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.
115 trang |
Chia sẻ: maiphuongtl | Lượt xem: 2075 | Lượt tải: 0
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:
- 1.Uoc luong suat sinh loi cua giao duc o Viet Nam.pdf