Tác động của vốn con người đến chất lượng tăng trưởng vùng kinh tế trọng điểm Đồng bằng sông Cửu Long

Nguyễn Hoàng Trung

NCS. Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

Giảng viên Trường Đại học Đồng Tháp

Email: nhtrung@dthu.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm xem xét tác động của vốn con người đến chất lượng tăng trưởng kinh tế vùng kinh tế trọng điểm Đồng bằng sông Cửu Long ở Việt Nam trong giai đoạn 2005-2022. Phương pháp phân tích các mô hình dữ liệu bảng được sử dụng bao gồm Pools OLS, REM và FEM với dữ liệu phân tích được thu thập từ Niên giám thống kê của các địa phương trong Vùng. Kết quả nghiên cứu cho thấy, vốn con người và các biến kiểm soát là: năng suất lao động, chi ngân sách, độ mở thương mại có tác động tích cực tới chất lượng tăng trưởng kinh tế vùng kinh tế trọng điểm Đồng bằng sông Cửu Long. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đã đưa ra các hàm ý chính sách, nhằm nâng cao chất lượng tăng trưởng kinh tế.

Từ khóa: Chất lượng tăng trưởng kinh tế, vùng kinh tế trọng điểm Đồng bằng Sông Cửu Long, vốn con người, năng suất lao động, chi ngân sách, độ mở thương mại

Summary

This study investigates the influence of human capital on the quality of economic growth in the Mekong Delta key economic region, Vietnam, during the period 2005–2022. The research employs panel data analysis techniques, including Pooled OLS, REM, and FEM, utilizing data extracted from the Statistical Yearbooks of the provinces within the region. The results indicate that human capital, along with control variables such as labor productivity, government expenditure, and trade openness, has a positive effect on the quality of economic growth in the Mekong Delta key economic region. From these findings, the study offers several policy implications aimed at improving the quality of economic growth in the region.

Keywords: Quality of economic growth, Mekong Delta key economic region, human capital, labor productivity, government expenditure, trade openness

ĐẶT VẤN ĐỀ

Vốn con người đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng tăng trưởng kinh tế của một dịa phương, vùng và quốc gia. Theo Becker (1993), vốn con người, bao gồm trình độ giáo dục, kỹ năng, và sức khỏe của người lao động, ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất lao động và khả năng cạnh tranh của nền kinh tế. Vốn con người cũng có tác động tích cực đến xã hội, cải thiện chất lượng cuộc sống, giảm bất bình đẳng và tạo ra môi trường ổn định cho tăng trưởng kinh tế dài hạn (Sen, 1999). Như vậy, đầu tư vào vốn con người là một yếu tố quyết định đến sự phát triển bền vững và chất lượng của tăng trưởng kinh tế. Vùng kinh tế trọng điểm Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là vùng kinh tế động lực của khu vực Tây Nam Bộ, gồm 4 tỉnh, thành phố: Cần Thơ, An Giang, Kiên Giang, Cà Mau(*). Trong những năm qua, chất lượng tăng trưởng kinh tế của Vùng đã đạt được nhiều thành tựu, nhưng cũng đối mặt với không ít thách thức. Theo Báo cáo cập nhật kinh tế Việt Nam 2021 của Ngân hàng Thế giới (WB), với vai trò chủ chốt trong sản xuất lúa gạo, thủy sản và trái cây của Việt Nam, Vùng kinh tế trọng điểm ĐBSCL đã có sự tăng trưởng ổn định trong các ngành nông nghiệp truyền thống, nhưng quá trình chuyển đổi cơ cấu kinh tế diễn ra chậm. Vì vậy, nghiên cứu tác động của vốn con người đến chất lượng tăng trưởng kinh tế tại vùng kinh tế ĐBSCL là rất quan trọng.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tổng quan nghiên cứu

Trong những năm gần đây, các nghiên cứu đã tiếp tục khẳng định vai trò quan trọng của vốn con người trong tăng trưởng kinh tế, đồng thời mở rộng các khía cạnh nghiên cứu về chất lượng và hiệu quả của đầu tư vào vốn con người. Một trong những xu hướng đáng chú ý là sự tập trung vào chất lượng giáo dục và kỹ năng lao động, thay vì chỉ đơn thuần là số lượng năm học. Hanushek và Woessmann (2015) đã khẳng định rằng, kỹ năng học sinh, được đo lường qua kết quả của các kỳ thi quốc tế như PISA, có mối quan hệ chặt chẽ với tăng trưởng kinh tế dài hạn, và chính sách tập trung vào nâng cao chất lượng giáo dục có thể mang lại lợi ích kinh tế to lớn.

Ngoài ra, nghiên cứu của Psacharopoulos và Patrinos (2018) đã cho thấy, mỗi năm học tăng thêm có thể làm tăng thu nhập cá nhân và đóng góp vào tăng trưởng kinh tế của quốc gia. Tuy nhiên, họ cũng nhấn mạnh rằng chất lượng giáo dục và sự phù hợp của chương trình đào tạo với nhu cầu thị trường lao động là yếu tố quan trọng để tối ưu hóa hiệu quả của vốn con người. Một nghiên cứu khác của Galor và Özak (2016) đã chỉ ra rằng, sự khác biệt trong chất lượng giáo dục và sự phát triển vốn con người có thể giải thích sự chênh lệch về mức sống và tăng trưởng kinh tế giữa các quốc gia. Họ nhấn mạnh rằng đầu tư vào giáo dục cơ bản và giáo dục đại học có thể mang lại hiệu quả tăng trưởng khác nhau, tùy thuộc vào mức độ phát triển của từng quốc gia. Gần đây, Caselli và Ciccone (2019) đã đưa ra quan điểm rằng, vốn con người không chỉ ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế thông qua tăng năng suất lao động, mà còn đóng vai trò quan trọng trong thúc đẩy đổi mới công nghệ và sự hội nhập vào nền kinh tế toàn cầu. Họ cho rằng các quốc gia có mức vốn con người cao thường có khả năng hấp thụ và phát triển công nghệ mới tốt hơn, dẫn đến tăng trưởng kinh tế nhanh hơn.

Tuy nhiên, những thách thức vẫn tồn tại, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi công nghệ nhanh chóng và bất bình đẳng gia tăng. Goldin và Katz (2020) đã nghiên cứu tác động của công nghệ đối với thị trường lao động và nhận thấy rằng, vốn con người cần phải được điều chỉnh để đáp ứng các yêu cầu mới từ nền kinh tế số, nếu không sẽ dẫn đến nguy cơ bất bình đẳng ngày càng lớn. Những thách thức này đòi hỏi chính sách giáo dục và đào tạo phải liên tục thích nghi và nâng cao để đáp ứng nhu cầu của nền kinh tế hiện đại.

Nghiên cứu ở Việt Nam về mối quan hệ này cũng được nhiều tác giả đề cập. Các nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ chặt chẽ giữa vốn con người và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam, với sự tập trung vào các yếu tố như giáo dục và sức khỏe. Nguyễn Thị Thanh Bình (2013) đã khẳng định rằng, cải thiện vốn con người, đặc biệt thông qua nâng cao chất lượng giáo dục, có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Tương tự, Đặng Đức Anh và cộng sự (2016) cũng nhấn mạnh vai trò của đầu tư vào giáo dục đại học trong việc nâng cao năng suất lao động và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế dài hạn. Ngoài ra, Nguyễn Quang Thuấn và Trần Thị Minh Đức (2019) đã chỉ ra rằng sự chênh lệch về chất lượng nguồn nhân lực giữa các vùng kinh tế trọng điểm góp phần vào sự không đồng đều trong mức độ tăng trưởng kinh tế giữa các khu vực.

Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Đối với các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, 3 phương pháp thường được sử dụng bao gồm: (1) Mô hình ước lượng Bình phương tối thiểu thông thường (Pooled-OLS); (2) Mô hình tác động cố định (Fixed Effect Model - FEM); và (3) Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM). Mô hình Pooled OLS giả định rằng cả hệ số chặn và hệ số góc đều không thay đổi theo thời gian và giữa các tỉnh, thành phố trong vùng kinh tế trọng điểm ĐBSCL. Nói cách khác, tập hợp các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc được giữ cố định trong toàn vùng và không thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên, khi áp dụng với dữ liệu bảng, việc sử dụng Pooled OLS có thể làm sai lệch mối quan hệ thực sự giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Ngược lại, mô hình FEM thừa nhận sự khác biệt cụ thể giữa các tỉnh, thành phố và theo thời gian. Những khác biệt này có tương quan với các biến độc lập, và FEM đánh giá tác động của những đặc điểm riêng biệt đó đến biến phụ thuộc. Mặc dù FEM thường cho kết quả tốt hơn so với Pooled OLS, nhưng nó cũng có những hạn chế, chẳng hạn như không đo lường được các yếu tố không thay đổi theo thời gian và giả định sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn. Ngược lại, mô hình REM có những ưu điểm so với FEM bằng cách sử dụng một hệ số chặn duy nhất cho tất cả các tỉnh, thành phố. Hệ số này đại diện cho tác động trung bình giữa các đơn vị và có thể đo lường được các yếu tố không thay đổi theo thời gian.

Khi lựa chọn giữa mô hình FEM và mô hình Pooled OLS, tác giả đã sử dụng kiểm định F (F-test). Kiểm định F được sử dụng để xác định xem các hiệu ứng cá biệt (individual effects) trong dữ liệu có đáng kể hay không. Nói cách khác, nó kiểm tra xem các hiệu ứng cá biệt có làm tăng độ phù hợp của mô hình hay không so với mô hình gộp (OLS Pool) (Baltagi, 2008).

Giả thuyết không (H₀): Không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm, tức là tất cả các hiệu ứng cố định bằng 0 (mô hình OLS Pool phù hợp hơn).

Giả thuyết đối (H₁): Có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm, tức là tồn tại các hiệu ứng cố định (mô hình FEM phù hợp hơn).

Kiểm định Hausman được sử dụng để kiểm tra giả thuyết về sự khác biệt giữa ước lượng của FEM và REM. Cụ thể, nó kiểm tra xem liệu các biến giải thích (independent variables) có tương quan với các hiệu ứng ngẫu nhiên trong mô hình REM hay không.

Giả thuyết không (H₀): Không có tương quan giữa các biến độc lập và hiệu ứng ngẫu nhiên (mô hình REM phù hợp hơn).

Giả thuyết đối (H₁): Có tương quan giữa các biến độc lập và hiệu ứng ngẫu nhiên (mô hình FEM phù hợp hơn).

Nếu giả thuyết không (H₀) bị bác bỏ, mô hình FEM sẽ được ưa chuộng vì các biến giải thích có tương quan với các đặc điểm không quan sát được. Ngược lại, nếu giả thuyết không không bị bác bỏ, mô hình REM sẽ là lựa chọn phù hợp hơn.

Khi đã chọn ra được mô hình tốt nhất, các kiểm định về tương quan chuỗi, phương sai sai số được thực hiện; nếu mô hình có dấu hiệu vi phạm, tùy chọn vce (robust) sẽ được lựa chọn đảm bảo tính vững và hiệu quả.

Mô hình hồi quy chuẩn có dạng như sau:

Trong đó: i là tỉnh/thành phố và t là năm; Qge là biến phản ánh chất lượng tăng trưởng kinh tế; Hu là biến giải thích cốt lõi đề cập đến vốn con người; Xit là tập hợp các biến kiểm soát bao gồm năng suất lao động (Labor), chi ngân sách (Spend), độ mở thương mại (Open); ℇit là số hạng sai số ngẫu nhiên; μi biểu thị tỉnh/thành phố tác động cố định. δt được sử dụng để kiểm soát hiệu ứng thời gian. Nếu hệ số β1 dương và có ý nghĩa, cho thấy vốn con người có tác động tích cực trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế chất lượng cao hơn. Các biến trong mô hình đều được thể hiện dưới giá trị logarit tự nhiên.

Mô tả biến

Dữ liệu nghiên cứu bao gồm dữ liệu thứ cấp có nguồn gốc từ các nguồn đáng tin cậy. Cụ thể, các thông tin liên quan đến tổng sản phẩm (GDP), số học sinh phổ thông, xuất và nhập khẩu, lao động, số cán bộ y tế được thu thập, tính toán dựa trên Niên giám Thống kê giai đoạn 2005-2022 của 4 địa phương thuộc vùng kinh tế trọng điểm ĐBSCL (bao gồm Cần Thơ, Kiên Giang, An Giang, Cà Mau). Thống kê mô tả các biến được thể hiện ở Bảng 1 (Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

Bảng 1: Mô tả biến

Nguồn: Phân tích từ dữ liệu nghiên cứu

Bảng 1 cho thấy, giá trị trung bình của Qge là 0.43, giá trị thấp nhất là 0.16 của tỉnh Cà Mau năm 2009 và giá trị lớn nhất là 0.86 của An Giang năm 2022. Về biến vốn con người (VCN) là tỷ lệ giữa số học sinh THPT so với dân số có tỷ lệ trung bình là 2.27% và thấp nhất là 1.51% thuộc về TP. Cần Thơ năm 2018, cao nhất là 3.12% thuộc về An Giang vào năm 2022. Năng suất lao động (Labor) trung bình là 65.26 triệu đồng/người/năm, thấp nhất là 12.69 triệu đồng của tỉnh Kiên Giang năm 2005 và cao nhất là 177.46 triệu đồng của TP. Cần Thơ năm 2022. Tỷ lệ chi ngân sách trên GRDP (Spend) trung bình là 20.15%, thấp nhất là 9.67% của TP. Cần Thơ năm 2007 và cao nhất là 33.62% của tỉnh Kiên Giang năm 2019. Độ mở thương mại (Open) trung bình là 2.36%, tỷ lệ thấp nhất là 0.6% thuộc về tỉnh Kiên Giang năm 2014, tỷ lệ đạt cao nhất là 5.13% thuộc về tỉnh An Giang vào năm 2005.

Kết quả và thảo luận

Bảng 2: Kết quả ước lượng các mô hình OLS, REM, FEM and VCE

Nguồn: Phân tích từ dữ liệu nghiên cứu

Bảng 2 cho thấy, giá trị p (pro value) của kiểm định, với pro > F = 0.0000 chi² = 0.0001 F =0.0012 chi2 =0.0007

Kết quả ước lượng cho thấy, mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong mối quan hệ giữa vốn con người và chất lượng tăng trưởng kinh tế của Vùng. Kết quả này cho thấy, khi tỷ lệ học sinh THPT trên tổng dân số của vùng kinh tế trọng điểm ĐBSCL tăng lên, thì chất lượng tăng trưởng sẽ tăng lên. Vì vậy, sự đầu tư vào giáo dục rất quan trọng, góp phần phát triển kinh tế của Vùng.

Bên cạnh đó, các biến kiểm soát cũng cho thấy những kết quả tích cực đến chất lượng tăng trưởng kinh tế Vùng. Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong mối quan hệ giữa năng suất lao động và chất lượng tăng trưởng kinh tế của Vùng.

Kết quả nghiên cứu cho thấy, chi ngân sách có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng tăng trưởng kinh tế của Vùng ở mức ý nghĩa 1%.

Kết quả ước lượng cho thấy, mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% trong mối quan hệ giữa độ mở thương mại và chất lượng tăng trưởng kinh tế của Vùng.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy, vốn con người và biến kiểm soát là: năng suất lao động, chi ngân sách và độ mở thương mại có tác động tích cực tới chất lượng tăng trưởng kinh tế vùng kinh tế trọng điểm ĐBSCL.

Hàm ý chính sách

Từ những kết quả phân tích, nghiên cứu gợi ý một số hàm ý chính sách để nâng cao chất lượng tăng trưởng kinh tế cho vùng kinh tế trọng điểm ĐBSCL như sau:

Thứ nhất, nâng cao hơn nữa chất lượng vốn con người: Vùng cần tăng cường chất lượng giáo dục ở tất cả các cấp, từ mầm non đến đại học, thông qua việc cải thiện chương trình giảng dạy, nâng cao năng lực giáo viên và đầu tư vào cơ sở hạ tầng giáo dục. Thiết lập các chương trình giáo dục liên tục và học tập suốt đời để người lao động có thể cập nhật kiến thức và kỹ năng, đáp ứng yêu cầu của nền kinh tế hiện đại. Phát triển các chương trình đào tạo nghề phù hợp với nhu cầu của thị trường lao động. Điều này giúp người lao động nâng cao kỹ năng, thích ứng với sự thay đổi công nghệ và nhu cầu của các ngành công nghiệp

Thứ hai, nâng cao năng suất lao động: Các địa phương trong Vùng cần khuyến khích các doanh nghiệp và nông dân ứng dụng công nghệ cao vào sản xuất và quản lý, chẳng hạn như cơ giới hóa nông nghiệp, tự động hóa trong chế biến và công nghệ thông tin trong quản lý chuỗi cung ứng. Cung cấp các gói hỗ trợ tài chính và kỹ thuật cho các dự án đổi mới sáng tạo, bao gồm nghiên cứu và phát triển (R&D) trong các lĩnh vực như nông nghiệp thông minh, công nghệ chế biến, và bảo quản sau thu hoạch.

Thứ ba, chi ngân sách hiệu quả: đảm bảo ngân sách được phân bổ công bằng giữa các tỉnh trong vùng, dựa trên nhu cầu phát triển và tình hình kinh tế - xã hội của từng địa phương. Tăng cường giám sát và công khai minh bạch trong quản lý chi tiêu ngân sách, nhằm ngăn chặn tham nhũng và đảm bảo rằng các khoản chi tiêu công mang lại lợi ích tốt nhất cho cộng đồng.

Thứ tư, thúc đẩy thương mại: vùng cần đầu tư vào hệ thống đường bộ, đường thủy và cảng biển để cải thiện khả năng kết nối trong khu vực và với các thị trường lớn như: TP. Hồ Chí Minh và các cảng quốc tế. Điều này giúp giảm chi phí vận chuyển và thời gian giao hàng, nâng cao khả năng cạnh tranh của sản phẩm vùng. Xây dựng các trung tâm logistics, kho bãi, và hệ thống vận chuyển lạnh để hỗ trợ việc lưu trữ và phân phối hàng hóa, đặc biệt là nông sản và thủy sản. Điều này giúp giảm thất thoát sau thu hoạch và đảm bảo chất lượng sản phẩm khi đến tay người tiêu dùng.

(*) Nghiên cứu được thực hiện trước thời điểm sắp xếp đơn vị hành chính cấp tỉnh theo Nghị quyết số 202/2025/QH15.

Tài liệu tham khảo

1. Baltagi, B. H. (2008). Econometric Analysis of Panel Data (4th ed.). John Wiley & Sons.

2. Becker, G. S. (1993). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education (3rd ed.). University of Chicago Press.

3. Caselli, F., & Ciccone, A. (2019). The Human Capital Gap. European Economic Review, 113, 112-123.

4. Dang Duc Anh., Nguyen, T. K. N., & Tran, V. H. (2016). Investment in education and its impact on economic growth in Vietnam. Vietnam Social Sciences Journal, 10, 56-64.

5. Galor, O., & Özak, Ö. (2016). The Agricultural Origins of Time Preference. American Economic Review, 106(10), 3064-3103.

6. Goldin, C., & Katz, L. F. (2020). The Race between Education and Technology. Harvard University Press.

7. Hanushek, E. A., & Woessmann, L. (2015). The Knowledge Capital of Nations: Education and the Economics of Growth. MIT Press.

8. Nguyen Thi Thanh Binh (2013). The relationship between human capital and economic growth in Vietnam. Journal of Economics and Development, 195, 34-41.

9. Nguyễn Quang Thuấn và Trần Thị Minh Đức (2019). Human resource quality and economic growth in key economic regions of Vietnam. Economic Development Journal, 266, 12-22.

10. Psacharopoulos, G., & Patrinos, H. A. (2018). Returns to Investment in Education: A Decennial Review of the Global Literature. World Bank Policy Research Working Paper.

11. Sen, A. (1999). Development as Freedom. Oxford University Press.