Đề tài Vận dụng phương pháp dãy số thời gian đánh giá năng suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 1995-2004 và dự đoán đến năm 2007

Môc Lôc Trang Lêi nãi ®Çu. 3 Néi dung 5 A. C¸c vÊn ®Ò c¬ b¶n cña d·y sè thêi gian. 5 I. Nh÷ng vÊn ®Ò chung vÒ d·y sè thêi gian. 5 II. C¸c chØ tiªu dïng ®Ó ph©n tÝch biÕn ®éng d·y sè thêi gian. 7 III. Ph­¬ng ph¸p biÓu hiÖn xu h­íng ph¸t triÓn c¬ b¶n cña hiÖn t­îng. 11 IV. Ph©n tÝch thµnh phÇn cña d·y sè thêi gian. 15 B. VËn dông ®¸nh gi¸ n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng (1995-2004). 18 I. Thèng kª n¨ng suÊt lóa . 18 II. Ph©n tÝch sù biÕn ®éng cña n¨ng suÊt lóa theo thêi gian (1995-2004). 20 III. BiÓu diÔn xu h­íng ph¸t triÓn cña n¨ng suÊt lóa. 22 C. D­ ®o¸n n¨ng suÊt lóa trong nh÷ng n¨m tíi. 30 I. Nh÷ng vÊn ®Ò chung vÒ dù ®o¸n Thèng kª. 30 II. Mét sè ph­¬ng ph¸p dù ®o¸n thèng kª. 31 III. NhËn xÐt. 41 KÕt luËn. 43 Tµi liÖu tham kh¶o. 44 Lêi më ®Çu Víi nÒn kinh tÕ thÞ tr­êng cã sù ®iÒu tiÕt cña Nhµ n­íc, ViÖt Nam cÇn mét bé m¸y qu¶n lý vÜ m« cã ®ñ kh¶ n¨ng ra mäi quyÕt ®Þnh phï hîp víi thêi cuéc, khi hiÖu qu¶ s¶n xuÊt kinh doanh trë thµnh yÕu tè sèng. Tr­íc yªu cÇu cÊp thiÕt vÒ th«ng tin qu¶n lý, ngµnh Thèng kª ®· x¸c ®Þnh nhiÖm vô träng t©m cña m×nh lµ cÇu nèi gióp chÝnh phñ thu thËp, xö lý, ph©n tÝch th«ng tin kinh tÕ x· héi. Mét trong nh÷ng th«ng tin quan träng ®ã lµ thu thËp, xö lý, ph©n tÝch vÒ c¬ cÊu gièng gieo trång, s¶n l­îng, n¨ng suÊt … còng nh­ diÖn tÝch canh t¸c c©y l­¬ng thùc mµ ®Æc biÖt lµ lóa g¹o. Bëi ®©y lµ mÆt hµng n«ng s¶n hÕt søc quan träng b¶o ®¶m an ninh l­¬ng thùc trong n­íc vµ ®ã còng lµ mÆt hµng xuÊt khÈu quan träng cña nÒn kinh tÕ. §Ó gióp mäi ng­êi cã c¸i nh×n s©u s¾c h¬n vÒ vÊn ®Ò nµy, em xin cã nghiªn cøu vÒ n¨ng suÊt lóa qua ®Ò tµi: “VËn dông ph­¬ng ph¸p d·y sè thêi gian ®¸nh gi¸ n¨ng suÊt Lóa tØnh H¶i D­¬ng giai ®o¹n 1995-2004 vµ dù ®o¸n ®Õn n¨m 2007”. Víi c¸c phÇn gåm: A. C¸c vÊn ®Ò c¬ b¶n cña d·y sè thêi gian. B. §¸nh gi¸ n¨ng suÊt Lóa tØnh H¶i D­¬ng (1995-2004). C. Dù ®o¸n n¨ng suÊt lóa trong thêi gian tíi. Trong ®iÒu kiÖn kiÕn thøc vµ thêi gian h¹n chÕ em chØ cã thÓ ph©n tÝch n¨ng suÊt lóa cña tØnh H¶i D­¬ng th«ng qua ph­¬ng ph¸p d·y sè thêi gian. V× vËy sÏ kh«ng tr¸nh khái nh÷ng thiÕu sãt vµ nhËn xÐt kh«ng ®Çy ®ñ. RÊt mong nhËn ®­îc sù gãp ý cña c¸c b¹n vµ ®Æc biÖt lµ c¸c thÇy c« thuéc bé m«n Lý thuyÕt Thèng kª. §Ó nghiªn cøu ®Ò tµi nµy, em ®· kÕt hîp kiÕn thøc mµ em ®· ®­îc lÜnh héi trong qu¸ tr×nh häc tËp vµ nghiªn cøu taÞ nhµ tr­êng víi sù h­íng dÉn tËn t×nh cña thÇy gi¸o GS.TS TrÇn Ngäc Ph¸c vµ c¸c thÇy, c« gi¸o trong khoa Thèng kª. §ång thêi tham kh¶o c¸c tµi liÖu tin cËy cã liªn quan ®Õn lÜnh vùc nµy. Tuy nhiªn do tr×nh ®é cßn h¹n chÕ nªn vÉn kh«ng tr¸nh khái nh÷ng thiÕu sãt, rÊt mong nhËn ®­îc sù ®ãng gãp cña c¸c b¹n vµ c¸c thµy, c« gi¸o. Em xin cam ®oan ®Ò tµi nµy do tù em t×m tßi suy nghÜ dùa trªn nh÷ng tµi liÖu ®­îc ghi trong phÇn tµi liÖu tham kh¶o mµ hoµn toµn kh«ng sao chÐp nguyªn v¨n tõ c¸c ®Ò ¸n hay tµi liÖu kh¸c. Em xin chÞu tr¸ch nhiÖm vÒ viÖc lµm cña m×nh tr­íc héi ®éng kû luËt cña khoa vµ nhµ tr­êng. Em xin ch©n thµnh c¶m ¬n ! Hµ n«i, ngµy 25 th¸ng 11 n¨m 2005. Sinh viªn thùc hiÖn. Lª ViÖt Hïng. Néi dung Ph­¬ng ph¸p ph©n tÝch Thèng kª lµ viÖc m« h×nh ho¸ to¸n häc c¸c vÊn ®Ò cÇn ph©n tÝch theo môc tiªu nghiªn cøu. Trong c¸c ph­¬ng ph¸p ph©n tÝch Thèng kª th× d·y sè thêi gian lµ ph­¬ng ph¸p biÓu hiÖn ®­îc quy m« còng nh­ biÕn ®éng cña hiÖn t­îng theo thêi gian. Ngoµi ra cßn cho phÐp ta dù ®o¸n mét c¸ch t­¬ng ®èi chÝnh x¸c trong ng¾n h¹n quy m« cña hiÖn t­îng. A. C¸c vÊn ®Ò c¬ b¶n cña d·y sè thêi gian. I. Nh÷ng vÊn ®Ò chung vÒ d·y sè thêi gian. Kh¸i niÖm. * C¸c hiÖn t­îng kinh tÕ lu«n biÕn ®éng theo thêi gian nªn ta th­êng dïng ph­¬ng ph¸p d·y sè thêi gian ®Ó nghiªn cøu.§ã lµ mét d·y c¸c trÞ sè cña chØ tiªu thèng kª ®­îc s¾p xÕp theo thø tù thêi gian. D·y sè thêi gian kh«ng chØ giíi h¹n ë c¸c hiÖn t­îng kinh tÕ mµ cã thÓ lµ c¸c trÞ sè cho thÊy sù thay ®æi cña mét hiÖn t­îng x· héi nh­ tØ lÖ biÕt ch÷ cña mét quèc gia…. * XÐt vÒ h×nh thøc, d·y sè thêi gian gåm 2 thµnh phÇn lµ thêi gian (ngµy, tuÇn, th¸ng, quý, n¨m) vµ trÞ sè cña chØ tiªu (hay møc ®é cña d·y sè). * C¨n cø vµo ®Æc ®iÓm vÒ mÆt thêi gian ng­êi ta th­êng chia d·y sè thêi gian thµnh hai lo¹i: D·y sè thêi kú lµ d·y sè biÓu hiÖn sù thay ®æi cña hiÖn t­îng qua tõng thêi kú nhÊt ®Þnh. D·y sè thêi ®iÓm lµ d·y sè biÓu hiÖn mÆt l­îng cña hiÖn t­îng vµo mét thêi ®iÓm nhÊt ®Þnh. Yªu cÇu vËn dông. * Khi x©y dùng d·y sè thêi gian ph¶i ®¶m b¶o yªu cÇu cã thÓ so s¸nh ®­îc gi÷a c¸c møc ®é trong d·y sè. Cô thÓ ph¶i thèng nhÊt vÒ néi dung vµ ph­¬ng ph¸p tÝnh c¸c chØ tiªu theo thêi gian. * Ph¶i thèng nhÊt vÒ ph¹m vi vµ tæng thÓ nghiªn cøu. * C¸c kho¶ng c¸ch thêi gian trong d·y sè nªn b»ng nhau nhÊt lµ trong d·y sè thêi kú ph¶i b»ng nhau. ý nghÜa cña viÖc nghiªn cøu d·y sè thêi gian. * Ph­¬ng ph¸p ph©n tÝch mét d·y sè thêi gian dùa trªn mét gi¶ thiÕt c¨n b¶n lµ sù biÕn ®éng trong t­îng lai cña hiªn t­îng nãi chung sÏ gièng víi sù biÕn ®éng cña hiÖn t­îng ë qu¸ khø vµ hiÖn t¹i nÕu xÐt vÒ ®Æc ®iÓm vµ c­êng ®é cña hiÖn t­îng. Nãi mét c¸ch kh¸c, c¸c yÕu tè ®· ¶nh h­ëng ®Õn biÕn ®éng cña hiÖn t­îng trong qu¸ khø ®­îc gi¶ ®Þnh trong t­¬ng lai sÏ tiÕp tôc t¸c ®éng ®Õn hiÖn t­îng theo xu h­íng gièng hoÆc gÇn gièng nh­ tr­íc. * Do vËy, môc tiªu chÝnh cña ph©n tÝch d·y sè thêi gian lµ chØ ra vµ t¸ch biÖt c¸c yÕu tè ¶nh h­ëng ®Õn d·y sè. §iÒu ®ã cã ý nghÜa trong viÖc dù ®o¸n còng nh­ nghiªn cøu quy luËt biÕn ®éng cña hiÖn t­îng. V× vËy ph­¬ng ph¸p ph©n tÝch d·y sè thêi gian cung cÊp nh÷ng th«ng tin h÷u Ých c¸c nhµ qu¶n lý trong viÖc dù ®o¸n vµ xem xÐt chu kú biÕn ®éng cña hiÖn t­îng. §©y lµ c«ng cô ®¾c lùc cho hä trong viÖc ra quyÕt ®Þnh. C¸c yÕu tè ¶nh h­ëng ®Õn d·y sè thêi gian. * BiÕn ®éng cña d·y sè thêi gian th­êng ®­îc xem lµ kÕt qu¶ cña c¸c yÕu tè sau ®©y: - TÝnh xu huíng: Quan s¸t sè liÖu thùc tÕ cña hiÖn t­îng trong mét thêi gian dµi (th­êng lµ nhiÒu n¨m), ta thÊy biÕn ®éng cña hiÖn t­îng theo mét chiÒu h­íng (t¨ng hoÆc gi¶m) râ rÖt. Nguyªn nh©n cña lo¹i biÕn ®éng nµy lµ sù thay ®æi trong c«ng nghÖ s¶n xuÊt, gia t¨ng d©n sè, biÕn ®éng vÒ tµi s¶n…. - TÝnh chu kú: BiÕn ®éng cña hiÖn t­îng ®­îc lÆp l¹i víi mét chu kú nhÊt ®Þnh, th­êng kÐo dµi tõ 2 – 10 n¨m, tr¶i qua 4 giai ®o¹n: phôc håi vµ ph¸t triÓn, thÞnh v­îng, suy tho¸i vµ ®×nh trÖ. BiÕn ®éng theo chu kú lµ do biÕn ®éng tæng hîp cña nhiÒu yÕu tè kh¸c nhau. Ch¼ng h¹n hiÖn t­îng thêi tiÕt bÊt th­êng Enlino, Enlina ¶nh h­ëng ®Õn s¶n l­îng vµ n¨ng suÊt n«ng nghiÖp. - TÝnh thêi vô: BiÕn ®éng cña mét sè hiÖn t­îng kinh tÕ – x· héi mang tÝnh thêi vô nghÜa lµ hµng n¨m, vµo nh÷ng thêi ®iÓm nhÊt ®Þnh (th¸ng hoÆc quý) biÕn ®éng cña hiÖn t­îng ®­îc lÆp ®i lÆp l¹i. Nguyªn nh©n cña biÕn ®éng hiÖn t­îng lµ do c¸c ®iÒu kiÖn thêi tiÕt, khÝ hËu, tËp qu¸n x· héi, tÝn ng­ìng cña d©n c­ …. - TÝnh ngÉu nhiªn hay bÊt th­êng: Lµ nh÷ng biÕn ®éng kh«ng cã quy luËt vµ hÇu nh­ kh«ng thÓ dù ®o¸n ®­îc. Lo¹i biÕn ®éng nµy th­êng x¶y ra trong mét thêi gian ng¾n vµ kh«ng lÆp l¹i. Nguyªn nh©n lµ do ¶nh h­ëng cña c¸c biÕn cè chÝnh trÞ, thiªn tai, chiÕn tranh …. II. C¸c chØ tiªu c¬ b¶n dïng ®Ó ph©n tÝch biÕn ®éng d·y sè thêi gian. Møc ®é b×nh qu©n theo thêi gian: Ph¶n ¸nh møc ®é ®¹i biÓu cña c¸c møc ®é trong d·y sè. Gåm: * Møc ®é trung b×nh cña d·y sè thêi kú. C¸c l­îng biÕn cã quan hÖ tæng: C¸c l­îng biÕn cã quan hÖ tÝch: * Møc ®é trung b×nh cña d·y sè thêi ®iÓm. Kho¶ng c¸ch thêi gian gi÷a c¸c thêi ®iÓm b»ng nhau: NÕu kho¶ng c¸ch thêi gian gi÷a c¸c thêi ®iÓm kh«ng b¨ng nhau:   Lượng tăng (giảm) tuyệt đối: Ph¶n ¸nh sù thay ®æi vÒ trÞ sè tuyÖt ®èi cña chØ tiªu gi÷a hai thêi gian nghiªn cøu. Tuú theo môc ®Ých nghiªn cøu ta cã: - L­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi liªn hoµn: BiÓu hiÖn l­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi gi÷a hai kú liªn tiÕp. - L­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi ®Þnh gèc: BiÓu hiÖn l­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi gi÷a kú nghiªn cøu vµ kú chän lµm gèc. - L­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi b×nh qu©n: BiÓu hiÖn mét c¸ch chung nhÊt l­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi, tÝnh trung b×nh cho c¶ thêi kú nghiªn cøu.    ChØ tiªu nµy th­êng chØ sö dông khi c¸c trÞ sè cña d·y sè cã cïng xu h­íng (cïng t¨ng hay cïng gi¶m). Tèc ®é ph¸t triÓn: Lµ chØ tiªu biÓu hiÖn sù biÕn ®éng cña hiÖn t­îng xÐt vÒ mÆt tØ lÖ. * Tuú theo môc ®Ých nghiªn cøu ta cã c¸c lo¹i tèc ®é ph¸t triÓn sau ®©y: - Tèc ®é ph¸t triÓn liªn hoµn: BiÓu hiÖn sù biÕn ®éng vÒ mÆt tØ lÖ cña hiÖn t­îng gi÷a hai kú liªn tiÕp. - Tèc ®é ph¸t triÓn ®Þnh gèc: BiÓu hiÖn sù biÕn ®éng vÒ mÆt tØ lÖ cña hiÖn t­îng gi÷a kú nghiªn cøu vµ kú chän lµm gèc. - Tèc ®é ph¸t triÓn b×nh qu©n: Lµ chØ tiªu biÓu hiÖn møc ®é chung nhÊt sù biÕn ®éng vÒ mÆt tØ lÖ cña hiÖn t­îng trong suèt thêi kú nghiªn cøu. * Mèi liªn hÖ gi÷a tèc ®é ph¸t triÓn liªn hoµn vµ ®Þnh gèc: + TÝch c¸c tèc ®é ph¸t triÓn liªn hoµn b»ng tèc ®é ph¸t triÓn ®Þnh gèc: + Th­¬ng cña hai tèc ®é ph¸t triÓn ®Þnh gèc liÒn kÒ nhau b»ng tèc ®é ph¸t triÓn liªn hoµn: Tốc độ tăng (giảm): Thùc chÊt, tèc ®é t¨ng (gi¶m) b»ng tèc ®é ph¸t triÓn trõ ®i 1 (hoÆc trõ 100 nÕu tÝnh b»ng %). Nã ph¶n ¸nh møc ®é cña hiÖn t­îng nghiªn cøu gi÷a 2 thêi kú t¨ng lªn hay gi¶m ®i bao nhiªu lÇn (hoÆc %). Nãi lªn nhÞp ®iÖu cña sù ph¸t triÓn theo thêi gian. - Tèc ®é t¨ng (gi¶m) liªn hoµn: - Tèc ®é t¨ng (gi¶m) ®Þnh gèc: - Tèc ®é t¨ng (gi¶m) b×nh qu©n: ph¶n ¸nh nhÞp ®iÖu t¨ng (gi¶m) ®¹i diÖn trong thêi kú nhÊt ®Þnh vµ ®­îc tÝnh qua tèc ®é ph¸t triÓn b×nh qu©n. Gi¸ tri tuyÖt ®èi cña 1% t¨ng (gi¶m): Lµ chØ tiªu biÓu hiÖn mèi quan hÖ gi÷a chØ tiªu l­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi víi tèc ®é t¨ng (gi¶m). NghÜa lµ tÝnh xem cø 1% t¨ng (gi¶m) liªn hoµn th× t­¬ng øng víi mét gi¸ trÞ tuyÖt ®èi t¨ng (gi¶m) lµ bao nhiªu. ChØ tiªu nµy kh«ng tÝnh cho tèc ®é t¨ng (gi¶m) ®Þnh gèc v× kÕt qu¶ lu«n lu«n lµ h»ng sè. III. Ph­¬ng ph¸p biÓu hiÖn xu h­íng ph¸t triÓn c¬ b¶n cña hiÖn t­îng Xu h­íng lµ yÕu tè th­êng ®­îc xem xÐt ®Õn tr­íc nhÊt khi nghiªn cøu d·y sè thêi gian. Nghiªn cøu xu h­íng chñ yÕu phôc vô cho môc ®Ých dù ®o¸n trung h¹n vµ dµi h¹n vÒ mét chØ tiªu kinh tÕ nµo ®ã. XuÊt ph¸t tõ yªu cÇu ®ã ta cÇn sö dông nh÷ng biÖn ph¸p thÝch hîp nh»m lo¹i bá ¶nh h­ëng cña nh÷ng nh©n tè ngÉu nhiªn, nªu râ xu h­íng vµ tÝnh quy luËt cña sù ph¸t triÓn hiÖn t­îng qua thêi gian. Më réng kho¶ng c¸ch thêi gian: * VËn dông víi nh÷ng d·y sè thêi gian cã c¸c kho¶ng c¸ch thêi gian t­¬ng ®èi ng¾n. Cã qu¸ nhiÒu møc ®é vµ ch­a ph¶n ¸nh ®­îc xu h­íng ph¸t triÓn c¬ b¶n cña hiÖn t­îng. * Néi dung cña më réng kho¶ng c¸ch thêi gian b»ng c¸ch ghÐp mét sè thêi gian liÒn nhau vµo thµnh kho¶ng thêi gian ng¾n h¬n. * Tuy nhiªn, nã còng cã nh÷ng h¹n chÕ lµ chØ dïng cho nh÷ng d·y sè cã nhiÒu møc ®é. V× khi më réng kho¶ng c¸ch thêi gian sè l­îng c¸c møc ®é trong d·y sè mÊt ®i rÊt nhiÒu. Ph­¬ng ph¸p d·y sè b×nh qu©n truît: * Sè b×nh qu©n tr­ît: Lµ sè b×nh qu©n céng cña mét nhãm nhÊt ®Þnh c¸c møc ®é trong d·y sè. §­îc tÝnh b»ng c¸ch lÇn l­ît lo¹i trõ dÇn møc ®é ®Çu ®ång thêi thªm vµo møc ®é tiÕp theo sao cho sè l­îng c¸c møc ®é tham gia tÝnh sè b×nh qu©n lµ kh«ng ®æi. * D·y sè b×nh qu©n tr­ît: Lµ d·y sè ®­îc h×nh thµnh tõ c¸c sè b×nh qu©n tr­ît. VÝ dô víi d·y sè thêi gian: y1; y2; y3; … ;yn (n møc ®é) Ta lÊy b×nh qu©n tr­ît gi¶n ®¬n 3 møc ®é th×: …… Khi ®ã ta cã d·y sè b×nh qu©n tr­ît lµ: . TiÕp tôc tr­ît lÇn 2 ta sÏ cã d·y sè: . * §Ó x¸c ®Þnh nhãm bao nhiªu møc ®é ®Ó tÝnh to¸n tuú thuéc vµo 2 yÕu tè lµ: - TÝnh chÊt biÕn ®éng cña hiÖn t­îng. - Sè l­îng møc ®é trong d·y sè. * Ngoµi ra ta còng cã thÓ dïng ph­¬ng ph¸p b×nh qu©n tr­ît cã träng sè víi träng sè lµ gi¸ trÞ cña tam gi¸c Pascal. Träng sè: B×nh qu©n tr­ît 3 møc ®é. 1 2 1 B×nh qu©n tr­ît 4 møc ®é. 1 3 3 1 B×nh qu©n tr­ît 5 møc ®é. 1 4 6 4 1 3. Ph­¬ng ph¸p håi quy: * Néi dung: Lµ ph­¬ng ph¸p cña to¸n häc ®­îc vËn dông trong thèng kª ®Ó biÓu diÔn xu h­íng ph¸t triÓn cña nh÷ng hiÖn t­îng cã nhiÒu dao ®éng ngÉu nhiªn, møc ®é t¨ng gi¶m thÊt th­êng. Tõ mét d·y sè thêi gian c¨n cø vµo ®Æc ®iÓm cña biÕn ®éng trong d·y sè, dïng ph­¬ng ph¸p håi quy ®Ó x¸c ®Þnh trªn ®å thÞ mét ®­êng xu thÕ cã tÝnh chÊt lý thuyÕt thay cho ®­êng gÊp khóc thùc tÕ. * Yªu cÇu: Ph¶i chän ®­îc m« h×nh m« t¶ mét c¸ch gÇn ®óng nhÊt xu h­íng ph¸t triÓn cña hiÖn t­îng. * Ph­¬ng ph¸p chän d¹ng hµm: - C¨n cø vµo quan s¸t trªn ®å thÞ céng víi ph©n tÝch lý luËn vÒ b¶n chÊt lý luËn cña hiÖn t­îng. - Cã thÓ dùa vµo sai ph©n (l­îng t¨ng gi¶m tuyÖt ®èi). - Dùa vµo ph­¬ng ph¸p b×nh ph­¬ng nhá nhÊt (lý thuyÕt lùa chän d¹ng hµm cña håi quy t­¬ng quan). * D¹ng hµm xu thÕ tæng qu¸t: Trong ®ã: lµ gi¸ trÞ lý thuyÕt (theo thêi gian) C¸c d¹ng hµm th­êng sö dông lµ: 4. BiÕn ®éng thêi vô: * Kh¸i niÖm: BiÕn ®éng thêi vô lµ hµng n¨m trong kho¶ng thêi gian nhÊt ®Þnh cã sù biÕn ®éng ®­îc lÆp ®i lÆp l¹i g©y ra t×nh tr¹ng lóc th× khÈn tr­¬ng, lóc th× thu hÑp quy m« ho¹t ®éng lµm ¶nh h­ëng ®Õn quy m« c¸c ngµnh kinh tÕ. * Nguyªn nh©n: Do ¶nh h­ëng cña ®iÒu kiÖn tù nhiªn vµ tËp qu¸n sinh ho¹t cña d©n c­. Nã ¶nh h­ëng nhiÒu nhÊt ®Õn c¸c ngµnh nh­ n«ng nghiÖp, du lich, c¸c ngµnh chÕ biÕn s¶n phÈm c«ng nghiÖp vµ c«ng nghiÖp khai th¸c…. HiÖn t­îng biÕn ®éng thêi vô lµm cho viÖc sö dông thiÕt bÞ vµ lao ®éng kh«ng ®ång ®Òu, n¨ng suÊt lao ®éng khi t¨ng khi gi¶m lµm gi¸ thµnh biÕn ®éng. * ý nghÜa nghiªn cøu: Gióp nhµ qu¶n lý chñ ®éng trong qu¶n lý kinh tÕ x· héi. Gióp cho viÖc lËp c¸c kÕ ho¹ch s¶n xuÊt hoÆc ho¹t ®éng nghiÖp vô thÝch hîp, h¹n chÕ ¶nh h­ëng cña biÕn ®éng thêi vô ®èi víi s¶n xuÊt vµ sinh ho¹t x· héi. * Ph­¬ng ph¸p nghiªn cøu: Dùa vµo sè liÖu trong nhiÒu n¨m (Ýt nhÊt lµ 3 n¨m) theo th¸ng hoÆc theo quý. - TÝnh chØ sè thêi vô ®èi víi d·y sè thêi gian cã c¸c møc ®é t­¬ng ®èi æn ®Þnh. Cô thÓ lµ c¸c møc ®é cïng kú tõ n¨m nµy sang n¨m kh¸c kh«ng cã biÓu hiÖn t¨ng gi¶m râ rÖt. + C«ng thøc tÝnh: : Lµ sè b×nh qu©n cña c¸c møc ®é cïng tªn i. : Lµ sè b×nh qu©n cña c¸c møc ®é trong d·y sè. : ChØ sè thêi vô cña thêi gian thø i. + ý nghÜa: NÕu coi møc ®é b×nh qu©n chung cña tÊt c¶ c¸c kú lµ 100% th× chØ sè thêi vô cña kú nµo lín h¬n 100% th× ®ã lµ lóc “bËn rén” vµ ng­îc l¹i. - Víi d·y sè thêi gian cã xu h­íng râ rÖt viÖc tÝnh chØ sè thêi vô phøc t¹p h¬n. Tr­íc hÕt ta cÇn ®iÒu chØnh d·y sè b»ng ph­¬ng tr×nh håi quy ®Ó tÝnh ra c¸c gi¸ trÞ lý thuyÕt råi sau ®ã dïng c¸c møc ®é nµy lµm c¨n cø so s¸nh vµ tÝnh chØ sè thêi vô. IV. Ph©n tÝch c¸c thµnh phÇn cña d·y sè thêi gian. D·y sè theo th¸ng hoÆc quý: i=1...n c¸c møc ®é j=1...m C¸c thµnh phÇn cña d·y sè thêi gian gåm: Xu thÕ biÓu diÔn d¹ng tuyÕn tÝnh. BiÕn ®éng thêi vô. BiÕn ®éng ngÉu nhiªn cã ®é lÖch b×nh qu©n = 0. Sù kÕt hîp cña 3 thµnh phÇn ®­îc thÓ hiÖn nh­ sau: Víi lµ gi¸ trÞ thùc tÕ t¹i 1 quan s¸t nµo ®ã. Trong viÖc ph©n tÝch thµnh phÇn cña d·y sè thêi gian ng­êi ta th­êng quan t©m tíi 2 thµnh phÇn lµ : xu thÕ vµ thêi vô, cßn thµnh phÇn ngÉu nhiªn kh«ng cã tÝnh quy luËt nªn rÊt khã ph©n tÝch do vËy ng­êi ta th­êng sö dông m« h×nh: Víi: a,b lµ hÖ sè thêi vô : ®­îc ­íc l­îng b»ng OLS vµ ®­îc tÝnh to¸n qua b¶ng BB * KÕt cÊu cña b¶ng Buys_Ballot (BB) vµ c¸ch x¸c ®Þnh a,b, nh­ sau: Víi: B¶ng BB N¨m Th¸ng 1 2 ... j ... m 1 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... i ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... n ... ... ... ... 1 2 … j … m S * Tõ b¶ng trªn cã thÓ tÝnh c¸c tham sè cña ph­¬ng tr×nh vµ hÖ sè thêi vô sau: Thay vµo ph­¬ng tr×nh: ta sÏ cã c¸c thµnh phÇn cña d·y sè thêi gian. B. VËn dông ®¸nh gi¸ n¨ng suÊt Lóa tØnh H¶i D­¬ng (1995 – 2004). I. Thèng kª n¨ng suÊt lóa. HÖ thèng chØ tiªu thèng kª n¨ng suÊt lóa: N¨ng suÊt lóa lµ l­îng s¶n phÈm lóa thu ®­îc tÝnh b×nh qu©n trªn mét ®¬n vÞ diÖn tÝch gieo trång trong mét thêi gian nhÊt ®Þnh. §©y lµ chØ tiªu chÊt l­îng tæng hîp cho phÐp ®¸nh gi¸ tr×nh ®é th©m canh vµ kh¶ n¨ng më réng diÖn tÝch gieo trång. Gåm nh÷ng chØ tiªu c¬ b¶n sau: - N¨ng suÊt tÝnh cho mét ha diÖn tÝch gieo trång trong tõng vô. - N¨ng suÊt tÝnh cho mét ha diÖn tÝch gieo trång b×nh qu©n trong c¶ n¨m. - N¨ng suÊt tÝnh cho mét ha diÖn tÝch canh t¸c trong mét n¨m (n¨ng suÊt ®Êt). - N¨ng suÊt tÝnh cho mét ha diÖn tÝch gieo trång thùc tÕ cã thu ho¹ch: dïng ®Ó x¸c ®Þnh n¨ng suÊt cho chu kú s¶n xuÊt sau. 2. §iÒu tra n¨ng suÊt lóa: Do s¶n xuÊt lóa tr¶i trªn diÖn tÝch réng nªn muèn n¾m b¾t ®­îc kÕt qu¶ s¶n xuÊt ta ph¶i tiÕn hµnh ®iÒu tra thèng kª b»ng ph­¬ng ph¸p ®iÒu tra chän mÉu nh­ : - §iÒu tra chän mÉu ®iÓn h×nh. - §iÒu tra chän mÉu m¸y mãc. - §iÒu tra chän mÉu theo hé. Tæng côc Thèng kª chñ tr­¬ng ®iÒu tra n¨ng suÊt vµ s¶n l­îng lóa theo ph­¬ng ph¸p chän mÉu thèng nhÊt trong c¶ n­íc d­íi h×nh thøc “§iÒu tra thùc thu hé gia ®×nh”. 3. C«ng thøc tÝnh n¨ng suÊt lóa: Víi nguån sè liÖu vÒ diÖn tÝch gieo trång vµ s¶n l­îng lóa ®Çy ®ñ ta cã thÓ tÝnh ®­îc n¨ng suÊt lóa theo c«ng thøc: N¨ng suÊt lóa b×nh qu©n c¶ n¨m (t¹/ha) = S¶n l­îng lóa c¶ n¨m (t¹) DiÖn tÝch gieo trång (ha) N¨ng suÊt lóa c¶ n¨m ph©n theo ®Þa ph­¬ng. (®vÞ: t¹/ha) §Þa ph­¬ng N¨m 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 S¬ bé 2004 C¶ n­íc 36,9 37,7 38,8 39,6 41,0 42,4 42,9 45,9 46,4 48,2 §B s«ng Hång 44,4 45,5 47,1 49,7 54,6 54,3 53,4 56,4 54,8 57,8 Hµ Néi 31,6 34,9 34,4 37,1 38,5 41,4 37,1 39,2 40,0 42,4 VÜnh Phóc 30,1 32,3 34,0 35,5 38,2 43,7 42,2 46,7 48,2 49,9 B¾c Ninh 31,7 37,1 39,2 42,7 46,9 52,5 51,3 53,5 53,6 55,5 Hµ T©y 38,5 41,5 41,6 47,0 52,3 54,6 53,6 58,0 56,6 58,3 H¶i D­¬ng 44,8 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 H¶i Phßng 42,3 44,9 45,0 46,3 49,5 51,1 51,1 53,0 54,4 56,0 H­ng Yªn 44,2 48,0 50,7 53,0 56,8 59,1 56,8 59,8 60,7 60,6 Th¸i B×nh 55,5 57,5 54,5 56,4 61,6 60,7 57,4 63,0 54,6 63,4 Hµ Nam 41,1 42,3 46,6 48,4 51,1 51,1 52,4 53,9 52,0 54,4 Nam §Þnh 48,2 49,6 54,8 57,5 58,8 58,1 58,7 59,9 58,0 61,3 Ninh B×nh 39,5 41,1 46,3 49,7 52,1 51,4 52,9 55,3 52,2 56,6 Nguån: Tæng côc Thèng kª ViÖt Nam ( Qua sè liÖu trªn ta nhËn thÊy n¨ng suÊt lóa b×nh qu©n cña §B s«ng Hång lu«n cao h¬n møc b×nh qu©n chung cña c¶ n­íc tõ 7,8 ®Õn 10,5 t¹/ha. TØnh H¶i D­¬ng vµ c¸c tØnh nh­ Th¸i B×nh, Nam §Þnh, H­ng Yªn cã n¨ng suÊt lóa cao trªn møc trung b×nh cña §B s«ng Hång. Nguyªn nh©n lµ do ®iÒu kiÖn tù nhiªn thuËn lîi, c«ng t¸c thuû lîi ®­îc quan t©m ®óng møc, n«ng d©n cã tr×nh ®é vµ kinh nghiªm lµm n«ng nghiÖp…. So s¸nh n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng víi n¨ng suÊt b×nh qu©n c¸c tØnh §ång B»ng s«ng Hång ta thÊy tØnh H¶i D­¬ng cã n¨ng suÊt cao h¬n tõ 3,7 ®Õn 0,4 t¹/ha. Trong nh÷ng n¨m 1996-1998 n¨ng suÊt lóa b×nh qu©n lu«n cao h¬n kho¶ng 3,5 t¹/ha. II. Ph©n tÝch sù biÕn ®éng cña n¨ng suÊt lóa theo thêi gian (1995-2004). 1. Ph©n tÝch xu thÕ biÕn ®éng n¨ng suÊt lóa: Sè liÖu n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng ta ph©n tÝch ®­îc lµ: BiÕn ®éng n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng (1995-2004) (§¬n vÞ tÝnh: t¹/ha) N¨m N¨ng suÊt lóa L­îng t¨ng gi¶m tuyÖt ®èi liªn hoµn L­îng t¨ng gi¶m tuyÖt ®èi ®Þnh gèc Tèc ®é ph¸t triÓn liªn hoµn(%) Tèc ®é ph¸t triÓn ®Þnh gèc(%) Tèc ®é t¨ng gi¶m liªn hoµn(%) Tèc ®é t¨ng gi¶m tuyÖt ®èi ®Þnh gèc(%) Gi¸ trÞ tuyÖt ®èi cña 1% t¨ng (gi¶m) Yi 1995 44,8 -  -  -  -  -  -  -  1996 48,7 3,9 3,90 108,7 108,7 8,705 8,705 0,448 1997 51,3 2,6 6,50 105,3 114,5 5,339 14,509 0,487 1998 52,8 1,5 8,00 102,9 117,9 2,924 17,857 0,513 1999 55,2 2,4 10,40 104,5 123,2 4,545 23,214 0,528 2000 55,8 0,6 11,00 101,1 124,6 1,087 24,554 0,552 2001 54,9 -0,9 10,10 98,4 122,5 -1,613 22,545 - 0,558 2002 57,9 3,0 13,10 105,5 129,2 5,464 29,241 0,549 2003 58,5 0,6 13,70 101,0 130,6 1,036 30,580 0,579 2004 58,8 0,3 14,00 100,5 131,3 0,513 31,250 0,585 Ta cã c¸c gi¸ trÞ trung b×nh: * Qua tÝnh to¸n biÕn ®éng n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng ta nhËn thÊy: N¨ng suÊt lóa qua c¸c n¨m cã sù biÕn ®éng liªn tôc nh­ng t¨ng gi¶m kh«ng ®Òu. N¨m 1996 n¨ng suÊt lóa t¨ng 3,9 t¹/ha so víi n¨m 1995 t­¬ng ®­¬ng t¨ng 8,705%. C¸c n¨m tiÕp theo (1997-1999) vÉn t¨ng nh­ng ®· chËm h¬n. §Õn n¨m 2000 t¨ng rÊt chËm chØ 0,6 t¹/ha (t¨ng 1,087%) so víi n¨m tr­íc. §Æc biÖt n¨m 2001 ®· gi¶m 0,9 t¹/ha (gi¶m 1,613%) so víi n¨m 2000. Nguyªn nh©n cã thÓ lµ do ¶nh h­ëng cña ®iÒu kiÖn tù nhiªn v× vµo n¨m sau n¨ng suÊt lóa ®· ®¹t 57,9t¹/ha tøc lµ t¨ng 3t¹/ha (5,464%) so víi 2001. Tõ 2003 ®Õn nay n¨ng suÊt lóa vÉn t¨ng ®Òu nh­ng rÊt chËm. VÒ chØ tiªu tèc ®é ph¸t triÓn ta thÊy tèc ®é t¨ng n¨ng suÊt lóa qua c¸c n¨m lµ rÊt ®Òu (kho¶ng 105%) nh­ng vµo n¨m 2001 n¨ng suÊt lóa l¹i gi¶m. Tuy l­îng gi¶m lµ kh«ng nhiÒu nh­ng ®· lµm cho tèc ®é ph¸t triÓn b×nh qu©n cña c¶ giai ®o¹n 1995-2004 chØ cßn 103,1%. ViÖc n¨ng suÊt lóa cña tØnh H¶i D­¬ng biÕn ®éng vµ cã xu h­íng t¨ng trong giai ®o¹n nµy. ThÓ hiÖn ë n¨ng suÊt lóa t¨ng tõ 44,8t¹/ha lªn 58,8t¹/ha (t­¬ng ­íng n¨ng suÊt t¨ng lªn 31.25%) lµm cho n¨ng suÊt trung b×nh giai ®o¹n 1995-2004 ®¹t 53,87 t¹/ha. So s¸nh víi n¨ng suÊt lóa cña c¶ n­íc hay víi n¨ng suÊt lóa b×nh qu©n cña §B s«ng Hång th× n¨ng suÊt lóa cña tØnh H¶i D­¬ng ®· ®¹t møc rÊt cao. Trong 11 tØnh §B s«ng Hång th× n¨ng suÊt lóa cña tØnh H¶i D­¬ng còng chØ thÊp h¬n tØnh Th¸i B×nh vµ Nam §Þnh. III. BiÓu diÔn xu h­íng ph¸t triÓn n¨ng suÊt lóa. Qua sè liÖu vÒ n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng giai ®o¹n 1995-2004, ta x¸c ®Þnh xu h­íng ph¸t triÓn cña n¨ng suÊt th«ng qua 2 ph­¬ng ph¸p lµ d·y sè b×nh qu©n tr­ît vµ håi quy. Ph­¬ng ph¸p lµ d·y sè b×nh qu©n tr­ît: Ph­¬ng ph¸p b×nh qu©n tr­ît gi¶n ®¬n 3 møc ®é ta cã d·y sè míi: Ph­¬ng ph¸p b×nh qu©n tr­ît gia quyÒn 3 møc ®é víi quyÒn sè (1; 2; 1) ta cã d·y sè míi lµ: . N¨m . N¨ng suÊt lóa ….. (Yi) Tr­ît gi¶n ®¬n Tr­ît gia quyÒn 1995 44,8 - - - - 1996 48,7 48,27 - 48,38 - 1997 51,3 50,93 2,67 51,03 2,65 1998 52,8 53,10 2,17 53,03 2,00 1999 55,2 54,60 1,50 54,75 1,73 2000 55,8 55,30 0,70 55,43 0,68 2001 54,9 56,20 0,90 55,88 0,45 2002 57,9 57,10 0,90 57,30 1,43 2003 58,5 58,40 1,30 58,43 1,13 2004 58,8 - - - - Cã thÓ thÊy ngay r»ng xu h­íng t¨ng cña n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng giai ®o¹n 1995-2004 lµ rÊt râ rÖt. Nh×n vµo chØ tiªu l­îng t¨ng gi¶m tuyÖt ®èi cña c¸c d·y sè b×nh qu©n tr­ît ta thÊy ngay xu h­íng t¨ng này tuy kh«ng ®­îc ®Òu nhau. §Ó thÊy râ h¬n xu h­íng biÕn ®éng ta h·y ph©n tÝch tÝnh xu h­íng cña n¨ng suÊt lóa qua ph­¬ng ph¸p håi quy. Ph­¬ng ph¸p håi quy: Qua ph©n tÝch b»ng ph­¬ng ph¸p b×nh qu©n tr­ît, chØ tiªu n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng cã xu h­íng t¨ng. BiÓu diÔn c¸c l­îng biÕn ®ã trªn ®å thÞ ta còng nhËn thÊy xu h­íng t¨ng rÊt râ rÖt: Nªn ta chän ba d¹ng hµm c¬ b¶n lµ: - TuyÕn tÝnh bËc nhÊt (linear): - Hµm mò (exponent): - Hµm luü thõa (power): Víi: y: lµ gi¸ trÞ thùc tÕ cña n¨ng suÊt lóa. t : lµ biÕn thêi gian. N¨m t y 1995 1 44,8 1996 2 48,7 1997 3 51,3 1998 4 52,8 1999 5 55,2 2000 6 55,8 2001 7 54,9 2002 8 57,9 2003 9 58,5 S¬ bé 2004 10 58,8 Dïng phÇn mÒm SPSS ®Ó x©y dùng ba d¹ng m« h×nh c¬ b¶n trªn. * KÕt qu¶ cho thÊy: + Víi m« h×nh ta cã: Dependent variable.. NANGSUAT Method.. LINEAR Listwise Deletion of Missing Data Multiple R .94835 R Square .89938 Adjusted R Square .88680 Standard Error 1.52659 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean Square Regression 1 166.63712 166.63712 Residuals 8 18.64388 2.33048 F = 71.50320 Signif F = .0000 -------------------- Variables in the Equation -------------------- Variable B SE B Beta T Sig T Time 1.421212 .168072 .948354 8.456 .0000 (Constant) 46.053333 1.042861 44.161 .0000 Cã SE = 1,52659 vµ m« h×nh cã d¹ng: y = 46,0533 + 1,4212.t + Víi m« h×nh ta cã: Dependent variable.. NANGSUAT Method.. EXPONENT Listwise Deletion of Missing Data Multiple R .93740 R Square .87871 Adjusted R Square .86355 Standard Error .03228 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean Square Regression 1 .06038001 .06038001 Residuals 8 .00833412 .00104177 F = 57.95932 Signif F = .0001 -------------------- Variables in the Equation -------------------- Variable B SE B Beta T Sig T Time .027053 .003554 .937397 7.613 .0001 (Constant) 46.267029 1.020140 45.354 .0000 Cã: nªn m« h×nh d¹ng V× SE thu ®­îc ë trªn kh«ng chÝnh x¸c nªn ta ph¶i tiÕn hµnh ®iÒu chØnh SE tõ c¸c gi¸ trÞ lý thuyÕt . Thay c¸c gi¸ trÞ t vµo m« h×nh ta cã c¸c gi¸ trÞ lý thuyÕt , tõ ®ã tÝnh ®­îc: víi n = 10, p = 2. N¨m 1995 - 2,73579 7,48455 1996 - 0,13934 0,01942 1997 1,12136 1,25745 1998 1,24534 1,55087 1999 2,23158 4,97995 2000 1,37905 1,90178 2001 - 1,01331 1,02680 2002 0,45341 0,20558 2003 - 0,52192 0,27240 2003 - 1,84045 3,38726 Tæng 22,08605 Ta cã: SE = 1,6616. NhËn thÊy m« h×nh mò d¹ng kh«ng tèt b»ng m« h×nh tuyÕn tÝnh d¹ng do cã SE(Exponential) > SE(linear). + Víi m« h×nh ta cã kÕt qu¶: Dependent variable.. NANGSUAT Method.. POWER Listwise Deletion of Missing Data Multiple R .99083 R Square .98174 Adjusted R Square .97946 Standard Error .01252 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean Square Regression 1 .06745955 .06745955 Residuals 8 .00125459 .00015682 F = 430.16308 Signif F = .0000 -------------------- Variables in the Equation -------------------- Variable B SE B Beta T Sig T Time .118109 .005695 .990829 20.740 .0000 (Constant) 44.917438 .425334 105.605 .0000 §iÒu chØnh SE theo c«ng thøc: N¨m 1995 - 0,11744 0,01379 1996 - 0,04940 0,00244 1997 0,15924 0,02536 1998 - 0,10827 0,01172 1999 0,87878 0,77225 2000 0,29636 0,08783 2001 - 1,62343 2,63552 2002 0,47806 0,22854 2003 0,27367 0,07490 2004 - 0,15543 0,02416 Tæng 3, 87652 Víi : n - p = 10 - 2 = 8. ¸p dông c«ng thøc tÝnh ta cã: SE = 0,6961. Vµ m« h×nh d¹ng: * So s¸nh c¸c gi¸ trÞ SE thu ®­îc ta thÊy: m« h×nh luü thõa (power) víi hµm håi quy tæng qu¸t lµ cã SE nhá nhÊt. VËy m« h×nh luü thõa lµ thÝch hîp nhÊt ®Ó ph¶n ¸nh xu thÕ biÕn ®éng cña n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng trong giai ®o¹n 1995-2004. Hµm håi quy cã d¹ng: . Qua d¹ng hµm trªn ta thÊy n¨ng suÊt lóa cã xu h­íng t¨ng nh­ng tèc ®é t¨ng sÏ gi¶m dÇn. §iÒu nµy còng phï hîp víi thùc tÕ v× n¨ng suÊt c©y trång cã giíi h¹n nhÊt ®Þnh do chÞu ¶nh h­ëng lín cña yÕu tè sinh häc vµ ®iÒu kiÖn tù nhiªn. BiÕn ®éng thêi vô: Do ®Æc ®iÓm cña d·y sè liÖu vÒ n¨ng suÊt lóa theo n¨m nªn kh«ng thÓ ph©n tÝch ®­îc biÕn ®éng thêi vô cña hiÖn t­îng. ViÖc ph©n tÝch biÕn ®éng thêi vô cña n¨ng suÊt lóa chØ cã thÓ thùc hiÖn ®­îc nÕu ta thu thËp ®­îc sè liÖu n¨ng suÊt lóa theo vô thu ho¹ch. Tuy nhiªn trong ®iÒu kiÖn h¹n hÑp vÒ thêi gian em vÉn ch­a t×m ®­îc nguån tµi liÖu vÒ n¨ng suÊt lóa theo vô thu ho¹ch nªn viÖc ph©n tÝch biÕn ®éng thêi vô vÒ n¨ng suÊt lóa kh«ng thùc hiÖn ®­îc. C. Dù ®o¸n n¨ng suÊt lóa trong nh÷ng n¨m tíi. I. Nh÷ng vÊn ®Ò chung vÒ dù ®o¸n thèng kª. 1. Kh¸i niÖm: Theo nghÜa chung nhÊt, dù ®o¸n lµ x©y dùng th«ng tin cã c¬ së khoa häc vÒ møc ®é, tr¹ng th¸i, c¸c quan hÖ, xu h­íng ph¸t triÓn … cã trong t­¬ng lai cña hiÖn t­îng. Dù ®o¸n Th«ng kª lµ thuËt ng÷ chØ mét nhãm c¸c ph­¬ng ph¸p thèng kª ®Ó x©y dùng c¸c dù ®o¸n sè l­îng. §©y lµ sù tiÕp tôc cña qu¸ tr×nh ph©n tÝch Thèng kª trong ®ã sö dông c¸c ph­¬ng ph¸p s½n cã cña thèng kª ®Ó x©y dùng c¸c dù ®o¸n sè l­îng. Kh¶ n¨ng cña dù ®o¸n thèng kª: Lu«n cã tÝnh nhiÒu ph­¬ng ¸n vµ tÝnh x¸c suÊt v×: + Trong hiÖn t­îng lu«n cã nhiÒu nh©n tè ®ång thêi cïng t¸c ®éng nh­ng cã chiÒu h­íng kh¸c nhau. Theo thêi gian cã nh­ng nh©n tè yÕu mÊt ®i, nh­ng nh©n tè míi xuÊt hiÖn nh­ lµ mÇm mèng. Nh­ng trong t­¬ng lai ®ã sÏ lµ nh÷ng nh©n tè chñ yÕu v× vËy khã cã thÓ dù ®o¸n chÝnh x¸c vÒ t­¬ng lai. V× vËy dù ®o¸n cã tÝnh x¸c suÊt. + Chóng ta cã thÓ sö dông nhiÒu ph­¬ng ¸n ®Ó dù ®o¸n cho nhiÒu ®èi t­îng. Mçi ph­¬ng ph¸p cho mét kÕt qu¶ sÊp xØ nµo ®ã. V× vËy ng­êi ta lËp ra mét vµi ph­¬ng ¸n cã x¸c suÊt tin cËy nhÊt ®Þnh. Trªn c¬ së ®ã ta chän ra mét ph­¬ng ¸n mµ qua ph©n tÝch bæ sung cho kÕt qu¶ tèt nhÊt. ThËm chÝ trong tr­êng hîp chØ cã mét ph­¬ng ¸n th× còng kh«ng nªn coi ®ã lµ ph­¬ng ¸n duy nhÊt hay tèt nhÊt mµ chØ cã thÓ coi ®ã lµ mét trong nh÷ng ph­¬ng ¸n cã thÓ cã. Thêi h¹n dù ®o¸n: Thêi h¹n dù ®o¸n chØ nªn b»ng 1/3 thêi kú tiÒn sö nÕu ta chØ dïng c¸c ph­¬ng ph¸p thèng kª. Thêi kú tiÒn sö dïng cho dù ®o¸n còng kh«ng nªn dµi qu¸ hoÆc qu¸ ng¾n. Trong d·y sè thêi gian vÒ n¨ng suÊt lóa ë trªn ta cã thêi kú tiÒn sö lµ 10 n¨m. §©y lµ kho¶ng thêi gian hîp lý ®Ó dù ®o¸n thèng kª vµ ta cã thÓ dù ®o¸n cho t­¬ng lai lµ 2-3 n¨m tíi. Qu¸ tr×nh dù ®o¸n tr¶i qua 4 b­íc nh­ sau: M« h×nh ho¸ ®èi t­îng dù ®o¸n. X©y dùng m« h×nh dù ®o¸n. TÝnh trÞ sè dù ®o¸n, kho¶ng dù ®o¸n vµ sai sè dù ®o¸n. HiÖu chØnh dù ®o¸n vµ lµm phï hîp c¸c dù ®o¸n nÕu cÇn. II. Mét sè ph­¬ng ph¸p dù ®o¸n thèng kª. Ngo¹i suy b»ng c¸c møc ®é b×nh qu©n: Lµ c¸c dù ®o¸n nhanh víi dù ®o¸n chÝnh x¸c kh«ng cao do phô thuéc nhiÒu vµo tÝch chÊt ®¹i biÓu cña c¸c sè b×nh qu©n. NÕu d·y sè thêi gian cã xu h­íng th× kÕt qu¶ sÏ kh«ng tèt. Tuy nhiªn ­u ®iÓm cña ph­¬ng ph¸p nµy lµ d·y sè thêi gian kh«ng cÇn dµi vµ kh«ng ph¶i x©y dùng c¸c dù ®o¸n kho¶ng. Víi d·y sè thêi gian vÒ n¨ng suÊt lóa cã xu h­íng t¨ng ta cã thÓ dïng c¸c ph­¬ng ph¸p sau: 1.1/ Ngo¹i suy b»ng l­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi b×nh qu©n: * VËn dông: Trong tr­êng hîp d·y sè cã c¸c l­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi liªn hoµn sÊp xØ b»ng nhau (d·y sè céng). * M« h×nh dù ®o¸n: Trong ®ã: L lµ thêi h¹n dù ®o¸n ( tÇm xa dù ®o¸n). lµ trÞ sè dù ®o¸n t¹i thêi ®iÓm thø n+L. lµ l­îng t¨ng (gi¶m) tuyÖt ®èi b×nh qu©n. lµ møc ®é dïng lµm gèc ®Ó ngo¹i suy. N¨m N¨ng suÊt lóa L­îng t¨ng gi¶m tuyÖt ®èi liªn hoµn Yi 1995 44,8 - 1996 48,7 3,9 1997 51,3 2,6 1998 52,8 1,5 1999 55,2 2,4 2000 55,8 0,6 2001 54,9 - 0,9 2002 57,9 3,0 2003 58,5 0,6 2004 58,8 0,3 Cã = 1,556. NÕu lÊy lµ b×nh qu©n cña 2 n¨m cuèi ta cã: --> * Dù ®o¸n cho 2 n¨m tiÕp theo ta cã kÕt qu¶ sau: N¨m 2005: L=1 --> 60,206 (t¹/ha) N¨m 2006: L=2 --> 61,762 (t¹/ha) KÕt qu¶ cña ph­¬ng ph¸p nµy lµ kh«ng chÝnh x¸c v× gi¸ trÞ cña d·y sè chªnh lÖch nhau rÊt nhiÒu. 1.2/ Ngo¹i suy b»ng tèc ®é ph¸t triÓn b×nh qu©n: * VËn dông: Trong tr­êng hîp c¸c møc ®é cña d·y sè thêi gian cã tèc ®é ph¸t triÓn liªn hoµn sÊp xØ b»ng nhau. * M« h×nh dù ®o¸n: Trong ®ã: L lµ thêi h¹n dù ®o¸n ( tÇm xa dù ®o¸n). lµ trÞ sè dù ®o¸n t¹i thêi ®iÓm. lµ tèc ®é ph¸t triÓn b×nh qu©n. lµ møc ®é dïng lµm gèc ®Ó ngo¹i suy. N¨m N¨ng suÊt lóa Tèc ®é ph¸t triÓn liªn hoµn(%) Yi 1995 44,8 - 1996 48,7 108,7 1997 51,3 105,3 1998 52,8 102,9 1999 55,2 104,5 2000 55,8 101,1 2001 54,9 098,4 2002 57,9 105,5 2003 58,5 101,0 2004 58,8 100,5 Víi: . Cã thÓ lÊy (t¹/ha) HoÆc lÊy lµ b×nh qu©n cña 3 n¨m cuèi ta cã: --> Dù ®o¸n cho 3 n¨m tiÕp theo ta cã kÕt qu¶ sau: N¨m 2005: L=1 --> 60,206 (t¹/ha) N¨m 2006: L=2 --> 62,0769 (t¹/ha) N¨m 2007: L=3 --> 64,0013 (t¹/ha) NhËn thÊy n¨ng suÊt lóa theo thêi gian t¨ng lªn t­¬ng ®èi nhanh nªn ta nghi ngê kÕt qu¶ dù ®o¸n lµ ch­a ®­îc chÝnh x¸c. Nguyªn nh©n cã thÓ do tèc ®é ph¸t triÓn thùc tÕ t¨ng kh«ng ®Òu nhau, nh­ng trong dù ®o¸n ta lÊy tèc ®é ph¸t triÓn b×nh qu©n cao nªn gi¸ trÞ dù ®o¸n còng cao. Ta h·y dïng c¸c ph­¬ng ph¸p dù ®o¸n kh¸c cã ®é chÝnh x¸c cao h¬n. Ngo¹i suy b»ng hµm xu thÕ: Trong ph­¬ng ph¸p nµy c¸c møc ®é cña d·y sè thêi gian ®­îc m« h×nh ho¸ b»ng mét hµm sè vµ ®­îc gäi lµ hµm xu thÕ. * ë trªn ta ®· tr×nh bµy ph­¬ng ph¸p biÓu diÔn xu thÕ biÕn ®éng cña n¨ng suÊt lóa. Ta còng ®· t×m ®­îc d¹ng hµm phï hîp (cã SE nhá nhÊt) ®ã lµ hµm l­y thõa (power) víi m« h×nh tæng qu¸t : . Qua tÝnh to¸n trªn SPSS ta t×m ®­îc m« h×nh biÓu diÔn biÕn ®éng cña n¨ng suÊt lóa theo thêi gian lµ . Dependent variable.. NANGSUAT Method.. POWER Listwise Deletion of Missing Data Multiple R .99083 R Square .98174 Adjusted R Square .97946 Standard Error .01252 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Mean Square Regression 1 .06745955 .06745955 Residuals 8 .00125459 .00015682 F = 430.16308 Signif F = .0000 -------------------- Variables in the Equation -------------------- Variable B SE B Beta T Sig T Time .118109 .005695 .990829 20.740 .0000 (Constant) 44.917438 .425334 105.605 .0000 The following new variables are being created: Name Label FIT_1 Fit for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER LCL_1 95% LCL for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER UCL_1 95% UCL for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 3 new cases have been added. Víi kho¶ng tin cËy 95% vµ dù ®o¸n cho 3 n¨m tiÕp theo ta cã kÕt qu¶: (®vi: t¹/ha) * KÕt qu¶ dù ®o¸n cã hai lo¹i lµ: + Dù ®o¸n ®iÓm: Ký hiÖu lµ fit_1 cho biÕt n¨ng suÊt lóa (Y) trong c¸c n¨m 2005, 2006 vµ 2007 lÇn l­ît lµ 59,623; 60,239 vµ 60,811 t¹/ha. + Dù ®o¸n kho¶ng: ký hiÖu lcl_1 lµ cËn d­íi, ucl_1 lµ cËn trªn. Nh­ vËy n¨ng suÊt lóa (Y) trong c¸c n¨m nh­ sau: - Víi kho¶ng tin cËy 95% th× n¨ng suÊt lóa n¨m 2005 ë trong kho¶ng tõ 57,719 t¹/ha dÕn 61,589 t¹/ha. - Víi kho¶ng tin cËy 95% th× n¨ng suÊt lóa n¨m 2006 ë trong kho¶ng tõ 58,290 t¹/ha dÕn 62,252 t¹/ha. - T­¬ng tù ta cã n¨ng suÊt lóa n¨m 2007 ë trong kho¶ng tõ 58,819 t¹/ha dÕn 62,870 t¹/ha (víi kho¶ng tin cËy 95%). * NhËn xÐt: Râ rµng qua dù ®o¸n b»ng hµm xu thÕ ta ®· thÊy ®­îc sù kh¸c biÖt rÊt lín víi kÕt qu¶ dù ®o¸n b»ng ngo¹i suy c¸c møc ®é b×nh qu©n. Nh×n mét c¸ch chñ quan ta thÊy kÕt qu¶ dù ®o¸n nµy lµ hîp lý. Thùc tÕ còng ®· chøng minh c¸c dù ®o¸n ®iÓm cho c¸c n¨m nh­ 1995, 1996, 1997, 1998, 2003 vµ 2004 lµ rÊt chÝnh x¸c. 3. Dù ®o¸n b»ng san b»ng mò: Do d·y sè thêi gian vÒ n¨ng suÊt lóa chØ cã sè liÖu theo n¨m nªn ta chØ dù ®o¸n b»ng m« h×nh kh«ng cã biÕn ®éng thêi vô. Víi ,vµ lµ c¸c tham sè san b»ng vµ nhËn gi¸ trÞ trong kho¶ng [0;1]. TiÕn hµnh dù ®o¸n b»ng ph­¬ng ph¸p san b»ng mò theo c¸c m« h×nh: * M« h×nh d¹ng tuyÕn tÝnh vµ kh«ng cã biÕn ®éng thêi vô. Dïng SPSS ta cã: Initial values: Series Trend 44.02222 1.55556 DFE = 8. The 10 smallest SSE's are: Alpha Gamma SSE .9000000 .0000000 19.22098 .8000000 .0000000 19.30148 1.000000 .0000000 19.42716 .7000000 .0000000 19.71908 .6000000 .0000000 20.51956 .8000000 .2000000 21.59005 .9000000 .2000000 21.63399 .5000000 .0000000 21.72474 .7000000 .2000000 22.13462 1.000000 .2000000 22.15394 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_1 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_8 HO A .90 G .00 ERR_1 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_8 HO A .90 G .00 Víi vµ cho ta SSE = 19,22098 lµ nhá nhÊt. Tuy nhiªn m« h×nh xu thÕ cña n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng l¹i lµ cã d¹ng phi tuyÕn v× vËy ta cã thÓ dïng ph­¬ng ph¸p san b»ng mò víi d¹ng phi tuyÕn ®Ó dù ®o¸n. * M« h×nh d¹ng phi tuyÕn víi hµm xu thÕ lµ hµm mò (Exponential) vµ kh«ng cã biÕn ®éng thêi vô. Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS MODEL= EN (Exponential trend, no seasonality) Initial values: Series Trend 42.96873 1.08705 DFE = 8. The 10 smallest SSE's are: Alpha Gamma SSE .6000000 1.000000 23.12042 .5000000 1.000000 23.23542 .6000000 .8000000 23.86772 .7000000 .8000000 24.04277 .7000000 1.000000 25.03279 .8000000 .6000000 25.49453 .7000000 .6000000 25.65248 .8000000 .8000000 25.85361 .5000000 .8000000 26.25820 .9000000 .6000000 26.76321 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_2 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A .60 G1.00 ERR_2 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A .60 G1.00 KÕt qu¶ tõ SPSS cho thÊy víi vµ cho ta SSE = 23,12042 lµ nhá nhÊt. * M« h×nh d¹ng phi tuyÕn víi hµm xu thÕ lµ hµm Damped vµ kh«ng cã biÕn ®éng thêi vô. Ta cã kÕt qu¶ tõ SPSS nh­ sau: Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS MODEL= DN (Damped trend, no seasonality) Initial values: PHI Series Trend .1000000 37.02222 15.55556 .3000000 42.20741 5.18519 .5000000 43.24444 3.11111 .7000000 43.68889 2.22222 .9000000 43.93580 1.72840 DFE = 8. The 10 smallest SSE's are: Alpha Gamma Phi SSE .9000000 .0000000 .9000000 18.72683 1.000000 .0000000 .9000000 18.82909 .7000000 .2000000 .9000000 18.96291 .8000000 .2000000 .9000000 18.97539 .8000000 .0000000 .9000000 18.99167 .9000000 .2000000 .9000000 19.39352 .6000000 .2000000 .9000000 19.43619 .7000000 .0000000 .9000000 19.73222 .7000000 .4000000 .9000000 19.99969 .6000000 .4000000 .9000000 20.07297 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_5 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_12 DN A .90 G .00 P .90 ERR_5 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_12 DN A .90 G .00 P .90 Víi ; vµ ta cã SSE = 18,72683 lµ nhá nhÊt. XÐt chung cho c¶ 3 m« h×nh võa ph©n tÝch ta thÊy m« h×nh d¹ng phi tuyÕn víi hµm xu thÕ lµ hµm Damped vµ kh«ng cã biÕn ®éng thêi vô lµ cho kÕt qu¶ SSE nhá nhÊt (18,72683 < 19,22098 < 23,12042) nªn ta tiÕn hµnh dù ®o¸n theo m« h×nh ®ã. Víi ; vµ , dù ®o¸n ®Õn n¨m 2007. KÕt qu¶ nh­ b¶ng sau: (®vi: t¹/ha) N¨ng SuÊt Lóa N¨m Gi¸ trÞ dù ®o¸n 44.8 1995 45.491 48.7 1996 46.269 51.3 1997 49.717 52.8 1998 52.276 55.2 1999 53.768 55.8 2000 55.975 54.9 2001 56.644 57.9 2002 55.818 58.5 2003 58.361 58.8 2004 59.089 . 2005 59.371 . 2006 59.859 . 2007 60.299 KÕt qu¶ thu ®­îc lµ dù ®o¸n ®iÓm víi c¸c gi¸ trÞ n¨ng suÊt lóa qua c¸c n¨m t­¬ng ®èi s¸t víi thùc tÕ. Nh­ vµo c¸c n¨m 1995, 1998, 2000, 2003 cho kÕt qu¶ sÊp xØ gi¸ trÞ thùc tÕ. §iÒu nµy kiÕn ta tin t­ëng vµo c¸c kÕt qu¶ dù ®o¸n h¬n. Dù ®o¸n b»ng m« h×nh tæng hçn hîp tù håi quy – trung b×nh tr­ît ARIMA(p, d, q): Do d·y sè thêi gian vÒ n¨ng suÊt lóa lµ d·y sè liÖu theo n¨m vµ cã tÝnh xu thÕ râ rÖt. TiÕn hµnh dù ®o¸n víi d =1 tøc lµ coi d·y sè cã biÕn ®éng xu thÕ tuyÕn tÝnh. øng dông phÇn mÒm SPSS: ta lÇn l­ît thay c¸c gi¸ trÞ p = 0, 1, 2 vµ c¸c gi¸ trÞ cña q = 0, 1, 2. Chän kÕt qu¶ (p, q) cã SE nhá nhÊt ®Ó tiÕn hµnh dù ®o¸n. (p, q) = (0, 1) th× SE = 1,98. (p, q) = (0, 2) th× SE = 2,12. (p, q) = (1, 0) th× SE = 1,88. (p, q) = (1, 1) th× SE = 1,80. (p, q) = (1, 2) th× SE = 1,90. (p, q) = (2, 0) th× SE = 1,91. (p, q) = (2, 1) th× SE = 1,94. (p, q) = (2, 2) th× SE = 2,09. Chän (p, q) = (1, 1) v× cã SE = 1,80 lµ nhá nhÊt. Ta sÏ dù ®o¸n n¨ng suÊt lóa theo m« h×nh ARIMA(1, 1, 1) * KÕt qu¶ tõ SPSS vÒ dù ®o¸n cña n¨ng suÊt lóa nh­ sau: (®vi: t¹/ha) KÕt qu¶ dù ®o¸n cho thÊy n¨ng suÊt lóa trong c¸c n¨m 2005 ®Õn 2007 lÇn l­ît lµ 59,54; 60,24 vµ 60,90 (t¹/ha). C¸c dù ®o¸n ®iÓm cho c¸c n¨m 1997, 1998 vµ 2004 còng t­¬ng ®èi chÝnh x¸c. III. NhËn xÐt. Qua tÊt c¶ c¸c ph­¬ng ph¸p dù ®o¸n trªn ta thÊy mçi ph­¬ng ph¸p cho mét kÕt qu¶ kh¸c nhau. Nh­ng tùu chung l¹i th× 3 ph­¬ng ph¸p dù ®o¸n lµ ngo¹i suy hµm xu thÕ, san b»ng mò vµ ARIMA(1, 1, 1) lµ cho kÕt qu¶ t­¬ng ®èi s¸t nhau. B¶ng dù ®o¸n n¨ng suÊt lóa tØnh H¶i D­¬ng. (®vi: t¹/ha) N¨m N¨ng suÊt lóa thùc tÕ Dù ®o¸n ®iÓm Hµm xu thÕ San b»ng mò Arima (1, 1, 1) 1995 44,8 44.917 45.491 - 1996 48,7 48.749 46.269 44.80 1997 51,3 51.141 49.717 51.18 1998 52,8 52.908 52.276 53.70 1999 55,2 54.321 53.768 54.75 2000 55,8 55.504 55.975 57.20 2001 54,9 56.523 56.644 57.23 2002 57,9 57.422 55.818 55.49 2003 58,5 58.226 58.361 59.24 2004 58,8 58.955 59.089 59.53 2005 - 59.623 59.371 59.54 2006 - 60.239 59.859 60.24 2007 - 60.811 60.299 60.90 Quan s¸t c¸c kÕt qu¶ thu ®­îc tõ c¸c ph­¬ng ph¸p dù ®o¸n ta nhËn thÊy: kÕt qu¶ thu ®­îc tõ ph­¬ng ph¸p dù ®o¸n hµm xu thÕ cho kÕt qu¶ lµ dù ®o¸n ®iÓm c¸c n¨m 1995, 1996, 1998, 2000, 2004 s¸t víi thùc tÕ. ë 2 ph­¬ng ph¸p cßn l¹i kÕt qu¶ kh«ng ®­îc nh­ vËy nªn ta cã quyÒn nghi ngê c¸c gi¸ trÞ dù ®o¸n lµ kh«ng chÝnh x¸c. Nh­ng ta còng kh«ng thÓ kh¼ng ®Þnh mét c¸ch ch¾c ch¾n r»ng ph­¬ng ph¸p dù ®o¸n b»ng hµm xu thÕ lµ tèt h¬n hai ph­¬ng ph¸p cßn l¹i. KÕt qu¶ dù ®o¸n nµy vÉn kh«ng thÓ ®¸nh gi¸ ®­îc hÕt biÕn ®éng cña n¨ng suÊt lóa. Lµ v× c¸c nguyªn nh©n t¸c ®éng ®Õn n¨ng suÊt lóa trong qu¸ khø, hiÖn t¹i vµ t­¬ng lai lµ kh«ng gièng nhau. Ngoµi ra n¨ng suÊt lóa trong thùc tÕ cßn phô thuéc rÊt nhiÒu vµo ®iÒu kiÖn tù nhiªn. NÕu sÈy ra thiªn tai, lò lôt th× tæn thÊt vÒ n¨ng suÊt n«ng nghiÖp nãi chung vµ vÒ n¨ng suÊt lóa nãi riªng lµ kh«ng thÓ ­íc tÝnh ®­îc. Trong d·y sè liÖu trªn th× n¨ng suÊt lóa còng ®· gi¶m trong n¨m 2001. §ã lµ do thêi ®iÓm nµy §ång b»ng s«ng Hång ®· chÞu ¶nh h­ëng thiªn tai, lò lôt. KÕt luËn Trong khi nÒn c«ng nghiÖp n­íc ta cßn ch­a b¾t kÞp víi thÕ giíi th× ®Ó hoµn thµnh môc tiªu c«ng nghiÖp ho¸ - hiÖn ®¹i ho¸ ®Êt n­íc vµo n¨m 2020 th× chóng ta cÇn ph¶i dùa vµo ngµnh n«ng nghiÖp trong nh÷ng n¨m tíi. ViÖc t¨ng n¨ng suÊt vµ s¶n l­îng phôc vô cho chiÕn l­îc xuÊt khÈu c¸c mÆt hµng n«ng nghiÖp lu«n lµ h­íng ®i ®óng ®¾n cña nÒn kinh tÕ. Víi ®Ò ¸n nµy em hi väng c¸c vÊn ®Ò c¬ b¶n vÒ n¨ng suÊt lóa ®· ®­îc gi¶i quyÕt vµ sÏ lµ mét tµi liÖu tin cËy ®Ó c¸c nhµ qu¶n lý tham kh¶o. Nh÷ng biÕn ®éng vÒ n¨ng suÊt lóa trong t­¬ng lai ®· ®­îc dù ®o¸n tr­íc nh­ng ®ã chØ lµ nh÷ng sè liÖu ban ®Çu. Chóng ta cÇn ph¶i ®iÒu chØnh l¹i qua th¶o luËn víi c¸c chuyªn gia míi cã thÓ ¸p dông vµo thùc tÕ. ViÖc chØ dïng ph­¬ng ph¸p d·y sè thêi gian ®Ó ph©n tÝch n¨ng suÊt lóa cã thÓ chØ cho thÊy c¸i nh×n ë mét gãc ®é nµo ®ã. V× vËy khi ¸p dông vµo thùc tÕ chóng ta cÇn nghiªn cøu kü ®iÒu kiÖn ¸p dông cña nã. tµi liÖu tham kh¶o * Gi¸o tr×nh lý thuyÕt thèng kª _ Tr­êng §H Kinh tÕ Quèc d©n. * Gi¸o tr×nh thèng kª n«ng nghiÖp _ Tr­êng §H Kinh tÕ Quèc d©n. * Gi¸o tr×nh øng dông SPSS ®Ó xö lý sè liÖu thèng kª _ Tr­êng §H Kinh tÕ Quèc d©n. * Nguån sè liÖu tõ website cña Tæng Côc Thèng kª ViÖt Nam ( ). * Niªn gi¸m Thèng kª tØnh H¶i D­¬ng n¨m 2004 _ Côc Thèng kª tØnh H¶i D­¬ng.