- Phương trình cân bằng trong ngắn hạn của các biến:
4.4 Mơ hình kiểm định nhân quả Granger
Kiểm định nhân quả Granger cho hai biến được áp dụng khá nhiều trong các nghiên cứu trước đó để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa nguồn thu ngân sách lnRGR và chi tiêu ngân sách lnRGE.
Kết quả kiểm định giúp ta hiểu rõ hơn liệu mối quan hệ này một chiều (chỉ có biến lnRGR tác động lên biến lnRGE hay ngược lại) hay hai chiều (biến lnRGR có tác động lên biến lnRGE và biến lnRGE có tác động ngược lại lên biến lnRGR) hay khơng tồn tại (cả hai biến đều khơng có sự tác động lẫn nhau).
Kiểm định nhân quả Granger được chia thành hai dạng chính:
1/ Mơ hình ít ràng buộc: trong mơ hình này, các độ trễ của biến phụ thuộc sẽ được dùng như là biến độc lập bên cạnh các biến độc lập thơng thường.
2/ Mơ hình ràng buộc hơn: trong mơ hình này, chỉ bao gồm các biến độc lập thơng thường mà khơng có sự hiện diện của các biến độ trễ của biến phụ thuộc.
Giữa hai mơ hình này thì mơ hình ràng buộc hơn thường được sử dụng vì kết quả của nó có độ tinh cậy cao hơn và ý nghĩa hơn và được dùng để diễn dịch các hàm ý. Theo đó, đề tài sử dụng mơ hình ràng buộc hơn.
Và để tăng độ tin cậy của mơ hình được sử dụng, ngồi việc thực hiện hồi qui các biến dữ liệu thời gian theo kiểu thơng thường thì đề tài cịn thực hiện việc hồi qui tương tự nhưng có xem xét thuộc tính phân tích độ mạnh vce(robust), nghĩa là có xem xét thêm yếu tố là phương sai sai số đồng nhất. Đề tài cũng có sự so sánh giữa giá trị thống kê Dubrin-Watson d và hệ số xác định của phương trình hồi qui R2 để xem xét liệu kết quả hồi qui có ý nghĩa khơng ngồi tiêu chuẩn của giá trị kiểm định F (kiểm định Wald).
Điều kiện cho việc áp dụng kiểm định nhân quả Granger là hai biến được sử dụng trong mơ hình phải dừng. Tuy nhiên, kết quả kiểm định tính dừng cho thấy biến lnRGE dừng có tích hợp bậc zero I(0) nhưng biến lnRGR không dừng nhưng dừng ở sai phân DlnRGR nên có tích hơp bậc 1 I(1). Chính vì thế, trong mơ hình kiểm định nhân quả Granger này, đề tài sử dụng hai biến là lnRGE và DlnRGR.
Kết quả hồi qui tác động của biến lnRGR lên biến lnRGE được trình bày trong các Bảng 4.12 và 4.13 trong khi kết quả hồi qui tác động của biến lnRGE lên biến lnRGR được chỉ rõ trong các Bảng 4.14 và 4.15.
Bảng 4.12 Kết quả hồi qui mơ hình ràng buộc với lnRGE là biến phụ thuộc
Biến Hệ số Sai số chuẩn t statistics Prob
DlnRGR -.0727538 1.250654 0.06 0.954 L1.DlnRGR .3944739 1.193675 0.33 0.744 L2.DlnRGR 1.628597 1.146129 0.12 0.903 Hệ số cắt 11.08422*** .2144099 51.70 0.000 R2 = 0.0457 Durbin-Watson d (5, 27) = .0110167 Số quan sát = 27 F(4, 22) = 0.26 Prob > F = 0.8983 *** , **, *: ý nghĩa ở các mức 1%, 5%, 10%
Bảng 4.13 Kết quả hồi qui mơ hình ràng buộc với lnRGE là biến phụ thuộc có phân tích độ mạnh (vce(robust))
Biến Hệ số Sai số chuẩn t statistics Prob
L1.DlnRGR .3944739 1.403388 0.28 0.781 L2.DlnRGR 1.628597 1.522165 0.09 0.927 Hệ số cắt 11.08422*** .2653193 41.78 0.000 R2 = 0.0457 Durbin-Watson d (5, 27) = .0110167 Số quan sát = 27 F(4, 22) = 0.19 Prob > F = 0.94 ***, **, *: ý nghĩa ở các mức 1%, 5%, 10%
Kết quả phân tích tác động của biến lnRGR lên biến lnRGE được thể hiện rõ ràng trong Bảng 4.12 và Bảng 4.13 (có tính đến phân tích độ mạnh vce(robust)). Kết quả ở cả hai bảng đều thể hiện tính nhất qn của mơ hình phân tích. Đó là biến lnRGR khơng có tác động nhân quả lên biến lnRGE, điều này được thể hiện hai kết quả thực nghiệm như:
- Giá trị kiểm định F = 0.26 và Prob > F = 0.8983: kiểm định Wald cho thấy tác động đồng thời của biến phụ thuộc vào mơ hình đều khơng có ý nghĩa thống kê. Ngồi ra tác động riêng phần của tất cả các biến lên biến lnRGE cũng khơng có ý nghĩa thống kê.
- Giá trị thống kê Durbin-Watson d = 0.110167 và R2 = 0.0457: cả hai giá trị này đều rất nhỏ và theo nghiên cứu của Granger và Newbold thì kết quả này khơng đáng tin cậy về mặt thống kê.
Như vậy kết luận cho chiều tác động từ lnRGR lên lnRGE là khơng có ý nghĩa và điều này chứng tỏ nguồn thu ngân sách khơng có tác động nhân quả lên biến chi tiêu ngân sách của chính phủ.
Bảng 4.14 Kết quả hồi qui mơ hình ràng buộc với DlnRGR là biến phụ thuộc
Biến Hệ số Sai số chuẩn t statistics Prob
lnRGE .7439964*** .1056188 7.04 0.000 L1.lnRGE -.62776*** .1500907 -4.18 0.000 L2.lnRGE -.1985982** .0893302 -1.65 0.113 Hệ số cắt .3634136 .2171548 1.67 0.108 R2 = 0.7352 Durbin-Watson d(4, 28) = 2.167469 Số quan sát = 28 F(4, 23) = 15.97 Prob > F = 0.0000 ***, **, *: ý nghĩa ở các mức 1%, 5%, 10%
Kết quả phân tích trong mơ hình ràng buộc cho chiều tác động từ biến lnRGE lên biến DlnRGR được thể hiện trong Bảng 4.14. Kết quả cho thấy các kết quả được diễn dịch như sau:
- Giá trị kiểm định F = 15.97 và Prob > F = 0.0000: giá trị của kiểm định Wald khẳng định mơ hình có ý nghĩa thống kê, nghĩa là tất cả các biến độc lập trong mơ hình có tác động đồng thời lên biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 1%.
- Các hệ số hồi qui đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (cho biến lnRGE và L1.lnRGE) và 5% (cho biến L2.lnRGE) ngoại trừ hệ số cắt khơng có ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình có tác động riêng phần có ý nghĩa về mặt thống kê lên biến phụ thuộc.
- Giá trị d của thống kê Durbin – Watson = 2.16 > R2 = 0.7352: cả hai giá trị này khá cao cho thấy (1) theo Granger và Newbold thì kết quả hồi qui là đáng tin cậy và có ý nghĩa thống kê cao (2) Sự thay đổi giá trị của biến
lnRGR được giải thích khá cao thơng qua giá trị thay đổi của biến lnRGE (R2).
Như vậy chiều tác động của biến lnRGE lên biến lnRGR là có ý nghĩa và điều này hàm ý rằng việc chi tiêu ngân sách của chính phủ có tác động lên nguồn thu ngân sách khá mạnh.
Bảng 4.15 Kết quả hồi qui mơ hình ràng buộc với DlnRGR là biến phụ thuộc có phân tích độ mạnh (vce(robust))
Biến Hệ số Sai số chuẩn t statistics Prob
lnRGE .7439964*** .947085 7.86 0.000 L1.lnRGE -.62776*** .1302422 -4.82 0.000 L2.lnRGE -.1985982** .0855817 -1.72 0.099 Hệ số cắt .3634136 .2612634 1.39 0.178 R2 = 0.7352 Durbin-Watson d(4, 28) = 2.167469 Số quan sát = 28 F(4, 23) = 19.61 Prob > F = 0.0000 ***, **, *: ý nghĩa ở các mức 1%, 5%, 10%
Kết quả phân tích độ mạnh cho mơ hình ràng buộc với chiều tác động từ biến lnRGE lên biến lnRGR được thể hiện trong Bảng 4.15. Kết quả cho thấy tất cả đều thể hiện các giá trị thống kê không thay đổi so với kết quả trong Bảng 4.14 (khơng phân tích độ mạnh). Sự thay đổi chỉ thể hiện khá nhỏ ở giá trị p-value của biến L2.lnRGE và hệ số cắt. Điều này thể hiện sự nhất quán trong mơ hình ràng buộc, qua đó chi tiêu ngân sách của chính phủ có tác động mạnh lên nguồn thu ngân sách.
Tóm lại, kết quả phân tích tính nhân quả Granger cho hai biến nguồn thu ngân sách lnRGR và chi tiêu ngân sách lnRGE của chính phủ bằng mơ
hình ràng buộc có và khơng có phân tích độ mạnh cho ta một kết luận như sau: mối quan hệ nhân quả Granger giữa hai biến chỉ là một chiều, theo đó chi tiêu ngân sách của chính phủ có ảnh hưởng khá mạnh lên nguồn thu ngân sách của chính phủ. Điều này hàm ý là:
- Nguồn thu ngân sách phụ thuộc khá mạnh vào chi tiêu ngân sách của chính phủ nhưng ngược lại thì chi tiêu ngân sách không bị ảnh hưởng bởi nguồn thu ngân sách.
- Khi chính phủ có dự tính tăng/giảm chi tiêu ngân sách khoảng 1% thì kết quả cho thấy nguồn thu ngân sách cũng sẽ tăng/giảm tương ứng khoảng 0.74%.
CHƯƠNG 5