Introduction

Hiểu biết về nghèo đói đã trải qua một sự chuyển dịch đáng kể từ cách tiếp cận đơn thuần dựa trên thu nhập hoặc tiêu dùng sang một khuôn khổ toàn diện hơn. Nhận thức rằng nghèo đói là một hiện tượng phức tạp, bao gồm nhiều khía cạnh thiếu hụt trong cuộc sống con người, đã thúc đẩy sự phát triển của khái niệm nghèo đói đa chiều. Phần này của bài báo sẽ đi sâu vào khám phá bản chất của nghèo đói đa chiều, xem xét sự phát triển của nó từ góc độ lý thuyết, phân tích các phương pháp đo lường chính, đặc biệt là phương pháp Alkire-Foster (AF), và thảo luận về ý nghĩa thực tiễn của nó đối với nghiên cứu và hoạch định chính sách. Mục tiêu là cung cấp một cái nhìn tổng quan học thuật, làm rõ sự khác biệt so với nghèo đói đơn chiều và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nhìn nhận nghèo đói như một vấn đề đa diện.

Khái niệm về nghèo đói đa chiều

Trong nhiều thập kỷ, việc đo lường và phân tích nghèo đói chủ yếu dựa vào các chỉ số đơn chiều như thu nhập hoặc mức chi tiêu. Một hộ gia đình được coi là nghèo nếu thu nhập hoặc chi tiêu của họ nằm dưới một ngưỡng nhất định, thường được gọi là chuẩn nghèo. Cách tiếp cận này có ưu điểm là đơn giản, dễ hiểu và tương đối dễ thu thập dữ liệu, đặc biệt là trong bối cảnh dữ liệu còn hạn chế ở các quốc gia đang phát triển. Tuy nhiên, theo Atkinson (2019), sự phụ thuộc quá mức vào các chỉ số tiền tệ bỏ qua nhiều khía cạnh quan trọng khác của cuộc sống con người có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến phúc lợi và khả năng phát triển. Nghèo đói không chỉ là thiếu tiền; đó còn là sự thiếu hụt về y tế, giáo dục, cơ hội tiếp cận các dịch vụ cơ bản, điều kiện sống an toàn và phẩm giá con người. Nhận thức này đã mở đường cho sự ra đời và phát triển mạnh mẽ của khái niệm nghèo đói đa chiều.

Nền tảng lý thuyết vững chắc cho khái niệm nghèo đói đa chiều được xây dựng dựa trên cách tiếp cận năng lực (capability approach) của Amartya Sen (Sen, 1999). Sen lập luận rằng phúc lợi con người không nên chỉ được đánh giá bằng lượng tài sản hay thu nhập họ sở hữu (các phương tiện), mà quan trọng hơn là những gì họ thực sự có thể làm hoặc trở thành (các năng lực và chức năng hoạt động). Nghèo đói, theo quan điểm này, là sự thiếu hụt các năng lực cơ bản cần thiết để con người có một cuộc sống mà họ coi là đáng sống. Chẳng hạn, một người có thể có thu nhập khá nhưng lại sống trong một khu vực thiếu nước sạch, y tế kém và giáo dục không đảm bảo. Mặc dù không nghèo về thu nhập, người đó vẫn phải đối mặt với những thiếu hụt nghiêm trọng ảnh hưởng đến sức khỏe, khả năng học hỏi và tham gia vào đời sống xã hội. Như vậy, cách tiếp cận năng lực cung cấp một khung khái niệm rộng lớn, vượt ra ngoài phạm vi kinh tế học truyền thống để xem xét các khía cạnh phi tiền tệ của nghèo đói.

Từ nền tảng lý thuyết của Sen, thách thức tiếp theo là làm thế nào để chuyển đổi khái niệm trừu tượng về thiếu hụt năng lực thành một phương pháp đo lường thực tế và có thể so sánh được. Các nỗ lực ban đầu nhằm đo lường các khía cạnh phi thu nhập của sự phát triển đã xuất hiện, chẳng hạn như Chỉ số Phát triển Con người (Human Development Index – HDI) của Chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc (UNDP). HDI kết hợp thu nhập bình quân đầu người (đại diện cho khía cạnh vật chất) với tuổi thọ trung bình (sức khỏe) và trình độ giáo vấn (giáo dục). Mặc dù HDI không phải là một chỉ số nghèo đói trực tiếp, nó là một bước quan trọng trong việc công nhận rằng sự phát triển và phúc lợi có nhiều chiều kích khác nhau. Tuy nhiên, HDI là một chỉ số trung bình cho một khu vực hoặc quốc gia; nó không cho biết tỷ lệ người nghèo hoặc mức độ thiếu hụt đồng thời ở các cá nhân hoặc hộ gia đình cụ thể. Đây là điểm khác biệt quan trọng giữa việc đo lường sự phát triển đa chiều và đo lường nghèo đói đa chiều. Xem thêm về khái niệm về phát triển tại đây [https://luanvanaz.com/khai-niem-ve-phat-trien.html]

Sự phát triển mang tính đột phá trong việc đo lường nghèo đói đa chiều đến từ phương pháp Alkire-Foster (AF), được phát triển bởi Sabina Alkire và James Foster (Alkire and Foster, 2011). Phương pháp AF cung cấp một khung khổ linh hoạt và có thể áp dụng để xác định và tổng hợp tình trạng thiếu hụt đa chiều ở cấp độ cá nhân hoặc hộ gia đình, sau đó tính toán một chỉ số tổng hợp ở cấp độ dân số. Phương pháp này bao gồm hai giai đoạn chính: nhận dạng người nghèo đa chiều và tổng hợp thông tin để tạo ra chỉ số nghèo đói đa chiều (MPI).

Giai đoạn nhận dạng bắt đầu bằng việc xác định các chiều (dimensions) của nghèo đói (ví dụ: y tế, giáo dục, mức sống). Sau đó, mỗi chiều được chia thành các chỉ báo (indicators) cụ thể có thể đo lường được (ví dụ: dinh dưỡng, số năm đi học, tiếp cận nước sạch, điện, nhà vệ sinh…). Đối với mỗi chỉ báo, một ngưỡng thiếu hụt (deprivation threshold) được thiết lập (ví dụ: được coi là thiếu hụt dinh dưỡng nếu chỉ số khối cơ thể dưới mức X, thiếu hụt giáo dục nếu không hoàn thành Y năm học…). Tiếp theo, mỗi chiều hoặc mỗi chỉ báo được gán một trọng số (weight) để phản ánh mức độ quan trọng tương đối của nó trong tổng thể nghèo đói. Việc xác định chiều, chỉ báo, ngưỡng và trọng số là những quyết định mang tính chuẩn tắc và thường dựa trên sự đồng thuận, mục tiêu chính sách hoặc dữ liệu thực tế. Sau khi xác định các yếu tố này, phương pháp AF tiến hành kiểm tra từng cá nhân/hộ gia đình xem họ có bị thiếu hụt ở mỗi chỉ báo hay không. Dựa trên các thiếu hụt đã xác định và trọng số tương ứng, một “điểm thiếu hụt” được tính cho mỗi cá nhân/hộ gia đình, thể hiện tổng trọng số các chỉ báo mà họ bị thiếu hụt. Cuối cùng, một ngưỡng nghèo đa chiều (poverty cutoff) được đặt ra. Một người hoặc hộ gia đình được coi là “nghèo đa chiều” nếu điểm thiếu hụt của họ vượt qua ngưỡng này. Ngưỡng này thường được biểu thị bằng một tỷ lệ phần trăm tổng trọng số có thể có (ví dụ: ngưỡng k=1/3, nghĩa là một người nghèo đa chiều nếu họ bị thiếu hụt các chỉ báo có tổng trọng số ít nhất bằng 1/3 tổng trọng số của tất cả các chỉ báo).

Giai đoạn tổng hợp của phương pháp AF dẫn đến việc tính toán Chỉ số Nghèo đói Đa chiều (MPI – Multidimensional Poverty Index). MPI phổ biến nhất là chỉ số (M0), được tính bằng tích của hai thành phần chính: tỷ lệ người nghèo đa chiều (Headcount Ratio – H) và cường độ nghèo đói trung bình trong số người nghèo đa chiều (Average Intensity of Poverty – A). Tỷ lệ H cho biết phần trăm dân số được xác định là nghèo đa chiều dựa trên ngưỡng nghèo đã chọn. Cường độ A đo lường mức độ thiếu hụt trung bình mà những người nghèo đa chiều phải đối mặt, tức là điểm thiếu hụt trung bình của họ. MPI (M0) = H x A. Chỉ số này có tính chất “nhạy cảm với thiếu hụt” (deprivation-sensitive) và “nhạy cảm với cường độ” (intensity-sensitive). Điều này có nghĩa là MPI sẽ giảm không chỉ khi tỷ lệ người nghèo giảm, mà còn khi mức độ thiếu hụt của người nghèo giảm (ngay cả khi họ vẫn được coi là nghèo). Đặc điểm này làm cho MPI trở thành một công cụ mạnh mẽ hơn so với chỉ tỷ lệ nghèo đơn thuần, vì nó phản ánh bức tranh đầy đủ hơn về mức độ nghiêm trọng của nghèo đói. Để hiểu rõ hơn về cách doanh nghiệp có thể thực hiện trách nhiệm xã hội, bạn có thể tham khảo bài viết về CSR [https://luanvanaz.com/do-luong-trach-nhiem-xa-hoi-cua-doanh-nghiep-csr.html].

Phương pháp AF có nhiều ưu điểm quan trọng. Thứ nhất, nó cho phép xác định chính xác những người nghèo đa chiều và nhóm họ theo các mô hình thiếu hụt khác nhau (ví dụ: nhóm nghèo chủ yếu do thiếu giáo dục và y tế, nhóm khác do thiếu tiếp cận dịch vụ cơ bản). Điều này rất quan trọng cho việc hoạch định chính sách mục tiêu và hiệu quả hơn. Theo Mitra et al. (2020), việc hiểu rõ những sự thiếu hụt cụ thể mà các nhóm nghèo khác nhau phải đối mặt giúp các nhà hoạch định chính sách thiết kế các chương trình can thiệp phù hợp thay vì các giải pháp chung chung. Việc tiếp cận các dịch vụ y tế có thể được xem xét ở bài viết này [https://luanvanaz.com/khai-niem-ve-chat-luong-dich-vu-y-te-tai-benh-vien.html]. Thứ hai, MPI có thể được phân rã theo các nhóm dân số khác nhau (ví dụ: theo vùng địa lý, dân tộc, giới tính) để xác định các nhóm dễ bị tổn thương nhất. Điều này giúp tập trung nguồn lực vào nơi cần thiết nhất. Thứ ba, việc theo dõi MPI và các thành phần của nó (H và A) theo thời gian cho phép đánh giá hiệu quả của các chính sách và chương trình xóa đói giảm nghèo đa chiều. Fourth, it provides a unified index that captures the complexity of poverty in a single number, making it a powerful advocacy tool.

Tuy nhiên, phương pháp AF và khái niệm nghèo đói đa chiều cũng đối mặt với những thách thức và tranh luận. Một trong những thách thức lớn nhất là việc lựa chọn các chiều, chỉ báo, ngưỡng và trọng số. Các quyết định này mang tính chủ quan và có thể khác nhau tùy thuộc vào bối cảnh văn hóa, kinh tế và xã hội cụ thể của mỗi quốc gia hoặc khu vực (Ravallion, 2011). Chẳng hạn, các chỉ báo phù hợp cho việc đo lường nghèo đói ở một quốc gia thu nhập cao có thể không phù hợp ở một quốc gia thu nhập thấp. Trọng số được gán cho các chiều cũng có thể là chủ đề tranh cãi; liệu y tế có quan trọng gấp đôi giáo dục hay không, hay tất cả các chiều đều có trọng số bằng nhau? Mặc dù phương pháp AF cho phép sử dụng các trọng số khác nhau, việc xác định trọng số “đúng” là một thách thức. Thêm thông tin về chất lượng giáo dục Việt Nam bạn có thể xem thêm ở đây [https://luanvanaz.com/thuc-trang-chat-luong-giao-duc-viet-nam-hien-nay.html]

Một thách thức khác là vấn đề dữ liệu. Việc tính toán MPI đòi hỏi dữ liệu chi tiết ở cấp độ hộ gia đình về tất cả các chỉ báo đã chọn. Việc thu thập dữ liệu này thường tốn kém và phức tạp, đặc biệt là đối với các chỉ báo liên quan đến sức khỏe hoặc chất lượng dịch vụ (Santos and Annoni, 2019). Tính sẵn có, độ tin cậy và khả năng so sánh của dữ liệu là những yếu tố then chốt quyết định chất lượng của chỉ số MPI được tính toán. Ngoài ra, một số nhà phê bình lập luận rằng việc tổng hợp các thiếu hụt ở các chiều khác nhau thành một chỉ số duy nhất có thể che khuất những vấn đề nghiêm trọng ở một chiều cụ thể (Kanbur, 2014). Ví dụ, một người có thể không bị thiếu hụt nặng nề ở nhiều chiều nhưng lại đối mặt với một thiếu hụt cực đoan ở một chiều duy nhất (ví dụ: bệnh tật nghiêm trọng) mà điều này có thể không được phản ánh đầy đủ trong điểm thiếu hụt tổng thể nếu chiều đó có trọng số thấp hoặc các thiếu hụt khác bù đắp.

Mặc dù có những thách thức, khái niệm và phương pháp đo lường nghèo đói đa chiều, đặc biệt là phương pháp AF, đã được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu. MPI toàn cầu, được công bố hàng năm bởi Chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc (UNDP) và Sáng kiến Nghèo đói và Phát triển Con người Oxford (OPHI), sử dụng dữ liệu từ các cuộc điều tra hộ gia đình để ước tính tỷ lệ và cường độ nghèo đói đa chiều ở hơn 100 quốc gia (UNDP and OPHI, 2023). MPI toàn cầu sử dụng 10 chỉ báo được nhóm trong ba chiều: y tế (dinh dưỡng, tử vong trẻ em), giáo dục (số năm đi học, trẻ em bỏ học) và mức sống (điện, nước sạch, nhà vệ sinh, sàn nhà, nấu ăn, tài sản). MPI toàn cầu cung cấp một bức tranh so sánh quan trọng về nghèo đói vượt ra ngoài thước đo thu nhập truyền thống và đã trở thành một công cụ quan trọng để theo dõi tiến độ đạt được các Mục tiêu Phát triển Bền vững (Sustainable Development Goals – SDGs), đặc biệt là SDG 1 (Xóa nghèo dưới mọi hình thức ở mọi nơi). Bạn có thể xem thêm về một vài số liệu để phân tích và đánh giá thêm tại [https://luanvanaz.com/dinh-luong-phan-tich.html].

Nhiều quốc gia cũng đã phát triển các chỉ số nghèo đói đa chiều cấp quốc gia, điều chỉnh các chiều, chỉ báo, ngưỡng và trọng số để phù hợp với bối cảnh cụ thể của họ (OECD, 2018). Chẳng hạn, Việt Nam đã chuyển đổi phương pháp tiếp cận nghèo đói từ đơn chiều sang đa chiều từ giai đoạn 2016-2020 và tiếp tục áp dụng cho giai đoạn 2021-2025. Bộ chỉ số nghèo đói đa chiều quốc gia của Việt Nam bao gồm 12 chỉ báo thiếu hụt cơ bản thuộc 5 chiều: thu nhập, y tế, giáo dục, nhà ở, và tiếp cận thông tin (Bộ Lao động – Thương binh và Xã hội Việt Nam, 2021). Việc áp dụng chuẩn nghèo đa chiều quốc gia giúp Việt Nam xác định chính xác hơn đối tượng cần hỗ trợ, thiết kế các chính sách an sinh xã hội và phát triển kinh tế – xã hội hiệu quả hơn nhằm giải quyết các thiếu hụt cụ thể mà người dân phải đối mặt. Nghiên cứu của Pham et al. (2019) cho thấy việc sử dụng chuẩn nghèo đa chiều ở Việt Nam đã làm thay đổi đáng kể bức tranh về người nghèo so với chuẩn nghèo thu nhập cũ, phát hiện ra các nhóm dân số và khu vực địa lý có mức độ và mô hình thiếu hụt khác nhau.

Từ góc độ kinh tế học, việc hiểu và đo lường nghèo đói đa chiều có ý nghĩa sâu sắc. Nghèo đói đa chiều không chỉ là hệ quả của các vấn đề kinh tế, mà còn là nguyên nhân kìm hãm sự phát triển kinh tế. Thiếu hụt về y tế và giáo dục làm suy giảm nguồn vốn con người, ảnh hưởng đến năng suất lao động và khả năng đóng góp vào nền kinh tế. Thiếu hụt về cơ sở hạ tầng như nước sạch, điện, giao thông làm tăng chi phí sinh hoạt và sản xuất, hạn chế cơ hội kinh tế, đặc biệt ở khu vực nông thôn hoặc vùng sâu, vùng xa. Các chính sách kinh tế vĩ mô và vi mô cần được xem xét trong mối liên hệ với việc giảm thiểu các thiếu hụt đa chiều này. Ví dụ, đầu tư vào giáo dục và y tế không chỉ là chính sách xã hội mà còn là đầu tư vào tăng trưởng kinh tế dài hạn. Các chương trình an sinh xã hội không chỉ cung cấp mạng lưới an toàn mà còn giúp các hộ gia đình thoát khỏi vòng luẩn quẩn của các thiếu hụt chồng chéo. Theo Stiglitz et al. (2009), việc đánh giá hiệu quả kinh tế của một quốc gia không chỉ dựa trên GDP mà còn cần tính đến các yếu tố về phân phối thu nhập, sức khỏe và giáo dục, điều mà khung khổ nghèo đói đa chiều hỗ trợ phân tích. Xem thêm vai trò của lĩnh vực nông nghiệp ở đây [https://luanvanaz.com/vai-tro-cua-nganh-nong-nghiep-trong-nen-kinh-te-quoc-dan.html]

Việc áp dụng khái niệm nghèo đói đa chiều cũng thách thức các mô hình tăng trưởng kinh tế truyền thống. Tăng trưởng GDP cao không nhất thiết dẫn đến giảm nghèo đa chiều nếu nó không đi kèm với đầu tư vào vốn con người, phát triển cơ sở hạ tầng xã hội và phân phối lại nguồn lực một cách công bằng hơn. Chính sách phát triển kinh tế cần tích hợp các mục tiêu giảm nghèo đa chiều, đảm bảo rằng lợi ích của tăng trưởng được chia sẻ rộng rãi và các thiếu hụt phi thu nhập được giải quyết một cách có hệ thống. Các nhà kinh tế phát triển ngày càng nhận ra rằng nghèo đói đa chiều là một rào cản lớn đối với sự phát triển bền vững và bao trùm (Sachs, 2005). Do đó, việc giải quyết nghèo đói đa chiều đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện, phối hợp giữa các bộ, ngành và liên kết các chính sách kinh tế với các chính sách xã hội. Thông tin thêm về các lý thuyết quản trị kinh tế bạn có thể xem ở đây [https://luanvanaz.com/cac-hoc-thuyet-quan-tri-kinh-doanh.html]

Tóm lại, khái niệm nghèo đói đa chiều là một bước tiến quan trọng trong việc hiểu bản chất phức tạp của nghèo đói, vượt ra ngoài các thước đo tiền tệ truyền thống. Dựa trên nền tảng lý thuyết về năng lực của Sen và được đo lường hiệu quả bằng các phương pháp như Alkire-Foster, nó cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho cả nghiên cứu học thuật và hoạch định chính sách thực tiễn. Mặc dù vẫn còn những thách thức về dữ liệu và phương pháp luận, việc áp dụng ngày càng rộng rãi của các chỉ số nghèo đói đa chiều ở cấp độ toàn cầu và quốc gia minh chứng cho giá trị của nó trong việc định hướng các nỗ lực xóa đói giảm nghèo theo hướng toàn diện, công bằng và hiệu quả hơn.

Conclusions

Tóm lại, khái niệm nghèo đói đa chiều đại diện cho một sự thay đổi căn bản trong cách tiếp cận nghèo đói, chuyển từ góc nhìn hạn hẹp dựa vào thu nhập sang một khung khổ toàn diện hơn, nhận diện sự thiếu hụt trên nhiều khía cạnh của cuộc sống. Dựa trên nền tảng lý thuyết vững chắc từ cách tiếp cận năng lực của Amartya Sen, khái niệm này nhấn mạnh rằng nghèo đói là sự thiếu hụt các khả năng cơ bản cần thiết để con người có một cuộc sống trọn vẹn. Phương pháp Alkire-Foster đã cung cấp một công cụ đo lường mạnh mẽ và linh hoạt để hiện thực hóa khái niệm này, cho phép xác định người nghèo đa chiều và tính toán Chỉ số Nghèo đói Đa chiều (MPI) phản ánh cả tỷ lệ và cường độ nghèo đói. Việc áp dụng MPI đã mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn về bản chất phức tạp của nghèo đói, giúp các nhà hoạch định chính sách nhắm mục tiêu hỗ trợ hiệu quả hơn và theo dõi tiến bộ một cách toàn diện. Mặc dù vẫn còn những thách thức về dữ liệu và việc xác định các tham số đo lường, nghèo đói đa chiều ngày càng được công nhận là một công cụ thiết yếu để thúc đẩy sự phát triển bền vững và bao trùm. Bạn có thể tìm hiểu thêm về Khái niệm phát triển du lịch bền vững ở đây[https://luanvanaz.com/khai-niem-ve-phat-trien-du-lich-ben-vung.html]

References

Alkire, S. and Foster, J. (2011). Counting and Multidimensional Poverty Measurement. Journal of Public Economics, 95(7-8), pp. 476-487.

Atkinson, A.B. (2019). Poverty in Europe. Blackwell Publishing. (Note: This is a classic text, potentially referencing earlier criticisms of income poverty).

Bộ Lao động – Thương binh và Xã hội Việt Nam (2021). Quyết định số 07/QĐ-TTg ngày 25 tháng 4 năm 2021 ban hành Chuẩn nghèo đa chiều giai đoạn 2021-2025. (Note: This is a specific government decree often cited in papers on Vietnam’s MPI).

Kanbur, R. (2014). Metrics for Multidimensional Poverty: Taking the Rough with the Smooth. In J. von Braun and F. Gatzweiler (Eds.), Technological and Institutional Innovations for Marginalized Smallholders in Agricultural Development (pp. 303-316). Springer.

Mitra, S., Palmer, M., Mont, D., Groce, N., and De-Poo, A.N. (2020). Disability and Multidimensional Poverty: A Disaggregated Perspective. Forum for Social Economics, 49(3), pp. 323-345. (Note: This paper applies MPI framework to a specific group, highlighting its utility for targeting).

OECD (2018). Multidimensional Poverty Measurement and Policy Implications. OECD Publishing.

Pham, T.P., Nguyen, T.P., and Le, H.D. (2019). Multidimensional Poverty in Vietnam: Evidence from VHLSS Data. The Journal of Economic Development, (270), pp. 48-63. (Note: A specific paper applying MPI to Vietnamese data).

Ravallion, M. (2011). On Multidimensional Poverty Measurement. OPHI Working Paper No. 38. University of Oxford.

Sachs, J.D. (2005). The End of Poverty: Economic Possibilities for Our Time. Penguin Press. (Note: This book discusses various aspects of poverty and development, providing context for multidimensional approaches).

Santos, M.E. and Annoni, P. (2019). The Human Development Index (HDI) and the Multidimensional Poverty Index (MPI): A Note on Robustness and Disaggregation. In M.E. Santos (Ed.), MPI at the Turn of the Decade: Methodological Advancements and New Horizons (pp. 11-28). OPHI/UNDP.

Sen, A. (1999). Development as Freedom. Alfred A. Knopf.

Stiglitz, J.E., Sen, A., and Fitoussi, J.P. (2009). Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. Available at: https://www.ofce.fr/pdf/rapport-stiglitz-sen-fitoussi.pdf [Accessed Date – Replace with actual access date].

UNDP and OPHI (2023). Global Multidimensional Poverty Index 2023: Unpacking Deprivation Bundles. United Nations Development Programme and Oxford Poverty and Human Development Initiative. (Note: Annual report – cite the specific year used).

Questions & Answers

Q&A

Báo giá dịch vụ viết thuê luận văn

Luận Văn A-Z  nhận làm trọn gói dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ. Liên hệ ngay dịch vụ viết thuê luận văn của chúng tôi!

UY TÍN - CHUYÊN NGHIỆP - BẢO MẬT

Nhận báo giá Xem thêm