Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
VÀ HỆ THỐNG CHỈ TIÊU NGHIÊN CỨU

VÀ HỆ THỐNG CHỈ TIÊU NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ - 0trang

33

- Phương pháp thống kê mô tả: là phương pháp nghiên cứu các hiện tượng

kinh tế - xã hội bằng việc mô tả thông qua các số liệu thu thập được. Phương pháp

này sử dụng để phân tích tình hình thu hút vốn FDI và biến động bất bình đẳng thu

nhập của Việt Nam qua các năm.

- Phương pháp phân tổ: Những thông tin thứ cấp sau khu thu thập sẽ được

phân tổ theo năm và theo từng địa phương để từ đó đánh giá được sự biến động của

các chỉ tiêu theo thời gian và không gian.

- Phương pháp so sánh: Sau khi tính tốn số liệu, tiến hành so sánh các chỉ

tiêu giữa các năm, các tỉnh thành. Từ đó đưa ra được những nhận xét, đánh giá về

biến động của hiện tượng.

2.1.3. Phương pháp sử dụng mô hình hồi quy

Căn cứ vào phạm vi thời gian và không gian của số liệu, người ta chia dữ liệu thành

ba loại: dữ liệu theo chuỗi thời gian, dữ liệu chéo và dữ liệu mảng (dữ liệu hỗn hợp).

Dữ liệu theo huỗi thời gian là chuỗi các số liệu được thu thập trong một thời kỳ hay

một khoảng thời gian lặp lại như nhau trên cùng một không gian, một địa điểm.

Dữ liệu chéo là các số liệu được thu thập tại cũng một thời kỳ hay thời điểm

ở các vị trí khơng gian khác nhau.

Dữ liệu mảng là số liệu chứa đựng hai chiều – chiều ngang của số liệu chéo

và chiều dọc của chuỗi thời gian. Như vậy, dữ liệu mảng bao gồm cả hai chiều thời

gian và khơng gian. Do vậy nó làm cho số quan sát của mơ hình tăng lên.

Để nghiên cứu ảnh hưởng của đầu tư trực tiếp nước ngồi tới bất bình đẳng

thu nhập, nhóm tác giả sử thu thập số liệu các biến của 63 tỉnh/thành phố trên cả

nước trong 7 năm chẵn (từ 2002 đến 2014). Tổng cộng có 63 x 7 = 441 quan sát. Dữ

liệu mảng này là dữ liệu mảng cân bằng (do có số đơn vị chéo – tỉnh có cùng số

quan sát với thời gian)

Sử dụng số liệu mảng giúp:

- Nâng cao được số quan sát của mẫu và khắc phục được hiện tượng đa cộng

tuyến, chứa đựng nhiều thông tin hơn các dữ liệu khác.

- Xử lý được những vấn đề về sự không thuần nhất (hay sự khác biệt) trong

bộ số liệu giữa các đơn vị nghiên cứu. Vì dữ liệu mảng liên quan đến chiều khơng



34

gian (các tỉnh) nên có sự khác biệt giưa các đơn vị này (về vị trí địa lý, điều kiện tự

nhiên, điều kiện kinh tế xã hội, chính sách – thể chế,...). Thông thường sự khác biệt

này không quan sát được, nhưng khi các yếu tố này có quan hệ tương tác với biến

độc lập thì sử dụng phương pháp ước lượng thơng thường như phương pháp bình

phương nhỏ nhất thì hệ số ước lượng sẽ bị chệch và không hiệu quả.

- Nghiên cứu được sự thay đổi của các đơn vị chéo (tỉnh) theo thời gian.

- Cho phép nghiên cứu nhiều mơ hình phức tạp hơn.

Ba loại mơ hình thường được sử dụng rộng rãi trong phân tích số liệu mảng

là mơ hình bình phương gộp (Pool-OLS), mơ hình tác động cố định (Fixed Effect

Model - FEM) và mơ hình tác động ngẫu nhiên (Randonm Effect Model).





hình



bình



phương



gộp

. Trong đó



(Pool-OLS)







dạng



là biến phụ thuộc của quan sát i



trong thời kỳ t.

là biến độc lập của quan sát i trong thời kỳ t.

Với



là yếu tố không quan sát được và khơng thay đổi theo thời gian, nó



đặc trưng cho mỗi cá thể chéo. Nếu



tương quan với bất kỳ một biến độc lập X



nào thì hồi quy Y theo X sẽ bị ảnh hưởng chéo bởi những nhân tố không đồng nhất

khơng quan sát được. Thậm chí nếu



khơng tương quan với bất kỳ một biến độc



lập nào thì sự có mặt của nó cũng làm cho các ước lượng OLS và các sai số tiêu

chuẩn khơng hiệu quả.

Vì vậy đề tài sử dụng mơ hình tác động cố định và mơ hình tác động ngẫu nhiên.

Mơ hình tác động cố định (FEM): Với giả định mỗi cá thể đều có những đặc

điểm riêng có thể ảnh hưởng đến các biến độc lập, FEM phân tích mối tương quan

này giữa các phần dư của mỗi đơn vị với các biến độc lập. Qua đó kiểm sốt và tách

ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến



35

độc lập để có thể ước lượng những ảnh hưởng thực của biến độc lập lên biến phụ

thuộc.

Mơ hình được sử dụng:

Với



là hệ số chặn cho từng cá thể nghiên cứu.



là sai số ngẫu nhiên.

Trong mơ hình này chỉ số “i” được thêm vào cho hệ số chặn “C” để phân biệt

hệ số chặn của từng cá thể khác nhau có thể khác nhau.

Mơ hình tác động ngẫu nhiên (REM) là mơ hình mà trong đó các yếu tố

khơng thuần nhất giữa các cá thể và không quan sát được nói trên được cho là

khơng tương quan với các biến độc lập của mơ hình. Các yếu tố này có thể được

xem như là một phần của sai số ngẫu nhiên. Do vậy, có thể kết hợp với sai số ngẫu

nhiên thông thường để tạo ra sai số ngẫu nhiên tổng hợp. Trong trường hợp này,

phương pháp bình phương nhỏ nhất thu được các ước lượng khơng chệch còn mơ

hình tác động ngẫu nhiên sẽ thu được các ước lượng hiệu quả hơn.

Với mơ hình:

là một biến ngẫu nhiên được mơ tả như sau:

là sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là

Thay vào mơ hình trên ta có:



Hay



với



Trong đó, sai số ngẫu nhiên được chia thành 2 phần







:



đại diện cho



tất cả các yếu tố không quan sát được mà thay đổi giữa các đối tượng nhưng không

thay đổi theo thời gian;



đại diện cho tất cả các yếu tố không quan sát được thay



đổi giữa các đối tượng và thời gian.



36

Nhằm đánh giá tác động của đầu tư trực tiếp nước ngồi tới bất bình đẳng thu

nhập nông thôn – thành thị tại Việt Nam, đề tài xây dựng mơ hình hồi quy như sau:



Theilij

XKit/GDPit

NKit/GDPit

lnGDPit

lnGDPbqit



Chỉ số TheilT đo lường bất bình đẳng giữa nơng thơn và thành thị

tại tỉnh i năm thứ t

Tỉ lệ xuất khẩu trên GDP theo giá so sánh năm 2010 tại tỉnh i năm

thứ t

Tỉ lệ nhập khẩu trên GDP theo giá so sánh năm 2010 tại tỉnh i năm

thứ t

Logarit cơ số e GDP của tỉnh i năm thứ t theo giá so sánh 2010

Logarit cơ số e GDP bình quân đầu người của tỉnh i năm thứ t theo

giá so sánh 2010

Tỉ lệ FDI trên GDP theo giá so sánh năm 2010 tại tỉnh i năm thứ t

Logarit cơ số e của hệ số chênh lệch giàu nghèo của tỉnh i năm thứ t

(q5/q1)

Logarit cơ số e của chỉ số giá của tỉnh i năm thứ t

Tỉ lệ ngân sách nhà nước trên GDP theo giá so sánh năm 2010 của

tỉnh i năm thứ t

Logarit cơ số e số thuê bao điện thoại của tỉnh i năm thứ t theo giá

so sánh 2010



2.2. Hệ thống chỉ tiêu nghiên cứu

2.2.1. Các chỉ tiêu phản ánh thu nhập

- Thu nhập bình quân đầu người (GDPbq) Thu nhập bình quân đầu người

là thu nhập trung bình mà một người nhận được trong một khoảng thời gian

nhất định (thường là một năm).

Tổng thu nhập của dân cư trong năm

Dân số bình quân trong năm

- Cơ cấu thu nhập: là tỷ trọng thu nhập của từng bộ phận chiếm trong tổng

GDPbq



=



thu nhập của tổng thể theo các tiêu thức phân tổ khác nhau.

Cơ cấu thu nhập của

nhóm j



=



Thu nhập của nhóm j trong năm

Tổng thu nhập trong năm



37

- Cơ cấu thu nhập theo nguồn thu là tỷ trọng thu nhập của từng nguồn

thu so với tổng thu nhập.

Cơ cấu thu nhập



=



Thu nhập của nguồn thu

Tổng thu nhập trong năm



theo nguồn thu

Xác định cơ cấu thu nhập theo nguồn thu nhằm đánh giá xem thu nhập của

các hộ từ nguồn nào là nguồn chính: từ hoạt động nông, lâm nghiệp, thủy sản hay

phi nông, lâm nghiệp, thủy sản,…

2.2.2. Các chỉ tiêu phản ánh bất bình đẳng

- Hệ số chênh lệch giàu nghèo được các định bằng tỷ số giữa thu nhập bình

quân đầu người của nhóm có thu nhập cao nhất so với thu nhập bình qn đầu

người của nhóm có thu nhập thấp nhất.

Hệ số chênh lệch

giàu nghèo



=



Thu nhập bình qn đầu người có nhóm cao nhất

Thu nhập bình qn đầu người của nhóm thấp nhất



- Hệ số GINI: Chỉ tiêu này phản ánh tình trạng bất bình đẳng trong phân

phối thu nhập của các tầng lớp dân cư, giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra

các chính sách phù hợp nhằm rút ngắn khoảng cách giàu nghèo trong xã hội.

Hệ số GINI được tính dựa vào đường cong LORENZ, được tạo bởi 2 yếu

tố: Tỷ lệ thu nhập của dân cư theo nhóm cộng dồn và tỷ lệ dân số tương ứng cộng dồn.

Hệ số GINI là giá trị của diện tích A (được tạo bởi đường cong LORENZ và

đường thẳng 450 từ gốc tọa độ) chia cho diện tích A+B (là diện tích tam giác vng

nằm dưới đường thẳng 450 từ gốc tọa độ)

Hệ số GINI được tính theo cơng thức:

n



 p F  F 

i



GINI 1 

Trong đó:



i



i 1



i 1



10.000



pi – Tỷ lệ % dân số nhóm i

Fi – Tỷ lệ % thu nhập cộng tại nhóm i

Fi-1 – Tỷ lệ % thu nhập cộng tại nhóm i-1



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

VÀ HỆ THỐNG CHỈ TIÊU NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×