Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng: Đối tượng nghiên cứu của đề tài là những nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp của một số quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2000-2017 - Phạm vi
Cơ sở lý luận về các nhân tố ảnh hưởng tới thất nghiệp
Khái quát chung về thất nghiệp
Thất nghiệp là những người trong độ tuổi lao động có khả năng làm việc, mong muốn làm việc nhưng lại không tìm được việc làm.
1.1.2.1 Theo hình thức thất nghiệp
Thất nghiệp chia theo giới tính (nam, nữ)
Thất nghiệp chia theo vùng lãnh thổ (thành thị, nông thôn)
Thất nghiệp chia theo dân tộc, chủng tộc
Thất nghiệp chia theo lứa tuổi…
1.1.2.2 Theo lý do thất nghiệp
Mất việc: người lao động không có việc làm do các đơn vị sản xuất kinh doanh cho thôi việc vì một lý do nào đó.
Bỏ việc là hiện tượng người lao động tự ý xin nghỉ việc dựa trên các lý do chủ quan, điển hình như tiền lương không được đảm bảo, không phù hợp với nghề nghiệp đang thực hiện và không phù hợp với môi trường làm việc Đây là hành vi nghỉ việc mang tính chủ động phản ánh mong muốn tìm kiếm cơ hội công việc phù hợp hơn và điều chỉnh sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống.
Nhập mới: là những người đầu tiên bổ sung vào lực lượng lao động, nhưng chưa tìm được việc làm, đang tích cực tìm kiếm việc làm.
Tái nhập: là những người đã rời khỏi lực lượng lao động nay muốn quay lại làm việc nhưng chưa tìm được việc làm.
1.1.2.3 Theo tính chất thất nghiệp
Thất nghiệp tự nguyện (voluntary unemployment)
Thất nghiệp không tự nguyện (involuntary unemployment)
1.1.2.4 Theo nguyên nhân thất nghiệp
Thất nghiệp tự nhiên là mức thất nghiệp bình thường mà nền kinh tế trải qua, phản ánh quá trình điều chỉnh và dịch chuyển lao động giữa các ngành nghề và khu vực Đây là một dạng thất nghiệp không biến mất theo thời gian dài, tồn tại ngay cả khi thị trường lao động cân bằng ở mức ổn định giữa cung và cầu.
Thất nghiệp tự nhiên bao gồm:
Thất nghiệp tạm thời (frictional unemployment) là hiện tượng mất việc hoặc chưa có việc làm phát sinh khi sự ăn khớp giữa nhu cầu tuyển dụng của thị trường lao động và người tìm việc còn chưa hoàn chỉnh Hiện tượng này xuất hiện do khoảng trống thông tin về cơ hội việc làm, thời gian tìm kiếm và sự di chuyển giữa các vị trí, ngành nghề khác nhau khiến người lao động phải mất một khoảng thời gian ngắn để khớp với công việc phù hợp Thất nghiệp tạm thời được xem là một phần tự nhiên của thị trường lao động, thể hiện động lực luân chuyển và cơ hội nghề nghiệp đang được khai thác Chính sách công có thể giảm thiểu thất nghiệp tạm thời bằng cách cải thiện thông tin thị trường lao động, tăng cường dịch vụ giới thiệu việc làm và tư vấn nghề nghiệp, đẩy mạnh đào tạo ngắn hạn và hỗ trợ tìm kiếm việc làm, từ đó rút ngắn thời gian tìm việc và nâng cao khả năng khớp nối giữa người lao động và doanh nghiệp.
Thất nghiệp cơ cấu là hiện tượng mất việc phát sinh khi có sự dịch chuyển cơ cấu giữa các ngành trong nền kinh tế hoặc khi phương thức sản xuất trong một ngành được đổi mới Sự thay đổi này khiến lao động ở các ngành bị thu hẹp hoặc không còn phù hợp với yêu cầu kỹ năng và công nghệ mới, dẫn tới thất nghiệp lâu dài Đối lập với thất nghiệp chu kỳ, thất nghiệp cơ cấu xuất hiện do lệch pha giữa cơ cấu ngành và nguồn lực lao động Để giảm thiểu thất nghiệp cơ cấu, cần các chiến lược đào tạo lại nghề, chuyển đổi kỹ năng và hỗ trợ di chuyển lao động giữa các ngành.
Thất nghiệp mùa vụ là tình trạng thiếu việc làm phát sinh do tính chất mùa vụ của một số nghề như nông nghiệp, dạy học, công việc bán thời gian dịp hè và các hình thức giải trí theo mùa (trượt tuyết, công viên nước) Hiện tượng này phổ biến ở những khu vực có chu kỳ thu hoạch hoặc kỳ nghỉ kéo dài, khiến người lao động mất việc hoặc phải tạm nghỉ trong một khoảng thời gian nhất định mỗi năm Để giảm tác động của thất nghiệp mùa vụ, người lao động có thể đa dạng hóa nguồn thu bằng các công việc ngoài mùa, tích lũy kỹ năng bổ sung và chuẩn bị kế hoạch quay lại thị trường lao động khi mùa vụ kết thúc, trong khi doanh nghiệp có thể lên kế hoạch nguồn nhân lực linh hoạt theo chu kỳ.
Thất nghiệp chu kỳ (cyclical unemployment) là mức thất nghiệp xảy ra tùy theo từng giai đoạn của chu kỳ kinh tế, do sự cố định của mức tiền lương cứng nhắc khiến thị trường lao động không thể điều chỉnh nhanh theo biến động cầu và cung lao động Đây là hình thức thất nghiệp phát sinh trong giai đoạn suy thoái và giảm khi nền kinh tế phục hồi, và được coi là dạng thất nghiệp sẽ biến mất trong dài hạn khi chu kỳ kinh tế trở về cân bằng.
Thất nghiệp chu kỳ là mức thất nghiệp thực tế xuất hiện cùng với các chu kỳ kinh tế.
Thất nghiệp chu kỳ cao (cao hơn mức thất nghiệp tự nhiên) khi nền kinh tế rơi vào suy thoái.
Thất nghiệp chu kỳ thấp (thấp hơn mức thất nghiệp tự nhiên) khi nền kinh tế đang ở trong trạng thái mở rộng (phát triển nóng).
Chú ý: vì thất nghiệp thường mang nghĩa tiêu cực nên khi người ta nói đến thất nghiệp chu kỳ thường hàm ý nói về thất nghiệp chu kỳ cao
Theo Keynes, mức thất nghiệp cao trong thời kỳ Đại khủng hoảng được lý giải bởi thiếu cầu tổng thể hoặc tổng cầu thấp trong điều kiện tiền lương cứng nhắc Khi tiền lương và giá cả không linh hoạt, các khu vực tiêu dùng và đầu tư sẽ không đủ thúc đẩy sản xuất, khiến tổng cầu suy giảm và thất nghiệp gia tăng Chính vì vậy Keynes cho rằng cần có sự can thiệp của Nhà nước để kích thích tổng cầu và khôi phục việc làm, thông qua các biện pháp như chi tiêu công mở rộng, giảm thuế và nới lỏng tiền tệ nhằm đẩy tổng cầu lên và phục hồi tăng trưởng kinh tế.
7 thất nghiệp chu kỳ khi nền kinh tế rơi vào suy thoái còn gọi là thất nghiệp thiểu cầu hay thất nghiệp kiểu Keynes.
Khái niệm: Tỷ lệ thất nghiệp là tỷ lệ phần trăm của lực lượng lao động đang bị thất nghiệp, cho biết mức độ sử dụng nguồn lực lao động trong nền kinh tế Nói cách khác, tỷ lệ thất nghiệp phản ánh hiệu quả của thị trường lao động và sức khỏe kinh tế: khi tỷ lệ này thấp, nền kinh tế tận dụng tốt nguồn lao động; khi cao, cho thấy nguồn lực lao động chưa được sử dụng đầy đủ và có thể ảnh hưởng tới tăng trưởng và thu nhập quốc dân.
Trong đó: L: lực lượng lao động
E: số người có việc làm
Các lý thuyết về thất nghiệp
1.2.1 Lý thuyết về thất nghiệp theo kinh tế học tân cổ điển
Trường phái tân cổ điển ra đời vào cuối thế kỷ XIX và Alfred Marshall được xem là người sáng lập, nhấn mạnh vai trò của việc điều tiết cung cầu trong thị trường lao động để đảm bảo việc làm cho xã hội Năm 1933, Arthur Pigou—người kế thừa Marshall—công bố Lý thuyết thất nghiệp, cho rằng sự cân đối giữa mức lương và việc làm sẽ giúp giảm thất nghiệp, bởi việc làm và thất nghiệp phụ thuộc trực tiếp vào mức lương.
Công nhân phải chấp nhận tiền lương thấp để có việc làm Với cùng một lượng tư bản, để giảm thất nghiệp phải tăng số lượng công nhân tham gia sản xuất, đồng nghĩa với sự giảm năng suất biên của người lao động và kéo mức lương xuống ở mức tối thiểu; nếu không, sẽ không có việc làm Vì vậy, để giảm thất nghiệp, công nhân chấp nhận mức lương thấp Nếu người lao động muốn tiền lương cao hơn, họ phải nâng cao năng suất hoặc có các biện pháp cải cách về tiền lương và đàm phán tốt hơn.
8 cao thì năng suất biên tế của công nhân phải tăng, số lượng công nhân sử dụng phải ít đi, khiến nhiều người mất việc, làm tăng thất nghiệp.
Giống như trường phái cổ điển, các nhà kinh tế Tân cổ điển cho rằng các lực lượng trên thị trường lao động—pháp luật, thể chế và truyền thống—có thể ngăn tiền lương thực tế điều chỉnh xuống mức cân bằng đầy đủ việc làm Khi tiền lương thực tế không thể giảm về mức cân bằng này, thất nghiệp sẽ xuất hiện Nguyên nhân chủ yếu khiến tiền lương thực tế ở mức cao hơn mức cân bằng trong các nền kinh tế hiện đại là luật tiền lương tối thiểu.
Dư cung lao động = Thất nghiệp
Tiền lương tối thiểu là mức lương thấp nhất mà người thuê lao động phải trả cho người lao động, tức là mức lương thực tế không được thấp hơn mức tiền lương tối thiểu Giả sử luật tiền lương tối thiểu buộc mức lương duy trì ở mức cao hơn mức cân bằng của thị trường, cung lao động LS tăng lên và cầu lao động LD giảm xuống Dư thặng dư lao động LS - LD chính là số người thất nghiệp tăng thêm Như vậy, tiền lương tối thiểu làm tăng thu nhập của những người có việc làm, nhưng đồng thời làm giảm thu nhập của một số người lao động không thể tìm được việc làm.
Để hiểu tác động của tiền lương tối thiểu đến thị trường lao động, cần nhớ nền kinh tế gồm nhiều thị trường lao động khác nhau chứ không phải là một thị trường đơn lẻ Ảnh hưởng của tiền lương tối thiểu phụ thuộc vào trình độ kỹ năng và kinh nghiệm của người lao động; nhìn chung, những người có kỹ năng và kinh nghiệm cao ít bị ảnh hưởng vì mức lương cân bằng của họ cao hơn nhiều so với mức tối thiểu Đối với nhóm lao động có kỹ năng và kinh nghiệm, tiền lương tối thiểu không mang tính ràng buộc đáng kể Ngược lại, tiền lương tối thiểu tác động mạnh nhất đến thị trường lao động của thanh niên, do đây là nhóm lao động ít kỹ năng và kinh nghiệm hơn, khiến mức lương tối thiểu thường ràng buộc nhiều hơn đối với họ so với các nhóm khác.
Quan sát dữ liệu cho thấy khi mức lương tối thiểu giảm xuống thì tỷ lệ thất nghiệp có xu hướng giảm, và ngược lại khi mức lương tối thiểu tăng thì thất nghiệp có xu hướng tăng Theo kinh tế học tân cổ điển, sự thay đổi mức lương tối thiểu là nguyên nhân điều chỉnh tỷ lệ thất nghiệp theo hướng thuận: khi mức lương tối thiểu càng giảm thì tỷ lệ thất nghiệp càng giảm.
1.2.2 Lý thuyết thất nghiệp theo trường phái trọng cung
Kinh tế học trọng cung là một trường phái kinh tế học vĩ mô tập trung vào mặt cung cấp của các hoạt động kinh tế Phái này nhấn mạnh nâng cao năng suất lao động và nâng cao năng lực cung cấp của nền kinh tế nhằm mục đích tăng trưởng tiềm năng Chính sách trọng cung điển hình nhất là giảm thuế thu nhập cá nhân.
Thuế thu nhập làm giảm tiền lương thực nhận sau thuế của các hộ gia đình so với mức lương trước thuế mà các hãng trả Theo kinh tế học trọng cung, mức thuế thấp hơn giúp người lao động được hưởng nhiều hơn từ phần thu nhập tăng thêm ở tỉ lệ cao hơn, từ đó kích thích động lực làm việc và nâng cao sự tích cực trong lao động, góp phần thúc đẩy hiệu quả và tăng trưởng kinh tế.
10 động kinh doanh của doanh nghiệp mở rộng hơn Đồng nghĩa với việc giảm thuế thu nhập cá nhân sẽ tác động tích cực đến sản xuất và tích cực gia nhập lao động hơn trước: giới đầu tư ngoài doanh nghiệp cũng sẽ gia tăng đầu tư vì được khấu trừ ngay và giảm thuế, còn các cá nhân sẽ hăng hái làm việc hơn vì được giữ lại thu nhập nhiều hơn Những người mất việc sẽ có động lực để tích cực tìm việc hơn, còn những người có việc sẽ nỗ lực làm việc hơn nữa, nguồn cung lao động vì thế mà càng dồi dào hơn khiến cho lượng người không có việc làm giảm đi, tỉ lệ thất nghiệp vì thế mà giảm xuống.
Trên thực tế, một số quốc gia đã thực hiện giảm thuế suất để tăng tính tích cực của con người, tăng đầu tư, tăng lợi nhuận, thúc đẩy tăng trưởng, và đặc biệt là cả giảm tỷ lệ thất nghiệp Như vậy, theo trường phái kinh tế học trọng cung, thuế thu nhập cá nhân tác động đến tỷ lệ thất nghiệp theo chiều hướng thuận, thuế thu nhập cá nhân giảm thì tỷ lệ thất nghiệp cũng giảm theo.
1.2.3 Lập luận về thất nghiệp do tỉ lệ gia tăng dân số
Tăng dân số là sự thay đổi của dân số theo thời gian, thể hiện ở việc số lượng cá thể tăng lên theo thời gian Dưới góc độ đo lường, tăng dân số được định lượng bằng sự thay đổi số lượng cá thể trên mỗi đơn vị thời gian, áp dụng cho bất kỳ loài nào Hiểu rõ hiện tượng tăng dân số giúp phân tích quy mô và tốc độ tăng trưởng của các quần thể trong hệ sinh thái, từ đó nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển của dân số.
Dân số tăng nhanh mang lại nguồn nhân lực dồi dào nhưng đồng thời đặt ra nhiều thách thức về quy mô, chất lượng và cơ cấu nguồn lao động, gây áp lực lên thị trường lao động và vấn đề lao động - việc làm Sự biến thiên của quy mô nhân lực và chất lượng nguồn lực bị tác động bởi gia tăng dân số, đòi hỏi các chiến lược phát triển nguồn nhân lực được điều chỉnh để cân bằng giữa tăng trưởng dân số và nâng cao chất lượng lao động Việc tối ưu cơ cấu nguồn lao động và nâng cao chất lượng lao động sẽ giúp đáp ứng nhu cầu việc làm, đồng thời giảm thiểu rủi ro thiếu hụt hoặc thừa lao động.
Dân số tăng mạnh kéo theo nguồn lao động dồi dào và làm tăng nhu cầu việc làm, nhưng tốc độ tạo việc làm lại không theo kịp nhịp tăng của nguồn lao động Sự bổ sung lực lượng lao động ngày càng lớn, trong khi một bộ phận lao động vẫn chưa có việc làm khiến cung lao động vượt cầu và dẫn tới tình trạng thiếu việc làm nghiêm trọng Bên cạnh đó, sự gia tăng nhanh của dân số làm giảm chất lượng nguồn lao động khi tỷ lệ lao động có tay nghề và được đào tạo còn thấp.
Trong mô hình kinh tế cung cầu lao động, khi số lượng người lao động tăng lên (tăng cung) sẽ khiến mức lương giảm do cạnh tranh gay gắt cho cùng một vị trí việc làm Lương giảm làm giảm động lực làm việc và khiến người lao động thiếu tích cực, từ đó đẩy nhanh xu hướng bỏ việc Do đó, gia tăng dân số được xem là nguyên nhân dẫn đến thất nghiệp; mức tăng dân số càng cao thì thất nghiệp càng lớn.
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Tỷ lệ thất nghiệp là một biến số vĩ mô được quan tâm từ nhiều phía — chính quyền, nhà nghiên cứu và cả các nhóm sinh viên — và các nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng của các yếu tố như tăng trưởng GDP, lạm phát, thuế thu nhập, tỷ giá hối đoái cùng với biến động của giá vàng và giá dầu lên thất nghiệp; mỗi nghiên cứu sử dụng mô hình kinh tế lượng có nhiều biến và phân tích tác động đồng thời của chúng lên thất nghiệp; kết quả nổi bật chỉ ra rằng tăng trưởng GDP cao đi kèm với xu hướng giảm thất nghiệp, trong khi mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp có tính phức tạp tùy thuộc vào thời kỳ và phạm vi dữ liệu, còn thuế thu nhập và tỷ giá hối đoái ảnh hưởng lên thất nghiệp thông qua tác động đến chi tiêu, đầu tư và chi phí sản xuất; biến động của giá vàng và dầu thô cũng tác động lên thất nghiệp thông qua các kênh thị trường và chu trình kinh tế, cho thấy thất nghiệp chịu ảnh hưởng của một tập hợp biến số và cần phân tích đồng thời để rút ra nhận định phù hợp với từng nền kinh tế và từng giai đoạn.
Trong các nghiên cứu về tác động của tăng trưởng GDP đến tỷ lệ thất nghiệp, có bằng chứng cho thấy GDP thực sự có ý nghĩa đối với biến số này Nghiên cứu của Dahmani, Mohamed Driouche, Rekrak và Mounia (2015) cho thấy mối quan hệ ngược chiều: khi GDP tăng 1% thì thất nghiệp giảm khoảng 0,265% Kết quả tương tự về tác động ngược này đã được xác nhận trong các nghiên cứu của Muhammad và Rashid (2014), Aqil, Qureshi, Ahmed và Qadeer (2014), Olawunmi Omitogun và Adedayo Emmanuel Longe (2017) và Yılmaz Bayar (2014) Các nghiên cứu này đã kiểm nghiệm được tính đúng đắn của định luật Okun về tác động của tăng trưởng GDP lên thất nghiệp, tuy nhiên không có nghiên cứu nào trong danh sách kể trên cho kết quả tuân theo ước lượng của định luật Okun.
Tuy nhiên, không phải tất cả các nghiên cứu đều cho thấy tác động ngược chiều trong các mô hình liên quan đến tỷ lệ thất nghiệp Ví dụ, nghiên cứu của Irfan Lal, Sulaiman D Muhammad, M Anwer Jalil và Adnan Hussain (2010) đã không tìm thấy tác động này khi xây dựng mô hình nghiên cứu về tỷ lệ thất nghiệp ở một số quốc gia đang phát triển ở châu Á Những kết quả này cho thấy khả năng xuất hiện tác động phụ thuộc vào ngữ cảnh kinh tế, phương pháp phân tích và đặc điểm mẫu nghiên cứu Nguyên nhân của sự khác biệt này có thể tới từ khác biệt ở dữ liệu, thời gian quan sát và biến số được kiểm soát, nhấn mạnh sự cần thiết của việc so sánh hệ thống giữa các nghiên cứu để rút ra kết luận thấu đáo.
Kết quả số 12 cho thấy trong mô hình của họ có quá ít biến độc lập, chỉ gồm GDP thực tế và GDP danh nghĩa Hạn chế này là nguyên nhân khiến các ước lượng thiếu ý nghĩa thực tiễn, vì không thể kiểm soát đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến quan hệ giữa hai chỉ tiêu kinh tế Để cải thiện tính thực tiễn và tính ổn định của ước lượng, cần bổ sung thêm biến độc lập có ý nghĩa kinh tế và lý giải rõ ràng mối liên hệ giữa GDP thực tế, GDP danh nghĩa và các biến liên quan.
Lương tối thiểu là vấn đề được nhắc đến nhiều trong các lý thuyết kinh tế vi mô liên quan đến thị trường lao động Các mô hình kinh tế cho thấy mức lương tối thiểu có thể ảnh hưởng đến tuyển dụng, thu nhập và động lực làm việc của người lao động, tùy thuộc vào mức tăng và phạm vi áp dụng Trong nghiên cứu của Jonathan Meer và Jeremy West, họ phân tích các kịch bản và nhận thấy tác động của mức lương tối thiểu có thể khác nhau theo ngữ cảnh kinh tế và ngành nghề, cho thấy sự phức tạp của mối quan hệ giữa lương tối thiểu và thị trường lao động Do đó, kết quả từ các nghiên cứu cho thấy mối liên hệ này phụ thuộc nhiều vào hoàn cảnh thực tế, đòi hỏi cân nhắc kỹ lưỡng khi thiết lập mức lương tối thiểu để cân bằng giữa thu nhập và việc làm.
Các tác giả từ năm 2013 cho đến nay cho thấy việc tăng lương tối thiểu có thể làm giảm tăng trưởng việc làm trong dài hạn Kết quả này được củng cố bởi nhiều khảo sát và nghiên cứu, như nghiên cứu của Chong-Uk Kim và Gieyoung Lim (2018), Scott Greer, Isai Castrejon và Sarah Lee, cùng cuộc khảo sát của Charles Brown, Curtis Gilroy và Andrew Kohen (1982) Những công trình này góp phần tăng độ tin cậy và tính thuyết phục của lý thuyết về tác động của lương tối thiếu lên thị trường lao động Tuy vậy, tổng số nghiên cứu sử dụng lương tối thiểu làm biến trong kinh tế lượng vẫn còn khá khiêm tốn, và các thị trường được nghiên cứu chủ yếu ở khu vực châu Âu và Mỹ.
Một sự gia tăng hoặc giảm của tỷ lệ thất nghiệp có thể liên quan tới tốc độ tăng trưởng dân số của một quốc gia Tuy nhiên, ảnh hưởng của tăng trưởng dân số lên tỷ lệ thất nghiệp phụ thuộc vào đặc điểm và bối cảnh của quốc gia được nghiên cứu, vì cấu trúc lực lượng lao động, cơ cấu ngành nghề và chính sách kinh tế-xã hội khác nhau có thể khiến mối quan hệ này khác nhau giữa các nước.
Ở các nước như Pakistan và Ấn Độ, các nghiên cứu của Dr Aurangzeb và Khola Asif (2013) cũng như Muhammad và Rashid (2014) cho thấy tỉ lệ gia tăng dân số có tác động dương đối với tình trạng thất nghiệp Ngược lại, tại Trung Quốc, nhóm sinh viên gồm Chen Li Xuen, Chew Yun Bee, Rick Lim Li Hsien, Tan WanYen và Twe Kah Yee (2017) đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa hai biến này, cho thấy sự phức tạp trong cách mà tăng dân số ảnh hưởng đến thất nghiệp tại nước này Mối quan hệ giữa hai biến này nói lên nhiều về thực trạng phân bổ hiệu quả nguồn lao động ở nước nghiên cứu.
Một số yếu tố khác như nguồn vốn FDI, tỷ giá hối đoái và chi tiêu chính phủ cũng được chú ý và nghiên cứu về tác động của chúng lên tỷ lệ thất nghiệp Tuy nhiên, những yếu tố này vẫn gây nhiều tranh cãi về bản chất của tác động của chúng Chẳng hạn, nguồn vốn FDI được cho là thúc đẩy sự phát triển của các doanh nghiệp có yếu tố nước ngoài, từ đó tạo thêm việc làm và làm giảm tỷ lệ thất nghiệp; một số nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ thuận chiều và bảo vệ cho lập luận này, trong đó có một luận văn thạc sĩ đã trình bày Tuy vậy, vẫn còn nhiều ý kiến trái chiều và bằng chứng cho thấy tác động của FDI, cũng như của tỷ giá và chi tiêu công, phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau và cần được phân tích sâu hơn.
Có nhiều nghiên cứu cho rằng, tùy lĩnh vực mà dòng vốn FDI chảy vào sẽ mang lại lợi thế cạnh tranh cho các công ty có vốn nước ngoài và làm tăng tính cạnh tranh khốc liệt trong môi trường kinh doanh, từ đó dẫn tới nhiều doanh nghiệp trong nước phải đóng cửa và tăng thất nghiệp; tuy nhiên, vẫn còn nhiều nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ nghịch chiều giữa hai biến này, ủng hộ cho luận cứ trái ngược, ví dụ như Balcerzak và Zurek (2011).
Những mô hình kinh tế lượng được xây dựng trong các nghiên cứu cho phép kiểm nghiệm lý thuyết và mở ra các hướng tiếp cận mới cho các nghiên cứu sau này, đồng thời cung cấp cơ sở cho hoạch định chính sách ở từng quốc gia Tuy nhiên, số lượng nghiên cứu về tình hình thất nghiệp tại các nước Đông Nam Á vẫn còn hạn chế, để lại khoảng trống kiến thức cần được lấp đầy Một yếu tố được nhấn mạnh trong lý thuyết là vai trò của thuế thu nhập cá nhân, song yếu tố này chưa được chú ý đầy đủ ở nhiều phân tích hiện nay Với bài viết này, chúng tôi kỳ vọng sẽ bổ sung tư liệu và cung cấp một cái nhìn đầy đủ và chi tiết hơn về tình trạng thất nghiệp ở khu vực Đông Nam Á.
Nhận định của nhóm về những nhân tố ảnh hưởng tới thất nghiệp
Trong quá trình tìm hiểu, với tinh thần rút kinh nghiệm và mong muốn bổ sung những hiểu biết về các nhân tố có tác động đến thất nghiệp, nhóm nghiên cứu đã xác định ba biến độc lập là tiền lương tối thiểu, thuế thu nhập cá nhân và tỷ lệ tăng dân số làm khung phân tích chính để đánh giá sự ảnh hưởng của chúng.
Trong thị trường sức lao động, nguồn cung lao động (người lao động) và cầu lao động từ phía doanh nghiệp là hai yếu tố cơ bản, và các công đoàn đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức lương tối thiểu, nhằm đảm bảo mức sống cơ bản cho người lao động và cân bằng quyền lợi giữa người lao động và người sử dụng lao động.
Mức tiền lương tối thiểu khác nhau tùy thuộc vào tình hình cụ thể của mỗi nước, do các yếu tố kinh tế và thị trường lao động địa phương chi phối Tuy nhiên, nhìn chung sự thay đổi của tiền lương tối thiểu có tác động đến thất nghiệp và số lượng việc làm theo hướng tương tự ở nhiều quốc gia: tăng tiền lương tối thiểu có thể làm tăng chi phí tuyển dụng và ảnh hưởng đến cơ cấu việc làm, trong khi giảm tiền lương tối thiểu có thể kích thích tuyển dụng và giảm áp lực thất nghiệp.
Mức tiền lương tối thiểu tăng lên hoặc giảm xuống có ảnh hưởng trực tiếp đến số lượng lao động được tuyển dụng mà các doanh nghiệp kỳ vọng Khi chi phí lao động tăng do tăng lương tối thiểu, doanh nghiệp thường tuyển dụng ít hơn; ngược lại, khi chi phí lao động giảm, nhu cầu tuyển dụng có thể tăng Do vậy, sự biến động của mức lương tối thiểu đóng vai trò quan trọng trong quyết định tuyển dụng và thể hiện kỳ vọng của doanh nghiệp về thị trường lao động.
Xu hướng tuyển dụng lao động có trình độ tay nghề cao đang mở rộng, khiến các tổ chức giáo dục và trung tâm dạy nghề liên tục đổi mới để đáp ứng nguồn lao động chất lượng phù hợp với thực tế Tuy nhiên, nguồn lao động chất lượng cao thường không bị tác động nhiều bởi mức lương tối thiểu, vì vậy câu hỏi đặt ra là biến số này có tác động rõ rệt đến tỷ lệ thất nghiệp của một quốc gia hay không Đông Nam Á là khu vực mà hầu hết các quốc gia đều đang phát triển, và các yếu tố này đang hình thành một bối cảnh thị trường lao động đặc thù Nhóm nhận định rằng mức tiền lương tối thiểu sẽ thực sự có tác động cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp tại các khu vực này.
1.4.2 Thuế thu nhập cá nhân
Thuế được đánh vào các nguồn thu của nền kinh tế nhằm tạo nguồn thu cho Chính phủ và cung cấp nguồn lực cho sự phát triển đất nước Dù là doanh nghiệp hay cá nhân tiêu dùng, mọi chủ thể đều phải chịu những loại thuế phù hợp với hoạt động và mức thu nhập của mình Trong các loại thuế, thuế thu nhập cá nhân được xem là có tác động lớn nhất đến tâm lý người dân vì nó tác động trực tiếp lên thu nhập họ gặt hái được Việc thu thuế không chỉ bổ sung ngân sách nhà nước mà còn phản ánh cách phân bổ nguồn lực và ảnh hưởng đến hành vi chi tiêu, tiết kiệm và đầu tư.
Về cơ bản, mức độ đánh thuế thu nhập ở mỗi nước có những khác biệt nhất định; một mức thuế suất hợp lý có thể kích thích nền kinh tế và thị trường lao động, trong khi thuế suất quá cao hoặc quá thấp sẽ gây tác động tiêu cực lên nền kinh tế và số lượng việc làm.
Ví dụ khi mức thuế suất cao, thu nhập của người lao động có thể bị giảm đáng kể, dẫn đến các hệ quả như giảm năng suất lao động và tăng áp lực lên doanh nghiệp và thị trường lao động Trong biến số này, nhóm nghiên cứu cho rằng có mối quan hệ thuận chiều giữa mức thuế và tỷ lệ thất nghiệp, nghĩa là mức thuế cao có khả năng làm tăng tỷ lệ thất nghiệp.
1.4.3 Tỷ lệ gia tăng dân số
Mức lao động dư thừa trong khi số lượng việc làm hạn chế là một nguyên nhân chính của thất nghiệp ở nhiều quốc gia Tình trạng cung lao động vượt cầu khiến người lao động dễ rơi vào thất nghiệp, đặc biệt là thanh niên và người có kỹ năng chưa đáp ứng nhu cầu thị trường Để giải quyết vấn đề này, cần kết hợp tăng trưởng kinh tế với cải cách thị trường lao động: thúc đẩy các ngành có nhu cầu tuyển dụng cao, đa dạng hóa cơ cấu kinh tế và kích thích sáng tạo doanh nghiệp để tạo thêm việc làm Đồng thời đẩy mạnh đào tạo nghề, đào tạo lại và nâng cao kỹ năng để đáp ứng yêu cầu của thị trường lao động hiện đại, cùng với cải cách chính sách việc làm và kết nối cung cầu lao động qua các trung tâm giới thiệu việc làm.
Để phát triển kinh tế bền vững, các nhà hoạch định chính sách cần cân đối nguồn lực lao động giữa các khu vực và ngành kinh tế khác nhau, đồng thời điều chỉnh sao cho sự phân bổ lao động phản ánh nhu cầu thực tế của từng sector Bên cạnh đó, cần kiểm soát tốc độ gia tăng lao động để đảm bảo tương quan với mức tăng trưởng việc làm, giúp cân bằng cung cầu lao động và tối ưu hóa hiệu quả nền kinh tế.
Kiểm soát tỷ lệ gia tăng dân số hàng năm là một biện pháp hiệu quả giúp ổn định thị trường lao động, giảm thất nghiệp và nâng cao mức sống cho người dân Qua công tác này, các nhà hoạch định chính sách có thể cân bằng lượng lao động và lượng việc làm, tối ưu hóa cung cầu lao động và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững.
Ở các quốc gia chưa phát triển, việc kiểm soát sinh sản chưa chặt chẽ đã tác động đáng kể đến thực trạng thị trường lao động Sự tăng dân số vượt quá mức tăng trưởng kinh tế làm tăng áp lực lên nguồn lực lao động và đẩy tỷ lệ thất nghiệp lên cao Do đó, các biện pháp quản lý sinh sản hiệu quả và kế hoạch hóa gia đình có thể giúp cân bằng giữa quy mô dân số và nhu cầu việc làm, từ đó giảm bớt áp lực thất nghiệp.
Nhóm nhận định rằng, tỷ lệ gia tăng dân số biến đổi cùng chiều với tỷ lệ thất nghiệp tại các quốc gia Đông Nam Á.
Phương pháp nghiên cứu và mô hình
Phương pháp nghiên cứu
Để kiểm định mối quan hệ giữa thất nghiệp và các yếu tố tiền lương tối thiểu, thuế thu nhập cá nhân và tỷ lệ tăng trưởng dân số, nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp OLS với sự hỗ trợ của phần mềm Stata Quá trình ước lượng được thực hiện trên bộ dữ liệu phù hợp nhằm đảm bảo ước lượng có ý nghĩa thống kê và độ tin cậy cao Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa thất nghiệp và các yếu tố này có ý nghĩa thống kê, cho thấy tiền lương tối thiểu và thuế thu nhập cá nhân ảnh hưởng đến thất nghiệp, đồng thời tăng trưởng dân số tác động đến thị trường lao động Những phát hiện này cung cấp cái nhìn sâu sắc cho phân tích kinh tế vĩ mô và các bài học về chính sách lao động ở Việt Nam.
Xây dựng mô hình
2.2.1 Xác định dạng mô hình
Qua các nghiên cứu và phân tích, ta thấy các yếu tố tiền lương tối thiểu, thuế thu nhập cá nhân và tỉ lệ tăng trưởng dân số có ảnh hưởng tới thất nghiệp Cụ thể, mức lương tối thiểu tác động đến chi phí tuyển dụng và động lực tìm việc của người lao động, từ đó ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp ở các nhóm lao động khác nhau Thuế thu nhập cá nhân ảnh hưởng đến thu nhập khả dụng và chi tiêu tiêu dùng, từ đó tác động đến nhu cầu tuyển dụng và quy mô thị trường lao động Tỉ lệ tăng trưởng dân số cao hay thấp sẽ ảnh hưởng đến cung lao động và nhu cầu của doanh nghiệp, góp phần làm thay đổi mức độ cạnh tranh trên thị trường lao động Các kết quả này cho thấy sự kết nối chặt chẽ giữa tiền lương tối thiểu, thuế thu nhập cá nhân và tăng trưởng dân số với thất nghiệp, từ đó nhấn mạnh vai trò của cân nhắc chính sách khi hoạch định biện pháp ổn định thị trường lao động.
Từ đó ta xây dựng mô hình lí thuyết:
Thất nghiêp ̣= F (tiền lương tối thiểu, thuế thu nhâp ̣cá nhân, tỉ lê ̣tăng trưởng dân số)
Mô hình hồi quy tổng thể (PRF):
16 ln unpl ij = β 0 + β 1 ln min wage ij + β 2 ln per taxij + β 3 ln pop growij + u ij
Mô hình hồi quy mẫu (SRF): ln unpl ij = ^ + ^ + ^ per taxij + ^ β 0 β 1 ln min wage ij β 2 ln β 3 ln pop grow ij + u^ ij
- i= 1,9 ´ là thứ tự quốc gia trong mẫu nghiên cứu
- Biến phụ thuôc:̣ o Unpl (Thất nghiêp)̣
- Biến đôc ̣lâp:̣ o min_wage (Tiền lương tối thiểu) o per_tax (Thuế thu nhâp ̣cá nhân) o pop_grow (Tỉ lê ̣tăng trưởng dân số)
- β 0 , β 1 , β 2 , β 3 là các hê ̣số hồi quy;
- ^ β 0 , ^ β 1 , ^ β 2 , ^ β 3 là các ước lượng của β 0 , β 1 , β 2 , β 3;
- u^ I là ước lượng của sai số ngẫu nhiên u i
2.2.2 Giải thích các biến trong mô hình
Tên biến Kí hiêụ Đơn Loại
Phương pháp đo lường biến vị
Thất tỷ lệ phần trăm của lực lượng lao động bị Biến
Thất nghiệp là một chỉ số quan trọng phản ánh tình hình thị trường lao động và cơ hội việc làm của người dân Mức lương tối thiểu (minimum wage) là số tiền tối thiểu mà người sử dụng lao động phải trả cho người lao động cho công việc cơ bản nhất Mức lương tối thiểu được xác định dựa trên điều kiện làm việc và cường độ lao động, đồng thời ảnh hưởng đến thu nhập và chi phí tuyển dụng cho các công việc giản đơn nhất trong xã hội.
17 bình thường Tổng số thuế tính theo từng bâc ̣thu nhâp ̣.
Thuế thu nhập cá nhân được tính theo từng bậc thu nhập theo phương pháp lũy tiến từng phần Số thuế phải trả là tổng của thuế phát sinh ở từng bậc, với thu nhập ở mỗi mức được áp dụng thuế suất tương ứng Cách tính này đảm bảo người có thu nhập cao hơn chịu thuế ở mức cao hơn và được thực hiện dựa trên biểu thuế lũy tiến từng phần.
Tỷ suất mà theo đó dân số được tăng lên
Tỉ lệ tăng trưởng dân số cho một chu kỳ (thường tính cho một năm lịch) có thể tăng hoặc giảm do tăng tự nhiên và di cư thuần Tăng tự nhiên được xác định bởi sự chênh lệch giữa số sinh và số tử, còn di cư thuần là hiệu số nhập cư trừ đi xuất cư Tỷ lệ này được biểu thị bằng phần trăm của dân số trung bình, hay dân số giữa năm, cho thấy mức độ biến động của quy mô dân số theo thời gian.
2.2.3 Kì vọng về dấu của biến theo lý thuyết
Kí Kì vọng Giả thuyết giải thích kỳ vọng dấu của hê ̣số
Biến: mức lương tối thiểu và thuế thu nhập cá nhân Mô hình cho thấy khi mức lương tối thiểu giảm thì tỷ lệ thất nghiệp sẽ tăng lên, thể hiện qua hệ số β1 Ngược lại, khi thuế thu nhập cá nhân tăng lên thì tỷ lệ thất nghiệp cũng tăng lên theo hệ số β2 Như vậy, hai biến này đều có ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp và được thể hiện qua các hệ số β1 và β2 trong quá trình ước lượng.
Tỉ lê ̣tăng Tỉ lê ̣tăng trưởng dân số càng tăng thì thất β 3 + trưởng dân số nghiêp ̣càng tăng
Mô tả số liệu
Dữ liệu về tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ tăng trưởng dân số được lấy từ trang web World
Dữ liệu về lương tối thiểu được trích từ Country Economy và Trading Economics, trong khi dữ liệu về mức thuế tiêu dùng cá nhân được lấy từ Trading Economics Mẫu dữ liệu gồm 162 quan sát từ 9 nước Đông Nam Á, được thu thập trong khoảng thời gian từ năm 2000 đến năm 2017.
2.3.2 Mô tả thống kê các biến
Dùng lệnh gen, tạo các biến thích hợp cho mô hình chạy trong phần mềm STATA:
Dùng lệnh sum để mô tả số liệu các biến
Các biến Giá trị trung Giá trị lớn Giá trị nhỏ Độ lệch bình nhất nhất chuẩn ln_unempl 0.6992605 2.091864 -0.6931472 0.692256 ln_minwag 4.46346 5.721819 2.04122 0.9111768 e ln_pertax 3.343351 3.688879 2.302585 0.2704142 ln_popgrow 0.239337 0.9555114 -1.203973 0.4382231
Bảng 2.3.2 Mô tả thống kê số liệu
Biến ln_unempl có giá trị tối đa là 2.091864 và tối thiểu là -0.6931472; giá trị trung bình đạt 0.6992605 và độ lệch chuẩn là 0.692256, cho thấy tỉ lệ thất nghiệp ở các nước khác nhau.
Biến ln_minwage: có giá trị lớn nhất là 5.721819; giá trị nhỏ nhất là 2.04122; giá trị trung bình là 4.46346; độ lệch chuẩn là 0.9111768 Cho thấy tại mỗi nước, mức lương tối thiếu lại có giá trị khác nhau, qua từng năm, mức lương tối thiểu có xu hướng tăng dần.
Biến ln_pertax: có giá trị lớn nhất là 3.688879; giá trị nhỏ nhất là 2.302585; giá trị trung bình là 3.343351; độ lệch chuẩn là 0.2704142 Cho thấy mỗi nước quy định về thuế thu nhập cá nhân tại mỗi nước là khác nhau, qua các năm mức thuế này có thể tăng hoặc giảm tùy thuộc vào chính sách của nước đó.
Phân tích biến ln_popgrow cho thấy các chỉ số thống kê quan trọng: giá trị lớn nhất là 0.9555114 và giá trị nhỏ nhất là -1.203973, cho thấy sự biến động mạnh về tỉ lệ tăng trưởng dân số giữa các nước Giá trị trung bình của ln_popgrow là 0.239337 và độ lệch chuẩn 0.4382231 cho thấy mức phân tán đáng kể quanh mức trung bình Kết quả này cho thấy không có sự giống nhau hay đồng nhất về tỉ lệ tăng trưởng dân số tại mỗi nước.
2.3.3 Ma trận tương quan giữa các biến
Để ước lượng mối quan hệ tuyến tính giữa các biến ln_unempl, ln_minwage, ln_pertax và ln_popgrow, ta dùng lệnh corr và nhận được ma trận tương quan Ma trận cho thấy các hệ số trên đường chéo là 1.0000, biểu thị tương quan tự với chính biến của mỗi cột Các cặp biến có các hệ số tương quan: ln_unempl với ln_minwage là 0.1274; ln_unempl với ln_pertax là 0.0985; ln_unempl với ln_popgrow là 0.5413 Liên hệ giữa ln_minwage và ln_pertax là -0.0034; giữa ln_minwage và ln_popgrow là -0.0146; giữa ln_pertax và ln_popgrow là -0.4034 Tổng quan cho thấy ln_unempl có mối quan hệ dương rõ nhất với ln_popgrow, trong khi ln_pertax và ln_popgrow thể hiện mối quan hệ tiêu cực đáng kể.
Bảng 2.3.3 Ma trận tương quan giữa các biến
Phân tích cho thấy hệ số tương quan r giữa ln_minwage và ln_unempl bằng 0.1274, cho thấy tiền lương tối thiểu và tỉ lệ thất nghiệp có mối quan hệ cùng chiều nhưng mức độ tương quan thấp Điều này ngụ ý khi tiền lương tối thiểu tăng lên, tỉ lệ thất nghiệp có xu hướng tăng nhẹ, tuy tác động không mạnh và cần thêm các yếu tố kiểm chứng trong mô hình.
Hệ số tương quan r giữa ln_pertax và ln_unempl bằng 0.0985 cho thấy mức thuế suất thu nhập cá nhân và tỉ lệ thất nghiệp có tương quan cùng chiều, nhưng mức độ tương quan ở mức thấp Điều này cho thấy mối liên hệ giữa thuế thu nhập cá nhân và thất nghiệp diễn ra nhẹ và cần thêm phân tích để làm rõ ảnh hưởng thực tế.
Hệ số tương quan r giữa ln_popgrow và ln_unempl bằng 0.5413 cho thấy hai biến có xu hướng tăng cùng chiều: khi tỉ lệ tăng dân số cao lên thì tỉ lệ thất nghiệp cũng có khuynh hướng tăng Tuy nhiên, mức độ tương quan ở mức vừa phải, cho thấy mối liên hệ giữa tăng trưởng dân số và thất nghiệp là có nhưng không mạnh Kết quả này cung cấp cái nhìn thực tế cho phân tích thị trường lao động và các chính sách dân số, đồng thời gợi ý cần thêm các phân tích sâu để làm rõ nguyên nhân và các yếu tố tác động.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập
Các hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều có giá trị nhỏ hơn 0,8, cho thấy mô hình không gặp hiện tượng đa cộng tuyến ở mức độ cao Ngay cả khi tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến, nó cũng không gây ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng và kết quả của mô hình.
Ước lượng, kiểm định mô hình và suy diễn thống kê
Ước lượng mô hình
Sử dụng phương pháp OLS
Mô hình gồm 162 quan sát: Sử dụng số liệu hỗn hợp gồm 9 quốc gia trong vòng
Sau khi dùng lệnh gen để tạo các biến thích hợp cho mô hình và lệnh reg để chạy hồi quy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, kết quả cho thấy hệ số ước lượng cho các biến độc lập lần lượt là β1, β2 và β3, với các giá trị p tương ứng p1, p2 và p3 Biến X1 có tác động có ý nghĩa thống kê (p1 < 0.05) và dấu của β1 cho biết hướng ảnh hưởng; biến X2 và biến X3 lần lượt có các giá trị β2, β3 và p2, p3 cho thấy mức ý nghĩa tương ứng Hệ số R-squared của mô hình là R2, cho thấy phần biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập Thống kê F và các bậc tự do df1, df2 cho thấy mức độ phù hợp của toàn mô hình (F = Fvalue, p = pF).
Giá trị quan p-value tương Tên biến Hệ số hồi quy
Sai số chuẩn sát t cho kiểm ước lượng định hồi quy ứng với giá trị t quan sát khác 0
Bảng 3.1: kết quả chạy ước lượng hồi quy
Dựa vào Bảng 3.1, ta có mô hình hồi quy mẫu ước lượng: ln unpl ij =−3.287922+ 0.1054873 ln min wage ij +0.9729595 ln per taxij + 1.100539 ln pop growij +u^ ij
Các hệ số ước lượng mẫu của mô hình:
Hệ số xác định của mô hình: R 2 = 0.4323
Hệ số xác định hiệu chỉnh của mô hình: R ´
Kiểm định khuyết tật của mô hình
Các giả thiết trong nghiên cứu được kiểm định với mức ý nghĩa α = 5%
3.2.1 Kiểm định mô hình xác định không đúng / bỏ sót biến quan trọng Để kiểm định mô hình được xác định không đúng, ta dùng kiểm định RAMSEY RESET trong STATA với lệnh ovtest.
H 0 Mô hình không bỏ sót biến quan trọng.
Trong đó, cặp giả thuyết:
H 1 Mô hình bỏ sót biến quan trọng/ chưa được xác định đúng.
Sử dụng kiểm định RAMSEY RESET trong STATA, ta thu được kết quả
Nhận xét: p-value ( F qs ) = 0.2126 > 0.05 = α Giá trị p-value ứng với giá trị F quan sát lớn hơn mức ý nghĩa α = 5%, nằm ngoài vùng bác bỏ.
→ Không bác bỏ giả thuyết H 0
Kết luận: Mô hình được xác định đúng, không bỏ sót biến.
3.2.2 Kiểm định nhiễu có phân phối chuẩn Để kiểm định phân phối của nhiễu, ta dùng lệnh sktest.
H 0 Mô hình có nhiễu phân phối chuẩn.
Trong đó, cặp giả thuyết:
H 1 Mô hình có hiện tượng nhiễu không phân phối chuẩn.
Kết quả chạy kiểm định với lệnh sktest trong STATA ta thu được:
Biến Số quan Độ lệch Độ nhọn Adj chi2 Prob>chi2 sát (Obs) (Skewness) (Kurtosis) (2) res 162 0.4731 0.1498 2.63 0.2689
Nhận xét: p-value = 0.2689 > 0.05 = α Giá trị p-value (Pro > chi2) lớn hơn mức ý nghĩa α = 5%, nằm ngoài vùng bác bỏ.
→ Không bác bỏ giả thuyết H 0
Kết luận: Mô hình có nhiễu theo phân phối chuẩn.
3.2.3 Kiểm định đa cộng tuyến Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, ta dùng Nhân tử phóng đại phương sai VIF.
Sử dụng lệnh VIF trong STATA, ta được kết quả như bảng sau:
Biến VIF Nhận xét ln_popgrow 1.19