tiểu luận kinh tế lượng: Phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến tiền lương của người lao động

Phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến tiền lương của người lao động. Bài tiểu luận phân tích về những nhân tố này qua mô hình hồi quy loglog, kiểm định các khuyết tật và đưa ra các kết luận, khuyến nghị trong quá trình nghiên cứu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

-oOo -BÀI TẬP LỚN MÔN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: Phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến tiền lương của người lao

động

Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thị Thùy Trang

Sinh viên thực hiện: Nhóm 5

Phạm Phương Linh – 11193011

Nguyễn Xuân Hoàng – 11192098

Nguyễn Thị Thu Huyền – 11192480

Nguyễn Thị Ngọc Mai – 11193300

Lớp học phần: Kinh tế lượng 05

Hà Nội - 2020

MỤC LỤC

LỜI NÓI ĐẦU 1

I LÝ THUYẾT KINH TẾ – XÂY DỰNG MÔ HÌNH 2

1 Cơ sở lý thuyết 2

2 Xây dựng mô hình 2

II ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH 4

1 Dạng hàm sai, thiếu biến 4

2 Sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn 4

3 Phương sai sai số thay đổi 5

4 Hiện tượng đa cộng tuyến 5

III PHÂN TÍCH KẾT QUẢ 6

1 Sự phù hợp của mô hình 7

2 Ý nghĩa kinh tế của các hệ số 7

3 Ý nghĩa thống kê của các hệ số góc 7

4 Khoảng tin cậy của các hệ số 7

KẾT LUẬN 9

TÀI LIỆU THAM KHẢO 10

LỜI NÓI ĐẦU

Trong hoạt động sản xuất kinh doanh thì yếu tố quan trọng nhất là nguồn lực con người Để sử dụng hiệu quả nguồn lực này thì mọi nhà quản trị đều phải sử dụng đến một công cụ là tiền lương Tiền lương là giá cả của sức lao động mà người sử dụng lao động trả cho người lao động Đối với người lao động thì tiền lương là nguồn thu nhập chủ yếu của họ nên họ chỉ tận tâm làm việc khi họ được trả công xứng đáng Đối với xã hội thì tiền lương là căn cứ để đóng thuế thu nhập, trên cơ sở đó mà phân phối lại thu nhập của xã hội Trên thực tế, tiền lương của mỗi người không phải đều giống hệt nhau bởi tiền lương chịu ảnh hưởng của rất nhiều yếu tố, ví dụ như Trình độ học vấn, Kinh nghiệm, Để tìm hiểu sâu hơn về vấn đề này, nhóm chúng em chọn đề

tài “Phân tích những nhân tố ảnh hưởng đến tiền lương của người lao động” làm đề tài nghiên

cứu của nhóm

I LÝ THUYẾT KINH TẾ – XÂY DỰNG MÔ HÌNH

1 Cơ sở lý thuyết

Sau khi nghiên cứu bộ số liệu, nhóm chúng em quyết định chọn ra 3 nhân tố cơ bản ảnh hưởng đến tiền lương để phân tích:

- Trình độ học vấn: Trình độ học vấn của một người quyết định mức lương của họ Để làm được công việc đòi hỏi phải có lượng kiến thức, trình độ cao mới thực hiện được, đem lại hiệu quả kinh tế cao cho doanh nghiệp thì việc hưởng lương cao là tất yếu Như vậy trình độ học vấn có mối quan hệ tỷ lệ thuận với tiền lương, tức là khi số năm trình độ học vấn tăng (giảm) thì tiền lương tăng (giảm)

- Kinh nghiệm làm việc: Một người qua nhiều năm công tác sẽ đúc rút được nhiều kinh nghiệm, hạn chế được những rủi ro có thể xảy ra trong công việc, nâng cao bản lĩnh trách nhiệm của mình trước công việc đạt năng suất chất lượng cao vì thế mà mức lương của họ sẽ ngày càng tăng lên

- Chỉ số IQ: Chỉ số IQ cũng là nhân tố ảnh hưởng nhiều đến tiền lương, một người có chỉ số IQ cao hơn sẽ có cơ hội kiếm được công việc tốt hơn cũng như tiền lương cao hơn

2 Xây dựng mô hình

2.1 Mô tả số liệu

Bảng số liệu các yếu tố ảnh hưởng đến tiền lương người lao động ở Mỹ (có 935 quan

sát):

Trong đó:

 EDUC: trình độ học vấn/ số năm đi học (năm)

 IQ: chỉ số IQ

Thực hiện thống kê mô tả trên eview, ta có kết quả:

- Nhận xét: Có thể nhận thấy tiền lương hàng tháng có sự chênh lệch khá lớn giữa mức cao nhất và mức thấp nhất, xấp xỉ 27 lần, cao hơn hẳn so với các biến còn lại

2.2 Xây dựng mô hình

Giả sử mô hình có dạng log-tuyến tính:

(PRM) ln(wage) = β 1 + β 2 (educ) + β) + β 3 (exper) + β) + β 4 (iq) + u ) + u (1)

Kì vọng về dấu các hệ số:

Hệ số Kì vọng dấu Diễn giải

Khi không có học vấn, kinh nghiệm làm việc và IQ thì vẫn có lương hàng tháng vì có thể do người mới vào làm (chưa có kinh nghiệm), tính chất công việc như lao động chân tay (không yêu cầu học vấn cao) và các nhân tố khác

Kinh nghiệm làm việc càng nhiều thì lương càng cao

Chỉ số IQ cao thì có cơ hội tăng mức lương hàng tháng

Hồi quy mô hình (1) bằng eview ta thu được kết quả:

II ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

1 Dạng hàm sai, thiếu biến

- Kiểm định Ramsey thêm 1 biến

Cặp giả thiết:

Ho: Mô hình có dạng hàm đúng (mô hình không thiếu biến)

H1: Mô hình có dạng hàm sai (mô hình thiếu biến)

Sử dụng phần mềm eview ta có bảng kết quả sau:

Ta thấy P-value (của F-statistic) = 0.848629 > 0.05  chưa đủ cơ sở để bác bỏ Ho  dạng hàm đúng, mô hình không thiếu biến

2 Sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn

Kiểm định cặp giả thiết

Ho: Sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn

H1: Sai số ngẫu nhiên không phân phối chuẩn

Sử dụng kiểm định Jarque-Bera, sử dụng mức xác suất P-value:

P–value  α: chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho  SSNN phân phối chuẩn

P–value < α: bác bỏ Ho  SSNN không phân phối chuẩn

Dùng kiểm định Jarque-Bera trên eview ta được:

Ta thấy P-value = 0,000 < 0,05  bác bỏ Ho  SSNN không phân phối chuẩn

Tuy nhiên vì kích thước mẫu có thể coi là đủ lớn (n=935), các suy diễn thống kê vẫn có giá trị, ta có thể bỏ qua giả thiết này và tiếp tục sử dụng mô hình

3 Phương sai sai số thay đổi

- Sử dụng kiểm định White theo mô hình có tích chéo

Mô hình hồi quy chính: Ln(wage)=ββ 1 + β 2 (educ) + β 3 (exper) + β) + β 4 (iq) + u) + u

- Kiểm định cặp giả thiết:

Ho: mô hình có PSSS đồng đều

H1: mô hình có PSSS thay đổi

- Sử dụng mức xác suất P-value:

P-value < α: bác bỏ Ho

P-value ≥ α: chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho

Dùng lệnh White với mô hình có tích chéo trên eview, ta được kết quả:

Kiểm định F-statistic có: P-value = 0,855278 > 0,05  Chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho

Kiểm định Obs*R-squared có: P-value = 0,852670 > 0,05  Chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho

Suy ra Chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho  Mô hình có PSSS đồng đều

4 Hiện tượng đa cộng tuyến

Xét phương pháp chủ quan, ta có thể thực hiện tìm hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập trên mô hình eview (nếu hệ số tương quan lớn hơn 0,7 xem như có đa cộng tuyến cao):

Ta thấy, hệ số tương quan giữa educ và exper) + β là -0,45573 (<0,7); giữa educ và iq) + u là 0,515697 (<0,7); giữa exper) + β và iq) + u là -0,224913 (<0,7) vì vậy có thể mô hình không có đa cộng tuyến cao.

Để kiểm tra rõ hơn, ta xem xét hệ số phóng đại phương sai (VIF – variance inflation factor), đối với nghiên cứu liên quan đến kinh tế xã hội, ta xét nếu VIF < 2  không có đa cộng tuyến

Công thức: VIFj = 1

1−Rj2 (Rj2 của hồi quy phụ giữa các biến độc lập)

VIF2 = 1,63 <2 VIF3 = 1,26 <2 VIF4 = 1,36 <2 Kết luận: Mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến

III PHÂN TÍCH KẾT QUẢ

Từ kết quả trên ta thu được:

(PRM) ln(wage) = β 1 + β 2 (educ) + β) + β 3 (exper) + β) + β 4 (iq) + u ) + u

(PRF) E(ln(wage)|educ) + β,exper) + β,iq) + u ) = β 1 + β 2 (educ) + β) + β 3 (exper) + β) + β 4 (iq) + u )

(SRM) ln(wage) = 5,198085 + 0,057108(educ) + β) + 0,019525(exper) + β) + 0,005786(iq) + u ) + e (SRF) ln^(wage) = 5,198085 + 0,057108(educ) + β) + 0,019525(exper) + β) + 0,005786(iq) + u )

Hệ số xác định: R2 = 0,162244  Các biến độc lập giải thích được 16,2244% biến phụ thuộc

1 Sự phù hợp của mô hình

Kiểm định cặp giả thiết:

Ho: Mô hình không phù hợp

H1: Mô hình phù hợp

Với mức ý nghĩa α = 0,05

Ta thấy Prob(F-statistic) = 0,000 < α  Bác bỏ Ho, chấp nhận H1

 Mô hình phù hợp

2 Ý nghĩa kinh tế của các hệ số

^β1 = 5,198085: Khi số năm đi học, số năm kinh nghiệm và chỉ số IQ đều bằng 0 thì mức lương

hàng tháng (trung bình) là e5,198085 = 180,92 USD

^β2 = 0,057108 > 0: Khi học vấn tăng thêm 1 năm, kinh nghiệm và IQ không đổi thì mức lương hàng tháng (trung bình) tăng 5,7108%

^β3 = 0,019525 > 0: Khi kinh nghiệm làm việc tăng thêm 1 năm, học vấn và IQ không đổi thì mức lương hàng tháng (trung bình) tăng 1,9525%

^β4 = 0,005786 > 0: Khi chỉ số IQ tăng thêm 1, học vấn và kinh nghiệm không đổi thì mức lương hàng tháng (trung bình) tăng 0,5786%

3 Ý nghĩa thống kê của các hệ số góc

Kiểm định cặp giả thiết:

Ho: βj =0 (j=2,3,4): hệ số ước lượng không có ý nghĩa thống kê

H1: βj ≠0 (j=2,3,4): hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê

Sử dụng mức xác suất P-value (Prob(^βj) trên bảng eview)

P–value  α: chưa đủ cơ sở bác bỏ Ho  βj không có ý nghĩa thống kê

P–value < α: bác bỏ Ho  βj có ý nghĩa thống kê

Với mức ý nghĩa α = 0,05 ta có

- Prob(^β2) = 0,000 < α  ^β2 có ý nghĩa thống kê

- Prob(^β3) = 0,000 < α  ^β3 có ý nghĩa thống kê

- Prob(^β4) = 0,000 < α  ^β4 có ý nghĩa thống kê

4 Khoảng tin cậy của các hệ số

Khoảng tin cậy đối xứng của các hệ số hồi quy được cho theo công thức sau:

^βj - se(^βj)t α / 2

n−k

< βj < ^βj + se(^βj)t α / 2

n−k

4.1 Khoảng tin cậy của hệ số chặn β 1

^β1 - se(^β1)t0,025935− 4 < β1 < ^β1 + se(^β1)t0,025935− 4

 5,198085 – 0,121543.t0,025931 < β1 < 5,198085 + 0,121543.t0,025931

 4,95986 < β1 < 5,43631

- Ý nghĩa: Khi không có số năm đi học, số năm kinh nghiệm và chỉ số IQ thì mức lương hàng

tháng nằm trong khoảng (e4,95986

;e5,43631¿ USD

4.2 Khoảng tin cậy của hệ số góc β 2

^β2 - se(^β2)t0,025935− 4 < β2 < ^β2 + se(^β2)t0,025935− 4

 0,057108 – 0,007348.t0,025931 < β2 < 0,057108 + 0,007348.t0,025931

 0,04271 < β2 < 0,07151

- Ý nghĩa: Khi trình độ học vấn tăng thêm 1 năm, số năm kinh nghiệm và IQ không đổi thì mức lương hàng tháng tăng trong khoảng (4,271; 7,151) %

4.3 Khoảng tin cậy của hệ số góc β 3

^β3 - se(^β3)t0,025935− 4 < β3 < ^β3 + se(^β3)t0,025935− 4

 0,019525 – 0,003244.t0,025931 < β3 < 0,019525 + 0,003244.t0,025931

 0,01317 < β3 < 0,02588

- Ý nghĩa: Khi kinh nghiệm làm việc tăng thêm 1 năm, học vấn và IQ không đổi thì mức lương hàng tháng tăng trong khoảng (1,317; 2,588) %

4.4 Khoảng tin cậy của hệ số góc β 4

^β4 - se(^β4)t0,025935− 4 < β4 < ^β4 + se(^β4)t0,025935− 4

 0,005786 – 0,000980.t0,025931 < β4 < 0,005786 + 0,000980.t0,025931

 0,0038652 < β4 < 0,0077068

- Ý nghĩa: Khi chỉ số IQ tăng thêm 1, học vấn và kinh nghiệm không đổi thì mức lương hàng tháng tăng trong khoảng (0,38652; 0,77068) %

KẾT LUẬN

Với kết quả nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến tiền lương người lao động, ta thấy rằng nhân tố về học vấn có mức ảnh hưởng cao nhất, tiếp đến là chỉ số IQ và cuối cùng là kinh nghiệm làm việc Điều này chỉ ra rằng việc có học vấn cao thì sẽ cơ hội nhận được mức lương cao hơn, có lẽ đó là lí do tại sao giáo dục luôn cần được chú trọng và phát triển Bài viết đã nghiên cứu được ảnh hưởng của học vấn, kinh nghiệm và IQ đến tiền lương nhưng vẫn tồn tại một số nhân tố khác chưa thể bao quát hết Vì vậy có thể mở rộng dạng số liệu, các nhân tố để phương pháp nghiên cứu được cập nhật và kết quả đáng tin cậy hơn

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của người lao động tại các khu công nghiệp

Tỉnh Trà Vinh PGS TS Nguyễn Hồng Hà

2 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của lao động trong khu vực dịch vụ tại Việt Nam

Tống Quốc Bảo