Xây dựng chỉ số tài chính bao trùm: Kết quả từ phương pháp phân tích thành phần chính hai bước

42
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 200+ 201- Tháng 1&2. 2019
Xây dựng chỉ số tài chính bao trùm: 
Kết quả từ phương pháp phân tích thành phần 
chính hai bước
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH- TIỀN TỆ 
Chu Khánh Lân
Nguyễn Minh Phương
Trương Hoàng Diệp Hương
Ngày nhận: 20/12/2018 Ngày nhận bản sửa: 09/01/2019 Ngày duyệt đăng: 29/01/2019
Mục tiêu của nghiên cứu là xếp hạng mức độ tài chính bao trùm tại 
các quốc gia trên thế giới. Chúng tôi thực hiện phân tích thành phần 
chính hai bước để tính chỉ số tài chính bao trùm và ba cấu phần của 
nó. Chúng tôi nhận thấy các quốc gia phát triển có chỉ số tài chính 
bao trùm cao và ổn định hơn. Cấu phần gửi và vay chiếm tỷ trọng lớn 
nhất trong việc giải thích sự biến động của tài chính bao trùm, tiếp 
theo sau là cấu phần tài khoản và thanh toán mặc dù sự khác biệt 
giữa ba cấu phần là không đáng kể. Để cải thiện tài chính bao trùm, 
những người làm chính sách cần thực hiện các giải pháp tại cả ba 
cấu phần một cách đồng thời và bền vững.
Từ khóa: tài chính bao trùm, phân tích thành phần chính
1. Giới thiệu
ài chính bao 
trùm dù là một 
vấn đề quan 
trọng nhưng vẫn 
còn là vấn đề 
mới nổi trong lý thuyết kinh 
tế hiện đại. Do đó, số lượng 
các nghiên cứu thực nghiệm 
liên quan đến chủ đề này còn 
khá hạn chế. Mỗi nghiên cứu 
lại đưa ra một định nghĩa khác 
nhau về tài chính bao trùm, 
nhưng tất cả đều thừa nhận 
rằng tài chính bao trùm là một 
nỗ lực nhằm loại bỏ rào cản 
trong việc sử dụng các dịch 
vụ tài chính. Trong đó, Mohan 
(2006) nhận định tài chính bao 
trùm là tình huống mà những 
người chưa tiếp cận tới hệ 
thống tài chính được cung cấp 
các sản phẩm tài chính với chi 
phí thấp, an toàn và hợp lý. 
Tương tự, Ajide (2015) cũng 
cho rằng tài chính bao trùm là 
việc cung cấp các dịch vụ tài 
chính có giá cả phải chăng, kịp 
thời và dễ tiếp cận tới tất cả 
các thành viên trong xã hội. 
Chúng tôi xây dựng chỉ số tài 
chính bao trùm và ba cấu phần 
của tài chính bao trùm, gồm 
tài khoản, thanh toán, vay và 
gửi. Sử dụng dữ liệu Tài chính 
bao trùm toàn cầu của Ngân 
hàng Thế giới (WB), chúng tôi 
thực hiện phân tích thành phần 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
43Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 200+201- Tháng 1&2. 2019
chính hai bước để tính chỉ 
số tài chính bao trùm cho 95 
quốc gia trong hai năm 2014 
và 2017.
Thông qua việc xây dựng chỉ 
số tài chính bao trùm trên cơ 
sở dữ liệu có tính toàn diện 
cao, nghiên cứu đã giúp nhà 
làm chính sách hiểu hơn về 
thực trạng tài chính bao trùm, 
các cấu phần của tài chính bao 
trùm, giúp họ xây dựng được 
các chính sách phù hợp. Kết 
quả nghiên cứu cho thấy, các 
quốc gia phát triển có chỉ số 
tài chính bao trùm và các cấu 
phần bên trong cao và ổn định 
hơn các quốc gia đang phát 
triển. Cấu phần vay và gửi 
giải thích nhiều nhất sự biến 
động trong chỉ số tài chính 
bao trùm, kế đến là cấu phần 
tài khoản và thanh toán, mặc 
dù sự khác biệt trong tỷ trọng 
của từng cấu phần là khá thấp. 
Phần còn lại của nghiên cứu 
được trình bày như sau: Phần 
2 trình bày các nghiên cứu 
liên quan tới xây dựng chỉ số 
tài chính bao trùm, Phần 3 mô 
tả phương pháp và dữ liệu sử 
dụng để tính chỉ số tài chính 
bao trùm và các cấu phần của 
nó, Phần 4 trình bày và thảo 
luận kết quả, Phần 5 trình bày 
kết luận. 
2. Tổng quan nghiên cứu
Cuộc khủng hoảng tài chính 
gần đây đã nhấn mạnh tầm 
quan trọng của tài chính bao 
trùm trong việc thúc đẩy 
tăng trưởng kinh tế, giảm đói 
nghèo và giảm bất bình đẳng 
thu nhập. Kể từ đó, chủ đề này 
đã thu hút sự quan tâm của 
các nhà nghiên cứu, các nhà 
hoạch định chính sách nhằm 
khám phá khái niệm tài chính 
bao trùm, đo lường mức độ 
tiếp cận, đo lường các nhân 
tố ảnh hưởng và tác động của 
tài chính bao trùm ở các nhóm 
quốc gia khác nhau. 
Theo báo cáo mới nhất của 
WB (2017) về việc sử dụng 
các dịch vụ tài chính, mức 
độ tài chính bao trùm đã tăng 
lên trên toàn cầu, nhờ sự phát 
triển của điện thoại di động 
và mạng internet. Tuy nhiên, 
mức độ tăng tài chính bao 
trùm không cân bằng giữa 
các quốc gia. Tỷ lệ người 
trưởng thành có tài khoản tại 
tổ chức tài chính chính thức 
tăng nhanh từ mức 51% năm 
2011 lên mức 62% năm 2014 
và đạt mức 69% năm 2017, 
đạt khoảng 3,8 tỷ người trên 
toàn thế giới. Cùng với sự 
phát triển của điện thoại di 
động và internet, tỷ lệ chủ sở 
hữu tài khoản gửi hoặc nhận 
thanh toán điện tử tăng từ mức 
67% năm 2014 lên 76% năm 
2017. Ở một số quốc gia như 
khu vực Châu Phi cận Sahara, 
công nghệ là yếu tố quyết 
định tới việc tăng tài chính 
bao trùm. Tuy nhiên, hiện nay 
còn khoảng 1,7 tỷ người vẫn 
chưa được tiếp cận dịch vụ tài 
chính, dù thực tế là gần 70% 
trong số họ sở hữu điện thoại 
di động. Đồng thời, vẫn tồn 
tại chênh lệch về tỷ lệ người 
trưởng thành được tiếp cận 
các dịch vụ tài chính giữa nam 
và nữ, nông thôn và thành thị, 
và các nước đang phát triển và 
phát triển. Những tồn tại này 
yêu cầu phải tiếp tục nghiên 
cứu nhằm đẩy mạnh mức độ 
tài chính bao trùm trên toàn 
thế giới. 
Để đo lường mức độ tài chính 
bao trùm, hầu hết các nghiên 
cứu đều xây dựng chỉ số tài 
chính bao trùm tổng hợp từ 
các chỉ tiêu lựa chọn. Trong 
bước đầu tiên, các chỉ tiêu đo 
lường tài chính bao trùm được 
lựa chọn và được chuẩn hóa 
bằng cách lấy giá trị thực của 
chỉ tiêu trừ đi giá trị nhỏ nhất 
của chỉ tiêu đó, sau đó chia 
cho chênh lệch giữa giá trị lớn 
nhất và giá trị nhỏ nhất của 
chỉ tiêu đó. Bước tiếp theo, 
chỉ số tài chính bao trùm được 
tính toán bằng phương pháp 
khoảng cách nghịch đảo bình 
phương Euclidean (Sarma, 
2008; Kim, 2016; Park và 
Mercado, 2015), hoặc 
phương pháp phân tích thành 
phần chính PCA. 
Điểm khác biệt chính giữa hai 
phương pháp này là mức trọng 
số gắn với từng chỉ tiêu. Ví 
dụ, Sarma (2008) xây dựng 
chỉ số tài chính bao trùm bao 
gồm ba cấu phần (mức độ tiếp 
cận, mức độ sẵn có và mức 
độ sử dụng). Sarma (2008) 
không áp dụng các kỹ thuật 
thống kê để xác định trọng số 
cho từng chỉ tiêu, mà chỉ áp 
dụng mức trọng số thấp hơn 
cho các chỉ tiêu bị thiếu dữ 
liệu. Camara và Tuesta (2014) 
lại chia các chỉ tiêu thành 
ba cấu phần khác, đó là mức 
độ sử dụng, mức độ tiếp cận 
và các rào cản, và sử dụng 
phương pháp phân tích thành 
phần chính hai giai đoạn để đo 
lường trọng số gắn với từng 
chỉ tiêu và với từng cấu phần. 
Park và Mercado (2018) kết 
hợp các phương pháp Sarma 
(2008) và Camara và Tuesta 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
44 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 200+201- Tháng 1&2. 2019
(2014), bằng cách sử dụng các 
cấu phần giống như Sarma 
(2008) (mức độ tiếp cận, mức 
độ sẵn có và mức độ sử dụng). 
Họ chuẩn hóa từng chỉ tiêu, 
sau đó sử dụng phương pháp 
phân tích thành phần chính 
để tính từng cấu phần. Sau 
khi có được chỉ tiêu đo lường 
từng cấu phần của tài chính 
bao trùm, họ tiếp tục sử dụng 
phương pháp phân tích thành 
phần chính lần thứ hai để tìm 
ra mức trọng số gắn với từng 
cấu phần và tổng hợp thành 
chỉ số tài chính bao trùm.
Bằng cách xây dựng chỉ số 
tài chính bao trùm dựa trên 
ba cấu phần mới (tài khoản, 
thanh toán, vay và tiết kiệm) 
và sử dụng dữ liệu được cập 
nhật từ WB (2017), bài viết 
này cung cấp một đánh giá 
toàn diện hơn về tài chính bao 
trùm tại mỗi quốc gia.
3. Phương pháp và dữ liệu
3.1. Cấu phần của tài chính 
bao trùm
Khó khăn trong việc xây 
dựng tài chính bao trùm là 
làm sao xây dựng được một 
chỉ số toàn diện mà vẫn bảo 
đảm được chỉ số bao gồm 
nhiều quốc gia trên thế giới 
khi mà dữ liệu về tài chính 
bao trùm tại các quốc gia là 
không giống nhau và khó so 
sánh. Có một vài phương pháp 
đo lường chỉ số tài chính bao 
trùm sử dụng các cấu phần 
khác nhau của tài chính bao 
trùm như sử dụng, truy cập, 
trở ngại hoặc truy cập, sẵn 
có, và sử dụng (Honohan, 
2008; Sarma, 2008 và 2015; 
Demirgüç-Kunt và Klapper, 
2012; Cámara và Tuesta, 
2014). Trong khi Sarma 
(2008) tập trung quá nhiều 
vào hệ thống ngân hàng mà bỏ 
qua vấn đề thanh toán và các 
dịch vụ do hệ thống tài chính 
không phải ngân hàng cung 
cấp thì Cámara và Tuesta 
(2014) chưa xác định rõ ràng 
về khái niệm tài chính bao 
trùm khi họ kết hợp nguyên 
nhân sử dụng và không sử 
dụng các dịch vụ tài chính vào 
một chỉ số (Park, 2018).
Cơ sở dữ liệu Tài chính bao 
trùm toàn cầu do WB xây 
dựng vào năm 2011 cung cấp 
dữ liệu mô tả dân cư toàn cầu 
tiết kiệm, thanh toán và vay, 
gửi. Cơ sở dữ liệu này thu 
thập dữ liệu từ 150.000 cư 
dân (từ 15 tuổi trở lên) tại hơn 
140 quốc gia về cách thức họ 
tiếp cận và sử dụng các dịch 
vụ tài chính chính thức và phi 
chính thức. Mặc dù cơ sở dữ 
liệu đo lường nhiều khía cạnh 
khác nhau của tài chính bao 
trùm nhưng chủ yếu tập trung 
vào tài khoản, thanh toán, vay 
và gửi. Chúng tôi sử dụng cơ 
sở dữ liệu lớn và chi tiết này 
để xây dựng ba cấu phần, tài 
khoản, thanh toán, vay và gửi 
và chỉ số tài chính bao trùm 
tổng thể. Điểm mới của chỉ số 
này là nó được xây dựng trên 
ba cấu phần dễ diễn giải và 
có giá trị tham khảo cho quá 
trình xây dựng chính sách. 
Tăng cường mức độ sở hữu và 
sử dụng tài khoản là một trong 
các biện pháp quan trọng để 
phát triển tài chính bao trùm 
do hầu hết các dịch vụ tài 
chính chính thức đều gắn với 
việc sở hữu và sử dụng tài 
khoản. Mức độ phổ biến của 
tài khoản còn được đo lường 
bởi phần trăm người lớn có 
thẻ tín dụng ghi nợ và ghi có. 
Tuy nhiên, sở hữu tài khoản 
không phản ánh được mức độ 
sử dụng tài khoản. Mức độ 
sử dụng tài khoản cho phép 
người nắm giữ hưởng lợi tối 
đa từ tài chính bao trùm thông 
qua gửi tiền hoặc rút tiền 
trong khi thẻ ghi nợ, thẻ tín 
dụng cho phép họ thanh toán 
các khoản chi tiêu. Do vậy, để 
đo lường cấu phần tài khoản, 
chúng tôi sử dụng 6 chỉ báo: 
tài khoản (tài khoản, % tuổi từ 
15 trở lên), gửi tiền (gửi tiền 
trong năm vừa rồi, tại tổ chức 
tài chính, tuổi từ 15 trở lên), 
rút tiền (rút tiền trong năm 
vừa rồi, tại tổ chức tài chính, 
tuổi từ 15 trở lên), thẻ ghi nợ 
(sở hữu thẻ ghi nợ, % tuổi từ 
15 trở lên), thẻ tín dụng (sở 
hữu thẻ tín dụng, % tuổi từ 15 
trở lên), và sử dụng thẻ (sử 
dụng thẻ ghi nợ hoặc thẻ tín 
dụng trong năm vừa rồi, % 
tuổi từ 15 trở lên). 
Chúng tôi nhận định sự phổ 
biến của các phương thức 
thanh toán không dùng tiền 
mặt là sự phản ánh sự phát 
triển của tài chính bao trùm. 
Chuyển dịch từ thanh toán 
tiền mặt như trả hóa đơn, 
nhận tiền lương, thanh toán 
từ chính phủ sang sử dụng tài 
khoản sẽ mang lại những lợi 
ích cho người sử dụng. Chúng 
tôi sử dụng 3 chỉ báo: thanh 
toán hóa đơn (thanh toán hóa 
đơn qua tài khoản, % người 
thanh toán, tuổi từ 15 trở lên), 
nhận thanh toán từ chính phủ 
(nhận thanh toán từ chính phủ 
qua tài khoản, % người nhận, 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
45Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 200+201- Tháng 1&2. 2019
tuổi từ 15 trở lên), nhận lương 
(nhận lương qua tài khoản, 
% người nhận, tuổi từ 15 trở 
lên). Chúng tôi sử dụng cả chỉ 
số thanh toán số (nhận hoặc 
chuyển tiền thanh toán số 
trong năm vừa rồi, % tuổi từ 
15 trở lên) để xem xét cả lợi 
ích từ việc chuyển từ thanh 
toán tiền mặt sang thanh toán 
số. Giảm chi phí, tăng tốc độ 
thanh toán, bảo đảm an toàn 
và minh bạch là những lợi ích 
tiềm năng có thể nhận thấy. 
Tiết kiệm tiền và vay tiền từ 
các tổ chức tài chính chính 
thức có vai trò quan trọng 
trong phổ biến tài chính bao 
trùm. Chúng tôi sử dụng hai 
chỉ báo: vay (vay từ tổ chức 
tài chính hoặc sử dụng thẻ tín 
dụng, % tuổi từ 15 trở lên) và 
tiết kiệm (gửi tiền tại tổ chức 
tài chính, % tuổi từ 15 trở lên) 
để đo lường cách thức người 
lớn sử dụng các dịch vụ tài 
chính để tiết kiệm cho tương 
lai hoặc giải quyết các thiếu 
hụt tài chính tại thời điểm 
hiện tại. 
3.2. Phương pháp
Chúng tôi áp dụng phương 
pháp phân tích thành phần 
chính hai giai đoạn của 
Cámara và Tuesta (2014) để 
tính các cấu phần và chỉ số 
tài chính bao trùm. Như đã 
phân tích ở trên, tài chính bao 
trùm được xác định thông 
qua nhiều chỉ báo và được giả 
định tồn tại một cấu trúc cơ sở 
ẩn sau một nhóm các chỉ báo 
có mối quan hệ tương quan 
cao. Tài chính bao trùm có thể 
được trình bày dưới dạng sau:
FIIi = ω1Yia + ω2Yip + ω3Yib&s 
(1)
Trong đó, i chỉ các nước, (Yia, 
Yip, Yib&s) đại diện cho các cấu 
phần tài khoản, thanh toán, 
vay và gửi. 
Phân tích thành phần chính 
giai đoạn 1 đo lường các biến 
số (Yia, Yip, Yib&s) và các thông 
số của 3 phương trình sau:
Yia = α1accounti + α2depositi + 
α
3
withdrawli + α4debit cardi + 
α
5
credit cardi + α6card usagei 
(2)
Yip = β1paid utility billsi + 
β2paid utility billsi + β3paid 
utility billsi + β4paid utility 
billsi (3)
Yib&s = γ1borrowi + γ2savei (4)
Rp,(p×p) là ma trận tương 
quan của p chỉ báo đối với 
mỗi cấu phần. λ
j
 (j=1,,m) 
là giá trị eigenvalue thứ j, 
trong đó j là số lượng thành 
phần chính tương ứng với số 
lượng chỉ báo p. φ
j
 (p×1) là 
eigenvector của ma trận tương 
quan. Đối với mỗi cấu phần, 
chúng tôi giả định λ
1
 > λ2 >  
> λm và gọi Pk (k=1,,m) là 
cấu phần thứ k. Mỗi cấu phần 
được tính như sau:
Ya = ∑m λa P a (∑
m
λ
a )-1 (5)i j,k=1 j ki j=1 j
Y
p
= ∑
m
λ
p P p (∑
m
λ
p)-1 (6)i j,k=1 j ki j=1 j
Y
b&s
=∑
m
λ
b&s
P
b&s
(∑
m
λ
b&s
)-1i j,k=1 j ki j=1 j
(7)
Trong đó P
k
 = λmX. λm là 
phương sai của cấu phần thứ 
m và X là ma trận các chỉ báo. 
Do tỷ trọng của mỗi cấu phần 
giảm dần, phần lớn sự biến 
động của cấu phần được giải 
thích bởi thành phần chính 
đầu tiên và giảm dần theo thứ 
tự cấu phần tiếp theo. Mặc dù 
thông lệ là thay thế toàn bộ 
các biến số bằng một vài cấu 
phần chính ban đầu, chúng tôi 
sử dụng tất cả các cấu phần 
chính để ghi nhận toàn bộ 
100% sự biến động của các 
chỉ số. 
Sau khi tính được chỉ số riêng 
cho ba cấu phần, chúng tôi sử 
dụng phương pháp phân tích 
thành phần chính giai đoạn 
hai tính tỷ trọng cho từng cấu 
phần để tính chỉ số tài chính 
bao trùm.
FII = ∑
m
λ P (∑
m
λ )-1 (8)i j,k=1 j ki j=1 j
Trong đó FIIi là chỉ số tài 
chính bao trùm tổng quát cho 
nước i. P
k
 = λmX. λm là phương 
sai của cấu phần thứ m và X 
là ma trận các chỉ báo. Chúng 
tôi tiếp tục sử dụng tất cả các 
cấu phần chính để ghi nhận 
toàn bộ 100% sự biến động 
của các chỉ số. Sau khi biến 
đổi, chúng tôi viết mỗi cấu 
phần P
ki
 dưới dạng sau:
P
1i
 = φ
11
Yia + φ12Yip + φ13Yib&s 
(9)
P2i = φ21Yia + φ22Yip + φ23Yib&s 
(10)
P
3i
 = φ
31
Yia + φ32Yip + φ33Yib&s 
(11)
Chỉ số tài chính bao trùm tổng 
quát được trình bày lại dưới 
dạng sau:
FII = ∑
3
λ
j
(φ
j1
Y a + φ
j2
Y
p
+i j=1 i i
+ φ
j3
Y
b&s
)(∑
3
λ )-1 (12)i j=1 j
Chúng tôi có thể trình bày chỉ 
số tài chính bao trùm tổng 
quát dưới dạng bình quân có 
trọng số với là tỷ trọng mỗi 
cấu phần như sau:
w = ∑
3
λ
j
φ
jk
(∑
3
λ )-1 (13)k j=1 j=1 j
3.3. Dữ liệu
Chúng tôi sử dụng dữ liệu Tài 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
46 Tạp chí Khoa ... 0.40 -0.44 -0.41 0.55 0.42 -0.04 0.14
Sở hữu thẻ tín dụng 0.38 -0.32 0.83 0.02 0.11 0.23 0.16
Sở hữu thẻ ghi nợ 0.42 -0.21 -0.38 -0.57 -0.20 0.52 0.15
Gửi tiền 0.40 0.54 0.00 0.51 -0.48 0.25 0.19
Sử dụng thẻ 0.44 -0.15 0.01 -0.18 -0.41 -0.77 0.17
Rút tiền 0.40 0.60 0.02 -0.29 0.62 -0.15 0.29
Eigenvalues 4.99 0.51 0.31 0.08 0.06 0.04
Thanh toán
Biến PC1 PC2 PC3 PC4 Tỷ trọng
Thanh toán số 0.53 -0.24 -0.09 -0.81 0.24
Thanh toán hóa đơn 0.50 -0.43 0.65 0.38 0.25
Thanh toán từ chính phủ 0.46 0.86 0.20 0.02 0.28
Nhận lương 0.51 -0.11 -0.72 0.45 0.23
Eigenvalues 3.37 0.36 0.21 0.06
Vay và gửi
Biến PC1 PC2 Tỷ trọng
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
49Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 200+201- Tháng 1&2. 2019
Vay 0.71 -0.71 0.46
Gửi 0.71 0.71 0.54
Eigenvalues 1.84 0.16
Bảng 4. Xếp hạng của các quốc gia trong mẫu 
nghiên cứu theo các cấu phần
Xếp hạng quốc gia theo cấu phần
2014
Tài khoản Thanh toán Vay và gửi
Quốc gia TT Quốc gia TT Quốc gia TT
Canada 1 Denmark 1 Norway 1
Norway 2 Norway 2 New 
Zealand
2
New 
Zealand
3 Sweden 3 Canada 3
Finland 4 Finland 4 Israel 4
United 
Kingdom
5 New 
Zealand
5 Luxembourg 5
CUMMULATIVE VARIANCE EXPLAINED BY 
COMPONENTS
2014
Thành phần Cumulative variance
Tài khoản
PC1 0.7622
PC2 0.8932
PC3 0.9482
PC4 0.9758
PC5 0.9937
PC6 1.0
Thanh toán
PC1 0.8684
PC2 0.9631
PC3 0.9891
PC4 1.0
Vay và gửi
PC1 0.8970
PC2 1.0
CUMMULATIVE VARIANCE EXPLAINED BY 
COMPONENTS
2017
Thành phần Cumulative variance
Tài khoản
PC1 0.8324
PC2 0.9181
PC3 0.9703
PC4 0.9843
PC5 0.9940
PC6 1.0
Thanh toán
PC1 0.8416
PC2 0.9327
PC3 0.9850
PC4 1.0
Vay và gửi
PC1 0.9199
PC2 1.0
Bảng 3. Chi tiết các chỉ báo
Australia 6 Estonia 6 Australia 6
Denmark 7 Netherlands 7 Sweden 7
Sweden 8 Belgium 8 United 
States
8
Luxembourg 9 United 
Kingdom
9 Japan 9
Estonia 10 Australia 10 Finland 10
Netherlands 11 Germany 11 United 
Kingdom
11
United 
States
12 Austria 12 Hong Kong 
SAR, China
12
Japan 13 Japan 13 Korea, Rep. 13
Israel 14 Luxembourg 14 Switzerland 14
Switzerland 15 Canada 15 Denmark 15
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
50 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 200+201- Tháng 1&2. 2019
Ireland 16 France 16 Germany 16
Spain 17 Israel 17 Austria 17
Belgium 18 Slovenia 18 Belgium 18
Germany 19 Korea, Rep. 19 Ireland 19
Austria 20 Switzerland 20 Spain 20
Latvia 21 Spain 21 France 21
Hong Kong 
SAR, China
22 Singapore 22 Netherlands 22
Croatia 23 Latvia 23 Taiwan, 
China
23
Korea, Rep. 24 United 
States
24 Singapore 24
France 25 Czech 
Republic
25 Malta 25
Singapore 26 Ireland 26 Bahrain 26
Slovak 
Republic
27 Hong Kong 
SAR, China
27 Italy 27
Czech 
Republic
28 Portugal 28 United Arab 
Emirates
28
Malta 29 Italy 29 Slovak 
Republic
29
Portugal 30 Slovak 
Republic
30 Mongolia 30
Slovenia 31 United Arab 
Emirates
31 Croatia 31
Taiwan, 
China
32 Croatia 32 Slovenia 32
United Arab 
Emirates
33 Iran, Islamic 
Rep.
33 Czech 
Republic
33
Lithuania 34 Malta 34 Malaysia 34
Brazil 35 Taiwan, 
China
35 Estonia 35
Italy 36 Lithuania 36 China 36
Hungary 37 Bahrain 37 Mauritius 37
Serbia 38 Kuwait 38 Thailand 38
Poland 39 Cyprus 39 Iran, Islamic 
Rep.
39
Cyprus 40 Belarus 40 Kuwait 40
Bahrain 41 South Africa 41 Uruguay 41
Thailand 42 Macedonia, 
FYR
42 Latvia 42
Argentina 43 Serbia 43 South Africa 43
Macedonia, 
FYR
44 Poland 44 Sri Lanka 44
Mauritius 45 Hungary 45 Cyprus 45
Kuwait 46 Kenya 46 Portugal 46
Bulgaria 47 Saudi 
Arabia
47 Dominican 
Republic
47
Iran, Islamic 
Rep.
48 Greece 48 Poland 48
Belarus 49 Mongolia 49 Kenya 49
Greece 50 Brazil 50 Bolivia 50
Russian 
Federation
51 Malaysia 51 Chile 51
Ukraine 52 Bulgaria 52 Brazil 52
Costa Rica 53 Russian 
Federation
53 Costa Rica 53
China 54 Uzbekistan 54 Botswana 54
Mongolia 55 Bosnia and 
Herzegovina
55 Lithuania 55
Montenegro 56 Algeria 56 Turkey 56
South Africa 57 Mauritius 57 Indonesia 57
Uruguay 58 Kazakhstan 58 Namibia 58
Georgia 59 Turkey 59 Macedonia, 
FYR
59
Chile 60 Costa Rica 60 Panama 60
Bosnia and 
Herzegovina
61 Montenegro 61 Russian 
Federation
61
Romania 62 Kosovo 62 Hungary 62
Malaysia 63 Botswana 63 Belarus 63
Botswana 64 Namibia 64 El Salvador 64
Turkey 65 China 65 Vietnam 65
Ecuador 66 Argentina 66 Montenegro 66
Peru 67 Georgia 67 Colombia 67
Namibia 68 Ukraine 68 Bulgaria 68
Azerbaijan 69 Dominican 
Republic
69 Saudi 
Arabia
69
Uzbekistan 70 Romania 70 Mexico 70
Bolivia 71 Mexico 71 Romania 71
Kenya 72 Chile 72 Ecuador 72
Mexico 73 Mauritania 73 Guatemala 73
Dominican 
Republic
74 Albania 74 Peru 74
Colombia 75 Uruguay 75 Argentina 75
Kosovo 76 Colombia 76 Greece 76
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
51Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 200+201- Tháng 1&2. 2019
El Salvador 77 Panama 77 Azerbaijan 77
Indonesia 78 Guatemala 78 Ukraine 78
Kazakhstan 79 Jordan 79 Honduras 79
Moldova 80 Ecuador 80 Serbia 80
Saudi 
Arabia
81 Peru 81 Philippines 81
Gabon 82 Sri Lanka 82 Kazakhstan 82
Panama 83 El Salvador 83 Bosnia and 
Herzegovina
83
Mauritania 84 Azerbaijan 84 Gabon 84
Jordan 85 Gabon 85 India 85
Armenia 86 Thailand 86 Kosovo 86
Vietnam 87 Honduras 87 Nicaragua 87
Honduras 88 Bolivia 88 Armenia 88
Algeria 89 India 89 Albania 89
Guatemala 90 Nicaragua 90 Georgia 90
Philippines 91 Vietnam 91 Algeria 91
Sri Lanka 92 Indonesia 92 Mauritania 92
Albania 93 Armenia 93 Jordan 93
Nicaragua 94 Philippines 94 Moldova 94
India 95 Moldova 95 Uzbekistan 95
2017
Tài khoản Thanh toán Vay và gửi
Quốc gia TT Quốc gia TT Quốc gia TT
Canada 1 Estonia 1 Canada 1
Norway 2 Norway 2 Norway 2
Finland 3 Denmark 3 New 
Zealand
3
New 
Zealand
4 New 
Zealand
4 Luxembourg 4
Luxembourg 5 Israel 5 Israel 5
United 
Kingdom
6 Austria 6 United 
States
6
Sweden 7 Luxembourg 7 United 
Kingdom
7
Australia 8 Sweden 8 Australia 8
Denmark 9 Belgium 9 Switzerland 9
United 
States
10 Latvia 10 Sweden 10
Korea, Rep. 11 Germany 11 Taiwan, 
China
11
Netherlands 12 United 
Kingdom
12 Japan 12
Belgium 13 Netherlands 13 Korea, Rep. 13
Germany 14 Canada 14 Singapore 14
Hong Kong 
SAR, China
15 Australia 15 Hong Kong 
SAR, China
15
Japan 16 Finland 16 Denmark 16
Austria 17 Slovenia 17 Germany 17
Estonia 18 Switzerland 18 Finland 18
Singapore 19 Singapore 19 Belgium 19
Switzerland 20 Japan 20 Austria 20
Ireland 21 France 21 Spain 21
Israel 22 Croatia 22 Ireland 22
Spain 23 Korea, Rep. 23 Netherlands 23
Italy 24 Iran, Islamic 
Rep.
24 France 24
Malta 25 Ireland 25 Italy 25
France 26 Spain 26 Malta 26
Latvia 27 Poland 27 Slovak 
Republic
27
Czech 
Republic
28 United Arab 
Emirates
28 Estonia 28
Poland 29 Czech 
Republic
29 Czech 
Republic
29
Slovak 
Republic
30 Slovak 
Republic
30 United Arab 
Emirates
30
Portugal 31 United 
States
31 Croatia 31
United Arab 
Emirates
32 Mongolia 32 Slovenia 32
Slovenia 33 Portugal 33 Bahrain 33
Taiwan, 
China
34 Italy 34 Turkey 34
Belarus 35 Hong Kong 
SAR, China
35 Poland 35
Bahrain 36 Malta 36 Malaysia 36
Croatia 37 Kenya 37 Portugal 37
Kuwait 38 Belarus 38 Thailand 38
Hungary 39 Macedonia, 
FYR
39 China 39
Mongolia 40 Kuwait 40 Lithuania 40
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
52 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 200+201- Tháng 1&2. 2019
Lithuania 41 Bahrain 41 Kuwait 41
Cyprus 42 Saudi 
Arabia
42 Uruguay 42
Iran, Islamic 
Rep.
43 Taiwan, 
China
43 Iran, Islamic 
Rep.
43
Serbia 44 Turkey 44 Namibia 44
Greece 45 Cyprus 45 Chile 45
Uruguay 46 Lithuania 46 Cyprus 46
Bulgaria 47 Greece 47 Dominican 
Republic
47
Chile 48 Malaysia 48 Mongolia 48
Turkey 49 Namibia 49 Mauritius 49
Mauritius 50 Serbia 50 Bulgaria 50
Russian 
Federation
51 Brazil 51 Latvia 51
Ukraine 52 Mauritius 52 Sri Lanka 52
China 53 Montenegro 53 Kenya 53
Namibia 54 China 54 Costa Rica 54
Saudi 
Arabia
55 Russian 
Federation
55 Belarus 55
Brazil 56 South Africa 56 Kazakhstan 56
Montenegro 57 Georgia 57 Armenia 57
Malaysia 58 Kazakhstan 58 Brazil 58
Kazakhstan 59 Bosnia and 
Herzegovina
59 Indonesia 59
Macedonia, 
FYR
60 Hungary 60 Hungary 60
Romania 61 Bulgaria 61 Macedonia, 
FYR
61
Bosnia and 
Herzegovina
62 Costa Rica 62 Bolivia 62
Costa Rica 63 Uruguay 63 Russian 
Federation
63
Georgia 64 Chile 64 South Africa 64
Thailand 65 Ukraine 65 Vietnam 65
Argentina 66 Kosovo 66 Saudi 
Arabia
66
Kenya 67 Uzbekistan 67 Ukraine 67
Uzbekistan 68 Botswana 68 Montenegro 68
Dominican 
Republic
69 Thailand 69 Romania 69
Kosovo 70 Sri Lanka 70 Serbia 70
Azerbaijan 71 Gabon 71 Georgia 71
Jordan 72 Jordan 72 Argentina 72
South Africa 73 Argentina 73 Colombia 73
Moldova 74 Azerbaijan 74 Honduras 74
Colombia 75 Dominican 
Republic
75 Ecuador 75
Peru 76 Peru 76 Moldova 76
Philippines 77 Armenia 77 India 77
Ecuador 78 Honduras 78 Panama 78
Vietnam 79 Colombia 79 Jordan 79
Panama 80 Algeria 80 Botswana 80
Albania 81 Romania 81 Peru 81
Bolivia 82 Ecuador 82 Guatemala 82
Gabon 83 Guatemala 83 Bosnia and 
Herzegovina
83
Armenia 84 Moldova 84 Greece 84
Mexico 85 Mexico 85 Kosovo 85
El Salvador 86 India 86 Philippines 86
Botswana 87 Albania 87 El Salvador 87
Guatemala 88 Panama 88 Mexico 88
Sri Lanka 89 Mauritania 89 Nicaragua 89
Honduras 90 Bolivia 90 Gabon 90
Mauritania 91 El Salvador 91 Albania 91
Algeria 92 Indonesia 92 Azerbaijan 92
Indonesia 93 Nicaragua 93 Mauritania 93
India 94 Philippines 94 Algeria 94
Nicaragua 95 Vietnam 95 Uzbekistan 95
SECOND STAGE PRINCIPAL COMPONENTS 
ESTIMATES
2014
Bảng 5. Các thành phần của chính và tỷ trọng của mỗi cấu phần
Financial inclusion
Cấu phần PC1 PC2 PC3 Tỷ trọng
Tài khoản 0.59 -0.14 -0.79 0.32
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
53Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 200+201- Tháng 1&2. 2019
Thanh toán 0.58 -0.62 0.54 0.31
Vay và gửi 0.57 0.77 0.28 0.37
Eigenvalues 2.71 0.21 0.08
2017
Financial inclusion
Cấu phần PC1 PC2 PC3 Tỷ trọng
Account 0.59 -0.18 -0.79 0.32
Payment 0.58 -0.59 0.57 0.31
Vay và gửi 0.56 0.79 0.24 0.36
Eigenvalues 2.73 0.21 0.06
Bảng 6. Giải thích chỉ số tài chính bao trùm tổng thể
CUMMULATIVE VARIANCE EXPLAINED BY 
COMPONENTS
2014
Thành phần Cumulative variance
PC1 0.9030
PC2 0.9723
PC3 1
CUMMULATIVE VARIANCE EXPLAINED BY 
COMPONENTS
2017
Thành phần Cumulative variance
PC1 0.9092
PC2 0.9798
PC3 1
Bảng 7. Chỉ số tài chính bao trùm tổng thể năm 2017
Xếp hạng các quốc gia 
Quốc gia Xếp hạng Thay đổi Quốc gia Xếp hạng Thay đổi
Norway 1 0 Serbia 49 -2
Canada 2 1 Macedonia, FYR 50 -4
New Zealand 3 -1 Saudi Arabia 51 16
Luxembourg 4 3 Uruguay 52 5
United Kingdom 5 3 Kenya 53 -1
Australia 6 -1 Greece 54 1
Sweden 7 -3 Bulgaria 55 -1
Israel 8 1 Chile 56 6
Denmark 9 1 Russian Federation 57 -4
Finland 10 -4 Brazil 58 -15
Switzerland 11 5 Kazakhstan 59 11
United States 12 0 Montenegro 60 -1
Korea, Rep. 13 5 Costa Rica 61 -10
Japan 14 -3 Thailand 62 -4
Germany 15 0 Ukraine 63 2
Singapore 16 8 Georgia 64 5
Belgium 17 -3 Bosnia and Herzegovina 65 -2
Austria 18 -1 South Africa 66 -24
Netherlands 19 -6 Dominican Republic 67 -3
Hong Kong SAR, China 20 0 Romania 68 0
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
54 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàngSố 200+201- Tháng 1&2. 2019
Ireland 21 1 Argentina 69 -8
Estonia 22 1 Kosovo 70 1
Spain 23 -4 Jordan 71 16
France 24 -3 Sri Lanka 72 10
Taiwan, China 25 0 Armenia 73 19
Italy 26 7 Azerbaijan 74 5
Malta 27 1 Colombia 75 -2
Slovenia 28 -2 Peru 76 2
Slovak Republic 29 1 Uzbekistan 77 -3
Czech Republic 30 1 Botswana 78 -18
Croatia 31 -2 Gabon 79 7
United Arab Emirates 32 0 Moldova 80 11
Poland 33 8 Ecuador 81 -6
Latvia 34 -7 Honduras 82 8
Portugal 35 0 Bolivia 83 -3
Bahrain 36 -2 Panama 84 -7
Iran, Islamic Rep. 37 -1 Guatemala 85 -1
Kuwait 38 1 Albania 86 2
Mongolia 39 1 Mexico 87 -15
Belarus 40 9 Algeria 88 -12
Turkey 41 15 Indonesia 89 -4
Lithuania 42 -5 Vietnam 90 -1
Cyprus 43 -5 India 91 4
Malaysia 44 4 El Salvador 92 -11
Namibia 45 21 Philippines 93 0
China 46 4 Mauritania 94 -11
Mauritius 47 -3 Nicaragua 95 -1
Hungary 48 -3
Tài liệu tham khảo
1. Ajide, F. (2015). Financial Inclusion and Rural Poverty Reduction: Evidence from Nigeria. International Journal of 
Management Sciences and Humanities. Vol. 3, No. 2, p.p 190-203
2. Camara, N. and Tuesta, D. (2014). Measuring Financial Inclusion: A Multidimensional Index.BBVA Working Paper. No. 
14/26.
3. Demirgüç-Kunt, A. and Klapper, L. (2012). Measuring Financial Inclusion: The Global Findex Database. World Bank Policy 
Research Working Paper. No. 6025. World Bank.
4. Honahan, P., (2008). Cross-Country Variation in Household Access to Financial Services.Journal of Banking and Finance. 
Vol. 32, Iss. 11, pp. 2493-2500. 
5. Kim, J-H (2016). A study on the effect of financial Inclusion on the relationship between income inequality and economic 
growth. Emerging Markets Finance and Trade. Vol. 52, Is. 2, pp. 498-512.
6. Mohan,R. (2006). Economic growth, financial deepening and financial inclusion. Annual Bankers’ Conference 2006. 
 CHÍNH SÁCH & THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH - TIỀN TỆ 
55Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 200+201- Tháng 1&2. 2019
Hyderabad, 3 November 2006
7. Park, C.Y. and Mercado, R.V., Jr. (2015). Financial inclusion, poverty, and income inequality in developing Asia. ADB 
Economics Working Paper Series. No. 426
8. Park, C. Y. and Mercado, R. J. V. (2018). Financial inclusion: New measurement and cross-country impact assessment. ADB 
Economics working paper series No 539. 
9. Sarma, M. (2008). Index of Financial Inclusion. Indian Council for Research on InternationalEconomic Relations Working 
Paper. No. 215.
10. Sarma. M. (2015). Measuring Financial Inclusion. Economics Bulletin. Vol. 35, Iss. 1. 
11. World Bank (2017). The Global Findex Database 2017: Measuring Financial Inclusion and the Fintech Revolution.
Thông tin tác giả
Chu Khánh Lân, Tiến sĩ
Email: lanck@hvnh.edu.vn
Nguyễn Minh Phương, Thạc sĩ
Email: nguyenminhphuong3012@gmail.com
Trương Hoàng Diệp Hương
Email: huongthd@hvnh.edu.vn
Viện Nghiên cứu khoa học ngân hàng, Học viện Ngân hàng
Summary
Financial Inclusion Index: Result from a two-stage Principal Componant Analysis
The objective of this paper is to rank country’s financial inclusion. We perform two-stage principal component 
analysis to calculate index for financial inclusion and its three dimensions. We find that developed countries 
have higher and more stable level in overall financial inclusion and its three sub-indices. Borrowing and saving 
dimension accounts for the highest proportion in explaining the variation of financial inclusion, followed by account 
and payment although the difference between the three is quite low. To improve overall financial inclusion, policy 
makers should make progress in all three dimension simultaneously and sustainably.
Keywords: financial inclusion, principal component analysis. 
Lan Khanh Chu, PhD.
Phuong Minh Nguyen, M.Ec.
Huong Hoang Diep Truong
Organization of all: Banking Research Institute, Banking Academy of Vietnam