Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 102 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
102
Dung lượng
2,12 MB
Nội dung
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM - LÊ THỊ THU THẢO ẢNH HƢỞNG CỦ PHÁT TRIỂN TÀI CH NH TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ THƢƠNG MẠI ĐẾN TIÊU THỤ ĐI N NĂNG TẠI CÁC NƢỚC Đ NG N M Á LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.Hồ Chí Minh - Năm 2019 BỘ GIÁO BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM - LÊ THỊ THU THẢO ẢNH HƢỞNG CỦ PHÁT TRIỂN TÀI CH NH TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ THƢƠNG MẠI ĐẾN TIÊU THỤ ĐI N NĂNG TẠI CÁC NƢỚC Đ NG N M Á Chuyên ngành: Tài - Ngân hàng Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG D N KHO HỌC GS.TS TRẦN NGỌC THƠ TP.Hồ Chí Minh - Năm 2019 LỜI C M ĐO N Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi dƣới hƣớng dẫn ngƣời hƣớng dẫn khoa học GS.TS Trần Ngọc Thơ Những số liệu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá nghiên cứu tác giả thu thập đƣợc ghi nguồn gốc thống đáng tin cậy Các nội dung nghiên cứu kết đề tài trung thực, đƣợc đúc kết từ trình học tập kết nghiên cứu thực tiễn tác giả Tp Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng năm 2019 Tác giả Lê Thị Thu Thảo MỤC LỤC TR NG PHỤ BÌ LỜI C M ĐO N MỤC LỤC D NH MỤC VIẾT TẮT D NH MỤC BẢNG BIỂU TÓM TẮT ABSTRACT CHƢƠNG GIỚI THI U VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN C U 1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 1.4 ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.5 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.6 Ý NGHĨA ĐỀ TÀI 1.7 KẾT CẤU BÀI NGHIÊN CỨU CHƢƠNG TỔNG QU N L THU ẾT VÀ CÁC NGHIÊN C U TH C NGHI M 2.1 CÁC KHÁI NI M LIÊN QUAN 2.1.1 Phát triển tài 2.1.2 Tăng trƣởng kinh tế 2.1.3 Thƣơng mại 2.1.4 Khái niệm tiêu thụ điện 2.2 BẰNG CHỨNG THỰC NGHI M 2.2.1 Mối liên hệ phát triển tài đến tiêu thụ điện 2.2.2 Mối liên hệ tăng trƣởng kinh tế đến tiêu thụ điện 12 2.2.3 Mối liên hệ thƣơng mại đến tiêu thụ điện 16 CHƢƠNG PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN C U 25 3.1 MƠ HÌNH LÝ THUYẾT 25 3.2 MÔ HÌNH THỰC NGHI M 26 3.3 D LI U VÀ C M U NGHIÊN CỨU 27 3.3.1 Cỡ mẫu khoảng thời gian nghiên cứu 27 3.3.2 Nguồn liệu 27 3.3.3 Định nghĩa biến 27 3.3.3.1 Tiêu thụ điện 28 3.3.3.2 Sản lƣợng 28 3.3.3.3 Thƣơng mại 28 3.3.3.4 Tín dụng khu vực tƣ nhân 28 3.3.3.5 Lao động 29 3.3.3.6 Vốn 29 3.4 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30 CHƢƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN C U 32 4.1 PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ 32 4.2 KIỂM Đ NH TÍNH DỪNG D LI U BẢNG 33 4.3 KIỂM Đ NH ĐỒNG LIÊN KẾT 34 4.4 PHÂN TÍCH MỐI QUAN H VECM GRANGER CÁC BIẾN 37 4.4.1 Hồi quy kiểm tra mối quan hệ dài hạn ngắn hạn với biến phụ thuộc tiêu thụ điện 37 4.4.2 Ƣớc lƣợng mơ hình sai số hiệu chỉnh VECM 39 CHƢƠNG KẾT LUẬN 43 5.1 KẾT LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 43 5.2 ĐIỂM HẠN CHẾ 44 5.3 HƢ NG M R NG 44 TÀI LI U TH M KHẢO PHỤ LỤC D NH MỤC VIẾT TẮT Từ viết tắt Nghĩa Tiếng nh Nghĩa Tiếng Việt Association of South East Asian Hiệp hội quốc gia Đông Nations Nam Á Foreign Direct Investment Đầu tƣ trực tiếp nƣớc Fully modified ordinary least Biến đổi hồn tồn bình phƣơng squares nhỏ thông thƣờng GCC - Hội đồng Hợp tác nƣớc Ả Rập Vùng Vịnh GDP Gross Domestic Product Tổng sản phẩm quốc nội ASEAN FDI FMOLS GMM Generalized Method of Moments Phƣơng pháp mô men mở rộng Organization for Economic Tổ chức Hợp tác Phát triển Cooperation and Development Kinh tế SAARC South Asian Association for Regional Cooperation Hiệp hội Hợp tác khu vực Nam Á VAR Vector Autoregressive Model Mơ hình tự hồi quy VECM Vector Error Correction Model Mơ hình hiệu chỉnh sai số USD United States Dollar Đồng đô la Mỹ OECD D NH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Tổng hợp nghiên cứu thực nghiệm Bảng 4.1: Thống kê mô tả biến mơ hình liệu Bảng 4.2: Kiểm định tính dừng Bảng 4.3: Kết kiểm định đồng liên kết liệu bảng Pedroni (1999) Bảng 4.4: Kết kiểm định đồng liên kết liệu bảng Fisher (1999) Bảng 4.5: Kết hồi quy với biến phụ thuộc tiêu thụ điện Bảng 4.6: Kết kiểm định nhân VECM Granger TÓM TẮT Lý lựa chọn đề tài Kinh tế tăng trƣởng gắn với đòi hỏi lƣợng tiêu thụ, chủ yếu điện ngày gia tăng Để đảm bảo kinh tế phát triển ổn định trƣớc hết cần làm rõ mối liên hệ tăng trƣởng kinh tế, phát triển tài thƣơng mại đến tiêu thụ điện quốc gia Qua đ xác định mức độ áp lực nhu cầu điện quốc gia việc thúc đẩy kinh tế, thƣơng mại phát triển Do đ , đề tài “Ảnh hƣởng phát triển tài chính, tăng trƣởng kinh tế, thƣơng mại đến tiêu thụ điện nƣớc Đông Nam Á” tác giả thực cần thiết Mục tiêu nghiên cứu đánh giá mức độ tác động yếu tố phát triển tài chính, tăng trƣởng kinh tế, thƣơng mại đến tiêu thụ điện nƣớc Đông Nam Á Phƣơng pháp nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp định lƣợng Trong đ lần luợt kiểm định tính dừng, đồng liên kết nhằm đảm bảo không c tƣợng hồi quy giả mạo Phƣơng pháp GMM đƣợc sử dụng liệu bảng với phƣơng pháp phân tích dài hạn, ngắn hạn tiếp cận hệ phƣơng trình, đồng thời c điều chỉnh sai số VECM Kết nghiên cứu Tăng trƣởng kinh tế c tác động đến tiêu thụ điện năng; yếu tố tăng trƣởng kinh tế vốn h a c ảnh hƣởng đến phát triển tài chính; tiêu thụ điện c ảnh hƣởng đến vốn h a; tiêu thụ điện năng, tăng trƣởng kinh tế vốn h a c ảnh hƣởng đến thƣơng mại ngắn hạn Về lâu dài, yếu tố vĩ mô điều chỉnh đƣợc cân tiêu thụ điện năng, tăng trƣởng kinh tế, phát triển tài Kết luận Nghiên cứu c thể đƣợc sử dụng làm tài liệu tham khảo vấn đề liên quan đến tác động phát triển tài tăng trƣởng kinh tế, thƣơng mại tiêu thụ điện nhƣ g p vào sở lý luận cho nghiên cứu lĩnh vực Từ khóa: tiêu thụ điện năng, tăng trƣởng kinh tế, phát triển tài chính, thƣơng mại ABSTRACT Reasons for writing: Economic growth is tied to the demand for energy consumption, mainly increasing electricity In order to ensure a stable economic development, it is necessary to first clarify the relationship of economic growth, financial development and trade to power consumption in the countries Thereby determining the level of pressure on the national electricity demand for promoting economic and trade development Therefore, the author's "Impact of financial development, economic growth, trade in electricity consumption in Southeast Asian countries" is really necessary Problem: Assess the impact of financial development factors, economic and trade growth on electricity consumption in Southeast Asian countries Methods: The paper uses quantitative methods In which, the verification of stop and cointegration to ensure no fake regression GMM method is used on table data with long-term, short-term analysis method on approaching the equation system, and also adjusting the error of VECM Results: Economic growth has an impact on electricity consumption; factors of economic growth and capitalization that affect financial development; power consumption affects capitalization; Power consumption, economic growth and capitalization have affected trade in the short term In the long term, these macro factors can be balanced in power consumption, economic growth, and financial development Conclusion: This study can be used as a reference for issues related to the impact of financial development and economic and trade growth on electricity consumption as well as contributing to rationale Essay for further research in this area Keywords: power consumption, economic growth, financial development, trade test ld.elecon l2d.elecon ( ( 1) 2) LD.elecon = L2D.elecon = chi2( 2) Prob > chi2 test ( ( 1) 2) ld.gdp = = 3.09 0.2130 l2d.gdp LD.gdp = L2D.gdp = chi2( 2) Prob > chi2 = = 18.93 0.0001 test ld.capital l2d.capital ( ( 1) 2) LD.capital = L2D.capital = chi2( 2) Prob > chi2 = = 4.95 0.0842 test ld.import l2d.import ( ( 1) 2) LD.import = L2D.import = chi2( 2) Prob > chi2 = = 1.91 0.3853 = = 8.84 0.0029 test l.ecm_im ( 1) L.ecm_im = chi2( 1) Prob > chi2 Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 192 Group variable: id Time variable: year = = avg = max = 24 24 24 Number of groups Obs per group: Number of instruments = 182 Wald chi2(11) = 13.08 Prob > chi2 = 0.2879 One-step results D.capital Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] capital LD .0950633 0770347 1.23 0.217 -.055922 2460487 elecon LD L2D .0063634 -.2171938 1045772 0959974 0.06 -2.26 0.951 0.024 -.1986042 -.4053453 2113311 -.0290423 0872877 2419367 1475825 1652971 0.59 1.46 0.554 0.143 -.2019687 -.0820397 3765442 5659131 LD L2D .0144968 -.023012 0511872 0472687 0.28 -0.49 0.777 0.626 -.0858284 -.1156569 1148219 069633 capital L2D -.1225945 0782229 -1.57 0.117 -.2759085 0307195 LD L2D .0196791 0127893 019622 0190302 1.00 0.67 0.316 0.502 -.0187792 -.0245093 0581375 0500878 ecm_im L1 .01389 0375956 0.37 0.712 -.0597961 0875761 _cons -.0050888 0153771 -0.33 0.741 -.0352273 0250496 gdp LD L2D dcreditp import Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).D.capital Standard: LD2.elecon L2D2.elecon LD2.gdp L2D2.gdp LD2.dcreditp L2D2.dcreditp LD2.capital L2D2.capital LD2.import L2D2.import LD.ecm_im Instruments for level equation Standard: _cons test ld.elecon l2d.elecon ( 1) ( 2) LD.elecon = L2D.elecon = chi2( 2) = Prob > chi2 = test ( 1) ( 2) ld.gdp l2d.gdp LD.gdp = L2D.gdp = chi2( 2) = Prob > chi2 = test ( 1) ( 2) 5.23 0.0731 2.20 0.3337 ld.dcreditp l2d.dcreditp LD.dcreditp = L2D.dcreditp = chi2( 2) = Prob > chi2 = 0.29 0.8655 test ld.import l2d.import ( 1) ( 2) LD.import = L2D.import = chi2( 2) = Prob > chi2 = 1.58 0.4542 test l.ecm_im ( 1) L.ecm_im = chi2( 1) = Prob > chi2 = 0.14 0.7118 Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 192 Group variable: id Time v ariab le: year = = avg = max = 24 24 24 Number of grou ps Obs per g roup: Number of instruments = 182 Wald chi2(11) = 39.68 Prob > chi2 = 0.0000 [95% Conf Interval] One-st ep re sult s D.import Coef Std E rr z P>|z| import LD .0564559 0747211 0.76 0.450 -.0899 947 2029065 elecon LD L2D 1.785872 6700273 4032397 3726577 4.43 1.80 0.000 0.072 99553 64 -.0603 683 2.576207 1.400423 gdp LD L2D -1.065363 -1.83715 55556 6186664 -1.92 -2.97 0.055 0.003 -2.154 258 -3.049 713 0235325 -.6245856 dcreditp LD L2D .1821241 1436316 1942496 1789295 0.94 0.80 0.348 0.422 -.1985 981 -.2070 638 5628463 494327 capital LD L2D .5298004 4253271 2958089 2998977 1.79 1.42 0.073 0.156 -.0499 744 -.1624 616 1.109575 1.013116 import L2D -.0851483 0723953 -1.18 0.240 -.2270 404 0567438 ecm_im L1 -.0395321 1520057 -0.26 0.795 -.3374 578 2583937 _cons 0332884 0582072 0.57 0.567 -.0807 956 1473723 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).D.import Standard: LD2.elecon L2D2.elecon LD2.gdp L2D2.gdp LD2.dcreditp L2D2.dcreditp LD2.capital L2D2.capital LD2.im port L2D2 impo rt LD ecm _im Instruments for level equation Standa rd: _ cons test ld.elecon l2d.elecon ( 1) ( 2) LD.elecon = L2D.elecon = chi2( 2) = Prob > chi2 = test ld.gdp ( 1) ( 2) l2d.gdp LD.gdp = L2D.gdp = chi2( 2) = Prob > chi2 = test ( 1) ( 2) 20.91 0.0000 10.46 0.0054 ld.dcreditp l2d.dcreditp LD.dcreditp = L2D.dcreditp = chi2( 2) = Prob > chi2 = 1.73 0.4206 test ld.capital l2d.capital ( 1) ( 2) LD.capital = L2D.capital = chi2( 2) = Prob > chi2 = 5.24 0.0727 test l.ecm_im ( 1) L.ecm_im = chi2( 1) = Prob > chi2 = 0.07 0.7948 Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 192 Group variable: id Time v ariab le: year = = avg = max = 24 24 24 = = 75.67 0.0000 Number of g roups Obs per gro up: Number of instruments = 182 Wald chi2(11) Prob > chi2 One-st ep re sult s D.elecon Coef Std E rr z P>|z| elecon LD L2D [95% Conf Interval] 0825674 1130305 0711131 0649754 1.16 1.74 0.246 0.082 -.0568 116 -.0143 189 2219465 2403799 gdp LD L2D .5325042 -.3872502 0975212 1097847 5.46 -3.53 0.000 0.000 34136 61 -.6024 242 7236423 -.1720763 dcreditp LD L2D .0173324 0365326 0346035 0323892 0.50 1.13 0.616 0.259 -.0504 891 -.0269 491 0851539 1000143 capital LD L2D -.0492749 0447975 0526341 0532579 -0.94 0.84 0.349 0.400 -.1524 358 -.0595 86 0538861 1491811 tradeopen LD L2D .0095377 0186812 0132581 0128647 0.72 1.45 0.472 0.146 -.0164 476 -.0065 332 0355231 0438956 ecm_trd L1 -.0503939 0269544 -1.87 0.062 -.1032 236 0024358 _cons 0330276 0099219 3.33 0.001 01358 0524743 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).D.elecon Standard: LD2.elecon L2D2.elecon LD2.gdp L2D2.gdp LD2.dcreditp L2D2.dcreditp LD2.capital L2D2.capital LD2.tr adeop en L 2D2.t radeo pen LD.ec m_tr d Instruments for level equation Standa rd: _ cons test ( 1) ( 2) ld.gdp l2d.gdp LD.gdp = L2D.gdp = chi2( 2) = Prob > chi2 = test ( 1) ( 2) ld.dcreditp 52.80 0.0000 l2d.dcreditp LD.dcreditp = L2D.dcreditp = chi2( 2) = Prob > chi2 = 1.68 0.4312 test ld.capital l2d.capital ( 1) ( 2) LD.capital = L2D.capital = chi2( 2) = Prob > chi2 = test ld.tradeopen ( 1) ( 2) 1.55 0.4600 l2d.tradeopen LD.tradeopen = L2D.tradeopen = chi2( 2) = Prob > chi2 = 2.74 0.2542 test l.ecm_trd ( 1) L.ecm_trd = chi2( 1) Prob > chi2 = = 3.50 0.0615 Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs Group variable: id Number of groups Time variable: year Obs per group: avg max = = 192 = = = 24 24 24 Number of instruments = = = 48.26 0.0000 182 Wald chi2(11) Prob > chi2 One-step results D.gdp Coef Std Err gdp LD -.1920686 0623165 elecon LD L2D .0256716 0573329 gdp L2D z P>|z| [95% Conf Interval] -3.08 0.002 -.3142066 -.0699306 0449755 0414989 0.57 1.38 0.568 0.167 -.0624787 -.0240035 1138219 1386692 -.0242758 0703179 -0.35 0.730 -.1620964 1135448 dcreditp LD L2D .0151553 -.0035149 0219913 0207332 0.69 -0.17 0.491 0.865 -.0279468 -.0441512 0582575 0371213 capital LD L2D .0539726 -.0144633 0332869 0338062 1.62 -0.43 0.105 0.669 -.0112684 -.0807223 1192137 0517957 tradeopen LD L2D -.0097983 -.0026661 0084102 0081784 -1.17 -0.33 0.244 0.744 -.0262821 -.0186955 0066854 0133632 ecm_trd L1 .0911101 0177169 5.14 0.000 0563856 1258347 _cons 0554096 0064146 8.64 0.000 0428372 0679821 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).D.gdp Standard: LD2.elecon L2D2.elecon LD2.gdp L2D2.gdp LD2.dcreditp L2D2.dcreditp LD2.capital L2D2.capit LD2.tradeopen L2D2.tradeopen LD.ecm_trd Instruments for level equation Standard: _cons te st ld ele l2d el eco n ( 1) ( 2) LD el ec on = L2D e le co n = chi 2( 2) = Pro b > ch i2 = 2.08 0.3 52 te st ld dcr edit p l 2d dcr edi ( 1) ( 2) LD dc re di = L2D d cr ed it p = chi 2( 2) = Pro b > ch i2 = 0.48 0.7 85 te st ld cap ital l2 d.c api tal ( 1) ( 2) LD ca pi ta l = L2D c ap it al = chi 2( 2) = Pro b > ch i2 = 2.79 0.2 48 te st ld tra deop en l2d tr ade ope n ( 1) ( 2) LD tr ad eo pe n = L2D t de op en = chi 2( 2) = Pro b > ch i2 = 1.50 0.4 72 te st l.e cm_ trd ( 1) L.e cm _t rd = chi 2( 1) = Pro b > ch i2 = 26 45 0.0 00 Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 192 Group variable: id Time v ariab le: year = = avg = max = 24 24 24 = = 57.43 0.0000 Number of group s Obs per gr oup: Number of instruments = 182 Wald chi2(11) Prob > chi2 One-st ep re sult s D.dcreditp Coef Std E rr z P>|z| [95% Conf Interval] dcreditp LD .2413263 0757879 3.18 0.001 09278 48 3898677 elecon LD L2D .2794947 0764771 15768 14760 1.77 0.52 0.076 0.604 -.0295 583 -.2128 175 5885477 3657718 gdp LD L2D .658069 -.575142 2201125 2450261 2.99 -2.35 0.003 0.019 22665 64 -1.055 384 1.089482 -.0948997 dcreditp L2D -.1097126 0703442 -1.56 0.119 -.2475 846 0281595 capital LD L2D .1304112 2353607 1155025 1174881 1.13 2.00 0.259 0.045 -.0959 696 00508 82 356792 4656332 tradeopen LD L2D .0216935 0184633 0291132 0282459 0.75 0.65 0.456 0.513 -.0353 674 -.0368 975 0787543 0738242 ecm_trd L1 .1848054 0624674 2.96 0.003 06237 15 3072394 _cons 0021286 0232543 0.09 0.927 -.0434 489 0477061 Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).D.dcreditp Standard: LD2.elecon L2D2.elecon LD2.gdp L2D2.gdp LD2.dcreditp L2D2.dcreditp LD2.capital L2D2.capital LD2.tr adeop en L 2D2.t radeo pen LD.ec m_tr d Instruments for level equation Standa rd: _ cons test ld.elecon l2d.elecon ( 1) LD.elecon = ( 2) L2D.elecon = chi2( 2) Prob > chi2 test ( 1) ( 2) ld.gdp ( 1) ( 2) LD.gdp = L2D.gdp = ( 1) ( 2) 19.01 0.0001 LD.capital = L2D.capital = ld.tradeopen = = 5.37 0.0681 l2d.tradeopen LD.tradeopen = L2D.tradeopen = chi2( 2) Prob > chi2 test l.ecm_trd ( 1) L.ecm_trd = = = 1.03 0.5964 = = 8.75 0.0031 chi2( 1) Prob > chi2 = = ld.capital l2d.capital chi2( 2) Prob > chi2 test 3.21 0.2005 l2d.gdp chi2( 2) Prob > chi2 test = = Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs = 192 Group variable: id Time variable: year = = avg = max = 24 24 24 = = 12.78 0.3081 Number of groups Obs per group: Number of instruments = 182 Wald chi2(11) Prob > chi2 One-step results D.capital Coef Std Err z P>|z| capital LD [95% Conf Interval] 0984672 0770855 1.28 0.201 -.0526177 249552 elecon LD L2D .0087117 -.2144142 1047144 0960968 0.08 -2.23 0.934 0.026 -.1965248 -.4027604 2139482 -.0260679 gdp LD .0874601 1477757 0.59 0.554 -.2021749 3770951 L2D .2380688 1653536 1.44 0.150 -.0860182 5621559 LD L2D .0166806 -.0228162 0510332 0473288 0.33 -0.48 0.744 0.630 -.0833426 -.115579 1167038 0699465 capital L2D -.1184994 0780978 -1.52 0.129 -.2715683 0345695 tradeopen LD L2D .0178119 0125747 019567 0189748 0.91 0.66 0.363 0.508 -.0205387 -.0246152 0561624 0497645 ecm_trd L1 .0141343 0372857 0.38 0.705 -.0589444 0872131 _cons -.0053031 0153725 -0.34 0.730 -.0354326 0248264 dcreditp Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).D.capital Standard: LD2.elecon L2D2.elecon LD2.gdp L2D2.gdp LD2.dcreditp L2D2.dcreditp LD2.capital L2D2.capital LD2.tradeopen L2D2.tradeopen LD.ecm_trd Instruments for level equation Standard: _cons test ld.elecon l2d.elecon ( 1) ( 2) LD.elecon = L2D.elecon = chi2( 2) = Prob > chi2 = test ( 1) ( 2) ld.gdp l2d.gdp LD.gdp = L2D.gdp = chi2( 2) = Prob > chi2 = test ld.dcreditp ( 1) ( 2) 5.10 0.0782 2.13 0.3450 l2d.dcreditp LD.dcreditp = L2D.dcreditp = chi2( 2) = Prob > chi2 = 0.31 0.8582 test ld.tradeopen l2d.tradeopen ( 1) ( 2) LD.tradeopen = L2D.tradeopen = chi2( 2) = Prob > chi2 = 1.32 0.5181 test l.ecm_trd ( 1) L.ecm_trd = chi2( 1) = Prob > chi2 = 0.14 0.7046 Arellano-Bond dynamic panel-data estimation Number of obs Group variable: id Number of groups Time variable: year Obs per group: avg max = = 192 = = = 24 24 24 Number of instruments = = = 35.03 0.0002 182 Wald chi2(11) Prob > chi2 One-step results D.tradeopen Coef Std Err z P>|z| tradeopen LD [95% Conf Interval] 0039041 074983 0.05 0.958 -.1430599 1508681 elecon LD L2D 1.774473 7468654 4098113 3847132 4.33 1.94 0.000 0.052 9712572 -.0071586 2.577688 1.500889 gdp LD L2D -.9826064 -1.736459 5752711 6349654 -1.71 -2.73 0.088 0.006 -2.110117 -2.980968 1449041 -.4919497 LD L2D .1750031 0992967 1951941 1807219 0.90 0.55 0.370 0.583 -.2075704 -.2549118 5575766 4535051 capital LD L2D .4778267 494601 2975125 3018276 1.61 1.64 0.108 0.101 -.105287 -.0969703 1.06094 1.086172 L2D -.0710753 0727655 -0.98 0.329 -.2136931 0715424 ecm_trd L1 -.0697908 1578402 -0.44 0.658 -.3791519 2395702 _cons 025711 0620319 0.41 0.679 -.0958693 1472912 dcreditp tradeopen Instruments for differenced equation GMM-type: L(2/.).D.tradeopen Standard: LD2.elecon L2D2.elecon LD2.gdp L2D2.gdp LD2.dcreditp L2D2.dcreditp LD2.capital L2D2.capital LD2.tradeopen L2D2.tradeopen LD.ecm_trd Instruments for level equation Standard: _cons test ld.elecon l2d.elecon ( 1) ( 2) LD.elecon = L2D.elecon = chi2( 2) = Prob > chi2 = 20.30 0.0000 test ( 1) ( 2) ld.gdp l2d.gdp LD.gdp = L2D.gdp = chi2( Prob > test ( 1) ( 2) 2) = 8.55 chi2 = 0.0139 ld.dcreditp l2d.dcreditp LD.dcreditp = L2D.dcreditp = chi2( Prob > 2) = 1.25 chi2 = 0.5357 test ld.capital l2d.capital ( 1) LD.capital = ( 2) L2D.capital 2) = 5.34 chi2 = 0.0694 chi2( Prob > = test l.ecm_trd ( 1) L.ecm_trd = chi2( Prob > 1) = 0.20 chi2 = 0.6584 ... đến tăng trƣởng kinh tế, tác giả chƣa tìm thấy chứng yếu tố tiêu thụ điện năng, phát triển tài chính, vốn h a xuất ảnh hƣởng đến tăng trƣởng kinh tế Đối với yếu tố ảnh hƣởng đến phát triển tài chính,. .. thụ điện năng, tăng trƣởng kinh tế, phát triển tài Kết luận Nghiên cứu c thể đƣợc sử dụng làm tài liệu tham khảo vấn đề liên quan đến tác động phát triển tài tăng trƣởng kinh tế, thƣơng mại tiêu... Xác định tác động phát triển tài chính, tăng trƣởng kinh tế, thƣơng mại đến tiêu thụ điện nƣớc Đông Nam Á - Đánh giá mức độ ảnh hƣởng phát triển tài chính, tăng trƣởng kinh tế, thƣơng mại đến