Đối với nhóm biến kiểm sốt - dân số thành thị (Urb), tỷ lệ tham gia lực lượng lao động nữ so với nam (FeM), tỷ lệ tham gia lực lượng lao động (LFPR) đều có ý nghĩa với hầu hết các thước đo phát triển tài chính, nhưng mức độ tác động không đáng kể. Đối với GDP và GNI có giá trị khá lớn nên tôi sử dụng logarit để bộ dữ liệu đồng bộ và chính xác hơn, tơi cũng thấy rằng GDP bình qn đầu người có tác động đáng kể đến tinh thần khởi nghiệp nhưng chủ yếu là tác động ngược chiều. Tức là một quốc gia có GDP/GNI cao hơn thì tinh thần khởi nghiệp lại giảm đi. Kết quả này có thể được giải thích là do chi phí cơ hội của doanh nhân tăng lên khi nền kinh tế phát triển và do đó nhu cầu tự kinh doanh nhỏ (khởi nghiệp dựa trên nhu cầu) giảm đi. Tuy nhiên, ta phải chú ý rằng hệ số này cho thấy mức tăng GDP bình quân đầu người tác động đến tinh thần khởi nghiệp như thế nào khi giữ các biến số khác khơng đổi như trình độ giáo dục và phát triển tài chính. Các quốc gia có GDP bình qn đầu người cao hơn không liên quan đến trình độ giáo dục hoặc phát triển tài chính cao hơn mà có thể là những quốc gia hưởng lợi bởi sự gia tăng khác như tài nguyên thiên nhiên, từ đó khơng có tác động làm gia tăng tinh thần khởi nghiệp như mong muốn, thậm chí làm giảm đi.
-4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 100 200 300 400 500 600 En t FD
Ngoài ra, hệ số của biến tương tác FD*HC là âm và có ý nghĩa đối với tất cả các thước đo phát triển tài chính. Đây là phát hiện về sự thay thế giữa phát triển tài chính và tuyển sinh đại học, nhưng để đi sâu hơn vào các mối liên kết, tơi tiếp tục sử dụng các phân tích tác động biên như trong Bảng 4.2.
Quốc gia (1) Giá trị của FD1 (2) Thứ tự (3) Ước tính giá trị biên (4) Quốc gia (5) Giá trị của FD2 (6) Thứ tự (7) Ước tính giá trị biên (8) Quốc gia (9) Giá trị của FD3 (10) Thứ tự (11) Ước tính giá trị biên (12)
Argentina 11.84 10th 0.1001 Colombia 17.68 10th 0.1021 Việt Nam 12.89 10th 0.0989
Colombia 29.92 50th 0.0802 Hungary 43.26 50th 0.0581 Nga 37.11 50th 0.0723
Phần Lan 52.53 90th 0.0553 Na Uy 53.39 90th 0.0141 Na Uy 47.83 90th 0.0605
Bảng 4.2. Tác động biên của tuyển sinh đại học đối với tinh thần khởi nghiệp ứng với 3
thước đo phát triển tài chính ở một số quốc gia
Để tìm hiểu sâu hơn, tơi tiếp tục ước tính các tác động cận biên dựa theo nghiên cứu trước đây của Dutta và Sobel (2016), Dutta và Williamson (2016) và Asiedu, Jin và Nandwa (2009). Đầu tiên, tơi ước tính giá trị FD ở tỷ lệ phần trăm thứ 10, 50 và 90 của ba thước đo phát triển tài chính như trong cột (2), (6), (10). Như tôi đã đề cập ở phần phương pháp ước lượng, các ước tính cận biên sẽ dựa trên phương trình là δ Ent𝑖𝑡
δ HC𝑖𝑡 = 𝛽2 +
𝛽5 FDit. Lấy kết quả 𝛽2, 𝛽5từ bảng 4.1, tơi ước tính được giá trị biên δ Ent𝑖𝑡
δ HC𝑖𝑡, cụ thể cột
(4) trình bày các ước tính giá trị biên cho tín dụng tư nhân, cột (8) cho các khoản nợ có tính thanh khoản cao và cột (12) cho tiền gửi ngân hàng.
Qua bảng 4.2, tơi đã tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ về mối quan hệ thay thế giữa tuyển sinh đại học và phát triển tài chính. Các quốc gia có mức độ phát triển tài chính kém, khi tuyển sinh đại học tăng thì tinh thần khởi nghiệp cũng sẽ tăng mạnh mẽ. Cụ thể giá trị thứ 10 của biến phát triển tài chính cho một quốc gia như Colombia, lợi ích của việc tăng tuyển sinh đại học là tối đa khi chúng ta coi nợ có tính thanh khoản cao là thước đo của sự phát triển tài chính. Nghĩa là ở Colombia khi tuyển sinh đại học tăng 1% thì tỷ lệ khởi nghiệp sẽ tăng lên khoảng 10,2%. Đối với Hungary, khi gia tăng 1% tuyển sinh đại học
làm tăng khả năng kinh doanh lên khoảng 5,8%, thấp hơn khoảng 4,4% so với Colombia. Điều này do Hungary có mức độ phát triển tài chính – nợ có tính thanh khoản cao cao hơn so với Colombia. Tương tự đối với Việt Nam, giá trị tiền gửi ngân hàng đại diện cho phát triển tài chính của Việt Nam thấp nhất trong 3 nước, nhưng lại có giá trị biên cao nhất là 9,9%, tức là khi tăng 1% giáo dục đại học ở Việt Nam thì sẽ tăng 9,9% tỷ lệ khởi nghiệp, tỷ lệ này cao hơn hẳn so với hai nước phát triển tài chính cao hơn là Nga và Na Uy. Kết quả tương tự trong trường hợp biến phát triển tài chính là tín dụng tư nhân.
Do đó, kết quả mơ hình trên cung cấp một đóng góp quan trọng cho mối quan hệ đan xen và phức tạp giữa vốn nhân lực lành nghề và vốn tài chính bị bỏ qua trong các tài liệu nghiên cứu trước đây. Trong trường hợp không có đủ vốn tài chính, các quốc gia được hưởng lợi rất nhiều từ sự gia tăng tuyển sinh đại học, khi mà giáo dục đại học cung cấp nhiều kỹ năng cần thiết giúp nhận biết nhiều cơ hội kinh doanh và do đó tỷ lệ sở hữu doanh nghiệp mới tăng lên mạnh mẽ. Nhưng một khi sự phát triển tài chính được cải thiện đối với các quốc gia, thì tác động của giáo dục trong việc thúc đẩy tinh thần khởi nghiệp bị giảm đi và thậm chí là làm giảm tỷ lệ khởi nghiệp. Nói một cách đơn giản, tác động của giáo dục đại học lên tỷ lệ khởi nghiệp mạnh nhất ở các quốc gia có mức độ vốn khả dụng và phát triển tài chính thấp nhất.
Để thấy được mối quan hệ giữa vốn nhân lực và vốn tài chính cụ thể tại Việt Nam, tơi đưa ra bảng tóm tắt dữ liệu của riêng Việt Nam (Bảng 4.3) về ba mức độ phát triển tài chính trong giai đoạn 2001 – 2015, đồng thời dựa theo phương trình tác động biên δ Ent𝑖𝑡
δ HC𝑖𝑡
= 𝛽2 + 𝛽5 FDit để tính tốn giá trị biên tương ứng.
Năm FD1 Giá trị biên FD2 Giá trị biên FD3 Giá trị biên
2001 35.61 0.0739 46.24 0.0622 8.76 0.1035 2002 39.5 0.0697 50.33 0.0577 9.14 0.1030 2003 43.19 0.0656 54.17 0.0535 9.61 0.1025 2004 50.74 0.0573 61.94 0.0450 11.01 0.1010 2005 53.57 0.0542 63.01 0.0438 11.01 0.1010 2006 59.16 0.0480 70.66 0.0354 11.6 0.1003 2007 69.64 0.0365 82.64 0.0222 13.73 0.0980 2008 78.17 0.0271 89.67 0.0145 13.53 0.0982
2009 88.31 0.0160 94.23 0.0094 12.89 0.0989 2010 100 0.0031 100.98 0.0020 12.94 0.0989 2011 98.38 0.0049 97.36 0.0060 11.18 0.1008 2012 91.08 0.0129 95.8 0.0077 10.76 0.1013 2013 91.75 0.0122 107.04 -0.0046 12.13 0.0998 2014 94.56 0.0091 117.35 -0.0160 13.47 0.0983 2015 102.79 0.0000 128.38 -0.0281 15.02 0.0966
Bảng 4.3. Tác động biên của tuyển sinh đại học đối với tinh thần khởi nghiệp ứng với 3 thước đo phát triển tài chính ở Việt Nam giai đoạn 2001 – 2015
Tương tư kết quả trên, khi giá trị phát triển tài chính tăng dần từ năm 2001 đến năm 2015 thì giá trị biên lại giảm dần, đỉnh điểm là vào năm 2015 khi FD1 (tín dụng tư nhân) đạt mức tối đa 102,79% thì giá trị biên giảm cịn 0%, tức là khi tăng giáo dục đại học lên 1% thì tỷ lệ khởi nghiệp không hề tăng (0%). Thậm chí, khi biến FD2 (nợ có tính thanh khoản) tăng mạnh lên 128.38% (năm 2015) thì giá trị biên giảm về giá trị âm (- 0.0281), tức là khi giáo dục đại học tăng 1% ta thấy tỷ lệ khởi nghiệp không những khơng tăng mà cịn giảm đi 2,81%.
Hình 4.2. Mối quan hệ giữa tín dụng tư nhân và giá trị biên giữa tinh thần khởi nghiệp và
giáo dục đại học tại Việt Nam giai đoạn 2001 – 2015 0.0000 0.0100 0.0200 0.0300 0.0400 0.0500 0.0600 0.0700 0.0800 0 20 40 60 80 100 120 FD1 δEnt/δHC
4.1.2 Kết quả hồi quy phương trình (2)
Để kết quả nghiên cứu được vững chắc và tồn diện hơn, tơi kiểm tra lại kết quả trên khi thêm vào biến tuyển sinh đại học phi tuyến tính. Cụ thể, tơi thực hiện hồi quy GMM với phương trình (2) tương tự phương trình (1) nhưng có thêm biến HC2.
Phương trình (2): Ent it = 𝛽𝑜 + 𝛽1 Entit – 1 + 𝛽2 HCit + 𝛽3 HC2 + 𝛽4 FD it + 𝛽5 FD𝑖𝑡2 + 𝛽6 (FD*HC)it + 𝛽7 𝑈𝑟𝑏𝑖 + 𝛽8 𝐹𝑒𝑀𝑡 + 𝛽9 LFPR + 𝛽10 ln GDP +𝛽11 ln GNI
Biến độc lập Tín dụng tư nhân
(FD1)
Nợ có tính thanh khoản cao (FD2)
Tiền gửi ngân hàng (FD3) Ent t – 1 0.3417*** 0.2442 *** 0.0761* HC 0.1476** 0.1650 *** 0.4470*** FD 0.0851* 0.0726 ** 0.1410*** FD2 -0.0003** -0.0002*** -0.0003** FD* HC -0.0004* -0.0001** -0.0007*** HC2 -0.0006* -0.0008** -0.0021** Urb -0.0058 -0.0130* -0.0722 FeM -0.0226* -0.0126 -0.0923** LFPR 0.1071** 0.0721** 0.1904* ln GDP -4.6165*** -4.6984** -8.3851 ln GNI -0.2564 -0.4745*** -0.6519** 𝜷𝟎 40.1453 44.0581* 74.0163 Số quan sát 274 274 274
Hansen test (p_value) 0.570 0.507 0.536
AR(1) test (p_value) 0.004 0.022 0.020
AR(2) test (p_value) 0.845 0.934 0.827
***, **, * lần lượt là các ký hiệu thể hiện ý nghĩa tại mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%.
Một lần nữa, tôi kiểm tra lại kết quả trên khi đưa vào phương trình (2) biến tuyển sinh đại học phi tuyến tính HC2 cho cả ba thước đo phát triển tài chính. Dựa trên các kết quả trong Bảng 4.4, kết luận chính của nghiên cứu vẫn khơng thay đổi. Cả hai biến tuyến tính và phi tuyến tính của tuyển sinh đại học đều có ý nghĩa đối với cả ba thước đo. Trong khi biến tuyến tính là dương, thì biến phi tuyến tính là âm. Điều này ngụ ý rằng tuyển sinh đại học có mối quan hệ lồi với tinh thần kinh doanh. Tác động của việc tuyển sinh đại học giảm dần ở các cấp cao hơn, điều này hỗ trợ cho những phát hiện còn tồn tại trong tài liệu như đã nêu trong phần Giới thiệu. Đồng thời, hệ số biến tương tác FD*HC tiếp tục âm và có ý nghĩa đối với cả ba biện pháp. Điều này lại chứng minh biến phát triển tài chính có mối quan hệ lồi với tinh thần kinh doanh cho tất cả các biện pháp, một lần nữa làm vững chắc hơn kết quả của phương trình (1).
Tác động biên của tuyển sinh đại học lên tinh thần khởi nghiệp theo mức độ phát triển tài chính tiếp tục được thể hiện qua phương trình sau: δ Ent𝑖𝑡
δ HC𝑖𝑡 = 𝛽2 + 2𝛽3 HCit + 𝛽6 FDit. Thay các hệ số hồi quy từ bảng 4.4 vào ta có thể thấy rằng mức độ tuyển sinh đại học thấp thì sẽ khơng mang lại lợi ích gì cho tinh thần khởi nghiệp ngay cả khi sự phát triển tài chính trở nên tốt hơn. Do đó, các quốc gia có thu nhập bình qn đầu người dưới mức trung bình thường được hưởng lợi nhiều hơn trong việc gia tăng tinh thần khởi nghiệp từ sự gia tăng vốn nhân lực lành nghề và kinh nghiệm làm việc so với các quốc gia có thu nhập bình qn đầu người cao hơn trung bình.
4.2 Các kiểm định cho mơ hình hồi quy GMM
4.2.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Với tiêu chí (VIF < 10) cho thấy tất cả các biến đều không xảy ra hiện đa cộng tuyến và phù hợp để đưa vào mơ hình.
Variable VIF SQRT VIF Tolerance R- Squared Ent 2.36 1.54 0.4234 0.5766 HC 2.79 1.67 0.3579 0.6421 FD1 2.53 1.59 0.3955 0.6045 FD2 6.49 2.55 0.1540 0.8460 FD3 5.84 2.42 0.1713 0.8287 ln GDP 6.73 2.59 0.1485 0.8515 ln GNI 2.85 1.69 0.3511 0.6489 FeM 2.42 1.56 0.4132 0.5868 LFPR 2.40 1.55 0.4170 0.5830 Mean VIF 3.82
Bảng 4.5. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
4.2.2 Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation
F (1, 29) = 0.326 Prob > F = 0.5725
Với p-value > 0,01, tức là chấp nhận giả thuyết H0, do đó khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các biến trong mơ hình.
Từ những kiểm định trên ta thấy hồi quy GMM phương trình (1) không mắc phải hiện tượng đa cộng tuyến và tự tương quan. Đồng thời, tôi không kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi cũng như không kiểm định hiện tượng nội sinh cho từng biến vì khi sử dụng dữ liệu bảng và sử dụng phương pháp ước lượng GMM, tôi đã khắc phục được
hiện tượng phương sai thay đổi lẫn hiện tượng nội sinh của các biến chính trong mơ hình. Thậm chí ngay cả trong điều kiện giả thiết nội sinh bị vi phạm, phương pháp GMM vẫn cho ra các hệ số ước lượng vững, không chệch và hiệu quả.
4.3 Thảo luận kết quả thực nghiệm
Từ kết quả trên ta có thể trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu ở phần I như sau:
Thứ nhất, giáo dục và mức độ phát triển tài chính đều có tác động lên tinh thần khởi nghiệp của một quốc gia. Cụ thể, biến giáo dục có tác động cùng chiều với tinh thần khởi nghiệp, tức là khi tỷ lệ tuyển sinh đại học (đại diện cho trình độ giáo dục của một quốc gia) tăng lên thì tỷ lệ khởi nghiệp của quốc gia đó cũng tăng lên và ngược lại. Tỷ lệ tuyển sinh đại học ở đây thể hiện các yếu tố như trình độ học vấn, kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm. Quả thật vậy, Schultz (1959), Becker (1964), Mincer (1974); Davidsson (2003) cũng cho rằng vốn nhân lực lớn hơn giúp tăng cường khả năng nhận thức và do đó, các cá nhân sẽ có đánh giá tốt hơn và nhạy bén hơn trong việc xác định các cơ hội sinh lời có thể tồn tại của một dự án khởi nghiệp, từ đó tinh thần khởi nghiệp của quốc gia sẽ tăng lên. Kết quả này tiếp tục hỗ trợ và tăng tính vững chắc cho kết quả của những tác giả trước đó như Haber và Reichel (2007), Cassar (2006), Van der Sluis et al., (2005), Bosma et.al., (2004).
Bên cạnh đó, mức độ phát triển tài chính của một quốc gia cũng ảnh hưởng đến tinh thần khởi nghiệp của quốc gia đó. Ba thước đo để đo lường mức độ phát triển tài chính được nhắc đến trong nghiên cứu này là: tín dụng tư nhân, nợ có tính thanh khoản cao và tiền gửi ngân hàng đều có ý nghĩa và chúng đều tác động cùng chiều với tinh thần khởi nghiệp, khi tăng một trong ba yếu tố trên (hoặc cả ba) thì tỷ lệ doanh nghiệp mới của một quốc gia cũng theo đó mà tăng lên và ngược lại. Mặc dụ trước đây có các nghiên cứu của Gwartney, Holcombe và Lawson (2006); Bowen và Clercq (2007) từng nghiên cứu về vốn tài chính với tinh thần kinh doanh nhưng cũng chưa làm rõ tác động của từng yếu tố cụ thể đại diện cho mức độ phát triển tài chính như trong nghiên cứu này. Do đó đây là một phát hiện mới và có thể khai thác tiếp tục trong những nghiên cứu sau này.
Thứ hai, mức độ phát triển tài chính có tác động phi tuyến tính đến tinh thần khởi nghiệp. Theo kết quả mơ hình, hệ số hồi quy của cả ba biến phát triển tài chính phi tuyến
của biến phát triển tài chính và tỷ lệ khởi nghiệp có dạng hàm số lồi. Cho thấy ở các quốc gia có mức độ phát triển tài chính thấp thì sự gia tăng của vốn tài chính sẽ dẫn đến sự gia tăng trong tinh thần khởi nghiệp, nhưng khi một quốc gia có mức độ phát triển tài chính cao hơn thì sự tác động của sự gia tăng của vốn tài chính lên tinh thần khởi nghiệp sẽ giảm dần, đến một mức độ nhất định sẽ khơng cịn làm tăng tinh thần khởi nghiệp, thậm chí cịn làm giảm tỷ lệ doanh nghiệp mới hình thành.
Thứ ba, mức độ phát triển tài chính sẽ ảnh hưởng lớn đến sự tác động của nguồn vốn nhân lực lên tinh thần khởi nghiệp. Cụ thể hơn, đối với một quốc gia có mức độ phát
triển tài chính cao, thì sự tăng lên của giáo dục khơng cịn làm tinh thần khởi nghiệp tăng lên nữa và thậm chí là giảm đi. Trong trường hợp khơng có đủ vốn tài chính, các quốc gia được hưởng lợi rất nhiều từ sự gia tăng tuyển sinh đại học, khi mà giáo dục đại học cung cấp nhiều kỹ năng cần thiết giúp nhận biết nhiều cơ hội kinh doanh và do đó tỷ lệ sở hữu doanh nghiệp mới tăng lên mạnh mẽ. Nhưng một khi sự phát triển tài chính được cải