Luận văn thạc sĩ tác động của độ mở thương mại và độ mở tài chính đến phát triển tài chính

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Lý do lựa chọn đề tài

Châu Á–Thái Bình Dương đang trải qua thời kỳ bất ổn và thay đổi lớn, ảnh hưởng đến tương lai toàn cầu Khu vực này, với nền kinh tế năng động và nguồn nhân lực phong phú, đang cải thiện chất lượng cuộc sống, đặc biệt ở những quốc gia có tỷ lệ dân số trong độ tuổi lao động cao và tỷ lệ dân số phụ thuộc thấp Các quốc gia đang phát triển tại đây đã đạt được những thành tựu nổi bật, với tỷ lệ tăng trưởng sản lượng đáng kể, mặc dù đã trải qua cuộc khủng hoảng tài chính năm 1997-1998 Những thành tựu này được xem là một phép màu kinh tế, góp phần tạo động lực cho sự phát triển bền vững trong khu vực.

Các quốc gia đang phát triển ở khu vực Châu Á có tiềm năng tăng trưởng kinh tế cao, mặc dù mức độ phát triển khác nhau Khu vực Châu Á – Thái Bình Dương là nơi tập trung nhiều nền kinh tế lớn về sản xuất và thương mại, đang nỗ lực gia tăng giá trị trong sản xuất và chiếm lĩnh tỷ trọng lớn hơn trong thương mại toàn cầu Đây là một trong những khu vực có tốc độ tăng trưởng kinh tế nhanh nhất thế giới, đóng góp đáng kể vào dòng chảy thương mại toàn cầu và ghi nhận sự gia tăng vượt bậc về thu nhập bình quân đầu người so với các khu vực khác.

Tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia phụ thuộc vào nhiều yếu tố, trong đó rào cản thương mại và tài chính trong quá khứ đã kìm hãm sự phát triển Sau khi áp dụng chính sách mở cửa thương mại và tài chính, nhiều nước Châu Á đã đạt được tiến bộ kinh tế Tuy nhiên, triển vọng kinh tế khu vực hiện đang yếu đi, với dự báo tăng trưởng chỉ đạt 5,6% từ Ngân hàng Phát triển Á Châu (ADB) do tình hình chính trị phức tạp và nhu cầu nhập khẩu giảm Bài nghiên cứu thực nghiệm này sẽ xem xét liệu sự phát triển của độ mở thương mại và tài chính có thể thúc đẩy tăng trưởng cho các quốc gia đang phát triển ở Châu Á hay không.

Mức độ phát triển tài chính và sự mở cửa thương mại quốc tế được xem là hai yếu tố quan trọng phản ánh mối liên hệ chặt chẽ giữa tăng trưởng kinh tế và hiệu suất tăng trưởng của các quốc gia.

1995) Các lý thuyết tăng trưởng nội sinh được trình bày bởi Greenwood và Jovanovic

Sự phát triển tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế dài hạn, như đã được nhấn mạnh vào năm 1990 Mô hình lý thuyết của Blackburn và Hung (1998) dự đoán rằng cả phát triển tài chính và tự do hóa thương mại quốc tế sẽ góp phần thúc đẩy tăng trưởng nền kinh tế.

Câu hỏi chính đặt ra là những yếu tố nào ảnh hưởng đến sự phát triển tài chính của một quốc gia, đặc biệt là vai trò của độ mở thương mại và độ mở tài chính Nghiên cứu này tập trung vào tác động của độ mở thương mại và độ mở tài chính đến sự phát triển tài chính ở một số quốc gia đang phát triển tại khu vực Châu Á, nhằm làm rõ mối liên hệ giữa các yếu tố này.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Bài nghiên cứu này kiểm định vai trò của độ mở thương mại quốc tế và độ mở tài chính trong phát triển tài chính ở các quốc gia đang phát triển khu vực Châu Á, đồng thời phân tích mức độ và cách thức tác động của những yếu tố này đối với từng quốc gia trong khu vực.

1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu cụ thể

Bài nghiên cứu tổng hợp các bằng chứng thực nghiệm toàn cầu về các yếu tố thúc đẩy sự phát triển tài chính, đồng thời phân tích ảnh hưởng của độ mở thương mại và độ mở tài chính đến quá trình này Nghiên cứu nhằm làm rõ các câu hỏi liên quan đến mối quan hệ giữa các yếu tố trên và sự phát triển tài chính.

Kiểm định độ mở thương mại có tác động đến sự phát triển tài chính ở một số quốc gia đang phát triển tại khu vực Châu Á.

Kiểm định độ mở tài chính có tác động đáng kể đến sự phát triển tài chính ở nhiều quốc gia đang phát triển tại khu vực Châu Á Nghiên cứu cho thấy rằng sự gia tăng độ mở tài chính có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và cải thiện khả năng tiếp cận tài chính cho người dân Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh các quốc gia Châu Á đang nỗ lực hiện đại hóa hệ thống tài chính và thu hút đầu tư nước ngoài.

Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ năm 1991 đến 2015 để xây dựng bộ dữ liệu bảng (Panel data), được thu thập từ các chỉ số kinh tế vĩ mô của Ngân hàng Thế giới (WB) và Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).

Bài nghiên cứu kiểm định lựa chọn mô hình ước lượng hồi quy bằng cách áp dụng mô hình Pooled, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) thông qua kiểm định Hausman Kiểm định này giúp xác định mô hình nào phù hợp hơn với dữ liệu để đo lường tác động giữa các quan hệ Tiếp theo, nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM (Generalized method of moments) để phân tích hồi quy dữ liệu bảng, nhằm khắc phục những hạn chế của các mô hình Pooled, FEM và REM Chi tiết về các mô hình và biến sử dụng trong nghiên cứu sẽ được trình bày rõ hơn trong chương 3.

Nghiên cứu này áp dụng phần mềm Stata 12 để thực hiện phân tích định lượng, nhằm kiểm tra tác động của độ mở thương mại và độ mở tài chính đến sự phát triển tài chính của các quốc gia đang phát triển ở khu vực Châu Á.

Ý nghĩa của đề tài

Nghiên cứu cho thấy độ mở thương mại và tài chính ảnh hưởng đến sự phát triển tài chính toàn cầu, nhưng các quốc gia đang phát triển tại Châu Á chưa quan tâm đúng mức Bài viết cung cấp bằng chứng khoa học giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra giải pháp tối ưu cho nền kinh tế trước biến động toàn cầu Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong quản lý rủi ro, phân bổ ngân sách và dự đoán biến động kinh tế của các quốc gia đang phát triển trong bối cảnh hội nhập và toàn cầu hóa.

Bố cục của Luận văn

Nội dung chính của luận văn bao gồm 5 chương, được trình bày cụ thể theo trình tự sau:

Chương 1: Giới thiệu đề tài

Trong chương này, tác giả sẽ trình bày lý do lựa chọn đề tài nghiên cứu, xác định mục tiêu nghiên cứu và các vấn đề cần được xem xét Đồng thời, tác giả cũng sẽ giới thiệu tổng quan về phương pháp nghiên cứu và ý nghĩa của việc thực hiện đề tài này.

CƠ SỞ LÝ LUẬN KHOA HỌC VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ ĐỘ MỞ THƯƠNG MẠI VÀ ĐỘ MỞ TÀI CHÍNH TÁC ĐỘNG LÊN PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH Ở CÁC QUỐC GIA

Cơ sở lý luận khoa học

2.1.1 Lý thuyết về phát triển tài chính

2.1.1.1 Định nghĩa phát triển tài chính:

Phát triển tài chính là hiện tượng cung cấp cấu trúc tài chính giúp cải thiện hoạt động sản xuất và vận hành kinh tế Nó cung cấp nguồn vốn cần thiết, định giá giá trị kinh tế của các nguồn lực giao dịch và hỗ trợ thực hiện chính sách công Việc cung ứng vốn qua tín dụng và kiểm soát lãi suất thị trường phản ánh sự phát triển tài chính trong quốc gia, nhằm đạt được tăng trưởng kinh tế.

2.1.1.2 Các thước đo phát triển tài chính

Một số phương pháp đo lường phát triển tài chính đã được nghiên cứu, bao gồm tỷ lệ nợ thanh khoản của hệ thống tài chính so với GDP (Levine và cộng sự 2000), tỷ lệ tiền gửi so với GDP (Rajan và Zingales, 2003), tỷ lệ tín dụng khu vực tư nhân so với GDP (Levine và cộng sự 2000) và tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khoán so với GDP (Rajan và Zingales 2003, Baltagi và cộng sự 2009) Các biện pháp này có thể được phân loại thành các phép đo kích thước, như tổng nợ phải trả, và hiệu quả, như tín dụng tư nhân, trong phát triển tài chính.

Phát triển tài chính gắn liền với sự tiến bộ của hệ thống tài chính, bao gồm ngân hàng, thị trường trái phiếu, thị trường cổ phiếu, công ty bảo hiểm và quỹ hưu trí Những thể chế này không chỉ hỗ trợ đầu tư vào vốn cố định mà còn giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận vốn lưu động cho chi phí lương và đầu vào sản xuất Đồng thời, chúng tạo ra cơ chế phân tán rủi ro và đảm bảo thanh khoản cho nền kinh tế, giúp thực hiện các giao dịch cần thiết Quá trình này, trong đó vốn từ người tiết kiệm được chuyển giao cho bên vay, được gọi là trung gian tài chính.

Phát triển tài chính theo chiều sâu đề cập đến việc tích lũy tài sản tài chính nhanh hơn tài sản phi tài chính (Kitchen, 1995) Hệ thống tài chính hoàn chỉnh bao gồm nhiều tổ chức, công cụ và thị trường tài chính, tương tự như ở các nước công nghiệp phát triển phương Tây Đây là một hệ thống động, liên tục thay đổi với sự xuất hiện của các tổ chức và công cụ tài chính mới Các chỉ tiêu phát triển tài chính bao gồm gia tăng khối lượng tài sản tài chính, lưu lượng di chuyển vốn, sự phát triển của các tổ chức tài chính, tính vững chắc của cơ sở hạ tầng tài chính và tín dụng cho khu vực tư nhân.

Ngoài ra còn có rất nhiều thước đo khác để đo lường mức độ phát triển tài chính như:

- Tỷ lệ của tín dụng cho khu vực tư nhân so với tổng tín dụng

- Độ sâu tài chính [M2(M3)/GDP]: Cho biết quy mô của khu vực trung gian tài chính so với nền kinh tế

- Số lượng vốn hóa của thị trường tài chính

- Biên lãi suất (interest margin)

- Vai trò tương đối của các ngân hàng thương mại so với ngân hàng trung ương

- Chỉ số tự do hóa khu vực tài chính, ngân hàng (Freedom in Banking and Finance index) …

Các nhà nghiên cứu đã linh hoạt sử dụng các thước đo phù hợp với điều kiện nghiên cứu của họ Trong nghiên cứu của Goldsmith (1969), tỷ lệ tài sản của trung gian tài chính so với GDP được dùng làm thước đo mức độ phát triển tài chính, cho thấy sự phát triển của hệ thống tài chính tỷ lệ thuận với sự phân bổ và chất lượng của các dịch vụ tài chính.

Phát triển từ nghiên cứu của Goldsmith (1969) thì hai nhà kinh tế là King và Levine

(1993) đã đưa ra bốn thước đo phát triển tài chính bao gồm:

Tỷ lệ giữa nợ thanh khoản và GDP (LLY) phản ánh cung tiền (M3), bao gồm tiền mặt, tài khoản ngân hàng và tài khoản tại các tổ chức tài chính phi ngân hàng Trong trường hợp dữ liệu M3 không khả dụng, tác giả sử dụng M2, một chỉ số hẹp hơn, không bao gồm tài khoản tiền gửi ngoại tệ có kỳ hạn, cổ phần trong quỹ đầu tư và thương phiếu Mục tiêu của việc này là để đo lường độ sâu của thị trường tài chính.

Tỷ số tiền gửi ngân hàng cho khoản tín dụng nội địa so với tổng tiền gửi và tín dụng nội địa của ngân hàng trung ương là chỉ số quan trọng để đánh giá vai trò của các tổ chức tài chính trong nền kinh tế.

Tỷ lệ tín dụng cho khu vực tư nhân phi tài chính so với tổng mức tín dụng nội địa phản ánh phạm vi tín dụng được chuyển đến khu vực này Đồng thời, tỷ lệ cho vay đối với khu vực tư nhân phi tài chính so với GDP cho thấy mức độ phát triển của các dịch vụ tài chính trong nền kinh tế.

Tác giả Jinzhang và cộng sự (2012) đã sử dụng các thước đo cơ bản để đánh giá mức độ phát triển tài chính tại Trung Quốc.

Credit là tỷ lệ tổng dư nợ cho vay trong hệ thống tài chính, bao gồm các tổ chức ngân hàng và tổ chức tài chính phi ngân hàng, so với GDP Tỷ lệ này giúp đo lường độ sâu tổng thể của trung gian tài chính.

(2) Deposit là tỷ lệ tổng tiền gửi trong hệ thống tài chính so với GDP, có thể đo độ lớn tổng thể của các trung gian tài chính

Tiết kiệm hộ gia đình, được đo bằng tỷ lệ gửi vào hệ thống tài chính so với GDP, đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển tài chính Trung Quốc, giúp huy động nguồn lực tiết kiệm hiệu quả.

Tỷ lệ Loan over appro phản ánh mức độ đầu tư tài sản cố định được tài trợ bởi các khoản vay trong nước, liên quan đến ngân sách nhà nước Đầu tư tài sản cố định đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các khoản vay trong nước, ngân sách nhà nước, đầu tư nước ngoài và tự gây quỹ Trong số các nguồn tài trợ, các khoản vay được đánh giá là hiệu quả hơn so với ngân sách nhà nước trong việc phân bổ vốn.

Tỷ lệ tiền gửi doanh nghiệp, được tính bằng tổng số tiền gửi của doanh nghiệp chia cho tổng số dư tiền gửi của khách hàng trong hệ thống tài chính, là chỉ số quan trọng để đo lường sự phát triển tài chính của Trung Quốc thông qua việc cung cấp các dịch vụ ngân hàng doanh nghiệp.

Các thước đo mức độ phát triển tài chính rất đa dạng và có thể được lựa chọn khác nhau tùy thuộc vào điều kiện của mỗi quốc gia.

2.1.2 Lý thuyết về độ mở thương mại

2.1.2.1 Định nghĩa về độ mở thương mại Để tính toán mức độ mở cửa thương mại, bài nghiên cứu sử dụng độ mở thương mại (trade openness) tính bằng tỷ lệ xuất nhập khẩu chia cho GDP để tính toán vai trò và tầm ảnh hưởng của thương mại tới tổng sản phẩm quốc nội, bên cạnh đó còn xác định độ mở nhanh hay chậm Chính vì lẽ đó, trong nghiên cứu của mình tác giả đưa ra khái niệm về độ mở thương mại theo quan điểm có nội hàm hẹp hơn như sau: Độ mở thương mại có nghĩa là mức độ mà tại đó các quốc gia hay các nền kinh tế cho phép kinh doanh hoặc thương mại với các quốc gia hay nền kinh tế khác

2.1.2.2 Thước đo độ mở thương mại

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tình hình phát triển tài chính khu vực Châu Á từ năm 1991- 2015

Khu vực Châu Á vẫn là nguồn tăng trưởng kinh tế toàn cầu chính trong những năm qua, với thành công trong việc nâng 1 tỷ người thoát khỏi đói nghèo từ năm 1990 đến 2012 Mặc dù có khả năng duy trì tốc độ tăng trưởng, nhiều nền kinh tế Châu Á vẫn phải đối mặt với các rào cản nghiêm trọng trong phát triển sản xuất và dịch vụ, cản trở khả năng tái phân bổ nguồn lực giữa các doanh nghiệp Hậu quả của cuộc khủng hoảng tài chính đã khiến tăng trưởng kinh tế khu vực này giảm từ 8,3% (2006-2010) xuống 5,9% vào năm 2015, và tình hình này không chỉ xảy ra ở Châu Á mà còn ảnh hưởng đến Châu Phi, Đông Âu và Mỹ La-tinh.

Hình 3.1: Biểu thị tăng trưởng của các khu vực Châu Á từ năm 1995 - 2015

(Nguồn: Asian Development Outlook 2016 Asia’s Potential Growth)

Trong những năm qua, khu vực các quốc gia đang phát triển, đặc biệt là Châu Á, đã chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ Các nền kinh tế lớn như Indonesia và Philippines đã có những cải thiện đáng kể Dự báo, tăng trưởng chung của 10 nền kinh tế ASEAN sẽ tăng dần từ 4,4% năm 2015 lên 4,5% trong các năm tiếp theo.

Indonesia được xem là đầu tàu trong sự phát triển kinh tế khu vực Đông Nam Á, với việc tăng cường đầu tư hạ tầng và cải cách chính sách nhằm thúc đẩy đầu tư tư nhân Sự tiêu dùng và đầu tư vững chắc sẽ hỗ trợ nền kinh tế Philippines tiếp tục tăng trưởng Ngược lại, nền kinh tế Malaysia sẽ đối mặt với sự suy giảm do giá dầu thấp và nhu cầu bên ngoài yếu Đông Nam Á đang trở thành điểm sáng giữa bối cảnh suy giảm tăng trưởng toàn cầu, với Trung Quốc và Ấn Độ là hai nền kinh tế lớn nhất khu vực có ảnh hưởng mạnh mẽ đến kết quả tăng trưởng Trong khi tăng trưởng của Trung Quốc giảm do chuyển đổi sang mô hình phát triển bền vững hơn, Ấn Độ cùng với các quốc gia đang phát triển khác vẫn duy trì đà tăng trưởng tích cực.

Mô hình thực nghiệm

Mục đích của nghiên cứu này là điều tra tác động của độ mở thương mại và độ mở tài chính đến các chỉ số phát triển tài chính ở một số quốc gia đang phát triển tại Châu Á Các chỉ số phát triển tài chính có thể biểu thị rõ ràng, vì vậy tác giả sử dụng phương trình logarit tuyến tính năng động, bao gồm độ trễ của biến phụ thuộc, dựa trên mô hình thực nghiệm của Zhang và cộng sự (2015) khi nghiên cứu về “độ mở thương mại, độ mở tài chính và phát triển tài chính tại Trung Quốc.”

5 6 ln ln ln ln {ln ln } ln ln ln (1) it it it it it it it it it it

FD FD TO FO TO FO rgdp gov enroll

FD: là một chỉ số về phát triển tài chính

TO: là độ mở thương mại

FO: là độ mở tài chính

Các biến điều kiện bao gồm: rgdp, đại diện cho tổng sản phẩm quốc nội thực (GDP thực); gov, chỉ tiêu chi tiêu của chính phủ so với GDP; và enroll, tỷ lệ nhập học tương ứng.

 it : sai số bao gồm hệ số không gian và hệ số thời gian it i t it (2)

Trong đó  it được giả định là độc lập và có phân phối chuẩn

Mô hình (1) chỉ ra rằng sự phát triển tài chính chịu ảnh hưởng bởi độ mở thương mại và độ mở tài chính, cùng với các biến điều kiện như độ trễ trong phát triển tài chính, các giai đoạn phát triển kinh tế (được đo bằng thu nhập bình quân đầu người) và các yếu tố đặc thù của từng quốc gia.

Sự tương tác giữa độ mở thương mại và độ mở tài chính sẽ được đánh giá đồng thời theo lý thuyết của Rajan và Zingales (2003) Hiệu quả biên của độ mở thương mại và độ mở tài chính đối với sự phát triển tài chính sẽ được kiểm tra thông qua việc tính toán các đạo hàm riêng của phát triển tài chính với các biến thể hiện độ mở.

1 3 ln ln (3) ln it it it

Và ln 2 3 ln (4) ln it it it

Bảng 3.1: Tổng hợp các biến dùng trong mô hình thực nghiệm:

Số thứ tự Tên biến Chỉ tiêu Cách tính

FD (chỉ số về phát triển tài chính)

+ (DEPT) Tổng dư nợ trong hệ thống tài chính/ GDP

+ (FIR) Tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính/GDP + (SAV) Tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình / GDP

Hiệu quả (PRV) Tín dụng tư nhân / Tổng tín dụng

2 TO (độ mở thương mại) Tổng xuất và nhập / GDP

3 FO (độ mở tài chính) FDI / GDP

5 gov Chi tiêu chính phủ / GDP

Tỷ lệ nhập học, được tính bằng số trẻ em đi học chia cho số trẻ em trong độ tuổi đi học, là một chỉ số quan trọng để đo lường mức độ phát triển tài chính của các quốc gia Nghiên cứu này sử dụng các chỉ số dựa trên sự phát triển của hệ thống ngân hàng, vì hệ thống tài chính ngân hàng chiếm ưu thế tại 15 quốc gia đang phát triển ở Châu Á Để đánh giá giả thuyết về độ mở, các hệ số được tính toán để phân tích các hiệu ứng biên của phát triển tài chính và độ mở Sự chặt chẽ của các giả thuyết được kiểm tra thông qua tác động của độ mở thương mại và tài chính lên phát triển tài chính ở các quốc gia có độ mở cao nhất trong khu vực Thí nghiệm này cũng cho phép quan sát những thay đổi tích cực trong các đạo hàm riêng và mức độ mở cửa giữa các quốc gia theo thời gian, sẽ được thảo luận chi tiết trong chương 5.

3.2.2 Ưu điểm phương pháp nghiên cứu trên dữ liệu bảng

Các ưu điểm của dữ liệu bảng so với dữ liệu theo chuỗi thời gian và không gian, theo Baltagi:

Dữ liệu bảng liên quan đến cá nhân, doanh nghiệp, tiểu bang và quốc gia thường có tính dị biệt theo thời gian, điều này đòi hỏi phải xem xét kỹ thuật ước lượng dữ liệu một cách chính xác Tính dị biệt này được thể hiện qua các biến số đặc thù của từng cá nhân, bao gồm cả các đơn vị vi mô như cá nhân và doanh nghiệp Trong bài viết này, thuật ngữ "cá nhân" được hiểu theo nghĩa rộng, bao gồm các đơn vị như tiểu bang và quốc gia.

Thông qua việc kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát không gian, dữ liệu bảng mang lại thông tin phong phú và đa dạng hơn, giảm thiểu sự cộng tuyến giữa các biến số, đồng thời cung cấp nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả cao hơn.

Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi

Dữ liệu bảng có khả năng phát hiện và đo lường những ảnh hưởng không quan sát được một cách hiệu quả hơn so với dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu chéo không gian.

Dữ liệu bảng cho phép nghiên cứu các mô hình hành vi phức tạp như lợi thế kinh tế theo quy mô và thay đổi kỹ thuật một cách hiệu quả hơn so với dữ liệu chuỗi thời gian hay không gian Bằng cách thu thập thông tin từ hàng nghìn đơn vị, dữ liệu bảng giúp giảm thiểu thiên lệch có thể xảy ra khi tổng hợp các cá nhân hoặc doanh nghiệp thành số liệu tổng.

Dữ liệu bảng cung cấp khả năng phân tích thực nghiệm hiệu quả hơn so với việc chỉ dựa vào dữ liệu chuỗi thời gian hoặc không gian thuần túy.

Dữ liệu và mẫu quan sát

Phần này mô tả dữ liệu cho các biến trong phân tích thực nghiệm về sự phát triển tài chính, bao gồm kích thước và hiệu quả Nghiên cứu tác động của độ mở thương mại và độ mở tài chính đối với các chỉ số phát triển tài chính tại 15 quốc gia đang phát triển ở khu vực Châu Á trong giai đoạn 1991-2015 Phân tích hồi quy sẽ kiểm soát các biến đặc trưng của từng quốc gia, với tất cả các biến được xác định ở cấp quốc gia.

Danh sách cụ thể các nước được trình bày trong bảng 3.2:

Bảng 3.2: Danh sách các nước trong mẫu nghiên cứu

STT Tên Nước STT Tên nước

(Nguồn: Kết quả tổng hợp trên số liệu tác giả thu thập được từ dữ liệu của IMF)

3.3.1 Đo lường phát triển tài chính

Bài nghiên cứu này nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện về sự phát triển tài chính ở một số quốc gia đang phát triển tại khu vực Châu Á, không dựa vào các biện pháp truyền thống mà thay vào đó sử dụng hai bộ chỉ số để đánh giá kích thước và hiệu quả của phát triển tài chính Việc áp dụng các biện pháp khác nhau giúp nắm bắt các khía cạnh đa dạng của sự phát triển tài chính Hơn nữa, nghiên cứu cũng sử dụng một số chỉ số phụ cho từng biện pháp kích thước và hiệu quả, nhằm đảm bảo tính bền vững cho kết quả ban đầu và phù hợp với các phương pháp thường thấy trong các nghiên cứu trước đây.

Thứ nhất: bộ chỉ số kích thước được đo bởi ba biến sau đây:

Tỷ lệ tổng dư nợ trong hệ thống tài chính, bao gồm ngân hàng và các tổ chức tài chính phi ngân hàng, so với GDP danh nghĩa là một chỉ số quan trọng phản ánh mức độ phát triển và ổn định của nền kinh tế Việc theo dõi tỷ lệ này giúp đánh giá khả năng tài chính và rủi ro trong hệ thống, đồng thời cung cấp thông tin quý giá cho các nhà đầu tư và hoạch định chính sách.

 FIR: Tỷ lệ của Tổng số tiền cho vay và tiền gửi trong hệ thống tài chính so với GDP danh nghĩa

 SAV: Tỷ lệ của tổng số tiền tiết kiệm hộ gia đình so với GDP danh nghĩa

Bộ chỉ số PRV đo lường hiệu quả tài chính thông qua tỷ lệ tín dụng dành cho doanh nghiệp tư nhân so với tổng tín dụng trong nước Các nghiên cứu trước đây như của Beck và cộng sự (2000), Levine và cộng sự (2000), Chinn và Ito (2006) cũng đã sử dụng tỷ lệ tín dụng tư nhân so với GDP để đánh giá sự phát triển tài chính Khi phân tách tín dụng giữa khu vực tư nhân và doanh nghiệp nhà nước, tín dụng cho doanh nghiệp nhà nước thường được coi là kém hiệu quả Do đó, một chỉ số PRV cao cho thấy dịch vụ tài chính hoạt động hiệu quả hơn và sự phát triển của trung gian tài chính cũng được cải thiện (Levine và cộng sự, 2000).

Trong hệ thống tài chính, ngân hàng đóng vai trò chủ yếu, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển ở Châu Á, nơi tín dụng tư nhân là chỉ số tài chính quan trọng nhất Tín dụng tư nhân đo lường khả năng tiếp cận nguồn tài chính của các công ty từ ngân hàng, giúp các doanh nghiệp có dự án khả thi dễ dàng tiếp cận vốn Chỉ số này cũng phản ánh mức độ độc lập của ngân hàng trong quyết định cho vay cho doanh nghiệp tư nhân so với doanh nghiệp nhà nước Do đó, sự gia tăng tín dụng tư nhân (PRV) thể hiện hiệu quả cao hơn trong quyết định cho vay của ngân hàng.

3.3.2 Đo lường độ mở thương mại và độ mở tài chính Độ mở thương mại là mức độ mà tại đó các quốc gia hay các nền kinh tế cho phép kinh doanh hoặc thương mại với các quốc gia hay nền kinh tế khác Trong bài nghiên cứu này, độ mở thương mại (TO) được xác định ở cấp quốc gia và được đo bằng tỷ lệ giữa tổng thương mại (xuất khẩu và nhập khẩu) so với GDP danh nghĩa tại mỗi quốc gia đang phát triển của khu vực Châu Á Để đo lường độ mở tài chính (FO) ở một số quốc gia đang phát triển tại khu vực Châu Á, trong bài nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng tỷ lệ đầu tư trực tiếp nước ngoài FDI so với GDP

Bài nghiên cứu này không chỉ xem xét các biến chính mà còn đưa vào các biến kiểm soát để đánh giá hoạt động kinh tế và phát triển xã hội của các quốc gia Các biến kiểm soát bao gồm: rgdp, đại diện cho thu nhập bình quân đầu người thực (GDP thực); gov, thể hiện tỷ lệ chi tiêu của chính phủ so với GDP; và enroll, tổng tỷ lệ nhập học, được tính bằng tỷ lệ giữa số lượng học sinh thực tế và số trẻ em trong độ tuổi đi học tại quốc gia đó.

Các biến kiểm soát như GDP và thu nhập bình quân đầu người thực có thể ảnh hưởng đến sự phát triển tài chính Cụ thể, chi tiêu chính phủ và cải tiến trong giáo dục có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế (Dollar 1992, Barro và Sala-i-Martin 1995).

Dữ liệu thô để xây dựng các biến ngân hàng và tài chính được thu thập từ nhiều nguồn uy tín như IMF, WB và ADB Ngoài ra, các thông tin cho các biến khác được lấy từ các ấn phẩm chính thức như Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO), báo cáo phát triển con người khu vực Châu Á-Thái Bình Dương, và báo cáo thường niên của Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB).

3.3.5 Sự phù hợp của kích thước mẫu

Nghiên cứu được thực hiện trên mẫu 15 quốc gia trong giai đoạn 25 năm từ 1991 đến 2015, với tổng cộng 375 quan sát, sử dụng dữ liệu bảng Mặc dù theo Baltagi, đây chưa phải là dữ liệu macro panel, nhưng với 375 quan sát, mẫu này được coi là lớn đối với hàm hồi quy trong thống kê Do đó, kết quả nghiên cứu từ mô hình hồi quy có thể được chấp nhận về độ tin cậy.

Dữ liệu về các quốc gia đang phát triển ở khu vực Châu Á gặp nhiều hạn chế, bao gồm việc một số số liệu không được công bố trong các giai đoạn thời gian nhất định Do đó, nghiên cứu chỉ có thể thực hiện trên 15 quốc gia có đầy đủ dữ liệu từ năm 1991 đến năm 2015, phản ánh những khó khăn chung trong việc thu thập dữ liệu khi nghiên cứu các nền kinh tế đang phát triển.

Dựa trên mô hình đã trình bày và bộ dữ liệu thu thập phù hợp với các biến và mô hình, tác giả tiến hành kiểm định mô hình bằng phần mềm Stata 12 trong chương 4.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Phân tích thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình

Phân tích thống kê mô tả là công cụ quan trọng để kiểm tra các đặc tính của biến trong nghiên cứu, giúp so sánh và suy diễn mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Thống kê mô tả cung cấp cái nhìn tổng quan về dữ liệu, phản ánh mẫu nghiên cứu và các thước đo tổng quát đối tượng Việc xem xét các giá trị từ thống kê mô tả cho phép đánh giá nhanh chóng mức độ thay đổi và sự đồng đều của dữ liệu, đồng thời phát hiện các giá trị dao động sai lệch trong cỡ mẫu Kết quả từ phần mềm Stata cung cấp thông tin về phạm vi giá trị, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các biến độc lập và phụ thuộc trong nghiên cứu.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả giữa các biến trong mô hình Biến Cỡ mẫu Trung bình Độ lệch chuẩn GT nhỏ nhất GT lớn nhất

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 1)

Biến DEPT có giá trị dao động từ 3.78 đến 4.61, với giá trị trung bình là 4.49 và độ lệch chuẩn là 0.13 Điều này cho thấy dữ liệu ổn định, vì độ lệch chuẩn nhỏ so với giá trị trung bình.

Giá trị FIR dao động trong khoảng từ 1.13 đến 5.11, với giá trị trung bình của mẫu là 3.6 và độ lệch chuẩn là 0.81 Sự biến động của dữ liệu là ổn định, vì độ lệch chuẩn nhỏ so với giá trị trung bình.

Giá trị biến SAV dao động trong khoảng từ 2.45 đến 60.78, với giá trị trung bình mẫu là 26.32 và độ lệch chuẩn là 10.83 Dữ liệu thể hiện sự ổn định, khi độ lệch chuẩn nhỏ hơn nhiều so với giá trị trung bình.

Giá trị PRV dao động trong khoảng từ 0.86 đến 5.12, với giá trị trung bình là 3.67 và độ lệch chuẩn là 0.81 Dữ liệu cho thấy sự ổn định, khi độ lệch chuẩn nhỏ so với giá trị trung bình.

Biến TO có giá trị dao động từ 2.82 đến 5.4, với giá trị trung bình mẫu là 4.32 và độ lệch chuẩn là 0.53 Dữ liệu cho thấy sự ổn định, khi độ lệch chuẩn nhỏ hơn nhiều so với giá trị trung bình.

Biến FO dao động trong khoảng từ -5.41 đến 13.97, với giá trị trung bình mẫu là 0.81 và độ lệch chuẩn là 1.63 Dữ liệu cho thấy sự biến động ở một số thời điểm quan sát.

Biến RGDP dao động trong khoảng từ 4.96 đến 9.33, với giá trị trung bình là 7.16 và độ lệch chuẩn mẫu là 0.96 Dữ liệu cho thấy sự ổn định, khi độ lệch chuẩn nhỏ hơn giá trị trung bình.

Giá trị của biến gov dao động từ 1.24 đến 3.36, với giá trị trung bình là 2.42 và độ lệch chuẩn là 0.38 Dữ liệu cho thấy sự ổn định, khi độ lệch chuẩn không vượt quá giá trị trung bình.

Biến enroll có giá trị dao động từ 4.3 đến 4.98, với giá trị trung bình mẫu là 4.66 và độ lệch chuẩn là 0.11 Dữ liệu cho thấy sự ổn định, khi độ lệch chuẩn nhỏ hơn giá trị trung bình.

Theo bảng 4.1, các biến trong mô hình cho thấy sự dao động ổn định với độ lệch chuẩn thấp hơn giá trị trung bình, cho thấy tính nhất quán trong dữ liệu Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 375 quan sát cho mỗi biến, đáp ứng yêu cầu tối thiểu cho việc thực hiện hồi quy và các kiểm định thống kê.

Kiểm định sự tương quan các biến trong mô hình và đa cộng tuyến

4.2.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính giữa các cặp biến Pearson

Hệ số tương quan thể hiện mối quan hệ giữa các biến trong mô hình Từ ma trận tương quan, tác giả sẽ phân tích mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập, cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau.

Tương quan Pearson giúp xác định mức độ tương quan đơn tuyến tính giữa các biến độc lập, từ đó phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến ở các biến giải thích Tác giả chú trọng vào những hệ số tương quan có trị tuyệt đối lớn hơn 0.8, nhằm làm nổi bật mức độ đa cộng tuyến của các biến trong mô hình.

Phân tích ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình cho thấy có sự tồn tại của các hệ số tự tương quan lớn hơn 0.8 giữa FIR và PRV Tuy nhiên, do hai biến này không được hồi quy trong cùng một mô hình, nên hiện tượng đa cộng tuyến không xuất hiện.

Kết luận: Không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến với tiêu chuẩn tương quan cặp tuyến tính theo dữ liệu thu thập

Bảng 4.2: Ma trận tương quan tuyến tính đơn giữa các cặp biến

DEPT FIR SAV PRV TO FO rgdp gov enroll DEPT 1.00

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 2)

4.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình

Theo bảng 4.3, kết quả kiểm tra đa cộng tuyến cho thấy giá trị trung bình VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 10 Điều này cho thấy các biến đều có VIF dưới 10, do đó hiện tượng đa cộng tuyến mạnh sẽ không xảy ra trong mô hình dữ liệu nghiên cứu.

Kết luận: Với tiêu chuẩn nhân tử phóng đại phương sai VIF, mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mẫu dữ liệu nghiên cứu

Bảng 4.3: Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến với nhân tử phóng đại phương sai đối của mô hình

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 3)

4.3 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled và mô hình dữ liệu bảng FEM

Trong kiểm định, giả định rằng các quan sát giữa các quốc gia qua các năm không có sự khác biệt cho thấy mô hình Pooled phù hợp với dữ liệu Tuy nhiên, khi dữ liệu mẫu chỉ ra sự khác biệt giữa các quốc gia qua các năm, mô hình dữ liệu bảng FEM sẽ phù hợp hơn với nghiên cứu.

Bài nghiên cứu sử dụng kiểm định lựa chọn mô hình Pooled và mô hình dữ liệu bảng FEM

Giải thuyết H0: Mô hình Pooled phù hợp với mẫu nghiên cứu

Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp với mẫu nghiên cứu

Kết quả kiểm định p-value cho các mô hình (2), (3), (4) nhỏ hơn 0.05 cho thấy có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, cho thấy rằng các mô hình này hồi quy theo FEM là phù hợp hơn so với mô hình Pooled OLS Ngược lại, mô hình (1) với p-value lớn hơn 0.05 không đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, do đó mô hình (1) phù hợp hơn với Pooled OLS.

Bảng 4.4: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled và FEM

Mô hình Giá trị thống kê F P-value

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 4)

4.4 Kiểm định lựa chọn mô hình Pooled và mô hình dữ liệu bảng REM

Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled và REM

Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 4)

Tác giả tiếp tục kiểm định Breusch, T S và A R Pagan (1980) lựa chọn mô hình Pooled và REM với giả thuyết như sau:

Giả thuyết H0: Mô hình Pooled phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM

Giả thuyết H1: Mô hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn Pooled

Giá trị p-value của 4 mô hình đều lớn hơn 0.05, cho thấy chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 Do đó, mô hình Pooled OLS được xem là phù hợp hơn so với mô hình REM Chúng ta sẽ chọn mô hình Pooled để thực hiện phân tích hồi quy trên dữ liệu bảng của nghiên cứu.

4.5 Kiểm định lựa chọn mô hình FEM và mô hình dữ liệu bảng REM

Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa hai mô hình REM và FEM với giả thuyết dữ kiện như sau:

Giả thuyết H0: Mô hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn FEM

Giả thuyết H1: Mô hình FEM phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM

Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM

Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 4)

Kết quả kiểm định p-value của các mô hình (2), (3), (4) đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy có đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, từ đó xác nhận rằng các mô hình hồi quy theo FEM phù hợp hơn so với mô hình REM Ngược lại, mô hình (1) có p-value lớn hơn 0.05, cho thấy chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, do đó mô hình (1) phù hợp hơn với REM.

Sau khi phân tích các lựa chọn kiểm định mô hình, tác giả quyết định sử dụng mô hình Pooled OLS cho bốn mô hình (1), (2), (3), (4) Trong đó, mô hình (2), (3), và (4) sẽ được hồi quy bằng phương pháp hiệu ứng tác động cố định (FEM), trong khi mô hình (1) sẽ được hồi quy theo phương pháp hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (REM).

4.6 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liệu bảng - Greene (2000)

Hiện tượng phương sai thay đổi có thể làm giảm hiệu quả ước lượng mô hình và ảnh hưởng đến độ tin cậy của kiểm định hệ số Để kiểm tra phương sai số thay đổi, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Greene (2000) với các giả thuyết đã được thiết lập.

Giả thuyết H 0 : Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi

Giả thuyết H 1 : Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi

Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của các mô hình

Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 5)

Từ bảng 4.7 kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata 12 cho thấy kết quả với p-value đều bằng 0.0000 < α = 0.05 Suy ra đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết

H0 ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình dữ liệu nghiên cứu

Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%

4.7 Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng– Wooldridge

Hiện tượng tự tương quan phần dư trong chuỗi dữ liệu có thể làm giảm hiệu quả ước lượng mô hình và độ tin cậy của kiểm định hệ số trong hàm ước lượng hồi quy tuyến tính Để kiểm tra hiện tượng này, tác giả áp dụng phương pháp của Wooldridge (2002) và Drukker (2003) với giả thuyết kiểm định được thiết lập cụ thể.

Giả thuyết H 0 : Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Giả thuyết H 1 : Mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Bảng 4.8 : Kết quả kiểm tra tự tương quan của các mô hình

Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 6)

Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata12, như thể hiện trong bảng 4.8, cho thấy 4 mô hình có p-value nhỏ hơn α = 0.05 Điều này cho phép bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5%, xác nhận sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình dữ liệu nghiên cứu.

Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình với mức ý nghĩa 5%

Sau khi thực hiện các kiểm tra về tính tương quan, đa cộng tuyến, phương sai của nhiễu và tự tương quan trong mô hình, tác giả tiến hành phân tích kết quả hồi quy thực nghiệm Phương pháp hồi quy được áp dụng bao gồm mô hình hồi quy Pooled, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), sau đó so sánh với các ước lượng bằng phương pháp GMM.

4.8 Phân tích kết quả hồi quy

Tác giả tiếp cận mô hình từ đơn giản đến nâng cao nhằm khắc phục các nhược điểm của mô hình hồi quy ban đầu Bài viết bắt đầu với các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, bao gồm ước lượng Pooled OLS, mô hình hiệu ứng tác động cố định (FEM) và hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (REM).

Cả ba mô hình Pooled, FEM và REM không thể kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi của nhiễu và tự tương quan của phần dư Do đó, tác giả sẽ áp dụng phương pháp hồi quy sai phân GMM để khắc phục những điểm yếu của các mô hình hồi quy dữ liệu bảng thông thường Theo nghiên cứu của Arellano - Bond (1991), GMM là phương pháp hiệu quả trong việc ước lượng hệ số hồi quy khi mô hình gặp phải phương sai thay đổi của nhiễu, hiện tượng tương quan và nội sinh.

Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liệu bảng – Greene (2000)

Hiện tượng phương sai thay đổi có thể làm giảm hiệu quả của ước lượng mô hình và làm mất tính tin cậy của kiểm định hệ số Để kiểm tra phương sai số thay đổi, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Greene (2000) với các giả thuyết cụ thể.

Giả thuyết H 0 : Mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi

Giả thuyết H 1 : Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi

Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của các mô hình

Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 5)

Từ bảng 4.7 kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata 12 cho thấy kết quả với p-value đều bằng 0.0000 < α = 0.05 Suy ra đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết

H0 ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình dữ liệu nghiên cứu

Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình ở mức ý nghĩa 5%.

Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng – Wooldridge (2002) và Drukker (2003)

Hiện tượng tự tương quan phần dư trong chuỗi dữ liệu có thể làm giảm hiệu quả ước lượng mô hình và ảnh hưởng đến độ tin cậy của kiểm định hệ số trong hồi quy tuyến tính Để kiểm tra hiện tượng này, tác giả áp dụng phương pháp Wooldridge (2002) và Drukker (2003) với các giả thuyết kiểm định được thiết lập rõ ràng.

Giả thuyết H 0 : Mô hình không có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Giả thuyết H 1 : Mô hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1

Bảng 4.8 : Kết quả kiểm tra tự tương quan của các mô hình

Mô hình Chi bình phương (χ2) P-value

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 6)

Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata12, như thể hiện trong bảng 4.8, cho thấy 4 mô hình có p-value nhỏ hơn α = 0.05 Điều này cho phép bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5%, chứng minh sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình dữ liệu nghiên cứu.

Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình với mức ý nghĩa 5%

Sau khi thực hiện các phương pháp kiểm tra tính tương quan, đa cộng tuyến, phương sai của nhiễu và tự tương quan trong mô hình, tác giả tiến hành phân tích kết quả hồi quy thực nghiệm Phương pháp hồi quy được áp dụng bao gồm mô hình hồi quy Pooled, mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), sau đó so sánh với các phương pháp đối chiếu ước lượng bằng GMM.

Phân tích kết quả hồi quy

Tác giả bắt đầu từ mô hình hồi quy đơn giản và tiến tới các mô hình nâng cao nhằm khắc phục nhược điểm của các phương pháp kiểm định trong mô hình hồi quy ban đầu Bài viết giới thiệu các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, bao gồm ước lượng Pooled OLS, mô hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect - FEM) và mô hình hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effects - REM).

Mặc dù các mô hình Pooled, FEM và REM không thể kiểm soát hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của phần dư, tác giả sẽ áp dụng phương pháp hồi quy sai phân GMM để khắc phục những hạn chế này Theo nghiên cứu của Arellano - Bond (1991), GMM là phương pháp hiệu quả giúp ước lượng hệ số hồi quy trong các mô hình dữ liệu bảng, đặc biệt trong trường hợp tồn tại phương sai thay đổi, tương quan và nội sinh trong mô hình.

Mô hình Arellano và Bond (1991) hiệu quả trong việc kiểm soát tự tương quan phần dư, phương sai thay đổi và nội sinh Phương pháp hồi quy sai phân GMM được tác giả đề cập trong chương 3, cho thấy ước lượng vững và hiệu quả của nó.

Mô hình GMM dựa trên AR(1) và AR(2) trong bảng 4.9 cho thấy kết quả thỏa mãn, với chỉ số p-value của Hansen lớn hơn 0.05, chứng tỏ tính hợp lệ của mô hình Điều này chỉ ra rằng mô hình GMM hồi quy với số biến công cụ được sử dụng là hợp lý, mang lại độ tin cậy cao và kết quả phù hợp.

Kết quả nghiên cứu cho thấy biến TO có tác động cùng chiều nhưng không có ý nghĩa thống kê trong các mô hình Pooled, REM và GMM, trong khi FO lại có tác động ngược chiều trong mô hình GMM với mức ý nghĩa 5%, phù hợp với nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2015) Điều này cho thấy độ mở tài chính có tác động tiêu cực đến chỉ số kích thước phát triển tài chính, trái ngược với một số nghiên cứu trước Sự phát triển không cân bằng giữa các doanh nghiệp tư nhân và nhà nước có thể là nguyên nhân, khi doanh nghiệp tư nhân phụ thuộc vào dòng tiền của mình để đầu tư, trong khi doanh nghiệp nhà nước không làm như vậy Allen et al (2005) chỉ ra rằng nguồn tài chính chính cho khu vực tư nhân là tự gây quỹ, với lợi nhuận giữ lại là yếu tố quan trọng Do đó, các công ty tư nhân có xu hướng tiết kiệm thu nhập của họ Hơn nữa, tác động tiêu cực của độ mở tài chính tại các quốc gia đang phát triển ở Châu Á có thể phản ánh sự thay thế vốn nước ngoài cho nguồn vốn trong nước, dẫn đến việc doanh nghiệp phải chịu chi phí tài chính cao từ ngân hàng trong nước, làm tăng sự phụ thuộc vào vốn nước ngoài và giảm sự phụ thuộc vào nguồn vốn trong nước.

Biến TOFO có tác động ngược chiều với DEPT và không có ý nghĩa trong hai mô hình Pooled và REM, nhưng lại có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong mô hình GMM (0.0119), cho thấy sự tác động gián tiếp của TOFO.

Trong môi trường FO khác nhau, tác động của TO lên DEPT chỉ được nhận ra khi xem xét các mô hình khác nhau Biến rgdp có ảnh hưởng đồng chiều ở cả ba mô hình, nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mô hình GMM với mức 1% (0.0224), trong khi không có ý nghĩa ở mô hình Pooled và REM Tương tự, biến gov cũng có tác động đồng chiều ở cả ba mô hình, nhưng chỉ có ý nghĩa ở mô hình GMM với mức 10% Biến enroll thể hiện tác động đồng chiều ở ba mô hình Pooled, REM và GMM với các mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 5%, 5% và 1% (0.0605; 0.0615; 0.221).

Bảng 4.9: Kết quả biến phụ thuộc DEPT

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 7)

Kết quả từ bảng 4.10 cho thấy mô hình GMM dựa trên AR(1) và AR(2) đều đạt yêu cầu, với chỉ số p-value của Hansen lớn hơn 0.05, điều này chứng tỏ tính hợp lệ của mô hình GMM với số biến công cụ đã sử dụng Do đó, mô hình GMM này có độ tin cậy cao và kết quả thu được là phù hợp.

Kết quả từ bảng 4.10 cho thấy các mô hình ở cột (1) và (2), tương ứng với phương pháp Pooled OLS và FEM, đều mang lại kết quả tương tự như phương pháp GMM đối với các biến.

Biến TO có hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê trong mô hình Pooled và GMM, với tác động tích cực đến biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 5% trong mô hình Pooled, nhưng lại tác động tiêu cực trong mô hình GMM Phát hiện này cho thấy độ mở thương mại có ảnh hưởng tiêu cực đến chỉ số kích thước phát triển tài chính, điều này trái ngược với một số nghiên cứu trước đây Tác động tiêu cực có thể do sự phát triển không cân bằng giữa thương mại và lĩnh vực tài chính, bị cản trở bởi các nhóm lợi ích Mặc dù lời giải thích này hữu ích, nhưng không hoàn toàn phù hợp với kết quả tính toán về tác động của độ mở thương mại lên phát triển tài chính Tác giả cho rằng tác động tiêu cực của độ mở thương mại đối với kích thước phát triển tài chính nên được quy cho sự không phù hợp trong phân bổ quyền sở hữu và nguồn lực tài chính giữa các loại công ty Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài thường chiếm tỷ lệ cao trong xuất khẩu, trong khi doanh nghiệp trong nước lại có tỷ lệ thấp Khi mở cửa thương mại tăng, doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài hoạt động tích cực hơn, trong khi các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở các quốc gia đang phát triển Châu Á gặp khó khăn trong việc tiếp cận vốn từ ngân hàng, dẫn đến khả năng giảm kích thước tài chính trong nước.

Biến FO có tác động cùng chiều trong mô hình Pooled và FEM, nhưng ngược chiều trong mô hình GMM và không có ý nghĩa thống kê, do đó tác giả chưa đủ bằng chứng để khẳng định FO ảnh hưởng đến FIR Các biến TOFO, rgdp, gov không có ý nghĩa trong cả ba mô hình Pooled, FEM và GMM Trong khi đó, biến enroll có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê trong cả ba mô hình, với mức ý nghĩa lần lượt là 10%, 5% và 1%, cho thấy enroll ảnh hưởng tích cực đến FIR Hầu hết các kết quả phân tích từ bảng 4.10 tương đồng với nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2015).

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy mô hình với biến phụ thuộc FIR

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 7)

Bảng 4.11: Kết quả hồi quy mô hình với biến phụ thuộc SAV

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 7)

Mô hình GMM dựa trên AR(1) và AR(2) cho kết quả thỏa mãn, với giá trị p-value của Hansen lớn hơn 0.05, cho thấy tính hợp lệ của mô hình GMM với các biến công cụ Điều này chứng tỏ rằng mô hình GMM hồi quy là hợp lý, mang lại độ tin cậy cao và kết quả phù hợp.

Kết quả thực nghiệm cho thấy biến TO có tác động ngược chiều với biến phụ thuộc trong mô hình GMM, với hệ số -3.825, cho thấy tác động tiêu cực ở mức ý nghĩa 10%, phù hợp với nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2015) Biến FO và TOFO không có ý nghĩa thống kê, cho thấy chưa có bằng chứng cho thấy độ mở tài chính ảnh hưởng đến kích thước phát triển tài chính Biến rgdp có tác động cùng chiều ở ba mô hình, nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mô hình FEM và GMM (mức 5%), trong khi mô hình Pooled không có ý nghĩa Biến gov chỉ có ý nghĩa ở mô hình FEM (mức 1%), còn hai mô hình Pooled và GMM không có ý nghĩa Biến enroll không có ý nghĩa trong cả ba mô hình Pooled, REM và GMM, chứng tỏ rằng các biến gov và enroll không giải thích được tác động đến kích thước phát triển tài chính Để đo lường ảnh hưởng của độ mở thương mại và độ mở tài chính tới hiệu quả phát triển tài chính, tác giả đã phân tích hàm hồi quy các yếu tố TO, FO, TOFO, rgdp, gov và enroll ảnh hưởng tới PRV.

Bảng 4.12: Kết quả hồi quy mô hình với biến phụ thuộc PRV

*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính toán (Phụ lục 7)

Mô hình GMM dựa trên AR(1) và AR(2) cho kết quả thỏa mãn, với chỉ số p-value của Hansen lớn hơn 0.05, cho thấy tính hợp lệ của mô hình GMM với các biến công cụ Điều này chứng tỏ rằng mô hình GMM hồi quy là hợp lý, có độ tin cậy cao và kết quả đạt yêu cầu.

Biến TO có hệ số ước lượng mang ý nghĩa thống kê ở mô hình Pooled (0.0402) và GMM (0.280), cho thấy tác động tích cực tới biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 5% và 10% tương ứng, phù hợp với nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2015) Ngược lại, các biến FO và TOFO không có ý nghĩa thống kê ở cả ba mô hình Biến gov có hệ số ước lượng ý nghĩa ở mô hình GMM (0.365), cho thấy tác động tích cực tới biến phụ thuộc ở mức 10% Biến enroll cũng có tác động cùng chiều ở cả ba mô hình nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê trong mô hình Pooled.

Những thành phần khác biệt giữa các quốc gia trong mối quan hệ giữa độ mở thương mại và độ mở tài chính ảnh hưởng đến phát triển tài chính

Để phân tích mối quan hệ giữa độ mở thương mại và độ mở tài chính đối với phát triển tài chính ở các quốc gia, tác giả đã áp dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Kết quả được trình bày cho thấy sự khác biệt giữa các quốc gia, được đo lường thông qua tác động cố định (fixed effect) bằng cách sử dụng biến giả trong phương pháp hồi quy.

Thành phần khác biệt quốc gia trong mối quan hệ giữa độ mở thương mại ảnh hưởng tới phát triển tài chính được trình bày ở bảng 4.13

Bảng 4.13: Thành phần khác biệt trong mối quan hệ giữa DEPT - TO

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm trên số liệu tác giả thu thập và tính toán

Trong mối quan hệ giữa độ mở thương mại và phát triển tài chính, các yếu tố nội tại khác biệt giữa các quốc gia cho thấy Trung Quốc đứng đầu trong số các nước đang phát triển, theo sau là Ấn Độ, trong khi quốc gia có vị trí thấp nhất là

Việt Nam đang xếp hạng khá thấp trong việc đánh giá các yếu tố nội tại hỗ trợ mối quan hệ thương mại, điều này ảnh hưởng đến sự phát triển tài chính của quốc gia.

Tác giả đã phân tích sự khác biệt giữa các quốc gia trong mối quan hệ giữa độ mở tài chính và phát triển tài chính, như được thể hiện trong bảng 4.14.

Bảng 4.14: Thành phần khác biệt trong mối quan hệ giữa DEPT - FO

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm trên số liệu tác giả thu thập và tính toán

Trong số các quốc gia đang phát triển, Thái Lan dẫn đầu về các yếu tố nội tại hỗ trợ mối quan hệ độ mở tài chính, tiếp theo là Malaysia, trong khi Cambodia và Pakistan đứng ở vị trí cuối cùng Việt Nam cũng có thứ hạng cao trong khu vực châu Á, cho thấy chính sách mở cửa dòng vốn của Thái Lan, Malaysia, Trung Quốc và Việt Nam cao hơn so với các quốc gia khác.