CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU 1.1. Động cơ nghiên cứu Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các đổi mới công nghệ (CN) đã và đang trở thành trọng tâm của các thay đổi mang tính chất cách mạng trong lĩnh vực tài chính (Allen và cộng sự, 2021; Goldstein và cộng sự, 2019). Dù chỉ thực sự phát triển sau khủng hoảng tài chính thế giới 2008, tuy nhiên, sự tham gia của các công ty khởi nghiệp và các công ty CN lớn trong lĩnh vực tài chính được kỳ vọng sẽ dần lấp đầy các khoảng trống mà các trung gian tài chính truyền thống để lại (Lyons và cộng sự, 2021; Sahay và cộng sự, 2020). Bắt đầu từ các dịch vụ thanh toán, chuyển tiền; phạm vi hoạt động của các công ty công nghệ tài chính (CNTC) dần chuyển sang các dịch vụ tài chính cốt lõi, với sự phát triển nhanh nhất thuộc về các hoạt động cho vay (Bollaert và cộng sự, 2021; Thakor, 2020). Sự phát triển bùng nổ của tín dụng công nghệ tài chính (TD CNTC) trong những năm gần đây đã thu hút sự quan tâm đặc biệt của các nhà nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách (Berg và cộng sự, 2022). Trong giai đoạn đầu hình thành và phát triển, việc xác định các nhân tố tác động đến TD CNTC là đặc biệt cần thiết, cung cấp các thông tin tham khảo hữu ích nhằm hỗ trợ các nhà quản lý, và các nhà hoạch định chính sách trong quá trình điều hành và giám sát hoạt động TD còn mới mẻ này. Tuy nhiên, với các giới hạn về dữ liệu, các nghiên cứu (NC) giải thích sự không đồng nhất trong mức độ phát triển TD CNTC ở mức độ quốc gia còn hạn chế (Cornelli và cộng sự, 2021; Frost, 2020). Các nhân tố tác động đến sự phát triển TD CNTC được xác định trong các NC trước đây chủ yếu bao gồm: các đặc điểm của hệ thống tài chính truyền thống, đặc biệt là hệ thống ngân hàng (Claessens và cộng sự, 2018; Cornelli và cộng sự, 2021; Frost và cộng sự, 2019; Jagtiani & Lemieux, 2019); sự phát triển khoa học công nghệ (Bazarbash và cộng sự, 2020; Buchak và cộng sự, 2018; Fuster và cộng sự, 2019); mức độ phát triển kinh tế (Claessens và cộng sự, 2018; Cornelli và cộng sự, 2021; Frost và cộng sự, 2019) và các đặc điểm thể chế chính thức (Buchak và cộng sự, 2018; Cornelli và cộng sự, 2021; Rau, 2021). Rất ít nghiên cứu hiện có xem xét vai trò của các đặc điểm thể chế phi chính thức (TCPCT) đến sự phát triển của TD CNTC (Berg và cộng sự, 2022). Trong khi thể chế chính thức (TCCT) là tập hợp các quy tắc rõ ràng và thường được hệ thống hóa thành văn bản; TCPCT đề cập đến các quy ước, giá trị, chuẩn mực hành vi, thường là bất thành văn, được cùng chia sẻ và truyền tải lâu dài trong xã hội (North, 1990; Pejovich, 1999). So với thể chế chính thức, TCPCT có xu hướng cắm rễ rất sâu, và do đó có khả năng thâm nhập, tác động đến hàng loạt các hoạt động kinh tế - xã hội (Lauth, 2000; Williamson, 2000). Khả năng tác động sâu sắc của TCPCT đến các hoạt động mang tính chất đổi mới, như TD CNTC trong giai đoạn hiện tại, đã được nhấn mạnh trong một lượng đáng kể các lý thuyết nền tảng, có thể kể đến bao gồm: lý thuyết kinh tế học thể chế mới (North, 1990), lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003), lý thuyết chi phí giao dịch (Chiles & McMackin, 1996; Williamson, 1975), và lý thuyết hữu dụng kỳ vọng (von Neumann & Morgenstern, 1947). Tuy nhiên cho đến nay, các NC thực nghiệm nhằm đánh giá một cách thận trọng tác động của các đặc điểm TCPCT đến sự phát triển TD CNTC còn rất hạn chế (Berg và cộng sự, 2022), đặc biệt trong bối cảnh các quy định TCCT đối với hoạt động TD này đang dần được thiết lập và ban hành.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ DIỄM KIỀU THỂ CHẾ PHI CHÍNH THỨC VÀ SỰ PHÁT TRIỂN CỦA TÍN DỤNG CƠNG NGHỆ TÀI CHÍNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh - Năm 2023 ii MỤC LỤC DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC HÌNH viii DANH MỤC BẢNG ix TÓM TẮT CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 Động nghiên cứu 1.2 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu liệu 1.4.1 Phương pháp nghiên cứu 1.4.2 Dữ liệu nghiên cứu 11 1.5 Kết nghiên cứu 12 1.6 Tính đóng góp luận án 13 1.7 Kết cấu luận án 15 CHƯƠNG TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 16 2.1 Tín dụng cơng nghệ tài 16 2.1.1 Khung khái niệm đặc điểm 16 2.1.2 Phân loại hình thức tín dụng CNTC 18 2.1.3 Những lợi kỳ vọng 19 iii 2.1.4 Các rủi ro phải đối mặt 21 2.1.5 Sự phát triển tín dụng CNTC 24 2.1.6 Các nhân tố tác động đến phát triển TD CNTC xác định 25 2.2 Thể chế phi thức 32 2.2.1 Khung khái niệm 32 2.2.2 Các đặc trưng thể chế phi thức 34 2.2.3 Đo lường thể chế phi thức 35 2.3 Cơ sở lý thuyết khả tác động TCPCT đến phát triển TD CNTC 42 2.3.1 Lý thuyết kinh tế học thể chế 42 2.3.2 Lý thuyết thống chấp nhận sử dụng công nghệ 45 2.3.3 Lý thuyết chi phí giao dịch 47 2.3.4 Lý thuyết hữu dụng kỳ vọng 53 2.4 Cơ sở lý thuyết tác động việc ban hành quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT TD CNTC 55 2.4.1 Tác động bổ sung 56 2.4.2 Tác động điều chỉnh 57 2.5 Nghiên cứu thực nghiệm tác động TCPCT đến phát triền TD CNTC 59 2.5.1 Nghiên cứu sử dụng niềm tin xã hội đại diện cho TCPCT 59 2.5.2 Nghiên cứu sử dụng văn hóa quốc gia đại diện cho TCPCT 61 2.5.3 Khoảng trống nghiên cứu 63 2.6 Phát triển giả thuyết nghiên cứu 64 2.6.1 Tác động đặc điểm TCPCT đến phát triển TD CNTC 66 iv 2.6.2 Tác động việc ban hành quy định điều tiết cụ thể đến mối quan hệ TCPCT TD CNTC 83 2.6.3 Khung phân tích tóm lược 87 2.7 Kết luận Chương 89 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 90 3.1 Mơ hình thực nghiệm 90 3.1.1 Thể chế PCT phát triển TD CNTC 90 3.1.2 Tác động việc ban hành quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC 92 3.2 Đo lường biến 93 3.2.1 Sự phát triển tín dụng CNTC 93 3.2.2 Các đặc điểm thể chế phi thức 95 3.2.3 Việc ban hành quy định điều tiết chất lượng TCCT hữu 98 3.2.4 Các biến kiểm soát khác 100 3.3 Dữ liệu phạm vi nghiên cứu 101 3.3.1 Dữ liệu 101 3.3.2 Phạm vi nghiên cứu 108 3.4 Phương pháp ước lượng 110 3.4.1 Ước lượng WLS tác động quốc gia 110 3.4.2 Ước lượng GLS tác động ngẫu nhiên 113 3.4.3 Ước lượng GMM hệ thống hai giai đoạn 114 3.5 Kết luận Chương 118 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 119 4.1 Thống kê mô tả biến kiểm định ban đầu 119 v 4.1.1 Thống kê mô tả biến 119 4.1.2 Hệ số tương quan 124 4.1.3 Các kiểm định ban đầu 126 4.2 Thể chế phi thức phát triển TD CNTC 129 4.2.1 Tác động TCPCT phát triển TD CNTC tổng thể 129 4.2.2 Tác động TCPCT phát triển hình thức TD CNTC thành phần 144 4.3 Tác động việc ban hành quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC 148 4.3.1 Tác động việc ban hành quy định điều tiết 148 4.3.2 Tác động mức độ rõ ràng quy định điều tiết 162 4.4 Kết luận Chương 167 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 168 5.1 Kết luận 168 5.2 Hàm ý sách 169 5.2.1 Hàm ý sách chung 170 5.2.2 Hàm ý sách Việt Nam 172 5.3 Giới hạn hướng phát triển nghiên cứu 173 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 176 TÀI LIỆU THAM KHẢO 177 PHỤ LỤC vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT BE Between Effects - Ước lượng tác động quốc gia BIS-FSB Financial Stability Board, Bank for International Settlements Hội đồng Bình ổn Tài chính, Ngân hàng Thanh toán Quốc tế CCAF Cambridge Centre for Alternative Finance - Trung tâm Cambridge Tài thay CN Cơng nghệ CNTC Cơng nghệ tài FE Fixed Effects - Ước lượng tác động cố định GDP Gross Domestic Product - Tổng sản phẩm quốc nội GLS Generalized Least Square - Bình phương nhỏ tổng quát GMM Generalized Method of Moments - Phương pháp ước lượng moment tổng quát GLOBE Global Leadership and Organizational Behavior Effectiveness Dự án Hiệu lãnh đạo hành vi tổ chức toàn cầu IDV Individualism - Chủ nghĩa cá nhân IVR Indulgence Versus Restraint - Tận hưởng so với kiềm chế LTO Long-term Orientation - Định hướng dài hạn MAS Masculinity - Định hướng nam tính NC Nghiên cứu NH Ngân hàng vii OLS Ordinary Least Square - Bình phương nhỏ P2P Peer -to-Peer Lending - Cho vay ngang hàng PDI Power Distance Index - Chỉ số khoảng cách quyền lực RE Random Effects - Ước lượng tác động ngẫu nhiên SGMM System Generalized Method of Moments - Phương pháp ước lượng moment tổng quát hệ thống TCCT Thể chế thức TCPCT Thể chế phi thức TD Tín dụng UAI Uncertainty Avoidance Index - Chỉ số e ngại không chắn UTAUT Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - Lý thuyết thống chấp nhận sử dụng cơng nghệ VHQG Văn hóa quốc gia WDI World Development Indicators - Bộ Chỉ số Phát triển giới WGI Worldwide Governance Indicators - Bộ số Quản trị toàn cầu WLS Weighted Least Squares - Bình phương nhỏ có trọng số viii DANH MỤC HÌNH Hình 2.1 Bốn cấp độ phân tích lý thuyết kinh tế học thể chế 43 Hình 2.2 Lý thuyết thống chấp nhận sử dụng cơng nghệ (UTAUT) 46 Hình 2.3 Các nhân tố tác động đến chi phí giao dịch 49 Hình 2.4 Liên kết kỳ vọng mức độ e ngại không chắn TD CNTC 67 Hình 2.5 Liên kết kỳ vọng khoảng cách quyền lực TD CNTC 69 Hình 2.6 Liên kết kỳ vọng chủ nghĩa cá nhân TD CNTC 72 Hình 2.7 Liên kết kỳ vọng định hướng nam tính TD CNTC 76 Hình 2.8 Liên kết kỳ vọng định hướng dài hạn TD CNTC 78 Hình 2.9 Liên kết kỳ vọng định hướng tận hưởng TD CNTC 81 Hình 2.10 Khung nghiên cứu tóm lược 88 Hình 4.1 Các số VHQG: Trung bình mẫu so với giới 123 ix DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Các nhân tố tác động đến phát triển TD CNTC xác định nghiên cứu trước 30 Bảng 3.1 Đo lường biến nguồn liệu 105 Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến 121 Bảng 4.2 Ma trận hệ số tương quan 125 Bảng 4.3 Kết kiểm định Breusch-Pagan tượng phương sai không đồng 127 Bảng 4.4 Kết kiểm định Wooldridge tự tương quan 128 Bảng 4.5 Tác động TCPCT đến phát triển TD CNTC tổng thể 130 Bảng 4.6 Tác động TCPCT đến phát triển TD CNTC tổng thể: Thay đổi đo lường biến 137 Bảng 4.7 Tác động TCPCT đến phát triển TD CNTC tổng thể: Ước lượng GMM hệ thống 142 Bảng 4.8 Tác động TCPCT đến phát triển hình thức TD CNTC 145 Bảng 4.9 Tác động việc ban hành quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC 150 Bảng 4.10 Việc ban hành quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC: Thay đổi đo lường biến 156 Bảng 4.11 Việc ban hành quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC: Ước lượng GMM hệ thống 160 Bảng 4.12 Tác động mức độ rõ ràng quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC 163 THỂ CHẾ PHI CHÍNH THỨC VÀ SỰ PHÁT TRIỂN CỦA TÍN DỤNG CƠNG NGHỆ TÀI CHÍNH Informal Institutions and The Development of Fintech Credit TÓM TẮT Luận án thực phân tích thận trọng tác động đặc điểm thể chế phi thức đến phát triển tín dụng CNTC; đặc biệt bối cảnh quy định pháp lý cụ thể liên quan đến loại hình hoạt động tín dụng dần thiết lập Sử dụng kết hợp hai sở liệu rộng lớn mức độ quốc gia tín dụng CNTC, bao gồm tín dụng từ cơng ty cơng nghệ lớn, luận án tiến hành nghiên cứu liệu từ 68 kinh tế giai đoạn 2013 - 2019 Kết nghiên cứu cho thấy, đặc điểm thể chế phi thức, đại diện khía cạnh văn hóa, có tác động đáng kể đến phát triển tín dụng CNTC Cụ thể, tín dụng CNTC thúc đẩy phát triển kinh tế chế phi thức đặc trưng định hướng dài hạn văn hóa quốc gia Ngược lại, mức độ e ngại không chắn khoảng cách quyền lực cao tác động ngược chiều đến phát triển tín dụng CNTC Tuy nhiên, tác động ngược chiều giảm thiểu quy định pháp lý cụ thể điều tiết hoạt động tín dụng CNTC ban hành, thực thi hiệu Kết nghiên cứu đóng góp thơng tin tham khảo hữu ích đến nhà điều hành nhằm điều tiết, phát huy lợi hoạt động tín dụng cịn mẻ đầy tiềm Từ khóa: Tín dụng cơng nghệ tài chính, thể chế phi thức, văn hóa quốc gia, quy định pháp lý 223 3.7.2 Cột (2) - Bảng 4.9 Between regression (regression on group means) Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 322 68 R-sq: within = 0.0475 between = 0.5459 overall = 0.2921 Obs per group: = avg = max = 4.7 sd(u_i + avg(e_i.))= 1.393092 F(19,48) Prob > F = = 3.04 0.0010 -FTCgdp | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI#| cL.RegTech | 0035507 0013681 2.60 0.012 0008 0063014 | c.PDI#| cL.RegTech | 004467 0018746 2.38 0.021 000698 0082361 | c.LTO#| cL.RegTech | 0031924 0048799 0.65 0.516 -.0066192 013004 | c.IVR#| cL.RegTech | -.0022802 001563 -1.46 0.151 -.0054228 0008625 | c.IDV#| cL.RegTech | -.0021124 0013347 -1.58 0.120 -.004796 0005712 | c.MAS#| cL.RegTech | -.00123 0035057 -0.35 0.727 -.0082787 0058188 | UAI | -.0280432 0162887 -1.72 0.092 -.0607938 0047074 PDI | -.0438022 0237446 -1.84 0.071 -.091544 0039395 LTO | 0275684 0129566 2.13 0.039 0015174 0536194 IVR | 0158338 0113032 1.40 0.168 -.0068927 0385603 IDV | 0287734 0194961 1.48 0.147 -.0104262 0679729 MAS | -.0160966 0133634 -1.20 0.234 -.0429656 0107724 | RegTech | L1 | 847486 3838745 2.21 0.027 0951059 1.599866 | ForInst | 1.419377 5325309 2.67 0.010 3486514 2.490102 GDP | 1.894678 5178107 3.66 0.001 8535502 2.935806 ICT | 0526535 0228161 2.31 0.025 0067787 0985283 BBranch | -.0501446 0310527 -1.61 0.113 -.1125802 0122909 BCredit | -.0107214 0072876 -1.47 0.148 -.0253741 0039313 BCon | 0475788 0138325 3.44 0.001 0197668 0753908 _cons | -11.14978 4.046399 -2.76 0.008 -19.28561 -3.013949 224 3.7.3 Cột (3) - Bảng 4.9 Random-effects GLS regression Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 322 68 R-sq: within = 0.5637 between = 0.5966 overall = 0.5674 Obs per group: = avg = max = 4.7 corr(u_i, X) Wald chi2(24) Prob > chi2 = (assumed) = = 818.46 0.0000 (Std Err adjusted for 68 clusters in Country) -| Robust FTCpop | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI#| cL.RegTech | 003269 0017756 1.84 0.066 -.000211 006749 | c.PDI#| cL.RegTech | 0038636 0016004 2.41 0.016 0007269 0070003 | c.LTO#| cL.RegTech | 0012701 0081967 0.15 0.877 -.0147952 0173354 | c.IVR#| cL.RegTech | -.0027636 0041315 -0.67 0.504 -.0108612 005334 | c.IDV#| cL.RegTech | -.0022642 002775 -0.82 0.415 -.0077031 0031747 | c.MAS#| cL.RegTech | -.0014033 0007285 -1.93 0.054 -.0028311 0000246 | UAI | -.0320548 0118575 -2.70 0.007 -.0552951 -.0088146 PDI | -.0354284 0209381 -1.69 0.091 -.0764663 0056094 LTO | 0335821 0145103 2.31 0.021 0051423 0620218 IVR | 0218267 0122962 1.78 0.076 -.0022734 0459269 IDV | 0195022 0160593 1.21 0.225 -.0119733 0509778 MAS | -.0121182 0117564 -1.03 0.303 -.0351602 0109238 | RegTech | L1 | 5791606 2540636 2.28 0.023 0812051 1.077116 | ForInst | 1.598402 6199268 2.58 0.010 3833678 2.813436 GDP | 9874974 5040488 1.96 0.050 -.00042 1.975415 ICT | 0507291 0208197 2.44 0.015 0099233 0915349 BBranch | -.0582088 0282454 -2.06 0.039 -.1135686 -.0028489 BCredit | -.012982 006461 -2.01 0.045 -.0256453 -.0003186 BCon | 0363997 0122473 2.97 0.003 0123953 060404 | Year | 2015 | 4914004 3600961 1.36 0.172 -.2143751 1.197176 2016 | 1.582036 4644779 3.41 0.001 6716765 2.492396 2017 | 2.016473 4339906 4.65 0.000 1.165867 2.867079 2018 | 2.589021 421904 6.14 0.000 1.762104 3.415938 2019 | 2.7826 4540347 6.13 0.000 1.892708 3.672491 | _cons | -8.376639 3.766927 -2.22 0.026 -15.75968 -.9935983 -+ -sigma_u | 1.1249863 sigma_e | 1.2090713 rho | 46402144 (fraction of variance due to u_i) 225 3.7.4 Cột (4) - Bảng 4.9 Between regression (regression on group means) Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 322 68 R-sq: within = 0.0923 between = 0.7082 overall = 0.4631 Obs per group: = avg = max = 4.7 sd(u_i + avg(e_i.))= 1.503839 F(19,48) Prob > F = = 6.13 0.0000 -FTCpop | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI#| cL.RegTech | 0027787 0011531 2.41 0.020 0004603 005097 | c.PDI#| cL.RegTech | 0054322 0026441 2.05 0.045 0001159 0107484 | c.LTO#| cL.RegTech | 0022834 0054882 0.42 0.679 -.0087514 0133181 | c.IVR#| cL.RegTech | -.0017906 0013597 -1.32 0.194 -.0045244 0009433 | c.IDV#| cL.RegTech | -.0018727 0012271 -1.53 0.134 -.0043399 0005945 | c.MAS#| cL.RegTech | -.001063 0079983 -0.13 0.895 -.0171447 0150186 | UAI | -.0304273 017017 -1.79 0.080 -.0646422 0037877 PDI | -.0482517 0261779 -1.84 0.071 -.1008858 0043825 LTO | 0271103 0141181 1.92 0.061 -.001276 0554965 IVR | 0141419 0122118 1.16 0.253 -.0104117 0386954 IDV | 03176 0222315 1.43 0.160 -.0129394 0764594 MAS | -.0174606 0143891 -1.21 0.231 -.0463919 0114706 | RegTech | L1 | 9859915 4789123 2.06 0.045 0230737 1.948909 | ForInst | 1.54205 5842311 2.64 0.011 3673751 2.716726 GDP | 1.140734 556018 2.05 0.046 0227848 2.258683 ICT | 0568244 0248446 2.29 0.027 006871 1067778 BBranch | -.0659729 0325103 -2.03 0.048 -.1313392 -.0006065 BCredit | -.011918 0080141 -1.49 0.144 -.0280314 0041955 BCon | 0516293 0149496 3.45 0.001 0215711 0816875 _cons | -14.61271 4.376228 -3.34 0.002 -23.4117 -5.813709 226 3.8 Bảng 4.10 Việc ban hành quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC: Thay đổi đo lường biến 3.8.1 Cột (1) - Bảng 4.10 Random-effects GLS regression Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 202 38 R-sq: within = 0.7302 between = 0.3593 overall = 0.5262 Obs per group: = avg = max = 5.3 corr(u_i, X) Wald chi2(24) Prob > chi2 = (assumed) = = 922.92 0.0000 (Std Err adjusted for 38 clusters in Country) -| Robust FTCgdp | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI_TK#| cL.RegTech | 0026589 0014545 1.83 0.068 -.0001919 0055097 | c.PDI_TK#| cL.RegTech | 0046036 00212 2.17 0.030 0004485 0087586 | c.LTO_TK#| cL.RegTech | 0023763 0015463 1.54 0.124 -.0006544 005407 | c.IVR#| cL.RegTech | -.0011686 0041216 -0.28 0.777 -.0092469 0069097 | c.IDV_TK#| cL.RegTech | -.0024314 0028169 -0.86 0.388 -.0079525 0030897 | c.MAS_TK#| cL.RegTech | -.0008378 000627 -1.34 0.181 -.0020667 0003911 | UAI_TK | -.0523625 0258366 -2.03 0.043 -.1030013 -.0017237 PDI_TK | -.0652639 0358426 -1.82 0.069 -.1355141 0049863 LTO_TK | 0296688 0145978 2.03 0.042 0010576 05828 IVR | 013344 0166889 0.80 0.424 -.0193657 0460537 IDV_TK | 0071979 0235152 0.31 0.760 -.0388911 0532868 MAS_TK | -.0176493 0153574 -1.15 0.250 -.0477492 0124507 | RegTech | L1 | 488217 2168007 2.25 0.024 0632954 9131385 | ForInst | 1.477892 8531852 1.73 0.083 -.1943202 3.150104 GDP | 1.756065 940584 1.87 0.062 -.0874454 3.599576 ICT | 0815648 0181932 4.48 0.000 0459066 1172229 BBranch | -.0091765 0286656 -0.32 0.749 -.06536 047007 BCredit | -.0059583 0079665 -0.75 0.455 -.0215724 0096557 BCon | 0162329 0164374 0.99 0.323 -.0159837 0484496 | Year | 2015 | 8365448 2956921 2.83 0.005 2569989 1.416091 2016 | 1.605693 321886 4.99 0.000 974808 2.236578 2017 | 1.866399 321788 5.80 0.000 1.235707 2.497092 2018 | 2.257677 3121769 7.23 0.000 1.645821 2.869532 2019 | 2.549805 3596353 7.09 0.000 1.844933 3.254678 | _cons | -4.065281 7.081506 -0.57 0.566 -17.94478 9.814215 -+ -sigma_u | 1.1644544 sigma_e | 90062582 rho | 62570531 (fraction of variance due to u_i) 227 3.8.2 Cột (2) - Bảng 4.10 Between regression (regression on group means) Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 202 38 R-sq: within = 0.0627 between = 0.7803 overall = 0.3552 Obs per group: = avg = max = 5.3 sd(u_i + avg(e_i.))= 9989984 F(19,18) Prob > F = = 3.37 0.0065 -FTCgdp | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI_TK#| cL.RegTech | 0031503 0009444 3.34 0.004 0011661 0051345 | c.PDI_TK#| cL.RegTech | 0054931 0025766 2.13 0.047 0000797 0109064 | c.LTO_TK#| cL.RegTech | 0027734 0012979 2.14 0.047 0000466 0055002 | c.IVR#| cL.RegTech | -.0010733 0045317 -0.24 0.815 -.010594 0084475 | c.IDV_TK#| cL.RegTech | -.0032878 0028682 -1.15 0.267 -.0093137 0027381 | c.MAS_TK#| cL.RegTech | -.0011778 001145 -1.03 0.317 -.0035833 0012277 | UAI_TK | -.0431635 0206226 -2.09 0.051 -.0864899 0001629 PDI_TK | -.0492563 0261213 -1.89 0.076 -.1041351 0056226 LTO_TK | 0323949 0181311 1.79 0.091 -.0056972 0704869 IVR | 004182 0178929 0.23 0.818 -.0334096 0417735 IDV_TK | 0139649 017366 0.80 0.432 -.0225196 0504495 MAS_TK | -.0071251 0170149 -0.42 0.680 -.0428721 0286219 | RegTech | L1 | 1.243699 5826104 2.13 0.047 0196799 2.467718 | ForInst | 4952472 6507244 0.76 0.456 -.871874 1.862368 GDP | 1.243111 7093906 1.75 0.097 -.2472634 2.733485 ICT | 0639262 0293707 2.18 0.043 0022207 1256316 BBranch | -.0509594 0262955 -1.94 0.068 -.1062043 0042855 BCredit | -.0118951 0080276 -1.48 0.156 -.0287605 0049704 BCon | 0378805 0135917 2.79 0.012 0093254 0664357 _cons | -5.436088 6.568998 -0.83 0.419 -19.23704 8.364864 228 3.8.3 Cột (3) - Bảng 4.10 Random-effects GLS regression Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 202 38 R-sq: within = 0.7097 between = 0.5265 overall = 0.6063 Obs per group: = avg = max = 5.3 corr(u_i, X) Wald chi2(24) Prob > chi2 = (assumed) = = 922.78 0.0000 (Std Err adjusted for 38 clusters in Country) -| Robust FTCpop | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI_TK#| cL.RegTech | 0034327 0016632 2.06 0.039 0001729 0066924 | c.PDI_TK#| cL.RegTech | 0047423 0025006 1.90 0.058 -.0001588 0096434 | c.LTO_TK#| cL.RegTech | 002016 0011508 1.75 0.080 -.0002395 0042716 | c.IVR#| cL.RegTech | -.000553 0074007 -0.07 0.940 -.015058 013952 | c.IDV_TK#| cL.RegTech | -.0031611 0045683 -0.69 0.489 -.0121147 0057926 | c.MAS_TK#| cL.RegTech | -.0013046 0011485 -1.14 0.256 -.0035557 0009464 | UAI_TK | -.0513436 0238639 -2.15 0.031 -.098116 -.0045712 PDI_TK | -.0628704 0316213 -1.99 0.047 -.124847 -.0008939 LTO_TK | 0270241 0139462 1.94 0.053 -.0003099 0543581 IVR | 0120764 0159859 0.76 0.450 -.0192553 0434081 IDV_TK | 0041977 0221557 0.19 0.850 -.0392266 047622 MAS_TK | -.0120904 014368 -0.84 0.400 -.0402512 0160703 | RegTech | L1 | 415207 2129666 1.95 0.051 -.0021998 8326139 | ForInst | 1.470529 8477039 1.73 0.083 -.1909402 3.131998 GDP | 7078146 888602 0.80 0.426 -1.033813 2.449443 ICT | 0756335 0165107 4.58 0.000 0432732 1079938 BBranch | -.0043664 0277344 -0.16 0.875 -.0587248 0499921 BCredit | -.0037833 0073454 -0.52 0.607 -.01818 0106133 BCon | 0216658 0176043 1.23 0.218 -.0128381 0561696 | Year | 2015 | 6884456 2947646 2.34 0.020 1107176 1.266174 2016 | 1.275965 352972 3.61 0.000 5841528 1.967777 2017 | 1.554886 3856067 4.03 0.000 7991111 2.310662 2018 | 1.950353 3868636 5.04 0.000 1.192115 2.708592 2019 | 2.193314 4480908 4.89 0.000 1.315073 3.071556 | _cons | -2.967875 6.634785 -0.45 0.655 -15.97181 10.03606 -+ -sigma_u | 1.0845299 sigma_e | 87991438 rho | 60304156 (fraction of variance due to u_i) -+ 229 3.8.4 Cột (4) - Bảng 4.10 Between regression (regression on group means) Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 202 38 R-sq: within = 0.0808 between = 0.8414 overall = 0.4572 Obs per group: = avg = max = 5.3 sd(u_i + avg(e_i.))= 1.018859 F(19,18) Prob > F = = 5.03 0.0006 -FTCpop | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI_TK#| cL.RegTech | 0041183 0011999 3.43 0.003 0015974 0066392 | c.PDI_TK#| cL.RegTech | 0069727 0028221 2.47 0.024 0010437 0129017 | c.LTO_TK#| cL.RegTech | 0026439 0013758 1.92 0.071 -.0002465 0055343 | c.IVR#| cL.RegTech | -.0017772 0029963 -0.59 0.560 -.0080722 0045177 | c.IDV_TK#| cL.RegTech | -.0043603 0037328 -1.17 0.258 -.0122025 003482 | c.MAS_TK#| cL.RegTech | -.0010687 0033454 -0.32 0.753 -.0080971 0059598 | UAI_TK | -.0434389 0226245 -1.92 0.071 -.0909713 0040935 PDI_TK | -.0587846 0311195 -1.89 0.075 -.1241642 006595 LTO_TK | 0308824 017727 1.74 0.099 -.0063607 0681255 IVR | 0044988 0161827 0.28 0.784 -.0294999 0384975 IDV_TK | 0117055 0181942 0.64 0.528 -.0265191 0499301 MAS_TK | -.0070901 0164887 -0.43 0.672 -.0417315 0275513 | RegTech | L1 | 1.273195 5636618 2.26 0.037 0889852 2.457404 | ForInst | 6910764 6351024 1.09 0.291 -.6432243 2.025377 GDP | 5148624 7293799 0.71 0.489 -1.017508 2.047233 ICT | 0672483 0305072 2.20 0.041 0031551 1313415 BBranch | -.0440625 0243517 -1.81 0.087 -.0952234 0070985 BCredit | -.0114235 0079896 -1.43 0.170 -.0282091 005362 BCon | 0333619 0135573 2.46 0.024 0048791 0618447 _cons | -7.61496 6.624475 -1.15 0.265 -21.53246 6.302545 230 3.9 Bảng 4.11 Việc ban hành quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC: Ước lượng GMM hệ thống 3.9.1 Cột (1) - Bảng 4.11 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM -Group variable: Country Number of obs = 280 Time variable : Year Number of groups = 66 Number of instruments = 58 Obs per group: = F(25, 65) = 395.51 avg = 4.24 Prob > F = 0.000 max = -| Corrected FTCgdp | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -FTCgdp | L1 | 6604487 0895839 7.37 0.000 4815374 8393601 | c.UAI#| cL.RegTech | 0023025 0011179 2.06 0.043 00007 004535 | c.PDI#| cL.RegTech | 0038133 0020428 1.87 0.066 -.0002664 007893 | c.LTO#| cL.RegTech | 0018827 0041794 0.45 0.654 -.0064641 0102296 | c.IVR#| cL.RegTech | -.001494 0023807 -0.63 0.533 -.0062487 0032607 | c.IDV#| cL.RegTech | -.0020512 0030755 -0.67 0.507 -.0081934 004091 | c.MAS#| cL.RegTech | -.0005934 0004598 -1.29 0.201 -.0015118 0003249 | UAI | -.0289953 0148341 -1.95 0.055 -.0586212 0006305 PDI | -.0430008 0202549 -2.12 0.038 -.0834526 -.002549 LTO | 0283354 0151829 1.87 0.067 -.001987 0586577 IVR | 0259517 0138981 1.87 0.066 -.0018046 053708 IDV | 0216301 0150668 1.44 0.156 -.0084604 0517207 MAS | -.0007291 0134846 -0.05 0.957 -.0276596 0262015 | RegTech | L1 | 789173 3796166 2.08 0.042 0310264 1.54732 | ForInst | 5405079 7675508 0.70 0.484 -.9923969 2.073413 GDP | 1.820446 6262671 2.91 0.005 5697043 3.071188 ICT | 0509534 0242132 2.10 0.039 0025964 0993104 BBranch | -.0850106 0472527 -1.80 0.077 -.1793808 0093596 BCredit | -.0129148 00693 -1.86 0.067 -.0267549 0009253 BCon | 0014949 0190511 0.08 0.938 -.0365527 0395425 | Year | 2014 | -.1231701 2855708 -0.43 0.668 -.6934943 4471541 2015 | -.0040461 3159792 -0.01 0.990 -.6351001 6270079 2016 | 2519911 3193617 0.79 0.433 -.3858183 8898005 2017 | 0750532 1385153 0.54 0.590 -.201581 3516874 2019 | -.1439917 1871284 -0.77 0.444 -.5177128 2297294 | 231 _cons | -13.72776 2.884555 -4.76 0.000 -19.48861 -7.966904 -Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L.(ForInst GDP ICT BBranch BCredit BCon cL.RegTech#c.UAI cL.RegTech#c.PDI cL.RegTech#c.LTO cL.RegTech#c.IVR cL.RegTech#c.IDV cL.RegTech#c.MAS) collapsed L(1/2).L.RegTech collapsed L(1/4).L.FTCgdp Instruments for levels equation Standard UAI PDI LTO IVR IDV MAS 2013b.Year 2014.Year 2015.Year 2016.Year 2017.Year 2018.Year 2019.Year _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(ForInst GDP ICT BBranch BCredit BCon cL.RegTech#c.UAI cL.RegTech#c.PDI cL.RegTech#c.LTO cL.RegTech#c.IVR cL.RegTech#c.IDV cL.RegTech#c.MAS) collapsed D.L.RegTech collapsed D.L.FTCgdp -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.62 Pr > z = 0.009 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.90 Pr > z = 0.369 -Sargan test of overid restrictions: chi2(32) = 36.95 Prob > chi2 = 0.251 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(32) = 34.51 Prob > chi2 = 0.349 (Robust, but weakened by many instruments.) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(14) = 16.02 Prob > chi2 = 0.312 Difference (null H = exogenous): chi2(18) = 18.49 Prob > chi2 = 0.424 gmm(L.FTCgdp, lag(1 4)) Hansen test excluding group: chi2(13) = 15.21 Prob > chi2 = 0.294 Difference (null H = exogenous): chi2(19) = 19.30 Prob > chi2 = 0.438 gmm(L.RegTech, collapse lag(1 2)) Hansen test excluding group: chi2(29) = 29.28 Prob > chi2 = 0.451 Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 5.23 Prob > chi2 = 0.155 gmm(ForInst GDP ICT BBranch BCredit BCon cL.RegTech#c.UAI cL.RegTech#c.PDI > cL.RegTech#c.LTO cL.RegTech#c.IVR cL.RegTech#c.IDV cL.RegTech#c.MAS, collapse > lag(1 1)) Hansen test excluding group: chi2(8) = 5.17 Prob > chi2 = 0.739 Difference (null H = exogenous): chi2(24) = 29.34 Prob > chi2 = 0.208 iv(UAI PDI LTO IVR IDV MAS 2013b.Year 2014.Year 2015.Year 2016.Year 2017.Year > 2018.Year 2019.Year, eq(level)) Hansen test excluding group: chi2(21) = 21.76 Prob > chi2 = 0.413 Difference (null H = exogenous): chi2(11) = 12.75 Prob > chi2 = 0.310 232 3.9.2 Cột (2) - Bảng 4.11 Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM -Group variable: Country Number of obs = 280 Time variable : Year Number of groups = 66 Number of instruments = 58 Obs per group: = F(25, 65) = 27.38 avg = 4.24 Prob > F = 0.000 max = -| Corrected FTCpop | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -FTCpop | L1 | 5612025 141102 3.98 0.000 2794023 8430027 | c.UAI#| cL.RegTech | 0030484 0015024 2.03 0.047 000048 0060488 | c.PDI#| cL.RegTech | 0046253 0024058 1.92 0.059 -.0001794 00943 | c.LTO#| cL.RegTech | 0011646 0083421 0.14 0.889 -.0154957 0178249 | c.IVR#| cL.RegTech | -.0018654 0032758 -0.57 0.571 -.0084077 0046769 | c.IDV#| cL.RegTech | -.0025379 0043519 -0.58 0.562 -.0112292 0061534 | c.MAS#| cL.RegTech | -.001407 0010605 -1.33 0.189 -.0035248 0007109 | UAI | -.038388 0179101 -2.14 0.036 -.074157 -.0026191 PDI | -.0521573 0244267 -2.14 0.037 -.1009409 -.0033737 LTO | 0294497 017842 1.65 0.104 -.0061833 0650826 IVR | 0234905 0181184 1.30 0.199 -.0126944 0596755 IDV | 0267628 0163786 1.63 0.107 -.0059474 0594731 MAS | -.0049697 0125214 -0.40 0.693 -.0299767 0200373 | RegTech | L1 | 8253497 3854181 2.14 0.036 0556166 1.595083 | ForInst | 1.625528 7384199 2.20 0.031 1508019 3.100254 GDP | 1.518667 7074441 2.15 0.036 1058037 2.931531 ICT | 0295018 0360731 0.82 0.416 -.0425411 1015447 BBranch | -.1005929 0464806 -2.16 0.034 -.193421 -.0077648 BCredit | -.0111893 0054131 -2.07 0.043 -.022 -.0003786 BCon | 0240067 0172112 1.39 0.168 -.0103665 0583799 | Year | 2014 | -.4615502 4222373 -1.09 0.278 -1.304816 3817161 2015 | -.4247214 4354654 -0.98 0.333 -1.294406 4449632 2016 | -.0933978 3553704 -0.26 0.794 -.8031214 6163258 2017 | -.1071346 1680624 -0.64 0.526 -.4427783 2285092 2018 | -.0718658 1306676 -0.55 0.584 -.332827 1890954 | _cons | -17.85328 4.878801 -3.66 0.001 -27.59692 -8.109644 233 Instruments for first differences equation GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L.(ForInst GDP ICT BBranch BCredit BCon cL.RegTecht#c.UAI cL.RegTecht#c.PDI cL.RegTecht#c.LTO cL.RegTecht#c.IVR cL.RegTecht#c.IDV cL.RegTecht#c.MAS) collapsed L(1/2).L.RegTech collapsed L(1/4).L.FTCpop Instruments for levels equation Standard UAI PDI LTO IVR IDV MAS 2013b.Year 2014.Year 2015.Year 2016.Year 2017.Year 2018.Year 2019.Year _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) D.(ForInst GDP ICT BBranch BCredit BCon cL.RegTecht#c.UAI cL.RegTecht#c.PDI cL.RegTecht#c.LTO cL.RegTecht#c.IVR cL.RegTecht#c.IDV cL.RegTecht#c.MAS) collapsed D.L.RegTech collapsed D.L.FTCpop -Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.56 Pr > z = 0.010 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = -0.68 Pr > z = 0.497 -Sargan test of overid restrictions: chi2(32) = 72.78 Prob > chi2 = 0.000 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(32) = 35.95 Prob > chi2 = 0.289 (Robust, but weakened by many instruments.) Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(14) = 19.07 Prob > chi2 = 0.162 Difference (null H = exogenous): chi2(18) = 16.88 Prob > chi2 = 0.532 gmm(L.FTCpop, lag(1 4)) Hansen test excluding group: chi2(13) = 14.78 Prob > chi2 = 0.321 Difference (null H = exogenous): chi2(19) = 21.17 Prob > chi2 = 0.327 gmm(L.RegTech, collapse lag(1 2)) Hansen test excluding group: chi2(29) = 32.40 Prob > chi2 = 0.302 Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 3.55 Prob > chi2 = 0.315 gmm(ForInst GDP ICT BBranch BCredit BCon cL.RegTecht#c.UAI cL.RegTecht#c.PDI > cL.RegTecht#c.LTO cL.RegTecht#c.IVR cL.RegTecht#c.IDV cL.RegTecht#c.MAS, coll > apse lag(1 1)) Hansen test excluding group: chi2(8) = 17.24 Prob > chi2 = 0.028 Difference (null H = exogenous): chi2(24) = 18.71 Prob > chi2 = 0.767 iv(UAI PDI LTO IVR IDV MAS 2013b.Year 2014.Year 2015.Year 2016.Year 2017.Year > 2018.Year 2019.Year, eq(level)) Hansen test excluding group: chi2(20) = 27.39 Prob > chi2 = 0.125 Difference (null H = exogenous): chi2(12) = 8.56 Prob > chi2 = 0.740 234 3.10 Bảng 4.12 Tác động mức độ rõ ràng quy định điều tiết đến mối quan hệ TCPCT phát triển TD CNTC 3.10.1 Cột (1) - Bảng 4.12 Random-effects GLS regression Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 322 68 R-sq: within = 0.5835 between = 0.3658 overall = 0.4459 Obs per group: = avg = max = 4.7 corr(u_i, X) Wald chi2(24) Prob > chi2 = (assumed) = = 609.43 0.0000 (Std Err adjusted for 68 clusters in Country) -| Robust FTCgdp | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI#| cL.RegClarity | 0009042 0004381 2.06 0.039 0000455 001763 | c.PDI#| cL.RegClarity | 0013808 0005634 2.45 0.014 0002765 002485 | c.LTO#| cL.RegClarity | 0005719 0044016 0.13 0.897 -.008055 0091988 | c.IVR#| cL.RegClarity | -.0010805 0069795 -0.15 0.877 -.0147601 0125991 | c.IDV#| cL.RegClarity | -.0015141 0034118 -0.44 0.657 -.0082011 0051729 | c.MAS#| cL.RegClarity | -.0003073 0002208 -1.39 0.164 -.00074 0001255 | UAI | -.0305103 0126903 -2.40 0.016 -.0553828 -.0056378 PDI | -.0357543 020714 -1.73 0.084 -.0763529 0048443 LTO | 0323089 0139017 2.32 0.020 0050621 0595557 IVR | 0237393 0136591 1.74 0.082 -.003032 0505105 IDV | 0197652 015953 1.24 0.215 -.0115021 0510326 MAS | -.0083183 0120965 -0.69 0.492 -.032027 0153904 | RegClarity | L1 | 0556618 0220991 2.52 0.012 0123484 0989752 | ForInst | 1.414311 5624999 2.51 0.012 3118313 2.51679 GDP | 1.761317 4757717 3.70 0.000 8288221 2.693813 ICT | 0482459 0199289 2.42 0.015 009186 0873059 BBranch | -.0535941 0261552 -2.05 0.040 -.1048573 -.0023308 BCredit | -.0135585 0062317 -2.18 0.030 -.0257723 -.0013447 BCon | 0303603 0114827 2.64 0.008 0078545 052866 | Year | 2015 | 4977292 3182197 1.56 0.118 -.1259699 1.121428 2016 | 1.562196 404613 3.86 0.000 7691696 2.355223 2017 | 1.9546 3642433 5.37 0.000 1.240697 2.668504 2018 | 2.507037 3514315 7.13 0.000 1.818244 3.19583 2019 | 2.652462 3809356 6.96 0.000 1.905842 3.399083 | _cons | -5.940713 3.387497 -1.75 0.079 -12.58008 6986588 -+ -sigma_u | 1.1180075 sigma_e | 1.1078441 rho | 50456599 (fraction of variance due to u_i) 235 3.10.2 Cột (2) - Bảng 4.12 Between regression (regression on group means) Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 322 68 R-sq: within = 0.0007 between = 0.5837 overall = 0.1743 Obs per group: = avg = max = 4.7 sd(u_i + avg(e_i.))= 1.333781 F(19,48) Prob > F = = 3.54 0.0002 -FTCgdp | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI#| cL.RegClarity | 0011424 0004192 2.73 0.009 0002996 0019853 | c.PDI#| cL.RegClarity | 0012557 0006838 1.84 0.072 -.0001192 0026305 | c.LTO#| cL.RegClarity | 0007976 0008905 0.90 0.375 -.0009928 002588 | c.IVR#| cL.RegClarity | -.0007226 0004456 -1.62 0.111 -.0016185 0001733 | c.IDV#| cL.RegClarity | -.0017793 0011055 -1.61 0.114 -.0040021 0004435 | c.MAS#| cL.RegClarity | -.0004534 0008924 -0.51 0.614 -.0022477 0013409 | UAI | -.029583 0141104 -2.10 0.041 -.057954 -.0012121 PDI | -.0399042 0238071 -1.68 0.100 -.0877716 0079631 LTO | 0270073 0120463 2.24 0.030 0027865 051228 IVR | 0161166 0109218 1.48 0.147 -.0058431 0380764 IDV | 0262338 0196719 1.33 0.189 -.0133192 0657868 MAS | -.0153539 0122499 -1.25 0.216 -.0399841 0092762 | RegClarity | L1 | 0730605 0212658 3.44 0.001 0303027 1158184 | ForInst | 2.155626 5583899 3.86 0.000 1.032908 3.278344 GDP | 2.099841 5008916 4.19 0.000 1.092731 3.106951 ICT | 0500664 0221795 2.26 0.029 0054715 0946613 BBranch | -.0464728 0271576 -1.71 0.093 -.1010768 0081312 BCredit | -.0153531 0069343 -2.21 0.032 -.0292953 -.0014108 BCon | 0370172 0132767 2.79 0.008 0103226 0637119 _cons | -11.08263 3.741044 -2.96 0.005 -18.60451 -3.56076 236 3.10.3 Cột (3) - Bảng 4.12 Random-effects GLS regression Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 322 68 R-sq: within = 0.5708 between = 0.5981 overall = 0.5627 Obs per group: = avg = max = 4.7 corr(u_i, X) Wald chi2(24) Prob > chi2 = (assumed) = = 829.72 0.0000 (Std Err adjusted for 68 clusters in Country) -| Robust FTCpop | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI#| cL.RegClarity | 0012335 0006504 1.90 0.058 -.0000413 0025083 | c.PDI#| cL.RegClarity | 0015956 0007291 2.19 0.029 0001666 0030245 | c.LTO#| cL.RegClarity | 0010429 0072707 0.14 0.886 -.0132075 0152934 | c.IVR#| cL.RegClarity | -.0021127 0057388 -0.37 0.713 -.0133606 0091353 | c.IDV#| cL.RegClarity | -.001235 0034863 -0.35 0.723 -.008068 0055981 | c.MAS#| cL.RegClarity | -.000746 0006054 -1.23 0.218 -.0019326 0004405 | UAI | -.0351674 0126988 -2.77 0.006 -.0600566 -.0102781 PDI | -.0413166 0217241 -1.90 0.057 -.0838949 0012618 LTO | 0326182 0139787 2.33 0.020 0052205 060016 IVR | 0248665 0101771 2.44 0.015 0049197 0448133 IDV | 0222886 0160906 1.39 0.166 -.0092484 0538256 MAS | -.0099518 0121364 -0.82 0.412 -.0337386 013835 | RegClarity | L1 | 0559377 0233709 2.39 0.017 0101316 1017437 | ForInst | 1.536202 6161138 2.49 0.013 3286415 2.743763 GDP | 8939013 5130837 1.74 0.081 -.1117243 1.899527 ICT | 048532 020973 2.31 0.021 0074257 0896383 BBranch | -.0592775 0280446 -2.11 0.035 -.114244 -.004311 BCredit | -.0140915 006657 -2.12 0.034 -.0271389 -.001044 BCon | 035285 0126595 2.79 0.005 0104728 0600972 | Year | 2015 | 5120787 3562013 1.44 0.151 -.1860629 1.21022 2016 | 1.572705 4522262 3.48 0.001 6863582 2.459052 2017 | 2.019979 4178711 4.83 0.000 1.200966 2.838991 2018 | 2.609013 4033521 6.47 0.000 1.818458 3.399569 2019 | 2.769628 435964 6.35 0.000 1.915154 3.624102 | _cons | -7.982945 3.781788 -2.11 0.035 -15.39511 -.5707761 -+ -sigma_u | 1.1809188 sigma_e | 1.1932259 rho | 49481634 (fraction of variance due to u_i) 237 3.10.4 Cột (4) - Bảng 4.12 Between regression (regression on group means) Group variable: Country Number of obs Number of groups = = 322 68 R-sq: within = 0.0205 between = 0.7414 overall = 0.3934 Obs per group: = avg = max = 4.7 sd(u_i + avg(e_i.))= 1.415774 F(19,48) Prob > F = = 7.24 0.0000 -FTCpop | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] -+ -c.UAI#| cL.RegClarity | 0014662 0004607 3.18 0.003 00054 0023924 | c.PDI#| cL.RegClarity | 00188 0009319 2.02 0.049 6.34e-06 0037537 | c.LTO#| cL.RegClarity | 0007349 0024672 0.30 0.767 -.0042258 0056957 | c.IVR#| cL.RegClarity | -.001035 0008048 -1.29 0.205 -.0026532 0005831 | c.IDV#| cL.RegClarity | -.0017279 001378 -1.25 0.216 -.0044985 0010427 | c.MAS#| cL.RegClarity | -.0007808 0012533 -0.62 0.536 -.0033009 0017392 | UAI | -.0264617 0144799 -1.83 0.074 -.0555755 0026521 PDI | -.0486825 0235452 -2.07 0.044 -.0960234 -.0013417 LTO | 0261739 0127912 2.05 0.046 0004554 0518924 IVR | 0146187 0113828 1.28 0.205 -.008268 0375054 IDV | 0294902 020456 1.44 0.156 -.0116394 0706199 MAS | -.0096502 0129049 -0.75 0.458 -.0355972 0162968 | RegClarity | L1 | 0748813 0257548 2.91 0.006 0230977 1266648 | ForInst | 2.143647 574112 3.73 0.001 9893171 3.297976 GDP | 1.45128 50384 2.88 0.006 4382418 2.464318 ICT | 0696339 0241712 2.88 0.006 0210344 1182334 BBranch | -.041141 0203593 -2.02 0.049 -.0820762 -.0002059 BCredit | -.018072 0073251 -2.47 0.017 -.0328002 -.0033438 BCon | 0348379 0116835 2.98 0.004 0113466 0583292 _cons | -13.96445 3.839361 -3.64 0.001 -21.68401 -6.244902