Mơ hình Giá trị thống kê F P-value
(1) 1.35 0.1752
(2) 1.77 0.0416
(3) 3.61 0.0000
(4) 1.80 0.0378
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính
tốn (Phụ lục 4)
4.4. Kiểm định lựa chọn mơ hình Pooled và mơ hình dữ liệu bảng REM Bảng 4.5: Kết quả kiểm định lựa chọn Pooled và REM Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) 0.01 0.4636
(2) 0.00 1.0000
(3) 0.00 1.0000
(4) 0.00 1.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính
tốn (Phụ lục 4)
Tác giả tiếp tục kiểm định Breusch, T. S. và A. R. Pagan. (1980) lựa chọn mơ hình Pooled và REM với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H1: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn Pooled
Kiểm định cho giá trị p-value của 4 mơ hình đều lớn hơn 0.05, nên chúng ta chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mơ hình Pooled OLS phù hợp hơn mơ hình REM. Vậy ta chọn mơ hình Pooled phân tích hồi quy trên dữ liệu bảng của mơ hình nghiên cứu.
4.5. Kiểm định lựa chọn mơ hình FEM và mơ hình dữ liệu bảng REM
Tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa hai mơ hình REM và FEM với giả thuyết dữ kiện như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình REM phù hợp dữ liệu mẫu hơn FEM Giả thuyết H1: Mơ hình FEM phù hợp dữ liệu mẫu hơn REM
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định lựa chọn FEM và REM Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) 11.04 0.1367
(2) 21.00 0.0038
(3) 55.00 0.0000
(4) 20.21 0.0051
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính
tốn (Phụ lục 4)
Kiểm định cho p-value của mơ hình (2), (3), (4) nhỏ hơn 0.05 đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0. Vậy các mơ hình (2), (3), (4) hồi quy theo FEM sẽ phù hợp so với mơ hình REM hơn. Vậy mơ hình FEM hiệu ứng tác động cố định phù hợp với dữ liệu mẫu hơn mơ hình REM.
Ở mơ hình (1) thì giá trị p-value đều lớn hơn 0.05 nên chưa đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0, vậy mơ hình (1) phù hợp với REM hơn.
Sau khi phân tích lựa chọn kiểm định mơ hình, tác giả lựa chọn mơ hình Pooled OLS – mơ hình ước lượng hồi quy thơ dành cho 4 mơ hình (1), (2), (3), (4); những mơ hình (2), (3), (4) sẽ hồi quy theo phương pháp hiệu ứng tác động cố định FEM, và mơ hình (1) sẽ hồi quy theo phương pháp REM hiệu ứng tác động ngẫu nhiên.
4.6. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi phần dư trên dữ liệu bảng - Greene (2000)
Hiện tượng phương sai thay đổi có thể ảnh hưởng đến tính hiệu quả của ước lượng mơ hình, mất tính tin cậy của kiểm định hệ số. Tác giả tiến hành kiểm định phương sai số thay đổi bằng phương pháp kiểm định Greene (2000) với giả thuyết như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.7: Kết quả kiểm tra phương sai thay đổi của các mơ hình Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) 5519.95 0.0000
(2) 56.42 0.0000
(3) 648.27 0.0000
(4) 57.45 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính
Từ bảng 4.7 kết quả kiểm định Greene (2000) bằng phần mềm Stata 12 cho thấy kết quả với p-value đều bằng 0.0000 < α = 0.05. Suy ra đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 ở mức ý nghĩa 5%, cho thấy tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình dữ liệu nghiên cứu.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng phương sai thay đổi trong mơ hình ở mức ý nghĩa 5%.
4.7. Kiểm định hiện tượng tự tương quan phần dư trên dữ liệu bảng– Wooldridge (2002) và Drukker (2003) (2002) và Drukker (2003)
Hiện tượng tự tương quan phần dư trong chuỗi dữ liệu có thể ảnh hưởng đến sự hiệu quả của ước lượng mơ hình, làm mất đi độ tin cậy kiểm định hệ số của hàm ước lượng hồi quy tuyến tính. Để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, tác giả sử dụng phương pháp Wooldridge (2002) và Drukker (2003) và đặt giả thuyết kiểm định như sau:
Giả thuyết H0: Mơ hình khơng có hiện tượng tự tương quan bậc 1 Giả thuyết H1: Mơ hình có hiện tượng tự tương quan bậc 1
Bảng 4.8 : Kết quả kiểm tra tự tương quan của các mơ hình Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value Mơ hình Chi bình phương (χ2) P-value
(1) 35.149 0.0000
(2) 54.550 0.0000
(3) 47.994 0.0000
(4) 26.934 0.0000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính
Kết quả kiểm định bằng phần mềm Stata12 cho kết quả ở bảng 4.8 cho kết quả của 4 mơ hình với p-value có giá trị nhỏ hơn α = 0.05. Suy ra, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 5% cho thấy tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình dữ liệu nghiên cứu.
Kết luận: Tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mơ hình với mức ý nghĩa 5%.
Sau khi thực hiện các phương pháp kiểm tra tính tương quan, đa cộng tuyến, phương sai của nhiễu và tự tương quan trong mơ hình, tác giả tiến hành phân tích kết quả hồi quy thực nghiệm. Phương pháp hồi quy được áp dụng bắt đầu từ mơ hình hồi quy Pooled tới mơ hình tác động cố định – FEM và REM – hiệu ứng tác động ngẫu nhiên sau đó so sánh với các phương pháp đối chiếu ước lượng bằng GMM.
4.8. Phân tích kết quả hồi quy
Tác giả tiếp cận mơ hình từ đơn giản đến mơ hình nâng cao với mục đích là khắc phục các nhược điểm kiểm định của mơ hình hồi quy ban đầu. Mở đầu với các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng, ước lượng Pooled OLS, và mơ hình hiệu ứng tác động cố định (Fixed effect – FEM) và hiệu ứng tác động ngẫu nhiên (Random effects - REM).
Tuy nhiên, cả 3 mơ hình Pooled, FEM và REM khơng thể kiểm sốt được hiện tượng phương sai thay đổi của nhiễu và tự tương quan của phần dư, do đó tác giả sẽ tiến hành hồi quy thêm phương pháp sai phân GMM. Theo kết quả nghiên cứu của Arellano - Bond (1991), phương pháp GMM là phương pháp để khắc phục các điểm yếu mà các mơ hình hồi quy dữ liệu bảng thơng thường hay gặp phải, ước lượng hệ số hồi quy trong mơ hình GMM có thể giải quyết hữu hiệu trong trường hợp mơ hình tồn tại phương sai thay đổi của nhiễu, hiện tượng tương quan và nội sinh trong mơ hình. Mơ hình của Arellano và Bond (1991) kiểm sốt được hiện tượng tự tương quan phần dư, hiện tượng phương sai thay đổi và nội sinh. Phương pháp hồi quy sai phân GMM
có ước lượng vững và mang tính hiệu quả đã được tác giả đề cập ở phương pháp trong nội dung chương 3.
Trong bảng 4.9, kết quả của mơ hình GMM dựa trên AR(1) và AR(2) đều thõa mãn, đồng thời chỉ số giá trị p-value của Hansen xem xét tính hợp lệ của mơ hình GMM dựa trên các biến công cụ lớn hơn 0.05 chứng tỏ mơ hình GMM hồi quy dựa trên số biến cơng cụ là hợp lí, nên mơ hình GMM có độ tin cậy cao và kết quả phù hợp. Kết quả thực nghiệm cho thấy biến TO tác động cùng chiều ở cả ba mơ hình Pooled, REM và GMM (0.00738; 0.00741 và 0.0104) nhưng khơng có ý nghĩa thống kê nên khơng giải thích được tác động của TO đến DEPT, biến FO lại có tác động ngược chiều trong mơ hình GMM (-0.0593) với mức ý nghĩa 5%, kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2015), Việc phát hiện ra rằng độ mở tài chính có tác động tiêu cực đến chỉ số kích thước của phát triển tài chính là trái ngược với một số nghiên cứu trước. Tác động tiêu cực của độ mở tài chính lên các chỉ số kích thước có thể là do sự phát triển không cân bằng giữa các doanh nghiệp tư nhân, họ đã dựa vào đáng kể vào dịng tiền của chính mình để đầu tư tài chính, trong khi đó doanh nghiệp nhà nước thì khơng. Do đó, tài chính nội bộ, chẳng hạn như lợi nhuận giữ lại, đã đóng một vai trị quan trọng hơn trong việc tài trợ sự tăng trưởng của các công ty tư nhân. Thật vậy, Allen et al. (2005) báo cáo rằng nguồn quan trọng nhất của tài chính cho khu vực tư nhân là tự gây quỹ, trong đó thu nhập nội bộ là một bộ phận không thể thiếu. Trong những trường hợp như vậy, các cơng ty tư nhân có động lực cao để tiết kiệm thu nhập của họ. Bên cạnh đó tác giả đề nghị rằng những tác động tiêu cực của độ mở tài chính lên kích thước của phát triển tài chính ở các quốc gia đang phát triển Châu Á phản ánh sự ảnh hưởng thay thế vốn nước ngoài cho nguồn vốn trong nước. Với thực trạng hiện nay nhiều doanh nghiệp đã chịu chi phí tài chính rất cao từ các ngân hàng trong nước. Do đó, họ sẽ làm tăng sự phụ thuộc tài chính vào vốn nước ngồi, trong
khi giảm sự phụ thuộc vào nguồn vốn trong nước. Do vậy, tăng độ mở tài chính là khả năng làm giảm lượng tài chính trong nước.
Riêng biến TOFO tác động ngược chiều với DEPT và cũng khơng có ý nghĩa ở hai mơ hình Pooled và REM nhưng lại tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% trong mơ hình GMM (0.0119), điều này thể hiện có sự tác động gián tiếp của TO lên DEPT có nghĩa là trong mơi trường FO khác nhau thì ảnh hưởng của TO lên DEPT mới nhận ra được. Biến rgdp tác động cùng chiều ở cả ba mơ hình tuy nhiên khơng có ý nghĩa đối với mơ hình Pooled và REM mà chỉ có mơ hình GMM biến này mới có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (0.0224). Biến gov tác động cùng chiều ở cả ba mơ hình nhưng chỉ có ý nghĩa với mơ hình GMM ở mức 10%. Biến enroll tác động cùng chiều ở cả ba mơ hình Pooled, REM và GMM (00605; 0.0615; 0.221) với mức ý nghĩa thống kê lần lượt là 5%, 5% và 1%.
Bảng 4.9: Kết quả biến phụ thuộc DEPT
(1) (2) (3)
Pooled REM GMM
DEPT DEPT DEPT
DEPT 0.790*** 0.788*** 0.431*** (30.23) (29.94) (5.12) TO 0.00738 0.00741 0.0104 (1.14) (1.12) (1.15) FO 0.00459 0.00335 -0.0593** (0.18) (0.13) (-2.09) TOFO -0.00126 -0.000993 0.0119** (-0.24) (-0.18) (1.98) rgdp 0.00535 0.00553 0.0224*** (1.37) (1.40) (4.75) gov 0.00487 0.00520 0.0292* (0.60) (0.62) (1.68) enroll 0.0605** 0.0615** 0.221*** (2.40) (2.38) (7.73) _cons 0.587*** 0.590*** 1.263*** (4.54) (4.47) (6.20) AR(1) 0.028 AR(2) 0.219 Hansen 1.000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính
tốn (Phụ lục 7)
Phân tích bảng 4.10, kết quả của mơ hình GMM dựa trên AR(1) và AR(2) đều thõa mãn, đồng thời chỉ số giá trị p-value của Hansen xem xét tính hợp lệ của mơ hình GMM dựa trên các biến công cụ lớn hơn 0.05 chứng tỏ mơ hình GMM hồi quy dựa trên số biến cơng cụ là hợp lí, nên mơ hình GMM có độ tin cậy cao và kết quả phù hợp. Nhìn vào kết quả thu được ở bảng 4.10 các mơ hình ở cột (1), (2) tương ứng với phương pháp Pooled OLS và FEM đều cho kết quả tương đồng giữa các biến với phương pháp GMM.
Cụ thể nhìn vào biến TO có hệ số ước lượng mang ý nghĩa thống kê ở mơ hình Pooled và GMM, chiều tác động là chiều dương đối với mơ hình Pooled điều đó nói lên rằng biến TO tác động tích cực tới biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 5%, ngược lại đối với mơ hình GMM biến TO lại tác động ngược chiều với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 5%. Việc phát hiện ra rằng độ mở thương mại có tác động tiêu cực đến chỉ số kích thước của phát triển tài chính là trái ngược với một số nghiên cứu (ví dụ như Ginebri et al, 2001;. Beck, 2002; Aizenman, 2008; Mishkin, 2009). Tác động tiêu cực của độ mở thương mại trên các chỉ số kích thước có thể là do sự phát triển không cân bằng giữa thương mại và các lĩnh vực tài chính, mà có thể kiềm chế tài chính hơn nữa khi bị cản trở bởi một nhóm lợi ích (Rajan và Zingales, 2003). Mặc dù lời giải thích này cung cấp một gợi ý hữu ích, nhưng nó khơng phù hợp với các kết quả tính tốn của các tác động của độ mở lên phát triển tài chính. Tác giả đề nghị rằng các tác động tiêu cực của độ mở thương mại vào kích thước của phát triển tài chính nên được quy cho sự không phù hợp giữa sự phân bổ các loại công ty thương mại về quyền sở hữu và phân bổ nguồn lực tài chính. Các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài thường giữ cổ phần cao trong xuất khẩu, trong khi các doanh nghiệp trong nước có cổ phần thấp trong xuất khẩu. Khi mở cửa thương mại tăng lên, các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngồi trở
nên tích cực hơn so với doanh nghiệp trong nước trong hoạt động xuất khẩu. Bên cạnh đó, hầu hết các cơng ty tư nhân ở các quốc gia đang phát triển Châu Á là vừa hoặc nhỏ và bản chất có nguy cơ rủi ro cao hơn, do đó, các ngân hàng phân biệt đối xử chống lại các công ty tư nhân và không muốn cho vay đối với họ. Do vậy, tăng độ mở thương mại là khả năng làm giảm kích thước tài chính trong nước.
Biến FO tác động cùng chiều ở hai mơ hình Pooled và FEM, ngược chiều ở mơ hình GMM nhưng lại khơng có ý nghĩa thống kê, điều này khiến tác giả chưa có đủ bằng chứng để đưa ra kết luận là FO có tác động đến FIR. Các biến TOFO, rgdp, gov khơng có ý nghĩa ở cả ba mơ hình Pooled, FEM và GMM. Riêng biến enroll tác động cùng chiều ở cả ba mơ hình và đều có ý nghĩa thống kê đối với mơ hình Pooled, FEM và GMM lần lượt là 10%, 5% và 1% điều đó nói lên rằng biến enroll tác động tích cực tới biến phụ thuộc FIR. Hầu hết các kết quả được phần tích từ bảng 4.10 đều tương đồng với nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2015).
Bảng 4.10: Kết quả hồi quy mơ hình với biến phụ thuộc FIR
(1) (2) (3)
Pooled FEM GMM
FIR FIR FIR
FIR 0.967*** 0.922*** 0.971*** (77.84) (41.82) (19.18) TO 0.0377** 0.0457 -0.180** (2.16) (1.14) (-2.34) FO 0.0784 0.0892 -0.165 (1.15) (1.15) (-0.58) TOFO -0.0182 -0.0217 0.0421 (-1.24) (-1.31) (0.67) rgdp -0.00468 0.0246 0.115 (-0.40) (1.55) (1.27) gov 0.000438 0.0794 -0.103 (0.02) (1.56) (-0.95) enroll 0.121* 0.256** 0.216*** (1.83) (2.12) (3.35) _cons -0.541* -1.444** -0.696* (-1.75) (-2.56) (-1.71) AR(1) 0.022 AR(2) 0.626 Hansen 1.000
*, **, *** tương ứng với mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính
Bảng 4.11: Kết quả hồi quy mơ hình với biến phụ thuộc SAV
(1) (2) (3)
Pooled FEM GMM
SAV SAV SAV
SAV 0.909*** 0.730*** 0.251 (42.23) (20.81) (1.28) TO -0.102 0.508 -3.825* (-0.19) (0.47) (-1.73) FO 5.375*** 4.189* 3.589 (2.68) (1.90) (0.24) TOFO -1.178*** -0.927* -0.671 (-2.74) (-1.96) (-0.21) rgdp 0.232 0.859** 3.322** (0.73) (2.05) (2.18) gov -0.577 -4.922*** -6.772 (-0.87) (-3.36) (-0.70) enroll 0.801 -0.387 -62.31 (0.41) (-0.11) (-1.61) _cons -0.776 12.88 319.5 (-0.09) (0.81) (1.62) AR(1) 0.018 AR(2) 0.379 Hansen 1.000
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ Phần mềm Stata 12 trên số liệu tác giả thu thập và tính
tốn (Phụ lục 7)
Kết quả của mơ hình GMM dựa trên AR(1) và AR(2) đều thõa mãn, đồng thời chỉ số giá trị p-value của Hansen xem xét tính hợp lệ của mơ hình GMM dựa trên các biến cơng cụ lớn hơn 0.05 chứng tỏ mơ hình GMM hồi quy dựa trên số biến cơng cụ là hợp lí, nên mơ hình GMM có độ tin cậy cao và kết quả phù hợp.
Kết quả thực nghiệm trong bảng 4.11 cho thấy biến TO tác động ngược chiều với biến phụ thuộc ở mơ hình GMM (-3.825) điều đó nói lên rằng biến TO tác động tiêu cực tới biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa 10% kết quả này phù hợp với kết quả trong nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2015). Biến FO, TOFO khơng có ý nghĩa thống kê, chứng tỏ tác giả chưa có bằng chứng rằng độ mở tài chính sẽ làm ảnh hưởng đến kích thước phát