The impact of human capital quality on labor productivity and workers’ income across Vietnam’s economic regions
ThS. Trịnh Thị Thu Trang
Trường Đại học Kinh tế và Quản trị Kinh doanh
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động và thu nhập của người lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam giai đoạn 2018 – 2024. Dữ liệu nghiên cứu gồm 42 quan sát của 6 vùng kinh tế, được thu thập từ General Statistics Office of Vietnam và xử lý bằng phương pháp hồi quy OLS trên Stata. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lao động qua đào tạo và tỷ lệ đô thị hóa đều có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đối với năng suất lao động và thu nhập của lao động. Kết quả nghiên cứu khẳng định vai trò quan trọng của phát triển nguồn nhân lực và đô thị hóa trong việc nâng cao chất lượng tăng trưởng và cải thiện đời sống của người lao động tại Việt Nam.
Từ khóa: Chất lượng nguồn nhân lực; năng suất lao động; thu nhập lao động; đô thị hóa; vùng kinh tế; Việt Nam.
Abstract: This study analyzes the impact of human capital quality on labor productivity and labor income across Vietnam’s economic regions during the 2018–2024 period. The dataset comprises 42 observations across 6 economic regions, collected from the General Statistics Office of Vietnam and analyzed using OLS regression in Stata. The results indicate that both the proportion of trained labor and the urbanization rate have positive and statistically significant effects on labor productivity and labor income. The study’s findings affirm the important role of human resource development and urbanization in enhancing the quality of growth and improving workers’ living standards in Vietnam.
Keywords: Human resource quality; labor productivity; labor income; urbanization; economic region; Vietnam.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh toàn cầu hóa và phát triển kinh tế tri thức, chất lượng nguồn nhân lực ngày càng giữ vai trò quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế, nâng cao năng suất lao động và cải thiện thu nhập của người lao động. Theo Becker (1964), vốn con người được hình thành thông qua giáo dục, đào tạo và tích lũy kỹ năng, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả lao động và thu nhập cá nhân1. Đồng thời, World Bank (2020) cũng khẳng định chất lượng nguồn nhân lực là yếu tố cốt lõi quyết định năng suất và năng lực cạnh tranh của các nền kinh tế2.
Tại Việt Nam, cùng với quá trình công nghiệp hóa và đô thị hóa, lực lượng lao động liên tục gia tăng, tỷ lệ lao động qua đào tạo từng bước được cải thiện, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, năng suất lao động của Việt Nam vẫn còn khoảng cách so với nhiều quốc gia trong khu vực, đồng thời tồn tại sự chênh lệch đáng kể về thu nhập và chất lượng lao động giữa các vùng kinh tế. Các vùng có mức đô thị hóa cao và tỷ lệ lao động qua đào tạo lớn thường có năng suất và thu nhập cao hơn so với các vùng còn nhiều khó khăn.
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về vốn con người và tăng trưởng kinh tế, các nghiên cứu đánh giá tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động và thu nhập theo góc độ vùng kinh tế tại Việt Nam vẫn còn hạn chế. Xuất phát từ thực tiễn đó, bài viết phân tích tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động và thu nhập của người lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam giai đoạn 2018 – 2024, qua đó cung cấp cơ sở thực tiễn cho việc hoạch định chính sách phát triển nguồn nhân lực trong thời gian tới.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Nguồn dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng của 6 vùng kinh tế – xã hội tại Việt Nam trong giai đoạn 2018 – 2024 bao gồm: Trung du và miền núi phía Bắc, Đồng bằng sông Hồng, Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung, Tây Nguyên, Đông Nam Bộ và đồng bằng sông Cửu Long. Dữ liệu được thu thập từ Tổng cục Thống kê (nay là Cục Thống kê, Bộ Tài chính) và các báo cáo về lao động, việc làm trong giai đoạn này.
2.2. Mô hình nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết vốn con người của Becker (1964)3, nghiên cứu xem xét tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động và thu nhập lao động thông qua hai mô hình hồi quy dữ liệu bảng:
(1) Tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động
(2) Tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến thu nhập lao động
Các biến nghiên cứu được diễn giải trong bảng 1 như sau:
Bảng 1: Các biến tác động chất lượng nguồn nhân lực
| Biến | Diễn giải |
| LP | Năng suất lao động |
| INC | Thu nhập bình quân của lao động đang làm việc |
| TRAIN | Tỷ lệ lao động từ 15 tuổi trở lên đã qua đào tạo |
| URB | Tỷ lệ đô thị hóa |
| EMP | Số lao động có việc làm trong nền kinh tế |
| i | Vùng kinh tế |
| t | Năm nghiên cứu |
Trong nghiên cứu này, biến TRAIN đại diện cho chất lượng nguồn nhân lực, trong khi URB và EMP được sử dụng như các biến kiểm soát nhằm phản ánh mức độ phát triển kinh tế – xã hội và quy mô thị trường lao động.
2.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu được xử lý bằng phần mềm Stata theo 3 bước.
Thứ nhất, thực hiện thống kê mô tả nhằm phản ánh đặc điểm phân bố của các biến thông qua các chỉ tiêu như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất. Đồng thời, ma trận tương quan Pearson được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến và kiểm tra sơ bộ hiện tượng đa cộng tuyến.
Thứ hai, sử dụng các phương pháp ước lượng bao gồm mô hình hồi quy gộp (Pooled OLS), mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model – FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model – REM) để đánh giá tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động và thu nhập của người lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam.
Thứ ba, kiểm định Hausman được áp dụng để lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM và REM (Hausman, 1978)4. Sau khi xác định mô hình tối ưu, nghiên cứu tiếp tục kiểm tra các khuyết tật của mô hình, như đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan nhằm bảo đảm tính tin cậy và độ vững của kết quả ước lượng. Trong trường hợp mô hình xuất hiện các khuyết tật thống kê, sai số chuẩn hiệu chỉnh Robust được sử dụng để nâng cao độ chính xác của các ước lượng.
3. Kết quả nghiên cứu và bàn luận
3.1. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Kết quả thống kê mô tả từ 42 quan sát của 6 vùng kinh tế tại Việt Nam trong giai đoạn 2018 – 2024 cho thấy, sự khác biệt đáng kể giữa các vùng về năng suất lao động, thu nhập lao động và chất lượng nguồn nhân lực.
Bảng 2. Thống kê mô tả các biến nghiên cứu giai đoạn 2018 – 2024
| Biến nghiên cứu | Số quan sát | Giá trị trung bình | Độ lệch chuẩn | Giá trị nhỏ nhất | Giá trị lớn nhất |
| LP | 42 | 159,8 | 76,23 | 72,2 | 327,7 |
| INC | 42 | 5.880 | 1.616 | 3.228 | 9.454 |
| TRAIN | 42 | 23,94 | 7,47 | 13,3 | 39,62 |
| URB | 42 | 35,05 | 14,88 | 18,01 | 66,87 |
| EMP | 42 | 8.699 | 2.866 | 3.403 | 12.284 |
Năng suất lao động (LP) đạt giá trị trung bình 159,87 triệu đồng/lao động, với độ lệch chuẩn 76,23, cho thấy mức độ phân tán khá lớn giữa các vùng. Giá trị thấp nhất là 72,2 triệu đồng/lao động ở vùng Tây Nguyên và giá trị cao nhất đạt 327,7 triệu đồng/lao động ở vùng Đông Nam Bộ, phản ánh sự chênh lệch đáng kể về hiệu quả sử dụng lao động giữa các vùng kinh tế. Điều này có thể xuất phát từ sự khác biệt về trình độ phát triển kinh tế, cơ cấu ngành nghề cũng như mức độ ứng dụng khoa học – công nghệ tại từng vùng.
Đối với thu nhập bình quân của lao động đang làm việc (INC), giá trị trung bình đạt 5.880,79 nghìn đồng/người/tháng, với độ lệch chuẩn 1.616,12. Mức thu nhập thấp nhất ghi nhận là 3.228,68 nghìn đồng/người/tháng đối với lao động tại vùng Trung du và miền núi phía Bắc, trong khi mức cao nhất đạt 9.454,7 nghìn đồng/người/tháng đối với lao động tại vùng Đông Nam Bộ. Khoảng cách này cho thấy thu nhập lao động giữa các vùng kinh tế còn tồn tại sự khác biệt tương đối rõ, phản ánh mức độ phát triển kinh tế và khả năng tạo việc làm có chất lượng giữa các vùng chưa đồng đều.
Biến tỷ lệ lao động qua đào tạo (TRAIN) – đại diện cho chất lượng nguồn nhân lực – có giá trị trung bình 23,94%, với độ lệch chuẩn 7,47. Giá trị nhỏ nhất là 13,3% lao động qua đào tạo tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long và giá trị lớn nhất đạt 39,62% lao động qua đào tạo tại vùng Đồng bằng sông Hồng, cho thấy trình độ lao động giữa các vùng còn có sự phân hóa khá lớn. Các vùng có điều kiện phát triển kinh tế, hệ thống giáo dục và đào tạo tốt thường có tỷ lệ lao động qua đào tạo cao hơn.
Đối với tỷ lệ đô thị hóa (URB), giá trị trung bình đạt 35,05%, dao động từ 18,01% đến 66,87%, với độ lệch chuẩn là 14,88. Kết quả này phản ánh sự khác biệt rõ rệt về mức độ phát triển đô thị giữa các vùng, trong đó vùng Trung du và miền núi phía Bắc có tỷ lệ đô thị hóa thấp nhất, còn vùng Đông Nam Bộ có tỷ lệ đô thị hóa cao nhất. Đồng thời, nghiên cứu cũng cho thấy quá trình chuyển dịch cơ cấu kinh tế và cơ cấu lao động diễn ra không đồng đều.
Về quy mô thị trường lao động, số lao động có việc làm (EMP) đạt trung bình 8.699,41 nghìn người và có độ lệch chuẩn tương đối lớn là 2.866,99, cho thấy sự khác biệt đáng kể về quy mô dân số và nguồn cung lao động giữa các vùng kinh tế.
Nhìn chung, kết quả thống kê mô tả cho thấy các biến nghiên cứu có sự biến động tương đối lớn giữa các vùng kinh tế tại Việt Nam. Điều này hàm ý rằng sự khác biệt về chất lượng nguồn nhân lực, mức độ đô thị hóa và quy mô lao động có thể là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến năng suất và thu nhập của lao động giữa các vùng kinh tế.
3.2. Phân tích tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động
Kết quả hồi quy OLS về tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể ở mức 1%, với giá trị Prob > F = 0,000. Đồng thời, hệ số xác định R² = 0,9046 cho thấy khoảng 90,46% sự biến động của năng suất lao động được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, bao gồm tỷ lệ lao động qua đào tạo, tỷ lệ đô thị hóa và số lượng lao động có việc làm. Điều này phản ánh mô hình có mức độ phù hợp cao và có khả năng giải thích tốt sự khác biệt về năng suất lao động giữa các vùng kinh tế của Việt Nam.
Bảng 3. Kết quả hồi quy tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam
| Biến độc lập | Hệ số hồi quy | Sai số chuẩn | Giá trị t | P-value | VIF |
| TRAIN | 4.763048 | 0.6578807 | 7.24 | 0.000 | 1.66 |
| URB | 3.22241 | 0.2959269 | 10.89 | 0.000 | 1.33 |
| EMP | 0.0001103 | 0.0015917 | 0.07 | 0.945 | 1.43 |
| Hằng số | -68.04419 | 14.38685 | -4.73 | 0.000 | — |
| Số quan sát | 42 | ||||
| R² | 0.9046 | ||||
| Adjusted R² | 0.8971 | ||||
| F-statistic | 120.15 | ||||
| Prob > F | 0.0000 | ||||
| Mean VIF | 1.47 |
Kết quả ước lượng cho thấy, biến tỷ lệ lao động qua đào tạo (TRAIN) có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với năng suất lao động (β = 4,763; p < 0,01). Cụ thể, khi tỷ lệ lao động qua đào tạo tăng thêm 1 điểm phần trăm, năng suất lao động trung bình của vùng tăng khoảng 4,76 triệu đồng/lao động, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi. Kết quả này cho thấy chất lượng nguồn nhân lực đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sử dụng lao động. Tại Việt Nam, các vùng có tỷ lệ lao động qua đào tạo cao, như Đồng bằng sông Hồng hoặc Đông Nam Bộ, thường là những khu vực có năng suất lao động cao hơn so với mặt bằng chung của cả nước.
Biến tỷ lệ đô thị hóa (URB) cũng có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (β = 3,222; p < 0,01). Kết quả này cho thấy khi tỷ lệ đô thị hóa tăng thêm 1 điểm phần trăm, năng suất lao động trung bình tăng khoảng 3,22 triệu đồng/lao động. Điều này phản ánh vai trò của quá trình đô thị hóa trong việc thúc đẩy tăng trưởng năng suất lao động thông qua sự phát triển của cơ sở hạ tầng, tập trung doanh nghiệp, chuyển dịch cơ cấu kinh tế và khả năng tiếp cận công nghệ hiện đại. Thực tế, tại các trung tâm kinh tế như Hà Nội hay TP. Hồ Chí Minh cho thấy mức độ đô thị hóa cao thường gắn liền với hiệu quả sử dụng lao động và năng lực cạnh tranh tốt hơn.
Ngược lại, biến số lao động có việc làm (EMP) không có ý nghĩa thống kê (β = 0,00011; p = 0,945 > 0,05), cho thấy quy mô lao động chưa có tác động rõ ràng đến năng suất lao động giữa các vùng. Kết quả này hàm ý rằng trong bối cảnh phát triển hiện nay, tăng trưởng năng suất không còn phụ thuộc chủ yếu vào số lượng lao động mà phụ thuộc nhiều hơn vào chất lượng nguồn nhân lực và mức độ hiện đại hóa của nền kinh tế. Nói cách khác, việc gia tăng số lượng lao động đơn thuần sẽ không tạo ra cải thiện đáng kể về năng suất nếu không đi kèm với đào tạo kỹ năng và nâng cao chất lượng công việc.
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF cho thấy các biến độc lập đều có giá trị VIF thấp, dao động từ 1,33 đến 1,66, với giá trị trung bình là 1,47, thấp hơn nhiều so với ngưỡng khuyến nghị 10 (Gujarati, 2004)5. Điều này khẳng định mô hình không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến và các hệ số ước lượng có độ tin cậy cao.
Như vậy, kết quả nghiên cứu khẳng định rằng chất lượng nguồn nhân lực và mức độ đô thị hóa là hai yếu tố có vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng suất lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam, trong khi yếu tố quy mô lao động không tạo ra tác động đáng kể. Kết quả này cung cấp cơ sở thực tiễn quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách trong việc ưu tiên phát triển giáo dục, đào tạo nghề và thúc đẩy đô thị hóa bền vững nhằm nâng cao chất lượng tăng trưởng kinh tế giữa các vùng.
3.3. Phân tích tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến thu nhập bình quân của người lao động
Kết quả hồi quy OLS về các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập bình quân của lao động đang làm việc (INC) tại các vùng kinh tế của Việt Nam cho thấy, mô hình có ý nghĩa thống kê tổng thể ở mức 1%, với giá trị Prob > F = 0,000. Điều này cho thấy các biến độc lập được lựa chọn có khả năng giải thích sự thay đổi của thu nhập lao động giữa các vùng kinh tế. Hệ số xác định R² = 0,7301 cho thấy khoảng 73,01% sự biến động của thu nhập lao động được giải thích bởi các biến trong mô hình, bao gồm tỷ lệ lao động qua đào tạo, tỷ lệ đô thị hóa và số lượng lao động có việc làm. Giá trị Adjusted R² = 0,7087 cho thấy mô hình có mức độ phù hợp khá tốt.
Bảng 4. Kết quả hồi quy tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến thu nhập bình quân của người lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam
| Biến độc lập | Hệ số hồi quy | Sai số chuẩn | Giá trị t | P-value | VIF |
| TRAIN | 71.29854 | 23.4669 | 3.04 | 0.004 | 1,66 |
| URB | 62.55255 | 10.55584 | 5.93 | 0.000 | 1,43 |
| EMP | 0.0674719 | 0.0567769 | 1.19 | 0.242 | 1,33 |
| Hằng số | 1394.742 | 513.1853 | 2.72 | 0.010 | – |
| Số quan sát | 42 | ||||
| R² | 0.7301 | ||||
| Adjusted R² | 0.7087 | ||||
| F-statistic | 34.26 | ||||
| Prob > F | 0.0000 | ||||
| Mean VIF | 1.47 |
Kết quả ước lượng cho thấy, biến tỷ lệ lao động qua đào tạo (TRAIN) có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với thu nhập lao động (β = 71,299; p = 0,004 < 0,01). Cụ thể, khi tỷ lệ lao động qua đào tạo tăng thêm 1 điểm phần trăm, thu nhập bình quân của người lao động tăng khoảng 71,3 nghìn đồng/người/tháng, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. Kết quả này cho thấy chất lượng nguồn nhân lực đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao thu nhập của người lao động.
Biến tỷ lệ đô thị hóa (URB) cũng có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1% (β = 62,553; p < 0,01). Điều này cho thấy khi tỷ lệ đô thị hóa tăng thêm 1 điểm phần trăm, thu nhập trung bình của người lao động tăng khoảng 62,55 nghìn đồng/người/tháng. Kết quả này phản ánh vai trò của quá trình đô thị hóa trong việc mở rộng cơ hội việc làm, thúc đẩy chuyển dịch lao động sang các ngành có năng suất và giá trị gia tăng cao hơn như công nghiệp và dịch vụ. Thực tế tại các vùng có mức đô thị hóa cao, như Đồng bằng sông Hồng hay Đông Nam Bộ, cho thấy thu nhập lao động thường cao hơn so với các vùng có tỷ lệ đô thị hóa thấp.
Ngược lại, biến số lao động có việc làm (EMP) có hệ số dương nhưng không có ý nghĩa thống kê (β = 0,067; p = 0,242 > 0,05). Điều này cho thấy quy mô lao động chưa tạo ra tác động rõ rệt đến thu nhập của người lao động giữa các vùng kinh tế. Kết quả này hàm ý rằng việc gia tăng số lượng lao động không đồng nghĩa với việc cải thiện thu nhập nếu chất lượng lao động và điều kiện phát triển kinh tế chưa được nâng cao.
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho thấy các biến độc lập đều có giá trị VIF thấp, dao động từ 1,33 đến 1,66, với giá trị VIF trung bình là 1,47. Điều này khẳng định mô hình không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến và các hệ số hồi quy có độ tin cậy cao.
Tổng hợp kết quả nghiên cứu cho thấy chất lượng nguồn nhân lực và mức độ đô thị hóa là hai yếu tố có vai trò tích cực và quan trọng trong việc nâng cao thu nhập của người lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam. Kết quả này gợi ý rằng để cải thiện thu nhập của người lao động và thu hẹp khoảng cách phát triển giữa các vùng, các chính sách quản lý nhà nước cần tiếp tục ưu tiên nâng cao chất lượng đào tạo nghề, phát triển kỹ năng lao động và thúc đẩy quá trình đô thị hóa, gắn với việc phát triển việc làm bền vững cho nền kinh tế.
4. Kết luận và hàm ý chính sách
Nghiên cứu đã phân tích tác động của chất lượng nguồn nhân lực đến năng suất lao động và thu nhập lao động tại các vùng kinh tế của Việt Nam giai đoạn 2018 – 2024, dựa trên dữ liệu của 6 vùng kinh tế và sử dụng phương pháp hồi quy OLS. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình có độ phù hợp cao và các biến độc lập giải thích tốt sự biến động của năng suất lao động và thu nhập lao động giữa các vùng.
Kết quả thực nghiệm khẳng định rằng, tỷ lệ lao động qua đào tạo có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đối với cả năng suất lao động và thu nhập của người lao động. Điều này cho thấy việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực thông qua giáo dục, đào tạo nghề và phát triển kỹ năng có vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sử dụng lao động và cải thiện mức sống của người lao động. Bên cạnh đó, tỷ lệ đô thị hóa cũng có tác động tích cực đến cả hai chỉ tiêu nghiên cứu, phản ánh vai trò của quá trình đô thị hóa trong việc thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu kinh tế, tạo việc làm chất lượng cao và nâng cao năng lực sản xuất của các vùng. Ngược lại, biến đại diện cho quy mô lao động không có ý nghĩa thống kê, cho thấy trong bối cảnh hiện nay, tăng trưởng kinh tế không còn phụ thuộc chủ yếu vào số lượng lao động mà ngày càng phụ thuộc vào chất lượng nguồn nhân lực.
Từ kết quả nghiên cứu, một số hàm ý chính sách được đề xuất như sau:
Thứ nhất, tiếp tục ưu tiên phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao thông qua việc mở rộng giáo dục nghề nghiệp, đào tạo kỹ năng và nâng cao chất lượng đào tạo gắn với nhu cầu thực tiễn của thị trường lao động. Các chính sách đào tạo cần hướng nhiều hơn vào kỹ năng số, kỹ năng công nghệ và khả năng thích ứng với môi trường làm việc hiện đại.
Thứ hai, thúc đẩy phát triển đô thị theo hướng bền vững gắn với mở rộng hệ thống hạ tầng kinh tế – xã hội, thu hút đầu tư và phát triển các ngành công nghiệp, dịch vụ có giá trị gia tăng cao. Điều này sẽ tạo thêm nhiều việc làm chất lượng và nâng cao thu nhập cho người lao động.
Thứ ba, cần có chính sách hỗ trợ các vùng có tỷ lệ lao động qua đào tạo thấp, đặc biệt là các vùng miền núi, trung du hoặc các khu vực còn nhiều khó khăn, nhằm thu hẹp khoảng cách phát triển giữa các vùng. Việc phân bổ nguồn lực đào tạo cần gắn với đặc điểm kinh tế và nhu cầu nhân lực của từng vùng.
Chú thích:
1, 3. Becker, G. S. (1964). Human capital: A theoretical and empirical analysis, with special reference to education. University of Chicago Press.
2. World Bank. (2020). The human capital index 2020 update: Human capital in the time of COVID-19. World Bank.
4. Hausman, J. A. (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica, 46(6), 1251 -1271.
5. Gujarati, D. N. (2004). Basic econometrics (4th ed.). McGraw-Hill.
Tài liệu tham khảo:
1. Tổng cục Thống kê (2024). Niên giám thống kê các năm 2018–2024. Bộ Tài chính, Hà Nội.
2. Mincer, J. (1974). Schooling, experience, and earnings. National Bureau of Economic Research.
3. Nâng cao năng suất lao động ở Việt Nam hiện nay. https://www.quanlynhanuoc.vn/2025/07/15/nang-cao-nang-suat-lao-dong-o-viet-nam-hien-nay/
