CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
4.2. Mơ hình nghiên cứu đề nghị
4.3.2. Quytrình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện dựa trên cách tiếp cận suy diễn và sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp phương pháp định lượng. Quy trình nghiên cứ được tiến hành như sau:
Nguồn: Tác giả xây dựng 4.3.3. Phương pháp chọn mẫu
Vấn đề nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Xây dựng đề cương nghiên cứu
Thiết kế nghiên cứu
Phân tích dữ liệu và kiểm định giả thuyết
Viết báo cáo nghiên cứu
Hình 4.2: Tóm tắt quy trình nghiên cứu Hình 4.2: Tóm tắt quy trình nghiên cứu Hình 4.2: Tóm tắt quy trình nghiên cứu
4.2.3.1. Lý do chọn mẫu
Nghiên cứu tiến hành khảo sát và đánh giá trên mẫu nghiên cứu gồm Việt Nam và một số quốc gia phát triển cũng như đang phát triển, vì các lý do sau:
Thứ nhất, thời gian tiến hành nghiên cứu tương đối ngắn gây khó khăn trong việc thu thập dữ liệu. Việc thu thập số liệu vĩ mơ có rất nhiều hạn chế và khó khăn trong thu thập đầy đủ và sát với cơ sở lý thuyết nhất.
Thứ hai, thơng tin về vĩ mơ khó có thể thu thập chính xác dưới bởi cá nhân, việc dùng số liệu thứ cấp không thể kiểm sốt được sai lệch có thể có, đo lường cũng có thể có khác biệt giữa các quốc gia.
Thứ ba, về mặt ý nghĩa khoa học thống kê, mẫu có thể đại diện cho tổng thể nếu phương pháp chọn mẫu được thực hiện đúng phương pháp, cỡ mẫu bảo đảm đại diện cho tổng thể. Nghiên cứu chọn mẫu trong giai đoạn từ năm 1997-2015, 19 năm với nhiều biến đổi về cơng nghệ, chính sách, và nhiều yếu tố khác, có thể được coi là một khoảng thời gian phù hợp để nghiên cứu cho ra kết quả.
4.3.3.2. Quy trình chọn mẫu
Quy trình chọn mẫu gồm bốn bước như sau Bước 1: Xác định tổng thể nghiên cứu:
Dựa trên mục tiêu và giới hạn nghiên cứu, tổng thể nghiên cứu là Việt Nam, một số quốc gia đang phát triển.
Bước 2: Xác định kích thước mẫu:
Để kiểm định ảnh hưởng biến độc lập đối với biến phụ thuộc, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến.Mơ hình nghiên cứu xây dựng có 4 biến độc lập, dữ liệu thu thập là dữ liệu bảng. Theo Tabachnick và Fidell (1996), kích thước mẫu được xác định: 𝑛 ≥ 50 + 8 ∗ 𝑚. Với m là số biến độc lập, ta có 𝑛 ≥ 98. Như vậy cỡ mẫu tối thiểu là 98 quan sát. Tổng số quan sát trong nghiên
cứu thực hiện là 304 quan sát ( quan sát 16 quốc gia trong 19 năm) Bước 3: Tiến hành chọn mẫu
Nghiên cứu chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện, loại trừ các năm khơng có số liệu. Thơng tin về danh sách mẫu nghiên cứu được trình bày ở phụ lục.
Các quốc gia đang phát triển được lựa chọn nghiên cứu trên các quốc gia đang phát triển ở khu vực châu Á với một số đặc điểm tương đồng về văn hóa, GDP khơng q chênh lệch ( 12 quốc gia châu Á trong đó có 7 quốc gia đơng nam á và 3 quốc gia nam á và 2 quốc gia trung đơng) các quốc gia cịn lại được lựa chọn nằm ở các châu lục còn lại.
4.3.3.3. Thu thập dữ liệu nghiên cứu
Quá trình thu thập các dữ liệu liên quan được tiến hành theo 4 bước sau: Bước 1: Thiết kế bảng thu thập các dữ liệu liên quan đến các biến nghiên cứu. Bảng thu thập dữ liệu được trình bày ở phụ lục
Bước 2: Sử dụng công cụ Internet để thu thập số liệu vĩ mô từ năm 1997 đến 2015. Cụ thể dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu được tải trực tiếp từ ngân hàng dữ liệu của Worldbank: http://www.worldbank.org/ và Tổng cục thống kê https://www.gso.gov.vn/
Bước 3: Thu thập dữ liệu theo bảng nghiên cứu đã thiết kế. Làm sạch dữ liệu, sau đó tính tốn và mã hố. Bảng tổng hợp được trình bày ở phụ lục.
Bước 4: Nhập số liệu vào phần mềm STATA để thực hiện phân tích. 4.3.3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Căn cứ theo các nghiên cứu liên quan và đặc điểm của bộ số liệu nghiên cứu, nghiên cứu sử dụng ba phương pháp phân tích dữ liệu là: Phân tích thống kê mơ tả, phân tích tương quan và phân tích hồi quy đa biến.
a) Phân tích thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả Frequencies được sử dụng cho dữ liệu thu thập bao gồm thống kê về: GDP quốc gia, Trữ lượng vốn quốc gia, Tổng lao động quốc gia, Tỉ lệ học tiểu học, Chi tiêu của giáo dục trên GDP, Chi tiêu của giáo dục trên chi tiêu công, Số lượng nghiên cứu khoa học công nghệ quốc gia.
Phương pháp thống kê mơ tả Descriptives được sử dụng để tính giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất của các biến: Trữ lượng vốn quốc gia, Tổng lao động quốc gia, Tỉ lệ học tiểu học, Chi tiêu của giáo dục trên GDP, Chi tiêu của giáo dục trên chi tiêu công, Số lượng nghiên cứu khoa học công nghệ quốc gia.
b) Phân tích tương quan
Thực hiện phân tích này có mục tiêu là nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Sau khi xem xẻt tương quan hai chiều giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, thực hiện kiểm định Pearson để kiểm ra mức độ tương quan trong hồi quy.
c) Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy theo phương pháp hồi quy các yếu tố cố định (Fixed Effects), hồi quy các yếu tố ngẫu nhiên( Random Effects) và và hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất cho dữ liệu bảng (Pool OLS). Sau đó sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp phù hợp cho nghiên cứu. Sử dụng kiểm định VIF để kiểm định tự tương quan trong mơ hình và thực hiện robust để xử lý nếu có hiện tượng tự tương quan và phương sai hay đổi.
4.4. Kết quả nghiên cứu 4.4.1. Thống kê mô tả 4.4.1. Thống kê mô tả
4.4.1.1. Tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
Bảng 4.3 Kết quả thống kê mô tả biến tăng trưởng GDP Biến Quan Biến Quan
sát
Trung bình
Độ lệch
chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất GDP 297 277151.5 469933 1280.178 2616202
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Biến GDP có mức trung bình là 277151.5 triệu USD, độ lệch chuẩn là 469933, giá trị thấp nhất là 1,280.178 triệu USD, GDP cao nhất trong các nước đang phát triển của bộ dữ liệu được xét là 2,616.202 tỉ USD. Độ lệch chuẩn khá lớn cho thấy dù bộ dữ liệu đang xét các nước đang phát triển, vẫn có khoảng cách khá lớn về thu nhập các quốc gia ở đây.
Bảng 4.4 Kết quả thống kê mô tả biến vốn quốc gia CAP
Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất CAP 296 298972.1 5955442 -6.84E+07 1.75E+07
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Biến CAP có mức trung bình là 298972.1 triệu USD, độ lệch chuẩn là 5955442. Độ lệch chuẩn khá lớn cho thấy dù bộ dữ liệu đang xét các nước đang phát triển, vẫn có khoảng cách khá lớn về vốn cho các quốc gia ở đây. Một số quốc gia có mức trữ lượng vốn rất cao, trong khi đó các quốc gia khác lại có trữ lượng vốn quốc gia âm.
Để xét tương quan giữa tăng trưởng và vốn, ta sử dụng phân tán đồ để xem tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Tương quan này được thể hiện ở phân tán đồ trong hình dưới, với trục tung là GDP đại diện tăng trưởng kinh tế và trục hồnh là CAP đại diện cho vốn.
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA
Phân tán đồ ở hình 4.3 cho thấy phân tán đồ phân bổ đa số theo chiều dọc, điều này cho thấy mức tương quan rất cao giữa biến độc lập CAP và biến phụ thuộc GDP. Từ phân tán đồ này, có thể có nhận định ban đầu rằng vốn có tương quan chặt chẽ với tăng trưởng, tương quan này là phi tuyến tính, tương quan thuận và khơng hoàn toàn.
4.4.1.3. Tổng lao động khả dụng (LAB)
Bảng 4.5 Kết quả thống kê mô tả biến lao động quốc gia LAB Biến Quan Biến Quan
sát
Trung bình
Độ lệch
chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất LAB 304 5.66E+07 1.07E+08 2.27E+06 5.02E+08
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Biến LAB có mức trung bình là khoảng 56.6 triệu người, độ lệch chuẩn là 10.7 triệu người. Độ lệch chuẩn của yếu tố lao động không quá cao giữa các quốc gia. Số lượng lao động thấp nhất nhất là 2.27 triệu người trong khi cao nhất là 502 triệu người.
Để xét tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và lao động, ta sử dụng phân tán đồ để xem tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Tương quan này được thể hiện ở phân tán đồ trong hình dưới, với trục tung là GDP đại diện tăng trưởng kinh tế và trục hoành là LAB đại diện cho lực lượng lao động khả dụng.
Hình 4.4: Phân tán đồ tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và lao động. Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA
Phân tán đồ ở hình 4.4 cho mức tương quan cao giữa biến độc lập LAB và biến phụ thuộc GDP. Từ phân tán đồ này, có thể có nhận định ban đầu về mối quan hệ giữa lao động và tăng trưởng rằng lao động có tương quan chặt chẽ với tăng trưởng, tương quan này là phi tuyến tính, tương quan thuận và khơng hồn tồn. 4.4.1.4. Tỉ lệ học tiểu học (EDU1)
Bảng 4.6 Kết quả thống kê mô tả biến tỉ lệ học tiểu học EDU1 Biến Quan Biến Quan
sát
Trung bình
Độ lệch
chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất EDU1 189 90.31245 8.862437 53.78 99.938 Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Biến EDU1 có mức trung bình là 90.31245 và độ lệch chuẩn 8.862437 khôn quá cao cho thấy mức chênh lệch không quá cao về tỉ lệ học tiểu học của các nước
đang phát triển xét trong bộ dữ liệu. Giá trị nhỏ nhất là 53.78% thuộc về Sudan, giá trị lớn nhất là 99.938% của Malaysia.
Hình 4.5: Phân tán đồ thể hiện tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và tỉ lệ học tiểu học.
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA
Phân tán đồ ở hình 4.5 cho mức tương quan cao giữa biến độc lập EDU1 - Tỉ lệ học tiểu học và biến phụ thuộc GDP. Từ phân tán đồ này, có thể có nhận định ban đầu về mối quan hệ giữa tỉ lệ học tiểu học và tăng trưởng rằng tỉ lệ học tiểu học có thể có tương quan với tăng trưởng, tuy không rõ ràng cần kiểm tra thêm, tương quan này là phi tuyến tính, tương quan thuận và khơng hoàn toàn.
Bảng 4.7 Kết quả thống kê mơ tả biến chi tiêu chính phủ cho giáo dục trên chi tiêu công EDU2 Biến Quan sát Trung bình Độ lệch
chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất EDU2 188 14.79524 5.037064 5.967 30.008
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Biến EDU2 có mức trung bình chi tiêu cho giáo dục trên chi tiêu cơng của chính phủ ở các nước đang phát triển là 14.79524, độ lệch chuẩn là 5.037064, giá trị nhỏ nhất là 5.967 thuộc về Sudan trong khi giá trị lớn nhất là 30.008 lại thuộc về Zimbabwe.
Hình 4.6: Phân tán đồ thể hiện tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu của giáo dục trên chi tiêu công.
Phân tán đồ ở hình 4.6 cho mức tương quan cao giữa biến độc lập EDU2 - Chi tiêu cho giáo dục trên chi tiêu công và biến phụ thuộc GDP. Từ phân tán đồ này, có thể có nhận định ban đầu về mối quan hệ giữa chi tiêu cho giáo dục trên chi tiêu cơng và tăng trưởng là có thể có tương quan. Tuy khơng rõ ràng cần kiểm tra thêm, tương quan này là phi tuyến tính, tương quan thuận và khơng hồn tồn.
4.4.1.6. Chi tiêu chính phủ cho giáo dục trên GDP (EDU3)
Bảng 4.8 Kết quả thống kê mơ tả biến chi tiêu của chính phủ cho giáo dục trên GDP EDU3
Biến Quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất EDU3 189 3.648608 1.500233 1.012 8.485
Nguồn: Báo cáo phân tích dữ liệu từ phần mềm Stata
Biến EDU3 có mức trung bình chi tiêu cho giáo dục trên GDP của chính phủ ở các nước đang phát triển là 3.648608, độ lệch chuẩn là 1.500233, giá trị nhỏ nhất là 1.012 thuộc về Sudan trong khi giá trị lớn nhất là 8.485 lại thuộc về Zimbabwe. Có thể thấy ở cả biến EDU2 và EDU3 thì Zimbabwe ln là quốc gia có tỉ lệ chi tiêu cơng cho giáo dục ở mức cao.
Hình 4.7: Phân tán đồ thể hiện tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu của giáo dục trên GDP.
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA
Phân tán đồ ở hình 4.7 cho mức tương quan cao giữa biến độc lập EDU3 - Chi tiêu cho giáo dục trên chi tiêu GDP và biến phụ thuộc GDP. Từ phân tán đồ này, có thể có nhận định ban đầu về mối quan hệ giữa chi tiêu cho giáo dục trên GDP và tăng trưởng là có thể có tương quan. Tương quan này là phi tuyến tính, tương quan thuận và khơng hồn tồn.
4.4.1.7. Số lượng nghiên cứu khoa học và công nghệ A
Bảng 4.9 Kết quả thống kê mô tả biến số lượng nghiên cứu khoa học và công nghệ A Biến Quan sát Trung bình Độ lệch
chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
A 224 7183.914 14964.05 5.9 93349.4
Biến A có số lượng nghiên cứu khoa học và cơng nghệ trung bình là 7183.914, độ lệch chuẩn là 14964.05, giá trị nhỏ nhất là 5.9 thuộc về Laos trong khi giá trị lớn nhất là 93349.4 lại thuộc về Ấn Độ.
Hình 4.8: Phân tán đồ thể hiện tương quan giữa tăng trưởng kinh tế và số lượng nghiên cứu khoa học công nghệ quốc gia.
Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA
Phân tán đồ ở hình sau cho mức tương quan rất cao giữa biến độc lập A - Số lượng nghiên cứu khoa học công nghệ của quốc gia và biến phụ thuộc GDP. Từ phân tán đồ này, có thể có nhận định ban đầu về mối quan hệ giữa số lượng nghiên cứu khoa học cơng nghệ của quốc gia và tăng trưởng là có thể tương quan chặt chẽ với nhau, trong đó biến A có tác động rất tích cực đến tăng trưởng GDP. Tương quan này là phi tuyến tính, tương quan thuận và khơng hồn tồn.
Sau khi thực hiện thống kê mơ tả, ta đã có các nhận xét sơ bộ về mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, để nhận định về quan hệ giữa các yếu tố nghiên cứu đến tăng trưởng kinh tế. Ta biết được rằng các biến độc lập đã xét đều có liên quan đến biến phụ thuộc, để mô tả và đo lường tương quan này, ta thực hiện phân tích tương quan Pearson. Thực hiện phân tích tương quan bằng tính hệ số tương quan Pearson, ta có bảng ma trận hệ số tương quan như ở hình 4.3.
Tính hệ số tương quan Pearson
Hình 4.9: Kết quả phân tích tương quan Pearson Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA
Hình 4.3: Kết quả kiểm định xtest cho bộ dữ liệu. Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA
Giá trị sig của vốn CAP và GDP là 0.3818 lớn hơn 5%. Do đó với độ tin cậy 95%, vốn khơng có tương quan đến GDP.
Giá trị sig của lao động LAB với GDP và lao động với vốn đều bé hơn 5%. Do đó với độ tin cậy 95%, lao động có tương quan đến GDP và trữ lượng vốn quốc gia.
Tiếp đó, EDU1 có các hệ số sig đều lớn hơn 5%, với độ tin cậy 95% tỉ lệ học tiểu học khơng có tương quan cao với các biến GDP, vốn CAP và lao động LAB