Nguồn: Stata
Bảng trên là kết quả khi thực hiện hồi quy để kiểm tra tính phù hợp của biến công cụ. Theo định nghĩa biến công cụ là độ trễ của biến kiều hối và biến ngoại sinh (là các biến độc lập: biến trễ của biến GDP bình quân đầu người thực, biến tổng chi tiêu của chính phủ, biến đầu tư, biến độ mở thương mại, biến tỷ lệ nhập học tiểu học, biến lạm phát) cho biến nội sinh (biến kiều hối).
Giả thuyết H0 là biến cơng cụ khơng có mối tương quan với biến nội sinh. Ở đây p-value của độ trễ biến kiều hối là 0.000 tức giả thuyết H0 bị bác bỏ, biến cộng cụ có mối tương quan với biến nội sinh.
Vì biến cơng cụ đã có tính tương thích nên ta thực hiện tiếp hồi quy hai giai đoạn TSLS kiểm tra tính giá trị của biến cơng cụ theo phương trình:
YPCGi,t = (β1 – 1)YPCRi,t-1+ β2REMYi,t + β3GOVi,t + β4GIi,t + β5TRit + β6GERi,t + β7INFi,t + βt + µi + Ԑ’
I,t
Tiếp theo sử dụng hồi quy phần dư với tất cả biến công cụ để tính tốn được chỉ số LM.
Phụ lục 2 là kết quả LM-Statistics = 8.3155203 < phân phối Chi-squares = 10.644641 nên chấp nhận giả thuyết H0 vì vậy biến độ trễ của kiều hối là cơng cụ có tính tương thích và giá trị.
3.3 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm
3.3.1. Kết quả kiểm định mơ hình
Đầu tiên tác giả hồi quy các biến YPCR, REMY, GI, INF, GER, GOV, TR theo phương trình (1) bằng phương pháp OLS và TSLS để khảo sát tác động của biến tỷ lệ kiều hối trên GDP tác động đến tăng trưởng kinh tế ra sao. Bảng 3.7 cho ta thấy kết quả hồi quy phương trình (1) bằng cơng cụ Stata.
Ngồi ra bài nghiên cứu sử dụng kiểm định F-test để khảo sát giá trị của mơ hình giữa mơ hình hiệu ứng và mơ hình dạng gộp. Ở đây giả thuyết H0: mơ hình hồi quy dạng gộp thì hiệu quả hơn. Tuy nhiên phụ lục 3 cho t thấy F-statistic = 0.0000 nên kết quả sẽ bác bỏ giả thuyết H0: mơ hình hồi quy với hiệu ứng cố định hoặc mơ hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên sẽ hiệu quả hơn. Tiếp đó bài nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa hai mơ hình hồi quy với hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên để khảo sát các biến. Với kiểm định Hausman thì giả thuyết H0 sẽ là Ԑi và biến độc lập không tương quan tức các ước lượng thu được từ hai phương pháp sẽ không khác biệt. Bài nghiên cứu sử dụng công cụ Stata để khảo sát và thu được kết quả như sau: