CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu định lượng sẽ được sử dụng để kiểm tra giả thuyết nghiên cứu đã được đặt ra.
Theo Gujarati(1996), để xác định sự thay đổi cấu trúc trong mối tương quan giữa các biến trong 2 thời kỳ, người ta thường sử dụng kiểm định Chow để thực hiện.
Giả sử ta muốn tìm hiểu mối quan hệ Yi và Xicó thay đổi giữa 2 thời kỳ không, ta giả thuyết 02 hàmYi (Xi) của 2 thờikỳ có dạng như sau:
Thời kỳ trước: Yi = λ1 + λ 2Xi + u1i (hàm 1) i = 1, 2, … n1 (có n1 quan sát) - Thời kỳ sau: Yi = γ1 + γ2Xi + u2i (hàm 2)
i = 1, 2, … n2 (có n2 quan sát) Ta sẽ có 04 trường hợp sẽ xảy ra khi so sánh 02 hồi quy:
• λ1 = γ1 và λ2 = γ2:hai hồi quy đồng nhất nhau (hồi quy trùng khớp).
• λ1 ≠ γ1 và λ2 = γ2: hai hồi quy khác nhau tung độ góc (hồi quy song song).
• λ1= γ1 và λ2≠ γ2: hai hồi quy có cùng tung độ góc nhưng độ dốc khác nhau (hồiquy đồng quy).
•λ1 ≠ γ1 và λ2 ≠ γ2: hai hồi quy hoàn toàn khác nhau (hồi quy không giống nhau).
Hình 3.2: Minh họa 04 trường hợp sẽ xảy ra khi so sánh 02 hồi quy
(Nguồn: Kinh tế lượng cơ sở, 3rd Edition của N. Gujarati do Xuân Thành biên dịch và Cao Hào Thi hiệu đính)
Kết hợp n1 và n2 quan sát và có hàm tổng hợp cả 2 thời kỳ:
Yi = β1 + β2Xi + ui (hàm 3)
Kiểm định Chow sẽ tiến hành các bước:
Bước 1: Kết hợp n1 và n2 quan sát và ước lượng hàm 3 tìm được tổng bình phương phần dư (RSS) – gọi là S1 với bậc tự do df= (n1+ n2 – k), trong đó k là số thông số ước lượng.
Bước 2: Ước lượng riêng biệt hàm 1 và hàm 2, tìm được RSS của chúng – gọi là S2và S3 với bậc tự do tương ứng là df = (n1 – k) và df = (n2 – k).
Cộng hai đại lượng này ta có S4 = S2 + S3 với bậc tự do df = (n1+ n2 – 2k).
Bước 3: Tìm S5 = S1 + S4
Bước 4: Tính phân phối F với bậc tự do df = (k, n1+ n2 – 2k)
) 2 /(
/
2 1 4
5
k n n S
k F S
Nếu F tính được vượt quá giá trị F tới hạn tại mức ý nghĩa α đã chọn ta bác bỏ giả thuyết hai hồi quy giống nhau (nghĩa là ổn định về cấu trúc), ngược lại ta kết luận không ổn định về cấu trúc.
Tuy nhiên,cũng theoGujarati(1996) thì thủ tục kiểm định Chow sẽ được rút ngắn rất nhiều bằng cách sử dụng biến giả là biến tương tác (interactive available) để so sánh hai hồi quy, đồng thời phương phápnày cũng có nhiều ưu điểm hơn so với kiểm định Chow,cụ thể:
•Chỉ cần chạy một hồi quy để kiểm định thay vì phải chạy 3 hồi quy theo kiểm định Chow (2 hồi quy đơn của 2 thời kỳ và 1 hồi quy tổng hợp của 2 thời kỳ).
•Kiểm định Chow không cho biết rõ ràng hệsốnào, tung độ gốc hay độ dốc khác nhau haycảhai khác nhau trong hai thời kỳ; tức là chỉ có thể có một kiểm định Chow có ý nghĩa khi chỉ có độ dốc khác nhau hay khi chỉ có tung độ gốc khác nhau, hay cả hai đều khác nhau.
•Phương pháp biến giả có ưu thế là nó không những chỉ cho ta biết hai hồi quy có khác nhau không mà con chỉ chính xác các nguồn gốc của sự khác nhau.
Từlý thuyết của Gujarati(1996), tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố làm thay đổi thu nhập hộ gia đình giữa năm 2010 và năm 2015 sử dụng biến giả làm biến tương tác:
Yi = α1 + α2Di +β1Xi + β2(Di*Xi) + ui
Trong đó:
α1và α2: Là hằng số hồi quy.
β1 vàβ2: Là hệsốhồiquy.
ui: Là saisố.
Di: Là biến giả(năm khảo sát) để tương tác thực hiện so sánh 2 thời kỳ.
Xi: Là các biến độc lập.
Giả thiết rằng E(ui) = 0, từ mô hình trên ta các hàm tương ứng với các thời kỳ như sau:
• Thời kỳ 2010: E(Yi | Di = 0, Xi) = α1+β1Xi
• Thời kỳ 2015: E(Yi | Di = 1, Xi) = (α1+α2) + (β1+β2)Xi
3.3.1. Giải thích các biến
Yi: Là biến phụ thuộc, thể hiện thunhậpbình quân củahộgia đìnhtrongthángtheo kết quả khảo sát của năm 2010 và năm 2015(đơn vị tính: ngàn đồng).
Di: Là biến giả dùng để so sánh 02 hồi quy (Di=0 đối với các quan sát ở năm 2010, Di=1 đối với các quan sát ở năm 2015);
X1, X2,…,X8 : Là cácbiến độclập.
Bảng 3.1. Giải thích các biến trong mô hình nghiên cứu
Ký hiệu biến Mô tả biến Đơn vị tính
Dấukỳ vọng
Tác giả của các nghiên cứu trước có liên quan
Nam
Năm khảo sát, là biến dummy, được gán giá trị:
- Năm 2010 có giá trị là 0 - Năm 2015 có giá trị là 1
+
tuoi Là số tuổi của chủ hộ, được
tính bằng số năm. Năm +
- Đinh Phi Hổ và Đông Đức (2014).
- Trần Quang Tuyến (2014)
gioitinh
Giới tính của chủ hộ, là biến dummy, được gán giá trị:
- Nữ = 0 - Nam = 1
+
- Phạm Tấn Hòa (2014);
- Đinh Phi Hổ và Đông Đức (2014);
- Bùi Quang Bình (2008);
- Aikaeli (2010).
dantoc
Thành phân dân tộc của chủ hộ, là biến dummy, được gán giá trị:
- Dân tộc khác = 0 - Dân tộc Kinh = 1
+
- Võ Thành Nhân (2011);
- Howard White and Edoardo Masset (2003).
trinhdohv Số năm đi học của chủ hộ . Năm +
- Đinh Phi Hổ và Đông Đức (2014);
- Bùi Quang Bình (2008);
sonhankhau Số lượng nhân khẩu trong hộ
gia đình. Người -
- Đinh Phi Hổ (2006) - Đinh Phi Hổ và Đông Đức (2014);
- Aikaeli (2010).
khuvuc
Khu vực sinh sống của hộ, là biến dummy, được gán giá trị:
- Khu vực nông thôn = 0 - Khu vực thành thị = 1
+ - Võ Thành Nhân(2011).
nganhnghe
Ngành nghề sinh sống của hộ gia đình, là biến dummy, được gán giá trị như sau:
- Nông lâm nghiệp = 1 - Thủy sản = 2
- Tiểu thủ công nghiệp, cong nghiệp và xây dựng = 3 - Thương nghiệp = 4 - Dịch vụ = 5
- CBCC, làm công ăn lương và ngành nghề khác = 6
+
- Van de Walle và Cratty (2004)
- Shrestha và Eiumnoh (2000)
- Đinh Phi Hổ và Đông Đức (2014)
- Bùi Quang Bình (2008) - Phạm Tấn Hòa (2014)
hongheo
Hộ thuộc diện hộ nghèo, là biến dummy, được gán giá trị như sau:
- Hộ nghèo = 0
- Không là hộ nghèo = 1
+ - Nguyễn Thị Yến Mai (2011)
dientichdat
Diện tích đất nông lâm nghiệp và mặt nước nuôi trồng thuỷ sản.
m2 +
- Phạm Tấn Hòa (2014) - Đinh Phi Hổ và Đông Đức (2014)
- Nguyễn Sinh Công (2004)
vayvonsxkd
Vay vốn để sản xuất kinh doanh, là biến dummy, được gán giá trị như sau:
- Không vay vốn = 0 - Có vay vốn = 1
+
- Huỳnh Thanh Phương (2011);
- Phạm Tấn Hòa (2014);
- Nguyễn Kim Phước và Phạm Tấn Hòa (2015);
- Đinh Phi Hổ và Đông Đức (2014).
Từ mô hình nghiên cứu tổng quát: Yi = α1 + α2Di +β1Xi + β2(DiXi) + uiviết lại mô hình nghiên cứu theo các biến đã mô tả như sau:
thunhapbqi = α1 + α2Nami + β1tuoii+ β1(Nami*tuoii) + β2gioitinhi + β’2(Nami*gioitinhi) + β3dantoci + β’3(Nami*dantoci) + β4trinhdohvi + β’4(Nami*trinhdohvi) + β5sonhankhaui + β’5(Nami*sonhankhaui) + β6khuvuci +
β’6(Nami*khuvuci) + β7nganhnghei + β’7(Nami*nganhnghei) + β8hongheoi + β’8(Nami*hongheoi) + β9dientichdati + β’9(Nami*dientichdati) + β10vayvonsxkdi + β’10(Nami*vayvonsxkdi) + ui
3.3.2. Kiểm định mô hình
Do đây là mô hình OLS thông thường nên cần có các kiểm định sau:
•Kiểm định đa cộng tuyến.
• Kiểm định phương sai sai số thay đổi.
• Kiểm định phân phối chuẩn của sai số.
Trong trường hợp có đa cộng tuyến thì có thể xử lý bằng cách rút bớt biến độc lập có mức tương quan cao ra khỏi mô hình.
Nếu xuất hiện phương sai sai số thay đổi thì có thể sử dụng kỹ thuật robust để xử lý. Trường hợp đồng thời vừa xuất hiện phương sai sai số thay đổi và phần dư không có phân phối chuẩn thì cần sử dụng hồi quy robust (robust regression) để ước lượng mô hình (Fox and Weisberg,2011).