1 Giới thiệu

1.1 Khái niệm

  • Phân tích tác động của Công nghệ 4.0 đến Nền kinh tế Việt Nam là quá trình đánh giá và đo lường những ảnh hưởng tích cực và tiêu cực của các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT), Dữ liệu lớn (Big Data), Robot và In 3D lên các khía cạnh khác nhau của nền kinh tế Việt Nam.

1.2 Lý do lựa chọn đề tài

1.2.1 Tầm quan trọng của đề tài

  • Tính thời sự: Công nghệ 4.0 đang tạo ra những thay đổi to lớn trên toàn cầu và Việt Nam cũng không ngoại lệ. Việc nghiên cứu tác động của nó là vô cùng cần thiết để có những định hướng đúng đắn cho sự phát triển kinh tế của đất nước.

  • Tính cấp bách: Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng và hội nhập sâu rộng. Nắm bắt cơ hội và ứng dụng hiệu quả công nghệ 4.0 là chìa khóa để nâng cao năng lực cạnh tranh và tạo bước đột phá trong nền kinh tế.

  • Tính thực tiễn: Kết quả nghiên cứu có thể cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp và người dân trong việc chuẩn bị cho cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.

1.2.2 Lý do cụ thể

1.2.2.1 Tác động to lớn của công nghệ 4.0

  • Thay đổi cách thức hoạt động: Nâng cao hiệu quả, tự động hóa, cá nhân hóa.

  • Tạo ra các ngành kinh tế mới: Fintech, Edtech, Healthtech,…

  • Thay đổi thị trường lao động: Nhu cầu về kỹ năng mới, nguy cơ thất nghiệp cho một số ngành nghề.

1.2.2.2 Nền kinh tế Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức

  • Năng suất lao động còn thấp.

  • Chất lượng nguồn nhân lực chưa cao.

  • Hạ tầng công nghệ chưa phát triển đồng đều.

  • Hệ thống pháp lý chưa hoàn thiện.

1.2.2.3 Việc nghiên cứu đề tài này giúp

  • Đánh giá mức độ sẵn sàng của Việt Nam cho cuộc cách mạng 4.0.

  • Xác định những cơ hội và thách thức mà Việt Nam cần nắm bắt và giải quyết.

  • Đề xuất các giải pháp cụ thể để thúc đẩy ứng dụng công nghệ 4.0 hiệu quả và bền vững.

1.2.3 Khẳng định

  • Lựa chọn đề tài này thể hiện sự quan tâm đến những vấn đề nóng hổi và mang tính chiến lược của nền kinh tế Việt Nam.

  • Kết quả nghiên cứu có thể góp phần quan trọng vào việc xây dựng một nền kinh tế số phát triển mạnh mẽ và hội nhập sâu rộng.

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu chung: Phân tích toàn diện tác động của công nghệ 4.0 đến nền kinh tế Việt Nam.

  • Mục tiêu cụ thể:

    • Xác định các tác động tích cực và tiêu cực của công nghệ 4.0 trên các khía cạnh:

      • Tăng trưởng kinh tế: Tốc độ tăng trưởng GDP, năng suất lao động, năng lực cạnh tranh.

      • Cơ cấu kinh tế: Chuyển dịch cơ cấu theo hướng dịch vụ hóa, công nghiệp hóa cao.

      • Thị trường lao động: Nhu cầu nhân lực, cơ hội việc làm, thu nhập.

      • Bình đẳng xã hội: Giảm bất bình đẳng thu nhập, tiếp cận công nghệ.

    • Đánh giá mức độ sẵn sàng của Việt Nam cho cuộc cách mạng công nghiệp 4.0:

      • Khả năng tiếp cận và ứng dụng công nghệ.

      • Hệ thống pháp lý và chính sách hỗ trợ.

      • Chất lượng nguồn nhân lực.

      • Hạ tầng công nghệ thông tin.

    • Xác định rủi ro và thách thức trong quá trình ứng dụng công nghệ 4.0:

      • An ninh mạng, bảo mật dữ liệu.

      • Biến động thị trường lao động.

      • Bất bình đẳng kỹ thuật số.

    • Đề xuất các giải pháp nhằm thúc đẩy ứng dụng công nghệ 4.0 và giảm thiểu rủi ro, thách thức:

      • Định hướng phát triển khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo.

      • Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực.

      • Hoàn thiện hệ thống pháp lý và chính sách hỗ trợ.

      • Phát triển hạ tầng công nghệ thông tin.

      • Nâng cao nhận thức và tham gia của cộng đồng.

1.4 Phạm vi nghiên cứu

  • Thời gian: Giai đoạn 2012 - 2022

  • Lĩnh vực: Kinh tế (nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ)

    • Nông nghiệp:

      • Ứng dụng công nghệ AI, IoT, Big Data để tối ưu hóa sản xuất, quản lý tài nguyên, dự báo thị trường.

      • Phát triển nông nghiệp thông minh, nông nghiệp hữu cơ, nông nghiệp chính xác.

    • Công nghiệp:

      • Ứng dụng robot, tự động hóa, in 3D để nâng cao năng suất, hiệu quả sản xuất.

      • Chuyển đổi sang mô hình sản xuất thông minh, linh hoạt, thích ứng với thị trường.

    • Dịch vụ:

      • Phát triển các dịch vụ số, thương mại điện tử, thanh toán trực tuyến.

      • Nâng cao chất lượng dịch vụ, trải nghiệm khách hàng.

  • Phạm vi địa lý: Việt Nam

1.5 Phương pháp nghiên cứu

  • Thu thập dữ liệu:

    • Thu thập dữ liệu thứ cấp từ các nguồn uy tín: báo cáo, tài liệu của các tổ chức quốc tế (WB, IMF, ADB), cơ quan chính phủ, nghiên cứu khoa học.

    • Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua: phỏng vấn chuyên gia, doanh nghiệp, người lao động; khảo sát doanh nghiệp, hộ gia đình.

  • Phân tích dữ liệu:

    • Phân tích mô tả: tần suất, tỷ lệ, trung bình cộng.

    • Phân tích phiếm định: phân loại, so sánh.

    • Phân tích hồi quy: xác định mối quan hệ giữa các biến.

    • Mô hình hóa: xây dựng mô hình dự báo tác động của công nghệ 4.0.

1.6 Ý nghĩa nghiên cứu

1.6.1 Cung cấp thông tin

  • Hiểu rõ hơn về những tác động tích cực và tiêu cực của công nghệ 4.0 đối với nền kinh tế Việt Nam trên các khía cạnh:

    • Nền kinh tế vĩ mô: Tăng trưởng GDP, năng suất lao động, tỷ lệ thất nghiệp, xuất khẩu, đầu tư,…

    • Ngành kinh tế: Nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ,…

    • Doanh nghiệp: Mô hình kinh doanh, chiến lược phát triển,…

    • Người lao động: Nhu cầu nhân lực, kỹ năng cần thiết,…

  • Đánh giá mức độ sẵn sàng của Việt Nam cho cuộc cách mạng công nghiệp 4.0:

    • Hệ thống pháp lý

    • Nguồn nhân lực

    • Hạ tầng công nghệ

  • Xác định rủi ro và thách thức trong quá trình ứng dụng công nghệ 4.0:

    • An ninh mạng

    • Bất bình đẳng thu nhập

    • Thất nghiệp do tự động hóa

1.6.2 Hỗ trợ ra quyết định

  • Cung cấp cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách, chiến lược phát triển kinh tế gắn với ứng dụng công nghệ 4.0:

    • Xác định các lĩnh vực trọng tâm để đầu tư

    • Phát triển nguồn nhân lực phù hợp

    • Hoàn thiện hệ thống pháp lý và chính sách hỗ trợ

  • Giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp với xu hướng công nghệ 4.0:

    • Chuyển đổi số

    • Nâng cao năng lực cạnh tranh

  • Hỗ trợ người lao động thích ứng với thị trường lao động mới:

    • Nâng cao kỹ năng

    • Tìm kiếm cơ hội việc làm

1.6.3 Nâng cao nhận thức

  • Nâng cao nhận thức của các cấp lãnh đạo, cán bộ quản lý, doanh nghiệp và người dân về tầm quan trọng của công nghệ 4.0:

    • Thúc đẩy ứng dụng công nghệ 4.0 vào mọi lĩnh vực

    • Nâng cao tinh thần đổi mới sáng tạo

  • Góp phần thúc đẩy sự tham gia của các bên liên quan trong quá trình ứng dụng công nghệ 4.0:

    • Doanh nghiệp

    • Trường đại học

    • Viện nghiên cứu

    • Người dân

1.6.4 Góp phần vào sự phát triển bền vững

  • Ứng dụng công nghệ 4.0 góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nâng cao năng suất lao động, tạo ra nhiều việc làm mới.

  • Góp phần giải quyết các vấn đề xã hội như:

    • Giảm nghèo

    • Nâng cao chất lượng giáo dục

    • Bảo vệ môi trường

  • Nâng cao vị thế của Việt Nam trong nền kinh tế toàn cầu.

1.7 Mức độ sẵn sàng của Việt Nam

  • Hệ thống pháp lý:

    • Khung pháp lý về khoa học công nghệ, sở hữu trí tuệ, an ninh mạng.

    • Chính sách hỗ trợ khởi nghiệp, đổi mới sáng tạo.

  • Nguồn nhân lực:

    • Nhu cầu và chất lượng nguồn nhân lực cho các ngành công nghệ 4.0.

    • Đào tạo, bồi dưỡng kỹ năng cho người lao động.

  • Hạ tầng công nghệ:

    • Hệ thống viễn thông, Internet, điện toán đám mây.

    • An ninh mạng, bảo mật thông tin.

1.8 Rủi ro và thách thức

1.8.1 Rủi ro

1.8.1.1 Rủi ro về kinh tế

  • Tăng trưởng không đồng đều: Lợi ích của Công nghiệp 4.0 có thể tập trung vào một số ngành/lĩnh vực/địa phương nhất định, dẫn đến gia tăng bất bình đẳng.

  • Mất việc làm: Việc tự động hóa có thể dẫn đến mất việc làm trong một số ngành truyền thống, đặc biệt là các công việc đơn giản, lặp đi lặp lại.

  • Bất ổn kinh tế: Sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ có thể dẫn đến biến động kinh tế và bất ổn.

1.8.1.2 Rủi ro về xã hội

  • Bất bình đẳng gia tăng: Khoảng cách thu nhập có thể nới rộng do chênh lệch kỹ năng và cơ hội tiếp cận công nghệ.

  • Tội phạm mạng: Nguy cơ gia tăng tấn công mạng, lừa đảo và vi phạm dữ liệu cá nhân.

  • Mất kết nối xã hội: Sự phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ có thể dẫn đến cô lập xã hội và giảm tương tác trực tiếp.

1.8.2 Rủi ro về môi trường

  • Tăng thiểu rác thải điện tử: Việc sử dụng ngày càng tăng các thiết bị điện tử dẫn đến vấn đề xử lý rác thải điện tử.

  • Tiêu thụ năng lượng: Nhu cầu năng lượng cao cho các hoạt động kỹ thuật số có thể gây áp lực lên hệ thống điện.

1.8.3 Thách thức

1.8.3.1 Thách thức về thể chế và chính sách

  • Hoàn thiện hệ thống pháp lý:

    • Khung pháp lý cần được cập nhật để theo kịp tốc độ phát triển của công nghệ và đảm bảo việc sử dụng công nghệ một cách hiệu quả và an toàn.

    • Quyền sở hữu trí tuệ cần được bảo vệ để khuyến khích đổi mới và sáng tạo.

  • Phát triển chính sách hỗ trợ:

    • Cần có các chính sách hỗ trợ để thúc đẩy ứng dụng công nghệ 4.0 trong các ngành kinh tế chính.

    • Cần có chính sách hỗ trợ đào tạo và bồi dưỡng nguồn nhân lực cho công nghệ 4.0.

1.8.3.2 Thách thức về hạ tầng và nguồn nhân lực

  • Nâng cấp hạ tầng công nghệ:

    • Cần đầu tư vào việc phát triển hạ tầng công nghệ thông tin, bao gồm mạng internet tốc độ cao và điện toán đám mây.

    • Cần đảm bảo an ninh mạng để bảo vệ dữ liệu và hệ thống khỏi các mối đe dọa mạng.

  • Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực:

    • Cần đào tạo và bồi dưỡng nguồn nhân lực có kỹ năng cần thiết để ứng dụng công nghệ 4.0 trong các lĩnh vực khác nhau.

    • Cần khuyến khích đổi mới và sáng tạo trong lực lượng lao động.

2 Phân tích dữ liệu

2.1 Mô tả chi tiết về bộ dữ liệu

  • Tên bộ dữ liệu: Agriculture, forestry, and fishing, value added (% of GDP) - Nông, lâm, ngư nghiệp, giá trị gia tăng (% GDP). Nông nghiệp, lâm nghiệp và đánh cá tương ứng với các phân khu ISIC 1-3 và bao gồm lâm nghiệp, săn bắn và đánh cá, cũng như trồng trọt và chăn nuôi. Giá trị gia tăng là sản lượng ròng của một ngành sau khi cộng tất cả các đầu ra và trừ đi các đầu vào trung gian. Nó được tính toán mà không khấu trừ khấu hao tài sản cố định hoặc sự cạn kiệt và suy thoái tài nguyên thiên nhiên. Nguồn gốc của giá trị gia tăng được xác định theo Phân loại công nghiệp tiêu chuẩn quốc tế (ISIC).

  • Indicator: NV.AGR.TOTL.ZS

  • Nguồn: Dữ liệu tài khoản quốc gia của Ngân hàng Thế giới và tệp dữ liệu Tài khoản quốc gia của OECD.

  • Phương pháp tổng hợp: Bình quân gia quyền

  • Hạn chế và ngoại lệ: Trong số những khó khăn mà người biên soạn tài khoản quốc gia gặp phải là mức độ hoạt động kinh tế không được báo cáo trong nền kinh tế phi chính thức hoặc thứ cấp. Ở các nước đang phát triển, một phần lớn sản lượng nông nghiệp không được trao đổi (vì nó được tiêu dùng trong gia đình) hoặc không được trao đổi thành tiền. Sản xuất nông nghiệp thường phải được ước tính gián tiếp, sử dụng kết hợp các phương pháp liên quan đến ước tính đầu vào, sản lượng và diện tích canh tác. Cách tiếp cận này đôi khi dẫn đến những giá trị gần đúng thô có thể khác với giá trị thực theo thời gian và giữa các loại cây trồng vì những lý do khác ngoài điều kiện khí hậu hoặc kỹ thuật canh tác. Tương tự như vậy, đầu vào nông nghiệp không thể dễ dàng phân bổ cho các đầu ra cụ thể thường được “trừ” bằng cách sử dụng các phép tính gần đúng và thô như nhau.

  • Định kỳ: Hàng năm

  • Khái niệm và phương pháp thống kê: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) thể hiện tổng giá trị gia tăng của tất cả các nhà sản xuất. Giá trị gia tăng là giá trị tổng sản lượng của người sản xuất trừ đi giá trị hàng hóa và dịch vụ trung gian được tiêu thụ trong sản xuất, trước khi tính đến việc tiêu hao vốn cố định trong sản xuất. Hệ thống Tài khoản Quốc gia của Liên Hợp Quốc yêu cầu giá trị gia tăng được định giá theo giá cơ bản (không bao gồm thuế ròng đối với sản phẩm) hoặc giá của nhà sản xuất (bao gồm thuế ròng đối với sản phẩm do nhà sản xuất trả nhưng không bao gồm thuế bán hàng hoặc thuế giá trị gia tăng). Cả hai cách định giá đều không bao gồm chi phí vận chuyển được nhà sản xuất lập hoá đơn riêng. Tổng GDP được tính theo giá mua. Giá trị gia tăng của ngành thường được đo theo giá cơ bản.

library(tidyverse)
## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 4.3.3
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.4.4     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.0
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(DT)
## Warning: package 'DT' was built under R version 4.3.3
library(WDI)
tn <- WDI(indicator = 'NV.AGR.TOTL.ZS')
datatable(tn)
## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big for
## client-side DataTables. You may consider server-side processing:
## https://rstudio.github.io/DT/server.html

2.2 Tỷ trọng GDP của các ngành nông, lâm, ngư nghiệp tại VIỆT NAM giai đoạn 2012-2022

tn1 <- WDI(indicator = 'NV.AGR.TOTL.ZS', country = c('VNM'))
library(dplyr)
tn2 <- tn1 %>% filter( year >= 2012 & year <= 2022 )
tn3 <- tn2 %>% select(year, NV.AGR.TOTL.ZS)
tn3 <- na.omit(tn3)
names(tn3) <- c('Năm','Phần trăm')
datatable(tn3)

2.2.1 Biểu đồ thể hiện tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam qua các năm

library(ggplot2)
tn4 <- data.frame(x = c(2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022), y = c(16.1995076403937, 15.2156122465137, 14.8803489262721, 14.4747261789554, 13.818255373086, 12.9298794852358, 12.3066684310427, 11.7845285540384, 12.6554035685555, 12.5603701365009, 11.8771079380377))

ggplot(tn4, aes(x = x, y = y)) +
  geom_col(fill = 'pink') +
  labs(title = "Tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam qua các năm", x = "Năm", y = "Phần trăm") +
  theme_minimal()

Nhận xét:

  • Biểu đồ thể hiện tỷ lệ phần trăm thay đổi theo từng năm.

  • Tỷ lệ phần trăm có xu hướng tăng dần từ năm 2012 đến năm 2015, sau đó giảm nhẹ vào năm 2016 và 2017, và tiếp tục tăng đến năm 2022.

  • Năm 2022 có tỷ lệ phần trăm thấp nhất (11.87%).

  • Năm 2012 có tỷ lệ phần trăm cao nhất (16.19%).

Nguyên nhân:

  • Sự thay đổi trong chính sách hoặc quy định

  • Tình hình kinh tế

  • Sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng

  • Các yếu tố khác như thiên tai hoặc dịch bệnh

2.2.2 Biểu đồ thể hiện tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam giai đoạn 2012-2017

tn5 <- data.frame(x = c(2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017), y = c(16.1995076403937, 15.2156122465137, 14.8803489262721, 14.4747261789554, 13.818255373086, 12.9298794852358))

ggplot(tn5, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line(color = "black") +
  geom_point(color = "red") +
  labs(title = "Tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam 2012-2017", x = "Năm", y = "Phần trăm")

Nhận xét:

  • Biểu đồ thể hiện xu hướng giảm dần của tỷ lệ phần trăm từ năm 2012 đến năm 2017.

  • Dữ liệu năm 2017 có tỷ lệ phần trăm thấp nhất, 12.93%.

  • Dữ liệu năm 2012 có tỷ lệ phần trăm cao nhất, 16.20%.

  • Biểu đồ có dạng đường cong, cho thấy sự thay đổi không đồng đều theo thời gian.

2.2.3 Biểu đồ thể hiện tình hình kinh tế nước Việt Nam giai đoạn 2017-2022

tn6 <- data.frame(x = c(2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022), y = c(12.9298794852358, 12.3066684310427, 11.7845285540384, 12.6554035685555, 12.5603701365009, 11.8771079380377))

ggplot(tn6, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line(color = "black") +
  geom_point(color = "red") +
  labs(title = "Tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam 2017-2022", x = "Năm", y = "Phần trăm")

Nhận xét:

  • Biểu đồ cho thấy tỷ lệ phần trăm có xu hướng tăng từ năm 2019 đến năm 2020, sau đó giảm nhẹ vào năm 2021 và 2022.

  • Năm 2020 có tỷ lệ phần trăm cao nhất (12.65%).

2.3 Tỷ trọng GDP của các ngành nông, lâm, ngư nghiệp tại THÁI LAN giai đoạn 2012-2022

tn7 <- WDI(indicator = 'NV.AGR.TOTL.ZS', country = c('THA'))

tn8 <- tn7 %>% filter( year >= 2012 & year <= 2022 )
tn9 <- tn8 %>% select(year, NV.AGR.TOTL.ZS)
tn9 <- na.omit(tn9)
names(tn9) <- c('Năm','Phần trăm')
datatable(tn9)

2.3.1 Biểu đồ thể hiện tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước THÁI LAN qua các năm

tn10 <- data.frame(x = c(2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022), y = c(11.5041001535767, 11.3222153379773, 10.0889216151042, 8.87272364786793, 8.47807696285562, 8.40641258665047, 8.20181926195524, 8.1285680400948, 8.7027667068553, 8.70837567114464, 8.81462405001291))

ggplot(tn10, aes(x = x, y = y)) +
  geom_col(fill = 'yellow') +
  labs(title = "Tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Thái Lan qua các năm", x = "Năm", y = "Phần trăm") +
  theme_minimal()

Nhận xét:

  • Biểu đồ thể hiện tỷ lệ phần trăm thay đổi theo từng năm từ năm 2012 đến năm 2022.

  • Có sự gia tăng tỷ lệ phần trăm từ năm 2012 đến năm 2014, đạt đỉnh cao nhất vào năm 2013 (11.32%).

  • Sau năm 2014, tỷ lệ phần trăm giảm dần đến năm 2019, sau đó có sự gia tăng nhẹ vào năm 2020 và 2021.

  • Năm 2022 có tỷ lệ phần trăm thấp hơn so với năm 2013 và 2014 nhưng cao hơn so với các năm 2015, 2016, 2017 và 2018.

Nguyên nhân:

  • Sự gia tăng từ năm 2012 đến năm 2014: Có thể do nhiều yếu tố như sự phát triển kinh tế, chính sách hỗ trợ của chính phủ, hoặc sự gia tăng đầu tư vào các lĩnh vực liên quan.

  • Sự sụt giảm từ năm 2014 đến năm 2019: Có thể do nhiều yếu tố như khủng hoảng kinh tế, thay đổi chính sách, hoặc sự cạnh tranh gia tăng từ các quốc gia khác.

  • Sự gia tăng nhẹ từ năm 2020 đến năm 2021: Có thể do sự phục hồi kinh tế sau đại dịch COVID-19.

2.3.2 So sánh nền kinh tế của Việt Nam so với Thái Lan giai đoạn 2012-2022

  • Qua các biểu đồ cho thấy phần trăm của nước Việt Nam cao hơn nước Thái Lan trong hầu hết các năm.

  • Tỷ lệ phần trăm của Việt Nam có xu hướng giảm dần từ năm 2012 đến năm 2022.

  • Tỷ lệ phần trăm của Thái Lan có xu hướng tăng dần từ năm 2012 đến năm 2019, sau đó giảm dần đến năm 2022.

  • Tuy nhiên, khoảng cách phần trăm giữa hai nước đang thu hẹp dần trong những năm gần đây.

  • Thái Lan có mức tăng trưởng phần trăm cao hơn trong giai đoạn 2014-2022.

3 Các yếu tố ảnh hưởng

  • Yếu tố nội tại:

    • Nền tảng kinh tế:

      • Mức độ phát triển chung của nền kinh tế.

      • Chất lượng nguồn nhân lực.

      • Hệ thống cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông.

      • Mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp trong việc tiếp cận và ứng dụng công nghệ.

    • Chính sách và pháp luật:

      • Khung pháp lý điều chỉnh hoạt động ứng dụng công nghệ 4.0.

      • Chính sách hỗ trợ phát triển công nghệ 4.0.

      • Mức độ ưu đãi cho doanh nghiệp ứng dụng công nghệ.

    • Văn hóa và xã hội:

      • Mức độ tiếp cận và sử dụng công nghệ thông tin của người dân.

      • Nếp sống và thói quen tiêu dùng của người dân.

      • Mức độ sẵn sàng thay đổi và thích ứng với công nghệ mới.

  • Yếu tố bên ngoài:

    • Xu hướng phát triển công nghệ 4.0 trên thế giới:

      • Mức độ ứng dụng công nghệ 4.0 của các quốc gia khác.

      • Mức độ phát triển của các nền tảng công nghệ mới.

      • Xu hướng thay đổi trong chuỗi giá trị toàn cầu.

    • Cạnh tranh quốc tế:

      • Khả năng tiếp cận thị trường quốc tế của doanh nghiệp Việt Nam.

      • Mức độ cạnh tranh của sản phẩm và dịch vụ Việt Nam trên thị trường quốc tế.

    • Biến đổi khí hậu và môi trường:

      • Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến các ngành kinh tế truyền thống.

      • Nhu cầu phát triển các ngành công nghiệp xanh và bền vững.

  • Ngoài ra, còn có một số yếu tố khác ảnh hưởng đến tác động của công nghệ 4.0 đến nền kinh tế Việt Nam như:

    • Sự hợp tác quốc tế:

      • Mức độ hợp tác quốc tế trong lĩnh vực phát triển và ứng dụng công nghệ 4.0.

      • Khả năng tiếp cận nguồn vốn đầu tư cho phát triển công nghệ.

    • Vai trò của khu vực tư nhân:

      • Mức độ đầu tư của khu vực tư nhân vào phát triển công nghệ 4.0.

      • Khả năng sáng tạo và đổi mới của doanh nghiệp.

4 Giải pháp

  • Nâng cao năng lực tiếp cận và ứng dụng công nghệ:

    • Đầu tư vào giáo dục và đào tạo: Nâng cao trình độ khoa học, kỹ thuật và ngoại ngữ cho nguồn nhân lực, đặc biệt là đào tạo về công nghệ 4.0.

    • Phát triển hạ tầng công nghệ thông tin: Mở rộng băng thông, giảm giá thành truy cập internet, đầu tư vào điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật, v.v.

    • Hỗ trợ doanh nghiệp: Tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn, công nghệ, và thị trường để áp dụng công nghệ 4.0.

    • Nâng cao nhận thức cộng đồng: Truyền thông, tuyên truyền về lợi ích và tầm quan trọng của công nghệ 4.0.

  • Hoàn thiện thể chế pháp luật:

    • Ban hành các văn bản quy định về ứng dụng công nghệ 4.0: Đảm bảo an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu cá nhân, thúc đẩy thương mại điện tử, v.v.

    • Nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước: Tăng cường thanh tra, giám sát việc ứng dụng công nghệ 4.0, bảo vệ cạnh tranh, và bảo vệ môi trường.

  • Thúc đẩy đổi mới sáng tạo:

    • Hỗ trợ nghiên cứu và phát triển: Tạo điều kiện cho các hoạt động nghiên cứu khoa học và công nghệ về công nghệ 4.0.

    • Khuyến khích khởi nghiệp: Hỗ trợ về tài chính, cơ sở vật chất, và chính sách cho các doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo trong lĩnh vực công nghệ 4.0.

    • Phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp: Tạo môi trường thuận lợi cho sự hợp tác giữa các doanh nghiệp, trường đại học, và viện nghiên cứu.

5 Kết luận

  • Công nghệ 4.0 mang đến nhiều cơ hội cho nền kinh tế Việt Nam phát triển, tuy nhiên cũng đi kèm với những thách thức. Để tận dụng tối đa những lợi ích và giảm thiểu rủi ro, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa Chính phủ, doanh nghiệp, và cộng đồng. Việc triển khai hiệu quả các giải pháp trên sẽ giúp Việt Nam bứt phá trong cuộc đua công nghệ 4.0 và hội nhập quốc tế.

6 Tài liệu tham khảo

  • World Bank

  • Các tài liệu khác thuộc môn Ngôn ngữ lập trình

---
title: "BÀI TIỂU LUẬN"
author: "Trần Nhật Linh"
date: "\"`r format(Sys.time(), '%H:%M:%S, %d - %m - %Y')`\""
output: 
  html_document: 
    code_download: true
    code_folding: hide
    toc: true
    toc_float: true
    toc_float_placement: right
    number_sections: true
    toc_depth: 4
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
```

```{css,echo = FALSE}
h1 {
  font-family: "Times New Roman", Times, serif;
  font-size: 32px;
  font-weight: bold
  }

h2 {
  font-family: "Times New Roman", Times, serif;
  font-size: 28px;
  font-weight: bold;
 
}

h3 {
  font-family: "Times New Roman", Times, serif;
  font-size: 24px;
  font-weight: bold;
  font-style: italic;
}

h4 {font-family: "Times New Roman", Times, serif;
  font-size: 20px;
  font-style: italic}

body {
  font-family: "Times New Roman", Times, serif;
  font-size: 18px;
  
}
p:not(h1):not(h2):not(h3):not(h4):not(h5) {
  text-indent: 2em;}
p {
  text-align: justify;
  }
.tocify-header {
  font-weight: bold;
}

```

![](TRẦN-NHẬT-LINH.jpg)

# **Giới thiệu**

## **Khái niệm**

-   Phân tích tác động của Công nghệ 4.0 đến Nền kinh tế Việt Nam là quá trình đánh giá và đo lường những ảnh hưởng tích cực và tiêu cực của các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT), Dữ liệu lớn (Big Data), Robot và In 3D lên các khía cạnh khác nhau của nền kinh tế Việt Nam.

## **Lý do lựa chọn đề tài**

### **Tầm quan trọng của đề tài**

-   Tính thời sự: Công nghệ 4.0 đang tạo ra những thay đổi to lớn trên toàn cầu và Việt Nam cũng không ngoại lệ. Việc nghiên cứu tác động của nó là vô cùng cần thiết để có những định hướng đúng đắn cho sự phát triển kinh tế của đất nước.

-   Tính cấp bách: Việt Nam đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng và hội nhập sâu rộng. Nắm bắt cơ hội và ứng dụng hiệu quả công nghệ 4.0 là chìa khóa để nâng cao năng lực cạnh tranh và tạo bước đột phá trong nền kinh tế.

-   Tính thực tiễn: Kết quả nghiên cứu có thể cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp và người dân trong việc chuẩn bị cho cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.

### **Lý do cụ thể**

#### **Tác động to lớn của công nghệ 4.0**

-   Thay đổi cách thức hoạt động: Nâng cao hiệu quả, tự động hóa, cá nhân hóa.

-   Tạo ra các ngành kinh tế mới: Fintech, Edtech, Healthtech,...

-   Thay đổi thị trường lao động: Nhu cầu về kỹ năng mới, nguy cơ thất nghiệp cho một số ngành nghề.

#### **Nền kinh tế Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức**

-   Năng suất lao động còn thấp.

-   Chất lượng nguồn nhân lực chưa cao.

-   Hạ tầng công nghệ chưa phát triển đồng đều.

-   Hệ thống pháp lý chưa hoàn thiện.

#### **Việc nghiên cứu đề tài này giúp**

-   Đánh giá mức độ sẵn sàng của Việt Nam cho cuộc cách mạng 4.0.

-   Xác định những cơ hội và thách thức mà Việt Nam cần nắm bắt và giải quyết.

-   Đề xuất các giải pháp cụ thể để thúc đẩy ứng dụng công nghệ 4.0 hiệu quả và bền vững.

### **Khẳng định**

-   Lựa chọn đề tài này thể hiện sự quan tâm đến những vấn đề nóng hổi và mang tính chiến lược của nền kinh tế Việt Nam.

-   Kết quả nghiên cứu có thể góp phần quan trọng vào việc xây dựng một nền kinh tế số phát triển mạnh mẽ và hội nhập sâu rộng.

## **Mục tiêu nghiên cứu**

-   Mục tiêu chung: Phân tích toàn diện tác động của công nghệ 4.0 đến nền kinh tế Việt Nam.

-   Mục tiêu cụ thể:

    -   Xác định các tác động tích cực và tiêu cực của công nghệ 4.0 trên các khía cạnh:

        -   Tăng trưởng kinh tế: Tốc độ tăng trưởng GDP, năng suất lao động, năng lực cạnh tranh.

        -   Cơ cấu kinh tế: Chuyển dịch cơ cấu theo hướng dịch vụ hóa, công nghiệp hóa cao.

        -   Thị trường lao động: Nhu cầu nhân lực, cơ hội việc làm, thu nhập.

        -   Bình đẳng xã hội: Giảm bất bình đẳng thu nhập, tiếp cận công nghệ.

    -   Đánh giá mức độ sẵn sàng của Việt Nam cho cuộc cách mạng công nghiệp 4.0:

        -   Khả năng tiếp cận và ứng dụng công nghệ.

        -   Hệ thống pháp lý và chính sách hỗ trợ.

        -   Chất lượng nguồn nhân lực.

        -   Hạ tầng công nghệ thông tin.

    -   Xác định rủi ro và thách thức trong quá trình ứng dụng công nghệ 4.0:

        -   An ninh mạng, bảo mật dữ liệu.

        -   Biến động thị trường lao động.

        -   Bất bình đẳng kỹ thuật số.

    -   Đề xuất các giải pháp nhằm thúc đẩy ứng dụng công nghệ 4.0 và giảm thiểu rủi ro, thách thức:

        -   Định hướng phát triển khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo.

        -   Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực.

        -   Hoàn thiện hệ thống pháp lý và chính sách hỗ trợ.

        -   Phát triển hạ tầng công nghệ thông tin.

        -   Nâng cao nhận thức và tham gia của cộng đồng.

## **Phạm vi nghiên cứu**

-   Thời gian: Giai đoạn 2012 - 2022

-   Lĩnh vực: Kinh tế (nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ)

    -   Nông nghiệp:

        -   Ứng dụng công nghệ AI, IoT, Big Data để tối ưu hóa sản xuất, quản lý tài nguyên, dự báo thị trường.

        -   Phát triển nông nghiệp thông minh, nông nghiệp hữu cơ, nông nghiệp chính xác.

    -   Công nghiệp:

        -   Ứng dụng robot, tự động hóa, in 3D để nâng cao năng suất, hiệu quả sản xuất.

        -   Chuyển đổi sang mô hình sản xuất thông minh, linh hoạt, thích ứng với thị trường.

    -   Dịch vụ:

        -   Phát triển các dịch vụ số, thương mại điện tử, thanh toán trực tuyến.

        -   Nâng cao chất lượng dịch vụ, trải nghiệm khách hàng.

-   Phạm vi địa lý: Việt Nam

## **Phương pháp nghiên cứu**

-   Thu thập dữ liệu:

    -   Thu thập dữ liệu thứ cấp từ các nguồn uy tín: báo cáo, tài liệu của các tổ chức quốc tế (WB, IMF, ADB), cơ quan chính phủ, nghiên cứu khoa học.

    -   Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua: phỏng vấn chuyên gia, doanh nghiệp, người lao động; khảo sát doanh nghiệp, hộ gia đình.

-   Phân tích dữ liệu:

    -   Phân tích mô tả: tần suất, tỷ lệ, trung bình cộng.

    -   Phân tích phiếm định: phân loại, so sánh.

    -   Phân tích hồi quy: xác định mối quan hệ giữa các biến.

    -   Mô hình hóa: xây dựng mô hình dự báo tác động của công nghệ 4.0.

## **Ý nghĩa nghiên cứu**

### **Cung cấp thông tin**

-   Hiểu rõ hơn về những tác động tích cực và tiêu cực của công nghệ 4.0 đối với nền kinh tế Việt Nam trên các khía cạnh:

    -   Nền kinh tế vĩ mô: Tăng trưởng GDP, năng suất lao động, tỷ lệ thất nghiệp, xuất khẩu, đầu tư,...

    -   Ngành kinh tế: Nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ,...

    -   Doanh nghiệp: Mô hình kinh doanh, chiến lược phát triển,...

    -   Người lao động: Nhu cầu nhân lực, kỹ năng cần thiết,...

-   Đánh giá mức độ sẵn sàng của Việt Nam cho cuộc cách mạng công nghiệp 4.0:

    -   Hệ thống pháp lý

    -   Nguồn nhân lực

    -   Hạ tầng công nghệ

-   Xác định rủi ro và thách thức trong quá trình ứng dụng công nghệ 4.0:

    -   An ninh mạng

    -   Bất bình đẳng thu nhập

    -   Thất nghiệp do tự động hóa

### **Hỗ trợ ra quyết định**

-   Cung cấp cơ sở khoa học cho việc hoạch định chính sách, chiến lược phát triển kinh tế gắn với ứng dụng công nghệ 4.0:

    -   Xác định các lĩnh vực trọng tâm để đầu tư

    -   Phát triển nguồn nhân lực phù hợp

    -   Hoàn thiện hệ thống pháp lý và chính sách hỗ trợ

-   Giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược kinh doanh phù hợp với xu hướng công nghệ 4.0:

    -   Chuyển đổi số

    -   Nâng cao năng lực cạnh tranh

-   Hỗ trợ người lao động thích ứng với thị trường lao động mới:

    -   Nâng cao kỹ năng

    -   Tìm kiếm cơ hội việc làm

### **Nâng cao nhận thức**

-   Nâng cao nhận thức của các cấp lãnh đạo, cán bộ quản lý, doanh nghiệp và người dân về tầm quan trọng của công nghệ 4.0:

    -   Thúc đẩy ứng dụng công nghệ 4.0 vào mọi lĩnh vực

    -   Nâng cao tinh thần đổi mới sáng tạo

-   Góp phần thúc đẩy sự tham gia của các bên liên quan trong quá trình ứng dụng công nghệ 4.0:

    -   Doanh nghiệp

    -   Trường đại học

    -   Viện nghiên cứu

    -   Người dân

### **Góp phần vào sự phát triển bền vững**

-   Ứng dụng công nghệ 4.0 góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nâng cao năng suất lao động, tạo ra nhiều việc làm mới.

-   Góp phần giải quyết các vấn đề xã hội như:

    -   Giảm nghèo

    -   Nâng cao chất lượng giáo dục

    -   Bảo vệ môi trường

-   Nâng cao vị thế của Việt Nam trong nền kinh tế toàn cầu.

## **Mức độ sẵn sàng của Việt Nam**

-   Hệ thống pháp lý:

    -   Khung pháp lý về khoa học công nghệ, sở hữu trí tuệ, an ninh mạng.

    -   Chính sách hỗ trợ khởi nghiệp, đổi mới sáng tạo.

-   Nguồn nhân lực:

    -   Nhu cầu và chất lượng nguồn nhân lực cho các ngành công nghệ 4.0.

    -   Đào tạo, bồi dưỡng kỹ năng cho người lao động.

-   Hạ tầng công nghệ:

    -   Hệ thống viễn thông, Internet, điện toán đám mây.

    -   An ninh mạng, bảo mật thông tin.

## **Rủi ro và thách thức**

### **Rủi ro**

#### **Rủi ro về kinh tế**

-   Tăng trưởng không đồng đều: Lợi ích của Công nghiệp 4.0 có thể tập trung vào một số ngành/lĩnh vực/địa phương nhất định, dẫn đến gia tăng bất bình đẳng.

-   Mất việc làm: Việc tự động hóa có thể dẫn đến mất việc làm trong một số ngành truyền thống, đặc biệt là các công việc đơn giản, lặp đi lặp lại.

-   Bất ổn kinh tế: Sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ có thể dẫn đến biến động kinh tế và bất ổn.

#### **Rủi ro về xã hội**

-   Bất bình đẳng gia tăng: Khoảng cách thu nhập có thể nới rộng do chênh lệch kỹ năng và cơ hội tiếp cận công nghệ.

-   Tội phạm mạng: Nguy cơ gia tăng tấn công mạng, lừa đảo và vi phạm dữ liệu cá nhân.

-   Mất kết nối xã hội: Sự phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ có thể dẫn đến cô lập xã hội và giảm tương tác trực tiếp.

### **Rủi ro về môi trường**

-   Tăng thiểu rác thải điện tử: Việc sử dụng ngày càng tăng các thiết bị điện tử dẫn đến vấn đề xử lý rác thải điện tử.

-   Tiêu thụ năng lượng: Nhu cầu năng lượng cao cho các hoạt động kỹ thuật số có thể gây áp lực lên hệ thống điện.

### **Thách thức**

#### **Thách thức về thể chế và chính sách**

-   Hoàn thiện hệ thống pháp lý:

    -   Khung pháp lý cần được cập nhật để theo kịp tốc độ phát triển của công nghệ và đảm bảo việc sử dụng công nghệ một cách hiệu quả và an toàn.

    -   Quyền sở hữu trí tuệ cần được bảo vệ để khuyến khích đổi mới và sáng tạo.

-   Phát triển chính sách hỗ trợ:

    -   Cần có các chính sách hỗ trợ để thúc đẩy ứng dụng công nghệ 4.0 trong các ngành kinh tế chính.

    -   Cần có chính sách hỗ trợ đào tạo và bồi dưỡng nguồn nhân lực cho công nghệ 4.0.

#### **Thách thức về hạ tầng và nguồn nhân lực**

-   Nâng cấp hạ tầng công nghệ:

    -   Cần đầu tư vào việc phát triển hạ tầng công nghệ thông tin, bao gồm mạng internet tốc độ cao và điện toán đám mây.

    -   Cần đảm bảo an ninh mạng để bảo vệ dữ liệu và hệ thống khỏi các mối đe dọa mạng.

-   Nâng cao chất lượng nguồn nhân lực:

    -   Cần đào tạo và bồi dưỡng nguồn nhân lực có kỹ năng cần thiết để ứng dụng công nghệ 4.0 trong các lĩnh vực khác nhau.

    -   Cần khuyến khích đổi mới và sáng tạo trong lực lượng lao động.

# **Phân tích dữ liệu**

## **Mô tả chi tiết về bộ dữ liệu**

-   Tên bộ dữ liệu: **Agriculture, forestry, and fishing, value added (% of GDP)** - Nông, lâm, ngư nghiệp, giá trị gia tăng (% GDP). Nông nghiệp, lâm nghiệp và đánh cá tương ứng với các phân khu ISIC 1-3 và bao gồm lâm nghiệp, săn bắn và đánh cá, cũng như trồng trọt và chăn nuôi. Giá trị gia tăng là sản lượng ròng của một ngành sau khi cộng tất cả các đầu ra và trừ đi các đầu vào trung gian. Nó được tính toán mà không khấu trừ khấu hao tài sản cố định hoặc sự cạn kiệt và suy thoái tài nguyên thiên nhiên. Nguồn gốc của giá trị gia tăng được xác định theo Phân loại công nghiệp tiêu chuẩn quốc tế (ISIC).

-   Indicator: **NV.AGR.TOTL.ZS**

-   Nguồn: Dữ liệu tài khoản quốc gia của Ngân hàng Thế giới và tệp dữ liệu Tài khoản quốc gia của OECD.

-   Phương pháp tổng hợp: Bình quân gia quyền

-   Hạn chế và ngoại lệ: Trong số những khó khăn mà người biên soạn tài khoản quốc gia gặp phải là mức độ hoạt động kinh tế không được báo cáo trong nền kinh tế phi chính thức hoặc thứ cấp. Ở các nước đang phát triển, một phần lớn sản lượng nông nghiệp không được trao đổi (vì nó được tiêu dùng trong gia đình) hoặc không được trao đổi thành tiền. Sản xuất nông nghiệp thường phải được ước tính gián tiếp, sử dụng kết hợp các phương pháp liên quan đến ước tính đầu vào, sản lượng và diện tích canh tác. Cách tiếp cận này đôi khi dẫn đến những giá trị gần đúng thô có thể khác với giá trị thực theo thời gian và giữa các loại cây trồng vì những lý do khác ngoài điều kiện khí hậu hoặc kỹ thuật canh tác. Tương tự như vậy, đầu vào nông nghiệp không thể dễ dàng phân bổ cho các đầu ra cụ thể thường được "trừ" bằng cách sử dụng các phép tính gần đúng và thô như nhau.

-   Định kỳ: Hàng năm

-   Khái niệm và phương pháp thống kê: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) thể hiện tổng giá trị gia tăng của tất cả các nhà sản xuất. Giá trị gia tăng là giá trị tổng sản lượng của người sản xuất trừ đi giá trị hàng hóa và dịch vụ trung gian được tiêu thụ trong sản xuất, trước khi tính đến việc tiêu hao vốn cố định trong sản xuất. Hệ thống Tài khoản Quốc gia của Liên Hợp Quốc yêu cầu giá trị gia tăng được định giá theo giá cơ bản (không bao gồm thuế ròng đối với sản phẩm) hoặc giá của nhà sản xuất (bao gồm thuế ròng đối với sản phẩm do nhà sản xuất trả nhưng không bao gồm thuế bán hàng hoặc thuế giá trị gia tăng). Cả hai cách định giá đều không bao gồm chi phí vận chuyển được nhà sản xuất lập hoá đơn riêng. Tổng GDP được tính theo giá mua. Giá trị gia tăng của ngành thường được đo theo giá cơ bản.

```{r}
library(tidyverse)
library(DT)
library(WDI)
tn <- WDI(indicator = 'NV.AGR.TOTL.ZS')
datatable(tn)
```

## **Tỷ trọng GDP của các ngành nông, lâm, ngư nghiệp tại VIỆT NAM giai đoạn 2012-2022**

```{r}
tn1 <- WDI(indicator = 'NV.AGR.TOTL.ZS', country = c('VNM'))
library(dplyr)
tn2 <- tn1 %>% filter( year >= 2012 & year <= 2022 )
tn3 <- tn2 %>% select(year, NV.AGR.TOTL.ZS)
tn3 <- na.omit(tn3)
names(tn3) <- c('Năm','Phần trăm')
datatable(tn3)
```

### **Biểu đồ thể hiện tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam qua các năm**

``` {r}
library(ggplot2)
tn4 <- data.frame(x = c(2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022), y = c(16.1995076403937, 15.2156122465137, 14.8803489262721, 14.4747261789554, 13.818255373086, 12.9298794852358, 12.3066684310427, 11.7845285540384, 12.6554035685555, 12.5603701365009, 11.8771079380377))

ggplot(tn4, aes(x = x, y = y)) +
  geom_col(fill = 'pink') +
  labs(title = "Tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam qua các năm", x = "Năm", y = "Phần trăm") +
  theme_minimal()
```

**Nhận xét:** 

* Biểu đồ thể hiện tỷ lệ phần trăm thay đổi theo từng năm.

* Tỷ lệ phần trăm có xu hướng tăng dần từ năm 2012 đến năm 2015, sau đó giảm nhẹ vào năm 2016 và 2017, và tiếp tục tăng đến năm 2022.

* Năm 2022 có tỷ lệ phần trăm thấp nhất (11.87%).

* Năm 2012 có tỷ lệ phần trăm cao nhất (16.19%).

**Nguyên nhân:**

* Sự thay đổi trong chính sách hoặc quy định

* Tình hình kinh tế

* Sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng

* Các yếu tố khác như thiên tai hoặc dịch bệnh

### **Biểu đồ thể hiện tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam giai đoạn 2012-2017**

``` {r}
tn5 <- data.frame(x = c(2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017), y = c(16.1995076403937, 15.2156122465137, 14.8803489262721, 14.4747261789554, 13.818255373086, 12.9298794852358))

ggplot(tn5, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line(color = "black") +
  geom_point(color = "red") +
  labs(title = "Tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam 2012-2017", x = "Năm", y = "Phần trăm")
```

**Nhận xét:**

* Biểu đồ thể hiện xu hướng giảm dần của tỷ lệ phần trăm từ năm 2012 đến năm 2017.

* Dữ liệu năm 2017 có tỷ lệ phần trăm thấp nhất, 12.93%.

* Dữ liệu năm 2012 có tỷ lệ phần trăm cao nhất, 16.20%.

* Biểu đồ có dạng đường cong, cho thấy sự thay đổi không đồng đều theo thời gian.

### **Biểu đồ thể hiện tình hình kinh tế nước Việt Nam giai đoạn 2017-2022**

``` {r}
tn6 <- data.frame(x = c(2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022), y = c(12.9298794852358, 12.3066684310427, 11.7845285540384, 12.6554035685555, 12.5603701365009, 11.8771079380377))

ggplot(tn6, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line(color = "black") +
  geom_point(color = "red") +
  labs(title = "Tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Việt Nam 2017-2022", x = "Năm", y = "Phần trăm")
```

**Nhận xét:**

* Biểu đồ cho thấy tỷ lệ phần trăm có xu hướng tăng từ năm 2019 đến năm 2020, sau đó giảm nhẹ vào năm 2021 và 2022.

* Năm 2020 có tỷ lệ phần trăm cao nhất (12.65%).

## **Tỷ trọng GDP của các ngành nông, lâm, ngư nghiệp tại THÁI LAN giai đoạn 2012-2022**

```{r}
tn7 <- WDI(indicator = 'NV.AGR.TOTL.ZS', country = c('THA'))

tn8 <- tn7 %>% filter( year >= 2012 & year <= 2022 )
tn9 <- tn8 %>% select(year, NV.AGR.TOTL.ZS)
tn9 <- na.omit(tn9)
names(tn9) <- c('Năm','Phần trăm')
datatable(tn9)
```

### **Biểu đồ thể hiện tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước THÁI LAN qua các năm**

``` {r}
tn10 <- data.frame(x = c(2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022), y = c(11.5041001535767, 11.3222153379773, 10.0889216151042, 8.87272364786793, 8.47807696285562, 8.40641258665047, 8.20181926195524, 8.1285680400948, 8.7027667068553, 8.70837567114464, 8.81462405001291))

ggplot(tn10, aes(x = x, y = y)) +
  geom_col(fill = 'yellow') +
  labs(title = "Tình trạng nông nghiệp ảnh hưởng đến kinh tế nước Thái Lan qua các năm", x = "Năm", y = "Phần trăm") +
  theme_minimal()
```

**Nhận xét:**

* Biểu đồ thể hiện tỷ lệ phần trăm thay đổi theo từng năm từ năm 2012 đến năm 2022.

* Có sự gia tăng tỷ lệ phần trăm từ năm 2012 đến năm 2014, đạt đỉnh cao nhất vào năm 2013 (11.32%).

* Sau năm 2014, tỷ lệ phần trăm giảm dần đến năm 2019, sau đó có sự gia tăng nhẹ vào năm 2020 và 2021.

* Năm 2022 có tỷ lệ phần trăm thấp hơn so với năm 2013 và 2014 nhưng cao hơn so với các năm 2015, 2016, 2017 và 2018.

**Nguyên nhân:**

* Sự gia tăng từ năm 2012 đến năm 2014: Có thể do nhiều yếu tố như sự phát triển kinh tế, chính sách hỗ trợ của chính phủ, hoặc sự gia tăng đầu tư vào các lĩnh vực liên quan.

* Sự sụt giảm từ năm 2014 đến năm 2019: Có thể do nhiều yếu tố như khủng hoảng kinh tế, thay đổi chính sách, hoặc sự cạnh tranh gia tăng từ các quốc gia khác.

* Sự gia tăng nhẹ từ năm 2020 đến năm 2021: Có thể do sự phục hồi kinh tế sau đại dịch COVID-19.

### **So sánh nền kinh tế của Việt Nam so với Thái Lan giai đoạn 2012-2022**

* Qua các biểu đồ cho thấy phần trăm của nước Việt Nam cao hơn nước Thái Lan trong hầu hết các năm.

* Tỷ lệ phần trăm của Việt Nam có xu hướng giảm dần từ năm 2012 đến năm 2022.

* Tỷ lệ phần trăm của Thái Lan có xu hướng tăng dần từ năm 2012 đến năm 2019, sau đó giảm dần đến năm 2022.

* Tuy nhiên, khoảng cách phần trăm giữa hai nước đang thu hẹp dần trong những năm gần đây.

* Thái Lan có mức tăng trưởng phần trăm cao hơn trong giai đoạn 2014-2022.

# **Các yếu tố ảnh hưởng**

-   Yếu tố nội tại:

    -   Nền tảng kinh tế:

        -   Mức độ phát triển chung của nền kinh tế.

        -   Chất lượng nguồn nhân lực.

        -   Hệ thống cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông.

        -   Mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp trong việc tiếp cận và ứng dụng công nghệ.

    -   Chính sách và pháp luật:

        -   Khung pháp lý điều chỉnh hoạt động ứng dụng công nghệ 4.0.

        -   Chính sách hỗ trợ phát triển công nghệ 4.0.

        -   Mức độ ưu đãi cho doanh nghiệp ứng dụng công nghệ.

    -   Văn hóa và xã hội:

        -   Mức độ tiếp cận và sử dụng công nghệ thông tin của người dân.

        -   Nếp sống và thói quen tiêu dùng của người dân.

        -   Mức độ sẵn sàng thay đổi và thích ứng với công nghệ mới.

-   Yếu tố bên ngoài:

    -   Xu hướng phát triển công nghệ 4.0 trên thế giới:

        -   Mức độ ứng dụng công nghệ 4.0 của các quốc gia khác.

        -   Mức độ phát triển của các nền tảng công nghệ mới.

        -   Xu hướng thay đổi trong chuỗi giá trị toàn cầu.

    -   Cạnh tranh quốc tế:

        -   Khả năng tiếp cận thị trường quốc tế của doanh nghiệp Việt Nam.

        -   Mức độ cạnh tranh của sản phẩm và dịch vụ Việt Nam trên thị trường quốc tế.

    -   Biến đổi khí hậu và môi trường:

        -   Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến các ngành kinh tế truyền thống.

        -   Nhu cầu phát triển các ngành công nghiệp xanh và bền vững.

-   Ngoài ra, còn có một số yếu tố khác ảnh hưởng đến tác động của công nghệ 4.0 đến nền kinh tế Việt Nam như:

    -   Sự hợp tác quốc tế:

        -   Mức độ hợp tác quốc tế trong lĩnh vực phát triển và ứng dụng công nghệ 4.0.

        -   Khả năng tiếp cận nguồn vốn đầu tư cho phát triển công nghệ.

    -   Vai trò của khu vực tư nhân:

        -   Mức độ đầu tư của khu vực tư nhân vào phát triển công nghệ 4.0.

        -   Khả năng sáng tạo và đổi mới của doanh nghiệp.

# **Giải pháp**

-   Nâng cao năng lực tiếp cận và ứng dụng công nghệ:

    -   Đầu tư vào giáo dục và đào tạo: Nâng cao trình độ khoa học, kỹ thuật và ngoại ngữ cho nguồn nhân lực, đặc biệt là đào tạo về công nghệ 4.0.

    -   Phát triển hạ tầng công nghệ thông tin: Mở rộng băng thông, giảm giá thành truy cập internet, đầu tư vào điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo, Internet vạn vật, v.v.

    -   Hỗ trợ doanh nghiệp: Tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn, công nghệ, và thị trường để áp dụng công nghệ 4.0.

    -   Nâng cao nhận thức cộng đồng: Truyền thông, tuyên truyền về lợi ích và tầm quan trọng của công nghệ 4.0.

-   Hoàn thiện thể chế pháp luật:

    -   Ban hành các văn bản quy định về ứng dụng công nghệ 4.0: Đảm bảo an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu cá nhân, thúc đẩy thương mại điện tử, v.v.

    -   Nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước: Tăng cường thanh tra, giám sát việc ứng dụng công nghệ 4.0, bảo vệ cạnh tranh, và bảo vệ môi trường.

-   Thúc đẩy đổi mới sáng tạo:

    -   Hỗ trợ nghiên cứu và phát triển: Tạo điều kiện cho các hoạt động nghiên cứu khoa học và công nghệ về công nghệ 4.0.

    -   Khuyến khích khởi nghiệp: Hỗ trợ về tài chính, cơ sở vật chất, và chính sách cho các doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo trong lĩnh vực công nghệ 4.0.

    -   Phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp: Tạo môi trường thuận lợi cho sự hợp tác giữa các doanh nghiệp, trường đại học, và viện nghiên cứu.

# **Kết luận**

-   Công nghệ 4.0 mang đến nhiều cơ hội cho nền kinh tế Việt Nam phát triển, tuy nhiên cũng đi kèm với những thách thức. Để tận dụng tối đa những lợi ích và giảm thiểu rủi ro, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa Chính phủ, doanh nghiệp, và cộng đồng. Việc triển khai hiệu quả các giải pháp trên sẽ giúp Việt Nam bứt phá trong cuộc đua công nghệ 4.0 và hội nhập quốc tế.

# **Tài liệu tham khảo**

* World Bank

* Các tài liệu khác thuộc môn Ngôn ngữ lập trình