Bảng Mô Tả Biến Và Kỳ Vọng Dấu

tham gia của lao động vì vậy giảm tổng cung, tổng cầu, tỷ lệ tiết kiệm của nền kinh tế. Mặt khác, nợ vay tăng thì nguồn vốn cho khu vực tư nhân giảm hoặc lãi suất vay nợ tăng dẫn đến khu vực sản xuất tư nhân khó huy động vốn hơn và chi phí đầu vào cũng gia tăng dẫn đến tác động tiêu cực đến TTKT. Ngoài ra, quan điểm thứ ba có thể được xem là sự dung hòa giữa hai quan điểm trên đó là tùy thuộc vào quy mô của khoản chi tiêu Chính phủ so với tổng sản lượng của nền kinh tế thì tác động chi tiêu Chính phủ đến TTKT sẽ thay đổi từ tích cực qua tiêu cực. Từ các lý thuyết trên thì có rất nhiều nghiên cứu đã kiểm tra tác động của Quy mô Chính phủ trong mô hình nghiên cứu về TTTK và luận án này cũng không ngoại lệ. Một số nghiên cứu có sử dụng biến này là Woo, J.; Kumar (2010, 2015); Eunji Kim, Yoonhee Ha and Sangheon Kim (2017); Andrzej Cieślik và Łukasz Goczek (2018).

Độ mở thương mại (TO): là biến đại diện cho tự do hóa thương mại của mỗi quốc gia. Độ mở thương mại đo lường bằng tỷ lệ tổng kim ngạch xuất, nhập khẩu/GDP danh nghĩa. Theo lý thuyết về giao thương quốc tế, tự do hóa thương mại sẽ thúc đẩy gia tăng nguồn vốn đầu tư, chuyển giao công nghệ và cung cấp các sản phẩm, dịch vụ chất lượng hơn với giá cả cạnh tranh hơn bất kể quốc gia tham gia vào tự do hóa thương mại có lợi thế hay không. Biến này cũng được sử dụng phổ biến trong nghiên cứu về TTKT như các tác giả như Égert, B. (2015); Woo, J.; Kumar (2015); Eunji Kim, Yoonhee Ha and Sangheon Kim (2017); Yifei Cai (2017); Markus Ahlborn & Rainer Schweickert (2018). Vì vậy trong luận án này tác giả cũng sử dụng biến Độ mở thương mại như là một biến kiểm soát trong mô hình.

Thâm hụt ngân sách (DEFICIT): Là tình trạng nguồn thu không đủ bù đắp các khoản chi tiêu của Chính phủ dẫn đến chính phủ phải tìm kiếm các nguồn khác để bổ sung cho các khoản chi tiêu của mình và thường là được bổ sung từ nguồn vay. Khi thâm hụt ngân sách càng lớn thì việc vay nợ càng nhiều dẫn đến tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế thông qua việc gia tăng lạm phát, gia tăng lãi suất trên thị trường vốn. Kết quả này cũng đã được tìm thấy trong một số nghiên cứu của

Afonso, A., và Jalles, J. T. (2013); Woo, J. và Kumar (2015); Eunji Kim, Yoonhee Ha và Sangheon Kim (2017).

Khủng hoảng nợ công (CRISIS): Thống kê mô tả về nợ công được mô tả trong Hình 4.1 và tham nhũng được mô tả trong Hình 4.2 sau năm 2010 – thời điểm xác định trước và sau khủng hoảng nợ công Châu Âu bắt đầu từ năm 2009 cho thấy rằng nợ công có xu gia tăng sau khủng hoảng, ngay khi nợ công gia tăng thì Hình

4.2 cũng cho thấy chỉ số cảm nhận tham nhũng cũng gia tăng ở các nhóm nước. Mặc dù khủng hoảng nợ công ở Châu Âu xảy ra ở các nước thuộc nhóm thu nhập cao và có thể dự đoán được sẽ tác động đến nhóm thu nhập cao. Tuy nhiên, rõ ràng là theo tiến trình phát triển, các nước có mức thu nhập trung bình cũng sẽ hướng đến mức thu nhập cao hơn nên có thể cũng trải qua những giai đoạn phát triển như nhóm thu nhập cao. Mặt khác, rõ ràng là số liệu ở Hình 4.1 và Hình 4.2 cũng cho thấy rằng rõ ràng sau khủng hoảng nợ công Châu Âu số liệu về nợ công, tham nhũng của các nhóm nước đều bị ảnh hưởng. Chính vì vậy, tác giả sử dụng biến khủng hoảng nợ công như một biến kiểm soát để đánh giá sự ảnh hưởng của khủng hoảng nợ công Châu Âu đối với TTKT sẽ theo chiều hướng như thế nào. Biến này được thiết kế dưới dạng biến giả, nó nhận giá trị là 0 đối với các giá trị quan sát từ năm 2000 đến năm 2010 và nhận giá trị là 1 đối với các giá trị quan sát từ năm 2011 đến năm 2019.

3.2.3 Đo lường biến nghiên cứu

Như lý thuyết đã trình bày ở trên một trong những chỉ tiêu đo lường TTKT là GDP chính vì vậy trong hầu hết các nghiên cứu về TTKT các tác giả đều sử dụng tốc độ tăng GDP BQĐN thực hoặc mức độ tăng trưởng GDP BQĐN thực giữa hai năm liên tiếp để đại diện cho TTKT như của các tác giả Presbitero (2005), Abbas và Christensen (2010), Baum và cộng sự (2013), … Tuy nhiên trong một số nghiên cứu khác lại sử dụng mức độ tăng GDP BQĐN thực trung bình trong một chu kỳ dài hơn (3 năm, 4 năm, 5 năm) nhằm loại bỏ sự ảnh hưởng của tính chu kỳ kinh doanh, nhân quả ngược giữa các biến số vĩ mô đối với TTKT như của các tác giả Cecchetti và cộng sự (2011), Padoan và cộng sự (2012), Antonakakis (2014), Woo

và Kumar (2010, 2015), Kim và cộng sự (2017),… Trong luận án này tác giả sẽ sử dụng biến TTKT được đo lường bởi mức độ tăng GDP BQĐN thực trung bình chu kỳ bốn năm có lấy logarit. Dữ liệu về GDP BQNĐ được thu thập từ dữ liệu công bố trên webside của Ngân hàng Thế giới.

Khi nghiên cứu về tác động của nợ công đến tăng trưởng kinh tế thì một số nghiên cứu sử dụng dữ liệu nợ công theo công bố của tổ chức Ngân Hàng Thế Giới như Reinhart và Rogoff (2010), Afonso & Jalles (2013), Herndon & Pollin (2013). Tuy nhiên một số nghiên cứu khác lại sử dụng dữ liệu nợ công được thu thập từ Quỹ Tiền Tệ Quốc Tế như Kumar & Woo (2010, 2015), Minea & Parent (2012), Markus & Rainer (2018). Ngoài ra, Égert (2015) sử dụng cả hai nguồn dữ liệu từ WB và IMF, một số tác giả khác lại sử dụng dữ liệu nợ công do Ủy ban Châu Âu như Chalk & Tanzi (2002), Baum, Checherita-Westphal, & Rother (2013), Antonakakis (2014). Như lý thuyết đã trình bày, nghiên cứu này thống nhất khái niệm về nợ công theo định nghĩa của IMF vì vậy dữ liệu về nợ công chính là là những phần nghĩa vụ nợ trực tiếp hoặc được thừa nhận của chính phủ một quốc gia với phần còn lại của nền kinh tế và nước ngoài được đo lường bằng tỷ lệ nợ công trên GDP của một quốc gia và được thu thập từ dữ liệu nợ công được công bố trên trang web của Quỹ Tiền tệ Quốc tế, tính theo tỷ lệ phần trăm và được lấy vào cuối kỳ vì nó phù hợp với các chỉ số tài chính thông thường.

Tương tự như cách đo lường nợ công, như đã trình bày ở Chương 2, việc đo lường tham nhũng cũng có nhiều phương pháp khác nhau và mỗi phương pháp đều có những ưu và nhược điểm nhất định. Chính vì vậy, trong các nghiên cứu thực nghiệm, tùy vào mục đích của tác giả thì tham nhũng sẽ được đo lường theo các quan điểm đánh giá khác nhau như chỉ số ICRG, chỉ số kiểm soát tham nhũng và chỉ số cảm nhận tham nhũng. Tuy nhiên, trong hầu hết các nghiên cứu về tham nhũng thì chỉ số cảm nhận tham nhũng được sử dụng rộng rãi hơn cả như các nghiên cứu của Méon và Sekkat (2005), Heckelman và Powell (2010), Takuma và cộng sự (2014), Chiung-Ju Huang (2106), Đặng Văn Cường (2016), Kim và cộng sự (2017),... Chính vì vậy, trong nghiên cứu này tác giả cũng sử dụng chỉ số cảm

nhận tham nhũng của tổ chức Minh bạch Quốc tế để đo lường mức độ tham nhũng được cảm nhận của các quốc gia. Theo thông tin được công bố trên Webside của tổ chức này thì chỉ số cảm nhận tham nhũng dao động trong khoảng từ 0 đến 10 với 0 là mức tham nhũng nhiều nhất và 10 là tham nhũng ít nhất. Tuy nhiên, để tạo thuận lợi cho sự liên tưởng về mặt số học thì tác giả quy đổi lại thang đo này bằng cách lấy 10 trừ đi chỉ số cảm nhận tham nhũng được công bố với ý nghĩa tương ứng rằng chỉ số cảm nhận tham nhũng càng cao thì mức độ cảm nhận về tham nhũng đối với quốc gia nghiên cứu càng lớn. Điều này đồng nghĩa với việc mức độ cảm nhận tham nhũng thấp nhất với chỉ số là 0 và mức độ cảm nhận tham nhũng cao nhất với chỉ số là 10. Dữ liệu về các chỉ số cảm nhận tham nhũng của các nước sẽ được lấy từ dữ liệu công bố trên webside của tổ chức Minh bạch Quốc tế.

Ngoài biến phụ thuộc và biến độc lập, một số biến kiểm soát khác được đo lường cụ thể như sau:

Vốn con người (HUMAN): phản ánh quy mô lực lượng lao động tham gia vào nền kinh tế và được đo lường bằng tỷ lệ lao động trong độ tuổi lao động (từ 15 tuổi đến 64 tuổi) trên tổng dân số của một nước, lấy theo tỷ lệ phần trăm. Số liệu này được thu thập từ dữ liệu được công bố trên webside của Ngân hàng Thế giới.

Lạm phát (INFLAT): được đo bằng chỉ số giá tiêu dùng phản ánh tỷ lệ phần trăm thay đổi hàng năm của chi phí mà người tiêu dùng trung bình có được một giỏ hàng hóa và dịch cố định hoặc thay đổi trong khoảng thời gian xác định gọi là tỷ lệ lạm phát (%). Cũng giống như dữ liệu về vốn con người, dữ liệu về lạm phát cũng được thu thập từ webside của Ngân hàng Thế giới.

Quy mô chính phủ (GSIZE): được đo lường bằng tỷ lệ chi tiêu tiêu dùng của Chính phủ so với GDP, tính theo đơn vị phần trăm. Dữ liệu cũng được thu thập từ webside của Ngân hàng Thế giới.

Độ mở thương mại (TO): là biến đại diện cho tự do hóa thương mại của mỗi quốc gia. Độ mở thương mại đo lường bằng tỷ lệ tổng kim ngạch xuất, nhập khẩu/GDP danh nghĩa. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu biến Độ mở thương mại lấy từ nguồn dữ liệu được công bố bởi tổ chức Ngân Hàng Thế Giới.

Thâm hụt ngân sách (DEFICIT): Là tình trạng nguồn thu không đủ bù đắp các khoản chi tiêu của Chính phủ dẫn đến chính phủ phải tìm kiếm các nguồn khác để bổ sung cho các khoản chi tiêu của mình và thường là được bổ sung từ nguồn vay. Do đó, thâm hụt ngân sách được tính bằng chênh lệch giữa tổng thu ngân sách trên GDP và tổng chi ngân sách trên GDP với đơn vị tính là phần trăm. Trong đó, dữ liệu về tổng thu ngân sách và tổng chi ngân sách được lấy từ dữ liệu được công bố trên webside của Quỹ Tiền tệ Quốc tế.

Khủng hoảng nợ công (CRISIS): Biến này được thiết kế dưới dạng biến giả, nó nhận giá trị là 0 đối với các giá trị quan sát từ năm 2000 đến năm 2010 và nhận giá trị là 1 đối với các giá trị quan sát từ năm 2011 đến năm 2019.

Bảng 3.1: Bảng mô tả biến và kỳ vọng dấu

Tên biến

Công thức đo lường	Tác giả đã từng sử dụng	Kỳ vọng dấu trong luận án
GDP bình quân đầu người thực đầu chu kỳ (Yi,t-4)	Lấy logarit của GDP bình quan đầu người thực đầu chu kỳ	Presbitero (2005), Caner và cộng sự (2010), Cecchetti và cộng sự (2011), Woo và Kumar (2010, 2015), Nguyễn Văn Bổn (2016), Kim và cộng sự (2017),..	-
Nợ công (DEBT)	Tỷ lệ nợ công/GDP (%)	Kumar & Woo (2010, 2015), Minea & Parent (2012), Égert (2015), Markus & Rainer (2018)	+
Tham nhũng	Chỉ số cảm nhận	Méon và Sekkat (2005), Heckelman
(CPI)	tham nhũng với	và Powell (2010), Takuma và cộng
	thang đo từ 0	sự (2014), Chiung-Ju Huang
	(tham nhũng ít	(2106), Đặng Văn Cường (2016),	-
	nhất) đến 10	Kim và cộng sự (2017)
	(tham nhũng
	nhiều nhất).

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 264 trang tài liệu này.

Vốn con người (HUMAN)

Tỷ lệ dân số trong độ tuổi lao động trên tổng dân số (từ 15 tuổi đến 64

tuổi) (%)

Woo và Kumar (2015); Nguyễn Văn Bổn (2015); Kim và cộng sự (2017.

Lạm phát (INFLAT)

Tỷ lệ lạm phát

Gillman và cộng sự. (2004) Gillman & Harris (2008); Presbitero (2012), Samimi & Kenari (2015); Woo và Kumar (2015); Égert, B. (2015);

Kim và cộng sự (2017); Yifei Cai (2017); Andrzej Cieślik và Łukasz Goczek (2018); Saeed, S.; Islam,

T. (2018)

Quy mô chính phủ (GSIZE)

Chi tiêu tiêu dùng

của Chính phủ/GDP (%)

Woo và Kumar (2015); Kim và

cộng sự (2017); Andrzej Cieślik và

Łukasz Goczek (2018)

Độ mở thương

mại (TO)

Tổng tỷ lệ xuất khẩu và nhập khẩu/GDP (%)

Égert, B. (2015); Woo và Kumar (2015); Kim và cộng sự (2017); Markus Ahlborn & Rainer Schweickert (2018); Saeed, S.;

Islam, T. (2018)

Thâm hụt ngân sách (DEFICIT)

Chênh lệch giữa tổng thu ngân sách và tổng chi ngân sách/GDP

(%)

Afonso, A., và Jalles, J. T. (2013); Woo, J. và Kumar (2015); Kim và cộng sự (2017)

Khủng hoảng nợ công 2010

Biến giả nhận giá trị là 1 (2011-

2019) và 0 (2000-

2010)

Afonso, A., và Jalles, J. T. (2013);

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.3 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG

3.3.1.Các phương pháp ước lượng dữ liệu bảng

3.3.1.1. Phương pháp ước lượng Pooled – OLS

Phương pháp ước lượng Pooled OLS là phương pháp ước lượng trên dữ liệu gộp của các đối tượng với điều kiện các đối tượng khách thể nghiên cứu có dữ liệu là đồng nhất.

Với mỗi đơn vị chéo, sai số là yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian, nó đặc trưng cho mỗi đơn vị chéo. Nếu sai số tương quan với bất kỳ biến độc lập nào thì ước lượng hồi quy từ hồi quy biến phụ thuộc theo biến độc lập sẽ bị ảnh hưởng chéo bởi những nhân tố không đồng nhất không quan sát được. Thậm chí, nếu sai số không tương quan với bất kỳ một biến giải thích nào thì sự có mặt của nó cũng làm cho cho các ước lượng OLS không hiệu quả và sai số tiêu chuẩn không có hiệu lực.

3.3.1.2. Mô hình tác động cố định (FEM)

Với giả định mỗi thực thể đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi thực thể với các biến giải thích qua đó kiểm soát và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mô

hình ước lượng sử dụng:

Yit

i Xit eit

Mô hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “β” để phân biệt hệ số chặn của từng quan sát khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng quan sát. Qua đó, chúng ta có dữ liệu bảng bao gồm N đối tượng và T thời điểm. Có 02 phương pháp được áp dụng để ước lượng các tham số của mô hình tác động cố định, thứ nhất là ước lượng hồi quy biến giả tối thiểu với mỗi biến giả đại diện cho mỗi đối tượng quan sát của mẫu, thứ hai là ước lượng tác động cố định. Do đó, mô hình này có thể được xem xét giống như một mô hình

OLS sử dụng biến giả, các biến giả đóng vai trò là các nhân tố cố định gồm cố định các đối tượng, cố định thời gian và cố định cả đối tượng và thời gian.

3.3.1..3 Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)

Điểm khác biệt giữa mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mô hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mô hình ảnh hưởng cố định thì trong mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích.

Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Nhìn chung, mô hình FEM hay REM tốt hơn cho nghiên cứu phụ thuộc vào giả định có hay không sự tương quan giữa εi và các biến giải thích X. Nếu giả định rằng không tương quan thì REM phù hợp hơn, và ngược lại. Việc lựa chọn mô hình nào phù hợp hơn trong số 3 mô hình Pooled OLS, FEM và REM sẽ được kiểm định trong phần tiếp theo.

3.3.2 Kiểm định lựa chọn phương pháp ước lượng

Trong phần này tác giả sử dụng kiểm định Hausman và kiểm định F để chọn ra mô hình phù hợp nhất trong 3 mô hình FEM, REM, POLS.

3.3.2.1 Kiểm định Hausman

Kiểm định nhằm xác định giữa hai mô hình FEM và mô hình REM thì mô hình nào có hiệu quả hơn trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến. Để xác định vấn đề này bài nghiên cứu sử dụng kiểm định Hausman. Phương pháp Kiểm định Hausman (Hausman, 1978) được thực hiện với giả thuyết là các khác biệt trong hệ số hồi quy của REM và FEM không có tính hệ thống. Khi kiểm định cho ra kết quả có Prob > Chi2 lớn hơn 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0, khi đó mô hình REM là thích hợp hơn để giải thích cho mối tương quan giữa các biến.