Trong phân tích thực nghiệm có các loại dữ liệu gồm: dữ liệu chuỗi theo thời gian (time series), dữ liệu chéo (cross-sectional) và dữ liệu bảng (panel data). Dữ liệu chuỗi theo thời gian cung cấp các giá trị của một hay nhiều biến theo thời gian (ví dụ nhƣ GDP hay CPI của một nƣớc trong nhiều năm). Dữ liệu chéo cung cấp các giá trị tại cùng một thời điểm cho một hay nhiều biến (ví dụ nhƣ tỷ lệ học sinh đỗ đại học của các trƣờng trung học phổ thông trong năm học 2002-2003). Dữ liệu
47
bảng cung cấp các giá trị của một hay nhiều biến theo chuỗi thời gian (ví dụ nhƣ giá trị xuất khẩu và nhập khẩu hàng năm của các nƣớc trên thế giới trong giai đoạn 2001-2012).
Đối với các phƣơng trình hồi quy với số liệu bảng, các phƣơng pháp thƣờng đƣợc sử dụng bao gồm: phƣơng pháp ƣớc lƣợng bình phƣơng tổng quát (Pooled Ordinary Lest Square- Pooled OLS), phƣơng pháp ƣớc lƣợng các tác động cố định (Fixed Effects – FE) và phƣơng pháp ƣớc lƣợng các tác động ngẫu nhiên (Random Effects – RE).
Phương pháp Pooled OLS coi tất cả các hệ số đều không thay đổi giữa các đối tƣợng khác nhau và không thay đổi theo thời gian. Phƣơng trình hồi quy theo phƣơng pháp này có dạng:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1 + 𝛽2𝑋2𝑖𝑡 + 𝛽3𝑋3𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (5)
Hồi quy theo mô hình các tác động cố định FE là một dạng mở rộng của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Phƣơng trình hồi quy theo phƣơng pháp này có dạng:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1𝑋1𝑖𝑡 + 𝛽2𝑋2𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (6)
Trong đó 𝜇𝑖𝑡 = 𝑣𝑖 + 𝜀𝑖𝑡. Thành phần 𝑣𝑖 đại diện cho tất cả những yếu tố không quan sát đƣợc, khác nhau đối với mỗi chủ thể nhƣng không thay đổi theo thời gian. Thành phần 𝜀𝑖𝑡 đại diện cho tất cả những yếu tố không quan sát đƣợc, thay đổi theo chủ thể và theo thời gian. Mô hình FE giả định rằng những khác biệt giữa các chủ thể mà không thay đổi theo thời gian có ảnh hƣởng hoặc làm sai lệch các biến độc lập (có tƣơng quan với các biến này), do vậy cần phải kiểm soát các đặc điểm này. Mô hình FE hƣớng đến loại bỏ các tác động của các đặc tính không thay đổi theo thời gian này ra khỏi các biến độc lập để xem xét tác động ròng của chỉ các biến giải thích thay đổi theo thời gian đến biến phụ thuộc.
Nhƣ vậy, sử dụng mô hình tác động cố định không phù hợp để thực hiện hồi quy các phƣơng trình đối với xuất khẩu và nhập khẩu là do, các biến nhƣ landlock,
48
border là các biến có giá trị khác nhau giữa các nƣớc nhƣng lại không thay đổi theo thời gian. Do vậy, để thực hiện các ƣớc lƣợng trong phân tích này, việc sử dụng mô hình FE là không phù hợp.
Mô hình ước lượng các tác động ngẫu nhiên RE cho rằng, những khác biệt giữa các chủ thể là ngẫu nhiên và không tƣơng quan với các biến độc lập hay biến giải thích trong mô hình, do vậy có những ảnh hƣởng nhất định đến biến phụ thuộc. Vì thế trong mô hình này, ta có thể đƣa thêm các biến khác nhau giữa các chủ thể mà không thay đổi theo thời gian (nhƣ biến landlock, border). Mô hình RE có dạng:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1𝑖 + 𝛽2𝑋2𝑖𝑡 + 𝛽3𝑋3𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (7)
Thay vì coi 𝛽1𝑖 nhƣ là hằng số, mô hình giả định rằng đây là một biến ngẫu nhiên với giá trị trung bình là 𝛽1 của mẫu lớn hơn và 𝛽1𝑖 = 𝛽1 + 𝜀𝑖 (8) với 𝜀𝑖 là số hạng sai số ngẫu nhiên có giá trị trung bình là 0 và phƣơng sai là 𝜎𝜀2. Thay (8) vào (7) ta đƣợc phƣơng trình có dạng:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1 + 𝛽2𝑋2𝑖𝑡 + 𝛽3𝑋3𝑖𝑡 + 𝜀𝑖 + 𝑢𝑖𝑡 (9)
Lựa chọn mô hình: Để lựa chọn giữa mô hình Pooled OLS và RE, kiểm định theo phƣơng pháp nhân tử Lagrange (LM) với kiểm định Breusch-Pagan đƣợc sử dụng để kiểm chứng tính phù hợp của các ƣớc lƣợng. Giả thuyết Ho trong kiểm định LM cho rằng không có sự khác biệt giữa các chủ thể (hay sự khác biệt này là bằng 0) – tƣc là không có sự khác biệt đáng kể nào giữa các chủ thể (dẫn đến không có tác động của bảng). Bác bỏ giả thuyết Ho cho thấy sai số trong ƣớc lƣợng có bao gồm cả sự sai lệch giữa các chủ thể và mô hình RE là phù hợp hơn.
Để xem xét tác động của các yếu tố tới thƣơng mại trong nông nghiệp của Việt Nam, số liệu về xuất nhập khẩu các mặt hàng nông nghiệp giữa Việt Nam và các nƣớc đối tác đƣợc xem xét gồm 43 nƣớc, chiếm hơn 90% kim ngạch thƣơng mại trong nông nghiệp của Việt Nam, bao gồm các nƣớc ASEAN, Hàn Quốc, Trung Quốc, Nhật Bản và các nƣớc đối tác khác trên khắp thế giới.
49
Với số liệu thƣơng mại của 43 nƣớc, trong khoảng thời gian từ năm 2001- 2012, bảng số liệu gồm 516 quan sát.
Thực hiện kiểm định theo phƣơng pháp LM với kiểm định Breusch-Pagan để lựa chọn giữa việc sử dụng mô hình RE hay mô hình Pooled OLS phù hợp hơn. Trong kiểm định này, giả thuyết Ho cho rằng sự khác biệt giữa các chủ thể (các nƣớc) bằng 0, tức là không có tác động bảng (no panel effects).
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects lnexport[country,t] = Xb + u[country] + e[country,t]
Estimated results: Var sd = sqrt(Var) Lnexport 4.509021 2.123446 e .3439174 .5864447 u 1.523183 1.234173 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 1590.79 Prob > chibar2 = 0.0000
Hệ số kiểm định < 0,01 cho thấy với mức ý nghĩa 1%, có thể bác bỏ giả thuyết Ho, tức là có sự khác biệt đáng kể giữa các chủ thể. Nhƣ vậy, sử dụng mô hình RE với dữ liệu bảng là phù hợp hơn.
4.3.1. Kết quả ước lượng mô hình xuất khẩu
Lnxport coef. Std. Err z P>|z|
lnGDPj 0.807 0.144 5.60 0.000 lnGDPvn 16.063 7.643 2.10 0.036 ln(GDP/P)j 0.231 0.088 1.23 0.220 ln(GDP/P)vn -15.698 8.289 -1.89 0.258 Lnrer 0.030 0.096 0.31 0.754 Lnagriland 0.089 0.341 0.25 0.801 Lndistw -1.606 0.337 -4.76 0.000 Landlock -1.422 0.843 -1.69 0.091 Border -1.071 0.602 -1.78 0.075 AFTA 0.504 0.180 2.80 0.005 ACFTA 0.804 0.351 2.29 0.022 AKFTA -0.090 0.363 0.25 0.801 VJEPA 0.073 0.341 0.22 0.724 _cons -13.151 5.657 -2.32 0.020 R-sq: 0.707 Wald chi2(13) = 1603.78
Number of obs = 516 Prob>chi2 =0.000 Number of groups = 43
50
Đối với phƣơng trình xuất khẩu, hệ số R2=0,71 cho thấy các biến giải thích giúp giải thích đƣợc khoảng 71% sự biến động của biến phụ thuộc. Kết quả kiểm định giả thuyết Ho với mọi hệ số của các biến giải thích trong mô hình đều bằng 0 cho thấy giả thuyết này bị loại bỏ (Prob>chi2=0.000). Do vậy mô hình ƣớc lƣợng này tƣơng đối phù hợp.
Các biến GDP của nƣớc đối tác và GDP của Việt nam đều có ý nghĩa giải thích trong mô hình. Hệ số của biến GDP của nƣớc đối tác có dấu dƣơng, cho thấy quy mô của nền kinh tế của nƣớc đối tác tăng có tác động tích cực tới xuất khẩu sản phẩm nông nghiệp của Việt Nam. Từ hệ số của các biến trong mô hình cho thấy, nếu GDP của nƣớc đối tác tăng lên 1% thì xuất khẩu sản phẩm nông nghiệp của Việt Nam tăng 0,807%, và tác động này có ý nghĩa thống kê ở mức 0,1%. Hệ số của biến GDP của Việt Nam cũng có dấu dƣơng, cho thấy GDP của Việt Nam tăng đi kèm với xuất khẩu sản phẩm nông nghiệp tăng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Biến về khoảng cách cho thấy, khoảng cách địa lý là một trở ngại lớn đối với xuất khẩu hàng nông sản của Việt Nam. Dấu âm của biến lndistw cho thấy, khi khoảng cách tăng lên 1%, xuất khẩu nông sản của Việt Nam giảm 1,6%. Biến
landlock và border có ý nghĩa giải thích ở mức khoảng 10% trong mô hình. Biến
border có dấu âm cho thấy, việc một nƣớc có chung đƣờng biên giới với Việt Nam khiến cho xuất khẩu nông sản thấp hơn so với các nƣớc khác. Biến landlock có dấu âm cho thấy, các nƣớc không có đƣờng biển có thể khiến cho chi phí vận chuyển cao hơn, và có tác động tiêu cực tới xuất khẩu.
Điều này có thể đƣợc giải thích do tƣơng đồng trong cơ cấu hàng nông nghiệp của các nƣớc láng giềng. Mặt khác số liệu cho thấy, xuất khẩu của Việt Nam sang hai nƣớc láng giềng là Lào và Campuchia rất thấp, thấp hơn nhiều so với xuất khẩu nông sản của Việt Nam sang các nƣớc thành viên ASEAN khác. Mặt khác, có thể do những số liệu về thƣơng mại hàng nông sản qua đƣờng tiểu ngạch không đƣợc phản ánh trong số liệu về xuất nhập khẩu chính thức của Việt Nam và các nƣớc láng giềng, do vậy số liệu chính thức có thể thấp hơn nhiều so với số liệu thực tế.
51
Biến diện tích đất nông nghiệp (lnagriland) cũng không có nhiều ý nghĩa giải thích trong mô hình. Điều này có thể do biến này không nói lên nguồn cung sản phẩm nông nghiệp của một nƣớc, do còn phụ thuộc vào năng suất trong nông nghiệp, thời tiết, điều kiện sản xuất và khả năng đáp ứng nhu cầu nội địa của hàng trong nƣớc.
Bên cạnh đó, biến tỷ giá hối đoái thực lnrer đƣợc kỳ vọng có dấu dƣơng trong phƣơng trình, tức là đồng Việt Nam giảm giá có tác động thúc đẩy xuất khẩu. Tuy vậy, biến này lại không có nhiều ý nghĩa giải thích trong mô hình. Điều này gợi ý xuất khẩu nông sản của Việt Nam không bị ảnh hƣởng nhiều bởi biến động của tỷ giá giữa đồng Việt Nam và đồng ngoại tệ, có thể một phần bởi xuất khẩu hàng nông sản của Việt Nam đều là các mặt hàng thô, các mặt hàng thiết yếu.
Đối với các biến giả FTA, kết quả ƣớc lƣợng mô hình cho thấy các biến giả của khu vực thƣơng mại tự do ASEAN và ASEAN Trung Quốc đều có ý nghĩa giải thích trong mô hình và đều có dấu dƣơng nhƣ kỳ vọng. Việc là thành viên của AFTA giúp xuất khẩu nông sản của Việt Nam tăng 0.64% (e0,5-1=0.64). Bên cạnh đó, việc Trung Quốc cắt giảm thuế quan mạnh đối với các mặt hàng nông sản giúp cho xuất khẩu nông sản của Việt Nam tăng 1.22% (e0.8-1=1.22). Các nghiên cứu của Trần Công Thắng và các cộng sự (2011) cũng cho thấy tác động tích cực của các cam kết tự do hóa thƣơng mại, nhất là của ACFTA tới thƣơng mại hàng nông sản của Việt Nam và Trung Quốc.
Tuy nhiên, biên giả đối với AKFTA và VJEPA không có ý nghĩa giải thích trong mô hình. Điều này có thể đƣợc giải thích là do thời gian cắt giảm thuế quan của AKFTA và AJFTA ngắn hơn so với AFTA và ACFTA. Hơn nữa, xem xét về lộ trình cam kết cắt giảm thuế quan của Hàn Quốc và Nhật Bản cho thấy, mức độ bảo hộ của các nƣớc này cao hơn hẳn so với của các nƣớc ASEAN và Trung Quốc. Mức thuế bảo hộ của Hàn Quốc không thấp hơn đáng kể so với mức thuế MFN. Mặt khác, đây là các nƣớc phát triển, với các tiêu chuẩn kĩ thuật đối với hàng nông sản nhập khẩu rất cao mà các nƣớc đang phát triển khó đáp ứng đƣợc. Do vậy, việc chỉ
52
đơn thuần cắt giảm thuế quan chƣa chắc đã có tác dụng nhiều đối với xuất khẩu hàng nông sản.
4.3.2. Kết quả ước lượng đối với phương trình nhập khẩu
lnxport coef. Std. Err z P>|z|
lnGDPj 0.026 0.071 11.59 0.030 lnGDPvn 7.315 26.828 0.27 0.785 ln(GDP/P)j -8.133 6.565 -1.24 0.215 ln(GDP/P)vn 0.281 1.152 1.85 0.064 lnrer -0.229 0.049 4.60 0.547 lnagriland 0.251 0.314 0.80 0.424 lndistw -1.304 0.498 -2.62 0.009 landlock -0.933 1.240 -0.75 0.051 border -1.473 0.897 -1.64 0.101 AFTA 0.225 0.270 -0.94 0.390 ACFTA 0.751 0.527 1.06 0.025 AKFTA -0.535 0.122 -4.38 0.000 VJEPA -1.218 0.129 -0.39 0.000 _cons -154.153 106.989 -1.44 0.150 R-sq: 0.648 Number of obs: 516 Number of groups: 43 Wald chi2(13) = 1603.78 Prob>chi2=0.000
Đối với phƣơng trình nhập khẩu, hệ số R2
=0,64, cho thấy các biến độc lập giải thích đƣợc khoảng 64% sự biến động của biến phụ thuộc. Kiểm định F cho thấy giả thuyết Ho với tất cả các biến của hệ số hồi quy đều có hệ số bằng 0 bị bác bỏ. Điều này cho thấy phƣơng trình này tƣơng đối phù hợp.
Giống với phƣơng trình xuất khẩu, trong phƣơng trình nhập khẩu, biến GDP của nƣớc đối tác có ý nghĩa giải thích với độ tin cậy 5%. Dấu dƣơng của biến GDP của nƣớc đối tác cho thấy Việt Nam nhập khẩu nông sản nhiều hơn từ các nƣớc có GDP lớn hơn. Tuy nhiên, khác với phƣơng trình nhập khẩu, biến GDP bình quân đầu ngƣời ở Việt Nam lại có ý nghĩa giải thích với độ tin cậy khoảng 10%. Dấu dƣơng của biến này cho thấy thu nhập bình quân đầu ngƣời của Việt Nam tăng sẽ tăng nhập khẩu hàng nông sản.
53
Các biến lndistw, landlock và border có dấu âm và có ý nghĩa giải thích ở mức 10%. Điều này cho thấy chi phí vận chuyển (thể hiện ở khoảng cách và việc một nƣớc không có đƣờng biển) là một rào cản đối với nhập khẩu nông sản của Việt Nam. Cũng giống nhƣ ở phƣơng trình xuất khẩu, việc một nƣớc có chung đƣờng biên giới với Việt Nam không ảnh hƣởng tới nhập khẩu nông sản của Việt Nam. Số liệu cũng cho thấy Việt Nam nhập khẩu hàng nông sản từ Lào và Campuchia không đáng kể.
Các biến giả cho khu vực thƣơng mại tự do AFTA lại không có nhiều ý nghĩa trong việc giải thích biến động của nhập khẩu nông sản của Việt Nam. Các biến còn lại đều có ý nghĩa trong mô hình. Tuy nhiên, chỉ có biến giả cho ACFTA có dấu dƣơng, cho thấy nhập khẩu nông sản của Việt Nam từ Trung Quốc sau tác động của cắt giảm thuế có tăng hơn. Ngƣợc lại, biến giả cho AKFTA và AJFTA lại có dấu âm. Điều này cho thấy, nhập khẩu các mặt hàng nông nghiệp của Việt Nam từ các nƣớc trong khối so với các nƣớc ngoài khối thậm chí còn thấp hơn trong thời gian bắt đầu thực hiện cắt giảm thuế quan. Nhƣ vậy, việc cắt giảm thuế quan của Việt Nam đối với các mặt hàng nông nghiệp nhập khẩu từ Hàn Quốc và Nhật Bản không hoặc chƣa có nhiều tác động đến nhập khẩu của các mặt hàng này vào Việt Nam. Số liệu cũng cho thấy nhập khẩu các hàng hóa nông nghiệp của Việt Nam từ các thị trƣờng này đều rất thấp, mức tăng không đáng kể trong các năm vừa qua. Các mặt hàng nhập khẩu của Việt Nam chiếm số nhiều là đầu vào cho sản xuất nông nghiệp nhƣ giống, thức ăn chăn nuôi, các mặt hàng nông sản chế biến.
4.4. Một số hạn chế của mô hình
So với các phƣơng pháp đánh giá tác động của hội nhập khác, mô hình trọng lực có một số ƣu điểm hơn nhƣ: mô hình sử dụng các số liệu tƣơng đối sẵn có, tính đơn giản về mặt thực hiện, và việc có thể thêm các biến vào mô hình để đánh giá tác động riêng biệt của từng yếu tố lên thƣơng mại. Mô hình cũng cho phép đánh giá tác động tạo lập thƣơng mại và chuyển dịch thƣơng mại đối với các FTAs.
54
Tuy nhiên, so với các mô hình khác, mô hình Trọng lực cũng có nhiều hạn chế nhƣ:
- Các biến giả đƣợc đƣa vào mô hình là những chỉ số rất cơ bản của chính sách hội nhập vùng. Các biến này không phản ánh đƣợc quy mô và mức độ hội nhập của FTA, chỉ giải thích đƣợc sự tồn tại của FTA và các nƣớc tham gia vào FTA đó. Vì vậy, các biến giả này có thể sẽ giải thích sự gia tăng của thƣơng mại do FTA vì nó có thể tƣơng quan với các biến khác nhƣ mức độ liên kết sản xuất, lan tỏa công nghệ, di chuyển nội khối hoặc các nỗ lực ngoại giao, xúc tiến thƣơng mại là những yếu tố quan trọng thúc đẩy tăng trƣởng thƣơng mại nối khối.
- Các biến nhƣ diện tích đất nông nghiệp không đại diện đƣợc đầy đủ cung về mặt hàng nông nghiệp của một nƣớc, còn có nhiều yếu tố khác nhƣ trình độ công nghệ trong sản xuất nông nghiệp cũng rất quan trọng.
- Biến khoảng cách địa lý giữa các nƣớc cũng không đại diện đƣợc hoàn toàn cho chi phí thƣơng mại, do còn phụ thuộc vào các yếu tố khác nữa nhƣ mức độ phát