Đánh giá thực trạng môi trường kinh doanh của ngành công nghiệp điện tử Việt Nam

triển. Các biện pháp cụ thể có thể là hạn chế các ưu đãi về mặt hành chính hay cấp vốn của nhà nước cho các DN này. Đồng thời, chính phủ có thể quy định tỉ lệ thưởng cho các cổ đông không thuộc nhà nước nếu DN phát triển tốt. 2.2. Thực hiện các biện pháp tạo đầu ra cho sản phẩm. Trong bối cảnh suy giảm kinh tế, cầu về hàng hoá và dịch vụ trong nền kinh Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com tế sụt giảm khiến cho các DN sản xuất và cung ứng gặp khó khăn trong việc t m đầu Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com ra cho sản phẩm. Đối với các DN xuất khẩu vấn đề này càng nghiêm trọng hơn do đầu ra của họ phải phụ thuộc vào thị trường các nước phát triển bị ảnh hưởng nặng nề từ khủng hoảng kinh tế toàn cầu. Trong giai đoạn vừa qua, các biện pháp như giảm thuế, hỗ trợ lãi suất đã khiến Ngân sách nhà nước giảm thu và tăng chi rất nhiều. Nhưng các biện pháp này chỉ giúp cho DN giảm được chi phí đầu vào về cả nguyên vật liệu và nguồn vốn chứ không giải quyết được vấn đề đầu ra. Trên thực tế, chính phủ cũng đã thực hiện một số biện pháp nhằm giải quyết đầu ra rất có hiệu quả như chiến dịch vận động “ Người Việt dùng hàng Việt” nhằm giúp các DN khai thác thị trường nội địa. Đồng thời, chính phủ cũng thi hành các biện pháp nhằm thúc đẩy xuất khẩu như mở rộng thị trường; có kế hoạch cụ thể tăng xuất khẩu vào các thị trường thuộc khu vực mậu dịch tự do ASEAN, ASEAN - Trung Quốc, ASEAN - Hàn Quốc và các thị trường ít bị ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính toàn cầu. Khai thác lợi thế do Hiệp định đối tác kinh tế toàn diện Việt Nam - Nhật Bản để tăng xuất khẩu. Tăng đầu tư cho công tác xúc tiến xuất khẩu Trong việc sử dụng CS KTKT trong tương lai, các biện pháp kích thích đầu ra nên được áp dụng rộng rãi do chúng có tác dụng tích cực lâu dài và không gây ra sự bất công bằng trong nền kinh tế. Cụ thể, nhóm đưa ra một số biện pháp như: Thúc đẩy các DN nâng cao chất lượng sản phẩm để thu hút khách hàng và tạo chỗ đứng trong thị trường. Khuyến khích tiết kiệm và sáng tạo trong sản xuất kinh doanh bằng những giải thưởng, những hội chợ, những chiến dịch vận động để giảm giá thành. Xây dựng thương hiệu hàng Việt Nam để củng cố vị trí trong thương trường thế giới cũng như nội địa Tiếp tục khuyến khích các DN khai thác thị trường nội địa đầy tiềm năng. 2.3. Nâng cao hiệu quả của gói kích thích vào khu vực nông thôn Đầu tư vào vùng nông thôn là một chính sách đúng đắn của Chính phủ trong giai đoạn suy giảm kinh tế. Các chuyên gia cho rằng v dân cư ở vùng nông thôn là những người có thu nhập thấp và chịu ảnh hưởng rõ rệt từ khủng hoảng một phần Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com do đầu ra của ngành nông nghiệp phụ thuộc rất nhiều vào xuất khẩu. Do đó, khi Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com được nhận sự hỗ trợ, mức tiêu dùng cận biên của dân cư vùng nông thôn sẽ lớn hơn so với dân cư vùng thành thị, những người có mức thu nhập trung b nh khá hơn và sẽ có xu hướng tiết kiệm thay v tiêu dùng vào các nhu cầu thiết yếu. Nghiên cứu của CERP cũng chỉ ra rằng số nhân chi tiêu chính phủ đối với khu vực nông nghiệp cao hơn so với các khu vực kinh tế khác. Tuy nhiên, đầu tư vào nông thôn lại gặp khó khăn mọi thủ tục phải thông qua một hệ thống hành chính rườm rà và một thực tế là tr nh độ cán bộ cũng như dân trí ở các vùng này chưa cao. Điều này chắc chắn có ảnh hưởng đến việc thực hiện chính sách của chính phủ một cách hiệu quả. Không chỉ thế, việc theo sát được hoạt động sản xuất của người nông dân để đưa ra những chỉ đạo chính sách hợp lý là rất khó khăn. Có lẽ đây là lí do khiến cho gói kích thích vào khu vực nông thôn nảy sinh nhiều bất cập như đã tr nh bày ở phần 1.3. Để có thể nâng cao hiệu quả của gói kích thích vào vùng nông thôn, chính phủ cần chỉ đạo các biện pháp để tăng cường minh bạch hoá thông tin, cải cách bộ máy hành chính cũng nâng cao việc điều tra thực trạng ở các vùng này, từ đó đưa ra những khoanh vùng chính sách hỗ trợ cho hợp lý. Đây là một nhiệm vụ mang tính chiến lược và cần thời gian dài để thực hiện. Tuy nhiên, trongnhững hoàn cảnh cấp bách như ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng vừa qua, chính phủ có thể thi hành một số biện pháp như tổ chức các diễn đàn, giao lưu, tuyên truyền để tăng cường việc trao đổi thông tin giữa những người trực tiếp sản xuất nông nghiệp và các nhà hoạch định chính sách. Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com KẾT LUẬN Nền kinh tế Việt Nam trong Quý IV năm 2008 và Quý I năm 2009 đã thể hiện rất rõ những dấu hiệu suy giảm. Đây là kết quả tổng hợp từ ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới bắt nguồn ở Hoa K vào năm 2008 và những bất ổn nội tại tích tụ trong nền kinh tế nước ta. Kể từ Nghị quyết số 30/NQ-CP vào tháng 12 năm 2008, toàn thể bộ máy chính phủ từ Trung ương đến địa phương đã gấp rút và kịp thời đưa ra cũng như bắt tay vào thực hiện các biện pháp bao gồm cả các biện pháp tài khoá và tiền tệ nhằm chống suy giảm và kích thích tăng trường kinh tế. Bằng cách kết hợp cả phương pháp phân tích định tính và định lượng, bài nghiên cứu đã đánh giá hiệu quả của Chính sách kích thích kinh tế của Chính phủ Việt Nam trong giai đoạn 2008- 2009 một cách khá đầy đủ. Xét hiệu quả của Chính sách kích thích kinh tế của chính phủ dựa trên những yếu tố định tính cho thấy nh n chung, chính sách này đã có phát huy hiệu quả tích cực trong việc nâng đỡ nền kinh tế. Mặc dù một số mục tiêu cụ thể mà điển h nh là tăng trưởng kim ngạch xuất khẩu chưa đạt được mức đề ra nhưng Chính phủ đã đạt được mục tiêu tổng quát là tăng trưởng kinh tế đi đôi với kiềm chế lạm phát. Những phân tích định tính cũng cho thấy những khâu còn bất cập trong việc triển khai Chính sách kích thích kinh tế. Những yếu kém này chủ yếu tập trung ở chính sách hỗ trợ lãi suất và chính sách đầu tư vào vùng nông thôn. Xét hiệu quả của Chính sách kích thích kinh tế dựa trên mô h nh định lượng sử dụng phương pháp BD-RTPLS hé mở nhiều mối lo ngại hơn. Về mặt tích cực, mô h nh cho thấy việc tăng chi tiêu chính phủ và cung tiền trong năm 2008- 2009 có tác động mạnh lên mức tăng GDP hơn so với năm 2007. Số nhân chi tiêu và đạo hàm của GDP theo M2 vào năm 2008 tăng lên cũng là một mốc phá vỡ xu hướng giảm liên tục của hai chỉ tiêu này kể từ đầu những năm 2000. Kết quả cũng cho thấy ảnh hưởng của việc nới lỏng cả chính sách tài khoá và chính sách tiền tệ lên CPI dù Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com có tăng lên trong giai đoạn kích thích kinh tế nhưng mức tăng không lớn. Điều này Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com cho thấy việc sử dụng Chính sách tiền tệ một cách linh hoạt trong thời gian qua đã phát huy tác dụng trong việc kiềm chế lạm phát. Về mặt tiêu cực, kết qủa của mô h nh cho thấy vấn đề hiêu quả sử dụng nguồn vốn ngân sách ở Việt Nam đang trở nên ngày một nghiêm trọng khi mà số nhân chi tiêu chính phủ giảm liên tục kể từ năm 2000 cho đến năm 2007. Bên cạnh đó, đợt sụt giảm mạnh trong hiệu quả của chính sách tiền tệ vào năm 2000 cho thấy hậu quả của việc nới lỏng tín dụng đột ngột vừa qua có thể sẽ dẫn đến hậu quả tương tự. Thêm vào đó, nguy cơ lạm phát có thể sẽ còn cao trong tương lai khi mà tốc độ khuyếch đại của dCPI/dG tăng lên rất mạnh theo thời gian. Tóm lại, Chính sách kích thích kinh tế của chính phủ trong giai đoạn 2008- 2009 đã phần nào làm tròn sứ mệnh nhưng những hậu quả nó để lại cho nền kinh tế là rất đáng lo ngại. Trong bối cảnh nền kinh tế thế giới hiện nay vân chưa thực sự ổn định, mối đe doạ từ cuộc khủng hoảng nợ công từ khu vực châu Âu lại dấy lên nguy cơ về một cuộc tái khủng hoảng thế giới. Khi đó, các công cụ chính sách rất có thể sẽ lại là giải pháp để nâng đỡ nền kinh tế Việt Nam trong bối cảnh khủng hoảng. Đây là một vấn đề hết sức to lớn của cả một nền kinh tế quốc dân nên sẽ đòi hỏi nhiều nghiên cứu và đánh giá hơn nữa. Tuy vậy, nhóm nghiên cứu hi vọng rằng đề tài và những giải pháp đưa ra trong đề tài của m nh phần nào có thể giúp ích cho việc nâng cao hiệu quả của Chính sách kích thích kinh tế trong tương lai. Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO Antonio Spilimbergo, Steve Symansky, Martin Schindler, 2009, “Fiscal Multiplier”, IMF Staff Position Note, SPN09/11. Đinh Tuấn Minh, 2009, “Khủng hoảng kinh tế hiện nay: Phân tích và khuyến nghị từ lý thuyết kinh tế trường phái Áo”, xem IMF, 2008, “World Economic Outlook: Crisis and Recovery”, xem IMF, 2009, “World Economic Outlook: Crisis and Recovery”, xem Leightner, J. E. (2002), The Changing Effectiveness of Key Policy Tools in Thailand, Institute of Southeast Asian Studies for East Asian Development Network, EADN working papers # 19 (2002) x0219-6417. Leightner (2005b), “The Productivity of Government Spending in Asia: 1983-2000,” Journal of Productivity Analysis 23: 33-46. Leightner (2008), “Omitted Variables and how the Chinese Yuan affects other Asian Currencies,” International Journal of Contemporary Mathematical Sciences 3(14): 645-666. Leightner (2009a), “China’s Fiscal Stimulus Package for the Current International Crisis: What does 1996-2006 tell us?” xem jleightn@aug.edu. Leightner (2010), “Fiscal Stimulus for the US in the Current Financial Crisis: What does 1930 – 2008 tell us?”, forthcoming in Applied Economics. Lê Hồng Giang, 2010, “Tổng quan Kinh tế Thế giới 2009 - Qua đáy và Phục hồi”, xem Lê Khoa, 2000, “ Kinh tế Việt Nam 1999 và viễn cảnh năm 2000”. N. Gregory Mankiw, “Principles of Macro Economics” (nd), tái bản lần thứ 3, xem Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Nguyễn Đức Thành, 2009, “Lý thuyết kinh tế vĩ mô kể từ Keynes và những hàm ý cho tầm nh n chính sách ở Việt Nam”, xem Nguyễn Đức Thành, ùi Trinh, Phạm Thế Anh, Đinh Tuấn Minh, ùi a Cương, Dương Minh Hùng, 2008, ài thảo luận chính sách 04- 2008 “ Về chính sách trốn suy thoái ở Việt Nam hiện nay: Nghiên cứu số 1: Chính sách kích cầu.”, xem Nguyễn Hoài ảo, 2005, “Câu chuyện lạm phát ở Việt Nam: 2004 – 2005”, xem Nguyễn Ngọc Sơn, Lê Quốc Hội, 2009, “ Tác động của Chính sách tiền tệ và suy giảm kinh tế đến khả năng tiếp cận vốn và hoạt động kinh doanh của Doanh nghiệp Việt Nam. Phạm Thế Anh, 2008, “Chi tiêu chính phủ và tăng trưởng kinh tế: khảo sát lý luận tổng quan”, xem Phạm Văn Hà, 2010, “Tổng quan kinh tế Việt Nam năm 2009”, Ramanathan, R., 2003, “An Introduction to data envelopment analysis: A tool for performance measurement/R. Ramanathan”, xuất bản bởi Sage Publications. Richard S. Barr, 2005, “DEA sofrware tools and technology”, xem pdf-free--.pdf Trương Quang Hùng, Nguyễn Hoài ảo, 2004, “Nh n lại lý thuyết về Nh n lại lý thuyết truyền thống về lạm phát và phân tích trường hợp Việt Nam”, xem Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Phụ lục 1: Cơ sở lý thuyết của phương pháp BD- RTPLSs. Để đánh giá hiệu quả của gói kích cầu, nhóm nghiên cứu dùng phương pháp kinh tế lượng để xác định được đạo hàm của GDP và CPI theo biến số chi tiêu chính phủ G. Ở Việt Nam, hiện có rất ít nghiên cứu nào lượng hoá số nhân chi tiêu chính phủ cũng như mối liên hệ giữa chi tiêu chính phủ và lạm phát17. Trong các đề tài nghiên cứu về số nhân chi tiêu chính phủ trên thế giới, có ba cách tiếp cận chính: phương pháp dùng mô h nh kinh tế Keynes; phương pháp VAR; và phương pháp dùng mô h nh D-RTPLSs. Gần đây nhất vào năm 2009, Cogen đã sử dụng phương pháp thứ nhất để dự báo số nhân tài khoá, từ đó đưa kết quả dựa trên mô h nh Smets- Wouters (2007). Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là kết quả có thể được điều chỉnh theo ý muốn của nhà nghiên cứu bằng cách điều chỉnh mô h nh kinh tế vĩ mô. Phương pháp VAR được sử dụng trong nghiên cứu của Perotti (2002). Trong đó, tác giả sử dụng số liệu của Úc, Canada, Đức và Anh để rút ra kết luận: “Trong giai đoạn trước 1980, số nhân chi tiêu chính phủ dương và lớn hơn 1 rất hiếm, trong giai đoạn sau đó, số nhân chi tiêu âm rất phổ biến”. Nhược điểm của phương pháp này là nó phụ thuộc vào các biến được sử dụng trong mô h nh, đồng nghĩa với việc nhà nghiên cứu phải thu thập được tất cả các biến quan trọng. Tuy vậy, phương pháp VAR không bị bó buộc vào một mô h nh kinh tế vĩ mô. Nhà nghiên cứu có thể thêm vào những cơ chế nhân quả phù hợp. Có thể nói, phương pháp này là bước chuyển giữa phương pháp mô h nh kinh tế vĩ mô truyền thống và phương pháp D-RTPLSs. Vào năm 2002, giáo sư Leightner dùng phương pháp RTPLS, tiền thân của D-RTPLSs, để chỉ ra rằng số nhân chi tiêu chính phủ của Thái Lan đã biến động nhiều hơn kể từ những buổi đầu của cuộc khủng hoảng 1997. Năm 2005, ông dùng phương pháp RTPLS áp dụng cho số liệu của 23 nước châu Á từ năm 1983 đến 2000. Năm 2009. Leightner và Inoue phát triển phương pháp D-RTPLS và áp dụng cho trường hợp Nhật ản; năm 2010, Leightner dùng phương pháp này để lượng hoá số nhân chi tiêu của Trung Quốc từ 1996 đến 2006. Ưu điểm vượt trội của phương pháp này là nhà nghiên cứu không phải phụ thuộc vào một mô h nh kinh tế làm cơ sở. Phương pháp này cũng cho phép nhà nghiên Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com cứu t m ra mối liên hệ giữa hai biến số trong khi loại bỏ được những tác động của Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com các biến số không được đưa vào mô h nh. Phương pháp này cũng đã được các tác giả Leightner chứng minh là gây ra ít sai số hơn so với các phương pháp trước đó. BD-RTPLSs được thiết kế để giải quyết những trường hợp không thể tuân theo những giả thiết của các phương pháp truyền thống. Những phương pháp truyền thống như phương pháp nh phương nhỏ nhất OLS giả thiểt rằng không có những biến ẩn nào có thể thay đổi quan hệ ước lượng được giữa biến phụ thuộc và biến độc lập ở các quan sát khác nhau. Giả thiết này khiến cho các phương pháp truyền thống chỉ cho một kết quả ước lượng cho toàn bộ dãy số liệu. Trong trường hợp cụ thể của đề tài này, giả thiết này là không thể áp dụng. Bởi trong giai đoạn 1991- 2009, nền kinh tế Việt Nam đã trải qua rất nhiều sự kiện quan trọng như cuộc khủng hoảng kinh tế châu Á và cuộc khủng hoảng gần đây vào năm 2008. Trong Leightner (2002), Giáo sư Johnathan E. Leightner đã giới thiệu phương pháp RTPLS nh phương nhỏ nhất phóng lặp rút gọn. Những ước lượng tính được bởi phương pháp này đã phản ánh cả tác động của những biến bị ẩn mà không cần phải biết mô h nh và proxies cho những biến ẩn đó. ài báo của Leightner và Inoue (2007) chứng minh rằng RTPLS tạo ra những ước lượng ít thiên lệch hơn so với OLS khi có những biến bị ẩn mà tương tác với những biến bao gồm trong mô h nh. Leightner và Inoue (2007) cũng chạy 90000 thử nghiệm và kết quả cho thấy RTPLSs tạo ra sai số trung b nh chỉ bằng một nửa so với OLS khi mà các biến ẩn tương tác với các biến được bao gồm trong mô h nh. Hai tác giả này đã dùng phương pháp D-RTPLSs cho một loạt các mẫu số liệu mà trong đó, biến ẩn có thể gây ra 10%, 100% hay 1000% trong hệ số góc cần ước lượng. Các mẫu só liệu họ đã sử dụng có số quan sát là 500 hoặc 1000, và họ đã thử với cả những sai số do làm tròn là 0%, 1%, hay 10%. Leightner 2005a 2005b đều ứng dụng phương pháp RTPLS. Leightner 2007 đã cải tiến phương pháp này thành phương pháp D- RTPLS Phương pháp b nh phương nhỏ nhất phóng lặp hai chiều. Năm bài báo đã được xuất bản được áp dụng phương pháp D-RTPLS là Leightner (2008); Leightner và Inoue (2008a), (2008b) và Leightner (2010). Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Để hiểu được phương pháp D-RTPLS th một điều kiện cần là phải hiểu được phương pháp phân tích màng bao dữ liệu DEA v về cơ bản, BD-RTPLS có thể coi như một phương pháp OLS hai giai đoạn, trong đó giai đoạn một được thay thế bằng phương pháp DEA. Phương pháp DEA được phát triển lần đầu tiên vào năm 1957 bởi Farrel. Kể từ đó, một loạt các nghiên cứu ứng dụng phương pháp này có thể kể đến như Charnes (1978), Norman và Stoker (1991), Cooper (2000). Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Khắc Minh và Giang Thanh Long về “ Đo lường hiệu quả sản xuất nông nghiệp ở Việt Nam: Một ứng dụng của Phân tích màng bao số liệu” (2008), cũng là một ứng dụng điển h nh của phương pháp này. Do giới hạn về thời gian và phạm vi của đề tài, nhóm nghiên cứu chỉ giới thiệu những nét cơ bản về DEA18. Kĩ thuật DEA dựa trên chương tr nh tuyến tính để đo lường hiệu quả của các Đơn vị ra quyết định DMUs(Decision- Making Units). DMUs bao gồm những đơn vị sản xuất, trường học, bệnh viện, một bộ phận trong một tổ chức. Trong đó, đặc biệt là các tổ chức phi lợi nhuận v hiệu quả của những tổ chức này không thể đo lường bằng những chỉ số tài chính như ROE, ROA hay giá cổ phiếu. Thay vào đó, hiệu quả của DMUs khi áp dụng phương pháp DEA được định nghĩa bằng số đầu vào mà một DMU cần để sản xuất 1 đơn vị đầu ra (bài toán DEA định hướng đầu vào), hay số đầu ra sản xuất từ một đơn vị đầu vào ( ài toán DEA định hướng đầu ra). Trong bài toán DEA định hướng đầu vào, DMU hiệu quả nhất là DMU có thể sản xuất ra một đơn vị đầu ra với số đơn vị đầu vào là ít nhất. Ngược lại, trong bài toán DMU định hướng đầu ra, DMU hiệu quả nhất khi nó có thể sản xuất ra nhiều đơn vị đầu ra nhất với một đơn vị đầu vào. Chú ý rằng tính hiệu quả ở đây là tương đối. Nghĩa là một DMU được coi là hiệu quả khi nó là hiệu quả nhất trong tất cả các DMUs được xem xét, chứ không có nghĩa là hiệu quả của nó không thể nâng cao lên được nữa. Giải một bài toán DEA đồng nghĩa với việc t m ra hiệu quả tương đối của tất cả các DMUs được xem xét với giả thiết DMU hiệu quả nhất có điểm hiệu quả (Efficiecy Score) là 1. Nh n từ góc độ h nh học, DEA cho phép người sử dụng vẽ một đường biên hiệu quả, tức là đường đi qua những đỉêm hiệu quả nhất. Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Ý tưởng cơ bản của phương pháp D-RTPLS được thể hiện qua Đồ thị H nh 36, Leightner đã tạo ra hai dãy số ngẫu nhiên, X và q, chạy từ 0 đến 100; và lấy Y = 100 + 10 X + 0.9 Xq. Ông tạo đồ thị gồm những điểm (X,Y) trong h nh 1. Mỗi điểm (X,Y) được đánh số theo giá trị của q. Từ đồ thị, có thể nhận thấy những điểm nằm ở góc trái bên trên tương ứng với những giá trị q lớn nhất như 99, 98, 97, 96 và 91. Ngược lại, những điểm ở góc phải bên dưới có các giá trị q nhỏ nhất như 7, 1, 0. Hơn nữa, nếu vẽ những đường thẳng song song với trục tung Y, giá trị q luôn cao nhất ở trên cùng và giảm dần khi đi chuyển dọc đường này xuống phía dưới. Thực chất, Y phải được tạo ra trong một hệ toạ độ ba chiều. Khi những điểm thuộc hệ ba chiều này được phóng xuống mặt phẳng (X,Y), r a phía trên của những điểm (X,Y) này ứng với những giá trị q cao nhất, hay nói cách khác là biến q ở mức tốt nhất. Ngược lại, r a thấp hơn sẽ ứng với q ở mức thấp hơn. Nh n từ góc độ khác, dY/dX = 10 + 0.9q, nghĩa là khi q lớn, hệ số góc của đường Y theo X sẽ lớn và ngược lại. V q chạy từ 0 đến 100, hệ số góc này sẽ chạy trong khoảng 10 khi q bằng 0, đến 100 khi q bằng 100. V thế, biến q tạo nên 900% sai số khi ước lượng hệ số góc của đường Y theo X. ây giờ, giả sử chúng ta chưa biết giá trị của q, và ta phải loại nó ra khỏi mô h nh. Khi đó, các ơhương pháp truyền th như OLS tạo ra một ước lợng dY/dX bằng 10 + 0.9 E(q), với E(q) là giá trị k vọng của q. Ước lượng này chỉ là một hằng số, và nó không biến thiên theo q trong khi, hệ số dY/dX là khác nhau cho từng quan sát do sự biến thiên của q. V vây, OLS chắc chắn sẽ tạo ra một ước lương thiên lệch. BD-RTPLS giải quyết vấn đề trên dựa vào ý tưởng rằng dù ta không biết giá trị của q nhưng ta biết rằng vị trí tương đối của những quan sát (X,Y) trên h nh 1 có chứa đựng thông tin về q. Đặc biệt, ta biết rằng r a trên của tập điểm (X,Y) ứng với q ở mức cao nhất. Ở r a bên trên này, các giá trị q lớn đã khiến Y tăng nhiều nhất và ngợc lại, ở r a bên dưới, các giá trị q thấp khiến Y chỉ đạt giá trị ở mức thấp nhất. Nguyên lý này được phát hiện ra đầu tiên trong nghiên cứu ranson và Lovell 2000. BD-RTPLS khai thác nguyên lý bằng cách “gọt” tập hợp điểm (X,Y) từ trên xuống Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com và sau đó, lại lặp lại nhưng theo hướng từ dưới lên. “Gọt” số liệu từ trên xuống ở đây thực chất là sử dụng phương pháp Phân tích màng bao số liệu DEA để thiết lập một đường đi qua những điểm (X,Y) hiệu quả nhất, hay nói cách khác là có q ở mức cao nhất. Sau đó, những điểm (X,Y) được xác định là hiệu quả nhất được xoá đi, và bài toán DEA lại được lặp lại lần hai, một đường đi qua những điểm (X,Y) ứng với q ở mức cao thứ hai được thiết lập. Thao tác này cứ được lắp đi lặp lại cho đến khi tập hợp điểm còn lại chỉ gồm không quá 10 quan sát. Lần lặp đầu tiên khi “gọt” số liệu từ trên xuống cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập khi những biến ẩn ở vào mức độ giá trị cao nhất. Lần lặp thứ hau cho thấy mối quan hệ này khi biến bị ẩn ở vào mức độ giá trị cao thứ hai. V thế, “gọt” số liệu từ trên xuống có thể nắm bắt được mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập mà không cần phải đưa biến ẩn đó vào mô h nh hoặc t m ra một proxies cho nó. Các bước trong quá tr nh “gọt” số liệu từ trên xuống được thực hiện như sau: 1. Phương pháp nh phương nhỏ nhất hai giai đoạn được áp dụng nhưng giai đoạn đầu được thay bằng một bài toán DEA định hướng đầu ra, biến thiên theo quy mô. Đầu ra trong bài toán DEA này là biến phụ thuộc, đầu vào là biến độc lập. Sau khi giả bài toán DEA và thiết lập được đường biên đi qua những quan sát (X,Y) ứng với q ở mức cao nhất, tất cả các điểm không hiệu quả bằng, tức là có q ở mức không phải cao nhất, được phóng lên đường biên đó bằng cách nhân biến phụ thuộc với điểm hiệu quả Φ. Sau đó, áp dụng OLS cho các quan sát mới thu được, sau khi nhân biến phụ thuộc với Φ, để ước lượng một hệ số góc của đường Y theo X cho lần lặp đầu tiên này. 2. Xoá những quan sát hiệu quả trong lần lặp đầu tiênΦ =1. TIếp tục lặp lại bước trên với số quan sát còn lại cho đến khi chỉ còn ít hơn 10 quan sát. 3. Áp hệ số ước lượng được dY/dX bằng OLS cho mỗi lần lặp với số liệu cho các quan sát hiệu quả trong lần lặp đó, tạo thành một tập số liệu mới gồm 3 dãy số liệ dY/dX, Y và X. Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com 4. Lặp lại ba bước trên nhưng thay bài toán DEA định hướng đầu ra bằng bài toán DEA định hướng đầu vào với biến phụ thuộc là đầu vào, biến độc lập là đầu ra. Kết quả là ta cũng sẽ được 3 dãy số liệu dY/dX, Y, X. 5. Kết hợp các kết quả đã t m được bằng cả phương pháp “gọt” số liệu từ trên xuống và từ dưới lên. Giả sử khi “gọt” số liệu từ trên xuống ta được m1 quan sát dY/dX, Y, X và khi “gọt” số liệu từ dưới lên ta được M2 quan sát dY/dX, Y, X th khi kết hợp các kết quả lại, ta được m1 + M2 quan sát. Sau đó, thực hiện một hồi qui cuối cùng cho phương tr nh sau: dY/dX1 = fn (Y/X1, 1/X1) Phương tr nh trên được xây dựng một cách đơn giản như sau: Y = α0 + α1X+ α2 X1 n q m (1) dY/dX = α1 + nα2X n−1 q m (Đạo hàm của 1) (2) Y/X = α0/X + α1 + α2X n−1 q m (Chia 1 cho X) (3) α1 + α2 X n−1 q m = Y/X−α0/X1 (Sắp xếp lại . 3) (4) dY/dX1 = fn (Y/X1, 1/X1) (Từ 2 và 4) (5) Khi phương tr nh (5) được ước lượng, một hằng số được sử dụng để thể hiện phần α1 , và Y/X và 1/X được dùng để thể hiện phần nα2X n−1 q m của dY/dX. Nói cách khác, Y/X và 1/X được dùng như là những pro(X,Y) cho những biến bị ẩn, chưa biết hoặc không thể đo lường được. Những ước lượng bằng phương pháp D-RTPLS có thể nắm bắt được một cách đầy đủ mối quan hệ giữa X và Y. Hơn nữa, phương pháp này không đòi hỏi những hệ phưng tr nh phức tạp. Nói cách khác, nhóm nghiên cứu không phải xây dựng và chứng minh bất k một mô h nh kinh tế vĩ mô nào khi sử dụng BD-RTPLS để ước lượng dGDP/dG, dGDP/dM2 , dCPI/dG hay dCPI/dM2. Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com 64 Y = 1 0 0 + 1 0 X + 0 .9 X q 39 H nh 34: Quan hệ Y. X và q Figure 1: The Intuition behind BD-RTPLS Data points are identif ied by the value of q 9500 9250 9000 91 8750 92 8500 8250 96 8000 7750 7500 7250 7000 6750 6500 6250 6000 97 85 91 74 85 82 72 78 5750 5500 5250 5000 4750 4500 4250 4000 91 96 83 80 84 91 78 54 61 72 68 55 60 49 3750 3500 3250 3000 85 78 68 52 34 90 71 98 68 37 26 85 2750 2500 80 68 46 50 45 32 27 22 21 19 17 2250 2000 1750 1500 1250 80 99 51 91 62 71 48 47 33 31 34 19 25 28 26 13 21 10 15 14 8 8 1000 40 0 750 500 805428 64 31 38 26 12 6 8 4 3 1 0 7752062817 17 7 250 0 85 12 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 X Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Phụ lục 2. thời gian % GDP CPI %G %M2 d%GDP d%G d%GDP d%M2 dCPI d%G dCPI d%M2 dGDP dG dGDP dM2 Feb-99 0,869 1,019 0,797 1,008 0,331 4,960 0,014 0,174 0,002 1,121 Mar-99 1,136 0,993 1,103 0,957 0,504 7,765 0,006 0,105 0,001 2,082 Apr-99 1,224 0,994 1,142 1,063 0,574 3,436 0,007 0,073 0,000 1,061 May-99 1,029 0,996 1,159 1,007 0,373 5,322 0,007 0,098 0,001 1,680 Jun-99 0,990 0,997 0,948 0,980 0,418 6,414 0,007 0,110 0,001 2,045 Jul-99 0,891 0,996 1,012 1,018 0,277 4,588 0,007 0,094 0,001 1,279 Aug-99 0,997 0,996 1,146 1,023 0,346 4,595 0,007 0,092 0,001 1,249 Sep-99 1,035 0,994 1,000 1,028 0,445 4,456 0,006 0,084 0,001 1,218 Oct-99 1,023 0,990 0,968 1,029 0,448 4,414 0,005 0,071 0,000 1,201 Nov-99 1,114 1,004 0,868 1,033 0,623 4,397 0,009 0,115 0,001 1,290 Dec-99 1,061 1,005 1,559 1,109 0,291 1,439 0,009 0,093 0,001 0,404 Jan-00 0,942 1,004 0,623 1,062 0,567 2,642 0,010 0,105 0,001 0,547 Feb-00 0,843 1,016 0,716 1,001 0,331 5,219 0,014 0,167 0,002 0,910 Mar-00 1,215 0,989 1,373 1,170 0,463 -0,330 0,006 0,030 0,000 -0,060 Apr-00 1,181 0,993 1,100 0,902 0,552 10,643 0,006 0,127 0,001 2,511 May-00 1,010 0,994 1,291 1,019 0,315 4,806 0,007 0,087 0,001 1,125 Jun-00 1,036 0,995 0,841 1,154 0,537 -0,129 0,006 0,051 0,000 -0,027 Jul-00 0,998 0,994 1,072 1,117 0,373 1,033 0,007 0,058 0,000 0,191 Aug-00 0,719 1,001 1,206 1,000 0,063 5,013 0,008 0,117 0,001 0,665 Sep-00 1,481 0,998 0,976 0,942 0,979 9,246 0,008 0,129 0,001 1,929 Oct-00 0,695 1,001 0,942 1,124 0,064 0,530 0,008 0,077 0,001 0,081 Nov-00 1,245 1,009 0,914 0,946 0,753 8,552 0,011 0,166 0,002 1,727 Dec-00 1,218 1,001 1,591 1,060 0,397 3,547 0,008 0,097 0,001 0,823 Jan-01 0,582 1,003 0,575 1,050 -0,095 2,782 0,009 0,106 0,001 0,370 Feb-01 1,050 1,004 1,007 1,000 0,459 5,670 0,009 0,127 0,001 0,791 Mar-01 1,062 0,993 1,109 1,019 0,425 4,883 0,006 0,084 0,001 0,710 Apr-01 1,194 0,995 0,666 1,006 0,960 5,709 0,006 0,095 0,001 0,985 May-01 0,997 0,998 1,825 1,010 0,203 5,131 0,008 0,103 0,001 0,873 Jun-01 1,047 1,000 0,963 1,028 0,478 4,494 0,008 0,104 0,001 0,779 Jul-01 1,009 0,998 1,026 1,022 0,404 4,674 0,008 0,099 0,001 0,800 Aug-01 1,019 1,000 0,876 1,025 0,493 4,550 0,008 0,105 0,001 0,774 Sep-01 0,687 1,005 1,101 1,010 0,040 4,539 0,009 0,127 0,001 0,525 Oct-01 1,453 1,000 1,164 1,022 0,787 5,519 0,008 0,106 0,001 0,908 Nov-01 1,016 1,002 0,864 1,022 0,497 4,679 0,009 0,113 0,001 0,766 Dec-01 1,100 1,010 1,747 1,017 0,281 5,034 0,010 0,141 0,001 0,891 Jan-02 0,757 1,011 0,478 1,028 0,309 3,951 0,014 0,140 0,002 0,515 Feb-02 0,867 1,022 0,916 1,004 0,280 5,153 0,014 0,186 0,003 0,580 Mar-02 1,176 0,992 1,196 1,005 0,501 5,721 0,006 0,085 0,001 0,754 Apr-02 1,231 1,000 1,131 1,019 0,587 5,195 0,008 0,107 0,001 0,826 May-02 0,924 1,003 1,090 1,018 0,290 4,660 0,009 0,117 0,001 0,673 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Jun-02 1,126 1,001 0,922 1,006 0,599 5,556 0,008 0,115 0,001 0,898 Jul-02 0,843 0,999 1,015 1,017 0,222 4,553 0,008 0,104 0,001 0,610 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Aug-02 1,007 1,001 0,912 1,012 0,456 5,082 0,008 0,113 0,001 0,677 Sep-02 1,197 1,002 1,043 1,011 0,602 5,469 0,009 0,116 0,001 0,863 Oct-02 0,841 1,003 1,050 1,020 0,212 4,690 0,009 0,116 0,001 0,718 Nov-02 0,997 1,003 0,953 1,011 0,423 5,113 0,009 0,120 0,001 0,772 Dec-02 1,176 1,003 2,294 1,013 0,243 5,343 0,009 0,119 0,001 0,936 Jan-03 0,905 1,009 0,475 1,051 0,667 3,041 0,013 0,125 0,002 0,389 Feb-03 0,851 1,022 0,811 0,998 0,299 5,361 0,015 0,189 0,003 0,585 Mar-03 1,119 0,994 1,151 1,001 0,465 5,760 0,007 0,093 0,001 0,703 Apr-03 1,256 1,000 1,285 1,012 0,534 5,556 0,008 0,109 0,001 0,841 May-03 1,012 0,994 0,882 1,019 0,480 4,785 0,006 0,087 0,001 0,719 Jun-03 1,000 0,997 1,169 1,033 0,341 4,181 0,007 0,092 0,001 0,608 Jul-03 0,845 0,997 1,011 1,007 0,225 4,974 0,007 0,101 0,001 0,607 Aug-03 1,076 0,999 0,893 1,008 0,556 5,362 0,008 0,107 0,001 0,699 Sep-03 1,198 1,001 1,101 1,022 0,570 5,042 0,008 0,109 0,001 0,770 Oct-03 0,745 0,998 1,056 1,015 0,107 4,445 0,008 0,102 0,001 0,499 Nov-03 1,446 1,006 0,861 1,016 1,067 5,741 0,010 0,128 0,001 0,916 Dec-03 1,117 1,008 2,459 1,043 0,196 4,008 0,009 0,125 0,001 0,685 Jan-04 0,647 1,011 0,334 1,042 0,083 3,168 0,016 0,135 0,002 0,336 Feb-04 1,029 1,030 1,077 0,994 0,404 5,868 0,015 0,218 0,003 0,644 Mar-04 1,034 1,008 1,407 1,026 0,305 4,528 0,010 0,131 0,001 0,500 Apr-04 1,231 1,005 0,838 1,013 0,806 5,469 0,010 0,126 0,001 0,735 May-04 1,033 1,009 0,984 1,017 0,451 4,897 0,010 0,137 0,001 0,668 Jun-04 1,021 1,008 1,241 1,018 0,339 4,856 0,010 0,134 0,001 0,665 Jul-04 1,043 1,005 0,885 1,022 0,518 4,715 0,010 0,122 0,001 0,658 Aug-04 0,791 1,006 1,105 1,023 0,148 4,217 0,010 0,125 0,001 0,456 Sep-04 1,224 1,003 1,047 1,010 0,629 5,559 0,009 0,120 0,001 0,728 Oct-04 0,960 1,000 0,922 1,025 0,393 4,451 0,008 0,105 0,001 0,546 Nov-04 1,145 1,002 0,968 1,029 0,591 4,640 0,009 0,110 0,001 0,633 Dec-04 1,141 1,006 2,725 1,049 0,184 3,820 0,009 0,116 0,001 0,567 Jan-05 0,708 1,011 0,374 1,003 0,257 4,875 0,015 0,150 0,002 0,511 Feb-05 0,831 1,025 0,945 1,014 0,227 4,660 0,015 0,192 0,003 0,400 Mar-05 1,240 1,001 1,448 1,016 0,457 5,357 0,008 0,111 0,001 0,561 Apr-05 1,317 1,006 0,827 1,018 0,936 5,401 0,010 0,127 0,001 0,732 May-05 1,019 1,005 1,073 1,011 0,396 5,145 0,009 0,126 0,001 0,703 Jun-05 0,745 1,004 1,050 1,020 0,108 4,248 0,009 0,120 0,001 0,424 Jul-05 1,434 1,004 1,090 1,006 0,822 6,171 0,009 0,125 0,001 0,879 Aug-05 1,026 1,004 0,758 1,029 0,586 4,392 0,009 0,116 0,001 0,623 Sep-05 0,529 1,008 1,209 1,021 -0,116 3,763 0,010 0,133 0,001 0,277 Oct-05 1,850 1,004 1,049 1,020 1,308 6,354 0,009 0,120 0,001 0,847 Nov-05 0,995 1,004 1,169 1,027 0,336 4,432 0,009 0,117 0,001 0,572 Dec-05 1,019 1,008 1,566 1,072 0,259 2,709 0,010 0,115 0,001 0,332 Jan-06 0,758 1,012 0,527 1,039 0,280 3,484 0,014 0,139 0,002 0,312 Feb-06 0,887 1,021 0,899 0,999 0,312 5,395 0,014 0,185 0,003 0,429 Mar-06 1,127 0,995 1,211 1,031 0,447 4,502 0,007 0,086 0,001 0,391 Apr-06 1,367 1,002 1,048 1,025 0,785 5,243 0,009 0,112 0,001 0,608 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com May-06 0,817 1,006 0,807 1,018 0,253 4,477 0,010 0,127 0,001 0,417 Jun-06 1,178 1,004 1,217 1,015 0,493 5,261 0,009 0,121 0,001 0,568 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Jul-06 0,963 1,004 1,011 1,012 0,358 4,980 0,009 0,123 0,001 0,511 Aug-06 0,809 1,004 1,041 1,033 0,179 3,840 0,009 0,115 0,001 0,309 Sep-06 1,537 1,003 1,074 1,007 0,946 6,312 0,009 0,121 0,001 0,775 Oct-06 0,732 1,002 0,875 1,025 0,119 4,022 0,009 0,112 0,001 0,353 Nov-06 1,408 1,006 1,056 1,029 0,822 5,149 0,010 0,123 0,001 0,618 Dec-06 1,132 1,005 2,144 1,062 0,239 3,298 0,009 0,109 0,001 0,422 Jan-07 0,669 1,011 0,485 1,036 0,099 3,462 0,013 0,135 0,002 0,286 Feb-07 0,719 1,022 1,052 1,034 0,079 3,622 0,014 0,173 0,002 0,208 Mar-07 1,277 0,998 0,959 1,043 0,753 4,305 0,007 0,092 0,001 0,303 Apr-07 1,292 1,005 1,125 1,031 0,652 4,844 0,009 0,119 0,001 0,427 May-07 1,015 1,008 1,045 1,026 0,403 4,524 0,010 0,131 0,001 0,395 Jun-07 1,042 1,009 1,009 1,025 0,449 4,590 0,010 0,134 0,001 0,407 Jul-07 1,019 1,009 0,933 1,026 0,460 4,518 0,011 0,135 0,001 0,398 Aug-07 0,856 1,006 1,075 1,012 0,221 4,789 0,009 0,128 0,001 0,357 Sep-07 1,245 1,005 1,003 1,033 0,683 4,654 0,009 0,119 0,001 0,418 Oct-07 1,040 1,007 0,908 1,038 0,501 4,084 0,010 0,125 0,001 0,367 Nov-07 1,028 1,012 1,172 1,025 0,368 4,582 0,011 0,145 0,002 0,414 Dec-07 1,094 1,029 2,144 1,058 0,219 3,378 0,012 0,187 0,002 0,315 Jan-08 0,699 1,024 0,437 1,030 0,192 3,733 0,022 0,181 0,004 0,236 Feb-08 0,906 1,036 1,015 0,991 0,293 5,782 0,017 0,238 0,004 0,335 Mar-08 1,247 1,030 0,967 1,016 0,712 5,375 0,016 0,207 0,003 0,382 Apr-08 1,277 1,022 1,474 0,988 0,477 6,644 0,012 0,193 0,002 0,611 May-08 0,999 1,039 0,722 1,013 0,573 5,036 0,022 0,240 0,005 0,456 Jun-08 1,026 1,021 1,422 1,004 0,295 5,447 0,012 0,184 0,002 0,505 Jul-08 0,986 1,011 0,984 1,006 0,397 5,282 0,011 0,149 0,002 0,480 Aug-08 0,993 1,016 0,781 1,000 0,520 5,544 0,013 0,166 0,002 0,500 Sep-08 1,136 1,002 1,140 1,033 0,487 4,469 0,009 0,108 0,001 0,443 Oct-08 0,955 0,998 0,854 1,012 0,421 4,964 0,007 0,103 0,001 0,465 Nov-08 1,059 0,992 0,890 1,019 0,536 4,889 0,006 0,082 0,000 0,476 Dec-08 0,963 0,993 3,191 1,077 0,088 2,407 0,008 0,066 0,001 0,210 Jan-09 0,690 1,003 0,341 1,029 0,225 3,760 0,010 0,114 0,001 0,219 Feb-09 1,084 1,012 0,999 1,014 0,501 5,127 0,011 0,148 0,002 0,320 Mar-09 1,037 0,998 1,092 1,032 0,407 4,289 0,008 0,097 0,001 0,269 Apr-09 1,255 1,004 1,071 0,975 0,647 7,211 0,009 0,135 0,001 0,582 May-09 1,022 1,004 0,947 1,007 0,457 5,329 0,009 0,126 0,001 0,437 Jun-09 1,016 1,006 1,186 1,004 0,352 5,422 0,009 0,131 0,001 0,450 Jul-09 0,913 1,005 0,980 0,995 0,313 5,617 0,009 0,132 0,001 0,427 Aug-09 1,039 1,002 0,937 1,002 0,482 5,564 0,009 0,121 0,001 0,439 Sep-09 1,169 1,006 1,077 1,000 0,552 5,887 0,010 0,134 0,001 0,543 Oct-09 1,003 1,000 0,997 0,999 0,410 5,616 0,008 0,115 0,001 0,520 Nov-09 1,015 1,001 1,103 1,000 0,379 5,580 0,008 0,115 0,001 0,524 Dec-09 1,043 1,014 2,884 1,000 0,133 5,656 0,010 0,160 0,002 0,554 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Phụ lục 3. thời gian % GDP CPI %G %M2 d%GDP d%G d%GDP d%M2 dCPI d%G dCPI d%M2 dGDP dG dGDP dM2 Jun-91 1,302 1,071 0,950 1,202 0,636 2,019 0,042 0,120 9,433 3,037 Sep-91 0,855 1,099 2,620 1,174 0,337 1,478 0,040 0,133 1,629 1,618 Dec-91 1,145 1,152 1,106 1,221 0,506 1,434 0,060 0,109 2,538 1,473 Mar-92 1,119 1,107 0,663 0,974 0,599 5,554 0,059 0,258 5,073 6,556 Jun-92 1,313 1,023 1,781 1,105 0,497 3,541 0,032 0,173 3,105 4,967 Sep-92 0,856 1,006 1,268 1,061 0,344 3,254 0,027 0,200 1,448 3,685 Dec-92 1,155 1,032 1,287 1,171 0,486 2,156 0,032 0,136 1,838 2,408 Mar-93 0,970 1,031 0,584 1,047 0,479 3,770 0,029 0,209 3,011 3,901 Jun-93 1,319 1,010 1,345 1,035 0,554 4,808 0,028 0,217 3,419 6,340 Sep-93 0,864 1,002 1,769 1,025 0,342 3,903 0,029 0,223 1,031 4,335 Dec-93 1,151 1,009 1,187 1,071 0,497 3,768 0,027 0,194 1,451 4,501 Mar-94 0,957 1,051 0,585 1,102 0,464 2,799 0,038 0,174 2,218 2,904 Jun-94 1,321 1,018 0,991 1,045 0,635 4,638 0,028 0,210 4,047 6,085 Sep-94 0,881 1,027 1,749 1,036 0,349 3,758 0,032 0,216 1,119 4,195 Dec-94 1,163 1,042 1,187 1,073 0,503 3,755 0,034 0,192 1,580 4,543 Mar-95 0,965 1,044 0,543 1,031 0,484 4,036 0,034 0,219 2,700 4,566 Jun-95 1,291 1,036 1,139 1,029 0,580 4,861 0,033 0,220 3,668 6,900 Sep-95 0,884 1,008 1,681 1,120 0,350 2,342 0,029 0,164 1,166 2,623 Dec-95 1,156 1,005 1,187 1,074 0,500 3,719 0,026 0,192 1,619 4,485 Mar-96 0,904 1,042 0,676 1,039 0,398 3,741 0,034 0,213 1,724 3,923 Jun-96 1,269 0,991 1,076 1,024 0,582 4,904 0,022 0,224 2,973 6,374 Sep-96 0,913 0,992 1,132 1,070 0,376 3,220 0,023 0,194 1,549 3,570 Dec-96 1,127 1,029 1,187 1,077 0,485 3,603 0,031 0,190 1,895 4,180 Mar-97 0,885 1,021 0,686 1,034 0,380 3,804 0,026 0,218 1,919 3,779 Jun-97 1,286 0,991 1,206 1,060 0,563 4,271 0,023 0,201 3,027 5,146 Sep-97 0,891 1,009 1,119 1,069 0,364 3,184 0,027 0,195 1,560 3,196 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Dec-97 1,128 1,016 1,349 1,074 0,466 3,648 0,029 0,192 1,670 3,845 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Mar-98 0,881 1,030 0,608 1,033 0,383 3,801 0,029 0,218 1,983 3,415 Jun-98 1,298 1,030 1,137 1,037 0,584 4,730 0,032 0,215 3,455 5,320 Sep-98 0,886 1,016 1,165 1,073 0,360 3,109 0,028 0,192 1,621 2,886 Dec-98 1,156 1,012 1,189 1,094 0,499 3,369 0,028 0,179 2,184 3,305 Mar-99 0,831 1,029 0,726 1,051 0,332 3,367 0,029 0,206 1,663 2,613 Jun-99 1,290 0,987 1,222 1,049 0,562 4,472 0,023 0,208 2,970 4,264 Sep-99 0,902 0,986 1,124 1,071 0,370 3,181 0,021 0,194 1,570 2,554 Dec-99 1,149 0,999 1,086 1,179 0,511 2,030 0,024 0,133 2,296 1,588 Mar-00 0,806 1,009 0,707 1,244 0,310 0,452 0,022 0,101 1,588 0,229 Jun-00 1,283 0,982 1,353 1,060 0,537 4,256 0,023 0,201 2,604 2,610 Sep-00 0,936 0,993 1,167 1,052 0,386 3,597 0,023 0,206 1,503 1,962 Dec-00 1,188 1,011 1,105 1,126 0,530 2,921 0,027 0,161 2,218 1,681 Mar-01 0,767 1,000 0,776 1,070 0,281 2,891 0,020 0,195 1,163 1,193 Jun-01 1,278 0,993 1,091 1,044 0,583 4,545 0,023 0,211 2,828 2,296 Sep-01 0,941 1,003 1,117 1,058 0,392 3,502 0,025 0,202 1,601 1,573 Dec-01 1,173 1,012 1,333 1,062 0,489 3,964 0,029 0,199 1,758 1,966 Mar-02 0,779 1,025 0,644 1,036 0,282 3,506 0,027 0,216 1,228 1,307 Jun-02 1,289 1,004 1,273 1,044 0,553 4,569 0,027 0,211 2,433 2,104 Sep-02 0,950 1,002 0,943 1,041 0,409 3,831 0,023 0,213 1,817 1,611 Dec-02 1,177 1,009 1,444 1,045 0,478 4,287 0,028 0,210 1,729 2,030 Mar-03 0,797 1,025 0,688 1,050 0,301 3,295 0,027 0,206 1,262 1,184 Jun-03 1,290 0,991 1,273 1,066 0,553 4,173 0,024 0,197 2,346 1,814 Sep-03 0,952 0,997 1,030 1,037 0,403 3,895 0,023 0,216 1,581 1,553 Dec-03 1,159 1,012 1,438 1,076 0,472 3,691 0,029 0,191 1,491 1,586 Mar-04 0,795 1,050 0,638 1,064 0,298 3,062 0,037 0,197 1,173 0,984 Jun-04 1,308 1,022 1,132 1,049 0,590 4,523 0,030 0,207 2,688 1,812 Sep-04 0,983 1,014 1,100 1,056 0,417 3,626 0,028 0,203 1,695 1,352 Dec-04 1,163 1,008 1,507 1,098 0,467 3,320 0,029 0,177 1,465 1,311 Mar-05 0,767 1,037 0,709 1,040 0,276 3,399 0,032 0,213 0,939 0,989 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Jun-05 1,318 1,015 1,093 1,050 0,605 4,531 0,028 0,207 2,481 1,656 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Sep-05 1,007 1,016 1,027 1,058 0,437 3,661 0,028 0,202 1,754 1,274 Dec-05 1,176 1,016 1,438 1,123 0,479 2,941 0,030 0,163 1,573 1,071 Mar-06 0,737 1,028 0,721 1,071 0,252 2,806 0,029 0,193 0,847 0,704 Jun-06 1,316 1,012 1,065 1,059 0,611 4,366 0,027 0,201 2,539 1,361 Sep-06 1,018 1,011 1,125 1,053 0,434 3,770 0,027 0,205 1,630 1,136 Dec-06 1,192 1,013 1,338 1,119 0,497 3,038 0,029 0,165 1,666 0,975 Mar-07 0,703 1,030 0,777 1,117 0,231 1,989 0,030 0,166 0,699 0,402 Jun-07 1,382 1,022 1,149 1,084 0,626 4,063 0,030 0,186 2,283 1,047 Sep-07 1,024 1,020 1,000 1,072 0,450 3,440 0,028 0,193 1,681 0,847 Dec-07 1,196 1,049 1,454 1,125 0,486 2,952 0,036 0,161 1,491 0,772 Mar-08 0,757 1,092 0,702 1,012 0,267 3,891 0,052 0,231 0,886 0,762 Jun-08 1,437 1,085 1,328 1,005 0,612 5,709 0,043 0,236 2,194 1,599 Sep-08 1,044 1,029 0,982 1,039 0,465 4,077 0,031 0,214 1,771 1,147 Dec-08 1,064 0,984 1,346 1,139 0,437 2,452 0,023 0,155 1,317 0,644 Mar-09 0,734 1,013 0,634 1,078 0,238 2,684 0,022 0,189 0,829 0,480 Jun-09 1,346 1,013 1,161 1,091 0,604 3,854 0,028 0,181 2,441 0,850 Sep-09 1,008 1,014 1,057 1,041 0,434 3,958 0,027 0,213 1,675 0,845 Dec-09 1,150 1,015 1,806 1,054 0,440 4,069 0,031 0,205 1,080 0,949 Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com Chú thích 1 IMF, 2009, “World Economic Outlook: Crisis and Recovery”, xem 2 Chi tiết về phương pháp này sẽ được giải thích rõ hơn trong phần Xây dựng mô h nh. 3 Tiến sĩ Võ Trí Thanh, Phó viện trưởng Viện Quản lý kinh tế trung ương, votrithanh@mpi.gov.vn. 4 Giáo sư Leightner, Trường Đại học Augusta State, Hoa K , 5 Tiến sĩ Nguyễn Đức Thành, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế và Chính sách (VEPR). Trường Đại học Kinh tế (UE ), Đại học Quốc gia Hà Nội, nguyen.ducthanh@vepr.org.vn 6 Trong tiếng Anh, IS-LM là viết tắt của Investment/Saving - Liquidity preference/Money supply (Đầu tư/Tiết kiệm - Nhu cầu thanh toán/Cung tiền. Hai đường IS – LM đều phản ánh mối quan hệ giữa sản lượng Y và lãi suất thực tế r; và cùng được biểu diễn trong hệ toạ độ có trục tung là lãi suất r và trục hoành là sản lượng Y. 7 Samuel Paul A. Trang 353 8 N. G. Mankiw, Principles of Macro Economics, trang 402 9 Theo ấn bản “World Economic Outlook: Crisis and Recovery” (IMF 2008), kinh tế thế giới năm 2008 chỉ tăng 3,7% (so với 5% của năm 2007). Năm 2009 kinh tế thế giới chỉ tăng 2,2%, Mỹ giảm 0,7%, Nhật giảm 0,2%, EU giảm 0,5%. Châu Á tăng 7,1%, Trung Quốc tăng 8,5%, Ấn Độ tăng 6,3%. 11 K họp thứ 5 quốc hội khoá XVII đã điều chỉnh tốc độ tăng trưởng GDP từ 6,5% xuống còn 5%; tỉ lệ tăng trưởng xuất khẩu từ 13% xuống cón 3%. 12 Sở dĩ khoảng tin cậy và trung b nh tính ra trong ảng 4 theo quý lớn hơn là do số liệu theo quý được lấy từ năm 1991, mà trong những năm đầu thập kỉ 90, số nhân chi tiêu cao hơn hẳn so với những năm sau đó. 13 Nh n chung, kết quả của mô h nh cho thấy số nhân chi tiêu chính phủ có xu hướng giảm dần theo thời gian. Đợt sụt giảm mạnh nhất là vào năm 1992 và năm 1993. Đợt sụt giảm này tương ứng với giai đoạn chính phủ Việt Nam bắt đầu sử dụng CSTK mở rộng. Cụ thể, chi tiêu chính phủ năm 1992 gấp 2,016 lần so với Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com năm 1991, và năm 1993 gấp 1,612 lần so với năm 1992. Đợt sụt giảm nhẹ tiếp theo Tháng 7 năm 2010 Đoàn trường Đại học Ngoại thương Câu lạc bộ Sinh viên nghiên cứu khoa học NT-302, trường Đại học Ngoại thương 91 Chùa Láng – Đống Đa – Hà Nội Email: svnckh@gmail.com là vào khoảng năm 1999- 2000, khi mà chính phủ Việt Nam đã phải tung ra gói kích cầu để đưa nền kinh tế thoát khỏi ảnh hưởng của khủng hoảng châu Á. Đến năm 2008- 2009, tương ứng với mức chi tiêu chính phủ cao nhất trong 20 năm, số nhân chi tiêu đạt mức 1,506. 14 H nh 23 cho thấy trung b nh theo năm của đạo hàm CPI theo G. Đường trung b nh năm tính ra từ kết quả theo quý cho thấy một sự sụt giảm trong tác động của G đến CPI từ năm 1991 đến năm 1993, từ trên 0,045 xuống dưới mức 0,03. Sự sụt giảm này phản ảnh giai đoạn mà chính phủ Việt Nam đã kiềm chế được lạm phát ở đầu thập kỉ 90. Tác động của tăng chi tiêu chính phủ đến lạm phát giảm sâu nhất vào thời k giảm phát, trong bối cảnh khủng hoảng kinh tế châu Á 1997 – 2000. Trong giai đoạn này, số liệu về chi tiêu chính phủ cho thấy vào năm 1998, khủng hoảng kinh tế khiến cho chính phủ Việt Nam thắt chặt chi tiêu. Mức tăng chi tiêu chính phủ vào năm này chỉ đạt mức thấp kỉ lục 3.77%. Đến năm 1999, chính phủ mới mở rộng chi tiêu, phục vụ cho mục đích kích cầu. Tuy vậy, trong bối cảnh giảm phát, chi tiêu chính phủ trong những năm kích cầu 1999 – 2000, cũng không có tác động cận biên lớn đối với lạm phát bất chấp bối cảnh CSTT lúc bấy giờ được nới lỏng, cung tiền tăng kỉ lục đến hơn 50% từ năm 1999 đến 2000. 15 Theo thông tin từ Website của Ngân hàng nhà nước Việt Nam. 16 Số liệu tính theo quý cho thấy một đợt sụt giảm mạnh về tác động của cung tiền M2 đến CPI vào năm 2000, trùng với giai đoạn giảm phát do tác động của khủng hoảng kinh tế châu Á. Vào năm này, chính phủ đã nới lỏng CSTT khiến mức tăng cung tiền từ năm 1999 đến năm 2000 lên tới hơn 50%. Tương tự, hiện tượng này lại lặp lại vào năm 2007, khi CSTT được thả lỏng để phục vụ cho mục tiêu tăng trưởng kinh tế. 17 Nhóm mới chỉ t m thấy một nghiên cứu của Tiến sĩ. Nguyễn Đức Thành về CS KTKT trong đó có lượng hoá số nhân chi tiêu bằng phương pháp Ma trận liên hoàn. 18 Ramanathan, R., 2003, “An Introduction to data envelopment analysis: A tool for performance measurement/R. Ramanathan”, xuất bản bởi Sage Publications.