Tài liệu Đề tài “Đào tạo phát triển nguồn nhân lực việt nam trong tiến trình chuyển dịch cơ cấu kinh tế” pptx

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO












ĐỀ TÀI: Đào tạo phát triển nguồn nhân
lực việt nam trong tiến trình chuyển dịch
cơ cấu kinh tế

§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
LỜI MỞ ĐẦU
Ngày nay với xu thế hội nhập, đất nước ta không ngừng đổi mới để theo
kịp với các nước khác (các nước phát triển) cũng như trong khu vực. Xuất
nhập khẩu hàng hoá hiện tại và trong tương lai vẫn luôn là vấn đề mà chúng
ta quan tâm nhất hiện nay. Không phải ngẫu nhiên mà việc xuất khẩu gạo
của ta ra thị trường đứng thứ hai trên thế giới, các mặt hàng khác: thuỷ sản,
cà phê, mía, hạt điều, các đồ thủ công mỹ nghệ... đều được thế giới đánh giá
rất cao. Bên cạnh việc xuất khẩu là việc nhập khẩu nhiều mặt hàng như: đồ
điện tử, máy móc công nghiệp ... việc xuất nhập khẩu hàng hoá đã tạo nên
một thị trường kinh tế lớn cho Việt Nam , tạo công ăn việc làm cho đời sống
cho nhân dân Việt Nam.
Nhưng việc xuất nhập khẩu trong những năm tới sẽ như thế nào? kim
ngạch xuất nhập khẩu là bao nhiêu? thì việc vận dụng phương pháp dự đoán
thống kê và vận dụng dự đoán vào việc nghiên cứu xuất nhập khẩu hàng hoá
ở Việt Nam là một việc rất quan trọng.
Nội dung nghiên cứu của đề tài này gồm ba phần lớn. Phần một: Một số
vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. Phần hai: Vận dụng một số
phương pháp dự đoán thống kê để nghiên cứu xuất nhập khẩu hàng hoá.
Phần ba: Các giải pháp và kiến nghị.
Nội dung vấn đề trên chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót rất
mong được sự thông cảm của các thầy cô. Em xin chân thành cảm ơn cô
Trần Thị Kim Thu đã tận tình giúp đỡ để em hoàn thành tốt bài viết này.




§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn

Nội dung
Phần I: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn.
I. Khái niệm, vai trò, yêu cầu về dự đoán thống kê ngắn hạn.
1. Khái niệm
Dự đoán thống kê ngắn hạn là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện
tượng trong những khoảng thời gian tương đối ngắn, nối tiếp với hiện tại
bằng việc sử dụng những thông tin thống kê và áp dụng các phương pháp
thích hợp.
Ngày nay dự đoán được sử dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực khoa học
kỹ thuật, kinh tế chính trị xã hội với nhiều loại và phương pháp dự báo khác
nhau.
2. Vai trò
Dự đoán thống kê được thực hiện với khoảng thời gian (còn gọi là tầm
dự đoán) ngày, tuần, tháng, quý, năm. Kết quả của dự đoán thống kê là căn
cứ để tiến hành điều chỉnh kịp thời các hoạt động sản xuất kinh doanh, là cơ
sở để đưa ra những quyết định kịp thời và hữu hiệu.
3. Yêu cầu
Tài liệu được sử dụng để tiến hành dự đoán thống kê là dãy số thời
gian- tức là dựa vào sự biến động của hiện tượng ở thời gian đã qua để dự
đoán mức độ của hiện tượng trong thời gian tiếp theo. Việc sử dụng dãy số
thời gian để tiến hành dự đoán thống kê có ưu điểm là khối lượng tài liệu
không cần nhiều, việc xây dựng các mô hình dự đoán tương đối đơn giản và
thuận tiện trong việc sử dụng kỹ thuật tính toán.
Trong việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê
ngoài yêu cầu cơ bản là tài liệu phải chính xác, phải đảm bảo tính chất có
§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số thì còn một vấn đề nữa cần
quan tâm là số lượng các mức độ của dãy số là bao nhiêu?

Nếu một dãy số thời gian có quá nhiều các mức độ được sử dụng sẽ làm
cho mô hình dự đoán không phản ánh được đầy đủ sự thay đổi của các nhân
tố mới đối với sự biến động của hiện tượng. Ngược lại, nếu chỉ sử dụng một
số rất ít các mức độ ở những thời gian cuối thì không chú ý đến tính chất
tương đối ổn định của các nhân tố cơ bản tác động đến hiện tượng. Do đó
cần phải phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng để xác định số lượng
các mức độ của dãy số thời gian dùng để dự đoán thống kê.
II. Một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê
1. Dự đoán dựa vào phương trình hồi quy
Ta có phương trình hồi quy theo thời gian:
Y
t
= f(t, a
o
, a
1
,..., a
n
)
Có thể dự đoán bằng cách ngoại suy hàm xu thế:
Y
ˆ
t+h
= f( t+h, a
0
, a
1
,..., a
n
)

Trong đó: h = 1,2,3,...
Y
ˆ
t+h
: mức độ dự đoán ở thời gian t+h
2. Dự đoán dựa vào lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân.
Phương pháp này có thể sử dụng khi các lượng tăng hoặc (hoặc giảm)
tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ bằng nhau.
Ta đã biết lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân được tính
theo công thức:

1
1



n
yy
n


từ đó ta có mô hình dự đoán:
y
ˆ
n+h
= y
n
+

*h (h= 1,2,3...)

§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
trong đó y
n
: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian
3. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình
Phương pháp dự đoán này được áp dụng khi các tốc độ phát triển liên
hoàn xấp xỉ bằng nhau.
Ta đã biết tốc độ phát triển trung bình được tính theo công thức

1
1


n
n
y
y
t

trong đó:
y
1
: mức độ đầu tiên của dãy số thời gian
y
n
: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian
Từ công thức trên có mô hình dự đoán sau:
Y
ˆ

n+h
= y
n
*( t)
h

III. Dự đoán bằng phương pháp san bằng mũ
ở phần trên, một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê đã được
đề cập đến, trong đó khi xây dựng các mô hình dự đoán thì các mức độ của
dãy số thời gian được xem như nhau, nghĩa là có cùng quyền số trong quá
trình tính toán. do đó làm cho mô hình trở nên cứng nhắc, kém nhạy bén đối
với sự biến động của hiện tượng. Vì vậy để phản ánh sự biến động này đòi
hỏi khi xây dựng mô hình dự đoán, các mức độ của dãy số thời gian phải
được xem xét một cách không như nhau: các mức độ càng mới ( càng cuối
dãy số) càng cần phải được chú ý nhiều hơn. và do đó mô hình dự đoán có
khả năng thích nghi với sự biến động của hiện tượng. Một trong những
phương pháp đơn giản để xây dựng lại mô hình dự đoán như vậy là phương
pháp san bằng mũ.
§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
Giả sử ở thời gian t, có mức độ thực tế là y
t
và mức độ dự đoán là y
t
dự đoán mức độ của hiện tượng ở thời gian tiếp sau đó (tức
thời gian t+1 có thể viết ):

Y
ˆ
t+1

= * y
t
+ ( 1-) * y
ˆ
t

Đặt 1- =  ta có:
y
ˆ
t+1
= *y
t
+ * y
ˆ
t

,: được gọi là các tham số san bằng với + =1 và nằm trong
khoảng [0,1].
Như vậy, mức độ dự đoán y
ˆ

t+1
là trung bình cộng gia quyền của các
mức độ thực tế y
t
và mức độ dự đoán y
ˆ
t
.
Tương tự ta có:

y
ˆ
t
= * y
t-1
+*
y
ˆ
t-1
, thay vào công thức sẽ có:
Y
ˆ
t+1
= * y
t
+ ** y
ˆ
t-1
+ 
2
* y
ˆ
t-1

Bằng cách tiếp tục thay các mức độ dự đoán y
ˆ
t-1
...,... y
ˆ
t-i

vào công
thức trên
ta sẽ có : y
ˆ
t+1
= * 
i=0


i
* y
t-i
+ 
i+1
* y
ˆ
t-i

Vì ( 1-)= < 1 nên khi i thì 
i+1
 0 và * 
i=0


i

1
Khi đó: y
ˆ
t+1

= * 
i=0


i
* y
t-i

Như vậy y
ˆ
t+1
là tổng số tất cả các mức độ của dãy số thời gian tính theo
quyền số, trong đó các quyền số (hoặc giảm) theo dạng mũ tuỳ thuộc vào
mức độ cũ của dãy số công thức (1) có thể viết:
Y
ˆ
t+1
= y
ˆ
t
+  * ( y
t
- y
ˆ
t
) nếu đặt e
t
= (y
t
- y

ˆ
t
) là sai số dự đoán ở thời
gian t thì: Y
ˆ
t+1
= y
ˆ
t
+  * e
t

Từ các công thức trên cho ta thấy việc lựa chọn tham số san bằng  có
ý nghĩa quan trọng: nếu  được chọn càng lớn thì các mức độ càng cũ của
§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
dãy số thời gian càng ít được chú ý và ngược lại, nếu  càng nhỏ thì các
mức độ cũ được chú ý một cách thoả đáng. Để chọn  phải dựa vào việc
phân tích đặc biệt biến động của hiện tượng và những kinh nghiệm nghiên
cứu đã qua ( một số nhà nghiên cứu khuyên nên lấy  [0,1; 0,4]).Giá trị 
tốt nhất là giá trị làm cho tổng bình phương sai số dự đoán nhỏ nhất.
San bằng mũ được thực hiện theo phép đệ quy tức là để tính Y
ˆ
t+1
ta
phải có y
ˆ
t
, để tính y
ˆ

t
ta phải có y
ˆ
t-1
,... do vậy để tính toán, ta
phải xác định giá trị ban đầu ( hay điều kiện ban đầu) như có thể lấy giá trị
đầu tiên trong dãy số, hoặc là số trung bình của một số giá trị đầu tiên, hoặc
các tham số của hàm xu thế...
IV. Dự đoán dựa vào mô hình tuyến tính ngẫu nhiên.
1. Một số mô hình tuyến tính ngẫu nhiên
Có thể hiểu một quá trình ngẫu nhiên là một tập hợp các biến ngẫu
nhiên xuất hiện qua thời gian theo một quy luật xác suất nào đó. Một quá
trình ngẫu nhiên được gọi là dừng nếu quy luật phân phối của y
t1
, y
t2
,...,y
tn
.
Việc phân tích những đặc điểm của một quá trình ngẫu nhiên chủ yếu
dựa vào hàm tự hiệp phương sai, hàm tự tương quan.
Giả sử có quá trình ngẫu nhiên dừng:
y
t1
, y
t2
,...,y
tn
với kỳ vọng: E [ y
t

]= M
phương sai: var[ y
t
]= E[( y
t
– M)
2
] = 
2
* y
Hàm tự hiệp phương sai: y
k
= cov[y
t,
y
t-k
] = E [(y
t
-M)*(

y
t-k
-M)]
Với k= 0,1,2,...
Hàm tự tương quan:
 
   
0
var*var
,cov

y
y
yy
yy
k
ktt
kty
k





Với k=0,1,2,...
§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
Trong thực tế, ta chỉ có dãy số thời gian y
1
, y
2
,... y
n
. do đó ta phải ước
lượng y
k
và
k

qua c
k và

R
k
được tính từ dãy này.
C
k
= (
n
1
) *


n
t 1
   
yyyy
ktt



R
k
= C
k
/ C
0
với C
0
=
 
yy

t
n
n
t


2
1
1
;
t
n
t
y
n
y



1
1

Các toán tử sau đây thường được sử dụng để mô tả các mô hình
B: toán tử chuyển dịch về phía trước
B* y
t
= y
t-1
B
m

* y
t
= y
t-m

: toán tử sai phân

 
 
 
 
t
d
t
d
ttt
tttt
yy
yyy
yyyy









1

1
2
2
2
1
21
1

Sau đây là một số quá trình tuyến tính dừng:
Quá trình tự hồi quy bậc p- kí hiệu AR(p)
Y
t
= 
1
* y
t-1
+ 
2
* y
t-2
+...+
p
* y
t-p
+ a
t
.
Trong đó 
1,


2
,...,
p
là các tham số hồi quy.
a
t
là một quá trình thuần khiết hay tạp âm trắng
với E[a
t
]=0, var[a
t
]= *a
2
,
cov[a
t
, a
t-k
]=0.
Biểu diễn qua toán tử B

ttp
tt
p
pt
ay
hay
ay



)(
)1(
2
2


§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
Hàm tự tương quan:

 
0
2211



kp
pkpkkk
hay




Một số quá trình AR đơn giản:
quá trình bậc một: AR(1) y
t
= 
1
* y
t-1

+ a
t

Hàm tự tương quan:




1
1
1
1
1


k
k
k

quá trình bậc hai: AR(2) y
t
= 
1
*y
t-1
+
2
*y
t-2
+a

t

Hàm tự tương quan:
Với
 






2
1
2
1
2
2
2
1
21
1
2211
1
,
1
1








 kkk

Quá trình bình quân trượt bậc q – kí hiệu MA (q):
y
t
=a
t
-
1
* a
t-1
- 
2
* a
t-2
- ... = 
q
*a
t-q

trong đó

1
,
2
...
q

: là các tham số
Biểu diễn qua toán tử B:
y
t
=(1-
1
*B-
2
*B
2
-...-
q
*B
q
)*a
t

hay y
t
= (B)* a
t

Hàm tự tương quan:
§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
qk
qk
q
kkpkkk
k

,,2,1,
,0
1
22
1
2221


















Một số quá trình MA đơn giản:
Quá trình bậc một:MA(1)
y
t
=a
t

-
t
*a
t-1
=(1-
1
*B)*a
t

Hàm tự tương quan:











1,0
1,
1
2
1
k
k
k





Quá trình bậc 2: MA(2)
y
t
=a
t
-
1
*a
t-1
-
2
*a
t-2
=(1-
1
*B-
2
*B
2
)*a
t

Hàm tự tương quan:

 
3,0
1

1
1
2
2
2
1
2
2
2
2
2
1
21
1







k
k








Quá trình tự hồi quy bình quân trượt bậc p,q- ký hiệu ARMA(p,q)
Đó là sự kết hợp giữa AR(p) và MA(q)

   
tt
tqttptptt
ayhay
aaayyy





:
11111


trong thực tế, ARMA(1,1) thường được sử dụng:

1111 

tttt
aayy


Trong thực tế phần lớn các quá trình ngẫu nhiên là không dừng, do đó người
ta sử dụng toán tử sai phân để chuyển về quá trình dừng. Khi đó sẽ có:
§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn

 
   
tt
d
t
dp
p
ayhay
y



,
1
2
21


Quá trình trên được gọi là quá trình tổng hợp tự hồi quy trung bình
trượt- kí hiệu ARMA (p,d,q), trong đó p là bậc của toán tử tự hồi quy, d là
bậc của toán tử sai phân, q là bậc của toán tử trung bình trượt.
2. Phương pháp luận của Box và Jenkins
Box và Jenkins đã đề ra phương pháp dự đoán dựa vào mô hình ngẫu
nhiên mà thủ tục tiến hành có thể được tóm tắt như sau:

có

llà,l không

Để làm cho dãy số thời gian thành dừng, người ta sử dụng toán từ sai
phân phù hợp với dãy được nghiên cứu. Bước nhận dạng mô hình nhẵm xác
định các tham số p,d, q. Box và Jenkins đã thiết lập các hàm tự tương quan
được tính toán từ tài liệu thực tê với lý thuyết và kết hợp kiểm định thống
kê sẽ cho một ý tưởng về mô hình cần chọn.
Phương pháp thường được sử dụng để ước lượng các tham số là phương
pháp cực đại có thể xảy ra, nó là sự biểu hiện dưới dạng không tuyến tính
của phương pháp bình phương nhỏ nhất.
Việc nhận dạng và ước lượng các tham số của mô hình là một nghệ
thuật, nó đòi hỏi các kết hợp của kết quả lý thuyết, sử dựng các phương
pháp lặp đồng thời dựa vào thực tế và kinh nghiệm nghiên cứu.
Làm
dừng
dãy số
thời
igan

Nhận
dạng
mô
hình

ước
lượng
các
tham số
Mô
hình có
được

chấp
nhận
hay
Dự
đoán
Thay
đổi mô
§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª
Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
Bước hợp thức hoá hay xet xem mô hình đã lựa chọn có được chấp
nhận hay không? Để trả lời câu hỏi này người ta nghiên cứu các số dư được
tính toán xuất phát từ mô hình đã được ước lượng có thể xem như là biểu
hiện của một tạp âm trắng hay không? Việc phân tích hàm tự tương quan có
thể phần nào trả lời vấn đề được đặt ra. Đồng thời các kiểm định cũng đã
được xây dựng để có thể trả lời một cách chính xác. Kiểm thường được sử
dụng nhất dựa trên kết quả sau đây:
Nếu
 
a
k
ˆ
ˆ

là ước lượng của tự tương quan bậc k của các số dư và k là
một số tuỳ ý, nhỏ hơn n thì:

2
1
2
ˆ

qpk
k
k
k
nQ






Nếu mô hình đã chọn không được chấp nhận thì tiến hành dự đoán. Nếu
không được chấp nhận thì trở lại bước nhận dạng.
Dự đoán
 
ht
y
ˆ
của mức độ y
t+h
được thực hiện bởi:

 
ht
y
ˆ
= E(y
t+h
, y
1

, y
2
,..., y
t
)
Như vậy
 
ht
y
ˆ
là kỳ vọng của y
t+h
với điều kiện các mức độ y
1
, y
2
,..., y
t

đã biết.
Ví dụ đối với quá trình AR(p):
y
t+h
= 
1
* y
t+h-1
+
2
* y

t+h-2
+...+
p
*y
t+h-p
+ a
t+h

 
ht
y
ˆ
= E[
1
* y
t+h-1
+
2
* y
t+h-2
+...+
p
*y
t+h-p
+ a
t+h
* y
1
, y
2

,..., y
t
]
Các kỳ vọng có điều kiện ở vế phải được xác định như sau:
E[y
t-j
] = y
t-j

E[y
t+y
]=
 
jy
t
ˆ

E[ a
t-j
]= a
t-j
= y
t-j
-
 
jy
t
ˆ

§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª

Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
E[ a
t+j
]= 0
Với j = 0,1,2,...







PHẦN II: VẬN DỤNG PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN THỐNG KÊ
TRONG VIỆC NGHIÊN CỨU XUẤT NHẬP KHẨU HÀNG HOÁ.
I. Đặc điểm chung của ngành xuất nhập khẩu hàng hoá.
1. Khái niệm và những vấn đề chung về hoạt động xuất nhập khẩu
hàng hoá.
Hoạt động xuất nhập khẩu hàng hoá là hoạt động tất yếu của mỗi quốc
gia trong quá trình phát triển của mình. Do có sự khác nhau về điều kiện tự
nhiên, vị trí địa lý, nguồn nhân lực, các nguồn tài nguyên thiên nhiên... mà
mỗi quốc gia có một thế mạnh về một hay một số lĩnh vực này nhưng lại
không có thế mạnh về lĩnh vực khác để có thể khắc phục các hạn chế và tận
dụng các cơ hội thuận lợi vốn có và tạo ra sự cân bằng các yếu tố trong quá
trình sản xuất và tiêu dùng, các quốc gia cần phải tiến hành trao đổi hàng
hoá và dịch vụ cho nhau, họ bán những hàng hoá mà có lợi thế sản xuất. Tuy
nhiên hoạt động xuất nhập khẩu hàng hoá không phải chỉ diễn ra giữa các
quốc gia có những lợi thế về lĩnh vực này hay lĩnh vực khác mà ngay cả khi
quốc gia đó không có được lợi thế thu được lợi nhuận khi tham gia hoạt
động xuất nhập khẩu.
§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª

Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn
2. Vai trò của hoạt động xuất nhập khẩu hàng hoá trong nền kinh tế
Hoạt động xuất nhập khẩu là nội dung cơ bản của các hoạt động kinh tế
đối ngoại đối với tất cả mọi quốc gia, vai trò của xuất nhập khẩu ngày càng
được nâng cao và dần dần trở thành một trong những nhân tố cơ bản thúc
đẩy sự tăng trưởng và phát triển kinh tế.
Như chúng ta đã biết một nước muốn tăng trưởng đòi hỏi phải có 4 điều
kiện là: nguồn nhân lực, tài nguyên thiên nhiên, vốn và khoa học công nghệ.
Trong điều kiện một nền kinh tế nhỏ, công nghệ lạc hậu thì xuất khẩu
chỉ trông chờ vào những sản phẩm có trong nước (chủ yếu là những sản
phẩm do sức lao động thủ công tạo ra) và những sản phẩm thô vừa khai thác
chưa qua chế biến. Đó là những mặt hàng nông-lâm-hải sản, hàng thủ công
mỹ nghệ, tạo ra những hàng hoá này cũng là những điều kiện cần thiết để
tạo ra ngoại tệ cho việc nhập khẩu khoa học công nghệ mới, giải quyết việc
làm, mở rộng sản xuất và nâng cao đời sống của người lao động.
a.Vai trò của xuất khẩu
Sự tác động của xuất khẩu đối với nền kinh tế quốc dân thể hiện ở một
số vấn đề sau:
Xuất khẩu tạo ra nguồn vốn chủ yếu cho hoạt động nhập khẩu khoa hoc
công nghệ mới là tiền đề cho cuộc CNH-HĐH đất nước.
CNH đất nước theo những bước đi thích hợp là con đường tất yếu để
khoa học khắc phục tình trạng nghèo nàn lạc hậu và chậm phát triển của đất
nước. CNH-HDH đòi hỏi chúng ta phải có một lượng vốn lớn để có thể nhập
khẩu máy móc, thiết bị kỹ thuật chuyển giao công nghệ hiện đại bằng cách
thức đầu tư nước ngoài vay nợ và viện trợ. Các nguồn vốn này các quốc gia
sẽ phải trả lại ở những thời kỳ sau và như vậy để vừa nhập khẩu máy móc
thiết bị kỹ thuật tiên tiến để phát triển kinh tế vừa có thể trả nợ các nguồn
vay từ nguồn vốn quan trọng nhất chỉ có thể dựa vào xuất khẩu. Xuất khẩu
quyết định đến quy mô tăng trưởng qua hoạt động xuất nhập khẩu. Nước ta