Các nhân tố tác động tới tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua đường sắt

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (273.51 KB, 20 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

1. Đặt vấn đề

Trong những năm gần ddaaay, ngành đường sắt Việt Nam bị ảnh hưởng nghiêm trọng gần như đóng băng bởi dịch Covid 19, nên vận chuyển hàng hóa bằng đường sắt được coi là “vị cứu tinh” của đường sắt Việt Nam. Đứng trước điều đó, Tổng cơng ty Đường sắt VN đổi mới, thúc đẩy vận tải hàng hóa, đặc biệt tàu hàng liên vận quốc tế đến châu Âu để tăng sản lượng, doanh thu. Cuối tháng 8 năm 2020, trong khi các khu vực xếp hàng khác khá im ắng vì ảnh hưởng dịch Covid-19, khu vực đường sắt trong cảng, hai chiếc cẩu lớn vẫn đang miệt mài xếp hàng lưu huỳnh lên toa xe; từng tốp công nhân hăng say san gạt hàng, phủ bạt, gia cố, niêm phong toa xe…

Tăng trưởng mà vận tải hàng hóa tồn ngành vẫn giữ được sự ổn định, mặc dù một số mặt hàng, luồng hàng giảm sản lượng do ảnh hưởng dịch Covid-19. 7 tháng đầu năm 2020, sản lượng vận tải hàng hóa đường sắt tương đương cùng kỳ, doanh thu tăng trưởng khoảng hơn 5%. Đây là hiệu quả của những chính sách, giải pháp chuyển dịch cơ cấu vận tải, đổi mới, thúc đẩy vận tải hàng hóa từ năm 2019. Khi đó, xác định dư địa, phân khúc thị trường của vận tải hành khách ngày cảng giảm do yếu thế trong cạnh tranh với các phương thức vận tải khác, mặt khác cần đẩy mạnh khai thác ưu điểm của vận tải đường sắt là vận chuyển khối lượng lớn, đi xa, an toàn, Tổng công ty Đường sắt VN đã tập trung thúc đẩy vận tải hàng hóa, xác định vận tải hàng hóa là trọng tâm.

Để thực hiện mục tiêu phát triển vận tải hàng, thời gian qua đường sắt đã đóng mới khoảng 300 toa xe chở container; Cùng đó thử nghiệm và đưa vào vận hành chính thức hệ thống quản trị vận tải hàng hóa qua mạng nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ, thuận tiện hơn đối với khách hàng…

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

Đứng trước thực trạng đó, nhóm chúng em đã đi nghiên cứu các nhân tố tác động tới tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua đường sắt”

2. Thiết lập mơ hình tốn học

Tổng lượng hàng hố vận chuyển qua ngành đường sắt Việt Nam ngoài các yếu tố định lượng và định tính mà chúng em nghiên cứu trong mơ hình cịn phụ thuộc rất nhiều các yếu tố khác nhau nên không thể thiết lập mơ hình tốn học.

3. Thiết lập mơ hình kinh tế lượng

Lập phương trình mơ tả mối quan hệ của các biến Yi = β1 + β1 + β2X2i+ β3X3i + β4X4i + β5X5i ε

Y : tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam (nghìn tấn)

X2: độ an tồn hàng hóa (biến định tính – biến giả)

X2=

{

0 : không được đảmbảo1 :đảm bảo

X3 : chỉ số giá cước vận tải kho bãi (%) (biến định lượng )

X4 : chỉ số cạnh tranh vận chuyển hàng hóa đường sắt so với đơn vị vân tải (%)

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

- tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam: là

khối lượng hàng hóa được vận chuyển bởi các đơn vị chuyên vận tải và các đơn vị thuộc các ngành khác có hoạt động kinh doanh vận tải, không phân biệt độ dài quãng đường vận chuyển. Khối lượng hàng hóa vận chuyển được tính theo trọng lượng thực tế của hàng hóa đã vận chuyển (kể cả bao bì). Khối lượng hàng hóa vận chuyển chỉ được tính sau khi kết thúc quá trình vận chuyển, đã vận chuyển đến nơi giao nhận theo quy định trong hợp đồng vận chuyển và làm xong thủ tục giao nhận.

- độ an tồn hàng hóa: Khi xảy ra tổn thất, các cơng ty cần thơng báo ngay với khách hàng về tình hình để đưa ra phương án khắc phục kịp thời. Nếu không thể khắc phục, tùy theo thiệt hại thực tế phát sinh mà công ty xem xét để đền bù. Đảm bảo các quy định về đóng gói cũng như quy định về vận chuyển hàng hóa để hạn chế những rủi ro về hư hỏng, mất mát hàng hóa có thể gây thiệt hại kinh tế cho cả cơng ty và khách hàng..Bảo quản hàng hóa tốt trong quá trình xếp dỡ, di chuyển phải nhẹ nhàng, tránh va chạm, đổ vỡ, méo thùng cartons.

- chỉ số giá cước vận tải kho bãi: là số tiền mà đơn vị cung cấp dịch vụ vận tải

thu được khi vận tải hàng hóa trên một quàng đường nhất định (không bao gồm thuế VAT). Giá cước vận tải cịn phụ thuộc vào hàng hóa được vận chuyển, bậc cước, tuyến đường vận chuyển và cách tính giá

- chỉ số cạnh tranh vận chuyển hàng hóa đường sắt so với đơn vị vân tải: vận

chuyển hàng hóa bằng đường sắt chiếm tỉ trọng khá nhỏ nhỏ với đường bộ, đường thủy mặc dù vận tải hàng hóa đường sắt có lợi thế cạnh tranh ở chỗ tiết kiệm 4,5 đến 6 lần nhiên liệu so với đường bộ. Trong những năm gần đây, do ảnh hưởng của đại dịch Covid, hành khách cũng như hàng hóa vận chuyển bằng đường sắt giảm trầm trọng. Đứng trước nguy cơ đó, vận

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

chuyển hàng hóa bằng đường sắt coi như “cứu cánh” của ngành đường sắt Việt Nam

- thời gian giao hàng: thời gian giao hàng của đường sắt chậm hơn so với

đường bộ, bởi vậy cần vạch ra thời gian giao hàng cụ thể, đảm bảo giao hàng nhanh, hợp lý, chính xác, đúng thời điểm. Cần tuyển dụng, đào tạo đội ngũ vận chuyển có tác phong và thái độ làm việc chuyên nghiệp, đúng giờ, có phương tiện đi lại thuận tiện cho việc giao hàng, đáp ứng kịp thời nhu cầu sử dụng dịch vụ và không làm ảnh hưởng đến kế hoạch định sẵn của khách hàng. Cần đơn giản hóa các quy trình thủ tục nội bộ, các cơng ty sử dụng một chương trình hoặc hệ thống là một quy trình quản lý nội bộ, điều này biến một nhiệm vụ đơn giản thành một quá trình phức tạp và chậm chạp.

ngành đường sắt của Việt Nam

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

5. Thu nhập một mẫu số liệu cho mơ hình đề xuất ( n=15)

Bài nghiên cứu sử dụng bộ số liệu thứ cấp được tổng hợp từ dữ liệu khảo sát giai đoạn năm 2010-2020. Bảng số liệu thống kê với 4 biến độc lập đó là: chỉ số giá cước vận tải kho bãi, chỉ số cạnh tranh vận chuyển hàng hóa đường sắt so với đơn vị vân tải, thời gian giao hàng, độ an tồn hàng hóa và biến phụ thuộc:

tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam

Để đánh giá được tác động của đó, em sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS được hồi quy dựa trên phần mềm Eviews. Sau khi tiến hành hồi quy, đánh giá các biến β1, β2, β3 có phù hợp với lí thuyết khơng. Từ đó tiến hành ước lượng và kiểm định khuyết tật của mơ hình (đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan, bỏ sót biến và phân phối chuẩn) và khắc phục nếu có

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

R-squared0.974228 Mean dependent var6653.327Adjusted R-squared0.963919 S.D. dependent var1003.560S.E. of regression190.6261 Akaike info criterion13.59971Sum squared resid363383.3 Schwarz criterion13.83572Log likelihood-96.99780 Hannan-Quinn criter.13.59719F-statistic94.50405 Durbin-Watson stat2.395886

Ý nghĩa của hệ số ước lượng:

−^β1 =2658,471: là giá trị trung bình tối thiểu của tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam giai đoạn 2010-2020 là 2658,471 nghìn tấn (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)

−^β2=418,7655:cho biết với cùng chỉ số giá cước vận tải kho bãi, chỉ số cạnh tranh vận chuyển hàng hóa đường sắt so với đơn vị vân tải, thời gian giao hàng, mức chênh lệch trung bình của tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam giai đoạn 2010-2020 được đảm bảo và khơng được đảm bảo là 418,7655nghìn tấn, (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)

−^β3=7,000105: cho biết khi chỉ số giá cước vận tải kho bãi tăng 1 đơn vị thì giá trị trung bình của tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

Nam tăng 7,000105 nghìn tấn và ngược lại (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)

−^β4 = 46,96992: cho biết khi chỉ số cạnh tranh vận chuyển hàng hóa đường sắt so với đơn vị vân tải tăng 1 đơn vị thì giá trị trung bình của tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam tăng 46,96992nghìn tấn và ngược lại (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)

−^β5=−219,7203: cho biết với cùng chỉ số giá cước vận tải kho bãi, chỉ số cạnh tranh vận chuyển hàng hóa đường sắt so với đơn vị vân tải, độ an tồn hàng hóa , mức chênh lệch trung bình của tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam giai đoạn 2010-2020 đúng hạn và trễ hạn là 219,7203 nghìn tấn, (trong điều kiện các yếu tố khác không đổi)

7. Thực hiện các kiểm định

8.1. Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy

Kiểm định cặp giả thuyết :

{

Ho: R2=0(mơhình hồiquy khơng phù hợp) Vậy mơ hình hồi quy phù hợp

Cách 2: dựa vào P_value

Theo bảng Eviews: Prob = 0,0000 < 0,05 (mức ý nghĩa 5%)

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

 bác bỏ H0, chấp nhận H1 . Vậy mơ hình hồi quy phù hợp

8.2. Kiểm định dấu của các hệ số hồi quy

8.2.1. kiểm định dấu của hệ số chặn β1

Kiểm định cặp giả thuyết:

{

H0: β1≤0H1: β1>0

Theo Eview : P-value = 0,0023

 P_value/2 = 0,00115 < α = 0.05 (mức ý nghĩa 5%)  Bác bỏ H0 .

Vậy với mức ý nghĩa 5%, dấu của hệ số β1 phù hợp với lý thuyết kinh tế Kết luận: ^β1 > 0: phù hợp lý thuyết kinh tế

8.2.2. kiểm định dấu của hệ số góc β2

Kiểm định cặp giả thuyết:

{

H0: β2≤0H1: β2>0

Theo Eview : P-value = 0,007

 P_value/2 = 0,0035 < α = 0.05 (mức ý nghĩa 5%)  Bác bỏ H0 .

Vậy với mức ý nghĩa 5%, dấu của hệ số góc β2 phù hợp với lý thuyết kinh tế Kết luận: ^β2 > 0: khi X2 tăng thì Y tăng và ngược lại

 Hệ số góc này phù hợp lý thuyết kinh tế

8.2.3. kiểm định dấu của hệ số góc β3

Kiểm định cặp giả thuyết:

{

H0: β3≤0H1: β3>0

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

Theo Eview : P-value = 0,1407

 P_value/2 = 0,07035 > α = 0.05 (mức ý nghĩa 5%)  Bác bỏ H1 .

Vậy với mức ý nghĩa 5%, dấu của hệ số góc β3 khơng phù hợp với lý thuyết kinh tế  Hệ số góc này khơng phù hợp lý thuyết kinh tế

8.2.4. kiểm định dấu của hệ số góc β4

Kiểm định cặp giả thuyết:

{

H0: β4≤ 0H1: β4>0

Theo Eview : P-value = 0,0000

 P_value/2 = 0,0000 < α = 0.05 (mức ý nghĩa 5%)  Bác bỏ H0, chấp nhận H1 .

Vậy với mức ý nghĩa 5%, dấu của hệ số góc β4 phù hợp với lý thuyết kinh tế Kết luận: ^β4 > 0: khi X3 tăng thì Y tăng và ngược lại

Hệ số góc này phù hợp lý thuyết kinh tế

8.2.5. kiểm định dấu của hệ số góc β5

Kiểm định cặp giả thuyết:

{

H0: β5≤0H1: β5>0

Theo Eview : P-value = 0,1063

 P_value/2 = 0,05315 > α = 0.05 (mức ý nghĩa 5%)  Bác bỏ H1 .

Vậy với mức ý nghĩa 5%, dấu của hệ số góc β5 phù hợp với lý thuyết kinh tế Hệ số góc này phù hợp lý thuyết kinh tế

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

8.3. Kiểm định các biến độc lập có thực sự ảnh hưởng đến biến phụ thuộctrong mơ hình khơng

Vậy hệ số góc β2có ý nghĩa thống kê

Ý nghĩa: độ an tồn hàng hóa (X2) thực sự ảnh hưởng tới tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam với mức ý nghĩa 5%

vậy hệ số góc β3khơng có ý nghĩa thống kê

ý nghĩa: chỉ số giá cước vận tải kho bãi thực sự ảnh hưởng tới tới tới tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam với mức ý nghĩa 5%

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

 bác bỏ H0

vậy hệ số góc β4có ý nghĩa thống kê

ý nghĩa: chỉ số cạnh tranh vận chuyển hàng hóa đường sắt so với đơn vị vân tải thực sự ảnh hưởng tới tới tới tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam với mức ý nghĩa 5%

vậy hệ số góc β5khơng có ý nghĩa thống kê

ý nghĩa: thời gian giao hàng thực sự ảnh hưởng tới tới tới tổng lượng hàng hóa vận chuyển qua ngành đường sắt của Việt Nam với mức ý nghĩa 5%

8.4. Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp mơ hình hồi quy phụ

Sử dụng phương pháp mơ hình hồi quy phụ kiểm định mơ hình có mắc khuyết tật hiện tượng đa cộng tuyến

Ta thấy: biến X3 có giá trị P-value lớn nhất

 hồi quy phụ các biến độc lập còn lại theo biến X3

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

C142.561513.6561310.439380.0000X2-7.4225458.242217-0.9005520.3871X4-0.2871760.167916-1.7102320.1152X512.286767.6845011.5989020.1381R-squared0.355294 Mean dependent var126.8073Adjusted R-squared0.179465 S.D. dependent var14.50020S.E. of regression13.13478 Akaike info criterion8.211583Sum squared resid1897.746 Schwarz criterion8.400396Log likelihood-57.58687 Hannan-Quinn criter.8.209571F-statistic2.020677 Durbin-Watson stat0.709403Prob(F-statistic)0.169460

Kiểm định cặp giả thiết:

Ho: mơ hình gốc khơng có đa cộng tuyến H1 : mơ hình gốc có đa cộng tuyến

Ta thấy: Prob(f-statistic) = 0,169460 > α =0.05 (với mức ý nghĩa 5%)  Bác bỏ H1 .

Vậy mô hình gốc khơng có hiện tượng đa cộng tuyến

8.5. Kiểm định phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi8.5.1. Kiểm định BPG

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic0.713862 Prob. F(4,10)0.6011Obs*R-squared3.331794 Prob. Chi-Square(4)0.5039Scaled explained SS2.294673 Prob. Chi-Square(4)0.6817Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2Method: Least Squares

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

X2-10030.8929955.15-0.3348640.7446X3-760.23821057.509-0.7188950.4887X4-325.4145662.6336-0.4910930.6340X5-25887.9429920.82-0.8652150.4072R-squared0.222120 Mean dependent var24225.55Adjusted R-squared-0.089033 S.D. dependent var44145.14S.E. of regression46068.42 Akaike info criterion24.57484Sum squared resid2.12E+10 Schwarz criterion24.81086Log likelihood-179.3113 Hannan-Quinn criter.24.57233F-statistic0.713862 Durbin-Watson stat1.923553Prob(F-statistic)0.601132

Mơ hình hồi quy có dạng:

ei2=160577,6−10030,89∗X2i−760,2382∗X3 i−325,4145∗X4 i−23887,94∗X5 i

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi H1: Mơ hình có phương sai sai số thay đổi Obs*R-squared4.100124 Prob. Chi-Square(4)0.3926Scaled explained SS3.244885 Prob. Chi-Square(4)0.5177Test Equation:

Dependent Variable: ARESIDMethod: Least Squares

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

X4-0.5595371.535130-0.3644880.7231X5-103.493769.31786-1.4930310.1663R-squared0.273342 Mean dependent var117.3681Adjusted R-squared-0.017322 S.D. dependent var105.8147S.E. of regression106.7272 Akaike info criterion12.43963Sum squared resid113906.9 Schwarz criterion12.67565Log likelihood-88.29723 Hannan-Quinn criter.12.43712F-statistic0.940406 Durbin-Watson stat1.720472Prob(F-statistic)0.479508

Mơ hình hồi quy có dạng:

|ei|=303,7707+7,627343∗X2i−0,784841∗X3i−0,559537∗X4 i−103,4937∗X5i

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi H1: Mơ hình có phương sai sai số thay đổi Obs*R-squared10.25602 Prob. Chi-Square(12)0.5935Scaled explained SS7.063523 Prob. Chi-Square(12)0.8534Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 05/25/22 Time: 22:55Sample: 2006 2020

Included observations: 15

Collinear test regressors dropped from specification

VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C876021.14675307.0.1873720.8687X2^2334775.91343623.0.2491590.8265X2*X3-7300.96915575.03-0.4687610.6854

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

R-squared0.683734 Mean dependent var24225.55Adjusted R-squared-1.213859 S.D. dependent var44145.14S.E. of regression65683.74 Akaike info criterion24.74152Sum squared resid8.63E+09 Schwarz criterion25.35516Log likelihood-172.5614 Hannan-Quinn criter.24.73498F-statistic0.360317 Durbin-Watson stat1.419415Prob(F-statistic)0.897830

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mơ hình khơng có phương sai sai số thay đổi H1: Mơ hình có phương sai sai số thay đổi

ta có: Prob.F(12,2) = 0,8978 > α = 0.05  bác bỏ H1.

Vậy mơ hình gốc khơng có PSSS thay đổi

8.6. Kiểm định tự tương quan

8.6.1. Dùng kiểm định Breusch- Godfrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic1.281703 Prob. F(2,8)0.3290Obs*R-squared3.640027 Prob. Chi-Square(2)0.1620Test Equation:

Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 04/26/22 Time: 23:00Sample: 2006 2020

Included observations: 15

Presample missing value lagged residuals set to zero.

VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C365.3322677.10150.5395530.6042X2-59.62727127.0784-0.4692160.6514X3-2.9766174.645784-0.6407140.5396

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

X40.1251742.6856230.0466090.9640X574.03021132.93080.5569080.5928RESID(-1)-0.4230230.363750-1.1629490.2784RESID(-2)-0.4912350.346080-1.4194270.1935R-squared0.242668 Mean dependent var-4.87E-13Adjusted R-squared-0.325330 S.D. dependent var161.1085S.E. of regression185.4729 Akaike info criterion13.58842Sum squared resid275201.6 Schwarz criterion13.91884Log likelihood-94.91315 Hannan-Quinn criter.13.58490F-statistic0.427234 Durbin-Watson stat2.180360Prob(F-statistic)0.841993

Mơ hình hồi quy có dạng:

ei=365,3322−59,62727∗X2 i−2,976617∗X3i+0,125174∗X4 i+74,03021∗X5 i−0,423023∗ei−1−00,491235∗ei−2

Kiểm định cặp giả thuyết:

H0: Mơ hình khơng có tự tương quan bậc 2 H1: Mơ hình có tự tương quan bậc 2

Từ mơ hình Eviews ta có Prob.F(2,8) = 0,3290 > α = 0.05

</div>