(12) Phân tích, dự báo kinh tế vĩ mô đến năm 2010

Bài viết cũ của tôi năm 2004:

Phân tích, dự báo một số khả năng phát triển kinh tế đến năm 2010

II. MÔ PHỎNG KIỂM TRA ĐỘ TỐT CỦA MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM ĐƯỢC XÂY DỰNG Ở TRÊN NHẰM MỤC TIÊU SỬ DỤNG TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO TRUNG HẠN

          Trước khi sử dụng mô hình trong phân tích kinh tế, mô phỏng chính sách và dự báo phát triển, cần phải kiểm chứng lại mô hình xem có phù hợp với thực tế không, tức là có sự khớp nhau giữa các kết quả tính toán từ mô hình và các số liệu thực tế kinh tế. Thực tế, các phương trình ước lượng nêu trên đều tốt nhưng từng phương trình tốt không có nghĩa là mô hình tổng thể tốt. Để kiểm chứng mô hình, cần thực hiện các mô phỏng so sánh các sai số giữa mô hình và thực tế. Phương pháp thông dụng là kỹ thuật mô phỏng ex-post (động hoặc tĩnh), với thuật toán Gauss – Seidel đã được cài đặt sẵn trên phần mềm EVIEWS.

          1) Mô phỏng ex-post để kiểm tra chất lượng mô hình
        Các phương trình ước lượng nêu trên được tập hợp lại cùng với các phương trình định nghĩa (phương trình kế toán) để hợp thành một hệ mô hình. Thông thường, để đảm bảo tính khoa học trong sử dụng mô hình, cần phải dự báo quy luật của các sai số và đưa quy luật đó vào các phương trình của mô hình. Tuy nhiên, do thời gian nghiên cứu eo hẹp nên ở đây chúng tôi mô phỏng trực tiếp mô hình với giả định tất cả các sai số quá khứ bằng 0. Dĩ nhiên điều này sẽ ảnh hưởng tới kết quả phân tích và dự báo.

Công thức tính sai số:

trong đó X(i,r) là giá trị quan sát (thực tế) thời điểm i của biến nội sinh cần tính sai số; N là tổng số quan sát, ví dụ từ năm 1991 đến năm 2004 có 14 quan sát thì N = 14. Trong bảng số liệu kết quả mô phỏng kèm theo, giá trị mô phỏng được bổ sung thêm ký hiệu F vào đuôi; ví dự CREDO là giá trị thực tế, CREDOF là giá trị mô phỏng.

Thực hiện mô phỏng động cho khoảng thời gian từ năm 1991 đến năm 2004 sẽ cho giá trị các biến nội sinh tính qua mô hình, gọi là X(i,s) trong đó i là ký hiệu quan sát đến thời điểm i, s là ký hiệu thể hiện giá trị mô phỏng. Khi đó sẽ xác định được sai số của mô hình theo tiêu chuẩn căn bậc hai của trung bình tổng bình phương các sai số mô phỏng (RMS) như sau:

          Kết quả tính toán sai số được thể hiện trong bảng 9 dưới đây:

Kết quả tính toán được trình bày trong bảng trên cho thấy sai số của mô hình khá thấp. Đặc biệt, kết quả này có được ngay cả trong trường hợp mô phỏng với giả định tất cả các sai số ước lượng qúa khứ đều bằng 0. Điều này cho thấy mô hình thoả mãn yêu cầu về chất lượng theo các tiêu chuẩn thông thường.

Cụ thể là: Tiêu chuẩn sai số trong các mô hình kinh tế lượng của các nước công nghiệp phát triển quy định mô hình sẽ được chấp nhận nếu sai số của các biến tính theo giá trị (giá cố định hoặc giá hiện hành) không quá 5%, và sai số của các biến chênh lệch (ví dụ biến cán cân thương mai = xuất - nhập), các biến tốc độ tăng trưởng (GDP hoặc lạm phát), các biến tỷ lệ phần trăm (tỷ lệ thâm hụt cán cân thương mại trên GDP)... không quá 25-30%. Đối với các nước đang phát triển, do độ bất định cao hơn và chất lượng thống kê không được tốt, tiêu chuẩn trên được nới rộng tương ứng thành 10-15% và 50-60%.

          Bảng 9 : Sai số mô phỏng RMS (%)

Số TT	Tên biến	Sai số %	Số TT	Tên biến	Sai số %
1	POPU	0,07	33	CONPRI	3,23
2	LABOS	0,35	34	CONSO	2,91
3	LABAG	1,92	35	INVCU	7,22
4	LABIN	9,59	36	ACCU	10,18
5	LABSE	1,56	37	EXCU	7,58
6	LABOD	1,68	38	IMCU	6,92
7	UNLAB	9,06	39	REVGO	6,24
8	UNRAT	9,19	40	REVDO	7,75
9	CAMOBI	12,07	41	REXIM	15,49
10	CREDO	10,17	42	ROIL	6,25
11	CREPU	10,17	43	EXPGO	5,34
12	CREPRI	10,17	44	EXINV	9,11
13	INVES	6,80	45	EXPPM	6,16
14	IG	8,12	46	DEFBU	2,67
15	IP	0,61	47	M2	11,03
16	FDI	6,80	48	INFLA	48,04
17	IAG	7,22	49	PRICE	1,59
18	IIN	7,22	50	PGDP	2,28
19	ISE	7,22	51	PACCUM	3,18
20	TIAG	4,16	52	PCONGO	5,70
21	TIIN	4,20	53	PCONPRI	4,05
22	TISE	4,24	54	PIMCON	3,08
23	GDPAG	0,56	55	EXAG	6,30
24	GDPIN	1,74	56	EXLIN	7,15
25	GDPSE	1,03	57	EXHIN	6,55
26	GDP	0,86	58	EXUS	4,73
27	GGDP	11,47	59	IMUS	9,20
28	GDPCU	2,68	60	TRABA	37,66
29	ACCUM	8,96	61	TRAGDP	30,68
30	CONCU	6,26	62	EXCON	4,59
31	CONGCU	5,91	63	IMCON	5,08
32	CONPCU	6,45	...	...	...

          Đối chiếu với tiêu chuẩn trên, có thể thấy sai số của mô hình VQEM nhìn chung đều chấp nhận được. Phần lớn các biến tính theo giá trị đều có sai số khoảng 1-5%; đặc biệt các biến thực quan trọng như tăng trưởng GDP, tỉêu dùng, xuất nhập khẩu có sai số rất thấp (dưới 2%). Cá biệt có một số biến có sai số cao hơn nhưng những sai số này đều chấp nhận được theo tiêu chuẩn áp dụng đối với mô hình tại các nước đang phát triển. Sai số của các biến chênh lệch cũng nằm trong giới hạn cho phép. Mặt khác, đa số các sai số lớn đều xảy ra trong thời kỳ trước năm 1995 khi nền kinh tế nước ta còn đang trong thời kỳ phát triển không ổn định.

Phân tích những diễn biến trong nền kinh tế Việt Nam giai đoạn mười năm qua chúng ta thấy nổi lên một số đặc điểm sau:

- Đây là giai đoạn chuyển đổi từ kinh tế kế hoạch hoá tập trung sang kinh tế thị trường định hướng XHCN với nhiều thay đổi kinh tế lớn và nhanh. Vì vậy, các quan hệ kinh tế không ổn định để có thể mô hình hoá chính xác.

- Hệ thống số liệu thống kê của Việt Nam còn tương đối thô sơ, độ chính xác thấp, nhiều chỉ tiêu của kinh tế thị trường mới bắt đầu được nghiên cứu đưa vào tính toán thử nghiệm từ năm 1989 theo nhiều phương pháp và tiếp cận khác nhau nên chất lượng kém. Hàng năm, Tổng cục Thống kê thường phải tính lại và điều chỉnh lại các số đã công bố, ví dụ như các số liệu về dân số, lao động, đầu tư....

- Để cải tiến mô hình, biện pháp cơ bản nhất là bổ sung thêm các biến mới. Nhưng như đã nói ở trên, nhiệm vụ này rất phức tạp trong khi nguồn thông tin quý rất hạn chế và thực sự không cần thiết vì chất lượng thông tin còn rất kém.

Do những nguyên nhân kể trên, chúng tôi cho rằng có thể chấp nhận mô hình quý xây dựng ở trên để đưa vào thực hiện các phân tích, dự báo.

          2) Mô phỏng ex-ante để dự báo giả cho 2 năm 2003-2004 nhằm đánh giá khả năng dự báo của mô hình

Các mô phỏng ex-post trên đây được thực hiện với số liệu trong toàn bộ giai đoạn ước lượng mô hình. Ví dụ khi xây dựng mô hình với chuỗi số giai đoạn 1986-2004 thì mô phỏng được thực hiện cho toàn bộ giai đoạn này hoặc cho giai đoạn ngắn hơn từ năm X nào đó đến năm 2004 tuỳ theo năm bắt đầu có số liệu của chuỗi có số liệu ngắn nhất. Qua mô phỏng và đánh giá sai số, có thể nhận thấy mức độ phản ánh đúng thực tế quan sát của mô hình. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là mô hình sẽ cho các dự báo tốt vì dự báo được thực hiện cho giai đoạn tương lai mà giá trị thực của các chuỗi còn chưa biết và chưa được đưa vào ước lượng mô hình. Ngoài ra, để giảm tính giả tạo trong việc đưa một số biến không phù hợp vào mô hình như đã nêu trên, cũng cần có các kiểm tra để giữ lại những biến có khả năng cho các phân tích và dự báo tốt.

Phương pháp phổ biến để kiểm tra khả năng dự báo của mô hình là mô phỏng mô hình trong thời kỳ không được sử dụng để ước lượng mô hình, tức là loại bỏ khỏi chuỗi quan sát những quan sát của thời kỳ gần nhất đã biết trước khi ước lượng mô hình. Ví dụ trong mô hình VMEM-2004 nêu trên, thay vì ước lượng cho giai đoạn 1986-2004, chúng ta chỉ sử dụng số liệu giai đoạn 1986-2002 để ước lượng mô hình; sau khi đã có mô hình, chúng ta sẽ mô phỏng cho thời kỳ 2003-2004, tức là dự báo cho 2 năm này. Kết quả là các dự báo giả (gọi là dự báo giả vì chúng ta đã biết số thực tế đã diễn ra, khác với dự báo tương lai khi chúng ta chưa biết số thực). Bước cuối cùng là so sánh kết quả dự báo qua mô hình với thực tế đã diễn ra xem có khớp không. Nếu kết quả tương đối sát nhau, sai số có thể chấp nhận được, thì mô hình được xem là có khả năng dự báo tốt.

Điểm bất lợi của phương pháp này là giảm kích thước của chuỗi quan sát nói chung vốn đã rất thấp đối với những nền kinh tế như nước ta; do đó làm giảm ý nghĩa giải thích của các hệ số ước lượng. Vấn đề này đặc biệt nghiêm trọng đối với các mô hình trung hạn với tần số thời gian là 1 năm vì khi đó phải dành số liệu ít nhất cũng của 5 năm cuối cùng để dự báo giả. Ngay ở các nước công nghiệp phát triển, mô hình xây dựng trong những năm 90 thường sử dụng chuỗi số dài khoảng 35-45 năm (từ 1955-1960 đến 1990-1995), điều này cũng đã bị phê phán là không hợp lý vì chuỗi thông tin vẫn chưa thật dài như cần thiết, do đó đã ảnh hưởng lớn tới kết quả phân tích và dự báo.

Ở nước ta, đến nay hầu như các mô hình đều được xây dựng với trên dưới 10 quan sát (1990-1991 đến 2000-2001); chỉ những mô hình xây dựng cuối năm 2004 mới có chuỗi quan sát kéo dài được ít nhất cũng 14 năm, trong đó số liệu năm 2003-2004 vẫn là số ước tính. Do vậy, về phương diện dự báo, chất lượng thường không đạt yêu cầu. Mặt khác, cũng không thể dành số liệu của 5 năm cuối để thực hiện các dự báo giả vì chuỗi số để ước lượng lại mô hình chỉ còn khoảng 5-10 quan sát, không đủ để ước lượng mô hình.

          Kỹ thuật này đã đặt ra 2 quá trình ước lượng mô hình: Ước lượng mô hình đủ và ước lượng mô hình với chuỗi quan sát ngắn hơn. Do vậy, sẽ đặt ra vấn đề khớp nhau giữa 2 ước lượng. Một mặt, các biến trong 2 ước lượng vẫn được giữ ổn định. Mặt khác, các hệ số trong 2 ước lượng phải gần giống nhau.

          Để kiểm tra sự khớp nhau của hai ước lượng, người ta thường sử dụng một số cách kiểm định, ví dụ như kiểm định Chow. Vì kiểm định Chow cho phép áp dụng cho từng phương trình đơn lẻ nên có thể so sánh đối chiếu hai phương trình tương đương ngay trong giai đoạn ước lượng lại mô hình. Nếu mô hình thoả mãn các kiểm định này đồng thời khi dự báo giả thấy nó có khả năng dự báo tốt cho thời kỳ chưa đưa vào ước lượng mô hình thì mô hình được coi là có khả năng dự báo tương lai tốt và được chấp nhận để sử dụng.

          Áp dụng kỹ thuật mô phỏng ex-ante nêu trên để dự báo giả cho 2 năm 2003-2004, chúng tôi đã thu được những kết quả sau:

          - Kết quả dự báo của mô hình cho 2 năm 2003-2004 hầu như khớp với thực tế. Bảng 10 dưới đây cho thấy chỉ có một số biến có sai số dự báo trên 10%, như vốn đầu tư theo giá cố định dự báo cho năm 2004 sai số 18% (có thể số vốn ước tính năm 2004 chưa chính xác), tốc độ tăng trưởng GDP năm 2004 (số thực khoảng 7,5-7,6%, số dự báo là 7,2%; sai số khoảng 4% song trong bảng là 12,5% do máy tính tự động làm tròn số 7,5-7,6% thành 8% và 7,2% thành 7%). Tương tự tỷ lệ lạm phát năm 2003 là 3% trong khi dự báo là 3,2%; năm 2004 là 9,5% trong khi dự báo là 7,2%... Như vậy, có thể sử dụng mô hình này để dự báo.

          Bảng 10: Kết quả dự báo giả cho 2 năm 2003-2004.

                   

Chỉ tiêu	2003	Sai số năm 2003 (%)	2004	Sai số năm 2004 (%)
POPU	80902		82070
POPUF	80829	-0,09	81920	-0,18
LABOS	48011		49173
LABOSF	47929	-0,17	49015	-0,32
LABAG	25233		24929
LABAGF	26099	3,43	26466	6,17
LABIN	6463		7371
LABINF	6526	0,97	6804	-7,69
LABSE	9468		10064
LABSEF	9082	-4,08	9737	-3,25
LABOD	41164		42364
LABODF	41707	1,32	43006	1,52
UNLAB	6847		6809
UNLABF	6222	-9,13	6009	-11,75
UNRAT	14		14
UNRATF	13	-7,14	12	-14,29
CAMOBI	364249		451669
CAMOBIF	372338	2,22	474553	5,07
CREDO	365436		456795
CREDOF	338110	-7,48	417892	-8,52
CREPRI	227155		289973
CREPRIF	210169	-7,48	265278	-8,52
CREPU	138281		166822
CREPUF	127941	-7,48	152614	-8,52
INVES	158606		177622
INVESF	159319	0,45	211066	18,83
IG	88807		NA
IGF	91772	3,34	96488	#VALUE!
IP	41967		NA
IPF	41919	-0,11	45856	#VALUE!
FDI	27832		NA
FDIF	25627	-7,92	68723	#VALUE!
IAG	14296		15747
IAGF	14224	-0,50	18712	18,83
IIN	64258		72829
IINF	63938	-0,50	86542	18,83
ISE	81564		89046
ISEF	81157	-0,50	105812	18,83
TIAG	140874		156621
TIAGF	140802	-0,05	159514	1,85
TIIN	430429		503259
TIINF	430109	-0,07	516651	2,66
TISE	596160		685206
TISEF	595753	-0,07	701565	2,39
GDPAG	70575		72925
GDPAGF	71106	0,75	73922	1,37
GDPIN	129247		142456
GDPINF	129451	0,16	142351	-0,07
GDPSE	136167		146143
GDPSEF	135997	-0,12	144328	-1,24
GDP	335989		361524
GDPF	336554	0,17	360601	-0,26
GGDP	7		8
GGDPF	7	0,00	7	-12,50
GDPCU	605586		708500
GDPCUF	608940	0,55	708758	0,04
ACCUM	118845		NA
ACCUMF	137085	15,35	166387	#VALUE!
CONCU	434721		NA
CONCUF	440373	1,30	513688	#VALUE!
CONGCU	41770		NA
CONGCUF	39810	-4,69	46596	#VALUE!
CONPCU	392951		NA
CONPCUF	400563	1,94	467092	#VALUE!
CONPRI	220291		230875
CONPRIF	217716	-1,17	231713	0,36
CONSO	242061		NA
CONSOF	239486	-1,06	254789	#VALUE!
INVCU	219675		251100
INVCUF	212891	-3,09	310823	23,78
ACCU	212480		NA
ACCUF	245345	15,47	322064	#VALUE!
EXCU	365394		NA
EXCUF	324374	-11,23	376107	#VALUE!
IMCU	411119		NA
IMCUF	395408	-3,82	484580	#VALUE!
SAICU	4110		NA
SAICUF	-5744	-239,76	-18521	#VALUE!
REVGO	142200		166900
REVGOF	134095	-5,70	147911	-11,38
REVDO	74300		92000
REVDOF	69963	-5,84	80544	-12,45
REXIM	33800		35500
REXIMF	30524	-9,69	28205	-20,55
ROIL	32100		37400
ROILF	31608	-1,53	37163	-0,63
EXPGO	176600		206100
EXPGOF	168686	-4,48	187125	-9,21
EXPPM	95500		98400
EXPPMF	88813	-7,00	87425	-11,15
EXINV	51000		59000
EXINVF	52586	3,11	55470	-5,98
DEFBU	34400		39200
DEFBUF	34591	0,56	39214	0,04
DEFRA	6		6
DEFRAF	6	0,00	6	0,00
M2	478932		584297
M2F	467042	-2,48	563206	-3,61
INFLA	3		10
INFLAF	3	0,00	7	-30,00
PRICE	143		157
PRICEF	143	0,00	154	-1,91
PGDP	180		196
PGDPF	181	0,56	197	0,51
PACCUM	179		NA
PACCUMF	179	0,00	194	#VALUE!
PCONGO	192		NA
PCONGOF	183	-4,69	202	#VALUE!
PCONPRI	178		NA
PCONPRIF	184	3,37	202	#VALUE!
PIMCON	171		NA
PIMCONF	161	-5,85	174	#VALUE!
PIMCU	171		NA
PIMCUF	164	-4,09	179	#VALUE!
NER	15622		15700
NERF	15622	0,00	15700	0,00
EXRAT	143		143
EXRATF	143	0,00	143	0,00
QE	3		5
QEF	3	0,00	5	0,00
EXAG	5897		7000
EXAGF	5974	1,31	6922	-1,11
EXLIN	8026		10000
EXLINF	7848	-2,22	9965	-0,35
EXHIN	6253		8000
EXHINF	6654	6,41	8123	1,54
EXUS	20176		25000
EXUSF	20476	1,49	25010	0,04
IMUS	25227		30000
IMUSF	25261	0,13	30081	0,27
TRABA	5051		5000
TRABAF	4785	-5,27	5071	1,42
TRAGDP	13		11
TRAGDPF	12	-7,69	11	0,00
EXCON	210650		NA
EXCONF	200835	-4,66	218051	#VALUE!
IMCON	239956		NA
IMCONF	245241	2,20	278626	#VALUE!

Chú thích: Mỗi chỉ tiêu được viết thành 2 dòng liền nhau, dòng 1 là số thật, ví dụ POPU năm 2003 là 80902, dòng 2 tiếp theo là số tính qua mô hình, ký hiệu là tên biến có thêm chữ F phía sau; cụ thể dự báo cho POPU năm 2003 là 80829. Cột thứ 3 và thứ 5 chỉ sai số dự báo của mô hình đối với năm 2003 và năm 2004. Một số chỉ tiêu chưa có số thật của năm 2004 nên trong bảng viết là NA; cũng do vậy nên không tính được sai số dự báo cho năm 2004 đối với các chỉ tiêu này.

          - Kiểm định Chow cho hai phiên bản của mô hình cho thấy đa số các phương trình đều đảm bảo tính thuần nhất. Các hệ số và các tham số của các phương trình trong 2 phiên bản đều thống nhất nhau. Điều này cũng dễ hiểu vì trong các phương trình ước lượng của mô hình VMEM-2004 chúng ta không thấy các biến dummy năm 2003-2004 tức là giá trị quan sát của các năm này đều năm trong giới hạn sai số ước lượng và được thể hiện trong phương trình ước lượng. Một số trường hợp có sai số tương đối lớn song vẫn có thể chấp nhận được.

MỤC 2: KẾT LUẬN CHUNG CỦA CHƯƠNG II

MÔ HÌNH CHẤP NHẬN ĐƯỢC ĐỂ PHÂN TÍCH - DỰ BÁO

          Trong chương II, chúng ta đã nghiên cứu lập luận của một số lý thuyết kinh tế cơ bản kết hợp với những phân tích trong chương I để xây dựng một mô hình kinh tế lượng vĩ mô lý thuyết cho nền kinh tế Việt Nam nhằm mục tiêu dự báo trung hạn đến năm 2010. Những lập luận lô gíc cho thấy để thực hiện mục tiêu dự báo các chỉ tiêu vĩ mô của nền kinh tế Việt Nam đến năm 2010, mô hình tốt nhất cần xây dựng là mô hình cung, trong đó các nhân tố cơ bản quyết định đầu vào sản xuất là vốn và lao động.

Tuy nhiên, vì nền kinh tế Việt Nam đang từng bước chuyển sang giai đoạn phát triển mới trong đó những nhân tố cầu ngày càng đóng vai trò quan trọng đồng thời sự can thiệp theo kiểu hành chính mệnh lệch của Chính phủ đang giảm sút mạnh. Do đó, trong mô hình cung nêu trên, sẽ bổ sung một số nhân tố cầu, do vậy mô hình mang bản chất nửa cung nửa cầu trong đó các nhân tố cung đóng vai trò quyết định.

Cấu trúc của mô hình gồm 3 khối chính: (i) Khối thực phản ánh các hoạt động thực của nền kinh tế, trong đó đặc biệt chú ý tới cân đối thực; (ii) Khối tài chính, tiền tệ, giá cả phản ánh tác động của các nhân tố này tới hoạt động thực của nền kinh tế, nhất là tác động của chính phủ thông qua chính sách tài chính, tiền tệ, tỷ giá... và tác động của môi trường như thay đổi giá quốc tế...; trong khối này cũng sẽ chú trọng tới tính cân đối về giá trị, tức là cân bằng về sử dụng GDP theo giá hiện hành ; (iii) Khối ngoại thương phản ánh hoạt động xuất nhập khẩu và ảnh hưởng của chúng tới cân đối vĩ mô.

          Trong mục 2 của chương này, chúng ta đã ước lượng các phương trình của mô hình. Kết quả ước lượng cho thấy phần lớn các phương trình ước lượng đều phù hợp với dự tính trong mô hình lý thuyết. Đối với các phương trình chưa phù hợp, chúng ta đã nghiên cứu và hiệu chỉnh để thu được phương trình cuối cùng đảm bảm được các tiêu chuẩn đề ra trong lý thuyết thống kê và kinh tế lượng.

          Tiếp theo, chúng ta đã mô phỏng ex-post mô hình nhằm kiểm tra xem kết quả tính toán từ mô hình VMEM-2004 có giống với số liệu thực tế của nền kinh tế không. Kết quả cho thấy sai số của mô hình nhỏ, có thể chấp nhận được. Do đó có thể sử dụng mô hình trong phân tích kinh tế.

          Mặt khác, chúng ta cũng đã tiến hành xây dựng lại mô hình với chuỗi số ngắn hơn, chỉ từ năm 1986 (hoặc 1990) đến năm 2002 thay vì chuỗi số 1986-2004 như đã làm với mô hình gốc, sau đó đã sử dụng phiên bản mới này của mô hình để mô phỏng ex-post mô hình cho 2 năm 2003-2004 nhằm kiểm tra khả năng dự báo của mô hình. Kết quả cũng cho thấy sai số dự báo của mô hình nhỏ, có thể chấp nhận được. Do đó có thể sử dụng mô hình trong dự báo kinh tế.

          Vì mô hình VMEM-2004 đã đảm bảo các yêu cầu đề ra về mặt kinh tế và kỹ thuật kinh tế lượng, dưới đây chúng ta sẽ sử dụng mô hình này để dự báo một số khả năng phát triển đến năm 2010 của nền kinh tế nước ta.