CHƯƠNG 3 : MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Không gian là 8 nước thuộc khối ASEAN, gồm: Campuchia, Indonesia, Lào, Malaysia, Phillipin, Singapore, Thái Lan và Việt Nam. Do hạn chế về mặt dữ liệu ở biến Fdi cho 2 nước là Brunei và Myanmar nên mẫu nghiên cứu loại ra 2 nước này.
Thời gian từ năm 1988 đến năm 2014. Do có sử dụng phương pháp làm trơn dữ liệu cũng như lấy sai phân nên phạm vi nghiên cứu chỉ từ năm 1990 đến năm 2013.
Bảng 5.3: Thống kê các biến chính được sử dụng trong bài nghiên cứu.
Biến Mô tả Nguồn
CO2 Phát thải CO2 trên đầu người, đơn vị tấn theo mét. World Bank (2017) GDPc GDP đầu người thực ($ 2011). Penn World Table 9.0
GOV Phần trăm chi tiêu chính phủ trong GDP. Penn World Table 9.0 FDI Phần trăm đầu tư trực tiếp nước ngoài theo GDP World Bank (2017) Open Tỷ lệ xuất nhập khẩu trong GDP. Penn World Table 9.0
Nguồn: Tác giả thu thập.
Biến CO2 được đo lường bằng cách lấy lượng phát thải CO2 được tạo ra trong quá trình tiêu thụ nhiên liệu rắn, lỏng và nhiên liệu khí đốt trong năm t chia cho dân số của quốc gia đó tại năm t. Biến GDPc được tính bằng cách lấy GDP theo sản lượng (sử dụng phương pháp ngang giá sức mua đồng đo la mỹ năm 2011) tại năm t chia cho dân số của quốc gia đó tại năm t. Biến GOV được tính bằng cách lấy chi tiêu chính phủ năm t chia cho GDP năm t, với đơn vị là %. Biến FDI được tính bằng cách lấy số
lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài trong năm t chia cho GDP của quốc gia năm t. Biến DDI được tính bằng cách lấy tổng phần trăm đầu tư trong nền kinh tế năm t (được lấy từ Penn World Table 9.0) trừ cho phần trăm đầu tư trực tiếp nước ngồi vừa tính ở trên cũng trong năm t. Cuối cùng biến Open được tính bằng cách lấy phần trăm xuất khẩu trên GDP cộng với trị tuyệt đối phần trăm nhập khẩu trên GDP ( tất cả đều có sẵn ở Penn World Table 9.0).
Sau đây là bảng thống kê mơ tả biến giúp ta có cái nhìn khái quát về số liệu các biến từ mẫu quốc gia quan sát được, bao gồm: trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất. Đặc biệt, biến Labo là tốc độ tăng trưởng của lực lượng lao động hằng năm do yếu tố ngẫu nhiên có thể rất lớn, làm cho chúng ta khó nhận biết xu thế cũng như quy luật biến đổi. Trong trường hợp này, ta phải làm trơn số liệu và phương pháp được lựa chọn ở đây là trung bình trượt 3 điểm trọng tâm đối với lực lượng lao động, rồi sau đó mới tính tốc độ tăng trưởng hằng năm.
Bảng 6.3: Thống kê mô tả các biến trong mơ hình.
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất lnCO2 (%) 200 0.0786011 0.6491684 -1.300429 1.28146 lnGOV_1 (%) 200 1.186506 0.1243743 0.6457475 1.494175 lnGDPc (%) 200 3.726577 0.4432366 3.017344 4.7901 FDI (%) 200 4.792666 4.983517 -2.75744 26.52121 Open (%) 200 0.8432814 1.182027 0.0089585 6.090619
Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên phần mềm Stata 12.0.
Dựa vào bảng trên, có tất cả 200 quan sát ở mỗi biến. Giá trị trung bình của biến lnCO2 là 0.08, tức có nghĩa là lượng phát thải trên người trong một năm tăng khoảng 0.08%. Đặc biệt đối với biến GDPc trước khi lấy logaric cơ số 10 ta làm trơn số liệu và phương pháp được lựa chọn ở đây là trung bình trượt 3 điểm trọng tâm. Thống kê cho thấy thu nhập bình quân đầu người tăng trưởng 3.7 %/năm. Đồng thời với đó là chi tiêu
chính phủ chiếm trong GDP tăng với mức 1.2%/năm. Đầu tư trực tiếp nước ngoài trung bình chiếm 4.8%GDP tại nhóm nước nghiên cứu.
Bên cạnh đó, một trong các giả thiết của mơ hình hồi quy cổ điển là các biến độc lập phải phi ngẫu nhiên. Nếu như chúng ta ước lượng một mơ hình với chuỗi thời gian trong đó có biến độc lập khơng dừng, khi đó giả thiết này bị vi phạm và kết quả sẽ không được tin cậy. Mặt khác nếu hồi quy chuỗi không dừng sẽ xuất hiện tình trạng hồi quy giả mạo, do hai biến có cùng xu hướng biến đổi như nhau. Do vậy, để đảm bảo tính dừng ở mỗi biến ta có thể lấy logaric hoặc sai phân hoặc kết hợp cả hai. Cụ thể, đối với các biến, gồm: CO2 và GOV ta lấy logaric cơ số 10 và thực hiện sai phân để thỏa mãn tính dừng cho các chuỗi này. Mặt khác, đối với biến FDI và Open ta chỉ lấy sai phân để đảm bảo tính dừng cho các chuỗi này. Đặc biệt đối với biến GDPc do yếu tố ngẫu nhiên có thể rất lớn, làm cho chúng ta khó nhận biết xu thế cũng như quy luật biến đổi. Trong trường hợp này, ta phải làm trơn số liệu và phương pháp được lựa chọn ở đây là trung bình trượt 3 điểm trọng tâm, rồi sau đó mới lấy logaric cơ số 10 và cuối cùng dữ liệu dùng để hồi quy là sau khi lấy sai phân. Sau đây là bảng kiểm định tính dừng cho các biến.
Bảng 7.3: Bảng kiểm định tính dừng các biến bằng nhiều phương pháp. Biến Levin Biến Levin
Lin Chu
Harris
Tzavalis Im Pesaran Shin Breitung
Số quan sát lnCO2 -2.0660** -0.1178*** -7.3323*** -3.0377*** 192 lnGOV_1 -3.4577*** -0.1509*** -7.3123*** -2.7444*** 192 lnGDPc -4.2892*** 0.1281*** -5.7358*** -5.6622*** 192 FDI -7.5908*** -0.3065*** -7.8662*** -8.5236*** 192 Open -5.0782*** 0.1620*** -7.3172*** -8.1099*** 192
Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên phần mềm Stata 12.0.
Nhìn vào bảng trên, ta thấy được các biến sau khi thực hiện logaric và sai phân thì đều dừng và có mức ý nghĩa thấp nhất là 5% ở cả bốn phương pháp gồm: Levin Lin Chu,
Harris Tzavalis, Im Pesaran Shin và Breitung. Điều đó có nghĩa là ta có thể sử dụng các biến này để hồi quy mơ hình. Tiếp theo, ta sẽ xem xét dấu hay nói cách khác là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc như thế nào, mặt khác cũng để kiểm tra xem có xảy ra đa cộng tuyến hay khơng thơng qua bảng Ma trận hệ số tương quan. Bảng 8.3: Bảng ma trận hệ số tương quan các biến trong mơ hình.
lnCO2 lnGOV_1 lnGDPc lnGDPc2 Invest Open
lnCO2 1 lnGOV_1 0.3049 1 lnGDPc 0.0838 0.0104 1 lnGDPc2 -0.0837 -0.0034 0.3702 1 FDI -0.1584 0.0299 0.0654 -0.0344 1 Open 0.0839 -0.0359 -0.2667 -0.1257 0.0136 1
Nguồn: Tính tốn của tác giả dựa trên phần mềm Stata 12.0.
Qua bảng trên, ta thấy rằng các hệ số đều nhỏ hơn 0.8 chứng tỏ khơng có trường hợp đa cộng tuyến xảy ra. Bên cạnh đó, dấu các biến độc lập có khác biệt so với kỳ vọng. Thứ nhất, biến GOV mang dấu dương tức có nghĩa chi tiêu chính phủ tác động cùng chiều với lượng phát thải, giả thuyết 1 khơng được ủng hộ. Có thể giải thích là do các khoản chi tiêu này không hướng tới môi trường mà tập trung vào tăng trưởng kinh tế. Thứ hai, biến Open mang dấu dương, hàm ý rằng càng mở cửa thương mại thì càng làm tăng lượng phát thải CO2, điều này cũng không ủng hộ giả thuyết 4. Tuy nhiên, ở giả thuyết 2 và 3 thì lại có sự ủng hộ. Đầu tư trực tiếp nước ngồi sẽ làm giảm lượng phát thải CO2. Mặt khác biến thu nhập bình qn đầu người có tác động tiêu cực ở bậc 2 đồng nghĩa với việc có thể xảy ra tình huống tăng trưởng làm giảm phát thải khí nhà kính_phía đường cong Kuznets dốc xuống ở hình 3.1.