tiểu luận kinh tế lượng phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến GDP bình quân đầu người của mỹ

CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ GDP BÌNH QUÂN ĐẦU NGƯỜI VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG

Cơ sở lý thuyết về GDP bình quân đầu người với các yếu tố ảnh hưởng

1.1 GDP bình quân đầu người 1.1.1 Khái niệm

GDP, viết tắt của Gross Domestic Product, là tổng sản phẩm quốc nội, thể hiện giá trị thị trường của tất cả sản phẩm được sản xuất trong một quốc gia trong một khoảng thời gian nhất định, thường là một năm Nó bao gồm cả sản phẩm của các công ty nước ngoài và nội địa, phản ánh mọi ngành nghề như sản xuất, dịch vụ và du lịch.

GDP bình quân đầu người của một quốc gia được tính bằng cách chia tổng GDP của quốc gia đó cho số dân đang sống và làm việc tại thời điểm đó.

GDP bình quân đầu người là chỉ số phản ánh mức thu nhập và đời sống của người dân trong một quốc gia Điều này cho thấy rằng những quốc gia có tổng GDP cao chưa hẳn có mức sống cao nhất Ví dụ, Hoa Kỳ hiện là quốc gia có tổng GDP cao nhất với khoảng 18.287 tỷ USD (2015), nhưng Qatar lại dẫn đầu về thu nhập bình quân đầu người với 106.283 USD/người, trong khi Mỹ chỉ đứng thứ 7 với 49.601 USD/người.

1.1.2 Đo lường GDP bình quân đầu người

GDP bình quân đầu người của một quốc gia hay lãnh thổ tại một thời điểm cụ thể được tính bằng cách chia tổng GDP của quốc gia hoặc lãnh thổ đó cho dân số tại thời điểm đó.

Theo phương pháp chi tiêu, tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của một quốc gia được xác định bằng tổng số tiền mà các hộ gia đình chi tiêu cho hàng hóa và dịch vụ cuối cùng Trong một nền kinh tế đơn giản, GDP có thể được tính toán dễ dàng thông qua tổng chi tiêu hàng hóa và dịch vụ cuối cùng hàng năm.

 Tiêu dùng - consumption (C) bao gồm những khoản chi cho tiêu dùng cá nhân của các hộ gia đình về hàng hóa và dịch vụ.

 Đầu tư - investment (I) là tổng đầu tư ở trong nước của tư nhân

 Chi tiêu chính phủ - government purchases (G)

 Xuất khẩu ròng - net exports (NX)= Giá trị xuất khẩu (X)- Giá trị nhập khẩu(M)

Trong bài tiểu luận này, chúng tôi sẽ không phân tích GDP bình quân đầu người dựa trên các yếu tố truyền thống, mà sẽ xem xét từ một khía cạnh mới Cụ thể, chúng tôi sẽ tập trung vào mối quan hệ giữa GDP bình quân đầu người với tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tốc độ gia tăng dân số và tỷ trọng xuất khẩu hàng hóa dịch vụ trong GDP.

Lạm phát là hiện tượng tăng giá chung của hàng hóa và dịch vụ theo thời gian, dẫn đến sự mất giá trị của tiền tệ Khi so sánh với các quốc gia khác, lạm phát thể hiện sự giảm giá trị của tiền tệ một quốc gia so với tiền tệ của các nước khác.

Tỷ lệ lạm phát là tốc độ tăng mặt bằng giá của nền kinh tế Nó cho thấy mức độ lạm phát của nền kinh tế

1.3 Tỷ lệ gia tăng dân số

Dân số là tổng thể những người sinh sống trong một khu vực địa lý cụ thể, đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp nguồn lao động cho sự phát triển kinh tế - xã hội Thông thường, dân số được xác định thông qua các cuộc điều tra và được thể hiện dưới dạng tháp dân số.

Tăng dân số là sự biến đổi số lượng cá thể của một loài theo thời gian, được đo lường thông qua các phương pháp tính toán cụ thể.

Tỷ lệ tăng trưởng dân số (PGR) phản ánh sự biến đổi của dân số trong một khoảng thời gian nhất định, thường được tính bằng phần trăm so với số lượng cá nhân tại thời điểm khởi đầu của giai đoạn đó Công thức tính PGR giúp xác định mức độ tăng trưởng này một cách chính xác.

Tỷ lệ tăng trưởng dân số (PGR) = ∆P/P = B − D+ P I −E

 I là số người nhập cư, và

 E là số người di cư.

Thất nghiệp, trong kinh tế học, là tình trạng người lao động muốn có việc làm mà không tìm được việc làm.

Thất nghiệp có những loại chính sau:

Thất nghiệp cổ điển xảy ra khi mức lương thực tế cho một công việc cụ thể cao hơn mức lương trung bình trên thị trường lao động Điều này dẫn đến tình trạng cung lao động cho công việc đó vượt quá cầu, gây ra thất nghiệp trong lĩnh vực này.

Thất nghiệp cơ cấu là tình trạng tạm thời xảy ra khi người lao động đang chờ đợi cơ hội việc làm phù hợp với kỳ vọng của họ, chứ không phải do thiếu việc làm hoàn toàn.

Thất nghiệp chu kỳ xảy ra khi tổng cầu thấp hơn tổng cung trong nền kinh tế, dẫn đến việc doanh nghiệp phải thu hẹp sản xuất và giảm thuê mướn lao động Loại thất nghiệp này còn được gọi là thất nghiệp Keynes, do John Maynard Keynes là người đề xướng thuyết tổng cầu-tổng cung.

Tỷ lệ thất nghiệp là phần trăm số người lao động không có việc làm trên tổng số lực lượng lao động xã hội.

Công thức tính tỷ lệ thất nghiệp

Tỷ lệ thất nghiệp = Số người không có việc làm

Tổng số laođộng xã hội

1.5 Tỷ trọng sản phẩm xuất khẩu trên tổng sản phẩm quốc nội

Kinh doanh xuất nhập khẩu là quá trình trao đổi hàng hóa và dịch vụ giữa các quốc gia thông qua hoạt động mua bán Hình thức trao đổi này không chỉ thể hiện mối quan hệ xã hội mà còn phản ánh sự phụ thuộc kinh tế lẫn nhau giữa các nhà sản xuất hàng hóa đến từ các quốc gia khác nhau trên thế giới.

Xuất khẩu là quá trình bán hàng hóa, bao gồm cả hàng hóa hữu hình và vô hình, cho một quốc gia khác, với việc sử dụng tiền tệ làm phương tiện thanh toán Tiền tệ này có thể là đồng tiền của một trong hai nước hoặc là đồng tiền của một nước thứ ba, được sử dụng trong giao dịch quốc tế.

Tổng quan tình hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới tăng trưởng kinh tế

Theo lý thuyết của Keynes, trong ngắn hạn, có sự đánh đổi giữa lạm phát và tăng trưởng, nghĩa là để đạt được tốc độ tăng trưởng cao, cần chấp nhận một tỷ lệ lạm phát nhất định Trong giai đoạn này, tốc độ tăng trưởng và lạm phát di chuyển cùng chiều Tuy nhiên, nếu tiếp tục chấp nhận tăng lạm phát để thúc đẩy tăng trưởng, GDP sẽ không tăng thêm mà có xu hướng giảm, dẫn đến GDP bình quân đầu người cũng giảm theo Một số quan điểm kinh tế dựa trên lý thuyết của Keynes cho rằng lạm phát ở mức vừa phải có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

Mặc dù lạm phát ở mức cao có thể gây tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế, nhưng ngay cả khi lạm phát bằng 0 hoặc thiểu phát, sự ảnh hưởng này vẫn tồn tại Điều này dẫn đến việc GDP bình quân đầu người cũng bị giảm sút.

Fisher (1993) là nhà nghiên cứu đầu tiên chỉ ra rằng mối quan hệ giữa lạm phát và các yếu tố kinh tế có thể không tồn tại hoặc đồng biến khi lạm phát ở mức thấp, nhưng trở nên nghịch biến khi lạm phát đạt mức cao Nhiều nhà nghiên cứu sau này như Sarel (1996), Gosh và Phillips (1998), cùng với Shan và Senhadji cũng đã tiếp tục khám phá vấn đề này.

Nghiên cứu của Sarel (2001) và các nhà nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng có một ngưỡng lạm phát nhất định ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Cụ thể, nếu lạm phát vượt ngưỡng này, nó sẽ gây tác động tiêu cực đến tăng trưởng Theo Sarel, ngưỡng lạm phát là 8%, trong khi Shan và Senhadji xác định ngưỡng cho các nước đang phát triển là từ 11 đến 12%, và các nước công nghiệp là từ 1 đến 3%.

Nghiên cứu của Khan (2005) đã chỉ ra rằng ngưỡng lạm phát tối ưu cho các nền kinh tế chuyển đổi là 13%, dựa trên những phát hiện từ năm 1998.

Hầu hết các quốc gia phát triển xác định mức lạm phát tối ưu cho tăng trưởng là gần 2% Tuy nhiên, lạm phát ổn định chỉ là điều kiện đủ cho sự phát triển kinh tế Để thúc đẩy tăng trưởng bền vững, Chính phủ cần ưu tiên ngân sách cho việc phát triển nguồn lực, đầu tư vốn và nâng cao trình độ khoa học công nghệ.

2.2 Tỷ lệ gia tăng dân số

Nhà kinh tế học cổ điển Thomas Malthus đã chỉ ra rằng nguyên nhân của nghèo đói và GDP bình quân đầu người thấp liên quan đến tỷ lệ giữa tốc độ tăng trưởng dân số và tốc độ tăng trưởng của cải, điều này ảnh hưởng đến mức sống tối thiểu của con người.

Trong điều kiện thuận lợi, dân số có thể tăng gấp đôi sau 20-25 năm nếu phát triển theo cấp số nhân, trong khi sản xuất thực phẩm và đồ tiêu dùng chỉ tăng theo cấp số cộng Khi đó, sự bùng nổ dân số sẽ dẫn đến nguy cơ nghèo đói gia tăng, đe dọa cuộc sống của nhiều người.

T.Mathus chịu ảnh hưởng của lý thuyết phổ biến-quy luật giảm dần của sự màu mỡ.

Dân số có vai trò quan trọng trong sự phát triển, vừa là nguồn cung cấp lao động, vừa là người tiêu dùng sản phẩm Sự tương tác giữa dân số và kinh tế rất mạnh mẽ; dân số quá thấp sẽ hạn chế phân công lao động và thiếu nhân lực, làm mất động lực phát triển Ngược lại, dân số tăng nhanh có thể cản trở sự tích lũy cần thiết cho tái sản xuất, dẫn đến năng suất lao động không tăng hoặc tăng chậm, ảnh hưởng tiêu cực đến thu nhập bình quân đầu người và điều kiện sống.

Thất nghiệp gia tăng phản ánh sự lãng phí nguồn lao động quý giá, ảnh hưởng trực tiếp đến sự phát triển kinh tế - xã hội Tình trạng này cũng chỉ ra rằng nền kinh tế đang trong giai đoạn suy thoái, khi tổng thu nhập quốc gia thực tế không đạt được tiềm năng và thiếu hụt vốn đầu tư do ngân sách bị thu hẹp, chủ yếu là do thất thu thuế và nhu cầu hỗ trợ cho người lao động mất việc.

Thất nghiệp không chỉ gây mất thu nhập cho người lao động mà còn tạo ra nhiều hệ lụy nghiêm trọng cho đời sống của họ và gia đình Điều này dẫn đến khó khăn trong việc tự đào tạo lại và chuyển đổi nghề nghiệp, ảnh hưởng đến khả năng học tập của con cái và giảm sút sức khỏe do thiếu kinh tế cho chăm sóc y tế Hệ quả là, thất nghiệp có thể đẩy người lao động đến tình trạng bần cùng, chán nản với cuộc sống và xã hội, thậm chí dẫn đến những sai phạm đáng tiếc Ngoài ra, thất nghiệp còn làm giảm GDP bình quân đầu người, ảnh hưởng trực tiếp đến mức sống trung bình trong xã hội.

Trong nền kinh tế thị trường, các quốc gia không thể tự đáp ứng mọi nhu cầu và nếu có thì chi phí sẽ rất cao Do đó, xuất khẩu trở thành một hoạt động cần thiết để các quốc gia tận dụng lợi thế cạnh tranh, xuất khẩu những sản phẩm mà mình có ưu thế và nhập khẩu những hàng hóa không sản xuất được hoặc có chi phí sản xuất cao Tham gia vào hoạt động xuất nhập khẩu mang lại nhiều lợi ích như tiết kiệm chi phí, tạo việc làm, giảm tệ nạn xã hội, chuyển dịch cơ cấu ngành nghề và thúc đẩy sản xuất, từ đó góp phần tăng trưởng GDP bình quân đầu người.

Mô hình tăng trưởng kinh tế dựa vào xuất khẩu đã được hỗ trợ bởi một kho tư liệu phong phú về vai trò của thương mại trong sự phát triển kinh tế Các lý luận từ những nhà kinh tế học như Adam Smith và David Ricardo đã đặt nền móng cho việc nghiên cứu này, tiếp nối là các công trình lý thuyết của nhiều nhà kinh tế nổi tiếng như Romer, Grossman, Helpman, Baldwin, Feder và Forslid Những nghiên cứu này không chỉ làm rõ mối quan hệ giữa xuất khẩu và tăng trưởng mà còn cung cấp cơ sở khoa học cho việc phân tích Thêm vào đó, nhiều nghiên cứu thực chứng đã được thực hiện với các mẫu số liệu cấp quốc gia, khu vực và quốc tế, nhằm làm sáng tỏ hơn nữa mối liên hệ này.

Nghiên cứu thực chứng cho thấy xuất khẩu có mối liên hệ tích cực với tăng trưởng kinh tế Gylfason (1999) chỉ ra rằng xuất khẩu không chỉ là yếu tố chính thúc đẩy phát triển kinh tế mà còn ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp Xuất khẩu không chỉ là một phần của sản xuất mà còn kích thích nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ và vốn, đồng thời mang đến những ý tưởng và tri thức mới.

Sharma và Panagiotidis (2005) cho rằng xuất khẩu là yếu tố quyết định cho tăng trưởng kinh tế, điều này càng rõ ràng khi không tính đến các yếu tố tích cực bên ngoài như phi xuất khẩu, quản lý hiệu quả hơn, cải tiến kỹ thuật sản xuất, và khả năng tạo lợi thế so sánh Feder cũng đồng tình với quan điểm này, nhấn mạnh rằng xuất khẩu thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua việc sử dụng năng lực lớn hơn, tăng cường tính kinh tế theo quy mô, phát triển công nghệ và áp lực cạnh tranh quốc tế, từ đó cải thiện quản lý Những yếu tố này không chỉ có lợi cho khu vực xuất khẩu mà còn mang lại lợi ích cho khu vực không xuất khẩu.

Giả thuyết nghiên cứu

Dựa trên kết quả nghiên cứu trước đây, chúng ta có thể nhận định rằng có mối quan hệ giữa tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ gia tăng dân số và tỷ trọng xuất khẩu hàng hóa, dịch vụ đối với GDP bình quân đầu người.

Tỷ lệ gia tăng dân số có ảnh hưởng hai mặt đến GDP bình quân đầu người Tại Mỹ, mặc dù tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên thấp, nhưng sự gia tăng mạnh mẽ của dân nhập cư đã dẫn đến tỷ lệ gia tăng dân số cao Do đó, điều này tác động tiêu cực đến GDP bình quân đầu người.

Tỷ trọng xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ trong GDP cho thấy rằng quốc gia có kim ngạch xuất khẩu cao sẽ tích lũy được nhiều của cải, từ đó tác động tích cực đến GDP bình quân đầu người.

Tỷ lệ thất nghiệp gia tăng không chỉ dẫn đến sự gia tăng các tệ nạn xã hội mà còn gây ra bất ổn về chính trị và kinh tế, từ đó ảnh hưởng tiêu cực đến GDP bình quân đầu người.

Tỷ lệ lạm phát có tác động tiêu cực đến nền kinh tế, làm cho các hoạt động kinh doanh trở nên khó khăn hơn Hệ quả là, lạm phát ảnh hưởng xấu đến GDP bình quân đầu người.

Hệ số hồi quy dự kiến của các biến "tỷ lệ lạm phát", "tỷ lệ gia tăng dân số" và "tỷ lệ thất nghiệp" sẽ có dấu âm (-), trong khi "tỷ trọng của sản lượng xuất khẩu trên GDP" được kỳ vọng sẽ có dấu dương (+).

XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍNH GDP BÌNH QUÂN ĐẦU NGƯỜI TẠI MỸ

Phương pháp luận của nghiên cứu

1.1 Mô hình hồi quy tuyến tính và một số khái niệm 1.1.1 Các khái niệm

Phân tích hồi quy là phương pháp xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập Mục tiêu của phân tích này là ước lượng hoặc dự đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc dựa trên giá trị của các biến độc lập.

Hàm hồi quy tổng thể là một công thức toán học mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong toàn bộ tổng thể.

Hàm hồi quy mẫu là một công thức toán học mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong một mẫu cụ thể.

1.1.2 Mô hình hồi quy tổng thể và hồi quy mẫu

Mô hình hổi quy tổng thể

Mô hình hồi quy tổng thể k biến:

Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên k biến:

 X2i, X3i,…, Xki (i = 2,3,…,k) là các biến độc lập.

 E ( Y | X 2i , X 3 i ,… , X ki ) là giá trị kỳ vọng của Y tại các giá trị X2i, X3i, , Xki

 β 1 được gọi là hệ số chặn, nó chính bằng giá trị trung bình của biến phụ thuộc

Y khi biến độc lập X nhận giá trị bằng 0;

 β 2 , β 3 , … , β k được gọi là hệ số góc, thể hiện quan hệ giữa biến độc lập và giá trị trung bình của biến phụ thuộc.

Sai số ngẫu nhiên u trong mô hình hồi quy bội đại diện cho những yếu tố ảnh hưởng đến biến Y nhưng không được đưa vào mô hình dưới dạng biến số.

Mô hình hồi quy mẫu

Mô hình hồi quy mẫu k biến:

Mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên k biến:

 Y ^ i là giá trị ước lượng cho Y i và sai lệch giữa hai giá trị này được gọi là phần dư: e i =Y i − ^ Y i

 ^ β 1 , ^ β 2 ,… , ^ β k được gọi là các hệ số hồi quy mẫu hay hệ số ước lượng, là ước lượng của các hệ số tổng thể β 1 , β 2 ,… , β k tương ứng.

1.1.3 Tính tuyến tính trong mô hình hồi quy

Tính tuyến tính của hàm hồi quy đề cập đến tính tuyến tính theo các tham số, tức là các hệ số hồi quy Điều này có thể thể hiện sự tuyến tính hoặc phi tuyến tính đối với biến X hoặc biến Y.

Hồi quy tuyến tính theo OLS chỉ chấp nhận dạng mô hình tuyến tính trong tham số.

1.2 Phương pháp ước lượng được sử dụng để giải quyết vấn đề 1.2.1 Các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển

Giả thiết 1: Các biến độc lập là phi ngẫu nhiên Giả thiết 2: Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên tại mỗi giá trị (X2i, X3i,…, Xki) bằng 0.

E ( u i | X 2i , … , X ki ) =0 Giả thiết 3: Phương sai của các sai số ngẫu nhiên tại các giá trị (X2i, X3i,…, Xki) đều bằng nhau.

Giả thiết 4: Không có hiện tượng tự tương quan giữa các ui cov ( u mi , u mj | X ¿ , X nj ) = E ( u mi u mj | X ¿ , X nj ) =0

Giả thiết 5: Không có sự tương quan giữa các ui với các biến độc lập cov ( u i , X mi ) =0

Giả thiết 6 khẳng định rằng mô hình được xác định đúng, trong khi Giả thiết 7 yêu cầu rằng trong mô hình hồi quy với hai biến độc lập, không được tồn tại đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến này, tức là các biến độc lập không được tương quan tuyến tính hoàn hảo với nhau (r ≠ ± 1).

1.2.2 Nội dung phương pháp ước lượng OLS

Phương pháp OLS nhằm xác định các giá trị ^ β j ( j=1 , k ) sao cho tổng bình phương các phần dư là bé nhất:

Trong bài viết này, chúng ta xem xét phương trình hồi quy tuyến tính, cụ thể là tổng bình phương sai số được biểu diễn bằng ∑ i=1 n e i 2 = ∑( Y i − ^ β 1 − ^ β 2 X 2 i −…−^ β k X k ) 2 Mục tiêu là tối thiểu hóa giá trị của tổng bình phương sai số này, tức là Min ^ β 1 , …, ^ β k { ∑( Y i −^ β 1 −^ β 2 X 2 i − …− ^ β k X k ) 2 } Theo định lý, với các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, ước lượng của mô hình hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) là ước lượng tuyến tính không chệch tốt nhất.

 Tuyến tính: Các ước lượng là hàm tuyến tính của Y.

 Không chệch: Kỳ vọng của giá trị ước lượng tham số bằng chính giá trị thực của nó.

 Tốt nhất: Các ước lượng tham số có phương sai nhỏ nhất trong lớp các ước lượng tuyến tính không chệch.

Xây dựng mô hình lý thuyết

2.1 Xây dựng dạng mô hình

Hàm hồi quy tổng thể:

Ký hiệu Ý nghĩa Cách đo biến Đơn vị

Bình quân tổng sản phẩm quốc nội GDP trên đầu người trên một năm

= GDP tại thời điểmt dân số tại thời điểm t

X2 Tỷ lệ lạm phát ¿ CPI t −CPI t−1

Tỷ lệ gia tăng dân số = dân số năm (t )−dân số năm (t −1) dân số năm (t −1) %

X4 Tỷ lệ thất nghiệp = Số người không có việc làm

Tổng số laođộng xã hội x 100% %

Tỷ lệ đóng góp của xuất khẩu vào GDP cả nước ¿ Sảnlượng xuất khẩu Tổng sản phẩmquốc nội GDP %

Dữ liệu về GDP bình quân đầu người, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ gia tăng dân số và tỷ trọng xuất khẩu hàng hóa dịch vụ trong GDP được thu thập từ các thống kê của Ngân hàng Thế giới và các chỉ số phát triển toàn cầu.

1.2 Mô tả thống kê số liệu

(Dựa vào hình 1 phụ lục)

Giá trị lớn nhất Độ lệch chuẩn

GDP bình quân đầu người (Y) 23572.6 20792.0 3007.12 56207.0 17096.8

Tỷ lệ gia tăng dân số (X3) 1.05618 0.983701 0.700262 1.70199 0.222358

Tỷ trọng của xuất khẩu trên GDP (X5) 8.70830 8.97544 4.80912 13.6565 2.61223

3.1.1 Biến GDP bình quân đầu người (Y)

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y đạt 23572.6, với trung vị là 20792.0 và độ lệch chuẩn là 17096.8 Trong suốt 56 năm, GDP bình quân đầu người ghi nhận sự chênh lệch đáng kể, từ mức thấp nhất 3007.1 USD vào năm 1960 đến mức cao nhất 56207 USD vào năm 2015 Điều này cho thấy GDP bình quân đầu người năm 2015 đã tăng gấp nhiều lần so với năm 1960.

18.7 lần so với năm 1960, điều đó cho ta thấy được sự tăng trưởng nhanh, lớn mạnh của nền kinh tế Mỹ

3.1.2 Biến tỷ lệ lạm phát (X2)

Tỷ lệ lạm phát trung bình của Mỹ trong 56 năm qua là 3,8497%, với trung vị là 3,09283 và độ lệch chuẩn là 2,82718 Mặc dù lạm phát cao nhất đạt 13,5%, điều này cho thấy mức độ lạm phát ở Mỹ vẫn thấp hơn so với nhiều quốc gia khác, trong khi tỷ lệ thấp nhất ghi nhận là -0,355546% (giảm phát) Với 56 quan sát, tỷ lệ lạm phát này vẫn phản ánh chính xác tình hình kinh tế, vì Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED) luôn duy trì mục tiêu kiềm chế lạm phát dưới 2%.

3.1.3 Tốc độ gia tăng dân số (X3)

Tốc độ gia tăng dân số trung bình của Mỹ trong 56 năm qua đạt 1.05618%, với giá trị trung vị là 0.983701 và độ lệch chuẩn là 0.222358 Giá trị cao nhất ghi nhận được là 1.70199%, trong khi giá trị thấp nhất là 0.700262% Tốc độ này không chỉ thấp so với các quốc gia khác mà còn phản ánh xu hướng chung của các nước phát triển, nơi thường gặp tình trạng già hóa dân số.

Tỷ lệ thất nghiệp trung bình hiện nay là 6,09%, với giá trị trung vị là 5,725 và độ lệch chuẩn đạt 1,56446 Tỷ lệ thất nghiệp thấp nhất ghi nhận là 3,51%, trong khi tỷ lệ cao nhất là 9,69% So với các quốc gia khác trên thế giới, tỷ lệ này không được coi là cao và phản ánh đúng tình hình chung của thị trường lao động.

3.1.5 Tỷ trọng sản lượng xuất khẩu trên GDP (X5)

Trong 56 năm qua, tỷ trọng sản lượng xuất khẩu trên GDP của Mỹ trung bình đạt 8.70830%, với trung vị là 8.97544 và độ lệch chuẩn là 2.61223 Giá trị thấp nhất ghi nhận là 4.80912%, trong khi giá trị cao nhất là 13.6565% So với các quốc gia khác, tỷ trọng này của Mỹ tương đối thấp và các số liệu này phản ánh được tổng thể tình hình xuất khẩu của nước này.

1.3 Ma trận tương quan giữa các biến

(Dựa vào hình 2 trong phụ lục)

Dựa vào ma trận, chúng ta có thể xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, từ đó nhận diện tính đồng biến hoặc nghịch biến cũng như mức độ ảnh hưởng riêng biệt của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc.

Hệ số tương quan giữa tỷ lệ lạm phát X2 và GDP bình quân đầu người là -0.3945, cho thấy mối quan hệ nghịch giữa hai biến này.

X2 và biến Y có mối quan hệ nghịch chiều, độ lớn là 0.3945 nên mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến này ở mức tương đối thấp.

Hệ số tương quan giữa tỷ lệ lạm phát (X3) và GDP bình quân đầu người là -0.5418, cho thấy mối quan hệ nghịch giữa hai biến này.

X3 và biến Y có mối quan hệ nghịch chiều, độ lớn là 0.5418 nên mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến này ở mức độ trung bình.

Hệ số tương quan giữa tỷ lệ thất nghiệp (X4) và GDP bình quân đầu người là 0.1590, cho thấy mối quan hệ yếu giữa hai biến này Mặc dù hệ số có giá trị dương, nhưng do nó gần bằng 0, điều này chỉ ra rằng sự thay đổi trong tỷ lệ thất nghiệp không ảnh hưởng mạnh đến GDP bình quân đầu người.

X4 và biến Y có mối quan hệ nghịch chiều, độ lớn là 0.1590 nên mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến này ở mức tương đối thấp.

Hệ số tương quan giữa tỷ trọng xuất khẩu trên GDP (X5) và GDP bình quân đầu người (Y) là 0.9095, cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa hai biến này Với giá trị 0.9095, mức độ tương quan tuyến tính giữa X5 và Y được đánh giá là rất cao.

Mô tả số liệu

HỢP CỦA MÔ HÌNH, SUY DIỄN THỐNG KÊ

Mô hình ước lượng ban đầu (dựa trên hình phụ lục)

Mẫu 1: OLS, quan sát sử dụng từ năm 1960-2015 (n = 56)

Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t qs p-value const 6131.14 5442.52 1.127 0.2652

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc

23572.56 Sai số chuẩn của biến phụ thuộc 17096.79

Sum squared resid 8.20e+08 Sai số chuẩn của phần dư 17096.79

Hệ số xác định R 2 0.949012 Hệ số xác định hiệu chỉnh R 2 0.945013

2 Kiểm định, khắc phục các khuyết tật của mô hình

Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey Hồi quy biến Yi theo các biến độc lập Xi ta thu được Y ^ i

Sau đó hồi quy Yi theo các biến độc lập trong mô hình ban đầu và Y ^ i 2

KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH SỰ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH, SUY DIỄN THỐNG KÊ

Mô hình ước lượng

Mô hình ước lượng ban đầu (dựa trên hình phụ lục)

Mẫu 1: OLS, quan sát sử dụng từ năm 1960-2015 (n = 56)

Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t qs p-value const 6131.14 5442.52 1.127 0.2652

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc

23572.56 Sai số chuẩn của biến phụ thuộc 17096.79

Sum squared resid 8.20e+08 Sai số chuẩn của phần dư 17096.79

Hệ số xác định R 2 0.949012 Hệ số xác định hiệu chỉnh R 2 0.945013

Kiểm định, khắc phục các khuyết tật của mô hình

Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey Hồi quy biến Yi theo các biến độc lập Xi ta thu được Y ^ i

Sau đó hồi quy Yi theo các biến độc lập trong mô hình ban đầu và Y ^ i 2

Cặp giả thuyết: { Các hệ số của Y ^ i 2 , Y ^ i 3 đồng thờibằng 0

Các hệ số của Y ^ i 2 , Y ^ i 3 không đồng thời bằng 0

(H0: Mô hình được xác định đúng) Dựa vào hình 4 phụ lục, ta có kết quả sau:

F = 0.852209 Với p-value(F) = 0.0667 Suy ra p-value(F) > α => Chấp nhận giả thuyết H0

Như vậy, với mức ý nghĩa α =5 % , ta chấp nhận giả thuyết H0 hay mô hình đã được xác định đúng.

Kiểm định bằng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai VIF Dựa vào hình 5 phụ lục ta có:

X 5 2=1.575 < 10 Đa cộng tuyến xảy ra với mức độ thấp nên có thể bỏ qua.

Vậy ta có thể kết luận là mô hình hồi quy nay không mắc khuyết tật đa cộng tuyến.

2.3 Phương sai sai số thay đổi

Sử dụng phương pháp kiểm định White Ước lượng mô hình hồi quy: e i 2 =α 1 + α 2 X 2 +α 3 X 3 + α 4 X 4 + α 5 X 5 +α 6 X 2 2 + α 7 X 3 2 + α 8 X 4 2 + α 9 X 5 2 +α 10 X 2 X 3 + α 11 X 2 X 4 + α 12 X 2 X 5 + α 13 X 3 X 4 + α 14 X 3 X 5 +α 15 X 4 X 5

Phương pháp ước lượng OLS, với mức ý nghĩa α =¿ 5% Đặt giả thiết:

{ H 0 : α 1 =α 2 =…=α 15 =0 → Phương sai sai số đồng nhất

H 1 : α 1 2 +α 2 2 + …+α 14 2 + α 15 2 ≠0 → Phương sai sai số thay đổi

Dựa vào hình 6 phụ lục ta có nhận xét:

Như vậy với mức ý nghĩa α =5 % , ta chấp nhận H0 hay mô hình hồi quy không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi

2.4 Kiểm định tự tương quan

Sử dụng phương pháp kiểm định Breusch – Godfrey

Ta sẽ kiểm tra tự tương quan bậc 5 u t =ρ 1 u t−1 + ρ 2 u t−2 +…+ ρ 5 u t−5 + v t

Dùng OLS để ước lượng mô hình: e t = β 1 + β 2 X 2t + β 3 X 3 t + β 4 X 4 t + β 5 X 5 t + ρ 1 e t−1 + ρ 2 e t−2 +…+ ρ 5 e t −5 + v t thu được R 2 Kiểm định thu hẹp hồi quy các hệ số ρ 1 , ρ 2 , ρ 3 , ρ 4 , ρ 5 với mô hình hồi quy trên

(H0: không có hiện tượng tự tương quan) Dựa vào hình 7 trong phụ lục ta có kết quả sau:

=> bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận H1

Như vậy, với mức ý nghĩa α =5 % , ta bác bỏ giả thuyết H0 hay mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 5.

Cách khắc phục: sử dụng Robust standards errors khi hồi quy mô hình.

2.5 Phân phối chuẩn của nhiễu

Sử dụng kiểm định Jacque – Bera để phân tích mô hình hồi quy OLS, trước tiên cần xác định các phần dư ei Tiếp theo, tiến hành xác định độ nghiêng và độ nhọn trong phân phối của các phần dư này để đánh giá tính chuẩn của chúng.

{ H 0 : Sai số có phân phối chuẩn

H 1 : Sai số không có phân phối chuẩn

Dựa trên hình 8 phụ lục ta có kết quả :

JB = 3.476 với p-value(JB) = 0.17590 Suy ra: p-value(JB) > α => Chấn nhận giả thuyết H0

Như vậy, với mức ý nghĩa α =5 % , ta chấp nhận giả thuyết H0 hay sai số có phân phối chuẩn.

Kết quả ước lượng sau khi khắc phục khuyết tật

Mô hình mắc khuyết tật tự tương quan cần được khắc phục bằng cách sử dụng robust standard errors trong quá trình hồi quy Kết quả hồi quy thu được sẽ được trình bày rõ ràng trong hình 9 của phụ lục.

Mẫu 2: OLS, quan sát sử dụng từ năm 1960-2015 (n = 56)

Hệ số hồi quy Sai số chuẩn t qs p-value const 6131.14 6436.86 0.9525 0.3453

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc

23572.56 Sai số chuẩn của biến phụ thuộc 17096.79

Sum squared resid 8.20e+08 Sai số chuẩn của phần dư 4009.082

Hệ số xác định R 2 0.949012 Hệ số xác định hiệu chỉnh R 2 0.945013

kiểm định các hệ số hồi quy

4.1 Sự phù hợp của kết quả thống kê với mô hình lý thuyết đã nêu

Mô hình nghiên cứu này được xây dựng dựa trên dữ liệu chính thống từ Ngân hàng Thế giới, giúp giảm thiểu sai sót trong việc xác định mô hình tổng quát Các biến "tỷ lệ lạm phát", "tỷ lệ gia tăng dân số" và "tỷ lệ thất nghiệp" có mối quan hệ nghịch biến với GDP bình quân đầu người, trong khi "tỷ trọng xuất khẩu trong GDP" lại có mối quan hệ đồng biến Sau khi kiểm tra các khuyết tật, mô hình mới đã được phát triển và hoàn toàn phù hợp với những giả thuyết ban đầu.

4.2 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

{ H H 0 1 : : β β 1 1 = ≠ 0 0 ( H 0 : hệ số không có ý nghĩathống kê )

P-value =0.2652 > 0.05 => chấp nhận H0, bác bỏ H1, tức là hệ số chặn không có ý nghĩa thống kê.

Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số chặn β 1không có ý nghĩa thống kê

{ H H 0 1 : : β β 2 2 = ≠ 0 0 ( H 0 : hệ số không có ý nghĩathống kê )

P-value =1.02e-013 < 0.05 => bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là hệ số β2 có ý nghĩa thống kê.

Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng với biến X 2có ý nghĩa thống kê.

{ H H 0 1 : : β β 3 3 = ≠ 0 0 ( H 0 : hệ số không có ý nghĩathống kê )

P-value = 3.95e-05 < 0.05 => bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là hệ số β3 có ý nghĩa thống kê.

Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng với biến X 3có ý nghĩa thống kê.

{ H H 0 1 : : β β 4 4 =0 ≠ 0 ( H 0 : hệ số không có ý nghĩathống kê)

P-value = 0.0041 < 0.05 => bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là hệ số β4 có ý nghĩa thống kê.

Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng với biến X 4có ý nghĩa thống kê.

{ H H 0 1 : : β β 5 5 = ≠ 0 0 ( H 0 : hệ số không có ý nghĩathống kê )

P-value = 3.05e-026 < 0.05 => bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là hệ số β5 có ý nghĩa thống kê.

Vậy với độ tin cậy 95% thì hệ số hồi quy ứng với biến X 5có ý nghĩa thống kê.

4.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy (với mức ý nghĩa α =¿ 5%)

Mô hình hồi quy sau khi đã khắc phục khuyết tật:

R 2 = 0.949012 = 94,9012 % Ý nghĩa: các biến độc lập giải thích được 94,9012 % tổng biến động trong giá trị của biến phụ thuộc.

P_value (Fs) = 2.89e-27 < α ¿> ¿ bác bỏ H0, chấp nhận H1, tức là mô hình hồi quy có phù hợp với bộ số liệu mẫu.

Vậy với mức ý nghĩa 5% thì mô hình hồi quy trên phù hợp với số liệu

 Giải thích sự phù hợp:

Mô hình này phù hợp với bộ số liệu mẫu nhờ vào việc được xây dựng dựa trên các kết luận từ nghiên cứu trước, giúp giảm thiểu sai sót trong xác định mô hình tổng quát Hơn nữa, dữ liệu được lấy từ nguồn đáng tin cậy như Ngân hàng Thế giới.

Khuyến nghị và giải pháp

 Về tỷ lệ lạm phát (X2)

Hệ số tương quan giữa GDP bình quân đầu người và tỷ lệ lạm phát của Mỹ là -0.3945, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa hai yếu tố này Việc giảm tỷ lệ lạm phát là cần thiết, mặc dù lạm phát có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở một mức độ nhất định.

Tỷ lệ lạm phát của Mỹ thường duy trì ở mức thấp, nhưng vẫn gây ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế Để giảm tỷ lệ lạm phát, chính phủ cần thực hiện các biện pháp như ngừng phát hành tiền mới, áp dụng chính sách tài chính thắt chặt, cắt giảm các khoản chi không cần thiết, và cân đối ngân sách nhằm giảm chi tiêu đến mức tối đa có thể.

 Về tỷ lệ gia tăng dân số hàng năm (X3)

Hệ số tương quan giữa GDP bình quân đầu người và tỷ lệ gia tăng dân số của Mỹ là -0.5418, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa hai yếu tố này Tỷ lệ gia tăng dân số có ảnh hưởng mạnh đến GDP bình quân đầu người; khi tỷ lệ gia tăng dân số tăng lên, GDP bình quân đầu người sẽ giảm và ngược lại Mặc dù việc giảm dân số có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nhưng nó cũng dẫn đến sự giảm sút lực lượng lao động, gây ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế Do đó, cần có chính sách dân số hợp lý, thay vì chỉ đơn thuần giảm dân số, để hỗ trợ tăng trưởng kinh tế Mỹ, với lượng dân nhập cư lớn, nên áp dụng chính sách hạn chế nhập cư, nhưng vẫn cần xem xét các trường hợp đặc biệt để đảm bảo lợi ích chính trị.

 Về tỷ lệ thất nghiệp

Thất nghiệp ảnh hưởng tiêu cực đến nền kinh tế Mỹ và GDP bình quân đầu người, khiến quốc gia không phát huy hết tiềm năng để duy trì sự phát triển Do đó, chính phủ Mỹ cần thực hiện các biện pháp giảm tỷ lệ thất nghiệp và tạo cơ hội việc làm Gần đây, tỷ lệ thất nghiệp đã giảm xuống mức thấp nhờ vào những chính sách hiệu quả Chính sách hạn chế nhập cư lao động của Tổng thống Donald Trump đã cho thấy hiệu quả, khi nhà tuyển dụng ưu tiên tuyển dụng người dân Mỹ thay vì lao động nhập cư giá rẻ từ Mexico và các nước châu Á Với cam kết tạo ra 25 triệu việc làm mới trong 10 năm, Tổng thống Trump hướng tới việc đưa nền kinh tế trở lại mức tăng trưởng 4%/năm.

 Về tỷ trọng sản lượng xuất khẩu trên GDP

Hệ số tương quan giữa GDP bình quân đầu người và tỷ trọng xuất khẩu tại Mỹ đạt 0.9095, cho thấy xuất khẩu có ảnh hưởng tích cực và mạnh mẽ đến sự tăng trưởng kinh tế của quốc gia này.

Mỹ cần thực hiện các chính sách để tăng cường tỷ trọng xuất khẩu trong tổng sản phẩm quốc nội, nhằm giảm thâm hụt thương mại và thúc đẩy sản xuất kinh doanh Chính phủ sẽ tập trung vào quản lý thương mại và khuyến khích xuất khẩu, đồng thời tạo ra việc làm và phát triển thị trường nội địa Với chất lượng và uy tín hàng hóa, việc đẩy mạnh xuất khẩu sẽ mang lại hiệu quả lớn, giúp duy trì vị thế hàng đầu của nền kinh tế Mỹ và ổn định, gia tăng mức sống bình quân đầu người.