CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Phân tích dữ liệu
4.1.1. Mô tả thống kê các biến
Thống kê mô tả giúp tác giả có các nhìn tổng quan về dữ liệu, phát hiện những quan sát sai biệt trong cỡ mẫu, kết quả thống kê mơ tả các biến được trình bày trong bảng 4.1 dưới đây. Kết quả chỉ ra phạm vi, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến sử dụng trong nghiên cứu này.
Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến
Variables Observation Mean Std Dev Min Max
growth 540 5.55 4.42 -17.81 47.34 gov 540 23.10 6.92 3.52 47.67 igov 540 5.58 4.29 0 27.94 cgov 540 17.52 5.83 2.01 36.55 open 540 87.29 42.85 0.31 220.41 inf 540 11.42 29.86 -18.11 411.76 inv 540 25.77 8.99 4.03 67.91 gpop 540 1.31 0.92 -2.66 4.69 Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm stata 14
Xem xét vào biến phụ thuộc tăng trưởng kinh tế, nghiên cứu cho thấy tăng trưởng kinh tế dao động mạnh, với tốc độ tăng trưởng cao nhất là 47.34% với độ lệch chuẩn là 4.42%. Tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia tương đối không đồng đều, nó phản ánh thực tế tăng trưởng tại một số quốc gia vượt trội hơn so với một số quốc gia khác.
Từ kết quả thống kê cho thấy chi tiêu chính phủ trung bình ở các quốc gia Châu Á trong giai đoạn từ 1995 - 2014 chiếm khoảng 23.1% GDP và cao nhất đạt mức 47.67% GDP, trong đó, chi thường xuyên chiếm khoảng 15.52% GDP và chi đầu tư chiếm 5.58% GDP. Vì các nước trong mẫu nghiên cứu thuộc các quốc gia có thu nhập trung bình và thấp, nên chi tiêu chính phủ khá cao, cao nhất chiếm gần 50% GDP, bên cạnh đó, các nước chủ yếu chi thường xuyên nhiều mà chưa chú trọng đến chi đầu tư, có trường hợp chi tiêu của chính phủ chỉ có chi thường xun mà khơng có chi đầu tư như trường hợp của Uberkiztan.
Tổng đầu tư của nền kinh tế ở mức trung bình 25.77% GDP và đạt mức cao nhất chiếm 67.91% GDP, điều này cho thấy mức đầu tư cho nền kinh tế ở một số quốc gia cao hơn hẳn so với các quốc gia khác trong mẫu nghiên cứu.
Tỷ lệ lạm phát biến động với mức độ bình quân hàng năm là 11.42%, do phần lớn các quốc gia trong mẫu nghiên cứu thuộc các quốc gia đang phát triển nên tỷ lệ lạm phát tương đối cao, bên cạnh đó trong giai đoạn nghiên cứu từ 1995 - 2014 có xảy ra khủng hoảng kinh tế nên trong giai đoạn đó tỷ lệ lạm phát ở một số quốc gia tăng rất cao.
Một chỉ tiêu khác có tác động đến tăng trưởng kinh tế là độ mở của nền kinh tế. Theo kết quả thống kê mô tả cho thấy độ mở của nền kinh tế khá cao, trung bình ở mức 87.29% GDP. Điều này cho thấy các quốc gia Châu Á trong mẫu nghiên cứu đã hội nhập sâu vào nền kinh tế.
Chỉ tiêu cuối cùng tác động đến tăng trưởng kinh tế là tốc độ tăng trưởng dân số. Dân số ở các quốc gia trong mẫu nghiên cứu hàng năm tăng trung bình là 1.31% với độ lệch chuẩn 0.92%. Nhìn chung, tốc độ tăng trưởng dân số ở các quốc gia
trong mẫu nghiên cứu khá ổn định, tuy nhiên vẫn có một số trường hợp tốc độ tăng dân số cao (4.69%).
4.1.2. Phân tích ma trận tương quan
Nghiên cứu này đầu tiên sử dụng ma trận hệ số tương quan để tìm hiểu mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chi tiêu chính phủ. Ma trận hệ số tương quan từng đơi được trình bày trong bảng 4.2 cho thấy mối tương quan giữa các biến sử dụng trong mơ hình hồi qui.
Bảng 4.2. Ma trận tương quan các biến
growth gov cgov igov open inf inv gpop
growth 1.0000 gov -0.0853 1.0000 cgov -0.1826 0.7873 1.0000 igov 0.1104 0.5458 -0.0865 1.0000 open -0.0879 0.4601 0.3895 0.2162 1.0000 inf -0.1656 -0.0374 0.0318 -0.1033 -0.0431 1.0000 inv 0.0914 0.2760 0.1294 0.2699 0.1286 -0.1010 1.0000 gpop -0.0886 0.1712 -0.0478 0.3419 0.1687 -0.1124 0.0266 1.0000 Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm stata 14
Nhìn chung, hầu hết hệ số tương quan giữa các biến khá thấp, cao nhất là 0.4601 thể hiện mối quan hệ giữa biến độ mở của nền kinh tế (open) và tăng trưởng (growth). Các hệ số tương quan khác xấp xỉ 10%. Dựa vào ma trận này, ta thấy giá trị tuyệt đối của các hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.8, điều này có nghĩa là mức độ đa cộng tuyến thấp giữa các biến. Hơn nữa, để xác định liệu rằng hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến có tồn tại hay khơng, nghiên cứu này thực hiện kiểm định hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF). Kết quả kiểm định VIF cho thấy tất cả các hệ số kiểm định đều nhỏ hơn 10,
điều này nghĩa là hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra trong bộ số liệu nghiên cứu.
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến với VIF
Mơ hình 1 Mơ hình 2
Variable VIF 1/VIF Variable VIF 1/VIF
gov 1.37 0.731520 cgov 1.25 0.797183 igov 1.30 0.768643 open 1.28 0.779724 open 1.29 0.772820 inv 1.09 0.914608 inv 1.12 0.892089 gpop 1.05 0.948790 gpop 1.16 0.858693 inf 1.02 0.977356 inf 1.03 0.974141
Mean VIF 1.16 Mean VIF 1.19
Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm stata 14