THÔNG TIN TÀI LIỆU
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN NGỌC TÂN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC TỔ CHỨC TÀI CHÍNH VI MƠ TẠI VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SỸ BẢO VỆ CẤP TRƯỜNG Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng MÃ SỐ: 34 02 01 Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Văn Phúc NGND.PGS.TS Ngơ Hướng TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG NĂM 2020 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Đặt vấn đề nghiên cứu Nghèo đói thực tế hầu phát triển Nền kinh tế đa dạng, bất bình đẳng tài sản phân phối thu nhập, quản lý nguyên nhân gốc rễ nghèo đói (Andy, 2004, dẫn từ Abdulai Tewari, 2017) Tiếp cận tài mở rộng hội cho tất người ổn định hệ thống tài thúc đẩy việc tiết kiệm đầu tư hiệu quả, điều quan trọng cho kinh tế thị trường phát triển mạnh (World Bank, 2015, dẫn từ Abdulai Tewari, 2017) Tiếp cận tài điều quan trọng người nghèo giúp họ dễ dàng sử dụng dịch vụ tài để cải thiện sống Điều có nghĩa dịch vụ tài chí với số lượng nhỏ nhiều hình thức khác tạo thay đổi tích cực điều kiện kinh tế người nghèo Tuy nhiên, việc tài trợ cho người nghèo mối quan tâm lớn toàn cầu thất bại liên quan đến thị trường tín dụng thức (Hulme Mosley, 1996), rủi ro cao việc trả nợ thiếu tài sản chấp tiếp tục rào cản người nghèo tiếp cận dịch vụ tài (Hermes Lensink, 2007) Vì thế, tài vi mơ đóng vai trị quan trọng việc phát triển kinh tế - xã hội, đặc biệt công giảm nghèo đói quốc gia phát triển Các nghiên cứu Legerwood (1998), Morduch Haley (2002), Nguyễn Kim Anh cộng (2011) cho thấy vai trị tài vi mơ giảm nghèo Tầm quan trọng tài vi mơ phát triển kinh tế - xã hội khẳng định thực tế thông qua việc Liên hiệp quốc chọn năm 2005 Năm quốc tế tài vi mơ Tại Việt Nam, khoảng 72% dân số sống khu vực nông thôn, nơi mà nông nghiệp ngành kinh tế chủ chốt với tham gia 54% lực lượng lao động nước Một trở ngại lớn việc đạt mục tiêu giảm nghèo Việt Nam thiếu dịch vụ tài phù hợp đáp ứng nhu cầu (Nguyễn Kim Anh cộng sự, 2011) Sự phát triển mạnh mẽ tài vi mơ Việt Nam gần thập kỷ qua phạm vi tiếp cận dịch vụ cung ứng, đặc biệt dịch vụ tín dụng tiết kiệm, khẳng định tầm quan trọng việc hỗ trợ người có thu nhập thấp, người nghèo tiếp cận với dịch vụ tài – ngân hàng Đặc biệt hơn, phát triển mạnh mẽ tài vi mơ Việt Nam giúp cho người nghèo có nguồn vốn vay để phát triển sản xuất, kinh doanh, góp phần khơng nhỏ cơng giảm nghèo (Nguyễn Kim Anh Lê Thanh Tâm, 2013) Nhà nước Chính phủ có động thái tích cực phát triển tài vi mơ Việt Nam Luật tổ chức tín dụng Quốc hội thông qua năm 2010 cột mốc lịch sử coi định chế tài vi mơ (MFI) tổ chức tín dụng (TCTD), với quy định luật hóa Trải qua ba thập kỷ hình thành phát triển, tài vi mơ Việt Nam có đóng góp thành công phát triển kinh tế - xã hội, nâng cao đời sống cho người dân nông thơn Tuy nhiên, Qch Mạnh Hào (2005) cho ngồi thành công lớn việc tiếp cận người nghèo, MFI Việt Nam hoạt động chưa thật hiệu bền vững Nguyễn Kim Anh Lê Thanh Tâm (2013) cho thấy phần lớn MFI Việt Nam đạt tiêu tự bền vững hoạt động kết chưa cao chưa đồng Đồng tình với quan điểm trên, Schäfer & Fukasawa (2011) việc gia tăng số người vay có ảnh hưởng tích cực đến bền vững hoạt động MFI, đó, tỷ lệ xóa nợ tổng dư nợ lại có ảnh hưởng tiêu cực Dissanayake (2014) lại cho chi phí hoạt động có ảnh hưởng tiêu cực đến khả sinh lợi MFI, khi, chi phí người vay lại có ảnh hưởng tích cực đến khả sinh lợi Như vậy, thấy việc phát triển hiệu bền vững MFI chủ đề nóng nhà nghiên cứu nhà quản lý quan tâm Trong đó, việc xác định yếu tố khiến cho MFI Việt Nam hoạt động chưa hiệu bền vững vấn đề cấp thiết Thực tế cho thấy có nhiều nghiên cứu nước xem xét yếu tố ảnh hưởng đến hiệu hoạt động MFI (Abdulai & Tewari, 2017; Lopatta cộng sự, 2017; Ngo, 2015; Đào Lan Phương Lê Thanh Tâm, 2017; Schäfer Fukasawa, 2011; Dissanayake, 2014) Tuy nhiên, nghiên cứu này, hiệu hoạt động MFI xem xét khía cạnh khả sinh lời thông qua tỷ suất sinh lợi tài sản (ROA) tỷ suất sinh lợi vốn chủ sở hữu (ROE) (Dissanayake, 2014; Abdulai Tewari, 2017) khía cạnh tự bền vững hoạt động (Schäfer Fukasawa, 2011; Dissanayake, 2014; Ngo, 2015; Đào Lan Phương Lê Thanh Tâm, 2017; Abdulai Tewari, 2017) Trong đó, hiệu hoạt động tổ chức thể thông qua khả sử dụng nguồn lực đầu vào để tạo đầu (Berger Mester, 1997) Bên cạnh đó, theo số liệu báo cáo Chương trình Phát triển Liên Hợp quốc (UNDP) đưa buổi công bố Cập nhật số liệu thống kê Việt Nam năm 2010 số phát triển người số liệu thống kê nghèo đa chiều toàn cầu cho thấy số nghèo đa chiều Việt Nam năm 2010 0,0197 đứng thứ 31 tổng số 105 nước (UNDP, 2010) Tỷ lệ nghèo đa chiều Việt Nam 5%, cao hầu khu vực Đông Á Thái Bình Dương, sau Thái Lan Trung Quốc Mặc dù Việt Nam có nhiều tiến giảm nghèo đa chiều cấp quốc gia song chênh lệch lớn vùng miền nhóm dân cư chia theo giới Trong đó, người nghèo thường người phải gánh chịu bất ổn thảm họa, thiên tai người gây ra, phụ nữ trẻ em đối tượng chịu tác động nặng nề, thiệt thòi Phụ nữ thường gặp khó khăn tiếp cận tín dụng thị trường giới hạn thu nhập tài sản chấp Việc thiếu tiếp cận dịch vụ tài có xu hướng lấy họ phương tiện để cải thiện thu nhập, đảm bảo cho tồn đương đầu với trường hợp khẩn cấp Những phụ nữ nghèo cần dịch vụ tài với việc cung cấp dịch vụ xã hội để đóng vai trị tích cực kinh tế thơng qua thu nhập, thỏa thuận quyền hạn xây dựng nâng cao vị xã hội cộng đồng Hầu hết MFI xem việc thực cho vay phụ nữ ưu tiên hàng đầu Tài vi mơ nâng cao vị cho phụ nữ cách cung cấp khoản vay, trao hội kiếm thu nhập độc lập đóng góp mặt tài vào gia đình cộng đồng (Cheston Kuhn, 2002; Sujatha, 2015) Tại Việt Nam, MFI cung ứng dịch vụ tài ưu tiên cho phụ nữ có thu nhập thấp, đặc biệt ưu tiên phụ nữ nghèo Các sản phẩm MFI thiết kế ban đầu dựa phương thức điều chỉnh phù hợp với đối tượng khách hàng phụ nữ nghèo thu nhập thấp như: không cần tài sản chấp; hoàn trả dần theo tuần, tháng; thủ tục vay, trả đơn giản trì kỷ luật tín dụng Hầu hết khách hàng nữ giới MFI vay vốn để phát triển kinh tế, dành cho hoạt động kinh doanh nông nghiệp, chăn nuôi, ngư nghiệp, lâm nghiệp buôn bán nhỏ Một phần để đáp ứng nhu cầu tiêu dùng, sửa chữa nhà cửa với loại sản phẩm vốn vay ngắn hạn, trung hạn, phù hợp với nhu cầu đa dạng khách hàng Tác động việc trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động MFI thể rõ nét thông qua ảnh hưởng đến thu nhập rủi ro tín dụng Từ đó, trao quyền cho phụ nữ ảnh hưởng gián tiếp đến khả sinh lợi, hiệu hoạt động MFI (D’Espallier cộng sự, 2013; Abdulai & Tewari, 2017; Lopatta cộng sự, 2017) Tuy nhiên, việc cho vay khách hàng phụ nữ có thực đem lại hiệu bền vững cho MFI vấn đề cần quan tâm nghiên cứu Phần lớn nghiên cứu liên quan làm rõ mặt lý thuyết tác động trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động MFI Một số nghiên cứu thực nghiệm xem xét trao quyền cho phụ nữ biến số mơ hình nhân tố tác động đến khả sinh lợi MFI mà chưa quan tâm nghiên cứu cách toàn diện tác động biến số đến khía cạnh khác hiệu hoạt động Xuất phát từ lý trên, nghiên cứu tác giả thực phân tích hiệu hoạt động MFI xác định nhân tố ảnh hưởng đến hiệu hoạt động MFI Để khắc phục hạn chế nghiên cứu trước đây, việc đánh giá hiệu hoạt động thơng qua khía cạnh khả sinh lời khả tự bền vững hoạt động, tác giả cịn sử dụng thêm phân tích bao liệu (DEA) để đánh giá hiệu sử dụng nguồn lực đầu vào để tạo đầu MFI Bên cạnh đó, nghiên cứu tiến hành lấp đầy khoảng trống tác động việc trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động MFI 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu có mục tiêu chung đánh giá hiệu hoạt động MFI Việt Nam Trên sở đề xuất số hàm ý sách phù hợp Để đạt mục tiêu chung, nghiên cứu có mục tiêu cụ thể sau: - Đánh giá thực trạng hiệu hoạt động MFI Việt Nam - Xác định nhân tố ảnh hưởng đến hiệu hoạt động MFI Việt Nam - Đánh giá tác động việc trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động MFI Việt Nam - Đề xuất hàm ý sách nhằm nâng cao hiệu hoạt động MFI Việt Nam 1.3 Câu hỏi nghiên cứu Để đạt mục tiêu nghiên cứu trên, luận án trả lời câu hỏi sau: - Thực trạng hiệu hoạt động MFI Việt Nam nào? - Các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu hoạt động MFI Việt - Tác động việc trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động Nam? MFI Việt Nam nào? - Các hàm ý sách nâng cao hiệu hoạt động MFI Việt Nam? 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu luận án hiệu hoạt động MFI, trao quyền cho phụ nữ, ảnh hưởng trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động MFI Việt Nam Phạm vi nghiên cứu: Khác với nghiên cứu trước đây, nghiên cứu giới hạn phạm vi hiệu kinh tế hoạt động tổ chức tài vi mơ, khơng xem xét đến hiệu tác động xã hội tổ chức mang lại Theo thống kê Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đến thời điểm 30/06/2019, có MFI thức Tổ chức tài vi mơ TNHH M7, Tổ chức tài vi mơ TNHH MTV Tình thương, Tổ chức tài vi mơ TNHH Thanh Hóa, Tổ chức tài vi mơ TNHH MTV cho người lao động nghèo tự tạo việc làm Bên cạnh MFI thức, có 30 MFI bán thức thuộc chương trình, dự án TCVM hoạt động Việt Nam (Danh bạ TCVM, 2018) Tuy nhiên, thông tin MFI khơng đầy đủ tác giả thực nghiên cứu với 26 MFI có đầy đủ liệu Thời gian nghiên cứu: Dữ liệu nghiên cứu số liệu báo cáo tài hàng năm 26 MFI Việt Nam giai đoạn 2013-2017 cung cấp tổ chức MIX Market MIX Market trang web điều hành tổ chức Chia sẻ Thơng tin Tài Vi mơ (Microfinance Information Exchange - MIX) Trang web MIX Market cho phép chương trình tài vi mơ đăng tin, bao gồm báo cáo tài kiểm toán số hoạt động để nhận đánh giá xếp hạng dựa độ minh bạch thông tin Về thời gian nghiên cứu, tác giả tiến hành thực 26 MFI giai đoạn 2013 – 2017 Giai đoạn tác giả lựa chọn để thực nghiên cứu đảm bảo 26 MFI có đủ số liệu để tính tốn biến số mơ hình nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu Để đạt mục tiêu nghiên cứu đề ra, luận án sử dụng phương pháp ước lượng thích hợp Cụ thể: Nhằm đánh giá thực trạng hiệu hoạt động MFI Việt Nam, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích bao liệu (Data Envelopment Analysis DEA) với 26 tổ chức tài vi mơ Việt Nam Đây phương pháp sử dụng ngày phổ biến để đo lường hiệu hoạt động kinh doanh (Grigorian, 2002) Phương pháp DEA khởi xướng Farrel (1957) sau tiếp tục phát triển Charnes, Cooper Rhodes (1978); Banker, Charnes Cooper (1984) nhiều nhà khoa học khác nhằm đo lường hiệu hoạt động doanh nghiệp hay đơn vị định (Decision Making Unit – DMU) Để xác định nhân tố ảnh hưởng tác động việc trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động MFI Việt Nam, luận án sử phương pháp hồi quy cho liệu bảng Có nhiều phương pháp hồi quy liệu bảng truyền thống, FEM, REM phương pháp hồi quy thường sử dụng Tuy nhiên, mơ hình có biến nghiên cứu với độ trễ, tượng nội sinh xảy phương pháp hồi quy FEM, REM thường dẫn đến tượng tự tương quan, phương sai sai số thay đổi mơ hình Do đó, Arellano Bond (1991) đề xuất sử dụng phương pháp hồi quy GMM để khắc phục tượng nêu Bên cạnh đó, Blundell Bond (1998) cho biến phụ thuộc có mối tương quan cao giá trị giá trị thời kỳ trước đó, số thời kỳ khơng q dài phương pháp ước lượng DGMM khơng hiệu biến công cụ sử dụng đánh giá không đủ mạnh Blundell Bond (1998) mở rộng phương pháp ước lượng DGMM với việc xem xét đồng thời hệ thống hai phương pháp ước lượng (mơ hình bản, GMM mơ hình DGMM) gọi chung ước lượng GMM hệ thống (System Generalized method of moments – SGMM) Trong nghiên cứu này, giai đoạn thời gian 2013 – 2017 không dài liệu tài MFI thường có mối tương quan cao giá trị giá trị thời kỳ trước nên tác giả sử dụng phương pháp ước lượng GMM hệ thống (SGMM) 1.6 Những kết đóng góp luận án Luận án hướng đến mục tiêu cụ thể gồm: (1) Đánh giá thực trạng hiệu hoạt động MFI Việt Nam; (2) Xác định nhân tố ảnh hưởng đến hiệu hoạt động MFI Việt Nam; (3) Đánh giá tác động việc trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động MFI Việt Nam; (4) Đề xuất hàm ý sách nhằm nâng cao hiệu hoạt động MFI Việt Nam So sánh với nghiên cứu thực trước luận án có đóng góp sau: Dựa vào phương pháp phân tích bao liệu (Data Envelopment Analysis DEA), tác giả đánh giá hiệu hoạt động 26 tổ chức tài vi mơ Việt Nam Các nghiên cứu trước, phân tích hoạt động kinh doanh đánh giá hiệu hoạt động doanh nghiệp nói chung MFI nói riêng, thường sử dụng tiêu tài chủ yếu ROA, ROE, NIM, … phương pháp tính tốn tương đối đơn giản dễ hiểu Mỗi tiêu tài biểu mối quan hệ hai biến số, phản ánh khía cạnh hoạt động MFI Vì vậy, để đánh giá toàn diện hiệu hoạt động MFI, phải sử dụng hàng loạt tiêu khác Điều gây khơng khó khăn cho nhà quản trị quan quản lý nhà nước đánh giá so sánh hiệu hoạt động MFI, đánh giá hiệu sử dụng nguồn lực để tạo sản phẩm, dịch vụ tài phức tạp MFI (Manandhar Tang, 2002) Để khắc phục nhược điểm phương pháp phân tích số tài chính, luận án sử dụng phương pháp phân tích bao liệu (Data Envelopment Analysis - DEA) để đánh giá hiệu hoạt động MFI Bên cạnh đó, dựa vào nguồn liệu 26 MFI giai đoạn 2013 – 2017, tác giả xác định nhân tố ảnh hưởng đến hiệu hoạt động MFI Việt Nam So với nghiên cứu trước, luận án xem xét toàn diện tác động trao quyền cho phụ nữ đến khía cạnh hiệu hoạt động tổ chức tài vi mơ Việt Nam phương pháp nghiên cứu định lượng với hỗ trợ phần mềm Stata 15.0 Cụ thể, tác giả đánh giá tác động trao quyền cho phụ nữ đến khía cạnh hiệu hoạt động tổ chức tài vi mơ thơng qua việc ước lượng mơ hình phương pháp SGMM Blundell Bond (1998) Phương pháp sử dụng phổ biến ước lượng liệu bảng động tuyến tính để khắc phục tượng nội sinh thường xảy mơ hình kinh tế vĩ mơ Do đó, kết thu đảm bảo độ tin cậy để rút kết luận Như vậy, kết nghiên cứu cung cấp chứng thực nghiêm củng cố lý thuyết tác động trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động tổ chức tài vi mơ Việt Nam Đồng thời, kết nghiên cứu cung cấp sở phương pháp nghiên cứu để đánh giá tác động Về mặt thực tiễn, xuất phát từ việc phần lớn MFI Việt Nam đạt tiêu tự bền vững hoạt động kết chưa cao chưa đồng (Nguyễn Kim Anh Lê Thanh Tâm 2013), tác giả xem xét vai trò trao quyền cho phụ nữ chất xúc tác, kiểm soát tốt hiệu hiệu hoạt động MFI Việt Nam Kết nghiên cứu giúp cho nhà hoạch định sách đề giải pháp nhằm phát triển bền vững nâng cao hiệu cho MFI Việt Nam để tổ chức phát triển tương xứng với tiềm đóng vai trị quan trọng chiến lược quốc gia tài toàn diện Việt Nam tương lai 1.7 Kết cấu luận án Để giải mục tiêu nghiên cứu đề tài, luận án kết cấu bao gồm chương: - Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu Trình bày tổng quan đề tài nghiên cứu bao gồm lý chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, đóng góp nghiên cứu, kết cấu luận án - Chương 2: Cơ sở lý thuyết nghiên cứu liên quan Lược khảo lý thuyết liên quan nghiên cứu thực hiện, sở hình thành mơ hình nghiên cứu giả thiết nghiên cứu - Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Phát triển giả thuyết nghiên cứu, mơ hình nghiên cứu phương pháp ước lượng mơ hình Bên cạnh đó, chương trình bày liệu nghiên cứu cách thức thu thập liệu - Chương 4: Kết nghiên cứu thực nghiệm Trình bày thực trạng hiệu hoạt động MFI Việt Nam kết nghiên cứu thực nghiệm nhân tố ảnh hưởng tác động trao quyền cho phụ nữ đến hiệu hoạt động MFI Việt Nam - Chương 5: Kết luận hàm ý sách Tóm tắt nghiên cứu đưa hàm ý sách nhằm nâng cao hiệu hoạt động cho MFI Việt Nam l Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 128 26 R-sq: within = 0.1493 between = 0.2215 overall = 0.1800 Obs per group: = avg = max = 4.9 corr(u_i, X) Wald chi2(8) Prob > chi2 = (assumed) roe Coef pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons 6513648 0012108 0154382 0012579 -.0026869 -1.175521 -.005539 0197536 -1.11307 2297843 0038618 021969 0072546 0154841 7226582 034208 032149 5659959 sigma_u sigma_e rho 10065222 12480603 39408356 (fraction of variance due to u_i) Std Err Coefficients (b) (B) fe pfb age cpb oea der par30 nab glp 1.069998 -.0014348 019937 -.0014179 0023744 -.7174338 0179947 0238085 6513648 0012108 0154382 0012579 -.0026869 -1.175521 -.005539 0197536 z 2.83 0.31 0.70 0.17 -0.17 -1.63 -0.16 0.61 -1.97 P>|z| 0.005 0.754 0.482 0.862 0.862 0.104 0.871 0.539 0.049 = = 22.46 0.0041 [95% Conf Interval] 2009958 -.0063582 -.0276202 -.0129609 -.0330351 -2.591905 -.0725855 -.0432573 -2.222402 1.101734 0087797 0584966 0154767 0276613 2408627 0615074 0827645 -.0037387 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .4186337 -.0026455 0044987 -.0026758 0050612 4580874 0235337 0040548 3855958 0109133 0145758 0038693 0060773 5152507 0335637 0416305 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 4.08 Prob>chi2 = 0.8500 li Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects roe[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var roe e u Test: sd = sqrt(Var) 0264937 0155765 0101309 1627689 124806 1006522 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 21.06 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 1.563 Prob > F = 0.2228 lii Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: id Time variable : year Number of instruments = 17 F(9, 25) = 29.13 Prob > F = 0.000 roe Coef roe L1 pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 103 26 3.96 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 3961403 1858216 2.13 0.043 0134337 778847 1.333776 0441593 -.0905963 2.094042 -.2617516 4.575121 -.122479 0990402 -1.965921 4487515 0217762 060058 1.049729 1314109 3.01517 0748396 0519982 1.079319 2.97 2.03 -1.51 1.99 -1.99 1.52 -1.64 1.90 -1.82 0.006 0.053 0.144 0.057 0.057 0.142 0.114 0.068 0.081 4095554 -.0006895 -.2142881 -.0679151 -.5323974 -1.634738 -.2766139 -.0080522 -4.188819 2.257998 0890081 0330955 4.255999 0088941 10.78498 031656 2061325 2569777 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.(L.pfb glp nab oea cpb) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(L.par30 L.roe L2.der) collapsed Instruments for levels equation Standard L.pfb glp nab oea cpb _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.par30 L.roe L2.der) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -2.54 -0.41 overid restrictions: chi2(7) = 1.44 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(7) = 3.00 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = 0.011 0.683 Prob > chi2 = 0.984 Prob > chi2 = 0.885 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(4) = 1.01 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 1.99 Prob > iv(L.pfb glp nab oea cpb) Hansen test excluding group: chi2(2) = 0.28 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(5) = 2.72 Prob > chi2 = chi2 = 0.909 0.574 chi2 = chi2 = 0.868 0.743 liii Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 127 26 R-sq: within = 0.2375 between = 0.1315 overall = 0.1482 Obs per group: = avg = max = 4.9 corr(u_i, Xb) F(8,93) Prob > F = -0.3987 oss Coef pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons -.6343894 -.019008 -.1808626 -.0220423 569753 -1.167817 -.1028182 0785153 3.394596 9069517 0231633 052658 0172187 2212899 1.835756 1001629 1115463 2.090053 sigma_u sigma_e rho 33587521 24688579 64922348 (fraction of variance due to u_i) Std Err F test that all u_i=0: F(25, 93) = 4.56 = = t -0.70 -0.82 -3.43 -1.28 2.57 -0.64 -1.03 0.70 1.62 P>|t| 0.486 0.414 0.001 0.204 0.012 0.526 0.307 0.483 0.108 3.62 0.0010 [95% Conf Interval] -2.435416 -.0650058 -.2854309 -.0562353 1303152 -4.813264 -.3017219 -.1429934 -.7558358 1.166637 0269898 -.0762944 0121507 1.009191 2.47763 0960856 3000241 7.545027 Prob > F = 0.0000 liv Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 127 26 R-sq: within = 0.2028 between = 0.4254 overall = 0.3411 Obs per group: = avg = max = 4.9 corr(u_i, X) Wald chi2(8) Prob > chi2 = (assumed) oss Coef pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons 2703664 0094004 -.1748558 -.0166233 4917092 -.3862876 -.0928926 0858922 1.884481 4924936 0084185 0464762 0150333 144023 1.511303 0723184 0677073 1.210472 sigma_u sigma_e rho 22067258 24688579 44411161 (fraction of variance due to u_i) Std Err z 0.55 1.12 -3.76 -1.11 3.41 -0.26 -1.28 1.27 1.56 P>|z| 0.583 0.264 0.000 0.269 0.001 0.798 0.199 0.205 0.120 = = [95% Conf Interval] -.6949032 -.0070995 -.2659475 -.0460879 2094293 -3.348387 -.2346341 -.0468117 -.488001 Coefficients (b) (B) fe pfb age cpb oea der par30 nab glp -.6343894 -.019008 -.1808626 -.0220423 569753 -1.167817 -.1028182 0785153 2703664 0094004 -.1748558 -.0166233 4917092 -.3862876 -.0928926 0858922 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E -.9047558 -.0284084 -.0060068 -.0054191 0780438 -.7815295 -.0099256 -.0073769 7615849 0215794 0247553 0083956 1680077 1.042095 0693012 088647 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 35.17 Prob>chi2 = 0.0000 41.60 0.0000 1.235636 0259003 -.0837642 0128414 7739892 2.575812 0488489 2185961 4.256963 lv Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 6412.73 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 9.345 Prob > F = 0.0053 lvi Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: id Time variable : year Number of instruments = 19 F(9, 25) = 72.86 Prob > F = 0.000 oss Coef oss L1 pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 101 26 3.88 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 4937152 0912499 5.41 0.000 3057825 6816479 1.178024 0007603 0442383 -4.175366 3597775 -1.375331 -.0408494 0661575 -1.936373 3992754 0131875 0447485 1.372616 0947464 737332 0559759 0678262 1.304019 2.95 0.06 0.99 -3.04 3.80 -1.87 -0.73 0.98 -1.48 0.007 0.954 0.332 0.005 0.001 0.074 0.472 0.339 0.150 3557006 -.0263999 -.047923 -7.002322 1646437 -2.893894 -.156134 -.0735332 -4.62205 2.000347 0279205 1363996 -1.34841 5549114 1432328 0744353 2058483 7493044 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.(cpb pfb par30 der nab) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(L.oss L.age par30) collapsed Instruments for levels equation Standard cpb pfb par30 der nab _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.oss L.age par30) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -1.70 -0.87 overid restrictions: chi2(9) = 11.16 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(9) = 7.62 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = 0.088 0.384 Prob > chi2 = 0.265 Prob > chi2 = 0.573 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(6) = 4.88 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 2.74 Prob > iv(cpb pfb par30 der nab) Hansen test excluding group: chi2(4) = 1.89 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(5) = 5.73 Prob > chi2 = chi2 = 0.559 0.433 chi2 = chi2 = 0.756 0.333 lvii Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 128 26 R-sq: within = 0.5664 between = 0.0032 overall = 0.0318 Obs per group: = avg = max = 4.9 corr(u_i, Xb) F(8,94) Prob > F = -0.6435 te Coef pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons -.5602558 -.0444701 -.1852294 0205806 -.0074724 2888349 -.0932523 1575748 1.046379 4555976 0117499 0267597 0083452 0168833 9008357 0486422 0533873 1.021339 sigma_u sigma_e rho 33271019 12667641 87339013 (fraction of variance due to u_i) Std Err F test that all u_i=0: F(25, 94) = 6.19 = = t -1.23 -3.78 -6.92 2.47 -0.44 0.32 -1.92 2.95 1.02 P>|t| 0.222 0.000 0.000 0.015 0.659 0.749 0.058 0.004 0.308 15.35 0.0000 [95% Conf Interval] -1.464856 -.0677999 -.2383614 004011 -.0409945 -1.499796 -.1898326 0515731 -.981514 344344 -.0211404 -.1320974 0371501 0260498 2.077465 003328 2635765 3.074273 Prob > F = 0.0000 lviii Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 128 26 R-sq: within = 0.4840 between = 0.6188 overall = 0.5681 Obs per group: = avg = max = 4.9 corr(u_i, X) Wald chi2(8) Prob > chi2 = (assumed) te Coef pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons -.6578281 -.0012731 -.2192068 0158963 -.0163282 1362094 -.0527059 1029238 2.022875 2617161 0043766 0252825 0083677 017869 8303614 0392284 0368673 6460532 sigma_u sigma_e rho 09877473 12667641 37810765 (fraction of variance due to u_i) Std Err Coefficients (b) (B) fe1 pfb age cpb oea der par30 nab glp -.5602558 -.0444701 -.1852294 0205806 -.0074724 2888349 -.0932523 1575748 -.6578281 -.0012731 -.2192068 0158963 -.0163282 1362094 -.0527059 1029238 z -2.51 -0.29 -8.67 1.90 -0.91 0.16 -1.34 2.79 3.13 P>|z| 0.012 0.771 0.000 0.057 0.361 0.870 0.179 0.005 0.002 = = [95% Conf Interval] -1.170782 -.0098511 -.2687596 -.0005041 -.0513508 -1.491269 -.1295921 0306653 7566345 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0975724 -.043197 0339774 0046843 0088558 1526255 -.0405464 054651 3729261 0109044 0087679 3492921 0287611 0386135 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 18.57 Prob>chi2 = 0.0174 (V_b-V_B is not positive definite) 130.44 0.0000 -.1448741 0073049 -.169654 0322966 0186944 1.763688 0241804 1751824 3.289116 lix Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 278.15 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 3.885 Prob > F = 0.0599 lx Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: id Time variable : year Number of instruments = 20 F(9, 25) = 459.30 Prob > F = 0.000 te Coef te L1 pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 103 26 3.96 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 1090069 0162965 6.69 0.000 0754436 1425702 -.296255 -.0244285 1412369 -6.176576 7356902 -6.866791 2194873 -.11843 5158338 4214659 0056929 064051 5803681 0863514 1.7939 0713162 0795228 1.06173 -0.70 -4.29 2.21 -10.64 8.52 -3.83 3.08 -1.49 0.49 0.489 0.000 0.037 0.000 0.000 0.001 0.005 0.149 0.631 -1.16428 -.0361532 0093215 -7.371866 5578462 -10.5614 0726088 -.2822102 -1.670839 5717703 -.0127039 2731523 -4.981285 9135341 -3.172186 3663658 0453502 2.702507 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.(pfb der cpb par30 nab glp) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(L.te age oea) collapsed Instruments for levels equation Standard pfb der cpb par30 nab glp _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.te age oea) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -2.69 -0.77 overid restrictions: chi2(10) = 17.29 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(10) = 14.17 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = 0.007 0.438 Prob > chi2 = 0.068 Prob > chi2 = 0.165 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(8) = 13.33 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(2) = 0.84 Prob > iv(pfb der cpb par30 nab glp) Hansen test excluding group: chi2(4) = 5.38 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 8.79 Prob > chi2 = chi2 = 0.101 0.656 chi2 = chi2 = 0.250 0.186 lxi Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 128 26 R-sq: within = 0.3860 between = 0.0705 overall = 0.0073 Obs per group: = avg = max = 4.9 corr(u_i, Xb) F(8,94) Prob > F = -0.8609 Std Err se Coef pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons -.2250828 -.0526354 -.0868941 -.0055092 -.0221465 -.1099122 -.0409506 0675938 1.518323 4662309 0120242 0273842 0085399 0172773 9218605 0497775 0546333 1.045177 sigma_u sigma_e rho 38812338 12963293 89964017 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(25, 94) = 6.48 t -0.48 -4.38 -3.17 -0.65 -1.28 -0.12 -0.82 1.24 1.45 P>|t| = = 0.630 0.000 0.002 0.520 0.203 0.905 0.413 0.219 0.150 7.39 0.0000 [95% Conf Interval] -1.150795 -.0765097 -.1412661 -.0224655 -.056451 -1.940288 -.139785 -.0408819 -.5568993 7006296 -.0287612 -.0325221 0114471 0121581 1.720463 0578838 1760694 3.593546 Prob > F = 0.0000 lxii Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 128 26 R-sq: within = 0.2557 between = 0.2879 overall = 0.2742 Obs per group: = avg = max = 4.9 corr(u_i, X) Wald chi2(8) Prob > chi2 = (assumed) se Coef pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons -.3762515 -.0112648 -.1078765 -.0089762 -.0247241 2346548 0260406 0327505 1.65489 2890908 0050105 0261304 0085339 0181514 8665692 0414654 0390065 7037354 sigma_u sigma_e rho 12512912 12963293 482327 (fraction of variance due to u_i) Std Err z -1.30 -2.25 -4.13 -1.05 -1.36 0.27 0.63 0.84 2.35 P>|z| 0.193 0.025 0.000 0.293 0.173 0.787 0.530 0.401 0.019 = = 41.94 0.0000 [95% Conf Interval] -.942859 -.0210852 -.1590912 -.0257024 -.0603002 -1.46379 -.0552301 -.0437008 2755945 190356 -.0014443 -.0566618 00775 010852 1.933099 1073114 1092017 3.034186 Coefficients (b) (B) fe2 pfb age cpb oea der par30 nab glp -.2250828 -.0526354 -.0868941 -.0055092 -.0221465 -.1099122 -.0409506 0675938 -.3762515 -.0112648 -.1078765 -.0089762 -.0247241 2346548 0260406 0327505 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .1511688 -.0413707 0209824 003467 0025776 -.344567 -.0669913 0348433 3657838 0109305 0081913 0003201 3144592 0275394 038253 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(8) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 27.10 Prob>chi2 = 0.0007 (V_b-V_B is not positive definite) lxiii Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (26) = Prob>chi2 = 445.67 0.0000 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 25) = 10.292 Prob > F = 0.0036 lxiv Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: id Time variable : year Number of instruments = 19 F(9, 25) = 354.86 Prob > F = 0.000 se Coef se L1 pfb age cpb oea der par30 nab glp _cons Number of obs Number of groups Obs per group: avg max = = = = = 103 26 3.96 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 5821673 1517143 3.84 0.001 2697057 8946288 2.640703 -.0456731 4494569 -9.398224 1.136075 -7.711767 2880242 -.1119417 -6.851933 1.404319 0070234 123871 1.472048 1822222 2.802192 1097998 114712 3.133885 1.88 -6.50 3.63 -6.38 6.23 -2.75 2.62 -0.98 -2.19 0.072 0.000 0.001 0.000 0.000 0.011 0.015 0.338 0.038 -.2515467 -.0601381 1943398 -12.42996 7607818 -13.48299 0618872 -.3481955 -13.30629 5.532952 -.0312081 7045739 -6.366485 1.511369 -1.940544 5141611 1243121 -.3975758 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.(der cpb par30 nab glp) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(1/4).(L.se age oea) collapsed Instruments for levels equation Standard der cpb par30 nab glp _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(L.se age oea) collapsed Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but -2.10 -0.29 overid restrictions: chi2(9) = 5.19 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(9) = 6.60 weakened by many instruments.) Pr > z = Pr > z = 0.036 0.774 Prob > chi2 = 0.818 Prob > chi2 = 0.678 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(7) = 6.51 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(2) = 0.09 Prob > iv(der cpb par30 nab glp) Hansen test excluding group: chi2(4) = 1.85 Prob > Difference (null H = exogenous): chi2(5) = 4.76 Prob > chi2 = chi2 = 0.482 0.955 chi2 = chi2 = 0.764 0.446
Ngày đăng: 03/07/2023, 14:14
Xem thêm: