Hệ số tương quan dùng để chỉ mối quan hệ giữa các biến trong mô hình. Dựa vào kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mô hình và mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan tuyến tính đơn giữa các cặp biến
z cap size roa lg depo llr nir ldr
State own gdp inf z 1 cap 0.2123 1 size -0.0481 -0.7356 1 roa 0.1034 0.4266 -0.1939 1 lg 0.1409 0.1747 -0.2112 0.1277 1 depo -0.2022 -0.2302 0.3746 -0.217 -0.1582 1 llr 0.2237 -0.1845 0.3049 -0.0811 -0.1784 0.0979 1 nir 0.0307 0.412 -0.1571 0.6283 0.0153 0.0092 -0.0429 1 ldr 0.0894 0.247 -0.1369 0.3298 -0.099 -0.2162 -0.1904 0.3434 1 State own 0.1917 -0.2924 0.5984 0.036 -0.0611 0.1345 0.3334 -0.0087 0.2599 1 gdp -0.2139 -0.2483 0.2134 -0.1231 -0.1143 0.2441 -0.1568 -0.0638 -0.0137 0 1 inf 0.1462 0.1505 -0.1866 0.3632 -0.018 -0.5832 0.0596 0.1716 0.267 0 -0.2183 1
Nguồn: Số liệu tác giả tổng hợp xử lý trên phần mềm Stata 12 Hệ số tương quan Pearson được tính toán để chỉ ra mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập nhằm phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ở các biến giải thích. Những hệ số tương quan có trị tuyệt đối lớn hơn 0.8 là những biến có đa cộng tuyến cao theo Farrar and Glauber (1967).
Kết quả phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến trong mô hình theo bảng 4.2 cho thấy không tồn tại các hệ số tương quan cặp biến lớn hơn 0.8, do đó không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết luận: Mô hình không xảy ra đa cộng tuyến nghiêm trọng với tiêu chuẩn tương quan cặp tuyến tính theo dữ liệu thu thập.