Luận án Phân tích tính bao trùm trong tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam giai đoạn 2004 - 2016

92), ‘Outward- Oriented Developing Economies really do grow more rapidly: Evidence from 95 LDCs, 1976- 1985’, Economic Development and Cultural Change, tập 40, tr. 523-544 46. Dolmas, J., W.G. Huffman and M.A. Wynne (2000), ‘Inequality, Inflation and Central Bank Independence’, Canadian Journal of Economics, số 33, tr. 271-287 47. Easterly, W. and Rebello, S. (1993), ‘Fiscal policy and economic growth: An empirical investigation’, Journal of Monetary Economics, số 32, tr. 417-458 148 48. Easterly, W. and S. Fischer (2000), ‘Inflation and the poor’, NBER Working Paper, số 2335 49. Edward S. (1997), ‘Trade policy, growth and income distribution’, American Economic Review, tập 87, số 2, tr. 205-210 50. Erosa, A., and G. Ventura (2002), ‘On Inflation as a Regressive Consumption Tax’, Journal of Monetary Economics, số 49 (4), tr. 761-795 51. Faisal Munir and Sami Ullah (2018), ‘Inclusive Growth in Pakistan: Measurement and Determinants’, The Pakistan Journal of Social Issues, Special Issue 52. Fedesarrollo (Centre for Economic and Social Research) (2015), ‘Informality and Inclusive growth in Latin America’, Regional Evidence Papers 53. Felipe, J (2010), Inclusive growth through Full Employment: The role of investment and industrial policy, J.Zhuang, ed. Poverty, Inequality, and Inclusive growth in Asia, Manila: Anthem and ADB 54. Felipe, J (2010), Inclusive growth, Full Employment, and Structural Change: Implications and Policies for developing Asia, ADB 55. Felipe, J (2012), ‘Inclusive growth: Why is it important for developing Asia?, Promoting Leadership in though that leads to action’, Cadmus Journal, Vol 1, Issue 4 56. Fernando, N (2008), ‘Rural Development Outcomes and Drivers: An Overview and Some Lessons’, EARD Special Studies, ADB 57. Florence Jaumotte, Subir Lall and Chris Papageorgiou (2008), Rising Income inequality: Technology, or Trade and Financial Globalization?, IMF Working Paper 58. Franco, C. and Gerussi, E., (2013), ‘Trade, FDI, and Income Inequality: Further Evidence from Transition Countries’, The Journal of International Trade and Economic Development, số 22(8), tr. 1131-1160 59. G. Ramey and V.A. Ramey (1995), ‘Cross country evidence on the link between volatility and growth’, American Economic Review, tập 85, số 5, tr. 1138-1151 60. Galli, R. and R. Van der Hoeven (2001), Is inflation bad for income inequality: The importance of the initial rate of inflation’ manuscript 61. Ganesh Rauniyar and Ravi Kanbur (2009), Inclusive growth and inclusive development: A review and synthesis of Asian Development Bank Literature, Occasional No.8, ADB 2009. 62. Gavin, M. and Hausman, R. (1996), ‘Sources of Macroeconomic Volatility in Developing Economies’, Office of the Chief Economist’, Inter- American Development Bank 149 63. Gene M.Grossman and Elhanan Helpman (2018), ‘Growth, trade, and income inequality’, Journal of the Econometric Society, tập 86, số 1, tr. 37-83 64. Gilles Dufrenot, Valerie Mignon, Charalambos G. Tsangarides (2009), ‘The trade- growth nexus in the developing countries: A Quantile Regression Approach’, Review of World Economics, số 146 65. Gouveia, M. and N.A Masia (1998), ‘Does the median voter model explain the size of government?: Evidence from the states’, Public Choice, số 97(1-2), tr. 159-177 66. Gulzar Khan and Sehar Munir (2018), ‘Measurement and Determinants of Inclusive Growth: A case study of Pakistan (1990- 2012)’, The Pakistan Development Review, số 55:4, tr. 455-466 67. Gunther Schmid (2014), ‘Inclusive growth: What future for the European social model’, IZA Policy Paper, No 82 68. Habito, Cielito F.(2009), ‘Patterns of Inclusive growth in developing Asia: Insights from an enhanced growth-poverty elasticity analysis’, ADBI Working Papers, số 145 69. Halit, Y (2008), ‘Is trade liberalization a solution to the unemployment problem?’, Turkish Economic Association, Discussion paper 70. Haruhiko Kuroda (2017), Toward inclusive growth in Asia, Keynote Speech at the Global Think Tank Summit 2017 in Yokohama 71. Hausmann, R., D. Rodrik and A. Velasco (2005), Growth Diagnostics, The John F. Kennedy School of Government, Harvard University, Massachusetts 72. Hemmer (2005), Foreign direct investment and Income Inequality revisited, Leibniz Information Centre for Economics 73. Holzner, M. (2010), Inequality, Growth, and public spending in Central, East and Southeast Europe, The Vienna Institute for International Economic Studies, Working Papers, số 71 74. Ho-Yin Yue and Shatin (2011), ‘Income inequality, economic growth and inflation: A study on Korea’, International Journal of Economics and Research, số 2, tr. 14-21 75. Ianchovichina, Elena, and S.Lundstrom Gable (2012), What is inclusive growth, In Commodity Prices and Inclusive growth in low-income countries, IMF 76. Ibukun Cleopatra Oluseye, Aremo Adeleke Gabriel (2017), ‘Determinants of Inclusive growth in Nigeria: An ARDL Approach’, American Journal of Economics, số 7(3), tr. 97-109 77. Jenkins, H. (1995), ‘Education and Production in the United Kingdom’. Nuffield 150 College, Oxford, Economics Discussion Paper, số 101 78. John Luke Gallup (2002), ‘The Wage labor Market and Inequality in Vietnam in the 1990s’, số 2896, Policy Research Working Paper 79. Jonathan Haughton and Shahidur R. Khandker (2009), Handbook on Poverty and Inequality, WB 80. Jong-Wha Lee and Hanol Lee (2018), ‘Human capital and Income inequality’, ADBI Working Paper Series, số 810 81. Kakwani, N. (1977), ‘Measurement of Poverty and Negative Income Tax’, Australian Economic Papers, số 16, tr. 159-284 82. Kakwani, N. and H. Son (2008), ‘Poverty Equivalent Growth Rate’, Review of Income and Wealth, số 54(4), tr. 643-655 83. Kashif Munir and Maryam Sultan (2017), ‘Macroeconomic determinants of Income inequality in India and Pakistan’, Theoretical and Applied Economics, tập XXIV, số 4(613), tr. 109-120 84. Keynes, John.M.A (1996), Teoria geral do emprego, do juro e da moeda. Sao Paulo: Nova Cultural 85. Khalifa, S., and Mengova, E. (2015), ‘Trading Tasks and Skill Premia’, Journal of Finance and Economics, số 3(3), tr. 46-71 86. Knight, J.B., and R.H. Sabot (1983), ‘Educational Expansion and the Kuznets Effect’, The American Economic Review, số 73(5), tr. 1132-1136 87. Kuznets, S., (1955), ‘Economic Growth and Income Inequality’, The American Economic Review, số 45(1), tr. 1-28 88. L. Konya and C. Mouratidis (2006), ‘An empirical analysis of the ralationship between income inequality and growth volatility in 70 countries for 1960-2002’, Applied Econometrics and International Development, Euro- American Association of Economic Development, tập 8, số 1, tr. 19-40 89. Laidler, D. and M. Parkin (1975), ‘Inflation: A survey’, Economic Journal, số 85, tập 340, tr. 741-809 90. Lê Kim Sa và Vũ Hoàng Đạt (2014), Nhận diện tầng lớp trung lưu ở Việt Nam qua cách tiếp cận đa chiều, Viện Kinh tế và chính trị thế giới, số 10, tập 222, tr. 68-80. 91. Lê Quốc Hội (2009), Mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và bất bình đẳng thu nhập: Lý luận và thực tiễn ở Việt Nam 92. Lerman, R.I and Yitzhaki, S. (1989). ‘Improving the Accuracy of Estimates of Gini Coefficient’, Journal of Econometrics, số 42, tr. 43-47 93. Li, H. and H. Zou (2002), ‘Inflation, Growth and Income Distribution: A Cross- country Study’, Annals of Economics and Finance, số 3(1), tr. 85-101 151 94. Lindert, P.H. (1996), ‘What limits social spending?’, Explorations in Economic History, số 33, tr. 1-34 95. Lorenz, M.O (1905), ‘Methods of Measuring the Concentration of Wealth’, Publications of the American Statistical Association, số 9, tr. 209-219 96. Luiz de Mello and Erwin R. Tiongson (2006), ‘Income inequality and Redistribution Government Spending’, Public Finance Review, tập 34, số 3, tr. 282-305 97. Lundberg, M and Squire L (2003), ‘The simultaneous evolution of growth and inequality’ Economic Journal, số 113(487), tr. 326-344 98. Martin Rama (2001), Globalization, inequality and labor market policies 99. Matthew Higgins and Jeffrey G. Williamson (2002), ‘Explaning inequality the World Round: Cohort size, Kuznets Curves, and Openness’, Southeast Asian Studies, tập 40, số 3, tr. 268-297 100. Mello, M. and M.A. Dutz (2012), ‘Promoting Inclusive Growth: Challenges and Policies’, The World Bank 101. Meltzer, A.H. and S.F. Richard (1983), ‘Tests of a rational theory of the size of government’, Public Choice, số 41, tr 403-418 102. Meschi, E.F. and Vivarelli (2007), ‘Globalization and Income Inequality’, IZA Discussion Paper, số 2958 103. Mincer, J. (1970), ‘The distribution of labor incomes: A survey with special reference to the human capital approach’, Journal of Economic Literature, số 8(1), tr. 1-26 104. Narob, N. (2015), ‘Income inequality and Inflation in Developing Countries: An Empirical Investigation’, Economics Bulletin, tập 35, số 4 105. Nguyễn Đức Thành và Phạm Văn Đại (2014), ‘Chẩn đoán tăng trưởng kinh tế Việt Nam: Những rào cản cho giai đoạn 2015- 2020’, Hội thảo Quốc gia “Thúc đẩy tăng trưởng bao hàm ở Việt Nam: Những hàm ý từ cách tiếp cận chẩn đoán tăng trưởng”, Hà Nội 08/2014. 106. Nguyen Minh Ha, Nguyen Dang Le, and Pham Trung Kien (2019), ‘The Impact of Urbanization on income inequality: A study in Vietnam’, Journal of Risk and Financial Management 107. Nguyễn Việt Cường và Phạm Minh Nguyệt (2018), “Economic growth, inequality, and Poverty in Vietnam”, Asian- Pacific Economic Literature, pp 45- 58, Vol 32, Issue 1 152 108. Nguyen, H, T, Doan; T.T và Trần Quang Tuyến (2018), “The effects of various income sources on inequality: A comparison across ethinic groups in Vietnam”, Environment, Development and Sustainability, pp 1-23, doi.org/10.1007/s10668- 018-0221-0, Springer, Netherlands. 109. Nugraha Pukuh and Hayu Fadlun Widyasthika (2017), ‘When Growth is Inclusive in Indonesia’, The Indonesian Journal of Development Planning, Tập 1, số 3, tr 195-209 110. Oguzhan C. Dincer and Burak Gunalp (2001), Corruption, Income inequality, and Poverty in the United States, Fondazione Eni Enrico Mattei. 111. Okun Arthur (1975), Equality and Efficiency: The big Tradeoff, Brookings Institution Press 112. Paramasivan S Vellala, Mani K Madala and Utpal Chhattopadhyay (2014), A theroretical model for inclusive economic growth in Indian context 113. Park, K., (1997), ‘Educational Expansion and Educational Inequality on Income Distribution’, Economics of Education Review, số 15, tr. 51-58 114. Perotti, R. (1996), ‘Growth, income distribution, and democracy: What the data say’, Journal of Economic Growth, số 1, tr 149-187 115. Peter Foldvari and Van Leeuwen (2011), ‘Should less inequality ineducation lead to a more equal income distribution?’, manuscript 116. Phạm Minh Thái (2014), ‘Tăng trưởng bao hàm ở Việt Nam: Khía cạnh thị trường lao động’, Hội thảo quốc gia: “Thúc đẩy tăng trưởng bao hàm ở Việt Nam: Những hàm ý từ cách tiếp cận chẩn đoán tăng trưởng”, Hà Nội 08/2014. 117. Phạm Minh Thái và Vũ Thị Minh Ngọc (2014), Di cư và tăng trưởng bao trùm ở Việt Nam: Xu hướng gần đây và hàm ý chính sách 118. Phạm Xuân Hoan (2008), ‘Tăng trưởng công bằng, một chiến lược phát triển mới’, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế, Viện Kinh tế Việt Nam- Viện Khoa học Xã hội Việt Nam, số 357. 119. Piketty, T. (2014), ‘Capital in the twenty-first centuty’, Cambridge, MA: Harvard University Press 120. Ram, R. (1984), ‘Population increase, Economic Growth, Educational Inequality, and Income Distribution: Some Recent Evidence’, Journal of Development Economics, số 14, tr. 419-428 121. Ranieri, R., and Ramos, R.A (2013), ‘Inclusive growth: the Building up of a Concept’, IPC-IG Working Paper, số 104, Brasilia, International Policy Centre for Inclusive Growth 122. Ravallion, M (2004), ‘Pro-Poor Growth: A Primer” The World Bank’, Policy Research Working Paper No. 3242. 153 123. Ravi Balakrishnan, Chad Steinberg and Murtaza Syed (2013), The elusive quest for inclusive growth: Growth, poverty and inequality in Asia, IMF Working Paper, số 13/152 124. Report on the OECD Framework for Inclusive growth 125. Rhee, C., Zhuang, J., Kanbur, R., and Felipe, J., (2014), ‘Confronting Asia’ rising inequality: policy option,’ In: Kanbur, R., Rhee, C. and Zhuang, J (eds), Inequality in Asia and the Pacific: Trends, Drivers, and Policy Implications, Routledge: London 126. Richard A. Musgrave (1980), ‘Excess bias and the nature of budget growth’, Journal of Public Economics, tập 28, số 3, tr. 287-308 127. Rodriguez, F. (1999), ‘Does distributional skewness lead to redistribution? Evidence from the United States’, Economics and Politics, số 11(2), tr 171-199 128. S.R.Osmani (2008), ‘The demands of inclusive growth: Lessons from South Asia’, The Pakistan Development Review, Vol 47, pp 381-402 129. Sachs, J.D., and A. Warner (1995), ‘Economic Reform and the Process of Global Integration’, Brookings Papers on Economic Activity, số 1, tr. 1-118 130. Sajid, A. and Ali, A. (2018), ‘Inclusive growth and Macroeconomic Situations in South Asia: An Empirical Analysis’, Munich Personal RePEc Archive 131. Savvides A., (1998), ‘Trade Policy and Income Inequality: New evidence, (forthcoming)’, Economic Letters 132. Sebastian Edwards (1997), ‘Trade policy, Growth, and Income distribution’, American Economic Review, tập 87, số 2, tr. 205-210 133. Solow, R. (1957), ‘Technical change and the aggregate production function’, The Review of Economics and Statistics, số 39(3), tr. 312-320 134. Stanley Fisher and Franco Modigliani (1978), ‘Towards an Understanding of the real effects and costs of inflation’, NBER Working Paper, số 303 135. Stephan Klasen (2010), Measuring and monitoring inclusive growth: Multiple definitions, open questions and some constructive proposals, ADB Sustainable Development Working Paper Series 136. Sylwester, K. (2002), ‘Can education expenditures reduce income inequality?, Economics of Education Review, tập 21, số 1, tr. 43-52 137. Talah S. Arabiyat, Metri Mdanat, Ghazi Samawi (2019), ‘Trade openness, inclusive growth, and inequality: Evidence from Jordan’, The Journal of Developing Areas, Tập 54, số 1, tr. 121-133 138. Tandon, A and J. Zhuang (2007), Inclusiveness of economic growth in the People’s Republic of China 154 139. Tanninen, H. (1999), ‘Income inequality, Government Expenditures and Growth’, Applied Economics, số 31, tr. 1109-1117 140. Terry McKinley (2010), Inclusive growth Criteria and Indicators: An Inclusive growth Index for Diagnosis of country progress. 141. The Inclusive growth and Development Report (2015, 2016), World Economic Forum 142. Thi Cam Van Cao and Takahiro Akita (2008), ‘Urban and Rural Dimension of Income Inequality in Vietnam’, GSIR Working Papers, Economic Development and Policy Series 143. Todaro, M.P (1994), Economic Development, 5th ed, New York: Longman Publishers 144. Tovar Jalles and Luiz de Mello (2019), ‘Cross Country Evidence on the Determinants of Inclusive growth Episodes’, Research in Economics and Mathematics Working Paper, số 81 145. Tsai, P.L (1995), ‘Foreign direct investment and Income inequality: Further evidence’, World Development, tập 23, số 3, tr. 469-483 146. UNDP (2015), Tăng trưởng vì mọi người, Báo cáo phát triển con người Việt Nam đến năm 2015 về tăng trưởng bao trùm 147. Velde, D. and Morrissey, O., (2004), ‘Foreign direct investment, skills and wage inequality in East Asia’, Journal of the Asia Pacific Economy, số 9(3), tr. 348- 369 148. Vũ Hoàng Đạt (2013), Inclusive growth index in Viet Nam, Mekong Economic Research Network 149. World Bank (2008), What Are the Constraints to Inclusive Growth in Zambia? Report No. 44286-ZM, Washington DC: World Bank. 150. World Bank (2009), What is Inclusive growth? Washington DC: World Bank. 151. Yasser Javed, Ihtsham Ul Haq Padda, Waqar Akram (2018), ‘An analysis of Inclusive growth for South Asia’, Journal of Education and Social Sciences, số 6(1), tr. 110-122 152. Yue, H.Y., (2001), ‘Income Inequality, Economic Growth and Inflation: A study on Korea’, International Journal of Economics and Research, số 2(5), tr. 14-21 153. Yuwa Hedrik- Wong (2014), Mapping the path to Future Prosperity: Emerging markets inclusive growth index, MasterCard Centre for Inclusive growth. 154. Zunia, Saif Tirmazee and Maryiam Haroon (2015), ‘Growth in Pakistan: Inclusive or not’, The Pakistan Development Review, số 54:4, tr. 335-350 155 PHỤ LỤC Bảng 1: Thu nhập bình quân nhân khẩu 1 tháng và tốc độ tăng thu nhập bình quân (Thành thị, nông thôn) Đơn vị tính: nghìn đồng Chỉ tiêu 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Thành thị 622.1 815.4 1058.4 1605.2 2129.5 2989.1 3964.5 4551.3 Nông thôn 275.1 378.1 505.7 762.2 1070.4 1579.4 2038.4 2422.7 Chênh lệch 347 437.3 552.7 843 1059.1 1409.4 1926.1 2128.6 Tỷ lệ (lần) 2.26 2.15 2.09 2.1 1.99 1.89 1.95 1.88 Tốc độ tăng thu nhập bình quân Thành thị 31.07 29.8 51.66 1926.1 40.36 32.63 14.8 Nông thôn 37.44 1.95 50.72 40.43 47.55 29.06 18.85 Bảng 2: Thu nhập bình quân nhân khẩu 1 tháng chia theo vùng Đơn vị tính: nghìn đồng Các vùng 2008 2010 2012 2014 2016 Đồng bằng Sông Hồng 1064.8 1580.4 2350.6 3264.9 3883.3 Trung du và miền núi phía Bắc 656.7 904.6 1258.4 1613.4 1962.6 Bắc Trung bộ và duyên hải miền Trung 728.2 1018 1505.2 1982.3 2357.6 Tây Nguyên 796.4 1087.9 1643.3 2008.5 2365.9 Đông Nam Bộ 1773.2 2304.3 3172.8 4124.9 4661.7 Đồng bằng Sông Cửu Long 939.9 1247.2 1796.7 2326.8 2777.6 Bảng 3: Thu nhập bình quân nhân khẩu 1 tháng chia theo dân tộc Đơn vị tính: nghìn đồng Dân tộc 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Kinh 488.73 558.86 610.76 140.30 790.98 833.55 1009.06 Dân tộc khác 260.53 291.08 301.79 64.31 362.60 391.81 513.70 Bảng 4: Tốc độ tăng thu nhập bình quân nhân khẩu 1 tháng chia theo vùng Đơn vị tính: % Các vùng 2008-10 2010-12 2012-14 2014-16 Đồng bằng sông Hồng 48.42 48.73 38.89 18.94 Trung du và miền núi phía Bắc 37.75 39.11 28.21 21.64 Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung 39.79 47.86 31.69 18.93 Tây Nguyên 36.6 51.05 22.22 17.79 Đông Nam Bộ 29.95 37.69 30.01 13.01 Đồng bằng sông Cửu Long 32.69 44.06 29.5 19.37 156 Bảng 5: Tốc độ tăng thu nhập bình quân nhân khẩu 1 tháng chia theo 5 nhóm thu nhập Đơn vị tính: % 2002-04 2004-06 2006-08 2008-10 2010-12 2012-14 2014-16 Nhóm 1 31.66 29.97 49.21 34.33 38.49 28.97 16.79 Nhóm 2 35 32.49 49.64 40.15 41.76 38.58 15.42 Nhóm 3 38.25 32.25 52.52 42.93 49.90 31.47 16.71 Nhóm 4 38.79 31.97 57.29 39.60 49.15 27.35 18.56 Nhóm 5 35.45 30.40 59.45 38.73 40.30 34.03 17.69 Bảng 6: Tốc độ tăng thu nhập bình quân nhân khẩu 1 tháng theo dân tộc Đơn vị tính: % 2004-06 2006-08 2008-10 2010-12 2012-14 2014-16 Kinh 33.01 45.31 51.46 36.47 19.40 17.83 Dân tộc khác 29.96 38.22 1841.95 2568.52 23.22 23.66 Bảng 7: Cơ cấu thu nhập chia theo nguồn thu nhập (cả nước) Đơn vị tính: % 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Tiền lương, tiền công 32.71 34.25 34.72 44.9 46.16 47.52 48 Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản 27.19 24.87 23.98 20.1 19.82 17.38 16.46 Công nghiệp xây dựng 5.81 6.02 5.59 5.7 4.79 4.94 5.26 Thương nghiệp và dịch vụ 16.64 16.78 17.06 17.9 17.32 17.42 18.87 Nguồn khác 17.65 18.08 18.65 11.4 11.89 12.7 11.42 Bảng 8: Cơ cấu thu nhập chia theo nguồn thu nhập (Thành thị) Đơn vị tính: % Nguồn thu 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Tiền lương, tiền công 42.44 42.87 42.58 54.87 55.76 56.15 55.74 Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản 5.89 5.49 4.84 4.51 4.91 4.41 4.29 Công nghiệp và xây dựng 5.85 6.79 5.5 5.79 4.44 4.46 4.59 Thương nghiệp và dịch vụ 23.53 23.16 23.22 22.43 22 21.49 23.79 Khác 22.29 21.69 23.86 12.4 12.89 13.49 11.59 157 Bảng 9: Cơ cấu thu nhập chia theo nguồn thu nhập (Nông thôn) Đơn vị tính: % Nguồn thu 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Tiền công, tiền lương 25.94 27.68 28.39 36.39 38.44 39.94 41.23 Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản 41.94 39.49 39.4 33.4 31.82 28.77 27.09 Công nghiệp và xây dựng 5.78 5.46 5.68 5.6 5.09 5.42 5.83 Thương nghiệp và dịch vụ 11.9 12.04 12.09 14.08 13.56 13.85 14.6 Khác 14.44 15.33 14.44 10.53 11.09 12.02 11.25 Bảng 10: Tỷ lệ hộ gia đình có điện lưới (Thành thị, nông thôn) Đơn vị tính: % Khu vực 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Thành thị 98.2 99 99.1 99.6 99.6 99.8 99.8 99.8 Nông thôn 82.7 91.6 94.9 96.8 96.2 96.6 97.6 98.3 Bảng 11: Tỷ lệ hộ gia đình có điện lưới theo vùng Đơn vị tính: % Các vùng 2008 2010 2012 2014 2016 Đồng bằng Sông Hồng 99.7 99.7 99.9 99.9 99.9 Trung du và miền núi phía Bắc 99.1 99.1 90.7 93 94.8 Bắc Trung bộ và duyên hải miền Trung 98.9 97.3 97.6 98.3 98.6 Tây Nguyên 96.9 96.8 97.5 98.2 98.9 Đông Nam Bộ 98.7 98.9 99.3 99.3 99.7 Đồng bằng Sông Cửu Long 97 96.6 97.8 99.1 99.6 Bảng 12: Tỷ lệ hộ gia đình có vệ sinh tự hoại, bán tự hoại (Thành thị và nông thôn) Đơn vị tính: % Khu vực 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Thành thị 73.8 78.7 84.4 86.4 89.7 92 Nông thôn 19.3 25.9 39.6 48 56.9 64 Bảng 13: Tỷ lệ hộ gia đình có vệ sinh tự hoại, bán tự hoại phân theo vùng Đơn vị tính: % Các vùng 2008 2010 2012 2014 2016 Đồng bằng sông Hồng 51.4 63.8 72.5 81.3 87.6 158 Trung du và miền núi phía Bắc 19.1 26.9 31.6 41 48.2 Bắc trung bộ và duyên hải miền Trung 33.7 48.7 55.2 62.4 68.4 Tây Nguyên 29.8 39.7 48.4 54 59.1 Đông Nam Bộ 73.2 80.5 83.7 87.6 89.9 Đồng bằng Sông Cửu Long 28.5 42.3 47.9 57 65.2 Bảng 14: Tỷ lệ hộ gia đình có vệ sinh tự hoại, bán tự hoại phân theo 5 nhóm thu nhập Đơn vị tính: % Nhóm thu nhập 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Nhóm 1 6.2 9.7 18.5 23 30 34 Nhóm 2 14.2 22.7 35.1 43.6 54 60 Nhóm 3 25.5 33.3 50.5 60.7 70.3 75.9 Nhóm 4 45.4 54.7 67.2 73.7 82 86 Nhóm 5 72.9 76.7 84.3 87.2 90 92.4 Bảng 15: Tỷ lệ hộ gia đình có nước máy (Thành thị, nông thôn) Đơn vị tính: % Khu vực 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Thành thị 51.7 56.9 62.4 66.1 68.4 71 73.4 77.4 Nông thôn 5.5 6.3 8.6 10.6 10.5 13.8 16.6 21.4 Bảng 16: Tỷ lệ hộ gia đình có nước máy theo vùng Đơn vị tính: % Các vùng 2008 2010 2012 2014 2016 Đồng bằng Sông Hồng 26 29.4 33.4 40.2 48.1 Trung du và miền núi phía Bắc 15.1 13.9 14.9 15.6 17.4 Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung 21.1 22.3 24.1 26.1 31.7 Tây Nguyên 15.7 13.6 13.3 16.8 17.7 Đông Nam Bộ 42 46.9 49.4 53.6 57.3 Đồng bằng sông Cửu Long 30.5 30.2 35.2 38.1 44 Bảng 17: Tỷ lệ hộ gia đình có nước máy phân theo 5 nhóm thu nhập Đơn vị tính: % Nhóm thu nhập 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Nhóm 1 6.1 8.6 8.6 9.4 10.6 13.4 Nhóm 2 10.6 15.9 15.7 19.7 21.9 26.3 Nhóm 3 17.3 18 21.8 27.3 32.6 36.8 Nhóm 4 29.3 33 35 38.2 43.2 48.1 Nhóm 5 49.4 51.3 54.2 55.4 58.2 60.9 159 Bảng 18: Tỷ lệ tham gia lực lượng lao động theo giới tính Đơn vị tính: % Tiêu chí 2004 2007 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Cả nước 71.41 74.35 75.82 76.17 76.95 76.69 77.54 77.53 77.41 76.74 Nam 75.49 78.45 80.43 81.04 81.60 81.16 82.07 82.12 82.43 81.65 Nữ 67.60 72.53 71.49 71.57 71.57 72.46 73.26 73.22 72.71 72.12 Bảng 19: Tỷ lệ lao động trong độ tuổi lao động đã qua đào tạo (Phân theo thành thị, nông thôn và theo giới tính) Đơn vị tính: % Tiêu chí 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 Thành Thị 30.4 32.2 32.8 31.6 32 33.1 35.2 35.9 38 39.2 Nông thôn 8.5 8.6 9 8.9 9.5 10.7 11.9 12 13.5 13.9 Nam 15.8 16.6 17.1 16.6 17.6 19.1 20.8 21.2 23.2 24 Nữ 12.3 13 13.7 13.9 14.7 15.9 17 17.7 19.3 20.2 Bảng 20: Tỷ lệ bao phủ bảo hiểm xã hội phân theo 5 nhóm thu nhập Đơn vị tính: % Nhóm thu nhập 2006 2010 2012 2014 Nhóm 1 36.08 32.13 30.21 33.42 Nhóm 2 22.12 19.39 20.41 20.35 Nhóm 3 14.11 11.18 11.66 12.33 Nhóm 4 7.95 5.59 6.93 7.02 Nhóm 5 5.51 2.15 2.82 3.11 Bảng 21: Chỉ số bao trùm về giáo dục của các tỉnh, thành phố ở Việt Nam (chỉ số cơ hội) (Tính theo số năm học cao nhất) (Đây là nguồn dữ liệu cho biến độc lập: Chỉ số bao trùm về giáo dục: ledu) Tỉnh/Thành phố 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Hà Nội 9.634822 9.789736 9.875725 10.12212 9.939134 10.02593 10.07176 Hà Giang 6.701854 7.118667 6.519301 6.507571 7.430933 7.577084 7.55386 Cao Bằng 7.825626 8.376054 7.492048 7.826749 8.8392 8.952443 9.020345 Bắc Kạn 8.876472 9.190749 8.665195 8.466991 7.956452 8.512877 9.143776 Tuyên Quang 8.888276 9.442707 9.09503 7.853965 8.883732 9.187459 9.538331 Lào Cai 6.778764 7.510107 7.135027 7.593037 8.186157 8.213797 8.55147 Điện Biên 5.602247 6.083185 6.363654 6.188367 6.657175 7.031578 7.477766 Lai Châu 4.665978 5.261267 6.558736 5.602343 5.31731 6.596688 8.119647 Sơn La 6.652047 7.056927 7.049621 7.920744 8.011631 8.107445 8.591422 Yên Bái 8.404227 7.973457 8.903316 7.421634 7.661485 7.398473 8.334764 160 Hòa Bình 8.631487 8.792039 9.475482 8.214376 9.071903 9.59543 9.165156 Thái Nguyên 9.202439 8.847521 8.953859 9.277531 9.182547 9.858087 9.695517 Lạng Sơn 8.686353 8.838932 8.450229 8.995244 8.877057 8.83831 9.379631 Quảng Ninh 10.25571 9.223474 9.325546 8.661716 8.558314 9.199435 9.236675 Bắc Giang 8.971509 8.911212 8.522568 9.330627 9.023279 9.089169 9.258934 Phú Thọ 9.864823 9.653616 9.353512 9.266491 9.451009 9.624232 9.872222 Vĩnh Phúc 9.900147 10.17328 9.557904 9.581094 9.75249 10.19722 9.966032 Bắc Ninh 9.183767 9.223563 8.762049 9.251724 9.540188 9.364596 9.965081 Hải Dương 9.05699 9.109275 9.012197 9.183411 8.973797 9.29765 9.365043 Hải Phòng 9.502087 9.58273 9.273112 9.617365 9.60416 9.516157 9.971027 Hưng Yên 8.310987 9.286328 9.37176 8.887676 9.211151 9.501412 9.361424 Thái Bình 9.41949 8.851417 9.196533 8.612212 8.696897 8.326551 8.447495 Hà Nam 8.725831 8.317923 8.410311 10.05186 9.352127 9.66604 8.732534 Nam Định 7.344219 8.065655 8.331895 8.799212 7.636893 8.7315 8.897341 Ninh Bình 8.371262 8.864359 9.519256 9.567152 8.51304 8.668523 9.343383 Thanh Hóa 9.120118 9.403127 8.964828 9.781453 9.120623 9.220573 9.413836 Nghệ An 8.685785 8.405176 8.330273 9.280994 9.292176 9.309093 9.495811 Hà Tĩnh 8.539327 9.331758 9.003156 9.17323 9.253571 9.204771 9.170749 Quảng Bình 9.367693 9.228157 9.526367 8.107153 8.567879 8.86971 8.899558 Quảng Trị 8.350171 8.056767 9.018014 8.867059 9.043723 9.875675 9.030116 Huế 8.014174 7.742369 7.396992 8.609241 8.959074 8.764763 8.74532 Đà Nẵng 9.422565 10.06496 9.59198 10.0621 9.847267 10.00876 9.790846 Quảng Nam 7.592699 8.37951 8.851007 8.306198 7.860684 7.964088 8.162004 Quảng Ngãi 8.016488 8.340302 8.327399 8.101639 7.883665 8.006086 7.501935 Bình Định 7.974923 7.925821 8.581449 8.11718 8.092243 7.397738 8.015204 Phú Yên 8.148681 8.429284 7.930481 8.884764 7.920592 7.66343 7.560532 Khánh Hòa 8.051776 8.184871 8.621781 8.847984 8.530429 8.291182 8.660231 Ninh Thuận 5.900796 5.999732 7.041459 6.484518 7.957094 7.6537 7.94591 Bình Thuận 6.99995 7.345285 7.992078 7.377743 7.54225 7.085729 7.293768 Kon Tum 6.756402 7.141021 6.878411 8.424117 7.617973 8.005896 8.4223 Gia Lai 5.918637 6.095575 6.208351 6.788059 6.777601 6.771066 7.01566 Đắk Lắk 7.525679 8.249884 8.103292 7.683975 7.891877 7.958852 9.133761 Đắk Nông 7.869429 8.669376 9.1792 8.237833 8.610034 8.115659 8.739743 Lâm Đồng 7.451695 8.015427 8.598498 9.012204 8.926574 8.718839 8.629466 Bình Phước 6.933921 6.588904 8.330355 8.257374 8.660441 8.566886 8.116054 Tây Ninh 7.82634 7.74112 8.050276 8.51925 7.672158 7.826687 8.838892 Bình Dương 8.289307 8.153885 8.674257 8.470019 8.097362 8.290872 8.64045 Đồng Nai 8.943705 8.836268 9.583166 8.692335 9.21643 9.191624 9.583798 Bà Rịa Vũng Tàu 9.367216 9.21403 9.635499 8.936644 8.250221 8.462005 9.134433 TP. Hồ Chí Minh 9.750896 9.878584 9.716256 9.513114 9.693227 9.937116 10.30062 Long An 7.488319 7.384074 7.946283 8.103678 8.759876 8.112633 8.186984 Tiền Giang 8.112338 7.454304 7.64818 7.393179 7.876453 8.208337 8.074342 Bến Tre 7.152651 7.903437 8.224948 7.616495 7.877414 6.981337 6.871897 Trà Vinh 7.962301 6.85539 7.185076 7.146507 7.756559 7.103746 7.798632 Vĩnh Long 8.37987 8.011062 8.130021 7.71068 7.72142 7.768915 7.52415 Đồng Tháp 7.582452 7.641452 7.921901 7.273411 7.209739 7.235065 8.298829 161 An Giang 6.187603 7.307379 7.777647 6.215023 6.96253 6.55224 6.935545 Kiên Giang 6.900398 7.049258 7.120375 7.225226 7.126144 6.866252 7.522714 Cần Thơ 6.829206 7.471123 7.41229 7.242735 7.873421 7.520192 8.317462 Hậu Giang 7.279964 6.789214 6.966809 7.229397 7.098318 6.77003 7.626996 Sóc Trăng 6.598562 6.607595 6.948411 6.932988 7.044295 7.201009 6.929716 Bạc Liêu 7.567347 6.936739 7.743008 7.843699 7.808878 7.760255 7.977238 Cà Mau 7.531968 7.370751 7.444481 7.374431 7.27158 7.788971 7.734272 Bảng 22: Chỉ số bao trùm về thu nhập của các tỉnh, thành phố (Chỉ số dịch chuyển xã hội). Đây là nguồn dữ liệu cho biến phụ thuộc Tỉnh/Thành phố 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 Hà Nội 3.386381 3.868939 4.096758 6.635037 6.863377 7.568685 9.035906 Hà Giang 1.80706 1.892497 2.004102 1.799019 2.188801 2.563603 2.767523 Cao Bằng 1.843471 2.111424 1.885389 1.926175 2.526292 2.644019 2.750546 Bắc Kan 1.664372 2.162986 2.04768 2.741275 2.687732 2.337565 2.673868 Tuyên Quang 2.222248 2.498584 2.523293 2.416256 3.236738 3.446171 3.781613 Lào Cai 1.760923 2.204076 2.318211 2.477131 2.601636 2.883508 3.652479 Điện Biên 1.538399 1.624604 1.912361 1.73347 1.87465 2.709539 2.424311 Lai Châu 1.284525 1.356356 1.513428 1.853289 1.971446 2.151195 2.860035 Sơn La 1.832922 2.108563 2.196976 2.583719 2.48763 2.619907 2.732239 Yên Bái 2.31366 2.50201 2.675883 2.706239 2.697444 3.364291 4.11948 Hòa Bình 1.881088 2.179536 2.205273 2.600109 3.123546 3.526413 4.537401 Thái Nguyên 2.480267 2.894076 2.657629 3.388645 4.348233 4.72581 5.434741 Lạng Sơn 2.353509 2.725197 2.680038 2.540787 2.728091 2.976916 3.839776 Quảng Ninh 4.576786 4.139527 4.174088 5.241264 6.673264 6.657758 7.694322 Bắc Giang 2.420934 2.792049 2.754225 3.379544 4.376772 4.794902 5.591929 Phú Thọ 2.39019 2.902888 3.000399 3.733342 3.998907 4.35226 5.268789 Vĩnh Phúc 2.892547 3.178092 3.324716 3.863847 4.52211 5.134254 6.063512 Bắc Ninh 3.418505 3.371625 3.548646 5.669751 5.892718 7.409702 8.53875 Hải Dương 2.952381 3.375262 3.228948 4.418593 5.18023 5.60351 6.579116 Hải Phòng 3.056718 3.606101 3.724268 5.628539 6.365527 7.121996 8.8175 Hưng Yên 2.696074 3.335822 2.957682 4.747645 5.125735 4.922972 6.482732 Thái Bình 2.488052 2.743496 2.913868 3.956671 4.096267 4.596148 5.535305 Hà Nam 2.335508 2.746567 2.534716 4.396886 4.678168 5.062099 5.909958 Nam Định 2.40837 3.0486 3.334058 4.076878 4.508521 5.988453 6.230908 Ninh Bình 2.368026 2.767959 2.616333 3.89771 4.390501 4.571706 6.036591 Thanh Hóa 1.980731 2.17535 2.27155 2.692235 3.29599 3.753977 4.187512 Nghệ An 1.989987 2.172517 2.310024 2.928342 3.4508 3.594313 3.682203 Hà Tĩnh 1.872291 2.054157 2.155549 2.782794 3.337194 3.543123 4.533391 Quảng Bình 1.988588 2.376404 2.551738 3.133047 3.669876 3.791309 4.456398 Quảng Trị 1.993257 2.226332 2.496551 3.081897 3.304085 3.844817 4.282076 Huế 2.525373 2.797055 3.04775 3.555173 4.256729 4.63401 5.092131 Đà Nẵng 5.007878 5.260518 5.082076 5.927317 7.229401 7.201382 9.172059 Quảng Nam 2.051481 2.562686 2.685434 3.21118 3.806773 3.691723 4.460668 Quảng Ngãi 2.252269 2.616421 2.578786 3.070583 3.32906 3.552742 4.305103 162 Bình Định 2.705205 2.86796 3.130066 4.475207 4.944437 5.264831 5.37788 Phú Yên 2.484817 2.884336 2.589027 3.643167 3.74704 4.403851 5.284465 Khánh Hòa 3.205613 3.132123 3.332253 3.560077 4.468345 5.378025 5.75155 Ninh Thuận 2.136379 2.369998 2.570632 3.486837 4.235171 4.21604 4.644662 Bình Thuận 3.124531 3.403615 3.399667 4.099752 4.984962 5.274531 6.141512 Kon Tum 2.340462 2.414054 2.476011 3.499188 2.985075 3.454487 4.134335 Gia Lai 2.300429 2.348825 2.507351 3.424168 3.819529 3.620981 3.740599 Đắc Lắk 2.31638 2.621683 2.668375 3.4461 4.32142 4.187425 4.98846 Đắc Nông 2.053628 3.160546 2.774078 3.389302 3.668664 3.285663 4.327896 Lâm Đồng 2.760986 3.114304 3.12586 4.152034 5.352023 5.172488 6.137245 Bình Phước 3.602872 3.546278 4.321487 5.251805 4.816277 4.869596 5.654829 Tây Ninh 2.98787 3.677294 4.157372 4.668948 5.301385 5.726542 6.838801 Bình Dương 4.88379 6.280331 7.613693 7.548397 8.97454 9.22954 9.854255 Đồng Nai 4.305105 4.81274 5.06893 5.42557 6.592617 7.260475 9.654554 Bà Rịa Vũng Tàu 3.82947 4.413386 4.369305 5.004479 6.040534 6.141491 8.141088 TP. Hồ Chí Minh 7.628215 7.860145 7.934738 9.48396 8.937666 10.19774 11.99204 Long An 2.858727 3.14546 3.214325 4.509264 5.115289 5.182088 6.622891 Tiền Giang 3.201291 3.405514 3.305107 4.246088 4.813961 5.776454 6.328151 Bến Tre 2.752005 3.318722 3.718967 3.949043 3.997816 4.652986 5.339667 Trà Vinh 2.720513 2.843858 2.93248 3.194652 3.273096 3.988756 4.528997 Vĩnh Long 3.108343 3.456642 3.318919 4.648 4.40383 4.911227 4.881969 Đồng Tháp 2.63407 3.378733 2.859335 3.646995 3.509142 4.227369 5.471852 An Giang 3.012185 3.507332 3.519655 4.462492 4.325926 5.090024 6.074095 Kiên Giang 2.909496 3.431301 3.404046 3.618862 4.123396 4.67476 5.33242 Cần Thơ 3.137928 4.54753 4.616244 5.397384 5.667228 5.414197 6.420445 Hậu Giang 3.167274 3.169599 3.253701 3.86297 3.740316 4.635524 4.877279 Sóc Trăng 2.519236 2.708692 2.574928 3.584171 3.519986 4.41495 4.722813 Bạc Liêu 3.042571 3.242945 3.193836 4.607523 5.306149 4.873107 4.591231 Cà Mau 3.013339 3.387019 3.514927 3.55619 3.99389 4.018504 4.291612 1. Mô tả ma trận không gian 163 2. Ma trận không gian liên kết với các biến trong mô hình 3. Ma trận biên tiếp giáp sigma2_e .0071124 .0004448 15.99 0.000 .0062406 .0079842 Variance lambda -.2840077 .087409 -3.25 0.001 -.4553262 -.1126893 rho .5156543 .0519743 9.92 0.000 .4137866 .617522 Spatial lyte2 -.055728 .0149426 -3.73 0.000 -.085015 -.0264411 labor_tyle .737221 .1640547 4.49 0.000 .4156798 1.058762 ledu .3063292 .0687131 4.46 0.000 .171654 .4410045 lchins .0379777 .0068857 5.52 0.000 .0244819 .0514734 lpci -.0030403 .0036336 -0.84 0.403 -.010162 .0040813 lfdi -.0028541 .0031037 -0.92 0.358 -.0089372 .0032291 lcpi1 -.173992 .0314676 -5.53 0.000 -.2356673 -.1123166 i_gdp .2262603 .0847099 2.67 0.008 .0602319 .3922887 lgdppop2004 .1229534 .0432895 2.84 0.005 .0381076 .2077992 Main ly Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log-likelihood = 5.9164 Mean of fixed-effects = -0.9888 overall = 0.3980 between = 0.1932 R-sq: within = 0.8844 Time variable: year Panel length = 7 Group variable: mun Number of groups = 63 SAC with spatial fixed-effects Number of obs = 441 164 4. Ma trận khoảng cách tới 3 tỉnh trung tâm (Hà Nội – Đà Nẵng – TP. Hồ Chí Minh) 5. Ma trận tiếp giáp bậc nhất sigma2_e .0076694 .0004547 16.87 0.000 .0067782 .0085607 Variance lambda -.0347871 .1414199 -0.25 0.806 -.311965 .2423907 rho .3813882 .0692452 5.51 0.000 .2456702 .5171063 Spatial lyte2 -.0567458 .0194987 -2.91 0.004 -.0949627 -.018529 labor_tyle 1.028887 .1815259 5.67 0.000 .6731026 1.384671 ledu .3128539 .0741681 4.22 0.000 .1674872 .4582207 lchins .0449775 .0078512 5.73 0.000 .0295895 .0603656 lpci -.0022714 .0046426 -0.49 0.625 -.0113707 .0068279 lfdi -.005288 .0034442 -1.54 0.125 -.0120385 .0014626 lcpi1 -.2466934 .0389471 -6.33 0.000 -.3230283 -.1703584 i_gdp .2688551 .0926121 2.90 0.004 .0873388 .4503714 lgdppop2004 .1168256 .046989 2.49 0.013 .0247289 .2089223 Main ly Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log-likelihood = 5.9164 Mean of fixed-effects = -0.9351 overall = 0.2014 between = 0.0002 R-sq: within = 0.8782 Time variable: year Panel length = 7 Group variable: mun Number of groups = 63 SAC with spatial fixed-effects Number of obs = 441 end of do-file . sigma2_e .0055277 .0003869 14.29 0.000 .0047695 .0062859 Variance lambda -.596657 .0908274 -6.57 0.000 -.7746754 -.4186385 rho .703226 .0403412 17.43 0.000 .6241588 .7822933 Spatial lyte2 -.0531131 .0131107 -4.05 0.000 -.0788095 -.0274167 labor_tyle .6295454 .1340255 4.70 0.000 .3668603 .8922305 ledu .233142 .05865 3.98 0.000 .1181901 .348094 lchins .0238384 .0054064 4.41 0.000 .0132421 .0344347 lpci -.0007347 .0026835 -0.27 0.784 -.0059943 .004525 lfdi -.0035282 .0025034 -1.41 0.159 -.0084348 .0013784 lcpi1 -.1029798 .0250582 -4.11 0.000 -.1520929 -.0538667 i_gdp .1862314 .0707496 2.63 0.008 .0475647 .324898 lgdppop2004 .0930385 .0371468 2.50 0.012 .0202321 .1658449 Main ly Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log-likelihood = 5.9164 Mean of fixed-effects = -0.7586 overall = 0.6401 between = 0.4716 R-sq: within = 0.8972 Time variable: year Panel length = 7 Group variable: mun Number of groups = 63 SAC with spatial fixed-effects Number of obs = 441 165 6. Ma trận tiếp giáp bậc nhất dựa trên tỷ lệ tiếp giáp 7. Ma trận không gian tọa độ sigma2_e .0055277 .0003869 14.29 0.000 .0047695 .0062859 Variance lambda -.596657 .0908274 -6.57 0.000 -.7746754 -.4186385 rho .703226 .0403412 17.43 0.000 .6241588 .7822933 Spatial lyte2 -.0531131 .0131107 -4.05 0.000 -.0788095 -.0274167 labor_tyle .6295454 .1340255 4.70 0.000 .3668603 .8922305 ledu .233142 .05865 3.98 0.000 .1181901 .348094 lchins .0238384 .0054064 4.41 0.000 .0132421 .0344347 lpci -.0007347 .0026835 -0.27 0.784 -.0059943 .004525 lfdi -.0035282 .0025034 -1.41 0.159 -.0084348 .0013784 lcpi1 -.1029798 .0250582 -4.11 0.000 -.1520929 -.0538667 i_gdp .1862314 .0707496 2.63 0.008 .0475647 .324898 lgdppop2004 .0930385 .0371468 2.50 0.012 .0202321 .1658449 Main ly Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log-likelihood = 5.9164 Mean of fixed-effects = -0.7586 overall = 0.6401 between = 0.4716 R-sq: within = 0.8972 Time variable: year Panel length = 7 Group variable: mun Number of groups = 63 SAC with spatial fixed-effects Number of obs = 441 . xsmle $ylist $xlist , wmat(W)emat(W) model(sac) fe type(ind) noeff nolog sigma2_e .0072049 .0004186 17.21 0.000 .0063846 .0080253 Variance lambda .1454103 .215291 0.68 0.499 -.2765524 .567373 rho .6724101 .0713955 9.42 0.000 .5324775 .8123427 Spatial lyte2 -.0606878 .0166275 -3.65 0.000 -.093277 -.0280985 labor_tyle .5195117 .1760792 2.95 0.003 .1744028 .8646205 ledu .298728 .0725349 4.12 0.000 .1565622 .4408938 lchins .0242968 .0086951 2.79 0.005 .0072547 .0413388 lpci -.0027387 .0051006 -0.54 0.591 -.0127357 .0072584 lfdi -.0015105 .0033777 -0.45 0.655 -.0081306 .0051096 lcpi1 -.123546 .0406044 -3.04 0.002 -.2031291 -.0439628 i_gdp .2261911 .0918538 2.46 0.014 .0461609 .4062213 lgdppop2004 .090503 .0454432 1.99 0.046 .0014359 .17957 Main ly Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log-likelihood = 5.9164 Mean of fixed-effects = -0.8627 overall = 0.5725 between = 0.4028 R-sq: within = 0.8883 Time variable: year Panel length = 7 Group variable: mun Number of groups = 63 SAC with spatial fixed-effects Number of obs = 441 166 8. Mô hình tác động cố định 9. Mô hình tác động ngẫu nhiên F test that all u_i=0: F(62, 369) = 17.85 Prob > F = 0.0000 rho .81317243 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .09740478 sigma_u .20321281 _cons -1.270841 .2599915 -4.89 0.000 -1.782092 -.7595903 lyte2 -.072848 .0197085 -3.70 0.000 -.111603 -.034093 labor_tyle 1.107013 .2050765 5.40 0.000 .7037481 1.510278 ledu .362032 .0891872 4.06 0.000 .186653 .537411 lchins .0650643 .0091327 7.12 0.000 .0471057 .0830228 lpci -.0050186 .0055265 -0.91 0.364 -.015886 .0058488 lfdi -.0093671 .0040649 -2.30 0.022 -.0173604 -.0013738 lcpi1 -.3743172 .0348979 -10.73 0.000 -.4429409 -.3056935 i_gdp .3882336 .1106155 3.51 0.001 .1707178 .6057494 lgdppop2004 .2602744 .0523407 4.97 0.000 .157351 .3631977 ly Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] corr(u_i, Xb) = 0.0515 Prob > F = 0.0000 F(9,369) = 272.19 overall = 0.6810 max = 7 between = 0.5575 avg = 7.0 within = 0.8691 min = 7 R-sq: Obs per group: Group variable: mun Number of groups = 63 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 441 . xtreg $ylist $xlist, fe rho .67115658 (fraction of variance due to u_i) sigma_e .09740478 sigma_u .13915461 _cons -1.087252 .2317822 -4.69 0.000 -1.541537 -.6329672 lyte2 -.1150452 .017732 -6.49 0.000 -.1497993 -.0802912 labor_tyle .8888278 .1911652 4.65 0.000 .514151 1.263505 ledu .3177812 .0831498 3.82 0.000 .1548105 .4807519 lchins .0628526 .0092396 6.80 0.000 .0447433 .0809618 lpci -.0118601 .0055853 -2.12 0.034 -.0228071 -.0009131 lfdi -.0043929 .0039954 -1.10 0.272 -.0122237 .0034378 lcpi1 -.3819137 .0300256 -12.72 0.000 -.4407627 -.3230647 i_gdp .1416519 .099854 1.42 0.156 -.0540584 .3373622 lgdppop2004 .3123182 .0351929 8.87 0.000 .2433415 .3812949 ly Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(9) = 2420.46 overall = 0.7572 max = 7 between = 0.6859 avg = 7.0 within = 0.8649 min = 7 R-sq: Obs per group: Group variable: mun Number of groups = 63 Random-effects GLS regression Number of obs = 441 . xtreg $ylist $xlist, re 167 10. Kết quả kiểm định Hausman mô hình tác động cố định và ngẫu nhiên 11. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi 12. Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Variable VIF 1/VIF lcpi1 3.87 0.2585 lfdi 2.83 0.3527 lgdppop2004 2.78 0.3597 labor_tyle 2.45 0.4089 lpci 2.35 0.4258 lyte2 2.19 0.4572 i_gdp 2.04 0.4909 ledu 1.74 0.5732 lchins 1.59 0.6280 Mean VIF 2.42 (V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.0000 = 397.75 chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg lyte2 -.072848 -.1150452 .0421973 .0086023 labor_tyle 1.107013 .8888278 .2181854 .0742443 ledu .362032 .3177812 .0442507 .0322562 lchins .0650643 .0628526 .0022117 . lpci -.0050186 -.0118601 .0068415 . lfdi -.0093671 -.0043929 -.0049742 .0007488 lcpi1 -.3743172 -.3819137 .0075965 .0177856 i_gdp .3882336 .1416519 .2465817 .0475916 lgdppop2004 .2602744 .3123182 -.0520438 .0387428 FE RE Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients . hausman FE RE Prob>chi2 = 0.0000 chi2 (63) = 904.82 H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i in fixed effect regression model Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity 168 13. Kết quả kiểm định ảnh hưởng cố định theo thời gian 14. Kiểm định Hausman cho mô hình SDM 15. Kiểm định sự phụ thuộc không gian của biến phụ thuộc 16. Kiểm định lựa chọn giữa mô hình SAR và SDM Prob > F = 0.0000 F( 6, 362) = 12.33 ( 6) 7.year = 0 ( 5) 6.year = 0 ( 4) 5.year = 0 ( 3) 4.year = 0 ( 2) 3.year = 0 ( 1) 2.year = 0 (V_b-V_B is not positive definite) Prob>chi2 = 0.0015 = 26.86 chi2(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) Test: Ho: difference in coefficients not systematic B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xsmle b = consistent under Ho and Ha; obtained from xsmle lyte2 -.0463474 -.0493312 .0029838 .0041385 labor_tyle .5144642 .7806031 -.2661388 .0315377 ledu .2944459 .2844566 .0099893 . lchins .0167987 .0252672 -.0084685 . lpci -.0186283 .0257149 -.0443432 . lfdi -.0020275 -.0010664 -.0009611 . lcpi1 -.1293656 -.1982836 .068918 .0355556 i_gdp .2191598 .1400784 .0790814 .0314066 lgdppop2004 .0888123 .1764576 -.0876453 .0393425 fix re Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients Prob > chi2 = 0.0000 chi2(1) = 31.10 (1) [Wx]ly = -[Spatial]rho*[Main]ly . testnl ([Wx]ly=-[Spatial]rho*[Main]ly) Prob > chi2 = 0.0000 chi2( 9) = 58.33 ( 9) [Wx]lgdppop2004 = 0 ( 8) [Wx]lgdppop2004 - [Wx]lyte2 = 0 ( 7) [Wx]lgdppop2004 - [Wx]labor_tyle = 0 ( 6) [Wx]lgdppop2004 - [Wx]ledu = 0 ( 5) [Wx]lgdppop2004 - [Wx]lchins = 0 ( 4) [Wx]lgdppop2004 - [Wx]lpci = 0 ( 3) [Wx]lgdppop2004 - [Wx]lfdi = 0 ( 2) [Wx]lgdppop2004 - [Wx]lcpi1 = 0 ( 1) [Wx]lgdppop2004 - [Wx]i_gdp = 0 . test [Wx]lgdppop2004=[Wx]i_gdp=[Wx]lcpi1=[Wx]lfdi=[Wx]lpci=[Wx]lchins=[Wx]ledu=[Wx]labor_tyle=[Wx]lyte2=0 169 17. Kiểm định lựa chọn giữa mô hình SEM và SDM 18. Mô hình SAC Prob > chi2 = 0.0000 chi2(9) = 87.82 (9) [Wx]lyte2 = -[Spatial]rho*[Main]lyte2 (8) [Wx]labor_tyle = -[Spatial]rho*[Main]labor_tyle (7) [Wx]ledu = -[Spatial]rho*[Main]ledu (6) [Wx]lchins = -[Spatial]rho*[Main]lchins (5) [Wx]lpci = -[Spatial]rho*[Main]lpci (4) [Wx]lfdi = -[Spatial]rho*[Main]lfdi (3) [Wx]lcpi1 = -[Spatial]rho*[Main]lcpi1 (2) [Wx]i_gdp = -[Spatial]rho*[Main]i_gdp (1) [Wx]lgdppop2004 = -[Spatial]rho*[Main]lgdppop2004 > te2=-[Spatial]rho*[Main]lyte2) > al]rho*[Main]lchins) ([Wx]ledu=-[Spatial]rho*[Main]ledu)([Wx]labor_tyle=-[Spatial]rho*[Main]labor_tyle) ([Wx]ly > ial]rho*[Main]lcpi1) ([Wx]lfdi=-[Spatial]rho*[Main]lfdi) ([Wx]lpci=-[Spatial]rho*[Main]lpci)([Wx]lchins=-[Spati . testnl ([Wx]lgdppop2004=-[Spatial]rho*[Main]lgdppop2004)([Wx]i_gdp=-[Spatial]rho*[Main]i_gdp) ([Wx]lcpi1=-[Spat sigma2_e .0055277 .0003869 14.29 0.000 .0047695 .0062859 Variance lambda -.596657 .0908274 -6.57 0.000 -.7746754 -.4186385 rho .703226 .0403412 17.43 0.000 .6241588 .7822933 Spatial lyte2 -.0531131 .0131107 -4.05 0.000 -.0788095 -.0274167 labor_tyle .6295454 .1340255 4.70 0.000 .3668603 .8922305 ledu .233142 .05865 3.98 0.000 .1181901 .348094 lchins .0238384 .0054064 4.41 0.000 .0132421 .0344347 lpci -.0007347 .0026835 -0.27 0.784 -.0059943 .004525 lfdi -.0035282 .0025034 -1.41 0.159 -.0084348 .0013784 lcpi1 -.1029798 .0250582 -4.11 0.000 -.1520929 -.0538667 i_gdp .1862314 .0707496 2.63 0.008 .0475647 .324898 lgdppop2004 .0930385 .0371468 2.50 0.012 .0202321 .1658449 Main ly Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log-likelihood = 496.8048 Mean of fixed-effects = -0.7586 overall = 0.6401 between = 0.4716 R-sq: within = 0.8972 Time variable: year Panel length = 7 Group variable: mun Number of groups = 63 SAC with spatial fixed-effects Number of obs = 441 170 19. Mô hình SAC với ảnh hưởng biên lyte2 -.1764602 .0452502 -3.90 0.000 -.265149 -.0877714 labor_tyle 2.131338 .4468903 4.77 0.000 1.255449 3.007226 ledu .7945579 .2049601 3.88 0.000 .3928435 1.196272 lchins .0815084 .0161426 5.05 0.000 .0498694 .1131474 lpci -.0022133 .0091127 -0.24 0.808 -.0200739 .0156474 lfdi -.0117202 .0084325 -1.39 0.165 -.0282477 .0048072 lcpi1 -.3398901 .0745514 -4.56 0.000 -.4860082 -.1937721 i_gdp .6249207 .2276942 2.74 0.006 .1786482 1.071193 lgdppop2004 .3180463 .120344 2.64 0.008 .0821764 .5539162 LR_Total lyte2 -.1134758 .0317673 -3.57 0.000 -.1757387 -.051213 labor_tyle 1.369897 .3220298 4.25 0.000 .7387302 2.001064 ledu .5104992 .1427654 3.58 0.000 .2306842 .7903142 lchins .0522712 .0113131 4.62 0.000 .030098 .0744445 lpci -.0014287 .0059426 -0.24 0.810 -.0130759 .0102185 lfdi -.0074718 .0054867 -1.36 0.173 -.0182255 .003282 lcpi1 -.2178319 .0506925 -4.30 0.000 -.3171875 -.1184764 i_gdp .4008056 .1512439 2.65 0.008 .104373 .6972382 lgdppop2004 .2031328 .0776637 2.62 0.009 .0509147 .355351 LR_Indirect lyte2 -.0629844 .0152205 -4.14 0.000 -.092816 -.0331528 labor_tyle .7614406 .151014 5.04 0.000 .4654585 1.057423 ledu .2840588 .0708144 4.01 0.000 .145265 .4228525 lchins .0292372 .0059463 4.92 0.000 .0175827 .0408917 lpci -.0007846 .003196 -0.25 0.806 -.0070485 .0054794 lfdi -.0042485 .003019 -1.41 0.159 -.0101656 .0016686 lcpi1 -.1220582 .0279994 -4.36 0.000 -.1769361 -.0671803 i_gdp .2241151 .0815991 2.75 0.006 .0641838 .3840465 lgdppop2004 .1149135 .045169 2.54 0.011 .0263838 .2034432 LR_Direct sigma2_e .0055277 .0003869 14.29 0.000 .0047695 .0062859 Variance lambda -.596657 .0908274 -6.57 0.000 -.7746754 -.4186385 rho .703226 .0403412 17.43 0.000 .6241588 .7822933 Spatial lyte2 -.0531131 .0131107 -4.05 0.000 -.0788095 -.0274167 labor_tyle .6295454 .1340255 4.70 0.000 .3668603 .8922305 ledu .233142 .05865 3.98 0.000 .1181901 .348094 lchins .0238384 .0054064 4.41 0.000 .0132421 .0344347 lpci -.0007347 .0026835 -0.27 0.784 -.0059943 .004525 lfdi -.0035282 .0025034 -1.41 0.159 -.0084348 .0013784 lcpi1 -.1029798 .0250582 -4.11 0.000 -.1520929 -.0538667 i_gdp .1862314 .0707496 2.63 0.008 .0475647 .324898 lgdppop2004 .0930385 .0371468 2.50 0.012 .0202321 .1658449 Main ly Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log-likelihood = 455.9452 Mean of fixed-effects = -0.7586 overall = 0.6401 between = 0.4716 R-sq: within = 0.8972 Time variable: year Panel length = 7 Group variable: mun Number of groups = 63 SAC with spatial fixed-effects Number of obs = 441 171 20. Ảnh hưởng biên lyte2 -.1789682 .0453357 -3.95 0.000 -.2678245 -.0901118 labor_tyle 2.121296 .4408888 4.81 0.000 1.25717 2.985422 ledu .7855879 .1997498 3.93 0.000 .3940856 1.17709 lchins .080325 .0156762 5.12 0.000 .0496003 .1110497 lpci -.0024756 .009036 -0.27 0.784 -.0201859 .0152347 lfdi -.0118885 .0082755 -1.44 0.151 -.0281082 .0043311 lcpi1 -.3469975 .0709047 -4.89 0.000 -.4859682 -.2080268 i_gdp .6275192 .2314289 2.71 0.007 .173927 1.081111 lgdppop2004 .3134995 .117273 2.67 0.008 .0836486 .5433505 dy/dx Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Delta-method dy/dx w.r.t. : lgdppop2004 i_gdp lcpi1 lfdi lpci lchins ledu labor_tyle lyte2 Expression : Reduced form prediction, predict(rform noie) Model VCE : OIM Average marginal effects Number of obs = 441