Phương pháp dự báo thu nhập hộ gia đình và chỉ số giá tiêu dùng

Nâng cao dân trí trở thành mục tiêu của nhiều quốc gia, bởi vì dân trí càng cao nền dân chủ càng vững và sự phát triển kinh tế xã họi càng nhanh, Phương pháp dự báo thu nhập hộ gia đình và chỉ số giá tiêu dùng

TỔNG CỤC THỐNG KÊ VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ

BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ:

PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO THU NHẬP HỘ GIA ĐÌNH VÀ CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG

Thuộc đề tài: Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp dự báo để dự báo một số chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu ở Việt nam

Người biên sọan:

Lê Văn Dụy Nguyễn Thị Thu Huyền

HÀ NỘI, 11/ 2009

MỞ ĐỀ

Nâng cao mức sống của dân cư là một mục tiêu rất cơ bản của mọi quốc gia Dân có giàu, nước mới mạnh, mặt khác, đời sống vật chất lên cao kéo theo đời sống tinh thần cũng đi lên Ở nhiều nước trên thế giới, do mức thu nhập cao nên người dân ấm no và hạnh phúc, nhà cửa khang trang, ăn mặc chỉnh tề, vui chơi giải trí trở thành một nhu cầu thiết yếu của đời sống bên cạnh việc tham gia tích cực trong sản xuất kinh doanh của toàn xã hội Ở các nước có mức thu nhập cao, người lao động không còn lo đến việc ăn ở mà chi lo tích lũy chút tiền để đến kỳ nghỉ đi du lịch sang các nước khác Ở nước ta, mức thu nhập của người dân còn thấp, vì vậy nâng cao mức thu nhập của các hộ gia đình trở thành một nhiệm vụ lớn của Đảng và Nhà nước Với lý do này chỉ tiêu thống kê “mức thu nhập bình quân một hộ” trở thành một chỉ tiêu thống kê quan trọng cần được theo dõi thường xuyên Vì vậy, cứ hai năm một lần chúng ta tổ chức một cuộc điều tra khảo sát mức sống hộ gia đình Tuy nhiên, bên cạnh nhu cầu thông tin phản ánh tình hình thu nhập thực tế của các hộ gia đình, cần có các thông tin dự báo, bởi có như vậy mới biết khả năng sắp tới thu nhập của các hộ gia đình như thế nào để từ đó có những biện pháp thúc đẩy mức thu nhập của người dân lên cao Hơn thế nữa, dù thu nhập bình quân đầu người tăng, song chỉ số giá tiêu dung cũng tăng thì chưa chắc đời sống của người dân được nâng lên Ngược lại, nếu tốc độ tăng của chỉ số giá tiêu dung cao hơn so với tốc độ tăng của thu nhập bình quân một đầu người thì mức sống của người dân còn có thể bị giảm Vì vậy, trong Chuyên đề này trình bày các phương pháp dự báo mức thu nhập bình quân của các hộ gia đình và chỉ số giá tiêu dùng

I KHÁI NIỆM VÀ ĐỊNH NGHĨA

1.1 Định nghĩa tổng thu nhập quốc gia (Gross National Income-GNI)

Chỉ tiêu kinh tế tổng hợp phản ánh tổng thu nhập lần đầu được tạo ra từ các yếu tố thuộc sở hữu của quốc gia tham gia vào hoạt động sản xuất trên lãnh thổ quốc gia hay ở nước ngoài trong một thời kỳ nhất định, thường là một năm

Tổng thu nhập quốc gia phản ánh thu nhập được tạo ra từ các yếu tố tham

gia vào quá trình sản xuất thuộc sở hữu của quốc gia, tổng thu nhập quốc gia

bằng tổng sản phẩm trong nước (GDP) cộng với chênh lệch giữa thu nhập của người lao động Việt Nam ở nước ngoài gửi về và thu nhập của người nước ngoài ở Việt Nam gửi ra nước ngoài cộng với chênh lệch giữa thu nhập sở hữu nhận được từ nước ngoài với thu nhập sở hữu trả nước ngoài

1.2 Thu nhập quốc gia thuần (Net national income - NNI)

Chỉ tiêu kinh tế tổng hợp phản ánh phần còn lại của tổng thu nhập quốc gia sau khi trừ đi khấu hao tài sản cố định dùng trong sản xuất của toàn bộ nền kinh tế trong một thời kỳ nhất định Dưới dạng công thức, thu nhập quốc gia thuần được tính như sau:

NNI = GNI - Khấu hao tài sản cố định dùng trong sản xuất

1.3 Định nghĩa thu nhập của hộ gia đình

Thu nhập của hộ là toàn bộ số tiền và giá trị hiện vật sau khi trừ chi phí sản xuất mà hộ và các thành viên của hộ nhận đươc trong một thời gian nhất định, thường là 1 năm Thu nhập của hộ gia đình bao gồm:

- Thu từ tiền công, tiền lương;

- Thu nhập từ sản xuất nông, lâm nghiệp, thuỷ sản(sau khi đã trừ chi phí sản xuất);

- Thu nhập từ sản xuất các ngành nghề phi nông, lâm nghiệp, thuỷ sản ( sau khi đã trừ chi phí sản xuất);

- Thu khác được tính vào thu nhập, như quà biếu, mừmg giúp, lãi tiết kiệm…

Lưu ý: cần phân biệt các khoản thu khác được tính vào thu nhập và không được tính vào thu nhập của hộ gia đình trong năm Các khoản thu khác không tính vào thu nhập gồm rút tiền tiết kiệm, thu nợ, bán tài sản, vay nợ, tạm ứng và các khoản chuyển nhượng vốn nhận được do liên doanh, liên kết trong sản xuất kinh doanh …

1.4 Định nghĩa thu nhập của hộ gia đình bình quân 1 tháng

Được tính bằng cách lấy tổng thu nhâp của hộ trong năm chia cho 12 tháng

hộ bình quân của năm sau đó chia cho 12 tháng Giữa phương pháp tính trực tiếp

và gián tiếp này có thể cho các kết quả khác nhau do vậy số liệu ở các năm cần được tính theo một phương pháp thống nhất Trong thực tế khi thiếu cơ sở số liệu để tính theo công thức trên có thể sử dụng chỉ tiêu tổng sản phẩm trong nước (GDP) để thay thế cho thu nhập quốc gia thuần

II CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO THU NHẬP HỘ GIA ĐÌNH

Để dự báo thu nhập hộ gia đình thường người ta sử dụng một trong hai phương pháp, đó là dự báo theo dãy số thời gian hoặc dự báo theo phương pháp tương quan hồi quy đa nhân tố Mỗi một phương pháp có một ưu điểm riêng Phương pháp dãy số thời gian đơn giản, dễ làm đặc biệt là trong bối cảnh ngày

nay đã có nhiều chương trình phân tích thống kê mạnh như SPSS, STATA, SAS,… Phương pháp tương quan hồi quy đa nhân tố đòi hỏi phải tiến hành nhiều bước và nhiều thông tin khác nhau, song lại có ưu điểm lớn là dễ cho kết quả sát thực, đồng thời lại cho phép biết được các nhân tố cũng như mức độ tác động của chúng tới thu nhập của các hộ gia đình

2.1 Dự báo số thu nhập của các hộ gia đình theo phương pháp dãy số thời gian

Để dự báo thu nhập của các hộ gia đình bằng phương pháp dãy số thời gian cần thực hiện các bước sau:

+ Thu thập thông tin về chỉ tiêu này theo thời gian với thời kỳ thống nhất (thường là theo năm) Các số liệu này cũng phải đồng nhất về mặt phạm vi và đơn vị tính, có như vậy chúng mới phản ánh đúng xu thế phát triển của chỉ tiêu

+ Xác định một phương trình toán học (mô hình) có thể mô tả tốt nhất quy luật phát triển của thu nhập của các hộ gia đình theo thời gian để sử dụng nó cho công tác dự đoán

+ Ước lượng các tham số của mô hình để tiến hành dự đoán Thông thường các tham số của mô hình được ước lượng dựa vào phương pháp bình phương nhỏ nhất

Như đã trình bày, dự báo thu nhập của các hộ gia đình theo dãy số thời gian có các ưu điểm sau:

Thứ nhất, nó đơn giản, dễ làm;

Thứ hai, nhanh chóng cho ra các kết quả dự báo cần thiết

Tuy nhiên, nó có các nhược điểm sau đây:

Thứ nhất, khó thu thập được thông tin cho một dãy số liệu dài Mặt khác,

các thông tin có được thường mức độ sát thực thấp và số liệu giữa các thời kỳ thường có phạm vi không đồng nhất do vậy kết quả dự báo thu được cũng có mức độ sát thực thấp Để khắc phục tình trạng này trước khi tiến hành xây dựng

mô hình dự báo cần đánh giá và hiệu chỉnh số liệu nếu thấy cần thiết

Thứ hai, thông tin dự báo thu được thường chỉ là một con số tổng hợp mà

không cho biết các thông tin chi tiết nên tác dụng của dự báo cũng bị hạn chế theo

Thí dụ, dựa vào dãy số liệu thống kê về thu nhập bình quân một người (CI) trong giai đọan 1990-2006 Ta tiến hành dự báo bằng phương pháp dãy số thời gian cho các năm 2007, 2008 và 2009

Bảng 1: Thu nhập bình quân một người giai đọan 1990-2006 (triệu đồng)

Thu nhập 1 người bq giai đoạn 3.30

CI’ là số ước lượng được từ mô hình

2 0045 0 1034 0 8944 1

996

Sử dụng chương trình SPSS đã xác định được hàm số bậc hai mô tả tốt nhất quy luật phát triển theo thời gian của chỉ tiêu thu nhập bình quân một người Điều này thể hiện rất rõ thông qua hệ số tương quan R và hệ số mô tả R2

ước lượng được Hệ số tương quan thu được bằng R 0 996 Kết qủa này cho thấy giữa chỉ tiêu thu nhập bình quân một người và biến thời gian có mối quan

hệ rất chặt Hệ số mô tả thu đươc: R2  0 993 Điều này cho thấy biến thời gian

mô tả được tới 99,3% sự biến động của chỉ tiêu thu nhập bình quân một người Hơn thế nữa, sai số dự báo tuyệt đối và tương đối đều ở mức độ thấp (các con số tương ứng là 0,055 đơn vị tính và 1,67%) Như vậy, ta có thể kết luận là hàm số

bậc hai phù hợp với việc mô tả sự biến động theo thời gian của chỉ tiêu thu nhập bình quân một người và có thể yên tâm sử dụng nó để dự báo

Theo kết quả tính toán, thu nhập bình quân một người của các năm 2007,

2008 và 2009 tương ứng sẽ là 5,21 triệu , 5,48 triệu và 5,76 triệu đồng Với mức

độ tin cậy là 95%, thu nhập bình quân một người của các năm này sẽ nằm trong các khoảng sau: năm 2007- (5,11;5,32); năm 2008- (5,38;5,59); và năm 2009- (5,66;5,87)

2.2 Dự báo thu nhập bình quân của hộ gia đình theo phương pháp kết hợp

Đây là phương pháp kết hợp giữa dự báo cho hai nhóm chỉ tiêu khác nhau

để dự báo cho một chỉ tiêu Phương pháp này có ưu điểm là cho phép tận dụng hai nguồn số liệu khác nhau để dự báo Mặt khác, về mặt phương pháp luận nó cho phép tận dụng riêng rẽ quy luật phát triển của hai chỉ tiêu từ đó tránh được

sự nhần lẫn trong việc phát hiện quy luật của một hiện tượng bị hai hiện tượng chi phối Hơn thế nữa, phương pháp này còn cho phép áp dụng các phương pháp

dự báo khác nhau cho từng chỉ tiêu

Bên cạnh ưu điểm trên, dự báo theo phương pháp kết hợp cũng có một hạn chế là nó chịu sai số của hai chỉ tiêu nên sai số dự báo có thể lớn hơn so với của phương pháp không kết hợp Tuy nhiên, kết quả dự báo cho chỉ tiêu thu nhập bình quân đầu người sử dụng phương pháp kết hợp được trình bày dưới đây sẽ cho thấy trong chừng mực nhất định vẫn có thể sử dụng phương pháp kết hợp để dự báo

Bảng 2 trình bày kết quả dự báo chỉ tiêu thu nhập bình quân một người dựa vào phương pháp kết hợp: tiến hành dự báo riêng rẽ cho chỉ tiêu GDP và tổng số dân (POP) sau đó kết hợp với nhau để dự báo cho chỉ tiêu thu nhập bình quân một người

Bảng 2: Dự báo thu nhập bình quân đầu người thông qua dự báo hai chỉ tiêu GDP và dân số

GDP (ng tỷ đ) POP (000) GDP' POP' Thu nhap bq 1 ng

Nguồn số liệu: Tổng cục Thống kê, Niên giám thống kê các năm

Cột (1) và (2) của bảng 2 trình bày số liệu thực tế của hai chỉ tiêu GDP và dân số trung bình trong giai đoạn 1990-2006 Cột (3) và (4) trình bày giá trị của hai chỉ tiêu này được ước lượng dựa vào mô hình dự báo Kết quả của các năm

2007, 2008 và 2009 là kết quả dự báo cho hai chỉ tiêu đó Cột (5) là giá trị của chỉ tiêu thu nhập bình quân một đầu người được tính dựa vào giá trị được tính từ

mô hình dự báo của hai chỉ tiêu GDP và dân số Giá trị của chỉ tiêu này ở các năm 2007, 2008 và 2009 cũng là các giá trị dự báo

So sánh giá trị dự báo của chỉ tiêu thu nhập bình quân đầu người bằng phương pháp trực tiếp và phương pháp kết hợp thấy không khác nhau là mấy

Bảng 3: Kết quả dự báo chỉ tiêu thu nhập bình quân đầu người bằng hai phương pháp

Dự báo bằng phương pháp trực tiếp Dự báo bằng phương pháp kết hợp Độ lệch giữa hai phương pháp

10 0

population

Sequence

30 20

10 0

2.3 Phương pháp tương quan hồi quy đa nhân tố

Ở phương pháp này trước tiên xác định mối quan hệ giữa thu nhập của các hộ (được coi là biến phụ thuộc) với các yếu tố kinh tế xã hội khác nhau (được coi là các biến độc lập) có liên quan đến thu nhập của các hộ ví dụ như tuổi tác của chủ hộ, số người trong hộ, giới tính, dân tộc,…Sau khi xác định được các yếu tố có ảnh hưởng tới số năm đi học, tiến hành thu thập thông tin của các yếu tố này tính tóan ma trận hệ số tương quan để tiến hành lựa chọn các yếu

tố đưa vào mô hình dự báo Thông thường, do tầm dự báo ngắn và do lôga của các biến có hình dạng là đường cong sẽ trở thành đường thẳng hoặc xấp xỉ thẳng, nên hàm tuyến tính đa biến được chọn làm mô hình dự báo Tức là mô hình dạng sau đây được sử dụng để dự báo:

k

k X a X

a X a a

Trong đó, Y là thu nhập bình quân hoặc loga của thu nhập bình quân, a , i=1,2, , k là i

tham số của mô mình, X , i=1,2, , k là các biến có quan hệ với thu nhập bình quân (Y) i

Trong thực tế dự báo, mô hình trên có thể ứng dụng theo không gian và cũng có thể được dụng theo thời gian Theo không gian có nghĩa là thông tin về các biến được thu thập cho các cá nhân hoặc tỉnh, thành phố trên phạm vi toàn quốc để từ đó ước lượng các thông số của mô hình Khi các thông số của mô hình đã được ước lượng có thể tiến hành dự báo Để dự báo, trước tiên phải dự báo các biến của mô hình sau đó lắp vào mô hình để tính thu nhập bình quân Theo thời gian có nghĩa là số liệu của các biến phải thu thập theo thời gian để ước lượng các tham số của mô hình, sau đó để tiến hành dự báo phải tiến hành một bước tiếp theo là dự báo từng yếu tố của mô hình và lắp vào phương trình

dự báo

Thí dụ, dựa vào số liệu thu được từ cuộc điều tra khảo sát mức sống hộ gia đình

2004, chung tôi xây dựng mô hình dự báo cho thu nhập bình quân thực tế của các hộ gia đình Các b ước được tiến hành như sau:

1) Phân tích định tính để lựa chọn các yếu tố có quan hệ với thu nhập của các hộ gia đình;

2) Tính ma trận tương quan giữa các yếu tố này (bao gồm cả chỉ tiêu thu nhập bình quân của hộ gia đình);

3) Lựa chọn các yếu tố để đưa vào mô hình;

4) Ước lượng các thông số của mô hình

Qua phân tích định tính và dựa vào ma trận hệ số tương quan chúng tôi đã chọn các biến sau đây để xây dựng mô hình: Chi bình quân thực tế (CHIBQTTE), số năm học bình quân của những người từ 15 tuổi trở lên (NAMHBQ15), tỷ lệ trẻ

em trong hộ (TLETREEM) và số giờ làm việc trong tuần (GIOBQTUA)

Qua khảo nghiệm thấy biến thu nhập bình quân của các hộ gia đình (THUBQTTE) cần được log hóa để quan hệ của nó có dạng tuyến tính, vì vậy

mô hình có dạng:

GIOBQTUA a

TLETREEM a

NAMHOCBQ a

CHIBQTTE a

a THUBQTTE

Sử dụng bộ số liệu của cuộc điều tra mức sống hộ gia đình năm 2004, chúng tôi

đã ước lượng được các hệ số của mô hình như sau:

Bảng hệ số của mô hình và mức ý nghĩa

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients t Sig

Các thông số của mô hình được ước lượng ở cấp vi mô và hệ số mô tả của mô hình ở mức 75,6% Ở cấp vi mô mà hệ số mô tả như vậy là cao Mô hình có thể

sử dụng để dự báo cho chỉ tiêu thu nhập bình quân của các hộ Mô hình có dạng

cụ thể là:

GIOBQTUA TLETREEM

NAMHOCBQ CHIBQTTE

THUBQTTE

Ln( )  5 , 061  0 , 001  0 , 038 15  0 , 288  0 , 006

Từ mô hình trên, nếu biết được mức chi tiêu bình quân của một hộ, số năm đi học bình quân của những người từ 15 tuổi trở lên, tỷ lệ trẻ em trong hộ và số giời làm việc trong 1 tuần của chủ hộ ta sẽ dự báo được mức thu nhập của hộ này là bao nhiêu

III CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG

Cũng giống như các chỉ tiêu thống kê khác, chỉ số giá tiêu dùng có thể được dự báo bằng hai phương pháp: dãy số thời gian và mô hình hồi quy đa nhân tố

3.1 Dự báo chỉ số giá tiêu dùng bằng phương pháp gia quyền điều hòa

Mô hình dự báo này có dạng Dãy số liệu này được coi là sự thể hiện của một qúa trình ngẫu nhiên, ví

dụ Xt, nào đó Quá trình này một mặt phụ thuộc vào yếu tố (biến) thời gian t, một mặt nó chịu sự chi phối của ba thành phần là: thành phần khuynh hướng f(t), thành phần biến động thời vụ (t) và thành phần ngẫu nhiên z(t) Giữa ba thành phần này có mối quan hệ cộng tính hoặc quan hệ nhân tính sau:

+ Quan hệ cộng tính:

(2) Xt= f(t) + (t)+ z(t) + Quan hệ nhân tính: