Phân tích và dự báo nhu cầu thiết bị điện lạnh của hải phòng từ năm 2006 đến năm 2010

Đề tài: “Phân tích và dự báo nhu cầu thiết bị điện lạnh của Hải Phòng từ năm 2006 đến năm 2010“ đ-ợc thực hiện với mục tiêu áp dụng lý thuyết phân tích và dự báo nhu cầu thiết bị điện

Lời mở đầu

Việt Nam là một n-ớc nằm trong vùng khí hậu nóng ẩm, cho nên kỹ thuật lạnh sẽ là một trong những ngành chuyên môn cần đ-ợc phát triển mạnh Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển kinh tế của cả n-ớc, ngành điện lạnh cũng đã có những b-ớc phát triển v-ợt bậc và ngày càng trở lên quen thuộc trong đời sống nhân dân và quy trình công nghệ sản xuất

Kỹ thuật lạnh đã thâm nhập vào hơn 70 ngành kinh tế quan trọng và hỗ trợ tích cực cho các ngành đó, đặc biệt là các ngành công nghiệp thực phẩm, chế biến thịt cá, rau quả, r-ợu bia, n-ớc giải khát, bánh kẹo, đánh bắt và xuất khẩu thuỷ, hải sản, sinh học, hoá chất, hoá lỏng và tách khí, sợ dệt, may mặc, thuốc lá, chè, in ấn, điện tử, thông tin, tin học, máy tính, quang học, cơ khí chính xác, y tế, văn học, thể thao, và du lịch

Ngày nay, trên tất cả các miền của đất n-ớc ta, điều hoà không khí không thể thiếu trong các toà nhà, khách sạn, văn phòng, nhà hàng, các dịch

vụ du lịch, văn hoá, y tế, thể thao mà còn cả trong các căn hộ, nhà ở, các ph-ơng tiện đi lại nh- máy bay, ô tô, tầu hoả, tầu thuỷ,

Việc phân tích và dự báo nhu cầu thị tr-ờng sẽ giúp cho việc nhận biết l-ợng sản phẩm điện lạnh tiêu thụ thực tế và trong thời gian tới tại Hải Phòng, nhằm mục đích giúp ích cho việc lựa chọn các quyết sách, các giải pháp phù hợp để ngành điện lạnh tại Hải Phòng ổn định và phát triển

Đề tài: “Phân tích và dự báo nhu cầu thiết bị điện lạnh của Hải

Phòng từ năm 2006 đến năm 2010“ đ-ợc thực hiện với mục tiêu áp dụng lý

thuyết phân tích và dự báo nhu cầu thiết bị điện lạnh tại Hải Phòng, hình thành bức tranh tổng quan về thị tr-ờng này, trên cơ sở đó sẽ hình thành chiến l-ợc phát triển kinh doanh thiết bị điện lạnh hợp lý

Đề tài đ-ợc nghiên cứu với các nội dung sau:

Lời mở đầu

1.1 Nhu cầu thị truờng và các yếu tố ảnh h-ởng đến nhu cầu thị tr-ờng

về hàng hoá

1.2 Các ph-ơng pháp dự báo nhu cầu thị tr-ờng về hàng hoá

Phần II: Phân tích tình hình thiết bị điện lạnh của Hải Phòng

2.1 Điện lạnh và nhu cầu thị tr-ờng về điện lạnh

2.2 Tiềm năng của thị tr-ờng Hải Phòng về thiết bị điện lạnh

2.3 Phân tích tình hình tiêu thụ thiết bị điện lạnh của Hải Phòng trong thời gian 2000 - 2005

2.4 Các yếu tố chủ yếu tác động tới l-ợng thiết bị điện lạnh tiêu thụ tại Hải Phòng

Phần III: Dự báo nhu cầu thiết bị điện lạnh của Hải Phòng năm 2006 -

Tôi xin trân trọng cảm ơn Giáo s-, Tiến sỹ Đỗ Văn Phức, Cục thống kê,

Sở Công nghiệp thành phố Hải Phòng và các thầy cô giáo đã giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này Do trình độ có hạn nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận đ-ợc sự quan tâm, h-ớng dẫn của các thầy cô giáo

Tôi xin trân trọng cảm ơn!

Mục lục

Lời mở đầu

Mục lục

Phần I: Cơ sở lý luận của phân tích và dự báo nhu cầu của thị tr-ờng

1.1 Nhu cầu thị tr-ờng và các yếu tố ảnh h-ởng đến nhu cầu thị

tr-ờng về hàng hoá

1.2 Các ph-ơng pháp dự báo nhu cầu thị tr-ờng về hàng hoá

Phần II: Phân tích tình hình thiết bị điện lạnh của Hải Phòng

2.1 Thiết bị điện lạnh và nhu cầu của Hải Phòng về thiết bị

điện lạnh

2.2 Tiềm năng của Hải Phòng về thiết bị điện lạnh

2.3 Phân tích tình hình tiêu thụ thiết bị điện lạnh của Hải

Phòng trong thời gian 2000 - 2005

2.4 Các yếu tố chủ yếu tác động tới l-ợng thiết bị điện lạnh

tiêu thụ tại Hải Phòng

2.4.1 Thiết bị điện lạnh

2.4.2 Chất l-ợng sản phẩm

2.4.3 Giá cả các thiết bị

2.4.4 Mẫu mã, hình thức, kiểu dáng, màu sắc của sản phẩm

2.4.5 Tuyên truyền, quản cáo

2.4.6 Dịch vụ bán hàng

Phần III: Dự báo nhu cầu thiết bị điện lạnh của Hải Phòng năm 2006

- 2010

3.1 Dự báo thành phần, tính chất, mức độ tác động của các yếu

tố cơ bản ảnh h-ởng đến nhu cầu về thiết bị điện lạnh của Hải Phòng

3.1.1 Thời tiết

3.1.2 Thu nhập của ng-ời dân

3.1.3 Nhận thức của cong ng-ời dân

3.1.4 Chính sách, chiến l-ợc của các nhà cung cấp thiết bị điện

lạnh

3.1.5 Sự hấp dẫn của bản thân thiết bị điện lạnh

3.1.6 Sự phát triển của ngành công nghiệp chế biến thực phẩm

3.2 Dự báo nhu cầu về thiết bị điện lạnh của Hải Phòng 2006 -

2010

3.3 Một số định h-ớng, chủ tr-ơng chủ yếu cho phát triển hoạt

động kinh doanh của Công ty TNHH cơ điện lạnh Quang Thắng

Phần I

Cơ sở lý luận của phân tích

và dự báo nhu cầu của thị tr-ờng

1.1 Nhu cầu thị tr-ờng và các yếu tố tạo nên ảnh h-ởng đến nhu cầu thị tr-ờng về hàng hoá

Để tồn tại và phát triển, con ng-ời đã sáng lập ra nền kinh tế, sáng tạo

ra thị tr-ờng nhằm mục đích phát triển nhanh, có hiệu quả hoạt động kinh tế Nền kinh tế là một ph-ơng thức (thể chế, cơ chế định h-ớng, điều khiển và cách thức) tiến hành các hoạt động kinh tế chủ yếu Thị tr-ờng là nơi gặp gỡ

và diễn ra quan hệ mua bán (trao đổi) giữa ng-ời có và ng-ời cần hàng hoá

Loài ng-ời đã trải qua các nền kinh tế từ thấp đến cao:

- Nền kinh tế tự nhiên tự cung tự cấp

- Nền kinh tế hàng hoá giản đơn là nơi tiền hành hàng đổi hàng là chính

- Nền kinh tế thị truờng tự do là nơi tiền đã xuất hiện và trở thành hàng hoá đặc biệt - vật trung gian trao đổi, kinh tế t- nhân phát triển mạnh mẽ,

- Nền kinh tế thị tr-ờng hiện đại các Công ty cổ phần và Công ty đa quốc gia phát triển mạnh mẽ, sản xuất kinh doanh đ-ợc tiến hành trên cơ sở công nghệ thiết bị hiện đại, thông tin, sản phẩm sáng tạo, uy tín, dịch vụ, trở thành hàng hoá đặc biệt và chiến tỷ trọng cao Cơ cấu phát triển kinh tế là công nghiệp 20%, nông nghiệp 10% và dịch vụ 70%

Nh- vậy, nền kinh tế thị tr-ờng có đặc tr-ng cơ bản là hàng hoá, là tự

do kinh doanh hàng hoá trong khuôn khổ pháp luật Do m-u cầu lợi ích và tự

do kinh doanh nên trong tự do kinh tế thị tr-ờng cạnh tranh diễn ra quyết liệt

Từ đó ta có thể nhận thấy, nền kinh tế thị tr-ờng là nền kinh tế hoạt động chủ yếu theo quy luật cạnh tranh đáp ứng nhu cầu hàng hoá

Trong nền kinh tế thị tr-ờng, con ng-ời phải tiền hành một loạt hoạt

động trong đó hoạt động kinh doanh là hoạt động trọng tâm Hoạt động kinh

doanh ở đây đ-ợc hiểu là việc đầu t-, tổ chức chỉ nhằm vào việc thoả mãn nhu cầu của ng-ời khác để có nhu cầu thoả mãn nhu cầu của chính mình

Doanh nghiệp là đơn vị tiến hành một hoặc một số hoạt động kinh doanh, tổ chức làm kinh tế Doanh nghiệp có thể kinh doanh sản xuất, kinh doanh th-ơng mại và kinh doanh dịch vụ Trong nền kinh tế thị tr-ờng, doanh nghiệp tiến hành kinh doanh là tham gia cạnh tranh Doanh nghiệp nào cạnh tranh thành công thì tồn tại và phát triển còn doanh nghiệp nào không thành công thì đổ vỡ, phá sản

Do đó, doang nghiệp hiện nay muốn thành công th-ờng xây dựng cho mình một chiến l-ợc kinh doanh phù hợp Chiến l-ợc kinh doanh phụ thuộc chủ yếu vào các yếu tố sau

Nh- vậy, để có chiến l-ợc kinh doanh đúng đắn, tr-ớc hết doanh ngh iệp phải tiến hành đầu t-, nghiên cứu, dự báo cụ thể định l-ợng t-ơng đối chính xác nhu cầu của thị tr-ờng, đối thủ cạnh tranh và năng lực của doanh nghiệp Luận văn xin đ-ợc tập trung nghiên cứu về nhu cầu của thị tr-ờng - để góp phần hình thành nên chiến l-ợc kinh doanh thiết bị điện lạnh đúng đắn, tăng sản l-ợng tiêu thụ thiết bị điện lạnh giai đoạn 2006 - 2010

Chiến l-ợc kinh doanh

(Kế hoạch kinh doanh)

Kết quả dự báo nhu cầu

thị tr-ờng

Kết quả dự báo các

đối thủ cạnh tranh

Kết quả dự báo năng lực của doanh nghiệp

Biểu đồ sau đây thể hiện rõ nét sự tác động của các yếu tố tới nhu cầu thị tr-ờng nói chung và nhu cầu thiết bị điện lạnh nói riêng

Biểu đồ 1.1: Sự tác động của các yếu tố tới nhu cầu thị tr-ờng

Nguồn: PGS.TS Đỗ Văn Phức, Khoa học quản lý các hoạt động kinh doanh - NXB Khoa học kỹ thuật 2003 - Trang 84

Nhu cầu của thị tr-ờng là nhu cầu của cả cộng đồng ng-ời nên rất đa dạng và phong phú, luôn biến động Do đó, từ nhu cầu của con ng-ời ta có thể nhận biết đ-ợc phần lớn nhu cầu của thị tr-ờng Ng-ời ta có thể nhận biết

đ-ợc nhu cầu của thị tr-ờng bằng cách dựa vào khái niệm sau đây: Nhu cầu

của con ng-ời là những gì cần thiết cho sự tồn tại và phát triển của con ng-ời

Khi dự báo nhu cầu của thị tr-ờng chúng ta cần xét đến nhận thức, khả năng thanh toán của ng-ời tiêu dùng; giai đoạn của chu kỳ sống sản phẩm và động thái cơ cấu chất l-ợng Trong thực tế và lý luận chúng ta nhiều khi ch- a quan tâm đúng mức nhu cầu của con ng-ời mà trong kinh tế thị tr-ờng chúng lại là những hàng hoá rất đáng giá kinh doanh Càng ngày các hoạt động nh-: trò chơi điện tử, ca nhạc, thể thao, dịch vụ các loại Thoả mãn nhiều tinh thần của con ng-ời và con ng-ời sãn sàng chi trả tiền thoả dáng để thoả mãn nhu

An ninh

Kinh tế Việt Nam

Thay đổi

chính sách

của chính phủ

Việt Nam

Kinh tế thế giới

Thay đổi

nhu cầu

hàng hoá

đối thủ canh tranh

Kinh tế thế giới

Quản lý kinh doanh

Năng lực cạnh tranh

Hiệu quả kinh doanh của doanh

nghiệp

cần phải nắm bắt các loại nhu cầu của thị tr-ờng, tổng số và động thái của từng loại nhu cầu Việc nhận biết đ-ợc các vấn đề của n hu cầu thị tr-ờng thì chúng ta phải tiến hành phân tích và dự báo nhu cầu của thị tr-ờng

Phân tích dự báo nhu cầu thị tr-ờng là một công cụ, một công việc không thể thiếu đ-ợc trong hoạt động của các chủ thể tổ chức, doanh nghiệp,

đồng thời nó cũng rất cần thiết cho các nhà quản lý nhằm hoạch định các chính sách kinh tế vi mô sao cho phù hợp, thúc đẩy sự phát triển của địa ph-ơng

Phân tích và dự báo nhu cầu thị tr-ờng là sự vận dụng tất cả những tri thức khoa học của xã hội loài ng-ời để nhận biết một cách đầy đủ, chính xác

sự tồn tại, xu thế vận động và phát triển của một nhu cầu thị tr-ờng, làm rõ và nhận thức đúng bản chất của nhu cầu thị tr-ờng đó, xác định mọi tác động qua lại của các yếu tố bên trong và bên ngoài của nhu cầu đến sự tồn tại, vận động

và phát triển của nhu cầu thị tr-ờng đó

Dự báo là một thuật ngữ đ-ợc sử dụng cách đây rất lâu, khi con ng-ời bắt đầu quan tâm đến thiên nhiên và mong muốn biết nó xảy ra nh- thế nào trong t-ơng lai, để chống lại nó hoặc sử dụng nó vì sự phát tiển của xã h ội loài người Thuật ngữ dự báo có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp “Pro” nghĩa là trước và

“grosis” nghĩa là biết, “Progrosis” có nghĩa là biết trước Dự báo xu thế phát triển của nhu cầu thị tr-ờng là việc dự đoán quá trình tiếp theo trong những khoảng thời gian khác nhau nối tiếp với hiện tại nh-: Ngắn hạn, trung hạn hoặc dài hạn, trên cơ sở những thông tin thống kê hiện t-ợng, sự vật trong quá khứ và bằng các ph-ơng pháp dự báo thích hợp

Từ cổ x-a, dự báo đã đ-ợc áp dụng trong cuộc sống hàng ngày, nh-ng mang nạng màu sắc thần bí, thể hiện ở các câu tiên tri, lời bói toán Ngay từ thời cổ Hy Lạp, ng-ời ta đã phân chia dự báo thành các lĩnh vực:

- Các hiện t-ợng tự nhiên nh-: thời tiết, nhật thực, nguyệt thực

- Các hiện t-ợng xã hội: sự xuất hiện và kết thúc các cuộc chiến tranh,

sự h-ng thịnh hay suy vong của một thể chế chính trị,

- Các hiện t-ợng về đời sống xã hội: khả năng giầu có, bệnh tật, sinh tử

Suốt nhiều thế kỷ, dự báo không đ-ợc vận dụng một cách khoa học và không có tính thiết thực, bởi vì đây là thời kỳ triết học duy tâm chiếm lĩnh trong t- duy nhận thức thế giới

Đến thế kỷ XVI, XVII khi các môn học tự nhiên nh- toán học, vật lý, hoá học và thiên văn học phát triển, các dự báo có tính khoa học mời dần đ-ợc xuất hiện

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học - công nghệ và nhận thức con ng-ời không chỉ dự báo thông qua kinh nghiệm mà tiền đến sử dụng các thành tựu của khoa học để chinh phục, khám phá các hiện t-ợng thiên nhiên

Ngày nay, dự báo đ-ợc sử dụng rộng rãi trong mọi lính vực khoa học,

kỹ thuật, kinh tế, chính trị và xã hội với nhiều loại và ph-ơng pháp dự báo khác nhau Nhiều kết quả của dự báo đã đ-ợc các nhà quản lý sử dụng làm cơ

sở để điều chỉnh kịp thời chủ tr-ơng chính sách, mục tiêu hoạt động sản xuất kinh doanh, xây dựng kế hoạch nghiên cứu, phát triển sản phẩm, đầu t- mở rộng sản xuất nhằm đạt lợi ích cao nhất

Nh- vậy, dự báo từ thần bí kinh nghiệm đã phát triển thành môn khoa học độc lập, đóng vai trò quan trọng trong việc hoạch định, xây dựng chiến l-ợc kinh doanh của các doanh nghiệp và nói rộng hơn là chiến l-ợc kinh doanh của cả một ngành kinh tế trong nền kinh tế thị tr-ờng

Mỗi quốc gia, cộng đồng lãnh thổ hay một tổ chức, doanh nghiệp đều gắn liền với một môi tr-ờng nhất định Môi tr-ờng này đ-ợc xác định thông qua các yếu tố về chính trị, các yếu tố xác định mức độ phát triển kinh tế - xã hội, các yếu tố thuộc về nguồn nhân lực, các yếu tố thuộc về nguồn tài nguyên thiên nhiên và một số yếu tố khác Nói cách khác, trong quá trình tồn tại, vận

động và phát triển, mỗi tổ chức, doanh nghiệp đều chịu tác động của một tập rất nhiều các yếu tố Sự tác động của các yếu tố đó làm cho các tổ chức, doanh nghiệp phát triển theo nhiều xu h-ớng khác nhau Khi phân tích, dự báo nhu

vai trò rất quan trọng Mặc dù các nhân tố bên trong nh-: cơ cấu tổ chức, bộ máy, năng lực trình độ của đội ngũ cán bộ quản lý điều hành và nhân viên là những yếu tố quyết định nh-ng chúng lại bị chi phối bởi rất nhiều yếu tố b ên ngoài của môi tr-ờng đến sự tồn tại, vận động và phát triển của nhu cầu thị tr-ờng đ-ợc mô tả khái quát trong sơ đồ 1.1

Nhu cầu của thị tr-ờng nói chung, nhu cầu thiết bị điện lạnh nói riêng tác động bởi rất nhiều các yếu tố Các yếu tố này có tác động mạnh yếu, làm tăng, giảm sản l-ợng tiêu thụ điện lạnh trên thị tr-ờng

Tổ chức

Các yếu tố chính trị

Nhóm áp lực của xã hội

Các yếu tố khác

Các yếu tố

công

Các nhà cạnh tranh

: Các yếu tố môi tr-ờng

: Các yếu tố môi tr-ờng

kh

Hình 1.1: Nhu cầu thị tr-ờng và các yếu tố môi tr-ờng

tQK t0 tTL t

Hình 1.2: Dự báo nhu cầu của thị tr-ờng d-ới tác động của các yếu tố ảnh huởng

Nguồn: GS.TS Đỗ Văn Phức, Khoa học quản lý các hoạt động kinh

doanh - NXB Khoa học kỹ thuật 2005 - Trang 85

Dự báo nhu cầu thị tr-ờng có thể đ-ợc tiến hành theo nhiều hình thức

khác nhau Song th-ờng gặp một số loại hình chủ yếu sau:

Dự báo tổng thể, vĩ mô sự vận động và phát triển của nhu cầu thị

tr-ờng

Dự báo sự vận động và phát triển của từng bộ phận với quan niệm bộ

phận là một hệ con của nhu cầu thị tr-ờng và bộ phận khác

Dự báo khả năng và thời gian đạt đ-ợc các chỉ tiêu của nhu cầu thị

tr-ờng nhất định, cả về số l-ợng cũng nh- chất l-ợng

Dự báo cho từng khoảng thời gian (trên 25 năm, 20 năm, 10-15 năm, 5

năm hay hàng năm, hàng quý, hàng tháng) nhằm phục vụ cho các nhà hoạch

định chính sách xây dựng các chính sách, kế hoạch phát triển dài hạn, trung hạn và ngắn hạn, vv

Việc dự báo nhu cầu của thị tr-ờng cần phải tuân theo một số nguyên tắc cơ bản sau:

- Nguyên tắc liên hệ biện chứng: Tất cả các nhu cầu thị tr-ờng đều đ-ợc

đặt trong một mô tr-ờng nhất định, do vậy khi phân tích và dự báo nhu cầu thị tr-ờng ta phải đặt hiện t-ợng trong mối tác động qua lại của các yếu tố lẫn nhau.Trong đó cần nhận thức rõ đâu là yếu tố bên trong, đâu là yếu tố bên ngoài để xác định đúng và đ-a ra đ-ợc kết quả phân tích chính xác, trên cơ sở

đó thấy hết các nhân tố sẽ xuất hiện trong t-ơng lai

- Nguyên tắc kế thừa lịch sử: Các nhu cầu thị tr-ờng vận động và phát triển luôn chứa đựng trong nó những nhân tố kết quả của quá khứ và trạng thái trong t-ơng lai Phân tích, đánh giá hiện tại và dự báo sự phát triển trong t-ơng lai của nhu cầu thị tr-ờng chỉ có thể có cơ sở vững chắc nếu nh- ta nhìn

rõ đ-ợc bản chất của các vấn đề trong quá khứ Quá khứ chính là cái đã có để xem xét T-ơng lai là cái mong -ớc Sự mong -ớc chỉ trở thành hiện thực nếu

nó đ-ợc xây dựng trên nền tảng vững chắc của quá khứ

- Nguyên tắc tôn trọng đặc thù của đối t-ợng dự báo: Mỗi nhu cầu thị tr-ờng đều có những nét đặc tr-ng riêng của nó Nhờ n hững nét đặc tr-ng riêng này mà ta có thể phân biệt đ-ợc hiện t-ợng mà ta đang nghiên cứu với những hiện t-ợng khác Do vậy mà khi phân tích và dự báo, ta phải tôn trọng những nét đặc tr-ng đó, đặc biệt là tr-ờng hợp những nét đặc tr-ng đã trở thành qui luật, ví dụ tỉ lệ nam và nữ trên thế giới, phong tục tập quán, đời sống văn hoá của mỗi quốc gia, mỗi vùng lãnh thổ

- Mô tả tối -u nhu cầu thị tr-ờng trong quá trình dự báo: Trong tập các thông tin mô tả hiện t-ợng, chúng ta cần tối -u hoá các thông tin đ ó thông qua nhiều ph-ơng pháp xử lý khác nhau để tìm ra mô hình tối -u nhất Một nhu cầu thị tr-ờng chứa đựng trong nó rất nhiều yếu tố Việc phân tích các yếu tố

đó không thể mang tính liệt kê Chúng ta phải tìm ra đ-ợc các thông tin, các chỉ tiêu và mô tả mối quan hệ biện chứng của chúng với các yếu tố khác, đồng

thời lựa chọn các thông số cũng nh- ph-ơng pháp để xử lý các thông tin đó sao cho chi phí ở mức thấp nhất

- Nguyên tắc t-ơng tự của hiện t-ợng dự báo: Theo nguyên tắc này, khi phân tích, dự báo một nhu cầu thị tr-ờng chúng ta có thể so sánh nó với các nhu cầu thị tr-ờng t-ơng tự của một địa ph-ơng, một vùng hay một n-ớc khác

để có thể tìm ra một nhân tố phát triển t-ơng tự cũng nh- các yếu tố đảm bảo cho sự phát triển hiện t-ợng mà ta quan tâm Sử dụng nguyên tắc này sẽ giúp cho việc phân tích và dự báo đạt hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian hơn Trong một số tr-ờng hợp nguyên tắc này cho phép ta sử dụng các mô hình toán học, các ph-ơng pháp thống kê toán học để phân tích và dự báo qui luật và phát triển của nhu cầu thị tr-ờng có tính t-ơng tự nhau

- Nguyên tắc hệ thống: Lý thuyết hệ thống quan niệm mỗi nhu cầu thị tr-ờng là một hệ thống mở, đặt trong các mối quan hệ trao đổi với môi tr-ờng bên ngoài bằng nhiều kênh khác nhau Tổ chức đ-ợc xem nh- là một tập hợp của nhiều đối t-ợng, chủ thể khác nhau, trao đổi với nhau cả những nội dung

và thuộc tính của chúng

Trên cơ sở các nội dung, môi tr-ờng tác động và các nguyên tắc của nhu cầu dự báo thị tr-ờng, chúng ta đã có cái nhìn tổng quát về dự báo nh u cầu của thị tr-ờng D-ới đây là một vài nét về công tác dự báo của Việt nam

ta

ở Việt Nam, công tác dự báo đã đ-ợc triển khai từ những năm đầu của thập kỷ 70 Trong một thời gian dài, dự báo đ-ợc coi là một công cụ phục vụ

đắc lực cho công tác xây dựng và chỉ đạo thực hiện kế hoạch Về mặt tổ chức

đã hình thành nhiều cơ quan dự báo nh-: Ban điều khiển học trực thuộc Thủ t-ớng Chính phủ trong thập kỷ 70; Trung tâm Phân tích Hệ thống thuộc Viện nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung -ơng; Ban Dự báo và Phân tích Kinh tế Vĩ mô - Viện Chiến l-ợc Phát triển thuộc Bộ Kế hoạch và Đầu t-; Viện Khoa học Việt nam thuộc Uỷ ban Khoa học và Kỹ thuật Nhà n-ớc, sau này là Bộ Khoa học Công nghệ và Môi tr-ờng và nay là Bộ Khoa học và Công nghệ

Về ph-ơng pháp và công nghệ dự báo, nói chung ở n-ớc ta đến nay các cơ quan nghiên cứu dự báo đã và đang vận dụng các ph-ơng pháp thuộc các nhóm ph-ơng pháp sau đây:

- Ph-ơng pháp mô hình hoá: Bao gồm nhiều mô hình cụ thể nh-: mô hình kinh tế l-ợng, mô hình lịch sử, mô hình nhân tố, mô hình tối -u, mô hình cân bằng tổng quát, mô hình t-ơng tự

- Ph-ơng pháp chuyên gia: Dựa trên việc thu thập và xử lý các ý kiến

đánh giá của các chuyên gia giỏi, có nhiều kiến thức và kinh nghiệm

- Ph-ơng pháp kết hợp giữa mô hình hoá và lấy ý kiến đánh giá của chuyên gia theo quy trình tiệm cận lặp

Trên bình diện kinh tế vĩ mô, các mô hình th-ờng đ-ợc vận dụng để phân tích chính sách và dự báo kinh tế là các mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô và các mô hình cân bằng tổng quát Tuy nhiên, trong thời gian qua, mô hình đ-ợc

sử dụng phổ biến vẫn là mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô Vì vậy, việc đánh giá dự báo kinh tế l-ợng vĩ mô ở Việt Nam có thể đ-ợc xem xét chủ yếu qua việc vận dụng mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô theo các giai đoạn sau đây:

Giai đoạn tr-ớc năm 1986

Mô hình kinh tế l-ợng đầu tiên của Việt Nam đ-ợc xây dựng thử nghiệm bởi ban điều khiển học thuộc Thủ t-ớng Chính phủ năm 1974 -1975 Mô hình này đ-ợc xây dựng trên nền kinh tế miền Bắc giai đoạn 1957 -1975 Sau ngày thống nhất đất n-ớc, nền kinh tế chuyển sang giai đoạn mới, việc nghiên cứu kinh tế l-ợng bị dừng lại do cơ sở dữ liệu bị thay đổi

Mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô đầu tiên của Việt Nam đ-ợc xây dựng tại Trung tâm Phân tích Hệ thống- Viện nghiên cứu Quản lý Kinh tế trung -ơng năm 1983- 1984 Mô hình này dựa trên t- t-ởng mô hình của Ban điều khiển học Tuy nhiên mô hình cũng chỉ mô tả hoạt động của khu vực sản xuất vật chất Mô hình này có quy mô rộng mở hơn và nó đ-ợc sử dụng để phân tích kinh tế và dự báo xu h-ớng phát triển, song ch-a đ-ợc dùng để mô phỏng sự thay đổi chính sách

Giai đoạn 1986- 1992

Việc xây dựng mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô trong giai đoạn này bắt đầu

có sự hỗ trợ kỹ thuật của các tổ chức quốc tế Năm 1988, Trung tâm Phân tích

Hệ thống - Viện Quản lý Kinh tế Trung -ơng đã phối hợp với Viện Khoa học Việt Nam xây dựng mô hình kinh tế l-ợng cho giai đoạn 1976 - 1988 Năm

1989, Trung tâm phân tích hệ thống lại tiếp tục xây dựng mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô với sự trợ giúp tài chính của ESCAP Mô hình này là mô hình đầu tiên đ-ợc thực hiện với sự trợ giúp phần mềm chuyên dụng TSP Đặc điểm của các mô hình trong giai đoạn này là chúng vẫn đ-ợc xây dựng theo số liệu của

Hệ thống sản phẩm vật chất (MPS) của nền kinh tế kế hoạch hoá tr-ớc đây

Điểm đặc biệt của mô hình năm 1989 (gồm 103 biến số) là khối giá cả đ-ợc chia ra hai loại giá: Giá trên thị tr-ờng tự do và giá theo qui định của Nhà n-ớc Các nhà xây dựng mô hình đã cố gắng đ-a vào mô hình khối ngân sách Nhà n-ớc, khối giá cả song bản thân nền kinh tế ch-a chuyển đổi nên các mô hình này cũng chỉ phản ánh đặc tr-ng của nền kinh tế trong giai đoạn bắt

đầu chuyển đổi Vì vậy, các mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô nhằm mục tiêu phân tích cơ chế nhiều hơn là mục tiêu dự báo

Giai đoạn từ năm 1993 đến nay

Các mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô xây dựng giai đoạn này đã sử dụng Hệ thống Tài khoản quốc gia (SNA) thay cho hệ thống tài liệu MPS Mô hình đầu tiên xây dựng thử nghiệm trên cơ sở hệ thống số liệu SNA là mô hình trong khuôn khổ đề tài 92-98-233/ ĐT (Nguyễn Văn Quỳ) Mô hình này cũng áp dụng đầy đủ các b-ớc kỹ thuật xây dựng mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô theo kinh nghiệm của các n-ớc có nền kinh tế thị tr-ờng Mô hình đã thực hiện

đ-ợc một số kết quả có ý nghĩa nh- phân tích chính sách tác động của tỷ giá hối đoái, chính sách thuế và vốn vay n-ớc ngoài, Tuy nhiên, do số tài liệu còn ch-a đầy đủ nên mô hình còn mô tả khối đầu t- sản xuất theo đặc điểm của hệ thống MPS

Khắc phục nh-ợc điểm của mô hình năm 1993 trong khuôn khổ ch-ơng

lập mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô kết hợp với khối cung, cầu và đã có những

đóng góp cho việc đánh giá chính sách và dự báo kinh tế Việt Nam vào những năm 1990 (Nguyễn Văn Quỳ- 1995)

Song song với việc xây dựng mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô ở Viện nghiên cứu Quản lý Trung -ơng, một số cơ quan khác đã thực hiện một số nghiên cứu b-ớc đầu về xây dựng mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô song chỉ dừng lại ở mặt đóng góp về ph-ơng pháp luận Năm 1997, đ-ợc quỹ Nippon tài trợ, Viện chiến l-ợc Phát triển cũng đã xây dựng một số mô hình kinh tế l-ợng vĩ mô bên cầu Tuy nhiên, các mô hình đó mới chỉ dừng ở mô hình hạt nhân và còn cần đ-ợc mở rộng cho khu vực tiền tệ, thu nhập và các tác động có thể

có từ nhiều biến bên ngoài Đây là điều đặc biệt quan trọng vì ngoài những mối liên kết nội tại, nền kinh tế Việt Nam ngày càng trở nên nhạy cảm với những biến động của các n-ớc kinh tế trong khu vực cũng nh- trên thế giới Một ví dụ có thể thấy rõ là tác động của cuộc khủng hoảng Đông á đối với nền kinh tế Việt Nam trong mấy năm qua

Mô hình kinh tế l-ợng hàng năm của Việt Nam phục vụ cho các dự báo ngắn hạn đ-ợc các nhà nghiên cứu thuộc Viện Chiến l-ợc Phát triển xây dựng

từ năm 1997 với sự hỗ trợ của các chuyên gia Nhật Bản Mô hình này có tất cả

58 ph-ơng trình, trong đó có 25 ph-ơng trình hành vi và 33 ph-ơng trình định nghĩa Đến năm 2001, mô hình này tiếp tục đ-ợc các nhà nghiên cứu chỉnh lý

và cập nhật nhằm mô phỏng tác động của dòng vốn FDI và th-ơng mại đối với tăng tr-ởng kinh tế Mô hình này có 16 ph-ơng trình hàn h vi và 23 ph-ơng trình định nghĩa

Mô hình kinh tế vĩ mô theo quý đ-ợc nhóm chuyên gia của Vụ Tổng hợp Kinh tế quốc dân, Bộ Kế hoạch và Đầu t- xây dựng nhằm phục vụ công tác mô phỏng chính sách và dự báo ngắn hạn Mô hình này có tổng thể 35 ph-ơng trình, trong đó gồm 14 ph-ơng trình hành vi và 21 ph-ơng trình định nghĩa

Năm 1999, nhóm Phân tích Chính sách và Dự báo Kinh tế (Viện kinh tế

cấu trúc áp dụng cho Việt Nam nhằm dự báo mô phỏng chính sách kinh tế

1998 (Võ Trí Thành, Rudolf Zwiener và một số tác giả) Mô hình đ-ợc xây dựng trên cơ sở khung hạch toán tổng thể nền kinh tế Việt Nam, nên cơ sở dữ liệu có tính cập nhật và nhất quán khá cao Mô hình đã -ớc l-ợng đ-ợc GDP theo ngành, theo giá so sánh năm 1994, đ-a thu nhập thành một khối quan trọng và giải thích xu thế biến động về thu nhập khả dụng của các hộ gia đình Các biến ngoại sinh sử dụng trong mô hình nh- tỷ giá, đầu t- trực tiếp n-ớc ngoài, cung tiền tệ, sản l-ợng và giá dầu thô, đầu t- Nhà n-ớc và một số mục

đích khác của sử dụng cuối cùng Nh- vậy mô hình đã cố gắng tính đến t-ơng

đối đầy đủ khả năng tác động của các cú “sốc” chính sách và “sốc” từ bên ngoài đối với nền kinh tế Việt Nam Tuy nhiên, mô hình vẫn cần đ-ợc hoàn thiện tiếp nhằm phục vụ cho công tác phân tích chính sách và dự báo kinh tế cho Việt Nam

Hiện nay, Việt Nam là một nền kinh tế chuyển đổi, khu vực nhà n-ớc

đang chiếm một vai trò quan trọng hơn so với khu vực này ở các n-ớc khác Hoạt động dự báo đ-ợc thực hiện ở các cơ quan của Chính phủ và các Bộ Bộ

Kế hoạch và Đầu t- có nhiệm vụ xây dựng và hội thảo chiến l-ợc phát triển kinh tế - xã hội, qui hoạch tổng thể, kế hoạch 5 năm cũng nh- các kế hoạch hàng năm

Với mục tiêu phục vụ công tác dự báo và mô phỏng chính sách, ngoài mô hình kinh tế l-ợng, các cơ quan và các Viện nghiên cứu của Việt Nam đã xây dựng các mô hình khác nh-: Mô hình cân bằng tổng quát và mô hình tăng tr-ởng kinh tế tối -u trọng cung

Mô hình cân bằng tổng quát năm ngành đ-ợc các chuyên gia Nhật Bản kết hợp với các chuyên gia Việt Nam xây dựng vào năm 1996 trong khuôn khổ dự án của NIPPON Mục đích của mô hình này là mô phỏng kế hoạch 5 năm 1996 - 2000, sau đó mô hình đ-ợc điều chỉnh và cập nhật bởi các chuyên gia của Viện chiến l-ợc phát triển phục vụ mô phỏng các kịch bản của kế hoạch 5 năm 2001- 2005

Mô hình cân bằng tổng quát 24 ngành mô phỏng mối quan hệ giữa giảm đói nghèo và tăng tr-ởng kinh tế của kế hoạch 5 năm 2001 - 2005 đ-ợc xây dựng trong khuôn khổ hợp tác nghiên cứu của Việt Nam - Nhật Bản năm

2000

Mô hình cân bằng tổng quát (CGE VNT01) đ-ợc xây dựng nhằm đánh giá hiệu quả và tác động của tự do hoá th-ơng mại theo những điều kiện để ra nhập AFTA và WTO đối với nền kinh tế Việt Nam

Mô hình tăng tr-ởng kinh tế tối -u trọng cung, mô hình tăng tr-ởng tối -u nhiều giai đoạn và nhiều ngành để phân tích tiềm năng tăng tr-ởng dài hạn của Việt Nam đ-ợc các chuyên gia Nhật Bản và Việt Nam cùng xây dựng từ năm 1996 trong khuôn khổ dự án NIPPON Mô hình đã đ-ợc các nhà nghiên cứu thuộc Viện chiến l-ợc phát triển điều chỉnh và cập nhật dữ liệu để mô phỏng tiềm năng tăng tr-ởng kinh tế của Việt Nam đến năm 2010

Nh- vậy, dự báo là một vấn đề rất quan trọng để nắm bắt nhu cầu của thị tr-ờng, hình thành nên chiến l-ợc kinh doanh để doanh n ghiệp hay một ngành đạt đ-ợc mục tiêu của mình Để việc dự báo nhu cầu của thị tr-ờng đạt kết quả tốt, chúng ta cần thực hiện nghiên cứu và thực hiện các ph-ơng pháp

dự báo, qua đó có cái nhìn tổng quát về những vấn đề chúng ta cần dự báo trong t-ơng lai

1.2 Các ph-ơng pháp dự báo nhu cầu thị tr-ờng về hàng hoá

Về nguyên lý, dự báo xu h-ớng của một nhu cầu thị tr-ờng là dựa vào

số liệu thống kê sự vận động, phát triển của hiện t-ợng đó trong quá khứ và dùng các ph-ơng pháp thích hợp để dự đoán hiện t-ợng trong t-ơng lai Vì vậy số liệu thống kê có một ý nghĩa vô cùng quan trọng và là yếu tố cần và đủ

để việc phân tích và dự báo thực hiện đ-ợc với kết quả cao Thực tế cho thấy ở Việt Nam trong nhiều năm qua công tác thống kê ch-a đ-ợc nhận thức và quan tâm đúng mức nên các số liệu thống kê về một số ngành có chính xác ch-a cao

Để nâng cao chất l-ợng của phân tích dự báo nhu cầu thị tr-ờng, vấn đề quan trọng là phải có đ-ợc nguồn số liệu thống kê tin cậy, trung thực Nếu các con số thống kê đ-a ra không phản ánh đúng bản chất của hiện t-ợng và đã bị sửa đổi theo ý muốn chủ quan của ng-ời thu thập và công bố số liệu thống kê, thì mọi quá trình phân tích, dự đoán chỉ là hình thức Xử lý số liệu trong khi phân tích dự đoán không phải là làm lại con số đó mà chỉ nhằm làm cho con

số đó chính xác hơn, đúng hơn và loại trừ đ-ợc những sai số ngẫu nhiên Đó là cách xử lý mang tính chất khoa học thống kê, không phải theo ý muốn chủ quan của ng-ời điều chỉnh Sau đây là một số cách xử lý số liệu thống kê khi tiến hành phân tích, dự báo

Đồng nhất số liệu

 Đồng nhất đơn vị đo

 Đồng nhất cách tính các chỉ tiêu liên quan đến giá cả

 Đồng nhất khoảng thời gian thu thập số liệu

 Đồng nhất các số liệu liên quan đến từng vấn đề thuộc nhu cầu thị tr-ờng dùng để phân tích

 Đồng nhất cách phân tích các số liệu kinh tế theo một mốc tính toán

 Sử dụng thống nhất một hệ thống các chỉ tiêu để tính toán hay phải chuyển đổi về cùng một hệ thống

Loại bỏ các sai số do kỹ thuật thu thập số liệu thống kê

Thông th-ờng với các sai số đó do kỹ thuật thu thập số liệu thống kê gây ra, có thể sử dụng nhiều cách khác nhau để xử lý, nh- dùng ph-ơng pháp toán học Ví dụ xét một tập các số liệu thống kê về một nhu cầu thị tr-ờng theo thời gian là {xi} (i = 1, 2, 3, , n) Giả sử số x* là số liệu nghi ngờ có sai

số, ta có thể sử dụng công thức tính giá trị tới hạn t* (giá trị t* đ-ợc gọi là giá trị tới hạn, phụ thuộc vào các xác suất tin cậy và số lần xác định các số liệu thống kê Nếu giá trị t* lớn hơn giá trị cho sẵn trong bảng cho sẵn, thì số liệu x* có sai số và ta loại bỏ số liệu đó Bảng giá trị tới hạn đ-ợc tính sẵn và in

phải thay bằng giá trị trung bình của tập xi, tr-ớc hết là tính giá trị t* bằng công thức:

S

X X

n i i

S

1

2

) (

Loại trừ một số yếu tố ngoài giả thiết: Để đảm bảo tính liên tục của các

số liệu đôi khi ta cần phải loại trừ một số yếu tố ngoài giả thiết bằng một trong các ph-ơng pháp sau:

+ Ph-ơng pháp mở rộng khoảng thời gian

Khi số liệu thống kê thu đ-ợc số liệu chi tiết hoá trong khoảng thời gian khá hẹp, tính qui luật và tính ngẫu nhiên rất khác nhau, ta có thể mở rộng khoảng thời gian thông qua việc tính trung bình các đại l-ợng đó trong khoảng thời gian rộng hơn và coi đó là số liệu đặc tr-ng cho nhu cầu thị tr-ờng đó trong khoảng thời gian đã đ-ợc mở rộng Ví dụ từ số liệu thống kê sản l-ợng bán đ-ợc từng ngày, tuần ta có thể mở rộng khoảng thời gian theo tháng, quý

+ Ph-ơng pháp bình quân số tr-ợt

Việc tính bình quân số tr-ợt có thể giúp cho việc phân bổ các yếu tố ngẫu nhiên tốt hơn Hay nói cách khác, bình quân số tr-ợt giúp chúng ta tính lại hệ thống số liệu thống kê đã có thành hệ thống số liệu thống kê mới có chứa điều hoà hơn các yếu tố ngẫu nhiên

Biến đổi số liệu thống kê thô ban đầu sang một số chỉ tiêu khác

+ Trung bình số học là đại l-ợng xác định giá trị trung bình của một tập các số liệu thống kê có tần suất xuất hiện số liệu đó nh- nhau (thông th-ờng chỉ có một lần) Số trung bình của một tập hợp {xi} (i = 1, 2 3, , n) bao gồm giá trị của x là

n

i

i i

m

m X X

n n

4 3 2

(n > 2) (1.5) Trung bình hình học trong một tập hợp {xi} đ-ợc sử dụng chủ yếu để tính toán cho dãy số liệu thống kê nhằm xác định mức độ tăng tr-ởng của dãy

số đó Ví dụ tính tốc độ tăng tr-ởng của dân số, lao động, sản l-ợng, thu nhập quốc dân và một số chỉ tiêu khác nữa

+ Trung bình của một tập số liệu thống kê theo thứ tự thời gian:

Đ-ợc sử dụng khi ta muốn tính số liệu trung bình của một đại l-ợng nào

đó trong một khoảng thời gian nhất định, chẳng hạn trung bình của tháng, quý

hay năm, song chúng ta lại chỉ có số liệu của từng thời điểm xác định của hiện t-ợng đó Đại l-ợng trung bình theo thời gian đ-ợc tính theo công thức sau:

1

2

1

2

1

3 2 1

X X X

n

(1.6) Trong đó:

Xi, Xn là giá trị đầu và cuối của số liệu thống kê tại các thời điểm khác nhau trong khoảng thời gian nghiên cứu

n là số liệu thống kê đ-ợc ( không có tính chất lặp lại, và là các số tự nhiên )

+ Các đại l-ợng so sánh: Đó là tỉ số nhằm so sánh giá trị đại l-ợng đ-ợc phân tích tại thời điểm nghiên cứu so với các thời điểm khác (năm gốc hay năm kế hoạch), hoặc so sánh giữa các bộ phận cấu thành khác nhau của hiện t-ợng quan tâm Có thể sử dụng các chỉ tiêu so sánh sau:

Độ gia tăng tuyệt đối giữa hai thời kỳ:

1

i

i i

Trong thực tế tỷ lệ bình quân hình học rất hay đ-ợc sử dụng để tính tỷ

lệ tăng tr-ởng trung bình của các năm, từ năm thứ nhất cho tới năm thứ n so với năm gốc (năm số 0)

Tỷ lệ này đ-ợc xác định theo công thức:

n n

i i n

3 2

1  .  . 





(1.9) Nếu thay giá trị của  tính theo công thức (1.8) ta có:

Tốc độ gia tăng tuyệt đối: Tốc độ gia tăng tuyệt đối của giá trị tại năm thứ (i+1) so với năm thứ i đ-ợc xác định bằng biểu thức sau:

% 100

1

1

i

i i

X

X X

Các ph-ơng pháp dự báo nhu cầu thị tr-ờng

Theo thống kê ch-a đầy đủ, hiện nay có khoảng 130 ph-ơng pháp hay cách tiếp cận để dự báo nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống kinh tế - xã hội của loài ng-ời, trong đó có rất nhiều ph-ơng pháp dự báo nhu cầu của thị tr-ờng Tuỳ theo lĩnh vực cụ thể mà ng-ời ta lựa chọn ph-ơng pháp dự báo thích hợp để nhận đ-ợc kết quả tin cậy Nhìn chung chất l-ợng của kết quả dự báo phụ thuộc vào cách lựa chọn ph-ơng pháp dự báo Tuy nhiên việc phân chia các loại dự báo cũng chỉ là t-ơng đối, nh-ng về nguyên tắc có thể chia thành những nhóm ph-ơng pháp sau:

 Ph-ơng pháp dự báo bằng mô hình hoá thống kê

 Ph-ơng pháp trọng số điều hoà

 Ph-ơng pháp dự báo t-ơng tự hay còn gọi là ph-ơng pháp kịch bản

 Ph-ơng pháp dự báo bằng ý kiến chuyên gia - Gọi tắt là ph-ơng pháp chuyên gia

 Ph-ơng pháp nội suy và ngoại suy

 Ph-ơng pháp dự báo sử dụng phần mềm tin học

Với bất kỳ ph-ơng pháp nào, kết quả dự báo chỉ là t-ơng đối Kết quả

dự báo phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố tác động mà trong một ph-ơng pháp

ph-ơng pháp mô hình hoá thống kê và ph-ơng pháp chuyên gia để dự báo thị tr-ờng tiêu thụ thiết bị điện lạnh tại Hải Phòng trong giai đoạn tới

Ph-ơng pháp mô hình hoá thống kê: là loại mô hình đ-ợc sử dụng nhiều nhất trong dự báo, đó là công cụ chủ yếu để phân tích và dự báo Dựa trên cơ

sở các số liệu thống kê về quá khứ và hiện tại, ng-ời ta tiến hành xây dựng các mô hình toán kinh tế nhằm miêu tả các đặc tr-ng nổi bật, xu h-ớng vận động

và phát triển của hiện t-ợng để từ đó xác định đ-ợc các số liệu dự báo về sự vận động và phát triển của hiện t-ợng trong t-ơng lai Nhiều mô hình toán thống kê có sử dụng hàm sản xuất của Cobb-Douglass, của Klein đã đ-ợc áp dụng thành công trong nhiều n-ớc kinh tế phát triển nh- Mỹ, các n-ớc Tây

Âu

Trong ph-ơng pháp mô hình hoá thống kê, vấn đề chọn hàm dự báo có

ý nghĩa rất quan trọng Giả sử cần phải dự báo sự thay đổi của chỉ tiêu Y đặc tr-ng cho nhu cầu thị tr-ờng (l-ợng khách quốc tế, sản l-ợng khai thác than hay số tấn vận tải, sản l-ợng hàng hoá tiêu thụ v.v ) trong t-ơng lai Thông qua số liệu thống kê có đ-ợc của nhu cầu này (số đo các chỉ tiêu nói trên) có thể cho thấy chỉ tiêu quan tâm Y phụ thuộc vào một số yếu tố đ-ợc đặc tr-ng bằng các biến số độc lập X1, X2, X3, , Xn Trên nguyên tắc mối quan hệ giữa chỉ tiêu Y và tập biến {Xi} đ-ợc mô tả bằng hàm số:

Y = F (X1, X2, X3, , Xn ) +  (1.13) Trong đó:

Y: là đại l-ợng quan tâm dự báo trong mối quan hệ phụ thuộc vào tập các biến {Xi} ( i=1 đến n )

: là sai số của dự báo Trong đó mức độ sai số quyết định mức độ chính xác của hàm dự báo

 Các tiêu chuẩn để lựa chọn hàm dự báo:

Sai số chuẩn của hàm là nhỏ nhất, nghĩa là hàm dự báo với các giá trị tính đ-ợc và số liệu thống kê thu đ-ợc có độ lệch nhỏ nhất Để xác định tiêu chuẩn này, trong thống kê có sử dụng công thức:

1

(n > 2) (1.14) Giá trị của Su phải đạt giá trị nhỏ nhất, trong đó:

Hệ số t-ơng quan bội đủ lớn, nghĩa là mối quan hệ giữa Y và {Xi} phải

đủ chặt chẽ để nó thể hiện đúng mối quan hệ của hàm số Y và tập {Xi} Hệ số t-ơng quan r đ-ợc xác định bằng công thức:

Sy

1

2

) ( 2

n

i i

này là sự phụ thuộc tuyến tính, nếu ch-a tính đến sai số thì ph-ơng trình biểu diễn có dạng:

Y t* ab.t (1.18)

Các tham số a, b đ-ợc xác định theo ph-ơng pháp độ lệch bình ph-ơng nhỏ nhất, tức là:

1

2

*

) ( và S tiến tới cực tiểu Trong đó: Yi là giá trị thực nghiệm (thống kê) tại thời điểm t = i

Y i*là giá trị tính theo (1.18) cũng tại thời điểm đó

Từ công thức (1.18) ta có công thức tính S nh- sau:

    2 

) ( i

i a bt Y

S tiến tới cực tiểu (1.19) Trong đó {Yi} và {ti} là các tập số liệu thống kê của biến số Y và t Hàm S đạt giá trị cực tiểu khi đạo hàm riêng bậc nhất của S theo các biến số a, b bằng 0 (khi đó coi t và Y là tham số, không đổi theo a, b) Bằng các phép tính, ta có thể tính đ-ợc hệ số a, b của ph-ơng trình (1.19):

2

1 2 1

) (

) (

Y nt Y t

so sánh với giá trị thống kê của hàm số đó

Thông th-ờng nếu lựa chọn hàm số này, ta có thể mô tả tập các giá trị thống kê thành bảng để dễ dàng xác định các hệ số a, b của (1.18)

i

i i

Y Y

Y Y

1

2 1

2

* 2

) (

) (



(1.21) Giá trị của2đ-ợc xác định trong khoảng từ 0 đến 1, thì mức độ ph ù

hợp của hàm (1.18) với thống kê càng sai lệch Trong tr-ờng hợp đó, cần tìm hàm số khác và làm lại từ đầu nh- đã nêu ở trên

Để xác định chính xác khoảng giá trị dự báo, cần tính toán thêm giá trị sai số của giá trị dự báo Hiện nay có khá nhiều công thứ c để tính sai số dự báo, một trong số đó nh- sau:

* ,

) (

) ( 1 ) 2 )(

1 (

) (

t t

t t n

n

Y Y t

S

i

p t

t n

e 

(1.22)

S e

(1.23) Trong đó t n là giá trị biến Student, phụ thuộc vào độ tin cậy  cũng nh- số lần quan sát (giá trị này đ-ợc tra bảng Student) Các đại l-ợng khác nh- đã chỉ dẫn ở trên

Giá trị chỉ tiêu dự báo đ-ợc xác định trong khoảng cho phép sau:

Trong tr-ờng hợp hàm số đ-ợc chọn không phải là hàm tuyến tính nh-

đã mô tả mà có thể là hàm : Y = ln (a+bt) ; Y = e(abt), v.v thì cần phải chuyển (hay dùng các thuật toán để chuyển ) các dạng hàm đó về dạng tuyến tính bằng cách nâng lên luỹ thừa, Logarit hoá cả hai về , v.v Sau khi đã tính

toán giống nh- trên, ta đ-a các kết quả về giá trị của chỉ tiêu nghiên cứu bằng phép logarit hoá hay đổi logarit

Khi áp dụng ph-ơng pháp mô hình hoá, ng-ời ta th-ờng chú ý đến các nhân tố chủ yếu của hiện t-ợng, còn những lệ thuộc và phụ thuộc không quan trọng khác có thể bỏ qua Đây cũng là những hạn chế cơ bản của ph-ơng pháp, do vậy khi sử dụng ph-ơng pháp này chúng ta cần tìm thêm các kết quả

dự báo bằng các ph-ơng pháp khác để so sánh kiểm chứng và điều chỉnh thì kết luận đ-a ra mới mang tính chính xác cao Sau đây, chúng ta tiến hành nghiên cứu ph-ơng pháp chuyên gia

Ph-ơng pháp chuyên gia: Dự báo bằng ph-ơng pháp chuyên gia là ph-ơng pháp đ-ợc ứng dụng từ lâu trong hoạt động quản lý Nhà n-ớc và trong việc ban hành các quyết định quản lý liên quan đến các hiện t-ợng kinh tế - xã hội cũng nh- nhiều tr-ờng hợp khác Ngày nay ph-ơng pháp chuyên gia đ-ợc

sử dụng d-ới nhiều hình thức khác nhau nh- : Hội nghị t- vấn; ph-ơng pháp thăm dò ý kiến; thăm dò d- luận; ph-ơng pháp lấy ý kiến các chuyên gia Nhiều quyết định quản lý của Nhà n-ớc đã đ-ợc đ-a ra trên cơ sở thăm dò ý kiến của các chuyên gia và đã rất thành công trên nhiều lĩnh vực

Quốc gia nào trên thế giới cũng tôn trọng các ý kiến chuyên gia, ý kiến của các nhà hoạt động quản lý trên các lĩnh vực khác nhau để đ-a ra các quyết

định quản lý đúng Nguyên tắc chung của ph-ơng pháp dự báo dựa trên ý kiến chuyên gia đ-ợc mô tả bằng sơ đồ hình 1.3

Hình 1.3 – Sơ đồ chung ph-ơng pháp chuyên gia

Các b-ớc tiến hành dự báo của ph-ơng pháp dự báo chuyên gia, đ-ợc mô tả trong sơ đồ hình 1.4

tổng hợp)

Chuyên gia phân tích, dự báo và

đề xuất các ph-ơng án dự báo (2) (gọi tắt là nhóm chuyên gia

dự báo)

Hiện t-ợng kinh tế xã hội cần phân tích

và dự báo

xu thế vận

động và phát triển

án (nhóm chuyên gia tổng hợp)

Ph-ơng án lựa chọn (mang tính tối -u của tập thể)

Chuyển cho các nhà quản lý

Các ph-ơng

án kiến nghị

ý kiến của các nhà quản lý

Ph-ơng án quyết định

Hình 1.4 - Các b-ớc tiến hành dự báo của ph-ơng pháp dự báo chuyên gia

Nội dung của ph-ơng pháp dự báo chuyên gia gồm 3 phần sau :

 Lấy ý kiến đóng góp của các chuyên gia trên một số lĩnh vực kinh tế - xã hội nhất định

 Đánh giá các ý kiến của các chuyên gia phân tích, dự bá o trên đồng thời bổ sung thêm, phân tích thêm các ph-ơng án đã đ-ợc tập thể các chuyên gia phân tích, dự báo đ-a ra

 Lựa chọn ph-ơng án tối -u và ra quyết định

Xác định các nhóm chuyên gia

Về nguyên lý, chuyên gia tham gia dự báo bằng ph-ơng pháp chuy ên gia là những ng-ời có chuyên môn sâu, kinh nghiệm rộng trên lĩnh vực cần nghiên cứu Họ là những nhà chuyên môn chủ chốt của các ngành và am hiểu

sự phát triển của ngành trong quá khứ, hiện tại, những mâu thuẫn đang tồn tại trong quá trình phát triển và những xu h-ớng phát triển của hiện t-ợng trong t-ơng lai Những chuyên gia đ-ợc mời sẽ đ-ợc chia thành hai nhóm:

+ Nhóm chuyên gia tổng hợp: Có nhiệm vụ phân tích kết quả nghiên cứu của các chuyên gia khác, đánh giá và lựa chọn ph-ơng án do các chuyên gia khác kiến nghị Số l-ợng ng-ời trong nhóm này th-ờng tuỳ thuộc vào quy mô của vấn đề dự báo mà có thể từ 5 - 11 ng-ời Song họ phải là những ng-ời hiểu nhau, có đồng quan điểm trên các lĩnh vực quan trọng

+ Nhóm chuyên gia dự báo: Có nhiệm vụ phân tích, dự báo các ph-ơng

án phản ảnh xu thế vận động và phát triển của hiện t-ợng trong t-ơng lai Việc lựa chọn và mời các chuyên gia tham gia nhóm chuyên gia dự báo các ph-ơng

án phản ảnh xu thế vận động và phát triển của hiện t-ợng trong t-ơng lai Việc lựa chọn và mời các chuyên gia tham gia tham gia nhóm chuyên gia dự báo có thể có nhiều cách khác nhau, song th-ờng sử dụng hai cách chủ yếu sau:

Ban đầu nhóm chuyên gia tổng hợp mới khoảng 10 - 15 ng-ời, sau đó

đề nghị mỗi ng-ời giới thiệu thêm khoảng 2 - 3 ng-ời Nh- vậy sẽ có khoảng

35 - 40 chuyên gia dự báo

Các chuyên gia tự giới thiệu mình tham gia

Nguyên tắc chung: Càng đông số chuuyên gia tham gia càng có nhiều ý kiến phân tích và do đó càng có nhiều ph-ơng án dự báo đ-ợc đ-a ra Nh-ng

số l-ợng này sẽ bị giới hạn bởi khả năng về tài chính và giới hạn về thời gian Nhóm chuyên gia tổng hợp tiến hành phân tích và quyết định mời chuyên gia nào tham gia Có hai ph-ơng pháp để xác định năng lực của các chuyên gia tr-ớc khi quyết định mời họ tham gia

Ph-ơng pháp chuyên gia tự đánh giá năng lực của mình theo các thang

điểm

Ph-ơng pháp đánh giá theo tiêu chuẩn khách quan

Kết hợp hai ph-ơng pháp xác định năng lực của các chuyên gia mời tham gia dự báo, ta có thể sử dụng công thức sau:

3

2 (2)

) 1 (

i

i K K

Trong đó: Ki (1) là điểm của chuyên gia (i) theo ph-ơng pháp 1

Ki (2) là điểm của chuyên gia (i) theo ph-ơng pháp 2 + Để xác định số chuyên gia thực sự đ-ợc mời, có thể tính hệ số năng lực trung bình của nhóm chuyên gia trong tập thể chuyên gia mời Số điểm trung bình của tập m chuyên gia mời đ-ợc xác định bằng công thức:

m

K K

m i i





 1

Để lựa chọn chuyên gia tham gia nhóm chuyên gia dự báo, ta có thể chọn những chuyên gia có Ki  Km Trong tr-ờng hợp có kinh phí, ta có thể

mở rộng khoảng hệ số năng lực để mời chuyên gia tham gia nhóm dự báo

Ngoài hai ph-ơng pháp trên, ta có thể sử dụng ph-ơng pháp chuyên gia

tự đánh giá các chuyên gia khác Nội dung của ph-ơng pháp này cũng dựa vào các chuyên gia để chọn các chuyên gia Những chuyên gia nào đ-ợc nhiều chuyên gia khác chọn đ-ợc coi là chuyên gia có năng lực cao Song ph-ơng pháp này ít đ-ợc sử dụng vì tính phức tạp của những vấn đề nằm trong tâm lý ng-ời đ-ợc hỏi ý kiến Thông th-ờng các chuyên gia có mối quan hệ với nhau

và họ không muốn đ-a ai ra khỏi danh sách cả, mà trong nhiều tr-ờng hợp họ

đ-a thêm ng-ời khác vào

Tổ chức lấy ý kiến của các chuyên gia trong nhóm chuyên gia dự báo:

Đây là công việc quan trọng nhất của ph-ơng pháp chuyên gia và cũng là một trong những hoạt động khó khăn nhất của ph-ơng pháp này Trong b-ớc này nhóm chuyên gia tổng hợp cần tiến hành các công việc sau:

 Xây dựng nội dung cần xin ý kiến của chuyên gia dự báo: Bằng cách lập các câu hỏi khác nhau liên quan đến hiện t-ợng đang tiến hành dự báo nhằm xác định đ-ợc xu thế vận động phát triển của nó trong t-ơng lai

 Tổ chức lấy ý kiến của các chuyên gia dự báo: do nhóm chuyên gia tổng hợp theo các cách sau:

Ph-ơng pháp phỏng vấn: Là ph-ơng pháp nhanh nhất, đơn giản nhất để nhận đ-ợc ý kiến của các chuyên gia dự báo về xu thế vận động và phát triển của hiện t-ợng quan tâm Có thể chọn các hình thức phỏng vấn trực tiếp, qua

điện thoại, qua th- điện tử (E-mail), v.v Để đạt kết quả tốt, cần chọn đúng chuyên gia để phỏng vấn

Ph-ơng pháp hội thảo: Đ-ợc coi là ph-ơng pháp vận dụng trí tuệ tập thể

để nghiên cứu nhiều khía cạnh khác nhau của vấn đề cùng quan tâm Để đạt kết quả hội thảo tốt những ng-ời tổ chức phải tạo ra đ-ợc một bầu không khí gợi mở, có dẫn dắt, có tổng kết, có suy nghĩ của những ng-ời tham gia

Ph-ơng pháp lấy ý kiến chéo: Theo ph-ơng pháp này, nhóm chuyên gia

dự báo trong từng nhóm sẽ trao đổi, thảo luận và nêu các quan điểm, ý kiến khác nhau về các xu thế vận động và phát triển của hiện t-ợng Sau một số lần tổng hợp, phân tích, xử lý nhóm chuyên gia tổng hợp sẽ có đ-ợc những thông tin chung nhất Ph-ơng pháp này tuy có thể cho nhiều thông tin nhất nh-ng cần phải có nhiều thời gian

Ph-ơng pháp Delphi: Đây là ph-ơng pháp hỏi đi hỏi lại nhiều lần để tìm

ra đ-ợc sự đánh giá, trả lời đạt độ tập trung, thống nhất cao Ph-ơng pháp Delphi đ-ợc sử dụng khi không thể tổ chức các cuộc hội thảo hay phỏng vấn Nội dung của ph-ơng pháp này thể hiện thông qua hệ thống các câu hỏi đ-ợc thiết kế để hỏi các chuyên gia về một vấn đề mang tính chất chuyên ngành Các chuyên gia đ-ợc hỏi phải vận dụng kinh nghiệm của mình về một lĩnh vực để trả lời các câu hỏi hoặc lựa chọn một ph-ơng án nào đó Sau mỗi lần các chuyên gia tổng hợp phân tích các câu hỏi trả lời và tìm ra các vấn đề ch-a nhất trí để xin ý kiến lần tiếp theo, qua một số lần cần thiết, kết quả thu đ-ợc

sẽ đạt độ thống nhất cao Để ph-ơng pháp này có hiệu quả, vấn đề quan trọng

là phải nêu ra đ-ợc các câu hỏi để các chuyên gia dự báo có thể định l-ợng

đánh giá; phải có con đ-ờng cung cấp thông tin đầy đủ cho nhóm chuyên gia

dự báo; các câu hỏi đ-a ra d-ới dạng mở để yêu cầu giải thích Ph-ơng pháp Delphi đ-ợc áp dụng khá rộng rãi, nh-ng cần nhiều thời gian vì sự thống nhất chậm có đ-ợc Và sự tác động môi tr-ờng có thể làm thay đổi quan điểm của ng-ời dự báo

 Xử lý ý kiến chuyên gia:

Có nhiều cách khác nhau để xử lý các ý kiến của các chuyên gia dự báo, ví dụ nh-:

+ Xử lý theo các đặc tr-ng của ph-ơng án mà chuyên gia dự báo cung cấp theo các chỉ số nh- trung vị, phân vị để xác định độ hội tụ của các ý kiến

+ Xử lý dựa vào điểm (hạng) của ph-ơng án theo sơ đồ ma trận Ph-ơng

án nào có điểm cao nhất là ph-ơng án cần đ-ợc quan tâm nhiều nhất

Trong tập các ph-ơng án của nhóm chuyên gia dự báo đ-a ra, nhóm chuyên gia tổng hợp lựa chọn ra một ph-ơng án tối -u để chuyển cho các nhà quản lý ra quyết định Ph-ơng án đã đ-ợc phải mang tính tối -u của tập thể chuyên gia

Ph-ơng pháp chuyên gia có đặc điểm nổi bật là sự vận dụng rộng rãi những đánh giá về l-ợng của các dự báo Song ph-ơng pháp này có nh-ợc

điểm lớn là sự không cân đối về thành phần các nhóm chuyên gia đ-ợc hỏi ý kiến có trình độ chuyên môn th-ờng rất khác nhau và không phải lúc nào cũng cao Hơn nữa trong điều kiện Việt Nam hiện nay việc tập hợp đ-ợc đủ số l-ợng cá nhân chuyên gia đáp ứng các tiêu chuẩn đặt ra không phải là điều dễ thực hiện

Nh- vậy, chúng ta đã nghiên cứu khái quát chung về dự báo và ph-ơng pháp dự báo phổ biến nhất, đó là ph-ơng pháp mô hình hoá thống kê và ph-ơng pháp chuyên gia Trên cơ sở việc nghiên cứu lý thuyết dự báo nói chung và các ph-ơng pháp dự báo nói riêng

Các tranh vẽ trên t-ờng trong các kim tự tháp Ai Cập cách đây khoảng 2.500 năm đã mô tả cảnh nô lệ quạt các bình gốm xốp cho n-ớc bay hơn làm mát không khí Cách đây 2000 năm ng-ời ấn Độ và Trung Quốc đã biết trộn muối vào n-ớc hoặc n-ớc đá để tạo nhiệt độ thấp hơn

Những kỹ thuật lạnh hiện đại bắt đầu phải kể từ khi giáo s- Black tìm ra nhiệt ẩm hoá hơi và nhiệt ẩm nóng chẩy vào năm 1761 - 1764 Con ng-ời đã biết làm lạnh bằng cách cho bay hơi chất lỏng ở áp suất thấp

Tiếp theo phát hiện quan trọng đó, Clouet và Monge lần đầu tiên hoá lỏng đ-ợc khí SO2 vào năm 1780 Từ 1781 Cavallo bắt đầu nghiên cứu hiện t-ợng bay hơi một cách có hệ thống

Thế kỷ thứ 19 là thời kỳ phát triển mạnh mẽ của kỹ thuật lạnh Năm

1823 Farađay bắt đầu công bố những công trình về hoá lỏng khí SO2,H2S,

CO2, N20, C2H2, NH3, và HCL Đến 1845, ông đã hoá lỏng đ-ợc hầu hết các loại khí kể cả êtylen, nh-ng vẫn phải bó tay tr-ớc các khí O2, N2, CH4, CO,

NO và H2 Ng-ời ta cho rằng chúng là các khí không thể hoá lỏng đ-ợc và luôn luôn chỉ có thể nên gọi là các khí “vĩnh cửu - permenant”, lý do là vì

Natlerev (áo) đã nén chúng tới một áp lực cực lớn 3600 atm mà vẫn không hoá lỏng đ-ợc chúng Mãi tới 1869, Andrew (Anh) giải thích đ-ợc điểm tới hạn của khí hoá lỏng và nhờ đó Cailletet và Pictet (Pháp) hoá lỏng được khí “vĩnh cửu” O2 và N2 năm 1877, Dewar (Anh) hoá lỏng H2 năm 1898, Linde (Đức) hoá lỏng O2 và N2 và tách bằng ch-ng cất, K.Onnes (Hà Lan) hoá lỏng đ-ợc Heli

Năm 1834, J.Perkins (Anh) đã đăng ký bằng phát minh đầu tiên về máy lạnh nén hơi với đầy đủ các thiết bị nh- một máy lạnh nén khí hơi hiện đại gồm có máy nén, giàn ng-ng tụ, giàn bay hơi và van tiết l-u Đến cuối thế kỷ

19, nhờ có một loạt cải tiến của Linde (Đức) với việc sử dụng amoniăc làm môi chất lạnh cho máy nén hơi, việc chế tạo và sử dụng máy lạnh nén hơi mới thực sự phát triển rộng rãi trong hầu hết các ngành kinh tế quốc dân

Máy lạnh hấp thụ đầu tiên do Lélie (Pháp) đ-a ra vào năm 1810 là máy lạnh hấp thụ chu kỳ với cặp môi chất H20/H2S04 Đến giữa thế kỷ 19, nó đ -ợc phát triển một cách rầm rộ nhờ kỹ s- tài ba Carre (Pháp) với hàng loạt bằng phát minh về máy lạnh hấp thụ chu kỳ và liên tục với các cặp môi chất khác nhau

Máy lạnh hấp thụ khuếch tán hoàn toàn không có chi tiết chuyển động

đ-ợc Gepprt (Đức) đăng ký bằng phát minh năm 1899 và đ-ợc Platen và Munters (Thụy Điển) hoàn thiện vào năm 1922 đ-ợc nhiều n-ớc trên thế giới chế tạo hàng loạt và nó vẫn có vị trí quan trọng cho đến nay

Máy lạnh nén khí đầu tiên do bác sỹ ng-ời Mỹ Gorrie chế tạo Dựa vào các kết quả nghiên cứu của các nhà lý thuyết, bác sỹ Gorrie đã thiết kế chế tạo thành công máy lạnh nén khí dùng để điều tiết không khí cho trạm xá chữa bệnh sốt cao của ông Nhờ thành tích đặc biệt này mà ông và trạm xá của ông trở thành nổi tiếng thế giới

Máy lạnh ejectơ hơi n-ớc đầu tiên do Leiblanc chế tạo năm 1910 Đây

là một sự kiện có ý nghĩa rất trọng đại vì máy lạnh ejectơ hơi n-ớc rất đơn giản Năng l-ợng tiêu tốn cho nó lại là nhiệt năng do đó có thể tận dụng đ-ợc

Một sự kiện quan trọng nữa của lịch sử phất triển của kỹ thuật làm lạnh

là việc sản xuất ứng dụng các freôn ở Mỹ vào năm 1930 Freôn thực chất là các chất hữu cơ hyđrôcácbua no hoặc ch-a no nh- mêtan (CH4), êtan (C2H6)

đ-ợc thay thế một phần hoặc toàn bộ các nguyên tử gốc halôgen nh- clo (Cl), Flo (F) hoặc brôm (Br) Các chất này đ-ợc sản xuất ở x-ởng Dupont Kinetic Chemical Inc với cái tên th-ơng mại là freôn Đây là những môi chất lạnh có nhiều tính chất quý báu nh- không cháy, không nổ, không độc h ại, phù hợp với chu trình làm việc của máy lạnh nén khí hơi do đó nó đã góp phần tích cực vào việc thúc đẩy kỹ thuật lạnh phát triển, nhất là kỹ thuật điều tiết không khí

Ngày nay, kỹ thuật lạnh hiện đại đã tiến những buớc rất xa, có trình độ khoa học kỹ thuật ngang với các ngànhkỹ thuật tiên tiến khác Phạm vi nhiệt

độ của kỹ thuật lạnh ngày nay đ-ợc mở rộng rất nhiều Ng-ời ta đang tiến dần

đến nhiệt độ không tuyệt đối Phía nhiệt độ cao của thiết bị ng-ng tụ, nhiệt độ

có thể đạt trên 1000C dùng cho các mục đích của bơm nhiệt nh- s-ởi ấm, chuẩn bị n-ớc nóng, sấy v.v Đây là ứng dụng của bơm nhiệt góp phần thu hồi nhiệt thải, tiết kiệm năng l-ợng sơ cấp

Công suất lạnh của các tổ hợp cũng đ-ợc mở rộng: từ những máy lạnh

đ-ợc sử dụng trong phòng thí nghiệm chỉ có công suất chừng vài mW đến các

tổ hợp có công suất hàng triệu W ở các trung tâm điều tiết không khí

Hiệu suất máy tăng lên đáng kể, chi phí vật t- và chi phí năng l-ợng cho một đơn vị lạnh giảm xuống rõ rệt Tuổi thọ và độ tin cậy tăng lên Mức

độ tự động hoá của các hệ thống lạnh và máy lạnh tăng lên rõ rệt Những thiết

bị lạnh tự động hoàn toàn bằng điện tử và vi điện tử đang dần dần thay thế các thiết bị thao tác bằng tay

Ngày nay, chúng ta không thể phủ nhận ý nghĩa kinh tế của kỹ thuật lạnh trong đời sống cũng nh- trong công nghiệp

ứng dụng lạnh trong bảo quản thực phẩm