Ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến chính sách tiền tệ nghiên cứu trường hợp tại các nước đang phát triển Ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến chính sách tiền tệ nghiên cứu trường hợp tại các nước đang phát triển Ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến chính sách tiền tệ nghiên cứu trường hợp tại các nước đang phát triển Ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến chính sách tiền tệ nghiên cứu trường hợp tại các nước đang phát triển Ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến chính sách tiền tệ nghiên cứu trường hợp tại các nước đang phát triển
GIỚI THIỆU
Lý do thực hiện đề tài
Tài chính toàn diện, với mục tiêu hướng đến là đảm bảo cho mọi người, nhất là những người bị thiệt thòi về tài chính được tiếp cận, cũng như sử dụng các DVTC thích hợp, ngày càng được công nhận là công cụ chiến lược để giảm nghèo và phát triển kinh tế Vì thế, nghiên cứu về tài chính toàn diện chủ yếu tập trung đến các vấn đề như giảm nghèo; giảm bớt khoảng cách trong thu nhập; hay tăng trưởng, phát triển kinh tế (chẳng hạn, Anand và Chhikara, 2013; Kim, 2016; Park và Mercado, 2018a; Makina và Walle, 2019; Huang và Zhang, 2020; Emara và Said, 2021; Ozili và cộng sự, 2022) Từ đó cho thấy, ở phương diện lý thuyết lẫn thực thiễn, tài chính toàn diện đã được thừa nhận là có vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế nói chung Rõ ràng, các DVTC (thanh toán, tiết kiệm và tín dụng) được cung cấp đầy đủ và hợp lý cho những người bị loại trừ tài chính có thể giúp họ cải thiện mức sống, tăng cơ hội đầu tư, nâng cao thu nhập.
Tuy nhiên, mức độ tiếp cận DVTC, nhất là dịch vụ tiết kiệm và vay vốn còn có liên quan đến CSTT Những phân tích lý thuyết tại mục 2.3 và mục 2.2.4 của Chương
2 cho thấy, mức độ tài chính toàn diện là yếu tố có ảnh hưởng đến kênh lãi suất của cơ chế truyền dẫn CSTT Theo lý thuyết Keynes về CSTT, NHTW có thể tăng hoặc giảm lãi suất để tác động đến các quyết định tổng cầu từ khu vực tư nhân, dẫn đến lạm phát và sản lượng bị ảnh hưởng Đây chính là cơ sở của cơ chế truyền dẫn CSTT Tuy nhiên, độ mạnh về sự tương tác của tổng cầu đối với lãi suất lại phụ thuộc vào mức độ tài chính toàn diện Phát hiện này cũng được phân tích rõ trong Gali và cộng sự (2004); Bilbie (2008) và một số nghiên cứu khác
Nếu như phần lớn mô hình nghiên cứu theo trường phái Keynes mới trước đó ngẫu nhiên mặc định tất cả người tiêu dùng đều được tiếp cận với các DVTC, thì Gali và cộng sự (2004); Bilbie (2008); Di Bartolomeo và Rossi (2006) dựa vào lý thuyết cân bằng chung; mô hình DSGE và lý thuyết Keynes về CSTT, đã kết hợp sự phân biệt giữa hai loại người tiêu dùng (những người được tiếp cận DVTC và những người không được tiếp cận DVTC, tiêu dùng toàn bộ thu nhập từ tiền lương, còn gọi là nhóm người bị loại trừ tài chính) vào mô hình phân tích Kết quả cho thấy, sự xuất hiện người tiêu dùng bị loại trừ tài chính có thể làm ảnh hưởng độ co giãn của tổng cầu với lãi suất Điều đó dẫn đến việc thực hiện quy tắc lãi suất theo nguyên tắc Taylor 1 có thể không đảm bảo trạng thái cân bằng duy nhất Bởi lẽ, nguyên tắc này biểu thị CSTT sẽ ổn định lạm phát với điều kiện khi lạm phát tăng, NHTW tăng lãi suất danh nghĩa nhiều hơn mức tăng lạm phát để lãi suất thực tăng (tức, cần phải thay đổi lãi suất lớn hơn để ổn định lạm phát)
Thế nhưng, khi trọng số người bị loại trừ tài chính lớn, tính hợp lệ của nguyên tắc Taylor có khả năng khó xác định vì tổng cầu không co giãn với lãi suất Gali và cộng sự (2004) cũng hàm ý rằng, một tỷ trọng lớn người tiêu dùng bị loại trừ tài chính còn có thể làm cho việc truyền lãi suất của NHTW đến lãi suất thị trường bị suy yếu, vì lãi suất hoạt động của các TCTC sẽ chậm thay đổi trước những biến đổi của lãi suất chính sách, do lãi suất không tác động trực tiếp đến những người tiêu dùng này, nên
Quy tắc lãi suất được nhiều NHTW sử dụng để thiết lập lãi suất chính sách theo nguyên tắc do nhà kinh tế họcJohn Taylor đưa ra, Taylor (1993).
3 nhu cầu của mỗi TCTD đối với tiền gửi hay vay vốn sẽ co giãn ít hơn (Cottarelli và Kourelis, 1994; Hồ Thị Lam, 2020) Các phát hiện tương tự cũng đã được tìm thấy bởi Cas và cộng sự (2011) và Loayza và Schmidt-Hebbel (2002).
Dựa vào Gali và cộng sự (2004) và Bilbie (2008), Bilbiie và Straub (2012) đã chỉ ra rằng, khi tỷ lệ người được tiếp cận với DVTC thay đổi sẽ làm biến đổi dấu hiệu của hệ số lãi suất trong phương trình sản lượng Euler, tức độ co giãn của tổng cầu với lãi suất phụ thuộc vào tỷ lệ người được tiếp cận DVTC Ngoài ra, theo Brownbridge và cộng sự (2017), giả định về tất cả cá nhân và hộ gia đình có thể vay và tiết kiệm trong các mô hình phân tích chính sách trước đây hầu như khó có khả năng ở nhiều nước thuộc khu vực đang phát triển, vì đây là nơi có phần lớn dân số bị loại trừ tài chính, đặc biệt là tín dụng Phát hiện này cũng hàm ý về nguyên tắc, khi trong nền kinh tế có một tỷ trọng lớn người tiêu dùng bị loại trừ tài chính thì sẽ làm giảm độ co giãn của tổng cầu với lãi suất và làm suy yếu việc truyền dẫn lãi suất của CSTT.
Với Mehrotra và Yetman (2015), hai khía cạnh mà sự gia tăng về tài chính toàn diện có thể tác động đến CSTT là: (i) giúp các cá nhân và hộ gia đình thuận lợi trong tiêu dùng, vì họ có thể tiếp cận vốn tín dụng cũng như tiết kiệm dễ dàng hơn, điều này làm biến động sản lượng ít hơn và do đó có thể hỗ trợ CSTT trong việc ổn định mức giá; (ii) làm tăng vai trò của lãi suất trong việc truyền dẫn CSTT, do có một tỷ trọng người tiêu dùng lớn hơn chịu tác động bởi sự thay đổi của lãi suất Vì thế, theo Khan
(2011), đặc trưng của các hoạt động kinh tế ở các nước đang phát triển còn tùy thuộc nhiều vào khu vực phi chính thức, làm CSTT có thể không hiệu quả do lãi suất chính sách của NHTW không gây ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định kinh tế của một lượng lớn dân số bị loại trừ tài chính.
Từ những phát hiện trên, xu hướng nghiên cứu gần đây về tài chính toàn diện bắt đầu tập trung hơn đến những ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT.Nhất là,sau cuộc khủng hoảng tài chính (2007-2008), dòng nghiên cứu mới nhấn mạnh đến tầm quan trọng của sự gia tăng tài chính toàn diện trong ổn định tài chính và hiệu quả mà nó mang lại trong thực thi CSTT (chẳng hạn, một số nghiên cứu như: Mbutor và Uba 2013; Lapukeni, 2015; Lenka và Bairwa, 2016; Mehrotra và Nadhanael, 2016; Elsherif, 2019; Akanbi và cộng sự 2020; Komala và Widodo, 2022).
Tuy nhiên, theo Agoba và cộng sự (2017), Suman (2017) và từ tổng quan tài liệu cho thấy, dù lượng nghiên cứu về ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT đang ngày càng phát triển nhưng còn hạn chế và còn nhiều khoảng trống cần tiếp tục được bổ sung và mở rộng Cụ thể, từ lược khảo tài liệu nghiên cứu như phân tích tại Mục 2.5, Chương 2, luận án xác định một số khoảng trống nghiên cứu: (i) Chưa có phương pháp chung trong đo lường mức độ tài chính toàn diện; (ii) Hầu hết nghiên cứu theo chủ đề này thường quan tâm đến những ảnh hưởng trực tiếp của mức độ tài chính toàn diện lên tỷ lệ lạm phát, trong khi cơ sở nền tảng mối quan hệ giữa hai yếu tố trên là gián tiếp; và (iii) Chưa xem xét đến khả năng cả hai giai đoạn truyền dẫn lãi suất của CSTT (từ lãi suất của NHTW đến lãi suất thị trường và tiếp nối đến nền kinh tế) có khả năng tùy thuộc vào mức độ tài chính toàn diện.
Ngoài ra, phát hiện thực nghiệm từ các nghiên cứu đôi khi không giống nhau. Nếu như với Evans (2016), CSTT không bị ảnh hưởng bởi tài chính toàn diện; ngược lại, Mbutor và Uba (2013), Lapukeni (2015), Lenka và Bairwa (2016), Akanbi và cộng sự (2020), Arshad và cộng sự (2021) đều cho thấy, mức độ tài chính toàn diện tăng lên thì CSTT sẽ hiệu quả hơn Vì thế, việc xem xét tài chính toàn diện có / không ảnh hưởng đến CSTT ở các nước đang phát triển là điều cần thiết và có ý nghĩa quan trọng đối với các quốc gia này trong quá trình phát triển kinh tế hướng đến mục tiêu bền vững
Như vậy, nghiên cứu chủ đề này của luận án là hướng nghiên cứu mới, phù hợp với tiến trình đẩy mạnh khả năng tiếp cận DVTC trong thời đại công nghệ số đang chiếm dần ưu thế Đặc biệt, khi vai trò của tài chính toàn diện trong phát triển KT-XH nói chung, ổn định tài chính và CSTT nói riêng đã khẳng định qua nhiều nghiên cứu
(Hastak và Gaikwad, 2015) thì việc phát triển chủ đề trên càng mang lại nhiều ý nghĩa thiết thực.
Nhìn chung, qua phân tích bối cảnh lý thuyết cho thấy, đã có những bước tiến đáng kể trong nghiên cứu về tài chính toàn diện Thế nhưng, ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT vẫn còn các khoảng trống nhất định cần tiếp tục nghiên cứu Trong khi đây là xu hướng nghiên cứu mới và quan trọng, vì hiệu quả việc truyền dẫn lãi suất của CSTT cũng như mục tiêu CSTT của NHTW có thể bị ảnh hưởng bởi mức độ của tài chính toàn diện (Saraswati, 2020) Đặc biệt, với các nước đang phát triển, nơi có dân số bị loại trừ tài chính tương đối cao, thì việc nghiên cứu của luận án lại càng đáng giá để thực hiện.
Từ những năm 2000, tài chính toàn diện được xem là một động lực quan trọng để giảm nghèo cùng cực, tăng trưởng toàn diện và thịnh vượng chung Nhất là, sau khủng hoảng tài chính năm 2007, nhiều tổ chức (chẳng hạn IMF, WB) ngày càng chú trọng hơn đến vai trò của tài chính toàn diện và đã có những hành động thiết thực để thúc đẩy nó Kể từ khi tuyên bố Maya, bản cam kết toàn cầu về tài chính toàn diện có trách nhiệm và bền vững nhằm mục đích giảm nghèo và ổn định tài chính, Liên minh tài chính toàn diện, nhóm các nước G20 đã chung tay cùng nhau hỗ trợ khu vực đang phát triển xây dựng và thực hiện chiến lược quốc gia về tài chính toàn diện Đây được xem như những hành động thiết thực để giải quyết các vấn đề an sinh và phát triển KT-XH ở các quốc gia này Tính đến năm 2018, có 92 nước thuộc khu vực đang phát triển đã ký cam kết trên (Simatele và cộng sự, 2021) Từ đó, đã mang đến các kết quả khả quan trong việc đẩy mạnh tài chính toàn diện trên phạm vi toàn cầu Theo cơ sở dữ liệu Global Findex (2021), tỷ lệ dân số có tài khoản giao dịch trên toàn thế giới trong năm
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
- Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của luận án là nghiên cứu ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT tại các nước đang phát triển Từ đó, đề xuất các hàm ý chính sách về tài chính toàn diện để góp phần cải thiện việc truyền dẫn lãi suất của CSTT nói riêng, quá trình thực thi CSTT nói chung.
- Mục tiêu nghiên cứu cụ thể Để thực hiện được mục tiêu tổng quát trên, luận án xem xét các mục tiêu nghiên cứu cụ thể sau:
Thứ nhất , nghiên cứu ảnh hưởng của mức độ tài chính toàn diện đến độ nhạy cảm của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách ở các nước đang phát triển.
Thông qua so sánh độ nhạy cảm này ở hai nhóm nền kinh tế có FI index cao (FI index
>0,5) và FI index thấp (FI index ≤ 0,5) để thấy được mức độ tài chính toàn diện có/ không ảnh hưởng đến hiệu quả của việc truyền dẫn lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường của CSTT.
Thứ hai , nghiên cứu ảnh hưởng của mức độ tài chính toàn diện đến độ co giãn của tổng cầu đối với lãi suấtở các nước đang phát triển Thông qua so sánh độ co giãn của tổng cầu với lãi suất ở hai nhóm nền kinh tế có FI index cao và thấp để thấy được mức độ tài chính toàn diện có / không ảnh hưởng đến độ co giãn của tổng cầu đối với lãi suất.
Thứ ba , nghiên cứu ảnh hưởng của mức độ tài chính toàn diện đến phản ứng của lạm phát đối với những biến động của lãi suất chính sách ở các nước đang phát triển.
Thông qua so sánh mức độ phản ứng của lạm phát đối với những biến động trong lãi suất chính sách ở hai nhóm nền kinh tế có FI index cao và thấp để thấy được mức độ tài chính toàn diện có / không ảnh hưởng đến việc kiểm soát lạm phát của NHTW thông qua việc truyền dẫn lãi suất của CSTT.
1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu cụ thể trên, luận án hướng đến trả lời những câu hỏi sau:
1/ Mức độ của tài chính toàn diện có ảnh hưởng đến độ nhạy cảm của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách ở các nước đang phát triển không? Nếu có, các nước có FI index cao hơn thì độ nhạy cảm của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách là mạnh hơn hay yếu hơn so với các nước có FI index thấp hơn?
2/ Mức độ của tài chính toàn diện có ảnh hưởng đến độ co giãn của tổng cầu đối với lãi suất ở các nước đang phát triển hay không? Nếu có, các nước có FI index cao hơn thì độ co giãn của tổng cầu đối với lãi suất là mạnh hơn hay yếu hơn so với các nước có FI index thấp hơn?
3/ Mức độ của tài chính toàn diện có ảnh hưởng đến phản ứng của lạm phát đối với những biến động của lãi suất chính sách hay không? Nếu có, các nước có FI index cao hơn thì phản ứng của lạm phát đối với những biến động từ lãi suất chính sách là mạnh hơn hay yếu hơn so với các nước có FI index thấp hơn?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Theo số liệu được công bố bởi OECD, Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế 2 và Viện Thống kê Quốc tế (ISI) 3 , có 137 quốc gia; vùng lãnh thổ được xếp vào danh sách
Tham khảo tại https://stats.oecd.org/viewhtml.aspx?datasetcodeGEO&lang=en.
Tham khảo tại https://www.isi-web.org/resources/developing-countries.
11 quốc gia đang phát triển trong năm 2018 Nhưng, do dữ liệu ở nhiều quốc gia không đầy đủ nên luận án thực hiện loại trừ dần, còn lại 39 nước được đưa vào mẫu nghiên cứu Vì thế, đối tượng nghiên cứu của luận án là xem xét ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT tại 39 nước đang phát triển (danh sách cụ thể được trình bày tại bảng A.1- Phần phụ lục).
Luận án nghiên cứu ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT được giới hạn trong phạm vi xem xét những ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến hai giai đoạn truyền dẫn lãi suất của cơ chế truyền dẫn CSTT Cụ thể, xem xét ảnh hưởng của mức độ tài chính toàn diện đến: (i) Độ nhạy lãi suất chính sách của lãi suất thị trường, (ii) Độ co giãn của tổng cầu đối với lãi suất, và (iii) Phản ứng của lạm phát trước cú sốc lãi suất chính sách.
Luận án khảo sát dữ liệu thứ cấp về tài chính toàn diện và CSTT trong khung thời gian từ Quý 1/2008 - Quý 4/2018 Giai đoạn này, dữ liệu được thu thập đầy đủ nhất. Năm 2008 là năm đầu của giai đoạn nghiên cứuvì đây là mốc thời gian mà các nhà lãnh đạo, điều hành ở các quốc gia lưu ý rằng mức độ loại trừ tài chính cao trên toàn thế giới là một trong các nguyên nhân chính dẫn đến cuộc khủng hoảng tài chính năm
2007 (Anarfo và cộng sự, 2019); từ đó, tập trung đến định hướng phát triển một cách bền vững để đạt được ổn định tài chính, đồng thời tăng cường hiệu quả do tài chính toàn diện mang lại (Garcia, 2016; Ahamed và Mallick, 2019).Vì thế, thời điểm này, tài chính toàn diện hay được quan tâm đáng kể trong nghiên cứu cũng như thiết lập chính sách.
Luận án thực hiện nghiên cứu trường hợp tại các nước đang phát triển Việc chọn các quốc gia này để nghiên cứu xuất phát từ tính chất quan trọng của thực trạng bị hạn chế về tiếp cận DVTC ở khu vực này Bởi lẽ, một tỷ lệ cao về dân số bị loại trừ tài chính là rào cản lớn mà họ phải đối mặt trong việc giảm nghèo, an sinh, cũng như phát về triển kinh tế Ngoài ra, do đặc trưng chung của các nước này là thuộc khu vực trải qua nhiều cuộc khủng hoảng nên sự ổn định tài chính tại nhiều nước vẫn còn rất mong manh, dễ bị ảnh hưởng từ các cú sốc bên ngoài Và khi đó, tài chính toàn diện hay
“financial inclusion” được xem là “liều thuốc” hay “chìa khóa” để xử lý (Isukul vàTantua, 2021; Anarfo và cộng sự, 2019), vì cách thực hiện CSTT của các NHTW là thường dựa vào sự tiếp cận DVTC chính thức của mọi người để ổn định nền kinh tế sau cú sốc.
Phương pháp nghiên cứu
Luận án sử dụng phương pháp định lượng, với dữ liệu thu thập từ Cơ sở dữ liệu của WB (Global Findex) và IMF (khảo sát tiếp cận tài chính-FAS; dữ liệu thống kê- IFS) đối với 39 nước đang phát triển
Trước khi thực hiện kiểm định các giả thuyết, từ cơ sở các khoảng trống nghiên cứu, phương pháp PCA hai giai đoạn được luận án sử dụng để phát triển bộ FI index đo lường tài chính toàn diện Ngoài ra, để chứng tỏ FI index do nghiên cứu này xây dựng có nhiều ưu điểm, luận án thực hiện so sánh FI index với chỉ số đo lường ở những nghiên cứu khác bằng phương pháp đồ thị (scatter – biểu đồ chấm điểm rải rác) về mối quan hệ tương quan PCA được sử dụng để xây dựng bộ FI index vì đây là phương pháp có thể làm giảm kích thước của tập dữ liệu trong khi vẫn giữ được nhiều biến, giải quyết được vấn đề đa cộng tuyến Ngoài ra, PCA phản ánh tính đa chiều của tài chính toàn diện thể hiện qua các khía cạnh chính (tiếp cận, sẵn có, và sử dụng DVTC), đồng thời là phương pháp tránh được sự thiên lệch trọng số. Để thực hiện các kiểm định chính, dựa vào phương pháp luận của Love và Zicchino (2006), luận án chia mẫu nghiên cứu thành hai nhóm mẫu phụ: nhóm các nước có FI index cao (FI index > 0,5) và nhóm các nước có FI index thấp (với FI index
≤ 0,5) Sau đó, ước tính PVAR cho cả hai nhóm mẫu và so sánh các hàm phản ứng đẩy- IRF, kết quả phân rã phương sai- FEVD của lãi suất cho vay, lạm phát và tổng cầu
13 trước các cú sốc về lãi suất Thêm vào đó, luận án cũng tiến hành các kiểm định về tính dừng của chuỗi, độ trễ, sự phù hợp, ổn định của mô hình để đảm bảo rằng những phát hiện từ nghiên cứu là tin cậy Mặt khác, để kiểm tra “robustness check” hay tính vững của mô hình, phương pháp thay thế biến và ước lượng 3SLS được sử dụng kiểm tra lại kết quả.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
1.5.1 Về khía cạnh khoa học
Thứ nhất, luận án thể hiện xu hướng nghiên cứu mới về tài chính toàn diện Từ lược khảo tài liệu cho thấy, hầu hết nghiên cứu chủ đề này thường chú trọng đến các vấn đề như tăng trưởng toàn diện hay giảm nghèo Tuy nhiên, mức độ mà các khu vực tư nhân được tiếp cận các DVTC có khả năng liên quan đến việc truyền dẫn lãi suất của CSTT Vì thế, nghiên cứu này đã góp phần làm đa dạng thêm về khía cạnh, phạm vi, và không gian nghiên cứu Đóng góp của luận án như một nét chấm bổ sung thêm vào nguồn tài liệu, cung cấp thêm sự hiểu biết về ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến cơ chế truyền dẫn lãi suất của CSTT Nghiên cứu này lần đầu kiểm định trường hợp cụ thể tại các nước đang phát triển, vì thế các phát hiện từ nghiên cứu mang đến những đóng góp nhất định có giá trị về mặt học thuật.
Thứ hai, nghiên cứu bổ sung thêm khía cạnh khác mà tài chính toàn diện có thể ảnh hưởng đến CSTT Cụ thể, luận án xem xét ảnh hưởng của mức độ tài chính toàn diện đến: (1) mức độ nhạy cảm về lãi suất chính sách của lãi suất thị trường, (2) độ co giãn của tổng cầu đối với lãi suất và (3) phản ứng của lạm phát trước những biến đổi đổi từ lãi suất của NHTW Đây được xem là đóng góp có ý nghĩa của luận án vì phần lớn các nghiên cứu trước chủ yếu tập trung vào mối quan hệ trực tiếp giữa tài chính toàn diện và tỷ lệ lạm phát Một vài nghiên cứu xét khía cạnh ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến kênh lãi suất của cơ chế truyền dẫn CSTT, nhưng chủ yếu quan tâm đến độ nhạy cảm về lãi suất của GDP và giá cả (như Mehrotra và Nadhanael, 2016) hay mối quan hệ giữa lạm phát, tỷ giá hối đoái, tăng trưởng kinh tế và lãi suất chính sách giữa hai nhóm nền kinh tế có FI index khác nhau (ví dụ, Brownbridge và cộng sự,
2017), mà chưa phân tích ảnh hưởng đến từng giai đoạn truyền dẫn lãi suất của CSTT
- Thứ ba, góp thêm vào phương pháp xây dựng bộ FI index đo lường tài chính toàn diện Thông qua việc đưa thêm các biến liên quan đến “mobile money” vào các khía cạnh để tính toán FI index và bao gồm thêm các dữ liệu đo lường từ các TCTC vi mô, HTX tín dụng, đơn vị bảo hiểm, các công ty Fintech…, bộ FI index được luận án xây dựng phản ánh chính xác hơn về tính bao trùm của tài chính toàn diện Điều này giúp hoàn thiện phương pháp luận trong đo lường, cung cấp một thước đo tốt và là công cụ hữu ích cho hoạch định, đánh giá chính sách.
1.5.2 Về khía cạnh thực tiễn
Phát hiện của nghiên cứu chỉ ra tầm quan trọng của tài chính toàn diện trong nền kinh tế, cũng như trong cải thiện việc truyền dẫn lãi suất của CSTT Qua đó, giúp cácNHTW có mục tiêu cụ thể về tài chính toàn diện, giúp các nhà quản lý có sự phối hợp tốt giữa các lĩnh vực có liên quan trong thực thi CSTT Đồng thời, có giải pháp kết hợp tài chính toàn diện vào việc xây dựng và tính toán mức độ ảnh hưởng của nó đối vớiCSTT cũng như các yếu tố khác.
Kết cấu của luận án
Kết cấu của luận án gồm 5 chương như sau:
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Tài chính toàn diện (financial inclusion)
“Financial inclusion”, tài chính toàn diện, là khái niệm rộng và đa chiều Vì thế, tùy thuộc vào mức độ phát triển của thị trường tài chính, KT-XH, mục tiêu ưu tiên của từng quốc gia hay khu vực mà nó được định nghĩa theo các góc độ khác nhau(Kempson và Whyley, 1999; Akileng và cộng sự, 2018) World Bank (2005), đã phân biệt giữa những người được tiếp cận tài chính chính thức và những người không được tiếp cận DVTC (tức loại trừ tài chính) Đây là hai mặt đối lập nhau của vấn đề, tuy nhiên cụm từ "loại trừ tài chính" được đề cập sớm hơn "tài chính toàn diện”.
Loại trừ tài chính (financial exclusion)
Xuất phát từ vấn đề loại trừ xã hội (social exclusion), các nghiên cứu xem xét về một bộ phận trong xã hội không được tiếp cận với các DVTC chính thống, tức vấn đề financial exclusion, hay loại trừ tài chính Leyshon và Thrift (1995) là hai trong số các học giả đầu tiên nghiên cứu theo khía cạnh này Các tác giả đã xác định đây là hiện tượng loại trừ một số bộ phận hay cá nhân có hoàn cảnh khó khăn ra khỏi việc tiếp cận với DVTC chính thức Trong khi Sinclair (2001), chia định nghĩa loại trừ tài chính thành hai quan điểm theo nghĩa hẹp và theo nghĩa rộng Đối với nghĩa hẹp, loại trừ tài chính là loại trừ khỏi các nguồn tín dụng cụ thể và các DVTC khác (chẳng hạn như bảo hiểm, dịch vụ thanh toán và tài khoản tiền gửi). Theo nghĩa rộng hơn, loại trừ tài chính đề cập đến các yếu tố ngăn cản những người kém may mắn khỏi các DVTC chính thống (như thiếu khả năng tiếp cận, thu nhập không đủ, thiếu thông tin, chi phí dịch vụ cao, hoặc loại trừ tự nguyện do một số lý do tôn giáo và văn hóa) Gardener và Molyneux (2005) cũng đã xác định việc một nhóm người trong nền kinh tế không được tiếp cận với các DVTC được gọi là loại trừ tài chính Điều đó cho thấy sự bất lực của họ đối với việc tiếp cận cũng như sử dụng các DVTC một cách hiệu quả để kinh doanh hoặc tiêu dùng (Anand và Chhikara,
2013) Vì thế, trên phạm vi toàn cầu, từ góc độ chính sách, loại trừ tài chính đã được xác định là rào cản chính của sự phát triển (Demirguc-Kunt và cộng sự, 2015; Ahamed và Mallick, 2019) Loại trừ tài chính không những không có lợi cho việc cải thiện phúc lợi xã hội mà còn cản trở sự hoạt động liên tục, hiệu quả của cơ chế thị trường (Zhou và Wang, 2020).
Tài chính toàn diện (financial inclusion)
Ban đầu, khi khái niệm về “financial inclusion” hay tài chính toàn diện chưa được đề cập, tài chính vi mô được xem là sáng kiến quan trọng để giúp nhóm người
17 yếu thế tiếp cận DVTC Do vậy, theo Kulkarni và Joshi (2021), tài chính toàn diện thường bị nhầm lẫn với tài chính vi mô Tuy nhiên, “financial inclusion” mang ý nghĩa rộng hơn, nó tập hợp các hoạt động liên quan lĩnh vực tài chính, với mục tiêu là đưa toàn bộ dân số (không phân biệt thu nhập, giới tính, đẳng cấp, giai cấp, chủng tộc hay tôn giáo) vào trong hệ thống tài chính Một số quan điểm còn nhấn mạnh rằng, đây không phải là khoản tiền để trao cho người nghèo, mà tài chính toàn diện là quyền của mọi người được tiếp cận vào hệ thống tài chính
Khái niệm về “financial inclusion” được phổ biến dần khi Liên Hiệp Quốc lần đầu tiên (năm 2005) đề xuất thiết lập một hệ thống tài chính bao trùm thống nhất trên toàn cầu Ở mức cơ bản nhất, tài chính toàn diện bắt đầu bằng việc sở hữu một tài khoản, thường xuyên sử dụng, dễ dàng thực hiện thanh toán, an toàn và giá hợp lý (Demirguc-Kunt và cộng sự, 2015).
Theo nghĩa rộng hơn, đó là quá trình đảm bảo rằng mọi người được tiếp cận, sử dụng DVTC chính thốngmột cách dễ dàng (Sarma, 2008, 2012, 2016), với giá cả hợp lýmột cách đầy đủ và kịp thời, nhất là đối với tín dụng (De Koker và Jentzsch, 2013). Tuy nhiên, Morgan và cộng sự (2018) cho rằng, rất khó để xác định “chi phí hợp lý” trong trường hợp không có đủ thông tin giữa các bên giao dịch Vì thế, vấn đề quan trọng là mức độ mà Chính phủ nên trợ cấp cho các dịch vụ đó hoặc can thiệp vào thị trường Quan điểm này cũng nhấn mạnh sự cần thiết phải có giáo dục về tài chính đầy đủ, vì người dân không thể tận dụng lợi thế của việc tiếp cận các DVTC nếu họ không hiểu về nó.Mặt khác, tài chính toàn diện ở đây không có nghĩa các nhà cung cấp không xem xét đến yếu tố rủi ro hay chi phí khi cung cấp DVTC (Hannig và Jansen, 2010), mà phải đảm bảo cho tất cả những ai muốn sử dụng các DVTC đều có thể tiếp cận với giá cả phải chăng, thuận tiện, được đảm bảo trách nhiệm từ bên cung cấp (Camara và Tuesta, 2015).
Việc triển khai tài chính toàn diện được thực hiện phổ biến ở cấp độ toàn cầu,bắt nguồn từ việc được WB xác định đây là yếu tố thúc đẩy các mục tiêu phát triển bền vững 4 Từ đó, thúc đẩy các quốc gia tích cực đề ra các sáng kiến và chiến lược về tài chính toàn diện Để giải thích rõ về tài chính toàn diện, WB đã đưa ra định nghĩa:
“Tài chính toàn diện (financial inclusion) nghĩa là cá nhân và doanh nghiệp được tiếp cận sản phẩm, DVTC với mức giá hợp lý, đáp ứng nhu cầu của họ (như về giao dịch, thanh toán, tiết kiệm, tín dụng và bảo hiểm), được cung cấp có trách nhiệm và bền vững” (World Bank, 2022).
Tóm lại, mặc dù sự đồng nhất trong định nghĩa về tài chính toàn diện chưa cao, nhưng đa phần nghiên cứu dựa vào định nghĩa của WB để hiểu về vấn đề này.
Thập kỷ qua, đã có những bước tiến lớn trong thực hiện tài chính toàn diện, dữ liệu từ Global Findex (2021) cho thấy, riêng giai đoạn (2011-2021) có đến 1,5 tỷ dân số trưởng thành trên toàn thế giới được tiếp cận tài khoản Phần lớn tiến bộ này đến từ công nghệ kỹ thuật số, nổi bật là tiền di động Mục 2.1.1.2 tiếp theo giới thiệu về dịch vụ này.
2.1.1.2 Dịch vụ tiền di động (mobile money)
Sự phát triển vượt bật từ công nghệ thông tin thời gian gần đây đã góp phần đẩy mạnh việc ứng dụng fintech vào các tiện ích sản phẩm DVTC, đồng thời góp phần đáng kể trong cải thiện tài chính toàn diện Nổi bật, dịch vụ tiền di động (mobile money) được mở rộng nhanh chóng, giúp cho những người thu nhập thấp, ở nơi xa xôi, hẻo lánh có thể được tiếp cận DVTC Vì thế, bên cạnh các loại hình DVTC cơ bản, tiền di động là một DVTC có vai trò lớn trong thúc đẩy tài chính toàn diện (Mbiti và Weil, 2015; Gosavi, 2018).
Gồm 7 mục tiêu: xóa nghèo; không còn đói; sức khỏe và cuộc sống tốt; chất lượng giáo dục; bình đẳng giới; nước sạch và vệ sinh, năng lượng sạch với giá cả hợp lý.
NHTM/ liên hiệp tín dụng/ HTX tín dụng
NHTM/ liên hiệp tín dụng/ HTX tín dụng
Sản phẩm về bảo hiểm
Các TCTC vi mô/ tổ chức phi
Các TCTC vi mô/ tổ chức phi
Thanh toán, dịch vụ chuyển tiền
Khoản cho vay nhỏ/ tín dụng
Công ty Bảo hiểmCông ty Bảo hiểm
Thanh toán, tiết kiệm, cho vay, chuyển tiền, các dịch vụ tiền di động, ví điện tử…
Hình 2.1 Các sản phẩm, DVTC cơ bản
Nguồn: tổng hợp của tác giả
Nổi bật, tiền di động đã trở thành yếu tố quan trọng ở châu Phi cận Sahara, đặc biệt là đối với phụ nữ, với vai trò là động lực thúc đẩy quyền sở hữu tài khoản và sử dụng tài khoản thông qua thanh toán di động, tiết kiệm và vay mượn Hình 2.1 mô tả tóm tắt về các DVTC cơ bản Đồng thời biểu thị sự liên kết giữatài chính toàn diện với sử dụng các DVTC của người dân từ các NHTM, Liên hiệp tín dụng, HTX tín dụng, Bưu điện, Công ty Bảo hiểm, các TCTC vi mô và các công ty Fintech (với các DVTC mới như tiền di động hay ví điện tử v.v,…).
Về cơ bản, dịch vụ tiền di động là dịch vụ trong đó điện thoại di động được sử dụng để tiếp cận các DVTC (GSMA, 2010), cung cấp quyền tiếp cận các DVTC cho những người chưa được sở hữu tài khoản nào tại các TCTC (Della Peruta, 2018) Cụ thể, IMF (2019) định nghĩa tiền di động là phương tiện trao đổi kỹ thuật số, lưu trữ giá trị sử dụng tài khoản tiền di động, được hỗ trợ bởi một mạng lưới các đại lý Dịch vụ này được cung cấp bởi nhà điều hành mạng di động hoặc một thực thể khác liên kết với
Các TCTC vi mô/ tổ chức phi
Các TCTC vi mô/ tổ chức phi
(MFIs/ NGOs) Tài khoản tiết kiệm bưu điện
Thanh toán, tiết kiệm, cho vay, chuyển tiền, các dịch vụ tiền di động, ví điện tử…
Các công ty Fintech các nhà khai thác viễn thông, mạng di động, độc lập với mạng ngân hàng truyền thống.
Chính sách tiền tệ
Trong khi kinh tế học cổ điển tin vào lý thuyết “bàn tay vô hình” 6 và cho rằng thị trường có thể tự sửa chữa hay điều chỉnh, không cần đến sự tác động của con người, hay CSTT tốt nhất là không có CSTT Ngược lại, trường phái nghiên cứu theo Keynes đã bác bỏ thuyết này khi lưu ý đến vai trò của Chính Phủ trong điều tiết nền kinh tế, và nhận định rằng để hoạt động kinh tế vận hành một cách trơn tru, thì phải có sự can thiệp của Chính phủ thông qua CSTT và tài khóa Vì thế, thông qua ảnh hưởng từ CSTT đến các biến vĩ mô khác, CSTT được xem là động lực chính của tăng trưởng (Adediran và cộng sự, 2017)
Về cơ bản, theo Evans (2014), CSTT đề cập đến các hành động được thực hiện bởi NHTW hoặc cơ quan tiền tệ để quản lý lãi suất và cung tiền nhằm đạt mục tiêu nhất định do CSTT đề ra Mà theo Cecchetti và Krause (2002); Louis và Balli (2013);
Lý thuyết “The invisible hand” được nhà kinh tế học Adam Smith đưa ra vào thế kỷ thứ 18.
Mishkin (2010) và một số nghiên cứu khác, mục tiêu chính mà các NHTW thường hướng đến là thúc đẩy tăng trưởng, ổn định kinh tế.
Cụ thể hơn, CSTT là chính sách vĩ mô do NHTW đề ra Nó liên quan đến việc quản lý cung tiền và lãi suất, là chính sách kinh tế về phía cầu được sử dụng nhằm đạt được các mục tiêu như: tăng trưởng; việc làm; ổn định về: tiền tệ, giá cả, lãi suất, thị trường tài chính và ngoại hối (Mishkin, 2010; Lapukeni, 2015; Ayodeji và Oluwole,
Theo Mishkin (2010), lượng cung tiền được liên kết với tiền cơ sở (hay cơ sở tiền tệ - monetary base) bằng số nhân tiền tệ (money multiplier) cho biết mức độ thay đổi của lượng cung tiền khi tiền cơ sở thay đổi Mà đây là khoản tiền do NHTW cung cấp và số nhân tiền có được từ việc tạo tiền của hệ thống NHTM, do đó cung tiền chịu ảnh hưởng của CSTT và hoạt động của NHTM (Friedman,1956); trong khi cầu tiền lại chịu ảnh hưởng từ nhu cầu của khu vực tư nhân, gồm việc giữ tiền cho các giao dịch, phòng ngừa rủi ro, đầu cơ và các nhu cầu chi tiêu cũng như đầu tư Friedman (1981) cũng đã chỉ ra rằng những biến đổi trong lượng cung tiền hay cầu tiền sẽ làm thay đổi lãi suất danh nghĩa; vì thế, để thực hiện CSTT, NHTW phải thay đổi lượng cung tiền hoặc lãi suất nhằm gây ảnh hưởng đến lãi suất danh nghĩa.
2.2.2 Một số lý thuyết về CSTT
Lý thuyết số lượng tiền tệ của Fisher (Fisher và Brown, 1912)
Lý thuyết của Fisher phát biểu rằng: nếu M là tổng lượng tiền dự trữ, P là mức giá, T là số lượng giao dịch thực hiện bằng tiền, và V là tốc độ lưu thông tiền tệ thì:
M.V = P.T Các nhà kinh tế sau này đã thay thế T bằng tổng sản lượng thực tế Y Theo phương trình Fisher, nếu V và T không đổi hoặc tăng ở tỷ lệ cố định bằng nhau, thì tỷ lệ lạm phát (mức giá P) sẽ bằng tốc độ tăng của cung tiền (M).Sức mạnh của lý thuyết được giữ vững nếu V và T ổn định ít nhất trong ngắn hạn Đây là lý thuyết đầu tiên được công nhận rộng rãi: CSTT có tác động đến mức giá như thế nào thông qua những thay đổi lượng cung tiền.Thế nhưng, với trường phái theo Keynes, giả định trên không chính xác vì các biến số (V, T) rất nhạy cảm với lãi suất trong ngắn hạn, nên có liên quan đến sự thay đổi của cung tiền Do đó, chúng thường không ổn định Dù vậy, lý thuyết trên cũng lưu ý đến vai trò của CSTT và việc phát triển phương pháp tiếp cận của Fisher vẫn ảnh hưởng đến các nghiên cứu hiện đại.
Lý thuyết của Keynes về CSTT và mô hình IS-LM của trường phái Keynes
Lý thuyết của Keynes về CSTT được nêu trong “Lý thuyết tổng quát về việc làm, lãi suất, và tiền tệ” của Keynes (1936) Lập luận trung tâm của lý thuyết là mức độ việc làm chủ yếu được xác định bởi chi tiêu tiền (tổng cầu) Và những thay đổi trong tổng cầu, dù được dự đoán hay không đều có tác động ngắn hạn lớn nhất đối với GDP thực tế và việc làm Vì thế, một trong những cách mà cơ quan quản lý nhà nước có thể can thiệp vào hệ thống kinh tế là tăng cầu trong ngắn hạn bằng việc cắt giảm lãi suất để khôi phục lại kinh tế và việc làm Chẳng hạn, NHTW tăng nguồn cung tiền bằng cách tăng cường cho vay, khiến lãi suất giảm, và tổng cầu về đầu tư có xu hướng tăng, GDP tăng
Trên cơ sở phát triển nền tảng lý thuyết của Keynes, Hicks (1937) và Hansen
(1953) đã đưa ra mô hình nổi tiếng IS – LM (mô hình đầu tư/tiết kiệm - nhu cầu thanh khoản/cung tiền)
Mô hình IS - LM giải thích sự cân bằng giữa lãi suất (r) và sản lượng thực (Y). Với giả định giá cả hàng hóa là cứng nhắc và mỗi yếu tố của tổng cầu trong nền kinh tế đóng là hàm số của các biến số khác Mô hình bao gồm đường IS và đường LM IS được tạo ra từ tương tác giữa những thay đổi của lãi suất khi cung trên thị trường hàng hóa không đổi, trong khi LM được tạo từ sự tương tác giữa những thay đổi của cầu tiền khi cung tiềntrên thị trường tiền tệ không đổi.
Sự kết hợp giữa IS và LM tạo thành điểm cân bằng tổng thể trên thị trường hàng hóa và tiền tệ, giao điểm của IS và LM1 tạo thành điểm cân bằng (E1) về sản lượng và lãi suất Giả sử rằng NHTW tăng cung tiền, LM sẽ dịch chuyển sang phải (LM1 đến
LM2), trạng thái cân bằng sẽ dịch chuyển theo (Y1 đến Y2), điểm cân bằng mới là E2 có lãi suất thấp hơn (r2 < r1) với sản lượng cao hơn (Y2 > Y1)(xem Hình 2.3).
Hình 2.3 CSTT mở rộng trong mô hình IS-LM
Như vậy, NHTW có thể điều chỉnh lãi suất hoặc cung tiền để ảnh hưởng đến sản lượng và các biến kinh tế khác Đây là cơ sở của việc truyền dẫn CSTT.
Trong những năm 1970, ảnh hưởng của các nhà theo chủ nghĩa tiền tệ gia tăng, đáng chú ý nhất là Milton Friedman, người đề cao vai trò của CSTT so với chính sách tài khóa Các nhà nghiên cứu theo chủ nghĩa tiền tệ lập luận rằng sự thay đổi trong cung tiền có tác động lớn đến GDP trong ngắn hạn và mức giá trong thời gian dài hơn.
Do đó, các mục tiêu của CSTT được đáp ứng tốt nhất bằng cách nhắm vào tốc độ tăng lượng tiền (Friedman, 1948) Những người theo chủ nghĩa tiền tệ nhấn mạnh sự cần thiết của việc kiểm soát lượng tiền trong lưu thông.Tuy nhiên, lý thuyết này bị chỉ trích là gây ra mối quan hệ không ổn định giữa tổng lượng tiền tệ và biến vĩ mô khác (Bernanke, 2006) Lý thuyết trọng tiền được sửa đổi đã trở thành vị trí trung tâm trong CSTT của các nước Châu Âu (cuối những năm 1980 và đầu 1990) tập trung nhiều vào lãi suất hơn là cung tiền.
Nhìn chung, các lý thuyết trên góp phần giải thích khi cung và cầu tiền thay đổi sẽ làm lãi suất danh nghĩa trên thị trường cũng thay đổi, dẫn đến những thay đổi trong tổng cầu, sản lượng hay lạm phát giúp NHTW trong thực thi CSTT Mô hình IS-LM của trường phái Keynes là cơ sở của cơ chế truyền dẫn CSTT, là tiền đề để xác định khung phân tích của nghiên cứu (tại mục 2.3.2).
2.2.3 Mục tiêu và công cụ của CSTT
Việc thực hiện CSTT theo mục tiêu, định hướng đề ra của NHTW là rất quan trọng CSTT nới lỏng quá mức sẽ làm lạm phát tăng cao, gây cản trở tăng trưởng và làm giảm hiệu quả chung của nền kinh tế Ngược lại, CSTT quá thắt chặt có thể làm suy thoái nền kinh tế Vì thế, tùy từng thời kỳ kinh tế nhất định, cấu trúc, đặc điểm hệ thống tài chính của từng nước mà các NHTW xem xét chọn lựa, thiết lập công cụ giúp CSTT đạt mục tiêu Thông thường, trong CSTT có ba loại mục tiêu: mục tiêu hoạt động, mục tiêu trung gian, và mục tiêu cuối cùng Ngoài ra, theo Mishkin (2010), mục tiêu cuối cùng thường hướng đến sáu mục tiêu chủ yếu: tăng trưởng; việc làm; ổn định về: tiền tệ, giá cả (mục tiêu chính), lãi suất, thị trường tài chính, ngoại hối.
Công cụ của CSTT Để thiết lập và đạt được những mục tiêu trên, NHTWphải có các công cụ tương ứng Theo đó, chính sách lãi suất / chính sách chiết khấu, nghiệp vụ thị trường mở, và dự trữ bắt buộc là các công cụ chính được dùng trong điều hành, thực thi CSTT một cách phổ biến nhất (Mishkin, 2010; Hamilton và cộng sự, 2012) Các NHTW linh hoạt chọn công cụ khác nhau tùy thuộc mục tiêu đề ra để tác động lên nền kinh tế Trong đó, ổn định giá cả thông qua kiểm soát lạm phát là mục tiêu quan trọng được nhiều NHTW hướng đến (Cecchetti và Krause, 2002; Mishkin, 2010; Louis và Balli, 2013; Honoré,
Cơ sở lý thuyết về ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến chính sách tiền tệ
Bên cạnh lý thuyết Keynes về CSTT và mô hình IS-LM của trường phái theo
Keynes (được trình bày tại mục 2.2.2) cung cấp cơ sở vững chắc cho khung lý thuyết của luận án, cơ sở để giải thích về ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT còn có liên quan đến lý thuyết cân bằng chung, mô hình nghiên cứu có sự tham gia của người tiêu dùng bị hạn chế tiếp cận tài chính Trọng tâm của lý thuyết Keynes về CSTT cho thấy tổng cầu co giãn theo lãi suất, đây là tiền đề chính để Gali và cộng sự (2004), Bilbiie (2008), Bilbiie và Straub (2012) tìm thấy hàm ý quan trọng về sự tương tác giữa tài chính toàn diện và CSTT: độ co giãn của tổng cầu đối với lãi suất phụ thuộc vào mức độ người tiêu dùng bị loại trừ tài chính Ngoài ra, mô hình IS-LM cũng cho thấy sự thay đổi về lãi suất chính sách có tác động đến tổng cầu, GDP và lạm phát Quá trình này được xem là cơ sở của việc truyền dẫn CSTT Như vậy, việc truyền dẫn lãi suất của CSTT có thể bị ảnh hưởng bởi mức độ tài chính toàn diện Cụ thể, mức độ tài chính toàn diện có thể ảnh hưởng đến việc truyền lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường, đến độ co giãn lãi suất của tổng cầu, và đến phản ứng của lạm phát trước biến động của lãi suất chính sách.
Do nghiên cứu về ảnh hưởng giữa tài chính toàn diện và CSTT còn mới và đang phát triển, vì thế, phần này luận án nỗ lực tổng hợp các cơ sở nền tảng lý thuyết có liên quan để giải thích về mối quan hệ trên Từ đó, đúc kết các khía cạnh mà tài chính toàn diện tác động đến CSTT và đề ra khung phân tích của luận án.
2.3.1 Các lý thuyết và nghiên cứu có liên quan
2.3.1.1 Lý thuyết cân bằng chung và mô hình DSGE
Lý thuyết cân bằng chung (General Equilibrium Theory)
Lý thuyết này có từ những năm 1870, do Walras –nhà kinh tế học người Pháp phát triển, nổi bật với nghiên cứu “các yếu tố của kinh tế học thuần túy” (Walras,
1874) Đây là lý thuyết kinh tế vĩ mô giải thích hành vi của cung, cầu và giá cả với một số hoặc nhiều thị trường tương tác, bằng cách chứng minh sự tương tác của cung và cầu sẽ dẫn đến trạng thái cân bằng chung.
Dựa vào hoạt động của nhà sản xuất nên các thị trường như: thị trường vốn, hàng hóa, và lao động kết nối chặt với nhau Khi hoạt động sản xuất có lãi (giá bán hàng hóa cao hơn chi phí sản xuất), nhà sản xuất có xu hướng mở rộng quy mô Để thực hiện điều này, họ phải vay thêm vốn, thuê thêm lao động Từ đó sức cầu tăng, làm giá cả tiền vốn (lãi suất) và lao động cũng tăng lên, tức là chi phí sản xuất tăng Ngược lại,khi cung hàng hóa lớn hơn cầu, dẫn đến giá cả giảm, thu nhập của nhà sản xuất bị giảm, khi đó việc mở rộng quy mô không mang lại lợi nhuận, họ sẽ không vay thêm vốn cũng như không thuê thêm công nhân nữa Vì thế, khi giá cả hàng hóa, lãi suất, và tiền lương ổn định thì các thị trường đều đạt được trạng thái cân bằng Đó chính là sự cân bằng chung của nền kinh tế Những năm 1930, các nhà kinh tế Châu Âu đã đạt được những bước tiến quan trọng trong nghiên cứu, họ chỉ ra rằng các lập luận của
Walras về sự tồn tại của trạng thái cân bằng chung dựa trên tính toán các phương trình và biến số không phù hợp với hệ phương trình phi tuyến tính Theo đó, các bất đẳng thức được thay thế, mô hình cân bằng tổng quát sau này cũng được dần cải thiện và phát triển
Mô hình cân bằng tổng thể động ngẫu nhiên (DSGE)
Dựa trên lý thuyết cân bằng chung, Kydland và Prescott (1982) thiết lập mô hình DSGE để mô tả hành vi của nền kinh tế nói chung bằng cách phân tích sự tương tác của nhiều quyết định kinh tế vi mô Sau đó, Rotemberg và Woodford (1997) đã phát triển mô hình với giả định giá cả do các công ty cạnh tranh độc quyền ấn định và không thể được điều chỉnh ngay lập tức Thời gian qua, ngày càng có nhiều nghiên cứu sử dụng DSGE theo Keynes mới để phân tích chính sách, giải thích dữ liệu chuỗi thời gian, cũng như dự báo về những ảnh hưởng của chính sách và hành vi của các chủ thể trong nền kinh tế (Valli và Carvalho, 2010; Hollander và Liu, 2016) Theo Junior
(2016), đây là mô hình tâm điểm để tham chiếu trong kinh tế học vĩ mô được Shiller và cộng sự (1983) sử dụng phân tích đầu tiên trong nghiên cứu của họ dựa trên áp dụng lý thuyết cân bằng chung và các nguyên tắc kinh tế vi mô để xác định các hiện tượng kinh tế (như chu kỳ kinh doanh, tăng trưởng kinh tế, các tác động chính sách và các cú sốc thị trường).
Về cơ bản, cấu trúc của mô hình DSGE được xây dựng xung quanh ba khối có liên quan với nhau: khối cầu, khối cung và khối CSTT Các phương trình xác định các khối này được rút ra từ các giả định về hành vi của hộ gia đình, doanh nghiệp và chính phủ (gọi chung tác nhân kinh tế) Các tác nhân này tương tác trong các thị trường định kỳ rõ ràng, dẫn đến sự cân bằng chung của mô hình Đặc điểm của DSGE là sự tương tác động giữa các khối, theo nghĩa kỳ vọng về tương lai là yếu tố quyết định đối với kết quả của hiện tại.Hình 2.7 cho thấy, khối cầu biểu thị hàm số về sản lượng thực tế (Y) gồm biến kỳ vọng của nó trong tương lai (Ye), và biến kì vọng lãi suất thực (i – πe).e).
Hình 2.7 Cấu trúc mô hình DSGE
Nguồn: Sbordone và cộng sự (2010)
Về phía khối cung, lạm phát (πe).) chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi sản lượng (Y) và lạm phát kì vọng ở tương lai (πe) e ) Cuối cùng, với khối CSTT, lãi suất danh nghĩa được thiết lập là một hàm số của GDP thực và lạm phát Các quy tắc chính sách được thiết lập thành vòng tròn biểu thị quan hệ giữa các biến nội sinh: lãi suất danh nghĩa, GDP, và lạm phát.
Smets và Wouters (2007) là một trong những nghiên cứu tiếp cận mô hình DSGE một cách toàn diện để đánh giá CSTT Dựa trên cách tiếp cận này, mô hình DSGE ngày càng được dùng nhiều trong thiết lập mô hình cấu trúc cho các NHTW gồm cả NHTW Châu Âu (Christoffel và cộng sự, 2008) và Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Edge và cộng sự, 2010) Sau khủng hoảng tài chính năm 2007, khu vực trung gian tài chính được xem là khu vực quan trọng để phân tích vai trò của nó trong mô hình DSGE (Angelini và cộng sự, 2011; Sinclair và Sun, 2014; Gambacorta và Signoretti, 2014; Huynh và cộng sự, 2017)
Tóm lại, lý thuyết cân bằng chung và mô hình DSGE có liên quan đến đề tài nghiên cứu của luận án vì dựa vào lý thuyết và mô hình này, Gali và cộng sự (2004) và Bilbiie (2008) đã tìm thấy những phát hiện quan trọng về mối quan hệ giữa tỷ trọng người tiêu dùng bị loại trừ tài chính và độ co giãn tổng cầu với lãi suất, bằng cách đưa người tiêu dùng bị loại trừ tài chính vào các mô hình phân tích
2.3.1.2 Các nghiên cứu có sự tham gia của người bị hạn chế tiếp cận DVTC
Nghiên cứu Gali và cộng sự (2004)
Hầu hết các mô hình DSGE phân tích kinh tế vĩ mô theo Keynes mới thường mặc nhiên giả định rằng tất cả các đại lý tư nhân (như người tiêu dùng) đều được tiếp cận với DVTC, tức họ có thể vay vốn và tiết kiệm theo lãi suất thị trường (Clarida và cộng sự, 1999; Berg và cộng sự, 2006) Thế nhưng, trên thực tế giả định này khó có thể chấp nhận được ở nhiều nước đang phát triển, nơi có một tỷ lệ lớn người dân không được tiếp cận với DVTC, đặc biệt là tín dụng Những người này không thể vay vốn để giải quyết vấn đề tiêu dùng của họ khi đối mặt với các cú sốc về thu nhập Mankiw (2000) cũng cho rằng, không phải tất cả các tác nhân đều hoạt động như dự đoán của mô hình, vì không phải toàn bộ các hộ gia đình đều được tiếp cận với DVTC Vì thế, nhiều nghiên cứu sau đó đã bổ sung thêm người tiêu dùng bị loại trừ tài chính vào mô hình phân tích.
Nổi bật trong số đó, mô hình lý thuyết của Gali và cộng sự (2004) được nhiều nghiên cứu sử dụng là khung lý thuyết chung để giải thích những phản ứng của CSTT đối với các mức độ tài chính toàn diện trong nền kinh tế (ví dụ như Mehrotra vàYetman, 2014; Elsherif, 2019; Akanbi và cộng sự, 2020; …) Theo đó, các hộ gia đình trong mô hình được chia thành: một phần với tỷ trọng (1 – λ) người tiêu dùng suôn sẻ,) người tiêu dùng suôn sẻ,được tiếp cận DVTC; và phần còn lại (tỷ trọng λ) người tiêu dùng suôn sẻ,) là những người tiêu dùng không có tài sản, không tiếp cận được DVTC, và dành tất cả thu nhập lao động khả dụng hiện tại của họ để tiêu dùng (còn được gọi là những người tiêu dùng theo quy tắc ngón tay cái, hay bị loại trừ tài chính)
Nghiên cứu tìm thấy điều kiện cân bằng tổng thể duy nhất bị ảnh hưởng bởi tỷ trọng người tiêu dùng theo quy tắc ngón tay cái được thể hiện qua phương trình: c t =E t { c t +1 } − 1 σ ( r t − E t { π t +1 } − ρ ) −Θ E t {∆ n t +1 }
Trong đó, c t , c t+1 : tổng chi tiêu tại thời điểm t và t+1; r t : lãi suất xác định theo Taylor (1993) rt = r + πe).πe).t + yyt;
E t { π t +1 }: mức kỳ vọng lạm phát thời điểm t+1; σ: hệ số không ưa thích rủi ro tương đối; ρ: các cú sốc đánh vào lạm phát;
E t ∆ n t +1 : mức kỳ vọng về sự thay đổi tổng số giờ làm tại thời điểm t +1;
Hệ số Θ được xác định: Θ= φλ ɤ r
Các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan
Mặc dù đang phát triển, nhưng nghiên cứu về ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT vẫn còn tương đối hạn chế Mehrotra và Nadhanael (2016); Agoba và cộng sự (2017); hay Elsherif (2019) đều cho thấy, tài chính toàn diện có nhiều đóng góp quan trọng về chính sách trên phạm vi quốc gia và quốc tế, nhưng lại có ít bằng chứng thực nghiệm xem xét về sự tương tác giữa nó và CSTT Có thể tổng hợp các nghiên cứu theo hai khía cạnh chính là xem xét ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến: (i)
Hiệu quả CSTT thông qua lạm phát và (ii) Cơ chế truyền dẫn lãi suất của CSTT.
2.4.1 Ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT thông qua lạm phát
Về nghiên cứu trong nước, phần lớn chủ đề về tài chính toàn diện tập trung ở góc độ chính sách nhằm hoạch định chiến lược nâng cao tài chính toàn diện phù hợp với điều kiện phát triển của quốc gia và khu vực (như Trương Quang Thông và Phan Thanh Bình, 2020;Nguyễn Thị Hòa, 2021); hay những yếu tố quyết định tài chính toàn diện (ví dụ, Le, T T và cộng sự, 2019; Ngo, A L., 2019); cũng như ảnh hưởng của nó đến tăng trưởng (như Nguyễn Anh Tú, 2019; Trần Thị Thanh Hương và cộng sự,
2020); ổn định tài chính (Pham, M H., và Doan, T P L., 2020; Vo, D H và cộng sự,
2021) Trong khi chỉ một vài nghiên cứu quan tâm đến sự tương tác giữa tài chính toàn diện và CSTT (chẳng hạn, Bùi Duy Hưng, 2016; Nguyễn Thị Trúc Hương, 2018) Cả hai nghiên cứu này đều cho thấy: có sự tác động đáng kể và ngược chiều của tài chính toàn diện lên tỷ lệ lạm phát Kỹ thuật PCA được cả hai nghiên cứu dùng để phát triển
FI index Tuy nhiên, nếu như Bùi Duy Hưng (2018) dùng phương pháp VEMC để ước lượng thực nghiệm, thì Nguyễn Thị Trúc Hương (2018) lại dùng ước lượng OLS và GLS; đồng thời bổ sung thêm biến thu nhập quốc dân bình quân (biến trung gian) vào mô hình.
Với nghiên cứu quốc tế, điểm chung của hầu hết nghiên cứu về khía cạnh này là thiết lập mô hình dựa trên hai biến chính đại diện cho: (i) tài chính toàn diện và (ii) hiệu quả CSTT; mặt khác còn có một số biến kiểm soát (lãi suất, tỷ giá, lượng cung tiền M2). Đối với biến đại diện tài chính toàn diện, có sự khác nhau về cách thức lựa chọn biến ở các nghiên cứu Nếu như Mbutor và Uba (2013), Lapukeni (2015), Evans
(2016), hay Akanbi và cộng sự (2020) dùng các chỉ số riêng lẻ (số chi nhánh NHTM, số người gửi tiền, số máy ATM, % số dư tín dụng/ GDP, % tiền gửi/ GDP…) thì những nghiên cứu còn lại phát triển bộ FI index để đo lường Tuy nhiên, vẫn chưa có sự thống nhất trong lựa chọn các chỉ số để đưa vào tính toán FI index Cụ thể, Lenka và Bairwa (2016); Komala và Widodo (2022) xây dựng FI index dựa trên các chỉ số như: số chi nhánh NHTM, số ATM trên 100.000 người và trên 1.000 km 2 , % số dư tiền gửi và cho vay trên GDP Trong khi Elsherif (2019) bổ sung thêm: số tài khoản, số người gửi tiền, nhưng lại không chọn chỉ số đo lường theo địa lý (km 2 ) Hay với Arshad và cộng sự
(2021) lại đề xuất các chỉ số về các rào cản (khoảng cách, tài liệu, niềm tin, và phí dịch vụ) Đối với biến đại diện cho CSTT, ngoại trừ Anarfo và cộng sự (2019) cho rằng
CSTT có thể được đo lường trực tiếp bằng lãi suất chính sách của NHTW, trong khi các nghiên cứu còn lại đều chọn tỷ lệ lạm phát là biến đại diện cho CSTT khi cho rằng hiệu quả của CSTT đạt được khi NHTW kiểm soát được lạm phát Chẳng hạn, nghiên cứu ở Nigeria (Mbutor và Uba, 2013), ở Malawi (Lapukeni, 2015), ở các nước Nam Á (Lenka và Bairwa, 2016); ở Ai Cập (Elsherif, 2019); ở Tây Phi (Akanbi và cộng sự, 2020); hay ở 9 nước ASEAN (Komala và Widodo, 2022)
Về kết quả nghiên cứu, ngoại trừ Evans (2016) cho rằng, tài chính toàn diện không phải là động lực quan trọng cho CSTT, phát hiện của các nghiên cứu khác đều kết luận: tài chính toàn diện có tác động đến tỷ lệ lạm phát Cụ thể, mức độ tài chính toàn diện tăng lên sẽ làm lạm phát giảm, từ đó giúp mục tiêu kiểm soát của NHTW về lạm phát được thực hiện.Phân tích từ những nghiên cứu cũng cung cấp nhận định rằng, việc đẩy mạnh tài chính toàn diện là cần thiết vì nó giúp CSTT mở rộng phạm vi và có thể dự đoán tốt hơn về lạm phát.
Nhìn chung, điểm yếu của đa số nghiên cứu theo khía cạnh này là không đề cập đến khung lý thuyết nền để giải thích rõ sự tương tác của tài chính toàn diện và CSTT. Điều này được khắc phục phần nào ở Elsherif (2019), Anarfo và cộng sự (2019), Akanbi và cộng sự (2020), Arshad và cộng sự (2021).Dựa trên phân tích lý thuyết của Gali và cộng sự (2004); Bilbiie (2008); Bilbiie và Straub (2012), nghiên cứu của Elsherif (2019) đã áp dụng kỹ thuật PCA để xây dựng FI index, và tiếp cận mô hình VECM, thử nghiệm nhân quả Grangernhằm khám phá sự liên quan giữa tài chính toàn diện và lạm phát, biến đại diện cho mục tiêu CSTT ở Ai Cập (giai đoạn 2000- 2017). Trong khi đó, Arshad và cộng sự (2021); Anarfo và cộng sự (2019) lần lượt áp dụng ước lượng PVAR, VAR để xét quan hệ giữa hiệu quả CSTT và tài chính toàn diện. Riêng Akanbi và cộng sự (2020); Komala và Widodo (2022) lần lượt dùng GMM và VECM để ước lượng thực nghiệm
Ngoài ra, mặc dù một vài nghiên trên dựa vào khung lý thuyết của Gali và cộng sự (2004);Bilbiie (2008) để giải thích tài chính toàn diện có liên quan với CSTT Tuy nhiên, cơ sở lý thuyết phân tích tại mục 2.3 cho thấy, mức độ tài chính toàn diện ảnh hưởng đến CSTT thông qua hai giai đoạn của cơ chế truyền dẫn CSTT qua kênh lãi
63 suất: truyền dẫn lãi suất chính sách đến hệ thống tài chính và từ hệ thống tài chính đến nền kinh tế thực, từ đó làm ảnh hưởng đến lạm phát Do đó, ảnh hưởng tài chính toàn diện đến lạm phát là gián tiếp Trong khi hầu hết các nghiên cứu đều xây dựng mô hình phân tích ảnh hưởng trực tiếp của tài chính toàn diện đến lạm phát
2.4.2 Ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến cơ chế truyền dẫn lãi suất của CSTT
Trong khi đa phần nghiên cứu quan tâm đến khía cạnh đầu tiên ở trên (mục 2.4.1), Mehrotra và Nadhanael (2016) quan tâm đến sự nhạy cảm về lãi suất của sản lượng và giá cả ở hai nhóm nền kinh tế có FI index khác nhau Cụ thể, dựa vào Bilbiie và Straub (2012), nghiên cứu thực hiện ước tính phương trình sản lượng Euler và xét tác động của các cú sốc lãi suất của NHTW đối với GDP và giá cả thông qua ước lượng GMM đối với hai nhóm nền kinh tế có FI index cao và thấp Phát hiện từ nghiên cứu cho thấy, độ nhạy cảm về lãi suất của sản lượng và giá cả sẽ mạnh hơn ở nhóm mẫu có FI index cao hơn Nói cách khác, mức độ tài chính toàn diện ảnh hưởng đến việc truyền dẫn lãi suất của CSTT Ngoài ra, nghiên cứu còn áp dụng ước lượng PVAR nhằm xem lại tính vững của mô hình.
Tương tự Mehrotra và Nadhanael (2016), nghiên cứu của Nguyễn Thị Trúc Hương (2019) xem xét độ nhạy lãi suất của sản lượng và giá cả ở hai nhóm các nước đang phát triển có mức FI index cao và thấp Thông qua ước lượng PVAR nghiên cứu cũng cho thấy: phản ứng của GDP và giá cả trước cú sốc lãi suất chính sách là mạnh hơn ở các nước có FI index cao hơn Tuy nhiên, thay thì phát triển bộ FI index theo cách tiếp cận của Sarma (2016) như Mehrotra và Nadhanael (2016), tác giả đã sử dụng kỹ thuật PCA để tính toán FI index.
Không dừng lại ở kết luận về độ nhạy cảm của sản lượng và giá cả đối với lãi suất, Brownbridge và cộng sự (2017) sử dụng phương pháp VECM dữ liệu bảng để xét mối quan hệ giữa lạm phát, tăng trưởng kinh tế, tỷ giá hối đoái và lãi suất điều hành của NHTW tại các nước châu Phi, nhằm kiểm tra giả thuyết: các nền kinh tế có FI index thấp hơn thì có cơ chế truyền dẫn CSTT yếu hơn so với các nền kinh tế có FI index cao hơn Nếu FI index là biến đo lường tài chính toàn diện ở hai nghiên cứu trên, thì Brownbridge và cộng sự (2017) dùng chỉ số riêng lẻ là số lượng tài khoản tiền gửi. PVAR cũng được nghiên cứu này sử dụng ước lượng trên mỗi nhóm mẫu để đánh giá mức độ phản ứng đẩy (IRF) của lạm phát trước sự thay đổi lãi suất của NHTW Kết quả cho thấy tác động của lãi suất chính sách đối với lạm phát là lớn hơn ở các nước có FI index cao hơn.
Bảng 2.3 Tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan
Tác Giả Nội dung Biến Dữ liệu Phương pháp
Uba (2013) Tác động của tài chính toàn diện (FI) đến CSTT.
- Biến độc lập: chi nhánh
NH, % dư nợ vay/ GDP, dư nợ tiền vay và gửi
- Biến phụ thuộc: tỷ lệ lạm phát (INF)
- Biến kiểm soát: lãi suất
(IR), tỷ giá hối đoái (ER)
FI tác động ngược chiều đến tỷ lệ lạm phát.
=> nâng cao hiệu quả CSTT.
Tác động của FI đến hiệu quả CSTT.
- Biến FI: (nợ vay/GDP;
- Biến kiểm soát: IR, ER,
Malawi 2001- 2013 (dữ liệu hàng quý)
-FI: Sử dụng chỉ số riêng lẻ
FI tác động ngược chiều đến tỷ lệ lạm phát
Kiểm tra sự tác động của
Biến độc lập: FI index
(% dư nợ vay/GDP; % tiền gửi/GDP)
- Biến INF, đại diện CSTT.
- Biến kiểm soát: IR, ER
08 nước Nam Á 2004- 2013 (dữ liệu năm)
FI có tác động ngược chiều đến lạm phát.
Evans (2016) Kiểm tra tác động của FI đến CSTT.
- Biến FI: (số người gửi tiền/1000 người).
- Biến tỷ lệ lạm phát.
- Biến kiểm soát: lãi suất,
Châu Phi 2005- 2014 (dữ liệu năm)
-FI: Sử dụng chỉ số riêng lẻ
Khoảng trống nghiên cứu
Tài chính toàn diện là chủ đề được quan tâm trên phạm vi toàn cầu vì mang đến những lợi ích kinh tế cho mọi người thông qua tiếp cận các DVTC Những năm gần đây, đã có nhiều nỗ lực trong nghiên cứu về ảnh hưởng của tài chính toàn diện đếnCSTT Theo đó, chủ đề này trở thành xu hướng nghiên cứu mới, thu hút được sự quan
67 tâm từ góc độ nghiên cứu lẫn chính sách Thế nhưng, đây là chủ đề mới, lượng nghiên cứu còn hạn chế, cần được tiếp tục phát triển Qua lược khảo tổng quan tài liệu, luận án đúc kết được các vấn đề:
Thứ nhất, về đo lường tài chính toàn diện, vẫn chưa có phương pháp thống nhất chung để đo lường Như đã phân tích tại mục 2.1.3, mặc dù có sự thừa nhận chung về tầm quan trọng của tài chính toàn diện, nhưng vẫn chưa có sự nhất trí chính thức về cách thức đo lường Đa phần nghiên cứu đều cho rằng tài chính toàn diện là đa chiều, nhưng cụ thể những khía cạnh nào là đại diện để đo lường, trọng lượng nào được ấn định cho từng khía cạnh trong xác định chỉ số đo lường, vẫn còn là chủ đề tranh luận. Nếu như Beck và cộng sự (2007) dùng những chỉ số đơn lẻ về tiền gửi, cho vay, thanh toán của hệ thống NHTM để đo lường tài chính toàn diện; thì Sarma (2008, 2016) đo lường tài chính toàn diện bằng bộ chỉ số tổng hợp gồm các khía cạnh (tiếp cận, sẵn có, sử dụng DVTC) được tính toán tương tự như phương pháp tính chỉ số HDI Trong khi đó, Mialou và cộng sự (2017) đã đưa ra chỉ số tổng hợp mới thông qua việc áp dụng kỹ thuật FA; hay kỹ thuật PCA của Camara và Tuesta (2018) để xác định các trọng số thích hợp cho bộ chỉ số dựa trên các khía cạnh: rào cản, tiếp cận DVTC, sử dụng DVTC; Ambarkhane và cộng sự (2020) lại lựa chọn các khía cạnh: cung, cầu, và cơ sở hạ tầng; trong khi Avom và cộng sự (2021) thì xem xét đến khía cạnh tiếp cận, sẵn có, sử dụng, và các rào cản để đo lường Ngoài ra, việc đồng thời đưa tất cả các chỉ số đo lường riêng lẻ vào tính toán còn là nguyên nhân gây ra các vấn đề như đa cộng tuyến.
Do đó, cần thiết phải phát triển bộ chỉ số tổng hợp - FI index để đo lường, nhằm phản ánh đầy đủ hơn về tính bao trùm của tài chính và định lượng được sự tương tác của nó với các yếu tố khác Theo đó, các chỉ tiêu đo lường về khía cạnh tiếp cận, sử dụng các DVTC không chỉ sử dụng số liệu của riêng hệ thống NHTM, mà phải bao gồm thêm các chỉ số từ những TCTC khác (như các TCTC vi mô, HTX tín dụng, bảo hiểm,
Fintech) Đặc biệt, các chỉ số liên quan đến “mobile money” cần được bổ sung vào các khía cạnh trong việc tính toán FI index Bởi lẽ, tiền di động (mobile money) góp phần ngày càng lớn trong thúc đẩy tài chính toàn diện Sự phổ biến của tài khoản tiền di động (mobile money account) đã tạo ra những cơ hội mới để phục vụ tốt hơn cho phụ nữ, người nghèo và các nhóm khác trước đây đã bị loại trừ tài chính Cơ sở dữ liệu Global Findex (2021) cho thấy những tiến bộ rõ ràng này Cụ thể, tài khoản tiền di động đã góp phần làm tăng 8 điểm phần trăm quyền sở hữu tài khoản ở các nước đang phát triển từ năm 2014 đến năm 2021; đặc biệt là châu Phi cận Sahara, trong 55% người trưởng thành có tài khoản thì tỷ lệ dân số có tài khoản tiền di độnglên đến 33% (lớn hơn gấp ba lần so với mức trung bình 10% của toàn cầu) Do đó, việc loại trừ những chỉ số quan trọng về dịch vụ “mobile money” trong các đại diện đo lường tài chính toàn diện như thế có khả năng làm sai lệch trong tính toán FI index cho các quốc gia, cũng như khu vực.
Thứ hai, đối với khía cạnh xem xét ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến hiệu quả CSTT, phần lớn tập trung vào tác động trực tiếp của tài chính toàn diện đến tỷ lệ lạm phát, trong khi cơ sở nền tảng mối quan hệ giữa hai yếu tố trên là gián tiếp (theo lý thuyết của Keynes về CSTT; mô hình lý thuyết DSGE; Gali và cộng sự, 2004) Cụ thể, khi NHTW thay đổi lãi suất sẽ ảnh hưởng đến lãi suất thị trường, đến tổng cầu, và đến lạm phát Khung phân tích nghiên cứu (tại Mục 2.3.2) cũng chỉ ra, mức độ tài chính toàn diện có thể ảnh hưởng đến hai giai đoạn của quá trình truyền dẫn này: ảnh hưởng đến độ nhạy lãi suất chính sách của lãi suất thị trường, đến độ co giãn lãi suất của tổng cầu và dẫn đến việc kiểm soát lạm phát nhằm hướng đến mục tiêu của CSTT.
Do đó, mối quan hệ ảnh hưởng trực tiếp từ tài chính toàn diện đến tỷ lệ lạm phát chưa được giải thích từ nền tảng lý thuyết.
Thứ ba, phần lớn nghiên cứu chưa xét ảnh hưởng của mức độ tài chính toàn diện đến cả hai giai đoạn truyền dẫn lãi suất Từ lược khảo nghiên cứu thực nghiệm (tạiMục 2.4) cho thấy, các nghiên cứu tập trung chủ yếu vào xem xét ảnh hưởng của tài
69 chính toàn diện đến lạm phát Chỉ một số ít quan tâm đến khía cạnh ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến cơ chế truyền dẫn lãi suất, nhưng chủ yếu xem xét mối quan hệ giữa lạm phát, GDP, tỷ giá hối đoái và lãi suất của NHTW ở các nền kinh tế có FI index khác nhau (như Brownbridge và cộng sự, 2017) Từng giai đoạn truyền dẫn lãi suất của CSTT tùy thuộc vào mức độ tài chính toàn diện như thế nào, hầu như chưa được đề cập Nhất là, ảnh hưởng của mức độ tài chính toàn diện đến độ nhạy của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách dường như bị bỏ qua trong các nghiên cứu
Bên cạnh cung cấp một số lý thuyết, khái niệm, các thước đo về tài chính toàn diện và CSTT, cũng như cơ chế truyền dẫn lãi suất của CSTT, chương này thực hiện lược khảo cơ sở lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm liên quan Theo đó, luận án tiến hành hệ thống lại cơ sở lý thuyết, phân tích thêm một số lý thuyết khác chưa đề cập hoặc đề cập chưa bao quát ở những nghiên cứu trước, như: lý thuyết cân bằng chung và mô hình DSGE, lý thuyết của Keynes về CSTT, các mô hình có thêm người tiêu dùng bị hạn chế tiếp cận tài chính Đồng thời, thiết kế được khung phân tích để giải thích rõ ràng về ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến CSTT Từ đó, tạo cơ sở vững chắc giúp luận án xây dựng mục tiêu, mô hình, biến và phương pháp nghiên cứu ở chương 3.Ngoài ra, trên cơ sở lược khảo các nghiên cứu trước có liên quan, luận án đúc kết các khoảng trống nghiên cứu Qua đó, cho thấy sự cần thiết và động lực để thực hiện đề tài nghiên cứu của luận án.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình và giả thuyết nghiên cứu
- Bước 1: Trên cơ sở lược khảo các lý thuyết và những nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, luận án thực hiện tổng hợp cơ sở lý thuyết, từ đó xác định khung phân tích và khoảng trống nghiên cứu
- Bước 2: Dựa vào khung lý thuyết và khoảng trống nghiên cứu được xác định ở bước 1, luận án đề xuất các giả thuyết, mô hình nghiên cứu, các biến đại diện, nguồn cơ sở dữ liệu và phương pháp ước lượng phù hợp.
- Bước 3: Xây dựng FI index cho các nước đang phát triển Đồng thời, thực hiện so sánh FI index này với các chỉ số đo lường ở nghiên cứu khác thông qua việc kiểm tra mối quan hệ tương quan, và phương pháp đồ thị (scatter – biểu đồ chấm điểm rải rác).
- Bước 4: Luận án thực hiện kiểm định các giả thuyết để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu.
- Bước 5: Kiểm tra tính vững của mô hình (robustness check) và thảo luận các kết quả nghiên cứu.
- Bước 6: Đưa ra kết luận và đề xuất các hàm ý chính sách.
Gali và cộng sự (2004) cho thấy, công cụ lãi suất của CSTT sẽ không hiệu quả khi có một tỷ trọng lớn người tiêu dùng bị loại trừ tài chính trong nền kinh tế, vì những người tiêu dùng này (những người không được tiết kiệm hay vay vốn, chỉ tiêu dùng tất cả thu nhập từ tiền lương của mình) không bị ảnh hưởng trực tiếp bởi lãi suất Cụ thể, trong một nền kinh tế, sự tồn tại của những người tiêu dùng như thế với một tỷ trọng nhất định sẽ làm thay đổi các thuộc tính của quy tắc lãi suất Taylor dẫn đến hiệu quả quy tắc lãi suất của CSTT bị ảnh hưởng Theo Mehrotra và Yetman (2014), do không được tiếp cận với vay mượn và tiết kiệm nên người bị loại trừ tài chính bị hạn chế trong việc đưa ra các quyết định về chi tiêu để đáp ứng với những thay đổi lãi suất của NHTW, điều này làm công cụ lãi suất của CSTT trở nên kém hiệu quả Loukoianova và cộng sự (2018) cũng cho rằng, có nhiều kênh tiếp cận DVTC (tín dụng, tiết kiệm, thanh toán) mà qua đó lãi suất trở thành công cụ CSTT hiệu quả hơn khi tăng cường tài chính toàn diện Với Khan (2011), mức độ tài chính toàn diện cao còn làm lượng tiền dự trữ trong lưu thông có thể được chuyển đổi sang tiền gửi có lãi trong hệ thống ngân hàng, điều này cho phép phần lớn hoạt động kinh tế nằm trong tầm kiểm soát của NHTW thông qua lãi suất, nói cách khác lãi suất trở thành một công cụ chính sách tương đối mạnh mẽ
Ngoài ra, từ các nghiên cứu Loayza và Schmidt-Hebbel (2002); Cottarelli vàKourelis (1994) như trình bày tại mục 2.2.4 và 2.3.2 cho thấy, độ nhạy cảm của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách bị ảnh hưởng bởi cấu trúc tài chính (gồm tính năng phát triển tài chính) Vì thế, nếu thị trường tồn tại những hạn chế về tiếp cận
DVTC thì trước những biến đổi lãi suất của NHTW, lãi suất cho vay sẽ được điều chỉnh chậm hơn.
Như vậy, mức độ tài chính toàn diện có thể ảnh hưởng đến công cụ lãi suất cũng như việc truyền dẫn lãi suất của CSTT Khi mức độ tài chính toàn diện cao nghĩa là có một lượng lớn người tiêu dùng, nhà sản xuất gửi tiết kiệm, vay vốn và sử dụng các DVTC chính thống khác, do đó phạm vi chịu ảnh hưởng trực tiếp từ lãi suất lớn hơn, dẫn đến lãi suất thị trường sẽ nhạy cảm hơn với lãi suất chính sách Nói cách khác, độ nhạy cảm của lãi suất thị trường (lãi suất tiền gửi, lãi suất tiền vay) đối với lãi suất chính sách có thể tùy thuộc mức độ tài chính toàn diện và độ nhạy cảm này là lớn hơn ở các nước có FI index cao hơn.
Dựa vào thảo luận trên, để trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ nhất (RQ1): Mức độ của tài chính toàn diện có ảnh hưởng đến độ nhạy cảm của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách ở các nước đang phát triển không? Nếu có, các nước có mức độ tài chính toàn diện cao hơn thì độ nhạy cảm của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách là mạnh hơn hay yếu hơn so với các nước có mức độ tài chính toàn diện thấp hơn? luận án đề xuất giả thuyết H1, cụ thể:
Giả thuyết nghiên cứu thứ nhất (H1): Mức độ tài chính toàn diện ảnh hưởng cùng chiều với độ nhạy cảm của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách.
Nghĩa là,khi phân tích so sánh hai nhóm mẫu có FI index cao và thấp được kết quả: Nhóm các nước có FI index cao hơn thì độ nhạy cảm của lãi suất thị trường đối với lãi suất chính sách là mạnh hơn so với nhóm các nước có FI index thấp hơn.
Việc chia mẫu nghiên cứu thành hai nhóm mẫu phụ (có FI index cao và thấp) để kiểm định giả thuyết được thực hiện dựa trên cơ sở trình bày tại mục 1.4 của Chương 1 và mục 3.4.2 của Chương 3.
Nếu như câu hỏi nghiên cứu thứ nhất của luận án liên quan đến ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến giai đoạn đầu tiên của cơ chế truyền dẫn CSTT (truyền dẫn những thay đổi trong CSTT qua hệ thống tài chính), câu hỏi nghiên cứu thứ hai và thứ ba có
73 liên quan đến giai đoạn thứ hai của cơ chế này (truyền lãi suất từ hệ thống tài chính đến nền kinh tế thực), biểu thị ảnh hưởng của mức độ tài chính đến những phản ứng của tổng cầu và lạm phát trước những cú sốc chính sách.
Từ cơ sở lý thuyết; Gali và cộng sự (2004); và Bilbiie (2008), Bilbiie và Straub
(2012) cho thấy, mức độ tài chính toàn diện cao hơn giúp thuận lợi cho người tiêu dùng (được tiếp cận với tiết kiệm và vay mượn), nên họ có thể điều chỉnh các quyết định tiết kiệm và đầu tư để bảo vệ tiêu dùng khỏi sự biến động của sản lượng, từ đó hỗ trợ NHTW trong việc kiểm soát lạm phát, ổn định giá cả trong nền kinh tế Cụ thể, dựa vào Gali và cộng sự (2004), Bilbiie (2008) đã tìm thấy một tỷ lệ lớn các hộ tiêu dùng bị loại trừ tài chính trong nền kinh tế có thể làm giảm độ co giãn tổng cầu đối với lãi suất và do đó làm suy yếu việc truyền dẫn của CSTT Trong khi Bilbiie và Straub (2012) chỉ ra rằng, tỷ lệ người tham gia thị trường tài sản thay đổi có thể dẫn tới sự thay đổi dấu hiệu của hệ số lãi suất trong phương trình sản lượng Euler Điều đó hàm ý có thể có những khác biệt quan trọng trong sự nhạy cảm về lãi suất của sản lượng và giá cả tùy thuộc vào mức độ tài chính toàn diện
Bên cạnh đó, như đề cập tại mục 2.3.2 của Chương 2 (khung phân tích), Loayza và Schmidt-Hebbel (2002) cho thấy, những quyết định chi tiêu của người tiêu dùng, tức tổng cầu, sẽ nhạy hơn với lãi suất thị trường khi các tác nhân kinh tế này không bị hạn chế về tiếp cận DVTC Với Ashraf và cộng sự (2006), những cá nhân; doanh nghiệp được tiếp cận các DVTC sẽ làm việc hiệu quả hơn, đầu tư và tiêu dùng cũng nhiều hơn, do đó việc đẩy mạnh tài chính toàn diện có thể tạo ra những ảnh hưởng tích cực đến tổng thể vĩ mô của nền kinh tế.
Xuất phát từ thực nghiệm, Brownbridge và cộng sự (2017); Mehrotra và Nadhanael (2016) cho thấy, mức độ tài chính toàn diện có ảnh hưởng đến CSTT thông qua hiệu quả của kênh lãi suất Theo đó, sự nhạy cảm về lãi suất của sản lượng và giá cả sẽ mạnh hơn ở nhóm mẫu các nền kinh tế có FI index cao hơn Hay sự phản ứng của lạm phát, sản lượng, tỷ giá trước những biến động của lãi suất chính sách là mạnh mẽ hơn ở nhóm các nước có FI index cao hơn khi so với nhóm các nước có FI index thấp hơn.
Mô hình nghiên cứu
Phần lớn nghiên cứu lý thuyết kiểm tra ý nghĩa của loại trừ tài chính đối với việc truyền dẫn CSTT, hầu như liên quan đến việc xây dựng mô hình DSGE Các mô hình nghiên cứu theo trường phái Keynes mới sau đó được hiệu chỉnh để khám phá những thay đổi của CSTT đối với các biến số vĩ mô Thay vì một loại người tiêu dùng đại diện duy nhất có quyền tiếp cận với DVTC, các mô hình mới đã được xây dựng bao gồm cả hai loại người tiêu dùng khác nhau (người được tiếp cận tài chính, và người không sở hữu tài sản, bị hạn chế trong tiếp cận DVTC, còn gọi là người tiêu dùng theo quy tắc ngón tay cái - rule of thumbconsumers) và xem xét những thay đổi tỷ trọng của hai loại người tiêu dùng này trong tổng thể (như Gali và cộng sự, 2004;Di Bartolomeo và Rossi, 2006;Bilbiie, 2008).Về nguyên tắc, loại trừ tài chính sẽ làm giảm độ co giãn lãi suất của chi tiêu tư nhân và làm suy yếu hiệu quả công cụ lãi suất của CSTT
Từ nền tảng các mô hình nghiên cứu trên và dựa vào Mehrotra và Yetman (2014), Brownbridge và cộng sự (2017) đã xây dựng mô hình kiểm định quan hệ giữa tài chính toàn diện và hiệu quả của kênh lãi suất của CSTT cho tập dữ liệu bảng gồm bốn nền kinh tế trong khung thời gian từ Quý1/2001 - Quý 4/2016, ở dạng tổng quát mô hình được biểu thị như sau: yit = δidt + ∑ i=1 k i ϕ ik y i ,t−k + ε it
Trong đó, ϕ ik là ma trận hệ số (pxp); ε it là nhiễu trắng; k là độ trễ; dt là véc tơ các thành phần xác định [dt= 1 hoặc (1,t)’]; δi là ma trận các tham số (px1) hoặc (px2); yit là véc tơ gồm các biến nội sinh có dạng: y i ,t =¿)’, cụ thể gồm bốn biến: tỷ lệ lạm phát; tỷ giá hối đoái; GDP và lãi suất chính sách.
Ngoài ra, từ nhận định của Loayza và Schmidt-Hebbel (2002) về ảnh hưởng của yếu tố cấu trúc hệ thống tài chính đến quá trình truyền dẫn từ lãi suất chính sách đến lãi suất thị trường của cơ chế truyền dẫn CSTT, Cas và cộng sự (2011) đã thiết lập mô hình tác động của lãi suất chính sách đối với lãi suất cho vay bị ảnh hưởng bởi các nhân tố Z ' it , trong đó có bao gồm ảnh hưởng từ đặc điểm môi trường vận hành và mức độ can thiệp của các chủ thể (cụ thể gồm: tổng tiền gửi/GDP; số chi nhánh NHTM). Theo đó, mô hình có dạng: y it =α 0 +α 1 y it−1 +α 2 x it +μ Z ' it +θ x it Z ' it +δ '+ε it
Trong đó, y t ; y t −1 lần lượt là lãi suất cho vay năm thứ t và t-1; x t là lãi suất chính sách của NHTW; x t Z ' t là biến tương tác giữa x t lãi suất chính sách và các biến trong nhân tố Z ' t ;
Hệ số truyền dẫn lãi suất được biểu thị bằng hệ số α 2 và 𝛿’ biểu thị biến giả thời gian; ε it sai số.
Dựa vào khung phân tích được trình bày tại mục 2.3, Chương 2; các giả thuyết nghiên cứu (mục 3.1.2); Cas và cộng sự (2011); và Brownbridge và cộng sự (2017), luận án xác định sự ảnh hưởng của tài chính toàn diện đến hai giai đoạn của quá trình truyền dẫn lãi suất được mô tả cụ thể gồm: mức độ nhạy cảm của lãi suất cho vay đối với lãi suất chính sách; độ co giãn của tổng cầu đối với lãi suất; và cuối cùng làm ảnh hưởng đến lạm phát Như vậy, bên cạnh biến FI index được sử dụng để chia mẫu nghiên cứu thành hai nhóm mẫu phụ (nhóm có FI index cao và nhóm có FI index thấp) nhằm phục vụ cho việc phân tích, ước lượng mô hình theo từng nhóm mẫu riêng; các biến còn lại của mô hình gồm: lãi suất chính sách, lãi suất cho vay, GDP, tỷ lệ lạm phát.
Tuy nhiên, theo Partachi và Mija (2015), bên cạnh việc truyền lãi suất trực tiếp thì việc điều hành lãi suất chính sách còn dựa vào tỷ giá hối đoái để ảnh hưởng đến lạm phát Do đó, dựa vào Brownbridge và cộng sự (2017); Anafro và cộng sự (2019); Jungo và cộng sự (2022), nghiên cứu này thêm vào biến tỷ giá hối đoái như một biến kiểm soát của mô hình.
Từ những lập luận trên, luận án đề xuất mô hình của nghiên cứu này như sau:
Y it =β 0 it +∑ k =1 p α it Y it−k +¿e it ¿ (3.1)
i (i = 1,2,…, N) biểu thị quốc gia; t (t=1,2,…, T) biểu thị thời gian.
Yit đại diện một vectơ của K biến nội sinh cho mỗi quốc gia, Yit được đặt là [MPRit, IRit, GDPit, INFit, LERit] lần lượt gồm lãi suất chính sách; lãi suất cho vay; mức độ tăng GDP; tỷ lệ lạm phát; tỷ giá hối đoái ở dạng logarit.
β 0 it nắm bắt các thành phần xác định (gồm hằng số và các biến giả).
Y it−k là số liệu trễ của các biến nội sinh.
e it là vectơ sai số ngẫu nhiên được cho bởi: e it =¿… ε Nt ¿ ~ iid (0, δ¿.
Ngoài ra, với các điều kiện về chuỗi dừng và mô hình ổn định thì việc thiết lập mô hình dưới dạng PVAR được xem là phù hợp với nghiên cứu này Theo đó, mô hình PVAR dạng rút gọn dựa vào Love và Zicchino (2006) được biểu thị:
Trong đó, Z it là một véc tơ 5 biến [MPRit, IRit, GDPit, INFit, LERit]; Г là ma trận (5 x 5) hệ số hồi quy; p là độ trễ; f i kiểm soát các hiệu ứng cố định không quan sát được theo thời gian cụ thể cho từng quốc gia; d t nắm bắt các biến giả thời gian cụ thể theo quốc gia, đại diện cho cú sốc vĩ mô cụ thể của từng quốc gia; e it là sai số ngẫu nhiên được giả định độc lập, có phân phối giống nhau
Ngoài ra, giai đoạn nghiên cứu của luận án nằm trong khoảng thời gian (2008-
2018), do đó sẽ chịu những ảnh hưởng nhất định từ cuộc khủng hoảng tài chính (2007-
2008) Vì thế, dựa vào Ma và Lin (2016); Jungo và cộng sự (2022), nghiên cứu này sử dụng biến kiểm soát là biến giả về khủng hoảng kinh tế (𝐶𝑅𝐼𝑆) để đưa vào mô hình (3.2):
Z it =Г o +Г 1 Z it −p +γ CRIS it +f i +d t +e it (3.3)
Trong đó, CRIS it là biến giả biểu thị tác động của cuộc khủng hoảng.
Tất cả các biến được thiết lập trong mô hình trên được xác định tại mục 3.3 tiếp theo sau đây.
Đo lường các biến trong mô hình
3.3.1 Biến đại diện cho tài chính toàn diện
Từ nội dung đã trình bày tại mục 2.1.3, Chương 2 cho thấy, việc dùng chỉ số riêng lẻ để đo lường tài chính toàn diện (như các nghiên cứu ban đầu của Beck và cộng sự, 2007; Honohan, 2008), thực tế không thể đo lường đầy đủ và không phản ánh chính xác được tính tổng thể của tài chính toàn diện, thậm chí có thể gây hiểu nhầm (Sarma, 2016; Camara và Tuesta, 2018) Vì thế, nhiều các nghiên cứu gần đây đã xây dựng bộ
FI index trên cơ sở kết hợp các khía cạnh của tài chính toàn diện để đo lường
Dựa vào định nghĩa hai khía cạnh quan trọng của tài chính toàn diện là khả năng tiếp cận và sẵn có (Sharma, 2016) Tuy nhiên, một hệ thống tài chính tổng thể không chỉ hàm ý tính sẵn có và khả năng tiếp cận DVTC mà khía cạnh sử dụng cũng cần được tính đến (Akileng và cộng sự, 2018) Do đó, Sarma (2008; 2012; 2016) và nhiều nghiên cứu khác đãsử dụng mức độ tiếp cận, sự sẵn có, và mức độ sử dụng DVTC làm ba khía cạnh chính để đo lường (xem tổng hợp chi tiết tại Bảng A.18 - Phần phụ lục).
Có thể thấy, các khía cạnh này được nhiều nghiên cứu sử dụng để đo lường vì dễ dàng so sánh theo thời gian giữa các nền kinh tế cũng như khu vực với nhau và phản ánh được tính đa chiều của tài chính toàn diện
Trên cơ sở đó, luận án lựa chọn ba khía cạnh để đưa vào tính toán FI index: khả năng tiếp cận DVTC (hay sự thâm nhập của khu vực tài chính-Penetration), tính sẵn có (availability) và mức độ sử dụng sản phẩm DVTC (usage)
Khía cạnh tiếp cận DVTC:
Một hệ thống tài chính bao trùm là phải được mọi người tiếp cận một cách rộng rãi Dựa vào Sarma (2008, 2015, 2016), luận án dùng dữ liệu số tài khoản tiền gửi trên
1.000 người trưởng thành để đo lường khía cạnh tiếp cận DVTC Tuy nhiên, để đảm bảo tính bao trùm của tài chính toàn diện, thay vì chỉ dùng số tài khoản tiền gửi tại các NHTM như Sarma, luận án bao gồm dữ liệu của cả hệ thống NHTM và các TCTC khác Theo đó, số lượng tài khoản tiền gửi tại các NHTM, Hiệp hội và HTX tín dụng trên 1.000 dân số trưởng thành được dùng để đo khía cạnh này Nguyên nhân của việc lựa chọn các chỉ số này là do:
- Thứ nhất , việc sở hữu một tài khoản là bước quan trọng đầu tiên hướng đến tài chính toàn diện vì nó đóng vai trò là cửa sổ cho các DVTC khác (Demirguc Kunt và cộng sự, 2018) Ngoài ra, chỉ số đo lường về số lượng tài khoản tại TCTC được so sánh giữa các quốc gia theo thời gian một cách dễ dàng
- Thứ hai , lợi ích đến từ việc chủ động sử dụng tài khoản để tiết kiệm tiền, quản lý rủi ro, và thực hiện hoặc nhận thanh toán, nên nó đã tạo điều kiện cho cả hai loại hình dịch vụ tiết kiệm và thanh toán phát triển (Demirguc Kunt và cộng sự, 2018 ;
Allen và cộng sự, 2016) Vì thế, nó được xem là yếu tố bao quát hơn so với tín dụng. Ngoài ra, từ gợi ý của Sarma (2016) để đo lường khía cạnh này, luận án bổ sung thêm biến mà các nghiên cứu trước chưa đưa vào tính toán FI index: số tài khoản tiền di động trên 1.000 dân số trưởng thành Bởi lẽ, sự phát triển ngày càng tăng của
DVTC đã cho phép những người trước đây bị loại trừ tài chính được tiếp cận vào Và động lực chính của sự thay đổi này chủ yếu là nhờ vào Fintech, nổi bật là việc ứng dụng điện thoại di động trong khai thác các DVTC đã mang lại những thay đổi đáng kể, nhất là ở khu vực đang phát triển (Donovan, 2012).
Khía cạnh sẵn có DVTC:
Theo Sarma (2016), trong hệ thống TCTC, các điểm giao dịch như trụ sở văn phòng, chi nhánh NHTM, ATM phải được cung cấp, sẵn có, dễ dàng cho mọi người sử dụng Ngày nay ở nhiều quốc gia, hệ thống ATM có vai trò quan trọng, vì bên cạnh việc cung cấp cho khách hàng các dịch vụ về tài khoản, rút tiền mặt, ATM còn cung cấp dịch vụ thanh toán và dịch vụ liên quan đến thẻ tín dụng Tuy vậy, sự phát triển mạng lưới ATM không giống nhau giữa các ngân hàng, các nước, vì thế vai trò của một chi nhánh ngân hàng vẫn luôn là cần thiết Do đó, đối với khía cạnh này, luận án sử dụng: số lượng chi nhánh và số ATM trên 100.000 người trưởng thành để đo lường mức độ sẵn có Và đương nhiên, "số lượng chi nhánh" ở đây không chỉ bao gồm số lượng các chi nhánh NHTM mà còn bao gồm dữ liệu của Hiệp hội tín dụng, HTX tín dụng và các chi nhánh TCTC vi mô Đồng thời, nghiên cứu này cũng bổ sung thêm biến: số đại lý tiền di động trên 100.000 người trưởng thành vào khía cạnh này xem như là một ủy nhiệm của ngân hàng di động nhằm cung cấp các DVTC đến những nơi mà các chi nhánh NHTM cũng như mạng lưới ATM chưa phục vụ được.
Khía cạnh sử dụng DVTC:
Trong khi tài chính toàn diện bắt đầu bằng việc có một tài khoản, thì lợi ích của nó lại đến từ việc dùng tài khoản đó để quản lý rủi ro, tiết kiệm, hay để thực hiện thanh toán hoặc nhận thanh toán (Demirguc Kunt và cộng sự, 2018) Mehrotra và Nadhanael
(2016) cũng cho rằng việc sử dụng đầy đủ các DVTC là một khía cạnh quan trọng của tài chính toàn diện Theo Wang và Guan (2017), khía cạnh sử dụng phản ánh mức độ thường xuyên và tần suất của khách hàng sử dụng DVTC Theo đó, số dư tiền gửi và số dư cho vay của các NHTM (% GDP) là hai trong số các chỉ số mà các tác giả trên đã chọn để đo lường khía cạnh này Tương tự, một số nghiên cứu khác cũng lựa chọn hai chỉ số này (như Sarma, 2016; Lenka và Bairwa, 2016; Gupte và cộng sự, 2012).
Dựa vào đó, luận án xét hai DVTC cơ bản là tín dụng và tiền gửi Theo đó, khối lượng tín dụng và tiền gửi trên tỷ trọng của GDP được dùng để đo lường Ngoài ra, để đảm bảo các DVTC được sử dụng đầy đủ, dưới nhiều hình thức, thì khía cạnh sử dụng phải đo lường các hình thức DVTC từ nhiều tổ chức định chế khác nhau Và như đã phân tích ở hai khía cạnh trên, nghiên cứu này bổ sung: giá trị giao dịch tiền di động trên % GDP vào khía cạnh sử dụng DVTC để tính toán FI index nhằm lắp đầy khoảng trống nghiên cứu.
Hình 3.1 Tóm tắt các biến đại diện đo lường tài chính toàn diện
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Về cách thức xây dựng FI index từ các nghiên cứu cũng cho thấy, có hai cách tiếp cận chính thường được áp dụng: phương pháp không tham số (như phương pháp của Sarma, 2008 và 2016; hay các nghiên cứu khác dựa trên cách tính chỉ số HDI) và phương pháp tham số (phân tích PCA hay FA) Tuy nhiên, phương pháp không tham số vướng phải nhiều chỉ trích từ cộng đồng học thuật do việc chọn trọng số gán cho các khía cạnh và các biến là tùy ý (dựa trên trực giác hay kinh nghiệm của các nhà nghiên cứu, hoặc giả định các tham số đều có cùng tác động đến tài chính toàn diện) Trong khi, phương pháp tham số ổn định một cấu trúc tiềm ẩn sau những thay đổi của một bộ chỉ số tương quan để tầm quan trọng của các chỉ số trong chỉ số tổng thể có thể được xác định thông qua sự biến đổi giữa các chỉ số trên mỗi chiều của cấu trúc (Camara và Tuesta, 2018)
Phương pháp ước lượng
Trước khi kiểm tra các mô hình tài chính toàn diện tác động đến CSTT, luận án tiến hành phát triển bộ FI index để đo lường tài chính toàn diện.
3.4.1 Phát triển bộ FI index
Tổng quan tài liệu nghiên cứu ở chương 2 và cách thức lựa chọn biến đại diện cho tài chính toàn diện (tại mục 3.3.1) cho thấy, có nhiều phương pháp để đo lường tài chính toàn diện Trong đó, PCA là phương pháp có nhiều ưu điểm và được ưa thích hơn trong xây dựng FI index, do nó đơn giản, làm giảm kích thước của tập dữ liệu, trong khi vẫn giữ được càng nhiều biến càng tốt
Bên cạnh đó, theo Ahamed và Mallick (2019), các thành phần được sử dụng trong đo lường có tương quan chặt chẽ với nhau; vì thế, để có thể nắm bắt được sự biến đổi chung giữa các thành phần này như một thước đo duy nhất, các tác giả đã phát triển một chỉ số tổng hợp bằng cách áp dụng kỹ thuật PCA Đây là biện pháp tốt để hạn chế được vấn đề đa cộng tuyến đối với các yếu tố đo lường.
Từ những lý do trên, PCA cũng là kỹ thuật được luận án này sử dụng để phân tích tìm trọng số thích hợp xây dựng FI index Nhưng, thay vì ước tính FI index trực tiếp
89 bằng cách chọn tất cả các chỉ số đo lường riêng lẻ để thực hiện PCA cùng một lúc như các nghiên cứu khác (ví dụ như Lenka và Bairwa, 2016; Elsherif, 2019), nghiên cứu này dựa vào cách tiếp cận của Camara và Tuesta (2014, 2018), chọn phương pháp PCA hai giai đoạn để tìm trọng số thích hợp cho các yếu tố và khía cạnh nhằm giảm thiểu sự thiên vị của trọng số đối với các chỉ số phân theo từng khía cạnh có mối tương quan cao với nhau (như đề xuất của Nagar và Basu, 2004)
Tuy nhiên, nếu như Camara và Tuesta (2014, 2018) xác định ba khía cạnh đo lường là sử dụng (usage), rào cản (barrier)và tiếp cận (access); từ cơ sở xác định khía cạnh (tại mục 3.3.1), luận án xem xét các khía cạnh về tiếp cận (penetration), tính sẵn có (availability), sử dụng (usage) để đảm bảo tiêu chí có thể so sánh được giữa các nền kinh tế theo thời gian
Theo đó, FI index được xây dựng là một hàm tuyến tính có dạng như sau:
Trong đó, FII i là FI index của quốc gia i. w 1 , w 2 , w 3 : trọng số tương ứng của mỗi khía cạnh (tiếp cận; sẵn có; và sử dụng). e i : sai số thống kê.
Y i p , Y i a ,Y i u : Lần lượt là các khía cạnh tiếp cận; sẵn có; và sử dụng, là ba biến nội sinh không quan sát được, đồng thời cũng là các hàm số của các biến giải thích sau:
Y i p = β 1 DBaccounts i +β 2 MBaccounts i +u i (3.5) Y i a Ɵ 1 Branches i +Ɵ 2 ATMs i +Ɵ 3 MBagents i +€ i (3.6) Y i u γ 1 Deposits i +γ 2 Loans i +γ 3 MBGDP i +v i (3.7)
Các biến cụ thể được mô tả tóm tắt tại Bảng 3.2 sau:
Bảng 3.2 Tóm tắt các biến đo lường tài chính toàn diện trong mô hình
Biến Định nghĩa Nguồn dữ liệu
- Số tài khoản tiền gửi tại NHTM, Hiệp hội, HTX tín dụng/1.000 người trưởng thành.
Biến Định nghĩa Nguồn dữ liệu
- Số tài khoản tiền di động đã đăng ký/1.000 người trưởng thành.
- Branches - Số chi nhánh NHTM, Hiệp hội, HTX tín dụng, các TCTC vi mô/100.000 người trưởng thành.
- Số máy ATM/100.000 người trưởng thành.
- Số lượng đại lý tiền di động đã đăng ký/100.000 người trưởng thành.
3 Khía cạnh sử dụng (Y u ) FAS- IMF
- Deposits - %/GDP số dư tiền gửi tại các NHTM,
Hiệp hội, HTX tín dụng.
- %/GDP số dư nợ tín dụng tại các NHTM, Hiệp hội, HTX tín dụng và các TCTC vi mô.
- %/GDP giá trị giao dịch tiền di động.
Phương pháp phân tích thành phần chính (PCA)
Giai đoạn đầu tiên của PCA :
Trong giai đoạn đầu, nghiên cứu thực hiện ước tính ba chỉ số phụ (tức ba khía cạnh: tiếp cận, sẵn có, sử dụng) và các tham số (β, Ɵ và γ) Đây là ba biến nội sinh) Đây là ba biến nội sinh (Y¿¿i p ;Y i a ;Y i u )¿ trong hệ phương trình (3.5), (3.6) và (3.7) Ba khía cạnh này cũng chính là các chỉ số mà nghiên cứu này ước tính bằng các thành phần chính dưới dạng hàm tuyến tính của các biến giải thích được mô tả tại Bảng 3.2 ở trên
Gọi Rq (q x q) là ma trận tương quan của q chỉ số chuẩn hóa cho mỗi khía cạnh.
Ký hiệu 𝜆j (j = 1, 2, , q) là giá trị riêng (eigenvalue) thứ j, j đề cập đến số thành phần chính cũng như chỉ số phụ, q.φj (q x 1) là véc tơ riêng (eigenvector) của ma trận tương
91 quan Giả sử rằng 𝜆1> 𝜆2>…> 𝜆jvà ký hiệu Pk (k = 1, 2, , q) là thành phần chính thứ k Lúc này từng khía cạnh tương ứng được ước theo các mức trung bình có trọng số sau:
Trong đó Pk = 𝑋𝜆j.𝜆j đại diện cho phương sai của thành phần chính thứ k (trọng số) và 𝑋 là ma trận các chỉ số Trọng số cho mỗi thành phần đang giảm đi, do đó tỷ lệ biến thiên lớn hơn trong mỗi khía cạnh được giải thích bởi thành phần chính đầu tiên. Theo thứ tự này, thành phần chính q là sự kết hợp tuyến tính của các chỉ số chiếm phương sai nhỏ nhất Tóm lại, phương pháp này biểu diễn một tập dữ liệu q khía cạnh gồm các biến tương quan bởi q thành phần chính trực giao, với thành phần chính đầu tiên giải thích lượng thông tin lớn nhất từ dữ liệu ban đầu.
Giai đoạn thứ hai của PCA :
Giai đoạn thứ hai này, luận án thực hiện ước tính trọng số cho từng khía cạnh và
FI index tổng thể bằng cách sử dụng ba khía cạnh trên làm biến giải thích, tức thay thế
;Y i u đã được ước tính trong giai đoạn đầu tiên vào phương trình (3.4). Áp dụng PCA tương tự như được mô tả trong giai đoạn đầu, ước tính được FI index:
Trọng số cao nhất 𝜆1 được gắn với thành phần chính đầu tiên vì nó chiếm tỷ trọng lớn nhất của tổng phương sai trong tất cả các biến Tương tự, trọng số cao thứ hai 𝜆2 được gắn với thành phần chính thứ hai, Sau một số tính toán đơn giản, có thể viết mỗi thành phần Pk của phương trình (3.4) dưới dạng kết hợp tuyến tính của ba chỉ số phụ (q = 3) và các véc tơ riêng của ma trận tương quan tương ứng được biểu diễn bằng φ:
Từ đó, FI index có thể được biểu thị như sau:
Cuối cùng, có thể biểu thị FI index tổng thể dưới dạng trung bình có trọng số của các khía cạnh như trong phương trình (3.4) Các tham số w k là những trọng số tương ứng của mỗi khía cạnh trong FI index, được tính như sau: w i ∑ j =1
Tuy nhiên, khi thực hiện PCA, yêu cầu đặt ra là thang đo được đo lường là không có ý nghĩa quan trọng và các chỉ số không bị chênh lệch quá nhiều; do đó, trước khi dùng kỹ thuật phân tích này, các chỉ số của mỗi khía cạnh phải được chuẩn hóa (Yorulmaz, 2018; Ahamed và Mallick, 2019) Giống như Camara và Tuesta (2014, 2018); Yorulmaz (2018) và một số nghiên cứu khác, luận án dùng phương pháp Min- Max các chỉ số để chuẩn hóa tập dữ liệu Quá trình này cho phép biến tất cả các chỉ số khác nhau nằm trong phạm vi giữa 0 và 1 Các chỉ số được chuẩn hóa theo công thức:
Trong đó: X i , d là giá trị đã được chuẩn hóa của chỉ số i, khía cạnh d. x i :giá trị thực tế của chỉ số i.
93 m i : giá trị nhỏ nhất của chỉ số i trong khía cạnh d.
M i : giá trị lớn nhất của của chỉ số i trong khía cạnh d.
Ngoài ra, để phản ánh chính xác tính bao trùm của tài chính toàn diện, khi tính FI index, mẫu được chia thành hai giai đoạn nghiên cứu: giai đoạn 1 (2008-2012) và giai đoạn 2 (2013-2018) Do từ năm 2013 trở đi xu hướng ứng dụng Fintech vào các dịch vụ ngày càng tăng, dẫn đến các DVTC có liên quan đến “mobile money” phát triển mạnh Theo đó, IMF cũng bắt đầu thu thập thêm dữ liệu về tiền di động bổ sung vào
Dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 39 nước đang phát triển (danh sách chi tiết trình bày tại Bảng A.1, phần phụ lục) Mẫu nghiên cứu của luận án là các nước đang phát triển vì tài chính toàn diện là vấn đề quan trọng và cần thiết được đẩy mạnh tại các nước này Bởi lẽ, tỷ lệ dân số bị loại trừ tài chính cao (có đến gần 30% dân số từ 15 tuổi trở lên không được tiếp cận DVTC) là hạn chế tất lớn đối với các nước đang phát triển trong quá trình giảm nghèo và tăng trưởng kinh tế Ngoài ra, do đặc trưng chung của nền kinh tế các nước này là nằm trong khu vực trải qua nhiều cuộc khủng hoảng nên sự ổn định tài chính tại nhiều nước vẫn còn rất mong manh, dễ bị các cú sốc bên ngoài tác động Và khi đó, tài chính toàn diện chính là một trong các yếu tố cần thiết để giúp CSTT giải quyết những vấn đề cấp bách như thế (Isukul và Tantua, 2021).
Phần lớn các dữ liệu được nghiên cứu thu thập từ nguồn dữ liệu của WB (Cơ sở dữ liệu Global Findex); IMF (Khảo sát tiếp cận tài chính-FAS và Thống kê IFS) Bảng
3.3 sau đây mô tả cụ thể nguồn dữ liệu này.
- Dữ liệu về tài chính toàn diện
- Dữ liệu về lãi suất và các biến vĩ mô
- Dữ liệu để kiểm tra, so sánh FI index và các chỉ số từ các nghiên cứu khác.
FAS (IMF) IFS (IMF) Global Findex (WB); chỉ số đo lường tài chính toàn diện IFI của Park và Mercado
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Tuy nhiên, dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu đối với tất cả các nước đang phát triển là không đầy đủ, do đó luận án thực hiện loại trừ dần, còn lại 39/137 quốc gia
101 được đưa vào mẫu nghiên cứu 10 Luận án lựa chọn dữ liệu trong khung thời gian từ năm 2008 - 2018 để đảm bảo thu thập đầy đủ số liệu nhất Năm 2008 là năm đầu tiên của giai đoạn nghiên cứu, vì đây cũng là mốc thời gian mà các nhà lãnh đạo, điều hành ở các quốc gia xác định lại là cần phải chú trọng đến định hướng phát triển một cách bền vững để đạt được ổn định tài chính, đồng thời tăng cường hiệu quả do tài chính toàn diện mang lại (Garcia, 2016).
Ngoài ra, khi thực hiện phát triển FI index để đo lường mức độ tài chính toàn diện, luận án phân chia mẫu nghiên cứu thành hai giai đoạn: giai đoạn 1 (2008-2012) và giai đoạn 2 (2013-2018) Việc phân chia mẫu thành hai giai đoạn này nhằm cập nhật xu hướng phát triển của Fintech trong tiếp cận các DVTC mới qua điện thoại di động và internet, từ đó giúp đo lường mức độ tài chính toàn diện chính xác và phù hợp với thực tiễn hơn Như đã trình bày ở trên, cơ sở của việc lựa chọn khung thời gian từ năm 2008-2018 là để đảm bảo thu thập được đầy đủ dữ liệu nhất (dữ liệu đo lường các biến được mô tả tóm tắt tại Hình 3.1, mục 3.3.1), nên việc phân chia giai đoạn như trên cũng hoàn toàn phù hợp với mẫu là 39 quốc gia đang phát triển
Giai đoạn nghiên cứu thứ hai bắt đầu từ năm 2013 là do từ năm này trở đi xu hướng ứng dụng Fintech vào các dịch vụ ngày càng tăng, dẫn đến các DVTC có liên quan đến “mobile money” phát triển mạnh Theo đó, IMF cũng bắt đầu thu thập thêm dữ liệu về tiền di động bổ sung vào bộ dữ liệu FAS, cơ sở dữ liệu duy nhất thu thập và phổ biến dữ liệu về tiền di động hàng năm ở cấp quốc gia Ngoài ra, theo Barajas và cộng sự (2020), kết quả từ đổi mới Fintech đã đóng góp phần quan trọng gia tăng tài chính toàn diện, nổi bật là việc sử dụng các tài khoản tiền di động Số liệu khảo sát từ Global Findex (2014) cũng chỉ ra rằng, tỷ lệ dân số trưởng thành thực hiện hoặc nhận thanh toán kỹ thuật số, nổi bật là tiền di động đã tăng mạnh từ cuối năm 2013; vì thế, quyền sở hữu tài khoản được Global Findex (2014) định nghĩa là có tài khoản tại
10 số liệu được công bố bởi OECD và Viện Thống kê Quốc tế (ISI), có 137 quốc gia; vùng lãnh thổ được xếp vào danh sách các nước đang phát triển trong năm 2018.
TCTC hay thông qua nhà cung cấp tiền di động (trong khi định nghĩa này ở năm 2011 chỉ đề cập đến việc có tài khoản tại một TCTC).Vì thế, để phản ánh chính xác tính bao trùm của tài chính toàn diện khi xây dựng bộ FI index, căn cứ vào các tiêu chí được xác định đưa vào ba khía cạnh để tính toán FI index (tại mục 3.3.1) và các dữ liệu tương ứng có liên quan đến dịch vụ tiền di động có sẵn trong bộ dữ liệu FAS của IMF, luận án thêm các biến (số tài khoản tiền di động, số đại lý tiền di động, và giá trị giao dịch tiền di động) vào giai đoạn nghiên cứu thứ hai.Và FI index tổng hợp sẽ là trung bình số học của FI index hai giai đoạn Đối với việc thực hiện kiểm định thực nghiệm thông qua ước lượng PVAR để trả lời câu hỏi nghiên cứu, dữ liệu trong khung thời gian từ Quý 1/2008 - Quý 4/2018 được luận án sử dụng và phân chia mẫu nghiên cứu thành hai nhóm mẫu phụ: nhóm các nước đang phát triển có FI index cao (FI index >0,5) và nhóm có FI index thấp (FI index ≤ 0,5) để so sánh sự khác nhau về mức độ phản ứng của các biến trước cú sốc chính sách khi FI index thay đổi từ thấp đến cao, cũng như phù hợp với việc phân tích dữ liệu liên quan đến cơ chế truyền dẫn CSTT và ước lượng mô hình PVAR Nguyên nhân của việc phân chia thành hai nhóm mẫu như trên là vì tài chính toàn diện được xem là yếu tố cấu trúc thay đổi tương đối chậm theo thời gianvà không thể giải thích sự thay đổi của nó trước những biến đổi trong ngắn hạn ở các biến số như lạm phát và sản lượng (Brownbridge và cộng sự, 2017); thế nhưng, sự khác nhau về mức độ (cao hay thấp) của tài chính toàn diện có thể có ảnh hưởng đến hai giai đoạn của cơ chế truyền dẫn CSTT qua kênh lãi suất Vì thế, giống như Love và Zicchino (2006); Brownbridge và cộng sự (2017) và Mehrotra và Nadhanael (2016), luận án cũng chia mẫu nghiên cứu thành hai nhóm như trên.
Chương này tập trung vào phương pháp luận để lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp nhất nhằm đạt các mục tiêu nghiên cứu đề ra Dựa trên các nền tảng lý
103 thuyết và các bằng chứng thực nghiệm có liên quan về chủ đề nghiên cứu, luận án đã thiết lập mô hình, biến đo lường, cơ sở dữ liệu và xác định phương pháp kiểm định.Theo đó, PVAR là phương pháp ước lượng được luận án sử dụng trong nghiên cứu.Ngoài ra, luận án còn dùng phương pháp thay biến (M2 thay cho biến MPR) và ước lượng 3SLS để kiểm tra lại kết quả nghiên cứu nhằm đảm bảo tính vững của mô hình.Nhìn chung, đây là chương rất quan trọng của luận án, được xem là công cụ để thực hiện việc kiểm định lý thuyết một cách rõ ràng, minh chứng thuyết phục nhất cho các phát hiện của nghiên cứu ở chương tiếp theo.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Kết quả tính toán FI index
Mehrotra và Nadhanael (2016) đã cho rằng bất kỳ nỗ lực nào để đo lường tài chính toàn diện cũng phải tính đến các khía cạnh của tài chính toàn diện Vì thế, xây dựng bộ chỉ số tổng hợp (FI index) là phương pháp đo lường thích hợp.
Dựa vào Sarma (2008, 2016), nghiên cứu xem xét ba khía cạnh: khả năng tiếp cận (penetration), tính sẵn có (availability) và sử dụng các sản phẩm DVTC (usage).
Trên cơ sở cách tiếp cận của Camara và Tuesta (2014, 2018), luận án xây dựng FI index bằng kỹ thuật PCA hai giai đoạn để tìm trọng số phù hợp Các trọng số này được chỉ định theo tầm quan trọng thống kê của chúng trong quá trình xây dựng chỉ số(Yorulmaz, 2018) Vì thế PCA được xem là khách quan và phù hợp cho việc phân tích.Theo đó, FI index được ước lượng từ các mô hình (được xây dựng tại mục 3.4.1) sau:
FII i =w 1 Y i p +w 2 Y i a +w 3 Y i u +e i (3.4) Y i p β 1 DBaccounts i +β 2 MBaccounts i +u i (3.5) Y i a Ɵ 1 Branches i +Ɵ 2 ATMs i +Ɵ 3 MBagents i +€ i (3.6) Y i u γ 1 Deposits i +γ 2 Loans i +γ 3 MBGDP i +v i (3.7) Cụ thể, các biến được mô tả chi tiết trong phần mô tả thống kê.
Như đã trình bày tại mục 3.5, Chương 3 về dữ liệu, mẫu nghiên cứu được phân thành hai giai đoạn cụ thể (giai đoạn 2008-2012; và giai đoạn 2013-2018) nhằm mục đích phản ánh chính xác nhất tính toàn diện của tài chính Do từ năm 2013 trở đi xu hướng ứng dụng Fintech vào các dịch vụ ngày càng tăng Vì thế, ngoài các biến cơ bản như giai đoạn nghiên cứu (2008-2012), luận án đã thêm vào các chỉ số đo lường mức độ tiếp cận, sử dụng các giao dịch về tiền di động ở giai đoạn nghiên cứu (2013-2018).
Bảng 4.1 Thống kê mô tả mẫu (giai đoạn 2008-2012)
Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Mẫu nghiên cứu của luận án trong cả hai giai đoạn đều bao gồm 39 quốc gia đang phát triển (danh sách chi tiết tại Bảng A.1- phần phụ lục), mẫu tạo thành dữ liệu bảng cân bằng mạnh mẽ (strongly balanced) với các thống kê được mô tả trong Bảng 4.1 (giai đoạn 2008-2012) và Bảng 4.2 (giai đoạn 2013-2018).
Kết quả thống kê thể hiện số chi nhánh các TCTC/100.000 dân số trưởng thành
105 trung bình của các nền kinh tế (Branches) trong mẫu nghiên cứu giai đoạn (2013-2018) là 13,01; trong khi số liệu này ở giai đoạn (2008-2012) chỉ là 11,25 Điều đó cho thấy các năm gần đây chỉ số trung bình này ở các quốc gia tăng lên so với giai đoạn trước. Tương tự, trung bình các chỉ số ATMs (số lượng máy ATM/100.000 dân số trưởng thành); DBaccounts (số tài khoản tiền gửi/1.000 dân số trưởng thành); Deposits (% số dư tiền gửi/GDP) và Loans (% số dư nợ tín dụng/GDP) của 39 quốc gia đang phát triển đối với giai đoạn (2013-2018) lần lượt là 23,80; 797,46; 44,7 và 34,4 đều cao hơn so với giai đoạn trước (với chỉ số tương ứng lần lượt là 16,33; 552,17; 38,35 và 29,41) Ở giai đoạn thứ hai (2013-2018), các chỉ số MBagents (số lượng đại lý tiền di động/100.000 dân số trưởng thành); MBaccounts (số lượng tài khoản tiền di động/1.000 dân số trưởng thành) và MBGDP (% giá trị giao dịch của tiền di động/GDP) được bổ sung vào biến quan sát để tính toán FI index Theo đó, giá trị trung bình các chỉ số trên lần lượt là: 220,31(MBagents); 418,46 (MBaccounts) và 9,28 (MBGDP)
Bảng 4.2 Thống kê mô tả mẫu (giai đoạn 2013-2018)
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Hai cột cuối cùng bên phải của Bảng 4.1 và Bảng 4.2 cho thấy giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của các biến quan sát trong hai giai đoạn tương đối khác nhau Các số liệu thống kê mô tả giai đoạn (2013-2018) đều cao hơn so với giai đoạn (2008-2012) Điều đó cho thấy mức độ tiếp cận và sử dụng DVTC của các quốc gia trong mẫu nghiên cứu có xu hướng tăng lên theo thời gian.
4.1.2 Kết quả ước tính FI index
Trước khi sử dụng kỹ thuật PCA, các chỉ số của mỗi khía cạnh được chuẩn hóa (normalized) để có các giá trị từ 0 đến 1 nhằm đảm bảo thang đo là không có ý nghĩa quan trọng Cụ thể, số 0 biểu thị mức độ tài chính toàn diện thấp nhất (loại trừ tài chính) và số 1 chỉ ra mức độ tài chính toàn diện cao nhất
Kết quả PCA giai đoạn đầu tiên
Giai đoạn đầu tiên của PCA, luận án thực hiện tính giá trị riêng (eigenvalues) của từng chỉ số phụ và ước tính Y p ; Y a và Y u trong các phương trình (3.5), (3.6) và (3.7) tương ứng với ba khía cạnh (tiếp cận, sẵn có, và sử dụng) Bảng 4.3 và Bảng 4.4 biểu thị kết quả PCA cho các chỉ số phụ đối với hai giai đoạn cụ thể.
Bảng 4.3 Thành phần chính cho các chỉ số phụ, giai đoạn 2008-2012
Thành phần Giá trị riêng Sự khác biệt Tỷ lệ Tích lũy
Khía cạnh sẵn có (Branches;ATMs)
Khía cạnh sử dụng (Deposits;Loans)
Ghi chú: không thực hiện PCA khía cạnh tiếp cận do chỉ gồm một thành phần (DBaccounts)
Kết quả từ Bảng 4.3 cho thấy các giá trị riêng của thành phần chính cho các biến theo thứ tự tương ứng là: 1,38; 0,62 (khía cạnh sẵn có) và 1,84; 0,16 (khía cạnh sử dụng) Kết quả PCA chỉ ra, ngoại trừ thành phần chính đầu tiên của cả hai khía cạnh,không có thành phần chính nào khác có giá trị riêng lớn hơn 1 Tương tự, Bảng 4.4 cũng cho kết quả: chỉ duy nhất thành phần chính đầu tiên của cả ba khía cạnh tồn tại giá trị riêng lớn hơn 1 Các giá trị riêng của thành phần chính của các biến ở giai đoạn(2013-2018) theo thứ tự lần lượt là: 1,19; 0,81 (khía cạnh tiếp cận), 1,69; 0,73; 0,58
(khía cạnh sẵn có) và 1,95; 0,84; 0,21 (khía cạnh sử dụng).
Bảng 4.4 Thành phần chính cho các chỉ số phụ, giai đoạn 2013-2018
Thành phần Giá trị riêng Sự khác biệt Tỷ lệ Tích lũy
Khía cạnh tiếp cận (DBaccounts; MBaccounts)
Khía cạnh sẵn có (Branches; ATMs và MBagents)
Khía cạnh sử dụng (Deposits; Loans và MBGDP)
Theo Kaiser (1960), chỉ lấy các thành phần chính đầu tiên (có eigenvalue ≥ 1) để phân tích và ước tính các khía cạnh bằng cách sử dụng các trọng số được gán cho thành phần chính đầu tiên của mỗi khía cạnh Các kết quả từ Bảng A.2 và Bảng A.3- Phần phụ lục cũng cho thấy các trọng số thu được từ thông tin trong các thành phần chính và các giá trị riêng tương ứng Theo đó, đối với giai đoạn nghiên cứu (2013 -2018) (Bảng A.3 – Phần phụ lục) liên quan đến khía cạnh tiếp cận, các trọng số gán cho thành phần đầu tiên là -0,71 (DBaccounts) và 0,71 (MBaccounts) Đối với khía cạnh sẵn có, chỉ số ATMs có trọng số (0,62) cao hơn so với chỉ số Branches (0,56) và chỉ số MBagents (- 0,55) Điều đó là do chỉ số ATMs thường cao hơn ở các thị trường trưởng thành và sự khác biệt giữa các quốc gia càng lớn hơn Đối với khía cạnh sử dụng (3 chỉ số: Deposits; Loans và MBGDP), các trọng số được gán cho thành phần đầu tiên lần lượt là 0,65; 0,66 và -0,38 Với cách tính tương tự đối với giai đoạn (2008-2012), trọng số thu được ở cả bốn chỉ số của hai khía cạnh đều là 0,71 Sau khi thực hiện thử nghiệm KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) (Bảng A.4 và Bảng A.5– Phần phụ lục) để kiểm tra sự phù hợp của các yếu tố (các giá trị KMO đều ≥ 0,5 theo đề xuất của Hair và cộng sự,
1998) và bằng cách gán các trọng số trích xuất ở trên cho các phương trình (3.6), (3.7) và (3.8), nghiên cứu ước tính được: Y i p ; Y i a và Y i u Kết quả giá trị trung bình của các chỉ số đo lường tài chính toàn diện theo từng khía cạnh này được thể hiện trong Bảng A.6 và Bảng A.7- Phần phụ lục.
Kết quả PCA giai đoạn thứ hai Ở giai đoạn tiếp theo, thực hiện quy trình tương tự như được mô tả trong giai đoạn đầu tiên, luận án sử dụng phương pháp PCA trên ba chỉ số phụ tiếp cận, sẵn có, và sử dụng (Y p ; Y a và Y u ) để tính trọng số của chúng, từ đó ước tính được FI index tổng thể (phương trình 3.4) Tức, thực hiện thế các giá trị Y p ; Y a và Y u đã được ước tính ở giai đoạn PCA đầu tiên vào phương trình (3.4) và tiếp tục phân tích PCA tìm trọng số thích hợp để ước tính FI index tổng thể Kết quả từ Bảng 4.5 chỉ ra giá trị riêng của ba thành phần chính tương ứng là 2,48 (Y p ); 0,31(Y a ) và 0,21 (Y u ) Lúc này, chỉ số DBaccounts (khía cạnh tiếp cận -Y p ) được đưa vào cùng với hai khía cạnh sẵn có và sử dụng (đã được ước tính ở giai đoạn 1) để phân tích rút trích ra thành phần chính cho FI index tổng thể (gồm cả ba khía cạnh).Kết quả cho thấy, chỉ thành phần đầu tiên có giá trị riêng lớn hơn 1 (eigenvalue = 2,48 >1), vì vậy phương pháp PCA sử dụng thành phần này để phân tích tìm ra các trọng số
Bảng 4.5 Thành phần chính cho FI index tổng thể (giai đoạn 2008-2012)
Thành phần Giá trị riêng Sự khác biệt Tỷ lệ Tích lũy
Tương tự, Bảng 4.6 biểu thị kết quả PCA giai đoạn (2013-2018), các giá trị riêng của thành phần chính đối với khía cạnh tiếp cận (2,47); sẵn có (0,29) và sử dụng (0,24). Qua đó cũng cho thấy, chỉ duy nhất thành phần đầu tiên có giá trị riêng lớn hơn 1 (eigenvalue = 2,47 >1) Như vậy chỉ thành phần đầu tiên này được xem xét để phân tích.
Bảng 4.6 Thành phần chính cho FI index tổng thể (giai đoạn 2013-2018)
Thành phần Giá trị riêng Sự khác biệt Tỷ lệ Tích lũy
Về cấu trúc thành phần chính, nghiên cứu quan sát được rằng thành phần đầu tiên chiếm 82,54% tổng biến thể của dữ liệu (giai đoạn 2008-2012) và 82,36% (giai đoạn 2013-2018) Trong cả hai giai đoạn nghiên cứu, thành phần đầu tiên đều được đóng góp bởi cả ba khía cạnh Điều này chỉ ra rằng cả ba khía cạnh của tài chính toàn diện đều có vai trò quan trọng trong đo lường tài chính toàn diện
Bảng A.8 và Bảng A.9 - phần phụ lục cho thấy giá trị đo KMO = 0,74 (giai đoạn 2008-2012) và 0,73 (giai đoạn 2013-2018) đều thỏa mãn KMO> 0,5 Do đó, yếu tố phân tích phù hợp với dữ liệu (Hair và cộng sự, 1998) Tương tự như ở giai đoạn PCA đầu tiên, luận án cũng tính toán trọng số cho cả ba khía cạnh Theo đó, Bảng A.10- Phần phụ lục (giai đoạn 2008-2012) cho thấy PCA chỉ định trọng số cao nhất cho khía cạnh tiếp cận (0,59), tiếp theo là sử dụng (0,58) và cuối cùng là khía cạnh sẵn có (0,56) Đối với giai đoạn (2013-2018) (kết quả phân tích tại Bảng A.11-Phần phụ lục), PCA chỉ định trọng số cao nhất vẫn là khía cạnh tiếp cận (-0,582) Tuy nhiên, trọng số cao kế tiếp không phải là khía cạnh sử dụng mà là khía cạnh sẵn có (0,58) và xếp cuối là khía cạnh sử dụng (0,57).
Kết quả nghiên cứu
4.2.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Bảng 4.11 bên dưới mô tả dữ liệu thống kê giai đoạn nghiên cứu từ Q1/2008 - Q4/2018 về lượng quan sát trong mẫu (các mẫu đều có lượng quan sát là 1.716, không có dữ liệu khuyết), giá trị trung bình (mean) còn gọi là bình quân toán học, độ lệch chuẩn (Std Dev.) biểu thị độ phân tán của mỗi điểm dữ liệu so với giá trị trung bình, và 2 cột cuối cùng biểu thị giá trị nhỏ nhất, lớn nhất của các biến
Bảng 4.11 Thống kê mô tả các biến chính
Biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn
Lãi suất chính sách (MPR), lãi suất cho vay (IR), mức thay đổi tổng cầu so cùng kỳ năm trước (GDP), tỷ lệ lạm phát tỷ (INF), tỷ giá hối đoái dưới dạng logarit (LER), mức thay đổi lượng cung tiền so với cùng kỳ năm trước (M2) là các biến vĩ mô được thu thập từ nguồn dữ liệu của IMF (số liệu thống kê - IFS) Biến mFII là giá trị trung bình số học của FI index được tính toán tại mục 4.1.2 Trong khi đó, CRIS là biến giả thời gian cụ thể theo quốc gia đại diện cho khủng hoảng kinh tế (biến nhị phân đơn giản, bằng 1 nếu một quốc gia 𝑖 ở thời điểm 𝑡 gặp khủng hoảng tài chính, GDP 0,5) và nhóm nền kinh tế có FI index thấp (FI index ≤ 0,5) Vì FI index sau khi được chuẩn hóa có giá trị từ 0 đến 1, do đó tác giả chia mẫu thành 2 nhóm dựa vào mức trung bình là 0,5 Danh sách hai nhóm mẫu nghiên cứu được trình bày tại Bảng A.15-Phần phụ lục
Bảng 4.12 Tổng hợp hệ số biến thiên các biến chính phân theo hai nhóm mẫu phụ
Biến Giá trị nhỏ nhất
Hệ số biến thiên (cv)
Nguồn: Tính toán của tác giả.
Tổng hợp thống kê mô tả các biến phân theo hai nhóm (FI index cao và thấp) từ Bảng 4.12 cho thấy, ngoại trừ biến giả CRIS (biến nhị phân nhận giá trị 1 vào 0), hầu hết các biến ở nhóm mẫu có FI index thấp đều có hệ số biến thiên cao hơn so với nhóm còn lại Điều đó chỉ ra rằng dữ liệu ở các nền kinh tế có FI index thấp biến động và phân tán nhiều hơn so với nhóm các nền kinh tế có FI index cao Kết quả từ Bảng 4.13 hiển thị mức độ liên kết giữa các biến Cụ thể, có quan hệ tuyến tính chặt chẽ và mối tương quan thuận (positive) tương đối mạnh giữa lãi suất cho vay (IR) và lãi suất chính sách (MPR) với hệ số tương quan cao (0,7) ở mức ý nghĩa thống kê 5% Điều này phù hợp với nguyên lý về cấu trúc thời hạn (lãi suất chính sách và lãi suất thị trường cùng chiều với nhau) Tương tự, tồn tại mối tương quan thuận chặt chẽ giữa giữa lạm phát (INF) với lãi suất chính sách (MPR) và với lãi suất cho vay (IR), với hệ số tương quan lần lượt là 0,67 và 0,48, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Điều này lý giải tầm quan trọng của công cụ lãi suất trong thực hiện CSTT hướng đến mục tiêu cuối cùng là kiểm soát lạm phát.
Bảng 4.13 Mối quan hệ tương quan giữa các biến
MPR IR GDP INF LER CRIS M2
Ghi chú: * có mức ý nghĩa 5% Nguồn: Tính toán của tác giả.
Trong khi mức độ liên kết của sản lượng (GDP) và các biến khác khá thấp (mặc dù có ý nghĩa thống kê, ở mức 5% với IR và M2) Đối với biến lượng cung tiền (M2) (được đưa vào để kiểm định tính vững) có mối quan hệ tương quan thuận với lãi suất chính sách (MPR) nên phù hợp cho việc chọn M2 thay MPR để ước lượng lại kết quả mô hình Ngoài ra, M2 cũng có mối quan hệ tương quan với lãi suất cho vay (IR) và lạm phát (INF) có ý nghĩa thống kê, nhưng mức độ tương quan giữa các biến là không cao Trong khi đó biến tỷ giá hối đoái (LER) có mối tương quan thuận với lãi suất chính sách (MPR), nhưng lại không có ý nghĩa thống kê CRIS là biến giả về tác động của khủng hoảng kinh tế nhận giá trị phụ thuộc điều kiện theo GDP nên có mối quan hệ tương quan nghịch với GDP và tương quan thuận với lạm phát có ý nghĩa thống kê tại mức 5%, cho thấy sự phù hợp với lý thuyết.
4.2.2.1 Kiểm tra các điều kiện của mô hình lựa chọn
Kiểm định nghiệm đơn vị
Luận án sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của các chuỗi thời gian trong các biến Bảng 4.14 (kiểm tra nghiệm đơn vị Fisher dựa trên Dickey Fuller- ADF) thể hiện rằng tất cả các chuỗi đều dừng ở chuỗi gốc với mức ý nghĩa 1% (đối với các biến MPR, IR, GDP, INF, và M2), vì bốn kiểm nghiệm (P, Z, L*, Pm) đối với năm biến này đều cho giá trị p-value = 0 (< α)= 5%); riêng với biến LER, chuỗi dừng ở mức ý nghĩa 10% Như vậy, không có nghiệm đơn vị nào trong bảng dữ liệu dưới chuẩn các điều kiện thử nghiệm nhất định Theo đó, giả thuyết về nghiệm đơn vị bị bác bỏ, điều này có nghĩa là các biến đều dừng ở chuỗi gốc Đây là điều kiện để tránh việc dẫn đến các kết quả hồi quy giả mạo
Bảng 4.14 Kiểm định nghiệm đơn vị cho dữ liệu
Chi bình phương nghịch đảo (78) P
Biến đổi inv chi-bình phương Pm Giá trị thống kê p-value Giá trị thống kê p-value Giá trị thống kê p- value
Giá trị thống kê p- value
Lựa chọn độ trễ tối ưu cho mô hình
Việc lựa chọn độ dài độ trễ được xác định là số lượng độ trễ tối thiểu phù hợp với giả định quan trọng về sự độc lập thời gian của phần dư Các kết quả cho lựa chọn thứ tự độ trễ PVAR của bảng dữ liệu được hiển thị tại Bảng 4.15 Dựa trên ba tiêu chí lựa chọn mô hình của Andrew và Lu (2001), PVAR của dòng thứ hai đối với cả hai nhóm nền kinh tế có FI index thấp (a) và FI index cao (b) là mô hình được ưa thích, vì tại đây các giá trị MAIC, MQIC là nhỏ nhất ở hai nhóm mẫu có FI index thấp và FI index cao.
Cụ thể, đối với nhóm nền kinh tế có FI index thấp, giá trị nhỏ nhất của MAIC là - 158,96 và MQIC là -596,02; đối với nhóm nền kinh tế có FI index cao, giá trị nhỏ nhất của MAIC và MQIC lần lượt là -237,29 và -629,86 Do đó, mô hình PVAR cơ bản được ước tính có độ trễ (lag) tối ưu là bằng 2 đối với cả hai nhóm mẫu Kết quả xác định độ trễ này phù hợp với nghiên cứu của Mehrotra và Nadhanael (2016).
Bảng 4.15 Độ trễ theo ước lượng PVAR a/ Nhóm các nền kinh tế có FI index thấp Độ trễ CD J J pvalue MBIC MAIC MQIC
4 0,9999 223,2705 0,0079 -960,00 -126,73 -445,67 b/ Nhóm các nền kinh tế có FI index cao Độ trễ CD J J pvalue MBIC MAIC MQIC
Kiểm định tính ổn định của mô hình
Bảng 4.16 Kết quả kiểm tra tính ổn định của mô hình
Nhóm có FI index thấp Nhóm có FI index cao
Giá trị riêng Giá trị riêng
Số thực tế Số ảo Mô đun Số thực tế Số ảo Mô đun
Các kết quả từ Bảng 4.16 cho thấy các mô đun của ma trận đồng hành dựa trên các tham số ước tính đều nhỏ hơn một (theo đề xuất bởi Hamilton, 1995; Lütkepohl,
2007) Vì thế, có thể kết luận rằng mô hình ổn định, dữ liệu trong mô hình nghiên cứu thỏa mãn điều kiên ước lượng PVAR Biểu đồ ở Hình 4.3 cũng hiển thị tất cả các nghiệm đều nằm ổn định hợp lý trong vòng tròn đơn vị, không có nghiệm nào nằm ngoài vòng tròn Điều này hàm ý mô hình ước lượng đã đáp ứng được các điều kiện về tính ổn định, phù hợp và có giá trị cho các phân tích tiếp theo của PVAR.
Hình 4.3 Biểu đồ tính ổn định của mô hình
Nguồn: Tác giả. 4.2.2.2 Kết quả ước tính hệ số của mô hình và phân tích mối quan hệ giữa các biến
Nghiên cứu thực hiện ước tính các hệ số của mô hình (3.3) (cụ thể cho từng biến gồm các phương trình từ (3.8) đến (3.12)), sau khi biến giả về thời gian và hiệu ứng cố định đã được loại bỏ thông qua các tùy chọn của PVAR (theo Love và Zicchino
(2006), f i ,d t lần lượt được kiểm soát bằng cách sử dụng các tùy chọn fod và td).
Kết quả ước tính các hệ số hồi quy từ PVAR (Bảng 4.17) và kiểm định nhân quả Granger (Bảng A.16-Phần phụ lục) biểu thị mối quan hệ nhân quả các biến trong mô hình Xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu, luận án tập trung xem xét độ nhạy cảm lãi suất cho vay đối với lãi suất chính sách; độ co giản của tổng cầu đối với lãi suất; phản ứng của lạm phát trước cú sốc sản lượng và lãi suất chính sách cả ở hai nhóm nền kinh tế có
FI index khác nhau để thấy được mức độ tài chính toàn diện có thể ảnh hưởng đến CSTT như thế nào Vì thế, phần này nghiên cứu tập trung phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các cặp biến lãi suất chính sách – lãi suất cho vay; lãi suất cho vay, lãi suất chính sách – sản lượng; lãi suất chính sách – lạm phát
Bảng 4.17 Kết quả các hệ số mô hình được ước tính từ PVAR
MPR (-2) IR (-2) GDP (-2) INF (-2) LER (-2) CRIS
Nhóm mẫu FI index thấp
Nhóm mẫu có FI index cao Nhóm mẫu có FI index thấp
Nhóm mẫu FI index cao
Ghi chú: Độ lệch chuẩn biểu thị trong ngoặc đơn (); *, **, *** chỉ mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: tính toán của tác giả
Theo đó, kết quả từ Bảng 4.17 cho thấy, ở độ trễ tối ưu (lag) là 2, đối với cả hai nhóm mẫu, sự thay đổi của lãi suất chính sách là nguyên nhân dẫn đến sự thay đổi của lãi suất cho vay, tổng cầu (sản lượng), và tỷ lệ lạm phát trong nền kinh tế, mối quan hệ giữa các biến theo chiều này có ý nghĩa thống kê khá cao (tại mức 1%) Đối với chiều ngược lại, sự thay đổi của tổng cầu (sản lượng) và tỷ lệ lạm phát cũng là nguyên nhân làm cho lãi suất chính sách thay đổi, nhưng hệ số riêng hiển thị mối quan hệ tương
125 quan giữa các biến không lớn Riêng lãi suất cho vay là nguyên nhân thay đổi lãi suất chính sách chỉ có ý nghĩa thống kê ở nhóm mẫu có FI index cao.