Nâng cao chất lượng tăng trưởng ngành Thủy sản Việt Nam

Phụ lục 17: Diện tích nuôi trồng thủy sản phân theo vùng, 1995-2008

ĐVT: 1.000 ha

Năm

Cả nước	Đồng bằng sông Hồng	Đông Bắc	Tây Bắc	Bắc Trung Bộ	Duyên hải Nam Trung Bộ	Tây Nguyên	Đông Nam Bộ	Đồng bằng sông Cửu Long
1995	453,58	58,75	23,03	3,09	26,71	14,48	4,20	33,93	289,39
1996	498,69	66,08	33,70	3,13	27,88	13,98	4,27	33,13	316,53
1997	504,14	63,12	29,12	3,13	28,92	14,67	4,56	33,52	327,09
1988	524,50	63,01	30,70	3,20	29,51	18,80	4,79	32,65	341,85
1999	524,62	66,81	28,79	3,49	31,73	20,26	4,67	35,95	332,92
2000	641,90	68,30	29,80	3,50	30,60	19,00	5,10	40,20	445,30
2001	755,20	71,40	31,30	3,80	32,70	22,10	5,60	41,50	546,80
2002	797,70	77,10	35,90	4,40	36,30	23,90	5,70	44,10	570,30
2003	867,70	81,10	41,00	4,70	39,80	26,40	6,20	47,40	621,20
2004	920,10	84,80	42,10	5,00	45,40	27,10	6,60	50,50	658,50
2005	952,70	89,20	44,50	5,20	48,40	25,20	8,30	51,80	680,20
2006	976,50	94,30	46,70	5,90	50,70	26,90	8,50	52,30	691,20
2007	1.018,80	98,20	48,50	6,70	52,10	26,80	9,30	53,40	723,80
2008	1.052,70	102,20	50,50	6,50	52,60	25,30	10,70	52,70	752,20

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 213 trang tài liệu này.

Nguồn: Tổng cục Thống kê

Phụ lục 18: Một số thị trường xuất khẩu thủy sản của Việt Nam, 1997 - 2008

Năm

Nhật		Mỹ		Trung Quốc		Hồng Kông		EU		Hàn Quốc
KL, tấn	GT, USD	KL, tấn	GT, USD	KL, tấn	GT, USD	KL, tấn	GT, USD	KL, tấn	GT, USD	KL, tấn	GT, USD
1997	85.302	382.775.854	6.098	39.242.187	9.508	17.407.318	21.132	89.121.145	20.475	75.169.809	11.117	16.851.227
1998	69.581	357.536.733	10.909	80.152.259	15.456	30.149.302	22.811	88.313.612	23.081	93.391.595	9.669	11.313.267
1999	67.226	383.073.057	18.933	130.035.647	21.828	50.585.935	15.162	64.835.180	21.978	89.984.786	21.429	40.691.533
2000	68.717	469.472.915	37.980	301.303.916	39.078	213.674.305	25.853	75.801.026	20.291	71.782.420	26.494	65.333.103
2001	76.896	465.900.792	70.931	489.034.965	45.015	194.766.308	23.164	121.952.876	26.659	90.745.293	49.817	102.788.381
2002	96.251	537.459.466	98.665	654.977.324	51.206	172.612.220	25.969	129.324.869	28.613	73.719.852	61.789	114.307.733
2003	97.954	582.837.870	122.163	777.656.159	18.944	50.784.594	23.676	96.319.697	38.187	116.739.138	56.205	107.296.491
2004	121.161	772.194.720	91.381	602.969.450	19.580	46.826.646	28.735	85.916.682	73.459	231.527.514	71.428	144.002.139
2005	129.285	823.953.605	92.859	644.145.629	22618	62444206	25698	74153267	132.350	441.371.591	76.082	163.602.524
2006	123.889	842.613.677	98.824	664.195.527	22645	64653009	25825	80920498	219.967	723.504.870	84.903	210.318.678
2007	119.087	745.345.745	99.446	718.924.890	19191	65151046	26342	86836811	278.129	903.657.165	91.778	273.293.543
2008	135.617	833.279.670	109.136	750.618.183	22984	80272704	24435	79564434	358.159	1.166.513.450	92.205	302.496.491

Nguồn: Trung tâm Tin học và Thống kê, Bộ NN&PTNT

Phụ lục 19: Một số mặt hàng thủy sản xuất khẩu của Việt Nam, 1997-2008

Năm

Cá tra, Basa		Tôm đông lạnh		Cá đông lạnh		Mực, bạch tuộc đông lạnh		Mực khô		Cá ngừ
KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD
1997	425	1.657	65.688	389.656	37.157	94.133	38.104	117.085	10.579	38.748	2.925	6.208
1998	2.263	9.268	64.976	449.003	30.639	78.615	32.350	92.351	7.675	40.353	6.769	14.085
1999	1.692	6.656	61.334	482.302	36.364	96.046	37.437	107.574	10.041	54.409	6.388	18.481

Năm

Cá tra, Basa		Tôm đông lạnh		Cá đông lạnh		Mực, bạch tuộc đông lạnh		Mực khô		Cá ngừ
KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD	KL, tấn	GT, 1.000 USD
2000	1.129	3.803	66.704	654.215	56.052	165.798	34.663	108.882	26.424	211.324	5.912	22.976
2001	1.737	5.051	87.151	777.820	74.093	221.948	41.653	115.892	18.110	153.810	14.476	58.593
2002	27.987	86.975	114.580	949.418	112.035	361.646	54.879	140.221	18.920	109.207	20.735	77.463
2003	32.876	81.071	124.780	1.057.863	132.271	405.741	44.813	112.178	9.903	57.080	17.362	47.723
2004	83.843	231.536	141.122	1.268.039	165.596	464.727	62.415	167.621	9.794	65.420	20.784	55.055
2005	142.128	331.470	156.926	1.364.716	216.641	555.034	62.677	184.543	12.521	80.528	30.208	82.243
2006	286.600	736.873	158.446	1.460.579	128.993	291.930	70.356	223.236	12.063	79.595	44.822	117.133
2007	382.189	968.294	161.072	1.507.776	137.309	339.688	82.561	282.822	10.657	71.987	52.584	150.357
2008	644.065	1.460.418	191.998	1.629.478	168.472	479.514	88.416	322.171	11.053	73.622	54.416	196.272

Nguồn: Trung tâm Tin học và Thống kê, Bộ NN&PTNT

Phụ lục 20: Mô hình đơn biến

Trước khi sử dụng kết quả từ mô hình hồi quy đơn biến để phân tích định lượng mức độ tác động của xuất khẩu thủy sản đóng góp vào tăng trưởng ngành thủy sản, chúng ta phải tiến hành các công việc như biểu diễn số liệu bằng biểu đồ và kiểm định về các khuyết tật.

1. Biểu diễn số liệu bằng biểu đồ

5000

Kimngachxuat khauthuysan

4000

3000

2000

1000

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000

Gia tri thuy san gia tang

Biểu đồ cho thấy mối quan hệ giữa giá trị sản phẩm thủy sản tăng thêm và kim ngạch xuất khẩu thủy sản theo quan hệ tuyến tính sau đây:

VA = γ1 + γ2.X + Ui (20.1)

Trong đó:

VA: Giá trị sản phẩm thủy sản tăng thêm (đơn vị tính: tỷ đồng, theo giá thực tế) X: Kim ngạch xuất khẩu thủy sản (đơn vị tính: triệu USD)

γ1, γ2: Các hệ số hồi quy Ui: Sai số ngẫu nhiên


Dependent Variable: LNVA Method: Least Squares Sample: 1990 2008 Included observations: 19
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.449613	0.331076	4.378490	0.0004
LNX	1.131200	0.046883	24.12837	0.0000
R-squared	0.971628	Mean dependent var		9.373427
Adjusted R-squared	0.969959	S.D. dependent var		1.055979
S.E. of regression	0.183026	Akaike info criterion		-0.459073

Sum squared resid

0.569477	Schwarz criterion	-0.359658
Log likelihood	6.361193	F-statistic	582.1781
Durbin-Watson stat	0.724179	Prob(F-statistic)	0.000000

2. Sử dụng phần mềm Eviews để thực hiện hồi quy mô hình

Kết quả hồi quy lôgarít mô hình (20.1) bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất như sau:

Phương trình hồi quy có dạng : LnVA = 1,45 + 1,13* LnX (20.2)

Hệ số xác định R2 điều chỉnh bằng 0,971 rất gần với 1, ứng với F=582,17 và p-value của F rất nhỏ, nên mô hình (20.2) phù hợp với dữ liệu, kim ngạch xuất khẩu thủy sản giải thích được 97% sự biến thiên trong lôgarít của giá trị sản phẩm thủy sản tăng thêm.

3. Phần dư của mô hình hồi qui

Sample: 1990 2008

Included observations: 19

Autocorrelation

Partial Correlation	AC	PAC	Q-Stat	Prob
. \|**** \|	. \|**** \|	1 0.487	0.487	5.2575	0.022
. \| . \|	. **\| . \|	2 0.043	-0.255	5.3002	0.071
. \| . \|	. \|* . \|	3 0.020	0.165	5.3097	0.150
. *\| . \|	. **\| . \|	4 -0.067	-0.208	5.4278	0.246
. **\| . \|	. **\| . \|	5 -0.305	-0.244	8.0744	0.152
.***\| . \|	. *\| . \|	6 -0.343	-0.090	11.692	0.069
. **\| . \|	. *\| . \|	7 -0.249	-0.129	13.751	0.056
. **\| . \|	. **\| . \|	8 -0.302	-0.257	17.061	0.029
. **\| . \|	. \| . \|	9 -0.194	0.050	18.561	0.029
. \| . \|	. \| . \|	10 0.028	-0.054	18.596	0.046
. \|* . \|	. \| . \|	11 0.100	-0.054	19.094	0.059
. \|* . \|	. \| . \|	12 0.127	0.035	20.012	0.067

Biểu diễn đồ thị của phần dư (residual), với kết quả p-value của thống kê JB là 0,751 nên ta thừa nhận phần dư của hàm hồi quy tuyến tính đang khảo sát có phân phối chuẩn.

Series: RESID Sample 1992 2008

Observations 17

Mean -1.12E-18

Median -0.013502

Maximum 0.210027

Minimum -0.185814

Std. Dev. 0.112045

Skewness 0.369174

Kurtosis 2.487669

Jarque-Bera 0.572080

Probability 0.751233

-0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2

Phụ lục 21: Mô hình đa biến

Trước khi sử dụng kết quả từ mô hình hồi quy đa biến để phân tích định lượng mức độ tác động của vốn, lao động tới giá trị sản phẩm thủy sản tăng thêm, chúng ta phải tiến hành các công việc như mô tả số liệu, biểu diễn số liệu bằng biểu đồ và kiểm định về các khuyết tật.

Lý thuyết tăng trưởng kinh tế hiện đại thống nhất với cách xác định mô hình kinh tế thuộc trường phái “Tân cổ điển” về các yếu tố tác động đến sản xuất. Áp dụng lý thuyết này, chọn hàm sản xuất dạng Cobb-Douglas để thể hiện tác động của các yếu tố đầu vào đến giá trị sản phẩm thủy sản tăng thêm, chúng ta có phương trình sau:

Trong đó:

Y=A.Kα.Lβ (21.1)

VA : Giá trị sản phẩm thủy sản tăng thêm (đơn vị tính: tỷ đồng, theo giá so sánh năm 1994)

K : Vốn (đơn vị tính: tỷ đồng, theo giá so sánh năm 1994) L : Lao động (đơn vị tính: nghìn người)

A : Khoa học công nghệ.

Biến số K là mức vốn vật chất thực tế. Vì số liệu trong Niên giám thống kê hiện nay không cho biết giá trị mức vốn vật chất nên nghiên cứu này đã sử dụng VA năm 1990 của ngành thủy sản làm mức K ban đầu (tức là Ko). Từ giá trị ban đầu này và vốn đầu tư hàng năm cho ngành thủy sản (It), theo chuỗi thời gian, dựa theo phương pháp truy hồi: Kt=(1-δ)Kt-1+λIt, trong đó δ=5% và λ=95%.

1. Mô tả, biểu diễn số liệu

Sample: 1990 2008

VA	K	L
Mean	7116.053	8861.516	894.2842
Median	5988.000	7016.900	659.2000
Maximum	12792.00	20143.00	1684.300
Minimum	3570.000	3570.000	286.3000
Std. Dev.	2799.830	5349.870	509.3098
Skewness	0.691576	0.797582	0.276283
Kurtosis	2.279651	2.363485	1.447417
Jarque-Bera	1.925345	2.335179	2.150042
Probability	0.381871	0.311116	0.341291
Sum	135205.0	168368.8	16991.40
Sum Sq. Dev.	1.41E+08	5.15E+08	4669137.
Observations	19	19	19

24000

20000

16000

12000

8000

4000

90 92 94 96 98 00 02 04 06 08

VA K L

2. Sử dụng phần mềm Eviews để thực hiện hồi quy mô hình

Kết quả hồi quy lôgarít mô hình (21.1) bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất như sau:

Dependent Variable: LOG(VA) Method: Least Squares Sample: 1990 2008

Included observations: 19

Variable

Coefficient	Std. Error t-Statistic	Prob.
C	3.478725	0.391421 8.887416	0.0000
LOG(K)	0.491044	0.125518 3.912157	0.0012
LOG(L)	0.141938	0.118174 1.201093	0.2472
R-squared	0.973506	Mean dependent var	8.800044
Adjusted R-squared	0.970194	S.D. dependent var	0.381594
S.E. of regression	0.065880	Akaike info criterion	-2.458036
Sum squared resid	0.069442	Schwarz criterion	-2.308914
Log likelihood	26.35134	F-statistic	293.9555
Durbin-Watson stat	0.519532	Prob(F-statistic)	0.000000

Phương trình: Log(VA) = 3,48 + 0,491* Log(K) + 0,142*Log(L) (20.2)

Hệ số xác định R2 điều chỉnh bằng 0,974 rất gần với 1, ứng với F=293.96 và p-value của F rất nhỏ, nên mô hình (21.2) phù hợp với dữ liệu, vốn và lao động giải thích được 97,4% sự biến thiên trong lôgarít của giá trị sản phẩm thủy sản tăng thêm.

3. Kiểm định về các khuyết tật

a. Kiểm định mô hình chỉ định đúng

Ramsey RESET Test:

F-statistic

3.419435	Probability	0.084238
Log likelihood ratio	3.901767	Probability	0.048235

Test Equation:

Dependent Variable: LOG(VA) Method: Least Squares Sample: 1990 2008

Included observations: 19

Variable

Coefficient	Std. Error t-Statistic	Prob.
C	13.13176	5.232925 2.509449	0.0241
LOG(K)	-4.462982	2.681605 -1.664295	0.1168
LOG(L)	-0.851062	0.548175 -1.552535	0.1414
FITTED^2	0.530142	0.286691 1.849171	0.0842
R-squared	0.978424	Mean dependent var	8.800044
Adjusted R-squared	0.974109	S.D. dependent var	0.381594
S.E. of regression	0.061401	Akaike info criterion	-2.558129
Sum squared resid	0.056551	Schwarz criterion	-2.359300
Log likelihood	28.30223	F-statistic	226.7438
Durbin-Watson stat	0.762582	Prob(F-statistic)	0.000000

b. Kiểm định về phương sai của sai số là đồng đều

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic

0.791892	Probability	0.549625
Obs*R-squared	3.505669	Probability	0.477017

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1990 2008

Included observations: 19

Variable

Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.726418	0.655808	1.107670	0.2867
LOG(K)	-0.166746	0.172229	-0.968162	0.3494
(LOG(K))^2	0.008197	0.009071	0.903707	0.3814
LOG(L)	0.017056	0.096977	0.175875	0.8629
(LOG(L))^2	-7.20E-05	0.007548	-0.009533	0.9925
R-squared	0.184509	Mean dependent var		0.003655
Adjusted R-squared	-0.048489	S.D. dependent var		0.004268
S.E. of regression	0.004371	Akaike info criterion		-7.806906
Sum squared resid	0.000267	Schwarz criterion		-7.558370