3.1 Khung phân tích
Nền tảng lý thuyết của mơ hình kinh tế lượng được bắt nguồn từ các lý thuyết tăng trưởng kinh tế và những nghiên cứu thực nghiệm trước. Cụ thể từ mô hình nghiên cứu của Reppas và Christopoulos (2005) với các biến là: tổng sản phẩm quốc nội, xuất khẩu, tỷ lệ đầu tư trong GDP. Qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm của các nhà kinh tế trước đây, cho rằng một trong những nhân tố vĩ mô tác động trực tiếp đến tăng trưởng kinh tế - giá trị xuất khẩu của một quốc gia là tỷ giá và mức độ lạm phát trong giá cả của nền kinh tế. Do đó bài nghiên cứu đưa thêm hai nhân tố vào mơ hình là Lạm phát và tỷ giá. Để xem xét tác động của khoa học công nghệ lên tổng sản phẩm quốc nội và xuất khẩu bài nghiên cứu sẽ thêm một nhân tố nữa là chi phí nghiên cứu phát triển để xem xét ảnh hưởng của nhân tố này cho mơ hình các nước đang phát triển và các nước phát triển.
Dữ liệu trong bài nghiên cứu được thu thập từ website của World Bank:
https://data.worldbank.org của 14 quốc gia đang phát triển trên thế giới, và 13
quốc gia phát triển có dữ liệu chi phí nghiên cứu phát triển trong giai đoạn 1996 đến năm 2016
Các nhân tố ảnh hưởng đến mối liên hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra.
RGDP EXPORT EXCHANGE RATE INFLATION SHARE OF INVESTMENT RD
Mơ hình:
Các nhân tố tác động lên RGDP
Các nước đang phát triển
RGDP= a + α1*EXP + α2*INFLAT + α3*INVEST + α4*EXCHANGE + α5*RD+ kt
Các nước phát triển
RGDP= a + β1*EXP + β 2*INFLAT + β 3*INVEST + β 4*EXCHANGE + β 5*RD+ lt
Các nhân tố tác động lên EXPORT
Các nước đang phát triển
EXP = b + * µ1RGDP + µ 2*INFLAT + µ 3*INVEST + µ 4*EXCHANGE + µ 5*RD + mt
Các nước phát triển
EXP = b + * ɣ1RGDP + ɣ 2*INFLAT + ɣ 3*INVEST + ɣ 4*EXCHANGE + ɣ 5*RD+ nt
Mô tả biến:
Biến Ký hiệu Đo Lường
Tổng sản lượng đầu ra RGDP Tổng sản phẩm quốc nội
Tổng giá trị xuất khẩu EXP Tổng doanh thu xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ Tỷ giá hối đoái EXCHANGE Tỷ giá hối đoái (so với USD)
Lạm phát INFLAT Tỷ lệ tăng giá hàng hóa hàng năm Đầu tư INVEST Tổng đầu tư năm t/ GDP năm t Chi phí nghiên cứu
phát triển
RD Tổng chi phí nghiên cứu phát triển năm t/ GDP năm t
Qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm của các nhà kinh tế trước đây, cho rằng tồn tại một số nhân tố vĩ mơ có tác động trực tiếp đến tăng trưởng kinh tế cũng như xuất khẩu của một quốc gia là mức độ lạm phát trong giá cả của nền kinh tế, tỷ giá và đặc biệt là nhân tố chi phí nghiên cứu phát triển. Ví vậy mơ hình này thêm 3 biến vĩ
mơ EXCHANGE, INFLAT, RD để nghiên cứu thêm sự tác động của 3 nhân tố đó tới mối quan hệ RGDP và EXP.
Kỳ vọng bài nghiên cứu :
Đối với biến phụ thuộc là RGDP
Biến Ký hiệu Kỳ vọng tác động lên RGDP Tổng giá trị xuất khẩu EXP +
Tỷ giá hối đoái EXCHANGE +
Lạm phát INFLAT +
Đầu tư INVEST -
Chi phí nghiên cứu phát triển
RD -
Đối với biến phụ thuộc là EXP :
Biến Ký hiệu Kỳ vọng tác động lên EXP Tổng sản lượng đầu ra RGDP +
Tỷ giá hối đoái EXCHANGE +
Lạm phát INFLAT -
Đầu tư INVEST +
Chi phí nghiên cứu phát triển
RD +
Mẫu nghiên cứu lấy 27 quốc gia ngẫu nhiên gồm:
- 14 quốc gia đang phát triển : Algeria, Botswana, Egypt Arab Rep., Indonesia, Malaysia, Mauritius, Nigeria, Philippines, Ecuador, South Africa, Thailand, Uganda, Vietnam, Zambia.
- 13 quốc gia phát triển : Czech Republic, United Kingdom, Hungary, Israel, Japan, Korea, Latvia, Mexico, Slovenia, Poland, Romania, Russian Federation, United States.
3.2 Các phƣơng pháp phân tích mơ hình hồi quy
Dữ liệu dùng cho việc phân tích thực nghiệm gồm có ba loại cơ bản: dữ liệu chéo, dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu bảng. Dữ liệu chéo được dùng để phân tích cho một vài đơn vị mẫu, hay thực thể, vào cùng một thời điểm. Trong khi, dữ liệu chuỗi thời gian là dữ liệu dùng cho việc phân tích một hay nhiều biến được thu thập ở các thời điểm khác nhau. Dữ liệu bảng là sự kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian và được sử dụng nhiều trong các bài nghiên cứu.
Ưu điểm của dữ liệu bảng
Dữ liệu bảng được sử dụng cho việc nghiên cứu biến động của các nhân tố liên quan tới doanh nghiệp, tiểu bang, đất nước, v.v… theo chuỗi thời gian. Giữa các mối liên hệ đó nhất định không đồng nhất. Do vậy mơ hình ước lượng dữ liệu bảng có thể hỗ trợ xem xét đến tính dị biệt đó bằng cách xem xét các biến số có tính đặc thù theo từng đối tượng.
Ước lượng bằng dữ liệu bảng cho chúng ta nhiều thơng tin hơn, ít xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến và hiệu quả hơn.
Để phân tích các quan sát theo khơng gian và lặp lại, dữ liệu bảng được xem xét là phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của những thay đổi và dữ liệu bảng sẽ cho kết quả tốt hơn các nghiên cứu về những thay đổi xảy ra liên tục như tỷ lệ thất nghiệp, dịch chuyển lao động, nghiên cứu tính động của các nhân tố thay đổi như xuất khẩu, GDP, tỷ giá, lạm phát.…
3.2.1 Mơ hình hồi quy kết hợp
Là mơ hình hồi quy trong đó tất cả các hệ số đều khơng đổi theo thời gian và theo các cá nhân. Bỏ qua phương diện không gian và thời gian của dữ liệu kết hợp và chỉ ước lượng hồi quy OLS thơng thường. Vì những giả định của của mơ hình hết sức
hạn chế nên bất chấp tính đơn giản, hồi quy kết hợp có thể bóp méo bức tranh thực tế về mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình.
3.2.2 Mơ hình FEM
Mơ hình FEM (Fix Effect Model) giả định rằng các hệ số độ dốc là không đổi giữa các đơn vị chéo (14 quốc gia đang phát triển và 13 quốc gia phát triển), hệ số chặn sẽ biến đổi theo từng đơn vị chéo (quốc gia) nhưng khơng đổi theo thời gian. Khi đó FEM có thể được viết như sau:
yit = αi + xitβ + uit (4)
Trong đó:
yit có thể là một trong ba biến nội sinh, i là đơn vị chéo thứ i và t là thời gian của quan sát.
Hệ số chặn αi chú ý đến những ảnh hưởng không đồng nhất từ các biến khơng được quan sát có thể khác nhau giữa các đơn vị chéo.
Các xit là một vector dòng của tất cả các biến nội sinh có độ trễ.
Hệ số β là một vector cột của các hệ số độ dốc chung cho nhóm quan sát. Số hạng sai số uit tuân theo các giả định kinh điển uit ~N(0,σ2u).
3.2.3 Mơ hình REM
Mơ hình REM (Random Effect Model) cũng giả định rằng hệ số độ dốc là không đổi giữa các đơn vị chéo nhưng hệ số chặn lại là một biến ngẫu nhiên (αi = α + εi) trong đó α là giá trị trung bình của các hệ số chặn của tất cả các đơn vị chéo, εi là sai số ngẫu nhiên phản ánh những khác biệt mang tính cá nhân trong hệ số chặn của mỗi đơn vị chéo và εi~N (0, σ2ε). Thế vào phương trình (3), ta được mơ hình REM trong phương trình (4):
yit = α + xitβ + vit (4)
Với vit = ε + uit, cho thấy vit và vis (với t ≠ s) thì có mối tương quan vì thế mơ hình REM được ước lượng bởi phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS).
Để chọn lựa sử dụng REM hay FEM, chúng tôi sẽ sử dụng kiểm định Hausman, giả thiết H0 của kiểm định Hausman là khơng có sự khác biệt đáng kể giữa hai phương pháp trên. Nếu không đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0, REM sẽ là mơ hình phù hợp, nếu giả thiết Ho bị bác bỏ, FEM nên được sử dụng thay vì REM.
3.2.4 Ƣớc lƣợng bình phƣơng tối thiểu tổng quát (GLS)
Cả hai ước lượng FEM và REM điều có chung đó là phải tồn tại giả thiết quan trọng: phần dư (sai số ngẫu nhiên) phải đồng nhất, nghĩa là không tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi và khơng có hiện tượng tự tương quan. Nếu các giả định về phần dư (sai số ngẫu nhiên) bị vi phạm, thì các ước lượng FEM vẫn sẽ là ước lượng phù hợp, nhưng sẽ là một ước lượng khơng hiệu quả và vẫn bị chệch. Lúc này thì phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát GLS được đưa ra để khắc phục vấn đề trên, giúp cho các kết quả ước lượng vững hơn. Trong phương pháp GLS: giả định phương sai của phần dư (error variance) có liên quan đến một số biến số khác zi như sau: Var(ut) = σ2
zi2. Để loại bỏ hiện tượng phương sai thay đổi (heteroscedasticity), chia cả 2 vế của phương trình hồi quy cho zi:
Với vt = ut/zi là sai số hồi quy mới.
Bây giờ var(vt) = var(ut/zi) = var(ut)/zi2 = σ2zi2/zi2 = σ2. Và như vậy phần dư từ mơ hình hồi quy mới sẽ khơng cịn hiện tượng phương sai thay đổi. Lúc này, kết quả hồi quy từ mơ hình GLS sẽ vững và đáng tin cậy hơn so với FEM và REM.
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH VÀ KẾT QUẢ
4.1 Phân tích thống kê mơ tả
Kết quả thống kê mơ tả của các biến trong mơ hình được trình bày sơ lược ở bảng 4.1và 4.2. Bao gồm các biến: RGDP, EXP, EXCHANGE, INFLAT, INVEST, RD lần lượt là các biến số tổng sản lượng đầu ra, xuất khẩu, tỷ giá, lạm phát, đầu
tư, chi phí nghiên cứu phát triển.
Bảng 4.1 Thống kê mô tả của các biến tại các nước đang phát triển
Biến số Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
RGDP 24.97 1.47 21.95 27.56 EXP 24.12 1.69 20.27 27.11 EXCHANGE 2021.736 4863.648 1.2 21935 INFLAT 6.78 6.39 -1.71 58.45 INVEST 2.57 3.27 -7.04 16.37 RD 0.29 0.52 0 2.62 (Nguồn: Tính tốn tác giả)
Các nước đang phát triển (14 nước lấy từ các nước châu Á và châu Phi) trên được chọn ngẫu nhiên với giá trị GDP bình quân năm 24.97, giá trị nhỏ nhất đạt 21.95 giá trị lớn nhất rơi vào khoảng 27.56.
Giá trị xuất khẩu của các nước này rơi vào khoảng 20.27 (thấp nhất) và 27.11 (cao nhất) và trung bình vào khoảng 24.11.
Tỷ giá so với đồng USD của các nước này nằm trong khoảng từ 21935 (tỷ giá cao nhất) và tỷ giá thâp1 nhất là 1.2 (nước Zambia ở Nam phi)
Tỷ lệ lạm phát (đo bằng sự tăng giá của sản phẩm) rơi vào khoản -1.7 (thấp nhất) và 58.45 (cao nhất) với mức trung bình nằm ở giá trị 6.78.
Giá trị đầu tư tại các nước này thì nằm trong khoảng từ 16.37 (cao nhất) đến -7.04 (thấp nhất) ngưỡng trung bình là 2.57.
Chi phí nghiên cứu phát triển tại các nước đang phát triển có giá trị dao động trong khoảng từ 0 đến 2.62 và đạt mức trung bình 0.29.
Bảng 4.2 Thống kê mơ tả của các biến tại các nước phát triển
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
RGDP 23.91 1.91 19.58 28.9 EXP 25.82 1.56 21.6 28.5 RD 1.54 1.17 0 4.4 INVEST 1.63 1.15 0 8.13 EXCHANGE 118 298 0 1401 INFLAT 6.17 13 -1.54 154.76 (Nguồn: Tính tốn tác giả)
Các nước phát trên được chọn ngẫu nhiên với giá trị GDP bình quân năm 23.91, giá trị nhỏ nhất đạt 19.58 giá trị lớn nhất rơi vào khoảng 28.9.
Giá trị xuất khẩu của các nước này rơi vào khoảng 21.6 (thấp nhất) và 28.5 (cao nhất) và trung bình vào khoảng 25.82.
Chi phí nghiên cứu phát triển rơi vào khoảng 4.4 (cao nhất) và 0 (thấp nhất), mức trung bình đạt 1.54.
Tỷ giá so với đồng USD của các nước này nằm trong khoảng từ 1401 (tỷ giá cao nhất) và tỷ giá thấp nhất là 0 mức trung bình là 118.
Tỷ lệ lạm phát (đo bằng sự tăng giá của sản phẩm) rơi vào khoảng -1.54 (thấp nhất) và 154.76 (cao nhất) với mức trung bình nằm ở giá trị 6.17.
Giá trị đầu tư tại các nước này thì nằm trong khoảng từ 8.13 (cao nhất) đến 0 (thấp nhất) ngưỡng trung bình là 6.17.
Sự tác động của biến EXP và các biến còn lại lên biến RGDP 4.2 Kiểm tra đa cộng tuyến
Kiểm tra đa cộng tuyến là kiểm tra hiện tượng các biến độc lập trong mơ hình có mối tác động qua lại lẫn nhau hay không. Nếu các biến độc lập trong mơ hình tồn tại đa cộng tuyến hồn hảo sẽ dẫn đến mơ hình hồi quy khơng ước lượng được. Nếu tồn tại đa cộng tuyến khơng hồn hảo sẽ dẫn đến các biến độc lập mất đi ý nghĩa của nó trong mơ hình và cũng là ngun nhân cho sự khơng chính xác của hệ số trong mơ hình hồi quy. Để kiếm tra đa cơng tuyến của mơ hình ta dùng 2 cách sau: ma trận hệ số tương quan bảng 4.3 và 4.4, hệ số phóng đại phương sai VIF được trình bày ở bảng 4.5 và 4.6.
4.2.1 Ma trận hệ số tƣơng quan
Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan tại các nước đang phát triển
RGDP EXP EXCHANGE INFLAT INVEST RD
RGDP 1 EXP 0.918 1 EXCHANGE 0.1501 0.1468 1 INFLAT -0.2616 -0.3437 0.076 1 INVEST -0.0446 -0.0327 -0.0047 0.123 1 RD 0.25 0.43 -0.18 -0.26 -0.3 1 (Nguồn: Tính tốn tác giả)
Dựa vào sự tương quan bảng 4.3 ta thấy có 1 trường hợp biến xuất khẩu có giá trị > 0.5 nghi ngờ có sự tương quan. Sẽ tiến hành kiểm tra tiếp tại hệ số phóng đại phương sai VIF.
RGDP EXP RD INVEST EXCHANGE INFLAT RGDP 1 EXP 0.1291 1 RD -0.3942 0.3799 1 INVEST -0.1260 -0.3332 -0.2361 1 EXCHANGE -0.6051 0.1242 0.3080 -0.1750 1 INFLAT 0.0255 -0.3098 -0.2322 0.0463 -0.0794 1 (Nguồn: Tính tốn tác giả)
Dựa vào sự tương quan bảng 4.4 ta thấy có 1 trường hợp biến tỷ giá có giá trị > 0.5 nghi ngờ có sự tương quan. Sẽ tiến hành kiểm tra tiếp tại hệ số phóng đại phương sai VIF.
4.2.2 Hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF)
Một quy ước chung là nếu VIF >10 (hệ số 1/VIF < 0.1) thì đấy là dấu hiệu chắc chắn tồn tại đa cộng tuyến trong mơ hình nếu VIF > 2 (hệ số 1/VIF < 0.5) thì nghi ngờ có đa cộng tuyến.
Kiểm định hệ số phóng đại phương sai VIF được tiến hành cho các biến số EXP, EXCHANGE, INFLAT, INVEST, RD được trình bày trong bảng 4.5 và 4.6, ta thấy các giá trị đều nhỏ hơn 2 và giá trị 1/VIF > 0.5 ; do đó, có thể kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến tồn tại trong hai mơ hình.
Bảng 4.5 Kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai VIF ở các nước đang phát triển. nước đang phát triển.
Biến VIF 1/VIF
EXP 1.45 0.688
RD 1.52 0.655
EXCHANGE 1.13 0.887
INVEST 1.13 0.885
Giá trị trung bình VIF 1.28
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
Bảng 4.6 Kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai VIF ở các
nước phát triển.
Biến VIF 1/VIF
EXP 1.35 0.739
RD 1.32 0.757
INVEST 1.16 0.865
INFLAT 1.13 0.882
ECHANGE 1.11 0.901
Giá trị trung bình VIF 1.21
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
4.3 Kiểm định tự tƣơng quan
Bảng kiểm định tự tương quan tại phụ lục 8 và phụ lục 9 cho thấy hai mơ hình chọn khơng tồn tại sự tự tương quan do cả hai đều có kết quả là Prob > F = 0.0000 < 0.5
4.4 Kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô đến tăng trưởng tổng sản phẩm đầu ra của các quốc gia đang phát triển và phát triển giai đoạn 1996 – 2016.
4.4.1 Mơ hình hồi quy FEM
Hồi quy theo mơ hình fix effects model ta nhận thấy : Ở mức ý nghĩa 5% thì các biến đều có ý nghĩa thống kê (phụ lục 10 và phụ lục 11). Tại mơ hình các nước đang phát triển phụ lục 10 hồi quy cho các nước đang phát triển thì biến EXCHANGE và RD khơng có ý nghĩa thống kê.
Tại mơ hình các nước phát triển phụ lục 11 hồi quy cho các nước phát triển biến EXCHANGE và INVEST khơng có ý nghĩa thống kê do P>|t| > 5%.
4.4.2 Mơ hình hồi quy REM
Bảng hồi quy REM phụ lục 12 và phụ lục 13 là kết quả hồi quy theo mơ hình Random effects model. Ở mức ý nghĩa 5% thì cả 2 bảng dữ liệu các biến đều có ý nghĩa thống kê. Riêng tại bảng phụ lục 12 thì biến EXCHANGE và RD khơng có ý nghĩa thống kê, tại bảng phụ lục 13 biến EXCHANGE và INVEST khơng có ý nghĩa thống kê do P>|t| > 5%.
4.4.3 Kiểm định Hausman
Để xem xét mơ hình FEM (Fix Effect Model) hay mơ hình REM (Random Effect Model) là phù hợp hơn, ta tiến hành kiểm định Hausman. Thực chất của kiểm định này là để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa εivà các biến độc lập hay