Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu mối quan hệ giữa chiều sâu tài chính và tăng trưởng kinh tế của các quốc gia đang phát triển ở Châu Á

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH



ĐẶNG THỊ THU THẢO

NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA

CHIỀU SÂU TÀI CHÍNH VÀ

TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ CỦA CÁC

QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN Ở CHÂU Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH



ĐẶNG THỊ THU THẢO

NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA

CHIỀU SÂU TÀI CHÍNH VÀ

TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ CỦA CÁC

QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN Ở CHÂU Á

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG

MÃ SỐ: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

TP. HỒ CHÍ MINH

PHÒNG QLĐT SAU ĐẠI HỌC

TPHCM, ngày 30 tháng 09 năm 2013

Nhận xét của Người hướng dẫn khoa học

1. Họ và tên học viên: ĐẶNG THỊ THU THẢO - Khóa: 19

2. Mã ngành: 60340201

3. Đề tài nghiên cứu: “Nghiên cứu mối quan hệ giữa chiều sâu tài chính và

tăng trưởng kinh tế của các quốc gia đang phát triển ở Châu Á”.

4. Họ tên Người hướng dẫn khoa học : PGS. TS. NGUYỄN THỊ LIÊN HOA

5. Nhận xét: (Kết cấu luận văn, phương pháp nghiên cứu, những nội dung

(đóng góp) của đề tài nghiên cứu, thái độ làm việc của học viên)

..............................................................................................................................

6. Kết luận: ……………………………………………………………............

7. Đánh giá: ( điểm /10).

LỜI CẢM ƠN

Trước hết tác giả xin gửi lời cám ơn chân thành đến

người hướng dẫn đề tài, cô PGS. TS. Nguyễn Thị Liên Hoa,

về những ý kiến đóng góp, những chỉ dẫn và hỗ trợ tận tình

đối với việc hình thành, xây dựng và hoàn thiện luận văn.

Tác giả xin gửi lời cám ơn đến gia đình, đồng nghiệp

và rất nhiều bạn bè đã hết lòng ủng hộ, giúp đỡ và động viên

tác giả trong suốt thời gian thực hiện luận văn này.

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 09 năm 2013

Học viên

Đặng Thị Thu Thảo

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tác giả với sự

giúp đỡ của Cô hướng dẫn và những người mà tác giả đã cảm ơn. Số liệu thống kê

được lấy từ nguồn đáng tin cậy, nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn này

chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào cho tới thời điểm hiện nay.

Tp. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 09 năm 2013

Tác giả

Đặng Thị Thu Thảo

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

TÓM TẮT

1. GIỚI THIỆU ......................................................................................................... 2

2. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY ........................ 4

2.1 Các nghiên cứu tìm thấy ảnh hưởng tích cực của chiều sâu tài chính đối với tăng trưởng kinh tế. ..................................................................................... 4

2.2 Các nghiên cứu nghi ngờ ảnh hưởng của chiều sâu tài chính đối với tăng trưởng kinh tế. ............................................................................................... 10

2.3 Nhận xét............................................................................................. 15

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................................... 15

3.1

Phương pháp nghiên cứu ................................................................... 15

3.2 Mẫu nghiên cứu ................................................................................. 18

3.3 Mô hình nghiên cứu........................................................................... 19

3.4 Mô tả các biến ................................................................................... 19

3.4.1 Biến phụ thuộc Yit ......................................................................... 19 3.4.2 Biến độc lập .................................................................................. 20

3.4.3 Mô hình cụ thể .............................................................................. 24

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ................................................................................. 26

4.1 Kết quả nghiên cứu giả thiết 1 ........................................................... 27

4.2 Kết quả nghiên cứu giả thiết 2 ........................................................... 31

4.3 Kết quả nghiên cứu giả thiết 3 ........................................................... 33

5. KẾT LUẬN ........................................................................................................ 37

5.1

Tóm tắt kết quả nghiên cứu chính ..................................................... 37

5.2

Thảo luận kết quả nghiên cứu. .......................................................... 38

5.3 Đề xuất............................................................................................... 41

5.4 Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo .................. 42

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DW: Durbin-Watson

FEM: Fixed Effects Model

GDP: Gross Domestic Product

IMF: International Monetary Fund.

M1: cung tiền M1

M2: cung tiền mở rộng M2

OLS: Ordinary least square

REM: Random Effects Model

WB: World Bank

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1: Mô tả kỳ vọng dự kiến của mô hình ....................................................... 25

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến ......................................................................... 26

Bảng 4.2: Kiểm định tương quan của giả thuyết 1 .................................................. 27

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy giả thuyết 1 ................................................................... 28

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy giả thiết 1 bằng mô hình FEM (tác động quốc gia) ...... 30

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy giả thuyết 2 ................................................................... 32

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy giả thiết 2 bằng mô hình FEM (tác động quốc gia) ...... 33

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy giả thuyết 3 ................................................................... 34

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy giả thiết 3 bằng mô hình FEM (tác động quốc gia) ...... 35

Bảng 4.9: Kết quả hiệu chỉnh phương sai thay đổi .................................................. 37

TÓM TẮT

Mục tiêu chính của nghiên cứu nhằm tìm hiểu chiều sâu tài chính tại các quốc

gia đang phát triển Châu Á thực sự có ảnh hưởng hay tác động như thế nào đến tăng

trưởng kinh tế. Để kiểm định các giả thiết liên quan đến mục tiêu nghiên cứu, tác

giả sử dụng biến tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người trong mối quan hệ lần

lượt với các biến tỷ lệ tiền mở rộng M2 trên GDP, tỷ lệ tiền M2 trừ tiền M1 trên

GDP, tỷ lệ tín dụng nội địa phân bổ tới khu vực tư nhân. Mẫu nghiên cứu gồm 30

quốc gia trong giai đoạn từ năm 1994 đến 2011 với phương pháp phân tích hồi quy

Pooled OLS, hồi quy hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên thường được sử

dụng trong các dữ liệu bảng.

Kết quả quan sát cho thấy cả 3 biến đại diện cho chiều sâu tài chính đều có

mối tương quan âm với tăng trưởng kinh tế với độ tin cậy chắc chắn. Lý giải cho

vấn đề này, tác giả đề xuất một số nhận xét cá nhân dựa trên tình hình phát triển tài

chính và kinh tế của khu vực Châu Á trong những năm vừa qua..

--------------------

1. GIỚI THIỆU

Phát triển tài chính là cần thiết cho tăng trưởng. Sự phát triển các thể chế tài

chính như ngân hàng, thị trường trái phiếu, thị trường cổ phiếu, công ty bảo hiểm và

quỹ hưu trí là cần thiết để hỗ trợ đầu tư vốn cố định, tăng khả năng doanh nghiệp

tiếp cận vốn lưu động, chi tiêu lương và đầu vào sản xuất, tạo cơ chế dàn trải rủi ro

và đảm bảo rằng nền kinh tế có đủ thanh khoản hoàn thành những giao dịch cần

thiết. Như chúng ta đã biết, những thể chế này tập hợp vốn từ người tiết kiệm và

chuyển sang cho bên vay, qui trình này gọi là trung gian (tài chính).

Thị trường tài chính cung cấp cho nền kinh tế các dịch vụ thiết yếu trong đó

gồm có quản lý rủi ro và thông tin, hoặc góp vốn và huy động các khoản tiết kiệm.

Rộng và hiệu quả hơn, ví dụ hệ thống tài chính sâu hơn phù hợp với việc cung cấp

hiệu quả các dịch vụ tài chính này cho toàn bộ hoạt động cung cầu của nền kinh tế.

Từ quan điểm lý thuyết này, mối quan hệ giữa tài chính và phát triển kinh tế đã

được nghiên cứu theo nhiều hướng khác nhau. Mặt khác, khu vực tài chính có thể

ảnh hưởng đến tăng trưởng thông qua kênh tích lũy và kênh tái phân phối. Kênh

tích lũy nhấn mạnh ảnh hưởng tích cực của tài chính đem lại trong việc tích lũy

nguồn vốn con người và vật chất đến kinh tế. Kênh tái phân phối tập trung vào việc

gia tăng hiệu quả của quá trình phân phối nguồn lực được tạo ra bởi chiều sâu tài

chính và do đó đẩy mạnh kinh tế. Chiều sâu tài chính thường được dùng để đánh giá

mức độ phát triển tài chính của một quốc gia, được đo lường bằng nhiều chỉ số như

cung tiền mở rộng M3/GDP, tỷ lệ tài sản ngân hàng tư nhân so với tổng tài sản hệ

thống ngân hàng, tỷ lệ tín dụng tư nhân/GDP, giá trị các loại tiền trong hệ thống

ngân hàng (M3-M1)…

Tuy nhiên, bên cạnh khía cạnh ảnh hưởng tích cực được nêu trong lý thuyết

kinh tế và các kiểm định thực nghiệm truyền thống, cũng có nhiều ý kiến nghi ngờ

về độ tin cậy và sự chắc chắn của mối quan hệ này. Sự phát triển quá nhanh hoặc

không ổn định của hệ thống tài chính có thể đem lại các rủi ro, nguy hiểm cho quá

trình tăng trưởng. Một quốc gia có chiều sâu tài chính lớn không phải luôn luôn là

một quốc gia có hệ thống tài chính tốt. Đặc biệt trong những năm gần đây, có nhiều

nghiên cứu đã chứng minh việc không tồn tại, hoặc thậm chí tìm thấy quan hệ

nghịch biến giữa chiều sâu tài chính và tăng trưởng kinh tế.

Liên hệ đến khu vực Châu Á là châu lục lớn nhất và đông dân nhất thế giới

trong những năm gần đây chứng kiến sự lớn mạnh nổi bật của nền kinh tế đang phát

triển. Sức mạnh chính trị và tốc độ phát triển kinh tế của khu vực này tăng lên

nhanh chóng so với các khu vực khác trên thế giới. Theo quá trình mở cửa thị

trường, tự do hóa tài chính hội nhập với nền tài chính thế giới, việc hình thành các

thể chế, thị trường và nhu cầu giao dịch diễn ra hết sức sôi động đã góp phần đem

lại hiệu quả đổi mới cũng như tăng trưởng kinh tế vượt bậc cho Châu Á. Bên cạnh

đó, mặt trái của quá trình tăng trưởng nhanh, thậm chí là tăng trưởng nóng cũng

đem lại những hậu quả rủi ro, điển hình là các cuộc khủng hoảng tài chính năm

1997 bắt nguồn từ Thái Lan, chịu ảnh hưởng nối tiếp của khủng hoảng kinh tế toàn

cầu từ năm 2008 với diễn biến và hậu quả còn kéo dài cho đến thời điểm này. Như

vậy cần phải xem lại thực lực và sức chịu đựng của hệ thống tài chính có thể đem

lại sự tăng trưởng kinh tế ổn định và kéo dài. Đồng thời từ đó cũng đặt ra sự hoài

nghi về mối quan hệ giữa phát triển tài chính – được thể hiện qua các chỉ số chiều

sâu tài chính – với tăng trưởng kinh tế? Đó là lý do tác giả đã chọn vấn đề chiều sâu

tài chính làm mục tiêu nghiên cứu của mình.

Đối tượng nghiên cứu chính của đề tài là phân tích ảnh hưởng của chiều sâu

tài chính lên tăng trưởng kinh tế của 30 quốc gia đang phát triển tại Châu Á với dữ

liệu trong khoảng thời gian từ năm 1994 đến 2011.

Luận văn tập trung giải quyết câu hỏi liệu chiều sâu tài chính có thực sự ảnh

hưởng đến tăng trưởng kinh tế của các quốc gia này hay không? Cấu trúc của

nghiên cứu gồm 5 phần chính:

1. Giới thiệu

2. Tổng quan các kết quả nghiên cứu trước đây

3. Phương pháp nghiên cứu

4. Nội dung và các kết quả nghiên cứu

5. Kết luận của nghiên cứu

2. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Các nghiên cứu tìm thấy ảnh hưởng tích cực của chiều sâu tài chính đối

với tăng trưởng kinh tế.

Các nghiên cứu và bằng chứng thực nghiệm vế mối liên hệ giữa tăng trưởng

và tài chính cho rằng nền kinh tế hiển nhiên được hưởng lợi nhiều từ hệ thống tài

chính phát triển tốt. Mặt khác, tự do hóa tài chính giúp xóa bỏ những kìm hãm và

ràng buộc về mặt tài chính, hay nói cách khác tự do hóa tài chính là quá trình để cho

các công cụ của chính sách tiền tệ được vận hành theo cơ chế thị trường. Khái niệm

chiều sâu tài chính được xây dựng như là một thước đo của tự do hóa tài chính và

phát triển tài chính. Đây là thuật ngữ dùng để chỉ quá trình phát triển các trung gian

tài chính, bao gồm cả quá trình tự do hóa khu vực ngân hàng và phát triển thị trường

trái phiếu, cổ phiếu năng động. Tác giả sẽ giới thiệu một số nghiên cứu trước đây đã

nghiên cứu về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế thông

qua xem xét ảnh hưởng của chiều sâu tài chính lên tăng trưởng kinh tế.

Trước hết, Barro (1991) đã xây dựng mô hình nghiên cứu gồm biến phụ thuộc

là tỷ lệ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người, và một loạt biến giải thích đại

diện cho nguồn vốn nhân lực, tỷ lệ sinh sản (tỷ lệ số trẻ em trên số phụ nữ), đầu tư,

chi tiêu chính phủ, ổn định chính trị, thể chế nền kinh tế, sự bóp méo thị trường…

Đây có thể được xem là khung phương pháp chuẩn, làm nền tảng cho rất nhiều

nghiên cứu sau này về mối quan hệ giữa tăng trưởng và các yếu tố khác của nền

kinh tế, trong đó có yếu tố phát triển tài chính.

Tiếp theo, Levine và Renelt (1992) đã kế thừa và mở rộng mô hình của Barro

(1991) bằng cách đưa vào tập các biến giải thích đại diện cho sự phát triển của tài

chính.

Tập các biến cơ bản bao gồm: tỷ lệ đầu tư trên GDP, mức GDP thực bình quân

đầu người ở thời điểm đầu tiên, tỷ lệ đến trường cấp 2 ở thời điểm đầu tiên, và mức

độ tăng trưởng dân số bình quân hàng năm. Tập các biến bổ sung: Tỷ lệ bình quân

của chi tiêu chính phủ trên GDP, tỷ lệ lạm phát bình quân, tỷ lệ tăng trưởng bình

quân của tín dụng nội địa, độ lệch chuẩn của lạm phát, tỷ lệ giá trị xuất nhập khẩu

trên GDP, độ lệch chuẩn của tăng trưởng tín dụng nội địa, chỉ số đại diện cho các

cuộc cách mạng và bạo loạn.

Bằng cách nghiên cứu dữ liệu của 119 quốc gia từ năm 1960 đến năm 1989,

kết luận của tác giả cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đó về mối quan hệ giữa

tăng trưởng kinh tế và các biến phụ thuộc. Ví dụ tăng trưởng kinh tế tương quan âm

với mức GDP thực bình quân đầu người ở thời điểm đầu tiên, phù hợp với giả

thuyết hội tụ cho rằng một quốc gia nghèo có xu hướng tăng trưởng nhanh hơn các

nước giàu. Đó là mối tương quan dương với hàng loạt biến tỷ lệ đến trường cấp 2 ở

thời điểm đầu tiên, tỷ lệ bình quân của chi tiêu chính phủ trên GDP, tỷ lệ tăng

trưởng bình quân của tín dụng nội địa, tỷ lệ giá trị xuất nhập khẩu trên GDP …

Ngay sau đó, King và Levine (1993) cũng mở rộng mô hình dữ liệu chéo đã

được Barro (1991) xây dựng và sử dụng dữ liệu của 80 quốc gia đã và đang phát

triển từng được Levine và Renelt (1992) nghiên cứu để xem xét sự phát triển của

khu vực tài chính có tương quan như thế nào với phát triển kinh tế.

Các tác giả cũng sử dụng tập hợp các biến mà Shumpeter (1911) đã đề cập.

Cụ thể các biến tài chính là LLY (tỷ lệ tiền M3 trên GDP), BANK (tỷ lệ tài sản nội

địa tại ngân hàng tiền gửi trên tổng tài sản nội địa ở ngân hàng tiền gửi và ngân

hàng trung ương, PRIVATE (tỷ lệ tín dụng tư nhân trên tổng tín dụng nội địa),

PRIVY (tỷ lệ tín dụng tư nhân trên GDP) đại diện cho mức độ phát triển tài chính.

Các biến đại diện cho tăng trưởng kinh tế là GYP (tỷ lệ tăng trưởng GDP thực bình

quân đầu người), GK (tỷ lệ tăng trưởng nguồn vốn thực bình quân đầu người), INV

(tỷ lệ đầu tư nội địa trên GDP), EFF (mức độ cải thiện trong hiệu quả phân phối

nguồn vốn).

Tác giả tìm thấy mối quan hê dương, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy cao

giữa mức độ tăng trưởng bình quân hàng năm của GDP đầu người và mức độ phát

triển tài chính bình quân thời kỳ 1960-1989. Mức độ phát triển tài chính càng cao

thì càng tương quan dương với tỷ lệ cao hơn của tăng trưởng kinh tế, chỉ số tích lũy

vốn con người và cải tiến hiệu suất kinh tế. Ngoài ra, tác giả cũng xem xét mối quan

hệ giữa mức độ phát triển tài chính ở hiện tại và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế, tích lũy

nguồn vốn hiện vật và những cải tiến hiệu suất kinh tế dài hạn trong tương lai. Từ

đó thấy rằng phát triển tài chính là một chỉ số tốt để dự đoán sự tăng trưởng kinh tế

dài hạn trong vòng từ 10 đến 30 năm tiếp theo. Do đó, tác giả cho rằng các dịch vụ

tài chính kích thích tăng trưởng kinh tế bằng cách gia tăng tỷ lệ tích lũy vốn hiện vật

và bằng cách cải thiện hiệu quả phân bổ nguồn vốn, mối quan hệ mạnh mẽ giữa

phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế không đơn giản chỉ phản ánh sự liên kết

tích cực giữa các cú sốc cùng lúc tác động đồng thời tới tài chính và phát triển kinh

tế.

Dựa trên kết quả thực nghiệm của bài nghiên cứu này, King và Levine đồng

tình với kết luận của Schumpeter (1911) về tầm quan trọng của tài chính đối với

phát triển kinh tế, các trung gian tài chính có thể tạo ra các cải tiến kỹ thuật và phát

triển kinh tế do đó các chính sách thay đổi hiệu quả của trung gian tài chính sẽ giúp

thúc đẩy và tạo ảnh hưởng đầu tiên lên tăng trưởng kinh tế

Bài nghiên cứu của Klein và Olivei (1999) cho kết quả nghiên cứu về tác

động rõ ràng của việc mở rộng tài khoản vốn lên chiều sâu tài chính, từ đó chiều sâu

tài chính tiếp tục ảnh hưởng tích cực lên tăng trưởng kinh tế thông qua dữ liệu chéo

của gần 100 nước (gồm 21 nước công nghiệp và hơn 70 nước đang phát triển) thời

kỳ 1986-1995.

Tác giả cũng sử dụng 3 trong số 4 biến chỉ số tài chính mà King và Levine

(1993) đã sử dụng đó là LLY, PRIVY và BANK; biến đại diện cho tự do hóa tài

khoản vốn là SHARE (tỷ lệ số năm thực hiện tự hóa tài khoản vốn trong giai đoạn

1986-1995 của mỗi quốc gia), biến đại diện cho tăng trưởng là GDP.

Kết luận đầu tiên là những nước có mở cửa tài khoản vốn trong thời kỳ này

đều có chiều sâu tài chính tăng trưởng lớn hơn những nước còn tiếp tục giới hạn tài

khoản vốn và vì thế họ tăng tưởng tốt hơn. Ngoài ra, chiều sâu của những thị trường

tài chính này còn cho kết quả vượt ngoài dự kiến của tác giả về sự hội tụ tài chính,

đó là các nước ban đầu có chiều sâu tài chính thấp hơn trong một số trường hợp sau

đó đã tăng trưởng và bắt kịp với các nước có chiều sâu tài chính ban đầu cao hơn.

Tuy nhiên tự do hóa tài chính không mang lại lợi ích như nhau cho tất cả các

quốc gia. Cụ thể những kết quả tương quan ở trên chỉ thể hiện rõ ở những nước đã

phát triển trong mẫu kiểm định. Tại những nước đang phát triển không hoặc rất

hiếm quan sát được kết quả này. Điều đó cho thấy ở những nước đang phát triển,

các chính sách ban hành chỉ cho phép tự do tài khoản vốn khi các đã có đầy đủ các

định chế cần thiết và những chính sách vi mô hiệu quả.

Levine, Loayza, Beck (2000) tập trung để trả lời 2 câu hỏi (1) liệu các yếu tố

ngoại sinh của phát triển trung gian tài chính có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế

hay không và (2) liệu sự khác nhau giữa các quốc gia về hệ thống kế toán và luật

pháp có giải thích được sự khác nhau trong mức độ phát triển tài chính hay không?

Sử dụng dữ liệu 71 quốc gia giai đoạn 1960-1995, Các tác giả sử dụng các

biến LLY, BANK, PRIVY tương tự như King và Levine (1993), biến phụ thuộc là

tỷ lệ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người.

Kết quả phân tích dữ liệu bảng và dữ liệu chéo đều cho ra kết quả như sau: yếu

tố ngoại sinh của sự phát triển các trung gian tài chính có tương quan cùng chiều

với tăng trưởng kinh tế. Các tác giả tiếp tục đồng ý với quan điểm đã từng nghiên

cứu trước đây rằng mối quan hệ chặt chẽ giữa tài chính và tăng trưởng có được là

trước hết thông qua toàn bộ nhân tố tăng trưởng năng suất, chứ không thông qua tiết

kiệm và tích lũy nguồn vốn hiện vật.

Về nghiên cứu cho riêng 1 quốc gia, các tác giả Hasan, Wachtel và Zhou

(2009) đã lấy dữ liệu 31 tỉnh ở đại lục Trung Quốc từ 1986-2002, sử dụng biến phụ

thuộc là tỷ lệ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người của mỗi tỉnh, biến độc lập

bao gồm một số biến như tỷ lệ các khoản nợ tại các ngân hàng trên GDP đại diện

cho chiều sâu tài chính ngân hàng, tỷ lệ vốn cổ phần và trái phiếu doanh nghiệp trên

GDP đại diện cho chiều sâu thị trường vốn, tỷ lệ đầu tư cố định khu vực tư nhân so

với tổng đầu tư cố định, tỷ lệ luật sư trên 10.000 người…

Tác giả sử dụng dữ liệu bảng để nghiên cứu vai trò của các thể chế luật pháp,

chiều sâu tài chính và đa chính trị đối với tăng trưởng kinh tế. Kết quả cho thấy biến

chiều sâu tài chính ngân hàng có tương quan âm với tăng trưởng kinh tế, ngược với

kỳ vọng ban đầu, trong khi đó biến chiều sâu tài chính thị trường vốn lại mang

tương quan dương và có ý nghĩa. Các hệ số chiều sâu ngân hàng có vẻ gây bối rối vì

từ trước đến nay biến này thường được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu dữ

liệu chéo giữa các quốc gia để khẳng định mối quan hệ cùng chiều giữa chiều sâu

tài chính và tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên trong tình huống này có thể giải thích

được lý do tại sao việc cho vay của các ngân hàng lại không thể tác động tính cực

lên tăng trưởng. Đó là vì các khoản cho vay của ngân hàng Trung Quốc hầu hết

trong thời kỳ này được cung cấp đa phần cho chính phủ và tới các công ty sở hữu

nhà nước hoạt động không hiệu quả hơn là được cung cấp cho khu vực kinh tế tư

nhân hiệu quả. Mặt khác, chiều sâu thị trường tài chính vốn phản ánh hoạt động

khu vực kinh tế tư nhân và vì vậy có thể phù hợp để thúc đẩy tăng trưởng thực của

Trung Quốc, và ảnh hưởng của nó lên tăng trưởng đã thể hiện rõ ràng trong kết quả

nghiên cứu của tác giả.

Ngoài ra còn một số nghiên cứu về các nền kinh tế mới nổi cũng cho thấy tài

chính được xem như là yếu tố mang lại sự thành công cho phát triển kinh tế như ở

Singapore (Murinde và Eng, 1995), Hàn Quốc (Choe và Moosa, 1999) hoặc Đài

Loan (Chang và Caudill, 2005).

Về nghiên cứu cho một nhóm các quốc gia có đặc tính chung, có thể kể đến

như tác giả Gries, Kraft và Meierrieks (2009) nghiên cứu mối quan hệ giữa chiều

sâu tài chính, độ mở cửa thương mại và phát triển kinh tế trên 16 nước Châu phi

phía nam hạ Sahara (các nước SSA).

Các tác giả xây dựng một chỉ số DEPTH để đo lường chiều sâu tài chính được

tổng hợp từ 3 chỉ số rời rạc là tỷ lệ tài sản ngân hàng thương mại so với tổng tài sản

của hệ thống ngân hàng, nợ thanh khoản trên GDP, và tỷ lệ tín dụng cá nhân tại các

ngân hàng tiền gửi trên GDP. Kết quả cho thấy chỉ có mối quan hệ yếu giữa chiều

sâu tài chính và tăng trưởng kinh tế. Có rất ít bằng chứng cho thấy tài chính thúc

đẩy tăng trưởng. Cụ thể, bằng chứng chỉ tìm thấy ở 3 nước Rwanda, Sierra Leone

và Nam Phi trong tổng số 16 nước nghiên cứu. Đặc biệt, bằng chứng của giả thuyết

tài chính dẫn đến tăng trưởng không mang tính chắc chắn. Nghĩa là chiều sâu tài

chính và độ mở cửa thương mại chỉ ảnh hưởng đến tăng trưởng ở mức độ nhỏ. Các

tác giả cho rằng kết quả như vậy là phù hợp với thực trạng hệ thống tài chính yếu

kém phát triển của khu vực này khi mà chỉ số chiều sâu tài chính rất thấp và thiếu

vắng các thể chế quan trọng.

Hơn nữa, nghiên cứu cũng đề cập đến vấn đề tự do hóa tài chính cần phải

được xem xét kỹ lưỡng, đặc biệt khi mà các nỗ lực tự do hóa trong quá khứ nhìn

chung đã thất bại trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở các nước SSA. Các tác

giả không ủng hộ các chính sách phát triển ưu tiên cho tài chính và tự do hóa

thương mại. Thay vào đó, nên có một giải pháp chính sách toàn diện hướng tới các

vấn đề nền tảng khác. Các chính sách kinh tế đúng đắn phải làm sao ảnh hưởng lên

khu vực tài chính vùng nhằm gia tăng chiều sâu tài chính và hiệu quả. Thông qua

những chính sách như vậy, khu vực tài chính mới có thể tương tác nhiều lên thị

trường hàng hóa bằng việc gia tăng khả năng tích lũy và hiệu quả phân phối của các

nước SSA. Các chính sách phát triển kỳ vọng này có thể bao gồm làm ổn định hơn

kinh tế vĩ mô, các chính sách vĩ mô phù hợp hoặc cải thiện chất lượng các thể chế,

tất cả đều có thể tạo điều kiện cho phát triển tài chính. Nhờ vào các chính sách như

vậy, theo thời gian sự phát triển của tài chính mới có thể phù hợp hiệu quả hơn với

thị trường hàng hóa, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho tăng trưởng kinh tế. Có như

vậy các nước SSA mới có thể đạt được lợi ích từ các thể chế tài chính hiệu quả

trong tương lai.

Nghiên cứu tại khu vực Châu Á, Sangjoon (2012) đã sử dụng dữ liệu của 27

quốc gia qua khoảng thời gian từ 1960-2009 bằng kỹ thuật ước lượng đồng liên kết

dữ liệu bảng để xem xét mối liên hệ dài hạn giữa GDP thực và phát triển tài chính.

Tác giả tìm thấy tác động 2 chiều đều mang ý nghĩa thống kê giữa biến GDP thực

và các chỉ số M2, tín dụng nội địa, chỉ số vốn hóa thị trường. Nghĩa là, phát triển thị

trường tài chính góp phần thúc đẩy nền kinh tế và ngược lại tăng trưởng sẽ khuyến

khích tài chính phát triển mạnh mẽ hơn. Trước đó, nhóm tác giả Habibullah và

Eng (2006) cũng sử dụng dữ liệu bảng và phương pháp mô men tổng quát GMM để

đánh giá 13 quốc gia đang phát triển của Châu Á trong giai đoạn 1990-1998. Kết

quả nghiên cứu đồng ý với quan điểm cho rằng phát triển tài chính thúc đẩy tăng

trưởng kinh tế của lý thuyết tăng trưởng Schumpete (1911).

Nhìn chung, các kết quả thực nghiệm ở trên đã khẳng định mạnh mẽ về quy

mô xác định mang tính quốc gia đối với mối quan hệ giữa tài chính và tăng trưởng,

giải thích cho kết quả tăng trưởng kinh tế không thể thiếu yếu tố đóng góp của phát

triển tài chính. Tuy nhiên, một số nghiên cứu cũng chỉ ra rằng ảnh hưởng tích cực

của tài chính đối với tăng trưởng chỉ có thể đạt được khi cơ chế quản lý và chất

lượng hệ thống tài chính đạt được một số điều kiện nhất định.

2.2 Các nghiên cứu nghi ngờ ảnh hưởng của chiều sâu tài chính đối với tăng

trưởng kinh tế.

Mặc dù mối quan hệ nhân quả giữa tăng trưởng – tài chính đã được khẳng

định, nhưng mức độ chính xác hay mối hoài nghi về kết quả của các nghiên cứu

thực nghiệm vẫn là một câu hỏi. Các nhà kinh tế độc lập như Joan Robinson hay

Friedman và Schwartz đã nhấn mạnh sự nghi ngờ về mối quan hệ này. Joan

Robinson cho rằng ở đâu có kinh doanh phát triển ở đó mới có tài chính (Robison,

1952), còn đối với Friedman và Schwartz (1963) thì tỷ lệ tiền mở rộng trên GDP

danh nghĩa (đại diện cho chiều sâu tài chính) cũng là nghịch đảo của tốc độ lưu

thông tiền mở rộng do đó một mối quan hệ thuận chiều giữa phát triển tài chính và

GDP thực sẽ tương đương với xu hướng suy giảm tốc độ lưu thông tiền. Lý thuyết

khủng hoảng tài chính lại chỉ ra rằng ảnh hưởng không ổn định của tự do hóa tài

chính khi nó có thể dẫn đến sự bùng nổ quá mức của tín dụng. Cho vay quá nhiều

có thể xảy ra tình trạng nợ đọng của các nhà máy, trong đó bao gồm cả khả năng

kiểm soát bị giới hạn của cơ quan quản lý, khả năng không thể phân biệt được các

dự án tốt trong thời kỳ đầu tư bùng nổ, và tồn tại cơ chế bảo vệ rõ ràng hoặc ngấm

ngầm nhằm chống đỡ cho các sai sót của hệ thống ngân hàng.

Tác giả Lucas (1988) xem xét hai quan điểm đối lập nhau về ảnh hưởng của

tài chính lên hoạt động kinh tế. Một bên lý luận tăng trưởng thực nghiệm cho rằng

tín dụng tư nhân trong nước và tiền gửi ngân hàng ảnh hưởng tích cực lên tăng

trưởng. Còn một bên lý thuyết khủng hoảng tiền tệ và ngân hàng thì cho rằng các

vấn đề về tiền tệ, ví dụ như tín dụng nội địa là chỉ số dự đoán cho khủng hoảng. Bởi

vì khủng hoảng ngân hàng thường dẫn đến tình trạng suy thoái, một sự bùng nổ của

tín dụng nội địa có thể khiến cho tăng trưởng đi xuống

Demetriades và Hussein (1996) kiểm định mối quan hệ (hai chiều) giữa phát

triển tài chính và GDP thực bằng kỹ thuật mô hình và kiểm định dữ liệu chuỗi thời

gian. Mẫu được chọn gồm 16 quốc gia từ dữ liệu IMF thỏa mãn các tiêu chí: chưa

phải là quốc gia đã phát triển cao từ năm 1960, phải có ít nhất 27 quan sát qua các

năm liên tiếp của mỗi biến và dân số phải vượt hơn 1 triệu người vào năm 1999.

Tác giả sử dụng mô hình lý thuyết đồng liên kết và cơ chế hiệu chỉnh sai số (ECM –

Error Correction Model) với 2 biến tài chính là tỷ lệ tiền gửi ngân hàng trên GDP

danh nghĩa và tỷ lệ tín dụng tư nhân tên GDP danh nghĩa, biến tăng trưởng là GDP

thực trên đầu người. Tác giả cũng áp dụng phương pháp Engle và Granger 2 giai

đoạn và phương pháp Johasen (1988) để kiểm định sự tồn tại của mối quan hệ tuyến

tính dài hạn ổn định giữa tăng trưởng kinh tế và tài chính.

Kết quả kiểm định cung cấp rất ít bằng chứng về vai trò của tài chính trong

quá trình phát triển kinh tế (tỷ lệ số lượng quốc gia trên tổng số 16 quốc gia quan

sát được hiện tượng tài chính tác động lên kinh tế là rất thấp). Mặt khác, nghiên cứu

cũng tìm ra bằng chứng cho thấy ở một vài quốc gia tăng trưởng kinh tế đã tác động

có tính hệ thống lên phát triển tài chính.

Ngoài ra kết quả của kiểm định cũng cho thấy sự khác biệt rất nhiều giữa các

quốc gia. Điều này nhắc nhở cần phải thận trọng khi tập hợp trong phương trình dữ

liệu bảng các quốc gia có kinh nghiệm khác nhau về phát triển tài chính, phản ánh

đặc thù cơ chế khác nhau, chính sách khác nhau và quá trình thực thi khác nhau.

Bởi vì, các chính sách kinh tế đều mang tính đặc thù của mỗi quốc gia, và mức độ

thành công của chúng còn phụ thuộc vào hiệu quả của hệ thống cơ chế vận hành

chúng. Do đó, sẽ không thể hoàn toàn nói rằng tài chính thúc đẩy kinh tế, cũng như

không thể hoàn toàn cho rằng tài chính theo sau tăng trưởng.

Nghiên cứu của Rousseau và Wachtel (2005) sử dụng dữ liệu bảng và dữ liệu

chéo của các chỉ số kinh tế vĩ mô và tài chính của 84 nước trong giai đoạn 1960-

2003. Để phù hợp với nghiên cứu ban đầu của King và Levine (1993), các tác giả

cũng sử dụng 3 chỉ số phát triển tài chính quen thuộc là: tỷ lệ tiền thanh khoản

M3/GDP, (M3-M1)/GDP và tỷ lệ phân bổ tín dụng đến khu vực tư nhân. Một mặt,

bài nghiên cứu nhằm kiểm chứng lại lần nữa bằng dữ liệu bảng giữa các nước về

mối quan hệ giữa tỷ lệ tăng trưởng và chiều sâu tài chính. Đồng thời tác giả cũng

kiểm tra độ nhạy cảm của kết quả thay đổi theo thời gian và thay đổi giữa các quốc

gia được chọn làm mẫu.

Kết quả cho thấy, trong khoảng thời gian 1960-1989 đã tìm thấy mối quan hệ

giữa tăng trưởng GDP và các chỉ số chiều sâu tài chính (mặc dù không có mạnh như

các nghiên cứu trước đây), ngược lại ở giai đoạn 15 năm tiếp theo, nghiên cứu

không quan sát thấy được mối quan hệ này. Tác giả giải thích bằng 2 lý do. Đầu

tiên, chiều sâu tài chính có vẻ gia tăng khi hấp thụ các cú sốc toàn cầu trong các

thập kỷ 70 và 80. Vào các giai đoạn này, khủng hoảng dầu mỏ và lạm phát cao kéo

dài đã thống trị ở nhiều quốc gia. Chiều sâu tài chính lớn đi cùng với sự tăng trưởng

là do bởi những quốc gia này được hưởng lợi ích từ hệ thống, định chế tài chính

vững vàng có khả năng chịu đựng tốt hơn đối với những cú sốc danh nghĩa quen

thuộc. Thứ hai, xu hướng mở rộng tự do hóa tài chính ở nhiều quốc gia trong thập

kỷ 80 có thể dẫn tới sự tăng trưởng nhanh chóng trên mức trung bình của chiều sâu

tài chính. Tuy nhiên, tại nhiều quốc gia tăng trưởng tiền gửi và tín dụng diễn ra lại

không đi cùng với sự phát triển cần thiết của thẩm định cho vay, kỹ thuật giám sát,

các kỹ năng quy định và quản lý. Vì thế, mối quan hệ quan sát được ở dữ liệu trong

giai đoạn trước đó đã có xu hướng biến mất khi mà nỗ lực tự do hóa thị trường tài

chính diễn ra tại những đất nước vốn không đủ năng lực về cơ sở hạ tầng luật pháp

và quy định để có thể khai thác thành công sự phát triển về tài chính.

Ngoài ra, kỹ thuật hồi quy cuốn (rolling regression) đã được sử dụng để xem

xét những quốc gia nào có mối quan hệ giữa tăng trưởng và tài chính mạnh hơn.

Đối với các nước nghèo hơn, mối quan hệ là dương nhưng không có ý nghĩa thống

kê, còn đối với các nước giàu hơn thì không thấy có quan hệ này. Tuy nhiên, có một

kết quả rõ ràng rằng chiều sâu tài chính giúp thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các

nước có mức GDP thực bình quân đầu người từ khoảng 3.000 đến 12.000 USD.

Tóm lại, chiều sâu tài chính vẫn có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế tuy nhiên

mối quan hệ này khá mỏng manh.

Với tập dữ liệu 75 quốc gia trong khoảng thời gian nghiên cứu từ năm 1960

đến năm 2000, Loayza và Ranciere (2006) cũng nghiên cứu ảnh hưởng của tỷ lệ

tăng trưởng tín dụng tư nhân trên GDP đối với tỷ lệ tăng trưởng GDP thực bình

quân đầu người trong ngắn hạn và dài hạn. Tác giả tìm thấy mối quan hệ dương

giữa tài chính và tăng trưởng trong dài hạn, nhưng trong ngắn hạn mối quan hệ này

mang giá trị âm sâu với mức ý nghĩa cao. Tại các quốc gia có hệ thống tài chính yếu

và mong manh được đặc trưng bởi sự xuất hiện của các cuộc khủng hoảng ngân

hàng hoặc tài chính thường xuyên không ổn định sẽ có xu hướng hiện diện mối

quan hệ tiêu cực trong ngắn hạn giữa tài chính và tăng trưởng.

Rousseau và Wachtel (2007) mở rộng nguồn dữ liệu từ năm 1960-2004 của

84 quốc gia. Tương tự như nghiên cứu mà tác giả đã thực hiện năm 2005, kết quả

quan sát cho thấy có tồn tại mối quan hệ tích cực giữa tài chính và tăng trưởng trong

giai đoạn các thập kỷ 60 đến thập kỷ 80, nhưng mối liên kết này đã gần như biến

mất ở giai đoạn 15 năm tiếp sau đó. Tác giả đưa ra một số lý giải liên quan. Khi tác

giả đưa thêm biến giả đại diện cho khủng hoảng vào mô hình, thì các hệ số của biến

chiều sâu tài chính giảm đi gần về bằng 0, hoặc âm (mặc dù không có ý nghĩa thống

kê). Tác giả cho rằng khủng khoảng tài chính có liên quan đến việc làm suy giảm

ảnh hưởng của chiều sâu tài chính lên tăng trưởng kinh tế. Độ sâu tài chính nếu cao

quá mức hoặc mức tăng trưởng tín dụng quá nhanh có thể dẫn đến lạm phát và hệ

thống ngân hàng suy yếu, từ đó lần lượt làm gia tăng khủng hoảng tài chính và ngăn

cản tăng trưởng kinh tế. Độ sâu tài chính quá mức cũng có thể là kết quả của tự do

hóa tài chính mở rộng trong cuối thập niêm 80, đầu thập niên 90 tại những đất nước

còn yếu cơ sở hạ tầng pháp lý để có thể khai thác thành công sự phát triển tài chính.

Tác giả cũng tìm thấy một kết quả rằng tự do hóa đóng một vai trò quan trọng trực

tiếp trong việc làm giảm mức độ ảnh hưởng của tài chính. Tương tự, cũng có bằng

chứng cho thấy sự phát triển của thị trường chứng khoán trong những năm gần đây

đã thay thế cho tài chính nợ và dẫn tới hạn chế vai trò của chiều sâu tài chính đối

với tăng trưởng kinh tế.

Khi xem xét dữ liệu của 152 quốc gia giai đoạn 1996-2005, các tác giả Hasan,

Koetter, Lensink và Meesters (2009) cũng không tìm thấy mối quan hệ ý nghĩa

giữa tăng trưởng kinh tế và các chỉ tiêu đo lường chiều sâu tài chính cơ bản (tổng

giá trị thị trường chứng khoán trên GDP hay tín dụng tư nhân trên GDP). Các tác

giả cũng đề xuất một chỉ tiêu đo lường hiệu quả chi phí của các ngân hàng (được

tính toán từ tập các chỉ số hoạt động của ngân hàng) để thay thế biến đại diện cho

phát triển tài chính. Mặc dù tác giả tìm thấy mối tương quan ý nghĩa giữa một hệ

thống ngân hàng hiệu quả và tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên tác giả cũng nhấn mạnh

chiều sâu thị trường tài chính chỉ thực sự có tác động đến tăng trưởng kinh tế khi

chỉ số hiệu quả chi phí ngân hàng lớn hơn 70%, bởi vì chỉ khi đó phát triển tài chính

mới thực sự là bền vững.

Dabos và Gantman (2010) tập hợp dữ liệu bảng của 98 quốc gia giai đoạn từ

1961-2007 để đánh giá mối quan hệ giữa biến tỷ lệ tăng trưởng GDP thực và tỷ lệ

tín dụng cho khu vực tư nhân. Khi sử dụng phương pháp hồi quy mô men tổng quát

GMM và các biến công cụ, hệ số của biến tỷ lệ tín dụng khu vực tư nhân mang dấu

âm hoặc dương nhưng đều không có ý nghĩa thống kê. Nhằm xem xét ảnh hưởng

của yếu tố thu nhập, tác giả tiếp tục tách riêng để nghiên cứu nhóm các quốc gia với

mức thu nhập cao (quốc gia đã phát triển) và nhóm các quốc gia với mức thu nhập

thấp (quốc gia đang phát triển). Tuy nhiên, kết quả ở 2 nhóm đối tượng này cũng

xảy ra tương tự. Như vậy mối liên kết tài chính – tăng trưởng không thể hiện rõ ràng

như trong các cơ sở lý luận và kết luận của bài nghiên cứu cũng phù hợp với

Rousseau và Wachtel (2007). Theo tác giả, mối quan hệ này có thể đã tồn tại đúng

trong thời kỳ hậu chiến tranh, nhưng nó xuất hiện không còn lâu dài trong thế giới

tài chính toàn cầu hiện nay. Việc mở rộng các hoạt động tài chính ở cấp độ tài chính

quốc tế có thể mang lại sự bất ổn kinh tế vĩ mô lớn hơn.

2.3 Nhận xét

Dựa vào các kết quả nghiên cứu trước đây, tác giả thấy rằng mối quan hệ giữa

chiều sâu tài chính và tăng trưởng kinh tế vẫn đang được tranh luận theo nhiều

chiều hướng khác nhau, từ đó tác giả tiến hành phân tích thực nghiệm để đánh giá

lại vấn đề đó đối với các nước đang phát triển châu Á.

Theo trực quan và cách nhìn lý thuyết thì phát triển tài chính là cần thiết cho

tăng trưởng. Các quốc gia có chiều sâu tài chính lớn sẽ là điều kiện hỗ trợ, thúc đẩy

và làm cho tăng trưởng nền kinh tế đi lên hay chính là sự tăng trưởng của GDP. Rất

nhiều các nghiên cứu từ lâu, trong đó nổi bật nhất là nghiên cứu về mối quan hệ

giữa phát triển tài chính và tăng trưởng của King và Levine (1993) đã chứng minh

vấn đề này.

Bên cạnh đó, xuất phát từ sự hoài nghi về một mối liên hệ chưa rõ ràng và

chắc chắn, một số tác giả đã thực hiện cùng nghiên cứu và cho thấy kết quả tương

phản đó là ở trong một số trường hợp chiều sâu tài chính có thể không hoặc rất ít tác

động thuận chiều đến tăng trưởng GDP. Tác giả tham khảo chủ yếu nghiên cứu của

Rousseau và Wachtel (2005) trong quá trình thực hiện bài nghiên cứu này.

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Đầu tiên tác giả dùng phương pháp nghiên cứu phổ biến và cơ bản nhất là

phương pháp Pooled OLS (pooled ordinary least square) để ước lượng và đánh giá

tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Phương pháp này không kể đến

các kích thước không gian và thời gian của dữ liệu kết hợp. Hay nói cách khác tung

độ gốc và hệ số độ dốc không đổi theo thời gian và không gian, các số hạng sai số

thể hiện những khác biệt theo thời gian và theo các cá nhân.

Tuy nhiên, trong mô hình nghiên cứu có dữ liệu dạng bảng với sự kết hợp

giữa biến thời gian (theo năm) và biến không gian (theo quốc gia) thì để kiểm

chứng cũng như đánh giá lựa chọn mô hình đạt kết quả tốt nhất, tác giả bổ sung

phân tích theo mô hình hiệu ứng cố định và mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên.

Mô hình hiệu ứng cố định (fixed effects model- FEM): dựa trên quan điểm

mỗi đối tượng được quan sát hoặc mỗi thời điểm quan sát đều có những đặc điểm

riêng biệt, có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích vì thế mô hình này nhằm xem

xét “đặc điểm cá nhân” của từng đối tượng theo không gian hoặc thời gian, bằng

cách:

 Giả định rằng các hệ số độ dốc là hằng số đối với các đối tượng quan sát

hoặc thời điểm quan sát.

 Giả thiết rằng có sự tương quan giữa phần dư của mỗi đối tượng (có chứa

các đặc điểm riêng) với các biến giải thích

 Để cho tung độ gốc β1i thay đổi theo từng đối tượng hoặc theo thời gian.

Mô hình FEM: Yit = β1it + β2X2it + β3X3it + … + uit

Cách thức của mô hình này là sử dụng các biến giả để đại diện cho thời điểm

hoặc các đối tượng nghiên cứu khác nhau. Từ đó có thể kiểm soát và tách ảnh

hưởng của các đặc điểm riêng biệt này ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể

ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ

thuộc.

Tuy nhiên nhược điểm của FEM là có quá nhiều biến được tạo ra trong mô

hình, do đó có khả năng làm giảm bậc tự do và làm tăng khả năng đa cộng tuyến

của mô hình. Để khắc phục vấn đề này, mô hình hồi quy theo hiệu ứng ngẫu nhiên

được đề xuất. Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects model- REM) xem các

đặc điểm riêng của mỗi đối tượng quan sát hoặc mỗi thời điểm quan sát là một biến

giải thích mới. Cụ thể, thay vì coi như tung độ gốc của mỗi đối tượng hoặc mỗi thời

điểm là một hằng số thì xem đây như là một biến ngẫu nhiên (với giá trị trung bình

và sai số ngẫu nhiên của từng tung độ gốc so với giá trị trung bình này, β1i = β1 + ε1).

Đặc điểm riêng (phần dư hay sai số ε) của các đối tượng được giả sử là ngẫu nhiên

và không tương quan đến các biến giải thích:

Mô hình REM: Yit = (β1 + ε1) + β2X2it + β3X3it + … + uit

Để chọn lựa mô hình phù hợp, tác giả sử dụng các phương pháp:

 Hệ số R2 càng cao càng thể hiện mức độ phù hợp tốt hơn của mô hình.

 Kiểm định Durbin-Watson (DW) nhằm xác định có hay không hiện tượng

tự tương quan trong mô hình. Xem xét giá trị d trong kiểm định DW:

 0

 1

 3

 Kiểm định Hausman nhằm lựa chọn mô hình FEM hay REM phù hợp cho

hồi quy dữ liệu mẫu. Thực chất kiểm định Hausman xem xét có tồn tại mối

tương quan giữa đặc điểm riêng (sai số ε) của các đối tượng quan sát với

biến giải thích. Giả thiết H0 của kiểm định là không có sự tương quan giữa

thành phần sai số riêng biệt và biến giải thích, tương đương với việc sử

dụng mô hình REM. Trị thống kê kiểm định do Hausman xây dựng có một

phân phối chuẩn Chi bình phương:

 Nếu p-value < α: bác bỏ giả thiết H0, có mối tương quan giữa thành

phần sai số riêng biệt ε và biến độc lập, vì vậy chọn mô hình FEM.

 Nếu p-value > α: chấp nhận giả thiết H0, không có mối tương quan giữa

thành phần sai số riêng biệt ε và biến độc lập, vì vậy chọn REM.

Sau khi lựa chọn được mô hình, nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay

đổi có thể xảy ra, tác giả tiếp tục thực hiện hiệu chỉnh phương sai thay đổi theo

phương pháp White, hay còn gọi là ước lượng ma trận hiệp phương sai nhất quán –

phương sai thay đổi (heteroscedasticity-consistent covariance matix estimators -

HCCME), để kiểm tra xem phương sai thay đổi có gây ra vấn đề nghiêm trọng nào

ảnh hưởng đến nhận định kết quả nghiên cứu hay không? Phương pháp White

không làm hệ số của các biến thay đổi, nhưng sai số chuẩn và giá trị p-value của

từng biến nay đã được hiệu chỉnh. Trên cơ sở các ước lượng này, tác giả thêm một

lần nữa kiểm chứng mức ý nghĩa thống kê của các biến, so sánh sau khi dùng White

liệu các biến còn hoặc không còn ý nghĩa so với trước đó khi chưa dùng White để

khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi.

Dữ liệu được xử lý và tính toán trên các chương trình tin học Microsoft Office

Excel và phần mềm thống kê Eviews.

3.2 Mẫu nghiên cứu

Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF) xếp loại 28 quốc gia vào nhóm các nước Châu Á

đang phát triển. Trong khi đó, trên trang web chính thức của Ngân hàng Châu Á

(ADB) thì xếp 46 trên 48 quốc gia thành viên (trừ Nhật Bản, Úc và New Zealand vào nhóm các nước đang phát triển.1

Căn cứ trên danh sách từ ngân hàng ADB, do giới hạn về nguồn dữ liệu, đặc

biệt là các chỉ số kinh tế của các quốc gia đang phát triển chỉ mới được ghi nhận

được trong những năm gần đây, do đó tác giả chỉ tập trung nghiên cứu một mẫu dữ

liệu bảng về các chỉ số kinh tế vĩ mô và tài chính của 30 quốc gia có nguồn dữ liệu

đầu vào đầy đủ và rõ ràng nhất, bao gồm: Armenia, Azerbaijan, Bangladesh,

Bhutan, Brunei Darussalam, Cambodia, China, Fiji, Hong Kong, India, Indonesia,

Kazakhstan, Korea Rep., Kyrgyz Rep, Lao PDR, Malaysia, Mongolia, Myanmar,

Nepal, Pakistan, Papua New Guinea, Philippines, Samoa, Singapore, Solomon

Islands, Sri Lanka, Thailand, Tongo, Vanuatu, Vietnam.

Tác giả lựa chọn giai đoạn nghiên cứu trong khoảng thời gian từ 1994 đến

2011 vì đây là giai đoạn hầu hết các nền kinh tế đang phát triển của Châu Á mới bắt

đầu bước vào giai đoạn phát triển kinh tế và tài chính thực sự rõ ràng nhất. Vào đầu

thập kỷ 90, đa phần các quốc gia như Ấn Độ, Trung Quốc, Việt Nam, Lào... mới

dần mở cửa thị trường, thông qua các biện pháp cải cách kinh tế bằng cách giảm bớt

quản lý chính phủ trên thương mại nước ngoài và đầu tư, tư nhân hóa các ngành

công nghiệp thuộc sở hữu nhà nước và mở cửa một số lĩnh vực cho các nhà đầu tư

tư nhân và nước ngoài dần xuất hiện. Các quốc gia vùng Trung Á như Azerbaijan,

Kazakhstan, Kyrgyz tách khỏi liên bang Xô viết, thành lập quốc gia tự trị độc lập về

chính trị và kinh tế. Từ đó cho đến nay, bức tranh kinh tế và tài chính tại khu vực

Châu Á có những thay đổi vượt bậc và nhanh chóng hòa nhập cũng như chịu ảnh

hưởng mạnh mẽ bởi các biến động kinh tế tài chính của thế giới.

Dữ liệu nghiên cứu của mẫu chủ yếu được tác giả thu thập từ các nguồn sau:

1 Do vậy trong mẫu quan sát sẽ có các quốc gia thuộc nền kinh tế mới nổi như: Hàn Quốc, Singapore,

HongKong.

 Dữ liệu từ trang web của Quỹ tiền tệ quốc tế (IMF).

 Dữ liệu từ trang web của Ngân hàng thế giới (WB)

 Dữ liệu từ trang web của Ngân hàng phát triển Chân Á (ADB)

3.3 Mô hình nghiên cứu

Ứng dụng và tham khảo mô hình của các tác giả nghiên cứu trước đây, đặc

biệt là các bài nghiên cứu kinh điển của King và Levine (1993), Klein và Olivei

(1999), Roussea và Wachtel (2005), trong luận văn này tác giả dùng mô hình

nghiên cứu như sau:

(3.1)

Yit = α + βFit + µXit+ εit

Trong đó:

 Yit: tỷ lệ tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người;

 Fit: nhóm các biến đại diện cho chiều sâu tài chính;

 Xit: nhóm các biến giải thích khác được đưa thêm vào mô hình;

 Ký kiệu “i” thể hiện theo quốc gia, “t” thể hiện theo thời gian.

3.4 Mô tả các biến

3.4.1 Biến phụ thuộc Yit

Theo lý thuyết và hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm thì tăng trưởng kinh tế

trong mô hình này cũng được thể hiện bằng biến tỷ lệ tăng trưởng của tổng sản

phẩm nội địa (Gross Domestic Product - GDP) thực bình quân đầu người với năm

gốc được lựa chọn là năm 2000. GDP bình quân đầu người sẽ phản ánh đúng hơn

tổng GDP của một quốc gia khi có xem xét đến yếu tố dân số.

Tác giả sẽ quan sát xu hướng thay đổi của biến phụ thuộc Yit trong mối liên hệ

với từng biến độc lập đại diện cho chiều sâu tài chính. Hay nói cách khác, các biến

chiều sâu tài chính không đưa vào mô hình cùng lúc mà sẽ lần lượt được thay vào

mô hình để tạo thành các cặp đối tượng quan sát giữa GDP và một biến chiều sâu

tài chính. Điều này cho phép phân tách ảnh hưởng riêng biệt của từng chỉ số chiều

sâu tài chính lên GDP, tránh được hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra giữa các

biến độc lập.

3.4.2 Biến độc lập

Tương tự các nghiên cứu trước đây, tác giả chia các biến độc lập chia làm 2

nhóm. Fit là một trong 3 chỉ số chiều sau tài chính mà tác giả đang muốn xem xét

ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế như thế nào (do chỉ xem xét lần lượt mối quan

hệ từng biến chiều sâu tài chính với biến phụ thuộc). Các lý thuyết và nghiên cứu

truyền thống thường sử dụng quy mô của lĩnh vực trung gian tài chính có liên quan

đến hoạt động kinh tế để đo lường sự phát triển của tài chính hay “chiều sâu tài

chính” (Goldsmith (1969), McKinnon (1973)). Họ cho rằng quy mô của các trung

gian tài chính sẽ có mối quan hệ tích cực với việc cung cấp dịch vụ tài chính. Do

đó, tác giả cũng sử dụng 3 chỉ số như trong nghiên cứu của Rousseau và Wachtel

(2005) để đại diện cho chiều sâu tài chính. Tuy nhiên do dữ liệu tiền mở rộng M3

của các quốc gia đang phát triển rất khó thu thập vì vậy tác giả thay thế bằng M2.

Xit là tập nhóm các biến giải thích đại diện cho các yếu tố khác ngoài chiều

sâu tài chính mà đã được chứng minh cũng có ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế

(các biến Xit được đưa vào cùng lúc trong mô hình, trong tất cả các lần xem xét mối

quan hệ giữa từng biến chiều sâu tài chính với biến phụ thuộc). Tập các biến giải

thích khác được đưa vào nghiên cứu nhằm đảm bảo mô hình phản ánh được đầy đủ

hơn các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP. So với Rousseau và Wachtel

(2005), tác giả cũng sử dụng biến chi tiêu chính phủ trên GDP. Tuy nhiên tác giả

thay thế tỷ lệ giá trị thương mại trên GDP bằng tỷ lệ xuất khẩu trên GDP do kỳ

vọng xuất khẩu sẽ phản ánh tác động lên GDP rõ hơn tổng giá trị xuất khẩu và nhập

khẩu. Tác giả không sử dụng biến GDP thực bình quân đầu người tại năm đầu tiên

và tỷ lệ đến trường trung học tại năm đầu tiên của giai đoạn nghiên cứu do khoảng

thời gian nghiên cứu chỉ có 18 năm nên khả năng hội tụ GDP và giáo dục khó đạt được trong ngắn hạn2. Tác giả bổ sung thêm 2 biến tỷ lệ lạm phát và tỷ lệ tăng

2 Xem thêm Aghion, Howitt, Mayer-Foulkes (2005) về hội tụ tăng trưởng và giáo dục.

trưởng dân số như trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về lý thuyết tăng

trưởng và cũng đã được King và Levine (1993) sử dụng.

3.4.2.1 M2 (the ratios to GDP of liquid liabilities): tỷ lệ nợ thanh khoản so với

GDP (= M2/GDP).

Do dữ liệu M3 của các quốc gia Châu Á đang phát triển không có đầy đủ vì

vậy tác giả sử dụng thước đo M2 hẹp hơn. Tuy nhiên M2 vẫn có thể được xem

thước đo tiêu chuẩn của chiều sâu tài chính, đo lường được quy mô tổng thể của

hoạt động trung gian tài chính, hoàn toàn phù hợp để có thể áp dụng cho các nước

có nền tài chính vẫn đang trong giai đoạn mới phát triển. Tuy nhiên M2 trong nhiều

trường hợp phản ánh chính sách tiền tệ hơn là thể hiện chính xác chiều sâu tài

chính. Chính phủ dùng M2 như một công cụ để kiểm soát lạm phát (tăng lượng tiền

gửi vào ngân hàng), hoặc ngược lại nới lỏng định lượng, bơm tiền để hỗ trợ thanh

khoản và đáp ứng nhu cầu tăng trưởng tín dụng của hệ thống ngân hàng thương

mại. Ngoài ra M2 không đánh giá được chất lượng của các dịch vụ tài chính như

quản lý rủi ro và xử lý thông tin.

M2 là tiền mở rộng bao gồm tiền mặt ngoài hệ thống ngân hàng, tiền gửi

không kỳ hạn ngoại trừ tiền gửi của chính phủ, tiền gửi tiết kiệm, tiền gửi kỳ hạn,

tiền gửi ngoại tệ của khu vực dân cư ngoại trừ của chính phủ (Theo định nghĩa của

IMF và WB)

3.4.2.2 QUASI (M2 less M1 to GDP): tỷ lệ của tiền M2 trừ đi tiền M1 so với GDP

(= (M2-M1)/GDP)

Tương tự như Rousseau và Wachtel (2005), tác giả sử dụng M2 trừ cho M1

nhằm loại bỏ các tài sản giao dịch thuần túy, cơ bản (tiền mặt, tiền gửi không kỳ

hạn), chỉ giữ lại các tài sản tài chính “cao cấp” hơn nằm trong hệ thống trung gian tài chính3. Như vậy QUASI chỉ bao gồm tiền gửi tiết kiệm, tiền gửi kỳ hạn, tiền gửi

ngoại tệ của khu vực dân cư ngoại trừ của chính phủ. Việc loại bỏ tiền mặt trong

M2, đưa QUASI vào mô hình nhằm phản ánh đúng hơn dòng vốn thực sự đang nằm

3 Ngân hàng Châu Á và IMF định nghĩa tiền (M2-M1) là “quasi money” (“Quasi money refers to time, savings, and foreign currency deposits of resident sectors other than the central government”, trích dẫn nguồn từ trang web: http://data.worldbank.org/indicator/FM.LBL.QMNY.CN)

trong hệ thống trung gian tài chính, có khả năng sẵn sàng cho vay trong nước hoặc

tài trợ các dự án đầu tư mới, hay nói cách khác thể hiện chính xác hơn chiều sâu

phát triển của nền tài chính. Qua quy mô của biến QUASI có thể thấy được một

quốc gia có hệ thống trung gian tài chính phát triển mạnh hay không, tỷ lệ giao dịch

qua ngân hàng hay giao dịch bằng tiền mặt cao, khả năng tích lũy và phân phối vốn,

quy mô dòng vốn trong dài hạn... Tuy nhiên, cũng giống M2, QUASI nhiều khi thể

hiện kết quả của việc thực thi chính sách tiền tệ hơn là phản ảnh chiều sâu tài chính,

hoặc là tỷ lệ QUASI tăng cao một phần do lượng tiền kiều hối chuyển từ nước

ngoài về sau thời gian mở cửa kinh tế (ví dụ như ở Việt Nam)…

3.4.2.3 PRIVATE (credit allocated to the private sector): tỷ lệ tín dụng nội địa khu

vực tư nhân so với GDP (= tỷ lệ các khoản cho vay cung cấp đến khu vực

tư nhân phi tài chính so với tổng tín dụng nội địa).

Chỉ số này đo lường phạm vi tín dụng được chuyển đến khu vực tư nhân,

không tính đến tín dụng cho các công ty nhà nước hoặc chính phủ. Một hệ thống tài

chính chỉ đơn giản cấp vốn tín dụng cho các doanh nghiệp nhà nước hay chính phủ

có thể không làm tốt công tác đánh giá quản lý, lựa chọn dự án đầu tư, phân tán rủi

ro và cung cấp dịch vụ tài chính như các hệ thống tài chính phân phối tín dụng đến

khu vực cá nhân. Khi PRIVATE càng cao chứng tỏ hoạt động tín dụng tư nhân càng

tăng trưởng, tỷ lệ khu vực tư được tiếp cận nguồn vốn để đầu tư cho sản xuất hay

tiêu dùng gia tăng. Tuy nhiên nhược điểm của PRIVATE là có thể phản ánh toàn bộ

quy mô của khu vực tư nhân và mức độ đi vay của khu vực tư nhân nên vì thế

không thể hiện chính xác mức độ của các dịch vụ tài chính. Hơn nữa, mức tín dụng

cao cho khu vực tư nhân có thể đơn giản phản ánh bong bóng tài sản và sự lỏng lẻo

trong cơ chế cho vay không đầy đủ. Tuy vậy, việc đưa chỉ số này vào để xem xét sẽ

củng cố thêm thông tin về sự phát triển tài chính trong nghiên cứu của tác giả.

3.4.2.4 EXPORT (the ratio of export to GDP) – tỷ lệ giá trị xuất khẩu trên GDP (=

tổng giá trị xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ trên GDP)

Mặc dù cán cân thương mại (xuất khẩu ròng) mới được tính vào giá trị của

GDP, tuy nhiên bởi vì tổng giá trị xuất khẩu thể hiện quy mô mở rộng tiêu dùng và

sản xuất của nền kinh tế do đó có thể được xem như là một yếu tố tác động đến sự

tăng trưởng của nền kinh tế. Khi tỷ lệ này tăng cao, tác giả cho rằng GDP bình quân

đầu người cũng sẽ gia tăng.

3.4.2.5 GOV (the ratio of govermental final consumption to GDP) – tỷ lệ chi

tiêu chính phủ trên GDP (= tổng giá trị chi tiêu cuối cùng của chính phủ

trên GDP)

Chi tiêu cuối cùng của chính phủ bao gồm tổng chi tiêu cho khu vực hộ gia

đình và chi tiêu chung cho chính phủ (chi lương, quốc phòng, an ninh...). Chi tiêu

chính phủ quá mức và không hợp lý dẫn đến bội chi ngân sách nhà nước, gia tăng

nợ công buộc chính phủ phải tăng thuế trả lãi nợ vay, làm méo mó nền kinh tế, gây

ra tổn thất vô ích về phúc lợi xã hội hoặc tăng cường xuất khẩu để trả nợ nước

ngoài, khả năng tiêu dùng giảm sút. Do đó, khi tỷ lệ chi tiêu chính phủ so với GDP

tăng càng cao, tác giả cho rằng GDP bình quân đầu người sẽ có xu hướng giảm.

3.4.2.6 INF (inflation ratio): tỷ lệ lạm phát

Tỷ lệ lạm phát cao làm cho giá đầu vào và đầu ra biến động không ngừng, Sự

mất giá của đồng tiền làm vô hiệu hoá hoạt động hạch toán kinh doanh, thúc đẩy

quá trình đầu cơ tích trữ dẫn đến khan hiếm hàng hoá làm cho quan hệ tín dụng,

thương mại và ngân hàng bị thu hẹp.

Khi lạm phát xảy ra những thông tin trong xã hội bị phá huỷ do biến động của

giá cả làm cho thị trường bị rối loạn. Người ta khó phân biệt được những doanh

nghiệp làm ăn tốt và kém. Đồng thời lạm phát làm cho nhà nước thiếu vốn, do đó

nhà nước không còn đủ sức cung cấp tiền cho các khoản dành cho phúc lợi xã hội bị

cắt giảm. Do đó, khi lạm phát tăng cao, tác giả cho rằng GDP bình quân đầu người

cũng sẽ có xu hướng giảm như đối với tác động của biến GOV.

3.4.2.7 POP (population grow): tỷ lệ tăng dân số hàng năm.

Tác giả chọn biến POP đưa vào mô hình vì dân số là một vấn đề nổi bật của

khu vực Châu Á, khi mà ở đa số các quốc gia kém hoặc đang phát triển thì việc

kiểm soát, hạn chế tốc độ gia tăng dân số còn gặp khó khăn.

Sự gia tăng dân số nhanh làm cản trở lớn tới tốc độ phát triển kinh tế xã hội,

hạn chế việc nâng cao chất lượng cuộc sống trong khi hạ tầng cơ sở không kịp phát

triển để đáp ứng nhu cầu tương ứng. Dân số tăng khiến cho nguồn lực bị sẻ chia

thay vì gia tăng mức đầu tư nguồn lực bình quân trên đầu người. Tác giả sử dụng

biến POP để phản ánh thêm tác động của yếu tố xã hội, yếu tố phi kinh tế đến tăng

trưởng kinh tế. Khi tỷ lệ tăng dân số dương, tác giả cho rằng GDP bình quân đầu

người cũng sẽ có xu hướng giảm như đối với tác động của biến GOV, INF ở trên.

3.4.3 Mô hình cụ thể

Với tập các biến và mô hình tổng quát ở (3.1) như trên, tác giả diễn giải thành

3 mô hình chi tiết như sau:

 Giả thiết 1: nhằm xem xét mức độ tác động của cung tiền mở rộng M2 đến

tăng trưởng kinh tế.

(3.2)

Yit = α +βM2it +µ1EXPORTit +µ2GOVit +µ3INFit +µ4*POPit +εit

 Giả thiết 2: nhằm xem xét mức độ tác động của cung tiền (M2-M1) đến

tăng trưởng kinh tế.

(3.3)

Yit = α +βQUASIit +µ1EXPORTit +µ2GOVit +µ3INFit +µ4*POPit +εit

 Giả thiết 3: nhằm xem xét mức độ tác động của tỷ lệ tín dụng tư nhân đến

tăng trưởng kinh tế

Yit = α +βPRIVATEit +µ1EXPORTit +µ2GOVit +µ3INFit +µ4*POPit +εit (3.4)

Mối quan hệ tích cực giữa chiều sâu tài chính đã được nhiều tác giả chứng

minh như King và Levine (1993), Murinde và Eng (1994), Klein và Olivei (1999),

Levine, Loayza, Beck (2000), Chang và Caudill (2005), Gries, Kraft và Meierrieks

(2009), Sangjoon (2012)… Các quốc gia có tỷ lệ cung tiền mở rộng cao tức chiều

sâu tài chính gia tăng thì tạo điều kiện cho tăng trưởng tốt hơn. Thậm chí King và

Levine (1993) còn kiểm chứng được rằng phát triển tài chính là một chỉ số tốt để dự

đoán sự tăng trưởng kinh tế dài hạn trong vòng từ 10 đến 30 năm tiếp theo. Một

quốc gia có nền tài chính phát triển được kỳ vọng sẽ mang lại tăng trưởng cao do

các thúc đẩy về lưu thông nguồn vốn, gia tăng tiếp cận nguồn vốn cho sản xuất và

tiêu dùng, đa dạng các dịch vụ tài chính hỗ trợ như bảo hiểm, quản lý tài sản, đánh

giá rủi ro, thẩm định hoặc các cơ hội đầu tư, đầu cơ sinh lời.

Tuy nhiên các tác giả như Demetriades và Hussein (1996), Rousseau và

Wachtel (2005, 2007), Loayza và Ranciere (2006), Hasan, Koetter, Lensink và

Meesters (2009), Dabos và Gantman (2010)… đã không tìm thấy hoặc tìm thấy mối

quan hệ khá yếu giữa chiều sâu tài chính và GDP. Các chỉ số đại diện cho chiều sâu

tài chính cao chưa chắc đã phản ánh hệ thống tài chính vững vàng và an toàn.

Như vậy các biến chiều sâu tài chính ảnh hưởng thuận chiều hay ngược chiều

với GDP vẫn là câu hỏi đặt ra. Liệu đối với các nước đang phát triển Châu Á, có thể

kỳ vọng rằng chiều sâu tài chính sẽ mang lại khả năng tăng trưởng cao hay không?

Về mặt cá nhân, tác giả vẫn kỳ vọng các mối quan hệ giữa biến tài chính và tăng

trưởng kinh tế sẽ là thuận chiều. Một quốc gia có chiều sâu tài chính càng cao,

nghĩa là quốc gia đó có hệ thống trung gian tài chính với quy mô lớn, tỷ lệ thanh

toán tiền mặt giảm được thay thế bằng các phương thức thanh toán qua ngân hàng,

nguồn vốn huy động dồi dào và tiếp tục chảy vào hệ thống doanh nghiệp tư nhân để

thúc đẩy sản xuất kinh doanh… từ đó góp phần thúc đẩy nền kinh tế phát triển.

Bảng 3.1: Mô tả kỳ vọng dự kiến của mô hình:

Kỳ vọng dự kiến

TT

Các biến

Đồng biến (+)/ Nghịch biến (-)

Nhóm biến chiều sâu tài chính

β*M2

Giả thiết 1

(+)

β*QUASI

Giả thiết 2

(+)

β*PRIVATE

Giả thiết 3

(+)

Nhóm biến giải thích khác

(+)

µ1*EXPORT

(-)

µ2*GOV

(-)

µ3*INF

(-)

µ4*POP

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trước khi xem xét kết quả nghiên cứu, tác giả thống kê mô tả sơ bộ về các

biến sử dụng trong mô hình. Với 30 quốc gia quan sát trong 18 năm từ 1994-2012,

chúng ta có dữ liệu bảng cân bằng với 540 quan sát.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến

PRIVATE EXPORT

Y 3.719972

M2 60.29118

QUASI 42.53533

45.04323

48.92404

GOV 13.34616

INF 24.06750

POP 1.378176

Mean

3.997853

44.92032

28.81517

30.37346

37.31402

11.78644

5.691005

1.388018

Median

Maximum

33.03049

328.1832

292.2687

202.2128

233.3484

40.38462

4447.866

5.321578

Minimum

-20.77814

6.362329

1.225356

1.166045

0.111538

3.460375

-8.525170

-2.394547

Std. Dev.

4.924577

50.04550

44.91403

40.75018

42.61548

6.073782

220.1052

0.956669

Skewness

-0.308927

2.294106

2.681914

1.339276

2.365519

1.301909

16.96266

-0.372312

Kurtosis

9.007363

10.15156

12.61303

3.942893

9.016200

5.336619

318.3683

4.642066

Jarque-Bera

820.5786

1624.421

2726.572

181.4329

1317.991

275.3922

2263682.

73.14407

Probability

0.000000

2008.785

32557.24

22969.08

24323.34

26418.98

7206.928

12996.45

744.2149

13071.54

1349954.

1087308.

895051.1

978866.7

19884.16

26112543

493.3011

Sum Sum Sq. Dev.

540

Observations

Trong giai đoạn này, các quốc gia được nghiên cứu có mức tăng trưởng GDP

thực bình quân đầu người khoảng 3.7%/năm, trong đó thấp nhất là mức suy giảm -

20.78% năm 1994 của Azerbaijan, và cao nhất cũng là mức tăng trưởng vượt trội

33.03% của quốc gia này vào năm 2006 do nhờ giá dầu lên cao khiến thu nhập từ

dầu mỏ tăng vọt. Tỷ lệ M2/GDP bình quân 60.29%, trong đó tỷ lệ cao nhất thuộc về

Hong Kong trong năm 2011 lên tới 328.18%. Tiền (M2-M1) trên GDP (QUASI)

bình quân 42.5% và tỷ lệ tín dụng tư nhân (PRIVATE) bình quân 45.04%, trong đó

Hồng Kông cũng là quốc gia đạt 2 tỷ lệ này cao nhất tương tự như M2. Lý giải cho

điều này là do đặc thù kinh tế của Hồng Kông chiếm đến 90% là dịch vụ, Hồng

Kông cũng là trung tâm tài chính, thương mại quốc tế quan trọng và là nơi tập trung

nhiều đại bản doanh công ty của khu vực Châu Á Thái Bình Dương. Ngược lại, một

số quốc gia Đông Nam Á như Campuchia hay Myanmar, các quốc gia vùng Trung

Á như Azerbaijan hay Kazakhstan… có chỉ số chiều sâu tài chính thấp nhất cho

thấy các quốc gia này có quy mô hoạt động tài chính và hệ thống tài chính kém phát

triển hơn so với các quốc gia khác, đặc biệt ở giai đoạn đầu nghiên cứu của các năm

thập kỷ 1990. Ngoài ra so sánh tỷ lệ trên GDP của M2 và QUASI cho thấy lượng

tiền quasi chiếm tỷ trọng khá cao trong M2

Tỷ lệ xuất khẩu trên GDP trung bình đạt 48.92%, Singapore giữ tỷ lệ này cao

nhất do xuất khẩu, đặc biệt là mặt hàng điện tử, hóa chất, dịch vụ là nguồn cung cấp

chính cho thu nhập kinh tế. Tỷ lệ lạm phát bình quân của khu vực ở mức khá cao

24.07% do một số quốc gia như Armenia, Azerbaijan, Kazakhstan, Kyrgyz… có tỷ

lệ lạm phát phi mã vào những năm 1994, 1995, Lào, Indonesia năm 1998, 1999….

Ngoài ra, giá trị độ lệch chuẩn (std.dev) của các biến đều khá lớn cũng cho

thấy sự khác biệt giữa mức độ chỉ tiêu của các quốc gia trong mẫu quan sát.

4.1 Kết quả nghiên cứu giả thiết 1

Bảng 4.2: Kiểm định tương quan của giả thuyết 1

EXPORT

GOV

INF

POP

1.000000

-0.043768

1.000000

EXPORT

-0.053156

0.660225

1.000000

GOV

-0.245676

-0.064131

-0.094251

1.000000

INF

-0.104849

-0.071911

-0.033846

0.000967

1.000000

POP

-0.197141

0.038677

0.164152

0.083369

-0.208339

1.000000

Từ kết quả kiểm định tương quan ở bảng 4.1, ta thấy không có hiện tượng tự

tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình của giả thiết 1. Giá trị tương quan

lớn nhất là 0.66 giữa M2 và EXPORT nhưng vẫn chấp nhận được (nhỏ hơn 80%).

Tuy nhiên lưu ý hệ số tương quan giữa Y và M2 là -0.0437, hệ số tương quan giữa

Y và EXPORT là -0.0532 thể hiện mối tương quan âm, nghĩa là trái với kỳ vọng

ban đầu của tác giả. Liệu vấn đề này có lặp lại trong mô hình nghiên cứu hay

không?

Đầu tiên tác giả sử dụng phương pháp hồi quy Pooled OLS để ước lượng giả

thiết 1. Đồng thời tác giả cũng lần lượt sử dụng:

 Phương pháp hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên tác động theo thời

gian: xem xét ảnh hưởng của sự thay đổi theo thời gian (năm) đối với hàm

tăng trưởng GDP.

 Phương pháp hiệu ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên tác động theo quốc

gia: xem xét ảnh hưởng của sự khác biệt giữa các quốc gia đối với hàm

tăng trưởng GDP.

Tác giả sẽ dùng kiểm định Hausman, kiểm định Durbin-Watson, hệ số xác định R2 để chọn mô hình hồi quy phù hợp nhất. Tóm tắt kết quả hồi quy ở bảng 4.3.

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy giả thuyết 1

Biến phụ thuộc Y

Hiệu ứng cố định

Hiệu ứng ngẫu nhiên

Pooled

Biến hồi quy

OLS

Thời gian Quốc gia Thời gian Quốc gia

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Hệ số

-0.0054

-0.0049

-0.0443**

-0.0051

-0.0165*

Prob

0.3153

0.3438

0.0011

0.3242

0.0577

Hệ số

-0.0012

-0.0045

0.1181**

-0.0032

0.0236**

EXPORT

Prob

0.8531

0.4637

0.0000

0.6006

0.0302

Hệ số

-0.1888**

-0.1847**

-0.0599

-0.1863**

-0.1588**

GOV

Prob

0.0000

0.4557

0.0000

0.0028

Hệ số

-0.0034**

-0.0032**

-0.0038**

-0.0033**

-0.0038**

INF

Prob

0.0003

0.0006

0.0000

0.0003

0.0000

Hệ số

-1.058**

-0.9488**

-0.4369

-0.9922**

-0.8443**

POP

Prob

0.0000

0.1745

0.0000

0.0022

0.1166

0.2231

0.3395

0.2339

0.1536

Hệ số d của kiểm

0.8890

0.8295

1.1766

0.8543

1.0615

định Durbin-Watson

Giá trị Prob của

0.0084

0.0000

kiểm định Hausman

(*): có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (**): có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

Tại tất cả các kết quả hồi quy, tác giả thấy rằng hệ số của biến M2 đều mang

giá trị âm. Kết quả trái ngược với kỳ vọng ban đầu của tác giả về mối quan hệ giữa

biến chiều sâu tài chính và tăng trưởng kinh tế. Mặc dù, hệ số của M2 gần về bằng

0, tuy nhiên như vậy tác giả đã không quan sát được ảnh hưởng tích cực của M2 đối

với GDP. Việc đưa vào các biến giả thời gian của mô hình FEM hoặc cho phép

thành phần sai số của tung độ gốc biến thiên theo thời gian của mô hình REM

không tạo ra ảnh hưởng khác biệt so với mô hình Pooled OLS. Điều đó cho thấy

yếu tố thay đổi thời gian không tác động nhiều đến hàm tăng trưởng GDP.

Hệ số của các biến GOV, INF, POP đều âm, nhưng điều này phù hợp với giả

định ban đầu của tác giả về tác động tiêu cực của việc gia tăng chi tiêu chính phủ,

lạm phát và dân số đến tăng trưởng kinh tế. Hệ số của biến EXPORT trong một số

trường hợp mang giá trị âm, nhưng đều không có mức ý nghĩa, các trường hợp còn

lại thể hiện tác động thuận chiều lên tăng trưởng kinh tế, phù hợp với giả định ban

đầu của tác giả.

Để lựa chọn hồi quy phù hợp, tác giả đánh giá lần lượt các yêu cầu sau:

 Về hệ số xác định R2: kết quả hồi quy số 3 có mức độ giải thích được cao

nhất, với R2 = 33.95%.

 Về kiểm định DW: chỉ có kết quả hồi quy số 3 và số 5 đạt yêu cầu vì không

có sự tương quan trong mô hình (1

 Về kiểm định Hausman đối với hiệu ứng tác động theo thời gian hoặc theo

quốc gia đều cho giá trị p-value < 5%, nghĩa là nên chọn mô hình FEM,

hay nên chọn kết quả 2 hoặc 3.

Qua đó, kết quả hồi quy số 3 là kết quả hồi quy được tác giả lựa chọn do có hệ số R2 tốt nhất, đáp ứng điều kiện không có sự tương quan trong mô hình và phù hợp

với kết quả kiểm định cho rằng nên lựa chọn mô hình FEM khi xem xét yếu tố tác

động theo quốc gia.

Yit = – 0.0443M2it + 0.1181EXPORTit – 0.0599*GOVit

(4.1)

– 0.0038INFit – 0.4369POPit + 2.1082

Bảng 4.4 thể hiện kết quả phương trình (415) chạy trên phần mềm Eviews.

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy giả thiết 1 bằng mô hình FEM

(tác động quốc gia)

Dependent Variable: Y

Method: Panel Least Squares

Date: 09/23/13 Time: 19:55

Sample: 1994 2011

Periods included: 18

Cross-sections included: 30

Total panel (balanced) observations: 540

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

-0.044349

0.013535

-3.276688

0.0011

EXPORT

0.118128

0.020433

5.781304

0.0000

-0.059924

0.080272

-0.746504

0.4557

GOV

-0.003817

0.000848

-4.503398

0.0000

INF

-0.436909

0.321324

-1.359715

0.1745

POP

2.108242

1.488290

1.416553

0.1572

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared

0.339525 Mean dependent var

3.719972

Adjusted R-squared

0.295057 S.D. dependent var

4.924577

S.E. of regression

4.134719 Akaike info criterion

5.739335

Sum squared resid

8633.429 Schwarz criterion

6.017492

Log likelihood

-1514.620 Hannan-Quinn criter.

5.848121

F-statistic

7.635317 Durbin-Watson stat

1.176581

Prob(F-statistic)

0.000000

Trong kết quả hồi quy này hệ số của GOV và POP không có ý nghĩa thống kê

ở mức ý nghĩa 10%. Trong khi đó, hệ số M2 là -0.0443 tại mức ý nghĩa 0.11% cho

thấy có tồn tại mối quan hệ nghịch biến giữa tăng trưởng kinh tế và chiều sâu tài

chính. Nghĩa là các quốc gia Châu Á trong giai đoạn 1994-2012 không có được ảnh

hưởng tích cực từ chiều sâu tài chính. Việc gia tăng cung tiền mở rộng trên GDP đã

không mang lại hiệu quả như kỳ vọng ban đầu của tác giả. Kết quả này phù hợp với

kết quả nghiên cứu của các tác giả Lucas (1988) , Demetriades và Hussein (1996),

Rousseau và Wachtel (2005, 2007)4, Loayza và Ranciere (2006), Hasan, Koetter,

Lensink và Meesters (2009), Dabos và Gantman (2010). Tuy nhiên, lưu ý trong

cung tiền mở rộng M2 có bao gồm tiền mặt, nếu lượng tiền mặt trong M2 chiếm tỷ

lệ cao thì dẫn đến khả năng xảy ra lạm phát, lượng tiền lưu thông trong dân cư

nhiều hơn được đầu tư vào các tài sản tài chính nên có thể chỉ mang lại tác động

tiêu cực cho tăng trưởng kinh tế. Để có cái nhìn đầy đủ hơn về vấn đề này, chúng ta

tiếp tục nghiên cứu kết quả giả thiết 2.

4.2 Kết quả nghiên cứu giả thiết 2

Đối với giả thiết 2, tác giả thực hiện tương tự các bước kiểm định và hồi quy

như đối với giả thiết 1.

Trước hết, kiểm định tương quan với phương trình hồi quy của giả thiết 2 cho

thấy không có sự đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến trong mô hình. Chỉ có lưu ý

tương quan giữa biến Y và QUASI cũng mang dấu âm như trong trường hợp xét

tương quan giữa Y và M2 ở trên.

Tại tất cả các kết quả hồi quy, hệ số của biến QUASI đều mang giá trị âm và

đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Kết quả trái ngược với kỳ vọng ban đầu của tác

giả về ảnh hưởng tích cực của QUASI đối với tăng trưởng kinh tế mặc dù hệ số của

QUASI cũng gần về bằng 0. Hệ số của biến EXPORT trong tất cả các trường hợp

mang giá trị dương thể hiện tác động thuận chiều lên tăng trưởng kinh tế, phù hợp

với giả định ban đầu của tác giả. Các hệ số của biến GOV, INF và POP mang giá trị

âm, đều phù hợp với lý thuyết tăng trưởng kinh tế. Quan sát ảnh hưởng theo thời

gian không làm thay đổi đáng kể kết quả hồi quy so với phương pháp Pooled OLS

cho thấy hàm tăng trưởng GDP không thay đổi nhiều theo thời gian, tuy nhiên có sự

khác biệt đáng kể giữa các quốc gia.

Tóm tắt các kết quả hồi quy giả thiết 2 theo phương pháp Pooled OLS, mô

hình FEM và REM ở bảng 4.5 dưới đây:

4 Rousseau an Wachtel (2005) khi chạy hồi quy cuốn với 20 quốc gia đầu tiên có chiều sâu tài chính thấp nhất và sau đó cuốn thêm vào từng quốc gia một thì ảnh hưởng của tài chính lên tăng trưởng mang giá trị âm chỉ cho đến khi trên 30 quốc gia được đưa vào hồi quy.

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy giả thuyết 2

Biến phụ thuộc Y

Hiệu ứng cố định

Hiệu ứng ngẫu nhiên

Pooled

Biến hồi quy

OLS

Thời gian Quốc gia Thời gian Quốc gia

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Hệ số

-0.0142**

-0.012**

-0.0759**

-0.013**

-0.0314**

QUASI

Prob

0.0217

0.0439

0.0000

0.0282

0.0022

Hệ số

0.0050

0.0004

0.1335**

0.0026

0.0337**

EXPORT

Prob

0.4481

0.9436

0.0000

0.6856

0.0027

Hệ số

-0.1933**

-0.1886**

-0.0288

-0.1908**

-0.159**

GOV

Prob

0.0000

0.7200

0.0000

0.0027

Hệ số

-0.0035**

-0.0033**

-0.0039**

-0.0034**

-0.0038**

INF

Prob

0.0002

0.0004

0.0000

0.0002

0.0000

Hệ số

-1.1152**

-0.9963**

-0.561*

-1.052**

-0.9099**

POP

Prob

0.0000

0.0810

0.0000

0.0010

0.1236

0.2279

0.3511

0.2470

0.1621

Hệ số d của kiểm

0.8916

0.8324

1.1827

0.8614

1.0644

định Durbin-Watson

Giá trị Prob của

0.0012

0.0000

kiểm định Hausman

(*): có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (**): có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Xem xét tính tối ưu đối với hệ số phù hợp R2, kiểm định DW, kiểm định

Hausamn cũng cho thấy kết quả 3 mang lại hồi quy tối ưu:

Yit = – 0.0759QUASIit + 0.1335EXPORTit – 0.0288*GOVit

(4.2)

– 0.0039INFit – 0.561POPit + 1.6671

Trong kết quả hồi quy này chỉ có hệ số của GOV không có ý nghĩa thống kê ở

mức ý nghĩa 10%. Trong khi đó, hệ số QUASI là -0.0759 tại mức ý nghĩa 0.00%

cho thấy có tồn tại mối quan hệ nghịch biến giữa tăng trưởng kinh tế và chiều sâu

tài chính với mức độ chắc chắn rất cao. Như vậy, mặc dù QUASI đã tách được

lượng tiền mặt lưu thông trên thị trường khỏi M2, tuy nhiên việc gia tăng QUASI

cũng không mang lại hiệu quả kinh tế cho các quốc gia đang phát triển tại Châu Á.

Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Rousseau và Wachtel (2005,

2007). Bảng 4.6 thể hiện kết quả phương trình (4.2) chạy trên phần mềm Eviews.

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy giả thiết 2 bằng mô hình FEM

(tác động quốc gia)

Dependent Variable: Y

Method: Panel Least Squares

Date: 09/23/13 Time: 20:00

Sample: 1994 2011

Periods included: 18

Cross-sections included: 30

Total panel (balanced) observations: 540

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

-0.075940

0.017014

-4.463458

0.0000

QUASI

EXPORT

0.133531

0.020510

6.510396

0.0000

-0.028753

0.080179

-0.358609

0.7200

GOV

-0.003862

0.000840

-4.596765

0.0000

INF

-0.561006

0.320914

-1.748153

0.0810

POP

1.667098

1.474877

1.130330

0.2589

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared

0.351082 Mean dependent var

3.719972

Adjusted R-squared

0.307393 S.D. dependent var

4.924577

S.E. of regression

4.098382 Akaike info criterion

5.721680

Sum squared resid

8482.350 Schwarz criterion

5.999838

Log likelihood

-1509.854 Hannan-Quinn criter.

5.830467

F-statistic

8.035854 Durbin-Watson stat

1.182677

Prob(F-statistic)

0.000000

4.3 Kết quả nghiên cứu giả thiết 3

Thực hiện tương tự như đối với giả thiết 1, kiểm định tương quan với phương

trình hồi quy của giả thiết 3 cho thấy không có sự đa cộng tuyến xảy ra giữa các

biến trong mô hình. Chỉ có lưu ý tương quan giữa biến Y và PRIVTE cũng mang

dấu âm như trong trường hợp xét tương quan giữa Y và M2 hay Y và QUASI.

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy giả thuyết 3

Biến phụ thuộc Y

Hiệu ứng cố định

Hiệu ứng ngẫu nhiên

Pooled

Biến hồi quy

OLS

Thời gian Quốc gia

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Hệ số

-0.0134**

-0.0107*

-0.0314**

-0.0118*

-0.0247**

PRIVATE

Prob

0.0367

0.0839

0.0231

0.0554

0.0105

Hệ số

0.0028

-0.0018

0.0878**

0.0001

0.0234**

EXPORT

Prob

0.6511

0.7696

0.0000

0.9848

0.0175

Hệ số

-0.1925**

-0.1877**

-0.1144

-0.1897**

-0.1713**

GOV

Prob

0.0000

0.1484

0.0000

0.0013

Hệ số

-0.0035**

-0.0033**

-0.0038**

-0.0034**

-0.0038**

INF

Prob

0.0002

0.0004

0.0000

0.0002

0.0000

Hệ số

-1.12**

-0.9983**

-0.3145

-1.0487**

-0.8237**

POP

Prob

0.0000

0.3297

0.0000

0.0028

0.1221

0.2263

0.3323

0.2437

0.1688

Hệ số d của kiểm

0.8920

0.8323

1.1651

0.8582

1.0645

định Durbin-Watson

Giá trị Prob của kiểm

0.0064

0.0002

định Hausman

(*): có ý nghĩa thống kê ở mức 10% (**): có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

Theo kết quả tóm tắt ở bảng 4.7 trên đây, tại tất cả các kết quả hồi quy, hệ số

của biến PRIVATE đều mang giá trị âm và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.

Kết quả chứng minh thêm một biến chiều sâu tài chính nữa đã không nhìn thấy tác

động hiệu quả lên tăng trưởng kinh tế của các nước Châu Á. Hệ số của biến

EXPORT trong hầu hết các trường hợp mang giá trị dương thể hiện tác động thuận

chiều lên tăng trưởng kinh tế, phù hợp với giả định ban đầu của tác giả. Các hệ số

của biến GOV, INF và POP tiếp tục mang giá trị âm, đều phù hợp với lý thuyết tăng

trưởng kinh tế. Xem xét tính tối ưu đối với hệ số phù hợp R2, kiểm định DW, kiểm

định Hausman cũng cho thấy kết quả 3 mang lại hồi quy tối ưu:

Yit = – 0.0314PRIVATEit + 0.0878EXPORTit– 0.1144*GOVit

(4.7)

– 0.0038INFit – 0.3145POPit + 2.8885

Bảng 4.8 thể hiện kết quả phương trình (4.3) chạy trên phần mềm Eviews.

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy giả thiết 3 bằng mô hình FEM

(tác động quốc gia)

Dependent Variable: Y

Method: Panel Least Squares

Date: 09/23/13 Time: 20:13

Sample: 1994 2011

Periods included: 18

Cross-sections included: 30

Total panel (balanced) observations: 540

Variable

Prob.

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

PRIVATE

0.0231

-0.031427

0.013796

-2.277906

EXPORT

0.087834

0.017210

5.103755

0.0000

GOV

-0.114352

0.079012

-1.447282

0.1484

INF

-0.003762

0.000852

-4.415966

0.0000

POP

-0.314508

0.322346

-0.975684

0.3297

2.888523

1.556234

1.856099

0.0640

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared

0.332343 Mean dependent var

3.719972

Adjusted R-squared

0.287391 S.D. dependent var

4.924577

S.E. of regression

4.157139 Akaike info criterion

5.750150

Sum squared resid

8727.310 Schwarz criterion

6.028307

Log likelihood

-1517.540 Hannan-Quinn criter.

5.858937

F-statistic

7.393408 Durbin-Watson stat

1.165111

Prob(F-statistic)

0.000000

Trong kết quả hồi quy này hệ số của GOV và POP không có ý nghĩa thống kê

ở mức ý nghĩa 10%. Trong khi đó, hệ số của PRIVATE là -0.0314 tại mức ý nghĩa

2.31%. Tỷ lệ của lượng tín dụng nội địa dành cho khu vực tư nhân tính trên GDP có

tăng lên cũng sẽ không cho thấy tác dụng tích cực đến mức tăng trưởng GDP bình

quân đầu người tại các quốc gia đang phát triển Châu Á. Kết quả này phù hợp với

kết quả nghiên cứu của các tác giả Rousseau và Wachtel (2005, 2007), Loayza và

Ranciere (2006), Dabos và Gantman (2010)… Giá trị PRIVATE qua các năm đều

gia tăng cho thấy các quốc gia đang phát triển tại Châu Á những năm gần đây tập

trung hỗ trợ việc phân phối tín dụng cho khu vực tư nhân nhằm thúc đẩy sản xuất

kinh doanh và khuyến khích doanh nghiệp phát triển. Đây là tín hiệu tốt thể hiện

chính sách kích thích kinh tế của chính phủ cũng như năng suất của hệ thống ngân

hàng trong hoạt động cho vay và tài trợ. Tuy nhiên, bên cạnh vấn đề số lượng, cần

xem lại chất lượng của khối gia tăng tín dụng này, cũng như hậu quả của quá trình

tăng trưởng tín dụng nóng tại khu vực Châu Á đã khiến cho GDP không tăng trưởng

được như kỳ vọng.

4.4 Khắc phục phương sai thay đổi

Để khắc phục khả năng xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong các

phương trình (4.1), (4.2) và (4.3) đã tìm được ở trên, tác giả sử dụng phương pháp

White hiệu chỉnh phương sai thay đổi cho kết quả như bảng 4.9 dưới đây. Nhận xét

về kết quả cho thấy:

 Hệ số của các biến sau khi sử dụng White không đổi

 Tất cả hệ số của các biến ở cả 3 giả thiết đều cho kết quả có hoặc không có

ý nghĩa như nhau trong tình huống trước hoặc sau khi dùng White, ngoại

trừ trường hợp biến POP ở giả thiết 2, khi dùng White thì không còn có ý

nghĩa ở mức 10%.

Như vậy sau khi hiệu chỉnh phương sai thay đổi, trên cơ sở các ước lượng của

White tác giả đã quan sát được các biến chiều sâu tài chính M2, QUASI, PRIVTE

mang giá trị âm và vẫn có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Như vậy một lần nữa có thể

khẳng định kết quả ước lượng ở ba phương trình (4.1), (4.2) và (4.3) là phù hợp,

chiều sâu tài chính không ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia

châu Á đang phát triển như kỳ vọng ban đầu của tác giả.

Bảng 4.9: Kết quả hiệu chỉnh phương sai thay đổi

Trước khi dùng White

Sau khi dùng White

Biến

Hệ số

P-value

Ý nghĩa thống kê

P-value

Ý nghĩa thống kê

GIẢ THIẾT 1

-0.0443

0.0011 Có ý nghĩa ở mức 5%

0.0340 Có ý nghĩa ở mức 5%

EXPORT +0.1181

0.0000 Có ý nghĩa ở mức 5%

0.0008 Có ý nghĩa ở mức 5%

Không có ý nghĩa ở

GOV

-0.0599

0.4557

0.5545

mức 10%

INF

-0.0038

0.0000 Có ý nghĩa ở mức 5%

Không có ý nghĩa ở

POP

-0.4369

0.1745

0.2740

mức 10%

GIẢ THIẾT 2

QUASI

-0.0759

0.0000 Có ý nghĩa ở mức 5%

0.0009 Có ý nghĩa ở mức 5%

EXPORT +0.1335

0.0000 Có ý nghĩa ở mức 5%

0.0001 Có ý nghĩa ở mức 5%

Không có ý nghĩa ở

GOV

-0.0288

0.7200

0.7733

mức 10%

INF

-0.0039

0.0000 Có ý nghĩa ở mức 5%

Không có ý nghĩa ở

POP

-0.561*

0.0810 Có ý nghĩa ở mức 10%

0.1422

mức 10%

GIẢ THIẾT 3

PRIVATE

-0.0314

0.0231 Có ý nghĩa ở mức 5%

0.0787 Có ý nghĩa ở mức 5%

EXPORT +0.0878

0.0000 Có ý nghĩa ở mức 5%

0.0003 Có ý nghĩa ở mức 5%

Không có ý nghĩa ở

GOV

-0.1144

0.1484

0.3534

mức 10%

INF

-0.0038

0.0000 Có ý nghĩa ở mức 5%

Không có ý nghĩa ở

POP

-0.3145

0.3297

0.4328

mức 10%

5. KẾT LUẬN

5.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu chính

Bằng cách quan sát dữ liệu 30 quốc gia đang phát triển tại Châu Á trong

khoảng thời gian 18 năm từ 1994 đến 2011, áp dụng các phương pháp hồi quy

Pooled OLS thông thường và phương pháp hồi quy FEM và REM của dữ liệu bảng,

tác giả tìm thấy mối quan hệ nghịch biến (mặc dù tỷ lệ nghịch biến không cao) giữa

tăng trưởng kinh tế và chiều sâu tài chính. Tỷ lệ tăng trưởng GDP thực bình quân

đầu người không nhận được ảnh hưởng tích cực từ việc gia tăng tỷ lệ cung tiền mở

rộng M2, tiền (M2-M1) hay tỷ lệ tín dụng khu vực tư nhân. Hệ số của các biến tài

chính trong tất cả các mô hình và phương pháp ước lượng đều cho giá trị âm. Kết

quả này trái ngược với kỳ vọng ban đầu của tác giả khi đặt vấn đề nghiên cứu.

Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu này phù hợp với trường phái nghi ngờ về mối

quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và chiều sâu tài chính đã được chứng minh thực

nghiệm qua nhiều bài nghiên cứu trước đây như Lucas (1988) , Demetriades và

Hussein (1996), Rousseau và Wachtel (2005, 2007), Loayza và Ranciere (2006),

Hasan, Koetter, Lensink và Meesters (2009), Dabos và Gantman (2010)… Trong

nghiên cứu của Shan và Morris (2002) cũng kết luận rằng phát triển tài chính tự bản

thân nó không nhất thiết tạo ra tăng trưởng kinh tế, ngoại trừ khả dĩ rằng khi mức

phát triển tài chính vượt quá một ngưỡng như tại nhiều quốc gia phương tây. Các

nghiên cứu trước đó của Arestis và Demetriades (1997), và Demetriades và Hussein

(1996) đã cho rằng tương quan thuận giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế

tùy vào từng quốc gia cụ thể và có khả năng bị ảnh hưởng bởi những khác biệt trong

cơ cấu kinh tế và các đặc trưng thể chế.

5.2 Thảo luận kết quả nghiên cứu.

Một lần nữa phải nhắc lại rằng, Châu Á là khu vực có nền kinh tế đang trên đà

phát triển sôi động nhất trên thế giới. Phần lớn các quốc gia ở khu vực này là các

quốc gia đang phát triển, với có tốc độ gia nhập, thay đổi và phát triển thị trường tài

chính nói riêng và nền kinh tế nói chung rất mạnh mẽ trong 2 thập kỷ gần đây. Vậy

tại sao kết quả nghiên cứu lại chỉ ra rằng chiều sâu tài chính không (hoặc chưa) tác

động tích cực và rõ nét đến tăng trưởng kinh tế theo như lý luận tăng trưởng và một

số thực nghiệm trước đây. Bỏ qua các hạn chế về số liệu, mô hình và phương pháp

nghiên cứu, tác giả cho rằng có thể tìm những lý do giải thích như sau:

 Giai đoạn đầu của thập niên 1990, phần lớn các quốc gia đang phát triển tại

Châu Á ở xuất phát điểm khá thấp do những bất ổn về chính trị (nội chiến,

các nước vùng Trung Á tách khỏi Liên bang Xô viết, một số nước thuộc

địa tách ra hình thành chính phủ độc lập), cơ chế chính sách bao cấp và

đóng cửa thị trường (tại Việt Nam, Trung Quốc…), tỷ lệ lạm phát phi mã

và nền kinh tế chưa kịp hồi phục sau các cuộc khủng hoảng đầu thập kỷ 90,

mức thu nhập bình quân đầu người rất thấp, sản xuất công nghiệp và dịch

vụ lạc hậu, hệ thống quản lý và độ mở cửa thị trường còn yếu kém. Ngay

cả các quốc gia lớn như Trung Quốc, Ấn Độ trong thời gian này cũng mới

thực hiện các cải cách kinh tế, khuyến khích kinh tế tư nhân, mở cửa thị

trường nói chung và từng bước xây dựng, củng cố hệ thống tài chính. Với

nền tảng như vậy, khả năng đạt được một hệ thống tài chính bền vững, chất

lượng trong thời gian ngắn là rất khó khăn.

 Dù bức tranh phát triển chung của nền kinh tế Châu Á trong các năm qua là

rất ấn tượng. Tuy nhiên, ngoại trừ một số ít những quốc gia đã ổn định và

trở thành trung tâm tài chính quốc tế như Singapore, Thái Lan, Hồng Kông,

Hàn Quốc, thì đa phần các quốc gia vẫn đang tiếp tục trong quá trình hoàn

thiện cơ chế quản lý thị trường tài chính bao gồm các hệ thống pháp luật

quản lý, cơ quan quản lý giám sát, hình thức chế tài, phòng ngừa rủi ro, gia

tăng chất lượng đầu tư và dịch vụ…. Những yếu tố chất lượng này không

được phản ánh nhiều trong chỉ số cung tiền hay tiền quasi. Hơn nữa, tỷ lệ

tín dụng phân bổ cho khu vực tư nhân đều có xu hướng tăng trưởng cao,

thậm chí là tăng trưởng nóng qua các năm nhưng nợ xấu cũng luôn làm đau

đầu hầu hết các ngân hàng Châu Á. Xuất khẩu chững lại, các ngân hàng

trung ương mở van bơm tiền, khiến nợ doanh nghiệp và hộ gia đình tăng

vọt. Trung Quốc là ví dụ điển hình nhất cho việc dựa vào nợ để thúc đẩy

tăng trưởng, và mô hình này đã được tái sử dụng khắp Châu Á. Bùng nổ tín

dụng lên tới 2.700 tỷ USD cách đây hai năm ở hệ thống ngân hàng Trung

Quốc đã đẩy lãi suất huy động lên cao, khiến tăng trưởng kinh tế chậm lại

và châm ngòi cho các vụ vỡ nợ.

 Quá trình mở cửa, tự do hóa tài chính của các quốc gia Châu Á trong

những năm vừa qua cũng không thể tránh được những mặt trái như gia tăng

rủi ro và tính bất ổn của nền kinh tế, hình thành những bong bóng tài sản ví

dụ như bong bóng chứng khoán, bong bóng bất động sản, bong bóng tài

chính. Hơn nữa trong 2 thập kỷ gần đây, các quốc gia Châu Á đều trực tiếp

chịu ảnh hưởng của các cuộc khủng hoảng kinh tế năm 1997 bắt nguồn từ

Thái Lan, cuộc khủng hoảng ngân hàng và nợ công bắt nguồn từ châu Âu

năm 2008, khủng hoảng kinh tế toàn cầu 2008, kéo theo rất nhiều hậu quả

về lạm phát, nợ xấu và làm suy thoái nền kinh tế qua nhiều năm. Trong rất

nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng khi các quốc gia trải qua khủng

hoảng hoặc biến động kinh tế thì không quan sát được ảnh hưởng của chiều

sâu tài chính lên tăng trưởng kinh tế.

 Ở nhiều quốc gia đang phát triển tại Châu Á, cung tiền mở rộng nhằm thực

hiện chính sách điều tiết của chính phủ như là các gói nới lỏng định lượng

dưới dạng các khoản cho vay nhằm kích thích, phục hồi nền sản xuất sau

suy thoái. Do đó, cung tiền trong trường hợp này thể hiện như một công cụ

vĩ mô hơn là phản ánh chiều sâu thực của hệ thống tài chính. Mặc dù M2

tính theo phần trăm GDP tăng đều đặn ở Việt Nam, nó không thể hiện xu

thế nào ở Thái Lan hay Indonesia. Điều này phản ánh chính sách tiền tệ

bảo thủ hơn sau cuộc khủng hoảng tài chính Đông Á ở những nước này

hơn là phát triển tài chính. Hoặc các khoản vay cho khu vực tư nhân theo

phần trăm GDP là thước đo độ sâu tài chính tốt hơn, nhưng mối quan hệ

cũng không hoàn hảo. Mức tín dụng cao cho khu vực tư nhân có thể đơn

giản chỉ phản ánh bong bóng tài sản, các cuộc bùng nổ tín dụng nóng hay

hệ thống các chế tài qui định không đầy đủ, như ở Việt Nam giai đoạn

2007-2008, Myanmar, Trung Quốc, Ấn Độ….

Tất cả những nguyên nhân ở trên có thể khiến cho chiều sâu tài chính của các

quốc gia đang phát triển tại Châu Á trong những năm vừa qua chưa thực sự mang

lại hiệu quả như lý thuyết tăng trưởng. Ở một số quốc gia, chiều sâu tài chính vẫn

còn thấp (tỷ lệ M2 trên GDP hiện chỉ đạt hơn 30% ở một số quốc gia như Armenia,

Campuchia, Lào, Myanmar, Kazakhstan…). Sự yếu kém trong cơ chế quản lý, rủi

ro khi gia nhập nền kinh tế thế giới, tác động của khủng hoảng tài chính, gia tăng

các chỉ số chiều sâu tài chính nhằm phục vụ cho chính sách quản lý vĩ mô và đồng

thời kéo theo các rủi ro ở những lĩnh vực khác … đã khiến cho chiều sâu tài chính

không phản ánh được sức khỏe đầy đủ của một nền tài chính tốt. Sự khác biệt giữa

chiều sâu tài chính và bền vững tài chính thực sự vẫn đang ở khoảng cách khá xa.

5.3 Đề xuất

Kinh nghiệm các quốc gia khác trên thế giới cho thấy quá trình phát triển khu

vực tài chính đặc biệt là quá trình tự do hóa khu vực tài chính là một quá trình lâu

dài và phức tạp. Quá trình này đòi hỏi chính phủ phải có các chính sách cải cách

khu vực tài chính hết sức thận trọng và hợp lý. Qua kết quả thực nghiệm, tác giả xin

phép đề xuất một số ý kiến như sau:

Một là, chỉ số cung tiền của các quốc gia đang phát triển tại Châu Á trong thời

gian vừa qua được sử dụng như là một công cụ chính sách tiền tệ nhiều hơn là tự

bản thân nền kinh tế mang lại hiệu quả ấy. Các nhà hoạch định chính sách cần chú ý

tới việc duy trì mức độ tăng trưởng ổn định cung tiền M2 phù hợp, được hướng vào

mục tiêu tỷ lệ lạm phát và điều tiết giá. Do vậy, tăng trưởng ổn định của cung tiền

M2 không chỉ tác động tích cực tới tăng trưởng kinh tế mà còn duy trì một mức lạm

phát hợp lý. Bằng chứng cho thấy, việc Thái Lan thực hiện chính sách tiền tệ nới

lỏng, cung tiền tăng gây ra sức ép lạm phát là nguyên nhân khởi đầu sâu xa của

cuộc khủng hoảng tài chính năm 1997.

Thứ hai, tín dụng đóng vai trò hết sức quan trọng hỗ trợ doanh nghiệp bổ sung

nguồn vốn mở rộng đầu tư sản xuất kinh doanh. Tuy nhiên, dựa vào tín dụng để

tăng trưởng sẽ hết sức nguy hiểm khi việc liên tục bơm tiền hỗ trợ cho vay, tạo điều

kiện cho việc tăng trưởng nóng và đầu cơ sẽ dẫn đến bong bóng tài sản (tài chính,

bất động sản hay chứng khoán)… , thị trường trở nên ảo tưởng và phản ánh không

chân thực nhu cầu của nền kinh tế. Đặc biệt các quốc gia đang phát triển ở giai đoạn

đầu thường chạy theo tỷ lệ tăng trưởng cho vay, xem như đó chỉ tiêu phản ánh sự

phát triển của hệ thống tài chính mà chưa xem trọng chất lượng tín dụng. Tăng

trưởng tín dụng tốt đi kèm với chất lượng tín dụng xấu sẽ gây ra hậu quả nghiêm

trọng hơn cả không tăng trưởng tín dụng, do sự đổ vỡ lan truyền của hệ thống ngân

hàng, trạng thái phá sản của doanh nghiệp, nhà đầu tư mất niềm tin và thị trường

sụp đổ. Nâng cao chất lượng tín dụng bắt đầu từ việc minh bạch trong quá trình cấp

vốn, phân bổ tín dụng đúng đối tượng, đúng mục đích. Xóa bỏ tín dụng đen, phòng

ngừa nợ xấu cũng là biện pháp luôn cần phải thực hiện ở bất kỳ giai đoạn nào. Việc

đa dạng hóa các dịch vụ bảo hiểm, phòng ngừa rủi ro, quản lý dự án, tư vấn đầu tư,

thẩm tra, kiểm định… cũng sẽ góp phần đảm bảo an toàn cho hệ thống và thị trường

tài chính.

Vấn đề quan trọng cuối cùng và có yếu tố quyết định trong thành công của

những giải pháp kể trên đó là vấn đề quản lý, một trong những điểm còn yếu của

các quốc gia đang phát triển Châu Á. Đảm bảo sự giám sát và điều tiết thị trường tài

chính đúng lúc, công bằng và minh bạch có tầm quan trọng đặc biệt đối với sự phát

triển và ổn định của thị trường tài chính trong dài hạn. Hệ thống luật pháp, chế tài,

chừng nào còn lỏng lẻo, không xử lý được hết các mâu thuẫn của thị trường thì

chính phủ không thể làm tốt công tác quản lý. Các tổ chức tài chính phải được cải

tiến và loại bỏ sức ì để áp dụng các tiêu chuẩn quản trị, kế toán mới và các chuẩn

mực an toàn quốc tế. Đây rõ ràng là công việc khó khăn đối với các quốc gia đang

phát triển khi trình độ quản lý và kinh nghiệm xử lý biến động còn yếu và thiếu,

chưa có giải pháp hiệu quả trong việc loại bỏ vấn nạn tham nhũng và không minh

bạch trong cung cấp thông tin. Rõ ràng, sự tập trung vào các thể chế và chính sách

tài chính nên đặt trọng tâm vào các mục tiêu phát triển, được hỗ trợ bởi sự vận hành

hiệu quả của các thị trường và các thể chế tham gia thị trường.

5.4 Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo

Mẫu nghiên cứu của tác giả chỉ giới hạn ở 30 quốc gia đang phát triển khu vực

Châu Á do chưa có điều kiện thu thập dữ liệu. Chính vì hạn chế này nên có thể kết

quả nghiên cứu của tác giả chưa thể hiện được kết quả nghiên cứu của mẫu gồm

toàn bộ các nền kinh tế Châu Á. Ngoài ra, khoảng thời gian thu thập dữ liệu từ năm

1994 đến 2011 chứa đựng nhiều biến cố kinh tế có thể ảnh hưởng đến kết quả

nghiên cứu.

Trong thời gian tới, với điều kiện cho phép, tác giả kỳ vọng sẽ tiếp tục mở

rộng nghiên cứu này với các mục tiêu chính:

 Mở rộng mẫu nghiên cứu và thời gian nghiên cứu dài hơn;

 Sử dụng các phương pháp nghiên cứu đa dạng hơn như phương pháp biến

công cụ, phương pháp hồi quy mô men tổng quát….

 So sánh ảnh hưởng của chiều sâu tài chính theo các giai đoạn hoặc các

nhóm quốc gia đặc thù.

 Nghiên cứu ảnh hưởng tương tác ngược chiều của tăng trưởng kinh tế lên

phát triển tài chính.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu trang web:

1. Trang web của Quỹ tiền tệ quốc tế, mục truy cập dữ liệu các chỉ số kinh tế:

http://elibrary-data.imf.org/DataExplorer.aspx

2. Trang web của Ngân hàng thế giới, mục truy cập dữ liệu các chỉ số kinh tế:

http://data.worldbank.org/

3. Trang web của Ngân hàng phát triển Châu Á

 Mục hệ thống dữ liệu thống kê online, mục “ADB report”:

https://sdbs.adb.org/sdbs/index.jsp

 Mục các chỉ sổ cơ bản của Châu Á Thái Bình Dương:

http://www.adb.org/publications/series/key-indicators-for-asia-and-the-pacific

 Mục thống kê dữ liệu cơ bản các năm:

http://www.adb.org/publications/series/basic-statistics

 Mục các chỉ số tài chính và kinh tế:

http://aric.adb.org/macro_indicators.php

4. Và một số các trang web khác

Trang Penn World Table của trường đại học Gnoningen, mục truy cập các chỉ

số kinh tế của các quốc gia: http://citaotest01.housing.rug.nl/febpwt/Home.mvc

Trang trung tâm nghiên cứu của Ivan Kushnir, cung cấp các dữ liệu kinh tế

của các quốc gia: http://kushnirs.org/

Tài liệu Tiếng Việt

Xinh Xinh (biên dịch), Trọng Hoài (Hiệu đính). Môn học Các phương pháp

định Lượng, Chương 16: Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, Tài liệu đọc chương

trình giảng dạy kinh tế Fulbright (Niên khóa 2010-2012).

Tài liệu Tiếng Anh

1. Aghion, Philippe and Howitt, Peter and Mayer-Foulkes, David, 2005. The

effect of financial development on convergence: theory and evidence.

Quarterly Journal of Economics, v120(1,Feb), 173-222.

2. Barro, Robert J, 1991. Economic growth in a cross section of countries.

Quarterly Journal of Economics 106: 407-43.

3. Chang, T., and Caudill, S., 2005. Financial development and economic growth:

the case of Taiwan. Applied Economics, 37(12), 1329-1335.

4. Choe, Chongwoo & Moosa, Imad A., 1999. Financial System and Economic

Growth: The Korean Experience. World Development, Elsevier, vol. 27(6),

pages 1069-1082, June.

5. Dabos, M.P. and Gantman, E.R, 2010. The Fading Link? A New Empirical

Analysis of the Relationship between Financial Development and Economic

Growth. MFI Working Paper, Series No. 2010-013.

6. Demetriades, Panicos O., and Hussein, Khaled A., 1996. Does financial

development cause economic growth? Time series evidence from sixteen

countries. Journal of Development Economics 51: 387-411.

7. Friedman, Milton and Schwartz, Anna J., 1963. A Monetary History of the

United

States,

1867–1960.

Available

SSRN:

http://www.google.com.vn/books?hl=vi&lr=&id=Q7J_EUM3RfoC&oi=fnd&p

g=PP2&dq=A+Monetary+History+of+the+United+States&ots=17uxCPxWC3

&sig=tlT7hEBrdkU7jWIJDiUE-

OM6DV4&redir_esc=y#v=onepage&q=A%20Monetary%20History%20of%2

0the%20United%20States&f=false>. [Accessed 19 August 2013]

8. Gries, Thomas & Kraft, Manfred & Meierrieks, Daniel, 2009. Linkages

Between Financial Deepening, Trade Openness, and Economic Development:

Causality Evidence from Sub-Saharan Africa. World Development, Elsevier,

vol. 37(12), pages 1849-1860.

9. Gujarati, D.N. and Porter, D.C, 2009. Basic Econometric (5th ed.). New York:

McGraw Hill Companies.

10. Habibullah, MS., and Eng, YK., 2006. Does Financial Development Cause

Economic Growth? A Panel Data Dynamic Analysis for the Asian Developing

Countries. Journal of the Asia Pacific Economy, Volume 11, Issue 4, pp 377-

393.

11. Hasan, Iftekar., Koetter, Michael,. Lensink, Robert and Meesters, Aljar, 2009.

Bank Efficiency, Financial Depth, and Economic Growth, Available at SSRN:

. [Accessed 12 August 2013].

12. Hasan, Iftekar., Wachtel, Paul., & Zhou, Mingming, 2009. Institutional

Development, Financial Deepening and Economic Growth: Evidence from

China. Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 33(1), January, Pages

157–170.

13. King, Robert G., and Ross Levine, 1993. Finance and growth: Schumpeter

might be right. Quarterly Journal of Economics 108: 717-37.

14. Klein, Michael W,. and Olivei, Giovanni, 1999. Capital Account Liberalization,

Financial Depth and Economic Growth. N.B.E.R Working Papper no.7384,

October.

15. Levine, Ross and David Renelt, 1992. A sensitivity analysis of cross-country

growth regressions. American Economic Review 84: 942-63.

16. Levine, Ross, Loayza, Norman, and Thorsten Beck, 2000. Financial

intermediation and growth: causality and causes. Journal of Monetary

Economics 46: 31-77.

17. Loayza, N.V., and R.Ranciere, 2006. Financial Development, Financial

Fragilit, and Growth. Journal of Money, Credit, and Banking, Vol.38, No.4,

1051-76.

18. Lucas, Robert E., Jr, 1988. On the mechanics of economic development.

Journal of Monetary Economics 22: 3-42.

19. Murinde, V. and Eng, F.S.H, 1995. Financial Development and Economic

Growth

in Singapore: Demand-Following or Supply-Leading?. Applied

Financial Economics, vol. 4, pp. 391-404.

20. Robinson, Joan, 1952. The generalization of the general theory. In The Rate of

Interest and Other Essays. Macmillan, London.

21. Rousseau, Peter L. & Wachtel, Paul, 2005. Economic Growth and Financial

Depth: Is the Relationship Extinct Already?. Conference for Financial Sector

Development for Growth and Poverty Reduction. Helsinki, July 1-2, 2005.

UNU / WIDER.

22. Rousseau, Peter L. & Wachtel, Paul, 2007, “What is happening to the impact of

financial deepening on economic growth?”. NewYork University Working

Paper No. 2451/26077.

23. Sangjoon Jun, 2012. Financial development and output growth: a panel study

for Asian coutries, Journal of East Asian economic Intergration, Vol.16, No.1,

pp 97-115.

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Kiểm định Hausman chọn lựa mô hình ngẫu nhiên hay cố định

theo thời gian của giả thiết 1

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: M2_PERIOD_RANDOM Test period random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.

Period random

15.493811

Period random effects test comparisons:

Random

Var(Diff.)

Fixed

-0.004911 -0.004501 -0.184739 -0.003232 -0.948829

-0.005090 -0.003209 -0.186339 -0.003303 -0.992150

0.000000 0.000000 0.000001 0.000000 0.000462

Variable M2 EXPORT GOV INF POP

Period random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 09/24/13 Time: 10:21 Sample: 1994 2011 Periods included: 18 Cross-sections included: 30 Total panel (balanced) observations: 540

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

8.087278 -0.004911 -0.004501 -0.184739 -0.003232 -0.948829

0.588720 0.005183 0.006138 0.031777 0.000933 0.211794

13.73706 -0.947556 -0.733286 -5.813621 -3.463777 -4.479957

Effects Specification

Variable C M2 EXPORT GOV INF POP

Period fixed (dummy variables)

Prob. 0.0084 Prob. 0.7193 0.0018 0.1045 0.6941 0.0438 Prob. 0.0000 0.3438 0.4637 0.0000 0.0006 0.0000

3.719972 4.924577 5.857180 6.039969 5.928668 0.829495

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.223148 Mean dependent var 0.190091 S.D. dependent var 4.431871 Akaike info criterion 10154.65 Schwarz criterion -1558.439 Hannan-Quinn criter. 6.750301 Durbin-Watson stat 0.000000

Phụ lục 2: Kiểm định Hausman chọn lựa mô hình ngẫu nhiên hay cố định

theo quốc gia của giả thiết 1

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: M2_CROSS_RANDOM Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.

Cross-section random

33.676400

Prob. 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Random

Var(Diff.)

Fixed

-0.044349 0.118128 -0.059924 -0.003817 -0.436909

-0.016456 0.023622 -0.158771 -0.003754 -0.844250

0.000108 0.000299 0.003652 0.000000 0.028268

Variable M2 EXPORT GOV INF POP

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 09/24/13 Time: 10:19 Sample: 1994 2011 Periods included: 18 Cross-sections included: 30 Total panel (balanced) observations: 540

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

2.108242 -0.044349 0.118128 -0.059924 -0.003817 -0.436909

1.488290 0.013535 0.020433 0.080272 0.000848 0.321324

1.416553 -3.276688 5.781304 -0.746504 -4.503398 -1.359715

Effects Specification

Variable C M2 EXPORT GOV INF POP

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.0074 0.0000 0.1019 0.4861 0.0154 Prob. 0.1572 0.0011 0.0000 0.4557 0.0000 0.1745

3.719972 4.924577 5.739335 6.017492 5.848121 1.176581

0.339525 Mean dependent var 0.295057 S.D. dependent var 4.134719 Akaike info criterion 8633.429 Schwarz criterion -1514.620 Hannan-Quinn criter. 7.635317 Durbin-Watson stat 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

Phụ lục 3: Kiểm định Hausman chọn lựa mô hình ngẫu nhiên hay cố định

theo thời gian của giả thiết 2

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: QUASI_PERIOD_RANDOM Test period random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.

Period random

20.103760

Period random effects test comparisons:

Random

Var(Diff.)

Fixed

-0.011988 0.000448 -0.188642 -0.003328 -0.996346

-0.013023 0.002555 -0.190816 -0.003419 -1.051992

0.000000 0.000000 0.000001 0.000000 0.000570

Variable QUASI EXPORT GOV INF POP

Period random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 09/24/13 Time: 10:45 Sample: 1994 2011 Periods included: 18 Cross-sections included: 30 Total panel (balanced) observations: 540

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

8.178848 -0.011988 0.000448 -0.188642 -0.003328 -0.996346

0.580515 0.005934 0.006329 0.031731 0.000931 0.212737

14.08896 -2.020407 0.070827 -5.945054 -3.574452 -4.683457

Effects Specification

Variable C QUASI EXPORT GOV INF POP

Period fixed (dummy variables)

Prob. 0.0012 Prob. 0.0165 0.0000 0.0535 0.6385 0.0198 Prob. 0.0000 0.0439 0.9436 0.0000 0.0004 0.0000

3.719972 4.924577 5.851050 6.033839 5.922539 0.832405

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.227895 Mean dependent var 0.195040 S.D. dependent var 4.418310 Akaike info criterion 10092.60 Schwarz criterion -1556.784 Hannan-Quinn criter. 6.936289 Durbin-Watson stat 0.000000

Phụ lục 4: Kiểm định Hausman chọn lựa mô hình ngẫu nhiên hay cố định

theo quốc gia của giả thiết 2

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: QUASI_CROSS_RANDOM Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.

Cross-section random

36.934052

Prob. 0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Random

Var(Diff.)

Fixed

-0.075940 0.133531 -0.028753 -0.003862 -0.561006

-0.031444 0.033733 -0.159008 -0.003801 -0.909923

0.000185 0.000295 0.003650 0.000000 0.027876

Variable QUASI EXPORT GOV INF POP

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 09/24/13 Time: 10:44 Sample: 1994 2011 Periods included: 18 Cross-sections included: 30 Total panel (balanced) observations: 540

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

1.667098 -0.075940 0.133531 -0.028753 -0.003862 -0.561006

1.474877 0.017014 0.020510 0.080179 0.000840 0.320914

1.130330 -4.463458 6.510396 -0.358609 -4.596765 -1.748153

Effects Specification

Variable C QUASI EXPORT GOV INF POP

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.0011 0.0000 0.0311 0.4892 0.0366 Prob. 0.2589 0.0000 0.0000 0.7200 0.0000 0.0810

3.719972 4.924577 5.721680 5.999838 5.830467 1.182677

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.351082 Mean dependent var 0.307393 S.D. dependent var 4.098382 Akaike info criterion 8482.350 Schwarz criterion -1509.854 Hannan-Quinn criter. 8.035854 Durbin-Watson stat 0.000000

Phụ lục 5: Kiểm định Hausman chọn lựa mô hình ngẫu nhiên hay cố định

theo thời gian của giả thiết 3

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: PRIVATE_PERIOD_RANDOM Test period random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.

Period random

16.178024

Period random effects test comparisons:

Random

Var(Diff.)

Fixed

-0.010723 -0.001750 -0.187723 -0.003331 -0.998316

-0.011830 0.000114 -0.189672 -0.003414 -1.048683

0.000000 0.000000 0.000001 0.000000 0.000541

Variable PRIVATE EXPORT GOV INF POP

Period random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 10/05/13 Time: 18:11 Sample: 1994 2011 Periods included: 18 Cross-sections included: 30 Total panel (balanced) observations: 540

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

8.249999 -0.010723 -0.001750 -0.187723 -0.003331 -0.998316

0.595486 0.006193 0.005971 0.031752 0.000933 0.214108

13.85424 -1.731566 -0.293088 -5.912226 -3.568330 -4.662677

Effects Specification

Variable C PRIVATE EXPORT GOV INF POP

Period fixed (dummy variables)

Prob. 0.0064 Prob. 0.0704 0.0007 0.0609 0.6506 0.0304 Prob. 0.0000 0.0839 0.7696 0.0000 0.0004 0.0000

3.719972 4.924577 5.853132 6.035921 5.924621 0.832257

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.226286 Mean dependent var 0.193362 S.D. dependent var 4.422911 Akaike info criterion 10113.63 Schwarz criterion -1557.346 Hannan-Quinn criter. 6.872989 Durbin-Watson stat 0.000000

Phụ lục 6: Kiểm định Hausman chọn lựa mô hình ngẫu nhiên hay cố định

theo quốc gia của giả thiết 3

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: PRIVATE_CROSS_RANDOM Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.

Cross-section random

24.606026

Prob. 0.0002

Cross-section random effects test comparisons:

Random

Var(Diff.)

Fixed

-0.031427 0.087834 -0.114352 -0.003762 -0.314508

-0.024702 0.023388 -0.171344 -0.003772 -0.823732

0.000098 0.000200 0.003432 0.000000 0.028681

Variable PRIVATE EXPORT GOV INF POP

Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: Y Method: Panel Least Squares Date: 09/24/13 Time: 10:41 Sample: 1994 2011 Periods included: 18 Cross-sections included: 30 Total panel (balanced) observations: 540

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

2.888523 -0.031427 0.087834 -0.114352 -0.003762 -0.314508

1.556234 0.013796 0.017210 0.079012 0.000852 0.322346

1.856099 -2.277906 5.103755 -1.447282 -4.415966 -0.975684

Effects Specification

Variable C PRIVATE EXPORT GOV INF POP

Cross-section fixed (dummy variables)

Prob. 0.4964 0.0000 0.3307 0.9111 0.0026 Prob. 0.0640 0.0231 0.0000 0.1484 0.0000 0.3297

3.719972 4.924577 5.750150 6.028307 5.858937 1.165111

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.332343 Mean dependent var 0.287391 S.D. dependent var 4.157139 Akaike info criterion 8727.310 Schwarz criterion -1517.540 Hannan-Quinn criter. 7.393408 Durbin-Watson stat 0.000000

Phụ lục 7: Bộ dữ liệu 30 quốc gia Châu Á đang phát triển trong khoảng

thời gian từ 1994-2011

M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Y

Country Year 1994 11.0755 39.3280 11.2720 4,447.8655 -2.3945 7.9572 13.0974 5.9289 Armenia 23.9279 11.1700 175.9513 -2.0504 7.2659 1995 9.1343 7.7072 1.9479 Armenia 23.2400 11.2317 18.6812 -1.5555 5.6232 1996 7.5670 8.2229 2.1991 Armenia 20.2733 11.2167 13.9608 -1.1337 6.0281 1997 4.5521 8.7336 3.2564 Armenia 19.0030 11.0521 8.6725 -0.7901 7.4096 1998 8.1882 10.0522 4.5384 Armenia 20.7583 11.9086 0.6482 -0.6167 8.7315 1999 3.9176 11.0846 5.7955 Armenia 23.3753 11.8090 -0.7909 -0.5745 9.9469 2000 6.4001 14.7045 7.7820 Armenia 7.5731 25.4684 11.2859 2001 9.9243 13.4496 4.6042 3.1459 -0.5260 Armenia 6.7765 29.3566 9.9870 2002 13.3617 15.5516 3.9798 1.0600 -0.4244 Armenia 5.6823 32.1526 10.2072 2003 14.0599 14.3920 3.6604 4.7216 -0.3607 Armenia 6.9906 29.7348 10.1730 2004 10.3936 14.9870 4.1365 6.9613 -0.3425 Armenia 8.0480 28.8092 10.5510 2005 13.7416 16.2984 4.6878 0.6423 -0.3554 Armenia 8.8375 23.3590 10.0903 2006 13.0546 18.2870 4.9096 2.8924 -0.3990 Armenia 13.5779 19.1856 10.1732 2007 13.5887 21.9524 5.5027 4.4074 -0.4348 Armenia 19.3867 15.0471 10.2292 2008 6.7297 19.8358 6.3030 8.9500 -0.4154 Armenia 2009 3.4068 -0.3140 -14.3140 25.9415 10.0012 24.8549 15.4745 13.3366 Armenia 2010 8.1816 -0.1571 1.8622 26.0274 10.5227 28.1086 20.8301 13.1382 Armenia 2011 7.6512 0.0211 4.3246 29.5228 12.9825 35.0032 23.7314 11.7693 Armenia 3.3341 1994 1.3517 -20.7781 55.9210 36.0434 24.7226 23.5126 1,662.2159 Azerbaijan 1.1859 1995 -12.8100 12.3153 4.2697 1.1517 27.9009 12.7941 411.7596 Azerbaijan 1.1660 1996 0.2822 11.2602 3.0649 1.0098 29.5157 12.0177 19.7948 Azerbaijan 2.4495 29.0219 12.6126 1997 4.7843 13.7786 4.1272 3.6743 0.9647 Azerbaijan 3.0812 22.7023 15.1589 1998 8.9609 10.7290 3.8509 -0.7727 0.9491 Azerbaijan 2.9652 27.9836 15.6140 1999 6.4616 11.7410 4.3764 -8.5252 0.8776 Azerbaijan 5.8997 39.0414 9.4501 2000 10.1910 16.2908 9.6364 1.8050 0.8215 Azerbaijan 9.3638 40.9230 8.9656 2001 9.0518 12.9316 3.0806 1.5472 0.7748 Azerbaijan 5.5850 42.7685 8.6875 2002 9.7778 12.9801 4.6856 2.7712 0.7462 Azerbaijan 7.0121 42.0109 10.0626 2003 10.3607 14.2848 4.7893 2.2339 0.7577 Azerbaijan 9.3220 48.7875 10.7841 2004 9.2395 17.6534 6.5827 6.7089 0.8754 Azerbaijan 9.5297 62.9364 10.3661 2005 25.1144 14.6834 5.9972 9.6795 1.0223 Azerbaijan 11.7158 66.5062 10.8274 2006 33.0305 18.3235 5.5636 8.3741 1.0986 Azerbaijan 14.4333 68.1309 10.0703 2007 23.6391 20.7939 6.5167 16.5954 1.1339 Azerbaijan 15.5934 65.7774 11.4632 2008 21.1630 8.4976 6.9670 20.7916 2.0999 Azerbaijan 19.0662 51.5829 13.8477 2009 23.7888 7.0542 7.8700 1.4011 2.0761 Azerbaijan 17.8848 53.9700 11.0666 2010 24.7910 3.7581 7.6444 5.8616 1.1898 Azerbaijan 8.5852 2011 -0.3075 27.7680 17.9762 62.7998 11.8151 7.8480 1.3030

1.9014 28.9522 20.4922 16.2712 9.0015 4.8832 5.3137 2.1286

2.7567 28.8279 20.0630 20.8818 10.8646 4.6299 10.2978 2.1077 Azerbaijan Bangladesh 1994 Bangladesh 1995

M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Y

29.2726 20.8684 21.5965 11.0843 4.4038 2.3771 2.0897 2.4919

29.5686 21.2402 22.7852 11.9934 4.3643 5.3056 2.0574 3.2847

29.7384 21.6602 23.2360 13.3287 4.7294 8.4022 2.0072 3.1762

31.2883 22.9846 23.5485 13.1937 4.5893 6.1067 1.9331 2.8813

34.6029 25.4711 24.6655 13.9800 4.5716 2.2083 1.8422 4.0009

46.1529 36.7347 27.7835 15.3818 4.5061 2.0072 1.7568 3.3972

49.0533 39.8561 30.1489 14.2760 5.0015 3.3326 1.6758 2.6098

50.8615 41.8805 30.1743 14.2138 5.3466 5.6687 1.5784 3.5225

52.4115 42.8646 32.1318 15.4649 5.5280 7.5875 1.4614 4.6464

54.5285 44.4043 33.8056 16.5813 5.5381 7.0466 1.3364 4.4824

58.4654 46.5428 36.1592 18.9737 5.5403 6.7653 1.2038 5.3068

58.4141 46.1581 37.2868 19.7767 5.5253 9.1070 1.0904 5.2425

58.8727 47.1379 39.2100 20.3396 5.2821 8.9019 1.0277 5.0798

62.8596 50.7253 41.5053 19.4276 5.2624 5.4235 1.0308 4.6251

67.3976 53.1384 47.0504 18.4062 5.3681 8.1267 1.0793 4.8838

68.6707 55.2572 48.8205 22.9009 5.7847 10.7059 1.1428 5.4307

28.1964 15.9034 8.5214 29.5287 14.8675 6.9934 -1.4492 7.0525 Country Year Bangladesh 1996 Bangladesh 1997 Bangladesh 1998 Bangladesh 1999 Bangladesh 2000 Bangladesh 2001 Bangladesh 2002 Bangladesh 2003 Bangladesh 2004 Bangladesh 2005 Bangladesh 2006 Bangladesh 2007 Bangladesh 2008 Bangladesh 2009 Bangladesh 2010 Bangladesh 2011 1994 Bhutan 33.0565 19.6011 7.6384 37.7689 11.9302 9.4956 -0.4865 8.0720 1995 Bhutan 31.5732 13.0720 6.6751 35.4881 20.8094 8.7897 0.6830 5.1707 1996 Bhutan

42.3377 26.0209 11.0805 35.9047 21.9285 6.5133 1.6546 3.8392 1997 Bhutan 41.2160 24.3134 9.4662 33.1000 19.5401 10.5770 2.3873 3.5067 1998 Bhutan 46.9123 26.2735 8.2583 31.1145 18.1404 6.7773 2.7465 5.0927 1999 Bhutan 50.3421 30.3830 8.8545 28.9844 21.9447 4.0110 2.8307 3.9596 2000 Bhutan 47.6682 25.1709 9.7816 28.9404 21.5358 3.4104 2.8883 5.1147 2001 Bhutan 2.4834 2.9793 52.1007 25.7881 11.5263 24.9201 20.6482 7.4438 2002 Bhutan 1.5662 2.9517 47.7876 24.4224 13.5941 26.1934 20.4305 4.4906 2003 Bhutan 9.4136 2.8012 52.1298 26.8349 16.0123 31.2927 20.8812 2.9343 2004 Bhutan 5.3115 2.5734 51.4203 26.5826 18.1960 38.2498 21.9082 4.3778 2005 Bhutan 5.0005 2.3027 51.5914 26.1732 21.6386 54.4194 21.2528 4.4124 2006 Bhutan 5.1561 2.0518 15.5453 47.9355 17.5568 24.0864 54.9704 19.1173 2007 Bhutan 8.3272 1.8657 56.8448 30.9561 30.4006 46.5858 18.9582 2.7618 2008 Bhutan 4.3611 1.7732 72.7628 35.7932 32.3709 45.7052 21.3677 4.8885 2009 Bhutan 7.0364 1.7443 71.7280 31.6048 41.4452 39.8324 19.9894 9.8787 2010 Bhutan 8.8490 1.7271 67.0973 24.5694 50.0419 34.5893 22.0000 3.8109 2011

1994 0.3550 121.7085 49.9487 45.9271 51.0812 27.0223 2.4625 2.7225

1995 1.7319 120.8840 58.0358 47.7696 59.7168 26.7511 5.9666 2.6215

1996 0.2564 109.9124 63.2441 43.4702 59.9335 25.2184 1.9961 2.5132

1997 -3.9085 98.0499 66.5440 45.3142 57.1854 25.1652 1.7116 2.4145 Bhutan Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Country Year

1998 -2.9441 97.1633 63.7419 35.8034 50.4720 29.8673 -0.4414 2.3314

1999 0.6542 77.0352 41.2536 60.1766 55.8163 28.6136 -0.4156 2.2712

2000 0.5279 85.7255 59.0091 50.2931 67.3543 25.8144 1.5582 2.2247

2001 0.4971 77.8341 49.2964 53.6331 69.5253 29.3986 0.5959 2.1801

2002 1.6714 76.0608 46.0006 53.6758 67.1218 27.1698 -2.3150 2.1278

2003 0.7837 72.4978 44.0549 50.8390 69.2893 24.0678 0.3000 2.0691

2004 -1.5208 72.1019 45.5659 46.4359 68.7990 22.0529 0.8142 2.0011

2005 -1.5974 57.7549 35.2161 40.2921 70.1684 18.4087 1.2444 1.9265

2006 2.3696 51.3351 29.5936 34.9499 71.7247 18.0618 0.1599 1.8538

2007 -1.7545 54.0875 33.2230 37.5077 67.8531 22.6206 0.9678 1.7836

2008 -3.7696 53.6329 32.1301 35.1521 78.2992 17.1410 2.0850 1.7096

2009 -3.5559 76.8433 42.3138 44.5117 72.7827 23.2875 1.0357 1.6316

2010 0.7773 74.5404 51.9104 40.8961 81.4388 22.4141 0.3569 1.5520

2011 0.4413 67.2387 46.6670 31.8431 81.2772 17.3311 2.0159 1.4727 Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam Brunei Darussalam 5.8569 1994 6.3623 3.5238 3.3370 25.7920 6.9337 22.6063 3.4416 Cambodia 3.5156 1995 7.6966 4.3945 3.4789 31.1842 5.8413 -0.7989 3.1978 Cambodia 2.7480 1996 9.9068 6.3323 4.7223 25.3640 5.7498 7.1509 2.9409 Cambodia 3.1679 1997 10.4765 6.6840 6.2766 33.6169 5.4507 7.9602 2.7160 Cambodia 2.7755 1998 10.4952 5.8599 5.5852 31.2381 4.8045 14.8065 2.5076 Cambodia 9.7283 1999 10.7842 6.8073 5.7059 40.5442 4.9432 4.0082 2.3272 Cambodia 6.8222 2000 12.9983 9.1664 6.3799 49.8462 5.2328 -0.7920 2.1702 Cambodia 6.2735 2001 14.1271 10.2079 5.9942 52.5965 5.3015 -0.6006 2.0224 Cambodia 5.0970 2002 17.2349 12.3664 6.3104 55.4221 5.4420 3.2251 1.8804 Cambodia 7.0151 2003 18.0114 12.9024 7.2112 56.5205 5.2604 1.2100 1.7551 Cambodia 8.9206 2004 19.9868 7.6088 9.0249 63.6059 4.4837 3.9248 1.6487 Cambodia 2005 7.9417 8.9762 64.0847 11.8629 19.2688 4.0701 6.3493 1.5622 Cambodia 9.4736 2006 23.3663 9.8847 11.9924 68.5940 3.4604 6.1433 1.4762 Cambodia 8.9712 2007 32.2113 20.3621 18.2065 65.3260 5.7309 7.6684 1.4082 Cambodia 5.5123 2008 28.3601 17.5263 23.4592 65.5433 5.6345 24.9972 1.3958 Cambodia 2009 -1.0250 37.4794 24.5169 24.5937 49.2208 6.1625 -0.6613 1.4507 Cambodia

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP

Country Year 2010 4.7613 41.6057 28.5686 27.5579 54.0828 6.3447 3.9962 1.5483 Cambodia 5.8202 39.0744 26.1184 28.2532 54.0808 6.0194 5.4786 1.6633 2011 Cambodia 11.8289 97.3493 56.5294 86.6658 21.2664 15.3492 24.2371 1.1303 1994 China 9.7016 99.9174 61.9472 84.9626 20.2251 13.7819 16.8971 1.0865 1995 China 8.8531 106.9106 68.1846 90.2562 20.0539 13.9984 8.3240 1.0481 1996 China 8.1871 116.3281 72.2542 97.6347 21.7539 14.2062 2.8068 1.0235 1997 China 6.7706 125.0683 79.2275 106.1822 20.3466 14.6429 -0.8446 0.9596 1998 China 6.6724 134.9756 82.5916 111.4758 20.1699 15.2954 -1.4079 0.8659 1999 China 7.5492 137.0366 82.0638 112.3165 23.3264 15.7854 0.2553 0.7880 2000 China 7.5162 142.6398 86.3830 111.2568 22.6002 15.9573 0.7229 0.7264 2001 China 8.3715 147.0632 88.1584 118.8508 25.1333 15.5900 -0.7659 0.6700 2002 China 9.3170 155.3590 93.4263 127.1512 29.5561 14.7514 1.1559 0.6229 2003 China 9.4480 151.6316 91.7014 120.0919 33.9517 13.9694 3.8842 0.5939 2004 China 10.6473 153.0314 95.2263 113.2832 37.0813 14.2745 1.8216 0.5881 2005 China 12.0725 159.7691 101.5043 110.7349 39.1338 14.1130 1.4632 0.5584 2006 China 13.6051 151.7782 94.3839 107.4917 38.4140 13.5060 4.7503 0.5223 2007 China 9.0399 151.3051 98.3773 103.6923 34.9795 13.2949 5.8644 0.5124 2008 China 8.6582 179.0025 114.0439 127.1870 26.7127 13.4027 -0.7029 0.4974 2009 China 9.8681 180.7792 114.3750 129.9232 30.6145 13.2888 3.3145 0.4830 2010 China

8.7775 180.0853 118.7357 127.0157 31.3592 13.0958 5.4108 0.4792 2011 China 3.6253 52.4393 40.0295 40.4451 56.4212 16.3585 0.8167 1.4128 1994 Fiji 1.1883 52.8467 39.3212 40.1369 59.2912 16.1103 2.1656 1.2877 1995 Fiji 3.5898 49.4292 34.5403 38.9889 62.8481 15.8663 3.0502 1.1614 1996 Fiji -3.2422 44.5898 30.2079 33.5394 61.0400 16.7880 3.3681 1.0713 1997 Fiji 0.3486 40.7318 26.1232 29.2793 60.8044 17.3953 5.7117 0.9435 1998 Fiji 7.9584 39.8314 22.2635 26.0631 61.0227 15.8863 1.9687 0.7765 1999 Fiji -2.2802 41.8467 25.6673 31.9655 65.1585 17.2367 1.0922 0.5919 2000 Fiji 1.6167 44.2611 27.8953 35.6570 60.6738 17.4208 4.2727 0.3754 2001 Fiji 3.0033 50.2563 33.3040 55.3057 61.4847 16.1249 0.7620 0.1885 2002 Fiji 0.8761 53.6378 33.8514 54.6185 59.8672 16.6539 4.1727 0.1208 2003 Fiji 5.0734 54.5369 33.6070 60.9054 53.8148 15.6322 2.8275 0.2165 2004 Fiji 0.2775 58.3913 34.6894 68.7068 52.9092 16.0492 2.3658 0.4251 2005 Fiji 1.1768 67.5779 46.1696 78.5100 49.8318 18.2073 2.4908 0.6757 2006 Fiji -1.7078 71.6884 42.1173 78.2462 48.2806 16.8881 4.8037 0.8815 2007 Fiji 0.0288 64.2509 40.5311 84.3673 51.2244 14.7670 7.7323 1.0075 2008 Fiji -2.2769 69.8482 47.4561 89.2694 45.5552 16.5517 3.6858 1.0173 2009 Fiji -1.1441 66.9418 43.7630 82.6141 53.8672 12.1875 5.5405 0.9434 2010 Fiji 1.1064 66.3392 37.1262 74.5583 47.5222 12.3684 8.6705 0.8519 2011

1994 3.6748 160.5854 146.2279 143.5186 133.9444 7.5418 8.8158 2.2520 Fiji Hong Kong SAR, China

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Country Year

1995 0.3665 166.6657 153.1549 149.4122 142.9350 8.0269 9.0689 1.9801

1996 -0.2679 169.8328 155.7167 156.6679 136.3638 8.1443 6.3193 4.4386

1997 4.2284 166.1105 153.8912 169.2800 129.3319 8.0439 5.8394 0.8325

1998 -6.6650 193.7690 181.5380 166.8047 124.2658 9.0247 2.8571 0.8348

1999 1.5323 213.4681 199.1118 152.7927 127.0223 9.6120 -4.0230 0.9551

2000 6.7184 224.3851 210.5861 150.3514 141.7641 9.3678 -3.6926 0.8816

2001 -0.1775 226.5343 210.5721 148.9766 137.1216 10.2037 -1.6580 0.7370

2002 1.2075 231.9583 213.4301 145.7078 147.3627 10.6355 -3.0558 0.4428

2003 3.2600 254.4958 228.7087 146.2315 168.1313 10.9931 -2.5000 -0.1974

2004 7.8556 260.6667 232.3908 144.7620 186.6527 10.3538 -0.4459 0.7799

2005 6.9200 251.7146 229.3581 143.1277 194.6520 9.2461 0.8959 0.4369

2006 6.3474 274.8020 251.7091 136.8003 201.8007 8.7695 2.1088 0.6423

2007 5.4072 297.3588 273.1420 136.6797 203.7218 8.4184 1.9565 0.8596

2008 1.3697 299.6048 274.1113 140.2858 208.7767 8.6687 4.2644 0.5982

2009 -2.8213 324.4374 289.1677 155.4262 190.9025 9.1917 0.6135 0.2154 Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Country Year

2010 5.8181 325.1739 289.3857 185.4370 218.9771 8.8442 2.3374 0.7344

2011 4.8347 328.1832 292.2687 202.2128 224.5720 8.6673 5.2632 0.6725 Hong Kong SAR, China Hong Kong SAR, China 1994 4.6137 45.2283 29.0169 23.2398 9.7177 10.9672 10.2115 1.8656 India 1995 5.5543 42.7948 27.4405 22.1228 10.6571 11.0769 10.2249 1.8321 India 1996 5.5719 43.9192 28.7783 22.9991 10.2062 10.8569 8.9771 1.7983 India 1997 2.1775 46.6420 31.2562 23.1494 10.5065 11.5903 7.1643 1.7634 India 1998 4.3168 48.0585 33.0672 23.2697 10.8286 12.5163 13.2308 1.7302 India 1999 6.6013 50.4575 34.7474 25.1204 11.3158 12.8649 4.6698 1.6990 India 2000 2.2348 53.9203 37.8002 27.9636 12.8248 12.6069 4.0094 1.6686 India 2001 3.2324 56.9255 40.5480 28.2162 12.3814 12.3998 3.6848 1.6405 India 2002 2.2545 61.6780 44.5879 31.8208 14.0499 11.9168 4.3922 1.6108 India 2003 6.2659 62.1692 44.4590 31.1206 14.7089 11.4445 3.8059 1.5740 India 2004 6.2060 63.5218 44.8072 35.5681 17.5513 10.9345 3.7672 1.5278 India 2005 7.6503 64.4612 44.9318 39.4036 19.2801 10.8741 4.2464 1.4763 India 2006 7.6590 67.4279 47.4098 43.2206 21.0695 10.3261 6.1455 1.4223 India 2007 8.2176 70.9988 51.1678 44.8187 20.4309 10.2870 6.3700 1.3730 India 2008 2.4173 75.7800 56.1884 48.5391 23.6012 10.9294 8.3518 1.3341 India 2009 6.9639 77.7151 57.6603 47.2967 20.0496 11.9045 10.8774 1.3089 India 2010 9.0232 76.0772 56.5255 49.5123 21.9387 11.4304 11.9923 1.2928 India 2011 4.8850 76.7413 58.5979 49.9256 23.8848 11.6176 8.8578 1.2800 India 1994 5.9185 45.3056 34.0851 51.9353 26.5114 8.5185 1.6177 8.1142 Indonesia 1995 6.8134 48.5857 37.6791 53.5264 26.3122 9.4321 1.5716 7.8291 Indonesia 1996 6.1224 52.6939 42.4541 55.4656 25.8246 7.9685 1.5262 7.5670 Indonesia 1997 3.2670 55.9991 44.4599 60.8489 27.8593 6.2299 1.4869 6.8428 Indonesia 1998 58.3871 1.4592 5.6935 -14.2870 59.8604 50.3634 53.2379 52.9681 Indonesia 1999 20.4891 1.4457 6.6045 -0.5352 58.3876 47.7596 20.5928 35.5141 Indonesia 2000 3.5509 3.7200 1.4423 6.5320 53.8827 42.3036 19.9085 40.9773 Indonesia 2001 2.2973 11.5021 1.4406 6.8891 50.9977 36.9754 20.2905 39.0321 Indonesia 2002 3.1527 11.8788 1.4370 7.2575 48.2789 34.9719 21.2767 32.6876 Indonesia 2003 3.4518 6.5857 1.4347 8.1295 47.3529 33.6585 22.9497 30.4777 Indonesia 2004 3.7368 6.2435 1.4328 8.3219 44.8640 31.2107 26.3925 32.2167 Indonesia 2005 4.4387 10.4520 1.4299 8.1095 43.2544 30.5799 26.4279 34.0673 Indonesia 2006 4.3009 13.1094 1.4281 8.6272 41.3271 28.5432 24.6060 31.0347 Indonesia 2007 5.1816 6.4074 1.4228 8.3465 41.7627 28.1323 25.5638 29.4357 Indonesia 2008 4.8904 9.7766 1.4061 8.4238 38.3940 26.8831 26.4717 29.8083 Indonesia 2009 3.5433 4.8135 1.3751 9.5892 38.1720 26.7522 27.6479 24.1591 Indonesia 2010 5.1078 5.1328 1.3341 9.0413 38.3763 26.7644 29.0541 24.5806 Indonesia

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP

5.3786 38.7770 26.9945 31.7756 26.3426 8.9866 5.3575 1.2901 Country Year 2011

-11.3227 13.0864 1.2254 26.5680 37.0647 10.6818 1,877.3724 -1.4509

-6.5773 11.3770 1.3112 7.1308 38.9739 13.5821 176.1553 -1.7523

2.0337 9.8500 1.9572 6.3114 35.2688 12.9111 39.1825 -1.5146

3.3196 10.3459 1.3211 5.1722 34.9169 12.3807 17.4080 -1.5800

-0.1920 8.5705 1.7201 6.3558 30.3442 10.7814 7.1463 -1.7261

3.6829 13.5823 3.3698 8.2418 42.4621 11.5407 8.2960 -0.9525

10.1305 15.2704 6.1868 11.1928 56.6024 12.0768 13.1809 -0.3005

13.6932 17.7209 9.4145 15.9762 45.8950 13.4141 8.3541 -0.1701

21.0727 10.9576 18.6186 46.9906 11.6095 9.7955 5.8369 0.0041

21.0701 10.6799 21.9376 48.4170 11.2575 8.9329 6.4382 0.3364

28.1109 15.2420 26.5977 52.5004 11.6145 8.8410 6.8821 0.6949

27.2093 14.7881 35.6856 53.5425 11.2485 8.7292 7.5800 0.8889

36.0060 21.3053 47.7839 51.1512 10.1809 9.5353 8.5908 1.0577

36.0304 22.7936 58.9415 49.4398 11.0539 7.6614 10.7687 1.1439

39.0409 25.2280 49.6474 57.2499 10.1885 2.0491 17.1519 1.2184

-1.4378 44.0232 25.3262 50.2699 42.0407 11.6629 7.3064 2.6411

38.8844 21.6443 39.2959 43.9573 10.8123 5.7894 7.1158 1.4178

35.3702 18.3604 35.9995 49.4750 10.6702 5.9718 8.3486 1.4317

7.5672 39.1462 29.5901 54.0195 26.6377 11.4464 6.2567 0.8971 1994

7.6195 38.5985 28.8520 53.2563 28.8283 11.2043 4.4797 1.4295 1995

5.9833 39.7488 30.9342 56.7608 27.8620 11.6226 4.9234 0.9535 1996

3.6740 41.4411 34.3074 62.5419 32.3925 11.5546 4.4469 0.9379 1997

-7.5246 53.4057 46.0555 68.5585 46.1641 12.8032 7.5121 0.7220 1998

8.7113 62.1941 53.8136 74.6661 39.0636 12.3085 0.8114 0.7104 1999

7.5838 68.4722 60.6814 77.5015 38.5642 11.9524 2.2653 0.8353 2000

3.2072 71.7787 63.5649 81.5462 35.7406 12.7430 4.0669 0.7397 2001

6.5538 72.0162 63.2518 88.2604 33.1258 12.6198 2.7631 0.5580 2002

2.2937 72.1644 63.6284 90.1334 35.3690 13.0434 3.5138 0.4964 2003

4.2270 66.5174 58.2426 84.7301 40.8831 13.3183 3.5910 0.3754 2004

3.7434 65.5146 56.5837 87.0009 39.2673 13.8701 2.7544 0.2059 2005 Indonesia Kazakhstan 1994 Kazakhstan 1995 Kazakhstan 1996 Kazakhstan 1997 Kazakhstan 1998 Kazakhstan 1999 Kazakhstan 2000 Kazakhstan 2001 Kazakhstan 2002 Kazakhstan 2003 Kazakhstan 2004 Kazakhstan 2005 Kazakhstan 2006 Kazakhstan 2007 Kazakhstan 2008 Kazakhstan 2009 Kazakhstan 2010 Kazakhstan 2011 Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep.

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Country Year

2006 4.6699 65.1249 55.6799 95.0060 39.6839 14.5146 2.2417 0.4849

2007 4.6170 60.9000 52.0101 99.5244 41.9229 14.6934 2.5343 0.4661

2008 1.5648 67.0678 58.0909 109.1137 53.0089 15.2900 4.6743 0.7197

2009 -0.1558 72.5259 62.6297 107.0386 49.7302 15.9924 2.7570 0.4749

2010 5.8296 75.6199 65.8852 100.5732 52.2783 15.2050 2.9559 0.4625

2011 2.8659 78.1167 68.2055 100.2321 56.2490 15.3974 4.0000 0.7440

1994 -20.0568 12.8554 2.4562 15.8247 33.7618 18.9048 180.7387 -0.0354

1995 -6.3633 17.2019 1.8261 12.5392 29.4671 19.5384 43.5924 0.9983

1996 5.5112 13.6257 1.2600 8.6593 30.7381 18.5181 31.9473 1.4801

1997 8.3237 13.7339 3.5687 3.4746 38.2869 17.2957 23.4354 1.4585

1998 0.5672 14.4905 5.1045 5.3487 36.4833 17.8547 10.4574 1.5340

1999 2.1268 13.5833 4.9612 5.1014 42.2029 19.1205 37.0309 1.4861

2000 4.1784 11.3180 4.2709 4.1615 41.8477 20.0413 18.7007 1.1911

2001 4.3270 11.1446 3.6219 3.8290 36.7247 17.4758 6.9197 0.9489

2002 -0.9309 14.6266 4.4397 4.1780 39.5814 18.6192 2.1342 0.9179

2003 5.9140 17.5286 4.8709 4.7836 38.6810 16.8310 2.9746 1.0484

2004 5.7395 20.5788 6.7533 7.0763 42.5559 18.1726 4.1108 1.2101

2005 -1.2951 21.1683 6.1153 7.9754 38.7317 18.7044 4.3549 1.1279

2006 2.0004 28.4405 8.1727 10.4658 41.7205 17.9877 5.5612 1.0751

2007 7.5127 30.3917 7.5983 15.0530 52.9130 17.1030 10.1752 0.9536

2008 7.3764 25.7741 7.5445 13.7938 53.5490 17.5207 24.5242 0.9502

2009 1.6517 28.9963 8.9839 12.8873 54.6983 18.4316 6.8986 1.2073 Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Korea, Rep. Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic Kyrgyz Republic

2010 -1.6518 31.4053 8.6740 12.5130 51.5543 18.1271 7.9677 1.1929 Kyrgyz

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Country Year Republic

2011 4.6747 27.8080 7.8959 11.6513 54.5385 18.2274 16.4959 1.2169 Kyrgyz Republic 7.3333 14.9876 9.4503 8.9228 24.9869 5.3668 6.7845 2.6722 1994 Lao PDR 7.0588 13.6189 8.8851 9.0801 23.2204 4.4168 19.5939 2.5011 1995 Lao PDR 7.7778 14.1931 9.8147 9.0219 22.6987 4.4697 13.0232 2.3357 1996 Lao PDR 7.0588 18.4445 14.8131 12.9736 23.8922 4.5582 27.5089 2.1845 1997 Lao PDR 7.2500 20.5078 16.5058 12.6188 36.4559 1.8507 90.9807 2.0233 1998 Lao PDR

35.8758 7.1429 128.4191 14.9525 12.8325 8.4413 5.2495 1.8526 1999 Lao PDR 6.7090 16.5386 14.0138 8.9317 30.0958 3.8858 25.0846 1.6869 2000 Lao PDR 6.7508 16.3356 13.9675 9.5869 28.4884 3.9556 7.8118 1.5083 2001 Lao PDR 6.8287 19.9604 16.6407 8.5121 29.3845 4.2271 10.6313 1.3631 2002 Lao PDR 6.8312 19.9176 15.9860 6.9191 29.6856 4.4456 15.4894 1.3225 2003 Lao PDR 6.9948 20.5788 15.7592 6.7133 30.5528 4.7619 10.4623 1.4144 2004 Lao PDR

8.0987 19.0763 13.7281 7.3548 34.1575 5.5012 7.1654 1.5933 2005 Lao PDR 8.3459 20.0852 14.3890 5.8739 40.3981 6.9787 6.8022 1.8018 2006 Lao PDR 8.4573 24.1019 16.5447 6.5433 34.4991 5.9676 4.5223 1.9708 2007 Lao PDR 9.4276 24.2926 16.4877 9.5663 32.0161 6.2024 7.6293 2.0713 2008 Lao PDR 5.9163 30.8242 21.1802 17.2418 30.8816 10.7366 0.0353 2.0770 2009 Lao PDR 9.4767 6.9736 35.9175 25.2113 20.7630 35.5426 5.9823 2.0176 2010 Lao PDR 9.8067 6.5414 40.1799 28.1259 27.3652 38.0045 7.5769 1.9448 2011 Lao PDR 6.4869 111.0395 82.2998 109.2177 89.1512 12.2649 3.7250 2.5316 1994 Malaysia 7.0974 115.6304 87.0452 124.4147 94.0896 12.3732 3.4506 2.5352 1995 Malaysia 7.2779 120.1248 91.3326 141.6332 91.5758 11.1054 3.4886 2.5461 1996 Malaysia 4.6896 125.5069 96.5303 158.3850 93.2894 10.7670 2.6625 2.5358 1997 Malaysia -9.6044 125.1519 104.8777 158.5054 115.7437 9.7690 5.2703 2.4875 1998 Malaysia 3.6069 132.1210 107.6100 149.1530 121.3114 10.9867 2.7446 2.3912 1999 Malaysia 6.3148 122.6988 100.4259 134.9999 119.8097 10.1652 1.5347 2.2658 2000 Malaysia -1.7880 138.4607 113.2149 129.1014 110.4025 12.0393 1.4168 2.1333 2001 Malaysia 3.0235 133.1045 106.7675 121.8273 108.3053 12.9578 1.8079 2.0193 2002 Malaysia 3.4884 132.3113 106.1411 118.9741 106.9434 12.9680 0.9928 1.9344 2003 Malaysia 4.5707 131.7114 105.0824 111.9376 115.3733 12.5799 1.5185 1.8881 2004 Malaysia 3.2748 124.9644 99.4796 106.5246 112.8990 11.4736 2.9609 1.8684 2005 Malaysia 3.6566 129.3376 103.3435 103.6633 112.1855 11.1676 3.6092 1.8541 2006 Malaysia 4.4703 125.2033 99.0045 101.5808 106.1686 11.5670 2.0274 1.8319 2007 Malaysia 3.1132 119.5904 94.7482 96.7484 99.4996 11.5048 5.4408 1.8055 2008 Malaysia -3.0899 139.1654 109.1639 111.6067 91.4168 13.0486 0.5833 1.7715 2009 Malaysia 5.4501 133.9500 103.7890 110.6802 93.7453 12.1941 1.7100 1.7320 2010 Malaysia 3.4153 138.5474 107.5705 112.1971 91.5584 13.0236 3.2000 1.6942 2011 Malaysia 0.7613 1.3697 20.1401 11.4906 10.6699 44.6307 25.1673 87.5800 1994 Mongolia 0.7664 5.5572 15.6641 9.1193 7.9574 40.5414 11.1029 0.0435 1995 Mongolia

M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Y

Country Year 1996 1.3893 16.2053 7.9617 8.8451 35.5243 12.5966 46.8900 0.8033 Mongolia 2.9998 1997 18.2293 10.0712 5.1627 52.6663 12.2149 36.5561 0.8222 Mongolia 2.4110 1998 17.6897 8.9552 9.1228 47.8435 15.6001 9.3570 0.8482 Mongolia 2.1226 1999 20.3758 9.7490 7.4395 50.1584 14.6341 7.5649 0.8698 Mongolia 0.2020 2000 21.1443 10.4625 6.9328 53.9968 15.3072 11.5955 0.8914 Mongolia 1.9739 2001 23.7854 9.6709 9.1431 50.3183 16.7913 0.9215 6.2774 Mongolia 3.6963 2002 30.3299 14.0933 14.4104 50.7266 16.1226 0.9691 0.9171 Mongolia 5.8712 2003 38.4530 19.8753 22.3056 52.3520 14.2425 1.0328 5.1290 Mongolia 9.3370 2004 35.8736 21.9134 25.5529 60.7878 14.4677 1.1140 8.2412 Mongolia 5.8694 2005 37.4879 22.0861 27.5507 58.7694 12.1389 12.7166 1.2047 Mongolia 7.0102 2006 38.1519 24.7173 30.1190 59.4433 11.6833 1.2975 5.0952 Mongolia 8.5524 2007 48.4450 30.0589 41.5765 59.6144 13.0712 1.3802 9.0452 Mongolia 7.1463 2008 34.6271 20.4336 39.9020 54.0170 15.3194 25.0567 1.4448 Mongolia 2009 -2.8774 43.6989 28.1732 40.2997 50.2780 14.7461 6.2792 1.4850 Mongolia 2010 4.6538 55.6180 32.7556 39.6033 54.6999 13.7278 10.1496 1.5048 Mongolia 2011 15.6623 57.8321 35.0869 51.6360 62.3417 13.0252 1.5172 9.4841 Mongolia 1994 6.0122 27.8454 7.7813 5.9931 1.1433 9.5775 1.4275 24.0988 Myanmar 1995 5.4744 30.2453 9.6418 7.5816 0.8323 8.2051 1.4304 25.1947 Myanmar 1996 4.9415 32.1123 11.2318 9.5643 0.6929 8.6905 1.4498 16.2754 Myanmar

1997 4.1497 29.0958 9.7143 10.3189 0.5759 8.0000 1.4519 29.6972 Myanmar 1998 4.4202 27.0467 9.7708 9.6992 0.4179 8.1356 1.3976 51.4875 Myanmar 1999 9.5884 25.7496 10.1976 8.0977 0.3216 18.1818 1.2692 18.4010 Myanmar 2000 12.5796 31.4707 13.4631 9.5174 0.4946 19.1781 1.0944 -0.1092 Myanmar 2001 10.4443 32.5206 12.9212 11.0022 0.4608 14.4737 0.9065 21.1013 Myanmar 2002 11.3245 27.8146 10.0125 10.3448 0.3547 12.0000 0.7480 57.0745 Myanmar 2003 13.2619 20.4249 5.1928 4.0957 0.1830 9.4949 0.6391 36.5897 Myanmar 2004 13.0830 22.9309 6.7201 4.7402 0.1839 10.0000 0.5993 4.5342 Myanmar 2005 12.8768 21.5713 5.8490 4.6571 0.1583 10.0000 0.6114 9.3686 Myanmar 2006 12.3855 20.0221 5.5103 3.8771 0.1714 12.1429 0.6338 19.9965 Myanmar 2007 11.2753 18.7858 5.1539 3.4237 0.1500 11.1111 0.6492 35.0246 Myanmar 9.5119 2008 17.5019 5.7380 3.1211 0.1115 9.2308 0.6766 26.7995 Myanmar 9.8136 2009 20.3392 7.3589 3.4722 0.1152 9.3939 0.7136 1.4723 Myanmar 9.5693 2010 25.7334 10.5042 4.7670 0.1143 9.0476 0.7553 7.7184 Myanmar 4.7537 2011 30.7945 13.9546 6.7415 0.1145 10.3636 0.8046 5.0215 Myanmar 5.5563 1994 36.2421 21.1630 18.5501 18.9939 8.0227 2.5946 8.3493 Nepal 0.9256 1995 38.0349 23.0362 22.8314 24.9732 9.2469 2.5670 7.6230 Nepal 2.7452 1996 37.5773 23.6001 23.1978 22.8176 9.2474 2.5329 9.2205 Nepal 2.4839 1997 43.1952 25.1521 23.8851 26.3278 8.9076 2.4884 4.0100 Nepal 0.5212 1998 44.7794 29.8659 28.6631 22.8221 9.3121 2.4104 11.2445 Nepal 1.9132 1999 47.9258 32.0203 28.8759 22.8485 8.9257 2.2946 7.4511 Nepal 3.6964 2000 51.3365 34.9285 30.6706 23.2840 8.9500 2.1539 2.4788 Nepal

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP

Country Year 2001 2.3685 51.5259 35.1822 29.4159 22.5539 8.1050 2.6883 2.0110 Nepal -2.1612 50.8325 34.2010 22.8689 17.7371 8.3984 2002 3.0294 1.8751 Nepal 8.6650 2003 1.6354 52.2943 35.6375 26.1426 15.6999 5.7070 1.7384 Nepal 8.6441 2004 2.4323 54.2323 36.3817 27.0973 16.6827 2.8418 1.6033 Nepal 8.8992 2005 0.9909 54.1987 36.5411 28.7262 14.5837 6.8363 1.4743 Nepal 8.6834 2006 1.6605 57.1379 38.9643 33.1529 13.4466 7.5551 1.3431 Nepal 9.1985 2007 1.4480 60.8602 42.5145 37.2815 12.8557 6.0977 1.2251 Nepal 9.8893 2008 4.1536 75.4001 55.8684 51.6526 12.7758 10.9092 1.1471 Nepal 2009 2.6600 80.6631 60.3196 59.1785 12.4194 10.7767 11.6081 1.1196 Nepal 2010 2.9740 73.1866 55.8459 54.5486 9.5825 9.9850 9.9802 1.1278 Nepal 2011 2.0902 75.7044 58.9109 52.8588 8.9070 9.6145 9.5486 1.1494 Nepal 1994 1.1533 45.7592 17.8694 24.0060 16.2825 12.1134 12.3682 2.5550 Pakistan 1995 2.3046 43.5708 17.2589 24.2071 16.7100 11.7435 12.3436 2.5896 Pakistan 1996 2.1274 46.0413 21.1371 24.6940 16.9031 12.6451 10.3738 2.6438 Pakistan 1997 -1.6330 48.2032 19.3846 24.6462 16.0820 11.8936 11.3755 2.6653 Pakistan 1998 -0.0932 47.1502 19.8020 25.1139 16.4848 11.2641 6.2280 2.6166 Pakistan 1999 1.1264 44.8203 17.7519 25.4743 15.3535 10.3601 4.1426 2.4782 Pakistan 8.6430 2000 1.9075 38.5947 15.6990 22.3361 13.4413 4.3667 2.2866 Pakistan 7.7808 2001 -0.1156 39.1513 16.2761 21.7755 14.6595 3.1483 2.0814 Pakistan

8.7239 2002 1.2689 43.2519 18.1822 21.6739 15.2236 3.2903 1.9131 Pakistan 8.7925 2003 2.9754 46.4252 18.0194 24.5973 16.7190 2.9141 1.8049 Pakistan 8.1988 2004 5.4947 48.3616 18.5034 28.7361 15.6669 7.4446 1.7762 Pakistan 7.8443 2005 5.7769 49.1865 11.1866 28.6456 15.6895 9.0633 1.8013 Pakistan 2006 4.2922 48.0208 10.6353 28.9385 15.2298 10.8130 7.9211 1.8405 Pakistan 2007 3.7987 50.5326 11.3489 29.6628 14.1935 9.1803 7.5987 1.8610 Pakistan 2008 -0.2223 45.2249 12.8166 29.8418 12.8480 12.4813 20.2861 1.8613 Pakistan 2009 1.7408 41.7792 11.4497 23.5723 12.8591 8.0883 13.6478 1.8309 Pakistan 2010 1.6983 41.3155 10.5839 21.5045 13.5741 7.9632 13.8811 1.7803 Pakistan 2011 1.1198 37.9995 9.8917 18.3712 14.1554 7.9306 11.9168 1.7274

1994 3.2793 30.1039 18.9926 16.2476 53.5346 18.6076 2.8527 2.5457

1995 -5.7760 30.5695 19.2592 14.5515 61.0390 17.0807 17.2809 2.5812

1996 4.9500 36.4372 20.7652 13.3869 59.4045 19.9078 11.6242 2.6180

1997 -6.4136 37.6615 23.4423 17.2867 49.1575 19.2713 3.9644 2.6460

1998 -6.2893 35.0083 20.7740 20.2294 54.0415 18.0599 13.5742 2.6540

1999 -0.7957 33.7823 18.5634 17.6506 63.1184 16.9494 14.9322 2.6375 Pakistan Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea 2000 -5.0012 32.1675 18.0680 17.1933 66.1784 16.5681 15.5959 2.6043 Papua New

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Country Year Guinea

2001 -2.6508 32.0064 19.3949 16.8861 65.3300 16.2370 9.2982 2.5647

2002 -2.6525 30.6224 16.9063 15.2734 60.9158 15.3373 11.7994 2.5280

2003 -0.3549 27.1378 13.5588 13.5861 69.4180 15.2560 14.7091 2.4956

2004 0.2153 30.9419 13.3023 13.6233 72.1640 15.3143 2.1034 2.4705

2005 1.0926 33.3617 13.5041 14.0360 73.6303 13.1992 1.8362 2.4494

2006 0.1290 41.0938 18.9695 17.2130 82.0827 12.0564 2.3685 2.4283

2007 4.6627 47.8503 21.6598 21.0723 80.9481 11.3099 0.9114 2.4018

2008 4.2080 44.8511 19.3304 23.7117 74.5699 10.2894 10.7614 2.3672

2009 3.0748 54.1220 25.5897 32.0097 57.7709 10.6637 6.9183 2.3229

2010 5.5606 50.5656 20.9119 31.7697 55.8521 9.4595 6.0162 2.2726

2011 6.5824 49.8582 19.3082 28.6467 53.2249 8.3817 8.4359 2.2209 Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea Papua New Guinea 2.0299 1994 47.1222 37.6771 29.0933 33.8257 10.7964 8.3619 2.2796 Philippines 2.3324 1995 51.8482 41.6367 37.5319 36.3573 11.3878 6.7055 2.2604 Philippines 3.4908 1996 56.2965 45.5631 48.9798 40.5067 11.9480 7.5137 2.2420 Philippines 2.8679 1997 62.0279 51.0532 56.4575 48.9565 13.1837 5.5909 2.2176 Philippines 1998 -2.7436 55.3449 45.6607 43.3217 44.7642 13.2789 9.2659 2.1910 Philippines 0.8631 1999 58.8772 46.6844 38.5175 45.4893 12.2189 5.9471 2.1606 Philippines 2.1958 2000 57.6758 46.7688 36.7690 51.3693 11.4237 3.9501 2.1265 Philippines 0.7382 2001 58.4095 48.0922 37.5296 46.0269 11.0803 5.3455 2.0974 Philippines

1.5043 2002 59.4922 47.9813 34.8845 46.7470 10.5738 2.7228 2.0667 Philippines 2.8484 2003 57.2755 45.6567 33.1405 47.1571 10.2025 2.2892 2.0190 Philippines 4.6095 2004 56.3288 45.0801 32.2414 48.5726 9.3824 4.8292 1.9501 Philippines 2.8061 2005 54.2756 43.2369 29.0735 46.1370 9.0398 6.5169 1.8699 Philippines 3.3465 2006 60.6648 47.8780 28.6940 46.5781 9.1804 5.4852 1.7847 Philippines 4.7690 2007 60.4960 46.8405 28.8641 43.2608 9.2849 2.9000 1.7124 Philippines 2.3965 2008 59.4293 45.3856 29.0650 36.9120 8.8318 8.2604 1.6690 Philippines 2009 9.8603 -0.5392 62.1080 46.7161 29.1628 32.2324 4.1293 1.6626 Philippines 5.8345 2010 9.7217 61.3992 46.0969 29.5785 34.8033 3.8793 1.6813 Philippines 2.1658 2011 9.5699 59.7960 44.1279 31.7793 31.0178 4.6473 1.7073 Philippines 1994 -3.4134 27.6494 18.1980 15.1163 23.5084 25.5000 12.0804 0.9405 Samoa 1995 5.5466 34.6494 22.3523 19.6503 34.6212 24.0000 -2.9035 0.8096 Samoa

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP

Country Year 1996 6.1938 32.8521 21.9038 20.9785 35.3561 23.4783 5.3746 0.6549 Samoa -0.2511 33.6094 21.6898 22.2895 32.7026 23.3333 6.8618 0.5328 1997 Samoa 1.3461 32.5919 22.5239 25.0466 36.3101 25.4545 2.2188 0.4566 1998 Samoa 1.3321 36.0169 24.4101 28.1211 35.7857 24.3478 0.2651 0.4493 1999 Samoa 6.1888 38.0843 25.8314 30.6022 33.8170 23.9130 0.9668 0.4914 2000 Samoa 6.4308 36.8906 24.0792 31.9701 34.5808 23.7500 3.8350 0.5443 2001 Samoa 3.9151 38.0400 25.7295 33.0651 32.8791 23.8462 8.0503 0.5821 2002 Samoa 4.3820 40.4194 26.4201 33.3162 31.2924 23.1250 0.1158 0.6125 2003 Samoa 4.4667 39.1041 26.5194 33.5186 31.6491 22.8947 16.3132 0.6267 2004 Samoa 3.8349 43.0499 27.2489 39.1408 31.8719 22.0455 1.8568 0.6322 2005 Samoa 1.6891 43.9526 28.9725 43.5726 32.4649 22.2222 3.7001 0.6343 2006 Samoa 1.5130 45.9523 31.4932 43.1280 32.8603 21.8182 5.5771 0.6424 2007 Samoa 3.9948 44.9766 32.0376 43.2744 32.7197 22.2222 11.5659 0.6585 2008 Samoa -5.4080 50.1217 34.4248 44.3724 33.1706 21.1538 6.3250 0.6845 2009 Samoa 0.0271 52.3813 34.1559 45.8123 34.7327 20.0000 0.7770 0.7148 2010 Samoa 1.5601 47.1548 30.4052 47.2748 31.6839 19.4030 5.1981 0.7498 2011 Samoa 7.1631 84.0141 63.0857 81.6934 167.2232 8.2114 3.1001 3.1343 1994 Singapore 4.0672 82.6322 62.0892 89.0544 183.0107 8.3917 1.7205 3.0390 1995 Singapore 3.3399 83.4163 63.2684 94.8381 178.4888 9.2881 1.3832 4.0644 1996 Singapore

4.9258 83.7275 65.0678 97.2744 171.5721 9.0840 2.0036 3.3566 1997 Singapore 9.8972 -5.4386 113.0069 93.8620 108.8390 169.0347 -0.2675 3.3979 1998 Singapore 9.9377 5.3517 121.2738 99.6504 104.4097 180.1580 0.0167 0.7989 1999 Singapore 7.1695 105.1136 84.6553 97.8534 192.3376 10.8863 1.3616 1.7329 2000 Singapore -3.7844 115.1289 92.1660 117.7686 187.8285 12.0943 0.9972 2.6967 2001 Singapore 3.2538 111.0960 89.0206 104.1606 188.7558 12.2567 -0.3917 0.9141 2002 Singapore 6.1357 116.5423 93.3794 106.6280 207.4226 11.8297 0.5079 -1.4764 2003 Singapore 7.7994 108.6588 85.4748 97.7135 219.2673 10.8611 1.6627 1.2534 2004 Singapore 4.8760 105.2853 83.2099 90.9155 229.6754 10.4924 0.4251 2.3505 2005 Singapore 5.4128 113.2952 90.8040 85.9534 233.3484 10.3090 1.0209 3.1293 2006 Singapore 4.4159 111.1826 87.1514 86.9678 217.1678 9.5431 2.0951 4.1652 2007 Singapore -3.5696 132.6352 95.5681 106.6503 232.8727 9.9884 6.5186 5.3216 2008 Singapore -3.9220 149.1329 101.1217 109.8911 196.0272 10.4502 0.6036 3.0164 2009 Singapore 12.7490 130.0157 91.9878 100.0423 203.5849 10.5252 2.8000 1.7707 2010 Singapore 2.7240 135.6531 94.0544 112.5641 207.1900 10.3232 5.2529 2.0858 2011

1994 6.1571 20.4337 9.7860 11.9614 36.7523 27.5000 13.2560 2.8344

1995 5.2463 19.2992 9.6342 11.7869 36.2223 33.3333 9.6292 2.8192

1996 -1.1568 19.5296 9.7185 12.6572 34.4215 32.5000 11.7744 2.8006

1997 -4.0961 19.8936 9.8292 13.3629 38.6660 26.1737 8.0840 2.7820 Singapore Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Country Year

1998 -0.9508 18.9777 9.6299 14.6093 36.1877 20.7669 12.3995 2.7605

1999 -3.1658 19.7436 8.3187 14.9734 35.6880 22.5289 8.0204 2.7357

2000 -16.5968 20.9200 9.5840 16.0121 24.0900 25.2190 7.8896 2.7072

2001 -10.4968 19.6938 8.4492 19.8113 16.5118 25.2502 6.9258 2.6783

2002 -5.4712 19.2025 8.4143 18.9162 20.0667 21.9186 10.9296 2.6448

2003 3.5670 21.9509 8.7477 19.0519 26.4064 21.0050 8.2695 2.6000

2004 2.0114 22.9884 9.8554 17.9113 30.9303 28.5475 6.9858 2.5422

2005 2.5297 30.2589 11.3796 20.5671 34.0713 36.0477 7.3307 2.4764

2006 4.0250 34.3071 11.9974 25.0483 36.1379 39.1937 11.2200 2.4082

2007 7.6922 32.3555 10.6199 27.6044 36.6694 40.3846 7.6660 2.3443

2008 4.4124 31.3208 11.4271 30.3463 37.2968 39.3443 17.3201 2.2886

2009 -3.8210 37.7984 14.5185 31.8435 36.6447 38.3333 7.0927 2.2432

2010 4.2118 37.9056 14.0836 27.1764 31.1070 32.3529 1.0515 2.2054

2011 6.2134 40.7572 11.1297 23.9185 24.9806 30.9524 7.3427 2.1702 Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands Solomon Islands 1994 4.1539 32.9834 20.8154 10.9574 33.8129 9.6708 8.4487 1.3789 Sri Lanka 1995 4.0748 38.8518 27.5878 31.0668 35.5976 11.4716 7.6748 1.3601 Sri Lanka 1996 2.6678 37.5791 27.3982 29.8960 34.9733 10.5479 15.9358 1.0967 Sri Lanka 1997 5.0759 37.4793 27.8360 29.4419 36.5381 10.3559 9.5737 1.2573 Sri Lanka 1998 3.4945 37.1067 27.6499 28.7226 36.2438 9.7983 9.3642 1.1566 Sri Lanka 1999 2.8118 38.7281 28.9128 29.2577 35.4837 9.0284 4.6917 1.4377 Sri Lanka 2000 5.7447 38.4389 29.0183 28.8346 39.0157 10.5109 6.1763 0.2411 Sri Lanka 2001 0.0522 39.0180 30.3345 28.1074 37.3312 10.2630 14.1585 -1.6096 Sri Lanka 2002 3.2833 38.0490 29.5308 27.6342 34.9133 12.7188 9.5510 0.6575 Sri Lanka 2003 4.5478 39.4443 30.5201 28.9232 34.6535 12.1605 6.3146 1.3231 Sri Lanka 2004 4.0236 41.1093 32.0536 30.6202 35.3309 12.6298 7.5759 1.3573 Sri Lanka 2005 5.1114 41.7158 32.2726 32.8985 32.3369 13.0887 11.6397 1.0696 Sri Lanka 2006 6.5072 41.0354 32.1527 33.9736 30.1285 15.3619 10.0202 1.0835 Sri Lanka 2007 5.8330 39.2723 31.7833 33.2552 29.1150 15.2722 15.8421 0.9073 Sri Lanka 2008 5.0172 34.5526 28.2372 28.6961 24.8415 16.1832 22.5645 0.8843 Sri Lanka 2009 2.3593 37.4020 30.3903 24.7390 21.3284 17.6111 3.4650 1.1459 Sri Lanka

M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP Y

Country Year 2010 6.9543 37.3742 30.0533 26.6186 22.3768 15.5709 6.2176 0.9878 Sri Lanka 7.1316 38.1120 31.3727 30.6471 23.0526 14.7906 6.7168 1.0404 2011 Sri Lanka 8.1475 83.2370 74.3670 127.7480 38.8717 9.7645 5.0477 0.7233 1994 Thailand 8.2789 84.9683 76.2674 139.8277 41.8439 9.8992 5.8182 0.8390 1995 Thailand 4.8329 85.3323 77.0176 147.1867 39.2517 10.1824 5.8051 0.9755 1996 Thailand -2.4650 99.3948 90.8482 165.7191 48.0098 10.0728 5.6258 1.0768 1997 Thailand -11.5646 111.9139 103.3784 155.8963 58.8779 11.0601 7.9947 1.1495 1998 Thailand 3.1953 115.8993 103.6815 131.9244 58.2977 11.4952 0.2847 1.1754 1999 Thailand 3.5121 114.5322 104.4660 108.2628 66.7776 11.3313 1.5920 1.1620 2000 Thailand 0.9779 115.8218 105.0446 96.9135 65.8566 11.3201 1.6269 1.1573 2001 Thailand 4.1053 113.2110 101.6389 102.5375 64.1943 11.0793 0.6973 1.1489 2002 Thailand 5.9479 119.1982 106.6710 100.4969 65.6806 10.7481 1.8043 1.0765 2003 Thailand 5.2331 114.7283 102.3434 101.9591 70.6970 11.1041 2.7591 0.9247 2004 Thailand 3.6040 111.3724 99.2078 100.7289 73.5677 11.8943 4.5404 0.7227 2005 Thailand 4.1902 108.8851 97.6669 95.2045 73.6469 11.8036 4.6375 0.4937 2006 Thailand 4.2385 106.4484 95.1247 113.2383 73.4245 12.1906 2.2756 0.2925 2007 Thailand 1.7764 109.1005 98.0468 113.0478 76.4446 12.3434 5.4000 0.1639 2008 Thailand -2.9527 116.9892 104.4341 116.4218 68.3517 13.4261 -0.8539 0.1389 2009 Thailand 7.1615 116.1260 103.6533 123.8836 71.2858 12.9644 3.3110 0.1884 2010 Thailand

-0.4934 128.2139 115.2318 140.3768 76.9435 13.2591 3.8093 0.2617 2011 Thailand 26.7904 17.4156 30.6653 17.3815 15.9896 4.7880 1.0130 0.1589 1994 Tonga 27.8031 19.2586 36.6153 17.4887 16.8478 3.4783 1.4600 0.2254 1995 Tonga -0.2902 27.7644 19.4277 36.0008 20.3501 17.5853 2.9953 0.3019 1996 Tonga -0.4988 29.9819 21.2480 40.9475 23.7303 19.0753 2.1247 0.3693 1997 Tonga 32.7810 24.0764 42.9009 19.7175 18.4679 2.2792 3.2744 0.4309 1998 Tonga 33.2155 23.6058 38.3426 15.9552 18.7969 3.3859 4.4644 0.4793 1999 Tonga 36.9690 27.0258 41.0080 15.4009 18.2014 2.8379 6.3068 0.5168 2000 Tonga 39.5501 23.5984 41.8513 13.3574 19.2758 3.0326 8.3044 0.5518 2001 Tonga 38.0837 20.9701 43.9528 18.2241 14.3892 2.8137 10.3647 0.5861 2002 Tonga 39.0333 21.2199 44.4438 19.3133 15.8678 1.5354 11.6373 0.6118 2003 Tonga 41.7363 24.9529 40.3302 19.4470 15.2489 0.3576 10.9764 0.6280 2004 Tonga 47.1518 31.3711 52.2332 17.6405 15.2381 1.7339 8.3246 0.6369 2005 Tonga -2.2454 42.8960 29.7102 47.6162 14.3749 20.8041 6.4383 0.6486 2006 Tonga -4.7657 48.0078 32.6019 54.6098 12.1167 18.2219 5.8859 0.6591 2007 Tonga 0.5813 44.2138 29.5979 51.9067 13.7105 18.5712 10.4390 0.6412 2008 Tonga 2.2752 44.0026 30.3186 47.0912 14.0270 19.4999 1.4196 0.5908 2009 Tonga 2.1583 43.6963 28.6425 39.7161 13.1962 18.0795 3.5535 0.5211 2010 Tonga 4.4908 38.9634 23.3337 31.8826 17.8861 17.0970 6.2614 0.4371 2011 Tonga 6.1370 98.5476 83.2511 36.1723 45.3160 26.7484 2.3026 2.7129 1994 Vanuatu -1.3949 108.6740 92.3592 37.7184 44.6478 26.3738 2.2297 2.4228 1995 Vanuatu 0.2316 114.5187 99.0986 36.5719 45.9604 28.7321 0.9063 2.0975 1996 Vanuatu

Y M2 QUASI PRIVATE EXPORT GOV INF POP

Country Year 1997 3.0311 105.4306 90.3110 34.8595 52.1383 20.7791 2.8307 1.8466 Vanuatu 2.5284 105.2429 90.3947 32.4629 42.2895 20.1836 3.2822 1.7390 1998 Vanuatu -1.4882 92.4054 78.2455 35.9609 37.3786 21.5715 1.9990 1.8208 1999 Vanuatu 3.7272 90.1017 76.9272 31.5461 39.1790 20.7981 2.4623 2.0262 2000 Vanuatu -5.7645 94.9355 73.7542 33.4332 37.9562 20.5123 3.6538 2.2585 2001 Vanuatu -6.8603 96.0938 64.2463 37.2154 42.3100 20.8043 1.9636 2.4347 2002 Vanuatu 0.9273 90.6456 58.6952 38.6829 43.2776 19.3585 3.0162 2.5463 2003 Vanuatu 1.6429 93.8051 62.2861 39.9278 45.5996 17.8340 1.4189 2.5718 2004 Vanuatu 2.4520 99.0522 66.1039 43.7846 45.3833 17.4882 1.1992 2.5345 2005 Vanuatu 4.5916 94.0632 61.2752 42.6026 41.2709 17.6802 2.0408 2.4901 2006 Vanuatu 3.8165 97.7052 63.8071 42.8528 40.7948 17.2657 3.9570 2.4605 2007 Vanuatu 3.5361 99.5670 64.7014 54.8081 45.1621 15.5932 4.8273 2.4236 2008 Vanuatu 0.8682 95.4315 57.8891 65.0707 49.1093 15.5932 4.2505 2.3827 2009 Vanuatu -1.5602 85.9260 50.6639 66.7615 46.6265 16.1765 2.8093 2.3403 2010 Vanuatu -1.0348 84.2465 49.5733 70.2772 44.6701 15.3846 0.8627 2.2922 2011 Vanuatu 7.0256 24.0882 5.3378 18.7077 34.0131 8.2550 9.4915 1.6801 1994 Vietnam 7.7588 19.5665 8.1026 18.4847 32.8129 8.1877 17.9996 1.6399 1995 Vietnam 7.6045 20.7101 8.6338 18.6700 40.8685 8.3526 5.6750 1.6000 1996 Vietnam 6.4780 22.5073 9.8223 19.8488 43.1027 8.1308 3.2095 1.5600 1997 Vietnam

4.1534 24.2079 11.6861 20.1239 44.8483 7.6237 7.2662 1.5350 1998 Vietnam 3.2137 36.3728 19.2802 28.1866 49.9662 6.7852 4.1171 1.5000 1999 Vietnam 5.3647 44.6046 24.0023 35.2591 55.0325 6.4183 -1.7103 1.3412 2000 Vietnam 5.5487 52.1189 28.7635 39.2904 54.6122 6.3294 -0.4315 1.2673 2001 Vietnam 5.8447 53.0445 29.6478 43.1380 56.8001 6.2333 3.8308 1.1605 2002 Vietnam 6.1010 61.6292 36.0319 48.3724 59.2940 6.3201 3.2199 1.1621 2003 Vietnam 6.5067 69.2636 41.5848 58.7224 65.7363 6.3960 7.7591 1.1974 2004 Vietnam 7.1838 77.2838 48.4469 65.8556 69.3591 6.1548 8.2814 1.1668 2005 Vietnam 7.0344 86.3225 56.3292 71.2161 73.6051 6.0285 7.3858 1.1098 2006 Vietnam 7.2869 109.2930 71.2444 93.5548 76.8951 6.0546 8.3038 1.0841 2007 Vietnam 5.1852 101.6809 72.5020 90.2334 77.9225 6.1213 23.1163 1.0644 2008 Vietnam 4.2184 115.1719 81.0899 112.7600 68.3005 6.3037 7.0546 1.0549 2009 Vietnam 5.6687 125.1947 93.6209 125.1947 77.5307 6.5279 8.8616 1.0494 2010 Vietnam 4.7914 109.2699 82.1515 111.6367 86.9601 6.4821 18.6775 1.0385 2011

Vietnam

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Nghiên cứu mối quan hệ giữa chiều sâu tài chính và tăng trưởng kinh tế của các quốc gia đang phát triển ở Châu Á

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

ĐẶNG THỊ THU THẢO

NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA

CHIỀU SÂU TÀI CHÍNH VÀ

TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ CỦA CÁC

QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN Ở CHÂU Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

ĐẶNG THỊ THU THẢO

NGHIÊN CỨU MỐI QUAN HỆ GIỮA

CHIỀU SÂU TÀI CHÍNH VÀ

TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ CỦA CÁC

QUỐC GIA ĐANG PHÁT TRIỂN Ở CHÂU Á

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2013

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH

Nhận xét của Người hướng dẫn khoa học

LỜI CẢM ƠN

Đặng Thị Thu Thảo

LỜI CAM ĐOAN

Đặng Thị Thu Thảo

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

DW: Durbin-Watson

FEM: Fixed Effects Model

GDP: Gross Domestic Product

IMF: International Monetary Fund.

M1: cung tiền M1

M2: cung tiền mở rộng M2

OLS: Ordinary least square

REM: Random Effects Model

WB: World Bank

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 3.1: Mô tả kỳ vọng dự kiến của mô hình ....................................................... 25

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến ......................................................................... 26

Bảng 4.2: Kiểm định tương quan của giả thuyết 1 .................................................. 27

Bảng 4.3: Kết quả hồi quy giả thuyết 1 ................................................................... 28

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy giả thiết 1 bằng mô hình FEM (tác động quốc gia) ...... 30

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy giả thuyết 2 ................................................................... 32

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy giả thiết 2 bằng mô hình FEM (tác động quốc gia) ...... 33

Bảng 4.7: Kết quả hồi quy giả thuyết 3 ................................................................... 34

Bảng 4.8: Kết quả hồi quy giả thiết 3 bằng mô hình FEM (tác động quốc gia) ...... 35

Bảng 4.9: Kết quả hiệu chỉnh phương sai thay đổi .................................................. 37

TÓM TẮT

--------------------

1. GIỚI THIỆU

2. TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

2.1 Các nghiên cứu tìm thấy ảnh hưởng tích cực của chiều sâu tài chính đối

với tăng trưởng kinh tế.

Levine, Loayza, Beck (2000) tập trung để trả lời 2 câu hỏi (1) liệu các yếu tố

(2009) đã lấy dữ liệu 31 tỉnh ở đại lục Trung Quốc từ 1986-2002, sử dụng biến phụ

Eng (2006) cũng sử dụng dữ liệu bảng và phương pháp mô men tổng quát GMM để

2.2 Các nghiên cứu nghi ngờ ảnh hưởng của chiều sâu tài chính đối với tăng

trưởng kinh tế.

Demetriades và Hussein (1996) kiểm định mối quan hệ (hai chiều) giữa phát

Rousseau và Wachtel (2007) mở rộng nguồn dữ liệu từ năm 1960-2004 của

Koetter, Lensink và Meesters (2009) cũng không tìm thấy mối quan hệ ý nghĩa

Dabos và Gantman (2010) tập hợp dữ liệu bảng của 98 quốc gia giai đoạn từ

2.3 Nhận xét

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Phương pháp nghiên cứu

3.2 Mẫu nghiên cứu

3.3 Mô hình nghiên cứu

(3.1)

Yit = α + β*Fit + µ*Xit+ εit

3.4 Mô tả các biến

3.4.1 Biến phụ thuộc Yit

3.4.2 Biến độc lập

3.4.3 Mô hình cụ thể

(3.2)

Yit = α +β*M2it +µ1*EXPORTit +µ2*GOVit +µ3*INFit +µ4*POPit +εit

(3.3)

Yit = α +β*QUASIit +µ1*EXPORTit +µ2*GOVit +µ3*INFit +µ4*POPit +εit

Yit = α +β*PRIVATEit +µ1*EXPORTit +µ2*GOVit +µ3*INFit +µ4*POPit +εit (3.4)

Bảng 3.1: Mô tả kỳ vọng dự kiến của mô hình:

Yit = α + βFit + µXit+ εit

Yit = α +βM2it +µ1EXPORTit +µ2GOVit +µ3INFit +µ4*POPit +εit

Yit = α +βQUASIit +µ1EXPORTit +µ2GOVit +µ3INFit +µ4*POPit +εit

Yit = α +βPRIVATEit +µ1EXPORTit +µ2GOVit +µ3INFit +µ4*POPit +εit (3.4)

Yit = – 0.0443M2it + 0.1181EXPORTit – 0.0599*GOVit

– 0.0038INFit – 0.4369POPit + 2.1082

Yit = – 0.0759QUASIit + 0.1335EXPORTit – 0.0288*GOVit

– 0.0039INFit – 0.561POPit + 1.6671

Yit = – 0.0314PRIVATEit + 0.0878EXPORTit– 0.1144*GOVit

– 0.0038INFit – 0.3145POPit + 2.8885