4.2.3 .1Với ma trận đường bộ
4.3 Mối liên kết kinh tế của các địa phương dưới tác động của tổng vốn đầu tư, quy mô dân
4.3.3.3 Ma trận liền kề
Với mục đích tìm kiếm mơ hình ước lượng mang tính ổn định và vai trị của các ma trận trọng số khác nhau, nghiên cứu tiếp tục sử dụng ma trận trọng số liền kề và kết quả được tổng hợp trong Bảng 4.19:
Bảng 4.19: Kết quả ước lượng hồi quy không gian với ma trận liền kề Biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc:
lnGRDP
Ước lượng mơ hình SEM Ước lượng mơ hình SAR Ước lượng mơ hình SDM
FEM REM FEM REM FEM REM
Biến độc lập (1) (2) (3) (4) (5) (6) lnCapital 0,116*** 0,126*** 0,163*** 0,183*** 0,150*** 0,164** lnPopulation 1,312*** 1,014*** 1,523*** 0,948*** 0,954*** 1,002*** Region1 -0,588*** -0,136 0,271 Region2 -1,115*** -0,117 -0,288 Region3 -0,951*** -0,226 -0,598* Region4 -0,959*** -0,214 -0,550 Region5 -0,854*** -0,214 -0,442 Hệ số chặn 2,773*** -4,069*** -7,016*** W.lnGRDP 0,559*** 0,587*** 0,288*** 0,394*** W.lnCapital 0,149*** 0,147*** W.lnPopulation 1,634*** 0,430** Tương quan không gian phần dư
Số quan sát 504 504 504 504 504 504 Kiểm định Hausman -3,86 -1,35 -6.09 Log-likelihood 520,5806 342,8802 592,324 399,2388 622,0935 429,1546 AIC -1033,161 -663,7604 -1176,648 -776,4776 -1232,187 -822,3093 BIC -1016,271 -617,3121 -1159,758 -730,0292 -1206,852 -746,3029
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%.
Theo tiêu chuẩn đánh giá mơ hình AIC thì mơ hình Durbin không gian dưới tác động cố định (SDM-FEM) tiếp tục được xem là mơ hình phù hợp hơn so với các mơ hình hồi quy khơng gian khác. Theo đó, mối quan hệ kinh tế của các địa phương được thể hiện qua các yếu tố nội tỉnh ảnh hưởng đến quy mô kinh tế của các địa phương như quy mô vốn đầu tư (lnCapital), quy mơ dân số (lnPopulation). Ngồi ra, còn ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại tỉnh như quy mô kinh tế của các địa phương khác (w.lnGRDP), quy mô vốn đầu tư (W.lnCapital) và quy mô dân số (W.lnPopulation) của các địa phương lân cận.
4.3.3.4 Tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng tác động của các yếu tố đến quy mô tăng trưởng kinh tế trên địa bàn cấp tỉnh.
Để lượng hóa các tác động của các yếu tố đến quy mô kinh tế của các tỉnh thành, nghiên cứu sử dụng công cụ Stata để ước lượng các tác động trực tiếp, gián tiếp, tổng tác động và được tổng hợp ở Bảng 4.20:
Bảng 4.20: Tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng tác động trong mơ hình SDM Ma trận sử dụng Ma trận sử dụng
Biến phụ thuộc: lnGRDP
Tác động
Tổng trực tiếp Gián tiếp
Biến giải thích (1) (2) (3) Ma trận đường bộ lnCapital 0,4054*** 0,1083*** 0,2971*** lnPopulation 3,9808*** 0,9515*** 3,0293*** Ma trận tọa độ lnCapital 0,3907*** 0,1091*** 0,2816*** lnPopulation 4,1621*** 0,9535*** 3,2086*** Ma trận liền kề lnCapital 0,4218*** 0,1658*** 0,2560*** lnPopulation 3,6116*** 1,0952*** 2,5164***
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%.
Tác động trực tiếp: là việc xem xét các yếu tố nội tại tác động đến quy mơ
tác động tích cực đến quy mơ kinh tế của chính địa phương đó và có ý nghĩa thống kê, cụ thể: Với ma trận tọa độ, thì khi quy mơ vốn đầu tư tăng trung bình 1% thì sẽ tác động trực tiếp đến quy mô kinh tế của chính địa phương đó tăng trung bình 0,11% trong điều kiện xem các các yếu tố khác khơng đổi, bên cạnh đó khi quy mơ dân số tăng trung bình 1% thì thúc đẩy trực tiếp quy mơ kinh tế của chính địa phương đó tăng trung bình 0,95%.
Tác động trực tiếp của các biến nghiên cứu có sự chênh lệch so với hệ số ước lượng từ chính mơ hình SDM –FEM là do hiệu ứng phản hồi (feedback) của chính các biến nghiên cứu với biến trễ khơng gian của chính nó. Cụ thể: Với ma trận tọa độ, chênh lệch tác động của biến lnCapital đến lnGRDP là: 0,150 - 0,1091 = 0,0409. Qua đó cho thấy 4,09% sự tác động của biến lnCapital đến lnGRDP là do ảnh hưởng tương quan giữa biến lnCapital và biến trễ khơng gian của chính nó.
Tác động gián tiếp: là việc xem xét tác động của các yếu tố nghiên cứu
(lnCapital, lnPopulation) của các địa phương lân cận tác động đến quy mô kinh tế (lnGRDP) của địa phương đang nghiên cứu. Kết quả ước lượng từ các ma trận cho thấy các yếu tố (lnCaptital, lnPopulation) của các địa phương lân cận tác động tích cực đến quy mơ kinh tế của địa phương là có ý nghĩa thống kê.
Tổng các tác động: là việc đánh giá sự thay đổi một yếu tố nào đó (lnCapital,
lnPopulatin) của một địa phương có tác động đến quy mô kinh tế (lnGRDP) của chính địa phương đó và đến quy mơ kinh tế của các địa phương lân cận. Cụ thể: Với ma trận tọa độ, khi quy mô vốn đầu tư của các tỉnh tăng 1% sẽ tác động tích cực đến quy mơ kinh tế (lnGRDP) của chính địa phương đó tăng trung bình 0,11% và tác động đến quy mô kinh tế các tỉnh lân cận tăng trung bình 0,28% với điều kiện các yếu tố khác xem như khơng đổi. Theo yếu tố kỹ thuật thì tổng tác động bằng tác động trực tiếp và gián tiếp.
4.3.3.5 Lựa chọn ma trận và mơ hình khơng gian phù hợp
Như kết quả trên, các ước lượng mơ hình hồi quy khơng gian với các ma trận trọng số khác nhau đều cho kết quả thống nhất rằng mơ hình Durbin khơng gian dưới tác động cố định (SDM-FEM) được xem là phù hợp hơn. Trên cơ sở đó, các
tiêu chuẩn đánh giá mơ hình SDM-FEM với các ma trận khác nhau được tổng hợp trong Bảng 4.21:
Bảng 4.21: Mơ hình Durbin khơng gian dưới tác động cố định (SDM-FEM)
Tiêu chuẩn Ma trận đường bộ Ma trận tọa độ Ma trận liền kề Số quan sát 504 504 504 Log-likelihood 656,0368 656,1183 468,7652 AIC -1300,074 -1300,237 -901,5304 BIC -1274,738 -1274,901 -825,524
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập.
Bảng 4.21 cho thấy mơ hình SDM-FEM với ma trận tọa độ có giá trị AIC nhỏ nhất, do đó ma trận tọa độ được xem là ma trận phù hợp của ước lượng mơ hình Durbin khơng gian dưới tác động cố định (SDM-FEM).
Tóm lại: Trên cơ sở thực hiện các bước phân tích, kiểm định, đánh giá ma trận và
mơ hình phù hợp, nghiên cứu cho thấy mơ hình Durbin khơng gian dưới tác động cố định (SDM-FEM) được cho là phù hợp với dữ liệu được thu thập trong việc thể hiện mối liên kết kinh tế của các địa phương tại Việt Nam. Từ mơ hình hồi quy Durbin khơng gian (SDM) tổng quát của phương trình (4.4), với mức ý nghĩa 5% thì kết quả ước lượng mơ hình được cụ thể hóa như sau:
(4.5)
Trong đó: W là ma trận trọng số khoảng cách lũy thừa theo khoảng cách tọa độ.
Phương trình trên cho thấy mối liên kết kinh tế giữa các địa phương có tác động đến quy mô kinh tế gồm các yếu tố: quy mô vốn đầu tư (lnCapital), quy mô dân số trung bình của tỉnh (lnPopulation), quy mơ kinh tế của các địa phương khác lân cận (w.lnGRDP) và quy mơ dân số trung bình các tỉnh lân cận (w.lnPopulation).
4.4 Mối liên kết kinh tế giữa các địa phương dưới tác động của FDI, quy mô dân số thành thị, nông thôn và yếu tố vùng kinh tế đến quy mô kinh tế của các địa phương.
Luận văn sử dụng yếu tố vốn đầu tư nước ngoài lũy kế (lnFDI) thay thế cho vốn đầu tư trong năm trên địa bàn cấp tỉnh (lnCapital) và tiến hành phân rã quy mơ
dân số trung bình cấp tỉnh ra thành hai khu vực thành thị (lnUrban) và nông thôn (lnRural) nhằm xác định mối liên kết kinh tế giữa các địa phương trong mối quan hệ giữa các nhóm yếu tố vốn, nhóm yếu tố lao động ảnh hưởng đến quy mô kinh tế các địa phương. Phương trình thể hiện mối quan hệ kinh tế trong trường hợp này có dạng như sau:
(4.6)
Trong đó:
- lnGRDP: Biểu hiện cho quy mô tổng sản phẩm tạo ra trên địa bàn cấp tỉnh; - lnFDI: Biểu hiện quy mơ tổng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi lũy kế có đến 31/12 hàng năm;
- lnUrban: Biểu hiện quy mô dân số thành thị trên địa bàn cấp tỉnh; - lnRural: Biểu hiện quy mô dân số nông thôn trên địa bàn cấp tỉnh; - Regioni: Biểu hiện của vùng kinh tế thứ i.
4.4.1 Ma trận tương quan các biến
Mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình được thể hiện thông qua ma trận tương quan các biến ở Bảng 4.22:
Bảng 4.22: Ma trận tương quan các biến
lnGRDP lnFDI lnUrban lnRural Region1 Region2 Region3 Region4 Region5
lnGRDP 1 lnFDI 0,7256*** 1 lnUrban 0,8631*** 0,6171*** 1 lnRural 0,5254*** 0,3475*** 0,3630*** 1 Region1 0,2744*** 0,2528*** 0,1287*** 0,2136*** 1 Region2 -0,4766*** -0,4549*** -0,4757*** -0,2570*** -0,2458*** 1 Region3 -0,0526 0,2133*** 0,1033** -0,0483 -0,2458*** -0,2857*** 1 Region4 -0,1240*** -0,2266*** -0,0210 -0,0894** -0,1350*** -0,1569*** -0,1569*** 1 Region5 0,0154 -0,0893** 0,0171 0,1349*** -0,2345*** -0,2726*** -0,2726*** -0,1497*** 1
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%.
Kết quả trên cho thấy, biến lnFDI, lnUrban và lnRural có tương quan khá mạnh với biến phụ thuộc và các hệ số tương quan này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Đối với các biến vùng kinh tế (Region) có tương quan khá yếu mặc dù có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, riêng Region3 và Region5 khơng có tương quan với
biến phụ thuộc, tuy nhiên việc sử dụng hai biến này trong mơ hình là cần thiết vì ý nghĩa của nó mang lại.
4.4.2 Ước lượng mơ hình hồi quy chưa xét tương quan khơng gian 4.4.2.1 Ước lượng mơ hình
Với mục đích kiểm tra tính ổn định trong ước lượng mơ hình và làm cơ sở để so sánh tính vững của ước lượng mơ hình hồi quy khơng gian, nghiên cứu tiến hành ước lượng hồi quy OLS với dữ liệu bảng khi chưa xét đến vấn đề tương quan khơng gian bằng các mơ hình: mơ hình hồi quy dữ liệu gộp (POLS), mơ hình tác động cố định (FEM), mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) và hồi quy bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS). Kết quả chi tiết của từng mơ hình được thể hiện trong Phụ lục C và được tổng hợp qua Bảng 4.23:
Bảng 4.23: Kết quả ước lượng hồi quy chưa xét tương quan không gian
Biến phụ thuộc: lnGRDP POLS FEM REM GLS
Biến độc lập (1) (2) (3) (4) lnFDI 0,0780*** 0,0372*** 0,0685*** 0,0187*** lnUrban 0,628*** 1,920*** 1,001*** 0,721*** lnRural 0,315*** 2,090*** 0,492*** 0,499*** Region1 -0,356*** -0,138 -0,340*** Region2 -0,666*** -0,0114 -0,576*** Region3 -0,829*** -0,530*** -0,748*** Region4 -0,716*** -0,339 -0,776*** Region5 -0,572*** -0,272 -0,573*** Hệ số chặn 4,744*** -14,71*** 1,210** 3,314*** Số quan sát 504 504 504 504
Kiểm định so sánh với OLS 81,40*** 901,53***
Kiểm định Hausman 543,25***
Kiểm định phương sai thay đổi 8219,94*** 59314,82*** 379,89***
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%.
Để đánh giá các mơ hình trên, phần tiếp theo nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định các giả thuyết của mơ hình và thực hiện các bước kiểm định so sánh nhằm lựa chọn mơ hình phù hợp với dữ liệu bảng khi chưa xét đến tương quan không gian.
4.4.2.2 Kiểm tra các giả thuyết mơ hình
Vấn đề đa cộng tuyến trong mơ hình: Bảng 4.22 cho thấy các biến độc lập
có hệ số tương quan đều nhỏ 0,7 và bảng 4.24 cho kết quả hệ số phóng đại phương sai của từng biến đều nhỏ hơn 10 (VIF < 10). Điều này đã cung cấp bằng chứng thống kê cho thấy mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.24: Hệ số phóng đại phương sai các biến (VIF)
Hệ số VIF lnFDI 2,20 lnUrban 1,92 lnRural 1,27 Region1 2,56 Region2 4,04 Region3 2,83 Region4 2,12 Region5 3,09
Nguồn: Tác giả tính tốn từ dữ liệu thu thập.
Vấn đề tương quan phần dư: Thực hiện các bước kiểm định Wooldridge bằng lệnh xtserial trên Stata nhằm kiểm định giả thuyết về tương quan chuỗi trong mơ hình và kết quả thu được cho thấy giá trị F (1, 62) =172,853 và Prob>F= 0,0000 nhỏ hơn 5%, do đó đủ cơ sở để kết luận rằng các mơ hình POLS, FEM và REM đã xảy ra hiện tượng tương quan bậc nhất.
Vấn đề phương sai thay đổi: Ước lượng mơ hình có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi sẽ ảnh hưởng đến tính hiệu quả trong ước lượng, đối với từng mơ hình thì cách thức kiểm tra phương sai thay đổi có chút khác biệt, cụ thể:
- Đối với mơ hình POLS: Trên Stata, thực hiện cú pháp xtgls và tiến hành kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi bằng lệnh xttest3, kết quả thu được giá trị Chi2=5974,93 và Prob>chi2=0,0000 nhỏ hơn 5%. Qua đó đủ cơ sở để kết luận mơ hình POLS đã xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi;
- Đối với mơ hình FEM: Trên Stata, sau khi ước lượng mơ hình FEM bằng cú pháp xtreg, thực hiện kiểm định phương sai thay đổi bằng lệnh xttest3 và kết quả
thu được giá trị Chi2=59314,82 với Prob>chi2=0,0000 nhỏ hơn 5%. Qua đó có đủ cơ sở kết luận rằng mơ hình FEM đã xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi;
- Đối với mơ hình REM: Thực hiện kiểm định phương sai thay đổi bằng kiểm định likelihood–ration và được tiến hành thông qua các bước kiểm định trung gian bằng các cú pháp theo trình tự: xtgls, estimast store hetero, xtgls, local, tltest và kết quả cho biết giá trị LR chi2=379,89 và Prob>chi2=0,0000 nhỏ hơn 5%. Từ đó có đủ cơ sở để kết luận rằng mơ hình REM bị phương sai thay đổi.
4.4.2.3 Lựa chọn ước lượng mơ hình hồi quy phù hợp
- So sánh giữa mô hình POLS và FEM: Kết quả ước lượng mơ hình FEM trên Stata cho giá trị thống kê F (62,438) =81,40 và Prob>F=0,0000 nhỏ hơn 5%. Qua đó đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Mơ hình Pols phù hợp hơn mơ hình FEM), nghĩa là với tập dữ liệu thu thập thì mơ hình FEM được xem là phù hợp hơn mơ hình FOLS.
- So sánh giữa mơ hình POLS và REM: Việc so sánh hai mơ hình được tiến hành bằng phương pháp Breush-Panga với cú pháp xttest0 trên mơ hình REM cho kết quả: Chibar2=901,58 và Prob>chibar2=0,0000 nhỏ hơn 5%. Kết quả trên cho thấy, mơ hình REM được xem là phù hợp hơn mơ hình POLS.
- So sánh giữa mơ hình FEM và REM: Tiến hành kiểm định Hausman (Hausman test) trên Stata, khi đó giá trị Chi2=543,25 và Prob>chi2=0,0000 nhỏ hơn 5%. Từ đó đủ cơ sở kết luận rằng các biến độc lập trong mơ hình khơng có tương quan với sai số ngẫu nhiên, nghĩa là mơ hình FEM là phù hợp hơn so với mơ hình REM.
Như vậy, so sánh các mơ hình POLS, FEM và REM thì mơ hình FEM được xem là phù hợp hơn với tập dữ liệu quan sát. Tuy nhiên, các mơ hình này đều xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi và đều bị tương quan chuỗi. Vì thế, các ước lượng từ các mơ hình này sẽ cho thấy khơng hiệu quả, do vậy mơ hình GLS được xem là mơ hình phù hợp và tin cậy hơn khi đã khắc phục được các hiện tượng trên.
Tuy nhiên, kết quả kiểm định tương quan không gian giữa các biến nghiên cứu cho thấy hệ số Moran’s I có ý nghĩa thống kê, qua đó cung cấp các bằng chứng
thống kê về sự tồn tại tương quan không gian giữa các địa phương về: quy mô GRDP, tổng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài (lnFDI) và quy mô dân số thành thị (lnUrban). Do vậy, cần thực hiện việc ước lượng mơ hình theo phương pháp hồi quy không gian sẽ mang lại ước lượng hiệu quả hơn, vững hơn so với ước lượng OLS bảng thơng thường và kết quả mơ hình GLS chỉ dùng để tham khảo đối chiếu tính ổn định của các ước lượng.
4.4.3 Ước lượng mơ hình bằng phương pháp hồi quy không gian
Kết quả kiểm định hệ số Moran’s I trong mục 4.1 là cơ sở và là tiền đề cho việc xây dựng các mơ hình hồi quy không gian nhằm xác định mức độ liên kết kinh tế giữa các địa phương tại Việt Nam. Việc ước lượng mối liên kết kinh tế giữa các địa phương không xét đến vấn đề tương quan không gian có thể sẽ mang lại những