XÁC ĐỊNH các NHÂN tố tác ĐỘNG đến THU NHẬP BÌNH QUÂN đầu NGƯỜI ở VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
KHOA KINH TẾ PHÁT TRIỂN
CAO HỌC KHÓA 19
______***______
ĐỀ ÁN MÔN HỌC KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG
ĐỀ TÀI: XÁC ĐỊNH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN
THU NHẬP BÌNH QUÂN ĐẦU NGƯỜI Ở VIỆT NAM
____________
GVHD: Nguyễn Trọng Hoài
Phùng Thanh Bình
Nhóm 5: 1. Tạ Hoàng Anh
2. Nguyễn Văn Minh
3. Đỗ Hoàng Oanh
4. Lê Văn Phước
TP. Hồ Chí Minh, ngày 14 tháng 09 năm 2010
MỤC LỤC
TÓM TẮT 3
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 4
1.1 Các khái niệm cơ bản 4
1.2 Phương pháp ước lượng 5
CHƯƠNG 2: MÔ TẢ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH 6
2.1 Đồ thị mô tả sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc: 6
2.2 Kiểm định tính dừng 7
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HỒI QUY 9
3.1 Mô hình các nhân tố tác động đến tốc độ tăng trưởng CGDP và kết quả ước lượng 9
3.2 Các kiểm định của mô hình 11
3.3 Ý nghĩa của các tham số 11
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT KIẾN NGHỊ 13
Phụ lục 15
Tài liệu tham khảo 29
2

TÓM TẮT
Đối với một quốc gia, thu nhập bình quân đầu người (CGDP: Real Gross Domestic
Product per Capita) là mục tiêu được quan tâm hàng đầu. Vì vậy, việc xác định và phân
tích các yếu tố tác động đến đến tốc độ tăng trưởng CGDP của quốc gia bằng định lượng
là rất cần thiết.
Nhóm tiến hành phân tích dữ liệu của Việt Nam trong giai đoạn 1970 đến 2007, sau đó sẽ
giải thích hàm ý ý nghĩa kinh tế của mô hình hồi quy và nêu ra những chính sách cần
thiết giúp cải thiện sự tăng trưởng của thu nhập bình quân đầu người ở Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố: (1) chi tiêu tiêu dùng của hộ gia đình, (2) chi
tiêu đầu tư khu vực tư nhân, (3) chi tiêu tiêu dùng của chính phủ, (4) giá trị xuất khẩu và
(5) giá trị nhập khẩu có ý nghĩa ảnh hưởng đến thu nhập bình quân đầu người ở Việt
Nam.
Nghiên cứu còn một số hạn chế như sau:
(i) Một vài nhân tố có thể ảnh hưởng quan trọng đến CGDP nhưng không được đưa
vào trong mô hình do hạn chế về thu thập dữ liệu.
(ii) Số quan sát còn hạn chế nên có thể ảnh hưởng đến tính chính xác trong mô hình.
Vấn đề nghiên cứu: Xây dựng mô hình kinh tế lượng để phân tích những tác động, ảnh
hưởng của các yếu tố chi tiêu tiêu dùng (CHKON), chi tiêu chính phủ (GKON), đầu tư
(IKON), xuất khẩu (EXPK), nhập khẩu (IMPK) và dân số (POP) đến thu nhập bình
quân đầu người (GDP). Tất cả các số liệu được tính theo giá cố định nhằm loại bỏ sự ảnh
hưởng của yếu tố lạm phát.

Mục tiêu của đề tài: Việc nghiên cứu những yếu tố này giúp ta biết được mức độ ảnh
hưởng của các yếu tố trên đến tăng trưởng CGDP như thế nào.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: nghiên cứu tăng trưởng CGDP trong nền kinh tế
bằng cách sử dụng bộ dữ liệu hằng năm của Việt Nam từ năm 1970 đến năm 2007 (số
liệu lấy từ trang world bank và httppwt.econ.upenn.eduphp_sitepwt_index.php).
Phương pháp nghiên cứu: thống kê mô tả và phân tích hồi quy theo phương pháp bình
phương tối thiểu thông thường (OLS).
3

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1 Các khái niệm cơ bản
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP): là chỉ tiêu phản ánh giá trị bằng tiền của toàn bộ sản
phẩm cuối cùng được sản xuất ra trên lãnh thổ một nước tính trong khoảng thời gian nhất
định, thường là một năm. Thu nhập bình quân đầu người của một nước (CGDP) được
tính bằng GDP chia cho tổng số dân của nước đó. Do vậy, các nhân tố ảnh hưởng đến
GDP cũng sẽ ảnh hưởng đến CGDP của một quốc gia.
Chi tiêu tiêu dùng (CHKON): là tiêu dùng của tất cả các cá nhân (hộ gia đình) trong nền
kinh tế.
Chi tiêu chính phủ (GKON): là tổng chi tiêu của chính phủ.
Đầu tư (IKON): là đầu tư của các nhà kinh doanh vào cơ sở kinh doanh. Đây được coi là
tiêu dùng của các nhà đầu tư.
Xuất khẩu (EXPK): Kim ngạch xuất khẩu các hàng hóa và dịch vụ.
Nhập khẩu (IMPK): Kim ngạch nhập khẩu của hàng hóa và dịch vụ.
Tỉ lệ tăng dân số (GPOP): Là tỷ lệ phần trăm số dân tăng trưởng hàng năm trên tổng số
dân của năm trước của quốc gia
Xây dựng một mô hình lý thuyết đơn giản về các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng thu
nhập bình quân đầu người của một quốc gia. Mục tiêu chính của mô hình này là nhằm
phân tích tác động của các biến số khác nhau đến thu nhập bình quân đầu người ở Việt
Nam. Lý thuyết kinh tế cho chúng ta biết tổng sản phẩm quốc nội của một quốc gia là
tổng số tiền mà các hộ gia đình trong quốc gia đó chi mua các hàng hóa cuối cùng hay là
tổng chi tiêu hàng hóa và dịch vụ cuối cùng hàng năm, bao gồm:
- Chi tiêu tiêu dùng hàng hóa và dịch vụ từ khu vực tư nhân.
- Chi tiêu tiêu từ khu vực chính phủ.
- Đầu tư từ khu vực tư nhân.
- Xuất khẩu ròng.
Công thức: GDP = C + I + G + X – M
Như vậy các chỉ tiêu như chi tiêu từ các hộ gia đình, các doanh nghiệp, chính phủ và giá
trị xuất khẩu tăng sẽ tác động đến sự gia tăng của GDP và do đó làm tăng CGDP (dấu kỳ
4

vọng là dấu (+)), nhập khẩu tăng có tác động ngược lại với GDP và CGDP (dấu kỳ vọng
là dấu (-)).
Thu nhập bình quân đầu người được tính trên tổng số dân hằng năm của quốc gia nên
yếu tố tỷ lệ tăng dân số sẽ tác động ngược chiều (dấu kỳ vọng là dấu (-)).
Do sự hạn chế về số liệu nên mô hình xây dựng ở đây chủ yếu xem xét vai trò các yếu tố
chi tiêu trong nền kinh tế và tỉ lệ tăng dân số ảnh hưởng đến thu nhập bình quân đầu
người. Tất cả các biến số đều được biểu diễn dưới dạng logarit cơ số tự nhiên, do đó ta có
thể biết được phần trăm thay đổi của các yếu tố ảnh hưởng đến tốc độ tăng trưởng CGDP
như thế nào.
1.2 Phương pháp ước lượng
Để xác định các nhân tố quyết định tăng trưởng CGDP trong mô hình thực nghiệm, thực
hiện theo các bước sau:
Bước 1, thực hiện việc kiểm định tính dừng của các chuỗi thời gian sử dụng trong
mô hình thực nghiệm. Các chuỗi này đều ở dạng logarit cơ số tự nhiên và bao gồm
thu nhập bình quân đầu người trong nước (LOG_CGDP), chi tiêu khu vực tư nhân
(LOG_CHKON), chi tiêu khu vực chính phủ (LOG_GKON), đầu tư khu vực tư
nhân (LOG_IKON), giá trị xuất khẩu (LOG_EXPK), giá trị nhập khẩu
(LOG_IMPK) và tỉ lệ tăng dân số (LOG_GPOP). Nếu các chuỗi này là không
dừng (hay có nghiệm đơn vị) thì lấy sai phân cho tới khi nó có tính dừng trước khi
đưa vào mô hình thực nghiệm. Giữa các chuỗi số không dừng có thể tồn tại mối
quan hệ trong dài hạn, các quan sát kế tiếp có thể có nhiều khả năng phụ thuộc
nhau.
Bước 2, sử dụng mô hình kinh tế lượng để xem xét mối quan hệ giữa các biến với
tăng trưởng CGDP).
Từ cơ sở lý thuyết trên, chúng ta có mô hình ước lượng tổng quát (các biến chưa kiểm
định tính dừng) như sau:
LOG_CGDP = β
1
+ β
2

* LOG_CHKON + β
3
*LOG_GKON + β
4
*LOG_IKON +
β
5
*LOG_EXPK + β
6
*LOG_IMPK + β
7
*LOG_GPOP + U
i
Các hệ số của các biến trong mô hình trên chính là hệ số co giản của từng biến độc lập
với biến phụ thuộc. Ví dụ: với hệ số β
2
cho biết khi chi tiêu tiêu dùng của các hộ gia đình
tăng 1% thì thu nhập bình quân đầu người tăng β
2
% nếu các yếu tố khác không đổi.
5
CHƯƠNG 2: MÔ TẢ DỮ LIỆU PHÂN TÍCH
2.1. Đồ thị mô tả sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc:
Đồ thị biểu diễn mối quan hệ tuyến tính của các biến độc lập với biến phụ thuộc dưới
dạng logarit cơ số tự nhiên:
14.4
14.8
15.2
15.6
16.0

16.4
32.0 32.4 32.8 33.2 33.6 34.0 34.4
LOG_CHKON
LOG_CGDP
14.4
14.8
15.2
15.6
16.0
16.4
29.6 30.0 30.4 30.8 31.2 31.6 32.0
LOG_GKON
LOG_CGDP
14.4
14.8
15.2
15.6
16.0
16.4
30.0 30.4 30.8 31.2 31.6 32.0 32.4 32.8 33.2 33.6
LOG_IKON
LOG_CGDP
14.4
14.8
15.2
15.6
16.0
16.4
30.8 31.2 31.6 32.0 32.4 32.8 33.2 33.6 34.0 34.4
LOG_EXPK

LOG_CGDP
14.4
14.8
15.2
15.6
16.0
16.4
31.2 31.6 32.0 32.4 32.8 33.2 33.6 34.0 34.4
LOG_IMPK
LOG_CGDP
14.4
14.8
15.2
15.6
16.0
16.4
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
LOG_GPOP
LOG_CGDP
6
Quan sát các đồ thị ta thấy các biến độc lập đều có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc.
Ngoại trừ biến LOG_GPOP có tác động ngược chiều với LOG_CGDP, các biến còn lại
đều tác động cùng chiều với LOG_CGDP.
2.2 Kiểm định tính dừng
Các chuỗi thời gian sử dụng trong mô hình có thời gian từ năm 1970 đến năm 2007, thu
thập từ nguồn World Bank. Để kiểm định tính dừng của chuỗi thời gian, ta dựa vào kiểm
định ADF (Augmented Dickey-Fuller).
Nhìn vào đồ thị logarit cơ số tự nhiên của các biến số (phụ lục_hình 1) ta thấy các biến
đều có xu thế tăng theo thời gian (chuỗi thời gian không dừng), vì vậy ta thực hiện lấy sai
phân của các biến số đến khi nó có tính dừng.

Kết quả kiểm định tính dừng trình bày trong Bảng 1 cho thấy sai phân bậc nhất của biến
LOG_CGDP dừng ở mức ý nghĩa 1% với kiểm định ADF (Giá trị trị tuyệt đối của t
ADF
=
3,736 lớn hơn trị tuyệt đối của các giá trị tới hạn mức ý nghĩa 1% là 3,626; 5% là 2,945
và 10% là 2.611). Như vậy chuỗi DLOG_CGDP là chuỗi dừng.
Tương tự với các biến sai phân bậc một DLOG_CHKON, DLOG_GKON,
DLOG_IKON, DLOG_EXPK và DLOG_GPOP dừng ở mức ý nghĩa 1% với kiểm định
ADF (phụ lục_bảng 2, 3, 4, 5, 8). Quan sát đồ thị sai phân bậc một của các biến (phụ
lục_hình 2) ta thấy các giá trị đều xoay quanh giá trị trung bình và có phương sai không
thay đổi theo thời gian. Xem xét thêm lược đồ tự tương quan của các biến này (phụ lục
hình 4), ta thấy trên lược đồ có các giá trị thống kê Q và giá trị P_value thỏa mãn chấp
nhận giả thiết các hệ số tương quan bằng không, tức là chuỗi dừng.
Đối với chuỗi DLOG_IMPK, xem xét đồ thị sai phân bậc một (phụ lục_hình 2) và kiểm
định ADF (phụ lục_bảng 6) của chuỗi này ta thấy chưa có tính dừng vì có yếu tố xu thế
và phương sai thay đổi. Vì vậy ta tiếp tục lấy sai phân bậc hai, thực hiện kiểm định tính
dừng ta thấy sai phân bậc hai của chuỗi LOG_IMPK dừng ở mức ý nghĩa 1% với kiểm
định ADF (phụ lục _bảng 7). Xem xét đồ thị sai phân bậc hai ta thấy chuỗi có tính dừng
(phụ lục_hình 3). Do vậy, chuỗi sai phân bậc hai của giá trị nhập khẩu (D2LOG_IMPK)
sẽ được sử dụng trong mô hình xác định các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng ở Việt
Nam.
7
Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
DLOG_CHKON DLOG_GKON DLOG_IKON DLOG_EXPK D2LOG_IMPK DLOG_GPOP
DLOG_CHKON 1.000000 0.518297 0.243356 0.409572 0.234136 0.011133
DLOG_GKON 0.518297 1.000000 0.439653 0.131792 0.047913 0.079624
DLOG_IKON 0.243356 0.439653 1.000000 0.207679 0.423479 -0.428783
DLOG_EXPK 0.409572 0.131792 0.207679 1.000000 0.603211 -0.405126
D2LOG_IMPK 0.234136 0.047913 0.423479 0.603211 1.000000 -0.308826
DLOG_GPOP 0.011133 0.079624 -0.428783 -0.405126 -0.308826 1.000000

Theo bảng ma trận hệ số tương quan trên, ta thấy các cặp biến đều có hệ số tương quan
nhỏ hơn 0,8 nên không có dấu hiệu đa cộng tuyến khi chạy mô hình hồi quy.
8
CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HỒI QUY
3.1 Mô hình các nhân tố tác động đến tốc độ tăng trưởng CGDP và kết quả ước
lượng
Sau khi lấy sai phân để có được các chuỗi dừng ta thực hiện hồi quy theo phương pháp
OLS bằng Eviews. Mô hình ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng CGDP
của Việt Nam được xác định như sau:
Mô hình hồi quy tổng quát:
DLOG_CGDP = β
1
+ β
2
*DLOG_CHKON + β
3
*DLOG_GKON + β
4
*DLOG_IKON +
β
5
*DLOG_EXPK + β
6
*D2LOG_IMPK + β
7
*DLOG_GPOP + U
i

Mô hình hồi quy mẫu:
DLOG_CGDP =

1
+
2
*DLOG_CHKON +
3
*DLOG_GKON +
4
*DLOG_IKON +
5
*DLOG_EXPK +
6
*D2LOG_IMPK +
7
*DLOG_GPOP +
i
u
ˆ
Kết quả hồi quy mô (phụ lục_bảng 9):
DLOG_CGDP = -0.0237 + 0.5275*DLOG_CHKON + 0.1766*DLOG_GKON +
0.1224*DLOG_IKON + 0.2161*DLOG_EXPK - 0.1294*D2LOG_IMPK +
0.0274*DLOG_GPOP
Trong đó:
DLOG chỉ sai phân bậc một log của thu nhập bình quân đầu người (CGDP), chi
tiêu tiêu dùng (CHKON), chi tiêu chính phủ (GKON), chi tiêu đầu tư khu vực
doanh nghiệp (IKON), xuất khẩu (EXPK) và tỉ lệ tăng dân số (GPOP).
D2LOG chỉ sai phân bậc hai log của nhập khẩu (IMPK).
Những tham số không có ý nghĩa thống kê sẽ được loại bỏ dần khỏi mô hình, ở đây ta bỏ
biến DLOG_GPOP vì hệ số ước lượng có giá trị P_value = 0,438 không có ý nghĩa thống
kê. Thực hiện kiểm định sự có mặt của biến không cần thiết bằng Eviews (phụ lục_bảng
10), vì thống kê F = 0,6185 có xác suất p = 0,438 nên ta chấp nhận giả thiết biến

DLOG_GPOP là biến không cần thiết trong mô hình hồi quy. kết quả ước lượng khi loại
bỏ biến DLOG_GPOP như sau:
9
Dependent Variable: DLOG_CGDP
Method: Least Squares
Date: 09/14/10 Time: 13:23
Sample (adjusted): 3 38
Included observations: 36 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.023801 0.003550 -6.705091 0.0000
DLOG_CHKON 0.535141 0.062416 8.573746 0.0000
DLOG_GKON 0.189110 0.050756 3.725864 0.0008
DLOG_IKON 0.113016 0.019582 5.771370 0.0000
DLOG_EXPK 0.206333 0.025322 8.148318 0.0000
D2LOG_IMPK -0.126509 0.020788 -6.085586 0.0000
R-squared 0.937428 Mean dependent var 0.042164
Adjusted R-squared 0.927000 S.D. dependent var 0.035621
S.E. of regression 0.009624 Akaike info criterion -6.298047
Sum squared resid 0.002779 Schwarz criterion -6.034127
Log likelihood 119.3648 Hannan-Quinn criter. -6.205932
F-statistic 89.89017 Durbin-Watson stat 1.572125
Prob(F-statistic) 0.000000
Kết quả mô hình phù hợp nhất:
DLOG_CGDP = -0.0238 + 0.5351*DLOG_CHKON + 0.1891*DLOG_GKON +
0.1130*DLOG_IKON + 0.2063*DLOG_EXPK - 0.1265*D2LOG_IMPK
Hình biểu diễn giá trị thực tế, giá trị ước lượng và sai số của mô hình hồi quy:
02
01
.00
.01

.02
.03
08
04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20 25 30 35
Residual Actual Fitted
Các kiểm định sau ước lượng được thực hiện nhằm đảm bảo tính hợp lý của mô hình.
10
3.2 Các kiểm định của mô hình
Kiểm định tự tương quan:
Kiểm định Durbin-Watson đơn giản:
1 < d = 1,572 < 3 nên mô hình không có tự tương quan.
Kiểm định BG (phụ lục_bảng 11), ta thấy nR2 = 3,063 có P_value = 0.2161 lớn
hơn mức ý nghĩa 5% nên mô hình không có tự tương quan.
Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy (kiểm định F):
Giá trị F = 89,890 có P_value = 0 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% cho thấy các biến độc lập có
ảnh hưởng thật sự tới biến phụ thuộc (CGDP) với mức tin cậy cao.
Kiểm định phương sai thay đổi:
Xem xét lược đồ tự tương quan của phần dư (phụ lục_bảng 12) ta thấy các giá trị
thống kê Q và giá trị P_value thỏa mãn chấp nhận giả thiết các hệ số tương quan
bằng không, tức phần dư là chuỗi dừng. Để có đủ cơ sở khẳng định tính dừng của
sai số ta kiểm định thống kê ADF (phụ lục_bảng 14), giá trị trị tuyệt đối của t
ADF
=
5,764 lớn hơn trị tuyệt đối của các giá trị tới hạn mức ý nghĩa 1% là 3,64; 5% là
2,95 và 10% là 2,61 nên chuỗi sai số là chuỗi dừng.

Thực hiện hồi quy phần dư theo độ trễ là 1 (phụ lục_bảng 13), kết quả không có
tương quan với biến trễ của chính nó.
Tương tự với kiểm định White (phụ lục_bảng 15) cũng cho thấy mô hình hồi quy
không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi (ta thấy nR2 = 16,2626 có P_value =
0.7002 lớn hơn mức ý nghĩa 5%).
Kết quả của các kiểm định trên cho thấy mô hình không có bệnh tự tương quan hay
phương sai sai số thay đổi. Nhìn chung mô hình mô tả khá tốt sự biến động của tốc độ
tăng thu nhập bình quân đầu người (CGDP). Các biến độc lập có thể giải thích tới 93%
sự sự thay đổi của biến phụ thuộc.
3.3 Ý nghĩa của các tham số
Sai phân bậc 1 (ví dụ vào năm 1971):
DLOG_CGDP
1971
= LOG_CGDP
1971
- LOG_GDP
1970
DLOG_CHKON
1971
= LOG_CHKON
1971
- LOG_CHKON
1970
DLOG_GKON
1971
= LOG_GKON
1971
- LOG_GKON
1970
DLOG_IKON

1971
= LOG_IKON
1971
- LOG_IKON
1970
11
Sai phân bậc 2 (ví dụ vào năm 1972):
D2LOG_IMPK
1972
= DLOG_IMPK
1972
- DLOG_IMPK
1971

= (LOG_IMPK
1972
- LOG_IMPK
1971
) – (LOG_IMPK
1971
- LOG_IMPK
1970
)
Biến phụ thuộc DLOG_CGDP có nghĩa là sự thay đổi của thu nhập bình quân đầu người
(tính theo logarit cơ số tự nhiên) của năm này so với năm liền kề trước đó. Tương tự với
các biến DLOG_CHKON, DLOG_GKON, DLOG_IKON và DLOG_EXPK cũng có ý
nghĩa tương tự ứng với từng biến.
Biến sai phân bậc hai D2LOG_IMPK có nghĩa là sự thay đổi giá trị nhập khẩu (tính theo
chuỗi sai phân bậc một của chuỗi logarit cơ số tự nhiên) của năm này so với năm liền kề
trước đó. Ví dụ vào năm 1972 ta có sự thay đổi được tính bằng mức thay đổi của năm

1972 so với năm 1971 trừ mức thay đổi 1971 so với năm 1970 (tính theo logarit cơ số tự
nhiên).
Hệ số
2
= 0,5351 có ý nghĩa khi chi tiêu tiêu dùng gia tăng 1% (tính theo % thay đổi chi
tiêu tiêu dùng của năm này so với năm liền kề trước đó) sẽ làm cho thu nhập bình quân
đầu người tăng 0,5351% (tính theo % thay đổi thu nhập bình quân đầu người của năm
này so với năm liền kề trước đó) trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Các hệ số
3
=0,1891;
4
= 0,1130;
5
= 0,2063 cũng có ý nghĩa tương tự với các biến
giải thích tương ứng.
Hệ số
6
= - 0,1265 có nghĩa khi giá trị nhập khẩu sự gia tăng 1% (tính theo % thay đổi
giá trị nhập khẩu của hai năm liên tiếp nhau, ví dụ vào năm 1972 ta có sự thay đổi được
tính bằng % thay đổi của năm 1972 so với % thay đổi của năm 1971 trừ % thay đổi 1971
so với % thay đổi của 1970) sẽ làm cho thu nhập bình quân đầu người giảm 0,1265%
(tính theo % thay đổi thu nhập bình quân đầu người của năm này so với năm liền kề trước
đó) trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
12
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT KIẾN NGHỊ
Từ phương trình hồi quy phù hợp nhất ta có thể nêu ra vài ý nghĩa kinh tế đối với sự tăng
trưởng thu nhập bình quân đầu người ở Việt Nam. Chi tiêu tiêu dùng có tác động mạnh
đến sự tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người (hệ số
2

= 0,5351). Điều này cho thấy
chi tiêu tiêu dùng là một bộ phận quan trọng thúc đẩy tăng trưởng thu nhập bình quân đầu
người ở Việt Nam, chi tiêu tăng sẽ kích thích sản xuất. Tuy nhiên, khi tiêu dùng tăng có
thể làm cho tỉ lệ tiết kiệm giảm nếu thu nhập không đổi và sẽ ảnh hưởng đến nguồn tài
trợ cho đầu tư phát triển (lý thuyết tăng trưởng của Slow) và tác động đến thu nhập bình
quân đầu người.
Các chương trình chi tiêu của chính phủ giúp cung cấp các hàng hoá công cộng quan
trọng như cơ sở hạ tầng và giáo dục, mặc khác chi tiêu chính phủ có thể đẩy nhanh tăng
trưởng kinh tế thông qua việc làm tăng sức mua của người dân và qua đó tăng thu nhập
bình quân đầu người (hệ số
3
). Tuy nhiên chi tiêu chính phủ tăng sẽ gây ra tác động lấn
át làm dịch chuyển các nguồn lực từ khu vực sản xuất hiệu quả trong nền kinh tế sang
khu vực chính phủ kém hiệu quả hơn. Chi tiêu chính phủ là cần thiết để đảm bảo cho sự
tăng trưởng kinh tế như xây dựng cơ sở hạ tầng, luật pháp. Nếu chi tiêu chính phủ vượt
quá mức cần thiết sẽ gây ra sự phân bổ nguồn lực kém hiệu quả trong nền kinh tế.
Hệ số
4
thấp cho thấy sự tác động của đầu tư vào tăng trưởng GDP cũng như CGDP ở
Việt Nam là thấp hơn so với các yếu tố khác. Nguyên nhân là do hệ số sử dụng vốn
(ICOR - Incremental Capital_Output Rate) hay tỉ lệ vốn trên sản lượng của Việt Nam ở
mức cao (chỉ số ICOR cho biết muốn có thêm một đơn vị sản lượng trong một thời kỳ
nhất định cần phải bỏ ra thêm bao nhiêu đơn vị vốn đầu tư trong kỳ đó). Theo Bộ Kế
hoạch và Đầu tư thì hệ số ICOR của Việt Nam trong hai năm 2008 - 2009 khoảng lên tới
7-8 lần gấp 2 lần so với các nước trong khu vực, điều này cho thấy tăng trưởng trong đầu
tư của Việt Nam không dựa nhiều vào yếu tố công nghệ.
Xuất khẩu được coi là nhu cầu từ bên ngoài. Mức độ phụ thuộc của một nền kinh tế vào
xuất khẩu được đo bằng tỷ lệ giữa giá trị nhập khẩu và tổng thu nhập quốc dân. Đối với
nền kinh tế của Việt Nam thì xuất khẩu có ý nghĩa quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế
vì cầu nội địa yếu (hệ số

5
=

0,2063) . Nước ta cũng thực thi nhiều chính sách hướng vào
xuất khẩu. Tuy nhiên, vì xuất khẩu phụ thuộc vào yếu tố nước ngoài, nên để đảm bảo
tăng trưởng kinh tế ổn định và bền vững phải dựa nhiều hơn nữa vào cầu nội địa. Khi
khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2007 nổ ra thì xuất khẩu của Việt Nam đã giảm mạnh.
Theo Tổng cục thống kê thì Kim ngạch xuất khẩu cả năm 2009 đạt 56,5 tỷ USD, giảm
9,9% so với năm 2008.
13
Thu nhập của người dân trong nước càng cao, thì nhu cầu đối với hàng hóa và dịch vụ
nhập khẩu càng cao, qua đó tác động làm cho GDP giảm cũng như thu nhập bình quân
đầu người (CGDP) giảm theo (hệ số
6
= - 0,1265).
Khuyến nghị một số chính sách:
- Kích thích tiêu dùng trong nước nhưng không làm giảm tỉ lệ tiết kiệm trong nền
kinh tế, có biện pháp thu hút nguồn tiết kiệm này để tài trợ cho đầu tư.
- Tăng hiệu quả chi tiêu của chính phủ và tập trung vào những lĩnh vực hay ngành
mà cần thiết phải có chính phủ tham gia.
- Nâng cao hiệu quả sử dụng vốn (cải thiện hệ số ICOR) bằng cách ứng dụng công
nghệ mới vào trong sản xuât để tăng năng suất lao động, đào tao nguồn nhân lực.
- Đa dạng hóa các mặt hàng xuất khẩu và nâng cao chất lượng của hàng hóa, tìm
kiếm các thị trường xuất khẩu mới để giảm sự phụ thuộc vào các thị trường chính
hiện nay như Mỹ và Châu Á.
- Việt nam là nước đang phát triển, việc nhập khẩu các máy móc thiết bị công nghệ
hiện đại để phục vụ sản xuất là cần thiết trong giai đoạn hiện nay, chính phủ cần
kiểm soát nhập khẩu ở các mặt hàng tiêu dùng xa xỉ để tránh thâm hụt ngoại
thương và đó làm giảm thu nhập bình quân đầu người.
14

Phụ lục
Hình 1: Chuỗi thời gian - dạng logarit
14.4
14.8
15.2
15.6
16.0
16.4
5 10 15 20 25 30 35
LOG_CGDP
32.0
32.4
32.8
33.2
33.6
34.0
34.4
5 10 15 20 25 30 35
LOG_CHKON
29.6
30.0
30.4
30.8
31.2
31.6
32.0
5 10 15 20 25 30 35
LOG_GKON
30.0
30.4

30.8
31.2
31.6
32.0
32.4
32.8
33.2
33.6
5 10 15 20 25 30 35
LOG_IKON
30.8
31.2
31.6
32.0
32.4
32.8
33.2
33.6
34.0
34.4
5 10 15 20 25 30 35
LOG_EXPK
31.2
31.6
32.0
32.4
32.8
33.2
33.6
34.0

34.4
5 10 15 20 25 30 35
LOG_IMPK
15
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
5 10 15 20 25 30 35
LOG_GPOP
Hình 2: Chuỗi thời gian - sai phân bậc nhất
08
04
.00
.04
.08
.12
5 10 15 20 25 30 35
DLOG_CGDP
04
.00
.04
.08
.12
.16
5 10 15 20 25 30 35
DLOG_CHKON
08

04
.00
.04
.08
.12
.16
5 10 15 20 25 30 35
DLOG_GKON
2
1
.0
.1
.2
.3
.4
5 10 15 20 25 30 35
DLOG_IKON
2
1
.0
.1
.2
.3
.4
5 10 15 20 25 30 35
DLOG_EXPK
2
1
.0
.1

.2
.3
5 10 15 20 25 30 35
DLOG_IMPK
16
20
15
10
05
.00
.05
.10
.15
.20
5 10 15 20 25 30 35
DLOG_GPOP
Hình 3: Chuỗi thời gian - sai phân bậc hai
3
2
1
.0
.1
.2
.3
5 10 15 20 25 30 35
D2LOG_IMPK
Hình 4: Lược đồ tự tương quan thể hiện tính dừng của các biến lựa chọn
17
18
Bảng 1: kiểm định tính dừng DLOG_CGDP

Null Hypothesis: DLOG_CGDP has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.736025 0.0076
Test critical values: 1% level -3.626784
5% level -2.945842
10% level -2.611531
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DLOG_CGDP)
Method: Least Squares
Date: 09/14/10 Time: 13:26
Sample (adjusted): 3 38
Included observations: 36 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
19
DLOG_CGDP(-1) -0.587668 0.157298 -3.736025 0.0007
C 0.025509 0.008399 3.036997 0.0046
R-squared 0.291045 Mean dependent var 0.001772
Adjusted R-squared 0.270193 S.D. dependent var 0.038586
S.E. of regression 0.032963 Akaike info criterion -3.932897
Sum squared resid 0.036943 Schwarz criterion -3.844924
Log likelihood 72.79215 Hannan-Quinn criter. -3.902192
F-statistic 13.95788 Durbin-Watson stat 2.093448
Prob(F-statistic) 0.000685
Bảng 2: kiểm định tính dừng DLOG_CHKON
Null Hypothesis: DLOG_CHKON has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)

t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.959166 0.0042
Test critical values: 1% level -3.626784
5% level -2.945842
10% level -2.611531
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DLOG_CHKON)
Method: Least Squares
Date: 09/11/10 Time: 17:04
Sample (adjusted): 3 38
Included observations: 36 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DLOG_CHKON(-1) -0.700008 0.176807 -3.959166 0.0004
C 0.036770 0.010234 3.592814 0.0010
R-squared 0.315551 Mean dependent var 0.002388
Adjusted R-squared 0.295420 S.D. dependent var 0.038711
S.E. of regression 0.032494 Akaike info criterion -3.961593
Sum squared resid 0.035898 Schwarz criterion -3.873620
Log likelihood 73.30868 Hannan-Quinn criter. -3.930888
F-statistic 15.67500 Durbin-Watson stat 1.886840
Prob(F-statistic) 0.000364
Bảng 3: kiểm định tính dừng DLOG_GKON
Null Hypothesis: DLOG_GKON has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
20
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.582723 0.0008
Test critical values: 1% level -3.626784

5% level -2.945842
10% level -2.611531
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DLOG_GKON)
Method: Least Squares
Date: 09/11/10 Time: 17:07
Sample (adjusted): 3 38
Included observations: 36 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DLOG_GKON(-1) -0.770309 0.168090 -4.582723 0.0001
C 0.042205 0.011605 3.636724 0.0009
R-squared 0.381833 Mean dependent var -0.000442
Adjusted R-squared 0.363652 S.D. dependent var 0.052152
S.E. of regression 0.041602 Akaike info criterion -3.467364
Sum squared resid 0.058846 Schwarz criterion -3.379390
Log likelihood 64.41254 Hannan-Quinn criter. -3.436658
F-statistic 21.00135 Durbin-Watson stat 1.990443
Prob(F-statistic) 0.000059
Bảng 4: kiểm định tính dừng DLOG_IKON
Null Hypothesis: DLOG_IKON has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.140583 0.0000
Test critical values: 1% level -3.626784
5% level -2.945842
10% level -2.611531
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(DLOG_IKON)
Method: Least Squares
Date: 09/11/10 Time: 17:11
Sample (adjusted): 3 38
Included observations: 36 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DLOG_IKON(-1) -1.048922 0.170818 -6.140583 0.0000
C 0.092666 0.023052 4.019866 0.0003
21
R-squared 0.525847 Mean dependent var 0.001932
Adjusted R-squared 0.511901 S.D. dependent var 0.151955
S.E. of regression 0.106162 Akaike info criterion -1.593750
Sum squared resid 0.383192 Schwarz criterion -1.505777
Log likelihood 30.68750 Hannan-Quinn criter. -1.563045
F-statistic 37.70676 Durbin-Watson stat 1.978560
Prob(F-statistic) 0.000001
Bảng 5: kiểm định tính dừng DLOG_EXPK
Null Hypothesis: DLOG_EXPK has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.915865 0.0000
Test critical values: 1% level -3.626784
5% level -2.945842
10% level -2.611531
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DLOG_EXPK)
Method: Least Squares
Date: 09/11/10 Time: 17:13

Sample (adjusted): 3 38
Included observations: 36 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DLOG_EXPK(-1) -1.011082 0.170910 -5.915865 0.0000
C 0.090179 0.020874 4.320226 0.0001
R-squared 0.507228 Mean dependent var 0.002196
Adjusted R-squared 0.492735 S.D. dependent var 0.123386
S.E. of regression 0.087879 Akaike info criterion -1.971761
Sum squared resid 0.262572 Schwarz criterion -1.883788
Log likelihood 37.49171 Hannan-Quinn criter. -1.941056
F-statistic 34.99746 Durbin-Watson stat 2.000448
Prob(F-statistic) 0.000001
Bảng 6: kiểm định tính dừng DLOG_IMPK
Null Hypothesis: DLOG_IMPK has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic Prob.*
22
Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.322287 0.1709
Test critical values: 1% level -3.632900
5% level -2.948404
10% level -2.612874
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DLOG_IMPK)
Method: Least Squares
Date: 09/14/10 Time: 16:24
Sample (adjusted): 4 38
Included observations: 35 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

DLOG_IMPK(-1) -0.519560 0.223728 -2.322287 0.0267
D(DLOG_IMPK(-1)) -0.511823 0.152834 -3.348889 0.0021
C 0.046684 0.020959 2.227357 0.0331
R-squared 0.655266 Mean dependent var 0.003646
Adjusted R-squared 0.633720 S.D. dependent var 0.111018
S.E. of regression 0.067189 Akaike info criterion -2.480786
Sum squared resid 0.144461 Schwarz criterion -2.347470
Log likelihood 46.41375 Hannan-Quinn criter. -2.434765
F-statistic 30.41255 Durbin-Watson stat 2.048960
Prob(F-statistic) 0.000000
Bảng 7: kiểm định tính dừng D2LOG_IMPK
Null Hypothesis: D2LOG_IMPK has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -16.04903 0.0000
Test critical values: 1% level -3.632900
5% level -2.948404
10% level -2.612874
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(D2LOG_IMPK)
Method: Least Squares
Date: 09/12/10 Time: 21:18
Sample (adjusted): 4 38
Included observations: 35 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
23
D2LOG_IMPK(-1) -1.772440 0.110439 -16.04903 0.0000
C 0.005781 0.012093 0.478017 0.6358

R-squared 0.886431 Mean dependent var 0.000882
Adjusted R-squared 0.882989 S.D. dependent var 0.209087
S.E. of regression 0.071522 Akaike info criterion -2.382180
Sum squared resid 0.168808 Schwarz criterion -2.293303
Log likelihood 43.68816 Hannan-Quinn criter. -2.351500
F-statistic 257.5715 Durbin-Watson stat 2.295939
Prob(F-statistic) 0.000000
Bảng 8: kiểm định tính dừng DLOG_GPOP
Null Hypothesis: DLOG_GPOP has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.313859 0.0001
Test critical values: 1% level -3.632900
5% level -2.948404
10% level -2.612874
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(DLOG_GPOP)
Method: Least Squares
Date: 09/14/10 Time: 13:28
Sample (adjusted): 4 38
Included observations: 35 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
DLOG_GPOP(-1) -0.922270 0.173559 -5.313859 0.0000
C -0.022437 0.011521 -1.947430 0.0600
R-squared 0.461111 Mean dependent var 4.66E-05
Adjusted R-squared 0.444781 S.D. dependent var 0.085082
S.E. of regression 0.063397 Akaike info criterion -2.623350
Sum squared resid 0.132634 Schwarz criterion -2.534473

Log likelihood 47.90862 Hannan-Quinn criter. -2.592669
F-statistic 28.23709 Durbin-Watson stat 1.984707
Prob(F-statistic) 0.000007
Bảng 9: Mô hình hồi quy đầy đủ
24
Dependent Variable: DLOG_CGDP
Method: Least Squares
Date: 09/14/10 Time: 12:58
Sample (adjusted): 3 38
Included observations: 36 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.023744 0.003573 -6.644894 0.0000
DLOG_CHKON 0.527475 0.063569 8.297722 0.0000
DLOG_GKON 0.176555 0.053518 3.298972 0.0026
DLOG_IKON 0.122355 0.023009 5.317729 0.0000
DLOG_EXPK 0.216128 0.028365 7.619546 0.0000
D2LOG_IMPK -0.129421 0.021247 -6.091300 0.0000
DLOG_GPOP 0.027377 0.034810 0.786461 0.4380
R-squared 0.938735 Mean dependent var 0.042164
Adjusted R-squared 0.926060 S.D. dependent var 0.035621
S.E. of regression 0.009686 Akaike info criterion -6.263596
Sum squared resid 0.002721 Schwarz criterion -5.955689
Log likelihood 119.7447 Hannan-Quinn criter. -6.156128
F-statistic 74.05903 Durbin-Watson stat 1.587225
Prob(F-statistic) 0.000000
Bảng 10: Kiểm định sự có mặt của biến không cần thiết
Redundant Variables: DLOG_GPOP
F-statistic 0.618521 Prob. F(1,29) 0.4380
Log likelihood ratio 0.759745 Prob. Chi-Square(1) 0.3834
Test Equation:

Dependent Variable: DLOG_CGDP
Method: Least Squares
Date: 09/14/10 Time: 13:37
Sample: 3 38
Included observations: 36
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.023801 0.003550 -6.705091 0.0000
DLOG_CHKON 0.535141 0.062416 8.573746 0.0000
DLOG_GKON 0.189110 0.050756 3.725864 0.0008
DLOG_IKON 0.113016 0.019582 5.771370 0.0000
DLOG_EXPK 0.206333 0.025322 8.148318 0.0000
D2LOG_IMPK -0.126509 0.020788 -6.085586 0.0000
25