CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. KẾT QUẢ HÀM COBB DOUGLAS
Nghiên cứu ứng dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nơng nghiệp tỉnh Đồng Nai. Kết quả cĩ được sẽ giúp tính thực tiễn của nghiên cứu được nâng cao thơng qua các giải pháp cụ thể cho vấn đề tăng trưởng nơng nghiệp tỉnh Đồng Nai.
4.2.1. Kiểm tra tính dừng của dữ liệu4.2.1.1. Kiểm tra tính dừng của từng biến 4.2.1.1. Kiểm tra tính dừng của từng biến
Hàm Cobb-Douglas : gồm cĩ các biến LnYa, LnLa và LnKa. Dùng Stata 12.0 để thực hiện kiểm định kiểm định Dicky-Fuller (DF)đối với các biến LnYa, LnLa và LnKa thì cĩ kết quả như sau:
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Dicky-Fuller (DF)
STT Tên biến Z(t) P_value Z(t) Kết quả 1 LnYa -3.415 0.0494 Đạt 2 LnLa -3.522 0.0371 Đạt 3 LnKa -3.450 0.0450 Đạt
Theo lý thuyết kiểm định Dicky– Fuller (DF) H0: = 1 (Chuỗi là khơng dừng)
H1: < 1 (Chuỗi dừng)
Kết quả kiểm định Dicky– Fuller (DF) cho thấy:
P_value của các biến LnYa, Lnla, Lnka < 0.05: bác bỏ H0 (chuỗi là khơng dừng). Do đĩ, chuỗi dữ liệu thực hiện chạyhồi quy hàm Cobb-Douglas là chuỗi dừng
4.2.1.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng hệ số tương quan, mơ hình hồi quy phụ và nhân tử phĩng đại phương sai (VIF) để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.2.1.2.1 Ma trận hệ số tương quan giữ các biến độc lập
Theo lý thuyết nếu tương quan giữa các biến độc lập cao (lớn hơn 0.8) thì cĩ thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả hệ số tương quan giữa Lnla va Lnka thể hiệnở bảng 4.5
Bảng 4.5 Hệ số tương quan giữa Lnla và LnKa
Lnla Lnka
Lnla 1.0000
LnKa 0.3843 1.0000
Ta thấy hệ số tương quan giữa Lnla va Lnka là 0.3843 là thấp, do đĩ hiện tượng đa cộng tuyến thấp.
Hồi quy phụ là hồi quy một biến giải thích X nào đĩ theo các biến cịn lại. Sau đĩ kiểm định giả thiết:
H: R2 = 0 (tức giả thiết biến X khơng tương quan tuyến tính với các biến cịn lại)
Nếu giả thiết H được chấp nhận, thìkhơng cĩ đa cộng tuyến. Với mức ý nghĩa α = 0,05, tra bảng phân phối F ta được Fα Ta thấy:
F < Fα : chấp nhận giả thiết H: R2 = 0: khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. F > Fα : bác bỏ giả thiết H: xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Chạy mơ hình hồi quy phụ Lnla và LnKa với LnLa là biến phụ thuộc, Lnka là biến độc lập ta thu được kết quả bảng 4.6
Bảng 4.6 Kết quả chạy mơ hình hồi quy phụ
Nguồn SS df MS Số quan sát= 25 Mơ hình phần dư 0.08993561 1 0.08993561 F(1, 23) = 3.98 0.519079305 23 0.022568665 Prob>F = 0.0579 Tổng 0.609014915 24 0.025375621 R2 =0.1477 R2 hiệu chỉnh = 0.1106 Lnla Hệ số Sai số
chuẩn t P >t Độ tin cậy 95%
Lnka 0.1198186 0.0600221 2.00 0.058 -0.1494810 0.2439837
_cons 5.391223 0.3420319 15.76 0.000 4.683676 6.09877
Kết quả mơ hình hồi quy phụ cho thấy: -F = 3.98
-F0.05= fin V (0.05, 1, 23) = 4.28
-F <F0.05: chấp nhận H0: R2= 0 (khơng cĩ đa cộng tuyến) Vậy mơ hình trên khơng cĩ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.2.1.2.3 Nhân tử phĩng đại phương sai
Tốc độ gia tăng của phương sai và hiệp phương sai cĩ thể thấy qua nhân tử phĩng đại phương sai (VIF). VIF cho thấy phương sai của hàm ước lượng tăng nhanh như thế nào khi cĩ đa cộng tuyến.
VIF > 10: cĩ hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.7 Bảng kết quả VIF
Biến VIF 1/VIF
Lnka 1.17 0.852326
Lnla 1.17 0.852326
Trung bình VIF 1.17
Kết quả nhân tử phĩng đại phương sai VIF, ta thấy VIF = 1.17 <10 cho thấy 2 biến độc lập này cĩ đa cộng tuyến thấp.
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến Lnla, LnKa nên ta cĩ thể thực hiện hồi quy mà khơng cần phải lo lắng về vấn đề hồi quy giả tạo.
4.2.1.3. Kiểm định phương sai thay đổi
Để kiểm tra hiện tượng này, sử dụng kiểm định Kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định White.
Kiểm định Breusch-Pagan
Kiểm định giả thiết H0: α1= α2= α3=0 (phương sai sai số khơng đổi) F > Fα: bác bỏ H0 (phương sai sai số khơng đổi)
Kết quả kiểm định Breusch-Pagan thể hiện như sau: H0: Giá trị cố định
Biến thiên: Giá trị cố định của Lnya Chi2(1) = 0.09
Prob > chi2 = 0.7704
Kết quả kiểm định Breusch– Pagan cho thấy:
Prob > chi2 = 0.7704 > 0.05: chấp nhận H0: phương sai sai số khơng đổi Vậy mơ hình trên cĩ phương sai của sai số khơng đổi.
Kết quả kiểm định White: Chi2(5) = 2.30 Prob > chi2 = 0.8063
Hoteroskedasticity 2.30 5 0.8063
Skewness 0.74 2 0.6916
kurtosis 3.14 1 0.0764
Tổng 6.18 8 0.6275
Kết quảkiểm định White cho thấy:
Prob > chi2 = 0.8063> α = 0.05 chấp nhập giả thiết H0 : phương sai sai số khơng đổi