TRNG I HC KINH T THÀNH PH H CHÍ MINH
KHOA KINH T PHÁT TRIN


CHUYÊN  TT NGHIP

 TÀI

MI QUAN H NHÂN QU GIA
Ô TH HÓA VÀ TNG TRNG KINH T
TI VIT NAM

Giáo viên hng dn : Ths. Nguyn Khánh Duy
Sinh viên thc hin : Nguyn Thái Phúc
Lp : K Hoch và u T
Khóa : 34
Niên khóa 2008 – 2012

 LI CM N

Xin cm n các thy trong khoa Kinh T Phát Trin trng i Hc Kinh T Thành Ph
H Chí Minh đã giúp đ cho tôi rt nhiu trong vic hoàn thành đ tài nghiên cu này.
DANH SÁCH CÁC BNG BIU VÀ HÌNH V Bng 1. Thng kê mô t bin GDP và Urb 15
Bng 2 : Kim đnh tính dng cho chui d liu gc 16
Bng 3 : Kim đnh tính dng cho chui d liu sai phân bc mt 17
Bng 4 : Kim đnh tính dng cho phn d t mô hình (4) 18
Bng 5 : Xác đnh đ tr ti u 18
Bng 6 : Kt qa kim đnh nhân qu Granger 19
Hình 1:  th biu din GDP bình quân đu ngi và Urb theo thi gian 15
Hình 2 : Phn ng ca các bin s đi vi các cú sc 21
MC LC

CHNG I. GII THIU 1
1.1. Lý do chn đ tài 1
1.2. Mc tiêu nghiên cu 2
1.3. Phng pháp và phm vi nghiên cu 3
1.4. Ý ngha ca đ tài 3
1.5. Cu trúc d kin 3
CHNG II. C S LÝ THUYT 4
2.1 Mt s khái nim c bn v đô th hóa và tng trng kinh t 4
2.1.1. ô th hóa 4

XIX và châu Á là nhng thp niên 60, 70 th k XX, đó đu là h qu t nhiên ca quá
trình hin đi hoá đt nc thông qua các cuc cách mng công nghip.  các nc phát
trin gn 80% - 90% dân s c trú t nông thôn chuyn sang c trú  đô th, đa s ngi
sng trong đô th hin nay lên 50% dân s ca th gii. Vit Nam cng không ngoi l,
trong hn 25 nm tin hành công cuc đi mi t nm 1986 đn nay, quá trình đô th hoá
đã din ra ht sc nhanh chóng nht là trong vòng 10 nm tr li đây, đc bit  các thành
ph ln nh Hà Ni, à Nng và Thành ph H Chí Minh. T nm 1990 các đô th Vit
Nam bt đu phát trin, lúc đó c nc mi có khong 500 đô th vi t l đô th hoá
20.3%, đn nm 2000 con s này lên 649, nm 2003 là 656, nm 2007 là 700 và nm
2010 c nc có 755 đô th vi t l đô th hóa là 28.8%.
Thp k cui th k XX m ra bc phát trin mi ca đô th hoá  Vit Nam. c
bit, sau khi Lut Doanh nghip (nm 2000), Lut t đai (nm 2003), Lut u t (nm
2005), Ngh đnh v Qui ch khu công nghip, khu ch xut (nm 1997)…đc ban hành,
cùng vi vic Vit Nam tr thành thành viên chính thc ca T chc Thng mi Th
gii, cng nh Chính Ph trong nhng nm va qua đã có nhng chính sách thông thoáng
hn trong vic thu hút vn đu t mà lng vn đu t trong nc cng nh lng vn
đu t nc ngoài đã tng vt, đi theo đó là s hình thành trên din rng vi s lng ln
và tc đ nhanh các khu công nghip, khu ch xut, khu đô th mi và s ci thin đáng
k kt cu h tng  c thành th và nông thôn. Làn sóng đô th hoá đã lan to, lôi cun và
tác đng trc tip đn mi thành phn trong xã hi t đó góp phn vào tng trng kinh
t. Quá trình đô th hoá gn vi công nghip hoá, hin đi hoá đã trc tip góp phn
2

chuyn dch c cu kinh t theo hng gim dn t trng giá tr nông, lâm, thu sn và
tng dn t trng các ngành công nghip, xây dng, dch v trong GDP. GDP Vit Nam
trong nhng nm qua cng tng đáng k, nm 1990 GDP ch mi đt 6.5 t đôla thì đn
2000 con s này đã tng gp 5 ln lên 31 t đôla, ngay c trong đt khng hong kinh t
toàn cu 2007-2008 thì GDP Vit Nam cng có tc đ tng khá cao 6.23% tng đng
hn 91 t đôla và nm 2010 con s này đã là hn 106 t đôla.
ô th hóa và tng trng kinh t t lâu đã đc coi là hai quá trình liên kt vi nhau.

- Kim đnh nhân qu Granger.
1.4. Ý ngha ca đ tài
Kt qu nghiên cu ca đ tài giúp xác đnh đc mi quan h gia đô th hóa và tng
trng, đô th hóa tác đng đn tng trng kinh t hay tng trng kinh t tác đng đn
đô th hóa hay là c hai cùng tác đng ln nhau. Vit Nam đang trong quá trình hi nhp,
phát trin kinh t gn lin vi quá trình đô th hóa, vic xác đnh rõ tm quan trng ca
hai vn đ này s là vô cùng cn thit cho các nhà hoch đnh chính sách trong điu hành
nn kinh t. ng thi nghiên cu cng s giúp ích cng nh đnh hng cho nhng
nghiên cu có liên quan đn đô th hóa và tng trng kinh t sau này.
1.5. Cu trúc d kin
Bài nghiên cu bao gm 5 chng đc trình bày nh sau: Chng I, gii thiu s b
bài nghiên cu nh lý do la chn đ tài, mc tiêu nghiên cu, phng pháp và phm vi
nghiên cu, ý ngha ca đ tài, cu trúc d kin; Chng II, trình bày c s lý thuyt liên
quan bao gm các đnh ngha và các nghiên cu trc đây; Chng III, trình bày khung
phân tích bao gm mô hình nghiên cu, mô t d liu nghiên cu; Chng IV, trình bày
các kt qu nghiên cu và mô t kt qu; Chng V, kt lun chính, hn ch và hng
phát trin ca đ tài.

4

CHNG II
C S LÝ THUYT

2.1 Mt s khái nim c bn v đô th hóa và tng trng kinh t
2.1.1. ô th hóa
T góc đ nhân khu hc và đa lý kinh t, đô th hóa đc hiu là s di c t nông
thôn ti đô th, là s tp trung ngày càng nhiu dân c sng trong nhng vùng lãnh th đô

Ngh đnh s 42/2009 N-CP, ban hành ngày 7/5/2009 và có hiu lc 2/7/2009 đc
áp dng đ làm c s cho các so sánh v sau. Theo đó các đô th  Vit Nam đc phân
thành 6 loi nh sau: loi đc bit, loi I, loi II, loi III, loi IV và loi V, đc c quan
nhà nc có thm quyn quyt đnh công nhn:
- ô th loi đc bit là thành ph trc thuc Trung ng có các qun ni thành,
huyn ngoi thành và các đô th trc thuc. Vit Nam có hai đô th đc bit là Hà Ni và
thành ph H Chí Minh.
- ô th loi I là thành ph trc thuc Trung ng có các qun ni thành, huyn
ngoi thành. ô th loi I cng bao gm các thành ph trc thuc tnh có các phng ni
thành và xã ngoi thành. Có 7 thành ph thuc đô th loi I.
- ô th loi II là thành ph trc thuc tnh có các phng ni thành và các xã
ngoi thành. Có 14 thành ph thuc đô th loi II.
- ô th loi III là thành ph hoc th xã thuc tnh có các phng ni thành, ni th
và các xã ngoi thành, ngoi th. Có 45 thành ph, th xã thuc đô th loi III.
- ô th loi IV là th xã thuc tnh có các phng ni th và các xã ngoi th, hoc
th trn thuc huyn có các khu ph xây dng tp trung.
- ô th loi V là th trn thuc huyn có các khu ph xây dng tp trung và có th
có các đim dân c. 6

2.1.2. Tng trng kinh t
Tng trng kinh t là s tng thêm v quy mô, sn lng trong mt thi k nht đnh
(thng là 1 nm). Qui mô ca mt nn kinh t th hin bng tng sn phm quc ni
(GDP) hoc tng sn phm quc gia (GNP), hoc tng sn phm bình quân đu ngi
hoc thu nhp bình quân đu ngi (Per Capital Income, PCI).
Tng sn phm quc ni (Gross Domestic Products, GDP) hay tng sn sn phm
trong nc là giá tr tính bng tin ca tt c sn phm và dch v cui cùng đc sn xut,
to ra trong phm vi mt nn kinh t trong mt thi gian nht đnh (thng là mt nm).

thông,…), tt c nhng chi phí y đu tính vào GDP. Cht lng các công trình đô th đã
tr nên nhng vn đ ni cm hin nay. Thc t cho thy rng qun lý Nhà nc  đô th
không theo kp vi quá trình phát trin, dn đn mt cân đi trong c cu đu t, c cu
kinh t mà đây là nhng yu t đm bo cho tng trng kinh t cao và bn vng.
2.2 Các nghiên cu liên quan
ô th hóa và phát trin kinh t t lâu đã đc xem là hai quá trình liên kt vi nhau.
ôi khi đ đánh giá mt nn kinh t mnh hay yu ngi ta da vào s lng các thành
ph ln mà quc gia đó có. Trong thc t, lch s phát trin ca các quc gia cng đã
chng minh rõ ràng rng quá trình đô th hóa đã tác đng tích cc ti tng trng kinh t
(Hughes & Cain 2003). Henderson (2003) bng cách hi quy OLS cng cho thy h s
tng quan gia đô th hóa và GDP bình quân đu ngi  mt s quc gia là 0.85. Và do
đó có th nhn thy rng đô th hóa là mt phn tt yu trong xã hi hin nay.
David và Henderson (2003) đã xây dng mt lý thuyt tng quan v vai trò ca đô th
hóa đn tng trng kinh t. Nó đã đc các nhà kinh t hc trên th gii công nhn rng
rãi rng s tn ti ca các khu đô th ch yu là do quá trình tích t trong sn xut và điu
này không h có  vùng nông thôn. Moomaw và Shatter (1993) nghiên cu v quan h
gia đô th hóa và tng trng bng mô hình hi quy đã kt lun rng đô th hóa có th
kích thích tng trng. Cng chính hai tác gi này (1996) còn cho rng đô th hóa không
nhng làm tng GDP bình quân đu ngi mà còn làm tng t trng công nghip trong
8

GDP. Nhng bng chng thc nghim tng t cng đc Abdel-Rahman (2006) tìm ra
da vào phân tích d liu chéo.
Không có nhiu các nghiên cu da trên d liu chui thi gian, McCoskey và Kao
(1998) là nhng ngi tiên phong. S dng phng pháp đng liên kt và các tính toán
khác nhau  các nc phát trin và kém phát trin, h thy rng có nh hng dài hn ca
đô th hóa lên sn lng trên mi công nhân. Nghiên cu ca h cng nhn mnh rng
ngay c khi đô th hóa là rt quan trng đ phát trin kinh t thì tác đng ca đô th hóa là
khác nhau gia các quc gia và trong các khong thi gian khác nhau.
Daniel Yet Fhang Lo (2010) dùng s liu ca 28 quc gia trên th gii t nm 1950

quan trng trc khi c lng các mô hình nghiên cu v d liu chui thi gian, nhm
tránh hin tng hi quy gi mo khi hi quy mt chui d liu không dng vi mt hay
mt s chui d liu không dng khác thì các chui d liu trong mô hình hi quy phi
dng hoc đng liên kt. Do đó, bc đu tiên là kim đnh nghim đn v Augmented
Dickey–Fuller (ADF) nhm xác đnh xem hai chui d liu có dng hay không. Tip theo
đó là xem hai chui d liu đó có đng liên kt (có mi quan h cân bng dài hn) vi
nhau hay không. Nu hai chui d liu dng  cùng bc sai phân và không đng liên kt
thì chúng ta s s dng mô hình nhân qu Granger tiêu chun cho chui sai phân. Nu hai
chui d liu dng  cùng bc sai phân và đng liên kt thì ta s s dng mô hình hiu
chnh sai s ECM. Nu hai chui d liu dng  các bc sai phân khác nhau và có th
đng liên kt hoc không thì ta không th dùng mô hình ECM đc na thay vào đó ta s
s dng mô hình nhân qu Granger tiêu chun hoc tt hn là mô hình nhân qu Granger
ca Toda & Yamamoto.
3.1.1. Kim đnh nghim đn v
Kim đnh nghim đn v là mt kim đnh đc s dng khá ph bin đ kim đnh
mt chui thi gian dng hay không dng vì loi kim đnh này có tính hc thut và
chuyên nghip cao hn so vi gin đ t tng quan. Trong thc t có th có hin tng
t tng quan gia các hng nhiu trng
t
u
(White noise,
t
u
có trung bình bng không,
phng sai không thay đi và hip phng sai bng không) t mô hình c lng do
thiu bin nên Dickey-Fuller đã đa thêm vào phng trình các bin tr ca sai phân bin
ph thuc. Trong kim đnh nghim đn v bng ADF, thì có ba phng trình sau:
10

1

Y T Y Y u
   
 

    

 
(3)
S khác bit ca ba mô hình hi quy trên là s có mt ca các nhân t xác đnh

và
T

.
Trong đó

đi din cho bc ngu nhiên có hng s còn
T

đi din cho bc ngu nhiên
vi hng s xoay quanh mt đng xu th ngu nhiên.
Gi thit:
H
0
:
0


(Y
t


tra bng, ta chp nhn gi thit H
0
, ngha là Y
t
là mt chui không dng.
Khi phát hin các chui thi gian là không dng thì ta phi chuyn chúng thành chui
dng, tuy nhiên ta cng có th kim tra tính đng liên kt cho các kt qu hi quy. Ngoài
ra trong bài nghiên cu này còn s dng thêm phng pháp PP (Phillips – Perron) đ
kim tra tính dng, phng pháp kim đnh này cng ging nh phng pháp ADF.
3.1.2. Kim đnh đng liên kt
Theo Asteriou (2007), khái nim đng liên kt ln đu tiên đc gii thiu bi
Granger (1981), sau đó đc xây dng thêm bi Engle và Granger (1987), Engle và Yoo
(1987), Phillips và Ouliaris (1990), Stock và Watson (1988), Phillips (1986 và 1987) và
Johansen (1988,1991 và 1995). Cng theo Asteriou (2007), nu hai chui thi gian không
dng thì ta vn có th kì vng rng tn ti mi quan h cân bng dài hn gia chúng,
11

trong trng hp đó ta gi hai chui d liu này đng liên kt. C th, ta s c lng
phng trình sau :
1 2
ˆ ˆ
ˆ
t t t
Y X u
 
  
(4)
Sau đó ta lu phn d
ˆ

t
là bin ph thuc còn X
t
là bin đc lp, còn phng
trình kia thì bin ph thuc là X
t
và bin đc lp là Y
t
. Các bin ph thuc trong mi
phng trình không ch chu nh hng bi các giá tr ca chính nó trong quá kh mà còn
chu nh hng bi các giá tr hin ti và quá kh ca bin đc lp.
12

11 12 11 1 12 1
t t t t yt
Y X Y X u
   
 
    
(5)
21 22 21 1 22 1
t t t t xt
X Y X Y u
   
 
    
(6)
Sau khi c lng mô hình VAR ta s đi tìm đ tr ti u thông qua các tiêu chí nh
AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion), FPE (Final
prediction error), HQ (Hannan-Quinn information criterion), LR (Sequential modifield

 
 
   
 
  
(8)
Trong thc t, đ tr n và m trong mô hình (7) và (8) không hn là ging nhau. Tuy
nhiên, khi c lng trên Eviews, thì mô hình VAR gi đnh rng n và m trong hai mô
hình là ging nhau. Mô hình này cng gi đnh rng các phn d
yt
u
và
xt
u
không có hin
tng t tng quan. T mô hình trên chúng ta có mt s trng hp xy ra nh sau :
Th nht, tn ti mi quan h nhân qu mt chiu t X
t
đn Y
t
, nu các h s c
lng ca X (

) trong mô hình (7) khác không mt cách có ý ngha thng kê và các h s
c lng ca Y (

) trong mô hình (8) bng không mt cách có ý ngha thng kê.
13

Th hai, tn ti mi quan h nhân qu mt chiu t Y

nu các h s c lng ca X (

) trong mô hình (7) bng không mt cách có ý ngha
thng kê và các h s c lng ca Y (

) trong mô hình (6) bng không mt cách có ý
ngha thng kê.
Các bc thc hin :
Bc 1 :
Hi quy Y
t
theo các bin tr ca Y nh mô hình sau :
1
n
t i t i yt
i
Y Y u
 


  

 
(9)
Và lu giá tr tng phn d bình phng (RSS
RY
).
Tng t ta cng hi quy X
t
theo các bin tr ca X nh mô hình sau :

m
j
j




(X
t
không có nhân qu đn Y
t
)
14

H
1
:
1
0
m
j
j




(X
t
có nhân qu đn Y
t


(Y
t
có nhân qu đn X
t
)
Bc 4 : Kim đnh gi thuyt bng thng kê F
T phng trình (7) và (9), ta có:
( ) /
/ ( )
RY UY
UY
RSS RSS m
F
RSS N k




T phng trình (8) và (10), ta có:
( ) / '
/ ( )
RX UX
UX
RSS RSS m
F
RSS N k




Bng 1. Thng kê mô t bin GDP và Urb

Trung bình Trung v
Giá tr
ln nht
Giá tr
nh nht
 lch
chun
S quan
sát
GDP
470.8858 401.7114 1224.191 97.15789 310.0181 26
URB
0.235077 0.2325 0.288 0.196 0.029655 26
(Tính toán da trên s liu t ngân hàng th gii (WB))
Trong vòng 26 nm qua t nm 1985 đn nm 2010, nn kinh t Vit Nam đt đc
nhng thành tu vt bt trong tng trng kinh t cng nh đô th hóa, GDP bình quân
đu ngi tng t 97 $/ngi/nm lên 1224 $/ngi/nm, bình quân trong 26 nm là 471
$/ngi/nm. Trong khi đó mc đ đô th hóa tng gn 50% t 19.6% lên 28.8%, mc đ
đô th hóa trung bình là 23.5%.
Hình 1:  th biu din GDP bình quân đu ngi và Urb theo thi gian

 th biu din GDP bình quân đu ngi và đô th hóa theo thi gian cng cho thy
gia hai bin này có quan h xu th khi hu nh trong 26 nm qua chúng dch chuyn
song song vi nhau. Nhìn chung xu th thay đi ca đô th hóa và GDP bình quân đu
ngi là tng tuy nhiên GDP bình quân đu ngi t nm 1989-1993 có s st gim đáng
k và sau đó tng li vi tc đ chm.
16



URB
-2.23252**

3.29287

-5.42857*

-8.50656*

1.952969

-4.51908*

(Vi *, **, *** ln lt biu th các mc ý ngha 1%, 5% và 10%. None, Constant, Trend
tng ng vi các mô hình (1), (2), (3))

Da vào kim đnh ADF và PP t bng 2 ta thy giá tr t (=

) tuyt đi ca bin GDP
bình quân đu ngi ln lt là 7.07846, 0.77759 (ADF) và 0.749188, 1.04188, 2.02693
(PP) đu nh hn giá tr t (=

) tra bng vi các mc ý ngha 1%, 5% và 10%. Trong khi
đó giá tr t (=

) tuyt đi ca bin đô th hóa ln lt là 2.23252, 5.42857 (ADF) và
8.50656, 4.51908 (PP) ln hn giá tr tra bng  mc ý ngha 1%, 5%. Nh vy, có th
nói d liu gc GDP bình quân đu ngi là mt chui không dng trong khi đó d liu
gc ca đô th hóa li là chui dng. Do đó ta tin hành ly sai phân bc mt ca GDP

Do đó sai phân bc mt ca GDP bình quân đu ngi là mt chui dng. Ngoài phng
pháp kim đnh ADF và PP, bài nghiên tuy không đa vào hai phng pháp kim đnh
tính dng thông qua gin đ t tng quan và đ th phân phi cho hai chui d liu là
GDP bình quân đu ngi và đô th hóa nhng cng đã quan sát s b tính dng cho d
liu thông qua hai phng pháp này, cng cho thy kt qu tng đng.
4.2. Kim đnh đng liên kt
Tuy hai chui d liu không cùng dng  cùng mt bc sai phân tuy nhiên có th gia
chúng vn tn ti mi quan h dài hn.  xác thc điu này ta s kim đnh đng liên
kt. Trc tiên ta tin hành hi quy phng trình (4) vi bin ph thuc là GDP bình quân đu
ngi và đô th hóa là bin đc lp.
Ta có kt qu c lng sau:
12.23479 4.32475
GDP URB
  

Sau đó lu phn d ca phng trình hi quy trên ri kim tra tính dng ca phn d
bng kim đnh ADF và PP. Bài nghiên cu cng s dng phng pháp gin đ t tng
quan và đ th phân phi trc khi kim đnh.
18

Bng 4 : Kim đnh tính dng cho phn d t mô hình (4)
Tên bin
Kim đnh ADF Kim đnh PP
None Constant Trend None Constant Trend
t
u


 tr

LogL LR FPE AIC SC HQ 0 37.38081 NA 9.97e-05 -3.538081

-3.438508 -3.518643

1 140.9096 175.9989 4.76e-09 -13.49096

-13.19224 -13.43265
19

Sau khi th nghim mt s đ tr khác nhau ta nhn thy vi đ tr ti u 5 là thích
hp nht. Bng 5 cho thy có bn tiêu chí la chn đ tr ti u là 5 đó là FPE (Final
prediction error), AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion),
HQ (Hannan Quinn information criterion), không có tiêu chí nào la chn đ tr 0, 1, 2, 3
và có mt tiêu chí la chn đ tr 4 là LR (Sequential modifield LR test statistic). Do đó
đ tr 5 đc s dng đ kim đnh nhân qu Granger.
4.4. Kim đnh nhân qu Granger
Sau khi kim đnh tính dng và kim đnh đng liên kt và đ tr ti u cho hai bin
GDP bình quân đu ngi và đô th hóa, bây gi ta s xem xét mi quan h nhân qu gia
hai bin trên thông qua mô hình nhân qu Granger tiêu chun vi đ tr ti u là 5.
Phng trình (7) đc vit li:
1 1
n m
t i t i j t j G DP t
i j
uGDP GDP URB
  
 
 
   

: Bin GDP bình quân đu ngi có nhân qu đn bin đô th hóa
Bng 6 : Kt qa kim đnh nhân qu Granger

F Stats Prob.
2

Starts
Prob.
URB does not Granger Cause D(GDP)
3.19769 0.0620*** 15.98843 0.0069*
D(GDP) does not Granger Cause URB
3.55766 0.0473** 17.78832 0.0032*
(Vi *, **, *** ln lt biu th các mc ý ngha 1%, 5% và 10%)

20

Bng 6 th hin các giá tr thng kê F và thng kê
2

trong các kim đnh nhân qu
Granger cho hai bin đô th hóa và GDP bình quân đu ngi tng ng vi các xác sut
 các mc ý ngha 1%, 5% và 10%. Thông qua bng 6 ta s tin hành kim đnh ln lt
hai gi thuyt (1) và (2). Vi gi thuyt (1) ta thy giá tr thng kê F là 3.19769 tng ng
xác sut 0.0620 nên ta bác b gi thuyt H
01
và chp nhn gi thuyt H
11
vi mc ý ngha
10%, đng thi giá tr thng kê
2

phn ng ca GDP bình quân đu ngi vi cú sc ca đô th hóa chia làm hai phn,
trong 5 nm đu là phn ng âm ngha là xy ra hiu ng tiêu cc (hàm phn ng nm
di trc ngang),cú sc ca đô th hóa đã làm GDP bình quân đu ngi tng, gim mnh
và liên tc, tuy nhiên nh hng ch thc s bt đu t nm th 2, tác đng mnh và đy
đ nht là  nm th 3. Trong 5 nm tip theo thì cú sc này li có hiu ng tích cc (hàm
phn ng nm trên trc ngang) nhng gim dn t nm th 6, đn nm th 10 thì dng
nh không còn nh hng na.