Tài liệu 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 nướ

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 (% ) GDPi= β1 + β2 FDIi +β3Ui + Vi 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 U C -23.42844 -383531.3 2956996. 17.97486 94415.09 633503.0 -1.303400 -4.062182 4.667691 0.2287 0.0036 0.0016 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.714664 0.643330 133764.0 1.43E+11 -143.6990 1.075417 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 540642.9 223978.4 26.67254 26.78106 10.01856 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) GDPi =  1+  2 FDIi+  3 Ui+ Vi Mô hình hồi quy mẫu:   ˆ (SRM) GDPi = 1 +  2 FDI i+  3Ui +ei ( e i là ước lượng của Vi) (SRM) GDPi = 2956996 -23.42844 FDIi -383531.3 Ui + ei   2 = -23.42844 có ý nghĩa là nếu FDI tăng 1 triệu đôla Mỹ thì GDP giảm 23.42844 tỷ đồng   3 = -383531.3 có ý nghĩa là nếu U tăng 1 % thì GDP giảm 383531.3 tỷ đồng  1 = 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:  H 0 : 1  0 Kiểm định giả thiết :  H :   0 1   1  1 Tiêu chuẩn kiểm định : t  (113) / 2 t Miền bác bỏ W  : t  Se(  1 )  2956996 = 4.6676 633505 ( )  t 08025 =2.306 . > ( ) t 08025 . t  4.6676  bác bỏ H0  H0  0  Hệ số chặn có ý nghĩa -Hệ số góc : H 0 :  2  0 +Kiểm định giả thiết  H :   0 2   Tiêu chuẩn kiểm định : t  (113) / 2 t t 2  2  Se(  2 )   23.42844 = -1.3034 17.97486 (8) 0 , 025 =2.306 (8) Miền bác bỏ W  : t   t 0,025  chưa bác bỏ H 0   2  0  Phù hợp với lý thuyết kinh tế H 0 :  3  0 +Kiểm định giả thiết  H :   0 3   Tiêu chuẩn kiểm định : t  (113) / 2 t t (8) 0 , 025 =2.306 t 3  3  Se(  3 )   383531.3 = -4.06218 94415.09 t 0 , 025 Miền bác bỏ W  : chưa bác bỏ H 0   3 < 0  Phù hợp với lý thuyết kinh tế (8 ) ***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? H 0 : R 2  0 2 H :R 0 Kiểm định giả thiết :  ( H0 : Mô hình không phù hợp ; H : Mô hình phù hợp ) 2 R 0.714664 2 Tiêu chuẩn kiểm định: F  1k  12  1  0.714664 = 10.0186 R 11  3 nk ( 2,8) Miền bác bỏ W  =( f 0.05 ; )=(4.46;   )  Bác bỏ H0 , ~ F( 2,8) 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.  R12 = 0.443708 Mô hình hồi quy phụ: FDIi =  1 +  2 Ui + vi 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 C -3498.842 26259.72 1305.889 7835.494 -2.679281 3.351381 0.0252 0.0085 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.443708 0.381897 2480.576 55379313 -100.4833 0.864028 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) H 0 :  2  0 -Kiểm định giả thiết:  H :  0 2  (H0: không có hiện tượng ĐCT H : có hiện tượng ĐCT) -Nhìn vào P-value của U: 0.0252 < 0.05 5362.091 3155.166 18.63333 18.70568 7.178546 0.025236  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 R12  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: ˆ  2 = α1 + α2(E(GDPi))2 ˆ2 Vì  và E(GDPi) đều chưa biết nên sử dụng các ước lượng của nó ˆ là ei2 và GDPi 2 . Các bước thực hiện như sau: ˆ -Bước 1: ước lượng mô hình ban đầu bằng OLS thu được ei, GDPi - Bước 2: ước lượng mô hình sau đây bằng OLS: 2 ˆ ei = α1 +  2 GDPi 2 + vi 2  R2 , 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 C -9.66E-08 1.60E+10 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 2.32E-07 -0.415529 8.75E+09 1.829902 0.018824 -0.090196 1.63E+10 2.38E+21 -273.1403 0.486877 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 0.6875 0.1005 1.30E+10 1.56E+10 50.02551 50.09785 0.172664 0.687487 ˆ ( EI2 là ei2, YI2 là GDPi 2 ) KĐ giả thiết H0: phương sai sai số đồng đều H : phương sai sai số thay đổi 2 a.Kiểm định χ Giá trị quan sát χ2= nR22 =11× 0.018824= 0.207064 (1) Miền bác bỏ: Wα: χ2 >  2 0.05 = 3.84146 →χ2qs  Wα→Chưa có cơ sở bác H0. b.Kiểm định F  2 Giá trị quan sát Fqs= ( ) 2  0.17266 ˆ Se( 2 ) Miền bác bỏ: Wα: Fqs> Fα(1, n-2)= F0.05(1, 9)= 5.12 → Fqs  Wα→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: n=11, α  5% k=3  k'=3-1=2 Tra bảng ta có: với β  β FDI  β U 1 2 3 i i 11  (e t  e t 1) 2 d = t1 11  e2 1 t 4  d L  4  0,658  3,342 d L =0,658 d u  1,604 4  d u  2,396 dL 0 du 4-d u 4-d L Ta có d  1,075417  d  (d L , d u )  không có kết luận về tự tương quan - KĐ Durbin h Xét mô hình: GDP  1   2 FDI i   3U i  GDP 1  Vi i i (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 U GDP1 C -0.533392 19155.37 0.864681 -107493.6 1.593096 10883.73 0.022684 82954.52 -0.334814 1.760001 38.11817 -1.295813 0.7492 0.1289 0.0000 0.2427 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.998723 0.998085 7927.494 3.77E+08 -101.4162 1.448194 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 497328.2 181133.8 21.08324 21.20427 1564.204 0.000000 (GDP1 là GDPi-1 ) Giá trị Durbin h : h  (1  d n )  0.91798 ˆ 2 1  nVar ( ) Vì h~ N(0,1) nên P[-1.96  h  1.96] =0.95 Mà -1.96 < 0.91798 < 1.96  Không bác bỏ giả thiết H0 : 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: H 0 :  2  0 KĐ cặp giả thiết:  H :   0 2  ^ TCKĐ : t= 2 ^ = -1.303400 Se(  2 ) ( ( ) t113)  t 08025 =2.306 , /2 Miền bác bỏ: W  = (-; -t 8.025 )  (t 8.025 ; +) 0 0 = (-; -2.306)  ( 2.306; +) tW   Chưa có cơ sở bác H 0  Có thể thiếu FDI *Biến U: H 0 :  3  0 KĐ cặp giả thiết:  H :   0 3  ^ TCKĐ : t= 3 ^ = -4,062482 Se(  3 ) Miền bác bỏ: W  = (-; -t 8.025 )  (t 8.025 ; +) = (-; -2,306)  (2,306; +) 0 0 tW   Bác bỏ H 0  Không thể thiếu biến U ***Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến: Mô hình hồi quy mới : ˆ ˆ ˆ GDPi  1  2 FDI i  3U i  1GDPi 2   2GDPi 3   3GDPi 4 2  R3 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 U GDP2 GDP3 GDP4 C 0.991852 353741.7 2.31E-13 2.27E-17 -1.13E-25 -2060084. 18.84516 321282.2 9.29E-12 9.54E-18 6.44E-24 2245792. 0.052632 1.101031 0.024846 2.381671 -0.017480 -0.917308 0.9601 0.3210 0.9811 0.0630 0.9867 0.4011 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.963605 0.927210 60428.64 1.83E+10 -132.3732 1.384571 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 540642.9 223978.4 25.15877 25.37580 26.47619 0.001320 ˆ ˆ ˆ (GDPI là GDPi , GDP2 là GDPi 2 , GDP3 là GDPi 3 , GDP4 là GDPi 4 ) H 0 : 1   2   3  0 K Đ:  H :  2   2   2  0 1 2 3  ( H0 : Mô hình ban đầu không bỏ sót biến H : Mô hình ban đầu bỏ sót biến) R32  R 2 0.963605  0.714664 3 m TCKĐ : Fqs = = = 11.39996 2 1  0.963605 1  R3 11  6 nk ~ F (3,5) Miền bác bỏ: Fqs > F0(.3,5) 05 ( 3, 5 ) F0.05 = 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: n ^ 2 = n n n ( gdp * fdi )( u )  ( gdp * u )( fdi * u ) i 1 2 i 1 i 1 n i 1 n n i 1 i 1 ( fdi 2 )( u 2 )  ( fdi * u ) 2 i 1 251 * 10 * 3.60822  10 5* ( 12625) = = -23.428 99550753 * 3.60822  ( 12625) 2 7 ^ 3 = -383531.3; ^ 1 = 2956996  ˆ +  2 FDI i+  3Ui +ei = 2956996- 23.428 FDI- 383531.3 U +ei  GDP =  i 1 Xét cặp giả thiết: H 0 : Yếu tố ngẫu nhiên có phân phối chuẩn H : Yếu tố ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn Ước lượng mô hình hồi quy ta được: n e'e= e i 1 2 i = 893632.10 9 n Với n= 11 ta có: n e e i 1 i 1 4 i Từ đó tính được: S e2 3 i / 11 = 163697.10 13 / 11 = 705277.10 21 4  893632.10 9 / 11  81239.3 *10 9  S e  901.3 *10 ; 4 S 3  732163565.2*10 12 ; S e  65989902 *10 20 e n 3 Hệ số S=(  ei / 11 )/ S 3  0.002236 e i 1 n 4 4 K=(  ei / 11 )/ S e =0.10688 i 1 S 2  0.002236 2 ( K  3) 2  (0.10688  3) 2     = 11  24 6 24  6    JB= n  =11*0.3487= 3.8357 V ới   0.05,  (2)  3.84 Trong trường hợp này không có cơ sở để bác H 0  Yếu tố ngẫu nhiên phân phối chuẩn. 2  *** 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.