Chính Sách Tập Trung Tích Tụ Đất Đai Ở Việt Nam Thực Trạng Và Giải Pháp Hoàn Thiện.docx

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA BẤT ĐỘNG SẢN & KTTN  ĐỀ ÁN MÔN HỌC Đề tài CHÍNH SÁCH TẬP TRUNG, TÍCH TỤ ĐẤT ĐAI Ở VIỆT NAM THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN Họ và tên Nguyễn Công Minh Hưng Mã[.]

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

KHOA BẤT ĐỘNG SẢN & KTTN

 -ĐỀ ÁN MÔN HỌC

Đề tài:

CHÍNH SÁCH TẬP TRUNG, TÍCH TỤ ĐẤT ĐAI Ở VIỆT NAM THỰC

TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP HOÀN THIỆN

Lớp chuyên ngành : Kinh tế tài nguyên K59

Giáo viên hướng dẫn : PGS.TS Ngô Thị Phương Thảo

Hà Nội – 2020

Lời nói đầu

Chúng ta đang sống trong một thế giới ngập tràn dữ liệu Đó có thể là dữliệu thô, được thu thập từ các cuộc khảo sát, điều tra quy mô, từ mạng Internet….hoặc có thể là dữ liệu đã qua xử lý, hiệu chỉnh… từ đủ các lĩnh vực trong cuộcsống như kinh tế - xã hội, y tế, khoa học công nghệ, tự nhiên…nhưng dù ở dạngnào thì chúng ta cũng không thể phủ nhận tầm quan trọng của dữ liệu đối vớicuộc sống ngày nay Các dữ liệu này không nên chỉ quan tâm tới bản chất củachúng mà, quan trọng hơn cả, là cần phân tích tới mối liên hệ, tác động qua lạicủa các hiện tượng với nhau Ví dụ, trong lĩnh vực kinh tế, đối với các doanhnghiệp, câu hỏi đặt ra là liệu chi phí quảng cáo hay số lượng nhân viên bán hànghay cả hai yếu tố này đều có tác động tới doanh thu của doanh nghiệp và liệutăng chi phí quảng cáo có thực sự làm tăng doanh thu,… từ đó mà doanh nghiệp

có thể có những chiến lược hay những điều chỉnh phù hợp với mục đích kinhdoanh của mình Hay đối với vấn đề y tế - con người, liệu số ngày mang thai củacác bà mẹ hay chiều cao của các ông bố mới thực sự có ảnh hưởng đến cânnặng của trẻ sơ sinh và nếu có thì ảnh hưởng này như thế nào Có vô vàn câu hỏi

về mối liên hệ giữa các hiện tượng trong cuộc sống mà không thể giải đáp quasuy đoán thông thường Từ đó, một nhu cầu cấp bách nảy ra, đó là: cần phải cómột phương pháp cụ thể để đo lường, đánh giá được mối liên hệ mà có thể ápdụng cho mọi hiện tượng trong cuộc sống, lời giải đáp cho vấn đề bức bối nàychính là phương pháp phân tích hồi quy - tương quan

Thực tế đã khẳng định rằng kết quả của phân tích hồi quy - tương quan làrất hữu ích trong việc xác định được những nhân tố có tác động đến hiện tượngđược nghiên cứu Hồi quy - tương quan giúp phân tích định tính chính xác nhằmtìm ra các nhân tố có mối liên hệ chặn chẽ với nhau qua đó tìm ra được phươngtrình hồi quy biểu diễn hợp lý nhất mối liên hệ này Ngoài ra, hồi quy- tương quan

có thể giúp ích trong việc tính toán ước lượng hoặc dự báo các hiện tượng trongtương lai với độ chính xác cao

Chính vì tầm quan trọng của phương pháp hồi quy tương quan, đề án sẽtrình bày về vấn đề “Phân tích hồi quy - tương quan và ứng dụng trong phân tíchcác nhân tố ảnh hưởng đến GDP Việt Nam” GDP là một trong những thước đophản ánh trung thực nhất sự phát triển của nền kinh tế Vì vậy, việc xác định đượccác nhân tố ảnh hưởng tốt, làm tăng GDP và những nhân tố làm hạn chế tốc độtăng của GDP là một nhiệm vụ vô cùng quan trọng, qua đó có thể giúp Nhà nước

ta xây dựng các chính sách phù hợp để phát triển kinh tế một cách hiệu quả nhất

Mục lục

Phần I: HỒI QUY - TƯƠNG QUAN ĐƠN

1 Một số vấn đề chung về phương pháp hồi quy - tương quan

1.1 Khái quát chung về thống kê học

1.2 Khái niệm và nhiệm vụ của hồi quy - tương quan

1.3 Liên hệ hàm số và liên hệ tương quan

2 Hồi quy - tương quan đơn

2.1 Phương trình hồi quy - tương quan tổng thể chung và tổng thể mẫu

2.2 Xây dựng phương trình hồi quy đơn giữa GDP và FDI

2.3 Đánh giá phương trình hồi quy

Phần II: HỒI QUY - TƯƠNG QUAN BỘI

1 Hồi quy - tương quan bội

1.1 Phương trình hồi quy tổng thể chung và tổng thể mẫu

1.2 Phương pháp bình phương nhỏ nhất trong hồi quy - tương quan bội

2 Xây dựng phương trình hồi quy giữa GDP và các nhân tố, FDI, lượng xuất

Phần I: HỒI QUY - TƯƠNG QUAN ĐƠN

1 Một số vấn đề chung về phương pháp hồi quy - tương quan

1.1 Khái quái chung về thống kê học

Ngày nay, có rất nhiều định nghĩa về thống kê nhưng tựu chung lại, thống

kê là khoa học về thu thập, phân tích, tổ chức và diễn giải dữ liệu Từ đó, ta có định nghĩa về “Thống kê học” - là khoa học nghiên cứu hệ thống các phương pháp thu thập, xử lý và phân tích mặt lượng (các con số) của những hiện tượng kinh tế số lớn để tìm hiểu về mặt chất của chúng (bản chất, tính quy luật của các hiện tượng) trong những điều kiện nhất định

Thống kê đã từ lâu được coi là một trong những công cụ quan trọng trong việc quản lý cả vĩ mô và vi mô, có vai trò to lớn trong việc cung cấp các thông tin thống kê một cách trung thực, khách quan, kịp thời và đầy đủ giúp các cơ quan nhà nước, các doanh nghiệp trong việc đánh giá tình hình, dự báo trong tương lai,phục vụ quá trình hoạch định chính sách, chiến lược Một số ví dụ về việc sử dụng thống kê là:

- Tổng Cục thống kê cung cấp dữ liệu về tình hình kinh tế - xã hội của cả nước từ Dân số và Lao động, Đầu tư và Xây dựng đến Tài khoản Quốc gia,Thương mại và Giá cả qua các cuộc điều tra, ví dụ như: Tổng điều tra dân

số và nhà ở, Tổng điều tra nông thôn, nông nghiệp và thủy sản, Điều tra lao động và việc làm, Điều tra thực hiện vốn đầu tư và phát triển… phục vụcác cơ quan nhà nước trong việc đánh giá, hoạch định chính sách, chiến lược và xây dựng các kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội ngắn hạn và dài hạn

- Các cơ quan kế toán sử dụng phương pháp thống kê trong quá trình kiểm tra sổ sách kế toán của doanh nghiệp Trong khi đó, các kiểm toán viên phải thành thục các phương pháp thống kê về chọn mẫu, phân tích biến động để áp dụng vào quá trình đánh giá rủi ro về sai xót trọng yếu trong báo cáo tài chính của khách hàng cũng như là một thủ tục kiểm toán quan trong nhằm thu thập các bằng chứng kiểm toán nhằm đưa ra ý kiến kiểm toán về báo cáo tài chính

- Với giới đầu tư, thống kê chắc chắn là một công cụ vô cùng lợi hại trong việc phân tích biến động Ví dụ, đối với các nhà đầu tư chứng khoán thì việc xem xét một lượng lớn các dữ liệu tài chính như tỷ lệ giá/ thu nhập, cổ tức, tỷ suất thu nhập trên cổ phần…đóng một vai trò quan trọng trong việc định giá chứng khoán cao hay thấp, qua đó giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định mua, bán hay nên nắm giữ cổ phiếu

Đối tượng nghiên cứu của thống kê học là mặt lượng trong sự liên hệ mật thiết với mặt chất của các hiện tượng số lớn, trong điều kiện thời gian và địa điểm

cụ thể Trong đó, mặt lượng là những biểu hiện cụ thể, đo lường được và phải được thể hiện ở số lớn đơn vị chứ không phải ở từng đơn vị cá biệt, thông qua các mặt lượng của hiện tượng để đánh giá bản chất của hiện tượng như quy mô,

cơ cấu của từng bộ phận, xu hướng tăng giảm của hiện tượng…

1.2 Khái niệm và nhiệm vụ của hồi quy - tương quan

Hồi quy - tương quan là phương pháp thường được sử dụng trong thống

kê để nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc giữa một biến kết quả (còn gọi là biến phụthuộc) vào một hay nhiều biến nguyên nhân (còn gọi là biến độc lập), mối liên hệ này được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy Thông qua phương trình hồi quy có thể ước lượng và giải thích được sự biến động của biến kết quả do sự biến động của các biến nguyên nhân

Phân tích hồi quy - tương quan giúp giải quyết 2 nhiệm vụ sau:

 Xây dựng phương trình hồi quy phản ánh mối liên hệ giữa biến kết quả và một hay nhiều biến nguyên nhân

 Đánh giá chiều hướng và cường độ của mối liên hệ tương quan

1.3 Liên hệ hàm số và liên hệ tương quan

b Liên hệ tương quan

Liên hệ tương quan là mối liên hệ không hoàn toàn chặt chẽ giữa tiêu thức nguyên nhân và tiêu thức kết quả Cứ mỗi giá trị của tiêu thức nguyên nhân sẽ có nhiều giá trị của tiêu thức kết quả

Ví dụ: Sản lượng cây trồng phụ thuộc vào lượng phân bón, tuy nhiên khôngphải khi lượng phân bón tăng lên thì sản lượng cây trồng sẽ tăng theo một tỷ lệ nhất định mà có thể có nhiều giá trị tương ứng Lượng phân bón thay đổi có thể làm cho sản lượng cây trồng thay đổi nhưng không hoàn toàn quyết định Hoặc, chi phí bán hàng tăng thì cũng chỉ là một trong các nhân tố có thể làm cho doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ biến động, có thể tăng lên, giảm xuống hoặc không đổi Để nghiên cứu được mối liên hệ tương quan thì cần quan sát và

nghiên cứu một số lượng lớn các đơn vị vì mối liên hệ tương quan không được biểu hiện trên từng đơn vị cá biệt mà chỉ được biểu hiện ở tổng thể - tức là phải có

số lượng lớn các quan sát về tiêu thức nguyên nhân và kết quả Mối liên hệ tươngquan thường gặp khi nghiên cứu các hiện tượng kinh tế - xã hội

2 Hồi quy - tương quan đơn

2.1 Phương trình hồi quy - tương quan tổng thể chung và mẫu

Quay trở lại ví dụ về lượng phân bón và sản lượng cây trồng ở trên, chúng

ta muốn đánh giá tác động của lượng phân bón đối với sản lượng cây trồng và thông thường, khi lượng phân bón tăng thì sản lượng cây trồng sẽ tăng Từ mối quan hệ này, có thể biểu diễn mối quan hệ dưới dạng hàm số:

SL = f(PB)

Và dạng đơn giản nhất, có thể coi hàm f(PB) có dạng tuyến tính đơn:

SL=β1+ β2PB

Trong đó, β1 và β2 là các hằng số nào đó Tuy nhiên, như đã khẳng định, sự biến

động của sản lượng cây trồng không chỉ phụ thuộc vào sự biến động của năng suất lúa, mà còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như: độ pH của đất, lượng nước tưới cho cây trồng… hoặc các yếu tố tự nhiên như: thời tiết hay sâu bệnh

 Biến phụ thuộc (SL) hay có thể gọi là biến kết quả, là biến số mà giá trị của

nó đang được nghiên cứu và thường được ký hiệu là Y

 Biến độc lâp (PB) hay có thể gọi là biến nguyên nhân, là biến được cho là

có tác động đến biến phụ thuộc và thường được ký hiệu là X

 Sai số ngẫu nhiên (μ) đại diên cho các yếu tố có tác động đến biến phụ thuộc, ngoài biến độc lập Tuy nhiên do không có quan sát về μ nên nó đôi khi còn được gọi là sai số ngẫu nhiên không quan sát được

 Các hệ số hồi quy β1và β2, thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và

biến độc lập với giả định các yếu tố trong μ là không đổi

Do giá trị của sai số ngẫu nhiên là không quan sát được, để hàm hồi quy có

ý nghĩa thì cần đưa ra một giả thuyết cho sai số μ Đó là : tại mỗi giá trị của X thì

kỳ vọng của μ = 0: E(μ/ X1) =0 Vì vậy, ta có thể viết lại (1) dưới dạng:

E(SL/ X i )=β1+ β2PB (2)

Phương trình (2) được gọi là phương trình hồi quy tổng thể chung, biểu diễn đường thẳng đi qua các giá trị trung bình của biến phụ thuộc ứng với các giá trị khác nhau của biến độc lập Khi đó, các giá trị β1 và β2 được gọi là các tham số

của tổng thể

 β1 được gọi là hệ số tự do, nó chính bằng giá trị trung bình của biến phụ thuộc SL khi biến độc lập PB nhận giá trị bằng 0

 β2 được gọi là hệ số hồi quy, thể hiện quan hệ giữa biến độc lập và giá trị trung bình của biến phụ thuộc

Do các số liệu thường được thu thập từ các cuộc điều tra mẫu, nên các hệ

số β1 và β2 được ước lượng từ kết quả điều tra mẫu và phương trình hồi quy tổng

thể chung được ước lượng bằng phương trình hồi quy tổng thể mẫu Do một tổng thể có thể có nhiều mẫu nên phương trình hồi quy được xây dựng trên một mẫu

cụ thể được gọi là phương trình tổng thể mẫu

Phương trình hồi quy mẫu có dạng:

^y i =b0+b1x i

Với:

 ^y i là ước lượng của E( Y/X i )

 b0 là ước lượng của β0

 b1 là ước lượng của β1

2.2 Xây dựng phương trình hồi quy đơn của GDP với nhân tố FDI

2.2.1 Phương pháp bình phương nhỏ nhất

Ngày nay, tuy trong phân tích hồi quy đã có nhiều phương pháp ước lượngmới như Maximum Likelihood, CLS,… nhưng phương pháp OLS - phương pháp bình phương nhỏ nhất vẫn là phương pháp được sử dụng rộng rãi do những ưu điểm của nó

Một cách đơn giản, gọi sai lệch giữa giá trị thực tế Y i và giá trị ước lượng

tương ứng từ phương trình hồi quy mẫu là ^Y i là phần dư, ký hiệu là e i

2.2.2 Các giả thuyết của phương pháp bình phương nhỏ nhất

+ Giả thuyết 1: Biến độc lập là phi ngẫu nhiên, nghĩa là các giá trị của biến này đã được xác định Vì phân tích hồi quy là nghiên cứu sự biến động của biến phụ thuộc với điều kiện xác định của biến độc lập

+ Giả thuyết 2: Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên với điều kiện X bằng 0:

E(μ/ X )=0

Tức là tại mỗi giá trị của X = X i bất kỳ thì trung bình của các sai số ngẫu

nhiên là bằng 0 hay có thể nói tổng ảnh hưởng của các yếu tố ngoài X lên Y là bằng 0

+ Giả thuyết 3: Phương sai của sai số đồng đều, nghĩa là:

2.2.3 GDP và mối quan hệ với FDI

Trong kinh tế học, GDP (viết tắt của Gross Domestic Product), tổng sản phẩm nội địa, là giá trị tính bằng tiền của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi lãnh thổ một nước, trong một khoảng thời gian nhất định

FDI (viết tắt của Foreign Direct Investment) là hình thức đầu tư dài hạn, thường của tổ chức này hoặc nước này vào nước khác bằng cách thiết lập nhà xưởng sản xuất, cơ sở kinh doanh

Mối quan hệ giữa GDP và FDI gồm cả mặt tiêu tực lẫn mặt tích cực

 Mặt tích cực: Nguồn vốn FDI đóng vai trò như là động lực quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế FDI tạo ra nguồn ngân sách lớn,thường đi kèm với công nghệ, kỹ thuật tiên tiến, hiện đại, chuyển giao các bí quyết dây chuyền công nghệ cho các nước nhận đầu

tư Tại Việt Nam, trung bình trong giai đoạn 2005 - 2013, đầu tư FDIcung cấp một lượng vốn là 1.606 tỷ đồng/năm, giải quyết việc làm cho 16 vạn lao động mỗi năm tại khu vực có vốn đầu tư nước ngoài, mở rộng thị trường xuất khẩu của Việt Nam năm 2013 có 22 nhóm hàng đạt trên 1 tỷ USD Các nghiên cứu trên thế giới cho thấyFDI có tác động tích cực đến sự tăng trưởng kinh tế

 Mặt tiêu cực: FDI có thể làm cho cơ cấu ngành, vùng, sản phẩm của nước tiếp nhận đầu tư phát triển không đồng đều, không hợp

lý FDI có thể tạo ra các đối thủ cạnh tranh gay gắt đối với các nhà đầu tư trong nước Ngoài ra, FDI có thể biến nước nhận đầu tư thành thị trường tiêu thụ sản phẩm không như mong muốn

2.2.4 Phương trình hồi quy đơn của GDP với nhân tố FDI

Bảng dưới đây gồm giá trị GDP (tỷ USD) và FDI (net inflows) (tỷ USD) củaViệt Nam trong giai đoạn từ 1990 - 2018, được lấy từ số liệu của Ngân hàng Thế giới:

x i2

Từ hệ phương trình trên có thể xác định trực tiếp b o và b1 như sau:

Ý nghĩa của các hệ số trong phương trình hồi quy tuyến tính:

+b0 = 2.927: ngụ ý rằng GDP trung bình của Việt Nam thời kỳ 1990 - 2018

có FDI (net inflow) bằng 0 là e2.927 tỷ $ Đây chính là sự ảnh hưởng của tất cả các

tiêu thức nguyên nhân ngoài FDI tới GDP trung bình

+b1= 0.204: ngụ ý rẳng khi FDI tăng lên 1 tỷ $ thì GDP trung bình thay đổi

0.204%

2.3 Đánh giá phương trình hồi quy

2.3.1 Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy

Giả sử ta có phương trình hồi quy tuyến tính mẫu giữa biến phụ thuộc Y và

biến độc lập X : ^y i =b0+b1x i Câu hỏi đặt ra là liệu có tồn tại mối liên hệ giữa X và

Y trong tổng thể không?

Nếu X không có mối liên hệ với Y thì β1=0 và ngược lại, nếu X có mối liên

hệ với Y thì β1≠ 0. Do số liệu sử dụng để xác định các tham số trong phương trình

hồi quy mẫu được lấy từ một mẫu cụ thể, việc kiểm định hệ số hồi quy sẽ khẳng định mối liên hệ giữa X và Y trong tổng thể và bác bỏ ý kiến cho rằng hệ số hồi quy tìm được trong phương trình hồi quy mẫu chỉ là một trường hợp đặc biệt do mẫu điều tra tạo nên

Xét cặp giả thuyết sau: H0: β1=0 và H1: β1≠ 0

Ta sẽ sử dụng thống kê: t= Se(b b1−0

1)

Trong đó: b1làhệ số hồi quy trong phươngtrìnhhồi quy mẫu

Se(b1)là sai số chuẩn củahệ số hồi quy

Quay lại phương trình hồi quy mẫu giữa lnGDP và FDI, ta có bảng tính sau:

Thống kê F được sử dụng để kiểm định cặp giả thuyết này được tính như sau:

F=

SSR k SSE n−2

= R2(n−2) (1−R2)Nếu F>F a(1,n−2) bác bỏ H o

Nếu F ≤ F a(1 ,n−2) chưa đủ cơ sở bác bỏ H o

Sử dụng kết quả R2=0.798đã tính ở trên, ta sẽ tiến hành kiểm định mức độ phù

hợp của phương trình hồi quy: ^lnGDP i =2.927+0.204 FDI i

Cặp giả thuyết kiểm định: H0: R2=0 H1:R2>0

Thống kê F: F=

SSR k SSE n−2

= R2(n−2) (1−R2) = 0.798∗(29−2)(1−0.798) =106.663

Tra bảng phân phối F với mức ý nghĩa 5% với hai bậc tự do là 1 và 27, ta có:

f (1,27)0.05 =4.21

Như vậy, F=106.663>f0.05(1,27)=4.21, bác bỏ giả thuyết H0