TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
======000=====

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI

CÁC YẾU TỐ KINH TẾ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỈ LỆ
THẤT NGHIỆP CỦA HOA KỲ GIAI ĐOẠN 1994 -2019
Lớp tín chỉ

: Kinh tế lượng KTE309.2

Giảng viên hướng dẫn: TS. Chu Thị Mai Phương
Hà Nội, tháng 3 năm 2020


Họ tên

Mã sinh viên

Trương Chí Kiên

1811110304

Đoàn Quốc Đại

1811110104

- Xây dựng mô hình

- Báo cáo, trình bày chương 4
- Hỗ trợ thu thập số liệu

Trần Minh Hòa

Nhiệm vụ
-Phân công, giám sát công việc.
- Nghiên cứu, trình bày chương I
- Hỗ trợ thu thập số liệu

2


LỜI MỞ ĐẦU __________________________________________________________4
1

CƠ SỞ LÝ LUẬN_____________________________________________________5
1.1

Định nghĩa, khái niệm và lý thuyết liên quan ______________________________ 5

1.1.1

Thất nghiệp _____________________________________________________________ 5

1.1.2

Tỉ lệ thất nghiệp _________________________________________________________ 5

1.1.3

Thống kê mô tả _____________________________________________________ 10

2.3.1

Thống kê mô tả riêng ____________________________________________________ 10

1.3.2

Thống kê mô tả chung ___________________________________________________ 14

2.4

Phân tích tương quan _______________________________________________ 16

3 KẾT QUẢ HỒI QUY VÀ CÁC KIỂM ĐỊNH LIÊN QUAN _______________________17
3.1

Kết quả hồi quy và diễn giải ___________________________________________ 17

3.1.1
3.1.2

Bảng kết quả (phần 2) ___________________________________________________ 17

3.1.3

Phân tích các số liệu liên quan _____________________________________________ 18

3.2


Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu ______________________________________ 22

4

THẢO LUẬN_______________________________________________________24

5

KẾT LUẬN ________________________________________________________25

6

TÀI LIỆU THAM KHẢO_______________________________________________26

3


LỜI MỞ ĐẦU
Một vấn đề cơ bản mà mọi nền kinh tế trên thế giới đều quan tâm, đó chính là thất
nghiệp. Thực tế thì không nước nào có thể xoá bỏ hoàn toàn thất nghiệp, do ngay cả khi nền
kinh tế hưng thịnh thì cũng tồn tại thất nghiệp tự nhiên. Tuy vậy điều đó không ngăn cản các
quốc gia giữ tỉ lệ thất nghiệp thấp nhất có thể bởi những tác động tiêu cực của nó. Thất
nghiệp gây lãng phí về nguồn nhân lực, khiến cho nền kinh tế hoạt động kém hiệu quả. Đồng
thời, nó cũng làm suy giảm nguồn thu từ thuế. Những người không có việc làm thường rơi
vào tình trạng chán nản, tuyệt vọng, tổn thương cả về thể chất và tinh thần. Thất nghiệp tăng
cao sau khủng hoảng kinh tế năm 2008 kéo theo sự gia tăng trong số người tử tự ở đất nước
“Mặt trời mọc”. Theo báo cáo thường niên của Phòng Cảnh sát quốc gia Nhật Bản, trong năm
2009, xảy ra 32.845 vụ tử tự mà nguyên nhân là do không có việc làm hoặc mất việc. Không
chỉ vậy, những người thất nghiệp còn có thể gây nên những bất ổn chính trị - xã hội. Thế
nhưng làm sao để giảm được tỉ lệ thất nghiệp là không hề đơn giản, cho dù đã có rất nhiều

Thất nghiệp xuất hiện từ những nguồn gốc sau:
-

-

-

Thất nghiệp tự nhiên (natural unemployment): là mức thất nghiệp bình thường mà
nền kinh tế trải qua, là dạng thất nghiệp không mất đi trong dài hạn, tồn tại ngay khi
thị trường lao động cân bằng. Thất nghiệp tự nhiên bao gồm:
 Thất nghiệp tạm thời (frictional unemployment): Xuất hiện khi người lao động
đang trong quá trình tìm việc làm mới.
 Thất nghiệp cơ cấu (structural unemployment): Xuất hiện khi thời gian, địa
điểm và kỹ năng của người lao động cần việc làm không phù hợp với thời
gian, địa điểm và kỹ năng của công việc đang cần lao động. Loại này thường
xảy ra khi có sự biến động trong cơ cấu sản xuất hàng hóa của nền kinh tế.
Thất nghiệp theo lý thuyết cổ điển: Xuất hiện khi tiền lương được ấn định không
bởi các lực lượng thị trường mà cao hơn mức lương cần bằng thực tế của thị trường
lao động. Khi đó các hãng đặt ra yêu cầu lao động cao hơn khiến 1 bộ phận lao
động bị mất việc làm.
Thất nghiệp chu kỳ (cyclical unemployment): Xuất hiện khi xảy ra sự suy giảm về
cầu lao động do sự suy giảm về tổng cầu, thường đi theo thời kỳ suy thoái của chu
kỳ kinh doanh.

1.1.2 Tỉ lệ thất nghiệp
Để đo mức độ thất nghiệp các nhà kinh tế học sử dụng công thức tỷ lệ thất nghiệp. Tỷ
lệ thất nghiệp (u – Unemployment rate) là % số người thất nghiệp so với tổng số người trong
lực lượng lao động.
=


năm có tỷ lệ thất nghiệp cao thì có lạm phát về lương thấp và ngược lại, tức là mối quan hệ
giữa thất nghiệp và lạm phát lương là mối quan hệ ngược chiều. Samuelson và Solow (1960)
đã mở rộng mô hình của đường cong Phillips nhưng sử dụng để diễn tả mối quan hệ tương tự
về thất nghiệp và lạm phát giá cả.
Trong quá trình tìm hiểu về các yếu tố khác ảnh hưởng tới thất nghiệp, Farmer (1985)
đã dựng nên mô hình khẳng định lãi suất là yếu tố quan trọng dẫn tới sa thải nhân công. Tiếp
đó, Bierens (1987) đã diễn giải quan hệ giữa lãi suất và thất nghiệp dựa trên lý thuyết quản lý
của Baumol (1959). Theo đó, vì các hãng được chỉ đạo bởi quản lý chứ không phải cổ đông,
các hãng sẽ đặt mục tiêu tối đa hóa doanh thu và chỉ cần đạt mức lợi nhuận tối thiểu nhất
định. Vậy nên khi lãi suất tăng khiến cho chi phí vay của các hãng tăng, lợi nhuận của họ
giảm tới dưới mức tối thiểu để duy trì hoạt động. Khi đó các hãng sẽ phải cắt giảm chi phí
nhưng các chi phí cố định khác rất khó thay đổi như máy móc, nhà xưởng, cách đơn giản nhất
là sa thải công nhân, đẩy tỉ lệ thất nghiệp lên cao.
Kể từ công trình của Mortensen và Pissarides (1994), nhiều nghiên cứu bao gồm Mertz
(1995), Andolfatto ( 1996) và Shimer (2005) tập trung vào năng suất lao động để giải thích sự
thay đổi trong tình trạng thất nghiệp. Theo đó, khi năng suất lao động tăng cao sẽ kích thích các
hãng mời gọi nhiều lao động hơn vì sản lượng sẽ cao hơn với chi phí biên thấp hơn. Do vậy, năng
suất lao động xã hội được xem như một trong những động lực chính của thất nghiệp.

Sau những nghiên cứu của nhà kinh tế học Arthur Okun những năm 60, đã có nhiều
nghiên cứu và tranh cãi xoay quanh mối quan hệ giữa GDP hay tăng trưởng kinh tế và thất
nghiệp. Công trình của vị giáo sư Yale sau đó đã được gọi là Luật Okun; theo một cách giải
thích luật này, “để đạt được mức giảm 1% ở tỉ lệ thất nghiệp, thì GDP thực tế cần tăng
khoảng 2%”.
Tunch (2010) sử dụng các biến số vĩ mô bao gồm GDP thực tế, chỉ số CPI, tỉ giá hối đoái
thực tế để kiểm tra tác động của chúng lên tỉ lệ thất nghiệp của Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 2000-

6



lực đầu tư. Kết hợp với việc tổng cầu suy giảm khiến sản xuất bị thu hẹp, hậu quả là
nhân công bị sa thải, khiến thất nghiệp gia tăng. Từ đó ta đưa ra giả thuyết:
Idrate: lãi suất có tác động tiêu cực tới tỉ lệ thất nghiệp. Lãi suất tăng khiến tỉ lệ thất
nghiệp giảm.
 Tỉ giá hối đoái (Exchange rate): là tỷ lệ trao đổi giữa hai đồng tiền của hai nước. Ở
đây nhóm dùng tỉ giá của đô la Úc (AUD) so với đồng đô la Mỹ (USD).Tỉ giá thấp
khiến giá cả hàng hóa nhập khẩu vào Mỹ sẽ đắt hơn, trong khi đó hàng xuất khẩu của
Mỹ sẽ cạnh tranh hơn, do đó các hãng của Mỹ sẽ có thêm động cơ mở rộng sản xuất,
thuê nhân công, làm giảm thất nghiệp. Do đó ta đưa ra giả thuyết:
Exrate: tỉ giá hối đoái cao có tác động tích cực lên thất nghiệp. Tỉ giá càng cao thì tỉ lệ
thất nghiệp càng cao.

7


 Thâm hụt ngân sách (Budget deficit): là tình hình trong đó tổng chi tiêu vượt quá tổng
thu nhập hay nguồn thu ngân sách, qua đó cho thấy tình trạng tổng nguồn thu từ thuế có
đáp ứng được nhu cầu chi tiêu của chính phủ không. Thâm hụt lớn cho thấy gánh nặng
nợ công lớn sẽ yêu cầu chính phủ phải cắt giảm chi tiêu và làm giảm đáng kể tổng cầu,
và dẫn tới thất nghiệp. Ở đây nhóm sử dụng thâm hụt ngân sách thực để biểu thị thực tế
nợ công của nhà nước. Từ đó ta đưa ra giả thuyết:
Adeficit: thâm hụt ngân sách thực tế có tác động tích cực tới thất nghiệp. Thâm hụt
càng lớn thì tỉ lệ thất nghiệp càng cao.
 Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product – GDP): là giá trị của tất cả các
loại hàng hóa, dịch vụ được sản xuất ra trên một vùng lãnh thổ trong một khoảng thời
gian nhất định. Đây là một chỉ số phản ánh quy mô và tình trạng nền kinh tế. GDP lớn
có thể là cơ sở tạo nhu cầu lao động lớn. Từ đó ta đưa ra giả thuyết:
gdp: tổng sản phẩm quốc nội có tác động tiêu cực lên thất nghiệp. GDP càng lớn thì tỉ
lệ thất nghiệp càng thấp.
 Tỷ lệ tiết kiệm cá nhân (Personal saving rate ): là số tiền một người trích ra từ thu nhập cá

Từ việc tham khảo các bài nghiên cứu trước, nhóm nghiên cứu quyết định sử dụng hàm hồi
quy tuyến tính tổng quát để thực hiện mục đích nghiên cứu. Hàm hồi quy tổng quát bao gồm
1 biến phụ thuộc và 8 biến độc lập. Dạng hàm có như sau:
ue = β0 + β1 PSR + β2 Exrate+ β3 gdp + β4 Idrate + β5 cpi + β6 Tbalance
+ β7 amwage + β8 adeficit + U
Trong đó:
β0: Hệ số tự do; βi: Hệ số hồi quy; U: sai số ngẫu nhiên
Source |

SS

-------------+----------------------------------

df

MS

Number of obs
F(8, 303)

=
=

312
294.51

Model |

751.351773


Root MSE

=

.56471

-------------+----------------------------------

Total |

847.978429

311

2.72661874

-----------------------------------------------------------------------------ue |

Coef.

P>|t|

[95% Conf. Interval]

PSR |

-.072191

.0365864


0.000

-.9487767

-.7197214

idrate |

-.2144518

.0357673

-6.00

0.000

-.2848354

-.1440681

cpi |

-.0371372

.0027422

-13.54

0.000


359.1082

adeficit |

.0007505

.0002336

3.21

0.001

.0002909

.0012102

_cons |

80.60257

5.488106

14.69

0.000

69.80294

91.40219



saving rate

Exrate

Exchange rate

gdp

Real GDP

Idrate

Interest rate
Comsumer

cpi

price index

Tbalance Trade balance
amwage
adeficit

2.3

Adjusted
minimum
wage
Adjusted

Mang dấu âm
Chỉ số giá tiêu
bằng giỏ hàng hóa tiêu
trong mô hình
dùng
biểu )
hồi quy
Mang dấu âm
Cán cân thương
Đơn vị us dollar
trong hàm hồi
mại
quy
Mức lương tối
Là tỷ lệ của minimum
Mang dấu
thiểu thực của
wage chia cho cpi,
dương trong
công nhân
hàm hồi quy
amwage = mwage/cpi
Thâm hụt ngân Là tỷ lệ của budget deficit Mang dấu
chia cho cpi, adeficit =
dương trong
sách thực
hàm hồi quy
bdeficit/cpi

Thống kê mô tả

50,00%

0

10

10

4

6

8

10

12

0,00%


Tỷ giá hối đoái

GDP thực tế

200
100

100,00%
50,00%


101

102

Chỉ số giá tiêu dùng CPI

120
80

100,00%
50,00%

100
50

100,00%
50,00%

40
0

0,00%
0,5

1,65

2,8

3,95 5,1

0

0,00%
-55444

-43064

-30684

-18304

Frequency
Cumulative %

-5924

Lương trung bình tối thiểu
100

100,00%

80

75,00%

60
50,00%

40
20


60

50,00%

40

25,00%

Cumulative %

20
0

0,00%
842,9668779 1071,343592

1299,720306

1528,09702 1756,473734

a) Tỷ lệ thất nghiệp (đơn vị: %)
Mức độ
3. ≤
5
4.


7.37%

ue ≤ 10

31

9.94%

312

100%

b) Tỷ lệ tiết kiệm cá nhân (đơn vị: %)
Mức độ

Tần suất

Xác suất

2 ≤PSR≤4

35

11.22%

4
c) Tỷ giá hối đoái (tỷ giá 1 USD quy ra AUD)
Mức độ
Exrate ≤ 0.55

22

7.05%

0.55 < Exrate ≤ 0.7

66

21.15%


12


0.7 < Exrate ≤ 0.85

149

47.76%

0.85 < Exrate ≤ 1

50

16.03%



99 < gdp ≤ 100

136

43.59%

100 < gdp ≤ 101

98

31.41%

101 < gdp ≤ 102

47

15.06%

Tổng

312

100%

e) Lãi suất (đơn vị: %)
Mức độ

Tần suất


21.15%

5.1 < Idrate ≤ 6.25

46

14.74%

Tổng

312

100%

Tần suất

Xác suất

cpi = 146.3

1

0.32%

146.3 < cpi ≤ 174.5

82

26.28%


g) Cán cân thương mại (đơn vị: USD)
Mức độ

Tần suất

Xác suất

-67823 ≤ Tbalance ≤ -55444

49

15.71%

-55444 < Tbalance ≤ -43064

80

25.64%

-43064 < Tbalance ≤ -30684

93

29.81%

-30684 < Tbalance ≤ -18304

27

8.65%

23.08%

< amwage ≤

92

29.49%

< amwage ≤

94

30.13%

< amwage ≤

27

8.65%

312

100%

Tần suất

Xác suất

614.5901639 ≤ adeficit ≤ 842.9668779


312

100%

0.024851134
0.026633699
0.026633699
0.028416264
0.028416264
0.030198830
0.030198830
0.031981395
0.031981395
0.033763960
Tổng

i) Thâm hụt ngân sách thực (đơn vị: USD)
Mức độ

1.3.2 Thống kê mô tả chung

Về số lượng các quan sát, nhóm tiến hành khảo sát và thu về 312 quan sát hợp lệ từ
312 tháng tính từ tháng 01 năm 1994 đến tháng 12 năm 2019 tại Hoa Kì. Dưới đây là
bảng thống kê mô tả chung cho các biến thành phần:


14


Trung bình

0.764271

0.136374

0.752931

312

gdp

100.0092

0.861656

99.9556

312

idrate

2.856058

1.937637

2.25

312

cpi


adeficit

1113.91713

14.21670786

1085.134676

312

Ta có bảng mốc thời điểm tương ứng với những chỉ số thấp nhất và cao nhất của từng
biến quan sát được:
Giá trị nhỏ nhất
Giá trị

Mốc thời điểm

Giá trị lớn nhất
Giá trị

Mốc thời điểm

ue

3.5

Tháng 09/2019
Tháng 11/2019
Tháng 12/2019


6.25

Các mốc quan
sát
từ tháng 06/2006

idrate

0.5

Các mốc quan
sát
từ tháng
12/2008
đến tháng
01/2010

10

Tháng 10/2009

đến tháng
07/2007


15


cpi



0.03376396

Tháng
07/2009

adeficit

614.5901639

Tháng
01/1999

1756.473734

Tháng
06/2017

Với 312 quan sát, tỷ lệ thất nghiệp cao nhất lên đến 10% được nhìn thấy ở thời điểm
tháng 10 năm 2009 và thấp nhất với 3.5% ở 3 thời điểm tháng 09 năm 2019; tháng 11
năm 2019 và tháng 12 năm 2019

2.4

Phân tích tương quan

Trong phần này nhóm phân tích ma trận tương quan giữa các nhân tố trong mô hình
nghiên cứu, để xem xét về mức độ tương tác giữa các biến với nhau cả về hướng và độ mạnh
giữa các biến.
Đối với biến ue (unemployment rate), biến này có tương quan dương đối với các biến


1.0000

PSR |

0.2346

1.0000

Exrate |

0.6199

0.2826

1.0000

gdp |

-0.5595

-0.3499

0.0136

1.0000

idrate |

-0.6071


-0.2981

0.2534

-0.6959

1.0000

amwage |

0.5703

0.4887

0.3190

-0.3317

-0.5422

0.2186

0.2746

1.0000

adeficit |

0.2620

Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Trong trường hợp các yếu tố khác bằng không, tỷ lệ thất nghiệp
3.1

0

= 80.60257

cơ bản của quốc gia sẽ là 80.60257%
Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ tiết kiệm

1

= -0.072191

cá nhân (PSR) tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp sẽ giảm 0.072191%
Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ giá hối đoái

2 = 7.250308

của US dollar và AU dollar(Exrate) tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp
sẽ tăng 7.250308%
Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu tổng sản phẩm

3 = -0.8342491

quốc nội thực tế(GDP) tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp sẽ giảm
0.8342491%
Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu lãi suất(Idrate)


0.0007505%
17


3.1.3 Phân tích các số liệu liên quan
2

 Hệ số R ( R-squared) = 0.8861 cho biết các biến độc lập trên giải thích 88.61 % sự biến
động của biến phụ thuộc UE.
 T-value: Các giá trị t kiểm tra giả thuyết rằng hệ số này khác 0. Để bác bỏ điều này ta cần
một giá trị t > 1.96 (đối với khoảng tin cậy 95%) bởi lỗi tiêu chuẩn của nó. Các giá trị t cũng
cho thấy tầm quan trọng của một biến trong mô hình. Trong trường hợp này ta có |t value| của
biến tỷ giá hối đoái của US dollar và AU dollar (Exrate) là lớn nhất (=25.51) nên Exrate là
biến có tầm quan trọng nhất trong mô hình này.
3.2

Kiểm định mô hình

3.2.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình (mức ý nghĩa α=0.1)
H : R 2  0

H :R2 với mức ý nghĩa α=0.05
Kiểm định giả thuyết :
0

10

( H 0 : Mô hình không phù hợp ; H1 : Mô hình phù hợp )
2


1000

Ta thấy

0

có giá trị kiểm định t = 14.69 có mức xác suất tương ứng là:

p –value = 0.000< α=0.1


Bácbỏ

H B

 H ệsố chặn B có ý nghĩathốngBê

b, Kiểm đinh hệ số góc 1:

Kiểm định giả thuyết:

H 0 : 1  0 với mức ý nghĩa α=0.1


Ta thấy



H : 1  0
1

2

0
0

với mức ý nghĩa α=0.1

Ta thấy

2

có giá trị kiểm định t = 25.51 có mức xác suất tương ứng là:

p –value = 0.000 < α=0.1
 Bác bỏ H

0

 Hệ số góc 2 có ý nghĩa thống kê d, Kiểm định hệ số góc 3:

Kiểm định giả thuyết:

H :   0

H: với mức ý nghĩa α=0.1


0

1303


p – value = 0.000 < α=0.1
 Bác bỏ H

0

 Hệ số góc 4 có ý nghĩa thống kê f, Kiểm định hệ số góc 5:

Kiểm định giả thuyết:

H :   0

0

H: với mức ý nghĩa α=0.1

1505

Ta thấy

5

có giá trị kiểm định t = - 13.54 mức xác suất tương ứng là:

p – value = 0.000 < α=0.1


Bác bỏ

H B


0

Kiểm định giả thuyết:

H: với mức ý nghĩa α=0.1

1770

Ta thấy

7

có giá trị kiểm định t = 12.84 mức xác suất tương ứng là:

p – value = 0.000 < α=0.1
 Bác bỏ H

0

 Hệ số góc 7 có ý nghĩa thống kê i, Kiểm định hệ số góc 8:

H :   0

0

Kiểm định giả thuyết:

Ta thấy


Ramsey RESET test using powers of the fitted values of ue
Ho:

model has no omitted variables

F(3, 299) =

79.47

Prob > F =

0.0000

Theo kết quả thu được ta có: p – value = 0.0000 < a=0.05
 Bác bỏ H 0


Phương trình đã bỏ sót biến

Nhóm thừa nhận sai sót trong việc thiếu biến nhưng không tìm thêm được dữ liệu phù hợp.
3.2.4 Kiểm định đa cộng tuyến
Trước tiên, để kiểm định đa cộng tuyến, nhóm nghiên cứu sẽ tiến hành tính toán chỉ số VIF:
Variable |
VIF
-------------+----------------------

1/VIF

cpi |



0.359687
0.407734

amwage |

2.35

0.426040

Exrate |

1.46

0.682732

-------------+---------------------Mean VIF |

3.94

(obs=312)

Nhận thấy có không có biến nào có chỉ số VIF >10, có thể kết luận được rằng mô hình này
không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
3.2.5 Kiểm định phương sai sai số
Kiểm định giả thuyết:
H 0 :

