Biến phụ thuộc: lngdppc
Mơ hình 1 Mơ hình 2 Mơ hình 3
Gini -115,4**1 -0,205 (46,82)2 (1,752) Gini2 209,4** -0,133 (85,10) (3,186) Inflation -0,0181* -0,0164 -0,0161 (0,0105) (0.0116) (0,0116) Investment 0,0413*** 0,0487*** 0,0484*** (0,00745) (0.00756) (0,00762) Meanyears_school 0,593*** 0,580*** 0,581*** (0,0321) (0.0352) (0,0352) Constant 17,70** 1,754*** 1,798** (6,491) (0,561) (0,687) Số quan sát 27 27 27 Hệ số xác định R2 0,981 0,975 0,975
Kiểm định White Prob> chi2= 0,1323 Prob> chi2= 0,0395 Prob> chi2= 0,0420
(Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ phần mềm Stata)
Dựa vào kết quả ước lượng sử dụng phương pháp OLS của 3 mơ hình trên, có thế nhận thấy đối với mơ hình 1, khi hồi quy biến phụ thuộc theo mơ hình kết hợp cả dạng bậc nhất và dạng bình phương của hệ số Gini, toàn bộ các hệ số ước lượng của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê tại các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%. Còn đối với 2 mơ hình cịn lại, chỉ có hệ số ước lượng của biến Investmet, Meanyears_school và hệ số chặn là có ý nghĩa thống kê; Gini hay Gini bình phương và Inflation đều khơng có ý nghĩa thống kê.
Xét đến hệ số xác định của các mơ hình, mặc dù R2 của cả 3 mơ hình đều ở mức cao, đều trên 97%, mơ hình 1 vẫn giải thích được nhiều sự thay đổi nhất trong biến phụ thuộc với R2 đạt 98,1%. Tuy nhiên, trong mơ hình 1 sử dụng kết hợp cả dạng bậc nhất và dạng bậc 2 của hệ số Gini dẫn đến mức độ tương quan cao của 2 biến số này là khơng tránh khỏi, cịn lại, nhân tử phóng đại phương sai (vif) đối với các biến độc lập trong cả 3 mơ hình đều có giá trị nhỏ hơn 10. Chi tiết kết quả kiểm định khuyết tật đa cộng tuyến của 3 mơ hình qua lệnh vif như sau: