Khung phân tích sự tác động của FDI lên năng suất lao động được xây dựng trên cơ sở hàm sản xuất Cobb – Douglas, hàm Translog và các nghiên cứu thực
nghiệm trước đây về phân tích tác động FDI lên năng suất lao động ở cấp độ doanh
nghiệp. Trong đó, ngoài các yếu tố đầu vào được xác định rõ trong hàm sản xuất như: vốn đầu tư cố định của doanh nghiệp trên mỗi lao động, tổng chi phí của doanh
ngiệp trên mỗi lao động, tổng số lao động trung bình trong doanh nghiệp; các yếu tố như hình thức sở hữu doanh nghiệp, số năm hoạt động của doanh nghiệp và vị trí
của doanh nghiệp được xem là đại diện cho các nhân tố tổng hợp (lnA).
CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) để thực
hiện phân tích hồi quy và các kiểm định cần thiết nhằm giảm thiểu hiện tượng ước lượng chệch. Trong quá trình phân tích hồi quy, đặc biệt quan tâm đến việc kiểm tra
các giả định như: đánh giá ý nghĩa toàn diện của mô hình, giả định phương sai của
phần dư không thay đổi (Homoskedasticity), hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple
Collinearity),…
Đánh giá ý nghĩa toàn diện của mô hình: việc đánh giá này nhằm kiểm định
xem hệ số ước lượng các biến giải thích đưa vào mô hình để giải thích cho biến năng suất lao động có đồng thời bằng 0 hay không bằng cách kiểm định cặp giả
thuyết: H0= β1= β2= …= βk = 0 và H1: β1; β2; …;βkkhông đồng thời bằng 0
Kiểm định giả định phương sai của phần dư không thay đổi
(Homoskedasticity): kiểm định này được thực hiện nhằm kiểm tra xem phương sai
của phần dư có thay đổi hay không. Nếu phương sai của phần dư thay đổi thì mô hình phân tích vi phạm các giả thuyết của OLS. Kỹ thuật thường dùng để kiểm định
giả định này thông qua phương pháp đồ thị (Graphical Methods) và Numerical Methods.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity): kiểm định này
được thực hiện nhằm kiểm tra xem các biến giải thích có tương quan chặt chẽ với
nhau. Nếu các biến giải thích có tương quan chặt chẽ với nhau thì không thể xác định được ảnh hưởng ròng của từng biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mức độ
cộng tuyến gia tăng dẫn đến các ước lượng của hệ số hồi quy trở nên không ổn định
và có sai số chuẩn (standard errors) của hệ số ước lượng rất lớn. Kỹ thuật thường dùng để kiểm tra giả định này là xem xét hệ số tương quan giữa các biến giải thích
Thông qua các kiểm định nêu trên thì mới có thể đảm bảo các biến giải thích
có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc và từ đó có thể kết luận các mô hình đề
xuất có phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thực tế hay không.