Mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở một số quốc gia khu vực Châu Á Thái Bình Dương

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TAO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH  TRỊNH THỊ HỒNG NGỌC MỐI QUAN HỆ GIỮA PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ Ở MỘT SỐ QUỐC GIA KHU VỰC CHÂU Á THÁI BÌNH DƢƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2018 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TAO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH  TRỊNH THỊ HỒNG NGỌC MỐI QUAN HỆ GIỮA PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ Ở MỘT SỐ QUỐC GIA KHU VỰC CHÂU Á THÁI BÌNH DƢƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS PHÙNG ĐỨC NAM Tp Hồ Chí Minh – Năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn: Mối quan hệ phát triển tài tăng trưởng kinh tế số quốc gia Châu Á Thái Bình Dương cơng trình tác giả thực với hướng dẫn TS Phùng Đức Nam Nội dung nghiên cứu đúc từ trình học tập kết nghiên cứu thực tiễn thời gian qua Các thông tin, liệu nghiên cứu đề tài trung thực xác Các kết trình bày luận văn chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khoa học Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm Tác giả luận văn Trịnh Thị Hồng Ngọc MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU TÓM TẮT CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Phương pháp nghiên cứu 1.4 Ý nghĩa đề tài 1.5 Bố cục đề tài CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRƢỚC ĐÂY 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Lý thuyết phát triển tài 2.1.2 Lý thuyết tăng trưởng kinh tế 11 2.1.3 Mối quan hệ phát triển tài tăng trưởng kinh tế 14 2.2 Bằng chứng thực nghiệm 16 CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26 3.1 Mơ hình nghiên cứu 26 3.2 Mô tả biến 27 3.3 Dữ liệu nghiên cứu 33 3.4 Phương pháp nghiên cứu 35 3.4.1 Các phương pháp phân tích kiểm định 35 3.4.2 Phương pháp ước lượng hồi quy 39 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 41 4.1 Phân tích thống kê mơ tả 41 4.2 Phân tích thành phần biến phát triển tài 44 4.3 Kiểm định tương quan đa cộng tuyến 47 4.3.1 Ma trận tương quan đơn tuyến tính cặp biến 47 4.3.2 Kiểm định đa cộng tuyến 49 4.3.3 Kiểm định tượng phương sai thay đổi phần dư - Greene (2000) 49 4.3.4 Kiểm định tượng tự tương quan– Wooldridge (2002), Drukker (2003) 49 4.3.5 Kiểm định tính dừng liệu bảng Breitung 50 4.4 Phân tích kết hồi quy 51 CHƢƠNG 5: KẾT LUẬN 59 5.1 Kết luận nghiên cứu 59 5.2 Kiến nghị 59 5.3 Hạn chế đề tài 60 5.4 Hướng nghiên cứu mở rộng 61 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT KÝ HIỆU MƠ TẢ CSTT Chính sách tiền tệ FD Phát triển tài FDI Đầu tư trực tiếp nước ngồi FEM Mơ hình tác động cố định GDP Tổng sản phẩm quốc nội GMM Phương pháp hồi quy GNI Tổng thu nhâp quốc gia GNP Tổng sản phẩm quốc gia M1 Lượng cung tiền M2 Lượng cung tiền M3 Lượng cung tiền NHTM Ngân hàng thương mại NHTW Ngân hàng trung ương NNI Thu nhập quốc gia ròng NNP Sản phẩm quốc gia rịng OLS Bình phương bé PCA Phân tích thành phần REM Mơ hình tác động ngẫu nhiên VAR Vector tự hồi quy VECM Mô hình vector hiệu chỉnh sai số DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng Tên bảng Trang Bảng 2.1 Tóm tắt nghiên cứu thực nghiệm 23 Bảng 3.1 Tóm tắt biến mơ hình thực nghiệm 32 Bảng 4.1 Thống kê mơ tả biến mơ hình 43 Bảng 4.2 Kết phân tích thành phần Fdindex1 47 Bảng 4.3 Kết phân tích thành phần Fdindex2 47 Bảng 4.4 Kết ma trận tương quan đơn tuyến tính Pearson 48 Bảng 4.5 Kết kiểm tra phương sai thay đổi mơ hình 49 Bảng 4.6 Kết kiểm tra tự tương quan mơ hình 50 Bảng 4.7 Kiểm định tính dừng biến mơ hình 50 Bảng 4.8 Kết hồi quy mơ hình theo phương pháp SCC 53 TĨM TẮT Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành nghiên cứu thực nghiệm để điều tra mối quan hệ phát triển tài tăng trưởng kinh tế số quốc gia khu vực Châu Á Thái Bình Dương Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình ước lượng hồi quy SCC dựa nghiên cứu Daniel Hoechle (2007) áp dụng phương pháp điều chỉnh độ lệch chuẩn Driscoll-Kraay (1998) Phương pháp hồi quy SCC liệu bảng cho kết ước lượng vững hiệu quả, khắc phục phương sai thay đổi, tự tương quan, nội sinh khắc phục tương quan chéo yếu tố không gian quốc gia, chứng minh mô liệu Monte Carlo Daniel Hoechle (2007) Nguồn liệu nghiên cứu sử dụng liệu bảng (Panel data) từ 17 quốc gia khu vực Châu Á Thái Bình Dương giai đoạn từ năm 1998 đến năm 2016, với kỳ quan sát tính theo năm Kết nghiên cứu cho thấy có tồn mối quan hệ phát triển tài tăng trưởng kinh tế số quốc gia khu vực Châu Á Thái Bình Dương Và phát triển tài có mối quan hệ tích cực với tăng trưởng kinh tế Kết phù hợp với nghiên cứu trước đây, nghiên cứu góp phần quan trọng việc củng cố nghiên cứu trước mối quan hệ phát triển tài tăng trưởng kinh tế Từ khóa: Phát triển tài chính, tăng trưởng kinh tế, thước đo phát triển tài chính, phân tích thành phần CHƢƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài Một thống kê quan trọng để đánh giá hiệu kinh tế kinh tế tỷ lệ tăng trưởng GDP thực tế hàng năm Có nhiều nghiên cứu cố gắng xác định động lực tăng trưởng kinh tế tiềm tăng trưởng kinh tế với khác biệt không gian quốc gia thời gian từ hai quan điểm lý thuyết thực nghiệm Mức độ phát triển tài xác định động lực thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Tuy nhiên, chứng kết luận diễn tranh luận cho liệu phát triển tài nguyên nhân hay bị ảnh hưởng tăng trưởng kinh tế Một tranh luận khác lý thuyết tăng trưởng vấn đề đo lường phù hợp xác thước đo đại diện cho phát triển tài Các lý thuyết có xác định nhiều kênh truyền dẫn thông qua phát triển tài ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế thông qua ảnh hưởng chúng hành vi tiết kiệm đầu tư Theo Levine (2004), phát triển tài bao gồm: (1) xử lý thông tin khả đầu tư phân bổ nguồn vốn; (2) giám sát khoản đầu tư cung cấp cách thức quản trị doanh nghiệp sau cung cấp tài chính; (3) tạo thuận tiện cho việc giao dịch, đa dạng hóa quản trị rủi ro; (4) huy động tập hợp khoản tiết kiệm; (5) trao đổi hàng hóa dịch vụ Mỗi chức tài ảnh hưởng đến định tiết kiệm định đầu tư ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Giả thuyết cho phát triển tài động lực thúc đẩy quan trọng cho tăng trưởng kinh tế phổ biến số nhà nghiên cứu tăng trưởng thực nghiệm Vai trị mà thị trường tài vai trị trung gian tài tăng trưởng kinh tế khác quốc gia, tùy thuộc vào mức độ tự trị, luật pháp bảo vệ quyền sở hữu Theo đánh giá Aghion Howitt (2009), người dân sẵn sàng tiết kiệm nhiều hơn, cung cấp nguồn lực cho nhà đầu tư quốc gia có ngân hàng hoạt động hiệu đáng tin cậy quốc gia nơi ngân hàng hoạt động lãng phí tài sản người gửi tiền thông qua khoản cho vay xấu chí lừa đảo họ Các tổ chức tài thị trường tài giúp giải rủi ro phân bổ tối ưu rủi ro lợi nhuận Ví dụ, cách thu thập tiền tiết kiệm từ nhiều người đầu tư vào loạt dự án đa dạng, tổ chức tài cho phép người tiết kiệm nhỏ tận dụng luật lệ để có tỷ lệ lợi nhuận an tồn hợp lý Các tổ chức tài hoạt động tốt giúp giảm bớt vấn đề đại diện cách giám sát nhà đầu tư đảm bảo họ sử dụng khoản vay họ hiệu chi tiêu cho tiêu dùng tư nhân lừa đảo người cho vay cuối (Aghion Howitt, 2009) Mặc dù quan điểm mâu thuẫn việc phát triển tài có thúc đẩy tăng trưởng kinh tế từ góc độ tăng trưởng kinh tế ngoại sinh tăng trưởng kinh tế nội sinh, dường khơng có số thống để đo lường phát triển tài Bởi có kênh truyền dẫn, từ phát triển tài đến tăng trưởng kinh tế phụ thuộc vào thước đo phát triển tài sử dụng, nhiều tác giả đưa kết luận khác nhau, tùy thuộc vào số sử dụng để đại diện cho phát triển tài Hơn nữa, liên quan kênh truyền đặc trưng quốc gia, khác biệt trị, pháp lý khác biệt thể chế khác theo không gian thời gian Điều ngụ ý rằng, quốc gia sử dụng nhiều số đo lường phát triển tài có nhiều khả hiểu rõ tác động phát triển tài đến tăng trưởng kinh tế (George Adu cộng sự, 2013) Tuy nhiên, việc sử dụng nhiều số đo lường phát triển tài phương trình dẫn đến tượng đa cộng tuyến Do đó, nghiên cứu tác giả kết hợp số đo lường phát triển tài với để tạo số tổng hợp có khả đại diện cho nhiều số phát triển tài khác nhằm nghiên cứu mối quan hệ phát triển tài tăng trưởng kinh tế số quốc gia khu vực Châu Á Thái Bình Dương Source SS df MS Model Residual 230.258404 309.400799 335 38.3764007 923584474 Total 539.659203 341 1.58257831 gdppercapita Coef labor k ge open dpr fdindex1 _cons -.0215786 -.0457067 2116473 003044 -.0322451 1070556 6.892159 Std Err .0066676 0072386 0323453 0006484 011993 0436572 9316124 vif Variable VIF 1/VIF fdindex1 ge open dpr k labor 2.46 2.36 1.38 1.16 1.13 1.07 0.405720 0.423971 0.727246 0.863424 0.888138 0.932262 Mean VIF 1.59 t -3.24 -6.31 6.54 4.69 -2.69 2.45 7.40 Number of obs F( 6, 335) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.001 0.000 0.000 0.000 0.008 0.015 0.000 = = = = = = 342 41.55 0.0000 0.4267 0.4164 96103 [95% Conf Interval] -.0346943 -.0599455 1480219 0017686 -.0558363 0211789 5.059612 -.0084629 -.0314679 2752728 0043195 -.0086539 1929323 8.724707 Source SS df MS Model Residual 233.94389 305.715313 335 38.9906483 912583023 Total 539.659203 341 1.58257831 gdppercapita Coef labor k ge open dpr fdindex2 _cons -.0224493 -.0457995 1869643 002857 -.0310484 1439855 7.538869 Std Err .0066377 0071542 0340197 000642 0118153 045252 9759921 vif Variable VIF 1/VIF fdindex2 ge open dpr k labor 2.67 2.64 1.36 1.14 1.11 1.08 0.374337 0.378697 0.733004 0.878997 0.898378 0.929495 Mean VIF 1.67 t -3.38 -6.40 5.50 4.45 -2.63 3.18 7.72 Number of obs F( 6, 335) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.001 0.000 0.000 0.000 0.009 0.002 0.000 = = = = = = 342 42.73 0.0000 0.4335 0.4234 95529 [95% Conf Interval] -.0355061 -.0598724 120045 0015941 -.05429 0549717 5.619024 -.0093926 -.0317267 2538835 0041199 -.0078068 2329994 9.458714 Source SS df MS Model Residual 246.41519 293.244013 334 35.20217 877976086 Total 539.659203 341 1.58257831 gdppercapita Coef labor k ge open infl dpr fdindex1 _cons -.0185395 -.0491387 2220422 0031828 0112872 -.0155057 0743212 5.428456 Std Err .0065394 0071028 0316295 000633 0026312 0123271 0432441 970291 vif Variable VIF 1/VIF fdindex1 ge open dpr infl k labor 2.54 2.37 1.38 1.29 1.24 1.14 1.09 0.393087 0.421483 0.725348 0.776906 0.803830 0.876869 0.921321 Mean VIF 1.58 t -2.84 -6.92 7.02 5.03 4.29 -1.26 1.72 5.59 Number of obs F( 7, 334) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.005 0.000 0.000 0.000 0.000 0.209 0.087 0.000 = = = = = = 342 40.09 0.0000 0.4566 0.4452 937 [95% Conf Interval] -.0314031 -.0631106 1598241 0019375 0061115 -.0397543 -.010744 3.519805 -.0056758 -.0351669 2842603 004428 016463 0087428 1593865 7.337108 Source SS df MS Model Residual 248.201879 291.457324 334 35.4574113 872626718 Total 539.659203 341 1.58257831 gdppercapita Coef labor k ge open infl dpr fdindex2 _cons -.0193066 -.0490389 2041864 003045 0107225 -.0155149 101851 5.956265 Std Err .0065371 0070416 0335384 0006295 0026527 0121761 0454614 1.031574 vif Variable VIF 1/VIF fdindex2 ge open infl dpr k labor 2.82 2.68 1.37 1.27 1.26 1.13 1.09 0.354657 0.372586 0.729001 0.786045 0.791442 0.886742 0.916348 Mean VIF 1.66 t -2.95 -6.96 6.09 4.84 4.04 -1.27 2.24 5.77 Number of obs F( 7, 334) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.003 0.000 0.000 0.000 0.000 0.203 0.026 0.000 = = = = = = 342 40.63 0.0000 0.4599 0.4486 93414 [95% Conf Interval] -.0321658 -.0628903 1382133 0018067 0055045 -.0394664 0124243 3.927065 -.0064475 -.0351874 2701594 0042834 0159406 0084366 1912777 7.985465 Phụ lục 4: Kiểm định phương sai thay đổi Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (18) = Prob>chi2 = 17646.35 0.0000 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (18) = Prob>chi2 = 16224.57 0.0000 Phụ lục 5: Kiểm định tự tương quan bậc phần dư xtserial gdppercapita labor k ge open infl dpr fdindex1 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 17) = 37.110 Prob > F = 0.0000 xtserial gdppercapita labor k ge open infl dpr fdindex2 Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 17) = 39.011 Prob > F = 0.0000 Phụ lục 6: Kiểm định tính dừng Breitung unit-root test for gdppercapita Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -1.5269 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0634 Breitung unit-root test for labor Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -1.7608 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0391 Breitung unit-root test for k Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -1.2917 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lag Cross-sectional means removed p-value 0.0982 Breitung unit-root test for ge Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -1.4158 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0784 Breitung unit-root test for open Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -1.8330 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0334 Breitung unit-root test for cpsy Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -2.1244 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0168 Breitung unit-root test for cpsdc Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -3.7863 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0001 Breitung unit-root test for m2y Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -4.5612 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0000 Breitung unit-root test for m2y Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -4.5612 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0000 xtunitroot breitung infl , demean lag(8) Breitung unit-root test for infl Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -3.0633 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0011 Breitung unit-root test for dpr Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -2.4312 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0075 Breitung unit-root test for fdindex1 Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value -4.6279 0.0000 Breitung unit-root test for fdindex2 Ho: Panels contain unit roots Ha: Panels are stationary Number of panels = Number of periods = AR parameter: Common Panel means: Included Time trend: Not included Asymptotics: Statistic lambda -2.4374 15 19 T,N -> Infinity sequentially Prewhitening: lags Cross-sectional means removed p-value 0.0074 Phụ lục 7: Kết hồi quy Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open cpsy infl dpr _cons -.02005 -.0482974 1811413 0028835 0049468 0098242 -.0143314 6.205814 Drisc/Kraay Std Err .0085106 0087228 0157155 000223 0010935 0045298 0156657 6413897 t -2.36 -5.54 11.53 12.93 4.52 2.17 -0.91 9.68 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open cpsdc infl dpr _cons -.0183336 -.0509634 2605642 0036497 0104453 012189 -.020133 4.441967 Drisc/Kraay Std Err .009662 0082976 0082403 0002152 0527951 005415 0166669 8238866 t -1.90 -6.14 31.62 16.96 0.20 2.25 -1.21 5.39 Number of obs Number of groups F( 7, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| 0.030 0.000 0.000 0.000 0.000 0.044 0.372 0.000 0.074 0.000 0.000 0.000 0.845 0.037 0.243 0.000 342 18 2008.04 0.0000 0.4677 0.9274 [95% Conf Interval] -.0379301 -.0666232 1481242 0024151 0026494 0003074 -.0472438 4.858304 Number of obs Number of groups F( 7, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = -.00217 -.0299715 2141585 003352 0072442 019341 0185809 7.553323 = = = = = = 342 18 1220.27 0.0000 0.4521 0.9409 [95% Conf Interval] -.0386328 -.068396 2432519 0031976 -.1004731 0008124 -.0551489 2.711045 0019655 -.0335308 2778765 0041018 1213638 0235655 0148829 6.172888 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open m2y infl dpr _cons -.018058 -.0490914 2224775 0028902 002501 0113273 -.012847 5.152342 Drisc/Kraay Std Err .0086195 008162 0148067 0001815 0008907 0047814 0170419 5941651 t -2.10 -6.01 15.03 15.93 2.81 2.37 -0.75 8.67 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open infl fdindex1 _cons -.01803 -.0496091 218417 0032411 0123349 0858292 5.326834 Drisc/Kraay Std Err .0082408 0081347 0154189 0001114 0041557 0260505 5318303 t -2.19 -6.10 14.17 29.09 2.97 3.29 10.02 Number of obs Number of groups F( 7, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| 0.051 0.000 0.000 0.000 0.012 0.029 0.461 0.000 0.042 0.000 0.000 0.000 0.008 0.004 0.000 342 18 1031.12 0.0000 0.4603 0.9338 [95% Conf Interval] -.036167 -.0662392 1913698 002509 0006297 0012819 -.0486507 3.904047 Number of obs Number of groups F( 6, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 000051 -.0319437 2535852 0032714 0043722 0213726 0229567 6.400637 = = = = = = 342 18 886.24 0.0000 0.4540 0.9378 [95% Conf Interval] -.0353433 -.0666995 1860231 003007 003604 0310991 4.2095 -.0007168 -.0325187 2508109 0034751 0210658 1405593 6.444168 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open infl fdindex2 _cons -.0188286 -.0496492 201375 003123 0117893 1113494 5.837194 Drisc/Kraay Std Err .0081687 0081884 01654 0001366 0041316 0296373 546307 t -2.30 -6.06 12.18 22.86 2.85 3.76 10.68 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open dpr fdindex1 _cons -.0215786 -.0457067 2116473 003044 -.0322451 1070556 6.892159 Drisc/Kraay Std Err .0094784 0074288 0180955 0001459 0092449 0530211 8383958 t -2.28 -6.15 11.70 20.86 -3.49 2.02 8.22 Number of obs Number of groups F( 6, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| 0.033 0.000 0.000 0.000 0.011 0.001 0.000 0.035 0.000 0.000 0.000 0.003 0.059 0.000 342 18 561.78 0.0000 0.4573 0.9350 [95% Conf Interval] -.0359903 -.0668523 1666258 002836 0031091 0490836 4.689445 Number of obs Number of groups F( 6, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = -.0016668 -.0324461 2361241 00341 0204695 1736151 6.984942 = = = = = = 342 18 833.15 0.0000 0.4267 0.9610 [95% Conf Interval] -.041492 -.061314 1736302 0027375 -.051668 -.0043376 5.130755 -.0016651 -.0300994 2496645 0033506 -.0128222 2184488 8.653564 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open dpr fdindex2 _cons -.0224493 -.0457995 1869643 002857 -.0310484 1439855 7.538869 Drisc/Kraay Std Err .009457 0076101 0196733 0001669 0086184 0536093 8765943 t -2.37 -6.02 9.50 17.12 -3.60 2.69 8.60 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open infl dpr fdindex1 _cons -.0185395 -.0491387 2220422 0031828 0112872 -.0155057 0743212 5.428456 Drisc/Kraay Std Err .0086317 0085587 0187992 0001269 0047671 0173516 0358903 5866554 t -2.15 -5.74 11.81 25.09 2.37 -0.89 2.07 9.25 Number of obs Number of groups F( 6, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| 0.029 0.000 0.000 0.000 0.002 0.015 0.000 0.046 0.000 0.000 0.000 0.029 0.383 0.053 0.000 342 18 687.05 0.0000 0.4335 0.9553 [95% Conf Interval] -.0423178 -.0617877 1456323 0025063 -.0491551 0313566 5.697213 Number of obs Number of groups F( 7, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = -.0025809 -.0298114 2282963 0032077 -.0129418 2566145 9.380525 = = = = = = 342 18 1517.35 0.0000 0.4566 0.9370 [95% Conf Interval] -.036674 -.0671199 1825465 0029162 0012719 -.0519601 -.0010814 4.195939 -.0004049 -.0311575 2615378 0034493 0213025 0209486 1497239 6.660974 Regression with Driscoll-Kraay standard errors Method: Pooled OLS Group variable (i): id maximum lag: gdppercapita Coef labor k ge open infl dpr fdindex2 _cons -.0193066 -.0490389 2041864 003045 0107225 -.0155149 101851 5.956265 Drisc/Kraay Std Err .0085517 0086304 018761 0001742 00467 0164007 0357254 5871791 t -2.26 -5.68 10.88 17.48 2.30 -0.95 2.85 10.14 Number of obs Number of groups F( 7, 18) Prob > F R-squared Root MSE P>|t| 0.037 0.000 0.000 0.000 0.034 0.357 0.011 0.000 = = = = = = 342 18 1478.50 0.0000 0.4599 0.9341 [95% Conf Interval] -.0372731 -.0671707 1647709 0026791 0009112 -.0499716 0267947 4.722647 -.0013402 -.030907 2436018 0034109 0205339 0189418 1769073 7.189882