3.4.2.1 Các phân tích và kiểm định ban đầu a. Phân tích ma trận hệ số tương quan
Từ kết quả phân tích ma trận hệ số tương quan cho thấy các cặp hệ số tương quan giữa các biến giải thích trong mô hình có giá trị <0.9, nên sự kết hợp giải thích giữa các biến trong mô hình là phù hợp và đáng tin cậy.
Bảng 3.6: Ma trận hệ số tương quan IG IP FDI EX L EDT IG 1.000000 IP 0.544717 1.000000 FDI 0.347890 0.468049 1.000000 EX 0.744141 0.883097 0.507517 1.000000 L 0.627494 0.749744 0.289670 0.899534 1.000000 EDT -0.419042 -0.228897 -0.049026 -0.331895 -0.548964 1.000000
Nguồn: Kết quả tính toán từ Eview 5.1
b. Kiểm định nghiệm đơn vị
Có nhiều cách để nhận dạng một chuỗi thời gian là dừng hay không dừng như: phân tích đồ thị, sai phân, hàm tự tương quan, kiểm định Ljung-Box. Tuy nhiên, kiểm định nghiệm đơn vị (unit root test) là cách kiểm định được sử dụng phổ biến hiện nay.
Bảng 3.7: Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị ADF Mức 1% Mức 5% Mức 10% Y -2.009 -3.770 -3.005 -2.642 Không dừng IG -3.391 -3.809 -3.021 -2.650 Không dừng ở mức 1% IP -1.630 -3.724 -2.986 -2.633 Không dừng FDI -1.782 -3.724 -2.986 -2.633 Không dừng EX -1.115 -3.724 -2.986 -2.633 Không dừng L 1.089 -3.753 -2.998 -2.639 Không dừng EDT -6.506 -3.770 -3.005 -2.642 Dừng KPSS Y 0.195 0.739 0.463 0.347 Dừng IG 0.552 0.739 0.463 0.347 Không dừng ở mức 5%, 10% IP 0.594 0.739 0.463 0.347 Không dừng ở mức 5%, 10% FDI 0.266 0.739 0.463 0.347 Dừng EX 0.748 0.739 0.463 0.347 Không dừng L 0.729 0.739 0.463 0.347 Không dừng ở mức 5%, 10% EDT 0.347 0.739 0.463 0.347 Không dừng ở mức 10% ADF DY -4.585 -3.738 -2.992 -2.636 Dừng DIG -4.610 -3.738 -2.992 -2.636 Dừng DIP -2.601 -3.738 -2.992 -2.636 Không dừng DFDI -4.478 -3.738 -2.992 -2.636 Dừng DEX -5.487 -3.738 -2.992 -2.636 Dừng DL -2.800 -3.753 -2.998 -2.639 Dừng ở mức 10% DEDT -3.796 -3.753 -2.998 -2.639 Dừng KPSS DY 0.267 0.739 0.463 0.347 Dừng DIG 0.509 0.739 0.463 0.347 Dừng ở mức 1% DIP 0.163 0.739 0.463 0.347 Dừng DFDI 0.102 0.739 0.463 0.347 Dừng DEX 0.168 0.739 0.463 0.347 Dừng DL 0.321 0.739 0.463 0.347 Dừng DEDT 0.140 0.739 0.463 0.347 Dừng
Trong bài nghiên cứu, tác giả đã tiến hành kiểm định nghiệm đơn vị của từng biến riêng biệt để xác định thuộc tính dừng bằng hai phương pháp phổ biến là phương pháp ADF (Augmented Dickey-Fuller) và KPSS (Kwiatkowski-Phillips-Schmidt- Shin).
Kết quả kiểm định ở cả hai phương pháp đều cho thấy các biến Y, IG, IP, FDI, EX, L và EDT là chuỗi thời gian không dừng (không xu hướng) I(0) và là chuỗi dừng ở sai phân bậc 1 I(1).
3.4.2.2 Phân tích cân bằng dài hạn-Phân tích đồng liên kết
Hồi quy đồng liên kết theo phương pháp phân tích phần dư ( t) hai bước của Engle- Granger. Tại bước 1, nghiên cứu thiết lập mối tương quan cân bằng trong dài hạn trong số các biến; bước 2, nghiên cứu kiểm định tính liên kết của phần dư ( t) bằng cách dùng thống kê ADF. Nếu kết quả kiểm định cho thấy phần dư là chuỗi dừng thì khẳng định tồn tại mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến trong mô hình đã thực hiện ở bước 1 [9].
Bước 1: Hồi quy phương trình (1)
Với sự hỗ trợ của phần mềm Eview 5.1 (xem phụ lục 1), kết quả hồi quy phương trình (1) như sau:
Yt = 0.012830 + 0.263668IGt + 0.445567IPt + 0.247602FDIt– 0.118428EXt + 2.712636Lt + 0.009489EDTt + t (2)
R2 = 0.659577; Adjusted R2 = 0.552075; DW = 1.811882
Một số kiểm định:
+ Kiểm định RESET của Ramsey
Một trong những kiểm định phổ biến nhất để kiểm định sai dạng mô hình là kiểm định RESET của Ramsey (1969), đây là loại kiểm định Wald thông thường (dựa trên
thống kê F) cho việc đưa thêm các biến giải thích vào mô hình. Nếu một hoặc một số hệ số có ý nghĩa thống kê thì đó là dấu hiệu của việc sai mô hình, ngược lại nếu chấp nhận giả thiết thì mô hình ban đầu là đúng [11].
Bảng 3.8: Kết quả kiểm định ý nghĩa thống kê của mô hình (2)
Ramsey RESET Test:
F-statistic 0.715153 Prob. F(4,15) 0.594465
Log likelihood ratio 4.538240 Prob. Chi-Square(4) 0.338037
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Căn cứ vào kết quả kiểm định, với mức ý nghĩa 5% các hệ số của mô hình không có ý nghĩa thống kê và xác suất Pro.F là 59,94%>5%, do đó ta chấp nhận giả thiết và nhận định mô hình ban đầu là đúng.
+ Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn (Kiểm định Histogram-Normality)
Theo lý thuyết kinh tế lượng nếu phần dư không ngẫu nhiên, không có phân phối chuẩn là một thông tin quan trọng cho biết mô hình hồi quy chưa tốt do có thể bị các lỗi như bỏ sót biến quan trọng, sai dạng hàm, phương sai thay đổi, tự tương quan. Hơn nữa phần dư là hạng nhiễu có trung bình bằng không và phương sai không đổi. Nếu giả định này không thỏa mãn thì các thống kê suy luận của mô hình hồi quy như tstat, Fstat,… không có giá trị nữa. Do đó, để kiểm định phần dư có phân phối chuẩn hay không chúng ta sử dụng thống kê JB của Jarque-Berra (1990).
Bảng 3.9: Phần dư có phân phối chuẩn
Mô hình (2) Mức ý nghĩa Kết luận
Histogram-Normality test: H0: Phần dư có phân phối chuẩn
Jarque-Berra 1.763641
Probability 0.414028 5% Chấp nhận giả thiết
Căn cứ vào kết quả kiểm định, xác suất Pro. Là 41,40%>5%, do đó ta chấp nhận giả thiết H0 và mô hình có phân phối chuẩn.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02 Series: Residuals Sample 1 26 Observations 26 Mean -4.37e-18 Median -0.000270 Maximum 0.016156 Minimum -0.024912 Std. Dev. 0.010071 Skewness -0.637764 Kurtosis 2.968321 Jarque-Bera 1.763641 Probability 0.414028
Hình 3.6: Kết quả kiểm định Histogram-Normality mô hình (2)
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
+ Kiểm định Wald
Để kiểm chứng các hệ số hồi quy tuyến tính của mô hình (2) có đồng thời bằng không, chúng ta thực hiện kiểm định Wald, với giả thiết hệ số các biến trong mô hình đồng thời bằng không. Kết quả như sau:
Bảng 3.10: Kiểm định Wald mô hình (2)
Test Statistic Value df Probability
F-statistic 136.2528 (7, 19) 0.0000
Chi-square 953.7698 7 0.0000
Với mức ý nghĩa = 5%, kiểm định ràng buộc tuyến tính (kiểm định Wald) bác bỏ giả thiết các biến trong mô hình đồng thời bằng không. Điều này cho thấy kết quả hồi quy mô hình là có ý nghĩa.
Bước 2: Kiểm định phần dư
t = Yt - 0.012830 - 0.263668IGt - 0.445567IPt - 0.247602FDIt + 0.118428EXt - 2.712636Lt - 0.009489EDTt
Thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị phần dư, kết quả kiểm định như sau:
Bảng 3.11: Kiểm định phần dư của mô hình (2)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.599961 0.0017
Test critical values: 1% level -3.788030
5% level -3.012363 10% level -2.646119 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Nguồn: Kết quả từ Eview 5.1
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy trị tuyệt đối giá trị thống kê ADF lớn hơn trị tuyệt đối giá trị tới hạn nên kết luận phần dư là chuỗi dừng, khẳng định các biến trong mô hình (2) là đồng liên kết, nghĩa là các biến trong mô hình này có tồn tại cân bằng về dài hạn.
Giải thích ý nghĩa của mô hình:
- R2 = 0.659577 cho biết mô hình giải thích được 66% sự phụ thuộc của tăng trưởng kinh tế vào đầu tư công, đầu tư tư nhân, đầu tư trực tiếp nước ngoài, xuất khẩu, lao động và nợ nước ngoài.
- DW = 1.811882 cho thấy mô hình không có dấu hiệu xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi (tự tương quan).
Căn cứ kết quả hồi quy, dấu của các hệ số hồi quy phù hợp với kỳ vọng của nghiên cứu ngoại trừ biến xuất khẩu. Trước hết, hệ số của biến IG = 0.263668, hệ số mang dấu dương cho thấy đầu tư công trên GDP đồng biến với tăng trưởng kinh tế, trong những năm qua đầu tư công là nền tảng phát triển kết cấu hạ tầng kinh tế, xã hội, tạo môi trường thuận lợi cho các doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực phát triển, đồng thời thu hút nguồn vốn đầu tư nước ngoài, đảm bảo sự phát triển toàn diện giữa các ngành, vùng miền kinh tế, góp phần đảm bảo tăng trưởng kinh tế bền vững. Kết quả này cũng phù hợp với kết quả nghiên cứu của TS. Tô Trung Thành (2011) khi nghiên cứu về vấn đề đầu tư công ở Việt Nam.
Tiếp theo là biến số đầu tư tư nhân trên GDP cũng đồng biến với tăng trưởng kinh tế là hoàn toàn phù hợp. Việt Nam đã đạt được tốc độ tăng trưởng kinh tế tương đối cao trong hơn 20 năm qua, trung bình 7,35% hàng năm trong giai đoạn 1991-2011. Tốc độ tăng trưởng tương đối cao phù hợp với sự tăng nhanh về đầu tư. Hiệu quả của đầu tư để duy trì tiềm lực sẵn có hoặc tạo ra tiềm lực lớn hơn cho sản xuất kinh doanh, nhằm tạo ra nhiều hàng hóa có giá trị, dịch vụ tốt hơn, góp phần nâng cao đời sống người dân.
Đầu tư trực tiếp nước ngoài trên GDP tỷ lệ thuận với tăng trưởng kinh tế. Vai trò của FDI thể hiện rất rõ qua việc đóng góp vào các yếu tố quan trọng của tăng trưởng như bổ sung nguồn vốn đầu tư, đẩy mạnh xuất khẩu, chuyển giao công nghệ, phát triển nguồn nhân lực và tạo việc làm… Ngoài ra, FDI cũng đóng góp tích cực vào tạo nguồn thu ngân sách và thúc đẩy Việt Nam hội nhập sau rộng vào nền kinh tế thế giới. Nhờ sự đóng góp quan trọng của FDI mà Việt Nam được biết đến là quốc gia phát triển năng động, đổi mới, thu hút được sự quan tâm của cộng đồng quốc tế.
Nghiên cứu kỳ vọng biến xuất khẩu trên GDP tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam, tuy nhiên kết quả không như kỳ vọng, xuất khẩu trên GDP tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Kết quả này cho thấy vai trò mờ nhạt của xuất khẩu đối với tăng trưởng kinh tế. Điều này có thể lý giải được trong điều kiện Việt Nam khi cơ cấu hàng xuất khẩu đang đối mặt với nhiều vấn đề, hàng nguyên liệu, hàng thô vẫn còn chiếm tỷ trọng khá cao, khả năng thu ngoại tệ vẫn chưa khai thác hết. Bên cạnh đó, cán cân thương mại của Việt Nam liên tục thâm hụt trong những năm qua nên tăng trưởng kinh tế của Việt Nam dựa chủ yếu vào nhập khẩu. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy tác động tích cực của biến nguồn nhân lực đối với tăng trưởng kinh tế. Nguồn nhân lực có vai trò đặc biệt quan trọng đối với tăng trưởng và phát triển kinh tế. Việt Nam có nguồn nhân lực dồi dào với dân số khoảng hơn 87 triệu người, số người trong độ tuổi lao động tăng nhanh và chiếm tỷ lệ cao khoảng 67% dân số cả nước. Số sinh viên tốt nghiệp đại học, cao đẳng ngày càng tăng, năm 1990 có khoảng 18.900 sinh viên tốt nghiệp, năm 1995 khoảng 100.000 sinh viên và năm 2011 có khoảng 396.000 sinh viên tốt nghiệp.
Cuối cùng, biến nợ nước ngoài trên GDP cũng đồng biến với tăng trưởng kinh tế, nợ nước ngoài bổ sung nguồn vốn bị thiếu hụt do mất cân đối giữa tiết kiệm và đầu tư. Nợ nước ngoài tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế cho thấy nợ nước ngoài ở Việt Nam chưa vượt ngưỡng an toàn.
Trong mức ý nghĩa thống kê:
- Khi tỷ lệ đầu tư công trên GDP tăng 1% thì tăng trưởng kinh tế sẽ tăng 0.263668 điểm phần trăm.
- Khi tỷ lệ đầu tư tư nhân trên GDP tăng 1% thì tăng trưởng kinh tế sẽ tăng 0.445567 điểm phần trăm.
- Khi tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngoài trên GDP tăng 1% thì tăng trưởng kinh tế sẽ tăng 0.247602 điểm phần trăm.
- Khi tỷ lệ nợ nước ngoài trên GDP tăng 1% thì tăng trưởng kinh tế sẽ tăng 0.009489 điểm phần trăm.
3.4.2.3 Phân tích cân bằng ngắn hạn-Mô hình ECM
Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy hầu hết các biến là chuỗi dừng ở sai phân bậc một I(1), và có tồn tại sự đồng liên kết trong phương trình (1) nên ta có thể sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) để tính toán mức độ tác động của các nhân tố đến biến động của tăng trưởng kinh tế và xác định mức chênh lệch trong ngắn hạn so với mức cân bằng dài hạn của chỉ số tăng trưởng kinh tế.
Trước khi thực hiện mô hình ECM, tác giả thực hiện kiểm định VAR các biến của mô hình ở sai phân bậc 1 để tìm ra bước trễ tối ưu. Kết quả cho thấy các tiêu chuẩn AIC và HQ chỉ ra bước trễ tối ưu là 2, trong khi tiêu chuẩn LR và FPE chỉ ra bước trễ là 1 (xem thêm Phụ lục 2).
Với kết quả lựa chọn bước trễ như trên, đầu tiên mô hình ECM được thực hiện với bước trễ giới hạn là 2 kỳ, phần hiệu chỉnh sai số là biến ECt-1 được lấy từ phương trình (1).
ECt-1 = Yt-1 - 0 - 1IGt-1 - 2IPt-1 - 3FDIt-1 - 4EXt-1 - 5Lt-1 - 6EDTt-1
Mô hình cụ thể:
y = 0 + i t-i + i t-i + i t-i + i t-i + i t-i + i t-i + i t-I + ECt-1 + ut (3)
+ Kết quả hồi quy mô hình hiệu chỉnh sai số ECM với 2 bước trễ được trình bày trong Bảng 3.12.
Bảng 3.12: Hồi quy mô hình ECM với 2 bước trễ
Dependent Variable: DY
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.013168 0.012687 -1.037907 0.4882 DY(-1) 0.078584 1.867912 0.042070 0.9732 DY(-2) -0.303177 1.546358 -0.196059 0.8767 DIG 0.276904 0.443561 0.624275 0.6447 DIG(-1) 0.267297 0.851832 0.313791 0.8064 DIG(-2) -0.299514 0.276013 -1.085147 0.4740 DIP 0.510624 0.257903 1.979902 0.2977 DIP(-1) 0.253342 1.359160 0.186396 0.8827 DIP(-2) 0.029724 0.704658 0.042182 0.9732 DFDI 0.111703 0.185523 0.602096 0.6550 DFDI(-1) 0.178081 0.735342 0.242175 0.8487 DFDI(-2) 0.384174 0.657399 0.584385 0.6633 DEX 0.092334 0.115440 0.799841 0.5705 DEX(-1) 0.188085 0.505776 0.371874 0.7733 DEX(-2) -0.167274 0.416781 -0.401348 0.7570 DL 2.334599 14.69776 0.158840 0.8997 DL(-1) -4.400462 25.65558 -0.171521 0.8919 DL(-2) 20.45924 35.25254 0.580362 0.6652 DEDT 0.000806 0.010603 0.076014 0.9517 DEDT(-1) -0.022563 0.025161 -0.896767 0.5346 DEDT(-2) 0.012545 0.035204 0.356350 0.7821 EC(-1) -0.872328 2.936190 -0.297095 0.8162
R-squared 0.974566 Mean dependent var 0.000343
Adjusted R-squared 0.440457 S.D. dependent var 0.013614 S.E. of regression 0.010184 Akaike info criterion -7.558504 Sum squared resid 0.000104 Schwarz criterion -6.472379
Log likelihood 108.9228 F-statistic 1.824658
Durbin-Watson stat 2.262501 Prob(F-statistic) 0.532687
Kết quả hồi quy (Bảng 3.12) cho thấy với mức ý nghĩa 5%, xác suất Prob (F-statistic) là 53,2%>5%, do đó ta chưa có cơ sở bác bỏ giả thiết H0 (không có sự phụ thuộc giữa các biến) và nhận định mô hình chưa phù hợp. Hơn nữa, khó có thể xác định chắc chắn biến nào là biến có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn vì nếu căn cứ vào xác suất khả năng (Pro) của các hệ số hồi quy thì các hệ số này chưa đáng tin cậy về mặt thống kê. Vì vậy, cần phải xem xét điều chỉnh bước trễ xuống còn 1 kỳ.
Mô hình điều chỉnh như sau:
y = 0 + i t-i + i t-i + i t-i + i t-i + i t-i + i t-i + i t-I + ECt-1 + ut (4).
+ Kết quả hồi quy mô hình hiệu chỉnh sai số ECM với 1 bước trễ được trình bày trong Bảng 3.13.
Bảng 3.13: Hồi quy mô hình ECM với 1 bước trễ
Dependent Variable: DY
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.001423 0.003385 -0.420489 0.6840 DY(-1) 0.797526 0.275239 2.897576 0.0177 DIG 0.167485 0.129218 1.296143 0.2272 DIG(-1) -0.137588 0.129863 -1.059487 0.3170 DIP 0.348282 0.141796 2.456229 0.0364 DIP(-1) -0.311152 0.198978 -1.563750 0.1523 DFDI 0.163336 0.095401 1.712104 0.1210 DFDI(-1) -0.206483 0.189132 -1.091742 0.3033 DEX 0.049982 0.062358 0.801540 0.4435 DEX(-1) 0.162828 0.087492 1.861069 0.0957 DL -7.370428 5.468959 -1.347684 0.2107 DL(-1) -9.346264 9.044887 -1.033320 0.3284 DEDT 0.001793 0.004481 0.400159 0.6984
DEDT(-1) -0.017824 0.005738 -3.106132 0.0126