luận án tiến sĩ tác động của thể chế đến nghèo đa chiều ở việt nam 1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN - NGÔ QUỐC DŨNG TÁC ĐỘNG CỦA THỂ CHẾ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU Ở VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KINH TẾ PHÁT TRIỂN HÀ NỘI - 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN - NGÔ QUỐC DŨNG TÁC ĐỘNG CỦA THỂ CHẾ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: KINH TẾ PHÁT TRIỂN Mã số: 9310105 LUẬN ÁN TIẾN SĨ Người hướng dẫn khoa học: GS.TS NGÔ THẮNG LỢI TS NGUYỄN PHƯƠNG BẮC HÀ NỘI - 2021 i LỜI CAM ĐOAN Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân nghiên cứu tự thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Hà Nội, ngày …… tháng …… năm 2021 Tác giả luận án Ngô Quốc Dũng ii LỜI CẢM ƠN Để hồn thành Luận án này, Nghiên cứu sinh Ban Giám hiệu Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, Ban Lãnh đạo Khoa Kế hoạch Phát triển Thầy, Cô đồng nghiệp Khoa tạo điều kiện thuận lợi để nghiên cứu sinh tham gia hồn thành chương trình học tập Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn Viện Đào tạo Sau đại học, Giảng viên Trường Đại học Kinh tế Quốc dân hướng dẫn, giảng dạy giúp đỡ nghiên cứu sinh trình học tập, nghiên cứu; Nhà khoa học…đã giúp đỡ nghiên cứu sinh thu thập số liệu đưa tư vấn quý báu Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành tất giúp đỡ Đặc biệt, nghiên cứu sinh xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến GS.TS Ngơ Thắng Lợi TS Nguyễn Phương Bắc, Người trực tiếp hướng dẫn bảo nghiên cứu sinh hoàn thành Luận án Nghiên cứu sinh xin cảm ơn Gia đình, Bạn bè ln động viên, khích lệ tạo điều kiện giúp đỡ nghiên cứu sinh thời gian học tập hoàn thành Luận án Hà Nội, ngày …… tháng …… năm 2021 Tác giả luận án Ngô Quốc Dũng iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC HÌNH viii LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 10 1.1 Các nghiên cứu nghèo đa chiều 10 1.1.1 Nghiên cứu nước 10 1.1.2 Nghiên cứu nước 12 1.2 Các nghiên cứu thể chế 14 1.2.1 Nghiên cứu nước 14 1.2.2 Nghiên cứu nước 14 1.3 Các nghiên cứu tác động thể chế đến nghèo đa chiều 16 1.3.1 Nghiên cứu nước 16 1.3.2 Nghiên cứu nước 20 1.4 Đánh giá chung cơng trình nghiên cứu 21 1.4.1 Các vấn đề đề cập tới nghiên cứu 21 1.4.2 Những vấn đề chưa đề cập đến nghiên cứu khoảng trống nghiên cứu 22 Tiểu kết chương 25 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA THỂ CHẾ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU 26 2.1 Nghèo đa chiều 26 2.1.1 Khái niệm nghèo đa chiều 26 2.1.2 Thước đo nghèo đa chiều 28 2.2 Thể chế 36 2.2.1 Khái niệm thể chế yếu tố cấu thành thể chế 36 iv 2.2.2 Thước đo thể chế 38 2.3 Kênh truyền dẫn tác động thể chế đến nghèo đa chiều 46 2.3.1 Kênh tác động trực tiếp thể chế đến nghèo đa chiều 47 2.3.2 Kênh tác động gián tiếp thể chế đến nghèo đa chiều 52 2.4 Nhân tố ảnh hưởng tới tác động thể chế đến nghèo đa chiều 53 2.4.1 Nhân tố thuộc lực thể chế 53 2.4.2 Nhân tố thuộc lực người nghèo 60 Tiểu kết chương 62 CHƯƠNG 3: MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 63 3.1 Khung phân tích 63 3.2 Phương pháp nghiên cứu 64 3.2.1 Phương pháp thu thập xử lý liệu 64 3.2.2 Mô hình nghiên cứu 65 3.2.3 Phương pháp ước lượng mơ hình 68 3.2.4 Sự phù hợp phương pháp ước lượng theo mơ hình Probit nhị phân đa tầng nghiên cứu luận án 69 3.2.5 Nguồn liệu, số liệu 72 Tiểu kết chương 80 CHƯƠNG 4: THỰC TRẠNG TÁC ĐỘNG CỦA THỂ CHẾ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU Ở VIỆT NAM 81 4.1 Thực trạng thể chế nghèo đa chiều Việt Nam 81 4.1.1 Thực trạng thể chế Việt Nam 81 4.1.2 Thực trạng nghèo đa chiều Việt Nam 93 4.2 Thực trạng tác động thể chế đến nghèo đa chiều Việt Nam 108 4.3 Thực trạng nhân tố ảnh hưởng tới tác động thể chế đến nghèo đa chiều Việt Nam 125 4.3.1 Nhân tố thuộc lực thể chế 125 4.3.2 Thực trạng nhân tố thuộc lực người nghèo 136 4.4 Đánh giá chung tác động thể chế đến nghèo đa chiều Việt Nam 138 4.4.1 Những kết đạt 138 4.4.2 Những vấn đề tác động thể chế đến nghèo đa chiều 139 v 4.4.3 Nguyên nhân hạn chế 140 Tiểu kết chương 143 CHƯƠNG GIẢI PHÁP TĂNG CƯỜNG TÁC ĐỘNG CỦA THỂ CHẾ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU Ở VIỆT NAM 145 5.1 Bối cảnh quốc tế nước ảnh hưởng đến thể chế nghèo đa chiều Việt Nam thời gian tới 145 5.1.1 Bối cảnh quốc tế 145 5.1.2 Bối cảnh nước 147 5.2 Quan điểm tăng cường tác động thể chế đến nghèo đa chiều Việt Nam bối cảnh 148 5.3 Một số giải pháp tăng cường tác động thể chế đến nghèo đa chiều Việt Nam 149 5.3.1 Đẩy mạnh cải cách thể cách toàn diện gắn với mục tiêu giảm nghèo bền vững, có trọng đến tính đặc thù địa phương 149 5.3.2 Hoàn thiện hệ thống sách liên quan đến giảm nghèo đa chiều 153 5.3.3 Đảm bảo nguồn lực tài để tổ chức, thực sách liên quan đến nghèo đa chiều 155 5.3.4 Nâng cao lực cán giảm nghèo 156 5.3.5 Nâng cao lực người nghèo 156 Tiểu kết chương 158 KẾT LUẬN 159 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 162 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 163 PHỤ LỤC 174 ADB FDI FTA GCI GII GTGT HPI MOLISA MPI NHTG NSNN PAPI PCI PCTN TCTK TDLĐ TPP UNDP UNICEF VASS VHLSS VPQGGN XĐGN XH WDR WGI WTO vii DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Nội hàm nghèo khổ đa chiều Bảng 2.2 Các số đo lường nghèo đa chiều Bảng 2.3 Các tiêu chí đo lường nghèo đa chiều Indonesia Bảng 2.4 Tiêu chí đánh giá nghèo đa chiều Việt Nam Bảng 2.5 Các khía cạnh đo lường thể chế nguồn liệu thu thập Bảng 3.1: Danh mục biến sử dụng mơ hình Bảng 3.2: Tóm tắt số thống kê biến mơ hình năm 2016, 2018 77 Bảng 3.3: Tóm tắt số thống kê biến mô hình, năm 2016 Bảng 3.4: Tóm tắt số thống kê biến mơ hình, năm 2018 Bảng 4.1 Giá trị thứ hạng khía cạnh thể chế Việt Nam giai đoạn 2013 - 2019 qua số số Bảng 4.2 Giá trị thứ hạng trụ cột thể chế số lực cạnh tranh toàn cầu Việt Nam số quốc gia Bảng 4.3 Giá trị thứ hạng trụ cột thể chế số đổi sáng tạo toàn cầu Việt Nam số quốc gia Bảng 4.4 Thực trạng thể chế Việt Nam so với nước khu vực năm 2018 Bảng 4.5 Thực trạng thể chế Việt Nam qua năm theo số WGI Bảng 4.6 Tỷ lệ nghèo đa chiều số nghèo đa chiều theo khu vực, 2014 - 2018 Bảng 4.7 Mức độ đóng góp khu vực vào số nghèo đa chiều chung Bảng 4.8 Mức độ đóng góp khu vực vào số lĩnh vực số nghèo đa chiều Bảng 4.9 Tỷ lệ nghèo đa chiều số nghèo đa chiều theo vùng, 2016 - 2018 Bảng 4.10 Kết ước lượng tác động biên Bảng 4.11 Kết ước lượng (tiếp) Bảng 4.12 Tóm tắt tác động trung hạn thể chế đến xác suất rơi vào nghèo đa chiều Bảng 4.13 Kết ước lượng (tiếp) Bảng 4.14 Kết ước lượng mơ hình (tiếp) Bảng 4.15: Kết ước lượng tác động khía cạnh thể chế đến nghèo đa chiều (Mơ hình 7) Bảng 4.16: Kết ước lượng tác động khía cạnh thể chế đến nghèo đa chiều, theo khu vực thành thị - nông thôn Bảng 4.17 Thu nhập bình quân đầu người tháng theo nhóm hộ gia đình giai đoạn 2008-2018 130 viii DANH MỤC HÌNH Hình 2.1 “Kênh truyền dẫn” tác động thể chế đến nghèo đa chiều 47 Hình 3.1 Khung phân tích nghiên cứu 63 Hình 4.1 Chỉ số PAPI (với lĩnh vực), 2011 - 2019 88 Hình 4.2 Điểm trung bình tồn quốc số nội dung, 2011-2019 89 Hình 4.3 Bản đồ mức độ số PAPI theo địa phương, 2011 - 2019 .91 Hình 4.4 Mức tăng, giảm hàng năm số PAPI tỉnh/thành phố, 2011 - 2019 (%) 92 Hình 4.5 Tỷ lệ nghèo đa chiều nghèo thu nhập Việt Nam 2016 – 2018, % 94 Hình 4.6 Mức độ thiếu hụt số nghèo đa chiều, 2016 - 2018 95 Hình 4.7 Các chiều thiếu hụt tiêu chí đánh giá nghèo đa chiều hộ nghèo năm 2016 - 2018 97 Hình 4.8 Tỷ lệ người có bảo hiểm y tế, giai đoạn 2011 - 2019 98 Hình 4.9 Tỷ lệ đóng góp số vào số nghèo đa chiều quốc gia .101 Hình 4.10 Tỷ lệ đóng góp chiều nghèo vào số nghèo đa chiều, 2016 - 2018 102 Hình 4.11 Tỷ lệ nghèo theo giới tính chủ hộ (%) 103 Hình 4.12 Tỷ lệ nghèo đa chiều theo độ tuổi chủ hộ (%) 103 Hình 4.13 Tỷ lệ nghèo đa chiều theo nhóm dân tộc (%) 104 Hình 4.14 Tỷ lệ nghèo thu nhập theo vùng (%) 107 Hình 4.15 Mức độ đóng góp vùng vào số nghèo đa chiều chung 107 Hình 4.16 Động thái thay đổi tốc độ giảm nghèo đa chiều, tốc độ tăng PAPI hệ số co giãn giảm nghèo theo PAPI 114 Hình 4.17 Xu hướng khác biệt tác động hiệu phủ đến nghèo đa chiều sống theo vùng mức độ hiệu phủ khác 117 Hình 4.18: Tỷ lệ hộ nghèo khơng biết thơng tin sách nhà nước thông tin phục vụ sản xuất kinh doanh hộ 137 -+ -Total | Classified + if predicted Pr(D) >= True D defined as mp != -Sensitivity Specificity Positive predictive value Negative predictive value -False + rate for true ~D False - rate for true D False + rate for classified + False - rate for classified -Correctly classified linktest Iteration 0: log Iteration 1: log Iteration 2: log Iteration 3: log Iteration 4: log Iteration 5: log Probit regression likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = = -5872.8385 -4606.6458 -4546.5342 -4539.4636 -4539.2291 -4539.2291 Log likelihood = -4539.2291 Mơ hình 7: tác động khía cạnh thể chế đến nghèo đa chiều Mơ hình Probit đa tầng meprobit mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 LogTNBQ tt_share thanhthi lpapi1-lpapi6 i.year if year!=2014||huyen: Fitting fixed-effects model: Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Refining starting values: Grid node 0: log likelihood = Fitting full model: Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Mixed-effects probit regression Group variable: -5144.9063 -4634.8877 -4591.8802 -4589.3296 -4589.3185 -4589.3185 -4434.2707 -4434.2707 -4360.4691 -4331.3726 -4330.002 -4329.9914 -4329.9914 (not concave) Integration method: mvaghermite Log likelihood = -4329.9914 207 huyen -LR test vs probit model: chibar2(01) = 518.65 estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model | Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC + - | 18,730 -4329.991 23 8705.983 8886.254 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note estat icc Residual intraclass correlation -Level | ICC Std Err [95% Conf Interval] -+ -huyen | 274681 0213878 2347995 3185168 margins, dydx(*) Average marginal effects Model VCE Expression dy/dx w.r.t : tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 LogTNBQ tt_share thanhthi lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 2018.year : OIM : Mar 208 -Note: dy/dx for factor levels is the discrete change from the base level margins, at((p10) lpapi1) at((p90) lpapi1) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at : : : : OIM Mar lpa lpa _at | margins, at((p10) lpapi2) at((p90) lpapi2) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at _at | : : : : OIM Mar lpa lpa - margins, at((p10) lpapi3) at((p90) lpapi3) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at : : : : OIM Mar lpa lpa _at | margins, at((p10) lpapi4) at((p90) lpapi4) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at : : : : OIM Mar lpa lpa _at | margins, at((p10) lpapi5) at((p90) lpapi5) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at : : : : OIM Mar lpa lpa _at | margins, at((p10) lpapi6) at((p90) lpapi6) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at : : : : OIM Mar lpa lpa _at | Mơ hình Probit truyền thống probit mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 LogTNBQ tt_share thanhthi lpapi1-lpapi6 i.year if year!=2014 Iteration 0: log Iteration 1: log Iteration 2: log Iteration 3: log Iteration 4: log Iteration 5: log Probit regression likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = = -5872.8385 -4738.0045 -4601.8942 -4589.6165 -4589.3185 -4589.3185 Log likelihood = -4589.3185 2018 margins, dydx(*) Average marginal effects Model VCE Expression dy/dx w.r.t : tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 LogTNBQ tt_share thanhthi lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 2018.year region4 region5 LogTNBQ tt_share thanhthi lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 -Note: dy/dx for factor levels is the discrete change from the base level Một số kiểm định mơ hình collin mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 LogTNBQ tt_share thanhthi lpapi1-lpapi6 year if year!=2014 (obs=18,730) Collinearity Diagnostics estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model | Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC + - | 18,730 -5872.838 -4589.319 22 9222.637 9395.07 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note estat classification Probit model for mp Classified | + Total Classified + if predicted Pr(D) >= True D defined as mp != -Sensitivity Specificity Positive predictive value Negative predictive value | | | | | | | | | | | | year | 2018 | -False + rate for true ~D False - rate for true D False + rate for classified + False - rate for classified -Correctly classified linktest Iteration 0: log Iteration 1: log Iteration 2: log Iteration 3: log Iteration 4: log Iteration 5: log Probit regression likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = = -5872.8385 -4629.2282 -4573.1534 -4568.4368 -4568.3709 -4568.3709 Log likelihood = -4568.3709 Mơ hình Mơ hình Probit đa tầng meprobit mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 LogTNBQ tt_share thanhthi##c.lpapi1 thanhthi##c.lpapi2 thanhthi##c.lpapi3 thanhthi##c.lpapi4 thanhthi##c.lpapi5 thanhthi##c.lpapi6 i.year if year!=2014||huyen: Fitting fixed-effects model: Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Refining starting values: Grid node 0: log likelihood = Fitting full model: Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Mixed-effects probit regression Group variable: -5118.9391 -4616.6014 -4566.0559 -4563.0238 -4563.0088 -4563.0088 -4409.5683 -4409.5683 -4336.208 -4306.9672 -4305.6558 -4305.6466 -4305.6466 (not concave) Integration method: mvaghermite Log likelihood = -4305.6466 - 212 -huyen LR test vs probit model: chibar2(01) = 514.72 margins, dydx(*) Average marginal effects Model VCE : OIM Expression : Marginal pre dy/dx w.r.t : tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 LogTNBQ tt_share 1.thanhthi lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 2018.year -Note: dy/dx for factor levels is the discrete change from the base level margins thanhthi, at((p10) lpapi1) at((p90) lpapi1) Predictive margins Number of obs = 18,730 Model VCE Expression 1._at 2._at -_at#thanhthi | margins thanhthi, at((p10) lpapi2) at((p90) lpapi2) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at : : : : OIM Mar lpa lpa : : : : OIM Mar lpa lpa : : : : OIM Mar lpa lpa : : : : OIM Mar lpa lpa _at#thanhthi | margins thanhthi, at((p10) lpapi3) at((p90) lpapi3) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at -_at#thanhthi | margins thanhthi, at((p10) lpapi4) at((p90) lpapi4) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at -_at#thanhthi | margins thanhthi, at((p10) lpapi5) at((p90) lpapi5) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at -_at#thanhthi | 214 2 margins thanhthi, at((p10) lpapi6) at((p90) lpapi6) Predictive margins Model VCE Expression 1._at 2._at -_at#thanhthi | 1 2 meprobit mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 lpapi1-lpapi6 i.year if year!=2014&thanhthi==0||huyen: Fitting fixed-effects model: Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Refining starting values: Grid node 0: log likelihood = Fitting full model: Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Mixed-effects probit regression Group variable: -4199.0111 -3976.7604 -3963.1767 -3962.8135 -3962.8133 -3670.4272 -3670.4272 -3636.9921 -3610.0747 -3609.1148 -3609.1098 -3609.1098 Integration method: mvaghermite Log likelihood = -3609.1098 huyen -LR test vs probit model: chibar2(01) = 707.41 Prob >= chibar2 = 0.0000 215 estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model | Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC + - | 13,085 -3609.11 20 7258.22 7407.804 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note estat icc Residual intraclass correlation -Level | ICC Std Err [95% Conf Interval] -+ -huyen | 3547805 0241545 3089773 4034098 margins, dydx(*) Average marginal effects Model VCE Expression dy/dx w.r.t : tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 2018.year -Note: dy/dx for factor levels is the discrete change from the base level meprobit mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 lpapi1-lpapi6 i.year if year!=2014&thanhthi==1||huyen: Fitting fixed-effects model: Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Iteration 6: log likelihood = Refining starting values: Grid node 0: log likelihood = Fitting full model: Iteration 0: log likelihood = Iteration 1: log likelihood = Iteration 2: log likelihood = Iteration 3: log likelihood = Iteration 4: log likelihood = Iteration 5: log likelihood = Mixed-effects probit regression Group variable: Integration method: mvaghermite -921.33542 -700.18967 -680.04505 -678.17899 -678.14745 -678.14735 -678.14735 -700.07817 -700.07817 -670.7577 -664.92602 -664.54253 -664.53941 -664.53941 (not concave) : OIM : Mar 216 Log likelihood = -664.53941 2018 huyen -LR test vs probit model: chibar2(01) = 27.22 estat ic Akaike's information criterion and Bayesian information criterion Model | Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC + - | 5,645 -664.5394 20 1369.079 1501.849 Note: N=Obs used in calculating BIC; see [R] BIC note estat icc Residual intraclass correlation -Level | ICC Std Err [95% Conf Interval] -+ -huyen | 215644 0516044 1313345 3333089 margins, dydx(*) Average marginal effects Model VCE Expression dy/dx w.r.t : tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 2018.year : OIM : Mar 217 2018 | -.0159647 0104176 -1.53 0.125 -.0363829 0044534 -Note: dy/dx for factor levels is the discrete change from the base level Mơ hình Probit truyền thống probit mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 LogTNBQ tt_share thanhthi##c.lpapi1 thanhthi##c.lpapi2 thanhthi##c.lpapi3 thanhthi##c.lpapi4 thanhthi##c.lpapi5 thanhthi##c.lpapi6 i.year if year!=2014 Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: Iteration 3: Iteration 4: Iteration 5: Probit regression Log likelihood = -4563.0088 - - margins, dydx(*) Average marginal effects Model VCE Expression : OIM : Pr( 218 dy/dx w.r.t : tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 LogTNBQ tt_share 1.thanhthi lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 2018.year -Note: dy/dx for factor levels is the discrete change from the base level probit mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 lpapi1lpapi6 i.year if year!=2014&thanhthi==1 Iteration 0: Iteration 1: Iteration 2: Iteration 3: Iteration 4: Iteration 5: Probit regression Log likelihood = -678.14735 margins, dydx(*) Average marginal effects Model VCE Expression dy/dx w.r.t : tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 2018.year : OIM : Pr( 219 -+ -Note: dy/dx for factor levels is the discrete change from the base level probit mp tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1-region5 lpapi1lpapi6 i.year if year!=2014&thanhthi==0 Iteration 0: log Iteration 1: log Iteration 2: log Iteration 3: log Iteration 4: log Iteration 5: log Probit regression likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = = -4834.5845 -4024.2094 -3966.9462 -3962.8588 -3962.8133 -3962.8133 Log likelihood = -3962.8133 2018 margins, dydx(*) Average marginal effects Model VCE Expression dy/dx w.r.t : tsnguoi gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 2018.year gender Headage2 Headage3 treem bcapmax region1 region2 region3 region4 region5 lpapi1 lpapi2 lpapi3 lpapi4 lpapi5 lpapi6 -Note: dy/dx for factor levels is the discrete change from the base level | | | | | | | | | | | | | | | | | year | 2018 | ... sở lý luận tác động thể chế đến nghèo đa chiều: - Nội hàm thước đo thể chế nghèo đa chiều Kênh truyền dẫn tác động thể chế đến nghèo đa chiều Nhân tố ảnh hưởng đến tác động thể chế đến nghèo đa. .. 81 4 .1 Thực trạng thể chế nghèo đa chiều Việt Nam 81 4 .1. 1 Thực trạng thể chế Việt Nam 81 4 .1. 2 Thực trạng nghèo đa chiều Việt Nam 93 4.2 Thực trạng tác động thể chế đến. .. đánh giá thực trạng thể chế nghèo đa chiều, bên cạnh đó, đánh giá thực trạng nhân tố ảnh hưởng đến tác động thể chế đến nghèo đa chiều Việt Nam Thứ hai, đánh giá tác động thể chế đến nghèo đa