Tác giả chỉ tập trung xây dựng mô hình ước lượng cho ngành giày dép, do giới hạn về thời gian thực hiện đề tài và kinh phí.
2.2.4.1 Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc được sử dụng là chỉ số thương mại nội ngành giày dép của Việt Nam với 5 nước đối tác lớn trong giai đoạn 2002 – 2012.
2.2.4.2 Biến độc lập
Sự khác biệt về thu nhập bình quân đầu người giữa hai quốc gia (DPCIijt): hai quốc gia có mức thu nhập bình quân đầu người càng gần nhau thì cơ cấu cầu của hai quốc gia càng tương đồng nhau. Điều này sẽ kích thích xuất khẩu các sản phẩm trong nước có sự khác biệt với nước ngoài và ngược lại, tạo cơ hội để khai thác lợi thế nhờ quy mô, do đó thúc đẩy thương mại nội ngành. Vì vậy thương mại nội ngành được kỳ vọng sẽ có tỷ lệ nghịch với sự khác biệt về thu nhập bình quân đầu người. Sự khác biệt về thu nhập bình quân đầu người giữa Việt Nam và các đối tác thương mại được tính như sau:
Nguồn: Nguyễn Thị Hiệp, luận văn thạc sĩ, Thái Nguyên – 2012.
trong đó w = PCI Việt Nam/(PCI Việt Nam + PCI đối tác).
Khoảng cách về mặt địa lý giữa các quốc gia (DISTij): Khoảng cách về mặt địa lý giữa các quốc gia được xem là một yếu tố quan trọng quyết định mức độ thương mại nội ngành. Khoảng cách giữa hai quốc gia càng xa nhau thì chi phí về thông tin và chi phí giao dịch càng cao. Ngoài ra, cơ cấu sản xuất và cơ cấu cầu của các quốc gia gần nhau thường có mức độ tương đồng cao hơn là các quốc gia ở xa nhau. Vì vậy, biến này dự kiến có quan hệ tỷ lệ nghịch với thương mại nội ngành. Biến này được tính toán như sau:
Nguồn: Nguyễn Thị Hiệp, luận văn thạc sĩ, Thái Nguyên – 2012.
trong đó (đơn vị Km) là khoảng cách về mặt địa lý tính theo đường chim bay từ Hà Nội đến thủ đô của nước đối tác (quốc gia j), là GDP của nước đối tác j.
2.2.4.3 Phương pháp ước tính
Do số liệu sử dụng trong mô hình là số liệu hỗn hợp hay số liệu bảng, nên việc sử dụng mô hình hiệu ứng cố định hoặc mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên là lựa chọn hợp lý nhất. Tuy nhiên, mô hình hiệu ứng cố định có một nhược điểm cơ bản là các biến không thay đổi theo thời gian sẽ bị loại ra khỏi mô hình một cách mặc định (nhưng trong số liệu của đề tài lại có nhiều biến không thay đổi theo thời gian). Chính vì lý do đó, đề tài này sẽ sử dụng mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên. Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên cho rằng sự khác nhau giữa các hệ số chặn là do sự chọn mẫu ngẫu nhiên. Bởi vì IIT là một chỉ số dao động trong khoảng từ 0 đến 1, trong khi OLS có thể ước lượng giá trị ngoài khoảng 0 và 1, nên một sự chuyển đổi dạng logit thì được áp dụng. Mô hình này được thể hiện dưới dạng sau đây:
Nguồn: Nguyễn Thị Hiệp, luận văn thạc sĩ, Thái Nguyên – 2012.
Trong phương trình trên là hệ số chặn bình quân, còn là sai số đa phức ( ), là hiệu ứng ngẫu nhiên, là phần sai số còn lại (bao gồm sai số chuỗi và sai số chéo). Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên đòi hỏi , , hoàn toàn độc lập với , và các biến giải thích phải độc lập với và đối với tất cả các quan sát chuỗi và quan sát
chéo. Mô hình này được sử dụng cả trong sự thay đổi giữa quan sát theo chuỗi và quan sát chéo.
CHƯƠNG 3
THỰC TRẠNG VỀ THƯƠNG MẠI NỘI NGÀNH DA GIÀY CỦA VIỆT NAM