Tiểu-luận Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình của các nước trên thế giới năm 2018 môn Kinh tế lượng | Đại học kinh tế Quốc dân

lOMoAR cPSD| 58569740
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
VIỆN KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ --------***--------
BÀI GIỮA KỲ MÔN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI:
PHÂN TÍCH MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TUỔI
THỌ TRUNG BÌNH CỦA CÁC NƯỚC
TRÊN THẾ GIỚI NĂM 2018 Lớp tín chỉ: KTE309(1+2.2/2021).5
Giảng viên hướng dẫn: TS. Chu Thị Mai Phương Nhóm thực hiện: Nhóm 21 Họ và tên MSV Nguyễn Thị Vân Anh - 1911110030 Lâm Nguyễn Việt Anh - 1911110468 Trương Đức Hùng - 1911110168 Phạm Ngọc Huyền - 1911110198 Đỗ Thị Thu Thủy - 1911110383
Hà Nội, tháng 3 năm 2021 lOMoAR cPSD| 58569740 MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1
NỘI DUNG .................................................................................................................... 2
1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU .......................................................... 2
1.1. Một số các nghiên cứu đi trước ......................................................................... 2
1.2. Giả thuyết nghiên cứu ........................................................................................ 3
2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................................................ 3
2.1. Tổng quan về tuổi thọ trung bình ...................................................................... 3
2.2. Một số yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình của các nước trên thế giới
năm 2018 ..................................................................................................................... 4
2.2.1. GDP bình quân đầu người (USD) ................................................................ 4
2.2.2. Tỷ lệ chi tiêu chính phủ dành cho y tế (GE) ................................................ 5
2.2.3. Tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong (MRI) .................................................................... 6
2.2.4. Tỷ lệ người mắc bệnh Lao (IOT) ................................................................. 6
3. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU .............................................................. 7
3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ..................................................................... 7
3.2. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 7
3.3. Xây dựng mô hình lý thuyết ............................................................................... 8
3.3.1. Xác định mô hình .......................................................................................... 8
3.3.2. Giải thích các biến số có trong mô hình và kỳ vọng ảnh hưởng của biến
độc lập lên biến phụ thuộc ..................................................................................... 8
3.4. Mô tả số liệu ......................................................................................................... 9
3.4.1. Nguồn số liệu ................................................................................................ 9
3.4.2. Mô tả thống kê số liệu ................................................................................... 9
3.4.3. Mô tả tương quan giữa các biến ................................................................ 10
4. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH .................................... 11
4.1. Mô hình ước lượng ............................................................................................ 11
4.1.1. Kết quả ước lượng OLS .............................................................................. 11
4.1.2. Mô hình hồi quy mẫu ................................................................................. 11
4.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình ................................... 12
4.2.1. Kiển định bỏ sót biến độc lập Ramsey RESET .......................................... 12
4.2.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổ ......................................................... 12
4.2.3. Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................................ 12
4.2.4. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu ..................................................... 13 lOMoAR cPSD| 58569740
4.2.5. Kiểm định tự tương quan ........................................................................... 14
4.3. Kiểm định giả thuyết và thống kê.................................................................... 14
4.3.1. Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy ....................................................... 14
4.3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình ........................................................... 15
5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ VÀ HOẠCH ĐỊNH CHÍNH SÁCH .......................... 16
5.1. Thảo luận kết quả ............................................................................................. 16
5.1.1. Kết luận mô hình ......................................................................................... 16
5.1.2. Ý nghĩa các ước lượng của hệ số hồi quy .................................................. 16
5.1.3. Hệ số xác định ............................................................................................. 16
5.2. Hoạch định chính sách ..................................................................................... 17
5.2.1. Khuyến nghị ................................................................................................ 17
5.2.2. Giải pháp cụ thể .......................................................................................... 17
KẾT LUẬN .................................................................................................................. 20
TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................... 21
ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN ........................................................................................ 21 lOMoAR cPSD| 58569740 DANH MỤC HÌNH
Hình 1. Tình hình chi tiêu cho y tế tại các nước trên thế giới...................................6 DANH MỤC BẢNG
Bảng 1. Giải thích các biến trong mô hình.................................................................9
Bảng 2. Mô tả thống kê các biến.................................................................................9
Bảng 3. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình.....................................10
Bảng 4. Kết quả ước lượng OLS................................................................................11
Bảng 5. Bảng phân tích giá trị VIF...........................................................................13
Bảng 6. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu.......................................................13 lOMoAR cPSD| 58569740 LỜI MỞ ĐẦU
Từ xưa đến nay, tuổi thọ trung bình của con người luôn là một vấn đề được các quốc
gia phát triển cũng như đang phát triển đặc biệt quan tâm và xuất hiện trong nhiều công
trình nghiên cứu. Ngày càng có thêm nhiều yếu tố phức tạp hơn nữa xuất hiện và đe dọa
đến tuổi thọ trung bình của con người ở hàng ngàn khu vực khác nhau trên thế giới.
Trước sự phát triển vượt bậc của công nghệ, sự thay đổi trong hình thái xã hội cùng
với bối cảnh nền kinh tế hội nhập và phát triển yêu cầu con người hoạt động mạnh mẽ,
vận động liên tục để hòa cùng nhịp sống hiện đại. Tuổi thọ trung bình của con người vẫn
là một trong những nền tảng để đánh giá sự phát triển trong các vấn đề kinh tế, chính trị,
xã hội và đặc biệt là mức độ y tế của một quốc gia và ngày càng được chính phủ các quốc gia quan tâm.
Nhận thức được tầm quan trọng của chỉ số kỳ vọng sống, đồng thời để tiếp bước các
công trình nghiên cứu khoa học đi trước nghiên cứu về tuổi thọ trung bình của con người,
chúng em quyết định chọn đề tài “Phân tích một số yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ
trung bình của các nước trên thế giới năm 2018”. Bằng việc vận dụng kiến thức bộ
môn Kinh tế lượng cùng những hiểu biết về kinh tế - xã hội để tìm ra mối liên hệ giữa
các biến số là những yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình bài tiểu luận sẽ giải thích
được mức độ ảnh hưởng của những những tác động chủ yếu trên một cách cụ thể để đề
ra kiến nghị và giải pháp làm gia tăng tuổi thọ con người.
Kết cấu của bài tiểu luận gồm 5 chương:
Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Mô hình nghiên cứu và dữ liệu
Chương 4: Kết quả ước lượng và kiểm định mô hình
Chương 5: Thảo luận kết quả và hoạch định chính sách
Do những hạn chế nhất định về mặt lý luận và kinh nghiệm thực tiễn, bài tiểu luận
của nhóm chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót, nhóm nghiên cứu hi vọng sẽ
nhận được sự góp ý từ cô để bài tiểu luận được hoàn thiện một cách tốt nhất.
Chúng em xin chân thành cảm ơn cô! lOMoAR cPSD| 58569740 NỘI DUNG
1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
1.1. Một số các nghiên cứu đi trước
Trên thế giới, vào năm 2007, Anyanwu và Erhijakpor đã sử dụng dữ liệu bảng từ 47
quốc gia Châu Phi trong giai đoạn 1999 – 2004 qua phân tích hồi quy OLS và FEM nhằm
đánh giá tác động của chi tiêu công cho y tế, thu nhập bình quân đầu người và tỷ lệ dân
số đô thị đến kết quả phát triển của lĩnh vực y tế. Kết quả cho thấy, các khoản chi tiêu
công cho sức khỏe một cách thích hợp và hiệu quả được xem là yếu tố quyết định trong
việc cải thiện tình trạng sức khỏe của cộng đồng, cụ thể với mức tăng chi phí chăm sóc
sức khỏe lên tới 10%/người sẽ làm giảm tỷ lệ tử vong của trẻ dưới 5 tuổi và trẻ sơ sinh
tương ứng là 21% và 22%. Tuy nhiên, mô hình nghiên cứu để phân tích hồi quy còn khá
đơn giản, chưa có tính giải thích cao đối với sự tác động của chi tiêu công cho y tế.
Theo một nghiên cứu khác của Akinkugbe và Afeikhena (2006) cũng cung cấp bằng
chứng cho thấy, hiệu quả của chi tiêu chăm sóc sức khỏe theo tỷ lệ GDP đối với tuổi thọ,
tỷ suất chết trẻ dưới 5 tuổi và tử vong ở trẻ sơ sinh là tích cực và có ý nghĩa ở các nước
trong khu vực vùng cận Sahara châu Phi (SSA), Trung Đông và Bắc Phi trong giai đoạn
từ 1997 đến 2006. Tuy nhiên, mô hình nghiên cứu này gồm khá ít biến kiểm soát dẫn đến
kết quả nghiên cứu thiếu sự bao quát thực tế và độ tin cậy chưa cao. Thực hiện nghiên
cứu tác động của chi tiêu khu vực công và khu vực tư đến tình trạng y tế và sức khỏe của
người dân vùng cận Sahara Châu Phi (SSA), Jacob Novignon, Solomon A Olakojo và
Justice Nonvignon (2012) cho thấy, chi tiêu trong lĩnh vực y tế có ảnh hưởng đáng kể
đến tình trạng sức khoẻ thông qua việc cải thiện tuổi thọ, giảm tử vong và tỷ lệ tử vong
ở trẻ sơ sinh. Cả chi tiêu công và tư nhân cho lĩnh vực y tế đều có sự liên kết chặt chẽ
với tình trạng sức khỏe.
Trong khi đó, Akinkugbe và Mohanoe (2009) đã thực hiện phân tích theo chuỗi thời
gian sử dụng mô hình hiệu chỉnh sai số (ECM) ở cấp độ quốc gia ở Lesotho trong giai
đoạn 1999 - 2008. Trái ngược với những phát hiện từ các nghiên cứu trước đó, các phân
tích chỉ ra rằng sự tác động của chi tiêu công cho y tế thông qua việc tăng số lượng bác
sỹ và thu nhập bình quân đầu người là những yếu tố quyết định không đáng kể đến tình
trạng sức khỏe người dân. lOMoAR cPSD| 58569740
Một điểm chung được thể hiện rõ ở các mô hình trên là phạm vi nghiên cứu chưa
được rộng, mới chỉ tập trung vào một quốc gia duy nhất hay một số các quốc gia trong
cùng một khu vực với nhiều đặc điểm tương đồng giữa các nước.
1.2. Giả thuyết nghiên cứu
Chúng em quyết định tiếp bước dựa trên nền tảng khoa học cùng với việc tìm tòi, học
hỏi những nghiên cứu đi trước để một lần nữa nghiên cứu về chủ đề này và lựa chọn đề
tài cho bài tiểu luận: “Phân tích một số yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm
2018” có biến phụ thuộc là Tuổi thọ trung bình (LE) và bốn biến độc lập lần lượt là: tỷ
lệ chi tiêu cho y tế trong chi tiêu chính phủ (GE), thu nhập bình quân đầu người (GDP),
tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong (MRI) và tỷ lệ người mắc bệnh lao (IOT). Và để khắc phục những
khiếm khuyết vẫn còn tồn tại như đã đề cập ở trên, thì điểm khác biệt trong bài tiểu luận
của chúng em là việc đưa vào thêm biến mới và chọn lọc số liệu cập nhật nhất trên những
trang uy tín như: World Bank, Tổng cục thống kê, Tổ chức Y tế Thế giới WHO,.... Tất cả
được hy vọng sẽ đem lại một cái nhìn mới mẻ, tổng quan và chính xác nhất.
Giả thuyết nghiên cứu được nhóm xây dựng:
• GDP bình quân đầu người, tỷ lệ người nhiễm bệnh Lao, tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong và phần
• Trăm chi tiêu chính phủ dành cho y tế, có tác động đáng kể đến tuổi thọ trung bình.
• GDP bình quân đầu người có tương quan cùng chiều với tuổi thọ trung bình.
• Tỷ lệ người mắc bệnh Lao có tương quan ngược chiều với tuổi thọ trung bình.
• Phần trăm chi tiêu chính phủ dành cho y tế có tương quan cùng chiều với tuổi thọ trung bình.
• Tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong có tương quan ngược chiều với tuổi thọ trung bình. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Tổng quan về tuổi thọ trung bình
Tuổi thọ trung bình hay kỳ vọng sống (tiếng Anh: Life expectancy, kí hiệu LE) là số năm
dự kiến còn lại của cuộc đời ở một độ tuổi nhất định. Nghĩa là số trung bình các năm tiếp
theo của cuộc đời cho một người ở độ tuổi X nào đó, tính theo một tỉ lệ tử cụ thể. Hay lOMoAR cPSD| 58569740
nói cách khác, đó là khoảng thời gian trung bình mà một con người dự kiến sống dựa
trên năm sinh, tuổi hiện tại. Tuổi thọ trung bình phụ thuộc vào các tiêu chuẩn được sử
dụng để chọn các nhóm và các yếu tố nhân khẩu học khác bao gồm cả giới tính. Tuổi thọ
trung bình thường được tính riêng cho nam và nữ. Nữ giới thường sống lâu hơn nam giới
ở hầu hết các quốc gia có hệ thống y tế sản khoa tốt do đó tuổi thọ trung bình của nữ cao
hơn nhiều so với nam. Nguyên nhân cho điều này chưa được lý giải chắc chắn.
Phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để đo lường tuổi thọ là kỳ vọng sống khi
sinh hay ước lượng tuổi thọ khi sinh (LE). Hay một phương pháp thường thấy đó là lập
bảng sống dựa trên số liệu về số người chết và phân bố dân số theo độ tuổi (tỷ suất chết
đặc trưng theo độ tuổi -ASDRx)
Đối với thế giới, tuổi thọ là một trong những chỉ số đại diện cho sự phát triển con
người ở một quốc gia và hơn thế nữa nó có thể phản ánh mức sống của quốc gia đó. Đây
chính là một trong những thước đo quan trọng để đánh giá sức khỏe dân số. Các ước
tính cho thấy rằng trong một thế giới nghèo nàn trước hiện đại, tuổi thọ trung bình ở tất
cả các khu vực trên thế giới là khoảng 30 năm. Theo báo cáo Tổng quan thống kê y tế
thế giới năm 2019 của WHO do tác giả Richard Cibulskis chủ biên cho biết, tuổi thọ
trung bình trên toàn thế giới là 72 tuổi vào năm 2019, tương đương với năm 2018 trước
đó. Trên thực tế đã có nhiều minh chứng cho thấy phát triển con người và tăng trưởng
kinh tế có mối quan hệ gắn bó mật thiết, qua lại với nhau.
2.2. Một số yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình của các nước trên thế giới năm 2018
Dựa vào cơ sở lý thuyết cũng như một số nghiên cứu trước đó, nhóm đã xây dựng mô hình sau:
¿=f (¿,GDP, MRI ,IOT)
2.2.1. GDP bình quân đầu người (USD)
Tổng sản phẩm quốc nội (tiếng Anh: Gross Domestic Product – GDP) là giá trị thị
trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong một phạm vi
lãnh thổ quốc gia trong thời gian một năm bất kể sản xuất bởi công dân trong nước hay
người nước ngoài. Nếu nằm trong ranh giới của một quốc gia, thì nó được tính trong lOMoAR cPSD| 58569740
GDP. GDP chính là thước đo tổng quát của sản xuất trong nước nói chung, nó có chức
năng như một bảng điểm toàn diện về sức khỏe kinh tế của một đất nước.
Để nâng cao mức sống - một trong những yếu tố quyết định làm tăng tuổi thọ trung
bình của dân cư, thì điều kiện cần và đủ là tăng trưởng kinh tế. Khoản chi cho y tế bao
gồm chi phí cho chăm sóc y tế, phòng ngừa, quảng bá, phục hồi chức năng, hoạt động y
tế cộng đồng, quản lý y tế và quy định, hình thành vốn với mục tiêu chủ yếu là cải thiện
sức khỏe ở một khu vực hay toàn bộ quốc gia đó. Sức khỏe và tuổi tuổi thọ trung bình
của người sống ở khu vực, quốc gia đó cải thiện rõ ràng khi chi phí tăng lên. Đây là một
trong những chỉ số có tầm ảnh hưởng to lớn đến sự phát triển của con người. Vậy nên
có thể nói nếu có sự tăng trưởng nhanh chóng trong tăng trưởng của một quốc gia thì
tuổi thọ trung bình của người dân quốc gia đó cũng sẽ tăng.
2.2.2. Tỷ lệ chi tiêu chính phủ dành cho y tế (GE)
Tỷ lệ chi tiêu cho y tế trong chi tiêu chính phủ (GE) là mức chi tiêu chính phủ dành
cho y tế (Governme nt Expenditure) là chi phí mà chính phủ chi trả trên tổng chi phí cho
việc giải quyết những vấn đề liên quan đến chăm sóc sức khỏe và hệ thống y tế của quốc
gia. Theo Tổ chức Y tế thế giới, chi tiêu y tế được tạo thành từ nguồn chi từ ngân sách
nhà nước, từ nguồn chi trả trực tiếp từ tiền túi của người dân, và các từ các nguồn khác
như bảo hiểm y tế tự nguyện, từ chương trình sức khỏe do chủ doanh nghiệp có sử dụng
lao động chi trả và các hoạt động tài trợ của các tổ chức phi chính phủ. Theo Tổng Giám
đốc Tổ chức Y tế Thế giới, ông Tedros Adhanom Ghebreyesus,
“chi tiêu cho y tế từ nguồn trong nước tăng lên là rất cần thiết để đạt được độ bao phủ
chăm sóc sức khỏe toàn cầu và các mục tiêu phát triển bền vững liên quan đến sức khỏe”.
Ảnh hưởng của phần trăm chi tiêu chính phủ dành cho y tế: Khi chi tiêu công cho y
tế của các nước tăng lên, người dân sẽ ít bị rơi vào tình trạng đói nghèo khi sử dụng các
dịch vụ y tế. Tuy nhiên, chi tiêu cho y tế của chính phủ chỉ làm giảm sự bất bình đẳng
trong việc tiếp cận khi phân bổ được lên kế hoạch cẩn thận để đảm bảo rằng toàn bộ dân
số có thể được chăm sóc sức khỏe ban đầu. Kỳ vọng rằng quốc gia có mức chi tiêu công
và chi tiêu bình quân đầu người dành cho y tế càng cao, mức quan tâm đến sức khỏe càng
cao, điều kiện giải quyết các vấn đề về sức khỏe thông qua việc đầu tư cho chất lượng
dịch vụ và cơ sở hạ tầng càng tốt thì có tuổi thọ trung bình càng cao. lOMoAR cPSD| 58569740
Hình 1. Tình hình chi tiêu cho y tế tại các nước trên thế giới (Nguồn: Worldbank)
Tổng chi tiêu y tế đang tăng nhanh hơn tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và đang tăng
nhanh hơn ở các nước thu nhập thấp và trung bình (6%) so với các nước thu nhập cao (4%)
2.2.3. Tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong (MRI)
Tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh là tử vong của trẻ nhỏ dưới 1 tuổi. Số người chết này được
đo bằng tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh (MRI), là số ca tử vong của trẻ em dưới một tuổi trên
1000 trẻ sinh sống. Tỷ lệ tử vong trẻ em dưới 5 tuổi cũng là một số liệu thống kê quan
trọng, vì tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh chỉ tập trung vào trẻ em dưới một tuổi. Theo Báo cáo
của Quỹ Nhi đồng Liên hợp quốc (UNICEF), trên thế giới cứ năm giây lại có một trẻ
dưới 15 tuổi tử vong. Báo cáo cũng cho tỉ lệ tử vong ở trẻ dưới năm tuổi ở các quốc gia
có tỷ lệ tử vong cao nhất cao gấp 60 lần so với các nước có tỷ lệ tử vong thấp nhất.
Laurence Chandy, Giám đốc Phụ trách Dữ liệu, Nghiên cứu và Chính sách của
UNICEF cho biết: “Từ năm 1990 đến nay, chúng ta đã đạt được những tiến bộ đáng kể
trong việc cứu sống trẻ em, tuy nhiên hàng triệu trẻ em vẫn bị tử vong do hoàn cảnh
sống cũng như nơi trẻ được sinh ra. Với những giải pháp đơn giản về y tế, nước sạch,
điện và vắc-xin, chúng ta có thể thay đổi điều này cho mọi trẻ em.” Do đó, việc giảm
thiểu tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh là một trong những yếu tố hàng đầu giúp gia tăng tuổi thọ trung bình.
2.2.4. Tỷ lệ người mắc bệnh Lao (IOT)
Lao một loại vi khuẩn tấn công và hủy hoại mô cơ thể. Vi khuẩn này tên là
Mycobacterium Tuberculosis (MTB) và lây truyền qua không khí. Hiện nay, bệnh Lao
vẫn là một trong các bệnh truyền nhiễm nguy hiểm trên thế giới và là nguyên nhân gây
tử vong đứng hàng thứ 2 trong các bệnh nhiễm trùng, với khoảng 10 triệu bệnh nhân lao lOMoAR cPSD| 58569740
mới hàng năm và gần 1,5 triệu người tử vong do lao trên toàn cầu. Mỗi ngày, trên thế
giới có khoảng 4.500 người tử vong vì căn bệnh này và có gần 30.000 người nhiễm bệnh.
Theo một nghiên cứu mới công bố gần đây thì ngay tại Việt Nam, số người chết vì bệnh
Lao gấp 1.5 lần số người chết do tai nạn giao thông. Hơn nữa, loài người đang phải sinh
sống và hít thở trong một bầu không khí ngày càng ô nhiễm, nên nguy cơ mắc phải căn bệnh ngày càng cao.
Ảnh hưởng của tỷ lệ người mắc bệnh Lao (IOT) tới tuổi thọ trung bình: Lao là một
bệnh nghiêm trọng tuy nhiên bệnh chỉ phát triển trong những bệnh cảnh đặc biệt. Thông
thường, một người khỏe mạnh hoàn toàn có thể chống chọi lại việc nhiễm Lao. Bệnh Lao
chỉ thường xảy ra ở những người sức khỏe kém và có hệ miễn dịch suy giảm. Những
bệnh nhân nhiễm HIV/AIDS, đái tháo đường, hay những người có sức khỏe suy kiệt, có
nhiều bệnh đồng mắc là đối tượng dễ bị nhiễm Lao nhất. Vắc-xin tiêm phòng đã ra đời
và các biện pháp phòng chống đã được áp dụng và cơ bản thực hiện được yêu cầu trước
mắt là ngăn chặn tạm thời trong hay loại bỏ và giảm tác động của bệnh. Có thể nhận thấy
tiêm phòng vắc-xin đóng góp đáng kể vào việc gia tăng tuổi thọ trong các thập niên qua,
từ đó thấy được tỷ lệ người mắc bệnh Lao tỷ lệ nghịch với tuổi thọ trung bình của con người.
3. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Sự ảnh hưởng của các biến lên tuổi thọ trung bình
Phạm vi nghiên cứu: phạm vi thế giới, với đơn vị quan sát là quốc gia, kích thước
mẫu là 182 quan sát, các quốc gia không có sự phân biệt về địa lí và trình độ phát triển.
quan sát được thu thập dữ liệu vào năm 2018. Dữ liệu quan sát được dùng để xây dựng
mô hình hồi quy về tác động của các nhân tố (đã nêu trên) lên tuổi thọ trung bình.
3.2. Phương pháp nghiên cứu
Nhóm lựa chọn phương pháp định lượng và chạy phần mềm STATA hồi quy mô
hình bằng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) để ước lượng ra
tham số của các mô hình hồi quy đa biến. lOMoAR cPSD| 58569740
3.3. Xây dựng mô hình lý thuyết
3.3.1. Xác định mô hình
Dựa vào cơ sở lý thuyết cũng như một số nghiên cứu trước đó, nhóm đã xây dựng mô hình hồi quy sau:
Mô hình hồi quy tổng thể (PRF)
¿=β1+β2≥+β3GDP+β4 MRI+β5 IOT+ui
Mô hình hồi quy mẫu (SPF):
¿=^β1+β^2≥+β^3GDP+^β4 MRI+^β5 IOT+u^i
3.3.2. Giải thích các biến số có trong mô hình và kỳ vọng ảnh hưởng của biến độc
lập lên biến phụ thuộc Kỳ Kỳ vọng Đơn vị
Phân loại Ký hiệu Ý nghĩa vọng tính dấu Biến LE Tuổi thọ Tuổi phụ trung thuộc bình của người dân Biến GE Tỷ lệ chi tiêu % + Tỷ lệ chi tiêu cho độc lập cho y tế trong y tế trong tổng chi tổng chi tiêu tiêu chính phủ tăng chính phủ lên làm gia tăng tuổi thọ trung bình của người dân GDP Tổng sản USD + GDP bình quân đầu phẩm quốc người tăng lên làm nội gia tăng tuổi thọ trung bình của người dân. lOMoAR cPSD| 58569740 MRI Tỷ lệ trẻ sơ 1/1,000 - Tỷ lệ trẻ sơ sinh tử sinh tử vong vong tăng lên làm giảm tuổi thọ trung bình của người dân IOT Tỷ lệ người 1/100,000 - Tỷ lệ người mắc mắc bệnh lao bệnh lao tăng lên làm giảm tuổi thọ trung bình của người dân
Bảng 1. Giải thích các biến trong mô hình
3.4. Mô tả số liệu
3.4.1. Nguồn số liệu
Số liệu dùng trong bài tiểu luận này đã được thu thập từ trang web chính thức của
Ngân hàng Thế giới (World Bank) và tổ chức y tế thế giới WHO.
Không gian mẫu: Khảo sát được thực hiện trên 182 nước trên thế giới, với trình độ
và lịch sử phát triển khác nhau. Dù chưa đạt được mức 384 (mức ý nghĩa 5%) nhưng do
điều kiện thống kê giữa các quốc gia không đồng đều và sự khó khan trong việc thu thập
dữ liệu trong phạm vi rộng khắp tòan thế giới, chúng em nhận thấy không gian mẫu này
đã đủ lớn, đủ khách quan và đủ độ tin cậy để xây dựng lên mô hình hồi quy.
3.4.2. Mô tả thống kê số liệu
Số liệu trong bài nghiên cứu được thu thập dưới dạng số liệu chéo với thống kê. Sử
dụng câu lệnh “su LE GE GDP MRI IOT” trong phần mềm STATA thu được mô tả các biến cụ thể như sau: Tên Giá trị Độ lệch Giá trị Giá trị biến Số quan sát trung bình chuẩn nhỏ nhất lớn nhất LE 182 72.47751 7.404927 52.805 84.21098 GE 182 10.45203 5.076397 1.134306 27.81505 GDP 182 14719.88 20172.22 271.752 116654.3 MRI 182 21.10752 19.46722 1.6 83.4 IOT 182 106.8802 137.8851 0.4 611
Bảng 2. Mô tả thống kê các biến
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tính toán từ bộ số liệu) lOMoAR cPSD| 58569740
Từ bảng mô tả thống kê số liệu, có thể đưa ra các nhận xét sau:
Biến phụ thuộc LE: Tuổi thọ trung bình của người dân có giá trị trung bình tương
đối cao là 72.47751, giá trị lớn nhất là 84.21098, giá trị nhỏ nhất là 52.805. Biến
GDP: GDP bình quân đầu người có giá trị trung bình là 14719.88, giá trị lớn nhất là
116654.3, giá trị nhỏ nhất là 271.752.
Biến IOT: Tỷ lệ người mắc bệnh Lao có giá trị trung bình là 106.8802, giá trị lớn nhất là
611, giá trị nhỏ nhất là 0.4.
Biến MRI: Tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong có giá trị trung bình là 21.10752, giá trị lớn nhất là
83.4, giá trị nhỏ nhất là 1.6.
Biến GE: Tỷ lệ chi tiêu cho y tế trong tổng chi tiêu chính phủ có giá trị trung bình là
10.45203, giá trị lớn nhất là 27.81505, giá trị nhỏ nhất là 1.134306
Các biến GE, GDP, MRI, IOT đều có sự chênh lệch đáng kể giữa giá trị nhỏ nhất với
giá trị lớn nhất. Điều này thể hiện sự chênh lệch rất lớn về sự giàu có và trình độ phát
triển giữa các quốc gia trên thế giới.
Độ lệch chuẩn của các biến GDP và IOT là khá lớn cho thấy giá trị của các biến này phân
tán rời rạc, biến động cao xung quanh giá trị trung bình.
3.4.3. Mô tả tương quan giữa các biến
Sử dụng câu lệnh “corr LE GE GDP MRI IOT” trong STATA thu được mức độ tương
quan giữa các biến được thể hiện cụ thể trong bảng sau: LE GE GDP MRI IOT LE 1 GE 0.6745 1 GDP 0.6506 0.5166 1 MRI -0.9297 -0.6293 -0.5303 1 IOT -0.6708 -0.4426 -0.4057 0.65 1
Bảng 3. Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tính toán từ bộ số liệu) Từ bảng ta thấy: •
Nhìn chung, các biến độc lập có tương quan cao với biến phụ thuộc:
Corr(GE,LE)= 0.6745, là mức độ tương quan khá cao và cùng chiều; Corr(GDP,LE)=
0.6506, là mức độ tương quan khá cao và cùng chiều; corr(MRI,LE)= -0.9297, là mức lOMoAR cPSD| 58569740
độ tương quan cao và ngược chiều; corr(IOT,LE)= -0.6708, là mức độ tương quan khá
cao và ngược chiều. Chiều tương quan này đều phù hợp với kỳ vọng. •
Mối quan hệ tác động giữa các biến độc lập trong mô hình với nhau là không quá
lớn. Trong đó: Cao nhất là tương quan giữa tỷ lệ người mắc bệnh Lao và tỷ lệ trẻ sơ sinh
tử vong (Corr (IOT,MRI) = 0.65). Thấp nhất là tương quan giữa tỷ lệ người mắc bệnh
Lao và GDP bình quân đầu người (Corr(IOT, GDP) = -0.4057). Tương quan giữa tất cả
các biến đều nhỏ hơn 0.8, do đó mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH
4.1. Mô hình ước lượng
4.1.1. Kết quả ước lượng OLS Số quan sát = 182 F(4, 177) = 436.33 Prob>F = 0
Hệ số xác định R2 = 0.9079
Hệ số xác định hiệu chỉnh = 0.9058 Sai số Khoảng tin cậy Hệ số hồi Biến số tiêu t Pvalue (độ tin cậy 95%) quy chuẩn Cận trái Cận phải GE 0.1248096 0.0445826 2.8 0.006 0.0368278 0.2127914 GDP 0.0000697 0.0000103 6.75 0 0.0000493 0.00009 MRI -0.272582 0.0135413 -20.13 0 -0.2993052 -0.2458589 IOT -0.0048448 0.0016199 -2.99 0.003 -0.0080416 -0.0016481 Hệ số 76.41893 0.6555915 116.56 0 75.12515 77.71271 chặn
Bằng phần mềm STATA, sử dụng lệnh “reg LE GE GDP MRI IOT”, ta có kết quả:
Bảng 4. Kết quả ước lượng OLS
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tính toán từ bộ số liệu)
4.1.2. Mô hình hồi quy mẫu
Từ kết quả ở bảng trên, ta có mô hình hồi quy mẫu:
¿=76.41893+0.1248096≥+0.0000697GDP−0.272582 MRI−0.0048448 IOT+u^ i lOMoAR cPSD| 58569740
4.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
4.2.1. Kiển định bỏ sót biến độc lập Ramsey RESET
Thiết lập các cặp giải thuyết:
Ho : Mô hình không bỏ sót biến quan trọng
H1: Mô hình bỏ sót biến quan trọng
Sử dụng STATA, kiểm định mô hình đã tìm được bằng lệnh “estat ovtest”, ta thu được kết quả: F(3, 174) = 1.63 Prob > F = 0.1839
Với mức ý nghĩa α=5%, p – value = 0.1839 > α
Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0
Kết luận: Mô hình không bỏ qua biến quan trọng tại mức ý nghĩa 5%
4.2.2. Kiểm định phương sai sai số thay đổ
Thiết lập cặp giả thuyết:
H0: Mô hình có phương sai sai số không đổi
H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh “estat imtest, white” ta có kết quả: chi2(14) = 18.55 Prob > chi2 = 0.1830
Với mức ý nghĩa α=5%, p – value = 0.1839 > α
Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0
Kết luận: Mô hình có phương sai sai số không đổi tại mức ý nghĩa 5%
4.2.3. Kiểm định đa cộng tuyến Ta có cặp giả thuyết:
H0: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến lOMoAR cPSD| 58569740
H1: Mô hình tồn tại đa cộng tuyến
Sử dụng STATA để tính VIF, ta thu được kết quả: Biến số VIF 1/VIF MRI 2.44 0.410473 GE 1.8 0.556893 IOT 1.75 0.571767 GDP 1.52 0.65893 Giá trị trung bình 1.87
Bảng 5. Bảng phân tích giá trị VIF
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tính toán từ bộ số liệu)
Từ bảng ta thấy, VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 nên chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến tại mức ý nghĩa 5%
4.2.4. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Thiết lập cặp giả thuyết:
H0: Nhiễu có phân phối chuẩn
H1: Nhiễu không có phân phối chuẩn
Trong phần mềm STATA, dùng kiểm định Skewness/Kutosis.
Sử dụng “predict e, res” để gọi phần dư.
Dùng lệnh “sktest e” ta có kết quả sau: Số lượng
Độ nghiêng Độ nhọn Adj chi2 Biến Prob>chi2 quan sát (S) (K) (2) A 182 0.6243 0.8717 0.27 0.8755
Bảng 6. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tính toán từ bộ số liệu)
Với mức ý nghĩa α=5%, p – value = 0.8755 > α
Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0
Kết luận: Mô hình có nhiễu phân phối chuẩn tại mức ý nghĩa 5% lOMoAR cPSD| 58569740
4.2.5. Kiểm định tự tương quan
Vì mô hình này được nghiên cứu theo dữ liệu chéo, bao gồm các quan sát cho nhiều
quốc gia vào năm 2018 nên không cần thiết phải kiểm định tự tương quan.
Kết luận: Sau khi hoàn thành 5 kiểm định cho ra kết quả là mô hình không mắc
khuyết tật, nhóm vẫn sẽ giữ nguyên kết quả hồi quy thu được từ ban đầu là:
¿=76.41893+0.1248096≥+0.0000697GDP−0.272582 MRI−0.0048448 IOT+u^i
Đồng thời, nhóm vẫn sẽ dùng các giá trị t, p – value và các khoảng tin cậy trong bảng
kết quả ước lượng OLS ban đầu để kiểm định các giả thuyết của mô hình trong phần tiếp theo.
4.3. Kiểm định giả thuyết và thống kê
4.3.1. Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy
Có 3 cách để kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy: phương pháp khoảng tin cậy,
phương pháp dùng giá trị tới hạn, phương pháp dùng p-value. Trong báo cáo, nhóm sẽ
thực hiện phương pháp dùng p-value để kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy với mức ý nghĩa 5%.
Mức ý nghĩa α=0.05
Thiết lập cặp giả thuyết:
H0: Hệ số hồi quy của biến độc lập không có ý nghĩa thống kê ( j = 0)
H1: Hệ số hồi quy của biến độc lập có ý nghĩa thống kê ( j ≠ 0)
Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy của biến GE
thuyết: H0:β2=β2¿= 0 Cặp giả ¿
H1:β2≠ β2
P−value≈0.006→P−value<α → Bác bỏ H0
Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy của biến GDP Cặp giả
thuyết: H0:β3=β3¿=¿ 0
H1:β3≠ β3 lOMoAR cPSD| 58569740
P−value≈0.000→P−value<α→ Bác bỏ H0
Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy của biến MRI Cặp giả
thuyết: H0:β4=β4¿=¿ 0
H1:β4≠ β4
P−value≈0.000→P−value<α→ Bác bỏ H0
Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy biến IOT
thuyết: H0:β5=β5¿= 0 Cặp giả ¿
H1:β5≠ β5
P−value≈0.003→P−value<α→ Bác bỏ H0 Kết luận:
Sau khi sử dụng phương pháp kiểm định p-value để kiểm tra ý nghĩa thống kê của
một hệ số hồi quy, ta có thể khẳng định rằng các hệ số hồi quy của các biến độc lập đều
có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.
4.3.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình Cặp giả
thuyết: H0:β22=β23=β24=β2 50
H1:β2+β3+β4+ β5≠0 (mức ý nghĩa α = 5%)
Từ kết quả hồi quy OLS, ta có R2 = 0.9079
R2(n−k)
Giá trị kiểm định FS = = 436.33 2 (1−R )(k−1) Mà F0.05(4; 177) = 2.21
=> FS > F0.05(4; 177) Bác bỏ H0 Mô hình hồi quy phù hợp lOMoAR cPSD| 58569740
Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, có ít nhất một biến độc lập trong mô hình có ảnh hưởng
thống kê lên bên phụ thuộc LE. Mô hình hồi quy là phù hợp với mức độ phù hợp là 90.79%
5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ VÀ HOẠCH ĐỊNH CHÍNH SÁCH
5.1. Thảo luận kết quả
5.1.1. Kết luận mô hình
Sau khi xem xét các khía cạnh, nhóm lựa chọn vẫn sẽ giữ nguyên kết quả hồi quy thu được từ ban đầu là:
¿=76.41893+0.1248096≥+0.0000697GDP−0.272582 MRI−0.0048448 IOT+u^i
5.1.2. Ý nghĩa các ước lượng của hệ số hồi quy
^β1= 76.41893 (Ước lượng cho hệ số chặn): Khi tất cả các biến độc lập đều bằng 0 thì
giá trị kỳ vọng của tuổi thọ trung bình (LE) sẽ là 76.41893 năm.
^β2= 0.1248096 (Ước lượng cho hệ số hồi quy của GE): Trong điều kiện các biến độc
lập còn lại không đổi, nếu phần trăm chi tiêu chính phủ cho y tế (GE) tăng 1% thì giá trị
kỳ vọng của tuổi thọ trung bình (LE) sẽ tăng 0.1248096 tuổi.
^β3= 0.0000697 (Ước lượng cho hệ số hồi quy của GDP): Trong điều kiện các biến độc
lập còn lại không đổi, nếu GDP bình quân đầu người (GDP) tăng 1 USD thì giá trị kỳ
vọng của tuổi thọ trung bình (LE) sẽ tăng 0.0000697 tuổi.
^β4= -0.272582 (Ước lượng cho hệ số hồi quy của MRI): Trong điều kiện các biến độc
lập còn lại không đổi, nếu tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong (MRI) tăng 1/1000 thì giá trị kỳ vọng
của tuổi thọ trung bình (LE) sẽ giảm 0.272582 tuổi.
^β5= -0.0048448 (Ước lượng cho hệ số hồi quy của IOT): Trong điều kiện các biến độc
lập còn lại không đổi, nếu tỷ lệ người mắc bệnh Lao (IOT - trên 100,000 người) tăng 1
đơn vị thì giá trị kỳ vọng của tuổi thọ trung bình (LE) sẽ giảm 0.0048448 năm.
5.1.3. Hệ số xác định
Hệ số xác định R2 = 0.9079 có nghĩa là các biến độc lập (phần trăm chi tiêu chính
phủ cho y tế, GDP bình quân đầu người, tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong, tỷ lệ người mắc bệnh
lao) giải thích được 90.79% sự biến động của biến phụ thuộc (tuổi thọ trung bình) hay
nói cách khác mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu ở mức 90.79%.
Còn lại 9.21% là do sai số đo lường, do cách thu thập dữ liệu, do có thể có biến độc lập