Tác động của thiên tai đến thu nhập và phân hóa giàu nghèo ở Việt Nam

Tóm tắt:

Nghiên cứu phân tích tác động của thiên tai đến thu nhập và phân hóa giàu nghèo ở Việt Nam bằng việc sử dụng phương pháp hồi quy tác động cố định (FEM) với dữ liệu bảng của 63 tỉnh, thành phố trong giai đoạn 2018-2023. Kết quả nghiên cứu cho thấy trung bình khi thiên tai xảy ra, thu nhập bình quân đầu người giảm 1,451% và sự sụt giảm thu nhập này sẽ làm tăng 0,558% tỷ lệ hộ nghèo theo chuẩn nghèo đa chiều. Các địa phương bị ảnh hưởng bởi thiên tai có biến động mạnh hơn về bất bình đẳng thu nhập so với các địa phương không bị ảnh hưởng của thiên tai. Các địa phương có tần suất thiên tai càng lớn thì mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập càng cao. Kết quả này phản ánh tính dễ tổn thương của những người nghèotrước các cú sốc kinh tế - xã hội. Từ kết quả này, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của thiên tai đến thu nhập và phân hóa giàu nghèo ở Việt Nam.

Từ khóa: tác động thiên tai, thu nhập, phân hóa giàu nghèo, Việt Nam.

1. Đặt vấn đề

Thiên tai đã và đang trở thành một hiện tượng tự nhiên gây ra những tác động sâu rộng và nghiêm trọng đến tất cả các mặt của đời sống xã hội, đặc biệt là về kinh tế. Theo thống kê của Ngân hàng Thế giới, thiên tai gây thiệt hại lên tới hàng tỷ USD mỗi năm cho nền kinh tế toàn cầu. Thiên tai còn tác động mạnh mẽ đến các vấn đề xã hội như việc làm, thu nhập và phân hóa giàu nghèo.

       Nhằm góp phần cung cấp thêm các bằng chứng thực nghiệm về tác động của thiên tai, bài viết này nghiên cứu ảnh hưởng của thiên tai đến thu nhập và phân hóa giàu nghèo ở Việt Nam với 3 mục tiêu chính: Thứ nhất, phân tích tác động của thiên tai đến thu nhập bình quân đầu người; Thứ hai, phân tích tác động của thiên tai đến phân hóa giàu nghèo tại 63 tỉnh, thành phố ở Việt Nam; Thứ ba, đề xuất các giải pháp góp phần làm giảm thiểu ảnh hưởng của thiên tai đến thu nhập và phân hóa giàu nghèo ở Việt Nam.

Bài viết được cấu trúc gồm 5 mục, mục 1 là đặt vấn đề, mục 2 trình bày tổng quan các nghiên cứu có liên quan đến đề tài. Mục 3 trình bày phương pháp và dữ liệu nghiên cứu. Mục 4 trình bày kết quả nghiên cứu. Mục 5 là kết luận và đề xuất các giải pháp nhằm hạn chế tác động tiêu cực của thiên tai đến thu nhập và phân hóa giàu nghèo ở Việt Nam.

2. Tổng quan các nghiên cứu liên quan

Nghiên cứu của Hallegatte và cộng sự (2017) cho thấy thiên tai làm gia tăng bất bình đẳng thu nhập vì các hộ gia đình nghèo bị ảnh hưởng nặng nề hơn do thiếu các nguồn lực phục hồi. Báo cáo ước tính thiên tai gây thiệt hại tài chính gấp 1,5 lần tổng thu nhập của người nghèo so với người giàu, làm tăng đáng kể tỷ lệ nghèo đói toàn cầu.

Khan & cộng sự (2021) phân tích tác động của thiên tai đến thu nhập và tăng trưởng kinh tế bằng việc dữ liệu của 98 quốc gia cho giai đoạn từ năm 1995 đến năm 2019. Kết quả cho thấy thiên tai tác động tiêu cực đến tất cả các nhóm thu nhập, đặc biệt nghiêm trọng ở các nước thu nhập thấp. Nghiên cứu cũng chỉ ra, các yếu tố như cơ sở hạ tầng tốt, vốn con người, FDI và toàn cầu hóa giúp giảm thiểu thiệt hại của thiên tai và hỗ trợ phục hồi kinh tế và thu nhập của người lao động.

Nghiên cứu của Vương Vi Vi & Triệu Diệc Phàm (2020) về tác động của thiên tai đối với bất bình đẳng thu nhập và chi tiêu tại Trung Quốc sử dụng dữ liệu từ Dự án Thu nhập Hộ gia đình Trung Quốc giai đoạn 1988-2018. Sử dụng mô hình hiệu ứng cố định, nghiên cứu phát hiện thiên tai làm gia tăng bất bình đẳng thu nhập và chi tiêu, các hộ gia đình nghèo dễ bị tổn thương do tác động của thiên tai hơn so với các hộ gia đình giàu.

Nghiên cứu của Kyne & Kyei (2024) nghiên cứu tác động của thiên tai đối với tính bền vững, khả năng phục hồi và nghèo đói, sử dụng dữ liệu từ Báo cáo phát triển bền vững và cơ sở dữ liệu EM-DAT từ 2000-2023. Kết quả cho thấy, thiên tai tác động tiêu cực đến tính bền vững, khả năng phục hồi và làm trầm trọng thêm mức độ nghèo đói theo thời gian.

Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu cũng chỉ ra tác động tiêu cực của thiên tai đối với sự phân hóa giàu nghèo. Báo cáo của Ngân hàng Thế giới (2020), Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề nhất từ thiên tai, với trung bình khoảng 1-1,5% GDP bị thiệt hại hàng năm. Nghiên cứu của Nguyễn Khắc Hiếu (2020) cho thấy các tỉnh bị ảnh hưởng bởi thiên tai có thu nhập bình quân đầu người thấp hơn và tỷ lệ hộ nghèo cao hơn so với các tỉnh không bị ảnh hưởng bởi thiên tai.

Bài viết "Tác động của thiên tai đến thu nhập và phân hóa giàu nghèo ở Việt Nam" sử dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng FEM để phân tích giai đoạn 2018-2023, kết hợp dữ liệu kinh tế vĩ mô với cơ sở dữ liệu thiên tai EM-DAT. Đặc biệt, nghiên cứu phân tích sâu tác động của thiên tai đến phân hóa giàu nghèo qua hệ số GINI. Nghiên cứu còn xem xét tác động kép giữa thiên tai và Covid-19, góp phần cung cấp thêm bằng chứng thực nghiệm cho các nhà hoạch định chính sách để đưa ra giải pháp hạn chế các tác động tiêu cực của thiên tai trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng phức tạp.

3. Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

3.1. Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 63 tỉnh, thành phố của Việt Nam trong giai đoạn 2018 - 2023. Dữ liệu được thu thập từ hai nguồn chính: các biến số kinh tế được thu thập từ trang web của Tổng cục Thống kê Việt Nam. Riêng dữ liệu về chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh được thống kê từ dự án chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh PCI. Dữ liệu về thiên tai được tổng hợp từ Cơ sở dữ liệu sự kiện khẩn cấp (EM-DAT) - một cơ sở dữ liệu quốc tế có thống kê về thiên tai của gần 200 quốc gia và Hệ thống quản lý thông tin thiên tai. 

3.2. Giả thuyết và phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Giả thuyết nghiên cứu

H1: Thiên tai được xác định là yếu tố có tác động tiêu cực đáng kể đến thu nhập của người dân, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển. (Tran & Wilson, 2020 và Nguyen & cộng sự, 2019).

H2: Tỷ lệ hộ nghèo là một chỉ số phản ánh tình trạng kinh tế - xã hội của địa phương và có ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập bình quân đầu người. Các hộ nghèo thường thiếu nguồn lực dự phòng, ít có khả năng tiếp cận tín dụng và bảo hiểm, dẫn đến tình trạng thu nhập bị ảnh hưởng nặng nề hơn khi đối mặt với thiên tai (Nguyen & Nguyen, 2019).

H3: Y tế có vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng phục hồi sau thiên tai. (Vo & Nguyen, 2018 và Hallegatte & cộng sự, 2017). Khi người dân được tiếp cận dịch vụ y tế tốt hơn, họ có xu hướng thích nghi tốt hơn với các cú sốc từ thiên tai, từ đó duy trì được thu nhập ổn định hơn.

H4: Giáo dục là yếu tố tác động tích cực đến thu nhập của người dân. Nghiên cứu của Becker (1993) chỉ ra rằng đầu tư vào giáo dục tạo ra vốn con người, làm tăng năng suất và thu nhập trong tương lai.

H5: Thương mại có tác động trực tiếp đến thu nhập. Các địa phương có hệ thống thương mại phát triển tạo ra nhiều việc làm, thúc đẩy tiêu thụ sản phẩm và dịch vụ, từ đó gia tăng thu nhập cho người dân. Trong bối cảnh thiên tai, yếu tố thương mại giúp duy trì hoạt động kinh tế, thúc đẩy phục hồi thu nhập nhanh chóng (Pelling & cộng sự, 2018).

H6: Cơ sở hạ tầng là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến thu nhập của người dân và nền kinh tế địa phương. Hệ thống giao thông, cầu cống, thủy lợi hoàn thiện tạo điều kiện thuận lợi cho lưu thông hàng hóa, giảm chi phí vận chuyển, nâng cao hiệu quả sản xuất, từ đó thúc đẩy tăng trưởng thu nhập (Calderón & Servén, 2014). Khi thiên tai xảy ra, những địa phương có cơ sở hạ tầng tốt thường duy trì được hoạt động kinh tế cơ bản, hạn chế gián đoạn thu nhập (Leeson & Sobel, 2016).

H7: Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh. Theo Tran & Vu (2021), chất lượng thể chế và môi trường kinh doanh tại địa phương - được phản ánh qua chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI). Địa phương có chỉ số PCI cao thường có khả năng huy động nguồn lực hiệu quả hơn để khắc phục hậu quả thiên tai, từ đó giúp duy trì và phục hồi thu nhập của người dân.

3.2.2. Mô hình nghiên cứu

* Mô hình định lượng tác động của thiên tai đến thu nhập bình quân đầu người:

Khi phân tích dữ liệu bảng từ 63 tỉnh thành, các mô hình có thể sử dụng gồm OLS, REM và FEM. Tuy nhiên, OLS không phù hợp do không thể bắt được mối quan hệ phi tuyến giữa thiên tai và thu nhập. Nghiên cứu tập trung vào REM và FEM để phân tích dữ liệu. Sau khi thực hiện kiểm định Hausman (1978), kết quả cho thấy tất cả giá trị p_value đều nhỏ hơn 5%, chứng minh mô hình FEM là phương pháp phù hợp nhất để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này. Chi tiết phương trình hồi quy dữ liệu bảng được biểu diễn như sau:

Nhóm tác giả lấy log tự nhiên của biến Yit (INCOME), TRADEit, DOCTORit, INFRit  việc biến đổi này cũng giúp giảm độ lệch, ổn định phương sai của sai số và cải thiện tuyến tính của mô hình. Thông tin chi tiết về đo lường và mã hóa các biến được thể hiện trong Bảng 1.

Bảng 1. Mô tả các biến sử dụng trong nghiên cứu

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

* Phân tích tác động của thiên tai đến phân hóa giàu nghèo qua hệ số GINI

Trong phạm vi nghiên cứu này, nhóm tác giả phân tích định tính mối quan hệ giữa thiên tai (được tính bằng số cơn bão xảy ra vào địa phương) và sự phân hóa giàu nghèo thông qua việc kết hợp dữ liệu về thiên tai từ cơ sở dữ liệu EM-DAT với hệ số GINI. Số liệu thống kê về hệ số GINI sẽ được lấy trung bình theo các nhóm sau: phân tích sự biến động của hệ số GINI theo các nhóm tỉnh có bão và các nhóm tỉnh không có bão; phân tích sự biến động của hệ số GINI theo 4 nhóm tỉnh: nhóm tỉnh có 1 cơn bão, nhóm tỉnh có 2 cơn bão, nhóm tỉnh có 3 cơn bão và nhóm tỉnh có 4 cơn bão xảy ra trong 1 năm.

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận.

4.1. Thống kê mô tả

Để tóm tắt các biến được sử dụng trong mô hình, tác giả sử dụng các chỉ số thống kê mô tả như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và nhỏ nhất. Bảng 2 trình bày chi tiết của thống kê mô tả.

Bảng 2. Thống kê mô tả các biến số

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

Từ bảng thống kê mô tả ta thấy (Bảng 2), thu nhập bình quân đầu người trong giai đoạn nghiên cứu là 5,2 triệu đồng/tháng, giá trị lớn nhất là 9,8 triệu đồng/tháng và giá trị nhỏ nhất là 2 triệu đồng/tháng.

4.2. Kết quả hồi quy và thảo luận

* Kết quả của mô hình định lượng

Nhóm tác giả sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Kết quả thu được cho thấy với mức ý nghĩa 5%, mô hình không có sự xuất hiện của phương sai sai số thay đổi. Sau đó, nhóm tác giả sử dụng kiểm định Wooldridge để kiểm tra hiện tượng tự tương quan bậc trong mô hình. Kết quả với mức ý nghĩa 5%, trong mô hình có sự xuất hiện của tự tương quan bậc 1. Sau khi khắc phục hiện tượng tự tương quan bậc 1 trong mô hình FEM bằng ước lượng GLS. Kết quả thu được được trình bày trong Bảng 3.

Bảng 3. Kết quả hồi quy mô hình FEM sau khắc phục

Nguồn: Kết quả phân tích của nhóm tác giả

      Các biến như thiên tai (DISASTER), tỷ lệ hộ nghèo (POV_{_}RATE), có tác động tiêu cực đến thu nhập. Cụ thể, số lượt thiên tai xảy ra tại địa phương tăng 1 lượt thì thu nhập bình quân đầu người của tỉnh đó sẽ giảm 1.13%. Tỷ lệ hộ nghèo theo chuẩn nghèo đa chiều tăng 1% thì thu nhập bình quân đầu người giảm 0,624%. Tổng mức bán lẻ hàng hóa và doanh thu dịch vụ tiêu dùng tăng 1 tỷ đồng thì thu nhập bình quân đầu người của tỉnh đó sẽ tăng 16,1%. Hệ số của EDU là 0.00233, cho thấy khi tỷ lệ dân số từ 15 tuổi trở lên biết chữ tăng 1%, nếu các yếu tố khác không đổi thì thu nhập tăng 0.233%. Các biến số bác sĩ (DOCTOR), khối lượng hàng hóa vận chuyển (INFR), chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, các biến đó vẫn có thể đóng vai trò là biến kiểm soát giúp đảm bảo mối quan hệ giữa các biến độc lập chính và thu nhập không bị sai lệch do thiếu sót các yếu tố quan trọng.

* Kết quả phân tích tác động của thiên tai đến phân hóa giàu nghèo qua hệ số GINI

Biểu đồ 1: Biểu đồ so sánh hệ số GINI giữa tỉnh có bão và không có bão (2018-2023)

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả

Khi so sánh hệ số GINI giữa nhóm tỉnh có bão và không có bão cho thấy hệ số GINI của cả 2 nhóm tỉnh dao động trong khoảng 0,3-0,4, thuộc mức trung bình theo tiêu chuẩn quốc tế. Tuy nhiên, nhóm tỉnh chịu ảnh hưởng của bão thể hiện biến động mạnh hơn qua các năm. Sự biến động này phản ánh tác động không đồng đều của thiên tai đối với các tầng lớp dân cư.

Trong giai đoạn 2018-2021, nhóm tỉnh không có bão cho thấy xu hướng giảm hệ số GINI nhanh hơn, phản ánh sự phát triển đồng đều khi không bị gián đoạn bởi thiên tai. Giai đoạn 2022-2023 đánh dấu bước ngoặt đáng chú ý khi nhóm tỉnh có bão thể hiện mức tăng hệ số GINI mạnh hơn đáng kể (lên 0,385 năm 2023 so với 0,345 của nhóm không có bão). Điều này phản ánh tác động tích lũy của thiên tai sau nhiều năm liên tiếp, cộng với khả năng phục hồi suy giảm của các hộ gia đình nghèo. Năm 2023 ghi nhận những hiện tượng thời tiết cực đoan với cường độ và tần suất gia tăng do biến đổi khí hậu, nổi bật là siêu bão Sanba gây thiệt hại nặng nề cho các tỉnh miền Bắc.

Biểu đồ 2: Biểu đồ so sánh hệ số GINI theo số lượng cơn bão giai đoạn 2018-2023

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả

Khi phân tích theo số lượng cơn bão cho thấy bức tranh phức tạp hơn về sự biến động của hệ số GINI tại Việt Nam từ năm 2018 đến năm 2023 (Biểu đồ 2). Nhóm tỉnh chỉ chịu 1 cơn bão cho thấy sự ổn định tương đối về hệ số GINI, dao động từ 0,346 đến 0,383. Nhóm tỉnh chịu 2 cơn bão thể hiện mức độ bất bình đẳng cao hơn, với hệ số GINI dao động quanh mức 0,4. Đáng chú ý vào năm 2021, hệ số này giảm mạnh xuống 0,359, nhưng sau đó lại tăng lên 0,398 vào năm 2022. Sự biến động này có thể liên quan đến tác động kép của thiên tai và đại dịch Covid-19, khi nhiều hoạt động kinh tế bị gián đoạn, ảnh hưởng không đồng đều đến các nhóm thu nhập khác nhau. Nhóm tỉnh chịu 3 cơn bão thể hiện xu hướng biến động mạnh nhất. Những biến động này phản ánh tác động nghiêm trọng của việc chịu nhiều cơn bão liên tiếp, khiến cơ cấu kinh tế và phân phối thu nhập bị xáo trộn mạnh. Nhóm các tỉnh chịu 4 cơn bão chỉ xuất hiện trong 2 năm nên ko đủ để kết luận xu hướng.

5. Kết luận và hàm ý chính sách

Thiên tai có tác động tiêu cực đến thu nhập và phân hoá giàu nghèo tại Việt Nam. Thiên tai xảy ra làm giảm thu nhập bình quân đầu và làm gia tăng bất bình đẳng xã hội (khoảng cách giàu nghèo). Để giảm tác động của thiên tai đến thu nhập và phân hóa giàu nghèo, cần triển khai đồng bộ các giải pháp phòng ngừa, hỗ trợ phục hồi và quản trị rủi ro. Trước hết, chính phủ nên đầu tư mạnh mẽ vào hệ thống dự báo và cảnh báo sớm thiên tai hiện đại, đảm bảo thông tin được truyền tải kịp thời đến người dân, đặc biệt tại các khu vực dễ bị tổn thương. Song song, việc nâng cấp hạ tầng phòng chống thiên tai như đê điều, hồ đập, hệ thống tiêu thoát nước và công trình chống sạt lở cần được thực hiện theo hướng bền vững, thích ứng với biến đổi khí hậu.

Ngoài ra, phát triển sinh kế bền vững giúp giảm phụ thuộc vào nông nghiệp, đặc biệt là các ngành dễ bị ảnh hưởng bởi thiên tai. Cần khuyến khích phát triển các ngành nghề phi nông nghiệp như du lịch cộng đồng, chế biến nông sản, thủ công mỹ nghệ. Chính sách bảo hiểm nông nghiệp cũng cần được hoàn thiện, đơn giản hóa thủ tục và mở rộng đối tượng tham gia, đặc biệt hỗ trợ hộ nghèo và cận nghèo.

Bên cạnh đó, cần thành lập quỹ dự phòng thiên tai cấp tỉnh để hỗ trợ kịp thời, đồng thời triển khai các chương trình vay vốn ưu đãi giúp người dân khôi phục sản xuất sau thiên tai. Các chương trình an sinh xã hội cũng cần linh hoạt, có thể mở rộng nhanh chóng khi thiên tai xảy ra, kết hợp với công nghệ số để đảm bảo minh bạch và hiệu quả.

Cuối cùng, tăng cường quản trị rủi ro thiên tai bằng cách cải thiện cơ chế phối hợp giữa các bộ, ngành và địa phương, phân cấp quản lý hợp lý và đưa yếu tố rủi ro thiên tai vào quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội. Các dự án đầu tư công cần có đánh giá tác động thiên tai, đồng thời áp dụng các giải pháp phát triển bền vững, thích ứng với biến đổi khí hậu.

Một số hạn chế của nghiên cứu: Dữ liệu của nghiên cứu này chỉ được thu thập và phân tích trong giai đoạn từ 2018-2023. Đây là một khung thời gian tương đối ngắn, chỉ kéo dài 5 năm, có thể chưa đủ để phản ánh đầy đủ các xu hướng dài hạn hoặc các biến động chu kỳ trong lĩnh vực nghiên cứu. Cũng vì hạn chế về dữ liệu, bài viết chưa phân tích được cụ thể tác động của từng loại thiên tai để kết quả nghiên cứu sẽ có ý nghĩa hơn. 

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Becker, G. S. (1993). Human capital: A theoretical and empirical analysis, with special reference to education. University of Chicago Press.
2. Calderón, C., & Servén, L. (2014). Infrastructure, growth, and inequality: An overview. World Bank Policy Research Working Paper No. 7034.
3. Hallegatte, S., Vogt-Schilb, A., Bangalore, M., & Rozenberg, J. (2017). Unbreakable: Building the Resilience of the Poor in the Face of Natural Disasters.
4. Khan, M. T. I., Anwar, S., Sarkodie, S. A., Yaseen, M. R., & Nadeem, . (2021). Do natural disasters affect economic growth? Natural Hazards.
5. Kyne, D., & Kyei, D. (2024). Understanding Associations between Disasters and Sustainability, Resilience, and Poverty: An Empirical Study of the Last Two Decades.
6. Leeson, P. T., & Sobel, R. S. (2016). Weathering corruption. Retrieved from Journal of Law and Economics.
7. Ngân hàng Thế giới. (2020). Tác động của biến đổi khí hậu tại Việt Nam: Thách thức và giải pháp.
8. Nguyễn Khắc Hiếu. (2020). Tác động của thiên tai đến thu nhập và tỷ lệ hộ nghèo tại Việt Nam.
9. Nguyen, H., & Nguyen, L . (2019). The relationship between poverty and natural disasters in Vietnam.
10. Nguyen, T. H., Nguyen, T. T., & Hoang, V. N. (2019). The impacts of natural disasters on income in Vietnam: A spatial empirical analysis. Ecological Economics.
11. Pelling, M., O'Brien, K., & Matyas, D. (2018). Adaptation and transformation. Climatic Change.
12. Tran, T. A., & Wilson, N. (2020). The impact of natural disasters on income inequality: Evidence from Vietnamese provinces. World Development.
13. Tran, V. Q., & Vu, H. M. (2021). Provincial competitiveness and recovery from natural disasters: A panel analysis of Vietnam. Environment, Development and Sustainability.
14. Viện Nghiên cứu Phát triển Mekong và Tổ chức Oxfam tại Việt Nam. (2019). Tác động của biến đổi khí hậu và thiên tai đến bất bình đẳng đa chiều tại Việt Nam.
15. Vo, K. H., & Nguyen, H. T. (2018). Human capital, natural disasters, and economic growth: Empirical evidence from Vietnam. Asian Economic Journal.
16. Vương Vi Vi & Triệu Diệc Phàm. (2020). Tác động của thiên tai đối với bất bình đẳng thu nhập và chi tiêu tại Trung Quốc (1988-2018). Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế Trung Quốc, 35(4), 245-267.