Luận văn Ước lượng suất sinh lợi của giáo dục ở Việt Nam

MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề “Vốn con người (Human Capital) là những gì có liên quan đến tri thức, kỹ năng và những thuộc tính tiêu biểu khác của một cá nhân mà nó có ảnh hưởng đến những hoạt động kinh tế” (OECD, 1998)1 . Vốn con người được hình thành thông qua việc đầu tư cho người lao động, bao gồm các khoản chi dùng vào các mặt giáo dục, bồi dưỡng kỹ thuật, bảo vệ sức khoẻ, lưu chuyển sức lao động trong nước, di dân nhập cảnh và các phúc lợi xã hội khác. Trong đó, quan trọng nhất là đầu tư giáo dục và bảo vệ sức khoẻ. Việc đầu tư này có lợi cho tố chất sức lao động, tức nâng cao năng lực công tác, trình độ kỹ thuật, mức độ lành nghề, mức độ sức khoẻ, có lợi cho việc tăng thêm số lượng người lao động phù hợp với nhu cầu tương lai, điều chỉnh sự thừa thiếu sức lao động hiện có trong nước, lợi dụng sức lao động nước ngoài và tiết kiệm chi phí giáo dục. Quan niệm con người đầu tư cho mình có ý nghĩa rất rộng, bao gồm không chỉ đầu tư vào học tập trong nhà trường và đào tạo sau khi học mà còn đầu tư khi còn ở nhà, trước tuổi đi học và đầu tư vào thị trường lao động để tìm việc. Kinh tế học phương Tây dùng lý thuyết vốn con người để giải thích sự phân biệt các mức lương theo tuổi tác và nghề nghiệp, tỉ lệ thất nghiệp không đồng đều, sự phân bổ nguồn lực lao động vào các khu vực kinh tế. Chính sách của Đảng và Nhà nước Việt Nam hiện nay quan tâm nhiều đến việc đầu tư cho giáo dục, y tế và nghiên cứu khoa học nhằm tạo ra một nguồn nhân lực thích ứng với sự nghiệp công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước. Trong giai đoạn 2002 - 2006, ngân sách nhà nước chi cho giáo dục đào tạo chiếm tỷ trọng trong GDP tăng từ 4,2% lên 5,6%; và đến năm 2007 là 6,44%2. Chính sách tài chính cho giáo dục nhiều năm gần đây cho đến năm 2007 được giữ mức tỉ lệ 20% tổng chi ngân sách nhà nước và có thể tăng thêm lên đến 21-22% trong giai đoạn 2008-2010 theo hướng ưu tiên đầu tư ngân sách. Đây là mức tăng cao thể hiện sự quan tâm của Chính phủ đối với sự nghiệp giáo dục đào tạo. Theo quan điểm của Chính phủ, giáo dục làm tăng năng suất và thu nhập của người lao động là một tín hiệu tốt để thuyết phục Chính phủ chi đầu tư vào giáo dục. Giáo dục là rất quan trọng. Mọi người đều biết rằng học càng nhiều thì sẽ càng có nhiều cơ hội để kiếm thêm thu nhập, tuy nhiên không phải tất cả mọi người đều đầu tư vào các mức học vấn cao như đại học. Đó là do nguồn tài nguyên của cá nhân (hay của gia đình) hạn hẹp, chi tiêu cho giáo dục phải cạnh tranh với nhiều khoản chi tiêu đáp ứng các nhu cầu khác. Nếu đầu tư cho giáo dục là có lợi, nghĩa là giáo dục tốt sẽ dẫn đến sự gia tăng thu nhập của người đầu tư, thì việc chi tiêu cho giáo dục rõ ràng là điều cần nên làm. Đầu tư của Nhà nước và tư nhân vào giáo dục được định hướng bởi việc tính toán lợi suất đầu tư vào giáo dục, một chỉ tiêu được xem là lợi ích của giáo dục trong thị trường lao động. Chúng ta cũng có thể hiểu bản chất và hoạt động của thị trường lao động thông qua việc nắm bắt sự thay đổi của các lợi suất này theo các tính chất cá nhân và địa bàn, theo ngành kinh tế, theo loại hình kinh tế tại một thời điểm ; và sự thay đổi của chỉ số này qua thời gian. Sự hiểu biết này cũng sẽ giúp định hướng các chính sách đầu tư cho giáo dục. Việc đi học sẽ đem lại lợi ích do gia tăng mức thu nhập, chúng ta đều có cảm nghĩ một cách định tính như vậy. Tuy nhiên, mức gia tăng đó là bao nhiêu nhất thiết cần phải được định lượng để nghiên cứu và so sánh. Đề tài: Ước lượng suất sinh lợi của giáo dục ở Việt Nam 2. Mục tiêu nghiên cứu Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ trả lời những câu hỏi: - Suất sinh lợi của việc đi học (giáo dục) ở Việt Nam vào thời điểm khảo sát là bao nhiêu phần trăm? Hay nói cách khác, khi tăng thêm một năm đi học thì thu nhập của người lao động làm thuê sẽ tăng thêm bao nhiêu phần trăm? - Suất sinh lợi của giáo dục có sự khác biệt như thế nào khi xét đến các khác biệt về tính chất cá nhân (giới tính, cán bộ công chức, địa bàn cư trú và làm việc, bằng cấp giáo dục đào tạo), khác biệt về ngành kinh tế (nông nghiệp / phi nông nghiệp) và khác biệt về loại hình kinh tế làm thuê? 3. Phạm vi và phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu này sử dụng bộ số liệu Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam năm 2004 (KSMS 2004) của Tổng cục Thống kê và dựa vào hàm thu nhập của Mincer để ước lượng suất sinh lợi của giáo dục ở Việt Nam. Để trả lời các câu hỏi của mục tiêu nghiên cứu, ngoài phương pháp mô tả thống kê, diễn dịch so sánh, nghiên cứu này dựa vào phương pháp định lượng bằng mô hình kinh tế lượng - hồi qui hàm thu nhập Mincer: - Chọn mẫu và tính toán các giá trị biến số từ bộ số liệu KSMS 2004 của Tổng cục Thống kê (bộ số liệu này lưu giữ dưới định dạng của phần mềm Stata, được trích xuất và chuyển thành định dạng của phần mềm Excel để tính toán ) - Thực hiện hồi qui và kiểm định các hệ số ước lượng của hàm thu nhập Mincer bằng phần mềm Eviews . 4. Cấu trúc luận văn Ngoài lời mở đầu, danh mục các bảng, danh mục các hình, danh mục các chữ viết tắt, phụ lục và tài liệu tham khảo, luận văn có kết cấu gồm 3 chương: - Chương 1: Cơ sở lý luận về suất sinh lợi của giáo dục. Nội dung chương này là trình bày tổng quan lý thuyết vốn con người, mô hình học vấn và trình bày diễn dịch toán học của Mincer dẫn đến mô hình hàm thu nhập cho phép ước lượng được hiệu quả của giáo dục và kinh nghiệm bằng phương pháp hồi qui kinh tế lượng, đồng thời nêu lên những giới hạn và ưu điểm của mô hình này. Phần cuối chương 1 trình bày các kết quả nghiên cứu thực nghiệm ước lượng suất sinh lợi của giáo dục trên thế giới dựa trên hàm thu nhập Mincer. - Chương 2: Hiệu quả của giáo dục ở Việt Nam qua mô tả thống kê. Chương 2 được bắt đầu từ việc giới thiệu sơ lược về cuộc Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam năm 2004 do Tổng cục Thống kê thực hiện. Mục tiêu chương này là nghiên cứu hiệu quả của giáo dục ở Việt Nam bằng phương pháp mô tả thống kê: khảo sát tình trạng đi học và làm việc ở Việt Nam, phân tích sự hiệu quả khi hộ gia đình đầu tư cho giáo dục, căn cứ vào mức chi phí cho việc đi học và mức tăng tiền lương khi trình độ học vấn tăng thêm. Phần cuối chương 2 trình bày các bằng chứng thực nghiệm của các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả của giáo dục ở Việt Nam vào những năm trước đây. - Chương 3: Ước lượng suất sinh lợi của giáo dục ở Việt Nam năm 2004. Mục tiêu của chương 3 là ước lượng suất sinh lợi của giáo dục ở Việt Nam (năm 2004) bằng phương pháp kinh tế lượng: hồi qui hàm thu nhập Mincer. Trong chương này, tác giả đề nghị các mẫu được chọn lựa ; đề nghị phương án tính toán số năm đi học căn cứ vào hệ thống giáo dục ở Việt Nam có nhiều thay đổi qua các thời kỳ lịch sử, và việc tính toán các biến giải thích khác. Phần cuối của chương này trình bày kết quả nghiên cứu ước lượng các hệ số, khi hồi qui với hàm thu nhập Mincer cơ sở và mở rộng, gồm cả với việc xét đến các tính chất quan sát. Kết luận và gợi ý chính sách: Dựa trên các phân tích ở chương 2 và kết quả thực nghiệm ở chương 3, tác giả đưa ra những kết luận của nghiên cứu cùng với gợi ý về chính sách, đồng thời đề xuất nghiên cứu tiếp theo.

pdf115 trang | Chia sẻ: maiphuongtl | Lượt xem: 2079 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Ước lượng suất sinh lợi của giáo dục ở Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ng ứng dụng, Nxb Lao động Xã hội, thành phố Hồ Chí Minh. Trương thị Kim Chuyên, Thái Thị Ngọc Dung và Bạch Hồng Việt (1999), “Yếu tố ảnh hưởng đến đi học cấp II”, tr.120,Dominique Haughton, Jonathan Haughton, Sarah Bales, Trương thị Kim Chuyên, Nguyễn Nguyệt Nga, Hoàng Văn Kình (1999), Hộ gia đình Việt Nam nhìn qua phân tích định lượng, Nxb Chính trị Quốc gia, Hà Nội Nguyễn Quang Dong (2002), Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội. Nguyễn Xuân Thành (2006), Ước lượng suất sinh lợi của việc đi học ở Việt Nam: Phương pháp khác biệt trong khác biệt, Học liệu mở của FETP, Trường ĐH Kinh Tế tp.HCM. (truy cập ngày 14/3/2008) Tổng cục Thống kê (2006), Kết quả khảo sát mức sống hộ gia đình năm 2004, Hà Nội. Tổng cục Thống kê , Điều tra mức sống hộ gia đình năm 2004. (truy cập ngày 16/4/2008) 72 Tài liệu tham khảo tiếng Anh Beker, S. Gary (1993), Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education, The University of Chicago Press. Borjas, George J. (2005),Labor Economics, McGraw-Hill, Third Edition. Gallup, John (2004), “Wage Labor Market and Inequality in Vietnam”, in Paul Glewwe at al, Economic Growth, Poverty, and Household in Vietnam, Edited, Worbank Regional and Sectoral Studies. (truy cập ngày16/3/2008) Mincer, Jacob (1974), Schooling, Experience and Earning, Nation Bureau of Economic Research, Colombia University Press . Mincer, Jacob (1989), Human Capital Responses to Technological Change in the Labor Market, National Bureau of Economic Research Working Paper No.3207, (truy cập ngày 28/3/2008). OECD (1998), Human Capital Investment- An International Comparision, Paris: OECD Psacharopoulos, George (1993), “Returns to Investment in Education: A Global Update”, World Development, 22(9), The World Bank. 73 PHỤ LỤC Phụ lục 1 Các bảng câu hỏi trích từ KSMS 2004 Phụ lục 1 trình bày các bảng câu hỏi có liên quan đến số liệu cung cấp cho việc thực hiện đề tài nghiên cứu, có nguồn từ Tổng cục Thống kê trong cuộc Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam năm 2004. Các mục được lược trích gồm : - Thông tin quản lý ; - Mục 1 – phần a : Danh sách thành viên hộ gia đình ; - Mục 2 : Giáo dục, đào tạo và dạy nghề ; - Mục 4 – phần a : Thu nhập – Tình trạng việc làm KHẢO SÁT MỨC SỐNG HỘ GIA ĐÌNH LÀ VIỆC LÀM ÍCH NƯỚC LỢI NHÀ Thông tin thu được từ hộ gia đình tuyệt đối được giữ kín, không sử dụng cho mục đích khác, mà chỉ dùng làm cơ sở cho Nhà nước nghiên cứu, xây dựng chính sách kinh tế - xã hội, nhằm ổn định và nâng cao mức sống nhân dân, trong đó có mức sống của mỗi gia đình. TỔNG CỤC THỐNG KÊ 74 Tæng côc thèng kª Kh¶o s¸t møc sèng hé gia ®×nh n¨m 2004 PhiÕu sè / PhiÕu pháng vÊn hé KSMS 2004 §TMS 2002 TØnh/ Thμnh phè.................................................... HuyÖn/ QuËn / ThÞ x·............................................. X·/ Phêng/ ThÞ trÊn.............................................. §Þa bμn kh¶o s¸t................................................... Khu vùc (Thμnh thÞ:..........1; n«ng th«n:.........2) Hä tªn chñ hé (ch÷ in hoa)................................... Hé sè D©n téc cña chñ hé............................................... Quý §Þa chØ :.......................................................................... Cã dïng phiªn dÞch? (cã:..........1; kh«ng:...........2) Hä vμ tªn ®iÒu tra viªn.......................................... M· sè Hä vμ tªn ®éi trëng............................................ M· sè Ngμy...th¸ng...n¨m 2004 Ngμy......th¸ng.....n¨m 2004 §éi trưëng §iÒu tra viªn (Ký tªn) (Ký tªn) những điều ghi trên phiếu được giữ kín Thu nhập và chi tiêu 75 Môc 1. PhÇn a. Danh s¸ch thμnh viªn hé gia ®×nh 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Xin [«ng/bμ] vui lßng cho biÕt hä vμ tªn cña tõng thμnh viªn trong hé, b¾t ®Çu tõ chñ hé. Giíi tÝnh cña.... [T£N].. . Quan hÖ cña...[T£N]... víi chñ hé? Th¸ng, n¨m sinh cña ...[T£N] ... theo dư¬ng lÞch Tuæi cña ...[T£N] .... ChØ hái nh÷ng ngêi tõ 13 tuæi trë lªn Trong 12 th¸ng qua ...[T£N]... ®· ë trong hé bao nhiªu th¸ng ? ....[T£N] .... ®¨ng ký hé khÈu ë ®©u ? ...[T£N].... Sèng ë tØnh/TP nμy bao l©u råi ? m· thμnh viªn Thμnh viªn trong hé lμ nh÷ng ngưêi ¨n, ë chung tõ 6 th¸ng trë lªn trong 12 th¸ng qua vμ chung quü thu chi. Kh«ng biÕt th¸ng sinh GHI KB TÝnh tuæi trßn ®Õn th¸ng pháng vÊn T×nh tr¹ng h«n nh©n cña ...[T£N] ...? TÝnh th¸ng céng dån Chñ hé 1 Cha cã ghi hä tªn b»ng ch÷ Vî/chång 2 vî/chång 1 T¹i n¬i ë trong in hoa vμ theo thø tù Con 3 Ghi ®ñ Ghi ®ñ §ang cã x·/ phưêng 1>>phÇn 1B) gia ®×nh h¹t nh©n Bè/mÑ. 4 2 ch÷ sè 4 ch÷ sè (D−íi 13 vî/chång 2 T¹i n¬I kh¸c «ng/bμ néi/ngo¹i 5 tuæi Go¸ 3 trong tØnh/TP 2>>phÇn1B) NAM...1 ch¸u néi/ngo¹i 6 >> c©u 7) Ly h«n 4 TØnh/TP. kh¸c 3>>phÇn 1B) (§TV lưu ý c¸c trêng hîp ngo¹i lÖ) N÷......2 quan hÖ kh¸c 7 th¸ng n¨m Sè n¨m Ly th©n 5 Sè Th¸ng Kh¸c 4 Sè N¨m Sè Th¸ng 1 2 3 4 5 76 Môc 2. Gi¸o dôc, ®μo t¹o vμ d¹y nghÒ Xin [«ng/bμ] vui lßng cho biÕt mét sè th«ng tin vÒ gi¸o dôc cña c¸c thμnh viªn trong hé 1 2 3 4 5 6 7 ...[T£N]... ...[T£N]... B»ng cÊp cao nhÊt ...[tªn]..®· ®¹t ®ưîc? HiÖn nay Trong 12 ...[tªn] ... häc Trưêng ...[T£N]… M ®· häc hÕt cã biÕt ®äc, ...[T£N]... th¸ng qua hÖ/cÊp/bËc häc nμo? häc thuéc lo¹i · líp mÊy? biÕt viÕt Kh«ng cã b»ng cÊp.........................0 cã ®i häc ...[T£N]... nμo? kh«ng? tiÓu häc...........................................1 kh«ng? cã ®i häc T Qui ®æi líp theo trung häc c¬ së...............................2 kh«ng? Nhμ trÎ, mÉu gi¸o........ .. ...0 h hÖ 12 n¨m trung häc Phæ Th«ng.....................3 tiÓu häc............... ..............1 μ d¹y nghÒ ng¾n h¹n........................4. trung häc c¬ së...................2 n d¹y nghÒ dμi h¹n...........................5 trung häc Phæ Th«ng………3 h chưa hÕt líp 1 Trung häc chuyªn nghiÖp..............6 d¹y nghÒ ng¾n h¹n.............4 hoÆc cha bao cao ®¼ng........................................7 d¹y nghÒ dμi h¹n................5 v giê ®i häc ghi 00 ®¹i häc...........................................8 Cã.........1 (>>6) Trung häc chuyªn nghiÖp ..6 i th¹c sü.......................................... 9 nghØ hÌ..2 (>>6) Cã........1 cao ®¼ng.............................7 C«ng lËp.........1 ª Cã.........1 TiÕn sÜ......................................... 10 kh«ng.....3 kh«ng…2 ®¹i häc................................8 B¸n C«ng........2 n Tõ líp 5 kh«ng...2 kh¸c (ghi râ) ................................11 (>>14) th¹c sü................................9 D©n LËp..........3 trë lªn >>3 Gi¸o dôc phæ th«ng gi¸o dôc TiÕn sÜ...............................10 T thôc.............4 líp vμ ®¹i häc trë lªn nghÒ nghiÖp Kh¸c (ghi râ_____)……... 11 Kh¸c (Ghi râ)..5 1 2 3 4 5 6 >> 77 Môc 2. Gi¸o dôc (hÕt) 8 9 10 11 12 13 14 M Lý do ®−îc miÔn, gi¶m? · Hé nghÌo............1 Chi phÝ cho ...[T£N]... ®i häc trong 12 th¸ng qua theo ch−¬ng tr×nh qui ®Þnh cña nhμ tr−êng lμ bao nhiªu? d©n téc thiÓu sè. 2 T gia ®×nh liÖt sÜ......3 H μ th−¬ng binh, gia ®×nh cã c«ng víi c¸ch m¹ng.........4 cè g¾ng khai th¸c c¸c cét chi tiÕt, nÕu kh«ng chi th× ghi sè 0, nÕu kh«ng biÕt hoÆc kh«ng nhí râ th× ghi KB, nÕu chØ nhí tæng vμ mét sè chi tiÕt th× ghi tæng sè vμ nh÷ng cét chi tiÕt t−¬ng øng, cét nμo kh«ng nhí ghi KB n PhÇn tr¨m ®îc miÔn, gi¶m? ngh×n ®ång h vïng s©u, vïng xa, ®Æc biÖt khã kh¨n...................5 a b c d e f g h v gia ®×nh cã hoμn c¶nh khã kh¨n...6 C¸c kho¶n nhËn ®−îc tõ c¸c tæ chøc trî gióp cho gi¸o dôc (¨n ë, ®I l¹i, s¸ch gi¸o khoa, ®ång phôc, ...) TrÞ gi¸ häc bæng, th- ëng nhËn ®îc trong 12 th¸ng qua? Chi phÝ cho gi¸o dôc-®μo t¹o kh¸c? (n÷ c«ng gia ch¸nh, nghÒ kÌm cÆp, ®¸nh m¸y tèc ký,...) i ...[T£N]... Cã ®−îc miÔn, gi¶m häc phÝ hoÆc c¸c kho¶n ®ãng gãp cho gi¸o dôc kh«ng ? Häc sinh tiÓu häc.....................7 ª Cã.......1 kh«ng thu h.phÝ..8 nÕu cét nμo kh«ng ®îc miÔn, gi¶m ghi sè 0 nÕu kh«ng cã, ghi sè 0 nÕu kh«ng cã, ghi sè 0 nÕu kh«ng cã, ghi sè 0 n Kh¸c (ghi râ)......9 kh«ng..2 (>>11) Häc phÝ §ãng gãp a. häc phÝ (%) b. §ãng gãp (%) Häc phÝ ? §ãng gãp cho trêng, líp (quü x©y dùng, quü phô huynh,...) ? QuÇn ¸o ®ång phôc vμ trang phôc theo qui ®Þnh? S¸ch gi¸o khoa, s¸ch tham kh¶o? Dông cô häc tËp kh¸c? (giÊy, bót, cÆp, vë, ...) Häc thªm? (c¶ häc thªm ngäai nh÷, vi tÝnh) Chi gi¸o dôc kh¸c? (®ãng tr¸I tuyÕn, ®I l¹i, trä, ...) Tæng sè (a+b+...+ g) ngh×n ®ång ngh×n ®ång ngh×n ®ång 1 2 3 4 5 6 78 phÇn 4A.t×nh tr¹ng viÖc lμm Hái vÒ tÊt c¶ c¸c thμnh viªn cña hé tõ 6 tuæi trë lªn. ViÖc lμm chiÕm nhiÒu thêi gian nhÊt (ViÖc chÝnh) trong 12 th¸ng qua 1 2 3 4 5 Trong 12 th¸ng qua, [«ng/bμ] cã tham gia .... m a b c cã lμm viÖc ? · t h μ Lý do ...[T£N]...kh«ng lμm viÖc trong 12 th¸ng qua? n cßn nhá/§ang ®i häc h N.trî cho g® m×nh. Giμ yÕu, nghØ h−u. v Tμn tËt. I (cã m· 1 ë c©u 1) kh«ng t×m ®îc viÖc C«ng viÖc nμo chiÕm nhiÒu thêi gian nhÊt cña ....[T£N].... trong 12 th¸ng qua? C«ng viÖc nμy thuéc ngμnh nμo? ª §i lμm ®Ó nhËn tiÒn lư¬ng, tiÒn c«ng ? Ho¹t ®éng s¶n xuÊt hoÆc dÞch vô vÒ trång trät, ch¨n nu«i, l©m ch¨n nu«i, l©m nghiÖp vμ thuû s¶n cho hé? Ho¹t ®éng ngμnh nghÒ SXKD hoÆc dÞch vô cña hé ? Cã....1 Kh¸c (ghi râ_______) n Cã............1 Cã............1 Cã............1 (>>4) (>>26) Kh«ng....2 Kh«ng....2 Kh«ng....2 Kh«ng.2 M« t¶ c«ng viÖc M· nghÒ Tªn c¬ quan/®¬n vÞ M« t¶ nhiÖm vô/ s¶n phÈm chÝnh cña c¬ quan/®¬n vÞ M· ngμnh 79 phÇn 4A.t×nh tr¹ng viÖc lμm (TiÕp) ViÖc lμm chiÕm nhiÒu thêi gian nhÊt (ViÖc chÝnh) trong 12 th¸ng qua 6 7 8 9 10 11 m 12. Ngoμi tiÒn l−¬ng, tiÒn c«ng tõ c«ng viÖc nμy, ...[T£N]... cßn nhËn ®îc bao nhiªu tiÒn mÆt vμ trÞ gi¸ hiÖn vËt tõ c¸c kho¶n sau: · ...[T£N]... lμm viÖc cho Nhμ nưíc hay tæ chøc, c¸ nh©n nμo? t a. Theo lo¹i h×nh kinh tÕ: h cè g¾ng khai th¸c c¸c cét chi tiÕt, nÕu kh«ng cã th× ghi sè 0, nÕu kh«ng biÕt hoÆc kh«ng nhí th× ghi KB; nÕu chØ nhí tæng vμ mét sè chi tiÕt th× ghi tæng sè vμ nh÷ng cét chi tiÕt t¬ng øng, cét nμo kh«ng nhí ghi KB μ Tù lμm cho gia ®×nh lμ DN t nh©n/ c.ty TNHH t nh©n ...................... 1 (>>13) a b c d e n h Tù lμm cho gia ®×nh kh«ng ph¶i lμ DN t nh©n/ c.ty TNHH t nh©n ....2 (>>13) Lμm cho Hé kh¸c ...............3 (>>11) v kinh tÕ nhμ níc...................4 I kinh tÕ tËp thÓ ....................5 (>>11) ª kinh tÕ t nh©n .....................6 (>>11) b. ...[Tªn]... Cã lμ c¸n bé, c«ng chøc kh«ng? n Trong 12 th¸ng qua, ..[T£N].. lμm c«ng viÖc nμy bao nhiªu th¸ng? Trung b×nh mçi th¸ng nμy, ..[T£N].. Lμm viÖc bao nhiªu ngμy? Trung b×nh mçi ngμy nμy, ..[T£N] .. lμm viÖc bao nhiªu giê? .. [T£N].. ®· lμm c«ng viÖc nμy bao nhiªu n¨m? Cã.........1 Trong 12 th¸ng qua, ....[T£N] ... nhËn ®îc bao nhiªu tiÒn l−¬ng, tiÒn c«ng kÓ c¶ trÞ gi¸ hiÖn vËt tõ c«ng viÖc nμy? LÔ, TÕt (1/5, 2/9, r»m trung thu, 22/12, tÕt nguyªn ®¸n,....) Trî cÊp x· héi (èm ®au,thai s¶n hoÆc tai n¹n lao ®éng) TiÒn l−u tró ®I c«ng t¸c trong níc vμ níc ngoμi C¸c kho¶n kh¸c (Th−ëng, ®ång phôc, ¨n tra,...) Tæng sè (a+b+c+d) sè th¸ng sè ngμy Sè giê Sè n¨m kinh tÕ cã vèn ®Çu t níc ngoμi ............................................7 (>>11) Kh«ng....2 ngh×n §ång ngh×n §ång ngh×n §ång ngh×n §ång ngh×n §ång ngh×n §ång 80 phÇn 4A.t×nh tr¹ng viÖc lμm (TiÕp) ViÖc lμm chiÕm nhiÒu thêi thø hai (viÖc phô) trong 12 th¸ng qua 13 14 15 16 17 18 19 20 m · ...[T£N]... lμm viÖc cho Nhμ nưíc hay tæ chøc, c¸ nh©n nμo? t h μ Tù lμm cho gia ®×nh lμ DN t nh©n/ c.ty TNHH t nh©n .......................1 (>>23) n h Tù lμm cho gia ®×nh kh«ng ph¶i lμ DN t nh©n/ c.ty TNHH t nh©n…. 2 (>>23) Lμm cho Hé kh¸c ............................3 v kinh tÕ nhμ níc.................................4 I ..[T£N].. Cã lμm thªm viÖc g× kh¸c trong 12 th¸ng qua kh«ng? kinh tÕ tËp thÓ ..................................5 ª Cã........1 C«ng viÖc nμo chiÕm nhiÒu thêi gian thø hai sau viÖc chÝnh cña ...[T£N]... trong 12 th¸ng qua? C«ng viÖc nμy thuéc ngμnh nμo? Trong 12 th¸ng qua, ..[T£N].. lμm c«ng viÖc nμy bao nhiªu th¸ng? Trung b×nh mçi th¸ng nμy, ..[T£N].. Lμm viÖc bao nhiªu ngμy? Trung b×nh mçi ngμy nμy, ..[T£N] .. lμm viÖc bao nhiªu giê? .. [T£N].. ®· lμm c«ng viÖc nμy bao nhiªu n¨m? kinh tÕ t nh©n ...................................6 n Kh«ng..2 (>>26) M« t¶ c«ng viÖc M· nghÒ Tªn c¬ quan/ ®¬n vÞ M« t¶ nhiÖm vô/ s¶n phÈm chÝnh cña c¬ quan/®¬n vÞ M· ngμnh sè th¸ng sè ngμy Sè giê Sè n¨m kinh tÕ cã vèn ®Çu t ư nưíc ngoμi ...7 81 phÇn 4A.t×nh tr¹ng viÖc lμm (hÕt) TiÒn l¬ng, tiÒn c«ng tõ viÖc lμm chiÕm nhiÒu thêi gian thø hai (viÖc phô) viÖc nhμ 21 23 24 25 26 27 m · 22. Ngoμi tiÒn lư¬ng, tiÒn c«ng tõ c«ng viÖc nμy, …[T£N]... cßn nhËn ®îc bao nhiªu tiÒn mÆt vμ trÞ gi¸ hiÖn vËt tõ c¸c kho¶n sau: t h μ cè g¾ng khai th¸c c¸c cét chi tiÕt, nÕu kh«ng cã th× ghi sè 0, nÕu kh«ng biÕt hoÆc kh«ng nhí th× ghi KB; nÕu chØ nhí tæng vμ mét sè chi tiÕt th× ghi tæng sè vμ nh÷ng cét chi tiÕt tư¬ng øng, cét nμo kh«ng nhí ghi kb n a b c d e h v I Ngoμi 2 viÖc ®· kÓ trªn ..[T£N]… cã lμm viÖc nμo kh¸c n÷a kh«ng? ViÖc nμy cã ph¶i lμ viÖc lμm nhËn tiÒn lư¬ng tiÒn c«ng kh«ng? [¤ng/bμ] cã lμm c¸c c«ng viÖc nhμ kh«ng? (Như dän dÑp, ®i chî, nÊu ¨n, giÆt quÇn ¸o, lÊy nưíc, kiÕm cñi, söa ch÷a ®å dïng gia ®×nh,…) ª Trong 12 th¸ng qua, ....[T£N]... nhËn ®ưîc bao nhiªu tiÒn lư¬ng, tiÒn c«ng kÓ c¶ trÞ gi¸ hiÖn vËt tõ c«ng viÖc nμy? LÔ, TÕt (1/5, 2/9, r»m trung thu, 22/12, tÕt nguyªn ®¸n,....) Trî cÊp x· héi (èm ®au,thai s¶n hoÆc tai n¹n lao ®éng) TiÒn lu tró ®I c«ng t¸c trong níc vμ nưíc ngoμi C¸c kho¶n kh¸c (Thưëng, ®ång phôc, ¨n trưa,...) Tæng sè (a+b+c+d Cã.........1 Cã.........1 …[T£N] … nhËn ®îc bao nhiªu tiÒn tõ c«ng viÖc nμy? (KÓ tõ viÖc thø 3 trë ®i) Cã.............1 Trong 12 th¸ng qua, [«ng/bμ] lμm viÖc nhμ b×nh qu©n mÊy giê 1 ngμy? n Kh«ng..….2 ngh×n §ång ngh×n §ång ngh×n §ång ngh×n §ång ngh×n §ång ngh×n §ång Kh«ng...2 (>>26) Kh«ng...2 (>>26) ngh×n ®ång (>>Ngưêi tiÕp theo) Sè giê 82 Phụ lục 2 Báo cáo kết quả hồi qui và kiểm định Những vấn đề chung 1. Lựa chọn mô hình Trong mô hình hồi qui tuyến tính bội, khi hệ số xác định R2 lớn hơn cho chúng ta biết mô hình hồi qui “tốt hơn”, nhưng chúng ta cần cảnh giác về ý nghĩa “tốt hơn” này. Sẽ là sai lầm khi đánh giá một mô hình chỉ trên cơ sở giá trị R2 , bởi vì khi bổ sung thêm các biến giải thích vào mô hình hồi qui sẽ làm gia tăng giá trị R2 (cho dù những biến hồi qui này không phù hợp), nhưng sự gia tăng này sẽ chịu sự đánh đổi bằng sự giảm chính xác của những ước lượng. Khi so sánh hai mô hình hồi qui bội có số biến giải thích khác nhau chúng ta không thể sử dụng hệ số này. Chúng ta hãy xem xét đến hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R-squared). Khi tăng thêm biến giải thích vào mô hình hồi qui, giá trị của hệ số này có thể được cải thiện, cũng có thể không thay đổi hoặc thậm chí có thể giảm đi. Hệ số R2 điều chỉnh sẽ cân đối giữa sự gia tăng sức mạnh giải thích được đóng góp bởi một biến giải thích bổ sung với sự giảm mức chính xác khi sử dụng thông tin để ước lượng hệ số của biến giải thích bổ sung này. Hệ số R2 điều chỉnh có thể sử dụng để so sánh hai mô hình hồi qui có số biến giải thích khác nhau. Ngoài ra, hai tiêu chuẩn phổ biến khác mà phần mềm Eviews cho chúng ta biết đó là Tiêu chuẩn thông tin Akaike (Akaike info criterion – AIC) và Tiêu chuẩn Schwarz (Schwarz criterion) . Khi sử dụng các tiêu chuẩn này để so sánh các mô hình khác nhau, mô hình nào có giá trị những tiêu chuẩn này thấp hơn sẽ được ưu tiên hơn khi lựa chọn. Tiêu chuẩn Schwarz có tác dụng so sánh các mô hình đơn giản, AIC thì thích hợp trong phân tích chuỗi thời gian. 2. Kiểm định Khi kiểm định mức độ ý nghĩa chung của mô hình, giả thiết “không” (H0) cho rằng mô hình không có sức mạnh giải thích được hiểu là tất cả các hệ số hồi qui riêng (các tham số độ dốc) đều bằng không (0). Trị thống kê kiểm định đối với giả 83 thiết này là Fc . Nguyên tắc ra quyết định : Bác bỏ giả thiết H0 khi giá trị trị thống kê F có p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa cho trước. Ta có thể dùng kiểm định Wald (Wald Test) để xem xét, tìm mô hình hồi qui tốt nhất bằng cách bổ sung thêm từng biến giải thích và liệu rằng biến giải thích bổ sung có làm tăng mức ý nghĩa chung của mô hình hay không. Trong trường hợp này, ta chỉ cần thực hiện kiểm định Wald đối với hệ số của biến giải thích bổ sung vào mô hình. Giả thiết H0 bị bác bỏ khi p-value của thống kê F nhỏ hơn mức ý nghĩa cho trước, khi đó ta có thể quyết định rằng, việc tăng thêm biến giải thích thì mô hình gia tăng sức mạnh giải thích. Trường hợp kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi qui (kiểm định rằng biến giải thích có thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay không; nói cách khác là hệ số hồi qui có ý nghĩa thống kê hay không), ta có thể sử dụng giá trị p-value của thống kê t trong báo cáo hồi qui của Eviews. Nếu p-value nhỏ hơn mức ý nghĩa cho trước thì ta bác bỏ giả thiết “không” và quyết định rằng hệ số hồi qui có ý nghĩa thống kê. 3. Điều chỉnh tác động của hiện tượng phương sai của sai số thay đổi Số liệu sử dụng cho mô hình hồi qui từ nguồn KSMS 2004 cho phép chúng ta sử dụng mẫu lớn với hàng ngàn quan sát. Với mẫu lớn như vậy sẽ tồn tại các outlier (một giá trị có thể rất nhỏ hoặc rất lớn so với các giá trị quan sát khác trong mẫu). Các giá trị tính toán thống kê dưới đây sẽ giúp chúng ta hình dung vấn đề này. Tính toán các giá trị thống kê Ln(thu nhập), ln(Y) Số năm đi học, S Kinh nghiệm, T Kinh nghiệm bình phương, Tsq Ln(số giờ làm việc, ln(H) Trung bình 9,03 9,34 18,69 467,05 7,56 Số trung vị 9,06 9,00 18,00 324,00 7,66 Số lớn nhất 11,78 21,00 53,00 2809,00 8,59 Số nhỏ nhất 5,70 0,00 -2,00 0,00 4,16 Sai số chuẩn 0,72 4,19 10,85 453,99 0,37 Số quan sát 5.646 5.646 5.646 5.646 5.646 Nguồn : Tính toán của tác giả từ số liệu KSMS 2004 84 Mặt khác, hàm thu nhập Mincer có dạng là một đa thức bậc hai của biến kinh nghiệm (T), nghĩa là có sự tương quan cao giữa các biến độc lập kinh nghiệm (T) và kinh nghiệm bình phương (Tsq) như chúng ta thấy ở bảng tính toán hệ số tương quan giữa các biến dưới đây. Tính toán hệ số tương quan ln(Y) S T Tsq ln(H) ln(Y) 1,0000 0,4733 0,0145 -0,0336 0,4842 S 0,4733 1,0000 -0,2380 -0,2335 0,1894 T 0,0145 -0,2380 1,0000 0,9604 -0,1180 Tsq -0,0336 -0,2335 0,9604 1,0000 -0,1359 ln(H) 0,4842 0,1894 -0,1180 -0,1359 1,0000 Nguồn : Tính toán của tác giả từ số liệu KSMS 2004 Những vấn đề này có thể dẫn đến tình trạng phương sai của nhiễu có sự thay đổi khi ước lượng các hệ số trong mô hình hồi qui hàm thu nhập Mincer, vi phạm giả thiết của mô hình hồi qui tuyến tính là phương sai của nhiễu đồng đều (hàm mật độ xác suất đồng nhất). Khi có hiện tượng phương sai thay đổi, hậu quả là : - Các ước lượng bằng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường OLS (Ordinary Least Squares) tuy vẫn còn những tính chất là những ước lượng tuyến tính không chệch, nhưng không còn là ước lượng hiệu quả nữa (ước lượng có phương sai bé nhất). - Việc dùng thống kê t và F để kiểm định giả thiết không còn đáng tin cậy. - Kết quả dự báo sẽ không còn hiệu quả khi sử dụng các ước lượng OLS có phương sai không nhỏ nhất, nghĩa là nếu sử dụng các ước lượng tìm được bằng phương pháp khác mà chúng không chệch và có phương sai nhỏ hơn các ước lượng OLS thì kết quả dự báo sẽ tốt hơn. Trong phần mềm Eviews 5.1, có thể điều chỉnh tác động của hiện tượng phương sai thay đổi làm cho các trị thống kê kiểm định t và F trở nên tin cậy và các ước lượng có hiệu quả. Chúng ta sẽ thực hiện được điều này khi hồi qui bằng phần mềm Eviews với tùy chọn [Option] : chọn “Heteroskedasticity consistent coefficient covariance” và chọn “White” khi chạy chương trình phần mềm Eviews. 85 Phụ lục 2.1 : Báo cáo kết quả hồi qui và kiểm định hàm hồi qui cơ sở với mức lương theo năm, mức lương theo tháng và mức lương theo giờ. PL2.1.1 Hàm hồi qui với mức lương theo năm: ln(Y) = α0 + α1S + α2T + α3Tsq + e Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:43 Sample: 1 6614 IF M=12 Included observations: 3457 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.057239 0.041514 194.0854 0.0000 S 0.078051 0.002459 31.73713 0.0000 T 0.042478 0.003846 11.04452 0.0000 TSQ -0.000913 9.97E-05 -9.156812 0.0000 R-squared 0.229701 Mean dependent var 9.220460 Adjusted R-squared 0.229032 S.D. dependent var 0.710835 S.E. of regression 0.624147 Akaike info criterion 1.896295 Sum squared resid 1345.149 Schwarz criterion 1.903409 Log likelihood -3273.746 F-statistic 343.2245 Durbin-Watson stat 1.351176 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ10_LNY Test Statistic Value df Probability F-statistic 196815.6 (4, 3453) 0.0000 Chi-square 787262.5 4 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 8.057239 0.041514 C(2) 0.078051 0.002459 C(3) 0.042478 0.003846 C(4) -0.000913 9.97E-05 Restrictions are linear in coefficients. 86 PL2.1.2 Hàm hồi qui với mức lương tháng: ln(Ym) = α0 + α1S + α2T + α3Tsq + e Dependent Variable: LNYM Method: Least Squares Date: 11/30/08 Time: 01:13 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.547822 0.029771 186.3526 0.0000 S 0.076350 0.001833 41.64729 0.0000 T 0.042999 0.002789 15.41694 0.0000 TSQ -0.000879 7.11E-05 -12.36821 0.0000 R-squared 0.242088 Mean dependent var 6.654043 Adjusted R-squared 0.241685 S.D. dependent var 0.675006 S.E. of regression 0.587804 Akaike info criterion 1.775862 Sum squared resid 1949.387 Schwarz criterion 1.780565 Log likelihood -5009.257 F-statistic 600.7123 Durbin-Watson stat 1.525653 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ20_LNYM Test Statistic Value df Probability F-statistic 187220.9 (4, 5642) 0.0000 Chi-square 748883.4 4 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 5.547822 0.029771 C(2) 0.076350 0.001833 C(3) 0.042999 0.002789 C(4) -0.000879 7.11E-05 Restrictions are linear in coefficients. 87 PL2.1.3 Hàm hồi qui với mức lương theo giờ: ln(Yh) = α0 + α1S + α2T + α3Tsq + e PL2.2.1.1. Sử dụng mẫu gồm 3457 quan sát làm việc trọn 12 tháng. Dependent Variable: LNYH Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:33 Sample: 1 6614 IF M=12 Included observations: 3457 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.408899 0.038016 10.75598 0.0000 S 0.071808 0.002269 31.64415 0.0000 T 0.038810 0.003520 11.02680 0.0000 TSQ -0.000699 8.97E-05 -7.786317 0.0000 R-squared 0.231668 Mean dependent var 1.541230 Adjusted R-squared 0.231001 S.D. dependent var 0.648181 S.E. of regression 0.568407 Akaike info criterion 1.709198 Sum squared resid 1115.617 Schwarz criterion 1.716312 Log likelihood -2950.348 F-statistic 347.0510 Durbin-Watson stat 1.446044 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ11_LNYH Test Statistic Value df Probability F-statistic 6600.245 (4, 3453) 0.0000 Chi-square 26400.98 4 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 0.408899 0.038016 C(2) 0.071808 0.002269 C(3) 0.038810 0.003520 C(4) -0.000699 8.97E-05 Restrictions are linear in coefficients. 88 PL2.2.1.2. Sử dụng mẫu gồm 5646 quan sát làm việc trên 6 tháng. Dependent Variable: LNYH Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 11:45 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.401333 0.027529 14.57857 0.0000 S 0.070775 0.001736 40.76963 0.0000 T 0.039008 0.002541 15.34990 0.0000 TSQ -0.000684 6.30E-05 -10.85300 0.0000 R-squared 0.239422 Mean dependent var 1.472147 Adjusted R-squared 0.239017 S.D. dependent var 0.627905 S.E. of regression 0.547749 Akaike info criterion 1.634708 Sum squared resid 1692.762 Schwarz criterion 1.639412 Log likelihood -4610.781 F-statistic 592.0132 Durbin-Watson stat 1.539137 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ21_LNYH Test Statistic Value df Probability F-statistic 10373.83 (4, 5642) 0.0000 Chi-square 41495.34 4 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 0.401333 0.027529 C(2) 0.070775 0.001736 C(3) 0.039008 0.002541 C(4) -0.000684 6.30E-05 Restrictions are linear in coefficients. 89 PL2.2.1.3. Sử dụng mẫu chung gồm 6614 quan sát làm việc từ 1 đến 12 tháng. Dependent Variable: LNYH Method: Least Squares Date: 11/26/08 Time: 09:16 Sample: 1 6614 Included observations: 6614 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.414554 0.025496 16.25973 0.0000 S 0.067676 0.001632 41.45632 0.0000 T 0.040064 0.002309 17.35227 0.0000 TSQ -0.000691 5.65E-05 -12.24080 0.0000 R-squared 0.225095 Mean dependent var 1.442280 Adjusted R-squared 0.224743 S.D. dependent var 0.632050 S.E. of regression 0.556512 Akaike info criterion 1.666348 Sum squared resid 2047.153 Schwarz criterion 1.670459 Log likelihood -5506.612 F-statistic 640.0249 Durbin-Watson stat 1.610541 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ31_LNYH Test Statistic Value df Probability F-statistic 11283.35 (4, 6610) 0.0000 Chi-square 45133.39 4 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 0.414554 0.025496 C(2) 0.067676 0.001632 C(3) 0.040064 0.002309 C(4) -0.000691 5.65E-05 Restrictions are linear in coefficients. 90 Phụ lục 2.2 : Báo cáo kết quả hồi qui và kiểm định hàm hồi qui mở rộng PL2.2.1 Mở rộng với biến ln(M) : ln(Y) = α0 + α1S + α2T + α3Tsq + α4ln(M) + e Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/30/08 Time: 02:39 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.238096 0.108922 48.09055 0.0000 S 0.075034 0.001906 39.35816 0.0000 T 0.042635 0.002792 15.27088 0.0000 TSQ -0.000874 7.12E-05 -12.27416 0.0000 LNM 1.137369 0.046911 24.24542 0.0000 R-squared 0.329115 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.328640 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.587461 Akaike info criterion 1.774872 Sum squared resid 1946.768 Schwarz criterion 1.780751 Log likelihood -5005.462 F-statistic 691.8249 Durbin-Watson stat 1.534903 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ20_LNY_LNM Test Statistic Value df Probability F-statistic 279840.5 (5, 5641) 0.0000 Chi-square 1399203. 5 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 5.238096 0.108922 C(2) 0.075034 0.001906 C(3) 0.042635 0.002792 C(4) -0.000874 7.12E-05 C(5) 1.137369 0.046911 Restrictions are linear in coefficients. 91 PL2.2.2 Mở rộng với biến ln(H) : ln(Y) = α0 + α1S + α2T + α3Tsq + α4ln(H) + e PL2.2.2.1. Sử dụng mẫu gồm 3457 quan sát làm việc trọn 12 tháng. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 18:51 Sample: 1 6614 IF M=12 Included observations: 3457 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.743520 0.313762 5.556815 0.0000 S 0.072897 0.002273 32.06713 0.0000 T 0.039450 0.003476 11.34799 0.0000 TSQ -0.000736 8.93E-05 -8.242731 0.0000 LNH 0.825502 0.040854 20.20620 0.0000 R-squared 0.367290 Mean dependent var 9.220460 Adjusted R-squared 0.366557 S.D. dependent var 0.710835 S.E. of regression 0.565747 Akaike info criterion 1.700106 Sum squared resid 1104.881 Schwarz criterion 1.708999 Log likelihood -2933.634 F-statistic 500.9743 Durbin-Watson stat 1.429943 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ12_LNY_LNH Test Statistic Value df Probability F-statistic 193654.9 (5, 3452) 0.0000 Chi-square 968274.5 5 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 1.743520 0.313762 C(2) 0.072897 0.002273 C(3) 0.039450 0.003476 C(4) -0.000736 8.93E-05 C(5) 0.825502 0.040854 Restrictions are linear in coefficients. 92 PL2.2.2.2. Sử dụng mẫu gồm 5646 quan sát làm việc trên 6 tháng. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 14:44 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.975131 0.188921 10.45478 0.0000 S 0.073997 0.001776 41.66492 0.0000 T 0.040419 0.002518 16.05016 0.0000 TSQ -0.000733 6.28E-05 -11.67456 0.0000 LNH 0.787359 0.025429 30.96254 0.0000 R-squared 0.428404 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.427998 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.542250 Akaike info criterion 1.614707 Sum squared resid 1658.654 Schwarz criterion 1.620587 Log likelihood -4553.319 F-statistic 1056.963 Durbin-Watson stat 1.518745 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ22_LNY_LNH Test Statistic Value df Probability F-statistic 328005.0 (5, 5641) 0.0000 Chi-square 1640025. 5 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 1.975131 0.188921 C(2) 0.073997 0.001776 C(3) 0.040419 0.002518 C(4) -0.000733 6.28E-05 C(5) 0.787359 0.025429 Restrictions are linear in coefficients. 93 PL2.2.2.3. Sử dụng mẫu chung gồm 6614 quan sát làm việc từ 1 đến 12 tháng. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/26/08 Time: 09:21 Sample: 1 6614 Included observations: 6614 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.358107 0.128470 10.57139 0.0000 S 0.071850 0.001727 41.59298 0.0000 T 0.043921 0.002332 18.83265 0.0000 TSQ -0.000777 5.70E-05 -13.63022 0.0000 LNH 0.863467 0.017969 48.05231 0.0000 R-squared 0.566698 Mean dependent var 8.857086 Adjusted R-squared 0.566436 S.D. dependent var 0.838367 S.E. of regression 0.552027 Akaike info criterion 1.650318 Sum squared resid 2013.989 Schwarz criterion 1.655456 Log likelihood -5452.601 F-statistic 2160.911 Durbin-Watson stat 1.591212 Prob(F-statistic) 0.000000 Kết quả kiểm định Wald dưới đây cho thấy hàm hồi qui có ý nghĩa giải thích: Wald Test: Equation: EQ32_LNY_LNH Test Statistic Value df Probability F-statistic 368255.4 (5, 6609) 0.0000 Chi-square 1841277. 5 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) 1.358107 0.128470 C(2) 0.071850 0.001727 C(3) 0.043921 0.002332 C(4) -0.000777 5.70E-05 C(5) 0.863467 0.017969 Restrictions are linear in coefficients. 94 Phụ lục 2.3 : Báo cáo kết quả hồi qui với các biến giả theo tính chất quan sát. Hàm hồi qui mở rộng : ln(Y) = α0 + α1S + α2T + α3Tsq + α4ln(H) + e PL2.3.1 Theo giới tính Biến giả GEN = 1 nếu là Nam, GEN = 0 nếu là nữ. Kiểm định biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:12 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.992890 0.189192 10.53366 0.0000 S 0.069640 0.001879 37.06732 0.0000 S*GEN 0.007956 0.001474 5.399521 0.0000 T 0.039629 0.002512 15.77615 0.0000 TSQ -0.000723 6.27E-05 -11.52098 0.0000 LNH 0.785707 0.025489 30.82572 0.0000 R-squared 0.431465 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.430960 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.540844 Akaike info criterion 1.609692 Sum squared resid 1649.772 Schwarz criterion 1.616747 Log likelihood -4538.161 F-statistic 856.0450 Durbin-Watson stat 1.508940 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_GENDER Test Statistic Value df Probability F-statistic 29.15482 (1, 5640) 0.0000 Chi-square 29.15482 1 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) 0.007956 0.001474 Restrictions are linear in coefficients. 95 PL2.3.2 Theo chức nghiệp (cán bộ công chức) Biến giả CB = 1 nếu là cán bộ công chức, CB = 0 nếu khác. Kiểm định biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:22 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.991202 0.187055 10.64500 0.0000 S 0.062894 0.002609 24.10937 0.0000 S*CB 0.012363 0.001725 7.167791 0.0000 T 0.037156 0.002569 14.46083 0.0000 TSQ -0.000685 6.28E-05 -10.90150 0.0000 LNH 0.798556 0.025306 31.55593 0.0000 R-squared 0.434649 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.434148 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.539328 Akaike info criterion 1.604075 Sum squared resid 1640.531 Schwarz criterion 1.611130 Log likelihood -4522.303 F-statistic 867.2214 Durbin-Watson stat 1.512007 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_CANBO Test Statistic Value df Probability F-statistic 51.37723 (1, 5640) 0.0000 Chi-square 51.37723 1 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) 0.012363 0.001725 Restrictions are linear in coefficients. 96 PL2.3.3 Theo địa bàn Biến giả URB = 1 nếu ở thành thị, URB = 0 nếu ở nông thôn. Kiểm định biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:19 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.411814 0.185169 13.02493 0.0000 S 0.056927 0.002168 26.25276 0.0000 S*URB 0.021994 0.001522 14.44847 0.0000 T 0.037721 0.002480 15.21196 0.0000 TSQ -0.000707 6.15E-05 -11.49782 0.0000 LNH 0.743005 0.024832 29.92074 0.0000 R-squared 0.450772 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.450285 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.531582 Akaike info criterion 1.575143 Sum squared resid 1593.747 Schwarz criterion 1.582198 Log likelihood -4440.628 F-statistic 925.7905 Durbin-Watson stat 1.579559 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_URBAN Test Statistic Value df Probability F-statistic 208.7583 (1, 5640) 0.0000 Chi-square 208.7583 1 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) 0.021994 0.001522 Restrictions are linear in coefficients. 97 Biến giả REG = 1 nếu ở miền Bắc, REG = 0 nếu ở miền Nam Kiểm định biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:21 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.962155 0.188340 10.41816 0.0000 S 0.081093 0.001916 42.33259 0.0000 S*REG -0.013202 0.001463 -9.024952 0.0000 T 0.039873 0.002475 16.10946 0.0000 TSQ -0.000708 6.18E-05 -11.44862 0.0000 LNH 0.787673 0.025340 31.08395 0.0000 R-squared 0.437185 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.436686 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.538117 Akaike info criterion 1.599579 Sum squared resid 1633.172 Schwarz criterion 1.606634 Log likelihood -4509.613 F-statistic 876.2110 Durbin-Watson stat 1.554450 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_REGION Test Statistic Value df Probability F-statistic 81.44976 (1, 5640) 0.0000 Chi-square 81.44976 1 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) -0.013202 0.001463 Restrictions are linear in coefficients. 98 Biến giả HANOI = 1 nếu ở Hà Nội, HANOI = 0 nếu khác. Biến giả HCMC = 1 nếu ở thành phố Hồ Chí Minh, HCMC = 0 nếu khác Kiểm định các biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:24 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.259992 0.184934 12.22056 0.0000 S 0.066832 0.001781 37.52641 0.0000 S*HANOI 0.021528 0.002446 8.801869 0.0000 S*HCMC 0.042309 0.002460 17.19823 0.0000 T 0.041824 0.002436 17.16905 0.0000 TSQ -0.000764 6.09E-05 -12.53059 0.0000 LNH 0.751123 0.024877 30.19404 0.0000 R-squared 0.460029 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.459455 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.527129 Akaike info criterion 1.558497 Sum squared resid 1566.882 Schwarz criterion 1.566728 Log likelihood -4392.638 F-statistic 800.6938 Durbin-Watson stat 1.609979 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_HANOI_HCMC Test Statistic Value df Probability F-statistic 172.3382 (2, 5639) 0.0000 Chi-square 344.6765 2 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) 0.021528 0.002446 C(4) 0.042309 0.002460 Restrictions are linear in coefficients. 99 PL2.3.4 Theo ngành kinh tế Biến giả NG = 1 nếu là ngành kinh tế nông, lâm, ngư nghiệp ; NG = 0 nếu khác. Kiểm định biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:25 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.906230 0.202489 9.413972 0.0000 NG 0.187884 0.036843 5.099564 0.0000 S 0.077591 0.002042 37.99689 0.0000 S*NG -0.036606 0.005588 -6.550468 0.0000 T 0.040788 0.002506 16.27918 0.0000 TSQ -0.000748 6.25E-05 -11.97651 0.0000 LNH 0.792016 0.026587 29.78934 0.0000 R-squared 0.432583 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.431979 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.540360 Akaike info criterion 1.608077 Sum squared resid 1646.526 Schwarz criterion 1.616308 Log likelihood -4532.602 F-statistic 716.5029 Durbin-Watson stat 1.526276 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_NGANHKINHTE Test Statistic Value df Probability F-statistic 21.48339 (2, 5639) 0.0000 Chi-square 42.96679 2 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(2) 0.187884 0.036843 C(4) -0.036606 0.005588 Restrictions are linear in coefficients. 100 PL2.3.5 Theo loại hình kinh tế Biến giả KHO = 1 nếu làm thuê cho hộ khác, KHO = 0 nếu khác. Biến giả KTT = 1 nếu làm thuê cho kinh tế tập thể, KTT = 0 nếu khác. Kiểm định các biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:29 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.333405 0.188113 12.40430 0.0000 S 0.070081 0.001749 40.07307 0.0000 S*KHO -0.025148 0.001883 -13.35508 0.0000 S*KTT -0.046832 0.007752 -6.041229 0.0000 T 0.038644 0.002472 15.63376 0.0000 TSQ -0.000720 6.14E-05 -11.73166 0.0000 LNH 0.759103 0.024994 30.37181 0.0000 R-squared 0.452667 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.452084 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.530711 Akaike info criterion 1.572041 Sum squared resid 1588.248 Schwarz criterion 1.580271 Log likelihood -4430.871 F-statistic 777.2798 Durbin-Watson stat 1.560007 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_KHO_KTT Test Statistic Value df Probability F-statistic 101.1104 (2, 5639) 0.0000 Chi-square 202.2209 2 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) -0.025148 0.001883 C(4) -0.046832 0.007752 Restrictions are linear in coefficients. 101 Biến giả KTN = 1 nếu làm thuê cho hộ khác, KTN = 0 nếu khác. Biến giả KNN = 1 nếu làm thuê cho kinh tế tập thể, KNN = 0 nếu khác. Biến giả KVN = 1 nếu làm thuê cho kinh tế tập thể, KVN = 0 nếu khác Kiểm định các biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:26 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.419409 0.189036 12.79866 0.0000 S 0.044116 0.002936 15.02422 0.0000 S*KTN 0.026530 0.002540 10.44573 0.0000 S*KNN 0.024865 0.002054 12.10594 0.0000 S*KVN 0.048804 0.003453 14.13309 0.0000 T 0.040632 0.002527 16.07841 0.0000 TSQ -0.000754 6.21E-05 -12.13631 0.0000 LNH 0.743894 0.025351 29.34345 0.0000 R-squared 0.456097 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.455422 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.529092 Akaike info criterion 1.566108 Sum squared resid 1578.294 Schwarz criterion 1.575515 Log likelihood -4413.123 F-statistic 675.4024 Durbin-Watson stat 1.567519 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_KTN_KNN_KVN Test Statistic Value df Probability F-statistic 88.66586 (3, 5638) 0.0000 Chi-square 265.9976 3 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) 0.026530 0.002540 C(4) 0.024865 0.002054 C(5) 0.048804 0.003453 Restrictions are linear in coefficients. 102 PL2.3.6 Theo trình độ học vấn, bằng cấp giáo dục đào tạo Biến giả B0 = 1 nếu không có bằng cấp, B0 = 0 nếu khác Kiểm định biến giả có ý nghĩa giải thích. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 14:48 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.710120 0.189448 9.026843 0.0000 B0 0.380004 0.039000 9.743786 0.0000 S 0.087411 0.002305 37.91635 0.0000 S*B0 -0.057077 0.010406 -5.484940 0.0000 T 0.041453 0.002480 16.71206 0.0000 TSQ -0.000770 6.19E-05 -12.43910 0.0000 LNH 0.801277 0.025256 31.72591 0.0000 R-squared 0.437105 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.436506 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.538203 Akaike info criterion 1.600076 Sum squared resid 1633.405 Schwarz criterion 1.608307 Log likelihood -4510.015 F-statistic 729.8081 Durbin-Watson stat 1.543490 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_B0 Test Statistic Value df Probability F-statistic 51.42358 (2, 5639) 0.0000 Chi-square 102.8472 2 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(2) 0.380004 0.039000 C(4) -0.057077 0.010406 Restrictions are linear in coefficients. 103 Biến giả BC1 = 1 nếu có bằng Tiểu học, BC1 = 0 nếu khác. Biến giả BC2 = 1 nếu có bằng THCS , BC2 = 0 nếu khác Biến giả BC3 = 1 nếu có bằng THPT , BC3 = 0 nếu khác Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/28/08 Time: 15:11 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.954302 0.186526 10.47740 0.0000 S 0.072790 0.001842 39.52034 0.0000 S*BC1 -0.009772 0.002788 -3.505642 0.0005 S*BC2 -0.024080 0.002084 -11.55406 0.0000 S*BC3 -0.012608 0.002141 -5.887761 0.0000 T 0.039150 0.002494 15.69520 0.0000 TSQ -0.000722 6.18E-05 -11.67257 0.0000 LNH 0.805040 0.025164 31.99128 0.0000 R-squared 0.443098 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.442406 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.535378 Akaike info criterion 1.589727 Sum squared resid 1616.015 Schwarz criterion 1.599133 Log likelihood -4479.799 F-statistic 640.8368 Durbin-Watson stat 1.547394 Prob(F-statistic) 0.000000 Wald Test: Equation: EQ22_S_BC123 Test Statistic Value df Probability F-statistic 47.69901 (3, 5638) 0.0000 Chi-square 143.0970 3 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) -0.009772 0.002788 C(4) -0.024080 0.002084 C(5) -0.012608 0.002141 Restrictions are linear in coefficients. 104 Biến giả GNN = 1 nếu có bằng THCN hoặc Dạy nghề, GNN = 0 nếu khác. Biến giả BCD = 1 nếu có bằng Cao đẳng, BCD = 0 nếu khác. Biến giả BDH = 1 nếu có bằng Đại học, BDH = 0 nếu khác. Biến giả BTS = 1 nếu có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ, BTS = 0 nếu khác. Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/30/08 Time: 06:37 Sample: 1 6614 IF M>6 Included observations: 5646 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.006589 0.188158 10.66441 0.0000 S 0.049273 0.002744 17.95504 0.0000 S*GNN 0.010339 0.002192 4.716014 0.0000 S*BCD 0.023616 0.002374 9.947911 0.0000 S*BDH 0.025396 0.002166 11.72753 0.0000 S*BTS 0.037511 0.005607 6.690514 0.0000 T 0.039586 0.002492 15.88754 0.0000 TSQ -0.000738 6.17E-05 -11.95937 0.0000 LNH 0.806317 0.025483 31.64113 0.0000 R-squared 0.445935 Mean dependent var 9.030603 Adjusted R-squared 0.445148 S.D. dependent var 0.716970 S.E. of regression 0.534060 Akaike info criterion 1.584974 Sum squared resid 1607.783 Schwarz criterion 1.595556 Log likelihood -4465.381 F-statistic 567.1111 Durbin-Watson stat 1.547935 Prob(F-statistic) 0.000000 . Wald Test: Equation: EQ22_S_BGNN_BCD_BDH_BTS Test Statistic Value df Probability F-statistic 45.88204 (4, 5637) 0.0000 Chi-square 183.5282 4 0.0000 Null Hypothesis Summary: Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(3) 0.010339 0.002192 C(4) 0.023616 0.002374 C(5) 0.025396 0.002166 C(6) 0.037511 0.005607 Restrictions are linear in coefficients. 105 PL2.3.7 Bảng tổng hợp giá trị các hệ số ước lượng theo tính chất quan sát Cỡ mẫu : 5646 quan sát làm việc trên 6 tháng tính đến thời điểm khảo sát Biến phụ thuộc ln (tổng tiền lương của số tháng làm việc), ln(Y) Số năm đi học Kinh nghiệm Kinh nghiệm bình phương ln(số giờ làm việc) Tung độ gốc Biến giải thích và trị số của các hệ số ước lượng S T Tsq ln(H) C R2 hiệu chỉnh Chung 0,0740 0,0404 -0,0007 0,7874 1,9751 0,4280 1.Giới tính Nam 0,0776 Nữ 0,0696 0,0396 -0,0007 0,7857 1,9929 0,4310 2. Chức nghiệp Cán bộ công chức 0,0753 Khác 0,0629 0,0372 -0,0007 0,7986 1,9912 0,4341 3. Địa bàn Thành thị 0,0789 Nông thôn 0,0569 0,0377 -0,0007 0,7430 2,4118 0,4503 Miền Bắc 0,0679 Miền Nam 0,0811 0,0399 -0,0007 0,7877 1,9622 0,4367 Thủ đô Hà Nội 0,0884 Tp. Hồ Chí Minh 0,1091 Các tỉnh/thành khác 0,0668 0,0418 -0,0008 0,7511 2,2600 0,4595 4. Ngành kinh tế Nông nghiệp 0,0410 2,0941 Phi nông nghiệp 0,0776 0,0408 -0,0007 0,7920 1,9062 0,4320 5. Loại hình kinh tế Làm cho hộ khác 0,0449 Kinh tế tập thể 0,0232 Các loại hình còn lại 0.0701 0,0386 -0,0007 0,7591 2,3334 0,4521 Kinh tế nhà nước 0,0690 Kinh tế tư nhân 0,0706 Kinh tế có vốn nước ngoài 0,0929 Các loại hình còn lại 0.0441 0,0406 -0,0008 0,7439 2,4194 0,4554 6. Bằng cấp giáo dục, đào tạo Có bằng cấp nói chung 0.0874 1.7101 Không có bằng cấp 0.0303 0.0415 -0.0008 0.8013 2.0901 0.4365 Tốt nghiệp Tiểu học 0.0630 Tốt nghiệp THCS 0.0487 Tốt nghiệp THPT 0.0602 Trường hợp khác 0.0728 0.0392 -0.0007 0.8050 1.9543 0.4424 Học vấn đến THPT 0.0493 THCN và dạy nghề 0.0596 Cao đẳng 0.0729 Đại học 0.0747 Thạc sĩ, Tiến sĩ 0.0868 0.0396 -0.00074 0.8063 2.0066 0.4451 Nguồn: Tính toán, tổng hợp kết quả hồi qui của tác giả theo các Phụ lục PL2.2.2.2 và Phụ lục 2.3.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdf1.Uoc luong suat sinh loi cua giao duc o Viet Nam.pdf
Tài liệu liên quan