2.1.4.1 Các dạng Mô hình trọng lực
Mô hình trọng lực đƣợc giới thiệu đầu tiên bởi nhà kinh tế học ngƣời Hà Lan Jan Tinbergent năm 1962 trong cuốn sách “Định hình kinh tế thế giới: Đề xuất chính sách kinh tế quốc tế”. Trong cuốn sách này, Tinbergent đã ứng dụng thực nghiệm công thức trong Thuyết vạn vật hấp dẫn của Newton để đánh giá tác động của một số yếu tố đến quy mô thƣơng mại song phƣơng giữa hai quốc gia. Công thức lực hấp dẫn của Newton có dạng nhƣ sau:
21 ij 2 M i j M F G R (2.1)
Trong đó: Fij là lực hấp dẫn giữa hai vật thể; G là hằng số hấp dẫn;
Mi và Mj lần lƣợt là khối lƣợng hai vật thể; R là khoảng cách giữa hai vật thể.
Khi áp dụng vào kinh tế, công thức trên đƣợc Tinbergent chuyển sang dạng hàm Cobb – Douglas: 1 2 3
ij 0 i j ij
E Y Y D (2.2). Trong đó, Eij là kim ngạch xuất khẩu từ nƣớc i sang nƣớc j, Yi và Yj lần lƣợt là GDP của hai nƣớc i và j, Dij là khoảng cách giữa hai nƣớc. Các hệ số mũ 1, 2, 3 đƣợc xem là độ co giãn của biến phụ thuộc theo biến độc lập đi kèm. Ví dụ, nếu GDP của nƣớc i tăng 1% thì kim ngạch xuất khẩu từ nƣớc i sang nƣớc j sẽ tăng 1%. 0 là hằng số trong phƣơng trình.
Tinbergent (1962) lập luận về ba yếu tố tác động đến độ lớn của thƣơng mại hai nƣớc theo từng biến đƣợc đƣa vào mô hình gồm:
- Khả năng cung cấp sản phẩm, phụ thuộc vào quy mô kinh tế của nƣớc xuất khẩu (đại diện bởi chỉ số GDP của nƣớc đó).
- Khả năng tiêu thụ sản phẩm, phụ thuộc vào quy mô thị trƣờng của nƣớc nhập khẩu (có thể phản ánh qua chỉ số GDP).
- Chi phí vận chuyển giữa hai nƣớc, phụ thuộc vào khoảng cách địa lý của hai nƣớc.
Sau công trình nghiên cứu của Tinbergent, rất nhiều học giả đã vận dụng và phát triển Mô hình trọng lực, có thể kể đến nhƣ công trình của Linnemann năm 1966, Bergstrand năm 1985 và 1989, Anderson năm 1979, Deardoff năm 1998… Nhiều nhà kinh tế học đã phát triển Mô hình trọng lực bằng cách bổ sung thêm nhiều yếu tố khác có ảnh hƣởng tới thƣơng mại nhƣ dân số, GDP/ngƣời, thuế, tỷ giá thực… nhƣng cấu trúc chung vẫn bao gồm 3 yếu tố nhƣ đề xuất của Tinbergent năm 1962.
Tinbergent (1962) đã sử dụng Mô hình trọng lực đầu tiên trong kinh tế (2.2) với ba biến độc lập tƣơng đồng với ba thành phần chính trong công thức tính lực hấp dẫn (2.1) của Newton. Theo Martinez-Zarzoso và Nowak- Lehmann (2002), dạng tổng quát của Mô hình trọng lực sau đó đƣợc giới thiệu gồm các biến: biến phụ thuộc Xij xác định kim ngạch xuất khẩu giữa các cặp
22
quốc gia, thu nhập GDP, dân số của các nƣớc, khoảng cách địa lý và một số biến giả theo hàm số: 1 2 3 4 5 6
ij 0 i j i j ij ij ij
X Y Y N N D A u (2.3)
Trong đó, Yi (Yj) và Ni (Nj) là biến GDP và dân số của quốc gia xuất (nhập) khẩu, Dij là khoảng cách địa lý giữa thủ đô hay trung tâm kinh tế giữa hai nƣớc, Aij là biến giả xác định một số nhân tố thúc đẩy hay hạn chế thƣơng mại hai quốc gia, uij là sai số. Một hàm số thay thế cho hàm (2.3) sử dụng biến GDP đầu ngƣời thay thế cho GDP hoặc dân số từng quốc gia cũng đƣợc áp dụng: 3 1 2 4 ij 0 i j ij ij ij X YH YH D A u (2.4) hoặc 1 2 3 4 5 6 ij 0 i j i j ij ij ij X Y Y YH YH D A u (2.5)
với YHi (YHj) là thu nhập bình quân trên đầu ngƣời của nƣớc xuất (nhập khẩu). Các hệ số mũ có ý nghĩa kinh tế là độ co dãn của Xij đối với 1% thay đổi của biến độc lập. Ba hàm số (2.3), (2.4) và (2.5) là tƣơng đƣơng nhau và có thể đƣợc biến đổi dựa trên mối quan hệ của các hệ số mũ: 1 1 1 3,
2 2 2 4
, 3 1 3, 4 2 4.
Bergtrand (1989) cho rằng mô hình (2.5) thƣờng đƣợc sử dụng khi tính toán thƣơng mại song phƣơng của hai quốc gia với một loại hàng hóa riêng biệt với lập luận rằng, hàng hóa xa xỉ thƣờng đƣợc trao đổi giữa các nền sản xuất thâm dụng vốn, đồng nghĩa với kì vọng dƣơng đối với các biến GDP và GDP đầu ngƣời của các quốc gia. Trong khi đó, nếu nghiên cứu về nhiều loại hàng hóa, Endoh (2000) cho rằng mô hình (2.3) thì phù hợp hơn.
Ngoài ra, một số biến độc lập khác có thể đƣa vào Mô hình trọng lực để đo lƣờng tác động về các yếu tố đến thƣơng mại nhƣ: Thuế quan, Tỷ giá hối đoái thực, Cơ sở hạ tầng, Công nghệ …
Biến giả sử dụng trong Mô hình trọng lực bao gồm nhiều loại với các ý nghĩa khác nhau:
- Sự gần kề: nhận giá trị 1 nếu hai quốc gia có chung đƣờng biên giới và 0 cho trƣờng hợp còn lại.
- Ngôn ngữ và tôn giáo: hai quốc gia sử dụng chung ngôn ngữ hoặc có chung quốc giáo có thể giao dịch dễ dàng và thuận lợi hơn (biến nhận giá trị 1 nếu hai nƣớc thỏa điều kiện này).
- Liên kết thuộc địa: biến giả này có thể đƣợc hiểu theo hai hƣớng: hai quốc gia từng cùng có chế độ thực dân trong quá khứ hoặc quốc gia này từng
23
là thuộc địa của đối tác kinh tế hiện tại. Trong cả hai trƣờng hợp, kì vọng của biến này là tích cực với thƣơng mại hai chiều, do sự khác biệt không đáng kể về văn hóa và tập quán của hai nƣớc.
- RTA (Regional Trade Agreement – Hiệp định thƣơng mại khu vực): đƣợc sử dụng phổ biến trong môi trƣờng thƣơng mại quốc tế hiện tại, với nhiều Hiệp định, Hiệp hội, Khu vực tự do thƣơng mại ra đời. Biến giả này thƣờng đƣợc dùng để đánh giá hiệu quả của một RTA trong trƣờng hợp nghiên cứu thƣơng mại của các quốc gia thành viên và quốc gia không là thành viên, hoặc xác định tác động của RTA đối với xuất nhập khẩu của một thành viên trƣớc và sau khi gia nhập. Biến này còn có ý nghĩa đo lƣờng ảnh hƣởng của hàng rào thuế đến thƣơng mại của các nƣớc. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Vị trí địa lý: biến này xác định vị trí địa lý của một quốc gia có thể ảnh hƣởng đến chi phí vận chuyển hàng hóa, có thể bao gồm nhiều loại: nằm sâu trong đất liền, quốc đảo, có liên kết đƣờng biển hoặc đƣờng sông…
2.1.4.2 Phương pháp phân tích định lượng
Mô hình trọng lực thông thƣờng đƣợc định lƣợng sử dụng ba loại dữ liệu: dữ liệu theo không gian (cross – sectional data), dữ liệu thời gian (time series data) và dữ liệu kết hợp không – thời gian (panel data). Theo Do Thai Tri (2006), dữ liệu không – thời gian có nhiều ƣu điểm hơn hai loại dữ liệu đầu do nó kiểm soát tính hỗn tạp của đối tƣợng, cho nhiều biến thiên, nhiều bậc tự do hơn cũng nhƣ giảm cộng tuyến giữa các biến giải thích. Vì vậy, loại dữ liệu này cải thiện tính hiệu quả của các phân tích định lƣợng.
Dạng Mô hình trọng lực (2.3) khi phân tích định lƣợng đƣợc chuyển qua phƣơng trình nhƣ sau:
ij 0 1 2 3 4 5 ij 6 ij ij
ln X lnYi lnYj lnNi lnNj ln D A u (2.10) Với các hệ số và biến có ý nghĩa tƣơng tự nhƣ dạng hàm Cobb – Douglas. Các chuyển đổi là tƣơng tự đối với hai hàm (2.4) và (2.5) của Mô hình trọng lực tổng quát.
Với dữ liệu không – thời gian và dạng phƣơng trình định lƣợng (2.10), các phƣơng pháp ƣớc lƣợng đƣợc giới thiệu là ƣớc lƣợng bình phƣơng bé nhất (OLS), Tobit, Probit hoặc phƣơng pháp Poisson Pseudo Maximum Likelihood (PPML). Do phƣơng trình định lƣợng dữ liệu đƣợc chuyển qua dạng log cơ số tự nhiên, một vài trƣờng hợp thƣơng mại giữa hai nƣớc bằng 0 đã gây ra khó khăn trong việc chuyển đổi. Để giải quyết các trƣờng hợp này, Đào Ngọc Tiến và cộng sự (2012), Nguyễn Thị Hà Trang và Nguyễn Thị Thanh Tâm (2010)
24
đã điều chỉnh biến phụ thuộc trong mô hình (2.10) từ lnXij sang ln(Xij+1) với cơ sở giá trị Xij khá lớn nên việc điều chỉnh trên không gây nhiều ảnh hƣởng đến mô hình gốc. Ngoài ra, phƣơng pháp PPML cũng giải quyết đƣợc vấn đề với các giá trị 0 của biến phụ thuộc. Mỗi phƣơng pháp ƣớc lƣợng đều có những ƣu điểm và hạn chế nhất định. Cassing và cộng sự (2010) đã dẫn nghiên cứu của Ngân hàng Thế giới sử dụng các phƣơng pháp ƣớc lƣợng khác nhau và kết luận các ƣớc lƣợng này là vững về mặt thống kê chỉ khi nếu các phƣơng pháp đều cho thấy tác động cùng dấu của các biến đo lƣờng.