Cụ thể,

trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Tuệ Anh và Lê Xuân Bá (2004), Trần Thọ Đạt và

cộng sự (2007) kết quả hệ số ước lượng vốn con người lần lượt là 0,64 và 0,41. So với

các nghiên cứu ở các bang, vùng kinh tế của các quốc gia khác, kết quả cũng tương tự.

Theo Cravo vàSoukiazis (2009), vốn con người có ảnh hưởng đến tăng trưởng các

bang của Brazil với hệ số ước lượng là 0,42.

Yếu tố vốn vật chất và lao động có đóng góp khá cao trong tăng trưởng sản lượng.

Tuy nhiên, tăng trưởng kinh tế nhờ gia tăng lao động cao hơn gia tăng vốn vật chất với

hệ số ước lượng tương ứng là 0,598 và 0,273. Điều đó hàm ý rằng nếu các yếu tố khác

không đổi thì lực lượng lao động gia tăng 1% thì sản lượng gia tăng 0,598%/năm và

vốn vật chất gia tăng 1% thì sản lượng gia tăng 0,273%/năm. Kết quả trên khá phù hợp

với nghiên cứu tăng trưởng kinh tế Việt Nam của Nguyễn Thị Tuệ Anh và Lê Xuân Bá

(2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007).

Bên cạnh đó các biến số ARG (tỷ trọng nông nghiệp trong GDP) và G (tỷ trọng chi

tiêu của chính phủ trong GDP) kết quả cho thấy hệ số ước lượng âm đúng như kỳ vọng

và có mối tương quan khá cao với sản lượng có giá trị lần lượt là -0,64 và -0,42. Điều

này hàm ý rằng việc giảm tỷ trọng nông nghiệp hay giảm chi tiêu ngân sách sẽ ảnh

hưởng rất lớn đến tăng trưởng kinh tế các tỉnh, thành phố ĐBSCL. Kết quả trên khá

tương đồng với nghiên cứu của Phạm Thế Anh (2008), Hoàng Thị Chinh Thon và cộng

sự (2010).

Tiếp đến biến số SOE (tỷ trọng giá trị công nghiệp của DNNN) và NSE (tỷ trọng

giá trị công nghiệp của DNNQD) cũng có đóng góp trong tăng trưởng kinh tế. Kết quả

cho thấy nó có mối quan hệ tương quan dương với tăng trưởng kinh tế với các giá trị

hệ số ước lượng lần lượt là 0,24 và 0,16. Như vậy, thông qua kết quả biến SOE chứng

tỏ các DNNN khu vực ĐBSCL hoạt động có hiệu quả góp phần thúc đẩy tăng trưởng

kinh tế, kết quả trái này với kỳ vọng nghiên cứu và đi ngược lại so với một số kết quả

nghiên cứu trước đây của Ng và Leung (2004), Trần Thọ Đạt và cộng sự (2007). Trong

khi đó biến NSE kết quả hệ số ước lượng dương đúng như kỳ vọng và tương đồng với

kết quả của Chen và Feng (2000) cho rằng doanh nghiệp tư nhân và bán tư nhân có tác

động tích cực đến tăng trưởng kinh tế.

Cuối cùng, biến số tỷ trọng vốn đầu tư nước ngoài (F) không đúng như kỳ vọng, kết

quả cho thấy có mối tương quan âm của biến số F và tăng trưởng kinh tế. Hơn thế nữa,

biến số F còn không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Điều này cho thấy

tỷ trọng vốn đầu tư nước ngoài có thể không phải là chỉ số thích hợp đại diện cho nền

kinh tế của các tỉnh, thành phố khu vực ĐBSCL.

Tóm tắt chƣơng 4:

Chương 4 của luận văn trình bày về kết quả của việc phân tích dữ liệu, phục vụ cho

mục tiêu nghiên cứu của đề tài.Thứ nhất, chương 4 trình bày tổng quan về tình hình

tăng trưởng kinh tế và lao động của khu vực ĐBSCL. Thứ hai, trình bày thống kê mô

tả, đồ thị và ma trận hệ số tương quan nhằm phác họa những nét đầu tiên về mối quan

hệ thuận, nghịch giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Thứ ba, kiểm định lợi thế

kinh tế theo quy mô của mô hình nghiên cứu. Cuối cùng là sự lựa chọn mô hình phù

hợp cho nghiên cứu và diễn giải của tác giả về kết quả nghiên cứu. Tiếp đến là phần

cuối cùng của luận văn, tác giả sẽ đưa ra một số khám phá của nghiên cứu, những

chính sách khuyến nghị nhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế khu vực ĐBSCL, đồng thời

nêu lên những hạn chế cũng như hướng phát triển của đề tài.

CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN

5.1. Khám phá của nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng số liệu của TCTK và Niên giám Thống kê của các tỉnh,

thành phố khu vực ĐBSCL giai đoạn 2007-2014 với mục đích kiểm chứng, phân tích

và đánh giá ảnh hưởng của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế các tỉnh, thành phố

ĐBSCL giai đoạn này. Đồng thời, bài nghiên cứu sử dụng mô hình tăng trưởng Tân Cổ

Điển dựa trên hàm sản xuất Cobb-Douglas được đề xuất bởi Ng và Leung (2004) nhằm

phản ánh tác động của yếu tố vốn con người và các biến số kinh tế vĩ mô khác góp

phần tăng trưởng kinh tế. Từ kết quả hồi quy, bài nghiên cứu trình bày một số khám

phá của nghiên cứu như sau:

Thứ nhất, với mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) nghiên cứu đã kiểm chứng được

vốn con người bằng số năm đi học bình quân của lực lượng lao động có vai trò đóng

góp trong tăng trưởng kinh tế của các tỉnh, thành phố ĐBSCL giai đoạn 2007-2014.

Mặc dù, nghiên cứu không chỉ rõ cụ thể loại giáo dục nào ảnh hưởng đến tăng trưởng

kinh tế, nhưng với cách ước tính vốn con người cho thấy các tỉnh, thành phố vùng

ĐBSCL cần phải có chính sách nhằm gia tăng số năm đi học của lực lượng lao động để

góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế vùng.

Thứ hai, nghiên cứu cho thấy được nền kinh tế khu vực ĐBSCL có lợi thế kinh tế

kinh tế vùng ĐBSCL cũng tăng đúng bằng n lần). Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ

không đổi theo quy mô (nếu tăng cả vốn và lao động lên gấp n lần thì sản lượng nền

ra rằng tỷ trọng nông nghiệp có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế.

5.2. Một số đề xuất và khuyến nghị

Từ các kết luận trên đây, tác giả có thể đưa ra một số kiến nghị chính sách như sau:

Thứ nhất, tác động tích cực của biến số vốn con người tới sản lượng khẳng định

rằng đầu tư vào vốn con người là cách nhằm đem lại lợi ích cho xã hội thông qua nhiều

kênh khác nhau, đặc biệt là góp phần nâng cao năng suất lao động. Vì vậy, muốn nâng

cao tăng trưởng kinh tế và thu hẹp khoảng cách giữa các tỉnh, thành phố cần phải có

chính sách đầu tư, phát triển và nâng cao giáo dục ở mọi cấp bậc. Đồng thời, tiếp tục

phát huy các thành tựu phổ cập giáo dục tiểu học và tiến tới phổ cập giáo dục trung học

cơ sở.

Thứ hai, tỷ trọng nông nghiệp có tác động âm đến tăng trưởng kinh tế. Do đó, nhà

nước cần có những chính sách để nâng cao năng suất lao động và giá trị sản phẩm

trong lĩnh vực nông nghiệp. Đồng thời, vùng kinh tế ĐBSCL với lợi thế về vị trí địa lý

cũng như các nguồn lực tài nguyên khác cần có những chính sách quan tâm đến việc

chuyển dịch cơ cấu nền kinh tế sang hướng phát triển các ngành công nghiệp và dịch

vụ, đặc biệt là những tỉnh, thành phố có tỷ trọng nông nghiệp khá cao như Bạc Liêu và

Trà Vinh.

Thứ ba, với những biến số vĩ mô đại diện cho nền kinh tế đang chuyển đổi, phân

tích cho thấy DNNN và DNNQD có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế vùng

ĐBSCL. Vì vậy, nhà nước cần phải có những chính sách hỗ trợ, tạo điều kiện thuận lợi

để tiếp tục phát huy tính hiệu quả của DNNN và DNNQD tại khu vực ĐBSCL.

5.3. Hạn chế của nghiên cứu

Nghiên cứu này có một số hạn chế sau:

Thứ nhất, nghiên cứu áp dụng mô hình tăng trưởng Tân Cổ Điển với hàm sản xuất

Cobb – Douglas mở rộng cho một số biến số vĩ mô của nền kinh tế cũng chỉ phản ánh

phần nào tăng trưởng kinh tế của các tỉnh, thành phố ĐBSCL chứ không thể phản ánh

một cách toàn diện và đầy đủ được tình hình tăng trưởng kinh tế của khu vực ĐBSCL;

Thứ hai, luận văn chỉ sử dụng thước đo vốn con người bằng số năm đi học bình

quân của lực lượng lao động để phân tích tác động của vốn con người đến tăng trưởng

kinh tế ĐBSCL thay vì sử dụng nhiều thước đo khác nhau và sau đó lựa chọn thước đo

phù hợp, hiệu quả nhất;

Thứ ba, chất lượng số liệu kinh tế Việt Nam nói chung và các tỉnh, thành phố

ĐBSCL nói riêng do các cơ quan ban ngành cung cấp luôn là một vấn đề trong các

nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam;

Cuối cùng, đề tài nghiên cứu chỉ có thể tiếp cận dữ liệu của 8 năm, trong khi những

nghiên cứu thực nghiệm về tăng trưởng kinh tế thường cần chuỗi thời gian khá dài.

5.4. Hƣớng phát triển của đề tài

Từ những hạn chế trên, các nghiên cứu trong tương lai cần phải sử dụng thêm một

số thước đo vốn con người khác tốt hơn và phản ánh nhiều khía cạnh của vốn con

người, chẳng hạn như chi phí giáo dục bình quân, thu nhập bình quân của lao động và

các mô hình phức tạp hơn, phù hợp hơn với thực tiễn của ĐBSCL nói riêng và Việt

Nam nói chung. Bên cạnh đó, các đề tài nghiên cứu tiếp theo cũng cần xem xét thêm

những biến số vĩ mô của nền kinh tế kết hợp thời gian nghiên cứu đủ dài để có thể

phản ánh đầy đủ hơn tình hình tăng trưởng kinh tế.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt

1. Bùi Quang Bình, 2009. Vốn con người và đầu tư vào vốn con người. Tạp chí

Khoa học và công nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 2 (31), trang 1-8.

2. Hoàng Thị Chinh Thon và cộng sự, 2010. Tác động của chi tiêu công tới tăng

trưởng kinh tế tại các địa phương ở VN. Trung tâm nghiên cứu kinh tế và chính sách.

3. Ngô Minh Tuấn, 2007. Kinh nghiệm quốc tế về đo lường vốn con người. Tạp chí

Quản lý Kinh Tế, số 15, trang 1-8.

4. Nguyễn Thị Tuệ Anh, Vũ Xuân Nguyệt Hồng, Trần Toàn Thắng và Nguyễn

Mạnh Hải, 2006. Tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài tới tăng trưởng kinh tế ở

VN. Viện Kinh tế Trung ương.

5. Nguyễn Thị Tuệ Anh và Lê Xuân Bá, 2005. Chất lượng tăng trưởng kinh tế -

Một số đánh giá ban đầu cho VN. Viện Nghiên cứu quản lý kinh tế Trung ương.

6. Phạm Thế Anh, 2008. Chi tiêu của chính phủ và tăng trưởng kinh tế: Khảo sát

lý luận tổng quan. Trung tâm Nghiên cứu kinh tế và chính sách.

7. Phạm Thế Anh, 2008. Phân tích cơ cấu chi tiêu của chính phủ và tăng trưởng

kinh tế ở VN. Trung tâm Nghiên cứu kinh tế và chính sách.

8. Ricardo, D., 2002. Những nguyên lý của kinh tế chính trị học và thuế khóa. Dịch

từ tiếng anh. Người dịch Nguyễn Đức Thành và Nguyễn Hoàng Long, 2002. Hà Nội:

Nhà xuất bản Chính trị Quốc gia.

9. The World Bank, 2011. Báo cáo phát triển VN 2012.

wds.worldbank.org/external/default/WDSContentServer/WDSP/IB/2011/12/13/000333

037_20111213004140/Rendered/PDF/659800VIETNAME0elopment0Report02012.pd

f>. [Ngày truy cập 13 tháng 12 năm 2014].

10. The World Bank, 2012. Nâng cao chất lượng giáo dục cho mọi người đến năm

2020.

/IB/2012/04/18/000333038_20120418015708/Rendered/PDF/680920v20VIETN04017

020120Box367913B.pdf>. [Ngày truy cập 18 tháng 01 năm 2015].

11. Thái Phúc Thành, 2014. Vai trò của vốn con người trong việc giảm nghèo bền

vững ở Việt Nam. Luận án Tiến sỹ, Đại học Kinh Tế Quốc Dân.

12. Trần Thọ Đạt và cộng sự, 2007. Những nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh

tế ở các tỉnh thành Việt Nam. NXB Kinh tế Quốc Dân, Đại học Kinh Tế Quốc Dân.

13. Trần Thọ Đạt, 2011. Vai trò của vốn con người trong các mô hình tăng trưởng.

Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, số 393.

Danh mục tài liệu tiếng Anh

1. Barro, R.J., 1991. Economic growth in a cross section of countries. Quarterly

Journal of Economics, 106(2), pp. 407-443.

2. Barro, R.J., 1997. Determinants of economic growth: a cross-country empirical

study. NBER Working Paper, (5698), pp. 1-118.

3. Barro, R.J. and Lee, J.W., 1993. International Comparisons of Educational

Attainment. NBER Working Paper Series, 32, pp. 363-394.

4. Barro, R.J. and Lee, J.W., 2010. A New Data Set of Educational Attainment in

the World 1950-2010. NBER Working Paper Series, (15902).

5. Baro, R.J. and Sala-i-Martin, X., 1995. Endogenous Growth. Cambridge,

MA:MIT Press.

6. Beker, S. Gary, 1993. Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis,

with Special Reference to Education. The University of Chicago Press.

7. Blanchard, Oliver., 2000. Macroeconomics. The third Edition, Prentice Hall

Bussiness Publishing.

8. Borjas, George., 2005. Labor Economics. McGraw-Hill, Third Edition.

9. Chen and Feng, 2000. Determinants of economic growth in China: Private

enterprise, education, and openness. China Economic Review, pp. 1 – 15.

10. Cobb, C.W. and Douglas, P.H., 1928. A Theory of Production. American

Economic Review, pp.139-165.

11. Coulombe, S. and Tremblay, J.A., 2001). Human capital and regional

convergence in Canada. Journal of Economic Studies, 28(3), pp. 154 - 180.

12. Cravo, Túlio A. and Soukiazis, E., 2009. Educational Thresholds and Economic

Growth: Empirical Evidence from Brazilian States. International Network for

Economic Research.

13. Hayami, Y., 1998. Development Economics – From the Poverty to the Wealth

of the Nations. Clarendon Press Oxford.

14. John Maynard Keynes, 1936. The General Theory of Employment, Interest and

Money. Marxists.org, 2002.

15. Judson, R., 1995. Do Low Human Capital Coefficients Make Sense? A Puzzle

and Some Answers. Federal Reserve Board.

16. Judson, R., 2002. Measuring Human Capital Like Physical Capital: What Does

It Tell Us?. Bulletin of Economic Research, 54(3), pp. 209-231.

17. Krueger, A. B. and Lindahl, M., 2001. Education for Growth: Why and for

Whom?. Journal of Economic Literature, 39(4), pp. 1101-1136.

18. Lau, L.J., Jamison, D.T., Liu, S.C. and Rivkin, S., 1993. Education and

Economic Growth: Some Cross-Sectional Evidence from Brazil. Journal of

Development Economics, 41, pp. 45-70.

19. Lucas, R.E., 1988. On the Mechanics of Economic Development. Journal of

Monetary Economics, 22, pp. 3-42.

20. Mankiw, N.G., Romer, D., and Weil, D., 1992. A contribution to the Empirics

of Economic Growth. Quarterly Journal of Economics, 107, pp. 401-437.

21. Martin, M.G. and Herranz, A.A., 2004, Human capital and Economic growth in

Spanish regions. International Advances in Economic Research, 10(4), pp. 257-264.

22. Mincer, Jacob., 1989. Job Training: Costs, Returns, and Wage Profiles.

Columbia University Press.

23. Mulligan, C.B. and Sala-i-Martin, X., 1995. Measuring Aggregate Human

Capital. NBER Working Paper Series - Working Paper, (5016), National Bureau of

Economic Research, Cambridge.

24. Mulligan, C.B. and Sala-i-Martin, X., 1997. A Labor Income Based Measure of

Human Capital. Japan and the World Economy, 9, pp. 159-191.

25. Mulligan, C.B. and Sala-i-Martin, X., 2000. Measuring aggregate human

capital. Journal of Economic Growth, 5, pp. 215-252.

26. Ng, Y.C. and Leung, C.M., 2004, Regional Economic Performance in China: A

Panel Data Estimation. RBC pp on China, Hong Kong Baptist University.

27. OECD, 1998. Human Capital Investment- An International Comparision. Paris:

OECD.

28. Romer, P.M., 1990. Human capital and growth: Theory and evidence. Carnegie

Rochester Conference Serie on Public Policy, 32, pp. 251-86.

29. Schultz, T.P., 1961. Investment in Human capital. American Economic Review,

51, pp. 1-17.

30. Solow, R.M., 1956. A contribution to the theory of economic growth. Quarterly

Journal of Economics, 34, pp. 1-26.

31. Waines, W.J., 1963. The role of education in the development of

underdeveloped countries. The Canadian Journal of Economics and Political Science,

29(4), pp. 437-445.

32. Whalley, J. and Zhao, X., 2010. The Contribution of Human Capital to China's

Economic Growth. NBER Working Paper Series, (16592).

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Các phƣơng pháp tính GDP

Thứ nhất, phương pháp giá trị gia tăng (phương pháp sản xuất):

GDP = AVA + IVA + SVA (2.1)

Với AVA, IVA, SVA là giá trị gia tăng của ngành nông nghiệp, công nghiệp và

dịch vụ.

Thứ hai, phương pháp chi tiêu: GDP bằng tổng tất cả các khoản chi tiêu hàng hóa

và dịch vụ cuối cùng:

GDP = C + I + G + NX (2.2)

Với C là tiêu dùng hộ gia đình, I là đầu tư gồm đầu tư vào tài sản cố định và đầu tư

vào tài sản lưu động, G là chi tiêu hàng hoá và dịch vụ của Chính phủ, NX là giá trị

của hàng hoá và dịch vụ được xuất khẩu sang các nước khác trừ giá trị hàng hoá và

dịch vụ nhập khẩu từ nước ngoài.

Thứ ba, phương pháp thu nhập: GDP bằng thu nhập gộp của các yếu tố sản xuất

trong nền kinh tế được huy động cho quá trình sản xuất. Nếu tính theo giá thị trường,

GDP cũng bao gồm thuế gián thu:

GDP = w + i + r + Pr + De + Ti (2.3)

Với w là tiền lương và các khoản tiền thưởng của người lao động, i là thu nhập của

người cho vay, r là thu nhập của chủ đất, chủ nhà và chủ các tài sản cho thuê khác, Pr

là lợi nhuận của chủ doanh nghiệp, Ti là thuế gián thu và De là khấu hao.

Có thể sử dụng mức giá hiện hành (GDP danh nghĩa) hoặc giá cố định (GDP thực)

để đo lường GDP, mối quan hệ giữa GDP danh nghĩa và GDP thực thông qua chỉ số

giá điều chỉnh GDP.

Theo đó: GDPdanh nghĩa = chỉ số điều chỉnhGDP*GDPthực (2.4)

Để đo lường tốc độ tăng trưởng của GDP thực hoặc danh nghĩa người ta thường sử

dụng chỉ tiêu tốc độ tăng trưởng (gi), phản ánh % thay đổi của GDP năm sau so với

năm trước.

Tốc độ tăng trưởng GDP hàng năm được tính theo công thức:

(2.5)

Trong đó: GDPt là GDP ở năm thứ t của thời kỳ nghiên cứu. GDPt-1 là GDP ở năm

trước đó của thời kỳ nghiên cứu. Tăng trưởng kinh tế là một trong những thước đo

nhằm đánh giá sự thành công của quá trình phát triển.

Phụ lục 2: Thống kê mô tả các biến chƣa logarit hóa

Phụ lục 3: Thống kê mô tả các biến đã logarit hóa

Phụ lục 4: Ma trận hệ số tƣơng quan các biến chƣa logarit hóa

Phụ lục 5: Ma trận hệ số tƣơng quan với các biến các biến đã logarit hóa

Phụ lục 6: Kiểm định đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại VIF

Phụ lục 7: Kết quả ƣớc lƣợng và kiểm định F của mô hình Pooled - OLS

Phụ lục 8: Kết quả ƣớc lƣợng và kiểm định F của mô hình FEM

Phụ lục 9: Kết quả ƣớc lƣợng và kiểm định của mô hình REM

Phụ lục 10: Kiểm định Hausman

Phụ lục 11: Kiểm định phƣơng sai thay đổi

Phụ lục 12: Kết quả ƣớc lƣợng của mô hình REM với việc khắc phục hiện tƣợng

phƣơng sai thay đổi bằng phƣơng pháp robust error:

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế vùng Đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2007 – 2014

NGUYỄN TẤN TÀI

TÁC ĐỘNG CỦA VỐN CON NGƢỜI ĐẾN TĂNG TRƢỞNG

KINH TẾ VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

GIAI ĐOẠN 2007 – 2014

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGUYỄN TẤN TÀI

TÁC ĐỘNG CỦA VỐN CON NGƢỜI ĐẾN TĂNG TRƢỞNG

KINH TẾ VÙNG ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

GIAI ĐOẠN 2007 – 2014

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Đơn vị tính: Nghìn người

STT

Khu vực

2005

2010

2011

2012

2013

STT

Khu vực

2005

2010

2011

2012

2013

Biến

Giá trị trung bình

Giá trị trung vị

Giá trị lớn nhất

Giá trị nhỏ nhất

Độ lệch chuẩn

Độ nghiêng

Độ nhọn

Số quan sát

Y

K

L

H

ARG

G

F

SOE

NSE

Y

K

L

H

ARG

G

F

SOE

NSE

Y

K

L

H

ARG

G

F

SOE

NSE

lnY

lnK

lnL

lnH

ARG

G

F

SOE

NSE

lnY

lnK

lnL

lnH

ARG

G

F

SOE

NSE

Pooled – OLS 0,3245* 0,6248* 0,0505 0,0840 -1,2166* -0,1379 0,6758* 0,4437*** 104 0,9063 0.0000

0,2739* 0,4261 0,2913* -0,7141* -0,3856 -0,0476 0,2167 0,1417* 104 0,9693 0.0000

0,2733* 0,5984* 0,2925* -0,6430* -0,4252 -0,0910125 0,2431 0,1580** 104 0,9688 0.0000