TRƯỜNG ĐH KINH TẾ
TP.HCM
KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH
BÀI DỊCH
CHÍNH SÁCH THƯƠNG MẠI VÀ PHÁT
TRIỂN CON NGƯỜI: MỘT QUAN ĐIỂM
XUYÊN QUỐC GIA

Nhóm thực hiện: Nhóm 5, QTKD
đêm 4, khóa 23
TP. HCM, THÁNG 11/2013
DANH SÁCH NHÓM 5
STT HỌ VÀ TÊN CÔNG VIỆC GHI CHÚ
1 Vương Đình Hiếu
+ Dịch phần 4
+ Chỉnh sửa sơ lược phần 8
Xem chi tiết
các phần
được đánh
dấu trong
bản tiếng
anh gửi kèm
theo hoặc
xem phụ lục
bản in.
2 Nguyễn Thị Mai Trinh
+ Dịch phần 5
+ Tổng hợp và chỉnh sửa toàn bài
3 Nguyễn Trung Kiên + Dịch phần 7
4 Nguyễn Thị Thu Thảo + Dịch phần 3
5 Võ Thị Ngọc Phương + Dịch phần 2

phát triển con người gần bằng không. Gần như tất cả các hệ số hồi quy của chỉ số hạn chế
thương mại đều thiếu ý nghĩa thống kê tại tất cả các mức ý nghĩa, và thông qua 2 thước đo
là chính sách thương mại và các nhóm quốc gia khác nhau chúng ta có được mô hình đồng
nhất.
Những ý nghĩa về mặt xã hội – Bằng chứng cho thấy rằng chúng ta cẩn thận trọng trong
việc phổ biến rộng rãi quan điểm cho rằng chính sách hạn chế thương mại sẽ gây ảnh hưởng
xấu tới phúc lợi về kinh tế - xã hội của một quốc gia. Đặc biệt, điều đó cũng chỉ ra rằng các
tổ chức quốc tế và chính phủ của các nước phát triển không nên áp đặt chính phủ của các
nước đang phát triển phải thực hiện những chính sách thương mại mang tính "hướng ngoại"
hơn mà hãy để chính họ tự lựa chọn sách thương mại mà phù hợp với đất nước của mình.
Những kết quả tính toán cũng củng cố quan điểm cho rằng các học giả cần đặc biệt quan
tâm tới việc lựa chọn những thước đo về chính sách thương mại cởi mở của 1 quốc gia để
nghiên cứu mối quan hệ gữa chính sách thương mại và phúc lợi kinh tế-xã hội.
Tính độc đáo / giá trị - Trong hàng loạt các tài liệu nghiên cứu về quan hệ giữa chính sách
thương mại và phúc lợi kinh tế, bài nghiên cứu này có lẽ là bài duy nhất kết nối 6 thước đo
quan trọng của phát triển con người với 1 chỉ số đươc coi là có khả năng nhất dùng để đo
lường sự hạn chế trong chính sách thương mại của 1 quốc gia. Do đó, nghiên cứu này, vốn
được dựa trên một mẫu thử xuyên quốc gia khá lớn, có thể có ý nghĩa với nghiên cứu khoa
học về đề tài này và chính sách liên quan.
Từ khóa: Chính sách thương mại, Định hướng hướng ngoại, Chỉ số giới hạn thương mại,
Phát triển nguồn nhân lực, Thương mại
Thể loại: Nghiên cứu khoa học
1. Giới thiệu:
Mối quan hệ giữa việc định hướng chính sách thương mại quốc tế của một quốc gia
và phúc lợi về kinh tế - xã hội của quốc gia đó là chủ đề của rất nhiều thảo luận mang tính
học thuyết cũng như chính sách. Câu hỏi đề cập đến trong các cuộc tranh luận là liệu một
chính sách thương mại "cởi mở" hơn, "hướng ngoại" hơn, hay 1 chính sách thương mại ít
hạn chế hơn sẽ có tác động tích cực đối với phúc lợi về kinh tế - xã hội của 1 quốc gia hay
nói cách khác, liệu chính sách thương mại hạn chế hơn có gây hợp bất lợi với phúc lợi kinh
tế - xã hội của một đất nước hay không. Ngoài vô số những nghiên cứu đã được tiến hành,

trong việc nắm bắt một số khía cạnh phổ biến của chính sách thương mại [1]. Thậm chí liên
quan đến các chỉ số gần đây, Coughlin (2010, trang 381) cho rằng, không giống như các chỉ
số hạn chế thương mại (TRIs), các thước đo hạn chế thương mại thông dụng “được mô tả là
không dự tính được, và do đó có nhiều sai sót”, và rằng chúng ta nên hoài nghi tính chính
xác của những nghiên cứu sử dụng các thước đo không chính xác này để nghiên cứu tác
động của chính sách thương mại đối với phúc lợi kinh tế.
Nghiên cứu này đóng góp cho đề tài này trên 3 khía cạnh. Đầu tiên, thước đo chính
về chính sách thương mại của chúng tôi là một chỉ số về mức độ hạn chế thương mại mới
được phát triển gần đây bởi Kee et al. (2009). Chỉ số này dùng để tính toán cho cả các hàng
rào thuế quan và phi thuế quan (NTBs) và tính toán cho mỗi quốc gia một con số tương
ứng, phản ảnh mức thuế thống nhất mà nếu áp dụng cho nhập khẩu thay thế cho các hệ
thống bảo hộ hiện hành, sẽ giúp giữ nguyên mức phúc lợi hiện thời của quốc gia đó. Vì vậy,
chỉ số này có vẻ vượt trội hơn so với các chỉ số khác đại diện chính sách thương mại đang
được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu. Thứ hai, thay vì tìm hiểu mối quan hệ giữa chính
sách thương mại với thu nhập hoặc tăng trưởng kinh tế, như đã được thực hiện trong hầu hết
các nghiên cứu về chủ đề này, chúng tôi tìm hiểu mối quan hệ giữa các chính sách hạn chế
thương mại với 6 thước đo trực tiếp phúc lợi kinh tế - xã hội của một quốc gia [2]. Đó là tỷ
lệ tử vong trẻ sơ sinh, xác xuất tử vong ở trẻ em (dưới 5 tuổi), tỷ lệ tử vong người mẹ, mức
độ tiếp cận nước sạch, điều kiện vệ sinh cơ bản, và tỷ lệ theo học trường cấp 2. Đây là
những chỉ số trong các chỉ số quan trọng nhất về phát triển con người và mức độ phúc lợi
của kinh tế-xã hội và bao gồm một số mục tiêu của Tuyên bố thiên niên kỷ (MDGs). Thứ
ba, chúng tôi đưa ra sự so sánh trong trường hợp thước đo về chính sách thương mại cơ bản
được biểu thị bởi một chỉ số khác, chỉ số này được xác định dựa trên cùng một nguyên tắc
nhưng chỉ thể hiện cho các biện pháp thuế quan, do đó nó không đầy đủ và chưa thỏa đáng.
2. Mô hình, dữ liệu và các kết quả chính
Bên cạnh việc nghiên cứu về các hiệp biến cơ bản giữa chỉ số chính sách thương mại
và các chỉ số về phúc lợi, một mô hình hồi quy chi tiết như sau:
Trong đó H
ij
thể hiện chỉ số phát triển con người thứ j của quốc gia thứ i; TRI

Những hàng rào phi thuế quan như quota, thuế chống bán phá giá hoặc những quy định về
kỹ thuật hoặc độ an toàn được đặt ra thậm chí còn có tác động lớn hơn nhiều. Kee el at.
(2009, trang 173) cũng đã nêu ra những thiếu sót khi chưa tính toán đầy đủ tác động của
hàng rào phi thuế quan trên các phương diện như tần số và độ bao phủ, chênh lệch giá cả
hoặc những biện pháp hạn chế số lượng. Như Coughlin (2010) cũng đã giải thích, TRIs xây
dựng bởi Kee el at.(2009) có những ưu điểm sau:
- bao gồm cả những hạn chế thuế quan và phi thuế quan trong chỉ số này
- tuân thủ một quy trình lý thuyết hợp lý, dựa trên phân tích cân bằng từng phần, tính
toán tổng hợp thuế nhập khẩu trên nhiều mặt hàng; và
- ước lượng được giá trị của những hàng rào phi thuế quan theo giá trị thuế quan thực
tế tương ứng của mỗi quốc gia.
Chính vì vậy, chỉ số này đã trả lời được những câu hỏi sau đây: nếu 1 quốc gia muốn
giữ nguyên phúc lợi của mình ở mức hiện tại thì quốc gia đó cần phải áp dụng một mức
thuế quan nhập khẩu chung là bao nhiêu thay vì việc áp dụng đồng thời cả thuế quan và các
biện pháp bảo hộ phi thuế quan khác như hiện nay. Do đó sẽ là hợp lý nếu cho rằng hệ số
TRI mà Kee el at. (2009) đã xây dựng là chính xác hơn tất cả các chỉ số khác đã từng được
sử dụng và nó đặc biệt phù hợp với những vấn đề trong bài nghiên cứu này [3].
Biến thu nhập phổ biến là GDP bình quân đầu người tính bằng đôla quốc tế lấy từ
bảng Penn World (PWT).
Thông tin về các biến liên quan đến phát triển con người được lấy từ các nguồn đạt
tiêu chuẩn. Tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh, trẻ dưới 5 tuổi, mức độ tiếp cận nước sạch và điều kiện
vệ sinh cơ bản được lấy từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO, 2010a). Tỷ lệ tử vong ở người mẹ
là từ WHO (2010b) và tỷ lệ theo học trung học là từ Ngân hàng Thế giới (2011). Tất cả đều
là trong năm 2008 hoặc những năm gần đó.
Thông tin chỉ số TRI được lấy từ Coughlin (2010, trang 390-1), và lấy từ Kee el at.
(2009, trang 192-4). Những chỉ số này dựa vào số liệu từ những năm 2000. GDP thực tế
bình quân đầu người năm 2001 từ bảng PTWW được trích từ Heston và el at. (2009). Do
đó, theo thời gian cả chính sách thương mại và các biến thu nhập được xác định có liên
quan đến các sự báo về phát triển con người.
Nên chú ý rằng, mặc dù mô hình này rất đơn giản, nhưng thể hiện được bản chất của

họ cải thiện sức khỏe, giáo dục và cũng trả giá bằng việc chậm trễ trong hôn nhân và sinh
đẻ. Bergh và Nilsson (2010) phát biểu quan điểm sự mở cửa có thể thay đổi phân phối thu
nhập trong nước điều này có thể tác động phát triển con người. Việc tăng cường việc mở
cửa có thể liên quan đến việc giảm chất lượng môi trường sống, căng thẳng hơn trong cuộc
sống, và sự lây lan của các bệnh truyền nhiễm. Do đó, dựa vào các chỉ số về hạn mức thu
nhập, hệ số TRI cho biết ảnh hưởng của việc kết hợp tất cả các cơ chế này hầu như đều
được công nhận có sự liên kết tích cực với việc phát triển con người.
Trong khi hệ số đại diện chính cho chính sách thương mại chúng tôi sử dụng là TRI ,
chúng tôi cũng sử dụng một chỉ số khác được viết trong Kee et al. (2009), với cùng phương
pháp tương nhưng chỉ dựa trên mức thuế . Chúng tôi gọi chỉ số chưa đầy đủ, hợp lý này là
TRITAR ,và thực hiện so sánh các mối tương quan, ước lượng hồi quy cho TRI và cho cả
TRITAR [4] . Những so sánh này về bản chất cũng khá lý thú và cũng có thể cung cấp thêm
dấu hiệu chỉ ra sự vững chắc của mô hình.
Bảng I trình bày các mô tả biến chính, các nguồn dữ liệu và số liệu thống kê cơ bản.
Số lượng quan sát bị hạn chế vì chỉ có 77 quốc gia có hệ số TRI. Kee et al. (2009 ) đã xem
Liên minh châu Âu (EU) như “một quốc gia”, điều này dẫn đến một sự cắt giảm số lượng
các quan sát . Phụ lục 1 liệt kê các nước và những nước được coi là phát triển đều được
đánh dấu.
Biến (Đơn Vị) Mô tả Nguồn
Mức ý
nghĩa
Độ lệch
chuẩn
n
TRI (0-1)
TRI dùngcho cả thuế quan và các biện pháp phi thuế,
bất nguồn từ những năm 2000 (Giá trị càng lớn chỉ ra
nhiều hạn chế trong chính sách thương mại)
Coughlin
(2010)

WBTARIFF(%)
Thuế quan trung bình có trọng số trên tất cả các sản
phẩm, từ năm 2002-2003
The World
Bank (2006)
7.77 5.68 75
BảngI. Mô tả biến và thống kê mẫu
Lưu ý:Các mức ý nghĩa và độ lệch chuẩn trong bảng báo cáo là số giản đơn (không
có trọng số) được tính bởi SAS
Bảng II cho thấy mối tương quan của hệ số TRI với mỗi chỉ số trong sáu chỉ số phát
triển con người và với thu nhập bình quân đầu người. TRITAR cũng có mối tương quan
tương tự. Năm điểm chính cũng được đưa ra trong bảng. Thứ nhất, tương quan của TRI với
mỗi chỉ số là gần bằng không, và không có dấu hiệu cho thấy một chính sách thương mại
thắt chặt hơn (giá trị TRI lớn hơn) làm giảm phúc lợi kinh tế, xã hội. Thứ hai, mặc dù chưa
đầy đủ và chưa hợp lý , thậm chí TRITAR hầu như không có mối tương quan với mỗi chỉ số
[5] . Thứ ba, xem xét các dấu hiệu của các mối tương quan, TRI có sự liên kết với tỷ lệ tử
vong ở trẻ sơ sinh và trẻ em. Chính sách thương mại càng thắt chặt ( giá trị TRI càng lớn )
làm giảm tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh và trẻ em. Thứ tư, TRITAR cũng cho thấy mối liên hệ với
tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh và trẻ em. Thứ năm, TRI hầu như không có một mối tương quan
với biến thu nhập bình quân, trong khi TRITAR có mối quan hệ chặt chẽ với thu nhập. Các
mối tương quan này, đặc biệt là đối với TRITAR, đi ngược lại với quan điểm phổ biến cho
rằng một chính sách thương mại thắt chặt làm giảm thu nhập và tăng trưởng.
TRI TRITAR
IMR -0.005 -0.009
UND5 -0.011 -0.007
MMR 0.076 0.009
WAT -0.006 -0.031
SAN -0.026 -0.060
SEC -0.048 -0.006
RY -0.003 0.231

Có tính RY
45.492
*
6.184 - 1.964 20.590 0.36 76
(4.96) (0.32) (- 3.34) (1.32)
Không tính RY
34.298
*
23.517 -29.062 0.10 76
(3.77) (- 0.15) (- 8.32)
Xác xuất tử vong ở trẻ dưới 5 tuổi (UND5)
Có tính RY
68.746
*
8.277 - 3.201
*
37.691 0.31 76
(4.18) (0.23) (- 3.10) (1.40)
Không tính RY
50.500
*
- 7.536 -43.245
*
0.08 76
(3.16) (- 0.17) (- 7.14)
Tỉ lệ tử vong ở mẹ (MMR)
Có tính RY 245.021
*
176.247 -15.002
*

7.666 3.788
*
-73.554
*
0.53 69
(5.44) (0.45) (8.44) (- 6.16)
Không tính RY
68.918
*
-3.214 32.102
*
0.12 69
(8.01) (- 0.14) (9.03)
Phần trăm đi học PTTH đúng tuổi (SEC)
Có tính RY
63.187
*
-12.653 1.621
*
- 0.429 0.42 68
(7.52) (- 0.64) (3.45) ( - 0.03)
Không tính RY
74.852
*
- 9.667 39.887
*
0.20 68
(8.61) (- 0.40) (5.51)
Part B – hồi quy logarit [LH = a + b (LTRI) + c (LRY) + d (DC) + u]
Chỉ số phát triển C

*
0.020 -1.836
*
0.25 76
(10.00) (0.07) (-10.22)
Tỉ lệ tử vong ở bà mẹ (LMMR)
Có tính RY
14.544
*
0.302
**
-1.143
*
-0.060 0.75 76
(20.28) (1.73) (-14.64) (-0.21)
Không tính RY
4.614
*
0.110 -2.226
*
0.23 76
(11.13) 0.32 (-9.42)
Phần trăm dân số tiếp cận nước sạch (LWAT)
Có tính RY
2.837
*
0.022 0.191
*
-0.189
*

-0.191
*
0.72 68
(2.73) (-0.03) (9.64) (-1.90)
Không tính RY 4.216
*
0.026 0.517* 0.12 68
(24.40) (0.19) (6.36)
Bảng III. Thắt chặt chính sách thương mại (hệ số TRI) và phát triển con người: hồi
quy ở các mức độ và tính logarit các biến
Ghi chú:* Ý nghĩa thống kê ở mức 5% và ** ý nghĩa ở mức 10%;các biến đã được
mô tả trong Bảng I; chữ cái "L" trước một biến thể hiện logarit tự nhiên của nó; các giá trị
trong dấu ngoặc đơn là thống kê theo phân phối t dựa trên phương sai thay đổi và độ lệch
chuẩn của nó
Thứ tư, biến giả DC được nhận giá trị cao trong hầu hết các trường hợp, điều này kết
hợp với kết luận thứ 3 giúp hoàn thiện các thông số cho hệ số TRI và thu nhập.
Thứ năm, một so sánh giữa các ước lượng các của hệ số TRI có giới hạn thu nhập và
ước lượng TRI không có giới hạn thu nhập đáng để chú ý. Quan điểm phổ biến cho rằng
một chính sách thương mại càng thắt chặt sẽ làm giảm thu nhập , việc này có liên hệ chặt
chẽ đến việc phát triển con người. Theo lập luận đó, việc thiếu sót biến thu nhập được dự
đoán có thể sẽ dẫn đến sự phủ nhận mối liên hệ giữa hệ số TRI với việc phát triển con người
[6]. Tuy nhiên, các ước lượng cho thấy điều ngược lại. Trong hầu hết các trường hợp, khi bỏ
qua thu nhập, hệ số TRI vẫn thể hiện một mối liên hệ có lợi hơn (hoặc ít bất lợi hơn) đối với
việc phát triển con người [7].
Dường như khả thi trong việc bổ sung thêm vào bảng III sự so sánh giữa ước tính
phương trình 1 bằng việc luân phiên thay đổi hệ số TRI và TRITAR như những hệ số thể
hiện việc thắt chặt chính sách thương mại. Phụ lục 2 thể hiện sự so sánh chỉ ra được hệ số
tương quan giữa hệ số TRI (có tính RY) và hệ số TRITAR (cũng tính RY) từ việc luân
phiên thay đổi các điều kiện. Các ước tính này dựa trên dữ liệu thu thập được từ 60 quốc gia
mà thông tin về tất cả các biến đều có sẵn, dữ liệu này được thể hiện bằng phương trình (1)

thái độ hoài nghi về tính logic trong kinh tế và các bằng chứng theo quan điểm đó. Ví dụ,
theo một chú giải gần đây, Rodriguez and Rodrik (2001) trình bày rõ khuyết điểm chủ yếu
của một vài nghiên cứu có sức ảnh hưởng lớn, các nghiên cứu này cung cấp những bằng
chứng ủng hộ luận điểm nổi trội. Pritchett (1996) nghiên cứu một vấn đề quan trọng trong
việc sử dụng 6 thước đo phổ biến của xu hướng hướng ngoại. Coughlin (2010) quan sát
thấy rằng những thước đo thông thường của chính sách thương mại dường như chưa chuẩn
xác/hoàn thiện, và cần cẩn trọng khi xem xét các nghiên cứu sử dụng các thước đo này. Cụ
thể hơn, Yanikkaya (2003) cho rằng trái với quan điểm thông thường cho rằng các ảnh
hưởng của rào cản thương mại ngày càng nhiều, các tính toán của ông chỉ ra rằng việc hạn
chế thương mại có mối liên hệ thuận chiều với sự phát triển, đặc biệt ở các nước đang phát
triển. Winters (2004, pp.F4,F7-F8) chỉ ra những khó khăn nghiêm trọng về phương pháp
luận trong việc đánh giá liên hệ giữa vấn đề mở cửa và tăng trưởng. Ông phát biểu rằng “
các vấn đề về phương pháp luận ngăn cản chúng tôi thực hiện một nghiên cứu hoàn chỉnh”
về mối liên hệ tích cực giữa mở cửa và tăng trưởng. Ông cũng chỉ ra rằng các nghiên cứu
thực nghiệm về mối liên hệ giữa thương mại và tăng trưởng hiếm khi sử dụng các hệ số đại
diện cho chính sách thương mại (tự do). Theo hướng gián tiếp, kết luận của Schularick và
Somomou (2011, trang 34) về việc thiếu liên kết tích cực hoặc tiêu cực giữa mức thuế cao
và tăng trưởng kinh kế trong thời đại toàn cầu hóa giống với kết quả phân tích đơn giản của
chúng tôi về mối liên hệ giữa việc thắt chặt thương mại và phúc lợi kinh tế trong thời gian
gần đây. Ram và Peneva (2011) cũng đã đưa ra những bằng chứng về việc thiếu mối liên
kết ý nghĩa giữa chính sách thương mại thắt chặt với nghèo đói, tương ứng với những gì mà
Bảng III (và phụ lục 2) đã thể hiện. Do đó, dù xuất phát từ những quan điểm phổ biến đó,
những tính toán của chúng tôi đưa ra cái nhìn phù hợp với mỗi mức độ hiểu biết về đề tài,
và đưa ra sự minh họa ấn tượng về thái độ hoài nghi các mô hình nghiên cứu thực nghiệm
tại các lĩnh vực mà Rodriguez, Rodirk (2001) và Coughlin (2010) đã thực hiện.
Trong bối cảnh việc sử dụng các thước đo chính xác đối với sự hạn chế về chính sách
thương mại có ý nghĩa rất quan trọng trong các nghiên cứu về mối liên hệ giữa chính sách
thương mại và phúc lợi kinh tế bị hạn chế như các nhà nghiên cứu Pritchett (1996),
Rodriguez và Rodrik (2001), Coughlin (2010) và các học giả khác đã nhấn mạnh. Ram và
Peneva (2011) đã chỉ ra rằng mối liên hệ giữa hệ số TRI và một vài chỉ số thông dụng thể

Có ý kiến về khả năng có thể bỏ qua các biến trong các mô hình hồi quy tiêu dùng
tiết kiệm. Tuy nhiên, sự phù hợp của hàm hồi quy trong mô hình tuyến tính là có mức độ,
Bảng III cho thấy hệ số hồi quy R
2
cho các phiên bản logarit có giá trị tương đối lớn, điều
này có liên quan với tính đa dạng của các dữ liệu xét trên phạm vi xuyên quốc gia. Mặc dù
mô hình này không bao gồm tất cả các yếu tố quyết định đến phát triển con người, nhưng
có các điều kiện ngặt nghèo áp dụng cho các biến cơ bản và nó có tính giải thích tốt.
Cuối cùng, mặc dù mô hình và các ước tính có thể đại diện cho tính hợp lý và đáng
tin cậy của một mô hình, nghiên cứu này cũng có một số hạn chế phổ biến. Ví dụ, ngoài các
phương pháp đơn giản, nên thận trọng trong việc giải thích những ước tính xuyên quốc gia
liên quan đến một giai đoạn cụ thể và trong một nhóm các quốc gia và từ đó xây dựng vị thế
của một quốc gia "điển hình". Cần mở rộng phạm vi để nghiên cứu thêm về chủ đề quan
trọng này. Như đã lưu ý, tính sẵn có của dữ liệu bảng sẽ cho giúp ích cho một nghiên cứu
đầy đủ hơn về tác động nhân quả của TRI đến vấn đề phát con người. Ngoài ra, nó còn có
thể giúp ích để nghiên cứu biến thể giữa các nhóm quốc gia khác nhau và các khoảng thời
gian khác nhau. Hơn nữa, cũng có thể xem xét các cho thông số của mô hình khác và các
chỉ số kinh tế xã hội.
Bảng IV. Mối tương quan giữa TRI, TRITAR và mức trung bình trọng số của
thuế quan của Ngân Hàng thế giới ( WBTARIFF)
4. Nhận xét và kết luận
Nghiên cứu này là tiền đề của các đề xuất, mặc dù tính chất chấp nhận rộng rãi của
nó, trong mối quan hệ nghịch biến giữa chính sách hạn chế thương mại của một quốc gia
với phúc lợi kinh tế còn có một số điểm yếu nghiêm trọng. Một vấn đề lớn với gần như tất
cả các nghiên cứu thực nghiệm về chủ đề này là việc sử dụng chỉ số hạn chế chính sách
thương mại của các quốc gia. Liên quan đến vấn đề này, chúng tôi lưu ý là gần đây có một
số lượng khá lớn các quốc gia có một chỉ số hạn chế thương mại tốt, nó đã được để cập bởi
Kee và các cộng sự (2009) dựa trên cả trường hợp thuế quan và phi thuế quan. Chỉ số này
có lẽ là biện pháp tốt nhất hiện có, và dường như tốt hơn bất kỳ chỉ số nào khác được sử
dụng trong các tài liệu lớn về chủ đề này. Therelationship của Kee và các cộng sự (2009)

cho mỗi quốc gia. Cuối cùng, nghiên cứu của chúng tôi củng cố thêm quan điểm bản lề của
Rodriguez và Rodrik(2001), Coughlin(2010) và các học giả khác trong việc thực sự quan
tâm và lựa chọn các chỉ số chính sách thương mai cho công tác nghiên cứu mối liên hệ giữa
chính sách hạn chế thương mại và phúc lợi kinh tế.
Ghi chú
1. Pritchett (1996) xem xét các thước đo bao gồm tần số NTB, mức thuế trung bình,
cường độ điều chỉnh cấu trúc thương mại, chỉ số biến dạng giá và chỉ số biến dạng thương
mại của Leamer. Một số nhà nghiên cứu đã coi “toàn cầu hóa” cũng giống như một chỉ số
của “tự do hóa” hay mở cửa thương mại, thậm chí còn không hợp lý bằng việc sử dụng các
thước đo do Pritchett đề ra.
2. Một nghiên cứu được thực hiện bởi Ram và Peneva (2011) đưa ra 1ngoại lệ so với
các nghiên cứu phổ biến các quan hệ giữa chính sách thương mại với thu nhập hoặc tăng
trưởng và ngoại lệ này cũng có quan hệ với các chỉ số về nghèo đói trong nghiên cứu của
Kee et al.(2009) Nghiên cứu đang được thực hiện là sự mở rộng phạm vi thông qua 6 thước
đo quan trọng về phát triển con người.
3. Coughlin (2010) đã chỉ rõ những khuyết điểm của các thước đo về việc hạn chế
thương mại thường được sử dụng và giải thích các phương pháp nền móng dùng để xây
dựng các chỉ số Kee et al. (2009) . Cùng với Kee et al.(2009, pp.179-80,196-7), ông cũng
diễn giải bản chất tự nhiên của 2 chỉ số khác (OTRI và MA-OTRI). OTRI dựa trên sự tác
động của chính sách thương mại của mỗi quốc gia đến tổng kim ngạch nhập khẩu của quốc
gia đó, và nói rõ nếu áp đặt biểu thuế thống nhất vào hàng nhập khẩu của quốc gia đó thay
vì duy trì các hệ thống bảo hộ thì tổng kim nghạch nhập khẩu cũng không thay đổi. Hệ số
MA-OTRI dựa trên tác động của chính sách thương mại của các quốc gia khác đến xuất
khẩu của một quốc gia và biến đổi các hệ thống bảo hộ hiện hành cho tất cả các đối tác
thương mại của quốc gia sang một mức thuế đồng nhất cũng không tổng kim ngạch xuất
khẩu thay đổi. Coughlin (2010) ghi nhận một lượng lớn nghiên cứu mà chỉ số Kee et al. là
căn cứ giải thích cho việc hệ số OTRI và MA-OTRI rất hữu ích cho việc nghiên cứu những
lưu chuyển thương mại và đàm phán thương mại, TRI cũng thích hợp cho việc nghiên cứu
mối liên hệ giữa chính sách thương mại và phúc lợi kinh tế-xã hội.
4. Kee et al.(2009, trang 197) và Coughlin (2010) chỉ ra các biện pháp phi thuế quan

đã biên soạn một bảng số liệu chưa cân đối dành cho các thước đo cho bảo hộ thương mại
chỉ dựa trên thuế quan.
Phụ lục 1
Danh sách 77 quốc gia mà Kee và các đồng nghiệp (2009) đã cung cấp các Chỉ số
hạn chế thương mại:
(1) Albania
(2) Algeria
(3) Argentina
(4) Australia
a
(5) Bangladesh
(6) Belarus
(7) Bolivia
(8) Brazil
(9) Brunei
(10) Burkina Faso
(11) Cameroon
(12) Canada
(13) Chile
(14) China
(15) Colombia
(16) Costa Rica
(17) Cote d’Ivoire
(18) Czech Republic
(19) Egypt
(20) El Salvador
(21) Estonia
(22) Ethiopia
(23) Gabon
(24) Ghana

(51) Oman
(52) Papua New Guinea
(53) Paraguay
(54) Peru
(55) Philippines
(56) Poland
(57) Romania
(58) Russia
(59) Rwanda
(60) Saudi Arabia
(61) Senegal
(62) Slovenia
(63) South Africa
(64) Sri Lanka
(65) Sudan
(66) Switzerland
a
(67) Tanzania
(68) Thailand
(69) Trinidad and Tobago
(70) Tunisia
(71) Turkey
(72) Uganda
(73) Ukraine
(74) USA
a
(75) Uruguay
(76) Venezuela
(77) Zambia
Ghi chú: Tám quốc gia có đánh dấu chữ “a” ở trên đầu được coi là “những

38.422
(0.95)
Tử vong trẻ em
dưới 5 tuổi
(UND5)
Có tính RY -30.070
(-0.82)
-6.479*
(-6.72)
30.977
(0.45)
-6.360*
(-6.66)
Không tính RY -8.651
(-0.17)
60.836
(0.78)
Tử vong mẹ
(MMR)
Có tính RY 35.821
(0.17)
-29.507*
(-6.79)
224.677
(0.70)
-29.351*
(-6.68)
Không tính RY 133.367 362.467
24
(0.48) (0.97)

Học sinh vào
cấp 2 (SEC)
Có tính RY -1.255
(-0.07)
3.380*
(7.20)
-25.545
(-0.81)
3.354*
(7.28)
Không tính RY -12.428
(-0.49)
-41.291
(-1.16)
Phần A – Các mô hình hồi quy logarit (mô hình A với LTRI và mô hình B với
LTRITAR)
Chỉ số phát
triển
Mô hình A
các hệ số
Mô hình B
các hệ số
LTRI LRY LTRI LRY
Tử vong trẻ sơ
sinh (LIMR)
Có tính LRY 0.129
(1.05)
-0.857*
(-11.09)
0.175