CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN
5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo
Mặc dù tác giả luận văn đã cố gắng nổ lực hoàn thành nghiên cứu một cách tốt nhất, nhưng luận văn này vẫn còn tồn tại những hạn chế đến từ cả yếu tố chủ quan lẫn yếu tố khách quan.
Hạn chế thứ nhất là về dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này. Do dữ liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu của World Bank với mốc thời gian bắt đầu cung cấp dữ liệu là năm 2004 cho đến thời điểm hiện tại nên mẫu nghiên cứu tương đối nhỏ với 463 quan sát. Tuy nhiên, khi dữ liệu về độ bao phủ của các cơ quan tham chiếu tín dụng dài hơn theo thời gian, kết quả nghiên cứu này có thể được sử dụng để so sánh, tham chiếu với các nghiên cứu khác nhằm tìm ra mối quan hệ giữa bất cân xứng thơng tin và phát triển
tài chính tại các quốc gia thuộc nhóm thu nhập thấp, trung bình thấp và trung bình cao tại châu Á.
Hạn chế thứ hai là về thiết kế nghiên cứu trong luận văn. Nghiên cứu này sử dụng mối quan hệ phi tuyến theo dạng đồ thị chữ U ngược để mô tả về mối quan hệ phi tuyến giữa độ bao phủ của cơ quan đăng kí tín dụng cơng và phát triển tài chính. Tuy nhiên, tác giả cũng chưa chỉ ra được chính xác tiếp điểm mà tại đó là điểm chuyển từ quan hệ tuyến tính đồng biến sang quan hệ tuyến tính nghịch biến.
Hạn chế thứ ba là về phương pháp ước lượng mơ hình hồi quy với dữ liệu bảng động, khắc phục hiện tượng nội sinh tiềm tàng. Luận văn này giải quyết vấn đề nội sinh tiềm tàng này bằng cách lấy độ trễ 1 kỳ của các biến giải thích trong mơ hình hồi quy khi thực hiện ước lượng mơ hình hồi quy với phương pháp ước lượng phù hợp. Tuy nhiên, vẫn còn biện pháp khắc phục hiện tượng nội sinh phù hợp hơn dành cho dữ liệu bảng động là phương pháp GMM.
Tuy nhiên, các hạn chế trên đây cũng có thể là hướng mở rộng nghiên cứu sâu hơn cho đề tài về mối quan hệ giữa bất cân xứng thông tin và phát triển tài chính tiếp theo. Ngồi ra, các nghiên cứu trong tương lai cũng có thể khai thác đề tài nghiên cứu theo hướng sử dụng phương pháp hồi quy phân vị để xem xét tại các mức phân vị khác nhau của phát triển tài chính về ảnh hưởng của bất cân xứng thông tin lên phát triển tài chính và tác động khác nhau của các loại hình cơ quan tham chiếu tín dụng lên phát triển tài chính.
TĨM TẮT CHƯƠNG 5
Trong chương này, tác giả đã tóm tắt những kết quả của q trình nghiên cứu, đưa ra một số giải pháp kiến nghị nhằm thúc đẩy phát triển tài chính tại các quốc gia thuộc nhóm thu nhập thấp, trung bình thấp và trung bình cao ở châu Á.
Theo đó, tác giả đề xuất các giải pháp sau:
(i) Một là, đảm bảo rằng một khung pháp lý được áp dụng để bảo vệ quyền riêng tư nhưng không cản trở việc thành lập cũng như rào cản hoạt động của các văn phịng thơng tin tín dụng tư nhân;
(ii) Hai là, giới hạn có chọn lọc phạm vi và/hoặc độ sâu của thông tin được cung cấp bởi cơ quan đăng ký tín dụng cơng.
(iii) Ba là, học hỏi kinh nghiệm thành cơng của các cơ quan tham chiếu tín dụng trước đó trên Thế giới.
Ở nội dung cuối cùng của chương này, tác giả đã đánh giá được các kết quả đạt được của luận văn, xem xét những hạn chế của đề tài và gợi ý các hướng nghiên cứu tiếp theo.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Aggarwal, R., Demirgỹỗ-Kunt, A., & Perớa, M. S. M. (2011). Do remittances promote financial development? Journal of Development Economics, 96(2),
255–264. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2010.10.005
2. Asongu, S. A. (2012). Government Quality Determinants of Stock Market Performance in African Countries. Journal of African Business, 13(3), 183–199. https://doi.org/10.1080/15228916.2012.727744
3. Asongu, S. A. (2015). Finance and growth: New evidence from meta-analysis.
Managerial Finance, 41(6), 615–639. https://doi.org/10.1108/MF-09-2013-0249
4. Asongu, S. A., & Nwachukwu, J. C. (2017). At what levels of financial development does information sharing matter? Financial Innovation, 3(1), 11.
https://doi.org/10.1186/s40854-017-0061-1
5. Asongu, S. A., Nwachukwu, J. C., & Tchamyou, V. S. (2016). Information asymmetry and financial development dynamics in Africa. Review of
Development Finance, 6(2), 126–138. https://doi.org/10.1016/j.rdf.2016.09.001
6. Baltagi, B. H., Demetriades, P. O., & Law, S. H. (2009). Financial development and openness: Evidence from panel data. Journal of Development Economics,
89(2), 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2008.06.006
7. Boyd, J. H., Levine, R., & Smith, B. D. (2001). The impact of inflation on financial sector performance. Journal of Monetary Economics, 47(2), 221–248. https://doi.org/10.1016/S0304-3932(01)00049-6
8. Do, Q.-T., & Levchenko, A. A. (2007). Comparative advantage, demand for external finance, and financial development. Journal of Financial Economics,
86(3), 796–834. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2006.11.004
9. Galindo, A., & Miller, M. (2001). Can Credit Registries Reduce Credit
Constraints? Empirical Evidence on the Role of Credit Registries in Firm Investment Decisions. 25.
10. Greenwood, J., & Jovanovic, B. (1990). Financial Development, Growth, and the Distribution of Income. Journal of Political Economy, 98(5, Part 1), 1076– 1107. https://doi.org/10.1086/261720
11. Huang, Y. (2010). Political Institutions and Financial Development: An
Empirical Study. World Development, 38(12), 1667–1677.
https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2010.04.001
12. Huang, Y. (2011). Private investment and financial development in a globalized world. Empirical Economics, 41(1), 43–56. https://doi.org/10.1007/s00181-010- 0394-3
13. Huang, Y., & Temple, J. R. W. (2005). Does External Trade Promote Financial
Development? (SSRN Scholarly Paper No. ID 785244). Retrieved from Social
Science Research Network website: https://papers.ssrn.com/abstract=785244 14. Huybens, E., & Smith, B. D. (1999). Inflation, financial markets and long-run
real activity. Journal of Monetary Economics, 43(2), 283–315.
https://doi.org/10.1016/S0304-3932(98)00060-9
15. Ivashina, V. (2009). Asymmetric information effects on loan spreads. Journal of
Financial Economics, 92(2), 300–319.
https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2008.06.003
16. Jaffee, D., & Levonian, M. (2001). The Structure of Banking Systems in Developed and Transition Economies. European Financial Management, 7(2),
161–181. https://doi.org/10.1111/1468-036X.00151
17. Levine, R. (1999). Financial Development and Economic Growth: Views and
Agenda. https://doi.org/10.1596/1813-9450-1678
18. Love, I., & Mylenko, N. (2003). Credit Reporting and Financing Constraints. https://doi.org/10.1596/1813-9450-3142
19. McKinnon, R. I. (1973). Money and capital in economic development. Retrieved from http://agris.fao.org/agris-search/search.do?recordID=US201300494447
20. Saint-Paul, G. (1992). Technological choice, financial markets and economic development. European Economic Review, 36(4), 763–781.
https://doi.org/10.1016/0014-2921(92)90056-3
21. Shaw, E. S. (1973). Financial deepening in economic development. Retrieved from http://agris.fao.org/agris-search/search.do?recordID=XF2015011329
22. Triki, T., & Gajigo, O. (2012). Working Paper 154 - Credit Bureaus and
Registries and Access to Finance: New Evidence from 42 African Countries
[Working Paper Series]. Retrieved from African Development Bank website: https://econpapers.repec.org/paper/adbadbwps/407.htm
23. Uchenna, E., Evans, O. S., & Stephen, O. (2015). One Dollar, One Bank Account: Remittance and Bank Breadth in Nigeria. Journal of International
Migration and Integration, 16(3), 761–781. https://doi.org/10.1007/s12134-014-
PHỤ LỤC
Kết quả ước lượng mơ hình (1)
.
rho .90461299 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 8.4872074 sigma_u 26.136752 _cons 21.04039 4.787398 4.39 0.000 11.27643 30.80435 Trade .1551136 .0560977 2.77 0.009 .0407015 .2695257 NODA -.2176555 .1819852 -1.20 0.241 -.5888168 .1535057 Inflation -.0735143 .048167 -1.53 0.137 -.1717516 .0247229 GDPg -.0271263 .0787769 -0.34 0.733 -.187793 .1335403 PCR .5538612 .0923714 6.00 0.000 .3654684 .742254 PCB .2810387 .0748659 3.75 0.001 .1283487 .4337286 BcBd Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 32 clusters in code) corr(u_i, Xb) = 0.3301 Prob > F = 0.0000 F(6,31) = 14.15 overall = 0.4808 max = 13 between = 0.5040 avg = 10.6 R-sq: within = 0.4280 Obs per group: min = 4 Group variable: code Number of groups = 32 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 339 . xtreg BcBd PCB PCR GDPg Inflation NODA Trade, fe cluster(code)
Kết quả ước lượng mơ hình (2)
rho .94702862 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 9.8386122 sigma_u 41.600135 _cons 35.92457 6.199026 5.80 0.000 23.28158 48.56757 Trade .1169521 .0697082 1.68 0.103 -.0252189 .259123 NODA -.071942 .1432039 -0.50 0.619 -.3640084 .2201244 Inflation -.1457043 .087984 -1.66 0.108 -.3251489 .0337403 GDPg -.0802674 .0871038 -0.92 0.364 -.2579167 .0973819 PCR .6001776 .0906083 6.62 0.000 .4153808 .7849744 PCB .3736909 .0880864 4.24 0.000 .1940375 .5533444 FcFd Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 32 clusters in code) corr(u_i, Xb) = 0.2345 Prob > F = 0.0000 F(6,31) = 11.75 overall = 0.2815 max = 13 between = 0.3243 avg = 10.6 R-sq: within = 0.4493 Obs per group: min = 4 Group variable: code Number of groups = 32 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 339 . xtreg FcFd PCB PCR GDPg Inflation NODA Trade, fe cluster(code)
Kết quả ước lượng mơ hình (3)
.
rho .91136386 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 9.9221292 sigma_u 31.815985 _cons 33.56152 7.523933 4.46 0.000 18.21636 48.90669 Trade .1221197 .0949144 1.29 0.208 -.0714595 .3156989 NODA -.2325358 .2145852 -1.08 0.287 -.6701853 .2051137 Inflation -.1543492 .0752262 -2.05 0.049 -.3077742 -.0009243 GDPg -.0772795 .1093702 -0.71 0.485 -.3003414 .1457824 dePCB2 .0019098 .0028339 0.67 0.505 -.0038699 .0076895 de_PCB .2993566 .0796686 3.76 0.001 .1368714 .4618417 BcBd Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 32 clusters in code) corr(u_i, Xb) = 0.3571 Prob > F = 0.0068 F(6,31) = 3.70 overall = 0.2762 max = 13 between = 0.2270 avg = 10.6 R-sq: wit hin = 0.2182 Obs per group: min = 4 Group variable: code Number of groups = 32 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 339 . xtreg BcBd de_PCB dePCB2 GDPg Inflation NODA Trade, fe cluster(code)
Kết quả ước lượng mơ hình (4)
.
rho .94415067 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 11.308622 sigma_u 46.496616 _cons 50.36613 8.936383 5.64 0.000 32.14026 68.592 Trade .0820219 .111708 0.73 0.468 -.1458081 .3098519 NODA -.0888178 .1813791 -0.49 0.628 -.4587428 .2811073 Inflation -.233716 .1181119 -1.98 0.057 -.4746067 .0071748 GDPg -.1343053 .1147662 -1.17 0.251 -.3683725 .0997619 dePCB2 .0019452 .0022959 0.85 0.403 -.0027373 .0066276 de_PCB .3934454 .0919313 4.28 0.000 .2059503 .5809405 FcFd Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 32 clusters in code) corr(u_i, Xb) = 0.2377 Prob > F = 0.0034 F(6,31) = 4.19 overall = 0.1406 max = 13 between = 0.1857 avg = 10.6 R-sq: wit hin = 0.2725 Obs per group: min = 4 Group variable: code Number of groups = 32 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 339 . xtreg FcFd de_PCB dePCB2 GDPg Inflation NODA Trade, fe cluster(code)
Kết quả ước lượng mơ hình (5)
.
rho .92690499 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 9.4413008 sigma_u 33.620609 _cons 37.38339 4.735282 7.89 0.000 27.72572 47.04106 Trade .0861926 .060274 1.43 0.163 -.036737 .2091223 NODA -.2243439 .2216689 -1.01 0.319 -.6764406 .2277529 Inflation -.1325291 .0591282 -2.24 0.032 -.2531219 -.0119362 GDPg -.0279165 .0961491 -0.29 0.773 -.2240138 .1681808 dePCR2 -.0078894 .0047677 -1.65 0.108 -.0176131 .0018343 de_PCR .6109929 .102202 5.98 0.000 .4025506 .8194351 BcBd Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 32 clusters in code) corr(u_i, Xb) = 0.1589 Prob > F = 0.0000 F(6,31) = 17.75 overall = 0.1299 max = 13 between = 0.0213 avg = 10.6 R-sq: wit hin = 0.2922 Obs per group: min = 4 Group variable: code Number of groups = 32 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 339 . xtreg BcBd de_PCR dePCR2 GDPg Inflation NODA Trade, fe cluster(code)
Kết quả ước lượng mơ hình (6)
rho .950273 (fraction of variance due to u_i)
sigma_e 11.165726 sigma_u 48.8107 _cons 56.26356 5.574114 10.09 0.000 44.89508 67.63204 Trade .0283095 .0718729 0.39 0.696 -.1182762 .1748952 NODA -.0773369 .1991737 -0.39 0.700 -.4835545 .3288806 Inflation -.2236629 .1061528 -2.11 0.043 -.440163 -.0071627 GDPg -.0771817 .1041129 -0.74 0.464 -.2895213 .1351578 dePCR2 -.0142524 .0043564 -3.27 0.003 -.0231374 -.0053674 de_PCR .6923879 .0919214 7.53 0.000 .5049128 .8798629 FcFd Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Robust
(Std. Err. adjusted for 32 clusters in code) corr(u_i, Xb) = -0.0093 Prob > F = 0.0000 F(6,31) = 23.74 overall = 0.0224 max = 13 between = 0.0302 avg = 10.6 R-sq: within = 0.2908 Obs per group: min = 4 Group variable: code Number of groups = 32 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 339 . xtreg FcFd de_PCR dePCR2 GDPg Inflation NODA Trade, fe cluster(code)