Luận văn Thạc sĩ Tài chính ngân hàng: Tác động của phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở khu vực Đông Nam Á

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

----------

NGUYỄN HẢI SƠN

ĐỀ TÀI:

TÁC ĐỘNG CỦA PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH

ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ

Ở KHU VỰC ĐÔNG NAM Á

LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP. Hồ Chí Minh, Tháng Mười Hai 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

----------

LUẬN VĂN THẠC SỸ

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã ngành: 60.34.02.01

ĐỀ TÀI:

TÁC ĐỘNG CỦA PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH

ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ

Ở KHU VỰC ĐÔNG NAM Á

HVTH: Nguyễn Hải Sơn

MSHV: 020117150150

GVHD: TS. Đặng Văn Dân

TP. Hồ Chí Minh, Tháng Mười Hai 2017

TÓM TẮT LUẬN VĂN

- Mục tiêu: Nghiên cứu này nhằm ước lượng tác động của phát triển tài

chính của khu vực Đông Nam Á trong giai đoạn 1992 – 2016 dựa trên bộ chỉ số phát

triển tài chính mới do Sahay và cộng sự (2015) xây dựng, góp phần bổ sung các bằng

chứng thực nghiệm về quan hệ giữa 2 biến số này.

- Phương pháp: Phân tích hồi quy tuyến tính theo mô hình Fixed Effect

và Random Effect cho dữ liệu panel trong giai đoạn nghiên cứu và thực hiện các kiểm

định liên quan đến mô hình.

- Kết quả: Kết quả phân tích cho thấy các biến số phát triển tài chính đều

tác động dương tính đến tăng trưởng, ngoài ra tác động của khu vực ngân hàng lên

tăng trưởng mạnh hơn so với khu vực thị trường tài chính. Mặt khác, phát triển tài

chính quá mức cũng có thể gây tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Tăng trưởng

dân số cũng ảnh hưởng đến mức độ tác động của các biến số tài chính lên tăng trưởng.

- Kết luận: Dữ liệu nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa phát triển tài

chính và tăng trưởng kinh tế ở khu vực Đông Nam Á khá vững chắc, tuy nhiên không

phải là yếu tố quan trọng nhất đối với tăng trưởng.

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này chưa từng được trình nộp để lấy học vị thạc sĩ tại bất cứ một

trường đại học nào. Luận văn này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả

nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã được công bố trước đây

hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn

đầy đủ trong luận văn.

LỜI CÁM ƠN

Trước hết, tôi xin gởi lời cám ơn đến TS. Đặng Văn Dân (Khoa Tài chính,

Đại học Ngân hàng TPHCM), người trực tiếp hướng dẫn thực hiện đề tài này. Xin

cám ơn thầy vì những lời khuyên hữu ích cho đề tài, hướng dẫn cách thức bố cục

cũng như tận tình sửa chữa những điểm sai sót, những chi tiết quan trọng trong đề tài.

Tôi cũng xin gởi lời cám ơn đến GS. Georgios Chortareas (Department of

Management, King’s College London) đã nhiệt tình trao đổi email về những vấn đề

liên quan đến kỹ thuật ước lượng trong nghiên cứu của ông có liên quan đến đề tài

này.

Ngoài ra cũng xin gửi lời cám ơn đến bạn Vũ Minh (cựu học sinh 12A2,

niên khoá 2008 – 2011) đã cùng tôi trao đổi các vấn đề liên quan đến các thuật toán

cũng như kỹ thuật định lượng theo trường phái thống kê Bayes, một trường phái đang

nổi lên rất mạnh trong lĩnh vực thống kê khoa học. Đồng thời cũng xin cám ơn một

số anh chị trong nhóm Thống kê và ứng dụng R đã góp ý và đưa ra những hướng dẫn

hữu ích khi sử dụng phần mềm.

Cuối cùng, tôi muốn bày tỏ lòng biết đối với gia đình, bố mẹ, anh chị em

đã tạo những điều kiện hết sức thuận lợi cũng như dành những lời động viên, chia sẻ

để tôi có thể hoàn thành luận văn này.

Nguyễn Hải Sơn

20/10/2017

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT .....................................................................................i

DANH MỤC BẢNG BIỂU ...................................................................................... ii

TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU ....................................... 1

Đặt vấn đề, tính cấp thiết và lý do chọn đề tài .............................................. 1

Mục tiêu nghiên cứu ...................................................................................... 3

Câu hỏi nghiên cứu ........................................................................................ 3

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ................................................................. 4

Phương pháp nghiên cứu ............................................................................... 4

Tính mới và giá trị thực tiễn của đề tài .......................................................... 5

Bố cục dự kiến của đề tài ............................................................................... 6

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

DANH MỤC HÌNH ẢNH ....................................................................................... iii

Hệ thống tài chính và phát triển tài chính ...................................................... 8

LIÊN QUAN 8

2.1.1. Hệ thống tài chính ................................................................................... 8

2.1.1.1. Khái niệm hệ thống tài chính ........................................................... 8

2.1.1.2. Nguyên nhân hình thành hệ thống tài chính .................................... 8

2.1.1.3. Chức năng của hệ thống tài chính .................................................... 9

2.1.2. Phát triển tài chính ................................................................................ 12

2.1.2.1. Khái niệm phát triển tài chính ....................................................... 12

2.1.2.2. Các thước đo phát triển tài chính ................................................... 14

Cơ sở lý luận về tăng trưởng ....................................................................... 22

2.2.1. Tăng trưởng kinh tế .............................................................................. 22

Tổng quan tài liệu về mối quan hệ tài chính – tăng trưởng ......................... 24

2.2.2. Chỉ tiêu đo lường .................................................................................. 23

2.3.1. Sự phát triển các tư tưởng chủ đạo qua thời gian ................................. 24

2.3.1.1. Quan điểm ủng hộ .......................................................................... 25

2.3.1.2. Quan điểm hoài nghi ...................................................................... 29

2.3.2. Các nghiên cứu thực nghiệm ................................................................ 32

2.3.2.1. Nghiên cứu dữ liệu chéo (Cross-country/ Cross-sectional) ........... 34

2.3.2.2. Nghiên cứu chuỗi thời gian (Time series) ..................................... 38

2.3.2.3. Nghiên cứu dữ liệu bảng (Panel) ................................................... 43

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................... 48

Mô hình và dữ liệu nghiên cứu .................................................................... 48

TỔNG KẾT CHƯƠNG 2 ....................................................................................... 47

3.1.1. Mô hình nghiên cứu .............................................................................. 48

Phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 50

3.1.2. Dữ liệu nghiên cứu................................................................................ 50

3.2.1. Phương pháp xử lý dữ liệu trống .......................................................... 50

3.2.2. Quy trình phân tích tiên lượng .............................................................. 52

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ..................................................... 56

Thống kê mô tả ............................................................................................ 56

Phân tích tương quan ................................................................................... 60

TỔNG KẾT CHƯƠNG 3 ....................................................................................... 55

Phân tích hồi quy ......................................................................................... 62

4.3.1. Hồi quy OLS gộp .................................................................................. 62

4.3.2. Hồi quy FEM/REM .............................................................................. 65

4.3.2.1. Mô hình theo FD ............................................................................ 65

Thảo luận kết quả ........................................................................................ 73

4.3.2.2. Mô hình theo FI và FM .................................................................. 71

KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI ................................ 77

Kết luận ........................................................................................................ 77

Hạn chế của đề tài ........................................................................................ 78

TỔNG KẾT CHƯƠNG 4 ....................................................................................... 76

TỔNG KẾT CHƯƠNG 5 ....................................................................................... 80

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 81

PHỤ LỤC A: PHƯƠNG PHÁP PCA .................................................................... 93

PHỤ LỤC B: DANH MỤC VIẾT TẮT DÀNH CHO PHỤ LỤC ....................... 96

PHỤ LỤC C: TỔNG HỢP NGHIÊN CỨU DỮ LIỆU CHÉO ......................... 100

PHỤ LỤC D: TỔNG HỢP NGHIÊN CỨU DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN 102

PHỤ LỤC E: TỔNG HỢP NGHIÊN CỨU DỮ LIỆU PANEL ........................ 107

PHỤ LỤC F: CÁC KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ..................................................... 116

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Chữ viết tắt (tên đầy đủ) Ý nghĩa

Ngân hàng Thanh toán Quốc tế BIS (Banking International Settlement)

DN Doanh nghiệp

DOLS (Dynamic OLS) Mô hình OLS động

ECM (Error correction model) Mô hình hiệu chỉnh sai số

EFA (Exploratory factors analysis) Mô hình phân tích nhân tố khám phá

FEM (Fixed effects model) Mô hình tác động cố định

GFDD (Global financial development data) (hay còn gọi là Finstats) Dữ liệu phát triển tài chính toàn cầu (World Bank)

Thống kê Tài chính Quốc tế của IMF IFS (International Financial Statistics)

IMF (International Monetary Fund) Quỹ Tiền tệ Quốc tế

Ngân hàng thương mại NHTM

Ngân hàng trung ương NHTW

OLS (Ordinary least-square) Phương pháp hồi quy bình phương thông thường nhỏ nhất

PCA (Principal component analysis) Phương pháp phân tích thành phần chính

REM (Random effects model) Mô hình tác động ngẫu nhiên

TFP (Total factor productivity) Năng suất các nhân tố tổng hợp

Trung gian tài chính TGTC

Thị trường chứng khoán TTCK

Thị trường tài chính TTTC

VAR (Vector auto-regression) Mô hình tự hồi quy vector

Mô hình hiệu chỉnh sai số vector VECM (Vector equilibrium/error correction model)

WB (World Bank) Ngân hàng Thế giới

- i -

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Các biến số cơ bản đóng góp vào bộ chỉ số phát triển tài chính .............. 19

Bảng 3.1: Các biến số trong mô hình ........................................................................ 50

Bảng 3.2: Thống kê dữ liệu trống toàn bộ Panel ...................................................... 51

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến số ...................................................................... 56

Bảng 4.2: Hồi quy FEM theo FD .............................................................................. 65

Bảng 4.3: Hệ số chặn mô hình FEM(FD) từng quốc gia .......................................... 66

Bảng 4.4: Kiểm định tính gộp, tính chéo mô hình FEM(FD) ................................... 67

Bảng 4.5: Mô hình FEM(FD) và REM(FD) ............................................................. 68

Bảng 4.6: Hausman Test mô hình với FD ................................................................. 68

Bảng 4.7: Các kiểm định bổ sung cho REM(FD) ..................................................... 69

Bảng 4.8: Kiểm định phương sai sai số thay đổi cho REM(FD) và robust .............. 70

Bảng 4.9: Hồi quy FEM(FI) và FEM(FM) ............................................................... 71

Bảng 4.10: Hệ số chặn mô hình FEM(FI), FEM(FM) từng quốc gia ....................... 72

Bảng 4.11: Các mô hình FEM, REM cho FI và FM ................................................. 72

Bảng PL 1: Thống kê missing data tại các nước ..................................................... 117

Bảng PL 2: Kết quả phân tích POLS bằng phương pháp Bayes ............................. 118

Bảng PL 3: Wald test, VIF test, Durbin Watson test cho POLS ............................ 119

Bảng PL 4: Kiểm định nhân tử Lagrange hiệu ứng chéo và thời gian .................... 120

Bảng PL 5: Hồi quy FEM theo FI ........................................................................... 120

Bảng PL 6: Hồi quy FEM theo FM ......................................................................... 121

Bảng PL 7: Kiểm định tính gộp, tính chéo mô hình FEM(FI), FEM(FM) ............. 121

Bảng PL 8: Các kiểm định bổ sung cho FEM(FI) và REM(FM) ........................... 122

Bảng PL 9: Ước lượng vững (Robust) cho FEM(FI) và REM(FM) ....................... 122

- ii -

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1: Sơ đồ các kênh dẫn vốn ............................................................................ 10

Hình 2.2: Sự phát triển của thị trường vốn ............................................................... 17

Hình 2.3: Tháp chỉ số phát triển tài chính ................................................................. 18

Hình 2.4: Hệ thống tư tưởng quan hệ tài chính - tăng trưởng ................................... 33

Hình 3.1: Mức độ dữ liệu trống trong dữ liệu ........................................................... 51

Hình 4.1: Tỉ lệ lạm phát Đông Nam Á (1992 - 2016) ............................................... 57

Hình 4.2: Độ mở thương mại Đông Nam Á (1992 - 2016) ...................................... 57

Hình 4.3: GDP đầu người Đông Nam Á (1992 - 2016) ............................................ 58

Hình 4.4: Các chỉ số phát triển tài chính ở Đông Nam Á ......................................... 59

Hình 4.5: Ma trận hệ số tương quan Spearman với mô hình FD .............................. 60

Hình 4.6: Ma trận hệ số tương quan Spearman với mô hình FI ............................... 61

Hình 4.7: Ma trận hệ số tương quan Spearman với mô hình FI ............................... 61

Hình 4.8: POLS theo phương pháp Bayes ................................................................ 63

Hình PL 1: Missing data của Brunei ....................................................................... 116

Hình PL 2: Missing data của Cambodia ................................................................. 116

Hình PL 3: Missing data của Vietnam và các nước còn lại .................................... 117

- iii -

- 1 -

TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Đặt vấn đề, tính cấp thiết và lý do chọn đề tài

Khi cuộc khủng hoảng 1997-98 lắng xuống, trong một ấn bản quan trọng,

Nicholas Stern – Phó chủ tịch cao cấp và nhà kinh tế trưởng của WB nhận định: “Xoá

đói giảm nghèo và tăng trưởng phụ thuộc vào sự hữu hiệu của hệ thống tài chính.

[…] Khi mọi việc tốt đẹp, tài chính sẽ hoạt động âm thầm đằng sau; nhưng khi mọi

thứ xấu đi, thì thất bại của khu vực tài chính lại hiện lên một cách đau đớn” (trích

trong Caprio và Honohan (2001)). Có thể nói, hệ thống tài chính chính là huyết mạch

của nền kinh tế, và có tác động mạnh mẽ đến sự phát triển kinh tế (Mishkin, 2007).

Về mặt này, Schumpeter (1911) đã lập luận rằng: các dịch vụ do những tổ chức TGTC

cung cấp như: huy động tiết kiệm, thẩm định dự án, quản trị rủi ro, giám sát các nhà

quản lý và thực hiện các giao dịch tài chính – là những dịch vụ cần thiết cho tiến trình

đổi mới công nghệ và phát triển kinh tế. Về thực nghiệm, lý thuyết này đã được liên

tục kiểm định bằng các mô hình kinh tế lượng và vẫn tiếp tục gây nhiều tranh luận

cho đến ngày nay, như N. Stern nhấn mạnh: “Chỉ riêng việc tìm hiểu tài chính đóng

góp như thế nào cho tăng trưởng – và một chính sách tốt có thể giúp cho việc đảm

bảo sự đóng góp của tài chính ra sao – đã là trọng tâm của một nỗ lực nghiên cứu

lớn của WB trong những năm qua” (trích trong Caprio và Honohan (2001)). Do đó,

sự nóng bỏng của đề tài này là một trong những nguyên nhân tác giả chọn lựa để

nghiên cứu.

Mặt khác, lý do thứ hai để thực hiện đề tài này bắt nguồn từ những trở ngại

trong các nghiên cứu đi trước, và một trong những thách thức lớn nhất như Ang

(2008) chỉ ra là phương pháp đo lường mức độ phát triển tài chính. Điều này xuất

phát từ một số nguyên nhân:

- 2 -

- Thứ nhất, khái niệm “phát triển tài chính” là một khái niệm đa chiều

(Svirydzenka, 2016), do đó, chỉ riêng việc định nghĩa đã có khá nhiều những tranh luận

khác nhau. Hệ quả là, các chỉ số để đo lường cũng có sự khác biệt lớn giữa các nghiên

cứu, mang tính kinh nghiệm và đôi khi chủ quan. Như Edward (1996) nói rằng, “việc

xác định các thước đo phù hợp cho mức độ phát triển tài chính là một trong những

thách thức mà các nhà nghiên cứu thực nghiệm phải đối mặt”. Mặt khác, vì các quốc

gia có sự khác biệt về cấu trúc tài chính, mức độ tập trung của các TGTC, khối lượng

giao dịch tài chính và hiệu quả của các khung pháp lý tài chính, nên không thể nào áp

dụng các thước đo trong một nghiên cứu nào cho một tình huống cụ thể mà không có

những hiệu chỉnh nhất định (Arestis và Demetriades, 1996). Vì thế, các nhà làm chính

sách thường lúng túng trong việc lựa chọn các chỉ số để theo dõi, tiên lượng và đưa ra

các chính sách phản ứng lại với thị trường.

- Thứ hai là, trong gần nửa thế kỷ, chúng ta không thể thiết lập các chỉ số

tổng hợp để đo lường phát triển tài chính do thiếu thốn các dữ liệu cần thiết, cũng như

khả năng đáp ứng của ngành khoa học máy tính nhằm giải các thuật toán phức tạp.

Trong khi đó, các cuộc khủng hoảng tài chính – kinh tế ở các nước (đặc biệt các nước

đang phát triển) đã xảy ra với một tần số đáng báo động1 và ảnh hưởng càng lúc càng

mạnh mẽ, các nhà làm chính sách đòi hỏi cần có những chỉ số tổng hợp nhiều hơn và

chính xác hơn nhằm nhanh chóng phản ứng với các thiệt hại của cuộc khủng hoảng.

Lý do thứ ba khiến tác giả quan tâm đến đề tài này, đó là vào tháng 04/2017,

do những nhu cầu cấp thiết về chỉ số tổng hợp, sau nhiều năm nỗ lực nghiên cứu, IMF

đã công bố bộ 9 chỉ số đo lường phát triển tài chính. Điều này đặt ra vấn đề liệu bộ

chỉ số này có phản ánh được các lý thuyết, quan điểm mà trước đó chúng ta đặt ra

1 Theo tính toán của Laeven và Valencia (2008) cho thấy có tới 124 cuộc khủng hoảng từ năm 1970 đến 2007 (trích trong Stiglitz (2010)).

hay không?

- 3 -

Vì những bối cảnh như trên, tác giả quyết định thực hiện đề tài “Tác động

của phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế ở khu vực Đông Nam Á”, nhằm

bổ sung thêm các bằng chứng thực nghiệm về tác động của phát triển tài chính lên

tăng trưởng kinh tế với kỳ vọng rằng, những kết quả thực nghiệm này có thể góp phần

cho thấy tính hữu dụng của bộ chỉ số mới trên trong việc thiết lập các chính sách tài

chính trong tương lai đối với các nhà điều hành nền kinh tế.

Mục tiêu nghiên cứu

TTTC vận hành yếu kém thường là nguyên nhân khiến cho nhiều nước phải

tiếp tục sống trong cảnh bần hàn. Báo cáo của WB chỉ ra rằng, tại các nước đang phát

triển (như ở Đông Nam Á) và xã hội chủ nghĩa trước đây (gọi là các nước chuyển

đổi), hệ thống tài chính chậm tiến2 là một trong các nguyên nhân dẫn đến tốc độ tăng

trưởng kinh tế thấp (Mishkin, 2007).

Do đó, mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá tác động của phát triển tài chính

đến tăng trưởng kinh tế tại khu vực Đông Nam Á. Để đạt được mục tiêu này, tác giả

thiết lập mô hình tiên lượng đánh giá tác động của phát triển tài chính lên tăng trưởng

ở khu vực các quốc gia Đông Nam Á. Hoàn thành mục tiêu này sẽ giúp bổ sung thêm

các bằng chứng thực nghiệm về tác động của phát triển tài chính đến tăng trưởng, đặc

biệt trong bối cảnh một bộ chỉ số mới về phát triển vừa được ra đời.

Câu hỏi nghiên cứu

Căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu, tác giả đặt ra câu hỏi nghiên cứu như sau:

Dựa trên bộ chỉ số mới của IMF, tác động của phát triển tài chính đến tăng trưởng

kinh tế tại khu vực Đông Nam Á như thế nào? Nó có ủng hộ cho quan điểm của

Schumpeter (1911) cho rằng phát triển tài chính sẽ tác động tích cực đến tăng trưởng

2 Mishkin (2007) gọi là “sức ép tài chính” (financial pressure).

kinh tế hay không?

- 4 -

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là tác động của phát triển tài chính đến

tăng trưởng kinh tế trong phạm vi các nước ở khu vực Đông Nam Á.

Như vậy, phạm vi không gian của đề tài cũng được thu hẹp trong các nước

thuộc khu vực này. Nguyên nhân là vì các quốc gia trong khu vực này có những nét

khá tương đồng về mặt kinh tế, văn hoá, cũng như hệ thống tài chính. Nằm trong

vùng nhiệt đới chịu ảnh hưởng của gió mùa, các quốc gia trong khu vực hầu như đều

có xuất phát điểm từ nền nông nghiệp lúa nước và sản xuất, đồng thời hệ thống tài

chính cũng khá tụt hậu và chậm hơn so với các quốc gia phát triển, ngoại trừ “con hổ

châu Á” Singapore. Với sự tương đồng như vậy, tác giả cho rằng kết quả nghiên có

thể được diễn giải một cách chính xác và rõ nét hơn.

Về phạm vi thời gian, nghiên cứu thực hiện trong phạm vi khả thi của các

dữ liệu cần thiết (từ năm 1992 đến 2016, thời điểm gần nhất của các số liệu thống kê

trên các cơ sở dữ liệu). Nguyên nhân là vì các dữ liệu thống kê của các quốc gia được

sử dụng trong nghiên cứu này hầu hết được báo cáo đầy đủ từ năm 1992 trở đi, đặc

biệt các dữ liệu thuộc bộ chỉ số phát triển tài chính của IMF3.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu chủ chốt tác giả sử dụng là phương pháp định

lượng. Tuy nhiên, do tính mới mẻ của bộ chỉ số này, phương pháp định tính cũng cần

thiết được sử dụng trong việc chỉ ra các nhược điểm của các chỉ số phát triển tài chính

trước đây và những cải tiến của bộ chỉ số mới, được trình bày đặc biệt trong phần Cơ

3 Ngoại trừ Đông Timor.

sở lý luận.

- 5 -

Về cách thức thu thập dữ liệu, dữ liệu sẽ được thu thập theo năm từ 1992 –

2016 cho 10 nước Đông Nam Á4. Nguồn dữ liệu chủ yếu lấy từ cơ sở dữ liệu của

WB, IMF, OECD và ADB nhằm bổ sung cho nhau, hạn chế các dữ liệu trống (missing

data). Dữ liệu sử dụng định lượng là dữ liệu bảng (panel data).

Về phương pháp ước lượng, căn cứ theo các nghiên cứu trước đây, tác giả sử

dụng phương pháp phổ biến cho dữ liệu panel là FEM/REM. Kiểm định Haussman

được sử dụng để lựa chọn mô hình thích hợp. Phương pháp này được lặp lại với mỗi

phương trình ước lượng theo các biến số phát triển tài chính tương ứng, với sự hỗ trợ

của phần mềm thống kê R. Các kiểm định cần thiết khác (như phần dư thay đổi, tương

quan chuỗi…) cũng sẽ được thực hiện nhằm đảm bảo sự hiệu quả của mô hình.

Về biến số phát triển tài chính, bộ chỉ số của IMF xây dựng bao gồm 3 chỉ

số cơ bản và 6 chỉ số phụ (Sahay và cộng sự, 2015). Tuy nhiên, vì bộ chỉ số này được

xây dựng bằng phương pháp PCA, do đó có thể nói 3 chỉ số cơ bản này là một phép

tổ hợp tuyến tính theo trọng số của 6 chỉ số phụ5. Vì thế, để tiết kiệm thời gian, tác

giả chỉ thực hiện ước lượng với bộ 3 chỉ số cơ bản (FD, FI, FM).

Tính mới và giá trị thực tiễn của đề tài

Về mặt học thuật, nghiên cứu tác động của phát triển tài chính đến tăng

trưởng kinh tế không phải là một chủ đề mới mẻ với giới chuyên môn, tuy nhiên cuộc

tranh luận về mối quan hệ giữa 2 biến số này vẫn chưa dứt cho đến ngày nay. Do đó,

nghiên cứu này muốn bổ sung thêm các bằng chứng thực nghiệm về tác động của

phát triển tài chính đến tăng trưởng, đặc biệt khi chúng ta đã xây dựng được một bộ

4 10 nước bao gồm: Brunei, Cambodia, Indonesia, Lào, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand và Việt Nam. 5 Gồm FD, FI (tổ hợp từ FID, FIA, FIE) và FM (tổ hợp từ FMD, FMA, FME). Về chi tiết phương pháp xây dựng bộ chỉ số này, vui lòng xem thêm từ Sahay và cộng sự (2015) và Svirydzenka (2016).

chỉ số tổng hợp.

- 6 -

Về mặt thực tiễn, tác giả cho rằng, mô hình tiên lượng dựa trên chỉ số tổng

hợp có thể được xem là một phương thức phù hợp hơn cho các nhà làm chính sách:

thay vì phải theo dõi một bộ dày đặc các chỉ số khác nhau, các chỉ số tổng hợp sẽ

cung cấp các dấu hiệu và thông tin tốt hơn về hệ thống tài chính và do đó, các quyết

sách cũng có thể được xây dựng tốt hơn.

Bố cục dự kiến của đề tài

Chương 1: Tổng quan đề tài nghiên cứu

1.1. Đặt vấn đề, tính cấp thiết và lý do chọn đề tài

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.5. Phương pháp nghiên cứu

1.6. Tính mới và giá trị thực tiễn

1.7. Bố cục dự kiến của đề tài

Chương 2: Cơ sở lý luận

2.1. Hệ thống tài chính và phát triển tài chính

2.1.1. Hệ thống tài chính

2.1.1.1. Khái niệm

2.1.1.2. Nguyên nhân hình thành

2.1.1.3. Chức năng

2.1.2. Phát triển tài chính

2.1.2.1. Khái niệm

2.1.2.2. Các thước đo phát triển tài chính

- 7 -

2.2. Cơ sở lý luận về tăng trưởng

2.3. Tổng quan các nghiên cứu trước đây

2.3.1. Sự phát triển các tư tưởng chủ đạo qua thời gian

2.3.1.1. Quan điểm ủng hộ

2.3.1.2. Quan điểm hoài nghi

2.3.2. Các nghiên cứu thực nghiệm

2.3.2.1. Nghiên cứu dữ liệu chéo

2.3.2.2. Nghiên cứu dữ liệu thời gian

2.3.2.3. Nghiên cứu dữ liệu bảng

Chương 3: Phương pháp định lượng

3.1. Mô hình và dữ liệu nghiên cứu

3.2. Phương pháp ước lượng

Chương 4: Kết quả và thảo luận

4.1. Kết quả thực nghiệm

4.2. Thảo luận kết quả

Chương 5: Kết luận và hạn chế của đề tài

5.1. Kết luận

5.2. Hạn chế của đề tài

Tài liệu trích dẫn/tham khảo

Phụ lục (nếu có)

- 8 -

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

LIÊN QUAN

Hệ thống tài chính và phát triển tài chính

2.1.1. Hệ thống tài chính

2.1.1.1. Khái niệm hệ thống tài chính

Hệ thống tài chính là một hệ thống trong đó các chủ thể kinh tế (hộ gia đình,

DN, chính phủ) và các thị trường tương tác lẫn nhau, nhằm mục đích huy động các

nguồn tiền tệ cho việc đầu tư, cung cấp các phương tiện thanh toán và tài trợ các hoạt

động thương mại (IMF, 2006).

Hệ thống tài chính bao gồm các ngân hàng, các TTTC, các TGTC khác

(như quỹ hưu trí và công ty bảo hiểm), và các cơ quan điều tiết như NHTW. Khu vực

tài chính này có nhiệm vụ tối ưu hóa các nguồn lực, nhằm tạo điều kiện cho việc hình

thành vốn, thông qua việc cung cấp một loạt các công cụ tài chính đa dạng nhằm đáp

ứng các yêu cầu cụ thể của người vay và cho vay.

2.1.1.2. Nguyên nhân hình thành hệ thống tài chính

Chi phí giao dịch và chi phí thông tin là nguyên nhân chính khiến cho hệ

thống tài chính ra đời và phát triển (Mishkin, 2007). Trong một nền kinh tế, có nhiều

chủ thể thừa vốn, trong khi cũng có các chủ thể khác thiếu vốn. Nếu không có một hệ

thống tài chính hiệu quả, để huy động được lượng vốn cần thiết, các chủ thể thiếu vốn

phải tiếp cận với từng chủ thể thừa vốn để đi vay. Nhưng vì các chủ thể thừa vốn có

rất ít thông tin về dự án đầu tư, trong khi chủ thể thiếu vốn cũng không có đủ thông

tin về những người thừa vốn mà mức vốn mà họ sẵn sàng cho vay, nên quá trình này

sẽ rất tốn thời gian và chi phí.

- 9 -

Hơn nữa, khi người cho vay và đi vay không chia sẻ các thông tin với nhau,

các hợp đồng tài chính thường phải bao gồm các chi phí đại diện nhằm bù đắp cho

việc giám sát dự án (Williamson, 1986; Bernanke và Gertler, 1989, 1990). Trong khi

người đi vay nắm giữ các thông tin nội bộ về dự án đầu tư, nhưng họ lại có rất ít động

cơ chia sẻ chúng với người cho vay. Do đó, để thu thập được các thông tin này, người

cho vay phải bỏ ra một khoản chi phí khá tốn kém. Mặt khác, vì các cá nhân cho vay

thường không đủ khả năng phân biệt được người đi vay tiềm năng và người đi vay

xấu, do đó họ thường đặt mức bù lãi suất cao và có thể làm nhụt chí người đi vay tiềm

năng. Vì không có đầy đủ các thông tin cần thiết, nguồn tín dụng sẽ bị phân bổ một

cách hạn chế (Jaffee và Russell, 1976). Do đó, không có thông tin hợp lý, thị trường

tín dụng sẽ hoạt động kém hiệu quả, vì các khoản vốn có thể bị phân bổ tới những

người đi vay xấu trong khi những người đi vay tốt lại không vay được.

Hệ thống tài chính (gồm thị trường và các TGTC) đóng một vai trò quan

trọng trong việc huy động và trung chuyển nguồn tiết kiệm, đảm bảo các nguồn vốn

này được phân bổ một cách hiệu quả đến những khu vực có năng suất cao. Thông qua

lợi ích kinh tế quy mô, thị trường và TGTC có thể cải thiện các vấn đề về thông tin

không cân xứng cũng như chi phí giao dịch cao (Mishkin, 2007). Khả năng của thị

trường và TGTC nhằm làm giảm các rào cản thị trường này có thể dẫn tới một sự phân

bổ nguồn lực nguồn lực hiệu quả hơn và do đó thúc đẩy tăng trưởng dài hạn (Diamond,

1984; Boyd và Presscott, 1986; Williamson, 1986; King và Levine, 1993b).

2.1.1.3. Chức năng của hệ thống tài chính

Levine (1997) đề ra 5 chức năng chính của hệ thống tài chính như sau6:

 Trung gian phân bổ nguồn lực: Chức năng chính của hệ thống tài chính

là chuyển nguồn vốn từ nơi thừa vốn sang nơi thiếu vốn thông qua con

6 Cách thức phân loại này không phải là cách tiếp cận duy nhất, tuy nhiên được xem là cách phù hợp với phần lớn các nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính (Cihak và cộng sự, 2012).

đường tài chính hoặc gián tiếp (Hình 2.1). Một hệ thống tài chính hoạt động

- 10 -

hiệu quả dẫn đến sự phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn. Levine (2005) còn

mô tả chức năng này là “cung cấp và xử lý các thông tin đầu tư và phân bổ

nguồn vốn”.

Hình 2.1: Sơ đồ các kênh dẫn vốn

Nguồn: Mishkin (2007)

Tobin và Brainard (1963) lập luận rằng, với khả năng đánh giá dự án đầu tư,

các TGTC giúp các DN mở rộng hoạt động bằng cách cho vay với lãi suất thấp và điều

kiện vay dễ dàng. Các TGTC đánh giá các cơ hội đầu tư khác nhau dựa trên các rủi ro

liên quan, nhằm tài trợ vốn vào các dự án hiệu quả cao nhất. Điều này làm cho chất

lượng của các khoản đầu tư được cải thiện và dẫn đến hiệu ứng mở rộng nền kinh tế.

Bên cạnh đó, TTTC cũng có thể có lợi thế so sánh hơn so với TGTC trong việc tài trợ

các dự án đầu tư đổi mới, bởi vì những người tham gia thị trường có thể thu được các

thông tin liên quan đến DN một cách nhanh chóng, dẫn đến phân bổ nguồn lực hiệu

quả hơn.

- 11 -

 Huy động tiết kiệm: Hệ thống tài chính đóng một vai trò quan trọng trong

việc điều phối tương ứng các quyết định tiết kiệm và đầu tư của hộ gia đình

và DN (Wicksell, 1935).

Khoản tiết kiệm từ một hộ gia đình cụ thể có thể không đủ để tài trợ cho

một dự án. Hệ thống tài chính sẽ huy động vốn cho dự án bằng cách gộp các khoản

tiết kiệm khác nhau của các hộ gia đình và dùng toàn bộ nguồn vốn này để cho vay.

Vì vậy, khi hệ thống tài chính mở rộng, lượng tiết kiệm tăng lên, và lượng đầu tư có

thể tăng lên tương ứng. Điều này thúc đẩy các hoạt động TGTC, và do đó làm tăng

thêm độ sâu của hệ thống tài chính (financial depth) (Rousseau và Wachtel, 2011;

Sahay và cộng sự, 2015).

 Chia sẻ và quản lý rủi ro: Hệ thống tài chính hiệu quả cho phép nhà đầu

tư đa dạng hóa danh mục và phòng ngừa rủi ro.

Do kinh tế quy mô, TGTC có thể cung cấp thanh khoản một cách hiệu quả

bằng cách kết hợp hợp lý thời gian đáo hạn của các khoản đi vay và cho vay khác

nhau (Diamond và Dybvig, 1983). Sự phát triển của TGTC cũng làm giảm thiểu mạnh

mẽ các rủi ro thanh khoản mà nhà đầu tư có thể gặp phải, giúp nhà đầu tư có thể tránh

được rủi ro vỡ nợ hoặc phá sản, và do đó thúc đẩy các hoạt động đầu tư (Bencivenga

và Smith, 1991) thông qua quá trình chuyển đổi tài sản rủi ro thành tài sản an toàn

hơn (Mishkin, 2007).

TTTC cũng có thể thay thế TGTC cung cấp nguồn thanh khoản dồi dào. Ví

dụ như, khi người gửi tiền không sẵn lòng ký gửi dài hạn trong ngân hàng trong khi

các dự án đầu tư tiềm năng đòi hỏi nguồn vốn dài hạn, TTTC (cụ thể là TTCK) sẽ

cho phép nhà đầu tư đầu tư vào các dự án này nhưng vẫn có thể dễ dàng chuyển đổi

thành tiền mặt nhanh chóng. Do vậy, TTCK cũng là một con đường hấp dẫn với nhiều

nhà đầu tư.

- 12 -

 Thúc đẩy hoạt động giao dịch, thương mại: Các giao dịch kinh doanh

được đẩy nhanh nhờ được cung cấp tín dụng hoặc bảo lãnh thanh toán.

Gurley và Shaw (1960) cho rằng, chức năng chính của các TGTC là chuyển

đổi các chứng khoán sơ cấp thành các chứng khoán thứ cấp. Các TGTC có thể thu được

lợi nhuận trong quá trình chuyển đổi này bằng cách khai thác lợi thế kinh tế quy mô,

cắt giảm chi phí giao dịch. Mặt khác, mức chi phí giao dịch thấp hàm ý các TGTC có

thể cung cấp cho khách hàng các dịch vụ thanh toán, bảo lãnh tín dụng (Mishkin, 2007).

 Thực hiện giám sát DN: Các chi phí liên quan đến việc giám sát DN có

thể được giảm thiểu nhờ sự mở rộng các dịch vụ TGTC.

Ở góc độ cá nhân, nếu như các chi phí kiểm tra thông tin quá cao, nhà đầu

tư sẽ mong muốn mức bù rủi ro cao hơn khiến lãi suất tăng lên, các DN sẽ hạn chế

vay, và như vậy, DN càng có nhiều khoản vay sẽ hàm ý rủi ro vỡ nợ càng cao. Nói

cách khác, các chi phí thẩm tra này có thể ngăn trở các khoản đầu tư hiệu quả

(Bernanke và Gertler, 1989). Nhờ có các TGTC, các chi phí giám sát có thể được

giảm thiểu thông qua các hợp đồng tài chính thích hợp (Diamond, 1984).

Mặt khác, từ quan điểm của TTTC, việc định giá tài sản DN dựa trên giá cả

chứng khoán có thể là một tiêu chuẩn so sánh để đánh giá hiệu quả hoạt động của các

nhà quản lý DN. Điều này dẫn đến hiệu quả giám sát DN được cải thiện, và có thể

tạo ra ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế.

2.1.2. Phát triển tài chính

2.1.2.1. Khái niệm phát triển tài chính

Một số nhà kinh tế định nghĩa phát triển tài chính là mức độ hệ thống tài

chính giúp cải thiện sự thiếu hoàn hảo của thị trường. Tuy nhiên, theo Cihak và cộng

sự (2012), định nghĩa này quá hẹp và không cung cấp nhiều thông tin về các chức

năng thực sự mà hệ thống tài chính thực hiện cho nền kinh tế.

- 13 -

Levine (2005) đã đưa một định nghĩa rộng hơn, phát triển tài chính xảy ra

khi các công cụ tài chính, thị trường và các TGTC làm cải thiện (nhưng không nhất

thiết xóa bỏ) các tác động bất lợi của vấn đề thông tin không hoàn hảo, khả năng thực

hiện hợp đồng hạn chế và chi phí giao dịch cao, và từ đó có thể thực hiện 5 chức năng

tài chính tốt hơn. Vì thế, phát triển tài chính liên quan đến việc cải thiện các chức

năng của hệ thống tài chính.

Adnan (2009) lại cho rằng, phát triển tài chính có thể được định nghĩa là

các chính sách, nhân tố và các thể chế nhằm hướng tới các TGTC và TTTC hiệu quả.

Một hệ thống tài chính mạnh giúp đa dạng hóa rủi ro và phân bổ vốn hiệu quả. Phát

triển tài chính càng sâu rộng, khả năng huy động và phân bổ nguồn tiết kiệm vào các

dự án tiềm năng càng tăng lên.

Hussain và Chakraborty (2012) cho rằng phát triển tài chính, theo nghĩa

rộng, là sự tăng lên về số lượng các dịch vụ tài chính của các ngân hàng và tổ chức

tài chính trung gian khác cũng như các giao dịch tài chính của thị trường vốn. Tuy

nhiên, Calderón và Liu (2003), phát triển tài chính không những là cải thiện về số

lượng mà còn là chất lượng và hiệu quả của các dịch vụ này.

Tóm lại, có thể nói rằng, phát triển tài chính là một khái niệm trừu tượng và

đa chiều. Phát triển tài chính nói chung là việc cải thiện các chức năng của hệ thống tài

chính, mở rộng về số lượng lẫn chất lượng dịch vụ tài chính. Dưới góc độ đo lường,

phát triển tài chính là một sự tổ hợp về chiều sâu (quy mô và tính thanh khoản của thị

trường), khả năng tiếp cận (khả năng các DN và cá nhân có thể tiếp cận các dịch vụ tài

chính) và tính hiệu quả (khả năng TGTC cung cấp các dịch vụ tài chính với chi phí

thấp và lợi nhuận cao, và mức độ hoạt động của thị trường vốn) của hệ thống tài chính

(Sahay và cộng sự, 2015).

- 14 -

2.1.2.2. Các thước đo phát triển tài chính

 Các thước đo trước đây

Trong các nghiên cứu thực nghiệm từ trước đến nay về chủ đề này, phần

lớn các chỉ số đo lường mức độ phát triển tài chính được sử dụng dựa trên nghiên cứu

của King và Levine (1993a), trong đó bao gồm 4 chỉ số: (i) độ sâu tài chính đo bằng

tỉ lệ tổng các khoản nợ đến hạn trên GDP (LLY); (ii) tổng tín dụng nội địa (BANK)7

nhằm đo lường vai trò tương đối giữa NHTM và NHTW trong việc phân bổ tín dụng;

(iii) khả năng phân bổ tài sản của hệ thống tài chính gồm: (a) tổng tín dụng cho DN

tư nhân phi tài chính trên tổng tín dụng (không xét tín dụng cho ngân hàng khác)

(PRIVATE) và (b) tín dụng cho DN tư nhân phi tài chính trên GDP (FD1).

Một số các nghiên cứu khác cũng sử dụng các khối tiền tệ để đo lường mức

độ phát triển tài chính, tuy nhiên việc chọn lựa chỉ số nào cũng là vấn đề gây tranh

cãi. Ví dụ nghiên cứu của Hassan và cộng sự (2011b) ở các nước thu nhập thấp, các

tác giả sử dụng M3/GDP vì cho rằng đối với các nước có hệ thống tài chính kém phát

triển, các khối tiền tệ khác (M1 và M2) liên quan nhiều đến khả năng cung cấp các

dịch vụ thanh toán, hơn là khả năng chu chuyển vốn giữa các chủ thể trong nền kinh

tế của hệ thống tài chính. Tuy vậy, trong nghiên cứu khác của Kar và Pentecost (2000)

ở Thổ Nhĩ Kỳ cho thấy, M1 thể hiện chính xác hơn tác động của phát triển tài chính

lên tăng trưởng ở quốc gia này, do trong một giai đoạn dài, tỉ lệ M1 chiếm ưu thế hơn

so với các khối tiền khác (mặc dù M1 sau đó cũng suy giảm mạnh).

Các nghiên cứu tác động của TTCK cũng sử dụng một số thước đo như

tổng vốn hóa (MC), tổng giá trị giao dịch (SETGDP), thanh khoản (SML), mức độ

dao động (SMV) hoặc tỉ lệ hoàn vốn (TURN) trên TTCK (Arestis và cộng sự, 2002;

7 Theo cách tính của King và Levine (1993a), LLY bao gồm các khoản tiền nằm bên ngoài hệ thống ngân hàng cộng với các khoản nợ tiền gửi của ngân hàng và TGTC phi ngân; BANK được tính bằng tỉ lệ tổng tài sản nội địa của ngân hàng nhận tiền gửi trên tổng tài sản nội địa của ngân hàng nhận tiền gửi và NHTW.

Huang, 2005; Chakraborty, 2008).

- 15 -

Nhờ những phát triển trong ngành thống kê, một vài nghiên cứu đã sử dụng

phương pháp PCA tổ hợp các chỉ số rời rạc khác nhau thành các chỉ số chung nhằm

mô tả một bức tranh tổng quát hơn về phát triển tài chính (Demetriades và Luintel,

2001; Arestis và cộng sự, 2002; Ang và McKibbin, 2007; Gries và cộng sự, 2009;

Asghar và Hussain, 2014; Menyah và cộng sự, 2014; Lipovina-Bozovic và Smolovic,

2016). Tuy vậy, các nghiên cứu này chỉ xây dựng cho một nhóm nước nhất định, hoặc

kỹ thuật thống kê không tính đến các trọng số trong các thành phần, do đó vẫn chưa

làm hài lòng giới nghiên cứu.

Một bộ chỉ số khác có thể coi là một cuộc cách mạng (và là nền tảng cho

bộ chỉ số mới sau này) do Cihak và cộng sự (2012) xây dựng, gọi là GFDD. Các tác

giả tổng hợp các chỉ số liên quan đến tài chính và phân loại, sắp xếp các chỉ số thành

một ma trận 4x2 nhằm mô tả các đặc điểm chính của hệ thống tài chính. 4 đặc điểm

chung bao gồm: độ sâu, khả năng tiếp cận, tính hiệu quả và tính ổn định của hệ thống

tài chính. Mỗi đặc điểm này lần lượt thể hiện cho 2 khu vực lớn là TGTC và TTTC.

Bộ dữ liệu GFDD có tổng cộng 105 chỉ số.

 Hệ thống thước đo mới của IMF (Findex)

 Nhược điểm của bộ chỉ số cũ (Nguyên nhân ra đời bộ chỉ số mới)

Các chỉ số phát triển tài chính trên mặc dù nhiều trong các nghiên cứu thực

nghiệp trong nhiều thập niên và đã đem lại nhiều bằng chứng đa dạng, vững chắc về

vai trò của hệ thống tài chính trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế. Tuy nhiên, theo

Cihak và cộng sự (2012) các chỉ số này vẫn có nhiều nhược điểm.

- Thứ nhất, các thước đo này hoặc quá hẹp, hoặc không hợp lý để đo

lường đầy đủ sự phát triển các chức năng của hệ thống tài chính. Cụ thể là, các nhà

nghiên cứu phần lớn đều dựa vào những chỉ số đo lường quy mô ngành ngân hàng. Tuy

nhiên, quy mô không đồng nghĩa với chất lượng, hiệu quả và sự ổn định. Hơn nữa, khu

vực ngân hàng chỉ là một bộ phận của hệ thống tài chính mà thôi. Vì thế, nếu chỉ dựa

vào một chỉ số đơn thuần liên quan đến khu vực ngân hàng có thể dẫn đến hiểu sai hoặc

- 16 -

không đầy đủ về hệ thống tài chính8. Để xử lý vấn đề này, một số nghiên cứu đã đưa

thêm các thước đo tài chính khác nhau để trình bày một bức tranh toàn diện hơn về

phát triển tài chính, cụ thể các nghiên cứu khảo sát tác động của 2 hệ thống tài chính

dựa trên ngân hàng và thị trường đến tăng trưởng. Tuy nhiên, cách làm này dẫn đến

những vấn đề đa cộng tuyến (trong nghiên cứu chéo lẫn nghiên cứu bảng), hoặc tham

số ước lượng bị đánh giá quá cao (trong nghiên cứu chuỗi thời gian) (Ang, 2008).

- Thứ hai, Cole (1988) nhấn mạnh rằng, các thước đo phát triển tài chính

thường được sử dụng không thể thể hiện một bức tranh sâu sắc về quy mô của hệ

thống tài chính, bởi vì có nhiều hình thức trái quyền đã không được ghi nhận lại (đặc

biệt thường thấy ở các nước kém phát triển với cơ sở hạ tầng tài chính nghèo nàn).

Cách xử lý và phân loại các trái quyền này cũng khác nhau qua thời gian và giữa các

quốc gia. Thậm chí, nếu không tính đến chất lượng dữ liệu, cũng rất khó đảm bảo

rằng một thước đo tài chính đơn lẻ bất kỳ nào có thể bao quát nhiều khía cạnh của

phát triển tài chính.

- Thứ ba, theo Svirydzenka (2016), phát triển tài chính là một tiến trình

đa chiều. Qua thời gian, các khu vực tài chính đã mở rộng khắp toàn cầu và cấu trúc

tài chính hiện đại đã trở nên đa diện. Các hình thức TGTC phi ngân khác (như ngân

hàng đầu tư, công ty bảo hiểm, quỹ tương hỗ, quỹ hưu trí, công ty đầu tư mạo hiểm…)

ngày nay cũng đóng vai trò quan trọng tương đương như các NHTM. Ví dụ, khi

nghiên cứu sự tăng trưởng tỉ lệ các TTTC khác nhau trên tổng hệ thống ngân hàng

(tổng tiền gửi) ở các mức thu nhập đầu người khác nhau, sử dụng dữ liệu của 128

8 Trong nghiên cứu của King và Levine (1993a), chính bản thân các tác giả cũng nhận định rằng các chỉ số sử dụng có những hạn chế nhất định. Ví dụ: (i) LLY có thể không liên quan mật thiết với các dịch vụ tài chính như quản lý rủi ro và xử lý thông tin; (ii) BANK chỉ xét đến bộ phận tài sản của NHTM (không bao gồm các TGTC khác), đồng thời vai trò tương đối giữa NHTM và NHTW thể hiện qua chỉ số cũng khá mơ hồ do NHTM có thể bị chính phủ cưỡng ép nắm giữ một lượng lớn trái phiếu, ngoài ra chỉ số cũng không cho thấy những khu vực nào trong nền được NHTM phân bổ tín dụng; và (iii) PRIVATE và FD1 chỉ nhắm đến khu vực tư nhân, không phản ánh được tổng quy mô của khu vực công và mức độ vay mượn của khu vực công. Ngoài ra, có thể thấy các chỉ số khối tiền cũng rất nhạy cảm và phụ thuộc vào cung cầu tiền tệ, sự phát triển các dịch vụ tài chính đa dạng và khung thời gian nghiên cứu (nhất là với các nghiên cứu chuỗi thời gian).

quốc gia (1980 – 2013), Sahay và cộng sự (2015) thấy rằng, so với hệ thống ngân

- 17 -

hàng, các thị trường trái phiếu tư nhân và TTCK nội địa đã tăng lên khi GDP đầu

người tăng. Các quỹ tương hỗ và quỹ hưu trí cũng tăng nhanh ở mức thu nhập cao,

trong khi quy mô của các thị trường trái phiếu công giảm đi tương đối (Hình 2.2).

Hình 2.2: Sự phát triển của thị trường vốn

Nguồn: Sahay và cộng sự (2015)

- Thứ tư, các quốc gia có sự khác biệt về cấu trúc tài chính và khung

pháp lý, nên không thể nào áp dụng các thước đo trong một nghiên cứu nào cho một

tình huống cụ thể mà không có những hiệu chỉnh hoặc thay đổi nhất định (Arestis và

Demetriades, 1996). Ví dụ, mặc dù Hàn Quốc và Việt Nam có cùng mức độ sâu về

ngân hàng (tỉ lệ tín dụng tư nhân/GDP gần 100%), nhưng trong khi mức độ sử dụng

tài khoản ngân hàng ở Hàn Quốc là một hiện tượng phổ biến, ở Việt Nam chỉ khoảng

25% người trưởng thành có tài khoản ngân hàng (Sahay và cộng sự, 2015).

- Thứ năm, TTTC cũng phát triển theo nhiều hình thức khác nhau cho

phép các cá nhân và DN đa dạng hoá các khoản tiết kiệm, huy động vốn thông qua

trái phiếu, cổ phiếu, thị trường tiền tệ bán sỉ, các khoản cho vay phi truyền thống.

Hơn nữa, khả năng tiếp cận và tính hiệu quả của hệ thống tài chính cũng đã thay đổi

- 18 -

toàn diện nhờ sự hỗ trợ của lĩnh vực công nghệ cao, khoa học dữ liệu…, không còn

bị hạn chế trong một vài hệ thống ngân hàng lớn hay một bộ phận dân cư và DN

(Cihak và cộng sự, 2012; Aizenman và cộng sự, 2015).

Vì thế, sự đa dạng hoá của hệ thống tài chính xuyên quốc gia hàm ý rằng

cần có những chỉ số đa diện để đo lường phát triển tài chính.

Hình 2.3: Tháp chỉ số phát triển tài chính

Phát triển

tài chính (FD)

Phát triển

Phát triển

TGTC (FI)

TTTC (FM)

Khả

Tính

Khả

Tính

Độ sâu

Độ sâu

năng

hiệu

năng

hiệu

TGTC

TTTC

tiếp cận

quả

tiếp cận

quả

(FID)

(FMD)

(FIA)

(FIE)

(FMA)

(FME)

Nguồn: Svirydzenka (2016), dựa trên Cihak và cộng sự (2012)

 Mục tiêu của bộ chỉ số mới

Bộ chỉ số nhắm đến 3 mục tiêu chính:

- Mục tiêu đầu tiên và có lẽ căn bản nhất là nhằm khắc phục tính hẹp và

không đầy đủ của các chỉ số đơn, đưa tới một thước đo rộng hơn có thể mang lại

những hiểu biết sâu sắc hơn về hệ thống tài chính. Để làm điều này, Sahay và cộng

sự (2015) thiết lập bộ chỉ số bao gồm các chỉ số phụ như độ sâu tài chính (depth), khả

năng tiếp cận (accessibility) và tính hiệu quả (efficiency) cho khu vực TGTC và

- 19 -

TTTC, gộp chung thành một chỉ số cuối cùng là phát triển tài chính (Hình 2.3). Các

dữ liệu cơ bản để xây dựng bộ chỉ số này được mô tả trong Bảng 2.1.

Bảng 2.1: Các biến số cơ bản đóng góp vào bộ chỉ số phát triển tài chính

Độ sâu (Depth)

Phát triển TTTC (FM) 1. Tổng giá trị vốn hoá TTCK trên GDP 2. Tổng giá trị chứng khoán giao dịch trên GDP 3. Nợ công nước ngoài trên GDP 4. Tổng giá trị nợ nước ngoài của các DN tài chính trên GDP

Khả năng tiếp cận (Access)

1. Tỉ lệ vốn hoá thị trường của 10 công ty lớn nhất 2. Tổng số nhà phát hành nợ (nội địa và nước ngoài, DN tài chính và phi tài chính) 1. Tỉ suất chu chuyển vốn trên TTCK (Tổng giá trị giao dịch / Tổng giá trị vốn hoá thị trường) Tính hiệu quả (Efficiency)

Phát triển TGTC (FI) 1. Tín dụng khu vực tư nhân (% trên GDP) 2. Tổng tài sản quỹ hưu trí (% trên GDP) 3. Tổng tài sản quỹ tương hỗ (% trên GDP) 4. Phí bảo hiểm, nhân thọ và phi nhân thọ (% trên GDP) 1. Số lượng chi nhánh NHTM trên 100,000 người trưởng thành 2. Số lượng ATM trên 100,000 người trưởng thành 1. NIM 2. Chênh lệch lãi suất tiền gửi và cho vay 3. Thu nhập phi lãi trên tổng thu nhập 4. Chi phí chung trên tổng tài sản 5. ROA 6. ROE

Nguồn: Sahay và cộng sự (2015)

- Mục tiêu thứ hai của bộ chỉ số này là có thể dựa vào đó đánh giá toàn

diện phát triển tài chính ở mức độ chi tiết hoặc tổng thể. Do bộ chỉ số được phát triển

dựa trên khái niệm theo nghĩa rộng, đa chiều, bao hàm nhiều thành phần được mô tả

trong Ma trận đặc điểm hệ thống tài chính của Cihak và cộng sự (2012), vì thế chúng

có thể mô tả tóm tắt được lượng thông tin đa dạng về phát triển tài chính.

- Mục tiêu cuối cùng, bộ chỉ số này không nhằm bác bỏ các nỗ lực xây

dựng bộ dữ liệu GFDD (và bộ FinStats do IMF đưa ra) trước đó, ngược lại là một sự

bổ sung cho bộ chỉ số trên, vì chúng cho phép nhanh chóng chỉ ra được các khuyết

- 20 -

điểm của hệ thống tài chính nằm ở khía cạnh nào (ở thị trường hay ở TGTC), mà sau

đó chúng ta có thể tiến hành các điều tra chi tiết hơn với sự hỗ trợ của bộ dữ liệu

GFDD và FinStats.

 Phương pháp luận xây dựng các chỉ số

Chỉ số phát triển tài chính của IMF được xây dựng bằng phương pháp Phân

tích thành phần chính (PCA), thông qua một quy trình chuẩn gồm 3 bước nhằm giảm

chiều của dữ liệu: (i) chuẩn hoá các biến số; (ii) tổ hợp các biến số chuẩn hoá thành

các chỉ số phụ đại diện cho các chiều chức năng cụ thể; (iii) tổ hợp các chỉ số phụ

thành chỉ số cuối cùng (OECD, 2008). Các chỉ số như chỉ số căng thẳng tài chính

(Financial Stress Index) của IMF, các chỉ số phúc lợi của Liên Hiệp Quốc (như chỉ

số Phát triển con người HDI, chỉ số Cân bằng giới tính GII, chỉ số Phát triển giới tính

GDI...) đều được xây dựng dựa trên phương pháp trên (Svirydzenka, 2016).

Riêng về xây dựng chỉ số phát triển tài chính bằng phương pháp PCA, cũng

đã có một vài nghiên cứu sử dụng để xây dựng chỉ số để đánh giá tác động của chúng

đến tăng trưởng kinh tế như Demetriades và Luintel (1996, 1997); Arestis và cộng sự

(2001); Demetriades và Luintel (2001); Ang (2007, 2009); Gries và cộng sự (2009);

Asghar và Hussain (2014); Menyah và cộng sự (2014); và Lenka (2015) và cũng đã

thu được các bằng chứng thực nghiệm hữu ích9. Mặc dù vậy, các chỉ số của IMF xây

dựng vẫn có những điểm khác biệt và khiến bộ chỉ số này đáng tin cậy hơn.

- Thứ nhất, mặc dù vấn đề thiếu dữ liệu khi xây dựng chỉ số cho 183

quốc gia đặc biệt trong một thời kỳ rất dài (từ 1960 trở đi) là khó tránh khỏi, Sahay

và cộng sự (2015) đã xem xét và thực hiện nhiều phương pháp xử lý dữ liệu trống (cụ

thể 3 phương pháp nội suy) nhằm tạo ra một bộ dữ liệu được xem là mô tả gần đúng

9 Trong các nghiên cứu này, nổi bật là nghiên cứu xây dựng bộ chỉ số phát triển tài chính (KOREAN index) của Adnan (2009). Tuy nhiên, do thiếu dữ liệu, nghiên cứu chỉ xây dựng cho 41 quốc gia từ 1988 – 2009 và hiện tại không có sự cập nhật nào.

với thực tế nhất đối với từng quốc gia. Theo Svirydzenka (2016), các phương pháp

- 21 -

này giúp tránh tạo ra những chuyển động trong chỉ số tài chính cuối cùng không liên

quan đến phát triển tài chính.

- Thứ hai, do xây dựng cho nhiều quốc gia có các mức độ phát triển khác

nhau, việc xuất hiện các giá trị ngoại lai cũng không thể không xét đến. Phương pháp

chuẩn hoá và xử lý các giá trị ngoại lai của Sahay và cộng sự (2015) lựa chọn (phương

pháp chuẩn hoá cực đại – cực tiểu) tương đồng với cách thức xử lý khi xây dựng chỉ

số HDI, một chỉ số qua thời gian đã được xem là đánh giá phúc lợi khá chính xác.

- Thứ ba, (và có lẽ quan trọng nhất), là việc đặt các trọng số khi tổ hợp

thành phần chính. Các nghiên cứu khác đã không thực hiện việc này do các thuật toán

thời kỳ trước chưa tìm ra hướng xử lý. Trong nghiên cứu của mình, Sahay và cộng

sự (2015) đặt các trọng số dựa trên các kỹ thuật thống kê (như phân tích nhân tố, hay

phân tích thứ bậc AHP10) và những đánh giá chuyên gia nhằm phản ánh những ưu

tiên chính sách và các nhân tố lý thuyết tốt hơn. Đồng thời, kỹ thuật này cho phép

chúng ta có thể xếp hạng các quốc gia theo mức độ phát triển tài chính dễ dàng hơn.

 Ưu, nhược điểm của bộ chỉ số mới

Dựa trên những đánh giá sơ bộ ở trên, chúng ta có thể liệt kê một số những

ưu / nhược điểm của bộ chỉ số mới như sau:

Về ưu điểm: (i) tinh gọn, giúp các nhà làm chính sách có thể theo dõi nhanh

những diễn biến trong mức độ phát triển tài chính; (ii) mang nghĩa rộng và đa diện,

giúp mô tả bức tranh hệ thống tài chính một cách sâu sắc, dễ dàng điều tra toàn diện

hoặc sơ bộ hệ thống tài chính; (iii) dễ dàng so sánh giữa các quốc gia với nhau; (iv)

được đảm bảo bởi một tổ chức tài chính quốc tế (IMF), độ tin cậy khá cao so với các

10 Phương pháp phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchical Process) thường được sử dụng trong lĩnh vực giáo dục, y tế, sản xuất công nghiệp, logistic hơn là lĩnh vực tài chính. Tuy nhiên nó hữu ích trong việc thiết lập các chỉ số chung.

chỉ số xây dựng từ các nghiên cứu cá thể.

- 22 -

Về nhược điểm: mặc dù bộ chỉ số mới có nhiều sự cải tiến rõ rệt so với các

chỉ số khác, tuy nhiên không tránh khỏi những nhược điểm. Như Svirydzenka (2016)

chỉ ra:

- Thứ nhất, khi xây dựng các chỉ số phụ (như FIA, FIE, FMA, FME…),

nhiều biến số cơ sở liên quan đến ngân hàng và TTTC lẽ ra cần được đưa vào để thiết

kế các chỉ số phụ. Tuy nhiên nhiều biến số cơ sở chỉ mới được xây dựng trong các

thập niên gần đây (từ 1980), mặc dù đã có một vài phương pháp xử lý nhưng vẫn khó

có thể bao hàm được toàn bộ những khía cạnh này vào các chỉ số phụ. Ví dụ như

trong chỉ số FMD, biến số cơ bản về nợ công ghi bằng tiền tệ nước ngoài không được

đưa vào để xây dựng chỉ số này, bởi vì số liệu này do các NHTW các nước báo cáo

cho BIS trên tinh thần tự nguyện (và chỉ có 18 quốc gia thực hiện điều này).

- Thứ hai, mục tiêu của bộ chỉ số chỉ nhằm nắm bắt các đặc điểm chính

của hệ thống tài chính, do đó, nó bỏ qua các động lực tạo ra những đặc điểm này như

yếu tố thể chế, khung pháp lý, khả năng bảo vệ nhà đầu tư thiểu số, thời gian và chi

phí thực hiện hợp động, khả năng xử lý phá sản… Bộ dữ liệu cũng không bao hàm

các chỉ số ổn định tài chính như z-scores, tỉ lệ vốn thích đáng, tỉ lệ nợ đến hạn, tần số

các cuộc khủng hoảng ngân hàng, các ngân hàng bóng tối (shadow banks)…

Cơ sở lý luận về tăng trưởng

2.2.1. Tăng trưởng kinh tế

Tăng trưởng kinh tế là một trong những vấn đề cốt lõi của lý luận về phát

triển kinh tế. Có nhiều quan điểm về tăng trưởng kinh tế, cụ thể:

Theo Douglass và Thomas (1973), tăng trưởng kinh tế xảy ra nếu sản lượng

tăng nhanh hơn dân số. Trong khi đó, Berg (2001) cho rằng tăng trưởng kinh tế bao

gồm cả việc tăng phúc lợi cuộc sống.

Theo Kuznets (1966), tăng trưởng kinh tế của một nước là sự tăng về khả

năng cung cấp các mặt hàng kinh tế đa dạng cho dân cư của nước đó, khả năng này

- 23 -

dựa trên công nghệ tiên tiến và những điều chỉnh về mặt thể chế và hệ tư tưởng của

quốc gia.

Theo Samuelson (1951), tăng trưởng kinh tế là sự mở rộng tổng sản phẩm

quốc nội (GDP) hay sản lượng tiềm năng của một nước. Nói cách khác, tăng trưởng

diễn ra khi đường giới hạn khả năng sản xuất (PPF) của một nước dịch chuyển ra phía

ngoài.

Nhìn chung, các khái niệm đều thống nhất rằng, tăng trưởng kinh tế là sự

gia tăng về quy mô sản lượng của nền kinh tế trong một thời kỳ nhất định. Như vậy,

tăng trưởng kinh tế của một quốc gia thường được xét ở các phương diện sau:

Thứ nhất, tăng trưởng kinh tế theo chiều rộng và theo chiều sâu: tăng

trưởng theo chiều rộng phản ánh sự gia tăng sản lượng do gia tăng quy mô nguồn

vốn, số lượng lao động và tài nguyên thiên nhiên được khai thác. Tăng trưởng theo

chiều sâu thể hiện sự gia tăng sản lượng do tác động của các nhân tố TFP. TFP phản

ánh hiệu quả sử dụng các nguồn lực, sự thay đổi công nghệ, mức độ lành nghề của

nhân công, trình độ quản lý… Đây là bộ phận quan trọng nhất quyết định đến chất

lượng tăng trưởng, cho nên muốn tăng trưởng theo chiều sâu thì phải dựa vào khoa

học công nghệ, vào nguồn nhân lực chất lượng cao và vào những thể chế kinh tế và

các giải pháp mang tính khoa học.

Thứ hai, tăng trưởng trong ngắn hạn và tăng trưởng trong dài hạn: tiêu chí

đo lường ngắn hay dài hạn ở đây không phải là thời gian mà là sự điều chỉnh kinh tế.

Nhìn từ góc độ các nhân tố đóng góp vào tăng trưởng thì tăng trưởng ngắn hạn và dài

hạn có quan hệ với nhau thông qua tiết kiệm và đầu tư, nghĩa là việc hy sinh tiêu dùng

trong hiện tại có thể tạo ra mức sản lượng cao hơn trong tương lai.

2.2.2. Chỉ tiêu đo lường

Tăng trưởng kinh tế được đo lường thông qua sự gia tăng của tổng sản phẩm

quốc nội (GDP) hoặc tổng sản phẩm quốc dân (GNP), hoặc quy mô sản lượng quốc

gia tính bình quân trên đầu người (PCI) trong một khoảng thời gian nhất định như sau:

- 24 -

Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là giá trị tính bằng tiền của tất cả sản phẩm

và dịch vụ cuối cùng được sản xuất, tạo ra trong phạm vi một nền kinh tế trong một

khoảng thời gian nhất định (thường là một năm tài chính).

Tổng sản phẩm quốc dân (GNP) là giá trị tính bằng tiền của tất cả sản phẩm

và dịch vụ cuối cùng được tạo ra bởi công dân một nước trong một khoảng thời gian

nhất định (thường là một năm). Tổng sản phẩm quốc dân bằng tổng sản phẩm quốc

nội cộng với thu nhập ròng từ nước ngoài.

Tổng sản phẩm bình quân đầu người (PCI) là tổng sản phẩm quốc nội chia

cho dân số.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế được tính bằng cách lấy chênh lệch giữa quy mô

kinh tế kỳ hiện tại so với quy mô kinh tế kỳ trước chia cho quy mô kinh tế kỳ trước.

Tốc độ tăng trưởng kinh tế được thể hiện bằng đơn vị %.

g = (Yt – Yt-1)/Yt-1 * 100%

Trong đó Yt-1 và Yt lần lượt là quy mô sản lượng hay thu nhập của nền kinh

tế kỳ trước và kỳ hiện tại, g là tốc độ tăng trưởng.

Tổng quan tài liệu về mối quan hệ tài chính – tăng trưởng

2.3.1. Sự phát triển các tư tưởng chủ đạo qua thời gian

Các nhà kinh tế có các quan điểm khác nhau về mối liên kết giữa phát triển

tài chính và tăng trưởng kinh tế, nhưng tựu chung có thể phân thành 2 nhánh chính:

- Nhánh quan điểm thứ nhất – đề cao vai trò quan trọng của thị trường

tín dụng trong tiến trình phát triển kinh tế, có thể tìm thấy trong công trình của

Schumpeter (1911)11. Ông cho rằng các DN luôn luôn muốn tìm kiếm nguồn tín dụng

để tài trợ cho các công nghệ sản xuất mới. Do đó, các ngân hàng được xem là một

11 Quan điểm của Schumpeter thường được gọi là giả thuyết cung kéo (supply-leading hypothesis).

nhân tố quan trọng trong việc thúc đẩy các đẩy các hoạt động TGTC này. Schumpeter

- 25 -

(1911) cho rằng: các dịch vụ do những tổ chức TGTC cung cấp như: huy động tiết

kiệm, thẩm định dự án, quản trị rủi ro, giám sát các nhà quản lý và thực hiện các giao

dịch tài chính – là những dịch vụ cần thiết cho tiến trình đổi mới công nghệ và phát

triển kinh tế. Vì thế, theo Schumpeter (1911), một hệ thống tài chính phát triển tốt có

thể vận chuyển các nguồn lực tài chính đến nơi sử dụng hiệu quả nhất và góp phần

thúc đẩy tăng trưởng.

- Nhánh quan điểm thứ hai do Robinson (1952) khởi xướng, cho rằng

phát triển tài chính không dẫn đến tăng trưởng kinh tế cao hơn. Thay vào đó, phát

triển tài chính phản ứng một cách thụ động với tăng trưởng kinh tế, do nhu cầu về

dịch vụ tài chính tăng lên12. Khi nền kinh tế mở rộng, các hộ gia đình và DN cầu

nhiều dịch vụ tài chính hơn. Để phản ứng lại với nhu cầu tăng lên này, nhiều tổ chức

tài chính, sản phẩm và dịch vụ tài chính tăng lên, do đó dẫn đến sự mở rộng của hệ

thống tài chính.

2.3.1.1. Quan điểm ủng hộ

Các công trình đầu tiên đáng chú ý về tài chính và phát triển đi theo tư

tưởng của Schumpeter (1911) bao gồm Gurley và Shaw (1955); Goldsmith (1969);

Hicks (1969); Diamond (1984); Bencivenga và Smith (1991); và Saint-Paul (1992).

Họ lập luận rằng, sự phát triển của hệ thống tài chính là tối quan trọng trong việc thúc

đẩy tăng trưởng kinh tế, và ngược lại, một hệ thống tài chính kém phát triển sẽ làm

tăng trưởng kinh tế chậm lại13. Dựa trên quan điểm này, các hàm ý chính sách thường

hướng tới việc mở rộng hệ thống tài chính (như thành lập nhiều tổ chức tài chính và

12 Giả thuyết này thường được gọi là giả thuyết cầu kéo (demand-leading hypothesis). 13 Một vài bằng chứng về mặt lịch sử cũng có thể chứng minh cho tư tưởng này. Từ thời cổ đại Babylon cho đến hiện đại, những sáng kiến trong ngành tài chính có tầm quan trọng không kém những phát minh công nghệ như thuốc súng hay máy in. Ví dụ: kỷ nguyên Phục Hưng ở nước Ý trở nên rực rỡ nhờ hệ thống ngân hàng phát triển; hay chiến thắng của miền Bắc Hoa Kỳ đối với miền Nam trong cuộc nội chiến một phần cũng nhờ vào sự phát triển của thị trường trái phiếu; hoặc sự thất bại của hệ thống tài chính ở Argentina đã biến nước này từ một nước giàu thứ 6 thế giới cuối thế kỷ 19 thành một nước đang phát triển với những cuộc khủng hoảng kinh tế và lạm phát thường trực (Ferguson, 2008); hoặc sự phát triển rực rỡ của Anh thế kỷ 20 nhờ hệ thống tài chính (Hicks, 1970) cũng là các chứng tích đáng chú ý.

cung cấp hàng loạt các sản phẩm và dịch vụ tài chính đa dạng) nhằm tạo ra một hiệu

- 26 -

ứng tích cực đến quá trình tiết kiệm – đầu tư, và do đó thúc đẩy tăng trưởng. Tư tưởng

này thường được gọi dưới cái tên là “quan điểm cấu trúc tài chính”.

Tuy nhiên, quan điểm này có rất ít tác động lên việc thực hiện chính sách

phát triển trong những năm đầu thời hậu thế chiến, một phần bởi vì tư tưởng này

không được trình bày theo một cách thức chính thống, phần khác do ảnh hưởng thống

trị của tư tưởng áp chế tài chính của Keynes (1936). Sự áp chế tài chính liên quan đến

việc kiểm soát lãi suất, dự trữ bắt buộc cao và các chương trình tín dụng định hướng.

Các chính sách bóp méo này rất phổ biến ở các nước đang phát triển như một cách

để tài trợ cho thâm hụt tài khóa mà không làm tăng thuế hay lạm phát. Tuy nhiên, các

phương pháp này làm giảm động cơ giữ tiền và các tài sản tài chính khác, và do đó

làm giảm nguồn tín dụng cho nhà đầu tư. Vì thế, việc áp chế tài chính làm cắt giảm

quy mô hệ thống ngân hàng và kiềm chế các TGTC (Ang, 2008).

Trong thập niên 1970, quan điểm của Keynes (1936) đã bị McKinnon

(1973); và Shaw (1973) thách thức mạnh mẽ. Mô hình của McKinnon (1973) – sau

này được phát triển và phổ biến bởi một vài tác giả khác (như Kapur, 1976;

Mathieson, 1980; Fry, 1988; Pagano, 1993), cho rằng đầu tư trong một nền kinh tế

đang phát triển phần lớn là tự tài trợ. Với bản chất bất ổn, đầu tư không thể hiện thực

hóa, trừ khi có đủ nguồn lực tiết kiệm tích lũy dưới dạng tiền gửi ngân hàng (giả

thuyết bù trừ). Mặt khác, quan điểm “trung gian nợ” của Shaw (1973) khẳng định

rằng, TGTC thúc đẩy đầu tư và tăng trưởng thông qua việc cho vay và đi vay. Cả 2

tác giả đều cho rằng một mức phát triển tài chính cao hơn do tự do hóa tài chính, sẽ

dẫn đến tăng trưởng kinh tế cao hơn. Dựa trên các công trình của Gurley và Shaw

(1955); Goldsmith (1969); Hicks (1969) và các tác giả khác, McKinnon (1973) và

Shaw (1973) thách thức luận thuyết áp chế tài chính và cung cấp một hệ thuyết mới

trong việc thiết kế các chính sách tài chính. Họ cho rằng, sự bóp méo trong hệ thống

tài chính (ví dụ như các khoản cho vay với lãi suất thấp nhân tạo, các chương trình

tín dụng điều hướng và yêu cầu dự trữ bắt buộc cao) là thiếu khôn ngoan và không

cần thiết. Các chính sách này có thể làm giảm tiết kiệm, cản trở tích lũy vốn, và ngăn

cản phân bổ nguồn lực hiệu quả. Bằng cách cho phép lãi suất hiệu chỉnh tự do theo

- 27 -

cơ chế thị trường, các DN có nhiều động lực để đầu tư vào các dự án lợi nhuận cao

và như vậy có thể kỳ vọng mức tăng trưởng kinh tế cao hơn. Do đó, các tác giả kêu

gọi sự tự do hóa tài chính, tức các tiến trình loại bỏ hoặc giảm bớt một cách đáng kể

những bóp méo trong hệ thống tài chính. Quan điểm của cả hai tác giả này thường

được gọi chung là quan điểm “tự do hóa tài chính”.

Trong đầu thập kỷ 1980, trường phái của McKinnon-Shaw đã bị một nhóm

các nhà kinh tế tân cấu trúc do Wijinbergen (1982, 1983); Taylor (1983); và Buffie

(1984) dẫn đầu chỉ trích nặng nề. Họ giới thiệu một vài giả định quan trọng khác với

khung phân tích của McKinnon-Shaw. Đáng chú ý nhất đó là, các tác giả tập trung

vào các “thị trường lề đường” (street market) hay thị trường tín dụng phi tổ chức đầy

cạnh tranh và hiệu quả. Theo các nhà kinh tế chủ nghĩa tân cấu trúc, vì các NHTM bị

phụ thuộc vào dự trữ bắt buộc (là một khoản rò rỉ trong quá trình trung gian), nên thị

trường lề đường làm trung gian giữa người tiết kiệm và nhà đầu tư hiệu quả hơn

NHTM. Các mô hình của họ giả định rằng, các hộ gia đình sở hữu 3 loại tài sản là

vàng, tiền gửi ngân hàng và các khoản cho vay thị trường lề đường có khả năng thay

thế cho nhau. Khi lãi suất tiền gửi ngân hàng tăng lên, hộ gia đình sẽ chuyển đổi các

khoản cho vay trên thị trường lề đường sang các khoản tiền gửi ngân hàng, dẫn đến

nguồn cung các khoản quỹ có thể cho vay bị giảm xuống. Điều này ngăn cản sự đầu

tư và làm giảm sản lượng. Vì vậy, các nhà kinh tế học tân cấu trúc khẳng định rằng

tự do tài chính sẽ không thúc đẩy tăng trưởng khi tồn tại một thị trường lề đường hoạt

động hiệu quả.

Tuy nhiên, như Fry (1988) chỉ ra, các thị trường lề đường chưa hẳn mang

tính cạnh tranh hay hoạt động hiệu quả như NHTM. Nếu đúng như vậy, thì lập luận

của các nhà kinh tế tân cấu trúc (cho rằng tự do tài chính có thể làm giảm tăng trưởng

do giảm nguồn cung tín dụng) sẽ không còn vững chắc. Hơn nữa, Owen và Solis-

Fallas (1989) cho rằng sự hiệu quả tương đối giữa TGTC trong các thị trường tín

dụng (chính thống hoặc phi chính thống) ảnh hưởng quan trọng đến kết quả của danh

mục đầu tư thông qua mức lãi suất tiền gửi. Các tác giả này cho rằng, giả định thị

- 28 -

trường tín dụng phi tổ chức hoạt động hiệu quả hơn của nhóm tân cấu trúc là vô cùng

thiếu thực tế.

Với các thay đổi trong các nghiên cứu tăng trưởng trong thập kỷ 1980, nhiều

mô hình phức tạp hơn (như mô hình tăng trưởng nội sinh), đã nổi lên vào đầu thập kỷ

1990 (xem Greenwood và Jovanovic, 1990; Bencivenga và Smith, 1991; Saint-Paul,

1992; Bencivenga và Smith, 1993; King và Levine, 1993b; Pagano, 1993;

Bencivenga và cộng sự, 1995; Greenwood và Smith, 1997; Blackburn và Hung,

1998). Nhiều kỹ thuật khác nhau, ví dụ các ảnh hưởng ngoại hiện hay các thang đo

chất lượng, được đưa vào trong các mô hình. Các mô hình ủng hộ luận điểm “tài

chính dẫn đến tăng trưởng” bằng cách chứng minh rằng, sự phát triển tài chính làm

giảm các rào cản về thông tin và cải thiện hiệu quả phân bổ nguồn lực. Các nghiên

cứu này hàm ý rằng, việc hủy bỏ các quy định hạn chế của chính phủ sẽ thúc đẩy tăng

trưởng khu vực sản xuất ở các nước đang phát triển.

Trong khi khung phân tích của McKinnon-Shaw nhấn mạnh tầm quan trọng

của tự do hóa tài chính lên việc gia tăng tiết kiệm (và do đó tăng đầu tư), thì phần lớn

các mô hình tăng trưởng và phát triển tài chính nội sinh tập trung vào chất lượng và

số lượng các khoản đầu tư. Bên cạnh đó, khác với mô hình của McKinnon-Shaw nêu

bật vai trò của phát triển tài chính trong tiến trình tăng trưởng kinh tế, các mô hình

mới chỉ ra những lực tương tác lẫn nhau giữa 2 biến số này: Một mặt, mức phát triển

cao hơn sẽ kích thích nhu cầu về dịch vụ tài chính, dẫn đến gia tăng tính cạnh tranh

và hiệu quả ở các thị trường và TGTC; Mặt khác, việc cung cấp các thông tin giá trị

đúng lúc cho nhà đầu tư khiến cho các dự án đầu tư được thực hiện hiệu quả hơn, từ

đó nâng cao khả năng tích lũy vốn và tăng trưởng kinh tế.

Mở rộng các nghiên cứu này, một vài nghiên cứu lần lượt tập trung vào tác

động của hệ thống tài chính dựa trên ngân hàng (bank-based system) (như Đức và

Nhật) và hệ thống tài chính dựa trên thị trường (market-based system) (như các nước

Anglo-Saxon) lên tăng trưởng kinh tế (xem Allen và Gale, 1999, 2000; Beck và

Levine, 2002; Ergungor, 2004; Levine, 2005). Các tác giả này phần lớn nhìn nhận

- 29 -

rằng, mặc dù các ngân hàng tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong việc phân bổ

nguồn lực nhằm kích thích tăng trưởng kinh tế, nhưng tầm quan trọng ngày càng tăng

của các TTTC cũng trở nên rõ ràng hơn đặc biệt tại nhiều nước phát triển. Mặt khác,

các nhà nghiên cứu còn thấy:

- Thứ nhất, một hệ thống tài chính dựa trên ngân hàng thường sẽ có TTTC

sẽ kém phát triển (và ngược lại). Trong hệ thống này, các DN phụ thuộc nhiều vào

nguồn tài trợ từ ngân hàng thay vì TTTC. Như vậy, các ngân hàng sẽ có quan hệ chặt

chẽ hơn với các DN mà họ cho vay. Các DN lại thường do một số ít các cổ đông lớn

sở hữu, do vậy các hoạt động thu mua không thân thiện cũng ít xảy ra. Hệ thống này

có xu hướng thúc đẩy tăng trưởng dài hạn do các ngân hàng thường cho vay dài hạn.

- Thứ hai, ngược lại, trong hệ thống tài chính dựa trên thị trường (như ở

UK và USA), các ngân hàng thường ít liên quan đến việc phân bổ nguồn vốn hay sở

hữu các tài sản tài chính, các khoản vốn dài hạn thường được huy động thông qua

TTTC. Các DN thường được sở hữu bởi rất nhiều cổ đông nhỏ lẻ. Vì thế, hoạt động

sáp nhập và mua lại thường hay xảy ra. Một hệ thống tài chính dựa trên thị trường

thường tạo ra các hiệu ứng ngắn hạn, do các DN chủ yếu quan tâm đến các hoạt động

ngắn hạn.

2.3.1.2. Quan điểm hoài nghi

Như đã nói, không phải tất cả các nhà nghiên cứu đều đồng thuận về tầm

quan trọng của hệ thống tài chính, những hoài nghi về mối quan hệ giữa phát triển tài

chính và tăng trưởng kinh tế vẫn còn trong vòng tranh luận.

 Tài chính không liên quan đến tăng trưởng

Lucas (1988) lập luận rằng, các nhà kinh tế có xu hướng nhấn mạnh thái

quá (overstressed) vai trò của các nhân tố tài chính trong tiến trình tăng trưởng kinh

tế. Modigliani và Miller (1958) đã phát triển một khung phân tích trong đó các quyết

định sản xuất kinh tế độc lập với cấu trúc tài chính. Họ giả định rằng thị trường là

hoàn hảo với thông tin cân xứng, không có chi phí giao dịch liên quan trong bất kỳ

hoạt động kinh tế nào. Dựa trên khung phân tích này, Fama (1980) chứng minh rằng,

- 30 -

trong một khu vực ngân hàng cạnh tranh với khả năng tiếp cận thị trường vốn ngang

nhau (như vậy người gửi tiền luôn luôn có thể tái tài trợ các khoản cho vay của họ để

đạt được lợi ích cao nhất), một sự thay đổi trong quyết định cho vay của bất kỳ ngân

hàng nào sẽ không tác động lên giá cả và hoạt động sản xuất dưới giả định cân bằng

tổng quát (general equilibrium assumption).

 Những ảnh hưởng tiêu cực của ngân hàng

Nghiên cứu của Morck và Nakamura (1999); và Morck và cộng sự (2000)

nghi ngờ độ tin cậy của nhân viên ngân hàng trong quá trình giám sát hoạt động quản

trị của DN. Các tác giả cho rằng, các nhân viên giám sát có thể khuyến khích những

hành vi đầu tư rủi ro hoặc kích thích đầu tư quá mức vào những tài sản hữu hình (thay

vì tài sản tri thức). Điều này có thể hạn chế các cơ hội mở rộng của DN và tạo ra

những ảnh hưởng tiêu cực lên tăng trưởng kinh tế. Vì vậy, về nguyên lý, sự phát triển

khu vực ngân hàng có thể có một tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế.

 Những tác động bất ổn từ thị trường chứng khoán

Những lập luận cho rằng “TTCK có thể kích thích tăng trưởng kinh tế”

cũng khó tránh khỏi những hoài nghi. Tăng trưởng của TTCK có thể dẫn đến việc

thay đổi danh mục đầu tư từ các khoản cho vay ngân hàng sang chứng khoán hơn là

tích lũy và tạo ra các nguồn lực bổ sung cho tăng trưởng. Keynes (1936) cho rằng,

TTCK tạo ra quá nhiều hoạt động đầu cơ, và những hoạt động này không có lợi. Theo

Keynes (1936), tính bất ổn của các TTTC này có thể sẽ mang lại những hiệu ứng tiêu

cực và bất ổn cho nền kinh tế.

Tương tự, Kindleberger và O'Keefe (1978) chỉ ra rằng, sự bất ổn của các kỳ

vọng và việc đầu cơ tài sản bằng đòn bẩy có thể gây ra những hậu quả tiêu cực nghiêm

trọng đối với nền kinh tế. Các nhân tố tâm lý có thể kích thích những hành vi đầu cơ

quá mức (đôi khi “cuồng loạn”), khi có những thay đổi diễn ra trong nền kinh tế. Trong

bối cảnh một hệ thống ngân hàng yếu kém, chỉ cần một hiện tượng tâm lý gây hoang

mang bất ngờ có thể khiến nền kinh tế rơi vào khủng hoảng hoặc đổ vỡ, nhất là khi các

hoạt động đầu cơ phi lý kích thích tạo ra bong bóng tài sản. Singh (1997) cũng ủng hộ

- 31 -

mạnh mẽ quan điểm này. Ông cho rằng, sự mở rộng của TTCK ở các nước đang phát

triển có thể ngăn trở tăng trưởng dài hạn. Hơn nữa, phần lớn các TTCK ở các nước

đang phát triển còn non yếu và khó tránh khỏi các vấn đề về thông tin, thiếu minh bạch.

Vì vậy, TTCK cho thể làm xói mòn thay vì thúc đẩy tăng trưởng.

 Tác động của khủng hoảng tài chính

Minsky (1975) chỉ ra rằng, khủng hoảng tài chính gây ra sự bất ổn trong hệ

thống tài chính, có thể dẫn đến những hiệu ứng bất lợi nghiệm trọng đến nền kinh tế.

Minsky (1975) cho rằng, bản chất của nền kinh tế là bất ổn bởi vì chính phủ liên tục

can thiệp lên nền kinh tế nhằm đạt được ổn định. Theo giả thuyết này, nền kinh tế sẽ

phát triển một cách tự nhiên theo chu kỳ. Trong giai đoạn mở rộng, các hành vi rủi ro

và hoạt động đầu cơ sẽ được khuyến khích dần dần đẩy nền kinh tế tiến đến giai đoạn

bùng nổ. Khi đó, nếu DN sử dụng quá nhiều đòn bẩy sẽ tạo điều kiện cho một cuộc

khủng hoảng, do DN có thể bị mất khả năng thanh toán (ví dụ khủng hoảng 2008).

Hậu quả là, chi phí tài chính tăng lên và thu nhập giảm, (có thể) dẫn đến tăng tỉ lệ nợ

quá hạn. Khi tình trạng phá sản tăng lên, nền kinh tế sẽ rơi vào suy thoái. Do đó,

Minsky (1975) ủng hộ sự can thiệp của các NHTW và tăng chi tiêu chính phủ nhằm

giảm nhẹ các biến động chu kỳ này.

 Hoài nghi về tự do hóa tài chính

Về tự do hóa tài chính, một vài nhà kinh tế do Stiglitz (2000) dẫn đầu lập

luận rằng, tần số khủng hoảng tài chính ngày càng tăng có liên hệ gần gũi với sự tự

do hóa của khu vực tài chính. Stiglitz và cộng sự (1994) cho rằng, sự can thiệp của

chính phủ (bằng các hình thức áp chế tài chính) có thể làm giảm các thất bại thị trường

và cải thiện hiệu quả tổng thể của nền kinh tế. Ví dụ, việc giữ mức lãi suất ở mức thấp

có thể làm tăng chất lượng người vay nợ xét về trung bình; hay áp đặt các điều kiện

ràng buộc khi cho vay có thể khuyến khích DN sử dụng nguồn vốn chủ sở hữu đúng

mục đích và giúp giảm chi phí vốn; các chương trình tín dụng định hướng có thể giúp

chuyển các nguồn lực đến các khu vực công nghệ cao. Tương tự, Mankiw (1986) cho

- 32 -

rằng, sự can thiệp của chính phủ (như trợ cấp tín dụng và cho vay những chủ thể nhất

định) có thể cải thiện vững chắc hiệu quả của việc phân bổ vốn.

Tóm lại, tiến trình phát triển các tư tưởng về vai trò của phát triển tài chính

đến tăng trưởng có thể được tóm tắt bằng sơ đồ ở Hình 2.4.

2.3.2. Các nghiên cứu thực nghiệm

Mặc dù các tư tưởng học thuyết về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và

tăng trưởng kinh tế bắt đầu nổi lên vào thập kỷ 1950, phần lớn các nghiên cứu thực

nghiệm chỉ được phát triển từ thập kỷ 1990, theo sau công trình của King và Levine

(1993a). Dựa trên những công trình của Schumpeter (1911); Gurley và Shaw (1955);

Patrick (1966); Goldsmith (1969); McKinnon (1973); Shaw (1973) và các tác giả

khác, phần lớn các nghiên cứu thực nghiệm này cho thấy quan hệ dương tính giữa

phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế. Nhưng điều này không nhất thiết hàm ý

rằng, phát triển tài chính luôn mang tính ngoại sinh với tăng trưởng kinh tế (Levine,

1997). Tuy vậy, các kết quả thực nghiệm này có một ảnh hưởng sâu rộng đến các

chính sách ở nhiều quốc gia đang phát triển trong suốt thập kỷ 1970 và 1980, các

chính sách này có xu hướng khuyến khích tăng tiết kiệm bằng cách tăng lãi suất thực.

Các nghiên cứu thực nghiệm có thể phân loại thành 3 nhóm: nghiên cứu dữ

liệu chéo, chuỗi thời gian hoặc dữ liệu bảng. Các phân tích thuần dữ liệu chéo hoặc

bảng thường sử dụng phương trình hồi quy của Barro (1991), trong khi các phân tích

chuỗi thời gian chủ yếu sử dụng khung phân tích VAR hoặc ECM.

- 33 -

Thuyết bù trừ

Thuyết Trung gian

Thị trường

Bank- or market-

Hình 2.4: Hệ thống tư tưởng quan hệ tài chính - tăng trưởng

Quan điểm

Đầu tư

nợ (Shaw)

lề đường

based system

ủng hộ

(McKinnon)

Quan điểm

Quan điểm Tự do

Quan điểm

Quan điểm Tăng

Schumpeter

(supply-leading)

Cấu trúc tài chính

hóa tài chính

Tân cấu trúc

trưởng nội sinh

Quan điểm áp chế tài

chính (Keynes)

Quan điểm hoài nghi

Thị trường

Sự không liên quan

Vai trò giám sát

Khủng hoảng

Tự do hóa và thất bại

Robinson

chứng khoán

(demand-leading)

của tài chính

của ngân hàng

tài chính (Minsky)

thị trường (Stiglitz)

Overstress

M&M và

Bất ổn do đầu cơ

Tâm lý & minh

bạch (O’Keefe)

(Lucas)

Fama

(Keynes)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

- 34 -

2.3.2.1. Nghiên cứu dữ liệu chéo (Cross-country/ Cross-sectional)

- Các kết quả nghiên cứu chéo phần lớn đều cho thấy quan hệ dương tính

giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế.

Công trình thực nghiệm của Goldsmith (1969) có thể xem là công trình đầu

tiên chứng minh mối quan hệ dương tính giữa phát triển tài chính và tăng trưởng dài

hạn. Các tác giả nghiên cứu 80 quốc gia trong giai đoạn 1960-1989, trong đó nhấn

mạnh đến mối quan hệ giữa kiến trúc thượng tầng tài chính14, cơ sở hạ tầng tài chính15

và tăng trưởng kinh tế. Kết quả nghiên cứu cho thấy, kiến trúc thượng tầng và cơ sở hạ

tầng tài chính thúc đẩy tăng trưởng do làm tăng suất sinh lời trên vốn, ngược lại tăng

trưởng kinh tế giúp cung cấp các phương tiện để mở rộng hệ thống tài chính hàm ý

rằng16. Mặt khác, Goldsmith (1969) thấy rằng, mức phát triển tài chính ban đầu là một

nhân tố dự báo tốt cho tỉ lệ tăng trưởng kinh tế thời kỳ tiếp theo. Kỹ thuật thực nghiệm

trong nghiên cứu của các tác giả, đặc biệt về thước đo phát triển tài chính (tỉ lệ tổng tài

sản của các tổ chức tín dụng/GNP), đã và đang được sử dụng rộng rãi với một vài điều

chỉnh trong nhiều nghiên cứu gần đây. Tuy nhiên, nghiên cứu của Goldsmith (1969)

có một số điểm yếu như sau: (i) số lượng quan sát hạn chế ở 35 quốc gia; (ii) không

kiểm soát các nhân tố khác có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng (Levine và Renelt, 1992);

(iii) không đánh giá tác động của phát triển tài chính đến các kênh dẫn đến tăng trưởng

như tích luỹ vốn và tăng trưởng năng suất; (iv) không khai thác quan hệ nhân quả giữa

phát triển tài chính và tăng trưởng, và (v) chỉ sử dụng một thước đo phát triển tài chính

14 Kiến trúc thượng tầng tài chính (financial superstructure) là tập hợp các cấu trúc dạng hiện vật (physical structure) trong lĩnh vực tài chính như các phòng giao dịch, chi nhánh, hội sở, ATM… của các TGTC, sở giao dịch, nói cách khác là nơi có thể diễn ra các hoạt động liên quan đến tài chính. 15 Cơ sở hạ tầng tài chính (financial infrastructure) là tập hợp các thể chế, thông tin, công nghệ, luật pháp và tiêu chuẩn nhằm giúp các tổ chức TGTC hoạt động hiệu quả. Cơ sở hạ tầng tài chính bao gồm các thành phần như hệ thống thanh toán, cơ quan thông tin tín dụng và đăng ký thế chấp. Theo nghĩa rộng, cơ sở hạ tầng tài chính bao gồm các khung pháp lý về hoạt động tài chính (International Finance Corporation, 2009). 16 Tuy nhiên, ở các nước phát triển, hệ số tương quan giữa tài chính và tăng trưởng lại thấp và mang dấu âm, do đó bằng chứng quan hệ dương tính giữa tài chính – tăng trưởng trong nghiên cứu của Goldsmith (1969) được xem là yếu về mặt thống kê.

duy nhất, và có thể thước đo này không thích hợp (Levine, 1997).

- 35 -

Công trình của King và Levine (1993a) khắc phục được nhược điểm trong

nghiên cứu của Goldsmith (1969), và do đó được giới nghiên cứu quan tâm và xem là

tiêu chuẩn trong đánh giá tác động của tài chính đến tăng trưởng. King và Levine (1993a)

nghiên cứu 77 quốc gia trong giai đoạn 1960 – 1989, sử dụng cùng lúc 4 chỉ số phát triển

tài chính khác nhau17 liên quan đến hệ thống ngân hàng. Kết quả nghiên cứu ủng hộ quan

điểm của Schumpeter (1911), trong đó các thước đo phát triển tài chính này có liên hệ

chặt chẽ với tỉ lệ tăng trưởng GDP trên đầu người, tỉ lệ tích lũy vốn tư bản hiện tại cũng

như kỳ vọng. Cụ thể hơn, các tác giả thấy rằng các biến số phát triển tài chính có thể dự

báo tốt cho tăng trưởng dài hạn trong 10 – 30 năm tiếp theo. Các bằng chứng tương tự

có thể thấy trong nghiên cứu của McCaig và Stengos (2005).

- Mở rộng nghiên cứu của King và Levine (1993a), Atje và Jovanovic

(1993) sử dụng thêm các biến số phát triển tài chính liên quan đến TTCK trong mô

hình, các tác giả thấy rằng TTCK tương quan (+) với tăng trưởng, trong khi không

thấy mối tương quan giữa tín dụng ngân hàng và tăng trưởng kinh tế. Các nghiên cứu

của Demirgüç-Kunt và Maksimovic (1998); và Zervos và Levine (1998) cũng khẳng

định kết quả của Atje và Jovanovic (1993). Một nghiên cứu khác cũng đáng chú ý do

Deidda và Fattouh (2002) thực hiện cho thấy, khi xét hiệu ứng ngưỡng trong thu nhập

thì phát triển tài chính tương quan (+) với tăng trưởng, nhưng khi loại hiệu ứng này

khỏi mô hình thì quan hệ này chỉ tồn tại ở các nước có thu nhập cao.

- Một hướng nghiên cứu khác cũng đáng quan tâm là đánh giá tầm quan

trọng của môi trường pháp lý và hệ thống tài chính dựa trên ngân hàng hay thị trường

đối với tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu của Levine (2002) chỉ ra rằng, mặc dù có

một mối quan hệ mạnh giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế trong một môi

trường pháp lý ổn định, nhưng không có bằng chứng cho thấy hệ thống tài chính nào

có tác động tăng trưởng. Cũng vậy, Demirgüç-Kunt và Maksimovic (2002) khi

17 Các chỉ số được xây dựng dựa trên các nghiên cứu của Kormendi và Meguire (1985); Barro (1991); Levine và Renelt (1992); và Mankiw và cộng sự (1992).

nghiên cứu dữ liệu 40 nước (1989 – 1996) ở cấp độ DN thấy rằng, sự phát triển tài

- 36 -

chính tổng thể có thể giải thích cho sự tăng trưởng của DN, tuy nghiên, các DN có

khuynh hướng không tăng trưởng nhanh trong cả 2 hệ thống tài chính trên. Nói cách

khác, khả năng tiếp cận vốn của DN (và do đó tăng trưởng) không bị ảnh hưởng bởi

một trong hai hệ thống tài chính này.

- Ngược với các kết luận tổng quát về mối quan hệ dương tính giữa 2

biến số này, Harris (1997) thấy rằng, TTCK ít giải thích được cho tăng trưởng GDP

đầu người (thậm chí yếu ở các nước đang phát triển). Bên cạnh đó, khi thực hiện phân

tích theo từng nhóm nước (phân loại theo tỉ lệ tăng trưởng) và phân tích gộp, Ram

(1999) thấy rằng phát triển tài chính và tăng trưởng tương quan trái chiều ở mức độ

thấp và không đáng kể.

 Các vấn đề trong nghiên cứu dữ liệu chéo

Nhìn chung, các nghiên cứu thực nghiệm theo dữ liệu chéo thường xây

dựng các quan sát cho mỗi quốc gia bằng cách lấy giá trị trung bình của các biến số

trong một giai đoạn nghiên cứu nhất định (ví dụ như trung bình mỗi 3, 5 hoặc 10 năm

làm một quan sát (King và Levine, 1993a; Estrada và cộng sự, 2010)). Mặt khác, các

kỹ thuật thực nghiệm thường sử dụng mô hình hồi quy tăng trưởng của Barro (1991),

đồng thời đưa thêm một số biến tài chính vào mô hình. Do đó, có một vài vấn đề liên

quan đến các kỹ thuật kinh tế lượng này.

- Thứ nhất, các nghiên cứu phần lớn đi theo hướng cung kéo, tìm cách

xác định làm thế nào hệ thống tài chính có thể tác động đến tăng trưởng, trong khi có

rất ít những nghiên cứu xem xét chiều ngược lại. Do đó, các nghiên cứu thường chỉ

sử dụng một phương trình hồi quy duy nhất để xác định mối quan hệ tài chính – tăng

trưởng. Về trực giác, cách tiếp cận này khá đơn giản, nhưng do không kiểm soát vấn

đề nội sinh (endogeneity), các kết quả hồi quy có thể bị chệch hoặc không vững. Vì

thế, thay vì chỉ sử dụng một phương trình trong đó biến phát triển tài chính được chọn

làm biến phụ thuộc, một số nhà nghiên cứu đề nghị nên thiết lập một hệ phương trình

đồng thời (Demetriades và Luintel, 1997, 2001).

- 37 -

- Thứ hai, việc lấy trung bình giá trị các biến số trong một khoảng thời

gian nào đó để hình thành các quan sát có thể bị xem là không thích hợp để giải thích

mối quan hệ nhân quả từ tăng trưởng kinh tế đến phát triển tài chính (Almed, 1998;

Ericsson và cộng sự, 2001). Bởi vì các dữ liệu trung bình trong một khoảng thời gian

dài có thể che mất những đặc điểm quan trọng trong quỹ đạo tăng trưởng của nền

kinh tế và làm mất tính động học (dynamic) của dữ liệu (Ang, 2008). Phương pháp

này cũng có thể tạo ra các tương quan hồi quy giả mạo (spurious) giữa các biến trung

bình hoặc làm thay đổi dấu của hệ số hồi quy so với khi sử dụng dữ liệu gốc.

- Thứ ba, việc một số nghiên cứu thực hiện nhóm các quốc gia (theo tiêu

chí mức thu nhập hoặc mức độ phát triển tài chính) với nhau cũng gây ra nhiều tranh

cãi. Ví dụ nghiên cứu của Gupta (1970), khi tái ước lượng hàm tiết kiệm dựa trên mô

hình của Rahman (1968) cho 50 nước (thay vì 31 nước), tác giả thấy rằng hệ số của

dòng tiền thay đổi dấu và không có ý nghĩa thống kê. Hoặc trong khi Atje và

Jovanovic (1993) tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa tăng trưởng kinh tế

và khối lượng giao dịch trên TTCK cho 40 quốc gia, Harris (1997) lại chứng minh

rằng kết quả này không chặt chẽ. Theo Harris (1997), việc Atje và Jovanovic (1993)

sử dụng các biến trễ đầu tư làm biến công cụ nhằm xử lý vấn đề nội sinh là không

thích hợp, vì biến trễ đầu tư không tương quan chặt với đầu tư hiện tại, do đó nó

không phải là một biến công cụ tốt. Ngoài ra, Garretsen và cộng sự (2004) thấy rằng

một khi các nhân tố pháp lý và xã hội khác được kiểm soát, mối quan hệ dương tính

giữa TTCK và tăng trưởng kinh tế trong nghiên cứu của Zervos và Levine (1998)

cũng biến mất.

Tóm lại, có thể nói rằng, các kết quả thực nghiệm từ các nghiên cứu chéo

khá nhập nhằng, mơ hồ và không chặt chẽ. Chúng phụ thuộc vào số mẫu quốc gia,

các biến kiểm soát, khung thời gian cũng như kỹ thuật ước lượng. Mặt khác, các

nghiên cứu ở mức độ tổng thể như trên khó có thể nắm bắt và giải thích được sự phức

tạp của môi trường tài chính và lịch sử của từng quốc gia. Trong khi đó, mối quan hệ

tài chính – tăng trưởng được quyết định chủ yếu bởi bản chất và quá trình hoạt động

của các tổ chức TGTC và các chính sách tài chính mà mỗi quốc gia theo đuổi (Arestis

- 38 -

và Demetriades, 1997). Do đó, có thể nói, các bằng chứng dữ liệu chéo cung cấp rất

ít những hướng dẫn về mặt chính sách. Vì những hạn chế trên, đồng thời nhờ sự cập

nhật của các bộ dữ liệu mới, nhiều nhà nghiên cứu đã đề nghị xem xét các bằng chứng

chuỗi thời gian (xem Demetriades và Hussein, 1996; Edward, 1996; Neusser và

Kugler, 1998; Ericsson và cộng sự, 2001; Kenny và Williams, 2001; Kirkpatrick,

2005; Ang, 2007, 2009)…

2.3.2.2. Nghiên cứu chuỗi thời gian (Time series)

- Các kết quả nghiên cứu chuỗi thời gian phần lớn cũng chứng minh quan

hệ dương tính và ủng hộ cho cả 2 giả thuyết cung kéo lẫn cầu kéo giữa phát triển tài

chính và tăng trưởng kinh tế trong ngắn/dài hạn cũng như trong quan hệ nhân quả.

Nghiên cứu của Gupta (1984) là một trong những nghiên cứu đầu tiên kiểm

định mối quan hệ giữa tài chính và tăng trưởng tại 14 quốc gia đang phát triển bằng

dữ liệu chuỗi thời gian. Các kết quả cho thấy tồn tại mối quan hệ nhân quả Granger

2 chiều. Tuy vậy, về mặt đo lường, Gupta (1984) đã sử dụng sản lượng công nghiệp

để tính toán mức độ phát triển kinh tế, trong khi thước đo này chỉ đại diện cho một

phần nhỏ tổng sản lượng của các nước đang phát triển, do đó nó không phải là một

chỉ số toàn diện. Ngoài ra, nghiên cứu còn gặp vấn đề về bậc tự do trong phương trình

ước lượng.

Patrick (1966) cho rằng, chiều quan hệ nhân quả giữa tăng trưởng kinh tế

và phát triển tài chính sẽ thay đổi theo giai đoạn phát triển kinh tế. Ở giai đoạn đầu

của tiến trình tăng trưởng, giả thuyết cung kéo thường chiếm ưu thế. Tuy nhiên, ở

giai đoạn thứ hai, tăng trưởng cao hơn kéo theo nhu cầu về các dịch vụ tài chính và

tổ chức tài chính hiện đại tăng lên (giả thuyết cầu kéo). Để kiểm định giả thuyết này,

Jung (1986) thực hiện kiểm định nhân quả Granger ở 56 quốc gia từ 1950-1981. Các

kết quả phần lớn ủng hộ giả thuyết cung kéo (có quan hệ nhân quả Granger từ phát

- 39 -

triển tài chính đến tăng trưởng, đặc biệt ở các nước kém phát triển18), trong khi chiều

ngược lại chỉ tồn tại ở một số ít các nước phát triển, do đó kết luận vẫn còn bỏ lửng19.

Nghiên cứu của Neusser và Kugler (1998) về mối quan hệ tài chính – tăng

trưởng sử dụng các chỉ số GDP khu vực tài chính và chính và GDP khu vực sản xuất lần

lượt đo lường mức độ phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở 13 nước OECD. Kết

quả nghiên cứu nhất quán với quan điểm cung kéo: phát triển tài chính quan hệ nhân quả

với tăng trưởng GDP và TFP (như ở Mỹ, Nhật, Đức, Canada, Úc, Thuỵ Điển…), đồng

thời các tác giả cũng tìm thấy quan hệ nhân quả Granger theo chiều ngược lại ở một số

quốc gia phát triển (Nhật, Đức, Úc, Đan Mạch, Phần Lan, Mỹ, Canada).

Nghiên cứu của Demetriades và Hussein (1996); và Arestis và Demetriades

(1997) đánh giá mối quan hệ nhân quả tài chính – tăng trưởng lần lượt ở các nước

đang phát triển và các nước phát triển. Kết quả cho thấy có sự khác biệt to lớn về

quan hệ tài chính – tăng trưởng giữa các nước, ngay cả khi sử dụng cùng các biến số

và phương pháp ước lượng, điều này làm nổi bật các hạn chế của các nghiên cứu chéo

(vì xem các nền kinh tế khác nhau là đồng nhất). Ví dụ, khi nghiên cứu 2 quốc gia

Đức và Mỹ (1979 – 1991), Arestis và Demetriades (1997) tìm thấy quan hệ nhân quả

từ tài chính đến tăng trưởng tại Đức, trong khi ở Mỹ thì ngược lại, mặc dù các biến

số trong mô hình đều giống nhau. Arestis và Demetriades (1996) đã đưa ra một vài

giải thích cho sự khác biệt này: (i), các hệ thống tài chính khác nhau có thể có những

cấu trúc tổ chức khác nhau và do đó, những cấu trúc tổ chức nhất định có thể có lợi

hơn cho tăng trưởng; (ii) các chính sách của khu vực tài chính đóng một vai trò quan

trọng đối với tác động của tài chính lên tăng trưởng; (iii) hai quốc gia với các hệ thống

tài chính và chính sách tài chính giống nhau vẫn có thể có khác biệt do sự hiệu quả

18 Kết quả tương tự có thể tìm thấy trong nghiên cứu của Odedokun (1996). 19 Ngoài ra, giống như Gupta (1984), Jung (1986) cũng gặp phải vấn đề về bậc tự do trong phương trình ước lượng.

của các tổ chức tham gia vào việc thiết kế và thực hiện các chính sách.

- 40 -

Các kết luận dương tính tương tự về quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng cũng có thể tìm thấy trong các nghiên cứu chuỗi thời gian của Luintel và Khan

(1999); Kar và Pentecost (2000); Xu (2000); Bell và Rousseau (2001); Caporale và

cộng sự (2005); Rousseau và Vuthipadadorn (2005); Liang và Teng (2006); Majid và

Mahrizal (2007); Ang (2009); Gries và cộng sự (2009); Akinlo và Egbetunde (2010);

(Agbelenko, 2015); Boularedj và Faouzi (2015); và Ehigiamusoe và cộng sự (2017)20.

- Một hướng nghiên cứu cũng khá mới gần đây là ước lượng tác động

của phát triển tài chính đến tăng trưởng dựa trên các chỉ số phát triển tài chính được

xây dựng bằng phương pháp PCA. Sau khi kiểm soát các nhân tố như áp chế tài chính,

tự do hoá tài chính, các nghiên cứu này cũng đưa ra các kết luận trái ngược nhau.

Ví dụ Demetriades và Luintel (1996); và Demetriades và Luintel (1997)

nghiên cứu trường hợp Ấn Độ (1961 – 1991) bằng phương pháp PCA, thấy rằng các

biện pháp kiểm soát khu vực ngân hàng gây ra tác động âm tính đến tiến trình phát

triển tài chính, đồng thời cả 2 biến số phát triển tài chính và tăng trưởng cùng tham

gia quyết định mức tăng trưởng kinh tế các năm sau đó. Dù vậy, khi nghiên cứu

trường hợp Hàn Quốc(1956 – 1994), Demetriades và Luintel (2001) lại thấy rằng các

biện pháp áp chế tài chính tác động dương tính đến quá trình phát triển khu vực tài

chính. Cả 2 kết luận này một lần nữa được khẳng định qua nghiên cứu 6 quốc gia

đang phát triển của Arestis và cộng sự (2002): tự do hoá tài chính có tác động rất khác

nhau ở các quốc gia, nguyên nhân do cấu trúc tài chính cũng như chính sách các nước

theo đuổi có sự khác biệt.

Một số các nghiên cứu khác thẩm tra quan hệ đồng liên kết và nhân quả

bằng chỉ số tài chính PCA cũng ủng hộ cho tương quan dương tính giữa tài chính và

tăng trưởng (xem Ang và McKibbin, 2007; Ang, 2009; Gries và cộng sự, 2009;

20 Xem thêm kết luận của các nghiên cứu này tại Phụ lục D.

Lipovina-Bozovic và Smolovic, 2016).

- 41 -

- Các nghiên cứu theo hướng đánh giá tác động của hệ thống tài chính

dựa trên ngân hàng và thị trường cũng có một số kết luận đáng chú ý. Ví dụ Choe và

Moosa (1999) khi nghiên cứu trường hợp Hàn Quốc (1970 – 1992) thấy rằng TGTC

đóng vai trò quan trọng hơn thị trường vốn trong việc thúc đẩy tăng trưởng. Ang và

McKibbin (2007) cũng có kết luận tương tự đối với trường hợp Malaysia (1960 –

2001). Tuy nhiên, Thangavelu và Ang (2004) nghiên cứu trường hợp nước Úc lại

thấy rằng, khi sử dụng các chỉ số phát triển tài chính liên quan đến ngân hàng, quan

hệ nhân quả ủng hộ giả thuyết cầu kéo của Robinson (1952), nhưng khi thay bằng các

chỉ số tài chính liên quan đến TTCK, quan hệ nhân quả này đổi chiều và ủng hộ giả

thuyết cung kéo của Schumpeter (1911). Nhưng tựu chung, cả 2 hệ thống này hầu

như đều mang lại tác động tích cực đến tăng trưởng, như kết luận của Arestis và cộng

sự (2001); và Chekwube và cộng sự (2014).

- Ngoài ra, một số nghiên cứu chuỗi thời gian cũng chứng minh quan hệ

âm tính giữa hai biến số này (Kar và Pentecost, 2000; Arestis và cộng sự, 2001; Majid

và Mahrizal, 2007; Chakraborty, 2008; Akinlo và Egbetunde, 2010; Chekwube và

cộng sự, 2014; Boularedj và Faouzi, 2015). Trong đó, nổi bật là nghiên cứu của Kar

và Pentecost (2000) về trường hợp Thổ Nhĩ Kỳ (1963 – 1995), có 2 kết luận đáng chú

ý: (i) về trung bình, quan hệ nhân quả ủng hộ giả thuyết cầu kéo hơn giả thuyết cung

kéo; (ii) trong giả thuyết cung kéo, khi thay đổi chỉ số phát triển tài chính (M2/GDP)

bằng chỉ số M1/GDP, dấu của hệ số tương quan lập tức đổi chiều, hàm ý rằng phát

triển tài chính đã làm giảm tăng trưởng kinh tế21.

 Các vấn đề trong nghiên cứu dữ liệu chuỗi thời gian

- Thứ nhất, do những hạn chế về mặt dữ liệu, thời đoạn ước lượng của

các nghiên cứu chuỗi thời gian thường ngắn (đặc biệt tại các nước đang phát triển),

21 Mặc dù các nghiên cứu thực nghiệm nổi bật thường sử dụng chỉ số M2/GDP, nhưng theo Kar và Pentecost (2000) giải thích, ở Thổ Nhĩ Kỳ trong giai đoạn những năm 1963 – 1975, M1 thường chiếm tỉ lệ rất cao trong mức cung tiền, do đó tác giả thử xem xét nếu thay M1 thì sẽ tác động ra sao đến tăng trưởng.

do đó khó có thể giải thích một cách hợp lý tính động học trong mô hình. Do đó

- 42 -

thường có 2 phương pháp được lựa chọn để giải quyết. Thứ nhất, để duy trì được đủ

bậc tự do, một số nghiên cứu đã đưa thêm vào mô hình các biến trễ bậc 1. Điều này

khiến cho các kết quả trở nên kém tin cậy, do các mô hình động học ngắn hạn và vấn

đề tương quan chuỗi đòi hỏi phải lựa chọn các độ trễ thích hợp để xử lý. Các kết quả

cũng có thể rất nhạy cảm với các biến xu thế (trend) trong mô hình. Cách thứ hai,

một số nghiên cứu xử lý điều này bằng cách nội suy dữ liệu (data interpolation), sử

dụng dữ liệu quý thay vì dữ liệu năm nhằm tăng quy mô mẫu, nhưng việc này không

giúp giải quyết hoàn toàn vấn đề trên, hơn nữa dữ liệu tần suất thấp không thể suy

luận các kết quả dài hạn một cách chính xác.

- Thứ hai, phần lớn các nghiên cứu chuỗi thời gian hiện tại khó tránh

khỏi vấn đề bỏ sót biến số. Do thiếu dữ liệu, và để đảm bảo bậc tự do, số lượng biến

số trong mô hình thường được duy trì ở mức tối thiểu (thường không quá 4 biến số).

Các biến số này thường bao gồm biến thu nhập thực tế (Yt), biến phát triển tài chính

(Ft) và các biến số kiểm soát (Zit) như lãi suất, lạm phát, đầu tư… và thường được

phát triển dưới dạng các mô hình VARs. Tuy nhiên, như Brooks (2008); và Gujarati

và cộng sự (2012) đã nói, các mô hình chuỗi thời gian (như ARIMA, VARs hay

VECM) là một dạng mô hình thường được xem là phi lý thuyết vì không có những

ràng buộc dựa trên lý thuyết kinh tế, do đó không có một cơ sở hợp lý ràng buộc nào

để cho rằng Ft = f(Yy, Zit) hay Yt = g(Ft, Zit). Dạng mô hình này có thể dẫn đến việc

lựa chọn mô hình sai, và thường bị hạn chế trong việc xác định các cơ chế lan truyền

giữa các biến số.

- Thứ ba, liên quan đến kiểm định nhân quả Granger, Almed (1998) cho

rằng các kết quả này cần được biên dịch cẩn trọng hơn, bởi vì kỳ vọng về phát triển

kinh tế trong tương lai có thể dẫn đến phát triển về tài chính. Nếu các DN kỳ vọng

hoạt động kinh tế cải thiện trong tương lai (vì thế hàm ý rằng nhu cầu dịch vụ tài

chính tăng lên), họ có thể sẽ đầu tư nhiều hơn vào các dịch vụ tài chính nhằm đạt lợi

nhuận cao hơn. Do đó, phát triển tài chính có thể đơn thuần chỉ là một chỉ báo xu

hướng thay vì là một nhân tố nhân quả. Mặt khác, mục đích của phương pháp kiểm

định nhân quả Granger chỉ nhằm kiểm tra liệu các giá trị quá khứ của một biến số nào

- 43 -

đó có thể dùng để dự báo các giá trị hiện tại của một biến số khác hay không. Do quan

hệ nhân quả này được đánh giá dựa trên lượng thông tin quá khứ, nếu một biến số có

thể dùng dự đoán cho một biến số khác, điều này không hàm ý rằng giá trị của biến

số đó sẽ dẫn đến giá trị của biến số khác22 (Demetriades và Andrianova, 2004). Theo

Diebold (1998), “X gây ra Y” nghĩa là “X chứa các thông tin cần thiết để dự báo Y”.

Vì vậy, các kết quả nhân quả hoặc phải được biên dịch cẩn trọng hơn (ví dụ bằng

thuật ngữ xác suất) hoặc phải thực hiện thêm một số phương pháp khác (như phân rã

Geweke, nhân quả Granger-Jacknife như trong các nghiên cứu của Calderon và Liu

(2002); Blanco (2009); và Ratsimalahelo và Barry (2010)).

- Thứ tư, vấn đề tổng quát hoá. Mặc dù các nghiên cứu chuỗi thời gian

đưa ra cái nhìn sâu sắc hơn và cụ thể hơn đối với từng quốc gia, nhưng các kết quả

này lại không đủ bổ sung hay bác bỏ các quan điểm hiện tại về mối quan hệ tài chính

– tăng trưởng. Các kết quả thu được từ các nghiên cứu này không thể dễ dàng tổng

quát hoá hay dùng suy luận cho quốc gia khác. Do đó, việc tham khảo để thiết lập

chính sách cho một quốc gia bất kỳ cũng bị hạn chế.

2.3.2.3. Nghiên cứu dữ liệu bảng (Panel)

Nhiều năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã cải thiện các khuyết điểm của

các mô hình kinh tế lượng liên quan đến dữ liệu chéo bằng các mô hình bảng.

- Các kết quả thực nghiệm hầu như thống nhất với Schumpeter (1911)

cho rằng phát triển tài chính tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế, và cả 2 biến

số này có quan hệ nhân quả với nhau.

Nghiên cứu 77 quốc gia (1960 – 1995) bằng mô hình IV và GMM, Beck và

cộng sự (2000) cho thấy sự phát triển khu vực tài chính tương quan dương tính mạnh

với tỉ lệ tăng trưởng GDP trên đầu người (tuy nhiên tác động thông qua kênh TFP

22 Dưới góc độ toán học, có thể hiểu rằng đây không phải là một ánh xạ hay một hàm số Y = f(X).

mạnh hơn so với các kênh tích luỹ vốn và tiết kiệm tư nhân). Benhabib và Spiegel

- 44 -

(2000); và Calderon và Liu (2002) sử dụng các mô hình GMM và Panel VARs cũng

tìm thấy các kết luận tương tự, phát triển tài chính tương quan dương với tăng trưởng

thông qua kênh TFP mạnh hơn kênh đầu tư.

Tuy nhiên, một số nghiên cứu tìm hiểu các tác động tương tác của phát triển

tài chính đến tăng trưởng cũng lưu ý rằng, thông thường phát triển tài chính sẽ tương

quan dương với tăng trưởng kinh tế, nhưng nếu tốc độ phát triển tài chính tăng nhanh

hơn tốc độ phát triển kinh tế hoặc tăng trưởng của khu vực sản suất thì tương quan

giữa 2 biến số này có thể bị yếu đi hoặc thậm chí đảo chiều (Ayadi và cộng sự, 2013;

Ductor và Grechyna, 2015; Hoàng Thị Phương Anh và Đinh Tấn Danh, 2015). Tuy

nhiên, các nghiên cứu trên chỉ xét tác động tương tác bằng mô hình tuyến tính POLS.

Một vài nghiên cứu đã thử các phương pháp phi tuyến để kiểm tra quan hệ này và thu

được những kết luận tương tự như mô hình tuyến tính (Stengos và Liang, 2005;

Kendall, 2009). Gần đây nhất, Arcand và cộng sự (2015) đưa ra khái niệm “quá nhiều

tài chính” (too much finance) và chứng minh rằng tồn tại một điểm ngưỡng mà tại

đó tác động của phát triển tài chính đến tăng trưởng sẽ đảo chiều.

Một nghiên cứu nổi bật của Zingales và Rajan (1998), khai thác các dữ liệu

ở cấp độ vi mô (ngành) tại 41 quốc gia (1980 – 1990) bằng mô hình Fixed Effects,

cũng ủng hộ kết luận tổng quát ở các nghiên cứu chéo. Các tác giả cho rằng thị trường

và TGTC phát triển tốt có thể giúp làm giảm các lực ma sát thị trường, giảm các chi

phí tài trợ và giúp DN mở rộng, kích thích thành lập nhiều DN mới. Mặt khác họ thấy

rằng, các ngành nghề phụ thuộc chủ yếu vào nguồn tài trợ bên ngoài DN sẽ phát triển

tốt hơn ở các nước có hệ thống tài chính tốt. Beck và Levine (2002) cũng đưa ra kết

luận tương tự. Các kết quả này cho thấy phát triển tài chính đóng một vai trò quan

trọng đối với sự tăng trưởng của DN (về số lượng cũng như chất lượng). Công trình

của Zingales và Rajan (1998) đã khởi xướng cho các nghiên cứu sử dụng dữ liệu cấp

vi mô nhằm thu được các góc nhìn sâu sắc hơn về quan hệ giữa 2 biến số này.

- 45 -

- Các nghiên cứu về quan hệ tài chính – tăng trưởng có xét đến tự do hoá

tài chính cũng tìm thấy những kết quả quan trọng.

Nghiên cứu của De Gregorio và Guidotti (1995) nghiên cứu 99 quốc gia

(1950 – 1985) bằng mô hình Random Effects thấy rằng, phát triển tài chính giúp cải

thiện hoạt động kinh tế; tuy nhiên tại Mỹ Latin, sự tự do hoá tài chính quá mức không

có quản lý và những kỳ vọng về khoản cứu trợ từ chính phủ có thể làm đảo chiều

tương quan giữa 2 biến số này. Ở một nghiên cứu khác với quy mô nhỏ hơn, Henry

(2000) thấy rằng, tự do hoá TTCK giúp tăng đầu tư tư nhân và do đó thúc đẩy tăng

trưởng (trong 9/11 quốc gia); tỉ lệ tăng trưởng trung bình trong đầu tư tư nhân cao

hơn 22 điểm phần trăm so với mức tăng trưởng trung bình 3 năm sau khi thực hiện

các chính sách tự do hoá tài chính.

- Các nghiên cứu theo hướng điều tra vai trò giữa hệ thống tài chính dựa

trên ngân hàng và thị trường đối với tăng trưởng cũng có những bằng chứng trái

ngược nhau.

Rousseau và Wachtel (2000b) nghiên cứu 47 quốc gia (1980 – 1995) bằng

mô hình VARs Panel thấy rằng, tính thanh khoản của TTCK và sự phát triển của

TGTC sẽ giúp thúc đẩy tăng trưởng, nhưng tác động của TTCK yếu hơn. Nhưng Beck

và Levine (2002) nghiên cứu 42 nước và 36 ngành sản xuất công nghiệp (1980 –

1990) bằng mô hình POLS cho thấy, về tổng thể, cả 2 hệ thống này đều tác động tích

cực đến tăng trưởng, nhưng không có bằng chứng chứng minh hệ thống tài chính nào

hiệu quả hơn. Nói cách khác, cấu trúc tài chính không ảnh hưởng đến tăng trưởng

kinh tế. Kết luận tương tự có thể tìm thấy trong nghiên cứu của (Ndikumana, 2005).

Lược qua các nghiên cứu thực nghiệm, có thể thấy rằng, mặc dù các nghiên

cứu đều đưa ra những kết quả cụ thể về quan hệ tài chính – tăng trưởng, nhưng vẫn

còn những khoảng trống học thuật vẫn còn tồn đọng (như các vấn đề về kinh tế lượng,

biên dịch kết quả, các nhân tố thể chế, …). Như Ang (2008) và nhiều nhà nghiên cứu

khác đã nhấn mạnh, một trong những thách thức của các nghiên cứu trên là thước đo

- 46 -

phát triển tài chính vẫn còn rời rạc và chưa thống nhất. Vì thế, bộ chỉ số phát triển tài

chính do Sahay và cộng sự (2015) đưa ra trong bối cảnh trên là cực kỳ cần thiết và có

ý nghĩa quan trọng. Câu hỏi đặt ra là liệu bộ chỉ số này có phản ánh được những lý

thuyết về quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng hay không, nói cách khác

là liệu chúng có khả thi trong việc sử dụng để dự báo tăng trưởng hay không? Để làm

rõ điều này, đồng thời bổ sung các bằng chứng thực nghiệm về mối quan hệ giữa 2

biến số này, tác giả nghiên cứu tác động của tài chính đến tăng trưởng tại khu vực

Đông Nam Á bằng bộ chỉ số mới trên.

- 47 -

TỔNG KẾT CHƯƠNG 2

Trong chương này, tác giả đã lược qua các khái niệm cũng như các phương

pháp đo lường phát triển tài chính. Ngoài ra, tác giả cũng trình bày những ưu, nhược

điểm của bộ chỉ số mới về phát triển tài chính do IMF xây dựng so với các chỉ số

trước đây. Bên cạnh đó, đề tài cũng thể hiện sự phát triển các tư tưởng về mối quan

hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng, các bằng chứng về thực nghiệm trong suốt

các thập kỷ qua. Nhờ đó, các lỗ hổng tri thức về chủ đề cũng đã được phát hiện, một

trong những lỗ hổng đó là về phương pháp chọn lựa biến số. Nay nhờ sự ra đời của

bộ chỉ số mới, tác giả sẽ tiến hành các phân tích nhằm đánh giá tác động của phát

triển đến tăng trưởng, đồng thời cho thấy tính khả thi trong việc sử dụng bộ chỉ số

này nhằm theo dõi và đề ra các chính sách cần thiết đối với hệ thống tài chính nhằm

thúc đẩy tăng trưởng. Chương tiếp theo sẽ trình bày mô hình và phương pháp nghiên

cứu mà tác giả sử dụng.

- 48 -

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình và dữ liệu nghiên cứu

3.1.1. Mô hình nghiên cứu

Dựa theo các nghiên cứu của Zingales và Rajan (1998); Beck và Levine

(2004); Ndikumana (2005); và Estrada và cộng sự (2010), tác giả đưa ra mô hình thực

nghiệm như sau:

(3.1) 𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1 + 𝛽2𝑋𝑖𝑡 + 𝛽𝑗𝑍𝑗,𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡

Trong đó:

- 𝑌𝑖,𝑡 là thu nhập GDP trên đầu người (GDPPC) và 𝑋𝑖,𝑡 lần lượt là các

biến số phát triển tài chính (cụ thể là FD, FI và FM). 2 biến số này được tính dưới

dạng logarith tự nhiên.

- 𝑍𝑗𝑖,𝑡 là các biến số kiểm soát.

Theo Levine và Renelt (1992), có hơn 50 chỉ số được tìm thấy có tương

quan và có ý nghĩa thống kê với tăng trưởng kinh tế. Do đó, việc đưa toàn bộ các chỉ

số này vào mô hình sẽ khiến cho mô hình rất cồng kềnh, phức tạp và khó đánh giá

tác động của phát triển tài chính đến tăng trưởng mà đề tài hướng tới. Vì thế, tác giả

chọn lựa một số biến số kiểm soát được phần lớn các nghiên cứu về đề tài này sử

dụng bao gồm:

- Độ mở thương mại (OPEN): đo bằng tỉ lệ của tổng xuất nhập khẩu trên

GDP. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm cho thấy độ mở thương mại là một nhân tố quan

trọng đối với tăng trưởng kinh tế. Thực tế, các tác giả tranh luận rằng, độ mở thương

mại thúc đẩy tăng trưởng xuất khẩu và tăng khả năng nhập khẩu các yếu tố đầu vào

và máy móc hiện đại, do đó sẽ thúc đẩy phát triển công nghệ và từ đó đẩy mạnh tăng

- 49 -

trưởng kinh tế. Trong nghiên cứu này, tác giả cũng kỳ vọng một mối quan hệ dương

giữa độ mở thương mại (OPEN) và tăng trưởng kinh tế (𝑌𝑖,𝑡).

- Lạm phát (INF): Nhiều nghiên cứu gần đây về lạm phát và tăng trưởng

đã chỉ ra rằng lạm phát có một tác động ngưỡng đến tăng trưởng. Nói cách khác, lạm

phát có thể vừa tác động dương tính vừa tác động âm tính đến tăng trưởng. Để kiểm

soát tác động ngưỡng này, tác giả lần lượt đưa vào hệ số lạm phát và bình phương

của hệ số này trong mô hình.

- Tăng trưởng dân số (POPR): mặc dù nhiều nghiên cứu trước thập niên

1990 đã phủ nhận lý thuyết của Thomas Malthus cho rằng tăng trưởng dân số sẽ làm

giảm tăng trưởng kinh tế, nhưng từ 1990 trở đi, nghiên cứu của Mason (2001) và

Bloom và Williamson (1998) đã phân tích khu vực Đông Á và thấy rằng có một mối

quan hệ âm tính giữa tăng trưởng dân số và kinh tế. Hai nghiên cứu tổng hợp (meta-

analysis) quan trọng khác do Birdsall và cộng sự (2001) và Headey và Hodge (2009)

cũng thống nhất với kết luận trên khi phân tích dữ liệu toàn cầu. Do đó, đối với phạm

vi thời gian nghiên cứu của dữ liệu trong đề tài của tác giả, tác giả kỳ vọng một tương

quan âm tính giữa tăng trưởng dân số và tăng trưởng kinh tế.

- Biến tương tác (DIFF): bằng hiệu số giữa tốc độ phát triển tài chính và

tăng trưởng kinh tế. Theo Ayadi và cộng sự (2013); Ductor và Grechyna (2015); và

Hoàng Thị Phương Anh và Đinh Tấn Danh (2015), khi tốc độ phát triển tài chính tăng

nhanh hơn tốc độ tăng trưởng kinh tế, thì có thể làm cho thu nhập giảm. Do đó, tác

giả kỳ vọng tương quan âm tính giữa biến tương tác và tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên,

cũng lưu ý rằng, kết quả này của các tác giả trên chỉ tìm thấy trong các mô hình POLS

hoặc DOLS. Do đó, tác giả chỉ đưa biến này vào mô hình POLS. Yếu tố tương tác

được tính bằng Log(X)*DIFF.

2 +

Như vậy, mô hình tiên lượng cuối cùng được viết lại như sau:

𝐿𝑜𝑔(𝑌)𝑖,𝑡 = 𝛽1 + 𝛽2𝐿𝑜𝑔(𝑋)𝑖,𝑡 + 𝛽3𝑂𝑃𝐸𝑁𝑖,𝑡 + 𝛽4𝐼𝑁𝐹𝑖,𝑡 + 𝛽5𝐼𝑁𝐹𝑖,𝑡

(3.2) 𝛽6𝑃𝑂𝑃𝑅𝑖,𝑡 + 𝛽7𝐿𝑜𝑔(𝑋) ∗ 𝐷𝐼𝐹𝐹𝑖,𝑡 + 𝑢𝑖,𝑡

- 50 -

3.1.2. Dữ liệu nghiên cứu

Các dữ liệu được thu thập cho 10 quốc gia Đông Nam Á: Brunei, Cambodia,

Indonesia, Lào, Malaysia, Myanmar, Philippines, Singapore, Thailand và Việt Nam.

Các dữ liệu được thu thập từ năm 1992 – 2016, chủ yếu từ cơ sở dữ liệu của

WB, IMF, OECD và ADB. Các dữ liệu đối với từng biến có thể được thu thập từ các

nguồn khác nhau, do sự sẵn có của các biến số tại từng nguồn thống kê là hạn chế.

Cụ thể, bảng 3.1 liệt kê các biến số và nguồn dữ liệu sử dụng.

Bảng 3.1: Các biến số trong mô hình

Biến số Nguồn Dấu kỳ vọng

+/- WB, IMF IMF

+ WB, OECD

+/- (hiệu ứng ngưỡng) - IMF WB

Tác giả tính toán - (chỉ xét mô hình POLS)

Thu nhập (Y) 3 biến Phát triển tài chính (X) Độ mở thương mại (OPEN) Lạm phát (INF) Tăng trưởng dân số (POPR) 3 biến yếu tố tương tác (Log(X)*DIFF)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Phương pháp xử lý dữ liệu trống

Dữ liệu bao gồm tất cả 11 biến số. Nhưng dựa trên mô hình, mỗi mô hình

với các biến phát triển tài chính tương ứng sẽ bao gồm 7 biến số, thời gian từ 1992 –

2016 (25 năm), 10 quốc gia. Do đó, theo lý thuyết, tác giả có tất cả là 250 quan sát

cho các mô hình tương ứng. Tuy nhiên, dữ liệu tồn tại các dữ liệu trống, và do đó cần

được xử lý.

Mức độ dữ liệu bị trống trong mẫu nghiên cứu không đến mức nghiêm

trọng. Xét trên toàn bộ bảng 11 biến, có 91.2% các giá trị không bị trống; có khoảng

8% các giá trị trống đồng thời tại 6 biến (INTER.FD, INTER.FI, INTER.FM,

- 51 -

LOG.FI, LOG.FM, LOG.FD) tương ứng 20 trường hợp; khoảng 0.4% các giá trị trống

xuất hiện đồng thời trong 6 biến (INTER.FD, INTER.FI, INTER.FM, LOG.FM,

LOG.GDPPC, OPEN) tương ứng 1 trường hợp (Hình 3.1 và Bảng 3.2). Cấu trúc dữ

liệu trống cho từng quốc gia có thể xem tại Phụ lục.

Hình 3.1: Mức độ dữ liệu trống trong dữ liệu

Nguồn: Phân tích của tác giả

LOG.GDPPC OPEN LOG.FD LOG.FI LOG.FM INTER.FD INTER.FI INTER.FM 228 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 4 20 1 1 0 0 0 0 0 0 6 1 0 0 1 1 0 0 0 0 6 1 1 20 21 21 22 22 22 130

Bảng 3.2: Thống kê dữ liệu trống toàn bộ Panel23

23 Các biến số INF, INF.SQ và POPR được loại ra khỏi bảng này do không chứa dữ liệu trống ở bất kỳ quan sát nào.

Nguồn: Tác giả tính toán

- 52 -

Các giá trị này không phải bị trống một cách hệ thống, nhưng hầu như chỉ

mang tính ngẫu nhiên do báo cáo không đầy đủ hoặc do sự cập nhật không kịp thời

của các cơ quan thống kê.

Để xử lý các dữ liệu trống như vậy, một trong những cách tiếp cận phổ biến

là nội suy (interpolation) từ các giá trị quan sát được dưới hình thức tuyến tính

(linear) hay nội suy đa thức (spline) bậc cao (gọi chung là quy trình nội suy phi ngẫu

nhiên (non-stochastic interpolation) hoặc phương pháp thay thế) (Thompson, 2013).

Tuy vậy, các phương pháp nội suy phi ngẫu nhiên thường áp dụng trong việc chuyển

đổi tần suất dữ liệu hơn là xử lý các giá trị trống. Mặt khác, khi xử lý giá trị trống,

các phương pháp này thường thay thế giá trị trống bằng các giá trị đứng trước hoặc

sau chúng, như vậy có thể không tính đến những xu hướng xảy ra trong dữ liệu.

Ngược lại, phương pháp thay thế có thể làm sai lệch đi bản chất của chuỗi, nhất là

khi có những dao động mạnh trong chuỗi dữ liệu theo thời gian (Williams, 2015).

Mặt khác, khi theo dõi bộ chỉ số này, tác giả thấy rằng các vị trí trống nằm

tại các năm 1992 và 2015, 2016, là các đầu mút của bộ dữ liệu. Hơn nữa, các năm

này không có những sự kiện quan trọng gây ra những điểm gãy cấu trúc trong dữ liệu.

Do đó, để đơn giản, tác giả xử lý bằng cách loại bỏ các quan sát có dữ liệu trống này,

và như vậy tác giả thu được một bảng dữ liệu cân bằng mạnh (hệ số đo lường mức độ

cân bằng gamma và nu đều bằng 1), với khoảng thời gian phân tích của dữ liệu thu

punbalancedness(dulieu3) gamma nu 1 1

hẹp lại từ 1993 – 2014.

3.2.2. Quy trình phân tích tiên lượng

Bước 1: Dữ liệu thu thập được tổ chức dưới dạng bảng (panel), do nếu phân

tích theo dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo, số lượng quan sát ở từng quốc gia

không đủ dài, vì vậy khó có thể đưa ra các kết quả phù hợp hoặc dễ dàng cho việc

biên dịch.

- 53 -

Bước 2: Phân tích tương quan

Tác giả thực hiện phân tích tương quan giữa các biến bằng ma trận hệ số

tương quan (r). Các hệ số này là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan

giữa 2 biến số. Theo lý thuyết thống kê cơ bản, thường ma trận này tính bằng hệ số

∑

(𝑥𝑖−𝑥̅)(𝑦𝑖−𝑦̅)

tương quan Pearson:

∑

√∑

𝑛 𝑖=1 (𝑥𝑖−𝑥̅)2

(𝑦𝑖−𝑦̅)2

𝑛 𝑖=1

𝑛 𝑖=1

(3.3) 𝑟 =

Tuy nhiên trong trường hợp các biến số trong mô hình không tuân theo

phân phối chuẩn, hệ số tương quan Pearson sẽ không hợp lý để đo lường tương quan

giữa các biến (Nguyễn Văn Tuấn, 2014). Khi đó, hệ số tương quan Spearman (một

phương pháp phân tích phi tham số) sẽ được sử dụng. Hệ số này được ước tính bằng

cách biến đổi các biến số thành dạng thứ bậc, và tính toán độ tương quan giữa hai

chuỗi số thứ bậc, do đó còn gọi là hệ số tương quan thứ bậc Spearman (Spearman’s

Rank Correlation).

Bước 3: Về mô hình ước lượng, như Phụ lục E cho thấy, các nghiên cứu

dữ liệu bảng phần lớn sử dụng các mô hình FEM/REM hoặc GMM. Tuy nhiên, đối

với mô hình moment động GMM, các kết quả sẽ phù hợp hơn nếu số lượng các đối

tượng chéo trong mô hình lớn (khoảng trên 30 đối tượng) với chiều thời gian ngắn

(Hansen, 1982). Do đó, tác giả cho rằng sẽ không phù hợp khi áp dụng vào nghiên

cứu này. Vì thế, tác giả lựa chọn mô hình FEM/REM để phân tích các dữ liệu. Mô

hình phân tích sẽ được thực hiện với sự hỗ trợ của phần mềm Rstudio phiên bản

1.1.183, với gói phụ trợ plm do Croissant và Millo (2008) xây dựng.

Các thủ tục hồi quy theo mô hình tác động ngẫu nhiên (FEM) và tác động

cố định (REM, hay mô hình các thành phần sai số) như sau:

- Thực hiện phân tích hồi quy gộp (Pool OLS), kiểm tra tính gộp, hiệu

ứng chéo (cross-effect) hay tính không đồng nhất của đơn vị chéo (heterogeneity) và

hiệu ứng thời gian (time-effect) trong mô hình.

- 54 -

- Thực hiện hồi quy FEM/REM, kiểm định Hausman để chọn lựa giữa 2

mô hình FEM/REM và kiểm định tự tương quan chuỗi tổng quát (general serial

correlation test).

- Ngoài ra, do sự phát triển của các kỹ thuật kinh tế lượng cho dữ liệu

panel gần đây, tác giả thực hiện thêm các kiểm định phụ như kiểm định thừa biến

(Wald test), kiểm định tự tương quan bậc 124 (theo phương pháp của Durbin Watson

và Breusch-Godfrey), kiểm định đa cộng tuyến (VIF test), kiểm định tính phụ thuộc

chéo (cross-sectional dependence)25 theo phương pháp của Pesaran (2015) và kiểm

định phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity). Nếu tồn tại heteroskedasticity,

24 Mặc dù trong dữ liệu panel, sự vi phạm này thường được chấp nhận vì nếu mô hình không tự tương quan bậc 1 thì cũng hiếm khi bị tương quan ở độ trễ lớn hơn (Phạm Thị Tuyết Trinh và cộng sự, 2016). 25 Hiện tượng phụ thuộc chéo trong dữ liệu bảng khi dao động của biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi tương tác giữa các đối tượng chéo (ở đây là các quốc gia). Hiện tượng này là một hiện tượng xảy ra trong thực tế, đặc biệt trong bối cảnh toàn cầu hoá, khi chính sách của một quốc gia này có thể ảnh hưởng đến một quốc gia khác. Hiện tượng này trong phân tích dữ liệu bắt đầu được chú ý trong khoảng hơn 10 năm nay, và hiện nay phương pháp của Pesaran (2004, 2015) được cho là tối ưu nhất để xử lý hiện tượng này, nhất là trong các nghiên cứu đồng liên kết và nhân quả dữ liệu bảng. Khi kiểm định đồng liên kết, đòi hỏi các chuỗi dữ liệu phải là chuỗi dừng (stationary). Tuy nhiên, các phương pháp kiểm định tính dừng cho dữ liệu bảng truyền thống như IPS, Dickey-Fuller hay PP sẽ đều bị xem là không chính xác nếu hiện tượng này tồn tại trong bộ dữ liệu.

tác giả sẽ thực hiện các ước lượng vững cho mô hình.

- 55 -

TỔNG KẾT CHƯƠNG 3

Trong chương này, tác giả đã thiết lập một mô hình định lượng đánh giá tác

động của phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, các hiểu biết sơ bộ về

cấu trúc của dữ liệu và phương pháp xử lý các dữ liệu trống cũng đã được thực hiện.

Về mô hình tiên lượng, tác giả lựa chọn mô hình FEM/REM để phân tích và đánh giá

quan hệ tương quan. Dựa trên các thủ tục chi tiết trong mô hình FEM/REM, chương

tiếp theo sẽ trình bày các kết quả phân tích định lượng cũng như các thảo luận, nhận

xét về mô hình.

- 56 -

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

vars n mean sd min max range se LOG.GDPPC 1 220 7.97 1.54 5.39 10.86 5.47 0.10 LOG.FD 2 220 -1.36 0.76 -3.24 -0.23 3.01 0.05 LOG.FI 3 220 -1.15 0.54 -2.56 -0.30 2.26 0.04 LOG.FM 4 220 -2.47 2.54 -8.48 -0.10 8.37 0.17 OPEN 5 220 1.22 0.95 0.00 4.42 4.41 0.06 INF 6 220 0.08 0.15 -0.02 1.28 1.31 0.01 INF.SQ 7 220 0.03 0.16 0.00 1.65 1.65 0.01 POPR 8 220 0.02 0.01 -0.01 0.05 0.07 0.00 INTER.FD 9 220 0.06 0.07 -0.15 0.31 0.46 0.01 INTER.FI 10 220 0.05 0.06 -0.19 0.35 0.53 0.00 INTER.FM 11 220 0.14 0.24 -0.12 1.05 1.17 0.02

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến số

Nguồn: Tác giả tính toán

Từ Bảng 4.1 thấy rằng, xét về trung bình, tỉ lệ lạm phát của khu vực nằm ở

mức vừa phải (khoảng 8%). Tuy nhiên, mức độ dao động của tỉ lệ này khá lớn (15%).

Điều này phần nào cho thấy khu vực không thực sự kiểm soát tốt lạm phát. Tuy nhiên,

nhìn chung lạm phát có xu hướng thấp và giảm theo thời gian (Hình 4.1).

Tỉ lệ độ mở thương mại/GDP trung bình khá cao (122%) và độ dao động

cũng khá lớn (95%). Giá trị nhỏ nhất của tỉ lệ này đạt mức 0% và cao nhất lên đến

442%, điều này cho thấy rằng từ thập kỷ 1992s, tình hình thương mại quốc tế có sự

biến động khá rõ rệt trong giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, nhìn chung các nước đều

có xu hướng tăng tỉ lệ này, chỉ riêng Malaysia và Singapore có xu hướng giảm xuống

(Hình 4.2).

- 57 -

Hình 4.1: Tỉ lệ lạm phát Đông Nam Á (1992 - 2016)

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.2: Độ mở thương mại Đông Nam Á (1992 - 2016)

Nguồn: Tác giả tính toán

GDP trên đầu người của khu vực có xu hướng tăng trưởng ổn định, chỉ

riêng Singapore có một sự phát triển tột bậc nhờ những cải cách quan trọng trong thể

chế và cũng như cơ cấu quản lý kinh tế của Thủ tướng Lý Quang Diệu từ những năm

1980, biến Singapore trở thành một trong 4 “con hổ châu Á” (Hình 4.3).

- 58 -

Hình 4.3: GDP đầu người Đông Nam Á (1992 - 2016)

Nguồn: Tác giả tính toán

Các chỉ số phát triển tài chính về trung bình nhìn chung không cao, mức độ

dao động (SD) so với trung bình (mean) chỉ chiếm khoảng 50%, do đó có thể tạm kết

luận rằng sự biến động trong phát triển tài chính ở khu vực châu Á không quá lớn.

Tuy nhiên, Hình 4.4 cho thấy có sự phát triển đáng chú ý trong chỉ số FD và FI ở

Thailand và Việt Nam, đặt biệt bắt đầu từ năm 2000, độ đốc 2 đường chỉ số này có

sự thay đổi rõ rệt, đây là kết quả của tiến trình tái cơ cấu hệ thống tài chính sau khủng

hoảng tài chính châu Á 199726. Các quốc gia còn lại đường biểu diễn chỉ số có độ dốc

26 Về cải cách hệ thống tài chính, ngân hàng Việt Nam sau khủng hoảng 1997 này có thể xem thêm tại http://thoibaotaichinhvietnam.vn/pages/tien-te-bao-hiem/2015-04-27/nganh-ngan-hang-va-nhung-dau-moc- sau-40-nam-thong-nhat-20273.aspx.

khá thoải, không có biến động quá mạnh như ở Việt Nam và Thailand.

- 59 -

Hình 4.4: Các chỉ số phát triển tài chính ở Đông Nam Á

Nguồn: Tác giả tính toán

- 60 -

Phân tích tương quan

Tác giả thực hiện phân tích tương quan giữa các biến bằng ma trận hệ số

tương quan (r) (Hình 4.5). Các hệ số này là một chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ

tương quan giữa 2 biến số. Theo lý thuyết thống kê cơ bản, thường ma trận này tính

∑

(𝑥𝑖−𝑥̅)(𝑦𝑖−𝑦̅)

bằng hệ số tương quan Pearson:

∑

√∑

𝑛 𝑖=1 (𝑥𝑖−𝑥̅)2

(𝑦𝑖−𝑦̅)2

𝑛 𝑖=1

𝑛 𝑖=1

(4.1) 𝑟 =

Tuy nhiên do các biến số trong mô hình không tuân theo phân phối chuẩn,

nên hệ số tương quan Pearson không hợp lý để đo lường tương quan giữa các biến

(Nguyễn Văn Tuấn, 2014). Vì thế, tác giả thay thế bằng hệ số tương quan Spearman

(một phương pháp phân tích phi tham số). Hệ số này được ước tính bằng cách biến

đổi các biến số thành dạng thứ bậc, và tính toán độ tương quan giữa hai chuỗi số thứ

bậc, do đó còn gọi là hệ số tương quan thứ bậc Spearman (Spearman’s Rank

Correlation).

Hình 4.5: Ma trận hệ số tương quan Spearman với mô hình FD

Nguồn: Tác giả tính toán

- 61 -

Hình 4.6: Ma trận hệ số tương quan Spearman với mô hình FI

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.7: Ma trận hệ số tương quan Spearman với mô hình FI

Nguồn: Tác giả tính toán

- 62 -

Theo ma trận tương quan ở Hình 4.5, 4.6 và 4.7, hệ số tương quan

Spearman giữa LOG.GDPPC và các chỉ số phát triển tài chính là rất cao (lần lượt là

84%, 91% và 78% cho FD, FI và FM) và có xu hướng dương tính. Tác giả nhận thấy

hệ số tương quan giữa LOG.GDPPC và các biến tương tác cũng đạt mức khá cao (lần

lượt là -79%, -75% và -80% cho INTER.FD, INTER.FI và INTER.FM). Ngoài ra,

tương quan giữa OPEN và các chỉ số phát triển tài chính cũng đạt mức khá (trung

bình khoảng 60%).

Phân tích hồi quy

4.3.1. Hồi quy OLS gộp

Bằng phương pháp hồi quy tuyến tính và lựa chọn mô hình theo trường phái

Bayes (Bayesian school), tác giả lần lượt lựa chọn các mô hình hồi quy gộp tối ưu

nhất theo từng biến FD, FI và FM (Hình 4.8 và Bảng PL 2).

Kết quả cho thấy, trong các mô hình tối ưu nhất phương pháp Bayes chọn:

- Các chỉ số phát triển tài chính (LOG.FD, LOG.FI và LOG.FM) đều có

tương quan dương tính với LOG.GDPPC trong tất cả các trường hợp. Tuy nhiên, dễ

nhận thấy rằng giữa FI và FM, biến FI tác động đến GDPPC mạnh hơn so với FM.

- Các biến tương tác chỉ có tác động âm đến LOG.GDPPC (đặc biệt xuất

hiện liên tục trong trường hợp FD, các trường hợp FI và FM chỉ xuất hiện trong các

mô hình có xác suất hậu định (posterior probability) nhỏ (khoảng 6%)). Kết quả này

hoàn toàn thống nhất với Ayadi và cộng sự (2013); Ductor và Grechyna (2015); và

Hoàng Thị Phương Anh và Đinh Tấn Danh (2015), khi tốc độ phát triển tài chính tăng

nhanh hơn tốc độ tăng trưởng kinh tế, thì có thể làm cho thu nhập giảm. Bảng PL 2

cho thấy, khi có các biến số tương tác tham gia vào mô hình, thì hệ số hồi quy của

các biến tài chính giảm đi đáng kể. Ngoài ra, mức độ tác động của biến tương tác và

biến phát triển tài chính bị giảm xuống khi có yếu tố POPR.

- INF luôn luôn tương quan âm tính với LOG.GDPPC và hệ số hồi quy

khá ổn định, nhưng INF.SQ lại tương quan dương tính với LOG.GDPPC trong hầu

- 63 -

hết các trường hợp. Tuy nhiên hệ số hồi quy của 2 biến số này khá ổn định trong tất

cả các mô hình (trung bình bằng 5 cho INF và khoảng 3 – 4 cho INF.SQ). Điều này

cho thấy rằng có tồn tại một hiệu ứng ngưỡng trong đó LOG.GDPPC bị tác động tuỳ

theo ngưỡng lạm phát này. Tuy nhiên, dựa trên mục tiêu đề tài, tác giả tạm thời không

bàn tới tác động ngưỡng này.

Hình 4.8: POLS theo phương pháp Bayes

Nguồn: Tác giả tính toán

- 64 -

- Tác động của OPEN lên LOG.GDPPC phần lớn là dương tính, đặc biệt

xuất hiện trong tất cả các mô hình tối ưu theo FD và FM, còn trong mô hình theo FI

thì chỉ xuất hiện khoảng 28%.

- Tác động của POPR lên LOG.GDPPC chỉ xuất hiện thường xuyên trong

mô hình theo FI, tác động của biến số này theo kết quả ở Bảng PL 2 cho thấy tính

nhạy cảm rất lớn khi lần lượt đưa các biến số INTER.FI và OPEN vào mô hình (mức

tác động bị giảm mạnh: hệ số hồi quy từ khoảng 30 giảm xuống còn khoảng 22).

Tác giả cũng thực hiện các kiểm định thừa biến (kiểm định Wald) và kiểm

định đa cộng tuyến cho dữ liệu panel trong các mô hình POLS có đầy đủ các biến số,

kết quả cho thấy không có biến số thừa trong mô hình (p-value < 5%) và không có

hiện tượng đa cộng tuyến (các nhân tử phóng đại phương sai VIF < 10) (Bảng PL 3).

Các kết quả POLS mặc dù cho thấy tác động dương tính giữa phát triển tài

chính và tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên do mô hình giả định hệ số 𝛽1 không có sự

khác biệt giữa các đơn vị chéo. POLS không cho chúng ta biết phản ứng của GDPPC

có thay đổi giữa các quốc gia và thay đổi theo thòi gian hay không. Nói cách khác,

POLS bỏ qua sự khác biệt đặc trưng giữa các quốc gia. Giả định này chỉ đúng khi tất

cả các đơn vị chéo là đồng nhất (homogeneous) và do đó khá phi thực tế. Ngoài ra,

về mặt thống kê, các mô hình này có thể bị giả mạo (spurious) do thống kê Durbin

Watson (Bảng PL 3) cho thấy có sự tự tương quan trong mô hình (chỉ số DW < R2

và p-value < 5%). Ngoài ra, khi kiểm định nhân tử Lagrange về hiệu ứng chéo và

hiệu ứng thời gian, kết quả cho thấy giả định đồng nhất của POLS là không hợp lý

(Bảng PL 4)27.

27 Kết quả kiểm định này cũng hàm ý rằng mô hình REM phù hợp hơn so với mô hình POLS.

Do vậy, tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy bằng mô hình FEM/REM.

- 65 -

4.3.2. Hồi quy FEM/REM

4.3.2.1. Mô hình theo FD

Căn cứ trên kết quả POLS cho biến FD, tác giả thực hiện hồi quy FEM

trong đó biến POPR và INTER.FD lần lượt được thay thế nhau trong mô hình FEM

với hiệu ứng 1 chiều (cross-effect) và 2 chiều (cross- và time-effect) (Bảng 4.2).

Dependent variable (Biến phụ thuộc): LOG.GDPPC

Bảng 4.2: Hồi quy FEM theo FD

2 WAYS

LOG.FD

OPEN

INF

INF.SQ

POPR

INTER.FD

R2 Adjusted R2 F Statistic df

(1) 0.846*** (0.097) 0.245*** (0.077) -1.844*** (0.323) 1.446*** (0.288) 0.725* (0.377) 0.493 0.459 39.944*** 5; 205

1 WAY (2) 0.748*** (0.100) 0.243*** (0.075) -1.726*** (0.319) 1.352*** (0.284) -8.582*** (2.793) 0.537 (0.374) 0.516 0.480 36.232*** 6; 204

(3) 0.710*** (0.097) 0.249*** (0.076) -1.818*** (0.313) 1.397*** (0.283) -9.238*** (2.762) 0.511 0.478 48.844*** 5; 205

(4) 0.150* (0.087) 0.257*** (0.063) -1.115*** (0.262) 0.875*** (0.231) 0.750** (0.307) 0.213 0.064 9.976*** 5; 184

(5) 0.151* (0.088) 0.256*** (0.064) -1.115*** (0.263) 0.874*** (0.232) 0.127 (2.296) 0.752** (0.309) 0.213 0.059 8.269*** 6; 183

*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Note:

Nguồn: Tác giả tính toán

Kết quả cho thấy, LOG.FD tương quan dương và có ý nghĩa thống kê với

LOG.GDPPC trong cả 5 mô hình. Các hệ số của OPEN, INF và INF.SQ cũng đạt dấu

hệ số giống như kỳ vọng, đồng thời như lý thuyết chỉ ra, INF có hiệu ứng ngưỡng đối

với LOG.GDPPC.

- 66 -

Ngoài ra có 3 điểm đáng chú ý:

- Thứ nhất, trong mô hình (1), INTER.FD tương quan dương khá yếu và

có ý nghĩa thống kê với LOG.GDPPC;

- Thứ hai, trong mô hình (2) đầy đủ các biến, tác động của INTER.FD

biến mất. Ngoài ra cũng thấy rằng tác động của POPR lên LOG.GDPPC âm tính rất

mạnh và hệ số này khá cao so với tất cả các hệ số còn lại. Đồng thời, khi đưa POPR

vào trong mô hình, tác động của LOG.FD lên LOG.GDPPC cũng bị giảm xuống đáng

kể (từ 0.84 xuống 0.71).

- Thứ ba, mô hình FEM 2 chiều (mô hình (4) và (5)) có R2 giảm đi đáng

kể khi xét hiệu ứng thời gian (từ 51.6% xuống 21.3%). Việc này hàm ý rằng hiệu ứng

thời gian có lẽ không tham gia nhiều vào việc giải thích cho những dao động trong

LOG.GDPPC. Điều này cũng khá hợp lý, do mô hình 2 chiều đã làm giảm khá nhiều

bậc tự do so với mô hình 1 chiều (từ 205 xuống còn 184). Mặt khác, có thể do mô

hình không đề cập đến sự thay đổi theo thời gian của các yếu tố về môi trường kinh

doanh và đầu tư tại các quốc gia.

Từ những điểm trên, tác giả sẽ tập trung vào phân tích mô hình tác động

ngẫu nhiên và cố định 1 chiều, đồng thời loại bỏ yếu tố tương tác khỏi các mô hình

này (việc này cũng phù hợp với kết quả mà POLS đem lại, biến tương tác chỉ xuất

hiện và có ý nghĩa trong mô hình POLS với FD).

Dễ nhận thấy rằng, kết quả hồi quy trong Bảng 4.2 không có hệ số chặn, vì

mô hình FEM 1 chiều giả định rằng hệ số chặn sẽ thay đổi giữa các phần tử chéo, các

hệ số góc không thay đổi. Tuy nhiên, chúng ta có thể chiết xuất các hệ số chặn 𝛽1 cho

từng quốc gia như Bảng 4.3 sau (theo mô hình (3)):

Brunei Cambodia Indonesia Laos Malaysia 11.223224 8.181906 8.818312 8.395795 9.091477 Myanmar Philippines Singapore Thailand Vietnam 8.170522 8.311831 10.126415 8.632259 7.953170

Bảng 4.3: Hệ số chặn mô hình FEM(FD) từng quốc gia

Nguồn: Tác giả tính toán

- 67 -

Bảng 4.3 cho thấy rằng hệ số chặn của các quốc gia là khác nhau trong mô

hình. Phép kiểm định tính gộp (Test of Poolability) và tính chéo (Test for Individual

Effects) dưới đây (Bảng 4.4) một lần nữa cũng khẳng định điều này. Do đó, có thể

thấy rằng mô hình FEM phù hợp hơn POLS.

Bảng 4.4: Kiểm định tính gộp, tính chéo mô hình FEM(FD)

Test of Poolability (Kiểm định tính gộp) H0: Tất cả các hệ số chặn của các quốc gia giống nhau (không đổi) H1: Tất cả các hệ số chặn của các quốc gia khác nhau (thay đổi) data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR F = 18.552, df1 = 45, df2 = 160, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: unstability Kết luận: Các hệ số chặn là khác nhau giữa các quốc gia F Test for Individual Effects (Kiểm định tính chéo) H0: Không có hiệu ứng chéo H1: Có hiệu ứng chéo trong mô hình data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR F = 332.33, df1 = 9, df2 = 205, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: significant effects Kết luận: Có hiệu ứng chéo trong mô hình

Nguồn: Tác giả tính toán

Tác giả tiếp tục thực hiện mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM28 với

các biến trong mô hình (3) ở trên và thu được kết quả trong Bảng 4.5. Có thể thấy

rằng, các hệ số hồi quy của các biến và dấu của chúng trong mô hình REM cũng

28 Mô hình REM cũng giả định rằng các hệ số chặn khác nhau cho từng đơn vị chéo và hệ số góc không đổi theo đơn vị chéo và thời gian. Tuy nhiên, khác với FEM, trong REM, hệ số chặn của các đơn vị chéo là một tổng hợp của 2 thành phần: (i) một hệ số chặn chung 𝛼 không đổi theo cả đối tượng chéo và thời gian (hệ số này xuất hiện trong kết quả hồi quy ở Bảng 4.5), (ii) một biến ngẫu nhiên 𝜀𝑖 (độc lập với Xit,k) là một thành phần của số thay đổi theo đơn vị chéo nhưng không đổi theo thời gian. 𝜀𝑖 này đo lường độ lệch ngẫu nhiên (random deviation) giữa hệ số chặn của mỗi đối tượng chéo và hệ số chặn chung 𝛼.

không có sự khác biệt quá lớn so với mô hình FEM.

- 68 -

Dependent variable (Biến phụ thuộc): LOG.GDPPC

LOG.FD

OPEN

INF

INF.SQ

POPR

Constant

Bảng 4.5: Mô hình FEM(FD) và REM(FD)

FEM model (3) 0.710*** (0.097) 0.249*** (0.076) -1.818*** (0.313) 1.397*** (0.283) -9.238*** (2.762) 0.511 0.478 42.844*** 5; 205

R2 Adjusted R2 F Statistic df

REM model 0.727*** (0.095) 0.258*** (0.074) -1.841*** (0.311) 1.418*** (0.282) -8.868*** (2.742) 8.898*** (0.404) 0.514 0.503 45.273*** 5; 214

*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Note:

Nguồn: Tác giả tính toán

Tuy nhiên, để biết được mô hình nào tốt hơn trong việc giải thích các dao

động trong GDPPC, tác giả thực hiện kiểm định Hausman (Bảng 4.6) và thấy rằng

mô hình REM phù hợp hơn (p-value > 5%). Khả năng giải thích các dao động trong

GDPPC của các biến số đạt loại khá (R2 > 50%)29.

Bảng 4.6: Hausman Test mô hình với FD

H0: Mô hình REM phù hợp hơn H1: Mô hình FEM phù hợp hơn data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR chisq = 2.001, df = 5, p-value = 0.849 alternative hypothesis: one model is inconsistent

29 Theo Nguyễn Văn Tuấn (2014), trong các ngành khoa học xã hội và kinh tế, hệ số R2 > 15% có thể xem là một mô hình đáng chú ý và có ý nghĩa.

Nguồn: Tác giả tính toán

- 69 -

Sau khi lựa chọn mô hình REM(FD), tác giả thực hiện một số kiểm định bổ

sung khác (Bảng 4.7) bao gồm: kiểm định thừa biến, tự tương quan bậc 1, đa cộng

tuyến, và kiểm định sự phụ thuộc chéo nhằm kiểm tra tính tối ưu của mô hình và để

hiểu sâu sắc hơn dữ liệu nghiên cứu. Kiểm định tự tương quan theo Durbin-Watson

cũng cho thấy rằng mô hình không có dấu hiệu bị giả mạo (chỉ số DW > R2).

Wald test

Breusch-Godfrey/Wooldridge test for serial correlation in panel models

Durbin-Watson test for serial correlation in panel models

Pesaran CD test for cross-sectional dependence in panels

Bảng 4.7: Các kiểm định bổ sung cho REM(FD)

Kiểm định thừa biến data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR Chisq = 226.36, df = 5, p-value < 2.2e-16 Kết luận: Không bị thừa biến Kiểm định tự tương quan (Phương pháp BG) data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR chisq = 134.47, df = 22, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: serial correlation in idiosyncratic errors Kết luận: Có tự tương quan bậc 1 trong mô hình Kiểm định tự tương quan (Phương pháp Durbin Watson) data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR DW = 0.64452, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: serial correlation in idiosyncratic errors Kết luận: Có tự tương quan bậc 1 trong mô hình Kiểm định đa cộng tuyến (VIF) LOG.FD OPEN INF INF.SQ POPR 1.446507 1.287707 8.772588 8.708163 1.162918 Kết luận: Không có hiện tượng đa cộng tuyến Kiểm định tính phụ thuộc chéo data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR z = 8.4858, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: cross-sectional dependence Kết luận: Có sự phụ thuộc chéo trong mô hình.

Nguồn: Tác giả tính toán

- 70 -

Ngoài ra tác giả cũng kiểm định phương sai sai số thay đổi và thực hiện các

ước lượng vững (Robust) (Bảng 4.8).

Breusch-Pagan test

Bảng 4.8: Kiểm định phương sai sai số thay đổi cho REM(FD) và robust

Kiểm định phương sai sai số thay đổi data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR + factor(COUNTRY) BP = 256.26, df = 14, p-value < 2.2e-16 Kết luận: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Giải pháp: Kiểm soát hiện tượng, tính toán lại hệ số ước lượng vững (heteroskedasticity consistent coefficients) với các sai số chuẩn (SE) tương ứng Kiểm soát hiện tượng heteroskedasticity (Robust)

REM gốc HC0 HC3 -------------------------------------- LOG.FD 0.727*** 0.727*** 0.727*** (0.095) (0.145) (0.154) OPEN 0.258*** 0.258* 0.258* (0.074) (0.132) (0.137) INF -1.841*** -1.841*** -1.841*** (0.311) (0.570) (0.621) INF.SQ 1.418*** 1.418*** 1.418** (0.282) (0.467) (0.568) POPR -8.868*** -8.868 -8.868 (2.742) (7.616) (8.932) Constant 8.898*** 8.898*** 8.898*** (0.404) (0.436) (0.450) ====================================== ====================================== Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Nguồn: Tác giả tính toán

Theo Bảng 4.7 và 4.8, mô hình tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương

sai sai số thay đổi, và điều này là một đặc điểm khá đặc trưng của các dữ liệu dạng

chéo hay panel. Sau khi kiểm soát các hiện tượng này30 bằng các ước lượng vững, tác

giả nhận thấy sai số chuẩn của các hệ số hồi quy đã tăng lên. Nói cách khác, khoảng

30 Long và Ervin (2000) đã thực hiện nghiên cứu mô phỏng các hệ số ước lượng vững có kiểm soát phương sai sai số thay đổi (HC consistent estimators) trong các mô hình hồi quy tuyến tính và thấy rằng hệ số theo HC3 sẽ cho kết quả tốt hơn so với HC0 do White (1980) ban đầu, và cũng ổn định so với hệ số theo HC1 và HC2.

tin cậy của các hệ số này đã không còn bị đánh giá quá cao so với trước, các hệ số

- 71 -

ước lượng trở nên vững hơn. Ngoài ra, đáng ngạc nhiên là hệ số hồi quy của POPR

đã không còn ý nghĩa thống kê, tác động của OPEN lên LOG.GDPPC cũng đã trở

nên yếu hơn.

4.3.2.2. Mô hình theo FI và FM

Tương tự như mô hình hồi quy theo FD, tác giả thực hiện các phép hồi quy

và kiểm định cho FI và FM. Các kết quả được trình bày chi tiết trong Phụ lục E. Các

kết quả tóm tắt chính như sau:

Dependent variable (Biến phụ thuộc): LOG.GDPPC

Bảng 4.9: Hồi quy FEM(FI) và FEM(FM)

(FI) 0.836*** (0.103)

LOG.FI LOG.FM

OPEN

INF

INF.SQ

POPR

R2 Adjusted R2 F Statistic df

0.254*** (0.073) -1.815*** (0.306) 1.382*** (0.277) -8.469*** (2.713) 0.532 0.500 46.616*** 5; 205

(FM) 0.235*** (0.040) 0.379*** (0.073) -1.705*** (0.326) 1.296*** (0.294) -11.120*** (2.834) 0.471 0.434 36.445*** 5; 205

*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Note:

Nguồn: Tác giả tính toán

Theo Bảng 4.9, cũng như mô hình theo FD, dấu hệ số hồi quy của các biến

số cũng giống như kỳ vọng. Ngoài ra, tương tự như POLS đã chỉ ra, tác động của FI

lên GDPPC mạnh hơn so với tác động của FM. Các hệ số chặn của từng quốc gia cho

2 mô hình lần lượt theo FI và FM được trình bày trong Bảng 4.10. Ngoài ra, các kiểm

định tính gộp và tính chéo (Bảng PL 7) cũng cho thấy rằng mô hình FEM phù hợp

hơn so với POLS.

- 72 -

Bảng 4.10: Hệ số chặn mô hình FEM(FI), FEM(FM) từng quốc gia

FEM(FI) Brunei Cambodia Indonesia Laos Malaysia 11.030253 7.933702 9.033871 8.326547 9.071015 Myanmar Philippines Singapore Thailand Vietnam 7.872990 8.565852 10.166933 8.769349 7.900203 FEM(FM) Brunei Cambodia Indonesia Laos Malaysia 10.735117 7.655557 8.194528 7.465705 8.671691 Myanmar Philippines Singapore Thailand Vietnam 8.495354 7.699551 9.513311 8.163310 7.149230

Nguồn: Tác giả tính toán

Tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy REM lần lượt cho 2 biến số FI, FM. Kết

quả trình bày tại Bảng 4.11 như sau:

Dependent variable (Biến phụ thuộc): LOG.GDPPC

LOG.FI

Bảng 4.11: Các mô hình FEM, REM cho FI và FM

FEM(FI) 0.836*** (0.103)

LOG.FM

OPEN

INF

INF.SQ

POPR

0.254*** (0.073) -1.815*** (0.306) 1.382*** (0.277) -8.469*** (2.713)

Constant

0.532 0.500 46.616*** 5; 205

REM(FI) 0.868*** (0.103) 0.269*** (0.072) -1.852*** (0.308) 1.416*** (0.278) -7.860*** (2.719) 8.878*** (0.333) 0.535 0.525 49.324*** 5; 214

FEM(FM) 0.235*** (0.040) 0.379*** (0.073) -1.705*** (0.326) 1.296*** (0.294) -11.120*** (2.834) 0.471 0.434 36.445*** 5; 205

REM(FM) 0.238*** (0.039) 0.387*** (0.072) -1.718*** (0.323) 1.309*** (0.292) -10.919*** (2.805) 8.369*** (0.431) 0.473 0.461 38.460*** 5; 214

R2 Adjusted R2 F Statistic df

*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Note:

Nguồn: Tác giả tính toán

- 73 -

Từ đây, tác giả lựa chọn mô hình bằng kiểm định Hausman. Kết quả kiểm

Hausman Test

Hausman Test

định Hausman được trình bày trong Bảng 4.12.

Mô hình theo FI data: LOG.GDPPC ~ LOG.FI + OPEN + INF + INF.SQ + POPR chisq = 12.633, df = 5, p-value = 0.02707 alternative hypothesis: one model is inconsistent Mô hình theo FM data: LOG.GDPPC ~ LOG.FM + OPEN + INF + INF.SQ + POPR chisq = 0.59289, df = 5, p-value = 0.9883 alternative hypothesis: one model is inconsistent

Kết quả kiểm định Hausman cho thấy, đối với mô hình theo FI, mô hình

Fixed Effect phù hợp hơn so với Random Effect, trong khi mô hình theo biến FM thì

nhất quán với mô hình theo FD (Random Effect phù hợp hơn).

Các kiểm định phụ như mô hình với FD cũng được thực hiện và trình bày

trong Bảng PL. Các tính toán cho thấy, mô hình tồn tại hiện tượng phụ thuộc chéo,

tự tương quan bậc 1 và phương sai sai số thay đổi. Sau khi thực hiện các ước lượng

vững, sai số chuẩn của các hệ số hồi quy đã tăng lên. Nói cách khác, khoảng tin cậy

của các hệ số này đã không còn bị đánh giá quá cao so với trước, các hệ số ước lượng

trở nên vững hơn. Ngoài ra, hệ số hồi quy của POPR đã không còn ý nghĩa thống kê,

tác động của OPEN lên LOG.GDPPC cũng đã trở nên yếu hơn.

Thảo luận kết quả

Dựa trên các kết quả tính toán hồi quy và kiểm định, tác giả có thể đưa ra

một số những nhận xét sau đây:

- Thứ nhất, giống như kỳ vọng, các chỉ số phát triển tài chính có sự đóng

góp vào tăng trưởng, cụ thể là tương quan dương tính với tăng trưởng trong cả 3 mô

hình POLS, FEM và REM. Kết quả này hoàn toàn thống nhất với phần lớn các nghiên

cứu trong hơn nửa thế kỷ qua, đặc biệt trong bối cảnh của bộ chỉ số mới vừa được ra

đời. Điều này một mặt khẳng định nhận xét của Nicholas Stern cho rằng: “Trong

nhiều năm qua, các kiểm định kinh tế lượng về mối quan hệ giữa hai biến số này càng

- 74 -

ngày càng vững chắc” (trích trong Caprio và Honohan, 2001), mặt khác cho thấy

được tính khả thi trong việc sử dụng bộ chỉ mới này nhằm đánh giá tăng trưởng cũng

theo dõi và thiết lập các chính sách cho khu vực tài chính nhằm thúc đẩy tăng trưởng.

- Thứ hai, cả hệ thống tài chính theo ngân hàng (đại diện bằng FI) và hệ

thống tài chính theo thị trường (FM) đều tác động dương tính đến tăng trưởng. Kết

quả thống nhất với Beck và Levine (2004), và như 2 tác giả này hàm ý rằng, các dịch

vụ mà TTTC cung cấp có sự khác biệt nhưng cũng hiệu quả giống như khu vực

TGTC. Ngoài ra, những tính toán cho thấy khu vực ngân hàng và TGTC (FI) luôn tác

động mạnh hơn lên tăng trưởng so với khu vực TTTC (FM). Kết quả này thống nhất

với nghiên cứu của Choe và Moosa (1999); và Ang và McKibbin (2007) khi nghiên

cứu các nước đang phát triển (như Malaysia) hoặc trong giai đoạn phát triển (Hàn

Quốc giai đoạn 1970 – 1992). Điều này có thể hàm ý rằng, hệ thống tài chính của khu

vực Đông Nam Á vẫn phụ thuộc phần lớn vào những dịch vụ từ hệ thống ngân hàng

và TGTC hơn là các giao dịch trên TTTC.

- Thứ ba, trong mô hình POLS, các yếu tố tương tác tác động âm tính

đến tăng trưởng kinh tế. Điều này cho thấy rằng, nếu phát triển tài chính không phù

hợp với phát triển kinh tế, thì phát triển tài chính có thể sẽ tác động yếu đi hoặc thậm

chí làm giảm tăng trưởng nếu như sự chênh lệch này tăng lên. Khi đó, nền kinh tế sẽ

rơi vào trạng thái mà Arcand và cộng sự (2015) gọi là “tài chính quá mức”(too much

finance). Các tác giả đã chỉ ra rằng, có một ngưỡng chênh lệch mà tại đó phát triển sẽ

gây hại đến tăng trưởng kinh tế.

- Thứ tư, trong tất cả các mô hình (POLS lẫn FEM và REM), tác động

của các biến phát triển tài chính lên GDPPC đều đứng sau tăng trưởng dân số và lạm

phát. Điều này hàm ý rằng, hệ thống tài chính của khu vực Đông Nam Á vẫn còn

đang trên đà phát triển và cần được phát triển mạnh hơn. Hơn nữa, tăng trưởng dân

số vẫn là một thành tố quan trọng đối với GDPPC ở khu vực Đông Nam Á (và điều

này khá đúng trong trường hợp các quốc gia như Việt Nam, Lào và Campuchia, nhiều

nghiên cứu đã cho thấy lực lượng lao động chiếm tỉ lệ khá cao trong 3 thành phần

- 75 -

đóng góp vào thu nhập). Ngoài ra, thu nhập khu vực này khá nhạy cảm với những

dao động trong lạm phát.

- Thứ năm, sự suy giảm mức ý nghĩa của biến tăng trưởng dân số sau

khi thực hiện ước lượng vững hàm ý rằng: mặc dù tác động của dân số sau 1990 có

xu hướng làm giảm tăng trưởng kinh tế giống như những nghiên cứu của Mason

(2001) và Bloom và Williamson (1998), tuy nhiên trong dài hạn, tác động này sẽ yếu

dần và sẽ không còn ảnh hưởng mạnh đến tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, điều đáng

chú ý hơn trong đề tài này đó là, sự xuất hiện của các biến POPR đã làm giảm hệ số

hồi quy của các biến phát triển tài chính khá đáng kể, hay nói cách khác, là kìm hãm

tác động của phát triển đến tăng trưởng. Điều này có thể được giải thích bởi 1 số

nguyên nhân mà Estrada và cộng sự (2010) đã chỉ ra: (i) dân số của khu vực Đông

Nam Á mặc dù khá đông, nhưng khả năng tiếp cận đến khu vực vẫn còn hạn chế. Các

khảo sát của WB cho thấy, ở các nước khu vực Đông Á, số lượng ATM và chi nhánh

ngân hàng/100,000 người khá thấp so với các khu vực khác, có ít hơn 20% các DN

vừa và nhỏ có thể tiếp cận đến các nguồn tài trợ bên ngoài; (ii) tồn tại quá nhiều rào

cản về tài sản thế chấp hay hồ sơ đi vay từ các ngân hàng (đặc biệt tại các nước

Malaysia, Philippines, Thailand và Việt Nam) kìm hãm người nghèo tham gia vào

các hoạt động kinh doanh có lợi và tạo điều kiện cho các DN cải tiến công nghệ và

có động lực sáng tạo.

- 76 -

TỔNG KẾT CHƯƠNG 4

Trong chương 4 này, tác giả đã trình bày các tính toán thống kê mối tương

quan giữa các biến số phát triển tài chính và tăng trưởng ở khu vực Đông Nam Á

trong giai đoạn 1992 – 2014. Mặc dù tồn tại một số vấn đề về hiệu ứng tương tác

trong các mô hình POLS, các ảnh hưởng của tăng trưởng dân số ảnh hưởng đến mức

độ tác động của các biến số phát triển tài chính lên tăng trưởng, nhưng nhìn chung,

các biến số phát triển tài chính này đều tác động tích cực đến tăng trưởng. Các kết

quả hồi quy đều đạt được các kỳ vọng đặt ra. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết luận

và các hạn chế của đề tài.

- 77 -

KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI

Kết luận

Phát triển tài chính là một tiến trình đa chiều, do đó đánh giá tác động của

yếu tố này đến tăng trưởng đòi hỏi phải có những chỉ số thích hợp, đồng thời phải

đáp ứng được nhu cầu ra quyết định nhanh chóng trước những thay đổi trong nền

kinh tế. Sự ra đời của bộ chỉ số phát triển tài chính mới đã cho phép theo dõi, đánh

giá và thiết lập các chính sách một cách dễ dàng hơn không những đối với hệ thống

tài chính, mà còn đối với phát triển kinh tế.

Dựa trên những bằng chứng phân tích dữ liệu của khu vực Đông Nam Á

giai đoạn 1992 – 2014, các kết luận chính có thể rút ra trong nghiên cứu này như sau:

- Thứ nhất, tác động dương tính của phát triển tài chính đến tăng trưởng là

một mối quan hệ rất vững chắc. Bên cạnh đó, các kết quả cũng đã cho thấy sự phát triển

tài chính quá mức cũng có thể gây ra những tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Các kết

quả này thống nhất với phần lớn các nghiên cứu về chủ đề này trong nhiều thập kỷ qua,

và hơn thế, có thể hàm ý rằng, bộ chỉ số mới của IMF có xác suất khả thi rất cao trong

việc sử dụng để dự báo tăng trưởng cũng như thiết lập các chính sách cần thiết.

- Thứ hai, tác động của khu vực ngân hàng đến thu nhập thường cao hơn

nhiều so với tác động của khu vực TTTC trong giai đoạn nghiên cứu. Điều này có thể

cho thấy, mặc dù tồn tại những rào cản trong việc tiếp cận dịch vụ ngân hàng của khu

vực như WB nhận xét, nhưng khu vực này vẫn đã hoạt động hiệu quả hơn.

- Thứ ba, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, riêng đối với khu vực Đông

Nam Á, sự phát triển tài chính vẫn chưa thật sự có những tác động mạnh mẽ so với

các nhân tố khác dân số (lao động) và lạm phát. Điều này hàm ý rằng, hệ thống tài

chính của khu vực này vẫn chưa hoàn toàn phát triển và do đó, Đông Nam Á có thể

- 78 -

trở thành một khu vực đầy cơ hội cho lĩnh vực dịch vụ tài chính như nhận xét của các

tổ chức quốc tế và chuyên gia trên báo chí.

Tóm lại, kết quả nghiên cứu đã đưa lại những bằng chứng thực nghiệm củng

cố những lỗ hổng tri thức liên quan đến chủ đề này.

Hạn chế của đề tài

Mặc dù nghiên cứu đã đạt được những kết quả nhất định, song vẫn tốn tại

nhiều hạn chế, có thể liệt kê ra như sau:

- Thứ nhất, một hạn chế mang tính khách quan đến từ chính một trong

những nhược điểm của bộ chỉ số này: đó là không xét đến các động lực bên dưới hệ

thống tài chính như yếu tố thể chế, khung pháp lý, khả năng bảo vệ nhà đầu tư thiểu

số, thời gian và chi phí thực hiện hợp động, khả năng xử lý phá sản… và các tổ chức

cũng như hoạt động tài chính khác (như hệ thống ngân hàng bóng tối). Do đó, tác

động của các biến số phát triển tài chính phần nào không đánh giá đầy đủ các dao

động trong thu nhập.

- Thứ hai, mặc dù các mô hình cho thấy có tồn tại sự phụ thuộc chéo

giữa các đối tượng, tác giả vẫn chưa đưa ra phương thức để kiểm soát hiện tượng này.

Điều này bắt nguồn từ 2 nguyên nhân chính: (i) tuy các phương pháp xử lý được

chứng minh thành công về mặt lý thuyết, nhưng các phần mềm thống kê hiện nay vẫn

chưa thể thực hiện xử lý một cách tối ưu nhất31; (ii) một số nghiên cứu gần đây (như

Menyah và cộng sự (2014); Chortareas và cộng sự (2015)) cũng đã thử kiểm định

đồng liên kết cho dữ liệu bảng có xét đến hiện tượng phụ thuộc chéo, nhưng các tác

giả sử dụng biện pháp “đường vòng” (tức sử dụng rất nhiều các biến giả cũng như

các phương pháp mô phỏng phức tạp) và đòi hỏi kết hợp nhiều phần mềm thống kê

31 Hiện nay phần mềm Stata phiên bản 15 (2017) là phần mềm duy nhất có thể xử lý được hiện tượng này.

để xử lý, và do đó khá tốn kém và phức tạp.

- 79 -

- Thứ ba, do thời lượng nghiên cứu giới hạn, tác giả vẫn chưa xét đến cơ

chế truyền dẫn tác động cũng như xét quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và

tăng trưởng, mà chỉ dừng lại ở các mô hình tương quan.

- Ngoài ra, việc lựa chọn các biến số đưa vào mô hình hồi quy FEM/REM

ở đây có thể xem là thực hiện theo phương pháp “vét cạn” cũng như căn cứ vào chỉ

số R2. Phương pháp này mặc dù phổ biến nhưng vẫn có các hạn chế nhất định (do R2

thường tăng lên nếu số lượng biến tăng lên32). Hiện nay phương pháp chọn mô hình

theo trường phái Bayesian được chứng minh là khá chính xác trong các nghiên cứu

lâm sàng y khoa, khoa học tự nhiên và xã hội. Tuy nhiên, cũng giống như hiện tượng

phụ thuộc chéo, các gói hỗ trợ để thực hiện phương pháp này chỉ mới được xây dựng

thành công cho các dữ liệu chuỗi thời gian và chéo33.

Tuy nhiên, ở khía cạnh tích cực, các hạn chế này có thể mở ra các hướng

nghiên cứu cho tương lai: (i) tái xây dựng và củng cố bộ chỉ số tài chính; (ii) xử lý

các hiện tượng phụ thuộc chéo tồn tại trong mô hình; (iii) nghiên cứu cơ chế truyền

dẫn và quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng theo bộ chỉ số mới;

và (iv) nghiên cứu thống kê suy diễn quan hệ tài chính – tăng trưởng theo trường phái

32 Mặc dù không phải lúc nào cũng như vậy, nhưng phần lớn đều như thế. 33 Stata phiên bản 15 cũng đã cập nhật những cải tiến về phương pháp Bayesian cho dữ liệu panel, tuy nhiên do điều kiện hạn chế, tác giả vẫn chưa thử sử dụng các công cụ này. Riêng trong phần mềm R, gói hỗ trợ Bayes cho panel data mới nhất hiện nay là bdynsys chỉ có thể thực hiện đối với các bảng nhỏ và ít biên (5 biến số trở xuống).

Bayesian.

- 80 -

TỔNG KẾT CHƯƠNG 5

Trong chương này, tác giả trình bày các kết luận chính đạt được trong

nghiên cứu. Các kết luận này đã cho thấy rằng mục tiêu của đề tài đã được hoàn thành

và có ý nghĩa nhất định. Ngoài ra, các hạn chế trong đề tài cũng được xác định rõ và

đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai.

- 81 -

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Adamopoulos, A. (2013). Financial development and economic growth: A revised empirical

study for Ireland. European Research Studies, 16(2), 25.

Adnan, N. (2009). Measurement of financial development: A fresh approach. Paper presented at the 8th International Conference on Islamic Economics and Finance, Center for Islamic Economics and Finance.

Adusei, M. (2013). Finance-growth nexus in Africa: a panel generalized method of moments

(GMM) analysis. Asian Economic and Financial Review, 3(10), 1314.

Agbelenko, F. A. (2015). Financial development and economic growth in Togo. African

Journal of Business Management, 9(18), 633-640.

Aizenman, J., Jinjarak, Y. và Park, D. (2015). Financial development and output growth in developing Asia and latin America: A comparative sectoral analysis Working Paper (Vol. 20917). Cambridge, Massachusetts: NBER.

Akinlo, A. E. và Egbetunde, T. (2010). Financial development and economic growth: The experience of 10 sub-Saharan African countries revisited. The Review of Finance and Banking, 2(1).

Allen, F. và Gale, D. (1999). Diversity of opinion and financing of new technlogies. Journal

of Financial Intermediation, 8, 68-89.

Allen, F. và Gale, D. (2000). Comparing financial systems. Cambridge, MA and London:

MIT Press.

Almed, S. (1998). Comment on 'The legal environment, banks, and long-run economic

growth'. Journal of Money, Credit and Banking, 30, 614-620.

Ang, J. B. (2007). Are saving and investment cointegrated? The case of Malaysia (1965-

2003). Applied Economics, 39, 2167-2174.

Ang, J. B. (2008). A survey of recent developments in the literature of finance and growth.

Journal of economic Surveys, 22(3), 536-576.

Ang, J. B. (2009). Financial development and the FDI-growth nexus: The Malaysian

experience. Applied Economics.

Ang, J. B. và McKibbin, W. J. (2007). Financial liberalization, financial sector development and growth: Evidence from Malaysia. Journal of development Economics, 84(1), 215-233.

Arcand, J.-L., Berkes, E. G. và Panizza, U. (2015). Too much finance? Journal of Economic

Growth, 20(2), 105-148.

Arestis, P. và Demetriades, P. O. (1996). On financial repression and economic development: The case of Cyprus. In P. Arestis (Ed.), Essays in honour of Paul Davidson (Vol. 2, pp. 55-76). Cheltenham: Edward Elgar.

Arestis, P. và Demetriades, P. O. (1997). Financial development and economic growth:

Assessing the evidence. Economic Journal, 107, 783-799.

Arestis, P., Demetriades, P. O., Fattouh, B. và Mouratidis, K. (2002). The impact of financial liberalization policies on financial development: Evidence from developing economies. International Journal of Economics and Finance, 7, 109-121.

Arestis, P., Demetriades, P. O. và Luintel, K. B. (2001). Financial development and economic growth: The role of stock markets. Journal of Money, Credit and Banking, 33(1), 16-41.

Asghar, N. và Hussain, Z. (2014). Financial development, trade openness and economic growth in developing countries: Recent evidence from panel data. Pakistan Economic and Social Review, 52(2), 99.

Atje, R. và Jovanovic, B. (1993). Stock markets and development. European Economic

Review, 37, 632-640.

Ayadi, R., Arbak, E., Ben-Naceur, S. và de Groen, W. P. (2013). Financial development, bank efficiency and economic growth across the Mediterranean MEDPRO Technical Report (Vol. 30): MEDPRO.

Bangake, C. và Eggoh, J. C. (2009). Further evidence on finance-growth causality: A panel

data analysis. Economic Systems, 35(2), 176-188.

Barro, R. J. (1991). Economic growth in a cross-section of countries. Quarterly Journal of

Economics, 106, 407-443.

Beck, T. và Levine, R. (2002). Industry growth and capital allocation: Does having a market- or bank-based system matter? Journal of financial economics, 64, 147-180.

Beck, T. và Levine, R. (2004). Stock markets, banks and growth: Panel evidence. Journal of

financial economics, 28, 423-442.

Beck, T., Levine, R. và Loayza, N. (2000). Finance and the sources of growth. Journal of

financial economics, 58(1), 261-300.

Bell, C. và Rousseau, P. L. (2001). Post-independence India: A case of finance-led

industrialization? Journal of development Economics, 65, 153-175.

Bencivenga, V. R. và Smith, B. D. (1991). Financial intermediation and endogenous growth.

The Review of Economic Studies, 58(2), 195-209.

Bencivenga, V. R. và Smith, B. D. (1993). Some consequences of credit rationing in an endogenous growth model. Journal of Economic Dynamics and Control, 17, 97-122.

Bencivenga, V. R., Smith, B. D. và Starr, R. M. (1995). Transactions costs, technological

choice, and endogenous growth. Journal of Economic Theory, 67(1), 153-177.

Benhabib, J. và Spiegel, M. M. (2000). The role of financial development in growth and

investment. Journal of Economic Growth, 5, 341-360.

Berg, H. V. d. (2001). Economic growth and development: World Scientific.

Bernanke, B. và Gertler, M. (1989). Agency costs, net worth, and business fluctuations.

American Economic Review, 79, 14-31.

Bernanke, B. và Gertler, M. (1990). Financial fragility and economic performance.

Quarterly Journal of Economics, 105, 87-114.

- 82 -

Birdsall, N., Kelley, A. C. và Sinding, S. W. (2001). Population matters: Demographic change, economic growth, and poverty in the developing world: Oxford University Press.

Blackburn, K. và Hung, V. T. (1998). A theory of growth, financial development and trade.

Economica, 65(257), 107-124.

Blanco, L. (2009). The finance-growth link in Latin America. Southern Economic Journal,

76(1), 224-248.

Bloom, D. E. và Williamson, J. G. (1998). Demographic transitions and economic miracles

in emerging Asia. The WOrld Bank Economic Review, 12(3), 419-455.

Boularedj, S. và Faouzi, T. (2015). Measuring the impact of the financial development on

the economic growth in Algeria. European Scientific Journal, 11(16), 413-426.

Boyd, J. H. và Presscott, E. C. (1986). Financial intermediary-coalitions. Journal of

Economic Theory, 38, 211-232.

Brooks, C. (2008). Introductory econometrics for finance (2 ed.). New York: Cambridge

University Press.

Buffie, E. F. (1984). Financial repression, the new structuralists, and stabilization policy in

semi-industrialized economies. Journal of development Economics, 14, 305-322.

Calderon, C. và Liu, L. (2002). The direction of causality between financial development

and economic growth Working Papers (Vol. 184): Central Bank of Chile.

Calderón, C. và Liu, L. (2003). The direction of causality between financial development and economic growth. Journal of development Economics, 72(1), 321-334.

Caporale, G. M., Howells, P. và Soliman, A. M. (2005). Endogenous growth models and stock market development: evidence from four countries. Review of Development Economics, 9(2), 166-176.

Caporale, G. M., Rault, C., Sova, R. và Sova, A. (2009). Financial development and economic growth: Evidence from 10 new EU members Discussion Papers (Vol. 940): DIW Berlin.

Caprio, G. J. và Honohan, P. (2001). Tài chính cho tăng trưởng: Lựa chọn chính sách trong một thế giới đầy biến động (M. Feige Ed.). The World Bank: Oxford University Press.

Chakraborty, I. (2008). Financial development and economic growth in India: An analysis

of the post-reform period. South Asia Economic Journal, 11(2), 287-308.

Chekwube, M., Anne, M., Chibuike, O. và Chukwunonso, E. (2014). Financial development and economic growth in Nigeria: A reconsideration of empirical evidence. Journal of Economics and Sustainable Development, 5(28), 199-208.

Choe, C. và Moosa, I. A. (1999). Financial system and economic growth: The Korean

experience. World development, 27(6), 1069-1082.

Chortareas, G., Magkonis, G., Moschos, D. và Panagiotidis, T. (2015). Financial development and economic activity in advanced and developing open economies:

- 83 -

Evidence from panel cointegration. Review of Development Economics, 19(1), 163- 177.

Christopoulos, D. K. và Tsionas, E. G. (2004). Financial development and economic growth: Evidence from panel unit root and cointegration tests. Journal of development Economics, 73, 55-74.

Cihak, M., Demirguc-Kunt, A., Feyen, E. và Levine, R. (2012). Benchmarking financial development around the world Policy Research Working Paper (Vol. 6175). Washington DC: World bank.

Cole, D. C. (1988). Financial development in Asia. Asian‐Pacific Economic Literature, 2(2),

26-47.

Croissant, Y. và Millo, G. (2008). Panel data econometrics in R: The plm package. Journal

of Statistical Software, 27(2).

De Gregorio, J. và Guidotti, P. E. (1995). Financial development and economic growth.

World development, 23(3), 433-448.

Deidda, L. và Fattouh, B. (2002). Non-linearity between finance and growth. Economics

Letters, 74(3), 339-345.

Demetriades, P. O. và Andrianova, S. (2004). Finance and growth: what we know and what we need to know Financial Development and Economic Growth (pp. 38-65): Springer.

Demetriades, P. O. và Hussein, K. A. (1996). Does financial development cause economic growth? Time-series evidence from 16 countries. Journal of development Economics, 51(2), 387-411.

Demetriades, P. O. và Luintel, K. B. (1996). Financial development, economic growth and banking sector controls: Evidence from India. The Economic Journal, 106, 359-374.

Demetriades, P. O. và Luintel, K. B. (1997). The direct costs of financial repression:

Evidence from India. The Review of Economics and Statistics, 79(2), 311-320.

Demetriades, P. O. và Luintel, K. B. (2001). Financial restraints in the South Korean miracle.

Journal of development Economics, 64(2), 459-479.

Demirgüç-Kunt, A. và Maksimovic, V. (1998). Law, finance, and firm growth. The Journal

of Finance, 53(6), 2107-2137.

Demirgüç-Kunt, A. và Maksimovic, V. (2002). Funding growth in bank-based and market- based financial systems: evidence from firm-level data. Journal of financial economics, 65(3), 337-363.

Diamond, D. W. (1984). Financial intermediation and delegated monitoring. The Review of

Economic Studies, 51(3), 393-414.

Diamond, D. W. và Dybvig, P. H. (1983). Bank runs, deposit insurance, and liquidity.

Journal of Political Economy, 91, 401-419.

Diebold, F. X. (1998). Elements of forecasting: South-Western College Pub.

Douglass, N. và Thomas, P. (1973). The rise of the western world: a new economic history:

Cambridge.

- 84 -

Ductor, L. và Grechyna, D. (2015). Financial development, real sector, and economic

growth. International Review of Economics & Finance, 37, 393-405.

Edward, S. (1996). Why are Latin America's savings rates so low? An international

comparative analysis. Journal of development Economics, 51, 5-44.

Ehigiamusoe, K. U., Lean, H. H. và Badeeb, R. A. (2017). Finance-growth nexus in Cote D'Ivoire and Nigeria: Does the proxy of financial development matter? Pertanika Journal of Social Sciences & Humanities, 25(1), 401-416.

Ergungor, O. E. (2004). Market- vs bank-based financial systems: Do rights and regulations

really matter? Journal of Banking & Finance, 28, 2869-2887.

Ericsson, N. R., Irons, J. S. và Tryon, R. W. (2001). Output and inflation in the long run.

Journal of applied econometrics, 16(3), 241-253.

Esso, L. J. (2010a). Cointegrating and causal relationship between financial development and economic growth in ECOWAS countries. Journal of Economics and International Finance, 2(3), 36-48.

Esso, L. J. (2010b). Re-examining the finance-growth nexus: Structural break, threshold cointegration and causality evidence from the Ecowas. Journal of Economic Development, 35(3), 57.

Estrada, G., Park, D. và Ramayandi, A. (2010). Financial development and economic growth in developing Asia ADB Economics Working Paper (Vol. 233): Asian Development Bank.

Fama, E. F. (1980). Banking in the theory of finance. Journal of monetary Economics, 6(1),

39-57.

Feenstra, R. C., Inklaar, R. và Timmer, M. P. (2013). The next generation of the Peen World

Table. American Economic Review, 105(10), 3150-3182.

Ferguson, N. (2008). The ascent of money: A financial history of the world: Penguin.

Fry, M. J. (1988). Money, interest, and banking in economic development. Baltimore, MD

and London: Johns Hopkins University Press.

Gantman, E. R. và Dabós, M. P. (2013). Finance and economic growth: New evidence from time series analysis (1961–2009). Applied Economics Letters, 20(9), 893-896.

Garretsen, H., Lensink, R. và Sterken, E. (2004). Growth, financial development, societal norms and legal institutions. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 14(2), 165-183.

Goldsmith, R. W. (1969). Financial structure and development. New Haven: Yale

University Press.

Grassa, R. và Gazdar, K. (2014). Financial development and economic growth in GCC countries: A comparative study between Islamic and conventional finance. International Journal of Social Economics, 41(6), 493-514.

Greenwood, J. và Jovanovic, B. (1990). Financial development, growth, and the distribution of income Economics Working Paper (Vol. 9002). Department of Economics Research Reports: Western University.

- 85 -

Greenwood, J. và Smith, B. D. (1997). Financial markets in development, and the development of financial markets. Journal of Economic Dynamics and Control, 21, 145-181.

Gries, T., Kraft, M. và Meierrieks, D. (2009). Linkages between financial deepening, trade openness, and economic development: Causality evidence from Sub-Saharan Africa. World development, 37(12), 1849-1860.

Gujarati, D., Porter, D. C. và Gunasekar, S. (2012). Basic econometrics (5 ed.). New Delhi,

India: McGraw Hill.

Gupta, K. L. (1970). Foreign capital and domestic savings: A test of Haavelmo's hypothesis with cross-country data: A comment. The Review of Economics and Statistics, 214- 216.

Gupta, K. L. (1984). Finance and economic growth in developing countries. London: Croom

Helm.

Gurley, J. G. và Shaw, E. S. (1955). Financial aspects of economic development. American

Economic Review, 45, 515-538.

Gurley, J. G. và Shaw, E. S. (1960). Money in a theory of finance. Washington DC:

Brookings Institution.

Hansen, L. P. (1982). Large sample properties of generalized method of moments estimators.

Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1029-1054.

Harris, R. D. (1997). Stock markets and development: A re-assessment. European Economic

Review, 41(1), 139-146.

Hassan, M. K., Sanchez, B. và Yu, J.-S. (2011a). Financial development and economic growth in the Organization of Islamic Conference countries. Journal of King Abdul Aziz University-Islamic Economics.

Hassan, M. K., Sanchez, B. và Yu, J.-S. (2011b). Financial development and economic growth: New evidence from panel data. The Quarterly Review of Economics and Finance, 51, 88-104.

Headey, D. D. và Hodge, A. (2009). The effect of population growth on economic growth: a meta‐regression analysis of the macroeconomic literature. Population and Development Review, 35(2), 221-248.

Henry, P. B. (2000). Do stock market liberalizations cause investment booms? Journal of

financial economics, 58(1), 301-334.

Hicks, J. R. (1969). A theory of economic history. Oxford: Oxford University Press.

Hicks, J. R. (1970). The finance of British government 1920-1936: Clarendon Press.

Hoàng Thị Phương Anh và Đinh Tấn Danh. (2015). Tác động của phát triển tài chính đến phát triển kinh tế: Bằng chứng tại các quốc gia khu vực châu Á. Phát triển và Hội nhập, 26(36).

Huang, Y. (2005). What determines financial development? , University of Bristol.

- 86 -

Hussain, F. và Chakraborty, D. K. (2012). Causality between financial development and economic growth: Evidence from an Indian State. The Romanian Economic Journal, 15(45), 27-48.

IMF. (2006). Overview of the financial system Financial soundness indicators: Compilation

guide.

International Finance Corporation. (2009). Financial infrastructure: Building access through transparent and stable financial systems Financial Infrastructure Policy and Research Series: World Bank.

Jackson, J. E. (2005). A user's guide to Principal Components (Vol. 587): John Wiley &

Sons.

Jaffee, D. M. và Russell, T. (1976). Imperfect information, uncertainty, and credit rationing.

Quarterly Journal of Economics, 90, 651-666.

Johnson, R. A. và Wichern, D. W. (2014). Applied multivariate statistical analysis (Vol. 4):

Prentice-Hall New Jersey.

Jung, W. S. (1986). Financial development and economic growth: International evidence.

Economic Development and Cultural Change, 34, 333-346.

Kapur, B. K. (1976). Alternative stabilization policies for less-developed economies.

Journal of Political Economy, 84, 777-795.

Kar, M., Nazlıoğlu, Ş. và Ağır, H. (2011). Financial development and economic growth nexus in the MENA countries: Bootstrap panel Granger causality analysis. Economic modelling, 28(1), 685-693.

Kar, M. và Pentecost, E. J. (2000). Financial development and economic growth in Turkey: Further evidence on the causality issue Economic Research Paper (Vol. 00/27). Department of Economics: Loughborough University.

Kendall, J. (2009). Local financial development and growth Policy Research Working Paper (Vol. 4838). Financial and Private Sector Vice Presidency: The World Bank.

Kenny, C. và Williams, D. (2001). What do we know about economic growth? Or, why don't

we know very much? World development, 29(1), 1-22.

Keynes, J. M. (1936). General theory of employment, interest and money. London:

McMillan.

Kindleberger, C. P. và O'Keefe, R. (1978). Manias, panics and crashes. New York: Springer.

King, R. G. và Levine, R. (1993a). Finance and growth: Schumpeter might be right. The

quarterly journal of economics, 108(3), 717-737.

King, R. G. và Levine, R. (1993b). Finance, entrepreneurship, and growth: Theory and

evidence. Journal of monetary Economics, 32, 513-542.

Kirkpatrick, C. (2005). Finance and development: Overview and introduction. Journal of

Development Studies, 41(4), 631-635.

Kormendi, R. và Meguire, P. (1985). Macroeconomic determinants of growth: Cross-

country evidence. Journal of monetary Economics, XVI, 141-163.

- 87 -

Kuznets, S. (1966). Modem economic growth. New Haven and London, 65.

Laeven, L. và Valencia, F. (2008). Systemic banking crises: a new database Working Papers

(Vol. 08/224). Washington DC: International Monetary Fund.

Lenka, S. K. (2015). Measuring financial development in India: A PCA approach.

Theoretical and Applied Economics, 22(1(602)), 187-198.

Lerohim, S. N. F., Affandi, S. và Mahmood, W. M. W. (2014). Financial development and economic growth in ASEAN: Evidence from panel data MPRA Paper (Vol. 62224). Munich Personal RePEc Archive: University Teknologi MARA.

Levine, R. (1997). Financial development and economic growth: Views and agenda. Journal

of Economic Literature, 35(2), 688-726.

Levine, R. (1998). The legal environment, banks, and long-run economic growth. Journal

of Money, Credit and Banking, 30, 596-613.

Levine, R. (1999). Law, finance, and economic growth. Journal of Financial Intermediation,

8(1), 8-35.

Levine, R. (2002). Bank-based or market-based financial systems: Which is better? Journal

of Financial Intermediation, 11(4), 398-428.

Levine, R. (2005). Finance and growth: Theory and evidence. In P. Aghion và S. Durlauf (Eds.), Handbook of economic growth (pp. 865-934). Amsterdam: Elsevier Science.

Levine, R., Loayza, N. và Beck, T. (2000). Financial intermediation and growth: Causality

and causes. Journal of monetary Economics, 46, 31-77.

Levine, R. và Renelt, D. (1992). A sensitivity analysis of cross-country growth regressions.

American Economic Review, LXXXII, 942-963.

Liang, Q. và Teng, J.-Z. (2006). Financial development and economic growth: Evidence

from China. China Economic Review, 17, 395-411.

Lipovina-Bozovic, M. và Smolovic, J. C. (2016). Evidence on economic growth and

financial development in Montenegro. Management, 11(4), 349-365.

Long, J. S. và Ervin, L. H. (2000). Using heteroscedasticity consistent standard errors in the

linear regression model. The American Statistician, 54(3), 217-224.

Lucas, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of monetary

Economics, 22, 3-42.

Luintel, K. B. và Khan, M. (1999). A quantitative reassessment of the finance–growth nexus: Evidence from a multivariate VAR. Journal of development Economics, 60(2), 381- 405.

Majid, S. A. và Mahrizal. (2007). Does financial development cause economic growth in the

ASEAN-4 countries. International Islamic University Malaysia.

Mankiw, N. G. (1986). The allocation of credit and financial collapse. The quarterly journal

of economics, 101(3), 455-470.

Mankiw, N. G., Romer, D. và Weil, D. (1992). A contribution to the empirics of economic

growth. Quarterly Journal of Economics, CVII(407-437).

- 88 -

Marshall, M. G. và Gurr, T. R. (2009). Polity IV project: Political regime characteristics and transitions, 1800-2013. from http://www.systemicpeace.org/polity/polity4.htm

Mason, A. (2001). Population change and economic development in East Asia: Challenges

met, opportunities seized: Stanford University Press.

Mathieson, D. J. (1980). Financial reform and stabilization policy in a developing economy.

Journal of development Economics, 7, 359-395.

McCaig, B. và Stengos, T. (2005). Financial intermediation and growth: Some robustness

results. Economics Letters, 88(3), 306-312.

McKinnon, R. I. (1973). Money and capital in economic development. Washington: The

Brooking's Institution.

Menyah, K., Nazlioglu, S. và Wolde-Rufael, Y. (2014). Financial development, trade openness and economic growth in African countries: New insights from a panel causality approach. Economic modelling, 37, 386-394.

Minsky, H. P. (1975). John Maynard Keynes. New York: Columbia University Press.

Mishkin, F. S. (2007). An economic analysis of financial structure The economics of money,

banking, and financial markets: Pearson Education.

Modigliani, F. và Miller, M. H. (1958). The cost of capital, corporation finance and the

theory of investment. The American Economic Review, 48(3), 261-297.

Morck, R. và Nakamura, M. (1999). Banks and corporate control in Japan. The Journal of

Finance, 54(1), 319-339.

Morck, R., Stangeland, D. và Yeung, B. (2000). Inherited wealth, corporate control, and economic growth: The Canadian disease? In R. Morck (Ed.), Concentrated corporate wwnership (pp. 319-369). Chicago, IL, and London: University of Chicago Press.

Ndikumana, L. (2005). Financial development, financial structure, and domestic investment: International evidence. Journal of International Money and Finance, 24(4), 651-673.

Neusser, K. và Kugler, M. (1998). Manufacturing growth and financial development:

Evidence from OECD countries: University of Bern.

Nguyễn Trọng Hoài và Đào Quang Thanh. (2009). Phát triển tài chính theo chiều sâu tại một số quốc gia châu Á: Nghiên cứu thực nghiệm và bài học cho Việt Nam. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, 44, 37-42.

Nguyễn Văn Tuấn. (2014). Phân tích dữ liệu với R. TP. Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản Tổng

hợp TPHCM.

Odedokun, M. O. (1996). Alternative econometric approaches for analysing the role of the financial sector in economic growth: Time-series evidence from LDCs. Journal of development Economics, 50(1), 119-146.

OECD. (2008). OECD handbook on constructing composite indicators: Methodology and

user guide. Paris: OECD Publisher.

Owen, P. D. và Solis-Fallas, O. (1989). Unorganized money markets and "unproductive" assets in the new structuralist critique of financial liberalization. Journal of development Economics, 31, 341-355.

- 89 -

Pagano, M. (1993). Financial markets and growth: An overview. European Economic

Review, 37, 613-622.

Patrick, H. T. (1966). Financial development and economic growth in underdeveloped

countries. Economic Development and Cultural Change, 14(2), 174-189.

Pedroni, P. (1999). Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors Working Papers (Vol. 2000-02). Department of Economics: Williams College.

Pesaran, M. H. (2004). General diagnostic tests for cross section dependence in panels

Discussion Paper Series (Vol. 1240). Institute for the Study of Labor.

Pesaran, M. H. (2015). Testing weak cross-sectional dependence in large panels.

Econometric Reviews, 34(6-10), 1089-1117.

Pesaran, M. H., Shin, Y. và Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis

of level relationships. Journal of applied econometrics, 16(3), 289-326.

Phạm Thị Tuyết Trinh, Đỗ Hoàng Oanh, Lê Minh Sơn và Nguyễn Văn Tùng. (2016). Kinh tế lượng ứng dụng trong kinh tế và tài chính. TPHCM: Nhà xuất bản Kinh tế TPHCM.

Rachdi, H. và Mbarek, H. B. (2011). The causality between financial development and economic growth: A panel data cointegration and GMM system approaches. International Journal of Economics and Finance, 3(1), 143.

Rahman, M. A. (1968). Foreign capital and domestic savings: A test of Haavelmo's hypothesis with cross-country data. The Review of Economics and Statistics, 50, 137- 138.

Ram, R. (1999). Financial development and economic growth: Additional evidence. Journal

of Development Studies, 35, 164-174.

Ratsimalahelo, Z. và Barry, M. D. (2010). Financial development and economic growth:

Evidence from West Africa. Economics Bulletin, 30(4), 2996-3009.

Rioja, F. và Valev, N. (2004). Does one size fit all? A re-examination of the finance and

growth relationship. Journal of development Economics, 74(2), 429-447.

Robinson, J. (1952). The rate of interest and other essays. London: McMillan.

Rousseau, P. L. và Vuthipadadorn, D. (2005). Finance, investment, and growth: Time series

evidence from 10 Asian economies. Journal of Macroeconomics, 27(1), 87-106.

Rousseau, P. L. và Wachtel, P. (2000a). Equity markets and growth: cross-country evidence on timing and outcomes, 1980–1995. Journal of Banking & Finance, 24(12), 1933- 1957.

Rousseau, P. L. và Wachtel, P. (2000b). Inflation, financial development and growth. Paper presented at the Economic Theory, Dynamics and Markets: Essays in Honor of Ryuzo Sato.

Rousseau, P. L. và Wachtel, P. (2011). What is happening to the impact of financial

deepening on economic growth? Economic Inquiry, 49(1), 276-288.

- 90 -

Rousseau, P. L. và Yilmazkuday, H. (2009). Inflation, financial development, and growth:

A trilateral analysis. Economic Systems, 33(4), 310-324.

Sahay, R., Cihak, M., N'Diaye, P., Barajas, A., Bi, R., Ayala, B., . . . Yousefi, S. R. (2015). Rethinking financial deepening: Stability and growth in emerging markets IMF Staff Discussion Note (Vol. 15/08).

Saint-Paul, G. (1992). Technological choice, financial markets and economic development.

European Economic Review, 36(4), 763-781.

Samuelson, P. A. (1951). Economics-an introductory analysis: Mcgraw-Hill Book

Company, Inc.; New York; London; Toronto.

Schumpeter, J. A. (1911). The theory of economic development: An inquiry into profits,

capital, credit, interest, and the business cycle. Oxford: Oxford University Press.

Shaw, E. S. (1973). Financial deepening in economic development. New York: Oxford

University Press.

Shlens, J. (2014). A tutorial on PCA.

Singh, A. (1997). Financial liberalisation, stockmarkets and economic development. The

Economic Journal, 107(442), 771-782.

Stengos, T. và Liang, Z. (2005). Financial intermediation and economic growth: A semiparametric approach. In C. Diebolt và C. Kyrtsou (Eds.), New trends in macroeconomics (pp. 39-52). Berlin: Springer.

Stiglitz, J. E. (2000). Capital market liberalization, economic growth, and instability. World

development, 28(6), 1075-1086.

Stiglitz, J. E. (2010). Rơi tự do: Nước Mỹ, các thị trường tự do và sự suy sụp của nền kinh

tế thế giới: NXB Thời đại.

Stiglitz, J. E., Jaramillo-Vallejo, J. và Park, Y. C. (1994). The role of the state in financial markets. Paper presented at the Proceedings of the World Bank Annual Conference on Development Economics: Supplement to the World Bank Economic Review and the World Bank Research Observer, Washington DC.

Svirydzenka, K. (2016). Introducing a new broad-based index of financial development IMF

Working Paper (Vol. 16/5): IMF.

Taylor, L. (1983). Structuralist macroeconomics: Applicable models for the 3rd world. New

York: Basic Books.

Thangavelu, S. M. và Ang, J. B. (2004). Financial development and economic growth in

Australia: An empirical analysis. Empirical Economics, 29(2), 247-260.

Thompson, C. B. (2013). Missing data: Part 1 - What to do? Paper presented at the SON

Brown Bag, Johns Hopkins Biostatistics Center.

Tobin, J. và Brainard, W. C. (1963). Financial intermediaries and the effectiveness of

monetary control. American Economic Review, 53, 383-400.

White, H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 817- 838.

- 91 -

Wicksell, K. J. G. (1935). Lectures on political economy (Vol. 2). London: Routledge and

Kegan Paul.

Wijinbergen, v. S. (1982). Stagflationary effects of monetary stabilization policies: A quantitative analysis of South Korea. Journal of development Economics, 10, 133- 169.

Wijinbergen, v. S. (1983). Interest rate management in LDCs. Journal of monetary

Economics, 12, 433-452.

Williams, R. (2015). Missing data part 1: Overview, traditional methods.

Williamson, S. D. (1986). Costly monitoring, financial intermediation, and equilibrium

credit rationing. Journal of monetary Economics, 18, 159-179.

Wold, S., Esbensen, K. và Geladi, P. (1987). Principal component analysis. Chemometrics

and Intelligent Laboratory Systems, 2, 37-52.

Wong, A. và Zhou, X. (2011). Development of financial market and economic growth: Review of Hong Kong, China, Japan, the United States and the United Kingdom. International Journal of Economics and Finance, 3(2), 111.

Xu, Z. (2000). Financial development, investment, and economic growth. Economic Inquiry,

38(2), 331-344.

Zervos, S. và Levine, R. (1998). Stock markets, banks and economic growth. The American

Economic Review, 88(3), 537-558.

Zingales, L. và Rajan, R. G. (1998). Financial dependence and growth. The American

Economic Review, 88(3), 559-586.

- 92 -

PHỤ LỤC A: PHƯƠNG PHÁP PCA

 Lịch sử ra đời

Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) lần đầu tiên được Karl

Pearson34 giới thiệu trong lĩnh vực thống kê vào năm 1901, và được xem là nền tảng

cho phép phân tích dữ liệu đa chiều. Nhưng mãi đến 1933 mới được Harold

Hotelling35 phát triển thành các thủ tục tổng quát và thu hút được sự quan tâm của

giới khoa học trong thập kỷ 1930s và 1940s, sau đó lắng xuống cho đến khi ngành

khoa học máy tính bắt đầu phát triển vào giữa thập niên 1960s (Jackson, 2005). Khả

năng xử lý nhanh chóng các thuật toán phức tạp của hệ thống máy tính đã giúp phương

pháp này lấy lại vị thế của mình.

PCA được ứng dụng trong nhiều ngành khoa học đa dạng với các tên gọi

khác nhau, như trong phân tích số học (phương pháp phân rã giá trị đơn lẻ SVD), kỹ

thuật điện tử (phép khai triển Karhunen-Loéve), khoa học vật lý (phép phân tích

vector đặc trưng), hoá học (phương pháp phân tích thành phần chính)36, đồ hoạ máy

tính (phép biến đổi Hotelling), địa chất37, khoa học thần kinh (Wold và cộng sự, 1987;

Shlens, 2014), và ngày nay được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực kinh tế và khoa

34 Karl Pearson (1857 – 1936): nhà toán học và sinh vật học nổi tiếng người Anh, người đặt ra những nguyên lý nền tảng cho thống kê toán học. 35 Harold Hotelling (1895 – 1973): nhà thống kê toán học và lý thuyết gia kinh tế nổi tiếng, một trong những nhà tiên phong đưa toán học vào trong tính toán và nghiên cứu kinh tế, thường được biết đến với định luật Hotelling, bổ đề Hotelling và phân phối T2 (một loại phân phối tổng quát hoá của phân phối t-Students). 36 Do nhà hoá học Malinowski giới thiệu. 37 Tuy nhiên trong lĩnh vực địa chất, phương pháp PCA không nổi bật như phương pháp phân tích nhân tố (Factor Analysis). 2 phương pháp này thường bị nhầm lẫn với nhau.

học xã hội.

 Mục đích của phương pháp PCA

Mục tiêu chính của PCA là nhằm làm giảm số chiều hay kích thước của dữ

liệu. PCA có thể xem như một phép chiếu các quan sát từ không gian n chiều sang

không gian k chiều (trong đó k

các biến số tương quan nhau thành một lượng (ít hơn) các biến số không tương quan

được gọi là PCS. Nhân tố trích xuất thứ nhất giải thích cho giá trị tối đa của tổng

phương sai của các biến quan sát. Nhân tố trích xuất thứ hai giải thích cho giá trị tối

thiểu của tổng phương sai trong bộ dữ liệu. Với mỗi nhân tố mới, giá trị tổng phương

sai sẽ dần dần nhỏ đi, và điều này giải thích tại sao chỉ có một vài nhân tố cần được

giữ lại để giải thích cho mô hình kinh tế lượng.

Johnson và Wichern (2014) mô tả phương pháp PCA dưới dạng công thức

như sau:

Cho một vector ngẫu nhiên N chiều X = X1,…,XN có ma trận hiệp phương

sai ∑ với các giá trị đặc trưng λ1 ≥ λ2 ≥ … ≥ λN ≥ 0. Nếu ωi = (ωi1,…,ωiN) là vector N

chiều, trong đó i = 1,…,N, thì ta có thể định nghĩa tổ hợp tuyến tính như sau:

𝑁 ′𝑋 = ∑ 𝜔𝑖𝑗𝑋𝑗 𝑗=1

(1) 𝑌𝑖 = 𝜔𝑖

Các tổ hợp tuyến tính này của các biến X1,…,XN cũng là các biến ngẫu

nhiên với phương sai và hiệp phương sai lần lượt là:

′ ∑ 𝜔𝑖

với i = 1,…,N (2) 𝑉𝑎𝑟𝑌𝑖 = 𝜔𝑖

′ ∑ 𝜔𝑖

với i,j = 1,…,N (3) 𝐶𝑜𝑣(𝑌𝑖, 𝑌𝑗) = 𝜔𝑖

Các thành phần chính (principal components) ở đây chính là các tổ hợp

tuyến tính không tương quan của Y1,…,YN, trong đó giá trị phương sai của Yi ở (2)

càng lớn thì càng chính xác.

Bởi vì Var(Yi) có thể tăng lên dễ dàng bằng cách nhân bất kỳ ωi với một số

vô hướng, do đó trong định nghĩa về thành phần chính, ta cần có các vector trọng số

′𝜔𝑖 = 1 (trong thống kê, ta thường gọi đây là “thủ

để có một đơn vị chuẩn, do đó 𝜔𝑖 tục scaling”).

′ 𝑋 với phương

Từ đây, ta định nghĩa:

′ 𝜔1 = 1.

- Nhân tố chính thứ nhất PC1 là tổ hợp tuyến tính 𝑌1 = 𝜔1

′ 𝑋 với

sai tối đa, với điều kiện 𝜔1

′ , 𝑌1 = 𝜔1

′ 𝜔2 = 1 và 𝐶𝑜𝑣(𝑌1, 𝑌2) = 0.

- Nhân tố chính thứ hai PC2 là tổ hợp tuyến tính 𝑌2 = 𝜔2

′𝑋, với điều

phương sai tối đa, với điều kiện 𝜔2

′𝜔𝑖 = 1 và 𝐶𝑜𝑣(𝑌𝑖, 𝑌𝑗) = 0 ∀𝑖, 𝑗.

- Nhân tố chính thứ i (với i ≤ N) là tổ hợp tuyến tính 𝑌𝑖 = 𝜔𝑖

kiện 𝜔𝑖

PHỤ LỤC B: DANH MỤC VIẾT TẮT DÀNH CHO PHỤ LỤC

Chữ viết tắt Ý nghĩa

AID Viện trợ nước ngoài / GDP

Mô hình tự hồi quy phân phối trễ ARDL (Auto-regression distributed lag)

BANK Tổng tài sản nội địa của NHTM / tổng tài sản nội địa của NHTM và NHTW

BD (a) Tổng tiền gửi NHTM (/GDP)

BLR Tỉ lệ dự trữ thanh khoản / tổng tài sản ngân hàng

CAB (Current account balance) Cán cân vãng lai

CCEMG (Common correlated effects mean group) Phương pháp ước lượng hệ số tương quan chung trong dữ liệu bảng động (dynamic panels)

CMB/CB Tỉ lệ tài sản NHTM/NHTW

CONCRE Tín dụng của NHTM truyền thống cho khu vực tư / GDP

CONDEPO

Tổng các tài sản thông thường (truyền thống) của NHTM / GDP

DCDEP Tỉ lệ tín dụng nội địa cho khu vực tư nhân trên tổng tiền gửi

DEBT Nợ nước ngoài

DEP Tỉ lệ tiền gửi tiết kiệm / GDP

DIFF (biến tương tác)38

Hiệu số giữa tăng trưởng tài chính và tăng trưởng kinh tế

ECM (Error correction model) Mô hình hiệu chỉnh sai số

EFF = GDPPCR – 0.3*GK

Tỉ lệ tăng trưởng của các nhân tố đóng góp vào tăng trưởng kinh tế khác (không tính vốn tư bản)

38 Dùng để kiểm tra liệu nếu như tốc độ tăng của FD lệch so với EG thì FD có tác động tiêu cực (âm tính) đến EG không?

Tăng trưởng kinh tế (nói chung) EG

EXO (Exogeneity tests) Phương pháp kiểm định ngoại sinh

FD Biến phát triển tài chính (nói chung)

FD1 (a) Tổng tín dụng nội địa cho khu vực tư nhân (/GDP)

FD2 (a) M2 (/GDP)

FD3 (a) Tổng tín dụng ngân hàng (/GDP)

FD4 (a) M3 (/GDP)

FDI (Foreign direct investment) Đầu tư trực tiếp nước ngoài

FICR Khủng hoảng tài chính (biến giả)

FMOLS (Fully modified OLS) Phương pháp hồi quy OLS hiệu chỉnh hoàn toàn

Độ mở tài chính FO (= Tổng dòng tài sản và nợ nước ngoài / GDP)

FOI (Financial openness index) Chỉ số độ mở tài chính

FOREX Dự trữ ngoại hối

GDPPC (GDP per capita) GDP đầu người

GDPPCR Tỉ lệ tăng trưởng GDP đầu người

GDS Tổng tiết kiệm nội địa / GDP

GFC (Gross fixed capital) Tổng chi phí đầu tư

GK Tỉ lệ tăng trưởng trung bình của vốn tư bản trên đầu người

GLS (General least squares) Phương pháp hồi quy bình phương bé nhất tổng quát

GMM (General method of moments) Mô hình GMM

GOV Tỉ lệ chi tiêu chính phủ / GDP

GOVD Tỉ lệ tăng trưởng nợ công

Vốn nhân lực HC (Human capital) = Tuổi thọ trung bình (Ayadi và cộng sự, 2013)

HCI Số năm đi học (Feenstra và cộng sự, 2013)

HS (Housing savings) Tiết kiệm của hộ gia đình / tổng cầu tiết kiệm

IIC (tùy phương pháp tính) Thu nhập đầu người mức ban đầu

IND Chỉ số sản xuất công nghiệp

INF (inflation) Tỉ lệ lạm phát

INT Lãi suất thực

INTDIFF Chênh lệch giữa lãi suất nội địa và lãi suất thế giới

INV Tỉ lệ đầu tư trung bình hàng năm/GDP

IRA (Impulse response analysis) Phương pháp phân tích hàm phản ứng

ISCRE Tín dụng ngân hàng Hồi giáo cho khu vực tư / GDP

ISDEPO Tổng tài sản của người Hồi giáo ở NHTM / GDP

IV (Instrumental variables estimation) Phương pháp biến công cụ

K (a) Tỉ lệ tăng trưởng vốn đầu tư (/GDP)

LABOR Tỉ lệ tăng trưởng lao động

Chỉ số chất lượng pháp lý và dân chủ LDI (Legal and democratic quality index)

LLY Tỉ lệ nợ đến hạn của hệ thống tài chính/GDP

MENA (Middle East and North Africa) Các nước khu vực Trung Đông và Bắc Phi

MC (a) Tổng mức vốn hóa thị trường (/GDP)

OPEN Độ mở thương mại

PCA (Principal component analysis) Phương pháp phân tích thành phần chính

PM Tỉ lệ hoàn thành tiểu học

POLI Chất lượng quản trị nhà nước (Marshall và Gurr, 2009)

POLS Chỉ số ổn định chính trị

POPR Tỉ lệ tăng trưởng dân số

PRIVATE

Tỉ lệ tổng tín dụng cho vực tư nhân / tổng tín dụng nội địa (không tính tín dụng liên ngân)

REER Tỉ giá hối đoái hiệu dụng thực tế

Tổng lượng kiều hối / GDP REMIT

Tỉ giá USD/Franc-CFA REXCH

Chỉ số cải cách phát triển TGTC RI

SETGDP Tỉ lệ tổng giá trị giao dịch TTCK / GDP

SETMC Tổng khối lượng giao dịch TTCK trên tổng mức vốn hóa thị trường

Chỉ số TTCK chung SM

Thanh khoản của TTCK SML

SMV (Stock market volatility) Mức độ dao động của TTCK

SPREAD Chênh lệch giữa lãi suất tiền gửi và cho vay

Tỉ lệ học cấp 2 SSCE

Sukuk 1 chỉ số đo lường tín dụng của các nước Hồi giáo

Tỉ lệ hoàn vốn trên TTCK TURN

VARs (Vector auto-regression model) Mô hình tự hồi quy vector cấu trúc

Phương pháp phân rã phương sai

VDA (Variance decomposition analysis)

VECM (Vector error correction model) Mô hình hiệu chỉnh sai số vector

PHỤ LỤC C: TỔNG HỢP NGHIÊN CỨU DỮ LIỆU CHÉO

Tài liệu

Mẫu nghiên cứu

Phương pháp

Biến EG

Biến FD

Kết luận

Biến công cụ

(Goldsmith, 1969)

OLS, phân tích đồ thị OLS

35 nước (1949 – 1963) 94 nước (1960 – 1985) 77 nước

OLS

FD tương quan (+) với EG, nhưng tương quan yếu ở các nước phát triển TTCK tương quan (+) với EG, nhưng tín dụng ngân hàng thì không FD tương quan (+) với EG

(Atje và Jovanovic, 1993) (King và Levine, 1993a)

GDPPCR GK INV EFF

LLY BANK PRIVATE FD1a

IIC SSCE GOV INF OPEN

(Harris, 1997)

2SLS

OLS

(Demirgüç-Kunt và Maksimovic, 1998)

39 nước (1980 – 1988) 30 nước (1980 – 1991)

OLS

(Zervos và Levine, 1998)

47 nước (1976 – 1993)

(Levine, 1998)

OLS, GMM

42 nước (1976 – 1993)

(Ram, 1999)

OLS

95 nước (1960 – 1989)

TTCK ít giải thích được GDPPCR (thậm chí yếu ở các nước phát triển) - Ở các nước hệ thống pháp lý tốt, DN sử dụng nguồn tài trợ dài hạn bên ngoài nhiều - Khu vực ngân hàng càng lớn, TTCK sôi động và hệ thống pháp lý phát triển càng giúp DN huy động vốn bên ngoài dễ dàng - FD tương quan (+) với EG - SML và sự phát triển của khu vực ngân hàng tương quan (+) với GDPPCR, tích lũy vốn và tăng năng suất - Quy mô, mức độ dao động của TTCK và hội nhập quốc tế quan hệ chặt chẽ với EG - Các nước có hệ thống pháp lý hiệu quả hơn thường có hệ thống NH phát triển hơn - Sự phát triển của hệ thống ngân hàng tác động (+) đến GDPPCR Hệ số tương quan giữa FD và EG (-) và yếu khi phân tích hồi quy gộp, phân tích từng quốc gia và nhóm quốc gia phân theo tỉ lệ tăng trưởng.

(Levine, 1999)

GMM

49 nước (1960 – 1989)

(Deidda và Fattouh, 2002)

80 nước (1960 – 1989)

OLS xét hiệu ứng threshold

2SLS

(Demirgüç-Kunt và Maksimovic, 2002)

40 nước (1989 – 1996), dữ liệu cấp độ DN (niêm yết)

(Levine, 2002)

48 nước (1980 – 1995)

OLS (có biến công cụ)

GMM

- Hệ thống tài chính phát triển tốt hơn ở những nước có hệ thống pháp lý hiệu quả. - FD tương quan (+) với EG - Mô hình có hiệu ứng threshold cho thấy FD tương quan (+) với EG - Mô hình không xét threshold: FD chỉ tương quan (+) với EG ở các nước thu nhập cao - Tác động của TTCK và khu vực ngân hàng lên tăng trưởng của DN có tương quan với sự phát triển môi trường pháp lý quốc gia - Không có bằng chứng cho thấy sự phát triển hệ thống tài chính (bank- hay market-based) tác động đến khả năng tiếp cận tài chính của DN - Mức độ FD tổng thể có thể giải thích sự biến động EG giữa các nước, không có bằng chứng khi phân tích riêng lẻ từng hệ thống tài chính (bank- hay market-based) - Hệ thống pháp lý cũng ảnh hưởng đến FD, và từ đó tác động EG dài hạn - FD1 và LLY tương quan (+) với EG - CMB/CB tương quan (+) yếu với EG

(McCaig và Stengos, 2005)

71 nước (1960 – 1995)

FD1 LLY CMB/CB

Nguồn: Tổng hợp của tác giả và Ang (2008)

PHỤ LỤC D: TỔNG HỢP NGHIÊN CỨU DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN

Tài liệu

Mẫu nghiên cứu

Phương pháp

Biến EG

Biến FD

Kết luận

Biến công cụ

(Gupta, 1984)

14 nước (1961Q1 – 1980Q4)

VARs, nhân quả Granger

(Jung, 1986)

Sản lượng công nghiệp

VARs, nhân quả Granger

37 nước kém phát triển, 19 nước phát triển 16 nước

(Demetriades và Hussein, 1996)

- Quan hệ causal từ FD => EG, xác nhận vai trò xúc tác của khu vực tài chính; chiều ngược lại yếu; không có causal 2 chiều - Ủng hộ giả thuyết supply-leading, causal từ FD => EG ở các nước kém phát triển - Causal từ EG => FD ở nước phát triển - Ít bằng chứng causal từ FD => EG - FD và EG cùng quyết định đến EG

VARs, VECM, cointegration, nhân quả Granger ECM, EXO, PCA

(Demetriades và Luintel, 1996)

Ấn Độ (1961 – 1991)

(Odedokun, 1996)

GLS

(Arestis và Demetriades, 1997)

- Các biện pháp kiểm soát khu vực ngân hàng tác động (-) đến tiến trình FD - FD và EG cùng quyết định đến EG FD tương quan (+) với EG ở 85% các nước trong mẫu nghiên cứu, đặc biệt ở các nước thu nhập thấp - Kết quả 2 nước khác biệt rất đáng kể: causal từ FD => EG ở Đức, ngược lại ở Mỹ

(Demetriades và Luintel, 1997)

71 nước kém phát triển (1960 – 1980) Đức, Mỹ (1979Q1 – 1991Q4) Ấn Độ (1960 – 1991)

- Sự áp chế tài chính tác động (-) đến FD - Tăng lãi suất tiền gửi làm tăng FD - FD và EG cùng quyết định đến EG

Johansen Cointegration, VECM, EXO Nhân quả Granger, Stock- Watson cointegration, PCA, EXO

(Neusser và Kugler, 1998)

13 nước OECD (1970 – 1991)

GDP khu vực tài chính

TFP khu vực sản xuất GDP khu vực sản xuất

Cointegration (Johansen, Stock- Watson, Horvath- Watson, Phillips- Ouliaris, Engle- Granger), nhân quả Granger

(Choe và Moosa, 1999)

Hàn Quốc (1970 – 1992)

VARs, nhân quả Granger

(Luintel và Khan, 1999)

10 nước đang phát triển

- Khu vực tài chính tăng trưởng nhanh tương đương khu vực sản xuất; sự khác biệt tăng lên nếu gộp bất động sản vào khu vực tài chính - Các nước đều có cointegration giữa FD và TFP, giữa FD và GDP (trừ UK, Đan Mạch) - Causal Granger từ FD => TFP (Mỹ, Nhật, Đức); TFP => FD (Canada, Úc, Bỉ, Thụy Điển); FD => GDP (Nhật, Đức, Úc, Đan Mạch, Phần Lan); GDP => FD (Mỹ, Canada, Pháp, Úc, Phần Lan) - Causal từ FD => EG - TGTC quan trọng hơn thị trường vốn trong quan hệ causal - Causal 2 chiều ở cả 10 nước - FD tương quan (+) với EG trong dài hạn

GNP

VARs, VECM, Johansen cointegration, EXO, nhân quả Granger VARs, nhân quả Granger

(Kar và Pentecost, 2000)

Thổ Nhĩ Kỳ (1963 – 1995)

(Xu, 2000)

VARs, IRA

FD2a BANK FD1a PRIVATE FD3a M1

GDP

(Arestis và cộng sự, 2001)

41 nước (1960 – 1993) 5 nước (1972 – 1998)

VECM, Johansen cointegration, EXO

MC FD3a SMV

(Bell và Rousseau, 2001)

Ấn Độ (1951 – 1995)

- Giả thuyết supply-leading không rõ ràng, nhưng nếu thay FD2 bằng M1 thì FD làm giảm EG (do ở Turkey M1 những năm đầu rất cao)) - Giả thuyết demand-leading mạnh hơn xét về trung bình: causal từ EG => BANK, FD1, FD3 - Có cointegration giữa FD và EG - FD thúc đẩy EG chủ yếu qua kênh đầu tư - FD tác động (+) đến đầu tư và EG ở 27 nước - Causal: FD3 => EG (Đức) - Cả ngân hàng và TTCK thúc đẩy EG (tác động ngân hàng mạnh hơn) (Mỹ, Đức) - SMV tác động (-) đến EG ở Nhật, Pháp, UK FD thúc đẩy EG và đầu tư, tuy nhiên không có tác động đến TFP ngành sản xuất

Johansen cointegration, VECM, nhân quả Granger, IRA

ECM, PCA

(Demetriades và Luintel, 2001)

Hàn Quốc (1956 – 1994)

(Arestis và cộng sự, 2002)

(Thangavelu và Ang, 2004)

6 nước đang phát triển (1995 – 1997) Úc (1960Q1 – 1999Q4)

VECM, Johansen cointegration, PCA VARs, nhân quả Granger

Biện pháp áp chế tài chính có tác động (+) lớn lên FD (trừ lãi suất thực không có ý nghĩa thống kê) - Tự do hóa tài chính tác động rất khác nhau ở các nước - Lãi suất thực tác động (+) EG ở 4/6 nước - Causal từ EG => FD khi sử dụng các chỉ số FD liên quan đến ngân hàng (ủng hộ quan điểm của Robinson (1952)) - Causal từ FD => EG khi sử dụng các chỉ số FD liên quan đến TTCK (ủng hộ quan điểm của Schumpeter (1911)) Causal từ FD => EG thông qua kênh đầu tư

(Caporale và cộng sự, 2005)

4 nước (1979Q1 – 1998Q4)

Sự phát triển của TTCK

(Rousseau và Vuthipadadorn, 2005)

10 nước Asian (1950 – 2000)

- Tài chính là động lực thúc đẩy đầu tư, kích thích tích lũy vốn - Tác động của FD lên EG yếu

VARs, kiểm định WALD hiệu chỉnh (Toda- Yamamoto) Johansen cointegration, VECM, nhân quả Granger, kiểm định WALD hiệu chỉnh, VDA VARs

(Liang và Teng, 2006) Trung Quốc

GDPPC

LLY FD3a

(1952 – 2001)

- Causal từ EG => FD - Có 2 cointegration giữa FD và EG

PCA

INT INV OPEN

(Ang và McKibbin, 2007)

Malaysia (1960 – 2001)

- Causal từ EG => FD trong dài hạn đối với hệ thống tài chính dựa trên ngân hàng - FD tương quan (+) với EG trong dài hạn

VECM, Johansen cointegration, nhân quả Granger, PCA ARDL, VECM

GDP

LLY

INF INV

(Majid và Mahrizal, 2007)

4 nước Asian (1998 – 2006)

- Quan hệ cân bằng dài hạn giữa FD và EG (ARDL): tương quan (+) ở Malaysia và Thailand; (-) ở Philippines - Causal từ FD => EG (Malaysia); EG => FD (Philippines); 2 chiều (Thailand)

(Ang, 2009)

Malaysia (1965 – 2004)

- FDI và FD tương quan (+) với EG trong dài hạn - FDI tác động lên EG thông qua FD

VECM, Johansen cointegration, nhân quả Granger, PCA VECM

GDPR

(Chakraborty, 2008)

Ấn Độ (1993Q1 – 2005Q4)

- Tồn tại đồng liên kết giữa FD và EG - FD tương quan (-) với EG

MC, TURN Ka INT REER DEBT OPEN INF FD4a INTDIFF CAB FOREX OPEN

GDPPC

(Gries và cộng sự, 2009)

16 nước châu Phi cận Sahara

VARs, VECM, nhân quả Granger, PCA

LLY BANK FD1a => PCA

GDPPC

FD2a

(Akinlo và Egbetunde, 2010)

10 nước châu Phi cận Sahara

VECM, nhân quả Granger

K INT

(Adamopoulos, 2013)

GDP

FD1

Ireland (1965 – 2011)

VECM, nhân quả Granger

SM IND

- Causal từ EG => FD, FD => EG dài hạn và ngắn hạn ở một số nước (có sự khác biệt); tuy nhiên causal FD => EG yếu - Tồn tại cointegration giữa EG và FD (Ghana, Senegal, Sierra Leone, Nigeria, Kenya, Rwanda) - FD tương quan (+) và (-) ngắn hạn với EG ở 1 số nước - EG tương quan (+) và (-) ngắn hạn với FD ở 1 số nước - Causal từ FD => EG (Central African, Congo, Gabon, Nigeria, Zambia); EG => FD (Zambia) và 2 chiều (Chad, South Africa, Kenya, Sierra Leone, Swaziland) - Tồn tại cointegration giữa EG và FD ở cả 10 nước - FD tương quan (+) với EG - Causal từ EG => FD1, IND; từ SM => EG - Tồn tại cointegration giữa FD và EG

GDP

FD1a

(Chekwube và cộng sự, 2014)

Nigeria (1986 – 2012)

Johansen cointegration, VECM

INT GFC LLY

(Agbelenko, 2015)

ECM

GDPPC

FD1a

Togo (1981 – 2010)

- Dài hạn: FD1, INT tương quan (-) với EG; LLY và GFC tương quan (+) với EG - Ngắn hạn: INT tương quan (-) với EG; FD1, LLY và GFC tương quan (+) với EG - Causal từ GFC và LLY => EG; từ EG => FD1 - Tồn tại 2 cointegration - FD tương quan (+) với EG - Causal từ FD => EG

GDPPC

INF OPEN PM FDI REXCH

(Boularedj và Faouzi, 2015)

Algeria (1970 – 2012)

Johansen cointegration, VECM

FD1a FD2a FD4a

OLS

GDP

- Dài hạn: FD1 tương quan (+) với EG; FD4 tương quan (-) với EG - Ngắn hạn: FD1, FD4 tương quan (+) với EG; FD2 tương quan (-) với EG - Tồn tại cointegration nhưng không có causal - PC1 và PC2 tương quan (+) với EG

(Lipovina-Bozovic và Smolovic, 2016)

Montenegro (2006 – 2015)

ARDL, VECM

GDPR

(Ehigiamusoe và cộng sự, 2017)

GOV INF

Cote D’Ivoire và Nigeria (1980 – 2014)

BANK, FD1a, DCDEP, DEP, HS, MC, SETMC, SETGDP, FDI => 2 PCA FD1 FD2 FD3

- FD tương quan (+) với EG ở cà 2 nước - EG tương quan (+) với FD ở Nigeria - Causal từ EG => FD1, FD3 ở Cote D’Ivoire - Tồn tại cointegration ở cả 2 nước

Nguồn: Tổng hợp của tác giả và Ang (2008)

PHỤ LỤC E: TỔNG HỢP NGHIÊN CỨU DỮ LIỆU PANEL

Tài liệu

Mẫu nghiên cứu

Phương pháp

Biến EG

Biến FD

Kết luận

Biến công cụ

(De Gregorio và Guidotti, 1995)

OLS, Random effects

(Odedokun, 1996)

GLS

FD giúp cải thiện hoạt động kinh tế. Tuy nhiên, tại Mỹ Latin, sự tự do hóa tài chính không quản lý và kỳ vọng sự cứu trợ từ chính phủ có thể khiến FD tác động (-) đến EG Kết quả hồi quy khác biệt giữa các vùng và nhóm nước phân loại theo mức phát triển kinh tế

OLS, Fix effects

(Zingales và Rajan, 1998)

99 nước (1960 – 1985), 12 nước Mỹ Latin (1950 – 1985) 71 nước kém phát triển (1960 – 1980) 41 nước (1980 – 1990), dữ liệu cấp độ ngành

IV, GMM

(Beck và cộng sự, 2000)

77 nước (1960 – 1995)

Các ngành phụ thuộc nhiều vào nguồn tài trợ ngoài sẽ phát triển hơn ở các nước có hệ thống tài chính tốt. FD có lợi đối với sự tăng trưởng của DN và thúc đẩy thành lập nhiều DN mới do có nhiều nguồn tài trợ ngoài. - Sự phát triển khu vực tài chính tương quan (+) chặt với GDPPCR và tăng trưởng TFP. - FD tác động (+) đến tỉ lệ tích lũy vốn và tỉ lệ tiết kiệm tư nhân (nhưng mối quan hệ yếu về mặt thống kê)

GMM

Tỉ lệ tiết kiệm tư nhân Tỉ lệ tích lũy vốn Tỉ lệ tăng trưởng TFP GDPPCR

(Benhabib và Spiegel, 2000)

FD tác động (+) đến đầu tư và tăng trưởng TFP, nhưng kết quả nhạy cảm với Fixed effects và các chỉ số FD khác nhau

(Henry, 2000)

4 nước (Argentina, Chile, Indonesia, Hàn Quốc) (1965 – 1985) 11 nước đang phát triển (1970 – 1990)

Tự do hóa TTCK làm tăng đầu tư tư nhân (9/11 nước); tỉ lệ tăng trưởng trung bình trong đầu tư tư nhân cao hơn 22 điểm % so với trung bình 3 năm sau khi thực hiện chính sách tự do hóa

IV, GMM

(Levine và cộng sự, 2000)

74 nước (1960 – 1995)

Panel VARs

GDPPC

(Rousseau và Wachtel, 2000a)

47 nước (1980 – 1995)

SML MC

GDPPCR

(Rousseau và Wachtel, 2000b)

OLS, Fix effects, IV

84 nước (1960 – 1995), dữ liệu trung bình 5 năm

FD3a FD4a (FD4- M1)/GDP

IIC SSCE OPEN GOV FD initial INF

(Beck và Levine, 2002)

OLS, kỹ thuật hồi quy Panel

42 nước, 36 ngành công nghiệp sản xuất (1980 – 1990)

(Calderon và Liu, 2002)

Panel VAR, phân rã Geweke, nhân quả Granger

109 nước công nghiệp và đang phát triển (1960 - 1994)

- Cả 2 kỹ thuật hồi quy IV và GMM đều cho thấy FD tương quan (+) với EG - Hệ thống pháp lý và các tiêu chuẩn kế toán khác nhau có thể giải thích sự khác biệt mức độ FD giữa các nước - SML và TGTC phát triển dẫn đến GDPPC cao hơn - Tác động của MC lên GDPPC yếu - Mô hình OLS: quan hệ FD – EG độc lập với INF; INF tác động lên EG một phần thông qua FD - Mô hình FEM: FD tương quan (+) với EG (khi INF dưới ngưỡng 6 – 8%), nhưng tác động này giảm (không đổi chiều) khi INF cao; nếu INF tiếp tục tăng cao, FD tăng không làm tăng EG (ngưỡng INF có tác động từ 13 – 25%) - INF tác động EG trực tiếp và gián tiếp thông qua FD: trong đó tác động trực tiếp khi INF cao, tác động gián tiếp qua FD khi INF ổn định - Các ngành phụ thuộc vào nguồn tài trợ ngoài có xu hướng tăng trưởng nhanh hơn ở các nước có hệ thống tài chính và hệ thống pháp lý phát triển - Hệ thống tài chính theo ngân hàng hay thị trường không ảnh hưởng đến EG - Causal 2 chiều giữa FD – EG - FD tác động EG mạnh hơn ở các nước đang phát triển; khoảng thời gian càng dài, tác động của EG càng lớn - FD tác động EG thông qua kênh tích lũy vốn và TFP (kênh TFP trội hơn)

OLS, GMM

(Beck và Levine, 2004)

40 nước (1976 – 1998)

(Christopoulos và Tsionas, 2004)

10 nước đang phát triển (1970 – 2000)

- FD tổng thể tương quan (+) với EG - Sự phát triển của hệ thống ngân hàng và TTCK đều tương quan (+) có ý nghĩa với EG => hàm ý rằng TTCK cung cấp các dịch vụ tài chính khác biệt với hệ thống ngân hàng - Tồn tại quan hệ cân bằng dài hạn giữa FD – EG (phân tích panel cointegration) - Causal dài dạn từ FD => EG, không có chiều ngược lại và causal ngắn hạn

(Rioja và Valev, 2004) 74 nước (1961 –

Panel VECM, panel cointegration, threshold cointegration, FMOLS GMM

2005)

(Ndikumana, 2005)

OLS, Fix effects

99 nước (1965 – 1997)

(Stengos và Liang, 2005)

66 nước (1961 – 1995)

(Bangake và Eggoh, 2009)

71 nước (1960 – 2004)

Phân loại 3 nhóm nước theo mức độ FD, FD tác động (+) mạnh đến EG chủ yếu ở các nước có hệ thống tài chính phát triển; mối quan hệ này không rõ ràng ở các nhóm nước còn lại - Các chỉ số FD khác nhau tương quan (+) với INV => hàm ý khi hệ thống tài chính tăng trưởng, vốn sẽ dễ tiếp cận và rẻ hơn, do đó dẫn đến tăng khả năng tích lũy vốn - Không thấy bằng chứng ủng hộ quan điểm hệ thống tài chính theo ngân hàng hay thị trường sẽ hiệu quả hơn trong việc thúc đẩy INV => hàm ý cấu trúc tài chính không ảnh hưởng đến EG Sử dụng cách tiếp cận bán tham số nghiên cứu tác động phi tuyến của FD lên EG => tồn tại tác động phi tuyến; nhưng kết quả nhạy cảm với các thước đo FD khác nhau Causal 2 chiều (nhưng chiều supply-leading trội hơn, và mạnh hơn ở các nước thu nhập thấp)

Mô hình IV tuyến tính cục bộ bán tham số có hiệu chỉnh Panel cointegration (Pool OLS, Dynamic OLS, Fix effects, Random effects)

(Blanco, 2009)

GDPPC

18 nước Mỹ Latin (1962 – 2005)

FD1a LLY BDa

GMM, nhân quả Granger (cách tiếp cận Jacknife), VDA

- EG tương quan (+) với FD - Causal trong trường hợp không đồng nhất (heterogeneity): EG => FD - Trường hợp mô hình GMM, có heterogeneity, causal từ EG => FD (ở nước thu nhập thấp và thu nhập cao); causal 2 chiều (ở nước thu nhập trung bình và các nước có luật pháp tín dụng rõ ràng (chỉ số pháp lý và quyền lợi tín dụng cao)).

GDPPCR

(Caporale và cộng sự, 2009)

GMM, nhân quả Granger

10 nước thành viên mới EU (1994 – 2007)

FD1a MCa FD2a SPREAD RI

- MC, FD2 và RI tương quan (+) với EG (MC tương quan yếu) - SPREAD tương quan (-) với EG - EG tương quan (+) với FD1 - Causal ngắn hạn từ SPREAD và MC => EG

(Kendall, 2009)

GDP theo khu vực

Mô hình phi tuyến, kỹ thuật hồi quy panel

Tổng tín dụng và tiền gửi ở NHTM khu vực

Ấn Độ (209 quận, 9 bang) (1991 – 1993, 2000 – 2001), dữ liệu cấp khu vực

GOV OPEN INF Chỉ số pháp lý (Rule of law index) Chỉ số quyền lợi tín dụng (Credit right index) OPEN GOV INF SSCE POLS IIC INV Tỉ lệ mù chữ POPR Cơ sở hạ tầng Khu vực địa lý

- Do EG ở nhiều quận của Ấn Độ bị kiềm chế về tài chính do khu vực ngân hàng kém phát triển => nghiên cứu tầm quan trọng của việc thúc đẩy khuếch tán mức độ phát triển khu vực ngân hàng giữa các khu vực địa lý trong nước - Mối quan hệ giữa FD – EG là phi tuyến - Vốn nhân lực và FD thay thế nhau trong việc tạo ra EG FD2 tương quan (+) với EG

GDP

5 nước châu Á (1986 – 2007)

Fix effects, Random effects

FD1a FD2a

K LABOR

(Nguyễn Trọng Hoài và Đào Quang Thanh, 2009)

GDPPCR

(Rousseau và Yilmazkuday, 2009)

84 nước (1960 – 2004), dữ liệu trung bình 5 năm

Phân tích đồ họa 3 chiều, Fix effects

FD4a (FD4- M1)/GDP LLY

IIC SSCE INF OPEN GOV

(Esso, 2010a, 2010b)

GDPPC

FD1a

15 nước ECOWAS (1960 – 2005)

Panel cointegration (Pesaran và cộng sự, 2001)

Fix effects, OLS

(Estrada và cộng sự, 2010)

GDP TFP

Nếu INF thấp, FD tác động (+) đến EG (đặc biệt ở các nước thu nhập thấp); nếu INF cao, tác động này biến mất (trừ khi FD đủ cao để bù đắp lại) => có hiệu ứng ngưỡng lạm phát => tăng trưởng nhanh rất khó đạt được trong bất kỳ tình huống lạm phát nào nếu khu vực tài chính phát triển không đủ mạnh => hàm ý chính sách phải kiểm soát lạm phát (không phải là trade-off) - FD tương quan (+) dài hạn với EG (Verde, Ghana) - EG tương quan (+) dài hạn với FD (Cote D’Ivoire, Liberia) - Causal từ FD => EG (Verde, Ghana, Guinea, Liberia, Mali, Sierra Leone); EG => FD (Verde, Cote d'Ivoire, Sierra Leone) - Tồn tại cointegration giữa FD và EG (Verde, Cote d'Ivoire, Ghana, Guinea, Liberia, Mali, Sierra Leone) FD tương quan (+) với GDP kể cả khi có hoặc không có FO

116 nước (1987 – 2008), dữ liệu lặp mỗi 5 năm

LLY FD3a MC

FO IIC HCI TFP ban đầu POLI OPEN INF GOV FICR

GDPPC

(Ratsimalahelo và Barry, 2010)

Nhân quả Granger, phân rã Geweke

FD1a FD3a FD4a BLR

12 nước Tây Phi (ECOWAS): 7 nước WAEMU, 5 nước ngoài WAEMU (1962 – 2006)

GDPPCR

- Ở các nước WAEMU: causal từ: + FD1 và FD3 => EG (7 nước); EG => FD1 (trừ Mali, Nigeria, Togo); EG => FD3 (Senegal, Togo) + FD4 => EG (trừ Burkina, Togo); EG => FD4 (Benin, Ivory) `+ BLR => EG (trừ Mali, Nigeria, Senegal); EG => BLR (Burkina) - Ở các nước ngoài WAEMU: causal từ: + EG => FD1, FD3 (trừ Sierra Leone) + EG => FD4 (trừ Sierra Leone, Gambia); FD4 => EG (Gambia, Nigeria) + EG => BLR (Liberia); BLR => EG (Gambia) - Mô hình Pool OLS: FD tương quan (+) với EG - Causal 2 chiều ở các nước

(Hassan và cộng sự, 2011a)

Pool OLS, VARs, nhân quả Granger

Hiệp hội các nước Hồi giáo (1980 – 2005)

GDPPCR

IIC OPEN GOV INF

(Hassan và cộng sự, 2011b)

168 nước (1980 –2007)

OLS, Pool WSL, Panel VARs

FD1a FD3a FD4a GDS FD1a FD3a FD4a GDS

(Kar và cộng sự, 2011) 15 nước MENA

GDP

(1980 – 2007)

- GDS tương quan (+) với EG (ở phần lớn các nước) - FD1, FD3 tương quan (+) với EG ở Đông Á và Thái Bình Dương, Mỹ Latin và vùng Caribbean; tương quan (-) ở các nước thu nhập cao - Causal 2 chiều ở vùng cận Sahara, Đông Á và Thái Bình Dương Causal từ FD => EG ở 1 số nước, và chiều ngược lại ở 1 số nước khác (hơn nữa kết quả nhạy cảm với các biến FD khác nhau)

Panel bootstrap, nhân quả Granger (có tính đến tính phụ thuộc chéo)

FD1a FD2a FD3a FD4a M1/GDP LLY

GDPPC

(Rachdi và Mbarek, 2011)

GMM, Panel cointegration

FD1a LLY

INF GOV

- FD tương quan (+) với EG ở toàn bộ 10 nước - Causal 2 chiều (OECD); từ EG => FD (MENA)

10 nước (6 nước OECD, 4 nước MENA) (1990 – 2006)

(Wong và Zhou, 2011) 5 nước phát triển

GDPPC

MC

Mô hình Fix effects: FD tương quan (+) với EG

Fix effects, Random effects

(Adusei, 2013)

GMM

GDPPC

FD tương quan (+) với EG; OPEN và IIC tương quan (-) với EG

FD1a FD4a

(Trung Quốc, Nhật, UK, Mỹ, Hong Kong) (1988 – 2008) 24 nước châu Phi (1981 – 2010)

GDPPC

(Ayadi và cộng sự, 2013)

Các nước Địa Trung Hải (1985 – 2009)

Fix effects, Random effects, GMM

FD1 BD MC SETGDP MT

- FD1 tương quan (-) với EG - BG tương quan (-) với EG khi có thêm biến tương tác với chất lượng thể chế - MC tương quan (+) với EG khi thể chế yếu kém (quan hệ này mạnh khi thay MC bằng MT)

2SLS, CCEMG

GDPR

FD1a

(Gantman và Dabós, 2013)

111 nước (1961 – 2009)

- IIC, GOV và INF tương quan (-) với EG - INV tương quan (+) với EG - Không có tương quan giữa FD và EG

OPEN GOV HC GFCa IIC OPEN FOI INF GOVD LDI FDI FRI AID REMIT IIC IIC INF OPEN GOV INV

GDP

(Asghar và Hussain, 2014)

15 nước đang phát triển (1978 – 2012)

FD1a, FD2a, FD3a => PCA

Panel cointegration (Pedroni, 1999), Granger causality, FMOLS

OPEN FDI HCI GFC INT

GDPPCR

(Grassa và Gazdar, 2014)

5 nước GCC (1996 – 2011)

GLS, Pool OLS, Fix effects, Randon effects

IIC OPEN SSCE GOV

CBA FD3a CONDEPO CONCRE ISDEPO ISCRE Sukuk

Fix effects

GDP

DEP

(Lerohim và cộng sự, 2014)

5 nước Asean (2002 – 2011)

GFCa INF

GDPPC

OPEN

(Menyah và cộng sự, 2014)

21 nước châu Phi (1965 – 2008)

Panel bootstrap, nhân quả Granger

FD1a, FD2a, FD3a, FD4a => PCA FD1a

GDPPC

(Chortareas và cộng sự, 2015)

FO OPEN

Panel cointegration (có xét đến tính phụ thuộc chéo)

- FD tương quan (+) với EG nhưng yếu do hệ thống tài chính kém phát triển - Khi xét giả thuyết đồng nhất phi nhân quả (homogenous non-causality): tìm thấy causal từ FD => EG (Jordan, Malaysia, Pakisan, Syria); từ EG => FD (Chile, Trung Quốc, Ai Cập, Sri Lanka, Thái Lan); 2 chiều (Bangladesh, Indonesia, Mauritius, Philippines); không có causal (Ấn Độ, Hàn Quốc) - Tồn tại cointegration mức độ mạnh - CONCRE tương quan (-) với EG (Random effects, GLS) - CONDEPO tương quan (-) với EG (Fix effects, GLS) - ISDEPO tương quan (+) với EG (Random effects, GLS) - ISCRE tương quan (+) với EG (Random effects, GLS) - GFC tương quan (+) với EG thông qua TTCK - INF tương quan (-) với EG - Không thấy tương quan giữa biến FD và EG Causal từ FD => EG (Benin, Sierra Leone, South Africa, Zambia); từ EG => FD (Nigeria, Zambia) - FD và EG tương quan (+) 2 chiều với nhau ở các nước mới nổi - FD tương quan (+) với EG ở các nước đang phát triển

20 nước phát triển, 17 nước mới nổi (1970 – 2007)

Pool OLS, IV

GDPPCR

(Ductor và Grechyna, 2015)

101 nước (1970 – 2010)

FD1a FD3a LLY

- FD thường tương quan (+) với EG, nhưng nếu tốc độ phát triển tài chính tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng kinh tế hoặc tăng trưởng của khu vực sản xuất (phát triển không tương xứng nhau) thì FD sẽ tương quan (-) với EG

DOLS

GDPPC

FD1a

29 nước châu Á (1996 – 2013)

(Hoàng Thị Phương Anh và Đinh Tấn Danh, 2015)

IIC GOV HCI OPEN INF DIFF GOV OPEn INF DIFF

- FD tương quan (+) với EG và mạnh hơn ở các nước thu nhập thấp - Chênh lệch giữa FD-EG (quan hệ tương tác) tương quan (-) với EG khi tốc độ phát triển tài chính tăng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng kinh tế ở các nước thu nhập thấp

Nguồn: Tổng hợp của tác giả và Ang (2008)

PHỤ LỤC F: CÁC KẾT QUẢ PHÂN TÍCH

Hình PL 1: Missing data của Brunei

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình PL 2: Missing data của Cambodia

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình PL 3: Missing data của Vietnam và các nước còn lại

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng PL 1: Thống kê missing data tại các nước39

Brunei LOG.GDPPC OPEN LOG.FD LOG.FM LOG.FI INTER.FD INTER.FI INTER.FM 22 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 4 2 1 1 0 0 0 0 0 0 6 0 0 2 2 3 3 3 3 16 Cambodia LOG.GDPPC OPEN LOG.FD LOG.FI LOG.FM INTER.FD INTER.FI INTER.FM 22 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 1 1 0 0 0 0 0 0 6 1 0 0 1 1 0 0 0 0 6 1 1 2 2 3 3 3 3 18 Laos, Indonesia, Malaysia, Myanmar Philippines, Singapore, Thailand, Vietnam LOG.GDPPC OPEN LOG.FD LOG.FI LOG.FM INTER.FD INTER.FI INTER.FM 23 1 1 1 1 1 1 1 1 0 2 1 1 0 0 0 0 0 0 6 0 0 2 2 2 2 2 2 12

39 Các biến số INF, INF.SQ và POPR được loại ra khỏi bảng này do không chứa dữ liệu trống ở bất kỳ quan sát nào.

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng PL 2: Kết quả phân tích POLS bằng phương pháp Bayes

Hồi quy theo FD p!=0 EV SD model 1 model 2 Intercept 100.0 9.1149 0.21210 9.1196 9.0718 LOG.FD 100.0 0.8228 0.12747 0.8182 0.8656 OPEN 100.0 0.4159 0.07583 0.4194 0.3838 INF 100.0 -4.8655 1.02390 -4.8648 -4.8720 INF.SQ 100.0 3.7376 0.95303 3.7379 3.7353 POPR 9.8 0.7891 3.56156 . 8.0754 INTER.FD 100.0 -4.1470 1.10349 -4.1817 -3.8269 nVar 5 6 r2 0.735 0.736 BIC -265.0730 -260.6273 post prob 0.902 0.098 Hồi quy theo FI p!=0 EV SD model 1 model 2 model 3 model 4 Intercept 100.0 10.2045 0.21059 10.2819 10.0309 10.2731 10.0011 LOG.FI 100.0 2.1519 0.13586 2.2118 2.0723 2.1124 1.9489 OPEN 29.7 0.0414 0.07521 . 0.1371 . 0.1479 INF 100.0 -4.7500 0.89304 -4.8296 -4.5581 -4.8430 -4.5518 INF.SQ 100.0 3.9890 0.82550 4.0701 3.8347 4.0139 3.7524 POPR 100.0 28.1344 7.10249 30.0619 24.5325 28.6151 22.4586 INTER.FI 17.0 -0.2599 0.71581 . . -1.4583 -1.6503 nVar 4 5 5 6 r2 0.796 0.799 0.798 0.802 BIC -328.1345 -326.3067 -324.7776 -323.5482 post prob 0.592 0.237 0.111 0.060 Hồi quy theo FM p!=0 EV SD model 1 model 2 model 3 model 4 Intercept 100.0 8.00621 0.18558 8.0182 8.0038 8.0115 7.8086 LOG.FM 100.0 0.21447 0.03407 0.2142 0.1996 0.2143 0.2366 OPEN 100.0 0.65224 0.08340 0.6495 0.6513 0.6476 0.7035 INF 100.0 -5.03475 1.49297 -5.2340 -5.2116 -5.2343 -1.3748 INF.SQ 94.9 3.62155 1.40394 3.8202 3.7770 3.8173 . POPR 5.6 0.03186 2.23627 . . 0.5671 . INTER.FM 5.9 -0.01053 0.14285 . -0.1780 . . nVar 4 5 5 3 r2 0.615 0.615 0.615 0.596 BIC -188.5610 -183.2703 -183.1674 -182.9854 post prob 0.833 0.059 0.056 0.051

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng PL 3: Wald test, VIF test, Durbin Watson test cho POLS

Wald test H0: Có biến số thừa trong mô hình (tất cả hệ số hồi quy đồng thời = 0) H1: Không có biến số thừa trong mô hình Mô hình theo FD data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR + INTER.FD Chisq = 593.78, df = 5, p-value < 2.2e-16 Mô hình theo FI data: LOG.GDPPC ~ LOG.FI + OPEN + INF + INF.SQ + POPR + INTER.FI Chisq = 860.89, df = 6, p-value < 2.2e-16 Mô hình theo FM data: LOG.GDPPC ~ LOG.FM + OPEN + INF + INF.SQ + POPR + INTER.FM Chisq = 340.87, df = 6, p-value < 2.2e-16 VIF test VIF >= 10: có đa cộng tuyến; VIF < 10: không có đa cộng tuyến Mô hình theo FD LOG.FD OPEN INF INF.SQ POPR INTER.FD 3.618939 2.107719 7.942515 7.406520 1.370939 2.525230 Mô hình theo FI LOG.FI OPEN INF INF.SQ POPR INTER.FI 2.777820 2.193776 7.915996 7.294967 1.290370 1.664258 Mô hình theo FM LOG.FM OPEN INF INF.SQ POPR INTER.FM 5.116578 1.690948 8.277914 7.602809 1.291914 4.453381 Durbin Watson test H0: Không có tự tương quan trong mô hình H1: Có tự tương quan trong mô hình Mô hình theo FD data: LOG.GDPPC ~ LOG.FD + OPEN + INF + INF.SQ + POPR + INTER.FD DW = 0.21379, p-value < 2.2e-16 Mô hình theo FI data: LOG.GDPPC ~ LOG.FI + OPEN + INF + INF.SQ + POPR + INTER.FI DW = 0.26907, p-value < 2.2e-16 Mô hình theo FM data: LOG.GDPPC ~ LOG.FM + OPEN + INF + INF.SQ + POPR + INTER.FM DW = 0.14858, p-value < 2.2e-16

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng PL 4: Kiểm định nhân tử Lagrange hiệu ứng chéo và thời gian

p-value

Chisquare (Normal)

Lagrange Multiplier Test H0: Không có hiệu ứng chéo (và/hoặc hiệu ứng thời gian) H1: Có hiệu ứng chéo (và/hoặc hiệu ứng thời gian) Mô hình theo FD

Mô hình theo FI

Mô hình theo FM

2 ways (GHM) 1 way (BP) 1 way (Honda) 2 ways (GHM) 1 way (BP) 1 way (Honda) 2 ways (GHM) 1 way (BP) 1 way (Honda)

1642.6 < 2.2e-16 1642.6 < 2.2e-16 40.529 < 2.2e-16 1412.8 < 2.2e-16 1412.8 < 2.2e-16 37.587 < 2.2e-16 1904.6 < 2.2e-16 1904.6 < 2.2e-16 43.461 < 2.2e-16

GHM: Phương pháp Gourieroux, Holly và Monfort (1980); BP: Phương pháp Breusch-Pagan

Nguồn: Tác giả tính toán

Dependent variable (Biến phụ thuộc): LOG.GDPPC

Bảng PL 5: Hồi quy FEM theo FI

2 WAYS

LOG.FI

OPEN

INF

INF.SQ

POPR

INTER.FI

1 WAY (2) (1) 0.864*** 0.963*** (0.105) (0.102) 0.254*** 0.260*** (0.074) (0.072) -1.869*** -1.733*** (0.311) (0.314) 1.340*** 1.440*** (0.277) (0.281) -8.251*** (2.711) 0.503 (0.352) 0.537 0.503

0.563 (0.358) 0.516 0.483

43.651*** 39.386***

5; 205

6; 204

(3) 0.836*** (0.103) 0.254*** (0.073) -1.815*** (0.306) 1.382*** (0.277) -8.469*** (2.713) 0.532 0.500 46.616*** 5; 205

(4) 0.161 (0.098) 0.251*** (0.062) -1.084*** (0.260) 0.848*** (0.228) 0.860*** (0.285) 0.227 0.080 10.788*** 5; 184

(5) 0.161 (0.100) 0.251*** (0.063) -1.084*** (0.260) 0.848*** (0.229) 0.004 (2.286) 0.860*** (0.286) 0.227 0.075 8.941*** 6; 183

*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

R2 Adjusted R2 F Statistic df Note:

Nguồn: Tác giả tính toán

Dependent variable (Biến phụ thuộc): LOG.GDPPC

Bảng PL 6: Hồi quy FEM theo FM

2 WAYS

LOG.FM

OPEN

INF

INF.SQ

POPR

INTER.FM

1 WAY (2) (1) 0.263*** 0.305*** (0.042) (0.042) 0.364*** 0.385*** (0.073) (0.075) -1.756*** -1.611*** (0.326) (0.333) 1.251*** 1.360*** (0.292) (0.299) -10.276*** (2.843) 0.311** (0.153) 0.481 0.443

0.392** (0.156) 0.448 0.410

33.265*** 31.529***

R2 Adjusted R2 F Statistic df

5; 205

6; 204

(3) 0.235*** (0.040) 0.379*** (0.073) -1.705*** (0.326) 1.296*** (0.294) -11.120*** (2.834) 0.471 0.434 36.445*** 5; 205

(4) 0.101*** (0.031) 0.258*** (0.056) -1.119*** (0.250) 0.896*** (0.221) 0.403*** (0.112) 0.255 0.113 12.606*** 5; 184

(5) 0.102*** (0.031) 0.257*** (0.057) -1.117*** (0.251) 0.894*** (0.222) 0.240 (2.229) 0.403*** (0.112) 0.255 0.109 10.451*** 6; 183

*p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

Note:

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng PL 7: Kiểm định tính gộp, tính chéo mô hình FEM(FI), FEM(FM)

FEM(FI) 1 chiều (mô hình 3)

FEM(FM) 1 chiều (mô hình 3)

20.121 45 160 < 2.2e-16

20.513 45 160 < 2.2e-16

Test of Poolability (Kiểm định tính gộp) F statistic df1 df2 p-value F Test for Individual Effects (Kiểm định F tính chéo) F statistic df1 df2 p-value

453.75 9 205 < 2.2e-16

245.5 9 205 < 2.2e-16

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng PL 8: Các kiểm định bổ sung cho FEM(FI) và REM(FM)

FEM(FI)

REM(FM)

Kiểm định thừa biến

Chisq p-value

233.05 < 2.2e-16

192.3 < 2.2e-16

Kiểm định tự tương quan

141.11 < 2.2e-16

140.15 < 2.2e-16

Phương pháp Breusch-Godfrey Chisq p-value Phương pháp Durbin Watson DW p-value

0.58216 < 2.2e-16

0.57958 < 2.2e-16

Kiểm định đa cộng tuyến

VIF

LOG.FM OPEN INF INF.SQ POPR

1.221576 1.116561 8.781596 8.672176 1.129182

Kiểm định sự phụ thuộc chéo (Phương pháp Pesaran CD test) Z p-value

9.7055 < 2.2e-16

6.4074 1.48e-10

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

BP p-value

293.62 < 2.2e-16

178.8 < 2.2e-16

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng PL 9: Ước lượng vững (Robust) cho FEM(FI) và REM(FM)

HC3

HC3

FEM(FI)

0.254** OPEN

OPEN INF

-8.469 POPR

HC0 LOG.FI 0.836*** 0.836*** 0.836*** LOG.FM (0.103) (0.158) (0.166) 0.254*** 0.254** (0.073) (0.122) (0.126) -1.815*** -1.815*** -1.815*** INF (0.306) (0.549) (0.579) INF.SQ 1.382*** 1.382*** 1.382*** INF.SQ (0.277) (0.445) (0.528) -8.469*** -8.469 (2.713) (7.548) (8.889) *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

REM(FM) HC0 0.238*** 0.238*** 0.238*** (0.039) (0.043) (0.046) 0.387*** 0.387** 0.387** (0.072) (0.164) (0.169) -1.718*** -1.718*** -1.718** (0.323) (0.628) (0.689) 1.309*** 1.309** 1.309** (0.292) (0.516) (0.645) -10.919*** -10.919 -10.919 (2.805) (8.073) (9.478) Constant 8.369*** 8.369*** 8.369*** (0.431) (0.453) (0.467)

POPR Note:

Nguồn: Tác giả tính toán