3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Nguồn dữ liệu nghiên cứu
Trong mô hình nghiên cứu, tác giả thu thập dữ liệu hàng năm từ 1994 đến 2012 về tốc độ tăng trưởng hàng năm của GDP – Y; Nợ nước ngoài ròng/GDP – D; tốc độ tăng trưởng của nguồn lao động – L, xuất khẩu – X, đầu tư nội địa – K của các quốc gia mới nổi Châu Á bao gồm các quốc gia sau đây: Trung Quốc (đã bao gồm Đài Loan), Ấn Độ, Hồng Kông, Indonesia, Hàn Quốc, Malaysia, Pakistan, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam. Dữ liệu được khai thác chủ yếu từ WB và ADB.
Tác giả chia mẫu nghiên cứu thành 2 nhóm nhỏ: nhóm gồm 6 quốc gia mới nổi ở khu vực Đông Nam Á (Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam) và nhóm các quốc gia còn lại ngoài khu vực Đông Nam Á (Trung Quốc, Ấn Độ, Hồng Kông, Hàn Quốc và Pakistan).
Tác giả đã chia hai nhóm quốc gia như trên vì các quốc gia thuộc khu vực Đông Nam Á và ngoài Đông Nam Á cũng có những đặc điểm khác nhau. Các quốc gia ngoài Đông Nam Á đa số là các nước công nghiệp mới thế hệ thứ nhất như Trung Quốc, Hồng Kông, Hàn Quốc. Các quốc gia này giờ đây đã đạt trình độ tương đương các nước phát triển với tiến trình cởi mở chính trị, GDP trên đầu người cao, và chính sách kinh tế mạnh mẽ, hướng về xuất khẩu. Các quốc gia này cũng có chỉ số phát triển con người (HDI) ở mức hơn 90% chỉ số trung bình của Liên minh châu Âu, riêng Hàn Quốc là thành viên của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD). Ngày nay, các quốc gia này đã vượt qua giai đoạn công nghiệp hóa. Còn các quốc gia thuộc khu vực Đông Nam Á là các nước công nghiệp hóa đi sau (trừ Singapore). Các quốc gia Đông Nam Á có tốc độ phát triển kinh tế khá nhanh nhưng chưa vững chắc, tốc độ tăng trưởng GDP không đều, cơ cấu kinh tế đang có những thay đổi rõ rệt, phản ánh quá trình công nghiệp hóa. Vì vậy, tác giả chia nhỏ khu vực các quốc gia mới nổi Châu Á
thành hai nhóm nhỏ thuộc Đông Nam Á và ngoài Đông Nam Á để xem xét mức độ tác động của nợ nước ngoài lên tốc độ tăng trưởng kinh tế đối với hai khu vực này khác nhau như thế nào?
Tác giả chọn khoảng thời gian nghiên cứu là từ năm 1994 đến năm 2012, nguyên nhân chọn thời gian bắt đầu từ năm 1994 là do dữ liệu về nợ nước ngoài chỉ có thể lấy được từ nguồn Ngân hàng phát triển Châu Á (các nguồn khác cũng có nhưng số liệu không đầy đủ) mà nguồn này chỉ có số liệu bắt đầu từ năm 1994.
Bảng 3.1 dưới đây là chi tiết về các biến và nguồn dữ liệu tương ứng:
Bảng 3.1: Các biến và nguồn dữ liệu tương ứng
Tên biến Nội dung Nguồn
Y Tốc độ tăng trưởng hàng năm của GDP (%) WB L Tốc độ tăng trưởng của nguồn lao động (%) WB K Tổng đầu tư nội địa hàng năm (% GDP) WB X Tốc độ tăng trưởng hàng năm của xuất khẩu (%) WB D Nợ ròng nước ngoài = tổng nợ nước ngoài – tổng
dự trữ quốc gia (%GDP)
ADB, WB
Y là biến phụ thuộc biểu thị cho tốc độ tăng trưởng hàng năm của GDP; L, K, X, D là các biến độc lập, trong đó L, X lần lượt biểu thị cho tốc độ tăng trưởng của nguồn lao động, xuất khẩu; K là tổng đầu tư nội địa hàng năm tính theo % GDP; D là nợ nước ngoài ròng được tính bằng cách lấy hiệu số của tổng nợ nước ngoài và dự trữ quốc gia, và tính theo % GDP. Giá trị của các biến được thu thập từ Ngân hàng thế giới (WB) và Ngân hàng phát triển Châu Á (ADB).
Dưới đây là bảng thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan giữa các biến.
Bảng 3.2: Các giá trị thống kê mô tả của các biến Tên biến Số quan
sát
Giá trị
trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất
Y 209 5.484112 3.761341 -13.13 14.78
L 209 1.936391 1.267358 -1.69958 6.393985
K 209 28.14067 7.878043 11.3674 48.42538
X 209 9.496097 9.973737 -31.805 32.04121
D 209 3.208712 51.63443 -120.111 218.9797
Nguồn: Kết quả từ Stata/SE 11.1
Bảng 3.3. Hệ số tương quan giữa các biến
Y L K X D
Y 1.0000
L 0.0214 1.0000
K 0.4740 -0.2361 1.0000
X 0.4406 -0.0572 0.2780 1.0000
D -0.0595 0.2092 -0.0527 0.0939 1.0000 Nguồn: Kết quả từ Stata/SE 11.1
Kết quả trình bày ở Bảng 3.3 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến độc lập. Dấu của các hệ số tương quan giữa từng biến độc lập L, K, X, D với biến phụ thuộc Y đều phù hợp với lý thuyết. Theo lý thuyết thì các biến độc lập L, K, X có tương quan dương với biến Y, trong khi biến D có tương quan âm với biến Y.
Trong bài nghiên cứu này tác giả đã sử dụng dữ liệu bảng thay vì dữ liệu chéo vì so với dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo thì dữ liệu bảng cung cấp những dữ liệu có nhiều thông tin và đa dạng hơn, ít xảy ra hiện tượng cộng tuyến giữa các biến số, có nhiều bậc tự do và hiệu quả hơn. Hơn nữa dữ liệu bảng giúp xem xét tính dị biệt trong các quốc gia (tính không đồng nhất giữa các quốc gia) đang nghiên cứu mà hai loại dữ liệu kia không thể làm được. Bên cạnh đó, dữ liệu bảng có thể phát hiện và đo lường tốt hơn những ảnh hưởng không thể quan sát trong dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo (Gujarati, 2003).