Bài viết nghiên cứumối quan hệ giữa cơ cấu dân số Việt Nam với phát triển kinh tế bằng cách phân tích các chỉ số, như tổng sản phẩm nội địa (Gross Domestic Product – GDP) và GDP bình quân. Mô hình VAR cũng được áp dụng để xác định mối quan hệ, sự ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố này, nhằm đảm bảo tính hợp lý, tính khoa học và đáp ứng được nhu cầu của các nhà hoạch định chính sách.

1. Đặt vấn đề

Bạn đang xem:

Kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 1990 – 2021 mặc dù tăng trưởng ổn định nhưng chịu nhiều tác động từ môi trường quốc tế và môi trường trong nước. Trong đó, với đặc trưng hình thái kinh tế của Việt Nam, môi trường dân số có những tác động mạnh tới phát triển kinh tế.

Từ trước đến nay trên toàn thế giới, thông qua các nghiên cứu đều chỉ ra kinh tế và dân số luôn có mối liên hệ mật thiết đến thăng trầm kinh tế trong một quốc gia. Trong tác phẩm nổi tiếng “Capital in the Twenty-First Century” xuất bản năm 2014, Thomas Piketty cho rằng sự tăng lên của GDP bình quân đầu người sẽ làm phúc lợi xã hội tăng theo. Tại các quốc gia có tỷ lệ tăng trưởng dân số cao sẽ tác động tới GDP bình quân đầu người theo chiều hướng phụ thuộc vào bản chất tác động lên GDP bình quân đầu người [3, Tr73]. Trong trường hợp tăng trưởng dân số cao đóng góp nguồn nhân lực thúc đẩy kinh tế phát triển, khi đó GDP bình quân đầu người tăng. Ngược lại, tại quốc gia không có chính sách phát triển kinh tế phù hợp, dân số tăng không chỉ không đóng góp vào tăng trưởng kinh tế, mà còn kéo nền kinh tế trở nên trì trệ, GDP bình quân đầu người sẽ sút giảm.

Nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 1990 – 2020 chính là biểu hiện của xu hướng thứ nhất trong quan điểm của Thomas Piketty, tức là dân số tăng trưởng nhanh thúc đẩy kinh tế phát triển, GDP bình quân đầu người tăng. Vấn đề phát triển kinh tế Việt Nam phản ánh đường lối chính sách theo đuổi phát triển kinh tế của Chính phủ là đúng đắn, trong đó đặc trưng lớn của tăng trưởng kinh tế Việt Nam là thu hút đầu tư nước ngoài (FDI). Theo tác giả Hồ Đình Bảo (2019) đã chỉ ra dòng vốn FDI có ảnh hưởng tích cực trong ngắn hạn và dài hạn đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam [1]. Ngoài ra, tác giả Lê Tài Thu cũng tái khẳng định dòng vốn FDI ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam, mặc dù sự tác động đó có tính chất thất thường tới khu vực kinh tế nhà nước và tư nhân [2].

Một thực tế của nền kinh tế Việt Nam, mặc dù tăng trưởng mạnh do dòng vốn đầu tư nước ngoài tác động, nhưng lợi thế của Việt Nam trong thời kỳ mở cửa nền kinh tế thu hút đầu tư nước ngoài chính là lao động giá rẻ, số lượng nhiều, phát triển kinh tế nhờ vào thâm dụng lao động.

2. Phân tích vấn đề

Thomas Malthus (1766 – 1834) – nhà kinh tế học người Anh đã viết: “Nếu mọi người sinh sản với mức tối đa, sản xuất lương thực và nông nghiệp sẽ không theo kịp, dẫn đến tình trạng chết đói hàng loạt. Nhưng khi dân số tăng lên, các công nghệ hiện đại sẽ ra đời hỗ trợ phát triển sản xuất lương thực thực phẩm và các nhu cầu cơ bản khác” [4].

Sự đúng đắn trong quan điểm này của Thomas Malthus đã được chứng minh trong suốt quá trình phát triển của nhân loại. Mở rộng hơn trong bối cảnh sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật (KHKT), mặc dù còn nhiều nghèo đói tại các nước đông dân như châu Phi hoặc một số khu vực đặc biệt trên thế giới, nhưng nhìn chung, sự phát triển của dân số luôn đi cùng sự phát triển kinh tế cùng với sự có mặt của KHKT hiện đại.

Xét trên bối cảnh Việt Nam trong giai đoạn 1990 – 2020, dân số Việt Nam có sự tăng trưởng ổn định về số lượng, nhưng khi xét trên tỷ lệ so sánh giữa các năm, số liệu lại phản ánh sự sụt giảm tỷ lệ tăng trưởng kể từ đầu thế kỷ XXI đến nay. Có nhiều nguyên nhân giải thích cho sự suy giảm tỷ lệ tăng trưởng giữa các năm kể từ năm 2000 đến nay. Trong đó, nguyên nhân cơ bản chính là mối quan hệ nghịch của dân số và thu nhập bình quân, điều này đã được phản ảnh thông qua nhiều công trình nghiên cứu thông qua quan sát sự vận động của nền kinh tế tại các nước phát triển trên thế giới [5], [6].

Hình 1: Tốc độ tăng trưởng dân số Việt Nam 1990 – 2020

Trong hơn 20 năm qua, kinh tế Việt Nam có sự tăng trưởng ấn tượng, phản ảnh qua chỉ số tăng trưởng GDP hàng năm đều đạt trên 6% và là một trong những nền kinh tế có tốc độ tăng trưởng ấn tượng trên thế giới. Sự tăng trưởng kinh tế đã giúp cho thu nhập bình quân đầu người Việt Nam tăng lên, ngược lại dân số tăng trưởng cung cấp một lực lượng lao động dồi dào giúp kinh tế tăng trưởng.

Mặc dù thu nhập bình quân đầu người Việt Nam so với thế giới còn thấp, nhưng về cơ bản đã có những ảnh hưởng nhất định tới tốc độ tăng trưởng dân số, cùng với chính sách kế hoạch hóa và gia đình trước đó của Chính phủ. Do vậy, nhìn trên Hình 2 dễ dàng nhận thấy, kể từ năm 1990, tốc độ tăng dân số bắt đầu giảm xuống cũng là thời điểm thu nhập bình quân đầu người tính theo GNI tăng lên. Mặc dù năm 2004, tỷ lệ tăng dân số có tăng trở lại, nhưng chỉ trong một khoảng thời gian ngắn với tỷ lệ tăng bình quân 1%/năm.

Hình 2: Tăng trưởng dân số và thu nhập bình quân đầu người Việt Nam

Xem thêm : 12 cách hiệu quả để vượt qua khủng hoảng tâm lý

Trong giai đoạn 1990 – 2020, cơ cấu dân số Việt Nam cũng có sự biến động mạnh, khi xem xét cơ cấu theo giới tính thấy tỷ lệ nam giới tăng nhanh hơn nữ giới. Yếu tố tác động lớn đến tỷ lệ này là do quan niệm xã hội của người phương Đông. Tỷ lệ nam giới tăng nhanh hơn nữ giới vừa tạo ra thuận lợi, vừa tạo ra bất lợi cho phát triển kinh tế. Về cơ bản, trên cơ sở quan niệm truyền thống của người Việt Nam, hầu như nữ giới ít chọn, thậm chí không chọn các lĩnh vực lao động trong lĩnh vực nguy hiểm và lĩnh vực công nghiệp phức tạp đòi hỏi sức lực cơ bắp lớn. Còn lao động nam giới tham gia nhiều lĩnh vực công nghiệp phức tạp, nguy hiểm, qua đó giúp tăng trưởng kinh tế trong bối cảnh phục hồi và phát triển kinh tế. Xét về lâu dài, sự phát triển của kinh tế tạo ra nhiều công việc phù hợp với nữ giới, đồng thời nữ giới đảm bảo tỷ lệ sinh sản lao động, vì vậy nếu tỷ lệ nữ tiếp tục giảm xuống sẽ tạo nên nguy cơ tiềm ẩn suy giảm dân số, thiếu lao động trong tương lai.

Hình 3: Cơ cấu dân số Việt Nam phân theo giới tính

Khoảng cách giới tính trong cơ cấu dân số Việt Nam có từ lâu, tuy nhiên khoảng cách này bị nới rộng mạnh từ năm 2004 do các yếu tố KHKT tác động. Mặc dù khoảng cách có thu hẹp trong những năm gần đây, nhưng nếu không có những tác động cụ thể, khoảng cách này sẽ lại bị nới rộng ra, nguy cơ ảnh hưởng đến dân số sẽ diễn ra trong vòng 20 năm nữa. (Hình 3)

Bên cạnh xem xét cơ cấu dân số theo giới tính, có thể xem xét cơ cấu dân số theo tuổi tác. Kể từ năm 2021, theo quy định luật pháp, tuổi nghỉ hưu của nữ giới mỗi năm tăng 6 tháng, nam giới tăng 3 tháng, tiến tới tuổi nghỉ hưu của nữ giới là 60, tuổi nghỉ hưu của nam giới là 64. Theo đó, hoạt động thống kê dân số trong độ tuổi lao động được tính từ 15 đến 64 tuổi. Trong Hình 4 phản ánh tỷ lệ dân số trong độ tuổi lao động chiếm tỷ lệ lớn nhất, nhưng nhìn đường phản ánh tỷ lệ tăng trưởng của các nhóm tuổi qua các năm lại cho thấy cơ cấu dân số trên 65 tuổi có tốc độ tăng nhanh, trong khi đó cơ cấu dân số dưới 14 tuổi và từ 15 đến 64 tuổi lại có xu hướng giảm xuống. Phản ánh này cho thấy Việt Nam bắt đầu đối diện với sự già hóa dân số kể từ năm 2014, lao động có nguy cơ thiếu hụt.

Hình 4: Cơ cấu dân số Việt Nam phân theo độ tuổi

Sự thay đổi của dân số và cơ cấu dân số theo 2 tiêu chí giới tính và tuổi tác trong giai đoạn 1990 – 2020 tại Việt Nam rất lớn. Cùng với sự thay đổi đó, kinh tế Việt Nam trong giai đoạn này cũng phát triển nhanh chóng, từ một quốc gia nghèo, lạc hậu trở thành một quốc gia có tốc độ tăng trưởng kinh tế nhanh.

Hình 5: Sự phát triển của kinh tế Việt Nam thông qua các chỉ tiêu cơ bản

Sự tăng trưởng kinh tế Việt Nam giai đoạn 1990 – 2020 thông qua Hình 5 cho thấy, nếu như GDP Việt Nam năm 1990 chỉ đạt hơn 6 tỷ USD, thì đến năm 2020 đã đạt hơn 271 tỷ USD, tăng gấp 41 lần; thu nhập bình quân đầu người tính theo GNI từ 917 USD/người/năm 1990 đến năm 2020 đã đạt hơn 8646 USD/người tăng gấp 9,4 lần. Sự phát triển kinh tế của Việt Nam khi so sánh với cơ cấu dân số theo độ tuổi cho thấy, sự phát triển kinh tế chịu nhiều ảnh hưởng bởi lực lượng lao động từ 15 đến 64 tuổi, đồng thời cũng tác động ngược lại làm lực lượng này có sự suy giảm nhẹ về tốc độ tăng trưởng.

Hình 6: Mối quan hệ giữa GDP và cơ cấu dân số theo tuổi

Lực lượng dân số dưới 14 tuổi trong giai đoạn này có sự suy giảm kể từ năm 1996, điều này biểu thị sự ảnh hưởng của chính sách kế hoạch hóa và gia đình, nhưng đồng thời cũng biểu thị sự ảnh hưởng của nhóm lao động bị chi phối nhiều hơn bởi công việc và cuộc sống làm thay đổi tư duy. Phát triển kinh tế cũng tác động đến lực lượng dân số trên 65 tuổi thông qua những tác động tích cực đến đời sống, giúp cuộc sống khá giả hơn, điều kiện chăm sóc sức khỏe tốt hơn, tuổi thọ cao hơn, vì vậy trong giai đoạn 1990 – 2020, nhóm cơ cấu dân số này không ngừng tăng.

Về cơ bản, số lượng dân số ngoài độ tuổi lao động càng lớn, gánh nặng đối với nền kinh tế càng cao, tuy nhiên tại Việt Nam với những đặc trưng của môi trường xã hội phương Đông, sự ảnh hưởng này thấp hơn các quốc gia phương Tây, tuy vậy cũng có những ảnh hưởng nhất định tới phát triển kinh tế.

Quan sát diễn biến trong Hình 6 cho thấy tiến trình tăng trưởng của GDP vẫn tiếp tục tăng, nhưng tiến trình tăng trưởng lao động giảm xuống do nguồn cung là nhóm dân số dân số dưới 14 tuổi giảm và nhóm dân số trên 65 tuổi tăng lên. Vấn đề này rõ ràng bị ràng buộc bởi thu nhập bình quân đầu người. Bài học từ các nền kinh tế phát triển, cho thấy khi thu nhập bình quân đầu người đạt ngưỡng nhất định, có thể đảm bảo cuộc sống tốt, dân số sẽ giảm xuống. Đặc biệt trong đó nhóm dân số dưới 14 tuổi giảm ảnh hưởng đến nhóm dân số trong độ tuổi lao động, đồng thời nhóm dân số trên 65 tuổi sẽ tăng, tạo gánh nặng cho sự phát triển xã hội.

Chính sách của các quốc gia phát triển trong trường hợp này là thay đổi cơ cấu kinh tế, phát triển kinh tế tri thức đi cùng với thuê lao động nước ngoài và dịch chuyển một bộ phận cơ cấu sản xuất ra thế giới, tới những quốc gia lao động dồi dào, giá rẻ. Mặc dù Việt Nam hiện chưa tới giai đoạn như các nước phát triển, tuy nhiên khi xem xét cơ cấu dân số theo độ tuổi với thu nhập bình quân đầu người, mối quan hệ tỷ lệ nghịch của dân số trong độ tuổi lao động, dân số dưới 14 tuổi với thu nhập bình quân đầu người bắt đầu xuất hiện.

Hình 7: Mối quan hệ giữa thu nhập bình quân và cơ cấu dân số theo tuổi

Đặc biệt tốc độ tăng trưởng của cơ cấu dân số trên 65 tuổi tăng nhanh hơn thu nhập bình quân phản ảnh dân số Việt Nam già hóa nhanh chóng. Từ những hiện tượng trên của cơ cấu dân số và phát triển kinh tế, thấy rằng, trong giai đoạn 1990 – 2020, kinh tế Việt Nam thông qua lực lượng lao động phát triển nhanh chóng giúp cho thu nhập bình quân đầu người tăng, ảnh hưởng lớn đến đời sống xã hội và các quan điểm sống của người Việt Nam, làm quy mô dân số mặc dù vẫn tăng nhưng lực lượng lao động và nguồn lao động không tăng nhiều, chỉ có dân số trên 65 tuổi tăng nhanh.

Xem thêm : Hình ảnh viêm gai lưỡi: Nhận biết sớm, điều trị sớm

3. Giải quyết vấn đề

Trên cơ sở những phân tích thống kê, nhóm nghiên cứu thực hiện đưa dữ liệu vào mô hình VAR để xác định mối quan hệ nhân quả Granger với các biến bao gồm: GDP, dân số dưới 14 tuổi (U14), dân số từ 15 – 64 (Tld), dân số trên 65 (B65) và thu nhập bình quân (Tbq) bằng công cụ Eview 10 và nhận được kết quả như sau:

• Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu

Bảng 1. Kiểm định tính dừng

• Kết quả chạy mô hình VAR
• Estimation Proc:===============================LS 1 2 D(GDP,2) D(B65,2) D(TLD,2) D(U14) D(TBQ)VAR Model:===============================D(GDP,2) = C(1,1)*D(GDP(-1),2) + C(1,2)*D(GDP(-2),2) + C(1,3)*D(B65(-1),2) + C(1,4)*D(B65(-2),2) + C(1,5)*D(TLD(-1),2) + C(1,6)*D(TLD(-2),2) + C(1,7)*D(U14(-1)) + C(1,8)*D(U14(-2)) + C(1,9)*D(TBQ(-1)) + C(1,10)*D(TBQ(-2)) + C(1,11)D(B65,2) = C(2,1)*D(GDP(-1),2) + C(2,2)*D(GDP(-2),2) + C(2,3)*D(B65(-1),2) + C(2,4)*D(B65(-2),2) + C(2,5)*D(TLD(-1),2) + C(2,6)*D(TLD(-2),2) + C(2,7)*D(U14(-1)) + C(2,8)*D(U14(-2)) + C(2,9)*D(TBQ(-1)) + C(2,10)*D(TBQ(-2)) + C(2,11)D(TLD,2) = C(3,1)*D(GDP(-1),2) + C(3,2)*D(GDP(-2),2) + C(3,3)*D(B65(-1),2) + C(3,4)*D(B65(-2),2) + C(3,5)*D(TLD(-1),2) + C(3,6)*D(TLD(-2),2) + C(3,7)*D(U14(-1)) + C(3,8)*D(U14(-2)) + C(3,9)*D(TBQ(-1)) + C(3,10)*D(TBQ(-2)) + C(3,11)D(U14) = C(4,1)*D(GDP(-1),2) + C(4,2)*D(GDP(-2),2) + C(4,3)*D(B65(-1),2) + C(4,4)*D(B65(-2),2) + C(4,5)*D(TLD(-1),2) + C(4,6)*D(TLD(-2),2) + C(4,7)*D(U14(-1)) + C(4,8)*D(U14(-2)) + C(4,9)*D(TBQ(-1)) + C(4,10)*D(TBQ(-2)) + C(4,11)D(TBQ) = C(5,1)*D(GDP(-1),2) + C(5,2)*D(GDP(-2),2) + C(5,3)*D(B65(-1),2) + C(5,4)*D(B65(-2),2) + C(5,5)*D(TLD(-1),2) + C(5,6)*D(TLD(-2),2) + C(5,7)*D(U14(-1)) + C(5,8)*D(U14(-2)) + C(5,9)*D(TBQ(-1)) + C(5,10)*D(TBQ(-2)) + C(5,11)VAR Model – Substituted Coefficients:===============================D(GDP,2) = – 0.540987732422*D(GDP(-1),2) – 0.61386410799*D(GDP(-2),2) + 29496.3827685*D(B65(-1),2) + 9309.84355121*D(B65(-2),2) + 44549.7916939*D(TLD(-1),2) + 22909.4388635*D(TLD(-2),2) – 254.578725108*D(U14(-1)) – 2606.87496575*D(U14(-2)) + 41223341.192*D(TBQ(-1)) – 32515719.2703*D(TBQ(-2)) – 574384616.142D(B65,2) = – 8.06869218981e-06*D(GDP(-1),2) + 2.53134853672e-06*D(GDP(-2),2) – 2.80250992937*D(B65(-1),2) – 0.755030619728*D(B65(-2),2) – 3.05668006565*D(TLD(-1),2) – 0.912799568911*D(TLD(-2),2) – 2.09314059244*D(U14(-1)) + 1.86761771507*D(U14(-2)) – 2108.68579202*D(TBQ(-1)) + 3556.36306696*D(TBQ(-2)) – 365433.873181D(TLD,2) = 9.58299375257e-06*D(GDP(-1),2) – 2.40976951715e-06*D(GDP(-2),2) + 2.54500359499*D(B65(-1),2) + 0.42337788008*D(B65(-2),2) + 2.74185695955*D(TLD(-1),2) + 0.544272191719*D(TLD(-2),2) + 2.09037412287*D(U14(-1)) – 1.89441210077*D(U14(-2)) + 2023.52554555*D(TBQ(-1)) – 3438.44262838*D(TBQ(-2)) + 325406.205863D(U14) = – 2.11091451773e-06*D(GDP(-1),2) – 5.36494188822e-07*D(GDP(-2),2) + 1.03407992411*D(B65(-1),2) + 0.267416288574*D(B65(-2),2) + 1.08210753814*D(TLD(-1),2) + 0.294477025488*D(TLD(-2),2) + 1.79586964756*D(U14(-1)) – 0.860752432189*D(U14(-2)) + 86.8286092108*D(TBQ(-1)) – 67.8107759942*D(TBQ(-2)) + 16210.6155316D(TBQ) = – 6.50079516632e-09*D(GDP(-1),2) – 1.12349728991e-08*D(GDP(-2),2) + 0.000550762232522*D(B65(-1),2) – 0.000289628589477*D(B65(-2),2) + 0.000682937963009*D(TLD(-1),2) – 0.000231017315113*D(TLD(-2),2) + 0.00122172128684*D(U14(-1)) – 0.00111750251835*D(U14(-2)) + 0.514061099316*D(TBQ(-1)) + 0.209973592578*D(TBQ(-2)) + 112.56810157Ước lượng và phân tích kết quả

* Kiểm định tính ổn định của mô hình VAR

Kết quả cho thấy, tất cả các biến đều nằm trong phạm vi cho phép, có nghĩa mô hình có tính ổn định và có thể sử dụng được.

* Kiểm định nhân quả Granger

Bảng 2. Kiểm định nhân quả Granger

Dưới góc độ kết quả của kiểm định nhân quả Granger, chúng tôi nhận thấy dân số trong các độ tuổi khác nhau có tác động lẫn nhau, về mặt xã hội học, đây là điều đương nhiên.

Thu nhập bình quân có tác động đến dân số từ 15 – 64 tuổi và dân số trên 65 tuổi, nhưng không tác động đến dân số dưới 14 tuổi. Ngược lại, dân số dưới 14 tuổi ít ảnh hưởng tới thu nhập bình quân. Đồng thời, thu nhập bình quân có tác động qua lại với GDP.

4. Kết luận

Như vậy, trên cơ sở những phân tích thống kê kết hợp với kết quả nhận được từ kiểm định nhân quả Granger đối với mô hình VAR đã xác lập sự ảnh hưởng phụ thuộc lẫn nhau của các yếu tố. Phát triển kinh tế phụ thuộc nhiều vào thu nhập bình quân đầu người và thu nhập bình quân đầu người tác động tích cực tới cơ cấu dân số. Vì vậy, để đảm bảo kinh tế phát triển ổn định trong tương lai, việc xác định nâng cao thu nhập bình quân đầu người là việc quan trọng, nhờ đó sẽ ổn định được cơ cấu dân số, chống lại các tác động tiêu cực của cơ cấu dân số. Tuy nhiên, biện pháp này không thể kéo dài, mà cần có các giải pháp chiến lược thúc đẩy nâng cao hiệu suất làm việc thông qua ứng dụng KHKT.

Phương pháp nghiên cứu áp dụng trong bài báo phản ánh được và phản ánh đúng ảnh hưởng của cơ cấu dân số tới phát triển kinh tế với số liệu được tập hợp từ Ngân hàng Thế giới và được nhóm nghiên cứu xử lý đảm bảo tính khoa học.

Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Hàng hải Việt Nam trong đề tài mã số: DT21-22.82.

TÀI LIÊU THAM KHẢO:

1. Hồ Đình Bảo, Lê Thanh Hà và Lê Quốc Hội (2020). Vai trò của đầu tư trực tiếp nước ngoài đối với tăng trưởng kinh tế của Việt Nam. Tạp chí Kinh tế Phát triển, 279, 1-11.
2. Lê Tài Thu (2021). Sử dụng mô hình VAR phân tích ảnh hưởng của nguồn vốn FDI đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Tạp chí Công Thương, Số 8, tháng 4 năm 2021, 98 – 103.
3. Thomas Piketty. (2014). Capital in the Twenty-First Century. USA: The Belknap Press of Harvard University Press.
4. Thomas Malthus. (1798). Population Growth and Food Production. Malthusian Theory.
5. Ronald Lee, Andrew Mason, and Tim Miller. (2001). Saving, Wealth, and the Demographic Transition in East Asia. Population Change and Economic Development in East Asia: Challenges Met, Opportunities Seized, Andrew Mason, ed. Stanford: Stanford University Press, 155-184.
6. Nancy Birdsall, Allen C. Kelley and Steven W. Sinding. (2001). Population Matters: Demographic Change, Economic Growth, and Poverty in the Developing World. UK: Oxford Press.
7. Tổng cục Thống kê Việt Nam (2021), Số liệu thông kế đã công bố của Tổng cục Thống kê Việt Nam tháng 12/2021.
8. Ngân hàng Thế giới (2021), Số liệu thống kê đã công bố của Ngân hàng Thế giới tháng 12/2021.

Nguồn: https://luatduonggia.edu.vn
Danh mục: Tổng hợp