PHẦN III : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4 Phương pháp nghiên cứu
3.4.3.3 Lý do lựa chọn phương pháp hồi quy System GMM (S-GMM)
Thứ nhất, như đề cập ở trên, các mơ hình nghiên cứu (1), (2), (3) có biến trễ của
biến phụ thuộc (EMP_GRi,t -1 và SALES_GRi,t -1) (gọi tắt là biến trễ phụ thuộc) nên các mơ hình này được gọi là mơ hình bảng tuyến tính động (linear dynamic panel model). Do đó, GROWTHi,t là một hàm của αi nên GROWTHi,t -1 cũng là một hàm của αi dẫn đến biến GROWTHi,t-1 tương quan với tác động riêng rẽ
Thứ hai, GROWTHi,t-1 tương quan với Δε thông qua sai số εi,t-1 ,do đó
GROWTHi,t -1 tương quan với thành phần sai số nhiễu
Thư ba, theo Bond và cộng sự 2003 và D’Espallier và Guariglia 2009 tồn tại
mối quan hệ nhân quả giữa biến tăng trưởng và địn bẩy bởi vì doanh nghiệp có tăng trưởng cao thì lợi nhuận nhiều dẫn đến dịng tiền cũng nhiều. Do đó, biến GROWTHi,t- 1 và SCFi,t-1 là các biến nội sinh, vì thế hồi quy các biến này có thể dẫn đến sự tương quan với phần dư.
Thứ tư, do mẫu nghiên cứu là dữ liệu bảng có thời gian ngắn, số lượng quan sát
lớn, mà chuỗi thời gian kinh tế thường có độ tương quan cao giữa các giá trị nối tiếp nhau nên dù ước lượng D-GMM đã sử dụng biến công cụ nội sinh được tạo ra bằng cách lấy giá trị độ trễ thứ nhất, thứ hai (hoặc ba) của các biến bị nội sinh đã mang lại giá trị ước lượng nhất quán nhưng hàm ước lượng có thể khơng hiệu quả. Chính vì vậy, tác giả quyết định lựa chọn phương pháp GMM hệ thống (system-GMM hay còn được
khắc phục những khuyết tật về vấn đề nội sinh và tính động của mơ hình ước lượng bài nghiên cứu.
Thứ năm, Ước lượng S-GMM đòi hỏi nhiều giả định hơn D-GMM và nếu các
giả định này được duy trì thì S-GMM sẽ hiệu quả hơn D-GMM. Ngồi ra, vì S-GMM sử dụng các biến trễ phụ thuộc có độ trễ s làm đại diện nên các ảnh hưởng không quan sát được khơng thay đổi theo thời gian có thể được ước lượng trong mơ hình (khơng giống như D-GMM các ảnh hưởng này bị loại bỏ khỏi mơ hình)
Như vậy, mơ hình nghiên cứu tồn tại hai vấn đề quan trọng tiềm ẩn đến thành phần sai số trong một mơ hình dữ liệu bảng, đó là
1) Sự tương quan giữa biến giải thích với tác động riêng rẻ
2) Sự tương quan giữa biến giải thích với thành phần sai số nhiễu
Sự tồn tại cả hai vấn đề trên làm cho kết quả ước lượng của OLS sẽ bị chệch hoặc khơng hiệu quả, đó chính là lý do chọn S-GMM làm phương pháp thay thế. Tuy nhiên, tất cả đều là sự đánh giá trên nền lý thuyết cơ bản của kinh tế lượng, để chắc chắn rằng phương pháp S-GMM là phương pháp phù hợp nhất, tác giả thực hiện các kiểm định Pooled OLS, FE và RE nhằm đưa ra những con số khẳng định phương pháp nghiên cứu phù hợp nhất của mơ hình là phương pháp S-GMM được phát triển bởi Blundell và Bond (1998).