Luận văn Nghiên cứu tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển

80 trang tranphuong11 28/01/2022 4020

Download

Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận văn Nghiên cứu tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

luan_van_nghien_cuu_tac_dong_cua_kieu_hoi_doi_voi_tang_truon.pdf

Nội dung text: Luận văn Nghiên cứu tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM    NGUYỄN HOÀNG THOA NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐỐI VỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở NHỮNG NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP.Hồ Chí Minh - Năm 2013
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM    NGUYỄN HOÀNG THOA NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA KIỀU HỐI ĐỐI VỚI TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ Ở NHỮNG NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN Chuyên ngành: Tài chính-Ngân hàng Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. NGUYỄN THỊ LIÊN HOA TP. Hồ Chí Minh – Năm 2013
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng luận văn “Nghiên cứu tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển” là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các thông tin dữ liệu được sử dụng trong luận văn là trung thực và các kết quả trình bày trong luận văn chưa được công bố tại bất kỳ công trình nghiên cứu nào trước đây. Nếu phát hiện có bất kỳ gian lận nào, tôi xin chịu toàn bộ trách nhiệm trước Hội đồng. TP.HCM, tháng 12 năm 2013 Tác giả luận văn Nguyễn Hoàng Thoa
MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục cụm từ viết tắt Danh mục bảng biểu Tóm tắt 1 1. Giới thiệu 2 2. Tổng quan những nghiên cứu trước đây 7 2.1. Những nghiên cứu về mặt lý thuyết 7 2.2. Những nghiên cứu về mặt thực nghiệm 9 3. Phương pháp nghiên cứu 28 3.1. Mô hình nghiên cứu 28 3.2. Phương pháp nghiên cứu 35 3.3. Dữ liệu nghiên cứu 42 3.3.1. Mẫu nghiên cứu 42 3.3.2. Dữ liệu nghiên cứu 44 4. Kết quả nghiên cứu 48 4.1. Thống kê mô tả 48 4.2. Kết quả nghiên cứu 52 5. Kết luận 57 Danh mục tài liệu tham khảo Phụ lục
DANH MỤC CỤM TỪ VIẾT TẮT Cụm viết tắt Tên đầy đủ tiếng Anh Tên đầy đủ tiếng Việt FEM Fixed effect model Mô hình tác động cố định GMM Generalized Method of Phương pháp Moment Moments tổng quát IMF International Monetary Quỹ tiền tệ quốc tế Fund OLS Ordinary least square Phương pháp hồi quy bình phương bé nhất 2SLS Two stage least square Phương pháp hồi quy hai bước bình phương bé nhất World Bank Ngân hàng thế giới UNCTAD United Nations Hội nghị liên hiệp quốc Conference on Trade and tế về thương mại và phát Development triển
DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Tóm tắt những công trình nghiên cứu thực nghiệm trước đây 24 Bảng 2: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu, và kỳ vọng về dấu của từng biến 32 Bảng 3: Danh sách các nước trong mẫu nghiên cứu 42 Bảng 4: Nguồn thu thập dữ liệu 47 Bảng 5: Thống kê mô tả dữ liệu 48 Bảng 6: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu 50 Bảng 7: Tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triền trong giai đoạn 2000-2012 53 Hình 1: Kiều hối của thế giới và những nước đang phát triển trong giai đoạn 2000-2012 3 Hình 2: Kiều hối, FDI ở những nước đang phát triển 2000-2012 4
1 TÓM TẮT Trong những năm gần đây, mở rộng xuất khẩu lao động cùng với chính sách quản lý kiều hối được điều chỉnh theo hướng thông thoáng làm cho dòng kiều hối chảy về mỗi nước gia tăng đáng kể, đặc biệt là đối với những nước đang phát triển. Kiều hối trở thành một trong những nguồn vốn quan trọng đối với hoạt động đầu tư cũng như y tế, giáo dục ở trong nước. Tuy nhiên, nó cũng có những tác động nhất định đến tỷ giá hối đoái, có thể gia tăng áp lực làm tăng giá đồng nội tệ, gây ảnh hưởng xấu đến lợi thế cạnh tranh của hàng hóa trong nước. Chính vì thế, nghiên cứu thực nghiệm về tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển là điều rất cần thiết. Để thực hiện mục tiêu đó, luận văn sử dụng dữ liệu bảng và phương pháp System GMM cho 24 quốc gia đang phát triển từ 2000-2012. Kết quả nghiên cứu cho thấy kiều hối có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế trong mẫu nghiên cứu.
2 1. GIỚI THIỆU Kiều hối theo định nghĩa của IMF (2009) là thu nhập của hộ gia đình từ các nền kinh tế nước ngoài chủ yếu từ những người di cư đến các quốc gia khác lao động thời vụ hoặc thường xuyên. Kiều hối gồm tiền mặt và phi tiền mặt, có thể được chuyển về nước theo các kênh chính thức và phi chính thức. Các kênh chính thức gồm có ngân hàng và các tổ chức có dịch vụ chuyển tiền khác. Kênh phi chính thức gồm có gửi tiền thông qua người thân, bạn bè; gửi tiền khi về thăm nhà Theo số liệu thống kê của UNCTAD, trong những năm gần đây, dòng kiều hối từ nước ngoài gửi về nước chủ nhà ngày càng gia tăng. Năm 2000, kiều hối toàn thế giới là 138610 triệu đô la Mỹ, đến năm 2012 con số này tăng lên mức 527727 triệu đô la Mỹ. Đặc biệt, ở những nước đang phát triển sự gia tăng này càng mạnh mẽ hơn, kiều hối năm 2000 là 82803 triệu đô la Mỹ, năm 2012 là 375017 triệu đô la Mỹ. (Hình 1).
3 Hình 1: Kiều hối của toàn thế giới và những nước đang phát triển trong giai đoạn 2000-2012 Nguồn UNCTAD.
4 Trong giai đoạn 2000-2012,ở những nước đang phát triển, kiều hối trở thành một nguồn vốn ổn định, quan trọng cho hoạt động đầu tư trong nước, tạo ra nhiều công ăn việc làm cho người lao động. Thậm chí, đôi khi lượng kiều hối gửi về nước còn vượt cả dòng vốn đầu tư FDI được giải ngân. Hình 2: Kiều hối, FDI ở những nước đang phát triển từ 2000-2012 Nguồn: UNCTAD.
5 Bên cạnh đó, kiều hối còn có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ hoạt động giáo dục, chăm sóc sức khỏe cho người dân. Như vậy, kiều hối có vai trò quan trọng đối với nước nhận kiều hối trong việc phát triển kinh tế. Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu cũng cho rằng, kiều hối vẫn có thể có những tác động xấu đối với tăng trưởng kinh tế nước nhận kiều hối. Người nhận kiều hối có thể ỷ lại vào nguồn kiều hối, có tâm lý lười lao động, dẫn đến giảm cung lao động trong nước. Mặt khác, kiều hối gửi về nhiều có thể làm tăng giá đồng nội tệ, gây ảnh hưởng không tốt đến lợi thế cạnh tranh của hàng hóa xuất khẩu trên trường quốc tế. Tóm lại, về mặt lý thuyết, các nhà nghiên cứu cho rằng kiều hối có thể tác động tích cực hoặc tiêu cực đối với tăng trưởng kinh tế của một quốc gia. Do vậy, nghiên cứu thực nghiệm về tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế là vấn đề đáng được nghiên cứu, nhất là trong bối cảnh nền kinh tế thế giới đang được toàn cầu hóa, việc người dân ở những nước đang phát triển di cư sang nước ngoài sinh sống làm việc ngày càng phổ biến và dòng kiều hối gửi về quê nhà ngày càng nhiều. Chính vì thế, tôi lựa chọn đề tài “Nghiên cứu tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển” để thực hiện trong luận văn của mình. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là tìm ra bằng chứng nghiên cứu thực nghiệm về tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển trong giai đoạn 2000-2012. Kết quả nghiên cứu của luận văn sẽ trả lời cho câu hỏi nghiên cứu sau:
6 Đối với những nước đang phát triển, kiều hối có tác động đối với tăng trưởng kinh tế hay không? Nếu có thì tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển là cùng chiều hay nghịch chiều? Để thực hiện nghiên cứu, luận văn sử dụng phương pháp System GMM kết hợp với dữ liệu bảng của 24 quốc gia đang phát triển trên thế giới trong khoảng thời gian từ năm 2000-2012. Cấu trúc của luận văn gồm những phần cơ bản sau đây: Phần 1: Giới thiệu. Phần 2: Tổng quan những nghiên cứu trước đây: trình bày những quan điểm về mặt lý thuyết về tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế cũng như những kết quả nghiên cứu thực nghiệm. Phần 3: Phương pháp nghiên cứu. Trong phần này tôi sẽ trình bày cụ thể về mẫu dữ liệu nghiên cứu, mô hình và phương pháp nghiên cứu. Phần 4: Kết quả nghiên cứu. Những kết quả nghiên cứu chính của luận văn sẽ được trình bày chi tiết trong phần này. Phần 5: Kết luận.
7 2. TỔNG QUAN NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 2.1. Những nghiên cứu về mặt lý thuyết Theo các nhà nghiên cứu, kiều hối có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực đối với tăng trưởng kinh tế của một quốc gia thông qua những kênh tác động khác nhau. Theo nghiên cứu của Chami và cộng sự (2008), kiều hối có thể tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế thông qua việc gia tăng đầu tư vào nguồn nhân lực, vật lực hoặc phát triển hệ thống tài chính ở quốc gia nhận kiều hối. Thứ nhất, kiều hối có thể hạn chế, làm giảm rào cản gia nhập thị trường tín dụng của những hộ gia đình, tăng tỷ lệ đầu tư nội địa trong nước. Thứ hai, kiều hối có thể hỗ trợ tốt cho hoạt động giáo dục, chăm sóc sức khỏe ở nước nhận kiều hối, từ đó nâng cao chất lượng nguồn nhân lực. Ngoài ra, kiều hối có thể tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế thông qua phát triển hệ thống tài chính. Kiều hối có thể làm gia tăng cầu tiền ở nước nhận kiều hối, đồng thời gia tăng cung những nguồn tài trợ nguồn vốn cho ngân hàng, từ đó thúc đẩy hệ thống tài chính phát triển bằng cách giảm chi phí đi vay bên ngoài. Nghiên cứu của World Bank (2005) cũng cho rằng kiều hối có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế thông qua các kênh giáo dục, y tế, sức khỏe và đầu tư. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng cho rằng kiều hối có thể có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế thông qua các kênh: rủi ro đạo đức và tỷ giá hối đoái. Chami (2003) cho rằng kiều hối như là một phần bù đắp thu nhập cho gia đình ở nhà, điều này dẫn đến rủi ro đạo đức. Bởi lẽ, những người
8 di dân ở nước ngoài không biết chính xác khoản thiếu hụt có phải là do điều kiện kinh tế khó khăn hay không? Kiều hối từ nước ngoài gửi về cho người thân ở nhà có thể khiến họ lười lao động, từ đó giảm cung lao động, ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng kinh tế. Mặt khác, kiều hối có thể tác động xấu đến tăng trưởng kinh tế thông qua kênh tỷ giá hối đoái. Lượng kiều hối gửi về nhiều có thể khiến đồng nội tệ của quốc gia nhận kiều hối được định giá cao, làm mất lợi thế cạnh tranh của hàng hóa trong nước. Do đó, khu vực sản xuất hàng hóa có thể trao đổi, mua bán với nước ngoài sẽ bị thu hẹp lại, chuyển dần sang khu vực sản xuất hàng hóa không có khả năng trao đổi, mua bán; từ đó thu hẹp lại sự phát triển của toàn nền kinh tế.
9 2.2. Những nghiên cứu về mặt thực nghiệm  Nghiên cứu của Chami, R. và cộng sự (2003): Dòng kiều hối có phải là một nguồn vốn hỗ trợ sự phát triển? Chami, R. và các cộng sự (2003) sử dụng dữ liệu bảng với mẫu dữ liệu gồm 83 quốc gia trong giai đọan 1970-1998 để tìm hiểu mối quan hệ giữa kiều hối và tăng trưởng GDP bình quân đầu người. Đầu tiên, tác giả hồi quy biến tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người theo các biến giải thích: kiều hối của người dân cư trú nước ngoài, thu nhập bình quân đầu người kỳ trước, đầu tư, tỷ lệ lạm phát, biến giả khu vực và dòng vốn tư nhân ròng. Sau đó tác giả thay thế biến kiều hối của người dân cư trú nước ngoài bằng biến tốc độ tăng trưởng của kiều hối như là một nhân tố hồi quy để phù hợp với bản chất năng động của chuyển giao tư nhân. Nhìn chung, kết quả bài nghiên cứu cho thấy rằng, các biến đầu tư và dòng vốn tư nhân ròng có tác động tích cực đến tăng truởng nhưng kiều hối lại có tác động nghịch chiều hoặc không tác động đối với tăng trưởng kinh tế. Để kiểm định xem mối quan hệ này có phải là quan hệ phi tuyến không, Chami, R. và cộng sự đã sử dụng biến bình phương của kiều hối nhưng vẫn có cùng kết quả như trên. Tuy nhiên, khi biến tốc độ tăng trưởng kiều hối được thêm vào để thay thế biến kiều hối thì biến này có tác động nghịch chiều đến tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, các tác giả cho rằng, giữa kiều hối và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ hai chiều, điều này có thể gây ra hiện tượng nội sinh trong mô hình nghiên cứu. Do vậy, Chami, R. và cộng sự sử dụng một số biến công cụ cho
10 kiều hối và thực hiện hồi quy bằng phương pháp IV-2SLS. Biến công cụ mà các tác giả lựa chọn là chênh lệch thu nhập và chênh lệch lãi suất thực của tiền gửi mỗi quốc gia so với Mỹ. Kết quả hồi quy cũng cho thấy tác động nghịch chiều của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế. Các tác giả cho rằng, đối với các nước trong mẫu dữ liệu của nghiên cứu, kiều hối được sử dụng như là một nguồn thay thế cho thu nhập, điều này làm giảm động cơ lao động của người nhận kiều hối, giảm cung lao động và ảnh hưởng xấu đến nền kinh tế.  Nghiên cứu của Chami, R. và cộng sự (2008): Những kết quả của kiều hối. Năm 2008, Chami, R. và cộng sự lại tiếp tục nghiên cứu đề tài về kiều hối và tăng trưởng kinh tế ở các quốc gia trên thế giới trong giai đoạn 1970-2004. Dữ liệu kiều hối vẫn giống với Chami, R. và cộng sự (2003), chỉ bao gồm kiều hối của người dân cư trú nước ngoài. Bài nghiên cứu cũng xét xem rằng sự hiện diện của đầu tư như là một biến kiểm soát có đưa ra kết quả có ý nghĩa khác hay không. Các biến cơ bản trong mô hình nghiên cứu gồm: GDP bình quân đầu người kỳ trước, độ mở thương mại, cung tiền M2, tỷ lệ lạm phát, đầu tư trực tiếp nước ngoài, cán cân ngân sách, tốc độ tăng trưởng dân số, các chỉ số rủi ro chính trị ICRG. Trong bài nghiên cứu, các tác giả thực hiện hồi quy hai bước. Bước đầu tiên, tác giả sử dụng các phương pháp ước lượng OLS và FEM. Kết quả ước lượng cho thấy, có rất ít bằng chứng về mối tương quan cùng chiều của kiều hối và tăng trưởng, chỉ có ý nghĩa ở một vài hồi quy OLS. Khi có thêm biến đầu tư
11 và sử dụng phương pháp FEM cho các quốc gia thì kiều hối không tác động đến tăng trưởng kinh tế. Khi tác giả đưa biến bình phương của kiều hối vào mô hình thì hệ số hồi quy thường là âm và không có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy không tồn tại tác động phi tuyến của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế. Khi tác giả đưa thêm biến tương tác của kiều hối và phát triển tài chính thì hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê trong trường hợp ước lượng OLS cho các quốc gia mới nổi và không có mặt biến tỷ lệ đầu tư. Kết quả này cho thấy một tác động nhỏ của kiều hối làm giảm gánh nặng tín dụng ở các quốc gia có hệ thống ngân hàng nhỏ. Bước thứ hai, tác giả sử dụng phương pháp sử dụng biến công cụ nhằm mục đích kiểm soát vấn đề nội sinh trong mô hình nghiên cứu. Các tác giả đã sử dụng biến tỷ lệ kiều hối trên GDP của các quốc gia tiếp nhận còn lại trong mẫu như là một biến công cụ. Tuy nhiên, khi sử dụng ước lượng với biến công cụ kết quả đạt được trái ngược với kết quả trên. Thứ nhất, kiều hối có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Thứ hai, có mối tương quan âm giữa biến tương tác và tăng trưởng kinh tế. Tóm lại, từ các kết quả trên nhóm nghiên cứu cho rằng rất khó để cho rằng kiều hối có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Trong nhiều trường hợp, kiều hối không có quan hệ với tăng trưởng kinh tế. Hệ số dương có ý nghĩa chỉ xuất hiện khi không có biến giải thích đầu tư trong mô hình nghiên cứu và không sử dụng phương pháp FEM để ước lượng. Khi vấn đề nội sinh được kiểm soát, kết quả cho thấy kiều hối có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế.
12  Nghiên cứu của Adams (2005): Kiều hối có làm giảm nghèo đói ở những nước đang phát triển hay không? Adams (2005) thực hiện nghiên cứu mối quan hệ của kiều hối và di cư quốc tế với nghèo đói ở những nước đang phát triển. Tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 71 nước đang phát triển trên thế giới từ những năm 1980. Đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp OLS để ước lượng, tuy nhiên, sau đó tác giả lại cho rằng, biến kiều hối và di cư quốc tế có thể không phải là biến độc lập ngoại sinh. Kiều hối và di cư quốc tế có thể làm giảm nghèo đói, nhưng, nghèo đói có thể tác động đến lượng kiều hối gửi về hoặc tỷ lệ di cư. Do vậy, để khắc phục hiện tượng nội sinh trong mô hình nghiên cứu tác giả đã áp dụng phương pháp sử dụng biến công cụ. Có ba biến công cụ đã được sử dụng. Đầu tiên là biến khoảng cách giữa nước gửi và nhận kiều hối, đây được xem như là biến công cụ tương đối tốt. Nhiều công trình nghiên cứu đã cho thấy rằng khoảng cách giữa nước gửi và nhận kiều hối có tương quan âm với tỷ lệ di cư. Biến công cụ thứ hai được sử dụng là giáo dục. Biến này được xem như là có tương quan dương với tỷ lệ di cư. Biến công cụ cuối cùng được sử dụng là sự ổn định chính trị. Kết quả bài nghiên cứu cho thấy, 10% gia tăng trong di cư quốc tế, sẽ giảm 3.5% tỷ lệ dân số sống trong nghèo đói; 10% gia tăng trong kiều hối làm giảm 2.1% tỷ lệ dân số sống trong nghèo đói. Hay nói cách khác, kiều hối và di cư quốc tế có tác động tích cực đối với việc giảm nghèo đói ở những nước đang phát triển.
13  Nghiên cứu của Catrinescu, N. và cộng sự (2006): Kiều hối, các định chế và tăng trưởng kinh tế. Cho rằng kết quả nghiên cứu của Chami, R. và cộng sự (2003) không vững vì nguyên nhân: phương pháp ước lượng và bộ biến kiểm soát được sử dụng trong nghiên cứu chưa thực sự phù hợp. Mặc dù Chami, R.và các cộng sự (2003) sử dụng phương pháp hồi quy biến công cụ với các biến công cụ là chênh lệch thu nhập và lãi suất thực của các quốc gia so với Mỹ nhưng điều này vẫn chưa thể loại bỏ hoàn toàn vấn đề nội sinh trong mô hình nghiên cứu. Catrinescu, N. và cộng sự (2006) đã thực hiện lại nghiên cứu khác để kiểm định tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu được thực hiện cho 114 quốc gia trên thế giới trong khoảng thời gian từ 1991-2003. Để khắc phục hạn chế của Chami, R. và cộng sự, (2003), đầu tiên, các tác giả sử dụng phương pháp GMM. Theo đó, các biến trễ của biến độc lập nội sinh được sử dụng như biến công cụ để đưa ra kết quả nghiên cứu tốt hơn, có độ tin cậy cao hơn. Thứ hai là vấn đề biến kiểm soát. Theo các nhà nghiên cứu, Chami, R. và cộng sự (2003) đưa ra kết quả cho thấy tồn tại mối tương quan âm giữa tăng trưởng GDP bình quân đầu người và kiều hối là bởi vì dữ liệu biến kiểm soát chưa chính xác. Nhóm nghiên cứu này cho rằng cách thức để gia tăng tác động của kiều hối đến tăng trưởng là thúc đẩy các định chế trong nền kinh tế có tác dụng hỗ trợ môi trường kinh doanh lành mạnh và lĩnh vực tài chính phát triển an toàn. Do đó các tác giả này đưa thêm vai trò của các định chế vào mô hình nghiên cứu với câu hỏi liệu rằng tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế
14 trong dài hạn có phụ thuộc vào các điều kiện kinh tế, chính trị và các định chế hay không. Như vậy, ngoài các biến GDP bình quân đầu người và kiều hối (trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng biến kiều hối gồm hai thành phần: kiều hối của người cư trú và thu nhập của lao động nước ngoài), các biến kiểm soát khác bao gồm: GDP bình quân đầu người kỳ trước, tổng nguồn vốn (đầu tư) và dòng vốn tư nhân ròng cũng như các biến định chế sau: a) Chỉ số phát triển con người (UNHDI), b) chỉ số mức độ tham nhũng (CPI), c) sáu chỉ số điều hành như trong nghiên cứu của Kaufmann, Kraay, và Mastruzzi (2003) và d) các chỉ số rủi ro chính trị ICRG. Nhìn chung, kết quả nghiên cứu cho thấy kiều hối có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế, dù tác động này tương đối yếu.  Nghiên cứu của Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2006): Kiều hối, phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu của Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2006) thực hiện cho mẫu dữ liệu gồm 73 quốc gia trong giai đoạn 1975-2002. Nghiên cứu sử dụng các phương pháp OLS, FEM và System GMM để đưa ra kết quả ước lượng. Đầu tiên, nghiên cứu hồi quy tăng trưởng GDP bình quân đầu người với kiều hối và các biến kiểm soát: GDP bình quân đầu người kỳ trước, đầu tư, tăng trưởng dân số, cân đối ngân sách chính phủ, số năm đi học của người dân, độ mở thương mại đo lường bằng tỷ lệ xuất khẩu cộng nhập khẩu trên GDP, và tỷ lệ lạm phát. Hệ số ước lượng của biến kiều hối không có ý nghĩa thống kê, hàm ý rằng không có mối tương quan giữa kiều hối với tăng trưởng kinh tế. Để kiểm
15 định giả thuyết liệu kiều hối có làm gia tăng tăng trưởng kinh tế bằng cách giải tỏa gánh nặng tín dụng hay không, nghiên cứu này cũng đưa thêm biến liên kết giữa mức độ phát triển của thị trường tài chính với kiều hối như là một biến kiểm soát trong phương trình hồi quy. Sự phát triển của thị trường tài chính được đo lường bằng một trong bốn biến: tỷ lệ M2 trên GDP, tỷ lệ tiền gửi trên GDP, tỷ lệ nợ của khu vực tư trên GDP và tỷ lệ cấp tín dụng của khu vực công và khu vực tư trên GDP. Sau khi đưa những biến đo lường phát triển tài chính vào, kết quả nghiên cứu cho thấy, kiều hối và mức độ phát triển tài chính có mối quan hệ nghịch chiều, kiều hối và tăng trưởng kinh tế có quan hệ cùng chiều. Các kiểm định độ nhạy cũng cho kết quả tương tự. Dựa trên kết quả nghiên cứu, có thể thấy rằng kiều hối có tác động tích cực đến tăng trưởng ở các quốc gia đối mặt với gánh nặng tín dụng và lĩnh vực tài chính nhỏ. Vì vậy kiều hối đóng vai trò thay thế cho thị trường tài chính phát triển kém và thúc đẩy tăng trưởng.  Nghiên cứu của World Bank (2006): Ảnh hưởng của kiều hối ở những nước Mỹ Latinh. Năm 2006 World Bank cũng thực hiện nghiên cứu về tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở 67 nước trên thế giới trong giai đoạn từ 1991- 2005. Các biến được đưa vào mô hình nghiên cứu: tốc độ tăng trưởng kinh tế, kiều hối, GDP bình quân đầu người kỳ trước, chỉ số rủi ro chính trị ICRG, tỷ lệ xuất khẩu và nhập khẩu trên GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ giá hối đoái thực, chi tiêu chính phủ, và các biến giả theo thời gian. Nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp System GMM để khắc phục hiện tượng nội sinh.
16 Kết quả cho thấy kiều hối có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên mức độ mà kiều hối tác động lên tăng trưởng kinh tế khá nhỏ. Đặc biệt, khi đầu tư nội địa được đưa thêm vào mô hình nghiên cứu, kết quả cho thấy kiều hối không có tác động đối với tăng trưởng kinh tế. Điều này hàm ý rằng kiều hối có thể tác động đối với tăng trưởng thông qua kênh thúc đẩy đầu tư nội địa.  Nghiên cứu của Nyamongo, E. và cộng sự (2012): Kiều hối, phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế ở châu Phi. Nyamongo, E. và cộng sự (2012) cũng nghiên cứu mối quan hệ của kiều hối, mức độ phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế với mẫu 36 quốc gia ở châu Phi trong giai đoạn 1980-2009. Dựa trên nền tảng là mô hình tăng trưởng kinh tế chuẩn của Barro (1989, 1991), các nhà nghiên cứu giả định rằng kiều hối và phát triển tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Do vậy, các tác giả đã mở rộng phương trình hồi quy chuẩn bằng cách thêm vào các biến số lượng kiều hối nhận từ nước ngoài, biến động của kiều hối, các chỉ số phát triển tài chính và biến tương tác giữa kiều hối và mức độ phát triển tài chính. Các biến kiểm soát khác gồm: tỷ lệ lạm phát, nguồn vốn con người, tỷ lệ tiêu dùng của chính phủ trên GDP và độ mở thương mại, và biến đầu tư thể hiện vai trò của tích lũy vốn đối với tăng trưởng. Dữ liệu kiều hối bao gồm cả ba thành phần: kiều hối của người cư trú, thu nhập của người lao động ở nước ngoài và chuyển tài sản khi di cư.
17 Trong bài nghiên cứu, các tác giả sử dụng cả hai phương pháp ước lượng OLS và 2SLS. Vấn đề nội sinh trong mô hình được kiểm soát bằng biến công cụ là biến trễ cuả các biến nội sinh. Kết quả cho thấy, kiều hối đóng vai trò là một nguồn quan trọng cho tăng trưởng kinh tế nhưng sự thay đổi dòng tiền này làm hạn chế tăng trưởng ở các nước châu Phi.  Nghiên cứu của Gabriela Mundaca (2009): Kiều hối, phát triển tài chính và tăng trưởng kinh tế: trường hợp của Mỹ Latinh và vùng Caribê. Mundaca (2009) thực hiện nghiên cứu về tác động của kiều hối, phát triển tài chính đến tăng trưởng kinh tế đối với các nước châu Mỹ Latinh và vùng Caribê. Tác giả sử dụng mẫu dữ liệu gồm 25 nước châu Mỹ Latinh và vùng Caribê trong khoảng thời gian từ 1970-2002. Các biến trong mô hình nghiên cứu gồm có: tốc độ tăng trưởng GDP đầu người, biến trễ của biến tốc độ tăng trưởng GDP đầu người, kiều hối, đầu tư, tín dụng nội địa cấp bởi ngân hàng (đo lường phát triển tài chính), tốc độ tăng trưởng dân số. Bài nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp Difference GMM để thực hiện ước lượng hồi quy. Đầu tiên, ngoài các biến kiểm soát, tác giả chỉ đưa biến kiều hối vào mô hình hồi quy. Sau đó, tác giả loại biến kiều hối, đưa biến đo lường phát triển tài chính vào. Cuối cùng, tác giả đưa đồng thời biến kiều hối và phát triển tài chính vào mô hình. Kết quả hồi quy cho thấy, kiều hối có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, khi có biến phát triển tài chính trong mô hình hồi quy thì tác động này càng mạnh hơn. Điều này cho thấy rằng, kiều hối sẽ tác động
18 mạnh đến tăng trưởng kinh tế nếu quốc gia đó có hệ thống tài chính phát triển tốt.  Nghiên cứu của Kanu và Oruzumba (2013): Kiều hối và tăng trưởng kinh tế ở khu vực cận Sahara: bằng chứng ở Nigeria, Ghana và Nam Phi. Kanu và Oruzumba (2013) đã nghiên cứu về tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở khu vực châu Phi cận Sahara, cụ thể là ở Nigeria, Ghana và Nam Phi. Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng phương pháp OLS để trả lời câu hỏi nghiên cứu: kiều hối có tác động đến tăng trưởng kinh tế ở ba quốc gia này hay không. Các tác giả đã sử dụng hồi quy biến GDP bình quân đầu người theo các biến giải thích: kiều hối, độ mở thương mại, lao động, tỷ giá và lạm phát. Dữ liệu được thu thập theo dạng dữ liệu chuỗi thời gian cho từng quốc gia. Kết quả nghiên cứu đạt được như sau: đối với ba nước trong mẫu nghiên cứu, kiều hối có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Trong đó, ở Nam Phi, tác động này là mạnh nhất, sau đó là Ghana và cuối cùng là Nigeria. Dựa trên kết quả hồi quy của các biến trong mô hình nghiên cứu, các tác giả cho rằng, đối với ba nước Nam Phi, Nigeria, và Ghana, dòng kiều hối có vai trò lớn đối với tăng trưởng, phát triển kinh tế, nó không chỉ bổ sung nguồn vốn đầu tư mà còn thông qua đó khoa học công nghệ và tri thức sẽ được chuyển giao về nước. Ngoài ra, chính phủ ba nước trên cần phải kiểm soát tốt nguồn kiều hối chuyển về, để nó trở thành nguồn vốn đầu tư phục vụ cho những dự án tốt, tạo công ăn việc làm cho người dân trong nước, tránh tình trạng người nhận kiều hối ỷ lại, lười lao động. Cuối cùng, những nước ở khu vực châu Phi để có thể khai thác tốt lợi ích của kiều hối trong việc phát triển kinh tế thì cần đảm bảo
19 những vấn đề sau: ổn định nền kinh tế vĩ mô và chính sách phát triển kinh tế, ổn định chính trị, có định hướng đầu tư tốt, nâng cao chất lượng cơ sở hạ tầng, có chính sách công khai, minh bạch.  Nghiên cứu của Ben Mim và Ben Ali (2012): Những kênh tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở những nước khu vực Trung Đông và Bắc Phi. Ben Mim và Ben Ali cũng nghiên cứu về tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở các nước thuộc khu vực Trung Đông và Bắc Phi trong giai đoạn 1980-2009. Trong bài nghiên cứu các tác giả đã đưa vào mô hình các biến: tăng trưởng GDP bình quân đầu người, kiều hối, đầu tư, tốc độ tăng trưởng dân số, phát triển tài chính (đo lường bằng tín dụng nội địa cấp cho khu vực tư nhân), chỉ số phát triển con người (đo lường bằng tỷ lệ tốt nghiệp cấp hai), độ mở thương mại, chi tiêu chính phủ. Để thực hiện ước lượng, tác giả sử dụng đồng thời ba phương pháp: OLS, FEM và System GMM, trong đó phương pháp System GMM là chủ yếu. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng kiều hối thực sự có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Đặc biệt, trong bài nghiên cứu, các tác giả cũng nghiên cứu sâu hơn về các kênh tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế. Đối với những nước trong mẫu nghiên cứu, kiều hối có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế thông qua hai kênh: đầu tư và phát triển nguồn nhân lực. Chính vì thế, các nhà nghiên cứu cho rằng, các quốc gia có thể khuyến khích hoạt động đầu tư thực hiện bằng nguồn kiều hối, tăng cường đầu tư nâng cao chất lượng nguồn nhân lực trong nước để có thể khai thác tốt vai trò của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế.
20  Nghiên cứu của Hassan, G. và cộng sự (2012): Tác động phi tuyến của kiều hối ở những nước nhận kiều hối: nghiên cứu thực nghiệm ở Bangladesh. Dựa vào nghiên cứu của Chami, R. và cộng sự (2008), Hassan, G. và cộng sự thực hiện công trình nghiên cứu về tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở Bangladesh trong khoảng thời gian từ 1974-2006. Tác giả sử dụng dữ liệu kiều hối gồm hai thành phần: kiều hối của người cư trú ở nước ngoài và thu nhập của người lao động ở nước ngoài. Trước tiên, các tác giả sử dụng mô hình hồi quy cơ bản để ước lượng tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế. Các biến được sử dụng trong mô hình gồm có: tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người, kiều hối, tốc độ tăng trưởng dân số, chi tiêu chính phủ (đo lường quy mô chính phủ), cung tiền M2 (đo lường phát triển tài chính), tỷ lệ lạm phát (đo lường độ ổn định kinh tế vĩ mô). Sau đó, để kiểm tra xem giữa kiều hối và tăng trưởng kinh tế ở Bangladesh có tồn tại mối quan hệ phi tuyến hay không, các tác giả thêm vào mô hình nghiên cứu biến bình phương của kiều hối. Cuối cùng, để xem xét tác động kết hợp của kiều hối và các biến kiểm soát khác, như nghiên cứu trước đó, kiều hối có thể tác động đến tăng trưởng kinh tế thông qua tác động liên kết với mức độ phát triển tài chính, các nhà nghiên cứu này đã đưa thêm một biến tương tác của kiều hối và cung tiền M2. Đối với mỗi trường hợp trong ba trường hợp trên, các tác giả thực hiện lần lượt ba phương pháp ước lượng OLS, IV-2SLS và IV-GMM. Với phương
21 pháp IV-2SLS và IV-GMM, biến công cụ mà các tác giả chọn là GDP bình quân đầu người của Saudi Arabia bởi vì phần lớn kiều hối được gửi bởi những người di cư của Bangladesh chủ yếu từ các quốc gia Trung Đông. Kết quả cả ba phương pháp khá giống nhau. Trường hợp thứ nhất, không có biến kiều hối bình phương và biến tương tác, hệ số hồi quy của biến kiều hối trên là âm nhưng không có ý nghĩa thống kê. Nghĩa là kiều hối không tác động đối với tăng trưởng kinh tế. Trường hợp thứ hai, khi biến bình phương kiều hối được thêm vào mô hình nghiên cứu thì biến kiều hối mang giá trị âm, có ý nghĩa thống kê; biến kiều hối bình phương mang giá trị dương, có ý nghĩa thống kê. Tức là giữa kiều hối và tăng trưởng kinh tế tồn tại quan hệ phi tuyến, đầu tiên kiều hối tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế, sau đó, kiều hối lại có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Các tác giả lý giải tác động này như sau: trong giai đoạn đầu, kiều hối có mối quan hệ nghịch chiều với tăng trưởng kinh tế của Bangladesh do kiều hối được sử dụng vào lĩnh vực phi sản xuất, ít có cơ hội sử dụng vào mục đích sản xuất. Dòng ngoại hối chảy về nhiều làm tăng giá đồng nội tệ, chèn lấn thương mại gây ra những tác động tiêu cực đến nền kinh tế. Trong giai đoạn sau, với sự xuất hiện của các tổ chức phi chính phủ và các định chế tài chính vi mô ở Bangladesh đã tạo điều kiện để dòng kiều hối chảy vào lĩnh vực sản xuất. Ngoài ra, các hộ gia đình cũng sử dụng kiều hối vào các mục đích như chi tiêu cho giáo dục y tế, tài trợ cho các doanh nghiệp nhỏ Những thay đổi này trong mục đích sử dụng kiều hối đã phát huy tác dụng thúc đẩy kinh tế Bangladesh tăng trưởng.
22 Trường hợp thứ ba, khi biến tương tác giữa kiều hối và phát triển tài chính được thêm vào thì biến kiều hối có giá trị dương nhưng không có ý nghĩa thống kê; biến tương tác có giá trị âm, không có ý nghĩa thống kê.  Nghiên cứu của IMF (2005): Hai vấn đề những nước đang phát triển đang phải đối mặt. Trong một nghiên cứu về kiều hối và phát triển kinh tế ở các quốc gia đang phát triển năm 2005, IMF hồi quy chéo tăng trưởng tương tự như Chami, R. và cộng sự (2003) bằng cách lấy mẫu 101 quốc gia trong giai đọan 1970- 2003. Tuy nhiên, khác với nghiên cứu của Chami, R. và cộng sự (2003), IMF (2005) lấy tổng kiều hối bao gồm ba thành phần: kiều hối của người cư trú, thu nhập của lao động ở nước ngoài và tài sản thuyên chuyển khi di cư. Các biến trong nghiên cứu của IMF bao gồm: tăng trưởng GDP thực bình quân đầu người, kiều hối, thu nhập kỳ trước, giáo dục (đo lường bằng tỷ lệ tốt nghiệp cấp hai), tuổi thọ, đầu tư, lạm phát, cán cân ngân sách, độ mở thương mại và phát triển tài chính. Nghiên cứu cũng xử lý vấn đề nội sinh trong mô hình nghiên cứu bằng cách sử dụng kỹ thuật biến công cụ. Các biến công cụ được sử dụng trong nghiên cứu: biến đo lường khoảng cách địa lý giữa quốc gia nhận kiều hối và quốc gia có số lượng người dân của quốc gia nhận kiều hối di cư đến lớn nhất, và một biến giả đo lường xem quê hương của người di cư và nước chủ nhà có cùng ngôn ngữ chung không. Bởi vì các biến công cụ này không thay đổi theo thời gian, do đó ước lượng trung bình từ năm 1970-2003 có thể thực hiện.
23 Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, đối với những quốc gia trong mẫu nghiên cứu, kiều hối không có tác động đối với tăng trưởng GDP bình quân đầu người. Tóm lại, các nhà nghiên cứu đã thực hiện nhiều công trình nghiên cứu về tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế trong nước. Điểm chung của các bài nghiên cứu trên là trong mô hình nghiên cứu, các tác giả đã chỉ rõ rằng giữa kiều hối và tăng trưởng kinh tế tồn tại mối quan hệ tương hỗ hai chiều, tức kiều hối là biến nội sinh. Chính vì thế, các nhà nghiên cứu sử dụng các phương pháp hồi quy để có thể xử lý vấn đề nội sinh như 2SLS, GMM. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu đạt được lại có sự khác nhau. Kiều hối có thể có tác động tích cực, tiêu cực, không tác động đến tăng trưởng kinh tế; hoặc tác động của kiều hối là tác động phi tuyến.
24 Bảng 1: Tóm tắt những công trình nghiên cứu thực nghiệm trước đây Tác giả Tổng quan nghiên cứu Kết quả nghiên cứu Chami, R và cộng sự Mẫu nghiên cứu: 83 quốc Kiều hối lại có tác động (2003): Dòng kiều hối gia. nghịch chiều hoặc không có phải là một nguồn tác động đối với tăng Thời gian nghiên cứu: 1980- vốn hỗ trợ sự phát trưởng kinh tế. 1998. triển? Phương pháp nghiên cứu: IV-2SLS. Chami, R và cộng sự Thời gian nghiên cứu: 1970 – Kiều hối có tác động (2008): Những kết quả 2004. nghịch chiều đối với của kiều hối. tăng trưởng kinh tế. Phương pháp nghiên cứu: OLS, Fixed effect, phương pháp sử dụng biến công cụ. Adams (2005): Kiều hối Mẫu nghiên cứu: 71 quốc gia Kiều hối tác động tích có làm giảm nghèo đói đang phát triển. cực với việc giảm đói ở những nước đang nghèo. Thời gian nghiên cứu: từ phát triển hay không? 1998. Phương pháp sử dụng biến
25 công cụ. Giuliano, P. và Ruiz- Mẫu nghiên cứu: 73 nước Kiều hối có tác động Arranz, M. (2006): đang phát triển. tích cực đối với tăng Kiều hối, phát triển tài trưởng kinh tế. Thời gian nghiên cứu: 1975- chính và tăng trưởng 2002. kinh tế. Phương pháp nghiên cứu: OLS, FEM, System GMM. Catrinescu, N. và cộng Mẫu nghiên cứu: 114 quốc Kiều hối có tác động sự (2006): Kiều hối, các gia trên thế giới. tích cực đối với tăng định chế và tăng trưởng trưởng kinh tế. Thời gian nghiên cứu: 1991- kinh tế. 2003. Phương pháp nghiên cứu: System GMM. World Bank (2006): Mẫu nghiên cứu: 67 nước Kiều hối có tác động Ảnh hưởng của kiều hối trên thế giới. tích cực đối với tăng ở những nước Mỹ trưởng kinh tế. Thời gian nghiên cứu: 1991- Latinh. 2005. Phương pháp nghiên cứu:
26 System GMM. Nyamongo, E. và cộng Mẫu nghiên cứu: 36 nước ở Kiều hối có tác động sự (2012): Kiều hối, châu Phi. tích cực đối với tăng phát triển tài chính và trưởng kinh tế. Thời gian nghiên cứu: 1980 - tăng trưởng kinh tế ở 2009. châu Phi. Phương pháp: OLS, 2SLS. Gabriela Mundaca Mẫu nghiên cứu: 25 nước ở Kiều hối có tác động (2009): Kiều hối, phát Mỹ Latinh. tích cực đối với tăng triển tài chính và tăng trưởng kinh tế. Thời gian nghiên cứu: 1970 – trưởng kinh tế: trường 2002. hợp của các nước Mỹ Latinh và vùng Caribê. Phương pháp: Difference GMM. Kanu và Oruzumba Mẫu nghiên cứu: Nigeria, Kiều hối có tác động (2013): Kiều hối và Ghana, Nam Phi. tích cực đối với tăng tăng trưởng kinh tế ở trưởng kinh tế. Phương pháp nghiên cứu: khu vực cận Sahara: OLS. bằng chứng ở Nigeria, Ghana và Nam Phi.
27 Ben Min và Ben Ali Mẫu nghiên cứu: các nước Kiều hối có tác động (2012): Những kênh tác thuộc khu vực Trung Đông tích cực đối với tăng động của kiều hối đến và Bắc Phi. trưởng kinh tế. tăng trưởng kinh tế ở Thời gian nghiên cứu: 1980- những nước thuộc khu 2009. vực Trung Đông và Bắc Phi. Phương pháp: OLS, FEM, System GMM. Hassan, G. et al. Mẫu nghiên cứu: Kiều hối có tác động phi (2012): Tác động phi Bangladesh. tuyến đối với tăng tuyến của kiều hối ở trưởng kinh tế. Thời gian nghiên cứu: 1974- những nước nhận kiều 2006. hối: nghiên cứu thực nghiệm ở Bangladesh. Phương pháp: OLS, 2SLS, GMM. IMF (2005): Hai vấn đề Mẫu nghiên cứu: 101 quốc Kiều hối không tác động những nước đang phát gia trên thế giới. đối với tăng trưởng kinh triển đang phải đối mặt. tế. Thời gian nghiên cứu: 1970- 2003. Phương pháp sử dụng biến công cụ.
28 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Mô hình nghiên cứu  Biến phụ thuộc: - Tăng trưởng kinh tế (growth) Để đo lường tăng trưởng kinh tế, dựa theo những công trình nghiên cứu trước đây của Ben Mim và Ben Ali (2012), Chami (2008), Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2006) tôi sử dụng biến tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người (growth).  Biến độc lập: - Kiều hối (remittances) Biến giải thích quan trọng trong mô hình là kiều hối (remittances). Dữ liệu kiều hối luận văn sử dụng được dựa theo định nghĩa của World Bank trong “Migration and remittances Factbook 2011”, kiều hối bao gồm có ba thành phần: kiều hối của người cư trú, thu nhập của người lao động ở nước ngoài và tài sản thuyên chuyển của người di cư. Kiều hối là khoản chuyển giao tư nhân từ lao động di cư ở nước ngoài về nước tiếp nhận, nếu lao động di cư đó có thời gian sống và làm việc ở quốc gia nhập cư hơn một năm. Nếu lao động di cư có thời gian sống và làm việc ở quốc gia nhập cư ít hơn một năm thì khoản chuyển giao này được gọi là thu nhập của người lao động ở nước ngoài. Tài sản thuyên chuyển của người di cư là tài sản
29 ròng của người di cư được chuyển từ một quốc gia đến một quốc gia khác tại thời điểm di cư (thời gian định cư ít nhất là một năm). Dựa theo kết quả nghiên cứu thực nghiệm của những công trình nghiên cứu trước đây, kiều hối có thể có tác động nghịch chiều hoặc cùng chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Do vậy, dấu của hệ số hồi quy biến remittances có thể là (+) hoặc (-). - Đầu tư (investment) Lý thuyết về tăng trưởng kinh tế của Solow (1956) cho rằng đầu tư là một nhân tố quan trọng, có tác dụng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Để đo lường nhân tố đầu tư, luận văn sử dụng biến tổng đầu tư cố định/GDP (investment). Hệ số hồi quy của biến investment được kỳ vọng mang dấu (+). - Tốc độ tăng trưởng dân số (population) Cũng dựa theo Solow (1956), nguồn nhân lực cũng là một nhân tố quan trọng, có tác động đối với tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, khác với nhân tố đầu tư, nguồn nhân lực lại có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu thực nghiệm của Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2005), Hassan, G. và cộng sự (2012) cũng cho kết quả tương tự, hệ số hồi quy của biến đo lường nguồn nhân lực có giá trị âm, có ý nghĩa thống kê. Nhân tố nguồn nhân lực được đo lường bằng tỷ lệ tăng trưởng dân số (population). Hệ số hồi quy của biến population được kỳ vọng mang dấu (-).
30 - Nhân tố phát triển nguồn vốn con người (school) Lý thuyết tăng trưởng nội sinh cho rằng phát triển nguồn vốn con người sẽ có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Kết quả nghiên cứu của Nyamongo (2012), Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2005), Ben Mim và Ben Ali (2012) cũng đã khẳng định điều đó. Chính vì thế, nhân tố phát triển nguồn vốn con người được đưa vào mô hình nghiên cứu. Nghiên cứu của Ben Mim và Ben Ali (2012) sử dụng biến tỷ lệ tốt nghiệp cấp hai để đo lường nhân tố phát triển nguồn vốn con người, tuy nhiên, nguồn dữ liệu của World Bank lại không có đủ dữ liệu của biến tỷ lệ tốt nghiệp cấp hai. Do đó, dựa theo nghiên cứu của Nyamongo (2012), tôi sử dụng biến tỷ lệ tốt nghiệp cấp một (shool) để đo lường nhân tố này. Hệ số hồi quy của biến school được kỳ vọng mang dấu (+). - Độ mở thương mại (openess) Theo nhiều nhà nghiên cứu, độ mở thương mại (được tính bằng tổng xuất nhập khẩu trên GDP) sẽ có tác động nâng cao hiệu quả phân phối nguồn vốn, cũng như tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi, mua bán hàng hóa; từ đó thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Do vậy, hệ số hồi quy của biến độ mở thương mại (openness) được kỳ vọng mang giá trị dương. - Phát triển tài chính (credit) Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Hassan (2012), Ben Mim và Ben Ali (2012), Chami (2008) đã cho thấy rằng phát triển tài chính có tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế. Vì thế, trong luận văn này, tôi cũng đưa nhân tố phát triển tài chính vào mô hình nghiên cứu. Phát triển tài chính có thể được đo lường bằng nhiều chỉ tiêu, dựa theo bài nghiên cứu của Ben Mim và Ben Ali
31 (2012) tôi sử dụng biến tín dụng cấp cho khu vực tư nhân (credit) để đo lường phát triền tài chính. Hệ số hồi quy của biến credit được kỳ vọng mang giá trị dương. - Chi tiêu chính phủ (government) Chi tiêu của chính phủ cũng là một nhân tố có tác động đối với tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu trước đây của Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2005) cho rằng, chi tiêu chính phủ có thể tạo ra môi trường, điều kiện tốt cho những hoạt động kinh tế; hay nói cách khác chi tiêu chính phủ có tác động tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, nghiên cứu của Nyamongo (2012) lại cho rằng chi tiêu, đầu tư của chính phủ có thể gây ra hiện tượng chèn lấn đầu tư, gây ảnh hưởng không tốt đối với khu vực đầu tư tư nhân, từ đó ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng kinh tế nói chung. Như vậy, biến chi tiêu chính phủ (government) có thể có tác động cùng chiều hoặc nghịch chiều đến tăng trưởng kinh tế, hay dấu của hệ số hồi quy có thể là dấu (+) hoặc (-). - Biến trễ của tăng trưởng kinh tế (growtht-1) Ngoài những biến kiểm soát trên, dựa theo những nghiên cứu thực nghiệm trước đây của Giuliano, P. và Ruiz-Arranz, M. (2005), Ben Mim và Ben Ali (2012), Chami và cộng sự (2008), tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP đầu người năm trước (growtht-1) cũng được xem là một nhân tố tích cực đối với tăng trưởng kinh tế. Tóm lại, dựa theo nghiên cứu của Ben Mim và Ben Ali (2012), mô hình hồi quy có thể viết lại như sau:
32 Growthi,t = α0 + α1 growthi,t-1 + α2 remittancesi,t + α3 investmenti,t + α4 populationi,t + α5 schooli,t + α6 opennessi,t + α7 crediti,t + α8 governmenti,t + εi,t (1) Bảng 2: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu, và kỳ vọng về dấu của từng biến Biến Tên biến Bài nghiên cứu sử Kỳ vọng về dụng dấu Growthi,t Tốc độ tăng trưởng - Ben Mim và Ben Ali GDP đầu người của (2012). quốc gia i năm thứ t. - Chami (2008). - Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2006). Growthi,t-1 Tốc độ tăng trưởng -Ben Mim và Ben Ali + GDP đầu người của (2012) quốc gia i năm thứ t-1.
33 Remittancesi,t Kiều hối của quốc gia -Ben Mim và Ben Ali +/- i năm thứ t. (2012). -Chami (2008). Investmenti,t Đầu tư của quốc gia i -Hassan, G. và cộng sự + năm thứ t. (2012). -Ben Mim và Ben Ali (2012). Populationi,t Tốc độ tăng trưởng -Giuliano, P. and - - dân số của quốc gia i Ruiz-Arranz, M. năm thứ t. (2005). - Ben Mim và Ben Ali (2012). - Hassan, G. và cộng sự (2012). Schooli,t Tỷ lệ tốt nghiệp cấp -Nyamongo (2012). + một của quốc gia i năm thứ t. Openessi,t Độ mở thương mại của -Ben Mim và Ben Ali +
34 quốc gia i năm thứ t. (2012). -Nyamongo (2012). - Hassan, G. và cộng sự (2012). Crediti,t Tín dụng cấp cho khu -Ben Mim và Ben Ali + vực tư nhân của quốc (2012). gia i năm thứ t. Governmenti,t Chi tiêu chính phủ của -Giuliano, P. and Ruiz- +/- quốc gia i năm thứ t. Arranz, M. -Nyamongo (2012). -Hassan, G. và cộng sự (2012). εi,t Sai số ngẫu nhiên của quốc gia i năm thứ t.
35 3.2. Phương pháp nghiên cứu Để kiểm định tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế theo mô hình đã trình bày ở phần trên, tôi sử dụng phương pháp ước lượng System GMM với dữ liệu bảng gồm 24 quốc gia đang phát triển trong giai đoạn từ năm 2000-2012. Lý do tôi lựa chọn phương pháp này được trình bày thông qua những nguyên nhân sau: Đầu tiên, phương pháp ước lượng OLS thông thường dựa trên năm giả định quan trọng: + Giả định 1: biến giải thích là phi ngẫu nhiên, tức là các giá trị của chúng là các số đã được xác định. Giả thiết này là đương nhiên, vì phân tích hồi quy được đề cập là phân tích hồi quy có điều kiện, phụ thuộc vào giá trị của các biến giải thích đã cho. + Giả định 2: kỳ vọng của các sai số ngẫu nhiên εi,t bằng 0. Giả thiết nàycó nghĩa là các yếu tố không có trong mô hình không có ảnh hưởng một cách có hệ thống đến giá trị trung bình của biến phụ thuộc. + Giả định 3: các sai số ngẫu nhiên εi,t có phương sai bằng nhau. Giả thiết này có nghĩa là phân phối có điều kiện của biến phụ thuộc với điều kiện đã cho của biến giải thích có phương sai bằng nhau, các giá trị cá biệt của biến phụ thuộc xoay quanh giá trị trung bình với mức độ chênh lệch như nhau. + Giả định 4: không có sự tương quan giữa các sai số ngẫu nhiên εi,t. Giả thiết này có nghĩa là εi,t là ngẫu nhiên. Sai số ở quan sát này không ảnh hưởng tới sai số ở quan sát khác.
36 + Giả định 5: sai số ngẫu nhiên và biến giải thích không tương quan với nhau. Giả thiết này là cần thiết vì nếu yếu tố ngẫu nhiên và biến giải thích có tương quan với nhau thì không thể tách ảnh hưởng riêng biệt của chúng đến biến phụ thuộc, trong khi đó yếu tố ngẫu nhiên đại diện cho các yếu tố không có mặt trong mô hình. Mô hình nghiên cứu phải thỏa mãn những điều kiện trên thì mới có thể đưa ra kết quả nghiên cứu tốt, không bị chệch. Tuy nhiên, trong mô hình nghiên cứu được trình bày trong phần 3.1, giả định thứ 5 của phương pháp OLS bị vi phạm: + Đối với mẫu dữ liệu bảng, trong sai số ngẫu nhiên εi,t có hàm chứa thành phần những nhân tố tác động cố định của mỗi quốc gia (vi). Những nhân tố cố định (vi) này không thay đổi theo thời gian, do vậy, có mối quan hệ tương quan với biến growthi,t-1. Hay nói cách khác, sai số ngẫu nhiên và biến giải thích trong mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau. + Dựa trên nghiên cứu trước đây của Chami, R. và cộng sự (2003), IMF (2005), Catrinescu, N. và cộng sự (2006), Chami, R. và cộng sự (2008), Hassan, G. (2012) và Nyamongo, E. và cộng sự (2012), giữa biến giải thích remittances và biến phụ thuộc growth có mối quan hệ tương hỗ hai chiều. Và đây cũng là một trong những nguyên nhân gây ra hiện tượng nội sinh trong mô hình nghiên cứu. Như vậy, mô hình nghiên cứu đưa ra có hiện tượng nội sinh, nếu thực hiện ước lượng bằng phương pháp OLS thì kết quả nghiên cứu sẽ bị chệch. Để xử lý vấn đề này, tôi lựa chọn phương pháp GMM. Một bộ biến công cụ sẽ được sử dụng nhằm mục đích khắc phục hiện tượng nội sinh, đưa ra kết quả nghiên cứu
37 đáng tin cậy. Yêu cầu của bộ biến công cụ gồm có: biến công cụ có tương quan với biến độc lập nội sinh trong mô hình nghiên cứu và biến công cụ không có tương quan với sai số ngẫu nhiên. Thứ hai, mô hình nghiên cứu của luận văn: Growthi,t = α0 + α1 growthi,t-1 + α2 remittancesi,t + α3 investmenti,t + α4 populationi,t + α5 schooli,t + α6 opennessi,t + α7 crediti,t + α8 governmenti,t + εi,t (1) Đây là mô hình có biến trễ của biến phụ thuộc đóng vai trò là biến độc lập, tức là dạng mô hình động. Và đối với mô hình động thì có hai loại GMM đặc thù là System GMM (GMM hệ thống) và Difference GMM (GMM sai phân). - Phương pháp Difference GMM : phương trình (1) sẽ được lấy sai phân bậc nhất. Growthi,t-1 = α0 + α1 growthi,t-2 + α2 remittancesi,t-1 + α3 investmenti,t -1 + α4 populationi,t -1 + α5 schooli,t -1 + α6 opennessi,t-1 + α7 crediti,t -1 + α8 governmenti,t-1 + εi,t-1 ΔGrowthi,t = α1 Δgrowthi,t-1 + α2 Δremittancesi,t + α3 Δinvestmenti,t + α4 Δpopulationi,t + α5 Δschooli,t + α6 Δopennessi,t + α7 Δcrediti,t + α8 Δgovernmenti,t + Δui,t (2)
38 (εi,t = vi + ui,t Δ εi,t = (vi - vi) + (ui, t – ui, t-1) = Δui,t ) Các biến công cụ được sử dụng trong phương pháp Diffrence GMM là những biến trễ của biến độc lập nội sinh. Ví dụ, biến remittancesi,t-1 là biến công cụ cho biến nội sinh Δremittancesi,t. Tuy nhiên, dựa trên nghiên cứu của nhiều nhà nghiên cứu trước đây như Arrelano và Bover (1995), Blundell và Bond (1998), phương phápDiffence GMM cho kết quả chưa phải là tốt nhất. Các nhà nghiên cứu cho rằng nếu chỉ sử dụng các biến trễ của các biến độc lập nội sinh làm biến công cụ thì kết quả vẫn có thể bị chệch, mức độ tin cậy không cao. Dựa trên nền tảng của phương pháp Difference GMM các nhà nghiên cứu đã xây dựng phương pháp System GMM. - Phương pháp System GMM: phương pháp này khắc phục hạn chế của Difference GMM bằng cách kết hợp cả phương trình (1) và (2) với giả định rằng không có tương quan giữa sai phân của các biến độc lập với các nhân tố không đổi theo thời gian của mỗi quốc gia. + Đối với phương trình gốc: Growthi,t = α0 + α1 growthi,t-1 + α2 remittancesi,t + α3 investmenti,t + α4 populationi,t + α5 schooli,t + α6 opennessi,t + α7 crediti,t + α8 governmenti,t + εi,t (1)
39 Dựa trên giả định của phương pháp System GMM: các biến trễ sai phân của những biến độc lập nội sinh không có tương quan với nhân tố tác động cố định trong mô hình nghiên cứu, do vậy những biến trễ sai phân này được sử dụng làm biến công cụ cho phương trình gốc. Ví dụ, biến Δremittancesi, t-2 là biến công cụ cho biến độc lập nội sinh remittancesi,t, vì Δremittancesi, t-2 có tương quan với remittancesi,t, không có tương quan với εi,t. + Đối với phương trình sai phân: ΔGrowthi,t = α1 Δgrowthi,t-1 + α2 Δremittancesi,t + α3 Δinvestmenti,t + α4 Δpopulationi,t + α5 Δschooli,t + α6 Δopennessi,t + α7 Δcrediti,t + α8 Δgovernmenti,t + Δui,t (2) Các biến công cụ tương tự như trong phương pháp Diffence GMM, là những biến trễ của biến độc lập nội sinh. Theo Blundell và Bond (1998), Arellano và Bover (1995) việc kết hợp đồng thời hai phương trình trong phương pháp System GMM, với bộ biến công cụ được sử dụng riêng cho từng phương trình không chỉ giải quyết được hiện tượng nội sinh trong mô hình nghiên cứu mà kết quả ước lượng đạt được còn tăng độ vững, độ tin cậy hơn rất nhiều. Tóm lại, tôi sử dụng phương pháp System GMM để thực hiện hồi quy trong luận văn vì những lý do chủ yếu sau: - Trong mô hình nghiên cứu xuất hiện hiện tượng nội sinh. - Mô hình nghiên cứu trong luận văn là mô hình động.
40 Các kiểm định của phương pháp System GMM: - Kiểm định Hansen: Đây được xem là kiểm định quan trọng nhất của phương pháp System GMM. Nếu biến công cụ được lựa chọn và sai số ngẫu nhiên của mô hình không có mối quan hệ tương quan với nhau thì biến công cụ đó được cho là phù hợp và mô hình sử dụng biến công cụ đó để ước lượng cũng phù hợp. Giả thuyết Ho: biến công cụ được lựa chọn không tương quan với sai số ngẫu nhiên. Nếu p-value > mức ý nghĩa được chọn (giả sử là 5%), giả thuyết Ho được chấp nhận, tức không tồn tại mối quan hệ tương quan giữa biến công cụ và sai số ngẫu nhiên, biến công cụ được chọn là phù hợp. - Kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong phương trình sai phân: Phương pháp System GMM cho rằng có tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong phương trình sai phân. Giả thuyết Ho: không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong phương trình sai phân. Nếu p-value < mức ý nghĩa được chọn (giả sử 5%), giả thuyết Ho có thể bị bác bỏ, tức là tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong phương trình sai phân.
41 - Kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong phương trình sai phân: Phương pháp System GMM yêu cầu không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong phương trình sai phân. Giả thuyết Ho: không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong phương trình sai phân. Nếu p-value > mức ý nghĩa được chọn (giả sử là 5%), giả thuyết Ho có thể được chấp nhận, tức không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong phương trình sai phân, thỏa yêu cầu của phương pháp System GMM.
42 3.3. Mẫu dữ liệu 3.3.1. Mẫu nghiên cứu Nhằm mục đích nghiên cứu tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển, luận văn sử dụng dữ liệu bảng của 24 nước đang phát triển trên thế giới trong khoảng thời gian từ 2000-2012. Bảng 3: Danh sách các nước trong mẫu nghiên cứu STT Tên nước STT Tên nước 1 Cambodia 13 Madagascar 2 Cameroon 14 Malawi 3 Colombia 15 Mongolia 4 Ecuado 16 Mozambique 5 Egypt 17 Nicaragua 6 Guatemala 18 Nigeria 7 Honduras 19 Philippines
43 8 India 20 Senegal 9 Indonesia 21 Thailand 10 Jamaica 22 Togo 11 Kenya 23 Uganda 12 Laos 24 Vietnam
44 3.3.2. Dữ liệu nghiên cứu Tăng trưởng GDP bình quân đầu người (growth): Dữ liệu về biến tăng trưởng GDP bình quân đầu người (growth) được thu thập từ World Bank, là phần trăm thay đổi GDP bình quân đầu người hàng năm của mỗi quốc gia. Theo định nghĩa của World Bank, GDP bình quân đầu người là tổng sản phẩm quốc nội chia cho dân số giữa năm. GDP theo giá của người mua là tổng giá trị gia tăng của tất cả tất cả người sản xuất cư trú trong nền kinh tế cộng với thuế đánh trên sản phẩm và trừ cho khoản trợ cấp không được bao gồm trong giá trị của sản phẩm. Nó được tính mà không thực hiện khấu trừ khấu hao của tài sản chế tạo hoặc sự mất đi hoặc sụt giảm của tài nguyên thiên nhiên. Dữ liệu GDP sử dụng trong nghiên cứu này tính bằng đơn vị USD theo giá hiện hành. Kiều hối (remittances): Dữ liệu kiều hối của các quốc gia trong mẫu được thu thập từ nguồn dữ liệu UNCTAD. Bao gồm cả ba thành phần của kiều hối: kiều hối của người cư trú, thu nhập của người lao động ở nước ngoài và tài sản thuyên chuyển của người di cư. Biến kiều hối remittance được tính bằng cách lấy tỷ lệ của kiều hối so với GDP.
45 Đầu tư (investment): Theo định nghĩa của World Bank, đầu tư cố định gồm đầu tư vào đất đai, nhà máy, trang thiết bị; đầu tư vào các công trình xây dựng như cầu đường, trường học, bệnh viện, nhà ở, văn phòng, trung tâm thương mại Biến investment được tính bằng cách lấy log của tỷ lệ đầu tư cố định / GDP. Chi tiêu chính phủ (government): Chi tiêu của Chính phủ bao gồm tất cả chi tiêu hiện tại của chính phủ cho việc mua sắm hàng hóa và dịch vụ (bao gồm chi trả cho viên chức). Nó cũng bao gồm hầu hết các chi tiêu an ninh và quốc phòng, nhưng loại trừ chi tiêu cho quân đội được xem là một phần của nguồn vốn của chính phủ. Biến government được tính bằng cách lấy tỷ lệ chi tiêu chính phủ / GDP, dữ liệu được thu thập từ nguồn dữ liệu của World Bank. Tín dụng nội địa cấp cho khu vực tư nhân (credit): Tín dụng nội địa cấp cho khu vực tư nhân thể hiện nguồn tài chính cấp cho khu vực tư nhân thông qua những khoản cho vay, mua những chứng khoán nợ, tín dụng thương mại. Dữ liệu biến credit được thu thập từ nguồn dữ liệu của World Bank và được tính bằng cách lấy tỷ lệ % của tín dụng nội địa cấp cho khu vực tư nhân so với GDP.
46 Độ mở thương mại (openness): Dữ liệu về độ mở thương mại được thu thập từ nguồn dữ liệu của UNCTAD. Biến openness được tính bằng cách lấy tỷ lệ % của tổng xuất nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ so với GDP. Tỷ lệ tốt nghiệp cấp một (school): Dữ liệu về tỷ lệ tốt nghiệp cấp một được thu thập từ nguồn World Bank, là log của tỷ lệ số người tốt nghiệp cấp một so với tổng dân số trong độ tuổi học cấp một. Tốc độ tăng trưởng dân số (population): Dữ liệu về tốc độ tăng trưởng dân số được thu thập từ World Bank, là log của tỷ lệ tăng trưởng của dân số giữa năm từ năm t-1 đến năm t.
47 Bảng 4: Nguồn thu thập dữ liệu Biến Tên biến Nguồn thu thập dữ liệu Growth Tốc độ tăng trưởng GDP World Bank bình quân đầu người Remittancesi, t Kiều hối UNCTAD Investmenti, t Đầu tư World Bank Governmenti, t Chi tiêu chính phủ World Bank Crediti,t Tín dụng nội địa cấp cho khu World Bank vực tư nhân Opennessi,t Độ mở thương mại UNCTAD Schooli, t Tỷ lệ tốt nghiệp cấp một World Bank Populationi,t Tốc độ tăng trưởng dân số World Bank
48 4. Kết quả nghiên cứu 4.1. Thống kê mô tả Trước tiên, luận văn sẽ trình bày thống kê dữ liệu của các biến: Bảng 5: Thống kê mô tả dữ liệu Biến Giá trị lớn Giá trị Giá trị Giá trị Độ lệch nhất nhỏ nhất trung bình trung vị chuẩn Growth 15.414 -15.284 2.800 2.802 3.265 Remittances 21.685 0.015 5.554 3.861 5.126 Openess 172.718 27.629 79.203 68.859 33.431 Population 0.583 -0.857 0.250 0.290 0.250 School 2.187 1.513 2.027 2.047 0.093 Investment 1.713 1.049 1.342 1.339 0.114 Government 19.910 3.460 11.462 11.270 3.318 Credit 147.608 4.629 29.423 24.606 24.734
49 Bảng thống kê mô tả dữ liệu cho thấy rằng, biến tăng trưởng kinh tế có giá trị trung bình khoảng 2.8%, và có mức độ biến thiên tương đối với độ lệch chuẩn là 3.26. Giá trị kiều hối trung bình của các nước trong mẫu nghiên cứu khoảng 5.55%/GDP, mức độ biến thiên cũng tương đối lớn với độ lệch chuẩn là 5.12. Biến độ mở thương mại (openness) và tín dụng dành cho khu vực tư nhân (credit) có độ biến thiên lớn nhất, độ lệch chuẩn lần lượt là 33.43 và 24.73. Tiếp theo tôi sẽ xem xét tương tác giữa các biến độc lập với lần lượt các biến để đưa ra những đánh giá về số liệu của các biến này dựa trên nguồn dữ liệu đã thu thập.
50 Bảng 6: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu Growth Remit- Open- Popu- School Invest- Govern Credit tances ness lation ment -ment Growth 1.000 Remit- -0.138 1.000 tances Open- 0.226 0.316 1.000 ness Popula- -0.110 -0.211 -0.418 1.000 tion School 0.139 -0.057 0.074 0.056 1.000 Invest- 0.381 0.108 0.364 -0.366 0.070 1.000 ment Govern- -0.238 0.086 -0.284 0.039 -0.025 -0.095 1.000 ment Credit 0.148 0.206 0.477 -0.543 -0.068 0.411 -0.008 1.000
51 Có thể thấy rằng, các cặp biến trong mô hình nghiên cứu có hệ số tương quan thấp, như vậy trong mô hình nghiên cứu ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Các biến cũng có thể được xem là khá phù hợp khi được đưa vào mô hình nghiên cứu tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, dấu của những hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc tăng trưởng kinh tế đều giống với kỳ vọng ban đầu của luận văn. Hệ số tương quan của kiều hối và tăng trưởng kinh tế có giá trị âm, điều này hàm ý rằng có thể, đối với các nước trong mẫu dữ liệu nghiên cứu kiều hối có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Hệ số tương quan của tăng trưởng kinh tế và các biến: độ mở thương mại (opeeness), tỷ lệ tốt nghiệp cấp một (school), đầu tư (investment), tín dụng nội địa cấp cho khu vực tư nhân (credit) có giá trị dương. Hệ số tương quan của tăng trưởng kinh tế và các biến tốc độ tăng trưởng kinh tế (population), chi tiêu chính phủ (government) có giá trị âm.
52 4.2. Kết quả nghiên cứu chính Dựa trên dữ liệu thu thập được từ 24 nước đang phát triển trên thế giới từ 2000-2012 và phương pháp System GMM, trong phần này tôi sẽ trình bày các kết quả đạt được sau khi kiểm định hồi quy để trả lời cho câu hỏi nghiên cứu được đặt ra ở phần đầu luận văn: kiều hối có tác động đối với tăng trưởng kinh tế hay không? Kết quả nghiên cứu được trình bày ở bảng dưới đây:
53 Bảng 7: Tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển trong giai đoạn 2000-2012. Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: dum Number of obs = 244 Time variable : nam Number of groups = 24 Number of instruments = 12 Obs per group: min = 5 F(8, 24) = 12.12 avg = 10.17 Prob > F = 0.000 max = 11 Corrected growth Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] growth L1. .1986073 .1117058 1.78 0.088 -.0319422 .4291568 remittances -.2623895 .1084721 -2.42 0.024 -.4862649 -.0385141 openess .0240171 .0137875 1.74 0.094 -.0044389 .0524732 population 1.019736 1.622049 0.63 0.536 -2.328009 4.367481 school -2.706883 2.130625 -1.27 0.216 -7.104278 1.690511 investment 6.613782 3.253884 2.03 0.053 -.1019047 13.32947 government -.1064195 .0979385 -1.09 0.288 -.3085547 .0957157 credit -.0046929 .0199758 -0.23 0.816 -.0459209 .0365351 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.03 Pr > z = 0.042 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 1.00 Pr > z = 0.320 Hansen test of overid. restrictions: chi2(4) = 4.87 Prob > chi2 = 0.301 Nguồn: Tổng hợp của tác giả dựa trên dữ liệu tính toán trên phần mềm Stata
54 Đầu tiên, tôi xem xét giá trị p-value của các kiểm định AR(1), AR(2), Hansen: - Kiểm định tự tương quan bậc 1 trong phương trình sai phân AR(1) có p- value là 0.042 0.05, do vậy, với mức ý nghĩa 5%, giả thuyết Ho: không có hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong phương trình sai phân có thể được chấp nhận. Tức là không tồn tại hiện tượng tự tương quan bậc 2 trong phương trình sai phân, phù hợp với yêu cầu của phương pháp System GMM. - Kiểm định Hansen có p-value là 0.301 >0.05, do vậy, với mức ý nghĩa 5%, giả thuyết Ho: không có mối quan hệ tương quan giữa biến công cụ và sai số ngẫu nhiên có thể được chấp nhận. Tức là biến công cụ không có tương quan với sai số ngẫu nhiên, phù hợp với yêu cẩu của phương pháp System GMM. Như vậy, các kết quả của kiểm định tự tương quan bậc 1, tự tương quan bậc 2 trong phương trình sai phân, kiểm định Hansen đều phù hợp với yêu cầu của phương pháp System GMM. Vì thế, hệ số hồi quy của các biến được trình bày trong bảng kết quả là tương đối tin cậy. Tiếp theo, tôi sẽ xét cụ thể hệ số hồi quy của từng biến trong mô hình nghiên cứu:
55 Hệ số hồi quy của biến remittances mang giá trị âm, có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này cho thấy rằng, đối với các nước trong mẫu dữ liệu nghiên cứu, kiều hối có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Kết quả này trái ngược với nghiên cứu của nghiên cứu của Ben Mim và Ben Ali (2012), Nyamongo, E. và cộng sự (2012), Kanu và Oruzumba (2013), Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2006). Tuy nhiên, nó lại có sự tương đồng với kết quả nghiên cứu của Chami (2003, 2008), kiều hối có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Điều này có thể giải thích lượng kiều hối gửi về trong nước có thể gây ra tâm lý ỷ lại của người được nhận kiều hối, giảm động cơ lao động, giảm cung lao động. Bên cạnh đó, nguồn ngoại tệ gửi về nước có thể gây áp lực đến tỷ giá hối đoái, đồng nội tệ trong nước tăng giá. Điều này ảnh hưởng đến lợi thế cạnh tranh của hàng hóa xuất khẩu trên thị trường thế giới. Khi đó, khu vực thương mại sẽ bị co lại. Mặt khác, sản xuất những mặt hàng hướng tới xuất khẩu là một động cơ thúc đẩy quá trình nâng cao trình độ công nghệ, khoa học kỹ thuật. Nếu khu vực sản xuất hàng hóa phục vụ mục đích trao đổi, mua bán với thế giới bị co lại thì khả năng nâng cao trình độ khoa học kỹ thuật, công nghệ cũng sẽ bị ảnh hưởng xấu. Tổng hợp lại, kiều hối có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Hệ số hồi quy biến growthi,t-1 dương, có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Điều này hàm ý rằng, tăng trưởng kinh tế ở thời kỳ trước thực sự là nhân tố tích cực đối với tăng trưởng kinh tế hiện tại. Kết quả này tương đồng với kết quả nghiên cứu của các tác giả như Ben Mim và Ben Ali (2012), Giuliano, P. and Ruiz- Arranz, M. (2005), Chami (2003).
56 Hệ số hồi quy biến investment dương, có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Tức là đầu tư có tương quan dương với tăng trưởng kinh tế. Kết quả này một lần nữa khẳng định đầu tư là một động lực quan trọng đối với tăng trưởng kinh tế, tương tự với kết quả của Ben Mim và Ben Ali (2012), Nyamongo, E. và cộng sự (2012), Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M. (2005). Các biến độ mở thương mại, tốc độ tăng trưởng dân số, tỷ lệ tốt nghiệp cấp một, tín dụng nội địa dành cho khu vực tư nhân không có ý nghĩa thống kê, tức là, với mẫu dữ liệu được chọn trong luận văn các nhân tố độ mở thương mại, tăng trưởng dân số, phát triển con người, phát triển tài chính không có tác động đối với tăng trưởng kinh tế.
57 5. KẾT LUẬN Trong bối cảnh các nước đang phát triển ngày càng mở rộng xuất khẩu lao động và chính sách quản lý kiều hối được điều chỉnh theo hướng thông thoáng, dòng kiều hối chảy về mỗi nước gia tăng đáng kể. Kiều hối trở thành một trong những nguồn vốn quan trọng đối với hoạt động đầu tư cũng như y tế, giao dục ở trong nước. Tuy nhiên, nó cũng có những tác động nhất định đến tỷ giá hối đoái, gây ảnh hưởng xấu đến lợi thế cạnh tranh của hàng hóa trong nước. Vì thế, nghiên cứu thực nghiệm về tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển là điều có ý nghĩa quan trọng. Theo đó, với mục đích mong muốn xác định tác động của kiều hối đối với tăng trưởng kinh tế ở những nước đang phát triển, tôi đã tiến hành nghiên cứu dựa trên mẫu 24 nước trong giai đoạn từ 2000-2012. Để thực hiện được điều này tôi sử dụng phương pháp System GMM để ước lượng hồi quy nhằm khắc phục một số nhược điểm của phương pháp bình phương bé nhất OLS. Kết quả hồi quy cho thấy, đối với mẫu dữ liệu được chọn, kiều hối có tác động nghịch chiều đối với tăng trưởng kinh tế. Dòng kiều hối chảy về nước nhiều gây ra tâm lý ỷ lại, lười lao động cho người nhận kiều hối, từ đó giảm cung lao động, ảnh hưởng xấu đến tăng trưởng kinh tế. Ngoài ra, kiều hối gửi bằng ngoại tệ có thể gây áp lực tăng giá đồng nội tệ trong nước, làm giảm khả năng cạnh tranh trên thị trường thế giới của hàng hóa xuất khẩu. Tuy nhiên, luận văn vẫn không thể tránh khỏi những hạn chế.
58 Thứ nhất, mẫu dữ liệu gồm 24 nước không quá lớn và thời kỳ xem xét vẫn chưa đủ dài khi so sánh với các nghiên cứu trên thế giới do khó khăn trong việc thu thập dữ liệu. Thứ hai, cũng do hạn chế về mặt dữ liệu nên luận văn chưa thể hoàn chỉnh bộ biến kiểm soát như các nghiên cứu khác sử dụng. Ví dụ như chưa đưa vào mô hình nghiên cứu các biến đo lường chất lượng các định chế, tổ chức như trong nghiên cứu của Catrinescu, N. và cộng sự (2006) hay sử dụng biến tỷ lệ tốt nghiệp cấp một để đo lường chất lượng nguồn vốn con người thay vì biến tỷ lệ tốt nghiệp cấp hai. Do đó, với những hạn chế trên, các nghiên cứu sau có thể mở rộng mẫu với số lượng quốc gia lớn hơn, thời gian nghiên cứu dài hơn và thu thập dữ liệu hoàn chỉnh hơn để tìm hiểu tác động của kiều hối đến tăng trưởng kinh tế.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Adams, 2005. Do international migration and remittances reduce poverty indeveloping countries?. World development, 33, 1645-1669. 2. Arellano, M. and O. Bover, 1995. Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error-Components Models. Journal of Econometrics, 68: pp. 29–52. 3. Arellano, M. and S. Bond, 1991. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equation. The Review of Economic Studies, 58(2): pp. 277–297. 4. Baltagi, B., 2005. Econometric Analysi of Panel Data. 3rd edition Hoboken, NJ: Wiley. 5. Blundell, R. and S. Bond, 1998. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models. Journal of Econometrics, 87: pp. 115–143. 6. Baum, C., 2009. Instrumental variables and panel data methods in economics and finance. Boston College and DIW Berlin. 7. Ben Mim và Ben Ali , 2012. Through which channels can remittances spur economic growth in MENA countries? The Open – Access, Open – Assessement E-journal. 8. Catrinescu, N. et al., 2006. Remittances, Institution and Growth. Bonn: IZA Discussion Paper No. 2139. 9. Chami, R. et al., 2008. Macroeconomic Consequences of Remittances. Occasional Paper No. 259, International Monetary Fund. 10. Chami, R. et al., 2003. Are Immigrant Remittance Flows a Source of Capital for Development?. Washington DC: IMF Working Paper 03/189.
11. David Roodman, 2006. How to Do xtabond2: An Introduction to “Difference” and “System” GMM in Stata. The Center for Global Development, working paper no 103. 12. Gabriela Mundaca, 2009. Remittances, Financial Market Development, and Economic Growth: The Case of Latin America and the Caribbean. Review of Development Economics, 13(2), 288–303, 2009 13. Giuliano, P. and Ruiz-Arranz, M., 2005. Remittances, Financial Development, and Growth. IMF Working Paper No. 05/234. 14. International Monetary Fund, 2005. Two Current Issues Facing Developing Countries. World Economic Outlook. 15. International Monetary Fund, 2013. World Economic Outlook database. 16. Hassan, G. et al., 2012. Nonlinear growth effect of remittances in recipient countries: an econometric analysis of remittances-growth nexus in Bangladesh. Australia: The University of Waikato, Massey University, Macquarie University. 17. Kanu và Oruzumba, 2013. Migrant’s remittances and economic growth in Sub Saharan Africa: evidence from Nigeria, Ghana and South Africa. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, Vol 4. 18. Nyamongo, E. et al., 2012. Remittances, financial development and economic growth in Africa. Journal of Economics and Business. 19. Solow, R., 1956. A Contribution to the Theory of Economic Growth. Quaterly Journal of Economics. 20. The World Bank Groups, 2013. World Development Indicators. 21. World Bank, 2011. Migration and remittances factbook 2011. Second edition.
22. World Bank, 2006. The Development Impact of Workers’ Remittances in Latin America, Vol. 2: Detailed Findings. Washington: Report No. 37026. Chapter 3, Section V. 23. UNCTAD, 2013. World Investment Report.
PHỤ LỤC Phụ lục 1: Thống kê mô tả dữ liệu. stats growth remitt~s openess popula~n school invest~t govern~t credit max 15.41458 21.68507 172.718 .583809 2.18795 1.713338 19.9103 147.6089 min -15.28408 .0158395 27.62945 -.857299 1.51332 1.049216 3.460375 4.629102 mean 2.800102 5.554471 79.20396 .2506208 2.027518 1.342676 11.4624 29.42372 sd 3.265675 5.126875 33.43167 .2507925 .0933414 .1147356 3.3183 24.73453 p50 2.802758 3.861892 68.85944 .290048 2.047096 1.339685 11.27023 24.60603 Phụ lục 2: Ma trận tương quan. growth remitt~s openess popula~n school invest~t govern~t credit growth 1.0000 remittances -0.1385 1.0000 openess 0.2264 0.3160 1.0000 population -0.1104 -0.2111 -0.4180 1.0000 school 0.1395 -0.0571 0.0741 0.0569 1.0000 investment 0.3810 0.1084 0.3647 -0.3664 0.0702 1.0000 government -0.2381 0.0862 -0.2844 0.0396 -0.0251 -0.0953 1.0000 credit 0.1486 0.2068 0.4779 -0.5431 -0.0682 0.4114 -0.0080 1.0000
Phụ lục 3: Kết quả nghiên cứu. Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM Group variable: dum Number of obs = 244 Time variable : nam Number of groups = 24 Number of instruments = 12 Obs per group: min = 5 F(8, 24) = 12.12 avg = 10.17 Prob > F = 0.000 max = 11 Corrected growth Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] growth L1. .1986073 .1117058 1.78 0.088 -.0319422 .4291568 remittances -.2623895 .1084721 -2.42 0.024 -.4862649 -.0385141 openess .0240171 .0137875 1.74 0.094 -.0044389 .0524732 population 1.019736 1.622049 0.63 0.536 -2.328009 4.367481 school -2.706883 2.130625 -1.27 0.216 -7.104278 1.690511 investment 6.613782 3.253884 2.03 0.053 -.1019047 13.32947 government -.1064195 .0979385 -1.09 0.288 -.3085547 .0957157 credit -.0046929 .0199758 -0.23 0.816 -.0459209 .0365351 Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = -2.03 Pr > z = 0.042 Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 1.00 Pr > z = 0.320 Hansen test of overid. restrictions: chi2(4) = 4.87 Prob > chi2 = 0.301
Phụ lục 4: Số liệu nghiên cứu. nước dum nam growth remit openess pop school invest gov credit 5,23279 6,37989 Cambodia 2 2000 6,822853 3,287126 111,5141 0,336501 2,023843 1,2627 8 1 5,30149 5,99424 2 2001 6,381465 3,31938 113,6597 0,305872 2,051758 1,199907 4 3 5,44204 6,31035 2 2002 4,989714 3,255714 119,1318 0,274244 2,097965 1,279411 8 2 5,26038 7,21124 2 2003 7,015054 2,96396 122,9773 0,244307 2,106646 1,271177 9 2 4,48365 9,02489 2 2004 8,920582 3,323405 134,4667 0,217143 2,112631 1,2634 4 1 4,07010 8,97621 2 2005 11,86292 3,173344 136,4863 0,193748 2,11461 1,276165 4 1 3,46037 11,9924 2 2006 9,473638 4,088796 145,2179 0,169145 2,112745 1,286594 5 4 5,73086 18,2065 2 2007 8,971172 4,081032 138,7084 0,148667 2,110902 1,296033 3 1 5,63453 23,4592 2 2008 5,512274 3,141661 134,2487 0,144823 2,098882 1,237217 2 1 6,16250 24,5936 2 2009 -1,025012 3,247729 119,7934 0,161573 2,099486 1,303749 5 9 6,34468 27,5578 2 2010 4,761276 2,855988 129,6421 0,189868 2,103442 1,209356 2 7 6,01941 28,2532 2 2011 5,820169 1,910389 138,5003 0,220972 2,099129 1,203353 8 2 2 2012 4,732414 1,813308 135,6862 38,7197 10,1148 Cameroon 3 2000 1,819995 0,324725 55,65763 0,420617 1,941941 1,212432 8 8,22623 8,90765 3 2001 2,15896 0,210838 59,66008 0,418206 2,015062 1,314873 10,9487 9 10,9330 9,15956 3 2002 1,674127 0,325347 55,91134 0,415886 2,015429 1,305396 3 7 10,9700 9,63728 3 2003 1,70483 0,553862 48,1496 0,414175 2,018148 1,251736 6 7 12,0598 9,28633 3 2004 1,394646 0,655385 49,32808 0,413085 2,040907 1,295205 7 3 3 2005 0,033833 0,465691 51,72356 0,412386 2,037938 1,186967 10,5822 9,87892 9,45329 3 2006 0,953412 0,723793 53,01947 0,411765 2,039033 1,150724 10,7625 4 11,2383 9,69005 3 2007 0,995707 0,819013 60,25711 0,411005 2,052281 1,179419 4 9 12,7839 10,7453 3 2008 0,642191 0,715458 66,31412 0,410087 2,056942 1,229435 1 8 13,9141 12,0921 3 2009 -0,280878 0,823252 50,28723 0,408923 2,068182 1,215713 8 1 14,2070 13,1706 3 2010 0,994818 0,486297 51,02945 0,407493 2,078328 1,206147 1 8 14,9808 14,8918 3 2011 1,900568 0,780663 48,29009 0,405932 2,076923 1,295913 2 1 14,9819 3 2012 2,264972 0,420141 0,404129 1 16,7907 20,9474 Colombia 4 2000 1,212613 1,612128 30,24281 0,224770 2,076735 1,150121 9 7 16,8859 24,2485 4 2001 0,021699 2,093801 31,49286 0,215459 2,066254 1,187508 1 6
16,3722 25,3032 4 2002 0,868187 2,53151 30,24667 0,206418 2,069626 1,223374 9 1 15,9279 24,8910 4 2003 2,290274 3,250189 34,18433 0,198235 2,072412 1,257912 6 6 15,9886 27,2771 4 2004 3,708264 2,72435 33,56465 0,191318 2,07518 1,274891 5 1 16,0026 29,2671 4 2005 3,113485 2,282664 33,63736 0,185169 2,079533 1,293709 6 2 15,7020 33,3623 4 2006 5,095749 2,415765 36,23387 0,179185 2,0799 1,334564 9 8 15,6412 37,6388 4 2007 5,320011 2,180655 34,5337 0,172460 2,079937 1,351424 4 5 37,7213 4 2008 2,043372 2,001827 35,84024 0,164488 2,079437 1,363165 15,5176 6 16,7047 39,9643 4 2009 0,208154 1,787522 32,81553 0,154803 2,08035 1,355939 5 8 43,7030 4 2010 2,561637 1,416904 32,12681 0,143778 2,062091 1,339543 16,9623 1 16,0074 44,5947 4 2011 4,501603 1,262035 37,78457 0,132201 2,047764 1,372381 2 4 48,9060 4 2012 3,076016 1,122539 36,82384 0,120626 4 9,81548 26,0402 Ecuador 5 2000 2,494221 8,120785 66,52788 0,297339 2,062662 1,279091 9 5 10,3177 23,9672 5 2001 3,027852 6,678451 57,80275 0,291754 2,068383 1,279929 6 1 10,8640 18,0733 5 2002 1,682979 5,817737 56,23927 0,285739 2,073784 1,315748 7 8 11,6535 16,7206 5 2003 1,519611 5,749599 53,91793 0,278456 2,072843 1,284247 2 9 11,3836 19,2311 5 2004 7,004232 5,63028 57,07663 0,269460 2,070195 1,2945 6 8 11,1893 20,7733 5 2005 4,030503 6,659018 63,15543 0,259302 2,068017 1,310107 5 7 11,0598 21,2649 5 2006 3,113336 7,034668 67,04614 0,248578 2,065857 1,319172 2 3 11,4186 22,2799 5 2007 0,490429 6,798939 69,64059 0,238357 2,069265 1,317421 2 9 10,9944 23,0857 5 2008 5,662342 5,216244 77,16048 0,229336 2,063745 1,349736 3 7 12,2931 5 2009 -1,079399 4,809585 62,73364 0,222064 2,058154 1,358032 5 23,183 11,7410 26,4917 5 2010 2,126496 4,021419 72,89149 0,215985 2,075794 1,372128 7 8 11,7410 28,3078 5 2011 6,305158 4,083451 76,98326 0,210240 2,081217 1,400625 7 4 13,4512 5 2012 3,397505 3,651996 75,91213 0,203905 1,425508 4 11,2025 51,9532 Egypt 6 2000 3,527514 13,40026 41,55256 0,199529 1,990639 1,277279 9 8 11,3186 54,9311 6 2001 1,661211 16,29122 40,85265 0,204484 1,992659 1,248726 5 4 12,4571 6 2002 1,293679 15,62611 41,54594 0,209966 1,998159 1,250779 1 54,6554 12,6706 53,8976 6 2003 1,205106 19,53188 53,62399 0,214905 2,001724 1,212491 6 3 54,0429 6 2004 2,1961 18,46581 67,47477 0,218851 2,003739 1,214903 12,755 1
12,7390 51,1654 6 2005 2,559492 13,60421 68,85945 0,221852 2,003234 1,253342 9 3 12,2875 49,2909 6 2006 4,913571 10,18043 71,68342 0,224254 2,009553 1,272556 2 8 45,5152 6 2007 5,176711 13,1876 74,2212 0,226082 2,013977 1,319132 11,3319 2 10,8877 42,7975 6 2008 5,265906 12,66055 73,99948 0,226934 2,019005 1,347877 7 1 11,3509 36,0927 6 2009 2,819985 10,07204 52,37388 0,226695 2,023975 1,276736 9 1 6 2010 3,349764 11,91896 50,6438 0,225298 2,025583 1,28355 11,1636 33,0723 11,3479 6 2011 0,019078 10,34186 46,89611 0,223354 2,009983 1,222988 1 31,1572 11,6060 29,7396 6 2012 -0,12031 8,110521 46,03489 0,220268 1,202943 4 3 7,00261 19,7861 Guatemala 7 2000 1,185455 3,467161 54,83662 0,374502 2,015276 1,207516 5 6 10,0569 22,4044 7 2001 -0,117462 3,388546 53,33175 0,384366 2,017728 1,262593 6 6 9,66390 21,2168 7 2002 1,334168 7,701905 52,08449 0,392237 2,029005 1,285694 3 2 26,2396 7 2003 0,003449 9,795586 52,10649 0,396853 2,039751 1,271064 9,60067 2 7 2004 0,605969 10,96377 67,96004 0,397368 2,050333 1,263363 8,76244 26,1997 8,47811 25,3613 7 2005 0,723583 11,26962 65,66012 0,395228 2,053891 1,262394 7 3 8,36996 7 2006 2,81098 12,23937 67,19498 0,391865 2,056972 1,303362 5 28,3642 8,65804 28,1832 7 2007 3,72628 12,41811 68,08501 0,389483 2,05671 1,291984 2 5 9,01327 27,3126 7 2008 0,776488 11,39531 64,61905 0,389240 2,057186 1,253635 1 4 10,1790 25,3415 7 2009 -1,929347 10,65172 58,16162 0,391904 2,066284 1,179838 3 8 10,4752 23,8304 7 2010 0,368799 10,23645 62,92763 0,396065 2,065255 1,170497 7 7 10,4834 23,5554 7 2011 1,305172 9,612576 67,47968 0,400230 1,167788 6 6 10,7227 31,7622 7 2012 0,665928 9,860848 61,35976 0,402471 1,166444 3 9 13,4084 34,1141 Honduras 8 2000 3,571554 6,73351 118,708 0,317433 2,031036 1,411156 7 8 14,6873 36,6835 8 2001 0,633548 8,137866 114,8715 0,312853 2,04713 1,379078 8 5 14,9755 36,0320 8 2002 1,668006 10,40496 119,5974 0,308254 2,054959 1,332794 4 6 14,9208 37,6083 8 2003 2,462023 10,72961 119,9014 0,304769 2,058821 1,360334 5 4 15,0107 38,4016 8 2004 4,124558 13,24691 133,6329 0,302175 2,062649 1,432654 6 1 15,5224 39,4366 8 2005 3,952299 18,62882 135,5015 0,300365 2,052222 1,396448 9 7 15,0037 45,2364 8 2006 4,463573 21,68507 131,5361 0,298671 2,072419 1,436582 8 1 16,6023 52,8181 8 2007 4,096315 21,41885 133,6498 0,297515 2,076498 1,507768 9 2 8 2008 2,177249 20,5897 135,2047 0,297810 2,065187 1,52725 17,1148 52,6377
2 4 18,4796 51,6594 8 2009 -4,063465 17,71968 100,0344 0,299733 2,061009 1,342579 6 9 18,1802 8 2010 0,736581 17,14085 108,0785 0,302336 2,063467 1,333566 2 49,049 16,5273 47,9975 8 2011 1,562521 16,66115 116,4506 0,305217 2,05729 1,388115 3 5 16,1046 8 2012 1,441716 15,77729 108,1003 0,306679 1,385175 4 51,8484 12,6068 27,9636 India 9 2000 2,289225 2,754135 28,43316 0,222356 1,9724 1,358587 9 3 12,3998 28,2161 9 2001 3,500612 2,955281 27,62945 0,214971 1,971114 1,40027 5 8 11,9167 31,8207 9 2002 2,115961 3,11631 28,98541 0,207047 1,973744 1,375727 7 6 11,4444 31,1206 9 2003 6,686192 3,551164 30,05993 0,196995 2,009236 1,390533 9 5 10,9344 35,5680 9 2004 6,646752 2,62074 34,57911 0,184071 2,043295 1,458122 6 6 10,8740 39,4035 9 2005 7,650294 2,641799 40,20086 0,169165 2,04544 1,481909 6 7 10,3261 43,2206 9 2006 7,658992 2,989058 44,17775 0,152988 2,046509 1,495393 3 3 10,2869 44,8187 9 2007 8,217611 3,085688 43,12451 0,137678 2,047575 1,51744 8 3 10,9294 48,5390 9 2008 2,417294 3,861892 52,99517 0,125188 2,052197 1,50982 2 5 11,9905 47,2966 9 2009 6,725731 3,708218 44,16018 0,116893 2,049037 1,501546 5 9 11,8673 49,5122 9 2010 8,043344 3,219616 47,02482 0,111548 2,049094 1,501648 6 6 11,6963 9 2011 5,403256 3,046844 51,56703 0,107224 1,486154 8 49,9256 11,8431 51,4918 9 2012 2,592574 3,733414 53,56066 0,101665 1,471083 9 2 6,53199 19,9085 Indonesia 10 2000 3,569445 0,719525 76,54944 0,159052 2,027131 1,297779 5 4 6,88905 20,2905 10 2001 2,297445 0,650258 70,50488 0,158532 2,036006 1,293863 9 3 7,25745 10 2002 3,118435 0,642157 60,45788 0,157444 2,040413 1,288454 8 21,2767 8,12948 22,9497 10 2003 3,427631 0,634108 53,81751 0,156753 2,043614 1,29017 6 4 8,32187 26,3925 10 2004 3,736826 0,726654 60,07058 0,156198 2,047062 1,35119 1 2 26,4278 10 2005 4,438672 1,895844 66,96517 0,155318 2,049796 1,373657 8,10951 5 8,62716 24,6060 10 2006 4,300856 1,569616 57,68697 0,154773 2,050358 1,382575 9 3 25,4559 10 2007 5,181577 1,428529 55,5484 0,153140 2,065518 1,397017 8,34647 9 8,42378 26,5534 10 2008 4,890443 1,3316 58,75554 0,148020 2,062713 1,442458 1 8 9,58917 27,6587 10 2009 3,543275 1,258924 45,36226 0,138344 2,06817 1,492967 8 1 9,04128 29,0139 10 2010 5,107846 0,976806 46,30546 0,125195 2,072338 1,505067 1 5
8,98656 10 2011 5,378595 0,81763 49,65366 0,110633 2,073179 1,50423 8 31,7342 8,88259 34,9016 10 2012 5,150704 0,820434 48,50192 0,096333 1,520312 3 5 14,2883 25,7246 Jamaica 11 2000 -0,230833 9,902199 89,00875 -0,232974 1,986605 1 2 13,8825 13,0804 11 2001 0,39909 11,50986 86,33103 -0,226963 1,984201 7 7 14,7281 14,7238 11 2002 -0,155022 12,96738 82,296 -0,312800 1,985334 1,434142 5 5 14,2158 18,3521 11 2003 2,871036 14,82889 89,47503 -0,504499 1,976891 1,416357 9 5 12,8874 20,0086 11 2004 0,615458 15,95561 90,0676 -0,326847 1,980348 1,421111 7 4 14,2170 20,9866 11 2005 0,263375 15,87137 88,63137 -0,332397 1,967794 1,427262 8 7 13,8927 23,4440 11 2006 2,31239 16,31874 99,60384 -0,320546 1,951357 1,448265 6 1 14,8922 27,3152 11 2007 0,957691 16,75254 105,9328 -0,322617 1,934274 1,417231 1 9 16,1337 30,1858 11 2008 -1,202239 15,77936 111,8225 -0,371472 1,944169 1,37955 9 2 16,4560 28,5328 11 2009 -3,454645 15,52901 84,58154 -0,505699 1,949917 1,318185 3 2 16,0871 26,3854 11 2010 -1,80723 15,18497 77,71086 -0,682918 1,948028 1,298529 3 1 15,9790 26,7724 11 2011 1,131292 14,5319 81,94956 -0,707707 1,317598 2 1 28,8462 11 2012 -0,563516 14,23657 80,2489 -0,684669 4 15,0542 28,4303 Kenya 13 2000 -2,047616 4,267651 51,87387 0,416901 1,978643 1,222945 9 5 15,9729 13 2001 1,788452 4,23616 54,37653 0,423840 1,98637 1,258914 1 25,2196 25,8632 13 2002 -2,029514 3,292552 53,85934 0,428893 1,961216 1,236459 17,078 4 18,1313 24,6002 13 2003 0,234287 3,609659 52,79672 0,431997 2,028981 1,199706 2 7 17,8600 26,7915 13 2004 2,38722 3,852072 59,47287 0,432143 2,029573 1,2111 7 3 17,3802 25,9318 13 2005 3,198957 4,29581 64,46938 0,430358 2,031166 1,271821 1 3 17,5682 26,0759 13 2006 3,63031 5,012418 62,72988 0,428027 2,022742 1,280587 1 9 17,8846 26,9271 13 2007 4,297763 5,830367 62,86336 0,426581 2,051045 1,287054 8 8 16,4777 29,9040 13 2008 -1,034132 5,553484 68,43314 0,426263 2,050041 1,288597 5 2 16,2272 30,2723 13 2009 0,114145 5,51052 61,06755 0,427436 2,05411 1,293361 1 1 17,6131 33,7917 13 2010 3,021798 5,521801 69,96114 0,429214 2,05208 1,307605 2 2 18,0362 13 2011 1,624626 6,56433 77,08696 0,431020 1,300661 6 37,3618 17,2200 36,5872 13 2012 1,714053 2,991415 68,58004 0,431378 1,309392 1 9 Lao 14 2000 3,88579 0,039632 65,1104 0,227101 2,041731 1,143932 6,70900 8,93172 People's 9 9
Dem. Rep. 6,75081 9,58686 14 2001 3,955584 0,041222 60,88828 0,178491 2,031655 1,149044 8 3 6,82868 8,51205 14 2002 4,227111 0,041478 54,17071 0,134537 2,037522 1,261296 9 5 6,83115 6,91911 14 2003 4,586253 0,038021 47,33487 0,121402 2,045651 1,249561 3 8 6,99484 6,71332 14 2004 5,415567 0,03384 54,13242 0,150584 2,051156 1,38105 1 9 8,09868 7,35478 14 2005 5,165415 0,030551 61,77352 0,202311 2,058629 1,363145 2 3 8,34593 5,87385 14 2006 7,003593 0,119647 62,20871 0,255717 2,065598 1,432341 2 1 8,45728 14 2007 6,20955 0,14722 54,80181 0,294637 2,07145 1,532617 6 6,54326 9,42760 9,56628 14 2008 6,16281 0,336311 56,84988 0,316233 2,081882 1,506932 8 3 10,7366 17,2418 14 2009 5,916511 0,672806 54,55044 0,317430 2,091915 1,481237 2 2 9,47666 20,7629 14 2010 6,5834 0,605829 67,93006 0,304829 2,101698 1,386028 9 9 14 2011 6,543206 0,539148 72,96326 0,288874 2,100382 1,44203 9,80668 14 2012 6,445908 1,274574 0,276766 9,04281 8,77702 Madagascar 16 2000 1,518954 0,29064 69,81876 0,492638 2,01162 1,177391 9 1 9,09052 8,37972 16 2001 2,763711 0,240008 60,59669 0,487220 2,017483 1,267165 3 8 8,13525 8,10373 16 2002 -15,28408 0,666861 68,82125 0,482118 2,021317 1,154209 8 9 9,22784 8,77601 16 2003 6,504799 0,296519 53,07582 0,476750 2,080799 1,252683 7 7 9,98950 16 2004 2,131471 0,263676 79,7407 0,471293 2,137628 1,368819 6,94074 5 8,95688 9,87942 16 2005 1,51467 0,217686 66,96565 0,465943 2,152725 1,346316 3 3 8,74799 10,0829 16 2006 1,93977 0,199447 71,64633 0,460440 2,15235 1,403022 3 2 12,2907 16 2007 3,142395 0,163423 76,94596 0,455343 2,15606 1,510335 9 10,1583 11,2702 11,1929 16 2008 4,02683 0,138107 78,59719 0,451579 2,165501 1,606359 3 7 11,6083 11,4632 16 2009 -6,882929 0,070159 68,40795 0,449479 2,18795 1,512764 9 8 9,15372 11,5530 16 2010 -2,44471 0,114512 60,29119 0,448516 2,171875 1,562078 9 8 9,95701 10,9908 16 2011 -1,250492 0,132062 62,98236 0,447755 2,171339 5 3 10,9546 16 2012 -0,51747 0,446735 7 14,5778 9,07588 Malawi 17 2000 -1,196516 0,031225 44,40191 0,441749 2,142554 1,090685 4 7 15,8088 8,42059 17 2001 -7,452179 0,031716 47,1581 0,419905 2,150568 1,139851 3 8 13,7052 5,80206 17 2002 0,218442 0,031656 47,53915 0,411383 2,136604 1,14517 2 2 12,4386 5,46070 17 2003 -6,255244 0,034796 63,16849 0,411958 2,124942 1,150425 6 6
12,5004 6,04205 17 2004 12,77455 0,032139 62,02439 0,425444 2,112958 1,210121 1 7 14,3154 7,91258 17 2005 0,451613 0,030624 69,62003 0,445652 2,107802 1,304943 7 3 14,6156 8,83249 17 2006 1,710097 0,027068 67,54917 0,465184 2,107349 1,356583 5 7 13,3601 10,3102 17 2007 6,44 0,023129 66,20941 0,478121 2,098382 1,379156 9 6 16,4578 11,3386 17 2008 5,120769 0,019994 72,06276 0,484033 2,123998 1,379259 4 6 19,6248 13,3834 17 2009 5,645801 0,016998 72,42528 0,481627 2,120601 1,377544 6 1 18,0781 17,8285 17 2010 3,396685 0,01584 71,75185 0,473765 2,142399 1,38313 7 3 19,8389 17 2011 1,276878 0,291877 77,40077 0,464394 2,15012 1,130581 19,9103 7 20,6062 17 2012 4,100288 0,336592 0,456828 4 15,3072 6,93284 Mongolia 20 2000 0,113034 1,055502 121,7961 -0,049930 1,990842 1,401446 3 3 16,7913 9,14314 20 2001 1,973891 1,971612 115,6112 -0,035482 2,00211 1,333196 1 3 16,1226 14,4104 20 2002 3,696322 4,03222 118,4299 -0,013650 2,006295 1,345307 3 1 14,2425 22,3056 20 2003 5,871227 8,061211 120,3039 0,014009 2,020713 1,464196 3 3 14,4677 25,5529 20 2004 9,336992 10,16547 131,2842 0,046871 2,032302 1,444344 2 3 27,5506 20 2005 5,869392 7,147297 121,1177 0,080876 1,983206 1,446196 12,1389 7 11,6832 30,1190 20 2006 7,010165 5,313036 114,5523 0,113095 1,991252 1,522474 9 3 13,0711 41,5764 20 2007 8,552352 4,203778 118,2541 0,139953 1,983336 1,545416 7 9 15,3194 39,9020 20 2008 7,146301 4,007148 120,8399 0,159811 1,995773 1,558889 1 1 14,7461 40,2997 20 2009 -2,877379 4,354829 107,5919 0,171723 2,041168 1,460732 2 3 13,7278 39,6033 20 2010 4,653835 4,459601 117,1494 0,177471 2,086492 1,512454 4 3 13,0252 51,6359 20 2011 15,41458 4,117657 149,7389 0,181038 2,078689 1,693356 1 9 14,0994 52,3205 20 2012 10,76085 2,862821 129,764 0,182775 1,713338 2 6 16,7416 Mozambique 21 2000 -1,059852 0,85381 50,60682 0,422852 1,873724 1,490669 8,98663 3 9,07970 12,5573 21 2001 9,306973 1,026172 63,58863 0,439793 1,907992 1,300417 7 9 9,41766 12,8845 21 2002 6,338979 1,250908 76,22859 0,447753 1,924659 1,476517 8 2 10,1862 11,4044 21 2003 3,673993 1,488971 76,50397 0,451016 1,347845 3 1 10,8200 9,46528 21 2004 5,084774 1,009452 72,66591 0,447951 1,973019 1,270678 7 1 10,3508 21 2005 5,654691 0,895215 75,67308 0,440595 2,004784 1,271711 8 11,8419 10,6901 13,2587 21 2006 6,02344 1,127868 87,01354 0,432802 2,016014 1,246826 5 9
11,7677 13,5110 21 2007 4,722225 1,236813 81,35679 0,426469 2,041251 1,207783 6 8 12,0565 18,3040 21 2008 4,335885 1,170195 79,03118 0,420157 2,057372 1,216988 2 3 13,2733 24,7852 21 2009 3,888599 1,148696 74,9413 0,414196 2,057527 1,174608 2 1 12,6567 26,6385 21 2010 4,34319 1,431841 84,28917 0,408578 2,060965 1,339365 1 9 12,2613 24,3332 21 2011 4,731924 1,028311 78,2952 0,403117 2,044771 1,392282 2 9 21 2012 5,107843 0,665162 79,14009 0,397766 25,2821 8,67671 23,9894 Nicaragua 24 2000 2,481205 8,125819 82,63196 0,197999 2,006492 1,422897 4 9 8,96260 13,7178 24 2001 1,462396 8,138762 79,69538 0,168615 2,016143 1,382238 8 4 8,74502 24 2002 -0,618259 9,351634 83,1662 0,139630 2,039157 1,349998 7 15,1304 9,18469 24 2003 1,191851 10,69734 90,62507 0,117846 2,039619 1,345723 7 17,68 9,08413 24 2004 3,980218 11,61996 101,2647 0,106672 2,047519 1,379528 3 19,6395 9,42815 22,6195 24 2005 2,968875 12,63758 110,1592 0,104291 2,052526 1,41143 3 6 9,27990 26,3735 24 2006 2,840273 13,33566 118,2199 0,103710 2,071194 1,422659 3 2 7,68817 30,0939 24 2007 2,336983 13,0624 127,2595 0,103755 2,071079 1,470434 9 2 7,81560 29,0388 24 2008 1,447755 12,83849 133,9983 0,109400 2,072325 1,429916 3 9 25,8894 24 2009 -2,75739 12,36595 121,4001 0,120761 2,071315 1,359856 7,95786 1 24,8448 24 2010 3,073625 12,48446 140,228 0,134838 2,070302 1,355483 7,43866 2 7,09494 24,4174 24 2011 3,197917 12,35852 155,8229 0,150585 2,070809 1,400804 5 4 24 2012 2,514827 12,86207 164,1501 0,163057 26,908 4,79896 Niger 25 2000 -5,921024 0,835215 44,94112 0,561912 1,51332 1,049216 13,0428 9 12,3842 4,62910 25 2001 3,850509 1,168342 42,94463 0,560284 1,551222 1,075904 9 2 5,01077 25 2002 1,697237 0,884342 39,79347 0,559473 1,599705 1,145597 12,2422 5 11,2629 5,22998 25 2003 -0,117148 0,965259 41,52185 0,559803 1,634487 1,164394 9 4 6,26581 25 2004 -4,209613 2,061166 47,70702 0,561657 1,674584 1,204273 12,5 1 11,4748 6,75023 25 2005 3,72608 1,970011 47,9037 0,564505 1,692823 1,330699 6 7 8,37145 25 2006 2,112177 2,141869 45,94088 0,567317 1,70139 1,353356 1 9,33151 25 2007 -0,444468 1,852446 47,43566 0,569815 1,726155 1,355818 4 10,9200 25 2008 5,762762 1,734587 55,40563 0,572535 1,760736 1,491961 1 12,5305 25 2009 -4,175975 1,895847 67,57712 0,575458 1,792468 1,522383 9 25 2010 4,451258 1,551942 71,87852 0,578412 1,821513 1,578432 12,9544
9 14,1802 25 2011 -1,265185 1,379478 70,92853 0,581257 1,849975 1,565927 7 14,9104 25 2012 5,332991 1,886959 0,583809 4 11,4236 36,7690 Philippines 27 2000 2,195804 8,591086 110,1982 0,327668 2,043335 1,344393 7 3 11,0803 37,5296 27 2001 0,738202 11,49852 101,3913 0,321691 2,040482 1,319 4 4 10,5737 34,8844 27 2002 1,504319 11,96568 102,2571 0,315277 2,037504 1,313175 6 8 10,2024 33,1404 27 2003 2,848391 12,2074 101,623 0,305127 2,03692 1,315763 8 9 9,38240 32,2414 27 2004 4,609466 12,55428 101,9304 0,290048 2,032895 1,308397 9 1 9,03975 29,0734 27 2005 2,806064 13,16172 95,74801 0,271825 2,029337 1,298878 1 7 9,18039 28,6939 27 2006 3,346467 12,47926 92,08271 0,251554 2,021002 1,303689 6 9 9,28494 28,8641 27 2007 4,768988 10,91457 83,48825 0,233613 2,019951 1,298842 6 4 8,83177 29,0649 27 2008 2,396523 10,70179 73,28848 0,222444 2,022406 1,293652 6 8 9,86031 27 2009 -0,539201 11,74149 61,76744 0,220799 2,024612 1,279076 2 29,1628 9,72170 29,5785 27 2010 5,834511 10,73546 69,09983 0,225639 1,312232 2 3 9,57064 27 2011 1,978494 10,26235 62,61349 0,232321 1,272347 9 31,8751 10,5309 33,4023 27 2012 4,810545 9,770732 58,78183 0,236641 1,287456 8 7 12,7905 Senegal 28 2000 0,573535 4,98943 65,14167 0,397270 1,849069 1,350144 2 18,6827 12,6053 18,3322 28 2001 1,869859 6,246479 66,49071 0,411116 1,85984 1,3565 1 8 13,2664 18,4952 28 2002 -1,999879 6,458671 67,51215 0,421968 1,864282 1,394795 2 9 13,3340 19,6835 28 2003 3,824732 7,448429 65,3518 0,430054 1,886154 1,325537 1 8 13,7268 20,1995 28 2004 3,047595 7,880317 67,01181 0,434173 1,907648 1,355557 5 4 9,54755 23,2532 28 2005 2,799452 9,058601 69,48125 0,435766 1,917258 1,471837 5 1 22,6825 28 2006 -0,268779 9,886502 68,77534 0,436392 1,917479 1,450249 9,7 7 22,6767 28 2007 2,148164 10,56126 73,34631 0,438135 1,936779 1,489958 10 4 24,0146 28 2008 0,934029 11,027 78,59205 0,441761 1,939719 1,480007 9,7 2 24,7454 28 2009 -0,63462 10,57559 65,74459 0,447783 1,938498 1,445604 8,7 2 25,8678 28 2010 1,388791 10,46818 64,87057 0,454670 1,938714 1,462398 8,7 4 8,79553 28,6460 28 2011 0,091269 9,946535 66,73754 0,461395 1,935544 1,481443 4 1 29,6139 28 2012 1,205184 9,682592 67,88819 0,465694 1
11,3312 108,262 Thailand 29 2000 3,287533 1,34508 121,6154 0,065205 1,987042 1,341788 5 8 11,3200 96,9134 29 2001 2,184596 1,043258 120,9942 0,063446 1,985153 1,361952 9 7 11,0792 102,537 29 2002 4,968044 1,029355 115,7437 0,060277 1,989599 1,358089 6 5 10,7480 100,496 29 2003 5,983596 1,057482 117,7379 0,032016 1,38144 5 9 11,1040 101,959 29 2004 5,210161 0,939471 128,1814 -0,034019 1,994144 1,413571 6 1 11,8942 100,728 29 2005 3,178531 0,62936 138,9032 -0,141045 1,991002 1,460893 9 9 11,8036 95,2044 29 2006 4,036624 0,603673 135,556 -0,306528 1,983858 1,448616 2 8 12,1905 113,238 29 2007 4,636565 0,624477 131,3654 -0,533934 1,977357 1,421411 7 3 12,3434 113,047 29 2008 0,944014 0,654606 142,0991 -0,785325 1,970052 1,438498 4 8 116,421 29 2009 -1,750378 0,994419 120,2285 -0,857299 1,957499 1,382576 13,4261 8 12,9643 123,776 29 2010 6,883033 1,049699 126,9158 -0,724930 1,393292 8 5 13,2591 140,288 29 2011 -0,493446 0,58884 140,9069 -0,582162 1,41948 3 8 13,5761 147,608 29 2012 5,831271 1,055095 139,6676 -0,504542 1,455374 1 9 10,4506 16,0440 Togo 30 2000 -3,912633 2,64534 79,25851 0,411171 2,071288 1,160281 3 6 10,0138 30 2001 -3,931593 5,142052 80,68834 0,412725 2,07591 1,163721 4 14,0888 8,41603 12,4520 30 2002 -3,71247 7,009801 84,07787 0,414807 2,081191 1,170999 5 1 10,3212 17,1697 30 2003 2,42799 8,884786 98,67088 0,415987 2,07171 1,209147 6 7 10,3290 17,0410 30 2004 0,247732 9,24266 95,18318 0,416114 2,068526 1,194462 5 8 11,4891 17,5071 30 2005 -1,003608 9,122284 93,78798 0,415511 2,066871 1,199369 5 6 11,4270 17,0529 30 2006 1,611458 10,46439 92,14099 0,414081 2,084035 1,209893 2 8 9,17612 21,0900 30 2007 -0,135932 11,24044 90,50661 0,412650 2,064292 1,15846 6 2 10,1570 17,1934 30 2008 0,158862 10,64038 88,45798 0,412149 2,071472 1,145941 1 4 19,7526 30 2009 1,162238 10,57548 91,25533 0,412929 2,129598 1,203306 11,1379 1 8,99199 22,8291 30 2010 1,824825 10,49898 98,48991 0,414194 2,145021 1,277169 3 5 9,93237 29,0954 30 2011 2,70619 9,34623 97,83283 0,415447 2,144394 1,26968 6 9 30,9080 30 2012 1,87668 8,797211 0,415319 5 14,5043 6,23417 Uganda 31 2000 1,218844 3,903606 33,9635 0,507061 2,118132 1,284069 2 5 15,5818 7,10581 31 2001 5,408751 5,497451 33,73335 0,517427 2,125858 1,279839 4 1 16,7924 31 2002 3,694223 6,335585 33,68021 0,525406 2,139159 1,300232 7 7,94714
15,7450 8,40008 31 2003 2,782908 4,238384 0,530404 2,141262 1,31562 5 7 31 2004 2,420277 3,681133 36,13931 0,531645 2,112816 1,299822 13,8873 8,0577 14,4927 8,61580 31 2005 6,488051 3,205248 38,79741 0,530398 2,090697 1,346387 6 6 14,1023 10,1087 31 2006 3,626701 3,73262 42,68009 0,528498 2,085312 1,320665 1 6 12,8930 10,2315 31 2007 4,610206 3,332955 46,53011 0,527216 2,081155 1,339827 3 3 11,2105 13,9010 31 2008 6,906152 4,417803 50,71639 0,526349 2,090356 1,356948 7 6 11,5628 13,2729 31 2009 0,883144 4,701845 52,20979 0,526190 2,09354 1,378378 3 4 11,7173 15,6525 31 2010 2,922538 5,156414 56,15901 0,526295 2,083292 1,366533 2 6 11,3297 17,8824 31 2011 0,847817 4,864184 59,01995 0,526148 2,05391 1,387251 8 7 16,3227 31 2012 1,380926 4,142499 52,93417 0,525184 5 Viet 6,41826 35,2590 Nam 32 2000 5,612768 6,415885 110,5938 0,127479 2,034661 1,441645 3 8 6,32938 39,2903 32 2001 5,724872 3,365438 109,4226 0,102890 2,023102 1,464649 2 9 6,23329 43,1380 32 2002 5,921306 5,047897 117,2481 0,064640 2,0095 1,49337 2 2 6,32006 48,3723 32 2003 6,18513 5,309399 126,9224 0,065238 1,998945 1,523148 5 5 6,39599 58,7224 32 2004 6,629074 5,084986 140,5811 0,078230 1,996001 1,521844 5 3 6,15482 65,8555 32 2005 7,27052 5,952686 143,7114 0,067005 1,994153 1,516788 9 5 6,02853 71,2160 32 2006 7,051815 6,238359 152,1004 0,045247 1,999542 1,523138 8 8 6,05456 93,3562 32 2007 7,267192 8,702314 170,6622 0,035065 2,009437 1,582861 8 2 6,12132 90,1837 32 2008 5,142779 7,470301 168,0845 0,027087 2,017585 1,539215 5 5 6,30370 112,715 32 2009 4,17263 6,194675 139,6907 0,023207 2,017437 1,538109 4 1 6,52794 124,969 32 2010 5,632418 7,7612 156,9068 0,020941 2,026213 1,550954 6 3 6,48214 32 2011 4,760134 6,957921 172,718 0,016407 2,026645 1,503705 9 111,561 5,42291 104,304 32 2012 3,911271 7,112139 171,2191 0,025049 1,441807 2 7