TRƯỜNG ĐẠI HC KINH T - ĐẠI HC ĐÀ NNG
72
NG DNG HI QUY PHÂN V TRONG NGHIÊN CU MI QUAN
H GIA VỐN CON NGƯỜI VÀ DI CƯ CÁC TNH TÂY NGUYÊN
QUANTILE REGRESSION ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN
HUMAN CAPITAL AND MIGRATION IN VIETNAM’S CENTRAL HIGHLANDS
Ngày nhn bài: 07/02/2025
Ngày nhn bn sa: 07/12/2025
Ngày chp nhận đăng: 08/12/2025
Đặng Th Hng Dân
TÓM TT
Nghiên cu s dụng phương pháp hồi quy phân v để phân tích mi quan h gia vốn con người
các yếu t kinh tế - hi với di tại khu vực Tây Nguyên giai đon 2010-2024. D liu bao
gm s người xuất cư, tỷ l lao động qua đào tạo, vốn đầu tư, chi ngân sách y tế và đô thị hóa ca
5 tnh. Kết qu cho thy vốn con người tương quan dương tới di cư ở tt c các phân v, song mc
độ gim dn các phân v cao, phản ánh lao động k năng cao có xu hướng di cư nhiu nhng
địa phương có mức xuất cư thấp. Vn đầu tư và chi ngân sách y tế mi quan h âm rõ rệt, đặc
bit các phân v thp, cho thấy đầu tư hạ tng và phúc li xã hi góp phn ổn định dân cư. Đô thị
hóa tương quan dương ở các phân v cao, hàm ý quá trình đô thị hóa thúc đẩy di chuyển dân cư ở
nhng khu vc có mức di cư cao. Kết qu gi ý các chính sách phát triển nên được tùy chnh linh
hot theo mức độ di cư của tng tnh trong vùng Tây Nguyên.
T khóa: Di cư; Hi quy phân v; Tây Nguyên; Vốn con người.
ABSTRACT
The study employs the quantile regression method to analyze the relationship between human
capital and socio-economic factors with migration in the Central Highlands region during the period
2010-2024. The dataset includes the number of out-migrants, the proportion of trained workers,
investment capital, public health expenditure, and urbanization rates across five provinces. The
results indicate that human capital is positively correlated with migration across all quantiles, though
the magnitude decreases at higher quantiles. This suggests that high-skilled labor tends to migrate
more in provinces with lower levels of out-migration. Investment capital and public health expenditure
show a significant negative relationship, particularly at lower quantiles, implying that infrastructure
investment and social welfare spending contribute to population stability. Urbanization is positively
correlated at higher quantiles, suggesting that the urbanization process promotes population
movement in areas with high migration levels. The findings suggest that development policies should
be flexibly tailored to the migration intensity of each province within the Central Highlands region.
Keywords: Migration; Quantile regression; Central Highlands; Human capital.
1. Đặt vấn đề
Trong bi cnh cách mng công ngh 4.0
s chuyn dịch cấu kinh tế mnh m,
vốn con người đóng vai t then cht trong
thúc đẩy đi mi, sáng tạo, nâng cao năng
suất lao đng (Schultz, 1961; Lucas, 1988).
Vốn con ngưi phản ánh quá trình đầu tư vào
năng lực, k năng, kiến thc thông qua
giáo dục, đào tạo ngh hc hi thc tế, giúp
nhân nâng cao thu nhập gia ng khả
năng tham gia th
5
Đặng Th Hng Dân, Trường Đại hc Kinh tế - Đại hc Đà Nẵng
Email: dandth@due.edu.vn
TP CHÍ KHOA HC KINH T - S 13(01) 2026
73
trường lao đng (Vinokur và cng s, 2000).
Các lý thuyết v di cư như ca Todaro (1969),
Stark Bloom (1985) nhn mnh rng vn
con người ảnh ng lớn đến quyết định di
. Khi lao động có trình độ cao h s tìm đến
nhng khu vc phát trin hơn để tối ưu hóa
thu nhp.
Thc tế cho thấy tình hình di tại Tây
Nguyên giai đoạn 2010-2024 phn ánh s ph
thuc vào vốn con người. T 2010-2014, t
suất di thuần trung bình tại Đắk Nông
(+16,52‰) Kon Tum (+2,92‰) cho thấy
sc hút t các d án kinh tế ln. T 2015, t
suất di cư thuần âm xut hin hu hết các tnh
toàn vùng đạt đỉnh vào năm 2020 với -6,3‰
khi nông nghip suy thoái vic làm tại địa
phương không còn hp dẫn. Đến 2021-2024,
t suất di thuần toàn vùng gim mnh
(-2,67‰ vào năm 2023), với Lâm Đồng duy trì
t sut âm thp nht -1,12‰ (năm 2023) nhờ
kinh tế đa dạng đặc bit trong du lch nông
nghip công ngh cao. Vốn con người ti Tây
Nguyên trong giai đoạn 2010-2024 s gia
tăng nhưng không đồng đều gia các tnh. m
Đồng dẫn đầu vi t l lao động qua đào tạo
đạt 22,7% năm 2023, trong khi các tỉnh còn li
ch đạt t 15%-16%.
Phn ln các nghiên cu thc nghim v di
nội địa Vit Nam tp trung vào phm vi
toàn quc hoặc các vùng đô thị ln (Pham
cng s, 2018; Nguyen cng s, 2025). Tuy
nhiên, Tây Nguyên nơi đặc trưng kép vừa là
khu vc có biến động di cư mạnh, va là vùng
t l dân tc thiu s cao, trình độ hc vn
k năng nghề còn hn chế, vẫn chưa được
nghiên cứu đầy đủ bằng các phương pháp định
ng hiện đại. Hơn nữa, s d bit gia các
nhóm lao động trong vùng điều kin thích
hợp để áp dng hình hi quy phân v
(Quantile Regression - QR), qua đó cho phép
phân tích tác động không đồng nht ca vn
con người đến quyết định di trên toàn bộ
phân phối hành vi di cư.
Trên sở đó, nghiên cứu này hướng đến
vic xem xét mi liên quan vốn con người, các
yếu t kinh tế hi, quyết định di của
lao đng ti 5 tỉnh Tây Nguyên, qua đó đóng
góp ba điểm chính: (i) cung cp bng chng
thc nghim mi trong bi cnh vùng kinh tế
đặc thù chưa được nghiên cu sâu; (ii) b sung
phương pháp tiếp cn hiện đại trong nghiên
cứu di Việt Nam; (iii) đề xut các gi
ý chính sách phù hp với điu kin ca vùng
Tây Nguyên.
2. Cơ sở lý luận của nghiên cứu
2.1. sở thuyết liên quan với tác động
của vốn con người tới di cư
Vốn con người mt khái niệm đa chiều,
phản ánh năng lực và tiềm năng của con ngưi
thông qua giáo dc, k năng sức khe
(Becker, 1964; Schultz, 1961). Trong thuyết
kinh tế, vốn con người đóng vai trò trung tâm
trong nâng cao năng suất, tăng trưởng hội
di chuyn của lao động. Các nghiên cứu như
Barro Lee (1993), Judson (1995) xem giáo
dc yếu t then chốt trong tích lũy vốn con
người, trong khi World Bank (2015) m rng
phm vi sang các ch tiêu y tế như tuổi th hay
t l t vong tr sinh.
Trong bi cảnh di cư, các thuyết kinh tế
c điển như Todaro (1969), Harris Todaro
(1970) cho rng quyết định di phụ thuc vào
so sánh thu nhp k vng giữa nơi đi nơi
đến, và vốn con người ảnh hưởng trc tiếp đến
kh năng tham gia thị trường lao động nơi
đến. Người có trình độ hc vn và k năng cao
d dàng tiếp cn việc làm có năng sut cao, t
đó làm tăng động di cư. Ngược lại, lao động
k năng thấp thường đối mt vi ri ro thu
nhp thấp hơn và khả năng hòa nhập hn chế.
thuyết th trường lao động kép ca Piore
(1979) cho rng s phân hóa th trường lao
động thành khu vc chính thc phi chính
thức nguyên nhân thúc đẩy di cư, trong đó
người vốn con người cao thường được tp
TRƯỜNG ĐẠI HC KINH T - ĐẠI HC ĐÀ NNG
74
trung khu vc chính thc. Còn theo Massey
cng s (1993), vốn con người cũng giúp
người di tn dng mạng lưới hi hiu qu
hơn, giảm chi phí và ri ro. Borjas (1987), da
trên hình Roy (1951), nhn mnh rng di
cư mang tính chọn lc theo k năng - người
trình độ cao hướng tới nơi có tỷ sut hoàn vn
lớn hơn (di thuận), trong khi lao động k
năng thấp di cư ngưc li.
2.2. Tổng quan kết quả các công trình thực
nghiệm liên quan
Các nghiên cu quc tế cho thy mi liên
h mnh m gia vốn con người xu ng
di cư. Murat (2020) đã chứng minh di cư quốc
tế mang tính chn lc, tp trung nhóm lao
động có trình độk năng cao. Fan và Stark
(2008) ch ra rng tại cácớc đang phát triển,
lao động trình độ hc vn cao khu vc
nông thôn thường di cư ra thành phố do chênh
lch tiền lương đáng k. Hall và Farkas (2008)
s dng hình tuyến tính phân cp ti M
cho thy vốn con người giúp nâng cao thu nhp
của người di cư, song mức độ tác động khác
nhau gia các nhóm k năng.
Vit Nam, các nghiên cu thc nghim
cũng xác nhận vai trò ca vốn con người trong
di cư. Malamud Wozniak (2012) sử dng
phương pháp bình phương nhỏ nht (OLS)
hai giai đoạn (2SLS) để đánh giá tác động ca
giáo dục đối với di cư nội địa, cho thấy người
có trình độ đại hc có kh năng di cư cao hơn.
Tương tự, Huynh (2022) khi nghiên cu các
yếu t cá nhân ảnh hưởng đến di cư lao động
Vit Nam, ch yếu s dng hình
logit/probit, cho thy các yếu t như tuổi, gii
tính, thu nhp, hc vấn đều có nh hưởng.
Ngoài vốn con người, nhiu nghiên cứu đã
đề cập đến các yếu t kinh tế- xã hi khác nh
hưởng đến di cư, như đô thị hóa, đầu
hi vic làm (Greenwood, 1997; Harris
Todaro, 1970; Taylor và cng s, 1996). Đáng
chú ý, nghiên cu ca Hà Vit Hùng (2019) v
“Xu ớng di của các dân tc thiu s Tây
Nguyên” chỉ ra vai trò ca giáo dục điu
kin sống đối vi quyết định di cư, song mới
dng li mô t và phân tích thng kê.
th thy các nghiên cu ch yếu tp
trung ti các vùng phát triển, nơi điều kin
h tng tt th trường lao động ổn định,
trong khi các vùng đặc thù v dân phát
triển, như Tây Nguyên, vn thiếu bng chng
định lượng toàn din v mi quan h gia vn
con người di cư. Hơn nữa, phn ln các
công trình thc nghim ch ước lượng tác động
trung bình ca vốn con người đến di cư, chưa
xem xét s khác bit trên toàn b phân phi
hành vi di cư.
Để khc phc các khong trng, bài báo s
dng hình hi quy QR nhằm đánh giá tác
động ca vốn con người đến di cư trên toàn b
phân phối hành vi di của lao động ti khu
vc Tây Nguyên. Cách tiếp cn này cho phép
nhn diện tính không đồng nht trong tác
động ca vốn con người, qua đó góp phần b
sung bng chng thc nghim hoàn thin
khung phân tích thuyết v di trong bi
cnh các vùng kinh tế đặc thù.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Khung phân tích
Khung phân tích tác đng ca vn con
người tới di nhấn mnh mi quan h gia
giáo dc, y tế, động lc quyết định di .
Vốn con người, gồm trình độ hc vn, k năng,
kinh nghim, quyết định kh năng tối ưu
hóa cơ hội kinh tế tại nơi đến. Các yếu t kinh
tế như chênh lệch thu nhp ri ro tht
nghip, kết hp vi h tr t mạngi xã hi,
giảm chi phí tăng kh năng hòa nhập, phù
hp vi thuyết mạng lướihi (Massey
cng sự, 1993). Người vốn con người cao
thường tham gia khu vc lao động chính thc,
nâng cao xác sut thành công (Piore, 1979).
Quyết định di phản ánh sn nhc gia li
ích và chi phí, đóng vai trò quan trọng trong
phát trin kinh tế và xã hi.
TP CHÍ KHOA HC KINH T - S 13(01) 2026
75
Da vào khung phân tích trên, tác gi đề
xut mô hình nghiên cu có dng:
Di = f (vốn con người, c yếu t kinh
tế, mng xã hi,...) + ε
Xut phát t hình này các kết qu
nghiên cu t công trình thc nghiệm như Fan
Stark (2008), Hall Farkas (2008),
Malamud Wozniak (2012), Greenwood
(1997), Taylor cng s (1996),…tác gi xây
dng hình phân tích thc nghim cho
nghiên cứu như sau:
LnMit-1 = β0 + β1Hit-1 + β2LnKit-1 +
β3LnNSchoyteit + β4LnĐTHit-1 + εit
Trong đó, i: số tnh quan sát; t: s năm quan
sát; β0, β1, β2, β3, β4 là các h s hồi quy; εit:
phần dư.
3.2. Phương pháp ước lượng
Nghiên cu s dng hi quy QRso sánh
với phương pháp OLS thông thường đ phân
tích mi quan h gia biến ph thuc và các
biến độc lp. OLS tập trung ước lượng trung
bình điều kin ca biến ph thuc bng cách
ti thiu hóa tổng bình phương sai số, phù hp
vi d liệu đồng nht (Wooldridge, 2010).
Ngược lại, QR vượt tri trong vic phân tích
toàn b phân phi biến ph thuc, cho phép
khám phá tác động ca các biến độc lp ti các
phân v khác nhau (Koenker Bassett, 1978).
QR không yêu cu gi định phương sai đồng
nht, giúp kết qu đáng tin cậy hơn khi dữ liu
phương sai không đồng nht hoc bất đối
xứng (Hao Naiman, 2007). Phương pháp
này cũng x hiu qu d liu không theo
phân phi chun c giá tr ngoi lệ, điều
mà OLS khó thc hin (Koenker, 2005).
Hơn nữa, mô hình s dụng ước lượng dưới
dng QR gp (Pooled QR) thay hình QR
hiu ng c định. Phương pháp này không
kim soát trc tiếp các biến c định theo tnh
m, song li phù hp vi c mu ca
nghiên cu (75 quan sát) cho phép so nh
s khác bit gia các phân v mt cách ổn định.
Việc không đưa biến c định vào hình được
xem s đánh đổi gia tính ổn định của ước
ng mức độ kim soát ni sinh tim n,
vốn thường gp trong các hình QR vi mu
nh (Koenker, 2004).
S kết hp gia OLS QR trong nghiên
cu này nhm cung cp cái nhìn va tng quát
va chi tiết: OLS phản ánh tác động trung bình,
trong khi QR làm tính không đồng nht
trong các nhóm địa phương có mức di cư khác
nhau (Greene, 2018).
3.3. Dữ liệu nghiên cứu
Bng 1. Mô t các biến trong mô hình nghiên cu
Ký hiu biến
Định nghĩa biến
Ngun d liu
Biến
ph thuc
LnM
Logarit t nhiên ca s ngưi xuất cư
Niên giám thng c
tnh Tây Nguyên
Biến
độc lp
H
T l lao động t 15 tui tr lên qua đào tạo
Niên giám thng c
tnh Tây Nguyên
LnK
Logarit t nhiên ca tng vốn đầu thc
hin theo giá so sánh 2010
Niên giám thng c
tnh Tây Nguyên
LnNSchoyte
Logarit t nhiên ca chi ngân sách cho y tế,
dân s
Niên giám thng c
tnh Tây Nguyên
LnĐTH
Logarit t nhiên ca dân s thành th
Niên giám thng c
tnh Tây Nguyên
Ngun: Tác gi t tng hp
TRƯỜNG ĐẠI HC KINH T - ĐẠI HC ĐÀ NNG
76
hình nghiên cu s dng d liu th cp
t năm 2010 đến 2024 ca 5 tnh (75 quan sát)
khu vc Tây Nguyên bao gm: Kon Tum,
Gia Lai, Đắc Lắk, Đắk Nông, Lâm Đồng. Bng
1 t các biến trong hình nghiên cu.
Các biến chui v di (M), vốn đầu (K),
chi ngân ch cho y tế (Nschoyte), đô thị
hóa (ĐTH) được chuyn sang dng logarit t
nhiên đ d liu tr nên mượt hơn, tránh che
m những đặc tính khác ca chui.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Thống kê mô tả
Bng 2 cho thy các biến H, K, ĐTH có giá
tr trung bình giá tr trung v chênh lch
không ln, giá tr đo lường độ nghiêng
(Skewness) đo lường độ nhn (Kurtosiss)
ca s liu phân phối khá đều tp trung.
Điu này th hin s khá đồng đều gia các
tnh trong khu vc Tây Nguyên. Tuy nhiên, kết
qu cũng cho thấy s chênh lch khá ln gia
giá tr ln nht và bé nht ca các biến trên.
Đối vi biến M, phân phi d liu dng
phân phi lch phải, độ nhn phn trung tâm
phân phi d liu này lớn n phân phối
chuẩn. Điều này th hin s người xuất cư của
đa số c tnh khu vực y Nguyên cao hơn
mc xuất bình quân của vùng, s
chênh lch gia các tnh.
Biến Nschoyte s chênh lch ln gia
giá tr ln nht và bé nht. Vi h s Skewness
là 7,31 cho thy dng phân phi ca d liu là
bất đối xng lch phi, h s Kurtosis cho thy
phn trung tâm ca phân phi d liu cao
nhọn hơn so vói phân phối tiêu chuẩn. Điều
này phn s chênh lch rt ln v chi ngân sách
cho y tế gia các tnh trong khu vc Tây
Nguyên.
Bng 2. Thng kê mô tc biến trong mô hình nghiên cu
Tên biến
Trung bình
Trung v
Giá tr
bé nht
Giá tr
ln nht
H s
Skewness
H s
Kurtosis
M
8,312
6,100
1,100
30,800
1,862
5,757
H
14,097
14,476
6,200
21,800
-0,196
2,740
K
9.680,506
9.530,434
846,410
16.669,800
0,034
2,643
NSchoyte
968,596
665,519
120,000
14.314,840
7,308
59,213
ĐTH
329,102
423,903
74,460
529,718
-0,392
1,372
Ngun: Kết qu x lý s liu t NGTK các tnh Tây Nguyên
4.2. Kiểm định tính dừng
Tính dng ca d liệu có ý nghĩa quan
trng trong vic quyết định phương pháp ước
ợng được s dng. Với phương pháp OLS,
điều kiện đặt ra đối vi d liu thi gian phi
chui dng. Kết qu kiểm định Augment
Dickey-Fuller (ADF) các chui d liu gc
đều là chui dng, tr biến H. Tuy nhiên sau
khi ly sai phân bc 1 thì các chuỗi đều dng
vi các mức ý nghĩa 1%, 5% hay 10%.
4.3. Kết quả phân tích mô hình hồi qui phân
vị
Kết qu hi quy bng 3 cho thy những đc
điểm đáng chú ý về mi quan h gia các yếu
t kinh tế - hi quyết định di tại khu
vc Tây Nguyên. OLS cho thy bc tranh tng
quát với tác động trung bình ca các biến gii
thích. Trong khi đó, QR m nổi bt s khác
bit các phân v khác nhau, giúp phân tích
chi tiết hơn.