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
Giảng viên hướng dẫn

: Kinh tế lượng KTE309.2
: TS. Chu Thị Mai Phương

Hà Nội, tháng 3 năm 2020


Họ tên

Mã sinh viên

Trương Chí Kiên

1811110304

Đoàn Quốc Đại

1811110104

- Kiểm định mô hình và diễn giải kết quả
- Báo cáo, trình bày chương 3
- Hỗ trợ thu thập số liệu
- Nghiên cứu, đưa ra giải pháp kiến nghị
- Báo cáo, trình bày chương 4
- Hỗ trợ thu thập số liệu

2


3


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
nghiên cứu về vấn đề này, từ lí thuyết của Phillips hay quan điểm của Okun. Để có thể hiểu
rõ hơn về vấn đề này, nhóm đã quyết định nghiên cứu đề tài: Các yếu tố kinh tế vĩ mô ảnh
hưởng đến tỉ lệ thất nghiệp của Hoa Kỳ .
Nhóm sử dụng phương pháp OLS để nghiên cứu bộ số liệu các tháng từ 1994 - 2019
của Hoa Kỳ. Nhóm chỉ xem xét vấn đề dưới góc độ kinh tế, cụ thể hơn là kinh tế vĩ mô để từ

-

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


Khi hai yếu tố này không khớp nhau, cụ thế là cung lao động lớn hơn cầu lao động,
hiện tượng thất nghiệp sẽ xảy ra.
1.2

Tổng quan tình hình nghiên cứu
Đã có rất nhiều nghiên cứu về sự thất nghiệp và mối quan hệ của nó với các chỉ số kinh
tế khác. Theo công trình nổi tiếng của Phillips (1958), trong giai đoạn 1861 – 1957, những
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

•

mức giá trung bình của giỏ hàng hóa và dịch vụ mà một người tiêu dùng điển hình mua.
Chỉ số này phản ánh xu thế và mức độ biến động của giá bán lẻ hàng hóa tiêu dùng và
dịch vụ dùng trong sinh hoạt của dân cư và các hộ gia đình. CPI cao sẽ làm mức lương
của người lao động tăng lên để đảm bảo mức sống, khiến chi phí của doanh nghiệp tăng
cao, đòi hỏi cắt giảm. Từ đó ta đưa ra giả thuyết:
Cpi: chỉ số giá tiêu dùng có tác động tiêu cực tới thất nghiệp. CPI tăng sẽ làm tỉ lện thất
nghiệp giảm.
Lãi suất (Interest rate): là mức phí phải trả cho việc sử dụng vốn. Mức lãi suất cao làm

•

gia tăng nhu cầu tiết kiệm, giảm tiêu dùng khiến tổng cầu giảm. Lãi suất cao cũng làm
chi phí tài chính của doanh nghiệp bị đẩy lên cao, thu hẹp lợi nhuận dẫn tới giảm động
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


•

Mức lương tối thiểu (Minimum wage): là một mức lương thấp nhất trả cho người

•

lao động bình thường làm việc trong điều kiện bình thường theo quy định của nhà
nước. Mức lương tối thiếu chính là chi phí biên tối thiểu bắt buộc của một doanh
nghiệp đối với đầu vào lao động. Mức lương này được quy định cao thì chi phí đối với
doanh nghiệp lớn, khiến nhu cầu cắt giảm nhân công để giảm chi phí tăng, dẫn tới thất
nghiệp. Ở đây nhóm sử dụng mức lương tối thiểu thực để thể hiện chính xác hơn chí
phí của doanh nghiệp. Từ đó ta đưa ra giả thuyết:
amwage: mức lương tối thiểu thực có tác động tích cực tới thất nghiệp. Mức lương này
càng cao thì tỉ lệ thất nghiệp càng lớn.
Cán cân thương mại (Trade balance): là mức chênh lệch giữa xuất khẩu và nhập khẩu
hàng hoá, còn gọi là xuất khẩu ròng. Cán cân này ảnh hưởng tới sản lượng và việc làm
trong nước. Khi cán cân này cao tức là xảy ra thặng dư thương mại chứng tỏ xuất khẩu
đang lớn hơn nhập khẩu. Như vậy các hãng đang sản xuất tốt và mở rộng sản xuất, đưa
thêm việc làm từ các nước nhập khẩu về nội địa. Từ đó ta đưa ra giả thuyết:
Tbalance: cán cân thương mại có tác động tiêu cực tới thất nghiệp. Cán cân này càng
lớn thì tỉ lệ thất nghiệp càng thấp.

2

XÂY DỰNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

2.1 Phương trình kinh tế lượng
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:
8



MS

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

Number of obs

=

312

F(8, 303)

=

294.51

Model |

751.351773

8

93.9189717

Prob > F

=

0.0000


311

2.72661874

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

Coef.

Std. Err.

t

P>|t|

[95% Conf. Interval]

-------------+---------------------------------------------------------------PSR |

-.072191

.0365864

-1.97

0.049

-.1441865

-.0001954


-.2144518

.0357673

-6.00

0.000

-.2848354

-.1440681

cpi |

-.0371372

.0027422

-13.54

0.000

-.0425333

-.0317411

Tbalance |

-.0000413


3.21

0.001

.0002909

.0012102

_cons |

80.60257

5.488106

14.69

0.000

69.80294

91.40219

------------------------------------------------------------------------------

2.2

Mô tả các biến

2.2.1

Comsumer price ind
Trade balance
Adjusted minimum
Adjusted budget def

2.3

Thống kê mô tả

2.3.1

Thống kê mô tả riêng

Ở đây nhóm nghiên cứu sử dụng biểu đồ histogram và bảng tần suất để mô tả các biến
số biến động theo thời gian tại Hoa Kì

a) Tỷ lệ thất nghiệp (đơn vị: %)
3.5 ≤
4.8



b) Tỷ lệ tiết kiệm cá nhân (đơn vị: %)
Mức độ
2 ≤ PSR ≤ 4
4 < PSR ≤ 6
6 < PSR ≤ 8
8 < PSR ≤ 10
10 < PSR ≤ 12
Tổng

Tần suất
35
88
175
13
1
312

Xác suất
11.22%
28.21%
56.09%
4.17%
0.32%
100%

Tần suất
22
66

47
312

gdp ≤ 98
98 < gdp ≤ 99
99 < gdp ≤ 100
100 < gdp ≤ 101
101 < gdp ≤ 102
Tổng

Xác suất
2.24%
7.69%
43.59%
31.41%
15.06%
100%

e) Lãi suất (đơn vị: %)
Mức độ

Tần suất
14
104
54
28
66
46
312


cpi = 146.3
146.3 < cpi ≤ 174.5
174.5 < cpi ≤ 202.5
202.5 < cpi ≤ 230.5
230.5 < cpi ≤ 258.5
Tổng

Xác suất
0.32%
26.28%
22.12%
23.08%
28.21%
100%

g) Cán cân thương mại (đơn vị: USD)
Mức độ
-67823 ≤ Tbalance ≤ -55444
-55444 < Tbalance ≤ -43064
-43064 < Tbalance ≤ -30684
-30684 < Tbalance ≤ -18304
-18304 < Tbalance ≤ -5924
Tổng

Tần suất
49
80
93
27
63


≤

amwage

≤

amwage

≤

amwage

≤

amwage

≤

Tần số

Xác suất

27

8.65%

72

23.08%

15.38%

842.9668779 < adeficit ≤ 1071.343592

101

32.37%

1071.343592 < adeficit ≤ 1299.720306

74

23.72%

1299.720306 < adeficit ≤ 1528.097020

74

23.72%

1528.097020 < adeficit ≤ 1756.473734

15

4.49%

Tổng

312


6.158974

1.459369

6.45

312

Exrate

0.764271

0.136374

0.752931

312

gdp

100.0092

0.861656

99.9556

312

idrate


0.029614094

312

1113.91713

14.21670786

1085.134676

312

Tbalan
ce
amwag
e
adeficit

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

Giá trị lớn nhất

Mốc thời điểm
13

Giá trị



gdp

97.63283

Tháng 05/2009

101.8412

Tháng 10/2007

0.5

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

6.25

Các mốc quan
sát
từ tháng
06/2006
đến tháng
07/2007

146.3


idrate

cpi
Tbalan
ce
amwag
e
adeficit

10

Tháng 10/2009

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 PSR,
amwage, Exrate, cpi, adeficit, Tbalance và tương quan âm với các biến còn lại.
Biến tỷ lệ thất nghiệp (ue) có tương quan mạnh với 4 biến là Exrate, idrate, gdp và
amwage, tức hệ số tương quan có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0.5. Trong khi độ tương quan của
biến ue với biến Tbalance rất nhỏ, bằng 0.0099 tức là gần bằng 0, hai biến này gần như
không có tương tác với nhau. Các biến còn lại đều có tác động đáng kể.
(obs=312)

1.0000

Exrate |

0.6199

0.2826

1.0000

gdp |

-0.5595

-0.3499

0.0136

1.0000

idrate |

-0.6071

-0.4813

-0.4062

0.5447


1.0000

amwage |

0.5703

0.4887

0.3190

-0.3317

-0.5422

0.2186

0.2746

1.0000

adeficit |
1.0000

0.2620

0.3199

0.4347

-0.1091


= -0.072191

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

= 7.250308

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

= -0.8342491

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

= -0.2144518

Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu lãi suất(Idrate)
tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp sẽ giảm 0.2144518%

15


= -0.0371372

Trong trường hợp các yếu tố khác không đổi, nếu chỉ số giá tiêu
dùng(CPI) tăng 1% thì tỷ lệ thất nghiệp sẽ giảm 0.0371372%

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
3.2.1

Kiểm định mô hình
Kiểm định sự phù hợp của mô hình (mức ý nghĩa α=0.1)

Kiểm định giả thuyết :
(

H0

H 0 : R 2 = 0

2
 H1 : R ≠ 0

: Mô hình không phù hợp ;

H1

với mức ý nghĩa α=0.05

: Mô hình phù hợp )

• Tính F = = =294.6535338
• Có F >= 1.93875
 Với mức ý nghĩa α = 5%, bác bỏ H0, chấp nhận H1 , mô hình hồi quy phù hợp.
Từ kết quả trên ta thấy R2= 0,8861 có xác suất p - value= 0.000 < α=0.1

b, Kiểm đinh hệ số góc :

Kiểm định giả thuyết:

H 0 : β1 = 0

 H 1 : β1 ≠ 0

với mức ý nghĩa α=0.1

Ta thấy có giá trị kiểm định t = -1.97 có mức xác suất tương ứng là:
p –value = 0.049 < α=0.1
 Bác bỏ

H0 →

Hệ số góc có ý nghĩa thống kê

c, Kiểm định hệ số góc :

Kiểm định giả thuyết:

H 0 : β 2 = 0

 H1 : β 2 ≠ 0

với mức ý nghĩa α=0.1

Ta thấy có giá trị kiểm định t = 25.51 có mức xác suất tương ứng là:
p –value = 0.000 < α=0.1


H 0 : β 4 = 0

 H1 : β 4 ≠ 0

với mức ý nghĩa α=0.1

Ta thấy có giá trị kiểm định t = - 6.00 mức xác suất tương ứng là:
p – value = 0.000 < α=0.1
 Bác bỏ

H0 →

Hệ số góc có ý nghĩa thống kê

f, Kiểm định hệ số góc :

Kiểm định giả thuyết:

 H 0 : β5 = 0

 H1 : β 5 ≠ 0

với mức ý nghĩa α=0.1

Ta thấy có giá trị kiểm định t = - 13.54 mức xác suất tương ứng là:
p – value = 0.000 < α=0.1
 Bác bỏ

H0 →


Ta thấy có giá trị kiểm định t = 12.84 mức xác suất tương ứng là:
p – value = 0.000 < α=0.1
 Bác bỏ

H0 →

Hệ số góc có ý nghĩa thống kê

i, Kiểm định hệ số góc :

Kiểm định giả thuyết:

 H 0 : β8 = 0

 H1 : β 8 ≠ 0

với mức ý nghĩa α=0.1

Ta thấy có giá trị kiểm định t = 3.21 mức xác suất tương ứng là:
18


p – value = 0.001 < α=0.1
 Bác bỏ
3

H0 →

Hệ số góc có ý nghĩa thống kê

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

H0

 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 |

8.03

0.124548

Tbalance |

6.39

0.156438

idrate |


1.46

0.682732

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

3.94

19


(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
 H 0 : β7 = 0

 H1 : β 7 ≠ 0

Kiểm định giả thuyết:

với mức ý nghĩa α=0.05

H0

Trong đó:
là giả thuyết phương sai sai số cố định

|

chi2

df

Prob > chi2

-------------+------------------------------------------------------------1

|

235.822

1

0.0000

2

|

240.147

2

0.0000

3


|

242.370

6

0.0000

7

|

242.919

7

0.0000

8

|

243.007

8

0.0000

9



12

|

245.766

12

0.0000

--------------------------------------------------------------------------H0: no serial correlation

H0
Nhận thấy p value của từ lag(1) đến lag(12) luôn nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, bác bỏ
.
Tức là mô hình mắc lỗi tự tương quan có thể dự đoán trước do dùng dữ liệu chuỗi thời gian.
 Cách khắc phục: Dùng sai số chuẩn mạnh robust khắc phục
Linear regression

Number of obs

=

312

F(8, 303)

=


P>|t|

[95% Conf. Interval]

-------------+---------------------------------------------------------------PSR |

-.072191

.0327206

-2.21

0.028

-.1365793

-.0078026

Exrate |

7.250308

.2362423

30.69

0.000

6.785424


cpi |

-.0371372

.0025032

-14.84

0.000

-.042063

-.0322113

Tbalance |

-.0000413

4.50e-06

-9.17

0.000

-.0000501

-.0000324

amwage |


6.061808

13.30

0.000

68.67399

92.53114

------------------------------------------------------------------------------

3.2.7

Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Để xác định xem phân phối của biến có chuẩn hay không, nhóm nghiên cứu đã phác sơ

đồ histogram và lấy số đo độ lệch (Skewness) và độ gù(Kurtosis). Kết quả thu được như sau:

21


Residuals
------------------------------------------------------------Percentiles

Smallest

1%

-1.071598


-.009224
Largest

Mean

4.04e-10

Std. Dev.

.5574017

75%

.3785007

1.389321

90%

.7234383

1.425549

Variance

.3106966

95%



THẢO LUẬN
Từ kết quả nghiên cứu có thể thấy, hầu hết các nhân tố được đưa ra trong mô hình đều
có tác động đến tỉ lệ thất nghiệp của Hoa Kỳ. Chính vì vậy, trong phạm vi đề tài nghiên cứu
này, nhóm xin đưa ra một số bàn luận về tình trạng thất nghiệp tại Hoa Kỳ như sau:
Thứ nhất, với yếu tố lãi suất là biến có xu hướng tăng thì có thể làm giảm thất nghiệp,
Mỹ có một công cụ mạnh mẽ để điều chỉnh lãi suất là Cục Dự trữ Liên bang FED, như trong
lịch sử Mỹ đã sử dụng là trong giai đoạn 1979- 1980, FED đã đẩy lãi suất lên kỉ lục 20% để
bình ổn kinh tế.
Thứ hai, cán cân thương mại là một yếu tố mà hiện tại chính quyền Mỹ khá coi trọng
khi mà Tổng thống Mỹ coi thâm hụt thương mại là một yếu tố dẫn đến thiệt hại cho nền kinh
tế nước này. Do đó, Hoa Kỳ đã rút ra khỏi nhiều hiệp định thương mại và đặc biệt là khơi
mào cuộc chiến thuế quan với Trung Quốc hòng giảm thâm hụt thương mại để từ đó mang lại
việc làm cho người dân Mỹ. Tuy vậy từ mô hình có thể thấy chỉ số này không quá quan trọng
như vậy với t-value = -8.67. Tuy vậy đây vẫn là nhân tố có lợi khi vừa giảm được thâm hụt
lại vừa giảm thất nghiệp. Mỹ có thể giảm thuể đánh vào chi phí sản xuất cho doanh nghiệp
giúp các doanh nghiệp mở rộng sản xuất đầu tư cho khoa học kĩ thuật tăng việc làm giảm thất
nghiệp, tăng yếu tố vốn trong sản phẩm giúp sản phẩm cạnh tranh tốt với thị trường nước
ngoài từ đó tăng xuất khẩu hướng tới cán cân thương mại thặng dư.
Thứ ba, chỉ số thâm hụt ngân sách thực cũng là một biến không thực sự ảnh hưởng lớn
đến thất nghiệp (t-value = 3,21), nhưng nằm trong các biến mà chính phủ Hoa Kỳ có thể tác
động trực tiếp và cũng là biến có lợi không phải đánh đổi. Có một số biện pháp có thể giảm
thâm hụt ngân sách nhưng chính phủ cũng cần lường trước những tác hại của của nó như là
phát hành tiền. Biện pháp này có thể bù đắp ngân sách một cách nhanh chóng, không phải trả
lãi, không phải gánh thêm gánh nặng nợ nần nhưng dễ làm cho lạm phát tăng nhanh, gây tác
động tiêu cực đến mọi mặt đời sống chính trị kinh tế và xã hội. Hoa Kỳ cũng có thể có biện
pháp thứ hai là vay nợ trong nước, đây có thể coi là một biện pháp hiệu quả và đã được chính
quyền Mỹ áp dụng từ năm 1989 khi Quốc hội bắt đầu vay từ khoản thặng dư của Quỹ Ủy
thác An sinh Xã hội. Thứ ba Hoa Kỳ có thể vay nợ nước ngoài, nó là một biện pháp tài trợ
ngân sách nhà nước hữu hiệu, có thể bù đắp được các khoản bội chi mà không gay sức ép lạm

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1) PGS. TS. Nguyễn Quang Dong, 2008, Giáo trình kinh tế lượng, NXB Giao thông

vận tải, Hà Nội.
2) Nguyễn Văn Công, 2007, Giáo trình Nguyên lí kinh tế vĩ mô, NXB Lao động.
3) Tunah, H. (2010). The Analysis of Unemployment in Turkey: Some Empirical
Evidence Using Co integration Test. European Journal of Social Sciences , 18 (1),
18-38.
4) Ozcebel and Ozkan, 2017, Economic factors influencing the dynamics of
unemployment in the G10 countries: Emperical evidence from panel data
modeling.
5) Sahoo, 2019, The relationship between unemployment and some macroeconomic
variables: Empirical evidence from India.
6) Nguồn dữ liệu: />
25