Bài tập lớn Dự báo kinh tế xã hội: số lượng lao động Việt Nam đến 2030 môn Lý thuyết dự báo kinh tế | Đại học kinh tế Quốc dân

lOMoAR cPSD| 58478860
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
Khoa Kế hoạch và phát triển -----o0o----- BÀI TẬP LỚN
ĐỀ TÀI: DỰ BÁO VỀ SỐ LƯỢNG LAO ĐỘNG CỦA VIỆT NAM ĐẾN
NĂM 2030 BẰNG PHƯƠNG PHÁP NGOẠI SUY XU THẾ
Lớp học phần: Dự báo kinh tế xã hội_03
Giảng viên hướng dẫn: TS. Trần Thị Thu Huyền .Vũ Ngọc 1 Diệp MSV: 11221310 .Nguyễn 2 Ngọc Duy MSV: 11221671
3 .Nguyễn Thị Mai Duyên MSV: 11221702 .Lê 4 Tùng Dương MSV: 11221564 .Lê Hươ 5 ng Giang MSV: 11221746 Hà Nội - 2023
Downloaded by Lam Lam (mynmy9x@gmail.com) lOMoAR cPSD| 58478860 MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU..........................................................................................................2
NỘI DUNG...............................................................................................................4
1. Tổng quan nghiên cứu.....................................................................................4
1.1. Cơ sở lý thuyết............................................................................................4
1.2. Các nghiên cứu liên quan và khoảng trống nghiên cứu.........................5
1.3. Đối tượng, phạm vi, mục tiêu....................................................................7
2. Phương pháp nghiên cứu.................................................................................8
2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu..................................................................8
2.2. Phương pháp phân tích số liệu..................................................................8
3. Dự báo về số lượng dân số trong độ tuổi lao động........................................9
3.1. Tóm tắt quy trình dự báo..........................................................................9
3.2. Thực hiện quy trình dự báo....................................................................10
3.2.1 Xây dựng chuỗi thời
gian.......................................................................10
3.2.2 Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi.................................................10
3.2.3 Xây dựng hàm xu thế............................................................................12
3.2.4 Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy:........................................................17
3.2.5 Ý nghĩa của hệ số thống kê và hệ số xác định.....................................18
3.2.6 Thực hiện dự báo và đánh giá..............................................................18
KẾT LUẬN............................................................................................................22
TÀI LIỆU THAM KHẢO.....................................................................................23 lOMoAR cPSD| 58478860 LỜI MỞ ĐẦU
Trong bối cảnh Việt Nam ngày càng hội nhập sâu rộng vào nền kinh tế thế
giới và trở thành một phần sôi động của nền kinh tế chung, lực lượng lao động đóng
một vai trò đặc biệt quan trọng trong sự phát triển kinh tế và xã hội.
Hiện nay, tình hình lực lượng lao động ở Việt Nam đang đối mặt với nhiều cơ
hội và thách thức, tạo nên một bối cảnh phức tạp và đa chiều. Với tổng dân số hơn
99 triệu người, Việt Nam đang có một lợi thế rất lớn về nguồn lao động. Đây là một
nguồn tài nguyên quan trọng để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, quá trình “Công nghiệp
hoá - Hiện đại hoá” cùng với phát triển tri thức và hội nhập quốc tế. Từ năm 2007,
Việt Nam bước vào thời kỳ dân số vàng, cơ cấu dân số chuyển dịch tích cực, dân số
trong độ tuổi lao động tăng mạnh chiếm 68% và chất lượng cuộc sống được cải thiện.
Trong thời gian gần đây, Việt Nam đã chứng kiến một số thay đổi đáng kể trong lực
lượng lao động. Dân số vẫn đang gia tăng, nhưng tốc độ tăng trưởng dân số đã chậm
lại. Đồng thời, nền kinh tế đang trải qua quá trình chuyển đổi và công nghiệp hóa
nhanh chóng, rất cần lượng lao động có trình độ kỹ thuật cao nhưng thị trường lao
động đang gặp phải tình trạng dư thừa lao động không có kỹ năng và thiếu nhiều lao
động kỹ thuật, tay nghề dẫn đến việc mất cân bằng cung cầu lao động. Ngoài ra,
trong điều kiện tiến bộ khoa học - công nghệ ngày nay, môi trường kinh tế - xã hội
đã có nhiều thay đổi: Hoạt động quản lý của Nhà nước ở tất cả các cấp độ được tăng
cường; cạnh tranh càng trở nên quyết liệt hơn; thương mại quốc tế đã mở rộng ra ở
hầu hết các lĩnh vực; hỗ trợ xã hội và dịch vụ môi giới gia tăng...Các nhân tố đó kết
hợp lại hình thành nên môi trường tổ chức bao gồm nhiều tổ hợp ở các cấp độ khác
nhau, liên hệ và đan chéo, biến đổi với nhịp độ nhanh và cạnh tranh quyết liệt hơn.
Như vậy, có thể nói sự không chắc chắn về môi trường của tổ chức không những
luôn tồn tại mà ngày càng có xu hướng tăng lên dẫn đến các quyết định quản lý ngày
càng có độ rủi ro cao hơn. Bên cạnh đó, các ảnh hưởng bên ngoài điển hình là đại lOMoAR cPSD| 58478860
dịch Covid – 19 cũng có tác động không nhỏ đến lao động. Các yếu tố này đều tạo
ra một môi trường phức tạp và đa dạng cho việc dự báo lực lượng lao động ở Việt Nam.
Do đó, dự báo lực lượng lao động ở Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong
việc phát triển kinh tế đất nước, giúp cung cấp thông tin đáng tin cậy về số lượng và
chất lượng lao động cần thiết trong các ngành công nghiệp và khu vực kinh tế, từ đó
hỗ trợ quyết định chính sách và phát triển kinh tế xã hội. Nhờ vào việc dự đoán được
số lượng lao động và xác định nhu cầu lao động trong tương lai của các ngành nghề,
xu hướng chuyển dịch cơ cấu kinh tế để có thể phân bổ nguồn lực hợp lý và lên kế
hoạch phát triển nguồn nhân lực. Do mối quan hệ biện chứng và không ngừng phát
triển của sự vật, những quyết định hôm nay của tổ chức có thể ảnh hưởng đến kết
quả trong tương lai. Tuy nhiên, nếu các tổ chức không thể phản ứng nhanh trước
những thay đổi của môi trường và không nhìn được tương lai với mức độ chính xác,
hoạt động của tổ chức sẽ gặp phải tình trạng khó khăn và rủi ro cao hơn. Do đó, yêu
cầu cấp thiết đầu tiên là thông tin phải liên tục cập nhật và dự báo phải chính xác.
Nhận thấy tầm quan trọng của vấn đề này, chúng em đã lựa chọn chủ đề “Dự báo số
lượng lao động của Việt Nam đến năm 2030” để thực hiện nghiên cứu. NỘI DUNG
1. Tổng quan nghiên cứu
1.1. Cơ sở lý thuyết
Lực lượng lao động (Labor force) là nhóm người trong một quốc gia hoặc khu
vực mà có khả năng lao động và đang tham gia hoặc sẵn sàng tham gia vào hoạt
động kinh tế, bao gồm việc làm và tìm kiếm việc làm. Lực lượng lao động bao gồm
cả những người đang làm việc và những người thất nghiệp nhưng đang tìm kiếm việc làm. lOMoAR cPSD| 58478860
Số liệu về lực lượng lao động Việt Nam được tiến hành điều tra bởi Tổng cục
thống kê. Từ việc xác định được số lượng người lao động, các cơ quan có thể tính
được phần trăm người trong độ tuổi lao động tham gia vào hoạt động lao động, hay
còn được gọi là tỷ lệ tham gia vào lực lượng lao động. Tỷ lệ tham gia này có thể
phản ánh mức độ sử dụng lao động trong một quốc gia và có thể ảnh hưởng đến sản
xuất và tăng trưởng kinh tế.
1.2. Các nghiên cứu liên quan và khoảng trống nghiên cứu
a. Các nghiên cứu liên quan
• Các nghiên cứu về dự báo số lượng lao động của Việt Nam nói chung: Các
nghiên cứu này tập trung vào việc dự báo tổng số lao động của Việt Nam đến
một thời điểm trong tương lai, thường là năm 2030. Các nghiên cứu này
thường sử dụng các phương pháp dự báo kinh tế lượng, dựa trên các mô hình
hồi quy tuyến tính và phi tuyến.
Một số nghiên cứu tiêu biểu trong nhóm này bao gồm:
• Nghiên cứu của Viện Khoa học Lao động và Xã hội (2022): Dự báo số lượng
lao động Việt Nam đến năm 2030.
• Nghiên cứu của Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO, 2021): Xu hướng Lao động
và Xã hội Việt Nam 2021, Triển vọng 2030.
• Nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới (WB, 2020): Việt Nam 2020: Lạc quan
về triển vọng tăng trưởng, nhưng cần cẩn trọng với rủi ro.
Kết quả dự báo của các nghiên cứu này cho thấy, số lượng lao động của Việt
Nam sẽ tiếp tục tăng trưởng trong giai đoạn 2023-2030, với tốc độ tăng trưởng trung
bình khoảng 2,5%/năm. Đến năm 2030, số lượng lao động của Việt Nam dự kiến sẽ
đạt khoảng 68 triệu người.
• Các nghiên cứu về dự báo số lượng lao động của Việt Nam phân theo ngành
nghề, trình độ đào tạo, khu vực kinh tế,...: Các nghiên cứu này tập trung vào lOMoAR cPSD| 58478860
việc dự báo số lượng lao động của Việt Nam phân theo các tiêu chí khác nhau,
chẳng hạn như ngành nghề, trình độ đào tạo, khu vực kinh tế,... Các nghiên
cứu này thường sử dụng các phương pháp dự báo kinh tế lượng, dựa trên các
mô hình hồi quy tuyến tính và phi tuyến, hoặc các phương pháp dự báo thống kê khác.
Một số nghiên cứu tiêu biểu trong nhóm này bao gồm:
Nghiên cứu của Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2022): Dự báo nhu cầu nhân lực Việt Nam đến năm 2030.
Nghiên cứu của Viện Nghiên cứu Kinh tế và Chính trị Thế giới (2021): Dự
báo nhu cầu nhân lực Việt Nam đến năm 2030.
Nghiên cứu của Trường Đại học Kinh tế Quốc dân (2020): Dự báo nhu cầu
nhân lực Việt Nam đến năm 2030.
Kết quả dự báo của các nghiên cứu này cho thấy, số lượng lao động của Việt
Nam sẽ có sự phân hóa đáng kể theo ngành nghề, trình độ đào tạo và khu vực kinh tế.
o Ngành nghề: Số lượng lao động trong lĩnh vực công nghiệp và dịch vụ sẽ tiếp
tục tăng trưởng trong giai đoạn 2023-2030, trong khi số lượng lao động trong
lĩnh vực nông nghiệp sẽ giảm dần.
o Trình độ đào tạo: Số lượng lao động có trình độ cao đẳng và đại học trở lên
sẽ tăng nhanh trong giai đoạn 2023-2030, trong khi số lượng lao động có trình
độ sơ cấp và trung cấp sẽ giảm dần.
o Khu vực kinh tế: Số lượng lao động trong khu vực kinh tế thành thị sẽ tiếp tục
tăng trưởng nhanh trong giai đoạn 2023-2030, trong khi số lượng lao động
trong khu vực kinh tế nông thôn sẽ giảm dần.
b. Khoảng trống nghiên cứu
• Khoảng trống về phương pháp luận lOMoAR cPSD| 58478860
Các nghiên cứu về dự báo số lượng lao động của Việt Nam hiện nay chủ yếu
sử dụng phương pháp dự báo kinh tế lượng, dựa trên các mô hình hồi quy tuyến tính
và phi tuyến. Tuy nhiên, những mô hình này thường có độ chính xác thấp trong bối
cảnh biến động nhanh chóng của thị trường lao động. Ngoài ra, các nghiên cứu này
thường chỉ tập trung vào dự báo tổng số lao động, mà chưa chú trọng đến dự báo
phân theo ngành nghề, trình độ đào tạo, khu vực kinh tế,...
• Khoảng trống về dữ liệu
Các dữ liệu sử dụng cho dự báo số lượng lao động của Việt Nam hiện nay chủ
yếu được thu thập từ Tổng cục Thống kê. Tuy nhiên, dữ liệu này còn thiếu nhiều
thông tin quan trọng, chẳng hạn như dữ liệu về tình trạng thất nghiệp, lao động di
cư,... Ngoài ra, dữ liệu này cũng thường có độ trễ, khiến cho kết quả dự báo không
phản ánh được kịp thời những thay đổi của thị trường lao động.
1.3. Đối tượng, phạm vi, mục tiêu
a. Đối tượng nghiên cứu: số lượng lao động của Việt Nam đến năm 2030 b. Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian: nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam.
Phạm vi thời gian: nghiên cứu sẽ sử dụng các dữ liệu thống kê từ Tổng cục
Thống kê và các nguồn dữ liệu khác trong giai đoạn 1999 - 2030.
c. Mục tiêu của đề tài
Nghiên cứu này được xây dựng nhằm mục tiêu cung cấp các thông tin dự báo
về số lượng lao động của Việt Nam đến năm 2030. Các thông tin này sẽ là cơ sở cho
các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp trong việc hoạch định và thực hiện
các chiến lược phát triển nguồn nhân lực, đáp ứng nhu cầu của nền kinh tế trong giai đoạn tới.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu lOMoAR cPSD| 58478860
• Nghiên cứu dựa trên việc sử dụng dữ liệu thứ cấp (do đã dựa trên dữ liệu được
công bố dưới nghiên cứu của World Bank), dưới dạng số liệu chuỗi thời gian.
• Nguồn số liệu: World Bank
2.2. Phương pháp phân tích số liệu
Phương pháp phù hợp để phân tích và đưa ra dự báo là phương pháp ngoại suy xu thế
• Đối tượng dự báo (số lượng lao động của Việt Nam): là một đối tượng dự báo
phát triển ổn định theo thời gian.
• Tác động có thể gây ảnh hưởng đột biến trong quá trình phát triển của đối
tượng dự báo là hạn chế.
• Những điều kiện đảm bảo cho sự phát triển của lực lượng lao động được duy
trì trong một khoảng thời gian dài (quy mô dân số, tốc độ tăng trưởng của dân
số, các chính sách về phát triển,..).
• Đối tượng được phân tích có độ dài đủ lớn và ổn định để có thể phân tích, xác định được xu thế.
• Khoảng thời gian cần dự báo là dài hạn – 8 năm, do đó không thể sử dụng
hàm tuyến tính và cần đến một hàm dự báo dài hạn.
3. Dự báo về số lượng dân số trong độ tuổi lao động
3.1. Tóm tắt quy trình dự báo
Quy trình dự báo gồm có 5 bước:
Bước 1: Xây dựng chuỗi thời gian: Thu thập số liệu trong quá khứ về số
lượng dân số trong độ tuổi lao động để phản ánh đúng đắn quá trình phát triển
khách quan của đối tượng.
Bước 2: Kiểm định tính ngẫu nhiên: Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi,
thông qua các đoạn mạch. Nếu chuỗi mang tính ngẫu nhiên, không thể sử
dụng phương pháp ngoại suy xu thế. lOMoAR cPSD| 58478860
Bước 3: Xây dựng hàm xu thế: Y^t = f(t) với Y là đối tượng dự báo, t là biến
số về thời gian được đánh số theo thứ tự các quan sát đã thu thập. Nhận dạng
hàm xu thế: thông qua đồ thị hoặc phân tích số liệu thống kê. Ước lượng hàm
xu thế: bằng phương pháp OLS.
Bước 4: Dự báo: Tìm giá trị bằng cách thay t vào công thức tìm được ở bước
3, tiến hành dự báo điểm và dự báo khoảng.
Bước 5: Đánh giá dự báo: Tính các chỉ số về sai số như MSE, MAPE,... để
đánh giá về tính chính xác và độ tin cậy của dự báo.
3.2. Thực hiện quy trình dự báo
3.2.1 Xây dựng chuỗi thời gian SL lao động SL lao động Năm t Năm t (nghìn người) (nghìn người) 1999 38879 1 2011 51233 13 2000 39198 2 2012 51880 14 2001 40502 3 2013 53111 15 2002 41126 4 2014 53762 16 2003 41725 5 2015 54504 17 2004 42253 6 2016 54678 18 2005 43725 7 2017 54999 19 2006 45207 8 2018 55246 20 2007 46690 9 2019 55878 21 2008 48035 10 2020 54752 22 2009 49365 11 2021 55035 23 2010 50410 12 2022 55951 24
Bảng 3.2.1.1. Lực lượng lao động Việt Nam giai đoạn 1999 – 2022
Nguồn dữ liệu: World Bank lOMoAR cPSD| 58478860
3.2.2. Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi
Ta có công thức kiểm định tính ngẫu nhiên với n > 20: R Z
Vì mô hình dự báo ngoại suy được thực hiện trên cơ sở chuỗi thời gian xác
định nên bước kiểm nghiệm này nhằm mục đích số liệu của các năm đưa ra không
phải là số ngẫu nhiên. Để chứng minh điều này, giá trị Z vừa tính sẽ so sánh với giá
trị của Zα/2 (trên cơ sở phân phối chuẩn hóa N(0,1) của bảng giá trị U).
Nếu |Z| > Zα/2 thì ta kết luận bác bỏ giả thuyết là mẫu ngẫu nhiên.
Tính các đại lượng trong công thức: • n: số quan sát.
Trong trường hợp này, n là số quan sát tính theo năm trong giai đoạn từ năm
1999 – 2022. Như vậy, n = 24.
• R: tổng số đoạn mạch trong chuỗi. R được tính như sau: Gọi SL là giá trị 0.5
trung vị của chuỗi. Tiến hành so sánh từng quan sát ban đầu của chuỗi với giá
trị trung vị. Nếu SLi > SL0.5 ta đánh dấu “+” và ngược lại nếu SLi < SL0.5 ta đánh
dấu “-”. Một dãy liên tục các ký hiệu cùng dấu “+” hoặc “-” được gọi là một đoạn mạch.
Với n = 24, giá trị trung vị SL bằng trung bình cộng của giá trị năm thứ 12 và 0.5 năm thứ 13. SL = = 50,821.5 (nghìn người) 0.5
So sánh với các giá trị SLi trong chuỗi, suy ra R = 2.
Thay R = 2; n = 24 vào công thức, ta có: lOMoAR cPSD| 58478860 Z
Vì |Z| = |−4.5917| = 4.5917 > Z0.025= 1.96  Bác bỏ giả thuyết mẫu là ngẫu nhiên. lOMoAR cPSD| 58478860
3.2.3. Xây dựng hàm xu thế
a. Nhận dạng hàm xu thế
Đồ thị 3.2.3.1. Lực lượng lao động Việt Nam giai đoạn 1999 – 2022 Nguồn World Bank
Đồ thị 3.2.3.2. Lực lượng lao động Việt Nam giai đoạn 1999 – 2022 Công cụ: Eview
Dựa vào việc xây dựng đồ thị của các giá trị SL theo thời gian, ta có thể thấy t
đồ thị có xu thế tăng dần. Do đó, có thể giả thuyết xu thế phát triển số dân lao động tuân theo dạng hàm mũ. lOMoAR cPSD| 58478860 SL lao động ∆(1)SLt+1 ∆(2)SLt+1 Năm (nghìn người) t ∆(1)SLt+1 SLt 1999 38879 1 - - - 2000 39198 2 319 0,01 - 2001 40502 3 1304 0,03 985 2002 41126 4 624 0,02 -680 2003 41725 5 599 0,01 -25 2004 42253 6 528 0,01 -71 2005 43725 7 1473 0,03 945 2006 45207 8 1482 0,03 9 2007 46690 9 1482 0,03 0 2008 48035 10 1346 0,03 -137 2009 49365 11 1330 0,03 -16 2010 50410 12 1045 0,02 -285 2011 51233 13 824 0,02 -221 2012 51880 14 647 0,01 -177 2013 53111 15 1230 0,02 584 2014 53762 16 651 0,01 -579 2015 54504 17 742 0,01 91 2016 54678 18 174 0,00 -568 2017 54999 19 321 0,01 147 2018 55246 20 247 0,00 -74 2019 55878 21 632 0,01 385 2020 54752 22 -1126 -0,02 -1758 2021 55035 23 283 0,01 1409 2022 55951 24 916 0,02 633
Bảng 3.2.3.1. Bảng tính xác định hàm dự báo
∆(1)SLt+1 ≈0.01; sai phân
bậc 2 ∆(2)SLt+1 không quay quanh giá trị Nhận thấy, SLt lOMoAR cPSD| 58478860
hằng số nào cả. Do đó, ta có thể kết luận hàm dự báo là hàm mũ.
Phương trình tổng quát hàm mũ: Y t=ceat.
b. Ước lượng hàm xu thế: Phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS - Ordinary Least Square) Năm SL t t ln(SLt) t2 t*ln(SLt) ^SL 1999 38879 1 - 3996001 - 39912 2000 39198 2 10,576 4000000 21152,754 40610 2001 40502 3 10,609 4004001 21228,818 41320 2002 41126 4 10,624 4008004 21270,034 42043 2003 41725 5 10,639 4012009 21309,621 42778 2004 42253 6 10,651 4016016 21345,444 43526 2005 43725 7 10,686 4020025 21424,783 44287 2006 45207 8 10,719 4024036 21502,336 45062 2007 46690 9 10,751 4028049 21577,812 45850 2008 48035 10 10,780 4032064 21645,612 46651 2009 49365 11 10,807 4036081 21711,260 47467 2010 50410 12 10,828 4040100 21764,158 48297 2011 51233 13 10,844 4044121 21807,582 49142 2012 51880 14 10,857 4048144 21843,669 50001 2013 53111 15 10,880 4052169 21901,707 50876 2014 53762 16 10,892 4056196 21937,126 51765 2015 54504 17 10,906 4060225 21975,645 52671 2016 54678 18 10,909 4064256 21992,982 53592 2017 54999 19 10,915 4068289 22015,700 54529 2018 55246 20 10,920 4072324 22035,659 55482 2019 55878 21 10,931 4076361 22069,535 56453 2020 54752 22 10,911 4080400 22039,347 57440 2021 55035 23 10,916 4084441 22060,676 58444 2022 55951 24 10,932 4088484 22104,974 59466 lOMoAR cPSD| 58478860 Tổng 1178142 300 248,483 97011796 478585,633 1177665
Bảng 3.2.3.2. Bảng tính để ước lượng các tham số của hàm xu thế Tuyến
tính hóa phương trình bằng cách logarit hai vế, ta có phương trình:
lnY t=lnc+at (t = 1,…,n)
Từ phương trình trên, áp dụng phương pháp OLS sẽ ước lượng ra các tham số
c^ và a^. Phương trình dự báo ngoại suy dạng mũ ước lượng được là:
^SLt=C e^ at^ Ta có hệ phương trình
nc+a∑t=∑ Zt
{c∑ t+a∑t2=∑ Zt t 
 {ca==10.57710.17336
C^=ec=39226.1933
Vậy phương trình dự báo có dạng: ^SL=39226.1933∗e0.017336∗t Sử
dụng phương pháp Eviews: lOMoAR cPSD| 58478860
Nhập số liệu vào phần mềm Eviews:
Hình 3.2.3.1 Bảng số liệu trên phần mềm Eview
Từ cửa sổ Eviews chọn Quick  Estimate Equation. Nhập lệnh logSLct.
Mỗi biến cách nhau một khoảng trắng. Chọn Method: LS - Least Squares và OK
Hình 3.2.3.2. Kết quả số liệu trên phần mềm Eview lOMoAR cPSD| 58478860
Kết quả ngoại suy cho ta hệ số ước lượng của c = 10.57712 và hệ số ước lượng
của t là 0.017336 với sai số của từng hệ số ước lượng là không đáng kể. Kết quả thu
được khi sử dụng Eviews hoàn toàn trùng với kết quả khi sử dụng phương pháp OLS.
Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy: Sử dụng mức ý nghĩa α= 5% H0:lnc=0
• Kiểm định cặp giả thuyết: {H1 :lnc≠0
Vì P_value = 0.0000 < α= 0.05 nên bác bỏ H0 thừa nhận H1.
→ ln(c) có ý nghĩa thống kê. H0:a=0
• Kiểm định cặp giả thuyết: {H1 :a≠0
Vì P_value = 0.0000 < α= 0.05 nên bác bỏ H0 thừa nhận H1 → a có ý nghĩa thống kê.
H0:Môhìnhkhông phùhợp
• Kiểm định sự phù hợp của mô hình:{ H1 :Môhình phùhợp
Vì P_value = 0.0000 < α = 0.05 nên bác bỏ H0 thừa nhận H1 →
bác bỏ H thừa nhận Mô hình hồi quy là phù hợp. 0 H1
Ý nghĩa của hệ số thống kê và hệ số xác định Hệ số thống kê:
a = 0.017336 thể hiện độ co giãn của số lượng người lao động theo năm tăng
lên. Khi t tăng 1 năm thì số lượng người lao động Việt Nam sẽ tăng 1 lượng
là 1.7336% với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. • Hệ số xác định:
R2=0.927970 thể hiện rằng sự thay đổi của số lượng lao động Việt Nam được
giải thích 92.797% bằng sự thay đổi về thời gian. lOMoAR cPSD| 58478860
3.2.4. Thực hiện dự báo
Dự báo điểm: Dự báo cho giai đoạn 2023 – 2030:
Từ phương trình dự báo ^SL=39226.1933∗e0.017336∗t thay các giá trị t dự báo vào công thức, ta có:
Bảng 3.2.6.1. Bảng tính dự báo số lượng lao động Việt Nam trong giai đoạn 2023 - 2030
Dự báo điểm: Giá trị dự báo điểm cho năm 2023 (tương ứng với t = 25):
^SL=39226.1933∗e0.017336∗25=60506.13229 Dự báo khoảng: E | t Y | Năm SL t ^SL E t t - t Et2 t2 1999 38879 1 39912 -1034 1068259 2,658 132,25 2000 39198 2 40610 -1412 1994452 3,603 110,25 2001 40502 3 41320 -818 669681 2,020 90,25 2002 41126 4 42043 -917 840825 2,230 72,25 2003 41725 5 42778 -1053 1109182 2,524 56,25 lOMoAR cPSD| 58478860 2004 42253 6 43526 -1274 1622025 3,014 42,25 2005 43725 7 44287 -562 316010 1,286 30,25 2006 45207 8 45062 145 21159 0,322 20,25 2007 46690 9 45850 840 705405 1,799 12,25 2008 48035 10 46651 1384 1914373 2,880 6,25 2009 49365 11 47467 1898 3601636 3,844 2,25 2010 50410 12 48297 2112 4462131 4,190 0,25 2011 51233 13 49142 2092 4374548 4,082 0,25 2012 51880 14 50001 1879 3530698 3,622 2,25 2013 53111 15 50876 2235 4995116 4,208 6,25 2014 53762 16 51765 1996 3985484 3,713 12,25 2015 54504 17 52671 1833 3361077 3,364 20,25 2016 54678 18 53592 1086 1180310 1,987 30,25 2017 54999 19 54529 470 221173 0,855 42,25 2018 55246 20 55482 -236 55800 0,428 56,25 2019 55878 21 56453 -575 330278 1,028 72,25 2020 54752 22 57440 -2688 7224395 4,909 90,25 2021 55035 23 58444 -3409 11623311 6,195 110,25 2022 55951 24 59466 -3515 12356483 6,283 132,25 Total 1178142 300 1177665 478 71563811 71,045 1150
Bảng 3.2.6.2. Bảng tính ước lượng các giá trị để dự báo khoảng Khoảng
dự báo với mức ý nghĩa 5% được ước lượng như sau: ^SLt ^SLt+1+∆ Trong đó:
• ^SLt+1là giá trị thực tế tại thời điểm dự báo
• L : tầm xa của dự báo
• ∆: sai số dự báo cực đại lOMoAR cPSD| 58478860
Sai số dự báo cực đại (Δ) được xác định như sau: ^Sp Trong đó: • tn − p−1 α /2
là giá trị tham số T – Student với (n – p – 1) là bậc tự do và mức ý nghĩa α.
• ^Splà sai số dự báo tại thời điểm dự báo (dự báo giá trị trung bình): ^Sp S t=1 S^p
Thay vào công thức sai số dự báo cực đại (Δ) với mức ý nghĩa Δ = 0.5: ^S = * 759.9393 = 1576.114 p t220.25
Tại l = 1, ta có khoảng dự báo với mức xác suất tin cậy 1 – Δ được ước lượng là:
60500 – 1576.114 < SL¿ < 60500 + 1576.114 25
58923.886 < SL¿25< 62076.114
3.2.5. Đánh giá sai số
Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE): n
SLt−SL^t