!
85
KIM ĐNH SỰ HỘI TTHU NHP KHU VC ASEAN
BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY KHÔNG GIAN
ThS. Trn Th Tun Anh
Trường Đại hc Kinh tế TP.H Chí Minh
Tóm tt
Bài viết gii thiu hình hi quy không gian, vn còn khá mi m Vit Nam,
ng dng hình này để kim định s hi t beta tuyt đối v thu nhp nhóm 9
quc gia ASEAN vi s liu v GDP bình quân đẩu người thu thp trong giai đon
1994- 2014. Kết qu nghiên cu cho thy rng có mi tương quan dương v mt không
gian gia các quc gia ASEAN. Điu này hàm ý rng, nếu xây dng hình nghiên
cu v kinh tế - hi các quc gia ASEAN th dn đến kết qu ước lượng hoc
b chch không vng nếu b qua yếu t t hi quy không gian, hoc không
hiu qu nếu b qua yếu t t tương quan không gian. Bên cnh đó, bài viết còn tìm
thy bng chng thng v s hi t beta tuyt đối trong thu nhp GDP bình quân
đầu người ca các quc gia ASEAN. T l hi t tìm được là 3,5%.
T khóa: Hi quy không gian, hi t beta tuyt đối v thu nhp, hình độ tr
không gian, mô hình sai s không gian.
Abstract
This study introduces spatial regression models which are still uncommon in
Vietnam, and applies spatial regression to investigate the income per capita absolute
convergence for the ASEAN-9. The data for per capita income for the ASEAN-9
countries during the period from 1994 to 2014 are collected from the World Bank’s
database. The result indicates that there is a positive spatial correlation between the
ASEAN-9. This implies that studying about ASEAN’s economies may result in biased
and inconsistent estimators if omitting the spatial autoregression or produce inefficient
estimators if ignoring the spatial autocorrelation. In addition, this article provides a
statistical evidence on the absolute convergence of per capita income in ASEAN-9
countries. The rate of convergence is approximately 3.5%.
Key words: Spatial regression, absolute convergence, spatial lag model, spatial
error model.
!
86!
1. Gii thiu
Theo lý thuyết kinh tế ca trường phái tân c đin, tiêu biu nghiên cu ca
Solow (1956), Koopmans (1965), các quc gia hoc các khu vc kinh tế nghèo
khuynh hướng tăng trưởng kinh tế nhanh hơn các quc gia khá gi. Khuynh hướng này
dn đến mt cuc tranh lun rng liu s hi t v thu nhp gia các nước trên thế
gii hay không. Rt nhiu các nghiên cu thc nghim được thc hin để tìm câu tr
li cho tranh lun này. Nhiu mô hình hi quy xây dng vi vic s dng s liu chéo,
s liu theo thi gian và s liu dng bng để kim định cho s hi t thu nhp ca các
quc gia trên thế gii. Tiêu biu trong s đó các nghiên cu nhn định v s tn ti
ca mi tương quan v mt không gian gia các quc gia v trí địa lý gn nhau
mi tương quan không gian này có th đóng vai trò quan trng trong vic kim định s
hi t thu nhp gia các quc gia thông qua hình hi quy không gian. Trong các
nghiên cu s hi t kinh tế Vit Nam, gn như chưa nghiên cu nào tính đến s
tương quan không gian này. Do vy, vi mc tiêu tiếp cn s dng công c nghiên
cu s tương quan không gian, bài viết gii thiu v hi quy không gian ng dng
hi quy không gian nhm xác định s hi t thu nhp khu vc ASEAN. Vi mc tiêu
nghiên cu như trên, bài viết được t chc như sau: Mc 2 ca bài viết gii thiu cơ s
lý thuyết v s hi t thu nhp gii thiu phương pháp hi quy không gian; Mc 3
ca bài viết ng dng hi quy không gian để phân tích s liu ca các quc gia
ASEAN nhm kim định s hi t thu nhp khu vc ASEAN; Mc 4 nêu kết lun
chung và đề xut mt s gi ý cũng như hướng nghiên cu m rng đề tài.
2. Cơ s lý thuyết và phương pháp nghiên cu
2.1. Cơ s lý thuyết và khung phân tích
Có ba gi thuyết ni tiếng v s hi t ca tăng trưởng kinh tế: hi t không điu
kin (còn gi hi t tuyt đối), hi t điu kin hi t nhóm. Trong hi t
không điu kin, thu nhp bình quân đầu người ca các quc gia hoc các khu vc
trong dài hn khuynh hương hi t vi nhau, bt k điu kin xut phát đim ca
quc gia hoc khu vc đó. Các quc gia nghèo hơn thường xu hương tăng trưởng
nhanh hơn các quc gia phát trin mt mi liên h âm gia tc độ tăng trưởng
kinh tế mc thu nhp khi đim ca quc gia cho hay không mt các biến
gii thích trong hình hi quy. Gi thuyết này luôn gi định rng tt cc nn kinh
tế s cùng hi t đến mt trng thái cân bng như nhau. Gi định này khá hp lý nếu
xét các quc gia có điu kin kinh tế tương đồng nhau.
Trong gi thuyết v s hi t điu kin, thu nhp bình quân đầu người ca các
quc gia trong dài hn s hi t vi nhau trong điu kin các yếu t v đặc đim ca
!
87
nn kinh tế (công ngh, ngun nhân lc, ngun vn và các đặc đim khác) là như nhau.
Trong trường hp hi t điu kin, đim cân bng s khác nhau gia các nn kinh tế
khác nhau. Nói mt cách khác, hi t điu kin s được xác định nếu tn ti mt
mi quan h ngược chiu gia tăng trưởng thu nhp bình quân đầu người vi mc thu
nhp khi đim sau khi đã kim soát các yếu t v đặc đim quc gia.
Bên cnh đó, rt nhiu nghiên cu cho thy bng chng v s hi t mt
nhóm nước nht định. S tn ti ca hi t nhóm cho thy sc mnh lan ta ca công
ngh li thế ca các nước đi sau khi các nước đi sau tha hưởng công ngh kinh
nghim t các nước đi trước để bước phát trin vượt bc hơn. Cũng rt khó phân
bit được gia hi t nhóm hi t điu kin nên đôi khi s phân định cũng ch
mang tính tương đối.
Theo Balmont et al (2002), gi thuyết hi t tuyt đối, hay còn gi hi t
không điu kin, th được kim chng bng cách hi quy tc độ tăng ca thu nhp
bình quân đầu người theo mc thu nhp bình quân khi đim.
0
ln ,
it i i it
YY
αβ α ε
Δ=+ + +
(1)
Trong đó:
Đại lượng
ln it
it
io
Y
Y
Y
⎛⎞
Δ=⎜⎟
⎝⎠
cho biết mc độ tăng GDP bình quân đầu người,
Yit là GDP bình quân đầu người ti thi đim t ca quc gia th i;
Yi0 là GDP bình quân đầu người ti k gc.
S hi t tuyt đối được xem là tn ti khi h s β trong phương trình hi quy (1)
mang du âm ý nghĩa thng kê. Khi đó, hi t này còn được gi hi t beta.
Khái nim hi t beta được xut phát t nghiên cu ca Baumol (1986) và sau đó được
s dng rng rãi trong các nghiên cu v gi thuyết hi t kinh tế. Cách gi hi t beta
còn được dùng để phân bit vi dng hi t sigma do Daniel Quah (1993) đề xut.
Khái nim hi t sigma gn lin vi độ phân tán thu nhp bình quân đầu người gim
dn theo thi gian. Theo Quah (1993), hi t sigma giúp tr li trc tiếp cho câu hi
liu hàm phân phi thu nhp gia các quc gia đang tr nên công bng hơn hay
không. Theo Barro Sala-i-Martin (1991), hi t beta điu kin cn nhưng không
phi là điu kin đủ để đạt được hi t sigma.
Các nghiên cu v hi t đã được nghiên cu rt nhiu t sau công b ca Solow
(1956). Trong đó tiêu biu th k đến các nghiên cu ca Barro & Sala-i-Martin
(1991), Sala-i-Martin (1996), Neven & Goyette (1994), Tsionas (2000). Các nghiên
!
88!
cu này kết lun rng s hi t beta hi t sigma theo dng hi t tuyt đối, hi
tđiu kin và hi t nhóm. Tuy nhiên, các nghiên cu này thường s dng dng s
liu s liu dng bng ước lượng bng OLS hoc bng cách k thut x lý s liu
dng bng thông thường như FEM, REM. Vic s dng s liu dng bng tuy giúp
xem xét đến đặc đim riêng gia các quc gia nhưng li b qua mi liên h không
gian gia các quc gia. Peracchi & Meliciani (2001) đã nhn định rng s tn ti
mi tương quan mnh trong tăng trưởng kinh tế gia các quc gia láng ging. Các
quc gia gn nhau thường tương tác mnh vi nhau v mt kinh tế thông qua các kênh
thương mi, lung di chuyn vn đầu tư, hiu ng lan ta ca công ngh lan ta v
chính sách kinh tế. Các quc gia láng ging thường tham gia các t chc kinh tế khu
vc như EU, NAFTA, AFTA,… để tăng cường hp tác phát trin; dn đến mi
tương quan kinh tế gia các quc gia gn nhau. Mi liên h gia các quc gia này còn
được gi s tương quan không gian. Theo Le Gallo et al (2003), nếu đo lường các
mi quan h kinh tế mà b qua s tương quan không gian th dn đến ước lượng b
chch và không đáng tin cy. Công c ph biến nht để đo lường s tương quan không
gian gia các đối tượng ch s Moran’s I. Công thc để xác định ch s Moran’s I
như sau
,
N e We
I
See
ʹ
⎛⎞
=⎜⎟
ʹ
⎝⎠
(2)
Trong đó
( )
ij NN
Ww
×
=
là ma trn trng s không gian, evecto phn dư ca hàm
hi quy,
ij
ij
Sw=∑∑
, N s quan sát. Nếu ma trn W được chun hóa theo dòng thì
công thc Moran’s I được rút gn thành
(3)
Mt trong nhng khó khăn ln nht khi áp dng các phương pháp đo lường mi
tương quan v mt không gian đó vn đề xác định ma trn trng s không gian.
Cách đơn gin nht để thiết lp ma trn trng s không gian s dng ma trn trng
s lin k (contiguity matrix). Các phn t ca ma trn trng s lin k nhn giá tr
bng 1 nếu các quc gia chung đường biên gii bng 0 cho các trường hp còn
li (theo LeSage, 1999). Ngoài ra, ma trn trng s còn được xác định da trên kinh độ
vĩ độ ca các quc gia, hoc khong cách gia các th đô, hoc thi gian di chuyn
t quc gia này đến quc gia khác.
!
89
Khi phát hin có s ph thuc v mt không gian gia các quc gia, hai dng
hình hi quy không gian thường được s dng để xác định tác động ca s tương quan
không gian hình sai s không gian (SEM - spatial error model) hình độ
tr không gian (SLM - spatial lag model).
Dng ma trn ca mô hình sai s không gian SEM là
,
,
YX U
UWu
β
λε
=+
=+
(4)
trong đó, Y biến ph thuc, X cha các biến độc lp, U vecto sai s hi quy
b tương quan v mt không gian, λ là h s t tương quan không gian, W ma trn
trng s không gian và ε ~ N(0, σ2I).
Trong mô hình độ tr không gian SLM, mi tương quan v mt không gian được
đưa trc tiếp vào hình hi quy thông qua biến tr không gian ca ca biến ph
thuc. Trong hình nghiên cu s hi t thu nhp, tăng trưởng kinh tế ca các quc
gia này ph thuc tăng trưởng kinh tế ca các quc gia láng ging. hình độ tr
không gian được biu din dưới dng ma trn như sau
,YWYX
ρβε
=++
(5)
Trong đó: ρ h s t hi quy không gian, các ký hiu khác tương t như
hình (4).
Nghiên cu ca Anselin & Bera (1998), trong trường hp s ph thuc v
mt không gian, các gi thiết ca phương pháp OLS không còn được đảm bo. Nếu h
s t tương quan không gian khác 0, vic ước lượng mô hình bng OLS s vn cho các
ước lượng h s hi quy không chch nhưng không hiu qu, ước lượng sai s chun
ca h s hi quy b chch. Nếu h s t hi quy không gian khác 0, vic ước lượng
hình bng OLS s làm cho ước lượng h s hi quy chch không vng. Phương
pháp thường dùng nht để ước lượng mô hình (4) và (5) là phương pháp hp lý cc đại
(maximum likelihood). Bivand (1999) xây dng hàm log - hp lý ca hình sai s
không gian là
( ) ( )( )
2
2
1
ln ln(2 ) ln ln | | .
22 2
NN
LIWYXIWYX
πσ λ βλ β
σ
⎡⎤
ʹ
=−−+−−
⎢⎥
⎣⎦
(6)
Hàm hp lý ca mô hình độ tr không gian là
( ) ( )
2
2
1
ln ln(2 ) ln ln | | .
22 2
NN
LIWYWYXYWYX
πσ ρ ρβρβ
σ
⎡⎤
ʹ
=−−+−−
⎢⎥
⎣⎦
(7)