- Phương trình cân bằng trong ngắn hạn của các biến:
4.3.1 Phương trình hồi qui các biến trong dài hạn
Bảng 4.6 Kết quả hồi qui cân bằng của các biến trong dài hạn với biến lnRGE là biến phụ thuộc
Biến Hệ số Sai số chuẩn t statistics Prob
lnRGR .6825135*** .0810716 8.42 0.000
Hệ số cắt .9639078** .5281572 1.83 0.079 R2= 0.9810 Thống kê Durbin-Watson (3, 30) = 1.097821 Số quan sát = 30 F( 2, 27) = 698.16 Prob > F = 0.0000
***, **, *: ý nghĩa ở các mức 1%, 5%, 10%
Kết quả hồi qui phương trình cân bằng trong dài hạn để xem xét tác động của hai biến nguồn thu thực ngân sách thực (lnRGR) và GDP thực (lnRGDP) lên chi tiêu ngân sách thực của chính phủ (lnRGE) cho thấy về mặt tổng thể cả hai biến độc lập có tác động đồng thời lên biến phụ thuộc với mức ý nghĩa là 1% thơng qua kiểm định Wald (F test). Ngồi ra, biến lnRGR và hệ số cắt cịn cho thấy có tác động riêng phần ở mức ý nghĩa lần lượt 1% và 5%.
Giá trị của R2 = 0.981 là rất cao, điều này cho thấy hai biến lnRGR và lnRGDP hồn tồn có thể giải thích một cách đầy đủ và chính xác cho sự thay đổi của biến lnRGE. Theo đó, sự tăng/giảm của nguồn thu ngân sách +/-1% đưa đến sự thay đổi trong chi tiêu ngân sách của chính phủ là +/-0.6825% trong khi với mức tăng trưởng kinh tế thay đổi +/-1% thì chỉ góp phần làm tăng hay giảm chi tiêu ngân sách chính phủ 0.2132%. Điều này cũng hàm ý rằng, nguồn thu ngân sách đóng vai trị quyết định cho sự chi tiêu ngân sách của chính phủ trong dài hạn.
Giá trị d của thống kê Durbin-Watson = 1.097 > R2: Theo Granger và Newbold, điều này có thể khẳng định là kết quả hồi qui của mơ hình là đáng tin cậy, không phải là hồi qui giả mạo.
Bảng 4.7 Kết quả hồi qui cân bằng của các biến trong dài hạn với biến lnRGE là biến phụ thuộc có phân tích độ mạnh (vce(robust))
Biến Hệ số Sai số chuẩn t statistics Prob
lnRGDP .2132638 .0974732 2.19 0.038 Hệ số cắt .9639078** .5118822 1.88 0.071 R2= 0.9810 Thống kê Durbin-Watson (3, 30) = 1.097821 Số quan sát = 30 F( 2, 27) = 588,89 Prob > F = 0.0000
***, **, *: ý nghĩa ở các mức 1%, 5%, 10%
Trong trường hợp có đưa phân tích độ mạnh (vce(robust)) vào trong mơ hình (có sự xem xét đặc điểm của phương sai sai số đồng nhất), kết quả ở Bảng 4.7 cho thấy kết quả hoàn toàn nhất qn với trường hợp khơng có phân tích độ mạnh ở Bảng 4.6. Điều này thể hiện qua các đặc điểm thống kê như sau:
- Các hệ số hồi qui trong mơ hình khơng thay đổi.
- Hệ số xác định R2 không thay đổi, ý nghĩa của thống kê F (kiểm định Wald) vẫn đạt mức 1%.
- Giá trị d của thống kê Durbin – Watson không thay đổi và điều quan trọng là ý nghĩa của tác động riêng phần của biến lnRGDP và hệ số cắt cao hơn.
Như vậy có thể nói kết quả ước lượng cho phương trình cân bằng trong dài hạn của mơ hình là có độ tin cậy tốt hơn.