Thông tin tài liệu
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO t to ng TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH hi ep w n NGUYỄN KHẮC HIẾU ad lo yi u yj th pl PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA THIÊN TAI ĐẾN n ua al n va TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ VÀ LẠM PHÁT m ll fu TẠI VIỆT NAM t n oi z Chuyên ngành: Kinh tế phát triển z j ht vb Mã số: 62310105 k m gm om l.c LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ an Lu n va y te re TP.HCM, Năm 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO t to ng TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH hi ep w NGUYỄN KHẮC HIẾU n ad lo u yj th PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA THIÊN TAI ĐẾN yi pl TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ VÀ LẠM PHÁT n ua al n va TẠI VIỆT NAM m ll fu n oi Chuyên ngành: Kinh tế phát triển t z Mã số: 62310105 z j ht vb k m LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ gm an Lu TS NGUYỄN HOÀNG BẢO om l.c Ngƣời Hƣớng Dẫn Khoa Học: n va y te re TS PHẠM THỊ THU TRÀ TP.HCM, Năm 2017 i t to ng LỜI CAM ĐOAN hi ep Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi thực Các số liệu thu thập, kết phân tích luận án trung thực chƣa đƣợc công bố w n cơng trình khác ad lo u yj th Nguyễn Khắc Hiếu yi pl n ua al n va m ll fu t n oi z z j ht vb k m gm om l.c an Lu n va y te re ii LỜI CẢM ƠN t to Trong trình thực luận án, tơi gặp nhiều khó khăn từ việc định hƣớng ng hi nghiên cứu, phƣơng pháp nghiên cứu, thu thập liệu việc làm để ep xếp công việc hợp lý để có thời gian thực nghiên cứu Để vƣợt qua khó khăn trên, tơi nhận đƣợc giúp đỡ nhiều từ GVHD, Thầy Cô w n công tác trƣờng Đại học Kinh Tế Tp.HCM nhƣ động viên từ gia đình lo ad đồng nghiệp u yj th Lời đầu tiên, xin chân thành cảm ơn thầy Nguyễn Hồng Bảo, ngƣời tận tình yi hƣớng dẫn tơi luận án Thầy cho hƣớng giúp pl n ua al đỡ tơi vƣợt qua khó khăn đƣờng thầy định hƣớng Thầy hƣớng dẫn từ bố cục đến cách trình bày câu ý luận án Tôi n va xin chân thành cảm ơn cô Phạm Thị Thu Trà, ngƣời có góp ý quan m ll fu trọng giúp tơi hồn thiện tốt viết Tôi xin chân thành cảm ơn đến tất quý Thầy Cô Khoa Kinh Tế, Trƣờng đại n oi học Kinh Tế Tp.HCM tạo điều kiện thuận lợi, môi trƣờng học thuật t tốt để tơi hồn thành đề tài nghiên cứu Đặc biệt, tơi xin gởi lời cảm z z ơn đến thầy Nguyễn Trọng Hoài, Nguyễn Hữu Dũng, Phạm Khánh Nam, Trƣơng vb j ht Đăng Thụy thầy Trần Tiến Khai có góp ý giúp tơi hoàn thiện đề cƣơng k m nghiên cứu nhƣ hồn thiện ba chun đề nghiên cứu gm Tôi xin chân thành cảm ơn đến tất quý Thầy Cô Khoa Kinh Tế, Trƣờng om l.c đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM Quý Thầy Cơ có góp ý cho luận án đồng thời tạo điều kiện thuận lợi công việc để tơi thực Lu tốt nghiên cứu an y te re thành chặng đƣờng đầy chông gai n chỗ dựa mặt tinh thần động viên lúc cần thiết để tơi hồn va Cuối cùng, tơi xin gởi lời cảm ơn đến bố mẹ vợ tôi, ngƣời cho Nguyễn Khắc Hiếu iii MỤC LỤC t to ng LỜI CAM ĐOAN i hi ep LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii w n ad lo DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU CÁC TỪ VIẾT TẮT x u yj th DANH MỤC CÁC BẢNG xi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ xii yi pl TÓM TẮT LUẬN ÁN xiv n ua al Chƣơng 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI .1 va 1.1 Bối cảnh nghiên cứu n fu m ll 1.1.1 Bối cảnh thực tiễn t n oi 1.1.2 Bối cảnh lý thuyết 1.2 Mục tiêu nghiên cứu z z 1.3 Câu hỏi nghiên cứu vb j ht 1.4 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu .9 m k 1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu liệu 10 gm 1.6 Ý nghĩa đề tài 12 om l.c 1.7 Bố cục luận án 13 Lu Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 17 an y te 2.1.3 Lạm phát 21 re 2.1.2 Tăng trƣởng kinh tế 19 n 2.1.1 Thiên tai tác động thiên tai 17 va 2.1 Các khái niệm liên quan 17 iv 2.1.4 Thu nhập bình quân đầu ngƣời 22 t to 2.2 Mơ hình Solow tác động thiên tai dài hạn 23 ng hi 2.3 Mơ hình tổng cung-tổng cầu 26 ep 2.3.1 Đƣờng tổng cầu 26 w n 2.3.2 Đƣờng tổng cung 28 lo ad 2.3.3 Phân tích tác động thiên tai mơ hình tổng cung-tổng cầu 30 u yj th 2.4 Mơ hình IB-EB 33 yi 2.4.1 Trạng thái cân 34 pl n ua al 2.4.2 Tác động thiên tai đến trạng thái cân 36 n va 2.5 Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan 38 m ll fu 2.5.1 Tác động thiên tai đến tăng trƣởng kinh tế 38 2.5.2 Tác động thiên tai đến giá hàng hóa 44 n oi t 2.5.3 Tác động thiên tai đến thu nhập chi tiêu hộ gia đình 44 z 2.5.4 Tác động thiên tai đến số biến số kinh tế, xã hội khác .47 z vb j ht 2.6 Tóm tắt chƣơng .51 k m Chƣơng 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 52 gm 3.1 Phƣơng pháp tự hồi quy vectơ có cấu trúc (SVAR) .52 om l.c 3.1.1 Mơ hình tốn 54 an Lu 3.1.2 Vấn đề xác định SVAR 58 3.2 Phƣơng pháp Synthetic Control 61 y te re 3.2.3 Kiểm định ý nghĩa thống kê ƣớc lƣợng .67 n 3.2.2 Mô hình hóa phƣơng pháp Synthetic Control 64 va 3.2.1 Giới thiệu phƣơng pháp Synthetic Control 62 v 3.3 Tóm tắt chƣơng .68 t to Chƣơng 4: TÁC ĐỘNG CỦA THIÊN TAI ĐẾN TĂNG TRƢỞNG KINH TẾ 70 ng hi 4.1 Mơ hình nghiên cứu liệu nghiên cứu 70 ep 4.1.1 Mơ hình nghiên cứu 70 w n 4.1.2 Dữ liệu nghiên cứu 73 lo ad 4.2 Kết nghiên cứu 76 u yj th 4.2.1 Kiểm tra tính dừng liệu 76 yi 4.2.2 Ƣớc lƣợng kiểm định mô hình 77 pl n ua al 4.2.3 Kiểm định nhân Granger 78 n va 4.2.4 Phân tích hàm phản ứng xung 79 m ll fu 4.2.5 Phân tích phân rã phƣơng sai 81 4.2.6 Kiểm tra tính vững (Robustness) mơ hình 82 n oi t 4.3 Thảo luận kết nghiên cứu 85 z 4.4 Tóm tắt chƣơng .87 z vb j ht Chƣơng 5: TÁC ĐỘNG CỦA THIÊN TAI ĐẾN LẠM PHÁT .88 k m 5.1 Tác động thiên tai đến mức giá từ mơ hình tổng cung-tổng cầu 88 gm 5.1.1 Các yếu tố tác động đến mức giá .88 om l.c 5.1.2 Tác động thiên tai đến mức giá 89 an Lu 5.2 Mơ hình nghiên cứu liệu nghiên cứu 91 5.2.1 Mơ hình nghiên cứu 91 y te 5.3.1 Tác động thiên tai đến giá hàng hóa nói chung 96 re 5.3 Kết nghiên cứu 96 n va 5.2.2 Dữ liệu nghiên cứu 92 vi 5.3.2 Tác động thiên tai đến giá loại hàng hóa khác .102 t to 5.4 Thảo luận kết nghiên cứu .104 ng hi 5.5 Tóm tắt chƣơng .107 ep Chƣơng 6: TÁC ĐỘNG CỦA THIÊN TAI ĐẾN THU NHẬP BÌNH QUÂN ĐẦU w NGƢỜI 108 n lo ad 6.1 Mơ hình nghiên cứu liệu nghiên cứu 108 u yj th 6.1.1 Lựa chọn tình nghiên cứu nhóm kiểm sốt 109 yi 6.1.2 Mơ hình nghiên cứu .111 pl n ua al 6.1.3 Dữ liệu nghiên cứu 113 6.2 Kết nghiên cứu .117 va n 6.2.1 Tác động bão Durian đến thu nhập bình quân đầu ngƣời .117 m ll fu 6.2.2 Tác động bão Durian đến thành phần thu nhập đầu ngƣời 121 n oi 6.2.2.1 Tác động bão Durian đến thu nhập nông-lâm-ngƣ nghiệp .121 t z 6.2.2.2 Tác động bão Durian đến thu nhập từ lƣơng 124 z j ht vb 6.2.2.3 Tác động bão Durian đến thu nhập từ công nghiệp, xây dựng, thƣơng mại dịch vụ .125 k m gm 6.3 Thảo luận kết nghiên cứu .126 om l.c 6.4 Tóm tắt chƣơng .127 Chƣơng 7: KẾT LUẬN 129 Lu an 7.1 Tóm lƣợc phƣơng pháp liệu nghiên cứu .129 n va 7.2 Những phát đề tài 130 7.3.2 Những sách cứu trợ sau thiên tai 133 y te 7.3.1 Chính sách ổn định tăng trƣởng sau thiên tai 132 re 7.3 Những hàm ý sách .131 vii 7.4 Hạn chế hƣớng nghiên cứu 135 t to DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 137 ng hi TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT .138 ep TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG ANH 141 w n PHỤ LỤC 149 lo ad Phụ lục 1.1: Tần số xuất thiên tai Việt Nam từ 1989-2016 .149 u yj th Phụ lục 1.2: Thiệt hại ngƣời thiên tai Việt Nam từ 1989-2016 150 yi Phụ lục 1.3: Thiệt hại tài sản thiên tai Việt Nam từ 1989-2016 151 pl n ua al Phụ lục 1.4: Tần số xuất thiên tai theo khu vực địa lý 152 va Phụ lục 1.5: Số ngƣời chết số nhà cửa bị phá hủy thiên tai theo khu vực địa n lý 155 m ll fu Phụ lục 1.6: Tần số xuất loại thiên tai khác 156 n oi Phụ lục 2.1: Đƣờng IS 157 t z Phụ lục 2.2: Đƣờng LM 157 z j ht vb Phụ lục 4.1: Tăng trƣởng kinh tế Việt Nam giai đoạn 2004Q1-2016Q2 158 k m Phụ lục 4.2: Thiệt hại ngƣời tài sản giai đoạn 2004Q1-2016Q2 159 gm Phụ lục 4.3: Kiểm định tính dừng .160 om l.c Phụ lục 4.4: Các tiêu chí lựa chọn độ trễ cho mơ hình .160 Phụ lục 4.5: Kết ƣớc lƣợng mô hình SVAR .161 Lu an Phụ lục 4.6: Kiểm định phần dƣ tuân theo phân phối chuẩn 163 y te re Phụ lục 4.9: Phân phối thiệt hại tài sản thiên tai từ 2004Q1-2016Q2 165 n Phụ lục 4.8: Kiểm định phƣơng sai sai số thay đổi .164 va Phụ lục 4.7: Kiểm định tƣợng tự tƣơng quan 163 viii Phụ lục 5.1: Thiệt hại thiên tai giai đoạn 2004T1-2014T12 166 t to Phụ lục 5.2: Lạm phát Việt Nam giai đoạn 2004T1-2014T12 166 ng hi Phụ lục 5.3: Kiểm định tính dừng .167 ep Phụ lục 5.4: Các tiêu chí lựa chọn độ trễ cho mơ hình .167 w n Phụ lục 5.5: Mơ hình SVAR phân tích tác động thiên tai đến lạm phát 168 lo ad Phụ lục 5.6: Kiểm định tƣợng tự tƣơng quan 170 u yj th Phụ lục 5.7: Kiểm định phƣơng sai thay đổi với biến phụ thuộc lạm phát 171 yi Phụ lục 5.8: Kiểm định phƣơng sai thay đổi với biến phụ thuộc thiệt hại tài sản pl n ua al .172 Phụ lục 5.9: Kiểm định phƣơng sai thay đổi với biến phụ thuộc giá dầu 173 va n Phụ lục 5.10: Kiểm định phƣơng sai thay đổi với biến phụ thuộc cung tiền 174 m ll fu Phụ lục 5.11: Kiểm định phƣơng sai thay đổi với biến phụ thuộc tỷ giá 175 n oi Phụ lục 5.12: Ma trận A B xác định cấu trúc mơ hình VAR 176 t z Phụ lục 5.13: Ảnh hƣởng thiên tai đến giá lƣơng thực, thực phẩm 177 z j ht vb Phụ lục 5.14: Ảnh hƣởng thiên tai đến giá đồ uống, thuốc 178 k m Phụ lục 5.15: Ảnh hƣởng thiên tai đến giá nhà vật liệu xây dựng 179 gm Phụ lục 5.16: Ảnh hƣởng thiên tai đến giá y tế, dƣợc phẩm 180 om l.c Phụ lục 5.17: Ảnh hƣởng thiên tai đến giá giáo dục 181 Phụ lục 5.18: Ảnh hƣởng thiên tai đến giá du lịch, giải trí 182 Lu an Phụ lục 5.19: Ảnh hƣởng thiên tai đến giá hàng may mặc .183 y te re Phụ lục 5.22: Ma trận A,B ƣớc lƣợng với biến HOUSE-PRICE 187 n Phụ lục 5.21: Ma trận A, B ƣớc lƣợng với biến FOOD-PRICE 186 va Phụ lục 5.20: Ảnh hƣởng thiên tai đến giá thiết bị gia đình 184 (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam t to ng Jensen (2000) hi ep Boustan et al (2012) while high-severity storm has negative effects on the birth rates Rapid changes in rainfall reduced school attendance by 33% to 50% Population tends to migrate from area which usually suffer from cyclones w n ad lo yi u yj th pl n ua al n va m ll fu t n oi z z j ht vb k m gm om l.c an Lu n va y te re (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 10 Chƣơng 3: METHODOLOGY t to ng 3.1 Structural Vector Auto Regression (SVAR) method hi ep The SVAR model proposed by Sims (1986) is the special case of the VAR model VAR or SVAR is used to analyze the impact of a shock on economic variables for w n time-series data However, there is little difference between VAR and SVAR The lo ad VAR model proposed by Sims (1980) considers that all variables are endogenous u yj th variables and may affect other variables This makes setting up an econometric model become easy because researchers not need to distinguish between yi pl endogenous variables and exogenous variables nor need more information from n ua al economic theories This ease of use makes the VAR model popular in economic studies, particularly in the forecasting field However, some economists have va n suggested that the VAR model is not suitable for policy analysis (Cooley Leroy, m ll fu 1985; Sargent Hansen, 1984) because there is no cause and effect distinction between variables in the model From the criticism above, Sims (1986) wrote a n oi paper named "Are forecasting models useful for policy analysis" to provide a t solution for VAR weakness In this paper, Sims (1986) introduced the reduced z z form, structural, and identification concepts which allowed for restricting the vb j ht impact direction of variables and supporting analysis of policies Since then, SVAR k m had been used not only for forecasting but also for analyzing economic policies gm 3.2 Synthetic Control method om l.c Synthetic Control is considered quasi-experiment method This method was first introduced by Abadie and Gardeazabal (2003) in a study of the impact of political Lu an conflicts on economic growth in the Basque Country The results show that political (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam y te tobacco consumption 26 packs per capita in 2000 re California in 1988 Research results shows that the campaign reduced the amount of n by Abadie et al (2010) when the team investigated the tobacco control campaign in va conflicts reduced the GDP by 10% Synthetic control was then repeated in the study (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 11 Synthetic control is often used to evaluate the impact of an event on a given t to variables by measuring the difference in the output of the two groups: the control ng group and the treatment group In this study, the situation was chosen as Durian hi ep typhoon which occurred in 2006 affecting the Southern Provinces of Vietnam The treatment group is Ben Tre province and the control group is other provinces that w n were not affected by Durian typhoon and were not affected by other natural lo ad disasters after 2006 Dependent variable of this study is the per capita income yi u yj th pl n ua al n va m ll fu t n oi z z j ht vb k m gm om l.c an Lu n va y te re (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 12 Chng 4: IMPACTS OF NATURAL DISASTERS ON t to ECONOMIC GROWTH ng hi ep 4.1 Research model and data 4.1.1 Research model w n ad lo From empirical reviews and from relevant theoretical studies, the following seven variables were proposed in research models: G, FDI, R, MX, INF, DAMAGE, and u yj th DEAD G is dependent variable and represents economic growth FDI is foreign yi direct investment, R is lending rate, MX is total import-export value, INF is pl inflation, DAMAGE is asset damaged due to natural disasters, and DEAD is the n ua al death toll due to natural disasters Or the vector of variables in the model are n va denoted by Yt=(Gt, FDIt, Rt, MXt, INFt, DAMAGEt, DEADt) m ll fu 4.1.2 Research data n oi In this study, data were collected quarterly between 2004Q1 and 2016Q2 from the t General Statistics Office and the IMF There is total of 50 observations In z particular, economic growth (G) was collected from GSO (2017) Damage caused z vb by natural disasters measured by two variables: total damage (DAMAGE) and j ht number of deaths (DEAD) Both variables are also collected from GSO (2017) m k Implemented FDI is also collected from GSO (2017) Inflation was calculated from gm the consumer price index (CPI) by formula INFt=(CPIt-CPIt-4)/CPIt-4, in which CPI om l.c is collected from the International Monetary Fund IMF (2017) Similarly, lending rate (R) is also collected from the IMF (2017) Finally, total import-export value values with the base year of 2010 an Lu (MX) is collected from GSO (2017) All of above variables are converted to real n va y te re (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 13 4.2 Results t to 4.2.1 Model estimations ng hi Unit root test results show that G, FDI, DAMAGE and DEAD are stationary at level ep with the significance of 1% to 5%, INF is stationary at level with the significance of w 10% MX and R are stationary at first difference From unit root test results, vector n ad lo of variables in the model are denoted by Yt=(Gt, FDIt, D(R)t, D(MX)t, INFt, DAMAGEt, DEADt) The optimal lag is chosen two (p=2) following LR, FPE and u yj th HQ criteria yi In order to obtain a good model, some regression assumptions had been tested such pl n ua al normality test, autocorrelation test and heteroscedasticity test The results show that the model does not violate regression assumptions above Therefore, we can use this va regression model to analyze the impact of natural disasters on economic growth as n n oi 4.2.2 Ranger causality test m ll fu well as the impact of natural disasters on other economic variables t From the SVAR model estimated above, the author examines the causality Granger z (1969) test to assess the impact of natural disasters on other economic variables z j ht vb The testing results show that damage caused by natural disasters represented by DAMAGE and DEAD (causality) affected economic growth at a significance level m k of 5% gm 4.2.3 Impulse response function om l.c With the optimal lag selected two (p=2), the author analyzed impulse response an Lu function to see the effects of natural disasters on economic growth and other economic variables over the time The order of variables is chosen as DAMAGE, n y te re from reduced form to general form used is Cholesky Ordering62 va DEAD, D(R), INF, D(MX), FDI and G The identification method for converting 62 The author intended to use the identification method as Short-run However, the A, B matrix estimated by this method is not convergent due to small sample size (50 observations) (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 14 From analyzing the impulse response function, we see that if damage due to natural t to disasters (DAMAGE) increases one standard deviation (equivalent to 5,474 billion ng VND / quarter, equal 0.25%63 GDP of year 2010), economic growth (G) will reduce hi ep 0,6% The impacts lasted four quarter after natural disasters 4.2.4 Robustness check w n ad lo The basic result of this chapter is that natural disasters have a negative impact on economic growth in Vietnam However, is the result robust when we change some u yj th parameters of the model? In the robustness analysis, the results show that model is yi relatively robust when we change the order of some variables and the lag of the pl model is changed from two to four n ua al n va m ll fu t n oi z z j ht vb k m gm om l.c an Lu n va y te re 63 According to the General Statistics Office, Vietnam's GDP in 2010 was VND 2,157,828 billion (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 15 Chng 5: IMPACTS OF NATURAL DISASTERS ON INFLATION t to ng 5.1 Research model and data hi ep 5.1.1 Research model In this chapter, the variables included in the model are the damage caused by natural w n disasters (DAMAGE) as independent variables, the dependent variable is lo ad INFLATION Control variables include oil price (OIL_PRICE), money supply u yj th (DM2) and exchange rate (EX_RATE) or vector of SVAR variable is yi Yt=(DAMAGEt, OIL_PRICEt, DM2t, EX_RATEt INFLATIONt) pl 5.1.2 Research data n ua al In this section, data were collected by month from 2004T1-2014T12 of total 132 n va observations In particular, disaster damage (DAMAGE) was collected from CRED m ll fu (2015) Monthly change in commodity prices (%) or monthly inflation is calculated according to the formula INFLATIONt=100*(CPIt-CPIt-1)/CPIt-1 In which the n oi consumer price index (CPI) was collected from the GSO (2015b) World oil prices t (OIL_PRICE) were collected from Indexmudi (2015) EX_RATE is the exchange z z rate between VND/USD collected from IMF (2015) Finally, the money supply vb j ht (M2) was also collected from the IMF (2015) Monthly change in money supply k m (%) is calculated according to the formula DM2t=100*(M2t-M2t-1)/M2t-1 gm 5.2 Results om l.c 5.2.1 Impacts of natural disasters on overall commodity price Unit root test results show that all variables are stationary at level except exchange Lu an rate (EX_RATE) EX_RATE is stationary at first difference with the significance of analyzes From the SVAR model estimated above, the Granger causality test was (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam y te seriously violate the above assumptions, so the model is used for subsequent re normality test, autocorrelation test and heteroscedasticity test The model does not n After estimating the model, some regression assumptions had been tested such va 1% Next, optimal lag was chosen two (p=2) following AIC, LR and FPE criteria (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 16 conducted to assess the impact of natural disasters on commodity prices and other t to economic variables The results show that damage of natural disaster has a causal ng effect on commodity prices with the significance of 1% hi ep In order to see the impacts of natural disasters on commodity price over the time, Impulse Response Function (IRF) was analyzed by SVAR model in which the w n structure of the model determined by A and B matrix Results of IRF show that if lo ad damage of natural disaster increase one standard deviation (Equivalent to $ 27 u yj th million)64 commodity prices will rise by 0.2% over the next three to five months yi 5.2.2 Impacts of natural disasters on prices of different commodities pl n ua al In order to see the impact of natural disasters on different commodity prices, the author uses the same SVAR model as analyzing the effects of natural disasters on va overall commodity prices The results of the analysis show that there are three n m ll fu groups of commodities whose prices are affected by natural disasters: food and foodstuff (FOOD); beverage and cigarette (DRINK); housing and construction n oi materials (HOUSE) There are five commodity groups whose prices are not affected t by the disaster including: medicine and health care (MEDICAL); education services z z (EDU); culture, entertainment and tourism (ENTERTAIN); garment, footwear and j ht vb hat (CLOTH) and household appliances (EQUIP) k m gm om l.c an Lu n va y te re 64 $ 27 million, equivalent to the floods that occurred on December 24, 2005 in Khanh Hoa, Dac Lac and Phu Yen provinces causing 69 deaths and 18,000 people affected (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 17 Chng 6: IMPACTS OF NATURAL DISASTERS ON INCOME t to PER CAPITA ng hi ep 6.1 Research model and data 6.1.1 Choosing case study and control group w n lo In this study, Durian storm, which occurred in 2006, affects Southern Provinces of ad Vietnam was selected as a typical disaster for the case study because of the u yj th following two reasons In terms of location, typhoon Durian most affected the yi provinces of Ba Ria - Vung Tau, Ho Chi Minh City and Ben Tre These areas have pl low frequency of disasters compared to the Central and Northern provinces so that n ua al impact analysis will reduce interference of other disasters occurring after 2006 In va terms of time, 2006 is the right time to analyze since from this point we will have n some data before the disaster to select the control group and some data after the fu m ll disaster to assess the impact (study time is from 2002 to 2012) In this study, the n oi control group was defined as the group of provinces which are unaffected by Durian t typhoon and unaffected by "severe disasters" after Durian From the above z definition, the author has selected 29 provinces which meet the conditions of the z k m 6.1.2 Research model j ht vb control group gm In this study, the dependent variable was income per captita (INCOME) and more om l.c typically was income from salary (S_INCOME), income from agriculture-forestryfishery (AFF_INCOME) and income from industry, commerce and service measured by property damage an Lu (NAFF_INCOME) Independent variable is natural disaster (DISASTER) which is (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam y te transported (INFR), land square per capita (LAND), capital for provinces (CAP) re (SALES) make a representative variable toward total demand The volume of goods n following variables as control variables for income per capita Retail sales per capita va From empirical reviews and from relevant theoretical studies, the author suggest (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 18 represents the supply side as well as the inputs of the economy Number of doctors t to per capita (DOCTOR) and number of high school students per capita (STUDENT) ng represents investment in human capital Or the research model can be rewritten by hi ep the equation as follows: INCOME = F (DISASTER, SALES, INFR, CAP, DOCTOR, STUDENT, LAND) w n ad lo 6.1.3 Research data The research data includes data of natural disasters and data of economic variables u yj th for the period 2002-2012 Data of natural disasters serve as building control group, yi while the data of economic variables will be used to assess the impact of natural pl n ua al disasters on per capita income Data of natural disasters are collected from Desinventar Data of income per captita (INCOME), income from salary n va (S_INCOME), income from agriculture-forestry-fishery (AFF_INCOME) and m ll fu income from industry, commerce and service (NAFF_INCOME) are collected from GSO (2014h) Other control variables are collected from the General Statistics n oi Office All of above variables are converted to real values with the base year of t 2005 z z 6.2 Results j ht vb 6.2.1 Impact of natural disasters on income per capita m k The results of detailed analysis show that Durian typhoon reduces Ben Tre's capita gm income for the period 2007-2012 up to VND 51,000 / month The results were om l.c statistically significant under 5% for year 2008, under 10% for year 2007 and 2009 while other years were not statistically significant (Figure 6.1) In other words, an Lu Durian typhoon has negative impact on per capita income in short-run n va y te re (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 19 t to ng hi ep w n ad lo yi u yj th pl n ua al va Figure 6.1: Difference of income per capita between Ben Tre and control group n m ll fu Source: Author’s analysis n oi 6.2.2 Impact of Durian typhoon on components of per capita income t The more detailed analysis shows that Durian typhoon reduced income per capita z from agriculture-forestry-fishery 166,000 VND per month, accounting for 28% of z j ht vb the total income of Ben Tre residents The results are statistically significant years after the disaster For income from salary, the results of the analysis show that m k Durian typhoon reduce income from salary However, the above results are not gm statistically significant after performing permutation test Therefore, we not have om l.c enough evidence to conclude that Durian typhoon reduces income from salary For income from industry, construction, trade and services, Synthetic Control analysis Lu n va results are also not statistically significant after performing the permutation test an shows that Durian typhoon increased income from the industry However, the y te re (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 20 Chng 7: CONCLUSIONS AND POLICY IMPLICATIONS t to ng 7.1 Conclusions hi ep From the results of the analysis in chapter 4, we see that natural disasters have negative impact on economic growth of Vietnam If damage due to natural disasters w n (DAMAGE) increases one standard deviation (equivalent to 5,474 billion VND / lo ad quarter) economic growth (G) will reduce 0.6% The impacts lasted four quarter u yj th after natural disasters Next, following the results of chapter 5, if damage of natural disaster increases one standard deviation (Equivalent to $ 27 million), commodity yi pl prices will rise by 0.2% over the next three to five months For more details, price n ua al of food and foodstuff increases 0.3%, price of beverage and cigarette increase 0.3%, price of housing and construction materials increase 0.1% Price of other va n commodity was not affected by natural disasters Lastly, results in chapter show m ll fu that Durian typhoon has negative impacts on income per capita The reduction in per capita income due to Durian typhoon is estimated at 51,000 VND / month This n oi impact exists within years after a disaster When analyzing in more detail Durian t typhoon reduce income from agriculture, forestry and fisheries in the long-run (5 z z year after disaster) k m 7.2.1 Macro policies j ht vb 7.2 Policy Implications gm From the research results, we see that natural disasters reduce the output and om l.c increase the price level of the economy According to aggregate supply-demand Lu theory (Keynes, 1936), the volatility of the output is a shift in the supply curve in an the short-run To mitigate these impacts, policy makers can use (expansionary) n va fiscal policy and (expansionary) monetary policy to influence the aggregate addition, it may take some time for these policies to take effect Therefore, fiscal (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam y te because fiscal and monetary policy may cause undesirable consequences In re demand However, the application of the two policies should be very cautious (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam 21 policy and monetary policy should only be applied to very large natural disasters t to and accompanied by certain economic conditions ng hi 7.2.2 Post-disaster aid policies ep Firstly, the State needs to call for international assistance for large and very large w disasters Secondly, it is necessary to repair the damages of infrastructure quickly n ad lo after natural disasters in order to avoid the increase prices locally This is a prerequisite for the post-disaster aid and reconstruction activities to work u yj th effectively Thirdly, it is necessary to intervene in the market after large natural yi disasters in order to avoid price increases suddenly after natural disasters The State pl should prioritize intervention in food markets because food prices mostly increase n ua al after natural disasters Finally, aid organizations should prioritize relief to people n va whose incomes are from agriculture, forestry and fisheries for disaster similar to disasters m ll fu Durian typhoon because they are the ones most likely to suffer from natural n oi 7.3 Limitations and suggestions for further research t z Besides contributions, this study has some limitations The first limitation is z vb research data The time series data for some economic variables at Vietnam are j ht short (under 30 years), some data are not synthesized monthly (GDP for example) m k In addition, another limitation of the study is the measurement of the intensity of the gm disaster through the number of dead and property damaged The research has not om l.c measured the intensity of the disaster through wind speed, water level, rainfall, Richter and other parameters Finally, the research has not analyzed the spillover of an Lu disasters from the damaged regions to other regions n va y te re (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam SPECIALIST REPUBLIC OF VIETNAM t to Independence - Freedom - Happiness ng Ho Chi Minh City, August 07st 2017 hi ep NEW CONTRIBUTIONS OF THE THESIS w Name of the thesis: The impacts of natural disasters on economic growth and n u yj th Major: ad lo inflation in vietnam Research student: Development Economics Code: 62310105 Nguyen Khac Hieu Training year: 2012 yi pl Trained by: University of Economics Ho Chi Minh City n ua al Academic Advisors: Dr Nguyen Hoang Bao; Dr Pham Thi Thu Tra n va fu m ll THEORETICAL CONTRIBUTIONS n oi This study tests the appropriateness of the aggregate supply-aggregate demand model t (Keynes, 1936), IB-EB model (Salter, 1959) and the economic growth model (Solow, z 1956) in the explanation of the impact of natural disasters on economic growth and z inflation, especially in the context of one country like Vietnam vb ht Synthetic Control method was used to assess the impact of natural disasters on per jm capita income in Vietnam This has contributed to the dissemination of a new k gm methodology used for impact evaluating of new policy in Vietnam l Another new contribution of the thesis is the study of the impacts of natural disasters m co on inflation This research issue is relatively new in Vietnam In the world, there is Lu also little research on this subject because research results are not statistically to make appropriate decisions which can mitigate the negative effects of natural (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam y inflation These results can help policy-makers have more scientific evidence in order te This study has quantified the impacts of natural disasters on economic growth and re PRACTICAL CONTRIBUTIONS n va prices rise after a natural disaster an significant due to sticky price phenomenon and suppliers fear customers angry if (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam (Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam(Luỏưn.vn).phÂn.tưch.tĂc.ỏằng.cỏằĐa.thiên.tai.ỏn.tng.trặỏằng.kinh.tỏ.v.lỏĂm.phĂt.tỏĂi.viỏằt.nam
Ngày đăng: 02/11/2023, 01:38
Xem thêm:
