Từ khóa: kinh tế ngầm, tỷ lệ thất nghiệp, Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế, phương pháp DOLS và FMOLS.

Summary

The study aims to examine the relationship between unemployment rate and the underground economy in OECD countries from 2003 to 2022. Data were collected from 36 countries, including variables on unemployment rates, size of the underground economy, economic growth, trade openness, bank credit, government spending, and inflation. Empirical results using DOLS and FMOLS methods show that the unemployment and inflation rate have positive effect on the underground economic growth. Bank credit has a negative effect on the size of the underground economy.

Key words: underground economy, unemployment rate, Organization for Economic Cooperation and Development, DOLS and FMOLS methods

GIỚI THIỆU

Kinh tế ngầm là một khái niệm rất khó để định nghĩa chính xác. Trên thực tế, nền kinh tế ngầm được biết đến với nhiều tên gọi khác nhau như nền kinh tế tiềm ẩn, nền kinh tế xám, nền kinh tế đen hay nền kinh tế phi chính thức. Tất cả những từ đồng nghĩa này đề cập đến một số loại hoạt động kinh tế ngầm và đã được sử dụng thường xuyên và cũng đem lại khá nhiều mâu thuẫn. Feige (1979, 1996) lập luận rằng, nền kinh tế phi chính thức bao gồm các hoạt động kinh tế nhằm tránh chi phí, loại trừ khỏi các lợi ích, quyền được quy định trong luật và các quy tắc hành chính bao gồm các mối quan hệ tài sản, cấp phép thương mại, hợp đồng lao động, tín dụng tài chính và hệ thống xã hội. Ngược lại, Medina và cộng sự (2019) định nghĩa nền kinh tế ngầm là tất cả các hoạt động kinh tế được các cơ quan chức năng giấu kín vì lý do tiền tệ, quy định và thể chế. Theo đó, kinh tế ngầm thực chất phản ánh hầu hết các hoạt động kinh tế và sản xuất hợp pháp mà nếu được ghi lại sẽ đóng góp vào tổng sản phẩm quốc nội (GDP), và không đề cập đến các hoạt động bất hợp pháp hoặc tội phạm, tự làm, hoặc các hoạt động khác trong quy mô hộ gia đình.

Quy mô nền kinh tế ngầm tại các nước OECD được nghiên cứu lần đầu vào năm 2010 (Schneider và cộng sự, 2010). Nghiên cứu đã chứng minh tỷ lệ thất nghiệp thường đi ngược lại với sự suy giảm và phát triển trong hoạt động kinh tế (Hajilee và cộng sự, 2023). Nghiên cứu về kinh tế ngầm trong các nước OECD nói riêng và các nước trên thế giới dựa vào nhiều phương pháp nghiên cứu và đo lường. Các yếu tố quan trọng, gồm: thuế và chính sách thuế, khi mức thuế cao và hệ thống thuế phức tạp có thể tạo động lực cho hoạt động kinh tế ngầm, bởi vì người dân có thể cố gắng tránh thuế hoặc giảm thuế bằng cách tham gia kinh tế ngầm. Khung pháp luật và quản lý thiếu sự rõ ràng tạo cơ hội cho hoạt động kinh tế ngầm, do nơi này thường hoạt động không bị kiểm soát (Võ Hồng Đức và Lý Hưng Thịnh, 2015; Nguyễn Lê Hoàng Nguyễn Lê Hoàng Thụy Tố Quyên và cộng sự, 2023). Kinh tế ngầm là chủ đề rất phức tạp và các nghiên cứu tiến hành tại các nước OCED chưa nhiều. Đặc biệt, trong bối cảnh kinh tế - xã hội liên tục thay đổi, cần nhiều hơn các minh chứng khoa học về vai trò của kinh tế ngầm và yếu tố tác động đến kinh tế ngầm.

Mối liên hệ giữa quy mô kinh tế ngầm và tỷ lệ thất nghiệp đã được thực hiện trong nhiều nghiên cứu định lượng. Giles và Tedds (2002) chỉ ra rằng, ảnh hưởng của tỷ lệ thất nghiệp đến khu vực kinh tế ngầm chưa rõ ràng, có thể có ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực. Nhóm tác giả giải thích rằng, nếu tỷ lệ thất nghiệp tăng cao có thể làm gia tăng quy mô kinh tế ngầm do số lượng lao động làm việc trong các khu vực phi chính thức cũng tăng theo. Mặt khác, cũng tồn tại xu hưóng cùng tăng cùng giảm giữa hai khu vực kinh tế chính thức và phi chính thức. Vì vậy, cũng có thể tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ nghịch biến với tăng trưởng kinh tế chính thức. Dell’Anno và Solomon (2006) dùng mô hình MIMIC để xác nhận hệ số tương quan giữa tỷ lệ thất nghiệp và quy mô kinh tế ngầm là 0,71. Điều này góp phần củng cố bằng chứng cho mối quan hệ cùng tăng cùng giảm giữa 2 yếu tố này. Cũng trong nghiên cứu này, các tác giả đã chỉ ra sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp có thể gây ra 2 tác động: tác động trực tiếp là làm giảm tốc độ tăng trưởng GDP; tác động gián tiếp là làm gia tăng quy mô khu vực kinh tế phi chính thức do sự gia tăng lao động trong khu vực này. Mối quan hệ giữa Tỷ lệ thất nghiệp và quy mô kinh tế ngầm cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của Davidescu (2014) với dữ liệu Romania từ năm 2000 đến 2013. Kết quả cho thấy, không có mối liên hệ dài hạn giữa hai chỉ số này. Tuy nhiên, trong ngắn hạn, sự gia tăng tỷ lệ thất nghiệp dẫn tới sự gia tăng về quy mô kinh tế ngầm. Đối với dữ liệu bảng, nghiên cứu của Schneider và cộng sự (2010) trên 162 quốc gia trong giai đoạn 1999-2007 cho thấy, có mối liên hệ qua lại tác động hai chiều giữa tỷ lệ thất nghiệp và quy mô kinh tế ngầm.

Nhằm củng cố thêm bằng chứng cho các kết quả nghiên cứu trên, trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ tập trung phân tích ảnh hưởng của tỷ lệ thất nghiệp đến quy mô kinh tế ngầm tại 36 quốc gia thuộc tổ chức OECD. Chúng tôi sử dụng số liệu thứ cấp được công bố của Ngân hàng Thế giới và số liệu thu thập trong giai đoạn 2003-2022. Thông qua mô hình hồi quy với phương pháp bình phương bé nhất động (Dynamic Ordinary Least Squares, DOLS) và phương pháp bình phương bé nhất hiệu chỉnh hoàn toàn (Fully Modified Ordinary Least Squares, FMOLS) với số liệu bảng cân bằng, nghiên cứu có mục đích trả lời câu hỏi sau: Thực trạng nền kinh tế ngầm tại các nước OCED? Ảnh hưởng dài hạn và ngắn hạn của tỷ lệ thất nghiệp và các yếu tố khác đến quy mô nền kinh tế ngầm thế nào?

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Dữ liệu nghiên cứu

Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (Organization for Economic Cooperation and Development, OECD) là tổ chức kinh tế lớn, đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế thế giới. OECD được thành lập năm 1961 với mục đích là để tìm ra các chính sách phát triển kinh tế và gia tăng phúc lợi cho người dân các nước thành viên. Tổ chức này bao gồm phần lớn các nước có thu nhập cao và đóng góp 1 phần quan trọng vào sự phát triển kinh tế của thế giới (Wölfl, 2005). Bên cạnh đó, nền kinh tế thế giới cũng chịu tác động trực tiếp từ các chính sách của các nước OCED về lạm phát, tiền tệ hay lãi suất.

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 36 nước OECD, bao gồm: Áo, Bỉ, Bulgaria, Croatia, Séc, Đan Mạch, Estonia, Phần Lan, Pháp, Đức, Hy Lạp, Hungary, Ireland, Ý, Latvia, Litva, Luxembourg, Malta, Hà Lan, Ba Lan, Bồ Đào Nha, Romania, Slovenia, Nam- Síp, Tây Ban Nha, Slovakia, Thụy Điển, Anh, Na Uy, Thụy Sĩ, Úc, Canada, Nhật Bản, New Zealand, Mỹ.

Các biến quan tâm trong nghiên cứu này được tổng hợp từ các nghiên cứu trước (Tran, 2021; Hajilee và cộng sự, 2023). Biến quy mô nền kinh tế ngầm được đo lường bằng tỷ lệ của giá trị nền kinh tế ngầm trên Tổng thu nhập quốc nội GDP. Biến độ mở thương mại được tính thông qua tổng kim ngạch xuất khẩu và nhập khẩu trên tổng thu nhập quốc nội (Lê Thanh Tùng (2014), Hoàng Hà (2019)). Bảng 1 mô tả tên các biến, ý nghĩa, ký hiệu và nguồn dữ liệu.

Bảng 1: Mô tả các biến quan sát

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng trong giai đoạn 2003-2022 đối với 36 nước. Mô hình ước lượng tác động dài hạn có dạng cụ thể như sau:

Trong đó: i và t tương ứng là chỉ số nước và thời gian. Trước khi tiến hành mô hình hồi quy, từng biến được kiểm định về sự phụ chéo của dữ liệu bảng hay kiểm định Pesaran's CD (Pesaran, 2004). Tiếp theo, chúng tôi kiểm định nghiệm đơn vị về tính dừng (Said và Dickey, 1984; Levin và cộng sự, 2002).

Phương pháp DOLS lần đầu được đề xuất bởi Kao and Chang (2000), và phương pháp FMOLS được đề xuất bởi Hansen (1990). FMOLS thường được sử dụng đối với mẫu ở các khu vực khác nhau, vì FMOLS cho phép sự không đồng nhất trong hệ số tác động dài hạn của các biến giữa các khu vực. Vì mẫu nghiên cứu là các nước OECD có sự khác nhau rất rõ về điều kiện địa lý, tiềm năng kinh tế, độ mở kinh tế, tốc độ tăng trưởng kinh tế, nên sử dụng FMOLS là phù hợp. Phương pháp DOLS tuy cần sự đồng nhất của hệ số dài hạn của các biến, nhưng vẫn có thể áp dụng trong trường họp các nước có cùng mục tiêu chung về các yếu tố liên quan đến vấn đề kinh tế. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả sử dụng cả hai mô hình để củng cố thêm bằng chứng cho kết quả nghiên cứu.

Các tính toán trong nghiên cứu này được thực hiện trên phần mềm R, phiên bản 4.3.2 với các gói lệnh: plm, tseries, cointReg, aTSA và vtable.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả các biến được sử dụng trong phân tích

Bảng 2 biểu thị thống kê mô tả các biến trong nghiên cứu. Biến SE có giá trị trung bình là 18% với độ lệch chuẩn 7,8%. Tỷ lệ thất nghiệp trung bình của các nước qua các năm nghiên cứu là 7,7% và giá trị lớn nhất lên tới 27,47% (tương ứng là tỷ lệ thất nghiệp năm 2013 tại Hy Lạp). Tỷ lệ lạm phát của các nước có trung bình qua các năm điều tra là 2,8% và cao nhất lên đến 72% tại Thổ Nhĩ Kỳ năm 2022. Giá trị nhỏ nhất là -2,1% tương ứng là mức giảm phát. Độ mở thương mại có giá trị trung bình là 0,7 điểm, trong đó giá trị lớn nhất của độ mở thương mại là 4,5 điểm (Luxembourg năm 2022).

Bảng 2: Thống kê mô tả các biến

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm R.

Tuy nhiên, quy mô nền kinh tế ngầm của các nước qua các năm có sự phân hóa lớn (Hình 1). Các nước có quy mô kinh tế ngầm rất lớn, như: Bulgari, Rumani và Thổ Nhĩ Kỳ, giá trị trung vị của quy mô nền kinh tế ngầm lên đến trên 30%. Các nước có quy mô nền kinh tế ngầm rất thấp và quy mô nền kinh tế ngầm tương đối ổn định qua giai đoạn nghiên cứu như Mỹ (dưới 5% GDP), Luxembourg, Áo hay Thụy Điển. Một số nước có sự dao động của quy mô nền kinh tế ngầm khá lớn trong khoảng thời gian nghiên cứu như Lavita, Estonia và Lithuania (thể hiện ở khoảng tứ phân vị - hộp chữ nhật lớn). Các nước còn lại có quy mô nền kinh tế ngầm nằm chiếm khoảng 10-20% GDP.

Hình 1: Biểu đồ hộp về quy mô nền kinh tế ngầm của các nước OECD

Đơn vị: %

Chú thích: Biểu đồ hộp thể hiện giá trị: hình chữ nhật có hai cạnh ngang thể hiện mức phân vị 25% và 75% (khoảng tứ phân vị), đường nằm ngang hình chữ nhật là mức trung vị. Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm R.

Hình 2 thể hiện biểu đồ hộp về tỷ lệ thất nghiệp tại các nước OECD giai đoạn 2003-2022. Theo đó, tỷ lệ thất nghiệp giữa các nước cũng có sự phân hóa lớn. Mặc dù tỷ lệ trung bình là 7,7%, độ lệch chuẩn lên tới 4,0%. Một số nước có tỷ lệ thất nghiệp qua các năm dao động mạnh, như: Hy Lạp, Tây Ban Nha. Các nước nằm trong nhóm quy mô kinh tế ngầm thấp, như: Mỹ, Luxembourg, Áo hay Thụy Điển cũng có tương ứng tỷ lệ thất nghiệp rất thấp và độ dao động qua các năm cũng rất thấp. Ngược lại, các nước quy mô kinh tế ngầm cao, như: Bulgari hay Rumani có tỷ lệ thất nghiệp ở mức cao tương đối và độ dao động cao qua các năm. Hy lạp và Tây Ban Nha có độ dao động về tỷ lệ thất nghiệp lớn nhất trong các năm điều tra và khoảng tứ phân vị có độ giao động từ 10%-20%. Đặc biệt, trong các năm: 2012, 2013 và 2024, tỷ lệ thất nghiệp ở các nước này lên tới gần 30%. Các nước khác có tỷ lệ thất nghiệp đa phần dưới 10% trong toàn bộ thời gian nghiên cứu.

Hình 2: Biểu đồ hộp về tỷ lệ thất nghiệp tại các nước OECD

Đơn vị: %

Chú thích: Biểu đồ hộp thể hiện giá trị: hình chữ nhật có hai cạnh ngang thể hiện mức phân vị 25% và 75% (khoảng tứ phân vị), đường nằm ngang hình chữ nhật là mức trung vị. Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm R.

Các kiểm định tính dừng và tính đồng liên kết

Đối với dữ liệu bảng, trước khi kiểm định tính dừng, nhóm tác giả đã kiểm định sự phụ thuộc chéo giữa các biến trong mô hình. Sử dụng hàm kiểm định Pesaran's CD, giá trị P-value < 0,1% cho thấy, dữ liệu thu thập được có tồn tại sự phụ thuộc chéo. Sau đó, việc kiểm định tính dừng khi làm việc với dữ liệu bảng là một trong những yêu cầu không thể thiếu để tránh những kết quả sai lệch khi áp dụng các phương pháp bình phương bé nhất.

Đối với dữ liệu thu thập được, do dữ liệu có tồn tại phụ thuộc chéo, nhóm tác giả sẽ sử dụng kiểm định tính dừng thế hệ thứ 2 CIPS test (Pesaran, 2007) cho từng biến. Kết quả cho thấy dữ liệu thỏa mãn các điều kiện về tính dừng tại I(1) với các giá trị P-value < 0,01.

Về kiểm định đồng liên kết, nhóm tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định tính đồng liên kết theo Engle-Granger với hàm coint.test trong gói lệnh aTSA trên phần mềm R. Các kết quả kiểm định cho thấy, quy mô kinh tế ngầm, tỷ lệ thất nghiệp và các yếu tố khác có thể có các mối liên hệ chặt chẽ với nhau trong dài hạn.

Kết quả hồi quy

Với các kiểm định đã thực hiện như trên, 2 phương pháp DOLS và FMOLS được sử dụng để khám phá mối quan hệ giữa tỷ lệ thất nghiệp và quy mô nền kinh tế ngầm trong dài hạn. Kết quả cho thấy cả hai phương pháp đều cho ra các kết quả khá tương đồng nhau. Theo đó, hệ số biến UE mang dấu dương và đều có ý nghĩa thống kê ở mức dưới 0,1%. Điều đó nghĩa là tỷ lệ thất nghiệp tăng kéo theo sự gia tăng về quy mô nền kinh tế ngầm tại các nước OECD. Kết quả này cũng tương đồng với các nghiên cứu trước, kể cả đối với các nước ở các khu vực khác (Tran, 2021). Các hệ số hồi quy của biến tỷ lệ thất nghiệp ở 2 mô hình cũng tương đồng nhau.

Ngoài ra, Bảng 3 còn cho thấy, trong dài hạn, biến Tỷ lệ lạm phát cũng có ảnh hưởng cùng chiều đến Quy mô kinh tế ngầm. Lạm phát càng cao, thì tỷ lệ phần trăm theo GDP tính trên các hình thái kinh tế phi chính thức sẽ càng cao. Tuy nhiên, hệ số theo 2 phương pháp có sự chênh lệch nhất định, 1,21 đối với DOLS và 0,51 đối với FMOLS. Phương pháp FMOLS còn chỉ ra mối quan hệ giữa SE và biến BC - Tín dụng ngân hàng. Theo đó, chỉ số BC càng cao góp phần là giảm quy mô nền kinh tế ngầm tại các nước OECD. Các yếu tố khác như: Tăng trưởng kinh tế, Chi tiêu của chính phủ hay Độ mở thương mại có được xem xét trong mô hình, nhưng không có bằng chứng cho thấy chúng có tác động đến Quy mô nền kinh tế ngầm tại các nước OECD.

Bảng 3: Hệ số hồi quy của hai phương pháp DOLS và FMOLS

Ghi chú: Ký hiệu *, **, *** có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%, 1%.

Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả bằng phần mềm R.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Nghiên cứu này nhằm mục đích tìm hiểu về thực trạng nền kinh tế ngầm tại các nước OECD giai đoạn 2003-2022 và đánh giá tác động của tỷ lệ thất nghiệp đến quy mô kinh tế ngầm. Với dữ liệu bảng thu thập được, nhóm tác giả đã phân tích, đánh giá và đưa ra được các kết luận quan trọng phục vụ cho các mục tiêu nghiên cứu nói trên. Các kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng, quy mô của nền kinh tế ngầm tăng lên nếu tình trạng thất nghiệp gia tăng ở các nền kinh tế OECD. Ngoài ra, cũng có bằng chứng cho thấy rằng, tỷ lệ lạm phát và chỉ số tín dụng ngân hàng ở các quốc gia này có ảnh hưởng đến quy mô kinh tế ngầm.

Với những kết quả thực nghiệm như vậy, nghiên cứu đề xuất hai hàm ý chính sách góp phần kiểm soát nền kinh tế ngầm đối với các nước OECD. Các nhà quản lý cần quan tâm nhiều hơn đến các chính sách nhằm giảm thất nghiệp để hạn chế quy mô của nền kinh tế ngầm. Thêm nữa, việc kiểm soát tỷ lệ lạm phát tốt hoặc cải thiện chỉ số tín dụng ngân hàng cũng là một trong các tiêu chí có thể góp phần tác động đến việc giảm thiểu quy mô kinh tế ngầm tại các nước OECD.

Các kết quả của bài báo này có thể là tiền đề cho các nghiên cứu tiếp theo, dựa vào việc phân cụm trong các quốc gia thành viên OECD thành cụm các nước có tỷ lệ thất nghiệp thấp, trung bình và cao trước khi thực hiện mô hình hồi quy. Thêm nữa, dữ liệu có thể mở rộng thêm các quốc gia khác trên thế giới, bao gồm cả các nước phát triển và đang phát triển./.

TS. Trịnh Thị Hường, TS. Nguyễn Thị Tuyết Mai

Khoa Toán Kinh tế, Trường Đại học Thương mại

Trần Khánh Huyền, Nguyễn Quang Anh, Lê Minh Ngọc, Trịnh Thùy Linh, Nguyễn Thị Hải Phượng

Khoa Khoa Kinh tế và Kinh doanh quốc tế, Trường Đại học Thương mại

(Theo Tạp chí Kinh tế và Dự báo, số 01, tháng 01/2024)

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Dell'Anno, R and Solomon, 0. H. (2006), Shadow Economy and Unemploment rate in U.SJi - is there a structure relationship? An Empirical Analysis. Annual Meeting of the European Puplic Choice Society, Finland.

2. Giles and Tedds (2002), Taxes and the Canadian Underground Economy, Canadian Tax paper, 106, Canadian Tax Foundation, Toronto, Canada.

Feige, E. (1979), How Big is the Irregular Economy?, Challenge, 22(5), 5-13.

2. Feige, E.L. (1996), Overseas holdings of U.S. currency and the underground economy, In: Pozo, S. (Ed.), Exploring the Underground Economy, W.E, Upjohn Institute for Employment Research, Kalamazoo, MI, 5–62.

3. Hajilee, M., Niroomand, F., and Hayes, L. A. (2023), The relationship between interest rate volatility and the shadow economy in OECD countries: An asymmetric analysis, Australian Economic Papers, 62(3), 539-566.

4. Hoàng Hà (2019), Bằng chứng thực nghiệm về mối liên hệ giữa quy mô của nền kinh tế ngầm và sự mở cửa thương mại, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Duy Tân, số 02(33), 50-57.

5. Levin, A., Lin, C.-F., and Chu, C.-S. J. (2002), Unit root tests in panel data: asymptotic and finite-sample properties, Journal of econometrics, 108(1), 1–24.

6. Lê Thanh Tùng (2014), Mối quan hệ giữa vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và độ mở thương mại tại Việt Nam, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, số 18(28), Tháng 09-10/2014.

7. MacKinnon, J. G. (1991), Critical values for cointegration tests, Ch. 13 in Long-run Economic Relationships: Readings in Cointegration, eds. R. F. Engle and C. W. J. Granger, Oxford, Oxford University Press.

8. Medina, L., and Schneider, F. (2019), Shedding light on the shadow economy: A global database and the interaction with the official one (CESifo Working Paper No. 7981), Munich, Germany: Munich Society for the Promotion of Economic Research – CESifo, retrived from https://www.cesifo.org/en/publikationen/2019/workingpaper/shedding-light-shadow-economy-global-database-andinteraction.

9. Pedroni, P. (2001), Fully modified OLS for heterogeneous cointegrated panels’, in Nonstationary panels, panel cointegration, and dynamic panels, Emerald Group Publishing Limited, pp. 93–130.

10. Pesaran, M. H. (2004), General diagnostic tests for cross section dependence in panels’, Available at SSRN 572504.

11. Nguyễn Lê Hoàng Thụy Tố Quyên, Trần Phạm Khánh Toàn (2023), Tác động của chất lượng thể chế đến quy mô kinh tế phi chính thức tại Việt Nam, Tạp chí Khoa học Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh - Kinh tế và quản trị kinh doanh, 18(4).

12. Said, S. E. and Dickey, D. A. (1984), Testing for unit roots in autoregressive-moving average models of unknown order, Biometrika, 71(3), 599–607.

13. Schneider, F., Buehn, A., and Montenegro, C. E. (2010), Shadow economies all over the world: New estimates for 162 countries from 1999 to 2007, World Bank policy research working paper, 53-56.

14. Tran, T. K. P. (2021), Unemployment and shadow economy in ASEAN countries, The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(11), 41–46.

15. Võ Hồng Đức và Lý Hưng Thịnh (2015), Kinh tế ngầm và tham nhũng tại các quốc gia Đông Nam Á, Tạp chí Khoa học Đại học Mở TP. Hồ Chí Minh - Kinh tế và quản trị kinh doanh, 10(2), 78-90.

16. Wölfl, A. (2005), The service economy in OECD countries, OECD Paris.