7. Kết cấu của luận án
2.4.1. Cách thức xác định bộ dữ liệu
Thứ nhất, về xác định loại dữ liệu nghiên cứu, các nghiên cứu thực nghiệm trước đây sử dụng mô hình hấp dẫn thương mại trong nghiên cứu tổng quan hầu hết đều sử dụng dữ liệu bảng (data penal) để ước lượng. Các nghiên cứu kinh tế lượng về mô hình hấp dẫn cũng đã chứng minh về sự phù hợp của dữ liệu bảng sử dụng trong ước lượng theo mô hình lực hấp dẫn và đề nghị áp dụng dữ liệu bảng để ước lượng mô hình trọng lực trong TMQT (Westerlund & Wilhelmsson, 2009; Anderson, 2010; Canay, 2011; Athiwat, 2012; Tamara & Peter, 2018). Những lợi thế của việc sử dụng dữ liệu bảng được thể hiện ở điểm kích thước mẫu lớn hơn nhiều so với dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian. Dữ liệu bảng là sự kết hợp của dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian, làm gia tăng số quan sát, do đó tăng độ chính xác của ước lượng hồi quy.
Thứ hai, đối với dữ liệu cho nghiên cứu chính thức, dữ liệu được dùng là dữ liệu bảng, thời gian chọn dữ liệu là 18 năm từ năm 2001 – 2018. Nghiên cứu xem xét thị trường xuất khẩu đồ gỗ của Việt Nam ở 73 quốc gia hiếm khoảng 95% tổng kim , c ngạch xuất khẩu đồ gỗ của Việt Nam. Tổng số quan sát cho ước lượng dự kiến là 18 năm * 73 quốc gia = 1.314 quan sát.
Trong quá trình thu thập dữ liệu, một số dữ liệu của một số quốc gia tại một số thời điểm không đầy đủ. Do đó, bộ dữ liệu nghiên cứu là dữ liệu không cân bằng. Cụ thể như sau:
- Số quan sát tối đa cho mỗi nhóm: 18 quan sát (18 năm)
- Số quan sát tối thiểu cho mỗi nhóm: 15 quan sát (một số quốc gia không có dữ liệu trong vài năm)
- Tổng số quan sát: 1.283
Như vậy, sau khi rà soát bộ dữ liệu, loại bỏ những quan sát không đáp ứng yêu cầu, số quan sát được lựa chọn cho nghiên cứu là 1.283 quan sát.
Thứ hai, đối với dữ liệu cho phân tích độ trễ bằng 1, bộ dữ liệu nghiên cứu được xác định như sau:
- Dữ liệu lấy độ trễ bằng 1 của các biến giải thích được quan sát từ năm 2001- 2017, tương ứng với dữ liệu của biến phụ thuộc kim ngạch xuất khẩu được quan sát từ năm 2002-2018 (nghĩa xem xét các biến giải thích vào năm trước tác động lên kim ngạch xuất khẩu đồ gỗ vào năm sau đó).
- Nghiên cứu vẫn xem xét thị trường xuất khẩu đồ gỗ của Việt Nam ở 73 quốc gia, với thời gian quan sát như nêu trên là 17 năm. Tổng số quan sát cho ước lượng dự kiến là 17*73 = 1.241 quan sát.
- Tương tự, một số dữ liệu của một số quốc gia tại một số thời điểm không đầy đủ. Số nhóm quan sát: 73 nhóm (73 quốc gia); số quan sát tối đa cho mỗi nhóm: 17 quan sát (17 năm); số quan sát tối thiểu cho mỗi nhóm: 11 quan sát (một số quốc gia không có dữ liệu trong vài năm). Tổng số quan sát là 1.186.
Như vậy, sau khi rà soát bộ dữ liệu, loại bỏ những quan sát không đáp ứng yêu cầu, số quan sát được lựa chọn cho phân tích độ trễ bằng là 1.186 quan sát. 1
Thứ ba, đối với dữ liệu cho phân tích độ độ trễ bằng 2, tương tự với phân tích độ trễ bằng 1, bộ dữ liệu nghiên cứu được xác định như sau:
- Dữ liệu lấy độ trễ bằng 2 của các biến giải thích được quan sát từ năm 2001- 2016, tương ứng với dữ liệu của biến phụ thuộc kim ngạch xuất khẩu được quan sát từ năm 2003 2018 (nghĩa xem xét các biến giải thích vào 2 năm trước tác động lên - kim ngạch xuất khẩu đồ gỗ vào hai năm sau đó).
- Nghiên cứu vẫn xem xét thị trường xuất khẩu đồ gỗ của Việt Nam ở 73 quốc gia, với thời gian quan sát như nêu trên là 16 năm. Tổng số quan sát cho ước lượng
dự kiến là 16*73 = 1.168 quan sát.
- Tương tự, một số dữ liệu của một số quốc gia tại một số thời điểm không đầy đủ. Số nhóm quan sát: 73 nhóm (73 quốc gia); số quan sát tối đa cho mỗi nhóm: 16 quan sát (16 năm); số quan sát tối thiểu cho mỗi nhóm: 11 quan sát (một số quốc gia không có dữ liệu trong vài năm). Tổng số quan sát là 1.109.
Như vậy, sau khi rà soát bộ dữ liệu, loại bỏ những quan sát không đáp ứng yêu cầu, số quan sát được lựa chọn cho phân tích độ trễ bằng 2 là 1.109 quan sát.