- Về liên kết vùng: vị trí địa lý của Tỉnh nằm trong quy hoạch phát triển hành
PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA ĐẦU TƯ TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀI VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TỈNH TRÀ VINH
3.5. Kết quả nghiên cứu
Trong phân tích chuỗi thời gian, bất kỳ một chuỗi thời gian nào có tính chất dừng mới cho ra một kết quả ước lượng đáng tin cậy điều này được đề cập đến một
cách rõ ràng trong các tài liệu của kinh tế lượng như: Box-Jenkins và Reinsel (1970). Do đó, vấn đề đầu tiên trong việc ước lượng mô hình VAR là kiểm tra xem chuỗi dữ liệu tác giả dừng hay chưa. Nếu chuỗi dữ liệu là dừng nhóm nghiên cứu tiến hành hồi quy trên chuỗi dữ liệu đã dừng này, nếu chuỗi là không dừng tác giả sẽ lấy sai phân và xem xét tính dừng của chuỗi sai phân. Việc lấy sai phân sẽ kết thúc khi kết quả của chuỗi sai phân là dừng. Nếu chuỗi dừng sau khi lấy sai phân d lần, ta gọi chuỗi dữ liệu gốc là chuỗi tích hợp bậc d, ký hiệu I(d).
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp nghiệm đơn vị của
Dickey – Fuller:
Bảng 3.2: Kiểm định tính dừng theo phương pháp Dickey Fuller
ADF Chuỗi gốc GDP 0.8215* FDI 0.1978* Sai phân bậc 1 GDP 0 FDI 0 p-value
(Nguồn: chiết xuất từ kết quả nghiên cứu)
Sau khi đã xác định được tính dừng của các biến, tác giả nhận thấy rằng các chuỗi đều không dừng bậc gốc và đều cùng dừng ở bậc 1, cho nên có thể nghi ngờ mối quan hệ đồng liên kết ở đây. Chính vì thế, nhóm tiến hành kiểm định đồng liên kết Johansen. Tuy nhiên, kết quả cho thấy không có bằng chứng cho sự tồn tại của đồng liên kết ở mức ý nghĩa 5%.
Bảng 3.3: Bảng kiểm định đồng liên kết
Giả thuyết H0
Giá trị thống kê Trace
Giá trị thống kê Max-eigen
Không có đồng liên kết 7.728294 (0.4949)
7.699116 (0.4101)
Có tối đa một đồng liên kết 0.029178 (0.8643)
0.029178 (0.8643)
(Nguồn: chiết xuất từ kết quả chạy mô hình)
Khi đã xác định được không có sự tồn tại đồng liên kết, tác giả tiến hành ước lượng mô hình VAR theo phương pháp VAR Cholesky, và dùng sai phân bậc 1 của các biến để ước lượng mô hình cần nghiên cứuvà để ước lượng mô hình VAR, tác giả kiểm tra độ trễ tối ưu và kiểm định nhân quả Granger để xem liệu giữa các biến trong mô hình của tác giả có mối quan hệ nhân quả hay không.
Việc lựa chọn độ trễ trong mô hình VAR là một phần hết sức quan trọng và phức tạp trong thủ tục định dạng. Hơn nữa, vấn đề chọn độ trễ phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của nhà nghiên cứu hơn là sử dụng một công thức định lượng đơn giản nào. Mặc dù vậy, có thể dựa vào một số tiêu chuẩn để quyết định lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình. Các tiêu chuẩn đó là:
LR: kiểm định sequential modified LR FPE: kiểm định Final prediction error
AIC: kiểm định Akaike information criterion SC: kiểm định Schwarz information criterion
HQ: kiểm định Hannan-Quinn information criterion
Việc lựa chọn theo tiêu chuẩn nào cũng không được các tài liệu đề cập nhiều, và cũng có nhiều quan điểm về việc lựa chọn này.
Bảng 3.4: Kết quả chọn độ trễ tối ưu của các biến nội sinh
0 -79.4757 NA 0.083691 3.195124 3.270882 3.224073
1 -67.534 22.47843 0.061311 2.883686 3.110959 2.970534
2 -64.3416 5.758794 0.063347 2.915357 3.294147 3.060104
3 -63.4711 1.502009 0.071778 3.038084 3.568389 3.240729
4 -40.8692 37.22665* 0.034746* 2.308597* 2.990418* 2.569141*
(Nguồn: chiết xuất từ kết quả chạy mô hình)
Tác giả thực hiện quan sát tối đa 04 độ trễ để tìm kiếm độ trễ tối ưu cho mô hình, do tác động của FDI đến tăng trưởng kinh tế cũng như chiều ngược lại theo lý thuyết là có độ trễ khá lớn. Với nhiều tiêu chí đánh giá khác nhau, việc lựa chọn độ trễ thực sự khó khăn. Tác giả lựa chọn độ trễ dựa trên số lượng các tiêu chí chấp nhận độ trễ đó. Theo đó, dựa vào bảng kết quả phía trên, nhóm nhận thấy các tiêu chuẩn đều chọn độ trễ tối ưu cho mô hình là 4.
Tiếp theo, tác giả kiểm định nhân quả Granger trước khi hồi quy mô hình Var với độ trễ là 4.
Bảng 3.5: kết quả kiểm định nhân quả Granger
Giả thiết H0:
Số quan
sát Thống kê P-value
D(FDI) không có mối quan hệ nhân quả D(GDP) 52 24.62013 0.0001
D(GDP) không có mối quan hệ nhân quả D(FDI) 9.462662 0.0505
(Nguồn: chiết xuất từ kết quả nghiên cứu)
Qua kết quả kiểm định, cho ta thấy giá trị P-value của 02 giả thuyết nêu trên đều nhỏ hơn hoặc bằng 0.05, đều này bác bỏ giả thuyết H0với mức ý nghĩa α = 5%, hoặc độ tin cậy 95%. Từ đó, tác giả phát hiện ra rằng tồn tại bằng chứng về mối quan hệ hai chiều giữa tăng trưởng kinh tế và dòng vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài tỉnh Trà Vinh trong giai đoạn 1999 đến 2013 theo phương pháp phân tích nhân quả Granger Causility.
Qua đó cho thấy, tỉnh Trà Vinh cần tập trung hơn nữa công tác thu hút dòng vốn đầu tư nước ngoài vào tỉnh để góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế trên địa bàn tỉnh.
Tiếp theo, tác giả tiến hành hồi quy mô hình Var với độ trễ là 4. Với kết quả mô hình được thể hiện ở phần phụ lục, sau đó tác giả tiếp tục tính sự ổn định của mô hình, có thể thấy được rằng với vòng tròn đơn vị này thì mô hình Var với độ trễ 4 là phù hợp, vì các điểm đều nằm trong vòng tròn đơn vị.
Biểu đồ 3.1: Vòng tròn đơn vị
-1.5-1.0 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5