Bộ dữ liệu bảng Stata (số liệu thật World Bank): nông nghiệp, dân số và độ che phủ rừng tại các nước Mỹ Latinh (17 quốc gia, 2000 - 2020)

Dữ liệu bảng cân bằng 17 quốc gia thuộc nhóm các nước Mỹ Latinh giai đoạn 2000 - 2020 (357 quan sát), số liệu thật trích từ World Development Indicators (WDI) của Ngân hàng Thế giới, cập nhật đến tháng 11/2026. Gói gồm 357 quan sát, 6 biến, kèm do-file Stata, script R, sổ mã hóa và hướng dẫn chi tiết.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên lý thuyết chuyển đổi rừng và EKC cho phá rừng (Cropper và Griffiths, 1994; Barbier và Burgess, 2001). Mở rộng nông nghiệp, tăng dân số và khai thác tài nguyên làm giảm độ che phủ rừng; thu nhập cao và đô thị hóa giảm áp lực lên rừng.

Định nghĩa biến và giả thuyết

Nguồn số liệu

Dữ liệu là số liệu thật trích từ cơ sở dữ liệu World Development Indicators (WDI) của Ngân hàng Thế giới (truy cập tháng 11/2026), giữ nguyên giá trị gốc. Kaas.vn chỉ giữ các quốc gia - năm có đủ số liệu cho mọi biến, không nội suy hay điền số liệu thiếu. Biến logarit, bình phương và biến tương tác được tính từ số liệu gốc.

Quốc gia trong mẫu (mã ISO3): ARG, BOL, BRA, CHL, COL, CRI, DOM, ECU, GTM, HND, MEX, NIC, PAN, PER, PRY, SLV, URY. Trích dẫn: World Bank (2026). World Development Indicators (WDI). Washington, DC: The World Bank. Giấy phép CC BY 4.0.

Kết quả chạy mô hình trên Stata (minh họa)

Hình dưới tái hiện cửa sổ kết quả khi chạy file phan_tich.do với bộ dữ liệu này, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào.

Thống kê mô tả và đa cộng tuyến

Bộ dữ liệu bảng cân bằng gồm 17 quốc gia trong 21 năm (2000 - 2020), tổng 357 quan sát. FOREST có giá trị trung bình 44,1963, độ lệch chuẩn 15,6543. Hệ số tương quan lớn nhất giữa các biến độc lập là 0,764 (dưới 0,8), VIF trung bình 2,79 và lớn nhất 4,27, không có dấu hiệu đa cộng tuyến nghiêm trọng.

Lựa chọn mô hình Pooled OLS, FEM, REM

Kiểm định F (\(u_{i} = 0\)) cho \(F(16, 335) = 1013{,}49\), \(p < 0{,}001\): tồn tại tác động riêng của từng quốc gia, FEM phù hợp hơn Pooled OLS. Kiểm định Breusch-Pagan LM (xttest0) cho \(\chi^2 = 2985{,}83\), \(p < 0{,}001\), REM phù hợp hơn Pooled OLS. Kiểm định Hausman cho \(\chi^2(5) = 18{,}15\), \(p = 0{,}003\) nhỏ hơn 0,05, bác bỏ H0 (sai số ngẫu nhiên không tương quan với biến giải thích), nên chọn mô hình tác động cố định FEM.

Kết quả ước lượng FEM

\(R^2_{\text{within}} = 0{,}2173\), các biến giải thích được khoảng 21,7% biến động của FOREST theo thời gian trong cùng một quốc gia. Kiểm định \(F = 18{,}60\), \(p < 0{,}001\), mô hình có ý nghĩa thống kê.

• AGR (tỷ trọng nông nghiệp): hệ số 0,0002, \(p = 0{,}998\). Chưa có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giả thuyết H1 chưa được ủng hộ.
• POPG (tăng dân số): hệ số 0,6803, \(p = 0{,}169\). Chưa có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giả thuyết H2 chưa được ủng hộ.
• LNGDPPC (thu nhập bình quân đầu người): hệ số -3,6796, \(p < 0{,}001\). Có ý nghĩa thống kê nhưng ngược kỳ vọng dấu, cần giải thích bằng bối cảnh nghiên cứu.
• RENT (tô tài nguyên thiên nhiên): hệ số 0,0354, \(p = 0{,}390\). Chưa có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giả thuyết H4 chưa được ủng hộ.
• URBAN (đô thị hóa): hệ số -0,0897, \(p = 0{,}073\). Chưa có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, giả thuyết H5 chưa được ủng hộ.

Bước tiếp theo khi tự chạy: kiểm định phương sai sai số thay đổi (xttest3), tự tương quan (xtserial). Nếu vi phạm, dùng sai số chuẩn cụm theo quốc gia (vce(cluster country)), FGLS (xtgls) hoặc Driscoll-Kraay (xtscc); do-file trong gói đã viết sẵn các lệnh này.

Phương trình ước lượng (FEM):

*** \(p < 0{,}01\); ** \(p < 0{,}05\); * \(p < 0{,}1\). Ước lượng trên số liệu thật từ World Bank; kết quả có thể thay đổi nhẹ khi nguồn cập nhật số liệu.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: Stata 14 trở lên (hoặc R với gói plm)
• Loại dữ liệu: dữ liệu bảng (panel), số liệu thật từ World Bank
• Lĩnh vực: Kinh tế tài nguyên
• Định dạng: file .zip, khoảng 26 KB

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.