Để đáp ứng mục tiêu nghiên cứu cũng như kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, bài nghiên cứu thực hiện theo theo trình tự như sau: thu thập dữ liệu và lập thành dữ liệu bảng, thống kê mơ tả dữ liệu, phân tích tương quan, ước lượng mơ hình và kiểm định các giả thiết nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm Sata 12.
Các mơ hình nghiên cứu trên được ước lượng bằng phương pháp Pooled OLS, mơ hình các hiệu ứng cố định (Fixed Effect Model - FEM) và mơ hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (Random Effect model- REM). Từ kết quả hồi quy thu được, lần lượt dùng các kiểm định Hausman và Lagrangian multiplier test (LM test) để lựa chọn mơ hình phù hợp. Cuối cùng, bài nghiên cứu sẽ sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) khắc phục nhiều vấn đề trong hồi quy như tự tương quan, phương sai thay đổi và cho ra kết quả đáng tin cậy.
3.4.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được sử dụng nhằm mơ tả lại những đặc tính của dữ liệu nghiên cứu và đưa ra những nhận định ban đầu về chuỗi dữ liệu nghiên cứu, cụ thể đề tài sẽ mô tả lại dữ liệu dựa trên các tiêu chí: giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, sai số số chuẩn, trung vị.
3.4.2. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được sử dụng nhằm xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Mối tương quan giải thích hai biến ảnh hưởng lẫn nhau như thế nào. Hệ số tương quan (Pearson) được đưa ra đầu tiên bởi Francis và Galton theo đó hệ số tương quan được tính bằng cách chia hiệp phương sai của biến với tích độ lệch chuẩn của chúng. Đề tài xây dựng ma trận hệ số tương quan kèm theo mức ý nghĩa nhằm đánh giá bước đầu về mối tương quan giữa các biến. Ngoài ra, trong trường hợp các biến độc lập có mối tương quan cao (lớn hơn 0.8) và đây có thể là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến và cũng là cơ sở để đề tài thực hiện các kiểm định cần thiết và hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu.
3.4.3. Phương pháp ước lượng mơ hình và các kiểm định
Trong khi phân tích tương quan giữa các biến nghiên cứu thì phân tích hồi quy được dùng để đo lường mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp này cho phép đề tài đưa ra bằng chứng thực nghiệm để trả lời cho mục tiêu và các giả thuyết nghiên cứu.Theo đó đề tài thực hiện ước lượng mơ hình thơng qua ước lượng Pooled OLS, FEM, REM và GLS
Đầu tiên ước lượng phương trình trên bằng phương pháp Pooled OLS. Ước lượng Pooled OLS là ước lượng đơn giản và bỏ qua cấu trúc dữ liệu bảng có thể dẫn đến việc các biến độc lập không phản ánh đúng mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, do đó trong mơ hình có nhiều biến giải thích nên có thể xảy ra hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Và khi điều này xảy ra sẽ dẫn đến ước lượng Pooled OLS khơng cịn hiệu quả. Ngồi ra, phương pháp này bỏ qua những biến đặc trưng không quan sát được của các doanh nghiệp trong mẫu điều này có thể gây ra vấn đề nội sinh. Do đó, mơ hình hồi quy ảnh hưởng cố định FEM và mơ hình hồi quy ảnh hưởng ngẫu nhiên REM được ước lượng nhằm giúp hạn chế vấn đề bỏ sót biến khơng quan sát được ở trên bằng cách tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt ra khỏi các biến giải thích nhằm ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mục đích sử dụng hai mơ hình sau nhằm tránh sự thiếu sót các nhân tố quan trọng dẫn đến việc đưa ra các hệ số hồi quy bị sai lệch. Trong ba mô hình Pooled OLS, FEM và REM, dùng các kiểm định Hausman test và LM test để lựa chọn mơ hình phù hợp.
Kiểm định LM (Lagrangian multiplier test):
Mục tiêu kiểm định để lựa chọn giữa mơ hình OLS và REM Giả thuyết H0: Mơ hình OLS tốt hơn
Nếu p-value ≤ mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy mơ hình REM phù hợp hơn, ngược lại thì mơ hình OLS sẽ được lựa chọn.
Kiểm định Hausman:
Mục tiêu kiểm định để so sánh giữa mơ hình FEM và REM Giả thuyết H0: Mơ hình REM tốt hơn
Nếu p-value ≤ mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy cho thấy mơ hình FEM phù hợp hơn, ngược lại thì mơ hình REM sẽ được lựa chọn.
Đối với bài nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định t (t-test) để kiểm tra sự phù hợp của các hệ số hồi quy. Các mức ý nghĩa thường được sử dụng trong thống kê là 1%, 5%, 10% (hay nói cách khác là độ tin cậy 99%, 95%, 90%) để đánh giá mức độ phù hợp của các hệ số hồi quy, tức biến độc lập chỉ được xem là tác động đến biến phụ thuộc khi mà hệ số hồi quy có giá trị p-value nhỏ hơn 10%. Mức ý nghĩa sẽ thể hiện mạnh hay yếu phụ thuộc vào cấp độ p-value: nhỏ hơn 1% (mức ý nghĩa cao nhất, ký hiệu ***), nhỏ hơn 5% (mức ý nghĩa kế tiếp, ký hiệu **) và nhỏ hơn 10% (mức có ý nghĩa thấp nhất, ký hiệu *). Tuy nhiên, trong một số trường hợp hệ số hồi quy có p-value xấp xỉ 10% cũng cần được lưu ý trong nghiên cứu của mình. Để kiểm tra sự phù hợp của mơ hình đề tài sử dụng kiểm định F với các giả thiết H0 là R2 = 0. Mức ý nghĩa bài nghiên cứu chọn là 5% theo đó giá trị p-value nhỏ hơn 5% thì bác bỏ giả thiết H0 nên mơ hình là phù hợp.
Ngồi ra, sau khi mơ hình được ước lượng là phù hợp bài nghiên cứu cũng thực hiện các kiểm định đi kèm khác nhằm kiểm tra các khuyết tật của mơ hình. Theo đó, bài nghiên cứu thực hiện kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan, bởi lẽ nếu mơ hình có phương sai thay đổi hoặc tự tương quan hoặc cả hai thì các kiểm định về hệ số hồi quy của mơ hình là khơng đáng tin cậy, ước lượng của mơ hình là ước lượng khơng hiệu quả và R2 là khơng đúng bản chất của nó.
Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Nếu p - value > mức ý nghĩa, chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi.
Ngược lại, nếu p - value ≤ mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0, tức mơ hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan
Nếu p - value > mức ý nghĩa, chấp nhận giả thuyết H0.
Ngược lại, nếu p - value ≤ mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0 cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
Cuối cùng, để kết quả ước lượng tin cậy, bài nghiên cứu tiến hành ước lượng mô hình trên bằng phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát (GLS), nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi hoặc tự tương quan trong mơ hình, do các phương pháp ước REM và FEM không thể khắc phục các khuyết tật này. Khi sử dụng GLS, ta có thể thấy được sự chuyển đổi chiều hướng tương quan, mức ý nghĩa thống kê so với REM và FEM do hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan gây ra.
CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TẠI VIỆT NAM
Trong chương này, bài nghiên cứu sẽ thảo luận về ba phần bao gồm: 4.1 Phân tích thống kê mơ tả. 4.2 Phân tích mối tương quan và 4.3 Phân tích kết quả hồi quy.
4.1. Phân tích thống kê mơ tả