Luận Văn Nghiên cứu sự tác động của các nhân tố đầu vào đến tăng trưởng GDP của thành phố Đà Nẵng

Tiểu luận môn kinh tế lượng:
Nội dung đề tài: Đề tài tự chọn
+ Phải sử dụng kinh tế lượng
+ Phải viết về Việt Nam ( không được viết về nươc ngoài )
+ Tránh những quan hệ kiểu hằng số hoặc đảng thức
- Độ dài của tiểu luận tùy ý ( không cần dài )
- Kết cấu :
+ Đặt vấn đề: Vì sao nghiên cứu vấn đề đó ( chạy mô hình đó ).
+ Có mô hình trình bày
+ Số liệu trình bày: bảng số liệu, nguồn gốc.
+ kết quả:
* Copy kết quả EVIEW
* Trình bày kết quả
* ý nghĩa thống kê
* Kiểm định giả thuyết: Đa cọng tuyến, giả thiết
- kết luận và liên hệ

ĐỀ TÀI CHỌN: "Nghiên cứu sự tác động của các nhân tố đầu vào đến tăng trưởng GDP của thành phố Đà Nẵng"

I. MỞ ĐẦU, TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
II.1 Tổng sản phẩm trong nước (GDP):
Tổng sản phẩm trong nước (GDP) là toàn bộ giá trị của các hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ quốc gia, trong một thời kỳ nhất định (thường là 1 năm). Như vậy, GDP là kết quả của toàn bộ hoạt động kinh tế diễn ra trên lãnh thổ của một nước, nó không phân biệt kết quả thuộc về ai và từ do ai sản xuất ra.

II.2 Tăng trưởng kinh tế:
Tăng trưởng kinh tế được hiểu là sự gia tăng về quy mô, sản lượng của nền kinh tế trong một thời kỳ nhất định, thông thường quy mô sản lượng đầu ra được phản ánh qua quy mô GDP. Mức tăng trưởng thường được phản ánh bằng chênh lệch quy mô GDP thực tế giữa năm nghiên cứu và năm gốc theo công thức sau:
Mức tăng trưởng = GDPt – GDPt-1
Và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế so với năm gốc bằng:
GDPt – GDPt-1
GDPt-1
Khi nền kinh tế tăng trưởng quy mô của nó lớn hơn, nhưng liệu quy mô dân số lớn, tốc độ tăng dân số nhanh thì cuộc sống của người dân không khấm khá hơn. Vì vậy, chỉ tiêu trên được mở rộng tính trên đầu người, sự gia tăng về quy mô và tốc độ GDP tính trên đầu người sẽ phản ánh sự tăng trưởng kinh tế chính xác hơn.

II.3 Các nhân tố quyết định tăng trưởng kinh tế (Các nhân tố về phía cung):
Cho đến nay có rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm được công bố về lĩnh vực này đã bổ sung rất nhiều những kiến thức về tăng trưởng kinh tế, qua đó cũng xem xét vai trò của các nhân tố quan trọng tới tăng trưởng kinh tế. Các nhân tố quan trọng nhất gồm vốn đầu tư, lao động và công nghệ.
Các doanh nghiệp trong nền kinh tế sử dụng lao động (N) và vốn đầu tư (K) đóng vai trò các đầu vào để sản xuất hàng hóa và dịch vụ (GDP).
Công nghệ sản xuất hiện có quyết định mức sản lượng được sản xuất từ một khối lượng vốn đầu tư và lao động nhất định. Các nhà kinh tế biểu thị công nghệ hiện có bằng cách sử dụng hàm sản xuất. Hàm này cho biết các nhân tố sản xuất quyết định mức sản lượng được sản xuất như thế nào. Nếu ký hiệu Y là sản lượng của nền kinh tế (GDP), khi đó hàm sản xuất được viết:
Y = F(K, N)
Hàm sản xuất phản ánh cộng nghệ hiện có nghĩa công nghệ hiện có ẩn trong cách thức hàm này chuyền từ vốn đầu tư và lao động thành sản lượng. Nếu ai đó phát minh ra một cách thức tốt hơn đế sản xuất ra hàng hóa thì mức sản lượng cao hơn được sản xuất với cùng một lượng vốn đầu tư và lao động.
Như vậy, các nhân tố sau sẽ tác động đến tốc độ tăng GDP:
- Vốn đầu tư K
- Lao động L (L phụ thuộc vào: Tốc độ tăng dân số (Sinh, chết, di dân); tỷ lệ tham gia của lực lượng lao động).
- Công nghệ (Hàm F phụ thuộc vào sự thay đổi công nghệ, cơ chế chính sách).
II.4. Mô hình tuyến tính logarit:
Khi chúng ta quan tâm đến tốc độ tăng trưởng của biến phụ thuộc theo sự thay đổi tuyệt đối của biến độc lập, chúng ta sử dụng mô hình bán – loga.
Dạng hàm bán – loga tổng quát:
Ln (Y[SUP]^[/SUP]) = ß1 + ß2 X2i + ß3 X3i + + ßk Xki + ui
Bởi vì khi đó:
Khi nhân với 100, ßi có thể được diễn dịch là phần trăm thay đổi của Y’ trên một đơn vị của Xki hay còn gọi là tốc độ tăng trưởng tức thời.
II. THIẾT LẬP MÔ HÌNH TỔNG QUÁT:
Qua lý thuyết kinh té thực nghiệm được trình bày ở trên, nhóm đã xác định mô hình toán học của mẫu nghiên cứu là mô hình tuyến tính lôgarit hay mô hình bán – lôga,cụ thể như sau:
[TABLE="class: cms_table"]
[TR]
[TD]Ln (Y[SUP]^[/SUP]) = ß1 + ß2 X2i + ß3 X3i + + ßk Xki + ui[/TD]
[/TR]
[/TABLE]

Trong đó, Y là GDP, X2i là vốn đầu tư, X3i là dân số và một biến giả X4i biểu thị “sắp xếp lại cơ chế, chính sách”.
Mô hình sẽ nghiên cứu tốc độ tăng trưởng của biến phụ thuộc Y theo sự thay đổi tuyệt đối của biến độc lập X2, X3 hay nói cách khác là sự thay đổi một đơn vị của biến độc lập X2, X3 sẽ cho biết phần trăm thay đổi của Y cũng như so sánh sự tác động của biến sắp xếp lại cơ chế, chính sách đến tốc độ tăng trưởng của biến phụ thuộc.
III. NGUỒN DỮ LIỆU VÀ MÔ TẢ DỮ LIỆU
Bảng tên biến trong mô hình:
[TABLE="class: cms_table, width: 643, align: center"]
[TR]
[TD]Stt[/TD]
[TD]Tên biến[/TD]
[TD]Loại[/TD]
[TD]Định nghĩa[/TD]
[TD]Đơn vị đo[/TD]
[TD]Ghi chú[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1[/TD]
[TD]Y[/TD]
[TD]Phụ thuộc[/TD]
[TD]GDP[/TD]
[TD]Tỷ đồng[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2[/TD]
[TD]X2[/TD]
[TD]Độc lập[/TD]
[TD]Vốn đầu tư[/TD]
[TD]Tỷ đồng[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]3[/TD]
[TD]X3[/TD]
[TD]Độc lập[/TD]
[TD]Dân số[/TD]
[TD]Người[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]4[/TD]
[TD]X4[/TD]
[TD]Biến giả[/TD]
[TD]Sắp xếp lại cơ chế,chính sách[/TD]
[TD]Trước năm 1987 là 0 và từ năm1987 là 1[/TD]
[TD][/TD]
[/TR]
[/TABLE]



IV.1. Nguồn số liệu GDP – Biến phụ thuộc Y:
Đơn vị tính: Tỷ đồng
[TABLE="class: cms_table, width: 723"]
[TR]
[TD="colspan: 9"]GDP ĐÀ NẴNG GIAI ĐOẠN 1976 – 2009 THEO GIÁ CỐ ĐỊNH[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]Năm[/TD]
[TD]GDP (94)[/TD]
[TD="colspan: 4"]Phân theo thành phần kinh tế[/TD]
[TD="colspan: 3"]Phân theo ngành[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]Nhà nước[/TD]
[TD]NQD[/TD]
[TD]FDI[/TD]
[TD]Thuế NK[/TD]
[TD]N-L-TS[/TD]
[TD]CN-XD[/TD]
[TD]DV[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1976[/TD]
[TD]325,265[/TD]
[TD]67,019[/TD]
[TD]207,225[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]51,021[/TD]
[TD]68,008[/TD]
[TD]107,817[/TD]
[TD]149,440[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1977[/TD]
[TD]405,006[/TD]
[TD]88,430[/TD]
[TD]246,955[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]69,621[/TD]
[TD]89,502[/TD]
[TD]147,192[/TD]
[TD]168,312[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1978[/TD]
[TD]492,376[/TD]
[TD]128,656[/TD]
[TD]287,599[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]76,121[/TD]
[TD]96,271[/TD]
[TD]170,648[/TD]
[TD]225,457[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1979[/TD]
[TD]571,425[/TD]
[TD]161,143[/TD]
[TD]330,140[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]80,142[/TD]
[TD]99,587[/TD]
[TD]198,365[/TD]
[TD]273,473[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1980[/TD]
[TD]646,738[/TD]
[TD]189,842[/TD]
[TD]372,984[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]83,912[/TD]
[TD]111,024[/TD]
[TD]221,671[/TD]
[TD]314,043[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1981[/TD]
[TD]737,248[/TD]
[TD]214,563[/TD]
[TD]437,344[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]85,341[/TD]
[TD]120,133[/TD]
[TD]252,335[/TD]
[TD]364,780[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1982[/TD]
[TD]797,333[/TD]
[TD]226,109[/TD]
[TD]484,213[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]87,011[/TD]
[TD]128,602[/TD]
[TD]262,748[/TD]
[TD]405,983[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1983[/TD]
[TD]846,156[/TD]
[TD]243,244[/TD]
[TD]516,698[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]86,214[/TD]
[TD]134,074[/TD]
[TD]270,573[/TD]
[TD]441,509[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1984[/TD]
[TD]915,939[/TD]
[TD]261,544[/TD]
[TD]563,783[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]87,612[/TD]
[TD]142,892[/TD]
[TD]281,573[/TD]
[TD]488,473[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1985[/TD]
[TD]971,111[/TD]
[TD]272,438[/TD]
[TD]609,531[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]89,142[/TD]
[TD]152,715[/TD]
[TD]304,665[/TD]
[TD]513,713[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1986[/TD]
[TD]1014,589[/TD]
[TD]276,710[/TD]
[TD]639,238[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]98,641[/TD]
[TD]167,055[/TD]
[TD]310,173[/TD]
[TD]537,361[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1987[/TD]
[TD]1062,103[/TD]
[TD]283,275[/TD]
[TD]672,694[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]106,134[/TD]
[TD]170,349[/TD]
[TD]326,755[/TD]
[TD]564,999[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1988[/TD]
[TD]1138,847[/TD]
[TD]311,489[/TD]
[TD]716,907[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]110,451[/TD]
[TD]172,457[/TD]
[TD]341,164[/TD]
[TD]625,226[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1989[/TD]
[TD]1202,103[/TD]
[TD]330,981[/TD]
[TD]759,068[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]112,054[/TD]
[TD]175,818[/TD]
[TD]352,109[/TD]
[TD]674,176[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1990[/TD]
[TD]1260,232[/TD]
[TD]357,902[/TD]
[TD]795,120[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]107,210[/TD]
[TD]180,921[/TD]
[TD]367,740[/TD]
[TD]711,571[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1991[/TD]
[TD]1334,186[/TD]
[TD]383,314[/TD]
[TD]843,536[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]107,336[/TD]
[TD]191,124[/TD]
[TD]392,916[/TD]
[TD]750,146[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1992[/TD]
[TD]1422,855[/TD]
[TD]436,505[/TD]
[TD]880,954[/TD]
[TD]-[/TD]
[TD]105,396[/TD]
[TD]200,734[/TD]
[TD]425,274[/TD]
[TD]796,847[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1993[/TD]
[TD]1560,819[/TD]
[TD]474,751[/TD]
[TD]933,883[/TD]
[TD]21,163[/TD]
[TD]131,021[/TD]
[TD]212,115[/TD]
[TD]463,890[/TD]
[TD]884,814[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1994[/TD]
[TD]1808,297[/TD]
[TD]621,543[/TD]
[TD]976,862[/TD]
[TD]38,063[/TD]
[TD]171,829[/TD]
[TD]225,130[/TD]
[TD]559,768[/TD]
[TD]1023,399[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1995[/TD]
[TD]2051,620[/TD]
[TD]752,533[/TD]
[TD]981,966[/TD]
[TD]133,638[/TD]
[TD]183,509[/TD]
[TD]229,523[/TD]
[TD]676,937[/TD]
[TD]1145,160[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1996[/TD]
[TD]2298,011[/TD]
[TD]1036,396[/TD]
[TD]895,572[/TD]
[TD]160,821[/TD]
[TD]205,222[/TD]
[TD]244,946[/TD]
[TD]760,944[/TD]
[TD]1292,121[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1997[/TD]
[TD]2589,842[/TD]
[TD]1229,43[/TD]
[TD]989,343[/TD]
[TD]176,109[/TD]
[TD]194,960[/TD]
[TD]252,160[/TD]
[TD]928,065[/TD]
[TD]1408,786[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1998[/TD]
[TD]2817,748[/TD]
[TD]1487,770[/TD]
[TD]915,011[/TD]
[TD]185,146[/TD]
[TD]229,821[/TD]
[TD]260,725[/TD]
[TD]1066,212[/TD]
[TD]1490,811[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1999[/TD]
[TD]3085,434[/TD]
[TD]1622,870[/TD]
[TD]979,619[/TD]
[TD]247,745[/TD]
[TD]235,200[/TD]
[TD]269,058[/TD]
[TD]1216,374[/TD]
[TD]1600,002[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2000[/TD]
[TD]3390,199[/TD]
[TD]1847,831[/TD]
[TD]1090,284[/TD]
[TD]264,356[/TD]
[TD]187,728[/TD]
[TD]276,292[/TD]
[TD]1367,944[/TD]
[TD]1745,963[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2001[/TD]
[TD]3803,941[/TD]
[TD]2087,255[/TD]
[TD]1216,112[/TD]
[TD]295,093[/TD]
[TD]206,481[/TD]
[TD]293,944[/TD]
[TD]1585,057[/TD]
[TD]1925,940[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2002[/TD]
[TD]4282,947[/TD]
[TD]2404,786[/TD]
[TD]1320,026[/TD]
[TD]331,305[/TD]
[TD]226,830[/TD]
[TD]306,664[/TD]
[TD]1877,393[/TD]
[TD]2098,890[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2003[/TD]
[TD]4823,427[/TD]
[TD]2789,199[/TD]
[TD]1400,653[/TD]
[TD]384,941[/TD]
[TD]248,634[/TD]
[TD]323,593[/TD]
[TD]2285,595[/TD]
[TD]2214,239[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2004[/TD]
[TD]5462,841[/TD]
[TD]3306,231[/TD]
[TD]1578,455[/TD]
[TD]450,099[/TD]
[TD]128,058[/TD]
[TD]339,184[/TD]
[TD]2798,311[/TD]
[TD]2325,346[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2005[/TD]
[TD]6219,483[/TD]
[TD]3532,608[/TD]
[TD]2073,963[/TD]
[TD]503,974[/TD]
[TD]108,938[/TD]
[TD]355,466[/TD]
[TD]3233,480[/TD]
[TD]2630,537[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2006[/TD]
[TD]6776,200[/TD]
[TD]3848,818[/TD]
[TD]2259,607[/TD]
[TD]549,086[/TD]
[TD]118,689[/TD]
[TD]333,600[/TD]
[TD]3248,400[/TD]
[TD]3194,200[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2007[/TD]
[TD]7670,540[/TD]
[TD]4356,795[/TD]
[TD]2557,836[/TD]
[TD]621,555[/TD]
[TD]134,354[/TD]
[TD]345,000[/TD]
[TD]3610,000[/TD]
[TD]3716,000[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2008[/TD]
[TD]8302,130[/TD]
[TD]4715,532[/TD]
[TD]2768,447[/TD]
[TD]668,119[/TD]
[TD]150,032[/TD]
[TD]350,350[/TD]
[TD]3802,376[/TD]
[TD]4149,404[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2009[/TD]
[TD]9236,000[/TD]
[TD]5023,475[/TD]
[TD]2004,390[/TD]
[TD]805,247[/TD]
[TD]174,924[/TD]
[TD]323,260[/TD]
[TD]4267,032[/TD]
[TD]4645,708[/TD]
[/TR]
[/TABLE]

(Nguồn Cục thống kê thành phố Đà Nẵng)