929 Tác Động Của Chuyển Đổi Số Phát Triển Tài Chính Đến Tăng Trưởng Kinh Tế Tại Các Quốc Gia Châu Á 2023.Docx

BỘGIÁODỤCVÀĐÀOTẠO NGÂNHÀNGNHÀNƯỚCVIỆTNAM TRƯỜNGĐẠI HỌCNGÂNHÀNGTP HỒCHÍMINH HUỲNHTHỊTUYẾTNGÂN TÁCĐỘNGCỦACHUYỂN ĐỔI SỐ, PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾTẠICÁCQUỐCGIACHÂUÁ LUẬNÁNTIẾNSĨ TÀICHÍ[.]

THIỆUNGHIÊNCỨU

Đặtvấnđềnghiêncứu

Trongthậpkỷvừaqua,cáclĩnhvựcTrítuệnhântạo(AI),Điệntoánđámmây,Internetvạnvật, Chuỗikhối(blockchain),Mạngkhôngdâythếhệmới(5G)… tạoranhữngcôngnghệsốquantrọngcónhiềuđộtphá.Sựpháttriểnnhanhchóngcủacôngnghệ số (digital technologies) đang thay đổi cách Chính phủ, doanh nghiệp và ngườidân tại các quốc gia trên thế giới tương tác với nhau Khối lượng dữ liệu được tạo rangày càng tăng, nhiều công nghệ tự động hóa, xử lý dữ liệu đang ngày một thôngminh hơn và làm biến đổi xã hội một cách sâu sắc Chuyển đổi số không chỉ là mộtxu thế về công nghệ trên toàn cầu, mà còn tác động vô cùng sâu rộng trên các lĩnhvựccủanềnkinhtế-chínhtrị- xãhội.Thựctếnàykhiếncácquốcgia,doanhnghiệpvàcánhânphảithíchứngvớimôitrườngmới, trongđócáccôngnghệkỹthuậtsốsẽgắn liền với các hoạt động hàng ngày Mặc dù chưa có định nghĩa thống nhất nhưngcóthểhiểungắngọn“Chuyểnđổisố”làquátrìnhchúngtathayđổiphươngthứcsảnxuất,thayđ ổiphươngthức sốngvàlàmviệc vớicáccôngnghệsố.

Trong giai đoạn này, mối quan tâm lớn đối với các nhà kinh tế và nhà hoạchđịnhchínhsáchlàtácđộngcủanhữngthayđổilớntrongcôngnghệsốđếncáchthứcvận hành của nền kinh tế Đặc biệt, những thay đổi này dự kiến sẽ ảnh hưởng ra saođếntốcđộpháttriểncủanềnkinhtế,tỷlệviệclàmvànăngsuấtlaođộng.Cụthể,châuÁ đang đón nhận cuộc cách mạng kỹ thuật số Các công ty như Alibaba, Tencent vàBaidu đang cung cấp một loạt các dịch vụ từ thương mại điện tử đến fintech và điệntoán đám mây cho khách hàng ở Trung Quốc và các nơi khác Tại Indonesia, Gojekcungcấpcácdịchvụbaogồmgọixe,hậucầnvàthanhtoánkỹthuậtsố.

Những công ty đa quốc gia này cùng với các công ty châu Á khác đang khaithác những tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo, robot, mật mã và dữ liệu lớn hứahẹn sẽ định hình lại nền kinh tế toàn cầu và thay đổi cơ bản cách chúng ta sống vàlàm việc giống như cách mà động cơ hơi nước và động cơ điện đã làm trong nhiềuthếkỷtrước.ỞchâuÁcũngnhưcácnơikhác,cuộccáchmạngkỹthuậtsốđangdiễnrakhắpc ácngànhtừ bánlẻ,ngânhàngđếnsảnxuấtvàvậntải.

CáccôngtychâuÁđangdẫnđầutronghầuhếtcáckhíacạnhcủakinhtếsố.Thươngmạ iđiệntửvàfintechcũnglànhữnglĩnhvựckhácmàchâuÁdẫnđầu.Vídụ,TrungQuốcchỉc hiếmchưađến1%giátrịgiaodịchbánlẻthươngmạiđiệntửtoàncầukhoảngmộtthậpkỷtrư ớc,nhưngngàynay,tỷtrọngđóđãtănglênhơn40% (McKinseyGlobalInstitute,2017).Mứcđộthâmnhậpcủathươngmạiđiệntử,tínhtheo phần trăm tổng doanh thu bán lẻ, hiện là 15% ở Trung Quốc, so với 10% ở HoaKỳ.MứcđộthâmnhậpthươngmạiđiệntửthấphơnởphầncònlạicủachâuÁnhưngđangtăngnha nh,đặcbiệtlàởẤnĐộ,IndonesiavàViệtNam.TạiIndonesia,cácnềntảngthươngmạiđiệntửn hưBukalapak,LazadavàTokopediađangcạnhtranhđểgiànhthịtrườngthươngmạ iđiệntửlớnnhấtĐôngNamÁ.Tronglĩnhvựcfintechcũngvậy,cácnềnkinhtếchâuÁđãđ ạtđượcnhữngtiếnbộđángkể.Vídụ,vàonăm2016,thanhtoándiđộngcủacáccánhânchohànghó avàdịchvụđạttổngcộng790tỷđôlaởTrungQuốc,gấp11lầnsovớiởHoaKỳ(McKinseyGl obalInstitute,2017). Tiến bộ công nghệ có thể mang lại những lợi ích to lớn bằng cách thúc đẩynăng suất và tăng trưởng và tạo ra nhiều việc làm mới Ở hầu hết các quốc gia châuÁ,tỷtrọngcủacôngnghệthôngtinvàtruyềnthông(ICT)trongtổngsảnphẩmquốcnội (GDP) đã tăng nhanh hơn đáng kể so với tốc độ tăng trưởng kinh tế Trong giaiđoạn 2005 - 2015, tăng trưởng ICT đạt trung bình 15.9% ở Ấn Độ, 13.7% ở

TrungQuốcvà7.1%ởTháiLan,vượtxatốcđộtăngtrưởngkinhtếcủahọlầnlượtlà7.7%,9.7%và3. 5%.TạiNhậtBản,tốcđộtăngtrưởngICTgầngấp4lầntăngtrưởngGDPtrongnhữngnămgầnđây

Thực tế cho thấy kinh tế số đang trở thành một thành phần lớn hơn của GDPở nhiều nền kinh tế châu Á Trong số 10 nền kinh tế hàng đầu thế giới có tỷ lệ ICTtrênGDPlớnnhấtthìcóđến7nềnkinhtếởchâuÁ;trongđócóMalaysia,TháiLanvà Singapore tại Đông Nam Á Số hóa cũng có thể thúc đẩy năng suất của các lĩnhvực khác Quan trọng hơn, sự đổi mới ở châu Á đang nghiêng về lĩnh vực kỹ thuậtsố, nếu xếp hạng các quốc gia theo tỷ lệ

ICT trong tổng số bằng sáng chế, các nềnkinhtếchâuÁsẽchiếm5vịtríhàngđầucànglàmnổibậttiềmnăngcủachuyểnđổisốđểthúc đẩytăngtrưởngtrong tươnglai.

Khoảngtrống nghiêncứu

Về mặt lý thuyết, nhiều nghiên cứu đã cho thấy bằng chứng về tác động tíchcựccủachuyểnđổisốđếntăngtrưởngvàpháttriểnkinhtế.Lýgiảichokếtquảnày,hầu hết các nghiên cứu đều cho rằng việc tiếp cận nhiều hơn với kiến thức và các cơhội hợp tác kỹ thuật sẽ tạo ra nhiều việc làm, chuyển giao kỹ năng, nâng cao năngsuấtvàtráchnhiệmgiảitrìnhtrongchínhtrịvàkinhdoanh(Finger,2007).Trênthựctế, Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã xác định lĩnh vực công nghệ thông tin và truyềnthônglàmộttrongnhữnglĩnhvựcchínhđónggópvàotăngtrưởngsảnlượng.Ngoàira, chuyển đổi số dự kiến sẽ có ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP từ 1.4% ở các thịtrường mới nổi và 2.5% ở thị trường Trung Quốc (Kvochko, 2013) Hơn nữa, ở cấpđộ tổng thể nền kinh tế, Katz

(2017) ước tính rằng chỉ số phát triển hệ sinh thái kỹthuật số tăng 1% có tiềm năng tăng 0.13% trong GDP bình quân đầu người Đồngthời, hệ số này đối với các nước

Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) lớnhơncácnềnkinhtếmớinổi.

Mặc dù các nghiên cứu đều chỉ ra được tác động tích cực của chuyển đổi sốđến tăng trưởng kinh tế nhưng mối quan hệ này vẫn còn một số vấn đề chưa đượckhai thác Cụ thể, tồn tại tác động tích cực nhưng tác động đó đối với tăng trưởngkhông nhất thiết phải diễn ra ngay lập tức, Park và Choi (2019) đã chỉ ra rằng nhữngtiếnbộvềđổimớicôngnghệcầncóthờigianđểthểhiệntácđộngđếnsựtăngtrưởngcủacácnề nkinhtếkhácnhauvàđểtácđộngcủanólanrộngranềnkinhtếtoàncầu.Nhưvậy,theoParkvàCho i(2019),tácđộngcủachuyểnđổisốđếntăngtrưởngkinhtếsẽkhácnhauởcácquốcgiakhácnhau, đồngthờicầncóthờigianđểtácđộngnàylanrộngranềnkinhtếtoàncầu.

Bên cạnh đó, việc tìm hiểu rõ hơn về cơ chế tác động của chuyển đổi số đếntăng trưởng kinh tế cũng là một vấn đề cần được quan tâm Nhiều nghiên cứu chothấytácđộngtíchcựccủachuyểnđổisốđếntăngtrưởngkinhtếđượcthựchiệnthôngqua phát triển tài chính Sự phát triển của chuyển đổi số củng cố tác động của pháttriển tài chính đối với tăng trưởng kinh tế bằng cách giảm thiểu sự không hoàn hảocủathịtrườngvàthúcđẩycácchứcnăngtàichính.Đầutiên,sựpháttriểncôngnghệ thôngtinvàtruyềnthôngsẽcótácđộngtíchcựcđếnpháttriểntàichính.Nghiêncứucủa Dewan và Kraemer (2000) cho thấy ứng dụng công nghệ thông tin và truyềnthôngcóthểlàmgiảmchiphíhoạtđộngcủacáctrunggiantàichính nhưngânhàng,tổ chức tài chính vi mô trong việc mở rộng hoạt động Một mặt, công nghệ thông tinvà truyền thông cho phép cải thiện cơ sở dữ liệu khách hàng của các trung gian tàichính,giúpchocáctổchứcnàycóthểdễdànghơntrongviệcđánhgiátínnhiệmcủakháchhàng. Mặtkhác,sựphổbiếncủacôngnghệthôngtinvàtruyềnthônglàmgiảmnhững mâu thuẫn thị trường về thông tin và chi phí giao dịch Sự phát triển này giúpgiảm bớt các nhà quản lý giám sát và thực hiện quyền kiểm soát của công ty, đây làmộtchứcnăngquantrọngcủacáctrunggiantàichínhđượcchỉrabởiLevine(1997).Ngoài ra, một cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông tốt làm giảm sự bấtcân xứng về thông tin và biến động giá cả, tăng khả năng đáp ứng nhu cầu tài chínhcủacácdoanhnghiệpvàcánhân.Khipháttriểntàichínhđượcthúcđẩy,tăngtrưởngkinh tế sẽ gia tăng Kết luận cho mối quan hệ này, Zagorchev và cộng sự (2011) chorằngpháttriểncôngnghệthôngtinvàtruyềnthôngsẽtạođiềukiệnchopháttriểntàichính,từđótá cđộngtíchcựcđếntăngtrưởngkinhtế.Nhưmộtkếtquảcủapháttriểntài chính, tăng trưởng kinh tế sẽ gia tăng. Tác động tích cực này đã được các nhànghiên cứu chứng minh từ lâu (King và Levine, 1993).

Dù vậy, trong những năm gần đây, một số nghiên cứu lại cho thấy những tácđộng khác nhau của phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế Bằng cách sử dụngphương pháp hồi quy GMM, Cheng và cộng sự (2020) kết luận rằng phát triển tàichính có tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế ở 72 quốc gia trong giai đoạn từnăm 2000 đến năm 2015 Ở cấp quốc gia, Abu-Bader và Abu-Qarn (2008) xác nhậnmối quan hệ nhân quả hai chiều giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở AiCập từ năm 1960 đến năm 2001 Uddin và cộng sự (2013) khẳng định tác động tíchcựccủapháttriểntàichínhđốivớităngtrưởngởKenyavềlâudàithôngquasửdụngphươngpháp tựhồiquyphânphốitrễ(ARDL).Pháthiệnnàyphùhợpvớikếtquả của Samargandi và cộng sự (2014) ở Ả Rập Saudi Trong một nghiên cứu khác,Wolde-Rufael (2009) kết luận rằng quan hệ nhân quả hai chiều tồn tại giữa tăngtrưởng và phát triển tài chính ở Kenya Hao và cộng sự (2018) tìm thấy mối quan hệnhânquảmộtchiều từ tăngtrưởngkinhtếđến pháttriểntàichínhởTrungQuốc.

Nhưvậy,trongtrườnghợppháttriểntàichínhcónhữngtácđộngtiêucựcđếntăngtrưởngki nhtếthìvaitròcủachuyểnđổisốtrongmốiquanhệnàycũngcầnphảiđược nghiên cứu Đặc biệt là xem xét tác động của sự tương tác giữa hai yếu tố nàyđể bổ sung bằng chứng thực nghiệm về tác động khác nhau của chuyển đổi số, pháttriểntàichínhđếntăngtrưởngkinhtế.

Châu Á đang được đánh giá là khu vực dẫn đầu trong hầu hết các khía cạnhcủa kinh tế số so với các châu lục khác trên thế giới, đặc biệt là thương mại điện tửvàfintech.TheoSedik(2018),ởhầuhếtcácquốcgiachâuÁ,tỷtrọngcủaICTtrongGDP đã tăng nhanh hơn đáng kể so với tốc độ tăng trưởng kinh tế Châu Á cũng làkhuvựcpháttriểntàichínhnăngđộngtrênthếgiới.Dođó,việcthựchiệnnghiêncứuvề tác động của chuyển đổi số, phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế tại khuvựcnày sẽchothấynhiềukếtquảrõrànghơn thực hiệntạicáckhuvựckhác.

Xuất phát từ những tranh luận trên, tác giả đã lựa chọn đề tài “Tác động củachuyểnđổisố,pháttriểntàichínhđếntăngtrưởngkinhtếtạicácquốcgiachâuÁ”đểth ực hiện luậnán tiếnsĩ.

Mụctiêunghiêncứu

Xuất phát từ khoảng trống nghiên cứu trên, luận án có mục tiêu tổng quát vàmụctiêu cụthể như sau:

Mụctiêutổngquát:Đánhgiátácđộngcủachuyểnđổisố,pháttriểntàichínhđếntăngtrưở ngkinhtếtạicácquốcgiachâuÁ.Từđó,đềxuấtcáchàmýchínhsáchnhằm thúc đẩy tăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á nói chung và Việt Namnóiriêng.

Mục tiêu cụ thể:để đạt được mục tiêu tổng quát, nghiên cứu này có các mụctiêucụthểsau: Đánh giá tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng kinh tế tại các quốc giachâuÁvàxemxétsựkhácnhauvềmứcđộtácđộnggiữacácquốcgiapháttriển,cácquốcgia đang phát triểnvàcácquốc gia mớinổitạichâulụcnày. ĐánhgiátácđộngcủapháttriểntàichínhđếntăngtrưởngkinhtếtạicácquốcgiachâuÁtro ngđiềukiệnbìnhthườngvàtrongđiềukiệnchuyểnđổisố.

Câuhỏinghiêncứu

MứcđộảnhhưởngcủachuyểnđổisốđếntăngtrưởngkinhtếtạicácquốcgiachâuÁ có sự khácbiệtgiữa các phânnhóm quốc gia haykhông?

Đốitượngvàphạmvinghiêncứu

Tác động của chuyển đổi số đến tăng trưởng kinh tế và vai trò của phát triểntàichínhtrongmối quanhệnàytạicácquốcgia châuÁ.

Nghiên cứu được tiến hành tại 30 quốc gia châu Á Các quốc gia được lựachọn dựa trên cơ sở sự có sẵn về dữ liệu của các biến số trong mô hình nghiên cứu.Các quốc gia được chọn bao gồm 19 quốc gia đang phát triển, 4 quốc gia mới nổi và7 quốc gia phát triển theo tiêu chí phân loại được đề xuất bởi Niebel (2018).TheothốngkêcủangânhàngPháttriểnchâuÁ(ADB),châuÁbaogồm50quốcgia.Tuy nhiên, một số quốc gia không có số liệu quan sát đến thời điểm gần nhất nên nghiêncứu được tiến hành với 30 quốc gia, chiếm tỷ lệ 60% các quốc gia châu Á Do đó,mẫunghiêncứuvẫnđảmbảotínhđạidiện. Đo lường chuyển đổi số trong nghiên cứu này được tác giả tiếp cận trên gócđộchấpnhậncôngnghệcủangườidânởmỗiquốcgiathôngquaSốđăngkýdiđộng(trên100ng ười),TỷlệngườidùngInternetcánhân(%dânsố),Đăngkýbăngthôngrộng(trên100người).Về cáchthứcđolườngpháttriểntàichính,nghiêncứunàysửdụng 2 chỉ số là tỷ số giữa dư nợ tín dụng so với GDP và tỷ số giữa cung tiền M2(bao gồm M0 tiền mặt, các khoảng tiền gửi không kỳ hạn có thể rút theo yêu cầu vàcáckhoảntiềngửicókỳhạn)sovớiGDPcủacácquốcgia.

Nghiên cứu được tiến hành trong giai đoạn 2004 - 2019 Giai đoạn này đượclựa chọn vì hầu hết các quốc gia có sẵn dữ liệu và dữ liệu được cập nhật đến thờiđiểm gần nhất Mặt khác, giai đoạn này cũng bao gồm trong đó thời kỳ trước khủnghoảng kinh tế, khủng hoảng kinh tế và hậu khủng hoảng kinh tế Do đó,nghiên cứucóthểxemxétđược đầyđủnhấtchukỳkinhtế.

Phương phápnghiêncứu

Luận án sử dụng phương pháp định lượng để trả lời các câu hỏi nghiên cứu,đápứngmụctiêunghiêncứu.Cụthểđềtàisửdụngphươngpháphồiquychodữliệubảng Trong các phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, phương pháp tác động cố định(FE), phương pháp tác động ngẫu nhiên (RE) là các phương pháp hồi quy thườngđược sử dụng Tuy nhiên, khi mô hình có các biến nghiên cứu với độ trễ, hiện tượngnộisinhsẽxảyravàcácphươngpháphồiquyFE,REthườngdẫnđếnhiệntượngtựtương quan, phương sai sai số thay đổi trong mô hình Do đó, Arellano và Bond(1991) đề xuất sử dụng phương pháp mô men tổng quát (GMM) để khắc phục cáchiện tượng nêu trên Phương pháp này bao gồm GMM sai phân (DGMM) và GMMhệ thống (SGMM) Bên cạnh đó,Blundell và Bond (1998) cho rằng khi biến phụthuộc có mối tương quan cao giữa các giá trị hiện tại và giá trị ở thời kỳ trước đó vàsốthờikỳlàkhôngquádàithìphươngphápướclượngDGMMlàkhônghiệuquả, cácbiếncôngcụsửdụngđượcđánhgiálàkhôngđủmạnh.BlundellvàBond(1998)đãmởrộngp hươngphápướclượngDGMMvớiviệcxemxétđồngthờihệthốnghaiphương pháp ước lượng (mô hình cơ bản GMM và mô hình DGMM) gọi chung làướclượngGMMhệthống.

Trongnghiêncứunày,dogiaiđoạnthờigian2004–2019làkhôngquádàivàdữ liệu vĩ mô của các quốc gia thường có mối tương quan cao giữa giá trị hiện tại vàgiátrịởthờikỳtrướcđónêntácgiảsửdụngphươngphápướclượngGMMhệthống. Bêncạnhđó,vềmặtphươngpháp,cácnghiêncứusửdụngkỹthuậtnàytrướcđây đã không tính đến một vấn đề được thảo luận bởi Windmeijer (2005) TheoWindmeijer (2005), phương pháp SGMM gặp phải vấn đề khi tính toán các sai sốchuẩn nhỏ hơn Khi đó, tương ứng với các sai số chuẩn nhỏ hơn, các mức ý nghĩathốngkêtươngứngvớicáchệsốhồiquyđượcướclượngsẽcaohơnvàdẫnđếncáckết luận về ý nghĩa thống kê của các hệ số này sẽ bị ảnh hưởng Do đó, trong nghiêncứu này, tác giả thực hiện thêm ước lượng SGMM có hiệu chỉnh theo Windmeijer(2005)đểkhắc phụcnhược điểmtrên.

Ýnghĩakhoahọccủađềtàinghiêncứu

Về mặt lý thuyết, đầu tiên, kết quả nghiên cứu góp phần bổ sung bằng chứngthực nghiệm cho cơ sở lý thuyết về mối quan hệ giữa chuyển đổi số và tăng trưởngkinh tế Cụ thể, kết quả nghiên cứu cho thấy chuyển đổi số có tác động tích cực đếntăng trưởng kinh tế tại các quốc gia châu Á Bằng chứng này góp phần khẳng định,kiểmchứnglýthuyếtthayđổicôngnghệcủaSolow(1957)vàlýthuyếtbắtkịpcôngnghệ của Lucas (1988) Thêm vào đó, kết quả nghiên cứu ủng hộ cho nhận định củaParkvàChoi(2019)khitìmthấybằngchứngvềtácđộngcủachuyểnđổisốđếntăngtrưởng kinh tế sẽ khác nhau ở các quốc gia khác nhau Cụ thể, tác động của chuyểnđổisốđếntăngtrưởngkinhtếtạicácquốcgiađangpháttriểnvàmớinổisẽthấphơnso với tác động này tại các quốc gia phát triển Kết quả này ngụ ý rằng, việc chuyểnđổisốphải được thựchiệnmộtcáchbàibản,cókếhoạchvàmụctiêu cụthể.

Tiếp theo, nghiên cứu đưa ra các phát hiện về cơ chế tác động của chuyển đổisốđếntăng trưởngkinhtếthôngquapháttriểntài chính.Cụthể,pháttriển tàichính đã gây ra các tác động không mong muốn đến tăng trưởng kinh tế của các quốc giachâuÁnhưngchuyểnđổisốlạimangđếnmộtlợiíchbùđắpvàviệcgiatăngchuyểnđổisốcóthể hạnchếtácđộngtiêucựccủapháttriểntàichínhđếntăngtrưởngkinhtế.Kết quả nghiên cứu này đã phần nào làm rõ cơ chế tác động của chuyển đổi số đếntăngtrưởngkinhtếcũngnhưmốiquanhệgiữachuyểnđổisố,pháttriểntàichínhvàtăngtrưởn gkinhtế.

Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra câu trả lời cho hiện tượng

“đitắt đón đầu” của các quốc gia đang phát triển và mới nổi khi tận dụng lợi ích củachuyểnđổisố.Bêncạnhđó,nghiêncứucũnggiúpchocácnhàhoạchđịnhchínhsáchnắm bắt được tác động của chuyển đổi số, phát triển tài chính đến tăng trưởng kinhtếtạikhuvựcchâuÁ.Từkếtquảnày,họcóthêmcơsởđểđưaranhữngđiềuchỉnh,giải pháp nhằm thúc đẩy chuyển đổi số hiệu quả,hướng đến phát triển kinh tế số tạicácquốcgiachâuÁ.

Kếtcấu luậnán

Trình bày tổng quan về đề tài nghiên cứu bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêunghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương phápnghiêncứu,ýnghĩa khoahọccủa đềtài.

Tổng hợp các lý thuyết nền tảng và các nghiên cứu liên quan đã được thựchiệnđểhìnhthànhmôhìnhnghiêncứu.

Nêu lên trình tự các bước và phương pháp thực hiện nghiên cứu Ước tính sốlượngmẫucầnthuthập.

Trìnhbàykếtquảnghiêncứuthựcnghiệmvềtácđộngcủachuyểnđổisố,pháttriểntàichính đếntăngtrưởngkinh tế tạicácquốc gia châuÁ.

Kết luận nghiên cứu và đưa ra các hàm ý chính sách cho các quốc gia châu ÁnóichungvàViệtNamnóiriêngtrongtậndụnglợiíchtừchuyểnđổisốđểpháttriểntàichínhhướn gđếntăngtrưởngkinhtế.Bêncạnhđó,tácgiảliênhệthựctiễnchuyểnđổisốtạiViệtNam.

SỞLÝTHUYẾTVÀCÁCNGHIÊNCỨULIÊNQUAN

Cáckháiniệm

Trongnhữngnămgầnđây,chuyểnđổisốđãnổilênnhưmộthiệntượngtrongnghiên cứu lý thuyết và thực tiễn Đã có nhiều định nghĩa của các học giả được đưaraliên quanđếnchuyểnđổisố.Cụthể:

Theo Demirkan và cộng sự (2016), chuyển đổi số là sự chuyển đổi sâu sắc vànhanh chóng các hoạt động kinh doanh, quy trình, năng lực và mô hình kinh doanhđểtậndụng nhữngthay đổivàcơhộidotiếnbộkỹthuật sốmanglại choxãhội.

Theo Hess và cộng sự (2016), chuyển đổi số liên quan đến những thay đổitrong công nghệ kỹ thuật số có thể mang lại mô hình kinh doanh mới cho các côngty, tạo ra các sản phẩm dịch vụ mới hoặc thay đổi cơ cấu tổ chức sang hình thức tựđộnghóacácquytrình Nhữngthayđổinàycóthểđượcquansát thấytrongnhucầungàycàngtăngđốivớicácphươngtiệntruyềnthôngdựatrênInternet,dẫnđếnnhữn gthayđổicủatoànbộmôhìnhkinhdoanh.

Tóm lại, chuyển đổi số là một thuật ngữ mới và hiện đại trong nghiên cứu.Trong nghiên cứu này, thuật ngữ chuyển đổi số được định nghĩa là sự tích hợp côngnghệ kỹ thuật số vào hoạt động kinh doanh dẫn đến những thay đổi trong hoạt độngkinhdoanhvàcungcấpgiátrịchokháchhàng(Micic,2017).Chuyểnđổisốcũngđềcậpđến nhữngchuyểnđổiđượckíchhoạtbởiviệcápdụngcôngnghệkỹthuậtsốvào sảnxuất,xửlý,chiasẻvàchuyểngiaothôngtin.Đồngthời,chuyển đổisốđượcxâydựng dựa trên sự phát triển của nhiều công nghệ như: mạng viễn thông, công nghệđiệntoán,kỹthuậtphầnmềmvàsựlantỏatừviệcsử dụngchúng.

Theo Samuelson và Nordhaus (1985), tăng trưởng kinh tế là sự mở rộng tổngsản phẩm quốc nội hay sản lượng tiềm năng của một nước Nói cách khác, tăng trưởngkinhtếdiễnrakhiđườnggiớihạnkhảnăngsảnxuấtcủamộtnước(PPF)dịchchuyểnra phía ngoài. Một khái niệm rất gần gũi với tăng trưởng kinh tế là mức tăng sảnlượng tính trên đầu người Như vậy, tăng trưởng kinh tế là sự tăng lên về số lượng,chất lượng, tốc độ và quy mô sản lượng của nền kinh tế trong một thời kỳ nhất định.Nói cách khác, tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng của GDP hoặc tổng sản phẩm quốcdân(GNP)trongmộtthờigian nhấtđịnh.

Tăngtrưởngkinhtếlàmộttrongnhữngvấnđềcốtlõicủalýluậnvềpháttriểnkinh tế Tăng trưởng và phát triển kinh tế là mục tiêu hàng đầu của tất cả các nướctrênthếgiới,làthướcđochủyếuvềsựtiếnbộtrongmỗigiaiđoạncủamỗiquốcgia.Thànhtựuk inhtếvĩmôcủamộtquốcgiathườngđượcđánhgiátheonhữngdấuhiệuchủyếunhư:ổnđịnh,tăngtr ưởngkinhtếvàcôngbằngxãhội.Trongđó,tăngtrưởngkinhtếlàcơsởđểthựchiệnhàngloạtvấnđềkin htế,chínhtrị,xãhội. Để có được tăng trưởng kinh tế, mỗi quốc gia không nhất thiết phải đi theocùngmộtconđường.TheoSamuelsonvàNordhaus(1985),nướcAnhlàdẫnđầunềnkinh tế thế giới trong những năm 1800 bằng cách tiên phong trong Cách mạng côngnghiệp, phát minh ra động cơ hơi nước và đường sắt, chú trọng tự do thương mại.Trái lại, Nhật Bản tham gia vào cuộc đua tăng trưởng kinh tế muộn hơn Quốc gianàyđãthànhcôngbằngcáchbắtchướccôngnghệnướcngoàivàbảohộcôngnghiệptrong nước chống lại nhập khẩu, rồi sau đó phát triển trình độ chuyên môn tinh xảotrongngànhchế tạovàthiệtbịđiệntử.

Mặc dù con đường đi cụ thể của mỗi quốc gia có thể khác nhau nhưng tất cảcác nước tăng trưởng đều có những nguồn gốc chung nhất định Samuelson vàNordhaus(1985)đãnêura4nguồngốcchosựtăng trưởngkinhtếcủacácquốcgia baogồm:nguồnnhânlực(cunglaođộng,giáodục,kỷluậtvàđộngcơkhuyếnkhích),nguồntàinguyên (đấtđai,khoángsản,nhiênliệuvàchấtlượngmôitrường),tạovốn(máy móc, nhà xưởng, đường xá) và công nghệ (khoa học, công nghệ, quản lý và ýthứckinh doanh).

Adnan (2011) chỉ ra rằng phát triển tài chính là các yếu tố, chính sách và thểchế nhằm tạo ra các thị trường và trung gian tài chính hiệu quả cũng như khả năngtiếpcậnvốnvàcácdịchvụtàichínhsâurộng.

TheoLevine(2005),chứcnăngcủahệthốngtàichínhlàgiảmthiểunhữngchiphígiaodịch vàchiphíthôngtinlàmcảntrởcáchoạtđộngkinhtế.Mộthệthốngtàichính phát triển tốt và hiệu quả sẽ có khả năng đẩy mạnh tăng trưởng kinh tế thôngqua việc sử dụng các nguồn lực một cách hữu ích và phân bổ chúng một cách hiệuquả.Đồngthời,pháttriểntàichínhthôngquaviệctăngtiếtkiệmvàđầutư,đẩymạnhtíchlũyvốn ,từđóthúcđẩytăngtrườngkinhtếcủa quốcgia.

Nhiều bằng chứng cho thấy sự phát triển của khu vực tài chính đóng một vaitrò rất lớn đối với sự phát triển kinh tế (Beck và cộng sự, 2010; Čihák và cộng sự,2012; Demirgỹỗ và cộng sự, 2008, Levine, 2005) Nú thỳc đẩy tăng trưởng kinh tếthôngquatíchlũyvốn vàtiếnbộcôngnghệbằngcáchtăngtỷlệtiếtkiệm,huyđộngvàtổnghợpcáckhoảntiếtkiệm,cungc ấpthôngtinvềđầutư,tạođiềukiệnvàkhuyếnkhích dòng vốn nước ngoài cũng như tối ưu hóa việc phân bổ vốn Các quốc gia cóhệ thống tài chính phát triển tốt hơn có xu hướng tăng trưởng nhanh hơn trong thờigian dài và một lượng lớn bằng chứng cho thấy tác động này có quan hệ nhân quả.Phát triển tài chính không chỉ đơn giản là kết quả của tăng trưởng kinh tế mà nó còngóp phần vào sự tăng trưởng này Ngoài ra, nó làm giảm nghèo đói và bất bình đẳngbằng cách mở rộng khả năng tiếp cận tài chính cho người nghèo và các nhóm dễ bịtổnthương,tạođiềukiệnquảnlýrủirobằngcáchgiảmmứcđộdễbịtổnthươngcủahọtrướccácc úsốc,đồngthờităngđầutưvànăngsuấtnhằmtạorathunhậpcaohơn.Pháttriểnkhuvựctàichínhcóth ểgiúptăngtrưởngcácdoanhnghiệpbằngcáchcungcấpchohọkhảnăngtiếpcậntàichính.Cácdoa nhnghiệpnhỏthườngthâmdụnglao động và tạo ra nhiều việc làm hơn so với các doanh nghiệp lớn Họ đóng một vai tròquantrọngtrongpháttriểnkinhtế,đặcbiệtlàởcác nềnkinhtếmớinổi.

Một phép đo lường tốt về phát triển tài chính là rất quan trọng để đánh giá sựpháttriểncủakhuvựctàichínhvàhiểuđượctácđộngcủapháttriểntàichínhđốivớităng trưởng kinh tế và xóa đói giảm nghèo Tuy nhiên, trên thực tế, rất khó để đolườngsựpháttriểntàichínhvìđâylàmộtkháiniệmrộnglớnvàcónhiềukhíacạnh.Công việc thực nghiệm được thực hiện cho đến nay thường dựa trên các chỉ số địnhlượng tiêu chuẩn có sẵn trong một chuỗi thời gian dài cho nhiều quốc gia Ví dụ, tỷlệ tài sản của các tổ chức tài chính trên GDP, tỷ lệ nợ phải trả trên GDP và tỷ lệ tiềngửitrênGDP.

Cơ sở dữ liệu phát triển tài chính toàn cầu của Ngân hàng Thế giới (WorldBank, 2012) đã phát triển một khung 4x2 khái niệm toàn diện nhưng tương đối đơngiản để đo lường sự phát triển tài chính trên toàn thế giới Khuôn khổ này xác địnhbốn tập hợp các biến đại diện đặc trưng cho một hệ thống tài chính hoạt động tốt:chiềusâutàichính,khảnăngtiếpcận,hiệuquảvàtínhổnđịnh.Sauđó,bốnkhíacạnhnày được đo lường cho hai thành phần chính trong lĩnh vực tài chính, đó là các tổchứcđịnhchếtàichínhvàthịtrườngtàichínhnhư bảngdướiđây.

- Giá trị vốn hóa thị trường chứng khoánvà dư nợ chứng khoán tư nhân trongnướctínhtrênGDP.

- Tài khoản trên nghìn ngườilớn(ngân hàngthươngmại).

- % người có tài khoản ngânhàng(khảosátngười dùng).

- % công ty có hạn mức tíndụng(tấtcảcáccôngty).

- % doanh nghiệp có hạn mứctíndụng(doanhnghiệpnhỏ).

- Thu nhập ngoài lãi trên tổngthunhập.

- Khả năng sinh lời (lợi nhuậntrên tài sản, lợi nhuận trênvốnchủsởhữu).

- Doanhthutráiphiếu(tưnhân,côngkhai)trên sàngiao dịchchứngkhoán.

- Biến động (độ lệch chuẩn/ trung bình)củachỉsốgiácổphiếu,chỉsốtráiphiếuq uốcgia.

- Tỷlệtrái phiếungắnhạntrêntổng số tráiphiếu(trongnước,quốc tế).

Tuy nhiên, vì lĩnh vực tài chính của một quốc gia bao gồm nhiều tổ chức tàichính,thịtrườngvàsảnphẩmkhácnhau,cácthướcđonàychỉmangtínhướctínhsơbộ và không nắm bắt được tất cả các khía cạnh của sự phát triển tài chính Các địnhchếtàichínhhaycáctổchứckếtnốicácđốitượngcóvốnvàđốitượngcầnvốnđóngvaitròrấtqua ntrọngđốivớinềnkinhtế,cótácđộnglantỏatoànthịtrường.Chonêntrong thực tế, thông qua chiều sâu tài chính của các định chế tài chính, tỷ số giữa dưnợ tín dụng và cung tiền M2 so với GDP là các chỉ tiêu phổ biến để đo lường pháttriểntàichính.Trongnghiêncứunày,tácgiảcũngsửdụngtỷsốgiữadưnợtíndụngvà cung tiềnM2 so với GDP để đo lường phát triển tài chính của các quốc gia trongmẫunghiêncứu.

Lýthuyếtliênquanvềtácđộngcủachuyểnđổisố,pháttriểntàichínhđếntăngtrưởngkin htế 16 1 Lýthuyếttăngtrưởngkinhtế

Trong lý thuyết tăng trưởng kinh tế của Keynes (1936), theo quan điểm củatrườngpháicổđiểnvàtâncổđiển,nềnkinhtếkhôngphảilúcnàocũngđạtđếnmứcsảnlượng tiềmnăngnhờcơchếtựđiềuchỉnh.Trênthựctế,nềnkinhtếchỉcóthểđạttớivàduytrìmộtsựcânđối ởmộtmứcsảnlượngcụthểdướimứccôngănviệclàmđầyđủchomọingười.

Giốngnhưmôhìnhcổđiển,khimôtảnềnkinhtế,Keynes(1936)chorằngcóhaiđườngtổn gcung:đườngAS-LRphảnánhmứcsảnlượngtiềmnăngcủanềnkinhtếvàđườngAS-

SRphảnánhkhảnăngthựctế.Cânbằngcủanềnkinhtếkhôngnhấtthiết nằmở mức sản lượng tiềmnăngmà thôngthường sản lượng thực tếđạt được ở mứccânbằngnhỏhơnmứcsảnlượngtiềmnăng:Nềnkinhtếcóthểcânbằngdướimứcsảnlượn gtiềmnăng(Yo F = 0.0000 gdp Coefficien t Std.err t P>|t| [95%conf interval

3 _cons -.9629793 14.84945 -0.06 0.948 -30.14691 28.22095 sigma_u 3.2035558 sigma_e 3.6573774 rho 43414238 (fractionofvariancedue tou_i)

, X) = 0 (assumed) Prob >chi2 = 0.0000 gdp Coefficien t Std.err z P>|z| [95%conf interval

9 _cons 8.428923 2.762902 3.05 0.002 3.013734 13.84411 sigma_u 1.6862497 sigma_e 3.6573774 rho 17530608 (fractionof variancedue to u_i)

(b-B) Difference sqrt(diag(V_b- V_B))Std.err. gdpp -.6844824 -.949266 2647836 1.28853 k 0777755 0824089 -.0046335 0140273 l 1008793 0342653 0666141 0952883 g -.0433708 -.0400615 -.0033093 0322168 open 0397556 0129274 0268282 0093673 mcs -.0209177 -.0231012 0021835 0046963 b=ConsistentunderH0andHa;obtainedfromxtreg.B=Incon sistentunderHa,efficientunderH0;obtainedfromxtreg.

Fixed- effects(within) regression Numberofobs = 480

F(6,444) = 9.99 corr(u_i,Xb)=-0.6658 Prob>F = 0.0000 gdp Coefficient Std.err t P>|t| [95%conf interval

6 _cons 4117 13.74026 0.03 0.976 -26.59233 27.41573 sigma_u 3.5731184 sigma_e 3.6426896 rho 4903594 (fractionof variancedue to u_i)

, X) = 0 (assumed) Pro b >chi2 = 0.0000 gdp Coefficien t Std.err z P>|z| [95%conf interval

3 _cons 8.305205 2.882105 2.88 0.004 2.656383 13.95403 sigma_u 1.5540766 sigma_e 3.6426896 rho 15398505 (fractiono f variancedue tou_i)

Coefficients (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b- V_B))fe re Difference Std.err. gdpp -1.241657 -1.153239 -.0884182 1.083176 k 0534085 0643231 -.0109146 0128576 l 143193 0449508 0982423 0975818 g -.0287855 -.0343795 005594 0323031 open 0409796 0127363 0282434 0093772 fbs -.1889964 -.0928103 -.0961862 0347143 b = Consistent under H0 and Ha; obtained fromxtreg.B=InconsistentunderHa,efficientunderH0;obtainedfromx treg.

Fixed- effects(within) regression Numberofobs = 480

F(6,444) = 10.26 corr(u_i,Xb)=-0.5928 Prob>F = 0.0000 gdp Coefficien t Std.err t P>|t| [95%conf interval

3.89 0.000 -.0669475 -.022026 _cons 4262488 13.49786 0.03 0.975 -26.10137 26.95387 sigma_u 3.1049628 sigma_e 3.6366682 rho 4216186 (fractionof variancedue to u_i)

, X) = 0 (assumed) Prob >chi2 = 0.0000 gdp Coefficien t Std.err z P>|z| [95%conf interval

4 _cons 5.735087 3.085985 1.86 0.063 -.3133332 11.78351 sigma_u 1.8255588 sigma_e 3.6366682 rho 20127194 (fractionof variancedue to u_i)

V_B))fe re Difference Std.err. gdpp -1.124689 -.730965 -.393724

7 0312548 open 0377564 0132206 0245358 0091871 iui -.0444868 -.048005 0035182 0061406 b=ConsistentunderH0andHa;obtainedfromxtreg.B=Inconsiste ntunderHa,efficientunderH0;obtainedfromxtreg.

xtivreg2gdp(gdpp=l.gdpp)klgopenmcs,fe

Numberofgroups= 30 Obspergroup:min = 15 avg = 15.0 max = 15

Numberofobs = 450 F(6 , 414) = 14.64 Prob>F = 0.0000 Total(centered)SS = 6281.819032 CenteredR2 = 0.0473 Total(uncentered)SS = 6281.819032 UncenteredR2 = 0.0473

ResidualSS = 5984.650399 RootMSE = 3.775 gdp Coefficient Std.err z P>|z| [95%conf interval

Underidentification test (Andersoncanon.corr.LMstatistic): 389.614

Weak identification test (Cragg-DonaldWaldFstatistic): 5308.305 Stock-YogoweakIDtestcriticalvalues:10%maximalIVsize 16.38

Chi-sq(1)P-val= 0.0000 Regressorstested: gdpp

Numberofgroups= 30 Obspergroup:min= 15 avg= 15.0 max= 15

Numberofobs = 450 F(6 , 414) = 14.77 Prob>F = 0.0000 Total(centered)SS =6 2 8 1 8 1 9 0 3 2 CenteredR2 = 0.0774 Total(uncentered)SS =6 2 8 1 8 1 9 0 3 2 UncenteredR2 = 0.0774 ResidualSS =5 7 9 5 5 7 6 0 5 2 RootMSE = 3.715 gdp Coefficien t Std.err z P>|z| [95%conf interval

Chi-sq(1)P-val= 0.0000 Weak identificationtest (Cragg-DonaldWaldFstatistic): 7015.896

Stock-YogoweakIDtestcriticalvalues:10% maxima l IV size 16.38

Chi-sq(1)P-val= 0.0000 Weak identification test (Cragg-DonaldWaldFstatistic): 2133.567

Numberofobs = 450 F( 6, 414) = 10.46 Prob>F = 0.0000 Total(centered)SS = 6281.819032 CenteredR2 = 0.1323 Total(uncentered)SS = 6281.819032 UncenteredR2 = 0.1323

ResidualSS = 5450.606803 RootMSE = 3.602 gdp Coefficien t Std.err z P>|z| [95%conf interval

Numberofobs = 450 F(6 , 414) = 10.49 Prob>F = 0.0000 Total(centered)SS =6 2 8 1 8 1 9 0 3 2 CenteredR2 = 0.1333 Total(uncentered)SS =6 2 8 1 8 1 9 0 3 2 UncenteredR2 = 0.1333

ResidualSS = 5553.062811 RootMSE = 3.636 gdp Coefficien t Std.err z P>| z| [95%conf interval

Numberofobs = 450 F(6 , 414) = 10.07 Prob>F = 0.0000 Total(centered)SS =6 2 8 1 8 1 9 0 3 2 CenteredR2 = 0.1195 Total(uncentered)SS =6 2 8 1 8 1 9 0 3 2 UncenteredR2 = 0.1195 ResidualSS =5 5 3 1 2 1 3 0 5 4 RootMSE = 3.629 gdp Coefficient Std.err z P>|z| [95%conf interval

ResidualSS = 5601.92058 RootMSE = 3.652 gdp Coefficient Std.err z P>|z| [95%conf interval

Numberofobs = 450 F(6 , 414) = 7.73 Prob>F = 0.0000 Total(centered)SS =6 2 8 1 8 1 9 0 3 2 CenteredR2 = 0.1152 Total(uncentered)SS =6 2 8 1 8 1 9 0 3 2 UncenteredR2 = 0.1152 ResidualSS =5 5 5 8 1 3 9 2 3 7 RootMSE = 3.638 gdp Coefficien t

Chi-sq(1)P-val= 0.4007 Regressorstested: open

ResidualSS =5 4 7 4 9 4 7 9 4 4 RootMSE = 3.61 gdp Coefficient Std.err z P>|z| [95%conf interval

Chi-sq(1)P-val= 0.3916 Regressorstested: fbs

Chi-sq(1)P-val= 0.8982 Regressorstested: iui

Chi-sq(1)P-val= 0.6073 Regressorstested: mcs

Numberof instruments) Obs per group

Prob>F = 0.000 max = 16 gdp Coefficien t Std.err t P>|t| [95%conf interval

6.053096 k 0097918 0142807 0.69 0.498 -.0194155 0389991 l 1.001913 1664231 6.02 0.000 6615397 1.342287 g -.3346252 0082447 -40.59 0.000 -.3514874 -.317763 open 2649986 0055351 47.88 0.000 253678 2763193 mcs 0425297 0073834 5.76 0.000 0274289 0576305 _cons -18.12952 14.13604 -1.28 0.210 -47.04097 10.78194 Warning:Uncorrectedtwo-stepstandarderrorsareunreliable.

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL2.

=2 1 8 8 P r o b >chi2=0 3 4 7 Difference(nullH=exogenous):chi2(2)

7 open 2587698 0050104 51.65 0.000 2485224 2690171 mcs 0405162 0075951 5.33 0.000 0249826 0560499 _cons -19.95866 14.34897 -1.39 0.175 -49.30561 9.388282 Warning:Uncorrectedtwo-stepstandarderrorsareunreliable.

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(3/15 ).(gdppg)collapsed

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL2. (gdppg)collapsed

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.32 Pr > z

= 0.020Arellano-BondtestforAR(2)infirstdifferences:z=- 1 1 3 P r >z=0 2 5 9 Sargantestofoverid.restrictions:chi2(22)

8 open 2867129 0070852 40.47 0.000 2722221 3012037 iui 1049962 0161971 6.48 0.000 0718694 138123 _cons -18.15908 20.27712 -0.90 0.378 -59.63044 23.31228 Warning:Uncorrectedtwo-stepstandarderrorsareunreliable.

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(3/ 15).(gdppg)collapsed

1 open 2858354 0064678 44.19 0.000 2726073 2990635 iui 1046592 0162562 6.44 0.000 0714115 137907 _cons -16.85048 20.06451 -0.84 0.408 -57.88702 24.18606 Warning:Uncorrectedtwo-stepstandarderrorsareunreliable.

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(3/15 ).(gdppg)collapsed

=2 2 9 0 P r o b >chi2=0 2 9 4 Difference(nullH=exogenous):chi2(2) =

Prob>F = 0.000 max = 16 gdp Coefficien t Std.err t P>| t| [95%conf interval

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(3/15). (gdppg)collapsed

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL2. (gdppg)collapsed

9 open 2618385 0058198 44.99 0.000 2499357 2737413 fbs 4226824 1327651 3.18 0.003 1511472 6942176 _cons -35.3047 17.56422 -2.01 0.054 -71.22757 6181725 Warning:Uncorrectedtwo-stepstandarderrorsareunreliable.

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(3/15) (gdppg)collapsed

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL2. (gdppg)collapsed

Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.06 Pr > z

= 0.039Arellano-BondtestforAR(2)infirstdifferences:z=- 0 9 0 P r >z=0 3 6 8 Sargantestofoverid.restrictions:chi2(22)

Numberof instruments' Obs per group

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(8/15). (gdppL.mcsg)collapsed

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL7. (gdppL.mcsg)collapsed

Numberof instruments' Obs per group

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(8/1 5).(gdppL.mcsg)collapsed

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL7. (gdppL.mcsg)collapsed

2 = 0.951 Difference(nullH=exogenous): chi2(3) = 3.19P r o b > chi

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(7/15). (L.gdppkL.g)collapsed

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL6.

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(7/1 5).(L.gdppkL.g)collapsed

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL6.

9.26P r o b >chi2=0 9 8 0 (Notrobust,butnotweakenedbymanyinstruments.) Hansentestofoverid.restrictions:chi2(20)

Prob>F = 0.000 max = 16 gdp Coefficient Std.err t P>|t| [95%conf interval

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(7/15). (L.gdppkL.g)collapsed

GMM-type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL6. (L.gdppkL.g)collapsed

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)L(7/15 ).(L.gdppkL.g)collapsed

GMM- type(missing=0,separateinstrumentsforeachperiodunlesscollapsed)DL6. (L.gdppkL.g)collapsed

Arellano-BondtestforAR(1)infirstdifferences:z=- 2 1 8 P r >z=0 0 2 9 Arellano- BondtestforAR(2)infirstdifferences:z=- 1 3 8 P r >z=0 1 6 7

Numberofobs = 450 F( 6, 414) = 14.61 Prob>F = 0.0000 Total(centered)SS = 6281.819032 CenteredR2 = 0.0690

Weak identification test (Cragg-DonaldWaldFstatistic): 6823.495

Instrumented: gdppIncludedinstruments:klmcgopenE xcludedinstruments:L.gdpp

ResidualSS =5 5 1 7 1 0 1 1 1 7 RootMSE = 3.624 gdp Coefficien t Std.err z P>|z| [95%conf interval

Weak identification test (Cragg-DonaldWaldFstatistic): 1789.741 Stock-YogoweakIDtestcriticalvalues:10% maxima l IV size 16.38

Prob>F = 0.0000 Total(centered)SS = 6281.819032 CenteredR2 = 0.1199 Total(uncentered)SS = 6281.819032 UncenteredR2 = 0.1199

Chi-sq(1)P-val= 0.0733 Regressorstested: mc

Định dạng
Số trang	239
Dung lượng	670,98 KB