Luận văn tốt nghiệp ngành Tài chính Ngân hàng tại Đại học Kinh tế và Kinh doanh

Luận văn tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp exploring the impacts of fintech on achieving sustainable development goals a panel, điều tra thực trạng, phân tích số liệu, đề xuất biện

• Tác giả: Lo Huong Quynh
• Người hướng dẫn: PhD. Le Hong Thai
• Trường học: University of Economics and Business
• Chuyên ngành: Finance and Banking
• Đề tài: Luận văn tốt nghiệp ngành Tài chính Ngân hàng tại Đại học Kinh tế và Kinh doanh
• Loại tài liệu: graduation thesis
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• DECLARATION
• ACKNOWLEDGEMENTS
• 1. CHAPTER 1: RESEARCH BACKGROUND
• 1.1. Research objectives
• 1.2. Research questions
• 1.3. Research scope
• 1.4. Research contribution
• 1.5. Structure of the thesis
• 2. CHAPTER 2: THEORETICAL BASIS AND LITERATURE REVIEW
• 2.1. The history of sustainable development
• 2.2. The definition of sustainable development
• 2.3. The dimension of sustainable development
• 2.4. Sustainable development goals
• 2.5. The definition of fintech
• 2.6. The role of Fintech
• 2.7. Literature review
• 2.8. The determinants of sustainable development
• 2.9. The impacts of Fintech on sustainable development
• 3. CHAPTER 3: MODEL SPECIFICATIONS AND DATA
• 3.1. Model specifications
• 3.2. Data and sample overview
• 4. CHAPTER 4: EMPIRICAL RESULTS
• 4.1. The effect of Fintech on sustainable development goals
• 4.2. The effect of Fintech on individual sustainable development goals
• 4.3. Robustness and sensitivity checks
• 4.4. Using the alternative proxy of Fintech
• 4.5. Using additional control variables
• 5. CHAPTER 5: CONCLUSION
• 5.1. Summary of key research results
• 5.2. Limitations and directions for future research
• LIST OF ABBREVIATIONS
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES

Tóm tắt

I. Tổng quan về Luận văn Tốt nghiệp ngành Tài chính Ngân hàng

Luận văn tốt nghiệp ngành Tài chính Ngân hàng tại Đại học Kinh tế và Kinh doanh là một bước quan trọng trong hành trình học tập của sinh viên. Đây không chỉ là cơ hội để sinh viên áp dụng kiến thức đã học vào thực tiễn mà còn là dịp để thể hiện khả năng nghiên cứu và phân tích. Luận văn thường bao gồm các phần như giới thiệu, lý thuyết, phương pháp nghiên cứu và kết quả. Việc hoàn thành luận văn không chỉ giúp sinh viên tốt nghiệp mà còn trang bị cho họ những kỹ năng cần thiết cho sự nghiệp sau này.

1.1. Ý nghĩa của Luận văn Tốt nghiệp

Luận văn tốt nghiệp giúp sinh viên củng cố kiến thức và kỹ năng nghiên cứu. Nó cũng là cơ hội để sinh viên thể hiện khả năng phân tích và giải quyết vấn đề trong lĩnh vực Tài chính Ngân hàng.

1.2. Cấu trúc cơ bản của Luận văn

Một luận văn thường bao gồm các phần như: Giới thiệu, Tổng quan tài liệu, Phương pháp nghiên cứu, Kết quả và Thảo luận, Kết luận. Mỗi phần đều có vai trò quan trọng trong việc trình bày và bảo vệ luận văn.

II. Những thách thức trong việc viết Luận văn Tốt nghiệp

Viết luận văn tốt nghiệp không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Sinh viên thường gặp phải nhiều thách thức như việc chọn đề tài, thu thập dữ liệu, và phân tích thông tin. Những khó khăn này có thể ảnh hưởng đến chất lượng của luận văn và tiến độ hoàn thành. Do đó, việc nhận diện và giải quyết các thách thức này là rất quan trọng.

2.1. Lựa chọn đề tài phù hợp

Việc chọn đề tài là bước đầu tiên và quan trọng nhất. Đề tài cần phải phù hợp với sở thích và khả năng của sinh viên, đồng thời có tính thực tiễn cao trong lĩnh vực Tài chính Ngân hàng.

2.2. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ là một thách thức lớn. Sinh viên cần phải biết cách tìm kiếm và sử dụng các nguồn tài liệu đáng tin cậy để hỗ trợ cho luận văn của mình.

III. Phương pháp nghiên cứu hiệu quả cho Luận văn Tốt nghiệp

Để viết một luận văn tốt nghiệp chất lượng, sinh viên cần áp dụng các phương pháp nghiên cứu phù hợp. Các phương pháp này có thể bao gồm nghiên cứu định tính, định lượng, hoặc kết hợp cả hai. Việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu sẽ ảnh hưởng đến kết quả và độ tin cậy của luận văn.

3.1. Nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính giúp sinh viên hiểu sâu hơn về các vấn đề trong lĩnh vực Tài chính Ngân hàng thông qua phỏng vấn, khảo sát hoặc phân tích tài liệu.

3.2. Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng sử dụng các số liệu thống kê để phân tích và đưa ra kết luận. Phương pháp này thường được sử dụng để kiểm tra giả thuyết trong luận văn.

IV. Ứng dụng thực tiễn của Luận văn Tốt nghiệp

Luận văn tốt nghiệp không chỉ là một bài tập học thuật mà còn có thể được ứng dụng vào thực tiễn. Những kết quả nghiên cứu có thể giúp các doanh nghiệp trong ngành Tài chính Ngân hàng cải thiện quy trình làm việc và đưa ra quyết định chính xác hơn.

4.1. Cải thiện quy trình làm việc

Các nghiên cứu trong luận văn có thể chỉ ra những điểm yếu trong quy trình làm việc hiện tại, từ đó đề xuất các giải pháp cải thiện hiệu quả công việc.

4.2. Hỗ trợ ra quyết định

Kết quả nghiên cứu có thể cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản lý trong việc đưa ra quyết định chiến lược, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của Luận văn Tốt nghiệp

Kết luận của luận văn không chỉ tóm tắt những phát hiện chính mà còn đưa ra những gợi ý cho nghiên cứu trong tương lai. Sinh viên cần phải chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực Tài chính Ngân hàng.

5.1. Tóm tắt những phát hiện chính

Kết luận cần tóm tắt lại những điểm nổi bật trong nghiên cứu, nhấn mạnh những đóng góp của luận văn cho lĩnh vực Tài chính Ngân hàng.

5.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tương lai

Sinh viên nên đề xuất các hướng nghiên cứu mới có thể được thực hiện trong tương lai, từ đó mở rộng kiến thức và ứng dụng trong ngành Tài chính Ngân hàng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Từ đầu thế kỷ 20, quá trình công nghiệp hóa mạnh mẽ đã chuyển hóa nguồn tài nguyên và năng lượng thành các sản phẩm có giá trị cao, nâng cao chất lượng đời sống con người (Mann, 2012). Tuy nhiên, sự phát triển này đi kèm với tình trạng suy thoái môi trường nghiêm trọng do chất thải độc hại từ hoạt động sản xuất và sự cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên từ các hoạt động kinh tế thiếu bền vững. Khi các nguy cơ về ô nhiễm môi trường và khủng hoảng năng lượng được nhận thức rõ nét vào thập niên 1980, tính bền vững đã trở thành động lực phát triển toàn cầu (Pisani, 2006). Khái niệm phát triển bền vững lần đầu tiên được Liên Hợp Quốc định nghĩa chính thức trong Báo cáo Brundtland (1987), và đến năm 2015 đã được cụ thể hóa thành 17 Mục tiêu Phát triển Bền vững (Sustainable Development Goals - SDGs) với 169 mục tiêu cụ thể hướng tới năm 2030, kết hợp chặt chẽ ba trụ cột: kinh tế, xã hội và môi trường (Schleicher, 2018; Swain, 2020).

Song song với tiến trình trên, sự bùng nổ của công nghệ tài chính (Fintech) sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu 2008–2009 đã định hình lại các dịch vụ tài chính, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, phát triển tài chính, nâng cao hiệu quả doanh nghiệp và thúc đẩy năng lượng tái tạo. Mặc dù nhiều nghiên cứu trước đây đã phân tích ảnh hưởng của từng công cụ Fintech đơn lẻ (như Trí tuệ nhân tạo, Chuỗi khối, Học máy) lên một số mục tiêu cụ thể, nhưng vẫn thiếu vắng các nghiên cứu định lượng tổng thể về tác động của Fintech lên toàn bộ tiến trình thực hiện 17 mục tiêu SDGs trên quy mô toàn cầu. Vì vậy, đề tài "Exploring the impacts of Fintech on achieving Sustainable Development Goals: A panel analysis" (Nghiên cứu tác động của Fintech đến việc đạt được các Mục tiêu Phát triển Bền vững: Phân tích dữ liệu bảng) đã được tác giả Lò Hương Quỳnh (sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Kinh tế – Đại học Quốc gia Hà Nội) thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Hồng Thái.

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Cung cấp nền tảng lý thuyết toàn diện về phát triển bền vững, các khía cạnh cấu thành và các yếu tố quyết định phát triển bền vững.
2. Đánh giá tác động thực nghiệm của Fintech đối với tiến trình đạt được các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs).
3. Đề xuất các khuyến nghị chính sách nhằm triển khai hiệu quả các công cụ Fintech phục vụ mục tiêu phát triển bền vững.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Fintech tác động như thế nào đến tiến trình đạt được các Mục tiêu Phát triển Bền vững?
2. Những khuyến nghị chính sách nào cần được đề xuất để thúc đẩy tác động tích cực của Fintech đối với việc hoàn thành các Mục tiêu Phát triển Bền vững?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Tác động của Fintech đối với tiến trình thực hiện các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs).
• Phạm vi không gian: Mẫu nghiên cứu gồm 180 quốc gia trên thế giới.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2022 (tổng cộng 4.140 quan sát cấp quốc gia - năm).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu

Khóa luận xây dựng nền tảng lý luận dựa trên định nghĩa phát triển bền vững của Ủy ban Môi trường và Phát triển Thế giới (Brundtland, 1987), mô hình "ba trụ cột" (Kinh tế - Xã hội - Môi trường), cùng các cách tiếp cận mở rộng như mô hình bốn trụ cột bổ sung thể chế/chính trị của O'Connor (2006) và Mayer (2008). Để đo lường phát triển bền vững ở cấp độ vĩ mô, tác giả tổng hợp chỉ số Tiết kiệm ròng điều chỉnh (Adjusted Net Savings - ANS) của Ngân hàng Thế giới (Hamilton & Clemens, 1999) và khung 17 mục tiêu SDGs của Liên Hợp Quốc (2015).

Về phía công nghệ tài chính, nghiên cứu tiếp cận khái niệm Fintech theo Ủy ban Ổn định Tài chính (Financial Stability Board - FSB, 2016), định nghĩa Fintech là sự đổi mới tài chính được tạo ra nhờ công nghệ, dẫn đến các mô hình kinh doanh, quy trình hoặc sản phẩm mới có tác động sâu sắc đến thị trường tài chính và các tổ chức cung cấp dịch vụ. Fintech bao hàm sự hội tụ của nhiều công nghệ như Chuỗi khối (Blockchain), Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning), Internet vạn vật (IoT), Điện toán đám mây (Cloud Computing) và Công nghệ bảo mật (Awais et al., 2023). Từ các lập luận về vai trò của Fintech trong việc giảm chi phí giao dịch, thúc đẩy tài chính toàn diện, tăng hiệu quả sử dụng năng lượng và phân bổ vốn xanh, tác giả thiết lập giả thuyết nghiên cứu chính:

• Giả thuyết H1: Có mối quan hệ tích cực (tác động thuận chiều) giữa sự phát triển của Fintech và việc đạt được các mục tiêu phát triển bền vững (SDGs).

Mô hình kinh tế lượng và phương pháp ước lượng

Để kiểm định tác động thực nghiệm, tác giả thiết lập mô hình hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng cố định hai chiều (Two-way Fixed Effects Model) nhằm kiểm soát các đặc tính bất biến theo thời gian của từng quốc gia ($\mu_i$) và các cú sốc chung theo thời gian ($\gamma_t$):

$$SD_{it} = \beta_0 + \beta_1 ATM_{it-1} + \beta_2 Z_{it-1} + \mu_i + \gamma_t + \varepsilon_{it} \quad (1)$$

$$SD_{it} = \beta_0 + \beta_1 SIS_{it-1} + \beta_2 Z_{it-1} + \mu_i + \gamma_t + \varepsilon_{it} \quad (2)$$

Trong đó:

• $SD_{it}$ là chỉ số đo lường mức độ hoàn thành các mục tiêu phát triển bền vững của quốc gia $i$ trong năm $t$.
• $ATM_{it-1}$ (biến giải thích cốt lõi ở mô hình 1) là số lượng máy rút tiền tự động trên 100.000 người trưởng thành.
• $SIS_{it-1}$ (biến đại diện thay thế ở mô hình 2 phục vụ kiểm tra độ vững) là số lượng máy chủ Internet an toàn trên 1 triệu dân.
• $Z_{it-1}$ là vectơ các biến kiểm soát cấp quốc gia. Tất cả các biến độc lập và biến kiểm soát đều được lấy trễ 1 năm ($t-1$) nhằm xử lý hiện tượng nội sinh do quan hệ nhân quả ngược (reverse causality).
• Phương pháp ước lượng sử dụng kiểm định Hausman để khẳng định sự phù hợp của mô hình Fixed Effects so với Random Effects, đồng thời áp dụng sai số chuẩn điều chỉnh theo cụm quốc gia (Clustered-robust standard errors) nhằm khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan chuỗi (Petersen, 2009).

Hệ thống biến số và nguồn dữ liệu

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ hai nguồn chính: Báo cáo Phát triển Bền vững (Sustainable Development Report) của Quỹ Bertelsmann Stiftung và Mạng lưới Giải pháp Phát triển Bền vững Liên Hợp Quốc (SDSN); và cơ sở dữ liệu Chỉ số Phát triển Thế giới (World Development Indicators - WDI) của Ngân hàng Thế giới.

Tên biến	Ký hiệu	Định nghĩa và cách tính	Nguồn dữ liệu
Biến phụ thuộc
Chỉ số SDG tổng thể	SDG	Điểm số chỉ số SDG tổng thể (thang điểm 0–100)	Sustainable Development Report
Các chỉ số SDG thành phần	SDG 1 – SDG 17	Điểm số tiến độ của từng mục tiêu phát triển bền vững đơn lẻ	Sustainable Development Report
Biến độc lập (Fintech)
Máy rút tiền tự động	ATMs	Số lượng máy ATM trên 100.000 người trưởng thành	WDI (World Bank)
Máy chủ Internet an toàn	SIS	Số lượng máy chủ Internet an toàn trên 1.000.000 người	WDI (World Bank)
Biến kiểm soát
Thu nhập bình quân đầu người	LNGDPCAP	Logarit tự nhiên của GDP bình quân đầu người thực tế (USD hiện hành)	WDI (World Bank)
Quy mô dân số	LNPOP	Logarit tự nhiên của tổng dân số	WDI (World Bank)
Độ mở thương mại	TRADE	Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu chia cho GDP (%)	WDI (World Bank)
Chi tiêu chính phủ	GOVEX	Tỷ lệ chi tiêu tiêu dùng cuối cùng của chính phủ trên GDP (%)	WDI (World Bank)
Đầu tư nội địa	INV	Tỷ lệ tích lũy tài sản cố định gộp trên GDP (%)	WDI (World Bank)
Tiền thuê tài nguyên thiên nhiên	NATRENT	Tổng tiền thuê tài nguyên thiên nhiên tính theo % GDP	WDI (World Bank)
Tỷ lệ đô thị hóa (kiểm tra độ vững)	URBAN	Tỷ lệ dân số thành thị trên tổng dân số (%)	WDI (World Bank)
Tỷ lệ lạm phát (kiểm tra độ vững)	INFLATION	Tỷ lệ thay đổi hàng năm của chỉ số giá tiêu dùng CPI (%)	WDI (World Bank)

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: Introduction

Chương mở đầu thiết lập lý do lựa chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu cấp thiết trong việc cân bằng giữa tăng trưởng kinh tế, tiến bộ xã hội và bảo vệ môi trường trong bối cảnh các hiểm họa sinh thái gia tăng. Tác giả xác định ba mục tiêu nghiên cứu cụ thể, hai câu hỏi nghiên cứu trọng tâm, phạm vi nghiên cứu trên 180 quốc gia từ 2000 đến 2022, đồng thời nêu rõ đóng góp học thuật và cấu trúc năm chương của khóa luận.

Chapter 2: Theoretical Basis and Literature Review

Chương 2 cung cấp hệ thống cơ sở lý thuyết chi tiết về:

• Lịch sử và khái niệm phát triển bền vững: Nguồn gốc từ quản lý rừng bền vững tại châu Âu thế kỷ 17–18, các cảnh báo về giới hạn tăng trưởng phương Tây (Meadows et al., 1972), các sự cố môi trường (bệnh Minamata, thảm họa Seveso), định nghĩa Brundtland (1987) và Hội nghị Thượng đỉnh Trái đất Rio de Janeiro (1992).
• Hệ thống 17 Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs): Phân tích chi tiết từng mục tiêu từ SDG 1 đến SDG 17, bao gồm tên gọi, mục đích cốt lõi, số lượng mục tiêu kết quả (outcome targets) và mục tiêu về phương thức thực hiện (means of implementation targets).
• Khái niệm và vai trò của Fintech: Tổng quan về sự phát triển của Fintech từ sau năm 2008; đóng góp của Fintech trên ba phương diện: kinh tế (kinh tế tuần hoàn, năng suất doanh nghiệp), xã hội (trách nhiệm xã hội CSR, giảm bất bình đẳng, phổ cập tài chính), và môi trường (tài chính xanh, thúc đẩy năng lượng tái tạo).
• Tác động của các công cụ Fintech cụ thể: Vai trò của Chuỗi khối (tăng minh bạch, giảm gian lận, hỗ trợ giảm phát thải carbon), Trí tuệ nhân tạo (ứng dụng mạnh nhất trong SDG 3 và SDG 7), Học máy (thúc đẩy SDG 7 và SDG 15), Internet vạn vật (quản lý năng lượng, nông nghiệp chính xác), và Điện toán đám mây đối với sự phát triển của doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs).
• Các yếu tố quyết định phát triển bền vững: Tổng hợp các nghiên cứu trước về tác động của chỉ số ANS, thu nhập bình quân đầu người, độ mở thương mại, hiệu quả năng lượng, đầu tư tài chính và lạm phát.

Chapter 3: Model Specifications and Data

Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu định lượng. Tác giả xây dựng hai phương trình hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng cố định hai chiều (quốc gia và thời gian) với các biến giải thích trễ một năm. Chương này cũng phân tích chi tiết quy trình chuẩn hóa dữ liệu chỉ số SDG (thang đo 0–100) của Quỹ Bertelsmann Stiftung và SDSN, cùng cơ sở lý luận của việc lựa chọn biến máy rút tiền tự động (ATMs) và máy chủ Internet an toàn (SIS) làm các biến đại diện cho mức độ phổ cập và hạ tầng công nghệ tài chính từ WDI.

Chapter 4: Empirical Results

Chương 4 trình bày các kết quả phân tích thống kê và hồi quy kinh tế lượng:

• Thống kê mô tả: Mẫu nghiên cứu đạt 4.140 quan sát country-year. Chỉ số SDG có giá trị trung bình là 63,685 (độ lệch chuẩn 10,76; dao động từ 36 đến 86,8). Biến ATMs có giá trị trung bình 45,192 (độ lệch chuẩn 45; cao nhất đạt 288,59 tại Hàn Quốc năm 2015, thấp nhất là 0 tại các quốc gia kém phát triển ở châu Phi như Benin, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Congo, Senegal, Mali, Niger, Ethiopia). Biến SIS có mức độ phân tán cao với giá trị trung bình là 4.189,1 và độ lệch chuẩn 16.604, đạt đỉnh 277.330,58 tại Đan Mạch năm 2019.
• Ma trận tương quan: Chỉ số SDG có tương quan thuận chiều với SIS, ATMs, GDP bình quân đầu người, chi tiêu chính phủ, đầu tư nội địa và tỷ lệ đô thị hóa; ngược lại, tương quan nghịch chiều với quy mô dân số, lạm phát và tiền thuê tài nguyên thiên nhiên.
• Kết quả ước lượng: Tác giả kiểm định tác động của biến ATMs lên chỉ số phát triển bền vững tổng thể và từng mục tiêu SDG đơn lẻ.
• Kiểm tra độ vững và độ nhạy: Sử dụng biến đại diện thay thế SIS và bổ sung thêm hai biến kiểm soát kinh tế vĩ mô là tỷ lệ đô thị hóa (URBAN) và lạm phát (INFLATION).

Chapter 5: Conclusion

Chương 5 tóm tắt các phát hiện nghiên cứu chính, chỉ ra mức độ đóng góp của hạ tầng và khả năng tiếp cận Fintech trong việc thúc đẩy các mục tiêu SDGs. Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra các hàm ý chính sách về phát triển công nghệ tài chính, đồng thời thảo luận các hạn chế về mặt dữ liệu và định hướng mở rộng nghiên cứu trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

Dựa trên kết quả phân tích thống kê và ước lượng mô hình dữ liệu bảng, nghiên cứu ghi nhận các kết quả thực nghiệm quan trọng:

• Đặc tính phân bố dữ liệu: Chỉ số SDG toàn cầu trong mẫu 180 quốc gia có trung bình đạt 63,685 điểm, phản ánh mức độ thực hiện trung bình của các quốc gia đạt khoảng 63,7% lộ trình bền vững, nhưng tồn tại sự phân hóa rõ rệt giữa mức thấp nhất (36 điểm) và cao nhất (86,8 điểm).
• Mức độ phổ cập Fintech: Mức độ phát triển hạ tầng tài chính công nghệ có sự chênh lệch sâu sắc giữa các khu vực. Biến ATMs ghi nhận giá trị tối đa 288,59 máy/100.000 dân tại Hàn Quốc (2015), trong khi nhiều quốc gia kém phát triển ở châu Phi ghi nhận giá trị bằng 0 trong phần lớn giai đoạn nghiên cứu. Biến SIS đạt giá trị cực đại 277.330,58 máy chủ/triệu dân tại Đan Mạch (2019).
• Tương quan và tác động: Khẳng định sự tồn tại của mối quan hệ cùng chiều giữa các chỉ số đại diện Fintech (ATMs, SIS) và chỉ số phát triển bền vững tổng thể (SDG). Tác động này cũng được duy trì đối với nhiều mục tiêu thành phần của SDG.
• Các yếu tố kinh tế vĩ mô: Tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người (LNGDPCAP), tỷ lệ tích lũy tài sản cố định (INV - trung bình 22,66% GDP), chi tiêu chính phủ (GOVEX - trung bình 15% GDP) và đô thị hóa (URBAN - trên 50%) có mối tương quan dương với chỉ số SDG; trong khi lạm phát (INFLATION), quy mô dân số (LNPOP) và khai thác tài nguyên (NATRENT) có xu hướng tác động ngược chiều.

Chỉ số / Biến số	Số quan sát (N)	Giá trị trung bình (Mean)	Độ lệch chuẩn (SD)	Giá trị nhỏ nhất (Min)	Trung vị (Median)	Giá trị lớn nhất (Max)
SDG Index	4.140	63,685	10,76	36,00	65,41	86,80
ATMs	4.140	45,192	45,00	0,00	-	288,59 (Hàn Quốc, 2015)
SIS	1.848	4.189,10	16.604,00	-	-	277.330,58 (Đan Mạch, 2019)
INV (% GDP)	4.140	22,66%	-	-	-	Cao nhất: CH Congo
GOVEX (% GDP)	4.140	15,00%	-	-	-	Cao nhất: Lesotho
TRADE	4.140	0,816	0,528	-	-	-

Đóng góp của đề tài

• Về mặt lý luận: Hệ thống hóa một cách toàn diện các cơ sở lý luận về phát triển bền vững, phân tích chi tiết cấu trúc 17 mục tiêu và các chỉ tiêu đo lường SDGs của Liên Hợp Quốc, đồng thời tổng hợp khung phân tích vai trò của Fintech trên cả ba khía cạnh kinh tế, xã hội và môi trường.
• Về mặt thực tiễn: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm định lượng trên mẫu nghiên cứu quy mô lớn (180 quốc gia trong 23 năm) về tác động tích cực của Fintech đối với tiến trình thực hiện các mục tiêu SDGs nói chung và từng mục tiêu SDGs đơn lẻ nói riêng.
• Hàm ý chính sách: Đề xuất cơ sở khoa học để các nhà hoạch định chính sách tại các quốc gia xây dựng khung pháp lý thúc đẩy tài chính số, mở rộng mạng lưới tiếp cận tài chính và phát triển hạ tầng Internet an toàn nhằm hỗ trợ thực hiện chương trình nghị sự 2030 vì sự phát triển bền vững.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung và phạm vi được tác giả trình bày trong văn bản:

• Hạn chế về chỉ số đại diện cho Fintech: Do dữ liệu lịch sử kéo dài từ năm 2000, nghiên cứu sử dụng biến số máy rút tiền tự động (ATMs) và máy chủ Internet an toàn (SIS) từ World Development Indicators làm biến đại diện cho Fintech. Mặc dù các chỉ số này phản ánh tốt khả năng tiếp cận tài chính và hạ tầng số hóa ban đầu, chúng chưa phản ánh đầy đủ các phân khúc Fintech tiên tiến mới xuất hiện như thanh toán di động, cho vay ngang hàng (P2P lending), tài sản số hay nền tảng tài chính xanh.
• Hạn chế về số lượng quan sát của biến thay thế: Biến số máy chủ Internet an toàn (SIS) chỉ thu thập được 1.848 quan sát (so với 4.140 quan sát của toàn bộ mẫu), tạo ra sự gián đoạn dữ liệu ở một số quốc gia đang phát triển.
• Hướng nghiên cứu tiếp theo: Tác giả định hướng các nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng sử dụng các bộ chỉ số đo lường Fintech đa chiều và chuyên biệt hơn (như chỉ số thanh toán kỹ thuật số, dữ liệu đầu tư mạo hiểm vào Fintech), kết hợp phân tích phân nhóm quốc gia theo mức thu nhập hoặc khu vực địa lý để làm rõ tính phi đối xứng trong tác động của Fintech.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên khảo phù hợp cho:

1. Sinh viên, học viên và nhà nghiên cứu ngành Tài chính - Ngân hàng, Kinh tế phát triển và Kinh tế số: Cung cấp tài liệu tổng quan học thuật chuẩn xác về lịch sử phát triển bền vững, hệ thống chỉ tiêu chi tiết của 17 mục tiêu SDGs và cơ chế lan tỏa của công nghệ tài chính đến phát triển kinh tế - xã hội.
2. Người thực hiện các nghiên cứu thực nghiệm dữ liệu bảng: Giá trị tham khảo nổi bật nằm ở cấu trúc thiết kế mô hình kinh tế lượng Two-way Fixed Effects (cố định quốc gia và năm), quy trình xử lý nội sinh bằng biến trễ ($t-1$), phương pháp kiểm định độ vững qua biến thay thế (SIS) và xử lý sai số chuẩn cụm (clustered-robust standard errors) theo chuẩn mực nghiên cứu quốc tế.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận văn sử dụng những chỉ số nào để đại diện cho mức độ phát triển của Fintech?

Tác giả sử dụng hai chỉ số thu thập từ cơ sở dữ liệu World Development Indicators (WDI) của Ngân hàng Thế giới: (i) Biến chính là số lượng máy rút tiền tự động trên 100.000 người trưởng thành (ATMs) đại diện cho khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính công nghệ; (ii) Biến đại diện thay thế phục vụ kiểm tra độ vững là số lượng máy chủ Internet an toàn trên 1 triệu dân (SIS) đại diện cho hạ tầng công nghệ và kết nối số.

2. Dữ liệu đo lường mức độ hoàn thành các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDG) được xây dựng từ nguồn nào?

Chỉ số tiến độ SDG được lấy từ Báo cáo Phát triển Bền vững (Sustainable Development Report) do Quỹ Bertelsmann Stiftung và Mạng lưới Giải pháp Phát triển Bền vững (SDSN) thuộc Liên Hợp Quốc công bố. Đây là chỉ số tổng hợp có thang điểm từ 0 đến 100 (với 100 là hoàn thành 100% mục tiêu), được tính toán từ bình quân có trọng số của 17 mục tiêu thành phần (SDG 1 đến SDG 17).

3. Mô hình kinh tế lượng nào được áp dụng và tác giả xử lý vấn đề nội sinh như thế nào?

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng hiệu ứng cố định hai chiều (Two-way Fixed Effects) nhằm kiểm soát các yếu tố đặc thù bất biến của quốc gia và các biến động chung theo năm. Kiểm định Hausman được thực hiện để khẳng định tính phù hợp của mô hình hiệu ứng cố định. Để giảm thiểu vấn đề nội sinh bắt nguồn từ quan hệ nhân quả ngược (reverse causality), tác giả lấy trễ 1 năm ($t-1$) cho toàn bộ biến độc lập (ATMs, SIS) và các biến kiểm soát.

4. Quy mô mẫu và mức độ biến thiên của các chỉ số chính trong nghiên cứu ra sao?

Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu bảng gồm 180 quốc gia trong giai đoạn 2000–2022 với tổng cộng 4.140 quan sát. Chỉ số SDG trung bình đạt 63,685 điểm (độ lệch chuẩn 10,76; dao động từ 36 đến 86,8). Biến ATMs trung bình đạt 45,192 máy/100.000 dân (cao nhất là Hàn Quốc với 288,59 vào năm 2015). Biến SIS có mức phân tán rất lớn với trung bình 4.189,1 và độ lệch chuẩn 16.604 (cao nhất là Đan Mạch với 277.330,58 vào năm 2019).

5. Những biến kiểm soát kinh tế vĩ mô nào được đưa vào phương trình hồi quy?

Các biến kiểm soát cấp quốc gia được trích xuất từ WDI bao gồm: Logarit tự nhiên của GDP bình quân đầu người thực tế (LNGDPCAP), Logarit tự nhiên của tổng dân số (LNPOP), Độ mở thương mại (TRADE), Tỷ lệ chi tiêu chính phủ trên GDP (GOVEX), Tỷ lệ đầu tư nội địa trên GDP (INV), và Tỷ lệ tiền thuê tài nguyên thiên nhiên trên GDP (NATRENT). Trong phần kiểm tra độ vững, tác giả bổ sung thêm Tỷ lệ đô thị hóa (URBAN) và Tỷ lệ lạm phát (INFLATION).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lò Hương Quỳnh đã cung cấp một phân tích định lượng quy mô lớn về tác động của công nghệ tài chính (Fintech) đối với tiến trình thực hiện các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs) trên mẫu 180 quốc gia giai đoạn 2000–2022. Bằng việc áp dụng mô hình dữ liệu bảng hiệu ứng cố định hai chiều kết hợp xử lý biến trễ và kiểm tra độ vững, nghiên cứu đã chứng minh thực nghiệm mối quan hệ tích cực giữa sự phát triển của hạ tầng tài chính số và mức độ hoàn thành các mục tiêu SDGs. Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho sinh viên, giảng viên ngành Tài chính – Ngân hàng và các nhà hoạch định chính sách kinh tế số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS FACULTY OF FINANCE AND BANKING GRADUATION THESIS Lecturer: PhD. Le Hong Thai Student: Lo Huong Quynh ID card: 18061201 Class: QH-2019 TCNH - Luat Ha Noi - October, 2023 UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS FACULTY OF FINANCE AND BANKING GRADUATION THESIS Lecturer: PhD. Le Hong Thai Student: Lo Huong Quynh ID card: 18061201 Class: QH-2019 TCNH - Luat Ha Noi - October, 2023 DECLARATION I hereby declare that this graduation thesis is my own work, with the support of my supervisor, and has not copied the work of others. This is my own research work.

The data and secondary information used in the thesis are sourced and clearly cited. This statement is entirely my responsibility. ACKNOWLEDGEMENTS First of all, I would like to send my sincere thanks to VNU University of Economics and Business for creating a quality and effective learning environment for me to learn and train myself throughout over 4 years. I would like to express my gratitude to my parents and my sisters.

Without their understanding and great encouragement over the past few years, I would not have been able to complete my studies as well as graduate thesis. Finally, I am extremely grateful to my thesis supervisor - Dr. Le Hong Thai for his valuable advice, constant support and patient teaching throughout my thesis work. His immense knowledge and plentiful experience encouraged me throughout my academic research as well as in my daily life.

His encouragement and comments had significantly enriched and improved my work. Without his motivation and instructions, the thesis would have been impossible to be done effectively. Sincerely! TABLE OF CONTENTS DECLARA TION. 000 nọ nọ Họ.

HC HH HH. 0000010 100009090 4 TABLE OF CONTENTS. 000900900900 5 LIST OF ABBREVTA TIONN. 0 000000001000400010050050000000090 7 LIST OF EIGURES.0400000060060000000 9 LIST OF TABLES.

Research ObJ€C{IV€S. HH HH HT re 13 1. Research Questions TT n. - - G5 Họ Họ re 14 1.

Structure of the thesis. eee ec 5 5 5 1 3 9199191201 TH TH HH HH HH HH TT ch ni 14 CHAPTER 2: THEORETICAL BASIS AND LITERATURE REVIEW.- - -- c1 vn 1H11 111 11H TH TH HH HT HH re 16 2.-- 6 5 2E E1 1991191 1231 91191 91111 1v nh ng ng rệt 16 2. The history of sustainable development. The definition of sustainable deveÏopImeIn(.

The dimension of sustainable deveÏopImenn(. Sustainable development goals. - -- - +11 E999 9 9v ng ng ng nến 19 2. The definition of sustainable development ØOaÌs.

The content and classification of sustainable development goals. The definition of fintech. The role of FInf€CH. Literature RÑ€VICW.- ác HT TH TH TH TH HH HH HH ke 37 2.

The determinants of sustainable deveÏopImefn(. The impacts of Fintech on sustainable deveÏopImen(.- ---- «+ +5 << +++ss+seesses 38 CHAPTER 3: MODEL SPECIFICATIONS AND DA TA. Model SD€CIÍICAfIOTNS.-- -- G1111 HH HH re 43 3. Data and sample OV€TVICW.-- G1 HH HH re 44 CHAPTER 4: EMPIRICAL RESUL T.-- «+ 1 nh TH TH HH HH ni 49 4.

2101111111011 11 ST ng g5 0kg 51 4. The effect of Fintech on sustainable development ØOaÌS. The effect of Fintech on individual sustainable development gøoals. Robustness and sensitivity CH@CKS.- -- + 111g ng HH nh 58 4.

Using the alternative proxy of FIntech. Using additional control variables .- --- - c + + 331911318911 911311 811 11v nh ngư 63 CHAPTER 5: CONCLUSIONN. Summary of key research T€SUÏS. Limitations and directions for future research .