Ký hiệu biến Giá trị trung bình Sai số Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Ln_thu 2,752 1,561 -0,041 5,745 Ln_gdp 4,471 1,251 1,813 6,864 gdanso 2,504 1,884 0,63 8,580 Ln_llld 6,886 0,726 6,089 8,355 gdpfdi 0,211 0,304 0,018 2,040 tilengheo 3,833 3,403 0,01 11,65 sanbay 0,5 0,504 0 1 Nguồn: Tác giả 4.2. Kết quả thực nghiệm
Với dữ liệu bảng cân bằng tác giả tiến hành hồi quy lần lượt mơ hình nghiên cứu theo 3 dạng tác động: Tác động gộp (Mơ hình Pooled), tác động cố định (Mơ hình FEM) và tác động ngẫu nhiên (Mơ hình REM) với mục đích là lựa chọn được mơ hình nghiên cứu phù hợp. Kết quả hồi quy lần lượt các mơ hình được minh họa ngay dưới đây:
4.2.1. Kết quả hồi quy theo phương pháp tác động gộp (Mơ hình Pooled)
Đầu tiên, mơ hình Pooled là mơ hình ước lượng hồi quy tuyến tính theo phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) thơng thường để cung cấp thông tin chung về sự ảnh hưởng của nhóm biến độc lập đến biến phụ thuộc. Mơ hình này khơng xem xét các đặc điểm riêng của từng tỉnh (yếu tố đường chéo trong dữ liệu dạng bảng) cũng như tác động của yếu tố thời gian (t) đến kết
quả hồi quy cuối cùng. Kết quả hồi quy theo mơ hình Pooled cho 6 tỉnh miền Đơng Nam Bộ được thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2. Kết quả hồi quy theo mô hình Pooled
Biến phụ thuộc: Số thu thuế của tỉnh (Ln_thu) Kết quả hồi quy
Biến độc lập Hệ số β Sai số Prob
Thu nhập bình quân (Ln_gdp) 0,957 0,081 0,000
Tốc độ tăng dân số (gdanso) 0,020 0,030 0,514
Tỉ lệ lực lượng lao động (Ln_llld) 0,363 0,101 0,001
Tỉ lệ GDP/FDI (gdpfdi) 0,469 0,167 0,007
Tỉ lệ hộ nghèo (tilengheo) 0,009 0,031 0,748
Sân bay (sanbay) 0,363 0,143 0,000
Hệ số chặn -4,397 0,912 0,000 Độ phù hợp mơ hình R2 0,9555 R2 hiệu chỉnh 0,9509 Thống kê F 210,92 Prob (Thống kê F) 0,000 Nguồn: Tác giả
Theo kết quả của bảng 2 thì Thống kê F = 210,92 có Prob = 0,000 (<0,05) chứng tỏ mơ hình ước lượng là phù hợp. Tất cả các biến đều có tác động tích cực đến số thu thuế của địa phương, tuy nhiên biến gdanso và biến tilengheo khơng có ý nghĩa thống kê. Với mức ý nghĩa 1%, thì thu
nhập bình quân, tỉ lệ lực lượng lao động, tỉ lệ gdp/fdi và sanbay có tác động làm tăng số thu thuế của địa phương. Điều này là phù hợp với thực tiễn bởi khi thu nhập được cải thiện, người dân có nhiều điều kiện về tài chính để cải thiện trình độ học vấn cũng như tham gia nhiều hơn vào hoạt động sản xuất kinh doanh, gián tiếp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế của địa phương và đóng góp nhiều hơn cho Ngân sách Nhà nước. Tuy nhiên, như đã trình bày thì phương pháp tác động gộp (Mơ hình Pooled) khơng xét đến các đặc điểm
riêng của từng địa phương. Phân tích sâu hơn thì điều này khơng hợp lý, bởi tiến trình phát triển của lịch sử và vị trí địa lý tự nhiên làm cho những điều kiện phát triển kinh tế cả về số lượng cũng như chất lượng của Thành phố Hồ Chí Minh có nhiều điểm khác biệt với Đồng Nai, Bình Dương. Nếu so sánh Thành phố Hồ Chí Minh với Tây Ninh hoặc Bình Phước thì sự khác biệt này còn lớn hơn. Do vậy tác giả tiếp tục ước lượng mơ hình nghiên cứu theo phương pháp tác động cố định (Mơ hình FEM), khi đó mơ hình nghiên cứu chính thức được chuyển thành mơ hình 1, với vi là đặc điểm riêng của từng địa phương.
4.2.2. Kết quả hồi quy theo phương pháp tác động cố định (Phương pháp FEM) FEM)
Việc ước lượng theo phương pháp tác động cố định cho phép tung độ góc đường hồi quy của từng tỉnh có thể khơng đồng nhất. Về lý thuyết, có 3 dạng cố định: (i) Cố định theo thời gian (tức là mơ hình được ước lượng dựa trên giả định là ứng với các khoảng thời gian khác nhau thì kết quả hồi quy sẽ khác nhau); (ii) Cố định theo khơng gian (mơ hình được ước lượng dựa trên giả định giữa các địa phương khác nhau là khác nhau); (iii) Cố định cả yếu tố không gian và thời gian (tức là ngoài xem xét sự khác nhau giữa các địa phương, mà còn xét đến ngay trong cùng một địa phương thì ứng với thời gian khác nhau cho kết quả khác nhau). Tuy nhiên, do 6 tỉnh miền Đơng Nam Bộ có vị trí gần nhau, dữ liệu được thu thập theo tỉ lệ hoặc theo bình quân đầu người nên sự khác biệt giữa các địa phương đã giảm bớt. Nhờ tiến bộ của khoa học công nghệ mà sự khác biệt nằm chủ yếu ở điều kiện phát triển kinh tế-xã hội năm 2005 khác với năm 2015, chính vì lý do đó tác giả chọn mơ hình tác động cố định theo thời gian để phân tích. Kết quả ước lượng theo phương pháp tác động cố định theo thời gian (Mơ hình FEM) được minh họa ở bảng 3.
Theo kết quả ước lượng, sau khi cố định theo thời gian thì biến tốc độ tăng dân số (gdanso) có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, nhưng lại tác động âm
đến số thu thuế của địa phương. Biến tilengheo cũng mang dấu âm nhưng không đủ bằng chứng thống kê để kết luận tỉ lệ hộ nghèo có ảnh hưởng đến số thu thuế. Biến thu nhập bình quân (Ln_gdp), biến tỉ lệ GDP/FDI có ý nghĩa thống kê và cho kết luận tương đồng với phương pháp ước lượng tác động gộp (mơ hình Pooled). Trong thực tế việc tăng dân số sẽ tạo sức ép tăng chi tiêu cho các hộ gia đình, đồng thời ngân sách nhà nước/địa phương phải chi cho một số hoạt động hành chính hoặc đầu tư công khác, điều này không làm tăng thu cho địa phương nên việc biến gdanso mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê đã hàm ý điều đó. Mơ hình ước lượng tác động cố định (mơ hình FEM) là phù hợp bởi thống kê F = 48,79, Prob = 0,000 (<0,05), giá tr ị R2 within đạt 0,8160, tức là các biến độc lập của mơ hình giải thích được 81,6% sự biến động của biến phụ thuộc.
Bảng 4.3: Kết quả ước lượng theo phương pháp tác động cố định Biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc:
Số thu thuế của tỉnh (Ln_thu)
Kết quả hồi quy
Biến độc lập Hệ số β Sai số Prob
Thu nhập bình quân (Ln_gdp) 0,637,,… 0,164 0,000
Tốc độ tăng dân số (gdanso) -0,134,…, 0,073 0,071 Tỉ lệ lực lượng lao động (Ln_llld) 0,559 0,626 0,375
Tỉ lệ GDP/FDI (gdpfdi) 0,401,,… 0,169 0,022
Tỉ lệ hộ nghèo (tilengheo) -0,065,,… 0,047 0,175
Sân bay (sanbay) 0…,, omitted
Hệ số chặn -3,451 4,210 0,416 Độ phù hợp mơ hình R2 within 0,8160 R2 overall 0,9075 Thống kê F 48,79 Prob (Thống kê F) 0,000
Nguồn: Tác giả
4.2.3. Kết quả hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (Mơ hình REM)
Điểm khác biệt giữa mơ hình tác động ngẫu nhiên và mơ hình tác động cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mơ hình tác động cố định thì trong mơ hình tác động ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích. Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (không tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới. Kết quả ước lượng theo phương pháp tác động ngẫu nhiên (mơ hình REM) được thể hiện trong bảng 4.4
Bảng 4.4. Kết quả hồi quy theo phương pháp tác động ngẫu nhiên Biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc:
Số thu thuế của tỉnh (Ln_thu)
Kết quả hồi quy
Biến độc lập Hệ số β Sai số Prob
Thu nhập bình quân (Ln_gdp) 0,957,,… 0,081 0,000
Tốc độ tăng dân số (gdanso) 0,019,…, 0,030 0,512
Tỉ lệ lực lượng lao động (Ln_llld) 0,363 0,101 0,000
Tỉ lệ GDP/FDI (gdpfdi) 0,469,,… 0,167 0,005
Tỉ lệ hộ nghèo (tilengheo) 0,010,,… 0,031 0,747
Sân bay (sanbay) 0,362…,, 0,143 0,011
Hệ số chặn -4,397 0,912 0,000 Độ phù hợp mơ hình R2 within 0,7872 R2 overall 0,9555 Wald chi2 1265,53 Prob > chi2 0,000 Nguồn: Tác giả
Theo kết quả trong bảng 4.4 thì tất cả các biến đều có tác động tích cực đến khả năng thu thuế của địa phương, tuy nhiên biến gdanso và biến tilengheo khơng có ý nghĩa thống kê. Kết quả này đồng nhất với mơ hình Pooled và mơ hình FEM, để tiện cho việc so sánh tác giả xin tổng hợp kết quả của cả 3 mơ hình trong bảng 4.5
Bảng 4.5 Tổng hợp kết quả mơ hình Pooled, FEM, REM Biến phụ thuộc: Biến phụ thuộc:
Số thu thuế của tỉnh (Ln_thu)
Hệ số hồi quy β
Biến độc lập POOLED FEM REM
Thu nhập bình quân (Ln_gdp) 0,957*** 0,637*** 0,957*** Tốc độ tăng dân số (gdanso) 0,020 -0,134* 0,019,…, Tỉ lệ lực lượng lao động (Ln_llld) 0,363*** 0,559 0,363*** Tỉ lệ GDP/FDI (gdpfdi) 0,469*** 0,401**,,… 0,469***
Tỉ lệ hộ nghèo (tilengheo) 0,009 -0,065,,… 0,010,,…
Sân bay (sanbay) 0,363** 0…,, 0,362**,
Hệ số chặn -4,397*** -3,451 -4,397***
Độ phù hợp mơ hình
R2 within 0,9555 0,8160 0,7872
R2 overall 0.9509 0,9075 0,9555
Ghi chú: ***, ** và * tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
Nguồn: Tác giả
Theo Gauss & Markov để các kết quả ước lượng của phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) là đáng tin cậy thì mơ hình phải thỏa mãn được các điều kiện cơ bản gồm: (i) khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo; (ii) phương sai sai số đồng nhất; (iii) không bị thiếu các biến độc lập quan trọng; (iv) không xảy ra hiện tượng tự tương quan; (v) phần dư có phân phối chuẩn. Tác giả tiếp tục áp dụng các kiểm định có liên quan để kiểm định các khuyết tật (nếu có) của mơ hình.
4.2.4. Kết quả kiểm định hiện tượng thiếu biến (Ramsey test)
Sự biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập. Do vậy nếu mơ hình xảy ra hiện tượng thiếu biến, tức là mơ hình đã bỏ xót các biến quan trọng có thể ảnh hưởng đến kết quả hồi quy. Kết luận rút ra từ mơ hình bị thiếu biến sẽ khơng đáng tin cậy. Để kiểm tra mơ hình có bị thiếu biến hay khơng, tác giả sử dụng kiểm định Ramsey với giả thuyết được phát biểu như sau:
Giả thuyết H0 : Mơ hình khơng thiếu các biến quan trọng Giả thuyết H1 : Mơ hình thiếu biến quan trọng
Nếu trị thống kê F trong kiểm định Ramsey có Prob < 0,05, tức là bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả kiểm định Ramsey ứng với dữ liệu của mơ hình được minh họa trong bảng 4.6.
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định Ramsey
Giả thuyết H0 Thống kê F Prob > chi2
Mơ hình khơng bị thiếu biến 1,97 0,1283
Nguồn: Tác giả
Theo kết quả trong bảng 4.6 thì F = 1,97 có Prob = 0,1283 > 0,05 như vậy không đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0. Tức là mơ hình nghiên cứu khơng bị thiếu các biến giải thích quan trọng. Điều này được củng cố bởi giá trị R2 trong mơ hình Pooled đạt 0,9555 tức là các biến độc lập đã giải thích được 95,55% sự biến động của biến phụ thuộc.
4.2.5. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến hoàn hảo
Sau khi mơ hình khơng bị thiếu biến quan trọng, tác giả tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo. Hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo xảy ra khi giữa các biến độc lập của mơ hình tồn tại một quan hệ tuyến tính nào đó. Nếu mơ hình bị xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo thì các hệ số hồi quy sẽ bị chệch, sai số của ước lượng bị phóng đại có thể dẫn đến hệ số hồi quy khơng vững. Tác giả sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) để kiểm định. Kết quả kiểm định VIF được minh họa trong bảng 4.7.
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định VIF
Tên biến Hệ số VIF 1/VIF
tilengheo 6,01 0,166 Ln_gdp 5,64 0,177 Ln_llld 2,94 0,340 sanbay 2,80 0,357 gdanso 1,78 0,562 gdpfdi 1,39 0,718 Mean VIF 3,43
Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các hệ số VIF của biến độc lập trong mơ hình đều < 10, theo Trọng & Ngọc (2008) khi hệ số VIF < 10 thì xảy năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hồn hảo trong mơ hình là thấp, có thể sử dụng để phân tích hồi quy ở các bước tiếp theo.
4.2.6. Ma trận hệ số tương quan
Để củng cố kết luận của kiểm định VIF, tác giả tiến hành phân tích hệ số tương quan giữa các cặp biến độc lập với nhau. Kết quả phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mơ hình được thể hiện trong bảng 4.8.
Bảng 4.8 Hệ số tương quan giữa các biến
Ln_gdp gdanso Ln_llld gdpfdi tilengheo sanbay Ln_gdp 1,0000 gdanso 0,1145 1,0000 Ln_llld 0,6274 0,2044 1,0000 gdpfdi 0,2843 -0,2500 -0,1123 1,0000 tilengheo -0,7515 -0,4867 -0,6940 -0,0757 1,0000 sanbay 0,6703 -0,1434 0,5187 0,1832 -0,2891 1,0000 Nguồn: Tác giả
Theo kết quả trong bảng .. tất cả các hệ số tương quan đều < 0,8 như vậy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình là thấp (Trọng & Ngọc, 2008).
4.2.7. Kết quả kiểm định tự tương quan (Breuch-Pagan LM test)
Có nhiều cách lý giải hiện tượng tự tương quan, nhưng thường do ba nhóm nguyên nhân: Bỏ sót biến quan trọng; Lỗi sai dạng hàm; Lỗi sai sót hệ thống trong việc đo lường. Khi có hiện tượng tự tương quan xảy ra thì các ước lượng OLS bị chệch; ước lượng của phương sai bị thấp, kiểm định t và F khơng cịn chính xác; Giá trị của R2 cao hơn; phương sai và sai số của các giá trị dự báo khơng cịn chính xác. Để kiểm định hiện tượng tự tương quan tác giả sử dụng kiểm định Breusch- Pagan LM test và kiểm định Pesẩn scaled LM test, với giả thuyết được phát biểu như sau:
Giả thuyết H0 : Mơ hình khơng có tự tương quan giữa các đơn vị chéo của phần dư
Giả thuyết H1 : Mơ hình có tự tương quan giữa các đơn vị chéo của phần dư Nếu trị thống kê F trong kiểm định Breusch-Pagan LM có Prob < 0,05, tức là bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả kiểm định Breusch-Pagan LM ứng với dữ liệu của mơ hình được minh họa trong bảng 4.9
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Breusch-Pagan LM
Loại kiểm định Thống kê F Prob > chi2
Breusch-Pagan LM 42,49 0,0002
Pesaran scaled LM 5,018 0,0000
Pesaran CD 1,462 0,1438
Nguồn: Tác giả
Theo kết quả trong bảng .. thì trị thống kê F trong kiểm định Breusch-Pagan LM bằng 42,48 có Prob = 0,0002 < 0,05, như vậy là bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Tức là kết quả ước lượng bằng mơ hình Pooled gặp phải hiện tượng tự tương quan. Việc khắc phục khuyết tật này sẽ được trình bày trong các phần tiếp theo.
4.2.8. Kết quả kiểm định phương sai sai số (White test)
Kiểm định này nhằm kiểm tra ước lượng của các hệ số hồi quy có bị chệch hay không, nếu phương sai bị chệch là kiểm định giả thiết mất hiệu lực, dẫn đến dễ
đánh giá nhầm về chất lượng của hồi quy tuyến tính. Do vậy, kết quả kiểm định giả thiết về hệ số hồi quy chưa thể kết luận chắc chắn được. Có nhiều phương pháp kiểm định phương sai sai số thay đổi như kiểm định Breusch - Pagan - Golfeld ( kiểm định BPG), hay kiểm định White. Tác giả sử dụng cả hai kiểm định này để tăng tính chính xác cho kết luận. Giả thuyết kiểm định phương sai sai số thay đổi được phát biểu như sau:
Giả thuyết H0 : Mơ hình có phương sai sai số đồng nhất Giả thuyết H1 : Mơ hình có phương sai sai số không đồng nhất
Nếu trị thống kê F trong kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định White có Prob < 0,05, tức là bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đồng nhất ứng với dữ liệu của mô hình được minh họa trong bảng 4.10
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định phương sai sai số đồng nhất
Loại kiểm định Thống kê F Prob > chi2
Breusch-Pagan test 3,58 0,0585
White’s test 34,89 0,1141
Nguồn: Tác giả
Theo kết quả trong bảng .. thì cả với kiểm định Breusch-Pagan hay kiểm định White đều có Prob > 0,05, như vậy có thể kết luận mơ hình có phương sai sai số đồng nhất.
4.2.9. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư (Normality test)