tiểu luận kinh tế lượng 2 các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người của một số quốc gia châu á giai đoạn 2013 2017

Với việc chọn đối tượng nghiên cứu theo một cách tương đối đặc biệt là mộtnhóm các quốc gia phát triển chứ không đi vào nghiên cứu một quốc gia riêng rẽ, vàtrong một giai đoạn 5 năm nhóm

KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

*******

BÀI GIỮA KỲ MÔN KINH TẾ LƯỢNG 2

ĐỀ TÀI: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHỈ SỐ PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA

CHÂU Á GIAI ĐOẠN 2013-2017

Nhóm thực hiện: Nhóm 15

Hà Nội, tháng 9 năm 2019

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 3

1.1 Khái quát về HDI 3

1.1.1 HDI là gì? 3

1.1.2 Cách tính HDI 3

1.1.3 Các chỉ số thành phần của HDI 3

1.1.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến Chỉ số phát triển con người HDI 5

1.1.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu 5

1.2 Mô hình tác động ngẫu nhiên - RE: 8

1.3 Mô hình tác động cố định - FE 9

1.4 Mô hình hồi quy gộp 10

1.5 Kiểm định khuyết tật của mô hình 10

1.5.1 Kiểm định đa cộng tuyến 10

1.5.2 Phương sai sai số thay đổi 11

1.5.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 11

1.5.4 Kiểm định sự tự tương quan của phần dư 11

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 12

2.1 Mô hình nghiên cứu 12

2.1.1 Giới thiệu mô hình 12

2.1.2 Lập mô hình hồi quy 12

2.2 Giới thiệu các biến số 13

2.3 Nguồn dữ liệu 14

2.4 Mô tả các biến 14

2.4.1 Mô tả thống kê các biến 14

2.4.2 Mô tả tương quan các biến 16

2.5 Giả thuyết nghiên cứu 16

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ THẢO LUẬN 18

3.2 Kiểm định mô hình 21

3.2.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 21

3.2.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan 21

3.3 Khắc phục và thảo luận 21

3.3.1 Khắc phục khuyết tật 21

3.3.2 Thảo luận 22

CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 24

4.1 Kết luận chung 24

4.2 Giới hạn trong nghiên cứu 25

4.3 Đề xuất một số khuyến nghị 26

TÀI LIỆU THAM KHẢO 27

PHỤ LỤC: DO-FILE 28

Bảng 2 2 Giải thích các biến số 13

Bảng 2 3 Mô tả thống kê các biến 15

Bảng 2 4 Hệ số tương quan giữa các biến 16

Bảng 3 1 Tổng hợp kết quả ước lượng các mô hình 19

Viết tắt Ý nghĩa

HDI Human Development Index

Chỉ số Phát triển con người

OECD Organisation for Economic Co-operation and Development

Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế

UNDP United Nations Development Programme

Chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc

FE Fixed effects model

Mô hình tác động cố định

RE Random effects model

Mô hình tác động ngẫu nhiên

LỜI MỞ ĐẦU

Tài sản thực sự của một quốc gia là con người và mục đích của phát triển làtạo môi trường cho phép người dân được hưởng thụ một cuộc sống trường thọ,mạnh khoẻ và sáng tạo Con người là vốn quý nhất, là mục tiêu phải hướng tới củamọi hoạt động kinh tế - xã hội của mỗi quốc gia và toàn thế giới.Việc lựa chọn chỉtiêu phản ánh sự phát triển con người có ý nghĩa rất quan trọng, đặc biệt là trong xãhội hiện đại ngày nay… Chính vì vậy, Cơ quan Báo cáo phát triển con người củachương trình phát triển của Liên Hợp Quốc (UNDP) đã lựa chọn và đưa ra chỉ sốphát triển con người (Human Development Index - HDI) Việc đưa ra chỉ số này là

vô cùng cần thiết, bởi việc xếp hạng về HDI toàn cầu giúp cho các nước biết đượckết quả phát triển con người của mình trong một giai đoạn dài, giúp các nước có thể

đề ra các chính sách và chiến lược phát triển hợp lý trong thời gian tiếp theo nhằmnâng cao chất lượng cuộc sống cho mọi thành viên trong xã hội

Trên thực tế, đã có không ít bài nghiên cứu về các yếu tố tác động lên HDIcủa các quốc gia Tuy nhiên, theo như khả năng tìm hiểu cũng như giới hạn kiếnthức, nhóm nghiên cứu phát hiện ra các bài nghiên cứu hầu hết đều xuất phát từ việcnghiên cứu từ các quốc gia riêng lẻ hay trong thời gian ngắn từ, đó đưa ra nhữngđánh giá và giải pháp riêng

Với việc chọn đối tượng nghiên cứu theo một cách tương đối đặc biệt là mộtnhóm các quốc gia phát triển chứ không đi vào nghiên cứu một quốc gia riêng rẽ, vàtrong một giai đoạn 5 năm nhóm nghiên cứu xin phép được góp sức vào chủ đề này đề

tài với đề tài tiểu luận: “Các nhân tố ảnh hưởng đến Chỉ số Phát triển con người

của một số quốc gia châu Á giai đoạn 2013-2017” Cụ thể, nghiên cứu này sẽ trả

lời cho câu hỏi nghiên cứu là liệu những nhân tố được đề cập có tác động như thế

nào đến chỉ số HDI Qua đó đề xuất một số khuyến nghị để làm tăng chỉ số nàytrong tương lai

Bài tiểu luận là kết quả quá trình xây dựng mô hình kinh tế lượng để phântích những tác động, ảnh hưởng các biến số nghiên cứu Dựa trên mô hình nghiêncứu của một số tác giả trước, sau đó nhóm tiến hành thu thập dữ liệu thứ cấp

Sau đó, nhóm sử dụng mô hình hồi quy gộp, mô hình RE và FE đển phân tíchđịnh lượng Kết quả thu được những lượng hóa về tác động của các biến số nghiên

cứu lên HDI Từ đó đưa ra cơ chế giải thích và kết luận, đồng thời phần nào làm rõđược chỉ số HDI của 31 nước châu Á trong giai đoạn từ năm 2013 đến 2017.

Nhóm xin gửi lời cảm ơn chân thành đến giáo viên Tiến sĩ Chu Thị MaiPhương đã tận tình dạy dỗ, chỉ bảo về kiến thức kinh tế lượng và sử dụng phần mềmStata để nhóm tác giả hoàn thành bài tiểu luận này

Tuy nhiên, do hạn chế về kiến thức và kinh nghiệm thực tiễn cũng như sựgiới hạn về thời gian, bài viết của nhóm không thể tránh khỏi những thiếu sót cả vềnội dung lẫn hình thức Nhóm nghiên cứu rất mong nhận được sự chỉ bảo, góp ýquý báu của cô để giúp bài tiểu luận được hoàn thiện hơn

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1.1 HDI là gì?

Chỉ số phát triển con người (Human Development Index - HDI) là chỉ số so

sánh, định lượng về mức thu nhập, tỷ lệ biết chữ, tuổi thọ và một số nhân tố kháccủa các quốc gia trên thế giới HDI giúp tạo ra một cái nhìn tổng quát về sự pháttriển của một quốc gia (hoặc một địa phương)

HDI được Văn phòng báo cáo phát triển con người của Liên hợp quốc nghiêncứu từ những năm thuộc thập kỷ 80 và bắt đầu đưa vào tính toán từ năm 1990 Mụcđích của việc tính toán HDI là tìm ra một chỉ tiêu tổng hợp phản ánh một cách toàndiện sự phát triển kinh tế xã hội của một quốc gia và vùng lãnh thổ thay cho chỉ tiểuGDP bình quân đầu người tính theo sức mua tương đương trước đây

1.1.2 Cách tính HDI

Từ năm 2010, Văn phòng Báo cáo và phát triển con người của Liên hợp quốc

đã thay đổi một số nội dung trong việc tính toán HDI

Một là, HDI không tính theo công thức bình quân cộng giản đơn, mà tính theocông thức bình quân nhân giản đơn, theo công thức:

HDI = (I thu nhập x I giáo dục x I tuổi thọ ) 1/3

Việc chuyển từ bình quân cộng giản đơn sang bình quân nhân giản đơn, nhằmkhuyến khích sự phát triển đồng đều giữa các lĩnh vực kinh tế, giáo dục và nâng caotuổi thọ Về mặt toán học có thể thấy, khi một số quốc gia có cùng trị số HDI nếutính theo bình quân số học giản đơn của 3 chỉ số thành phần giống nhau, thì quốcgia nào có trị số các chỉ số thành phần đồng đều nhau hơn sẽ nhận được trị số HDItính theo bình quân nhân giản đơn cao hơn

1.1.3 Các chỉ số thành phần của HDI

i) Chỉ số tuổi thọ trung bình

Chương trình phát triển Liên hợp quốc (UNDP) định nghĩa: “Tuổi thọ trungbình từ lúc sinh là số năm mà những đứa trẻ mới sinh trong cùng một năm, cùng mộtđịa phương kỳ vọng được sống với điều kiện là các tiêu chí này không thay đổitrong suốt cuộc đời của đứa trẻ đó”

Công thức tính chỉ số Tuổi thọ trung bình từ lúc sinh là:

tuổi min

Trong đó: Xtuổi thực : Tuổi thọ trung bình thực tế;

Xtuổi max : Tuổi thọ trung bình tối đa là 85 tuổi;

Xtuổi min : Tuổi thọ trung bình tối thiểu là 25 tuổi

ii) Chỉ số về giáo dục

Chỉ số về giáo dục đại diện cho sự lựa chọn được giáo dục tốt của con người.Chỉ số giáo dục được tính theo công thức:

I giáo dục = (2/3) I biết chữ + (1/3) I đi học

Trong đó: Ibiết chữ : Chỉ số biết chữ của người lớn (từ 15 tuổi trở lên);

Iđi học : Chỉ số đi học các cấp giáo dục

Chỉ số giáo dục được tính từ 2 chỉ số thành phần: chỉ số biết chữ của người lớn(từ 15 tuổi trở lên); và chỉ số đi học các cấp giáo dục (từ tiểu học đến đại học) theophương pháp bình quân số học gia quyền Chỉ số biết chữ của người lớn có quyền số là

2, chỉ số đi học các cấp giáo dục có quyền số là 1, vì HDI chủ yếu xem xét đánh giátrình độ phát triển mà trong đó trình độ dân trí đóng một vai trò quan trọng

Chỉ số biết chữ của người lớn (từ 15 tuổi trở lên), tính theo công thức:

Trong đó: Xbiết chữ thực : Tỷ lệ người lớn biết chữ thực tế;

Xbiết chữ max : Tỷ lệ người lớn biết chữ tối đa (100);

Xbiết chữ min : Tỷ lệ người lớn biết chữ tối thiểu (0)

Trong đó: Xhọc thực : Tỷ lệ đi học các cấp giáo dục thực tế;

Xhọc max : Tỷ lệ đi học các cấp giáo dục tối đa (100)

Xhọc min : Tỷ lệ đi học các cấp giáo dục tối thiểu (0)

Trong đó: Xđi học : Số người đi học các cấp từ tiểu học đến đại học;

Xkhung tuổi : Dân số từ 6 đến 24 tuổi

Chỉ số thu nhập được tính theo công thức:

XGDP max : Mức tối đa của GDP bình quân đầu người là 40.000 USD-PPP;

XGDP min : Mức tối thiểu của GDP bình quân đầu người là 100 USD-PPP;

XGDP thực : Mức thực tế của GDP bình quân đầu người (USD-PPP);

Log : Phép toán lô-ga-rit cơ số 10

Việc sử dụng phép toán lô-ga-rit cơ số 10 nhằm hạn chế ảnh hưởng quá mứccủa yếu tố phát triển kinh tế đối với hai yếu tố còn lại (sức khỏe và tri thức)

1.1.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến Chỉ số phát triển con người HDI

Mức sống thỏa đáng: Là lựa chọn về mức sống tối thiểu của con người, được

tính toán dựa trên thu nhập của mỗi cá nhân

Tuổi thọ và sức khỏe: Là sự lựa chọn của con người về sống một cuộc sống

ổn định, khỏe mạnh

Môi trường bền vững: Thể hiện sự bền vững của môi trường tác động đến Phát

triển con người và ngược lại

Tri thức: Thể hiện tầm quan trọng của giáo dục đào tạo đối với chất lượng

nguồn nhân lực.

1.1.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu

Năm 1990, Báo cáo Phát triển con người (HDR) đầu tiên do chương trình Pháttriển Liên hợp quốc (UNDP) xuất bản, nhấn mạnh rằng sự phát triển bao gồm quyền

tự do, quyền lựa chọn của con người (quyền tự do cơ hội) và quyền tự do phát triển.Báo cáo nhấn mạnh sự thật rằng sự phát triển của con người liên quan đến tất cả cácquốc gia, ảnh từ đó đưa ra nguồn gốc của chỉ số Phát triển con người (HDI)

Tuy nhiên, vào thời điểm ban đầu đó, chỉ số HDI vẫn còn những khuyết tật bấtcập, đó là việc quá phụ thuộc vào mức trung bình thu nhập quốc gia dẫn đến chưa thểhiện được sự chênh lệch trong việc phân bổ, đặc biệt là chưa có “một cách đo lường

cụ thể về tự do con người” Do đó mà cho tới nay có rất nhiều nghiên cứu khác nhauchỉ ra những tác nhân ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp tới chỉ số HDI của cácquốc gia ở các khu vực khác nhau trên thế giới.

Carmen Herrero, Ricardo Martínez, Antonio Villar, năm 2010, trong bài Báo cáo

“Improving the Measurement of Human Development”, HDRP-2010-12, HumanDevelopment Report Office (HDRO) đã đề xuất một Chỉ số phát triển con người mớibao gồm một số thay đổi liên quan đến HDI hiện tại, vẫn giữ cấu trúc cơ bản của chỉ số(cụ thể là Sức khỏe, Giáo dục, Đời sống Vật chất), đồng thời đưa thêm các biến mớitiếp cận y tế và giáo dục, tìm kiếm độ nhạy cao hơn của các chỉ số liên quan đến sựkhác biệt giữa các quốc gia Những biến mới này được chỉ định đặc biệt để phân tích sựphát triển của con người ở các nước phát triển cao, từ đó nghiên cứu tập trung so sánhchỉ số HDI mới và HDI tiêu chuẩn, tập trung vào các quốc gia OECD

Cùng trong thời gian này, chương trình Phát triển Liên hợp quốc (UNDP) đã xuấtbản Báo cáo Phát triển con người với tên gọi “The Real Wealth of Nations: Pathways

to Human Development”, bài nghiên cứu đã giới thiệu 3 công cụ đo lường: chỉ số Điềuchỉnh HDI về bất bình đẳng (IHDI), Chỉ số Bất bình đẳng giới tính và chỉ số Nghèo đachiều Từ đó báo cáo khẳng định sự thiếu tương quan giữa tốc độ phát triển kinh tế và

sự cải thiện về sức khỏe và giáo dục và mối quan hệ này đặc biệt yếu trong HDI Đồngthời báo cáo đề cập đến thách thức lớn nhất trong việc duy trì tiến bộ trong phát triểncon người đến từ sự không bền vững của mô hình sản xuất và tiêu dùng Để sự pháttriển của con người trở nên thực sự bền vững, mối liên hệ chặt chẽ giữa tăng trưởngkinh tế và mức độ ô nhiễm môi trường cần phải được cắt giảm

Đây cũng chính là vấn đề được nhắc tới trong Báo cáo Phát triển con người vớitên gọi “Sustaining and Equity: A Better Future for All” (2011), do chương trình Pháttriển Liên hợp quốc (UNDP) xuất bản, trong đó nghiên cứu có đề cập tới những ảnhhưởng của các yếu tố ô nhiễm môi trường như nguồn nước, lượng khí đốt, hiệu ứng nhàkính, ôn nhiễm không khí tới chỉ số HDI, bao gồm biến Lượng khí thải (CO2) Nghiêncứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa lượng khí thải và chỉ số HDI: rất ít hoặc dường nhưkhông có mối quan hệ nào giữa 2 biến này ở các quốc gia với HDI thấp, nhưng ngượclại, ở các nước có HDI đạt điểm ngưỡng nhất định, sẽ xuất hiện một sự tương quan tíchcực giữa lượng khí thải CO2 và thu nhập Quốc gia với sự phát triển nhanh

trong chỉ số HDI đồng thời cho thấy sự gia tăng đối với lượng khí thải Tuy nhiên,đối với các chỉ số liên quan đến môi trường khác như phá rừng lại không thể hiện rõ

sự tương quan lớn như biến lượng khí thải CO2

Amie Gaye, Jeni Klugman, Milorad Kovacevic, Sarah Twigg and EduardoZambrano (2010) trong bài nghiên cứu “Measuring Key Disparities in HumanDevelopment: The Gender Inequality Index”, Human Development Research Paper2010/46 đã đo lường chỉ số bất bình đẳng giới ảnh hưởng đến HDI Nghiên cứucũng đã đề cập đến vấn đề quan trọng về trình độ học vấn, tham gia kinh tế và chínhtrị, và các vấn đề sức khỏe sinh sản và tính toán cho sự bất bình đẳng chồng chéo ởcấp quốc gia, Chúng tôi cũng so sánh kết quả của chúng tôi với kết quả thay thế chỉ

số bất bình đẳng giới, tìm sự thay đổi đáng kể trong bảng xếp hạng trên các chỉ sốkhác nhau do phần lớn là do sự khác biệt trong các yếu tố bất bình đẳng giới mà họtìm cách đo lường

Tiếp đến năm 2013, chương trình Phát triển Liên hợp quốc (UNDP) đã xuấtbản Báo cáo Phát triển con người với tên gọi “The Rise of South: Human Progress

in a Diverse World”, đề cập đến tốc độ tăng trưởng HDI chưa từng có tiền lệ củacác nước Đông Nam Á, tiểu biểu Brazil, China, India, Indonesia, South Africa andTurkey và Bangladesh, Chile, Ghana, Mauritius, Rwanda and Tunisia, đồng thờiđưa ra những đe dọa đối với môi trường của khu vực này Báo cáo đề cập đến sựthay đổi của thế giới, thúc đẩy bởi sự phát triển nhanh chóng của các nước Châu Á.Đây cũng là một trong những lí do nhóm lựa chọn đối tượng nghiên cứu trong bàitiểu luận này là Chỉ số Phát triển con người của các nước trong khu vực Châu Á, từ

đó tìm ra lí do cho sự gia tăng HDI nhanh chóng của khu vực này

Smit Shah (2016), trong bài báo cáo của mình về “Determinants of HumanDevelopment Index: A Cross-Country Empirical Analysis” cũng đã dựa trên 6 biếnlà: Tuổi thọ trung bình, tỷ lệ người lớn biết chữ - tính cho người từ 15 tuổi trở lên,GDP bình quân, tỷ lệ sinh sản, hệ số bất bình đẳng thu nhập và tỷ lệ lạm phát đưa ranghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người HDI với mô hình:

HDI = 0+ 1* lnGDP + 2* lnLifeExpectancy + 3 * lnLiteracyRate + 4 * lnGini + 5* lnFertilityRate + 6 * lnCo2 + 7 * lnInflationRate + u i

Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lạm phát không ảnh hưởng đến chỉ số HDI

và 5 nhân tố còn lại là có ảnh hưởng

Nhóm tác giả Amir Almasi-Hashiani, Mahdi Sepidarkish, Samira Vesali, RezaOmani-Samani (2016) trong bài nghiên cứu “Mối tương quan giữa Chỉ số Phát triểncon người với tỷ lệ sinh sản và tử vong của con người” năm 2016 nhóm 4 tác đã đưa

ra các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số HDI như sau: tỷ lệ sinh sản và tử vong của trẻ

em dưới 1 tuổi và dưới 5 tuổi, tỷ lệ tử vong của các bà mẹ, và tỷ lệ sinh sản tổngthể Kết luận đưa ra đã khẳng định tầm ảnh hưởng rất đáng kể của các yếu tố nàyđến Chỉ số Phát triển con người

Kế thừa và phát huy dựa trên kết quả của bài nghiên cứu này và các công bốcủa UNDP và các nghiên cứu đi trước, nhóm lựa chọn các biến số dưới đây để phântích phục vụ cho mục đích của bài viết:

Mức sống thỏa đáng, đại diện biến: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP); Tỉ lệ lạmphát (INFL)

Cuộc sống dài lâu & khỏe mạnh, đại diện biến: Tuổi thọ trung bình khi sinh(LEAB); Tỉ lệ sinh (FER)

Môi trường bền vững, đại diện biến: Mức độ ô nhiễm không khí (AIR)

Tri thức, đại diện biến: Tỉ lệ hoàn thành cấp tiểu học (PCR)

Xét một mối quan hệ kinh tế bao gồm một biến phụ thuộc, Y và hai biến giảithích quan sát được, X1 và X2 Chúng ta có dữ liệu bảng cho Y, X1 và X2 Dữ liệubảng gồm có N đối tượng và T thời điểm vì vậy chúng ta có N*T quan sát

Mô hình tác động ngẫu nhiên được viết dưới dạng :

Thành phần đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được mà thay đổigiữa các đối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian

Thành phần đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được thay đổi giữacác đối tượng và thời gian

Trong đó, lại được phân chia làm hai thành phân: thành phần bất định 0 và thành phần ngẫu nhiên

Thành phần bất định 0 được xem là tham số cắt trung bình tổng thể.

Thành phần ngẫu ngẫu nhiên là sự khác nhau giữa tham số cắt trung bình mẫu

và tham số cắt cho đối tượng i

Mỗi đối tượng trong N đối tượng sẽ có một hệ số cắt riêng Tuy nhiên, trong

mô hình tác động ngẫu nhiên N hệ số căt này không phải là tam số cố định bởi cóthêm thành phần ngãu nhiên

Giả định rằng cho mỗi đối tượng được rút ra từ một phân phối xác suất đôc lậpvới giá trị trung bình bằng 0 và phương sai không đổi, đó là:

i

N biến ngẫu nhiên được gọi là tác động ngẫu nhiên (random effects)

Mô hình tác động ngẫu nhiên có thể được viết lại:

=

0+ 1 1+ 2 2+ Trong đó: = +

Một giả định quan trọng trong mô hình tác động ngẫu nhiên là thành phần sai

số không tương quan với bất kì biến giải thích trong mô hình

Bởi vì thành phần sai số là một phần của sai số cho mỗi đối tượng ở mỗi thờiđiểm, sai số có sự tự tương quan Hệ số tương quan cho sai số của đối tượng I ở bất

kì hai hời điểm t và s được xác định bởi:

Mô hình hồi quy tác động cố định, là một dạng mở rộng của mô hình hổi quy tuyến tính cổ điển, được cho bởi :

=

1 1 +

Trong đó:

là giá trị của Y cho đối tượng i ở thời điểm t 1 là giá trị của X 1 cho đối tượng i ở thời điểm

Thành phần đại diện cho các yếu tố không quan sát được khác nhau giữa cácđối tượng nhưng không thay đổi theo thời gian Thành phần đại diện cho các yếu tốquan sát được khác nhau giữa các đối tượng và thay đổi theo thời gian

Khác với mô hình RE, mô hình hồi quy tác động cố định không đánh giáđược các tác đông của các biến số thay đôi theo thời gian Người ta lựa chọn môhình này khi biến bị bỏ sót là không đáng kể và tương quan với X

1.4 Mô hình hồi quy gộp

Yit = α 1 + β1X 1it + + βkX kit + U it

Trong đó:

Yit: Biến phụ thuộc của quan sát i trong thời kỳ t

X2it, X3it: Biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t

Với mỗi đơn vị chéo, εi là yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian, nó đặc trưng cho mỗi đơn vị chéo Nếu εi tương quan với bất kỳ biến Xt

nào thì ước lượng hồi quy từ hồi quy Y theo Xt sẽ bị ảnh hưởng chéo bởi những

nhân tố không đồng nhất không quan sát được Thậm chí, nếu εi không tương quan

với bất kỳ một biến giải thích nào thì sự có mặt của nó cũng làm cho cho các ướclượng OLS không hiệu quả và sai số tiêu chuẩn không có hiệu lực

1.5 Kiểm định khuyết tật của mô hình

1.5.1 Kiểm định đa cộng tuyến

Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập cóquan hệ gần như tuyến tính Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm các sai sốchuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa

Để kiểm tra hiện tượng này, sử dụng mâ trận tương quan Pearson Nếu hệ sốtương quan của các biến độc lập với nhau < 0.05, có thể chấp nhận không có hiệntrượng đa cộng tuyến.

Ngoài ra, còn sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (VarianceInflationFactor, VIF) để kiểm tra Nếu VIF < 10 thì không xảy ra đa cộng tuyến

1.5.2 Phương sai sai số thay đổi

Phương sai của phần dư thay đổi là hiện tượng các giá trị phần dư có phânphối không giống nhau, và gá trị phương sai không như nhau Bỏ qua phương saicủa phần dư thay đổi sẽ làm cho các ước lượng OLS của các hệ số hồi quy khônghiệu quả Để kiểm tra hiện tượng này, sử dụng kiểm định Spearman Nếu (Sig.)>0.05 thì phương sai phần dư không đổi

1.5.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Phát hiện vấn đề này bằng cách sử dụng kiểm định F – kiểm định nhiều ràng

buộc bằng lệnh trong Stata14: test [tên biến độc lập].

Nếu P-value = Prob > F = 0,0000 > 0,05 thì chấp nhận Ho là mô hình không phù hợp

1.5.4 Kiểm định sự tự tương quan của phần dư

Trong mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển chúng ta giả định không có tươngquan giữa các phần dư hay Cov(uiuj) = 0 với mọi i, j Còn nếu tồn tại i và j màCov(ui,uj) ≠ 0: thì kết luận có tự tương quan