Xây dựng mô hình phân tích những tác động, ảnh hưởng của nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và tỉ lệ thất nghiệp thành thị Việt Nam U, tỷ lệ lạm phát K đến tổng sản phẩm quốc nội GDP trong giai đoạn 1996 2020
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Giới thiệu đề tài
Đề tài này liên quan đến lĩnh vực kinh tế và việc tìm hiểu các khía cạnh của nó sẽ hỗ trợ cho việc nghiên cứu các môn học khác, đặc biệt là kinh tế vĩ mô.
…cũng như cho công việc sau này
Việt Nam bắt đầu công cuộc đổi mới từ năm 1986, với việc ban hành Luật đầu tư nước ngoài vào ngày 29/12/1987, tạo cơ sở pháp lý cho các nhà đầu tư nước ngoài Kể từ khi mở cửa hội nhập, vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đã trở thành nguồn lực quan trọng cho nền kinh tế Việt Nam trong quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa Là thành viên của Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), Việt Nam có nhiều cơ hội thu hút FDI, tuy nhiên, việc sử dụng hiệu quả nguồn vốn này là yếu tố then chốt để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
Tình hình lạm phát hiện nay ở Việt Nam thời gian qua lên tới mức báo động là
Lạm phát vượt quá ngưỡng cho phép 9% tại mỗi quốc gia có thể gây ra nhiều hệ lụy tiêu cực cho nền kinh tế Tình trạng này không chỉ làm gia tăng nghèo đói trong cộng đồng mà còn kìm hãm tốc độ tăng trưởng GDP, ảnh hưởng xấu đến hoạt động sản xuất của các doanh nghiệp.
Nghiên cứu tác động của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), tỷ lệ thất nghiệp (U) và lạm phát đến tăng trưởng kinh tế giúp xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến GDP.
Việc nghiên cứu lý thuyết và các chỉ tiêu liên quan giúp hiểu rõ đặc điểm, tính chất và xu hướng phát triển của vốn FDI Từ đó, chúng ta có thể đề xuất những định hướng và giải pháp hiệu quả để thu hút và sử dụng vốn FDI, nhằm giảm tỷ lệ thất nghiệp về mức tự nhiên và góp phần vào sự tăng trưởng GDP.
Định nghĩa của các biến trong kinh tế học
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là giá trị tiền tệ của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong một lãnh thổ trong khoảng thời gian nhất định, thường là một năm, và là thước đo về giá trị hoạt động kinh tế quốc gia Để tính GDP, các dữ liệu sơ cấp được tập hợp từ nhiều nguồn khác nhau, chuyển thành con số bằng tiền như Đồng Việt Nam (VNĐ) hoặc đô-la Mỹ (USD), phản ánh tổng thể hoạt động kinh tế trong một giai đoạn cụ thể Đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) là hình thức đầu tư quốc tế, trong đó nhà đầu tư đưa vốn ra nước ngoài để quản lý trực tiếp quá trình sản xuất và kinh doanh nhằm thu lợi nhuận, đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế.
Bổ sung cho nguồn vốn trong nước
Tiếp thu công nghệ và bí quyết quản lý
Tham gia mạng lưới sản xuất toàn cầu
Tăng số lượng việc làm và đào tạo nhân công
Mang lại nguồn thu ngân sách lớn
Thất nghiệp là tình trạng người lao động không tìm được việc làm, và tỷ lệ thất nghiệp được tính bằng phần trăm số người không có việc làm so với tổng lực lượng lao động Đây là vấn đề xã hội quan trọng, với chính sách vĩ mô của chính phủ luôn hướng đến việc đạt tỷ lệ thất nghiệp tự nhiên trong nền kinh tế, phản ánh sự hưng thịnh của đất nước qua từng thời kỳ Thất nghiệp giữ vị trí quan trọng và là một trong những mục tiêu hoạt động chính của chính phủ.
Tỷ lệ thất nghiệp cao dẫn đến GDP thấp, vì nguồn lực con người không được khai thác, gây lãng phí cơ hội sản xuất thêm hàng hóa và dịch vụ.
Thất nghiệp còn có nghĩa là sản xuất ít hơn Giảm tính hiệu quả của sản xuất theo quy mô.
Thất nghiệp gây ra sự giảm sút trong nhu cầu xã hội, dẫn đến hàng hóa và dịch vụ không được tiêu thụ, cơ hội kinh doanh trở nên hạn chế, và chất lượng sản phẩm cũng như giá cả giảm xuống Hơn nữa, khi tỷ lệ thất nghiệp cao, nhu cầu tiêu dùng sẽ giảm so với thời điểm có nhiều việc làm, từ đó làm giảm cơ hội đầu tư.
Lạm phát là sự tăng lên theo thời gian của mức giá chung của nền kinh tế
Lạm phát là hiện tượng mất giá trị thị trường và giảm sức mua của đồng tiền trong một nền kinh tế Khi so sánh với các nền kinh tế khác, lạm phát thể hiện sự phá giá của một loại tiền tệ so với các loại tiền tệ khác Đây là một vấn đề nhạy cảm, có tác động lớn đến nền kinh tế.
Lạm phát cao có thể dẫn đến một cuộc khủng hoảng kinh tế kéo dài và hậu quả của nó sẽ rất khủng khiếp.
Lạm phát làm làm cho lãi suất tăng, mà lãi suất tăng làm giảm đầu tư dẫn đến giảm tăng trưởng kinh tế.
THIẾT LẬP, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH
Xây dựng mô hình
- Biến phụ thuộc : Tổng sản phẩm quốc nội GDP của nước ta qua các năm (Đơn vị tính : tỷ đồng)
Đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI ( Đơn vị tính: triệu đôla Mỹ)
Tỷ lệ thất nghiệp thành thị U ( Đơn vị tính: % )
Tỷ lệ lạm phát K ( Đơn vị tính : % )
PRM: log(GDPi )= β1 + β2 log(FDIi) +β3 Ui + β4 Ki + ui
GDP và FDI có quan hệ tỷ lệ thuận
GDP và U có quan hệ tỷ lệ nghịch
GDP và K có quan hệ tỷ lệ nghịch
Thu thập số liệu
Dữ liệu được thu thập từ trang web của Tổng cục Thống kê (http://www.gso.gov.vn) và trang web của Bộ Kế hoạch và Đầu tư - Cục Đầu tư Nước ngoài (http://fia.mpi.gov.vn).
Phân tích kết quả thực nghiệm
Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Eviews 12
Phân tích những nội dung cơ bản của kết quả thu được khi chạy mô hình:
Mô hình hồi quy tổng thể :
Mô hình hồi quy mẫu: log( GDP i ) 11.18264 0.633873log( FDI i ) 0.499022 U i 0.022606 K i e i
Các hệ số hồi quy trong nghiên cứu này cho thấy ý nghĩa quan trọng của đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) đối với GDP Cụ thể, hệ số 1 = 11.18264 không có ý nghĩa kinh tế khi FDI khác 0 Hệ số 2 = 0.633873 chỉ ra rằng nếu tỷ lệ thất nghiệp thành thị (U) và tỷ lệ lạm phát (K) không đổi, thì một sự tăng (giảm) 1% trong FDI sẽ dẫn đến GDP tăng (giảm) 0.633873% Hệ số 3 = -0.499022 cho thấy khi FDI và K không đổi, một sự tăng (giảm) 1% trong tỷ lệ thất nghiệp U sẽ làm GDP giảm (tăng) 49.9022% Cuối cùng, hệ số 4 = -0.022606 cho biết nếu FDI và U không đổi, một sự tăng (giảm) 1% trong tỷ lệ lạm phát K sẽ dẫn đến GDP giảm (tăng) 2.2606%.
Thống kê mô hình
Các số liệu thu thập đã được nhóm thống kê lại bằng Eviews 12 như sau:
Kiểm định giả thiết và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
2.5.1 Hệ số thu được từ hàm hồi quy có phù hợp với lý thuyết kinh tế không
Kiểm định giả thiết: H0: 2 0 (Không phù hợp lý thuyết kinh tế)
H1: 2 0(Phù hợp lí thuyết kinh tế) Với mức ý nghĩa 5%, p-value = 0.0064 < 0.05
Bác bỏ H 0 , chấp nhận H1 2 > 0 Phù hợp với lý thuyết kinh tế
Kiểm định giả thiết: H0: 3 0(Không phù hợp lý thuyết kinh tế)
H1: 3 0(Phù hợp lí thuyết kinh tế) Với mức ý nghĩa 5%, p-value = 0.0012 < 0.05
Bác bỏ H 0 , chấp nhận H1 2 < 0 Phù hợp với lý thuyết kinh tế
Kiểm định giả thiết: H0: 4 0(Không phù hợp lý thuyết kinh tế)
H1: 4 0(Phù hợp lí thuyết kinh tế) Với mức ý nghĩa 5%, p-value = 0.0436 < 0.05
Bác bỏ H 0 , chấp nhận H1 2 > 0 Phù hợp với lý thuyết kinh tế
2.5.2 Đo độ phù hợp của mô hình
R 2 = 0.953461 tức là log(FDI), U và K xác định được 95.3461% sự biến động của biến phụ thuộc log(GDP)
- Mô hình hồi quy có phù hợp không ?
Kiểm định giả thiết: H0: R 2 = 0 ( Mô hình hồi quy không phù hợp)
H1: R 2 > 0 ( Mô hình hồi quy phù hợp) Với mức ý nghĩa 5%, p-value = 0.0000 < 0.05
Bác bỏ H 0 , chấp nhận H1 Mô hình hồi quy phù hợp
KIỂM ĐỊNH VÀ KHẮC PHỤC CÁC HIỆN TƯỢNG TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY
Kiểm định Tự tương quan
Kiểm định tự tương quan bậc 1:
Xét mô hình hồi quy:
E(log(GDP)/log(FDI), U, K) = β 1 β FDI 2 i β U 3 i + β4 Ki + Vi
Giả thuyết: Ho: Mô hình gốc không có tự tương quan
H1: Mô hình gốc có tự tương quan
Tra bảng ta có: d = 1.123L dU = 1.654 dW = 0.971651
=> Theo quy tắc kiểm định thì ta bác bỏ H0, chấp nhận H1
=> Mô hình có tự tương quan dương bậc 1
3.1.2 Kiểm định bằng mô hình B-G
3.1.2.1 Kiểm định tự tương quan bậc 1 Ước lượng mô hình B-G:
Giả thuyết: Ho: Mô hình gốc không có tự tương quan
H1: Mô hình gốc có tự tương quan
Với mức ý nghĩa 5%, Fqs = 3.392382, p-value = 0.0804 > 0.05
Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => Mô hình gốc không có tự tương quan bậc 1.
3.1.2.2 Kiểm định tự tương quan bậc 2 Ước lượng mô hình:
Giả thuyết: Ho: Mô hình gốc không có tự tương quan
H1: Mô hình gốc có tự tương quan TCKĐ:
, => Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => Mô hình gốc không có tự tự tương quan bậc 2.
Giả thuyết: Ho: Mô hình gốc không có tự tương quan
H1: Mô hình gốc có tự tương quan
Với mức ý nghĩa 5%, Fqs = 2.381880 ,p-value = 0.1196 > 0.05
Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => Mô hình gốc không có tự tương quan bậc 2.
Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi
3.2.1 Sử dụng kiểm định White Ước lượng mô hình hồi quy:
Giả thuyết: Ho: PSSSNN không đổi ( j 0; j 1,10 )
, => Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => PSSSNN không đổi.
3.2.2 Sử dụng kiểm định Glejser Ước lượng mô hình hồi quy:
Giả thuyết: Ho: PSSSNN không đổi ( j 0; j 1, 4 )
, => Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => PSSSNN không đổi.
3.2.3 Sử dụng kiểm định dựa trên biến phụ thuộc Ước lượng mô hình hồi quy:
Hồi quy mô hình gốc => e ; log(GDP i ) log( GDP F i )
Giả thuyết: Ho: PSSSNN không đổi
H1: PSSSNN thay đổi Với mức ý nghĩa 5%, Fqs = 2.649057, p-value = 0.117235 > 0.05
=> Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => PSSSNN không đổi.
Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến
Hồi qui mô hình U phụ thuộc vào đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI và lạm phát
K để kiểm định mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến không
Ui= 1 + 2 log(FDIi) + 3 Ki + Vi
Hồi qui mô hình hồi quy phụ theo U
Kiểm định: H 0 : Mô hình gốc không có đa cộng tuyến
H 1 : Mô hình gốc ban đầu có đa cộng tuyến
Với mức ý nghĩa 5%, Fqs = 97.40441, có p-value = 0.00 < 0.05
=> Bác bỏ H0, chấp nhận H1 Mô hình gốc có hiện tương đa cộng tuyến.
Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến
Sử dụng kiểm định Ramsey để xác định liệu mô hình có thiếu các biến bình phương và lập phương của các biến độc lập hay không là một bước quan trọng trong phân tích Qua đó, có thể ước lượng mô hình mới nhằm cải thiện độ chính xác và tính phù hợp của kết quả.
1 2 3 4 5 6 log(GDP i ) log(FDI i ) U i K i log(GDP i ) log(GDP i ) V i
Kiểm định: H0: 5 6 0 (Mô hình ban đầu không bỏ sót biến)
H1: j 0,5 j 6 (Mô hình ban đầu bỏ sót biến) Với mức ý nghĩa 5%, p-value = 0.1475 > 0.05
=> Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => Mô hình gốc không bỏ sót biến
Kiểm định sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn bằng kiểm định Jarque – Bera
Kiểm định giả thuyết: H0: U có phân phối chuẩn
H1: U không tuân theo phân phối chuẩn
Miền bác bỏ: W {JB : JB > 0.05 2(2) }
Vậy bác bỏ Ho, chấp nhận H1 => Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn.
Khắc phục khuyết tật mô hình
Do mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến Do đó:
Biện pháp khắc phục: loại bỏ biến U hoặc log(FDI) khỏi mô hình ban đầu.
- Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến U:
Mô hình hồi quy đã loại bỏ biến U:
Log(GDPi) = 2.314933 - 0.020432 Ki + 1.372392 log(FDIi) + Vi
- Hồi quy lại mô hình trong đó loại bỏ biến log(FDI)
Mô hình hồi quy đã loại bỏ log(FDI)
^ log (GDP i )= 18.56869 -0.882603 Ui – 0.023014 Ki + Vi
So sánh R 2 ở 2 mô hình hồi quy lại ta thấy R 2 loại U < R 2 loại log(FDI)
Vậy loại bỏ biến log(FDI) ra khỏi mô hình sẽ tốt hơn.
^ log (GDP i )= 18.56869 - 0.882603 Ui – 0.023014 Ki + Vi
3.6.1 Kiểm định Tự tương quan mô hình mới
Kiểm định bằng mô hình B-G
3.6.1.1 Kiểm định tự tương quan bậc 2 Ước lượng mô hình:
Giả thuyết: Ho: Mô hình gốc không có tự tương quan
H1: Mô hình gốc có tự tương quan
Với mức ý nghĩa 5%, Fqs = 0.788050, p-value = 0.546471 > 0.05
Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => Mô hình gốc không có tự tự tương quan bậc 2.
3.6.2 Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi
3.6.2.1 Sử dụng kiểm định White Ước lượng mô hình hồi quy:
Giả thuyết: Ho: PSSSNN không đổi
H1: PSSSNN thay đổi Với mức ý nghĩa 5%, Fqs = 0.542517, p-value = 0.7419 > 0.05
=> Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => PSSSNN không đổi.
3.6.3 Kiểm định sự tồn tại của đa cộng tuyến
Hồi qui mô hình U phụ thuộc vào lạm phát K để kiểm định mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến không
Mô hình hồi quy phụ:
Hồi qui mô hình hồi quy phụ theo U
Kiểm định cặp giả thuyết: H 0 : Mô hình gốc không có đa cộng tuyến
H 1 : Mô hình gốc ban đầu có đa cộng tuyến
Với mức ý nghĩa 5%, Fqs = 0.424552, có p-value = 0.521132 > 0.05
Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => Mô hình gốc không có hiện tương đa cộng tuyến.
3.6.4 Kiểm định Ramsey về bỏ sót biến của mô hình mới
Sử dụng kiểm định Ramsey để xét xem mô hình mới có thiếu biến bình phương của các biến độc lập hay không? Ước lượng mô hình mới :
Kiểm định: H0: (Mô hình ban đầu không bỏ sót biến)
H1: (Mô hình ban đầu bỏ sót biến) Với mức ý nghĩa 5%, Fqs = 1.505922, p-value = 0.2333 > 0.05
=> Chưa có cơ sở bác bỏ H0 => Mô hình gốc không bỏ sót biến
3.6.5 Kiểm định sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn bằng kiểm định Jarque – Bera
Kiểm định giả thuyết: H0: U có phân phối chuẩn
H1: U không tuân theo phân phối chuẩn Với mức ý nghĩa 5%, IBqs = 2.352251, p-value = 0.308472 > 0.05
=> Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn.
=> Vậy mô hình mới không còn khuyết tật
Phân tích và dự báo
Ước lượng β j
- Nếu U tăng 1% thì GDP biến động như thế nào?
Ta có khoảng tin cậy 2 phía là:
- 0.987091 ≤ β2 ≤ - 0.778115 Vậy U tăng 1% thì GDP giảm từ 77.8115% đến 98.7091%
- Nếu U tăng 1% thì GDP biến động tối đa như thế nào?
Do 2 0 , ta có khoảng tin cậy phải là: β 2 ≥ ^ β 2 - Se( ^ β 2 ) t (n−3) α
Vậy U tăng 1% thì GDP giảm tối đa 96.9105%
-Nếu U tăng 1% thì GDP biến động tối thiểu như thế nào?
Do 2 0 , ta có khoảng tin cậy trái là: β 2 ≤ ^ β 2 + Se( ^ β 2 ) t (n−3) α
Vậy U tăng 1% thì GDP giảm tối thiểu 79.6101%
- Nếu K tăng 1% thì GDP biến động thế nào?
- 0.048572 ≤ β3 ≤ - 0.002544 => Vậy K tăng 1% thì GDP giảm từ 0.2544 % đến 4.8572 %
- Nếu K tăng 1% thì GDP biến động tối đa thế nào? β 3 ≥ ^ β 3 - Se( ^ β 3 ) t (n−3) α
Vậy khi K tăng 1% thì GDP giảm tối đa 4.4173 %
- Nếu K tăng 1% thì GDP biến động tối thiểu thế nào? β 3 ≤ ^ β 3+ Se( ^ β 3) t (n−3) α
Vậy khi K tăng 1% thì GDP giảm tối thiểu 0.18554 %
Ước lượng 2
Phương sai sai số ngẫu nhiên biến động trong khoảng nào?
→ Vậy phương sai sai số ngẫu nhiên nằm trong khoảng (0.041231 ; 0.138087)
- Phương sai sai số ngẫu nhiên tối thiểu là bao nhiêu?
→ Vậy phương sai sai số ngẫu nhiên tối thiểu là 0.044703
- Phương sai sai số ngẫu nhiên tối đa là bao nhiêu?
→ Vậy phương sai sai số ngẫu nhiên tối đa là 12.3380
Dự báo
Giả định tình huống U và K: