Luận văn tác động của kiều hối đến nền kinh tế của một số nước asean

MỤC LỤC TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN i CHƯƠNG MỞ ĐẦU .1 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu .2 1.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm giới 1.2.2 Các nghiên cứu thực nghiệm Việt Nam 1.3 Mục tiêu nghiên cứu .10 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 10 1.5 Phương pháp nghiên cứu 10 1.6 Cấu trúc luận văn 11 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ KIỀU HỐI VÀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN NỀN KINH TẾ 13 2.1 Lý thuyết chung về di cư 13 2.1.1 Thuyết tân cổ điển 14 2.1.2 Thuyết lịch sử - cấu trúc 14 2.1.3 Thuyết kinh tế về di cư lao động .15 2.2 Lý thuyết chung về kiều hối 15 2.2.1 Động lực tạo kiều hối .17 2.2.2 Mục đích sử dụng kiều hối .18 2.3 Lý thuyết chung về tác động kiều hối lên nền kinh tế .20 2.3.1 Kiều hối phân phối thu nhập .20 2.3.2 Kiều hối tăng trưởng kinh tế 22 2.3.3 Kiều hối cán cân toán 26 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN NỀN KINH TẾ CỦA MỘT SỐ NƯỚC ASEAN 28 3.1 Tổng quan về nền kinh tế ASEAN 28 3.2 Tổng quan về kiều hối ASEAN .31 3.3 Tổng quan về tác động kiều hối đến nền kinh tế số nước ASEAN .36 3.3.1 Kiều hối phân phối thu nhập số nước ASEAN 36 3.3.2 Kiều hối tăng trưởng kinh tế số nước ASEAN 37 3.3.3 Kiều hối cán cân toán số nước ASEAN 39 CHƯƠNG NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ CỦA MỘT SỐ NƯỚC ASEAN 42 4.1 Dữ liệu 42 4.2 Mơ hình 43 4.3 Thống kê mô tả .48 4.4 Kết hồi quy .50 4.5 Ý nghĩa kết hồi quy 54 CHƯƠNG KẾT LUẬN .56 5.1 Kết nghiên cứu 56 5.1.1 Kết quan sát số nước cụ thể 56 5.1.2 Kết nghiên cứu thực nghiệm .56 5.2 Khuyến nghị sách 58 5.2.1 Về thu hút kiều hối 59 5.2.2 Về kiểm soát dòng kiều hối 60 5.2.3 Về việc sử dụng kiều hối 61 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO i PHỤ LỤC vi DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Kiều hối khu vực (chỉ tính nước phát triển) năm 2017 Hình 3.1 Vị trí nước ASEAN 27 DANH MỤC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 3.1 GDP quốc gia cao giới 28 Biểu đồ 3.2 Tốc độ tăng trưởng GDP nước ASEAN (2010 – 2015) 29 Biểu đồ 3.3 Tỷ lệ dân số nghèo cực số nước ASEAN (1996 – 2012) 29 Biểu đồ 3.4 Lượng kiều hối toàn cầu (1990 – 2017) 30 Biểu đồ 3.5 Các nguồn vốn nước phát triển (1990 – 2019) 31 Biểu đồ 3.6 Tỷ lệ kiều hối nhóm quốc gia (2010 – 2019f) 31 Biểu đồ 3.7 Số lượng người di cư từ ASEAN (1960 – 2013) 32 Biểu đồ 3.8 Lượng kiều hối chảy vào nước ASEAN 2012 (triệu Đô-la Mỹ) 33 Biểu đồ 3.9 quốc gia nhận nhiều kiều hối năm 2014 33 Biểu đồ 3.10 Tỷ lệ kiều hối GDP nước ASEAN (2012) 34 Biểu đồ 3.11 GDP kiều hối số nước ASEAN (2000 - 2016) 37 Biểu đồ 3.12 Kiều hối REER Việt Nam (2000 – 2017) 39 Biểu đồ 3.13 Kiều hối REER Thái Lan (2000 – 2017) 40 Biểu đồ 3.14 Kiều hối REER Phi-líp-pin (2000 – 2017) 40 Biểu đồ 4.1 Tốc độ tăng GDP đầu người nước phân tích 48 Biểu đồ 4.2 Tỷ lệ kiều hối GDP nước phân tích 49 DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 Tỷ lệ kiều hối/GDP tốc độ tăng GDP đầu người In-đơ-nê-xi-a, Lào Phi-líp-pin 38 Bảng 4.1 Kết ước lượng hồi quy 53 i TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN Trong năm qua, số quốc gia ASEAN, tiêu biểu Phi-líp-pin Việt Nam, liên tục nhận luồng kiều hối lớn tăng trưởng đều đặn qua năm, thời có tốc độ tăng trưởng kinh tế ấn tượng so với mặt chung toàn giới Về mặt lý thuyết, có nhiều ý kiến về tác động kiều hối đến nền kinh tế, tích cực, tiêu cực Tuy nhiên, lý thuyết cịn chứng minh thực nghiệm quốc gia ASEAN Do đó, luận văn tập trung phân tích tác động kiều hối đến nền kinh tế số quốc gia ASEAN Cụ thể hơn, phân tích hồi quy, luận văn cho thấy kiều hối có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế thơng qua làm tăng suất nhân tố tổng hợp quốc gia ASEAN mẫu nghiên cứu CHƯƠNG MỞ ĐẦU 1.1 Lý chọn đề tài Kiều hối, lượng tiền người di cư nước chuyển về tổ quốc họ, liên tục tăng vài chục năm qua, đặc biệt tăng nhanh vài năm gần đây, đạt mức khoảng 600 tỷ Đô-la Mỹ năm 2017 Phần chủ yếu nguồn vốn dồi chảy vào nền kinh tế phát triển, chiếm tỷ lệ cao GDP nhiều nền kinh tế, đặc biệt cao nước Cộng hoà Tátgi-ki-xtan với 41,7% năm 2014 Đối với quốc gia phát triển với nền kinh tế cịn nhiều khó khăn nguồn lực dồi có Thậm chí, hai thập kỷ qua, lượng kiều hối chảy vào quốc gia phát triển còn cao nhiều lần lượng vốn hỗ trợ phát triển thức (ODA), đồng thời ổn định lượng vốn đầu tư trực tiếp nước ngồi Đơng Nam Á khu vực nhận lượng kiều hối đáng kể so với nhiều khu vực khác giới, với quốc gia bật Phi-líp-pin (kiều hối năm 2012 chiếm 10,7% GDP) Việt Nam (kiều hối năm 2012 chiếm 6,6% GDP) Hầu hết quốc gia khu vực quốc gia phát triển, phải đối mặt với nhiều thử thách phát triển kinh tế, với nhiều đặc điểm kinh tế tương đồng Các quốc gia khu vực Đông Nam Á lập nên Hiệp hội quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), thống xây dựng Cộng đồng ASEAN, hàng hóa, dịch vụ, đầu tư người lưu chuyển tự Tương lai có khả tạo thị trường lao động chung ASEAN, lao động nước dễ dàng làm việc nước khác, từ dẫn đến khả lượng kiều hối ASEAN tiếp tục tăng cao tương lai Hiện có nhiều nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm về kiều hối, vai trò kiều hối nền kinh tế, tác động kiều hối nền kinh tế,… nhiều khu vực khác quốc gia phát triển, số quốc gia châu Phi, châu Á, … có nghiên cứu thực nghiệm để kiểm tra lại lý thuyết về kiều hối nói khu vực ASEAN Xuất phát từ thực tiễn trên, định chọn đề tài luận văn “Tác động kiều hối đến nền kinh tế số nước ASEAN” 1.2 Tổng quan tình hình nghiên cứu Phần sẽ tóm tắt số nghiên cứu thực nghiệm trước về tác động kiều hối đến tăng trưởng kinh tế quốc gia, từ có sở để lựa chọn phương pháp mơ hình phân tích luận văn 1.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm thế giới Tác động kiều hối nền kinh tế quốc gia châu Á nghiên cứu nhiều lần, phần châu Á nơi cung cấp nguồn lao động di cư cao giới, đồng thời nhận về lượng kiều hối lớn giới Trong năm 2017, tính riêng nhóm quốc gia phát triển, nhóm nhận hầu hết kiều hối giới, khu vực châu Á – Thái Bình Dương ước tính nhận 29% lượng kiều hối nhóm Hình 1.1 Kiều hối khu vực (chỉ tính nước phát triển) năm 2017 Nguồn: World Bank (2017b) Ở khu vực châu Á, Cooray (2012), Siddique et al (2012), Hassan G (2012) nghiên cứu số nước Nam Á Ang (2007) nghiên cứu Phi-líp-pin Jongwanich (2007) mở rộng phạm vi nghiên cứu khu vực châu Á quốc gia Thái Bình Dương Cooray (2012) nghiên cứu đóng góp kiều hối vào tăng trưởng kinh tế, sử dụng liệu bảng về quốc gia Nam Á, bao gồm: Băng-lađét, Ấn Độ, Nê-pan, Ma-đi-vơ, Pa-kít-tan, Sri Lan-ka khoảng thời gian từ 1970 – 2008 Phương pháp phân tích sử dụng phương pháp bình phương bé (OLS), phương pháp tác động cố định (fixed effects) phương pháp mơ-men tổng qt (GMM) Mơ hình phân tích sử dụng biến đại diện cho thu nhập đầu người, tích lũy tư đầu người, tỷ lệ học trung học sở, cung tiền M2, chi tiêu phủ, kiều hối, kim ngạch xuất khẩu, đầu tư trực tiếp nước ngồi (FDI) số về trị Kết nghiên cứu cho thấy kiều hối có tác động tích cực lớn lên tăng trưởng kinh tế thông qua ảnh hưởng thúc đẩy giáo dục phát triển thị trường tài chính Năm 2012, Siddique et al nghiên cứu liệu chuỗi thời gian vòng 25 năm, xem liệu kiều hối có tác động lên nền kinh tế Băng-la-đét, Ấn Độ Sri Lan-ka không phương pháp phân tích nhân Granger mơ hình tự hồi quy véc-tơ (vector autoregression) Nghiên cứu không đưa kết thống ba quốc gia Ở Băng-la-đét, kiều hối có tác động lớn, chiều đến tăng trưởng kinh tế Tại Ấn Độ, mối quan hệ hai yếu tố tìm thấy Còn Sri Lan-ka, quan hệ kiều hối tăng trưởng kinh tế quan hệ hai chiều, kiều hối góp phần vào tăng trưởng kinh tế kinh tế tăng trưởng làm tăng kiều hối đổ về Hassan, G (2012) nghiên cứu tác động dòng kiều hối đến tăng trưởng thu nhập GDP đầu người Băng-la-đét Nghiên cứu sử dụng liệu hàng năm Băng-la-đét khoảng thời gian từ 1974 đến 2006 Mơ hình dùng để phân tích có ba phương trình khác Mỗi phương trình sẽ ước lượng sử dụng ba phương pháp ước lượng bình phương nhỏ (OLS), hồi quy hai giai đoạn với biến công cụ (IV-2SLS) mômen tổng quát với biến cơng cụ (IV-GMM) Các biến mơ hình gồm có: Tăng trưởng GDP đầu người, tổng vốn đầu tư nội địa, tăng trưởng dân số, chi tiêu phủ, cung tiền, tỷ lệ làm phát, kiều hối (tỷ lệ kiều hối GDP), bình phương tỷ lệ kiều hối GDP (để xem xét tác động kiều hối đến GDP tuyến tính hay phi tuyến), trình độ phát triển thị trường tài Kết nghiên cứu cho thấy tác động tăng trưởng kinh tế kiều hối tác động phi tuyến tính Kết cách sử dụng kiều hối khác Trong phân tích, kiều hối có tác động tích cực đến tăng trưởng GDP yếu tố trình độ phát triển thị trường tài chính đưa vào mơ hình Ang (2007) tập trung nghiên cứu cách thức mà kiều hối kích thích phát triển tăng trưởng kinh tế Phi-líp-pin Nghiên cứu xem xét khía cạnh gồm, quan hệ kiều hối tăng trưởng kinh tế, kiều hối kinh tế vi mô, kiều hối với tái cấu trúc nền kinh tế Nghiên cứu cho thấy, Phi-líp-pin, kiều hối có tác động tích cực nền kinh tế, nhiên, cần thiết có sách hợp lý mơi trường thuận lợi để kiều hối phát huy hết tác động tích cực Mơ hình phân tích nghiên cứu gồm biến: Tốc độ tăng GDP thực tế, tốc độ tăng trưởng kiều hối, tốc độ tăng trưởng đầu tư, tốc độ tăng trưởng đầu tư trực tiếp nước ngoài, ước lượng phương pháp bình phương nhỏ (OLS) Jongwanich (2007) sau nghiên cứu liệu bảng về quốc gia châu Á - Thái Bình Dương thời kỳ 1993 - 2003, thấy kiều hối có tác động lớn giúp giảm đói nghèo thơng qua tăng thu nhập, hỗ trợ tiêu dùng giảm gánh nặng tài chính cho người nghèo có tác động nhỏ tăng trưởng kinh tế thông qua đầu tư nội địa phát triển vốn người Mơ hình sử dụng để phân tích tác động kiều hối đến tăng trưởng kinh tế có biến số: Tốc độ tăng trường GDP bình quân đầu người, tốc độ tăng trường thu nhập ban đầu, vốn người, đầu tư, tiêu phủ, tỷ lệ lạm phát, kiều hối, lãi suất thực, ước lượng phương pháp mô-men tổng quát (GMM) 61 dụ Việt Nam, bên cạnh dịch vụ chuyển tiền qua Ngân hàng còn có kênh chuyển tiền Western Union - Thứ ba, không nên đánh thuế cao kiều hối Mức thuế cao dẫn đến lượng lớn kiều hối chuyển qua kênh phi chính thức sẽ gây khó khăn cho Nhà nước vấn đề quản lý, kiểm soát kiều hối - Thứ tư, áp dụng triệt để biện pháp chống rửa tiền kênh chuyển kiều hối 5.2.3 Về việc sử dụng kiều hối Để phát huy tác động kiều hối lan tỏa nền kinh tế khơng bó hẹp gia đình nhận kiều hối, kiều hối cần sử dụng đúng mục đích chi tiêu cho nhu cầu bản, giáo dục nâng cao lực hay kinh doanh, đầu tư, tránh việc sử dụng kiều hối cách lãng phí, khơng có hiệu quả, đặc biệt gia đình nơng thơn, có hiểu biết thấp Để làm vậy, thực số biện pháp sau: - Thứ nhất, tăng cường giáo dục, nâng cao nhận thức cho người dân, đặc biệt người dân vùng nơng thơn, có trình độ hiểu biết thấp Hướng dẫn, tư vấn hộ gia đình nhận kiều hối sử dụng nguồn vốn cách hiệu để nâng cao chất lượng sống - Thứ hai, đầu tư phát triển sở hạ tầng, cải thiện môi trường kinh doanh, khuyến khích cá nhân đầu tư vào nền kinh tế Môi trường kinh doanh thuận lợi với sở hạ tầng phát triển khuyến khích cá nhân nhận kiều hối trích phần để đầu tư cá nhân di cư nước chuyển trực tiếp kiều hối về nước để đầu tư Như tạo tác động tích cực kiều hối đến phát triển kinh tế dài hạn - Thứ ba, triển khai chính sách tạo điều kiện thuận lợi cho kiều bào trọng việc đầu tư vào bất động sản thị trường chứng khoán 62 nước Đây kênh đầu tư hấp dẫn thường bị số quốc gia có trình độ phát triển chưa cao Việt Nam sử dụng biện pháp ngăn cản tham gia sâu đầu tư từ nước Việc mở cửa cho kiều hối chảy vào lĩnh vực này, có khả cao sẽ tạo hiệu ứng đầu tư tích cực, thúc đẩy phát triển kinh tế nước, đồng thời kích thích phát triển thị trường bất động sản thị trường chứng khoán i DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Abdih, Yasser, Chami, R., Dagher, J., Montiel, P (2008) “Remittances and Institutions: Are Remittances a Curse?” IMF Working Paper 08/29 (Washington: International Monetary Fund) Adam, R (2004) Remittances and poverty in Guatemala World Bank policy research paper, No 3418 Adelman, I Taylor, J E (1990) “Is structural adjustment with a human face possible? The case of Mexico”, Journal of Development Studies, 26 (3), pp 387-407 ADB (2006) “Workers’ Remittance Flows in Southest Asia” Publication Stock No 011806 ADB (2012) “Global crisis, remittances, and poverty in Asia” Mandaluyong City, Philippines: Asian Development Bank, 2012 Aggarwal Andrew W Horowitz (2002) “Are International Remittances Altruism or Insurance? Evidence from Guyana Using Multiple-Migrant Households,” World Development, Vol 30 (November), pp 2033–44 Ang, A P (2007) “Workers’ remittances and economic growth in the Philippines” Aree J Sirinan K (2009) “Migrant workers’ remittances Cambodia, Lao PDR and Myanmar” Institute for Population and Social Research ASEAN Secretariat (2016) “ASEAN Common in Figures (ACIF) 2016” Jakarta 10 Barajas, A., Chami, R., Fullenkamp, C., Gapen, M Montiel, P (2009) “Do workers’ remittances promote economic growth?” IMF Working Paper Middle Eastern and Central Asia Department WP/09/153 11 Cooray, A (2012) “The impact of migrant remittances on economic growth: evidence from south Asia”, Review of International Economics, 20 (5), 985-998.e 12 Carling, J (2008) “The determinants of migrant remittances”, Oxford Review of Economic Policy, 24 (3), 582-599 ii 13 Castles, S., de Haas, H., Miller, M J (2014) “The age of migration: international population movements in the modern world”, fifth edition London Palgrave Macmillan 14 Catrinescu, N., Leon-Ledesma M., Piracha, M Quillin, B (2006) “Remittances, institutions and economic growth”, IZA Discussion Paper, No 2139 15 Chami, R et al (2008) “Macroeconomic consequences of remittances International Monetary Fund” ISBN 978-1-58906-701-1 Washington, DC 16 Christian H E., Maëlan L G (2011) “Why Migrants’ Remittances Reduce Income Inequality in some Countries and not in Others?” 2009.19 2011 17 Edwards A., Ureta M (2003) “International migration, remittances and schooling: Evidence from El Salvador”, Journal of Economic Developments 72, pp.429-461 18 Fargues, Phillipe (2007) “The Demographic Benefit if International Migration: A Hypothesis and Its Application to Middle Eastern and North African Contexts”, International Migration, Economic Development and Policy Washington World Bank 19 Gupta, S., Pattillo, C., & Wagh, S (2007) “Impact of remittances on poverty and financial development in Sub-Saharan Africa” IMF working paper, WP/07/38 20 Giuliano, P and Ruiz-Arranz, M (2005) “Remittances, financial development and growth”, IMF Working Paper, 05/234 21 Hassan, G., Shakur, S., & Bhuyan, M (2012) “Nonlinear growth effect of remittances in recipient countries: an econometric analysis of remittances-growth nexus in Bangladesh” Munich Personal RePec Archive, MPRA Paper No 40086 22 IOM (International Organization of Migration) (2017) “Key Migration Terms” Tại địa chỉ: https://www.iom.int/key-migration-terms Truy cập ngày 28/01/2018 23 ILO (International Labor Organization) (2015) “Migration in ASEAN in figures: The International Labour Migration Statistics (ILMS) Database in ASEAN” Bangkok iii 24 IFAD (International Fund for Agricultural Development) (2013) “Sending Money Home to Asia Trends and opportunities in the world’s largest remittance marketplace” ISBN 978-92-9072401-8 25 Johnson, G.E., Whitelaw, W.E (1974) “Urban-Rural Income Transfers in Kenya: An Estimated-Remittances Function” Economic Development and Cultural Change, Vol 22 (April), pp 473–79 26 Jongwanich, J (2007) “Workers’ remittances, economic growth and poverty in developing Asia and the Pacific countries”, UNESCAP Working Paper, WP/07/01 27 Katsushi S cộng (2012) “Remittances, growth and poverty New evidence from Asian countries” 2012 by the International Fund for Agricultural Development (IFAD) ISBN 978-92-9072-346-2 28 Koser, K., (2007) “International migration, a very short introduction” New York: Oxford University Press 29 Knoema (2018) World Bank Global Economic Monitor, Monthly Update Tại địa https://knoema.fr/WBGEM2017Mar/world-bank-global-economicmonitor-monthly-update?tsId=1082770 truy cập ngày 30/01/2018 30 Kozel, Valerie, Harold Alderman, 1990, “Factors Determining Work Participation and Labour Supply Decisions in Pakistan’s Urban Areas” Pakistan Development Review, Vol 29, pp 1–18 31 Lê Thanh Tùng & Nguyễn Hồng Thái (2017) “Tác động kiều hối đến tăng trưởng kinh tế số quốc gia ASEAN” Tạp chí Nghiên cứu Đơng Nam Á Sớ (206) 32 Lê Đạt Chí & Phan Thị Thanh Thúy (2014) “Tác động kiều hối đến tăng trưởng kinh tế nước phát triển” Tạp chí Phát Triển & Hội Nhập Số 16 (26) - Tháng 05-06/2014 33 Lucas, R E B and Stark, O (1985) “Motivations to remit: evidence from Botswana” Journal of Political Economy, 93 (5), 901-918 34 Montiel, Peter J (2006) “Workers’ Remittances and the Long-Run Equilibrium Real Exchange Rate: Analytical Issues” Williams College, mimeo iv 35 Massey, Douglas S., cộng sự., (1993) “Theories of International Migration: A Review and Appraisal” Population and Development Review, vol 19, no 3, 1993, pp 431–466 36 Nguyễn Đức Thành (2007) “Economywide Effects of International Remittances: A Computable General Equilibrium Assessment for Vietnam” The Economics of International Migration: A Perspective from the Source Countries, PhD disseratation, GRIPS, Tokyo 37 Nguyễn Phúc Cảnh (2015) “Kiều hối tỷ giá hối đoái: Nghiên cứu thực nghiệm thị trường nổi” Tạp Chí Phát Triển KH & CN, Tập 19, Số Q1 – 2016 38 Nguyễn Thùy Linh (2006) “Remittances, Household Expenditure & Investment in Vietnam” MA Thesis, International University of Japan 39 OECD (2006) “International Migrant Remittances and their Role in Development” International Migration Outlook: Sopemi 2006 Edition – ISBN 9264-03627-X 40 Opong, Kwaku K (2012) “Prospect Theory and Migrant Remittance Decision Making” 41 Orrenius, P M et al (2009) “Do remittances boost economic development? Evidence from Mexican states” Research Department Federal Reserves Bank of Dallas, Working Paper 1007 42 Oke, B O., Uadiale, O M., & Okpala, O P (2011) “Impact of Workers’ Remittances on Financial Development in Nigeria” International Business Research, 4(4), 218-225 43 Poirine, Bernard, 1997, “A Theory of Remittances as an Implicit Family Loan Arrangement” World Development, Vol 25 (January), pp 589–611 44 Ratha, D (2003)."Workers' Remittances: An Important and Stable Source of External Development Finance", Global Development Finance 2003, World Bank 45 Stark, O Lucas, R.E.B (1988) “Migration, Remittances and Family, Economic Development and Cultural Change”, Vol 36, No April 1988, pp 465481 v 46 Stark, O Bloom, E (1985): “The New Economics of Labor Migration.” American Economic Review 173 – 178 47 Ravanilla M Robleza P (2003) “The Contribution of OFW Remittances to Income Inequality: A Decomposition Analysis” 48 Siddique, A., Selvanathan, E A and Selvanathan S (2012) “Remittances and economic growth: empirical evidence from Bangladesh, India and Sri Lanka” Journal of Development Studies, 48 (8), 1045-1062 49 World Bank (2016) “Migration and Remittances Factbook 2016”, 3rd edtion Washington, DC: World Bank doi:10.1596/978-1-4648-0319-2 50 World Bank (2017a) “Migration and Remittances Data” Tại địa "http://www.worldbank.org/en/topic/migrationremittancesdiasporaissues/brief/m igration-remittances-data Truy cập ngày 30/01/2018 51 World Bank (2017b) “Migration and Development Brief 28” 52 World Bank (2018) “Poverty headcount ratio at $1.90 a day (2011 PPP) (% of population)” Tại địa https://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.DDAY?end=2013&locations=1W&sta rt=1981&view=chart Truy cập ngày 30/01/2018 53 United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2017).” International Migration Report 2017: Highlights” (ST/ESA/SER.A/404) vi PHỤ LỤC Bảng kết thống kê mô tả xtsum Variable Mean Std Dev Min Max Observations lnGDPp~e overall between within 0.0485362 0.0265138 0.0198072 0.0188985 -0.04365 0.030292 -0.02541 0.11943 0.089808 0.099338 N= n= T= 136 17 lnREMp~P overall between within -4.352589 1.377635 1.319691 0.6022491 -8.10042 -6.30239 -6.15062 -2.01565 -2.23062 -2.36635 N= n= T= 136 17 lnGDP0 overall between within 10.21129 1.635523 1.742008 2.18E-15 7.456569 7.456569 10.21129 12.01383 12.01383 10.21129 N= n= T= 136 17 lnM2pe~P overall between within -0.5891732 0.6710361 0.6156573 0.3408491 -2.04035 -1.30688 -1.4594 0.412737 0.273384 0.461926 N= n= T= 136 17 lnTRDp~P overall between within -0.243859 0.5271164 0.523348 0.1908402 -1.306 -0.85205 -0.6978 0.652968 0.430185 0.399565 N= n= T= 136 17 INF overall between within 0.0617436 0.0770378 0.0411298 0.0666608 -0.0171 0.022312 -0.08847 0.570745 0.149123 0.483366 N= n= T= 136 17 lnGCFp~P overall between within -1.4742 0.2724387 0.2261449 0.1707118 -2.2877 -1.88252 -2.02514 -0.92719 -1.16561 -0.97001 N= n= T= 136 17 lnPOP overall between within -4.385896 0.4185512 0.4129853 0.1576146 -5.81093 -5.18918 -5.00764 -3.76817 -3.9789 -3.76266 N= n= T= 136 17 Kết phân tích phương trình (1) xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF, re vce(cluster n1) Random-effects GLS regression Group variable: n1 Number of obs Number of groups = = 136 R-sq: within = 0.0523 between = 0.5854 overall = 0.2899 Obs per group: avg max = = = 17 17 17 vii Wald chi2(4) = Prob > chi2 = (Std Err adjusted for clusters in n1) corr(u_i, X) = (assumed) lnGDPperca~e Coef lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF _cons 0.0023735 -0.0161788 0.0003533 0.0621629 0.0455829 sigma_u sigma_e rho 0.00450311 0.0185363 0.05572819 71.39 Robust Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 0.0032072 0.0067429 0.0074245 0.0149718 0.0166494 0.74 -2.4 0.05 4.15 2.74 0.459 0.016 0.962 0.000 0.006 -0.0039125 -0.0293946 -0.0141985 0.0328187 0.0129507 0.00866 -0.00296 0.014905 0.091507 0.078215 (fraction of variance due to u_i) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects lnGDPpercapitarate[n1,t] = Xb + u[n1] + e[n1,t] Estimated results: Var sd = sqrt(Var) -+ 0.000703 0.0265138 0.0003436 0.0185363 0.0000203 0.0045031 lnGDPpe~e e u Test: Var(u) = chibar2(01) Prob > chibar2 = = 44.41 xtoverid Test of overidentifying restrictions: fixed vs random effects Cross-section time-series model: xtreg re robust cluster(n1) Sargan-Hansen statistic 144.147 Chi-sq(4) P-value = 0.0000 xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF, fe vce(cluster n1) Fixed-effects (within) regression Group variable: n1 Number of obs Number of groups = = 136 R-sq: within = 0.1163 Obs per group: = 17 viii between = 0.0834 overall = 0.0827 avg max = = 17 17 corr(u_i, Xb) = -0.3745 F(4,7) Prob > F = = 23.84 0.0004 (Std Err adjusted for clusters in n1) lnGDPperca~e Coef Robust Std Err lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF _cons 0.0099801 -0.0145638 0.0014545 0.0300986 0.081891 0.0011706 0.0070936 0.0142617 0.0148261 0.0050971 sigma_u sigma_e rho 0.02084365 0.0185363 0.55839143 (fraction t 8.53 -2.05 0.10 2.03 16.07 of variance due P>|t| [95% Conf Interval] 0.000 0.079 0.922 0.082 0.000 0.007212 -0.0313376 -0.032269 -0.0049596 0.0698383 0.012748 0.00221 0.035178 0.065157 0.093944 to u_i) xtserial lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 7) = 1.590 Prob > F = 0.2477 collin lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF (obs=136) Collinearity Diagnostics Variable VIF lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF 1.43 1.11 2.20 1.76 1.24 Mean VIF 1.55 SQRT VIF Tolerance R - Squared 1.2 1.05 1.48 1.33 1.12 0.6996 0.9048 0.4539 0.5676 0.8041 0.3004 0.0952 0.5461 0.4324 0.1959 Eigenval 4.3414 Index ix 0.7976 0.4687 0.2224 0.1303 0.0397 2.333 3.0434 4.4187 5.7731 10.4607 Condition Number 10.4607 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.3210 Kết phân tích phương trình (2) xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP , re vce(cluster n1) Random-effects GLS regression Group variable: n1 Number of obs Number of groups = = 136 R-sq: within = 0.0412 between = 0.6578 overall = 0.3041 Obs per group: avg max = = = 17 17 17 Wald chi2(5) Prob > chi2 = = 58.52 corr(u_i, X) = (assumed) (Std Err Adjusted for clusters in n1) lnGDPperca~e Coef Robust Std Err lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP _cons 0.0017339 -0.0156611 0.0008673 0.064406 -0.0071597 0.0325364 0.0033054 0.0042348 0.0077796 0.0143036 0.0213305 0.0318544 sigma_u sigma_e rho 0.00316354 0.01860442 0.0281018 (fraction z 0.52 -3.70 0.11 4.50 -0.34 1.02 of variance due P>|z| [95% Conf 0.600 0.000 0.911 0.000 0.737 0.307 -0.00474 -0.02396 -0.01438 0.036371 -0.04897 -0.0299 to xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects lnGDPpercapitarate[n1,t] = Xb + u[n1] + e[n1,t] Estimated results: Var sd = sqrt(Var) -+ - u_i) Interval] 0.008212 -0.00736 0.016115 0.092441 0.034647 0.09497 x lnGDPpe~e e u 0.000703 0.0003461 0.00001 0.0265138 0.0186044 0.0031635 Test: Var(u) = chibar2(01) = 37.22 Prob > chibar2 = 0.0000 xtoverid Test of overidentifying restrictions: fixed vs random effects Cross-section time-series model: xtreg re robust cluster(n1) Sargan-Hansen statistic 714.687 Chi-sq(5) P-value = 0.0000 xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP , fe vce(cluster n1) Fixed-effects (within) regression Group variable: n1 Number of obs = Number of groups = 136 R-sq: within = 0.1170 between = 0.0757 overall = 0.0786 Obs per group: = avg = max = 17 17 17 corr(u_i, Xb) = -0.3718 F(5,7) Prob > F (Std lnGDPperca~e Coef Robust Std Err lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP _cons 0.0098215 -0.0149474 0.0019205 0.0322073 0.003267 0.0857746 0.0019775 0.0063499 0.015242 0.0174808 0.0198141 0.0234277 sigma_u sigma_e rho 0.02091744 0.01860442 0.55832539 (fraction Err = = adjusted for clusters t P>|t| 4.97 -2.35 0.13 1.84 0.16 3.66 of variance due 0.002 0.051 0.903 0.108 0.874 0.008 to [95% Conf 0.005146 -0.02996 -0.03412 -0.00913 -0.04359 0.030377 34.77 0.0001 in n1) Interval] 0.014498 6.77E-05 0.037962 0.073543 0.05012 0.141172 u_i) xtserial lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP Wooldridge test for autocorrelation in panel data xi H0: no first order autocorrelation F( 1, 7) = 2.571 Prob > F = 0.1529 collin lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP (obs=136) Collinearity Diagnostics Variable VIF lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP 1.44 1.11 2.42 1.78 1.30 1.37 Mean VIF 1.57 Eigenval SQRT VIF Tolerance R-Squared 1.20 1.05 1.55 1.33 1.14 1.17 0.6924 0.9039 0.414 0.5614 0.7678 0.7309 0.3076 0.0961 0.586 0.4386 0.2322 0.2691 Cond Index 5.2301 0.8615 2.464 0.4851 3.2835 0.2234 4.8383 0.1319 6.2967 0.0555 9.7089 0.0125 20.4499 Condition Number 20.4499 Eigenvalues & Cond Index computed from scaled raw sscp (w/ intercept) Det(correlation matrix) 0.2346 Kết phân tích phương trình (3) xtreg lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP , re vce(cluster n1) Random-effects GLS regression Group variable: n1 Number of obs = Number of groups = 136 R-sq: within = 0.0337 between = 0.7889 overall = 0.3434 Obs per group: = avg = max = 17 17 17 corr(u_i, X) = (assumed) Wald chi2(6) Prob > chi2 = = 102.97 xii (Std Err lnGDPperca~e Coef Robust Std Err lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP _cons 0.001344 -0.01982 0.005354 0.064224 -0.00897 -0.01278 -0.02924 0.002345 0.003908 0.007339 0.02233 0.018216 0.010946 0.063711 sigma_u sigma_e rho 0.018681 (fraction adjusted for clusters z 0.57 -5.07 0.73 2.88 -0.49 -1.17 -0.46 of variance due P>|z| [95% Conf 0.567 0.000 0.466 0.004 0.622 0.243 0.646 -0.00325 -0.02748 -0.00903 0.020457 -0.04468 -0.03424 -0.15411 to in n1) Interval] 0.00594 -0.01216 0.01974 0.10799 0.026728 0.008673 0.095632 u_i) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects lnGDPpercapitarate[n1,t] = Xb + u[n1] + e[n1,t] Estimated results: Var 0.000703 0.000349 lnGDPpe~e e u Test: Var(u) = sd = sqrt(Var) 0.026514 0.018681 0 chibar2(01) Prob > chibar2 = = 0.00 1.0000 regress lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP, vce(cluster n1) Linear regression (Std Number of obs = F( 6, 7) = Prob > F = R-squared = Root MSE = Err 136 17.16 0.0007 0.3434 0.02198 adjusted for clusters lnGDPperca~e Coef Robust Std Err t P>|t| lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP 0.001344 -0.01982 0.005354 0.002345 0.003908 0.007339 0.57 -5.07 0.73 0.585 0.001 0.489 [95% Conf -0.0042 -0.02906 -0.012 in n1) Interval] 0.006889 -0.01058 0.022709 xiii INF lnGCFperGDP lnPOP _cons 0.064224 -0.00897 -0.01278 -0.02924 0.02233 0.018216 0.010946 0.063711 2.88 -0.49 -1.17 -0.46 0.024 0.637 0.281 0.66 0.011421 -0.05205 -0.03866 -0.17989 0.117027 0.034099 0.013103 0.121413 xtserial lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP Wooldridge test for autocorrelation H0: no first order autocorrelation F( 1, 7) = 2.488 Prob > F = 0.1587 collin lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP (obs=136) Collinearity Diagnostics Variable lnGDPpercapitarate lnREMperGDP lnM2perGDP lnTRDperGDP INF lnGCFperGDP lnPOP Mean VIF Eigenval 6.1208 0.9322 0.503 0.2308 0.1319 0.0601 0.0176 0.0036 VIF SQRT VIF Tolerance R-Squared 1.52 1.12 2.79 1.89 1.32 1.37 1.2 1.23 1.06 1.67 1.38 1.15 1.17 1.09 0.6566 0.8899 0.3588 0.5281 0.7574 0.7309 0.8342 0.3434 0.1101 0.6412 0.4719 0.2426 0.2691 0.1658 1.6 Cond Index 2.5624 3.4883 5.1503 6.8114 10.0942 18.6253 41.1934 Condition Number 41.1934 Eigenvalues & Cond Index computed Det(correlation matrix) 0.1957 from scaled raw sscp (w/ intercept) ... VỀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN NỀN KINH TẾ CỦA MỘT SỐ NƯỚC ASEAN Chương sẽ giới thiệu cách sơ lược về kiều hối tác động đến nền kinh tế số nước ASEAN, từ thấy thực trạng tác động kiều hối số. .. LÝ LUẬN VỀ KIỀU HỐI VÀ TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐẾN NỀN KINH TẾ Chương trình bày lý thuyết chung về di cư, kiều hối, tác động kiều hối đến nền kinh tế để làm sở lý luận cho phần phân tích luận. .. hưởng lớn đến nền kinh tế quốc gia Có nhiều lý thuyết kinh tế về tác động kiều hối đến nền kinh tế nước nhận kiều hối Hầu hết lý thuyết tập trung vào ba tác động chính: Thứ tác động trực