CĂN BẢN KINH TẾ LƯỢNG TRONG PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG

INTRODUCTION GIỚI THIỆU CĂN BẢN KINH TẾ LƯỢNG TRONG PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG Phạm Đăng Quyết, Hội Thống kê Việt Nam Email phamdangquyetgmail com 1 Kinh tế lượng là gì? Theo nghĩa đen, kinh tế lượng có ng.

GIỚI THIỆU CĂN BẢN KINH TẾ LƯỢNG TRONG PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG Phạm Đăng Quyết, Hội Thống kê Việt Nam Email: phamdangquyet@gmail.com Kinh tế lượng gì? Theo nghĩa đen, kinh tế lượng có nghĩa "đo lường kinh tế" Tiếng Anh : Econometrics = economic measurement hay Economics (Kinh tế) + Statistics (Thống kê) = Econometrics (Kinh tế lượng) Mặc dù đo lường phần quan trọng kinh tế lượng, phạm vi kinh tế lượng rộng lớn nhiều, thấy từ trích dẫn sau đây: «Kinh tế lượng, kết nhìn nhận định vai trị kinh tế, bao gồm ứng dụng toán học thống kê đến liệu kinh tế để giúp hỗ trợ thực nghiệm mơ hình xây dựng tốn kinh tế có kết số»1 « kinh tế lượng định nghĩa phân tích định lượng tượng kinh tế thực tế dựa phát triển đồng thời lý thuyết quan sát, liên quan đến phương pháp suy luận thích hợp»2 «Kinh tế lượng định nghĩa khoa học xã hội, cơng cụ lý thuyết kinh tế, toán học, thống kê suy luận áp dụng cho việc phân tích tượng kinh tế»3 «Kinh tế lượng có liên quan đến việc xác định thực nghiệm quy luật kinh tế»4 «Phương pháp nghiên cứu kinh tế lượng nhằm mục đích, bản, kết hợp lý thuyết kinh tế đo lường thực tế, cách sử dụng lý thuyết kỹ thuật thống kê suy luận cầu nối»5 Gerhard Tintner, Methodology of Mathematical Economics and Econometrics, The University of Chicago Press, Chicago, 1968, p 74 P A Samuelson, T C Koopmans, and J R N Stone, “Report of the Evaluative Committee for Econometrica,” Econometrica, vol 22, no 2, April 1954, pp 141–146 Arthur S Goldberger, Econometric Theory, John Wiley & Sons, New York, 1964, p H Theil, Principles of Econometrics, John Wiley & Sons, New York, 1971, p T Haavelmo, “The Probability Approach in Econometrics,” Supplement to Econometrica,vol 12, 1944, preface p iii Như vậy, kinh tế lượng sử dụng kỹ thuật thống kê để phân tích liệu kinh tế so sánh với lý thuyết kinh tế Một mục đích kinh tế lượng đưa nội dung thực nghiệm cho lý thuyết kinh tế Tại chuyên ngành riêng khác với thống kê? Như định nghĩa cho thấy, kinh tế lượng hỗn hợp lý thuyết kinh tế, toán kinh tế, thống kê kinh tế, toán học thống kê Tuy nhiên, đối tượng đáng nghiên cứu theo nghĩa lý sau Lý thuyết kinh tế đưa tuyên bố giả thuyết mà chủ yếu định tính Ví dụ, lý thuyết kinh tế vi mơ cho rằng, việc giảm giá mặt hàng dự kiến tăng lượng cầu hàng hóa đó, điều khác lại Như vậy, lý thuyết kinh tế công nhận mối quan hệ nghịch hay ngược chiều giá lượng cầu mặt hàng Nhưng lý thuyết tự thân khơng cung cấp đo lường số học mối quan hệ hai biến, có nghĩa là, khơng biết số lượng lên hay xuống kết thay đổi định giá hàng hóa Cơng việc nhà kinh tế lượng cung cấp ước lượng số Nói cách khác, kinh tế lượng cung cấp nội dung thực nghiệm cho phần lớn lý thuyết kinh tế Mối quan tâm tốn kinh tế đưa lý thuyết kinh tế dạng toán học (phương trình) mà khơng liên quan đến đo lường kiểm tra thực nghiệm lý thuyết Kinh tế lượng, nói trên, chủ yếu quan tâm đến việc xác minh thực nghiệm lý thuyết kinh tế Kinh tế lượng thường sử dụng phương trình toán học đề xuất toán kinh tế đặt phương trình dạng thức thích hợp cho kiểm định thực nghiệm Và việc chuyển phương trình tốn học vào phương trình kinh tế lượng đòi hỏi nhiều khéo léo kỹ thực hành Thống kê kinh tế chủ yếu liên quan đến việc thu thập, xử lý, trình bày liệu kinh tế dạng bảng biểu biểu đồ Đây việc làm nhà thống kê kinh tế Đó người nhận trách nhiệm chủ yếu cho việc thu thập liệu tổng sản phẩm quốc dân (GNP), việc làm, thất nghiệp, giá cả, v.v… Các liệu thu thập vậy, tạo thành liệu thô cho công việc kinh tế lượng Nhưng nhà thống kê kinh tế không xa thêm nữa, không quan tâm với việc sử dụng liệu thu thập để kiểm định lý thuyết kinh tế Tất nhiên, người trở thành nhà kinh tế lượng Mặc dù tốn học thống kê cung cấp nhiều cơng cụ sử dụng kinh tế, nhà kinh tế lượng thường cần phương pháp riêng biệt việc xem xét chất đặc thù hầu hết liệu kinh tế, cụ thể là, liệu không tạo kết thử nghiệm kiểm soát Nhà kinh tế lượng giống nhà khí tượng học, thường phụ thuộc vào liệu mà khơng thể kiểm sốt trực tiếp Trong kinh tế lượng người xây dựng mơ hình thường phải đối mặt với liệu quan sát trái ngược với liệu thực nghiệm Điều có hai ý nghĩa quan trọng mơ hình thực nghiệm kinh tế Thứ nhất, người xây dựng mơ hình u cầu phải làm chủ kỹ khác so với người cần thiết cho việc phân tích liệu thực nghiệm Thứ hai, tách biệt thu thập liệu với phân tích liệu địi hỏi người xây dựng mơ hình phải làm quen kỹ lưỡng với chất cấu trúc liệu câu hỏi6 Các ví dụ kinh tế lượng Cũng nhà kinh tế, muốn hiểu biết mối quan hệ biến kinh tế Ví dụ:  Nguồn lực người nguyên nhân phát triển?  Cải tiến chi tiêu giáo dục phủ có cải thiện kết học tập?  Tăng giá dầu dẫn đến làm giảm thu nhập quốc dân?  Nếu phủ giảm thời hạn cung cấp trợ cấp thất nghiệp, điều có dẫn đến làm tỷ lệ thất nghiệp thấp hơn?  Quyết định khả sinh sản Pakistan biểu kinh tế xã hội phù hợp với thái độ hành vi? Phương pháp luận kinh tế lượng Làm để nhà kinh tế lượng tiến hành phân tích họ vấn đề kinh tế? Có nghĩa là, phương pháp luận họ gì? Mặc dù có số trường phái phương pháp luận kinh tế lượng, chúng tơi trình bày phương pháp luận truyền thống hay cổ điển chi phối nghiên cứu thực nghiệm kinh tế khoa học xã hội hành vi khác Nói chung, phương pháp luận kinh tế lượng truyền thống tiến hành theo bước sau đây: (1) Tuyên bố lý thuyết hay giả thuyết (2) Cụ thể hóa mơ hình tốn học lý thuyết (3) Cụ thể hóa mơ hình thống kê, kinh tế lượng (4) Có liệu (5) Ước lượng tham số mơ hình kinh tế (6) Kiểm định giả thuyết (7) Dự báo hay dự đoán (8) Sử dụng mơ hình cho kiểm sốt cho mục đích sách Aris Spanos, Probability Theory and Statistical Inference: Econometric Modeling with Observational Data, Cambridge University Press, United Kingdom, 1999, p 21 Tóm tắt sơ đồ bước mơ hình kinh tế lượng cổ điển thể hình Lý thuyết kinh tế Mơ hình tốn lý thuyết Mơ hình kinh tế lượng lý thuyết Dữ liệu Ước lượng mô hình kinh tế lượng Kiểm định giả thuyết Dự báo hay dự đốn Sử dụng mơ hình cho kiểm sốt hay cho mục tiêu sách Để minh họa bước trên, xem xét lý thuyết tiêu dùng tiếng Keynes Bước Tuyên bố lý thuyết hay giả thuyết Keynes nêu rõ: Quy luật tâm lý đàn ông hay phụ nữ xử lý, theo quy luật tính bình qn, tăng tiêu dùng họ thu nhập họ tăng lên, không nhiều gia tăng thu nhập họ7 Nói ngắn gọn, Keynes cho xu hướng biên tiêu dùng (MPC), mức độ thay đổi tiêu dùng cho đơn vị (chẳng hạn, đô la) thay đổi thu nhập, lớn nhỏ Bước Cụ thể hố mơ hình tốn học tiêu dùng John Maynard Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money, Harcourt Brace Jovanovich, New York, 1936, p 96 Mặc dù Keynes công nhận mối quan hệ thuận tiêu dùng thu nhập, ơng khơng nói rõ dạng thức xác mối quan hệ chức hai biến Để đơn giản, tốn kinh tế đề xuất dạng sau hàm tiêu dùng Keynes: Y = β1 + β2 X < β2 < (4.1) Hệ số góc β2 đo xu hướng biên tiêu dùng MPC Về mặt hình học, phương trình (4.1) thể Hình Phương trình này, nói tiêu dùng quan hệ tuyến tính với thu nhập, ví dụ mơ hình tốn học mối quan hệ tiêu dùng thu nhập gọi hàm tiêu dùng kinh tế Một mô hình đơn giản tập hợp phương trình tốn học Nếu mơ hình có phương trình, ví dụ trên, gọi mơ hình phương trình đơn, có nhiều phương trình, biết đến mơ hình đa phương trình Trong phương trình (4.1) biến xuất phía bên trái dấu gọi biến phụ thuộc biến phía bên phải gọi biến độc lập, giải thích Như vậy, hàm tiêu dùng Keynes, phương trình (4.1), tiêu dùng (chi tiêu) biến phụ thuộc thu nhập biến giải thích Bước Cụ thể hóa mơ hình kinh tế lượng tiêu dùng Mơ hình tốn học đơn giản hàm tiêu dùng đưa phương trình (4.1) quan tâm có giới hạn tới nhà kinh tế lượng, giả định có mối quan hệ xác xác định tiêu dùng thu nhập Nhưng mối quan hệ biến kinh tế thường khơng xác Vì vậy, có liệu chi tiêu tiêu dùng thu nhập khả dụng (tức là, sau thuế) mẫu vẽ liệu đồ thị với chi tiêu tiêu dùng trục thẳng đứng thu nhập trục ngang, không mong đợi tất quan sát nằm xác đường thẳng phương trình (4.1) vì, ngồi thu nhập, biến khác ảnh hưởng đến chi tiêu tiêu dùng Ví dụ, quy mơ gia đình, độ tuổi thành viên gia đình, tơn giáo gia đình, v.v…, có khả gây số ảnh hưởng đến tiêu dùng Để cho phép mối quan hệ không xác biến kinh tế, nhà kinh tế lượng điều chỉnh hàm tiêu dùng xác định (4.1) sau: Y = β1 + β2 X + u (4.2) Ở u, gọi nhiễu, sai số, biến ngẫu nhiên có thuộc tính xác suất xác định rõ Nhiễu u đại diện cho tất yếu tố ảnh hưởng đến tiêu dùng khơng đưa vào tính cách rõ ràng Mơ hình kinh tế lượng hàm tiêu dùng mơ tả Hình Phương trình (4.2) ví dụ mơ hình kinh tế lượng Về mặt kỹ thuật, ví dụ mơ hình hồi quy tuyến tính Hàm tiêu dùng kinh tế lượng đưa giả thuyết biến phụ thuộc Y (tiêu dùng) quan hệ tuyến tính với biến giải thích X (thu nhập) mối quan hệ hai biến xác, thay đổi theo cá thể Bước Có liệu Để ước lượng mơ hình kinh tế lượng đưa phương trình (4.2), có nghĩa là, để có trị số β1 β2, cần liệu Mặc dù có nhiều điều để nói tầm quan trọng có tính định liệu phân tích kinh tế, nhìn vào số liệu đưa Bảng 1, liên quan đến chi tiêu thu nhập cá nhân hộ gia đình giai đoạn 1999 - 2012 thu từ kết điều tra mức sống dân cư năm 1999 đến 2012 Việt Nam Biến Y bảng chi tiêu bình quân đầu người tháng biến X thu nhập bình qn đầu người tháng tính theo giá hành Bảng Dữ liệu chi tiêu thu nhập bình quân đầu tháng theo giá hành năm 1999 – 2012 Đơn vị tính: nghìn đồng Năm Y X 1999 221 295 2002 269 356 2004 397 484 2006 511 636 2008 792 995 2010 1211 1387 2012 1608 2000 Nguồn: Niên giám Thống kê, Tổng cục Thống kê Các liệu vẽ Hình Lúc bỏ qua đường vẽ hình Bước Ước lượng mơ hình kinh tế lượng Bây có liệu, cơng việc ước lượng tham số hàm tiêu dùng Các ước lượng số tham số đưa nội dung thực nghiệm cho hàm tiêu dùng Lưu ý kỹ thuật thống kê phân tích hồi quy cơng cụ sử dụng để có ước lượng Phân tích hồi quy, công cụ gốc kinh tế lượng, ngày khơng thể tưởng tượng mà khơng cần máy tính số truy cập vào phần mềm thống kê Hiện có nhiều gói phần mềm hồi quy, chẳng hạn Eviews, SPSS, STATA, Microfit, PcGive, Minitab, Shazam Excel có hầu hết kỹ thuật kinh tế lượng kiểm định giới thiệu Ví dụ, sử dụng kỹ thuật liệu đưa Bảng Excel có ước lượng sau β1 β2, cụ thể là, -14,636 0,8308 (Hình 3) Như vậy, hàm tiêu dùng ước lượng là: Yˆ = -14,636 + 0,8308Xi (4.3) Yˆ ước lượng Hàm tiêu dùng ước lượng (ví dụ, đường hồi quy) thể Hình Hình cho thấy, đường hồi quy phù hợp với liệu tốt, điểm liệu gần với đường hồi quy Từ số này, thấy thời kỳ 1999-2012 hệ số góc (tức MPC) khoảng 0,83, gợi ý thời kỳ tăng thu nhập 1000 đồng, bình quân, dẫn tới mức tăng khoảng 830 đồng chi tiêu tiêu dùng Chúng ta nói bình qn mối quan hệ tiêu dùng thu nhập khơng xác; rõ Hình 3, khơng phải tất điểm liệu nằm xác đường hồi quy Một cách đơn giản nói rằng, theo số liệu chúng ta, trung bình, có nghĩa là, chi tiêu tiêu dùng tăng khoảng 830 đồng gia tăng 1000 đồng thu nhập Bước Kiểm định giả thuyết Giả định mơ hình phù hợp ước lượng tốt thực tế, phải phát triển tiêu chí phù hợp để tìm hiểu xem ước lượng thu được, chẳng hạn, phương trình (4.3) phù hợp với kỳ vọng lý thuyết mà kiểm định Theo nhà kinh tế học "thực chứng" Milton Friedman, lý thuyết hay giả thuyết mà không kiểm chứng việc viện đến chứng thực nghiệm khơng chấp nhận phần nghiên cứu khoa học Như đề cập trên, Keynes dự kiến MPC dương nhỏ Trong ví dụ chúng ta, MPC khoảng 0,83 Nhưng trước chấp nhận phát việc xác nhận lý thuyết tiêu dùng Keynes, phải tìm hiểu xem ước lượng đủ thống để thuyết phục việc xảy hội hay nét đặc biệt liệu cụ thể mà sử dụng Nói cách khác 0,83 nhỏ mặt thống kê? Nếu thế, hỗ trợ lý thuyết Keynes Khẳng định bác bỏ lý thuyết kinh tế sở chứng mẫu dựa nhánh lý thuyết thống kê gọi thống kê suy luận (kiểm định giả thuyết) Bước Dự báo hay dự đốn Nếu mơ hình lựa chọn không bác bỏ giả thuyết hay lý thuyết xem xét, sử dụng để dự đốn giá trị tương lai biến phụ thuộc, dự báo, Y sở giá trị tương lai biết dự kiến biến giải thích , yếu tố dự báo, X Để minh họa, giả sử muốn dự đốn chi tiêu bình qn đầu người tháng năm 2014 Giá trị thu nhập bình quân đầu người tháng cho năm 2014 2760 nghìn đồng Đưa số thu nhập cá nhân vào phía bên phải phương trình (4.3), ta có: Yˆ = -14,636 + 0,8308*2760 = 2278,471 (4.4) hay khoảng 2278 nghìn đồng Như vậy, giá trị thu nhập cho trước, giá trị chi tiêu bình quân đầu người tháng dự báo khoảng 2278 nghìn đồng Giá trị thực tế chi tiêu tiêu dùng thông báo năm 2014 2247,531 nghìn đồng Vì thế, mơ hình ước lượng (4.3) dự đốn vượt chi tiêu thực tế khoảng 30,94 nghìn đồng Chúng ta nói sai số dự báo khoảng 30,94 nghìn đồng cho năm 2014 Khi thảo luận đầy đủ mơ hình hồi quy tuyến tính cố gắng để tìm hiểu xem sai số "nhỏ " hoặc" lớn" Nhưng điều quan trọng cần lưu ý sai số dự báo tránh khỏi chất thống kê phân tích Hình thể điểm đồ thị giá thị thực Y giá trị dự đốn Yˆ Hình Đồ thị đường hồi quy phù hợp Có sử dụng khác mơ hình ước lượng (4.3) Giả sử phủ định đề xuất giảm thuế thu nhập Những bị tác động sách thu nhập tới chi tiêu tiêu dùng cuối đến việc làm? Giả sử, kết thay đổi sách, chi phí đầu tư tăng Điều ảnh hưởng đến kinh tế? Như lý thuyết kinh tế vĩ mô cho thấy, thay đổi thu nhập sau, chẳng hạn, giá trị thay đổi đồng chi phí đầu tư đưa hệ số nhân thu nhập M, định nghĩa M  1  MPC (4.5) Nếu sử dụng MPC 0,83 thu (4.3), hệ số nhân M = 5,88 Đó là, tăng (giảm) đồng đầu tư cuối dẫn đến tăng (giảm) gấp gần sáu lần thu nhập Giá trị quan trọng tính tốn MPC, hệ số nhân phụ thuộc vào Và ước lượng MPC thu từ mơ hình hồi quy (4.3) Như vậy, ước tính định lượng MPC cung cấp thơng tin có giá trị cho mục đích sách Biết MPC, người ta dự đoán tương lai thu nhập, chi tiêu tiêu dùng, việc làm theo thay đổi sách tài khóa phủ Bước Sử dụng mơ hình cho kiểm sốt mục đích sách Giả sử có hàm tiêu dùng ước lượng đưa phương trình (4.3) Giả sử thêm phủ tin chi tiêu người tiêu dùng khoảng 2250 nghìn đồng năm 2014 giữ tỷ lệ thất nghiệp mức khoảng 2,1 phần trăm (năm 2014) Mức thu nhập đảm bảo số lượng mục tiêu chi tiêu tiêu dùng? Nếu kết hồi quy đưa (4.3) hợp lý, phép tính số học đơn giản cho thấy 2250 = -14,636 + 0,8308X (4.6) đưa đến gần X = 2726 Có nghĩa là, mức thu nhập khoảng 2726 nghìn đồng, cho trước MPC khoảng 0,83 tạo chi tiêu khoảng 2250 nghìn đồng Như tính tốn cho thấy, mơ hình ước lượng sử dụng cho kiểm sốt sách hay mục đích Bằng cách kết hợp sách tài khóa tiền tệ thích hợp, phủ vận dụng biến kiểm soát X để tạo mức mong muốn biến mục tiêu Y Lựa chọn số mô hình cạnh tranh Khi quan phủ (ví dụ, Bộ Tài chính) thu thập liệu kinh tế, Bảng 1, không thiết phải có lý thuyết kinh tế suy nghĩ Sau làm để biết liệu thực hỗ trợ lý thuyết tiêu dùng Keynes? Có phải hàm tiêu dùng Keynes (ví dụ, đường hồi quy) thể Hình gần với điểm liệu thực tế? Có thể mơ hình tiêu dùng khác (lý thuyết) phù hợp với liệu khơng? Ví dụ, Milton Friedman phát triển mơ hình tiêu dùng, gọi giả thuyết thu nhập cố định Robert Hall phát triển mơ hình tiêu dùng, gọi giả thuyết vòng đời thu nhập cố định9 Có thể hai mơ hình phù hợp với liệu Bảng 1? Milton Friedman, A Theory of Consumption Function, Princeton University Press, Princeton, N.J., 1957 R Hall, “Stochastic Implications of the Life Cycle Permanent Income Hypothesis: Theory and Evidence,” Journal of Political Economy, 1978, vol 86, pp 971–987 10 Tóm lại, câu hỏi đặt với nhà nghiên cứu thực tế làm để lựa chọn số giả thuyết mơ hình cạnh tranh tượng định, chẳng hạn mối quan hệ tiêu dùng - thu nhập Sau làm để lựa chọn mơ hình giả thuyết cạnh tranh? Đây lời khuyên Clive Granger 10: Tôi muốn đề nghị tương lai, bạn trình bày với phần lý thuyết hay mơ hình thực nghiệm, bạn hỏi câu hỏi này: (i) Nó có mục đích gì? Nó giúp cho định kinh tế ? và; (ii) Có chứng trình bày cho phép đánh giá chất lượng so với lý thuyết hay mơ hình thay thế? Tơi nghĩ ý cho câu hỏi tăng cường nghiên cứu thảo luận kinh tế Chúng ta gặp số giả thuyết cạnh tranh cố giải thích tượng kinh tế khác Ví dụ, sinh viên kinh tế quen thuộc với khái niệm hàm sản xuất, mà mối quan hệ đầu đầu vào (chẳng hạn, vốn lao động) Hai số hàm tiếng hàm sản xuất Cobb-Douglas độ co dãn liên tục hàm sản xuất thay Với liệu đầu đầu vào, phải tìm hai hàm sản xuất, có, phù hợp tốt với liệu Phương pháp luận kinh tế lượng cổ điển tám bước nói trung tính theo nghĩa sử dụng để kiểm định giả thuyết cạnh tranh Liệu phát triển phương pháp luận đủ toàn diện bao gồm giả thuyết cạnh tranh? Đây chủ đề có liên quan gây tranh cãi Các loại hình kinh tế lượng Kinh tế lượng Lý thuyết Cổ điển Ứng dụng Cổ điển Bayes Các loại hình kinh tế lượng Bayes Như sơ đồ phân loại hình cho thấy, kinh tế lượng chia thành hai loại lớn: kinh tế lượng lý thuyết kinh tế lượng ứng dụng Trong thể loại, người ta tiếp cận đối tượng theo cách tiếp cận truyền thống cổ điển đại (Bayes) Trong giới thiệu nhấn mạnh vào phương pháp tiếp cận cổ điển Đối với cách tiếp cận Bayes, người đọc tham khảo tài liệu chẳng hạn: 10 Clive W J Granger, Empirical Modeling in Economics, Cambridge University Press, U.K., 1999, p 58 11 Peter M Lee, Bayesian Statistics: An Introduction, Oxford University Press, England, 1989 Dale J Porier, Intermediate Statistics and Econometrics: A Comparative Approach, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1995 Arnold Zeller, An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics, John Wiley & Sons, New York, 1971 Kinh tế lượng lý thuyết liên quan với phát triển phương pháp thích hợp để đo lường mối quan hệ kinh tế xác định mơ hình kinh tế lượng Trong khía cạnh này, kinh tế lượng nghiêng nhiều vào tốn học thống kê Ví dụ, phương pháp sử dụng rộng rãi bình phương tối thiểu Kinh tế lượng lý thuyết phải giải thích rõ ràng giả định phương pháp này, thuộc tính nó, xảy với thuộc tính nhiều giả định phương pháp không thực Trong kinh tế lượng ứng dụng sử dụng công cụ kinh tế lượng lý thuyết để nghiên cứu số lĩnh vực riêng biệt kinh tế kinh doanh, chẳng hạn hàm sản xuất, hàm đầu tư, hàm cung cầu, lý thuyết danh mục đầu tư, v.v… Điều rõ ràng xây dựng mơ hình nghệ thuật khoa học: có mười điều khuyên răn ứng dụng kinh tế lượng (Feldstein) sau: 1) Ngươi sử dụng ý nghĩa thông dụng lý thuyết kinh tế 2) Ngươi hỏi câu hỏi (tức đặt phổ biến trước sang trọng toán học) 3) Ngươi biết bối cảnh (khơng thực phân tích thống kê thiếu hiểu biết) 4) Ngươi kiểm tra liệu 5) Ngươi không tôn thờ phức tạp 6) Ngươi xem xét kỹ nghiêm túc kết 7) Ngươi để ý chi phí khai thác liệu 8) Ngươi không nhầm lẫn ý nghĩa thống kê với ý nghĩa thực tiễn 9) Ngươi sử dụng ý nghĩa thông dụng lý thuyết kinh tế 10) Ngươi không đánh giá thấp nhiệm vụ thu thập liệu Để ứng dụng kinh tế lượng phân tích kinh tế - tài chính, yêu cầu người sử dụng quen thuộc với khái niệm ước lượng thống kê kiểm định giả thuyết Trong chừng mực toán học có liên quan, việc làm quen với khái niệm tích phân mong muốn, khơng thiết Ứng dụng kinh tế lượng phân tích mối liên hệ tương quan giá trị tăng thêm với yếu tố đầu vào lao động vốn doanh nghiệp Việt Nam 12 6.1 Lý thuyết kinh tế Trong kinh tế thị trường có nhiều chủ thể tham gia, họ người lao động, chủ vốn, chủ đất đai chủ kinh doanh Mỗi người có quyền sở hữu yếu tố sản xuất nhờ có quyền sở hữu mà họ có quyền hưởng phần thu nhập mang lại Người lao động có quyền sở hữu sức lao động, quyền sở hữu trí tuệ; chủ vốn có quyền sở hữu vốn; chủ đất đai có quyền sở hữu đất đai, nhà kinh doanh có quyền sở hữu lực kinh doanh Quyền sở hữu yếu tố sản xuất nguồn gốc thu nhập cho chủ Các yếu tố đầu vào (đất đai, lao động, vốn khả kinh doanh) sở hữu cá nhân, người đưa định khối lượng đầu vào mà họ muốn cung cấp Cách thức mà thu nhập phân phối thị trường xác định định phân bố yếu tố cho trình sản xuất định tiêu dùng chủ thể yếu tố sản xuất Đối tượng nghiên cứu thu nhập tạo DN chủ yếu phân phối lần đầu Thu nhập tạo từ sản xuất kinh doanh DN thể qua tiêu giá trị tăng thêm, giá trị tăng thêm thuần, thu nhập người lao động, thu nhập DN thu nhập Nhà nước Giá trị tăng thêm (VA-Value Added, VA = C1 + V + M) tiêu tổng thu nhập tạo DN, bao gồm thu nhập từ thu hồi giá trị TSCĐ bị hao mòn năm (C1) giá trị tạo ra, giá trị tăng thêm (NVA- Net Value Added, NVA = V+M) Khác với giá trị sản xuất GO, VA loại trừ khỏi nội dung phần thu nhập để bù đắp yếu tố chi phí trung gian chi ra, phản ánh xác tổng thu nhập tạo từ sản xuất kinh doanh DN Tổng thu nhập tạo từ sản xuất kinh doanh DN phân phối lần đầu thành khoản thu nhập: Thu nhập lần đầu người lao động từ DN (thù lao lao động V), thu nhập lần đầu DN (lợi nhuận lại M2), khấu hao TSCĐ (C1) thu nhập lần đầu Nhà nước (M1) gồm: thuế sản xuất, thuế hàng hoá, khoản nộp ngân sách nhà nước khác Khấu hao TSCĐ (C 1), thu nhập lần đầu lao động (V) xác định theo hạch toán chi phí sản xuất Lợi nhuận cịn lại (M2) thuế sản xuất hay khoản nộp ngân sách nhà nước (M 1) xác định theo hạch toán kết sản xuất kinh doanh chênh lệch giá trị sản xuất (hoặc doanh thu) chi phí sản xuất Vận dụng phương pháp hồi quy phân tích tình hình phân phối thu nhập DN cho phép giải nội dung nghiên cứu lượng hố vai trị mức độ ảnh hưởng yếu tố đầu vào lao động vốn đến biến động tiêu kết giá trị tăng thêm, giá trị tăng thêm phận cấu thành (thu nhập lần đầu người lao động, thu nhập lần đầu Nhà nước từ DN thu nhập ròng DN); cho phép đánh giá trình độ chặt chẽ chiều hướng mối liên hệ tiêu kết với nhân tố ảnh hưởng đến kết sản xuất kinh doanh DN Trong ví dụ minh họa chúng 13 ta xem xét mức độ ảnh hưởng yếu tố đầu vào lao động vốn đến biến động tiêu kết giá trị tăng thêm 6.2 Mô hình tốn lý thuyết Để có sở cho việc lựa chọn mơ hình hồi quy đánh giá ảnh hưởng yếu tố đầu vào vốn lao động đến kết đầu giá trị tăng thêm VA, nghiên cứu xem xét hàm sản xuất Cobb - Douglas Hàm sản xuất Cobb- Douglas, có dạng: Y = AL K  Trong đó: Y - Giá trị lý thuyết giá trị tăng thêm; A - Năng suất bình quân chung; L - Lao động làm việc; K - Vốn giá trị tài sản cố định;  - Hệ số đóng góp lao động;  - Hệ số đóng góp vốn giá trị tài sản cố định; Ở A,   tham số dương cố định Chỉ định giống định hàm cầu có độ co giãn số Hàm Cobb-Douglas tuyến tính theo logarit biến Xét nghiên cứu chéo (cross - section), hàm Cobb-Douglas công ty thứ i, sau lấy logarit cộng thêm số hạng nhiễu ngẫu nhiên u i để giải thích cho biến đổi lực kỹ thuật sản xuất công ty thứ i là: Lnyi = a+ lnLi+ lnKi + ui (a= ln A) (6.1) Ở giả định tham số   (và giá cả) tất công ty, khác công ty biểu diễn ui Một cách để ước lượng tham số a,   ước lượng trực tiếp phương trình này, cho số liệu đầu Yi, đầu vào lao động Li, đầu vào vốn Ki Cách tiếp cận cổ điển để ước lượng hàm sản xuất Cobb- Douglas giả định cạnh tranh hoàn hảo cực đại lợi nhuận Các điều kiện đòi hỏi suất biên giá yếu tố đầu vào lao động: 14 y i y y w y r  i  , i   i  Li Li p K i Ki p (6.2) Các điều kiện viết là: α wLi rK i ,β  pyi pyi (6.3) Ở mẫu số chung pYi, giá trị đầu Tử số wLi chi phí cho lao động, tử số kia, rKi, chi phí vốn Như điều kiện địi hỏi phần tỷ lệ lao động tổng thu nhập tham số , phần tỷ lệ vốn tham số  Vì tổng giá trị đầu tổng thu nhập (tổng thu nhập lao động thu nhập vốn) pYi = wLi+rKi (6.4) Các điều kiện (6.3) (6.4) đòi hỏi  +  = Điều kiện xác điều kiện đòi hỏi hàm sản xuất Cobb- Douglas biễu diễn cơng nghệ có tính chất hiệu không đổi theo quy mô Khi  +  = hiệu suất khơng đổi theo quy mơ, có nghĩa đầu tăng tỷ lệ với đầu vào, (ví dụ: đầu vào tăng 10% đầu tăng 10%) Khi  +  > hiệu suất tăng theo quy mơ, có nghĩa đầu tăng với tỷ lệ cao so với đầu vào Khi  +  < hiệu suất giảm theo quy mơ, có nghĩa đầu tăng với tỷ lệ thấp so với đầu vào 6.3 Mơ hình kinh tế lượng lý thuyết Mơ hình lựa chọn đánh giá ảnh hưởng yếu tố (vốn (VON), lao động (LD)) đến lợi ích (Giá trị tăng thêm VA) hàm sản xuất Cobb - Douglas Như trình bày trên, hàm lựa chọn có dạng Y  AL K  Với dạng mô hình người ta quan tâm đến việc phân tích tham số theo đặc điểḿ chủ yếu sau: - Phân tích hệ số co dãn Y theo yếu tố L K Các hệ số ,  cho biết yếu tố L, K tăng 1% bình qn Y tăng % Phân tích 15 tiến hành riêng biệt hay tiến hành sở cấu (theo khoảng) vốn lao động, điều kiện cụ thể sản xuất - Phân tích hiệu qui mơ sản xuất Phân tích dựa kiểm định tổng hai hệ số ,  Ngồi xem xét khía cạnh khác từ tổng này, hiệu quản lý so sánh DN thành phần kinh tế khác Những nhận xét hay kết luận nhận từ phân tích hàm lợi ích qua mẫu kết luận có tính thống kê giống phân tích kinh tế khác kết luận có tính chất số đông kết luận số đông ẩn chứa sai lầm Về mặt xác suất mơ hình chọn mức ý nghĩa lớn mức lý thuyết thông thường 5% (hay chẳng hạn 10%) 6.4 Dữ liệu Nghiên cứu sử dụng số liệu năm 2001, 2002 2003 1.490 DN công nghiệp chọn lọc từ điều tra chọn mẫu danh nghiệp Tổng cục Thống kê tiến hành để phân tích tình hình phân phối thu nhập DN cơng nghiệp Phân tích cho thấy ảnh hưởng yếu tố vốn lao động đến lợi ích (giá trị tăng thêm) DN công nghiệp năm gần nước ta Bảng Phân bố số doanh nghiệp công nghiệp điều tra theo ngành loại hình Tỷ trọng theo loại Tỷ trọng theo ngành hình kinh tế (%) cấp I (%) Số lượng (DN) ́ SX Kha Công PP Tổn i nghiệ điện Tổn g số thác p chế , khí g số mỏ biến nướ c Nhà nước 259 30 217 ́ SX Kha Công PP i nghiệ điện Tổn thác p chế , khí g số mỏ biến nướ c SX Kha Cơng PP i nghiệ điện thác p chế , khí mỏ biến nướ c 12 17,4 31,3 15,8 60,0 100 11,6 83,8 4,6 Ngoài nhà nước 1056 65 986 70,9 67,7 71,8 25,0 100 6,2 93,4 0,5 Đầu tư 11,7 1,0 12,4 15,0 100 0,6 97,7 1,7 Tổng số nước 175 171 1490 96 1374 20 100 100 100 100 100 6,4 92,2 1,3 Nguồn: Tính tốn từ mẫu điều tra doanh nghiệp 2001-2003, Tổng cục Thống kê Các DN thuộc loại hình kinh tế chiếm tỷ trọng lớn ngành công nghiệp chế biến (83,8%; 93,4% 97,7%) 16 6.5 Kết quả ước lượng phân tích hời quy Giá trị tăng thêm (VA) chọn làm tiêu đo lợi ích chung sản xuất Theo khía cạnh xem hàm hàm sản xuất Như nói dạng hàm lựa chọn dạng Cobb-Douglas Để ước lượng hàm tuyến tính hóa nhờ phép biến đổi logarit tự nhiên (cơ số e) Phần mềm phân tích thống kê EViews giúp giải việc tính tốn a Tính chung doanh nghiệp - Giá trị tăng thêm Hằng số LnA lnLD 2001 2002 lnVA 2003 lnVON R2 F Giá trị ước lượng -0,3656 0,358689 0,723831 0,88383 1875,315 Mức ý nghĩa 0,0000 0,0096 0,0000 0,0000 Giá trị ước lượng 0,14013 0,34498 0,69617 0,88998 2467,236 Mức ý nghĩa 0,0000 0,0000 Giá trị ước lượng 0,10523 0,382 0,68559 0,90608 2527,476 Mức ý nghĩa 0,0000 0,0000 0,2493 0,3809 0,0000 0,0000 Nguồn: Tính tốn từ mẫu điều tra doanh nghiệp 2001-2003, Tổng cục Thống kê Các mơ hình ước lượng chung cho loại hình kinh tế qua năm cho thấy vốn lao động thực tác động làm tăng giá trị tăng thêm Tính phù hợp mặt thống kê cao (Các kiểm định F cho thấy rõ điều đó) Hệ số hiệu lao động đo hệ số co giãn giá trị tăng thêm theo lao động tăng từ 0,35 năm 2001 đến 0,38 năm 2003 Trong xu ngược lại hiệu vốn (từ 0,72 năm 2001 0,68 năm 2003) Có thể xem dấu hiệu khơng thật tốt xét theo quan điểm đầu tư công nghệ, sử dụng hiệu máy móc thiết bị Tuy vậy, cấu vốn có hai phận phận vốn lưu động chiếm tỷ lệ lớn để có kết luận thuyết phục cần nghiên cứu kỹ Ngoài hệ số co dãn theo vốn lớn hàm ý DN vốn nguồn tạo giá trị tăng thêm chủ yếu Một sản xuất trình độ kỹ thuật lao động thấp hiển qua ước lượng Hiện tượng hệ số chặn (hằng số) mơ hình khác khơng khơng có ý nghĩa thống kê chấp nhận mặt kinh tế Khi xem xét vấn đề hiệu tăng qui mơ sản xuất qua năm ta có: lnVA 2001 C(2)+C(3)=1 Giá trị quan sát Chi-SQ F 1,08252 13,701 13,701 17 Mức ý nghĩa 2002 C(2)+C(3)=1 1,04115 Mức ý nghĩa 2003 C(2)+C(3)=1 1,06759 Mức ý nghĩa 0,0002 0,0002 1,1564 1,1564 0,2822 0,2826 7,5087 7,5087 0,0061 0,0064 Nguồn: Tính toán từ mẫu điều tra doanh nghiệp 2001-2003, Tổng cục Thống kê Các giá trị ước lượng kiểm định ủng hộ giả thiết + >1, nhiên với mức ý nghĩa đủ nhỏ giả thiết khẳng định năm 2001 2003 Nói chung nhận xét việc khai thác lực sản xuất thiếu hiệu Vai trò tổ chức sản xuất việc tạo giá trị tăng thêm cịn có hội nâng cao b So sánh loại hình kinh tế Các DN nhà nước hiệu vốn giá trị tăng thêm có dấu hiệu tăng qua năm hiệu lao động giảm Trong DN ngồi nhà nước xu có dấu hiệu ngược lạí; DN có vốn đầu tư nước ngồi hiệu sử dụng lao động ổn định qua năm 2002-2003 Thực trạng đáng ý giá trị tăng thêm DN khơng có vốn đầu tư nước ngồi cịn phụ thuộc q lớn vào hiệu sử dụng lao động (hệ số co dãn 40%) DN có vốn đầu tư nước tỷ lệ khoảng 20% + Giá trị tăng thêm (VA): Biến phụ thuộc lnVA Hằng số 2001 Nhà 2002 nước 2003 Ngoài 2001 nhà lnLD lnVON Giá trị ước lượng -0,0051 0,6921 0,488 Mức ý nghĩa 0,0000 0,9904 0,0000 R2 F + 0,808213 169,97 > 0,000 0,0034 Giá trị ước lượng 0,0491 0,48076 0,61858 0,82755 357,51 > Mức ý nghĩa 0,8918 0,0000 0,0000 Giá trị ước lượng 0,3791 0,3985 0,64208 0,80778 237,43 > Mức ý nghĩa 0,0000 0,0000 0,3594 0,0000 0,0298 0,0000 0,4702 Giá trị ước lượng -0,0498 0,4054 0,65901 0,83174 734,04 > Mức ý nghĩa 0,0000 0,8048 0,0000 18 0,0000 0,0366 nước 2002 2003 2001 Đầu tư 2002 nước 2003 Giá trị ước lượng 0,4996 0,431677 0,607119 0,84151 945,1 Mức ý nghĩa 0,0000 0,0041 0,0000 >1 0,0000 0,1447 Giá trị ước lượng 0,3548 0,502729 0,593524 0,885324 828,64 > Mức ý nghĩa 0,0000 0,0297 0,0000 0,0000 0,0002 Giá trị ước lượng -0,9775 0,1367 0,89687 0,8551 197,69 = Mức ý nghĩa 0,0000 0,0000 0,6221 0,0878 0,0993 Giá trị ước lượng -0,0385 0,1954 0,79854 0,80834 208,77 = Mức ý nghĩa 0,0000 0,9406 0,0037 0,0000 0,9132 Giá trị ước lượng -0,1532 0,231285 0,792765 0,883478 310,87 = Mức ý nghĩa 0,721 0,0002 0,0000 0,0000 0,6151 Nguồn: Tính tốn từ mẫu điều tra doanh nghiệp 2001-2003, Tổng cục Thống kê Rõ ràng có khác biệt hai khu vực từ nguồn cách thức tuyển lao động Một chuyển biến nhận thấy DN khơng có vốn đầu tư nước ngồi hiển sau hồn thành q trình cổ phần hóa xếp lại DN nhà nước (theo báo cáo hậu cổ phần hóa DN sau cổ phần hóa tăng cường đầu tư thiết bị mới, thay đổi cấu lao động, chủ động tuyển chọn lao động, ) Về hiệu theo qui mô, kiểm định tổng hai hệ số co dãn ủng hộ giả thiết hiệu theo qui mô DN có vốn đầu tư nước ngồi không co giãn (hay co giãn đơn vị) Như DN tiến dần đến giới hạn hiệu việc sử dụng yếu tố sản xuất Trong DN nhà nước DN nhà nước kiểm định khẳng định tổng hai hệ số co dãn lớn 1, điều hàm ý hiệu theo qui mô chưa khai thác tốt cho thấy nhiều DN khu vực cịn tăng qui mơ để tăng hiệu sản xuất Trên số phân tích nhận từ ước lượng kiểm định mơ hình nhằm đánh giá vai trị hai yếu tố chủ yếu vốn lao động việc tạo lợi ích phận cấu thành Các thơng tin chi tiết phân tích khác dựa kết hồi quy phần phụ lục 19 PHỤ LỤC: Kết hồi quy Equation: MH1VA Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:32 Sample: 1636 IF YEAR =2001 Included observations: 496 Wald Test: Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 F-statistic 13.701 0.0002 Chi-square 13.701 0.0002 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -0.365603 0.140537 -2.601475 LOGLD 0.358689 0.034883 10.28249 LOGVON 0.723831 0.023926 30.25248 R-squared 0.883826 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.883355 S.D dependent var S.E of regression 0.692003 Akaike info criterion Sum squared resid 236.0821 Schwarz criterion Log likelihood -519.6792 F-statistic Durbin-Watson stat 1.745423 Prob(F-statistic) Equation: MH11VA Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Wald Test: Date: 10/23/05 Time: 08:34 Null Hypothesis: Sample: 1636 IF YEAR =2001 AND TPKT=1 C(2)+C(3)=1 Included observations: 125 F-statistic 8.908 0.0034 Convergence achieved after iterations Chi-square 8.908 0.0028 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -0.00515 0.42693 -0.012062 LOGLD 0.692136 0.09106 7.600887 LOGVON 0.487961 0.063098 7.733318 AR(1) 0.160212 0.081273 1.971292 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.808213 0.803458 0.678089 55.63635 -126.775 1.9809 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) Prob 0.0096 0 7.8477 2.0262 2.1076 2.133 1875.3 Prob 0.9904 0 0.051 8.7524 1.5295 2.0924 2.1829 169.97 0.000 Inverted AR Roots 0.16 Equation: MH12VA Dependent Variable: LNVA Wald Test: Method: Least Squares Null Hypothesis: Date: 10/23/05 Time: 08:32 C(2)+C(3)=1 Sample: 1636 IF YEAR =2001 AND TPKT=2 F-statistic 4.4074 0.0366 Included observations: 300 Chi-square 4.4074 0.0358 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -0.049831 0.201496 -0.247307 0.8048 LOGLD 0.405357 0.046665 8.68649 20 Equation: MH13VA Wald Test: Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 LOGVON 0.659009 0.03675 17.93226 R-squared 0.831736 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.830602 S.D dependent var S.E of regression 0.690615 Akaike info criterion Sum squared resid 141.6538 Schwarz criterion Log likelihood -313.1221 F-statistic Durbin-Watson stat 1.688805 Prob(F-statistic) Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:32 Sample: 1636 IF YEAR =2001 AND TPKT=3 Included observations: 70 F-statistic 0.243 0.6237 Chi-square 0.243 0.6221 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -0.977531 0.56426 -1.732413 LOGLD 0.136734 0.081798 1.67162 LOGVON 0.896874 0.058589 15.30801 R-squared 0.855095 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.85077 S.D dependent var S.E of regression 0.580473 Akaike info criterion Sum squared resid 22.57555 Schwarz criterion Log likelihood -59.71873 F-statistic Durbin-Watson stat 2.067884 Prob(F-statistic) Equation: MH2VA Dependent Variable: LNVA Wald Test: Method: Least Squares Null Hypothesis: Date: 10/23/05 Time: 08:32 C(2)+C(3)=1 Sample: 1636 IF YEAR =2002 F-statistic 4.8969 0.0273 Included observations: 613 Chi-square 4.8969 0.0269 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 0.140131 0.121529 1.153064 LOGLD 0.344977 0.029354 11.75244 LOGVON 0.696173 0.020294 34.30447 R-squared 0.889981 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.88962 S.D dependent var S.E of regression 0.655937 Akaike info criterion Sum squared resid 262.4546 Schwarz criterion Log likelihood -609.8095 F-statistic Durbin-Watson stat 1.544166 Prob(F-statistic) Equation: MH21VA Dependent Variable: LNVA Wald Test: Method: Least Squares Null Hypothesis: Date: 10/23/05 Time: 08:32 C(2)+C(3)=1 Sample: 1636 IF YEAR =2002 AND TPKT=1 F-statistic 4.8098 0.0298 Included observations: 152 Chi-square 4.8098 0.0283 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 0.049144 0.36073 0.136234 LOGLD 0.480765 0.067682 7.103279 21 6.9209 1.678 2.1075 2.1445 734.04 0.0000 Prob 0.0878 0.0993 10.157 1.5026 1.792 1.8883 197.69 0.0000 Prob 0.2493 0 8.2694 1.9743 1.9994 2.021 2467.2 Prob 0.8918 Equation: MH22VA Wald Test: Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 F-statistic 2.1362 0.1447 Chi-square 2.1362 0.1439 Equation: MH23VA Wald Test: Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 F-statistic 0.0119 0.9134 Chi-square 0.0119 0.9132 Equation: MH3VA Wald Test: Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 F-statistic 13.027 0.0003 Chi-square 13.027 0.0003 LOGVON 0.618588 0.051689 11.96753 R-squared 0.827551 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.825237 S.D dependent var S.E of regression 0.652165 Akaike info criterion Sum squared resid 63.37246 Schwarz criterion Log likelihood -149.19 F-statistic Durbin-Watson stat 1.179696 Prob(F-statistic) Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:32 Sample: 1636 IF YEAR =2002 AND TPKT=2 Included observations: 359 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 0.499633 0.173034 2.887492 LOGLD 0.431677 0.04101 10.52623 LOGVON 0.607119 0.031492 19.27853 R-squared 0.84151 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.84062 S.D dependent var S.E of regression 0.643654 Akaike info criterion Sum squared resid 147.4875 Schwarz criterion Log likelihood -349.7195 F-statistic Durbin-Watson stat 1.562575 Prob(F-statistic) Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:32 Sample: 1636 IF YEAR =2002 AND TPKT=3 Included observations: 102 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -0.038509 0.515466 -0.074706 LOGLD 0.195394 0.06576 2.971324 LOGVON 0.798541 0.054571 14.63316 R-squared 0.808341 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.804469 S.D dependent var S.E of regression 0.627369 Akaike info criterion Sum squared resid 38.96558 Schwarz criterion Log likelihood -95.65473 F-statistic Durbin-Watson stat 2.331743 Prob(F-statistic) Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:32 Sample: 1636 IF YEAR =2003 Included observations: 527 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 0.105225 0.119992 0.876937 LOGLD 0.382001 0.029007 13.16913 LOGVON 0.685593 0.019818 34.59498 R-squared 0.906076 Mean dependent var 22 9.2225 1.56 2.0025 2.0622 357.51 0.0000 Prob 0.0041 0 7.298 1.6123 1.965 1.9975 945.1 Prob 0.9406 0.0037 10.268 1.4188 1.9344 2.0116 208.77 0.0000 Prob 0.3809 0 8.2234 Equation: MH31VA Wald Test: Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 F-statistic 0.5249 0.4702 Chi-square 0.5249 0.4687 Equation: MH32VA Wald Test: Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 F-statistic 14.453 0.0002 Chi-square 14.453 0.0001 Equation: MH33VA Wald Test: Null Hypothesis: C(2)+C(3)=1 F-statistic 0.2548 0.6151 Chi-square 0.2548 0.6137 Adjusted R-squared 0.905717 S.D dependent var S.E of regression 0.61543 Akaike info criterion Sum squared resid 198.4675 Schwarz criterion Log likelihood -490.453 F-statistic Durbin-Watson stat 1.540949 Prob(F-statistic) Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:32 Sample: 1636 IF YEAR =2003 AND TPKT=1 Included observations: 116 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 0.379108 0.411985 0.920197 LOGLD 0.398462 0.079777 4.9947 LOGVON 0.642081 0.056731 11.31789 R-squared 0.807777 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.804375 S.D dependent var S.E of regression 0.683252 Akaike info criterion Sum squared resid 52.75211 Schwarz criterion Log likelihood -118.8937 F-statistic Durbin-Watson stat 0.882786 Prob(F-statistic) Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:36 Sample: 1636 IF YEAR =2003 AND TPKT=2 Included observations: 326 Convergence achieved after iterations Variable Coefficient Std Error t-Statistic C 0.354869 0.162519 2.183554 LOGLD 0.502729 0.038777 12.96474 LOGVON 0.593524 0.029235 20.30152 AR(1) 0.214872 0.051746 4.152437 R-squared 0.885324 Mean dependent var Adjusted R-squared 0.884256 S.D dependent var S.E of regression 0.587663 Akaike info criterion Sum squared resid 111.2021 Schwarz criterion Log likelihood -287.2596 F-statistic Durbin-Watson stat 2.142014 Prob(F-statistic) Inverted AR Roots 0.21 Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:32 Sample: 1636 IF YEAR =2003 AND TPKT=3 Included observations: 85 Variable Coefficient Std Error t-Statistic C -0.153168 0.427486 -0.358299 LOGLD 0.231285 0.058848 3.930221 LOGVON 0.792765 0.046518 17.04209 23 2.0043 1.8727 1.897 2527.5 Prob 0.3594 0 9.1611 1.5448 2.1016 2.1728 237.43 0.0000 Prob 0.0297 0 7.3637 1.7273 1.7869 1.8333 828.64 Prob 0.721 0.0002 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.883478 0.880636 0.505884 20.98535 -61.15964 2.367807 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 10.241 1.4642 1.5096 1.5959 310.87 Tài liệu tham khảo Gujarati (2004), Basic Econometrics, Fourth Edition, The McGraw−Hill Companies http://egei.vse.cz/english/wp-content/uploads/2012/08/Basic-Econometrics.pdf Mohammet, Tanweer, An introduction to econometrics, Oxbridge Economics, http://www.tutor2u.net/blog/images/uploads/Introduction_to_Econometrics.pdf Phạm Đăng Quyết (2007), Vận dụng một số phương pháp thống kê nghiên cứu tình hình phân phối thu nhập doanh nghiệp ngành công nghiệp Việt Nam, Luận án Tiến sĩ kinh tế 24 ... (NVA- Net Value Added, NVA = V+M) Khác với giá trị sản xuất GO, VA loại trừ khỏi nội dung phần thu nhập để bù đắp yếu tố chi phí trung gian chi ra, phản ánh xác tổng thu nhập tạo từ sản xuất kinh. ..Như vậy, kinh tế lượng sử dụng kỹ thuật thống kê để phân tích liệu kinh tế so sánh với lý thuyết kinh tế Một mục đích kinh tế lượng đưa nội dung thực nghiệm cho lý thuyết kinh tế Tại chuyên... Prob(F-statistic) Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Date: 10/23/05 Time: 08:36 Sample: 1636 IF YEAR =2003 AND TPKT=2 Included observations: 326 Convergence achieved after iterations Variable Coefficient