tiểu luận kinh tế lượng phân tích các yếu tố vĩ mô tác động đến sản lượng lúa gạo của một số nước trên thế giới năm 2014

Trường Đại học Ngoại Thương
Khoa Kinh tế quốc tế
----------

Tiểu luận Kinh tế lượng
Đề tài: Phân tích các yếu tố vĩ mô tác động đến sản
lượng lúa gạo của một số nước trên thế giới năm 2014
Giảng viên hướng dẫn: Thạc sĩ Nguyễn Thu Giang
Sinh viê n thực hiện
Hoàng Thu Hà

1714410063

Vũ Thị Thảo Thanh

1714410206

Nguyễn Thị Khánh Ly

1714410150

Nguyễn Huy Hiếu

1714410095

Nguyễn Hồng Quỳnh

1714410196

Hà Nội, tháng 3 năm 2019

Mục lục


LỜI MỞ ĐẦU
Kinh tế lượng (Econometrics) là một bộ phận của Kinh tế học, theo nghĩa rộng bộ
môn này được hiểu là sự giao thoa giữa khoa học kinh tế với toán kinh tế và thống kê
học. Theo nghĩa hẹp kinh tế lượng lại được hiểu là ứng dụng của toán, đặc biệt là các
phương pháp thống kê và kinh tế. Kinh tế lượng có hai mục đích chính: môt là xây
dựng các mô hình kinh tế( có khả năng kiểm định được) để kiểm nghiệm lý thuyết
kinh tế. Hai là chạy và kiểm tra các mô hình đó xem chúng đưa ra kết quả chấp nhận
hay phủ quyết lí thuyết kinh tế.
Lúa là một cây trồng phổ biến trên thế giới và sản phẩm của lúa gắn liền với đời
sống con người. Sản lượng lúa gạo là một trong những chỉ tiêu quan trọng trong việc
đánh giá năng lực của nền nông nghiệp và khả năng đảm bảo an ninh lương thực cho
mỗi quốc gia nói riêng và trên thế giới nói chung. Nhận thức chính xác về chỉ tiêu này
có ý nghĩa quan trọng trong việc khảo sát và đánh giá tình trạng phát triển bền vững
của nền kinh tế. Bất cứ một quốc gia nào muốn tăng trưởng ổn định đều phải quan tâm
đến việc đảm bảo an ninh lương thực, cũng như việc phải nắm bắt được các nhân tố
tác động đến sản lượng lúa nhằm cải thiện và duy trì sản lượng ở một mức phù hợp.
Để hiểu sâu hơn về việc áp dụng kinh tế lượng vào việc nghiên cứu và đánh giá
tác động của một số nhân tố vĩ mô đến sản lượng lúa của một số quốc gia trên thê giới,
nhóm chúng em xây dựng bài tiểu luận với việc sử dụng các công cụ phân tích kinh tế
lượng là phần mềm R, với mô hình hồi quy bội và phương pháp định lượng OLS, cùng
bộ số liệu được trích từ các trang thông tin uy tín như Worldbank và được định dạng
phù hợp với kiểu dữ liệu của mô hình để phân tích, nghiên cứu đề tài “ Phân tích các
yếu tố vĩ mô tác động đến sản lượng lúa gạo của một số nước trên thế giới năm
2014”. Từ đó gợi ý chính sách kinh tế vĩ mô nhằm phát triển ổn định sản lượng lúa gạo
ở các nước trên thế giới.
Một điểm dễ thấy là về số liệu thu thập được khá ít vì trên thế giới không nhiều

các quốc gia trồng và sử dụng gạo là lương thực chính của mình. Các nước được liệt
kê là các nước có sản lượng gạo lớn nhất trên thế giới. Các nước còn lại có sản lượng
rất rất thấp. Ít quan sát cũng là điểm yếu nhất của mô hình và bài tiểu luận nhưng


không thể khắc phục được điểm yếu này. Tuy khá ít quan sát nhưng hàm log – log các
biến số vẫn có ý nghĩa thống kê 10%.
Các nhân tố tác động đến sản lượng lúa của các quốc gia được đề cập đến trong
mô hình chỉ là các yếu tố vĩ mô, phản ánh một phần ảnh hưởng của chúng tuy nhiên
trên thực tế còn nhiều nhiễu khác cũng như việc bỏ sót một số biến quan trọng khác
làm kết quả nghiên cứu chưa thực sự chính xác, tổng quát và phán ánh hoàn toàn được
mối quan hệ cả chúng với sản lượng lúa gạo. Vì vậy, mô hình nghiên cứu này chỉ là
phần đóng góp nhỏ cho việc nghiên cứu vấn đề trên, cần được bổ sung và thực nghiệm
thêm bằng các mô hình nghiên cứu khác.
Bài tiểu luận của chúng em gồm những nội dung sau:
Phần mở đầu
Chương 1: Cơ sở lí luận
Chương 2: Mô hình kinh tế lượng
Chương 3: Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê
Chương 4: Kết luận
Tài liệu tham khảo
Phụ lục
Trong quá trình nghiên cứu và báo cáo, mặc dù rất cố gắng tuy nhiên vì kiến thức
còn eo hẹp nên không tránh khỏi những sai sót, chúng em rất mong nhận được sự đánh
giá góp ý để hoàn thiện bài làm hơn.


CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÍ LUẬN
1.1

Sản lượng lúa gạo
Sản lượng lúa của một quốc gia trong một năm chính là tổng khối lượng lúa gạo
được tạo ra từ quá trình sản xuất trên toàn lãnh thổ quốc gia đó trong năm đó.
1.2

Các nhân tố kinh tế vĩ mô tác động đến sản lượng lúa của một quốc gia.
Diện tích

Diện tích là yếu tố tác động trực tiếp đến sản lượng lúa của một quốc gia, diện
tích của nước đó càng lớn càng tạo điều kiện cho việc sử dụng đất đai vào việc sản
xuất lúa. Vì lúa là một loại sản phẩm thâm hụt đất đai lớn, do đó có thể khẳng định
diện tích dành cho việc trồng lúa càng lớn thì khả năng nâng cao sản lượng lúa cũng
theo đó mà tăng lên.
Biến động diện tích có tác động lớn đến tổng sản lượng lúa của năm.
Dân số
Dân số được coi là yếu tố cơ bản quyết định số lượng lao động: quy mô và cơ cấu
đân số có ý nghĩa quyết định đến quy mô và cơ cấu của nguồn lao động. Các yếu tố cơ
bản ảnh hưởng đến sự biến động của dân số là: phong tục, tập quán của từng nước;
trình độ phát triển kinh tế, mức độ chăm sóc y tế và chính sách của từng nước đối với
vấn đề khuyến khích hoặc hạn chế sinh đẻ.
Số lượng và chất lượng nguồn lao động chịu ảnh hưởng của quy mô, cơ cấu và
chất lượng của dân số. Nước nào có quy mô dân số lớn thì có quy mô nguồn nhân lực
lớn và ngược lại. Quan trọng hơn, sản xuất lúa gạo cũng chính là một ngành thâm hụt
lao động, nó đòi hỏi một lượng lớn nhân lực, vì vậy, quy mô dân số càng lớn và lực
lượng lao động trong nền nông nghiệp càng lớn càng tạo điều kiện cho việc nâng cao
sản lượng lúa gạo của quốc gia đó.
Hai nhân tố này trong mối quan hệ với sản lượng lúa gạo có thể được biểu diễn
trong mô hình sản xuất Cobb-Douglas: Q=x
Trong đó: Q là sản lượng lúa

K là nguồn vốn đất đai
L là lượng lao động
Với x>0, a+b >1

GDP
Trong kinh tế học, tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là giá trị thị trường của tất cả
hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định
và thời kì nhất định. GDP của một quốc gia có khả năng phản ánh năng lực sản xuất
của quốc gia đó. Mặc dù sản lượng lúa chỉ là một phần nhỏ đóng góp trong tổng sảm
phẩm quốc nội nhưng với sự tác động ngược lại của GDP đến ngành nông nghiệp đặc
biệt là ngành sản xuất lúa gạo tương đối lớn. Cụ thể, năng lực sản xuất và tiềm năng
tài chính của một quốc gia đủ lớn sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc cung cấp các yếu
tố đầu cũng như tái sản xuất trong ngành sản xuất lúa gạo
HDI
Chỉ số phát triển con người( HDI- Human Development Index) là chỉ số so sánh,
định lượng về mức thu nhập, tỉ lệ viết chữ, tuổi thọ và một số nhân tố khác của các
quốc gia trên thế giới. HDI giúp tạo ra cái nhìn tổng quát về sự phát triển của một quốc
gia.
Chỉ số HDI càng cao càng phản ánh được trình độ nguồn nhân lực và sự phát
triển về khoa học công nghệ của quốc gia đó. Với nguồn nhân lực chất lượng cùng
việc áp dụng các tiến bộ khoa học vào sản xuất, nền nông nghiệp nói chung và nền sản
xuất lúa gạo nói riêng sẽ được chuyên môn hóa và sản lượng sẽ không ngừng được
tăng cao.
1.3

Phương pháp luận được sử dụng trong nghiên cứu
1.3.1 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 năm 2014. Nguồn dữ liệu
thứ cấp được lấy từ nguồn xác minh có tính chính xác cao cụ thể là nguồn dữ liệu của
ngân hàng thế giới World Bank


1.3.2 Phương pháp xử lí số liệu
Sử dụng phần mềm Rstudio để xử lí dữ liệu
1.3.3 Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu
Chạy phần mềm Rstudio hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối
thiểu (OLS) để ước lượng ra tham số của các mô hình hồi quy đa biến. Dùng kiểm
định F nhận xét sự phù hợp của mô hình và kiểm định T để ước lượng khoảng tin cậy
cho các tham số trong mô hình.
CHƯƠNG 2 : MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG
2.1.

Lựa chọn mô hình
Để kiểm tra ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô đến chỉ số lượng gạo của 1
quốc gia tiểu luận vận dụng cơ sở lý thuyết và đề xuất dạng mô hình toán nghiên cứu
như sau:
 Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên:
(PRF)
 Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên:
(SRF)
( , , , lần lượt là các ước lượng của , , , ; là ước lượng của )

2.2.

Giải thích các biến:
Các biến trong mô hình các nhân tố ảnh hưởng tới sản lượng gạo
STT

1
2
3
4
5

Kí hiệu biến
RICE
GDP
POP
SIZE
HDI

Nội dung
Sản lượng gạo
Tổng sản phẩm quốc nội
Dân số
Diện tích
Chỉ số phát triển con người

Đơn vị
Triệu tấn
Triệu USD
Nghìn người
Km2

Dấu kỳ vọng
+
+
+

+


Biến phụ thuộc: RICE
Biến độc lập: POP , GDP , SIZE , HDI
Mô tả số liệu
Mô tả thống kê các biến
Thống kê dữ liệu mô tả nghiên cứu bằng Excel
Max
142.4
18635887
1364270
22150000
0.9230

Rice
Gdp
Pop
Size
Hdi

Min
0.2
10673
3420
65610
0.465

AVG
15.55

2084204
175865
3304582
0.7175

Mô tả tương quan các biến
Bảng tương quan giữa các biến
Rice

Gdp

Pop

Size

Rice

1

Gdp
Pop

0.360
0.939

1
0.481

1

Size

0.246

0.546

0.376

1

Hdi

0.173

0.429

0.280

0.261

Hdi

1

Dựa vào ma trận hệ số tương qua ta thấy:
r (RICE,GDP) = 0.360. GDP với sản lượng gạp có sự tương quan khá cao. GDP
có tác động dương lên sản lượng gạo (GDP tăng thì sản lượng gạo tăng).
r (RICE,POP) = 0.939 . sản lượng gạo với dân số có sự tương quan cao. Dân số
có tác động lớn đến sản lượng gạo của 1 quốc gia (dân số tăng thì sản lượng gạo tăng).

r (RICE,SIZE) = 0.246 . sản lượng gạo với diện tích có sự tương quan khá cao.
Diện tích có tác động lớn đến sản lượng gạo của 1 quốc gia (dân số tăng thì sản lượng
gạo tăng).
r (RICE,HDI) = 0.173 . sản lượng gạo với chỉ số con người HDI có sự tương
quan khá cao. HDI có tác động lớn đến sản lượng gạo của 1 quốc gia (HDI tăng thì sản
lượng gạo tăng).
r(GDP,POP) = 0.481. chỉ số GDP và dân số có sự tương quan cao. Dân số có tác
động lớn đến GDP của 1 quốc gia(dân số tăng lên thì GDP của quốc gia đó cũng tăng)
r(GDP,SIZE) = 0.429. chỉ số GDP và diện tích có sự tương quan cao. Diện tích
có tác động lớn đến GDP của 1 quốc gia(diện tích tăng lên thì GDP của quốc gia đó
cũng tăng)
r(GDP,HDI) = 0.481. chỉ số GDP và chỉ số con người có sự tương quan cao. Chỉ
sô con người có tác động lớn đến GDP của 1 quốc gia(HDI tăng lên thì GDP của quốc
gia đó cũng tăng)
r(POP,SIZE) = 0.376. dân số và diện tích 1 quốc gia có sự tương quan khá lớn.
Diện tích quốc gia tăng lên thì dân số cũng tăng
r(POP,HDI) = 0.280. dân số và chỉ số con người HDI 1 quốc gia có sự tương
quan khá lớn. HDI quốc gia tăng lên thì dân số cũng tăng
r(SIZE,HDI) = 0.261. HDI và diện tích quốc gia cũng có tương quan. HDI tăng
thì diện tích cũng có xu hướng tăng.


CHƯƠNG 3 : KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ
3.1. Kết quả chạy mô hình
Kết quả chạy mô hình bằng phần mềm R
lm(formula = log(KTL$rice) ~ log(KTL$gdp) + log(KTL$pop) +
log(KTL$size) + log(KTL$hdi))
Coefficients:
(Intercept)

3.3243
log(KTL$size)
-0.3295

log(KTL$gdp)
-0.7140
log(KTL$hdi)
3.5580

log(KTL$pop)
1.7690

3.2. Phân tích kết quả
- Từ kết quả ước lượng trên, ta thu được hàm hồi quy mẫu như sau:
Log(rice) = 3.3243 – 0.7140 log(gdp) + 1.7690 log(pop) – 0.3295 log(size) +
3.558log(HDI)
Kết quả về dấu của các hệ số hồi quy: dân số và HDI đúng với kỳ vọng ban đầu,
GDP và diện tích thì không đúng với kỳ vọng ban đầu
 Hệ số chặn : Khi các biến: GDP, dân số, diện tích, HDI có giá trị bằng 0, sản






-

lượng gạo là 3.3243 triệu tấn, đó chính là trung bình ảnh hưởng của các yếu tố
khác không nằm trong mô hình lên sản lượng gạo.
Hệ số góc : Khi các yếu tố dân số, diện tích và HDI không đổi, nếu GDP tăng

(giảm) 1% thì sản lượng gạo giảm (tăng) 0.7140%
Hệ số góc : Khi các yếu tố GDP, diện tích, HDI không đổi, nếu dân số quốc gia
tăng (giảm) 1% thì sản lượng gạo quốc gia đó tăng (giảm) 1,769%
Hệ số góc Khi các yếu tố GDP, dân số, HDI không đổi, nếu diện tích quốc gia
tăng (giảm) 0,3295% thì sản lượng gạo giảm (tăng) 0.3295%
Hệ số góc : Khi các yếu tố DGP, dân số, diện tích không đổi, nếu HDI tăng
(giảm)1% thì sản lượng gạo tăng (giảm) 3.558%

Với mức ý nghĩa (độ tin cậy 1- ), khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy: T0.05(n-k)=
1.708



Biến “GDP” có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10 %
Khoảng tin cậy với mức ý nghĩa 10% là ( -1.2761; -0.1519)
Biến “population” có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa rất nhỏ dưới 1%
Khoảng tin cậy với mức ý nghĩa 10% là ( 1.1850; 2.3530)





-

Biến “size” có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10%
Khoảng tin cậy với mức ý nghĩa 10% : ( -0.6552; -0.0038)
Biến “HDI” có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa là 10%
Khoảng tin cậy với mức ý nghĩa 10% : ( 0.1773; 6.9386)

Hệ số xác định = 0.6123 cho ta biết rằng các biến số độc lập- GDP, dân số, diện

tích và HDI giải thích được 61.23% sự biến động trong biến phụ thuộc- Sản lượng
gạo; 38.77% còn lại do tác động của các yếu tố khác- các yếu tố không được đưa
vào mô hình.

3.3. Kiểm định mô hình
Kiểm định mô hình hệ số hồi quy
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)
3.3243
2.7942 1.190 0.2458
log(KTL$gdp)
-0.7140
0.3291 -2.169 0.0402 *
log(KTL$pop)
1.7690
0.3419 5.174 2.68e-05 ***
log(KTL$size)
-0.3295
0.1907 -1.728 0.0969 .
log(KTL$hdi)
3.5580
1.9793 1.798 0.0848 .
--Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 1.193 on 24 degrees of freedom
(4 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.6123,
Adjusted R-squared: 0.5476
F-statistic: 9.474 on 4 and 24 DF, p-value: 9.639e-05

Giả thuyết: .
Sử dụng T_value: Nếu t>tα/2 thì bác bỏ giả thiết H0, Nếu tgiả thiết H0.
T1=T0.05 24 = 1.711
T2 = T0.005 24 = 2.797


Kiểm định hệ số hồi quy
Biến

X1

X2

X3

Hệ số

GDP

P_value

=-0.7140

Dân số

-2.169

= 1.7690

Diện tích

2

=-0.3295

Kết quả

Kết luận

Có ý nghĩa

GDI có ảnh

thống kê với

hưởng đến

mức ý nghĩa

sản lượng

10%

gạo

Có ý nghĩa

Dân số có

thống kê với

ảnh hưởng

mức ý nghĩa

đến sản

1%

lượng gạo

Có ý nghĩa

Diện tích có

thống kê với

ảnh hưởng

mức ý nghĩa

đến số lượng

10%

lao động

Chỉ số

Có ý nghĩa

phát
X4

triểncon

=3.5580

1.798>t1

người

thống kê với
mức ý nghĩa
10%

HDI

3.4.

HDI có ảnh
hưởng tới sản
lượng gạo

Kiểm định các giả thiết vi phạm nhằm khắc phục khuyết tật của mô hình
Đa cộng tuyến:Xét phân tử phóng đại phương sai VIF
GDP

pop

Size

HDI


VIF

6.883828

3.900628

1.600027

3.094974

VIFGDP = 6.883828 < 10 suy ra rằng không có đa cộng tuyến giữa biến GDP với
các biến độc lập còn lại.
suy ra rằng không có đa cộng tuyến giữa biến pop với các biến độc lập còn lại.
suy ra rằng không có đa cộng tuyến giữa biến size với các biến độc lập còn lại.
suy ra rằng không có đa cộng tuyến giữa biến HDI với các biến độc lập còn lại.
Nhận xét: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến.
Kiểm định lại kết qua suy đoán ban đầu
Theo dự đoán ban đầu tất cả các biến đều có hệ số dương, khi GDP , dân số , diện
tích quốc gia và chỉ số con người tăng lên thì sản lượng gạo sẽ tăng tuy nhiên hệ số
của GDP và diện tích quốc gia mang dấu âm và đều có ý nghĩa thống kê ở mức thấp
Điều này là do các nước trên thế giới có diện tích khác nhau nhưng về khí hậu,
thời tiết cũng rất khác nhau. Quốc gia có diện tích lớn nhưng thời tiết không thuận lợi
sẽ có sản lượng gạo không cao. Thời tiết là yếu tố quan trọng nhưng
không thống

kê được. Bên cạnh đó các nước có GDP hàng năm lớn cũng chủ yếu chú trọng tới đầu
tư công nghiệp và dịch vụ. Đó là lí do GDP và diên tích quốc gia có hệ số âm.
Ngoài ra ta cũng thấy được dân số và chỉ số con người đại diện cho khoa học kĩ
thuật có ảnh hưởng tới sản lượng gạo của 1 quốc gia với ý nghĩa kinh tế lớn và ý
nghĩa thống kê cao.
Do vậy nên kết quả của mô hình này khá hợp lí và có thể giải thích được
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
Sản lượng lúa là một nhân tố quan trọng trong việc đảm bảo an ninh lương thực,
đóng góp phần lớn trong việc phát trển kinh tế ( đặc biệt đối với các quốc gia nông


nghiệp chiếm tỉ trọng cao) đồng thời còn giúp nâng cao đời sống con người. Kiểm soát
được nhân tố này sẽ tạo ra cơ hội lớn cho việc phát triển của mỗi quốc gia.
Dựa trên cơ sở lý thuyết về các nhân tố kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến sản lượng
lúa gạo cũng như các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trong nước và trên thế giới,
đồng thời để phù hợp với điều kiện kinh tế và thông tin ở từng nước, tiểu luận đã chọn
ra các biến vĩ mô gồm: diện tích,dân số, GDP, HDI để xem xét sự ảnh hưởng của các
nhân tố này đến sản lượng lúa của các nước sản xuất lúa gạo trên thế giới trong năm
2014. Những kết quả nghiên cứu ở trên đã cho chúng ta một cái nhìn rõ ràng và tương
đối đầy đủ về những tác động của các biến đến sản lượng lúa. Nhờ việc chạy mô hình
và đưa ra những kiểm định, chúng ta có những nhận xét đầy đủ về ảnh hưởng của các
biến đọc lập được đưa vào đối với biến phụ thuộc, qua đó một phần giúp chính phủ
tìm ra những biện pháp phù hợp trong trường hợp có tác động của các yếu tố bên
ngoài như những nhân tố đã nghiên cứu.
Kết quả mô hình R thu được cho thấy các biến HDI (chỉ số phát triển con người)
và dân số (POP), có tác động cùng chiều lên sản lượng lúa. Biến diện tích(size) và
GDP có tác động ngược chiều lên sản lượng. Từ kết quả với mức tin cậy 90%, chúng
ta có thể nhận ra được mức tác động và chiều tác động của các biến. HDI là chỉ số tác
động mạnh nhất đến sản lượng lúa gạo. Điều này là hoàn toàn hợp lí và giúp chúng ta
nhận thức được rằng chỉ số phát triển con người tức trình độ lao động và áp dụng khoa

học kĩ thuật phù hợp vào sản xuất sẽ là yếu tố quyết định, và quan trọng nhất, tcs động
mạnh mẽ nhất đến sản lượng lúa.
Cuối cùng, dựa vào kết quả mô hình đã nghiên cứu, tiểu luận đã đề ra một số giải
pháp nhằm nâng cao và duy trì mức sản lượng ở mức phù hợp nhằm đảm bảo an ninh
lương thực và sự phát triển của các quốc gia như sau:
Về dân số: thực hiện tốt kế hoạch hóa gia đình nhằm đảm bảo quy mô dân số.


Về giáo dục: nâng cao chất lượng giáo dục đào tạo, nghiên cứu khoa học để đào
tạo nguồn nhân lực có chất lượng cao, có tay nghề chuyên môn và thành thạo kĩ
năng…
Phát triển các trường dạy nghề để đào tạo nguồn lao động có trình độ chuyên môn
cao, giúp họ nhận thức được tầm quan trọng của việc học hỏi, nâng cao trình độ, tay
nghề. Tạo điều kiện cho các cơ sở đào tạo, các cơ sở sử dụng lao động và nhân lực
trình độ cao tham gia giao lưu, học hỏi, trao đổi kinh nghiệm về nâng cao chất lượng
nguồn nhân lực. Tiến hành phát hiện, bồi dưỡng, tuyển dụng, trọng dụng nhân lực chất
lượng cao, nhân tài, phải vừa khai thác được chất xám của họ trong nghiên cứu, chế
tạo, ứng dụng thành quả nghiên cứu, vừa khuyến khích họ tranh thủ học tập, nâng cao
trình độ chuyên môn, kỹ năng; từ đó, xây dựng đội ngũ cán bộ đầu ngành, chuyên gia
giỏi ở các lĩnh vực, đặc biệt là lĩnh vực nông nghiệp.


TÀI LIỆU THAM KHẢO
Link data trên Worldbank:
GDP: />end=2017&fbclid=IwAR1xT80RnpGd73_vx7CuocV48KtjJ1cvnRr0TBvC7RuN2Uwa29QcLLJ2bI&start=2014
Population: />end=2017&fbclid=IwAR1xT80RnpGd73_vx7CuocV48KtjJ1cvnRr0TBvC7RuN2Uwa29QcLLJ2bI&start=2014
Size />end=2017&fbclid=IwAR1xT80RnpGd73_vx7CuocV48KtjJ1cvnRr0TBvC7RuN2Uwa29QcLLJ2bI&start=2014