Page 54 - kpi20896

53

3.1.2 วิธีการวิเคราะห์ข้อมูล

ข้อมูลการวิเคราะห์จัดเป็นข้อมูลแบบ Panel data ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่มีลักษณะการเก็บข้อมูล

ทั้งในแบบข้อมูลอนุกรมเวลา (time series data) และข้อมูลที่เป็นภาคตัดขวาง (cross-section data)

ไปพร้อมกัน ส้าหรับงานวิจัยชิ้นนี้ในส่วนของข้อมูลอนุกรมเวลาใช้ข้อมูลที่เก็บในช่วงปี 2000-2017 หรือความ

ต่อเนื่อง 17 ปี ในขณะที่ข้อมูลแบบภาคตัดขวางเป็นข้อมูลของประเทศรายได้ปานกลางของโลกทั้งสิ้น 103

ประเทศ โดยการจัดระดับรายได้ของประเทศของธนาคารโลก

ในการศึกษาครั้งนี้ ใช้การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis) เนื่องจากข้อมูลที่ใช้
ในการศึกษาเป็นข้อมูลแบบพาแนล (Panel Data) ที่มีลักษณะเป็นข้อมูลภาคตัดขวางและข้อมูลอนุกรมเวลา

ดังนั้นจึงต้องมีการทดสอบความนิ่งของข้อมูลเสียก่อน ซึ่งโดยทั่วไปนั้นข้อมูลอนุกรมเวลามักจะมีลักษณะไม่นิ่ง
(Non-stationary) กล่าวคือข้อมูลอนุกรมเวลามักจะมีแนวโน้มการสะสมของค่าที่เพิ่มสูงขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

ท้าให้มีคุณสมบัติเป็น Non-Stationary นั่นคือ ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนของข้อมูลมีความเปลี่ยนแปลง
ไปตามเวลาที่เพิ่มขึ้น ดังนั้นการทดสอบชุดของตัวแปรเพื่อหาความสัมพันธ์เชิงเหตุผลโดยวิธี Ordinary Least

Square (OLS) หรือการประมาณ Panel Data โดยวิธี OLS จะเกิดความคลาดเคลื่อนซึ่งน้าไปสู่ปัญหา

ความสัมพันธ์ที่ไม่แท้จริง (Spurious Regression) โดยมักพบผลว่าค่าสัมประสิทธิ์ของตัวแปรมีความสัมพันธ์

กันอย่างมีนัยส้าคัญทางสถิติ ด้วยค่า R squared ที่สูง แต่กลับพบค่า Durbin-Watson มีค่าต่้ากว่าปกติ หรือ

กล่าวได้ว่าค่าสถิติที่ได้จากการถดถอยสมการในการศึกษาจึงขาดความน่าเชื่อถือและไม่มีประสิทธิภาพ

ดังนั้นก่อนน้าข้อมูลไปศึกษาจึงต้องมีการทดสอบคุณสมบัติดังกล่าวของข้อมูลก่อน โดยใช้ Unit Root Test

เพื่อไม่ให้เกิดปัญหาการบิดเบือนในการตีความผลทางด้านสถิติ

ปัญหาความไม่นิ่งของข้อมูล (Non-Stationary) สามารถแก้ไขได้ด้วยการท้าให้ตัวแปรที่มีปัญหา

ความไม่นิ่งของข้อมูลให้อยู่ในรูปผลต่าง (Differencing) จนกระทั่งตัวแปรเหล่านั้นมีคุณสมบัติที่นิ่ง

(Stationary) อย่างไรก็ตามการกระท้าดังกล่าวส่งผลในแง่ที่ว่าเมื่อท้าการแก้ปัญหาด้วยการสร้างผลต่างแล้วนั้น

แบบจ้าลองที่ประมาณการได้จะไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในส่วนที่เกี่ยวกับการปรับตัวของตัวแปรใน

แบบจ้าลองเพื่อให้เกิดดุลยภาพในระยะยาว (Cointegration Effect) ท้าให้ความสัมพันธ์ในระยะยาวของ

ตัวแปรหายไป รวมถึงค่าองศาอิสระ (Degree of Freedom) ลดลงและการแปรความหมายของตัวแปรต่างค่า
เปลี่ยนแปลงไปด้วย

การทดสอบความนิ่งของข้อมูลหรือการทดสอบสามารถท้าการทดสอบได้หลายวิธี เช่น Levin,

Lin and Chu (LLC) Test วิธี Breiting Test วิธี Hadri Test วิธี Im, Pesaran and Shin (IPS) Test และ

วิธี Fisher-Type โดยใช้ Fisher-ADF และ Fisher-PP และถ้าหากพบว่าข้อมูลมีลักษณะไม่นิ่งนั้น ก่อนที่จะ