Để hàm ước lượng đảm bảo chuẩn xác và có hiệu lực, các biến độc lập giải thích tốt cho biến phụ thuộc thì phải thực hiện các phép kiểm định tính hiệu lực của mô hình. Mô hình ước lượng ngoài việc phải có hiệu lực còn phải không vi phạm các giả thuyết của mô hình như: không có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi, không có hiện tượng tương quan chuỗi và không có hiện tượng đa cộng tuyến. Các phương pháp kiểm định và khắc phục những vi phạm của mô hình được trình bày cụ thể trong phần phụ lục kèm theo.
4.3.3.1. Kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi
Hậu quả của tương quan chuỗi sẽ làm cho các ước lượng của mô hình không còn hiệu quả nữa, việc tính phương sai và sai số tiêu chuẩn thường cho những giá trị thấp hơn các giá trị thực dẫn đến giá trị của t lớn, kết luận sai khi kiểm định. Do đó, nếu trong số liệu quan sát có hiện tượng tương quan chuỗi thì chúng ta phải tìm cách phát hiện và khắc phục.
Giả thuyết Ho: = - 0,5 (có hiện tượng tương quan chuỗi)
Bảng 4.4: Kiểm tra tương quan chuỗi
Thống kê Giá trị Bậc tự do (df) Giá trị xác suất
t-statistic 1,1318 107 0,2602
47
Chi-square 1,2810 1 0,2577
Nguồn: Xử lý trên phần mềm Eviews 8
Kết quả kiểm định Wald của mô hình hồi quy phần dư t theo biến trễ bậc 1 của nó (bảng 4.4) cho thấy giá trị prob = 0,2602 > = 5%, vậy ta không bác bỏ giả thuyết H0, có nghĩa là mô hình không xảy ra tương quan chuỗi hay tự tương quan.
4.3.3.2. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Hậu quả của phương sai thay đổi sẽ làm cho các ước lượng không còn hiệu quả nữa (ước lượng có phương sai nhỏ nhất). Ngoài ra, ước lượng phương sai sẽ bị chệch làm cho các kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa theo phân phối t và F không còn đáng tin cậy.
Giả thuyết Ho: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Với giá trị chi-bình phương = 76,3298 (p-value =0,000 < = 5% nên bác bỏ Ho) cho thấy mô hình FEM có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Việc xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi, ta có thể tính lại giá trị các kiểm định để kiểm định đáng tin cậy hơn (bằng cách dùng ma trận ước lượng vững của hiệp phương sai) hoặc tìm ước lượng hiệu quả hơn bằng GLS. Nghiên cứu này sẽ tiến hành khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng GLS mà cụ thể là phương pháp hồi quy dữ liệu bảng bình phương bé nhất tổng quát có trọng số (Panel EGLS).
Bảng 4.5: Kiểm định tính độc lập của phần dư
Kiểm định Thống kê Bậc tự do (d.f) Xác suất
Breusch-Pagan LM 76,3298 36 0,0001
Pesaran scaled LM 4,7529 0,0000
Bias-corrected scaled LM 4,4068 0,0000
Pesaran CD 4,8673 0,0000
Nguồn: Xử lý trên phần mềm Eviews 8
4.3.3.3. Kết quả mô hình sau khi hiệu chỉnh để kiểm soát phương sai sai số thay đổi
48
Để khắc phục vi phạm trong mô hình hồi quy dữ liệu bảng là Phương sai sai số thay đổi và tương quan chuỗi, phương pháp hồi quy dữ liệu bảng bình phương bé nhất tổng quát có trọng số SUR (Panel EGLS) được sử dụng (Gujarati, 2003).
Bảng 4.6: Kết quả mô hình FEM hiệu chỉnh
Biến phụ thuộc:
Tăng trưởng kinh tế (GROW) Mô hình hồi quy
Biến độc lập Hệ số Thống kê t Xác suất
Lạm phát (INF) 0,094*** 6,19 0,000 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Lạm phát bình phương (INF2) -0,004*** -6,48 0,000
Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) 0,329*** 7,77 0,000
Chi tiêu Chính phủ (GEX) 0,030 1,02 0,311
Lực lượng lao động (LFPR) -0,160* -1,80 0,074 Cung tiền M2 (M2) -0,032*** -3,45 0,001 Độ mở nền kinh tế (OPEN) 0,015* 1,70 0,093 Khủng hoảng (KH) -0,726*** -3,13 0,002 Hằng số 14,620** 2,54 0,013 Ngưỡng lạm phát 11,75% Độ phù hợp mô hình R2 0,7789 R2 hiệu chỉnh 0,7464 Thống kê Durbin-Watson 1,944 Thống kê F 23,997 Prob (Thống kê F) 0,000
Ghi chú: Tất cả các biến trong mô hình hồi quy này được định nghĩa trong mục 2.4. Ký hiệu *** , ** và * lần lượt biểu thị cho mức ý nghĩa 1%; 5% và 10%.
(Nguồn: Kết quả phân tích từ Eviews 8)
Kết quả ước lượng mô hình FEM hiệu chỉnh cho thấy tất cả các biến tác động lên tăng trưởng kinh tế đều có ý nghĩa thống kê (trừ biến Chi tiêu Chính phủ (GEX)). Ngoài ra, các biến Lạm phát (INF), Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), Độ mở nền kinh tế (OPEN) tác động cùng chiều lên tăng trưởng kinh tế. Các biến còn lại
49
trong mô hình: Lạm phát bình phương (INF2), Lực lượng lao động (LFPR), Cung tiền M2(M2), Khủng hoảng (KH) có tác động tiêu cực lên tăng trưởng kinh tế của các quốc gia.
4.3.3.4. Tổng hợp kết quả kỳ vọng
Mục tiêu chính trong nghiên cứu này, tác giả muốn nhấn mạnh tác động của lạm phát đến tăng trưởng kinh tế. Từ kết quả ước lượng và kiểm định cho thấy: ngoài biến Chi tiêu Chính phủ, các biến nghiên cứu còn lại trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê. Cụ thể:
+ Lạm phát có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế của mỗi quốc gia, được chứng minh bởi tính ý nghĩa của 2 biến: Lạm phát và Lạm phát bình phương.
+ Các biến kiểm soát trong mô hình: Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, Lực lượng lao động, Cung tiền M2, Độ mở nền kinh tế và Khủng hoảng cũng có tác động.
Bảng 4.7: Tổng hợp kết quả kỳ vọng và mức ý nghĩa thống kê
Các biến Kỳ vọng Kết quả mô hình Mức ý nghĩa Lạm phát (INF) + + Mức ý nghĩa 1%
Lạm phát bình phương (INF2) - - Mức ý nghĩa 1%
Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) + + Mức ý nghĩa 1%
Chi tiêu Chính phủ (GEX) + + Không có ý nghĩa thống kê
Lực lượng lao động (LFPR) + - Mức ý nghĩa 10%
Cung tiền M2 (M2) - - Mức ý nghĩa 1%
Độ mở nền kinh tế (OPEN) + + Mức ý nghĩa 10%
Khủng hoảng (KH) - - Mức ý nghĩa 1%
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Kết quả kiểm định mô hình đã ủng hộ 6 giả thuyết về tác động của các yếu tố lên tăng trưởng kinh tế bao gồm: Lạm phát, Lạm phát bình phương, Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài, Cung tiền M2, Độ mở nền kinh tế, Khủng hoảng. Riêng giả thuyết về Lực
50
lượng lao động trái dấu với kỳ vọng ban đầu và giả thuyết về Chi tiêu chính phủ không đủ cơ sở thống kê để khẳng định với mẫu nghiên cứu này.