ng nghiÖp níc ta vÒ c¬ b¶n ®· chuyÓn sang s¶n xuÊt hµng

X¢Y DùNG M¤ H×NH S¶N XUÊT N¤NG NGHIÖP B»NG PH¢N TÝCH HåI QUY

PGS .TS NguyÔn §øc B¶o Dip. Math,ThS NguyÔn ThÕ Hoµ Tr­êng §¹i häc Thuû lîi I.- §Æt vÊn ®Ò

Sau h¬n 15 n¨m ®æi míi, ngµnh n«ng nghiÖp n­íc ta vÒ c¬ b¶n ®· chuyÓn sang s¶n xuÊt hµng ho¸, ph¸t triÓn t­¬ng ®èi toµn diÖn, t¨ng tr­ëng kh¸ ®¹t møc t¨ng b×nh qu©n 4,2%/n¨m, ®¶m b¶o an ninh l­¬ng thùc, tû suÊt hµng ho¸ trong n«ng nghiÖp ngµy cµng cao, mét sè mÆt hµng cã thÞ phÇn lín trong khu vùc vµ trªn thÕ giíi nh­ g¹o, h¹t ®iÒu, cµ phª, hå tiªu. B­íc ®Çu h×nh thµnh mét sè vïng s¶n xuÊt tËp trung g¾n víi c«ng nghiÖp chÕ biÕn nh­ c¸c vïng lóa g¹o ë ®ång b»ng s«ng Cöu Long vµ ®ång b»ng s«ng Hång; c¸c khu c«ng nghiÖp- dÞch vô ë trung du, miÒn nói g¾n víi viÖc ph¸t triÓn c©y c«ng nghiÖp cã lîi thÕ nh­ khu c«ng nghiÖp chÌ ë trung du, miÒn nói phÝa b¾c, khu liªn hîp c«ng nghiÖp cao su ë §«ng Nam Bé, mÝa ®­êng miÒn trung ... . KÕt cÊu h¹ tÇng c¬ së nh­ thuû lîi, giao th«ng, ®iÖn ... ®­îc c¶i thiÖn, ®êi sèng n«ng n«ng d©n ë hÇu hÕt c¸c vïng ®· n©ng lªn râ rÖt, tØ lÖ ®ãi nghÌo gi¶m tõ 29% xuèng cßn 11%. Thu nhËp b×nh qu©n mét nh©n khÈu n«ng th«n t¨ng tõ 92.100 ®ång/th¸ng n¨m 1992 lªn 356000®ång/th¸ng n¨m 2002. N«ng nghiÖp trë thµnh nh©n tè quan träng hµng ®Çu trong sù nghiÖp ®æi míi, gãp phÇn æn ®Þnh kinh tÕ- x· héi vµ chÝnh trÞ ë n­íc ta. Th¾ng lîi cña ph¸t triÓn n«ng nghiÖp, n«ng th«n t¹o tiÒn ®Ò cho n­íc ta ®Èy nhanh sù nghiÖp c«ng nghiÖp ho¸, hiÖn ®¹i ho¸ ®Êt n­íc.

H×nh 1: S¶n l­îng l­¬ng thùc cã h¹t trong giai ®o¹n 1990-2004:

37770.7 39322.9 36958.4

34270.1 34535.4

30757.5 29174.5 27933.4 26140.9 24672.1 23718.7 22338.3 20293.9 19896.1

33146.9

0 10000 20000 30000 40000 50000

1990 1991

1992 1993

1994 1995

1996 1997

1998 1999

2000 2001

2002 2003

2004

S¶n l­îng l­¬ng thùc (ngh×n tÊn)

Nguån: Thêi b¸o kinh tÕ ViÖt Nam

§Æc biÖt tõ khi ®æi míi, cïng víi sù ph¸t triÓn kinh tÕ ®Çu t­ x©y dùng c¬ së h¹ tÇng ngµnh thuû lîi cã nh÷ng møc t¨ng ®Çu t­ ®¸ng kÓ. NÕu nh­ giai ®o¹n 1955-1975 tæng ®Çu t­ c¸c c«ng tr×nh thuû lîi lµ 5.631 tØ ®ång, trung b×nh 281 tØ ®ång/n¨m, giai ®o¹n 1976-1985 lµ 10.848 tØ ®ång, trung b×nh 1.085 tØ ®ång/n¨m th× thêi k× 1986-2000 ®· lªn

®Õn 24.292 tØ ®ång víi møc ®Çu t­ trung b×nh 1620 tØ ®ång/n¨m, theo mÆt b»ng gi¸ n¨m 2000. N¨m 1999 lµ n¨m ®Çu t­ cao nhÊt tíi 3127 tØ ®ång.

VÊn ®Ò ®Æt ra trong nghiªn cøu nµy lµ trong qu¸ tr×nh chuyÓn ®æi tõ nÒn kinh tÕ tËp trung bao cÊp sang nÒn kinh tÕ thÞ tr­êng th× møc ®ãng gãp cña ngµnh thuû lîi vµo møc tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc lµ bao nhiªu? Vµ trong c¸c n¨m tíi nÕu ®Çu t­ thuû lîi t¨ng lªn th× tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc t¨ng nh­ thÕ nµo? §· cã nh÷ng nghiªn cøu m« h×nh s¶n xuÊt n«ng nghiÖp; trong b¸o c¸o nµy xin giíi thiÖu x©y dùng m« h×nh s¶n xuÊt n«ng nghiÖp b»ng ph©n tÝch håi quy .

II.-Néi dung nghiªn cøu

1. X©y dùng m« h×nh håi qui lý thuyÕt vÒ s¶n xuÊt n«ng nghiÖp

Håi qui lµ mét c«ng cô c¬ b¶n cña ®o l­êng kinh tÕ; ý t­ëng träng t©m cña ph©n tÝch håi qui nhiÒu biÕn lµ nghiªn cøu mèi liªn hÖ phô thuéc cã tÝnh thèng kª cña mét biÕn ngÉu nhiªn víi nhiÒu biÕn gi¶i thÝch kh¸c. BiÕn phô thuéc ë ®©y lµ tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc mçi n¨m cña c¶ n­íc. Tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc hµng n¨m phô thuéc vµo rÊt nhiÒu yÕu tè nh­ møc ®Çu t­ x©y dùng thuû lîi, ph©n bãn, diÖn tÝch canh t¸c, gièng c©y trång, thêi tiÕt, kü thuËt canh t¸c, chÝnh s¸ch kinh tÕ ... Trong ®ã cã nh÷ng biÕn gi¶i thÝch l­îng ho¸ ®­îc nh­ t­ x©y dùng thuû lîi, ph©n bãn, diÖn tÝch canh t¸c; cã nh÷ng biÕn kh«ng l­îng ho¸ ®­îc gièng c©y trång, thêi tiÕt, kü thuËt canh t¸c, chÝnh s¸ch kinh tÕ. m« h×nh.

Nh­ chóng ta ®· biÕt trong c¸c biÕn kh«ng l­îng ho¸ ®­îc nµy cã nh÷ng biÕn nh­ chÝnh s¸ch kinh tÕ cã t¸c ®éng rÊt quyÕt ®Þnh ®Õn sù ph¸t triÒn cña ngµnh n«ng nghiÖp nãi chung vµ tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc nãi riªng, nã ®­a n­íc ta chuyÓn ®æi tõ mét n­íc thiÕu ¨n th­êng xuyªn trë thµnh mét n­íc xuÊt khÈu g¹o ®øng thø 2 trªn thÕ giíi chØ sau Th¸i Lan.

§Ó ®o nh÷ng ¶nh h­ëng cña nh÷ng biÕn nh­ vËy ta cã thÓ ®­a thªm biÕn chÝnh s¸ch vµo nh th«ng qua biÕn gi¶.

Môc tiªu cña ph©n håi qui lµ ®i ­íc l­îng vµ dù b¸o gi¸ trÞ trung b×nh cña biÕn phô thuéc Y, tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc, dùa trªn c¸c gi¸ trÞ ®· biÕt cña biÕn gi¶i thÝch; tøc lµ tr­íc hÕt ®i t×m hµm kú väng cã ®iÒu kiÖn cña biÕn phô thuéc víi c¸c gi¸ trÞ ®· biÕt cña biÕn gi¶i thÝch d­íi d¹ng E(Y/X_i) = f(X_i). Cã rÊt nhiÒu d¹ng hµm håi qui, nh­ng phæ biÕn lµ 2 d¹ng hµm sau:

- D¹ng hµm håi qui tuyÕn tÝnh cã k tham sè:

f(X_i) = a₀ + a₁X₁ + a₂X₂ + ... + a_k-1Xk-1 (1) - D¹ng hµm håi qui tuyÕn tÝnh loga cã k tham sè:

lnf(X_i) = ln(a₀) + a₁ln(X₁) + a₂ln(X₂) + ... + a_k-1ln(X_k-1) (2)

Kh«ng cã mét tiªu chuÈn râ rµng nµo ®Ó cã thÓ dùa vµo ®ã mµ chän d¹ng hµm.

Ng­êi nghiªn cøu Ýt hay nhiÒu buéc ph¶i lùa chän mét d¹ng hµm tuú theo nhËn thøc vÒ lý thuyÕt cña riªng m×nh víi hy väng r»ng sù lùa chän cña anh ta kh«ng ph¶n ¸nh tr¸i ng­îc l¹i kÕt qu¶ cña m×nh.

Nh­ vËy, tõng gi¸ trÞ riªng cña biÕn phô thuéc Y_i sÏ biÕn ®éng xung quanh E(Y/X_i) vµ lÖch gäi gi¸ trÞ trung b×nh cã ®iÒu kiÖn nµy mét l­îng u_i, mèi quan hÖ nµy cã d¹ng m«

h×nh håi qui tæng thÓ:

Y_i = E(Y/X_i) + u_i,

ta gäi u_i lµ nhiÔu thèng kª hay sai sè thèng kª. Sai sè thèng kª gi¶i thÝch nh÷ng biÕn ®éc lËp cã t¸c ®éng ®Õn biÕn phô thuéc nh­ng kh«ng ®­a vµo m« h×nh håi qui.

Trong thùc tÕ sù thµnh c«ng cña ph©n tÝch håi qui cßn phô thuéc vµo sù s½n cã cña sè liÖu phï hîp. Ng­êi ta chØ cã thÓ nghiªn cøu tËp tæng thÓ Y th«ng cña viÖc lÊy mÉu víi mét cì mÉu n nhÊt ®Þnh, vµ thu ®­îc hµm håi qui mÉu ^y = E(Y^/X_i) ­íc l­îng thay cho hµm hµm håi qui tæng thÓ. Gäi c¸c biÕn gi¶i thÝch:

TL lµ tæng gi¸ trÞ ®Çu t­ cho c¸c c«ng tr×nh thuû lîi PB l­îng tiªu dïng ph©n bãn v« c¬ cho n«ng nghiÖp D lµ biÕn chÝnh s¸ch.

NÕu chän d¹ng hµm tuyÕn tÝnh m« h×nh håi qui mÉu vÒ s¶n xuÊt n«ng nghiÖp cña chóng ta cã d¹ng:

Y_i= a₀ + a₁TL_i + a₂PB₂ + a₃D_i + u_i ; (3)

Trong ®ã a₀ lµ hµng sè trong håi qui, a₁, a₂, a₃ ph¶n ¸nh møc thay ®æi cña tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc khi tæng gi¸ trÞ ®Çu t­ cho c¸c c«ng tr×nh thuû lîi vµ l­îng tiªu dïng ph©n bãn v« c¬ t¨ng lªn mét ®¬n vÞ, a₄ lµ hÖ sè ph¶n khuynh h­íng biªn cña tæng l­¬ng thùc t¨ng lªn do cã chÝnh s¸ch ®æi míi kinh tÕ, u lµ sai sè ph¶n ¸nh nh÷ng ¶nh h­ëng thø yÕu kh¸c,

®­îc gi¶ thiÕt lµ kh«ng cã t­¬ng quan víi c¸c biÕn gi¶i thÝch.

NÕu chän d¹ng hµm tuyÕn tÝnh loga m« h×nh håi qui mÉu vÒ s¶n xuÊt n«ng nghiÖp cña chóng ta cã d¹ng:

lnY_i= ln(a₀) + a₁ln(TL_i) + a₂ln(PB₂) + a₃D_i + u_i ; (4)

Trong ®ã a₀ lµ hµng sè trong håi qui, a₁, a₂, a₃ ph¶n ¸nh phÇn tr¨m thay ®æi cña tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc khi tæng gi¸ trÞ ®Çu t­ cho c¸c c«ng tr×nh thuû lîi vµ l­îng tiªu dïng ph©n bãn v« c¬ t¨ng lªn 1%, a₄ lµ hÖ sè ph¶n khuynh h­íng biªn cña tæng l­¬ng thùc t¨ng lªn do cã chÝnh s¸ch ®æi míi kinh tÕ, u lµ sai sè ph¶n ¸nh nh÷ng ¶nh h­ëng thø yÕu kh¸c,

®­îc gi¶ thiÕt lµ kh«ng cã t­¬ng quan víi c¸c biÕn gi¶i thÝch. Sù thµnh c«ng trong ph©n tÝch kinhÕ nãi chung vµ ph©n tÝch håi qui nãi riªng phô thuéc rÊt lín vµo viÖc sö dông sè liÖu thèng kª thÝch hîp vµ ph­¬ng ph¸p xö lý c¸c sè liÖu.

Sè liÖu cµng nhiÒu th× m« h×nh qui cµng ph¶n ¸nh chÝnh x¸c. Trong nghiªn cøu nµy chóng t«i lÊy sè liÖu thèng kª theo tõng n¨m tõ 1986 ®Õn 2005, tøc lµ cì mÉu n = 20.

ViÖc ph©n tÝch vÒ mÆt ®Þnh tÝnh mèi liªn hÖ phô thuéc gi÷a tõng biÕn thÝch vµ biÕn phô thuéc tr­íc khi ®­a chóng vµo m« h×nh lµ mét b­íc rÊt quan träng. Nã ¶nh h­ëng trùc tiÕp ®Õn chÊt l­îng cña m« h×nh sau nµy; nã tr¸nh cho chóng ta gÆp ph¶i hiÖn t­îng håi qui gi¶, vµ gióp Ých rÊt nhiÒu trong viÖc kh¾c phôc nh÷ng khiÕm khuyÕt cña m« h×nh.

Mét m« h×nh håi qui kh«ng bao giê ph¶n ¸nh chÝnh x¸c ®­îc thùc t¹i, tuy nhiªn nã

®­îc ®¸nh lµ tèt vµ cã thÓ dïng ®Ó dù b¸o khi nã ®¶m b¶o ®­îc c¸c nguyªn t¾c sau:

- TÝnh tiÕt kiÖm, tøc lµ m« h×nh cµng ®¬n gi¶n cµng tèt, ë ®©y chóng ta chØ ®­a vµo m« h×nh nh÷ng biÕn gi¶i thÝch cã ¶nh h­ëng lín nhÊt ®Õn s¶n xuÊt n«ng nghiÖp.

- TÝnh ®ång nhÊt cña c¸c lo¹i d÷ liÖu. C¸c sè liÖu lÊy theo chuçi thêi gian ph¶i ®­îc thu thËp ®Òu ®Æn kh¸ch quan vµ chÝnh x¸c theo tõng kú (th¸ng, quÝ hoÆc n¨m...) trong mét giai ®o¹n nhÊt ®Þnh.

- TÝnh thÝch hîp, tøc lµ hÖ sè x¸c ®Þnh R² vµ hÖ sè x¸c ®Þnh ®· ®iÒu chØnh R² cµng gÇn 1 cµng tèt, tøc lµ m« h×nh gi¶i thÝch cµng ®­îc nhiÒu sù biÕn ®éng cña biÕn phô thuéc th«ng qua c¸c biÕn gi¶i thÝch cña m« h×nh.

- TÝnh v÷ng vÒ lý thuyÕt. Tøc lµ c¸c hÖ sè håi qui t×m ®­îc ph¶i ph¶n ¸nh ®óng b¶n chÊt cña c¸c lý thuyÕt vÒ kinh tÕ. Ch¼ng h¹n, nÕu m« h×nh ­íc l­îng hÖ sè cña ®Çu t­ thuû lîi mµ ©m th× dï cho hÖ sè x¸c ®Þnh R² cã rÊt cao th× m« h×nh håi qui còng m« t¶ sai b¶n chÊt kinh tÕ.

Tõ kÕt qu¶ cña hµm håi qui ta cã thÓ sö dông nã ®Ó dù b¸o gi¸ trÞ trung b×nh cña biÕn phô thuéc Y b»ng c¸ch thay c¸c gi¸ trÞ ®· biÕt cña biÕn gi¶i thÝch vµo hµm håi qui võa t×m ®­îc.

B­íc quan träng tiÕp theo lµ viÖc tiÕn hµnh kiÓm ®Þnh c¸c hÖ sè håi qui võa t×m

®­îc ®Ó xem liÖu c¸c biÕn gi¶i thÝch cã thùc sù t¸c ®éng ®Õn tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc (qui thãc) hay kh«ng ta dïng kiÓm ®Þnh t víi møc ý nghÜa nhÊt ®Þnh, th­êng = 0.05.

Thñ tôc kiÓm ®Þnh ®­îc tiÕn hµnh nh­ sau:

 §­a ra gi¶ thuyÕt H₀: §Çu t­ thuû lîi kh«ng ¶nh h­ëng tíi tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc, hay a₁ = 0

 §èi thuyÕt sÏ lµ H₁: §Çu t­ thuû lîi cã ¶nh h­ëng tíi tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc, hay a₁ 0

 Víi møc ý nghÜa = 0.05 ta x¸c ®Þnh ®­îc miÒn b¸c bá:

(- ,-t _/2(n-4)][t _/2(n-4), )

 TÝnh to¸n gi¸ trÞ t = a₁/se(a₁) nÕu t r¬i vµo miÒn b¸c bá th× ta chÊp nhËn gi¶

thuyÕt H₀, ng­îc l¹i ta cã thÓ kÕt luËn ®Çu t­ thuû lîi thùc sù t¸c ®éng tíi tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc víi møc ý nghÜa 0,05.

2. Ph©n tÝch kÕt qu¶

Dïng phÇn mÒm EVIEW, víi sè liÖu thu thËp cho giai ®o¹n 1986-2005, ta thu ®­îc kÕt qu¶ cho hai d¹ng hµm tuyÕn tÝnh và tuyÕn tÝnh loga .

Ph­¬ng tr×nh håi qui m« t¶ mèi quan hÖ gi÷a tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc (®¬n vÞ triÖu tÊn) víi ®Çu t­ thuû lîi (®¬n vÞ tØ ®ång), ph©n bãn (®¬n vÞ ngh×n tÊn chÊt d×nh d­ìng c¬ b¶n NPK) còng nh­ biÕn chÝnh s¸ch nh­ sau:

Tr­êng hîp d¹ng hµm tuyÕn tÝnh

Y= 8.12823 + 0.000546(TL) +0.0014626(PB) + 1.0148D ; (5) Tr­êng hîp d¹ng hµm tuyÕn tÝnh loga

lnY= -3.6533+ 0.6319ln(TL) +0.0627ln(PB) +0.00977D ; (6)

Sau khi tiÕn hµnh kiÓm ®Þnh,

ta ph¶i chÊp nhËn gi¶ thuyÕt ph©n bãn v« c¬

kh«ng cã ¶nh h­ëng ®¸ng kÓ tíi tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc vµ chØ cã ®Çu tõ thuû lîi vµ chÝnh s¸ch chuyÓn ®æi kinh tÕ lµ ¶nh h­ëng tíi tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc víi møc ý

nghÜa 5% ë ph­¬ng tr×nh (5). Cßn ë ph­¬ng tr×nh håi qui (6) th× c¶ biÕn ph©n

bãn v« c¬ vµ biÕn chÝnh s¸ch ®Òu kh«ng ¶nh h­ëng tíi tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc víi møc ý

nghÜa 5%. Tøc lµ víi d¹ng hµm tuyÕn tÝnh loga th× chØ cã ®Çu t­ thuû lîi

cã ¶nh h­ëng tíi s¶n xuÊt n«ng nghiÖp. KÕt hîp víi nh÷ng ph©n tÝch ®Þnh tÝnh ®·

nªu ë trªn, m« h×nh håi qui hîp lý trong tr­êng hîp nµy cã d¹ng tuyÕn tÝnh.

Chän d¹ng hµm tuyÕn tÝnh, sau khi lo¹i biÕn PB ra khái m« h×nh, tiÕn hµnh håi qui víi hai biÕn gi¶i thÝch lµ TL vµ biÕn chÝnh s¸ch DV, ta thu ®­îc kÕt qu¶.

VËy ph­¬ng tr×nh håi qui m« t¶ mèi quan hÖ gi÷a tæng s¶n l­¬ng l­¬ng thùc víi ®Çu t­

thuû lîi vµ chÝnh s¸ch ®æi míi kinh tÕ lµ:

Y = 7,06647189 + 0,00064426(TL) + 0,9615183D ; (7)

§é lÖch chuÈn cña hµm håi qui trªn lµ 0.6438 (triÖu tÊn l­¬ng thùc).Cã thÓ sö dông hµm håi quy nµy ®Ó dù b¸o s¶n l­îng l­¬ng thùc cña ViÖt nam n¨m 2010 víi ®ãng gãp cña ®Çu t­ thuû lîi .

III. KÕt luËn

Håi qui lµ mét c«ng cô rÊt quan träng trong ph©n tÝch kinh tÕ. C«ng cô nµy cã thÓ gióp cho chóng ta x¸c ®Þnh ®­îc møc ®ãng gãp cña c¸c nh©n tè ®Çu vµo cho s¶n xuÊt, møc t¨ng tr­ëng cña s¶n xuÊt khi c¸c ®Çu vµo nµy t¨ng lªn còng nh­ hiÖu qu¶ ®Çu t­. KÕt qña cña nghiªn cøu nµy cho thÊy:

 §Çu t­ cho CTTL thuû lîi vµ c¸c chÝnh s¸ch ®æi míi kinh tÕ trong n«ng nghiÖp

®· gãp phÇn chñ yÕu trong viÖc gia t¨ng tæng s¶n l­îng l­¬ng thùc trong thêi gian qua.

 Sö dông m« h×nh håi qui ta cßn cã thÓ dù ®o¸n ®­îc tæng s¶n l­îng khi biÕt tr­íc gi¸ trÞ c¸c ®Çu vµo t¸c ®éng ®¸ng kÓ ®Õn tæng s¶n l­îng.

 Qua m« h×nh trªn ta cã thÓ x¸c ®Þnh ®­îc hiÖu qu¶ ®Çu t­ cho CTTL

 M« h×nh nµy cã thÓ ¸p dông cho viÖc dù b¸o s¶n l­îng n«ng nghiÖp cña c¸c vïng l·nh thæ vµ dù b¸o s¶n l­îng cña c¸c ngµnh kinh tÕ tÕ quèc d©n.

§©y míi lµ nh÷ng kÕt qu¶ nghiªn cøu b­íc ®Çu; ®Ò tµi sÏ ®­îc tiÕp tôc nghiªn cøu më réng ph¸t triÓn ®¸p øng nhu cÇu cña thùc tiÔn.

Tµi liÖu tham kh¶o

1. PGS.TS. NguyÔn §øc B¶o, Kinh tÕ thuû lîi – M« h×nh m« pháng vµ qui ho¹ch thùc nghiÖm, Bµi gi¶ng cao häc tr­êng §¹i häc thuû lîi, 1991

2. §µo V¨n Khiªm & Ths.NguyÔn ThÕ Hoµ, Bµi gi¶ng To¸n Kinh tÕ, NXBNN,2004

3. PGS.Ts., NguyÔn Quang Dong, Bµi gi¶ng Kinh tÕs l­îng, Tr­êng §¹i häc Kinh tÕ quèc d©n, 1999 4. Damodar N. Gujarati, Basic Econometrics. 3^th edition McGraw-Hill,Irc,1995

5. Edward E.Leamer Harvard Uni., Robert M. Stern The Uni. of Michigan, Quantitative International Economics, Allyn and Bacon,Inc. Boston

Library of Congress Card number: 79-118034

6. Ts. NguyÔn Kh¾c Minh, Tr­êng ®¹i häc Kinh tÕ Quèc d©n, C¸c ph­¬ng ph¸p ph©n tÝch & dù b¸o trong kinh tÕ, NXB Khoa häc vµ Kü thuËt, 2002.

7. Dilip Dutta and Nasiruddin Ahmed, School of Economics and Political Science, University of Sydney, An Aggregate Import Demand Function for India: A Cointegration Analysis, NSW 2006 Australia

8. T¹p chÝ "Thêi b¸o kinh tÕ ViÖt nam": Kinh tÕ ViÖt Nam vµ ThÕ giíi 2000/2001; 2001/2002; 2002/2003;

2003/2004, 2004/2005,

9. Th­¬ng m¹i Quèc tÕ vµ An ninh l­¬ng thùc, NXB ChÝnh trÞ quèc gia, 2000 10. Vietnamnet 2003-2004-2005

11. Kinh tÕ, th­¬ng m¹i ThÕ giíi vµ ViÖt Nam côc diÖn 2003 vµ dù b¸o n¨m 2004, Bé Th­¬ng m¹i, Hµ Néi- 2004

12. KÕt qu¶ nghiªn cøu dinh d­ìng c©y trång, Ts Bïi Huy HiÒn, NXB ChÝnh trÞ quèc gia, 2005

13. T¹p chÝ "Thêi b¸o kinh tÕ ViÖt nam": Kinh tÕ ViÖt Nam vµ ThÕ giíi 2000/2001; 2001/2002; 2002/2003;

2003/2004, 2004/2005

14. Khoa häc c«ng nghÖ N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n 20 n¨m ®æi míi, tËp 1: Trång trät-B¶o vÖ thùc vËt, NXB ChÝnh trÞ quèc gia, 2005.

15. Khoa häc c«ng nghÖ N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n 20 n¨m ®æi míi, tËp 3: §Êt-Ph©n bãn, NXB ChÝnh trÞ quèc gia, 2005.

16. C¬ së khoa häc cña mét sè vÊn ®Ò trong chiÕn l­îc ph¸t triÓn Kinh tÕ - X· héi VIÖt Nam ®Õn n¨m 2010 vµ tÇm nh×n 2020, ViÖn ChiÕn l­îc ph¸t triÓn, NXB ChÝnh trÞ quèc gia, 2001.

Summary

Modeling agricultural production with regression analysis

Ass.Prof. Nguyen Duc Bao Dip. Math, MBA, Senior Lecturer Nguyen The Hoa

The output of agriculture production depents on many factors. Up to day some studies have been tried to model agriculture production with different methods. This study introduces modeling agricultural production with regression analysis. This model can be uesd to forecast the output of agriculture production when the values of explained variabke are given. If the data is updated more available, the model will be more better and application scope to be more wider.