Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Ảnh hưởng phát triển tài chính đến giảm nghèo ở các nước đang phát triển

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM

--------o0o---------

VÕ VĂN THÀNH SANG

ẢNH HƯỞNG PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH ĐẾN

GIẢM NGHÈO Ở CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH, 2018

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TPHCM

--------o0o---------

VÕ VĂN THÀNH SANG

ẢNH HƯỞNG PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH ĐẾN

GIẢM NGHÈO Ở CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN

Chuyên ngành: Quản lý công

Mã số :

8340403

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS. TS. NGUYỄN HỮU DŨNG

TP. HỒ CHÍ MINH, 2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu của riêng tôi và thực

hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của Thầy PGS.TS Nguyễn Hữu Dũng. Các số

liệu khảo sát và kết quả nghiên cứu nêu trong luận văn là trung thực và chưa

từng được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác trước đây.

Bà Rịa – Vũng Tàu, ngày 24 tháng 4 năm 2018

Tác giả luận văn

Võ Văn Thành Sang

Dương Văn Thơm

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Fixed Effects Model (Mô hình tác động cố định)

FEM

Phát triển tài chính

GDP

Tổng sản phẩm quốc nội

INF

Lạm phát

Pooled OLS

Pooled least Square Model (Mô hình hồi qui gộp)

POV

Mức độ nghèo

REM

Random Effects Model (mô hình tác động ngẫu nhiên)

TRADE

Mức độ mở rộng thương mại

Ngân hàng thế giới

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả biến chỉ số nghèo đói theo năm ...........................

Bảng 4.2. Bảng thống kê mô tả biến chỉ số phát triển tài chính theo năm .............

Bảng 4.3. Hệ số tương quan ...................................................................................

Bảng 4.4. Kết quả hồi quy ......................................................................................

Bảng 4.5. Kết quả kiểm định vi phạm giả thiết OLS của mô hình FEM ...............

Bảng 4.6. Kết quả hồi quy bằng phương pháp bình phương tổng quát ..................

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2.1 : Phát triển tài chính giảm nghèo thông qua tăng trưởng và giảm bất

bình đẳng ...............................................................................................

Hình 4.1 : Đồ thị histogram và bảng thống kê mô tả biến POV ............................

Hình 4.2 : Xu hướng của biến POV từ năm 2004 đến năm 2015 ..........................

Hình 4.3: Đồ thị histogram và bảng thống kê mô tả biến FD ................................

Hình 4.4 : Xu hướng của biến FD từ năm 2004 đến năm

2015

................................................................................................................................

Hình 4.5: Đồ thị histogram và bảng thống kê mô tả biến GDP .............................

Hình 4.6 : Xu hướng của biến GDP từ năm 2004 đến năm 2015 ..........................

Hình 4.7 : Đồ thị histogram và bảng thống kê mô tả biến INF ..............................

Hình 4.8 : Xu hướng của biến INF từ năm 2004 đến năm 2015 ............................

Hình 4.9 : Thống kê mô tả biến TRADE từ năm 2004 đến năm 2015 ...................

Hình 4.10 : Xu hướng của biến TRADE từ năm 2004 đến năm 2015 ...................

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH VẼ

TÓM TẮT

1 CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU

2

1.1 Đặt vấn đề ....................................................................................................... 2 1.2 Mục tiêu nghiên cứu ....................................................................................... 4 1.3 Phạm vi nghiên cứu ....................................................................................... 4 1.4 Phương pháp nghiên cứu ............................................................................... 4 1.5 Bố cục luận văn .............................................................................................. 5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Khái niệm ....................................................................................................... 6

2.2 Mối quan hệ giữa phát triển tài chính và giảm nghèo .................................... 7

2.3 Các nghiên cứu về vấn đề giảm nghèo thông qua phát triển tài chính ở các

nước đang phát triển trên thế giới ................................................................ 10

2.4 Các nghiên cứu về vấn đề giảm nghèo thông qua phát triển tài chính tại Việt Nam .............................................................................................................. 19

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình lý thuyết nghiên cứu ..................................................................... 23

3.1.1 Mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên. ....................... 23

3.1.2 Các kiểm định lựa chọn mô hình ................................................................ 24

3.2 Mô hình nghiên cứu và định nghĩa biến ...................................................... 25

3.2.1 Mức độ nghèo (POV) .................................................................................. 26

3.2.2 Phát triển tài chính (FD) ........................................................................... 28

3.2.3 Các biến kiểm soát ..................................................................................... 29

3.3 Dữ liệu nghiên cứu ...................................................................................... 30

CHƯƠNG 4: MỐI QUAN HỆ GIỮA PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH VÀ MỨC NGHÈO

4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu ................................................................. 32

4.1.1 Biến chỉ số nghèo đói POV ......................................................................... 32

4.1.2 Biến chỉ số phát triển tài chính ................................................................... 34

4.1.3 Biến GDP..................................................................................................... 36

4.1.4 Biến INF ..................................................................................................... 38

4.1.5 Biến TRADE ............................................................................................... 39

4.2

Sự tương quan giữa các biến độc lập ......................................................... 41

4.3 Kết quả mối quan hệ giữa phát triển tài chí và mức nghèo ......................... 42

4.4 Kiểm định vi phạm giả thiết OLS của mô hình FEM ................................ 44

4.5 Kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát ................... 45

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1 Kết luận về kết quả nghiên cứu ................................................................... 47

5.2 Những hàm ý rút ra từ bài nghiên cứu ........................................................ 48

5.3 Hạn chế của luận văn ................................................................................... 49

5.4 Những gợi ý cho hướng nghiên cứu tiếp theo ............................................ 50

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

TÓM TẮT

Luận văn nghiên cứu ảnh hưởng của phát triển tài chính đối với giảm

nghèo ở các nước đang phát triển bằng việc sử dụng các mô hình hồi quy khác

nhau là ước lượng OLS, mô hình tác động cố định hay mô hình tác động ngẫu

nhiên. Kết quả nghiên cứu giúp đánh giá tầm quan trọng của phát trến tài chính

đối với mức độ nghèo đói tại các quốc gia sử dụng dữ liệu của 36 nước từ năm

2004 đến năm 2015, bằng chứng thực nghiệm cho thấy:

a) Hệ số của biến phát triển tài chính trong cả ba mô hình đều âm, chứng tỏ

rằng quốc gia có tài chính càng phát triển thì tỷ lệ nghèo đói càng giảm.

b) Lạm phát và phát triển thương mại đều có ảnh hưởng đến tỷ lệ nghèo đói

ở các quốc gia nghiên cứu. Hệ số hồi quy của các biến này dương, thể hiện rằng

lạm phát và mức độ mở rộng thương mại càng cao thì tỷ lệ nghèo đói của quốc

gia càng tăng.

CHƯƠNG I. GIỚI THIỆU

1.1 Đặt vấn đề

Giảm nghèo là một thử thách lớn tại các quốc gia và đặc biệt là các nước

đang phát triển. Những tổ chức thế giới như WB (Ngân hàng thế giới), IMF (Tổ

chức tài chính thế giới) đã lồng ghép mục tiêu giảm nghèo trong hầu hết các

chương trình phát triển của mình. Do vậy, để đấu tranh vượt qua hiểm họa này,

các quốc gia đã đưa các chính sách phát triển lên hàng đầu, bởi vì các bằng

chứng thực nghiệm đã cho thấy các quốc gia có mức tăng trưởng cao là các nước

đã và đang nỗ lực để giảm mức tỷ lệ nghèo. Hơn nữa, trong các mục tiêu của

thiên niên kỷ (Millennium Development Goals, MDGs) thì một trong những mục

tiêu chính là giảm tỷ lệ nghèo tính theo đầu người trên toàn thế giới. Cùng vói

các chính sách khác, thúc đẩy phát triển tài chính là một trong những chiến lược

chủ yếu để đạt được kết quả này. Do vậy trong thời gian gần đây, nhiều mối

quan tâm và nghiên cứu đã hướng về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và

mức độ giảm nghèo cả lý thuyết và thực tiễn.

Về mặt lý thuyết thì phát triển tài chính có thể ảnh hưởng đến nghèo đói

thông qua hai kênh. Kênh thứ nhất cho rẳng phát triển tài chính ảnh hưởng trực

tiếp đến nghèo thông qua cải thiện tiếp cận các dịch vụ tài chính cho người

nghèo. Kênh thứ 2 chỉ ra rằng phát triển tài chính ảnh hưởng gián tiếp đến nghèo

bằng cách kích thích tăng trưởng kinh tế thông qua gia tăng tỷ lệ đầu tư. Như

vậy, trong các nghiên cứu chứa đựng một hàm ý rằng nếu phát triển tài chính cải

thiện được tăng trưởng, thì nó sẽ tự động chuyển đến hiện thực giảm nghèo. Tuy

nhiên, Lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm đưa ra nhiều kết luận hổn hợp trái

ngược nhau. Một số cho rằng, bằng cách tạo điều kiện cho doanh nghiệp tiếp cận

và được cấp vốn thì phát triển tài chính sẽ cải thiện được sự phân bổ nguồn vốn,

mà điều này đặc biệt có tác động lớn đến người nghèo. Những người khác cũng

có ý kiến tranh luận rằng điều đó chỉ có người giàu và liên quan đến chính trị thì

mới là người hưởng lợi từ việc cải thiện hệ thống tài chính (Singh và Huang,

2015).

Theo định nghĩa của ngân hàng thế giới, nghèo đói thể hiện ở tình trạng

kiệt quệ của một bộ phận dân cư bao gồm nhiều khía cạnh: thu nhập thấp đến

mức không có khả năng mua được hàng hóa cơ bản và dịch vụ cần thiết để tồn

tại; tình trạng dễ bị tổn thương khi phải đối mặt với những tai ương bất ngờ; mức

độ y tế và giáo dục thấp, không có khả năng tiếp cận với nước sạch và an toàn vệ

sinh, không đủ năng lực trong đóng góp tiếng nói và ý kiến vào cộng đồng . Hầu

hết các quốc gia trên thế giới đều phải đối mặt với tình trạng nghèo đói và việc

giảm thiểu tình trạng nghèo đói trở thành mối quan tâm chung của toàn thế giới.

Trong nhiều nguyên nhân dẫn đến nghèo đói, nguyên nhân chủ yếu và cơ bản

nhất là do người dân thiếu vốn, thiếu kiến thức (Nguyễn Thị Nhung và Nguyễn

Ngọc Dung, 2016).

Kể từ cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, có rất nhiều các

nghiên cứu tập trung vào vai trò của các tổ chức tài chính đối với cuộc khủng

hoảng tài chính ở các nền kinh tế khác nhau. Các nghiên cứu về tác động của

phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế khá đa dạng; tuy nhiên các nghiên cứu

về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và phân phối thu nhập trong xã hội còn

khá hạn chế (Naceur và Zhang, 2016). Dựa vào kết quả nghiên cứu của

“Financial development and poverty reduction in developing countries: New

evidence from banks and microfinance institutions” (Ficawoyi Donou-Adonso

và Kevin Sylwester, 2016), một câu hỏi nghiên cứu được đặt ra là “Phát triển tài

chính có ảnh hưởng đến sự giảm nghèo ở các nước đang phát triển hay không?”.

Bài nghiên cứu được tiến hành lấy dữ liệu cho 36 quốc gia trong giai đoạn từ

tháng 01 năm 2004 đến tháng 12 năm 2016 và sử dụng dữ liệu là vay tín dụng

của các tổ chức tài chính, tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tốc độ tăng trưởng của

GDP bình quân đầu người, lạm phát, tổng giá trị xuất nhập khẩu.

Để nghiên cứu về ảnh hưởng của phát triển tài chính đến sự giảm nghèo,

luận văn sử dụng mô hình được phát triển bởi Ravallion (1997). Mô hình được

xây dựng để kiểm soát biến phân phối thu nhập, tốc độ tăng trưởng kinh tế và đo

lường tác động của phát triển tài chính đến mức độ nghèo đói của các quốc gia

đang phát triển.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu được tiến hành với mục tiêu chính sau :

(1) Đánh giá tác động của việc phát triển tài chính đến việc giảm thiểu tình

trạng nghèo đói ở các quốc gia đang phát triển. Trong bài nghiên cứu, luận văn

sẽ thực hiện so sánh giữa mô hình ước lượng OLS, mô hình tác động cố định và

mô hình tác động ngẫu nhiên để chọn ra một mô hình tốt nhất để thực hiện kiểm

định tác động của phát triển tài chính và sự giảm nghèo.

(2) Vận dụng kết quả nghiên cứu để đề ra một số kiến nghị đối với tình hình

phát triển tài chính và giảm thiểu nghèo đói ở Việt Nam. Thông qua kết quả

nghiên cứu, tác giả tìm thấy mối liên hệ giữa phát triển tài chính, tăng trưởng

kinh tế, lạm phát, phát triển thương mại đối với tình trạng giảm nghèo ở các

nước đang phát triển. Vì vậy, bài nghiên cứu dựa trên tình hình phát triển của hệ

thống tài chính tại Việt Nam để đưa ra các chính sách phù hợp góp phần giảm

nghèo.

1.3 Phạm vi nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu của luận văn dựa trên số liệu vay tín dụng của các tổ

chức tài chính, tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tốc độ tăng trưởng của GDP bình

quân đầu người, lạm phát, tổng giá trị xuất nhập khẩu của 36 quốc gia từ năm

2004 đến 2015.

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Để trả lời được câu hỏi nghiên cứu đặt ra, Luận văn sử dụng cả phương

pháp định tính và định lượng. Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng

trong tổng quan các tài liệu học thuật, các nghiên cứu liên quan và các số liệu

thứ cấp hiện có. Để xem xét ảnh hưởng của phát triển tài chính đến mức độ giảm

nghèo, đề tài sử dụng phương pháp phân tích định lượng, số liệu panel (bảng) và

hồi quy bằng phần mềm STATA.

1.5 Bố cục luận văn

Ngoài phần chương mở đầu giới thiệu tóm tắt nội dung, luận văn bao gồm

5 chương chính với cấu trúc như sau:

- Chương 1 : Phần mở đầu. Giới thiệu sự cần thiết của đề tài, mục tiêu và

phạm vi nghiên cứu, phương pháp thực hiện tổng quát và bố cục của luận

văn.

- Chương 2 : Cơ sở lý thuyết. Nội dung chương trình bày các khái niệm, lý

thuyết liên quan đến phát triển tài chính và giảm nghèo; tổng quan các

nghiên cứu thực nghiệm; và đề xuất mô hình nghiên cứu.

- Chương 3 : Phương pháp thực hiện nghiên cứu. Phần này mô tả chi tiết

trình tự, cách thức thực hiện nghiên cứu chi tiết về dữ liệu, định nghĩa các

biến trong mô hình, phương pháp ước lượng

- Chương 4 : Kết quả nghiên cứu và thảo luận. Với số liệu thu thập được và

theo phương pháp nghiên cứu đã nêu trong chương 2, nội dung chương

mô tả thực trạng phát triển tài chính tại các quốc gia đang phát triển, kết

quả thực nghiệm, kiểm định kết quả và thảo luận.

- Chương 5: Kết luận và kiến nghị. Dựa vào kết quả thu được trình bày

trong chương 4, chương này đúc kết các kết quả nghiên cứu chính, trình

bày các hàm ý chính sách phát triển nhằm thúc đẩy phát triển tài chính và

ảnh hưởng đến mức độ giảm nghèo.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Khái niệm

Để đánh giá tiến trình phát triển của hệ thống tài chính và hiểu được tác

động của nó đến tăng trưởng kinh tế và giảm nghèo cần phải đo lường đúng về

phát triển tài chính. Như thế nào là hệ thống tài chính và phát triển tài chính?

Hệ thống tài chính bao gồm tất cả các định chế tài chính bán sỉ, bán lẽ,

chính thức và phi chính thức trong một nền kinh tế cung cấp các dịch vụ tài

chính cho người tiêu dùng, doanh nghiệp và các tổ chức tài chính khác. Theo

định nghĩa rộng hơn, hệ thống bao gồm tất cả các dịch vụ từ ngân hàng thương

mại, thị trường chứng khoán, bảo hiểm, tổ chức tín dụng, tín dụng vi mô và

những người cho vay. Một hệ thống tài chính hiệu quả và mạnh thúc đẩy tăng

trưởng bằng cách phân bổ các tài nguyên theo hướng sử dụng năng suất nhất và

hiệu quả nhất. Đồng thời hệ thống đó có thể nâng cao mức tăng trưởng thông

qua đẩy mạnh mức tiết kiệm và đầu tư, tăng tích lũy vốn. Hệ thống tài chính tốt

giúp cho các giao dịch nhanh hơn, rẻ hơn và an toàn hơn vì giúp tránh được sử

dụng tiền mặt hoặc trao đổi hàng hóa trực tiếp. Hơn nữa, việc tiếp cận nhiều hơn

với các dịch vụ tài chính giúp cho người nghèo có thể lập được kế hoạch cho

tương lai và đầu tư và đất đai và nơi ở, sử sụng các tài nguyên sản xuất hiệu quả

hơn.

Phát triển tài chính có thể được định nghĩa lả sự phát triển về qui mô, hiệu

quả, sự ổn định và tiếp cận với hệ thống tài chính. Do vậy, phát triển tài chính

liên quan đến việc thành lập, mở rộng các định chế, công cụ, thị trường nhằm trợ

giúp tiến trình đầu tư và tăng trưởng. Là một phần của chiến lược phát triển khu

vực tư nhân nhằm thúc đẩy phát triển kinh tế và giảm nghèo. Phát triển tài chính

còn có nghĩa là những cải thiện trong việc cung cấp các thông tin về những khả

năng đầu tư và phân bổ ngồn vốn, kiểm soát các doanh nghiệp, thương mại, đa

dạng hóa sản phẩm, quản trị rủi ro, vận động và tích lũy nguồn tiết kiệm, dễ

dàng trong việc trao đổi hàng hóa và dịch vụ. Nói cách khác, phát triển tài chính

nói đến sự hoàn thành các chức năng của hệ thống tài chính trong cách tốt nhất

bằng cách loại bỏ các bất ổn của thị trường. Những chức năng tài chính này ảnh

hưởng đến các quyết định tiết kiệm và đầu tư, đổi mới công nghệ và đưa đến

tăng trưởng kinh tế.

Phát triển tài chính cũng kích thích tăng trưởng kinh tế thông qua đẩy

mạnh sự cạnh tranh và kích thích đổi mới nhằm nâng cao hiệu quả. Theo

Demirgüç-Kunt và Levine (2008), chức năng tổng quát của một hệ thống tài

chính là nhằm giảm thiểu những chi phí giao dịch và thông tin kìm hãm hoạt

động kinh tế: a) cung cấp thông tin ban đầu về những đầu tư và phân bổ nguồn

vốn có thể được; b) kiểm soát đầu tư và quản lý sau khhi đã cấp vốn; c) tạo điều

kiện thương mại, đa dạng hóa và quản lý rủi ro; d) kích thích vận động tiết kiệm;

và e) tạo điều kiện dễ dàng cho trao đổi hàng hóa và dịch vụ.

Hiệu quả của một hệ thống tài chính muốn nói đến mức độ thực hiện 5

chức năng cơ bản của hệ thống tốt đến mức độ nào; và phát triển tài chính muốn

nói đến sự cải thiện về hiệu quả của hệ thống tài chính.

2.2 Mối quan hệ giữa phát triển tài chính và giảm nghèo

Nhiều nghiên cứu đã cho thấy rằng thiếu tiếp cận với dịch vụ tài chính là

một trong những nguyên nhân chính giải thích cho sự tồn tại của vần đề nghèo

(Levine, 2008). Lý thuyết chỉ ra rằng phát triển tài chính là cách thức có thể đưa

đến giảm nghèo thông qua tiếp cận với tài chính cho phép người nghèo có được

giáo dục và đầu tư tốt hơn, đa dạng nguồn thu nhập. Câu hỏi liệu có hay không

sự quan hệ giữa phát triển tài chính và nghèo là chủ để được quan tâm và tranh

luận.

Về lý thuyết, phát triển tài chính có thể đóng góp trực tiếp đến giảm nghèo

thông qua việc cải thiện những cơ hội cho người nghèo tiếp cận với nguồn tài

chính chính thức và giúp họ có thể đạt được sinh kế bền vững (Stiglitz, 1998).

Phát triển tài chính cũng có thể giúp gián tiếp giảm nghèo và bất bình đẳng về

thu nhập thông qua đẩy mạnh tăng trưởng kinh tế và những thành tựu trong tăng

trưởng sẽ chuyển tải đến người nghèo.

Một trong những cách thức mà phát triển tài chính thuc đẩy tăng trưởng

kinh tế là thông qua việc luân chuyển các nguồn vốn không hiệu quả đến những

việc sử dụng hiệu quả. Singh và Huang (2015) tranh luận rằng nếu các thị trường

tài chính là hoàn hảo thì sự sẳn có về tài chính sẽ cho phép các cá nhân đầu tư

cho giáo dục, đào tạo hoặc cơ hội kinh doanh. Theo lý lẽ này thì phát triển tài

chính sẽ đóng góp trong việc cân bằng các cơ hội bằng cách giảm bớt tầm quan

trọng của tài sản ban đầu và như thế sẽ có lợi hơn cho người nghèo. Tuy nhiên,

một số tác giả khác cho rằng phát triển tài chính theo chiều sâu sẽ có lợi hơn cho

người giàu vì các tổ chức tài chính hoạt động trong bối cảnh thông tin hoàn hảo

thường không có sẳn. Trong hoàn cảnh này thì các dự án của doanh nghiệp với

các khả năng thành công khác nhau thì không thể phân biệt được và thông tin bất

cân xứng đòi hỏi các ngân hàng phải xem xét các đơn vay và chỉ cung cấp vốn

cho các dự án khả thi nhất. Sau cùng thì mối quan hệ giữa phát triển tài chính và

mức nghèo có thể là phi tuyến. Các nghiên cứu cũng cho thấy rằng, thực chất

tăng trưởng và bất bình đẳng được giảm thiểu cả hai có ảnh hưởng đến giảm

nghèo. Qua trọng hơn là các nghiên cứu cũng cho thấy phát triển tài chính giúp

GDP trên đầu người cao hơn (tăng trưởng kinh tế)

Nghèo về thu nhập thấp

Hoạt động tài chính thực hiện tốt

Giảm bất bình đẳng (phân bổ thu nhập)

giảm nghèo thông qua cả hai kênh (Hình 2.1).

(Nguồn: Stijn Claessens and Erik Feijen (2006))

Hình 2.1 : Phát triển tài chính giảm nghèo thông qua tăng trưởng và giảm bất

bình đẳng

Kênh gián tiếp thông qua tăng trưởng kinh tế: Một trong những kênh

chính mà sự phát triển tài chính có thể trợ giúp cho việc giảm mức nghèo là

thông qua tang trưởng kinh tế. Tác động của tăng trưởng đến giảm nghèo có thể

thông qua nhiều cách như sau: a) tăng trưởng kinh tế có thể tạo ra nhiều việc làm

hơn cho người nghèo; b) với mức tăng trưởng cao có thể làm giãm bớt sự cách

biệt về tiền công giữa các nhóm công nhân lành nghề và chưa lành nghề, mà

điều này sẽ có lợi cho người nghèo; c) tăng trưởng cao có thể dẫn đến nguồn thu

từ thuế cao, điều này làm cho chính phủ có thể phân bổ ngân sách nhiều hơn

trong các dịch vụ xã hội như y tế, giáo dục và các phúc lợi xã hội khác do vậy có

lợi hơn cho người nghèo, người nghèo có nhiều cơ hội hơn để đầu tư vào nguồn

lực bản thân; d) khi nguồn vốn tích lũy gia tăng do tăng trưởng kinh tế cao,

nhiều nguồn quỹ có thể được thành lập, tạo điều kiện cho người nghèo vay để

Tuy nhiên, mức độ tác động của tang trưởng đến giảm nghèo tùy thuộc vào

bản thân của mức độ tăng trưởng cao hay thấp và mức độ bất bình đẳng trong thu

nhập (Fields, 2001). Tăng trưởng là điều kiện cần nhưng chưa đủ, cần phải có thêm

các yếu tố bổ trợ khác như: người nghèo cần phải tích lũy nguồn vốn tài sản để

tham gia vào tiến trình tăng trưởng; tăng trưởng cần phải trên diện rộng vào bao

gồm các lãnh vực trong xã hội và bao gồm người nghèo; cần có những trợ giúp của

chính phủ trong ngắn hạn cho các nhóm người dễ bị tổn thương.

Kênh trực tiếp thông qua tiếp cận với các dịch vụ tài chính: nhiều tài liệu và

tác giả kinh tế học tin rằng phát triển tài chính có thể trực tiếp đóng góp vào sự

giảm nghèo bằng cách cung cấp cho người nghèo những cơ hội tiếp cận với dịch vụ

đầu tư phát triển.

tài chính sâu và rộng hơn. Những bất cân xứng thông tin về tài chính tạo ra những

trở ngại về tín dụng, trói buộc người nghèo, không có nguồn lực tài chính để thực

hiện các dự án của họ, cũng như không có tài sản thế chấp để tiệp cận tín dụng. Một

hệ thống tài chính thực hiện chức năng của nó kém sẽ tạo ra bất bình đẳng thu nhập

cao hơn từ chổ chuyển dòng tài chính không cân bằng cho các doanh nghiệp thiếu

vốn. Phát triển tài chính giúp giảm chi phí thông tin và chi phí giao dịch, vì thế cho

phép các doanh nghiệp ít vốn có thể tiếp cận được nguồn bổ sung từ bên ngoài, cải

thiện sự phân bổ vốn, và tạo ra một tác động lớn đến người nghèo.

Fields (2001) tranh luận rằng sẽ đạt được nhiều hơn khi phát triển thị trường

tài chính và thị trường tín dụng bởi vì thị trường tín dụng kém phát triển sẽ làm cho

nghèo vẫn tiếp diễn, bất bình đẳng thu nhập cao hơn, và tang trưởng kinh tế thấp.

Thông qua tiếp cận tốt hơn với tín dụng, người nghèo được tạo cơ hội để tham gia

vào các hoạt động hiệu năng hơn, và nhờ đó tang được thu nhập của mình. Nhiều

nghiên cứu cho thấy rằng tại các nước đang phát triển đối tượng tìm kiếm các để

giảm nghèo là các doanh nghiệp vừa và nhỏ, siêu nhỏ, các hộ kinh doanh nhỏ tại

vùng nông thông và thành thị. Hình thành nhiềuc doanh nghiệp vừa và nhỏ cần

nhiều lao động, cung cấp nhiều công việc khác nhau là cách thức quan trọng nhất để

giảm nghèo. Tạo điều kiện cho các hộ nghèo tiếp cận lớn hơn với tín dụng cũng có

tác động quan trọng đặc biệt đến giảm nghèo. Tiếp cận với các dịch vụ tài chính

cũng giúp người nghèo có thể phản ứng tốt hơn đối với các cú sốc về kinh tế hoặc

sức khỏe, làm giảm khả năng rơi vào tình trạng nghèo đói khi những cú sốc đó diễn

ra.

2.3 Các nghiên cứu về vấn đề giảm nghèo thông qua phát triển tài chính

ở các nước đang phát triển trên thế giới

Các nghiên cứu trước chỉ ra rằng sự phát triển tài chính có thể ảnh

hưởng đến sự nghèo đói thông qua hai kênh: tác động trực tiếp thông qua việc

mở rộng khả năng tiếp cận tài chính và dịch vụ tài chính cho những người kém

may mắn và tác động gián tiếp chủ yếu thông qua tăng trưởng kinh tế. Điển hình

là một số nghiên cứu sau

Jalilian và Kirkpatrick (2002) và World (2001) xem xét mối liên hệ giữa

phát triển tài chính, tăng trưởng kinh tế và giảm nghèo. Đầu tiên tác giả xem xét

phát triển tài chính ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế và sau đó kiểm tra những

gì tăng trưởng kinh tế tác động đến mức độ giảm nghèo trên cơ sở mở rộng ý

nghĩa kinh tế của khái niệm phát triển tài chính, bao gồm cả tiền và tài sản gần

như tiền, vốn hóa thị trường, hoặc tín dụng tư nhân trong nghiên cứu thực

nghiệm của họ. Mục tiêu bài nghiên cứu của các tác giả này là xem xét liệu sự

phát triển của khu vực tài chính có thể góp phần vào mục tiêu giảm nghèo ở các

nước đang phát triển hay không. Các kết quả nghiên cứu của bài nghiên cứu cho

thấy hệ thống tài chính hoạt động tốt có thể tăng cường năng suất của người

nghèo bằng cách cung cấp cho họ quyền tiếp cận tới dịch vụ tài chính, đặc biệt là

đối với tín dụng chính thức, qua đó, tăng cường tài sản sản xuất của người nghèo

và tăng tiềm năng để kiếm được sinh kế bền vững. Sự khác nhau của các định

chế trong phạm vi tài chính hoàn toàn không ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đói

của xã hội. Bài nghiên cứu cung cấp cơ sở vững chắc để tiến hành nghiên cứu

sâu về các chính sách và chương trình tài chính cụ thể để đạt mục tiêu giảm

nghèo ở các nước có thu nhập thấp.

Beck và cộng sự (2007) cho rằng sự phát triển trong lĩnh vực tài chính mở

ra cánh cửa thị trường tài chính cho một phần lớn dân số của đất nước và lợi

nhuận của ngành này cũng được hưởng bởi phần lớn người dân, và do vậy,

người nghèo cũng được hưởng một phần tương ứng. Honohan (2004) cho thấy

rằng việc mở rộng kênh tín dụng tư nhân có thể gia tăng thu nhập cho các nhóm

nghèo nhất và giảm bất bình đẳng thu nhập. Tác giả cũng nghiên cứu sự liên

quan giữa độ sâu tài chính, được đo lường bằng tín dụng tư nhân và tỉ lệ đói

nghèo bằng cách sử dụng dữ liệu của 70 nước đang phát triển. Ông nhận thấy

rằng chiều sâu tài chính có ảnh hưởng tiêu cực với tỷ lệ nghèo, thậm chí sau khi

kiểm soát đối với thu nhập trung bình bằng cách loại trừ nhóm 10% thu nhập cao

nhất và khử lạm phát. Bên cạnh tác động trực tiếp, phát triển tài chính cũng đóng

góp gián tiếp đến việc giảm thiểu nghèo thông qua tác động của nó lên tăng

trưởng kinh tế. Phát triển tài chính thúc đẩy tăng trưởng kinh tế kéo theo đó là

giảm nghèo (Beck và cộng sự, 2008; Jeanneney và Kpodar, 2011).

McKinnon (1973) giả định rằng các trung gian tài chính khá hữu ích cho

người nghèo, ngay cả khi họ không cung cấp tín dụng, bởi vì họ cung cấp cơ hội

tiết kiệm sinh lợi. Phát triển lĩnh vực tài chính không chỉ cung cấp tín dụng cho

người nghèo mà còn tạo ra cơ hội tiết kiệm cho họ. Các trung gian tài chính giúp

xây dựng vốn bằng cách tích lũy rải rác tiết kiệm và cho phép người nghèo vay

tiền từ khoản tiết kiệm tích lũy này để bắt đầu doanh nghiệp nhỏ, cuối cùng giảm

nghèo bằng việc tạo nhiều việc làm hơn và thu nhập cao hơn (DFID, 2004).

Greenwood và Jovanovich (1989) lập luận rằng tồn tại mối quan hệ phi

tuyến hình chữ U đảo ngược trong mối quan hệ giữa bất bình đẳng về thu nhập

và phát triển khu vực tài chính - khi hệ thống tài chính bắt đầu phát triển chỉ là

một rất ít cá nhân và doanh nghiệp, những người giàu có, có khả năng tiếp cận

tài chính cho các dự án có doanh thu cao. Greenwood và Jovanovic (1990) xây

dựng mô hình phi tuyến mô tả mối quan hệ giữa tài chính và sự không công bằng

trong xã hội, kết quả chỉ ra rằng, trong giai đoạn đầu của sự phát triển, người

nghèo không thể tiếp cận được các tổ chức trung gian tài chính, vì trước hết họ

bỏ ra một khoản chi phí không nhỏ và họ không thể mạo hiểm sử dụng tiết kiệm

cho khoản kinh phí này. Chỉ những người giàu có mới có thể gia nhập các dịch

vụ tài chính dẫn đến người giàu càng giàu, người nghèo vẫn nghèo và bất bình

đẳng xã hội càng gia tăng. Tuy nhiên, theo thời gian, Greenwood và Jovanovic

cũng chỉ ra rằng, phân khúc nghèo tiếp cận tín dụng dễ hơn nhiều, điều này dẫn

đến một mối quan hệ theo đường cong hình chữ U ngược giữa bất bình đẳng thu

nhập và phát triển tài chính. Năm 1970, Ngân hàng Grameen ở Bangladesh là tổ

chức tài chính vi mô đầu tiên xuất hiện được thành lập bởi Mohammad Yunus,

với mục tiêu đặc biệt là cung cấp dịch vụ tài chính cho người nghèo, đặc biệt là

tín dụng, để giảm nghèo. Từ năm 2002 đến năm 2011, danh mục cho vay của các

tổ chức tài chính vi mô ở các nước đang phát triển đã tăng hơn 1,7% và số lượng

khách vay chủ động tăng 4 lần (Donou-Adonsou và Sylwester, 2016). Việc tiếp

cận tín dụng dễ dàng thông qua các tổ chức tài chính vi mô có vẻ sẽ giúp hộ gia

đình thu nhập thấp tăng cơ hội đầu tư vào giáo dục, sức khỏe và cả kỹ thuật mới,

từ đó giảm tình trạng nghèo của họ và rút ngắn khoảng cách giàu nghèo trong xã

hội.

Galor và Moav (2004) cho thấy việc phát triển tài chính sẽ làm giảm bớt

những rào cản tín dụng, tạo cơ hội mang lại lợi nhuận cho những người có thu

nhập thấp. Bài báo trình bày cách tiếp cận cho rằng tồn tại một bất bình đẳng về

thu nhập trong quá trình phát triển công nghiệp hóa. Trong giai đoạn đầu của quá

trình công nghiệp hóa, nguồn vốn vật chất là nguồn lực giúp tăng trưởng kinh tế

chính, tuy nhiên những nguồn lực này lại rơi vào những cá nhân có nhiều vốn và

sử dụng để tiết kiệm nhiều hơn. Ở những giai đoạn phát triển sau này, khi nguồn

vốn con người được nâng cao, nhân lực được bổ sung nhiều kỹ năng tốt, nguồn

vốn con người lại trở thanh động lực cho sự phát triển kinh tế. Khi thu nhập tăng

lên, hạn chế tín dụng giảm dần, sự khác biệt về tỷ lệ tiết kiệm giảm, và ảnh

hưởng của sự bất bình đẳng lên tăng trưởng kinh tế trở nên không đáng kể.

Một số nghiên cứu (Banerjee và Newman, 1993, Aghion và Bolton, 1997)

đã khẳng định rằng sự không hoàn hảo trong hệ thống tài chính tạo ra những

ràng buộc về tín dụng, ảnh hưởng chủ yếu đến người nghèo vì họ không giữ các

tài sản thế chấp và tín dụng để tiếp cận tín dụng ngân hàng, do đó không thể tiếp

cận nguồn lực để tài trợ cho dự án của họ. Phát triển trong lĩnh vực tài chính có

thể cải thiện hiệu quả của việc phân bổ vốn bằng cách giảm khoảng cách thông

tin, cho phép người nghèo có được nguồn tài chính hỗ trợ từ bên ngoài và từ

quan điểm này phát triển tài chính có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc

giảm nghèo.

Odhiambo (2010a) khi kiểm tra mối quan hệ nhân quả theo thời gian giữa

phát triển khu vực tài chính và giảm nghèo cho Kenya đã sử dụng một mô hình

ba biến bằng cách thêm vào biến tỷ lệ tiết kiệm. Nghiên cứu tìm thấy một mối

tương quan giữa phát triển tài chính đến nghèo đói cả trong ngắn và dài hạn.

Hơn nữa, Odhiambo (2010b) phân tích mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài

chính và giảm nghèo ở Zambia từ năm 1969 đến năm 2006 bằng cách sử dụng

mô hình ARDL. Tác giả xem xét hiệu quả của ba biến đại diện cho phát triển tài

chính - M2 / GDP, tín dụng / GDP cá nhân và tài sản ngân hàng trong nước - cho

mức tiêu dùng đầu người (biến đại diện nghèo đói). Bằng cách sử dụng mô hình

hiệu chỉnh sai số, nghiên cứu kết luận rằng phát triển tài chính có tác động nhân

quả đến giảm đói nghèo khi sử dụng tín dụng tư nhân và tài sản ngân hàng trong

nước làm biến đại diện cho phát triển tài chính, ngược lại, tình trạng đói nghèo

lại có tác động quan hệ nhân quả đối với phát triển tài chính khi M2 / GDP được

sử dụng làm một biến đại diện. Inoue và Hamori (2012) đã phân tích vai trò của

sự phát triển tài chính trong nghèo đói giảm ở Ấn Độ. Nghiên cứu sử dụng dữ

liệu bảng cân đối không cân bằng cho 28 bang của Ấn Độ và các lãnh thổ liên

bang bao gồm bảy khoảng thời gian (1973, 1977, 1983, 1987, 1993, 1999 và

2004) bằng cách sử dụng mô hình GMM. Nghiên cứu sử dụng tỷ lệ nghèo đói

đại diện cho mức độ nghèo đói và hai biến đại diện phát triển tài chính; giá trị tín

dụng và giá trị nợ của mỗi tiểu bang. Nghiên cứu kết luận rằng phát triển tài

chính làm giảm đáng kể nghèo đói, được kiểm soát bởi sự mức độ mở cửa giao

dịch quốc tế, tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng kinh tế.

Quartey (2005) đã kiểm tra sự tương quan giữa phát triển tài chính, huy

động tiết kiệm và đói nghèo ở Ghana từ năm 1970 đến năm 2001. Bằng cách sử

dụng kiểm định nhân quả, ông thấy rằng sự phát triển tài chính, được đo bằng tỷ

lệ tín dụng cá nhân trên GDP, có tác động nhân quả Granger lên việc giảm

nghèo, được đo bằng mức tiêu dùng bình quân đầu người, mặc dù nó không có

ảnh hưởng nhân quả Granger đến huy động tiết kiệm. Ngoài ra, hiệu quả tức thời

của phát triển của khu vực tài chính đối với giảm nghèo là tích cực nhưng không

đáng kể.

Shenggen Fan, Xiaobo Zhang, và Neetha Rao (2009), đã nghiên cứu về

chi tiêu công, tốc độ tăng trưởng và giảm nghèo ở nông thôn nước Uganda. Tác

giả dựa trên kết quả nghiên cứu nêu bật những ý nghĩa cho các ưu tiên đầu tư

trong tương lai của chính phủ, và chỉ ra hạn chế và hướng nghiên cứu trong

tương lai. Dữ liệu được sử dụng là dữ liệu cấp huyện cho năm 1992, 1995 và

1999, nghiên cứu này đã phát triển một mô hình phương trình đồng thời ước

lượng tác động của các loại hình chính quyền khác nhau chi tiêu cho tăng trưởng

nông nghiệp và đói nghèo ở nông thôn ở Uganda. Kết quả cho thấy hầu hết đầu

tư của chính phủ, như dịch vụ nông nghiệp, cơ sở hạ tầng nông thôn, nông thôn

giáo dục, y tế, góp phần tăng trưởng năng suất nông nghiệp và giảm ở nông thôn

nghèo. Tuy nhiên, sự khác biệt về tác động biên của các dịch vụ này đối với sản

xuất và đói nghèo giảm đáng kể, giữa các loại chi tiêu khác nhau và giữa các

vùng.

Tuy nhiên, các nước đang phát triển đang phải đối mặt với những thất bại

trong thị trường tài chính như thông tin bất đối xứng và chi phí cố định quá mức

liên quan đến một khoản vay tín dụng nhỏ (Stiglitz, 1993). Stiglitz và Weiss

(1981) đề cập đến những sai sót này tạo ra nguy cơ về đạo đức và mặt trái ở dưới

phát triển thị trường tài chính và do đó ngăn cản việc vay mượn từ các tổ chức

tài chính chính thức để đầu tư vào lợi nhuận hoạt động. Haber (2005) nói rằng

chủ yếu là những người có liên quan về chính trị sẽ được hưởng lợi từ phát triển

hệ thống tài chính và chỉ một ít người được lựa chọn sẽ nhận nhiều vốn hơn so

những người khác. Sự tước đoạt tài chính này được coi là một trong những yếu

tố quyết định cuối cùng của sự nghèo đói (Levine, 2008). Kunieda và cộng sự

(2011) thấy rằng hội nhập tài chính trầm trọng thêm sự bất bình đẳng thu nhập

bằng cách làm lợi cho những người có đặc quyền nhất.

Jeanneney và Kpodar (2011) kết luận rằng ở một số nước, ảnh hưởng tích

cực của tăng trưởng kinh tế lên các hộ gia đình nghèo bị suy giảm hoặc thậm chí

hoàn toàn không đáng kể bởi sự gia tăng bất bình đẳng có thể đi kèm với sự tăng

trưởng kinh tế. Tuy nhiên, bất ổn tài chính còn làm tình trạng nghèo tồi tệ hơn.

Stewar và cộng sự (2010) đã nghiên cứu “Tác động của tài chính vi mô

đối với người nghèo là như thế nào - bằng chứng từ vùng Sahara Châu phi”, các

tác giả kết luận chung rằng một số người sẽ nghèo hơn bởi tài chính vi mô, đặc

biệt là các khách hàng tín dụng nhỏ. Điều này có vẻ là bởi vì: họ tiêu dùng nhiều

hơn thay vì đầu tư vào tương lai của họ - mặc dù đây có thể là mục tiêu của các

chương trình tín dụng khuyến khích tiêu dùng nhiều hơn là đầu tư; việc kinh

doanh không tạo ra đủ lợi nhuận để trả lãi suất cao; đầu tư của họ vào khía cạnh

dài hạn (chẳng hạn như giáo dục của con cái) mà thu nhập trong tương lai này

không đủ nhanh để trả lại nợ. Tác giả cũng khẳng định một số bằng chứng cho

thấy tài chính vi mô cho phép người nghèo được đối phó tốt hơn với những cú

sốc, nhưng điều này không phổ biến. Tài chính vi mô cần tập trung vào cung cấp

khoản vay cho một số doanh nhân tiểm năng cụ thể hơn là việc đối xử với tất cả

mọi người giống nhau.

Classes và Feijen (2007) cho rằng các trung gian tài chính có thể làm

giảm nguy cơ rơi vào cảnh nghèo đói và giúp đối phó với những cú sốc kinh tế-

xã hội cũng như giảm thiểu thất thoát và tổn thương cho bất kỳ tình huống xấu

nào bằng cách cung cấp các dịch vụ như bảo hiểm, cho vay đặc biệt, và tiết

kiệm. Khá nhiều nghiên cứu trước tán thành việc phát triển tài chính đóng góp

trực tiếp đến việc giảm nghèo ở các quốc gia: thông qua những cách thức trực

tiếp như tiết kiệm, dịch vụ bảo hiểm và tín dụng giúp gia tăng năng suất của

những tài sản hiện có của người nghèo bằng cách đầu tư vào kỹ thuật mới, hoặc

đầu tư vào giáo dục và sức khỏe. Cuối cùng, một hệ thống tài chính bị gián đoạn

gây ra bất bình đẳng về thu nhập trong xã hội bằng cách phân phối vốn một cách

không cân xứng và ngăn cản các nhà đầu tư thiếu hụt tài chính tiếp cận dòng

vốn.

Khandker và Pitt (2003) đã kiểm tra tác động của tài chính vi mô đối với

việc giảm nghèo khi sử dụng bảng điều tra hộ gia đình từ Bangladesh. Cụ thể

hơn, họ đã xem xét các vấn đề như liệu các tác động của tài chính vi mô có thấm

vào đâu hoặc đông đúc theo thời gian, cho dù các chương trình tạo ra các tác

động bên ngoài và liệu các tác động ước tính của tài chính vi mô được tìm thấy

sớm hơn với mặt cắt ngang phân tích dữ liệu có thể được xác nhận bằng một

phương pháp thay thế. Họ tìm thấy một giảm hiệu quả lâu dài của tài chính vi

mô cũng như khả năng bão hòa từ các khoản vay tài chính vi mô. Bài báo này sử

dụng cùng một bảng dữ liệu của hộ gia đình để giải quyết các vấn đề liên

quan,tập trung vào tác động giảm nghèo của TCVM. Đầu tiên, nó kiểm tra cho

dù hộ gia đình và các yếu tố cá nhân như đất đai và ảnh hưởng giáo dục nhu cầu

của một hộ gia đình đối với khoản vay trong các chương trình TCVM mà các

quyết định vay mượn và vay mượn được thực hiện bởi một nhóm. Thứ hai, bài

báo đánh giá liệu tài chính vi mô có làm giảm nghèo và nếu có thì giới hạn của

giảm nghèo thông qua tài chính vi mô. Thứ ba, nó kiểm tra sự lan truyền ảnh

hưởng của tài chính vi mô, để xác định liệu chương trình có lợi cho các hộ gia

đình hay không ngoài những người tham gia. Cuối cùng, nó kiểm tra hiệu quả

đói nghèo chung của tài chính vi mô để xác định liệu có một tác động cấp độ xã

hội của tài chính vi mô về giảm nghèo.

Chowdhury (2009) nghi ngờ về hiệu quả của các tổ chức tài chính vi mô

do tính chất tìm kiếm lợi nhuận của các tổ chức tài chính này. Ông lập luận rằng

tài chính vi mô, mặc dù nó cung cấp một mạng lưới an toàn và có thể kích thích

tiêu dùng trong xã hội, nhưng cá nhân vay tiền cần có những kỹ năng kinh doanh

và tiếp nhận thông tin để mở rộng kinh doanh và tạo việc làm, một yêu cầu khá

khó đối với phân khúc nghèo. Các tổ chức tài chính phi lợi nhuận phần lớn đã bỏ

qua các phân khúc thấp hơn của thị trường. Các tổ chức chính thống này đã tìm

kiếm giá trị chủ yếu từ những khách hàng có giá trị cao cư trú ở khu vực thành

thị trong khi đa số người nghèo sống trong nông thôn ở các nước đang phát triển.

Vì vậy, thay vào đó chỉ tập trung vào tài chính vi mô, thiết kế các tổ chức tài

chính chuyên dụng do nhà nước quản lý như một phần của phát triển một khu

vực tài chính tổng thể cũng cần phải là một phần của nỗ lực giảm nghèo. Sự

quản lý và các bài học kinh nghiệm từ các tổ chức TCVM thành công có thể

cung cấp những đầu vào có giá trị cho việc thiết kế các các tổ chức tài chính cho

doanh nghiệp nhỏ và vừa và ngành nông nghiệp. Nói tóm lại, trong khi các tổ

chức phi chính phủ đang có những đóng góp quý báu cho việc giảm nghèo bằng

cách cung cấp tín dụng nhỏ cho người nghèo, nhà nước không thể hủy bỏ vai trò

của mình việc thiết kế và vận hành một hệ thống tài chính để đáp ứng nhu cầu

của nhóm cần vốn trong các lĩnh vực không chính thức và nông nghiệp. Điều

này rất quan trọng để đảm bảo rằng tăng trưởng tài chính để tối đa hóa tác động

của nó đối với giảm nghèo.

De Janvry và Sadoulet (2000) nghiên cứu tác động của tăng trưởng kinh tế

đến mức độ nghèo đói của 12 nước ở Mỹ Latin trong giai đoạn từ 1970 đến

1994. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, mặc dù tăng trưởng kinh tế làm giảm

nghèo ở cả thành thị và nông thôn về mặt bình quân, nhưng những tác động tiêu

cực khi có suy thoái mạnh hơn nhiều so với tác động tích cực.

Banerjee và cộng sự (2009); Kaboski và Townsend (2011); Attanasio và

cộng sự (2011); Cr’epon và cộng sự (2011); Karlan và Zinman(2010) đánh giá

hiệu quả tài chính vi mô ở Ấn độ, Thái Lan, Mông Cổ, Maroc và Phillippines.

Các tác giả sử dụng mô hình để định lượng tác động của tài chính vi mô đối với

các biện pháp kinh tế vĩ mô chính phát triển, đầu ra, vốn, TFP, tiền lương và lãi

suất. Kết quả phần lớn lợi ích thu được từ sự phân bổ vốn tập trung vào doanh

nhân, những sự lựa chọn tốt hơn trong kinh doanh. Tương tự như vậy, Copestake

và Williams (2011) lập luận rằng tổ chức tài chính vi mô tự mình không thể

mang lại sự tăng trưởng kinh tế bền vững và xóa đói giảm nghèo cho những

vùng sâu vùng xa, hoặc có những lựa chọn thiên vị làm giảm ảnh hưởng tích cực

của tổ chức tài chính vi mô lên phúc lợi của hộ gia đình.

Zahonogo (2017) xem xét lại vai trò của khu vực tài chính đối với đói

nghèo và đóng góp vào các nghiên cứu trước bằng cách phân tích thực nghiệm

các hiệu ứng ngưỡng và kiểm tra các tuyến không tuyến tính trong mối quan hệ

nghèo đói phát triển tài chính dựa trên dữ liệu bảng cho các nước châu Phi cận

Sahara. Kết quả ước lượng dựa trên mô hình nghèo, sử dụng dữ liệu của 42 nước

châu Phi cận Sahara trong giai đoạn 1980-2012. Kết quả thực nghiệm cho thấy

rằng tồn tại một ngưỡng phát triển tài chính, dưới mức ngưỡng thì phát triển tài

chính có tác động bất lợi cho người nghèo và trên mức đó, phát triển tài chính sẽ

làm giảm nghèo đói của các quốc gia tại Sahara – Châu Phi. Hơn nữa, ngoài việc

nghiên cứu các tác động trực tiếp và gián tiếp của phát triển tài chính thể hiện

trong các nghiên cứu trước, tác giả còn bổ sung thêm các kênh khác thông qua

đó phát triển tài chính có thể ảnh hưởng đến giảm nghèo, ví dụ như mở cửa

thương mại và giáo dục.

Các nền kinh tế trên thế giới đều cố gắng để có thể thu lợi từ các tổ chức

thuộc lĩnh vực tài chính, cố gắng tối ưu hóa các tổ chức tài chính trong nỗ lực

phát triển kinh tế. Đa số các kết quả nghiên cứu trước đây (Bencivenga và Smith,

1991; King và Levin, 1993) đều gần như thống nhất vào sự tồn tại của một hiệu

ứng tích cực đáng kể của phát triển tài chính lên tốc độ tăng trưởng kinh tế, từ đó

góp phần giảm nghèo. Rõ ràng, các nhà nghiên cứu đang tìm tòi ảnh hưởng của

tài chính đến tình trạng giảm thiểu nghèo của các nền kinh tế thông qua tăng

trưởng mà đã bỏ qua sự tác động trực tiếp của phát triển tài chính đến xóa đói

giảm nghèo thông qua kênh tín dụng, tiết kiệm, dịch vụ bảo hiểm (Dhrifi, 2013).

Do đó, việc đánh giá tác động trực tiếp của phát triển tài chính lên khả năng

giảm nghèo là hoàn toàn cần thiết.

2.4 Các nghiên cứu về vấn đề giảm nghèo thông qua phát triển tài chính

tại Việt Nam

Tại Việt Nam cũng có nhiều tác giả thực hiện nghiên cứu về phát triển tài

chính, tăng trường kinh tế và ảnh hưởng của nó đến việc giảm nghèo. Điển hình

là các nghiên cứu sau :

Nguyen và Anwar (2009) sử dụng kỹ thuật ước lượng mô-men tổng quát

(Generalized Method of Moment - GMM) với dữ của 61 tỉnh, thành phố ở Việt

Nam trong giai đoạn 1995-2006 để đánh giá tác động của phát triển tài chính đến

tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu sử dụng số liệu hàng quý theo thời gian từ 1995

đến 2006 để kiểm tra mối liên hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng

trưởng kinh tế. Trong mô hình nghiên cứu này, GDP thực trên đầu người là một

biến phụ thuộc. Các tác động tài chính như nợ thanh khoản của hệ thống tài

chính, tín dụng cho khu vực tư nhân, tổng tín dụng nội địa, lãi suất biên, chỉ số

tiêu dùng và các nguồn lực kinh tế như vốn tích lũy và nguồn lực lao động của

nền kinh tế là các biến độc lập. Để tìm kiếm mối quan hệ giữa tài chính và tăng

trưởng, tác giả đã sử dụng hai mô hình. Mô hình thứ nhất bao gồm cả yếu tố tăng

trưởng kinh tế và phát triển tài chính để kiểm tra mối liên hệ này và mô hình thứ

hai chỉ chứa các biến tài chính như các biến độc lập ảnh hưởng đến tốc độ tăng

trưởng kinh tế. Sự phân chia yếu tố tài chính trong mô hình thứ hai ra khỏi yếu

tố tăng trưởng kinh tế trong mô hình đầu tiên làm rõ tác động của các yếu tố tài

chính đối với tăng trưởng kinh tế. Bằng cách sử dụng kỹ thuật bình phương bình

phương nhỏ nhất, giả thuyết về mối quan hệ giữa tài chính và tăng trưởng được

kiểm tra. Kết quả phù hợp với giả thuyết: phát triển tài chính có tác động tích

cực đến tăng trưởng kinh tế đối với Việt Nam trong cả hai mô hình.

Nguyễn Thị Liên Hoa, Lê Trung Hiếu, Lê Nguyên (2015) đã thực hiện

nghiên cứu mối quan hệ giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế - bẳng

chứng thực nghiệm từ các nước Châu Á. Từ các nghiên cứu của các tác giả khác

vế phát triển kinh tế và tăng trưởng kinh tế đã cho thấy đây mối quan hệ nhân

quả tuy nhiên lại có điểm khác biệt giữa các vùng quốc gia và các nhóm nước

phân loại theo mức thu nhập trong chiều hướng tác động giữa phát triển tài chính

và tăng trưởng kinh tế. Mục tiêu chính của bài nghiên cứu này là các tác giả

muốn xác định mối quan hệ nhân quả giữa phát triển tài chính và tăng trưởng

kinh tế giữa các nhóm quốc gia châu Á được phân loại theo vùng địa lý và thu

nhập. Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 26 quốc gia châu Á trong giai đoạn từ

năm 1985 – 2013. Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng mô hình tự hồi quy véc

tơ VAR cho dữ liệu bảng và thực hiện ba kiểm định : phân rã phương sai, kiểm

định nhân quả Granger và hàm phản ứng xung tổng quát. Nghiên cứu cũng phân

chia mẫu thành các nhóm quốc gia có thu nhập trung bình – thấp và cao. Kết quả

của kiểm định nhân quả Granger cho thấy tồn tại mối quan hệ nhân quả hai chiều

giữa phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở vùng Đông Á. Trong khi đó,

nhóm thu nhập cao lại không tồn tại mối quan hệ nhân quả này mà chĩ có các

yếu tố khu vực sản xuất vật chất tác động đến tăng trưởng kinh tế. Bên cạnh đó,

kết quả của phân rã phương sai cho thấy vai trò quan trọng của phát triển tài

chính đối với tăng trưởng kinh tế ở nhóm thu nhập thấp trong cả dài hạn và ngắn

hạn. Kết quả này trái ngược ở nhóm thu nhập cao khi mà yếu tố khu vực sản

xuất vật chất lại đóng vai trò quan trọng hơn. Kết quả của các tác giả này được

khẳng định một lần nữa thông qua hàm phản ứng xung tổng quát.

Chu Minh Hoi & Le Quoc Hoi (2012) nghiên cứu mối quan hệ giữa phát

triển tài chính và bất bình đẳng về thu nhập bằng cách sử dụng phân tích định

lượng với số liệu của 59 tỉnh, thành phố trong bốn năm 2002, 2004, 2006 và

2008. Số liệu tài chính là từ báo cáo của các doanh nghiệp tại Việt Nam thông

qua các cuộc điều tra do Tổng cục Thống kê thực hiện từ năm 2003 đến 2009,

trong khi đó hệ số Gini – hệ số dùng để biểu thị độ bất bình đẳng trong thu nhập

trên nhiều vùng miền, tầng lớp của một đất nước - được tính từ cuộc khảo sát

mức sống của các hộ gia đình Việt Nam. Dữ liệu về mức sống hộ gia đình năm

2002 được khảo sát từ 29.530 hộ gia đình, dữ liệu năm 2004, 2006 và năm 2008

được khảo sát từ 9.189 hộ gia đình. Tỷ lệ đói nghèo và GDP trên đầu người, giá

trị nhập khẩu và xuất khẩu để tính mức độ mở cửa thương mại và phát triển tài

chính được trích ra từ báo cáo thống kê hàng năm của 64 tỉnh và thành phố. Tác

giả sử dụng cả mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên để tìm

kết quả vì mô hình tác động cố định có lợi thế là có thể giải quyết vấn đề về các

biến số không được quan sát theo thời gian có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc

còn mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên có thể bao gồm các biến thời gian vào mô

hình, và nó cho phép chúng ta suy ra kết quả kinh tế lượng của một quần thể lớn

hơn từ một mẫu nhỏ dữ liệu. Tác giả đã sử kỹ thuật phân tích định lượng bằng

mô hình hồi quy 2 giai đoạn (2SLS) và xử lý số liệu cấp hộ gia đình từ ba cuộc

điều tra mức sống năm 2004, 2006 và 2008 cũng cho thấy, tiếp cận tài chính có

tác động đáng kể tới tăng thu nhập của hộ. Kết quả này hàm ý rằng, nếu chính

sách phát triển thị trường tài chính trú trọng vào yếu tố làm tăng khả năng hòa

nhập tài chính (financial inclusion), tức cho phép nhiều người có thể vay vốn đầu

tư cho giao dục hoặc sản xuất, kinh doanh, đặc biệt là cho các đối tượng người

nghèo, người có thu nhập thấp, thì nó không chỉ có vai trò thúc đẩy tăng trưởng,

mà còn có khả năng trở thành một công cụ chính sách hữu hiệu trong việc giảm

khoảng cách thu nhập giữa các nhóm người trong xã hội. Tuy nhiên, thực thế

cho thấy rằng các đối tượng nghèo và thu nhập thấp, ngoài tín dụng chính sách,

rất khó có thể tiếp cận tín dụng trên thị trường chính thức.

Như vậy, có thể thấy rằng có rất nhiều các công trình nghiên cứu thực

nghiệm trên thế giới cũng như ở Việt Nam, ảnh hưởng của phát triển tài chính

đến tăng trưởng kinh tế và tác động đến giảm nghèo. Tùy vào trình độ phát triển

kinh tế, chất lượng thể chế mà phát triển tài chính có thể tác động tới giảm nghèo

theo các chiều hướng khác nhau. Mục tiêu của bài nghiên cứu là nhằm xác định

ảnh hưởng của phát triển tài chính đến việc giảm nghèo ở các nước đang phát

triển.

Nội dung chương này trình bày mô hình nghiên cứu, cách thức ước lượng hệ

số trong mô hình, và dữ liệu sử dụng để phân tích.

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU

3.1 Mô hình lý thuyết nghiên cứu

Mô hình hồi quy tổng thể đối với dữ liệu dạng bảng có thể được viết như

Yit = Xit + i + uit (1)

với i = 1,…,N và t = 1,2, ... .T

Trường hợp Xit là ma trận cấp 1 * K chứa các biến quan sát được có thể

thay đổi theo thời gian hoặc theo cá nhân. Ngoài tên gọi là tác động không quan

sát được, có nhiều tên khác được gán cho αi trong các ứng dụng: thành phần

không quan sát được, biến tiềm ẩn và sự không đồng nhất không quan sát được;

đại diện cho hiệu ứng cá nhân hoặc sự không đồng nhất giữa các cá nhân. Các cá

nhân ở đây có thể được có thể được hiểu là các gia đình, công ty, thành phố. Các

uit được gọi là những sai số hệ thống vì chúng có thể những thay đổi theo t cũng

như theo i.

Ở đây, phải có sự lựa chọn quan trọng giữa việc xem αi là cố định hoặc

ngẫu nhiên, do đó trong cùng một trường hợp, nó được gọi là các mô hình hỗn

hợp. Chúng ta có thể cần phải cho rằng uit có phân phối chuẩn với trung bình 0

và phương sai 2. Vì vậy, mô hình tuyến tính điển hình có cả thành phần cố định

và ngẫu nhiên.

3.1.1 Mô hình tác động cố định và mô hình tác động ngẫu nhiên

Giả định rằng tất cả các tác động của các yếu tố không quan sát được lên

Y cho đối tượng i (không thay đổi theo thời gian) là một tham số cố định. Khi

đó, mô hình tác động cố định có thể được viết lại:

Yit = Xit + 1D1+ 2D2+…+ NDN+ uit (2)

trong đó, Di là biến giả đại diện cho cá nhân thứ i.

Nhược điểm của mô hình nhân tố tác động cố định được sử dụng khi

nghiên cứu chỉ tập trung vào phân tích ảnh hưởng của các biến thay đổi theo thời

gian. Tuy nhiên, mô hình tác động cố định giả định rằng có một yếu tố nào đó

giữa các cá thể có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến

độc lập, hay nói cách khác, nó cho phép các biến đặc trưng cho từng các nhân

không quan sát được có thể tương quan với biến độc lập trong mô hình.

Khác với mô hình tác động cố định, mô hình ngẫu nhiên giả định các đặc

trưng của cá nhân không quan sát i là ngẫu nhiên. Khi đó, i + uit được gọi là

sai số tổng hợp. Trong trường hợp này, mô hình (1) ở trên sẽ có hiện tượng tự

tương quan. Nếu sử dụng phương bé nhất thì các ước lượng thu được từ mô hình

sẽ không còn là ước lượng hiệu quả nhất. Hơn nữa, các ước lượng của sai số

chuẩn và do đó thống kê t sẽ không còn chính xác. Do đó, phương pháp bình

phương bé nhất tổng quá được sử dụng để ước lượng các hệ số hồi quy trong

trường hợp. Một giả thiết quan trọng của mô hình tác động ngẫu nhiên là các đặc

trưng của cá nhân không được tương quan với biến độc lập trong mô hình, nếu

không, các ước lượng thu được sẽ bị chệch.

Ngoài hai phương pháp tác động cố định và tác động ngẫu nhiên, ước

lượng OLS thô (Pooled OLS) vẫn có thể sử dụng cho dạng dữ liệu bảng. Ước

lượng thô là ước lượng OLS trên tập dữ liệu thu được của các đối tượng theo

thời gian, do vậy nó xem tất cả các hệ số đều không thay đổi giữa các đối tượng

khác nhau và không thay đổi theo thời gian (Gujarati, 641).

3.1.2 Các kiểm định lựa chọn mô hình

Câu hỏi đặt ra là trong 3 mô hình, mô hình nào sẽ tốt hơn: ước lượng

OLS, mô hình tác động cố định hay mô hình tác động ngẫu nhiên.

Để so sánh giữa mô hình OLS và mô hình tác động cố định: kiểm định F

với giả thuyết HO cho rằng tất cả các hệ số đứng trước các biến giả Di đều bằng

0, nghĩa là không có sự khác biệt giữa các đối tượng hoặc các thời điểm, bác bỏ

giả thuyết HO với mức ý nghĩa cho trước sẽ cho thấy ước lượng tác động cố định

là phù hợp.

Để so sánh giữa mô hình OLS và mô hình tác động ngẫu nhiên: phương

pháp nhân tử Lagrange (LM) với kiểm định Breusch-Pagan được sử dụng. Giả

thuyết H0 là sai số không tồn tại tác động ngẫu nhiên: var(i) = 0. Như vậy, nếu

chấp nhận H0 của kiểm định, nghĩa là ước lượng OLS là phù hợp hơn so với mô

hình tác động ngẫu nhiên, ngược lại bác bỏ Ho ở mức ý nghĩa cho trước thì có

thể xem mô hình tác động cố định là một ước lượng phù hợp.

Nếu các ảnh hưởng cố định không thay đổi theo thời gian có tương quan

với các biến độc lập thì chúng ta cần sử dụng mô hình tác động cố định để đảm

bảo các ước lượng thu được không bị chệch do vấn đề nội sinh. Tuy nhiên, nếu

các tác ảnh hưởng cố định không tương quan với các biến độc lập, ước lượng tác

động ngẫu nhiên sẽ là ước lượng không chệch và hiệu quả hơn so với ước lượng

tác động cố định bởi ước lượng RE bổ sung ràng buộc về sự không tương quan

giữa các ảnh hưởng cố định với biến độc lập. Do đó, để lựa chọn giữa tác động

cố định và tác động ngẫu nhiên, chúng ta cần thiết phải kiểm tra sự tương quan

giữa các đặc trưng của từng cá nhân không quan sát được với các biến giải thích.

Kiểm định Hausman sẽ thực hiện việc kiểm tra này. Giả thuyết HO của kiểm

định Hausman rằng không có sự tương quan giữa các ảnh hưởng cố định với các

biến độc lập, nghĩa là nếu chấp nhận HO thì ước lượng tác động ngẫu nhiên là

phù hợp hơn so với tác động cố định.

3.2 Mô hình nghiên cứu và định nghĩa biến

Mô hình nghèo đói được đề xuất bởi Zahonogo (2017), để đo lường ảnh

hưởng của phát triển tài chính và một bộ các biến kiểm soát lên mức độ nghèo

đói của các quốc gia được thể hiện như sau:

𝑃𝑜𝑣𝑖𝑡 = 1𝐹𝐷𝑖𝑡 + 2𝑋𝑖𝑡 + 𝜗𝑡 + 𝜇𝑖 + 𝑖𝑡 (3)

với chỉ số i và t đại diện cho quốc gia và thời gian, 𝑃𝑜𝑣 là chỉ số nghèo đói, 𝐹𝐷là

chỉ số phát triển tài chính, X đại diện cho các biến kiểm soát, 𝜗𝑡 đại diện cho các

tác động theo thời gian không quan sát được, 𝜇𝑖 đại diện cho đặc trưng riêng của

từng quốc gia không quan sát được,  là nhiễu.

Dựa trên mô hình được phát triển bởi Zahonogo (2017), tác giả xây dựng

mô hình trong đó kiểm soát biến phân phối thu nhập, tốc độ tăng trưởng kinh tế,

mức độ mở cửađể đo lường tác động của phát triển tài chính đến mức độ nghèo

đói của các quốc gia. Mô hình thực nghiệm được đề nghị với các biến số cụ thể

như sau:

POVit = αi + 1FDit + 2ln(GDPit) + 3INFit +4TRADEit + U (4)

3.2.1 Mức độ nghèo (POV)

Theo Ngân hàng thế giới, khái niệm “nghèo đói” có thể tưởng tượng như

"sự thiếu thốn về hạnh phúc "(Gillis và cộng sự, 2000). Câu trả lời cho câu hỏi

thế nào là nghèo khá đa dạng vì “sự thiếu thốn hạnh phúc” có thể tự biểu hiện

dưới nhiều hình thức khác nhau trong xã hội như sở hữu nguồn tài nguyên không

đầy đủ, thu nhập quá ít hoặc nhu cầu cơ bản của con người như ăn uống, nơi ở,

nước sạch, tiếp cận với chăm sóc sức khoẻ không có khả năng được thỏa mãn.

Hơn nữa, tình trạng nghèo đói không phải là vĩnh viễn và có thể thay đổi theo

thời gian hoặc trên không gian. Giảm nghèo là mục tiêu chính mà Tổ chức ngân

hàng thế giới đã đề ra, và ít nhất là xóa đói giảm nghèo trên thế giới có thể mang

lại một số lợi ích: nhà ở tốt hơn và điều kiện sống, giảm tội phạm trong một xã

hội, cải thiện giáo dục, quản lý thiên tai tốt hơn, giảm nước và các bệnh liên

quan đến thực phẩm, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế toàn diện hơn hoặc tăng phúc

lợi tổng thể trong xã hội.

Nếu giảm nghèo được thực hiện bằng một số chính sách hoặc công cụ

nhất định, có các chỉ số về nghèo đói trong xã hội nhất định phải có, trên cơ sở

đó đưa ra các công cụ giảm nghèo, xây dựng các chính sách giảm nghèo hoặc đo

lường sự thành công của các công cụ hoặc chính sách trong giảm nghèo. Có thể

phân biệt thước đo nghèo đói thành hai nhóm. Nhóm đầu tiên coi người nghèo là

những người không có đủ thu nhập hoặc tiêu dùng cho những nhu cầu thiết yếu

cơ bản nhất của cuộc sống, trong khi nhóm thứ hai sử dụng thước đo nghèo đói

không liên quan đến thu nhập, nhưng liên quan đến các đặc điểm khác của mức

sống như khả năng của người dân thỏa mãn các nhu cầu thiết yếu về vấn đề đủ

lương thực, chỗ ở, y tế hoặc giáo dục. Về phân chia này, chúng ta có thể phân

biệt giữa thước đo đói nghèo dựa trên tiền tệ và thước đo đói nghèo không liên

quan đến thu nhập hoặc tiêu dùng. Gần đây, tồn tại một số nhà nghiên cứu

(Alkire và Santos, 2010a; Alkire và Foster, 2007) cố gắng đưa ra một chỉ số duy

nhất có thể đo được một vài khía cạnh vốn có trong định nghĩa nghèo đói như

quyền sử dụng điện, giáo dục, y tế, nước sạch, chất lượng của các tổ chức hoặc

số lượng tài sản của các hộ gia đình.

Trong bài nghiên cứu này, thước đo nghèo đói đầu tiên sẽ được sử dụng

để phân tích và kiểm tra tác động của sự phát triển tài chính đối với đói nghèo.

Lundberg và Squire (2003) xây dựng biến mức độ nghèo dựa trên thu nhập và

giá trị định mức. Một vài nghiên cứu khác sử dụng thu nhập đầu người hàng năm

hoặc tỷ lệ dân số có mức chi tiêu dưới 2$ hàng ngày làm thước đo cho mức độ

nghèo. Tuy nhiên, những thước đo mức độ nghèo dựa trên thu nhập ở trên không

phản ánh đầy đủ những khía cạnh khác của khái niệm nghèo đói (Dhrifi, 2013).

Ravallion (1997) chỉ ra rằng, chi tiêu tiêu dùng làm thước đo cho mức độ nghèo

sẽ ổn định hơn so với thu nhập. Do đó, trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng

biến đại diện cho mức độ nghèo của các quốc gia là tỷ lệ phần trăm dân số có

mức chi tiêu dưới 1.9$ một ngày dựa trên tỷ giá hối đoái điều chỉnh theo ngang

giá sức mua vào năm 2005.

3.2.2 Phát triển tài chính (FD)

Lĩnh vực tài chính bao gồm các thể chế khác nhau trong nền kinh tế từ

bán lẻ đến bán buôn, từ các cửa hiệu không chính thức đến các cửa hiệu chính

thức cung cấp tài chính dịch vụ cho người tiêu dùng, doanh nghiệp và các tổ

chức tài chính khác (DFID, 2004). Theo Levine (1997), hệ thống tài chính phát

triển có những mặt thuận lợi gồm:

- Tạo thuận lợi cho giao dịch, cung cấp công cụ quản lý rủi ro như bảo hiểm

rủi ro, đa dạng hoá và chia sẻ rủi ro.

- Giúp đỡ về phân bổ nguồn lực

- Có chức năng như một cơ quan giám sát và kiểm soát của các nhà quản lý

và công ty.

- Khuyến khích huy động tiết kiệm và cung cấp phương tiện trao đổi hàng

hoá và dịch vụ.

Cũng như đánh giá về sức khoẻ con người, sức khoẻ của khu vực tài chính

và sự phát triển phải được đánh giá thông qua càng nhiều kênh càng tốt để nắm

bắt tất cả các chiều của nó. Nhiều nghiên cứu cập nhật tập trung vào hiệu quả

của sự phát triển về tăng trưởng hoặc giảm nghèo chỉ tập trung vào tỷ lệ tín dụng

cá nhân trên GDP như là biến đại diện cho chiều sâu tài chính, tuy có thể nắm

bắt được quy mô của các khoản vay ngân hàng so với tổng thu nhập quốc nội

nhưng không tính đến các tổ chức khác có mặt trong khu vực tài chính. Ngoài ra,

nó không tính đến một khía cạnh khác của khu vực tài chính được đại diện bởi

thị trường chứng khoán. Ngoài thước đo tỷ lệ giữa tín dụng cá nhân và GDP, tín

dụng của khu vực tư nhân đối với GDP cũng được xem là chỉ số chính đo lường

sự phát triển của khu vực tài chính (Levin và cộng sự, 2000; Honohan, 2004). Tỷ

số này bằng giá trị của các khoản tín dụng cung cấp bởi các trung gian tài chính

cho khu vực tư nhân chia cho GDP. Thước đo này bao gồm tất cả các khoản tín

dụng phát hành cho khu vực tư nhân bởi tất cả các tổ chức tài chính khác ngân

hàng. Tỷ số tín dụng của khu vực tư nhân đối với GDP về cơ bản đưa ra cấp độ

của các tổ chức trung gian tài chính và đo lường các nguồn lực tài chính cung

cấp cho khu vực tư nhân thông qua các khoản vay, mua chứng khoán không theo

sở hữu và tín dụng thương mại. Trong bài nghiên cứu này, để đo lường mức độ

phát triển tài chính ở các quốc gia, tác giả sử dụng tỷ số giữa mức cho vay tín

dụng của các tổ chức tài chính so với GDP.

3.2.3 Các biến kiểm soát

Tăng trưởng kinh tế (GDP). Tốc độ tăng trưởng của GDP bình quân đầu

người được sử dụng để đại diện cho tăng trưởng kinh tế của các quốc gia. Tăng

trưởng kinh tế thể hiện sự thay đổi về lượng của nền kinh tế. Tuy vậy ở một số

quốc gia, mức độ bất bình đẳng kinh tế tương đối cao nên mặc dù thu nhập bình

quân đầu người cao nhưng nhiều người dân vẫn sống trong tình trạng nghèo khổ.

Để đo lường tăng trưởng kinh tế có thể dùng mức tăng trưởng tuyệt đối, tốc độ

tăng trưởng kinh tế hoặc tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm trong một giai

đoạn. Khi đó, logarit tự nhiên của GDP bình quân đầu người đại diện cho tốc độ

tăng trưởng GDP bình quân đầu người. GDP bình quân đầu người đạt được trong

quá khứ là cơ sở tài chính cho các hoạt động tiêu dùng, đầu tư, chi tiêu Chính

phủ, xuất - nhập khẩu,… đặt nền tảng cho sự tăng trưởng kinh tế trong hiện tại.

Lạm phát (INF) lạm phát là sự tăng mức giá chung của hàng hóa và dịch

vụ theo thời gian.[1] và sự mất giá trị của một loại tiền tệ. Khi so sánh với các

nước khác thì lạm phát là sự giảm giá trị tiền tệ của một quốc gia này so với các

loại tiền tệ của quốc gia khác. Theo nghĩa đầu tiên thì người ta hiểu lạm phát của

một loại tiền tệ tác động đến phạm vi nền kinh tế một quốc gia, còn theo nghĩa

thứ hai thì người ta hiểu lạm phát của một loại tiền tệ tác động đến phạm vi nền

kinh tế sử dụng loại tiền tệ đó là một yếu tố có cả tác động tích cực lẫn tiêu cực

đến nền kinh tế. Khi ở mức độ vừa phải hợp lí, lạm phát thể hiện các tác động

tích cực đến tăng trưởng và khi lên đến những mức độ cao, nó trở thành nhân tố

gây nguy hại cho nền kinh tế. Nhiều mô hình hồi quy tăng trưởng trước đây đã

sử dụng lạm phát như một biến giải thích quan trọng. Biến lạm phát được đưa

vào mô hình nhằm đại diện cho mức độ ổn định của nền kinh tế đến tình trạng

nghèo đói. Kpodar (2006) cho rằng lạm phát làm nghèo đói nghiêm trọng hơn vì

nó ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị thực tế của tài sản và sức mua của các hộ gia

đình.

Mức độ mở rộng thương mại (TRADE). Một nền kinh tế mở là một nền

kinh tế có giao dịch với các nền kinh tế khác. Nền kinh tế này trái với một nền

kinh tế đóng cửa trong đó không có xuất khẩu, không có nhập khẩu, không có

các dòng di chuyển vốn. Mức độ mở rộng thương mại được tính bằng tỷ lệ tổng

giá trị xuất nhập khẩu trên GDP của quốc gia đó, được dùng đại diện cho mức độ

mở cửa giao dịch của quốc gia. Nghiên cứu về ảnh hưởng của mức độ mở cửa

thương mại đối với tình trạng nghèo đói của các quốc gia cũng khá đa dạng.

Topalova (2007) sử dụng phương pháp hồi quy không gian và thấy rằng tự do

hóa thương mại từ năm 1987 đến năm 1997 đã làm gia tăng đói nghèo tại các

vùng ở Ấn Độ. Ngược lại, Porto (2006) sử dụng phương pháp tiếp cận phương

pháp khác nhau và thấy rằng mở rộng giao dịch thương mại ở Argentina có tác

động tích cực đến người nghèo. Bên cạnh đó, một vài nghiên cứu kết luận rằng,

ảnh hưởng của độ mở thương mại đến tình trạng nghèo đói của các quốc gia

hoặc vùng không có ý nghĩa về mặt thống kê (Khan and Bashir, 2013).

3.3 Dữ liệu nghiên cứu

Mẫu dữ liệu nghiên cứu chỉ gồm các nước đang phát triển nhằm giảm

thiểu tính không đồng nhất của mẫu và tránh những thủ tục thống kê cần thiết để

giải quyết vấn đề này. Hơn nữa, các quốc gia phát triển có hệ thống tài chính rất

đa dạng và phát triển, những chỉ số đánh giá sự phát triển của lĩnh vực ngân hàng

không thể đại diện cho phát triển tài chính ở các quốc gia này. Cuối cùng, yếu tố

quyết định và hậu quả của tài chính không ổn định không giống nhau giữa nhóm

nước đang phát triển và phát triển.

Dữ liệu được thu thập từ năm 2004 đến 2015 dưới dạng bảng cân bằng, do

đó các nước đang phát triển không đầy đủ dữ liệu sẽ không nằm trong danh sách

các nước trong bài nghiên cứu này. Mẫu sử dụng trong bài nghiên cứu của 36

nước đang phát triển là : Argentina, Armenia, Belarus, Bolivia, Brazil,

Colombia, Costa Rica, Czech Republic, Dominican Republic, Ecuador, El

Salvador, Estonia, Georgia, Honduras, Hungary, Indonesia, Kazakhstan, Kyrgyz

Republic, Latvia, Lithuania, Mexico, Moldova, Pakistan, Panama, Paraguay,

Peru, Poland, Romania, Russian Federation, Slovak Republic, Slovenia,

Tajikistan, Turkey, Thailand, Ukraine, Vietnam.

Dữ liệu về mức độ nghèo (POV) của một quốc gia trong bài nghiên cứu

này được tính là tỷ lệ phần trăm dân số có mức chi tiêu dưới 1.9$ một ngày dựa

trên tỷ giá hối đoái điều chỉnh theo ngang giá sức mua vào năm 2005. Dữ liệu

này được lấy tải xuống từ trang http://povertydata.worldbank.org/poverty/home/

Dữ liệu về phát triển tài chính (FD) trong bài này tác giả sử dụng tỷ số

giữa mức cho vay tín dụng của các tổ chức tài chính so với GDP. Dữ liệu này

củng với dữ liệu tăng trưởng kinh tế (GDP), lạm phát (INF) và mức độ mở rộng

thương mại (TRADE) được lấy từ trang web https://datacatalog.worldbank.org/

và web http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/povOnDemand.aspx.

Chi tiết về số liệu của các biến qua các năm của các nước nghiên cứu

được trình bày trong phụ lục.

CHƯƠNG 4: MỐI QUAN HỆ GIỮA PHÁT TRIỂN TÀI CHÍNH

VÀ MỨC NGHÈO

Nội dung chương bày trình bày kết quả nghiên cứu: phần thứ nhất là mô

tả tình hình tại các nước nghiên cứu thông qua các biến số trong mô hình. Phần

thứ hai trình bày kết quả ước lượng và lựa chọn mô hình.

4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

4.1.1 Biến chỉ số nghèo đói POV

Kết quả thống kê mô tả biến chỉ số nghèo đói POV qua các năm được

trình bày ở bảng 4.1, hình 4.1 và hình 4.2 như sau :

Bảng 4.1. Bảng thống kê mô tả biến chỉ số nghèo đói theo năm

Năm Trung bình Độ lệch chuẩn Trung vị Giá trị nhỏ nhât Giá trị lớn nhất

2004 8.105555 7.733081 0 26.5 6.85

2005 7.834722 7.842228 0 27.8 4.95

2006 6.743611 7.447835 0 28 3.70

2007 5.702778 6.284413 0 22.8 3.525

2008 4.922222 5.818056 0 21.6 2.85

2009 4.425 5.116828 0 18.4 2.60

2010 4.033333 4.920119 0 19.6 2.25

2011 3.579167 4.754267 0 18.8 1.80

2012 4.003333 5.911176 0 24.5 1.70

2013 3.455556 5.147007 0 22.6 2.00

2014 3.144444 4.51913 0 19.5 1.65

2015 2.649444 3.537388 0 17.8 1.8

Toàn bộ mẫu 4.883264 6.079984 0 28 2.5

Nguồn: Tính toán của tác giả

Hình 4.1: Đồ thị histogram và bảng thống kê mô tả biến POV

Tỷ lệ dân số có mức thu nhập dưới 1,9 USD trung bình trong toàn bộ mẫu

là 4,883%, biến thiên mạnh từ 0% đến 28%. Thống kê mô tả theo năm cho thấy

mức độ nghèo đói của các quốc gia đang nghiên cứu có xu hướng giảm theo năm

(giá trị trung bình và trung vị giảm dần theo năm) và mức độ đồng đều về nghèo

đói của các quốc gia trong mẫu càng cao (độ lệch chuẩn giảm theo năm). Đây là

một dấu hiệu tích cực, chứng tỏ chính sách nghèo đòi tại các quốc gia có hiệu

quả qua các năm và khoảng cách nghèo đói giữa các quốc gia ngày càng giảm.

Kết quả này được biểu thị rõ hơn qua hình 4.2: Xu hướng của biến POV từ năm

2004 đến năm 2015. Đồ thị phân phối cũng cho thấy rằng, mức độ nghèo đói của

các quốc gia có phân phối lệch phải, số quốc gia có mức độ nghèo đói càng cao

càng giảm.

0 2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

POV

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.2 : Xu hướng của biến POV từ năm 2004 đến năm 2015

4.1.2 Biến chỉ số phát triển tài chính

Biến chỉ số phát triển tài chính trong bài nghiên cứu này được tính toán từ

tỷ số giữa mức cho vay tín dụng của các tổ chức tài chính so với GDP. Từ dữ

liệu của bài, ta có thống kê mô tả cho biến chỉ số phát triển tài chính trong bảng

4.2 và Hình 4.3 như sau:

Bảng 4.2. Bảng thống kê mô tả biến chỉ số phát triển tài chính theo năm

Giá trị Giá trị Năm Trung bình Độ lệch chuẩn Trung vị nhỏ nhât lớn nhất

2004 27.64781 19.7187 0.0014 95.1446 26.0701

2005 32.37437 20.45779 0.00159 93.8299 28.9563

2006 35.8456 22.15684 0.00202 88.9066 32.2824

2007 41.18101 25.12373 0.00248 106.363 37.2778

2008 44.55807 25.35376 0.00286 105.76 39.2288

2009 42.10652 28.20291 0 109.036 38.8311

2010 46.7322 28.2697 0.00444 115.784 41.8583

2011 46.08534 26.63548 0.00392 130.724 41.391

2012 46.38703 25.83627 0.00225 136.302 44.4114

2013 47.08833 25.47589 0.00237 142.494 46.061

2014 48.29797 26.50466 0.00245 147.002 49.3703

2015 49.21293 27.57307 0.00288 151.308 47.9405

Toàn bộ mẫu 42.2931 25.78769 0 151.308 38.9183

(Nguồn : Tính toán của tác giả)

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.3: Đồ thị histogram và bảng thống kê mô tả biến FD

Chỉ số phát triển tài chính trung bình trong mẫu tính được là 42,29%.

Mức độ phát triển tài chính giữa các nước đang phát triển không đồng đều, với

độ biến thiên trải dài từ 0 đến 151% và độ lệch chuẩn tương ứng là 25,79%. Chỉ

số phát triển tài chính giữa các quốc gia đang nghiên cứu có xu hướng gia tăng,

nhưng sự gia tăng này không đáng kể qua từng năm. Giá trị trung bình ở biến

phát triển tài chính lớn hơn giá trị trung vị, do đó, có thể kết luận rằng biến này

có phân phối lệch phải.

Ngược lại với chỉ số nghèo đói, mức độ phát triển tài chính có xu hướng

0 2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

gia tăng qua các năm. Điều này được thể hiện rõ qua Hình 4.4.

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.4 : Xu hướng của biến FD từ năm 2004 đến năm 2015

4.1.3 Biến GDP

Chỉ số GDP bình quân đầu người ở 36 nước quan sát từ năm 2004 đến

2015 được thống kê mô tả qua hình 4.5 như sau :

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.5: Đồ thị histogram và bảng thống kê mô tả biến GDP

GDP bình quân đầu người trung bình tính được 13.528 USD/năm. Chỉ số

này cũng cho thấy một sự biến thiên mạnh từ giá trị thấp nhất là 1.644 USD/năm

đến giá trị cao nhất là 31.137 USD/năm. Trong hình 4.6, ta quan sát được có xu

hướng tăng trong chỉ số GDP qua các năm. Trung bình thấp nhất là vào khoản

11.014 USD/năm và cao nhất là khoản 15.368 USD/năm.

18000

16000

14000

12000

10000

8000

6000

4000

2000

0 2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

GDP

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.6 : Xu hướng của biến GDP từ năm 2004 đến năm 2015

4.1.4 Biến INF

Biến tỷ lệ lạm phát đại diện cho mức độ ổn định của nền kinh tế đến tình

trạng nghèo đói. Dựa vào dữ liệu của bài nghiên cứu, ta có thống kê mô tả của

biến INF ở hình 4.7 như sau :

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.7 : Đồ thị histogram và bảng thống kê mô tả biến INF

Tỷ lệ lạm phát trung bình tính được là 6,27%, biến thiên mạnh từ

minimum -1,07% đến maximum 59,2%. Độ bất đối xứng và độ nhọn cho thấy

rằng biến INF cũng không có phân phối chuẩn. Biến INF cũng có phân phối lệch

phải vì trung vị nhỏ hơn giá trị trung bình tương ứng. Mức độ biến động lớn của

tỷ lệ lạm phát qua các năm và có xu hướng giảm được thể hiện rõ trong hình 4.8

0 2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

INF

như sau:

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.8: Xu hướng của biến INF từ năm 2004 đến năm 2015

4.1.5 Biến TRADE

Biến mức độ mở rộng thương mại được dùng đại diện cho mức độ mở cửa

giao dịch của quốc gia. Tỷ lệ thương mại trên GDP được thống kê mô tả dựa trên

mẫu dữ liệu như sau:

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.9: Thống kê mô tả biến TRADE từ năm 2004 đến năm 2015

Tỷ lệ thương mại trên GDP trung bình trong mẫu là 91,88%. Độ bất đối xứng và

độ nhọn cho thấy rằng biến TRADE cũng không có phân phối chuẩn, và đặc

biệt, các biến TRADE cũng có phân phối lệch phải vì trung vị nhỏ hơn giá trị

trung bình tương ứng. Qua hình 4.10 cho thấy sự sụt giảm trong tỷ lệ thương mại

trên GDP từ năm 2008 đến 2009.

100

TRADE

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hình 4.10 : Xu hướng của biến TRADE từ năm 2004 đến năm 2015

4.2 Sự tương quan giữa các biến độc lập

Bảng 4.3 trình bày tương quan giữa các biến trong mô hình như sau :

Bảng 4.3 Hệ số tương quan

POV FD GDP INF TRADE

POV 1

FD -0.2063 1

GDP -0.6225 0.2513 1

INF 0.0514 -0.1969 -0.2139 1

TRADE -0.2119 0.3896 0.2635 0.0012 1

(Nguồn: Theo tính toán của tác giả)

Hệ số tương quan giữa FD và POV âm, chứng tỏ rằng, tồn tại mối quan hệ

ngược chiều giữa phát triển tài chính và mức độ nghèo đói của các quốc gia, cụ

thể, hệ thống tài chính càng phát triển thì tỷ lệ dân số nghèo càng giảm. Tương

tự, mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế, giao dịch thương mại và tỷ lệ dân số có

thu nhập dưới 1,9 USD mỗi ngày là ngược chiều. Trị tuyệt đối của hệ số tương

quan giữa tăng trưởng kinh tế và mức nghèo khá lớn, chứng tỏ giữa hai biến có

mức tương quan khá mạnh. Lạm phát càng tăng thì tỷ lệ dân số nghèo càng tăng

vì hệ số tương quan giữa hai biến dương và bằng 0,0514 khá nhỏ.

Hệ số tương quan cũng chỉ ra rằng, tồn tại mối quan hệ cùng chiều giữa

tăng trưởng kinh tế và phát triển tài chính. Kết quả từ bảng 4.3 cũng cho thấy

rằng, hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình không vượt quá

khoảng (-0,8; 0,8). Vì vậy, mô hình được sử dụng trong nghiên cứu này không

tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.

4.3 Kết quả mối quan hệ giữa phát triển tài chính và mức nghèo

Bảng 4.4 trình bày kết quả ước lượng về mối quan hệ giữa phát triển tài

chính và các biến kiểm soát đến mức nghèo đói các quốc gia. Kết quả ước lượng

mô hình bằng phương pháp Pooled OLS, FEM và REM được trình bày ở Bảng

4.4.

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy

Pooled OLS FEM REM

FD -0.00157 -0.0158 -0.0353***

(-0.16) (-1.24) (-3.06)

LGDP -5.568*** -13.91*** -8.445***

(-16.48) (-11.16) (-10.62)

INF -0.0781** 0.00305 0.00867

(-2.09) -0.12 -0.33

TRADE -0.0191*** 0.00401 0.00112

(-3.23) -0.39 -0.12

Hệ số chặn 59.01*** 134.7*** 84.82***

-18.77 -11.63 -11.83

432 432 N 432

Kiểm định so sánh Pooled OLS và FEM

Thống kê F 48.78

Prob > F 0.000

Kiểm định so sánh Pooled OLS và REM

480.19 Thống kê 𝜒2

Prob > 𝜒2 0.000

Kiểm định Hausman so sánh REM và FEM

57.57 Thống kê 𝜒2

Prob > 𝜒2 0.000

Ghi chú: Giá trị thống kê t được trình bày trong ngoặc

*: p_value < 0.1; **: p_value <0.05 và ***: p_value < 0.001

Nguồn: Tính toán của tác giả

Hệ số ước lượng của biến phát triển tài chính trong cả ba mô hình đều âm,

chứng tỏ rằng quốc gia có tài chính càng phát triển thì tỷ lệ nghèo đói càng giảm.

Kết quả kiểm định hệ số hồi quy của biến phát triển tài chính bằng 0 đều đưa ra

kết quả chưa có cơ sở bác bỏ H0 trong cả hai mô hình Pooled OLS và FEM;

trong khi p-value của kiểm định này nhỏ hơn 0,01 trong mô hình REM. Kết quả

mô hình Pooled OLS và FEM cho thấy phát triển tài chính không ảnh hưởng đến

tình trạng nghèo đói ở các quốc gia đang phát triển. Kết quả của mô hình REM

ngược lại so với hai mô hình trên.

Nghiên cứu sử dụng thống kê F, kiểm định LM của Breuch-Pagan và

kiểm định Hausman nhằm lựa chọn phương pháp hồi quy tối ưu. Kiểm định F

cho thấy giữa mô hình FEM và Pooled OLS, với giá trị p-value = 0.000 rất nhỏ,

chứng tỏ mô hình FEM tốt hơn. Kiểm định LM với “giả thuyết không: mô hình

Pooled OLS tốt hơn” có giá trị p-value rất nhỏ, do đó, giả thuyết không có thể bị

bác bỏ ở cả mức ý nghĩa 1%. Mô hình REM tốt hơn.

Kiểm định Hausman với giả thuyết Ho và H1 lần lượt như sau:

Ho: Var(Xit, i) = 0: Mô hình RE tốt hơn

H1: Var(Xit, i)  0: Mô hình FE tốt hơn

Thống kê Chi- bình phương nhận giá trị 57,57 với p-value tương ứng rất

nhỏ, khẳng định rằng mô hình FEM tốt hơn so với mô hình REM. Kết quả này

cũng giải thích cho những mâu thuẩn giữa mô hình OLS, FEM và REM ở trên.

Bởi vì giả thuyết H0 bị bác bỏ, chứng tỏ mô hình đang nghiên cứu đang tồn tại

vấn đề nội sinh; việc sử dụng mô hình REM hoặc OLS sẽ dẫn đến các ước lượng

chệch và không đáng tin. Vì vậy, mô hình FEM là mô hình phù hợp để giải thích

mối quan hệ giữa phát triển tài chính và xóa đói giảm nghèo ở các quốc gia, vì

ước lượng thu được đã được chứng minh rằng sẽ không chệch, tuy không hiệu

quả. Kết quả bài nghiên cứu cũng tương tự với các nghiên cứu trước đây, cho

rằng tốc độ phát triển kinh tế có ảnh hưởng tích cực đến tình trạng giảm nghèo ở

các quốc gia đang phát triển. Hệ số hồi quy đứng trước biến LGDP âm và đều có

ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.

Dựa trên mô hình được lựa chọn FEM, kết quả cho thấy rằng cả lạm phát

và phát triển thương mại đều có ảnh hưởng đến tỷ lệ nghèo đói ở các quốc gia

nghiên cứu. Hệ số hồi quy đứng trước các biến này dương, thể hiện rằng lạm

phát và mức độ mở rộng thương mại càng cao thì tỷ lệ nghèo đói của quốc gia

càng tăng.

4.4 Kiểm định vi phạm giả thiết OLS của mô hình FEM

Đối với mô hình được lựa chọn FEM, tác giả tiến hành các kiểm định để

kiểm tra xem mô hình có vi phạm các giả thiết OLS hay không. Kết quả được

thể hiện ở Bảng 4.5. Phương sai thay đổi được kiểm tra dựa trên kiểm định

Wald hiệu chỉnh và cho thấy giá trị p-value rất nhỏ; nên giả thuyết không không

có phương sai thay đổi bị bác bỏ ở mức nghĩa 1%. Tương tự, kiểm định tự tương

quan bậc 1 cho dữ liệu dạng bảng được đề nghị bởi Wooldrigde cho thấy, tồn tại

tự tương quan bậc một trong mô hình. Do đó, các ước lượng thu được bằng mô

hình FEM ở trên không là ước lượng tốt nhất. Hơn nữa, lý thuyết kinh tế lượng

(Wooldridge, 2012) cũng đã chứng minh được rằng, khi mô hình vi phạm các

giả thiết OLS, cụ thể là có phương sai thay đổi và tự tương quan, kiểm định t và

F không còn hiệu lực. Điều này chứng tỏ, việc sử dụng mô hình FEM ở trên để

đánh giá ảnh hưởng của biến phát triển tài chính và các biến kiểm soát đến mức

độ nghèo đói giữa các quốc gia không còn phù hợp. Phương pháp ước lượng

bình phương tổng quát cho dữ liệu dạng bảng được đề nghị để khắc phục các sai

lầm của mô hình FEM.

Bảng 4.5. Kết quả kiểm định vi phạm giả thiết OLS của mô hình FEM

Vi phạm Giả thuyết Kết quả

Phương sai H0: 2 = 98728,26

thay đổi P_value = 0,0000 đối với mọi quốc gia i

 H0: Không có phương sai thay

đổi

Tự tương H0: Không có tự tương quan bậc F = 52,158

quan một P_value = 0,0000

(Nguồn: tính toán của tác giả)

4.5 Kiểm định bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát

Kết quả ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát

được trình bày ở Bảng 4.6. Kết quả ước lượng sau khi xử lý phương sai thay đổi

và tự tương quan cho thấy phát triển tài chính có ảnh hưởng đến tình trạng nghèo

đói của các quốc gia đang phát triển ở mức ý nghĩa 10% (p-value = 0,079). Hệ số

hồi quy của biến phát triển tài chính nhận giá trị âm, khẳng định rằng quốc gia

càng có tài chính phát triển thì tình trạng nghèo đói càng giảm.

Bảng 4.6. Kết quả hồi quy bằng phương pháp bình phương tổng quát

Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Thống kê z p-value

Fd -0.0042 0.0024 -1.7600 0.0790

Lgdp -5.0505 0.3900 -12.9500 0.0000

Inf 0.0071 0.0079 0.9000 0.3690

Trade -0.0039 0.0027 -1.4300 0.1530

hệ số chặn 51.9886 3.7144 14.0000 0.0000

(Nguồn: tính toán của tác giả)

Hệ số hồi quy đứng trước biến tốc độ tăng trưởng LGDP cũng nhận giá trị

âm. Tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực đến tình trạng giảm nghèo

và ảnh hưởng này có ý nghĩa thống kê. Lạm phát ngược lại ảnh hưởng tiêu cực

đến tình trạng giảm nghèo ở các quốc gia đang phát triển, lạm phát càng cao thì

tỷ lệ nghèo đói của quốc gia càng cao. Kết quả mô hình cũng khẳng định rằng,

mức độ mở cửa giao dịch thương mại của các quốc gia càng lớn thì tỷ lệ nghèo

đói của quốc gia đó sẽ càng giảm. Tuy nhiên, ảnh hưởng của lạm phát và mở

rộng giao dịch thương mại ở mô hình đã hiệu chỉnh cũng tương tự như mô hình

FEM đã nói ở trên, đều không có ý nghĩa về mặt thống kê.

Tóm lại, bài nghiên cứu sử dụng các mô hình xử lý dữ liệu dạng bảng để

ước lượng mối quan hệ giữa phát triển tài chính và mức độ nghèo đói. Sau khi sử

dụng các kiểm định để lựa chọn mô hình phù hơp, đồng thời nhằm khắc phục

hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan của mô hình tác động cố định,

phương pháp ước lượng bình tổng quát được sử dụng để đưa ra kết luận về mối

quan hệ giữa hai biến. Kết quả tìm được cho thấy rằng, hệ số hồi quy của biến

phát triển tài chính nhận giá trị âm, khẳng định rằng quốc gia càng có tài chính

phát triển thì tình trạng nghèo đói càng giảm.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1 Kết luận về kết quả nghiên cứu

Phát triển tài chính là một trong những chiến lược chủ yếu để đạt được

mục tiêu giảm tỷ lệ nghèo đói trong những năm qua. Đã có nhiều mối quan tâm

và nghiên cứu hướng về mối quan hệ giữa phát triển tài chính và mức độ giảm

nghèo cả lý thuyết và thực tiễn. Luận văn đã đóng góp nghiên cứu về ảnh hưởng

của phát triển tài chính đến giảm nghèo ở các nước đang phát triển. Bài nghiên

cứu lấy dữ liệu được thu thập từ năm 2004 đến 2015 cho 36 nước đang phát triển

bao gồm dữ liệu về mức độ nghèo, phát triển tài chính, tăng trưởng kinh tế, lạm

phát và mức độ mở rộng thương mại.

Luận văn sử dụng mô hình được phát triển bởi Zahonogo (2017), tác giả

xây dựng mô hình trong đó kiểm soát biến phân phối thu nhập, tốc độ tăng

trưởng kinh tế để đo lường tác động của phát triển tài chính đến mức độ nghèo

đói của các quốc gia. Đầu tiên, kiểm định định xem trong 3 mô hình: ước lượng

OLS, mô hình tác động cố định hay mô hình tác động ngẫu nhiên, mô hình nào

tốt nhất bằng kiểm định F và kiểm định Hausman. Dựa vào kết quả kiểm định thì

FEM là mô hình phù hợp để giải thích mối quan hệ giữa phát triển tài chính và

xóa đói giảm nghèo ở các quốc gia. Tiếp theo tiến hành các kiểm định để kiểm

tra xem mô hình tốt nhất có vi phạm các giả thiết OLS như phương sai thay đổi,

tự tương quan hay không và đưa ra các kết quả nghiên cứu có ý nghĩa về mặt

thống kê của mình.

Kết quả tìm được cho thấy rằng, một quốc gia có tài chính càng phát triển

thì nghèo đói càng giảm; hay nói cách khác, phát triển tài chính có ảnh hưởng

tích cực đến mức độ giảm nghèo của các quốc gia. Kết quả mô hình cũng khẳng

định rằng lạm phát ảnh hưởng tiêu cực đến tình trạng giảm nghèo ở các quốc gia

đang phát triển và mức độ mở cửa giao dịch thương mại của các quốc gia càng

lớn thì tỷ lệ nghèo đói của quốc gia đó sẽ càng giảm. Tuy nhiên, ảnh hưởng của

lạm phát và mở rộng giao dịch thương mại đều không có ý nghĩa về mặt thống

kê.

5.2 Những hàm ý rút ra từ bài nghiên cứu

Thông qua kết quả nghiên cứu, tác giả nhận thấy mối quan hệ giữa phát

triển tài chính, lạm phát, phát triển thương mại và giảm nghèo ở các nước đang

phát triển. Vì vậy, cần nghiên cứu các điểm mạnh của hệ thống tài chính tại Việt

Nam để đưa ra các chính sách phù hợp góp phần giảm nghèo. Sau đây là một số

đề xuất chung của tác giả:

Thứ nhất, chính sách tiền tệ của quốc gia cần hướng tới mục tiêu chủ đạo

là ổn định giá cả các sản phẩm củng cố niềm tin cho người tiêu dùng. Đồng thời

cần điều hành chủ động, linh hoạt, có hiệu quả các công cụ chính sách tiền tệ, tỷ

giá, lãi suất theo nguyên tắc thị trường để bảo đảm an toàn hệ thống ngân hàng;

giảm thiểu rủi ro cho nền kinh tế, đồng thời góp phần kiểm soát lạm phát, ổn

định kinh tế vĩ mô và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững.

Thứ hai, nâng cao vai trò của hệ thống ngân hàng. Vai trò của hệ thống

ngân hàng trong một nền kinh tế là rất quan trọng, vì vậy, cần có một hệ thống

ngân hàng vững mạnh, từ sự vững mạnh của hệ thống ngân hàng sẽ góp phần ổn

định các chính sách vĩ mô, cải thiện đáng kể khả năng phục hồi nền kinh tế của

quốc gia. Hiện tại, hội nhập tài chính sẽ dẫn tới việc mở rộng thị trường dịch vụ

ngân hàng. Hệ thống tài chính Việt Nam sẽ đón nhận thêm các ngân hàng, chi

nhánh ngân hàng nước ngoài, ngân hàng liên doanh… Các ngân hàng và các tổ

chức tín dụng (TCTD) Việt Nam nhờ đó cũng sẽ có điều kiện học hỏi kinh

nghiệm, nâng cao trình độ công nghệ và quản trị ngân hàng thông qua liên kết,

hỗ trợ về tư vấn, đào tạo, bồi dưỡng kiến thức mới của các ngân hàng nước ngoài

và các tổ chức tài chính quốc tế. Hệ thống tài chính cần tạo ra các gói kích thích

kinh tế phù hợp với điều kiện quốc gia như xác định rõ ràng mục tiêu, hoàn cảnh

kinh tế. Bên cạnh đó, hệ thống tài chính ngân hàng tại Việt Nam cần tiếp tục đổi

mới và nâng cao hiệu quả thanh tra, giám sát ngân hàng thông qua việc hoàn

thiện mô hình tổ chức và hoạt động của Cơ quan Thanh tra, giám sát ngân hàng;

Phát triển hệ thống giám sát theo tiêu chuẩn CAMELS - hệ thống đánh giá tình

trạng vững mạnh của các TCTC và cảnh báo sớm trong hoạt động ngân hàng.

Tốc độ tăng trưởng GDP cũng có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê và là yếu

tố quyết định quan trọng đến mức độ nghèo đói của một quốc gia. GDP có ảnh

hưởng tích cực đến tình trạng giảm nghèo của một quốc gia, do đó, nhà nước cần

có các chính sách để đảm bảo môi trường kinh tế vĩ mô tốt. Các chính sách khác

thúc đẩy tăng trưởng kinh tế cần phải được đưa ra, chẳng hạn các chính sách như

duy trì lạm phát ở các ngưỡng nhằm duy trì một môi trường kinh tế vĩ mô tốt.

Hơn nữa, chính phủ nên đầu tư vào giáo dục và phát triển nguồn nhân lực. Điều

này làm cho công dân trở nên chuyên nghiệp hơn và hữu ích hơn đối với tăng

trưởng kinh tế.

5.3 Hạn chế của luận văn

Bài nghiên cứu đã sử dụng nhiều phương pháp kiểm định để phản ánh ảnh

hưởng của phát triển tài chính đối với việc giảm nghèo ở các quốc gia đang phát

triển. Tuy nhiên bài nghiên cứu vẫn còn những hạn chế về nguồn dữ liệu.

- Nguồn dữ liệu bao gồm những nước đang phát triển, tuy nhiên có nhiều

nước thuộc nhóm các nước đang phát triển lại không có đầy đủ dữ liệu

được công bố nên không có trong danh sách các nước trong bài nghiên

cứu này.

- Dữ liệu cho các năm liền kề bị hạn chế, tác giả chỉ thu thập được dữ liệu

từ năm 2004 đến năm 2015. Các số liệu trong một vài năm gần đây được

cập nhật chưa đầy đủ ở tất cả các nước đang phát triển.

- Một vài nghiên cứu trong những năm gần đây cho thấy có mối quan hệ

đồng thời giữa mức độ nghèo đói và phát triển tài chính, do đó, việc sử

dụng mô hình tác động cố định hay mô hình bình phương bé nhất tổng

quát có thể dẫn đến các ước lượng chệch.

Từ những hạn chế trên nên bài luận văn phần nào chưa thể mô tả hết ảnh

hưởng của phát triển tài chính đến việc giảm nghèo của các nước đang phát triển

trong vài năm gần đây.

5.4 Những gợi ý cho hướng nghiên cứu tiếp theo :

Bài luận văn đóng góp cho nghiên cứu ảnh hưởng của phát triển tài chính

đối với việc giảm nghèo ở các nước đang phát triển tuy nhiên cũng như phần hạn

chế của luận văn đã đề cập là dữ liệu bị hạn chế. Vì vậy những nghiên cứu tiếp

theo có thể sử dụng ưu điểm của mô hình kiểm định theo Zahonogo (2017) để

nghiên cứu ảnh hưởng của phát triển tài chính đối với việc giảm nghèo ở các

nước đang phát triển với dữ liệu được cập nhật rộng hơn về số lượng các nước

và dữ liệu các năm gần hơn để mang lại một nghiên cứu tổng quan hơn.

Giữa phát triển tài chính và mức độ nghèo đói có thể tồn tại mối quan hệ

đồng thời, do đó, các mô hình phức tạp hơn như hồi quy hai bước, mô hình ước

lượng mô-men tổng quát (GMM) cần được áp dụng để thể hiện rõ hơn mối quan

hệ giữa chúng. Việc nghiên cứu ảnh hưởng giữa phát triển tài chính và việc giảm

nghèo của Việt Nam nên được nghiên cứu riêng biệt, bằng cách sử dụng các mô

hình dành cho dữ liệu chuỗi thời gian như ARDL hoặc các kiểm định đồng liên

kết.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Beck, T., Demirgüç-Kunt, A., & Levine, R. 1999. A new database on financial

development and structure.

Beck, T., Demirgüç-Kunt, A., & Levine, R. 2007. Finance, inequality and the

poor. Journal of economic growth, 12(1), 27-49.

Bencivenga. V.R. & Smith, B.D. 1991. Financial intermediation and endogenous

growth. Review of Economic Studies, 58(2), pp. 195-209.

Ben Naceur, S., & Zhang, R. 2016. Financial development, inequality and poverty:

some international evidence. IMF Working Paper.

Chowdhury, A. 2009. Microfinance as a poverty reduction tool—A critical

assessment. United Nations, Department of Economic and Social Affairs (DESA)

working paper,89.

Claessens, S. & Erik, F. 2006. Financial sector development and the Millennium

Development Goals. World bank working paper; no. 89.

Claessens, Stijn and Erik Feijen, 2006 . Financial sector development and the

Millennium Development Goals. World bank working paper; no. 89. The

International Bank for Reconstruction and Development/The World Bank

Copestake, J., & Williams, R. 2011. What is the impact of microfinance and what

does this imply for microfinance policy and for future impact studies?. Dutch

National Platform on Microfinance, 29.

Chu Minh Hoi & Le Quoc Hoi (2012), “Financial Development and Income

Inequality in Việt Nam: An Empirical Analysis”, Journal of Economics and

Development, 14 (2), pp. 5-25.

De Janvry, A. and Sadoulet, E. 2000. Growth, poverty, and inequality in Latin

America a causal analysis, 1970-1994. Review of Income and Wealth, 46(3), 267-287.

Dhrifi, A. 2013. Financial Development and Poverty: What Role for Growth and

Inequality. International Journal of Academic Research in Accounting, Finance and

Management Sciences, 3(4), 119-129.

Donou-Adonsou, F. K. 2014. Growth, poverty, and capital structure effects of

financial development. Southern Illinois University at Carbondale.

Donou-Adonsou, F., & Sylwester, K. 2016. Financial development and poverty

reduction in developing countries: New evidence from banks and microfinance

institutions. Review of Development Finance, 6(1), 82-90.

Galor, O., & Moav, O. 2004. From physical to human capital accumulation:

Inequality and the process of development. The Review of Economic Studies, 71(4),

1001-1026.

Greenwood, J., & Jovanovic, B. 1990. Financial Development, Growth, and the

Distribution of Income. Journal of Political Economy, 98(5), 1076-1107

Honohan, P. 2004. Financial Development, Growth and Poverty: How Close

are. Financial development and economic growth: Explaining the links, 1.

Jalilian, H. & Kirkpatrick, C. 2002. Financial development and poverty reduction in

developing countries. International Journal of Finance and Economics, 7(2), 97-108.

Jeanneney, S. G., & Kpodar, K. 2011. Financial development and poverty reduction:

Can there be a benefit without a cost?. The Journal of development studies, 47(1),

143-163.

King, R.G. & Levine, R. 1993. Finance and growth: Schumpeter might be right.

Quarterly Journal of Economics, 108(3), pp. 713-737.

Kunieda. T., Okada. K., & Shibata. A. 2011. Finance and Inequality: How Does

Globalization Change Their Relationship? MPRA Paper, 35358

La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F., & Shleifer, A. 2008. The economic consequences

of legal origins. Journal of economic literature, 46(2), 285-332.

Lundberg, M., & Squire, L. 2003. The simultaneous evolution of growth and

inequality. The Economic Journal, 113(487), 326-344.

Nguyễn Thị Nhung & Nguyễn Ngọc Dung. 2016. Tài chính vi mô giảm nghèo và các

quan điểm. https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/vi/menu/rm/apph/tcnh

Nguyen & Anwar (2009), “Financial development and economic growth in Việt

Nam, Journal of Economics and Finance”, 35(3), pp. 348-360.

Osili, U. O., & Paulson, A. L. 2004. Institutional quality and financial market

development: Evidence from international migrants in the US.

Ravallion, M. 1997. Can high-inequality developing countries escape absolute

poverty?. Economics letters, 56(1), 51-57.

Singh, R. J., & Huang, Y. (2015). Financial Deepening, Property Rights, and

Poverty: Evidence from Sub-Saharan Africa. Journal of Banking and Financial

Economics, 1(3), 130-151. https://doi.org/10.7172/2353-6845.jbfe.2015.1.6

PHỤ LỤC 1

DỮ LIỆU CỦA BÀI LUẬN VĂN

COUNTRY

YEAR

POV

7.1 7.9 0.3 13.7 11 11.8 5.6

2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004

FD GDP 9.68252 14410.1 4634.8 6.99065 9850.61 0.001395 42.6507 4575.25 29.3728 11969 27.2771 8963.6 32.1334 10768.7 25.8607 24210.1

INF 4.41572 6.96126 18.1082 4.43738 6.59912 5.90468 12.315 2.82727

TRADE 40.6926 75.0372 142.137 57.4643 29.6783 35.8634 85.6321 114.046

2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004 2004

8153.07 8311.7 6834.88 20733.5 4420.39 3806.33 21327.6 6556.64 14728.6 2401.26 15635 16919 14852.9 3069.38 3817.96 11318.3 6088.3 7234.49 16605.8 13982.1

51.4609 24.3416 2.74218 19.1541 4.45194 41.8349 3.04807 40.5968 5.65633 9.74197 8.11379 37.2042 6.77996 39.0696 6.24352 26.3925 6.88205 26.5933 4.11081 7.07665 6.21576 48.615 1.18132 28.6258 4.68828 15.0063 12.4791 21.231 28.7361 7.44462 80.3774 0.182618 4.32327 14.7314 3.66247 18.2212 3.57655 26.2795 11.8769 15.5244

83.8833 50.6652 71.2551 130.913 79.738 135.462 123.424 59.7613 96.4092 93.8157 93.7133 101.731 54.2264 132.707 30.3001 123.653 95.5913 41.9361 71.2132 80.2142

8.6 15.2 9.9 1.1 16.8 26.3 0.1 24.4 3 13.6 2.4 2.8 4.8 8.7 18 10.8 6.6 12.2 0.1 2.8

0.7 0.1

Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand

2004 2004 2004 2004 2004

18098.4 18756.6 25962.9 1644.65 11066.1

24.3164 29.8046 0.18587 6.12658 95.1446

10.861 7.5485 3.58903 7.14196 2.75915

56.5819 140.162 111.377 128.22 127.412

15.4 0.8

2.1 0.6 26.5 5.4 4.5 0.4 20.4 9.6 10.4 4.4

2004 2004 2004 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005

14537 7004.33 3278.38 15518.7 5296.81 10850.4 4695 12197.5 9263.73 11025.5 25734.2

10.5842 17.2785 9.04807 25.1673 7.75913 53.9743 10.6535 9.6394 8.04804 0.642343 10.3389 0.00159 5.39323 45.0255 6.86735 31.8398 5.04812 29.2671 13.798 35.6293 1.84617 29.472

49.7372 114.909 122.261 40.5669 72.0389 118.884 67.6419 27.0868 35.6342 89.6359 122.276

2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005

5.8 13.6 9.6 0.8 16.2 27.8 0.7 21.6 0.2 15.4 2.4 1.8 4.05 13.9 16.5 10.3 7 14.2 0.1 2.1

8778.49 8607.77 7052.07 22807.2 4908.33 3962.22 22306.7 6838.42 16014.3 2370.17 17495.5 18525.6 15095.6 3307.62 4027.91 11917.8 6119.75 7595.27 17193.5 14655.6

20.8716 20.6773 42.9268 56.9916 14.6736 38.2567 43.4502 26.4279 35.6856 7.9467 64.6178 40.6622 16.2191 23.6136 28.6456 82.2765 15.0969 19.3664 27.1182 19.8078

4.1902 2.40777 4.69095 4.08969 8.24709 8.80906 3.55081 10.452 7.58 4.35485 6.72359 2.64346 3.98806 11.7659 9.06333 3.18171 6.80738 1.6163 2.10705 8.98906

65.5347 56.0998 69.8013 136.917 85.3159 136.49 127.859 63.9879 97.7625 95.084 100.833 114.917 54.5764 142.816 35.2533 135.694 104.204 47.3573 70.275 75.9276

Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine

2005 2005 2005 2005 2005 2005 2005

0.5 0.2 0.1 15.4 0.8 2.6 0.3

19325.9 20020.8 26955.5 1718.99 11449.1 15552.3 7246.35

25.9225 34.3521 52.0863 9.1052 93.8299 22.2489 32.1969

12.6833 2.70908 2.47745 7.09193 4.54037 10.1384 13.5696

56.7132 148.679 119.797 78.8031 137.854 47.2069 102.119

2005 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006

23 4.1 3.3 0.1 17.9 7.9 10.82 4.4 0.1

60.4668 3484.91 11.9103 16592.3 6021.36 8.83746 12008.8 0.002019 37.8001 4836.51 35.4252 12533.2 33.3624 9760.13 37.7276 11656.2 34.07 27429.4

8.28142 10.9011 2.89236 7.03303 4.28555 4.18368 4.29633 11.4705 2.52811

130.715 40.4335 62.6092 124.295 74.5378 26.0417 38.1739 90.2629 127.839

4.5 9.3 6.4 0.8 13.9 23.8 0.1 28 0.6 9.9 1.1 1.5 3.3 2.4 17 11 10.1 12.4

2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006

2.4

9576.58 8837.37 7302.96 25298.6 5438.99 4146 23202.9 7119.9 17541.3 2417.58 19756 20217.9 15609.4 3476.03 4190.18 12721.7 6318.75 8067.89 18267.6 15930.3

19.8175 21.1389 43.3632 76.5033 19.3742 44.1362 47.6099 24.606 47.7839 10.5576 81.3445 49.8409 19.3973 27.485 26.85 83.4651 14.7188 17.7552 31.2023 25.6875

7.57281 3.03487 4.03712 4.42991 9.16106 5.57775 3.87831 13.1094 8.59082 5.5612 6.5 3.74504 3.62946 12.8741 7.92108 2.09588 9.59131 2.00226 1.11494 6.58459

67.9663 59.7098 71.849 137.121 89.8822 133.132 149.694 56.6571 91.4535 120.75 100.619 121.504 56.4551 137.154 35.6817 137.896 107.77 51.7851 77.7914 76.0526

Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina

2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2006 2007

0.3 0.2 0.1 12.85 0.7 1.9 0.1 19.5 3.5

20970.2 21712.2 28389.3 1801.23 11961.5 16420.2 7828.08 3686.96 17900.8

30.9419 33.8076 59.8486 9.50103 88.9066 25.9416 44.3626 65.3595 13.0985

9.68711 4.48333 2.46256 10.0109 4.63747 9.59724 9.05632 7.38579 8.83141

54.7334 166.031 129.439 80.3449 134.087 50.251 96.0956 138.314 40.9452

2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007

3.6 0.1 13.9 7.6 10.7 2.4 0.1

6881.44 13101.5 4972.55 13150 10306.9 12433.2 28777.6

13.5779 0.00248 36.9685 40.6909 37.6388 43.6127 38.9618

4.40736 8.4215 8.70625 3.63703 5.54375 9.35733 2.92744

58.3365 128.154 76.0613 25.2926 36.3299 86.9115 130.655

4.3 10.1 4.5 0.4 16.3 17.4 0.1 22.8 0.5 9.9 0.6 1.2 3.55 1.1 13.1 8.1 8.5 10

2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007

1.3

10265.1 8879.62 7559.49 27383.5 6191.21 4324.37 23343.1 7472.81 18885.2 2599.21 21899.7 22727.8 15859.5 3588.62 4303.5 13998.5 6568.25 8649.07 19563.3 17277.1

20.7083 22.0795 43.6057 84.5505 27.8374 51.6469 53.5516 25.456 58.9415 6.35105 82.5368 59.0287 21.5929 36.8556 27.8432 85.5157 17.7563 21.4164 37.1141 34.6042

6.14357 2.2763 4.57809 6.59764 9.24496 6.93621 7.93501 6.40745 10.7687 10.1752 10.1408 5.73024 3.96685 12.1355 7.59868 4.16863 8.12878 1.77999 2.38806 4.83578

61.9472 62.5871 74.1774 135.266 89.1563 135.071 155.928 54.8293 92.1616 137.058 95.923 113.841 57.0648 144.593 32.9904 145.606 103.518 55.6881 80.662 72.5921

0.1 0.3

10.3 0.3 1.4 0.1 17.15 3 1.5

Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus

2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2007 2008 2008 2008

37.7836 22799 37.4414 24050 70.9013 30190.7 13.178 1900.85 106.362 12577.5 29.496 16986.3 58.1698 8497.06 85.6397 3907.27 12.3139 18437.1 19.3867 7388.63 14487.8 0.002863

8.99133 2.75672 3.61117 13.1491 2.24154 8.75618 12.8402 8.30379 8.58401 8.94995 14.8379

51.7061 167.671 136.492 89.3056 129.873 49.8071 95.2067 154.605 40.4027 55.7029 129.599

11.9 6.3 10.7 2.7

2008 2008 2008 2008 2008

5191.21 13679.1 10547.2 12834.9 29313.6

34.6926 45.7823 37.7214 49.1952 43.5232

14.0004 5.6631 6.99699 13.4234 6.35099

82.8666 27.2576 38.0521 86.9344 124.56

3.8 9 6.9 0.4 15.5 16.1

21.6 0.1 4 1.2 1.4 3.8 1.3 14.3 5.5 5 7.9

2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008

10449.2 9285.84 7633.13 25969 6416.21 4429.29 23591.9 7819.07 19272.2 2790.93 21332.3 23566.3 15825.1 3875.9 4287.38 14942 6892.39 9323.33 20391.9 19053.4

20.7267 22.5686 42.9989 90.2207 33.05 51.3426 59.714 26.5535 49.6474 13.7739 85.6017 61.9388 20.8367 36.4559 28.7338 84.4985 24.9565 25.9275 47.2649 36.9726

10.6446 8.40083 6.70792 10.3656 9.99942 11.4062 6.06616 9.77659 17.1519 24.5242 15.4305 10.9274 5.12498 12.8971 20.2861 8.75868 10.1545 5.78588 4.34938 7.84833

61.3921 68.0569 76.5802 137.523 87.0236 135.749 158.92 58.5614 94.2948 146.106 92.0014 125.849 58.0711 134.423 35.5942 157.069 103.546 58.4338 80.7545 67.12

0.1 0.2

7.5 0.1 0.6

14.8 3 1.6

Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil

2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2009 2009 2009 2009 2009

11.9 6.2

41.5541 24006 40.7363 25382.2 76.3519 31137.8 26.8259 2007.18 105.76 12775.4 35.2104 16896.7 88.3782 8739.69 82.8728 4084.82 12.4162 17168.7 6362.21 24.8549 14549.2 0.003715 37.0181 5278.05 47.4943 13527.7

14.1122 4.59818 5.65185 20.4705 5.46849 10.4441 25.2319 23.1163 6.28277 3.40677 12.9457 3.34937 4.88641

53.3825 162.921 134.144 88.5228 140.437 52.2486 101.834 154.317 34.0571 58.4789 112.31 68.6273 22.106

2009 2009 2009

9.3 3.3 0.1

10599.9 12544 27735.9

39.9647 47.2614 45.3491

4.20293 7.84383 1.04481

34.28 70.1778 113.741

21.5498 22.2347 42.3635 101.288 30.9273 50.3062 60.291 27.6587 50.2699 13.7283

3.3 8.9 6.4 0.6 15.4 14 0.1 18.4 0.2 2.1 1.7 2.2 3.8 1 14 3.4 6.4 6.3

2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009

10406.4 9183.53 7372.9 22187.9 6254.66 4249.22 22077.6 8074.5 18996 2837.03 18579.2 20299.3 14843.4 3647.95 4318.13 14921.9 6531.88 9308.66 20952.8 17855.1

22.7828 36.0028 22.7228 79.6748 30.2868 25.4395 47.0326 38.4872

1.44215 5.15792 1.05595 -0.08478 1.72751 5.49203 4.20919 4.81352 7.30635 6.89863 3.4712 4.45151 5.29736 -0.05869 13.6478 2.40905 2.59195 2.93623 3.82598 5.58766

50.6123 52.1049 61.8716 116.65 78.6736 96.905 145.482 45.5121 75.7661 133.379 86.8264 105.559 56.0348 110.363 32.0718 134.095 96.2996 48.1119 75.2259 61.1534

0.3

4.7 0.2 0.9 0.1 9.5 2 2.5

Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica

2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2009 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010

9.95 5.85 8.1 1.6

45.2609 22121.9 44.942 23973.8 83.2773 28451.5 22.8399 2038.24 109.036 12663 39.175 15874.4 90.5727 7479.34 103.322 4259.96 12.6901 18712.5 6507.91 28.4452 15702.1 0.004437 40.3422 5407.61 52.7647 14406 43.703 10900.5 44.1126 13000

11.6606 1.6151 0.85592 6.44824 -0.84572 6.25098 15.8946 7.05456 10.7801 8.18158 7.73575 2.50177 5.03832 2.27822 5.66023

48.4351 136.702 112.617 69.6139 118.877 47.7382 94.4248 136.311 34.971 66.1473 120.139 75.5113 22.5174 33.7008 68.2186

2010

28289.9

46.7903

1.40872

129.255

2.6 7.1 7.2 0.8 19.6 15.5 0.1 15.9 0.1 4.1 1.6 1.5 3.8 0.5 8.3 4.6 6.1 4.7

2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010

11123.5 9352.34 7452.56 22741 6733.78 4336.82 22277.4 8465.3 20096.9 2790.17 18251 21069.3 15364.9 3910.86 4296.61 15516.1 7289.51 9956.56 21770.6 17818

6.32993 22.722 24.563 3.55612 40.8765 0.907807 2.97558 92.9635 7.11018 31.8082 4.70055 47.9339 4.88135 61.0818 5.13275 27.253 7.11581 39.2959 7.96772 13.6445 -1.07066 95.4684 1.31918 58.6385 4.15673 23.4769 7.35225 35.4017 13.8811 21.4129 3.49129 85.7987 4.65116 34.5721 1.52832 25.3674 2.70745 48.7488 6.09422 38.7569

55.9072 60.3032 68.7688 143.8 87.7156 109.442 159.164 46.7013 74.1383 133.233 108.789 132.562 60.9465 117.77 32.8689 141.837 106.585 51.6728 82.1084 70.7446

0.1 0.4

5.5 0.1 0.8

4.2 1.5 2.7

Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican

2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2010 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011

8 5.5 6.6 1.8 0.1 2.9

6.85235 42.8401 23107.8 45.0978 0.957018 25159.1 1.84097 85.318 28678.4 6.41957 14.1705 2122.99 3.24759 115.783 13584.2 8.56644 47.1425 17076.6 9.37859 78.6462 7824.5 114.723 8.8616 4486.26 9.46569 14.0087 19629.9 7.65123 35.3679 6803.48 53.2287 16603.1 0.003925 9.81269 40.793 5598.58 6.6362 58.0785 14836.4 3.41162 44.7185 11496.5 4.88301 46.0061 13397.2 1.93639 48.6651 28797.4 8.46017 22.9308 11320.9

50.3555 154.123 127.141 67.9547 126.757 47.9689 98.1401 152.217 35.2062 71.1109 163.337 82.4799 23.7016 38.6689 69.4511 138.785 58.9164

5.9 4.5 1 17.8 18.8 0.1 13.6

1.8 1 0.7 3.25 0.3 7.9 4 5.4 4.3

2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011

9926.95 7596.51 24543.1 7315.09 4433.72 22729.2 8870.28 21277.7 2920.6 19740.8 22854.3 15754.2 4179.21 4322.53 17058.6 7504.68 10449.1 22850.5 18095

25.3408 39.754 78.0735 32.6812 46.9402 59.1234 30.0822 35.144 11.4883 78.1772 49.5662 24.7494 35.8968 18.1263 83.3875 38.9375 27.144 51.3892 38.899

4.47455 5.12892 4.97761 8.54293 6.76228 3.92074 5.3575 8.34857 16.4959 4.40115 4.1303 3.40738 7.61061 11.9168 5.8758 8.25397 3.37069 4.25833 5.78778

64.4902 74.6432 167.35 91.0165 122.217 168.213 50.18 73.1179 136.18 120.81 152.541 63.7765 130.8 32.9399 156.608 102.823 55.9883 87.0833 79.2578

0.3

5.3

0.3

3.5 1.6 1.7

24074.4 25835 28804.7 2229.45 13654.3 18269.8 8281.87 4715.89 19225.6 7267.98

9.1 4.6 7.1 1.7

2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012

41.9891 46.6591 82.2065 16.037 130.724 53.1094 71.075 101.799 15.2128 40.0601 16906 0.002249 44.1369 62.5193 48.9232 47.6854 49.7615

5793.09 14980.7 11840.4 13878 28527.1

8.43522 3.91929 1.81058 12.4315 3.80982 6.47188 7.96009 18.6775 10.0303 2.55547 59.2197 4.58637 5.40196 3.17693 4.50407 3.29907

48.37 171.008 138.912 85.0246 138.864 56.6241 106.242 162.914 30.5265 75.9667 158.068 84.9488 24.7653 38.2961 68.1445 147.537

Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador

2012 2012

2.6 5.9

11490.6 10322.3

22.5093 26.1393

3.69453 5.10065

58.4842 61.7511

4.2 0.7 15.5 21.4 0.2 11.8 0.1 2.9 1 0.9 2.7 0.3 8.02 4.4 3.7 4.1

2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012

7717.7 25692 7881.33 4548.31 22480.7 9282.71 21987.2 2869.84 20786.5 24051.1 16158.3 4150.5 4380.24 18325.6 7312.48 10944 23217.7 18292.2

40.2028 72.8468 34.4369 50.8973 50.8717 33.4342 35.8835 13.3711 64.9152 46.6051 26.3662 40.2928 16.9373 82.8606 42.675 28.2175 50.1043 37.5218

1.72958 3.93492 -0.94366 5.19619 5.66764 4.27951 5.11371 2.68703 2.21147 3.08998 4.11151 4.63952 9.68505 5.6982 3.67592 3.65373 3.55687 3.3338

69.6988 170.428 95.9488 121.188 166.825 49.5829 73.7237 139.676 127.282 162.387 66.4083 127.425 32.8055 150.369 98.6284 52.6199 89.3293 79.9017

0.2

24.5 0.1 0.3

2.8 1.8 2.4

7.7 4.9 6.1 1.7

2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013

5.0702 44.6859 24879.4 3.6061 46.8085 26218.5 2.5983 79.8237 27971.2 5.83117 14.6483 2343.17 3.02 136.302 14584.7 57.8634 8.89157 18326.4 69.5792 0.555556 8322.17 9.09422 94.8322 4910.31 10.6194 15.7291 19482.9 5.79379 7473.06 42.3802 18.3123 17084.8 0.002369 5.71558 46.6797 6091.06 64.2306 15290.5 6.2019 2.02277 49.9952 12296.5 5.22429 50.4166 14004.8 1.43473 51.1597 28379.7

47.9803 179.194 142.322 90.625 137.765 57.7548 91.7877 156.554 29.3339 76.5562 123.799 81.2311 25.5619 37.698 65.7576 147.978

El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia

2013 2013 2013 2013

2.3 4.4 3.3 1

11887.5 10665.6 7837.79 26148.5

4.83095 23.6524 26.532 2.73863 42.5322 0.792509 2.7885 69.5601

56.7796 59.6062 71.9489 167.002

11.5 18.9 0.2 9.8

3.3 0.7 0.7 2.8 0.1 6.1 2.9 2.2 3.7

2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013

8254.01 4608.02 23020 9672.6 22972.8 3120.54 21619.3 25147.8 16157.1 4541.87 4476.9 19221.6 8227.3 11430.4 23554.8 19008.7

39.8493 54.2952 46.4274 36.0581 34.8667 15.6625 58.1672 43.0632 29.304 42.4984 16.4702 68.4912 45.6947 31.5911 51.0695 33.8576

-0.51206 5.1619 1.7211 6.41339 5.8367 6.60654 0 1.04747 3.80639 4.64179 7.6895 4.02716 2.68386 2.8165 1.03427 3.98536

102.331 116.306 164.997 48.6374 65.4076 134.027 123.879 166.672 64.4446 123.94 33.3336 129.087 94.3877 49.7767 90.6948 80.2722

0.2

22.6

0.3

2.8 1.7 2.3

6.8 3.7 5.7 1.6

2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014

6.7625 25144.1 49.3563 1.40047 26580.7 47.9893 1.76035 27629.7 66.3226 5.00965 2460.42 18.4146 2.18404 14915 142.494 7.49309 18750.5 70.0998 -0.27624 8338.92 73.4634 6.59226 5121.74 96.8033 0 18798.2 13.8238 2.98099 48.9172 7706.13 18.1196 17363.6 0.002447 5.78356 50.3223 6325.07 6.33209 66.0285 15231.9 2.87781 12715.1 52.633 54.4368 14266.4 4.51531 49.8233 0.337187 29119.6

47.6369 183.405 144.758 87.5106 132.753 57.8147 95.1497 165.094 28.4111 75.6117 114.59 85.2643 24.6854 37.3157 67.1617 158.727

Georgia Honduras Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras

2014 2014 2014 2014 2014 2014

2.1 3.8 3 0.7 9.8 17.2

12639 10923 7925.99 26957.2 8749.16 4682.99

25.9531 27.0098 44.0938 68.2601 45.2417 55.2595

2.99864 3.57313 0 -0.14482 3.06881 6.12925

56.3313 57.4889 69.5708 162.594 103.414 112.609

0.7 8.3

1.3 0.5 1.2 3

6.7 3.8 2.8 3.1

2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014

24016.3 10031.3 23586.1 3181.64 22282 26251.4 16303 4762.78 4588.64 20059.1 8501.63 11545.5 24346.2 19667

-0.22232 43.1973 6.39493 36.4369 6.71831 33.5266 20.052 7.53425 51.3769 0.631057 0.10379 40.8062 4.01862 29.6237 5.08879 36.9851 7.19167 15.9024 2.63783 84.5925 5.02883 49.8666 34.1529 3.22605 52.3323 0.106952 1.06896 31.1212

170.369 48.0573 64.972 125.126 121.075 159.874 65.6795 120.06 30.9012 114.983 88.0708 46.7925 93.7365 82.8235

0.8

19.5

0.3

2.8 1.7 1.9

24880.1 27237.6 28459.9 2567.04 14976 18992.8 8243.47 5370.21 19101.7 7906.92

7.1 4.3 5.5 1.6

2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015

7.82603 53.4736 49.9022 -0.07617 54.9552 0.200075 6.10443 21.4836 1.89038 147.002 8.85457 74.6031 12.1884 75.2288 4.0859 100.3 0 14.6617 3.72659 45.7355 13.5345 16662 0.002883 4.06096 58.0705 66.7764 9.0276 47.1305 5.00503 56.793 0.796685 50.3117 0.344782

6531.07 14533 12988.3 14646.6 30380.6

47.6989 180.039 145.328 53.9037 131.957 60.0131 100.692 169.535 22.8566 71.7575 119.85 67.8029 26.9559 38.9507 62.7901 159.78

Hungary Indonesia Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam Argentina Armenia Belarus Bolivia Brazil Colombia Costa Rica Czech Republic Dominican Republic Ecuador El Salvador Estonia Georgia Honduras Hungary Indonesia

2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015

1.9 4.8 1.9 0.7 8.3 17.8 0.55 7.5

13371.5 10776.6 8095.56 27345.2 9015.89 4785.44 24831.3 10385.3

27.1307 0.836746 3.97022 26.9992 44.864 0 -0.45677 70.2559 4.00358 49.7564 3.15783 55.3746 -0.07028 36.1153 6.36312 39.0698

54.0025 44.3343 67.989 154.423 109.954 107.435 172.543 41.9377

2.5 0.56 1.05 3

6.5 2.2 2.5 3

2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015

23522.3 3224.93 23080.4 26970.9 16490.3 4742.02 4706.18 20885.3 8639.28 11767.5 25322.5 20483.8

6.64619 37.7291 6.50332 22.9613 48.7505 0.179171 -0.88411 41.5746 2.72064 32.7038 9.67861 34.757 15.3819 2.53952 88.5198 0.125526 3.129 57.9374 3.5554 37.4202 -0.9913 53.6488 -0.59332 29.8919

53.1414 108.383 119.091 152.376 72.8288 117.531 27.6043 0 84.4552 45.0084 96.0055 82.7124

0.62

4.7

Kazakhstan Kyrgyz Republic Latvia Lithuania Mexico Moldova Pakistan Panama Paraguay Peru Poland Romania Russian Federation Slovak Republic Slovenia Tajikistan Thailand Turkey Ukraine Vietnam

2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015

24124.3 28254.3 29097.3 2661.38 15346.6 19460.5 7456.93 5667.41

15.5244 54.7201 -0.32522 53.4583 -0.51813 50.2004 5.71456 22.721 -0.89502 151.308 7.67085 80.0382 56.9693 48.7243 111.926 0.878604

49.2711 184.551 146.754 52.7904 126.801 58.8019 107.532 178.767

0.3 0.1 2.8