CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.6. Phân tích kết quảhồiquy dài hạn
Kết quả kiểm định đồng liên kết Pedroni và Kao trên dữ liệu bảng cho kết quả tồn tại mối quan hệ dài hạn giữa các yếu tố khí thải CO2, thu nhập bình qn đầu người và chi tiêu chính phủ. Theo Pedroni (1999), khi có sự hiện diện của đồng liên kết, OLS dẫn đến hồi quy giả mạo.Một phương pháp kinh tế thay thế được đề xuất là bảng động OLS (DOLS) cung cấp kết quả tốt hơn cho dữ liệu bảng đồng liên kết. Tuy nhiên, một điểm yếu lớn của DOLS là nó khơng xem xét các vấn đề tương quan phụ thuộc chéo. Vì thế, tác giả sử dụng phương pháp FMOLS nhằm ước lượng quan hệ dài hạn, đồng thời kiểm soát được tương quan phụ thuộc chéo, nội sinh và tự tương quan phần dư. Kết quả dựa trên FMOLS là ước lượng vững trên mơ hình cỡ mẫu nhỏ (Pedroni, 1999).Ngồi ra, phần nhiễu mơ hình dài hạn cũng được sử dụng điều chỉnh sai số ECM trong mơ hình tác động trực tiếp độ trễ chi tiêu chính phủ đến khí thải CO2.
Với tính chất của bảng dữ liệu tồn tại đồng liên kết, tác giả lựa chọn sử dụng phương pháp PMG được giới thiệu bởi Pesaran (1997) để ước lượng hệ số hồi qui dài hạn, đồng thời kiểm soát sự tồn tại tương quan chéo (Cross-section dependence) trong dữ liệu bảng. Hàm ý rằng một cú sốc tại một quốc gia sẽ ảnh hưởng đến quốc gia khác, điều này làm ảnh hưởng tới kết quả của kiểm định.
Các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng phổ biến là mơ hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect – FEM), hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effect – REM). Tuy nhiên FEM và REM khơng kiểm sốt được hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan, đã được phát hiện bởi kiểm định Greene (2000), Wooldridge (2002) và Drukker (2003). Hơn thế nữa, trong hàm hồi quy tác động gián tiếp cho phương trình (3.2), biến đầu tư được kỳ vọng là có tác động đến thu nhập. Trong khi đó, bằng chứng từ kết quả nghiên cứu của các tác giả Li và Liu (2005), Turkan và công sự (2008), Umoh và cộng sự (2012) đã chỉ ra rằng đầu tư có chịu tác động ngược trở lại từ thu nhập, các quốc gia có thu nhập cao hơn thường có mức đầu tư cao hơn. Theo kết quả nghiên cứu của Arellano và Bond (1991), phương pháp hồi quy dữ liệu bảng GMM là một giải pháp hữu hiệu để ước lượng hồi quy trong trường hợp mơ hình vừa có hiện tượng phương sai thay đổi, tư tương quan và nội sinh. Do đó, tác giả đưa vào mơ hình GMM nhằm kiểm sốt nội sinh, đồng thời kiểm chứng lại sự tồn tại tác động của chi tiêu chính phủ đến thu nhập bình quân đầu người. Với biến bị nội sinh là đầu tư lni, biến công cụ thay thế biến nội sinh là độ trễ 2 năm của lni.
Việc tiếp cận các phương pháp ước lượng nhằm xem xét mối quan hệ gián tiếp giữa chi tiêu chính phủ có thơng qua thu nhập tác động tới tới mức khí thải CO2 được dựa trên đề nghị của tác giả Halkos và Paizanos (2012).
Bảng 4.8: Kết quả hồi quy mơ hình tác động gián tiếp (chi tiêu-thu nhập) nhập) GMM PMG lngdpc lngdpc lngovshare -5.438* -0.442* (-1.67) (-1.68) Lni 0.193 0.223** (0.37) (2.46) lnpop 0.0212 -0.594* (0.03) (-1.83) lnto 1.190*** 0.274* (2.71) (1.89) _cons 16.79* 7.313*** (1.79) (7.66) AR(1) 0.003 AR(2) 0.912 Hansen 1.000
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục9)
Nhìn vào kết quả thu được ở bảng 4.8, xét riêng phương pháp GMM ta thấy kiểm định Hansen cho mơ hình (với giả thuyết H0: Các biến cơng cụ trong mơ hình là phù hợp) có giá trị p-value bằng 1 lớn hơn 0.05, nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ H0, số biến công cụ là vừa đủ và hợp lệ (không bị nội sinh) cho thấy việc lựa chọn biến công cụ và biến nội sinh của tác giả là phù hợp với dữ liệu định lượng. Ngoài ra kiểm định Arellano Bond AR(1) và AR(2)cho kết quả giá trị p-value của AR(1)<0.05, AR(2) > 0.05, do vậy mơ hình GMM là hợp lệ trong phân tích.
Kết quả thực nghiệm cho thấy chi tiêu chính phủ có ảnh hưởng ngược chiều tới thu nhập trong cả hai mơ hình GMM và PMG, như kỳ vọng, bằng chứng cùng hướng kết quả với mức ý nghĩa 1% trong cả hai mơ hình củng cố thêm độ tin cậy
của kết quả thực nghiệm. Tồn tại tác động giữa chi tiêu chính phủ đến thu nhập cho thấy cần thiết xem xét mối quan hệ gián tiếp giữa chi tiêu chính phủ có thơng qua thu nhập tác động tới mức khí thải CO2. Kết quả thực nghiệm tại 5 quốc gia ASEAN phù hợp với bằng chứng của tác giả Halkos và Paizanos (2012).
Ngoài ra, ở các yếu tố kiểm soát, kết quả cũngcho thấy tác động phù hợp với lý thuyết và tương tự với kết luận của tác giả Halkos và Paizanos (2012).Các tác động của độ mở thương mại quốc tế là cùng chiều và có ý nghĩa thống kê với cả hai mơ hình.Ngược lại, tốc độ tăng dân số được tìm thấy có ảnh hưởng ngược chiều đến thu nhập với mức ý nghĩa 10%. Và cuối cùng, vốn, đại diện bởi tỷ lệ đầu tư trong GDP được tìm thấy có tác động cùng chiều có ý nghĩa thống kêvới mức ý nghĩa 5 % trong mơ hình PMG.
Phần tiếp theo, luận văn sẽ phân tích mối quan hệ trực tiếp giữa chi tiêu chính phủ ảnh hưởng tới lượng khí thải với độ trễ một năm. Đồng thời, với yếu tố kiểm soát là thu nhập bậc 1, bậc 2 và bậc 3, phần này cũng trình bày tác động thu nhập – ơ nhiễm theo học thuyết EKC về khí thải CO2. Trong đó, với mơ hình PMG, luận văn sử dụng hồi quy đồng liên kết dài hạn FMOLS (Panel Fully Modified OLS) nhằm ước lượng phần dư mơ hình và đưa sai số ECM vào mơ hình với mục đích hiệu chỉnh thơng tin dài hạn. Phương pháp hiệu chỉnh này dựa trên mô hình hiệu chỉnh sai số ECM với đề nghị tác giả Halkos và Paizanos (2012).
Ngồi ra, khơng có bằng chứng từ lý thuyết cho rằng biến khí thải CO2 có tác động ngược lại biến thu nhập nên ở phương trình (3.1) tác giả đưa thêm mơ hình tác động cố định FEM nhằm củng cố thêm kết quả hồi quy trong bảng 4.9 dưới đây.
Bảng 4.9: Kết quả hồi quy mơ hình tác động trực tiếp FEM PMG FEM PMG (1) (2) lnpc lnpc llngovshare 0.173** 0.191*** (2.10) (3130.56) lngdpc -6.780* -5.888*** (-1.82) (-92.54) lngdpc2 1.024** 0.973*** (2.05) (112.29) lngdpc3 -0.0431* -0.0432*** (-1.94) (-109.56) lnto 0.0598 0.128*** (1.30) (5203.65) lni 0.198*** 0.0000179 (3.82) (-0.58) ecm 1.000*** (17000.00) _cons 10.15 6.72*** (1.13) (21.63)
***, **, * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata(Phụ lục10)
Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy chi tiêu chính phủ có tác động trực tiếp cùng chiều với lượng khí thải CO2ở cả hai mơ hình FEM và PMG lần lượt với mức ý nghĩa 1% và 5%. Điều này thể hiện một sự tăng hay giảm của chi tiêu chính phủ sẽ kéo theo một sự tăng hay giảm tương tự của khí thải CO2 thải ra môi trường với độ trễ của tác động là 1 năm .Kết quả này trái ngược với kết quả của tác giả Halkos và Paizanos (2012) với mẫu dữ liệu các quốc gia có trình độ phát triển caochiếm đa số. Tuy nhiên về cơ bản, kết quả hồi quy trên không phải là kết quả đầu tiên chỉ ra
tác động dương này, kết quả này cũng tương đồng với nghiên cứu trước đây của Frederik và Lundstrưm (2001), Galinato và Galinato (2015).
Ngồi ra, tác động của thu nhập bình quân đầu người đến lượng khí thải CO2(thu nhập - CO2) theo học thuyết EKC được tìm thấy là ngược chiều ở thu nhập bậc 1 và bậc 3 với mức ý nghĩa 1% cho mơ hình PMG và 10% cho mơ hình FEM nhưng lại tác động cùng chiều đến khí thải CO2 ở thu nhập bậc 2. Kết quả này củng cố thêm bằng chứng được đưa ra bởi hai tác giả Halkos và Paizanos (2012) và Xiao
Huimin và cộng sự (2013),phù hợp với thực trạng của 5 quốc gia ASEAN trong giai
đoạn 1984-2013. Trong giai đoạn đầu các quốc gia này chủ yếu dựa vào kinh tế nông nghiệp, tăng GDP bình qn đầu người khơng tác động xấu đến môi trường cũng như khí thải CO2. Đến giai đoạn thứ hai, ngành công nghiệp phát triển mạnh và chiếm tỷ trọng lớn trong GDP của các quốc gia, đặc biệt là các ngành thâm dụng công nghệ sử dụng nhiên liệu hóa thạch, thải ra nhiều khí CO2, gây ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường. Và cuối cùng khi các ngành dịch vụ, các ngành thâm dụng vốn con người nhiều hơn chiếm tỷ trọng cao trong thu nhập quốc gia, đồng thời con người có nhu cầu bảo vệ môi trường hơn khiến lượng khí thải giảm xuống theo đường cong EKC dạng chữ N đã trình bày ở chương 2.
Từ hệ số hồi quy của tác động chi tiêu - thu nhập và thu nhập - CO2ở bảng 4.8 và 4.9, có thể ước tính được tác động gián tiếp của chi tiêu chính phủ tới khí thải CO2 bằng cách lấy tích hai hệ số hồi quy như đề xuất của tác giả Halkos và Paizanos (2012) ở phương trình (3.3).9
Sau cùng, tổng tác động của chi tiêu chính phủ tới khí thải CO2 được tính bằng tổng của tác động gián tiếp và trực tiếp được đề nghị bởi Halkos và Paizanos (2012).Bảng 4.10 cung cấp các tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng tác động của chi tiêu chính phủ trong GDP đối với ơ nhiễm khí thải CO2 dựa trên các ước lượngPMG trong bảng 4.9.Vì tác động gián tiếp phụ thuộc vào mức thu nhập bình qn đầu người, do đó tổng tác động của chi tiêu chính phủ đến CO2 cũng sẽ phụ
9 Với (lnpc) (lngdpc) x (ln ) (ln ) gdpc govshare = (-5.888 + 2*0.973*lngdpc + 3*(-0.0432)*lngdpc2 )x(-0.442)
thuộc vào mức thu nhập bình quân đầu người, các tác động trong bảng 4.10 được tính tốn tại mức thu nhậptrung vịcủa mẫu (2,144 USD)
Bảng 4.10: Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2(hệ số co giãn) (p ) d c dgovshare Tác động trực tiếp 1 (p ) t c govshare 0.191 Tác động gián tiếp (p ) ( ) (gdp ) c gdpc c govshare -0.624 Tổng tác động -0.433 Nguồn: Tác giả tự tính tốn.
Một tác động trực tiếp cùng chiều của chi tiêu chính phủ với khí thải CO2 được tìm thấy ở cả hai mơ hình.Kết quả này củng cố thêm bằng chứng từ Frederik và Lundström (2001), Galinato và Galinato (2015) rằng khi gia tăng tổng chi tiêu chính phủ sẽ gây tác động xấu đến môi trường.Cụ thể, tăng tỷ trọng của chi tiêu chính phủ trong GDP lên 1%, giữ thu nhập bình quân đầu người và độ mở thương mại khơng đổi, có thể đẫn đến tăng 0.191% lượng khí thải CO2 theo ước lượng PMG. Các tác động gián tiếp lại cho kết quả ngược chiều tại mức thu nhập trung vị, dẫn đến tổng tác động là ngược chiều. Ngoài ra, các tác động gián tiếp được ước tính là lớn hơn đáng kể so với tác động trực tiếp.
Trong khi hệ số của tác động trực tiếp là cố định (0.191), hệ số của tác động gián tiếp thay đổi phụ thuộc vào mức thu nhập bình quân đầu người, dẫn đến hệ số tổng tác động cũng phụ thuộc vào mức thu nhập theo phương trình có dạng: 0.0573(lngdp)2 – 0.8601(lngdp) + 2.7935.10
10
Giải phương trình bâc hai ta được 2 nghiệm ứng với 2 ngưỡng chuyển đổi của tổng tác động chi tiêu- CO2 là 116 USD và 28,510 USD. Đồi chiếu với thống kê mơ tả ở bảng 3.2, có thể thấy dữ liệu nghiên cứu nằm hoàn toàn trong khoảng thu nhập này.
Tương tự mức chuyển đổi hướng tác động của đường cong EKC, có thể tính được mức thu nhập mà tại đó tổng tác động của chi tiêu chính phủ lên khí thải CO2đổi chiều từ âm sang dương là 28,510USD, lớn hơn rất nhiều so với giá trị lớn nhất trong biến gdpc của mẫu dữ liệu, hay nói cách khác, tổng tác động của chi tiêu chính phủ lên khí thải CO2là ngược chiều trong toàn bộ mức thu nhập bình quân đầu người của mẫu nghiên cứu.