Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế: bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Thêm vào BST

Báo xấu

11
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này xem xét mối quan hệ nhân quả giữa phát triển của thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam trong giai đoạn 2005 - 2021. Nghiên cứu sử dụng mô hình VECM chuỗi thời gian theo tần suất quý bao gồm bốn chỉ số khác nhau để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa mức độ phát triển của thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế: bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam

KIỂM ĐỊNH MỐI QUAN HỆ NHÂN QUẢ GIỮA BẢO HIỂM VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM TS. Lê Thị Thúy Hằng Trường Đại học Tài chính - Marketing Tóm tắt Nghiên cứu này xem xét mối quan hệ nhân quả giữa phát triển của thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam trong giai đoạn 2005 - 2021. Nghiên cứu sử dụng mô hình VECM chuỗi thời gian theo tần suất quý bao gồm bốn chỉ số khác nhau để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa mức độ phát triển của thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế. Các chỉ số bao gồm: nguồn thu bảo hiểm, tỷ trọng đầu tư trong tổng sản phẩm nội địa (GDP), tăng trưởng của cung tiền mở rộng và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. Nghiên cứu đặc biệt nhấn mạnh đến việc liệu quan hệ nhân quả tồn tại giữa các biến theo quan hệ một chiều hay hai chiều? Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu cho thấy mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa sự phát triển của thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế. Hàm ý chính sách là các chính sách kinh tế cần chú trọng hiệu ứng qua lại giữa thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế để duy trì tăng trưởng bền vững tại Việt Nam. Từ khóa: Bảo hiểm, tăng trưởng kinh tế, quan hệ nhân quả, Việt Nam 1. Giới thiệu Tầm quan trọng của các hoạt động trên thị trường bảo hiểm đối với sự tăng trưởng kinh tế được thể hiện trong các kết quả nghiên cứu thực nghiệm: (i) thông qua chuyển giao tài chính và các hoạt động bồi thường, các dịch vụ bảo hiểm sẽ thúc đẩy và nâng cao tốc độ tăng trưởng kinh tế (Ward và Zurbruegg, 2000); (ii) các sản phẩm bảo hiểm khuyến khích tiết kiệm dài hạn và tái đầu tư các quỹ đáng kể vào các dự án của khu vực công và tư nhân (Beck và Webb, 2003). Điều này một lần nữa cho thấy bảo hiểm giúp hỗ trợ tăng trưởng kinh tế. Hơn nữa, thị trường bảo hiểm với các dịch vụ và hoạt động khác nhau có thể có những tác động khác nhau đến tăng trưởng kinh tế do hai loại hình hoạt động bảo hiểm bảo vệ các hộ gia đình và doanh nghiệp khỏi các loại rủi ro đa dạng. Một cách chính xác, các công ty bảo hiểm khuyến khích đầu tư dài hạn hơn đầu tư ngắn hạn. Do đó, hoạt động bảo hiểm ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế theo những cách khác nhau. Ngược lại, các kết quả nghiên cứu thực nghiệm phù hợp với lý thuyết cho thấy hiệu ứng của thị trường bảo hiểm có thể được xác nhận 177
bằng cách cung cấp nhiều vốn hơn và giảm thiểu rủi ro với sự phát triển của kinh tế (Browne và Kim, 1993; Liu và Chiu, 2012; Liu và cộng sự, 2014). Với tầm quan trọng của thị trường bảo hiểm đối với tăng trưởng kinh tế, nghiên cứu này xem xét mối quan hệ nhân quả giữa hai yếu tố này nhằm xác định làm thế nào để các hoạt động của thị trường bảo hiểm tạo ra tăng trưởng kinh tế? Với mục đích này, nghiên cứu sử dụng mô hình để kiểm định sự phát triển của thị trường bảo hiểm tác động đến tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. Mục tiêu chính là phân tích để thấy hoạt động thị trường bảo hiểm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế hay chính tăng trưởng kinh tế thúc đẩy hoạt động thị trường bảo hiểm tại Việt Nam trong giai đoạn 2005 - 2021. Kết quả của kiểm định cho thấy, tầm quan trọng của lĩnh vực bảo hiểm phát triển hơn sẽ được nhấn mạnh đối với các nhà hoạch định chính sách ở Việt Nam. Sự nổi trội của lĩnh vực bảo hiểm trong hệ thống kinh tế của một quốc gia sẽ đóng vai trò là động lực thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và nâng cao hoạt động của thị trường bảo hiểm. Sự phát triển của lĩnh vực bảo hiểm cũng có thể dẫn đến việc nâng cao mức sống của người dân nói chung do nhiều cá nhân có thể hòa nhập trở thành khách hàng của khối ngân hàng và các tổ chức tài chính khác. Với sự phát triển của lĩnh vực bảo hiểm và việc nâng cao mức sống của người dân mỗi quốc gia, có khả năng sẽ giảm tỷ lệ thất nghiệp trong nền kinh tế. 2. Các nghiên cứu về tác động của bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế Levine (2005) cho rằng, khu vực tài chính trung gian phát triển kích thích tăng trưởng kinh tế bằng cách tạo ra các điều kiện kinh tế để nâng cao hiệu quả phân bổ các nguồn lực trong nền kinh tế. Một trong những trung gian tài chính là bảo hiểm, các công ty đầu tư thu được phí bảo hiểm khi cung cấp dịch vụ cho khách hàng của họ. Các ngành Bảo hiểm bảo vệ tài sản của các chủ hợp đồng bằng cách chuyển rủi ro từ một cá nhân hoặc doanh nghiệp cho một công ty bảo hiểm. Hội nghị Liên hợp quốc về Thương mại và Phát triển – UNCTAD (1964) thừa nhận rằng, một thị trường bảo hiểm và tái bảo hiểm quốc gia lành mạnh là một đặc điểm quan trọng của tăng trưởng kinh tế. Lĩnh vực bảo hiểm không chỉ là một đơn vị kinh tế chỉ cung cấp bảo hiểm chống lại rủi ro của con người và tổ chức, mà nó còn hỗ trợ nền kinh tế vĩ mô bằng cách mang lại việc làm và nguồn vốn cho một quốc gia (Outreville, 1996). Bảo hiểm cũng cung cấp sự ổn định bằng cách cho phép các doanh nghiệp lớn và nhỏ hoạt động với ít rủi ro biến động hơn hoặc giảm thiểu nguy cơ thất bại (Akanro, 2008). Thom và cộng sự (2019) lưu ý rằng, sự phát triển của thị trường bảo hiểm và chức năng bảo hiểm là quản lý rủi ro cũng như trung gian tài chính, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ và duy trì tăng trưởng kinh tế của các quốc gia. Họ cũng khẳng định thêm, sự phát triển của thị trường bảo hiểm là một yếu tố dự báo mạnh mẽ về sự phát triển kinh tế giữa các quốc gia ở các giai đoạn khác nhau của sự phát triển. Trong khi Phutkaradze (2014) tìm thấy mối tương quan tiêu cực và không có ý nghĩa thống kê giữa bảo hiểm và tăng trưởng GDP ở các nền kinh tế sau chuyển đổi. Nghiên cứu 178
của Azman-saini và Smith (2010) cho thấy sự phát triển của lĩnh vực bảo hiểm ảnh hưởng chủ yếu đến tăng trưởng thông qua cải thiện năng suất ở các nước phát triển và thúc đẩy tích lũy vốn ở các nước đang phát triển. Din và cộng sự (2017) tìm thấy mối quan hệ tích cực đáng kể giữa bảo hiểm (được đo lường thông qua phí bảo hiểm thuần) và tăng trưởng kinh tế ở các nước phát triển và các nước đang phát triển. Kết quả của họ làm nổi bật sự tích cực và mối quan hệ quan trọng giữa bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế đối với tất cả các quốc gia đưa vào nghiên cứu. Tuy nhiên, trong trường hợp của Mỹ, Malaysia và Trung Quốc, một mối quan hệ tiêu cực đã được tìm thấy giữa bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, Ouedraogo và cộng sự (2016) nhận thấy tác động của bảo hiểm đến tăng trưởng là ít hơn đối với khu vực châu Phi cận Sahara. Alhassan (2016) đã tìm ra mối quan hệ hai chiều giữa bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, kết quả cho thấy rằng, bảo hiểm nhân thọ có tác động lâu dài và đáng kể hơn đối với tăng trưởng kinh tế so với bảo hiểm phi nhân thọ ở châu Phi cận Sahara. Các kết quả thực nghiệm trong nghiên cứu của Etale (2019) đã xác lập rằng, sự phát triển của lĩnh vực bảo hiểm được đo lường bởi tổng bảo hiểm và đầu tư đã có tác động tích cực và đóng góp một cách có ý nghĩa vào tăng trưởng kinh tế ở Nigeria. Alhassan và Fiador (2014) tìm thấy một mối quan hệ tích cực lâu dài và quan hệ nhân quả một chiều từ bảo hiểm tổng hợp, bảo hiểm nhân thọ và phi nhân thọ đối với tăng trưởng kinh tế bằng cách sử dụng mô hình ARDL ở Ghana. Các nghiên cứu đã cho thấy kết quả trong hoạt động bảo hiểm ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế. 3. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu 3.1. Mô hình hồi quy VECM Mô hình VECM(p): Yt = A1Yt-1 + A2Yt-2 + … + ApYt-p + ut Có thể viết lại mô hình này như sau: Yt - Yt-1 = (A1 + A2 +…+ Ap- I)Yt-1 - (A2 +…+ Ap)(Yt-1 - Yt-2) - (A3 +…+ Ap) (Yt-2 - Y- t-3) -…- Ap(Yt-p+1 - Yt-p) + ut Yt = Yt-1 + C1 Yt-1 + C2 Yt-2 +…+ Cp-1 Yt-p+1 + ut Trong đó = - (I - A1 - A2-…-Ap); Ci = , i=1, 2 ,…, p-1. Mô hình chứa số hạng Π yt-1 chính là phần hiệu chỉnh sai số ECM. Đặt ECt-1 = β yt-1: các cách kết hợp chuỗi không dừng trong yt thành một chuỗi dừng và ECt-1 là phần dư trong các cách kết hợp đó. ECt-1 cho biết trạng thái mất cân bằng ở kỳ t-1, khi đó α cho biết hệ số điều chỉnh của Δ yt khi có mất cân bằng xảy ra. Mô hình chứa số hạng Yt-1. Đây chính là phần hiệu chỉnh sai số. 179
Granger đã chứng tỏ rằng, nếu hạng của ma trận , r( ) = r < k thì sẽ tồn tại hai ma trận (cấp m r) và (cấp r m) sao cho = ' và 'Yt là I(0), r là số quan hệ đồng tích hợp; mỗi một cột của là một véc tơ đồng tích hợp; là ma trận các tham số hiệu chỉnh, r( ) = r. Sử dụng các toán tử trễ, Yt được viết lại như sau: C(L) Yt = ' Yt-1 + ut C(L) = 1 +C1L +…+ Cp-1Lp-1 Gọi là một ma trận không suy biến, cấp r r khi đó: -1 -1 '= '=( )( '). Đặt * = ; * '= -1 ' , ta có: * * C(L) Yt 'Yt-1 + ut Như vậy, ta đã thay r cột của ma trận ( ) bằng r tổ hợp độc lập tuyến tính của chính ( ) thì * vẫn là ma trận các véc tơ đồng liên kết, * - ma trận các tham số điều chỉnh. Mô hình VECM có dạng tổng quát: C(L) Yt = ' Yt-1 + d(L)ut C(L) = 1 - C1L - C2L2 +…- Cp-1Lp-1 d(L) = 1 + 1L + 2L 2 +… Điều kiện đồng tích hợp thêm vào mô hình một điều kiện ràng buộc: hạng của ma trận bằng r, r( ) = r nghĩa là mô hình có r quan hệ đồng tích hợp. Để kiểm tra tính đồng liên kết nếu các chuỗi dừng cùng bậc sai phân, tác giả sử dụng cách tiếp cận VECM dựa trên nghiên cứu của Johansen (1990). Johansen tiến hành thử nghiệm các chuỗi số liệu thống kê để xác định số lượng vec-tơ kết hợp có đồng liên kết hay không và kiểm tra số đồng liên kết tối đa của các chuỗi dữ liệu. 3.2. Mô tả biến của mô hình Nghiên cứu này xem xét mối quan hệ của thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Nghiên cứu gồm 4 biến số, bao gồm: nguồn thu bảo hiểm, tỷ trọng đầu tư trong GDP, tăng trưởng của cung tiền mở rộng và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. Dữ liệu theo tần suất quý được lấy trong giai đoạn từ Quý I năm 2005 đến Quý IV năm 2021 từ trang web của Tổ chức Tiền tệ Quốc tế (IMF). 180
Bảng 1. Mô tả các biến của mô hình Biến Mô tả Đơn vị Đại diện Biến đại diện cho tốc độ tăng GDP Tổng sản phẩm quốc nội của Việt Nam % trưởng kinh tế của Việt Nam Tổng nguồn thu bảo hiểm của Việt Nam Biến đại điện cho hoạt động của INS Logarit theo đồng nội tệ thị trường bảo hiểm Việt Nam Tỷ trọng đầu tư trong GDP của Việt Biến đại diện cho thị trường INV % Nam tài chính Việt Nam Tăng trưởng của cung tiền mở rộng của Biến đại diện cho thị trường BMG % Việt Nam tài chính Việt Nam Nguồn: Tác giả tổng hợp 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 4.1. Các kiểm định của mô hình 4.1.1. Tính dừng của các chuỗi dữ liệu Để kiểm định Yt có dừng không, nghĩa là kiểm tra Yt có là bước ngẫu nhiên (Randon Walk) hay không thì kiểm định. Áp dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Dickey - Fuller để kiểm định tính dừng cho lần lượt các chuỗi dữ liệu GDP, INS, INV, BMG. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy với mức ý nghĩa α = 0,05% thì đều chấp nhận giả thiết H0 về việc tồn tại nghiệm đơn vị nên các chuỗi GDP, INS, INV, BMG đều không dừng ở sai phân d = 0. Áp dụng phương pháp kiểm định nghiệm đơn vị Dickey - Fuller để kiểm định tính dừng cho lần lượt các chuỗi GDP, INS, INV, BMG ở sai phân bậc 1. Kết quả kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy, với mức ý nghĩa α = 0,05% thì đều bác bỏ giả thiết H0 về việc tồn tại nghiệm đơn vị nên các chuỗi GDP, INS, INV, BMG dừng ở mức sai phân bậc 1. Như vậy, các chuỗi dữ liệu đã dừng cùng bậc sai phân. Bảng 2. Kiểm định nghiệm đơn vị ở mức sai phân bậc 1 (d=1) Kiểm định nghiệm đơn vị Kiểm định t Giá trị P* Giả thuyết: GDP có nghiệm đơn vị -9,508256 0,0000*** Giả thuyết: INS có nghiệm đơn vị -5,392093 0,0000*** Giả thuyết: INV có nghiệm đơn vị -6,861531 0,0000*** Giả thuyết: BMG có nghiệm đơn vị -7,395248 0,0000*** Notes: * < 0,1; ** < 0,05; *** < 0,01. Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả 181
4.1.2. Kiểm định đồng liên kết Giả sử rằng, Yt là một véc tơ các biến số, Yt được gọi là tích hợp bậc d nếu (1-L)dYt = Y*t , Y*t là quá trình dừng. (I-A1L - A2L2 -,,,- ApLp) Yt = (A)Yt = ut Các chuỗi GDP, INS, INV, BMG cùng dừng ở sai phân bậc 1: I(1). Sử dụng kiểm định Johansen để kiểm tra GDP, INS, INV, BMG có đồng liên kết hay không. Bảng 3. Kiểm định đồng liên kết Hypothesized Trace 0.05 No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.* None * 0,369360 54,46937 47,85613 0,0105 At most 1 0,180916 24,50304 29,79707 0,1800 At most 2 0,144463 11,53110 15,49471 0,1808 At most 3 0,021149 1,389432 3,841466 0,2385 None * 0,369360 54,46937 47,85613 0,0105 Có một đồng liên kết tại mức ý nghĩa α = 0,05% Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả Kết quả thu được từ kiểm định đồng liên kết cho thấy: GDP, INS, INV, BMG có đồng liên kết, ở mức ý nghĩa α = 0,05, khi k = 0 (None), p -value = 0,0105 < α nên bác bỏ giả thiết H0: r = 0 (không có đồng liên kết giữa các biến), khi k =1 (At most 1), p -value = 0,1800 > α nên chấp nhận giả thiết H0: r < = 1. Các chuỗi có một cách kết hợp đồng liên kết. 4.1.3. Kiểm định lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình Thông thường, có thể sử dụng biểu đồ PACF của phương pháp BOX - JENKIN hoặc sử dụng các tiêu chí LogL, AIC, SC... để xác định độ trễ tối ưu cho mô hình. Trong trường hợp này sẽ dùng các tiêu chí SC, HQ, AIC để xác định độ trễ tối ưu cho mô hình. Mặc dù có nhiều tiêu chuẩn thông tin có thể được sử dụng để xác định độ trễ của mô hình, Johansen (1990), trong nghiên cứu của mình đã chỉ ra độ trễ của VECM thấp hơn một bậc so với độ trễ của VAR. Tương ứng, trong phân tích hiện tại, tác giả xác định độ trễ theo đề xuất của họ: p = 1. 182
Bảng 4. Kiểm định độ trễ tối ưu của mô hình VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: GDP, INS, INV, BMG Exogenous variables: C Sample: 1 68 Included observations: 61 Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -307,2815 NA 0,318050 10,20595 10,34437 10,26020 1 -263,2975 80,75745 0,127251 9,288443 9,980532 9,559679 2 -228,2418 59,76702 0,068621 8,663667* 9,909429* 9,151893* 3 -206,5831 34,08583 0,058028 8,478136 10,27757 9,183350 * indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả 4.1.4. Kiểm định tính ổn định của mô hình Hình 1. Kiểm định tính ổn định của mô hình Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả 183
Để kiểm định tính ổn định của mô hình VECM, chúng ta sử dụng kiểm định vòng tròn đơn vị để xem xét các nghiệm hay các giá trị riêng đều nhỏ hơn 1 hoặc đều nằm trong vòng tròn đơn vị thì mô hình VECM đạt được tính ổn định. Kết quả cho thấy, các nghiệm đều nhỏ hơn 1 hoặc đều nằm trong vòng tròn đơn vị nên mô hình VECM có tính ổn định. Như vậy, các kiểm định cho thấy, các chuỗi dừng ở cùng bậc sai phân, kiểm định đồng liên kết có 1 đồng liên kết, điều này đảm bảo cho việc lựa chọn mô hình VECM là hợp lý. Với độ trễ thích hợp được lựa chọn là 1, đồng thời mô hình VECM được đảm bảo là ổn định, thích hợp để hồi quy. Từ đó, tác giả tiến hành phân tích phân rã phương sai và phản ứng xung là cơ sở cho các kết luận. 4.2. Kết quả của mô hình và thảo luận 4.2.1. Hàm phản ứng xung Hình 2. Hàm phản ứng xung Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả Các cú sốc biến động gia tăng nguồn thu bảo hiểm có tác động đến tăng trưởng kinh tế ngay từ kỳ thứ 1. Sự biến động của nguồn thu bảo hiểm gây ra phản ứng cùng chiều với tăng trưởng kinh tế. Điều này được lý giải là do thị trường bảo hiểm hỗ trợ cung ứng vốn và tạo sự ổn định, giảm thiểu rủi ro cho các hoạt động kinh tế. Ngược lại, tăng trưởng kinh tế cũng góp phần gây nên hiệu ứng cùng chiều đối với sự phát triển của bảo hiểm. Hiệu ứng này không có dấu hiệu tắt dần mà kéo dài sau đó. Như vậy, hàm phản ứng xung đã ghi nhận tác động nhân quả giữa bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. 184
4.2.2. Phân rã phương sai Bảng 5. Phân rã phương sai Variance Decomposition of D(GDP): Period S.E. D(GDP). D(INS) D(INV) D(BMG) 1 0,999236 100,000 0,000000 0,000000 0,000000 2 1,269693 7,04028 7,511779 11,74586 3,702074 3 1,413264 62,33065 21,95066 11,52190 4,196795 4 1,507710 57,67356 25,39730 10,52509 6,404047 5 1,618382 60,23053 24,30892 9,629078 5,831473 6 1,724199 60,05790 24,63630 10,16185 5,143956 7 1,809145 57,42696 27,25022 10,50162 4,821200 8 1,884789 55,64611 29,05413 10,38887 4,910888 9 1,961026 55,42634 29,58717 10,19051 4,795979 10 2,037859 55,27191 29,98360 10,21719 4,527299 Variance Decomposition of D(INS): Period S.E. D(GDP). D(INS) D(INV) D(BMG) 1 0,116765 53,18558 46,81442 0,000000 0,000000 2 0,138997 38,59790 44,87703 6,876348 9,648721 3 0,155039 38,04491 48,14812 5,622048 8,184919 4 0,172262 38,88532 44,99275 5,973249 10,14868 5 0,187387 38,39788 45,27357 5,429716 10,89883 6 0,200658 37,01892 46,05533 5,519760 11,40599 7 0,212366 36,50750 46,88565 5,202249 11,40460 8 0,223989 36,50027 46,75558 5,069440 11,67470 9 0,235304 36,39033 46,73991 4,932583 11,93717 10 0,245963 36,05863 46,93023 4,872836 12,13831 Cholesky Ordering: GDP, INS, INV, BMG Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả 185
Các kết quả phân rã phương sai phù hợp với kết quả hàm phản ứng xung và quan trọng hơn nữa là xác định được tầm quan trọng của bảo hiểm đối với tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. Phần sai số dự báo trong tăng trưởng kinh tế do sự biến động của hoạt động bảo hiểm là khoảng hơn 2% nhưng nó được duy trì qua các kỳ tiếp theo và kéo dài sau đó, không có dấu hiệu tắt dần. Biến động của hoạt động tín dụng ngân hàng được ghi nhận rõ nét hơn là trên 21% từ kỳ thứ 3 và hiệu ứng này kéo dài sau đó và có chiều hướng tăng lên ở các kỳ tiếp theo. Đặc biệt, tăng trưởng kinh tế góp phần tác động đến nguồn thu bảo hiểm trên 38% từ kỳ thứ 2. Như vậy, kết quả phân rã phương sai có kết quả tương đồng với phản ứng xung cho thấy mối quan hệ nhân quả khá lớn giữa bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. 5. Kết luận Nghiên cứu này đã khám phá mối quan hệ nhân quả giữa các hoạt động của thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế tại Việt Nam thông qua việc sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian trong giai đoạn 2005 - 2021. Mối quan hệ gắn liền giữa thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế trong nghiên cứu này sẽ định hướng cho các nghiên cứu trong tương lai về chủ đề này. Kết quả nghiên cứu cung cấp các bằng chứng thực nghiệm về mối liên hệ giữa thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Thị trường bảo hiểm hỗ trợ tăng trưởng kinh tế thông qua cung cấp nguồn vốn cho vay phù hợp với giả thuyết dẫn đầu về mối quan hệ nguồn cung giữa tăng trưởng bảo hiểm. Ngược lại, tăng trưởng kinh tế định hướng thị trường bảo hiểm, hỗ trợ cho giả thuyết về mối quan hệ tăng trưởng bảo hiểm theo nhu cầu. Thị trường bảo hiểm và tăng trưởng kinh tế hỗ trợ lẫn nhau, phù hợp cho giả thuyết mối quan hệ giữa tăng trưởng bảo hiểm. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm của Chang và cộng sự (2014), Guochen và Wei (2012). Do đó, nghiên cứu khuyến nghị rằng, để kích thích tăng trưởng kinh tế, cần phải chú ý đến các chính sách thúc đẩy thị trường bảo hiểm. Điều này đòi hỏi sự phân bổ nguồn lực tài chính hiệu quả kết hợp với sự dịch chuyển trên diện rộng thị trường bảo hiểm. Thị trường tài chính và ngành Bảo hiểm có thể giúp phân bổ vốn cho những mục đích sử dụng hiệu quả nhất, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và mang lại lợi ích cho xã hội. Cạnh tranh không chỉ dẫn đến hiệu quả kinh tế, nó cung cấp một cơ chế tự động để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng và mong muốn tạo ra nhiều sự lựa chọn hơn. Hơn nữa, cạnh tranh buộc các công ty bảo hiểm phải cải tiến các sản phẩm và dịch vụ của mình, do đó nó càng có lợi cho người mua. Một thị trường cạnh tranh hoàn hảo là thị trường trong đó những người mới tham gia vào và ra khỏi thị trường một cách dễ dàng, người mua và người bán được cung cấp đầy đủ thông tin và tất cả người bán cung cấp các sản phẩm giống hệt nhau với cùng mức giá, không cần Chính phủ chỉ đạo hoặc giám sát để đạt được các mục tiêu xã hội mong muốn này. Ngoài ra, việc thiết lập một hệ thống tài chính phát triển tốt, đặc biệt có tham chiếu đến các hoạt động của thị trường bảo hiểm có thể tạo điều kiện đầu tư sâu hơn và dễ dàng hơn trong việc huy động vốn để hỗ trợ các hoạt động kinh tế. Với kết quả của mối quan hệ nhân quả ngược hoặc 186
nhân quả hai chiều, các chính sách nhằm tăng tốc độ tăng trưởng kinh tế sẽ được mong muốn để nâng cao độ bao phủ của thị trường bảo hiểm. Như vậy, Chính phủ nên đóng vai trò tích cực hơn để nuôi dưỡng thị trường bảo hiểm và sau đó gắn kết với tăng trưởng kinh tế. Trong thời đại năng động này, nhiều quốc gia đã thừa nhận tầm quan trọng của thị trường tài chính đối với tăng trưởng kinh tế cao và theo đó tăng cường nỗ lực cải tiến hệ thống tài chính. Vì vậy, nhu cầu cấp thiết là tập trung vào thị trường bảo hiểm bằng cách loại bỏ một số trở ngại trong thị trường bảo hiểm, chẳng hạn như khung thuế và hành lang pháp lý; đồng thời hướng tới nhiều hoạt động thị trường bảo hiểm hơn để nâng cao tăng trưởng kinh tế. Chính phủ cần quan tâm hơn nữa đến việc tạo môi trường tài chính ổn định nhằm thúc đẩy mối quan hệ tăng trưởng và bảo hiểm tại Việt Nam. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Akanro, B. (2008), “The insurance industry Vs Nigerian economy, light does not shine in light”, Modern Economy, Vol. 5, pp. 5 - 11. 2. Alhassan, A.L. (2016), “Insurance market development and economic growth: exploring causality in 8 selected African countries”, International Journal of Social Economics, Vol. 43 No. 3, pp. 1 - 26. 3. Alhassan, A.L. and Fiador, V. (2014), “Insurance-growth nexus in Ghana: an autoregressive distributed lag bounds co-integration approach”, Review of Development Finance, Vol. 4 No. 2, pp. 83 - 96. 4. Azman-saini, W.N.W. and Smith, P. (2010), “Finance and growth: new evidence on the role of insurance”, South African Journal of Economics, Vol. 79 No. 2, pp. 111 - 127. 5. Beck, T., & Webb, I. (2003), Economic, demographic, and institutional determinants of life insurance consumption across countries. The World Bank Economic Review, 17(1), 51 - 88. 6. Browne, M. J., & Kim, K. (1993), An international analysis of life insurance demand. The Journal of Risk and Insurance, 60(4), 616 - 634. 7. Chang, T., Lee, C. C., & Chang, C. H. (2014), Does insurance activity promote economic growth? Further Evidence based on bootstrap panel Granger causality test. The European Journal of Finance, 20(12), 1187 - 1210. 8. Din, S.M.U., Abu-Bakar, A. and Regupathi, A. (2017), “Does insurance promote economic growth: a comparative study of developed and emerging/ developing economies”, Cogent Economics and Finance, Vol. 5, doi: 10.1080/23322039.2017.1390029. 187
9. Etale, L.M. (2019), “Insurance sector development and economic growth in Nigeria: an empirical analysis”, International Journal of Development and Economic Sustainability, Vol. 7 No. 4, pp. 34 - 48. 10. Guochen, P. and Wei, S.C. (2012), The Relationship between Insurance Development and Economic Growth: A Cross-Region Study for China. Paper presented at 2012 China International Conference on Insurance and Risk Management, held at Qingdao, during July, 18 - 21, 2012. 11. Johansen, S (1990), “Testing for Cointegration Using the Johansen Methodology when Variables are Near-Integrated” Journal of IMF Working paper W07/1041. 12. Levine, R. (2005), Finance and growth: Theory and evidence. In: P. Aghion, & S. Durlauf (Eds.), Handbook of economic growth. Amsterdam: Elsevier Science. 13. Liu, C. C., & Chiu, Y. B. (2012), The impact of real income on insurance premiums: Evidence from panel data. International Review of Economics and Finance, 21(1), 246 - 260. 14. Liu, G., He, L., Yue, Y., & Wang, J. (2014),The linkage between insurance activity and banking credit: Some evidence from dynamics analysis. North American Journal of Economics and Finance, 29(3), 239 - 265. 15. Ouedraogo, I., Guerineau, S. and Sawadogo, R. (2016), Life insurance development and economic growth: evidence from developing countries, Etudes et Documents, pp. 1 - 33, available at: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01385002/document. 16. Outreville, J.F. (1996), “Life insurance markets in developing economies”, The Journal of Risk and Insurance, Vol. 63 No. 2, pp. 263 - 278. 17. Phutkaradze, J. (2014), “Impact of insurance market on economic growth in post- transition countries”, International Journal of Management and Economics, Warsaw School of Economics, Collegium of World Economy, Vol. 44 No. 1, pp. 92 - 105. 18. Thom, M., Hougaard, C., Gray, J., Msulwa, B., Rinehart-Smit, K. and Waal, J. (2019), Insurance for Inclusive and Sustainable Growth: Imperatives for Action from a Four- Country Synthesis, Centre for Financial Regulation and Inclusion (Cenfri), Cape Town, available at: https://www.fsdafrica. org/wp-content/uploads/2019/10/Insurance- for-growth-01.10.19.pdf. 19. United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD) (1964), “Proceedings of the United Nations Conference on Trade and Development”, First Session, Final Act and Report, Vol. 1, p. 55. 20. Ward, D., & Zurbruegg, R. (2000), “Does insurance promote economic growth?”, Evidence from OECD countries. Journal of Risk and Insurance, 67 (4), 489 - 506. 188