Tác động của bất bình đẳng thu nhập và chi phí sinh hoạt không gian đến tỷ lệ nghèo: Thực nghiệm tại Việt Nam

Tóm tắt

Nghiên cứu này phân tích tác động của bất bình đẳng thu nhập và chi phí sinh hoạt theo không gian đến tỷ lệ nghèo cấp tỉnh tại Việt Nam, sử dụng dữ liệu của 63 tỉnh, thành phố trong giai đoạn 2020-2024. Kết quả thực nghiệm cho thấy tỷ lệ nghèo có mối quan hệ cùng chiều với bất bình đẳng thu nhập và chi phí sinh hoạt. Trong khi đó, thu nhập bình quân đầu người, đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI), số doanh nghiệp đang hoạt động, tuổi thọ trung bình, tỷ lệ hộ sở hữu nhà ở và tỷ lệ thất nghiệp có tác động làm giảm tỷ lệ nghèo một cách đáng kể. Các phát hiện này mang lại những hàm ý chính sách quan trọng, góp phần định hướng các giải pháp giảm bất bình đẳng thu nhập, thu hẹp chênh lệch chi phí sinh hoạt và thúc đẩy tăng trưởng, phát triển bền vững tại Việt Nam.

Từ khóa
tỷ lệ nghèo bất bình đẳng thu nhập chi phí sinh hoạt theo không gian

Tài liệu tham khảo

1.
Becker, G. S. (1993). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to Education. Chicago: University of Chicago Press. Available at: http://dx.doi.org/10.7208/chicago/9780226041223.001.0001
2.
Christopher Timmins. (2006). Estimating spatial differences in the Brazilian cost of living with household location choices. Journal of Development Economics, 80(1), 59-83. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2005.02.006
3.
Chuliang Luo, Shi Li, & Terry Sicular. (2020). The long-term evolution of national income inequality and rural poverty in China. China Economic Review, 62. https://doi.org/10.1016/j.chieco.2020.101465
4.
Davis, J. A. (1959). A formal interpretation of the theory of relative deprivation. Sociometry, 22(4), 280-296.
5.
Edward Anderson. (2020). The impact of trade liberalization on poverty and inequality: Evidence from CGE models. Journal of Policy Modeling, 42(6), 1208-1227. https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2020.05.006
6.
Erik Meij, Tialda Haartsen, & Louise Meijering. (2020). "Everywhere they are trying to hide poverty. I hate it!": Spatial practices of the urban poor in Calgary, Canada. Geoforum, 117, 206-215. https://doi.org/10.1016/j.geoforum.2020.10.002
7.
Greene, W. (2005). Fixed and random effects in stochastic frontier models. Journal of Productivity Analysis, 23, 7-32. https://doi.org/10.1007/s11123-004-8545-1
8.
Ilaria Benedetti, & Federico Crescenzi. (2023). The role of income poverty and inequality indicators at regional level: An evaluation for Italy and Germany. Socio-Economic Planning Sciences, 87. https://doi.org/10.1016/j.seps.2023.101540
9.
Kateri, M. (2014). Generalized Linear Models and Extensions. In Contingency Table Analysis, Statistics for Industry and Technology. New York: Birkhäuser. https://doi.org/10.1007/978-0-8176-4811-4_5
10.
Martina Menon, Federico Perali, Ranjan Ray, et al. (2023). Heterogeneity in prices and cost of living within a country: New evidence on the north-south divide in Italy. Economic Modelling, 126. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2023.106401
11.
Nguyen, Dinh Tuan. (2022). Multidimensional poverty and human development of Vietnam in comparison with some Southeast Asian countries. The Russian Journal of Vietnamese Studies, 6(1), 40-51. https://doi.org/10.54631/VS.2022.61-105388
12.
Themoi Demsou. (2023). Gini index decomposition by deprivation in multidimensional poverty: Evidence from Chad. Gaceta Sanitaria, 37. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2023.102299
13.
Yunpeng Sun, Wenjuan Tian, Usman Mehmood, et al. (2023). How do natural resources, urbanization, and institutional quality meet with ecological footprints in the presence of income inequality and human capital in the next eleven countries? Resources Policy, 85. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.104007