Tương tự như mô hình hồi quy theo FD, tác giả thực hiện các phép hồi quy và kiểm định cho FI và FM. Các kết quả được trình bày chi tiết trong Phụ lục E. Các kết quả tóm tắt chính như sau:
Bảng 4.9: Hồi quy FEM(FI) và FEM(FM)
Dependent variable (Biến phụ thuộc):
LOG.GDPPC (FI) (FM) LOG.FI 0.836*** (0.103) LOG.FM 0.235*** (0.040) OPEN 0.254*** 0.379*** (0.073) (0.073) INF -1.815*** -1.705*** (0.306) (0.326) INF.SQ 1.382*** 1.296*** (0.277) (0.294) POPR -8.469*** -11.120*** (2.713) (2.834) R2 0.532 0.471 Adjusted R2 0.500 0.434 F Statistic 46.616*** 36.445*** df 5; 205 5; 205 Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Nguồn: Tác giả tính toán
Theo Bảng 4.9, cũng như mô hình theo FD, dấu hệ số hồi quy của các biến số cũng giống như kỳ vọng. Ngoài ra, tương tự như POLS đã chỉ ra, tác động của FI lên GDPPC mạnh hơn so với tác động của FM. Các hệ số chặn của từng quốc gia cho 2 mô hình lần lượt theo FI và FM được trình bày trong Bảng 4.10. Ngoài ra, các kiểm định tính gộp và tính chéo (Bảng PL 7) cũng cho thấy rằng mô hình FEM phù hợp hơn so với POLS.
Bảng 4.10: Hệ số chặn mô hình FEM(FI), FEM(FM) từng quốc gia
FEM(FI)
Brunei Cambodia Indonesia Laos Malaysia 11.030253 7.933702 9.033871 8.326547 9.071015 Myanmar Philippines Singapore Thailand Vietnam 7.872990 8.565852 10.166933 8.769349 7.900203
FEM(FM)
Brunei Cambodia Indonesia Laos Malaysia 10.735117 7.655557 8.194528 7.465705 8.671691 Myanmar Philippines Singapore Thailand Vietnam 8.495354 7.699551 9.513311 8.163310 7.149230
Nguồn: Tác giả tính toán
Tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy REM lần lượt cho 2 biến số FI, FM. Kết quả trình bày tại Bảng 4.11 như sau:
Bảng 4.11: Các mô hình FEM, REM cho FI và FM
Dependent variable (Biến phụ thuộc):
LOG.GDPPC
FEM(FI) REM(FI) FEM(FM) REM(FM)
LOG.FI 0.836*** 0.868*** (0.103) (0.103) LOG.FM 0.235*** 0.238*** (0.040) (0.039) OPEN 0.254*** 0.269*** 0.379*** 0.387*** (0.073) (0.072) (0.073) (0.072) INF -1.815*** -1.852*** -1.705*** -1.718*** (0.306) (0.308) (0.326) (0.323) INF.SQ 1.382*** 1.416*** 1.296*** 1.309*** (0.277) (0.278) (0.294) (0.292) POPR -8.469*** -7.860*** -11.120*** -10.919*** (2.713) (2.719) (2.834) (2.805) Constant 8.878*** 8.369*** (0.333) (0.431) R2 0.532 0.535 0.471 0.473 Adjusted R2 0.500 0.525 0.434 0.461 F Statistic 46.616*** 49.324*** 36.445*** 38.460*** df 5; 205 5; 214 5; 205 5; 214 Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Từ đây, tác giả lựa chọn mô hình bằng kiểm định Hausman. Kết quả kiểm định Hausman được trình bày trong Bảng 4.12.
Mô hình theo FI
Hausman Test
data: LOG.GDPPC ~ LOG.FI + OPEN + INF + INF.SQ + POPR chisq = 12.633, df = 5, p-value = 0.02707
alternative hypothesis: one model is inconsistent
Mô hình theo FM
Hausman Test
data: LOG.GDPPC ~ LOG.FM + OPEN + INF + INF.SQ + POPR chisq = 0.59289, df = 5, p-value = 0.9883
alternative hypothesis: one model is inconsistent
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy, đối với mô hình theo FI, mô hình Fixed Effect phù hợp hơn so với Random Effect, trong khi mô hình theo biến FM thì nhất quán với mô hình theo FD (Random Effect phù hợp hơn).
Các kiểm định phụ như mô hình với FD cũng được thực hiện và trình bày trong Bảng PL. Các tính toán cho thấy, mô hình tồn tại hiện tượng phụ thuộc chéo, tự tương quan bậc 1 và phương sai sai số thay đổi. Sau khi thực hiện các ước lượng vững, sai số chuẩn của các hệ số hồi quy đã tăng lên. Nói cách khác, khoảng tin cậy của các hệ số này đã không còn bị đánh giá quá cao so với trước, các hệ số ước lượng trở nên vững hơn. Ngoài ra, hệ số hồi quy của POPR đã không còn ý nghĩa thống kê, tác động của OPEN lên LOG.GDPPC cũng đã trở nên yếu hơn.
Thảo luận kết quả
Dựa trên các kết quả tính toán hồi quy và kiểm định, tác giả có thể đưa ra một số những nhận xét sau đây:
- Thứ nhất, giống như kỳ vọng, các chỉ số phát triển tài chính có sự đóng góp vào tăng trưởng, cụ thể là tương quan dương tính với tăng trưởng trong cả 3 mô hình POLS, FEM và REM. Kết quả này hoàn toàn thống nhất với phần lớn các nghiên cứu trong hơn nửa thế kỷ qua, đặc biệt trong bối cảnh của bộ chỉ số mới vừa được ra đời. Điều này một mặt khẳng định nhận xét của Nicholas Stern cho rằng: “Trong nhiều năm qua, các kiểm định kinh tế lượng về mối quan hệ giữa hai biến số này càng
ngày càng vững chắc” (trích trong Caprio và Honohan, 2001), mặt khác cho thấy được tính khả thi trong việc sử dụng bộ chỉ mới này nhằm đánh giá tăng trưởng cũng theo dõi và thiết lập các chính sách cho khu vực tài chính nhằm thúc đẩy tăng trưởng.
- Thứ hai, cả hệ thống tài chính theo ngân hàng (đại diện bằng FI) và hệ thống tài chính theo thị trường (FM) đều tác động dương tính đến tăng trưởng. Kết quả thống nhất với Beck và Levine (2004), và như 2 tác giả này hàm ý rằng, các dịch vụ mà TTTC cung cấp có sự khác biệt nhưng cũng hiệu quả giống như khu vực TGTC. Ngoài ra, những tính toán cho thấy khu vực ngân hàng và TGTC (FI) luôn tác động mạnh hơn lên tăng trưởng so với khu vực TTTC (FM). Kết quả này thống nhất với nghiên cứu của Choe và Moosa (1999); và Ang và McKibbin (2007) khi nghiên cứu các nước đang phát triển (như Malaysia) hoặc trong giai đoạn phát triển (Hàn Quốc giai đoạn 1970 – 1992). Điều này có thể hàm ý rằng, hệ thống tài chính của khu vực Đông Nam Á vẫn phụ thuộc phần lớn vào những dịch vụ từ hệ thống ngân hàng và TGTC hơn là các giao dịch trên TTTC.
- Thứ ba, trong mô hình POLS, các yếu tố tương tác tác động âm tính đến tăng trưởng kinh tế. Điều này cho thấy rằng, nếu phát triển tài chính không phù hợp với phát triển kinh tế, thì phát triển tài chính có thể sẽ tác động yếu đi hoặc thậm chí làm giảm tăng trưởng nếu như sự chênh lệch này tăng lên. Khi đó, nền kinh tế sẽ rơi vào trạng thái mà Arcand và cộng sự (2015) gọi là “tài chính quá mức”(too much finance). Các tác giả đã chỉ ra rằng, có một ngưỡng chênh lệch mà tại đó phát triển sẽ gây hại đến tăng trưởng kinh tế.
- Thứ tư, trong tất cả các mô hình (POLS lẫn FEM và REM), tác động của các biến phát triển tài chính lên GDPPC đều đứng sau tăng trưởng dân số và lạm phát. Điều này hàm ý rằng, hệ thống tài chính của khu vực Đông Nam Á vẫn còn đang trên đà phát triển và cần được phát triển mạnh hơn. Hơn nữa, tăng trưởng dân số vẫn là một thành tố quan trọng đối với GDPPC ở khu vực Đông Nam Á (và điều này khá đúng trong trường hợp các quốc gia như Việt Nam, Lào và Campuchia, nhiều nghiên cứu đã cho thấy lực lượng lao động chiếm tỉ lệ khá cao trong 3 thành phần
đóng góp vào thu nhập). Ngoài ra, thu nhập khu vực này khá nhạy cảm với những dao động trong lạm phát.
- Thứ năm, sự suy giảm mức ý nghĩa của biến tăng trưởng dân số sau khi thực hiện ước lượng vững hàm ý rằng: mặc dù tác động của dân số sau 1990 có xu hướng làm giảm tăng trưởng kinh tế giống như những nghiên cứu của Mason (2001) và Bloom và Williamson (1998), tuy nhiên trong dài hạn, tác động này sẽ yếu dần và sẽ không còn ảnh hưởng mạnh đến tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, điều đáng chú ý hơn trong đề tài này đó là, sự xuất hiện của các biến POPR đã làm giảm hệ số hồi quy của các biến phát triển tài chính khá đáng kể, hay nói cách khác, là kìm hãm tác động của phát triển đến tăng trưởng. Điều này có thể được giải thích bởi 1 số nguyên nhân mà Estrada và cộng sự (2010) đã chỉ ra: (i) dân số của khu vực Đông Nam Á mặc dù khá đông, nhưng khả năng tiếp cận đến khu vực vẫn còn hạn chế. Các khảo sát của WB cho thấy, ở các nước khu vực Đông Á, số lượng ATM và chi nhánh ngân hàng/100,000 người khá thấp so với các khu vực khác, có ít hơn 20% các DN vừa và nhỏ có thể tiếp cận đến các nguồn tài trợ bên ngoài; (ii) tồn tại quá nhiều rào cản về tài sản thế chấp hay hồ sơ đi vay từ các ngân hàng (đặc biệt tại các nước Malaysia, Philippines, Thailand và Việt Nam) kìm hãm người nghèo tham gia vào các hoạt động kinh doanh có lợi và tạo điều kiện cho các DN cải tiến công nghệ và có động lực sáng tạo.
TỔNG KẾT CHƯƠNG 4
Trong chương 4 này, tác giả đã trình bày các tính toán thống kê mối tương quan giữa các biến số phát triển tài chính và tăng trưởng ở khu vực Đông Nam Á trong giai đoạn 1992 – 2014. Mặc dù tồn tại một số vấn đề về hiệu ứng tương tác trong các mô hình POLS, các ảnh hưởng của tăng trưởng dân số ảnh hưởng đến mức độ tác động của các biến số phát triển tài chính lên tăng trưởng, nhưng nhìn chung, các biến số phát triển tài chính này đều tác động tích cực đến tăng trưởng. Các kết quả hồi quy đều đạt được các kỳ vọng đặt ra. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết luận và các hạn chế của đề tài.
KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI
Kết luận
Phát triển tài chính là một tiến trình đa chiều, do đó đánh giá tác động của yếu tố này đến tăng trưởng đòi hỏi phải có những chỉ số thích hợp, đồng thời phải đáp ứng được nhu cầu ra quyết định nhanh chóng trước những thay đổi trong nền kinh tế. Sự ra đời của bộ chỉ số phát triển tài chính mới đã cho phép theo dõi, đánh giá và thiết lập các chính sách một cách dễ dàng hơn không những đối với hệ thống tài chính, mà còn đối với phát triển kinh tế.
Dựa trên những bằng chứng phân tích dữ liệu của khu vực Đông Nam Á giai đoạn 1992 – 2014, các kết luận chính có thể rút ra trong nghiên cứu này như sau:
- Thứ nhất, tác động dương tính của phát triển tài chính đến tăng trưởng là một mối quan hệ rất vững chắc. Bên cạnh đó, các kết quả cũng đã cho thấy sự phát triển tài chính quá mức cũng có thể gây ra những tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Các kết quả này thống nhất với phần lớn các nghiên cứu về chủ đề này trong nhiều thập kỷ qua, và hơn thế, có thể hàm ý rằng, bộ chỉ số mới của IMF có xác suất khả thi rất cao trong việc sử dụng để dự báo tăng trưởng cũng như thiết lập các chính sách cần thiết.
- Thứ hai, tác động của khu vực ngân hàng đến thu nhập thường cao hơn nhiều so với tác động của khu vực TTTC trong giai đoạn nghiên cứu. Điều này có thể cho thấy, mặc dù tồn tại những rào cản trong việc tiếp cận dịch vụ ngân hàng của khu vực như WB nhận xét, nhưng khu vực này vẫn đã hoạt động hiệu quả hơn.
- Thứ ba, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy, riêng đối với khu vực Đông Nam Á, sự phát triển tài chính vẫn chưa thật sự có những tác động mạnh mẽ so với các nhân tố khác dân số (lao động) và lạm phát. Điều này hàm ý rằng, hệ thống tài chính của khu vực này vẫn chưa hoàn toàn phát triển và do đó, Đông Nam Á có thể
trở thành một khu vực đầy cơ hội cho lĩnh vực dịch vụ tài chính như nhận xét của các tổ chức quốc tế và chuyên gia trên báo chí.
Tóm lại, kết quả nghiên cứu đã đưa lại những bằng chứng thực nghiệm củng cố những lỗ hổng tri thức liên quan đến chủ đề này.
Hạn chế của đề tài
Mặc dù nghiên cứu đã đạt được những kết quả nhất định, song vẫn tốn tại nhiều hạn chế, có thể liệt kê ra như sau:
- Thứ nhất, một hạn chế mang tính khách quan đến từ chính một trong những nhược điểm của bộ chỉ số này: đó là không xét đến các động lực bên dưới hệ thống tài chính như yếu tố thể chế, khung pháp lý, khả năng bảo vệ nhà đầu tư thiểu số, thời gian và chi phí thực hiện hợp động, khả năng xử lý phá sản… và các tổ chức cũng như hoạt động tài chính khác (như hệ thống ngân hàng bóng tối). Do đó, tác động của các biến số phát triển tài chính phần nào không đánh giá đầy đủ các dao động trong thu nhập.
- Thứ hai, mặc dù các mô hình cho thấy có tồn tại sự phụ thuộc chéo giữa các đối tượng, tác giả vẫn chưa đưa ra phương thức để kiểm soát hiện tượng này. Điều này bắt nguồn từ 2 nguyên nhân chính: (i) tuy các phương pháp xử lý được chứng minh thành công về mặt lý thuyết, nhưng các phần mềm thống kê hiện nay vẫn chưa thể thực hiện xử lý một cách tối ưu nhất31; (ii) một số nghiên cứu gần đây (như Menyah và cộng sự (2014); Chortareas và cộng sự (2015)) cũng đã thử kiểm định đồng liên kết cho dữ liệu bảng có xét đến hiện tượng phụ thuộc chéo, nhưng các tác giả sử dụng biện pháp “đường vòng” (tức sử dụng rất nhiều các biến giả cũng như các phương pháp mô phỏng phức tạp) và đòi hỏi kết hợp nhiều phần mềm thống kê để xử lý, và do đó khá tốn kém và phức tạp.
- Thứ ba, do thời lượng nghiên cứu giới hạn, tác giả vẫn chưa xét đến cơ chế truyền dẫn tác động cũng như xét quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng, mà chỉ dừng lại ở các mô hình tương quan.
- Ngoài ra, việc lựa chọn các biến số đưa vào mô hình hồi quy FEM/REM ở đây có thể xem là thực hiện theo phương pháp “vét cạn” cũng như căn cứ vào chỉ số R2. Phương pháp này mặc dù phổ biến nhưng vẫn có các hạn chế nhất định (do R2 thường tăng lên nếu số lượng biến tăng lên32). Hiện nay phương pháp chọn mô hình theo trường phái Bayesian được chứng minh là khá chính xác trong các nghiên cứu lâm sàng y khoa, khoa học tự nhiên và xã hội. Tuy nhiên, cũng giống như hiện tượng phụ thuộc chéo, các gói hỗ trợ để thực hiện phương pháp này chỉ mới được xây dựng thành công cho các dữ liệu chuỗi thời gian và chéo33.
Tuy nhiên, ở khía cạnh tích cực, các hạn chế này có thể mở ra các hướng nghiên cứu cho tương lai: (i) tái xây dựng và củng cố bộ chỉ số tài chính; (ii) xử lý các hiện tượng phụ thuộc chéo tồn tại trong mô hình; (iii) nghiên cứu cơ chế truyền dẫn và quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng theo bộ chỉ số mới; và (iv) nghiên cứu thống kê suy diễn quan hệ tài chính – tăng trưởng theo trường phái Bayesian.
32 Mặc dù không phải lúc nào cũng như vậy, nhưng phần lớn đều như thế.
33 Stata phiên bản 15 cũng đã cập nhật những cải tiến về phương pháp Bayesian cho dữ liệu panel, tuy nhiên do điều kiện hạn chế, tác giả vẫn chưa thử sử dụng các công cụ này. Riêng trong phần mềm R, gói hỗ trợ Bayes cho panel data mới nhất hiện nay là bdynsys chỉ có thể thực hiện đối với các bảng nhỏ và ít biên (5 biến số trở xuống).
TỔNG KẾT CHƯƠNG 5
Trong chương này, tác giả trình bày các kết luận chính đạt được trong nghiên cứu. Các kết luận này đã cho thấy rằng mục tiêu của đề tài đã được hoàn thành và có ý nghĩa nhất định. Ngoài ra, các hạn chế trong đề tài cũng được xác định rõ và đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Adamopoulos, A. (2013). Financial development and economic growth: A revised empirical study for Ireland. European Research Studies, 16(2), 25.
Adnan, N. (2009). Measurement of financial development: A fresh approach. Paper presented at the 8th International Conference on Islamic Economics and Finance, Center for Islamic Economics and Finance.
Adusei, M. (2013). Finance-growth nexus in Africa: a panel generalized method of moments (GMM) analysis. Asian Economic and Financial Review, 3(10), 1314.
Agbelenko, F. A. (2015). Financial development and economic growth in Togo. African
Journal of Business Management, 9(18), 633-640.
Aizenman, J., Jinjarak, Y. và Park, D. (2015). Financial development and output growth in developing Asia and latin America: A comparative sectoral analysis Working Paper
(Vol. 20917). Cambridge, Massachusetts: NBER.
Akinlo, A. E. và Egbetunde, T. (2010). Financial development and economic growth: The experience of 10 sub-Saharan African countries revisited. The Review of Finance and
Banking, 2(1).