Bộ dữ liệu bảng được sử dụng là sự kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian. Bằng việc kết hợp hai dữ liệu này, dữ liệu bảng mang lại những ưu điểm là: Dữ liệu bảng cho các kết quả ước lượng các của tham số trong mô hình tin cậy hơn. Điều này có thể được giải thích bởi:
Dữ liệu bảng cho phép chúng ta kiểm soát các yếu tố không quan sát được. Các yếu tố này có thể khác nhau giữa đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian hoặc thay đổi theo thời gian nhưng lại không khác nhau giữa các đối tượng. Điều này có thể rất cần thiết để giảm sự thiên chệch trong ước lượng.
Thông thường có nhiều sự biến động trong dữ liệu bảng hơn dữ liệu chéo hoặc dữ liệu thời gian. Sự biến động trong dữ liệu của các biến giải thích càng nhiều thì độ chính xác của các ước lượng càng cao.
Thông thường, có ít sự đa cộng tuyến giữa các biến giải thích khi sử dụng dữ liệu bảng hơn so với sử dụng riêng lẻ dữ liệu thời gian hoặc dữ liệu chéo. Điều này cũng có thể làm cho kết quả của việc ước lượng các tham số dữ liệu bảng chính xác hơn.
Dữ liệu bảng cho phép chúng ta xác định và đo lường tác động mà những tác động này không thể được xác định và đo lường khi sử dụng sử dụng chéo hoặc dữ liệu thời gian.
Những dữ liệu này bao gồm: tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người hằng năm (%), tỷ lệ đầu tư FDI trên GDP (%), tốc độ tăng trưởng dân số hằng năm (%), tỷ lệ xuất, nhập khẩu trên GDP (%), tỷ lệ chi tiêu của chính phủ trên GDP (%), tỷ lệ đầu tư trong nước trên GDP (%) (xem bảng 4.1).
BẢNG 4.1: Mô tả dữ liệu
DỮ LIỆU ĐƠN VỊ TÍNH NGUỒN
Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người hằng năm
%
World Development Indicators (WDI 2014) của World Bank
Tỷ lệ đầu tư FDI trên GDP % World Development Indicators (WDI 2014) của World Bank
Tỷ lệ đầu tư trong nước
trên GDP %
World Development Indicators (WDI 2014) của World Bank
Tốc độ tăng trưởng dân số
hằng năm %
World Development Indicators (WDI 2014) của World Bank
Tốc độ tăng trưởng dân số
hằng năm %
World Development Indicators (WDI 2014) của World Bank
Tỷ lệ xuất khẩu trên GDP % World Development Indicators (WDI 2014) của World Bank
Tỷ lệ nhập khẩu trên GDP % World Development Indicators (WDI 2014) của World Bank
Tỷ lệ chi tiêu của chính phủ
trên GDP %
Key Indicators for Asia and the Pacific qua các năm của Asian Development Bank (ADB)
BẢNG 4.2: Mô tả các biến và phân tích thống kê
Biến Mô tả Obs Mean Std.dev Min Max
GDPGR
Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người hằng năm (%)
147 4.45 2.60 -5.84 9.77
GI Tỷ lệ chi tiêu của chính
phủ trên GDP (%) 150 20.34 4.60 7.80 29.93
PI
Tỷ lệ đầu tư tư nhân (đầu tư nước ngoài FDI và đầu tư trong nước) trên GDP (%)
146 28.31 10.83 0.56 48.34
PGR Tốc độ tăng trưởng dân
số hằng năm (%) 150 1.67 0.71 0.14 3.60 TOP Tỷ lệ xuất khẩu + nhập
khẩu trên GDP (%) 146 106.62 47.41 35.84 220.41
Nguồn: Tổng hợp của tác giả tháng 09/2015
Bảng 4.2 mô tả dữ liệu thống kê của các biến sử dụng trong mô hình. Qua bảng trên ta thấy, tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người của sáu nước tại khu vực ASEAN từ năm 1989-2013 trung bình là 4.45%, tỷ lệ chi tiêu của chính phủ (% GDP) ở mức bình quân là 20.34%, tỷ lệ đầu tư tư nhân (đầu tư của nước ngoài FDI và trong nước) trên GDP ở mức trung bình là 28.31%, tốc độ tăng trưởng dân số hằng năm bình quân 1.67% và độ mở thương mại (tỷ lệ xuất khẩu + nhập khẩu trên GDP) bình quân là 106.62%.
Biều đồ dữ liệu chi tiết của biến tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người hằng năm và chi tiêu công của 6 quốc gia ASEAN được thể hiện ở các hình 4.1 và hình 4.2. Ở hình 4.1, biến động tốc độ tăng trưởng bình quân đầu người hằng năm của các nước có xu hướng tương tự nhau, điển hình tại thời điểm các khủng hoảng tài
chính năm 1997 và 2008 – 2009, tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người của sáu nước ASEAN đều giảm mạnh, và có khi đạt giá trị âm đối với Indonesia.
Ở hình 4.2, tỷ lệ chi tiêu công trên GDP qua các năm của các quốc gia ASEAN đạt ở mức thấp nhất là 7.8% đối với quốc gia Cambodia vào năm 1991 và đạt mức cao nhất là 29.93% đối với Lào vào năm 2013.
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0
Hình 4.2. Tỷ lệ chi tiêu công trên GDP của các quốc gia ASEAN (%)
Cambodia Indonesia Laos Malaysia Thailand Vietnam
-4 -2 0 2 4 6 8 10
Hình 4.1. Tốc độ tăng trưởng của các quốc gia ASEAN (%)
Tính dừng của các biến trong mô hình nghiên cứu
Kết quả kiểm tra tính dừng thông qua kiểm định Fisher – type:
BẢNG 4.3: Kiểm tra tính dừng của biến GDPGR
GDPGR Statistic P_value
Inverse chi-squared (12) P 22.9367 0.0283 Inverse normal Z -2.2257 0.0130 Inverse logit t(34) L* -2.2194 0.0166 Modified inv. chi-squared Pm 2.2324 0.0128
BẢNG 4.4: Kiểm tra tính dừng của biến GI
GI Statistic P_value
Inverse chi-squared (12) P 17.2966 0.1388 Inverse normal Z -1.2952 0.0976 Inverse logit t(34) L* -1.2224 0.1150 Modified inv. chi-squared Pm 1.0812 0.1398
BẢNG 4.5: Kiểm tra tính dừng của biến PI
PI Statistic P_value
Inverse chi-squared (12) P 17.2268 0.1413 Inverse normal Z -1.1140 0.1326 Inverse logit t(34) L* -1.1204 0.1352 Modified inv. chi-squared Pm 1.0669 0.1430
BẢNG 4.6: Kiểm tra tính dừng của biến PGR
PGR Statistic P_value
Inverse chi-squared (12) P 47.2593 0.0000 Inverse normal Z -2.7045 0.0034 Inverse logit t(34) L* -4.0847 0.0001 Modified inv. chi-squared Pm 7.1973 0.0000
BẢNG 4.7: Kiểm tra tính dừng của biến TOP
TOP Statistic P_value
Inverse chi-squared (12) P 10.7735 0.5484 Inverse normal Z 0.2137 0.5846 Inverse logit t(34) L* 0.2665 0.6043 Modified inv. chi-squared Pm -0.2504 0.5988
Qua kết quả ở các bảng 4.3 – 4.7, ta thấy các chuỗi dữ liệu của biến GDPGR, PGR dừng với p_value < 0.05 và chuỗi dữ liệu ba biến GI, PI và TOP không dừng, ta tiếp tục lấy sai phân và thực hiện kiểm tra lại tính dừng sau đó.
Kết quả kiểm tra tính dừng sau khi lấy sai phân:
BẢNG 4.8: Kiểm tra tính dừng sau khi lấy sai phân của biến GI
D GI Statistic P_value
Inverse chi-squared (12) P 89.2484 0.0000 Inverse normal Z -7.2771 0.0000 Inverse logit t(34) L* -10.1707 0.0000 Modified inv. chi-squared Pm 15.7683 0.0000
BẢNG 4.9: Kiểm tra tính dừng sau khi lấy sai phân của biến PI
D PI Statistic P_value
Inverse chi-squared (12) P 53.6735 0.0000 Inverse normal Z -5.3817 0.0000 Inverse logit t(34) L* -6.0742 0.0000 Modified inv. chi-squared Pm 8.5066 0.0000
BẢNG 4.10: Kiểm tra tính dừng sau khi lấy sai phân của biến TOP
D TOP Statistic P_value
Inverse chi-squared (12) P 77.8914 0.0000 Inverse normal Z -6.8156 0.0000 Inverse logit t(34) L* -8.8496 0.0000 Modified inv. chi-squared Pm 13.4500 0.0000
Cả ba chuỗi dữ liệu của biến GI, PI và TOP đều dừng sau khi lấy sai phân.
BẢNG 4.11: Tương quan giữa các biến trong mô hình
GDPGR DGI DPI PGR DTOP GDPGR 1.0000
DGI -0.0755 1.0000
DPI 0.3358 -0.1876 1.0000
PGR 0.0162 -0.0232 0.0569 1.0000
DTOP -0.0165 -0.1835 0.0393 0.1082 1.0000
Dựa vào ma trận tương quan trên, ta thấy, tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người hằng năm có tương quan nghịch với tỷ lệ chi tiêu của chính phủ trên GDP (GI) giống với dự đoán và độ mở thương mại (TOP), có tương quan thuận với tỷ lệ đầu tư tư nhân (PI) (% GDP) và tốc độ tăng trưởng dân số hằng năm (PGR). Và dựa vào ma trận này, ta cũng có thể thấy rằng mức độ đa cộng tuyến thấp giữa các biến độc lập.
BẢNG 4.12: Kiểm tra đa cộng tuyến bằng nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factors)
Biến VIF 1/VIF
DGI 1.07 0.933694
DTOP 1.05 0.955507 DPI 1.04 0.962057
PGR 1.01 0.985482
Mean VIF 1.04
Qua bảng kiểm tra đa cộng tuyến giữa các cặp biến giải thích với nhau ta thấy hệ số VIF đều gần bằng 1 (nhỏ hơn 2) cho thấy mức độ đa cộng tuyến thấp giữa các biến độc lập trong mô hình.
