Tác động qua lại giữa Kinh tế ngầm và Phát triển tài chính tại các nước ASEAN

Nghiên cứu tác động qua lại giữa nền kinh tế ngầm và phát triển tài chính tại các nước ASEAN, cung cấp cái nhìn sâu sắc về vấn đề này.

• Tác giả: Nguyen Hoang Phu
• Người hướng dẫn: Dr. Pham Thi Thu Tra
• Trường học: University of Economics
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Tác Động Qua Lại Giữa Kinh Tế Ngầm Và Phát Triển Tài Chính Tại Các Nước ASEAN
• Loại tài liệu: Thesis
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

Mục lục chi tiết

• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Problem statements
• 1.2. Research objectives
• 1.3. Scope of the study
• 1.4. Structure of the thesis
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Review of theory
• 2.2. The theory of shadow economy
• 2.3. The review on financial development theories
• 2.4. Review of empirical studies on the relationship between financial development theory and shadow economy theory
• 3. CHAPTER 3: RESEARCH METHODOLOGY
• 3.1. Variables and sampling
• 4. CHAPTER 4: RESEARCH RESULTS
• 4.1. Overview of the research topic
• 4.2. Regression results and discussions
• 4.3. Limits of the study
• LIST OF APPENDICES
• Appendix 1: Shadow economy estimation using POLS
• Appendix 2: Shadow economy estimation using FEM
• Appendix 3: Shadow economy estimation using SGMM
• Appendix 4: Shadow economy estimation using REM
• Appendix 5: Hausman Test
• Appendix 6: Breusch & Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
• Appendix 7: Stationary test for shadow size estimated by POLS
• Appendix 8: Stationary test for first difference of shadow size estimated by POLS
• Appendix 9: Stationary test for shadow size estimated by FEM
• Appendix 10: Stationary test for first difference of shadow size estimated by FEM
• Appendix 11: Stationary test for shadow size estimated by REM
• Appendix 12: Stationary test for first difference of shadow size estimated by REM
• Appendix 13: Stationary test for shadow size estimated by SGMM
• Appendix 14: Stationary test for first difference of shadow size estimated by SGMM
• Appendix 15: Stationary test for financial development measured by Credit for private sectors
• Appendix 16: Stationary test for first difference of financial development measured by Credit for private sectors
• Appendix 17: Stationary test for financial development measured by Credit from financial sectors
• Appendix 18: Stationary test for first difference of financial development measured by Credit from financial sectors
• Appendix 19: Stationary test for money supply ratio
• Appendix 20: Stationary test for first difference of money supply ratio
• Appendix 21: Stationary test for natural logarithm of GDP per capita
• Appendix 22: Stationary test for first difference of natural logarithm of GDP per capita

Tóm tắt

I. Tổng Quan Kinh Tế Ngầm Phát Triển Tài Chính ASEAN

Bài viết này tập trung phân tích tác động qua lại giữa kinh tế ngầm ASEAN và phát triển tài chính ASEAN. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2017), kinh tế ngầm ở một số quốc gia còn lớn hơn cả nền kinh tế chính thức. Ví dụ, ở Hy Lạp, con số này chiếm khoảng 1/5 tổng GDP. Nhiều chính phủ đã nỗ lực kiểm soát kinh tế ngầm thông qua các biện pháp trừng phạt, truy tố và giáo dục. Thông tin chính xác về hoạt động của kinh tế ngầm rất khó thu thập, đòi hỏi các nhà khoa học phải có đam mê và sẵn sàng khám phá "những điều chưa biết".

1.1. Khái niệm Kinh tế ngầm và Ảnh hưởng tới Thuế

Kinh tế ngầm ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn thu thuế của chính phủ. Ở các nước đang phát triển, khoảng 75% hoạt động sản xuất diễn ra ngầm, trong khi ở các nước phát triển, con số này là 10% (Enste & Schneider, 2000). Khi tham gia vào kinh tế ngầm, các doanh nghiệp và tổ chức có thể nằm ngoài tầm kiểm soát của chính phủ, làm suy yếu khả năng xây dựng cơ sở hạ tầng và thu thuế. Do đó, nghiên cứu về kinh tế ngầm liên quan đến nhiều lĩnh vực khác.

1.2. Tác động của Phát triển Tài chính đến Kinh tế Ngầm

Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng khó khăn trong việc tiếp cận tín dụng là yếu tố quyết định chính của kinh tế ngầm (Enste & Schneider, 2000; Gërxhani, 2004; Schneider, 2005). Một quốc gia có các quy trình đánh giá nghiêm ngặt để vay vốn hoặc có nhiều rào cản để mở một doanh nghiệp mới sẽ tạo ra nền tảng cho sự phát triển kinh tế ngầm. Các tổ chức tài chính thường yêu cầu hợp đồng thế chấp, dẫn đến việc các doanh nghiệp khởi nghiệp gặp khó khăn trong việc tiếp cận vốn.

II. Thách Thức Đo Lường Đánh Giá Kinh Tế Ngầm ASEAN

Việc đo lường và đánh giá kinh tế ngầm ASEAN gặp nhiều thách thức do sự không thống nhất về định nghĩa và phương pháp ước tính. Các nghiên cứu gần đây của Enste và Schneider (2000) vẫn còn gây tranh cãi. Ở Đông Nam Á, một số nghiên cứu đã đo lường quy mô kinh tế ngầm, chẳng hạn như nghiên cứu của Võ Hồng Đức, Lý Hưng Thịnh, và Tống Thị Hồng Nhung (2015) liên kết khái niệm kinh tế ngầm với các yếu tố khác như tỷ lệ thất nghiệp và tăng trưởng kinh tế.

2.1. Sự Khác Biệt Giữa Các Nước ASEAN về Kinh Tế Ngầm

Các quốc gia trong cùng khu vực có xu hướng có gánh nặng thuế tương tự nhau và cách thức thực thi quy định đối với kinh tế ngầm cũng tương đồng. Nghiên cứu của Carter (1984), Johnson, Kaufmann, and Zoido-Lobaton (1998), Berdiev and Saunoris (2016) cho thấy sự khác biệt lớn về quy mô kinh tế ngầm giữa các nước phát triển và đang phát triển. Việc thu thập dữ liệu cũng là một hạn chế khi chọn 8 quốc gia để nghiên cứu.

2.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Kinh Tế Ngầm Thuế và Tín Dụng

Nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng tăng thuế có thể thúc đẩy sự phát triển của kinh tế ngầm. Đồng thời, khả năng tiếp cận tín dụng dễ dàng hơn có thể làm giảm quy mô kinh tế ngầm bằng cách khuyến khích các doanh nghiệp hoạt động chính thức. Các yếu tố khác như tham nhũng, quy định pháp luật phức tạp và bất ổn kinh tế cũng có thể đóng vai trò quan trọng.

III. Phương Pháp Ước Tính Quy Mô Kinh Tế Ngầm ASEAN

Nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận nhu cầu tiền tệ (currency demand approach) để ước tính quy mô kinh tế ngầm ASEAN. Mô hình của Tanzi (1983) được áp dụng với dữ liệu cập nhật từ năm 1997 đến 2015 cho 8 quốc gia ASEAN. Nghiên cứu cũng áp dụng các mô hình khác nhau như POLS, FEM, REM và SGMM để kiểm tra mối quan hệ giữa kinh tế ngầm và phát triển tài chính, đảm bảo tính mạnh mẽ của kết quả.

3.1. Mô hình Nhu cầu Tiền tệ và Ước tính Kinh tế Ngầm

Phương pháp tiếp cận nhu cầu tiền tệ cho rằng khi kinh tế ngầm phát triển, nhu cầu tiền mặt trong nền kinh tế sẽ tăng lên. Điều này là do các giao dịch trong kinh tế ngầm thường được thực hiện bằng tiền mặt để tránh bị theo dõi. Nghiên cứu sử dụng các biến số kinh tế vĩ mô như GDP, lãi suất, thuế suất và tỷ lệ đô thị hóa để ước tính nhu cầu tiền tệ và từ đó suy ra quy mô kinh tế ngầm.

3.2. So sánh các Mô hình POLS FEM REM và SGMM

Nghiên cứu sử dụng các mô hình khác nhau để kiểm tra tính mạnh mẽ của kết quả. Mô hình POLS (Pooled Ordinary Least Squares) là mô hình đơn giản nhất, trong khi các mô hình FEM (Fixed Effects Model) và REM (Random Effects Model) cho phép kiểm soát các yếu tố không quan sát được cụ thể cho từng quốc gia. Mô hình SGMM (System Generalized Method of Moments) được sử dụng để xử lý vấn đề nội sinh.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Tác Động Qua Lại Kinh Tế Ngầm Tài Chính

Kết quả nghiên cứu cho thấy tác động qua lại đáng kể giữa kinh tế ngầm và phát triển tài chính ở các nước ASEAN. Nghiên cứu của Straub (2005) cho thấy: Tăng kinh tế ngầm => giảm phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế. Ngược lại, nghiên cứu của Capasso và Jappelli (2013) lại cho rằng: Tăng phát triển tài chính => tăng chi phí cơ hội sản xuất trong kinh tế ngầm => chính phủ dễ thu thuế hơn => giảm kinh tế ngầm.

4.1. Tác Động của Sốc Kinh Tế Ngầm lên Phát Triển Tài Chính

Nghiên cứu sử dụng phương pháp P-VAR (Panel Vector Autoregression) để phân tích tác động của các cú sốc kinh tế. Khi một cú sốc tích cực do phát triển tài chính gây ra ảnh hưởng đến kinh tế ngầm, kinh tế ngầm sẽ ngay lập tức phản ứng tiêu cực với cú sốc đó. Mặt khác, khi một cú sốc tích cực do tín dụng cho khu vực tư nhân gây ra sẽ dẫn đến phản ứng tích cực của kinh tế ngầm.

4.2. So Sánh Tác Động Giữa Mô Hình Tĩnh và Động của Kinh Tế Ngầm

Trong trường hợp này, phản ứng có xu hướng kéo dài hơn với các kết quả ước tính từ mô hình tĩnh của kinh tế ngầm so với mô hình động của kinh tế ngầm. Điều này cho thấy rằng các chính sách nhằm giảm thiểu kinh tế ngầm cần phải được thiết kế cẩn thận và phù hợp với đặc điểm của từng quốc gia và bối cảnh kinh tế cụ thể.

V. Giải Pháp Giảm Thiểu Kinh Tế Ngầm Thúc Đẩy Tài Chính

Để giảm thiểu kinh tế ngầm và thúc đẩy phát triển tài chính bền vững ở các nước ASEAN, cần có các giải pháp đồng bộ và toàn diện. Các giải pháp này bao gồm cải thiện hệ thống thuế, tăng cường khả năng tiếp cận tín dụng, giảm tham nhũng và đơn giản hóa các quy định pháp luật. Ngoài ra, cần nâng cao nhận thức của người dân về tầm quan trọng của việc tuân thủ pháp luật và đóng thuế đầy đủ.

5.1. Cải Thiện Hệ Thống Thuế và Nâng Cao Tính Minh Bạch

Một hệ thống thuế đơn giản, công bằng và hiệu quả có thể giúp giảm thiểu động cơ trốn thuế và tham gia vào kinh tế ngầm. Cần giảm bớt gánh nặng thuế cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa, đồng thời tăng cường kiểm tra và xử lý các hành vi gian lận thuế. Nâng cao tính minh bạch trong quản lý thuế cũng là một yếu tố quan trọng.

5.2. Thúc Đẩy Tiếp Cận Tín Dụng và Hỗ Trợ Doanh Nghiệp Nhỏ

Việc tạo điều kiện cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa tiếp cận tín dụng dễ dàng hơn có thể giúp họ phát triển và hoạt động chính thức. Các chính phủ có thể hỗ trợ các chương trình cho vay ưu đãi, bảo lãnh tín dụng và cung cấp các dịch vụ tư vấn tài chính cho các doanh nghiệp này.

VI. Kết Luận và Triển Vọng Tương Lai Kinh Tế Ngầm ASEAN

Nghiên cứu này đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về tác động qua lại giữa kinh tế ngầm và phát triển tài chính ở các nước ASEAN. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng các chính sách hiệu quả nhằm giảm thiểu kinh tế ngầm và thúc đẩy phát triển tài chính bền vững. Trong tương lai, cần có thêm các nghiên cứu để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến kinh tế ngầm và phát triển tài chính ở khu vực này.

6.1. Tầm Quan Trọng của Nghiên Cứu Tiếp Theo về Kinh Tế Ngầm

Cần có thêm các nghiên cứu để phân tích tác động của các yếu tố khác như tham nhũng, quy định pháp luật phức tạp và bất ổn kinh tế đến kinh tế ngầm và phát triển tài chính. Ngoài ra, cần nghiên cứu các biện pháp hiệu quả để giảm thiểu kinh tế ngầm trong bối cảnh kinh tế số ngày càng phát triển.

6.2. Kinh Tế Số và Ảnh Hưởng Đến Kinh Tế Ngầm ASEAN

Kinh tế số đang tạo ra những cơ hội mới cho cả kinh tế ngầm và phát triển tài chính. Một mặt, kinh tế số có thể giúp các doanh nghiệp nhỏ và vừa tiếp cận thị trường và vốn dễ dàng hơn. Mặt khác, nó cũng có thể tạo ra những kênh mới cho kinh tế ngầm phát triển. Do đó, cần có các chính sách phù hợp để tận dụng lợi thế và giảm thiểu rủi ro của kinh tế số.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2017), quy mô kinh tế ngầm (shadow economy) tại một số quốc gia có thể lớn hơn cả nền kinh tế chính thức. Ví dụ, kinh tế ngầm của Hy Lạp chiếm khoảng 20% GDP, tiếp theo là Italy. Tại các nước đang phát triển, tỷ lệ sản xuất diễn ra trong khu vực kinh tế ngầm lên tới khoảng 75%, trong khi ở các nước phát triển chỉ khoảng 10% (Enste & Schneider, 2000). Kinh tế ngầm gây khó khăn cho việc thu thuế, làm giảm nguồn thu ngân sách nhà nước, ảnh hưởng tiêu cực đến việc cung cấp dịch vụ công và phát triển kinh tế bền vững. Tuy nhiên, do tính chất ẩn giấu của các hoạt động này, việc đo lường và nghiên cứu kinh tế ngầm là thách thức lớn.

Luận văn tập trung nghiên cứu mối quan hệ tương hỗ giữa phát triển tài chính và kinh tế ngầm tại 8 quốc gia ASEAN trong giai đoạn 1997-2015. Mục tiêu chính là ước lượng quy mô kinh tế ngầm dựa trên phương pháp cầu tiền tệ (currency demand approach) và phân tích tác động qua lại giữa hai yếu tố này bằng mô hình P-VAR. Nghiên cứu sử dụng bốn phương pháp ước lượng gồm POLS, FEM, REM và SGMM để đảm bảo tính vững chắc của kết quả. Ý nghĩa nghiên cứu nằm ở việc cung cấp bằng chứng thực nghiệm cập nhật, giúp các nhà hoạch định chính sách hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của phát triển tài chính đến kinh tế ngầm và ngược lại, từ đó đề xuất các giải pháp quản lý hiệu quả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết về kinh tế ngầm và lý thuyết về phát triển tài chính. Kinh tế ngầm được định nghĩa là các hoạt động kinh tế không được ghi nhận trong GDP chính thức, chủ yếu nhằm tránh thuế và quy định pháp luật (Smith, 1997; Schneider, 2011). Các nguyên nhân chính bao gồm gánh nặng thuế, quy định hành chính nghiêm ngặt, và chất lượng dịch vụ công kém. Phát triển tài chính được xem là yếu tố thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua việc cung cấp tín dụng, giảm chi phí giao dịch và tăng cường giám sát các hoạt động kinh tế (Beck & Levine, 2005). Mối quan hệ giữa hai yếu tố này được lý giải qua cơ chế chi phí cơ hội: phát triển tài chính làm tăng chi phí cơ hội hoạt động trong kinh tế ngầm, từ đó giảm quy mô kinh tế ngầm (Capasso & Jappelli, 2013), trong khi kinh tế ngầm lớn có thể làm suy yếu phát triển tài chính (Elgin & Uras, 2013b).

Các khái niệm chính bao gồm:

• Kinh tế ngầm (Shadow economy)
• Phát triển tài chính (Financial development)
• Chi phí cơ hội (Opportunity cost)
• Phương pháp cầu tiền tệ (Currency demand approach)
• Mô hình P-VAR (Panel Vector Auto Regression)

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng (panel data) hàng năm từ 1997 đến 2015 của 8 quốc gia ASEAN: Brunei, Campuchia, Indonesia, Malaysia, Myanmar, Philippines, Thái Lan và Việt Nam. Dữ liệu được thu thập từ các nguồn uy tín như World Bank, IMF, ADB và EuroMonitor, bao gồm các biến như tỷ lệ tiền mặt trên tổng cung tiền (CM/MS), thu nhập từ thuế, tỷ lệ lãi suất tiền gửi, GDP bình quân đầu người, tín dụng cho khu vực tư nhân và tín dụng từ các tổ chức tài chính.

Phương pháp ước lượng quy mô kinh tế ngầm dựa trên mô hình cầu tiền tệ của Tanzi (1983), với công thức chính:

$$ \ln\left(\frac{CM}{MS}\right){i,t} = \gamma_0 + \gamma_1 \ln(1 + T){i,t} + \gamma_2 \ln\left(\frac{C}{I}\right){i,t} + \gamma_3 \ln R{i,t} + \gamma_4 \ln Y_{i,t} + \varepsilon_{i,t} $$

Trong đó:

• $CM/MS$ là tỷ lệ tiền mặt trên tổng cung tiền M2
• $T$ là tỷ lệ thuế trên tổng thu nhập quốc dân
• $C/I$ là tỷ lệ chi tiêu cá nhân trên thu nhập
• $R$ là lãi suất tiền gửi
• $Y$ là GDP bình quân đầu người

Bốn phương pháp ước lượng được áp dụng gồm: Pooled Ordinary Least Squares (POLS), Fixed Effects Model (FEM), Random Effects Model (REM) và System Generalized Method of Moments (SGMM) để xử lý vấn đề nội sinh và đặc điểm dữ liệu bảng.

Mối quan hệ tương hỗ giữa kinh tế ngầm và phát triển tài chính được phân tích bằng mô hình P-VAR, cho phép kiểm soát tính nội sinh và quan sát tác động của cú sốc (shock) từ biến này đến biến kia theo thời gian. Trước khi ước lượng, các biến được kiểm định tính dừng bằng Fisher Unit Root Test để tránh sai lệch do hồi quy giả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Quy mô kinh tế ngầm:

   • Theo ước tính từ mô hình POLS, kinh tế ngầm chiếm trung bình khoảng 28,5% GDP.
   • Mô hình FEM và REM cho kết quả thấp hơn, khoảng 16,4% GDP.
   • Mô hình động SGMM ước tính quy mô kinh tế ngầm lên tới gần 48% GDP, phản ánh vai trò quan trọng của kinh tế ngầm tại các quốc gia nghiên cứu.

2. Ảnh hưởng của thuế và các yếu tố kinh tế đến cầu tiền tệ:

   • Áp lực thuế có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ tiền mặt trên tổng cung tiền, cho thấy thuế cao thúc đẩy hoạt động kinh tế ngầm.
   • Tỷ lệ chi tiêu cá nhân trên thu nhập và GDP bình quân đầu người có tác động âm đến tỷ lệ tiền mặt, phản ánh sự phát triển kinh tế làm giảm quy mô kinh tế ngầm.
   • Lãi suất tiền gửi có tác động khác nhau tùy theo mô hình: tích cực trong POLS, âm trong FEM.

3. Mối quan hệ tương hỗ giữa kinh tế ngầm và phát triển tài chính:

   • Kết quả mô hình P-VAR cho thấy cú sốc tích cực từ phát triển tài chính làm giảm quy mô kinh tế ngầm ngay lập tức.
   • Ngược lại, cú sốc tích cực từ tín dụng cho khu vực tư nhân lại làm tăng quy mô kinh tế ngầm, với tác động kéo dài hơn khi sử dụng mô hình tĩnh so với mô hình động.
   • Các biến trong mô hình đều ổn định sau một thời gian, phù hợp với giả định về tính dừng của dữ liệu.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu phù hợp với các lý thuyết và nghiên cứu trước đây, trong đó phát triển tài chính làm tăng chi phí cơ hội hoạt động trong kinh tế ngầm, từ đó giảm quy mô khu vực này (Capasso & Jappelli, 2013). Tuy nhiên, tín dụng cho khu vực tư nhân có thể tạo điều kiện cho các doanh nghiệp trong kinh tế ngầm tiếp cận vốn, làm tăng quy mô kinh tế ngầm trong ngắn hạn. Sự khác biệt giữa mô hình tĩnh và động phản ánh tính phức tạp và đa chiều của mối quan hệ này.

Việc sử dụng bốn phương pháp ước lượng khác nhau giúp tăng độ tin cậy của kết quả, đồng thời kiểm soát các đặc điểm riêng biệt của từng quốc gia và vấn đề nội sinh. Kết quả cũng cho thấy tầm quan trọng của việc cân nhắc các yếu tố kinh tế vĩ mô như GDP bình quân đầu người trong phân tích.

Dữ liệu và kết quả có thể được trình bày qua các bảng thống kê mô tả, ma trận tương quan, bảng kết quả hồi quy và biểu đồ hàm phản ứng xung lực (impulse response function) để minh họa tác động theo thời gian của các cú sốc.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường phát triển hệ thống tài chính chính thức

   • Mục tiêu: Giảm quy mô kinh tế ngầm thông qua việc nâng cao khả năng tiếp cận tín dụng chính thức.
   • Thời gian: 3-5 năm
   • Chủ thể: Ngân hàng trung ương, Bộ Tài chính, các tổ chức tài chính

2. Cải cách chính sách thuế và giảm gánh nặng hành chính

   • Mục tiêu: Giảm áp lực thuế và thủ tục hành chính để hạn chế động lực hoạt động trong kinh tế ngầm.
   • Thời gian: 2-4 năm
   • Chủ thể: Bộ Tài chính, cơ quan thuế, chính quyền địa phương

3. Tăng cường giám sát và minh bạch tài chính

   • Mục tiêu: Sử dụng công nghệ và cải tiến quản lý để giám sát giao dịch tài chính, giảm gian lận và trốn thuế.
   • Thời gian: 1-3 năm
   • Chủ thể: Ngân hàng trung ương, cơ quan quản lý tài chính

4. Đẩy mạnh giáo dục và nâng cao nhận thức về pháp luật kinh tế

   • Mục tiêu: Tăng cường nhận thức của doanh nghiệp và người dân về tác hại của kinh tế ngầm và lợi ích của hoạt động chính thức.
   • Thời gian: Liên tục
   • Chủ thể: Bộ Giáo dục, các tổ chức xã hội, truyền thông

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà hoạch định chính sách

   • Lợi ích: Cung cấp cơ sở dữ liệu và phân tích khoa học để xây dựng chính sách phát triển tài chính và kiểm soát kinh tế ngầm.
   • Use case: Thiết kế các chương trình cải cách thuế và tài chính.

2. Các nhà nghiên cứu kinh tế phát triển

   • Lợi ích: Tham khảo phương pháp luận và kết quả nghiên cứu cập nhật về mối quan hệ giữa kinh tế ngầm và phát triển tài chính.
   • Use case: Phát triển các nghiên cứu tiếp theo hoặc so sánh quốc tế.

3. Ngân hàng và tổ chức tài chính

   • Lợi ích: Hiểu rõ tác động của phát triển tài chính đến kinh tế ngầm để điều chỉnh chiến lược tín dụng và quản lý rủi ro.
   • Use case: Xây dựng sản phẩm tín dụng phù hợp với đặc điểm thị trường.

4. Doanh nghiệp và nhà đầu tư

   • Lợi ích: Nhận thức về môi trường kinh doanh chính thức và phi chính thức, từ đó đưa ra quyết định đầu tư và hoạt động phù hợp.
   • Use case: Lựa chọn kênh tài chính và tuân thủ pháp luật.

Câu hỏi thường gặp

1. Kinh tế ngầm là gì và tại sao nó quan trọng?
   Kinh tế ngầm bao gồm các hoạt động kinh tế không được ghi nhận chính thức, chủ yếu để tránh thuế và quy định. Nó quan trọng vì ảnh hưởng đến nguồn thu ngân sách và hiệu quả quản lý kinh tế.

2. Phương pháp cầu tiền tệ dùng để ước lượng kinh tế ngầm như thế nào?
   Phương pháp này dựa trên giả định rằng các giao dịch trong kinh tế ngầm chủ yếu sử dụng tiền mặt, do đó tăng cầu tiền mặt phản ánh quy mô kinh tế ngầm.

3. Phát triển tài chính ảnh hưởng thế nào đến kinh tế ngầm?
   Phát triển tài chính làm tăng chi phí cơ hội hoạt động trong kinh tế ngầm bằng cách giảm rào cản tiếp cận tín dụng chính thức và tăng khả năng giám sát giao dịch.

4. Tại sao tín dụng cho khu vực tư nhân lại có thể làm tăng kinh tế ngầm?
   Doanh nghiệp trong kinh tế ngầm có thể tiếp cận tín dụng tư nhân với chi phí cao hơn, từ đó mở rộng hoạt động ngầm, đặc biệt khi tín dụng chính thức khó tiếp cận.

5. Mô hình P-VAR giúp gì trong nghiên cứu này?
   Mô hình P-VAR cho phép phân tích tác động qua lại giữa kinh tế ngầm và phát triển tài chính theo thời gian, kiểm soát nội sinh và quan sát phản ứng của các biến trước các cú sốc.

Kết luận

• Luận văn đã ước lượng quy mô kinh tế ngầm tại 8 quốc gia ASEAN, với tỷ lệ trung bình từ 16% đến gần 48% GDP tùy phương pháp.
• Phát triển tài chính có tác động giảm quy mô kinh tế ngầm, nhưng tín dụng cho khu vực tư nhân có thể làm tăng quy mô này trong ngắn hạn.
• Sử dụng mô hình P-VAR giúp làm rõ mối quan hệ tương hỗ và động học giữa hai yếu tố.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho các chính sách phát triển tài chính và kiểm soát kinh tế ngầm.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng dữ liệu, bổ sung biến thể chế và thực hiện các nghiên cứu chuyên sâu hơn về cơ chế tác động.

Hành động khuyến nghị: Các nhà hoạch định chính sách và tổ chức tài chính nên áp dụng kết quả nghiên cứu để thiết kế các chính sách và chiến lược phù hợp, đồng thời tiếp tục theo dõi và nghiên cứu sâu hơn về kinh tế ngầm và phát triển tài chính.

Trích đoạn nội dung tài liệu

SCHOOL OF ECONOMICS INSTITUTE OF SOCIAL STUDIES UNIVERSITY OF ECONOMICS ERASMUS UNIVERSITY ROTTERDAM HO CHI MINH CITY THE HAGUE VIETNAM THE NETHERLAND VIETNAM - THE NETHERLANDS PROGRAMME FOR M. IN DEVELOPMENT ECONOMICS THE MUTUAL EFFECTS OF SHADOW ECONOMY AND FINANCIAL DEVELOPMENT IN ASEAN COUNTRIES by Nguyen Hoang Phu A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Art in Development Economics Ho Chi Minh city, January 2018 VIETNAM - THE NETHERLANDS PROGRAMME FOR M. IN DEVELOPMENT ECONOMICS THE MUTUAL EFFECTS OF SHADOW ECONOMY AND FINANCIAL DEVELOPMENT IN ASEAN COUNTRIES by Nguyen Hoang Phu A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Art in Development Economics Academic Supervisor: Dr. Pham Thi Thu Tra Ho Chi Minh city, January 2018 DECLARATION I hereby declare that my dissertation entitled “THE MUTUAL EFFECTS OF SHADOW ECONOMY AND FINANCIAL DEVELOPMENT IN ASEAN COUNTRIES” is the result of my own work and includes nothing which is the outcome of work done in collaboration except as declared in the Preface and specified in the text.

I also confirm that:  This thesis was done wholly while in candidature for a research degree at VNP;  Where any part of this thesis has previously been submitted for a degree or any other qualification at VNP or any other institution, this has been clearly stated;  Where I have consulted the published work of others, this is always clearly attributed;  Where I have quoted from the work of others, the source is always given.  With the exception of such quotations, this thesis is entirely my own work, and I have acknowledged all main sources of help. Date: January 02, 2018 Signature. Full name: Nguyen Hoang Phu ACKNOWLEDGEMENT This thesis cannot complete without the support of my supervisor, Dr.

Pham Thi Thu Tra, who has spent the value time, efforts, and energy to guide me on the thesis during the time of completing the thesis. Her dedication made me motivated when I have a chance to discuss with her, her expertise is what makes me impressive when I ask her questions about my thesis’s topic, and she also kept me in the “can – do” attitude when I faced any difficulties in doing thesis. All of these leave me with the most unforgettable memory and experience. My purpose of this acknowledgement is to express my gratitude to my supervisor.

Without her supports, I may not have a chance to pursue my dream. I would like to send my special thanks to Prof. Nguyen Trong Hoai, Dr. Pham Khanh Nam, Dr.

Truong Dang Thuy for their valuable command, guidance and support during the program. Without your support and encouragement, I may not complete the thesis as expected. Additionally, my thanks are given to all of the lectures who have been my knowledge guiders and the staff who have been my service supporters throughout the master program at University of Economics and Erasmus University Rotterdam. Without their help, never can I have an opportunity to proceed and complete my master thesis.

Last but not least, I would like to thank Mr. Nguyen Cong Thanh, Truong Thi Thu May and my family who have always been a pillar for me to rely on during the hardships of attempting to achieve the master thesis. It is their unspoken sacrifice and untiring work that bring me more spare time to be able to reach the final destination of my progress. ABSTRACT This study focuses on examining the mutual relationship between financial development and shadow economy by applying the theoretical and empirical framework.

Our research contributed to the way of calculating the size of shadow economy applied the currency demand approach with updated data from 1997 to 2015 for 8 ASIAN countries. In particular, to have a robust result, we used 4 estimation methods including POLS, FEM, REM and SGMM to calculate the value of the size of shadow economy of each country. Then, we took each received results to examine the mutual effect with the financial development using P – VAR approach. We found that when the positive shock caused by the financial sector affects the shadow economy, the shadow economy will immediately respond negatively to the shock.

On the other hand, when a positive shock caused by credit for private sector will lead to the positive responses of the shadow economy. Interestingly, in this case, the response tends to last longer with the estimated results from static model of shadow economy in comparison with dynamic model of shadow economy. Keywords: Shadow economy, financial development JEL classifications: G32, H26 TABLE OF CONTENTS Chapter 1: Introduction. Scope of the study.

Structure of the thesis. 15 Chapter 2: Literature review. Review of theory. The theory of shadow economy.

The review on financial development theories. Review of empirical studies on the relationship between financial development theory and shadow economy theory. 31 Chapter 3: Research methodology. Variables and sampling.

40 Chapter 4: Research results. Overview of the research topic. Regression results and discussions. Limits of the study.

65 LIST OF TABLES Table 1: Descriptive Statistics for the whole dataset. 44 Table 2: Matrix of correlation coefficients. 44 Table 3: Estimated results of currency demand model. 46 Table 4: Optimal model selection tests.

47 Table 5: Estimated value of Shadow economy over GDP. 48 Table 6: The results of Unit Root Test. 49 LIST OF CHARTS Figure 1: Conceptual framework of shadow economy and financial development. 31 Figure 2: The technical structure to deal with data.

34 Figure 3: The analyzed results of impulse response function when the size of shadow economic creates a shock with the estimated value of shadow economy from the static models (POLS, FEM, REM). 51 Figure 4: The analyzed results of impulse response function when the size of shadow economic creates a shock with the estimated value of shadow economy from the dynamic models (SGMM). 52 Figure 5: The analyzed results of impulse response function when the financial development creates a shock with the estimated value of shadow economy from the static models (PLOS, FEM, REM). 53 Figure 6: The analyzed results of impulse response function when the financial development creates a shock with the estimated value of shadow economy from the dynamic models (SGMM)).

54 LIST OF APPENDICES Appendix 1: Shadow economy estimation using POLS. 65 Appendix 2: Shadow economy estimation using FEM. 65 Appendix 3: Shadow economy estimation using SGMM. 66 Appendix 4: Shadow economy estimation using REM.

67 Appendix 5: Hausman Test. 67 Appendix 6: Breusch & Pagan Lagrangian multiplier test for random effects. 68 Appendix 7: Stationary test for shadow size estimated by POLS. 68 Appendix 8: Stationary test for first difference of shadow size estimated by POLS.

69 Appendix 9: Stationary test for shadow size estimated by FEM. 69 Appendix 10: Stationary test for first difference of shadow size estimated by FEM. 70 Appendix 11: Stationary test for shadow size estimated by REM. 71 Appendix 12: Stationary test for first difference of shadow size estimated by REM.

71 Appendix 13: Stationary test for shadow size estimated by SGMM. 72 Appendix 14: Stationary test for first difference of shadow size estimated by SGMM. 72 Appendix 15: Stationary test for financial development measured by Credit for private sectors. 73 Appendix 16: Stationary test for first difference of financial development measured by Credit for private sectors.

73 Appendix 17: Stationary test for financial development measured by Credit from financial sectors. 74 Appendix 18: Stationary test for first difference of financial development measured by Credit from financial sectors. 74 Appendix 19: Stationary test for money supply ratio. 75 Appendix 20: Stationary test for first difference of money supply ratio.

75 Appendix 21: Stationary test for natural logarithm of GDP per capita. 76 Appendix 22: Stationary test for first difference of natural logarithm of GDP per capita. 76 ABBREVIATIONS POLS: Pooled Ordinary Least Squared FEM: Fixed Effects Model REM: Random Effects Model Chapter 1: Introduction 1. Problem statements According to World Economic Forum (2017), the shadow economy in some nations are bigger than the official one.

For instance, the shadow economy of Greece is about one – fifth of its total GDP and right after is Italy (based on research by Germany’s Institute for Applied Economic Research (IAW) at the University of Tübingen). Therefore, the activities related to shadow economy may exist around the world. Many governments have tried to control shadow economy by applying punishment, prosecution and even education. It is important for governor of a nation to know about shadow economy’s activities and then they could make the economy more efficient in terms of allocating resources.

However, getting precise information about shadow economy’s activities is hard, even with goods and labor working in the economy because people tend to hide their activities’ in the market. Therefore, doing the research in this area requires passion of the scientists and willing to explore “the unknown”. This is the first motivation of author to research about this area. Additionally, shadow economy is one of the main reasons that make the government revenue for public goods reduce.

Indeed, there are 75% of productions in developing countries taken place underground while it is about 10% in developed countries (Enste & Schneider, 2000). Entering the shadow economy, it means that the businesses and institutions can be out of the control of the government and it called “fly under the radar” by Enste and Schneider (2000). Thus, the shadow economy will undermine the ability of the government in building up the foundations as well as the capacity of governments to collect the taxes (government’s income) for public goods and other trading promotion programs (Enste & Schneider, 2000; Gërxhani, 2004). As a result, the study about the shadow economy will touch many other areas and it will lead to a broad research (Enste & Schneider, 2000; Gërxhani, 2004; Johnson, Kaufmann, & Shleifer, 1997; Schneider, 2005, 2011; Tanzi, 1982).

An intensive comprehension of the determinants of “secret action” will help law - makers and governors in creating powerful strategies which can fight back the uncontrollable exercises and encourage economic growth. Thus, this is the second motivation for the author to study about this area. To dig deeper in the field of this research, Enste and Schneider (2000); Gërxhani (2004); Schneider (2005) stated that many other conducted studies found out that the difficulties in accessing the credits, loans and the opportunity costs of these procedures are the main determinants of shadow economy (Enste & Schneider, 2000; Gërxhani, 2004; Schneider, 2005). Indeed, a country with strict assessments to have a loan or there are many barriers to open a new 11 business will form a kind of foundations which is the origin of the initial shadow development (Dreher, Kotsogiannis, & McCorriston, 2007; Friedman, Johnson, Kaufmann, & Zoido-Lobaton, 2000; Johnson et al., 1997; Teobaldelli, 2011; Torgler & Schneider, 2009).

These organizations (like commercial banks, financial institutions, insurance company, etc.) who will provide the securities which can help the businesses to access the credit but they usually require the collateral contract and in the case that a start – up business does not have assets, they have to deal with the lack of credits and capital to operate their business in the early stage. As a result, they will seek a new way to access the credit with lowest opportunity costs and it is the time for the development of shadow economy. Furthermore, in the study of Vũ Việt Quảng and Lê Thị Phương Vy (2016), they also showed that the ability of accessing to credit will contribute to the success of a business and therefore this ability may affect the choice of a business to operate in the official economy or shadow economy.