Mơ hình động

3.2. Phương pháp kinh tế lượng

3.2.2. Mơ hình động

Xét mơ hình đơn giản như sau:

Yit = Yi,t-1 + Xit + i + uit (22) với i ~ iid(0,2) và uit ~ iid(0,u2)

Trong mơ hình (22), bởi vì Yit làm một hàm số theo i ; đồng nghĩa Yi,t-1 cũng là một hàm số theo i. Điều này dẫn đến Yi,t-1 tương quan với sai số do sự hiện diện của i, mô hình (22) có hiện tượng nội sinh. Do đó, ước lượng mơ hình (22) bằng phương pháp OLS là khơng phù hợp.

Khi sử dụng mơ hình tác động cố định bằng phương pháp sai phân để loại bỏ tác động của các yếu tố đặc trưng cá nhân, sai phân của sai số sẽ tương quan với biến trễ của biến phụ thuộc; nghĩa là mơ hình sẽ có hiện tượng nội sinh. Kết quả sẽ gây ra sự chệch do mẫu lớn trong việc ước lượng hệ số hồi quy, và mức chệch không giảm bớt khi tăng cỡ mẫu (Nickell, 1981).

Arellano và Bond (1991) đề xuất phương pháp ước lượng mômen sai phân bậc 1 (GMM sai phân) giúp xử lý tốt các hiện tượng nội sinh, tự tương quan và phương sai thay đổi của chuỗi. Phương pháp GMM cần một tập hợp biến công cụ để xử lý vấn đề nội sinh. Biến công cụ theo phương pháp gồm các độ trễ thích hợp của biến nội sinh và biến ngoại sinh. Kỹ thuật GMM trong mơ hình được thiết kế đặc biệt thơng qua ma trận có trọng số của biến cơng cụ, có tính đến tương quan chuỗi và phương sai thay đổi. Mơ hình sai phân trong trường hợp này như sau:

Yit = Yi,t-1 + Xit + uit (23)

Bằng cách chuyển đổi các biến gốc sang dạng sai phân, tác động cố định i sẽ bị loại bỏ.  thể hiện nhân tử sai phân. Hệ số hồi quy trong mơ hình (23) có ước

lượng bị chệch do Yi,t-1 tương quan với uit. Để khắc phục vấn đề này của hiện

tượng nội sinh, Arrellano và Bond (1991) đề nghị sử dụng độ trễ của biến phụ thuộc Yi,t-2 để làm biến công cụ cho Yi,t-1 vì Yi,t-2 tương quan cao với Yi,t-1 nhưng khơng tương quan với uit. Phương trình moment trong trường hợp này như sau :

E(Yi,t-2uit) = 0 (24)

Hơn nữa, giả thiết về sự không tương quan giữa biến độc lập và nhiễu có thể khơng cịn đúng nếu có tác động nhân quả ngược (E(Xituit)  0), dẫn đến các

biến độc lập có thể bị nội sinh yếu, do đó, độ trễ của các biến độc lập cũng được sử dụng để làm các biến công cụ trong mơ hình (23). Phương trình moment được bổ sung có dạng như sau:

E(Xi,t-2uit) = 0 (25)

Tuy nhiên, Blundell và Bond (1998) cho rằng khi biến phụ thuộc có mối tương cao giữa giá trị hiện tại và giá trị ở thời kỳ trước đó, và dữ liệu có thời gian khơng q dài, thì mơ hình GMM do Arellano và Bond (1991) đề xuất khơng cịn hiệu quả, các biến công cụ được đề nghị sẽ không đủ mạnh. Blundell và Bond đã đề nghị phương pháp GMM hệ thống bằng cách ước lượng đồng thời mơ hình gốc (22) và mơ hình sai phân (23). Mơ hình gốc (22) xảy ra hiện tượng nội sinh do tương quan giữa Yi,t-1 và phần sai số tổng hợp vit = i + uit. Do đó, để xử lý nội sinh của mơ

hình (22), độ trễ bậc 1 của sai phân của biến phụ thuộc được sử dụng để làm biến cơng cụ. Phương trình moment cho mơ hình (22) có dạng :

 

, 1 0

i t i it

Ey   u  (26)

Mơ hình GMM được đề xuất bởi Arellano và Bond (1991) và Blundell và Bond (1998) hữu ích cho dữ liệu bảng khi : (a) Dữ liệu có số quan sát cá thể lớn và chuỗi thời gian ngắn (N > T) ; (b) Các biến giải thích khơng bắt buộc phải ngoại sinh chặt chẽ. Hơn nữa, việc sử dụng phương pháp GMM sẽ giúp kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan và khơng địi hỏi phải tìm thêm các biến cơng cụ bên ngoài đại diện cho biến bị nội sinh.

Phương pháp GMM yêu cầu các biến công cụ được lựa chọn phải không được tương quan với sai số. Sargan (1958) giới thiệu kiểm định định dạng quá mức với giả thuyết không:

H0: Các biến công cụ là ngoại sinh

Dưới giả thuyết H0, thống kê kiểm định có phân phối tiệm cận phân phối chi- bình phương với bậc tự do là m – k, trong đó m số biến cơng cụ và k số biến nội sinh của mơ hình. Giá trị p-value của thống kê chi-bình phương càng lớn thì càng khơng có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, chứng tỏ biến công cụ được lựa chọn là biến công cụ tốt.

Ngoài ra, phương pháp GMM yêu cầu không tồn tại tương quan chuỗi ở các biến gốc, điều này tương ứng không tồn tại tự tương quan bậc hai ở mơ hình sai phân (mơ hình đã loại trừ tác động cố định). Kiểm định Arellano – Bond để kiểm định tương quan chuỗi với giả thuyết khơng:

H0: khơng có tự tương quan

Nếu p-value của quá trình tương quan bậc 2 (AR(2)) khá lớn, mơ hình đang thực hiện là mơ hình tốt.

phương bé nhất trên dữ liệu dạng bảng (Pooled OLS, mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên). Đồng thời, để đảm bảo cho vấn đề nội sinh cũng như phương sai thay đổi và tự tương quan và tính động của biến phụ thuộc, tác giả còn sự dụng thêm phương pháp mômen tổng quát GMM để đảm bảo tính đáng tin cậy của các kết quả ước lượng.

3.3. Dữ liệu

Dữ liệu dạng bảng được thu thập giai đoạn 2000 – 2016 của các quốc gia trên thế giới, bao gồm các biến cụ thể sau:

- Mức lương tối thiểu

- Tổng số lao động thất nghiệp độ tuổi 20 – 24 - Tỷ lệ lao động thất nghiệp độ tuổi 25 – 54 - Mật độ cơng đồn

- Tổng dân số trẻ (trong nghiên cứu này là lao động thuộc độ tuổi 20 – 24) - Tổng dân số

Do yêu cầu của dữ liệu dạng bảng, dữ liệu phải đầy đủ từ năm 2000 đến 2016 cho tất cả các nước được phân tích nên sau q trình thu thập và tổng hợp, các quốc gia thiếu quá nhiều dữ liệu được loại ra khỏi nghiên cứu này. Dữ liệu cuối cùng gồm 47 nước, trong đó:

- 27 quốc gia thuộc Châu Âu: Albania, Anh (United Kingdom), Armenia, Ba Lan (Poland), Bỉ (Belgium), Bồ Đào Nha (Portugal), Bulgaria, Cộng hòa Séc (Czech Republic), Croatia, Estonia, Hà Lan (Netherlands), Hy Lạp (Greece), Hungary, Kazakhstan, Ireland, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Malta, Maurice (Mauritius), Pháp (France), Rumani (Romania), Serbia, Slovakia, Slovenia, Tây Ban Nha (Spain), Ukraine.

- 02 quốc gia xuyên lục địa, nằm tại châu Á và châu Âu: Thổ Nhĩ Kỳ (Turkey), Liên bang Nga (Russian Federation).

- 06 quốc gia thuộc Châu Á: Ấn Độ (India), Indonesia, Israel, Pakistan, Philippines, Thái Lan (Thailand).

- 02 quốc gia thuộc Châu Đại Dương : New Zealand, Úc (Australia).

- 06 quốc gia thuộc Châu Mỹ : Brazil, Canada, Costa Rica, Hoa Kỳ (United States), Trinidad và Tobago, Venezuela.

- 04 quốc gia thuộc Châu Phi: Ai Cập (Egypt), Cộng hòa Nam Phi (South Africa), Ghana, Tunisia.

Dữ liệu dân số trẻ và tổng dân số được lấy từ Ngân hàng thế giới (WB), được lấy từ trang:

http://databank.worldbank.org/data/indicator/SP.POP.TOTL/1ff4a498/Popular- Indicators#

Các dữ liệu tổng số lao động thất nghiệp, tỷ lệ thất nghiệp, mức lương tối thiểu và mật độ cơng đồn được lấy từ Tổ chức lao động thế giới (ILO) và tải xuống từ trang:

http://www.ilo.org/ilostat/faces/ilostat-home?_adf.ctrl- state=dlyperxg9_4&_afrLoop=2283704977065182#!

CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả bộ dữ liệu