Population aging and export structural transformation: insights from East Asian economies and policy implications for Vietnam
TS. Đặng Thị Kim Dung
Trường Đại học Công nghệ Đồng Nai
Email: dangthikimdung@dntu.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích mối quan hệ giữa già hóa dân số và chuyển dịch cơ cấu xuất khẩu thông qua so sánh kinh nghiệm các nền kinh tế Đông Á: Nhật Bản, Hàn Quốc và Trung Quốc. Trên cơ sở khung lý thuyết tích hợp lợi thế so sánh động, lý thuyết vòng đời và chuỗi giá trị toàn cầu, nghiên cứu chỉ ra rằng, già hóa dân số không tất yếu làm suy giảm năng lực xuất khẩu mà có thể trở thành động lực nâng cấp cơ cấu nếu được hậu thuẫn bởi chính sách phù hợp. Sử dụng phương pháp nghiên cứu tình huống so sánh, bài viết nhận diện các nhân tố then chốt, như: thời điểm và quy mô đầu tư nghiên cứu và phát triển (R&D); tự động hóa có chọn lọc; nâng cấp chức năng trong chuỗi giá trị toàn cầu và năng lực hấp thụ công nghệ nội địa. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất các khuyến nghị chính sách cho Việt Nam trong bối cảnh cửa sổ dân số vàng chỉ còn khoảng 10 – 12 năm.
Từ khóa: Già hóa dân số; chuyển dịch cơ cấu xuất khẩu; chuỗi giá trị toàn cầu; lợi tức nhân khẩu học; Đông Á; Việt Nam.
Abstract: This article analyzes the relationship between population aging and export structural transformation through a comparative analysis of East Asian economies: Japan, South Korea, and China. Based on an integrated theoretical framework encompassing dynamic comparative advantage, life-cycle theory, and global value chains (GVCs), the study indicates that population aging does not inevitably diminish export capacity; rather, it can become a driver for structural upgrading if supported by appropriate policies. Employing a comparative case study approach, the article identifies key factors, including the timing and scale of research and development (R&D) investment, selective automation, functional upgrading in global value chains, and domestic technological absorptive capacity. On this basis, the article proposes policy recommendations for Vietnam in the context of its golden demographic window remaining for only about 10 to 12 years.
Keywords: Population aging; export structural transformation; global value chains; demographic dividend; East Asia; Vietnam.
1. Đặt vấn đề
Già hóa dân số đã trở thành xu hướng nhân khẩu học toàn cầu không thể đảo ngược, với tốc độ đặc biệt nhanh tại khu vực Đông Á (UN DESA, 2024). Khác với các nền kinh tế phát triển đã hoàn tất quá trình chuyển đổi dân số trên nền tảng thu nhập cao, nhiều quốc gia đang phát triển trong khu vực đang đối mặt với hiện tượng “già trước khi giàu” – tốc độ già hóa vượt xa bất kỳ giai đoạn lịch sử nào trong điều kiện GDP bình quân đầu người vẫn ở mức thấp và trung bình. Đối với Việt Nam, thách thức này đặc biệt cấp bách: tỷ lệ người từ 65 tuổi trở lên đã đạt 9,5% năm 2025 và được dự báo vượt 14% vào năm 2036 (UN DESA, 2024), trong khi tổng kim ngạch xuất khẩu năm 2025 vẫn phụ thuộc vào khu vực đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) và lao động giản đơn (GSO, 2025).
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về tác động của già hóa đối với tăng trưởng kinh tế (Acemoglu & Restrepo, 2022; Bloom et al, 2003) cũng như về nâng cấp xuất khẩu trong khuôn khổ chuỗi giá trị toàn cầu (GVC) (Gereffi, 1999); Humphrey & Schmitz, 2002), bài viết so sánh về cơ chế tương tác giữa già hóa dân số và nâng cấp cơ cấu xuất khẩu, từ đó, rút ra hàm ý cho Việt Nam. Bài viết góp phần lấp đầy khoảng trống này với ba đóng góp chính: (1) Xây dựng khung phân tích tích hợp lý thuyết nền tảng; (2) So sánh có hệ thống bốn nền kinh tế Đông Á trên cùng các chiều phân tích; (3) Đề xuất khuyến nghị chính sách dựa trên việc đối chiếu cụ thể đặc điểm của Việt Nam với từng trường hợp nghiên cứu.
2. Cơ sở lý luận
2.1. Già hóa dân số và lợi thế so sánh động
Lý thuyết của Heckscher – Ohlin về lợi thế tương đối khẳng định rằng, một quốc gia xuất khẩu các hàng hóa sử dụng nhiều yếu tố sản xuất mà quốc gia đó dồi dào. Khi dân số già đi, nguồn cung lao động phổ thông thu hẹp và chi phí nhân công tăng lên khiến lợi thế so sánh trong các ngành thâm dụng lao động bị suy yếu và buộc nền kinh tế phải chuyển dịch sang các ngành thâm dụng vốn và công nghệ. (Acemoglu & Restrepo, 2017; 2022) lập luận rằng, già hóa kích thích đổi mới công nghệ thông qua cơ chế thay thế lao động: khi lao động khan hiếm và đắt đỏ hơn, doanh nghiệp sẽ có động lực đầu tư vào tự động hóa. Tuy nhiên, tác động thực tế đối với năng suất và cơ cấu xuất khẩu phụ thuộc vào trình độ phát triển ban đầu của mỗi quốc gia.
2.2. Lý thuyết vòng đời, tích lũy vốn và lợi tức nhân khẩu học
Modigliani (1966) dự báo rằng, già hóa dân số sẽ làm giảm tỷ lệ tiết kiệm quốc gia khi người về hưu tiêu dùng từ tài sản tích lũy, từ đó, có thể kìm hãm đầu tư vào thiết bị và công nghệ. Tuy nhiên, lợi tức nhân khẩu học thứ hai có thể bù đắp một phần cho tác động này: khi người lao động kỳ vọng sống và làm việc lâu hơn, họ có động lực tích lũy vốn nhân lực và vốn vật chất nhiều hơn, qua đó, thúc đẩy năng suất. Bloom và cộng sự xác nhận rằng, giai đoạn dân số vàng tạo “cửa sổ cơ hội” để tích lũy vốn và chuyển dịch cơ cấu và tại Nhật Bản, lợi tức nhân khẩu học thứ hai đã đóng góp đáng kể vào tăng trưởng hậu đỉnh. Eichengreen và cộng sự (2012) bổ sung rằng, nguy cơ rơi vào bẫy thu nhập trung bình gia tăng khi tỷ lệ phụ thuộc tăng trở lại – xác định giới hạn thời gian của cơ hội mà Việt Nam đang đối mặt.
2.3. Chuỗi giá trị toàn cầu và nâng cấp chức năng
Khung GVC của Gereffi (1999) đặt ra câu hỏi trọng tâm: trong một chuỗi sản xuất xuyên biên giới, chủ thể nào nắm giữ công đoạn nào và hưởng phần giá trị gia tăng nào. Các công đoạn thiết kế, xây dựng thương hiệu và marketing thường tạo ra giá trị gia tăng cao hơn nhiều so với khâu gia công lắp ráp. Humphrey và Schmitz (2022) phát triển khung này thành lý thuyết bốn loại nâng cấp: (1) Nâng cấp quy trình – sản xuất hiệu quả hơn; 2) Nâng cấp sản phẩm – tạo ra sản phẩm phức tạp hơn; (3) Nâng cấp chức năng – chuyển sang công đoạn có giá trị cao hơn trong chuỗi; (4) Nâng cấp liên ngành – chuyển sang chuỗi giá trị mới. Hausmann và cộng sự (2007) cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thấy, “cái gì được xuất khẩu” chứ không chỉ tổng kim ngạch mới quyết định triển vọng tăng trưởng dài hạn của một quốc gia. Khi già hóa dân số đẩy chi phí lao động tăng cao, các nền kinh tế chỉ đạt nâng cấp quy trình mà thiếu nâng cấp chức năng sẽ nhanh chóng đánh mất lợi thế cạnh tranh.
3. Phương pháp nghiên cứu
Bài viết áp dụng phương pháp nghiên cứu tình huống so sánh với bốn nền kinh tế được lựa chọn có chủ đích trên ba chiều biến thiên: (1) Giai đoạn già hóa – từ tiên phong như Nhật Bản đến đang diễn ra nhanh như Trung Quốc; (2) Mức thu nhập tại thời điểm già hóa – từ thu nhập cao đến trung bình; (3) Mô hình tổ chức công nghiệp – từ hệ thống chaebol của Hàn Quốc và từ nhà nước điều phối mạnh (Trung Quốc) đến thị trường tự do (Nhật Bản). Dữ liệu được thu thập từ UN DESA (2024); World Bank (Coppola et al., 2024; Worldbank, 2025), OECD (2025); IMF (2025) và Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO, 2023; GSO, 2024; GSO, 2025).
4. Kinh nghiệm các nền kinh tế Đông Á
Hình 1 và Bảng 1 trình bày bức tranh tổng quan về quỹ đạo nhân khẩu và năng lực kinh tế của bốn nền kinh tế được khảo sát.
Hình 1 cho thấy, Nhật Bản đi trước Hàn Quốc khoảng hai thập kỷ, trước Trung Quốc ba thập kỷ, trước Việt Nam bốn thập kỷ, tạo thành một “đoàn xe nhân khẩu học” mà các nền kinh tế đi sau có thể quan sát và rút kinh nghiệm. Việt Nam hiện đang ở vị trí tương đương Trung Quốc khoảng 15 năm trước – tỷ lệ 65+ năm 2024 của Việt Nam (9,1%) gần bằng tỷ lệ của Trung Quốc vào năm 2010 (8,7%). Mức độ chuẩn bị về cơ cấu xuất khẩu trong 10 – 12 năm tới sẽ quyết định liệu Việt Nam có thể theo quỹ đạo nâng cấp thành công của Hàn Quốc hay rơi vào kịch bản “già trước khi giàu” như Trung Quốc.
Hình 1. Quỹ đạo già hóa dân số của Việt Nam và các nền kinh tế Đông Á (1990 – 2100)
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ UN DESA, 2024.
Bảng 1 làm rõ tương quan giữa cơ cấu nhân khẩu và năng lực công nghệ: các nền kinh tế già hóa sớm đều có chi tiêu R&D rất cao (3,4 – 4,9% GDP), trong khi Việt Nam vừa có tỷ lệ 65+ thấp nhất vừa có mức R&D thấp nhất (0,43% GDP) – thấp hơn Hàn Quốc tới 11 lần.
Bảng 1. So sánh các chỉ số nhân khẩu – kinh tế chủ yếu của các nền kinh tế Đông Á
Quốc gia | % dân số 65+ (2024) | TFR (2024) | R&D (% GDP) (2022) | NCV/triệu dân | Năm dân số đạt đỉnh |
| Nhật Bản | 29,8 | 1,37 | 3,4 | 5.455 | 2009 |
| Hàn Quốc | 19,3 | 0,75 | 4,9 | 9.082 | 2020 |
| Trung Quốc | 14,7 | 1,00 | 2,5 | 1.687 | 2021 |
| Việt Nam | 9,1 | 1,91 | 0,43 | 779 | 2049 (dự báo) |
4.1. Nhật Bản – tiên phong chuyển dịch và bẫy xơ cứng cơ cấu
Nhật Bản là nền kinh tế đầu tiên ở Đông Á đối mặt với già hóa nghiêm trọng (tỷ lệ 65+ đạt 29,8% năm 2024, TFR chỉ còn 1,37) (UN DESA, 2024). Phản ứng chính sách của Nhật Bản bao gồm đẩy mạnh tự động hóa và robot hóa từ thập niên 80 thế kỷ XX, song song với việc dịch chuyển các ngành thâm dụng lao động ra nước ngoài. Theo khung GVC, đây là chiến lược “phân tầng: giữ lại các khâu R&D, thiết kế và sản xuất cao cấp trong nước, chuyển gia công sang các nước có chi phí thấp hơn. Tuy nhiên, Acemoglu và Restrepo (2022) chỉ ra rằng, tự động hóa không nhất thiết khôi phục động lực tăng trưởng nếu thị trường lao động thiếu linh hoạt. Văn hóa doanh nghiệp ít năng động trong việc tiếp nhận các mô hình kinh doanh đột phá đã cản trở sự phát triển của hệ sinh thái khởi nghiệp Nhật Bản. Bài học từ Nhật Bản là tự động hóa có hiệu quả trong giai đoạn khởi đầu già hóa nhưng không đủ để duy trì tăng trưởng dài hạn nếu thiếu đổi mới hệ sinh thái sáng tạo và cải cách thị trường lao động.
4.2. Hàn Quốc – đầu tư R&D trong giai đoạn dân số vàng
Hàn Quốc là trường hợp thành công nổi bật nhất trong nhóm nghiên cứu. TFR của Hàn Quốc đã giảm từ mức 5,7 vào đầu thập niên 60 thế kỷ XX xuống còn 0,75 năm 2024 – mức thấp nhất thế giới (IMF, 2025; UN DESA, 2024). Điểm mấu chốt là Hàn Quốc đã đầu tư mạnh vào R&D trong giai đoạn 1980 – 2000, khi dân số vàng còn ở đỉnh cao, đưa chi tiêu R&D lên 4,9% GDP năm 2022 với mật độ 9.082 nhà nghiên cứu/triệu dân (OECD, 2025); (Worldbank, 2025). Kết quả là Hàn Quốc đã thực hiện được nâng cấp chức năng theo nghĩa của Humphrey và Schmitz (2002): chuyển dịch từ gia công dệt may và thép (thập niên 70 thế kỷ XX) sang sản xuất điện tử có thương hiệu riêng (thập niên 90 thế kỷ XX), rồi đến vị trí dẫn dắt ngành bán dẫn và linh kiện AI hiện nay. Hệ thống chaebol đóng vai trò then chốt trong việc huy động vốn quy mô lớn cho R&D dài hạn và xây dựng thương hiệu toàn cầu. Bài học từ Hàn Quốc là đầu tư R&D phải được thực hiện trước khi già hóa đạt đỉnh và cần thể chế doanh nghiệp đủ năng lực để triển khai vốn ở quy mô lớn.
4.3. Trung Quốc – chạy đua với thời gian trong kịch bản “già trước khi giàu”
Trung Quốc là trường hợp cực đoan nhất trong nhóm nghiên cứu: dân số già hóa nhanh từ sau năm 2010 do hệ quả của chính sách một con, trong khi GDP bình quân đầu người vẫn ở mức trung bình. TFR của Trung Quốc chỉ còn khoảng 1,0; dân số đạt đỉnh cuối năm 2021 và bắt đầu giảm từ năm 2022 (UN DESA, 2024). Phản ứng chính sách của Trung Quốc bao gồm: thực thi chiến lược “Made in China 2025” nhằm dịch chuyển lên vị trí cao hơn trong chuỗi giá trị; đầu tư mạnh vào robot hóa với tốc độ thuộc nhóm cao nhất thế giới và chuyển dịch các ngành thâm dụng lao động sang các nước láng giềng, trong đó Việt Nam là điểm đến quan trọng hàng đầu. Chi tiêu R&D của Trung Quốc đạt 2,5% GDP năm 2022, cao gấp 6 lần so với Việt Nam (Worldbank, 2025). Đối với Việt Nam, quan hệ này mang tính song trùng: Việt Nam đang thụ hưởng trực tiếp từ làn sóng chuyển dịch FDI của Trung Quốc; đồng thời, cũng đang tái diễn kịch bản tương tự với độ trễ 15 – 20 năm. Nếu không chủ động nâng cấp chức năng (Humphrey & Schmitz, 2002), Việt Nam có nguy cơ bị khóa chặt ở khâu gia công thay thế mà Trung Quốc đang rút lui.
5. Thực trạng già hóa dân số và cơ cấu xuất khẩu của Việt Nam
5.1. Tốc độ già hóa dân số
Việt Nam đang trải qua quá trình chuyển đổi nhân khẩu học với tốc độ thuộc nhóm nhanh nhất khu vực. Tỷ lệ người từ 65 tuổi trở lên tăng từ 6,4% năm 2009 lên 9,5% năm 2025 và được dự báo vượt 14% vào năm 2036 – chuyển từ “xã hội đang già hóa” sang “xã hội già” chỉ trong khoảng 27 năm, ngắn hơn nhiều so với 115 năm của Pháp hay 85 năm của Thụy Điển (UNFPA Việt Nam, 2026; Worldbank, 2025). Bảng 2 tổng hợp các chỉ số nhân khẩu học chủ yếu của Việt Nam.
Bảng 2. Quỹ đạo già hóa dân số Việt Nam (2009 – 2050)
| Năm | % dân số 65+ | % dân số 15–64 | TFR | Tỷ lệ phụ thuộc (%) | Giai đoạn |
| 2009 | 6,4 | 69,1 | 2,03 | 45 | Dân số vàng |
| 2014 | 6,7 | 70,1 | 2,09 | 43 | Dân số vàng |
| 2019 | 7,7 | 69,4 | 2,09 | 44 | Đang già hóa |
| 2024 | 9,1 | 67,6 | 1,91 | 48 | Đang già hóa |
| 2036 (dự báo) | ~14,5 | ~65,2 | ~1,70 | ~53 | Xã hội già |
| 2050 (dự báo) | ~20,5 | ~59,8 | ~1,60 | ~67 | Xã hội siêu già |
Bảng 2 nêu bật ba điểm đáng chú ý. Thứ nhất, TFR đã giảm xuống dưới mức sinh thay thế 2,1 và tiếp tục có xu hướng giảm, có nghĩa là lực lượng lao động trẻ gia nhập thị trường trong 15 – 20 năm tới đã được “khóa” bởi số trẻ em sinh ra hiện nay. Thứ hai, tỷ lệ phụ thuộc bắt đầu tăng từ năm 2019, đánh dấu sự khởi đầu giai đoạn co hẹp lợi tức nhân khẩu học. Thứ ba, cửa sổ dân số vàng chỉ còn khoảng 10 -12 năm. Điểm khác biệt căn bản giữa Việt Nam và các nền kinh tế Đông Á được khảo sát là mức thu nhập tại thời điểm già hóa: GDP bình quân đầu người của Việt Nam năm 2024 chỉ bằng khoảng 1/5 mức của Hàn Quốc khi nước này đạt cùng tỷ lệ già hóa 9% vào cuối thập niên 90 thế kỷ XX.
5.2. Cơ cấu xuất khẩu và mức độ phụ thuộc FDI
Lực lượng lao động Việt Nam đạt khoảng 53 triệu người năm 2024 (GSO, 2024), với tổng kim ngạch xuất khẩu 405,5 tỷ USD. Tuy nhiên, đằng sau những con số ấn tượng này là hai vấn đề cơ cấu nghiêm trọng được thể hiện rõ trong Bảng 3.
Bảng 3. Cơ cấu xuất khẩu chủ lực của Việt Nam năm 2024
| Nhóm hàng | Kim ngạch (tỷ USD) | Tỷ trọng (%) | % từ FDI | Hàm lượng công nghệ |
| Máy tính, điện tử và linh kiện | 72,6 | 17,9 | ~95 | Cao (gia công) |
| Điện thoại và linh kiện | 53,9 | 13,3 | ~100 | Cao (gia công) |
| Máy móc, thiết bị, dụng cụ | 52,2 | 12,9 | ~80 | Trung bình |
| Dệt may | 37,1 | 9,2 | ~60 | Thấp |
| Giày dép | 22,9 | 5,6 | ~75 | Thấp |
| Các nhóm hàng khác | 166,8 | 41,1 | ~65 | Đa dạng |
| Tổng xuất khẩu | 405,5 | 100,0 | ~72 | — |
Hai nhóm hàng dẫn đầu là máy tính, điện tử và điện thoại có hàm lượng công nghệ cao về danh nghĩa nhưng thực chất là gia công lắp ráp với tỷ lệ vốn FDI chiếm tới 95 – 100%. Theo phân loại của Humphrey và Schmitz (2002), đây là vị trí nâng cấp quy trình mà không có nâng cấp chức năng, tức là khâu tạo ra giá trị thấp và dễ bị thay thế. Hơn 90% nhà cung cấp cấp 1 cho Samsung, LG và Foxconn là doanh nghiệp nước ngoài và khoảng 80% linh kiện điện thoại vẫn phải nhập khẩu (GSO, 2025). Khoảng cách công nghệ giữa doanh nghiệp nội địa và doanh nghiệp FDI gần như không được thu hẹp trong giai đoạn 2011 – 2020. Đây là biểu hiện rõ nét của hiện tượng “kẹt ở khâu thấp” trong GVC mà Gereffi (1999) đã mô tả.
5.3. Khoảng cách R&D và năng lực hấp thụ công nghệ
Đầu tư R&D là điều kiện tiên quyết cho ba dạng nâng cấp tạo giá trị cao: nâng cấp sản phẩm, nâng cấp chức năng và nâng cấp liên ngành trong khung lý thuyết của Humphrey và Schmitz. Số liệu ở Bảng 1 cho thấy, chi tiêu R&D của Việt Nam chỉ đạt 0,43% GDP năm 2021, thấp hơn Hàn Quốc khoảng 11 lần và thấp hơn Trung Quốc 6 lần (OECD, 2025). Đáng chú ý, các nền kinh tế Đông Á khác đều đã vượt mốc R&D 2% GDP từ rất sớm trong quá trình già hóa của họ: Hàn Quốc đạt mốc này năm 1995 khi tỷ lệ 65+ mới chỉ ở mức 5,6%. Trong khi đó, Việt Nam hiện có tỷ lệ 65+ là 9,1% nhưng R&D chỉ đạt 0,43%, chậm hơn quỹ đạo “thành công” của khu vực ít nhất một thập kỷ. Hệ quả là năng lực hấp thụ công nghệ quá thấp, không đủ để chuyển hóa cơ hội từ FDI thành nâng cấp chức năng thực chất cho doanh nghiệp nội địa.
6. Khuyến nghị chính sách
Một là, tăng đầu tư R&D và có mục tiêu rõ ràng.Kinh nghiệm của Hàn Quốc cho thấy, R&D cần ít nhất 10 – 15 năm để xây dựng hệ sinh thái đổi mới đủ mạnh. Với cửa sổ dân số vàng chỉ còn 10 – 12 năm, Việt Nam cần nâng chi tiêu R&D lên ít nhất 2% GDP vào năm 2030 – mục tiêu đã được xác lập trong Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Việc triển khai cần gắn với các chỉ số kết quả cụ thể về tỷ trọng sản phẩm công nghệ cao trong cơ cấu xuất khẩu, không chỉ dừng lại ở quy mô chi tiêu danh nghĩa.
Hai là, áp dụng tự động hóa có chọn lọc thay vì toàn diện.Với mức thu nhập còn thấp, Việt Nam không nên tự động hóa theo mô hình toàn diện của Nhật Bản. Thay vào đó, cần xác định các công đoạn cụ thể nơi tự động hóa có thể tháo gỡ tắc nghẽn năng suất và giải phóng lao động sang công đoạn có giá trị gia tăng cao hơn. Nghị quyết số 06/NQ-CP ngày 10/01/2023 của Chính phủ về phát triển thị trường lao động linh hoạt, hiện đại, hiệu quả, bền vững và hội nhập nhằm phục hội nhanh kinh tế – xã hội về đào tạo lại lao động trong lĩnh vực AI, IoT và tự động hóa cần được gắn kết chặt chẽ hơn với chiến lược tự động hóa theo ngành cụ thể.
Ba là, nâng cấp chức năng trong GVC. Thay vì tiếp tục cạnh tranh ở khâu lắp ráp, cần lựa chọn 2 – 3 công đoạn có rào cản công nghệ cao để tập trung xây dựng năng lực. Các ứng viên tiềm năng bao gồm: thiết kế vi mạch cấp EDA/IP, kiểm thử và đóng gói bán dẫn (OSAT) và phần mềm nhúng. Chiến lược phát triển công nghiệp bán dẫn đến năm 2030 đã đặt mục tiêu đào tạo 50.000 kỹ sư bán dẫn (Thủ tướng Chính phủ, 2024), mục tiêu này cần được gắn với hoạt động R&D thực chất, không chỉ dừng ở đào tạo kỹ năng vận hành.
Bốn là, thu hút FDI chất lượng cao và gắn với yêu cầu liên kết nội địa.FDI đơn thuần không đủ để tạo ra chuyển giao công nghệ có chiều sâu nếu thiếu chính sách hỗ trợ doanh nghiệp nội địa tham gia chuỗi cung ứng (OECD, 2025). Việt Nam cần điều chỉnh cơ chế ưu đãi FDI theo hướng có điều kiện, gắn với tỷ lệ liên kết với nhà cung cấp nội địa và yêu cầu đào tạo nhân lực kỹ thuật.
Năm là, cải cách hưu trí và thị trường lao động trước khi già hóa tạo ra áp lực không thể đảo ngược. Tỷ lệ bao phủ bảo hiểm xã hội ở người cao tuổi Việt Nam hiện còn rất thấp (GSO, 2024; AMRO, 2024) khuyến nghị Việt Nam mở rộng độ bao phủ hưu trí, bao gồm cả lao động phi chính thức và người đóng góp muộn. Hệ thống đào tạo lại cho lao động trung niên cần được xây dựng sớm, trước khi già hóa tạo ra áp lực lớn đối với thị trường lao động và hệ thống an sinh xã hội.
7. Kết luận
Việt Nam đang đứng trước ngã rẽ quan trọng. Khoảng 10 – 12 năm còn lại của giai đoạn dân số vàng là đủ để đặt nền móng cho chuyển dịch cơ cấu xuất khẩu, nhưng chỉ khi các giải pháp được triển khai đồng bộ và kịp thời. Mục tiêu đạt mức thu nhập cao vào năm 2045 theo Văn kiện Đại hội XIII của Đảng (Đảng Cộng sản Việt Nam, 2021) đòi hỏi tốc độ tăng trưởng bình quân khoảng 6%/năm trong hai thập kỷ tới (Coppola et al., 2024), mục tiêu này không thể đạt được nếu chỉ tiếp tục dựa vào xuất khẩu thâm dụng lao động.
Nghiên cứu này có một số hạn chế cần lưu ý: phương pháp nghiên cứu tình huống định tính so sánh không cho phép kiểm định nhân quả một cách chặt chẽ và việc tổng quát hóa từ bốn trường hợp sang bối cảnh Việt Nam đòi hỏi sự thận trọng về khác biệt thể chế. Hướng nghiên cứu tiếp theo cần thực hiện đánh giá định lượng mối quan hệ giữa cấu trúc tuổi dân số và chỉ số nâng cấp GVC tại Việt Nam, đồng thời phân tích tác động của các làn sóng FDI khác nhau đến năng lực hấp thụ công nghệ của doanh nghiệp nội địa ở cấp tỉnh.
Tài liệu tham khảo:
Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2017). Secular stagnation? The effect of aging on economic growth in the age of automation. American Economic Review, 107(5), 174-179.
Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2022). Demographics and automation. The Review of Economic Studies, 89(1), 1-44.
ASEAN+3 Macroeconomic Research Office (AMRO) (2024). How can Vietnam transition from a golden population structure to a successful aging society? AMRO Policy Brief, May 2024.
Bloom, D., Canning, D., & Sevilla, J. (2003). The demographic dividend: A new perspective on the economic consequences of population change. Santa Monica: RAND Corporation.
Bộ Chính trị (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Chính phủ (2023). Nghị quyết số 06/NQ-CP ngày 10/01/2023 về phát triển thị trường lao động linh hoạt, hiện đại, hiệu quả, bền vững và hội nhập nhằm phục hồi nhanh kinh tế – xã hội.
Coppola, A., Dray, S., Wai-Poi, M., & Winkler, D. E. (2024). Viet Nam 2045: Trading up in a changing world – Pathways to a high-income future. Washington, DC: World Bank Group.
Đảng Cộng sản Việt Nam (2021). Văn kiện Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ XIII. NXb Chính trị Quốc gia Sự thật.
Eichengreen, B., Park, D., & Shin, K. (2012). When fast-growing economies slow down: International evidence and implications for China. Asian Economic Papers, 11(1), 42-87.
Gereffi, G. (1999). International trade and industrial upgrading in the apparel commodity chain. Journal of International Economics, 48(1), 37-70.
Hausmann, R., Hwang, J., & Rodrik, D. (2007). What you export matters. Journal of Economic Growth, 12(1), 1-25.
Humphrey, J., & Schmitz, H. (2002). How does insertion in global value chains affect upgrading in industrial clusters? Regional Studies, 36(9), 1017-1027.
International Monetary Fund (2025). Republic of Korea: 2024 Article IV Consultation – Press release. IMF Country Report No. 25/41. Washington, DC: IMF.
Modigliani, F. (1966). The life cycle hypothesis of saving, the demand for wealth and the supply of capital. Social Research, 33(2), 160-217.
OECD. (2025). OECD Economic Surveys: Viet Nam 2025. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/fb37254b-en
Thủ tướng Chính phủ (2024). Quyết định số 1018/QĐ-TTg ngày 21/9/2024 phê duyệt Chiến lược phát triển công nghiệp bán dẫn Việt Nam đến năm 2030 và tầm nhìn đến năm 2050.
Tổng cục Thống kê (2024a). Niên giám Thống kê Việt Nam 2023. Nxb Thống kê.
Tổng cục Thống kê (2024b). Báo cáo điều tra lao động – việc làm năm 2024. Nxb Thống kê.
Tổng cục Thống kê (2025). Báo cáo tình hình kinh tế – xã hội năm 2024.
United Nations, Department of Economic and Social Affairs (UN DESA) (2024). World Population Prospects 2024: Summary of Results. New York: United Nations.
UNFPA Việt Nam (2026). Population ageing in Viet Nam: From demographic transition to development opportunity. Văn phòng UNFPA Việt Nam.
World Bank (2025). World Development Indicators 2025. Washington, DC: World Bank. https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators
