Biến phụ thuộc:
Số thu thuế của tỉnh (Ln_thu)
Hệ số hồi quy β
Biến độc lập POOLED FEM REM
Thu nhập bình quân (Ln_gdp) 0,957*** 0,637*** 0,957*** Tốc độ tăng dân số (gdanso) 0,020 -0,134* 0,019,…, Tỉ lệ lực lượng lao động (Ln_llld) 0,363*** 0,559 0,363*** Tỉ lệ GDP/FDI (gdpfdi) 0,469*** 0,401**,,… 0,469***
Tỉ lệ hộ nghèo (tilengheo) 0,009 -0,065,,… 0,010,,…
Sân bay (sanbay) 0,363** 0…,, 0,362**,
Hệ số chặn -4,397*** -3,451 -4,397***
Độ phù hợp mơ hình
R2 within 0,9555 0,8160 0,7872
R2 overall 0.9509 0,9075 0,9555
Ghi chú: ***, ** và * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tác giả
Theo Gauss & Markov để các kết quả ước lượng của phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) là đáng tin cậy thì mơ hình phải thỏa mãn được các điều kiện cơ bản gồm: (i) không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo; (ii) phương sai sai số đồng nhất; (iii) không bị thiếu các biến độc lập quan trọng; (iv) không xảy ra hiện tượng tự tương quan; (v) phần dư có phân phối chuẩn. Tác giả tiếp tục áp dụng các kiểm định có liên quan để kiểm định các khuyết tật (nếu có) của mơ hình.
4.2.4. Kết quả kiểm định hiện tượng thiếu biến (Ramsey test)
Sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập. Do vậy nếu mơ hình xảy ra hiện tượng thiếu biến, tức là mơ hình đã bỏ xót các biến quan trọng có thể ảnh hưởng đến kết quả hồi quy. Kết luận rút ra từ mơ hình bị thiếu biến sẽ khơng đáng tin cậy. Để kiểm tra mơ hình có bị thiếu biến hay không, tác giả sử dụng kiểm định Ramsey với giả thuyết được phát biểu như sau:
Giả thuyết H0 : Mơ hình khơng thiếu các biến quan trọng Giả thuyết H1 : Mơ hình thiếu biến quan trọng
Nếu trị thống kê F trong kiểm định Ramsey có Prob < 0,05, tức là bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả kiểm định Ramsey ứng với dữ liệu của mơ hình được minh họa trong bảng 4.6.