Dự báo hình thành vốn của ngành xây dựng bằng mô hình điều chỉnh bộ phận với những kỳ vọng thích nghi

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Thêm vào BST

Báo xấu

15
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Dự báo hình thành vốn của ngành xây dựng bằng mô hình điều chỉnh bộ phận với những kỳ vọng thích nghi sử dụng dữ liệu điều tra doanh nghiệp trong ngành xây dựng từ năm 2006 đến năm 2016 để xây dựng mô hình dự đoán về sự hình thành vốn của ngành ở Việt Nam.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Dự báo hình thành vốn của ngành xây dựng bằng mô hình điều chỉnh bộ phận với những kỳ vọng thích nghi

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 DỰ BÁO HÌNH THÀNH VỐN CỦA NGÀNH XÂY DỰNG BẰNG MÔ HÌNH ĐIỀU CHỈNH BỘ PHẬN VỚI NHỮNG KỲ VỌNG THÍCH NGHI Lâm Thị Thùy Linh Trường Đại học Thủy lợi, email: linhltt@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU S ∗t − S∗t −1 = λ(S t −1 − S∗t −1 ) 0 < λ < 1, Trong nền kinh tế quốc dân ngành xây Lấy trễ phương trình (1) một thời kỳ, nhân dựng luôn là một trong những ngành quan (1 – λ) rồi trừ đi (1), đơn giản hóa ta được: trọng. Tuy nhiên hiện nay có rất nhiều dự án Kt = β0δλ + (1 – δ + 1- λ)Kt-1 – (1 – δ)(1 – λ)Kt-2 đầu tư xây dựng phát triển ồ ạt, và rơi vào + β1δλSt-1 + δβ2Lt - δβ2(1 – λ)Lt-1 + vt (2) tình trạng thiếu vốn khiến dự án bị đình trệ, Trong phương trình này δ và λ không xảy gây ảnh hưởng đến hiệu quả đầu tư. Vậy ra đối xứng. Ta viết phương trình như sau: lượng vốn của ngành xây dựng trong một Kt = α1 + α2Kt-1 + α3Kt-2 + α4St-1 + α5Lt + thời kỳ có thể được xác định như thế nào? + α6Lt-1 + vt (3) Chịu tác động của những nhân tố gì? Là α6 những câu hỏi mà nghiên cứu này quan tâm. Khi đó: λ= 1 + α5 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nhưng vấn đề là ta thu được hai ước lượng của δ. Từ các hệ số của Kt-1 ta được Ta thấy việc hình thành vốn mong muốn δ = 2 – α2 – λ của một ngành trong kỳ phụ thuộc vào doanh và từ hệ số của Kt-2 ta được thu kỳ vọng trong kỳ. Ta xét mô hình: α3 δ =1+ K dt = β0 + β1S∗t + β2 L t 1− λ Vấn đề là phương trình (3) có sáu tham số Trong đó: K dt = lượng tư bản mong muốn và mô hình của chúng ta chỉ có năm tham số bắt đầu thời kỳ t, β0, β1, β2, λ, và δ. Tuy nhiên, khi đã cho λ, S ∗t = lượng bán kỳ vọng trong thời kỳ t, phương trình (3) có thể viết là Lt = số lao động thuê trong thời kỳ t. K t = β0 δλ + (1 − δ)K t −1 + β1δλS t −1 + β2 δL t + v t (4) Vì cả K dt và S ∗t đều không thể quan sát Ở đây: được một cách trực tiếp, nên ta sẽ sử dụng cơ K t = K t − (1 − λ)K t −1 chế điều chỉnh từng phần cho K dt và mô hình L t = L t − (1 − λ)L t −1 kỳ vọng điều chỉnh cho S ∗t . Ước lượng của (4) cho ta các ước lượng Theo mô hình điều chỉnh bộ phận: duy nhất của δ, β0, β1 và β2. Như vậy ta có thể sử dụng thủ tục hai bước sau đây: K t − K t −1 = δ(K dt − K t −1 ) 0 < δ < 1, Ước lượng (3) và thu được ước lượng của d Thế K t ta thu được: λ. Sử dụng ước lượng này để xây dựng Kt và Lt và sau đó ước lượng phương trình (4) để K t = β 0 δ + (1 − δ)K t −1 + β1δS ∗t + δu t (1) thu được các ước lượng duy nhất của δ, β0, β1 Theo mô hình kỳ vọng thích nghi: và β2. 394
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Theo kết quả ước lượng và lựa chọn mô hình ảnh hưởng cố định, ta thu được kết quả Nghiên cứu sử dụng cơ sở dữ liệu dựa trên tham số điều chỉnh bộ phận là: điều tra doanh nghiệp của Tổng cục Thống kê trong 11 năm từ 2006 đến 2016 ngành xây α λ = 1 + 6 = 0,66454 dựng với tổng số 37,574 quan sát. α5 Mô hình (4): Từ tham số điều chỉnh bộ phận λ, ta thu Kt = α1 + α2Kt-1 + α3Kt-2 + α4St-1 + α5Lt + được hai ước lượng của δ từ phương trình + α6Lt-1 + vt (2). Như đã trình bày, vấn đề là phương trình Được ước lượng thông qua 2 mô hình là (3) có sáu tham số và mô hình của chúng ta ảnh hưởng cố định (Fixed-effects) và ảnh chỉ có năm tham số β0, β1, β2, λ, và δ. Tuy hưởng ngẫu nhiên (Random-effects). Sau đó, nhiên, nếu đã có được tham số điều chỉnh bộ ta sẽ tiến hành lựa chọn mô hình theo kiểm phận, phương trình (2) có thể viết lại thành định Hausman. phương trình (4): Bảng 1. Kết quả ước lượng mô hình K t = β 0 δλ + (1 − δ)K t −1 + β1δλS t −1 + β2 δL t + v t ảnh hưởng cố định và ảnh hưởng ngẫu Ta tính toán các biến số như sau: nhiên toàn ngành xây dựng K t = K t − (1 − λ )K t −1 Mô hình ảnh Mô hình ảnh L t = L t − (1 − λ )L t −1 Kt hưởng cố định hưởng ngẫu Tiến hành ước lượng mô hình điều chỉnh (FE) nhiên (RE) với những kỳ vọng thích nghi (Sử dụng 0,7302598 *** 0,9910202*** mô hình ảnh hưởng cố định và ảnh hưởng Kt-1 ngẫu nhiên). (0,0056631) (0,0052367) Mô hình ảnh Mô hình ảnh 0,147263*** 0,0944531*** Kbart hưởng cố định hưởng ngẫu Kt-2 (0,0056125) (0,0057177) (FE) nhiên (RE) 0,3139568*** 0,0927199*** Kbart-1 1,057174*** 1,49119*** St-1 (0,0070802) (0,0043045) (0,0049435) (0,0024514) 15,2345*** 11,84574*** St-1 0,340557*** 0,1105054*** Lt (0,9399986) (0,790989) (0,0078187) (0,0047248) -5,1104505*** -15,7513*** Lbart 15,63058*** 5,328964*** Lt-1 (0.856949) (0,7906845) (0,9396892) (0,7435814) -1242*,906*** -692,6883*** _Cons 496,4407** -846,9655*** _Cons (146,783) (120,6506) (146.6023) (135.0677) Obs 37.584 37.584 Obs 37.584 37.584 R-sq within 0,7346 0,7216 R-sq within 0,6662 0,6533 R-sq R-sq 0,9823 0,9870 0,9830 0,9951 between between R-sq R-sq overall 0,9395 0,9488 0,9526 0,9606 overall Ghi chú: ***, ** mức ý nghĩa 1%, 5% Ghi chú: ***, ** mức ý nghĩa 1%, 5% Nguồn: Tính toán của tác giả Nguồn: Tính toán của tác giả Sau khi ước lượng được hai mô hình, ta Kết quả của việc ước lượng hai mô hình, tiếp tục tiến hành kiểm định Hausman và lựa và tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn, chọn được mô hình đánh giá tác động cố cho thấy mô hình đánh giá tác động cố định định FE phù hợp hơn trong nghiên cứu này. FE phù hợp hơn trong nghiên cứu này. Kết quả ước lượng mô hình: 395
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 K t = 496,4407 + 1,057174* K t -1 tác động tiêu cực của lao động thời kỳ trước đến nguồn hình thành vốn tư bản trong kỳ. + 0,340557* St-1 + 15,63058* L t (5) Đối với ngành xây dựng ở Việt Nam, những Từ phương trình (4) và (5), ta thu được các giai đoạn đầu lực lượng lao động lao động ước lượng duy nhất của δ, β0, β1 và β2 là: của ngành còn nhiều lao động phổ thông, tay δ = – 0,057174 nghề thấp trong khi ngành cần nhân công có β0 = – 13066,151 trình độ cao, khiến doanh nghiệp thường tốn β1 = – 8,9633449 nhiều chi phí hơn cho công tác đào tạo lại lao β2 = – 273,38615 động. Càng ở những giai đoạn sau thì nhân lực của ngành lại ngày càng được đào tạo bài Khi đó, phương trình (2) sẽ được ước bản và liên tục được cập nhật, bồi dưỡng các lượng lại là: kiến thức, kĩ năng mới. Các doanh nghiệp Kt = 496,4407 + 1,392634 Kt-1 – trong ngành cũng có nhiều cơ chế tuyển – 0,35463959 Kt-2 + 0,340557 St-1 dụng, thu hút đội ngũ chuyên gia, tri thức trẻ + 15,63057 Lt – 5,24343437Lt-1 (6) khiến cho lực lượng lao động của ngành đảm Nhìn vào mô hình ước lượng được, ta có bảo cả về số lượng và chất lượng, giúp tăng nhận xét: năng suất, sản lượng của ngành, khiến cho Hệ số của biến Kt-1, St-1 đều mang dấu lượng tư bản tăng theo. dương, nghĩa là lượng tư bản và doanh thu của thời kỳ trước có ảnh hưởng tích cực đến 4. KẾT LUẬN sự hình thành vốn của thời kỳ này. Khi lượng Bài viết này sử dụng dữ liệu điều tra doanh tư bản tích lũy kỳ trước tăng thêm 1 đơn vị nghiệp trong ngành xây dựng từ năm 2006 thì đồng thời làm tăng thêm 1,392634 đơn vị đến năm 2016 để xây dựng mô hình dự đoán cho lượng tư bản của kỳ này. Tương tự, nếu về sự hình thành vốn của ngành ở Việt Nam. doanh thu của kỳ trước tăng 1 đơn vị, thì Kết quả ước lượng cho thấy sự hình thành lượng vốn kỳ này tăng thêm 0,0340557 đơn vốn của ngành xây dựng nhận được ảnh vị. Từ thực tế cũng cho thấy doanh thu và hưởng tích cực từ những yếu tố như tư bản và đầu tư vốn năm trước cao chính là một nguồn doanh thu của thời kỳ trước đó, trong khi quan trọng phục vụ cho tái sản xuất mở rộng nhận ảnh hưởng tiêu cực từ yếu tố tư bản và cho thời kỳ sau. Đối với những doanh nghiệp lao động thời kỳ xa hơn. Điều này gợi mở các càng phát triển thì vai trò của nguồn vốn này chính sách về cải thiện nguồn nhân lực cũng càng được khẳng định. như chính sách về phân bổ, giải ngân vốn, Hệ số của biến Kt-2 mang dấu âm có nghĩa tránh hiện tượng tồn đọng đối với các doanh là lượng tư bản đầu tư ở những thời kì trước nghiệp trong ngành để thúc đẩy sự tăng nữa càng lớn thì lượng tư bản ở thời kỳ này trưởng tư bản của ngành. sẽ càng nhỏ. Đối với các dự án đầu tư khi vốn đầu tư phân bổ cho các giai đoạn đầu 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO càng lớn thì vốn phân bổ các giai đoạn sau sẽ [1] L. M. Koyck (1954), Các trễ phân bố và chiếm tỷ lệ nhỏ hơn. Bên cạnh đó, nhiều dự phân tích đầu tư (Amsterdam: North-Holland. án đầu tư xây dựng sau khi được cấp vốn lại [2] M. Nerlove (1958), Các trễ phân bố và xảy ra tình trạng chậm giải ngân do nhiều yếu phân tích cầu, U.S.D.A. Handbook 141 tố, vốn bị tồn đọng, cũng khiến dự án bị cắt (Washington,D.C.: Nhà in chính phủ Mỹ). giảm vốn ở những giai đoạn sau đó. [3] Muradoglu, Yaz Gulnur; Sivaprasad, Sheeja Hệ số của biến Lt có dấu dương nghĩa là (2012), “Capital structure & Abnormal lực lượng lao động trong kỳ cũng có ảnh return”, p. 328-341, International Business hưởng tích cực đến sự hình thành tư bản Review 21. [4] Le. T. H. T, The impact of FDI inward trong kỳ đó, sự tác động là tương đối lớn với spillover effect to Agriculture productivity hệ số ước lượng là 15,63057. Trong khi đó, of enterprises in Vietnam, Tạp chí Thông tin hệ số của biến Lt-1 mang dấu âm lại cho thấy & Dự báo Kinh tế - Xã hội. 396