Summay

The study aims to estimate and test the relationship between income inequality and technological change in 106 countries around the world in the period 1990-2019. Research results show that technological change, as represented by total factor productivity (TFP), has a negative impact on income inequality. The study also confirms the role of human resource quality in improving income inequality.

Keywords: income inequality, technological change, total factor productivity

ĐẶT VẤN ĐỀ

Thay đổi công nghệ được xem là động lực của “tăng trưởng”, do vậy sự tiến bộ của khoa học, kỹ thuật được nhiều quốc gia quan tâm. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ giúp tạo ra những thay đổi đáng kể trong nền sản xuất của các quốc gia. Công nghệ mở ra triển vọng cho sự thịnh vượng của các quốc gia, bằng cách mở rộng năng lực sản xuất, giảm chi phí vận chuyển và nâng cao hiệu quả quản lý và thông tin. Nhờ vậy, trực tiếp hoặc gián tiếp, công nghệ giúp làm tăng năng suất lao động, tạo ra hiệu quả cao hơn trong sản xuất hàng hóa và dịch vụ, mở rộng thị trường và nâng cao chất lượng sản phẩm. Từ đó, các quốc gia có sự tiến bộ về mặt công nghệ có thể tham gia sâu hơn vào nền kinh tế toàn cầu và các cá nhân có thể thành công hơn và giàu có hơn nhờ hưởng lợi từ tiến bộ công nghệ.

Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu lý thuyết chỉ ra rằng, mặt trái của thay đổi công nghệ là nó có thể làm tăng vấn đề bất bình đẳng thu nhập (Acemoglu, 2002a; Kharlamova, Stavytskyy và cộng sự 2018). Sự phát triển của công nghệ theo cấp số nhân làm cho các công việc lao động giản đơn dễ dàng bị thay thế, khiến cho nhiều lao động, đặc biệt là lao động trình độ thấp bị mất việc và thu nhập của họ sẽ không ổn định. Ngược lại, quá trình thích nghi và tận dụng công nghệ mới chủ yếu phù hợp với những lao động có trình độ. Nhờ đó, họ có năng suất lao động cao hơn, có thu nhập cao hơn và gia tăng khoảng cách về thu nhập với những lao động trình độ thấp. Điều này khiến cho bất bình đẳng trong thu nhập tăng lên. Bên cạnh đó, bản thân bất bình đẳng thu nhập có thể hạn chế tiềm năng tăng trưởng của các nền kinh tế do sự bất ổn về xã hội, kinh tế và chính trị (Sequeira và cộng sự, 2017).

Như vậy, hiểu được mối quan hệ giữa tiến bộ công nghệ và bất bình đẳng thu nhập là cơ sở để chỉ ra các biện pháp chính sách khả thi nhằm đảm bảo kết quả của tiến bộ công nghệ tới sản xuất trong khi thu nhập gia tăng của các xã hội có thể được chia sẻ tốt hơn cho toàn bộ người dân. Giảm bất bình đẳng thu nhập đi đôi với tiến bộ công nghệ là điều quan trọng không chỉ để đạt được sự phân phối thu nhập công bằng hơn và giải quyết các mối quan tâm xã hội làm gia tăng chênh lệch thu nhập trong điều kiện khoa học, công nghệ phát triển nhanh chóng, mà còn để đảm bảo một môi trường tốt cho tăng trưởng. Nghiên cứu này sử dụng số liệu của 106 quốc gia trên thế giới nhằm tìm hiểu rõ hơn về mối quan hệ này.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Theo Lý thuyết về thay đổi công nghệ thiên về kỹ năng (Skilled Bias Technical Changes - SBTC), công nghệ không phải là yếu tố trung lập như các quan điểm trước đây, mà sự thay đổi về công nghệ có sự thiên lệch theo hướng đòi hỏi về các kỹ năng cao đối với người lao động, từ đó làm gia tăng bất bình đẳng thu nhập. Kênh tác động thứ nhất có thể được giải thích thông qua 2 hiệu ứng như sau: Thứ nhất, tác động trực tiếp nhất của công nghệ đối với việc làm được gọi là “hiệu ứng thay thế”. Hiệu ứng này xảy ra khi việc áp dụng một công nghệ mới cho phép một công ty cắt giảm đầu vào lao động cho một lượng đầu ra nhất định (Hötte, Somers and Theodorakopoulos, 2022), từ đó làm giảm cầu đối với các lao động giản đơn và có kỹ năng thấp, hoặc những công việc có thể dễ dàng bị thay thế bằng máy móc và tự động hóa. Thứ hai, tác động gián tiếp của công nghệ tới thị trường lao động là “hiệu ứng phục hồi”. Tác động này xảy ra nếu việc áp dụng một công nghệ mới dẫn đến việc tao ra các công việc mới có liên quan trực tiếp đến công nghệ mới này. Đây là những công việc mà máy móc không thể thay thế, ngược lại lại đòi hỏi lao động có trình độ cao, do đó làm tăng cầu đối với các lao động có kỹ năng. Thông qua 2 hiệu ứng này, những lao động có lợi thế về kỹ năng và chuyên môn sẽ có nhiều lợi thế hơn, được mức thu nhập tốt hơn, và năng suất lao động cao hơn do sự hỗ trợ của công nghệ. Do đó, chênh lệch thu nhập giữa lao động có kỹ năng và không có kỹ năng ngày càng gia tăng do thu nhập phản ánh sự khác biệt về năng suất lao động giữa các ngành (Acemoglu, 1998, 2002b). Kênh tác động thứ hai là trong thị trường lưu động vốn đầy đủ, việc cân bằng chi phí yếu tố sẽ khiến cho dòng vốn sản xuất chảy vào các lĩnh vực vận hành công nghệ mới. Vì vậy, lao động trong các lĩnh vực này sẽ nhận được nhiều vốn hơn, giúp tăng tiền lương tương đối của họ (Jaumotte và cộng sự, 2013; Sequeira và cộng sự, 2017).

Bên cạnh thay đổi công nghệ, các nghiên cứu còn chỉ ra rất nhiều các yếu tố khác có ảnh hưởng tới bất bình đẳng thu nhập, như: tăng trưởng kinh tế, chất lượng nguồn nhân lực và chất lượng thể chế. Kuztnes (1955) đưa ra giả thuyết rằng, khi một quốc gia phát triển, bất bình đẳng thu nhập lúc đầu tăng và sau đó sẽ giảm. Theo Kuznets, trong giai đoạn đầu của phát triển, một lượng lớn lao động sẽ dịch chuyển từ khu vực nông nghiệp với thu nhập thấp sang khu vực công nghiệp với thu nhập cao hơn, nhưng phân phối thu nhập ban đầu là không công bằng. Trong giai đoạn sau của sự phát triển, khi một lượng lớn dân số đã chuyển sang khu vực đô thị, sẽ có một sự gia tăng tiền lương tương đối của những người lao động nghèo ở cả thành thị và nông thôn nhờ những chính sách giảm bất bình đẳng thu nhập. Vì vậy, tại giai đoạn này, bất bình đẳng thu nhập chung trong nền kinh tế sẽ giảm.

Lý thuyết về vốn nhân lực cho rằng, năng suất của người lao động chủ yếu dựa vào kiến thức và kỹ năng của họ và kết quả của quá trình đầu tư vào vốn con người (Becker 1962). Vì những người lao động làm việc hiệu quả hơn sẽ nhận được lương cao hơn, nên giáo dục là một yếu tố quan trọng quyết định mức thu nhập của người lao động, và từ đó ảnh hưởng trực tiếp tới sự phân phối thu nhập. Do vậy, trình độ nhân lực có ảnh hưởng rõ ràng tới bất bình đẳng thu nhập.

Chất lượng thể chế và đặc biệt là tham những được xem là có ảnh hưởng tới bất bình đẳng thu nhập. Theo đó, có 2 nguyên nhân mà tham nhũng gây gia tăng bất bình đẳng thu nhập. (i) Tham nhũng làm giảm tăng trưởng kinh tế - yếu tố chính cải thiện thu nhập của người nghèo, do vậy làm tăng bất bình đẳng thu nhập; (ii) Tham nhũng làm thay đổi hệ thống thuế theo hướng có lợi cho người giàu và làm giảm hiệu quả các chương trình hỗ trợ người nghèo, khiến cho người nghèo không nhận được đầy đủ những phúc lợi từ các chương trình của ngân sách khiến bất bình đẳng thu nhập có thể gia tăng.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc là Bất bình đẳng thu nhập được đo bằng hệ số Gini của các quốc gia do Ngân hàng Thế giới công bố. Nghiên cứu sử dụng TFP làm thước đo cho thay đổi công nghệ của quốc gia. TFP là phần dư của tăng trưởng đầu ra không được giải thích bằng đầu vào lao động và vốn, do vậy, nó bao hàm cả những tiến bộ về công nghệ. Các biến giải thích còn lại dựa trên các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm bao gồm: tăng trưởng kinh tế, vốn nhân lực và thể chế được lựa chọn từ sự sẵn có của số liệu và căn cứ từ các nghiên cứu thực nghiệm trước đó.

Dựa trên cơ sở lý thuyết và căn cứ vào sự sẵn có của số liệu, mô hình ước lượng và kiểm định ảnh hưởng của thay đổi công nghệ tới bất bình đẳng thu nhập được tính toán trên phạm vi 106 quốc gia trong giai đoạn 1990-2019. Tuy nhiên, vì số liệu của các quốc gia không đầy đủ và có sự khác biệt về các giai đoạn tính toán nên số liệu trong nghiên cứu ở dạng bảng không cân bằng. Mô hình nghiên cứu có dạng cụ thể như sau:

Trong đó:

Gini_it: Hệ số Gini của quốc gia i trong năm t do Ngân hàng Thế giới công bố.

β₀ là hệ số chặn; β_i là các hệ số thể hiện các mức độ tác động của các yếu tố trong mô hình.

TFP_it là Chỉ số năng suất nhân tố tổng hợp của quốc gia i vào năm j (TFP index) được lấy từ PennWorld Tables (PWT), phiên bản năm 2021. Chỉ số này đã được hiệu chỉnh theo lạm phát và là tỷ số giữa TFP của quốc gia năm t với TFP của quốc gia đó năm 2017 (Feenstra và cộng sự, 2015).

GDPbq_it là GDP bình quân đầu người của quốc gia i tại năm t.

HDI_it là Chỉ số phát triển con người (Human Development Index) là thước đo tổng hợp phản ánh sự phát triển của con người trên các phương diện: Sức khỏe (thể hiện qua tuổi thọ trung bình tính từ lúc sinh); Trình độ nhân lực (thể hiện qua chỉ số giáo dục) và Thu nhập (thể hiện qua tổng thu nhập quốc gia bình quân đầu người). Chỉ số này đại diện cho chất lượng nguồn nhân lực của một quốc gia một cách toàn diện.

CPI_it là Chỉ số nhận thức tham nhũng (Corruption Perceptions Index) của quốc gia i trong năm t do Tổ chức minh bạch quốc tế công bố. Chỉ số này càng cao có nghĩa là càng minh bạch và ít tham nhũng. Chỉ số này đại diện cho chất lượng thể chế của quốc gia.

U_it là sai số ngẫu nhiên.

Phương pháp OLS gộp được sử dụng để ước lượng cho mô hình nghiên cứu với ý nghĩa gộp tất cả các hệ số đều không thay đổi trong điều kiện không gian và thời gian khác nhau. Tuy nhiên, do các quan sát ở đây có sự thay đổi theo cả thời gian và không gian, nên các mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects Modesl – FE) và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effects Model – RE) được sử dụng để phân tích. Trong đó, mô hình FE sẽ loại bỏ những biến có giá trị không thay đổi theo thời gian một cách mặc nhiên, thì mô hình RE lại giả định rằng, không có sự tương quan giữa biến độc lập và sai số. Sau khi có kết quả ước lượng, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định để lựa chọn mô hình thích hợp.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả phân tích hồi quy từ phần mềm Stata đã cho kết quả ước lượng ảnh hưởng của thay đổi công nghệ, đại diện bằng TFP tới bất bình đẳng thu nhập của 106 quốc gia trên thế giới, đại diện bằng hệ số Gini theo phương pháp OLS, FE và RE (Bảng).

Bảng: Kết quả ước lượng ảnh hưởng của thay đổi công nghệ tới bất bình đẳng thu nhập thu nhập theo phương pháp OLS, FE và RE

Ghi chú: *,**,***: Tương ứng với mức ý nghĩa nhỏ hơn 10%, 5% và 1%

Các giá trị trong () là t hoặc z kiểm định

Nguồn: Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Stata (số quan sát 1334)

Do các phương pháp khác nhau, nên kết quả ước lượng của từng mô hình cũng khác nhau. Để lựa chọn mô hình thích hợp, nghiên cứu tiến hành kiểm định Breusch – Pagan (xttest0) để lựa chọn giữa mô hình OLS gộp và mô hình FE/RE. Kết quả p-value = 0,000 (< 0,005), nên bác bỏ giả thuyết H₀, như vậy không nên sử dụng mô hình OLS gộp giản đơn. Sau đó, nghiên cứu tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình tác động cố định FE và mô hình tác động ngẫu nhiên RE. Với kết quả p-value = 0,000 (< 0,05), có thể bác bỏ giả thuyết H₀ rằng, u và các biến độc lập có tương quan. Vì vậy, mô hình tác động cố định là phù hợp và đáng tin cậy.

Kết quả ước lượng mô hình (Bảng) cho thấy, biến TFP và HDI có ý nghĩa thống kê lần lượt ở mức 5% và 1 %. Biến Năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) mang dấu âm cho thấy, công nghệ có tác động ngược chiều đến bất bình đẳng thu nhập. Điều này được hiểu là tiến bộ công nghệ làm giảm bất bình đẳng về thu nhập. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Suphanachart (2019) cho trường hợp của Thái Lan. Trong đó, tiến bộ công nghệ cũng được thể hiện thông qua tăng trưởng TFP và đây là tác động dài hạn. Tuy nhiên, kết quả này lại ngược với Lý thuyết về thay đổi công nghệ thiên về kỹ năng (SBTC) và ngược lại với kết quả nghiên cứu của một số nghiên cứu trước đây, như: Ms. Anastasia Guscina (2006) cho các nước OECD và Jaumotte và cộng sự (2013) cho dữ liệu của 51 quốc gia trong khoảng thời gian 23 năm (1981-2003).

Biến Chỉ số phát triển con người (HDI) có giá trị âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ở cả 3 mô hình. Điều này cho thấy, chất lượng nguồn nhân lực có vai trò làm giảm bất bình đẳng thu nhập. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với Lý thuyết nguồn nhân lực và tương đồng với nghiên cứu của Sequeira và cộng sự (2017) khi cũng sử dụng thước đo là HDI để đại diện cho chất lượng nguôn nhân lực. Theo Ngân hàng Thế giới, giáo dục là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất để giảm bất bình đẳng thu nhập, vì nó làm tăng cơ hội kiếm tiền cho người nghèo. Thước đo phát triển con người HDI không chỉ giới hạn ở đo lường chất lượng nguồn nhân lực ở khía cạnh giáo dục, mà còn phản ảnh chất lượng thể chất thông qua tuổi thọ bình quân đầu người và thu nhập bình quân đầu người. Do vậy, bên cạnh các chính sách liên quan giáo dục, tác giả cũng đề xuất các chính phủ cần quan tâm đến các khía cạnh khác của nguồn nhân lực như vấn đề về thể lực và dinh dưỡng của lực lượng lao động.

Biến Chất lượng thể chế (CPI) mang dấu âm ở cả 3 mô hình và dù không có ý nghĩa thống kê ở mô hình FE và RE, nhưng có ý nghĩa thống kê cao ở mô hình OLS. Chỉ số CPI càng cao tức là quốc gia càng có tính minh bạch và ít tham nhũng. Điều này cho thấy, Chất lượng thể chế tốt góp phần hạn chế bất bình đẳng thu nhập.

KẾT LUẬN

Kết quả nghiên cứu cho thấy, Tiến bộ công nghệ có tác động ngược chiều tới Bất bình đẳng thu nhập. Tương tự như vậy, chất lượng nguồn nhân lực được đại diện bằng chỉ số phát triển con người (HDI) cũng có tác động quan trọng trong việc giảm bất bình đẳng thu nhập. Ngoài ra, các biến Thu nhập bình quân đầu người và Chất lượng thể chế không có ý nghĩa thống kê.

Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, tiến bộ công nghệ không nhất thiết có ảnh hưởng tiêu cực tới bất bình đẳng thu nhập như lý thuyết đề ra. Để khẳng định điều này cần có thêm các nghiên cứu tiếp theo sử dụng các thước đo khác để kiểm chứng mối quan hệ này. Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa tiến bộ công nghệ và bất bình đẳng thu nhập có ý nghĩa quan trọng đối với các quốc gia trong việc giảm thiểu chênh lệch về thu nhập, đồng thời chuẩn bị cho đất nước đón nhận những tiến bộ về công nghệ trong tương lai (Suphanachart, 2019).

Một trong số những yếu tố quan trọng góp phần làm giảm bất bình đẳng thu nhập là Chất lượng nguồn nhân lực. Khi trình độ của người lao động được nâng lên, đáp ứng được những đòi hỏi cao hơn của công việc, bất bình đẳng thu nhập có xu hướng giảm đi. Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực không chỉ thể hiện ở chính sách giáo dục, mà nên ở cả khía cạnh về thể lực và dinh dưỡng. Đẩy mạnh chất lượng nguồn lao động vừa giúp giảm bớt tình trạng bất bình đẳng thu nhập, vừa giúp chuẩn bị một nguồn lực quan trọng cho những thay đổi nhanh chóng về công nghệ trong tương lai./.

ThS. Hoàng Kim Thu - Học viện Chính sách và Phát triển

(Theo Tạp chí Kinh tế và Dự báo, số 20, tháng 7/2023)

Tài liệu tham khảo

1. Acemoglu, D. (1998), Why do new technologies complement skills? Directed technical change and wage inequality, Quarterly Journal of Economics, 113(4).

2. Acemoglu, D. (2002a), Technical Change, Inequality, and the Labor Market, Journal of Economic Literature, 40(1), 7-72.

3. Acemoglu, D. (2002b), Technology and inequality, NBER Reporter Online Provided, Winter 200, 12-16.

4. Becker, G. S. (1962), Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis, Journal of Political Economy, 70(5), 9-49.

5. Feenstra, Robert C., Robert Inklaar., and Marcel P. Timmer (2015). The Next Generation of the Penn World Table, American Economic Review, 105(10), 3150-3182.

6. Jaumotte, F., Lall, S., and Papageorgiou, C. (2013), Rising income inequality: Technology, or trade and financial globalization?, IMF Economic Review, 61(2), 271-309.

7. Kharlamova, G., Stavytskyy, A., and Zarotiadis, G. (2018), The impact of technological changes on income inequality: The EU states case study, Journal of International Studies, 11(2), 76-94.

8. Kuznets, S (1955), Economic growth and income inequality, American Economic Review, 45(1), 1-28.

9. Ms. Anastasia Guscina (2006), Effects of Globalization on Labor’s Share in National Income, IMF Working Papers 2006/294, International Monetary Fund.

10. Sequeira, T. N., Santos, M. and Ferreira-Lopes, A. (2017), Income Inequality, TFP, and Human Capital, Economic Record, 93(300), 89–111.

11. Suphanachart, W. (2019), Effects of technological change on income inequality in Thailand, Southeast Asian Journal of Economics, 7(2), 85-106