Xây dựng mô hình hàm cầu sản phẩm cá hồi của Na Uy ở Việt Nam

Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản số 1/2009<br /> VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU<br /> <br /> XÂY DỰNG MÔ HÌNH HÀM CẦU SẢN PHẨM CÁ HỒI CỦA NA-UY Ở VIỆT NAM<br /> MODELING DEMAND FUNCTION FOR NORWEGIAN SALMON IN VIETNAM<br /> <br /> Phạm Thành Thái<br /> Khoa Kinh tế, Trường Đại học Nha Trang<br /> <br /> Tóm tắt<br /> Xây dựng hàm cầu cho các sản phẩm thủy sản đã được tiến hành rất phổ biến ở trên thế giới,<br /> nhưng ở Việt Nam hầu như chưa có nghiên cứu nào trong lĩnh vực này. Trong nghiên cứu này, ước<br /> lượng hàm cầu sản phẩm cá hồi của Na-Uy ở Việt Nam được tiến hành. Đặc trưng mô hình được sử<br /> dụng trong nghiên cứu này là hàm logarit tuyến tính. Mục đích chính của nghiên cứu này là nhằm xác<br /> định độ co dãn của cầu cá hồi theo giá, theo thu nhập, theo giá các mặt hàng liên quan. Kết quả<br /> nghiên cứu nhằm phục vụ công tác giảng dạy và nghiên cứu tại Đại học Nha Trang; giúp các nhà<br /> nhập khẩu cá hồi của Việt Nam có cơ sở khoa học hơn trong việc đề ra các chính sách hợp lý trong<br /> kinh doanh trong quá trình hội nhập với nền kinh tế thế giới. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng được<br /> so sánh với các kết quả nghiên cứu khác gần đây đã được báo cáo trong tập hợp lý thuyết và các<br /> nghiên cứu thực nghiệm về cầu cá hồi.<br /> Từ khóa: hàm cầu, cá hồi<br /> Abstract<br /> The formulation of demand functions for aquatic products has been prevalently practiced<br /> worldwide, but still represents a rather new phenomenon in the area of applied economics in Vietnam.<br /> This paper focuses on estimates of demand functions for Norwegian salmon products. Log-linear<br /> functions are used to construct the model. The major objective of the research is to define the ownprice elasticity of demand, income elasticity of demand, and cross-price elasticity of demand in the<br /> context of the salmon industry. The research findings are hoped to bring some added values to the<br /> improved teaching and educational training at Nha Trang University, in addition to providing salmon<br /> importers in Vietnam with scientific foundations for making relevant, appropriate decisions in the fastmoving economic integration process. A further step is to compare these findings with those from<br /> recent studies cited in literature about theoretical and empirical dimensions of salmon demand.<br /> I. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Ước lượng mô hình hàm cầu và độ co dãn<br /> <br /> vùng lãnh thổ, với kim ngạch nhập khẩu khoảng<br /> từ 90-100 triệu USD/năm, tương đương từ 4<br /> <br /> là một trong những hoạt động quan trọng và phổ<br /> biến nhất đối với các nhà Kinh tế học Vi mô<br /> <br /> đến 5% kim ngạch xuất khẩu thủy sản. Các mặt<br /> hàng thủy sản nhập khẩu của Việt Nam chủ yếu<br /> <br /> nhằm củng cố lý thuyết về cầu hàng hóa. Đối<br /> với các Nhà quản lý vĩ mô, các Nhà quản trị<br /> <br /> là tôm đông lạnh, cá đông lạnh, trong đó, tôm<br /> đông lạnh chiếm trên 70%, cá đông lạnh chiếm<br /> <br /> doanh nghiệp, việc ước lượng hàm cầu có ý<br /> <br /> 10-16%, còn lại là các loại thủy sản khác như cá<br /> <br /> nghĩa đặc biệt quan trọng trong việc hoạch định<br /> chính sách, dự báo và ra những quyết định<br /> <br /> hồi tươi, cá hồi đông lạnh, tôm hùm, cá hộp,<br /> nghêu sò và nhiều loại cá biển. Chỉ riêng cá<br /> <br /> đúng đắn trong những tình huống cụ thể để<br /> phục vụ công tác quản lý một cách có hiệu quả<br /> <br /> hồi, bình quân mỗi năm có khoảng 1.500 tấn<br /> được nhập về từ các nước châu Âu để chế<br /> <br /> nhất là một việc rất cần thiết.<br /> Theo Bộ Thủy sản (2007), Việt Nam hiện<br /> <br /> biến, tái xuất và tiêu thụ trong nước.<br /> <br /> đang nhập khẩu thủy sản từ 40 quốc gia và<br /> 70<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản số 1/2009<br /> Với nhu cầu lớn ngày càng tăng của cá hồi<br /> <br /> cá hồi của Na-Uy ở Việt Nam” là cần thiết và<br /> <br /> những nhà nhập khẩu cần phải có những bằng<br /> chứng nghiên cứu thực nghiệm để hiểu biết và<br /> <br /> hữu ích.<br /> II. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU<br /> 2.1. Đối tượng nghiên cứu<br /> <br /> nắm được thị trường các sản phẩm thủy sản<br /> nhập khẩu nói chung và cá hồi của Na-Uy nói<br /> <br /> Đối tượng nghiên cứu: Sản phẩm cá hồi<br /> của Na-Uy được nhập khẩu vào Việt Nam và<br /> <br /> riêng ở Việt Nam, có như vậy những nhà kinh<br /> doanh cũng như các nhà nhập khẩu cá hồi của<br /> Việt Nam mới có cơ sở ra quyết định. Trong<br /> <br /> quan sát các thông tin về cầu cá hồi thông qua<br /> người tiêu dùng.<br /> 2.2. Phương pháp nghiên cứu<br /> <br /> quản lý kinh tế hiện đại, ngoài sự hiểu biết về<br /> mặt định tính các yếu tố và các mối quan hệ của<br /> <br /> Phương pháp chuyên gia, phương pháp<br /> thống kê mô tả, và phương pháp kinh tế lượng<br /> <br /> thị trường, người ta còn cần định lượng được<br /> các yếu tố và các mối quan hệ giữa các yếu tố<br /> <br /> được sử dụng trong nghiên cứu này.<br /> Mô hình nghiên cứu đề nghị có thể được<br /> <br /> đó. Để hiểu biết được các yếu tố ảnh hưởng và<br /> định lượng được những yếu tố ảnh hưởng tới<br /> <br /> biểu diễn dưới dạng hàm hồi quy tuyến tính<br /> logarit và được xây dựng dựa trên các giả định<br /> <br /> lượng cầu cá hồi của Na-Uy, hiện nay người ta<br /> <br /> sau:<br /> <br /> thường sử dụng mô hình kinh tế lượng. Một khi<br /> đã xây dựng được mô hình kinh tế lượng, việc<br /> <br /> - Đặc trưng mô hình này là biến sản lượng<br /> (Qt) là biến nội sinh, có nghĩa là giá trị của nó<br /> <br /> tiến hành dự báo thị trường như lượng cầu, xác<br /> định độ co dãn của cầu theo giá hoặc thu nhập<br /> <br /> được xác định bởi mô hình.<br /> - Các biến độc lập như giá cả, thu nhập,<br /> <br /> nêu trên, các nhà hoạch định chính sách và<br /> <br /> hoặc là các yếu tố khác,… hoặc cần ra quyết<br /> <br /> nhu cầu ở thời kỳ trước và các biến giả theo<br /> <br /> định trong những tình huống với mức tin cậy<br /> nhất định, thì mô hình kinh tế lượng tỏ ra có ưu<br /> <br /> mùa là biến ngoại sinh.<br /> <br /> thế. Xuất phát từ bối cảnh đó, việc nghiên cứu<br /> và: “Xây dựng mô hình hàm cầu sản phẩm<br /> <br /> ln(Qt ) = β1 + β 2ln( Pt ) + β 3 ln( I t ) + β 4ln(Qt −1 ) + β5 D1t + β 6 D2t + β 7 D3t + β8 D4t + β 9 D5t + β10 D6t +<br /> + β11 D7 t + β12 D8t + β13 D9t + β14 D10t + β15 D11t + U t<br /> Trong đó:<br /> <br /> Qt : Nhu cầu cá hồi trong tháng thứ t.<br /> Trong nghiên cứu này nhu cầu cá hồi được định<br /> nghĩa là số lượng cá hồi của Na-Uy nhập vào<br /> Việt Nam trong tháng thứ t (đơn vị tính:<br /> tấn/tháng),<br /> <br /> Pt : Giá cá hồi của Na-Uy trong tháng thứ t<br /> (đơn vị tính: đồng/kg),<br /> <br /> Qt<br /> <br /> – 1:<br /> <br /> (1)<br /> <br /> Nhu cầu cá hồi trong tháng thứ t-1.<br /> <br /> Nó chính là số lượng cá hồi được nhập vào Việt<br /> Nam ở tháng thứ t-1(đơn vị tính: tấn/tháng),<br /> Dt: Biến giả theo mùa. Biến này đo lường<br /> tác động của yếu tố mùa theo tháng lên nhu cầu<br /> cá hồi. Tháng 12 được chọn làm thời điểm để<br /> tham chiếu.<br /> Ut : Sai số ngẫu nhiên.<br /> <br /> It : Thu nhập thực tế bình quân đầu người<br /> <br /> Dữ liệu cho nghiên cứu này chủ yếu là<br /> nguồn dữ liệu thứ cấp, loại dữ liệu là dữ liệu<br /> <br /> trong tháng thứ t. Trong nghiên cứu này GDP<br /> bình quân đầu người theo quý ở thành phố Hà<br /> <br /> theo thời gian được thu thập từ một số nguồn<br /> sau:<br /> <br /> Nội và thành phố Hồ Chí Minh được sử dụng<br /> làm biến đại diện cho biến thu nhập (đơn vị<br /> <br /> - Dữ liệu theo tháng về số lượng và giá trị<br /> <br /> tính: ngàn đồng/người/tháng),<br /> <br /> (tính theo giá FOB) cá hồi của Na Uy được<br /> nhập vào Việt Nam Từ tháng 1 năm 1998 đến<br /> <br /> 71<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản số 1/2009<br /> tháng 12 năm 2006 được cung cấp bởi<br /> <br /> dương (+) giữa nhu cầu hiện tại và nhu cầu ở<br /> <br /> Norwegian Seafood Export Council. Giá bình<br /> <br /> thời kỳ trước nó.<br /> <br /> quân mỗi kilogram được tính bằng cách lấy tổng<br /> giá trị chia cho số lượng. Tất cả giá được<br /> <br /> - H4: Tiêu dùng cá hồi cũng sẽ tăng lên<br /> trong các tháng cuối năm (năm dương lịch). Một<br /> <br /> chuyển đổi từ đồng kroner của Na Uy (NOK)<br /> sang tiền đồng của Việt Nam (VND) bằng cách<br /> <br /> mối quan hệ dương (+) giữa mức tiêu dùng cá<br /> hồi với biến giả theo mùa trong giai đoạn này.<br /> <br /> sử dụng tỷ giá chuyển đổi bình quân hàng tháng<br /> giữa đồng NOK và VND (VND/NOK). Tỷ giá này<br /> <br /> - H5: Cá hồi là một mặt hàng xa xỉ ở thị<br /> trường Việt Nam. Do vậy, hệ số co dãn của cầu<br /> <br /> được lấy từ trang web http://www.oanda.com/.<br /> <br /> cá hồi theo thu nhập được kỳ vọng sẽ lớn hơn 1.<br /> <br /> - Giá thực bình quân mỗi kilogram cá hồi<br /> cũng được tính toán dựa trên chỉ số giá tiêu<br /> <br /> - H6: Hệ số co dãn của cầu cá hồi theo giá<br /> ở thị trường Việt Nam sẽ nhỏ hơn so với hệ số<br /> <br /> dùng (CPI) hàng tháng của Việt Nam. Chỉ số giá<br /> tiêu dùng hàng tháng được lấy từ Tổng cục<br /> Thống kê Việt Nam.<br /> - Thu nhập bình quân đầu người hàng<br /> <br /> co dãn của cầu theo giá ở các thị trường lớn<br /> hơn.<br /> III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN<br /> 3.1. Mô hình hàm cầu<br /> <br /> tháng được thu thập ở hai thành phố lớn là Hà<br /> <br /> Mô hình hàm cầu (1) được ước lượng<br /> <br /> Nội và thành phố Hồ Chí Minh. Các số liệu này<br /> cũng được lấy từ Cục thống kê thành phố Hồ<br /> <br /> bằng phương pháp OLS, và sau đó đưa vào<br /> một số kiểm định chuẩn đoán. Cụ thể, tác giả đã<br /> <br /> Chí Minh và Hà Nội.<br /> Các giả thuyết nghiên cứu:<br /> <br /> thực hiện kiểm định BG (Breusch – Godfrey) để<br /> kiểm tra tính tự tương quan giữa các nhiễu, sau<br /> <br /> - H1: Khi giá của cá hồi tăng thì lượng cầu<br /> <br /> đó sử dụng thủ tục lặp Cochrane – Ocutt để<br /> <br /> cá hồi giảm và ngược lại, chúng ta kỳ vọng một<br /> mối quan hệ âm (-) giữa giá và nhu cầu cá hồi.<br /> <br /> khắc phục hiện tượng tự tương quan giữa các<br /> nhiễu. Các kiểm định về phương sai của sai số<br /> <br /> - H2: Khi thu nhập bình quân đầu người<br /> tăng thì lượng cầu cá hồi được nhập vào Việt<br /> <br /> thay đổi, phân phối chuẩn của sai số và hiện<br /> tượng đa cộng tuyến,...cũng được tiến hành và<br /> <br /> Nam từ Na Uy cũng tăng lên, chúng ta kỳ vọng<br /> một mối quan hệ dương (+) giữa thu nhập và<br /> <br /> cho kết quả phù hợp. Các biến giả D10, D11<br /> không có ý nghĩa thống kê đã bị loại ra khỏi mô<br /> <br /> nhu cầu cá hồi.<br /> <br /> hình.<br /> <br /> - H3: Tiêu dùng cá hồi ở thời kỳ hiện tại<br /> tăng lên nếu như tiêu dùng ở thời kỳ trước nó<br /> cũng tăng, chúng ta kỳ vọng một mối quan hệ<br /> <br /> 72<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản số 1/2009<br /> Bảng 1. Kết quả ước lượng mô hình (1) sau cùng<br /> Dependent Variable: LOG(Qt)<br /> Method: Least Squares<br /> Date: 06/11/08 Time: 16:27<br /> Sample (adjusted): 1998M09 2006M12<br /> Included observations: 100 after adjustments<br /> Convergence achieved after 7 iterations<br /> Variable<br /> <br /> Coefficient<br /> <br /> Std. Error<br /> <br /> t-Statistic<br /> <br /> Prob.<br /> <br /> C<br /> <br /> -38.36958<br /> <br /> 7.465461<br /> <br /> -5.139613<br /> <br /> 0.0000<br /> <br /> LOG(Pt)<br /> <br /> -0.538384<br /> <br /> 0.198874<br /> <br /> -2.707164<br /> <br /> 0.0083<br /> <br /> LOG(It)<br /> <br /> 5.691097<br /> <br /> 0.864528<br /> <br /> 6.582893<br /> <br /> 0.0000<br /> <br /> LOG(Qt(-1))<br /> <br /> 0.260248<br /> <br /> 0.098041<br /> <br /> 2.654492<br /> <br /> 0.0096<br /> <br /> D1<br /> <br /> 2.113782<br /> <br /> 0.430111<br /> <br /> 4.914499<br /> <br /> 0.0000<br /> <br /> D2<br /> <br /> 1.764204<br /> <br /> 0.403720<br /> <br /> 4.369873<br /> <br /> 0.0000<br /> <br /> D3<br /> <br /> 2.586671<br /> <br /> 0.383166<br /> <br /> 6.750776<br /> <br /> 0.0000<br /> <br /> D4<br /> <br /> 0.941385<br /> <br /> 0.273264<br /> <br /> 3.444960<br /> <br /> 0.0009<br /> <br /> D5<br /> <br /> 1.108734<br /> <br /> 0.249126<br /> <br /> 4.450495<br /> <br /> 0.0000<br /> <br /> D6<br /> <br /> 0.912366<br /> <br /> 0.262729<br /> <br /> 3.472648<br /> <br /> 0.0008<br /> <br /> D7<br /> <br /> 0.840268<br /> <br /> 0.227346<br /> <br /> 3.695988<br /> <br /> 0.0004<br /> <br /> D8<br /> <br /> 0.820068<br /> <br /> 0.242235<br /> <br /> 3.385417<br /> <br /> 0.0011<br /> <br /> D9<br /> <br /> 0.940181<br /> <br /> 0.234440<br /> <br /> 4.010332<br /> <br /> 0.0001<br /> <br /> AR(2)<br /> <br /> 0.188915<br /> <br /> 0.114445<br /> <br /> 1.650700<br /> <br /> 0.1027<br /> <br /> AR(3)<br /> <br /> -0.061433<br /> <br /> 0.115224<br /> <br /> -0.533162<br /> <br /> 0.5954<br /> <br /> AR(4)<br /> <br /> -0.131468<br /> <br /> 0.113876<br /> <br /> -1.154484<br /> <br /> 0.2517<br /> <br /> AR(5)<br /> <br /> 0.141862<br /> <br /> 0.111518<br /> <br /> 1.272102<br /> <br /> 0.2070<br /> <br /> AR(6)<br /> <br /> 0.016825<br /> <br /> 0.107754<br /> <br /> 0.156141<br /> <br /> 0.8763<br /> <br /> AR(7)<br /> <br /> 0.004938<br /> <br /> 0.101511<br /> <br /> 0.048649<br /> <br /> 0.9613<br /> <br /> R-squared<br /> <br /> 0.919190<br /> <br /> Adjusted R-squared<br /> <br /> 0.901232<br /> <br /> S.D. dependent var<br /> <br /> 1.423906<br /> <br /> S.E. of regression<br /> <br /> 0.447497<br /> <br /> Akaike info criterion<br /> <br /> 1.398984<br /> <br /> Sum squared resid<br /> <br /> 16.22053<br /> <br /> Schwarz criterion<br /> <br /> 1.893967<br /> <br /> Log likelihood<br /> <br /> -50.94922<br /> <br /> F-statistic<br /> <br /> 51.18589<br /> <br /> Durbin-Watson stat<br /> <br /> 2.207534<br /> <br /> Prob(F-statistic)<br /> <br /> 0.000000<br /> <br /> Mean dependent var<br /> <br /> 2.748128<br /> <br /> Mô hình hàm cầu cá hồi của Na-Uy ở Việt Nam như sau:<br /> <br />
) = -38.37 - 0.54ln ( P ) + 5.69ln ( I ) +0.26ln ( Q ) + 2.11D +1.76D +2.59D +<br /> ln(Q<br /> t<br /> t<br /> t<br /> t-1<br /> 1t<br /> 2t<br /> 3t<br /> + 0.94D 4t + 1.11D 5t + 0.91D 6t + 0.84D 7t + 0.82D 8t +0.94D 9t +<br /> <br /> (2)<br /> <br /> +[AR ( 2 ) =0.19,AR ( 3 ) = - 0.06,AR ( 4 ) = - 0.13,AR ( 5 ) =0.14,AR ( 6 ) =0.01,AR ( 7 ) =0.005]<br /> <br /> 73<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản số 1/2009<br /> Kết quả ước lượng ở bảng 1 cho thấy, hệ<br /> <br /> 3.2. Độ co dãn ngắn và dài hạn<br /> <br /> 1<br /> <br /> số hồi quy của các biến giá cả, thu nhập và nhu<br /> <br /> Các hệ số co dãn thể hiện đặc trưng cho<br /> <br /> cầu ở thời kỳ trước đều có dấu phù hợp với kỳ<br /> vọng ban đầu và đều có ý nghĩa thống kê. Một<br /> <br /> cấu trúc cầu cá hồi của Na-Uy ở Việt Nam được<br /> thể hiện trong bảng 2 sau:<br /> <br /> hệ số dương về mức tiêu dùng trong giai đoạn<br /> trước cho thấy rằng tiêu dùng có khả năng sẽ<br /> <br /> Bảng 2. Độ co dãn ngắn hạn và dài hạn của<br /> cầu cá hồi Na-Uy ở Việt Nam<br /> <br /> tăng (giảm) nếu nó đã tăng (giảm) trong giai<br /> đoạn trước đó. Nói cách khác, chúng ta có lý do<br /> <br /> Biến độc lập<br /> <br /> để tin rằng, sự hình thành nên thói quen của<br /> người tiêu dùng là một yếu tố quan trọng khi giải<br /> thích lượng cầu hàng tháng. Hệ số hồi quy của<br /> biến giá cả mang dấu âm thể hiện mối quan hệ<br /> tỷ lệ nghịch giữa nhu cầu và giá. Điều này là<br /> <br /> Giá (Pt)<br /> Thu nhập (It)<br /> <br /> Độ co dãn<br /> ngắn hạn<br /> -0,538<br /> 5,691<br /> <br /> Độ co dãn<br /> dài hạn<br /> -0,727<br /> 7,691<br /> <br /> Độ co dãn trong ngắn hạn và dài hạn đối<br /> với biến giá cả lần lượt là -0,538 và -0,727.<br /> Trong dài hạn, khi tính đến cả đặc tính động của<br /> <br /> hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế. Còn hệ<br /> số hồi quy của biến thu nhập mang dấu dương,<br /> <br /> mô hình thì độ co dãn của giá lại cao hơn vì sự<br /> tăng lên thường xuyên trong mức giá sẽ làm<br /> <br /> cho thấy khi thu nhập của người tiêu dùng tăng<br /> <br /> giảm các tác động lên tiêu dùng. Hay nói cách<br /> khác là người tiêu dùng cần thời gian để thay<br /> <br /> thì chi tiêu cho cá hồi cũng tăng. Như vậy, các<br /> kết quả này cho thấy các giả thuyết H1, H2, và<br /> H3 là hoàn toàn phù hợp cho dữ liệu nghiên<br /> cứu của Việt Nam.<br /> 2<br /> <br /> Hệ số xác định R hiệu chỉnh bằng 0,9012<br /> là khá cao sau khi thỏa mãn điều kiện nhiễu<br /> trắng, điều này có nghĩa là 90,12% biến thiên<br /> trong logarit của nhu cầu cá hồi được giải thích<br /> bởi các biến giả theo mùa và logarit của các<br /> nhân tố như giá cả, thu nhập, tiêu dùng ở thời<br /> kỳ trước. Giá trị của thống kê F = 51.1859, với<br /> Prob(F-statistic) = 0.0000 < 1%, cho thấy mô<br /> hình phù hợp tốt với dữ liệu.<br /> Các hệ số hồi quy của các biến giả theo<br /> <br /> đổi những thói quen tiêu dùng của họ.<br /> Cá hồi thường được nghĩ đến như một mặt<br /> hàng xa xỉ và hệ số co dãn của cầu theo thu<br /> nhập được kỳ vọng là sẽ lớn hơn 1 (được phát<br /> biểu ở giả thuyết H5). Kết quả ước lượng thể<br /> hiện ở bảng 2 cho thấy, trong ngắn hạn và thậm<br /> chí cả trong dài hạn hệ số co dãn của cầu theo<br /> thu nhập lần lượt là 5,691 và 7,691 đều lớn hơn<br /> 1. Mặc dù những giá trị này là phù hợp với một<br /> mặt hàng xa xỉ nhưng cũng cần nói thêm rằng,<br /> biến đại diện được sử dụng để đo lường cho<br /> thu nhập trong nghiên cứu này chính là GDP<br /> bình quân đầu người ở hai thành phố lớn là Hà<br /> <br /> mùa từ D1 cho đến D9 đều mang dấu dương và<br /> có ý nghĩa thống kê. Kết quả này cho thấy nhu<br /> cầu cá hồi ở các tháng từ tháng 1 cho đến<br /> tháng 9 đều cao hơn so với tháng 12 (vì tháng<br /> 12 là thời điểm tham chiếu). Ở trên ta đã nói,<br /> biến giả D10 và D11 đều mang dấu âm và không<br /> có ý nghĩa thống kê và đã bị loại bỏ ra khỏi mô<br /> hình hàm cầu, điều này chỉ ra rằng nhu cầu cá<br /> hồi ở tháng 10 và tháng 11 không có sự khác<br /> biệt có ý nghĩa so với nhu cầu cá hồi ở tháng<br /> 12. Kết quả này cho thấy lượng tiêu dùng cá hồi<br /> trong các tháng cuối năm là thấp hơn so với các<br /> tháng còn lại trong năm.<br /> <br /> 74<br /> <br /> 1<br /> <br /> Độ co dãn ngắn hạn của cầu cá hồi<br /> <br /> theo giá và theo thu nhập chính là hệ số độ dốc<br /> ước lượng được của biến ln(Pt) và biến ln(It)<br /> trong hàm hồi quy mẫu (2). Nó được tính theo<br /> công<br /> <br /> thức:<br /> <br /> EQ 2 = β2 = ∂ ln Qt / ∂ ln Pt<br /> <br /> và<br /> <br />  = ∂ ln Q / ∂ ln I . Độ co dãn dài hạn<br /> EQ 3 = β<br /> 3<br /> t<br /> t<br />  (1 − C ) .<br /> được tính theo công thức: ηQk = β<br /> k<br /> k<br /> −1<br /> <br /> Trong đó, Ck chính là hệ số hồi quy ước lượng<br /> được của biến ln(Qt-1).<br /> <br />