CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Phân tích thống kê mơ tả
Phân tích thống kê mơ tả liên quan đến việc kiểm tra những đặc tính của các biến. Giống như so sánh để suy diễn thống kê về mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình đang xem xét. Thống kê mơ tả giúp tác giả có cái nhìn tồn diện về dữ liệu, cung cấp đơn giản về mẫu dữ liệu nghiên cứu và các thước đo phản ánh tổng quát đối tượng nghiên cứu. Việc xem xét các giá trị tính được từ việc mơ tả thống kê giúp cho ta xem xét nhanh mức độ thay đổi cũng như sự đồng đều của dữ liệu ở các biến thu thập trong nghiên cứu thực nghiệm. Thơng qua đó có thể phát hiện những quan sát sai khác trong cỡ mẫu, kết quả được trình bày theo bảng thống kê mơ tả trong bảng 4.1 dưới đây. Kết quả thực hiện thống kê bằng phần mềm Stata chỉ ra phạm vi khoảng giá trị, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến sử dụng trong nghiên cứu của các biến độc lập và phụ thuộc.
Bảng 4.1: Thống kê mơ tả giữa các biến trong mơ hình
Biến Mẫu Trung
bình Độ lệch chuẩn GT nhỏ nhất GT lớn nhất debt 135 59.70945 43.69228 18.28626 195.9927 budgetbalance 135 8.104452 6.850728 -9.30587 26.00318 govermentrevenues 135 21.89036 6.837599 11.19352 37.68647 govermentspending 135 13.78591 3.867979 6.531995 20.57237
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 135 quan sát của 9 Quốc gia trong giai đoạn 2000 – 2014 (Phụ lục 1)
Biến debt có độ biến động trong khoảng từ giá trị 18.28626 tới giá trị 195.9927 với giá trị trung bình của cỡ mẫu 59.70945, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 43.69228. Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình.
Biến budgetbalance có độ biến động trong khoảng từ giá trị -9.305865 tới giá trị 26.00318 với giá trị trung bình của cỡ mẫu 8.104452, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 6.850728. Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn khơng lớn hơn so với giá trị trung bình.
Biến govermentrevenues có độ biến động trong khoảng từ giá trị 11.19352 tới giá trị 37.68647 với giá trị trung bình của cỡ mẫu 21.89036, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 6.837599. Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn không lớn hơn so với giá trị trung bình.
Biến govermentspending có độ biến động trong khoảng từ giá trị 6.531995 tới giá trị 20.57237 với giá trị trung bình của cỡ mẫu 13.78591, ứng với độ lệch chuẩn của mẫu là 3.867979. Dữ liệu dao động ổn định, giá trị của độ lệch chuẩn khơng lớn hơn so với giá trị trung bình.
Việc phân tích thống kê mơ tả chung cho các biến trong mơ hình theo bảng 4.1, cho thấy dữ liệu có độ dao động tương đối ổn định. Các giá trị độ lệch chuẩn của mẫu nghiên cứu đều nhỏ hơn so với giá trị trung bình, có sự đồng đều giữa các biến với nhau. Cỡ mẫu thu thập bao gồm 135 quan sát, đây là cỡ mẫu được chấp nhận trong thống kê. Dữ liệu đầu phù hợp để thực hiện kiểm định hồi quy trong mơ hình nhân quả Granger.
4.3Phân tích sự tương quan giữa các biến trong mơ hình bằng ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các biến
Hệ số tương quan dùng để chỉ mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình. Dựa vào kết quả ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối tương quan giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập trong mơ hình và mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.2: Ma trận tương quan tuyến tính giữa các cặp biến trong mơ hình
d eb t B ud getb alan ce Govern ment re v en u es Govern ment s p en di n g debt 1.00 budgetbalance -0.58 1.00 govermentrevenues -0.39 0.84 1.00 govermentspending 0.34 -0.29 0.28 1.00
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 135 quan sát của 9 Quốc gia trong giai đoạn 2000 – 2014 (Phụ lục 2)
Nhằm đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến tác giả dùng hệ số tương quan Pearson được giới thiệu bởi Francis Galton (1880). Hệ số này rất nhạy cảm với các yếu tố tác động bên ngoài, độ dao động luôn nằm trong khoảng từ [-1,1]. Ở đây tác giả chỉ tập trung nhấn mạnh những hệ số tương quan có trị tuyệt đối lớn hơn 0.6 để thấy được mức độ đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình.
Kết quả phân tích ma trận tự tương quan giữa các biến trong mô hình theo bảng 4.2 cho thấy, tồn tại các hệ số tự tương quan cặp giữa các biến độc lập lớn hơn 0.6 bao gồm 1 cặp biến là govermentrevenues - budgetbalance. Hệ số này thể hiện độ tương quan tuyến tính của tham số được xét trong mơ hình bao gồm 4 biến này.Tuy nhiên vì bài nghiên cứu chỉ tập trung làm rõ mối liên hệ nhân quả giữa hai biến chính là Debt (đại diện cho nợ cơng chính phủ) và biến Budget deficit (đại diện cho cán cân ngân sách chính phủ), xem xét có tồn tại mối liên hệ đồng liên kết hay không trong dữ liệu thu thập. Nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
4.4Kiểm định tính dừng dữ liệu bảng Fisher (2001)
Theo Baltagi (2005) nếu như số năm quan sát không quá lớn, không vượt quá 25 thời gian để trở thành bảng dữ liệu lớn vấn đề tính dừng trên chuỗi dư liệu không quá nghiêm trọng. Tuy vậy, để chắc chắn các biến có cùng bậc 1 để lựa chọn các biến trong kiểm định đồng liên kết trong dữ liệu bảng, tác giả sử dụng kiểm định tính dừng Fisher (2001) với cận demean của LLC (2002) nhằm kiểm soát vấn đề tương quan phụ thuộc chéo trong kiểm định tính dừng. Levin, Lin và Chu (2002) là một trong những kiểm định nghiệm đơn vị đầu tiên được phát triển cho dữ liệu dạng bảng và có hạn chế trong việc chống lại giả thuyết thay thế, đặc biệt là khi mẫu nhỏ. Việc này cũng kiểm sốt được tính mơ hồ của dữ liệu khi thực hiện phân tích hồi quy các biến để tránh việc hồi quy giả mạo.
Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng
Biến Bậc 0 Sai phân bậc 1
debt 2.9599 -5.5375***
budgetbalance 0.0635 -6.4606***
govermentspending 2.1910 -4.5821***
govermentrevenues 0.7466 -7.0739***
*** ứng với mức ý nghĩa 1%.
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata trên số liệu tác giả thu thập với cỡ mẫu gồm 135 quan sát của 9 Quốc gia trong giai đoạn 2000 – 2014 (Phụ lục 3)
Kết quả kiểm định tính dừng cho thấy tất cả các biến không dừng tại không, và chỉ dừng ở sai phân bậc 1 với mức ý nghĩa 1%. Bậc dữ liệu được định nghĩa tạiI(1).
Theo bài nghiên cứu của Hakkio và Rush (1991) nếu cả thâm hụt ngân sách và nợ công đều dừng tại sai phân bậc 1, tác giả sử dụng kiểm định tính đồng liên kết để kiểm định mối quan hệ dài hạn giữa thu ngân sách và chi tiêu chính phủ. Nếu tồn tại mối quan hệ giữa 2 biến trên trong dài hạn, thì chính sách tài khóa là bền vững. Vì vậy, bước tiếp theo sẽ kiểm định tính đồng liên kết trên dữ liệu bảng bằng Kao và Pedroni để kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong dài hạn.