Không có gì quý bằng Nguyên và Trung của tôi - Hãy đứng trên đôi vai người khổng lồ nhờ tri thức đọc

Không có gì quý bng Nguyên và Trung ca tôi - Hãy đứng trên đôi vai người khng l nh tri thc đọc

Chủ Nhật, ngày 19 tháng 5 năm 2013

(1) MỘT SỐ CÔNG CỤ PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MÔ (phần 1)

Bài giảng cũ của tôi. Xem bản tiếng Anh do dự án EU dịch tại đây: 
INSTRUMENTS FOR ECONOMIC ANALYSIS (part 2) / INSTRUMENTS FOR ECONOMIC ANALYSIS (part 1)
MỘT SỐ CÔNG CỤ PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MÔ
          I- MỞ ĐẦU
          Báo cáo tổng quan kinh tế quý, công trình hợp tác giữa Liên minh châu Âu và Bộ Kế hoạch và Đầu tư Việt nam (QER-EU-MPI), bao gồm một hệ thống hầu hết các chỉ tiêu kinh tế tổng hợp hiện có ở Việt nam, phản ánh tương đối toàn diện quá trình tái sản xuất xã hội mở rộng trên tầm vĩ mô, ngành và vùng kinh tế. Căn cứ vào các chỉ tiêu này, có thể xác định cơ cấu, tốc độ, các cân đối lớn và các quan hệ tỷ lệ giữa các chỉ tiêu kinh tế, giúp phân tích, đánh giá thực trạng quá trình chuyển đổi kinh tế và dự đoán được những khả năng phát triển trong tương lai, phục vụ cho yêu cầu quản lý của lãnh đạo các cấp.
          Để cung cấp thông tin về phương pháp luận giúp các cán bộ khai thác hệ thống thông tin QER dễ dàng hơn trong công tác phân tích và dự báo kinh tế, chương này sẽ được dành để trình bày tóm lược những công cụ thường được sử dụng nhất trên thế giới và phù hợp với điều kiện nước ta. Các công cụ sẽ được  chia ra làm 3 nhóm: Nhóm các bảng, biểu đồ và đồ thị thống kê, nhóm các chỉ tiêu và phương pháp phân tích, đánh giá kết quả và hiệu quả phát triển kinh tế, và nhóm các lược đồ và mô hình toán được sử dụng trong phân tích và dự báo kinh tế.

          II- PHƯƠNG PHÁP BẢNG, BIỂU VÀ ĐỒ THỊ THỐNG KÊ TRONG PHÂN TÍCH KINH TẾ
          Các số liệu của báo cáo QER có thể được trình bày dưới nhiều dạng khác nhau để giúp người sử dụng nhanh chóng hiểu và nắm vững bản chất của vấn đề. Những phương thức trình bày số liệu được áp dụng phổ biến trong kinh tế là kỹ thuật bảng, biểu đồ và đồ thị thống kê. Việc sử dụng bảng, biểu đồ hay đồ thị phụ thuộc vào số lượng các dãy số, bản chất của các dãy số liệu và mục tiêu của người trình bày. Ví dụ khi muốn phân tích chi tiết tình hình thay đổi giá cả, tỷ giá, lãi suất hoặc diễn biến của thị trường nội địa trong 12 tháng qua, thì việc sử dụng bảng thống kê là phù hợp nhất, vì nó cung cấp không chỉ các thông tin về xu hướng mà cả những số liệu chi tiết, cho phép người sử dụng tính toán thêm những chỉ tiêu dẫn xuất cần thiết trong quá trình phân tích. Ngược lại, nếu như người sử dụng muốn giới thiệu những giai đoạn, những tháng tăng giảm đột biến của sản xuất, thị trường, giá cả... thì việc sử dụng biểu đồ lại phù hợp hơn cả. Trong trường hợp thứ ba, khi người sử dụng muốn xem xét, phân tích xu hướng thay đổi theo thời gian hoặc mối tương quan giữa một số chỉ tiêu kinh tế nào đó, thì nên sử dụng kỹ thuật đồ thị.
          Để minh hoạ các nguyên tắc xây dựng bảng, biểu và đồ thị, dưới đây, chúng tôi sẽ sử dụng ví dụ về chỉ tiêu tổng sản phẩm trong nước, bao gồm ba ngành nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ, trong đó mỗi một ngành này lại gồm một số ngành cấp hai. Số liệu sử dụng được lấy từ niên giám thống kê 1999 (và đã được nêu lại trong báo cáo QER), với khoảng thời gian từ 1996-1999. Lúc đầu, các số liệu được liệt kê dưới dạng lời văn, ví dụ giá trị sản xuất năm 1996 của nông nghiệp là 53577, năm 1997 là 55895... Nhiệm vụ của chúng ta là trình bày chúng thông qua các công cụ phân tích để người sử dụng dễ hiểu và dễ khai thác, sử dụng theo mục tiêu của họ.
          Dưới đây là một số nguyên tắc khi sử dụng các bảng, biểu và đồ thị thống kê trong phân tích kinh tế.
          1/ Bảng thống kê
          Các số liệu kinh tế ban đầu thường được ghi lại dưới dạng thô, chưa cho phép nhanh chóng nhận ra những đặc trưng cơ bản của hiện tượng kinh tế. Khi có nhiều chỉ tiêu, nhiều lúc khó có thể so sánh trực tiếp chúng với nhau, ví dụ đối với giá trị tổng sản phẩm trong nước, khó có thể so sánh giá trị gia tăng của công nghiệp, nông nghiệp và dịch vụ, hoặc giữa các thành phần của nông nghiệp... với nhau để đánh giá kết quả là tốt hay chưa tốt. Do vậy, cách phổ biến nhất là trình bày các số liệu này dưới dạng bảng, ví dụ các số liệu về Tổng sản phẩm trong nước và giá trị gia tăng của các ngành thời kỳ 1996-1999 được trình bày trong hai bảng sau:
          Bảng 1: Tổng sản phẩm trong nước 1996-1999, theo giá so sánh 1994, phân theo khu vực kinh tế, tỷ đồng
Ngành kinh tế
1996
1997
1998
1999
  Nông nghiệp
53577
55895
57866
60892
  Công nghiệp
67016
75474
81764
88047
  Dịch vụ
93240
99895
104966
107330
  Tổng số
213833
231264
244596
256269


          Bảng 2: Giá trị gia tăng của các ngành, giá so sánh 1994, tỷ đồng
Ngành kinh tế
1996
1997
1998
1999










tỷ đồng
%
tỷ đồng
%
tỷ đồng
%
tỷ đồng
%
Nông, lâm, ngư nghiệp








 - Nông nghiệp
45652
21,35
47915
20,72
49639
20,29
52370
20,44
 - Lâm nghiệp
2448
1,14
2450
1,06
2459
1,01
2536
0,99
 - Thuỷ sản
5477
2,56
5530
2,39
5768
2,36
5987
2,34
   Tổng số
53577
25,06
55895
24,17
57866
23,66
60892
23,76
Công nghiệp, xây dựng








 - CN khai thác
11753
5,50
13304
5,75
15173
6,20
17450
6,81
 - CN chế biến
34339
16,06
38743
16,75
42694
17,45
45888
17,91
 - CN điện, ga...
3986
1,86
4572
1,98
5136
2,10
5498
2,15
 - Xây dựng
16938
7,92
18855
8,15
18761
7,67
19211
7,50
   Tổng số
67016
31,34
75474
32,64
81764
33,43
88047
34,36
 Dịch vụ








 - Thương nghiệp
36866
17,24
39422
17,05
41170
16,83
41993
16,39
 - Dịch vụ khác
56374
26,36
60473
26,15
63796
26,08
65337
25,50
  Tổng số
93240
43,60
99895
43,20
104966
42,91
107330
41,88
 GDP toàn nền KT

213833

100,00

231264

100,00

244596

100,00

256269

100,00
Nguồn số liệu: Niên giám thống kê 1999, Nhà xuất bản Thống kê, Hà nội, 2000.
          Hai bảng trên là loại bảng đơn giản, chỉ bao gồm các số liệu năm về giá trị gia tăng của các ngành và toàn nền kinh tế, trong khoảng thời gian 4 năm 1996-1999. Vì giá trị sản xuất theo đơn vị tiền tệ thường tăng lên theo thời gian nên ta không thấy những điểm đột biến, do vậy, trong bảng 2 đã bổ xung chỉ tiêu cơ cấu nội bộ ngành để phân tích những điểm đột biến trong quá trình phát triển của các ngành.
          Những nguyên tắc chung được ngành thống kê đề ra khi sử dụng kỹ thuật bảng số là:
          a) Số liệu tổng (ví dụ tổng sản phẩm trong nước) nên được viết ở dòng dưới những số liệu thành phần (giá trị gia tăng của các ngành) để dễ theo dõi; không nên viết số liệu tổng theo chiều ngang. Nếu phải tính tổng của nhiều biến thì cũng nên viết số liệu thành phần theo cột rồi ghi số liệu tổng ở dưới mỗi cột thành phần như ví dụ trong bảng 2.
          Tuy nhiên, không nên hoàn toàn cứng nhắc theo nguyên tắc này. Nếu chuỗi số liệu dài gồm nhiều năm thì nên ghi danh sách năm và các chỉ tiêu theo cột, thay cho theo dòng, ví dụ như cách làm trong ví dụ ở bảng 3 dưới đây:

          Bảng 3: Chỉ số phát triển GDP qua các năm (năm trước = 100%)
Năm
Tổng số
Nông nghiệp
Công nghiệp
Dịch vụ
1986
102,84
102,99
110,94
97,73
1987
103,63
98,86
108,46
104,57
1988
106,01
103,65
105,00
108,77
1989
104,68
107,00
97,41
107,86
1990
105,09
101,00
102,27
110,19
1991
105,81
102,18
107,71
107,38
1992
108,70
106,88
112,79
107,58
1993
108,08
103,28
112,62
108,64
1994
108,83
103,37
113,39
109,56
1995
109,54
104,80
113,60
109,83
1996
109,34
104,40
114,46
108,80
1997
108,15
104,33
112,62
107,14
1998
105,76
103,53
108,33
105,08
1999
104,77
105,23
107,68
102,25
Nguồn số liệu: Niên giám thống kê 1999, Nhà xuất bản Thống kê, Hà nội, 2000.
          b) Các chỉ tiêu cơ cấu được bổ xung vào bảng 2, nhưng chúng sẽ làm bảng trở nên phức tạp và khó theo dõi, thậm chí làm rối luồng suy nghĩ của người đọc. Do vậy, chỉ nên đưa các số liệu cơ cấu này vào nếu chúng rất cần thiết trong phân tích kinh tế theo mục tiêu lựa chọn.
          c) Các bảng phải được đánh nhãn, đơn vị tính toán cũng phải được ghi rõ trong bảng (nếu nhiều đơn vị tính, ví dụ trong bảng 2 có hai đơn vị là tỷ đồng và %) hoặc trên bảng. Nguồn số liệu cũng phải được chỉ ra vào cuối bảng.
          Bảng 2 phức tạp hơn nên cũng cho nhiều thông tin hơn, ví dụ chúng ta thấy:
          - Tỷ trọng công nghiệp trong GDP đã liên tục tăng lên trong giai đoạn 1996-1999 trong khi tỷ trọng nông nghiệp và dịch vụ liên tục giảm sút. Tuy nhiên, với các số liệu này, khó thấy ngay tốc độ giảm tỷ trọng của nông nghiệp nhanh hơn tốc độ giảm của dịch vụ.
          - Xu hướng giảm tỷ trọng trong GDP xảy ra đối với tất cả các ngành cấp hai trong nông nghiệp; theo các số liệu trong bảng, dường như tốc độ giảm xấp xỉ ngang nhau nên không có những thay đổi đáng kể về cơ cấu giá trị gia tăng của khu vực nông nghiệp. Tình hình tương tự cũng diễn ra đối với khu vực dịch vụ. Ngược lại, trong công nghiệp đã có những thay đổi cơ cấu đáng kể: Tỷ trọng công nghiệp khai thác tăng lên rất nhanh, tiếp đến là tỷ trọng của ngành điện, ga, nước, rồi đến công nghiệp chế biến; trong khi đó, tỷ trọng xây dựng trong GDP giảm mạnh từ năm 1998 sau năm tăng mạnh 1997.
          Việc phân tích rút ra những nhận xét xu hướng nêu trên có ý nghĩa rất quan trọng trong nghiên cứu kinh tế, ít nhất cũng do những lý do sau:
          - Các xu hướng trên cho phép dự báo cơ cấu và khối lượng giá trị gia tăng của các ngành lớn cũng như các ngành cấp hai trong tương lai gần, từ đó tạo thuần lợi rất lớn cho công tác kế hoạch hoá và xây dựng chính sách. Cơ sở của những dự báo tương lai gần là nhận xét cho rằng mỗi nền kinh tế đều có những quán tính hay sức ì nhất định mà những chính sách kinh tế mới, dù mạnh đến đâu, cũng không thể phá vỡ ngay lập tức quán tính, sức ì đó; để thay đổi mạnh, cần phải có một thời gian trễ nhất định sau khi áp dụng các chính sách. Do đó sự phát triển trong quá khứ có ảnh hưởng lớn tới tương lai gần, và là cơ sở để dự báo tương lai gần.
          Trong thực tế, người ta coi xu hướng phát triển, hay trục phát triển trung bình, của mỗi chỉ tiêu là những tốc độ phát triển bền vững, và phải xây dựng các chính sách kinh tế phù hợp để hướng nền kinh tế đạt được những tốc độ này, không tăng trưởng nhanh quá, nhưng cũng không chậm quá. Khi nền kinh tế đi chệch khỏi quỹ đạo phát triển bền vững thì cần có một khoảng thời gian nhất định để lái nền kinh tế trở lại quỹ đạo tăng trưởng bền vững, quá trình này được gọi là quá trình điều chỉnh, và tốc độ nhanh, chậm khi trở về quỹ đạo tăng trưởng bền vững được gọi là tốc độ điều chỉnh.
          - Các xu hướng trên chỉ ra những thay đổi cần đặc biệt quan tâm và giải thích để có những chính sách phù hợp, ví dụ tại sao tỷ trọng dịch vụ trong GDP lại giảm nhanh và liên tục như vậy trong khi trong giai đoạn 1989-1995, tỷ trọng ngành này liên tục tăng lên và theo kinh nghiệm thế giới, tỷ trọng ngành này có xu hướng tăng lên trong quá trình phát triển kinh tế. Tương tự, tại sao cơ cấu khu vực nông nghiệp không thay đổi, trong khi quá trình phát triển thường đòi hỏi phải tăng tỷ trọng thuỷ sản và lâm nghiệp. Trong công nghiệp, chúng ta sẽ đặc biệt lo ngại trước xu hướng tăng rất mạnh tỷ trọng công nghiệp khai thác mỏ, tức là phát triển dựa vào bán tài nguyên thiên nhiên, trong khi tỷ trọng công nghiệp chế biến và công nghiệp xây dựng cơ sở hạ tầng (điện, nước, xây dựng... ) tăng rất chậm, thậm chí giảm sút. Từ những phân tích trên, sẽ phải đề cập đến các nguyên nhân sâu xa hơn (sức cạnh tranh, cơ cấu đầu tư, thay đổi nhu cầu sản phẩm... ) và các biện pháp để cải thiện tình hình.
          Nếu chúng ta tiếp tục xây dựng những bảng chi tiết hơn bao gồm thay đổi khối lượng sản xuất từng loại sản phẩm chính của các ngành trên, sẽ có thể tìm ra nguyên nhân của những diễn biến tăng trưởng và thay đổi cơ cấu nêu trên.
          2/ Biểu đồ thống kê
          Mục đích của xây dựng các biểu đồ và đồ thị thống kê là nêu lên dưới dạng bức tranh những đặc trưng quan trọng nhất của dữ kiện cần nhấn mạnh và so sánh để người xem hiểu ngay vấn đề.  Có nhiều dạng biểu đồ, nhưng những dạng biểu đồ chính thường được sử dụng là biểu đồ cột, biểu đồ cột thành phần, biểu đồ cột thành phần phần trăm, biểu đồ hình tròn, biểu đồ đa cột, biểu đồ đa chiều... Những biểu đồ này và nhiều hình thức biến dạng của chúng đã được chuẩn hoá sẵn trong các hệ phần mềm EVIEWS và EXCEL, người sử dụng chỉ việc nhập số liệu gốc vào là có ngay biểu đồ kết quả.
          a) Biểu đồ cột
          Biểu đồ cột được sử dụng để so sánh kích thước, quy mô của các số liệu; chiều cao của mỗi cột đại diện cho kích thước, quy mô của số tương ứng. Độ rộng của cột hoặc khoảng cách giữa các cột không có ý nghĩa gì trong biểu đồ này. Biểu đồ 1 dưới đây là một ví dụ minh hoạ. Nó chỉ ra tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP) nước ta thời kỳ 1986-1999.
          Biểu đồ 1: Tốc độ tăng trưởng GDP qua các năm 1986-1999, %
  

          Trong biểu đồ trên, chúng ta thấy hai trục đứng và ngang đều được đánh nhãn: Trục đứng là tốc độ tính theo đơn vị %, trục ngang là năm xẩy ra sự kiện. Từ biểu đồ này, có thể thấy xu hướng tăng trưởng qua các năm, có thể so sánh tốc độ tăng trưởng giữa các năm, tìm ra những năm tăng trưởng cao nhất và những năm tăng trưởng thấp nhất...
          b) Biểu đồ cột thành phần
          Hình 2 dưới đây là một minh hoạ của biểu đồ cột thành phần. Trong dạng biểu đồ này, các cột được chia làm nhiều đoạn nhỏ để chỉ ra các thành phần của tổng thể. Chiều cao của mỗi đoạn minh hoạ kích thước của thành phần tương ứng. Các thành phần thường được đánh màu khác nhau hoặc có những nét gạch khác nhau để phân biệt dễ dàng.
          Biểu đồ 2: Các yếu tố hợp thành GDP qua các năm 1986-1999, tỷ đồng giá so sánh 1994
        
          Kinh nghiệm thực tế cho thấy nên sử dụng các màu sắc khác nhau, hoặc độ đậm của màu đen, để phân biệt các đoạn trong mỗi cột hơn là sử dụng những nét gạch vì mắt thường dễ phân biệt màu sắc hơn là phân biệt chiều đứng, ngang hoặc chéo của các nét gạch.
          Ngoài biểu đồ cột thành phần như trên, người ta còn hay sử dụng biểu đồ cột thành phần dạng cơ cấu hay tỷ lệ phần trăm để diễn đạt cơ cấu và tạo thuận tiện khi so sánh thay đổi cơ cấu qua các năm. Trong loại biểu đồ này, tổng mỗi cột là 100%, mỗi đoạn trong cột phản ảnh tỷ trọng của thành phần tương ứng trong tổng số. Biểu đồ 3 là một ví dụ minh hoạ.
          Biểu đồ 3: Cơ cấu GDP theo giá so sánh 1994 qua các năm, %
          c) Biểu đồ hình tròn
          Biểu đồ hình tròn được sử dụng thay cho biểu đồ cột thành phần phần trăm nêu trên để minh hoạ tỷ trọng tương đối của mỗi thành phần trong tổng thể. Trong biểu đồ này, góc của mỗi miếng trong hình tròn tương ứng với kích thước tương đối của thành phần tương ứng. Việc tính toán giá trị mỗi góc được căn cứ vào tỷ trọng phần trăm nhân với 360 độ của hình tròn. Ví dụ đối với giá trị GDP năm 1996, chúng ta có:
          - Góc đại diện cho nông nghiệp bằng:
                    52577 / 213833 * 360 độ =    89 độ
          - Góc đại diện cho công nghiệp bằng:
                    67016 / 213833 * 360 độ =    113 độ
          - Góc đại diện cho dịch vụ bằng:
                    93240 / 213833 * 360 độ =    158 độ
          Biểu đồ 4 dưới đây là ví dụ minh hoạ cho loại biểu đồ hình tròn.
          Biểu đồ 4: Cơ cấu GDP năm 1996, %
                   
          Ở địa phương, nếu không có máy tính điện tử thì để xây dựng loại biểu đồ này, cần phải chuẩn bị sẵn compa và thước đo độ.
          Nhiều khi chúng ta phải vẽ nhiều biểu đồ hình tròn khác nhau, nhưng lại muốn kích thước của những đường tròn đó như nhau để tiện so sánh và bố trí trên khổ giấy sẵn có. Để đạt mục đích này, cần vẽ các đường tròn với bán kính tỷ lệ với căn bậc hai của giá trị tổng của các yếu tố thành phần. Ví dụ GDP năm 1996 là 213833 tỷ đồng, năm 1999 là 256269 tỷ đồng. Căn bậc hai của hai số này lần lượt là 462,42 và 506,23.
          Nếu 1 cm được chọn tương ứng với 200 đơn vị trên biểu đồ thì bán kính của vòng tròn thứ nhất (cho năm 1996) là 462,42 / 200 = 2,31 cm, và bán kính của vòng tròn thứ hai (cho năm 1999) là 2,53 cm. Khi đó, dù độ lớn của các thông số trong hai đồ thị khác nhau, bán kính của chúng là như nhau.
          Kinh nghiệm thực tế cho thấy biểu đồ hình tròn thường hấp dẫn người đọc hơn là biểu đồ cột thành phần phần trăm. Hơn nữa, nếu phải vẽ biểu đồ với một tổng thể gồm hơn 4 hoặc 5 yếu tố thành phần thì xem biểu đồ hình tròn dễ hơn xem biểu đồ cột thành phần phần trăm. Tuy nhiên, nếu chỉ có 2-3 yếu tố thành phần thì biểu đồ cột thành phần lại dễ đọc hơn là biểu đồ hình tròn. Đây là một gợi ý nhỏ giúp người đọc chọn loại biểu đồ cho phù hợp với tình hình cụ thể khi phân tích kinh tế.
          d) Biểu đồ đa cột
          Biểu đồ đa cột là một công cụ rất hữu ích trong minh hoạ các số liệu kinh tế vì nó cho phép so sánh kích thước, độ lớn của các yếu tố thành phần. Trong mỗi cột của biểu đồ, có thể ghi giá trị của thành phần tương ứng. Biểu đồ 5 dưới đây là một ví dụ minh hoạ, nhưng không ghi giá trị các thành phần:
          Biểu đồ 5: Biểu đồ đa cột về giá trị tăng thêm của các ngành, tỷ đồng, giá so sánh 1994
   
          Tuy nhiên, như có thể quan sát trên biểu đồ, nhược điểm cơ bản nhất của loại biểu đồ này là không cho biết kích thước của tổng các thành phần hợp thành, ví dụ ở đây là không biết được tổng giá trị GDP các năm.
          e) Biểu đồ đa chiều
          Những biểu đồ nêu trên là loại biểu đồ đơn giản, được trình bày trên không gian hai chiều (mặt phẳng). Trong một số trường hợp, để tăng vẻ đẹp của biểu đồ và lôi cuốn, hấp dẫn người đọc, có thể trình bày các số liệu dưới dạng biểu đồ đa chiều, thường là trong không gian ba chiều. Tuy nhiên, điểm yếu của loại biểu đồ này là quá rườm rà nên rất khó phân biệt rõ các thay đổi tăng giảm và so sánh giữa các chỉ tiêu. Biểu đồ 6 là một ví dụ minh hoạ.
          Biểu đồ 6: Thay đổi giá trị tăng thêm của các ngành qua các năm.
 

          3/ Các loại đồ thị thống kê
          Đồ thị là một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi trong sách báo kinh tế vì chúng cho phép nhìn một cách trực quan tiến triển của các chỉ tiêu kinh tế cũng như quan hệ giữa các chỉ tiêu trong quá trình phát triển. Nói chung, đồ thị thường được sử dụng nhiều hơn biểu đồ, nhất là khi người ta muốn nghiên cứu xu hướng thay đổi theo thời gian của các hiện tượng kinh tế. Có nhiều loại đồ thị khác nhau; việc chọn dạng đồ thị phụ thuộc vào số lượng các chỉ tiêu, bản chất của chỉ tiêu và mục tiêu của người sử dụng... Do khuôn khổ tài liệu, dưới đây chỉ giới thiệu một số loại đồ thị thông dụng nhất. Người đọc có thể tham khảo những dạng khác trong các tài liệu thống kê.
          a) Đồ thị quan hệ giữa hai chỉ tiêu
          Thông thường, đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa nhiều chỉ tiêu, hay còn được gọi là nhiều biến số. Ví dụ để thể hiện quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và tử lệ lạm phát (đường cong Phillip), người ta dùng trục tung để thể hiện biến tỷ lệ thất nghiệp, còn trục hoành được dùng để thể hiện tỷ lệ lạm phát. Điểm gốc, nơi trục tung và trục hoành giao nhau, có giá trị bằng không (0) đối với cả hai trục.
          Qua trình dựng đồ thị trong thực tế như sau: Nếu với tỷ lệ lạm phát là 10%, tương ứng với tỷ lệ thất nghiệp là 5%, thì ta có một điểm có toạ độ (5,10) trên đường đồ thị, bằng cách tìm giao điểm của hai đường thẳng: đường thứ nhất xuất phát điểm 5 trên trục tung và đi song song với trục hoành, đường thứ hai xuất phát từ điểm 10 trên trục hoành và đi song song với trục tung. Làm lần lượt như vậy với rất nhiều điểm, sẽ vẽ được đồ thị quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp theo thời gian. Đồ thị 1 dưới đây là một ví dụ minh hoạ.
          Đồ thị 1: Quan hệ giữa lạm phát và thất nghiệp 1996-1999
        
          Trong ví dụ trên, tỷ lệ thất nghiệp được gọi là biến phụ thuộc, hoặc biến nội sinh, tỷ lệ lạm phát được gọi là biến độc lập, hoặc biến ngoại sinh. Gọi như vậy vì tỷ lệ thất nghiệp phụ thuộc vào tỷ lệ lạm phát do Ngân hàng trung ương điều khiển nhờ thực thi chính sách tiền tệ, trong khi tỷ lệ lạm phát không phụ thuộc vào tỷ lệ thất nghiệp. Theo quy ước chung, biến phụ thuộc được thể hiện trên trục tung, biến độc lập được thể hiện trên trục hoành. Trong loại đồ thị này, chưa tính đến yếu tố thời gian.
          b) Đồ thị thời gian
          Nhiều đồ thị thể hiện tiến triển của các chỉ tiêu kinh tế theo thời gian, tức là biến độc lập là ký hiệu thời gian, ví dụ năm (1996, 1997, 1998...), quý (q1.99, q2.1999, q3.1999, q4.1999, q1.2000,...). Những đồ thị như vậy rất phổ biến trong kinh tế, chúng được gọi là đồ thị thời gian.
          Trong loại đồ thị này, có thể vẽ các điểm rời rạc, cách nhau theo từng điểm thời gian, ví dụ năm 1996, năm 1997... Nhưng cũng có thể nối các điểm trên đồ thị với nhau bằng các đường trơn hoặc đường thẳng để dễ quan sát. Trong thực tế, người ta thường nối các điểm bằng đường thẳng. Đồ thị 2 là ví dụ về đồ thị thời gian với các đường nối là đường thẳng.
          Đồ thị 2: Tiến triển của tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát (%)
 
          Hình thức của loại đồ thị thời gian này rất phong phú, có thể kẻ ô trong nền đồ thị để dễ thấy giá trị cụ thể của các biến số, thậm chí có thể in ngay giá trị các biến số tại mỗi điểm trên đồ thị, có thể kết hợp đồ thị với biểu đồ, ví dụ tỷ lệ thất nghiệp được mô tả dưới dạng biểu đồ trong khi tỷ lệ lạm phát là một đường thẳng... Người đọc có thể tham khảo các dạng đồ thị trong các hệ phần mềm EVIEWS  hoặc EXCEL.
          Điểm khác cơ bản giữa đồ thị và biểu đồ là trục hoành trong các đồ thị mang tính liên tục, ví dụ nếu trục hoành là tỷ lệ lạm phát thì nó có giá trị từ 0 đến cộng trừ vô hạn, nếu là biến thời gian thì nó lần lượt tăng theo ký hiệu thời gian. Chính vì vậy, một số số liệu biểu đồ không thể minh hoạ được dưới dạng đồ thị, ví dụ biểu đồ 4 chẳng hạn. Hoặc nếu các số liệu 4 năm 1996-1999 trong biểu đồ 2 hoặc 3 được thay bằng số liệu cơ cấu các ngành kinh tế của 4 vùng kinh tế thì cũng không thể vẽ được trên đồ thị.
          c) Đồ thị với hai trục tung với thước đo khác nhau
          Trong thực tế, nhiều khi phải so sánh tiến triển của nhiều chỉ tiêu có giá trị chênh lệch nhau khá lớn, đến mức mà nếu dùng đồ thị thông thường với 1 trục tung và 1 trục hoành, thì không thể mô tả được, vì khi đó một đường sẽ hầu như thành đường thẳng nằm sát trục hoành vì các giá trị của nó quá nhỏ. Ví dụ như biến tỷ lệ tăng trưởng GDP qua các năm trong đồ thị 3 dưới đây. Trong trường hợp đó, phải sử dụng đồ thị với hai trục tung, mỗi trục có thước đo riêng. Đồ thị 3 là một ví dụ minh hoạ.
          Đồ thị 3: So sánh thay đổi tỷ lệ tăng trưởng GDP và tỷ lệ tích luỹ trên GDP thời kỳ 1996-1999, %
     
          Trong đồ thị 3, giá trị xuất phát của trục tung bên trái bằng 0 trong khi của trục tung bên phải bằng 27,8%. Tốc độ tăng của trục tung bên trái nhanh hơn, mỗi nấc tăng 1%, trong khi ở trục tung bên phải, thước đo chỉ tăng 0,1% mỗi nấc. Đồ thị cho thấy mặc dù tỷ lệ tích luỹ trên GDP tăng lên trong thời kỳ 1996-1998, tỷ lệ tăng trưởng GDP lại giảm đi rất nhanh. Ngoài ra, tỷ lệ tích luỹ năm 1999 cao hơn các năm 1996-1997 nhưng tỷ lệ tăng trưởng GDP lại nhỏ hơn nhiều. Như vậy, cần phải phân tích nguyên nhân của hiện tượng này, nó thể hiện tính hiệu quả của nền kinh tế đã giảm sút.
          d) Đồ thị sử dụng diện tích các ô
          Trong một số trường hợp, để so sánh chênh lệch giữa hai chỉ tiêu, ví dụ giữa lạm phát và lãi suất tiền gửi, tiền vay, giữa các loại chứng từ có giá, giữa mức sống của các vùng..., người ta có thể sử dụng loại đồ thị diện tích các ô như ví dụ đồ thị 4 dưới đây.
          Đồ thị 4: So sánh tỷ lệ lạm phát và lãi suất huy động tiết kiệm, số liệu giả định, % năm.
    
          Theo đồ thị 4, chênh lệch giữa lãi suất tiết kiệm và tỷ lệ lạm phát có xu hướng tăng lên. Chúng ta biết rằng chênh lệch này chính là lãi suất thực. Như vậy, đồ thị cho phép người dân nhận thấy rằng càng gửi tiền tiết kiệm vào hệ thống ngân hàng sẽ càng có lợi. Từ đây, có thể dự báo tốc độ huy động tiền gửi tiết kiệm có nhiều khả năng sẽ tăng lên trong tương lai gần.       

6 nhận xét:

  1. Kinh chao anh Mai

    Toi co dip vao blog cua anh va co tim duoc bai ma toi rat quan tam voi tieu de: “Mot so cong cu phan tich kinh te vi mo”. Rat tiec la phan minh hoa bang do thi khong doc duoc. Toi muon xin anh bai nay dang hoan chinh (co day du cac do thi va bang bieu minh hoa) de hoc hoi them.

    Tran trong

    Trả lờiXóa
  2. Cám on anh quan tâm, tôi đang o HN, tối mai tôi lại sang Thụy Sĩ. Các file còn lại của tôi nằm bên máy bên đó, sang đó tôi sẽ gủi cho anh.

    Trả lờiXóa
  3. Vang!
    Cam on anh da phuc dap. Chuc anh mot chuyen di vui ve.
    Tran trong

    Trả lờiXóa
  4. Chào a, Tôi gửi anh file như anh đề nghị.
    cám ơn lời chúc của anh và cũng rất cám ơn anh đã quan tâm, nghiên cứu những vấn đề này. Nếu cần những file khác, anh cứ viết cho tôi. Tôi không có thời gian để scan và post lên mạng nên nhiều bài chẳng có công thức, đồ thị, kể cũng chán, song làm cho vui nên thôi, kệ nó.
    Chúc anh có 1 tuần làm việc mới hiệu quả.

    Trả lờiXóa
  5. Chao anh Mai
    Cam on anh dang ban di cong tac nhu the van gui tai lieu cho toi. Toi doc o che do full screen len da doc duoc may do thi minh hoa cua anh. Day la phan toi kha lung tung nen dang muon tim hieu them nen tai lieu cua anh rat can cho toi.
    Bai giang cua anh dung la viet cho gioi chuyen nghiep roi. Thu thuc voi anh la truoc day toi cung co hoc qua kinh te vi mo nhung chu thay tra thay va bay gio lai thay can hoc lai. Toi dang di tim tai lieu nao dang user friendly vi tu nhan minh la dummy. Toi uoc la minh co kha nang doc tran dau giong nhu di coi bong da ay thi tot qua nhung co le phai di tung buoc vay. Toi xin gui anh may chuong cua cuon “The atlas of economic indicators” va toi thay canh trinh bay cua ho rat user friendly, (con mot cuon nua cua cac tac gia Hoa Ky hinh nhu la The Economics, va da duoc truong dai hoc KTQD dich ra tieng Viet tu lau va toi cung suu tam duoc ban tieng Anh nhung cung luoi doc, gio co le se co gang doc). Co le nhung cuon nhu the nay doi voi anh thi o bac thap nhung hien toi dang ngup lan o cap nay anh a.
    Mot lan nua cam on thien y cua anh. Rat cam on anh.
    P.S. toi se co gang danh thoi gian doc them cac bai khac cua anh cung nhu nhung bai ma anh suu tam va dang len. Thu that la toi cung la mot con mot sach anh a.
    Tran trong

    Trả lờiXóa
  6. Chào anh Mai,

    Bài viết của anh Mai thật đầy đủ và chi tiết cho tôi trong nguyên cứu.

    Tuy nhiên tôi cũng gặp khó khăn là không nhìn được các minh họa. Nên khi đọc đến phần Biểu Đồ Đa Chiều, tôi không thể hình dung rõ ràng được.

    Anh có thể vui lòng gửi cho tôi các files để tiện nguyên cứu được không?

    My email: thichbaohiem@gmail.com

    Cảm ơn anh rất nhiều.

    Trả lờiXóa