GiangBLOG: Bài toán kinh tế lượng về FDI, TL thất nghiệp & GDP

TẢI VỀ BẢN WORD

(Vì có nhiều ký hiệu toán học ko hiển thị được trên Web)

Phần 1: Đặt vấn đề
***Vấn đề nghiên cứu: Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác động, ảnh hưởng của nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và tỉ lệ thất nghiệp thành thị U đến tổng sản phẩm trong nước GDP.
*** Lí do chọn đề tài:
- Thứ nhất, đây là vấn đề có liên quan đến lĩnh vực kinh tế . Những điều tìm hiểu được trong đề tài này sẽ giúp ích cho việc nghiên cứu các môn học khác như kinh tế vĩ mô,…cũng như cho công việc sau này.
- Thứ hai, Nước ta bắt đầu công cuộc đổi mới vào năm 1986. Luật đầu tư nước ngoài tại Việt Nam được ban hành vào 29/12/1987 nhằm tạo ra một nền tảng pháp lí cho việc đầu tư vào Việt Nam của các nhà đầu tư nước ngoài. Thực tế cho thấy, từ khi nước ta mở cửa hội nhập, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trở thành một nguồn vốn quan trọng đối với nền kinh tế Việt Nam trong công cuộc công nghiệp hoá, hiện đại hoá đất nước. Là 1 thành viên của tổ chức thương mại thế giới WTO Việt Nam càng có thêm nhiều cơ hội nhận được những nguồn FDI, vấn đề đặt ra là phải sử dụng chúng sao cho thật hiệu quả, là một nhân tố để nền kinh tế tăng trưởng
FDI là 1 hình thức của đầu tư quốc tế, trong đó chủ đầu tư đưa các phương tiện đầu tư ra nước ngoài để trực tiếp tổ chức quản lý quá trình sản xuất kinh doanh thu lợi nhuận. FDI có vai trò rất to lớn trong phát triển kinh tế:
+ Bổ sung cho nguồn vốn trong nước
+ Tiếp thu công nghệ và bí quyết quản lý
+ Tham gia mạng lưới sản xuất toàn cầu
+ Tăng số lượng việc làm và đào tạo nhân công
+ Mang lại nguồn thu ngân sách lớn
Thất nghiệp luôn là mối quan tâm của xã hội, chính sách vĩ mô dài hạn của chính phủ luôn hướng đến mục tiêu đạt tỉ lệ thất nghiệp tự nhiên trong nền kinh tế. Nó phản ánh sự hưng thịnh của đất nước trong từng thời kì.Một số phân tích đơn giản dưới đây cho chúng ta thấy thất nghiệp chiếm giữ vị trí quan trọng, là một trong những mục tiêu hoạt động của chính phủ:
+ Tỷ lệ thất nghiệp cao đồng nghĩa với tổng sản phẩm quốc nội (GDP) thấp – các nguồn lực con người không được sử dụng, bỏ phí cơ hội sản xuất thêm sản phẩm và dịch vụ.
+ Thất nghiệp còn có nghĩa là sản xuất ít hơn. Giảm tính hiệu quả của sản xuất theo quy mô.
+ Thất nghiệp dẫn đến nhu cầu xã hội giảm. Hàng hóa và dịch vụ không có người tiêu dùng, cơ hội kinh doanh ít ỏi, chất lượng sản phẩm và giá cả tụt giảm. Hơn nữa, tình trạng thất nghiệp cao đưa đến nhu cầu tiêu dùng ít đi so với khi nhiều việc làm, do đó mà cơ hội đầu tư cũng ít hơn.
Việc nghiên cứu những tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài và thất nghiệp đến tăng trưởng kinh tế giúp ta biết được mức độ ảnh hưởng của FDI và U đến GDP như thế nào. Thông qua việc tìm hiểu lý thuyết cũng như những chỉ tiêu, hiểu được những đặc điểm, tính chất và xu hướng phát triển để từ đó đưa ra những định hướng, giải pháp nhằm thu hút và sử dụng vốn FDI đạt hiểu quả cao nhất đồng thời đưa tỉ lệ thất nghiệp về mức thất nghiệp tự nhiên góp phần vào sự tăng trưởng GDP.
Đó là lí do nhóm chúng em chọn nghiên cứu đề tài này.
Phần 2. Xây dựng mô hình

Mô hình gồm 3 biến. Biến phụ thuộc là GDP ( tỷ đồng) , các biến độc lập là FDI (triệu đôla Mỹ) và U (% )

GDP_i= β₁ + β₂ FDI_i +β₃U_i + V_i

Mô hình kinh tế đã biết là về mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa lạm phát và thất nghiệp( Đường Phillips). Thông thường, GDP cao thường dẫn tới lạm phát cao, do việc theo đuổi mục tiêu tăng trưởng của Nhà nước. Vì vậy GDP và U có quan hệ tỷ lệ nghịch.

Phần 3. Mô tả số liệu

-Số liệu tìm được từ trang web của Tổng cục Thống kê, cho biết GDP, FDI và U của Việt Nam trong các năm từ 1996 đến 2006( sơ bộ)

-Phân tích tương quan giữa các biến: Trong 1 năm, nếu tổng số vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài vào Việt Nam tăng thì có thêm nhiều dự án được cấp vốn, từ đó sản xuất tăng, GDP có thể sẽ tăng theo. Tỉ lệ thất nghiệp tăng đồng nghĩa với việc GDP giảm .

Phần 4. Phân tích kết quả thực nghiệm

• Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews:

Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/23/08 Time: 12:34
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable	Coefficient	Std. Error		t-Statistic	Prob.
FDI	-23.42844	17.97486		-1.303400	0.2287
U	-383531.3	94415.09		-4.062182	0.0036
C	2956996.	633503.0		4.667691	0.0016
R-squared	0.714664	Mean dependent var			540642.9
Adjusted R-squared	0.643330	S.D. dependent var			223978.4
S.E. of regression	133764.0	Akaike info criterion			26.67254
Sum squared resid	1.43E+11	Schwarz criterion			26.78106
Log likelihood	-143.6990	F-statistic			10.01856
Durbin-Watson stat	1.075417	Prob(F-statistic)			0.006629

-Phân tích những nội dung cơ bản của kết quả thu được khi chạy mô hình

Mô hình hồi quy tổng thể :
(PRM) GDP_i = ₁+₂ FDI_i+₃ U_i+ V_i
Mô hình hồi quy mẫu:
(SRM) = + FDI _i+ ₃U_i +e_i ( e_i là ước lượng của V_i)
(SRM) = 2956996 -23.42844 FDI_i -383531.3 U_i + e_i
= -23.42844 có ý nghĩa là nếu FDI tăng 1 triệu đôla Mỹ thì GDP giảm 23.42844 tỷ đồng
= -383531.3 có ý nghĩa là nếu U tăng 1 % thì GDP giảm 383531.3 tỷ đồng
= 2956996 có ý nghĩa là nếu FDI=0 và U=0 thì GDP là 2956996 tỷ đồng
***Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không ?
-Hệ số chặn:
Kiểm định giả thiết :
Tiêu chuẩn kiểm định := 4.6676
=2.306
Miền bác bỏ W:
=> bác bỏ Ho => H1 khác 0 => Hệ số chặn có ý nghĩa
-Hệ số góc :
+Kiểm định giả thiết
Tiêu chuẩn kiểm định : = -1.3034
=2.306
Miền bác bỏ W:
=> chưa bác bỏ Ho => Beta2 > 0 => Phù hợp với lý thuyết kinh tế

+Kiểm định giả thiết
Tiêu chuẩn kiểm định : = -4.06218
=2.306
Miền bác bỏ W:
àchưa bác bỏà <>
***Đo độ phù hợp của mô hình
R²=0.714664 , tức là FDI và U xác định được 71.4664 % sự biến động của biến phụ thuộc GDP
+ Mô hình có phù hợp không?
Kiểm định giả thiết :
( : Mô hình không phù hợp ; : Mô hình phù hợp )
Tiêu chuẩn kiểm định: = 10.0186 ~ F( 2,8)
Miền bác bỏ W=( )=(4.46; )
Bác bỏ , tức là mô hình hồi quy là phù hợp

Phần 5: Kiểm định các khuyết tật của mô hình
***Hồi qui mô hình FDI phụ thuộc vào thất nghiệp U để kiểm định mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến không. = 0.443708
Mô hình hồi quy phụ:
FDI_i = ₁ + ₂ U_i + v_i

Dependent Variable: FDI
Method: Least Squares
Date: 05/23/08 Time: 22:59
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
U	-3498.842	1305.889	-2.679281	0.0252
C	26259.72	7835.494	3.351381	0.0085
R-squared	0.443708	Mean dependent var		5362.091
Adjusted R-squared	0.381897	S.D. dependent var		3155.166
S.E. of regression	2480.576	Akaike info criterion		18.63333
Sum squared resid	55379313	Schwarz criterion		18.70568
Log likelihood	-100.4833	F-statistic		7.178546
Durbin-Watson stat	0.864028	Prob(F-statistic)		0.025236

-Kiểm định giả thiết:
(H₀: không có hiện tượng ĐCT
: có hiện tượng ĐCT)
-Nhìn vào P-value của U:
0.0252 <>
Bác bỏ H₀ FDI có phụ thuộc tuyến tính vào U.
Vậy mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến.
**Đa cộng tuyến này là hoàn hảo hay không hoàn hảo
1 Đa cộng tuyến không hoàn hảo
**Biện pháp khắc phục: loại bỏ biến FDI hoặc U khỏi mô hình ban đầu.

***Kiểm định phương sai sai số thay đổi: KĐ dựa trên biến phụ thuộc
Để phát hiện khuyết tật này của mô hình ta kiểm định dựa trên biến phụ thuộc (dựa trên ý tưởng cho rằng phương sai của yếu tố ngẫu nhiên phụ thuộc vào các biến độc lập có hay không có trong mô hình, nhưng không biết rõ chúng là biến nào). Vì vậy ta xét mô hình sau:
= α₁ + α₂(E(GDP_i))²
Vì và E(GDP_i) đều chưa biết nên sử dụng các ước lượng của nó là e_i² và. Các bước thực hiện như sau:
-Bước 1: ước lượng mô hình ban đầu bằng OLS thu được e_i,
- Bước 2: ước lượng mô hình sau đây bằng OLS:
e_i²= α₁ + + v_i
, thu được bảng sau:

Dependent Variable: EI2
Method: Least Squares
Date: 05/24/08 Time: 22:20
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
YI2	-9.66E-08	2.32E-07	-0.415529	0.6875
C	1.60E+10	8.75E+09	1.829902	0.1005
R-squared	0.018824	Mean dependent var		1.30E+10
Adjusted R-squared	-0.090196	S.D. dependent var		1.56E+10
S.E. of regression	1.63E+10	Akaike info criterion		50.02551
Sum squared resid	2.38E+21	Schwarz criterion		50.09785
Log likelihood	-273.1403	F-statistic		0.172664
Durbin-Watson stat	0.486877	Prob(F-statistic)		0.687487

( EI2 là e_i², YI2 là )
KĐ giả thiết H₀: phương sai sai số đồng đều
: phương sai sai số thay đổi
a.Kiểm định χ²
Giá trị quan sát χ²= nR₂² =11× 0.018824= 0.207064
Miền bác bỏ: W_α: χ² > = 3.84146
→χ²_qs W_α→Chưa có cơ sở bác H₀.
b.Kiểm định F
Giá trị quan sát F_qs= 0.17266
Miền bác bỏ: W_α: F_qs> F_α(1, n-2)= F_0.05(1, 9)= 5.12
→ F_qs W_α→Chưa có cơ sở bác H₀.
Từ 2 kiểm định trên ta kết luận mô hình có PSSS đồng đều.


***Kiểm định Tự tương quan
– KĐ Durbin Watson
Xét mô hình hồi quy:
E(GDP/FDI, U) =
Ta có:
d =
với n=11,
k=3k'=3-1=2
Tra bảng ta có:
=0,658

0 d 4-d 4-d
Ta có
không có kết luận về tự tương quan

- KĐ Durbin h

Xét mô hình:
(1)
Hồi quy mô hình trên thu được bảng:

Dependent Variable: GDP
Method: Least Squares
Date: 05/27/08 Time: 12:47
Sample (adjusted): 1996 2005
Included observations: 10 after adjustments
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
FDI	-0.533392	1.593096	-0.334814	0.7492
U	19155.37	10883.73	1.760001	0.1289
GDP1	0.864681	0.022684	38.11817	0.0000
C	-107493.6	82954.52	-1.295813	0.2427
R-squared	0.998723	Mean dependent var		497328.2
Adjusted R-squared	0.998085	S.D. dependent var		181133.8
S.E. of regression	7927.494	Akaike info criterion		21.08324
Sum squared resid	3.77E+08	Schwarz criterion		21.20427
Log likelihood	-101.4162	F-statistic		1564.204
Durbin-Watson stat	1.448194	Prob(F-statistic)		0.000000

(GDP1 là GDP_i-1 )
Giá trị Durbin h :
Vì h~ N(0,1) nên P[-1.96 h 1.96] =0.95
Mà -1.96 <>0
: Không có tự tương quan bậc nhất.
*** Kiểm định dạng hàm
Vì mô hình không có hiện tượng tự tương quan nên không bị định dạng hàm sai
***Kiểm định thừa biến
Xét sự cần thiết của các biến:
*FDI:
KĐ cặp giả thiết:
TCKĐ : t= =-1.303400
=2.306
Miền bác bỏ: W = (-¥; -t) È (t; +¥)
= (-¥; -2.306) È ( 2.306; +¥)
tÏWÞ Chưa có cơ sở bác H Þ Có thể thiếu FDI
*Biến U:
KĐ cặp giả thiết:
TCKĐ : t= = -4,062482
Miền bác bỏ:
W = (-¥; -t) È (t; +¥) = (-¥; -2,306) È (2,306; +¥)
tÎW Þ Bác bỏ H Þ Không thể thiếu biến U
***Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến:
Mô hình hồi quy mới :

Dependent Variable: GDPI
Method: Least Squares
Date: 05/26/08 Time: 11:01
Sample: 1996 2006
Included observations: 11
Variable	Coefficient	Std. Error		t-Statistic	Prob.
FDI	0.991852	18.84516		0.052632	0.9601
U	353741.7	321282.2		1.101031	0.3210
GDP2	2.31E-13	9.29E-12		0.024846	0.9811
GDP3	2.27E-17	9.54E-18		2.381671	0.0630
GDP4	-1.13E-25	6.44E-24		-0.017480	0.9867
C	-2060084.	2245792.		-0.917308	0.4011
R-squared	0.963605	Mean dependent var			540642.9
Adjusted R-squared	0.927210	S.D. dependent var			223978.4
S.E. of regression	60428.64	Akaike info criterion			25.15877
Sum squared resid	1.83E+10	Schwarz criterion			25.37580
Log likelihood	-132.3732	F-statistic			26.47619
Durbin-Watson stat	1.384571	Prob(F-statistic)			0.001320

(GDPI là, GDP2 là , GDP3 là , GDP4 là )
K Đ:
( H₀ : Mô hình ban đầu không bỏ sót biến
: Mô hình ban đầu bỏ sót biến)
TCKĐ : F_qs = = = 11.39996 ~
Miền bác bỏ: Fqs >

= 5.41

Bác bỏ H₀ Mô hình có bỏ sót biến( Do trên thực tế GDP phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, song trong quá trình làm bài nhóm không thu thập được số liệu)
***Tính chuẩn yếu tố ngẫu nhiên
Ta có:
= -23.428
= -383531.3; = 2956996
= + FDI _i+ ₃U_i +e_i
= 2956996- 23.428 FDI- 383531.3 U+e_i
Xét cặp giả thiết:
H: Yếu tố ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
: Yếu tố ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn
Ước lượng mô hình hồi quy ta được:
ee = = 893632.10
Với n= 11 ta có: = 163697.10
= 705277.10
Từ đó tính được:
S732163565.2*10; S
Hệ số S=()/ S0.002236
K=()/ S=0.10688
JB= n=
=11*0.3487= 3.8357
Với Trong trường hợp này không có cơ sở để bác H
Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn.

*** Kết luận rút ra từ mô hình
Từ những kiểm định ở trên ta có thể rút ra một số kết luận sau:

• Nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và thất nghiệp U có ảnh hưởng đến tổng thu nhập trong nước GDP.
• Mô hình lựa chọn có phù hợp với lí thuyết kinh tế
• FDI và U xác định được 71,4664% sự biến động của GDP
• Mô hình ban đầu( GDP phụ thuộc vào FDI và U ) có hiện tượng đa cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo, khắc phục bằng cách loại bỏ biến FDI và U khỏi mô hình.
• Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
• Mô hình không có hiện tượng tự tương quan nên không bị định dạng hàm sai
• Không thể bỏ biến U ra khỏi mô hình
• Mô hình có bỏ sót biến
• Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn

***Kiến nghị

Có thể đưa thêm một số biến nữa vào mô hình để độ phù hợp của mô hình tăng lên, tuy nhiên làm như vậy mô hình sẽ phức tạp hơn, có thể sẽ có nhiều khuyết tật hơn gây khó khăn trong việc kiểm định .

***Kết luận

Từ mô hình trên ta thấy vai trò to lớn của nguồn vốn FDI đối với GDP và thất nghiệp là 1 vấn đề quan trọng cần phải được xem xét, quan tâm vì nó phản ánh sự “ hưng thịnh “của một đất nước.

FDI tăng có thể làm GDP tăng, và U tăng sẽ làm cho GDP giảm.

Nguồn: Internet