Kiểm định sự hội tụ thu nhập ở khu vực ASEAN bằng mô hình hồi quy không gian

Chia sẻ: Tưởng Bách Xuyên | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

13
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Kiểm định sự hội tụ thu nhập ở khu vực ASEAN bằng mô hình hồi quy không gian" giới thiệu mô hình hồi quy không gian, vốn còn khá mới mẻ ở Việt Nam, và ứng dụng mô hình này để kiểm định sự hội tụ beta tuyệt đối về thu nhập ở nhóm 9 quốc gia ASEAN với số liệu về GDP bình quân đẩu người thu thập trong giai đoạn 1994- 2014. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có mối tương quan dương về mặt không gian giữa các quốc gia ASEAN. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Kiểm định sự hội tụ thu nhập ở khu vực ASEAN bằng mô hình hồi quy không gian

KIỂM ĐỊNH SỰ HỘI TỤ THU NHẬP Ở KHU VỰC ASEAN BẰNG MÔ HÌNH HỒI QUY KHÔNG GIAN ThS. Trần Thị Tuấn Anh Trường Đại học Kinh tế TP.Hồ Chí Minh Tóm tắt Bài viết giới thiệu mô hình hồi quy không gian, vốn còn khá mới mẻ ở Việt Nam, và ứng dụng mô hình này để kiểm định sự hội tụ beta tuyệt đối về thu nhập ở nhóm 9 quốc gia ASEAN với số liệu về GDP bình quân đẩu người thu thập trong giai đoạn 1994- 2014. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có mối tương quan dương về mặt không gian giữa các quốc gia ASEAN. Điều này hàm ý rằng, nếu xây dựng mô hình nghiên cứu về kinh tế - xã hội ở các quốc gia ASEAN có thể dẫn đến kết quả ước lượng hoặc là bị chệch và không vững nếu bỏ qua yếu tố tự hồi quy không gian, hoặc là không hiệu quả nếu bỏ qua yếu tố tự tương quan không gian. Bên cạnh đó, bài viết còn tìm thấy bằng chứng thống kê về sự hội tụ beta tuyệt đối trong thu nhập GDP bình quân đầu người của các quốc gia ASEAN. Tỷ lệ hội tụ tìm được là 3,5%. Từ khóa: Hồi quy không gian, hội tụ beta tuyệt đối về thu nhập, mô hình độ trễ không gian, mô hình sai số 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. 85
1. Giới thiệu Theo lý thuyết kinh tế của trường phái tân cổ điển, tiêu biểu là nghiên cứu của Solow (1956), Koopmans (1965), các quốc gia hoặc các khu vực kinh tế nghèo có khuynh hướng tăng trưởng kinh tế nhanh hơn các quốc gia khá giả. Khuynh hướng này dẫn đến một cuộc tranh luận rằng liệu có sự hội tụ về thu nhập giữa các nước trên thế giới hay không. Rất nhiều các nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện để tìm câu trả lời cho tranh luận này. Nhiều mô hình hồi quy xây dựng với việc sử dụng số liệu chéo, số liệu theo thời gian và số liệu dạng bảng để kiểm định cho sự hội tụ thu nhập của các quốc gia trên thế giới. Tiêu biểu trong số đó là các nghiên cứu nhận định về sự tồn tại của mối tương quan về mặt không gian giữa các quốc gia có vị trí địa lý gần nhau và mối tương quan không gian này có thể đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm định sự hội tụ thu nhập giữa các quốc gia thông qua mô hình hồi quy không gian. Trong các nghiên cứu sự hội tụ kinh tế ở Việt Nam, gần như chưa có nghiên cứu nào tính đến sự tương quan không gian này. Do vậy, với mục tiêu tiếp cận và sử dụng công cụ nghiên cứu sự tương quan không gian, bài viết giới thiệu về hồi quy không gian và ứng dụng hồi quy không gian nhằm xác định sự hội tụ thu nhập ở khu vực ASEAN. Với mục tiêu nghiên cứu như trên, bài viết được tổ chức như sau: Mục 2 của bài viết giới thiệu cơ sở lý thuyết về sự hội tụ thu nhập và giới thiệu phương pháp hồi quy không gian; Mục 3 của bài viết ứng dụng hồi quy không gian để phân tích số liệu của các quốc gia ASEAN nhằm kiểm định sự hội tụ thu nhập ở khu vực ASEAN; Mục 4 nêu kết luận chung và đề xuất một số gợi ý cũng như hướng nghiên cứu mở rộng đề tài. 2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu 2.1. Cơ sở lý thuyết và khung phân tích Có ba giả thuyết nổi tiếng về sự hội tụ của tăng trưởng kinh tế: hội tụ không điều kiện (còn gọi là hội tụ tuyệt đối), hội tụ có điều kiện và hội tụ nhóm. Trong hội tụ không điều kiện, thu nhập bình quân đầu người của các quốc gia hoặc các khu vực trong dài hạn có khuynh hương hội tụ với nhau, bất kể điều kiện xuất phát điểm của quốc gia hoặc khu vực đó. Các quốc gia nghèo hơn thường có xu hương tăng trưởng nhanh hơn các quốc gia phát triển và có một mối liên hệ âm giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế và mức thu nhập khởi điểm của quốc gia cho dù có hay không có mặt các biến giải thích trong mô hình hồi quy. Giả thuyết này luôn giả định rằng tất cả các nền kinh tế sẽ cùng hội tụ đến một trạng thái cân bằng như nhau. Giả định này khá hợp lý nếu xét các quốc gia có điều kiện kinh tế tương đồng nhau. Trong giả thuyết về sự hội tụ có điều kiện, thu nhập bình quân đầu người của các quốc gia trong dài hạn sẽ hội tụ với nhau trong điều kiện các yếu tố về đặc điểm của 86
nền kinh tế (công nghệ, nguồn nhân lực, nguồn vốn và các đặc điểm khác) là như nhau. Trong trường hợp hội tụ có điều kiện, điểm cân bằng sẽ khác nhau giữa các nền kinh tế khác nhau. Nói một cách khác, hội tụ có điều kiện sẽ được xác định nếu tồn tại một mối quan hệ ngược chiều giữa tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người với mức thu nhập khởi điểm sau khi đã kiểm soát các yếu tố về đặc điểm quốc gia. Bên cạnh đó, rất nhiều nghiên cứu cho thấy có bằng chứng về sự hội tụ ở một nhóm nước nhất định. Sự tồn tại của hội tụ nhóm cho thấy sức mạnh lan tỏa của công nghệ và lợi thế của các nước đi sau khi các nước đi sau thừa hưởng công nghệ và kinh nghiệm từ các nước đi trước để có bước phát triển vượt bậc hơn. Cũng rất khó phân biệt được giữa hội tụ nhóm và hội tụ có điều kiện nên đôi khi sự phân định cũng chỉ mang tính tương đối. Theo Balmont et al (2002), giả thuyết hội tụ tuyệt đối, hay còn gọi là hội tụ không điều kiện, có thể được kiểm chứng bằng cách hồi quy tốc độ tăng của thu nhập bình quân đầu người theo mức thu nhập bình quân khởi điểm. ΔYit = α + β ln Yi 0 + αi + ε it , (1) Trong đó: ⎛Y ⎞ Đại lượng ΔYit = ln ⎜ it ⎟ cho biết mức độ tăng GDP bình quân đầu người, ⎝ Yio ⎠ Yit là GDP bình quân đầu người tại thời điểm t của quốc gia thứ i; Yi0 là GDP bình quân đầu người tại kỳ gốc. Sự hội tụ tuyệt đối được xem là tồn tại khi hệ số β trong phương trình hồi quy (1) mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê. Khi đó, hội tụ này còn được gọi là hội tụ beta. Khái niệm hội tụ beta được xuất phát từ nghiên cứu của Baumol (1986) và sau đó được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về giả thuyết hội tụ kinh tế. Cách gọi hội tụ beta còn được dùng để phân biệt với dạng hội tụ sigma do Daniel Quah (1993) đề xuất. Khái niệm hội tụ sigma gắn liền với độ phân tán thu nhập bình quân đầu người giảm dần theo thời gian. Theo Quah (1993), hội tụ sigma giúp trả lời trực tiếp cho câu hỏi liệu hàm phân phối thu nhập giữa các quốc gia có đang trở nên công bằng hơn hay không. Theo Barro và Sala-i-Martin (1991), hội tụ beta là điều kiện cần nhưng không phải là điều kiện đủ để đạt được hội tụ sigma. Các nghiên cứu về hội tụ đã được nghiên cứu rất nhiều từ sau công bố của Solow (1956). Trong đó tiêu biểu có thể kể đến các nghiên cứu của Barro & Sala-i-Martin (1991), Sala-i-Martin (1996), Neven & Goyette (1994), Tsionas (2000). Các nghiên 87
cứu này kết luận rằng có sự hội tụ beta và hội tụ sigma theo dạng hội tụ tuyệt đối, hội tụ có điều kiện và hội tụ nhóm. Tuy nhiên, các nghiên cứu này thường sử dụng dạng số liệu và số liệu dạng bảng ước lượng bằng OLS hoặc bằng cách kỹ thuật xử lý số liệu dạng bảng thông thường như FEM, REM. Việc sử dụng số liệu dạng bảng tuy có giúp xem xét đến đặc điểm riêng giữa các quốc gia nhưng lại bỏ qua mối liên hệ không gian giữa các quốc gia. Peracchi & Meliciani (2001) đã nhận định rằng có sự tồn tại mối tương quan mạnh trong tăng trưởng kinh tế giữa các quốc gia láng giềng. Các quốc gia gần nhau thường tương tác mạnh với nhau về mặt kinh tế thông qua các kênh thương mại, luồng di chuyển vốn đầu tư, hiệu ứng lan tỏa của công nghệ và lan tỏa về chính sách kinh tế. Các quốc gia láng giềng thường tham gia các tổ chức kinh tế khu vực như EU, NAFTA, AFTA,… để tăng cường hợp tác và phát triển; dẫn đến mối tương quan kinh tế giữa các quốc gia gần nhau. Mối liên hệ giữa các quốc gia này còn được gọi là sự tương quan không gian. Theo Le Gallo et al (2003), nếu đo lường các mối quan hệ kinh tế mà bỏ qua sự tương quan không gian có thể dẫn đến ước lượng bị chệch và không đáng tin cậy. Công cụ phổ biến nhất để đo lường sự tương quan không gian giữa các đối tượng là chỉ số Moran’s I. Công thức để xác định chỉ số Moran’s I như sau ⎛ N ⎞ eʹWe I =⎜ ⎟ , (2) ⎝ S ⎠ eʹe Trong đó W = ( wij ) là ma trận trọng số không gian, e là vecto phần dư của hàm N ×N hồi quy, S = ∑∑ wij , N là số quan sát. Nếu ma trận W được chuẩn hóa theo dòng thì i j công thức Moran’s I được rút gọn thành eʹWe I= , (3) eʹe Một trong những khó khăn lớn nhất khi áp dụng các phương pháp đo lường mối tương quan về mặt không gian đó là vấn đề xác định ma trận trọng số không gian. Cách đơn giản nhất để thiết lập ma trận trọng số không gian là sử dụng ma trận trọng số liền kề (contiguity matrix). Các phần tử của ma trận trọng số liền kề nhận giá trị bằng 1 nếu các quốc gia có chung đường biên giới và bằng 0 cho các trường hợp còn lại (theo LeSage, 1999). Ngoài ra, ma trận trọng số còn được xác định dựa trên kinh độ và vĩ độ của các quốc gia, hoặc khoảng cách giữa các thủ đô, hoặc thời gian di chuyển từ quốc gia này đến quốc gia khác. 88
Khi phát hiện có sự phụ thuộc về mặt không gian giữa các quốc gia, hai dạng mô hình hồi quy không gian thường được sử dụng để xác định tác động của sự tương quan không gian là mô hình sai số không gian (SEM - spatial error model) và mô hình độ trễ không gian (SLM - spatial lag model). Dạng ma trận của mô hình sai số không gian SEM là Y = X β +U , (4) U = λWu + ε , trong đó, Y là biến phụ thuộc, X chứa các biến độc lập, U là vecto sai số hồi quy bị tương quan về mặt không gian, λ là hệ số tự tương quan không gian, W là ma trận trọng số không gian và ε ~ N(0, σ2I). Trong mô hình độ trễ không gian SLM, mối tương quan về mặt không gian được đưa trực tiếp vào mô hình hồi quy thông qua biến trễ không gian của của biến phụ thuộc. Trong mô hình nghiên cứu sự hội tụ thu nhập, tăng trưởng kinh tế của các quốc gia này phụ thuộc và tăng trưởng kinh tế của các quốc gia láng giềng. Mô hình độ trễ không gian được biểu diễn dưới dạng ma trận như sau Y = ρWY + X β + ε , (5) Trong đó: ρ là hệ số tự hồi quy không gian, các ký hiệu khác tương tự như mô hình (4). Nghiên cứu của Anselin & Bera (1998), trong trường hợp có sự phụ thuộc về mặt không gian, các giả thiết của phương pháp OLS không còn được đảm bảo. Nếu hệ số tự tương quan không gian khác 0, việc ước lượng mô hình bằng OLS sẽ vẫn cho các ước lượng hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả, ước lượng sai số chuẩn của hệ số hồi quy bị chệch. Nếu hệ số tự hồi quy không gian khác 0, việc ước lượng mô hình bằng OLS sẽ làm cho ước lượng hệ số hồi quy chệch và không vững. Phương pháp thường dùng nhất để ước lượng mô hình (4) và (5) là phương pháp hợp lý cực đại (maximum likelihood). Bivand (1999) xây dựng hàm log - hợp lý của mô hình sai số không gian là N N 1 ln L = − ln(2π ) − ln σ 2 + ln | I − λW | − 2 ⎡(Y − X β )ʹ ( I − λW )(Y − X β )⎤ . (6) 2 2 2σ ⎢ ⎣ ⎥ ⎦ Hàm hợp lý của mô hình độ trễ không gian là N N 1 ln L = − ln(2π ) − ln σ 2 + ln | I − ρW | − 2 ⎡(Y − ρWY − X β )ʹ (Y − ρWY − X β )⎤ . (7) 2 2 2σ ⎢ ⎣ ⎥ ⎦ 89
ˆ Các hệ số hồi quy của mô hình sai số không gian ( β SEM ) và mô hình độ trễ không ˆ gian ( β SLM ) được xác định dưới dạng ma trận như sau: ˆ −1 β SEM = ( X ʹX ) X ʹ ( I − λW ) Y , (8) ˆ β −1 = ( X ʹX ) X ʹ (Y − ρWY ) . SLM 2.2. Phương pháp nghiên cứu Trong nghiên cứu sự hội tụ tuyệt đối của thu nhập, để xét đến sự phụ thuộc về không gian của các quốc gia, bài viết sử dụng biến phụ thuộc là tốc độ tăng GDP bình quân đầu người, ký hiệu là Δ ln GDP it và biến độc lập là thu nhập GDP bình quân đầu người ở kỳ gốc, ký hiệu là ln GDPi 0 . Khi đó, phương trình (1) được viết lại theo dạng hồi quy không gian như sau: Δ ln GDPit = α + β ln GDPi 0 + α i + U it , Mô hình sai số không gian SEM : (9) U it = λ (WU )it + ε it . Mô hình độ trễ không gian SLM: Δ ln GDPit = α + β ln GDPi 0 + ρ (W Δ ln GDP )it + αi + ε it . (10) Dấu phẩy trong các công thức trên là ký hiệu của chuyển vị ma trận. Hệ số beta trong phương trình (9) và (10) nếu mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê là dấu hiệu của sự hội tụ tuyệt đối trong thu nhập giữa các quốc gia. Mặc dù các lý thuyết cho rằng mối liên hệ không gian giữa các quốc gia là một trong có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế và thu nhập bình quân đầu người đã được đề xuất từ rất sớm trong nghiên cứu của Krugman (1991), nhưng các nghiên cứu thực nghiệm ứng dụng hồi quy không gian để kiểm định các lý thuyết này được xuất hiện muộn hơn rất nhiều. Đầu tiên, hồi quy không gian được ứng dụng trong kiểm chứng sự hội tụ thu nhập với số liệu chéo của các quốc gia như trong các nghiên cứu của Durlauf & Quah (1999), Rey & Montouri (1999) và rất nhiều các nghiên cứu khác.Sau đó, được mở rộng với số liệu dạng bảng như nghiên cứu của Baumont et al (2002), Arbia et al (2005). Ở Việt Nam, có khá nhiều nghiên cứu sự hội tụ thu nhập giữa các tỉnh thành cũng nhưng hội tụ thu nhập giữa các quốc gia. Nguyễn T.A (2009) đã sử dụng số liệu từ năm 1996 đến 2006 của 61 tỉnh thành nhưng không tìm thấy bằng chứng cho sự hội tụ thu nhập giữa các tỉnh thành ở Việt Nam. Hồ Đ.B. (2013) kiểm định sự hội tụ với nhân tố năng suất tổng hợp trong sản xuất nông nghiệp ở Việt Nam giai đoạn 1990- 2006 và kết luận rằng có sự hội tụ beta có điều kiện với tốc độ bình quân 3,8%. Tuy 90
nhiên, chưa có một nghiên cứu nào sử dụng mô hình hồi quy không gian khi nghiên cứu sự hội tụ thu nhập. Nói rộng hơn, gần như chưa có nghiên cứu nào ứng dụng hồi quy không gian trong phân tích thực nghiệm ở Việt Nam. Để phân tích sự hội tụ tuyệt đối trong thu nhập của các quốc gia ASEAN, bài viết sử dụng số liệu về GDP bình quân đầu người tính theo giá cố định trong giai đoạn từ năm 1994 - 2014 của các nước Brunei, Cambodia, Indonesia, Lào, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam. Số liệu này được thu thập từ trang dữ liệu của Ngân hàng Thế giới (World Bank). Riêng hai nước Myanma và Đông Timor không được đưa vào mẫu nghiên cứu vì không thu thập được số liệu. Biến thu nhập GDP bình quân đầu người được lấy logarit để thuận lợi hơn trong xử lý và diễn giải kết quả hồi quy. Ma trận trọng số W được sử dụng trong bài viết này được thiết lập bằng khoảng cách giữa thủ đô của các quốc gia. Để tiến hành hồi quy không gian với dữ liệu bảng, đồng thời kiểm tra tính ổn định (robustness) của kết quả ước lượng, bài viết ước lượng theo FEM và REM với cả ba phương trình (1), (9), (10) và so sánh lựa dựa trên các tiêu chuẩn log likelihood, AIC và BIC. Việc kiểm định sự phụ thuộc về mặt không gian được thực hiện thông qua kiểm định Moran’s I và phương pháp kiểm định nhân tử Lagrange với các hệ số ρ và λ. Các tính toán được thực hiện bằng phần mềm Stata 3. Kết quả và thảo luận 3.1. Mô tả số liệu Bảng 1 biểu diễn mức GDP bình quân đầu người tính theo giá cố định của chín quốc gia ASEAN tính trung bình của cả giai đoạn 1994 - 2014. Kết quả mô tả giá trị trung bình cho thấy Singapore là quốc gia có GDP bình quân đầu người cao nhất với thu nhập hơn 29 nghìn USD/người. Đứng thứ hai trong khu vực là Brunei với thu nhập GDP bình quân đầu người của cả giai đoạn trên 26 nghìn USD/người. Cambodia là nước có GDP bình quân đầu người thấp nhất, chỉ khoảng 468 USD/người nhưng lại là nước có mức tăng GDP bình quân đầu người cao nhất với 5,3%/năm. Trong khi đó, Việt Nam là quốc gia có GDP đầu người trung bình giai đoạn 1994 - 2014 chỉ vào khoảng 700 USD/người; thấp thứ ba trong số các nước nghiên cứu nhưng lại là nước có tốc độ tăng GDP bình quân đầu người đứng thứ hai, sau Cambodia. 91
Bảng 1. Thống kê mô tả giá trị trung bình các biến trong giai đoạn 1994 - 2014 Quốc gia GDP bình quân đầu Tăng trưởng GDP bình người (USD/người) quân đầu người (%) Cambodia 467,97 5,353 Lào 504,04 5,098 Việt Nam 705,29 5,209 Philippines 1231,06 2,714 Indonesia 1336,29 2,878 Thái Lan 2684,35 2,456 Malaysia 5587,68 2,983 Brunei 26078,53 -0,253 Singapore 29060,17 3,012 Nguồn : tác giả tính toán từ số liệu thu thập được Số liệu ở Bảng 1 được biểu diễn lên đồ thị ở Hình 1 cho thấy một tốc độ tăng thu nhập GDP bình quân đầu người càng giảm khi thu nhập GDP càng cao. Tuy nhiên, đây là dấu hiệu ban đầu cho thấy sự hội tụ thu nhập ở các quốc gia ASEAN. Trường hợp ngoại lệ xảy ra với Brunei vì đây là quốc gia duy nhất có tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người là âm trong thời gian nghiên cứu. Hình 1. Đồ thị về độ lớn và tốc độ tăng của thu nhập GDP bình quân đầu người của các nước ASEAN Nguồn: tác giả tính toán từ số liệu thu thập được 92
3.2. Kết quả nghiên cứu Trước khi tiến hành ước lượng phương trình (1), (9) và (10) bằng kỹ thuật xử lý số liệu dạng để kiểm định sự hội tụ thu nhập đối với các quốc gia ASEAN, các biến lnGDP và tốc độ tăng GDP được kiểm tra tính dừng để tránh kết quả hồi quy giả mạo. Kết quả kiểm định tính dừng bằng Levin - Lin - Chu được thể hiện ở Bảng 2 cho thấy rằng chuỗi số liệu về tăng trưởng GDP bình quân đầu người có tính dừng ở cả hai kiểm định có xu thế và không có xu thế. Trong khi đó, chuỗi GDP bình quân đầu người chỉ dừng khi kiểm định có xu thế. Do vậy, yếu tố xu thế được bổ sung vào mô hình để tránh kết quả hồi quy giả mạo. Bảng 2. Kết quả kiểm định tính dừng Tăng trưởng GDP bình quân GDP bình quân đầu người Kiểm định tính đầu người (%) (USD/người) dừng Không xu thế Có xu thế Không xu thế Có xu thế Levin-Lin-Chu -5,681*** -5,526*** 2,614 -3,299*** Nguồn: tác giả tự tính toán từ số liệu thu thập được Sự phụ thuộc không gian giữa các nước ASEAN được kiểm định bằng Moran’s I và kiểm định nhân tử Lagrange. Khi kiểm định tự tương quan không gian ở phần dư, giá trị z của kiểm định Moran’s I và của các kiểm định theo phương pháp nhân tử Lagrange đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, cho thấy có sự tương quan không gian ở phần dư. Bên cạnh đó, kiểm định tự tương quan dạng độ trễ bằng kiểm định nhân tử Lagrange cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Từ đó cho thấy rằng mức tăng trưởng GDP bình quân đầu người giữa các quốc gia gần nhau có liên quan chặt chẽ với nhau. Do đó, việc sử dụng hồi quy không gian để nghiên cứu sự hội tụ thu nhập với mẫu số liệu là phù hợp. Tuy nhiên, sử dụng mô hình sai số không gian (SEM) hay mô hình độ trễ không gian (SLM) còn phụ thuộc vào kết quả so sánh các tiêu chí lựa chọn mô hình. Bảng 3. Kiểm định sự phụ thuộc về mặt không gian của các quốc gia ASEAN Kiểm định Giá trị z Có tự tương quan không gian ở phần dư Global Moran’s I -0.1406*** LM Error (Burridge) 10,4593*** LM Error (Robust) 85,9445*** Có tự tương quan không gian dạng biến trễ của biến phụ thuộc LM Lag (Robust) 75,4852*** *,**,*** : có ý nghĩa thống kê ớ mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Nguồn: tác giả tính toán từ số liệu thu thập được 93
Các tiêu chí thể hiện mức độ phù hợp của mô hình bao gồm R2, giá trị log-hợp lý, chỉ số AIC và SIC được thể hiện ở bảng 4 cùng với kết quả ước lượng mô hình kiểm định sự hội tụ thu nhập. Mô hình hồi quy độ trễ không gian với tác động cố định có giá trị log-hợp lý, AIC và SIC tốt nhất sẽ được lựa chọn để phân tích. Tuy nhiên, dấu của các hệ số hồi quy ước lượng được đều tương đồng với nhau, cho thấy tính ổn định trong kết quả ước lượng. Bảng 4. Kết quả hồi quy mô hình (1), (9), (10) bằng FEM và REM Mô hình (9) Mô hình (10) Mô hình (1) SLM SEM Hệ số hồi quy FEM REM FEM REM FEM REM Β -0,0427* -0,0091*** -0,0351** -0,0101*** -0,0278* -0,00903** [-1,97] [-3,54] [-2,02] [-4,05] [-1,72] [-3,85] Biến xu thế 0,00207** 0,000969** 0,00132** 0,000511 0,0014 0,0007 [2,52] [2,28] [1,99] [1,42] [1,42] [0,89] Hệ số chặn -3,785** -1,840** -0,931 -1,3760 [-2,52] [-2,16] [-1,30] [-0,83] Ρ 0,582*** 0,572*** [9,10] [8,69] Λ 0,5835*** 0,5784*** [9,06] [8,83] Số quan sát 180 180 180 180 180 180 Hệ số xác định 0,1441** 0,1514*** 0,149** 0,154** 0,145** 0,150** AIC -731,8081 -783,9676 -756,9658 -782,89 -757,9863 BIC -722,2292 -771,1958 -737,8081 -770,1182 -738,8286 Log-hợp lý 368,904 395,9838 384,4829 395,445 384,9932 *,**,*** : có ý nghĩa thống kê ớ mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Nguồn: tác giả tính toán từ số liệu thu thập được 94
Theo tất cả kết quả ước lượng mô hình ở Bảng 4, hệ số beta của biến lnGDPi0 trong phương trình mang dấu âm vào có ý nghĩa thống kê cho thấy rằng có sự hội tụ beta tuyệt đối trong thu nhập ở các quốc gia ASEAN. Điều này có nghĩa là mức độ gia tăng GDP bình quân đầu người ở quốc gia nếu không kiểm soát sự tương quan không gian giữa các quốc gia, hệ số beta ước lượng là -0,042, tỷ lệ hội tụ này khá cao so với kết quả đem lại từ mô hình độ trễ không gian SLM là -0,035, tức là khoảng 3,5%. Bảng 5 thể hiện một số kết quả về tỷ lệ hội tụ của một số nghiên cứu trước đó ở một vài quốc gia và khu vực trên thế giới. Với tỷ lệ hội tụ 3,5%, thời gian cần thiết để đi được một nửa chặng đường nhằm đạt đến trạng thái ổn định (half-life) là 19 năm, được ln(0.5) tính bằng công thức (theo Solakoglu et al (2012)). ln(1 + β ) Bảng 5. Một số kết quả nghiên cứu về sự hội tụ Phương pháp sử Kết luận về sự Tác giả Số liệu dụng hội tụ Bài viết này (2015) 9 quốc gia ASEAN Hồi quy không Có hội tụ tuyệt giai đoạn 1994- gian SLM đối, tỷ lệ hội tụ 2014 3,5%. Baumont et al Nhiều quốc gia trên Hồi quy không Có hội tụ tuyệt (2001) thế giới gian SRM đối với tỷ lệ hội tụ 1,2% Paas et al (2007) Các địa phương Hồi quy không Có hội tụ tuyệt thuộc các quốc gia gian đối, tỷ lệ hội tụ EU khoảng 2% Hệ số tự hồi quy không gian ρ = 0,582 trong mô hình SLM, hệ số này khá cao và thực sự có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng tăng trưởng thu nhập GDP đầu người của các quốc gia ASEAN có mối tương quan dương chặt chẽ với nhau, tăng trưởng thu nhập của một quốc gia này sẽ dẫn đến một sự gia tăng tương ứng ở các quốc gia láng giềng. Kết quả này, chính là kết quả của sự tăng cường hợp tác trong khu vực ASEAN mà các quốc gia đã cam kết. Đồng thời, cũng có thể giải thích bằng hiệu ứng lan tỏa trong kinh tế - xã hội giữa các quốc gia gần nhau như Peracchi & Meliciani (2001) đã đề cập. Do vậy, nếu các nghiên cứu về tăng trưởng kinh tế giữa các quốc gia ASEAN bỏ qua yếu tố tương quan không gian này có thể dẫn đến kết quả ước lượng không đáng tin cậy. Ngoài ra, nếu sử dụng mô hình độ trễ không gian SEM, hệ số tự tương 95
quan không gian λ = 0,58 và cũng có ý nghĩa thống kê, cũng là một bằng chứng thống kê minh chứng cho mối liên hệ kinh tế về mặt không gian giữa các quốc gia ASEAN. Bảng 6. Tỷ lệ hội tụ của giai đoạn trước và sau năm 2009 Biến độc lập Từ năm 2009 trở về trước Sau năm 2009 gdpi,t-1 -0,0338 -0,274*** [-1,29] [-2,80] year 0,00108 0,00684 [1.10] [1,53] Hệ số chặn -3,785** -1,840** [-2,52] [-2,16] rho 0.605*** 0,00908 [8,65] [0.03] sigma2_e 0,000741*** 0,000298*** [8,04] [4,74] Số quan sát 135 45 Hệ số xác định 0,5458 0,2354 AIC -570,998 -229,5517 BIC -559,3769 -222,325 log likelihood 289,499 118,7758 Ngoài ra, cuộc khủng hoảng năm 2009 có tác động không nhỏ đến nền kinh tế quốc gia ASEAN. Bảng 6 là kết quả ước lượng mô hình cho từng giai đoạn: giai đoạn từ 2009 trở về trước và giai đoạn sau năm 2009. Với kết quả này có thể thấy rằng tỷ lệ hội tụ của giai đoạn trước khủng hoảng khoảng 3,38%; kết quả này khá giống với kết quả chung trong toàn bộ giai đoạn 1994-2014. Tuy nhiên, nếu chỉ xét đến giai đoạn sau khủng hoảng, tỷ lệ hội tụ lên đến 27,4%. Điều này là do sự tác động của cuộc khủng hoảng kinh tế năm 2009 đến quốc gia khác nhau cũng khác nhau. Những nền kinh tế lớn hơn với mức độ hội nhập cao thường bị ảnh hưởng bởi khủng hoảng nặng nề hơn những quốc gia có quy mô kinh tế nhỏ. Do vậy, có thể sự tăng trưởng GDP đầu người ở các quốc gia có thu nhập cao có xu hướng chựng lại, trong khi ở các nền kinh tế có 96
GDP đầu người thấp gần như vẫn duy trì được tốc độ tăng GDP đầu người của giai đoạn trước khủng hoảng. Tuy nhiên, tốc độ hội tụ cao này chỉ mang tính chất tạm thời của những năm đầu sau khủng hoảng. Không thể dùng tỷ lệ hội tụ này để đánh giá về sự hội tụ thu nhập GDP bình quân đầu người của ASEAN-9 vì các nước thuộc nhóm phát triển khá trong khu vực đã và đang dần dần đã hồi phục kinh tế và trở lại với đà tăng trưởng trước đó. Do vậy tỷ lệ hội tụ sẽ giảm dần khi thời gian sau khủng hoàng càng dài hơn. 4. Kết luận và gợi ý chính sách Bài viết giới thiệu mô hình hồi quy không gian, vốn còn khá mới mẻ ở Việt Nam, và ứng dụng mô hình này để kiểm định sự hội tụ beta tuyệt đối về thu nhập ở nhóm 9 quốc gia ASEAN với số liệu về GDP bình quân đẩu người thu thập trong giai đoạn 1994 - 2014. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có mối tương quan dương về mặt không gian giữa các quốc gia ASEAN. Điều này hàm ý rắng, nếu xây dựng mô hình nghiên cứu về kinh tế - xã hội ở các quốc gia ASEAN nhưng bỏ qua mối liên hệ không gian này có thể dẫn đến kết quả ước lượng hoặc là bị chệch và không vững nếu bỏ qua yếu tố tự hồi quy không gian, hoặc là không hiệu quả nếu bỏ qua yếu tố tự tương quan không gian. Bên cạnh đó, bài viết còn tìm thấy bằng chứng thống kê về sự hội tụ beta tuyệt đối trong thu nhập GDP bình quân đầu người của các quốc gia ASEAN. Tỷ lệ hội tụ tìm được là 3,5%. Và số năm cần thiết để đạt được đi được nửa chặng đường đến trạng thái cân bằng là khoảng 19 năm. Từ kết quả ban đầu thu được khi áp dụng hồi quy không gian trong phân tích số liệu của các quốc gia ASEAN, đề tài đề xuất một số gợi ý để ứng dụng kết quả nghiên cứu này. Một là, do có sự tương quan không gian giữa các quốc gia ASEAN, nên các mô hình hồi quy xây dựng để nghiên cứu các yếu tố liên quan đến kinh tế - xã hội ở khu vực này cần hết sức thận trọng để tránh trường hợp bỏ qua sự phụ thuộc theo không gian này dẫn đến kết quả nghiên cứu không đáng tin cậy. Hai là, sự tương quan không gian giữa các quốc gia trong khu vực ASEAN là dương; do vậy khi một quốc gia hoặc định chính sách kinh tế của quốc gia cũng cần tính đến tác động của chính sách này đến các quốc gia xung quanh; và ngược lại, quốc gia đó cũng cần tính đến tác động từ việc thay đổi chính sách của các quốc gia láng giềng đến chính đất nước mình. Ba là, mặc dù có sự hội tụ beta tuyệt đối về thu nhập, nghĩa là khoảng cách thu nhập GDP đầu người giữa các nước ngày càng thu hẹp. Tuy nhiên, chúng ta hết sức thận trọng với kết quả này, không nên trông chờ rằng bình đẳng thu nhập sẽ tự xảy ra, chênh lệch giàu nghèo sẽ tự nhiên biến mất. Đây chính là kết quả của một quá trình nỗ lực phát triển lâu dài. Hồi quy không gian là một lĩnh vực khá mới mẻ ở Việt Nam và vẫn đang tiếp tục được nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng mạnh mẽ trên thế giới. Do vậy, trong những 97
nghiên cứu tiếp theo, ngoài nghiên cứu sự hội tụ thu nhập, đề tài còn có thể được mở rộng bằng các ứng dụng hồi quy không gian trong phân tích rất nhiều các mối liên hệ trong nhiều khía cạnh kinh tế - xã hội giữa các quốc gia láng giềng hoặc giữa các địa phương gần nhau trong cùng một lãnh thổ Việt Nam. Tài liệu tham khảo [1]. Anselin, L., Bera, A.K. (1998), Spatial dependence in linear regression models with an introduction to spatial econometrics, Handbook of Applied Economic Statistics. Hullah, A., Gelis, D.E.A. (eds.), New York: Marcel Deker, 1998, pp. 237-290. [2]. Baumont, C; Ertur, C; Le Gallo, J. (2002), The European Regional Convergence Process, 1980-1995: Do Spatial Regimes and Spatial Dependence Matter?, Post- Print hal-00485014, HAL. [3]. Baumol, W. J. (1986), Productivity growth, convergence, and welfare: What the longrun data show, The American Economic Review 76(5), pp. 1072-1085. JSTOR. [4]. Barro, R.J. and Sala-I-Martin, X. (1991), Convergence, Journal Political Economic, 100, 223-251. [5]. Durlauf S.N.; Quah D. (1999), The New Empirics of Economic Growth, http://www.santafe.edu/ ~durlauf/file/dq.pdf]. 28.10.2015. [6]. Hồ Đ. B. (2013), Kiểm định giả thuyết hội tụ đối với năng suất nhân tố tổng hợp trong sản xuất nông nghiệp Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 188 tháng 02/2013, pp. 56 - 65. [7]. Koopmans, T.C. (1965), On the Concept of Optimal Economic Growth, In the Economic Approach to Development Planning, Amsterdam: Elsevier. [8]. Krugman P.R. (1991), Geography and trade, MIT Press, Cambridge. [9]. Le Gallo J.; Ertur, C.; Baumont, C.(2003), A spatial econometric analysis of convergence across European regions, 1980-1995, European regional growth, Fingleton, B. (ed), NewYork: Springer-Verlag. [10]. LeSage, J. P. (1999), The Theory and Practice of Spatial Econometrics, 309 p. [11]. Neven D.J.; Gouyette, C. (1994), Regional convergence in the European Community - CEPR Discussion Paper Series 914, London. [12]. Paas T., Kuusk A., Schlitte F., Vork., (2007), Econometric analysis of income convergence in selected EU countries amd their nuts on 3 level regions, Faculty of Economics and Business Administration, University of Tartu. [13]. Peracchi, Meliciani (2001), Convergence in per capita GDP across European regions a reappraisal. 98
[14]. Phạm T.A. (2009), Tăng trưởng kinh tế và sự hội tụ thu nhập giữa các vùng ở Việt Nam, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, số 368, tháng 1-2009, pp. 34-41. [15]. Quah, D. T. (1993), Galton’s Fallacy and the Convergence Hypothesis. Scandinavian Journal of Economics 95, pp. 427-443 [16]. Rey, S.J.; Montouri, B.D. (1999), US Regional Income Convergence: A Spatial Econometric Perspective, The Journal of the Regional Studies Association, Volume 33, Number 2, pp. 143-156(14) [17]. Sala-I-Martin, X. (1996), Regional cohesion: Evidence and theories of regional growth and convergence, European Economic Review, 40, 1325-1352. [18]. Solakoglu E. G. & Solakoglu M. N (2012), Production Efficiency and the Relative Speed of Convergence: Evidence from Transition Countries and New EU Members, Journal of Economic and Social Research Vol 14(1) 2012, 53-72. [19]. Solow R.M. (1956), A contribution to the Theory of Economic Growth, Quarterly Journal of Economics, 70, pp. 65-94. 99