TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
==========
TIỂU LUẬN GIỮA KÌ MÔN KINH TẾ LƯỢNG 1
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA TỶ LỆ LẠM PHÁT
ĐẾN TỶ LỆ THẤT NGHIỆP Ở 11 QUỐC GIA KHU VỰC
ĐÔNG NAM Á
Giảng viên hướng dẫn: TS. Chu Thị Mai Phương
TS. Vũ Thị Phương Mai
Nhóm thực hiện: 22. Trần Khánh Dương - 2214410038
26. Dương Hoàng Ngân Hà - 2214410094
35. Phạm Thúy Hiền – 2211410062
54. Lê Bảo Linh - 2214410095
66. Đoàn Thị Hương Mây – 2211410114
Hà Nội - 9/2023
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA TỶ LỆ LẠM PHÁT ĐẾN
TỶ LỆ THẤT NGHIỆP Ở 11 QUỐC GIA KHU VỰC ĐÔNG NAM Á
I.
Đặt vấn đề:
Hệ thống Kinh tế Vĩ mô của mỗi quốc gia đều có những sự quan tâm cơ bản đến: sản
lượng, tăng trưởng kinh tế, lạm phát, thất nghiệp, lãi suất, tiền tệ, tỷ giá hối đoái,… Mỗi
danh mục đều cần có những bài toán đúng đắn, hiệu quả từ Chính phủ và lạm phát là một
vấn đề phức tạp của từng quốc gia. Theo đó, lạm phát là sự tăng lên của mức giá chung
trong nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định, gây ra những hậu quả kinh tế tiêu
cực cho xã hội. Mức độ hậu quả tác động lên nền kinh tế tăng dần theo mức độ lạm phát.
Để nắm bắt được phạm vi tác động của lạm phát, các nhà kinh tế đã xây dựng những
giả thuyết và tiến hành nghiên cứu về mối quan hệ giữa lạm phát và các biến số kinh tế
khác. Trong số đó, phải kể đến mức độ liên quan giữa lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp. Tuy
vậy, những nghiên cứu về độ ảnh hưởng của tỷ lệ lạm phát đến tỷ lệ thất nghiệp ở khu vực
Đông Nam Á còn hạn chế, chưa đủ độ đa dạng và thấu suốt để trở thành một nguồn tin cậy
cho những nhà chính sách.
Vì những lí do đó, để kiểm định tác động của tỷ lệ lạm phát đến tỷ lệ thất nghiệp,
đồng thời đề xuất giải pháp chung cho nền kinh tế khu vực Đông Nam Á, đặc biệt là đất
nước Việt Nam nói riêng, nhóm đã lựa chọn đề tài nghiên cứu: “NGHIÊN CỨU TÁC
ĐỘNG CỦA TỶ LỆ LẠM PHÁT ĐẾN TỶ LỆ THẤT NGHIỆP Ở 11 QUỐC GIA
KHU VỰC ĐÔNG NAM Á”
Nhóm tác giả lựa chọn phương pháp nghiên cứu định lượng. Các phương pháp phân
tích dữ liệu nghiên cứu định lượng nhóm sử dụng bao gồm: Thống kê mô tả, phương pháp
hồi quy theo OLS. Việc phân tích dữ liệu được nhóm tác giả thực hiện trên phần mềm
STATA dựa trên số liệu thứ cấp, nghiên cứu các chỉ số của 11 nước thuộc khu vực Đông
Nam Á trong 20 năm (2003 - 2022), từ đó đưa ra kết luận và giải pháp từ những kết quả
sau khi ước lượng mô hình.
II. Tổng quan tình hình nghiên cứu:
1.
Thống kê về các nghiên cứu đã có:
Nghiên cứu trên góc độ xã hội học, nhân khẩu học về tỉ lệ thất nghiệp:
Nguyên nhân dẫn đến thất nghiệp luôn là một mối bận tâm hàng đầu của các nhà
nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách. Nhiều bài nghiên cứu trước đây sử dụng
những chỉ số kinh tế học, xã hội học và nhân khẩu học để giải thích cho sự thay đổi của tỷ
lệ thất nghiệp. Xét về các yếu tố xã hội học và nhân khẩu học, bài viết về tỷ lệ thất nghiệp
của Echibiri (2005) - khảo sát 200 thanh niên ở thành phố Umuahia, Nigeria, và khảo sát
về thất nghiệp dài hạn trên thị trường lao động Jordan của Alhawarin và Kreishan, với số
liệu trong 7 năm (2000-2007) đã chỉ ra: tuổi tác, giới tính, tình trạng hôn nhân, và giáo dục
là những yếu tố chính quyết định. Cùng với đó, dân số cũng là một biến số có ảnh hưởng
lớn tới số lượng người không có việc làm.
Nghiên cứu của O’Nwachukwu, Chinedu Increase vào năm 2016 tại Nigeria cho
thấy mối quan hệ tích cực, cùng chiều giữa hai biến: khi dân số tăng lên 1% dẫn đến tỷ lệ
thất nghiệp tăng 1,163%. Biến dân số có ý nghĩa thống kê khá rõ ràng trong việc giải thích
sự thay đổi của thất nghiệp tại Nigeria trong thời gian được phân tích từ 1980-2016. Trường
hợp tại Malaysia, do Ghafar, Aiman and Masih, Mansur điều tra vào năm 2017, cũng mang
lại kết quả tương tự. Nhóm tác giả đã chứng minh tỷ lệ gia tăng dân số là nhân tố tác động
mạnh mẽ thứ hai tới thất nghiệp, chỉ sau lạm phát.
Nghiên cứu về lạm phát đến tình trạng thất nghiệp:
Bài nghiên cứu này tập trung vào các chỉ số kinh tế có thể dễ dàng lượng hóa. Trong
đó, lạm phát là một yếu tố quyết định đối với sự phát triển kinh tế nói chung và tỷ lệ thất
nghiệp nói riêng.
Theo nghiên cứu trong 10 năm từ 1999-2010 tại Pakistan của Arslan và Zaman
(2014), tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ ngược chiều nhau. Thậm chí, họ
còn khẳng định tồn tại sự đánh đổi giữa hai biến số.
Tuy nhiên, cùng năm đó, Trimurti và Komalasari lại nhận thấy sự tác động cùng
chiều của lạm phát tới số lượng người không có việc làm khi lấy dữ liệu tại 7 tỉnh thành ở
Indonesia từ năm 2004 - 2012. Từ đó, các tác giả đề xuất Chính phủ nước nhà nên kiểm
soát lạm phát bằng cách hạn chế sự phụ thuộc vào tài nguyên nước ngoài và làm tăng giá
trị của đồng rupiah so với các đồng tiền tệ khác.
Một nghiên cứu khác đã được thực hiện tại Bangladesh do Muhammad Shafiur
Rehman và cộng sự. Dữ liệu được lấy từ năm 2000-2011 và được phân tích qua mô hình
hồi quy tuyến tính đơn. Các biến số độc lập bao gồm tỷ lệ lạm phát, và các biến số khác:
tăng trưởng GDP, tỷ giá hối đoái. Kết quả cũng chỉ ra tỷ lệ lạm phát có tác động cùng chiều
tới tỷ lệ thất nghiệp.
Tại Việt Nam, chưa có nhiều phân tích về mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp.
Một số công trình có thể kể đến như “Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp ở Việt
Nam” của Phạm Sỹ An (2008) với số liệu từ năm 1994 - 2007, hay bài viết “Lạm phát, thất
nghiệp và tăng trưởng kinh tế” của Võ Hùng Dũng (2009). Tuy nhiên, sự phân tích định
lượng chưa được thể hiện rõ ràng trong bài viết này của tác giả. Nhìn chung, mối quan hệ
giữa hai biến số lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp có sự khác biệt qua các nước, qua các thể chế
kinh tế, và qua các thời kỳ.
Nghiên cứu về ảnh hưởng của GDP đến tình trạng thất nghiệp ở Việt Nam:
Bài nghiên cứu của Nguyễn Quyết về đề tài “Ảnh hưởng của toàn cầu hóa kinh tế
và tăng trưởng kinh tế lên tỷ lệ thất nghiệp: Thực tiễn tại Việt Nam” được đăng trên Tạp
chí Khoa học Trường Đại học Mở TP.HCM chỉ ra rằng, dưới sự tác động của tăng trưởng
kinh tế, được xem xét trong ngắn hạn và dài hạn, trong ngắn hạn tỷ lệ thất nghiệp có xu
hướng tăng nhẹ. Tuy nhiên trong dài hạn tỷ lệ thất nghiệp giảm.
Nghiên cứu về tác động của FDI đến tỷ lệ thất nghiệp:
Nhiều nhà kinh tế tin rằng FDI tăng sẽ làm giảm tỷ lệ thất nghiệp. Kết quả từ nghiên
cứu Tegep và cộng sự (2019) khẳng định mối quan hệ giữa FDI và thất nghiệp là đối
nghịch, nhưng gián tiếp thông qua sự tăng trưởng kinh tế. Các bài viết của Johnny và cộng
sự (2018), Irpan và cộng sự (2018) cũng cho ra kết luận tương tự. Johnny và cộng sự đã
nghiên cứu ảnh hưởng của FDI tới tỷ lệ thất nghiệp ở Nigeria từ 1980 đến 2015. Từ kết
quả, các nhà nghiên cứu đề xuất chính phủ nên đưa ra những chính sách cải thiện môi
trường đầu tư tại Nigeria và đảm bảo nguồn lực cho hoạt động sản xuất phải được sử dụng
triệt để. Bài nghiên cứu của Irpan và các cộng sự tập trung vào ảnh hưởng của FDI tới tỷ
lệ thất nghiệp ở Malaysia. Một số nhân tố như: số lượng người nước ngoài, tổng sản phẩm
quốc nội (GDP), và tỷ giá hối đoái cũng được phân tích tới. Dữ liệu chuỗi thời gian từ 1980
đến 2012. Nghiên cứu cũng cho thấy FDI có sự ảnh hưởng rõ rệt, FDI tăng làm giảm tỷ lệ
thất nghiệp ở Malaysia. Một bài viết khác của Omar Mohammad được khảo sát tại Sudan
từ năm 1990-2016 lại cho ra một kết quả khác, có thể nói là hoàn toàn đối nghịch, khi bài
nghiên cứu cho thấy FDI không có ảnh hưởng tới tỷ lệ thất nghiệp. Nên FDI không có ý
nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu ở Sudan.
Nghiên cứu về tác động của tiền lương tối thiểu đến tỷ lệ thất nghiệp:
Theo nghiên cứu của Nguyễn Vĩnh Giang trong bài nghiên cứu tiền lương tối thiểu,
việc làm và thất nghiệp ở Việt Nam hiện nay”, mức tăng tiền lương tối thiểu nhiều hay ít
sẽ ảnh hưởng đến mức độ cắt giảm việc làm nhiều hay ít, làm cho tỷ lệ thất nghiệp cao hay
thấp. Cụ thể, tăng lương tối thiểu sẽ có ích cho những người lao động vẫn có việc làm,
nhưng có thể khiến những người lao động bị mất việc làm do tăng lương tối thiểu. Việc
tăng mức lương tối thiểu nhằm tăng lương cho người lao động có thu nhập thấp, hỗ trợ
người lao động trong cuộc sống. Việc mức tăng lương tối thiểu chẳng “thấm tháp” gì so
với những người lao động có trình độ, thu nhập cao. Với những người lao động có thu nhập
thấp 3 triệu đồng/ tháng thì điều này sẽ là sự hỗ trợ rất lớn. Tuy nhiên, điều này sẽ chỉ có
lợi đối với những người lao động có thu nhập thấp nhưng vẫn còn có việc làm. Còn với
những người bị mất việc do tăng mức lương tối thiểu thì đây không khác gì tước đi nguồn
sống, số này lại là nguồn lao động chiếm số lượng đông trong xã hội.
2.
Nhận định về các nghiên cứu đi trước:
Với bất kỳ nghiên cứu nào, cần tiếp tục đánh giá và nâng cao tính chính xác và độ
tin cậy của kết quả và xem xét các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến tình trạng thất nghiệp
tại các quốc gia, trong đó có Việt Nam. Tính chính xác, độ tin cậy và mức độ phù hợp của
kết quả ở mỗi bài nghiên cứu cần được tiếp tục đánh giá và nâng cao. Ngoài các yếu tố
trên, việc xem xét thêm các yếu tố khác ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp là cần thiết để có
một cái nhìn toàn diện về vấn đề, từ đó thực hiện được mục tiêu tăng cơ hội việc làm cho
người lao động, nâng cao đời sống nhân dân.
3.
Giả thuyết nghiên cứu:
Các nghiên cứu đi trước về tác động của tỷ lệ lạm phát đến tỷ lệ thất nghiệp vẫn tồn
tại nhiều kết quả và quan điểm trái chiều. Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu đưa ra các giả thuyết
sơ bộ về tác động của tỷ lệ lạm phát và những nhân tố ảnh hưởng tới tỷ lệ thất nghiệp của
11 quốc gia khu vực Đông Nam Á như sau:
Giả thuyết 1: Sự gia tăng trong tỷ lệ lạm phát theo chỉ số giảm phát GDP có tác động
tiêu cực, ngược chiều đối với tỷ lệ thất nghiệp.
Giả thuyết 2: Sự gia tăng trong tỷ lệ người lao động có lương/toàn dân số có tác
động tích cực, cùng chiều đối với tỷ lệ thất nghiệp.
Giả thuyết 3: Sự gia tăng trong tỷ lệ vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài/GDP, dòng vào
có tác động tiêu cực, ngược chiều đối với tỷ lệ thất nghiệp.
Giả thuyết 4: Sự gia tăng trong tỷ lệ người tham gia lao động trên tổng dân số có tác
động tiêu cực, ngược chiều đối với tỷ lệ thất nghiệp.
III. Cơ sở lý thuyết:
1.
Hàm sản xuất Cobb-Douglas:
Hàm sản xuất Cobb-Douglas thể hiện mối quan hệ giữa các yếu tố sản xuất (lao
động, vốn, đất đai) và sản lượng hàng hóa, dịch vụ. Việc ứng dụng máy móc được lập trình
vào sản xuất giúp tăng sản lượng và giảm số lượng lao động. Tuy nhiên, số hóa cũng là
yếu tố thu hút thêm dòng vốn FDI nên sự kết hợp giữa FDI và số hóa giúp giảm thất nghiệp
vì các công ty FDI có thể tạo ra nhiều cơ hội việc làm hơn cho người dân ở các nước tiếp
nhận đầu tư.
2.
Lý thuyết đường cong Phillips:
Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp được thể hiện qua đường Phillips. Đường
cong Phillips được phát hiện bởi một nhà kinh tế học người Anh vào năm 1958. Vào thời
điểm đó, ông nhận thấy rằng khi tỷ lệ thất nghiệp giảm, tiền lương của người dân tăng lên,
khiến mức tiêu dùng tăng vọt. Kết quả là giá cả hàng hóa và lạm phát cũng tăng theo.
Tương tự như vậy, khi thất nghiệp tăng và chi tiêu giảm, giá cả và lạm phát giảm.
Phân tích chuyên môn về mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp đã trải qua hai
giai đoạn kể từ khi kết thúc Thế chiến thứ hai và hiện đang bước sang giai đoạn thứ ba.
Giai đoạn đầu tiên là sự chấp nhận một giả thuyết gắn liền với tên của A. W. Phillips (1958)
cho rằng có một mối quan hệ tiêu cực ổn định giữa mức thất nghiệp và tốc độ thay đổi tiền
lương – mức thất nghiệp cao đi kèm với tiền lương giảm, tỷ lệ thất nghiệp thấp. mức độ
thất nghiệp do tăng lương. Ngược lại, sự thay đổi tiền lương lại gắn liền với sự thay đổi giá
cả bằng cách cho phép năng suất tăng liên tục và coi phần vượt quá của giá so với chi phí
tiền lương được đưa ra bởi hệ số tăng giá gần như không đổi.
Mối quan hệ này được hiểu rộng rãi là mối quan hệ nhân quả mang lại sự đánh đổi
ổn định cho các nhà hoạch định chính sách. Họ có thể chọn mục tiêu tỷ lệ thất nghiệp thấp,
chẳng hạn như UL. Trong trường hợp đó họ sẽ phải chấp nhận tỷ lệ lạm phát là A. Sẽ vẫn
còn vấn đề trong việc lựa chọn các biện pháp (tiền tệ, tài chính, có lẽ là biện pháp khác) để
tạo ra mức tổng cầu danh nghĩa cần thiết để đạt được UL, nhưng nếu điều đó được thực
hiện , không cần phải lo lắng về việc duy trì sự kết hợp giữa thất nghiệp và lạm phát. Ngoài
ra, các nhà hoạch định chính sách có thể chọn tỷ lệ lạm phát thấp hoặc thậm chí giảm phát
làm mục tiêu. Bên cạnh đó, họ khám phá những lợi ích và tổn thất xã hội từ lạm phát và
thất nghiệp, nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc lựa chọn sự đánh đổi “đúng đắn”.
Thật không may cho giả thuyết này, bằng chứng bổ sung không phù hợp với nó.
Các ước tính thực nghiệm về mối quan hệ đường cong Phillips không đạt yêu cầu. Quan
trọng hơn, tỷ lệ lạm phát dường như phù hợp với một mức thất nghiệp nhất định đã không
cố định: trong hoàn cảnh thời kỳ hậu Thế chiến II, khi các chính phủ ở khắp mọi nơi đang
tìm cách thúc đẩy “việc làm đầy đủ”, nó có xu hướng ở bất kỳ mức độ nào. một quốc gia
tăng lên theo thời gian và có sự khác biệt lớn giữa các quốc gia. Nhìn theo cách khác, tỷ lệ
lạm phát trước đây gắn liền với mức thất nghiệp thấp nay lại trải qua cùng với mức thất
nghiệp cao. Hiện tượng lạm phát cao đồng thời và tỷ lệ thất nghiệp cao ngày càng được
công chúng và giới chuyên môn chú ý, nhận được cái mác không mấy dễ thương là “lạm
phát đình trệ”.
Thực tế, tỷ lệ thất nghiệp thấp có nghĩa là áp lực đòi mức lương thực tế cao hơn nhưng mức lương thực tế có thể cao hơn ngay cả khi mức lương danh nghĩa thấp hơn, miễn
là giá cả vẫn thấp hơn. Tương tự như vậy, tỷ lệ thất nghiệp cao thực sự có nghĩa là áp lực
đòi mức lương thực tế thấp hơn - nhưng mức lương thực tế có thể thấp hơn, ngay cả khi
mức lương danh nghĩa cao hơn, với điều kiện giá cả vẫn cao hơn.
Không cần thiết phải giả định đường cong Phillips ổn định để giải thích xu hướng
rõ ràng về việc tăng lạm phát để giảm thất nghiệp. Điều đó có thể được giải thích là do tác
động của những thay đổi không lường trước được trong nhu cầu danh nghĩa đối với các thị
trường được đặc trưng bởi các cam kết dài hạn đối với cả vốn và lao động. Các cam kết lao
động dài hạn có thể được giải thích bằng chi phí để người sử dụng lao động có được thông
tin về người lao động và người lao động về các cơ hội việc làm thay thế cộng với vốn nhân
lực cụ thể làm cho giá trị của một nhân viên đối với một người sử dụng lao động cụ thể
tăng lên theo thời gian và vượt quá giá trị của người đó đối với các nhà tuyển dụng tiềm
năng khác. .
Chỉ có bất ngờ mới quan trọng. Nếu mọi người dự đoán rằng giá cả sẽ tăng ở mức,
chẳng hạn như 20% một năm, thì dự đoán này sẽ được thể hiện trong các hợp đồng tiền
lương (và các hợp đồng khác) trong tương lai, khi đó tiền lương thực tế sẽ hành xử chính
xác như vậy nếu mọi người đều dự đoán không tăng giá, và sẽ có không có lý do gì để tỷ
lệ lạm phát 20 phần trăm có liên quan đến mức thất nghiệp khác với tỷ lệ 0. Một sự thay
đổi ngoài dự kiến sẽ rất khác, đặc biệt khi có những cam kết lâu dài – bản thân nó một phần
là kết quả của kiến thức không hoàn hảo mà ảnh hưởng của chúng được nâng cao và lan
rộng theo thời gian. Các cam kết dài hạn trước hết có nghĩa là không có sự thanh lọc thị
trường ngay lập tức (như trong thị trường thực phẩm dễ hỏng).
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa thất nghiệp và lạm phát tại Việt Nam cho thấy, khi
có xét đến lạm phát kỳ vọng như thực tế tại Việt Nam, thì giữa thất nghiệp và lạm phát lại
có mối quan hệ đánh đổi. Tuy nhiên, xét từ xu hướng biến động của tỷ lệ thất nghiệp và
lạm phát, mối quan hệ đánh đổi này khá mơ hồ và khó xác định trực tiếp dựa trên số liệu
thống kê.
Về mối quan hệ giữa tiền lương và tỷ lệ thất nghiệp, Phillips (1958) chỉ ra rằng tiền
lương được xác định dựa trên quan hệ cung cầu trên thị trường lao động và có mối quan hệ
nghịch đảo giữa tỷ lệ thất nghiệp và tiền lương. Khi nhu cầu lao động cao và tỷ lệ thất
nghiệp thấp, chủ doanh nghiệp thường tăng lương, mỗi doanh nghiệp và ngành đưa ra mức
lương cao hơn một chút so với mức lương hiện hành để thu hút thêm nguồn lao động từ
các doanh nghiệp và ngành khác.
Phương pháp nghiên cứu:
IV.
Mô hình nghiên cứu:
1.
Mục tiêu của bài tiểu luận là phân tích tác động của lạm phát tới tỷ lệ thất nghiệp,
và tác động của một số biến độc lập khác như tăng trưởng GDP, thu hút vốn đầu tư nước
ngoài, và tiền lương. Kế thừa các nghiên cứu đi trước, bài viết đề xuất mô hình dạng linlin như sau:
UNEit=β1 + β2INFGDPit + β3WAGEit + β4IFDIit + β5EMPit + uit
Trong đó,
UNEit: tỷ lệ thất nghiệp của nước i năm thứ t (đơn vị: %);
INFGDPit: tỷ lệ lạm phát tính theo chỉ số giảm phát GDP của nước i năm thứ t (đơn
vị: %);
WAGEit: tỷ lệ người lao động nhận lương/toàn dân số của nước i năm thứ t;
IFDIit: tỷ lệ vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài/GDP, dòng vào của nước i năm thứ
t(đơn vị: %);
EMPit: tỷ lệ người tham gia lao động (đơn vị: %)
uit: sai số của mô hình
t: thời gian nghiên cứu từ 2003 – 2022
i: các nước Đông Nam Á
Dữ liệu về tỷ lệ thất nghiệp; tỷ lệ lạm phát theo chỉ số giảm phát GDP; tỷ lệ vốn đầu
tư trực tiếp nước ngoài/GDP, dòng vào; Tỷ lệ người lao động nhận lương được thu thập từ
Website World Bank.
Phương pháp nghiên cứu:
2.
-
-
Phương pháp phân tích hồi quy: tìm quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là
biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm mục
đích ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước giá
trị của biến độc lập.
Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS): ước lượng các tham số sao
cho tổng bình phương phần dư là nhỏ nhất. Các giả thiết:
+ Giả thiết 1: Các biến giải thích là phi ngẫu nhiên, tức là các giá trị của chúng
được cho trước.
+ Giả thiết 2: Kỳ vọng của yếu tố ngẫu nhiên ui bằng 0;
+
+
+
+
+
+
+
+
+
Giả thiết 3: Các ui có phương sai bằng nhau (phương sai thuần nhất);
Giả thiết 4: Không có tự tương quan giữa các yếu tố ngẫu nhiên;
Giả thiết 5: Không tương quan giữa ui và Xi;
Giả thiết 6: ui phân phối chuẩn hóa;
Giả thiết 7: Mô hình là tuyến tính theo tham số ;
Giả thiết 8: Số quan sát n lớn hơn số tham số k của mô hình;
Giả thiết 9: Giá trị của X không đồng nhất ở tất cả các quan sát;
Giả thiết 10: Mô hình được xác định không bỏ sót, không thừa biến;
Giả thiết 11: Không tồn tại đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến giải thích
V. Kết quả nghiên cứu:
Ta có mô hình hồi quy tổng thể (PRM):
UNEit=β1 + β2INFGDPit + β3WAGEit + β4IFDIit + β5EMPit + uit
Trong đó,
β1: Hệ số chặn của mô hình
β2: Hệ số hồi quy của “tỷ lệ lạm phát theo chỉ số giảm phát GDP ”
β3: Hệ số hồi quy của “tỷ lệ người lao động nhận lương/toàn dân số”
β4: Hệ số hồi quy của “tỷ lệ vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài/GDP, dòng vào”
β5: Hệ số hồi quy của “tỷ lệ người tham gia lao động”
uit: Yếu tố ngẫu nhiên của biến phụ thuộc
Mô hình hồi quy mẫu (SRM):
UNEit=β(1) + β(2)INFGDPit + β(3)WAGEit + β(4)IFDIit + β(5)EMPit + ei
Trong đó,
β(1): Ước lượng bình phương nhỏ nhất cho β1
β(2): Ước lượng bình phương nhỏ nhất cho β2
β(3): Ước lượng bình phương nhỏ nhất cho β3
β(4): Ước lượng bình phương nhỏ nhất cho β4
β(5): Ước lượng bình phương nhỏ nhất cho β5
ei: Ước lượng bình phương nhỏ nhất cho uit
Bảng 1: Bảng thống kê mô tả
Biến
(Variable)
Số quan sát
(Obs)
Giá trị
trung bình
(Mean)
Sai số tiêu
chuẩn
(Std.Dev)
Giá trị nhỏ
nhất
(Min)
Giá trị lớn
nhất
(Max)
UNE
220
3.055927
2.070697
0.14
9.32
WAGE
220
48.8513
24.63446
11.49025
93.73921
IFDI
217
5.18962
5.786462
-1.85569
29.76052
INFGDP
220
4.815698
7.131135
-22.0914
42.30327
EMP
220
65.0795
5.285024
53.37
76.112
Từ bảng ta thấy:
- Từ 220 quan sát, biến tỷ lệ thất nghiệp: UNE phân bố từ 0.14% đến 9.32%, giá trị
trung bình là 3.0495%
- Tỷ lệ người lao động nhận lương thuộc khoảng 11.49025% đến 93.73921%, giá trị
trung bình khoảng 48.8513%
- Tỷ lệ vốn đầu tư nước ngoài/GDP, dòng vào phân bố từ -1.85569% đến 29.76052%,
giá trị trung bình vào khoảng 5.18962%.
- Lạm phát thấp nhất là -22.0914%, cao nhất là 42.30327%, trung bình mẫu là
4.815698.
- Tỉ lệ người lao động có việc làm dao động từ 53.37% đến 76.112%, trung bình là
65.0795% trên tổng dân số.
Bảng 2: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến quan sát
une
une
wage
ifdi
infgdp
emp
1
wage
0.5804
1
ifdi
-0.0541
0.2999
1
infgdp
-0.1582
-0.3254
-0.1292
1
emp
-0.5378
-0.2959
0.2161
0.1488
1
Từ bảng trên ta có thể nhận xét:
- Hệ số tương quan giữa UNE với WAGE là 0.5804 > 0 thể hiện mối quan hệ tương
quan cùng chiều, mức độ tương quan khá mạnh.
- Hệ số tương quan giữa UNE với IFDI là -0.0541 <0 thể hiện mối quan hệ tương
quan ngược chiều, mức độ tương quan tương đối yếu.
- Hệ số tương quan giữa UNE với INFGDP là -0.1582 < 0 thể hiện mối quan hệ
tương quan ngược chiều, mức độ tương quan tương đối yếu.
- Hệ số tương quan giữa UNE với EMP là -0.5378 < 0 thể hiện mối quan hệ tương
quan ngược chiều, mức độ tương quan tương đối mạnh.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với
nhau đều khác 0, từ đó có thể kết luận biến phụ thuộc có sự phụ thuộc vào biến độc lập.
Trong đó, biến WAGE có tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc UNE, có nghĩa là tỷ
lệ người lao động có lương trên dân số có ảnh hưởng lớn nhất đến tỷ lệ thất nghiệp trong
số các biến độc lập đã nêu ra.
Bảng 3: Kết quả ước lượng mô hình
Số quan sát
217
Hệ số xác định (R-squared)
0.4999
Hệ số xác định hiệu chỉnh ( Adj R-squared)
0.4904
Prob>F
0.0000
F quan sát F (4, 212)
52.98
Tổng bình phương sai số tổng cộng TSS
938.367765
Root MSE
1.4878
UNE
Hệ số hồi quy
Sai số chuẩn
t
P>t
WAGE
0.044663
0.004829
9.25
0.000
IFDI
-0.04608
0.019494
-2.36
0.019
EMP
-0.14156
0.021199
-6.68
0.000
INFGDP
0.014994
0.015154
0.99
0.324
_cons
10.2305
1.449084
7.06
0.000
Từ bảng ta có mô hình mẫu:
UNEit = 10.2305+0.014994INFGDPit + 0.044663WAGEit + 0.014994IFDIit
– 0.14156EMPit + ei
-
Hệ số xác định R2 = 0.4999. Mô hình hồi quy mẫu có thể giải thích được 49,99% sự
biến động của tỷ lệ thất nghiệp trong mẫu số liệu.
Hệ số hiệu chỉnh Adj R2 = 0.4904: chỉ số này được sử dụng để xem ý nghĩa thống
kê, cân nhắc việc có nên cho thêm một biến nào đó vào trong mô hình hay không
-
Root MSE = 1.4878: là độ lệch chuẩn của các phần dư trong mô hình hay chính là
độ lệch chuẩn của mô hình. Nhận thấy giá trị độ lệch chuẩn này nhỏ và hoàn toàn
chấp nhận được.
Kiểm định sự phù hợp của kết quả thu được:
UNE
Hệ số hồi quy
WAGE
0.044663
IFDI
-0.04608
EMP
-0.14156
INFGDP
0.014994
_cons
10.2305
Từ bảng, ta rút ra nhận xét:
- Các biến WAGE, INFGDP có tác động cùng chiều với UNE. Điều này cho thấy kết
quả chạy mô hình giống với kỳ vọng về dấu cũng như cơ sở lý luận đã nêu trước đó.
- Các biến IFDI, EMP có tác động ngược chiều với UNE. Điều này cho thấy kết quả
chạy mô hình giống với kỳ vọng về dấu cũng như cơ sở lý luận đã nêu trước đó
Giải thích:
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ người lao động có việc làm
tăng lên 1% thì tỷ lệ thất nghiệp tăng 0.04%
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ vốn đầu tư nước ngoài tăng lên
1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm 0.2606684%
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tỷ lệ người lao động trong tổng dân
số tăng lên 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm 0.14156%
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi lạm phát theo chỉ số giảm phát GDP
tăng lên 1% thì tỷ lệ thất nghiệp tăng 0.014994%
Kiểm định ý nghĩa các hệ số:
UNE
Hệ số hồi quy
Sai số chuẩn
t
P>t
WAGE
0.044663
0.004829
9.25
0.000
IFDI
-0.04608
0.019494
-2.36
0.019
EMP
-0.14156
0.021199
-6.68
0.000
INFGDP
0.014994
0.015154
0.99
0.324
_cons
10.2305
1.449084
7.06
0.000
Giả thuyết kiểm định:
H0: βi = 0
H1: βi khác 0
với α = 5%
Từ bảng ta có kết quả sau:
- Kiểm định p-value β1 = 0.000 <0.05
Không thừa nhận H0 =>Hệ số β1 có ý nghĩa thống kê mức 5%
- Kiểm định p-value β2 = 0.019 <0.05
Không thừa nhận H0 =>Hệ số β2 có ý nghĩa thống kê mức 5%
- Kiểm định p-value β3 = 0.000 <0.05
Không thừa nhận H0 =>Hệ số β3 có ý nghĩa thống kê mức 5%
- Kiểm định p-value β4 = 0.324 >0.05
Thừa nhận H0 =>Hệ số β4 không có ý nghĩa thống kê mức 5%
Như vậy, ta có thể kết luận rằng, tại mức ý nghĩa 5%, biến INFGDP không có ý
nghĩa thống kê, các biến WAGE, IFDI, EMP đều có ý nghĩa thống kê, hay đều ảnh hưởng
đến tỷ lệ thất nghiệp UNE với mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Mô hình có ý nghĩa khi mô hình tồn tại ít nhất một hệ số khác 0
Giả thuyết kiểm định:
H0: β1 = β2 =β3 = β4 = β5 = 0
H1: (β1)2 + (β1)2 + (β1)2 + (β1)2 + (β1)2 ≠ 0
Với mức ý nghĩa 5%
Từ bảng, ta có:
Prob > F = 0.000 < 5%
=> Không thừa nhận H0
=> Mô hình phù hợp với mức ý nghĩa 5%, ở mức ý nghĩa này, có ít nhất 1 biến có tác
động đến tỷ lệ thất nghiệp.
VI. Kết luận
Bài viết này thực hiện nghiên cứu tác động của các biến số kinh tế tới tỷ lệ thất
nghiệp ở 11 quốc gia Đông Nam Á. Dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu bảng được thu thập thông
qua website WorldBank.
1.
Kết luận:
-
-
2.
Tỉ lệ người lao động được nhận lương trên tổng dân số, tỷ lệ vốn đầu tư nước ngoài
và tỉ lệ dân số có việc làm đều ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp của các quốc gia
Đông Nam Á trong giai đoạn 2003-2022.
Tỉ lệ lạm phát theo chỉ số giảm phát GDP chưa có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Mô hình lựa chọn phù hợp với lý thuyết kinh tế.
WAGE, IFDI, INFGDP và EMP giải thích được 49,99% sự thay đổi và biến động
của tỉ lệ thất nghiệp UNE; 50,01% còn lại là các yếu tố khác chưa đưa vào mô hình.
Kiến nghị:
Tăng tỉ lệ vốn đầu tư nước ngoài:
Ở khu vực các quốc gia Đông Nam Á, chính phủ cần thúc đẩy các chính sách tài
chính, kinh tế, cải cách các thủ tục hành chính để thu hút đầu tư từ nước ngoài, các tập
đoàn đa quốc gia vào các doanh nghiệp trong nước, khuyến khích phát triển các doanh
nghiệp vừa và nhỏ trong các lĩnh vực công nghệ, cơ sở hạ tầng, công nghiệp hóa,...; ban
hành những chính sách hỗ trợ vay vốn nước ngoài để kinh doanh và mở rộng quy mô sản
xuất, khuyến khích tất cả các thành phần trong nền kinh tế tham gia kêu gọi vốn đầu tư cho
các dự án, công trình trong nước, từ đó tạo việc làm cho lao động trong nước, giảm tỉ lệ
thất nghiệp trên tổng dân số, góp phần vào tăng trưởng kinh tế của các quốc gia.
Ban hành các chính sách hỗ trợ, khuyến khích doanh nghiệp trong nước:
Chính phủ nên có những ưu đãi, chính sách khuyến khích doanh nghiệp trong nước nhằm
thu hút lao động, sử dụng nhiều lao động hơn, tăng quy mô và đa dạng cơ cấu sản xuất và
kinh doanh. Đặc biệt ở lĩnh vực nông - lâm - ngư nghiệp, nên có chính sách thúc đẩy công
nghiệp hóa, hiện đại hóa quá trình sản xuất, tạo cơ hội cho nông dân, những lao động không
có việc làm dễ dàng tham gia vào lực lượng lao động của cả nước. Chính phủ nên khuyến
khích doanh nghiệp tích cực chuyển đổi cơ cấu kinh doanh theo hướng công nghiệp - dịch
vụ, tăng cường đào tạo nhân lực chất lượng cao, có tay nghề, nhằm tạo ra những ngành
nghề có sức cạnh tranh lớn trên thị trường, trong khu vực, nhằm giảm tỉ lệ lao động không
có việc làm, giảm thiểu những ảnh hưởng xấu đến thất nghiệp trong dân số khi có khủng
hoảng kinh tế xảy ra.
VII.
Tài liệu tham khảo
1. Echebiri, R.N. 2005. “Characteristics and determinants of urban youth
unemployment in Umuahia, Nigeria:Implications for rural development and
alternative labor market variables”, ISSER/Cornell/World Bank conference on
“Shared Growth in Africa” held in Accra, Ghana, July 21-22
2. Ibrahiam Alhawarin, Fuad M.Kreishan. 2010. “An analysis of long-term
unemployment (LTU) in Jordan's labor market”, European Journal of social
Sciences, vol 15, p 56-66.
3. O’Nwachukwu, Chinedu Increase. 2016. “Determinants of the Rate of
Unemployment in Nigeria”, International Journal of Information Research and
Review, Vol. 04, Issue, 01, pp.3593-3595, tháng 1, 2017
4. Ghafar, Aiman and Masih, Mansur. 2017. “The unemployment rate and its
determinants: the Malaysian case”, MPRA Paper 110220, tháng 5,2017
5. Muhammad Arslan, Rashid Zaman. 2014. “Unemployment and Its Determinants:A
Study of Pakistan Economy (1999-2010)”, Journal of Economics and Sustainable
Development www.iiste.org ISSN 2222-1700 (Paper) ISSN 2222-2855 (Online)
Vol.5, No.13, 2014.
6. Christimulia Purnama Trimurti, Yeyen Komalasari. 2014. “Determinants of
Unemployment: Empirical Evidences from 7 Province in Indonesia”, Scientific
Research Journal (SCIRJ), Volume II, Issue VIII, August 2014
7. Phạm Sỹ An. 2008. “Mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp ở Việt Nam”, Tạp
chí Quản lý kinh tế, 2008.
8. Võ Hùng Dũng. 2009. “Lạm phát, thất nghiệp và tăng trưởng kinh tế”, Tạp chí
Nghiên cứu kinh tế, 2009.
9. Tegep, Jumhur, Eddy Suratman, and Sukma Indra. "The Failure of Foreign Direct
Investment to Explain Unemployment Rate and the Mediating Role of Economic
Growth and Minimum Wage", International Journal of Economics and Financial 9,
no. 2, 2019).
10. Johnny, Nelson, Ekokeme Tamaroukro Timipere, and Okoyan Krokeme. “Impact
of Foreign Direct Investment onUnemployment Rate in Nigeria (1980-2015).”,
International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences 8, no.
3 (March 22, 2018).
11. Mohamed, Omer Ahmed Sayed. 2008 “Vector Autoregressive Analysis - VAR
Foreign Direct Investment and Unemployment: Sudan, 1990 - 2016.” Global
Journal of Economic and Business 4, no. 2, April 2018.
12. Nguyễn Vĩnh Giang, 2017. “Tiền lương tối thiểu, việc làm và thất nghiệp ở Việt
Nam hiện nay”, Tạp chí Kinh tế & Phát triển (2017)
13. Nguyễn Quyết, 2014. “Ảnh hưởng của toàn cầu hóa kinh tế và tăng trưởng kinh tế
lên tỷ lệ thất nghiệp: Thực tiễn tại Việt Nam”, tạp chí Khoa học Đại học Mở thành
phố Hồ Chí Minh (2014).