Hoàng Xuân Trường

Khoa Kinh tế và Quản trị kinh doanh, Trường Đại học Hải Phòng

Tóm tắt

Bài viết nghiên cứu tác động của vốn giáo dục tới tăng trưởng kinh tế của các tỉnh Đồng bằng sông Hồng giai đoạn 2019-2023. Tác giả sử dụng bộ dữ liệu gồm 55 quan sát và phương pháp hồi quy dữ liệu bảng theo các mô hình POOLED OLS, FEM, REM, FGLS để khắc phục khuyết tật của mô hình. Kết quả chỉ ra rằng, mô hình POOLED OLS phù hợp để giải thích tác động tới biến phụ thuộc. Trong đó, Tỷ lệ thất nghiệp và Chi ngân sách cho giáo dục đào tạo có tác động ngược chiều đến Tăng trưởng kinh tế các tỉnh trong khu vực Đồng bằng sông Hồng, còn Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh tác động cùng chiều đến Tăng trưởng kinh tế các tỉnh trong khu vực Đồng bằng sông Hồng.

Từ khóa: vốn con người, nhân lực chất lượng cao, phát triển kinh tế, nhân tố ảnh hưởng

Summary

The article studies the impact of educational capital on the economic growth of the provinces in the Red River Delta in 2019-2023. The author uses a dataset of 55 observations and panel data regression methods according to the POOLED OLS, FEM, REM, and FGLS models to overcome the model's shortcomings. The results show that the POOLED OLS model is suitable for explaining the impact on the dependent variable. The unemployment rate and budget expenditure for education and training inversely impact the economic growth of the provinces in the Red River Delta region. In contrast, the Provincial Competitiveness Index positively impacts the Economic Growth of the provinces in the Red River Delta region.

Keywords: human capital, high-quality human resources, economic development, influencing factors

ĐẶT VẤN ĐỀ

Vốn giáo dục được coi là một trong những yếu tố then chốt thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, đặc biệt trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 đang tạo ra nhiều thách thức và cơ hội mới. Lý thuyết về vốn con người nhấn mạnh rằng, giáo dục đóng vai trò trung tâm trong việc nâng cao kỹ năng, kiến thức và năng suất lao động, từ đó thúc đẩy tiến bộ công nghệ và tăng trưởng kinh tế bền vững. Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá tác động của vốn giáo dục trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế các tỉnh vùng Đồng bằng sông Hồng, từ đó đề xuất các giải pháp phù hợp nhằm nâng cao tốc độ tăng trưởng kinh tế vùng Đồng bằng sông Hồng trong bối cảnh hiện tại.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa vốn giáo dục và tăng trưởng kinh tế. Mô hình tăng trưởng nội sinh của Romer (1990) nhấn mạnh rằng, vốn giáo dục là yếu tố nội sinh của quá trình tăng trưởng kinh tế. Theo lý thuyết này, đầu tư vào giáo dục giúp nâng cao trình độ kỹ thuật và kiến thức của lực lượng lao động, góp phần cải thiện năng suất lao động và thúc đẩy tiến bộ công nghệ. Mankiw, Romer và Weil (1992) trong mô hình tăng trưởng tân cổ điển đã khẳng định rằng, tích lũy vốn giáo dục là yếu tố quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế của một quốc gia.

Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0, vốn giáo dục càng trở nên quan trọng hơn. Các quốc gia có lực lượng lao động trình độ cao sẽ có khả năng tiếp thu và phát triển công nghệ nhanh hơn, từ đó tăng năng suất và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Các quốc gia với mức đầu tư cao vào giáo dục có khả năng tận dụng và thích nghi với tiến bộ công nghệ tốt hơn, từ đó đạt được tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ hơn. Shultz (1961) đã chứng minh rằng, giáo dục đóng vai trò thiết yếu đối với sự phát triển của nền kinh tế. Lee và Barro (1997) kết luận, các quốc gia có vốn con người tích lũy cao hơn, đặc biệt là lực lượng lao động có trình độ học vấn cao, có khả năng thích ứng với tiến bộ công nghệ nhanh chóng hơn, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Riley (2011) chỉ ra rằng, vốn giáo dục, khi được phát triển đầy đủ, giúp nâng cao năng suất lao động và tạo ra tác động lan tỏa tích cực lên toàn bộ nền kinh tế. Những người lao động có kỹ năng cao hơn sẽ có khả năng điều chỉnh nhanh chóng trước các thay đổi về công nghệ và nhu cầu của thị trường, giúp giảm tỷ lệ thất nghiệp và cải thiện mức độ việc làm.

Lurz và Goujon (2001) nhấn mạnh, việc nâng cao trình độ học vấn của lực lượng lao động là yếu tố quan trọng nhất để cải thiện trình độ công nghệ và thúc đẩy phát triển kinh tế. Những quốc gia có nhiều lao động đạt trình độ giáo dục cao sẽ có năng suất cao hơn và tăng trưởng kinh tế nhanh hơn. Becker (1975) chỉ ra rằng, vốn con người, khi được đầu tư thông qua giáo dục, có ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất lao động và thu nhập cá nhân. Bloom và Sevilla (2004) khẳng định, chất lượng nhân lực là một trong những yếu tố quyết định khả năng cạnh tranh của các sản phẩm xuất khẩu trên thị trường quốc tế. Xuất khẩu không chỉ là một chỉ số quan trọng trong phát triển kinh tế, mà còn cho thấy rõ mối liên hệ giữa vốn con người với trình độ và kỹ năng cao. Những quốc gia có lực lượng lao động được trang bị kiến thức và kỹ năng tốt hơn có khả năng sản xuất ra những sản phẩm có giá trị gia tăng cao, từ đó thúc đẩy tăng trưởng xuất khẩu (Vuong và Nguyen, 2024).

Tại Việt Nam, một số nghiên cứu đã phân tích tác động của vốn giáo dục tới tăng trưởng kinh tế. Trần Thọ Đạt (2010) đã sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng với dữ liệu từ năm 2000-2007 và cho thấy, vốn giáo dục có ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Đinh Phi Hổ và Từ Đức Hoàng (2016) kết luận, chi tiêu ngân sách nhà nước cho giáo dục có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế.

Phan Thị Bích Nguyệt và cộng sự (2018) chỉ ra, giáo dục phổ thông có vai trò đóng góp lớn vào tăng trưởng kinh tế, trong khi vai trò của giáo dục đại học vẫn chưa rõ ràng. Nhóm tác giả cũng nhấn mạnh về việc cần xem xét ảnh hưởng của chi tiêu cho giáo dục đến tăng trưởng kinh tế.

Nghiên cứu của Nguyễn Bá Ngọc (2008) chỉ rõ mối quan hệ giữa chất lượng nguồn nhân lực và thu nhập cá nhân, đồng thời nhấn mạnh rằng, giáo dục và đào tạo tốt hơn sẽ dẫn đến thu nhập bình quân đầu người cao hơn. Bùi Phan Nhã Khanh và Bùi Quang Bình (2022) cho rằng, độ mở càng tăng và năng lực quản trị nhà nước cải thiện sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại miền Trung Việt Nam.

Nghiên cứu của Đào Thị Thanh Bình (2021) chỉ ra, xuất khẩu tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Sự gia tăng xuất khẩu giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, tạo ra nhiều việc làm và giảm tỷ lệ thất nghiệp. Để đáp ứng nhu cầu thị trường quốc tế, doanh nghiệp đầu tư vào công nghệ và cải tiến quy trình sản xuất, từ đó nâng cao năng suất lao động và khả năng cạnh tranh. Những yếu tố này góp phần vào sự phát triển bền vững của nền kinh tế quốc gia. Ngoài ra, tỷ lệ lao động từ 15 tuổi trở lên là một thành phần quan trọng trong các mô hình tăng trưởng kinh tế, đóng góp vào sự chuyển động của quốc gia, điều này dẫn đến những tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế.

Mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Căn cứ vào các mô hình nghiên cứu trước đó, tác giả đề xuất mô hình về tác động của vốn giáo dục đến tăng trưởng kinh tế tỉnh, thành phố như sau:

GRDP = β0​+β1​Yit+β2​TW15+β3​UER+β4​LS+β5​EFE+β6​EXP+β7​PCI+ℇ

Các biến được mô tả cụ thể tại Bảng 1.

Bảng 1: Mô tả biến

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Giả thuyết nghiên cứu được phát biểu như sau:

H1: Thu nhập bình quân tác động tích cực đến Tăng trưởng kinh tế.

H2: Lao động từ 15 tuổi tác động tích cực đến Tăng trưởng kinh tế.

H3: Tỷ lệ thất nghiệp tác động tiêu cực đến Tăng trưởng kinh tế.

H4: Nhân lực chất lượng cao tác động tích cực đến Tăng trưởng kinh tế.

H5: Chi tiêu cho giáo dục tác động tích cực đến Tăng trưởng kinh tế.

H6: Xuất khẩu tác động tích cực đến Tăng trưởng kinh tế.

H7: Năng lực cạnh tranh tác động tích cực đến Tăng trưởng kinh tế.

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu được thu thập trong nghiên cứu này là 55 quan sát, mẫu bao gồm 11 tỉnh, thành phố thuộc Đồng bằng sông Hồng. Số liệu thu thập từ Niên giám thống kê hàng năm của Tổng cục Thống kê Việt Nam và Niên giám thống kê của 11 tỉnh, thành phố thuộc Đồng bằng sông Hồng.

Bài viết áp dụng mô hình thống kê và hồi quy dữ liệu dạng bảng, thực hiện các phép kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định tự tương quan, phương sai sai số thay đổi để tìm mô hình hồi quy phù hợp trong các mô hình sau: POOLED OLS, FEM, REM, FGLS. Từ đó giúp tìm nhân tố nào trong nhóm chỉ tiêu tác động tới biến phụ thuộc.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả

Bảng 2 cung cấp thông tin tổng quan về dữ liệu bao gồm 55 quan sát. Theo đó, GRDP trung bình khu vực là 7,86%. GRDP cao nhất tại Hải Phòng năm 2019 với tốc độ đạt 17%, chủ yếu nhờ gia tăng đầu tư và sản xuất công nghiệp. Thành phố thu hút nguồn vốn lớn cho các dự án hạ tầng, cải thiện năng suất lao động và nâng cao kim ngạch xuất khẩu. Sự phát triển này không chỉ thúc đẩy tăng trưởng, mà còn nâng cao năng lực cạnh tranh của Hải Phòng.

Bảng 2: Thống kê mô tả các biến

Nguồn: Kết quả phân tích trên Stata 17

Tốc độ tăng trưởng của Bắc Ninh năm 2023 giảm mạnh, chủ yếu do khó khăn trong hoạt động sản xuất, kinh doanh, đặc biệt là trong ngành công nghiệp. Sự suy giảm nhu cầu thị trường trong và ngoài nước đã dẫn đến giảm số lượng và quy mô đơn hàng, ảnh hưởng lớn đến các ngành sản xuất điện tử, cao su và thiết bị điện. Kết quả là GRDP của Tỉnh giảm 9,28%, mức giảm sâu nhất trong 10 năm qua, với khu vực công nghiệp giảm 13,24%. Độ lệch chuẩn 0,039 cho thấy dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình hẹp.

Yit trung bình khu vực là 3,68. Yit cao nhất đạt 3,83, trong khi thấp nhất là 3,56. Tuy nhiên, độ lệch chuẩn 0,06 thể hiện thấy dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình hẹp.

TW15 trung bình khu vực là 0,307. TW15 cao nhất đạt 0,508, trong khi thấp nhất là 0,153. Độ lệch chuẩn 0,08 thể hiện thấy dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình hẹp.

UER trung bình khu vực là 0,018. UER cao nhất đạt 0,0322, trong khi thấp nhất là 0,0052. Độ lệch chuẩn 0,005 thể hiện dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình rất ít.

LS trung bình khu vực là 0,068. LS cao nhất đạt 0,189, trong khi thấp nhất là 0. Độ lệch chuẩn 0,043 thể hiện thấy dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình rất ít.

EFE trung bình khu vực là 3,56. EFE cao nhất đạt 4,24, trong khi thấp nhất là 3,25. Độ lệch chuẩn 0,229 thể hiện dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình rất ít.

EXP trung bình khu vực là 9,79. EXP cao nhất đạt 10,65, trong khi thấp nhất là 9,23. Độ lệch chuẩn 0,42 thể hiện dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình rất ít.

PCI trung bình khu vực là 66,87. PCI cao nhất đạt 75,09, trong khi thấp nhất là 60,53. Độ lệch chuẩn 3,24 cho thấy, dữ liệu có độ phân tán quanh giá trị trung bình lớn. Đây là chỉ tiêu có độ phân tán dữ liệu quanh giá trị trung bình lớn nhất trong tất cả các chỉ tiêu.

Phân tích tương quan

Tác giả thực hiện ma trận tương quan giữa các biến sử dụng trong mô hình. 6 biến bao gồm: Yit, TW15, UER, LS, EFE, EXP đều có tương quan ngược chiều với biến phụ thuộc GRDP với hệ số tương quan thấp, dưới 0,2. Trong khi đó, biến PCI có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc GRDP với ý nghĩa thống kê tại mức 10%, đây là bước đầu đánh giá sơ bộ mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới biến phụ thuộc. Tuy nhiên, các hệ số này chỉ phản ánh kết quả hồi quy đơn biến, chưa xét đến tác động đồng thời của các nhân tố khác. Vì vậy, nghiên cứu tiếp tục thực hiện hồi quy đa biến nhằm xác định mối quan hệ giữa các nhân tố và tỷ lệ nắm giữ tiền một cách chính xác hơn. Mối tương quan giữa các cặp biến sử dụng trong mô hình đều ở mức tương đối thấp, dưới 0,8, nên mô hình có khả năng không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra.

Để khẳng định chắc chắn có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra hay không, tác giả tiếp tục thực hiện phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Kết quả ở Bảng 3 cho thấy, tất cả các biến đều có hệ số VIF < 10, nên các biến trong mô hình không có đa cộng tuyến với nhau.

Bảng 3: Hệ số phóng đại phương sai VIF

Nguồn: Kết quả phân tích trên Stata 17

Phân tích hồi quy

Tác giả tiếp tục tiến hành các bước kiểm định, lựa chọn mô hình phù hợp nhằm giải thích tác động của các biến được lựa chọn lên chỉ tiêu GRDP. Sau khi chạy mô hình POOLED OLS, tác giả đã thực hiện kiểm định phương sai sai số thay đổi và ra kết quả P-value = 0,3134 > 5%, do vậy mô hình không bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi.

Kiểm định tự tương quan ra kết quả P-value = 0,1450 > 5%, do vậy mô hình không bị hiện tượng tự tương quan. Vì vậy, tác giả quyết định sử dụng mô hình POOLED OLS để giải thích tác động của các biến độc lập tới GRDP.

Bảng 4: Các nhân tố tác động đến GRDP

Nguồn: Kết quả phân tích trên Stata 17

Từ Bảng 4 có thể thấy, các biến UER, EFE tác động ngược chiều tới GRDP, trong đó UER có hệ số tác động mạnh nhất trong các biến với mức ý nghĩa thống kê 1%, biến EFE tác động nhẹ tới biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 10%. Biến PCI tác động cùng chiều ở mức độ nhẹ tới biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Các biến còn lại trong mô hình dự kiến chưa đủ cơ sở đánh giá tác động tới biến phụ thuộc.

Từ kết quả này, tác giả xây dựng được phương trình mẫu của các nhân tố tác động như sau:

GRDP = -0,0468 - 2,122 UER - 0,0476 EFE + 0,00584 PCI + ℇ

Dựa vào mô hình hồi quy trên, có thể giải thích tác động của từng nhân tố đến tăng trưởng kinh tế như sau:

Đầu tiên, UER có tác động ngược chiều mạnh đến GRDP với hệ số hồi quy -2,122. Điều này cho thấy rằng, khi tỷ lệ thất nghiệp gia tăng, mức độ sản xuất và hiệu suất của nền kinh tế giảm đi, dẫn đến tăng trưởng kinh tế bị ảnh hưởng tiêu cực, kết quả này phù hợp với hầu hết quan điểm của các nghiên cứu trước đó.

Thứ hai, EFE cũng có tác động ngược chiều đến GRDP với hệ số -0,0476. Kết quả này đi ngược với tổng quan nghiên cứu trước đó, sự ảnh hưởng này có thể được giải thích bởi việc đầu tư vào giáo dục hiện tại chưa đạt hiệu quả cao trong việc nâng cao năng lực lao động và năng suất kinh tế, đặc biệt trong bối cảnh cần cải thiện chất lượng giáo dục để đáp ứng yêu cầu của thị trường lao động.

Cuối cùng, PCI có tác động cùng chiều đến tăng trưởng kinh tế với hệ số 0,00584, cho thấy rằng một môi trường đầu tư thuận lợi và khả năng quản lý nhà nước tốt sẽ thúc đẩy sự phát triển kinh tế. Nhìn chung, các nhân tố này cùng nhau tạo thành bức tranh tổng thể về sự ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế đến GRDP, từ đó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải thiện chất lượng giáo dục và chính sách thị trường lao động nhằm tăng trưởng bền vững.

KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT

Xuất phát từ những ảnh hưởng của các nhân tố tới tăng trưởng kinh tế các tỉnh, thành phố vùng Đồng bằng sông Hồng, tác giả đề xuất một số giải pháp sau:

Thứ nhất, cần tiếp tục cải cách thể chế và cơ chế trong giáo dục đại học bằng cách xây dựng chính sách thông thoáng để phát triển. Nhằm nâng cao chất lượng nguồn nhân lực, các cơ quan quản lý và giáo dục đại học nên linh hoạt áp dụng Luật Giáo dục đại học và Nghị quyết số 29-NQ/TW, ngày 04/11/2013 về đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo, đáp ứng yêu cầu công nghiệp hóa, hiện đại hóa trong điều kiện kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa và hội nhập quốc tế. Việc hoàn thiện Chiến lược phát triển giáo dục Việt Nam giai đoạn 2021-2030, tầm nhìn 2045 là cần thiết, nhằm xác định rõ mục tiêu và sứ mệnh của GDĐH, từ đó nâng cao chất lượng nguồn nhân lực và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững.

Thứ hai, cần tăng cường đầu tư vào giáo dục, xem xét tính hiệu quả về từng hoạt động chi cho giáo dục đào tạo, chú trọng nâng cao chất lượng chương trình giảng dạy và đào tạo giáo viên. Việc xây dựng các chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu thị trường lao động sẽ giúp nâng cao kỹ năng và năng suất lao động, từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, cần đẩy mạnh đổi mới công nghệ và nghiên cứu phát triển. Việc tăng cường hợp tác giữa các trường đại học và doanh nghiệp cũng sẽ góp phần vào việc phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao.

Thứ ba, các tỉnh, thành phố nên triển khai các chính sách hỗ trợ việc làm, như khuyến khích doanh nghiệp đầu tư vào khu vực này, tạo ra nhiều việc làm hơn cho người lao động. Đồng thời, cần có các chương trình đào tạo lại cho những người thất nghiệp, giúp họ dễ dàng thích ứng với yêu cầu của thị trường lao động hiện tại.

Thứ tư, cải cách hành chính, nâng cao hiệu quả quản lý và xây dựng môi trường đầu tư thuận lợi sẽ là những yếu tố quan trọng giúp cải thiện chỉ số năng lực cạnh tranh. Điều này không chỉ thu hút đầu tư, mà còn thúc đẩy sự phát triển của các doanh nghiệp trong khu vực./.

Tài liệu tham khảo

1. Barro, R., Lee, J. W. (1997), Determinants of schooling quality, Unpublished manuscript, Harvard University.

2. Becker, S. G. (1975), Human capital: A theoretical and empirical analysis with special reference to education, Chicago: University of Chicago Press.

3. Bloom, D., Sevila, J. (2004), The effect of health on economic growth: A production approach, World Development, 32(1), 1-13.

4. Bùi Phan Nhã Khanh, Bùi Quang Bình (2022), Tác động của vốn con người tới tăng trưởng kinh tế: Trường hợp ở miền Trung Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 20(8), 40-44.

5. Đào Thị Thanh Bình, Trần Ngọc Hiếu (2021), Mối quan hệ giữa giáo dục và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 27(781).

6. Đinh Phi Hổ, Từ Đức Hoàng (2016), Tác động của vốn con người đến tăng trưởng kinh tế Đồng bằng sông Cửu Long, Tạp chí Phát triển Kinh tế, 2, 2-16.

7. Lutz, W., Goujon, A. (2001), The world’s changing human capital stock: Multi-state population projections by education attainment, Population and Development Review, 27, 323-339.

8. Mankiw, N. G., Romer, D., Weil, D. N. (1992), A contribution to the empirics of economic growth, The Quarterly Journal of Economics, 107(2), 407-437.

9. Nguyễn Bá Ngọc (2008), Đầu tư vào vốn con người - vấn đề thu nhập và việc làm, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, 4, 35-42.

10. Phan Thị Bích Nguyệt, Trần Thị Hải Lý, Lương Thị Thảo (2018), Nguồn vốn con người và tăng trưởng kinh tế cấp độ tỉnh-thành phố tại Việt Nam, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh châu Á, 8, 5-17.

11. Riley, G. (2011), Unit 4 Macro: Human Capital and Economic Growth, retrieved from https://www.tutor2u.net/economics/blog/unit-4-macro-human-capital-and-economic-growth.

12. Romer, P. M. (1990), Endogenous technological change, Journal of Political Economy, 98(5), 71-102.

13. Schultz, T. P. (1992), The Role of Education and Human Capital in Economic Development: An Empirical Assessment, Yale Economic Growth Center Discussion Papers Series.

14. Trần Thọ Đạt (2010), Vai trò vốn con người trong các mô hình tăng trưởng, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, 393, 3-10.

15. Vuong, Q. H., Nguyen, M. H. (2024). Better Economics for the Earth: A Lesson from Quantum and Information Theories. AISDL.

Ngày nhận bài: 05/10/2024; Ngày phản biện: 28/11/2024; Ngày duyệt đăng: 25/12/2024