tiểu luận kinh tế lượng các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến tỉ lệ thất nghiệp của một số nước ASEAN giai đoạn 1994 2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
=====000=====

TIỂU LUẬN
MÔN: KINH TẾ LƯỢNG 1
ĐỀ TÀI: CÁC NHÂN TỐ

VĨ MÔ ẢNH HƯỞNG ĐẾN

TỈ LỆ THẤT NGHIỆP CỦA MỘT SỐ NƯỚC ASEAN
GIAI ĐOẠN 1994 – 2017
Giảng viên hướng dẫn: Th.S

Nguyễn Thu Giang

Danh sách thành viên nhóm 14
Nguyễn Mai Anh

1714410017

Trần Trung Hiếu

1714410096

Hà Nguyễn Huệ Linh

1714410132

Lê Thị Thùy Dương

1614420020

Đinh Tuấn Anh

1714410005

Hà Nội – 03/2019


MỤC LỤC

MỞ ĐẦU...............................................................................................................................3
CHƯƠNG I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT......................................................................................4
1.1.

THẤT NGHIỆP VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ LIÊN QUAN............................................4

1.2.

CÁC NGHIÊN CỨU VỀ THẤT NGHIỆP..............................................................9

CHƯƠNG II. XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY............................................................12
2.1.

PHƯƠNG PHÁP LUẬN ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU................12

2.2.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH LÝ THUYẾT...................................................................12

2.3.

MÔ TẢ SỐ LIỆU MÔ HÌNH.................................................................................13

CHƯƠNG III. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ..........................19
3.1.

BẢNG KẾT QUẢ THU ĐƯỢC..............................................................................19

3.2.

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ..........................................................................................19

3.3.

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT...................................................................................21

3.4.

KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH.............................................22

CHƯƠNG IV. KẾT LUẬN MÔ HÌNH..............................................................................23
4.1.

KẾT LUẬN..............................................................................................................23

4.2.

KIẾN NGHỊ GIẢI PHÁP.......................................................................................23

PHỤ LỤC...........................................................................................................................26
TÀI LIỆU THAM KHẢO..................................................................................................32

2


LỜI MỞ ĐẦU
Kinh tế lượng - một bộ phận của Kinh tế học, theo nghĩa rộng được hiểu là môn
khoa học kinh tế giao thoa với thống kê học và toán kinh tế, theo nghĩa hẹp được hiểu là
ứng dụng toán, là các phương pháp thống kê vào kinh tế. Kinh tế lượng lý thuyết nghiên
cứu các thuộc tính thống kê của các quy trình kinh tế lượng, trong khi kinh tế lượng thực
nghiệm đánh giá các lý thuyết kinh tế phát triển để quan sát kinh tế trong quá khứ và dự
đoán tương lai. Nhìn chung, Kinh tế lượng có hai mục đích chính: kiểm nghiệm lý thuyết
kinh tế bằng cách xây dựng các mô hình kinh tế (có khả năng kiểm định được), chạy
(estimate) và kiểm tra các mô hình đó xem chúng đưa ra kết quả chấp nhận hay phủ
quyết lý thuyết kinh tế.
Thất nghiệp là tình trạng người muốn có việc làm mà không tìm được việc làm.
Không phải ngẫu nhiên mà tỉ lệ thất nghiệp được coi là một trong những chỉ tiêu quan
trọng nhất trong việc đánh giá sức mạnh của 1 nền kinh tế. Thực tế là 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. Thêm vào đó, thất
nghiệp dẫn đến nhu cầu xã hội giảm, hàng hóa và dịch vụ không có người tiêu dùng, 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. Bởi vậy,
nhận thức chính xác và sử dụng hợp lý chỉ tiêu này có ý nghĩa quan trọng trong việc khảo
sát và đánh giá tình trạng phát triển bền vững, nhịp nhàng, toàn diện nền kinh tế. Bất kì
một quốc gia nào mong muốn kinh tế tăng trưởng ổn định đều đặc biệt quan tâm đến việc
duy trì tỉ lệ thất nghiệp ở mức độ hợp lý, nhằm tạo đà cho nền kinh tế đi lên.
Để hiểu nhiều hơn về việc áp dụng Kinh tế lượng vào việc nghiên cứu và đánh giá
các tác động của một số nhân tố đến tỉ lệ thất nghiệp của một số các quốc gia, chúng em

xây dựng tiểu luận với đề tài “Các nhân tố vĩ mô ảnh hưởng đến tỉ lệ thất nghiệp của một
số nước ASEAN giai đoạn 1994 - 2017” dưới sự hướng dẫn của Th.S Nguyễn Thu Giang,
với công cụ phân tích kinh tế là phần mềm R. Tiểu luận không thể tránh khỏi những sai
sót, những điều chưa hợp lý, vì thế chúng em kính mong nhận được sự góp ý từ cô để bài
làm được hoàn thiện hơn.
3


CHƯƠNG I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1. THẤT NGHIỆP VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
Thất nghiệp, trong kinh tế học, 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.
Thực tế, tỷ lệ thất nghiệp trong một nền kinh tế thường dao động xung quanh tỷ lệ
thất nghiệp tự nhiên. Khi nền kinh tế lâm vào khủng hoảng do chu kỳ kinh tế, sản xuất bị
thu hẹp, sản lượng thực tế thấp hơn mực tiềm năng, tỷ lệ thất nghiệp cao hơn mức thất
nghiệp tự nhiên. Ngược lại, khi đẩy mạnh sản xuất trên mọi ngành kinh tế thì cần phải
thuê mướn thêm nhân công, điều này làm cho tỷ lệ thất nghiệp giảm xuống dưới mức thất
nghiệp tự nhiên.
Phân loại:
 Thất nghiệp cổ điển: là dạng thất nghiệp liên quan tới loại việc làm mà tiền công
thực tế trả cho người làm công việc đó cao hơn mức tiền công thực tế bình quân của thị
trường lao động chung, khiến cho lượng cung về lao động đối với công việc này cao hơn
lượng cầu.
 Thất nghiệp cơ cấu: là loại thất nghiệp tạm thời do người lao động đang chờ để tìm
được việc làm mà họ kỳ vọng chứ không phải không thể tìm được việc làm nào.
 Thất nghiệp chu kỳ: là loại thất nghiệp liên quan đến chu kỳ kinh tế tại pha mà
tổng cầu thấp hơn tổng cung dẫn tới doanh nghiệp phải thu hẹp sản xuất và phải giảm
thuê mướn lao động.
 Thất nghiệp ma sát: là dạng thất nghiệp do người lao động và người thuê mướn lao

động không tìm được nhau vì những lý do như khác biệt về địa lý, thiếu thông tin, v.v...
 Thất nghiệp trá hình: là dạng thất nghiệp của những người lao động không được sử
dụng đúng hoặc không được sử dụng hết kỹ năng.
 Thất nghiệp ẩn: là dạng thất nghiệp không được báo cáo.
Công thức tính:
Tỷ lệ thất nghiệp = x 100%
4


 Số người thất nghiệp: Không tính những người không cố gắng tìm việc.
 Tổng số lao động xã hội = Số người có việc làm + số người không có việc làm
nhưng tích cực tìm việc.
Thất nghiệp là một trong số những vấn đề kinh tế mà nhiều quốc gia đang phát triển
phải đối mặt. Khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008 - 2009 ảnh hưởng lớn đến sự thuê
lao động ở các nước ASEAN. Người dân ở các nước đôi lúc khó có được một công việc
do tỷ lệ thất nghiệp cao hơn. Tình huống như vậy còn tồi tệ hơn và nhận được sự quan
tâm của các nhà hoạch định chính sách cũng như các nhà kinh tế suốt nhiều năm. Họ sẽ
liên tục theo dõi, đánh giá tình hình hiện tại và có hành động phù hợp khi cần thiết dựa
trên độ tin cậy và tính sẵn có của thông tin và số liệu thống kê.
Xác định một vài ảnh hưởng chính gây thất nghiệp ở các quốc gia dựa trên các yếu
tố kinh tế vĩ mô là mục tiêu chính của bài tiểu luận này. Một cuộc thảo luận có thể được
hình thành từ mối quan hệ đáng kể giữa các biến và sự thất nghiệp. Trên hết, các mối
quan hệ lâu dài sẽ được ưu tiên thử nghiệm trong bài nghiên cứu này. Theo các kết quả
nghiên cứu trước đây, các yếu tố phổ biến ảnh hưởng rất lớn đến tỷ lệ thất nghiệp là lạm
phát (INF), tổng sản phẩm nội địa (GDP), dân số (POP), đầu tư trực tiếp nước ngoài
(FDI), thuế thu nhập (IT), tiền lương tối thiểu (MW).
GDP
Chúng ta thấy khi kinh tế tăng trưởng, GDP thực tế tăng. Trong quá trình đó các
doanh nghiệp mở rộng sản xuất và thuê thêm lao động nên việc làm nhiều hơn và thất
nghiệp giảm.

Ngược lại, khi lao động bị thất nghiệp làm gia tăng tỉ lệ thất nghiệp kèm theo sự
giảm sút GDP thực tế. Mối quan hệ tỉ lệ nghịch giữa thất nghiệp và GDP gọi là định luật
Okun (1929-1979), người đầu tiên phát hiện ra.
Định luật Okun ra đời nhằm khảo sát sự biến động của chu kì kinh tế, sự giao động
của mức sản lượng thực tế quanh sản lượng tiềm năng và mối quan hệ giữa chúng, trên cơ
sở đó, dự báo mức tỉ lệ thất nghiệp kì vọng trong sự ràng buộc với hai biến số nêu trên.
Định luật này cho rằng: Khi sản lượng thực tế thấp hơn sản lượng tự nhiên 2% thì thất
nghiệp thực tế tăng thêm 1%.
Tỷ lệ lạm phát
5


Năm 1958, A.W.Phillips công bố kết quả khảo sát quan hệ giữa thất nghiệp và tốc độ
thay đổi tiền lương ở Anh giữa 1861 và 1957, và ông thấy nó là mối quan hệ nghịch giữa
tỉ lệ lạm phát và tỉ lệ thất nghiệp. Từ đó người ta tiến hành phương pháp “kích cầu” thông
qua các chính sách mở rộng tài khóa và tiền tệ, khi tổng cầu gia tăng, nhiều sản lượng
được sản xuất hơn, có nhiều người có việc làm hơn, tỷ lệ thất nghiệp trong ngắn hạn giảm
xuống, nhưng đồng thời chấp nhận mức giá chung của nền kinh tế tăng lên, và tăng lạm
phát.
Theo kết quả này có sự đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp.
Mối quan hệ này trong ngắn hạn được thể hiện trên đường cong Phillips. Đặc biệt,
mô hình đường cong Phillips chỉ sử dụng để phân tích sự thay đổi về phía tổng cầu, nó
không đúng khi có sự thay đổi về phía tổng cung.
FDI
FDI góp phần tăng số lượng việc làm và đào tạo nhân công. Thực vậy, một trong
những mục đích của FDI là khai thác các điều kiện để đạt được chi phí sản xuất thấp, nên
doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài sẽ thuê mướn nhiều lao động địa phương. Thu
nhập của một bộ phận dân cư địa phương được cải thiện sẽ đóng góp tích cực vào tăng
trưởng kinh tế địa phương. Trong quá trình thuê mướn đó, đào tạo các kỹ năng nghề
nghiệp, mà trong nhiều trường hợp là mới mẻ và tiến bộ ở các nước đang phát triển thu

hút FDI, sẽ được xí nghiệp cung cấp. Điều này tạo ra một đội ngũ lao động có kỹ năng
cho nước thu hút FDI. Không chỉ có lao động thông thường, mà cả các nhà chuyên môn
địa phương cũng có cơ hội làm việc và được bồi dưỡng nghiệp vụ ở các xí nghiệp có vốn
đầu tư nước ngoài.
Dân số
Số lượng và chất lượng nguồn nhân lực chịu ảnh hưởng của quy mô, cơ cấu và chất
lượng dân số. Nước nào có quy mô dân số lớn thì có quy mô nguồn nhân lực lớn và
ngược lại. Mặt khác, cơ cấu tuổi của dân số có ảnh hưởng quyết định đến quy mô và cơ
cấu nguồn lao động. Mặc dù dân số là cơ sở hình thành các nguồn lao động, nhưng mối
quan hệ giữa dân số và các nguồn lao động không phụ thuộc trực tiếp vào nhau trong
cùng một thời gian, mà việc tăng hoặc giảm gia tăng dân số của thời kỳ này sẽ làm tăng
hoặc giảm nguồn lao động của thời kỳ sau đó từ 15 đến 16 năm. Bởi
6


vì con người từ khi sinh ra đến khi bước vào tuổi lao động phải mất từ 15 đến 16 năm.
Tiền lương tối thiểu
Tính cứng nhắc của tiền lương là việc duy trì mức lương bình quân thực tế trả cho
người lao động cao hơn mức lương bình quân trên thị trường đã được thiết lập bởi quan
hệ cung - cầu về sức lao động.
Giải thích cho tính cứng nhắc của tiền lương, người ta chỉ ra một số nguyên nhân
như sau:
 Luật tiền lương tối thiểu: Để bảo vệ người lao động, chính phủ quy định việc trả
lương cao hơn mức lương tối thiểu, kể cả với lao động yếu thế nhất. Điều đó buộc giới
chủ phải trả lương cao hơn mức lương bình quân của thị trường khi mức lương tối thiểu
cao hơn.
 Sức mạnh của tổ chức đại diện cho người lao động (Công đoàn): Cũng nhằm bảo
vệ lợi ích cho giai cấp công nhân, Công đoàn là một trong ba Bên tham gia vào các thỏa
thuyết về tiền lương. Vì một lý do nào đó, Công đoàn chiếm ưu thế hơn trong việc xác lập
giá công lao động trên thị trường làm cho giá công đó cao hơn mức bình quân (điển hình

ở thị trường lao động độc quyền bán).
 Lý thuyết tiền lương hiệu quả: Dưới góc độ của người sử dụng lao động, việc cắt
giảm tiền lương không phải lúc nào cũng mang lại hiệu quả, đôi khi hành động đó còn
mang lại những tác động không mong muốn. Với mục tiêu cuối cùng là tăng năng suất lao
động, giới sử dụng lao động đưa ra lý thuyết tiền lương hiệu quả để giải thích cho hành
động trả lương cao hơn cho người lao động so với mức bình quân trên thị trường.
Tác động đến việc làm và thất nghiệp: Tính cứng nhắc của tiền lương góp phần làm
gia tăng thất nghiệp:
 Đối với cung lao động: Người lao động thường có tâm lý "chờ" những công việc
có mức thu nhập cao hơn (Thất nghiệp chờ việc hay thất nghiệp tự nguyện).
 Đối với cầu lao động: Người sử dụng lao động thường có xu hướng cắt giảm số
chỗ làm việc hoặc chỉ trả lương cao hơn cho những nhóm công việc mang lại lợi ích nhiều
hơn hoặc do sự thay thế đối với loại lao động làm những công việc đặc thù. Điều này làm
cho thất nghiệp gia tăng do số chỗ làm việc bị cắt giảm; thị trường lao động dễ bị phân
mảng, mất cân bằng về cung - cầu lao động theo cơ cấu ngành nghề.
7


Thuế thu nhập
Thuế thu nhập làm cho tiền lương sau khi nộp thuế mà các hộ gia đình nhận được sẽ
thấp hơn so với tiền lương ban đầu mà các hãng trả. Khi đoạn thẳng đứng AB đo số tiền
mà mỗi công nhân nộp thuế thu nhập, thì con số hữu nghiệp cân bằng là N 1, tức là số
lượng công nhân mà các hộ gia đình muốn cung ứng tại mức tiền lương đã trừ đi thuế W 3
và các hãng nhu cầu tại mức tiền lương ban đầu W 1. Tại mức tiền lương sua khi nộp thuế
W3 thì tỉ lệ thất nghiệp tự nhiên là đoạn thẳng nằm ngang BC, tức là số lượng công nhân
trong lực lượng lao động không muốn làm việc tại mức lương hiện hành đem về nhà (đã
trừ thuế).
Giả sử thuế thu nhập được bãi bỏ, trạng thái cân bằng mới của thị trường lao động
diễn ra ở điểm E. Khi đó mức hữu nghiệp sẽ tăng lên từ N1 đến N2; và mặc dù có nhiều
người hơn muốn ở trong lực lượng lao động thì số tiền được đưa về nhà tăng lên từ W3

đến W2, nhưng tỉ lệ thất nghiệp tự nhiên đã được giảm khoảng E nhỏ hơn. Như vậy, đối
với mưc trợ cấp thất nghiệp cố định, mức gia tăng tiền lương sau khi nộp thuế từ W 3 đến
W2 sẽ làm giảm mức thất nghiệp tự nguyện.
Tương tự, việc thay đổi các mức đóng góp của các hãng và công nhân vào bảo hiểm
quốc gia sẽ làm thay đổi tỉ lệ thất nghiệp tự nhiên. Các khoản đóng góp này sẽ làm tăng
mức hữu nghiệp cân bằng, tăng mức tiền công cân bằng được đưa về và giảm tỉ lệ thất
nghiệp tự nhiên.
Chính sách tài khoá
Theo những nhà kinh tế theo trường phái Keynes, chính sách tài khoá có thể được sử
dụng hiệu quả trong giảm tỷ lệ thất nghiệp. Khi nền kinh tế đang suy thoái, chính sách tài
khoá mở cửa sẽ làm tăng tổng cầu (AD), yêu cầu về hàng hoá cao hơn, dẫn đến sự ra đời
của nhiều việc làm hơn. Cụ thể hơn, khi nền kinh tế suy thoái, các công ty sa thải nhiều
8


công nhân, các công ty giảm đầu tư và các hộ gia đình giảm tiêu dùng, điều này tạo sự gia
tăng trong tiết kiệm cá nhân. Việc cắt giảm chi tiêu đã làm giảm quy mô của hiệu ứng số
nhân tiền và làm tăng lên lượng thất nghiệp so với ban đầu. Trong trường hợp này, chính
phủ có thể vay tiền từ khu vực tư nhân ở mức lãi suất tương đối thấp và chi tiêu vào xây
dựng các cơ sở hạ tầng, gián tiếp tạo ra việc làm cho công nhân.

Hình 2: Tác động của chính sách tài khoá đến tổng cầu
Nhìn chung, chính sách tài khoá (cắt giảm thuế/ tăng chi tiêu chính phủ) có thể làm
tăng tổng cầu, từ đó làm tăng GDP thực, góp phần làm tăng trưởng kinh tế, tăng nhu cầu
về việc làm từ phía doanh nghiệp, giảm tỷ lệ thất nghiệp.
1.2. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ THẤT NGHIỆP
Tunah, H. năm 2010 đã nghiên cứu những biến vĩ mô gây ra sự thất nghiệp ở Thổ
Nhĩ Kỳ. Những dữ liệu theo quý từ năm 2000 đến 2008 được sử dụng làm dữ liệu mẫu
cho nghiên cứu này. Kiểm định ADF (Augmented Dickey-Fuller Test), kiểm định PP
(Phillip-Perron test), kiểm định Johansen, kiểm định Granger (Granger causality

techniques) được sử dụng để phân tích. Các kết quả cho thấy có sự tác động đáng kể của
GDP thực tế, chỉ số giá tiêu dùng và tỷ lệ thất nghiệp trước đó trên tỷ lệ thất nghiệp.
Trong khi đó tỷ giá hối đoái thực hiệu quả REER (real effective exchange rate) không ảnh
hưởng gì đến sự thất nghiệp.

9


Cùng năm với nghiên cứu trên, El-Agrody và cộng sự đã kiểm tra nghiên cứu kinh
tế về thất nghiệp và tác động của nó đối với GDP của Ai Cập. Số liệu được thu thập từ
năm 1994 đến năm 2004. Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đơn và đa biến đã
được áp dụng. Các biến dùng trong cuộc nghiên cứu là tư hữu hóa, dân số, chi phí tiêu
dùng, lãi suất, tỷ giá hối đoái, công nghệ, nông sản nội địa, mức lương thực tế, và đầu tư
nông nghiệp. Kết quả này cho thấy ảnh hưởng tích cực của tỷ lệ thất nghiệp quốc gia, đầu
tư quốc gia, tỷ giá hối đoái và GDP đầu người bình quân lên tổng GDP. Kết quả cũng làm
nổi bật sự tư nhân hoá và gia tăng dân số như lý do chính của gia tăng thất nghiệp. Chúng
cho thấy các chính sách tư nhân hoá cần được sửa lại và giảm lãi suất để hạ thấp thất
nghiệp nông nghiệp.
Lui (2009) đã nghiên cứu mỗi quan hệ giữa lạm phát với thất nghiệp trong tình
huống mà lạm phát có kết quả khác nhau về công nhân được thuê và công nhân thất
nghiệp. Dữ liệu được dùng trong phân tích này là từ khảo sát của Ý về thu nhập hộ gia
đình và của cải năm 2004, chỉ có lực lượng lao động được đưa vào phân tích. Mô hình
cân bằng tổng quát và phương pháp hồi quy tuyến tính được sử dụng. Kết quả cho thấy
mối quan hệ lạm phát - thất nghiệp có thể tiêu cực hoặc tích cực tùy vào những thể chế thị
trường lao động và hàng hoá. Mức cao hơn của lạm phát gia tăng động lực làm việc cho
người lao động và tạo ra ảnh hưởng tiêu cực lên thất nghiệp. Mặt khác, lạm phát làm giảm
lợi nhuận của một doanh nghiệp từ việc tạo ra nhiều vị trí công việc còn trống, do đó nâng
cao tỉ lệ thất nghiệp.
Altavilla và Ciccarelli (2007) đã tìm hiểu vai trò của dự báo lạm phát trong điều kiện
không chắc chắn xung quanh những tác động ước tính của các quy định tiền tệ thay thế

đối với động lực thất nghiệp ở Châu Âu và Hoa Kỳ, lấy dữ liệu từ Mỹ và Châu Âu giai
đoạn từ năm 1990 đến năm 2005. Họ đã sử dụng dự báo lạm phát của tám mô hình cạnh
tranh để phân tích quy mô và thời gian của các hiệu ứng này cũng như định lượng sự
không chắc chắn liên quan đến những mô hình lạm phát khác nhau. Kết quả phù hợp với
cách tiếp cận mô hình kết hợp (model-combination) của các ngân hàng trung ương khi họ
đưa ra chiến lược.
Pallis (2006) thì nghiên cứu mối quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp ở các nước
thành viên Liên minh Châu Âu mới. Số liệu được sử dụng trong phân tích được lấy theo
10


năm bao gồm giai đoạn từ năm 1994 đến năm 2005, lấy từ hội đồng Châu Âu năm 2004
đề cập đến 10 quốc gia thành viên mới của EU. Ba biến được sử dụng là "giá dự kiến của
tổng sản phẩm quốc nội tại thị trường giá cả (tiền tệ quốc gia, tỷ lệ phần trăm thay đổi
hàng năm)", "bồi thường danh nghĩa cho mỗi nhân viên; tổng thể nền kinh tế (tiền tệ quốc
gia, tỷ lệ phần trăm thay đổi hàng năm)" và "Tổng tỉ lệ lao động (%)". Phương pháp ước
lượng bình phương tối thiểu phi tuyến tính và các kĩ thuật E-view đã được sử dụng.
Nghiên cứu này kết luận rằng việc áp dụng các chính sách chung trong nền kinh tế có thể
là vấn đề do tác động khác nhau của các chính sách này đối với lạm phát và thất nghiệp.
Cashell (2004) nghiên cứu mối liên hệ giữa Lạm phát và Thất nghiệp. Dữ liệu được
sử dụng từ giữa năm 1997 đến tháng 9 năm 2001. Có thể kết luận rằng phản ứng của lạm
phát rất chậm đối với sự thay đổi tỷ lệ thất nghiệp. Nghiên cứu kết luận rằng hầu hết các
ước tính gần đây về tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên kéo dài đều cho thấy tỷ lệ thất nghiệp dưới
5% cuối cùng sẽ dẫn đến một tốc độ tăng lạm phát.
Flaim (1990) đã kiểm tra sự thay đổi dân số và tỷ lệ thất nghiệp do thời kì bùng nổ
trẻ sơ sinh. Ông nghiên cứu sự thay đổi dân số và những thay đổi trong tỷ lệ thất nghiệp
trong giai đoạn 1960-1990. Kết quả khảo sát cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có xu hướng tăng
lên trong những năm 60 và 70, lý do là tỷ lệ tăng dân số nhanh và tỷ lệ này có sự suy
giảm trong thập niên 1980. Kết quả cũng xác nhận rằng sự thay đổi độ tuổi và dân số có
tác động lớn đến tỷ lệ thất nghiệp.

11


CHƯƠNG II. XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY
2.1.

PHƯƠNG PHÁP LUẬN ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU

2.1.1. Phương pháp thu thập số liệu
Số liệu đã thu thập thuộc dạng thông tin thứ cấp, dạng số liệu hỗn hợp, thể hiện
thông tin của các yếu tố kinh tế vĩ mô của từng nước trong giai đoạn từ 1994 đến 2017.
Nguồn dữ liệu thứ cấp được lấy từ nguồn xác minh có tính chính xác cao, cụ thể là từ
nguồn dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank).
2.1.2. Phương pháp xử lý số liệu
Sử dụng phần mềm R để xử lý sơ lược số liệu, tính ma trận tương quan giữa các
biến.
2.1.3. Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu
Chạy phần mềm R hồi quy mô hình để ước lượng ra tham số của các mô hình hồi
quy đa biến. Từ phần mềm R ta dễ dàng: Xét phân tử phóng đại phương sai VIF nhận
biết đa cộng tuyến. Dùng kiểm định t để ước lượng khoảng tin cậy cho các tham số trong
mô hình.
2.2.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH LÝ THUYẾT
Dựa vào cơ sở lý thuyết cũng như các nghiên cứu từ trước, nhóm đã xây dựng mô

hình này để nghiên cứu mối quan hệ, ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô tới thất
nghiệp: UEM = f (POP, FDI, INF, GDP, EXP)
Trong đó:

 UEM: tỷ lệ thất nghiệp (%)
 POP: tổng dân số hàng năm (người)
 FDI: tỉ lệ vốn đầu tư nước ngoài trực tiếp so với tổng sản phẩm quốc nội (%)
 INF: tỷ lệ lạm phát hàng năm (% của tổng sản phẩm quốc nội)
 GDP: mức tăng trưởng của tổng sản phẩm quốc nội hàng năm (%)
 EXP: chi tiêu chính phủ so với tổng sản phẩm quốc nội (%)
Để kiểm tra ảnh hưởng các yếu tố vĩ mô đến tỷ lệ thất nghiệp, từ lý thuyết đã trình
bày bên trên, nhóm đề xuất dạng mô hình nghiên cứu như sau:
12


Mô hình hàm hồi quy tổng thể:
Mô hình hàm hồi quy mẫu:
Giải thích các biến:
STT

Kí hiệu

Ý nghĩa/ Nguồn

Đơn

Dấu kì vọng

1

biến
UEM

Tỷ lệ thất nghiệp

vị
%

2

POP

Tổng dân số

Người

+

3

FDI

Tỷ lệ vốn đầu tư nước ngoài trực tiếp so

%

-

4

INF

với tổng sản phẩm quốc nội
Tỷ lệ lạm phát

%

-

5

GDP

Tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội

%

-

6

EXP

Chi tiêu chính phủ so với tổng sản phẩm

%

+

quốc nội
Bảng 1: Giải thích các biến
Trong đó:
 Biến phụ thuộc: UEM.
 Biến độc lập: POP, FDI, INF, GDP, EXP.

2.3.

MÔ TẢ SỐ LIỆU MÔ HÌNH
2.3.1. Nguồn dữ liệu đã sử dụng
Mẫu gồm 120 quan sát. Số liệu lấy từ website chính thức của Ngân hàng Thế giới

Worldbank từ 5 quốc gia ASEAN: Cambodia, Laos, Malaysia, Philippines và Vietnam
trong 24 năm, tính từ năm 1994 đến năm 2017.
2.3.2. Mô tả thống kê
Chạy lệnh summary, mô tả kết quả thu được:
Biến

Số quan

Trung bình

Trung vị

Min

Max

UEM

sát
120

2.344

2.409

0.160

5.260
13


POP

120

43312730

2590148

474038

10491809

0
0.05669

0
14.25776

FDI

120

4.76095

0
4.01556

INF

120

8.158

5.465

-5.992

127.974

GDP

120

6.000

6.648

-34.809

13.250

EXP

120

15.128

15.555

6.093

21.671

Bảng 2: Mô tả kết quả thu được
Từ số liệu thu được, với 120 quan sát, ta nhận thấy trung bình tỷ lệ thất nghiệp rơi
vào khoảng 2,344%, trung vị là 2,409. Tỷ lệ thất nghiệp cao nhất là khoảng 5,26%, dữ
liệu của Campuchia vào năm 1998, tỷ lệ thấp nhất là 0,16% của Campuchia vào năm
2012.
Nhận xét đối với số liệu các biến độc lập của mô hình:
 Biến POP tức dân số các nước qua thống kê cho thấy, mức dân số cao nhất là
104,918,090 người, của Philippines năm 2017, thấp nhất là nước Lào vào năm
1994 với 4,740,380 người.
 Biến FDI tức tỷ lệ vốn đầu tư nước ngoài trực tiếp so với tổng sản phẩm quốc nội,
tỷ lệ cao nhất là 14.25776% của Campuchia năm 2012, thấp nhất là Malaysia năm
2009 với 0.05669%.
 Biến INF tức tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ cao nhất là 127.974% của Lào năm 1999, thấp
nhất là Malaysia năm 2009 khi rơi vào tình trạng giảm phát với mức độ giảm phát
là -5.992%.
 Biến GDP tức tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội, tỷ lệ cao nhất là 13.25%
vào năm 2005 của Campuchia, thấp nhất là -34.809% Campuchia năm 1994.
 Biến EXP tức chi tiêu chính phủ so với tổng sản phẩm quốc nội, tỷ lệ cao nhất là
21.671% Malaysia năm 2009, thấp nhất là Campuchia năm 1995 với 6.093%.
2.3.3. Sử dụng biểu đồ histogram và bảng tần suất:

Từ số liệu thu được, sử dụng biểu đồ histogram và bảng tần suất để mô tả các biến
số, ta được:

14


Tổng dân số hằng năm của 5 nước đại diện ASEAN, dân số tập trung trong khoảng
từ 0-35 triệu người và 65-100 triệu người với tần suất cao nhất là 1.5e-08.

Qua biểu đồ histogram, tỷ lệ đầu tư trực tiếp từ nước ngoài tập trung chủ yếu trong
khoảng từ 0-15% với tần số cao nhất khoảng gần 0.15. Tỷ lệ đầu tư ảnh hưởng tới tỷ lệ

15


thất nghiệp thao chiều nghịch, vì khi đầu tư tăng, GDP sẽ tăng theo, do vậy thất nghiệp sẽ
giảm.

Tỷ lệ lạm phát ở 5 nước ASEAN trong giai đoạn 1994 – 2017 nằm ở ngưỡng 0 25% tần suất cao nhất là 0.1. Tỷ lệ làm phát từ 0-10% hay còn gọi là lạm phát một con số,
đây là tỷ lệ lạm phát vừa phải. Trong thời kì này, nền kinh tế hoạt động bình thường, đời
sống ổn định, trong ngắn hạn sẽ làm tăng trưởng sản lượng đi kèm tỷ lệ thất nghiệp giảm.
Tuy nhiên vẫn có trường hợp tỷ lệ lạm phát tăng cao, tỷ lệ này là 127.974% của Lào năm
1999, đây là tỷ lệ lạm phát rất cao, khiến nền kinh tế dễ dàng suy sụp một cách nhanh
chóng.

16


Mức tăng trưởng của tổng sản phẩm quốc nội hằng năm (%) tập trung chủ yếu
trong khoảng từ 0 – 10 (%) với tần suất cao nhất lớn hơn 0.2, mức tăng trưởng này của 5

nước ASEAN là vừa phải, trong mức nền kinh tế có thể chấp nhận được. Tuy nhiên, qua
biểu đồ histogram, ta vẫn thấy được có trường hợp mức tăng trưởng mang giá trị âm, bé
hơn -30%, nền kinh tế rơi vào khủng hoảng, tốc độ tăng trưởng của nên kinh tế kém, tỷ lệ
thất nghiệp tăng cao.

17


Với chi tiêu chính phủ so với tổng sản phẩm quốc nội (%), qua biểu đồ histogram,
tỷ lệ chi tiêu chính phủ có giá trị nằm trong khoảng từ 10 – 20 (%) với tần suất cao nhất là
vào khoảng gần 0.12.
2.3.4. Ma trận tương quan giữa các biến
Chạy lệnh cor tìm sự tương quan của các biến:
UEM

POP

FDI

INF

GDP

UEM

1.00000000

POP

0.46317654

1.00000000

FDI

-0.60186777

-0.24197969

1.00000000

INF

-0.08796326

-0.13882142

-0.04122653

1.00000000

GDP

-0.09287540

-0.04285799

0.22359445

-0.25833664

1.00000000

EXP

0.45665098

0.34467570

-0.28306865

0.01580835

-0.05090415

EXP

1.00000000

Bảng 3: Mô tả kết quả thu được khi kiểm tra độ tương quan
Dựa vào ma trận hệ số tương quan, ta có:
 POP có hệ số tương quan tương đối cao là 0.46317654 và có tác động dương lên
biến phụ thuộc.
 FDI có hệ số tương quan khá cao là 0.60186777 và có tác động âm lên biến phụ
thuộc.
 INF có hệ số tương quan thấp là 0.08796326 và có tác động âm lên biến phụ thuộc.
 GDP có hệ số tương quan thấp là 0.0928754 và có tác động âm lên biến phụ thuộc.
 EXP có hệ số tương quan trung bình là 0.45665098 và có tác động dương lên biến
phụ thuộc.
 Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau rất thấp, cao nhất chỉ là

0.3446750 (giữa EXP và POP). Vì vậy rất khó hoặc không xảy ra đa cộng tuyến giữa các
biến độc lập.
⇨

Kết luận:
18


 Tương quan về dấu của các biến độc lập với biến phụ thuộc đúng như dấu kì vọng.
 Nhìn chung, các biến độc lập có tương quan trung bình thấp đối với biến phụ thuộc
là tỷ lệ thất nghiệp và có tác động theo chiều âm đến biến phụ thuộc, trừ biến POP và
EXP có tác động theo chiều dương lên biến phụ thuộc.

19


CHƯƠNG III. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN
THỐNG KÊ
3.1.

BẢNG KẾT QUẢ THU ĐƯỢC
Bước đầu tiên ta sử dụng lệnh gán tên mô hình và biến để chạy mô hình hồi quy,

thu được kết quả:
(Intercept)
Pop
Fdi
Inf
Gdp
exp

Signif. codes:

Estimate
Std. Error
t
1.688e+00
4.015e-01
4.203
8.354e-09
2.307e-09
3.621
-1.755e-01
2.564e-02
-6.842
-5.523e-03
5.315e-03
-1.039
4.926e-03
1.766e-02
0.279
7.571e-02
2.296e-02
3.297
0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Pr(>|t|)
5.25e-05 ***
0.00044 ***
4.12e-10 ***
0.30097

0.78079
0.00130 **

Residual standard error: 0.8257 on 114 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5197,

Adjusted R-squared: 0.4986

F-statistic: 24.67 on 5 and 114 DF, p-value: < 2.2e-16
3.2.

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ
Sau khi chạy R được toàn bộ dữ liệu như trình bày ở trên, chúng ta tiến hành đọc và

phân tích số liệu.
3.2.1. Mô hình hồi quy mẫu
Ta có mô hình hồi quy mẫu:
UEMi = + *POP + FDI + INF + GDP + EXP +
Trước hết, chúng ta thành lập được một bảng số liệu như sau:
Tên biến
Hệ số tự do

Hệ số hồi quy
1.688e+00

t
4.203

P-value
5.25e-

SER
4.015e-01
2.307e-09

POP

8.354e-09

3.621

05
0.00044

FDI

-1.755e-01

-

4.12e-

2.564e-02

-5.523e-03

6.842
-

10

0.30097

5.315e-03

INF

20


1.039
GDP

4.926e-03

0.279

0.78079

1.766e-02

EXP

7.571e-02

3.297

0.00130

2.296e-02

Bảng 3: Kết quả chạy hồi quy bằng phần mềm R
Theo kết quả chạy hồi quy trên phần mềm R, ta có hàm hồi quy mẫu (SRF) như
sau:
����= 16.88 + (8.354e-09) *POP – (1.755e-01) *FDI – (5.523e-03) *INF + (4.926e03) *GDP + (7.571e-02) *EXP + �̂�

3.2.2. Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
 : Trong trường hợp các yếu tố đều bằng 0, tỷ lệ thất nghiệp (UEM) là 16.88 (%).
 : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, dân số (POP) tăng 1 nghìn người
thì tỷ lệ thất nghiệp tăng (8.354e-09) %.
 : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ đầu tư trực tiếp từ nước ngoài
(FDI) tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp giảm (1.755e-01) %.
 : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ lạm phát (INF) tăng 1% thì tỷ
lệ thất nghiệp giảm (-5.523e-03) %.
 : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ tăng trưởng tổng thu nhập
quốc nội (GDP) tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp tăng (4.926e-03) %.
 : Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, tỷ lệ chi tiêu của chính phủ (EXP)
tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp tăng (7.571e-02) %.
3.2.3. Phân tích các số liệu liên quan
 Số quan sát là 120
 Tổng bình phương các phần dư RSS = 0.8257
 Bậc tự do của phần được giải thích Dfm = 5
 Bậc tự do của phần dư Dfr = 114
 Hệ số xác định R 2 (r-squared) = 0.5197 thể hiện mức độ phù hợp của hàm hồi quy
mẫu ở mức trung bình. Bên cạnh đó, giá trị 0.5197 còn thể hiện tỷ lệ phần trăm biến động
của tỷ lệ thất nghiệp được giải thích bởi các biến độc lập gồm: “dân số”, "tỷ lệ vốn đầu tư
21


trực tiếp từ nước ngoài”, “tỷ lệ lạm phát”, “tỷ lệ tăng trưởng GDP” và “tỷ lệ chi tiêu chính
phủ”. Nghĩa là các biến độc lập POP, FDI, INF, GDP và EXP giải thích được 51.97% sự

thay đổi trong giá trị của biến UEM, còn lại là các yếu tố khác.
3.3.

KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT
3.3.1. Kiểm định hệ số hồi quy bằng phương pháp khoảng tin cậy
Ta có cặp giả thuyết thống kê:

Từ kết quả chạy hồi quy bằng phương pháp OLS trên phần mềm R, ta có khoảng tin
cậy của các hệ số hồi quy với mức ý nghĩa

= 5% như sau:

POP

[ 3.783851e-09; 1.292415e-

FDI

08]
[ -0.2262926; -0.1247074]

INF

[-0.01605197; 0.005005972]

GDP

[ -0.03005832; 0.03991032]

EXP

[ 0.03022642; 0.1211936]

cons

[0.8926317;2.483368]

Với tất cả các biến POP, FDI, INF, GDP, EXP, giá trị thuộc vào khoảng tin cậy nên
ta bác bỏ được giả thiết Ho, vậy mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
3.3.2.

Kiểm định hệ số hồi quy bằng phương pháp P-value:

Từ kết quả trên ta có bảng sau:
Biến

p-value

POP

0.00044

FDI

4.12e-10

INF

0.300

GDP

0.78079

EXP

0.0013

Bảng 4: Giá trị p-value
22


 Các biến POP, FDI, EXP có hệ số P–value < 0.05, nghĩa là các biến này có ý nghĩa
thống kê.
 Hai biến GDP và EXP có P-value > 0.05 nên chưa xác định hệ số có ý nghĩa thống
kê hay không.
3.4.

KIỂM ĐỊNH CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi quy, nếu các biến độc lập có tương quan chặt, mạnh với nhau thì
sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến. Đó là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ
thuộc lẫn nhau và thể hiện được dưới dạng hàm số. Nói cách khác, hai biến độc lập có
quan hệ rất mạnh với nhau, đúng ra hai biến này phải là 1 biến nhưng thực tế trong mô
hình nghiên cứu lại được tách làm 2 biến. Hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm giả định
của mô hình hồi qui tuyến tính cổ điển là các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến
tính với nhau.
Dấu hiệu: Xét nhân tử phóng đại phương sai VIF (variance inflation factor). Nếu
VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến, đây là điều không mong muốn. Nếu VIF > 10 thì

chắc chắn có đa cộng tuyến. Nếu VIF < 2, mô hình không bị đa cộng tuyến.
Chạy lệnh vif ta thu được kết quả:
POP
1.197651

FDI
1.170990

INF
1.102077

GDP
1.127939

EXP
1.196168

Ta thấy VIFFDI, VIFPOP, VIFINF, VIFGDP và VIFEXP đều nhỏ hơn 2 nên mô hình chắc
chắn không xảy ra đa cộng tuyến.

23


CHƯƠNG IV. KẾT LUẬN MÔ HÌNH
4.1.

KẾT LUẬN
- Các yếu tố vĩ mô như dân số (POP), tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), tỷ lệ

lạm phát (INF), tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và tỷ lệ chi tiêu của

chính phủ (EXP) đều có ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp của các nước ASEAN.
- Mô hình lựa chọn phù hợp với các lí thuyết kinh tế, có ý nghĩa thống kê.
- Mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nhưng có phương sai sai số thay
đổi.
4.2.

KIẾN NGHỊ GIẢI PHÁP
Dựa vào mô hình, ta có thể thấy mối quan hệ giữa dân số, tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước

ngoài, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ tăng trưởng GDP và tỷ lệ chi tiêu chính phủ là ngược chiều với
tỷ lệ thất nghiệp. Theo kết quả của mô hình hồi quy ta thấy, khi tăng tỷ lệ đầu tư trực tiếp
nước ngoài 1 đơn vị thì tỷ lệ thất nghiệp giảm (1.755e-01) %, lớn nhất trong tất cả các
biến với điều kiện các yếu tố khác không đổi. Tỷ lệ chi tiêu chính phủ và tỷ lệ tăng
trưởng GDP có tác động tương đối đến tỷ lệ thất nghiệp. Dân số, theo cơ sở lý thuyết và
kết quả chạy mô hình, cũng có ảnh hưởng đến tỷ lệ thất nghiệp, tuy nhiên ảnh hưởng là
rất nhỏ và gần như không đáng kể.
Vì vậy, qua kết quả của việc hồi quy mô hình này, chúng em đề xuất một số giải
pháp để giảm tỷ lệ thất nghiệp ở các nước ASEAN:
- Tăng tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI): Giảm thuế cho các doanh nghiệp
mới đầu tư vào các lĩnh vực phát triển của nhà nước, kêu gọi vốn đầu tư từ các nước phát
triển, cải cách thể chế, đơn giản hóa các thủ tục hành chính cho các doanh nghiệp nước
ngoài, mở cửa các lĩnh vực có sức hút với các nahf đầu tư nước ngoài, phát triển cơ sở hạ
tầng, nâng cao khoa học kĩ thuật.
- Tăng tỷ lệ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP): Tổng sản phẩm quốc nội
thể hiện sức mạnh của nền kinh tế, quy mô GDP càng lớn thì kinh tế càng mạnh. Vì vậy
cần tập trung phát triển kiểm soát lạm phát, linh hoạt các công cụ chính sách tiền tệ, phối
24


hợp chặt chẽ, đồng bộ với chính sách tài khóa, tăng chi tiêu chính phủ, tăng xuất khẩu và

giảm nhập khẩu, tăng đầu tư trong và ngoài nước, khuyến khích tiêu dùng trong nước.
-

Đánh đổi giữa lạm phát và thất nghiệp

25