BÀI NGHIÊN cứu môn KINH tế LƯỢNG chủ đề các yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong do covid 19

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN
KHOA TOÁN KINH TẾ
----------

BÀI NGHIÊN CỨU

MÔN KINH TẾ LƯỢNG
Chủ đề: Các yếu tố ảnh hưởng tới số ca tử vong do
Covid-19

Nhóm thực hiện: 01
Lớp : Kinh tế lương_ 31
Giảng viên : Nguyễn Thị Thu Trang

Hà Nội, ngày 30 tháng 10 năm 2021
1

Tieu luan


MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU............................................................................................................................... 4
I.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT.........................................................................................................................5
1.1.

Tổng quan về tình hình COVID-19 hiện nay............................................................................5

1. 2. Tổng quan tình hình nghiên cứu...................................................................................................6
1.2.1. Một số nghiên cứu đi trước......................................................................................................6

1.2.2. Giả thuyết nghiên cứu..............................................................................................................7
II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.......................................................................................................8
2.1. Phương pháp thu thập số liệu và xây dựng mơ hình.....................................................................8
2.1.1. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu....................................................................................8
2.1.2. Phương pháp xây dựng mơ hình.............................................................................................8
2.2. Xây dựng mơ hình lý thuyết............................................................................................................9
2.2.1. Mơ hình hồi quy........................................................................................................................9
2.2.2. Giải thích các biến số trong mơ hình.......................................................................................9
2.3. Mô tả số liệu...............................................................................................................................10
III. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH...................................................................................11
1.Đồ thị Scatter with regression..........................................................................................................11
2.

Bảng thống kê mô tả.....................................................................................................................12

3.

Bảng kết quả hồi quy....................................................................................................................13

4.

Kiểm định sự phù hợp của mơ hình............................................................................................15

6.

Kiểm định White ( kiểm định về pương sai sai số thay đổi)......................................................16

7.

Kiểm định đa cộng tuyến.............................................................................................................17

8.

Kiểm định Jarque – bera ( Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên).....................17

IV. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU...............................................................................18
4.1. Lý giải kết quả nghiên cứu.................................................................................................18
4.2. Phân tích.......................................................................................................................... 19
4.3. Đề xuất một số giải pháp....................................................................................................19
KẾT LUẬN................................................................................................................................. 22
DANH MỤC THAM KHẢO........................................................................................................23

2

Tieu luan


DANH SÁCH THÀNH VIÊN VÀ PHÂN CHIA CÔNG VIỆC
Họ và tên

Mã sinh viên

Cơng việc

Qch Thị Dun
( Trưởng nhóm)

11201051

Lên ý tưởng, Tìm số liệu MRT, chạy eviews

phần 2,3. Soạn word phần 4 và tổng hợp word

Bùi Văn Định

11200802

Tìm số liệu GDP.

Nguyễn Thị Hương

11201732

Tìm số liệu OLD, chạy eviews phần 5,6,7,8,
soạn word phần 1

Lê Phương Linh

11202144

Tìm số liệu OBE, BED, chạy eviews phần 1,2.
Soạn word phần 2

ĐÁNH GIÁ CÁ NHÂN
Đánh giá
Được
đánh giá
Quách Thị
Duyên

Quách Thị

Duyên

Bùi Văn Định

10

Bùi Văn Định

8

Nguyễn Thị
Hương

10

10

Lê Phương Linh

10

10

3

Tieu luan

Nguyễn Thị
Hương

Lê Phương
Linh

10

10

8

8
10

10


LINK VIDEO THUYẾT TRÌNH:
/>
LỜI MỞ ĐẦU
Tình hình dịch COVID-19 trên thế giới đã và đang là một chủ đề rất nóng
trên tồn thế giới. Bắt đầu diễn ra từ cuối năm 2019 tại Vũ Hán (Trung Quốc) đến
nay dịch bệnh đã lây lan ra hơn 220 quốc gia, vùng lãnh thổ và vẫn đang diễn biến
hết sức phức tạp: số ca nhiễm và tử vong do Covid-19 tại các quốc gia ngày càng
cao, tình hình dịch bệnh khó kiểm sốt, các biến thể mới của virus có tốc độ đột
biến nhanh, lây lan rộng hơn, nguy hiểm và khó dự đoán hơn chủng virus cũ.
Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ tử vong là vô cùng cấp thiết để
các cơ quan chính phủ các nước chuẩn bị các kịch bản cũng như các biện pháp
phòng chống dịch, hướng tới giảm thiểu tối đa tỷ lệ tử vong. Nhận thức được sự
cấp thiết đó, nhóm chúng em đã lựa chọn đề tài nghiên cứu là: “Các yếu tố ảnh
hưởng tới số ca tử vong do đại dịch COVID-19 tai một số nước trên thế giới
năm 2020.”

Mục tiêu của tiểu luận hướng tới là đánh giá các yếu tố ảnh hưởng tới số ca
tử vong do đại dịch COVID-19 tại một số quốc gia năm 2020. Từ đó xây dựng mơ
hình hồi quy giữa các yếu tố ảnh hưởng đến số ca tử vong trong năm 2020 của
khoảng hơn 100 nước. Qua đó, nhóm có thể đưa ra một số đề xuất cho sự phát triển
bền vững trong thời gian tới.
Tiểu luận sẽ được trình bày theo kết cấu các phần như sau:
1. Cơ sở lý thuyết
2. Phương pháp nghiên cứu
3. Kết quả ước lượng và kiểm định
4. Kết luận và kiến nghị
4

Tieu luan


Trong q trình nghiên cứu, do cịn nhiều hạn chế về chuyên môn và kinh
nghiệm, bài nghiên cứu không thể tránh khỏi những thiếu sót. Nhóm rất mong nhận
được những góp ý của cơ để hồn thành bài nghiên cứu tốt hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn cô!

I.
1.1.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tổng quan về tình hình COVID-19 hiện nay

COVID-19 là một bệnh đường hơ hấp có tính truyền nhiễm cao gây ra bởi
một loại coronavirus mới được gọi là SARS-CoV-2 (hội chứng hơ hấp cấp tính
nghiêm trọng - coronavirus - 2). Khi virus 2019-nCoV xâm nhập vào cơ thể, nó đi
vào trong một số tế bào và chiếm lấy bộ máy tế bào (gây tổn thương viêm đặc hiệu

ở đường hơ hấp), đồng thời virus chuyển hướng bộ máy đó để phục vụ cho chính
nó, tạo ra virus mới và gây nhiễm tiếp cho người khác. Người nhiễm 2019-nCoV
có các triệu chứng cấp tính: ho, sốt, khó thở… có thể diễn biến đến viêm phổi nặng,
suy hô hấp cấp tiến triển và tử vong; đặc biệt ở những người lớn tuổi, người có
bệnh mạn tính, suy giảm miễn dịch.
Căn bệnh COVID-19 lần đầu tiên được xác định ở Vũ Hán, Trung Quốc.
Vào ngày 31 tháng 12 năm 2019, các quan chức Trung Quốc tại thành phố Vũ Hán
đã xác nhận một số trường hợp viêm phổi không rõ nguyên nhân. Khi nó nhanh
chóng lây lan ở Vũ Hán, các nhà khoa học cuối cùng đã xác định nó là một loại
coronavirus mới vào ngày 7 tháng 1 năm 2020 . Theo tổ chức Y tế Thế giới
(WHO), các triệu chứng bao gồm ho khan, sốt, khó thở, viêm phổi và suy hô hấp,
là những triệu chứng tương tự như bệnh cúm và các loại vi rút khác tấn công hệ hô
hấp. Đến ngày 30 tháng 1, WHO đã tuyên bố tình trạng khẩn cấp về sức khỏe cộng
đồng tồn cầu do có 9.000 trường hợp nhiễm COVID-19 được báo cáo ở 18 quốc
gia, bao gồm cả Trung Quốc. Trong khoảng thời gian ngắn, căn bệnh này đã trở
thành mối đe dọa toàn cầu và được gọi là đại dịch vào ngày 11 tháng 3 năm 2020.
Tính đến ngày tháng 10 năm 2021, đã có 233.503.524 trường hợp được xác
nhận nhiễm COVID-19, bao gồm 4.777.503 trường hợp tử vong, được báo cáo cho
WHO. Vắc xin được đưa vào sử dụng điều trị các triệu chứng của bệnh nhân. Tuy
vắc-xin còn hạn chế và chúng vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm lâm sàng, việc
5

Tieu luan


phòng ngừa sớm những căn bệnh này tốt hơn là chữa bệnh. Kết quả này cho phép
chính phủ sớm đưa hành động để tập trung nhiều nỗ lực hơn trong việc ngăn chặn
sự bùng phát cuối cùng sẽ xảy ra.
1. 2. Tổng quan tình hình nghiên cứu
1.2.1. Một số nghiên cứu đi trước

Cho tới hiện tại, đã có nhiều nghiên cứu về đề tài COVID-19 và các yếu tố
ảnh hưởng đến nó được thực hiện bằng phương pháp định tính hay phương pháp
định lượng.
Nghiên cứu “Obesity and mortality of Covid-19” của các tác giả Abdul
Zahra Hussain, Kamal Mahawar, Zefeng Xia, Wah Yang, Shamsi EL-Hasani bằng
phương pháp phân tích định lượng đã chỉ ra rằng béo phì là nhân tố quan trọng liên
quan tới sự tử vong của các bệnh nhân Covid-19 bởi vì những người béo phì có hệ
miễn dịch yếu do đó dễ bị tổn thương bởi một loại nhiễm trùng đặc biệt địi hỏi
phản ứng tế bào mơ ngay lập tức ví dụ như coronavirus.
Theo cuốn “Dịch tễ học - COVID Reference” của tác giả Bernd Sebastian
Kamps, Christian Hoffmann cùng với sự đóng góp của nhiều tác giả khác bằng
phương pháp tổng hợp các nghiên cứu liên quan đến Covid-19 và phương pháp
định lượng đã chỉ ra rằng tỷ lệ tử vong do Covid ở người cao tuổi. Một trong
những yếu tố quan trọng khác liên quan đến tỷ lệ tử vong đó là số lượng giường
bệnh điều trị đặc biệt của bệnh viện.
Nghiên cứu “ Factors associated with deaths due to COVID-19 versus other
causes: population-based cohort analysis of UK primary care data and linked
national death registrations within the OpenSAFELY platform’’ của The Lancet
Regional Health – Europe đề cập tới vấn đề tỷ lệ tử vong do COVID-19 cho thấy
mối quan hệ chặt chẽ với tuổi tác và các tình trạng bệnh lý trước đó, cũng như tỷ lệ
tử vong do các nguyên nhân khác. Nghiên cứu nhằm mục đích điều tra xem các yếu
tố cụ thể có liên quan khác biệt như thế nào với tỷ lệ tử vong do COVID-19 so với
tỷ lệ tử vong do các nguyên nhân khác ngoài COVID-19.

6

Tieu luan


1.2.2. Giả thuyết nghiên cứu

- Giả thuyết về độ tuổi
Nghiên cứu “Effect of age on death due to coronavirus disease 2019” trích xuất
số ca tử vong cùng với phân bố tuổi, giới tính, một số bệnh đồng mắc, nghề nghiệp
và tỉnh của những bệnh nhân được ghi nhận. Bài nghiên cứu đã cho thấy rằng độ
tuổi càng cao tỷ lệ tử vong do COVID-19 càng lớn.
- Giả thuyết về thu nhập bình qn đầu người
GDP đầu người là một cơng cụ kinh tế dùng để so sánh năng suất kinh tế và mức
sống của người dân ở một quốc gia. Nghiên cứu “Factors affecting COVID-19
mortality: an exploratory study” đã rút ra kết luận rằng khi GDP cao hơn đồng
nghĩa với việc sức khỏe con người tốt hơn và chất lượng cuộc sống cao hơn. Do đó,
Số ca nhiễm bệnh sẽ có khả năng phục hồi sức khỏe tốt hơn, số ca có khả năng tử
vong sẽ giảm đáng kể.
- Giả thuyết về bệnh béo phì
Bệnh thừa cân béo phì là bệnh mãn tính do sự dư thừa quá mức lượng mỡ trong cơ
thể. Nó được xác định thơng qua chỉ số BMI. Nghiên cứu của CDC đã chỉ ra béo
phì khiến mọi người có nguy cơ mắc nhiều bệnh mãn tính nghiêm trọng khác, làm
tăng nguy cơ bệnh nặng do COVID-19 và dẫn đến tử vong.
- Giả thuyết về số lượng giường bệnh
Nghiên cứu “Ecological and Health Infrastructure Factors Affecting the
Transmission and Mortality of COVID-19” chỉ ra việc chăm sóc và giường ICU
có tương quan đáng kể với tỷ lệ tử vong. Những người nghiên cứu đã nhận thấy
mối quan hệ bất ngờ giữa số ca tử vong gia tăng và số giường chăm sóc quan
trọng / ICU tăng lên. Khi tỷ lệ này tăng lên, khả năng kiểm tra và chăm sóc bệnh
nhân giảm đi và nguy cơ tử vong do COVID-19 cao hơn.

7

Tieu luan

II. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Phương pháp thu thập số liệu và xây dựng mơ hình
2.1.1. Phương pháp thu thập và xử lý số liệu
Phương pháp thu thập số liệu:
Để phục vụ nghiên cứu và chạy mơ hình, nhóm thu thập mẫu thử và các giá
trị ước tính của các mẫu đó dựa trên dữ liệu của 102 quan sát của 102 quốc gia. Số
liệu của mơ hình là dữ liệu chéo , thu thập theo phương pháp thống kê với nguồn số
liệu tin cậy lấy từ World Bank, World Health Organization (WHO) và Our World
in Data.
Phương pháp xử lý số liệu:
Bằng phương pháp ước lượng các hệ số của mơ hình bình qn tối thiểu
thơng thường OLS, dữ liệu được chọn và kiểm tra ý nghĩa thống kê của các hệ số
hồi quy và sự phù hợp của mô hình dựa trên các quan sát, cũng như so sánh với các
nghiên cứu trước đây và tương tự để tìm ra kết quả tốt nhất để sử dụng phân tích.
Trong q trình làm bài, nhóm tác giả đã sử dụng kiến thức của kinh tế lượng,
phương pháp định lượng với sự hỗ trợ chính của phần mềm Eviews, Microsoft
Excel, Microsoft Word để tổng hợp và hoàn thành tiểu luận này.
2.1.2. Phương pháp xây dựng mơ hình
Nhóm nghiên cứu lựa chọn phương pháp nghiên cứu định lượng: phân tích
hồi quy, xây dựng mơ hình hồi quy và sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu
thơng thường OLS để ước lượng. Mơ hình được ước lượng, kiểm định và khắc
phục khuyết tật qua phần mềm Eviews.
Phương pháp phân tích hồi quy: tìm mối quan hệ phụ thuộc của 1 biến, được
gọi là biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập nhằm
ước lượng hoặc tiên đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc khi biết trước các giá
trị của biến độc lập. Cụ thể trong nghiên cứu này, phân tích mối quan hệ giữa biến
độc lập tỷ lệ tử vong do COVID-19 (MRT), tỷ lệ người trên 65 tuổi (OLD) và tỷ lệ
người trưởng thành béo phì (OBE) và thu nhập bình quân đầu người (GDP), tỷ lệ
giường bệnh trên 1000 người ( BED) .
8

Tieu luan


2.2. Xây dựng mơ hình lý thuyết
2.2.1. Mơ hình hồi quy
Từ cơ sở lý thuyết đã nêu và các nghiên cứu đi trước, nhóm quyết định xây
dựng mơ hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong do COVID-19
sau đây:
● Tỷ lệ dân số trên 65 tuổi (OLD)
● GDP bình quân đầu người (GDP)
● Tỷ lệ người trưởng thành có BMI trên 30 (OBE)
● Số lượng giường bệnh trên 1000 dân số (BED)
Dưới đây là mô hình nhóm xây dựng được:
MRT = β 0 + β 1OLD + β 2GDP+ β 3BED + β 4OBE + μi
Trong đó :
^β : Hệ số chặn
0
^β : Hệ số hồi quy
i

ui : Sai số ngẫu nhiên của tổng thể ứng với quan sát thứ i, đại diện
cho các nhân tố khác ảnh hưởng đến MRT (Tỷ lệ tử vong do COVID-19)
nhưng khơng được đề cập trong mơ hình.
2.2.2. Giải thích các biến số trong mơ hình  
Mơ hình gồm 5 biến: 1 biến phụ thuộc và 4 biến độc lập
- Biến phụ thuộc là MRT: Giá trị của tỷ lệ tử vong do Covid-19 trên 1 triệu
người của 102 quốc gia (Số liệu năm 2020)
- Mô tả các biến độc lập được thể hiện trong Bảng 2.2.2:

Biến số

Tên biến

Đơn vị
9

Tieu luan

Dấu

kỳ


vọng
GDP

Giá trị của tổng sản phẩm quốc nội %
bình quân đầu người

-

OBE

Tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh %
béo phì (BMI>=30)

+

OLD

Tỷ lệ người trên 65 tuổi

+

BED

Số lượng giường bệnh trên 1000 cái/1000
người
người

%

-

Bảng 2.2.2. Bảng mô tả biến độc lập
2.3. Mô tả số liệu
Mô tả số liệu được thể hiện trong Bảng 2.3:
Biến

Nguồn

Mô tả

MRT

Our World in Data

Số ca tử vong do covid 19 trên 1 triệu dân số
ở mỗi quốc gia

OBE

WHO

Tỷ lệ người trưởng thành có BMI trên 30 ở
mỗi quốc gia. Tỷ lệ càng lớn thì số lượng
người mắc béo phì càng cao.

OLD

World Bank

Tỷ lệ dân số 65 tuổi trở lên ở mỗi quốc gia.

GDP

World Bank

Là số liệu tổng sản phẩm quốc nội của mỗi
quốc gia trên cơ sở mỗi cá nhân. Nó được
tính bằng cách chia GDP của một quốc gia
cho số lượng dân số

BED

World Bank

Tỷ lệ số lượng giường bệnh trên 1000 dân
số.

10

Tieu luan


Bảng 2.3: Bảng mô tả số liệu

III. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH
1.Đồ thị Scatter with regression

Bảng 3.1.1
Bảng 3.1.2

11

Tieu luan


Bảng 3.1.3

Bảng 3.1.4

 Bảng 3.1.1: Tương quan giữa tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người và tỷ lệ
người trên 65 tuổi là tương quan dương
 Bảng 3.1.2: Tương quan giữa tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người và tổng sản
phẩm quốc nội bình quân đầu người.
 Bảng 3.1.3: Tương quan giữa tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người và tỷ lệ
người mắc bệnh béo phì là tương quan dương
 Bảng 3.1.4: tương quan giữa tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người và tỷ lệ
giường bệnh trên 1000 người.

2.

Bảng thống kê mô tả
Kết quả thống kê mô tả được thể hiện trong bảng 3.2
Bảng 3.2. Bảng kết quả thống kê mơ tả

Biến

Số quan
sát

Giá trị trung
bình

Giá trị lớn
nhất

Giá trị nhỏ
nhất

Độ lệch
chuẩn

MRT 102

7.794118

16.0

2.0

2.652621

OLD 102

9.637255

28.0

2.0

6.626961

GDP 102

104581.4

861177.0

272.0

181145.6

BED

5.78431

13.1

1.0

4.41205

148.5402

559.0

3.9

103.1617

102

OBE 102

Bảng 3.2 cho ta thấy số quan sát của tất cả các biến đều là 102, trong đó:
12

Tieu luan


• MRT: giá trị trung bình của tỷ lệ tử vong trên 1 triệu người là 7.794118, độ
lệch chuẩn là 2.652621, giá trị nhỏ nhất là 2.0 và giá trị lớn nhất là 16.0
• OLD: giá trị trung bình của tỷ lệ người trên 65 tuổi là 9.637155, độ lệch
chuẩn là 6.626961, giá trị nhỏ nhất là 2.0 và giá trị lớn nhất là 28.0
• GDP: giá trị trung bình của tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người là
104581.4, độ lệch chuẩn là 181145.6, giá trị nhỏ nhất là 272.0 và giá trị lớn
nhất là 861177.0
• OBE: giá trị trung bình của tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì
(BMI>=30) là 148.5402, độ lệch chuẩn là 103.1617, giá trị nhỏ nhất là 3.9 và

giá trị lớn nhất là 559.0
• BED: giá trị trung bình của số giường bệnh là 5.78431, độ lệnh chuẩn là
4.41, giá trị nhỏ nhất là 1.0 và giá trị lớn nhất là 13.1.
Có thể thấy, số quan sát của mẫu là khá lớn, giá trị của các biến cũng được phủ
rộng vậy nên mẫu có thể đại diện cho tổng thể.
3.

Bảng kết quả hồi quy
Bằng phần mềm Eviews, sử dụng lệnh “ LS MRT C OLD GDP BED

OBE”ta có kết quả ước lượng mơ hình hồi quy được thể hiện trong bảng 3.3 

Biến số

Hệ số hồi quy

Sai số tiêu chuẩn

t

P-value

OLD

0,350716

0,049159

7.134255

0.000

GDP

-5,88.10-5

1,34 . 10-5

-4,394287

0.000

BED

-0.157166

0.117787

-1.334323

0.1853

13

Tieu luan


OBE

0.049147

0.020534

-2.393477

0.0186

Hệ số chặn

6.495049

0.465719

13.94629

0.000

−      Số quan sát: 102
−      Hệ số xác định R2 = 0.397841
−      Prob > F = 0.0000
−      F= 17,517
Bảng 3: Kết quả hồi quy
Từ bảng 3 có thể rút ra nhận xét như sau:
● Về ý nghĩa của hệ số hồi quy:
Với điều kiện các yếu tố khác không đổi
+) ^β 1 = 0,350716: Khi tỷ lệ dân số trên 65 tuổi tăng 1 đơn vị  thì giá trị kỳ vọng của
tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên 1 triệu dân số sẽ tăng trung bình 0,350716 đơn vị.
Hệ sớ dương cho thấy tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên 1 triệu dân số và tỷ lệ dân
số trên 65 tuổi có tác động cùng chiều nhau, chiều hướng tác động đúng theo kỳ
vọng ban đầu.

+) ^β 2 = -5,88.10-5: Khi GDP bình quân đầu người theo sức mua tương đương tăng 1
đơn vị thì giá trị kỳ vọng của tỷ lệ tử vong do COVID-19 giảm trung bình -5,88.10 5
đơn vị. Hệ số âm cho thấy tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên một triệu dân số và
GDP bình quân đầu người có tác động ngược chiều nhau, chiều hướng tác động
đúng với kỳ vọng ban đầu.
+) ^β 3 = -0.157166: Khi số lượng giường bệnh trên 1000 người tăng 1 đơn vị thì giá
trị kỳ vọng của tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên một triệu dân số  sẽ giảm trung
bình 0,157166 đơn vị. Hệ sớ âm cho thấy tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên một triệu
dân số và số lượng giường bệnh trên 1000 người có tác động ngược chiều nhau,
chiều hướng tác động đúng theo kỳ vọng ban đầu..
14

Tieu luan


+) ^β 4 = 0.049147: Khi tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì (BMI>=30) tăng
1 đơn vị thì giá trị kỳ vọng của tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên 1 triệu dân số sẽ
tăng trung bình 0,049147 đơn vị. Hệ số dương cho thấy tỷ lệ tử vong do COVID-19
trên 1 triệu dân số và tỷ lệ người trưởng thành mắc bệnh béo phì có tác động cùng
chiều nhau, chiều hướng tác động đúng theo kỳ vọng ban đầu.
+) R – squared = 0. 397841 => Các biến GDP, BED, OLD, OBE giải thích
39,7841% biến động trong biến MRT.
+) P - value = 0.000 < 0.05 => Mơ hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa
5%
3.2. Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy:
Với độ tin cậy 95%
● β = 6,495049
● β ⋲ (0,253135; 0,448297)
Ý nghĩa: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và các biến khác giữ
nguyên, khi số người trên 65 tuổi (OLD) tăng lên 1 đơn vị thì tỷ lệ tử vong

(MRT) trung bình tăng lên tối thiểu 0.253135 và tối đa 0,448297.
● β ⋲ (-8,53.10-5; -3,22.10-5)
Ý nghĩa: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và các biến khác giữ
nguyên, khi tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người (GDP) tăng lên 1
đơn vị thì tỷ lệ tử vong (MRT) trung bình giảm xuống tối thiểu 3,22.10-5 và
tối đa  8,53.10-5.
● β ⋲ (-0,390971; -0,076639)
Ý nghĩa: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và các biến khác giữ
nguyên, khi số lượng giường bệnh (BED) tăng lên 1 đơn vị thì tỷ lệ tử vong
(MRT) trung bình giảm tối thiểu 0.0076639 và tối đa 0.0390971
● β ⋲ (0.008388; 0,089907)
Ý nghĩa: Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và các biến khác giữ
nguyên, khi tỷ lệ người trưởng thành có BMI lớn hơn 30 (OBE) tăng lên 1
đơn vị thì tỷ lệ tử vong (MRT) trung bình tăng tối thiểu 0,008388 và tối đa
0,089907
3.3. Mơ hình hồi quy mẫu
Từ kết quả trên ta có mơ hình hồi quy mẫu:
MRT = 6.495049 - 5,88.10-5GDP - 0.157166 BED + 0.350716 OLD
0
1

2

3

4

^i
+ 0.049147 OBE + U

4. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Cặp giả thuyết :

15

Tieu luan


H0: mơ hình hồi quy khơng phù hợp 
H1: Mơ hình hồi quy phù hợp 
Từ kết quả eview, ta có :Fqs = 17,517
Với mức ý nghĩa 5% ta thấy P-value = 0.000 < 0.05
→ Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận : với mức ý nghĩa 5%, mơ hình hồi quy phù hợp

5. Kiểm định Ramsey : THÊM CÁC BIẾN Ŷm

Thiết lập mơ hình :
 H0 : Mơ hình hồi quy khơng bỏ sót biến quan trọng 
 H1 : mơ hình hồi quy bỏ sót biến quan trọng 
Sử dụng phần mềm Eview, kiểm định mơ hình bằng lệnh ramsey Reset test, ta được kết
quả:

 Prob =0,196294 > 0,05 
→ Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0, bác bỏ H1

Kết luận: Mơ hình khơng bỏ sót biến quan trọng tại mức ý nghĩa 5%
6. Kiểm định White ( kiểm định về phương sai sai số thay đổi)
Thiết lập cặp giả thuyết :
 H0 : mơ hình có phương sai sai số thay đổi 

 H1: mơ hình có phương sai sai số thay đổi 
sử dụng phần mềm Eview, kiểm định mơ hình bằng lệnh White test ta được kết quả
:
 No cross terms : ta được kết quả Prob =0,421451 > 0,05



Cross terms : Prob = 0,738006 > 0.05

16

Tieu luan


Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận H0, bác bỏ H1
 Kết luận : Mơ hình có phương sai sai số không thay đổi tại mức ý nghĩa 5%
7. Kiểm định đa cộng tuyến
Thiết lập cặp giả thuyết:
 H0 : Mơ hình khơng tồn tại đa cộng tuyến 
 H1 : Mơ hình tồn tại đa cộng tuyến
Sử dụng phần mềm Eview, kiểm định mơ hình bằng lệnh VIF, ta có kết quả
kiểm định đa cộng tuyến được thể hiện trong bảng sau :
Biến số 

VIF

1/VIF

OLD

2,509804

0,398437

GDP

1,430368

0,69912

BED

2,003745

0,499

OBE

1,083501

0,9229

Giá trị trung bình VIF

1,756855

Như vậy giá trị VIF của cả 4 biến đầu nhỏ hơn 5 nên chấp nhận giả thuyết

H0
Kết luận: Mơ hình khơng tồn tại đa cộng tuyến tại mức ý nghĩa 5%

8. Kiểm định Jarque – bera ( Kiểm định phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên)
H0 : Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
H1 : Sai số ngẫu nhiên khơng phân phối chuẩn 
Dùng eview, kiểm định mơ hình bằng lệnh Jarque - Bera , ta được kết quả sau:

Ta thấy: Prob = 0,004249 < 0,05
→ Bác bỏ H0, chấp nhận H1
Vì n lớn nên dù Y khơng phân phối chuẩn nhưng 𝜷 vẫn phân phối sấp xỉ  chuẩn 
Kết luận: tại mức ý nghĩa 5%, mơ hình có sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn

17

Tieu luan


IV. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Lý giải kết quả nghiên cứu
Thứ nhất, tỷ lệ dân số trưởng thành có BMI > 30 (OBE) có ảnh hưởng
tiêu cực, cho thấy béo phì là một biến số có ý nghĩa quan trọng giải thích cho tỷ lệ
tử vong do COVID-19. Trong bốn thập kỷ qua, béo phì đã trở thành một đại dịch
toàn cầu. Vào năm 2016, theo thống kê có gần hai tỷ người lớn trên 18 tuổi bị thừa
cân lâm sàng, tăng gấp ba lần kể từ năm 1975. Ý nghĩa thống kê của biến OBE
trong tỷ lệ tử vong COVID-19 chứng thực các nghiên cứu trước đây xác định béo
phì lâm sàng, với BMI ≥30 ở người lớn, là một yếu tố quan trọng trong tỷ lệ tử
vong COVID-19. Béo phì là một yếu tố nguy cơ tiến triển các triệu chứng Covid19 nghiêm trọng có thể phải nhập viện, phải chăm sóc đặc biệt và hỗ trợ máy thở
trong giai đoạn đầu của bệnh. Béo phì được xem là một bệnh phức tạp do nhiều yếu
tố gây ra, có liên quan đến việc tăng nguy cơ mắc bệnh tim mạch, huyết khối và các
bệnh về phổi.
Thứ hai, tỷ lệ dân số trên 65 tuổi (OLD), cũng cho thấy rằng tuổi tác là một
yếu tố có ảnh hưởng tiêu cực đối với tỷ lệ người tử vong, biến số này có tương

quan khá cao; người cao tuổi dễ bị tử vong do COVID-19 hơn so với nhóm dân số
trẻ. Ở Liên minh Châu Âu, tỷ lệ dân số trên 65 tuổi là hơn 20%. Tại Hoa Kỳ, công
dân trên 65 tuổi chiếm 16,2% tổng dân số, với một số tiểu bang như Florida,
Maine, Vermont và Tây Virginia ở mức hoặc trên 20%. Tại Nhật Bản, công dân
trên 65 tuổi chiếm 30% dân số, dự kiến sẽ tăng thêm trong tương lai. Dân số của
Châu Á, Châu Phi và Châu Mỹ Latinh tương đối trẻ so với Châu Âu, Nhật Bản và
các nước công nghiệp phát triển khác. Sự khác biệt về độ tuổi này có thể là một lý
do tại sao tỷ lệ tử vong do COVID-19 ở các nước Châu Á và Châu Phi thấp hơn so
với Châu Âu và Bắc Mỹ.
Thứ ba, số lượng giường bệnh/1000 dân số (BED) Khi số lượng giường
bệnh/1000 tăng lên thì người dân có cơ hội được điều trị bệnh tại các cơ sở y tế,
bệnh viện, bệnh viện dã chiến mà có các đội ngũ y, bác sĩ. Giảm tỷ lệ tự điều trị tại
nhà. Biến này có ảnh hưởng tích cực.
Thứ tư, GDP bình qn đầu người có tác động tích cực đến tỷ lệ số ca tử
vong. Kết quả phân tích cho thấy biến số này có mối quan hệ cùng chiều với tỷ lệ
18

Tieu luan


số ca tử vong do Covid-19 trên 1 triệu dân. Kết quả nghiên cứu nhận được đúng với
dấu kỳ vọng ban đầu. Chúng ta nhìn nhận một cách khách quan thì điều này là hồn
tồn có lý. Tại các quốc gia phát triển rất nhiều nước ưu tiên phát triển hệ thống
chăm sóc sức khỏe chủ yếu là tư nhân và bệnh viện với cơ sở hạ tầng vượt bậc. Bởi
vậy mà người dân có cơ hội khám, chữa và điều trị bệnh
4.2. Phân tích
Hệ số xác định R2 = 0.397841 có nghĩa là các biến độc lập trên giải thích được
39,7841% sự biến động của biến phụ thuộc (tỷ lệ tử vong do COVID-19 trên 1
triệu dân số). Tuy nhiên, do hạn chế của hệ số xác định R2 là không làm rõ được
tầm quan trọng của các biến đưa vào, vì vậy nếu chỉ dựa vào giá trị R2 để đánh giá

tính hiệu quả của mơ hình sẽ dẫn đến tình huống khơng chính xác do mơ hình cịn
chứa nhiều biến khơng cần thiết, khiến mơ hình trở nên phức tạp hơn. Vì vậy để
khắc phục hạn chế của hệ số xác định R2 đã nêu trên, nhóm tác giả chúng em đã
xem xét hệ số xác định hiệu chỉnh, dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ
an tồn hơn do nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp mơ hình.
Nhóm tính tốn được hệ số xác định hiệu chỉnh 0.373, điều đó có nghĩa là
các biến độc lập giải thích được 37.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc, phần còn
lại 62.7% được giải thích bởi sai số ngẫu nhiên hay có biến độc lập khác ngồi mơ
hình giải thích cho biến phụ thuộc như tỷ lệ dân cư thành thị, chi tiêu chính phủ cho
giáo dục, tổng dân số giới tính nam, các biện pháp ứng phó của chính phủ các nước
đối với đại dịch, độ mở của nền kinh tế ....
4.3. Đề xuất một số giải pháp
Thứ nhất, một nỗ lực quy mơ lớn nhằm giảm tỷ lệ béo phì tồn cầu là rất
quan trọng để giảm thiểu tỷ lệ tử vong trong các đại dịch trong tương lai. Các chính
sách khuyến khích người dân lối sống lành mạnh nên được các quốc gia có tỷ lệ
béo phì cao áp dụng. Một phương pháp can thiệp phổ biến nhất mà các chính phủ
đang sử dụng ở cấp địa phương và quốc gia là sử dụng các chiến dịch y tế công
cộng. Những chiến dịch này nhằm mục đích vận động mọi người tập thể dục thao
thường xuyên nâng cao sức khoẻ và quảng bá các lựa chọn thực phẩm bổ dưỡng.
Thứ hai, biến dân số có tuổi từ 65 trở lên dễ bị tử vong do COVID-19 và các
bệnh hô hấp tương tự khác như cúm, do đó chúng ta có thể rút ra một biện pháp là
19

Tieu luan


chính quyền trung ương, tiểu bang và địa phương ở mọi quốc gia nên ưu tiên sự an
tồn của nhóm tuổi này, đặc biệt là trong thời kỳ dịch bệnh và đại dịch. Ngồi ra,
văn hóa Nhật Bản, đề cao sự tôn trọng người lớn tuổi, ưu tiên giảm thiểu hoặc loại
trừ các bệnh truyền nhiễm khác từ các viện dưỡng lão và các cơ sở chăm sóc dài

hạn khác và do đó cũng giảm thiểu tử vong do COVID-19. Nhật Bản là hình mẫu
cho phần cịn lại của thế giới về cách bảo vệ người cao tuổi. Chính phủ các nước
cần đẩy mạnh các biện pháp ưu tiên người cao tuổi nhằm hạn chế tối đa nguy cơ tử
vong khi mắc phải.
Thứ ba, chất lượng y tế là yếu tố tiếp theo cần được đẩy mạnh và phát triển
mạnh hơn trong bối cảnh đại dịch diễn ra. Trong đó, Bộ Y tế các nước chú trọng
vào các bệnh viện, viện có giường bệnh chữa bệnh và khẩn trương lên phương án,
thiết lập cơ sở điều trị, bảo đảm điều kiện cơ sở hạ tầng, trang thiết bị, vật tư y tế và
tăng cường năng lực chuyên môn sẵn sàng ứng phó với tình huống dịch bệnh diễn
biến nghiêm trọng tại địa phương
Và cuối cùng, yếu tố sức mạnh nền kinh tế của các quốc gia. Các quốc gia
cần phải tận dụng lợi thế sẵn có về sức mạnh kinh tế của họ để hạn chế số ca tử
vong do Covid-19, đẩy mạnh chi tiêu cho truyền thông, thông tin, tuyên truyền
phòng, chống dịch bằng nhiều phương tiện khác nhau. Bởi lẽ quan điểm “ Phòng
bệnh hơn chữa bệnh” là một nguyên lý cơ bản của y học từ trước đến nay và
trong cuộc chiến chống Covid-19 nó càng cho thấy ý nghĩa cực kỳ quan trọng. Các
chính phủ phải thông qua luật ưu tiên xây dựng cơ sở hạ tầng chăm sóc sức khỏe
mạnh mẽ và tối đa hóa tài trợ cho nhiều khía cạnh của sức khỏe cộng đồng và
phịng chống dịch bệnh. Trong q trình giáo dục trung học, tiếp cận cơng bằng với
chăm sóc sức khỏe, giáo dục sức khỏe và dinh dưỡng, vệ sinh môi trường tốt hơn,
kho dự trữ quốc gia về thiết bị bảo vệ cá nhân (PPE) và công nghệ để truy vết hiệu
quả. Chính phủ có thể xem xét phân bổ ngân sách cao hơn để thử nghiệm thiết bị
và phương tiện nhằm chống lại đại dịch này một cách thắng lợi. Nói tóm lại, sự
sống của người dân phải là yếu tố được đặt lên hàng đầu, quyết định đến các chính
sách kinh tế mà chính phủ đưa ra trong bối cảnh đại dịch Covid-19,.

20

Tieu luan

KẾT LUẬN
Bài tiểu luận ước tính và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong do
COVID-19 và đề xuất các khuyến nghị chính sách dựa trên kết quả. Một mơ hình,
sử dụng dữ liệu từ 102 quốc gia, đã được phát triển, trong đó thu nhập bình quân
đầu người, số lượng bác sĩ trên một nghìn dân số, tỷ lệ dân số trên 65 tuổi và béo
phì là các biến phụ thuộc giải thích tỷ lệ tử vong COVID-19. Vì dữ liệu khơng cân
bằng, nên hồi quy được sử dụng, và các kết quả thu được từ ước lượng này được sử
dụng để suy ra kết quả phân tích. Các kết quả ước tính cho thấy béo phì, tỷ lệ dân
số trên 65 tuổi làm thước đo mật độ có tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến tỷ
lệ tử vong do COVID-19. Tuy nhiên, thu nhập bình qn đầu người có ảnh hưởng
tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến tỷ lệ tử vong do COVID-19.
Tuy nhiên, nhóm chúng em nhận thấy bài nghiên cứu còn một số hạn chế do
chưa thể đề cập đến toàn bộ các yếu tố ảnh hưởng ca COVID-19 của đề tài chúng
em nghiên cứu. Chúng em đã cố gắng giảm thiểu điểm yếu này ở một mức độ nào
đó bằng cách sử dụng phương pháp ước lượng. Trong trường hợp đại dịch
coronavirus, người ta cũng cần phải thận trọng vì sự lây lan ngày càng gia tăng trên
tồn cầu. Dữ liệu được xem xét ngày hơm nay có thể khác sau hai tháng. Mặc dù
cịn có những hạn chế, chúng em hy vọng rằng nghiên cứu này sẽ là cơ sở cho các
nghiên cứu trong tương lai trong lĩnh vực này.
Cuối cùng, nhóm chúng em cũng xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn và
giảng dạy nhiệt tình của Cơ Nguyễn Thị Thu Trang. Do các yếu tố khách quan về
số liệu và các yếu tố chủ quan của nhóm giới hạn về kinh nghiệm và kiến thức, bài
nghiên cứu này vẫn cịn tờn tại nhiều hạn chế. Chúng em rất mong nhận được sự
góp ý của cơ để chúng em có thể hồn thiện hơn, áp dụng tốt hơn trong các cơng
việc sau này. Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn!

21

Tieu luan

DANH MỤC THAM KHẢO


Kiểm định Ramsey



Kiểm định White

22

Tieu luan




Kiểm định Jarque – bera

23

Tieu luan




Bảng kết quả hồi quy

1

April 17, 2020. Geographic Differences in COVID-19 Cases, Deaths, and
Incidence United States, February 12–April 7, 2020, MMWR,
/>
2

Apr 21, 2017, Community Mitigation Guidelines to Prevent Pandemic
Influenza — United States, 2017,
24

Tieu luan


/>3

March 5, 2021, Exploring the multiple factors affecting Covid-19
mortality across England,
/>
4

July 8, 2020. Factors associated with COVID-19-related death using
OpenSAFELY. />
5

December 24, 2020.On the main factors influencing COVID-19 spread
and deaths in Mexico: A comparison between Phase I and II.
/>
6

January 13, 2021. COVID Reference.

/>
7

July 19, 2021. Variable effects of underlying diseases on the prognosis of
patients with COVID-19. />id=10.1371/journal.pone.0254258

8

December 16, 2020. Factors affecting COVID-19 mortality: an
exploratory
study. />
9

March 11, 2020. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Situation Report
– 51. />
10

May 08, 2021. Factors associated with deaths due to COVID-19 versus
other causes: population-based cohort analysis of UK primary care data
and linked national death registrations within the OpenSAFELY platform.
/>
11

Jun 24,2021. Factors affecting the COVID-19 risk in the US counties: an
innovative approach by combining unsupervised and supervised learning.
/>
Website
1. The World Bank: />25

Tieu luan