CHƢƠNG 3 : ĐÁNH GIÁ TÍNH BỀN VỮNG CỦA NỢ
4.5. Hạn chế của mơ hình và hƣớng nghiên cứu tiếp theo
Do hạn chế về dữ liệu thực tế của nợ công tại Việt Nam buộc nghiên cứu phải sử dụng số liệu về quy mơ nợ nƣớc ngồi theo GNI để đại diện cho quy mô nợ công. Bên cạnh đó số lƣợng quan sát của nghiên cứu là 26, tƣơng đối ít trong nghiên cứu định lƣợng. Tuy nhiên đối với Việt Nam đây là giới hạn tối đa có thể tiếp cận đối với các đối tƣợng quan sát. Việc đƣa q nhiều biến giải thích vào trong mơ hình gây khó khăn cho việc mở rộng mẫu quan sát sang dữ liệu bảng với nhiều quốc gia hoặc mở rộng giai đoạn quan sát khiến cho dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này quá ít ỏi và làm cho kết quả hồi quy bị nhiều hạn chế.
Mặc dù theo Baltagi (2008), với cỡ mẫu chuỗi thời gian nhỏ hơn 30, tƣơng đối thấp, hiện tƣợng hồi quy giả mạo (spurious regression) không nghiêm trọng trong phân tích hồi quy. Tuy nhiên trong nghiên cứu này vẫn có thể tổn tại hồi quy giả mạo do sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian chƣa qua kiểm định tính dừng. Đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mơ hình dẫn đến ƣớc lƣợng khoảng tin cậy là khơng chính xác. Hơn nữa nợ và tăng trƣởng có thể tổn tại mối quan hệ 2 chiều gây nên nội sinh. Các vấn đề này vẫn chƣa đƣợc giải quyết một cách triệt để trong quá trình xử lý kinh tế lƣợng của mơ hình nghiên cứu. Các nhƣợc điểm này đã phần nào làm cho kết quả ƣớc lƣợng không thể mơ tả một cách chính xác tác động của nợ công đến tăng trƣởng kinh tế ở Việt Nam.
Trong tƣơng lai, khi mà khả năng tiếp cận với nguồn dữ liệu trở nên dễ dàng, khả năng thu thập số liệu đầy đủ và khung thời gian phân tích dài hơn, các nghiên cứu có thể áp dụng nhiều phƣơng pháp định lƣợng hơn nhằm đánh giá một cách khách quan và khoa học hơn tác động và mối quan hệ của nợ công với tăng trƣởng.