CHƯƠNG 5 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
5.3. Mối quan hệ tuyến tính giữa chi tiêu chính phủ và tăng trưởng
5.3.4. Một số kiểm định khác
Trước khi sử dụng các kết quả của mơ hình tác động cố định, xét nghiệm chẩn đoán cho các mơ hình giả định phải được thực hiện. Các giả định quan trọng nhất của phương pháp tác động cố định là phương sai khơng đổi, khơng có tương quan chuỗi và khơng có tương quan đồng thời.
5.3.4.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 5.6: Hệ số nhân tử phóng đại phương sai VIF.
Variable VIF 1/VIF
EXP_WB 1.21 0.826089 OPEN 1.17 0.851986 UNEMPLOY 1.17 0.856087 INF 1.17 0.856197 INTERNET 1.05 0.955017 POP 1.03 0.973547 Mean VIF 1.13
Kết quả từ bảng trên cho thấy nhân tử phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10, kết hợp với hệ số tương quan trình bày ở bảng 6 ma trận hệ số tương quan không lớn, các hệ
số đều nhở hơn 0.8 cho ta khẳng định rằng vấn đề đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả của mơ hình.
5.3.4.2. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Để nhận xét mơ hình có hiện tượng tự tương quan hay không, ta dùng kiểm định bằng hệ số Durbin-Watson, nếu hệ số Durbin Watson nằm trong khoảng:
0 <d <1: mơ hình có hiện tượng tự tương quan dương. 1< d < 3: khơng có hiện tượng tự tương quan.
3 <d <4: mơ hình có hiện tượng tự tương quan âm.
Từ kết quả hồi quy mơ hình FEM,ta có giá trị của thống kê Durbin Watson = 2.068747 nằm trongkhoảng 1 < d < 3. Như vậy, ta có thể kết luận rằng giữa các biến độc lập trong mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan.
5.3.4.3. Kiểm định phương sai thay đổi bằng kiểm định Wald
Kiểm định cặp giả thiết:
H0: Mơ hình khơng bị hiện tượng phương sai thay đổi H1: Mơ hình bị hiện tượng phương sai thay đổi
Tiêu chuẩn kiểm định: Với mức ý nghĩa α = 5%,
-Nếu P-value của hệ số nR2 < 5% thì ta sẽ bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
-Nếu P-value của hệ số nR2 > 5% thì ta sẽ chấp nhận giả thiết H0, bác bỏ giả thiết H1.
Hình 5.2: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i
chi2 (7) = 39.15 Prob>chi2 =0.0000
Kết quả cho ta thấy P-value = 0.0000 < α = 5%. Do vậy, ta bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận giả thiết H1 và kết luận rằng mơ hình bị hiện tượng phương sai thay đổi. Để xử lý vấn đề này, ta sử dụng phương pháp GMM.
Bảng 5.7: Kết quả chạy hồi quy sử dụng phương pháp GMM Coefficient/Std. P_value DLNEXP_WB -0.038671 (0.096852) 0.001 DLNUNEMP -0.09183 (0.031712) 0.005 DLNOPEN 0.05241 (0.049615) 0.294 DLNPOP -1.68545 (0.482125) 0.691 INF -0.000866 (0.000903) 0.000 DLNINTERNET 0.007695 (0.008766) 0.000 AR(1) Test 0.000 AR(2) Test 0.473 Sargan Test 0.887 (Nguồn: Stata 12)
Dựa trên kết quả sau khi chạy khắc phục phương sai thay đổi bằng phương pháp GMM , có thể nhận thấy dấu hệ số hồi quy của các biến không đổi, trong khi giá trị hệ số hồi quy có sự thay đổi khơng đáng kể. Kết quả phương trình hồi quy mới như sau:
DLNGDP_C = 0.022178- 0.038671*DLNEXP_WB + 0.05241*DLNOPEN - 1.68545*DLNPOP + 0.007695*DLNINTERNET - 0.09183*DLNUNEMP -
Sau khi thực hiện chạy mơ hình nghiên cứu tác động tuyến tính của chi tiêu chính phủ đối với tăng trưởng kinh tế tại 5 quốc gia trong khu vực Đông Nam Á thông qua phương pháp ước lượng GMM bằng kỹ thuật Arellano Bond, kết quả cho thấy có hai biến là dân số (DLNPOP) và độ mở nền kinh tế (DLNOPEN) khơng có ý nghĩa thống kê. Đồng thời có 4 biến giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc DLNGDP_C - Tốc độ tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người thực với độ tin cậy 95% và mức ý nghĩa 5%, đó là các biến:
- Tỷ lệ chi tiêu chính phủ trên GDP (DLNEXP_WB)
- Tỷ lệ người sử dụng Internet trên 100 dân (DLNINTERNET) - Tỷ lệ thất nghiệp (DLNUNEMP)
- Chỉ số lạm phát (INF)
Như vậy “Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi thì khi tỷ lệ chi tiêu chính phủ so với GDP tăng 1% thì tốc độ tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người thực giảm 0.038671% và ngược lại”.