CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng và cố định các yếu tố thời gian và doanh nghiệp theo mơ hình của Fazzari và cộng sự. (1988) vì những lý do:
Vì dữ liệu bảng bao gồm các đặc tính của doanh nghiệp theo thời gian, nên chắc chắn có tính khơng đồng nhất ở các đơn vị này, việc ước lượng dựa trên dữ liệu bảng có thể tính đến tính khơng đồng nhất một cách rõ ràng.
Bằng cách kết hợp chuỗi thời gian của các quan sát chéo, dữ liệu bảng cho dữ liệu có tính biến thiên nhiều hơn, ít hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.
Bằng cách nghiên cứu quan sát lặp đi lặp lại của các dữ liệu chéo, dữ liệu bảng phù hợp hơn cho việc nghiên cứu động thái thay đổi theo thời gian của các dữ liệu chéo này.
Một thay thế cho hồi quy dữ liệu bảng và cố định các hiệu ứng là hồi quy GMM động cho dữ liệu bảng (Arellano và Bond, 1991) và phương pháp này đã được sử dụng trong một số nghiên cứu trước đó (ví dụ, Brown và Petersen, 2009; Guariglia, 2008; Guariglia cùng đồng sự, 2011.). Khi có hiện tượng nội sinh xảy ra trong bộ dữ liệu, phương pháp GMM sẽ được sử dụng nhằm khắc phục hiện tượng này cũng như tự tương quan và phương sai thay đổi. Điều này có thể khiến phương pháp bình phương nhỏ nhất – OLS khơng nhất qn và có thể bị chệch. Ngồi ra, tác giả dùng độ trễ là 2 năm cho các biến ngoại sinh nhằm tạo ra các biến công cụ. Cách tiếp cận này cho phép tác giả loại bỏ vấn đề nội sinh do tương quan nhân quả hai chiều giữa TobinQ và đầu tư. Kiểm định quan trọng nhất của phương pháp ước lượng GMM là kiểm định Overidentifying Restrictions (Overidentifying Restrictions Test) hay còn gọi là kiểm định Sargan (Sargan Test) hoặc kiểm định J (J – Test). Đây là kiểm định cần thiết trong trường hợp số biến cơng cụ nhiều hơn số biến trong mơ hình. Ý tưởng của kiểm định là xem xét biến cơng cụ có tương quan với phần dư của mơ hình khơng. Nếu câu trả lời là khơng, khi đó biến cơng cụ là nội sinh, thì biến cơng cụ được chọn là phù hợp và mơ hình sử dụng biến đó để ước lượng cũng phù hợp. Kiểm định Sargan sử
dụng thống kê J (J – statistic) nhằm kiểm định giả thiết H0 - biến công cụ là nội sinh, mơ hình phù hợp. Thống kê J tn theo phân phối Chi Bình phương và được trình bày trên bảng kết quả ước lượng của phần mềm STATA cùng với giá trị p-value tương ứng của nó
Kết quả chính của tác giả vẫn cịn phù hợp theo cả hai phương pháp. Tuy nhiên, trong dữ liệu của tác giả, hồi quy GMM đang có vấn đề. Tác giả thấy rằng các công cụ trong các ước lượng của mơ hình GMM động rất yếu và do đó ước lượng từ hồi quy các biến cơng cụ có thể bị lệch (Wintoki cùng đồng sự., 2010). Trong trường hợp này, cả kiểm định Hansen lẫn kiểm định (AR) cũng không thể giúp tác giả phân biệt được đâu là biến cơng cụ xấu và đâu là mơ hình xấu (Guariglia, 2008). Tác giả tìm thấy rất ít bằng chứng cho thấy biến phụ thuộc hiện tại bị ảnh hưởng bởi các nghiên cứu trước, là điều kiện để giữ cho mơ hình hồi quy GMM động vượt trội hơn về mặt lý thuyết so với hồi quy các yếu tố cố định (Roodman, 2006, P.14). Do đó, tác giả sử dụng hồi quy các yếu tố cố định trong hầu hết các kiểm định của tác giả.
Trình tự thực hiện:
Bước 1: Tiến hành thu thập và xử lý số liệu
Bước 2: Dựa trên dữ liệu thu thập được, tiến hành các thông kê mô tả. Bước 3: Kiểm định tương quan
Bước 4: Hồi quy mơ hình Fix Effect và phân tích đơn biến Bước 5: Kiểm định tính vững của mơ hình với mơ hình GMM.
Tác giả hồi quy trên toàn bộ mẫu để trả lời cho câu hỏi: Mối tương quan giữa đầu tư và dòng tiền của các doanh nghiệp niêm yết ở Việt Nam có dạng chữ U hay khơng? Để làm được điều này, tác giả hồi quy theo phương trình (1) cho tồn bộ mẫu các doanh nghiệp và riêng biệt cho các doanh nghiệp nhà nước và doanh nghiệp tư nhân.
Sau đó, tác giả xem xét sự ảnh hưởng của kiểm soát nhà nước lên quyết định đầu tư của các doanh nghiệp thông qua việc thêm vào các biến kiểm soát là sở hữu nhà nước và các biến đặc trưng cơng ty.
Để tìm hiểu sâu hơn về hiệu quả đầu tư của các doanh nghiệp với sự kiểm sốt của chính phủ, tác giả chia mẫu làm 2 phân vị dựa trên tiêu chí cơ hội đầu tư, tác giả cho rằng khi khan hiếm các cơ hội đầu tư, các doanh nghiệp nhà nước sẽ đầu tư nhiều hơn các doanh nghiệp tư nhân.
Cuối cùng, để phân tích ảnh hưởng của các kênh tài trợ, tác giả kết hợp hồi quy dữ liệu bảng và phân tích đơn biến để xem xét có sự giới hạn ngân sách mềm giữa các doanh nghiệp tư nhân và doanh nghiệp nhà nước hay không.