Tiểu luận Kinh tế lượng - Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người của một số quốc gia năm 2015

z

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
********************

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHỈ SỐ PHÁT
TRIỂN CON NGƯỜI CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA NĂM 2015

Hà Nội, ngày 05 tháng 06 năm 2018


MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................................. 1
CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CHỈ SỐ PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI.......... 3
1.1. Lý thuyết về HDI...................................................................................................... 3
1.1.1. Khái niệm và ý nghĩa của chỉ số HDI .................................................................... 3
1.1.2. Phương pháp tính HDI .......................................................................................... 4
1.1.3. Các thành phần của chỉ số HDI ............................................................................ 5
1.2. Các nghiên cứu đi trước .......................................................................................... 9
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU .................................................................... 11
2.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu .............................................................................. 11
2.1.1. Mô hình hồi quy ................................................................................................... 11
2.1.2. Giải thích biến ...................................................................................................... 11
2.2. Mô tả số liệu ........................................................................................................... 12
2.2.1. Nguồn số liệu ....................................................................................................... 12
2.2.2. Mô tả thống kê ..................................................................................................... 12
2.2.3. Ma trận tương quan giữa các biến....................................................................... 13
CHƯƠNG 3. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH ........................................ 15
3.1. Ước lượng mô hình ................................................................................................ 15

3.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình .......................................... 15
3.2.1. Kiểm định các khuyết tật của mô hình................................................................. 15
3.2.2. Khắc phục ............................................................................................................ 20
3.3. Kiểm định hệ số hồi quy ........................................................................................ 21
3.4. Kiểm định sự phù hợp của mô hình ...................................................................... 21
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP ....................... 23
4.1. Trình bày kết quả nghiên cứu ............................................................................... 23
4.2. Đề xuất giải pháp ................................................................................................... 24
KẾT LUẬN ................................................................................................................... 26
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................ 27
BẢNG PHỤ LỤC DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU .............................................................. 28
ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN ............................ ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED.


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1. Bảng giải thích các biến.................................................................................. 11
Bảng 2.2. Bảng mô tả thống kê dữ liệu............................................................................ 12
Bảng 2.3. Bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến ................................................ 13
Bảng 3.1. Bảng kiểm định hệ số hồi quy.......................................................................... 21


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1. Mô hình 3 nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số HDI ................................................... 5
Hình 3.1. Kết quả ước lượng mô hình ............................................................................. 15
Hình 3.2. Kết quả kiểm định bỏ sót biến.......................................................................... 16
Hình 3.3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến ..................................................................... 17
Hình 3.4. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi .................................................. 18
Hình 3.5. Hình vẽ phân phối của nhiễu ........................................................................... 19
Hình 3.6. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu ................................................ 19
Hình 3.7. Kết quả mô hình ước lượng khi sử dụng hồi quy Robust .................................. 20

LỜI MỞ ĐẦU
Con người, từ khá sớm trong lịch sử nhận thức đến tận hôm nay, vẫn được nhiều học
thuyết khoa học xã hội coi là chiếm vị trí trung tâm của sự phát triển. Trong thời đại hiện
nay, khi mà “Phát triển bền vững” là mục tiêu hướng tới của nhiều quốc gia thì nhân tố
con người nổi lên hàng đầu trong tổng thể các nhân tố tác động và giữ vị trí trung tâm trong
cả ba trụ cột sinh thái, kinh tế và xã hội của mục tiêu này. Nghiên cứu về vấn đề phát triển
con người ở mỗi thời đại, mỗi giai đoạn sẽ được chú ý trên các bình diện khác nhau. Song,
đến nay, quan điểm hiện đại về phát triển con người đã được thừa kế, bổ sung bằng nhiều
nội dung mới và được nhiều quốc gia đề cao, chú trọng thực hiện trong chương trình phát
triển kinh tế - xã hội của mình, nhằm đạt tới mục tiêu phát triển nhanh và bền vững đã được
đặt ra.
Trong các nghiên cứu khoa học về nguồn nhân lực, một số các chỉ tiêu đã được đưa ra
để đánh giá về sự phát triển của con người, trong số đó có thể kể đến Chỉ số Thông minh
(hay còn được gọi là chỉ số IQ), Chỉ số Thông minh cảm xúc ( hay còn được gọi là chỉ số
EQ), Chỉ số Thông minh xã hội (hay còn được gọi là chỉ số SQ), Chỉ số Đạo đức (hay còn
được gọi là chỉ số MQ)… Tuy vậy, điểm chung của các chỉ số trên đều không xem xét đến
yếu tố phát triển kinh tế trong tương quan phát triển con người. Chính vì vậy, một thành
tựu quan trọng đã được ra đời bởi một kinh tế gia người Pakistan là Mahbub ul Haq, đó là
Chỉ số phát triển con người (hay còn được gọi là Chỉ số HDI- Human Development Index).
Đây là một thành tựu chiến lược có ý nghĩa rất lớn trong nghiên cứu về sự phát triển kinh
tế dựa trên nền tảng phát triển con người, đặc biệt là trong bối cảnh mục tiêu lớn nhất của
của nước hiện nay là phát triển kinh tế bền vững.
Với tầm quan trọng của Chỉ số phát triển con người (sau đây gọi là Chỉ số HDI), nhóm
tác giả nhận thấy sự cần thiết trong việc nghiên cứu chuyên sâu về những yếu tố ảnh hưởng
đến Chỉ số HDI, từ đó có thể đánh giá một cách toàn diện và đầy đủ các nhân tố ảnh hưởng
đến sự phát triển của con người trong tương quan với sự phát triển của nền kinh tế. Vì vậy,
nhóm tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu: “ Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ
số phát triển con người (HDI) của một số quốc gia năm 2015 ”.

Mục tiêu nghiên cứu:
1


Mục tiêu tổng quát của đề tài là phân tích sự ảnh hưởng của các nhân tố đến Chỉ số phát
triển con người (HDI). Tiểu luận gồm những mục tiêu cụ thể sau:
Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và những nghiên cứu thực nghiệm về Chỉ số HDI từ đó xác
định ra các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số HDI.
Ước lượng mô hình hàm hồi quy thể hiện mức độ tác động và phân tích ảnh hưởng của
các biến nhân tố đến Chỉ số HDI. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình đã
được ước lượng.
Nghiên cứu, đề xuất một số giải pháp để nâng cao chỉ số HDI.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu: Sự ảnh hưởng của các biến là tuổi thọ từ lúc sinh (LEAB), tỷ lệ
người lớn biết chữ - tính cho người từ 15 tuổi trở lên (LITE), GDP bình quân đầu người
theo ngang giá sức mua (GDP), tỷ lệ sinh sản (FER) và hệ số bất bình đẳng con người (INE)
đến Chỉ số phát triển con người (HDI).
Phạm vi nghiên cứu: Phạm vi thế giới, với đơn vị quan sát là quốc gia, kích thước mẫu
là 110 quan sát, các quốc gia không phân biệt khu vực và trình độ phát triển. Quan sát được
thu thập trong dữ liệu năm 2015. Dữ liệu quan sát được được sử dụng để xây dựng mô hình
hồi qui về tác động của các nhân tố mà nhóm đã nêu ra trong giả thiết lên Chỉ số HDI.
Phương pháp nghiên cứu:
Phương pháp thu thập số liệu: Nhóm tác giả thu thập dữ liệu thứ cấp từ HDR – Human
Development Reports và Worldbank, sau đó sử dụng phần mềm Excel để sàng lọc dữ liệu.
Phương pháp xây dựng mô hình: Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông
thường OLS (Ordinary Least Squares) và công cụ Kinh tế lượng. Nhóm sử dùng phần mềm
Gretl để chạy mô hình hồi quy và kiểm định mô hình để đem lại kết quả khách quan và
chính xác.
Cấu trúc đề tài: Bao gồm 4 chương:
Chương 1: Cơ sở lý thuyết về chỉ số phát triển con người – HDI

Chương 2: Mô hình nghiên cứu
Chương 3: Ước lượng mô hình và kiểm định
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và đề xuất giải pháp
2


CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CHỈ SỐ PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI
1.1. Lý thuyết về HDI
1.1.1. Khái niệm và ý nghĩa của chỉ số HDI
1.1.1.1. Khái niệm chỉ số HDI
Tài sản thực sự của một quốc gia là con người và mục đích của phát triển là tạo môi
trường cho phép người dân được hưởng thụ một cuộc sống trường thọ, mạnh khoẻ và sáng
tạo. Con người là vốn quý nhất, là mục tiêu phải hướng tới của mọi hoạt động kinh tế - xã
hội của mỗi quốc gia và toàn thế giới. Việc lựa chọn chỉ tiêu phản ánh sự phát triển con
người có ý nghĩa rất quan trọng, đặc biệt là trong xã hội hiện đại ngày nay. Trước đây,
người ta thường dựa vào các chỉ tiêu tổng sản phẩm trong nước bình quân đầu người
(GDP/người) hoặc tổng thu nhập quốc gia bình quân đầu người (NGI/người) để phân chia
thành các nhóm nước giàu, nghèo. Nhưng trên thực tế, không phải cứ nước nào có thu nhập
cao thì trình độ dân trí đều cao và đều chú ý chăm lo sức khoẻ, phúc lợi xã hội cho con
người. Ngược lại, không ít nước tuy có thu nhập bình quân đầu người thấp, đời sống vật
chất còn khó khăn, nhưng lại quan tâm tới mục tiêu giáo dục, y tế, sức khoẻ cho mọi thành
viên.
Để đánh giá tổng hợp và xếp loại trình độ phát triển kinh tế - xã hội chung giữa các quốc
gia hay giữa các địa phương, năm 1990 Liên Hiệp Quốc đưa ra một chỉ tiêu tổng hợp có
tên gọi là Chỉ số phát triển con người (HDI - Human Development Index):
“Chỉ số HDI hay Chỉ số phát triển con người (Human Development Index) là thước
đo tổng hợp về sự phát triển kinh tế xã hội của một quốc gia hay vùng lãnh thổ trên các
3 phương diện: sức khỏe, thu nhập và giáo dục. Chỉ số HDI được sử dụng để đánh giá
trình độ phát triển về con người của mỗi một quốc gia, có ý nghĩa phân cấp và được rà
soát đánh giá lại theo chu kỳ, thường là chu kỳ 1 năm.”

1.1.1.2. Ý nghĩa của chỉ số HDI
HDI là thước đo tổng hợp đo lường trình độ phát triển của thế giới, của một khu vực ,
một quốc gia , hoặc là một vùng, một tỉnh , một địa phương... thay thế cho tiêu chí phát
triển thuần túy chỉ sử dụng tốc độ tăng trưởng kinh tế thông qua GDP.

3


Vì là thước đo tổng hợp sự phát triển nên HDI được sử dụng để làm công cụ quản lí và
đưa ra chính sách hữu ích. Trên cơ sở tính toán HDI và các chỉ số thành phần, các nhà quản
lí và những người đề ra chính sách dễ dàng phát hiện những khía cạnh non yếu để từ đó có
những giải pháp thích hợp nhằm nâng cao năng lực lựa chọn cho người dân và mở rộng
phạm vi lựa chọn cho người dân.
HDI được sử dụng làm một trong những chỉ tiêu thống kê quan trọng của các hệ thống
chỉ tiêu phát triểu của thế giới, của các khu vực, các hiệp hội như Liên hợp quốc, ESCAP,
ASEAN,...
HDI được đưa vào mục tiêu phấn đấu trong các chiến lược phát triển ngắn hạn, trung
hạn cũng như dài hạn của các quốc gia.
HDI được sử dụng trong những công trình phân tích kinh tế - xã hội
HDI được sử dụng để so sánh quốc tế trình độ phát triển giữa các khu vực, các nhóm
nước, các quốc gia , thậm chí là giữa các vùng và các tỉnh thành phố trong cùng một quốc
gia
Vì vậy chỉ số HDI có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá sự phát triển của các nước
theo một cái nhìn tổng hợp, từ đó giúp thực hiện các mục tiêu phát triển kinh tế xã hội , hội
nhập với quốc tế trong bối cảnh toàn cầu hóa hiện nay.
1.1.2. Phương pháp tính HDI
Để đo lường thành tựu phát triển con người, từ năm 1990 chương trình phát triển của
Liên hiệp quốc đã đưa ra phương pháp tính chỉ số HDI. Đây là chỉ số tổng hợp phản ánh
trình độ phát triển của con người và cũng phản ánh mức độ đạt được những khát vọng
chung của con người là có mức sống cao, có học vấn cao , có sức khỏe dồi dào, xã hội lành

mạnh, phát triển văn hóa cộng đồng. Hiện nay một trong những mô hình tính toán HDI
được sử dụng phổ biến trên thế giới phải kể đến mô hình ba nhân tố hay còn gọi là mô hình
tam giác bao gồm : Sức khỏe – Giáo dục – Thu nhập.
Về sức khỏe: Nói chung nếu con người khỏe mạnh thì cuộc sống sẽ trường thọ. Vì vậy
sức khỏe được “lượng hóa” bằng chỉ tiêu tuổi thọ trung bình hay còn gọi là kì vọng sống
trung bình được tính từ khi sinh ra.

4


Về giáo dục: Được đánh giá bằng kiến thức hay còn gọi là trình độ tri thức, là sự tổng
hợp theo tỉ lệ biết chữ của người lớn (với quyền số 2/3) và tỉ lệ nhập học của tất cả các cấp
(tiểu học, trung học, và đại học với quyền số tổng cộng chung là 1/3)
Về thu nhập: Được đo bằng giá trị GDP bình quân đầu người thực tế theo sức mua tương
đương (PPP - Purchasing Power Parity và thường đưa về USD)
Công thức tính chỉ số HDI:
𝐇𝐃𝐈 =

𝑰𝒕𝒖ổ𝒊 𝒕𝒉ọ + 𝑰𝒕𝒓𝒊 𝒕𝒉ứ𝒄 + 𝑰𝑮𝑫𝑷
𝟑

Mô hình 3 nhân tố:
Chỉ số
tuổi thọ

HDI
Chỉ số

Chỉ số

Thu Nhập

giáo dục

Hình 1.1. Mô hình 3 nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số HDI
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp
1.1.3. Các thành phần của chỉ số HDI
1.1.3.1. Chỉ số tuổi thọ
Chỉ số tuổi thọ là một trong ba thành phần cơ bản của chỉ số phát triển con người(HDI),
đóng vai trò ngang bằng với hai chỉ số tri thức và thu nhập. Chỉ số tuổi thọ được lựa chọn
là một thành phần của HDI vì nhìn từ quan điểm phát triển con người, khả năng và cơ hội
có được một cuộc sống lâu dài khỏe mạnh được thể hiện ở tuổi thọ trung bình.
Tuổi thọ trung bình (hay còn gọi là triển vọng sống trung bình ) là số năm trung bình mà
mỗi trẻ em khi sinh ra có thể sống được trong đó suốt cuộc đời.
Như vậy, chỉ số tuổi thọ được tính bằng công thức sau :
5


Ituổi thọ =

Xthực − Xmin
Xmax − Xmin

(Với X là tuổi thọ trung bình)

1.1.3.2. Chỉ số tri thức
Chỉ số tri thức (chỉ số giáo dục) là một trong 3 chỉ số cơ bản để xây dựng chỉ số phát
triển con người HDI. Đó chính là thước đo thành tựu tương đối của địa phương về phát
triển con người trên phương diện kiến thức. Chỉ số này được tính dựa trên tỷ lệ biết chữ của
người lớn và tỷ lệ nhập học các cấp giáo dục .

Công thức tính chỉ số tri thức phản ánh thành tựu giáo dục là:

𝐈𝐭𝐫𝐢 𝐭𝐡ứ𝐜 = (2/3)𝐈𝐛𝐢ế𝐭 𝐜𝐡ữ + (1/3)𝐈𝐧𝐡ậ𝐩 𝐡ọ𝐜
Qua công thức trên thấy rõ một điều : trong số của tỷ lệ người lớn biết chữ chiếm 2, và
tỷ lệ nhập học chiếm 1 trong tổng số 3 phần của chỉ số tri thức.
Ibiết chữ : Là chỉ số biết chữ của người lớn
Inhập học : Là chỉ số nhập học tổng hợp
Tỷ lệ biết chữ của người lớn ( Xbiết chữ ) là tỷ lệ phần trăm số người từ 15 tuổi trở lên biết
đọc biết viết so với tổng dân số từ 15 tuổi trở lên.

Tỷ lệ người lớn biết chữ =

Số người từ 15 tuổi trở lên biết đọc biết viết
Tổng dân số từ 15 tuổi trở lên

Tỷ lệ nhập học tổng hợp (X nhập học ) là tỷ lệ phần trăm số học sinh ở tất cả các cấp học
(tiểu học, trung học, sau trung học) không kể tuổi trên số dân trong độ tuổi đi học.

Tỷ lệ nhập
=
học tổng hợp

Số học sinh phổ thông các cấp và số học sinh
THCN; dạy nghề;cao đẳng và đại học
Tổng dân số từ 6−24 tuổi

Trong đó:
Tỷ lệ nhập học tổng hợp là sự tổng hợp tỉ lệ nhập học của các cấp;
6

Tỷ lệ nhập học bậc tiểu học (lứa tuổi từ 6 – 10 )
Tỷ lệ nhập học bậc trung học cơ sở ( lứa tuổi từ 11 – 14 )
Tỷ lệ nhập học bậc trung học phổ thông ( lứa tuổi từ 15 – 17)
Tỷ lệ nhập sau trung học (lứa tuổi từ 18 -24 )
1.1.3.3. Chỉ số thu nhập
Chỉ số thu nhập là một trong 3 yếu tố cấu thành của chỉ số phát triển con người. Chỉ số
thu nhập được nhìn nhận như thành tựu phát triển kinh tế của mỗi quốc gia và mỗi quốc gia
có nền kinh tế phát triển mạnh mới có điều kiện để thực thi các biện pháp xã hội một cách
có hiệu quả. Từ đó mới đảm bảo sự phát triển toàn diện của mỗi con người trong xã hội.
Trong chuyên đề này chúng ta đề cập đến thu nhập bình quân đầu người quy ra USD theo
sức mua Sang đương. Để tính được chỉ số trên chúng ta cần làm sáng tỏ một số khái niệm
sau:
Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là toàn bộ sản phẩm vật chất và dịch vụ do tất cả các
ngành kinh tế mới sáng tạo ra trong một thời kỳ nhất định (thường là một năm). Nói cách
khác GDP bằng tổng giá trị tăng thêm của tất cả các ngành kinh tế và thành phần kinh tế
cộng với thuế nhập khẩu hàng hoá và dịch vụ từ nước ngoài. Hiện nay chỉ tiêu GDP của
các tỉnh, thành phố được tính theo 2 loại giá: giá so sánh và giá hiện hành. Tuy nhiên, khi
tính chỉ tiêu này cho cấp tỉnh, thành phố còn một số điểm chưa chính xác như: khối lượng
hàng hoá, dịch vụ do đầu tư trực tiếp của nước ngoài đem lại người dân địa phương không
được hưởng thụ hoàn toàn, có chăng chỉ một phần không lớn, mà phần lớn chủ sở hữu nước
ngoài thu về nước họ. Điều đó có nghĩa là có thể phải khấu trừ phần GDP do đầu tư trực
tiếp của nước ngoài ra khỏi GDP của địa phương. Do vậy, có ý kiến cho rằng có thể thì sử
dụng GNP thay cho GDP, điều này không thể thực hiện được vì nó không có đủ nguồn số
liệu để tính.
Về sức mua tương đương (PPP- Perchasing Power Parity) được hiểu như sau: Tại mức
giá theo sức mua tương đương một đô la có sức mua trong nước ngang với một đô la Mỹ ở
nước Mỹ. Sức mua tương đương cũng có thể được thể hiện theo đơn vị tiền tệ của các nước
khác hoặc quyền rút vốn đặc biệt. Sức mua tương đương cho phép có sự so sánh chuẩn về
giá thực tế giữa các quốc gia, cũng giống như tính tiện dụng của chỉ số giá cho phép so sánh

7


giá trị thực theo thời gian; nếu không, tỷ giá hối đoái danh nghĩa có thể đánh giá quá cao
hoặc quá thấp sức mua.
Để có thể so sánh quốc tế, người ta phải chuyển các chỉ tiêu trên tử tiền nội tệ sang một
đồng tiền chung, thường người ta lấy đô la Mỹ (USD). Có nhiều cách chuyển từ nội tệ sang
USD, ví dụ sử dụng tỷ giá hối đoái chính thức mà các quốc gia vẫn công bố thường xuyên.
Nhưng phương pháp này thiểu chuẩn xác vì trong tỷ giá hối đoái chính thức còn chứa đựng
yếu tố chính sách của các Chính phủ khi điều hành nền kinh tế nước mình. Vả lại tỷ giá hối
đoái chính thức chỉ thể hiện khía cạnh xuất nhập khẩu hàng hoá và dịch vụ là chủ yếu. Nó
chỉ phản ánh quan hệ của những hàng hoá và dịch vụ có thể xuất nhập khẩu được. Ngoài ra
còn vấn đề yếu tố giá cả khác nhau trên các lãnh thổ khác nhau. Thu nhập theo nội tệ khi
tính chuyển sang USD theo tỷ giá hối đoái có thể không lớn, nhưng giá cả hàng hoá và dịch
vụ tiêu dùng trên lãnh thổ ấy rẻ, dùng nội tệ người ta vẫn mua được khối lượng hàng hoá
và dịch vụ nhiều.
Sức mua tương đương là khả năng mua được một “rổ" hàng hoá và dịch vụ xác định của
các loại đồng tiền. Các loại nội tệ nhân với sức mua tương đương này sẽ được chuyển thành
USD-PPP, GDP các nước tính theo nội tệ nhân với sức mua PPP này sẽ được chuyển thành
GDP theo USD-PPP. Khi tính HDI người ta sử dụng số liệu này.
GDP thực tế bình quân đầu người tính theo sức mua tương đương của một nước được
chuyển đổi sang Đôla Mỹ trên cơ sở tỷ giá sức mua ngang bằng.
Khi tính được thu nhập bình quân đầu người ta tính chỉ số thu nhập. Công thức tính toán
IGDP là:
IGDP =

𝐿𝑜𝑔(𝑋𝑡ℎự𝑐 ) − 𝐿𝑜𝑔(𝑋𝑚𝑖𝑛 )
𝐿𝑜𝑔(𝑋𝑚𝑎𝑥 )−𝐿𝑜𝑔(𝑋𝑚𝑖𝑛 )

Trong đó:

IGDP là chỉ số của thành phần thu nhập;
Xmax là mức độ tối đa đạt được của GDP bình quân đầu người;
Xmin là mức tối thiểu đạt được của GDP bình quân đầu người;
Xthực là mức độ thực tế của GDP bình quân đầu người;
Log là phép toán Lô-ga-rit cơ số 10.
8


1.2. Các nghiên cứu đi trước
Năm 1990, chương trình Phát triển Liên hợp quốc (UNDP) đã xuất bản Báo cáo Phát
triển con người lần đầu tiên, trong đó nguồn gốc của Chỉ số Phát triển con người (HDI) đã
được đưa ra. Luận điểm đưa ra về HDI lúc đó bởi nhà kinh tế người Pakistan – Manhbub
ul Hag với mục đích hết sức đơn giản đó là: không nên đo lường sự phát triển kinh tế chỉ
bằng thu nhập của mỗi quốc gia, như điều vẫn thường làm trong thực tiễn, mà còn cần đo
lường các nhân tố tập trung vào nhân tố con người.
Tuy nhiên, vào thời điểm ban đầu đó, chỉ số HDI vẫn còn những khuyết tật bất cập, đó
là việc quá phụ thuộc vào mức trung bình quốc gia dẫn đến chưa thể hiện được sự chênh
lệch trong việc phân bổ, đặc biệt là chưa có “một cách đo lường cụ thể về tự do con người”.
Nghiên cứu của Hag ngày càng được khẳng định tính đúng đắn trong các nghiên cứu
ngày nay trên thế giới: thành công của mỗi quốc gia hay an sinh của một cá nhân không chỉ
được đánh giá bằng tiền. Đương nhiên vẫn không thể phủ định vai trò của thu nhập: không
có các nguồn lực thì việc đạt được bất kỳ tiến bộ nào cũng sẽ gặp khó khăn.
Smit Shah (2016) cũng đã đưa ra nghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển
con người HDI dựa trên 6 biến là: Tuổi thọ trung bình, tỷ lệ người lớn biết chữ - tính cho
người từ 15 tuổi trở lên, GDP bình quân, tỷ lệ sinh sản, hệ số bất bình đẳng thu nhập và tỷ
lệ lạm phát. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ lạm phát không ảnh hưởng đến chỉ số HDI
và 5 nhân tố còn lại là có ảnh hưởng.
Trong bài nghiên cứu “Mối tương quan giữa Chỉ số Phát triển con người với tỷ lệ sinh
sản và tử vong của con người” năm 2016 nhóm 4 tác giả Amir Almasi-Hashiani, Mahdi
Sepidarkish, Samira Vesali, Reza Omani-Samani đã đưa ra các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ

số HDI như sau: tỷ lệ sinh sản và tử vong của trẻ em dưới 1 tuổi và dưới 5 tuổi, tỷ lệ tử
vong của các bà mẹ, và tỷ lệ sinh sản tổng thể. Kết luận đưa ra đã khẳng định tầm ảnh
hưởng rất đáng kể của các yếu tố này đến Chỉ số Phát triển con người.
Báo cáo Phát triển con người năm 2014 (HDR) đã đề cập tới Hệ số bất bình đẳng con
người, hệ số này là trung bình của bất bình đẳng trong y tế, giáo dục và thu nhập, được tính
toán bằng giá trị trung bình số học phi trọng số của những sự ước tính bất bình đẳng trong
các nhóm nêu trên. Hệ số bất bình đẳng con người ảnh hưởng ngược chiều đến chỉ số HDI.
Các nghiên cứu trước chủ yếu lựa chọn hệ số bất bình đẳng trong thu nhập làm nhân tố ảnh
9


hưởng đến chỉ số HDI. Tuy nhiên hệ số GINI chưa toàn diện, chính vì vậy dựa trên nền
tảng yếu tố bất bình đẳng, nhóm tác giả đã đưa hệ số bất bình đẳng con người vào mô hình
nghiên cứu.
Dựa trên cơ sở lý thuyết và sự kế thừa các nghiên cứu đi trước, nhóm tác giả lựa chọn
các biến số sau đây để phục vụ cho mục đích bài viết: Tuổi thọ từ lúc sinh (LEAB), tỷ lệ
người lớn biết chữ - tính cho người từ 15 tuổi trở lên (LITE), thu nhập bình quân đầu người
theo ngang giá sức mua (GDP), tỷ lệ sinh sản (FER) và hệ số bất bình đẳng con người
(INE).

10


CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1. Xây dựng mô hình nghiên cứu
2.1.1. Mô hình hồi quy
Có nhiều mô hình đã được đưa ra nhằm đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố khác nhau
lên Chỉ số phát triển con người HDI. Nhóm tác giả quyết định kế thừa và áp dụng mô hình
của bài nghiên cứu: “Các nhân tố quyết định đến Chỉ số phát triển con người HDI: Phân
tích thực nghiệm giữa các quốc gia” của tác giả Smit Shah (2016).

Dựa vào các biến lựa chọn nghiên cứu, mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên được viết
dưới dạng như sau:
𝐻𝐷𝐼 = 𝛽1 + 𝛽2 ∗ 𝑙𝑛𝐿𝐸𝐴𝐵 + 𝛽3 ∗ 𝐿𝐼𝑇𝐸 + 𝛽4 ∗ 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃 + 𝛽5 ∗ 𝑙𝑛𝐹𝐸𝑅
+ 𝛽6 ∗ 𝑙𝑛𝐼𝑁𝐸 + 𝑢𝑖
Từ đó dạng mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên như sau:
𝐻𝐷𝐼 = 𝛽̂ 1 + 𝐵̂ 2 ∗ 𝑙𝑛𝐿𝐸𝐴𝐵 + 𝛽̂ 3 ∗ 𝐿𝐼𝑇𝐸 + 𝛽̂ 4 ∗ 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃 + 𝛽̂ 5 ∗ 𝑙𝑛𝐹𝐸𝑅
−𝛽̂ 6 ∗ 𝑙𝑛𝐼𝑁𝐸 + 𝑒𝑖

2.1.2. Giải thích biến
Bảng 2.1. Bảng giải thích các biến
STT

Tên
biến

1

HDI

2

lnLEAB

3

LITE

Tỷ lệ người lớn biết chữ tính cho người từ 15 tuổi trở
lên)

+

4

lnGDP

Logarit cơ số e thu nhập bình quân đầu người theo
ngang giá sức mua

+

5

lnFER

Logarit cơ số e tỷ lệ sinh sản

-

6

lnINE

Logarit cơ số e hệ số bất bình đẳng con người

-

Nội dung

Dấu kỳ

vọng

Chỉ số phát triển con người
Logarit cơ số e tuổi thọ từ lúc sinh

11

+


Trong đó:
Biến phụ thuộc: HDI
Biến độc lập: lnLEAB, LITE, lnGDP, lnFER, lnINE
2.2. Mô tả số liệu
2.2.1. Nguồn số liệu
Phạm vi thế giới, với đơn vị quan sát là quốc gia, kích thước mẫu là 110 quan sát, các
quốc gia không phân biệt khu vực và trình độ phát triển. Quan sát được thu thập trong phạm
vi dữ liệu năm 2015. Bảng dữ liệu được tổng hợp ở bảng phụ lục cuối bài tiểu luận.
Nguồn số liệu được thu thập tại các địa chỉ tin cậy sau:
Dữ liệu của ngân hàng thế giới WB: dữ liệu GDP bình quân đầu người theo ngang giá
sức mua
Dữ liệu của Báo cáo Phát triển Con người - HDR: dữ liệu tuổi thọ từ lúc sinh (LEAB),
tỷ lệ người lớn biết chữ - tính cho người từ 15 tuổi trở lên (LITE), tỷ lệ sinh sản (FER) và
hệ số bất bình đẳng con người (INE)
2.2.2. Mô tả thống kê
Bảng 2.2. Bảng mô tả thống kê dữ liệu

HDI

Số

quan
sát
110

0.652727

0.139776

0.352

0.89

lnLEAB

110

4.227469

0.095947

3.889777

4.422449

LITE

110

81.948

19.333

19.100

99.900

lnGDP

110

8.777029

0.896323

6.44001

10.44296

lnFER

110

0.992998

0.397211

0.221542

1.986504

lnINE

110

-1.59232

0.425682

-2.84731

-0.80296

Biến

Giá trị trung
bình

Độ lệch
chuẩn

Giá trị nhỏ
nhất

Giá trị lớn
nhất

Nguồn: Kết quả xử lí, phân tích số liệu bằng phần mềm Excel và Gretl
Từ bảng trên, nhóm tác giả đưa ra nhận xét về bộ số liệu như sau:
Chỉ số HDI cao nhất trong bộ số liệu được thống kê là của Slovenia với 0.89, Chỉ số HDI
thấp nhất là 0.352 của Central African Republic. Ta có thể thấy trong 110 nước này 58 nước

có HDI cao hơn mức trung bình (0.652727).
12


Ln của tuổi thọ khi sinh lnLEAB trung bình của 110 quốc gia này là khoảng 4.2, trong
đó có ln(LEAB) cao nhất là Italy 4.422449, và thấp nhất là Swaziland là 3.889777.
Nhìn chung, tỉ lệ biết chữ ở người lớn tính cho người trên 15 tuổi ở 110 quốc gia là
khoảng 81.948%. Trong đó, tỷ lệ biết chữ ở người lớn cao nhất là Latvia (99.9%) và thấp
nhất là Niger (19.1%).
Cả GDP bình quân đầu người và ln của GDP bình quân đầu người đều có sự chênh lệch
tương đối. Ta thấy lnGDP trung bình là khoảng 8.78. Năm 2010, Italy là nước có lnGDP
lớn nhất (khoảng 10.44296), gấp 1.62 lần Central African Republic - nước có lnGDP thấp
nhất (khoảng 6.44).
Ln của tỉ lệ sinh sản trung bình ổn định (gần 1). Quốc gia có lnFER cao nhất là Niger
năm 2010 (khoảng 2) và thấp nhất là Moldova với khoảng 0.22.
Ln của hệ số bình đẳng giới là hệ số duy nhất trong nghiên cứu mang giá trị âm. Giá trị
trung bình tương đối thấp (khoảng -1.6). Nước Comoros có lnINE cao nhất (khoảng -0.8),
trong khi đó quốc gia Slovenia có lnINE thấp nhất vào khoảng -2.85.
2.2.3. Ma trận tương quan giữa các biến
Sử dụng phần mềm gretl tính toán cho dữ liệu thống kê thu được kết quả:
Bảng 2.3. Bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến

HDI
lnLEAB

HDI

lnLEAB

LITE

lnGDP

lnFER

lnINE

1,0000

0,8476

0,8551

0,9455

-0,8744

-0,8167

1,0000

0,6849

0,7305

-0,7648

-0,7000

1,0000

0,7676

-0,7631

-0,7123

1,0000

-0,8168

-0,7051

1,0000

0,7589

lITE
lnGDP
lnFER

1,0000

lnINE
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl

Dựa vào bảng, nhóm tác giả đưa ra những nhận xét về sự tương quan giữa biến phụ thuộc
và các biến độc lập như sau:
Hệ số tương quan giữa HDI và lnLEAB là 0,8476>0 thể hiện mối quan hệ thuận chiều
khá lớn

13


Hệ số tương quan giữa HDI và LITE là 0,8551 >0 thể hiện mối quan hệ thuận chiều
khá lớn
Hệ số tương quan giữa HDI và lnGDP là 0,9455>0 thể hiện mối quan hệ thuận chiều
khá lớn
Hệ số tương quan giữa HDI và lnFER là -0.8744<0 thể hiện mối quan hệ ngược chiều
khá lớn
Hệ số tương quan giữa HDI và lnINE là -0,8167<0 thể hiện mối quan hệ ngược chiều
khá lớn
Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc HDI với các biến độc lập khá cao, điều này cho
thấy rằng mức độ tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là rất mạnh. Hệ số
tương quan giữa các cặp biến độc lập hầu hết đều nhỏ hơn 0,8 vì vậy có thể kết luận không
tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến này. Tuy nhiên hai biến lnFER và lnGDP có hệ số tương
quan là -0,8168 (>lớn hơn 0,8) cần chú ý xem xét hệ số phóng đại phương sai VIF trong
kiểm định đa cộng tuyến.

14


CHƯƠNG 3. ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH VÀ KIỂM ĐỊNH
3.1. Ước lượng mô hình
Nhóm tác giả sử dụng phần mềm Gretl ước lượng mô hình và thu được kết quả như sau:

Hình 3.1. Kết quả ước lượng mô hình
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl
Từ kết quả trên trên thu được mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên như sau:
𝐻𝐷𝐼 = −1,1747 + 0,2539 ∗ 𝑙𝑛𝐿𝐸𝐴𝐵 + 0,0013 ∗ 𝐿𝐼𝑇𝐸 + 0,0686 ∗ 𝑙𝑛𝐺𝐷𝑃
−0,0146 ∗ 𝑙𝑛𝐹𝐸𝑅 − 0,0397 ∗ 𝑙𝑛𝐼𝑁𝐸 + 𝑒𝑖

3.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
3.2.1. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
3.2.1.1. Kiểm định bỏ sót biến
Để kiểm định bỏ sót biến quan trọng trong mô hình nghiên cứu nhóm tác giả sử dụng
cặp giả thiết sau:
{

𝐻0 : 𝑀ô ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑏ỏ 𝑠ó𝑡 𝑏𝑖ế𝑛 𝑞𝑢𝑎𝑛 𝑡𝑟ọ𝑛𝑔
𝐻1 : 𝑀ô ℎì𝑛ℎ 𝑐ó 𝑏ỏ 𝑠ó𝑡 𝑏𝑖ế𝑛 𝑞𝑢𝑎𝑛 𝑡𝑟ọ𝑛𝑔

Tiến hành kiểm định RESET Ramsey, thu được kết quả sau:

15


Hình 3.2. Kết quả kiểm định bỏ sót biến
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl
Từ bảng kết quả cho thấy:
F= 2.287740 và P-value= P(F(2,102 > 2.28774) = 0.107 > α = 0.05
 Không bác bỏ Ho
Nhận xét: Mô hình đã không bỏ sót biến tại mức ý nghĩa 5%
3.2.1.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Để kiểm tra xem trong mô hình hồi quy tổng thể có tồn tại sự phụ thuộc tuyến tính cao
giữa các biến giải thích hay không, nhóm tác giả tiến hành kiểm định khuyết tật đa cộng
tuyến.
Dấu hiệu: Xét nhân tử phóng đại phương sai VIF

16

Hình 3.3. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl
Bảng kết quả trên cho nhận thấy VIF của các biến độc lập lnLEAB, LITE, lnGDP,
lnFER, lnINE đều có giá trị nhỏ hơn 10.
Nhận xét: mô hình không tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
3.2.3.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để kiểm định phương sai sai số thay đổi nhóm tác giả sử dụng cặp giả thiết sau::
{

𝐻0 : 𝑃ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑢ầ𝑛 𝑛ℎấ𝑡
𝐻1 : 𝑃ℎươ𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑖 𝑠ố 𝑡ℎ𝑎𝑦 đổ𝑖

Tiến hành thực hiện kiểm định White thu được:

17


Hình 3.4. Kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl
Bảng kết quả trên cho thấy:
p-value = P(Chi-square (20) >36.244312) = 0.014395 < α = 0.05
 Bác bỏ Ho
Nhận xét: Mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi tại mức ý nghĩa α = 5%
3.2.1.3. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Để kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu trong mô hình nghiên cứu nhóm tác giả sử
dụng cặp giả thiết sau:

{

𝐻0 : Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn

𝐻1 : Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn
18


Hình 3.5. Hình vẽ phân phối của nhiễu

Hình 3.6. Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl
19


Từ bảng kết quả trên ta thấy Chi-square (2) = 9.112 với p-value = 0.01050 < α = 0.05
 Bác bỏ Ho
Nhận xét: Mô hình có phân phối của nhiễu không chuẩn
3.2.2. Khắc phục
3.2.2.1. Khắc phục phương sai sai số thay đổi
Để khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi, nhóm tác giả sử dụng sai số vững
của Robust để thay thế.

Hình 3.7. Kết quả mô hình ước lượng khi sử dụng hồi quy Robust
Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl
Kết quả: Ở đây, phương sai của mô hình tuy vẫn thay đổi nhưng không ảnh hưởng đến
kết quả ước lượng.
3.2.2.2. Khắc phục phân phối không chuẩn của nhiễu
Mặc dù mô hình mắc phải khuyết tật phân phối của nhiễu không chuẩn, tuy nhiên số
lượng quan sát trong nghiên cứu đã đủ lớn, cụ thể là 110 quan sát, nên có thể coi phân phối
của ước lượng là chuẩn. Chính vì vậy, mô hình nghiên cứu vẫn có tính chất BLUE và kết
quả nghiên cứu không bị ảnh hưởng.
20

3.3. Kiểm định hệ số hồi quy
Để kiểm định hệ số hồi quy của mô hình sau khi khắc phục khuyết tật phương sai sai số
thay đổi bằng cách sử dụng hồi quy Robust, nhóm tác giả sử dụng cặp giả thuyết như sau:
{

𝐻0 : 𝛽𝑖 = 0
𝑣ớ𝑖 𝑚ứ𝑐 ý 𝑛𝑔ℎĩ𝑎 𝛼 = 5%
𝐻1 : 𝛽𝑖 ≠ 0

Sử dụng p-value: Nếu p-value < 𝛼 = 5% thì bác bỏ giả thiết H0
Nếu p-value > 𝛼 = 5% thì không bác bỏ giả thiết H0

Bảng 3.1. Bảng kiểm định hệ số hồi quy
Biến

Hệ số hồi quy

P - value

Kết quả

lnLEAB

𝛽2

4,26𝑒 −12 < 𝛼

Có ý nghĩa thống kê

LITE

𝛽3

4,55𝑒 −9 < 𝛼

Có ý nghĩa thống kê

lnGDP

𝛽4

1,45𝑒 −34 < 𝛼

Có ý nghĩa thống kê

lnFER

𝛽5

0,2022

Không có ý nghĩa thống kê

lnINE

𝛽6

3,91𝑒 −9 < 𝛼

Có ý nghĩa thống kê

Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl
Nhận xét:
Dựa vào giá trị thống kê này có thể kết luận rằng các hệ số hồi quy của các biến lnLEAB,
LITE, lnGDP, lnINE có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%. Hay nói cách khác tuổi
thọ từ lúc sinh, tỷ lệ người lớn biết chữ tính cho người 15 tuổi trở lên, GDP bình quân đầu
người theo ngang giá sức mua, hệ số bất bình đẳng con người có ảnh hưởng đến chỉ số HDI.
Biến lnFER không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 𝛼 = 5%, nghĩa là tỷ lệ sinh sản
không ảnh hưởng đến chỉ số HDI
3.4. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định này nhằm xem xét trường hợp các tham số của biến độc lập 𝛽𝑖 đồng thời xảy
ra bằng 0 có xảy ra không.
21