Mặc dù đạt được những kết quả khá tích cực, bài nghiên cứu này cũng không tránh khỏi những thiếu sót, hạn chế.
Đầu tiên, bài nghiên cứu chỉ giới hạn ở một số quốc gia có thu nhập trung bình thấp theo thống kê của Ngân hàng thế giới. Với tiêu chí chọn nhóm này, có thể là một thiếu sót rất lớn khi bỏ qua những nhân tố khác có thể tác động đến bất bình đẳng thu nhập, đặc biệt là yếu tố vùng miền, văn hóa, môi trường…
Tiếp đến là những khó khăn trong việc thu nhập dữ liệu nghiên cứu do các một số quốc gia cập nhật các dữ liệu mới khá trễ, đặc biệt là biến số bất bình đẳng thu nhập (hiện chỉ có đến 2012), dữ liệu về tỷ lệ người phụ thuộc và giáo dục chưa đầy đủ. Vì thế khiến cho bộ dữ liệu nghiên cứu chưa thực sự đủ dài và đủ lớn và kết quả nghiên cứu chưa cập nhật tốt những ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô hiện tại.
Bên cạnh đó, việc tính toán và nhập số liệu có thể gặp những sai sót mang tính chủ quan, nhiều biến được sử dụng dựa trên sự tổng hợp từ những nghiên cứu khác trên thế giới.
Cuối cùng, tác giả cũng giả định rằng ảnh hưởng của tự do hóa tài khoản vốn lên bất bình đẳng thu nhập là tác động đơn điệu, có nghĩa là tự do hóa tài khoản vốn chỉ có tác động tăng hoặc giảm mà chưa xem xét việc tồn tại tác động phi tuyến của tự do hóa tài khoản vốn đến bất bình đẳng thu nhập, do vậy có thể làm giảm đi tính tin cậy của đề tài.
Từ những hạn chế nêu trên, những nghiên cứu tiếp sau có thể khắc phục cũng như mở rộng để kết quả thực sự hoàn chỉnh. Chẳng hạn, lựa chọn nhóm nước nghiên cứu với nhiều tiêu chí đánh giá hơn nhằm tăng tính tương đồng trong bộ dữ liệu nghiên
cứu cũng như khai thác hiệu quả dữ liệu dạng bảng. Mở rộng bộ dữ liệu nghiên cứu với thời gian dài hơn, cập nhật đến thời điểm gần nhất nhằm đánh giá kịp thời sự ảnh hưởng của các yếu tố đến bất bình đẳng thu nhập. Một hướng nghiên cứu khác là có thể xem xét tác động phi tuyến của tự do hóa tài khoản vốn đến bất bình đẳng thu nhập để có cái nhìn tổng quát nhất về mối quan hệ này
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Danh mục tài liệu tiếng Việt
Nguyễn Khắc Quốc Bảo và cộng sự, 2007. Phòng ngừa rủi ro trong quá trình tự do hóa tài chính ở Việt Nam. Thư viện trường đại học Kinh tế Tp HCM, đề tài nghiên cứu cấp trường.
Nguyễn Mạnh Toàn, 2011. Tác động của việc gia nhập WTO đến phân phối thu nhập giữa các nhóm hộ gia đình tại Việt Nam. Tạp chí Kinh Tế & Phát Triển, số 168, trang 52-61.
Nguyễn Thị Thanh Huyền, 2015. Tác động của hội nhập quốc tế tới bất bình đẳng thu nhập nông thôn – thành thị tại Việt Nam. Viện đào tạo sau đại học Trường Đại học Kinh Tế Quốc Dân. <http://gsneu.edu.vn/ncs-nguyen-thi-thanh-huyen-bao-ve- luan-an-tien-si__222926.html>. [Ngày truy cập: 30 tháng 08 năm 2016].
Nguyễn Trọng Hoài, 2013. Giáo trình Kinh tế phát triển. Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Trần Ngọc Thơ và cộng sự, 2012. Giáo trình Tài chính quốc tế. Đại học Kinh Tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Danh mục tài liệu tiếng Anh
Acemoglu, D. 2002. Technical Change, Inequality, and the Labor Market. Journal of Economic Literature, vol. 40, no. 1, pp. 7-72.
Acemoglu, D., Naidu, S. Restrepo, P. & Robinson, J.A., 2013 . Democracy, Redistribution and Inequality. NBER Working Papers no. 19746, National Bureau of Economic Research.
Agnello, L., Mallick, S. K., & Sousa, R. M., 2012. Financial Reforms and Income Inequality. Economics Letters, vol. 116, no. 3, pp. 583-587.
Ang, J.B., 2010. Finance and Inequality: The Case of India. Southern Economic Journal, vol. 76, no.3, pp.738-761.
Apergis, N. & Ozturk, I., 2015. Testing Environmental Kuznets Curve hypothesis in Asian countries. Ecological Indicators, vol. 52, pp. 16-22.
Aradhyula, S., Rahman, T. & Seenivasan, K., 2007. Impact of International Trade on Income and Income Inequality. American Agricultural Economics Association,
Annual Meeting, pp. 175-196.
Arellano, M. & Bond, S., 1991. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies, vol. 58, no. 2, pp. 277-97.
Asongu, S.A., 2011. Finance and Inequality: Exploring pro-poor investment channels in Africa. Munich Personal RePEc Archive, No. 34994.
Atkinson, A. & Bourguignon, F., 2000. Introduction: Income distribution and economics. in: Atkinson, A. B. & Bourguignon, F. (eds.), Elsevier, pp. 1-58.
Atkinson, A. B. & Brandolini, A., 2001. Promise and Pitfalls in the Use of ‘Secondary’ Data-Sets: Income Inequality in OECD Countries As a Case Study.
Journal of Economic Literature, vol. 39, no. 3, pp. 771-799.
Atkinson, A. B. & Morelli, S., 2011. Economic crises and Inequality. Technical report no. HDRP-2011-06, United Nations Development Programme (UNDP). Basu, P. & Guariglia, A., 2007. Foreign Direct Investment, inequality, and growth.
Journal of Macroeconomics, vol. 29, pp. 824-839
Blundell, R. & Bond, S., 1998. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, vol. 87, no. 1, pp. 115-143.
Bumann, S. & Lensink, R., 2016. Capital account liberalization and income inequality. Journal of International Money and Finance, vol. 61, pp. 143–162.
Chang, J.Y., Ram, R., 2000. Level of development, rate of economic growth and income inequality. Economic Development and Cultural Change, Vol.48, No.4, pp. 787-799
Chintrakarn, P., Herzer, D. & Nunnenkamp, P., 2010. FDI and Income Inequality: Evidence from a Panel of US States. Kiel Working Paper, no. 1579.
Calderon, C. & Chong, A., 2001. External sector and income inequality in interdependent economies using a dynamic panel data approach. Economics Letters,
vol. 71, pp. 225–231.
Chudnovsky, D., López, A. & Orlicki, A., 2007. The impact of FDI on growth, employment and inequality: the Argentine experience. Global Development Network
Cornia, G. A. & Kiiski, S., 2001. Trends in Income Distribution in the Post-World War II Period Evidence and Interpretation. UNU-WIDER Discussion Papers no. 2001/89, World Institute for Development Economic Research (UNU-WIDER). Cragg, M.I. & Epelbaum, M., 1996. Why has Wage Dispersion Grown in Mexico? Is it the Incidence of Reforms or the Growing Demand for Skills?. Interamerican Seminar on Macroeconomics, vol.51, no.1, pp. 99 -116.
Deininger, K. & Squire, L., 1996. A New Data Set Measuring Income Inequality.
World Bank Economic Review, vol. 10, no. 3, pp. 565-91.
Delis, M. D., Hasan, I. & Kazakis, P., 2014. Bank regulations and income inequality: Empirical evidence. Review of Finance, vol. 18, no. 5, pp. 1811-1846.
Edwards, S., 1997. Trade policy, growth and income distribution. American Economic review, vol.87, pp.205-210.
Furceri, D. & Loungani, P., 2015. Capital Account Liberalization and Inequality. IMF Working Paper, no. 15/243.
Galbraith, J. K. & Kum, H., 2005. Estimating the Inequality of Household Incomes: A Statistical Approach to the Creation of a Dense and Consistent Global Data Set .
Review of Income and Wealth, vol. 51, no. 1, pp. 115-143.
Galor, O. & Moav, O., 2004. From Physical to Human Capital Accumulation: Inequality and the Process of Development. Review of Economic Studies, vol. 71, no. 4, pp. 1001-1026.
Galor, O. & Zeira, J., 1993. Income Distribution and Macroeconomics. Review of Economic Studies, vol. 60, no. 1, pp. 35-52.
Goldsmith, Raymond W. 1969. Financial structure and development. New Haven, CT: Yale University Press
Gordon, R. J. & Dew-Becker, I., 2008. Controversies about the Rise of American Inequality: A Survey. NBER Working Paper Series no. 13982, National Bureau of Economic Research.
Greenwood, J. & Jovanovic, B., 1990. Financial development, growth, and the distribution of income. Journal of Political Economy, vol. 98, pp. 1076-1107. Hellmann, T., Murdock, K. & Stiglitz, J.E., 2000. Liberalization, Moral Hazard in Banking and Prudential Regulation: Are Capital Requirements Enough?” American Economic Review, vol. 90, no. 1, pp. 147-165.
Jaumotte, F., Lall, S. & Papageorgiou. C., 2013. Rising Income Inequality: Technology, or Trade and Financial Globalization?. IMF Economic Review, vol. 61, no. 2, pp. 271-309.
Jha, Sailesh K., 1996. The Kuznets Curve: A Reassessment. World Development, vol. 24, No. 4, pp. 773-780.
Kai, H. & Hamorui, S., 2009. Globalization, financial depth, and inequality in Sub - Saharan Africa. Economics Bulletin, vol. 29 no.3 pp. 2025 – 2037.
Kaasa, Anneli. 2005. Factors of income inequality on their influence mechanisms: A theoretical overview. www.tyk.ut.ee
King, Robert G. & Levine, R., 1993. Finance, entrepreneurship, and growth: Theory and evidence. Journal of Monetary Economics, vol. 32, pp. 513-542
Kunieda, T.; Okada, K. & Shibata, A., 2014. Finance and Inequality: How Does Globalization Change Their Relationship?. Macroeconomic Dynamics, First View, pp. 1 38.
Kuznets, S., 1955. Economic Growth and Income Inequality. American Economic Review, vol.45, no. 1, pp. 1-28.
Lane, P.R. & Milesi-Ferretti, G.M., 2007. The external wealth of nations mark II: Revised and extended estimates of foreign assets and liabilities, 1970 -2004. Journal of International Economics, vol. 73, no. 2, pp. 223-250.
Mahesh, M., 2011. The Effect of Trade Openness on Income Inequality: Evidence from Developing Countries
McKinnon, R.I., 1973. Money and Capital in Economic Development. Washington DC, The Brookings Institution.
Naceur, Sami B. & Zhang, R., 2016. Financial Development, Inequality and Poverty: Some International Evidence. IMF Working Paper, no. 16/32
Quinn, D.P. & Toyoda, A.M., 2008. “Does Capital Account Liberalization Lead to Growth?. Review of Financial Studies, vol. 21, no. 3, pp.1403-1449.
Riggs, Jack E., Hobbs, Jeffrey C., Hobbs, Gerald R. & Riggs, Todd H., 2012. Kuznets Curves Stratified by Mean per Capita Income, 1969-2007: Implications Regarding Global Economic Development and Income Inequality. Modern Economy, vol. 3, pp. 617-625
Rose, S., 2011. Income Inequality and its contributing factors in transion economies.
Department of economics Carleton University.
Shaw, E.S., 1973. Financial Deepening in Economic Development. New York, Oxford University Press.
Stiglitz, Joseph E. & Weiss, A., 1981. Credit Rationing in Markets with Imperfect Information. The American Economic Review, vol 71, no. 3
Tarp, F. & Jensen, H.F., 2005. Trade Liberalization and Spatial Inequality: a Methodological Innovation in a Vietnamese Perspective. Review of Development Economics, vol. 9, no.1, Pages 69-86
Windmeijer, F, 2005. A finite sample correction for the variance of linear e-cient two- step GMM estimators. Journal of Econometrics, vol. 126, no. 1, pp. 25–51.
Các website tham khảo:
http://www.worldbank.org/ http://www.imf.org http://www.adb.org http://www.lisdatacenter.org/ http://web.pdx.edu/~ito/Chinn-Ito_website.htm http://www.philiplane.org http://www.lis.ceps.lu Và các trang web khác
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC A: CÂN BẰNG THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH
Tổng nhu cầu cho vay được tính bằng
𝐿 = ∫ 𝜈𝑤𝑑𝜙 = 𝜈𝑤(1 −𝑇1
1 𝑇1) (A1)
Tổng nguồn cung của các khoản tiền gửi bằng:
𝐷 = ∫ 𝑤𝑑𝜙 = 𝑤𝑇𝑇2 2
0 . (A2) Ta có F=a.L, bT1=T2, thay tất cả vào phương trình 𝐷 + 𝐹 = 𝐿 + 𝑅
𝜈𝑤(1 − 𝑇1) + (1 − ℎ)𝑤𝑏𝑇1 = 𝑤𝑏𝑇1 + 𝑎𝜈𝑤(1 − 𝑇1). (A3) Phương trình (15) có thể được viết lại như sau:
𝜈𝑤(1 − 𝑇1) = 𝑤𝑏2𝑇1 (A4)
ℎ𝑜ặ𝑐 𝑇1= 𝜈
PHỤ LỤC B: XÂY DỰNG ĐƯỜNG CONG LORENZ VÀ HỆ SỐ GINI
Phương trình tiêu dùng tổng quát của Nhà đầu tư 𝑐 = 𝜙𝑘 + 𝑟𝑑𝑑 − 𝑟𝑙𝑙.
Nếu 𝜙 > 𝑇1, ngoài việc đầu tư toàn bộ tài sản của mình, nhà đầu tư còn vay tiền, và phương trình c của nhóm nhà đầu tư này như sau:
c = 𝜙(1 + 𝜈)w − 𝑟𝑙vw = (𝜙(1 + 𝜈) − 𝜈𝑇1)w (B1) Nếu 𝜙 < 𝑇2, nhà đầu tư sẽ gửi tiết kiệm toàn bộ thu nhập, phương trình c của nhóm nhà đầu tư này:
𝑐 = 𝑏𝑟𝑙𝑑 = 𝑏𝑇1𝑤. (B2)
Cuối cùng, nếu 𝑇2 < 𝜙 < 𝑇1,nhà đầu tư sẽ đầu tư toàn bộ tài sản họ có và không đi vay. Do đó, phương trình c của nhóm này:
𝑐 = 𝜙𝑤.
(B3) Mức tiêu dùng bình quân của toàn xã hội:
𝑐̅ = ∫ 𝑏𝑇1𝑤𝑑𝜙 + ∫ 𝜙𝑤𝑑𝑇1 𝑏𝑇1 𝜙 𝑏𝑇1 0 + ∫ (𝜙(1 + 𝜈) − 𝜈𝑇𝑇1 1)𝑤𝑑 1 𝜙, = 𝑇12𝑏2𝑤 +𝑇12(1−𝑏2)𝑤 2 +((𝑣−1)𝑇12−2𝑣𝑇1+1+𝑣)𝑤 2 , = [1+ν−2ν𝑇1+𝑇1 2(𝜈+𝑏2)] 2 𝑤. (B4)
Đạo hàm của mức tiêu bình quân theo b:
𝑑𝑐̅
𝑑𝑏 = 𝑏𝑣2
𝑏2+𝑣𝑤 > 0. (B5)
Do đó, tự do hóa tài khoản vốn rõ ràng làm tăng mức tiêu thụ trung bình hoặc thu nhập
Đường cong Lorenz
Giả sử biến ngẫu nhiên Z được đặc trưng bởi hàm phân phối F(z), trung bình 𝜇 = ∫ 𝑧𝑑𝐹(𝑧) và có phân phối ngược 𝐹−1(𝑡). Đường cong Lorenz thường được định nghĩa là:
𝐿𝐶(𝑥) = 1
𝜇∫ 𝐹0𝑥 −1(𝑡)𝑑𝑡, với 0 ≤ 𝑥 ≤ 1, (B6) Trong (25), LC(x) đại diện cho tỷ lệ tổng thu nhập thuộc sở hữu x người dân. Khả năng đầu tư, φ, được phân bố đều trên [0,1]. Chức năng phân phối nghịch đảo chỉ đơn giản là 𝐹−1(𝜙) = 𝜙. Đường cong Lorenz cho tiêu dùng hoặc thu nhập do đó có thể được viết như sau:
𝐿𝐶(𝑥) = 1
𝑐̅∫ 𝑐(𝜙)𝑑𝜙0𝑥 . (B7)
Đối với nhà đầu tư có khả năng thấp, 0 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏𝑇1, biểu thức trở thành:
𝐿𝐶(𝑥) = ∫ 𝑏𝑇1
𝑐̅ 𝑤𝑑𝜙 =𝑏𝑇1𝑥 𝑐̅ 𝑤
𝑥
Đối với nhà đầu tư có khả năng trung bình, 𝑏𝑇1 ≤ 𝑥 ≤ 𝑇1, đường cong Lorenz là: 𝐿𝐶(𝑥) = ∫ 𝑏𝑇1 𝑐̅ 𝑤𝑑𝜙 + 𝑏𝑇1 0 ∫ 𝜙 𝑐̅ 𝑤𝑑𝜙 = 𝑏2𝑇12 𝑐̅ 𝑤 + 𝑥2− 𝑏2𝑇12 2𝑐̅ 𝑤 𝑥 𝑏𝑇1 = (𝑏 2𝑇12+ 𝑥2 2𝑐̅ ) 𝑤 (B9)
Còn đối với những Nhà đầu tư có khả năng cao, 𝑇1 ≤ 𝑥 ≤ 1, đường cong Lorenz có thể được tính như sau:
𝐿𝐶(𝑥) = ∫ 𝑏𝑇1 𝑐̅ 𝑤𝑑𝜙 + 𝑏𝑇1 0 ∫ 𝜙 𝑐̅𝑤𝑑𝜙 𝑇1 𝑏𝑇1 +∫ (𝜙(1+𝑣)−𝑣𝑇1) 𝑐̅ 𝑤𝑑𝜙 𝑥 𝑇1 , = 𝑏 2𝑇12 𝑐̅ 𝑤 +(1−𝑏2)𝑇12 2𝑐̅ 𝑤+((1+𝑣)𝑥 2−2𝑣𝑇1𝑥−(1−𝑣)𝑇12) 2𝑐̅ 𝑤, = ((𝑏2+𝑣)𝑇12−2𝑣𝑇1𝑥+(1+𝑣)𝑥2 2𝑐̅ ) 𝑤. (B10)
Phần thu nhập của người tiết kiệm, 𝐿𝐶(𝑇2), tương đương với: 𝐿𝐶(𝑇2)= ∫ 𝑏𝑇1
𝑐̅ 𝑤𝑑𝜙
𝑏𝑇1
0 = 𝑏𝑇12
𝑐̅ 𝑤, (B11)
Điều này có nghĩa là những người tiết kiệm , 𝑇2,sở hữu 𝑏𝑇1
2
𝑐̅ 𝑤 tổng thu nhập. Phần thu nhập của các nhà đầu tư có đi vay được cho bởi:
1 − 𝐿𝐶(𝑇1) = 1 − (∫ 𝑏𝑇1 𝑐̅ 𝑤𝑑𝜙 + 𝑏𝑇1 0 ∫ 𝜙 𝑐̅ 𝑤𝑑𝜙 𝑇1 𝑏𝑇1 ) = 1 − (2𝑏2𝑇12+𝑇12 2𝑐̅ ) 𝑤. (B12)
Cuối cùng, phần thu nhập của nhóm trung gian, những nhà đầu tư không vay:
𝐿𝐶(𝑇1) − 𝐿𝐶(𝑇2) = ((1−𝑏2)𝑇12
2𝑐̅ ) 𝑤. (B13)
Hệ số Gini
Theo định nghĩa, GINI bằng:
Gini = 2 ∫ (𝑥 − 𝐿𝐶(𝑥))𝑑𝑥
1
0 = 1 − 2 ∫ 𝐿𝐶(𝑥)𝑑𝑥
1 0
Đường cong Lorenz bằng:
∫ 𝐿𝐶(𝑥)𝑑𝑥01 .= ∫ 𝑏𝑇1𝑥 𝑐̅ 𝑤𝑑𝑥 𝑏𝑇1 0 +∫ 𝑏2𝑇12+𝑥2 2𝑐̅ 𝑤𝑑𝑥 𝑇1 𝑏𝑇1 +∫ (𝑏2+𝑣)𝑇12−2𝑣𝑇1𝑥+(1+𝑣)𝑥2 2𝑐̅ 𝑤𝑑𝑥 1 𝑇1 , = 𝑇1 3𝑏3 2𝑐̅ 𝑤 + (1+3𝑏2−4𝑏3)𝑇13 6𝑐̅ 𝑤 +3(𝑏2+𝑣)𝑇12−(3𝑏2+𝑣+1)𝑇13−3𝑣𝑇1+1+𝑣 6𝑐̅ 𝑤, = 1+𝑣−3𝑣𝑇1+3(𝑏 2+𝑣)𝑇12−(𝑏3+𝑣)𝑇13 6𝑐̅ 𝑤. (B14)) Lúc này hệ số Gini bằng: Gini ≡ 1 − 2 ∫ 𝐿𝐶(𝑥)𝑑𝑥01 = 2𝑇13(𝜈+𝑏3)−3𝑇12(𝜈+𝑏2)+1+𝜈 3(𝑇12(𝜈+𝑏2)−2𝜈𝑇1+1+𝜈) . (B15) Hệ số Gini là hoàn toàn xác định bởi giá trị ngưỡng T1, độ sâu tài chính v, cũng như tự do hóa tài chính b
PHỤ LỤC C: KẾT QUẢ HỒI QUY TỪ PHẦN MỀM STATA dns 805 1.632754 1.102863 -2.659709 5.220869 schooling 379 50.29357 13.77493 19.83222 79.55111 agedepentd~e 805 64.44108 19.84841 19.79792 113.3084 tradeopen 781 76.54907 35.20981 13.75305 209.8912 inflation 799 76.83109 671.6563 -8.704809 15444.38 gdp 799 2.108471 5.534563 -45.32511 30.34224 fdi 785 3.138057 4.229506 -5.111782 45.2732 findepth 703 23.18811 17.01536 .0107454 109.0879 kaopen 758 -.1025068 1.355137 -1.894798 2.389193 gini 698 40.34884 7.010574 18.79379 59.64436 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
dns 0.3019 -0.1080 -0.1448 -0.2861 -0.2736 0.0046 -0.2690 0.8665 -0.6946 1.0000 schooling -0.1305 0.2575 0.1016 0.3110 0.2656 0.0543 0.1816 -0.7260 1.0000 agedepentd~e 0.4437 -0.0588 -0.3936 -0.2779 -0.2747 -0.0189 -0.1873 1.0000 tradeopen -0.0234 -0.0892 0.2415 0.4307 0.0988 -0.1151 1.0000 inflation 0.0046 -0.0619 -0.0589 -0.0335 -0.1091 1.0000 gdp -0.0821 0.0770 -0.0418 0.2036 1.0000 fdi -0.0400 0.1616 0.1270 1.0000 findepth -0.0486 -0.1235 1.0000 kaopen 0.2544 1.0000 gini 1.0000 gini kaopen findepth fdi gdp inflat~n tradeo~n agedep~e school~g dns
(Robust, but weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(11) = 10.64 Prob > chi2 = 0.474 (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Sargan test of overid. restrictions: chi2(11) = 14.00 Prob > chi2 = 0.233 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 1.53 Pr > z = 0.125 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.12 Pr > z = 0.034 L(2/6).(L.lngini kaopen lnfindepth) collapsed
GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) Instruments for first differences equation
x -.0227467 .010812 -2.10 0.043 -.0446963 -.0007972 L1. -.0314671 .0143271 -2.20 0.035 -.0605527 -.0023816 lnfindepth kaopen .0627461 .02438 2.57 0.014 .013252 .1122402 L1. .9244099 .191778 4.82 0.000 .5350799 1.31374 lngini lngini Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Corrected
Prob > F = 0.000 max = 21 F(4, 35) = 15.97 avg = 16.26 Number of instruments = 15 Obs per group: min = 2 Time variable : year Number of groups = 35 Group variable: id Number of obs = 569 Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM
Difference (null H = exogenous): chi2(1) = 0.00 Prob > chi2 = 0.966 Hansen test excluding group: chi2(10) = 10.77 Prob > chi2 = 0.376 iv(gdp)
Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: (Robust, but weakened by many instruments.)
Hansen test of overid. restrictions: chi2(11) = 10.77 Prob > chi2 = 0.463 (Not robust, but not weakened by many instruments.)
Sargan test of overid. restrictions: chi2(11) = 13.55 Prob > chi2 = 0.259 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 1.54 Pr > z = 0.123 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.11 Pr > z = 0.035