3. MỘT SỐ BÀI HỌC VÀ KẾT LUẬN RÚT RA TỪ Mễ HèNH HARROD-DOMAR
3.2 Kết luận về mụ hỡnh Harrod – Domar.
Như vậy, theo mụ hỡnh Harro- Domar, tiết kiệm là nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế. Muốn gia tăng sản lượng với tốc độ g thỡ cần duy trỡ tỷ lệ tớch luỹ để đầu tư trong GDP là s với hệ số ICOR khụng đổi. Mụ hỡnh thể hiện tiết kiờm (S) là nguồn gốc của đầu tư (I), đầu tư làm tăng vốn sản xuất (∆K), gia tăng vốn sản xuất sẽ trực
∆ Y Y Y S Y I ∆Y ∆ K ∆Y I ∆Y ∆ Y Y I. ∆YI.Y IY s k
tiếp làm tăng ∆Y. Cũng lưu ý rằng, do nghiờn cứu ở cỏc nước tiờn tiến, nhằm xem xột vấn đề: để duy trỡ tốc độ tăng trưởng kinh tế 1% thỡ đầu tư phải tăng bao nhiờu, nờn những kết luận của mụ hỡnh cần được kiểm nghiệm kĩ khi nghiờn cứư đối với cỏc nước đang phỏt triển như nước ta. Ở những nước đang phỏt triển, vấn đề khụng đơn thuần chỉ là duy trỡ tốc độ tăng trưởng kinh tế như cũ mà quan trọng là phải tăng tốc với tốc độ cao hơn. Đồng thời do thiếu vốn, thừa lao động, họ thường sử dụng nhiều nhõn tố khỏc phục vụ tăng trưởng.
Kết luận
Do hạn chế về mặt thời gian và số liệu nên đề t i không thể diễn tả đà ợc chi tiết câc lý thuyết kinh tế về đầu t. Tuy nhiên bài viết cũng giúp cho chúng ta có đợc sự hiểu biết nhất định về đầu t, đặc biệt là các lý thuyết kinh tế về đầu t. Ngoài ra đề tài còn cho chúng ta thấy đợc vai trò của đầu t đối với tăng trởng và phát triển kinh tế là rất quan trọng. Các mô hình phân tích tuy cha đợc nh mong muốn nhng chắc chắn các lý thuyết đã đợc đề cập là rất chính xác và là cơ bản nhất. Đó chính là nền tảng, tiền đề để cho chúng ta có thể tiếp thu các kiến thức kinh tế tốt hơn.
Một lần nữa, em xin chân thành cám ơn sự giúp đỡ của các thầy PGS.TS Từ Quang Phơng và thầy TS.Phạm Văn Hùng đã giúp em hoàn thành tốt đề tài này.
Phụ lục
Mô hình 1 :
Tác động của đầu t tới tăng trởng kinh tế thông qua mô hình thu nhập quốc dân
System: UNTITLED
Estimation Method: Weighted Least Squares Date: 05/23/02 Time: 10:07
Sample: 1990 2000 Included observations: 11
Total system (unbalanced) observations 32
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C(1) 0.922037 0.024787 37.19817 0.0000 C(2) 0.233318 0.026229 8.895420 0.0000 C(3) -0.094904 0.035492 -2.673904 0.0139 C(4) 0.166330 0.027809 5.981107 0.0000 C(5) -0.197154 0.046183 -4.268980 0.0003 C(6) 2.544735 0.165869 15.34181 0.0000 C(7) 0.839423 0.024864 33.76119 0.0000 C(8) -0.085439 0.015932 -5.362759 0.0000 C(9) -10.27842 0.586233 -17.53300 0.0000 C(10) 1.777943 0.048166 36.91300 0.0000
Determinant residual covariance 5.26E-13
Equation: LOG(GDPR)= C(1)*LOG(CR)+C(2)*LOG(IR)+C(3)*LOG(GR) +C(4)*LOG(XR)+C(5)*LOG(MR)
Observations: 11
R-squared 0.999603 Mean dependent var 12.16876
Adjusted R-squared 0.999338 S.D. dependent var 0.253198
S.E. of regression 0.006516 Sum squared resid 0.000255
Durbin-Watson stat 1.982539
Equation: LOG(CR)=C(6)+C(7)*LOG(GDPR)+C(8)*LOG(THUE) Observations: 10
R-squared 0.998065 Mean dependent var 11.90251
S.E. of regression 0.008326 Sum squared resid 0.000485
Durbin-Watson stat 1.364128
Equation: LOG(MR)=C(9)+C(10)*LOG(GDPR) Observations: 11
R-squared 0.991992 Mean dependent var 11.35693
Adjusted R-squared 0.991102 S.D. dependent var 0.451985
S.E. of regression 0.042636 Sum squared resid 0.016360
Durbin-Watson stat 1.248918
Tính phù hợp của mô hình
Phù hợp về mặt lý thuyết: các hệ số thu đợc từ mô hình đều có dấu phù hợp với dấu của kì vọng mà chúng ta đã đa ra ở phần trớc chứng tỏ rằng mô hình phản ánh khá chính xác về mặt kinh tế của các biến số
c1=0.922026 ; c2 =0.233316; c3 = -0.094896; c4 =0.166326;c5 = -0.197144; c6 =2.544823; c7 =0.839413; c8 = -0.085436; c9 =-10.27842; c10 =1.777943
Phù hợp về mặt thống kê: các giá trị của thống kê t mà mô hình đa ra cùng với các mức xác suất P[value] cho thấy các hệ số trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 10%. Các hệ số R2 trong các phơng trình khá lớn chứng tỏ có một mối quan hệ tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập,
Các giá trị Durbin-Watson cho thấy các hàm hồi quy trong hệ phơng trình có chứa hiện tợng tự tơng quan.
Cơ sở dữ liệu đợc sử dụng trong mô hình: obs GDPr Cr Ir Gr Xr Mr THUE 1990 131968.0 113250.0 21048.00 10156.00 31256.00 44022.00 NA 1991 139634.0 116885.0 22366.00 11010.00 39302.00 48244.00 15256.40 1992 151782.0 121490.0 27086.00 11831.00 46726.00 52718.00 20757.22 1993 164043.0 125774.0 39862.00 13348.00 48596.00 62632.00 28662.91 1994 178534.0 133299.0 45483.00 14738.00 60725.00 77591.00 33576.85 1995 195567.0 142917.0 53249.00 15976.00 71352.00 89229.00 37326.51 1996 213832.0 155909.0 60826.00 17163.00 91882.00 112065.0 40998.51 1997 231263.0 165125.0 66529.00 17850.00 102316.0 120068.0 39159.81 1998 244594.0 172498.0 74931.00 18425.00 110288.0 130818.0 38417.85 1999 256269.0 176976.0 75830.00 17374.00 125014.0 138171.0 43518.22 2000 273582.0 183980.0 84033.00 17660.00 140969.0 152271.0 48997.12 Trong đó :
GDPr: Tổng sản phẩm quốc nội tính theo giá cố định năm 1994
Cr : chi tiêu cuối cùng của khu vực dân c tính theo giá cố định năm 1994 Ir : tổng đầu t xã hội tính theo giá cố định năm 1994
Gr: chi tiêu cuối cùng của khu vực nhà nớc tính theo giá cố định năm 1994 Xr: Giá trị xuất khẩu sản phẩm và dịch vụ tính theo giá cố định năm 1994 Mr: Giá trị nhập khẩu và dịch vụ tính theo giá cố định năm 1994.
THUE: Tổng động viên thuế vào Ngân sách Nhà nớc tính theo giá cố định năm1994.
Mô hình 2:
tác động của tổng đầu t tới tăng trởng kinh tế thông qua mô hình Harrod-Domar
Mô hình ớc lợng đợc chạy trên EVIEWS nên hàm @PCH(GDPR) chính là tốc độ tăng trởng của GDP thực(GDPR), tức: @PCH(GDPR)= 1 Pr 1 Pr Pr − − − t GD t GD t GD Mô hình 2 Dependent Variable: @PCH(GDPR)
Method: Least Squares Date: 05/23/02 Time: 18:57 Sample: 1990 2000
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. VDTXHR/GDPR 0.320620 0.016418 19.52856 0.0000 BIENGIA -0.040242 0.007612 -5.286564 0.0005 R-squared 0.654673 Mean dependent var 0.073491 Adjusted R-squared 0.616303 S.D. dependent var 0.017585 S.E. of regression 0.010893 Akaike info criterion -6.038508 Sum squared resid 0.001068 Schwarz criterion -5.966164 Log likelihood 35.21179 Durbin-Watson stat 1.764482
Tính phù hợp của mô hình :
Về ý nghĩa kinh tế ta thấy các hệ số đều thoả mãn những kì vọng ở phần trên, hệ số α dơng và nhỏ hơn 1, hệ số β âm.
Về ý nghĩa thống kê các thống kê t cho phép kết luận các hệ số α,β có ý nghĩa thống kê.
Kiểm định sự tự t ơng quan của mô hình
Giá trị Durbin-Watson d=1.764482 cho thấy với mức ý nghĩa 5% thì dL < d < dU cho phép khẳng định mô hình không có chứa hiện tợng tự tơng quan.
Kiểm định ph ơng sai của sai số thay đổi
Để kiểm định phơng sai của mô hình, bằng phơng pháp kiểm định dựa trên biến phụ thuộc ta kiểm định trên mô hình:
)
( 2
RESID = γ +λ*(@PCH(GDPRF))2
RESID là phần d thu đợc từ MH2, @PCH(GDPRF) là giá trị ớc lợng của kì vọng @PCH(GDPR)
Mô hình kiểm địnhsự thay đổi ph ơng sai của sai số
Dependent Variable: (RESID02)^2 Method: Least Squares
Date: 05/23/02 Time: 19:06 Sample: 1990 2000
Included observations: 11
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. (GDPRF)^2 -0.011078 0.013943 -0.794546 0.4473
C 0.000159 8.78E-05 1.811285 0.1035
R-squared 0.065547 Mean dependent var 9.71E-05 Adjusted R-squared -0.038281 S.D. dependent var 0.000132 S.E. of regression 0.000134 Akaike info criterion -14.83168 Sum squared resid 1.62E-07 Schwarz criterion -14.75933 Log likelihood 83.57422 F-statistic 0.631303 Durbin-Watson stat 2.277039 Prob(F-statistic) 0.447322
Với mức tin cậy 5% ta có 2 (1)
05. . 0
χ =3.84146
Mặt khác n*R2=0.95053 < 3.84146 vậy phơng sai trong mô hình 2 là không thay đổi .
Kiểm định tính dừng của phần d :
Với phơng pháp kiểm định tính dừng của phần d dựa trên lợc đồ tơng quan và lợc đồ tự tơng quan ta nhận thấy phần d của mô hình là nhiễu trắng
Lợc đồ tơng quan và tự tơng quan của phần d
Date: 05/23/02 Time: 19:11 Sample: 1990 2000
Included observations: 11 Autocorrelation Partial
Correlation
AC PAC Q-Stat Prob . | . . | . 1 0.059 0.059 0.0497 0.824 . | . . | . 2 -0.049 -0.053 0.0883 0.957 . *| . . *| . 3 -0.097 -0.091 0.2559 0.968 . **| . . **| . 4 -0.268 -0.264 1.7285 0.786 . |** . . |** . 5 0.201 0.235 2.6914 0.747
. | . . | . 6 0.051 -0.014 2.7662 0.838 . *| . . **| . 7 -0.151 -0.205 3.5778 0.827 . *| . . **| . 7 -0.151 -0.205 3.5778 0.827 . *| . . *| . 8 -0.120 -0.149 4.2615 0.833 . *| . . | . 9 -0.116 0.023 5.2209 0.815
Kiểm định tính chuẩn của phần d :
Giá trị JB=0.98604 < 2 (2)
05. . 0
χ nên kết luận phần d của hàm hồi quy trong mô hình trên phân bố chuẩn.
Từ những kiểm định đã đợc thoả mãn cho phép kết luận mô hình 2 có thể tin cậy để phân tích và dự báo
Cơ sở dữ liệu đợc dùng trong việc ớc lợng mô hình 2
obs GDPr VDTXHr BIENGIA 1990 131968.0 16607.60 0.000000 1991 139634.0 21940.10 0.000000 1992 151782.0 30963.20 0.000000 1993 164043.0 45421.30 0.000000 1994 178534.0 51834.80 0.000000 1995 195567.0 60757.00 0.000000 1996 213832.0 67489.30 0.000000 1997 231263.0 79204.60 1.000000 0 1 2 3 4 - 0.0 0.0 0.0 Series: RESID02 Sample 1990 2000 Observations 11 Mean 0.001378 Median -0.001186 Maximum 0.021593 Minimum -0.010982 Std. Dev. 0.010232 Skewness 0.643683 Kurtosis 2.297113 Jarque-Bera 0.986040 Probability 0.610779
1998 244594.0 75579.70 1.0000001999 256269.0 79094.60 1.000000 1999 256269.0 79094.60 1.000000 2000 273582.0 91800.00 1.000000
Trong đó:
GDPr: giá trị tổng sản phẩm quốc nội đợc tính theo giá cố định năm 1994. VDTXHr: Tổng vốn đầu t toàn xã hội đợc điều chỉnh về giá cố định năm 1994. BIENGIA: biến giả đại diện cho cuộc khủng hoảng tài chính châu á năm 1997.