Một số phân tích thực nghiệm có liên quan

Bảng 2.6 : Các hệ số hồi qui trong mơ hình

4. Kết cấu đề tài

2.2. Một số phân tích thực nghiệm có liên quan

2.2.1 Tác giả Phạm Như Bách (2005) đã ứng dụng mô hình Hwa Erh- Cheng để đánh giá mối quan hệ giữa công nghiệp và nông nghiệp trong quá trình tăng trưởng tại Việt Nam trong giai đoạn 1986-2004. Mơ hình lượng hóa được đưa ra là:

I0 = b0 + b1A + b2lnY + b(lnY)2 + ε

Trong đó (tính giá cố định 94):

A0: Tốc độ tăng trưởng hằng năm của khu vực giá trị gia tăng nông nghiệp

Y: GDP bình quân trên đầu người. Kết quả cho thấy:

I= -1434,021+ 0,90254A + 359,953lnY – 22,459(lnY)2

Đề tài kết luận tốc độ tăng trưởng của công nghiệp của Việt Nam giai đoạn 1986-2004 phụ thuộc vào tốc độ tăng trưởng nông nghiệp, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi ngành nông nghiệp tăng trưởng 1% sẽ có tác động đồng biến với 0,9% tăng trưởng của ngành cơng nghiệp, trong đó 63% sự thay đổi của tốc độ tăng trưởng cơng nghiệp được giải thích bởi tốc độ tăng nông nghiệp và GDP bình quân đầu người.

2.2.2 Tác giả Đinh Phi Hổ (DPH3-2008) cũng đã nghiên cứu đóng góp của các nguồn lực trong tăng trưởng của Việt Nam giai đoạn 1986-2006. Sử dụng mô hình:

Y=TFPLαKβ hay LnY=Ln TFP+αLn L+βLn K

Trong đó:

TFP: năng suất các yếu tố tổng hợp Y: giá trị gia tăng trong nông nghiệp K: vốn đầu tư cho nông nghiệp L: Lao động trong nông nghiệp

Kết quả ước lượng cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tăng 1% số lượng lao động làm tăng 0,35% giá trị gia tăng ngành nông nghiệp và khi tăng 1% số lượng vốn làm tăng 0,52% giá trị gia tăng ngành nông nghiệp.

2.2.3 Tác giả Nguyễn Thị Đông (2008) đã ứng dụng mơ hình Harry T. Oshima để phân tích các yếu tốc tác động đến tăng trưởng ngành nông nghiệp khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long giai đọan 1986-2006.

Đề tài đã mơ hình hóa mối quan hệ giữa tăng trưởng nơng nghiệp với các yếu tố như Lao động, Vốn, Thời gian lao động nông thôn được sử dụng thông qua hàm tổng quát Cobb-Douglas:

Y = f(T,K,L) = βTα1 Lα2 Kα3 Trong đó:

Y: là biến phụ thuộc, giá trị sản xuất nông nghiệp trên một lao động nông nghiệp, đơn vị tính là triệu đồng theo giá cố định 1994.

L: là biến độc lập, là lao động trong ngành nông nghiệp trong độ tuổi hàng năm, đơn vị tính là người.

K: là biến độc lập, biến số thể hiện trình độ cơ giới hóa, được đo bằng số lượng máy kéo, máy bơm nước, máy tuốt lúa máy gặt dùng trong nông nghiệp.

T: biến số thời gian, đo bằng thời gian lao động nơng thơn được sử dụng, đơn tính bằng %.

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi thời gian lao động của lao động nông thôn tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng trung bình của giá trị sản xuất nông nghiệp tăng 2,76%.

- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi số lượng lao động nông nghiệp tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng trung bình của giá trị sản xuất nông nghiệp giảm 3,93%.

- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi số lượng máy móc đầu tư vào nơng nghiệp tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng trung bình của giá trị sản xuất nơng nghiệp tăng 0,066%.

2.2.4 Tác giả Ngơ Lý Hóa (2008) đã ứng dụng mơ hình Harrod - Domar để đánh giá tác động của đầu tư công đến tăng trưởng của tỉnh Long An giai đoạn 1986-2007.

Sử dụng mơ hình lượng hóa tăng trưởng giá trị gia tăng theo hai khu vực, kết quả cho thấy:

Trong đó:

I_g: Đầu tư công

I_p: Đầu tư từ khu vực tư nhân.

Nghiên cứu đã kết luận vốn đầu tư của khu vực tư và khu vực cơng có tác động đến tăng trưởng GDP của tồn tỉnh, trong đó khi tổng vốn đầu tư khu vực tư tăng 1 đơn vị thì tổng GDP tăng 3 đơn vị với giả định quy mô đầu tư khu vực công không đổi, và khi tổng vốn đầu tư khu vực công tăng 1 đơn vị thì tổng GDP tăng 1,6 đơn vị với giả định quy mô đầu tư khu vực tư không đổi.

2.3. Thiết lập mơ hình kinh tế lượng để phân tích vài trị của ngành nơng nghiệp tại tỉnh Long An

2.3.1 Chọn mơ hình lý thuyết

Trong phạm vi đề tài, hàm tổng quát Cobb-Douglas được áp dụng để phân tích vai trị của ngành nơng nghiệp trong q trình phát triển kinh tế của tỉnh cũng như các yếu tố tác động đến tăng trưởng của ngành nông nghiệp.

Như các nội dung đã nêu ở phần cơ sở lý thuyết, các nhà kinh tế học như Ricardo, Lewis, Oshima, Todaro, Sung Sang Part cho rằng yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp bao gồm tài nguyên thiên nhiên (đất), lao động, vốn và cơng nghệ. Do đó để xem xét các yếu tố lao động, diện tích đất, vốn và công nghệ ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp của tỉnh Long An, đề tài xây dựng mô hình hóa mối quan hệ trên thơng qua hàm tổng quát Cobb-Douglas:

Y=aL β1Kβ2R β3 (2.12)

Trong đó:

Y: giá trị gia tăng của ngành nơng nghiệp, tính theo giá cố định năm 1994.

K: vốn đầu tư cho ngành nơng nghiệp, tính theo giá cố định năm 1994. a: hệ số tăng trưởng tự định, hay còn gọi là năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP), yếu tố tổng hợp chủ yếu là yếu tố công nghệ.

β1, β2, β3: hệ số co giản, tổng hệ số co giản (β1+ β2+β3) cho biết xu hướng của hàm sản xuất về suất sinh lợi theo qui mô. Nếu (β1+ β2+β3) =1: năng suất

biên không đổi theo qui mô; nếu (β1+ β2+β3) <1, năng suất biên giảm dần theo qui mô; (β1+ β2+β3)>1, năng suất biên tăng dần theo qui mô.

2.3.2 Chọn mơ hình kinh tế lượng đối với hàm tổng quát Cobb- Douglas

Nhằm mục đích xem xét các yếu tố lao động, diện tích đất, vốn và cơng nghệ ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp của tỉnh Long An giai đoạn 1986- 2010, hàm tổng quát Cobb-Douglas với công thức toán (2.12) được biến đổi thành mơ hình hồi qui tuyến tính có dạng:

LnY=Ln(a)+β1Ln(K) + β2Ln(LD) + β3Ln(DT) + u

<=> LnYi= β0+ β1Ln(Ki) + β2Ln(LDi) + β3Ln(DTi) +ui (2.14) Trong đó:

Yi: là biến phụ thuộc, giá trị giá trị gia tăng của ngành nơng nghiệp, đơn vị tính là triệu đồng theo giá cố định 1994.

LDi: là biến độc lập, là lao động trong ngành nông nghiệp hàng năm, đơn vị tính là người.

Ki: là biến độc lập, là vốn đầu tư cho ngành nông nghiệp hàng năm, đơn vị tính là triệu đồng, giá cố định năm 1994.

DTi: là biến độc lập. là diện tích đất nơng nghiệp hàng năm, đơn vị tính là hecta.

ui: là sai số ngẫu nhiên.

Mơ hình (2.14) phải thoả mãn các giả thuyết của một mơ hình hồi qui tuyến tính tương:

- Sai số trung bình bằng 0, mỗi u là một biến ngẫu nhiên với E(u)=0. - Các biến độc lập khơng có liên hệ với tất cả các số hạng sai số. - Phương sai của các sai số không đổi, Var(ui)=E(ui2)=σ2.

- Giá trị u được hân phối độc lập sao cho Cov(ut,us) =0 với mọi t≠s. - Mọi giá trị của sai số ui tuân theo phân hối chuẩn N(0, σ2).

Từ các giả thuyết trên ta có thể ước lượng các tham số của hàm hồi qui tổng thể (2.1) bằng phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường (OLS ordinary least squares).

2.3.3 Ứng dụng hàm Cobb-Douglas để phân tích vai trị của nơng nghiệp trong trường hợp tỉnh Long An, kết quả hân tích hồi qui

2.3.3.1 Mô tả số liệu

Số liệu được sử dụng trong đề tài được tác giả thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng chủ yếu từ niên giám thống kê tỉnh Long An từ các năm 1986 đến 2009. Một số số liệu của năm 2010 được trích từ Báo cáo tình hình kinh tế xã hội của tỉnh Long An năm 2010 và Qui hoạch phát triển nguồn nhân lực của tỉnh đến năm 2015 và tầm nhìn đến năm 2020.

Giá trị tăng trưởng ngành nông nghiệp, phi nơng nghiệp và tăng trưởng kinh tế nói chung của tỉnh Long An được tính tốn dựa trên giá trị gia tăng của khu vực nông nghiệp, công nghiệp và của cả nền kinh tế. Giá GDP được tính theo giá cố định năm 1994, đơn vị tính bằng triệu đồng. Mặt dù giá trị GDP không phù hợp khi áp dụng trong địa phận một tỉnh, tuy nhiên đây là giá trị gần đúng duy nhất để xác định giá trị tăng trưởng của từng ngành.

Vốn đầu tư cho ngành nông nghiệp trong thực tế có thể có từ các nguồn như vốn đầu tư từ ngân sách nhà nước, vốn đầu tư từ khu vực dân cư, từ các doanh nghiệp có liên quan đến lĩnh vực nơng nghiệp. Tuy nhiên do hạn chế về công tác thống kê nên vốn đầu tư từ khu vực dân cư và doanh nghiệp không thể xác định được. Do đó số liệu trong đề tài chỉ thống kê được vốn đầu tư cho nông nghiệp từ vốn ngân sách nhà nước thơng qua các cơng trình xây dựng cơ bản, số liệu được tập hợp dựa vào niên giám thông kê qua các năm 1986 đến năm 2009, số liệu đầu tư cho nông nghiệp năm 2010 được lấy theo kế hoạch XDCB của tỉnh Long An năm 2010. Theo yêu cầu phân tích, vốn đầu tư cho nơng nghiệp đã được điều chỉnh theo giá cố định 1994.

Lao động trong khu vực nông nghiệp được thu thập theo số liệu của niên giám thống kê được xuất bản qua các năm, riêng số liệu năm 2010 được thu thập từ Qui hoạch phát triển nguồn lực của tỉnh Long An đến năm 2015 và tầm nhìn đến năm 2020.

Sản lượng lương thực là tổng sản lượng lúa của tỉnh (bao gồm tất cả các vụ lúa trong năm), đơn vị tính bằng tấn. Số liệu được thu thập từ niên giám thống kế qua các năm, riêng năm 2010 được thu thập từ báo cáo tình hình phát triển kinh tế xã hội của tỉnh Long An năm 2010.

Diện tích đất nơng nghiệp được thu thập từ niên giám thống kế qua các năm, riêng năm 2010 được thu tập từ báo cáo tình hình phát triển kinh tế xã hội của tỉnh Long An năm 2010.

2.3.3.2 Kết quả phân tích mơ hình hồi quy đối với hàm tổng qt Cobb-Douglas: Cobb-Douglas:

Phân tích hàm sản xuất thơng qua ước lượng hàm hồi qui mẫu (2.14):

LnYi= β0+ β1Ln(Ki) + β2Ln(LDi) + β3Ln(DTi) +ui bằng phương pháp bình phương bé nhất bằng phần mềm SPSS, kết quả như sau:

LnA = -15,112 + 0,121*lnK + 0,093*LnLD + 2,144*LnDT SE (8,902) (0,29) (0,293) (0,478) t (-1,699) (4,23) (0,317) (4,488) p (0,104) (0,00) (0,755) (0,00) R2 = 0,933 df = 24 F = 97,619 và p = 0,000 Trong đó:

Dịng SE: sai số chuẩn tương ứng với các hệ số hồi qui Dòng t: Giá trị thống kê tương ứng với hệ số hồi qui

Dòng p: xác suất phân phối theo qui luật Student tương ứng với các hệ số hồi qui.

R2: hệ số xác định của mơ hình.

Trong mơ hình trên chúng ta thấy hệ số hồi qui của LnLD không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, do đó có thể kết luận yếu tố lao động là yếu tố khơng quan trọng có thể loại bỏ khỏi mơ hình.

Như vậy mơ hình hồi quy đối với hàm tổng quát Cobb-Douglas được xác định lại như sau

LnA = -12,262 + 0,127*lnK- + 2,038*LnDT SE (4,025) (0,23) (0,333) t (3,136) (5,452) (6,12) p (0,05) (0,000) (0,000) R2 = 0,933 df = 24 F = 97,919 và p = 0,000 Trong đó:

Trong mơ hình trên chúng ta tất cả thấy hệ số hồi qui của của mơ hình đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

- Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình

Mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay khơng. Mơ hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không, và mơ hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.

Giả thuyết:

H0: 1 = 2 = 0 H1: có ít nhất i # 0 Bảng 2.5: phân tích phương sai:

Mơ hình Tổng bình phương (SS) Bậc tự do (df) Trung bình bình phương (MS) Giá trị kiểm định F Mức ý nghĩa (Sig) 1 Hồi quy 4.457 2 2.228 152.619 .000a Phần dư .321 22 .015 Tổng cộng 4.778 24

a.Biến dự báo: (Constant), LnDT, LnK b. Biến phụ thuộc: LnA

Từ bảng phân tích phương sai nêu trên, có thể thấy thấy Sig  0 và nhỏ

hơn  = 1%.

Do đó có thể bác bỏ giả thuyết H0 và kết luận mơ hình phù hợp với dữ liệu, có ít nhất một biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.

- Kiểm định tự tương quan:

Tự tương quan là hiện tượng tương quan giữa các phần dư của hồi quy, thường xuất hiện trong dữ liệu nghiên cứu dạng chuỗi thời do các số hạng sai số cho các đọan thời gian quan xác gây tương quan. Bỏ qua hiện tượng tự tương quan làm cho các dự báo và ước lượng là không chệch và nhất quán nhưng không hiệu quả.

Dùng kiểm định Durbin-Watson để kiểm định hiện tương tự tương quan. Giả thuyết:

H0:  = 0 H1:  # 0

Với với số quan sát là 24, bật tư do là 2 và mức ý nghĩa 5%, tra bảng thống kê d ta được dL =1,118 và dU =1,546.

Tại bảng phụ lục 3 ta có d = 1,438 (giá trị Durbin – Waston); => dL < d< dU

Trong trường hợp này chúng ta có thể dùng kiểm định Nhân tử Lagrange để kiểm định sự tự tương quan trong mơ hình5:

Thực hiện hồi qui giá trị phần dư (biến độc lập) theo các giá trị LnDT, LnK và giá trị phần dư ở thời đoạn t-1 ta có kết quả sau (xem phụ lục 5):



ut = 0,65 - 0,008LnK - 0044LnDT +0,297ut-1

R2= 0,078; n = 25; (n-1)R2= 1,82

Giá trị chi-square tới hạn là X12 (0,05) = 3,841, lớn hơn giá trị (n-1)R2. Vậy kiểm định nhân tử Lagrange không bác bỏ giả thuyết không của tự tương quan có giá trị bằng khơng. Kết luận mơ hình khơng có tự tương quan ở mức ý nghĩa 5%.

- Kiểm định đa công tuyến:

Hiện tượng Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến giải thích có quan hệ gần như tuyến tính. Bỏ quan hiện tượng đa công tuyến làm các sai số chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể khơng có ý nghĩa.

Bảng 2.6: Các hệ số hồi qui trong mơ hình:

Coefficientsa Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Trị thống kê t Mức ý nghĩa Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Constant) -12.62 4.025 -3.136 .005 LnK .127 .023 .482 5.452 .000 .391 2.559 LnDT 2.038 .333 .541 6.120 .000 .391 2.559

a. Biến phụ thuộc: LnA

5

Nguồn: Ranmu Ramanathan (Thục Đoan, Cao Hào Thi dịch), Giáo trình Nhập mơn kinh tế lượng với các ứng dụng. Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright niên khoá 2007-2008. Kiểm định Nhân tử Lagrange, Chuơng 9, trang 10 [13].

Từ bảng 2.6 có thể thấy giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 10. Do đó có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.

- Kiểm định phương sai sai số khơng đổi:

Phương sai của sai số thay đổi là hiện tượng các giá trị phần dư có phân phối khơng giống nhau, và giá trị phương sai không như nhau. Bỏ qua Phương sai của sai số thay đổi làm cho ước lượng OLS của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định giả thuyết khơng cịn giá trị, các dự báo khơng cịn hiệu quả.

Thực hiện kiểm định Nhân tử Larrange để kiểm định Phương sai của sai số thay đổi, cụ thể như sau: Sau khi thực hiện hồi quy chính, ta được phần dư kết quả hồi quy, thực hiện hồi quy giá trị tuyệt đối của phần dư với các biến độc lập gọi là hồi quy phụ.

Hàm hồi quy phụ có dạng sau:

 = 0 + 1*lnK- + 2*LnDT6

Trong đó: : giá trị tuyệt đối phần dư của hồi quy chính; 1, 2: các hệ số