TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
*******

BÀI GIỮA KỲ MÔN KINH TẾ LƯỢNG 2
ĐỀ TÀI: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHỈ SỐ PHÁT
TRIỂN CON NGƯỜI CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA CHÂU Á
GIAI ĐOẠN 2013-2017
Nhóm thực hiện: Nhóm 15
1. Bùi Thị Thu Hương

1614420135

2. Dương Thu Hương

1514420345

3. Nguyễn Quang Huy

1514420052

4. Phan Thị Huyền

1614410085

5. Đặng Thị Huyền

1614410080

6. Nguyễn Thị Hà Na


2.1 Mô hình nghiên cứu .................................................................................. 12
2.1.1 Giới thiệu mô hình ............................................................................. 12
2.1.2 Lập mô hình hồi quy ......................................................................... 12
2.2 Giới thiệu các biến số ................................................................................ 13
2.3 Nguồn dữ liệu .............................................................................................. 14
2.4 Mô tả các biến ............................................................................................. 14
2.4.1 Mô tả thống kê các biến .................................................................... 14
2.4.2 Mô tả tương quan các biến ............................................................... 16
2.5 Giả thuyết nghiên cứu ................................................................................ 16
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ THẢO LUẬN ............................... 18


3.1 Lựa chọn mô hình phù hợp ....................................................................... 20
3.2 Kiểm định mô hình ..................................................................................... 21
3.2.1 Kiểm định phương sai sai số thay đổi ............................................... 21
3.2.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan ............................................... 21
3.3 Khắc phục và thảo luận ............................................................................. 21
3.3.1 Khắc phục khuyết tật ......................................................................... 21
3.3.2 Thảo luận ........................................................................................... 22
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ ................................................. 24
4.1 Kết luận chung ............................................................................................ 24
4.2 Giới hạn trong nghiên cứu ......................................................................... 25
4.3 Đề xuất một số khuyến nghị ...................................................................... 26
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 27
PHỤ LỤC: DO-FILE .............................................................................................. 28


DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 2. 2 Giải thích các biến số.............................................................................. 13
Bảng 2. 3 Mô tả thống kê các biến.......................................................................... 15

Mô hình tác động ngẫu nhiên


1

LỜI MỞ ĐẦU
Tài sản thực sự của một quốc gia là con người và mục đích của phát triển là
tạo môi trường cho phép người dân được hưởng thụ một cuộc sống trường thọ,
mạnh khoẻ và sáng tạo. Con người là vốn quý nhất, là mục tiêu phải hướng tới của
mọi hoạt động kinh tế - xã hội của mỗi quốc gia và toàn thế giới.Việc lựa chọn chỉ
tiêu phản ánh sự phát triển con người có ý nghĩa rất quan trọng, đặc biệt là trong xã
hội hiện đại ngày nay… Chính vì vậy, Cơ quan Báo cáo phát triển con người của
chương trình phát triển của Liên Hợp Quốc (UNDP) đã lựa chọn và đưa ra chỉ số
phát triển con người (Human Development Index - HDI). Việc đưa ra chỉ số này là
vô cùng cần thiết, bởi việc xếp hạng về HDI toàn cầu giúp cho các nước biết được
kết quả phát triển con người của mình trong một giai đoạn dài, giúp các nước có thể
đề ra các chính sách và chiến lược phát triển hợp lý trong thời gian tiếp theo nhằm
nâng cao chất lượng cuộc sống cho mọi thành viên trong xã hội.
. Trên thực tế, đã có không ít bài nghiên cứu về các yếu tố tác động lên HDI
của các quốc gia. Tuy nhiên, theo như khả năng tìm hiểu cũng như giới hạn kiến
thức, nhóm nghiên cứu phát hiện ra các bài nghiên cứu hầu hết đều xuất phát từ việc
nghiên cứu từ các quốc gia riêng lẻ hay trong thời gian ngắn từ, đó đưa ra những
đánh giá và giải pháp riêng.
Với việc chọn đối tượng nghiên cứu theo một cách tương đối đặc biệt là một
nhóm các quốc gia phát triển chứ không đi vào nghiên cứu một quốc gia riêng rẽ, và
trong một giai đoạn 5 năm nhóm nghiên cứu xin phép được góp sức vào chủ đề này đề
tài với đề tài tiểu luận: “Các nhân tố ảnh hưởng đến Chỉ số Phát triển con người

của một số quốc gia châu Á giai đoạn 2013-2017”. Cụ thể, nghiên cứu này sẽ trả
lời cho câu hỏi nghiên cứu là liệu những nhân tố được đề cập có tác động như thế

Chỉ số phát triển con người (Human Development Index - HDI) là chỉ số so
sánh, định lượng về mức thu nhập, tỷ lệ biết chữ, tuổi thọ và một số nhân tố khác
của các quốc gia trên thế giới. HDI giúp tạo ra một cái nhìn tổng quát về sự phát
triển của một quốc gia (hoặc một địa phương).
HDI được Văn phòng báo cáo phát triển con người của Liên hợp quốc nghiên
cứu từ những năm thuộc thập kỷ 80 và bắt đầu đưa vào tính toán từ năm 1990. Mục
đích của việc tính toán HDI là tìm ra một chỉ tiêu tổng hợp phản ánh một cách toàn
diện sự phát triển kinh tế xã hội của một quốc gia và vùng lãnh thổ thay cho chỉ tiểu
GDP bình quân đầu người tính theo sức mua tương đương trước đây.
1.1.2. Cách tính HDI
Từ năm 2010, Văn phòng Báo cáo và phát triển con người của Liên hợp quốc
đã thay đổi một số nội dung trong việc tính toán HDI.
Một là, HDI không tính theo công thức bình quân cộng giản đơn, mà tính theo
công thức bình quân nhân giản đơn, theo công thức:
1/3

HDI = (Ithu nhập x Igiáo dục x Ituổi thọ)
Việc chuyển từ bình quân cộng giản đơn sang bình quân nhân giản đơn, nhằm
khuyến khích sự phát triển đồng đều giữa các lĩnh vực kinh tế, giáo dục và nâng cao
tuổi thọ. Về mặt toán học có thể thấy, khi một số quốc gia có cùng trị số HDI nếu
tính theo bình quân số học giản đơn của 3 chỉ số thành phần giống nhau, thì quốc
gia nào có trị số các chỉ số thành phần đồng đều nhau hơn sẽ nhận được trị số HDI
tính theo bình quân nhân giản đơn cao hơn.
1.1.3. Các chỉ số thành phần của HDI
i) Chỉ số tuổi thọ trung bình
Chương trình phát triển Liên hợp quốc (UNDP) định nghĩa: “Tuổi thọ trung
bình từ lúc sinh là số năm mà những đứa trẻ mới sinh trong cùng một năm, cùng một
địa phương kỳ vọng được sống với điều kiện là các tiêu chí này không thay đổi
trong suốt cuộc đời của đứa trẻ đó”.
Công thức tính chỉ số Tuổi thọ trung bình từ lúc sinh là:


Chỉ số biết chữ của người lớn (từ 15 tuổi trở lên), tính theo công thức:

I

biết chữ

= X biết chữ thực-X biết chũ min
X
-X
biết chữ max

biết chữ min

Trong đó: Xbiết chữ thực : Tỷ lệ người lớn biết chữ thực tế;
Xbiết chữ max : Tỷ lệ người lớn biết chữ tối đa (100);
Xbiết chữ min : Tỷ lệ người lớn biết chữ tối thiểu (0).

Với I

biết chữ thực

=

X

biết chữ

X


Ithu nhập=

GDP thực

)-Log (X

GDP min

)

Log (X GDP max)-Log (X GDP min)

Trong đó:
Ithu nhập : Chỉ số thu nhập;
XGDP max : Mức tối đa của GDP bình quân đầu người là 40.000 USD-PPP;
XGDP min : Mức tối thiểu của GDP bình quân đầu người là 100 USD-PPP;
XGDP thực : Mức thực tế của GDP bình quân đầu người (USD-PPP);
Log : Phép toán lô-ga-rit cơ số 10.
Việc sử dụng phép toán lô-ga-rit cơ số 10 nhằm hạn chế ảnh hưởng quá mức
của yếu tố phát triển kinh tế đối với hai yếu tố còn lại (sức khỏe và tri thức).
1.1.4. Các yếu tố ảnh hưởng đến Chỉ số phát triển con người HDI
Mức sống thỏa đáng: Là lựa chọn về mức sống tối thiểu của con người, được
tính toán dựa trên thu nhập của mỗi cá nhân.
Tuổi thọ và sức khỏe: Là sự lựa chọn của con người về sống một cuộc sống ổn
định, khỏe mạnh
Môi trường bền vững: Thể hiện sự bền vững của môi trường tác động đến Phát
triển con người và ngược lại.
Tri thức: Thể hiện tầm quan trọng của giáo dục đào tạo đối với chất lượng
nguồn nhân lực.
1.1.5. Tổng quan tình hình nghiên cứu

thời báo cáo đề cập đến thách thức lớn nhất trong việc duy trì tiến bộ trong phát triển
con người đến từ sự không bền vững của mô hình sản xuất và tiêu dùng. Để sự phát
triển của con người trở nên thực sự bền vững, mối liên hệ chặt chẽ giữa tăng trưởng
kinh tế và mức độ ô nhiễm môi trường cần phải được cắt giảm.
Đây cũng chính là vấn đề được nhắc tới trong Báo cáo Phát triển con người với
tên gọi “Sustaining and Equity: A Better Future for All” (2011), do chương trình Phát
triển Liên hợp quốc (UNDP) xuất bản, trong đó nghiên cứu có đề cập tới những ảnh
hưởng của các yếu tố ô nhiễm môi trường như nguồn nước, lượng khí đốt, hiệu ứng nhà
kính, ôn nhiễm không khí tới chỉ số HDI, bao gồm biến Lượng khí thải (CO2). Nghiên
cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa lượng khí thải và chỉ số HDI: rất ít hoặc dường như
không có mối quan hệ nào giữa 2 biến này ở các quốc gia với HDI thấp, nhưng ngược
lại, ở các nước có HDI đạt điểm ngưỡng nhất định, sẽ xuất hiện một sự tương quan tích
cực giữa lượng khí thải CO2 và thu nhập. Quốc gia với sự phát triển nhanh


7

trong chỉ số HDI đồng thời cho thấy sự gia tăng đối với lượng khí thải. Tuy nhiên,
đối với các chỉ số liên quan đến môi trường khác như phá rừng lại không thể hiện rõ
sự tương quan lớn như biến lượng khí thải CO2.
Amie Gaye, Jeni Klugman, Milorad Kovacevic, Sarah Twigg and Eduardo
Zambrano (2010) trong bài nghiên cứu “Measuring Key Disparities in Human
Development: The Gender Inequality Index”, Human Development Research Paper
2010/46 đã đo lường chỉ số bất bình đẳng giới ảnh hưởng đến HDI. Nghiên cứu
cũng đã đề cập đến vấn đề quan trọng về trình độ học vấn, tham gia kinh tế và chính
trị, và các vấn đề sức khỏe sinh sản và tính toán cho sự bất bình đẳng chồng chéo ở
cấp quốc gia, Chúng tôi cũng so sánh kết quả của chúng tôi với kết quả thay thế chỉ
số bất bình đẳng giới, tìm sự thay đổi đáng kể trong bảng xếp hạng trên các chỉ số
khác nhau do phần lớn là do sự khác biệt trong các yếu tố bất bình đẳng giới mà họ
tìm cách đo lường.

Kế thừa và phát huy dựa trên kết quả của bài nghiên cứu này và các công bố
của UNDP và các nghiên cứu đi trước, nhóm lựa chọn các biến số dưới đây để phân
tích phục vụ cho mục đích của bài viết:
Mức sống thỏa đáng, đại diện biến: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP); Tỉ lệ lạm
phát (INFL).
Cuộc sống dài lâu & khỏe mạnh, đại diện biến: Tuổi thọ trung bình khi sinh
(LEAB); Tỉ lệ sinh (FER).
Môi trường bền vững, đại diện biến: Mức độ ô nhiễm không khí (AIR)
Tri thức, đại diện biến: Tỉ lệ hoàn thành cấp tiểu học (PCR).
1.2 Mô hình tác động ngẫu nhiên - RE:
Xét một mối quan hệ kinh tế bao gồm một biến phụ thuộc, Y và hai biến giải
thích quan sát được, X1 và X2. Chúng ta có dữ liệu bảng cho Y, X 1 và X2. Dữ liệu
bảng gồm có N đối tượng và T thời điểm vì vậy chúng ta có N*T quan sát.
Mô hình tác động ngẫu nhiên được viết dưới dạng :

Y =β X +β X +v +ε
it

1 it1

2 it2

i

it

Với i = 1, 2, …, N và t = 1, 2, …, T.
Trong đó, sai số cổ điển được chia làm hai thành phần

và

thêm thành phần ngãu nhiên .
Giả định rằng cho mỗi đối tượng được rút ra từ một phân phối xác suất đôc lập
với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai không đổi, đó là:
)=0

E(ω

(

)=

2

(,)=0

i

N biến ngẫu nhiên được gọi là tác động ngẫu nhiên (random effects)
Mô hình tác động ngẫu nhiên có thể được viết lại:
=

+

0

1

+

1


Trong đó, là phương sai của , và là phương sai của . Vì hệ số tương quan này luôn dương nên sự tương
quan của sai số của một đối tượng ở hai thời điểm bất kì luôn dương.

1.3 Mô hình tác động cố định - FE
Xét một mối quan hệ kinh tế bao gồm một biến phụ thuộc, Y và hai biến giải
thích quan sát được, X1 và X2. Chúng ta có dữ liệu bảng cho Y, X 1 và X2. Dữ liệu
bảng gồm có N đối tượng và T thời điểm vì vậy chúng ta có N*T quan sát.


10

Mô hình hồi quy tác động cố định, là một dạng mở rộng của mô hình hổi quy
tuyến tính cổ điển, được cho bởi :
=

1

Trong đó:
t

2

là giá trị của Y cho đối tượng i ở thời điểm t
là gía trị của X2 cho đối tượng i ở thời điểm t

1

1


với bất kỳ một biến giải thích nào thì sự có mặt của nó cũng làm cho cho các ước
lượng OLS không hiệu quả và sai số tiêu chuẩn không có hiệu lực.
1.5 Kiểm định khuyết tật của mô hình
1.5.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng các biến độc lập có
quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm các sai số
chuẩn thường cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa.


11

Để kiểm tra hiện tượng này, sử dụng mâ trận tương quan Pearson. Nếu hệ số
tương quan của các biến độc lập với nhau < 0.05, có thể chấp nhận không có hiện
trượng đa cộng tuyến.
Ngoài ra, còn sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance
InflationFactor, VIF) để kiểm tra. Nếu VIF < 10 thì không xảy ra đa cộng tuyến.
1.5.2 Phương sai sai số thay đổi
Phương sai của phần dư thay đổi là hiện tượng các giá trị phần dư có phân
phối không giống nhau, và gá trị phương sai không như nhau. Bỏ qua phương sai
của phần dư thay đổi sẽ làm cho các ước lượng OLS của các hệ số hồi quy không
hiệu quả. Để kiểm tra hiện tượng này, sử dụng kiểm định Spearman. Nếu (Sig.)>
0.05 thì phương sai phần dư không đổi.
1.5.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Phát hiện vấn đề này bằng cách sử dụng kiểm định F – kiểm định nhiều ràng
buộc bằng lệnh trong Stata14: test [tên biến độc lập].
: 1= 2=⋯= =0

Giả thuyết: {
1:∃ ≠ 0, = 1,…,


2.1.2 Lập mô hình hồi quy
i) Mô hình hồi quy tổng thể PRF
ℎ

= β1 + β2* lngdp + β3 * lnleab + β4 * infl + β5 * fer + β6 * air + β7 *

+

pcr + c

Trong đó: β1 là hệ số chặn

β2 ; β3 ; β4 ; β5 ; β6; β7
c là các yếu tố không quan sát được

là các hệ số góc

là phần dư
ii) Mô hình hồi quy mẫu SRF
ℎ

pcr + c + u

̂

= β̂1 + β̂2 * lngdp + β̂3 * lnleab + β̂4 * infl + β̂5 * fer + β̂6 * air + β̂7 *

Trong đó: β̂1 là hệ số chặn

β̂2 ; β̂3 ; β̂4 ; β̂5; β̂6; β̂7 là các hệ số góc

Biến phụ
thuộc

lngdp

Logarit cơ số e của Tổng
sản phẩm quốc nội

155

Biến độc lập

USD

lnleab

Logarit cơ số e của Tuổi thọ
trung bình khi sinh

155

Biến độc lập

tuổi

infl

Tỷ lệ lạm phát

155

microgram/m
%

3

(Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp)
Bảng 2.1 cho thấy một số biến số được đề cập trong nghiên cứu của nhóm nhằm
phân tích ảnh hưởng của từng biến số lên chỉ số HDI. Dưới đây là lý do cho viẹc lựa
chọn từng biến số
Về tuổi thọ trung bình khi sinh: Tuổi thọ trung bình từ lúc sinh là số năm mà
những đứa trẻ mới sinh trong cùng một năm, cùng một địa phương kỳ vọng được
sống với điều kiện là các tiêu chí này không thay đổi trong suốt cuộc đời của đứa trẻ
đó. Trung bình số năm một nhóm người sinh cùng năm hy vọng sẽ sống qua (với giả
thuyết là điều kiện sống và chết giống nhau). Tuổi thọ phản ánh chất lượng y tế,
điều kiện sống của người dân trong mỗi quốc gia đó.
Về tỷ lệ sinh sản: Tỉ lệ sinh sản là đơn vị đo mức sinh sản được tính bằng tương
quan giữa số trẻ sinh ra và số dân số là nữ. Tỷ lệ sinh sản cũng là một thước đo quan


14

trọng phản ánh về chất lượng đời sống cũng như chất lượng giáo dục của một quốc
gia.
Về tổng sản phẩm quốc nội GDP: Tổng sản phẩm quốc nội GDP là giá trị tính
bằng tiền của tất cả sản phẩm và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi
lãnh thổ thuộc quốc gia đó. GDP là giá trị thể hiện rõ nét sự tăng trưởng về kinh tế
của một quốc gia, cũng như là thước đo đánh giá mức sống của người dân ở quốc
gia đó.
Về tỉ lệ hoàn thành cấp tiểu học: Tỉ lệ hoàn thành cấp tiểu học là chỉ số dung
để đánh giá mức độ được đi học cấp tiểu học của người dân, thể hiện trình độ học

trung bình

Độ lệch
chuẩn

Giá trị
nhỏ nhất

Giá trị
lớn nhất

hdi

155

0.7332129

0.1083311

0.538

0.909

lngdp

155

24.88396

1.878895


155

2.384729

0.8106371

1.338

5.859

air

155

38.15322

24.98693

5.903065

99.73437

pcr

130

99.13035

9.292558


Biến mức độ ô nhiễm không

khí (air) có giá trị trung bình là 38.15322

3
(microgram/m ), với độ lệch tiêu chuẩn tương đối lớn (khoảng 24.9869 từ
3

3

microgram/m ) và dải giá trị rất rộng

5.903065 (microgram/m ) đến 99.73437

3

(microgram/m ).
2.4.2 Mô tả tương quan các biến
Việc khảo sát hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu sẽ
kiểm tra sự biến thiên lẫn nhau giữa các biến trước khi đưa mô hình vào hồi quy.
Nếu hệ số tương quan cao thì có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả
phân tích từ phần mềm Stata tương qua được mô tả tại bảng 2.3 dưới đây:
Câu lệnh: corr lngdp lnleab infl fer air pcr
Bảng 2. 3 Hệ số tương quan giữa các biến
lngdp

lnleab

infl


1.0000

air

0.2584

-0.1483

-0.065

-0.0695

1.0000

pcr

0.0845

0.0693

-0.0184

-0.0176

-0.0434

pcr

1.0000

H4: Tỷ lệ sinh sản càng cao thì chỉ số HDI sẽ càng thấp. Tại các nước Châu
Á, tỷ lệ sinh sản đạt luôn đạt ở mức cao và cao nhất so với các châu lục còn lại. Việc
này khiến cho dân số gia tăng nhanh gây áp lực lên cho chính phủ và xã hội. Các
vấn đề như thất nghiệp, ô nhiễm môi trường, điều kiện sống thấp (y tế, giáo dục
không đáp ứng đủ nhu cầu…) và các tệ nạn xã hội tại các quốc gia Châu Á sẽ càng
ngày càng trầm trọng hơn nếu như việc gia tăng dân số bùng phát không được giải
quyết triệt để.
H5: Mức độ ô nhiễm không khí có tác động xấu đến chỉ số HDI. Có rất nhiều
nghiên cứu chỉ ra rằng ô nhiễm môi trường, đặc biệt là ô nhiễm không khí có tác
động xấu đến sức khỏe đời sống của con người. Đặc biệt các nước Châu Á luôn có
tỷ lệ ô nhiễm không khí cao nhất so với các nước trên toàn thế giới, điều này có ảnh
hưởng rất tiêu cực đến chỉ số con người HDI.
H6: Tỷ lệ hoàn thành cấp tiểu học có tác động tích cực đến chỉ số HDI. Chỉ
số PER dùng để phản ánh mức độ phát triển của nền giáo dục và trình độ học vấn
của người dân nước đó. Khi tỷ lệ hoàn thành cấp tiểu học càng cao thì người lao
động sẽ càng dễ tiếp thu, học hỏi, nâng cao trình độ tay nghề sản xuất và ứng dụng
được những cải tiến khoa học kỹ thuật, từ đó cải thiện được mức sống lên cao.


18

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ THẢO LUẬN
Sau quá trình nghiên cứu, nhóm tác giả có bảng tổng hợp kết quả các mô hình
dưới đây với:
mhre: Mô hình RE
mhfe: Mô hình FE
mhcc: Mô hình cuối cùng


19


0.012 0.0085449

0.032

lnleab

1.044338

0.000

0.853961

0.000 0 .853961

0.000

infl

-0.0001291

0.094

-0.0001045

0.159 -0.0001045

0.180

fer


0.015 0.0003231

0.039

_cons

-3.989539

0.000

-3.118682

0.000 -3.118682

0.001

Prob>F

Prob > chi2 = 0.0000

Prob>F = 0.000

Prob > F = 0.0000

corr(u_i,X)

corr(u_i, X)

corr(u_i, Xb) =

Prob>chi2 = 0.0000

xtserial

H0: no first-order
autocorrelation
F (1, 26) = 15.849
Prob > F = 0.0005

(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp từ phần mềm Stata13)


20

3.1 Lựa chọn mô hình phù hợp
Sau khi khai báo số liệu dạng mảng bằng câu lệnh xtset id year, nhóm tác giả
sử dụng tiếp tục thực hiện lệnh hồi quy mô hình RE bằng phần mềm Stata13.
Câu lệnh: xtreg hdi lngdp lnleab infl fer air pcr, re
Kết quả phân tích bằng phần mềm Stata13 mô hình RE thể hiện qua mhre
thuộc bảng 3.1, bao gồm các dòng từ 1 đến 10 của cột 2. Kiểm định Wald về mức ý
nghĩa tổng thể mô hình cho thấy Prob>chi2 = 0.000 < 0.05, mô hình có ít nhất một
hệ số hồi quy có giá trị khác 0 có ý nghĩa thống kê. Đề tài sẽ không tiến hành phân
tích sâu về tác động của từng biến số trong mô hình hồi quy trên vì đây chưa phải là
mô hình hồi quy cuối cùng được chọn dành cho thảo luận.
Tiếp theo, nhóm tác giả sử dụng câu lệnh xttest0 để lựa chọn giữa hai mô hình
RE và POLS.
Xét cặp giả thiết:
{

H0: ci=0