Đang tải... (xem toàn văn)
Vốn đầu tư nước ngoài có vai trò hết sức quan trọng đối với nền kinh tế của các nước có nền kinh tế mới nổi. Đó vừa là nguồn bổ sung vốn cho đầu tư, là một giải pháp tạo việc làm và thu nhập cho người lao động, tạo nguồn thu cho ngân sách và thúc đẩy nhanh quá trình chuyển dịch cơ cấu kinh tế. Tuy nhiên, để huy động và sử dụng nguồn vốn này hiệu quả trong bối cảnh kinh tế khó khăn hiện nay không hề dễ dàng. Trong các nguồn vốn chảy vào các quốc gia thì kiều hối là một trong những nguồn tài trợ rất quan trọng cho các doanh nghiệp và sẽ góp phần vào tăng trưởng kinh tế nếu lượng kiều hối này ở mức độ vừa đủ. Điều đáng quan tâm ở đây là sự giám sát, điều tiết nền kinh tế yếu kém, thể chế không bảo vệ được lợi ích cho các nhà đầu tư, chi phí giao dịch cao đã làm cho lượng kiều hối chưa phát huy được hết chức năng của mình. Lượng kiều hối gửi về nước có nền kinh tế mới nổi trong những năm gần đây đã có sự chuyển hướng sang mục đích đầu tư mạo hiểm ở các doanh nghiệp thay vì tiêu dùng như trước đây, nhưng vẫn chiếm tỉ lệ không đáng kể. Trong nền kinh tế phi chính thức nơi mà lượng kiều hối chuyển về ít phụ thuộc vào các thỏa thuận chính thức sẽ gây một tác động hoàn toàn khác.
1 1 LỜI MỞ ĐẦU Vốn đầu tư nước có vai trò quan trọng kinh tế nước có kinh tế Đó vừa nguồn bổ sung vốn cho đầu tư, giải pháp tạo việc làm thu nhập cho người lao động, tạo nguồn thu cho ngân sách thúc đẩy nhanh trình chuyển dịch cấu kinh tế Tuy nhiên, để huy động sử dụng nguồn vốn hiệu bối cảnh kinh tế khó khăn không dễ dàng Trong nguồn vốn chảy vào quốc gia kiều hối nguồn tài trợ quan trọng cho doanh nghiệp góp phần vào tăng trưởng kinh tế lượng kiều hối mức độ vừa đủ Điều đáng quan tâm giám sát, điều tiết kinh tế yếu kém, thể chế không bảo vệ lợi ích cho nhà đầu tư, chi phí giao dịch cao làm cho lượng kiều hối chưa phát huy hết chức Lượng kiều hối gửi nước có kinh tế năm gần có chuyển hướng sang mục đích đầu tư mạo hiểm doanh nghiệp thay tiêu dùng trước đây, chiếm tỉ lệ không đáng kể Trong kinh tế phi thức nơi mà lượng kiều hối chuyển phụ thuộc vào thỏa thuận thức gây tác động hoàn toàn khác Đầu tiên, nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc (SEM) để ước lượng quy mô kinh tế phi thức Sau đó, sử dụng lí thuyết thể chế, lí thuyết chi phi giao dịch tiến hành hồi quy FGLS để phân tích thực nghiệm 26 quốc gia có kinh tế giai đoạn 2006-2014 đưa kết luận kinh tế phi thức làm giảm nguồn vốn đầu tư mạo hiểm, kiều hối không tác động đến nguồn vốn đầu tư mạo hiểm kinh tế thức kinh tế phi thức kiều hối làm tăng nguồn vốn đầu tư mạo hiểm 2 MỤC LỤC 3 DANH MỤC BẢNG BIỂU 4 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT MIMIC: Mutiple Indicators Mutiple Causes SEM: Structural Equation Modeling OLS: Ordinary Least Square FGLS: Feasible Generalized Least Squares TCE: Transaction Cost Economics ODA: Official Development Assistance FDI: Foreign Direct Investment GDP: Gross Domestic Product GNP: Gross National Product WEF: World Economic Forum WDI: World Development Indicators 5 Giới thiệu Theo báo cáo năm 2010 (Global Entrepreneurship Monitor) cho "nếu tất nhà đầu tư không thức ngừng cung cấp tiền để thành lập doanh nghiệp, kinh tế toàn cầu xuất dấu hiệu với tăng vọt tỷ lệ thất nghiệp" (Bosma Levie, 2010: 52) Qua cho thấy tác động người di cư lượng kiều hối họ ngày lớn Vì buộc nhà nghiên cứu, nhà hoạch định sách cần có nhìn trọng định họ Nhóm nghiên cứu sử dụng nghiên cứu gần doanh nghiệp (Dau and Cuervo-Cazurra,2014; Webb et al, 2012) lĩnh vực khác kinh doanh (Webb et al, 2009) từ phát triển kiểm tra mô hình để giải thích trình kinh doanh khu vực phi thức quốc gia có kinh tế Trong nghiên cứu gần tập trung vào vai trò nguồn vốn đầu tư mạo hiểm công ty đa quốc gia (MNCs), công ty hoạt động nhỏ lẻ (Kim and Li, 2012 ), hay doanh nghiệp hợp tác với tổ chức phi phủ (Webb et al, 2010) Trong nghiên cứu này, tác giả chủ yếu nhấn mạnh tầm quan trọng vốn đầu tư trực tiếp (FDI) Họ cho với lượng FDI lớn từ tập đoàn đa quốc gia tạo tác động gián tiếp đến nguồn vốn đầu tư mạo hiểm Ngược lại, nghiên cứu lại phân tích tác động trực tiếp đến quỹ đầu tư mạo hiểm với doanh nghiệp có quy mô nhỏ, từ khoản kiều hối chuyển nước Cũng nghiên cứu gần đây,nghiên cứu phát triển (e.g; Yang), nghiên cứu thực tiễn (Moneygram, 2010) nghiên cứu sách công (Ratha, 2003) Họ cho rằng, nguyên nhân quỹ đầu tư mạo hiểm thường bị gián đoạn ảnh hưởng thiên tai, khoảng cách địa lí… làm cho kiều hối có xu hướng chuyển vào đầu tư mạo hiểm… Nhưng theo nhóm chúng tôi, nguyên nhân gián đoạn tỷ lệ kinh tế phi thức liên quan đến vấn đề thể chế, môi trường tự nhiên Với hiểu biết tác động kinh tế phi thức đến việc sử dụng lượng kiều hối, chuyên gia phát triển nước hiệu chỉnh sách tốt việc cắt giảm chi phí giao dịch (e.g Ratha, 2003), ngành có vai trò quan trọng việc kiểm soát lượng kiểu hối ngân hàng tổ chức chuyển tiền (Moneygram, 2010) dự đoán nhu cầu cung dịch vụ tốt cho khách hàng việc sử dụng kiều hối nước phát triển từ chuyển lượng kiều hối để tài trợ phát triển doanh nghiệp quy mô nhỏ phục vụ người dân có thu nhập thấp (Hall et al., 2010, 2012; London and Hart, 2010; Prahalad, 2004, 2006) Qua trình nghiên cứu, nhóm đưa kết luận rằng: Nguyên nhân gia tăng tỉ lệ kinh tế phi thức chuyển lượng kiều hối từ nhu cầu chi tiêu gia đình hướng đầu tư mạo hiểm Để đưa kết luận phân tích lượng kiều hối tỉ lệ kinh tế phi thức 26 quốc gia có kinh tế giai đoạn từ 2006-2014 Kết phân tích thực nghiệm Trong quy mô kinh tế phi thức kiều hối có tác động tích cực đến quỹ đầu tư mạo hiểm Ngoài mục đích nghiên cứu để cung cấp cho hiểu biết kinh doanh kinh tế phi thức, từ biết làm mà nhà kinh doanh nước có kinh tế với tỉ lệ kinh tế phi thức đáng kể lại tìm nguồn vốn đầu tư mạo hiểm nước thông qua kiều hối Nhóm muốn nhấn mạnh quy mô kinh tế phi thức hiệu nhất, hiệu điều kiện thể chế phải nghiên cứu hiểu rõ mục tiêu phát triển sau tìm kết Phần nghiên cứu bao gồm phần sau: - Phần sử dụng khái niệm doanh nhân di cư, kiều hối, kinh tế phi thức lý thuyết thể chể lý thuyết chi phí giao dịch để phát triển khung lý thuyết kinh tế phi thức, kiều hối ảnh hưởng chúng đến nguồn vốn đầu tư mạo hiểm để đưa ba giả thuyết Thứ nhất, tỷ lệ kinh tế phi chinh thức làm giảm nguồn vốn đầu tư mạo hiểm Thứ hai, lượng kiều hối làm tăng nguồn vốn đầu tư mạo hiểm Thứ ba, tác động kiều hối đến nguồn vốn đầu tư mạo hiểm tích cực kinh tế phi thức - Phần 3, phương pháp liệu nghiên cứu mà nhóm sử dụng để tìm quy mô kinh tế phi thức (biến đo lường trực tiếp được) từ làm sở để chạy mô hình hồi quy - Phần 4, Báo cáo kết quy mô kinh tế phi thức kết hồi quy FGLS để kiểm tra tác động kiều hối tỷ lệ nên kinh tế phi thức đến nguồn vốn đầu tư mạo hiểm 26 nước có kinh tế từ 2006-2014 - Phần 5, Thảo luận kết nghiên cứu,các phát quan trọng nghiên cứu nghiên cứu lý thuyết thực tiễn sách công ,thảo luận hạn chế đề xuất hướng nghiên cứu tương lai - Phần 6, kết luận tóm gọn kết nghiên cứu Tổng quan nghiên cứu 2.1 Khung lí thuyết 2.1.1 Doanh nhân di cư Người di cư nói chung người sống lãnh thổ đất nước mà họ mang quốc tịch Định nghĩa bao gồm người tị nạn hợp pháp bất hợp pháp, người tị nạn trốn khỏi nước xung đột trị, người lao động tạm thời người nhập cảnh thời gian ngắn Theo liệu từ World Bank dân số toàn giới phát triển nhanh chóng năm 2000 Từ 2000-2013, số người di cư tăng gấp ba lần từ khoảng 70 triệu đến 200 triệu, lượng người di cư đất nước đất nước trở thành quốc đông dân thứ năm giới Hiện tượng gọi di cư theo hình thức “South-South" nghĩa di cư từ nước phát triển đến đất nước phát triển khác (World Bank, 2013) Doanh nhân di cư "là người thường xuyên sống làm việc nước ngoài, đầu tư nước, thành công khoản đầu tư phụ thuộc nhiều vào mối quan hệ họ quê hương” (Portes et al., 2002: 287) Drori cộng gọi người "các doanh nhân xuyên quốc gia", họ tạo dựng mối quan hệ thông qua trình liên lạc gặp gỡ thường xuyên nhằm “cải thiện tối đa hóa mối quan hệ tảng mình" Nhờ mối quan hệ giúp việc luân chuyển vốn nhanh chóng, góp phần tạo hiệu ứng tích cực cho doanh nghiệp mà người đầu tư Ngoài doanh nhân cố gắng thực "Hành động cân mối quan hệ này” (Patel and Conklin, 2009) để tạo điều kiện tốt cho việc huy động vốn trình hoạt động kinh doanh dễ dàng Với kinh tế phát triển sách ưu tiên định, tạo hội cho người di cư sở kinh tế sở pháp lý nhằm tạo lập trì mối quan hệ xuyên quốc gia -một yếu tố quan trọng góp phần tìm kiếm nguồn vốn đầu tư mạo hiểm kinh doanh Để giải thích vấn đề này, Madhavan Iriyama (2009) "việc chuyển giao kĩ thuật quốc gia" tạo điều kiện cho doanh nhân có kinh nghiệm chuyên môn chuyển ý tưởng kinh doanh đến nước phát triển Ngoài ra, theo nghiên cứu Saxenian Hsu (2001) cho thấy doanh nhân Mỹ Trung Quốc có lợi việc tìm vốn đầu tư mạo hiểm họ có kinh nghiệm kỹ thuật Tuy nhiên, quan điểm không phù hợp với chứng tìm nghiên cứu gần Vaaler (2011; 2013) điều tra ảnh hưởng kiều hối đến nguồn vốn đầu tư mạo hiểm 61 nước phát triển năm 2000 Ông nhận thấy kiều hối làm tăng vốn đầu tư mạo hiểm, lượng kiều hối chuyển đến nước phát triển làm tăng nguồn vốn đầu tư mạo hiểm so với lượng kiều hối đến nước phát triển, cụ thể nơi tiểu vùng Sahara châu Phi, lượng kiều hối làm tăng đáng kể nguồn vốn đầu tư mạo hiểm Như vậy, tác động kiều hối đến nguồn vốn đầu tư mạo hiểm không liên quan đến việc doanh nhân di cư có kinh nghiệm hay kĩ thuật Theo nhóm nghiên cứu mối quan hệ xuyên quốc gia mối quan hệ thành viên gia đình, người huyện, tỉnh địa phương nước tạo mối quan hệ cộng đồng để thay mối quan hệ thương mại thức chuyển nguồn vốn đầu tư mạo hiểm đặc biệt nguồn vốn đầu tư cho doanh nghiệp nhỏ thường tìm thấy nước có kinh tế 2.1.2 Kiều hối Kiều hối là khoản tiền cá nhân hộ gia đình sinh sống làm việc nước ngoài, chuyển nước cho người thân gia đình họ (Vaaler, 2011) Lượng kiều hối gửi nước hình thức hàng hóa tiền tệ, thường sử dụng cho mục đích tiêu dùng, đầu tư bán lại thị trường phi thức Dưới dạng hàng hóa, chúng buôn lậu nhập 10 cách hợp pháp Hình thức trở nên phổ biến sách nhập miễn thuế cho hàng hóa dạng quà biếu, quà tặng.Tuy nhiên, điều đáng quan tâm kiều hối mang dạng hàng hóa cá nhân thường không ghi nhậ khó tính toán giá trị Với hình thức tiền tệ, kiều hối gửi dạng tiền mặt, séc, vàng,… Dưới hình thức này, kiều hối gửi thông qua kênh phi thức kênh thức (ngân hàng tổ chức chi trả kiều hối mang theo người) Theo ông Kaushik Basu Phó Chủ tịch cao cấp Chuyên gia kinh tế trưởng Ngân hàng Thế giới cho biết số gần khẳng định tầm quan trọng kiều hối Kiều hối chiếm tới ½ GDP Ta-zi-kix-tan – đất nước nhỏ Đối với Băng-la-đét, số đáng kể hỗ trợ cho chiến chống nghèo đói Về mặt số lượng, Ấn Độ đứng đầu giới với 71 tỉ USD gấp lần FDI năm 2012 Ấn Độ So với FDI, giao dịch kiều hối thường nhỏ ($150-250) xảy thường xuyên (12-20 lần năm) Kiều hối khác với FDI chỗ không thiết khoản toán cho số hàng hóa dịch vụ xuyên quốc gia (Yang, 2011) Chiếm tỷ trọng lớn tổng lượng kiều hối, khoảng 60-70% "chuyển từ cá nhân đến cá nhân" Phần lớn số bao gồm kiều hối từ người người lao động làm việc nước với thời gian sinh sống làm việc năm Khoảng 20-25% “những khoản bồi thường cho người lao động" Khoảng thu nhập tạo người di cư làm việc năm nước Họ bị yêu cầu phải quay trở nước sau thời gian di cư tạm thời Ngoài hai thành phần nhỏ điển hình tổng số kiều hối lại lợi ích xã hội (các khoản toán bảo hiểm xã hội) chuyển nhượng vốn (bao gồm vốn tài sản mà người di cư mang theo quay đất nước mình) (IMF, 2013) Nhờ vào sách nới lỏng, đẩy mạnh mở cửa thị trường vốn tự hóa thị trường tài chính, luồng vốn chảy vào nước phát triển tăng nhanh kể từ năm 2000 Cụ thể, lượng kiều hối gửi nước phát triển tăng gấp bốn lần từ $100 tỷ năm 2000 đến $400 tỷ năm 2013 Ở hầu có kinh tế nổi, kiều hối trở thành nguồn tài lớn thứ hai sau FDI, số nước phát triển, kiều hối dòng chảy tài lớn (World 53 54 xtgls venturefundingavability lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit > informality remit_gdp remitgdpinfomality, panels(heteroskedastic) corr(psar1) (note: observations dropped because only obs in group) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = venturefundingav~y Coef lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit informality remit_gdp remitgdpinfomality _cons 1357566 0024309 -.3603853 1.427095 4254961 -.0275348 7708881 -.0065944 1.118472 1.216379 2.744629 -.0293989 -6.779255 1560403 3.720448 13 13 15 Std Err .0415402 0060369 0831696 5378873 1097596 0081535 1299708 0125278 9584914 1.37627 1.309285 0053293 3.118976 0719318 851914 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(14) Prob > chi2 z 3.27 0.40 -4.33 2.65 3.88 -3.38 5.93 -0.53 1.17 0.88 2.10 -5.52 -2.17 2.17 4.37 P>|z| 0.001 0.687 0.000 0.008 0.000 0.001 0.000 0.599 0.243 0.377 0.036 0.000 0.030 0.030 0.000 = = = = = = = 83 13 6.384615 296.53 0.0000 [95% Conf Interval] 0543393 -.0094012 -.5233946 3728557 2103712 -.0435154 5161501 -.0311484 -.7601364 -1.48106 1784772 -.039844 -12.89234 0150565 2.050727 2171739 014263 -.197376 2.481335 640621 -.0115541 1.025626 0179596 2.997081 3.913818 5.310781 -.0189537 -.6661729 2970241 5.390169 55 xtgls venturefundingavability lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit > remit_gdp, panels(heteroskedastic) corr(psar1) (note: observations dropped because only obs in group) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = venturefundi~y Coef lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit remit_gdp _cons 3111967 -.0008341 -.3594051 7863466 3525083 -.0180264 9015977 -.0031352 2.189804 1.148327 2.836323 -.4373757 -2.175507 13 13 13 Std Err .052173 0057441 0863383 4780282 0853301 0058221 1379026 0137114 1.069464 1.144493 1.153537 7958576 912619 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(12) Prob > chi2 z 5.96 -0.15 -4.16 1.64 4.13 -3.10 6.54 -0.23 2.05 1.00 2.46 -0.55 -2.38 P>|z| 0.000 0.885 0.000 0.100 0.000 0.002 0.000 0.819 0.041 0.316 0.014 0.583 0.017 = = = = = = = 83 13 6.384615 234.28 0.0000 [95% Conf Interval] 2089396 -.0120922 -.5286251 -.1505714 1852644 -.0294375 6313136 -.0300091 0936924 -1.094839 5754326 -1.997228 -3.964208 4134539 0104241 -.1901851 1.723265 5197521 -.0066152 1.171882 0237387 4.285915 3.391492 5.097213 1.122477 -.3868072 56 xtgls venturefundingavability lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit > informality remit_gdp aidgdpinfomality, panels(heteroskedastic) corr(psar1) (note: observations dropped because only obs in group) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = venturefunding~y Coef lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit informality remit_gdp aidgdpinfomality _cons 1352743 0068325 -.2758155 1.528326 346974 -.0385124 8461167 0061515 2.09673 3080777 1.254169 -.0183975 -.7045726 -.0045957 2.772177 13 13 15 Std Err .0463004 0066414 0893871 5432275 1141879 0065 1269935 014255 4.020656 1.393277 1.35738 0071135 8869138 0879014 9550888 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(14) Prob > chi2 z 2.92 1.03 -3.09 2.81 3.04 -5.92 6.66 0.43 0.52 0.22 0.92 -2.59 -0.79 -0.05 2.90 P>|z| 0.003 0.304 0.002 0.005 0.002 0.000 0.000 0.666 0.602 0.825 0.356 0.010 0.427 0.958 0.004 = = = = = = = 83 13 6.384615 349.83 0.0000 [95% Conf Interval] 0445271 -.0061844 -.4510111 4636201 12317 -.0512522 597214 -.0217877 -5.783611 -2.422695 -1.406246 -.0323396 -2.442892 -.1768793 9002371 2260215 0198493 -.10062 2.593033 5707781 -.0257725 1.095019 0340908 9.977072 3.038851 3.914585 -.0044553 1.033747 1676878 4.644116 57 58 xtgls venturefundingavability lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit > informality remit_gdp portfolio_gdp_informality, panels(heteroskedastic) corr(psar1) (note: observations dropped because only obs in group) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = 13 13 15 venturefundingavability Coef lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit informality remit_gdp portfolio_gdp_informality _cons 1475285 0025009 -.3274515 1.261945 3678194 -.0388843 9057161 0031895 1.536695 -3.948047 2.044044 -.0179886 -.6525716 1118967 2.884445 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(14) Prob > chi2 Std Err .0471889 0060943 0938933 5538007 1224183 0065345 1423671 0136249 9826465 7.294841 1.286079 0039404 9137726 1600964 9095719 z 3.13 0.41 -3.49 2.28 3.00 -5.95 6.36 0.23 1.56 -0.54 1.59 -4.57 -0.71 0.70 3.17 P>|z| 0.002 0.682 0.000 0.023 0.003 0.000 0.000 0.815 0.118 0.588 0.112 0.000 0.475 0.485 0.002 = = = = = = = 83 13 6.384615 306.79 0.0000 [95% Conf Interval] 0550399 -.0094436 -.511479 1765152 1278839 -.0516916 6266818 -.0235148 -.3892568 -18.24567 -.4766246 -.0257117 -2.443533 -.2018865 1.101717 2400171 0144455 -.143424 2.347374 6077549 -.026077 1.18475 0298938 3.462647 10.34958 4.564714 -.0102655 1.13839 42568 4.667174 59 xtgls venturefundingavability lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit > informality remit_gdp fdigdpinfomality, panels(heteroskedastic) corr(psar1) (note: observations dropped because only obs in group) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = venturefunding~y Coef lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit informality remit_gdp fdigdpinfomality _cons 1370892 012828 -.2863535 1.695061 2819906 -.0339322 8812983 -.0016531 1.937259 -.164325 12.04811 -.0095542 -1.763103 -.262686 2.325616 13 13 15 Std Err .0454759 0068602 0922023 5715453 1159858 0061686 134972 010213 1.180347 1.38994 4.479186 0044089 8378249 1025363 8603686 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(14) Prob > chi2 z 3.01 1.87 -3.11 2.97 2.43 -5.50 6.53 -0.16 1.64 -0.12 2.69 -2.17 -2.10 -2.56 2.70 P>|z| 0.003 0.061 0.002 0.003 0.015 0.000 0.000 0.871 0.101 0.906 0.007 0.030 0.035 0.010 0.007 = = = = = = = 83 13 6.384615 405.29 0.0000 [95% Conf Interval] 0479581 -.0006178 -.4670666 5748523 0546626 -.0460225 6167581 -.0216703 -.376178 -2.888557 3.269062 -.0181955 -3.40521 -.4636535 6393248 2262203 0262738 -.1056404 2.815269 5093187 -.0218419 1.145839 018364 4.250697 2.559906 20.82715 -.0009129 -.1209963 -.0617186 4.011908 60 xtgls venturefundingavability lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit > informality remit_gdp aidgdpinfomality fdigdpinfomality remitgdpinfomality portfolio_gdp_informality, panels(heteroskedastic) corr(psar1) (note: observations dropped because only obs in group) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic panel-specific AR(1) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = 13 13 18 venturefundingavability Coef lngdp pergrowth lncpi perinflation rule_of_law pergovgdp tradegdp disapozasize aidgdpit portfoliogdpit fdigdpit informality remit_gdp aidgdpinfomality fdigdpinfomality remitgdpinfomality portfolio_gdp_informality _cons 1111279 0156267 -.3154646 2.212017 2944622 -.0195319 6292424 -.0026476 6.457748 4225966 14.31997 -.0083953 -7.380691 -.1205138 -.3139519 1394925 -.0097418 2.910797 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Wald chi2(17) Prob > chi2 Std Err .0397804 0068777 085849 5988818 1023465 0083707 1886782 0140881 4.411115 8.021213 4.526885 0104249 3.116596 0983682 1074094 0700919 177739 849559 z 2.79 2.27 -3.67 3.69 2.88 -2.33 3.34 -0.19 1.46 0.05 3.16 -0.81 -2.37 -1.23 -2.92 1.99 -0.05 3.43 P>|z| 0.005 0.023 0.000 0.000 0.004 0.020 0.001 0.851 0.143 0.958 0.002 0.421 0.018 0.221 0.003 0.047 0.956 0.001 = = = = = = = 83 13 6.384615 508.57 0.0000 [95% Conf Interval] 0331599 0021467 -.4837256 1.03823 0938668 -.0359382 2594398 -.0302598 -2.187878 -15.29869 5.447443 -.0288277 -13.48911 -.313312 -.5244705 0021149 -.3581039 1.245691 189096 0291067 -.1472036 3.385803 4950576 -.0031256 999045 0249645 15.10337 16.14389 23.19251 0120372 -1.272276 0722844 -.1034333 27687 3386202 4.575902 61 Kết mô hình mimic Assessment of normality (Group number 1) Variable max skew c.r kurtosis c.r 53.900 96.700 -.114 -.934 -.593 -2.434 5.465 25.878 -.179 -1.469 -.683 -2.806 700 31.800 1.310 10.762 1.536 6.310 -1.229 1.247 035 287 -.781 -3.207 2.784 68.370 016 128 -.701 -2.880 2649.719 25813.097 221 1.812 -.874 -3.590 38.700 90.600 -.073 -.600 -.615 -2.525 -19.555 42.510 527 4.326 5.176 21.261 Laborforceparticipationratetotal 43.300 77.800 051 419 -.804 -3.302 Laborfocegrowth -9.988 6.594 -.414 -3.402 3.116 12.802 015 609.583 4.679 38.440 22.879 93.986 19.259 11.459 Fiscalfreedom GovernmentexpenditureofGDP Unemploymenttotaloftotallaborforce Governmenteffectiveness Taxonincome GDPpercapitaPPP Businessfreedom Gdppercapitagrowth M0M1 Multivariate 62 Sample Correlations (Group number 1) fiscalfreedom govern Unempl fiscal mente oyment freed xpendi totaloft om tureof otallab GDP orforce gover nment taxoni effecti ncome veness GDPpe busin gdpper rcapit essfre capitag aPPP edom rowth 1.00 governmente xpenditureof -.170 1.000 -.135 575 1.000 -.028 246 019 1.000 034 -.062 135 -.170 1.000 176 271 -.049 527 -.211 1.000 251 193 042 595 -.059 391 GDP Unemployme nttotaloftotal laborforce Governmente ffectiveness taxonincome GDPpercapita PPP Businessfreed om 1.000 Laborforc eparticipa tionrateto tal laborf ocegr owth M0/M1 63 govern Unempl fiscal mente oyment freed xpendi totaloft om tureof otallab GDP orforce 015 -.001 -.098 -.079 -.062 -.529 -.497 148 -.363 wth M0M1 -.018 -.144 Condition number = 9.291 Gdppercapita growth Laborforcepa rticipationrat etotal Laborfocegro gover Laborforc GDPpe busin gdpper rcapit essfre capitag aPPP edom rowth 000 023 -.050 1.000 -.077 045 -.252 -.036 059 1.000 -.134 -.127 -.039 -.167 -.099 -.156 148 1.000 -.177 008 119 036 099 -.100 074 092 nment taxoni effecti ncome veness eparticipa tionrateto tal laborf ocegr M0/M1 owth 1.000 64 Sample Means (Group number 1) Fiscal Governmente freedo xpenditureof m gdp 77.52 Unemploy menttotalo ftotallaborf 15.318 orce 9.426 Governm enteffect iveness -.022 Taxoni Gdpperc ncome apitappp 30.150 Notes for Model (Default model) Computation of degrees of freedom (Default model) Number of distinct sample moments: Number of distinct parameters to be estimated: Degrees of freedom (77 - 48): Result (Default model) Minimum was achieved Chi-square = 87.929 Degrees of freedom = 29 Probability level = 000 Regression Weights: (Group number - Default model) Busine Gdpperca Laborforce Labor ssfree pitagrowt participati focegr dom h onratetotal owth 4.166 60.248 1.078 12799.0 63.99 4 M0/M1 52.689 65 Estimate S.E C.R P Label Informality < - businessfreedom 318 142 2.232 026 par_4 Informality < - GDPpercapitaPPP -.001 000 -3.103 002 par_5 Informality CMIN Informality < - taxonincome 079 078 1.003 316 par_6 < - governmenteffectiveness 895 2.328 385 701 par_7 -1.297 399 -3.255 001 par_8 -2.276 642 -3.546 *** par_9 -.388 168 -2.314 021 par_10 031 010 3.036 002 par_1 Model Informality Default Informality model Informality Saturated NPAR 48 CMIN < - DF P CMIN/DF Unemploymenttotaloftotallaborforce 87.929 29 3.032 < - governmentexpenditureofGDP 77 < - fiscalfreedom model M0M1 < Independenc 22 1018.56 Laborfocegrowth < e model Laborforceparticipationratetotal < - Informality 55 Informality Informality 325 087 3.746 *** par_2 Gdppercapitagrowth Informality 009 019 468 640 par_3 Baseline Comparisons Model Default model Saturated model Independence model Parsimony-Adjusted Measures < - 18.519 1.000 66 Model Default model Saturated model Independence mod NCP Model Default model Saturated model Independence model FMIN Model Default model Saturated model Independence model RMSEA Model Default model Independence model AIC Model Default model Saturated model Independence model 67 ECVI Model Default model Saturated model Independence model HOELTER Model Default model Independence model Minimization: Miscellaneous: Bootstrap: Total: [...]... TCE Lý thuyết chi phí giao dịch của doanh nghiệp được Ronald Harry Coase đưa ra lần đầu tiên trong bài báo với nhan đề “Bản chất của công ty” vào năm 1937 và được O.E Williamson cùng những người khác tiếp tục phát triển cho đến nay Theo Douglas North, “Vấn đề chi phí xã hội” của Ronald Harry Coase đề ra “là một trong những bài nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất và bị hiểu lầm nhất trong thời đại chúng... cũng như sự kết hợp nợ – vốn chủ sở hữu trong cơ cấu vốn của công ty đó Chi phí giao dịch có vai trò quan trọng trong cả các tổ chức doanh nghiệp lẫn chính phủ, đặc biệt trong các vấn đề quản trị tài chính Trong bất cứ mô hình tối ưu hóa kinh tế chính thức nào, chi phí giao dịch cũng cấu thành nên các khung cơ cấu mà cần phải được nhận biết trong việc xác định các mối quan hệ kinh tế và tài chính khác... là tự do kinh doanh hoàn toàn (Nguồn: Heritage Foundation) - Chỉ số tự do tài chính: là một phần phụ trong chỉ số tự do kinh tế Chỉ số đo lường gánh nặng tài chính trong một nền kinh tế, tức là thuế suất thu nhập cá nhân, thuế 24 suất doanh nghiệp Chỉ số dao động từ 0 đến 100 với 0 là ít tự do tài chính nhất và 100 là tự do tài chính tối đa(Nguồn: Heritage Foundation) - Chỉ số tiền tệ: là tỉ lệ M0/M1... Kích thước chính phủ, tự do tài chính và các biến kết quả bao gồm tỷ lệ cung tiền, tăng trưởng lao động, tỷ lệ tham gia lực 26 lượng lao động, tăng trưởng GDP sau đó dùng phương pháp MIMIC của mô hình cấu trúc (SEM) để đưa ra kết quả về tỉ lệ của nền kinh tế phi chính thức - Remit_GDP được lấy từ WDI (2016), được lấy từ số liệu ước tính cán cân thanh toán IMF hàng năm của tổng giá tri ba thành phần... một số ngân hàng quốc tế cũng đóng tài khoản của các công ty chuyển tiền do lo ngại về rửa tiền và tài trợ khủng bố Chính những hành động này của các ngân hàng và các tổ đã làm lượng kiều hối không tác động nhiều đến đầu tư Ratha,2013 cho rằng “hành động này đánh dấu một sự đảo ngược không mong muốn trong lĩnh vực chuyển kiều hối của người di cư và đã đi ngược lại cam kết của các nước G20 về giảm chi... Trong đó: y= (y1,y2, yp) là ma trận các biến kết quả (p * 1) là ma trận các hệ số hồi quy và ε là ma trận sai số có kích thước (p * 1) Hình 1 thể hiện cấu trúc của mô hình MIMIC bằng phương pháp sơ đồ Trong đó Xi, Yj với i= 1, ,q và j=1, ,p là các biến nguyên nhân và kết quả trong mô hình γi và λj, là các tham số ước lượng được của các biến nguyên nhân và kết quả với biến số không quan sát được η Tóm... những giá trị tuyệt đối này sẽ được trình bày trong các bảng ở những phần tiếp theo Hình 1: Cấu trúc tổng quát của mô hình MIMIC Phương pháp MIMIC với các biến nguyên nhân và kết quả được thể hiện như trong hình 22 Các biến số nguyên nhân gây ra kinh tế ngầm được xem là biến ngoại sinh và các biến số kết quả của kinh tế ngầm là biến nội sinh 3.2 Mô hình hồi quy Để kiểm tra thực nghiệm về ảnh hưởng tỉ... thuế và việc thực thi hợp đồng là hai vấn đề đáng quan tâm đối với các định chế chính thức (Lerner, 2009), các nhà làm luật, nhà chính trị, các quan chức liên quan (Khoury et al., 2012), và kể cả thị trường tài chính (Straub, 2005) Thể chế bao gồm các qui tắc chính thức và phi chính thức, thể chế của một quốc gia sẽ tác động đến gia tăng hiệu quả kinh tế và tài chính thông qua nguồn vốn đầu tư mao hiểm... la quốc tế có cùng sức mua trên GDP đồng đô la Mỹ GDP tại giá mua là tổng giá trị gia tăng của tất cả các nhà sản xuất có mặt trong nền kinh tế cộng với thuế sản phẩm trừ đi các khoản trợ cấp nào không tính vào giá trị của sản phẩm Chỉ số này được tính toán không bao gồm trích lập khấu hao tài sản hay dự phòng cho sự cạn kiệt của tài nguyên thiên nhiên Dữ liệu theo giá so sánh đô la quốc tế năm 2011(Nguồn:... Statistical Database) Số liệu của trung Quốc thì được lấy từ World Bank’s Development Data Platform - Chỉ số tỉ lệ thuế trực thu: Thuế trực thu là một phần của tổng nguồn thu thuế (World Bank and Penn World Table (PWT 6.2) - Chỉ số tổng lực lượng lao động: Tổng lực lượng lao động bao gồm những người từ 15 tuổi trở lên đáp ứng định nghĩa của Tổ chức Lao động quốc tế và tham gia các hoạt động kinh tế hay là