7. Kết cấu luận văn
3.3.1.3. Kiểm định tính dừng của các yếu tố
Các dãy số thời gian khi tham gia kiểm định trong các mối quan hệ của mô hình để đảm bảo độ chính xác của các mối quan hệ này, các dãy số tham gia cần đảm bảo tính dừng. Vì vậy nghiên cứu sử dụng kiểm định tính dừng theo phương pháp Augmented Dickey-Fuller (ADF). Kết quả của kiểm định tính dừng được trình bày trong Bảng 3.1 chỉ ra rằng PUK và PRK là chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 5% còn tất cả các biến còn lại không dừng nhưng khi sai phân đến bậc 2 thì lại dừng. Kết quả tất cả các biến đều dừng ởđộ tin cậy 99% ở lần sai phân bậc 2. Như vậy PUK, PRK là chuỗi thời gian có xu hướng dừng (TS) – xu hướng xác định, tất cả các biến còn lại đều là chuỗi sai phân dừng hay liên kết dừng bậc 2 – xu hướng ngẫu nhiên, ký hiệu là I(2).
Bảng 3.1: Kiểm định tính dừng của các yếu tố trong mô hình tại Việt Nam giai
đoạn 1990-2012
Kết quả kiểm định tính dừng
Biến số Dữ liệu gốc Sai phân bậc 1 Sai phân bậc 2 ED 0.8050 0.1128 0.0007*** PUK 0.0214** 0.0391** 0.0000*** PRK 0.0309** 0.1013 0.0018*** LF 0.2000 0.6679 0.0050*** PCY 0.4233 0.0038*** 0.0002*** M2Y 0.3568 0.9717 0.0000*** (*) Dừng ở mức ý nghĩa 10% (**) Dừng ở mức ý nghĩa 5% (***) Dừng ở mức ý nghĩa 1% 3.3.1.4. Kiểm định đồng liên kết Johansen
Theo Engle và Granger (1987) cho rằng nếu kết hợp tuyến tính các chuỗi thời gian không dừng có thể là một chuỗi dừng và các chuỗi đó được gọi là đồng liên kết. Kết hợp tuyến tính hay còn gọi là phương trình đồng liên kết được dùng giải thích mối quan hệ cân bằng trong dài hạn. Và nếu mô hình là đồng liên kết thì sẽ không xảy ra hồi quy giả mạo và khi đó các kiểm định dựa trên tiêu chuẩn thống kê t và F vẫn có ý nghĩa.
Trở lại với kết quả kiểm định tính dừng, ngoại trừ PUK và PRK là các quá trình dừng I(0), các chuỗi còn lại mỗi quá trình đều là I(2). Vì vậy, giả thiết về hồi quy giả mạo giữa các biến trên có thể tồn tại. Mặc dù vậy, sự kết hợp tuyến tính của các biến này có thể sẽ là dừng. Như vậy, nếu chuỗi ED là I(2) và các chuỗi LF, PCY, M2Y cũng là I(2) thì chúng có thể là đồng kết hợp. Nếu đúng như thế, thì hồi quy đối với các mức của hai biến đó sẽ là có ý nghĩa (tức là hồi quy không phải là không xác thực) và nghiên cứu sẽ không mất bất kỳ thông tin dài hạn quí giá nào - cái mà có thể bị mất đi nếu thay dữ liệu gốc bằng các sai phân bậc 2 của chúng. Khắc phục tình trạng trên, kiểm định đồng liên kết giữa các biến giải thích với biến tăng trưởng kinh tế ED được sử dụng.
Kết quả phân tích kiểm định đồng liên kết giữa các biến trong mô hình A cho thấy tồn tại năm mối quan hệđồng liên kết giữa các biến ED, PUK, PRK, LF, PCY nên kết quả hồi quy các biến trên đảm bảo mối quan hệ cân bằng trong dài hạn. Tất nhiên trong bối cảnh ngắn hạn có thể có sự mất cân bằng.
Kết quả phân tích kiểm định đồng liên kết giữa các biến trong mô hình B cho thấy tồn tại bốn mối quan hệ đồng liên kết giữa các biến ED, PUK, PRK, LF, M2Y. Kết quả hồi quy các biến trên chỉ đảm bảo bốn mối quan hệ cân bằng trong dài hạn, mối quan hệ còn lại chưa đảm bảo.
3.3.2. Kết quả hồi quy:
Với dữ liệu quan sát đối với một cá thể (ví dụ một quốc gia hay một khu vực, trường hợp này là quốc gia Việt Nam) tại nhiều thời điểm (dữ liệu quan sát từ năm 1990-2012) hoặc đối với nhiều cá thể tại một thời điểm ta thường sử dụng phương pháp OLS thông thường.
Thực hiện hồi quy OLS thông thường bằng cách đơn giản hóa vấn đề, bỏ qua bình diện không gian và thời gian, xem tất cả các dữ liệu trong bảng là các quan sát độc lập cho biến.
Mô hình hồi quy theo Phương pháp OLS thông thường:
Mô hình hồi quy với biến PCY:
Mô hình A: EDt = β0 + β1PUKt + β2PRKt + β3LFt + β4PCY+ ut
Mô hình hồi quy với biến M2Y:
Bảng 3.2: Tổng hợp tác động của các yếu tố tài chính ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế giai đoạn 1990-2012. Mô hình Biến số A B Hệ số chặn 12.36251 2.538438 0.5603 0.9293 PUK 0.455134*** 0.380309** 0.0003 0.0103 PRK 0.313163** 0.396309** 0.0386 0.0148 LF -0.457264 0.106314 0.7198 0.9505 PCY 0.004899 0.1104 M2Y 0.001860 0.6201 R2 0.990954 0.989683 Adjusted R2 0.988943 0.987390 F statistic 492.9358 431.6561 Probability>F 0.000000 0.000000 Durbin-Watson 1.085480 0.652396 Serial LM test 3.933116 11.57526 0.1399 0.0031 ARCH test 8.505970 8.624026 0.0142 0.0134 White test 20.63791 18.97106 0.0559 0.0892 Jarque – Bera 1.057924 0.318248 0.589216 0.852890 * Mức ý nghĩa 10%. ** Mức ý nghĩa 5%. *** Mức ý nghĩa 1%.
3.3.3. Kiểm định mô hình xác định mối quan hệ giữa phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu và tăng trưởng GDP trong mối quan hệ cân bằng dài hạn theo chiều sâu và tăng trưởng GDP trong mối quan hệ cân bằng dài hạn
Từ Bảng 3.2 ta tiến hành kiểm định mức độ phù hợp của mô hình A như sau:
Hệ số R2 = 0.990954 ở mức khá cao, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.988943.
Kiểm định F: Kiểm định sự phù hợp của mô hình tức là kiểm định giả thiết đồng thời bằng không. Prob(F-statistic) = 0.0000 nhỏ hơn các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% nên mô hình phù hợp.
Hệ số Durbin Watson từ mô hình cho ra giá trị là d = 1.085480, theo nguyên tắc kinh tế lượng đơn giản đưa ra khi tiến hành kiểm định Durbin - Watson (DW) nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan.
Từ những kiểm định sơ bộ trên cho thấy hồi quy theo phương pháp OLS đối với mô hình A là phù hợp.
Kiểm định mô hình B theo Phương pháp hồi quy OLS thông thường:
Hệ số R2 = 0.989683, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.987390 là khá cao.
Kiểm định F: Kiểm định sự phù hợp của mô hình tức là kiểm định giả thiết đồng thời bằng không. Prob(F-statistic) = 0.0000 nhỏ hơn các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% nên mô hình phù hợp ở cả 3 mức ý nghĩa trên.
Hệ số Durbin Watson từ mô hình cho ra giá trị là 0 < d = 0.652396 < 1, mô hình B có tự tương quan đồng biến. Hơn nữa theo Granger và Newbold R2 > d tồn tại hồi quy giả mạo.
Từ những kiểm định trên cho thấy hồi quy theo phương pháp OLS đối với mô hình B là không phù hợp vì việc ước lượng các hệ số hồi quy gặp phải sai số chuẩn của chúng có khuynh hướng lớn.
Trong Bảng 3.2, các kết quả hồi quy cho thấy rằng chỉ có các biến PUK và PRK là có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, điều này phù hợp với thực tế là vốn vẫn là
động lực cơ bản cho tăng trưởng kinh tế chứ không phải nhân tố năng suất tổng hợp TFP. Dấu của các hệ số hồi quy cho thấy đa số các biến độc lập có tương quan cùng chiều với biến phụ thuộc, ngoại trừ biến LF ở mô hình A. Cụ thể, kết quả cho thấy các yếu tố vốn đầu tư có ảnh hưởng khác nhau về tổng sản phẩm quốc nội GDP. Một đồng vốn đầu tư ở khu vực tư nhân dẫn đến 0.313-0.396 đồng sản lượng đầu ra, trong khi đó một đồng vốn khu vực công bỏ ra dẫn đến 0.455-0.380 đồng trong sản lượng đầu ra. Vì vậy, mặc dù vốn có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế nhưng kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng vốn cả khu vực công và tư tại Việt Nam là không hiệu quả trong mở rộng sản lượng đầu ra khi mức độảnh hưởng của nó khá là nhỏ. Đầu vào lao động được tìm thấy có một tác động tiêu cực trên tổng sản lượng cho Mô hình A và ngược lại cho Mô hình B, với một độ biến thiên của - 0.457 cho Mô hình A và 0.106 cho Mô hình B. Kết quả dường như cho thấy yếu tố lao động trong những năm qua vẫn
chưa thực sự góp phần vào tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam do năng suất và chất lượng của lao động vẫn còn thấp.
Sự co dãn của sản lượng đầu ra bởi việc phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu thể hiện ở biến tín dụng tư nhân so với GDP là 0.004 trong Mô hình A, cho thấy sự ảnh hưởng của phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu đến sản lượng đầu ra là khá nhỏ. Trong khi tác động này thể hiện bởi M2/GDP được tìm thấy ở Mô hình B còn nhỏ hơn, với độ biến thiên là 0.001. Điều này chỉ ra rằng sự phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu có ảnh hưởng tích cực đến phát triển kinh tế trong dài hạn phù hợp với các kết quả của Ang (2007) cho bài học kinh nghiệm của Malaysia, tuy nhiên ảnh hưởng này cũng không rõ ràng. Kết quả một số kiểm định hỗ trợ cho biến phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu nội sinh và lý thuyết tăng trưởng của King và Levine (1993), Levine, Loayza và Beck (2000) cho rằng phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu tạo điều kiện thuận lợi cho nền kinh tế trong nước thông qua việc áp dụng các công nghệ mới. Kết quả nghiên cứu cho rằng sự phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu có thể ảnh hưởng đến tốc độ cải tiến và đổi mới công nghệ, điều này là cần thiết để phát triển một hệ thống tài chính lành mạnh và hiệu quả, góp phần vào tăng trưởng kinh tế bền vững trong dài hạn.
Tác động ngắn hạn của PUK, PCY trên ED phù hợp với kết quả dài hạn. Không có kết luận tương tự về lực lượng lao động LF, PRK và M2Y được rút ra trong ngắn hạn, vì trong lần sai phân đầu tiên của các biến này được tìm thấy là không có ý nghĩa về mặt thống kê. Do đó, biến phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu M2Y dường như không thúc đẩy tăng trưởng kinh tế trong ngắn hạn.
Kiểm định các giả thiết của mô hình hồi quy cho kết quả mô hình khá ổn định.
Kiểm định tự tương quan Serial LM test:
Để kiểm định hiện tượng tự tương quan hay tương quan chuỗi, kiểm định Serial LM test được sử dụng với giả thiết H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan, kết quả 0.1399 ở Mô hình A là khá lớn nên mô hình không xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi với cả 3 mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Ở Mô hình B, kết quả là 0.0031 là
khá nhỏ nên mô hình B có xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Kết quả phù hợp với kiểm định sơ bộ bằng hệ số Durbin Watson ở trên.
Kiểm định tính ARCH:
Khi tham gia vào việc dự báo chuỗi thời gian trong lĩnh vực tài chính, do sự bất ổn của thị trường tài chính nhạy cảm và những biến động trong chính sách kinh tế vĩ mô đều có thể tạo ra những thay đổi lớn trong chính sách đầu tư, kể cả đầu tư khu vực công và khu vực tư, tức là có một kiểu tự tương quan trong phương sai của các sai số. Vì vậy, mô hình cần kiểm định tính ARCH (phương sai thay đổi có điều kiện tự tương quan) để xem xét những ảnh hưởng trên có ảnh hưởng mạnh đến những chính sách tài chính của khu vực công và khu vực tư trong vấn đề tác động đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam hay không. Ý nghĩa then chốt của ARCH là phương sai của các nhiễu phần dư u tại thời gian t phụ thuộc vào kích cỡ của số hạng bình phương sai số tại thời gian (t-1) tức là u2t-1. Với giả thuyết H0 là mô hình không có tự tương quan trong phương sai sai số, kết quả kiểm định tính ARCH cho thấy, giá trị xác suất đạt 0.0142 và 0.0134 khá nhỏ cho cả hai mô hình. Vì vậy, có thể xem như hai mô hình đều không có tính ARCH ở mức ý nghĩa 1%, kiểm định này bổ sung cho kiểm định phương sai sai số không đổi được thực hiện trong kiểm định White sau đây.
Kiểm định White:
Giả thiết H0 làm nền tảng cho kiểm định White là: Phương sai của sai số ngẫu nhiên của mô hình không đổi. Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ thì kết luận mô hình không thích hợp vì ước lượng OLS là ước lượng không hiệu quả và kiểm định F không còn đáng tin cậy nữa.
Đối với kết quả kiểm định Chi bình phương (Chi-square = số quan sát*R bình phương) đạt giá trị tương ứng cho cả hai mô hình 0.0559 và 0.0892 đều lớn hơn 0.05 nên chấp nhận H0. Điều này khẳng định rằng trên cơ sở của kiểm định White cả hai mô hình đều có hiện tượng phương sai sai số không thay đổi ở mức ý nghĩa 5%.
Thực hiện kiểm định Jarque – Bera (JB): Để có thể sử dụng hiệu quả các kiểm định F, χ2ở trên chúng ta thường giả thiết u có phân phối chuẩn. Xét giả thiết H0: u có phân phối chuẩn. Kết quả kiểm định phần dư (residual) của cả hai mô hình - kiểm
định Jaque Bera cho kết quả giá trị xác suất (prob) cho cả hai mô hình đạt 0.589216 và 0.852890 là khá cao nên chấp nhận H0. Vì vậy, có thể khẳng định cả hai mô hình đều cho phần dư có phân phối chuẩn ở cả 3 mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Từ các kiểm định bổ trợ Serial LM, ARCH và White ở trên có thể thấy giá trị Durbin Watson từ mô hình B d = 0.652396 chưa chắc có mối tương quan chuỗi đồng biến trong số hạng sai số. Phần dư utđáp ứng đầy đủ các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển, nó được gọi là nhiễu trắng (white noise). Như vậy cùng với việc đồng thời các hệ số phù hợp (adjusted R – Square) đều cho kết quả trên 98% kết hợp với các chỉ số Durbin-Watson đã lần nữa khẳng định hai mô hình trên là tương đối phù hợp để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu.
Như vậy, căn cứ trên các kết quả kiểm định, có thể dùng hai mô hình để xem xét tác động của các yếu tố phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 1990-2012.
Kết quả kiểm định mối quan hệ tác động giữa các yếu tố phát triển hệ thống tài chính theo chiều sâu với tăng trưởng kinh tế cho thấy, nếu xét tương quan riêng giữa từng yếu tố với tăng trưởng kinh tế, tất cả các yếu tố đều có mối quan hệ chặt chẽ đối với tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam. Tuy nhiên khi kiểm định tổng thể bằng mô hình được đề xuất bởi James B.Ang thì cả hai mô hình đều cho kết quả khá giống nhau.
Đối với các yếu tốđầu tư công và đầu tư tư nhân, mối quan hệ chấp nhận được, thông qua kiểm định các hệ số hồi quy của từng mô hình, độ tin cậy của tác động yếu tố đầu tư công PUK và đầu tư tư nhân PRK đến tăng trưởng GDP là có ý nghĩa thống kê. Trong đó, các ngành đầu tư công của Chính phủ đa phần đầu tư vào các lĩnh vực hạ tầng cơ sở, một số đầu tư vào các ngành công nghiệp nặng, công nghiệp có vai trò tạo ra các cú hích cho phát triển kinh tế. Vì vậy, những tác động của đầu tư công từ khu vực chính phủ tác động khá lớn đến phát triển kinh tế của địa phương. Ở khu vực đầu tư tư nhân, với nguồn vốn tích lũy từ khu vực tư nhân của Việt Nam còn khá thấp, các doanh nghiệp tư nhân đa phần tập trung ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ nên mặc dù rất năng động trong việc gia tăng năng suất và áp dụng công nghệ mới trong quá trình sản xuất nhưng lại không được nhà nước quan tâm hỗ trợ đúng mức nên chưa phát huy