Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia asean

85 406 2
  • Loading ...
1/85 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 04/06/2017, 09:55

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM NGUYỄN THỊ THÙY TRINH TÁC ĐỘNG CỦA CHI TIÊU CHÍNH PHỦ ĐẾN LƯỢNG KHÍ THẢI CO2-NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI QUỐC GIA ASEAN Chuyên ngành: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã số ngành: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN KIM QUYẾN Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận văn Thạc sĩ Kinh tế với đề tài “Tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2: Nghiên cứu thực nghiệm quốc gia ASEAN” công trình nghiên cứu với hỗ trợ Giảng viên hướng dẫn TS.Nguyễn Kim Quyến chưa công bố trước Các số liệu, kết luận văn trung thực Tôi chịu trách nhiệm nội dung trình bày luận văn TP Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2016 Người thực Nguyễn Thị Thuỳ Trinh MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ PHẦN MỞ ĐẦU 1 Lý thực đề tài: Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu: Đối tượng phạm vi nghiên cứu Ý nghĩa thực tiễn đề tài Kết cấu đề tài CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT VỀ TÁC ĐỘNG CỦA CHI TIÊU CHÍNH PHỦ ĐẾN LƯỢNG KHÍ THẢI CO2 1.1 Lý thuyết chi tiêu phủ 1.1.1 Khái niệm 1.1.2 Phân loại 1.1.3 Chức chi tiêu phủ 1.2 Khí CO2 tác động tiêu cực đến môi trường 1.2.1 Giới thiệu khí CO2 1.2.2 Nguồn phát thải khí CO2 1.2.3 Tác động khí CO2 đến môi trường .9 1.3 Lý thuyết tác động chi tiêu phủ đến môi trường 10 1.3.1 Cơ sở lý luận Lopez cộng (2011) .11 1.3.2 Tác động gián tiếp chi tiêu phủ đến môi trường 14 1.4 Tổng quan số nghiên cứu thực nghiệm liên quan 17 CHƯƠNG THỰC TRẠNG CHI TIÊU CHÍNH PHỦ VÀ Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ TẠI CÁC NƯỚC ASEAN-5 HIỆN NAY .22 2.1 Tình hình chi tiêu phủ 22 2.2 Tăng trưởng kinh tế quốc gia ASEAN-5 24 2.3 Tình hình ô nhiễm không khí 27 2.3.1 Lượng khí thải CO2 ngày gia tăng 27 2.3.2 Hậu kinh tế .29 2.3.3 Hướng đến công nghệ CCS-Phát triển kinh tế carbon thấp 30 CHƯƠNG THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU .32 3.1 Mô hình nghiên cứu 32 3.2 Mô tả liệu 34 3.3 Phương pháp nghiên cứu 37 3.3.1 Phương pháp hồi quy 37 3.3.2 Các kiểm định mô hình 40 3.3.2.1 Hiện tượng đa cộng tuyến 40 3.3.2.2 Hiện tượng phương sai thay đổi .41 3.3.2.3 Hiện tượng tự tương quan 42 3.3.2.4 Hiện tượng nội sinh 42 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 44 4.1 Kiểm định tương quan đa cộng tuyến 44 4.1.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính cặp biến .44 4.1.2 Kiểm định đa cộng tuyến 45 4.2 Kiểm định tính dừng liệu bảng Fisher-type .45 4.3 Kiểm định đồng liên kết liệu bảng .46 4.4 Kiểm định tượng phương sai thay đổi liệu bảng 48 4.5 Kiểm định tượng tự tương quan phần dư liệu bảng 48 4.6 Phân tích kết hồi quy dài hạn 49 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 57 5.1 Kết luận 57 5.2 Kiến nghị .58 5.3 Hạn chế đề tài 60 5.4 Đề xuất hướng nghiên cứu .61 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ASEAN Association of Southeast Asian Nations Hiệp hội Quốc gia Đông Nam Á CCS Carbon capture and storage Công nghệ thu hồi ngưng tụ cacbon CO2 Carbon dioxide Khí cacbonic EKC Enviromental Kuznets Curve Đường cong môi trường Kuznets FEM Fixed-Effect Model Mô hình hiệu ứng cố định FMOLS Fully Modified Ordinary Least Square Bình phương bé hiệu chỉnh hoàn toàn GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội GFS Government Finance Statistics Cẩm nang thống kê tài Chính phủ GMM Generalized method of moments Mô hình GMM IMF Internationnal Monetary Fund Quỹ tiền tệ quốc tế PMG Pooled Mean Group Mô hình PMG REM Randomed-Effect Model Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1: Các biến số mô hình, ký hiệu nguồn thu thập liệu 35 Bảng 3.2: Thống kê mô tả biến số mô hình 36 Bảng 4.1: Ma trận tương quan tuyến tính cặp biến mô hình 44 Bảng 4.2: Kết kiểm tra đa cộng tuyến mô hình với nhân tử phóng đại phương sai VIF 45 Bảng 4.3: Kiểm định tính dừng 46 Bảng 4.4: Kết kiểm định đồng liên kết liệu bảng Kao (1999) 47 Bảng 4.5: Kết kiểm định đồng liên kết liệu bảng Pedroni 47 Bảng 4.6: Kết kiểm tra phương sai thay đổi mô hình .48 Bảng 4.7 : Kết kiểm tra tự tương quan mô hình nghiên cứu 49 Bảng 4.8: Kết hồi quy mô hình tác động gián tiếp chi tiêu-thu nhập 51 Bảng 4.9: Kết hồi quy mô hình tác động trực tiếp .53 Bảng 4.10: Tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2 (hệ số co giãn) 55 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Đường cong Kuznets môi trường (EKC) bậc 16 Hình 1.2: Đường cong Kuznets môi trường (EKC) bậc 17 Hình 2.1: Tỷ lệ chi tiêu phủ GDP nhóm nước ASEAN-5 giai đoạn 1984-2013 ĐVT: % 22 Hình 2.2: Thu nhập bình quân đầu người theo giá so sánh 2010 nhóm nước ASEAN-5 giai đoạn 1984-2013 ĐVT: nghìn USD 26 Hình 2.3: Lượng khí thải CO2 bình quân đầu người nhóm nước ASEAN-5 giai đoạn 1984-2013 ĐVT: tấn/người .27 Hình 2.4: Tỷ lệ nguồn phát thải khí CO2 nhìn từ trình đốt cháy nhiên liệu, giai đoạn 1984-2013 cho nước ASEAN-5 28 Hình 2.5: Tỷ lệ nguồn phát thải khí CO2 nhìn từ trình đốt cháy nhiên liệu cho nước ASEAN-5, năm 2013 .29 Hình 3.1: Cơ chế tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2 SO2 theo Halkos Paizanos (2012) 32 PHẦN MỞ ĐẦU Lý thực đề tài: Trong thời gian qua, biến đối khí hậu trở thành vấn đề quan tâm phạm vi toàn cầu, tác động hoạt động kinh tế - xã hội loài người Biến đối khí hậu gây tác động tiêu cực đến phận dân số giới, đặc biệt nước phát triển khu vực Đông Nam Á Đối với kinh tế đà phát triển, tốc độ đô thị hoá công nghiệp hoá diễn nhanh nguyên nhân dẫn đến ô nhiễm môi trường.Điều có nghĩa đẩy mạnh tốc độ phát triển kinh tế mà biện pháp kiểm soát ô nhiễm thích hợp môi trường sống thực phải đối mặt với nguy cơ.Tuy nhiên, phải lựa chọn phát triển kinh tế hậu ô nhiễm môi trường, đa số quốc gia phát triển phải chọn đường phát triển kinh tế mà bất chấp hậu môi trường Kể từ khủng hoảng kinh tế tài toàn cầu năm 2008, phủ nhiều nước theo đuổi sách tài khóa mở rộng nhằm vực dậy kinh tế, từ tác động đến nhiều biến kinh tế vĩ mô chất lượng môi trường Và việc nâng cao chất lượng môi trường mục tiêu sách tài khóa phủ nhận tác động trực tiếp gián tiếp chi tiêu phủ đến môi trường Bằng chứng ngày có nhiều nghiên cứu hai phương diện lý thuyết thực nghiệm kiểm chứng mối quan hệ Việc xem xét tác động chi tiêu phủ đến chất lượng môi trường giúp nhà nghiên cứu đưa kiến nghị sách kinh tế vĩ mô giảm thiểu biến đổi khí hậu hậu mà gây Trong thời kỳ từ năm 1984 đến năm 2013, nhóm nước ASEAN-5 bao gồm Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan Việt Nam, bên cạnh tốc độ tăng trưởng kinh tế ấn tượng đạt quốc gia phải đối mặt với nhiều vấn đề môi trường, điển hình khói mù ô nhiễm xuyên biên giới, đe dọa sức khỏe người dân Mặt khác, ngoại trừ Malaysia nước lại phải gánh chịu nhiều hậu nặng nề từ thiên tai biến đổi khí hậu, tình trạng cản trở nghiêm trọng nỗ lực phát triển kinh tế giảm nghèo quốc gia Trong nỗ lực tìm kiếm yếu tố tác động đến chất lượng môi trường-được đại diện lượng phát thải carbon dioxide(CO2), vai trò chi tiêu phủ gần nhận nhiều quan tâm nhà nghiên cứu Tuy nhiên, nghiên cứu thực nghiệm cho khu vực ASEAN hạn chế Chính tác giả chọn nghiên cứu đề tài “Tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2: Nghiên cứu thực nghiệm quốc gia ASEAN” nhằm làm rõ tác động Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu tìm tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2 cho quốc gia ASEAN (Indonesia, Malaysia, Philippines, Thái Lan Việt Nam) giai đoạn từ năm 1984 đến năm 2013 Dựa vào mục tiêu trên, luận văn tập trung trả lời cho câu hỏi nghiên cứu sau: - Chi tiêu phủ có tác động đến lượng khí thải CO2 quốc gia ASEAN-5 hay không ? - Tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2 quốc gia ASEAN-5 chiều hay ngược chiều? Phương pháp nghiên cứu: Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm xác định tác động chi tiêu phủ đến khí thải CO2 Ước lượng mô hình bao gồm biến khí thải CO2, chi tiêu phủ biến kiểm soát tương tự mô hình nghiên cứu Halkos Paizanos (2012) Thông qua phương pháp ước lượng PMG để ước lượng hệ số hồi quy dài hạn trường hợp tồn đồng liên kết biến mô hình, đồng thời kiểm soát tương quan phụ thuộc chéo Ngoài ra, phương pháp ước lượng liệu bảng GMM đưa vào để kiểm soát nội sinh kiểm chứng lại kết tác động cần nghiên cứu Việc lựa chọn mô hình phù hợp thực để đảm bảo tính thống kết nghiên cứu Từ đó, tác giả rút kết luận đề xuất Tài liệu tiếng Anh Balin Akan, 2015 Ekc hypothesis and the effect of innovation: a panel data analysis Journal of Business, Economics & Finance Vol (1), 81-91 Baltagi, 2008 Econometric Analysis of Panel Data:(3rd Edition)[ebook] , có sẵn [Truy cập ngày 10 tháng năm 2016] Bernauer Koubi, 2006 States as providers of public goods: how does government size affect environmental quality? Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=900487 Frederik Lundström, 2001 Political and Economic Freedom and the Environment: The Case of CO2 Emissions Working Paper in Economics, no.29.University of Gothenburg, Gothenburg Galinato Galinato, 2015 The effects of government spending on deforestation due to agricultural land expansion and CO2 related emissions Ecological Economics, Volume 122, Pages 1-120 (February 2016) 43-53 Halkos Paizanos, 2015 The effects of fiscal policy on CO2 emissions: Evidence from the U.S.A Energy Policy 88 (2016), 317–328 Halkos Paizanos, 2013 The effect of government expenditure on the environment: an empirical investigation Ecological Economics 91, 48-56 Halkos, 2003 Environmental Kuznets Curve for sulfur: evidence using GMMestimation and random coefficient panel data models Environ.Dev.Econ.8,581–601 Halkos Paizanos, 2012 The effect of government expenditure on the Environment: an empirical investigation Ecol.Econ 91, 48–56 10 Lopez cộng sự, 2015 Government spending and air pollution in the U.S Int Rev Env Resour Econ (2), 139–189 11 Li Liu, 2005 Foreign Direct Investment and Economic Growth: An Increasingly Endogenous Relationship World Development Vol 33 No3 393– 407 12 Lopez cộng sự, 2011 Fiscal spending and the environment: theory and empirics Journal of Environmental Economics and Management 62 (2), 180-198 13 Lopez Palacios, 2010 Have Government Spending and Energy Tax Policies Contributed to make Europe Environmentally Cleaner?.University of Maryland, Maryland, Working Paper 94795 14 Lopez Galinato, 2007 Should governments stop subsidies to private goods? Evidence from rural Latin America Journal of Public Economics91, 1071-1094 15 Martinez-Zarzosovà Bengochea-Morancho, 2004 Pooled mean group estimation of an environmental Kuznets curve for CO2 Economics Letters 82, 121-126 16 Penn World Table 9.0, 2015 Available at SSRN: 17 Pesaran cộng sự, 1999 Pooled Mean Group Estimation Of Dynamic Heterogeneous Panels Journal of American Statistic Association , 94: 621-634 18 Pesaran Smith, 1995 Estimating long-run relationships from dynamic Journal of Econometrics, vol 68, issue 1, 79-113 19 Sobhan cộng sự, 1993 The control and management of government expenditure: issues and experience in Asian countries Development Papers No.13 20 Umoh cộng sự, 2012 Foreign Direct Investment and Economic Growth in Nigeria: An Analysis of the Endogenous Effects.Current Research Journal of Economic Theory, vol 4, no.3, 53-66 21 World Bank (2016) World DataBank truy cập từ: [truy cập ngày 16 tháng 05 năm 2016] 22 Xiao cộng sự, 2013.The Effect of Local Government Expenditure on CO2 Emissions An Empirical Investigation in China International Journal of Applied Environmental Sciences 8(3), 271-281 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Thống kê mô tả Variable Obs Mean lnpc lngovshare lngdpc lni lnto 150 150 150 150 150 4141231 2.772306 7.711453 3.105691 4.468772 lnpop 150 4241327 Std Dev Min Max 867012 2231267 7898753 3954053 5268296 -1.308136 2.151825 5.964663 1.960806 2.94183 2.082777 3.297727 9.2168 3.920755 5.395477 5268338 -1.946532 1.078724 Phụlục 2: Ma trận tương quan lnpc lnpc lngdpc lngovshare lni lnto lnpop 1.0000 0.9449 -0.0618 0.7636 0.7250 -0.2917 lngdpc lngovs~e 1.0000 -0.0334 0.7255 0.6156 -0.1901 1.0000 -0.1971 -0.1244 0.1169 lni lnto lnpop 1.0000 0.6075 -0.1756 1.0000 -0.1879 1.0000 Phụ lục 3: Nhân tử phóng đại phương sai VIF Variable VIF 1/VIF lni lnto lnpop lngovshare 1.63 1.60 1.05 1.05 0.613385 0.624194 0.951759 0.954140 Mean VIF 1.33 Variable VIF 1/VIF lni lngdpc lnto llngovshare 2.32 2.31 1.69 1.06 0.431218 0.432941 0.591488 0.942290 Mean VIF 1.85 Phụ lục 4: Tính dừng Fisher-type unit-root test for lnpc Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared 30 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 20.0806 -0.7106 -1.2202 2.2541 0.0285 0.2387 0.1161 0.0121 P Z L* Pm P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for lngovshare Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared P Z L* Pm 30 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 6.6358 0.3334 0.3058 -0.7523 0.7593 0.6306 0.6190 0.7741 P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for lngdpc Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared 30 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 19.2525 -1.0230 -1.2603 2.0689 0.0372 0.1531 0.1088 0.0193 P Z L* Pm P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for lni Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared P Z L* Pm 30 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 5.2886 0.7160 0.6685 -1.0535 0.8711 0.7630 0.7454 0.8539 P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for lnto Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared P Z L* Pm 30 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 3.4096 2.0245 2.0213 -1.4736 0.9701 0.9785 0.9737 0.9297 P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for lnpop Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared P Z L* Pm 30 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 10.3198 -0.3315 -0.3277 0.0715 0.4129 0.3701 0.3728 0.4715 P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for dlnpc Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared 29 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 22.1063 -2.6341 -2.5795 2.7070 0.0146 0.0042 0.0076 0.0034 P Z L* Pm P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for dlngovshare Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared P Z L* Pm 29 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 18.7124 -2.1596 -2.0679 1.9482 0.0441 0.0154 0.0238 0.0257 P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for dlngdpc Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared 29 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 15.2363 -1.5357 -1.4736 1.1709 0.1237 0.0623 0.0757 0.1208 P Z L* Pm P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for dlni Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared P Z L* Pm 29 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 20.5486 -2.3594 -2.3126 2.3587 0.0245 0.0092 0.0140 0.0092 P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for dlnto Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared 29 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 50.7555 -5.5335 -6.3593 9.1132 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 P Z L* Pm P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Fisher-type unit-root test for dlnpop Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Ha: At least one panel is stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Panel means: Time trend: Drift term: Asymptotics: T -> Infinity Panel-specific Included Not included Not included Inverse chi-squared(10) Inverse normal Inverse logit t(29) Modified inv chi-squared P Z L* Pm 29 Cross-sectional means removed ADF regressions: lags Statistic p-value 34.0284 -3.8896 -4.1546 5.3729 0.0002 0.0001 0.0001 0.0000 P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels Phụ lục 5: Kiểm định đồng liên kết Kiểm định Kao Kao Residual Cointegration Test Series: LNP_C LLNGOVSHARE LNGDP_C LNGDP_C2 LNGDP_C3 LNTO Sample: 1984 2013 Included observations: 150 Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend User-specified lag length: Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel t-Statistic -3.429897 ADF Residual variance HAC variance Prob 0.0003 0.005046 0.004800 Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID) Method: Least Squares Date: 10/21/16 Time: 14:40 Sample (adjusted): 1987 2013 Included observations: 135 after adjustments Variable RESID(-1) D(RESID(-1)) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient Std Error t-Statistic -0.255936 0.056654 -4.517551 0.097814 0.088682 1.102977 0.128836 0.122286 0.072606 0.701123 163.5167 1.922963 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Prob 0.0000 0.2720 -0.005484 0.077499 -2.392841 -2.349799 -2.375350 Phụ lục 6: Kiểm định đồng liên kết Kiểm định Pedroni Pedroni Residual Cointegration Test Series: LNP_C LLNGOVSHARE LNGDP_C LNGDP_C2 LNGDP_C3 LNTO Sample: 1984 2013 Included observations: 150 Cross-sections included: Null Hypothesis: No cointegration Trend assumption: No deterministic trend Use d.f corrected Dickey-Fuller residual variances User-specified lag length: Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel Alternative hypothesis: common AR coefs (within-dimension) Weighted Statistic Prob Statistic Panel v-Statistic 0.305982 0.3798 -0.283540 Panel rho-Statistic 1.177519 0.8805 1.584027 Panel PP-Statistic -2.058695 0.0198 -0.707336 Panel ADF-Statistic -2.828761 0.0023 -2.250597 Prob 0.6116 0.9434 0.2397 0.0122 Alternative hypothesis: individual AR coefs (between-dimension) Group rho-Statistic Group PP-Statistic Group ADFStatistic Statistic 1.918085 -2.562567 Prob 0.9724 0.0052 -2.365813 0.0090 Cross section specific results Phillips-Peron results (non-parametric) Cross ID AR(1) 0.126 -0.198 0.551 0.569 0.240 Variance 0.004170 0.002129 0.002388 0.000853 0.003545 HAC 0.000876 0.002051 0.002433 0.000809 0.000512 Bandwidth 8.00 2.00 2.00 4.00 12.00 Obs 28 28 28 28 28 Max lag Obs 27 27 27 27 27 Augmented Dickey-Fuller results (parametric) Cross ID AR(1) -0.299 -0.303 0.414 0.444 -0.063 Variance 0.003509 0.002169 0.002359 0.000795 0.003103 Lag 1 1 Phụ lục 7: Phươngsaithayđổi Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (5) = Prob>chi2 = 87.18 0.0000 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (5) = Prob>chi2 = 449.80 0.0000 Phụlục 8: Tựtươngquan Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 4) = 758.061 Prob > F = 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 4) = 22.285 Prob > F = 0.0092 Phụ lục 9: Kếtquảhồiquy tác động gián tiếp  Mô hình GMM Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: country Time variable : year Number of instruments = 138 Wald chi2(4) = 104.45 Prob > chi2 = 0.000 lngdpc Coef lngovshare lni lnpop lnto _cons -5.437775 193099 0212327 1.190262 16.78722 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Std Err 3.263392 5167338 8126285 4387228 9.370386 z -1.67 0.37 0.03 2.71 1.79 P>|z| 0.096 0.709 0.979 0.007 0.073 = = = = = 140 28 28.00 28 [95% Conf Interval] -11.83391 -.8196806 -1.57149 3303816 -1.578402 9583554 1.205879 1.613955 2.050143 35.15284 Instruments for first differences equation Standard D.L2.lni GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/29).lni Instruments for levels equation Standard L2.lni _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.lni Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(133) =4296.40 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(133) = 0.00 weakened by many instruments.) 2.93 0.11 Pr > z = Pr > z = 0.003 0.912 Prob > chi2 = 0.000 Prob > chi2 = 1.000 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(124) = 0.00 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(9) = 0.00 Prob > iv(L2.lni) Hansen test excluding group: chi2(132) = 0.00 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 0.00 Prob > chi2 = chi2 = 1.000 1.000 chi2 = chi2 = 1.000 1.000  Mô hình PMG Pesaran & Smith (1995) Mean Group estimator All coefficients represent averages across groups (group variable: country) Coefficient averages computed as unweighted means Mean Group type estimation Group variable: country Number of obs Number of groups = = 150 Obs per group: = avg = max = 30 30.0 30 Wald chi2(4) Prob > chi2 lngdpc Coef lngovshare lni lnpop lnto _cons -.4418797 2231001 -.5940963 2739436 7.313031 Std Err .2631028 0905814 323847 1447698 9548597 Root Mean Squared Error (sigma): 0.0486 z -1.68 2.46 -1.83 1.89 7.66 P>|z| 0.093 0.014 0.067 0.058 0.000 = = 46.23 0.0000 [95% Conf Interval] -.9575517 0455639 -1.228825 -.0098 5.441541 0737923 4006364 0406321 5576872 9.184522 Phụ lục 10: Kết hồi quy tác động trực tiếp Fixed-effects (within) regression Group variable: country Number of obs Number of groups = = 145 R-sq: Obs per group: = avg = max = 29 29.0 29 within = 0.9328 between = 0.9276 overall = 0.9150 corr(u_i, Xb) F(6,134) Prob > F = -0.7272 lnpc Coef llngovshare lngdpc lngdpc2 lngdpc3 lnto lni _cons 1725227 -6.777123 1.02429 -.043098 0598395 1979716 10.14503 082335 3.723622 5004697 0221584 0458587 0517993 8.99559 sigma_u sigma_e rho 36602953 1161568 90850748 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err t 2.10 -1.82 2.05 -1.94 1.30 3.82 1.13 F(4, 134) = P>|t| = = 0.038 0.071 0.043 0.054 0.194 0.000 0.261 309.98 0.0000 [95% Conf Interval] 0096783 -14.1418 0344479 -.0869235 -.030861 0955217 -7.646684 50.07 335367 5875524 2.014131 0007275 15054 3004215 27.93674 Prob > F = 0.0000 Pesaran & Smith (1995) Mean Group estimator All coefficients represent averages across groups (group variable: country) Coefficient averages computed as unweighted means Mean Group type estimation Group variable: country Number of obs Number of groups = = 140 Obs per group: = avg = max = 28 28.0 28 Wald chi2(4) Prob > chi2 lnpc Coef llngovshare lngdpc lngdpc2 lngdpc3 lnto lni ecm_pc_p _cons 1912114 -5.888647 9727099 -.0432298 1280716 -.0000179 9999978 6.720181 Std Err .0000611 0636309 0086624 0003946 0000246 0000309 0000584 3106451 z 3130.56 -92.54 112.29 -109.56 5203.65 -0.58 1.7e+04 21.63 Root Mean Squared Error (sigma): 0.0000 P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.563 0.000 0.000 = = 1.51e+09 0.0000 [95% Conf Interval] 1910917 -6.013361 9557318 -.0440032 1280233 -.0000784 9998833 6.111328 1913311 -5.763932 9896879 -.0424565 1281198 0000427 1.000112 7.329034 ... lượng khí thải CO2: Nghiên cứu thực nghiệm quốc gia ASEAN nhằm làm rõ tác động Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu tìm tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2 cho quốc gia ASEAN. .. - Tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2 quốc gia ASEAN -5 chi u hay ngược chi u? Phương pháp nghiên cứu: Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm xác định tác động chi. .. toàn chi tiêu phủ Theo luận văn xem xét tác động chi tiêu phủ đến khí thải CO2 dạng tổng quát Ý nghĩa thực tiễn đề tài Luận văn với đề tài Tác động chi tiêu phủ đến lượng khí thải CO2: Nghiên cứu
- Xem thêm -

Xem thêm: Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia asean , Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia asean , Tác động của chi tiêu chính phủ đến lượng khí thải CO2 nghiên cứu thực nghiệm tại 5 quốc gia asean

Từ khóa liên quan

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn