Chuyên đề Phân tích các yếu tố tác động tới tăng trưởng công nghiệp Việt Nam và những dự báo cho công nghiệp

hạn chế yếu kém trong công nghiệp hiện nay là khả năng đầu tư của nền kinh tế trong lĩnh vực công nghiệp còn thấp, mặc dù trong 20 năm đổi mới, tình hình vốn đầu tư được cải thiện đáng kể, nhưng nhìn chung vẫn ở mức thấp, chưa đủ điều kiện để có được đột biến về tăng trưởng và đổi mới kỹ thuật công nghệ, kể cả khu vực có vốn đầu tư nước ngoài. Nhưng đáng quan tâm vẫn là khu vực trong nước, một khi doanh nghiệp nhà nước được sắp xếp lại, thu hẹp các ngành sản xuất, thì khu vực ngoài quốc doah vươn lên chưa đủ mạnh, đầu tư của khu vực tư nhân trong nước còn mang tính nhỏ lẻ, manh mún, phân tán, rất ít có những dự án đầu tư lớn có tầm cỡ để tiếp cận được công nghệ hiện đại, đủ sức cạnh tranh với những công ty nước ngoài. Một nguyên nhân khác phải kể đến là qui hoạch phát triển tổng thể ngành công nghiệp quốc gia về thực tế là chưa có. Cơ chế qui hoạch như vừa qua chưa đem lại hiệu quả thiết thực: Mâu thuẫn giữa qui hoạch ngành với qui hoạch địa phương luôn diễn ra và kết quả là qui hoạch địa phương luôn phá vỡ qui hoạch ngành và Trung ương, ví dụ điển hình như: Qui hoạch phát triển xi măng, qui hoạch phát triển ngành đường, rượu bia, thuốc lá, chế biến rau quả… Ngoài ra, yếu tố mới mẻ của cơ chế thị trường và kinh nghiệm trong quan hệ kinh tế quốc tế cũng là những vật cản đáng kể, nhất là 10 năm đầu của đổi mới, đặc biệt với các doanh nghiệp trong nước vừa mới thoát ra từ cơ chế kế hoạch hoá tập trung bao cấp. Mặc dù còn những hạn chế yếu kém không phải nhỏ của ngành công nghiệp nước ta, nhưng những gì đã đem lại qua hơn 20 năm đổi mới là giá trị nền tảng cho phát triển trong tương lai, đó là: - Cơ sở vật chất kỹ thuật của nhều ngành công nghiệp đã đạt được ở mức đáng kể, đã hình thành một số khu công nghiệp tập trung, khu công nghệ cao ở tầm cỡ khu vực. Năng lực sản xuất của nhiều ngành sản phẩm tương đối lớn, một số ngành đạt tới công nghệ khá tiên tiến như: Khai thác than, khai thác dầu khí, sản xuất xi măng, vật liệu xây dựng, công nghệ đóng tàu, lắp ráp các sản phẩm công nghệ cao…Đó là tiềm năng hiện thực cho sự phát triển trong tương lai. - Môi trường đầu tư kinh doanh được hình thành, trải qua hàng chục năm điều chỉnh bổ sung hoàn thiện, nay cơ bản đã ổn định và tỏ ra có sức hấp dẫn với các nhà đầu tư trong và ngoài nước, lòng tin đối với các doanh nghiệp và các nhà đầu tư được nâng lên. - Qua 20 năm đổi mới, thực tế đối mặt với nền kinh tế thị trường và hội nhập quốc tế đã tích luỹ được nhiều kinh nghiệm và bài học quí báu không chỉ cho quản lý điều hành vĩ mô của nhà nước, mà còn nâng cao rất nhiều kỹ năng, tính năng động và kinh nghiệm quản lý vi mô của đội ngũ doanh nhân nước ta, kể cả trong quan hệ kinh tế quốc tế. - Vị thế và vai trò của Nhà nước ta trong quan hệ quốc tế và trong quan hệ song phương, đa phương với các nước được nâng lên rất nhiều so với trước thời kỳ đổi mới. Tất cả những yếu tố nói trên sẽ là điều kiện đảm bảo cho ngành công nghiệp nước ta trong những năm tới vẫn có thể duy trì được nhịp độ tăng trưởng cao và ổn định hơn thời kỳ 20 năm đầu đổi mới vừa qua.Trong đó khu vực có vốn đầu tư nước ngoài vẫn là khu vực tăng trưởng nhanh, chiếm tỷ trọng lớn. Khu vực kinh tế tư nhân sẽ có những thay đổi về chất, qui mô sẽ lớn lên, trình độ kỹ thuật công nghệ cao hơn, những doanh nghiệp tư nhân vừa và lớn ra đời rất nhiều. Doanh nghiệp nhà nước sau khi tổ chức lại ổn định sẽ có những tập đoàn kinh tế lớn, đủ mạnh tham gia đầu tư nước ngoài. Tổng thể của cả 3 khu vực đều có những thay đổi căn bản và tiếp tục duy trì được nhịp độ tăng trưởng cao hơn ở những năm tiếp theo. CHƯƠNG III NHỮNG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO VỀ TĂNG TRƯỞNG CÔNG NGHIỆP DỰA TRÊN MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG. Trong chương này, bằng việc áp dụng các mô hình Kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews, em sẽ đi ước lượng và kiểm định các mô hình đưa ra nhằm tìm ra một mô hình phù hợp với tăng trưởng công nghiệp Việt Nam trong đó những biến số là những nhân tố cơ bản có thể tác động tới quá trình tăng trưởng công nghiệp của ngành. Từ mô hình tìm được ta sẽ đưa ra những dự báo về giá trị của ngành công nghiệp trong những năm tiếp theo. 1. Các biến số trong mô hình: 1.1. Biến phụ thuộc gồm: 1.1. Giá trị sản xuất ngành công nghiệp hàng năm: - Là là toàn bộ kết quả hoạt động sản xuất công nghiệp tạo ra trong một năm. Giá trị sản xuất công nghiệp được tính theo giá cố định và giá thực tế. - Kí hiệu: GO 1.2. Biến độc lập gồm: 1.2.1. Vốn đầu tư sản xuất cho ngành công nghiệp: - Là lượng vốn đầu tư vào sản xuất công nghiệp bao gồm cả vốn của khu vực kinh tế quốc doanh, khu vực kinh tế ngoài quốc doanh và khu vực đầu tư nước ngoài. Vốn đầu tư là yếu tố hết sức quan trọng đối với tăng trưởng của công nghiệp, để biết được vốn đầu tư có được sử dụng hiệu quả không ta xem xét tới việc khi đầu tư thêm một đồng vốn thì tạo thêm được bao nhiêu giá trị sản phẩm. - Kí hiệu: NV  1.2.2. Lao động trong ngành công nghiệp: - Là là tổng số lao động (cả lao động trí óc và lao động chân tay) có tham gia sản xuất trong ngành công nghiệp. Bất kỳ quốc gia nào đều cần đến lao động, lao động là nguồn lực quí, quyết định trong số các nguồn lực tác động tới phát triển. Do nước ta vẫn là nước công nghiệp còn lạc hậu, nhiều ngành công nghiệp còn cần sử dụng lao động thủ công thì lao động càng là nhân tố quyết định quan trọng đến tăng trưởng công nghiệp. - Kí hiệu: LD 1.2.3. Giá trị xuất khẩu của ngành công nghiệp: - Là là toàn bộ giá trị xuất khẩu sản phẩm công nghiệp thô hay tinh chế hàng năm. Giá trị xuất khẩu hàng năm của ngành công nghiệp có đóng góp lớn vào tổng sản phẩm quốc dân và thúc đẩy tăng trưởng của ngành công nghiệp nói riêng và toàn nền kinh tế nói chung. Đồng thời chính sách mở cửa kinh tế, hội nhập quốc tế và cải thiện các chính sách ngoại thương đã làm tăng tỷ trọng kim ngạch xuất khẩu hàng công nghiệp trong tổng giá trị sản xuất công nghiệp. - Kí hiệu: XK 2. Xây dựng và phân tích mô hình: 2.1. Cơ sở lý thuyết: Các nhà kinh tế tân cổ điển đã cố gắng giải thích nguồn gốc của sự tăng trưởng thông qua hàm sản xuất. Hàm số này nêu nên mối quan hệ giữa sự tăng lên của đầu ra với sự tăng lên của các yếu tố đầu vào: vốn, lao động, tài nguyên và khoa học công nghệ. Ta có hàm sản xuất sau: Y = f( K,L,R,T) (1) Trong đó: Y: Đầu ra (GO hoặc GDP) K: Vốn sản xuất L: Số lượng lao động R: Nguồn tài nguyên thiên nhiên. T: Tiến bộ công nghệ. Ta xét một dạng của hàm sản xuất là hàm Cobb-Douglas: Y = T.Kα.LβRγ (2) Dạng hàm này khá phù hợp với nhiều mối quan hệ trong thực tiễn thông qua các giả thiết đối với các tham số của hàm: Ở đây, α, β, γ là các số luỹ thừa phản ánh tỷ lệ cận biên của các yếu tố đầu vào Đây là lớp hàm phi tuyến nhưng ta có thể đơn giản hoá về cấu trúc bằng cách chuyển dạng logarit: y = t + α.k + β.l + γ.r (3) Trong đó : y: Tỷ lệ tăng trưởng của đầu ra (tốc độ tăng trưởng của GO hoặc GDP) t: Tỷ lệ tăng trưởng của công nghệ. l: Tỷ lệ tăng trưởng của lao động. k: Tỷ lệ tăng trưởng của vốn. r: Tỷ lệ tăng trưởng của tài nguyên. Khi xem xét các hàm sản xuất người ta thường quan tâm tới một khái niệm đó là: Hiệu suất của qui mô. Hiệu suất của qui mô đề cập tới sự thay đổi của sản lượng đầu ra khi tất cả các đầu vào có thể tăng theo cùng một tỷ lệ trong dài hạn. Xét hàm sản xuất (1): + Khi tăng h lần các yếu tố đầu vào mà đầu ra tăng trên h lần h*Y > f(hK, hL, hR, hT) => Hiệu suất kinh tế tăng theo qui mô. + Khi tăng h lần các yếu tố đầu vào mà đầu ra tăng dưới h lần h*y < f(hK, hL, hR, hT) => Hiệu suất kinh tế giảm theo qui mô. + Khi tăng h lần các yếu tố đầu vào mà đầu ra cũng tăng đúng h lần h*y = f(hK, hL, hR, hT) => Hiệu suất không đổi theo qui mô. Đối với hàm sản xuất Cobb-Douglas tổng của các hệ số (α+β+γ) cho biết hiệu suất tăng, giảm, không đổi theo qui mô: + Nếu (α+β+γ) > 1 : Hiệu suất tăng theo qui mô. + Nếu (α+β+γ) < 1 : Hiệu suất giảm theo qui mô. + Nếu (α+β+γ) = 1 : Hiệu suất không đổi theo qui mô. Hơn nữa, đặc trưng cơ bản của hàm sản xuất Cobb-Douglas là các hệ số α, β và γ thường nhỏ hơn 1. Tức là sản phẩm cận biên của tất cả các đầu vào đều giảm xuống khi tăng lượng đầu vào sử dụng. 2.2. Xây dựng mô hình: 2.2.1. Mô hình: Ta đưa ra mô hình ban đầu có dạng sau: Log(GO) = C(1) + C(2)* log(NV) + C(3)*log(LD) + C(4)*log(XK) Trong đó: Log(GO): là biến phụ thuộc Log(NV), log(LD), log(XK): là biến độc lập. C(1):là hệ số chặn. C(2), C(3), C(4): là hệ số riêng của các biến tương ứng. 2.2.2. Các giả thiết của mô hình: - Giả thiết 1: Các biến giải thích là phi ngẫu nhiên, tức là các giá trị của nó là các số đã được xác định. - Giả thiết 2: Kỳ vọng của các yếu tố ngẫu nhiên U bằng 0, tức là : E( Ui | Xi ) = 0 Giả thiết này có nghĩa là các yếu tố không có trong mô hình, Ui đại diện cho nó, không có ảnh hưởng hệ thống đến giá trị trung bình của Y. - Giả thiết 3: Phương sai bằng nhau (phương sai thuần nhất) của các Ui Var (Ui | Xi ) = Var (Uj | Xj ) = δ2 mọi i ≠ j Tức là phân bố có điều kiện của Y với giá trị đã cho của X có phương sai bằng nhau, các giá trị cá biệt của Y xoay quanh giá trị trung bình với phương sai như nhau. - Giả thiết 4: Không có sự tự tương quan giữa các Ui: Cov ( Ui | Uj ) = 0 mọi i ≠ j Giả thiết này có nghĩa là Ui là ngẫu nhiên. Về mặt hình học có nghĩa là nếu như có một giá trị U nào đó lớn hơn (nhỏ hơn) giá trị trung bình thì không có nghĩa giá trị khác cũng lớn hơn (nhỏ hơn) giá trị trung bình. Giả thiết 5: Ui và Xi không tương quan với nhau: 2.2.3. Ước lượng mô hình: Với các giả thiết trên, sử dụng phần mềm Eviews để ước lượng bình phương nhỏ nhất cho các biến số đã nêu, ta có mô hình dưới đây: Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 03/24/08 Time: 22:46 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(LD) 0.843179 0.137220 6.144715 0.0000 LOG(NV) 0.219638 0.064159 3.423336 0.0045 LOG(XK) 0.165798 0.079656 2.081431 0.0577 C 0.716061 1.961645 0.365031 0.7210 R-squared 0.994827 Mean dependent var 18.85989 Adjusted R-squared 0.993633 S.D. dependent var 0.681929 S.E. of regression 0.054414 Akaike info criterion -2.782052 Sum squared resid 0.038492 Schwarz criterion -2.586002 Log likelihood 27.64744 F-statistic 833.2911 Durbin-Watson stat 1.260203 Prob(F-statistic) 0.000000 Ta có phương trình sau khi ước lượng là: Log (GO) = 0.716061+ 0.219638* log( NV) + 0.843179* log( LD) +0.165798* log( XK) Nhìn vào giá trị P-value của các biến trên ta thấy: + P-value( log(LD)) = 0.000 bác bỏ giả thiết Ho: C(3) = 0. Hay sự thay đổi số lượng lao động trong ngành công nghiệp có ảnh hưởng đến giá trị sản xuất công nghiệp, cụ thể là : khi tăng lao động lên 1% thì giá trị sản xuất công nghiệp tăng lên 0.843179%. + P-value( log(NV)) = 0.0045 bác bỏ giả thiết H0: C(2) = 0. Hay sự thay đổi của lượng vốn đầu tư cho ngành công nghiệp có ảnh hưởng đến GO (giá trị sản xuất công nghiệp), cụ thể là: khi lượng vốn đầu tư cho công nghiệp tăng lên 1% thì giá trị sản xuất công nghiệp tăng lên 0.219638%. + P-value( log(XK)) = 0.0577 > 0.05 => không đủ cơ sở bác bỏ giả thiết H0: C(4) =0. Hay sự thay đổi của lượng giá trị xuất khẩu trong ngành công nghiệp không có ảnh hưởng đến giá trị sản xuất công nghiệp. + P-value( C(1)) = 0.7210 > 005 => không đủ cơ sở bác bỏ giả thiết H0: C(1) =0. Hay khi số lao động và lượng vốn đầu tư vào ngành công nghiệp giữ nguyên thì giá trị sản xuất công nghiệp không thay đổi. Mặc dù, phần trăm biến phụ thuộc được giải tích trong mô hình rất cao R2 = 0.994827, nhưng mô hình trên vẫn chưa phải là mô hình tốt nhất. Ta xem xét một mô hình khác : trong đó biến phụ thuộc GO không chỉ chịu tác động của các biến độc lập: NV, LD,XK mà còn chịu tác động của chính nó ở thời kỳ trễ. Trong mô hình này ta đưa thêm biến GO trễ 1 thời kỳ vào mô hình và ước lượng lại mô hình. Mô hình có dạng: Log(GO) = C(1) +C(2)*log(NV) +C(3)*log(LD) +C(4)*log(XK) + C(5)* log(GO(-1)) Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 03/25/02 Time: 09:48 Sample(adjusted): 1991 2006 Included observations: 16 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) -0.006047 0.083475 -0.072446 0.9435 LOG(LD) 0.152721 0.123713 1.234481 0.2427 LOG(XK) 0.057578 0.103489 0.556367 0.5891 LOG(GO(-1)) 0.850082 0.127868 6.648141 0.0000 C 0.274974 1.217336 0.225882 0.8254 R-squared 0.999389 Mean dependent var 18.92520 Adjusted R-squared 0.999166 S.D. dependent var 0.647049 S.E. of regression 0.018682 Akaike info criterion -4.872194 Sum squared resid 0.003839 Schwarz criterion -4.630760 Log likelihood 43.97755 F-statistic 4495.605 Durbin-Watson stat 2.517612 Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình sau khi ước lượng là: Log(GO) = 0.274974 -0.006047*log(NV) +0.152721*log(LD) +0.057578*log(XK) +0.850082*log(GO(-1)). Nhìn vào P-value của các biến số trên ta thấy chỉ có hệ số của GO trễ một thời kỳ là có ý nghĩa còn hệ số của các biến số khác trong mô hình đều bằng không.Ta thấy giá trị sản xuất công nghiệp của thời kỳ sau không phụ thuộc vào vốn và lao động mà chỉ phụ thuộc vào giá trị của chính nó ở thời kỳ trễ là không phù hợp.Do đó việc thêm biến GO trễ một thời kỳ vào không làm cho mô hình tốt hơn. Từ đó ta đề xuất một mô hình kinh tế lượng khác, trong đó giá trị sản xuất công nghiệp phụ thuộc vào vồn, lao động và giá trị của nó nhưng trễ hai thời kỳ. Mô hình có dạng: Log(GO) = C(1) + C(2)*log(NV) + C(3)*log(LD) + C(4)*log(XK) + C(5)*log(GO(-1)) + C(6)*log(GO(-2)) Mô hình có được sau khi ước lượng: Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/06/02 Time: 18:48 Sample(adjusted): 1992 2006 Included observations: 15 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) -0.030960 0.065284 -0.474227 0.6466 LOG(LD) 0.236165 0.100736 2.344392 0.0437 LOG(XK) 0.058013 0.080830 0.717710 0.4911 LOG(GO(-1)) 0.366679 0.270075 1.357690 0.2076 LOG(GO(-2)) 0.478291 0.269588 1.774158 0.1098 C -0.347276 0.982550 -0.353443 0.7319 R-squared 0.999636 Mean dependent var 18.99262 Adjusted R-squared 0.999434 S.D. dependent var 0.608825 S.E. of regression 0.014483 Akaike info criterion -5.342442 Sum squared resid 0.001888 Schwarz criterion -5.059222 Log likelihood 46.06832 Durbin-Watson stat 2.218536 Nhìn vào mô hình ta thấy, khi thêm go trễ hai thời kỳ thì chỉ có hệ số của biến lao động là có ý nghĩa. Hệ số của biến GO trễ một thời kỳ cũng như trễ hai thời kỳ đều không có ý nghĩa => đây không phải là mô hình tốt. Để cải tiến mô hình ta lần lượt đưa thêm biến GO trễ 3,4,5 thời kỳ vào mô hình. Kết quả ta thu được là cả ba mô hình với biến GO trễ 3, 4, 5 thời kỳ đều làm các hệ số của nguồn vốn và lao động cho công nghiệp mất ý nghĩa nên các mô hình có biến GO trễ các thời kỳ đều chưa phải là mô hình tốt. Xét mô hình trong đó giá trị sản xuất công nghiệp phụ thuộc vào nguồn vốn, lao động, giá trị xuất khẩu, giá trị công nghiệp và giá trị xuất khẩu trễ một thời kỳ. Mô hình có dạng : Log(GO) = C(1) + C(2)*log(NV) + C(3)*log(LD) +C(4)*log(XK) + C(5)*log(GO(-1)) + C(6)*log(XK(-1)) Mô hình có được sau khi ước lượng là: Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/08/02 Time: 16:14 Sample(adjusted): 1991 2006 Included observations: 16 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) 0.008420 0.079445 0.105991 0.9177 LOG(LD) 0.112312 0.119868 0.936965 0.3709 LOG(XK) 0.064395 0.097889 0.657839 0.5255 LOG(GO(-1)) 0.922543 0.129849 7.104720 0.0000 LOG(XK(-1)) -0.052537 0.034490 -1.523259 0.1587 C -0.364701 1.224518 -0.297832 0.7719 R-squared 0.999504 Mean dependent var 18.92520 Adjusted R-squared 0.999256 S.D. dependent var 0.647049 S.E. of regression 0.017653 Akaike info criterion -4.955859 Sum squared resid 0.003116 Schwarz criterion -4.666138 Log likelihood 45.64687 F-statistic 4028.630 Durbin-Watson stat 2.401715 Prob(F-statistic) 0.000000 Mô hình trên chỉ có hệ số của GO trễ một thời kỳ là khác không có ý nghĩa. Còn các hệ số của các biến khác tương ứng đều bằng không. Ta xem xét mô hình khác trong đó GO là biến phụ thuộc; còn NV, LD, XK, XK(-1) (biến xuất khẩu trễ một thời kỳ): là các biến độc lập. Mô hình có dạng: Log(GO) = C(1) + C(2)*log(NV) + C(3)*log(LD) + C(4)*log(XK) + C(5)*log(XK(-1)) Mô hình sau khi ước lượng là: Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/07/02 Time: 22:14 Sample(adjusted): 1991 2006 Included observations: 16 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) -0.281408 0.159846 -1.760491 0.1061 LOG(LD) 0.893636 0.111825 7.991383 0.0000 LOG(XK) 0.559661 0.161141 3.473123 0.0052 LOG(XK(-1)) 0.037233 0.075249 0.494804 0.6305 C 5.626615 2.081844 2.702707 0.0206 R-squared 0.996999 Mean dependent var 18.92520 Adjusted R-squared 0.995908 S.D. dependent var 0.647049 S.E. of regression 0.041391 Akaike info criterion -3.281180 Sum squared resid 0.018846 Schwarz criterion -3.039746 Log likelihood 31.24944 F-statistic 913.6498 Durbin-Watson stat 2.331532 Prob(F-statistic) 0.000000 Nhìn vào mô hình trên ta thấy: + P-value (LD) = 0.0000 bác bỏ giả thiết Ho: C(3) =0 hay lao động có ảnh hưởng đến giá trị sản xuất công nghiệp. Khi tăng 1% lao động thì GO tăng lên 0.893636%. + P-value (XK) = 0.0052 bác bỏ giả thiết Ho: C(4) =0 hay giá trị xuất khẩu có ảnh hưởng đến giá trị sản xuất công nghiệp. + P-value (C(1)) = 0.0206 bác bỏ giả thiết Ho: C(1) =0. + P-value (NV) = 0.1061 > 0.05 => không đủ cơ sở bác bỏ giả thiết Ho: C(2)=0 hay nguồn vốn đầu tư cho công nghiệp không có ảnh hưởng đến giá trị sản xuất công nghiệp. + P-value (XK(-1)) = 0.6305 > 0.05 => không đủ cơ sở bác bỏ giả thiết Ho: C(5) =0 hay biến XK trễ một thời kỳ không ảnh hưởng đến GO. Như vậy trong mô hình trên chỉ có lao động (LD), giá trị xuất khẩu (XK) có ảnh hưởng đến GO mà vốn đầu tư là một nhân tố quan trọng đối với giá trị sản xuất công nghiệp lại không có ảnh hưởng. Điều này có thể là do việc đưa thêm biến XK trễ một thời kỳ đã khử mất ảnh hưởng của NV tới GO. Do đó đây chưa phải là mô hình tốt, ta thử đưa thêm biến XK trễ hai và ba thời kỳ vào và tiến hành ước lượng. Ta thấy: các hệ số của NV, LD, XK và hệ số chặn đều khác không có ý nghĩa nhưng các hệ số của XK trễ hai và ba thời kỳ thì lại bằng không. Ta đi xem xét một mô hình đơn giản hơn trong đó giá trị sản xuất công nghiệp chỉ phụ thuộc vào lao động và số vốn đầu tư vào ngành công nghiệp mà không phụ thuộc vào giá trị xuất khẩu các sản phẩm của ngành. Ta có mô hình dạng: Log(GO) = C(1) + C(2)* log(NV) + C(3)*log(LD) (*) Kết quả ước lượng: Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 03/25/02 Time: 00:34 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) 0.335476 0.035520 9.444841 0.0000 LOG(LD) 1.022435 0.118865 8.601641 0.0000 C -2.696741 1.198183 -2.250691 0.0410 R-squared 0.993103 Mean dependent var 18.85989 Adjusted R-squared 0.992117 S.D. dependent var 0.681929 S.E. of regression 0.060545 Akaike info criterion -2.612074 Sum squared resid 0.051320 Schwarz criterion -2.465036 Log likelihood 25.20263 F-statistic 1007.872 Durbin-Watson stat 1.556607 Prob(F-statistic) 0.000000 Nhìn vào bảng trên ta có : + P-value (log(NV)) =0.0000 bác bỏ giả thiết H0: C(2) =0 hay lượng vốn đầu tư có ảnh hưởng đến giá trị sản xuất công nghiệp.Ta thấy: khi lượng vốn đầu tư tăng lên 1% thì giá trị sản xuất công nghiệp tăng lên 0.335476% + P-value( log(LD)) = 0.0000 bác bỏ giả thiết H0: C(3) =0 hay số lượng lao động trong ngành công nghiệp có ảnh hưởng đến giá trị sản xuất của ngành. Khi lao động tăng lên 1% thì giá trị sản xuất của ngành tăng lên 1.022435%. + P-value( C(1)) = 0.0410 bác bỏ giả thiết H0: C(1) =0 hay khi lao động và lượng vốn đầu tư ngành công nghiệp giữ nguyên thì giá trị sản xuất công nghiệp giảm 2.696741%. Ta có phương trình sau khi ước lượng là: Log( GO) = -2.696741 + 0.335476*log (NV) + 1.022435* log(LD) Phần trăm biến phụ thuộc được giải thích trong mô hình khá cao R2 = 0.993103. Điều này phù hợp với thực tế vì vốn đầu tư và lao động có vai trò rất quan trọng đối với tăng trưởng công nghiệp. 2.2.4. Kiểm định mô hình: 2.2.4.1. Kiểm định tính dừng: Tạo phần dư và xem xét phần dư của mô hình trên: Đồ thị: Kiểm định tính dừng của phần dư: Kiểm định nghiệm đơn vị: Yt = Yt-1 + Ut Giả thiết: H0: ρ =1 H1: ρ < 1 ADF Test Statistic -2.958919 1% Critical Value* -3.9228 5% Critical Value -3.0659 10% Critical Value -2.6745 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID01) Method: Least Squares Date: 03/25/02 Time: 10:26 Sample(adjusted): 1991 2006 Included observations: 16 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RESID01(-1) -0.821643 0.277683 -2.958919 0.0104 C -0.000896 0.014856 -0.060341 0.9527 R-squared 0.384756 Mean dependent var 0.002920 Adjusted R-squared 0.340810 S.D. dependent var 0.072915 S.E. of regression 0.059200 Akaike info criterion -2.699328 Sum squared resid 0.049065 Schwarz criterion -2.602754 Log likelihood 23.59462 F-statistic 8.755204 Durbin-Watson stat 1.572716 Prob(F-statistic) 0.010361 Nhìn vào bảng trên ta thấy: |τ| = 2.958919 < |τ1%| = 3.9228 |τ| = 2.958919 < |τ5%| = 3.0659 |τ| = 2.958919 > |τ10%| = 2.6745 => phần dư là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 10%. 2.2.4.2. Kiểm định phương sai của sai số thay đổi: a. Vẽ đồ thị của ei2 theo log(nv) và log(ld): Nhìn vào 2 đồ thị trên ta thấy: phần dư thực sự phụ thuộc vào độ lớn của nguồn vốn và lao động, khi nguồn vốn hay lao động tăng lên thì biên độ của phần dư tăng lên nhanh chóng và đó là biểu hiện của hiện tượng phương sai của sai số thay đổi đang tồn tại. b. Sử dụng kiểm định White: Để thực hiện kiểm định White ta cần ước lượng mô hình sau đây: E2 = C(1) + C(2)*log(NV) +C(3)*log(LD) +C(4)*log(NV)^2 +C(5)*log(LD)^2 Trong đó : E2: là phần dư thu được khi ước lượng mô hình (*) .Dùng OLS ước lượng mô hình trên ta có: Dependent Variable: E2 Method: Least Squares Date: 03/25/02 Time: 15:22 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) 0.110966 0.067306 1.648691 0.1251 LOG(LD) -0.465902 0.415526 -1.121235 0.2841 LOG(NV)*LOG(NV) -0.003130 0.001928 -1.623472 0.1304 LOG(LD)*LOG(LD) 0.016029 0.013787 1.162542 0.2676 C 2.406848 3.028300 0.794785 0.4422 R-squared 0.226605 Mean dependent var 0.003019 Adjusted R-squared -0.031193 S.D. dependent var 0.002924 S.E. of regression 0.002969 Akaike info criterion -8.561252 Sum squared resid 0.000106 Schwarz criterion -8.316189 Log likelihood 77.77064 F-statistic 0.879001 Durbin-Watson stat 1.933558 Prob(F-statistic) 0.504954 Giả thiết: H0: phương sai của sai số đồng đều. H1: phương sai của sai số không đồng đều White Heteroskedasticity Test: F-statistic 3.507044 Probability 0.059139 Obs*R-squared 11.52359 Probability 0.073481 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 03/25/02 Time: 15:23 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.746635 0.212753 -3.509393 0.0056 LOG(NV) -0.000392 0.002427 -0.161735 0.8747 (LOG(NV))^2 2.14E-05 0.000102 0.210611 0.8374 LOG(LD) 0.133291 0.038864 3.429658 0.0064 (LOG(LD))^2 -0.006676 0.001953 -3.417662 0.0066 (LOG(NV)*LOG(NV))^2 -1.66E-08 5.27E-08 -0.315505 0.7589 (LOG(LD)*LOG(LD))^2 4.96E-06 1.46E-06 3.391923 0.0069 R-squared 0.677859 Mean dependent var 6.22E-06 Adjusted R-squared 0.484574 S.D. dependent var 7.89E-06 S.E. of regression 5.67E-06 Akaike info criterion -21.03070 Sum squared resid 3.21E-10 Schwarz criterion -20.68762 Log likelihood 185.7610 F-statistic 3.507044 Durbin-Watson stat 2.994304 Prob(F-statistic) 0.039139 Giá trị của thống kê F là: 3.507044[0.059139] cho biết e2 không phụ thuộc vào các biến trên. Giá trị của thống kê χ2 = Obs*R-squared =17* 0.226605 = 11.52359 với p-value= 0.073481 Cả hai kiểm định này đều cho biết phương sai của yếu tố ngẫu nhiên không phụ thuộc vào các biến trên hay phương sai là đồng đều. 2.2.4.3. Kiểm định giả thiết về phân phối của U: Giả thiết: Ho: U có phân phối chuẩn. H1: U không có phân phối chuẩn. Sử dụng thống kê Jarque-Bera(JB) ta có: JB = 1.407503 và có giá trị P-value của thống kê JB là 0.494726 > α = 0.05 => không đủ cơ sở bác bỏ giả thiết Ho tức là U có phân phối chuẩn. 2.2.4.4. Kiểm định hiện tượng tự tương quan: Để sử dụng kiểm định BG ta đi ước lượng mô hình sau đây: et = β1 + β2.log(NV) + β3.log(LD) + ρ1.et-1 + ρ2.vt Trong đó: et: là phần dư cửa mô hình (*). et-1: là phần dư trễ một thời kỳ của mô hình (*). Ước lượng mô hình et = β1 + β2.log(NV) + β3.log(LD) + ρ1.et-1 + ρ2.vt ta được: Dependent Variable: E Method: Least Squares Date: 04/16/08 Time: 10:23 Sample(adjusted): 1992 2006 Included observations: 15 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) -0.008602 0.059982 -0.143415 0.8888 LOG(LD) 0.000849 0.166853 0.005089 0.9960 E(-1) 0.275728 0.285926 0.964334 0.3576 E(-2) -0.393161 0.290524 -1.353283 0.2058 C 0.151891 1.466621 0.103565 0.9196 R-squared 0.206669 Mean dependent var 0.003030 Adjusted R-squared -0.110663 S.D. dependent var 0.056747 S.E. of regression 0.059805 Akaike info criterion -2.534265 Sum squared resid 0.035766 Schwarz criterion -2.298248 Log likelihood 24.00699 F-statistic 0.651270 Durbin-Watson stat 1.812842 Prob(F-statistic) 0.638974 Từ mô hình trên ta đi kiểm định hiện tượng tự tương quan của mô hình, ta có bảng sau: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.090277 Probability 0.914596 Obs*R-squared 0.331067 Probability 0.847442 Giá trị của F = 0.090277 với p =0.914596 > 0.05 (n-1)R2 = 0.331067 với p =0.84744 > 0.05 Cả hai giá trị trên đều cho ta kết luận là không tồn tại hiện tượng tự tương quan. 2.2.4.5. Kiểm định dạng hàm: Sử dụng tiêu chuẩn Ramsay để kiểm định: Ho: Dạng hàm là đúng. H1: Dạng hàm là sai. Ramsey RESET Test: F-statistic 2.578441 Probability 0.117073 Với giá trị của F = 2.578441 và giá trị P-value = 0.117073 > 0.05 => không đủ cở sở bác bỏ giả thiết Ho hay dạng hàm là đúng. 2.2.4.6. Kiểm định xem có phải hàm sản xuất có qui mô không đổi hay không: Giả thiết: Ho: Hiêụ quả sản xuất không đổi theo qui mô (C(1)+C(2) = 1) H1: Hiệu quả sản xuất thay đổi theo qui mô (C(1)+C(2) ≠ 1) Wald Test: Equation: EQ04 Null Hypothesis: C(1)+C(2)=1 F-statistic 16.79192 Probability 0.001087 Chi-square 16.79192 Probability 0.000042 Với F-statistic = 0.001087 Bác bỏ giả thiết Ho hay hiệu quả sản xuất thay đổi theo qui mô. 3. Xem xét yếu tố tiến bộ công nghệ và mối quan hệ với tăng trưởng công nghiệp 3.1. Cơ sở lý thuyết Tiến bộ công nghệ là tất cả những gì làm tăng sản lượng mà không phải do sử dụng các yếu tố đầu vào. Để thể hiện tác động của tiến bộ công nghệ ta sử dụng mô hình: Q = T.F(K,L) Với tham số T > 0 – đại diện cho tác động tổng hợp của tiến bộ công nghệ T’ > 0 – theo thời gian tiến bộ công nghệ có tác dụng tích cực tới sản xuất. Ta có thể phân loại tiến bộ công nghệ: Nếu Q = F(T* K, L) thì tiến bộ công nghệ gọi là kiếu tiết kiệm vốn. Nếu Q = F(K, T*L) thì tiến bộ công nghệ gọi là kiểu tiết kiệm lao động. Nếu Q = T* F(K, L) thì tiến bộ công nghệ gọi là kiểu trung tính. Tham số T được gọi là năng suất các nhân tố tổng hợp. Ký hiệu: TFP. Năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP – total factor productivity) là chỉ tiêu phản ánh kết quả sản xuất mang lại do nâng cao hiệu quả sử dụng vốn và lao động (các nhân tố hữu hình), vào tác động của các nhân tố vô hình như đối mới công nghệ hợp lý hoá sản xuất, cải tiến quản lý, nâng cao trình độ lao động của công nhân. Tốc độ tăng năng suất các nhân tố tổng hợp phản ánh tốc độ tiến bộ khoa học công nghệ là chỉ tiêu tổng hợp phản ánh sự nhanh, chậm của tiến bộ khoa học công nghệ trong một thời gian nhất định. Để tiến hành sản xuất chúng ta phải kết hợp các yếu tố sản xuất như là: tài liệu sản xuất và con người thể hiện dưới dạng các nguồn lực sản xuất đó là vốn và lao động. Để đánh giá tăng hiệu quả của việc sử dụng các yếu tố nguồn lực của sản xuất, ta phải tăng năng suất của từng yếu tố nguồn lực, bên cạnh đó khi nâng cao năng lực sản xuất của nền kinh tế, ngoài việc nâng cao năng suất của các yếu tố đó còn cần tăng năng suất chung do hiệu quả của việc kết hợp các yếu tố nguồn lực (như quản lý, công nghệ…). Nên phần tăng thêm của kết quả sản xuât tạo ra ngoài phần đóng góp của yếu tố vốn và lao động còn phần đóng góp của năng suất chung tạo ra mà chúng ta gọi là năng suất các nhân tố tổng hợp. Vậy ta có thể chia kết quả sản xuất thành ba phần đó là phần do vốn tạo ra, phần do lao động tạo ra và phần do các yếu tố khác tạo ra (các yếu tố tổng hợp) Trong các mô hình tăng trưởng tân cổ điển thì hàm sản xuất là chung đối với bất kỳ nước nào (điều kiện chính trị, kinh tế, qui mô khác nhau) – tức là không quan tâm tới sự khác biệt về nguồn vốn, lao động, các yếu tố khác. Ta xét hàm sản xuất theo thời gian dạng sau: Y(t) = F(L(t); K(t); t) (1) Trong đó: Y(t): sản lượng tại thời điểm t K(t): vốn tại thời điểm t L(t): lao động tại thời điểm t Lấy đạo hàm 2 vế theo thời gian ta có: (2) Đặt: Dấu chấm ở trên đầu mỗi biến số biểu thị sự thay đổi của các biến số đó theo thời gian – đạo hàm theo thời gian. : Thể hiện sự thay đổi của sản lượng do sự thay đổi của vốn theo thời gian. (*) : Thể hiện sự thay đổi của sản lượng do sự thay đổi của lao động theo thời gian. (**) (*), (**) đều là sự biến đổi thể hiện sự di chuyển dọc theo hàm sản xuất. : Thể hiện sự thay đổi sản lượng do sự thay đổi của tiến bộ công nghệ, thể hiện sự thay đổi dọc theo hàm sản xuất. Sự thay đổi của tiến bộ công nghệ không được biểu hiện bằng việc biến đổi các nhân tố đầu vào vì nó gắn với số lượng các nhân tố đầu vào mà nó chỉ liên quan đến việc sử dụng các nhân tố đầu vào có hiệu quả không. Cho dù các nhân tố đầu vào có biến đổi hay không thì sự thay đổi của tiến bộ công nghệ vẫn diễn ra. (3) Chia (3) cho (1) ta được: (4) Mà ta có: y(t) = f(K(t), L(t), t) nên: Hay: (5) Trong đó: : Phần trăm thay đổi của vốn. : Phần trăm thay đổi của lao động. : Phần trăm thay đổi của tiến bộ công nghệ (TFP). Trọng số gắn với là chính là độ co giãn của sản lượng theo vốn. Trọng số gắn với là độ co giãn của sản lượng theo lao động. Áp dụng phương trình (5) cho hàm sản xuất Cobb-Douglass: Yt = α.Ktβ.Ltδ.eγt. (6) Logarit cả hai vế của phương trình trên ta được: Ln Yt = α1 + β.log(Kt) + δ.log(Lt) +γt (7) Với: = β = δ Ta có phương trình mới như sau: (8) Từ đây ta có thể tính được phần trăm (%) thay đổi của hàm sản xuất theo thời gian: (9) Phương trình trên thể hiện ảnh hưởng của tiến bộ công nghệ không được biểu hiện. Nó thể hiện phần tăng lên của sản lượng không phải do sự tăng lên của đầu vào. Trong đó sự tăng lên của đầu vào là: () 3.2. Xây dựng mô hình: Từ cơ sở lý thuyết trên ta xây dựng mô hình trong đó giá trị sản xuất công nghiệp phụ thuộc vào nguồn vốn, lao động và tiến bộ công nghệ. Ta có mô hình ước lượng là: Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/17/08 Time: 09:47 Sample: 1990 2006 Included observations: 17 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) 0.457811 0.029402 15.57067 0.0000 LOG(LD) 0.685279 0.037932 18.06586 0.0000 T 0.002681 0.001014 2.643302 0.0193 R-squared 0.993734 Mean dependent var 18.85989 Adjusted R-squared 0.992839 S.D. dependent var 0.681929 S.E. of regression 0.057707 Akaike info criterion -2.708093 Sum squared resid 0.046621 Schwarz criterion -2.561055 Log likelihood 26.01879 Durbin-Watson stat 1.623063 log(GO) = 0.457811*log(NV) + 0.685279*log(LD) + 0.002681*t Nhìn vào bảng trên ta thấy các hệ số của nguồn vốn, lao động, tiến bộ công nghệ đều khác không có ý nghĩa. Tức cả nguồn vốn, lao động và công nghệ đều có ảnh hưởng dương (cùng chiều) đến giá trị sản xuất công nghiệp. Độ co giãn của giá trị sản xuất công nghiệp theo vốn là 45.7811%. Độ co giãn của giá trị sản xuất công nghiệp theo lao động là 68.5279%. Độ co giãn của giá trị sản xuất công nghiệp theo tiến bộ công nghệ là 0.2681%. Khi không có sự gia tăng trong lao động và vốn sản xuất thì giá trị sản xuất công nghiệp sẽ tăng trưởng ở mức 0.2681% một năm. 3.3. Kiểm định các giả thiết của mô hình: 3.3.1. Kiểm định tính dừng của phần dư của mô hình: Ta có đồ thị phần dư của mô hình. Dùng tiêu chuẩn ADF để kiểm định tính dừng của phần dư e Ho: e là nhiễu trắng. H1: e không phải là nhiễu trắng. ADF Test Statistic -2.822227 1% Critical Value* -3.9228 5% Critical Value -3.0659 10% Critical Value -2.6745 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESIDT) Method: Least Squares Date: 04/17/08 Time: 10:23 Sample(adjusted): 1991 2006 Included observations: 16 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RESIDT(-1) -0.781568 0.276933 -2.822227 0.0136 C -0.004275 0.014826 -0.288327 0.7773 R-squared 0.362621 Mean dependent var 0.001577 Adjusted R-squared 0.317094 S.D. dependent var 0.071057 S.E. of regression 0.058720 Akaike info criterion -2.715591 Sum squared resid 0.048273 Schwarz criterion -2.619017 Log likelihood 23.72473 F-statistic 7.964963 Durbin-Watson stat 1.053049 Prob(F-statistic) 0.013573 Ta có: |τqs| = 2.822227 < |τ1%| = 3.9228 |τqs| = 2.822227 < |τ5%| = 3.0659 |τqs| = 2.822227 > |τ10%| = 2.6745 Vậy: phần dư e là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 10%. 3.3.2. Kiểm định tự tương quan Ta đi ước lượng mô hình: residtt = β1 + β2*log(NV) + β3*log(LD) + β4*t +ρ1.residtt-1 + ρ2.vt Và sử dụng tiêu chuẩn BG để kiểm định với giả thiết: Ho: không tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mô hình. H1: tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mô hình. Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.596339 Probability 0.454919 Obs*R-squared 0.804818 Probability 0.369657 Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 04/17/08 Time: 16:05 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) 0.008499 0.051448 0.165196 0.8715 LOG(LD) -0.013757 0.142713 -0.096395 0.9248 T 0.000321 0.001211 0.265361 0.7952 C 0.040319 1.281974 0.031451 0.9754 RESID(-1) 0.245011 0.317277 0.772230 0.4549 R-squared 0.047342 Mean dependent var 6.16E-16 Adjusted R-squared -0.270210 S.D. dependent var 0.053343 S.E. of regression 0.060119 Akaike info criterion -2.545042 Sum squared resid 0.043372 Schwarz criterion -2.299979 Log likelihood 26.63286 F-statistic 0.149085 Durbin-Watson stat 1.692637 Prob(F-statistic) 0.959853 Nhìn vào bảng ta có: Fqs = 0.596339 và p-value = 0.454919 > 0.05 n*R2 = 0.804816 và p-value = 0.369657 > 0.05 => Không có cơ sở bác bỏ giả thiết Ho hay không tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mô hình. 3.3.3. Kiểm định giả thiết về phân phối của U Giả thiết: Ho: U có phân phối chuẩn. H1: U không có phân phối chuẩn. Sử dụng thống kê Jarque-Bera (JB) ta có: JB = 0.507597 và p-value = 0.775848 > 0.05 => U có phân phối chuẩn. 3.3.4. Kiểm định phương sai sai số thay đổi Kiểm định Ho: phương sai sai số là đồng đều. H1: phương sai sai số là thay đổi. White Heteroskedasticity Test: F-statistic 1.046203 Probability 0.487557 Obs*R-squared 9.750899 Probability 0.371025 Nhìn vào bảng trên ta có: F-statistic = 1.046203 với p-value = 0.487557 > 0.05 n*R2 = 9.750899 với p-value = 0.371025 > 0.05 => Không đủ cơ sở bác bỏ giả thiết Ho hay phương sai là đồng đều. 3.3.5. Kiểm định dạng hàm đúng Sử dụng tiêu chuẩn Ramsay kiểm định Với giả thiết: Ho: Dạng hàm là đúng. H1: Dạng hàm sai. Ramsey RESET Test: F-statistic 4.122826 Probability 0.063283 Từ bảng trên ta có: Fqs = 4.122826 và p-value của thống kê F là 0.063283 > 0.05 => Không đủ cơ sở bác bỏ giả thiết Ho hay mô hình có dạng hàm đúng. 4. Dự báo tăng trưởng công nghiệp Việt Nam: Từ mô hình ước lượng GO (giá trị sản xuất công nghiệp) phụ thuộc vào NV (nguồn vốn), LD (lao động) ở trên ta có thể dự báo tổng giá trị sản xuất công nghiệp năm 2008 với số lượng lao động và nguồn vốn ước tính như sau: Lao động ước tính sơ bộ năm 2008 là: LD(2007) = LD(2006) + (LD(2006) – LD(2005)) LD(2008) = LD(2007) + (LD(2007) – LD(2006)) = {LD(2006) + (LD(2006) – LD(2005))} + [{LD(2006) + (LD(2006) – LD(2005))} – LD(2006)] = 3LD(2006) – 2LD(2005). = 3*5412687 – 2*5147861 = 5942339. Vốn đầu tư cho sản xuất công nghiệp ước tính sơ bộ năm 2008 là: NV(2007) = NV(2006) + (NV(2006) – NV(2005)) NV(2008) = NV(2007) + (NV(2007) – NV(2006)) = {NV(2006) + (NV(2006) – NV(2005))} + [{NV(2006) + (NV(2006) – NV(2005))} – NV(2006)] = 3NV(2006) – 2NV(2005). = 3*528614752 – 2*484567283 = 616709690. Áp dụng vào mô hình (*) đã ước lượng ở trên ta có: Log(GO) = -2.696741 + 0.335476*log (NV) + 1.022435* log(LD) Log(GO) = -2.696741 + 0.335476*log(616709690) + 1.022435*log(5942339) = 20.04080854 => GO = 505373610.6 Ta có thể thấy được là giá trị sản xuất công nghiệp năm 2008 theo mô hình trên tăng 7.56% so với năm 2006. Đối với mô hình có xét tới ảnh hưởng của yếu tố công nghệ log(GO) = 0.457811*log(NV) + 0.685279*log(LD) + 0.002681*t Cũng với ước tính sơ bộ như trên ta dự báo được giá trị sản xuất công nghiệp năm 2008 sẽ tăng lên khoảng 8.2% so với năm 2006. CHƯƠNG IV: MỘT SỐ GIẢI PHÁP THÚC ĐẨY TĂNG TRƯỞNG CÔNG NGHIỆP Phát triển sản xuất công nghiệp là con đường tất yếu để nhanh chóng chuyển nước ta từ nước có nền kinh tế chậm phát triển trở thành nước phát triển, chuyển từ quốc gia mà sản phẩm sản xuất ra có sức cạnh tranh vào loại kém nhất trở thành quốc gia cung cấp sản phẩm có sức cạnh tranh cao. Để thực hiện được mục tiêu trên cần thực hiện đồng bộ các giải pháp sau: 1. Đào tạo nguồn nhân lực cho công nghiệp Ngành công nghiệp là một ngành tiếp cận với kỹ thuật công nghệ tiên tiến hơn so với nhiều ngành kinh tế khác. Vì vậy đội ngũ lao động trong công nghiệp phải được đào tạo. Thực trạng hiện nay có tới gần 70% số lao động công nghiệp chưa qua đào tạo có hệ thống, đây là trở ngại lớn cho việc tiếp nhận chuyển giao kỹ thuật công nghệ mới và hạn chế đến năng suất, chất lượng, hiệu quả sản xuất. Không ít các ngành nghề đang rất thiếu lao động có tay nghề cao, trong khi cả nước đang dư thừa một đội ngữ lao động trẻ, khoẻ với số lượng rất lớn. Bởi vậy, giả pháp đẩy mạnh công tác đào tạo nghề cho người lao động là hết sức cần thiết là cấp bách. Giải pháp về vốn Vốn đầu tư là một nhân tố quan trọng tác động tích cực đến tăng giá trị sản xuất công nghiệp của Việt Nam. Để đem lại hiệu quả sản xuất cao chúng ta phải có chính sách để thu hút vốn đầu tư và sử dụng vốn đầu tư một cách hiệu quả nhất. Chú trọng đầu tư vào những ngành mũi nhọn, chủ chốt, những ngành có nào có tiềm năng phát triển tốt thì nên đầu tư nhiều vốn hơn, tạo điều kiện tăng khả năng sản xuất. Ngoài ra trước mỗi dự án đầu tư cần xem xét và thẩm định một cách kỹ càng về tính khả thi của dự án, nếu dự án có tính khả thi cao, mang lại hiệu quả cho nền công nghiệp cũng như nền kinh tế thì nên đầu tư. Bằng việc tạo dựng một môi trường pháp lý ổn định cho các hoạt động đầu tư trong và ngoài nước, hoàn thiện hệ thống pháp luật về đầu tư một cách đồng bộ sẽ tạo điều kiện thu hút thêm vốn đầu tư từ nước ngoài vào Việt Nam. Ngoài ra, có thể tận dụng nguồn vốn đầu tư sẵn có trong nước như tiết kiệm trong dân cư và vốn đầu tư trong các khu vực kinh tế. Bằng cách khuyến khích người dân tham gia vào các hoạt động như gửi tiết kiệm vào ngân hang hay đầu tư vào thị trường chứng khoán. Vấn đề hội nhập kinh tế quốc tế Mỗi nước đều có những đặc điểm riêng về lịch sử, kinh tế, chính trị, xã hội…khác nhau nên con đường để phát triển công nghiệp của từng nước cũng không giống nhau. Việc chủ động hội nhập quốc tế, sẽ là cơ hội để Việt Nam tiếp xúc với những nền công nghiệp lớn, là cơ hội để học hỏi các nước có nền công nghiệp phát triển trên thế giới. Từ kinh nghiệm của các nước đi trước sẽ giúp ta tìm ra được một hướng đi phù hợp với điều kiện thực tế của công nghiệp nước ta. Hội nhập quốc tế mà cụ thể là việc gia nhập tổ chức thương mại thế giới WTO đã giúp Việt Nam mở rộng thị trường của mình,xuất khẩu các sản phẩm công nghiệp sang một số thị trường tiềm năng. KẾT LUẬN Công nghiệp là một trong những ngành mũi nhọn của nước ta hiện nay và tăng trưởng công nghiệp là một phần quan trọng trọng trong tăng trưởng kinh tế, tạo tiền đề thúc đẩy nền kinh tế phát triển nhanh và ổn định, rút ngắn khoảng cách về kinh tế và trình độ văn hoá với các nước phát triển trên thế giới. Đất nước ta từ sau năm 1986 đã có nhiều khởi sắc, bắt đầu từ quá trình công nghiệp hoá – hiện đại hoá đất nước, xoá bỏ phương thức hoạt động kiểu cũ tiến hành một phương thức hoạt động kiểu mới phù hợp hơn với hoàn cảnh đất nước lúc bấy giờ, học tập kinh nghiệm của các nước đi trước. Đến nay, sau hơn 20 năm đổi mới về tất cả mọi mặt thì công nghiệp nước ta đã trở thành một trong những ngành mũi nhọn, đầu tàu với tỷ trọng đóng góp vào giá trị tổng sản lượng của nền kinh tế ngày càng cao và ổn định, giá trị sản phẩm xuất khẩu chiếm tỷ trọng lớn trong GDP…Những tiến bộ trong công nghiệp góp phần tạo ra các sản phẩm ứng dụng có hiệu quả vào các ngành sản xuất khác góp phần làm tăng năng suất cho các nghành đó. Trong thời gian gần đây với việc ra nhập tổ chức thương mại thế giới WTO và mở rộng quan hệ hợp tác với các nước, Việt Nam sẽ có nhiều cơ hội tiếp xúc với những công nghệ mới, tiên tiến đem về ứng dụng cho ngành công nghiệp nước nhà, hứa hẹn trong tương lai tăng trưởng công nghiệp Việt Nam sẽ không chỉ dừng lại ở hai con số mà có thể là ba, bốn con số. Tuy nhiên, để có thể thực hiện được những mục tiêu trên thì ngành công nghiệp Việt Nam cũng cần phải khắc phục một số nhược điểm như: nguồn nguyên liệu sản xuất trong nước tuy nhiều nhưng vẫn phụ thuộc vào nhập khẩu một số nguyên liệu mà trong nước vẫn chưa sản xuất được, hay trình độ kỹ thuật của lao động nước ta còn thấp, chưa hình thành tác phong công nghiệp trong lao động… Có thể nói, sự tăng trưởng của ngành công nghiệp phụ thuộc lớn vào các yếu tố về vốn, lao động, tài nguyên thiên nhiên, khoa học kỹ thuật. Tuy nhiên, tuỳ điều kiện hoàn cảnh thực tế của từng nước mà đối với yếu tố này có thể phụ thuộc nhiều, đối với yếu tố kia lại phụ thuộc ít. Đối với các nước phát triển thì ngoài yếu tố trên thì yếu tố xuất khẩu cũng có ảnh hưởng đến tăng trưởng công nghiệp. Đối với công nghiệp Việt Nam khi đưa yếu tố xuất khẩu vào mô hình thì lại đưa đến kết luận là yếu tố xuất khẩu không ảnh hưởng đến tăng trưởng công nghiệp Việt Nam. Điều này có thể giải thích là: có thể dưới dạng mô hình khác thì biến giá trị xuất khẩu có thể ảnh hưởng đến giá trị sản xuất công nghiệp, đây cũng phản ánh một thực tế là việc xuất khẩu công nghiệp nước ta còn yếu kém ảnh hưởng của nó rất nhỏ so với ảnh hưởng của các yếu tố khác như vốn và lao động nên xem như không có ảnh hưởng. Trong bài là những phân tích, đánh giá của em về một số mô hình, dưới góc độ là một sinh viên chuyên ngành Toán kinh tế bài làm còn nhiều hạn chế, và thiết sót. Em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến từ phía thầy cô giáo. DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Giáo trình kinh tế lượng tập 1 và 2 Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội. 2. Bài tập kinh tế lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội – 2006. 3. Giáo trình lý thuyết mô hình toán kinh tế. Nhà xuất bản Khoa học và kỹ thuật – 2003. 4. Giáo trình kinh tế phát triển. Nhà xuất bản lao động – xã hội, 2006. 5. Niên giám thống kê của Tổng cục tống kê các năm từ 1990 – 2006. 6. Công nghiệp Việt Nam 20 năm đổi mới và phát triển. Nhà xuất bản Thống kê. 7. Tạp chí công nghiệp: Kỳ 1, tháng 6, năm 2006. Kỳ 2, tháng 6, năm 2006. Kỳ 1, tháng 7, năm 2006. Kỳ 3, tháng 6, năm 2007. 8. Một số trang web: www.gso.gov.vn: Trang web của Tổng cục thống kê. www.moi.gov.vn: Trang web của Bộ Công nghiệp Việt nam. www.iss.gso.gov.vn: Trang web của viện Khoa học thống kê. www.vietbao.vn. PHỤ LỤC Phụ lục 1: Biến giá trị sản xuất công nghiệp phụ thuộc vào nguồn vốn, lao động, giá trị xuất khẩu và giá trị sản xuất công nghiệp trễ 3 thời kỳ. Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/17/08 Time: 22:56 Sample(adjusted): 1993 2006 Included observations: 14 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) -0.029281 0.061220 -0.478301 0.6470 LOG(LD) 0.242874 0.093466 2.598540 0.0355 LOG(XK) 0.073597 0.076128 0.966745 0.3659 LOG(GO(-1)) 0.485615 0.346421 1.401806 0.2037 LOG(GO(-2)) 0.108676 0.318330 0.341392 0.7428 LOG(GO(-3)) 0.225853 0.276180 0.817775 0.4404 C -0.140640 0.998827 -0.140805 0.8920 R-squared 0.999707 Mean dependent var 19.05839 Adjusted R-squared 0.999455 S.D. dependent var 0.573852 S.E. of regression 0.013397 Akaike info criterion -5.480749 Sum squared resid 0.001256 Schwarz criterion -5.161220 Log likelihood 45.36524 F-statistic 3974.320 Durbin-Watson stat 2.602443 Prob(F-statistic) 0.000000 Phụ lục 2: Biến GO phụ thuộc vào NV, LD, XK và biến GO trễ tới 4 thời kỳ. Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/17/08 Time: 23:03 Sample(adjusted): 1994 2006 Included observations: 13 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) -0.068326 0.091652 -0.745498 0.4895 LOG(LD) 0.280666 0.109568 2.561558 0.0506 LOG(XK) 0.082032 0.089111 0.920555 0.3995 LOG(GO(-1)) 0.455139 0.379678 1.198750 0.2843 LOG(GO(-2)) -0.172123 0.467708 -0.368013 0.7279 LOG(GO(-3)) 0.350422 0.435687 0.804297 0.4577 LOG(GO(-4)) 0.210799 0.279652 0.753792 0.4849 C -0.415964 1.141502 -0.364401 0.7305 R-squared 0.999706 Mean dependent var 19.12510 Adjusted R-squared 0.999294 S.D. dependent var 0.537820 S.E. of regression 0.014287 Akaike info criterion -5.383726 Sum squared resid 0.001021 Schwarz criterion -5.036064 Log likelihood 42.99422 F-statistic 2428.673 Durbin-Watson stat 2.831132 Prob(F-statistic) 0.000000 Phụ lục 3: biến GO phụ thuộc vào NV, LD, XK và biến GO trễ tới 5 thời kỳ. Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/17/08 Time: 23:05 Sample(adjusted): 1995 2006 Included observations: 12 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) 0.103759 0.282702 0.367028 0.7380 LOG(LD) 0.197808 0.181213 1.091578 0.3548 LOG(XK) 0.049991 0.126267 0.395915 0.7186 LOG(GO(-1)) 0.757989 0.593940 1.276204 0.2917 LOG(GO(-2)) -0.306291 0.580454 -0.527675 0.6343 LOG(GO(-3)) 0.287375 0.518484 0.554261 0.6180 LOG(GO(-4)) -0.151701 0.559138 -0.271312 0.8037 LOG(GO(-5)) 0.127500 0.346714 0.367738 0.7375 C 0.169245 1.525234 0.110963 0.9187 R-squared 0.999696 Mean dependent var 19.19221 Adjusted R-squared 0.998886 S.D. dependent var 0.501671 S.E. of regression 0.016743 Akaike info criterion -5.227915 Sum squared resid 0.000841 Schwarz criterion -4.864235 Log likelihood 40.36749 F-statistic 1234.013 Durbin-Watson stat 3.064177 Prob(F-statistic) 0.000035 Phụ lục 4: biến GO phụ thuộc vào NV, LD, XK và biến XK trễ tới 2 thời kỳ Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/17/08 Time: 23:11 Sample(adjusted): 1992 2006 Included observations: 15 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) -0.267328 0.107898 -2.477596 0.0351 LOG(LD) 0.937034 0.082060 11.41887 0.0000 LOG(XK) 0.327008 0.126738 2.580186 0.0297 LOG(XK(-1)) 0.161645 0.089922 1.797622 0.1058 LOG(XK(-2)) 0.071062 0.050691 1.401864 0.1945 C 5.099473 1.438981 3.543809 0.0063 R-squared 0.998651 Mean dependent var 18.99262 Adjusted R-squared 0.997902 S.D. dependent var 0.608825 S.E. of regression 0.027885 Akaike info criterion -4.032285 Sum squared resid 0.006998 Schwarz criterion -3.749065 Log likelihood 36.24214 F-statistic 1332.960 Durbin-Watson stat 1.833462 Prob(F-statistic) 0.000000 Phụ lục 5: biến GO phụ thuộc vào NV, LD, XK và biến XK trễ tới 3 thời kỳ. Dependent Variable: LOG(GO) Method: Least Squares Date: 04/17/08 Time: 23:15 Sample(adjusted): 1993 2006 Included observations: 14 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LOG(NV) -0.288193 0.112719 -2.556739 0.0377 LOG(LD) 1.006143 0.102589 9.807500 0.0000 LOG(XK) 0.321287 0.126486 2.540105 0.0387 LOG(XK(-1)) 0.232184 0.106848 2.173034 0.0663 LOG(XK(-2)) 0.070236 0.091203 0.770105 0.4664 LOG(XK(-3)) -0.065434 0.061440 -1.065005 0.3222 C 4.441547 1.507116 2.947051 0.0215 R-squared 0.998739 Mean dependent var 19.05839 Adjusted R-squared 0.997658 S.D. dependent var 0.573852 S.E. of regression 0.027770 Akaike info criterion -4.022888 Sum squared resid 0.005398 Schwarz criterion -3.703359 Log likelihood 35.16022 F-statistic 924.0630 Durbin-Watson stat 1.649326 Prob(F-statistic) 0.000000 MỤC LỤC Trang