Thử nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích tác động, ảnh hưởng của yếu tố diện tích trồng cà phê, dân số cùng Tây Nguyến, giá xuất khẩu cà phê tới sản lượng cà phê tại Việt Nam

PHẦN 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN
1.1. Giới thiệu đề tài
Cây cà phê được nhiều người dân ở Ethiopia phát hiện ra đầu tiên. Vào
thế kỷ thứ 14 những người buôn nô lệ đã mang cà phê từ Ethiopia sang vùng Ả
Rập, sau đó nó được trồng ở các nước thuộc Châu Mỹ, Châu Á. Hiện nay, cây
cà phê được trồng tại hơn 50 quốc gia trên thế giới. Cây cà phê được chia ra làm
ba dòng chính là cà phê chè, cà phê vối và cà phê mít. Việt Nam là quốc gia
đứng đầu về sản xuất, xuất khẩu cà phê vối.
Trải qua hơn 100 năm kể từ năm 1850 khi người Pháp đưa cây cà phê vào
Việt Nam, loại cây này đã không ngừng phát triển. Nếu như giai đoạn đầu, cây
cà phê chỉ được trồng ở một số tỉnh phía Bắc với diện tích nhỏ lẻ, đến năm 1975
khi bắt đầu có những đợt di dân từ khu vực đồng bằng vào duyên hải ven biển
đến vùng cao nguyên, nơi có điều kiện thích hợp để trồng cà phê, hoạt động sản
xuất được mở rộng tuy nhiên vẫn rất manh mún, nhỏ lẻ. Đến năm 1986, khi
công cuộc đổi mới tiến hành, cây cà phê được đưa vào quy hoạch và tổ chức sản
xuất với quy mô lớn, tập trung. Đến năm 1988. Việt Nam trở thành nước xuất
khẩu cà phê lớn thứ tư thế giới (chiếm 6,5% sản lượng thế giới), đứng sau
Brazil, Colombia và ngang bằng với Indonesia. Cho đến nay diện tích cà phê
trên cả nước trên 700 ngàn ha và sản lượng lên tới 1.500.000 tấn, năng suất đạt
xấp xỉ 2 tấn/ha. Cà phê Việt Nam đã xuất khẩu sang 71 nước và vùng lãnh thổ.
Tuy nhiên, cho tới vài năm gần đây sản lượng cà phê có xu hướng giảm và
không ổn định do nhiều nguyên nhân như: giá bán bất ổn, diện tích trồng chưa
quy hoạch đúng, số lao động còn thiếu…
Nhận thức được tầm quan trọng của vấn đề, em đã chọn đề tài : “Thử
nghiệm xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích tác động, ảnh hưởng
của yếu tố diện tích trồng cà phê, dân số cùng Tây Nguyến, giá xuất khẩu cà
phê tới sản lượng cà phê tại Việt Nam”. Nhằm tìm hiểu rõ hơn sự ảnh hưởng
của các nhân tố này để đưa ra mô hình kinh tế lượng để dự báo và đưa ra một số
giải pháp.
1.2. Định nghĩa của các biến
1.2.1. Khái quát về cây cà phê

Cà phê là một thứ nước uống quen thuộc của hàng trăm triệu người trên
thế giới. Bên cạnh đó nó còn là một mặt hàng thương mại quan trọng trên thị
trường quốc tế, thứ hai sau dầu mỏ.
Cà phê gồm nhiều loại cây lâu năm khác nhau. Tuy nhiên, không phải loại
nào cũng chứa caffeine trong hạt, một số loài khác xa với những cấy cà phê ta
thường thấy. Chỉ có 2 loại cà phê có ý nghĩa kinh tế. Loại thứ nhất là cà phê chè
và loại thứ 2 là cà phê vối. Ngoài ra còn có cà phê mít.
• Cà phê chề phát triên trên đất giàu khoáng chất, khí hậu ôn hòa, nhiệt độ
bình quân từ 18-22
0
C, mùa khô kéo dài không quá 6 tháng. Loại cà phê
này chứa lượng caffeine thấp, hương vị ngon.
• Cà phê vối sống ở nơi có khí hậu nhiệt đới và nhiệt đới nóng ẩm với nhiệt
độ trung bình 20-25
0
C. Lượng mưa hàng năm lớn sẽ tốt cho sinh trưởng
và phát triển của cây. Cây cà phê này phát triển tốt ở độ cao khoảng 600m
và có đề kháng sâu bệnh cao. Với lượng caffeine cao gấp 2 lần cà phê chè
nên nó thường được sử dụng trong các công thức pha trộn.
1.2.2. Diện tích trồng cà phê
Diện tích trồng cà phê là một nhân tố có ảnh hưởng không hề nhỏ tới sản
lượng cà phê. Nó thể hiện quy mô, năng suất của việc trồng cà phê. Hiện nay,
diện tích trồng cà phê trên các tỉnh vùng Tây Nguyên là khoảng 600 ngàn ha
chiếm phần lớn diện tích trồng cà phê tại Việt Nam, và tương đương với
1.000.000 tấn mỗi năm. Sản lượng sẽ biến động theo quy mô diện tích cây trồng.
1.2.3. Giá xuất khẩu cà phê
Giá cả là biểu hiện bằng tiền của giá trị hàng hoá, nghĩa là số lượng tiền
phải trả cho hàng hoá đó. Giá cả của hàng hoá nói chung là đại lượng thay đổi
xoay quanh giá trị của hàng hoá. Khi cung và cầu của một hay một loại hàng
hóa về cơ bản ăn khớp với nhau thì giá cả phản ánh và phù hợp với giá trị của

hàng hoá đó, trường hợp này ít khi xảy ra. Giá cả của hàng hoá sẽ cao hơn giá trị
của hàng hoá nếu số lượng cung thấp hơn cầu. Ngược lại, nếu cung vượt cầu thì
giá cả sẽ thấp hơn giá trị của hàng hoá đó.
Giá xuất khẩu của cà phê cũng tác động tới sản lượng cà phê. Nó phụ
thuộc vào quan hệ cung – cầu của thị trường. Nếu giá cà phê tăng thì sản lượng
cà phê tăng bằng cách tăng thêm diện tích đất trồng hay áp dụng các tiến bộ
khoa học vào trong sản xuất. Nếu giá xuất khẩu cà phê giảm thì sản lượng cà
phê cũng giảm, do người dân nơi đây phá bỏ cà phê để trồng loại cây khác có
khả năng kinh tế cao hơn.
1.2.4. Dân số ở vùng Tây Nguyên
Dân số chỉ tất cả những người sống trong phạm vi một địa giới nhất định
(một nước, một vùng kinh tế, một đơn vị hành chính, v.v ) tính đến một thời
điểm hay trong một khoảng thời gian nhất định. Dân số ở Tây Nguyên cũng
được coi như nguồn lao động dồi dào cho ngành sản xuất cà phê tại Việt Nam.
Vào những năm 1997 khi cà phê được giá và mang lại nguồn thu lớn thì lại càng
có nhiều người di dân đến Tây Nguyên với hy vọng làm giàu từ cà phê. Vì vậy
có thể nói, dân số các tỉnh Tây Nguyên cũng có những ảnh hưởng không nhỏ
đến sản lượng cà phê Việt Nam.
PHẦN 2
THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
2.1. Xây dựng mô hình
Bảng 2.1: Xây dựng mô hình các biến
STT Tên biến Loại Định nghĩa Đơn vị tính
1 Q Phụ thuộc Sản lượng cà phê Việt Nam Nghìn tấn
2 S Độc lập
Diện tích trồng cà phê ở
Tây Nguyên
Nghìn Ha
3 DS Độc lập Dân số vùng Tây Nguyên Nghìn người
4 P Độc lập Giá xuất khẩu cà phê USD/tấn

Mô hình hồi quy tuyến tính có dạng:
Q
i
= β
1
+ β
2
S
i
+ β
3
DS
i
+ β
4
P
i
+ u
i
Trong đó:
β
1
: Là thông số diễn tả tung độ gốc (hệ số chặn) của đường hồi quy tổng
thể
β
2
: Hệ số của biến độc lập diện tích trồng cà phê ở Tây Nguyên, hay khi
biến S thay đổi 1 đơn vị với biến DS và P là không đổi thì giá trị trung bình biến
phụ thuộc Q thay đổi β
2

đơn vị. Ta thấy khi diện tích trồng tăng thì sản lượng cà
phê cũng tăng theo như vậy kỳ vọng β
2
sẽ dương.
β
3
: Hệ số của biến độc lập dân số vùng Tây Nguyên, hay khi biến DS thay
đổi 1 đơn vị với biến S và P không đổi thì giá trị trung bình biến phụ thuộc Q
thay đổi β
3
đơn vị. Ta thấy khi dân số tăng có thể do người lao động nhập cư đến
nhiều do đó sản lượng có thể cũng tăng, như vậy kỳ vọng β
3
sẽ dương.
β
4
: Hệ số của biến độc lập giá xuất khẩu cà phê, hay khi biến P thay đổi 1
đơn vị với biến S và DS không đổi thì giá trị trung bình biến phụ thuộc Q thay
đổi β
4
đơn vị. Ta thấy khi giá xuất khẩu tăng thì sản lượng cà phê cũng tăng
theo, như vậy kỳ vọng β
4
sẽ dương.
U
i
: Sai số trong quan sát thứ i
2.2. Mô tả số liệu
Tổng hợp số liệu từ các nguồn:
- Dân số vùng Tây Nguyên: theo Tổng cục Thống kê

- Diện tích trồng cà phê ở Tây Nguyên: theo Tổng cục Thống kê
- Sản lượng cà phê Việt Nam: theo VICOFA
- Giá xuất khẩu cà phê: theo VICOFA
Bảng 2.2: Số liệu tổng hợp từ năm 1994 đến năm 2013
2.3. Kết quả thực nghiệm
Bảng 2.3: Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews
Vậy mô hình được ước lượng là:
Q

= -1438,857 + 0,145016S + 0,478553DS + 0,022953P
Ý nghĩa

của các tham số ước lượng:
Đối với β
1
: Khi dân số vùng Tây Nguyên, giá xuất khẩu cà phê , diện tích
trồng bằng 0 thì sản lượng đạt giá trị nhỏ nhất và bằng -1438,857 nghìn tấn.
Đối với β
2
: Khi dân số vùng Tây Nguyên, giá xuất khẩu cà phê không đổi
và nếu tổng diện tích tăng (giảm) 1 nghìn ha thì tổng sản lượng tăng (giảm)
0,145016 nghìn tấn.
Đối với β
3
: Khi tổng diện tích trồng, giá xuất khẩu không đổi và nếu dân
số vùng Tây Nguyên tăng (giảm) 1 nghìn người thì tổng sản lượng tăng (giảm)
0,478553 nghìn tấn
Đối với β
4
: Khi tổng diện tích, tổng dân số vùng Tây Nguyên không đổi

và nếu sản giá xuất khẩu tăng (giảm) 1USD thì tổng sản lượng cà phê tăng
(giảm) 0,022953 nghìn tấn.
2.4. Thống kê mô hình
Các số liệu thu thập đã được thống kê lại bằng Eviews như sau:
Trong đó:
Mean: Gía trị trung bình
Median: Số trung vị
Maximum: Gía trị lớn nhất của biến
Minimum: Gía trị nhỏ nhất của biến
Skewness: Độ lệch
Bảng 2.4: Số liệu thu thập đã được thống kê lại bằng Eviews
2.5. Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
2.5.1. Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp có phù hợp với lý thuyết
kinh tế không?
- Hệ số chặn:
 Kiểm định giả thiết:



≠
=
0:
0:
11
10
β
β
H
H
Tiêu chuẩn kiểm định : t =

)(
1
11
β
ββ


se
∗
−
=
251,1741
0 - 1438,857-
= -5,7285

)16(
025.0
)420(
2/
tt =
−
α
= 2,12
Miền bác bỏ

H
0
:
t
>

)(
2/
kn
t
−
α
Mà
7285,5=t
>
)16(
025.0
)420(
2/
tt =
−
α
=2.12
à Bác bỏ H
0
, chấp nhận H
1
à Vậy β
1
không phù hợp lý thuyết kinh tế.
- Hệ số tự do:
 Kiểm định giả thiết:



<

≥
0:
0:
21
20
β
β
H
H
Tiêu chuẩn kiểm định :
0,5348
0,1450
)(
2
22
=
−
=
∧
∧
β
ββ
Se
t
= 0,2712

)16(
05,0
)420(
tt =

−
α
=1.746
Miền bác bỏ

H
0
:
)16(
05,0
tt −<
Mà t = 0,2712 > -
)16(
05,0
)420(
tt −=
−
α
= - 1.746
à Chấp nhận H
0
à Vậy β
2
phù hợp lý thuyết kinh tế.
 Kiểm định giả thiết:



<
≥

0:
0:
31
30
β
β
H
H
Tiêu chuẩn kiểm định :
0,1037
0,4786
)(
3
33
=
−
=
∧
∧
β
ββ
Se
t
= 4,6164

)16(
05,0
)420(
tt =
−

α
=1.746
Miền bác bỏ

H
0
:
)16(
05,0
tt −<
Mà t = 4,6164 > -
)16(
05,0
)420(
tt −=
−
α
= -1.746
à Chấp nhận H
0
à Vậy β
3
phù hợp lý thuyết kinh tế.
 Kiểm định giả thiết:



<
≥
0:

0:
41
40
β
β
H
H
Tiêu chuẩn kiểm định :
0,0466
0,0229
)(
4
44
=
−
=
∧
∧
β
ββ
Se
t
= 0,4923

)16(
05,0
)420(
tt =
−
α

=1.746
Miền bác bỏ

H
0
:
)16(
05,0
tt −<
Mà t = 0,4923 > -
)16(
05,0
)420(
tt −=
−
α
= -1.746
à Chấp nhận H
0
à Vậy β
4
phù hợp lý thuyết kinh tế.
2.5.2. Đo độ phù hợp của mô hình
 Kiểm định giả thiết :



>
=
0:

0:
2
1
2
0
RH
RH

(
0
H
: Mô hình không phù hợp ;
1
H
: Mô hình phù hợp )
Tiêu chuẩn kiểm định:
420
0.89541
1-4
0.8954
1
1
2
2
−
−
=
−
−
−

=
kn
R
k
R
F
= 45.6704
Ta có:
24,3)16,3(),1(
05,0
==−− FknkF
α
Vì
⇒−−> ),1( knkFF
α
Bác bỏ H
0
, chấp nhận H
1
và mô hình hồi quy phù hợp
Như vậy, R
2
= 0.8954 tức là số diện tích trồng cà phê ở Tây Nguyên, số
dân vùng Tây Nguyên và giá xuất khẩu cà phê giải thích được 89,54% sự biến
động của biến phụ thuộc là sản lượng cà phê.
PHẦN 3
KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG
TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY
3.1. Ma trận tương quan
Bảng 3.1: Ma trận tương quan

- Ý nghĩa của hệ số tương quan:
+ Mối quan hệ tương quan giữa 2 biến dân số vùng Tây Nguyên và diện
tích trồng cà phê ở Tây Nguyên là khá cao: 0,8940. Do đó có thể xảy ra đa cộng
tuyến.
+ Mối quan hệ tương quan giữa 2 biến diện tích trồng cà phê ở Tây
Nguyên và giá xuất khẩu cà phê là thấp: -0,0049
+ Mối quan hệ tương quan giữa 2 dân số vùng Tây Nguyên và giá xuất
khẩu cà phê là thấp: 0,1564
3.2. Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến
Hồi qui mô hình diện tích trồng cà phê ở Tây Nguyên phụ thuộc dân số
vùng Tây Nguyên và giá xuất khẩu cà phê để kiểm định mô hình ban đầu có
hiện tượng đa cộng tuyến không.
Mô hình hồi quy phụ:
S
i
=
α
1
+
α
2
DS
i
+
α
3
P
i
+ V
i

Hồi quy mô hình hồi quy phụ theo S qua EViews:
Bảng 3.2: Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến
Từ bảng ta thấy R
2
= 0,8207
Giả thiết



≠
=
0:
0:
2
1
2
0
RH
RH
Ta có :
24,3)16,3(
05,0
=F

Ta thấy F= 38,9174 >
24,3)16,3(
05,0
=
F
nên có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

Biện pháp khắc phục: Loại bỏ biến S hoặc DS ra khỏi mô hình ban đầu.
+ Hồi quy mô hình loại bỏ biến S:
Bảng 3.3: Bảng hồi quy mô hình loại bỏ biến S
Mô hình hồi quy đã loại S:
Q
i
= -1480,043 + 0,5040DS
i
+ 0,0188P
i
+ e
i
R
2
(loại S)
= 0.8949
+ Hồi quy mô hình loại bỏ biến DS:
Bảng 3.4: Bảng hồi quy mô hình loại bỏ biến DS
Mô hình hồi quy đã loại DS:
Q
i
= -438,7770 + 2,3816S
i
+ 0,1002P
i
+ e
i
R
2
(loại DS)

= 0.7562
So sánh R
2
ở hai mô hình hồi quy ta thấy R
2
(loại S) > R
2
(loại DS)
Vậy loại bỏ biến S ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn.
3.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
3.3.1. Kiểm định mô hình ban đầu
Thực hiện Kiểm định White có các tích chéo giữa các biến độc lập bằng
EViews, ta có kết qủa như sau:
Bảng 3.5: Bảng kiểm định White mô hình ban đầu
+ Xét cặp giả thiết:
H
0
: Phương sai của sai số không đổi
H
1
: Phương sai của sai số thay đổi
Sử dụng kiểm định White: Probality (F-Statistic)= 0,0969 > α = 0.05
=> Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai sai số ngẫu nhiên thay
đổi
Ngoài ra, ta cũng có thể thực hiện Kiểm định White không có các tích
chéo giữa các biến độc lập bằng EViews, ta có kết quả như sau:
Bảng 3.6. Kiểm định White không có các tích chéo giữa
các biến độc lập bằng EView
3.3.2. Kiểm định mô hình sau khi đã loại bỏ biến
Thực hiện Kiểm định White có các tích chéo giữa các biến độc lập bằng

EViews, ta có kết qủa như sau:
Bảng 3.7: Kiểm định White mô hình sau khi loại bỏ biến
Từ kết quả trên, ta có: Probality (F-Statistic)= 0,1465 >
05,0
=
α
, nên Mô hình
không tồn tại phương sai của sai số.
3.4. Kiểm định các biến số có ảnh hưởng đến mô hình không
Xét sự cần thiết của các biến:
- S: diện tích trồng cà phê ở Tây Nguyên
Xét cặp giả thiết
0 2
1 2
: 0
: 0
H
H
β
β
=


≠

Tiêu chuẩn kiểm định : T
kđ
= 0,2712

)16(

025.0
)420(
2/
tt
=
−
α
= 2,12
Ta thấy: │T
kđ
│= 0,2712 < T

= T
0.025
(16) = 2,12
à

Chấp nhận giả thiết H
0
→
biến S không ảnh hưởng đến mô hình, có thể bỏ
biến này.
- DS: dân số vùng Tây Nguyên
Xét cặp giả thiết
0 3
1 3
: 0
: 0
H
H

β
β
=


≠

Tiêu chuẩn kiểm định : T
kđ
= 4,6164
)16(
025.0
)420(
2/
tt =
−
α
= 2,12
Ta thấy: │T
kđ
│= 4,6164 > T

= T
0.025
(16) = 2,12
à Bác bỏ giả thiết H
0
→
biến DS có ảnh hưởng đến mô hình, không thể bỏ
biến này.

- P: giá xuất khẩu cà phê
 Xét cặp giả thiết

Tiêu chuẩn kiểm định : T
kđ
= 0,4923
)16(
025.0
)420(
2/
tt
=
−
α
= 2,12
Ta thấy: │T
kđ
│= 0,4923 < T

= T
0.025
(16) = 2,12
à Chấp nhận giả thiết H
0
→
biến P không ảnh hưởng đến mô hình, có thể bỏ
biến này.
3.5. Kiểm định ramsey về bỏ sót biến
Mô hình hồi quy mới:
Q

i
= λ
1
+ λ
2
S
i
+ λ
3
DS
i
+ λ
4
P
i
+ α
1i
2
+ α
2i
3
+ α
3i
4
Bảng 3.8: Mô hình hồi quy về bỏ sót biến
=> R
2
new
= 0.9721
K Đ:




>++
===
0:
0:
2
3
2
2
2
11
3210
ααα
ααα
H
H

(H
0
: Mô hình ban đầu không bỏ sót biến
H
1
: Mô hình ban đầu bỏ sót biến)
TCKĐ: F
qs
=
kn
R

m
RR
new
new
−
−
−
2
22
1
=
720
9721.01
3
0.89549721.0
−
−
−
= 11,9128
Miền bác bỏ: Fqs >
)13,3(
05.0
F

)13,3(
05.0
F
= 3,41
→
Bác bỏ H

0
→
Mô hình có bỏ sót biến (Do trên thực tế sản lượng cà phê Việt
Nam phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, song trong quá trình làm bài nhóm không
thu thập được số liệu)
PHẦN 4: KẾT LUẬN
Từ những kiểm định ở trên ta có thể rút ra một số kết luận sau:
- Mô hình lựa chọn có phù hợp với lí thuyết kinh tế
- S và DS, P xác định được 89,54 % sự biến động của Q
- Mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến và đó là hiện tượng đa cộng tuyến
không hoàn hảo, khắc phục bằng cách loại bỏ biến S và DS khỏi mô hình và nên
loại bỏ S sẽ tốt hơn.
- Mô hình không tồn tại hiện tượng phương sai, sai số ngẫu nhiên thay đổi
- Không thể bỏ biến DS ra khỏi mô hình
- Mô hình có bỏ sót biến
Ta có thể kết luận diện tích trồng cà phê, dân số vùng Tây Nguyên và giá
xuất khẩu cà phê đều có ảnh hưởng đến sản lượng cà phê Việt Nam. Nhưng mức
độ tác động ảnh hưởng của mỗi yếu tố là khác nhau.
Hạn chế của bài:
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.
Do năng lực bản thân của mỗi thành viên trong nhóm còn hạn chế, nên bài
làm không thể tránh khỏi hiện tượng thiếu sót. Nhóm rất mong nhận được
những đóng ý kiến và phê bình của thầy để nhóm kịp thời nắm bắt và củng cố
kiến thức.
LỜI CẢM ƠN
Nhóm chúng em xin chân thành cảm Thầy đã cung cấp bài hướng dẫn và
phần mềm thống kể nhóm có thể hoàn thành được bài tập này. Bài tiểu luận chắc
chắn còn nhiều thiếu sót do quá trình tìm hiểu còn nhiều hạn chế. Rất mong thầy

góp ý để nhóm rút kinh nghiệm cho những lần sau.
Chúc Thầy sức khỏe, thành công trong công việc và cuộc sống.