Số liệu tổng thể gồm 70 mẫu của 07 tỉnh, thành ven biển Đồng bằng Sông Cửu Long bao gồm: Tiền Giang, Bến Tre, Trà Vinh, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau và
Kiên Giang; giai đoạn 2005 - 2014. Tác giả kiểm tra, chọn lọc và tổng hợp thành bộ
database dữ liệu đầy đủ, sau đó tiến hành phân tích và xử lý số liệu bằng phần mềm Stata 12. Trình tự thực hiện phân tích số liệu theo các bƣớc: Thống kê mô tả, chạy các mơ hình hồi quy, đƣa ra kết quả mơ hình, phân tích kết quả mơ hình.
3.2.1. Thống kê mơ tả
Bằng phƣơng pháp này, tác giả tiến hành phân tích các đặc điểm, đặc trƣng của các tỉnh ven biển khu vực ĐBSCL, cũng nhƣ sự biến động của các chỉ số này theo thời gian từ năm 2005 đến năm 2014. Từ đó phân tích tình hình phát triển của các tỉnh ven biển khu vực ĐBSCL, phần thống kê mô tả diễn đạt một cách tổng quan nhất thực trạng của các tỉnh ven biển ĐBSCL.
3.2.2. Mơ hình tác động cố định (FEM)
Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hƣởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tƣơng quan này giữa phần dƣ của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hƣởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ƣớc lƣợng những ảnh hƣởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mơ hình ƣớc lƣợng:
Yit = Ci + β*Xit + uit Trong đó: Yit : biến phụ thuộc; Xit : biến độc lập.
Ci (i = 1,...., n) : hệ số chặn cho từng thực thể nghiên cứu. β : hệ số góc đối với nhân tố X.
uit : phần dƣ.
Mô hình FEM tƣ̣ bản thân chỉ quan tâm đến nhƣ̃ng khác biê ̣t mang tính cá nhân đóng góp vào mô hình nên sẽ không có hiê ̣n tƣợng tƣ̣ tƣơng quan t rong mô hình . Tuy nhiên, do đƣa vào nhiều biến giả, mơ hình sẽ làm giảm số bậc tự do và có khả năng xảy ra đa cộng tuyến. Mơ hình này lại không đo lƣờng những yếu tố không đổi theo thời gian nhƣ giới tính, màu da và chủng tộc.
3.2.3. Mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (REM)
Điểm khác biệt giữa mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hƣởng cố định đƣợc thể hiện ở sự biến động giữa các thực thể. Nếu sự biến động giữa các thực thể có tƣơng quan đến biến độc lập - biến giải thích trong mơ hình ảnh hƣởng cố định thì trong mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các thực thể đƣợc giả sử là ngẫu nhiên và không tƣơng quan đến các biến giải thích.
Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các thực thể có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dƣ của mỗi thực thể (không tƣơng quan với biến giải thích) đƣợc xem là một biến giải thích mới.
Mơ hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên:
Yit = Ci + β*Xit + uit
Thay vì trong mơ hình FEM, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là Ci và giá trị hệ số chặn đƣợc mô tả nhƣ sau:
Ci = C + εi (i = 1,...,n)
εi: Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phƣơng sai là σ2ε Thay vào mơ hình:
Với wit = εi + uit; εi : Sai số thành phần của các đối tƣợng khác nhau (đặc điểm khác nhau của từng đối tƣợng); uit : Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tƣợng và thời gian.
Mô hình REM quan tâm đến cả vấn đề về nhƣ̃ng khá c biê ̣t của riêng các đối tƣơ ̣ng phân tích qua thời gian đóng góp vào mô hình do đó tƣ̣ tƣơng quan là mô ̣t vấn đề tiềm tàng trong mô hình này cần phải giải quyết , đồng thời nó la ̣i loa ̣i bỏ tớt ́u tớ phƣơng sai thay đởi.
Nhìn chung mơ hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay khơng sự tƣơng quan giữa εi các biến giải thích X. Nếu giả định rằng khơng tƣơng quan thì REM phù hợp hơn và ngƣợc lại.