Số lượng tham số 11
Số quan sát 17822
Pseudo log-likelihood -5.05E+09
R2 0.7180369
IMPij tương Hệ số quan
Sai số chuẩn
mạnh Giá trị z P>|z| Khoản tin cậy (95%)
LN_GDPi 0.8654666 0.0288805 29.97 0.0000 0.8088618 0.9220713 LN_GDPj 0.9083503 0.0264312 34.37 0.0000 0.8565462 0.9601545 LN_DISTij -0.6455665 0.0361191 -17.87 0.0000 -0.7163585 -0.5747744 LN_ETIi 3.471347 0.2728741 12.72 0.0000 2.936524 4.00617 LN_ETIj 2.524868 0.2225583 11.34 0.0000 2.088662 2.961074 BORDERij 0.6420261 0.14007 4.58 0.0000 0.3674938 0.9165583 LLOCKEDịj 0.2849312 0.1567087 1.82 0.0690 -0.0222122 0.5920746 CURRij -0.1723058 0.1100439 -1.57 0.1170 -0.387988 0.0433764 COLONYij -0.3709226 0.0836949 -4.43 0.0000 -0.5349617 -0.2068835 LANGij 0.2729769 0.1005695 2.71 0.0070 0.0758642 0.4700895 hằng số -31.74 1.404828 -22.59 0.0000 -34.49341 -28.98659
Nguồn: Kết quả kiểm định mơ hình từ phần mềm thống kê Stata
Nhìn chung, các biến độc lập của mơ hình đều đạt ý nghĩa thống kê, thơng qua kết quả sig rất bé. Ngoại trừ hai biến LLOCKEDij và CURRij (đạt giá trị sig lần lượt là 0.07 và 0.12), các biến cịn lại đều cĩ giá trị sig » 0.000. Điều này cho thấy kết quả ước lượng tham số của hai biến độc lập này khơng đạt tiêu chuẩn để phân tích ý nghĩa thống kê, và do đĩ, được loại bỏ khỏ bước phân tích ý nghĩa tiếp.
Kết quả nghiên cứu của mơ hình này phản ánh khá sát với các học thuyết thương mại cũng như các nghiên cứu về mơ hình lực hấp dẫn trước đây. Theo đĩ, GDP của quốc gia nhập khẩu và xuất khẩu cĩ tác động cùng chiều đến thương mại song
phương giữa hai nước. Trong nghiên cứu này, các tham số thu được lần lượt là 0.87 đối với GDPi và 0.91 đối với GDPj. Cĩ thể giải thích rằng, 1% tăng lên trong GDP của nước nhập khẩu sẽ kích thích thương mại tăng 0.87%. Và tương tự, 1% tăng lên trong GDP của nước xuất khẩu sẽ làm tăng thương mại lên 0.91%. Bên cạnh đĩ, tác động của khoảng cách địa lý đến thương mại quốc tế cũng một lần nữa được kiểm chứng trong nghiên cứu này, thể hiện qua hệ số âm của biến DISTij. Kết quả nghiên cứu cho thấy, khoảng cách giữa hai quốc gia sẽ cĩ tác động ngược chiều với giá trị thương mại, với cường độ là 0.64%. Ngồi ra, ngơn ngữ cũng đĩng một vai trị trong biến động thương mại song phương. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tác động này là tỷ lệ thuận và với cường độ 0.27%. Mặc dù tác động của ngơn ngữ khơng quá lớn, tức đây khơng phải một rào cản thương mại đáng kể hay một nhân tố thúc đẩy thương mại hiệu quả. Tuy nhiên, kết quả này cũng một lần nữa khẳng định lại các lý thuyết thương mại trước đây.
Như đã đề cập, mục tiêu chính của nghiên cứu này xoay quanh chỉ số ETI và tác động của nĩ đến thương mại quốc tế nĩi chung và thương mại song phương giữa các quốc gia nĩi riêng. Kết quả nghiên cứu tại bảng 4.3 khẳng định một cách chắc chắn và mạnh mẽ về sự tác động và ý nghĩa của nghiên cứu này. Theo đĩ, giá trị sig của hai biến độc lập ETIi và ETIj đều sát giá trị 0, cho thấy kết quả thống kê đạt mức ý nghĩa cao. Xét về tác động thương mại, ETI cĩ tác động dương và khá lớn đến thương mại song phương theo mơ hình này. Cụ thể, nếu ETI của nước nhập khẩu tăng 1% sẽ kích thích thương mại hai nước tăng thêm 3.47%. Tương tự, ETI của nước xuất khẩu tăng 1% dẫn đến thương mại hai nước này tăng 2.52%. Ngồi ra, sai số chuẩn mạnh (Robust Standard Errors) của hai biến độc lập này khá lớn cho thấy sự biến động mạnh mẽ về tác động của ETI đến thương mại song phương. Tuy nhiên, ước lượng nhỏ nhất của những tác động này trong khoản tin cậy 95% cũng đã khá cao (lần lượt là 2.93 đối với ETIi và 2.09 đối với ETIj). Vì vậy, nhìn chung, tác động của ETI đến thương mại quốc tế cĩ cường độ lớn hơn nhiều lần so với các nhân tố khác của mơ hình lực hấp dẫn cơ bản. Điều này chứng minh hiệu quả của chỉ số này trong việc đo lường giá trị thương mại quốc tế. Đồng thời, cĩ thể
kết luận rằng ETI đã hồn thành tốt vai trị của mình, là một chỉ số đánh giá mơi trường thương mại của các quốc gia. Qua ETI, ta cĩ thể nhận xét một cách tổng quát khả năng thúc đẩy thương mại của các nước như thế nào. Từ đĩ, chúng ta cũng cĩ thể hiểu rằng, các thành phần cấu tạo nên ETI mà WEF xây dựng, cĩ tác động đến thương mại quốc tế và đĩng một vai trị nhất định trong việc thúc đẩy thương mại. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng, kết quả nghiên cứu này cũng hàm ý chỉ số ETI tác động mạnh hơn đối với quốc gia nhập khẩu, hơn là quốc gia xuất khẩu. Cĩ nghĩa là, việc cải thiện chỉ số ETI của một quốc gia, sẽ thúc đẩy dịng chảy nhập khẩu của nước này nhiều hơn là kim ngạch xuất khẩu.
So với kết quả nghiên cứu của (Robert, et al., 2008), cường độ cũng như mức tác động của ETI trong nghiên cứu ngày thấp hơn đơi chút. Cụ thể, trong (Robert, et al., 2008), Lawrence Robert đã diễn giải ý nghĩa của chỉ số ETI như sau:
Những kết quả này cho thấy rằng nếu chỉ số ETI của Guyana (2.95) và Venezuela (2.85) được cải thiện 1 đơn vị, các yếu tố khác giữ nguyên, kim ngạch nhập khẩu của Guyana từ Venezuela sẽ tăng lên 58%.29
Cĩ thể hiểu rằng, 34.48% sự gia tăng trong chỉ số ETI tổng thể của cả hai quốc gia sẽ thúc đẩy thương mại tăng 58%. Trong khi đĩ, ước lượng theo phương pháp PPML như ở nghiên cứu này cho thấy: 2% gia tăng trong tổng thể ETI của 2 quốc gia sẽ thúc đẩy thương mại tăng 5.99%. Từ đĩ ta tính được rằng, nếu tăng 34.48% ETI sẽ làm thương mại song phương tăng tương ứng 103.27%. Kết quả này cao hơn nhiều lần với kết quả mà Lawrence Robert cơng bố năm 2008. Tuy nhiên, theo (J.M.C. & Silvana, 2006), hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình lực hấp dẫn nếu khơng được xử lý một cách phù hợp, sẽ dẫn đến ước lượng sai lệch các tham số của mơ hình. Phương pháp OLS truyền thống thường cho kết quả ước
lượng lớn hơn so với phương pháp PPML mà (J.M.C. & Silvana, 2006) đề xuất.35 Mặc dù vậy, trong trường hợp này, kết quả thu được thơng qua phương pháp PPML lại lớn hơn nhiều lần so với nghiên cứu trước đĩ ở năm 2008 bằng phương pháp OLS. Điều này cho thấy sự tiến bộ trong cấu trúc của ETI, minh chứng rằng chỉ số này ngày càng phản ánh trung thực và mạnh mẽ sự tác động tới thương mại song phương giữa các quốc .
4.2.2. Kiểm định mơ hình theo phương pháp OLS
Để một lần nữa khẳng định tính chắc chắn của kết quả nghiên cứu cũng như chứng minh sự hữu hiệu của phương pháp PPML, tác giả sử dụng phương pháp OLS để ước lượng cho mơ hình nghiên cứu (phương trình 3.2). Các quan sát cĩ trị giá thương mại song phương (biến phụ thuộc của mơ hình) là 0 cần được loại bỏ khỏi bộ dữ liệu. Do đĩ, số quan sát khả dụng theo phương pháp này là 10,164 (tức cĩ 7,658 cặp quốc gia khơng phát sinh thương mại song phương). Kết quả kiểm định mơ hình được trình bày lần lượt ở các Bảng 4.4, 4.5, 4.6.