Mối quan hệ nhân quả giữa đô thị hóa và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam

TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHÍ MINH
KHOA KINH T PHÁT TRIN





CHUYÊN  TT NGHIP

 TÀI

MI QUAN H NHÂN QU GIA
Ô TH HÓA VÀ TNG TRNG KINH T
TI VIT NAM

Giáo viên hng dn : Ths. Nguyn Khánh Duy
Sinh viên thc hin : Nguyn Thái Phúc
Lp : K Hoch và u T
Khóa : 34



Niên khóa 2008 – 2012




LI CM N

Xin cm n các thy trong khoa Kinh T Phát Trin trng i Hc Kinh T Thành Ph
H Chí Minh đã giúp đ cho tôi rt nhiu trong vic hoàn thành đ tài nghiên cu này.

Ngoài ra, tôi cng xin gi li cm n đn bn bè và gia đình tôi, đã luôn  bên tôi và giúp
đ tôi rt nhiu trong quá trình thc hin đ tài. Và cui cùng, tôi xin gi li cm n đc
bit nht đn thy Nguyn Khánh Duy vì tt c nhng kin thc mà thy đã dy cho tôi,
xin cm n thy rt nhiu.
Tp.HCM, ngày 8 tháng 4 nm 2012

Ký tên

NGUYN THÁI PHÚC

NHN XÉT CA GIÁO VIÊN HNG DN

DANH SÁCH CÁC BNG BIU VÀ HÌNH V


Bng 1. Thng kê mô t bin GDP và Urb 15
Bng 2 : Kim đnh tính dng cho chui d liu gc 16
Bng 3 : Kim đnh tính dng cho chui d liu sai phân bc mt 17
Bng 4 : Kim đnh tính dng cho phn d t mô hình (4) 18
Bng 5 : Xác đnh đ tr ti u 18
Bng 6 : Kt qa kim đnh nhân qu Granger 19
Hình 1:  th biu din GDP bình quân đu ngi và Urb theo thi gian 15
Hình 2 : Phn ng ca các bin s đi vi các cú sc 21



MC LC

CHNG I. GII THIU 1
1.1. Lý do chn đ tài 1
1.2. Mc tiêu nghiên cu 2
1.3. Phng pháp và phm vi nghiên cu 3
1.4. Ý ngha ca đ tài 3
1.5. Cu trúc d kin 3
CHNG II. C S LÝ THUYT 4
2.1 Mt s khái nim c bn v đô th hóa và tng trng kinh t 4
2.1.1. ô th hóa 4

2.1.2. Tng trng kinh t 6
2.1.3. Mi quan h gia đô th hóa và tng trng kinh t 6
2.2 Các nghiên cu liên quan 7
CHNG III. KHUNG PHÂN TÍCH 9
3.1. Mô hình nghiên cu 9
3.1.1. Kim đnh nghim đn v 9
3.1.2. Kim đnh đng liên kt 10
3.1.3. Xác đnh đ tr ti u 11
3.1.4. Mô hình nhân qu Granger tiêu chun 12
3.2. Ngun d liu 14
CHNG IV.
KT QU NGHIÊN CU 16
4.1. Kim đnh nghim đn v 16
4.2. Kim đnh đng liên kt 17
4.3. Xác đnh đ tr ti u 18
4.4. Kim đnh nhân qu Granger 19
4.5. Hàm phn ng 20
CHNG V. KT LUN 23
5.1. Kt lun chính 23
5.2. Hn ch và hng phát trin ca đ tài 23
TÀI LIU THAM KHO 25
PH LC 27
1

CHNG I
GII THIU

1.1. Lý do chn đ tài
ô th hoá là xu th tt yu ca mi quc gia trên con đng phát trin. Hn 150 nm
trc, trào lu đô th hoá bt đu  phng Tây ri lan sang M nhng nm cui th k

XIX và châu Á là nhng thp niên 60, 70 th k XX, đó đu là h qu t nhiên ca quá
trình hin đi hoá đt nc thông qua các cuc cách mng công nghip.  các nc phát
trin gn 80% - 90% dân s c trú t nông thôn chuyn sang c trú  đô th, đa s ngi
sng trong đô th hin nay lên 50% dân s ca th gii. Vit Nam cng không ngoi l,
trong hn 25 nm tin hành công cuc đi mi t nm 1986 đn nay, quá trình đô th hoá
đã din ra ht sc nhanh chóng nht là trong vòng 10 nm tr li đây, đc bit  các thành
ph ln nh Hà Ni, à Nng và Thành ph H Chí Minh. T nm 1990 các đô th Vit
Nam bt đu phát trin, lúc đó c nc mi có khong 500 đô th vi t l đô th hoá
20.3%, đn nm 2000 con s này lên 649, nm 2003 là 656, nm 2007 là 700 và nm
2010 c nc có 755 đô th vi t l đô th hóa là 28.8%.
Thp k cui th k XX m ra bc phát trin mi ca đô th hoá  Vit Nam. c
bit, sau khi Lut Doanh nghip (nm 2000), Lut t đai (nm 2003), Lut u t (nm
2005), Ngh đnh v Qui ch khu công nghip, khu ch xut (nm 1997)…đc ban hành,
cùng vi vic Vit Nam tr thành thành viên chính thc ca T chc Thng mi Th
gii, cng nh Chính Ph trong nhng nm va qua đã có nhng chính sách thông thoáng
hn trong vic thu hút vn đu t mà lng vn đu t trong nc cng nh lng vn
đu t nc ngoài đã tng vt, đi theo đó là s hình thành trên din rng vi s lng ln
và tc đ nhanh các khu công nghip, khu ch xut, khu đô th mi và s ci thin đáng
k kt cu h tng  c thành th và nông thôn. Làn sóng đô th hoá đã lan to, lôi cun và
tác đng trc tip đn mi thành phn trong xã hi t đó góp phn vào tng trng kinh
t. Quá trình đô th hoá gn vi công nghip hoá, hin đi hoá đã trc tip góp phn
2

chuyn dch c cu kinh t theo hng gim dn t trng giá tr nông, lâm, thu sn và
tng dn t trng các ngành công nghip, xây dng, dch v trong GDP. GDP Vit Nam
trong nhng nm qua cng tng đáng k, nm 1990 GDP ch mi đt 6.5 t đôla thì đn
2000 con s này đã tng gp 5 ln lên 31 t đôla, ngay c trong đt khng hong kinh t
toàn cu 2007-2008 thì GDP Vit Nam cng có tc đ tng khá cao 6.23% tng đng
hn 91 t đôla và nm 2010 con s này đã là hn 106 t đôla.
ô th hóa và tng trng kinh t t lâu đã đc coi là hai quá trình liên kt vi nhau.

Trong thc t, lch s phát trin ca các quc gia đã chng minh rõ ràng quá trình đô th
hóa đã có tác đng tích cc ti tng trng kinh t (Hughes & Cain 2003). Moomaw &
Shatter (1993) bng cách s dng các k thut hi quy đã kt lun rng đô th hóa có th
kích thích tng trng kinh t, cng chính hai tác gi này (1996) còn cho rng đô th hóa
không nhng làm tng GDP bình quân đu ngi mà còn làm tng t trng công nghip
trong GDP. Nghiên cu ca Henderson (2003) cng cho thy h s tng quan gia đô
th hóa và GDP bình quân đu ngi là 0.85. Kim đnh nhân qu Granger ca Daniel Yet
Fhang Lo (2010) vi s liu ca 28 quc gia t nm 1950 – 2010 cng đã kt lun có mi
liên h hai chiu gia đô th hóa và tng trng kinh t.
1.2. Mc tiêu nghiên cu
Thông qua vic phân tích bin s đô th hóa và tng trng kinh t, đ tài s dng mô
hình kim đnh nhân qu Granger hai bin (Granger causality test) đ kim tra xem có mi
quan h nào gia đô th hóa và tng trng kinh t ti Vit Nam giai đon 1985 – 2010.
Nghiên cu nhm mc đích tr li hai câu hi sau:
1- Có mi quan h ngn hn nào gia đô th hóa và tng trng kinh t hay không?
2- Nu tn ti mi quan h ngn hn gia chúng thì yu t nào quyt đnh? Nói cách
khác đô th hóa tác đng đn tng trng kinh t hay tng trng kinh t tác đng đn đô
th hóa? Hay là c hai cùng tác đng ln nhau?



3

1.3. Phng pháp và phm vi nghiên cu
 tài da vào phng pháp đnh lng, s dng mô hình kinh t lng chui thi
gian nhm phân tích mi quan h gia hai bin đô th hóa và tng trng kinh t ti Vit
Nam giai đon 1985 – 2010 vi các k thut:
- Kim đnh nghim đn v và kim đnh đng liên kt.
- c lng mô hình VAR đ xác đnh đ tr ti u.
- S dng phng trình phn ng.

- Kim đnh nhân qu Granger.
1.4. Ý ngha ca đ tài
Kt qu nghiên cu ca đ tài giúp xác đnh đc mi quan h gia đô th hóa và tng
trng, đô th hóa tác đng đn tng trng kinh t hay tng trng kinh t tác đng đn
đô th hóa hay là c hai cùng tác đng ln nhau. Vit Nam đang trong quá trình hi nhp,
phát trin kinh t gn lin vi quá trình đô th hóa, vic xác đnh rõ tm quan trng ca
hai vn đ này s là vô cùng cn thit cho các nhà hoch đnh chính sách trong điu hành
nn kinh t. ng thi nghiên cu cng s giúp ích cng nh đnh hng cho nhng
nghiên cu có liên quan đn đô th hóa và tng trng kinh t sau này.
1.5. Cu trúc d kin
Bài nghiên cu bao gm 5 chng đc trình bày nh sau: Chng I, gii thiu s b
bài nghiên cu nh lý do la chn đ tài, mc tiêu nghiên cu, phng pháp và phm vi
nghiên cu, ý ngha ca đ tài, cu trúc d kin; Chng II, trình bày c s lý thuyt liên
quan bao gm các đnh ngha và các nghiên cu trc đây; Chng III, trình bày khung
phân tích bao gm mô hình nghiên cu, mô t d liu nghiên cu; Chng IV, trình bày
các kt qu nghiên cu và mô t kt qu; Chng V, kt lun chính, hn ch và hng
phát trin ca đ tài.




4

CHNG II
C S LÝ THUYT

2.1 Mt s khái nim c bn v đô th hóa và tng trng kinh t
2.1.1. ô th hóa
T góc đ nhân khu hc và đa lý kinh t, đô th hóa đc hiu là s di c t nông
thôn ti đô th, là s tp trung ngày càng nhiu dân c sng trong nhng vùng lãnh th đô

th V mt xã hi, đô th hóa đc hiu là quá trình t chc li môi trng c trú ca con
ngi. ô th hóa không ch thay đi s phân b dân c và nhng yu t vt cht, mà còn
làm chuyn hóa nhng khuôn mu ca đi sng kinh t - xã hi, ph bin li sng đô th
ti các vùng nông thôn, và toàn b xã hi. Nh vy, quá trình đô th hóa không ch din ra
v mt s lng nh tng trng dân s, m rng lãnh th, tng trng v sn xut, mà
còn th hin c v mt cht lng, nâng cao mc sng, làm phong phú hn các khuôn
mu và nhu cu vn hóa. ô th hóa đc đánh giá thông qua hai ch tiêu: (1) Mc đ đô
th hóa là t l dân s đô th trên tng dân s hoc t l din tích đô th trên tng din tích.
(2) Tc đ đô th hóa là t l thay đi dân s đô th ca nm nghiên cu so vi nm gc
trên dân s đô th nm gc hoc t l thay đi din tích đô th ca nm nghiên cu so vi
nm gc trên din tích đô th nm gc.
Na đu th k XX, quá trình đô th hóa th gii ch yu din ra theo b rng,  đó các
du hiu v s tng trng s dân đô th, s lng các thành ph, s m rng lãnh th các
đô th chim u th. Na sau ca th k đc đánh du bi quá trình đô th hóa theo chiu
sâu, đc bit  các nc công nghip phát trin. S gia tng ca các du hiu đnh lng
chng li, thm chí sút gim (do phi tp trung hóa đô th, quá trình đô th hóa ). Thay
vào đó, các du hiu đnh tính đc chú ý đ cao nh cht lng, tiêu chun sng đô th
đc nâng cao, s đa dng và phong phú các kiu mu vn hóa và nhu cu. Tuy nhiên,
đi vi các nc đang phát trin, quá trình đô th hóa vn còn nm trong khuôn kh ca
quá trình đô th hóa theo b rng.
5

Dân s đô th đc đnh ngha bao gm nhng ngi sng trong các vùng ni thành
ca thành ph, ni th ca th xã, các phng, th trn. Tt c nhng ngi sng trong các
đn v hành chính khác s đc coi là dân c nông thôn. Cn lu ý là đnh ngha v dân
c đô th nh nêu trên khác vi đnh ngha dân c đô th mi ban hành theo Lut Quy
hoch đô th. Ngh đnh s 42/2009/N-CP v vic phân loi đô th đã quy đnh “Dân s
đô th là dân s thuc ranh gii hành chính ca đô th, bao gm: ni thành, ngoi thành,
ni th, ngoi th và th trn”. Nh vy có s khác bit gia 2 loi ch s t l dân s toàn
đô th và dân s ni th (hay dân s đô th theo quy c mi  đây).

Ngh đnh s 42/2009 N-CP, ban hành ngày 7/5/2009 và có hiu lc 2/7/2009 đc
áp dng đ làm c s cho các so sánh v sau. Theo đó các đô th  Vit Nam đc phân
thành 6 loi nh sau: loi đc bit, loi I, loi II, loi III, loi IV và loi V, đc c quan
nhà nc có thm quyn quyt đnh công nhn:
- ô th loi đc bit là thành ph trc thuc Trung ng có các qun ni thành,
huyn ngoi thành và các đô th trc thuc. Vit Nam có hai đô th đc bit là Hà Ni và
thành ph H Chí Minh.
- ô th loi I là thành ph trc thuc Trung ng có các qun ni thành, huyn
ngoi thành. ô th loi I cng bao gm các thành ph trc thuc tnh có các phng ni
thành và xã ngoi thành. Có 7 thành ph thuc đô th loi I.
- ô th loi II là thành ph trc thuc tnh có các phng ni thành và các xã
ngoi thành. Có 14 thành ph thuc đô th loi II.
- ô th loi III là thành ph hoc th xã thuc tnh có các phng ni thành, ni th
và các xã ngoi thành, ngoi th. Có 45 thành ph, th xã thuc đô th loi III.
- ô th loi IV là th xã thuc tnh có các phng ni th và các xã ngoi th, hoc
th trn thuc huyn có các khu ph xây dng tp trung.
- ô th loi V là th trn thuc huyn có các khu ph xây dng tp trung và có th
có các đim dân c.


6

2.1.2. Tng trng kinh t
Tng trng kinh t là s tng thêm v quy mô, sn lng trong mt thi k nht đnh
(thng là 1 nm). Qui mô ca mt nn kinh t th hin bng tng sn phm quc ni
(GDP) hoc tng sn phm quc gia (GNP), hoc tng sn phm bình quân đu ngi
hoc thu nhp bình quân đu ngi (Per Capital Income, PCI).
Tng sn phm quc ni (Gross Domestic Products, GDP) hay tng sn sn phm
trong nc là giá tr tính bng tin ca tt c sn phm và dch v cui cùng đc sn xut,
to ra trong phm vi mt nn kinh t trong mt thi gian nht đnh (thng là mt nm).

Tng sn phm quc gia (Gross National Products, GNP) là giá tr tính bng tin ca
tt c sn phm và dch v cui cùng đc to ra bi công dân mt nc trong mt thi
gian nht đnh (thng là mt nm). Tng sn phm quc dân bng tng sn phm quc
ni cng vi thu nhp ròng.
Tng sn phm bình quân đu ngi là tng sn phm quc ni chia cho dân s. Tng
thu nhp bình quân đu ngi là tng sn phm quc gia chia cho dân s.
Sau khi nghiên cu v tng trng kinh t ca các nc phát trin ln các nc đang
phát trin, nhng nhà kinh t hc đã phát hin ra rng đng lc ca phát trin kinh t phi
đc đi cùng trên bn bánh xe, hay bn nhân t ca tng trng kinh t là ngun nhân
lc, ngun tài nguyên, t bn và công ngh. Bn nhân t này khác nhau  mi quc gia và
cách phi hp gia chúng cng khác nhau đa đn kt qu tng ng.
Nh vy, tng trng kinh t là s gia tng ca GDP hoc GNP hoc thu nhp bình
quân đu ngi trong mt thi gian nht đnh. Tng trng kinh t th hin s thay đi v
lng ca nn kinh t. Tuy vy  mt s quc gia, mc đ bt bình đng kinh t tng
đi cao nên mc dù thu nhp bình quân đu ngi cao nhng nhiu ngi dân vn sng
trong tình trng nghèo kh.
2.1.3. Mi quan h gia đô th hóa và tng trng kinh t
Quá trình đô th hóa và tng trng kinh t có mi quan h bin chng vi nhau, tng
trng kinh t thng kéo theo s m rng v quy mô ca các đô th, đng thi cng tác
đng đn s chuyn dch c cu kinh t, c cu xã hi ca đô th. Tng trng kinh t là
7

điu kin đ phát trin đô th v mi mt, ci thin kt cu h tng, nâng cao đi sng
nhân dân. i vi vn đ chuyn dch c cu kinh t, c th, là hng chuyn dch c cu
kinh t theo hng công nghip hóa, hin đi hóa, s phát trin kinh t đô th cng là điu
kin c bn đ t chc quá trình chuyn dch theo các yêu cu v không gian, thi gian đã
xác đnh đm bo các điu kin hng ti phát trin bn vng. Tc đ tng trng  khu
vc đô th rt nhanh do quá trình đu t kt cu h tng, nu công tác quy hoch đô th
không tt s dn đn hu qu là lãng phí ngun lc xã hi, trong vn đ quy hoch li
cha đm bo tính đng b trong phát trin đô th (đng xá, nhà , đin, nc, vin

thông,…), tt c nhng chi phí y đu tính vào GDP. Cht lng các công trình đô th đã
tr nên nhng vn đ ni cm hin nay. Thc t cho thy rng qun lý Nhà nc  đô th
không theo kp vi quá trình phát trin, dn đn mt cân đi trong c cu đu t, c cu
kinh t mà đây là nhng yu t đm bo cho tng trng kinh t cao và bn vng.
2.2 Các nghiên cu liên quan
ô th hóa và phát trin kinh t t lâu đã đc xem là hai quá trình liên kt vi nhau.
ôi khi đ đánh giá mt nn kinh t mnh hay yu ngi ta da vào s lng các thành
ph ln mà quc gia đó có. Trong thc t, lch s phát trin ca các quc gia cng đã
chng minh rõ ràng rng quá trình đô th hóa đã tác đng tích cc ti tng trng kinh t
(Hughes & Cain 2003). Henderson (2003) bng cách hi quy OLS cng cho thy h s
tng quan gia đô th hóa và GDP bình quân đu ngi  mt s quc gia là 0.85. Và do
đó có th nhn thy rng đô th hóa là mt phn tt yu trong xã hi hin nay.
David và Henderson (2003) đã xây dng mt lý thuyt tng quan v vai trò ca đô th
hóa đn tng trng kinh t. Nó đã đc các nhà kinh t hc trên th gii công nhn rng
rãi rng s tn ti ca các khu đô th ch yu là do quá trình tích t trong sn xut và điu
này không h có  vùng nông thôn. Moomaw và Shatter (1993) nghiên cu v quan h
gia đô th hóa và tng trng bng mô hình hi quy đã kt lun rng đô th hóa có th
kích thích tng trng. Cng chính hai tác gi này (1996) còn cho rng đô th hóa không
nhng làm tng GDP bình quân đu ngi mà còn làm tng t trng công nghip trong
8

GDP. Nhng bng chng thc nghim tng t cng đc Abdel-Rahman (2006) tìm ra
da vào phân tích d liu chéo.
Không có nhiu các nghiên cu da trên d liu chui thi gian, McCoskey và Kao
(1998) là nhng ngi tiên phong. S dng phng pháp đng liên kt và các tính toán
khác nhau  các nc phát trin và kém phát trin, h thy rng có nh hng dài hn ca
đô th hóa lên sn lng trên mi công nhân. Nghiên cu ca h cng nhn mnh rng
ngay c khi đô th hóa là rt quan trng đ phát trin kinh t thì tác đng ca đô th hóa là
khác nhau gia các quc gia và trong các khong thi gian khác nhau.
Daniel Yet Fhang Lo (2010) dùng s liu ca 28 quc gia trên th gii t nm 1950

đn nm 2010. Bng phng pháp kim đnh nghim đn v, đng liên kt và nhân qu
Granger cng đã đa ra kt qu phù hp vi các nghiên cu trc đây rng có mi quan
h cân bng dài hn gia đô th hóa và tng trng kinh t. Không nhng th, bài nghiên
cu còn cho thy quan h nhân qu gia hai bin trên ph thuc và tình trng phát trin
ca quc gia, đi vi các quc gia đang phát trin thì đô th hóa có quan h nhân qu đn
tng trng kinh t, còn  các quc gia phát trin thì ngc li. Hn na, Daniel Yet
Fhang Lo tha nhn rng s thay đi trong quan h nhân qu là do s thay đi t các yu
t sn xut: t lao đng sn xut thâm canh ban đu cho đn vic vn hóa, s dng các
công ngh chuyên sâu vào sn xut khi nn kinh t phát trin hn. Quy mô ca nn kinh
t c bên trong ln bên ngoài có th là lý do cho đ tr gia hai bin.
Liu Ai Ying, Yao Li Fen và Li Qing Chen (2011) s dng kim đnh đng liên kt,
nhân qu Granger và mô hình ECM cho s liu đô th hóa, GDP và GDP ba ngành công
nghip ca Trung Quc t nm 1985 đn nm 2009, kt qu hi quy OLS cho các h s
c lng là trên 0.95. Trong cân bng dài hn, tng 1% mc đ đô th hóa s làm GDP
tng 4.82%. Trong cân bng ngn hn, nu s cân bng khi đu t cân bng dài hn ti
kì th i thì mô hình s t đng điu chnh vi
0.06

 
trong kì th (i+1) đ đa nó v
trng thái cân bng trong dài hn.


9

CHNG III
KHUNG PHÂN TÍCH

3.1. Mô hình nghiên cu
Khung phân tích ca bài nghiên cu này là kim đnh nhân qu Granger. Mt điu

quan trng trc khi c lng các mô hình nghiên cu v d liu chui thi gian, nhm
tránh hin tng hi quy gi mo khi hi quy mt chui d liu không dng vi mt hay
mt s chui d liu không dng khác thì các chui d liu trong mô hình hi quy phi
dng hoc đng liên kt. Do đó, bc đu tiên là kim đnh nghim đn v Augmented
Dickey–Fuller (ADF) nhm xác đnh xem hai chui d liu có dng hay không. Tip theo
đó là xem hai chui d liu đó có đng liên kt (có mi quan h cân bng dài hn) vi
nhau hay không. Nu hai chui d liu dng  cùng bc sai phân và không đng liên kt
thì chúng ta s s dng mô hình nhân qu Granger tiêu chun cho chui sai phân. Nu hai
chui d liu dng  cùng bc sai phân và đng liên kt thì ta s s dng mô hình hiu
chnh sai s ECM. Nu hai chui d liu dng  các bc sai phân khác nhau và có th
đng liên kt hoc không thì ta không th dùng mô hình ECM đc na thay vào đó ta s
s dng mô hình nhân qu Granger tiêu chun hoc tt hn là mô hình nhân qu Granger
ca Toda & Yamamoto.
3.1.1. Kim đnh nghim đn v
Kim đnh nghim đn v là mt kim đnh đc s dng khá ph bin đ kim đnh
mt chui thi gian dng hay không dng vì loi kim đnh này có tính hc thut và
chuyên nghip cao hn so vi gin đ t tng quan. Trong thc t có th có hin tng
t tng quan gia các hng nhiu trng
t
u
(White noise,
t
u
có trung bình bng không,
phng sai không thay đi và hip phng sai bng không) t mô hình c lng do
thiu bin nên Dickey-Fuller đã đa thêm vào phng trình các bin tr ca sai phân bin
ph thuc. Trong kim đnh nghim đn v bng ADF, thì có ba phng trình sau:
10

1

1
p
t t i t i t
i
Y Y Y u
 
 

  

 
(1)
1
1
p
t t i t i t
i
Y Y Y u
  
 

   

 
(2)
1
1
p
t t i t i t
i

Y T Y Y u
   
 

    

 
(3)
S khác bit ca ba mô hình hi quy trên là s có mt ca các nhân t xác đnh

và
T

.
Trong đó

đi din cho bc ngu nhiên có hng s còn
T

đi din cho bc ngu nhiên
vi hng s xoay quanh mt đng xu th ngu nhiên.
Gi thit:
H
0
:
0


(Y
t

là chui không dng)
H
1
:
0


(Y
t
là chui dng)
 kim đnh gi thit H
0
ta so sánh giá tr thng kê

tính toán vi giá tr thng kê


tra bng. Nu giá tr tuyt đi ca thng kê

ln hn giá tr

tra bng thì ta bác b gi
thit H
0
, ngha là Y
t
là mt chui dng. Ngc li, nu giá tr tuyt đi ca thng kê


nh hn giá tr


tra bng, ta chp nhn gi thit H
0
, ngha là Y
t
là mt chui không dng.
Khi phát hin các chui thi gian là không dng thì ta phi chuyn chúng thành chui
dng, tuy nhiên ta cng có th kim tra tính đng liên kt cho các kt qu hi quy. Ngoài
ra trong bài nghiên cu này còn s dng thêm phng pháp PP (Phillips – Perron) đ
kim tra tính dng, phng pháp kim đnh này cng ging nh phng pháp ADF.
3.1.2. Kim đnh đng liên kt
Theo Asteriou (2007), khái nim đng liên kt ln đu tiên đc gii thiu bi
Granger (1981), sau đó đc xây dng thêm bi Engle và Granger (1987), Engle và Yoo
(1987), Phillips và Ouliaris (1990), Stock và Watson (1988), Phillips (1986 và 1987) và
Johansen (1988,1991 và 1995). Cng theo Asteriou (2007), nu hai chui thi gian không
dng thì ta vn có th kì vng rng tn ti mi quan h cân bng dài hn gia chúng,
11

trong trng hp đó ta gi hai chui d liu này đng liên kt. C th, ta s c lng
phng trình sau :
1 2
ˆ ˆ
ˆ
t t t
Y X u
 
  
(4)
Sau đó ta lu phn d
ˆ

t
u
, nu
ˆ
t
u
là mt chui dng thì kt hp tuyn tính đã trit tiêu
tính xu th trong các chui thi gian, do đó kt qu hi quy ca phng trình (4) có ý
ngha. Trong trng hp này Y
t
và X
t
đc gi là đng liên kt, tc là gia chúng có mi
quan h dài hn. Kim đnh này giúp tránh hin tng hi quy gi mo.
Sau khi thc hin hai kim đnh nghim đn v và kim đnh đng liên kt s giúp ta
xác đnh đc mô hình nhân qu phù hp:
Nu hai chui d liu dng  cùng bc sai phân và không đng liên kt thì chúng ta
s s dng mô hình nhân qu Granger tiêu chun cho chui sai phân (Standard Version of
Granger Causality), mô hình này ch xem xét mi quan h trong ngn hn. Nu hai chui
d liu dng  cùng bc sai phân và đng liên kt thì ta s s dng mô hình hiu chnh sai
s ECM (Error Correction Mechanism), mô hình này cho thy mi quan h c trong ngn
hn ln dài hn. Nu hai chui d liu dng  các bc sai phân khác nhau và có th đng
liên kt hoc không thì ta không th dùng mô hình ECM đc na thay vào đó ta s s
dng mô hình nhân qu Granger tiêu chun hoc mô hình nhân qu Granger ca Toda &
Yamamoto.
3.1.3. Xác đnh đ tr ti u
Trc khi thc hin kim đnh nhân qu ta cn xác đnh đ tr ti u thông qua mô
hình VAR cho hai chui dng. Vic xác đnh đ tr s giúp cho kt qu c lng chính
xác hn. Mô hình VAR là mt h phng trình đng thi, chng hn trong h phng
trình đó có mt phng trình mà Y

t
là bin ph thuc còn X
t
là bin đc lp, còn phng
trình kia thì bin ph thuc là X
t
và bin đc lp là Y
t
. Các bin ph thuc trong mi
phng trình không ch chu nh hng bi các giá tr ca chính nó trong quá kh mà còn
chu nh hng bi các giá tr hin ti và quá kh ca bin đc lp.
12

11 12 11 1 12 1
t t t t yt
Y X Y X u
   
 
    
(5)
21 22 21 1 22 1
t t t t xt
X Y X Y u
   
 
    
(6)
Sau khi c lng mô hình VAR ta s đi tìm đ tr ti u thông qua các tiêu chí nh
AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion), FPE (Final
prediction error), HQ (Hannan-Quinn information criterion), LR (Sequential modifield

LR test statistic).
Ngoài ra, sau khi c lng mô hình VAR ta có th s dng các hàm phn ng nhm
xác đnh hiu ng theo thi gian cú sc ca mt bin ni sinh nào đó ti bin khác trong
mô hình. Thông qua phng pháp này phn nào ta có th xác đnh tác đng qua li gia
các bin trong mô hình đng thi làm tng tính tin cy ca kt qu c lng.
3.1.4. Mô hình nhân qu Granger tiêu chun
Kim đnh nhân qu Granger s dng cho hai bin dng Y
t
và X
t
. u tiên là c
lng mô hình VAR sau đây:
1 1
n m
t i t i j t j yt
i j
Y Y X u
  
 
 
   
 
  
(7)
1 1
n m
t i t i j t j xt
i j
X X Y u
  

 
 
   
 
  
(8)
Trong thc t, đ tr n và m trong mô hình (7) và (8) không hn là ging nhau. Tuy
nhiên, khi c lng trên Eviews, thì mô hình VAR gi đnh rng n và m trong hai mô
hình là ging nhau. Mô hình này cng gi đnh rng các phn d
yt
u
và
xt
u
không có hin
tng t tng quan. T mô hình trên chúng ta có mt s trng hp xy ra nh sau :
Th nht, tn ti mi quan h nhân qu mt chiu t X
t
đn Y
t
, nu các h s c
lng ca X (

) trong mô hình (7) khác không mt cách có ý ngha thng kê và các h s
c lng ca Y (

) trong mô hình (8) bng không mt cách có ý ngha thng kê.
13

Th hai, tn ti mi quan h nhân qu mt chiu t Y

t
đn X
t
, nu các h s c
lng ca X (

) trong mô hình (7) bng không mt cách có ý ngha thng kê và các h
s c lng ca Y (

) trong mô hình (8) khác không mt cách có ý ngha thng kê.
Th ba, tn ti mi quan h nhân qu hai chiu gia X
t
và Y
t
, nu các h s c
lng ca X (

) trong mô hình (7) khác không mt cách có ý ngha thng kê và các h
s c lng ca Y (

) trong mô hình (8) khác không mt cách có ý ngha thng kê.
Th t, không tn ti mi quan h nhân qu nào gia X
t
và Y
t
, tc là X
t
và Y
t
đc lp,

nu các h s c lng ca X (

) trong mô hình (7) bng không mt cách có ý ngha
thng kê và các h s c lng ca Y (

) trong mô hình (6) bng không mt cách có ý
ngha thng kê.
Các bc thc hin :
Bc 1 :
Hi quy Y
t
theo các bin tr ca Y nh mô hình sau :
1
n
t i t i yt
i
Y Y u
 


  

 
(9)
Và lu giá tr tng phn d bình phng (RSS
RY
).
Tng t ta cng hi quy X
t
theo các bin tr ca X nh mô hình sau :

'
1
n
t i t i xt
i
X X u
 


  

 
(10)
Và cng lu giá tr tng phn d bình phng (RSS
RX
).
Bc 2 :
Hi quy phng trình (7) và lu giá tr tng phn d bình phng (RSS
UY
).
Hi quy phng trình (8) và lu giá tr tng phn d bình phng (RSS
UX
).
Bc 3 : Xác đnh gi thuyt
T phng trình (7) và (9), ta có:
H
0
:
1
0

m
j
j




(X
t
không có nhân qu đn Y
t
)
14

H
1
:
1
0
m
j
j




(X
t
có nhân qu đn Y
t

)
T phng trình (8) và (10), ta có:
H
0
:
1
0
m
j
j




(Y
t
không có nhân qu đn X
t
)
H
1
:
1
0
m
j
j





(Y
t
có nhân qu đn X
t
)
Bc 4 : Kim đnh gi thuyt bng thng kê F
T phng trình (7) và (9), ta có:
( ) /
/ ( )
RY UY
UY
RSS RSS m
F
RSS N k




T phng trình (8) và (10), ta có:
( ) / '
/ ( )
RX UX
UX
RSS RSS m
F
RSS N k




Vi m và m' ln lt là s bin tr ca Y và X,
1
k m n
  
là s bin gii thích trong
mô hình. Nu giá tr thng kê F tính toán ln hn giá tr thng kê F tra bng, thì ta bác b
gi thuyt H
0
và kt lun rng X
t
có nhân qu đn Y
t
hoc Y
t
có nhân qu đn X
t
.
3.2. Ngun d liu
Trong bài nghiên cu này, d liu đc s dng đ đi din cho tng trng kinh t là
bin tng sn phm quc ni bình quân đu ngi (Gross Domestic Product per Capita,
GDP) vi đn v là ôla và đi din cho đô th hóa là bin mc đ đô th hóa
(Urbanization level , Urb) vi đn v là phn trm. Tuy nhiên trong các mô hình c
lng thì chúng đc chuyn hóa sang d liu dng logarith đ thun tin cho vic nhn
dng, phân tích d liu cng nh gim thiu các vn đ v phng sai thay đi và phân
phi chch (Theo Daniel Yet Fhang Lo (2010)). D liu  dng th cp, đc thu thp
theo nm t nm 1985 đn nm 2010 trong kho d liu ca ngân hàng th gii (World
Bank , WB).
15

Bng 1. Thng kê mô t bin GDP và Urb

Trung bình Trung v
Giá tr
ln nht
Giá tr
nh nht
 lch
chun
S quan
sát
GDP
470.8858 401.7114 1224.191 97.15789 310.0181 26
URB
0.235077 0.2325 0.288 0.196 0.029655 26
(Tính toán da trên s liu t ngân hàng th gii (WB))
Trong vòng 26 nm qua t nm 1985 đn nm 2010, nn kinh t Vit Nam đt đc
nhng thành tu vt bt trong tng trng kinh t cng nh đô th hóa, GDP bình quân
đu ngi tng t 97 $/ngi/nm lên 1224 $/ngi/nm, bình quân trong 26 nm là 471
$/ngi/nm. Trong khi đó mc đ đô th hóa tng gn 50% t 19.6% lên 28.8%, mc đ
đô th hóa trung bình là 23.5%.
Hình 1:  th biu din GDP bình quân đu ngi và Urb theo thi gian

 th biu din GDP bình quân đu ngi và đô th hóa theo thi gian cng cho thy
gia hai bin này có quan h xu th khi hu nh trong 26 nm qua chúng dch chuyn
song song vi nhau. Nhìn chung xu th thay đi ca đô th hóa và GDP bình quân đu
ngi là tng tuy nhiên GDP bình quân đu ngi t nm 1989-1993 có s st gim đáng
k và sau đó tng li vi tc đ chm.
16

CHNG IV

KT QU NGHIÊN CU

4.1. Kim đnh nghim đn v
Nhm xem xét tính dng ca d liu phc v cho mc đích nghiên cu, ta s dng
phng pháp kim đnh nghim đn v là ADF (Augmented Dickey – Fuller) và PP
(Phillips – Perron) cho hai bin GDP bình quân đu ngi và đô th hóa. Bng 2 s th
hin giá tr kim đnh cho chui d liu gc tng ng vi các phng trình (1), (2) và
(3), bng 3 s th hin giá tr kim đnh cho chui sai phân bc mt. S liu trong các
bng tính toán th hin các giá tr thng kê t (=

) tng ng vi các mc ý ngha 1%,
5%, 10%.
Bng 2 : Kim đnh tính dng cho chui d liu gc
Tên bin
Kim đnh ADF Kim đnh PP
None Constant Trend None Constant Trend
GDP
7.07846

-0.77759

-11.6459*

0.749188

-1.04188

-2.02693

URB
-2.23252**

3.29287

-5.42857*

-8.50656*

1.952969

-4.51908*

(Vi *, **, *** ln lt biu th các mc ý ngha 1%, 5% và 10%. None, Constant, Trend
tng ng vi các mô hình (1), (2), (3))

Da vào kim đnh ADF và PP t bng 2 ta thy giá tr t (=

) tuyt đi ca bin GDP
bình quân đu ngi ln lt là 7.07846, 0.77759 (ADF) và 0.749188, 1.04188, 2.02693
(PP) đu nh hn giá tr t (=

) tra bng vi các mc ý ngha 1%, 5% và 10%. Trong khi
đó giá tr t (=

) tuyt đi ca bin đô th hóa ln lt là 2.23252, 5.42857 (ADF) và
8.50656, 4.51908 (PP) ln hn giá tr tra bng  mc ý ngha 1%, 5%. Nh vy, có th
nói d liu gc GDP bình quân đu ngi là mt chui không dng trong khi đó d liu
gc ca đô th hóa li là chui dng. Do đó ta tin hành ly sai phân bc mt ca GDP

bình quân đu ngi đ xem xét tính dng.
17

Bng 3 : Kim đnh tính dng cho chui d liu sai phân bc mt
Tên
bin
Kim đnh ADF Kim đnh PP
None Constant Trend None Constant Trend
GDP -4.87053*

-3.39812**

-3.63124***

-3.79064*

-3.70639**

-4.10304**

(Vi *, **, *** ln lt biu th các mc ý ngha 1%, 5% và 10%. None, Constant, Trend
tng ng vi các mô hình (1), (2), (3))

Vi chui d liu sai phân bc mt ca GDP bình quân đu ngi trong bng 3 ta thy
giá tr t (=

) tuyt đi ca ln lt là 4.87053, 3.39812, 3.63124 ( ADF ) và 3.79064,
3.70639, 4.10304 (PP) đu ln hn giá tr t (=

) tra bng  mc ý ngha 1%, 5%, 10%.

Do đó sai phân bc mt ca GDP bình quân đu ngi là mt chui dng. Ngoài phng
pháp kim đnh ADF và PP, bài nghiên tuy không đa vào hai phng pháp kim đnh
tính dng thông qua gin đ t tng quan và đ th phân phi cho hai chui d liu là
GDP bình quân đu ngi và đô th hóa nhng cng đã quan sát s b tính dng cho d
liu thông qua hai phng pháp này, cng cho thy kt qu tng đng.
4.2. Kim đnh đng liên kt
Tuy hai chui d liu không cùng dng  cùng mt bc sai phân tuy nhiên có th gia
chúng vn tn ti mi quan h dài hn.  xác thc điu này ta s kim đnh đng liên
kt. Trc tiên ta tin hành hi quy phng trình (4) vi bin ph thuc là GDP bình quân đu
ngi và đô th hóa là bin đc lp.
Ta có kt qu c lng sau:
12.23479 4.32475
GDP URB
  

Sau đó lu phn d ca phng trình hi quy trên ri kim tra tính dng ca phn d
bng kim đnh ADF và PP. Bài nghiên cu cng s dng phng pháp gin đ t tng
quan và đ th phân phi trc khi kim đnh.



18

Bng 4 : Kim đnh tính dng cho phn d t mô hình (4)
Tên bin
Kim đnh ADF Kim đnh PP
None Constant Trend None Constant Trend
t
u

-3.66545* -2.08035 -10.6359* -2.285** -2.243134*** -2.12427
(Vi *, **, *** ln lt biu th các mc ý ngha 1%, 5% và 10%. None, Constant, Trend
tng ng vi các mô hình (1), (2), (3))

Kt qu bng 4 cho thy phn d ca mô hình hi quy (4) là mt chui dng, giá tr t
(=

) tuyt đi ca ln lt là 3.66545, 10.6359 (ADF) và 2.285, 2.243134 (PP) đu ln
hn giá tr t (=

) tra bng, điu này cng phù hp vi gin đ t tng quan và đ th
phân phi. T kt qu trên cho thy gia GDP bình quân đu ngi và đô th hóa tn ti
mi quan h trong dài hn, có th là mt chiu cng có th là hai chiu.
4.3. Xác đnh đ tr ti u
Ta tin hành c lng mô hình VAR  phng trình (5) và (6) vi hay bin đô th hóa
(URB
t
) và GDP bình quân đu ngi (GDP
t
). Sau đó xác đnh đ tr ti u đ c lng
mô hình nhân qu Granger tiêu chun.
Bng 5 : Xác đnh đ tr ti u

 tr

LogL LR FPE AIC SC HQ














0 37.38081 NA 9.97e-05 -3.538081

-3.438508 -3.518643

1 140.9096 175.9989 4.76e-09 -13.49096

-13.19224 -13.43265

2 147.7220 10.21868 3.66e-09 -13.77220

-13.27434 -13.67502

3 152.2153 5.841268 3.62e-09 -13.82153

-13.12452 -13.68547

4 161.0050 9.668679*

2.42e-09 -14.30050

-13.40434 -14.12556

5 168.4873 6.734083 1.96e-09*

-14.64873*

-13.55343*

-14.43492*

19

Sau khi th nghim mt s đ tr khác nhau ta nhn thy vi đ tr ti u 5 là thích
hp nht. Bng 5 cho thy có bn tiêu chí la chn đ tr ti u là 5 đó là FPE (Final
prediction error), AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion),
HQ (Hannan Quinn information criterion), không có tiêu chí nào la chn đ tr 0, 1, 2, 3
và có mt tiêu chí la chn đ tr 4 là LR (Sequential modifield LR test statistic). Do đó
đ tr 5 đc s dng đ kim đnh nhân qu Granger.
4.4. Kim đnh nhân qu Granger
Sau khi kim đnh tính dng và kim đnh đng liên kt và đ tr ti u cho hai bin
GDP bình quân đu ngi và đô th hóa, bây gi ta s xem xét mi quan h nhân qu gia
hai bin trên thông qua mô hình nhân qu Granger tiêu chun vi đ tr ti u là 5.
Phng trình (7) đc vit li:
1 1
n m
t i t i j t j G DP t
i j
uGDP GDP URB
  
 
 
   

 
  

Gi thuyt (1):
H
01
: Bin đô th hóa không có nhân qu đn bin GDP bình quân đu ngi
H
11
: Bin đô th hóa có nhân qu đn bin GDP bình quân đu ngi
Phng trình (8) đc vit li:
1 1
n m
t i t i j t j URBt
i j
u
URB URB GDP
  
 
 
   
 
  

Gi thuyt (2):
H
02
: Bin GDP bình quân đu ngi không có nhân qu đn bin đô th hóa
H
12

: Bin GDP bình quân đu ngi có nhân qu đn bin đô th hóa
Bng 6 : Kt qa kim đnh nhân qu Granger

F Stats Prob.
2

Starts
Prob.
URB does not Granger Cause D(GDP)
3.19769 0.0620*** 15.98843 0.0069*
D(GDP) does not Granger Cause URB
3.55766 0.0473** 17.78832 0.0032*
(Vi *, **, *** ln lt biu th các mc ý ngha 1%, 5% và 10%)

20

Bng 6 th hin các giá tr thng kê F và thng kê
2

trong các kim đnh nhân qu
Granger cho hai bin đô th hóa và GDP bình quân đu ngi tng ng vi các xác sut
 các mc ý ngha 1%, 5% và 10%. Thông qua bng 6 ta s tin hành kim đnh ln lt
hai gi thuyt (1) và (2). Vi gi thuyt (1) ta thy giá tr thng kê F là 3.19769 tng ng
xác sut 0.0620 nên ta bác b gi thuyt H
01
và chp nhn gi thuyt H
11
vi mc ý ngha
10%, đng thi giá tr thng kê
2


là 15.98843 có xác sut 0.0069 nên ta cng bác b gi
thuyt H
01
và chp nhn gi thuyt H
11
vi mc ý ngha 1%, tc là có mi quan h nhân
qu t đô th hóa đn GDP bình quân đu ngi. Tng t, vi gi thuyt (2) ta cng thy
giá tr thng kê F là 3.55766 tng ng xác sut 0.0620 nên ta bác b gi thuyt H
02
và
chp nhn gi thuyt H
12
vi mc ý ngha 10%, đng thi giá tr thng kê
2

là 15.78832
có xác sut 0.0032 nên ta cng bác b gi thuyt H
02
và chp nhn gi thuyt H
12
vi mc
ý ngha 1%, tc là có mi quan h nhân qu t GDP bình quân đu ngi đn đô th hóa.
Vy ta có th kt lun rng gia đô th hóa và GDP bình quân đu ngi có tn ti mi
quan h nhân qu hai chiu trong ngn hn.
4.5. Hàm phn ng
 kim tra tính đáng tin cy ca c lng nhân qu Granger ta s s dng các hàm
phn ng đ xem xét hiu ng theo thi gian cú sc gia hai bin đô th hóa và GDP bình
quân đu ngi trong mô hình.
Hình 2 th hin đ th hàm phn ng trong thi gian nghiên cu là 10 nm. Ta thy

phn ng ca GDP bình quân đu ngi vi cú sc ca đô th hóa chia làm hai phn,
trong 5 nm đu là phn ng âm ngha là xy ra hiu ng tiêu cc (hàm phn ng nm
di trc ngang),cú sc ca đô th hóa đã làm GDP bình quân đu ngi tng, gim mnh
và liên tc, tuy nhiên nh hng ch thc s bt đu t nm th 2, tác đng mnh và đy
đ nht là  nm th 3. Trong 5 nm tip theo thì cú sc này li có hiu ng tích cc (hàm
phn ng nm trên trc ngang) nhng gim dn t nm th 6, đn nm th 10 thì dng
nh không còn nh hng na.