Các biến Định nghĩa Tác giả Loại biến
i, j 4 nhóm hàng hóa (i) nhiên liệu (xăng); (ii) thức ăn; (iii) điện; (iv) giao thông công cộng
West & Williams (2004); (Tiezzi &
Verde, 2016);
Nikodinoska & Schröder (2016); Moshiri & Aliyev (2017)
Tỷ phần chi tiêu cho mặt hàng i trong 4 nhóm hàng hóa
Deaton và
Muellbauer (1980)
Định lượng
Giá của hàng hóa j ( ) Deaton và
Muellbauer (1980)
Định lượng
Log(x) Tổng chi tiêu của tất cả 4 nhóm hàng hóa có trong mơ hình
Deaton và
Muellbauer (1980)
Định lượng
Ln(AGE) Log tuổi của chủ hộ Adam và Smed
(2012); Zheng và Kaiser (2008); Phạm Thành Thái (2013);
Vu Hoang Linh (2009); Le Quang Canh (2008); West & Williams, (2004)
Ln(HSIZE) Log quy mơ hộ gia đình Adam và Smed
(2012); Alviola và đ.t.g (2010); Phạm Thành Thái (2013); Vu Hoang Linh (2009); Le Quang Canh (2008) Định lượng
EDU Học vấn của chủ hộ Adam và Smed
(2012); Phạm Thành Thái (2013); Vu Hoang Linh (2009); và Le Quang Canh (2008); West & Williams, (2004); Tiezzi & Verde (2016)
Định tính
GEND Giới tính của chủ hộ (Nam = 1; Nữ = 0) Adam và Smed (2012); Phạm Thành Thái (2013); Vu Hoang Linh (2009); Le Quang Canh (2008); West & Williams, (2004) Định tính
LOCA Khu vực (Thành thị = 1; Nông thôn = 0)
Alviola và đ.t.g (2010); Phạm Thành Thái (2013); Vu
Hoang Linh (2009); Le Quang Canh (2008); Bureau (2011); West & Williams (2004); Tiezzi & Verde (2016)
INC Nhóm thu nhập (INC1, …, INC5). Trong đó, nhóm thu nhập 1 (INC1) là nhóm tham chiếu11 Phạm Thành Thái (2013), Vu Hoang Linh (2009), và Le Quang Canh (2008); Bureau (2011); West & Williams, (2004) Định tính
3.3. Dữ liệu nghiên cứu
Tổng quát về dữ liệu nghiên cứu, có hai nhóm dữ liệu chính: (i) dữ liệu về 4 nhóm hàng hóa; (ii) dữ liệu về nhân khẩu học. Trong nghiên cứu này, đáng quan tâm hơn là dữ liệu 4 nhóm hàng hóa bởi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau (VHLSS, Niên giám thống kê các tỉnh/thành Việt Nam và Petrolimex) để tính tốn và tổng hợp thành các biến , , x. Trong đó, dữ liệu về giá trị tiêu dùng 4 nhóm mặt hàng lấy từ VHLSS tại mục 5 và mục 7 của bộ dữ liệu12
. Đặc biệt đối với chi tiêu nhiên liệu (FUEL_EXP), ngồi chi tiêu xăng thơng thường, tác giả bổ sung chi tiêu xăng trong các chuyến tham quan, nghỉ mát của các hộ gia đình - lấy từ VHLSS tại mục 5b2 (mã số 331 và 332). Theo Thành, Trinh, & Thắng (2008), tỷ trọng chi phí xăng trong tổng chi phí du lịch là 1.35%.
Liên quan đến dữ liệu giá của 4 nhóm mặt hàng, là tỷ số của giá trị tiêu dùng trên khối
lượng tiêu dùng mỗi tháng đối với từng hộ gia đình. Ngoại trừ điện, các nhóm hàng hóa cịn lại khơng có thơng tin về giá vì thiếu dữ liệu khối lượng tiêu dùng. Để khắc phục vấn
11 Có nhiều cách phân chia nhóm thu nhập, ví dụ Moshiri & Aliyev (2017) chia mẫu thành 3 nhóm thu nhập (bao gồm quốc gia và tỉnh) với 3 mức (thấp, trung, cao). Tuy nhiên, dựa vào cách thức của Niên giám thống kê Việt Nam, nghiên cứu này thực hiện phân chia thành 5 nhóm thu nhập, mỗi nhóm chiếm 20% tổng số hộ 12 Dữ liệu về giá trị tiêu dùng 4 nhóm mặt hàng lấy từ VHLSS tại mục 5 và mục 7 của bộ dữ liệu, cụ thể, tại mục 5b1, xăng (mã số 204), nhiên liệu khác (mã số 205 đến 207); dữ liệu thức ăn lấy tại mục 5a2 (sheet 1 đến 4); dữ liệu giao thông công cộng lấy từ mục 5b2 (mã số 321) và dữ liệu điện lấy từ mục 7 (câu 23)
đề này, West & Williams (2004) đã sử dụng chỉ số chi phí sinh hoạt ACCRA13
đối với giá xăng và giá hàng hóa khác. Trên cơ sở đó, tác giả đã thu thập giá nhiên liệu từ Petrolimex và chỉ số giá thức ăn, giao thông công cộng từ Niên giám thống kê các tỉnh/thành Việt Nam.
Về giá nhiên liệu từ Petrolimex, có tổng cộng 25 đợt thay đổi giá trong năm 2014; hơn nữa, mỗi nhiên liệu bao gồm nhiều loại khác nhau14; vì thế, giá mỗi nhiên liệu sẽ được tính tốn trung bình theo các đợt thay đổi giá cho từng vùng15
. Về chỉ số giá thức ăn và giao thông công cộng từ Niên giám thống kê các tỉnh/thành Việt Nam, có nhiều loại chỉ số giá được tính theo hệ quy chiếu khác nhau, trong nghiên cứu này tác giả chọn chỉ số giá trung bình các tháng năm 2014 so với cùng kỳ năm trước.
Theo Thái (2013), để ước lượng hệ thống hàm cầu hoàn chỉnh, dữ liệu giá cả phải có sẵn cho các hộ gia đình; tuy nhiên, có nhiều hộ gia đình khơng tiêu dùng (tiêu dùng bằng 0 - zero consumption) các hàng hóa trong giai đoạn khảo sát, vì thế khơng có dữ liệu giá cả cho các hộ gia đình này (xem Bảng 3.2).
Bảng 3.2 Thống kê các quan sát có tiêu dùng và khơng tiêu dùng
Hàng hóa Có tiêu dùng Khơng tiêu dùng
Số quan sát Trung bình Giá trị tiêu dùng nhỏ nhất Giá trị tiêu dùng lớn nhất Tỷ lệ trong mẫu Số quan sát Tỷ lệ trong mẫu hộ nghìn đồng/tháng % hộ % Nhiên liệu 4,278 428.50 0.14 11215.19 99.91 4 0.09 Thức ăn 4,279 2976.46 184.00 16792.00 99.93 3 0.07
13 Chỉ số này bao gồm giá của nhiều hàng hóa riêng biệt cũng như mức giá chung tương đối 300 thành phố ở Mỹ. Nó được sử dụng rộng rãi để tính tốn khác biệt trong chi phí sinh hoạt chung giữa các thành phố (West & Williams, 2004)
14 Xăng (xăng RON 95, xăng RON 92), dầu diesel (dầu diesel 0,05S, dầu diesel 0,25S), dầu mazut (dầu mazut No2B (3,0S), dầu mazut No2B (3,5S), dầu mazut No3 (380))
15 Petrolimex quy định giá nhiên liệu khác nhau giữa hai vùng; trong đó vùng 2 bao gồm các địa bàn xa cảng đầu nguồn tiếp nhận xăng dầu nhập khẩu, chi phí kinh doanh cao
Điện 4,256 284.30 5.00 2500.00 99.39 26 0.61
Giao thông công cộng
1,807 82.36 0.83 1716.67 42.20 2,475 57.80
Để khắc phục vấn đề này, tác giả sẽ áp dụng phương pháp của Chern và cộng sự (2003) và Linh Vu Hoang (2009). Giả định rằng các hộ tiêu dùng bằng không sẽ đối diện với giá trung bình mỗi loại hàng hóa phụ thuộc vào mức thu nhập và khu vực mà hộ đang sinh sống. Bộ dữ liệu bao gồm 5 nhóm thu nhập và 2 khu vực (thành thị và nơng thơn), vì thế mỗi nhóm hàng hóa sẽ có 10 giá trung bình từ mẫu; và với 4 nhóm mặt hàng, nghiên cứu này có tổng cộng 40 giá trung bình từ mẫu.
Về nguồn gốc dữ liệu nhân khẩu học, tác giả thu thập từ VHLSS, bao gồm các biến tuổi của chủ hộ (AGE), quy mơ hộ gia đình (HSIZE), học vấn của chủ hộ (EDU), giới tính của chủ hộ (GEND), khu vực (LOCA) và nhóm thu nhập (INCi). Trong đó, đáng quan tâm là biến học vấn của chủ hộ (EDU), có nhiều giá trị bỏ lỡ (missing value). Do phạm vi nghiên cứu là thị trường tiêu dùng xăng trong hoạt động giao thông tại các đơ thị ở Việt Nam, vì thế có tổng cộng 4,282 quan sát được giữ lại để ước lượng.
3.4. Thủ tục ƣớc lƣợng mơ hình
Nghiên cứu này áp dụng thủ tục ước lượng hai bước của Heckman (1979) và được khái quát bởi Heien và Wessells (1990) (xem Phụ lục 8). Tại bước 1, tiến hành ước lượng mơ hình hồi quy Probit, các giá trị ước lượng được sử dụng để tính các tỷ số IMR16
(Inverse Mill’s Ratio) theo phương trình (8.5) và (8.6) của Phụ lục 8 lần lượt cho các hộ gia đình có tiêu dùng dương và các hộ gia đình có tiêu dùng bằng khơng. Các IMR này đóng vai trị như một biến giải thích trong mơ hình kiểm duyệt ở bước tiếp theo.
Tại bước 2, có nhiều phương pháp17 để ước lượng mơ hình LA/AIDS tùy thuộc vào cách tính chỉ số giá chung (Canh, 2008). Nghiên cứu này sử dụng phương pháp SUR để đạt được hiệu quả trong ước lượng; và bao hàm khả năng có tương quan đồng thời giữa các sai số ngẫu nhiên trong hệ thống các phương trình cầu. Ngồi ra, điều kiện cộng dồn tạo ra
16 IMR (Inverse Mill’s Ratio) là tỷ lệ của các giá trị ước lượng được của hàm mật độ chuẩn hóa với các giá trị ước lượng được của hàm phân phối tích lũy chuẩn hóa (Thái, 2013)
17 bao gồm SUR (Seemingly Unrelated Regression), OLS (Ordinary Least Squares), và Maximum likelihood (Canh, 2008)
một ma trận hiệp phương sai suy biến và để thỏa mãn được điều kiện này, phương trình hàm cầu thức ăn được loại bỏ từ hệ thống hàm cầu trước khi ước lượng. Các tham số trong phương trình hàm cầu cho thức ăn được tính tốn từ phương trình ràng buộc cộng dồn (3.4). Độ co giãn của cầu theo chi tiêu (thu nhập), theo giá riêng và theo giá chéo của các nhóm hàng hóa được tính theo các phương trình (3.7) đến (3.10) tại điểm trung bình mẫu. Tóm lại, phương trình quyết định tiêu dùng cuối cùng đã bao gồm tỷ lệ IMR có dạng như sau:
∑ ∑ ̅̅̅ ∑ (3.11)
3.5. Giả thuyết nghiên cứu
Theo Thái (2013), các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng một hàng hóa nhất định bao gồm (i) thu nhập; (ii) giá riêng; (iii) giá các mặt hàng liên quan; (iv) các biến nhân khẩu học (tuổi, quy mơ hộ gia đình, giới tính, nhóm thu nhập). Trên cơ sở đó, nghiên cứu đưa ra các giả thuyết sau:
Giả thuyết 1 (H1): Độ co giãn của cầu theo thu nhập (chi tiêu) đối với các nhóm hàng hóa được kỳ vọng là dương.
Theo lý thuyết kinh tế học vi mô, trong điều kiện giá không đổi và các yếu tố khác thay đổi sẽ làm đường cầu dịch chuyển. Nếu là hàng hóa thơng thường, hàng hóa xa xỉ hay hàng hóa cao cấp, độ co giãn của cầu theo thu nhập đối với các nhóm hàng hóa này là dương. Trong nghiên cứu này, nhiên liệu, thức ăn, điện và giao thông công cộng được xem là hàng hóa thơng thường (Nikodinoska & Schröder, 2016; Tiezzi & Verde, 2016) với phần lớn mọi người. Kết quả nghiên cứu của Nikodinoska & Schröder (2016) chỉ ra rằng tăng 1% thu nhập làm tăng cầu nhiên liệu xe hơi 0.832%.
Giả thuyết 2 (H2): Độ co giãn của cầu theo giá riêng đối với các nhóm hàng hóa được kỳ vọng là âm.
Theo lý thuyết kinh tế học vi mô, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, đối với hàng hóa thơng thường, độ co giãn của cầu theo giá riêng đối với các nhóm hàng hóa này là âm. Trong nghiên cứu này, nhiên liệu, thức ăn, điện và giao thơng cơng cộng được xem là hàng hóa thơng thường với phần lớn mọi người.
Một số bằng chứng thực nghiệm cũng ủng hộ giả thuyết này, Tiezzi & Verde (2016) chỉ ra độ co giãn của cầu theo giá riêng đối với các nhóm hàng hóa trên đều mang dấu âm; cụ thể nằm trong khoảng −0.876 and −0.160, trong đó độ co giãn của cầu theo giá riêng đối với xăng là −0.435 phù hợp với tổng quan các ước lượng hệ thống cầu ở Mỹ (e.g., West and Williams, 2004, 2007; Nicol, 2003; Oladosu, 2003). Nikodinoska & Schröder (2016) cũng ủng hộ giả thuyết này với kết quả độ co giãn của cầu nhiên liệu theo giá riêng là -0.084.
Giả thuyết 3 (H3): Độ co giãn của cầu theo giá chéo giữa xăng và các nhóm hàng hóa thức ăn, điện được kỳ vọng là âm.
Theo lý thuyết kinh tế học vi mô, giá các mặt hàng liên quan cũng tác động đến quyết định tiêu dùng; cụ thể, (i) nếu là hàng hóa thay thế thì độ co giãn của cầu theo giá chéo là dương; ngược lại, (ii) nếu là hàng hóa bổ sung thì độ co giãn của cầu theo giá chéo là âm. Nikodinoska & Schröder (2016) cho rằng xăng cịn có quan hệ bổ sung với thức ăn (- 0.972). Ngồi ra, xăng cịn có quan hệ bổ sung với gas, điện và giao thông công cộng; sự bổ sung là hệ quả của thắt chặt ngân sách sau khi có sự tăng giá xăng cần thiết (Tiezzi & Verde, 2016). Tuy nhiên, Blanchard (2009) tìm thấy độ co giãn của cầu theo giá chéo giữa xăng và giao thông công cộng nằm trong khoảng -0.012 đến 0.213 (đường sắt đi lại); - 0.377 đến 0.137 (đường sắt nặng); -0.103 đến 0.507 (đường sắt nhẹ); 0.047 đến 0.121 (bus).
Giả thuyết 4 (H4): Có sự khác biệt về quyết định tiêu dùng các nhóm hàng hóa theo các biến nhân khẩu học.
3.6. Tóm tắt chƣơng
Trong chương này, tác giả đã tiến hành lựa chọn mơ hình nghiên cứu, xử lý dữ liệu nghiên cứu, thực hiện các thủ tục ước lượng mơ hình và đưa ra giả thuyết trước khi tiến hành ước lượng; theo đó, một số nội dung chính được đúc kết như sau:
Thứ nhất, tác giả lựa chọn hàm cầu AIDS của Deaton và Muellbauer (1980a) đảm bảo các ràng buộc trong lý thuyết cầu tiêu dùng: tính cộng dồn, tính đối xứng, tính đồng nhất. Các nhóm hàng hóa được lựa chọn để ước lượng bao gồm: nhiên liệu (xăng); thức ăn tại nhà; điện; giao thông công cộng.
Thứ hai, tác giả lựa chọn áp dụng thủ tục ước lượng hai bước của Heckman (1979) và được khái quát bởi Heien và Wessells (1990). Tại bước 1, tác giả tiến hành ước lượng mơ hình hồi quy Probit, các giá trị ước lượng được sử dụng để tính các tỷ số IMR. Tại bước 2, tác giả ước lượng mơ hình hàm cầu LA/AIDS cho 4 nhóm hàng hóa theo phương pháp SUR; trong đó, phương trình hàm cầu thức ăn được loại bỏ để thỏa mãn điều kiện cộng dồn.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN 4.1. Thống kê mô tả và so sánh các biến quan sát 4.1. Thống kê mô tả và so sánh các biến quan sát
Đối với các biến định tính (xem Phụ lục 9), điểm chung là các quan sát chưa được phân bố đồng đều giữa các đặc tính, phần lớn quan sát là những chủ hộ có trình độ giáo dục phổ thơng và có giới tính Nam.
Đối với các biến định lượng, kết quả thống kê mô tả (xem Phụ lục 9) cho thấy các biến có dấu hiệu phân phối bị lệch do giá trị ; cụ thể các biến tiêu dùng và tổng chi tiêu có dấu hiệu lệch phải, trong khi đó các biến giá, tuổi và quy mơ hộ gia đình có phân phối gần chuẩn. Kết quả ngụ ý (i) có nhiều hơn quan sát tiêu dùng các nhóm hàng hóa và quan sát tổng chi tiêu trên giá trị trung bình; (ii) các quan sát được phân bố đồng đều xung quanh giá trị trung bình đối với các biến giá, tuổi và quy mơ hộ gia đình.
Đối với ngân sách dành cho chi tiêu các hàng hóa , kết quả thống kê mô tả (xem Phụ lục 9) cho thấy phần ngân sách dành cho chi tiêu trung bình thức ăn là cao nhất (80.01%), kế đến là nhiên liệu (11.44%), điện (7.62%) và cuối cùng là giao thông công cộng (0.94%). Xét trường hợp các quan sát tiêu dùng dương, phần ngân sách dành cho chi tiêu trung bình các hàng hóa cũng tn theo thứ tự như trường hợp tồn mẫu. Tuy nhiên giá trị trung bình tiêu dùng dương có cao hơn tồn mẫu một chút nhưng khơng đáng kể, trừ trường hợp giao thông công cộng, chênh lệch giá trị trung bình tiêu dùng dương và tồn mẫu lớn hơn gấp đôi. Kết quả này ngụ ý cần thiết phải sử dụng các kỹ thuật phân tích kiểm duyệt (censoring) trong việc ước lượng hệ thống các phương trình hàm cầu (Thái, 2013).
Đối với chi tiêu trung bình và giá trung bình theo nhóm thu nhập, kết quả thống kê mô tả (xem Phụ lục 9) cho thấy chi tiêu trung bình các nhóm hàng hóa tăng lên theo nhóm thu nhập từ nhóm 1 đến nhóm 5. Như vậy, có sự khác biệt trong chi tiêu trung bình các nhóm hàng hóa theo thu nhập của các hộ gia đình.
Biểu đồ 4.1 Tổng chi tiêu và Chi tiêu trung bình 4 nhóm hàng hóa theo thu nhập
4.2. Xây dựng hàm cầu xăng và xác định độ co giãn
4.2.1. Ước lượng mơ hình hàm cầu cơ sở
Sau khi ước lượng mơ hình hồi quy Probit để tính các tỷ số IMR, tác giả ước lượng mơ hình hàm cầu LA/AIDS cho 4 nhóm hàng hóa nhiên liệu, điện, thức ăn, giao thông công cộng theo phương pháp SUR (Seemingly Unrelated Regression). Kết quả ước lượng được thể hiện trong bảng dưới đây:
Bảng 4.1 Hệ số hồi quy ước lượng trong mơ hình LA/AIDS có áp đặt ràng buộc đối xứng và đồng nhất18
Biến giải thích Hệ số hồi quy cho các phƣơng trình nhóm hàng hóa
Nhiên liệu Điện Giao thông công cộng Thức ăn LN_FUEL_P 0.087* 0.008* 0.052** -0.149 LN_FOODHOME_P -0.149*** -0.039*** 0.024 0.164 LN_ELEC_P 0.008* 0.023*** 0.007*** -0.039 LN_PUBTRAN_P 0.052** 0.007*** -0.084** 0.024
X -1.25E-05*** -9.5E-06*** -1.5E-06*** 2.3E-05
LN_AGE -0.038*** 0.021*** -0.001 0.018 EDU 0.002*** 0.001*** 0.000*** -0.004 LN_HSIZE -0.014*** -0.006*** -0.005*** 0.026 dINC2 0.010** 0.014*** 0.001 -0.026 dINC3 0.020*** 0.022*** 0.002 -0.046 dINC4 0.030*** 0.030*** 0.004*** -0.065 dINC5 0.038*** 0.033*** 0.003*** -0.075 IMRi -0.231*** -0.124*** -0.045*** _cons 0.515*** 0.140*** 0.154*** 0.189 Wi 10.40% 6.71% 0.94% 81.94% R-sq 12.12% 22.01% 21.40% Số quan sát 3,427 3,427 3,427 18
Kết quả ước lượng cho thấy, thứ nhất, sau khi loại bỏ các quan sát ngoại vi, hầu hết các hệ