Ứng dụng mô hình ARDL đánh giá mối quan hệ giữa thất nghiệp và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam

Nguyễn Thị Thu Hà ()
Additional contact information
Nguyễn Thị Thu Hà: Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng, Việt Nam

TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH, 2021, vol. 16, issue 3, 68-80

Abstract: Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích mối quan hệ giữa thất nghiệp và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam trong giai đoạn 1986 - 2019. Sử dụng mô hình phân phối trễ tự hồi quy (Autoregressive Distributed Lag - ARDL) kết hợp với phương pháp kiểm định đường bao (Bound test) làm cơ sở xác định tác động dài hạn, sau đó dùng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) để phân tích tác động ngắn hạn, kết quả thực nghiệm đã chứng minh được mối quan hệ dài hạn và ngắn hạn giữa thất nghiệp và tăng trưởng kinh tế. Cụ thể, thất nghiệp có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế trong cả ngắn hạn và dài hạn, nhưng giữa hai biến vĩ mô này không tồn tại quan hệ nhân quả. Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất một số khuyến nghị nhằm hài hòa mối quan hệ này.

Keywords: định luật Okun; mối quan hệ; tăng trưởng kinh tế; thất nghiệp (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://journalofscience.ou.edu.vn/index.php/econ-vi/article/view/959/1498 (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:bjw:econvi:v:16:y:2021:i:3:p:68-80

DOI: 10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.16.3.959.2021

Access Statistics for this article

TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH is currently edited by Nguyen Thuan

More articles in TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH from HO CHI MINH CITY OPEN UNIVERSITY JOURNAL OF SCIENCE, HO CHI MINH CITY OPEN UNIVERSITY
Bibliographic data for series maintained by Vu Tuan Truong ().