Các biến sử dụng trong các mô hình hồi quy

Hình 4.1 biểu diễn phân bố giá trị, còn bảng 4.2 trình bày thống kê mô tả các biến sử dụng trong các mô hình hồi quy.

Hình 4.1 Biểu đồ phân phối giá trị các biến (Phụ lục PL.02)

Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến sử dụng trong các mô hình hồi quy (Phụ lục PL.02)

Tên biến Trung

bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất Skew- ness Kur- tosis

ln(giá trị gia tăng), lnVA, ln(nghìn

đồng)

12,1 1,62 6,74 19,5 0,37 3,1

ln(mức độ tăng trưởng VA), lnTTVA, ln(chỉ số)

0,31 0,87 -6,43 5,48 0,05 5,7

Đào tạo cùng thời kỳ, D, dummy 0,049 0,22 0 1 4,18 18,4

Đào tạo trong kỳtrước, D0, dummy 0,046 0,21 0 1 4,32 19,6 ln(vốn), lnK, ln(nghìn đồng) 13,4 1,89 5,7 19,6 -0,03 2,7

ln(lao động), lnL, ln(người) 1,85 1,14 0 6,21 0,70 3,1 ln(mức độtăng K), lnTTK, ln(chỉ số) 0,43 1,28 -5,72 7,46 0,31 5,1 ln(mức độtăng L), lnTTL, ln(chỉ số) -0,061 0,60 -3,91 4,61 -0,03 7,4

Nguồn: tác giả

Giá trị skewness và kurtosis trong bảng 4.2 cũng như sự phân bố giá trị các biến trong hình 4.1 cho thấy phân phối các biến không khác nhiều so với phân phối chuẩn, cho nên các biến sử dụng (dạng logarit tự nhiên) là chấp nhận được cho các mô hình hồi quy tuyến tính đã chọn.

Kiểm định sơ bộ giá trị trung bình các biến phụ thuộc cho thấy giá trị gia tăng VA có chênh lệch giữa hai trường hợp doanh nghiệp có đào tạo và không có đào tạo với mức ý nghĩa 1%; trong khi kiểm định sơ bộ giá trị trung bình tăng trưởng giá trị gia tăng TTVA không thấy có sự chênh lệch trong trường hợp đào tạo kỳ trước và cùng thời kỳ, giả thuyết H0 về sự bằng nhau của tăng trưởng giá trị gia tăng không bị bác bỏ (Phụ lục PL.02).