Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ người nghèo ở các tỉnh, thành phố ở Việt Nam

Tiểu luận môn Kinh tế lượng

LỜI MỞ ĐẦU

Ngày nay, vấn đề nâng cao mức sống của người dân được hầu hết Chính phủ
các nước đặc biệt quan tâm. Bên cạnh việc chú trọng hàng đầu đến phát triển kinh
tế, Chính phủ các nước luôn có các giải pháp để xóa đói, giảm nghèo cải thiện đời
sống người dân ngày càng tốt hơn. Con người có cuộc sống ấm no, hạnh phúc thì sẽ
tạo tiền đề vững chắc cho sự phát triển ổn định của quốc gia. Để có những giải
pháp giảm nghèo phù hợp thì cần phải xác định được các nhân tố ảnh hưởng, từ đó
đưa ra những chính sách tương ứng.
Tỷ lệ người nghèo của mỗi quốc gia chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố, trong
phạm vi giới hạn, tiểu luận chỉ dừng lại ở việc xem xét mức độ ảnh hưởng của một
số nhân tố: Tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và đầu tư trực
tiếp nước ngoài (FDI). Thực tế cho thấy rằng, quốc gia nào có điều kiện tự nhiên
thuận lợi, Chính phủ có biện pháp duy trì một tỷ lệ lạm phát vừa phải, nền kinh tế
phát triển với tốc độ cao, thì mức sống của người dân ở quốc gia đó được nâng cao,
tỷ lệ người nghèo thấp. Bên cạnh đó, trong xu thế toàn cầu hóa nền kinh tế, việc
đầu tư trực tiếp của nước ngoài cũng là một nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng
kinh tế, từ đó tác động đến đời sống của người dân ở mỗi quốc gia và nó đặc biệt
quan trọng đối với các nước đang phát triển.
Với mong muốn tìm hiểu rõ hơn mức độ ảnh hưởng của một số nhân tố đến
tỷ lệ người nghèo, nhóm chúng tôi đã chọn đề tài: “Nghiên cứu các nhân tố ảnh
hưởng đến tỷ lệ người nghèo ở các tỉnh, thành phố ở Việt Nam”.

1


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

NỘI DUNG ĐỀ TÀI

I. Cơ sở lý thuyết:
1. Khái niệm các nhân tố:
1.1.Tỷ lệ người nghèo:
Tỷ lệ người nghèo là phần trăm dân số có mức chi tiêu thực tế thấp hơn
chuẩn nghèo trong năm xác định trong tổng dân số. Chuẩn nghèo là số tiền đảm
bảo mức tiêu dùng thiết yếu (bao gồm cả lương thực thực phẩm và phi lương thực
thực phẩm) cho 1 người trong 1 tháng. Những người có mức chi tiêu bình quân
dưới chuẩn nghèo là người nghèo. Chi tiêu thực tế là chi tiêu hiện hành của người
dân tại thời gian điều tra sau khi đã loại trừ ảnh hưởng của giá cả theo thời gian
(theo tháng) và không gian (theo thành thị, nông thôn các vùng).
Chỉ tiêu phản ánh tình trạng nghèo của dân cư, là một trong những căn cứ để
nghiên cứu, phân tích, đánh giá tình trạng người nghèo, các yếu tố tác động làm
giảm nghèo để góp phần xây dựng các chương trình chính sách hỗ trợ người nghèo.
1.2. Tốc độ tăng trưởng kinh tế:
* Tổng sản phẩm trong nước (GDP) là toàn bộ giá trị của các hàng hóa và
dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ quốc gia trong một
khoảng thời gian nhất định (thường là 1 năm). Như vậy GDP là kết quả của toàn
bộ hoạt động kinh tế diễn ra trên lãnh thổ một nước, không phân biệt kết quả thuộc
về ai và do ai sản xuất ra. Với riêng từng tỉnh, thành – GDP được hiểu là tổng sản
phẩm địa phương, là toàn bộ giá trị của các hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được
sản xuất ra trong phạm vi của địa phương đó trong một khoảng thời gian nhất định,
thường là một năm.
* Tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng của tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
hoặc tổng sản lượng quốc gia (GNP) hoặc quy mô sản lượng quốc gia tính bình
quân trên đầu người (PCI) trong một thời gian nhất định.

2


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

* Tốc độ tăng trưởng kinh tế được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa quy
mô kinh tế kỳ hiện tại so với quy mô kinh tế kỳ trước chia cho quy mô kinh tế kỳ
trước. Tốc độ tăng trưởng kinh tế được thể hiện bằng đơn vị %.
Biểu diễn bằng toán học, sẽ có công thức:
y = dY/Y × 100(%),
trong đó Y là qui mô của nền kinh tế, và y là tốc độ tăng trưởng. Nếu quy mô kinh
tế được đo bằng GDP (hay GNP) danh nghĩa, thì sẽ có tốc độ tăng trưởng GDP
(hoặc GNP) danh nghĩa. Còn nếu quy mô kinh tế được đo bằng GDP (hay GNP)
thực tế, thì sẽ có tốc độ tăng trưởng GDP (hay GNP) thực tế. Thông thường, tăng
trưởng kinh tế dùng chỉ tiêu thực tế hơn là các chỉ tiêu danh nghĩa.
1.3. Lạm phát:
Trong kinh tế học, lạm phát là sự tăng lên theo thời gian của mức giá chung
của nền kinh tế. Trong một nền kinh tế, lạm phát là sự mất giá trị thị trường hay
giảm sức mua của đồng tiền. Khi so sánh với các nền kinh tế khác thì lạm phát là
sự phá giá tiền tệ của một loại tiền tệ so với các loại tiền tệ khác. Thông thường
theo nghĩa đầu tiên thì người ta hiểu là lạm phát của đơn vị tiền tệ trong phạm vi
nền kinh tế của một quốc gia, còn theo nghĩa thứ hai thì người ta hiểu là lạm phát
của một loại tiền tệ trong phạm vi thị trường toàn cầu. Phạm vi ảnh hưởng của hai
thành phần này vẫn là một chủ đề gây tranh cãi giữa các nhà kinh tế học vĩ mô.
Lạm phát được đo lường bằng cách theo dõi sự thay đổi trong giá cả của một
lượng lớn các hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế (thông thường dựa trên
dữ liệu được thu thập bởi các tổ chức Nhà nước, mặc dù các liên đoàn lao động và
các tạp chí kinh doanh cũng làm việc này). Giá cả của các loại hàng hóa và dịch vụ
được tổ hợp với nhau để đưa ra một "mức giá cả trung bình", gọi là mức giá trung
bình của một tập hợp các sản phẩm. Chỉ số giá cả là tỷ lệ mức giá trung bình ở thời
điểm hiện tại đối với mức giá trung bình của nhóm hàng tương ứng ở thời điểm
gốc. Tỷ lệ lạm phát thể hiện qua chỉ số giá cả là tỷ lệ phần trăm mức tăng của mức
giá trung bình hiện tại so với mức giá trung bình ở thời điểm gốc.
3

Tiểu luận môn Kinh tế lượng

Không tồn tại một phép đo chính xác duy nhất chỉ số lạm phát, vì giá trị của
chỉ số này phụ thuộc vào tỷ trọng mà người ta gán cho mỗi hàng hóa trong chỉ số,
cũng như phụ thuộc vào phạm vi khu vực kinh tế mà nó được thực hiện. Một trong
các phép đo phổ biến của chỉ số lạm phát là:
•

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) đo giá cả các hàng hóa hay được mua bởi "người

tiêu dùng thông thường" một cách có lựa chọn. Trong nhiều quốc gia công nghiệp,
những sự thay đổi theo phần trăm hàng năm trong các chỉ số này là con số lạm
phát thông thường hay được nhắc tới. Các phép đo này thường được sử dụng trong
việc chuyển trả lương, do những người lao động mong muốn có khoản chi trả
(danh định) tăng ít nhất là bằng hoặc cao hơn tỷ lệ tăng của CPI. Đôi khi, các hợp
đồng lao động có tính đến các điều chỉnh giá cả sinh hoạt, nó ngụ ý là khoản chi trả
danh định sẽ tự động tăng lên theo sự tăng của CPI, thông thường với một tỷ lệ
chậm hơn so với lạm phát thực tế (và cũng chỉ sau khi lạm phát đã xảy ra).
1.4. Tỷ lệ thất nghiệp:
Trong kinh tế học, thất nghiệp là tình trạng người lao động muốn có việc làm
mà không tìm được việc làm. Tỷ lệ thất nghiệp là phần trăm số người lao động
không có việc làm trên tổng số lực lượng lao động xã hội.
Lịch sử của tình trạng thất nghiệp chính là lịch sử của công cuộc công nghiệp
hóa. Ở nông thôn, mặc dù có tình trạng thiếu việc làm, thất nghiệp một phần, làm
việc ít thời gian ở nông thôn, nhưng thất nghiệp không bị coi là vấn đề nghiêm
trọng.
Công thức tính tỷ lệ thất nghiệp
Số người không có việc làm

Tổng số lao động xã hội
Tử số: Không tính những người không cố gắng tìm việc.
Tỷ lệ thất nghiệp = 100% x

Mẫu số: Tổng số lao động xã hội = Số người có việc làm + số người không
có việc làm nhưng tích cực tìm việc.

4


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

1.5. Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI): Đầu tư trực tiếp nước ngoài (tiếng
Anh: Foreign Direct Investment, viết tắt là FDI) là hình thức đầu tư dài hạn của cá
nhân hay công ty nước này vào nước khác bằng cách thiết lập cơ sở sản xuất, kinh
doanh. Cá nhân hay công ty nước ngoài đó sẽ nắm quyền quản lý cơ sở sản xuất
kinh doanh này.
Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) xảy ra khi một nhà đầu tư từ một nước
(nước chủ đầu tư) có được một tài sản ở một nước khác (nước thu hút đầu tư) cùng
với quyền quản lý tài sản đó. Phương diện quản lý là thứ để phân biệt FDI với các
công cụ tài chính khác. Trong phần lớn trường hợp, cả nhà đầu tư lẫn tài sản mà
người đó quản lý ở nước ngoài là các cơ sở kinh doanh.
2. Mối quan hệ của các nhân tố đến tỷ lệ người nghèo:
- Khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng thì sẽ tạo ra thêm công ăn việc làm,
nhiều người dân sẽ có thêm thu nhập và thu nhập của từng người dân cũng sẽ tăng
lên dẫn đến người nghèo sẽ giảm.
- Lạm phát tăng thì làm cho thu nhập thực tế của người dân giảm đi, cũng
với mức thu nhập như cũ nhưng lượng hàng hóa mua được sẽ ít hơn khi lạm phát
chưa tăng, với thu nhập nhập như cũ nhiều người sẽ không đáp ứng được mức tiêu
dùng thiết yếu, như vậy người nghèo sẽ tăng thêm.

- Thất nghiệp tăng dẫn đến nhiều người mất việc làm, những người không có
thu nhập tích luỹ trước đây sẽ không đáp ứng được mức tiêu dùng thiết yếu, như
vậy người nghèo sẽ tăng thêm.
- Đầu tư trực tiếp nước ngoài tăng thì sẽ có nhiều cơ sở sản xuất kinh doanh
được đầu tư, người lao động sẽ có thêm việc làm, có thêm thu nhập dẫn đến người
nghèo sẽ giảm.

5


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

II. Xây dựng mô hình:
1. Xây dựng giả thuyết:
Để đánh giá mức độ tác động của từng nhân tố: Tốc độ tăng trưởng GDP, Tỷ
lệ lạm phát, Tỷ lệ thất nghiệp và Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài đến tỷ lệ người
nghèo ta đưa ra các giả thuyết sau:
- Giả thuyết 1: Tỉnh, thành phố nào có tốc độ tăng trưởng kinh tế cao thì mức
sống của người dân được nâng cao, tỷ lệ người nghèo thấp.
- Giả thuyết 2: Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài có ảnh hưởng đến tăng
trưởng kinh tế và mức sống của người dân, đầu tư nước ngoài càng lớn thì đời sống
người dân càng được cải thiện, tỷ lệ người nghèo càng thấp.
- Giả thuyết 3: Tỷ lệ lạm phát ảnh hưởng đến mức sống của người dân mỗi
tỉnh, thành phố. Tỷ lệ lạm phát cao kéo theo tỷ lệ người nghèo cũng cao.
- Giả thuyết 4: Tỷ lệ thất nghiệp ảnh hưởng đến mức sống của người dân mỗi
tỉnh, thành phố. Tỷ lệ thất nghiệp càng cao thì tỷ lệ người nghèo cũng cao.
Sự đúng đắn của các giả thuyết trên sẽ được kiểm định bằng mô hình thực tế.
2. Xây dựng mô hình:
Trong quá trình nghiên cứu, nhóm chúng tôi nhận thấy mô hình tỷ lệ người
nghèo phụ thuộc tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và đầu tư

trực tiếp nước ngoài (FDI) là tương đối hợp lý nhất.
Nhóm sử dụng nguồn số liệu năm 2010 của 35 tỉnh, thành phố ở Việt Nam
về tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, đầu tư trực tiếp nước
ngoài (FDI) và tỷ lệ người nghèo.
Từ các giả thuyết trên ta giả định rằng các yếu tố: tốc độ tăng trưởng GDP, tỷ lệ
lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) có quan hệ tuyến tính
với tỷ lệ người nghèo, do vậy mô hình hồi quy dùng cho nghiên cứu có dạng:
6


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

Υ = β1 + β 2Χ + β 3Χ + β 4Χ + β 5Χ + Ui
2

3

4

5

-Trong đó:
+ β 2 : hệ số co giãn riêng của tỷ lệ nghèo đối với tốc độ tăng trưởng GDP,
cho biết tỷ lệ nghèo tăng (giảm) bao nhiêu % khi tốc độ tăng trưởng GDP giảm
(tăng) 1%, với điều kiện các nhân tố khác không đổi.
+ β3 : hệ số co giãn riêng của tỷ lệ nghèo đối với tỷ lệ lạm phát, cho biết tỷ lệ
nghèo tăng( giảm) bao nhiêu % khi tỷ lệ lạm phát tăng (giảm) 1 %, với điều kiện
các nhân tố khác không đổi.
+ β 4 : hệ số co giãn riêng của tỷ lệ nghèo đối với tỷ lệ thất nghiệp, cho biết tỷ
lệ nghèo tăng( giảm) bao nhiêu % khi tỷ lệ thất nghiệp tăng (giảm) 1 %, với điều

kiện các nhân tố khác không đổi.
+ β5 : hệ số co giãn riêng của tỷ lệ nghèo đối với vốn đầu tư trực tiếp nước
ngoài, cho biết tỷ lệ nghèo tăng( giảm) bao nhiêu % khi vốn đầu tư trực tiếp nước
ngoài giảm (tăng) một tỷ USD, với điều kiện các nhân tố khác không đổi.
- Danh sách các biến theo phụ lục số 1.
Để các ước lượng tìm được bằng phương pháp bình phương bé nhất là các
ước lượng tuyến tính, không chệch, có phương sai nhỏ nhất, các giả thiết sau đây
phải thỏa mãn:
+ X1 … Xk là những biến được đo chính xác, có nghĩa là quan sát không sai
số.
+ Sai số tuân theo quy luật phân phối chuẩn: N(0,σ2).
+ Giá trị trung bình của sai số bằng không: E(εi) = 0.
+ Phương sai sai số đồng nhất theo tất cả quan sát:Var(εi) = E(εi) = σ2 với
mọi i.
+ Sai số ngẫu nhiên sẽ độc lập thống kê lẫn nhau. Giả định không có tự
tương quan: E(εi ,εj) = Cov(εi, εj) với mọi i # j
7


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

+ Không có các thông tin về những tham số β1, β2...βk
3. Kết quả mô hình được chạy bằng phần mềm SPSS (nguồn dữ liệu theo phụ
lục số 2):
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1

B

Std. Error

(Constant)

15,536

5,571

x2

-1,105

,505

x3

,779

x4
x5

Coefficients
Beta

Collinearity Statistics
t

Sig.

Tolerance

VIF

2,789

,009

-,200

-2,188

,037

,811

1,233

,246

,324

3,169

,004

,648

1,544

,522

,124

,426

4,197

,000

,658

1,521

-,330

,147

-,239

-2,247

,032

,597

1,674

a. Dependent Variable: y

Vậy mô hình hồi quy mẫu được viết lại với kết quả là:
Y = 15,536 – 1,105X2 + 0,779X3 + 0,522X4 - 0,330X5 + ε

(mô hình 1)

Mô hình trên phản ánh :
- β 2 = -1,105: Tỷ lệ nghèo tăng( giảm) 1,105 % khi tốc độ tăng trưởng GDP
giảm (tăng) 1%, với điều kiện các nhân tố khác không đổi.
- β3 = 0,779: Tỷ lệ nghèo tăng( giảm) 0,779% khi tỷ lệ lạm phát tăng (giảm)
1 %, với điều kiện các nhân tố khác không đổi.
- β 4 = 0,522: Tỷ lệ nghèo tăng( giảm) 0,522% khi tỷ lệ thất nghiệp tăng
(giảm) 1 %, với điều kiện các nhân tố khác không đổi.
- β5 = -0,33: Tỷ lệ nghèo tăng( giảm) 0,33% khi vốn đầu tư trực tiếp nước
ngoài giảm (tăng) một tỷ USD, với điều kiện các nhân tố khác không đổi.

8


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

III. Kiểm định các giả thiết:
1. Kiểm định giả thiết các tham số β:
- Kiểm định Student:
Kiểm định giả thiết:
H0: βj = 0
H1: βj ≠ 0
Tra bảng phân phối Student, với mức ý nghĩa 5%: T350,025 ≈ 2,042 , từ kết quả
chạy phần mềm SPSS ta thấy:
|T*1| = 2,789 > T350,025 ⇒ β1 ≠ 0 , có ý nghĩa trong mô hình.

|T*2| = 2,188 > T350,025 ⇒ β 2 ≠ 0 , X2 có ý nghĩa trong mô hình.
|T*3| = 3,169 > T350,025 ⇒ β 3 ≠ 0 , X3 có ý nghĩa trong mô hình.
|T*4| = 4,197 > T350,025 ⇒ β 4 ≠ 0 , X4 có ý nghĩa trong mô hình.
|T*5| = 2,247 > T350,025 ⇒ β5 ≠ 0, X5 có ý nghĩa trong mô hình.
Vậy bác bỏ giả thiết H0 , chấp nhận giả thiết H1: βj ≠ 0, các biến có ý nghĩa
trong mô hình.
2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Để xác định sự tồn tại của mô hình, sử dụng tiêu chuẩn kiểm định F qua
phần mềm SPSS (với mức ý nghĩa α = 5%; k = 5, n = 35). Kết quả như sau:
ANOVAb
Model
1

Sum of Squares
Regression
Residual
Total

df

Mean Square

3801,051

4

950,263

967,468

30

32,249

4768,519

34

F

Sig.

29,466 ,000a

a. Predictors: (Constant), x5, x2, x4, x3
b. Dependent Variable: y

Quan sát kết quả SPSS cho thấy Sig = 0,000 < 0,05 : chứng tỏ rằng mô hình tồn tại,
hay có ít nhất một trong các biến độc lập liên quan đến Y

9


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

Model Summaryb

Model
1

R
,893a

Adjusted R

Std. Error of the

Square

Estimate

R Square
,797

,770

Durbin-Watson

5,67881

1,773

a. Predictors: (Constant), x5, x2, x4, x3
b. Dependent Variable: y

Qua bảng Model Summaryb ta thấy mô hình 1 có hệ số xác định R 2 = 0,797,
nghĩa là với 100 quan sát mô hình giải thích được 79,7% các quan sát. Đồng thời hệ số
xác định điều chỉnh R2 = 0,77 lớn hơn 0,7 nên ta thấy mô hình 1 có sự phù hợp và có ý
nghĩa về mặt thống kê, các biến có mức độ thích hợp cao.
3. Kiểm định sai lầm khi đưa các biến vào mô hình:

- Kiểm định Wald:
Kiểm định giả thiết (sử dụng phần mềm Eview:
H0: β(2)=β(3)=β(4)=β(5)=0
H1: ∃ β(j)≠ 0 (j=2,3,4,5)
Wald Test:
Equation: MH1
Test Statistic
F-statistic
Chi-square

Value
29.46649
117.8660

df

Probability

(4, 30)
4

0.0000
0.0000

Value

Std. Err.

Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction

(= 0)
C(2)
C(3)
C(4)
C(5)

-1.105148
0.779303
0.521670
-0.329984

0.505008
0.245884
0.124304
0.146828

Restrictions are linear in coefficients.

10


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

Với Probability = 0 ta kết luận tồn tại β(j) khác không một cách có ý nghĩa ở
mức 5%.
4. Kiểm định phân phối chuẩn:
Để kiểm định sai số của mô hình 1 có tuân theo quy luật phân phối chuẩn
hay không, sử dụng kiểm định Jarque – Bera.
Xét cặp giả thiết:

- H0 – ε tuân theo quy luật phân phối chuẩn
- H1 - ε không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

Từ phần mềm SPSS tính được các thống kê của sai số mô hình 1 đã ước
lượng:
- Hệ số bất đối xứng: S = 0,001
- Độ nhọn: K = 2,507
2
S 2
K −3)
(
+
- JB = n 
6
24


Tra bảng phân phối χ2 , với


÷= 0,35
÷


α = 5%, χ (2) = 5,99 > JB
2

Chấp nhận giả thiết Ho, vậy sai số của mô hình 1 tuân theo quy luật
phân phối chuẩn.

5. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình :
Những biến độc lập trên được xác định nhưng cần phải lựa chọn những biến
độc lập có mức độ tương quan mạnh với biến phụ thuộc. Tiến hành đánh giá lại sự
tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Phương pháp đánh giá được
lựa chọn là giá trị hệ số tương quan |ryxi| có giá trị gần 1 nhất . Bảng kết quả hệ số
tương quan sau cho phép lựa chọn được các biến độc lập.

11


Tiểu luận môn Kinh tế lượng
Correlations
y
Pearson Correlation

Sig. (1-tailed)

N

x2

x3

x4

x5

y

1,000

-,505

,679

,747

-,662

x2

-,505

1,000

-,280

-,404

,179

x3

,679

-,280

1,000

,388

-,560

x4

,747

-,404

,388

1,000

-,483

x5

-,662

,179

-,560

-,483

1,000

.

,001

,000

,000

,000

x2

,001

.

,052

,008

,151

x3

,000

,052

.

,011

,000

x4

,000

,008

,011

.

,002

x5

,000

,151

,000

,002

.

y

35

35

35

35

35

x2

35

35

35

35

35

x3

35

35

35

35

35

x4

35

35

35

35

35

x5

35

35

35

35

35

y

Với kết quả trên hệ số tương quan giữa các biến X i và Y tương đối gần 1 nên
tất cả các biến độc lập đều được chọn.
- Để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình người ta thường sử

dụng hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích hoặc sử dụng nhân tử phóng đại
phương sai VIF. Nếu hệ số tương quan cặp giữa các biến giải thích < 0,8 hoặc nhân
tử phóng đại phương sai VIF < 5 thì sẽ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và
ngược lại.
Theo bảng ta thấy:
- Các rxixj < 0,8
- Các hệ số VIF đều < 5
Vậy mô hình 1 không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
12


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

6. Kiểm định hiện tượng tự tương quan trong mô hình:
Để kiểm tra tính tự tương quan, sử dụng phương pháp kiểm định DurbinWatson.

Từ phần mềm SPSS ta tính được d = 1,773.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với mức ý nghĩa α=5%; n=35, k’=5, ta có:
dL

du

4-du

4-dL

1,222

1,726

2,274

2,778

Ta thấy du < d < 4-du : theo quy tắc kiểm định d Durbin – Watson mô hình
1 không tồn tại hiện tượng tự tương quan.
7. Kiểm định phương sai không đồng nhất:
Sử dụng kiểm định White để kiểm định phương sai không đồng nhất của mô
hình.
Từ mô hình hồi quy mẫu :
Y = 15,536 – 1,105X2 + 0,779X3 + 0,522X4 - 0,330X5 + ε (1)
Uớc lượng mô hình trên ta được các phần dư ei , ta tính được ei2, ta xây dựng
mô hình hồi quy phần dư như sau :
ei2 = α1 + α2X2 + α3X3 + α4X4 +α5X5 + α6X22 + α7X32 + α8X42 + α9X52+ Vi
Ước lượng mô hình bằng phần mềm Eview ( View/Residual Test/White
Heteroscedasticity) cho kết quả như sau :
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
2.171536
Obs*R-squared
14.01886

Probability
Probability

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 07/13/04 Time: 17:20
Sample: 1901:1 1909:3

Included observations: 35
Variable
Coefficient
C
-48.72469
X2
-16.14645
X2^2
1.632767
X3
13.06838
X3^2
-0.326723

Std. Error
54.60047
15.55775
1.566256
7.549651
0.238988

0.064602
0.081275

t-Statistic
-0.892386
-1.037840
1.042465
1.730991
-1.367114

Prob.
0.3804
0.3089
0.3068
0.0953
0.1833

13


Tiểu luận môn Kinh tế lượng
X4
X4^2
X5
X5^2
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat

-0.823311
-0.004303
1.848323
0.024698
0.400539
0.216089
29.46664

22575.36
-162.8750
2.180743

2.499915 -0.329336
0.056105 -0.076687
2.735188
0.675757
0.096303
0.256465
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)

0.7445
0.9395
0.5052
0.7996
27.64194
33.28107
9.821429
10.22138
2.171536
0.064602

Vậy ei2 = -48.72469 -16.14645X2 + 13.06838X3 -0.823311X4 +
1.848323X5+1.632767X22 -0.326723X32 -0.004303X42 +0.024698X52

Qua bảng trên ta thấy Obs*R-squared = Xtt = nR2 = 14.01886
Xây dựng cặp giả thiết :
- Ho :α1=α2=α3=α4=α5=α6=α7=α8=α9= 0 (Phương sai đồng nhất)
- H1 : Phương sai không đồng nhất
Với mức ý nghĩa 5%, tra bảng chi bình phương (χ2) với df=k-1= 9-1 = 8
χ2(8) = 15,5073
So sánh Xtt với χ2(8) ta thấy Xtt<χ2(8) nghĩa là chấp nhận Ho, bác bỏ giả thiết
H1 nghĩa là mô hình không 1 tồn tại hiện tượng phương sai không đồng nhất.

IV. Ý nghĩa của mô hình nghiên cứu:
Mô hình giải thích được 79,7% các quan sát, không có hiện tượng tự tương
quan, đa cộng tuyến và hiện tượng phương sai không đồng nhất và nhóm xác định
mô hình này có ý nghĩa và có thể sử dụng trong công tác dự báo tỷ lệ người nghèo.
Từ các kết quả kiểm định trên cho thấy mô hình hồi quy:
Y = 15,536 – 1,105X2 + 0,779X3 + 0,522X4 - 0,330X5 + ε

thỏa mãn

các giả thiết đặt ra.
Mô hình giải thích được mức độ ảnh hưởng cụ thể thể của các nhân tố: tốc
độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và vốn đầu tư trực tiếp nước
ngoài có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ người nghèo của mỗi tỉnh, thành phố:
- Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, tốc độ tăng trưởng kinh tế
tăng 1% làm cho tỷ lệ người nghèo giảm 1,105%;

14


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

- Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, tỷ lệ lạm phát tăng 1% làm
cho tỷ lệ người nghèo tăng 0,779%;
- Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, tỷ lệ thất nghiệp tăng 1%
làm cho tỷ lệ người nghèo tăng 0,522%;
- Trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, vốn đầu tư trực tiếp nước
ngoài tăng 1 tỷ USD làm cho tỷ lệ người nghèo giảm 0,33%.
V. Kết luận :
Từ kết quả phân tích và kiểm định trên cho thấy cả 4 giả thuyết nêu ra ban
đầu là được chấp nhận; Nghĩa là các nhân tố: tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm
phát, tỷ lệ thất nghiệp và vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) có ảnh hưởng đến
tỷ lệ người nghèo của các tỉnh, thành phố ở Việt Nam. Thực tế cho thấy, tỉnh, thành
phố nào thu hút vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài lớn, có tốc độ tăng trưởng kinh tế
cao, tỷ lệ lạm phát thấp, tỷ lệ thất nghiệp thấp thì mức sống người dân ở đó được
cải thiện, tỷ lệ người nghèo thấp. Ngược lại, ở nơi nào thu hút được ít vốn đầu tư
trực tiếp nước ngoài, tốc độ tăng trưởng kinh tế thấp, tỷ lệ lạm phát cao, tỷ lệ thất
nghiệp cao thì nơi đó mức sống của người dân thấp, tỷ lệ người nghèo cao.

15


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

PHỤ LỤC:
1. Bảng tên biến trong mô hình:
STT
1
2
3
4
5

Tên biến
X2
X3
X4
X5
Y

Loại biến
Độc lập
Độc lập
Độc lập
Độc lập
Phụ thuộc

Định nghĩa
Tốc độ tăng trưởng GDP
Tỷ lệ lạm phát
Tỷ lệ thất nghiệp
Vốn FDI
Tỷ lệ người nghèo

Đơn vị đo
%
%
%
Tỷ USD
%

2. Các dữ liệu đã thu thập:

STT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

Tên nước
Quảng Ninh
Tuyên Quang
Hà Nội
Lạng Sơn
Hà Giang

Lào Cai
Yên Báy
Cao Bằng
Bắc Cạn
Hải Phòng
Thái Bình
Hải Dương
Ninh Bình
Nghệ An
Hà Tĩnh
Thừa Thiên Huế
Quảng Trị
Quảng Bình
Quảng Ngãi
Phú Yên
Quảng Nam

Tốc độ
tăng
Tỷ lệ
trưởng lạm phát
GDP
4,50
11,60
3,90
14,60
9,60
5,90
6,40
9,60

2,30
3,20
3,70
3,90
4,20
6,00
4,70
3,70
1,80
1,80
1,60
6,80
6,10
6,50
4,30
4,40
6,70

11,40
15,70
14,00
13,90
12,80
9,80
5,40
9,30
6,60
19,00
23,00
17,80

9,50
12,30
14,50
15,30
8,60

Tỷ lệ
thất
nghiệp

Vốn FDI
(tỷ USD)

Tỷ lệ
người
nghèo

41,00
27,00
4,20
8,30

1,309
2,466
34,600
3,544

39,00
34,00
10,40

24,30

24,00
18,00
19,00
12,20
18,00
8,40
3,30
7,40
2,80
9,50
35,00
6,30
15,00
7,40
8,70
18,60
12,10

0,360
1,665
0,332
1,410
1,210
19,650
22,550
15,250
21,600
1,215

0,460
1,236
19,610
1,998
0,152
6,830
1,579

35,90
36,10
36,60
29,90
26,20
8,60
5,40
16,10
5,50
43,00
49,80
25,30
26,10
21,00
31,00
32,10
22,60
16


Tiểu luận môn Kinh tế lượng

STT
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

Tên nước
Bình Định
Đà Nẵng
Kon Tum
Đăk Nông
Đăk Lắc
Bình Thuận
Khánh Hòa
Tiền Giang
Long An
Cần Thơ
An Giang
Bình Dương
TP Hồ Chí Minh

Bến Tre

Tốc độ
tăng
Tỷ lệ
trưởng lạm phát
GDP
6,70
19,70
7,80
7,50
5,10
12,00
2,46
5,50
6,31
23,00
4,70
15,50
7,90
14,20
1,90
17,00
6,50
14,50
4,70
17,70
2,50
15,60
7,50

12,00
8,50
12,50
2,10
25,00

Tỷ lệ
thất
nghiệp
16,30
12,90
13,20
1,40
4,70
12,70
12,60
34,20
12,70
26,70
26,90
8,40
7,60
15,30

Vốn FDI
(tỷ USD)
1,307
0,768
5,053
15,100

11,500
0,410
1,089
0,205
1,961
0,756
0,786
1,150
1,186
0,544

Tỷ lệ
người
nghèo
34,70
22,70
26,60
9,80
14,50
37,00
19,00
43,80
17,30
35,50
29,70
14,30
15,00
45,00

17

Tiểu luận môn Kinh tế lượng

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Số liệu thống kê từ trang Web: www.gso.gov.vn, và
một số trang web khác.
2. Niên Giám Thống Kê 2008, 2009, NXB Tổng Cục thống kê.
-----------------******-----------------

18