nghiên cứu thực nghiệm đề tài kinh tế lượng

nghiên cứu thực nghiệm đề tài kinh tế lượng

CHƯƠNG 1

Giới Thiệu

1.1 Kinh tế lượng là gì?

Theo nghĩa đơn giản, kinh tế lượng, liên quan đến việc áp dụng các phương

pháp thống kê trong kinh tế học Không như thống kê kinh tế, trong đó các dữ

liệu thống kê là chính yếu, kinh tế lượng được phân biệt bằng sự hợp nhất của

lý thuyết kinh tế, công cụ toán học và các phương pháp luận thống kê Mở

rộng hơn, kinh tế lượng quan tâm đến (1) ước lượng các mối quan hệ kinh tế,

(2) đối chiếu lý thuyết kinh tế với thực tế và kiểm định các giả thuyết liên

quan đến hành vi kinh tế, và (3) dự báo các hành vi của các biến số kinh tế

Trong phần tiếp theo đây, chúng tôi minh họa mỗi hoạt động này bằng những

ví dụ thực tế ngắn gọn

Ước lượng các mối quan hệ kinh tế

Kinh tế học thực nghiệm cung cấp rất nhiều ví dụ nhằm ước lượng các mối

quan hệ kinh tế từ dữ liệu Sau đây là danh sách một số các ví dụ có thể:

1 Các nhà phân tích trong khu vực tư nhân lẫn khu vực nhà nước đều quan

tâm đến việc ước lượng cầu/cung của các sản phẩm, dịch vụ khác nhau

2 Một công ty tư nhân có thể quan tâm đến việc ước lượng ảnh hưởng của

các mức độ quảng cáo khác nhau đến doanh thu và lợi nhuận

3 Các nhà phân tích thị trường chứng khoán tìm cách liên hệ giá của cổ

phiếu với các đặc trưng của công ty phát hành cổ phiếu đó, cũng như với

tình hình chung của nền kinh tế

4 Chính quyền liên bang và chính quyền các tiểu bang có thể muốn đánh

giá tác động của các chính sách tiến tệ và tài chính đến các biến quan

trọng như việc làm hoặc thất nghiệp, thu nhập, xuất khẩu và nhập khẩu,

lãi suất, tỷ lệ lạm phát, và thâm hụt ngân sách

5 Chính quyền địa phương quan tâm đến mối quan hệ giữa lợi nhuận và

các yếu tố khác nhau quyết định lợi nhuận này như thuế suất và dân số

6 Các thành phố có thể quan tâm đến tác động của một công ty đặt tại địa

phương mình Một trong những mối quan tâm đặc biệt là sự ảnh hưởng

đến nhu cầu nhà ở, việc làm, doanh thu và lợi nhuận từ bất động sản,

những yêu cầu về các dịch vụ công cộng như trường học, các thiết bị xử

lý chất thải, điện vv…

Kiểm định giả thuyết

Cũng như bất kỳ ngành khoa học nào, một điểm tốt của kinh tế lượng là quan

tâm đến việc kiểm định giả thuyết về các hành vi kinh tế Điều này được

minh họa qua các ví dụ sau:

1 Một chuỗi cửa hàng thức ăn nhanh có thể muốn xác định xem chiến dịch

quảng cáo của mình có tác động làm tăng doanh thu hay không

2 Các nhà phân tích tư nhân lẫn nhà nước có thể đều quan tâm xem nhu

cầu co giãn hay không co giãn theo giá và thu nhập

3 Gần như bất kỳ công ty nào cũng muốn biết lợi nhuận tăng hay giảm theo

qui mô hoạt động

4 Các công ty kinh doanh thuốc lá lẫn các nhà nghiên cứu y khoa đều cần

quan tâm đến các báo cáo phẫu thuật tổng quát về hút thuốc và ung thư

phổi (và các bệnh về hô hấp khác) có dẫn đến việc giảm tiêu thụ thuốc lá

đáng kể hay không

5 Các nhà kinh tế học vĩ mô có thể muốn đánh giá hiệu quả của các chính

sách nhà nước

6 Một ủy ban phục vụ công cộng cần quan tâm xem các qui định yêu cầu

cách điện tốt hơn trong các toà nhà và hộ gia đình có làm giảm đáng kể

mức tiêu thụ năng lượng không

7 Các cơ quan hành pháp và những nhà lập pháp có thể muốn đánh giá tính

hiệu quả của việc xiết chặt luật về uống rượu và lái xe đối với việc giảm

các tai nạn và tử vong do uống rượu và giao thông

Dự báo

Khi các biến số được xác định và chúng ta đánh giá được tác động cụ thể của

chúng đến chủ thể nghiên cứu, chúng ta có thể muốn sử dụng các mối quan

hệ ước lượng để dự đoán các giá trị trong tương lai Sau đây là một số ví dụ

về dự báo

1 Các công ty dự báo doanh thu, lợi nhuận, chi phí sản xuất, và lượng tồn

kho cần thiết

2 Cộng đồng dự đoán có nhu cầu về năng lượng vì thế các trạm năng lượng

cần được xây dựng và/hoặc các thỏa thuận mua năng lượng từ bên ngoài

cần được ký kết

3 Rất nhiều công ty dự báo các chỉ số thị trường chứng khoán và giá của

một số cổ phiếu

4 Chính quyền liên bang dự đoán những con số như thu nhập, chi tiêu, lạm

phát, thất nghiệp, và thâm hụt ngân sách và thương mại

5 Các thành phố dự báo định kỳ mức tăng trưởng của địa phương qua các

mặt như: dân số; việc làm; số nhà ở, tòa nhà thương mại và các nhà xưởng

công nghiệp; nhu cầu về trường học, đường xá, trạm cảnh sát, trạm cứu

hỏa, và dịch vụ công cộng; …v.v

Do ba bước tổng quát được xác định trong phần mở đầu của chương này

thường căn cứ vào dữ liệu mẫu hơn là dựa vào dữ liệu điều tra của tổng thể,

vì vậy trong những cuộc điều tra chuẩn này sẽ có yếu tố bất định; cụ thể là

(1) các mối quan hệ ước lượng không được chính xác, (2) các kết luận từ

kiểm định giả thuyết hoặc là phạm vào sai lầm do chấp nhận một giả thuyết

sai hoặc sai lầm do bác bỏ một giả thuyết đúng, và (3) các dự báo dựa vào

các mối liên hệ ước lượng hầu như không bao giờ đúng kết quả Để giảm

mức độ bất định, một nhà kinh tế lượng sẽ luôn luôn ước lượng nhiều mối

quan hệ khác nhau giữa các biến nghiên cứu Sau đó, nhà kinh tế lượng sẽ

thực hiện một loạt các kiểm tra để xác định mối quan hệ nào mô tả hoặc dự

đoán gần đúng nhất hành vi của biến số quan tâm

Tính bất định này khiến cho phương pháp thống kê trở nên rất quan trọng trong môn kinh tế lượng Chương tiếp theo sẽ trình bày tóm tắt các

khái niệm thống kê căn bản cần dùng trong cuốn sách này và được sử dụng,

nếu cần, ở các chương sau Bây giờ chúng ta sẽ xem xét các bước cơ sở để

tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm

1.2 Các thành phần căn bản của một nghiên cứu thực nghiệm

Một nhà điều tra tiến hành một nghiên cứu thực nghiệm theo các bước căn

bản sau: (1) Lập mô hình, (2) thu thập dữ liệu, (3) ước lượng mô hình, (4)

dùng mô hình kiểm định giả thuyết, và (5) diễn dịch kết quả Hình 1.1 trình

bày các bước này dưới dạng sơ đồ Trong phần này chúng tôi mô tả tổng quát

từng hoạt động nêu trên Chương 14 đi chi tiết hơn vào từng hoạt động Nếu

giảng viên dự định đưa một đề tài nghiên cứu thực nghiệm vào môn học kinh

tế lượng này thì nên giới thiệu chương 14 ngay từ đầu

Thiết lập mô hình

Mọi phân tích hệ thống kinh tế, xã hội, chính trị hoặc vật lý dựa trên một cấu

trúc logic (gọi là mô hình), cấu trúc này mô tả hành vi của các phần tử trong

hệ thống và là khung phân tích chính Trong kinh tế học, cũng như trong các

ngành khoa học vật lý, mô hình này được thiết lập dưới dạng phương trình,

trong trường hợp này, các phương trình này mô tả hành vi kinh tế và các biến

liên quan Một mô hình được nhà nghiên cứu thiết lập có thể là một phương

trình hoặc là hệ gồm nhiều phương trình

Hình 1: Sơ đồ các bước thực hiện một nghiên cứu thực nghiệm

Mô hình một phương trình Trong mô hình một phương trình, nhà phân tích

chọn một biến đơn (ký hiệu là Y) mà ông ta muốn giải thích hành vi của nó

Y có nhiều tên gọi; biến phụ thuộc là thuật ngữ thông dụng nhất, biến này

còn được gọi là biến được hồi qui (regressand) và biến số ở vế trái Kế đó

nhà nghiên cứu xác định một số các biến số (ký hiệu là X), những biến số này

có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Những biến này cũng được gọi bằng nhiều

tên; biến độc lập là thuật ngữ thông dụng nhất, ngoài ra chúng còn được gọi

là biến ngoại sinh (exogenous), biến giải thích (explanatory), hồi qui và biến

số ở vế phải Việc lựa chọn các biến độc lập có thể xuất phát từ lý thuyết

kinh tế, kinh nghiệm trong quá khứ, các nghiên cứu khác hoặc từ trực giác

Ví dụ, xét một công ty quan tâm đến việc xác định yêu cầu về lao động Nhà

phân tích kinh tế của công ty có thể sử dụng các lý thuyết kinh tế vi mô về tối

đa hóa lợi nhuận để xác định cần thuê bao nhiêu người Lợi nhuận của công

ty sẽ phụ thuộc vào giá và số lượng sản phẩm công ty bán ra, số người (hoặc

số giờ lao động) sử dụng, mức lương, lãi suất, chi phí sử dụng vốn, chi phí

nguyên vật liệu, …v.v Nguyên tắc tối đa hóa lợi nhuận sẽ dẫn đến mối liên

hệ về mặt lý thuyết giữa số nhân công (số giờ làm việc) và các biến khác

được nêu trên Trong ví dụ này, Y là số nhân công (số giờ làm việc) sử dụng,

và các biến X là giá của hàng hóa, mức lương, lãi suất, chi phí nguyên vật

Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm, các nghiên cứu khác

Thiết lập mô hình

Ước lượng mô hình

Kiểm định giả thuyết

Thiết lập lại mô hình

Dự báo Diễn dịch kết quả

Các quyết định về chính sách

liệu …v.v Mục tiêu đề ra là ước lượng quan hệ lý thuyết và sử dụng quan hệ

này ra các quyết định về chính sách

Mô hình hệ phương trình Trong một số nghiên cứu kinh tế lượng, nhà

nghiên cứu có thể quan tâm đến nhiều hơn một biến độc lập và do đó cùng

một lúc thiết lập nhiều phương trình Những mô hình này được gọi là mô

hình hệ phương trình Ước lượng các phương trình cầu và cung là các ví dụ

về mô hình loại này Các mô hình kinh tế vĩ mô cũng là ví dụ về mô hình hệ

phương trình Một trong những phương trình đó có thể là hàm tiêu thụ liên hệ

giữa sức tiêu thụ tổng hợp với khoản thu nhập có thể sử dụng được và lãi suất

Một ví dụ khác là hàm đầu tư, liên hệ đầu tư với thu nhập có thể sử dụng

được và lãi suất Hoặc là hàm nhu cầu tiền mặt, liên hệ nhu cầu về tiền mặt

với thu nhập và lãi suất Các phương trình khác như điều kiện cân bằng, liên

hệ tổng cầu với tổng cung và cầu về tiền với cung tiền

Ví dụ 1.1

Cấu trúc căn bản của một mô hình kinh tế lượng được hiểu rõ hơn với một ví

dụ đơn giản trong đó biến phụ thuộc Y liên hệ với một biến độc lập (X) Xét

một công ty địa ốc quan tâm đến liên hệ giữa giá bán của ngôi nhà với các

đặc điểm của nó như kích thước, diện tích sử dụng, số phòng ngủ và phòng

tắm, các loại thiết bị gia dụng, có hồ bơi hay không, cảnh quan có đẹp

không…v.v Cụ thể, công ty muốn biết các đặc điểm cụ thể của ngôi nhà có

vai trò như thế nào trong việc hình thành giá của bất động sản Ví dụ này là

một trường hợp đặc biệt về mô hình chỉ số giá – hưởng thụ ( a hedonic price

index model) trong mô hình này giá của hàng hóa phụ thuộc vào các đặc

điểm của nó (một ví dụ khác là liên hệ giữa giá của một chiếc xe và các đặc

điểm của nó)

Mặc dù tất cả các đặc điểm liệt kê trên đều quan trọng trong việc giải thích sự khác biệt về giá giữa các ngôi nhà, để minh họa chúng ta hãy xem

xét một đặc điểm riêng lẻ, ví dụ diện tích sử dụng Giả sử GIÁ là giá bán

ngôi nhà và SQFT là diện tích sử dụng tính bằng bộ vuông Để đơn giản, giả

sử mối liên hệ giữa hai biến này là tuyến tính, chúng ta có phương trình GIÁ

= α +β SQFT, với α là tung độ gốc và β là độ dốc của đường thẳng Giả sử

chúng ta có hai căn nhà có cùng diện tích sử dụng Có thể hoàn toàn hoặc

hầu như do ngẫu nhiên có những khác biệt giữa hai căn nhà về các đặc điểm

khác nhưng không được xét đến trong mô hình này (ví dụ như kích thước

vườn) Vì vậy, mối liên hệ này có vẻ không chính xác mà có sai số Để tính

đến những sai số này, một mô hình kinh tế lượng nên được xây dựng như

sau:

với u là một biến ngẫu nhiên không quan sát được gọi là số hạng sai số (còn

được gọi là số hạng nhiễu hoặc số hạng ngẫu nhiên với một số tính chất thống

kê được mô tả sau Số hạng sai số sẽ thay đổi trong từng quan sát Phương

trình (1.1) được gọi là mô hình hồi qui tuyến tính hoặc là mô hình hồi qui

tuyến tính đơn Đường thẳng α + β SQFT gọi là phần xác định của mô hình

và số hạng u được gọi là phần ngẫu nhiên

Tiếp tục với ví dụ về địa ốc, giả sử chúng ta cố định SQFT ở 5 mức

1.500, 1.750, 2.000, 2.250 và 2.500, đếm tất cả các căn nhà trong cùng khu

vực có SQFT bằng (hoặc gần với) một trong 5 mức trên, và xem giá các căn

nhà này.1 Như đã nêu trước đây, ngay cả khi hai căn nhà có cùng diện tích sử

dụng, giá bán của chúng cũng có thể khác nhau Điều chúng ta quan tâm ở

đây là đánh giá được sự khác biệt về giá do tác động của yếu tố “SQFT”, có

ý nghĩa thống kê, đến mức nào Nếu các cặp giá trị GIÁ và SQFT được vẽ

trên mặt phẳng tọa độ, chúng sẽ tạo thành một đồ thị như Hình 1.2 trong đó

những vòng tròn thể hiện các điểm Vì nhà lớn hơn thì giá sẽ cao hơn, chúng

ta kỳ vọng các điểm trên đồ thị diễn tả một xu hướng đi lên khi ta đi từ trái

sang phải của trục hoành

Kế đến chúng ta tính giá trung bình tại mỗi mức SQFT Trong Hình 1.2 các điểm này được diễn tả bằng ký hiệu X Có một giả định trong phương

trình (1.1), phương trình chắc chắn cần được xem xét kỹ, là những điểm trung

bình nằm trên đường thẳng α +β SQFT Phần xác định, vì vậy, là tương

quan “trung bình thống kê” giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, cho toàn bộ

tổng thể các ngôi nhà trong khu vực nghiên cứu Vì vậy, α và β được gọi là

thông số của tổng thể (hoặc đôi khi còn gọi là thông số thật) Liên hệ trung

bình “thật” α +β SQFT (gọi là hồi qui tổng thể) không bao giờ xác định

được nhưng như sẽ được trình bày trong Chương 3, một liên hệ “ước lượng”

(gọi là hồi qui mẫu) có thể có được từ mẫu nghiên cứu Số hạng không quan

sát được u đại diện cho các ảnh hưởng của các biến bỏ qua (kích thước vườn,

tuổi của ngôi nhà, và các đặc điểm khác có ảnh hưởng đến giá bán nhà), cũng

như các ảnh hưởng của các tác động tồn tại không dự đoán được

Vì sẽ vô cùng tốn kém khi khảo sát toàn bộ các căn nhà trong một khu vực để xác định giá trị của α và β, nhà điều tra có thể thay bằng một mẫu

ngẫu nhiên và sử dụng thông tin từ mẫu này để đưa ra kết luận không chỉ về

giá trị α và β của tổng thể mà còn và tính thích đáng của giả định hồi qui

tuyến tính trong Phương trình (1.1) Vì các kết luận đều căn cứ vào mẫu các

căn nhà, nên chúng đều có sai số Việc nghiên cứu các sai số này để xem có

1 Trong thực tế, không thể tiến hành nghiên cứu toàn bộ tổng thể như vậy vì chi phí rất cao Thay vì vậy, một mẫu được chọn ngẫu nhiên và quan sát trên mẫu đã chọn

thể cải tiến những công thức và các kết luận có thể được củng cố hay không

là rất quan trọng

Hình 1.2 Đồ thị GIÁ và Diện tích sử dụng SQFT

Hồi qui tổng thể

u

(X,Y)

X X

X

X

X GIÁ (Y)

SQFT (X) 1.500 1.750 2.000 2.250 2.500

Như đã đề cập trước đây, các biến khác ngoài diện tích sử dụng cũng ảnh hưởng đến giá bán của ngôi nhà Một mô hình mở rộng của mô hình trên

là mô hình hồi qui bội, xem ví dụ sau đây (Do có sử dụng nhiều thông số

nên qui ước tiêu chuẩn là sử dụng các ký tự Hy Lạp β với các chỉ số kèm

theo)

GIÁ = β1 + β2SQFT + β3YARD + β4BATHS + β5BEDRMS + u (1.2)

Với YARD là kích thước vườn, BATHS là số phòng tắm, và BEDRMS là số

phòng ngủ Ước lượng và diễn dịch mô hình này sẽ được thảo luận chi tiết

trong Chương 4 Các mở rộng của mô hình này bao gồm phi tuyến được thảo

luận trong Chương 6

α

Ví dụ 1.2

Giả sử chúng ta điều tra tất cả các hộ trong thành phố và tính thu nhập hàng

tháng của họ (Y) và tổng chi tiêu vào hàng hóa và dịch vụ (C) Nếu chúng ta

vẽ C và Y, chúng ta sẽ có được một đồ thị như Hình 1.2, nhưng với thu nhập

trên trục X và chi tiêu trên trục Y kế đến, chúng ta lấy tất cả những hộ có

thu nhập là $500 (hoặc thực tế hơn là trong một khoảng nhỏ xung quanh 500)

và tính trung bình của các tổng chi tiêu tương ứng Chúng ta lập lại các bước

trên đối với các hộ có thu nhập hàng tháng khoảng $1.000, $1.500, $2.000

…v.v, chúng ta tính các mức chi tiêu trung bình tương ứng Sau đó đưa vào đồ

thị các điểm trung bình này ứng với 500, 1.000, 1.500…v.v Một lần nữa giả sử

là các điểm trung bình này nằm trên một đường thẳng (α + βY) Vì các hộ

gia đình có cùng thu nhập sẽ có những mức chi tiêu khác nhau (có lẽ do khác

biệt về các đặc điểm khác như số thành viên trong gia đình), một quan sát cụ

thể (C, Y) sẽ không hoàn toàn chính xác nằm trên đường thẳng trên Do vậy,

mô hình hồi qui tuyến tính tương ứng với ví dụ này sẽ có dạng

C = α + βY + u

Trong thực tế, chúng ta sẽ không điều tra tất cả các hộ gia đình mà chỉ chọn một mẫu ngẫu nhiên từ tổng thể và sử dụng các quan sát này để ước

lượng những thông số α và β, cũng như thực hiện các kiểm định và kiểm tra

tính thích đáng của giả định về mối liên hệ trung bình giữa chi tiêu và thu

nhập là tuyến tính

Ví dụ 1.3

Trong nghiên cứu tài chính, mô hình định giá tài sản vốn (CAPM), cho một

khung tổng quát để phân tích các liên hệ rủi ro-lợi nhuận với tất cả các loại

tài sản Giả sử r là lợi nhuận của một loại chứng khoán (ví dụ như cổ phiếu

của một công ty), r m là lợi nhuận của một tập danh mục đầu tư (ví dụ như chỉ

số Standard and Poor’s Composote), và r f là lợi nhuận của chứng khoán

không rủi ro (ví dụ trái phiếu ngân khố U.S Treasury, 30 ngày) Đặt Y = r −

r f là lợi nhuận chênh lệch của một chứng khoán bất kỳ và X = r m− r f là lợi

nhuận chênh lệch của tập danh mục đầu tư trung bình Vậy phương trình sau

là công thức CAPM chuẩn:

Y = βX + u

Lưu ý là mô hình này không có số hạng tung độ gốc Đó là do lợi nhuận được diễn tả như khoảng chênh lệch từ lợi nhuận không rủi ro Nếu

chúng ta có dữ liệu quá khứ của lợi nhuận chứng khoán, chúng ta có thể ước

lượng mô hình trên Một chứng khoán có β ước lượng lớn hơn 1 được xem là

“thay đổi” hoặc biến động hơn thị trường và chứng khoán có giá trị β ước

lượng nhỏ hơn 1 được xem là “ổn định” hoặc ít biến động

Ví dụ 1.4

Trong lý thuyết nhu cầu người tiêu dùng, một nhà phân tích thường xây dựng

“hàm lợi ích” và tối đa hóa nó trong ràng buộc về ngân sách Điều này dẫn

đến các hàm nhu cầu phát sinh đối với hàng hóa Cụ thể, một hàm cho thấy

với một số giả định chi tiêu cho một mặt hàng (E) tỷ lệ với thu nhập (Y) Mối

liên hệ này gọi là đường cong Engel Điều này dẫn đến một mô hình kinh tế

lượng sau, trong đó α về lý thuyết được kỳ vọng có giá trị bằng không:

Hệ số β được diễn dịch là xu hướng biên tế (marginal propensity) chi tiêu

cho mặt hàng này, so với thu nhập Vì vậy, một đô la tăng trong thu nhập sẽ

được kỳ vọng làm tăng chi tiêu trung bình cho mặt hàng này lên β đô-la Với

dữ liệu về các hộ gia đình, chúng ta có thể ước lượng hàm chi tiêu trên và

kiểm định giả thuyết là số hạng tung độ gốc α có giá trị bằng không

Các ví dụ khác Mặc dù cuốn sách này chủ yếu quan tâm đến các mối liên

hệ kinh tế và kiểm định các giả thuyết về chúng, các kỹ thuật vẫn có thể áp

dụng được cho các môn học khác Ở đây chúng tôi trình bày một số ví dụ

trong các ngành khác

Ví dụ 1.5

Cho đến nay, việc hút thuốc là nguyên nhân chính gây tử vong do ung thư

phổi được ghi chép cẩn thận Một mô hình hồi qui tuyến tính đơn cho vấn đề

này là:

DEATHS = α + βSMOKING + u

với DEATHS là số người chết do ung thư phổi trên một triệu dân số trong

vùng trong một thời gian nhất định ví dụ một năm và SMOKING là mức tiêu

thụ thuốc lá bình quân đầu người đơn vị tính là cân Anh Vì việc hút thuốc

tăng sẽ gây tử vong nhiều hơn, chúng ta kỳ vọng β là số dương Như trong

trường hợp ví dụ địa ốc, nhà nghiên cứu cũng có thể đưa vào các biến khác có

ảnh hưởng đến số người chết do ung thư phổi (như ô nhiễm không khí)

Ví dụ 1.6

Nhiều nhà xã hội học và tội phạm học lập luận rằng án tử hình là một công

cụ quan trọng ngăn cản tội phạm bạo hành Để kiểm định điều này, chúng ta

có thể xây dựng một mô hình như sau (một lần nữa lại bỏ qua các nguyên

nhân khác của những thay đổi trong tội phạm bạo hành):

CRIMES = α + βPUNISHMENT + u

Ở đây CRIMES đại diện cho số tội phạm bạo hành trên 1.000 dân số và

PUNISHMENT là phần trăm bản án dẫn đến tội tử hình β được kỳ vọng là

số âm vì hình phạt gia tăng có thể ngăn cản tội phạm

Ví dụ 1.7

Khi một luật được áp đặt để hạn chế việc hút thuốc bị thất bại, người ta

thường qui nguyên nhân cho việc vận động hành lang chống lại luật này của

ngành thuốc lá Một cách để ước lượng tác động này là sử dụng mô hình như

sau:

VOTE = α + βEXPENSE + u

Với VOTE là phần trăm những người bỏ phiếu phản đối luật và EXPENSE là

chi phí mà ngành thuốc lá chi cho một người bỏ phiếu Chúng ta kỳ vọng là β

có dấu dương bởi vì khi EXPENSE tăng thì số người bỏ phiếu chống lại luật

hạn chế hút thuốc lá tăng

Hai phương pháp để xây dựng mô hình này hoàn toàn khác nhau về triết lý Một phương pháp bắt đầu với một mô hình cơ sở (như Phương trình

1.1), mô hình này thường xuất phát từ lý thuyết kinh tế, cảm tính, các nghiên

cứu khác và các kinh nghiệm trước đây, kế đó thực hiện các kiểm định để

xem một mô hình phức tạp hơn (như Phương trình 1.2) có phù hợp không

Phương pháp này, gọi là lập mô hình từ đơn giản đến tổng quát, được sử

dụng chính ở Bắc Mỹ Ngược lại, lập mô hình từ tổng quát đến đơn giản

bắt đầu với một công thức tổng quát và tiến hành phép rút gọn dựa trên cơ sở

dữ liệu để đơn giản mô hình Phương pháp này, còn được gọi là phương

pháp Hendry/LSE, phổ biến nhiều ở Vương Quốc Anh và các nước Châu Aâu

khác Cả hai phương pháp này đều có những điểm mạnh và điểm yếu, sẽ

được thảo luận chi tiết hơn trong Chương 6, mục 6.13 và 6.14 Tôi có lời

khuyên như sau, chúng ta không nên sử dụng một cách cứng nhắc một

phương pháp nào mà nên sử dụng cả hai phương pháp để đạt được những kết

luận thuyết phục nhất