Mô Hình Nghiên Cứu Mối Quan Hệ Giữa Cấu Trúc Tài Chính Và Tăng Trưởng Kinh Tế

cũng dựa trên nền tảng của mô hình ARDL, do đó, các ưu điểm của mô hình ARDL cũng là ưu điểm của mô hình PARDL.

Khi ước lượng mô hình dữ liệu bảng, một trong các giả định là dữ liệu phải độc lập từng phần. Do đó, các kết quả có thể bị sai lệch và có thể không chính xác trong thực hiện kiểm định nghiệm đơn vị khi không xem xét đến sự phụ thuộc chéo giữa các đơn vị trong bảng. Vì vậy, luận án sử dụng thống kê CD (Cross­sectional Dependence) để kiểm định sự phụ thuộc chéo của Pesaran (2004), kiểm định này dựa trên tổng bình phương hệ số tương quan giữa các phần dư chéo và được tính theo công thức sau:

Trong đó: là hệ số tương quan ước tính giữa các phần dư của các ước tính OLS riêng lẻ.

Với Giả thuyết H0: Không có sự phụ thuộc chéo Giả thuyết H1: Tồn tại sự phụ thuộc chéo

Nếu các biến dừng

ở cùng một mức sai phân thì có thể

Có thể bạn quan tâm!

• Tổng Quan Các Bằng Chứng Thực Nghiệm Về Quan Điểm Chủ Nghĩa Cấu Trúc Mới
• Mô Hình Nghiên Cứu Tác Động Của Phát Triển Tài Chính Lên Tăng Trưởng Kinh Tế
• Mô Hình Nghiên Cứu Tác Động Của Phát Triển Tài Chính Lên Tăng Trưởng Kinh Tế
• Kiểm Định Nhân Quả Dumitrescu­hurlin Dữ Liệu Bảng
• Các Biến Được Sử Dụng Trong Mô Hình Tác Động Của Phát Triển Tài Chính Lên Tăng Trưởng Kinh Tế
• Các Biến Được Sử Dụng Trong Mô Hình Cấu Trúc Tài Chính Và Tăng Trưởng Kinh Tế

Xem toàn bộ 328 trang tài liệu này.

sử dụng kỹ thuật

đồng liên kết dữ liệu bảng của Westerlund (2007). Kiểm định của Westerlund cho

kết quả

mạnh trong các mẫu nghiên cứu nhỏ. Phương pháp này có thể

được sử

dụng cả khi có tồn tại và không tồn tại phụ thuộc chéo. Phân phối Bootstrap được sử dụng khi tồn tại sự phụ thuộc chéo trong khi phân phối chuẩn tiệm cận được sử dụng khi không tồn tại sự phụ thuộc chéo. Westerlund (2007) sử dụng 4 loại kiểm định khác nhau bao gồm: hai kiểm định thống kê bảng (Pa, Pt) và hai kiểm định thống kê nhóm (Qa, Qt). Theo đó, các giả thuyết kiểm định bảng và nhóm theo sau:

Giả thuyết kiểm định thống kê bảng:

H0: i=0, Mối quan hệ đồng liên kết không tồn tại i

H1: i=0, Mối quan hệ đồng liên kết tồn tại i Giả thuyết kiểm định thống kê nhóm:

H0: i=0, Mối quan hệ đồng liên kết không tồn tại i

H1: i=0, Mối quan hệ

đồng liên kết tồn tại cho một số

đơn vị,

nhưng một số đơn vị thì không

Phương tình kiểm định đồng liên kết hiệu chỉnh sai số dữ liệu bảng theo sau:

(3.14)

Trong đó: dt, , I lần lượt là thành phần xác định, tham số vectơ và tham số hiệu chỉnh sai số. Chúng có thể được ước tính thông qua mô hình hiệu chỉnh sai số:

Phương trình (3.14) có thể được tham số hóa lại và được giải thích theo sau:

(3.15)

Trong thống kê nhóm, hai kiểm định thống kê nhóm được tính toán theo công thức sau:

và (3.16)

Trong thống kê bảng, hai kiểm định thống kê bảng được tính toán theo công thức sau:

Khi đó, mô hình PARDL tại phương trình (3.12) có thể được ước lượng bởi hai phương pháp là: MG (Pesaran & Smith, 1995) và PMG (Pesaran và cộng sự, 1999).

Mô hình MG của Pesaran và Smith (1995) yêu cầu ít ràng buộc và cho phép tính không đồng nhất của tất cả các tham số trong cả ngắn hạn lẫn dài hạn. Công cụ ước lượng MG sử dụng các tham số dài hạn từ mô hình ARDL, ước tính các hồi quy riêng biệt cho từng đơn vị chéo và tính toán giá trị trung bình của hệ số, do đó phương pháp này cung cấp các ước tính nhất quán trung bình của các hệ số.

Mô hình PMG của Pesaran và cộng sự (1999) cho phép các hệ số ngắn hạn, bao gồm hệ số chặn, tốc độ điều chỉnh đến các giá trị cân bằng dài hạn và phương sai sai số không đồng nhất theo từng quốc gia, trong khi hệ số dài hạn được giới hạn đồng nhất giữa các quốc gia. Điều này đặc biệt hữu ích khi có những lý do để kỳ vọng rằng mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các biến là tương tự nhau giữa các quốc gia hoặc ít nhất là một tập hợp con của chúng. Sự điều chỉnh ngắn hạn được phép thực hiện theo từng quốc gia, do tác động khác nhau giữa tính dễ bị tổn thương đối với các cuộc khủng hoảng tài chính và các cú sốc bên ngoài, các chính sách ổn định và chính sách tiền tệ.

Pesaran và cộng sự (1999) đề xuất sử dụng maximum likelihood để ước tính các tham số trong phương trình 3.12 như sau:

Tác động phi tuyến của PTTC lên TTKT

Tác động phi tuyến nghĩa vừa có tác động dương lẫn tác động ân tại các miền giá trị khác nhau, có nhiều phương pháp để tìm thấy mối quan hệ này, chẳng

hạn như sử dụng hàm đa thức bậc 2 hoặc tìm ngưỡng. Theo Bist (2018, do tính

không đồng nhất giữa các quốc gia nên ước lượng ngưỡng không còn là vấn đề quan trọng trong các nghiên cứu tài chính ­ tăng trưởng hiện nay. Vì vậy, trong luận án này, để tìm tác động phi tuyến thì tác giả sử dụng hàm đa thức bậc 2 với kiểm định Sasabuchi­Lind­Mehlum (SML) để kiểm định sự hiện diện của mối quan hệ hình chữ U hoặc hình chữ U ngược được đề xuất bởi Lind và Mehlum (2010) theo sau:

(3.19)

Theo Arcand và cộng sự (2015), Samargandi và cộng sự (2015) nếu mối quan

hệ giữa PTTC và TTKT có hình chữ U ngược thì dấu của hệ số và lần lượt là

dương và âm và có ý nghĩa thống kê, khi đó giả thuyết “quá nhiều tài chính sẽ gây hại cho TTKT” được ủng hộ. Ngược lại, nếu dấu của hai hệ số này tương ứng là âm và dương và có ý nghĩa thống kê, khi đó mối quan hệ giữa PTTC và TTKT theo

dạng hình chữ U và giả thuyết “càng nhiều tài chính tăng trưởng càng nhiều” của

King và Levine (1993) và Levine (1997, 2003), Beck và cộng sự (2000), Beck và

Levine (2004) được ủng hộ. Phương trình 3.19 tiếp tục được ước lượng thông qua hai mô hình PMG­ARDL và MG­ARDL.

Để kiểm tra mối quan hệ giữa PTTC và TTKT có tuân theo dạng hình chữ U như trong phương trình (3.19) hay không, các giả thuyết kết hợp như sau:

(3.20)

Nếu giả thuyết H0 trong phương trình (3.20) bị bác bỏ chứng tỏ mối quan hệ giữa hai biến số này tuân theo dạng hình chữ U ngược. Ngược lại nếu có mối quan hệ của hai biến số này tuân theo dạng hình chữ U thì giả thuyết H0 và H1 lần lượt là:

(3.21)

Nếu giả thuyết H0 trong phương trình (3.21) bị bác bỏ thì tồn tại mối quan hệ theo dạng hình chữ U giữa PTTC và TTKT. Trong đó, kiểm định dạng hình chữ U

hay U ngược phụ thuộc vào kiểm định mô hình đa thức bậc hai (SML) từ kết quả

ước lượng mô hình PMG­ARDL hoặc MG­ARDL.

3.1.2. Mô hình nghiên cứu mối quan hệ giữa cấu trúc tài chính và tăng trưởng kinh tế

3.1.2.1. Cấu trúc tài chính tối ưu

Theo Demirguc­Kunt và Levine (2001), tác động của các chỉ số

PTTC lên

TTKT là khác nhau nhưng có thể trong cùng một cấu trúc của hệ thống tài chính. Ngoài ra, Rioja và Valve (2004a) nhận thấy rằng tác động tích cực của PTTC đối với TTKT không đồng đều và với các mức độ khác nhau. Khi đó, một vấn đề được đặt ra là liệu ảnh hưởng của CTTC lên TTKT có bị ảnh hưởng bởi mức độ PTTC hay không? Và mối quan hệ thật sự của CTTC đối với TTKT là gì? Phần tiếp theo của luận án sẽ trả lời các câu hỏi này.

Để phân tích tác động của CTTC lên TTKT, luận án xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên mô hình tăng trưởng tân cổ điển mở rộng với Tiến bộ kỹ thuật trung tính Hicks theo tiến trình như sau:

Đầu tiên, luận án xây dựng mô hình lý thuyết mối quan hệ giữa CTTC và TTKT dựa trên mô hình tăng trưởng tân cổ điển mở rộng được đề xuất bởi Liu và Zhang (2020). Dựa trên các giả định theo sau: (i) tổng vốn xã hội có thể được chia thành vốn tài chính và vốn vật chất với vốn tài chính bao gồm hai loại vốn được hình thành bởi TTTC và các TGTC; (ii) cơ cấu kinh tế của một quốc gia cụ thể không thay đổi, quy trình công nghệ là trung lập, các nguồn lực luân chuyển tự do, và sự kết hợp giữa vốn và lao động là hoàn toàn hiệu quả; (iii) khả năng lao động hạn chế. Khi đó, sản lượng kinh tế phụ thuộc vào sự phân bổ tổng vốn giữa khu

vực tài chính và khu vực thực tế

theo

Holmstrom và Tirole (1997), Santomero và

Seater (2000), hàm sản xuất được biểu thị theo phương trình sau:

(3.22)

Trong đó: Y, Kr, Km, Ki lần lượt là sản lượng thực, vốn vật chất, vốn TTTC, vốn TGTC và K = Kr+Km+Ki tổng vốn xã hội.

Với giả định rằng vốn từ các khu vực khác nhau là giống nhau, hàm sản xuất là đồng nhất và tỷ suất sinh lợi là không đổi, phương trình (3.22) có thể được viết lại như sau:

(3.23)

Với y=Y/Kr là sản lượng trên vốn vật chất, km=Km/Kr là tỷ lệ vốn TTTC trên vốn vật chất, ki=Ki/Kr là tỷ lệ vốn TGTC trên vốn vật chất. Khi đó, CTTC có thể được tính toán theo công thức sau: FS=Km/Ki=km/ki, hàm sản xuất có thể được viết lại đơn giản như sau:

(3.24)

Nếu hàm cận biên của TTTC lớn hơn TGTC thì nhu cầu vốn của TTTC lớn hơn TGTC. Hay nói cách khác, TTTC có tầm quan trọng hơn đến TTKT, CTTC tối ưu nên phát triển từ CTTC dựa trên ngân hàng sang thị trường.

Dựa trên các giả thiết trên, rõ ràng là hình thức và thuộc tính của hàm sản xuất (3.24) phù hợp với mô hình tăng trưởng tân cổ điển do Solow (1956) đề xuất. Khi đó, những thay đổi về số lượng và tỷ lệ vốn tài chính trên vốn vật chất là:

(3.25)

Sự thay đổi về số lượng và tỷ lệ CTTC theo sau:

(3.26)

Tỷ lệ tăng trưởng sản lượng kinh tế:

Trong đó: n là tỷ lệ tăng trưởng vốn vật chất, co giãn của TGTC.

(3.27)

hệ số co giãn của TTTC, hệ số

Nếu đặt và lần lượt là tỷ lệ gia tăng của TTTC và TGTC trên sản lượng

kinh tế, thì tỷ lệ thay đổi của vốn tài chính trên vốn vật chất có thể được biểu diễn dưới dạng theo sau:

(3.28)

Khi nền kinh tế ở trạng thái cân bằng, tốc độ tăng trưởng là n, và , tỷ lệ vốn tài chính trên vốn vật chất giữ nguyên không đổi lần lượt là và . Khi đó CTTC tối ưu ­ FS* được tính toán theo phương trình sau:

Phương trình (3.29) cho thấy FS tối

ưu không phụ

(3.29)

thuộc vào tốc độ

tăng

trưởng của vốn vật chất n mà phụ thuộc vào tỷ lệ giữa lượng thay đổi của vốn TTTC, , và vốn TGTC, . Ngoài ra, khi các các tham số , , , thay đổi qua các giai đoạn phát triển kinh tế khác nhau, khi đó cần có một CTTC tối ưu phát triển để đáp ứng