Tải bản đầy đủ (.pptx) (14 trang)

Đánh giá tác động của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế tỉnh bình định bằng mô hình kinh tế lượng

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (421.34 KB, 14 trang )

ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA NGÀNH DU LỊCH
ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TỈNH BÌNH ĐỊNH BẰNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Họ tên: Đoàn Thị Huế
MSV: 11121595
Tài liệu tham khảo: Tạp trí phát triển kinh tế xã hội Đà
Nẵng – Ths. Ngô Thị Thanh Thúy


Tính cấp thiết của đề tài.

Ngành du lịch (dl) được xem là ngành kinh tế mũi nhọn góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Bình Định. Tuy nhiên, trong
thực tế ngành này đã đóng góp như thế nào vào tăng trưởng kinh tế địa phương? Đây là vấn đề cần phải lượng hóa một cách
cụ thể. Do đó mô hình đánh giá tác động của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế là mục tiêu của bài nghiên cứu để xác
định mối quan hệ của ngành du lịch với tăng trưởng kinh tế.


1. Lý thuyết xây dựng mô hình

Mô hình tuyến tính tổng quát với ba biến được lựa chọn vào mô hình là GDP (đại diện cho tăng trưởng kinh tế) biến phụ thuộc; TOUR (doanh thu du lịch)
và LK (lượng khách du lịch) đại diện cho ngành du lịch là biến độc lập. Do đó, mô hình nghiên cứu có dạng như sau:

GDP t = β0 + β1 TOURt + β2 LKt + u t (1)

Trong đó, GDP là tổng sản phẩm địa phương theo giá so sánh, TOUR là doanh thu du lịch theo giá so sánh, LK là lượng khách du lịch, u là sai số
của mô hình.


2. Cơ sở dữ liệu để hồi quy

Bảng 1. Tổng doanh thu du lịch, du khách



tổng sản phẩm địa phương tỉnh Bình Định


3. Lựa chọn mô hình tối ưu
Kết quả hồi quy các mô hình
được thể hiện như sau:

Dựa vào kết quả ước lượng ở bảng 2 cho thấy giá trị β2 =
-0,00274. Điều này có nghĩa LK (lượt khách) có mối tương
quan âm (tương quan nghịch) với tăng trưởng kinh tế (GDP).
Tuy nhiên, theo số liệu thực tế ở bảng 1 cho thấy lượt khách
(LK) tăng lên làm cho GDP cũng có xu hướng tăng lên. Cho
nên, mô hình có khả năng có khuyết tật đa cộng tuyến. Vì vậy,
tác giả thực hiện phân tích tương quan (correlation) các biến số
có được kết quả ở bảng 3 như sau:


Kết quả tương quan giữa các biến số đều lớn hơn 0,8. Đây là dấu
hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến rất cao. Cho nên tác giả quyết
định bỏ biến LK ra khỏi mô hình (1). Do đó mô hình nghiên cứu
được viết lại:
GDP t = β0 + β1 ToURt + ut (2) và kết quả hồi quy mô hình (2)
như sau:


Kiểm định tính dừng

Để kiểm tra tính dừng của các chuỗi số liệu, tác giả thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị theo phương pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller). Với các
chuỗi số liệu thu thập được, kết quả kiểm định ADF ở bảng 5 chỉ rõ chuỗi số liệu GDP dừng ở mức tin cậy 90% và chuỗi số liệu TOUR đều dừng ở

mức tin cậy 90%; 95% và 100%.


Kiểm định tự tương quan
Bên cạnh đó, tác giả có thể thực hiện kiểm định tự tương quan đối với sai số theo phương pháp BreuschGodfrey (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test).
Giả thuyết của kiểm định:
Ho: Không có tương quan bậc nhất
H1 : Bác bỏ giả thuyết Ho

Dựa vào bảng 6, giá trị Prob=0,0006 < 0,05. Như vậy, kết quả kiểm định cho thấy, với mức ý nghĩa 5% thì mô hình (2) có khuyết tật tương quan bậc nhất, điều này
chứng tỏ giá trị β0 = 956,2371 và β1 = 83,92047 trong kết quả ước lượng ở bảng 4 không đúng và chưa phải là kết quả tối ưu nhất. Tác giả tiến hành khắc phục
khuyết tật tự tương quan bậc nhất bằng phương pháp lặp Corchan - Orcutt (sử dụng kỹ thuật sai phân tổng quát) và kết quả như sau:



Kiểm định tính ổn định (Ramsey Reset)

Từ mô hình đã lựa chọn, tác giả kiểm định dạng hàm đúng, với giả thuyết của kiểm định là:
Ho: Dạng hàm đúng
H1 : Bác bỏ giả thuyết Ho.

Trị số Prob. F có giá trị 0,1232 > 0,05. Với mức ý nghĩa 5%, có thể kết luận dạng hàm của mô hình (2)là dạng hàm đúng


4. Kết quả và thảo luận
Từ các bước đánh giá, kiểm định mô hình tốt nhất được lựa chọn phản ánh mối quan hệ giữa TOUR và GDP tại tỉnh Bình Định là mô hình (2) với kết quả ước lượng bảng
7 và giá trị β0 = 104565,6 và β1 = 41,9 là tối ưu nhất được mô tả bởi phương trình như sau:

GDP = 104565,6 + 41,9 ToUR (*)


Kết quả hồi quy của mô hình ở bảng 7, cho thấy giá trị P-value của hệ số nhỏ hơn 0,05 nên hệ số mô hình có ý nghĩa thống kê. Giá trị R điều chỉnh (Adjusted R Square) có
giá trị 0,996497 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối tương quan cao. Hơn nữa, giá trị R2 (R Square) bằng 0,99 khá cao, điều này nói lên độ thích
hợp của mô hình là 99% hay nói cách khác là khi các yếu tố khác không đổi thì TOUR giải thích được 99% sự biến thiên của GDP tại Bình Định.

Phương trình (*) cho thấy, doanh thu du lịch tác động tích cực đến GDP theo xu hướng cứ 1 đơn vị tăng lên của doanh thu du lịch có thể làm tăng 41,9 đơn vị GDP và tác
động này có ý nghĩa về mặt thống kê. Từ đó có thể kết luận rằng có mối quan hệ tích cực giữa phát triển ngành du lịch và tăng trưởng kinh tế ở tỉnh Bình Định.

Như vậy, kết quả kiểm tra mô hình kinh tế lượng đã chứng minh doanh thu du lịch có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Điều này có thể khẳng định rằng, nếu
ngành du lịch của Bình Định phát huy được những lợi thế và phát triển đúng hướng thì chắc chắn sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế của tỉnh Bình Định.


Kết luận

Trên cơ sở phân tích hồi quy, tác giả đã kiểm tra,đo lường tác động của ngành du lịch đến tăng trưởng kinh tế tỉnh Bình Định trong giai đoạn 1995 - 2014. Việc xác định
mô hình tối ưu là cơ sở để đánh giá tác động của ngành du lịch đối với tăng trưởng. Qua đó, cho biết doanh thu du lịch đã tạo ra được bao nhiêu đơn vị GDP cho nền
kinh tế. Đó là cơ sở để đưa ra chính sách phát triển ngành du lịch thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Nguyễn Trọng Hoài. 2009. Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính. Hà Nội: Thống kê.
2. Cổng thông tin điện tử tỉnh Bình Định. www.binhdinh.gov.vn.
3. Cục thống kê. Niên giám thống kê Bình Định 2001, 2010 và 2014.
4. Sở Văn hóa, Thể thao & Du lịch Bình Định. Báo cáo tình hình hoạt động du lịch hàng năm.




×