GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra (GDP) của một quốc gia là một chủ đề được nghiên cứu nhiều, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến tăng trưởng kinh tế Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng xuất khẩu và tốc độ tăng trưởng GDP có mối quan hệ nhân quả với nhau Trong bối cảnh công nghệ 4.0 và trí tuệ nhân tạo phát triển, câu hỏi đặt ra là liệu những tiến bộ này có thúc đẩy tăng trưởng kinh tế hay chỉ nâng cao năng suất lao động và hiệu quả sản xuất Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế, chủ yếu dựa trên dữ liệu lịch sử nhằm tìm ra câu trả lời chính xác cho vấn đề này.
Mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra chịu ảnh hưởng từ các yếu tố vĩ mô như tỷ giá, lạm phát, đầu tư và chi phí nghiên cứu phát triển Tỷ giá có thể tác động trực tiếp đến khả năng cạnh tranh của hàng hóa xuất khẩu, trong khi lạm phát ảnh hưởng đến chi phí sản xuất và tiêu dùng Đầu tư vào công nghệ và cơ sở hạ tầng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm, còn chi phí nghiên cứu phát triển quyết định khả năng đổi mới và phát triển sản phẩm mới Sự tương tác giữa các yếu tố này tạo ra một bức tranh tổng thể về sự phát triển kinh tế và khả năng xuất khẩu của quốc gia.
Nghiên cứu từ năm 1996 đến 2016 nhằm phân tích và tìm hiểu mối quan hệ cũng như mức độ ảnh hưởng của xuất khẩu đến tổng sản lượng Bài viết cũng xem xét sự khác biệt giữa hai nhóm quốc gia trong bối cảnh có chi phí nghiên cứu và phát triển trong giai đoạn này.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu của bài viết là đánh giá mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra ở các quốc gia đang phát triển và phát triển trong giai đoạn 1996 – 2016, đồng thời phân tích ảnh hưởng của chi phí nghiên cứu phát triển đến mối quan hệ này Nghiên cứu sẽ xem xét các yếu tố vĩ mô như tỷ giá, lạm phát, tỷ lệ đầu tư hàng năm và chi phí nghiên cứu phát triển Dữ liệu từ các quốc gia sẽ được sử dụng để xác định sự liên kết giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra, cũng như tác động của chi phí nghiên cứu phát triển Kết quả nghiên cứu nhằm đưa ra những gợi ý chính sách hữu ích cho sự phát triển kinh tế ở các quốc gia đang phát triển, đặc biệt là Việt Nam.
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến kinh tế, bao gồm tốc độ tăng trưởng kinh tế thực (RGDP), giá trị xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ (EXP), tỷ giá (EXCHANGE), lạm phát (INFLAT), mức độ đầu tư (INVEST) và chi phí nghiên cứu phát triển (RD) Những yếu tố này đóng vai trò then chốt trong việc phân tích sự phát triển kinh tế và khả năng cạnh tranh của quốc gia trên thị trường toàn cầu.
Bài nghiên cứu sẽ được thực hiện trong khoảng thời gian từ 1996 đến 2016, chia thành hai nhóm: nhóm 1 bao gồm 14 quốc gia đang phát triển tại châu Á và châu Phi, trong khi nhóm 2 gồm 13 quốc gia phát triển với đầy đủ chi phí nghiên cứu và phát triển trong giai đoạn này.
Phương pháp nghiên cứu
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng với khoản thời gian là
Trong suốt 21 năm và 27 quốc gia, nghiên cứu đã phân tích tác động của các nhân tố vĩ mô lên mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra Các phương pháp như Mô hình hiệu ứng cố định (FEM), Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) và hồi quy GLS đã được áp dụng để ước lượng mối liên hệ này.
Câu hỏi nghiên cứu
Có tồn tại mối quan hệ xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra ở các nước đang phát triển và các nước phát triên hay không?
Các nhân tố vĩ mô như tỷ giá, lạm phát và tổng đầu tư đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra ở hai nhóm quốc gia khác nhau Tỷ giá có thể ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của hàng hóa xuất khẩu, trong khi lạm phát tác động đến chi phí sản xuất và tiêu dùng Tổng đầu tư lại quyết định mức độ phát triển hạ tầng và năng lực sản xuất, từ đó ảnh hưởng đến hiệu suất xuất khẩu và tổng sản lượng Việc phân tích các yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về sự tương tác giữa xuất khẩu và sản lượng kinh tế trong bối cảnh toàn cầu hóa.
Chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) ảnh hưởng đáng kể đến mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra ở các quốc gia phát triển và đang phát triển Tại các quốc gia phát triển, đầu tư vào R&D thường dẫn đến tăng cường năng lực cạnh tranh và cải thiện chất lượng sản phẩm xuất khẩu Ngược lại, ở các quốc gia đang phát triển, chi phí cho R&D có thể thúc đẩy sự chuyển giao công nghệ và nâng cao năng suất, từ đó góp phần vào sự tăng trưởng kinh tế Do đó, việc xem xét chi phí R&D là rất quan trọng để hiểu rõ hơn về tác động của nó đối với xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra của từng quốc gia.
Liệu có sự khác biệt giữa tác động của chi phí nghiên cứu phát triển lên hai nhóm quốc gia không?
Kết cấu bài nghiên cứu
Bài nghiên cứu gồm 5 chương:
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Phân tích và Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận, gợi ý chính sách và hạn chế
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Một số học thuyết liên quan
Chủ nghĩa trọng thương, hình thành ở châu Âu vào giữa thế kỷ XV và phát triển mạnh mẽ đến giữa thế kỷ XVIII, nhấn mạnh vai trò quan trọng của xuất khẩu trong nền kinh tế nhằm tích lũy vàng bạc và kim loại quý Các nhà kinh tế như Thomas Mun và Antoine de Montchrétien cho rằng để có tích lũy tiền tệ, cần thông qua hoạt động thương mại, đặc biệt là xuất siêu và hạn chế nhập khẩu Họ khuyến khích xuất khẩu hàng hóa có giá trị cao và sản xuất trong nước thay vì xuất khẩu nguyên liệu thô Mặc dù còn nhiều hạn chế về lý luận, chủ nghĩa trọng thương đã đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc ủng hộ ngoại thương và trao đổi giữa các quốc gia, tạo nền tảng cho tư tưởng hội nhập kinh tế sau này.
Adam Smith (1723-1790), được biết đến như cha đẻ của kinh tế học, đã phát triển lý thuyết lợi thế tuyệt đối trong thương mại quốc tế qua cuốn sách "Wealth of Nations" Ông cho rằng mỗi quốc gia có lợi thế tuyệt đối về một mặt hàng khi có khả năng sản xuất mặt hàng đó với chi phí thấp hơn hoặc năng suất cao hơn so với quốc gia khác Do đó, các quốc gia nên chuyên môn hóa sản xuất hàng hóa mà họ có lợi thế và xuất khẩu sang nước khác, từ đó tiết kiệm chi phí sản xuất và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Adam Smith nhấn mạnh rằng thương mại quốc tế không phải là trò chơi có tổng bằng không, mà là cơ hội để tất cả các bên cùng có lợi Tuy nhiên, thực tế cho thấy nhiều quốc gia có thể có lợi thế tuyệt đối trong tất cả các mặt hàng nhưng vẫn tham gia trao đổi Để giải thích hiện tượng này, David Ricardo (1772-1823) đã đưa ra khái niệm lợi thế so sánh, cho rằng một quốc gia có lợi thế so sánh khi sản xuất hàng hóa với chi phí cơ hội thấp hơn so với quốc gia khác Nhờ vào lý thuyết này, ngay cả những quốc gia không có lợi thế tuyệt đối vẫn có thể tham gia thương mại quốc tế và thu lợi bằng cách xuất khẩu hàng hóa mà họ có lợi thế so sánh lớn nhất và nhập khẩu những hàng hóa mà họ có lợi thế so sánh nhỏ nhất.
Adam Smith và David Ricardo đã giải thích rằng thương mại quốc tế liên quan đến chuyên môn hóa sản xuất Mặc dù không trực tiếp trả lời câu hỏi về mối quan hệ nhân quả giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế, cả hai nhà kinh tế học cổ điển đều nhận định rằng xuất khẩu là hoạt động cần thiết và là phần thiết yếu của thương mại quốc tế, mang lại lợi ích cho nền kinh tế các quốc gia.
Học thuyết ELG – xuất khẩu dẫn đến tăng trưởng
Giả thuyết tăng trưởng do xuất khẩu (ELG) ra đời vào thế kỷ XX, nhấn mạnh rằng tăng trưởng xuất khẩu là yếu tố quan trọng quyết định tăng trưởng kinh tế Nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng các kỹ thuật kinh tế lượng khác nhau để kiểm tra học thuyết này Các tài liệu thực nghiệm gần đây cho thấy mối quan hệ nhân quả giữa xuất khẩu và tăng trưởng có thể thay đổi theo thời gian, tùy thuộc vào các phương pháp và biến số được sử dụng Mối quan hệ này vẫn là chủ đề tranh luận từ những năm 1960, với nghiên cứu của Awokuse và Christopoulos (2009) cùng với Reppas và Christopoulos (2005) cho thấy mối quan hệ hai chiều giữa xuất khẩu và tăng trưởng Tuy nhiên, chỉ một số ít nghiên cứu áp dụng phân tích dữ liệu bảng, và một số tài liệu chỉ ra rằng hiệu ứng tích cực của giả thuyết ELG không nhất thiết xảy ra ở các nước đang phát triển.
Các nghiên cứu thực nghiệm
2.2.1 Mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lƣợng đầu ra (GDP)
Nghiên cứu của Theo Reppas và Christopoulos (2005) cho thấy có mối quan hệ nhân quả giữa tăng trưởng sản lượng và xuất khẩu ở 22 nước đang phát triển tại châu Á và châu Phi Kết quả từ các thử nghiệm dữ liệu bảng cho thấy mối quan hệ này tồn tại không chỉ ở toàn bộ mẫu mà còn khi phân chia theo từng khu vực Hơn nữa, nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ lâu dài tích cực giữa tăng trưởng xuất khẩu và sản lượng, đồng thời khẳng định rằng tỷ lệ đầu tư cao hơn sẽ dẫn đến mức độ xuất khẩu cao hơn.
Mukhtar Wakil Lawan (2017) đã nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa xuất khẩu dầu mỏ, phi dầu mỏ, nhập khẩu, tổng vốn, dân số, dự trữ ngoại hối và tăng trưởng kinh tế Nigeria từ năm 1981 đến 2015, sử dụng kỹ thuật Johansen và Granger Kết quả cho thấy các chính sách kinh tế vĩ mô nhằm thúc đẩy xuất khẩu phi dầu mỏ có thể tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế, qua đó cải thiện hiệu quả xuất khẩu dầu mỏ Nhập khẩu và dự trữ ngoại hối cũng có vai trò quan trọng trong sự phát triển của cả xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế Nigeria, với việc nhập khẩu cung cấp vốn cần thiết cho các lĩnh vực xuất khẩu Trlakovic và cộng sự (2017) chỉ ra rằng các nước WBC cần phát triển ngành công nghiệp công nghệ cao để giảm thiểu sự phụ thuộc vào nhập khẩu sản phẩm giá trị cao Croatia, là WBC duy nhất trong EU, có ngành công nghiệp dược phẩm mạnh mẽ, ảnh hưởng tích cực đến GDP Mặc dù các WBC đều giàu tài nguyên thiên nhiên, họ cần áp dụng các phương pháp xử lý tinh vi hơn để tăng giá trị xuất khẩu Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển là cần thiết để kích thích đổi mới và hợp tác với các quốc gia khác để thoát khỏi khủng hoảng.
Nghiên cứu của Awokuse và Christopoulos (2009) giả định rằng có mối quan hệ tuyến tính giữa xuất khẩu và tăng trưởng sản lượng Tuy nhiên, một số tác giả đã đặt câu hỏi về tính hợp lệ của giả định này, và các bằng chứng thực nghiệm gần đây cho thấy sự tồn tại của mối quan hệ phi tuyến tính trong các biến số kinh tế vĩ mô, chẳng hạn như tăng trưởng GDP và tỷ giá hối đoái (Kohli và Singh, 1989; Edwards).
Bài viết này nhằm thu hẹp khoảng cách trong tài liệu bằng cách xem xét vai trò của phi tuyến tính trong mối quan hệ giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế Nghiên cứu kiểm tra giả thuyết về tăng trưởng do xuất khẩu (ELG) và xuất khẩu tăng do tăng trưởng (GLE) cho năm nền kinh tế công nghiệp hóa (Canada, Ý, Nhật Bản, Anh và Mỹ) thông qua mô hình chuyển đổi phi tuyến tính STAR Kết quả cho thấy có mối quan hệ phi tuyến giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế, điều này cho thấy giả định tuyến tính trong các nghiên cứu trước có thể không chính xác Sử dụng sáu biến trong mô hình vectơ, kết quả kiểm tra tuyến tính bác bỏ giả thuyết phi tuyến, khẳng định tính phù hợp của mô hình phi tuyến để mô hình hóa mối quan hệ này Các thử nghiệm quan hệ nhân quả Granger phi tuyến cũng hỗ trợ giả thuyết ELG cho Canada, Ý, Anh và Hoa Kỳ, trong khi giả thuyết GLE được xác nhận cho Ý và Nhật Bản Mặc dù các kết quả phi tuyến cung cấp thông tin rõ ràng hơn, mô hình tuyến tính vẫn đưa ra kết luận tương tự cho Nhật Bản Phân tích này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc mô hình hóa các phi tuyến trong mối quan hệ giữa xuất khẩu và tăng trưởng sản lượng, giúp xác định các ngưỡng để tối ưu hóa lợi nhuận từ việc mở rộng xuất khẩu.
Nghiên cứu của Yang và cộng sự (2016) về xuất khẩu của Nhật Bản từ năm 1995 đến 2014 cho thấy Mô hình không gian Durbin (SDM) là phương pháp tối ưu sau khi áp dụng nhiều kỹ thuật thống kê không gian Kết quả từ chỉ số Moran's I chỉ ra rằng Nhật Bản đã mở rộng xuất khẩu từ các thị trường chủ yếu như Hà Lan, Thái Lan, Trung Quốc, Úc, Indonesia và Panama vào năm 1995 sang nhiều quốc gia châu Âu, châu Á cũng như Bắc và Nam Mỹ, bao gồm Canada và Brazil trong những năm tiếp theo.
Từ năm 2010, số lượng quốc gia châu Á tham gia vào nghiên cứu này đã tăng đáng kể, chiếm một phần tư cao trong những năm tiếp theo, trong khi số lượng quốc gia ở góc phần tư thấp giảm rõ rệt Đặc biệt, Hoa Kỳ không phải là điểm xuất khẩu quan trọng cho hàng hóa Nhật Bản trong giai đoạn nghiên cứu Việc xác định các yếu tố quyết định xuất khẩu của Nhật Bản đến các thị trường này rất thú vị, giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách Nhật Bản duy trì lợi thế cạnh tranh xuất khẩu qua nhiều thập kỷ Ngoài ra, các đặc điểm khác biệt của xuất khẩu Nhật Bản cũng được xác định thông qua mô hình kinh tế lượng không gian được đề xuất, cho thấy rằng xuất khẩu của Nhật Bản có mối quan hệ tiêu cực với GDP bình quân.
Mô hình hiệu chỉnh sai số của Chen (2007) đã phân tích mối quan hệ giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế tại Đài Loan Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự liên kết rõ ràng giữa hai yếu tố này, với việc Đài Loan đã khai thác chiến lược tăng trưởng kinh tế dựa vào xuất khẩu như một công cụ quan trọng để duy trì và thúc đẩy sự phát triển kinh tế.
Mehrara và cộng sự (2011) đã áp dụng mô hình bảng Granger để phân tích mối quan hệ giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế, thông qua việc kiểm tra và xử lý dữ liệu một cách chi tiết.
Từ năm 1970 đến 2007, có 73 quốc gia đang phát triển được phân loại thành hai nhóm: nhóm các quốc gia phi dầu mỏ và nhóm các quốc gia xuất khẩu dầu mỏ.
Mô hình 2 và 3 biến được sử dụng để phân tích mối quan hệ nhân quả giữa GDP và xuất khẩu, với mô hình 2 biến tập trung vào mối quan hệ giữa GDP và xuất khẩu, trong khi mô hình 3 biến xem xét thêm độ mở của nền kinh tế Cả hai mô hình đều cho thấy mối quan hệ nhân quả hai chiều lâu dài giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế cho cả nhóm quốc gia dầu mỏ và phi dầu mỏ Đặc biệt, mô hình 2 biến chỉ ra mối quan hệ nhân quả hai chiều ngắn hạn giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia đang phát triển phi dầu mỏ.
Richards (2001) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa xuất khẩu và tăng trưởng kinh tế ở Paraguay bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và các phương pháp phân tích như kiểm định nhân quả Granger, mô hình hiệu chỉnh sai số và mô hình tự hồi quy vector Mặc dù Paraguay đã trải qua giai đoạn tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm 1970-1980, nhưng tốc độ tăng trưởng chậm lại trong những năm 1990 Nghiên cứu chỉ ra rằng sự gia tăng xuất khẩu không ổn định và không tương xứng với tăng trưởng kinh tế, chủ yếu do các yếu tố chính trị và kinh tế Kết quả cho thấy ảnh hưởng của xuất khẩu đến tăng trưởng kinh tế ở Paraguay là rất hạn chế.
Rubio và Roldan (2012) đã phân tích mối quan hệ giữa thương mại và tăng trưởng kinh tế theo giả thuyết ELG cho 8 thành viên EU trong giai đoạn 1996-2009 Kết quả kiểm định nhân quả cho thấy chỉ có Cộng Hòa Séc hỗ trợ lý thuyết ELG, trong khi các quốc gia còn lại không phát hiện mối quan hệ nhân quả có ý nghĩa nào.
Amirkhalkhali và Dar (1995) đã áp dụng mô hình hệ số ngẫu nhiên để nghiên cứu vai trò của mở rộng xuất khẩu trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở các nước đang phát triển, điều này cho thấy sự đa dạng lớn giữa các quốc gia trong nhóm này.
Mô hình nghiên cứu áp dụng cho dữ liệu của 23 quốc gia đang phát triển, chia thành bốn nhóm mẫu, cho thấy tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ thống kê đáng kể với tăng trưởng xuất khẩu Kết quả chỉ ra rằng sự mở rộng xuất khẩu liên quan tích cực đến mức độ mở cửa của nền kinh tế, với tăng trưởng kinh tế cao hơn ở các quốc gia có độ mở thương mại lớn Biến mở rộng xuất khẩu có tác động đáng kể đến tăng trưởng kinh tế cho tất cả các nước Nghiên cứu này khẳng định tầm quan trọng của việc mở rộng xuất khẩu trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, mặc dù có sự khác biệt giữa các nhóm nước, nhưng bằng chứng vẫn cho thấy không có sự khác biệt rõ rệt về mức độ ảnh hưởng của việc mở rộng xuất khẩu đối với tăng trưởng kinh tế.
2.2.2 Tác động của RD lên mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lƣợng đầu ra
Nghiên cứu của Falk và Lemos (2019) chỉ ra rằng có mối quan hệ chặt chẽ giữa hoạt động R&D và hành vi xuất khẩu ở các doanh nghiệp nhỏ Kết quả cho thấy cường độ R&D là yếu tố quyết định quan trọng đối với cả sự tham gia xuất khẩu và cường độ xuất khẩu của các doanh nghiệp này Điều này nhấn mạnh rằng các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng như các doanh nghiệp lớn hơn đều thể hiện mối liên hệ mạnh mẽ giữa R&D và hành vi xuất khẩu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Khung phân tích
Mô hình kinh tế lượng được xây dựng dựa trên các lý thuyết tăng trưởng kinh tế và nghiên cứu thực nghiệm trước đó, đặc biệt là từ nghiên cứu của Reppas và Christopoulos (2005) với các biến như tổng sản phẩm quốc nội, xuất khẩu và tỷ lệ đầu tư trong GDP Các nghiên cứu trước đây cho thấy tỷ giá và mức độ lạm phát là những yếu tố vĩ mô quan trọng ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế và giá trị xuất khẩu của quốc gia Do đó, bài nghiên cứu này bổ sung hai yếu tố là lạm phát và tỷ giá vào mô hình Ngoài ra, để đánh giá tác động của khoa học công nghệ lên tổng sản phẩm quốc nội và xuất khẩu, nghiên cứu cũng thêm yếu tố chi phí nghiên cứu phát triển, nhằm phân tích ảnh hưởng của yếu tố này đến các nước đang phát triển và các nước phát triển.
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ trang web của Ngân hàng Thế giới (World Bank) bao gồm thông tin của 14 quốc gia đang phát triển và 13 quốc gia phát triển Những dữ liệu này liên quan đến chi phí nghiên cứu phát triển trong khoảng thời gian từ năm 1996 đến năm 2016.
Các nhân tố ảnh hưởng đến mối liên hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng đầu ra
Các nhân tố tác động lên RGDP
Các nước đang phát triển
RGDP= a + α 1 *EXP + α 2 *INFLAT + α 3 *INVEST + α 4 *EXCHANGE + α 5 *RD+ k t
RGDP= a + β 1 *EXP + β 2 *INFLAT + β 3 *INVEST + β 4 *EXCHANGE + β 5 *RD+ l t
Các nhân tố tác động lên EXPORT
Các nước đang phát triển
EXP = b + * à 1 RGDP + à 2 *INFLAT + à 3 *INVEST + à 4 *EXCHANGE + à 5 *RD + m t
EXP = b + * ɣ 1 RGDP + ɣ 2 *INFLAT + ɣ 3 *INVEST + ɣ 4 *EXCHANGE + ɣ 5 *RD+ n t
Biến Ký hiệu Đo Lường
Tổng sản lượng đầu ra RGDP Tổng sản phẩm quốc nội
Tổng giá trị xuất khẩu EXP Tổng doanh thu xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ
Tỷ giá hối đoái EXCHANGE Tỷ giá hối đoái (so với USD)
Lạm phát INFLAT Tỷ lệ tăng giá hàng hóa hàng năm Đầu tư INVEST Tổng đầu tư năm t/ GDP năm t
Chi phí nghiên cứu phát triển
Trong nghiên cứu này, chúng tôi phân tích mối quan hệ giữa tổng chi phí nghiên cứu phát triển (RD) và GDP, đồng thời xem xét tác động của các yếu tố vĩ mô như tỷ giá (EXCHANGE) và lạm phát (INFLAT) đối với tăng trưởng kinh tế và xuất khẩu Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng lạm phát, tỷ giá và chi phí nghiên cứu phát triển là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế của một quốc gia Mô hình nghiên cứu của chúng tôi sẽ bổ sung ba biến vĩ mô này để làm rõ hơn sự tác động của chúng đến mối quan hệ giữa RGDP và xuất khẩu (EXP).
Kỳ vọng bài nghiên cứu : Đối với biến phụ thuộc là RGDP
Biến Ký hiệu Kỳ vọng tác động lên RGDP
Tổng giá trị xuất khẩu EXP +
Tỷ giá hối đoái EXCHANGE +
Lạm phát INFLAT + Đầu tư INVEST -
Chi phí nghiên cứu phát triển
RD - Đối với biến phụ thuộc là EXP :
Biến Ký hiệu Kỳ vọng tác động lên EXP
Tổng sản lượng đầu ra RGDP +
Tỷ giá hối đoái EXCHANGE +
Lạm phát INFLAT - Đầu tư INVEST +
Chi phí nghiên cứu phát triển
Mẫu nghiên cứu lấy 27 quốc gia ngẫu nhiên gồm:
- 14 quốc gia đang phát triển : Algeria, Botswana, Egypt Arab Rep., Indonesia, Malaysia, Mauritius, Nigeria, Philippines, Ecuador, South Africa, Thailand, Uganda, Vietnam, Zambia
- 13 quốc gia phát triển : Czech Republic, United Kingdom, Hungary, Israel, Japan, Korea, Latvia, Mexico, Slovenia, Poland, Romania, Russian Federation, United States.
Các phương pháp phân tích mô hình hồi quy
Dữ liệu dùng cho phân tích thực nghiệm được chia thành ba loại cơ bản: dữ liệu chéo, dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu bảng Dữ liệu chéo cho phép phân tích nhiều đơn vị mẫu tại cùng một thời điểm, trong khi dữ liệu chuỗi thời gian tập trung vào việc phân tích một hoặc nhiều biến qua các thời điểm khác nhau Dữ liệu bảng kết hợp cả dữ liệu chéo và dữ liệu chuỗi thời gian, trở thành công cụ hữu ích trong nhiều nghiên cứu Sự kết hợp này mang lại nhiều ưu điểm cho việc phân tích dữ liệu.
Dữ liệu bảng là công cụ quan trọng trong việc nghiên cứu sự biến động của các yếu tố liên quan đến doanh nghiệp, tiểu bang, và quốc gia theo chuỗi thời gian Sự không đồng nhất giữa các mối liên hệ này đòi hỏi mô hình ước lượng dữ liệu bảng phải xem xét tính dị biệt, từ đó phân tích các biến số đặc thù cho từng đối tượng.
Ước lượng bằng dữ liệu bảng cho chúng ta nhiều thông tin hơn, ít xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến và hiệu quả hơn
Để phân tích các quan sát không gian và lặp lại, dữ liệu bảng là lựa chọn tối ưu, cho phép nghiên cứu động lực của các thay đổi Dữ liệu này mang lại kết quả chính xác hơn cho các nghiên cứu về sự biến động liên tục như tỷ lệ thất nghiệp, dịch chuyển lao động, và sự thay đổi của các yếu tố như xuất khẩu, GDP, tỷ giá, và lạm phát.
3.2.1 Mô hình hồi quy kết hợp
Mô hình hồi quy này có các hệ số không thay đổi theo thời gian và cá nhân, chỉ ước lượng hồi quy OLS thông thường mà không xem xét khía cạnh không gian và thời gian của dữ liệu Mặc dù đơn giản, những giả định hạn chế của mô hình hồi quy kết hợp có thể dẫn đến việc bóp méo thực tế về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.
Mô hình FEM (Fix Effect Model) giả định rằng các hệ số độ dốc là không đổi giữa các quốc gia, với 14 quốc gia đang phát triển và 13 quốc gia phát triển Trong mô hình này, hệ số chặn sẽ thay đổi theo từng quốc gia nhưng không thay đổi theo thời gian Công thức mô hình FEM được diễn đạt như sau: y it = α i + x it β + u it (4).
Trong đó: y it có thể là một trong ba biến nội sinh, i là đơn vị chéo thứ i và t là thời gian của quan sát
Hệ số chặn α i chú ý đến những ảnh hưởng không đồng nhất từ các biến không được quan sát có thể khác nhau giữa các đơn vị chéo
Các x it là một vector dòng của tất cả các biến nội sinh có độ trễ
Hệ số β là một vector cột của các hệ số độ dốc chung cho nhóm quan sát
Số hạng sai số u it tuân theo các giả định kinh điển u it ~N(0,σ 2 u )
Mô hình REM (Random Effect Model) giả định rằng hệ số độ dốc giữa các đơn vị chéo là không đổi, trong khi hệ số chặn được xem là một biến ngẫu nhiên, được biểu diễn dưới dạng αi = α + εi Ở đây, α là giá trị trung bình của các hệ số chặn của tất cả các đơn vị chéo, còn εi là sai số ngẫu nhiên phản ánh sự khác biệt cá nhân trong hệ số chặn của mỗi đơn vị, với εi tuân theo phân phối chuẩn N(0, σ²ε) Thay thế vào phương trình (3), chúng ta có mô hình REM thể hiện qua phương trình (4): yit = α + xitβ + vit.
Mô hình REM được ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS), cho thấy mối tương quan giữa vit và v is (với t ≠ s) Để quyết định giữa REM và FEM, chúng tôi sử dụng kiểm định Hausman, với giả thuyết H0 là không có sự khác biệt đáng kể giữa hai phương pháp Nếu không bác bỏ H0, REM sẽ là lựa chọn phù hợp; ngược lại, nếu H0 bị bác bỏ, FEM nên được áp dụng thay vì REM.
3.2.4 Ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS)
Cả ước lượng FEM và REM đều yêu cầu giả thiết quan trọng rằng phần dư (sai số ngẫu nhiên) phải đồng nhất, không có phương sai thay đổi và tự tương quan Nếu giả định này bị vi phạm, ước lượng FEM vẫn chính xác nhưng không hiệu quả và có thể bị chệch Để giải quyết vấn đề này, phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu tổng quát (GLS) được áp dụng, giúp cải thiện độ vững của kết quả ước lượng Trong phương pháp GLS, giả định rằng phương sai của phần dư liên quan đến một số biến số khác, cụ thể là Var(u t ) = σ 2 z i 2 Để loại bỏ hiện tượng phương sai thay đổi (heteroscedasticity), cần chia cả hai vế của phương trình hồi quy cho z i.
Với vt = u t /z i là sai số hồi quy mới
Phương sai của phần dư trong mô hình hồi quy mới được tính là var(v t ) = var(u t /z i ) = var(u t )/z i 2 = σ 2, cho thấy rằng hiện tượng phương sai thay đổi đã được loại bỏ Do đó, kết quả hồi quy từ mô hình GLS sẽ ổn định và đáng tin cậy hơn so với các mô hình FEM và REM.
PHÂN TÍCH VÀ KÊT QUẢ
Phân tích thống kê mô tả
Kết quả thống kê mô tả của các biến trong mô hình được trình bày sơ lược ở bảng 4.1và 4.2 Bao gồm các biến: RGDP, EXP, EXCHANGE, INFLAT, INVEST,
RD lần lượt là các biến số tổng sản lượng đầu ra, xuất khẩu, tỷ giá, lạm phát, đầu tư, chi phí nghiên cứu phát triển
Bảng 4.1 Thống kê mô tả của các biến tại các nước đang phát triển
Biến số Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
(Nguồn: Tính toán tác giả)
Các nước đang phát triển được chọn ngẫu nhiên từ 14 quốc gia ở châu Á và châu Phi có GDP bình quân năm là 24.97, với giá trị thấp nhất là 21.95 và giá trị cao nhất đạt khoảng 27.56.
Giá trị xuất khẩu của các nước này rơi vào khoảng 20.27 (thấp nhất) và 27.11 (cao nhất) và trung bình vào khoảng 24.11
Tỷ giá so với đồng USD của các nước này nằm trong khoảng từ 21935 (tỷ giá cao nhất) và tỷ giá thâp1 nhất là 1.2 (nước Zambia ở Nam phi)
Tỷ lệ lạm phát (đo bằng sự tăng giá của sản phẩm) rơi vào khoản -1.7 (thấp nhất) và 58.45 (cao nhất) với mức trung bình nằm ở giá trị 6.78
Giá trị đầu tư tại các nước này thì nằm trong khoảng từ 16.37 (cao nhất) đến -7.04 (thấp nhất) ngưỡng trung bình là 2.57
Chi phí nghiên cứu phát triển tại các nước đang phát triển có giá trị dao động trong khoảng từ 0 đến 2.62 và đạt mức trung bình 0.29
Bảng 4.2 Thống kê mô tả của các biến tại các nước phát triển
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
(Nguồn: Tính toán tác giả)
Các nước phát trên được chọn ngẫu nhiên với giá trị GDP bình quân năm 23.91, giá trị nhỏ nhất đạt 19.58 giá trị lớn nhất rơi vào khoảng 28.9
Giá trị xuất khẩu của các nước này rơi vào khoảng 21.6 (thấp nhất) và 28.5 (cao nhất) và trung bình vào khoảng 25.82
Chi phí nghiên cứu phát triển rơi vào khoảng 4.4 (cao nhất) và 0 (thấp nhất), mức trung bình đạt 1.54
Tỷ giá so với đồng USD của các nước này nằm trong khoảng từ 1401 (tỷ giá cao nhất) và tỷ giá thấp nhất là 0 mức trung bình là 118
Tỷ lệ lạm phát (đo bằng sự tăng giá của sản phẩm) rơi vào khoảng -1.54 (thấp nhất) và 154.76 (cao nhất) với mức trung bình nằm ở giá trị 6.17
Giá trị đầu tư tại các nước này thì nằm trong khoảng từ 8.13 (cao nhất) đến 0 (thấp nhất) ngưỡng trung bình là 6.17
Sự tác động của biến EXP và các biến còn lại lên biến RGDP
Kiểm tra đa cộng tuyến
Kiểm tra đa cộng tuyến là quá trình xác định mối quan hệ tương tác giữa các biến độc lập trong mô hình Nếu xảy ra đa cộng tuyến hoàn hảo, mô hình hồi quy sẽ không thể ước lượng được Ngược lại, đa cộng tuyến không hoàn hảo sẽ làm giảm ý nghĩa của các biến độc lập và gây ra sai số trong hệ số hồi quy Để kiểm tra đa cộng tuyến, có thể sử dụng hai phương pháp: ma trận hệ số tương quan và hệ số phóng đại phương sai (VIF).
4.2.1 Ma trận hệ số tương quan
Bảng 4.3 Ma trận hệ số tương quan tại các nước đang phát triển
RGDP EXP EXCHANGE INFLAT INVEST RD
(Nguồn: Tính toán tác giả)
Dựa trên bảng 4.3, có một trường hợp biến xuất khẩu với giá trị lớn hơn 0.5 cho thấy khả năng có sự tương quan Chúng ta sẽ tiếp tục kiểm tra thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
Bảng 4.4 Ma trận hệ số tương quan (tại các nước phát triển có RD)
RGDP EXP RD INVEST EXCHANGE INFLAT
(Nguồn: Tính toán tác giả)
Dựa vào bảng 4.4, có một trường hợp tỷ giá có giá trị lớn hơn 0.5, cho thấy có khả năng tồn tại sự tương quan Do đó, cần tiến hành kiểm tra tiếp thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF).
4.2.2 Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Một quy tắc phổ biến trong phân tích hồi quy là nếu chỉ số VIF lớn hơn 10 (hệ số 1/VIF nhỏ hơn 0.1), thì có thể khẳng định rằng đa cộng tuyến tồn tại trong mô hình Nếu VIF lớn hơn 2 (hệ số 1/VIF nhỏ hơn 0.5), thì có lý do để nghi ngờ về sự hiện diện của đa cộng tuyến.
Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho các biến EXP, EXCHANGE, INFLAT, INVEST, và RD cho thấy tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 và 1/VIF lớn hơn 0.5 Điều này cho phép kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong hai mô hình.
Bảng 4.5 Kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai VIF ở các nước đang phát triển
Giá trị trung bình VIF 1.28
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Bảng 4.6 Kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai VIF ở các nước phát triển
Giá trị trung bình VIF 1.21
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kiểm định tự tương quan
Bảng kiểm định tự tương quan trong phụ lục 8 và 9 cho thấy rằng hai mô hình được chọn không có sự tự tương quan, với kết quả Prob > F = 0.0000 < 0.5.
Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa các nhân tố vĩ mô và tăng trưởng tổng sản phẩm đầu ra của các quốc gia đang phát triển và phát triển trong giai đoạn 1996 Kết quả cho thấy rằng các yếu tố như chính sách kinh tế, đầu tư nước ngoài và ổn định chính trị đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Sự tương tác giữa các yếu tố này ảnh hưởng đáng kể đến khả năng phát triển bền vững của các quốc gia.
4.4.1 Mô hình hồi quy FEM
Trong phân tích hồi quy sử dụng mô hình hiệu ứng cố định, các biến đều cho kết quả có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (xem phụ lục 10 và 11) Tuy nhiên, trong mô hình dành cho các nước đang phát triển, kết quả từ phụ lục 10 cho thấy biến EXCHANGE và RD không có ý nghĩa thống kê.
Tại mô hình các nước phát triển phụ lục 11 hồi quy cho các nước phát triển biến EXCHANGE và INVEST không có ý nghĩa thống kê do P>|t| > 5%
4.4.2 Mô hình hồi quy REM
Bảng hồi quy REM trong phụ lục 12 và phụ lục 13 cho thấy kết quả từ mô hình Random Effects Model Tại mức ý nghĩa 5%, cả hai bảng dữ liệu đều có các biến có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, trong bảng phụ lục 12, biến EXCHANGE và RD không có ý nghĩa thống kê, trong khi ở bảng phụ lục 13, biến EXCHANGE và INVEST cũng không có ý nghĩa thống kê do P>|t| > 5%.
4.4.3 Kiểm định Hausman Để xem xét mô hình FEM (Fix Effect Model) hay mô hình REM (Random Effect Model) là phù hợp hơn, ta tiến hành kiểm định Hausman Thực chất của kiểm định này là để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa ε i và các biến độc lập hay không
H 0 : ε i và các biến độc lập không tương quan Lựa chọn mô hình REM
H 1 : ε i và các biến độc lập có tương quan Lựa chọn mô hình FEM
Dựa vào bảng phụ lục 16 về kiểm định cho các nước đang phát triển, với mức ý nghĩa 5%, giá trị Prob>chi2 = 0.000 (< 5%) cho thấy chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chọn giả thuyết H1 Do đó, mô hình FEM (Fix Effect Model) được xác định là mô hình hồi quy phù hợp cho các nước đang phát triển.
Dựa vào bảng phụ lục 17 cho các nước phát triển, với mức ý nghĩa 5%, giá trị Prob>chi2 = 0.000 (< 5%) cho thấy chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chọn giả thuyết H1 Do đó, mô hình FEM (Fixed Effect Model) là lựa chọn phù hợp cho hồi quy trong bối cảnh các nước phát triển.
4.4.4 Kiểm định phương sai thay đổi cho mô hình FEM REM
Theo kiểm định phương sai thay đổi, cả hai bảng dữ liệu đều cho kết quả Prob > chi2 = 0.0000, cho thấy mô hình gặp phải vấn đề về phương sai thay đổi Do đó, việc sử dụng mô hình FEM REM cho hồi quy dữ liệu sẽ không chính xác, trong khi mô hình GLS ở bảng 4.7 sẽ có độ tin cậy cao hơn và được chọn làm cơ sở phân tích cho nghiên cứu này.
Do có sự ảnh hưởng của phương sai thay đổi nên mô hình hoàn chỉnh của bài nghiên cứu được viết lại dựa vào hồi quy GLS như sau:
Bảng 4.7 Kết quả nghiên cứu tại các nước đang phát triển theo biến RGDP
RGDP Hệ số Độ lệch P>[z]
Số quan sát = 294 Wald chi2 (5) = 2120.63 Prob > chi2 = 0.0000
(Nguồn tính toán của tác giả)
RGDP= 4.01+ 0.91*EXP+0.00001*EXCHANGE + 0.013*INFLAT – 0.044 INVEST – 0.68*RD + ε t (a)
Biến xuất khẩu (EXP) có mối tương quan tích cực với tăng trưởng tổng sản lượng đầu ra (RGDP), với mỗi 1% tăng trong xuất khẩu tương ứng với 0.91% tăng trưởng trong sản lượng Điều này chứng tỏ rằng việc gia tăng xuất khẩu không chỉ thúc đẩy sản xuất mà còn góp phần nâng cao tổng sản lượng đầu ra của quốc gia.
Biến tỷ giá có mối tương quan tích cực với xuất khẩu, mặc dù mức độ tương quan này khá thấp Cụ thể, khi tỷ giá tăng lên 1 đơn vị, xuất khẩu chỉ tăng 0.00001 Sự gia tăng tỷ giá khuyến khích các doanh nghiệp mở rộng sản xuất, dẫn đến tổng sản lượng đầu ra tăng nhẹ.
Lạm phát có mối quan hệ dương với tổng sản lượng đầu ra, khi mỗi 1% lạm phát tăng lên, tổng sản lượng tăng 0.013% Mặc dù lạm phát cao thường gây khó khăn cho nền kinh tế do giá cả đầu vào và đầu ra đều tăng, nhưng nếu được duy trì ở mức độ hợp lý, lạm phát có thể mang lại tác động tích cực cho sự phát triển của quốc gia.
Biến đầu tư có tương quan âm với tổng sản lượng đầu ra, tạo ra nghịch lý đầu tư Thông thường, khi đầu tư tăng, GDP cũng tăng; tuy nhiên, trong một số trường hợp, đầu tư tăng lại dẫn đến giảm GDP Khi các nhà đầu tư gia tăng đầu tư, họ yêu cầu tỷ suất sinh lời cao hơn, khiến nhà sản xuất phải nâng giá hàng hóa để đạt lợi nhuận mong muốn Điều này làm giảm hàm cầu, dẫn đến nhu cầu hàng hóa giảm và dư thừa hàng hóa, từ đó sản lượng sản xuất cũng giảm Do đó, trong trường hợp này, khi đầu tư tăng thêm 1 đơn vị, GDP giảm đi 0.044.
Chi phí nghiên cứu và phát triển (R&D) gia tăng có thể dẫn đến sự tăng cao trong chi phí hàng hóa sản phẩm, từ đó làm giảm cầu hàng hóa và ảnh hưởng tiêu cực đến GDP Theo mô hình nghiên cứu, khi chi phí R&D tăng thêm 1 đơn vị, thì sản phẩm quốc nội thực (RGDP) sẽ giảm đi 0.68 đơn vị.
Bảng 4.8 Kết quả nghiên cứu tại các nước phát triển theo biến RGDP
RGDP Hệ số Độ lệch P>[z]
Số quan sát = 273 Wald chi2 (5) = 296.8 Prob > chi2 = 0.0000
(Nguồn tính toán của tác giả)
RGDP= 16.32 + 0.4*EXP - 0.67*RD – 0.27*INVEST – 0.003*EXCHANGE + ε t (b)
Biến xuất khẩu (EXP) có mối tương quan tích cực mạnh mẽ với tăng trưởng tổng sản lượng đầu ra (RGDP), như đã dự đoán trong nghiên cứu Cụ thể, khi tỷ lệ xuất khẩu tăng 1%, tốc độ tăng trưởng tổng sản lượng đầu ra sẽ tăng 0.4% Điều này cho thấy rằng việc gia tăng xuất khẩu sẽ thúc đẩy sản xuất và làm tăng tổng sản lượng đầu ra của quốc gia.
Biến đầu tư có tương quan nghịch chiều với tổng sản lượng đầu ra Cứ mỗi khi đầu tư tăng lên 1 thì tổng sản lượng lại giảm xuống 0.27
Biến khi biến chi phí nghiên cứu phát triển tăng lên 1 thì biền tổng sản lượng đầu ra lại giảm đi 0.67
Khi tỷ giá tăng 1 đơn vị, RGDP giảm 0.003 do chi phí nguyên vật liệu nhập khẩu tăng, dẫn đến giảm tổng sản phẩm đầu ra.
Sự tác động của biến RGDP và các biến còn lại lên biến EXP
Kiểm tra đa cộng tuyến
Kiểm tra đa cộng tuyến là việc xác định xem các biến độc lập trong mô hình có mối liên hệ tương tác hay không Đa cộng tuyến hoàn hảo có thể khiến mô hình hồi quy không thể ước lượng, trong khi đa cộng tuyến không hoàn hảo làm giảm ý nghĩa của các biến độc lập và gây ra sai số trong hệ số hồi quy Để kiểm tra đa cộng tuyến, chúng ta có thể sử dụng hai phương pháp: ma trận hệ số tương quan và hệ số phóng đại phương sai (VIF).
4.5.1 Ma trận hệ số tương quan
Bảng 4.9 Ma trận hệ số tương quan tại các nước đang phát triển
EXP RGDP EXCHANGE INFLAT INVEST RD
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Dựa vào sự tương quan ta thấy có 1 trường hợp biến RGDP (0.92) có giá trị > 0.5 nghi ngờ có sự tương quan
Bảng 4.10 Ma trận hệ số tương quan tại các nước phát triển
EXP RGDP RD INVEST EXCHANGE INFLAT
(Nguồn: Tính toán tác giả)
Dựa vào bảng 4.10 ta thấy có sự tương quan giữa biến EXCHANGE và RGDP (- 0.6) Kiếm định tiếp hệ số VIF và 1/VIF
4.5.2 Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
Quy ước chung về đa cộng tuyến trong mô hình cho thấy nếu VIF lớn hơn 10 (hệ số 1/VIF nhỏ hơn 0.1) thì có dấu hiệu chắc chắn tồn tại đa cộng tuyến Nếu VIF lớn hơn 2 (hệ số 1/VIF nhỏ hơn 0.5), điều này cho thấy có khả năng nghi ngờ về sự tồn tại của đa cộng tuyến.
Kiểm định hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho các biến RGDP, EXCHANGE, INFLAT, INVEST và RD cho thấy tất cả các giá trị VIF đều nhỏ hơn 2 và 1/VIF > 0.5 Do đó, có thể khẳng định rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong hai mô hình này.
Bảng 4.11 Kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai VIF ở các nước đang phát triển
Giá trị trung bình VIF 1.16
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Bảng 4.12 Kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai VIF ở các nước phát triển
Giá trị trung bình VIF 1.41
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kiểm định tự tương quan
Phụ lục 22 và phụ lục 23 cho thấy hai mô hình chọn không tồn tại sự tự tương quan do cả hai Prob > F = 0.0000 (< 0.5)
Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố vĩ mô và tăng trưởng tổng sản phẩm đầu ra của các quốc gia đang phát triển và phát triển trong giai đoạn 1996 Kết quả cho thấy rằng các yếu tố như chính sách kinh tế, đầu tư nước ngoài và ổn định chính trị có ảnh hưởng đáng kể đến sự tăng trưởng kinh tế Hơn nữa, nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải thiện cơ sở hạ tầng và giáo dục để thúc đẩy sự phát triển bền vững.
4.7.1 Mô hình hồi quy FEM
Theo mô hình hồi quy hiệu ứng cố định, ở mức ý nghĩa 5%, dữ liệu từ các nước đang phát triển (bảng phụ lục 24) cho thấy biến INFLAT và RD không có ý nghĩa thống kê Ngược lại, trong bảng dữ liệu của các nước phát triển (bảng phụ lục 25), tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ biến EXCHANGE và INFLAT, do P>|t| > 5%.
4.7.2 Mô hình hồi quy REM
Mô hình hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên cho thấy rằng ở mức ý nghĩa 5%, các biến INFLAT và RD trong bảng dữ liệu các nước đang phát triển (phụ lục 26) không có ý nghĩa thống kê Trong khi đó, ở bảng dữ liệu các nước phát triển (phụ lục 27), tất cả các biến đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ biến EXCHANGE và INFLAT, do P>|t| > 5%.
4.7.3 Kiểm định Hausman Để xem xét mô hình FEM (Fix Effect Model) hay mô hình REM (Random
Mô hình hiệu ứng (Effect Model) được xem là phù hợp hơn, vì vậy chúng ta tiến hành kiểm định Hausman Kiểm định này nhằm xác định xem có sự tự tương quan giữa sai số ε i và các biến độc lập hay không.
H 0 : ε i và các biến độc lập không tương quan Lựa chọn mô hình REM
H 1 : εi và các biến độc lập có tương quan Lựa chọn mô hình FEM
Theo bảng phụ lục 28 kiểm định Hausman cho các nước đang phát triển với mức ý nghĩa 5%, giá trị Prob>chi2 là 0.02 (< 5%), do đó chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chọn giả thuyết H1.
Trong trường hợp này mô hình FEM (Fix Effect Model) là mô hình phù hợp
Dựa vào bảng phụ lục 29 kiểm định Hausman cho các nước phát triển, ở mức ý nghĩa 5%, ta có giá trị Prob>chi2 = 0.0066 (< 5%) do đó ta bác bỏ H0 và chọn H 1
Trong trường hợp này mô hình FEM (Fix Effect Model) là mô hình phù hợp
4.7.4 Kiểm định phương sai thay đổi
Cả hai bảng dữ liệu ở phụ lục 30 và phụ lục 31 đều cho thấy giá trị Prob > chi2 là 0.0000, cho thấy rằng cả hai mô hình đều gặp phải tình trạng phương sai thay đổi Do đó, việc sử dụng mô hình FEM và REM để hồi quy dữ liệu sẽ không còn chính xác Trong khi đó, mô hình GLS được trình bày trong bảng 4.13 sẽ có độ tin cậy cao hơn và sẽ được sử dụng làm cơ sở phân tích cho nghiên cứu này.
Do có sự ảnh hưởng của phương sai thay đổi nên mô hình hoàn chỉnh của bài nghiên cứu được viết lại dựa vào hồi quy GLS như sau:
Bảng 4.13 Kết quả nghiên cứu tại các nước đang phát triển theo biến EXP
EXP Hệ số Độ lệch P>[z]
Số quan sát = 294 Wald chi2 (5) = 2699.7 Prob > chi2 = 0.0000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Tổng sản lượng đầu RGDP có mối tương quan tích cực mạnh mẽ với sự tăng trưởng xuất khẩu ở các nước đang phát triển, đúng như mong đợi của nghiên cứu Cụ thể, mỗi khi tổng sản lượng hàng hóa đầu ra tăng 1 đơn vị, giá trị xuất khẩu sẽ tăng lên 0.97 Khi nhu cầu tiêu dùng trong nước đã được đáp ứng, phần hàng hóa dư thừa sẽ được xuất khẩu ra nước ngoài nhằm thu lợi nhuận cho đất nước.
Biến chi phí nghiên cứu phát triển có tác động lớn đến giá trị xuất khẩu, với việc gia tăng 1 đơn vị chi phí này sẽ tạo ra 0.85 giá trị xuất khẩu Khi doanh nghiệp đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, họ có thể tạo ra các sản phẩm giá trị với chi phí thấp, từ đó thúc đẩy xuất khẩu hàng hóa Tương tự, việc gia tăng chi phí đầu tư cũng đóng vai trò quan trọng; mỗi đơn vị đầu tư tăng thêm sẽ dẫn đến 0.04 giá trị xuất khẩu, giúp doanh nghiệp có thêm vốn để phát triển và nghiên cứu sản phẩm.
Lạm phát có ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị xuất khẩu; cụ thể, khi lạm phát tăng 1 đơn vị, xuất khẩu giảm 0.017 Sự gia tăng lạm phát dẫn đến giá hàng hóa cao hơn, khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc cạnh tranh trên thị trường quốc tế.
Việc tỷ giá tăng 1 đơn vị làm xuất khẩu gia tăng 0.00002, khi tỷ giá tăng, thúc đẩy gia tăng xuất khẩu để thu ngoại tệ
Bảng 4.14 Kết quả nghiên cứu tại các nước phát triển theo biến EXP
EXP Hệ số Độ lệch P>[z]
Số quan sát = 273 Wald chi2 (5) = 145.02
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
EXP = 19.06 + 0.37 * RGDP + 0.57*RD - 0.31*INVEST + 0.001*EXCHANGE – 0.03*INFLAT + ε t (b)
Tổng sản lượng đầu RGDP có mối tương quan tích cực với sự tăng trưởng xuất khẩu ở các nước đang phát triển, như dự đoán trong nghiên cứu Cụ thể, mỗi khi tổng sản lượng hàng hóa đầu ra tăng thêm 1 đơn vị, giá trị xuất khẩu cũng sẽ tăng lên 0.37, tương tự như tình hình tại các quốc gia đang phát triển.
Đầu tư có ảnh hưởng tiêu cực đến xuất khẩu, với mỗi đơn vị đầu tư tăng làm xuất khẩu giảm 0.31 đơn vị Ngược lại, chi phí nghiên cứu và phát triển lại có tác động tích cực, khi tăng thêm 1 đơn vị sẽ thúc đẩy xuất khẩu tăng 0.57 đơn vị Việc các quốc gia đầu tư vào nghiên cứu và phát triển công nghệ giúp gia tăng số lượng hàng hóa sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm, từ đó đáp ứng các tiêu chuẩn toàn cầu và nhu cầu khách hàng, dẫn đến sự gia tăng xuất khẩu.
Tỷ giá có mối tương quan tích cực với xuất khẩu; khi tỷ giá tăng 1 đơn vị, xuất khẩu tăng 0.001 Sự gia tăng tỷ giá khiến các công ty có xu hướng đẩy mạnh xuất khẩu để gia tăng doanh thu.
Lạm phát có mối quan hệ nghịch với giá trị xuất khẩu; cụ thể, khi lạm phát tăng 1 đơn vị, giá trị xuất khẩu giảm 0.03 đơn vị Sự gia tăng lạm phát dẫn đến việc tăng giá cả hàng hóa, khiến cho doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc cạnh tranh trên thị trường quốc tế.
Nghiên cứu này chỉ ra rằng, ở cả hai nhóm quốc gia, tăng trưởng xuất khẩu thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và ngược lại, tăng trưởng kinh tế cũng ảnh hưởng đến xuất khẩu, tương tự như các nghiên cứu trước đây của Reppas và Christopoulos (2005), Chen (2007), và Awokuse và Christopoulos (2009) Tỷ giá được xác định là yếu tố quyết định quan trọng đối với xuất khẩu, với tác động lớn hơn ở các nước phát triển so với các nước đang phát triển Việc tăng tỷ giá có thể dẫn đến xuất khẩu tăng lên nhằm tối đa hóa lợi nhuận Tuy nhiên, khi xem xét chi phí nghiên cứu phát triển trong mối quan hệ giữa xuất khẩu và tổng sản lượng, phát hiện rằng chi phí nghiên cứu gia tăng có thể làm giảm lợi nhuận và dẫn đến giảm trưởng kinh tế Mặc dù vậy, chi phí nghiên cứu lại có tác động tích cực đến xuất khẩu, thông qua việc nâng cao năng lực và công nghệ, cũng như đáp ứng các tiêu chuẩn xuất khẩu quốc tế Do đó, các nước đang phát triển nên học hỏi từ các nước phát triển bằng cách đầu tư vào nghiên cứu phát triển để tạo ra sản phẩm chất lượng cao phù hợp với nhu cầu toàn cầu.