Phân tích các yếu tố tác động đến chi phí chăm sóc sức khỏe

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHI PHÍ
CHĂM SÓC SỨC KHỎE
Lớp tín chỉ

:

Giảng viên hướng dẫn

: Th.S Nguyễn Thúy Quỳnh

Hà Nội, năm 2019


TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHI PHÍ
CHĂM SÓC SỨC KHỎE
Nhóm sinh viên thực hiện

MSSV

Lớp tín chỉ

:

Giảng viên hướng dẫn

: Th.S. Nguyễn Thúy Quỳnh

Hà Nội, năm 2019

MỤC LỤ


LỜI MỞ ĐẦU............................................................................................................5
Chương 1: CƠ SỞ LÍ THUYẾT................................................................................6
1. Lý thuyết về hành vi tiêu dùng:

6

a) Cầu hàng hóa:

6

b) Vấn đề lựa chọn tiêu dùng (Mas-collet và cộng sự, 1995):

6

2. Lý thuyết về chi tiêu y tế:

7

a) Mô hình của Grossman về chi tiêu y tế

7

b) Các nhân tố chính ảnh hưởng tới chi tiêu y tế (theo WTO):

8

3. Các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu y tế:

8

Chương 2: Xây dựng mô hình..................................................................................10
1.

Phương pháp luận của nghiên cứu:

10

a)

Phương pháp được sử dụng để nghiên cứu vấn đề:

10

b)

Bạn học được gì từ nghiên cứu này:

10

2.

Xác định dạng mô hình:

10

a)

Xây dựng mô hình lý thuyết:

10

b)

Giải thích các biến, thước đo biến và đơn vị của các biến:

11

3.

Mô tả số liệu:

13

a)

Chỉ rõ nguồn số liệu:

13

b)

Mô tả thống kê số liệu, mô tả thống kê biến có điều kiện:

13

Chương 3: Suy diễn và ước lượng thống kê............................................................17
1.

Mô hình ước lượng:

17


2.

Kiểm định và khắc phục các khuyết tật:

18

a)

Đa cộng tuyến: Sử dụng thừa số tăng phương sai VIF :

18

b)

Phương sai sai số thay đổi:

19

c)

Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu:

24

d)

Kiểm định bỏ sót biến:

25

3. Kiểm định giả thuyết:

26

a) Mô hình phù hợp với lý thuyết:

26

b) Hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê và mô hình có phù hợp hay không:

27

c)

Các hệ số hồi quy có ý nghĩa thống kê hay không:

27

d)

Mô hình có phù hợp hay không:

28

4. Khuyến nghị, giải pháp:

29

a)

Giảm chi phí chăm sóc sức khỏe tại các trung tâm y tế:

29

b)

Các biện pháp tăng cường sức khỏe người cao tuổi:

30

KẾT LUẬN..............................................................................................................31
TÀI LIỆU THAM KHẢO........................................................................................32


LỜI MỞ ĐẦU
Hiện nay các tổ chức thế giới nói chung và các tổ chức nhân quyền nói riêng
đang dành sự quan tâm rất lớn đến chi phí chăm sóc sức khỏe của người dân.
Yếu tố này không chỉ đóng vài trò tác động tới sự phát triển nền kinh tế - xã hội

của một quốc gia, mà nó còn thể hiện trình độ phát triển của quốc gia này đang ở
mức nào. Chính vì vậy, về cả mặt lí thuyết và thực tiễn, việc nghiên cứu về chi
phí chăm sóc sức khỏe mang lại kết quả có ý nghĩa quan trọng.
Chi phí chăm sóc sức khỏe không phải một yếu tố độc lập, mà còn phụ thuộc và
thay đổi bởi một vài yếu tố khác, có thể kể đến thu nhập, dân số và số người già
của một nước. Tùy ảnh hưởng của các yêu tố này mạnh hay nhẹ tới chi phí chăm
sóc sức khỏe mà chi phí giữa người dân cũng khác nhau. Việc nghiên cứu các
yếu tố tác động đến chi phí chăm sóc sức khỏe giúp ta xác định được các nguyên
nhân ảnh hưởng đến sự thay đổi của chi phí chăm sóc sức khỏe, từ đó có thể đề
ra những giải pháp hợp lí.
Xuất phát từ những lí do trên, nhóm chúng em chọn đề tài: “Phân tích các yếu tố
ảnh hưởng đến chi phí chăm sóc sức khỏe”. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu là
các hộ gia đình ở 51 bang tại Hoa Kỳ.
Tiểu luận có bố cục gồm 3 phần:
Chương 1: Cơ sở lí thuyết.
Chương 2: Xây dựng mô hình.
Chương 3: Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê.
Dù đã rất cố gắng, song do còn thiếu sót và khó khăn trong việc thu thập dữ liệu
nên tiểu luận còn nhiều sai sót. Mong cô xem xét và sửa chữa để nhóm chúng
em hoàn thiện hơn.


Chương 1: CƠ SỞ LÍ THUYẾT
1. Lý thuyết về hành vi tiêu dùng:
a) Cầu hàng hóa:
Cầu hàng hóa là số lượng hàng hóa dịch vụ mà người tiêu dùng sẵn lòng mua tại
những mức giá khác nhau ở một thời điểm nhất định. Đường cầu hàng hóa thay
đổi khi chịu tác động của những yếu tố sau:
- Biến nội sinh: giá cả hàng hóa dịch vụ đó
- Biến ngoại sinh:

 Thu nhập: xác định khả năng mua của người tiêu dùng. Khi thu nhập tăng,
họ sẵn lòng chi tiêu cho một loại hàng hóa dịch vụ thông thường với số
lượng nhiều hơn.
 Sở thích, thị hiếu: đại diện sự ưu tiên cho một loại hàng hóa dịch vụ nhất
định.
 Quy mô thị trường càng lớn, cầu hàng hóa dịch vụ càng lớn.
 Dự đoán giá cả tương lai: Cầu hàng hóa dịch vụ sẽ tăng trong hiện tại nếu
người tiêu dùng sự đoán trong tương lại giá cả loại hàng hóa dịch vụ này
tăng và ngược lại.
 Giá hàng hóa dịch vụ liên quan: giá hàng hóa thay thế tăng làm cầu hàng
hóa đang nghiên cứu tăng, giá hàng hóa bổ sung tăng làm cầu hàng hóa
đang nghiên cứu giảm.
b) Vấn đề lựa chọn tiêu dùng (Mas-collet và cộng sự, 1995):
Trong điều kiện ràng buộc về ngân sách hộ gia đình, người tiêu dùng sẽ lựa chọn
rổ hàng hóa đảm bảo tối đa hóa mức hữu dụng của mình:
Max U(x)
Đk: p.x ≤ I
x = x1, x2,…., xn : rổ hàng hóa tiêu dùng
p = p1, p2,…, pn: giá của rổ hàng hóa tiêu dùng


I: ngân sách tiêu dùng
Với mức giá p và ngân sách I cho trước, tập hợp các lựa chọn của người tiêu
dùng được viết ở dạng
B (p, I) = {x ϵ N | p.x ≤ 1}
Để đạt mức thỏa dụng cao nhất, người tiêu dùng sẽ lựa chọn tiêu dùng các hàng
hóa x ϵ B(p, I). Vấn đề này được thực hiện dựa trên một số giả định cơ bản như
thông tin thị trường hoàn hảo, người tiêu dùng là người chấp nhận giá và giá cả
hàng hóa có dạng tuyến tính.
2. Lý thuyết về chi tiêu y tế:

a) Mô hình của Grossman về chi tiêu y tế
Mỗi cá nhân có xác suất mắc bệnh tật khác nhau (do cơ địa, gen di truyền,…)
nên vốn sức khỏe càng lớn thì càng ít mắc bệnh tật cho nên khoảng thời gian
đau ốm ít. Nói cách khác, thời gian khỏe mạnh chính là những lợi ích (không
trao đổi được) của vốn sức khỏe. Cá nhân nhận được mức thoả dụng đồng biến
từ những hàng hoá tiêu dùng X và những mức thoả dụng nghịch biến từ thời
gian đau ốm ts. Hàm được xây dựng như sau:
At = rAt + Y[ts (Ht)] – It – Zt
Trong đó:

A: tài sản tài chính
R: lãi suất
Y: thu nhập thời kì đau ốm
và là chi phí biên đầu tư vào sức khỏe và các loại hàng hóa khác

Trong mô hình Grossman, sức khỏe và thu nhập là hai tài sản có mối quan hệ
với nhau. Giá trị của chúng được quản lý tối ưu qua thời gian bởi các cá nhân.
Trong trường hợp khỏe mạnh, mức thoả dụng biên của việc có thêm một đơn vị
vốn sức khỏe gồm một phần tiêu dùng và một phần đầu tư. Tổng của chúng phải
bằng với chi phí biên của việc có thêm một đơn vị vốn sức khỏe.


b) Các nhân tố chính ảnh hưởng tới chi tiêu y tế (theo WTO):
- Thu nhập: Thu nhập của một quốc gia, thường được đo bằng GDP bình quân
đầu người là một yếu tố quan trọng trong chi tiêu y tế của đất nước đó. Nghiên
cứu của Musgrove, Zeramdini trên 191 quốc gia (1997) chỉ ra độ co giãn của thu
nhập đối với chi tiêu y tế trong khoảng 1.133 tới 1.275, cho thấy một sự thay đổi
về thu nhập gây ảnh hưởng rất nhiều tới chi tiêu cho sức khỏe.
- Cấu trúc dân số và nhân khẩu học: Những số chỉ thường được sử dụng là tỉ lệ
trẻ em dưới 15 tuổi và người già trên 65 tuổi với tổng số dân trong nước. Theo

nghiên cứu của Leu và cộng sự (1986), tỉ lệ người già và trẻ em càng cao, chi
tiêu cho y tế càng lớn. Sự già hóa dân số cũng là một trong những yếu tố tác
động làm tăng chi tiêu y tế ở các quốc gia, đặc biệt là những nước đang phát
triển.
- Hệ thống y tế: Một hệ thống y tế tốt với trang thiết bị, dịch vụ và chế độ bảo
hiểm hợp lý là một nhân tố cũng góp phần làm tăng chi tiêu y tế.
- Các loại bệnh tật có mối quan hệ gián tiếp tới chi tiêu y tế, thông qua sự đa
dạng của loại hình dịch vụ, thiết bị y tế. Đối với những bệnh truyền nhiễm,
chúng ta có thể coi đó là mầm mống khiến chi tiêu y tế của quốc gia tăng vọt.
Trái lại, bệnh hiếm gặp hay tai nạn bất ngờ thường không có mối quan hệ ổn
định với chi tiêu y tế trên phương diện vĩ mô.
3. Các nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến chi tiêu y tế:
- Bolin và cộng sự (1999) chỉ ra mối quan hệ giữa thu nhập hộ gia đình với chi
tiêu sử dụng dịch vụ y tế. Thu nhập hộ gia đình tác động đồng biến đến chi tiêu
y tế. Về bản chất, đó chính là mối quan hệ giữa GDP bình quân đầu người với sự
tiêu dùng hàng hóa dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
- Himanshu và Parker , Wong khẳng định trong nghiên cứu của mình về mối
quan hệ giữa thu nhập và giáo dục của chủ hộ gia đình tác động quan trọng đến
chi tiêu y tế (Himanshu, 2006; Parker,Wong, 1997).
- Blanchard cho rằng độ tuổi của chủ hộ tác động đến chi tiêu y tế. Vì tuổi phản
ánh khả năng nhận thức lợi ích quan trọng của sức khỏe. Tuổi của chủ hộ càng
cao thì nhận thức về lợi ích về sức khỏe của họ cũng càng cao.
- Gao và Yao, 2006 nghiên cứu thực tiễn tại Mỹ và Trung Quốc đi đến kết luận.
Giới tính cũng có quan hệ đến chi tiêu y tế, ví dụ: phụ nữ thường tìm kiếm sự
chăm sóc nhiề u hơn đàn ông khi họ bị bệnh. Vì vậy, tác giả sử dụng biến giới
tính là biến độc lập tác động đến chi tiêu y tế.


Các nghiên cứu trên đây đã phần nào lý giải được các yếu tố tác động tới chi
tiêu y tế của một quốc gia. Trong mỗi nghiên cứu, người viết đều chỉ rõ mức độ

tác động của các biến độc lập với biến phụ thuộc ra sao, cung cấp góc nhìn đa
chiều cho đề tài này. Tuy nhiên, chúng ta có thể nhận thấy một vài lỗ hổng
nghiên cứu như: chưa tính đến độ trễ thời gian (nhất là đối với các biến số vĩ mô
như GDP hay CPI), bỏ qua sai số trong quá trình nghiên cứu (ở các nghiên cứu
về thu nhập, các biến số độc lập khác gần như chưa được tính tới), hay vấn đề về
tính dài hạn (đối với các biến số về cấu trúc dân số hay nhân khẩu học).


Chương 2: Xây dựng mô hình
1. Phương pháp luận của nghiên cứu:
a) Phương pháp được sử dụng để nghiên cứu vấn đề:
Nhằm xét sự ảnh hưởng của yếu tố thu nhập ta đi nghiên cứu bảng dữ liệu dựa
trên phương pháp của kinh tế lượng và ứng dụng của phần mềm Gretl.
b) Bạn học được gì từ nghiên cứu này:
Trong khi thu nhập được xác nhận là một yếu tố tất yếu ảnh hưởng đến chi phí
dành cho sức khỏe, thì không có một chứng cứ nào khẳng định rằng các yếu tố
khác có thể liên quan tới phần chi phí này. Một số người cho rằng sự thất bại này
là do thiếu cơ sở dữ liệu thống kê của vấn đề chăm sóc sức khỏe ở mức độ vĩ
mô, một số người cho rằng do sự yếu kém của mô hình kinh tế lượng được áp
dụng, hoặc do một số lý thuyết kinh tế vốn được sử dụng để mô hình hóa chi phí
được dành cho sức khỏe.
Qua nghiên cứu này, nhóm em hiểu thêm được về mối quan hệ kinh tế dài hạn
giữa việc chăm sóc sức khỏe và thu nhập, để nhận biết được rằng liệu chăm sóc
sức khỏe là việc thiết yếu hay không quá cần thiết.
2. Xác định dạng mô hình:
a) Xây dựng mô hình lý thuyết:
- Mô hình hồi quy tổng thể:
Y = + . X2 + . X3 +. X4 +
 gọi là các hệ số hồi quy.
 hệ số tự do(hệ số tung độ góc): khi biến dộc lập Income, Population,

Seniors bằng 0 thì giá trị trung bình của biến phụ thuộc là


 (hệ số góc) khi giá trị Income, Population, Seniors thay đổi 1 đơn vị( các

yếu tố khác không đổi) thì giá trị trung bình của biến phụ thuộc thì sẽ thay
đổi .
 : sai số ngẫu nhiên,có thể có giá trị âm hoặc dương.
- Mô hình hồi quy mẫu:
Y + . X2 X3 . X4 +
( là ước lượng của )
b) Giải thích các biến, thước đo biến và đơn vị của các biến:
- Các biến được chọn để miêu tả và phân tích là: income, population, seniors

- Mô hình gồm 4 biến:
 Biến phụ thuộc: chi phí chăm sóc sức khỏe ( đơn vị tính: tỷ đồng)
 Biến độc lập:
 X2: thu nhập - Income( đơn vị tính: tỷ đồng )
 X3: dân số - Population (đơn vị: người)
 X4: Số người lớn tuổi - Seniors (đơn vị tính: người)
- Kết quả mô tả bằng phần mềm Gretl được thể hiện ở bảng:


Model 1: OLS, using observations 1-51
Dependent variable: exphlth
const
income
pop
seniors

Coefficient
−3.93356
0.106889
0.784397
0.314650

Std. Error
1.34384
0.0141020
0.312314
0.102968

Mean dependent var
15.26494
Sum squared resid
112.4706
R-squared
0.992970
F(3, 47)
2212.858
Log-likelihood
−92.53295
Schwarz criterion
200.7932

t-ratio
−2.927
7.580
2.512

3.056

p-value
0.0053
<0.0001
0.0155
0.0037

S.D. dependent var
S.E. of regression
Adjusted R-squared
P-value(F)
Akaike criterion
Hannan-Quinn

***
***
**
***

17.88771
1.546929
0.992521
1.40e-50
193.0659
196.0187

Sự phù hợp của mô hình:
Cặp giả thuyết: H0: R2 = 0
H1: R2 ≠ 0

Theo kết quả hồi quy P-value = 1,4x10-50 => bác hỏ H0 => mô hình phù hợp.
Mặt khác: R2 = 0.992970 cho biết các biến thu nhập, dân số và số người cao tuổi
giải thích được 99,297% cho biến chi phí dành cho sức khỏe.
Ta được hàm hồi quy mẫu sau:
= −3.93356 + 0.106889. X2+ 0.784397. X3+ 0.314650. X4
Từ kết quả trên, nhóm nghiên cứu nhận ra:
Khi thu nhập là 0 tỷ đồng, dân số là 0 triệu người, số người cao tuổi là 0 triệu
người thì tổng chi phí dành cho sức khỏe là -3.93356 tỷ đồng.


Khi các yếu tố khác không đổi mà thu nhập tăng thêm 1 tỷ đồng thì tổng chi phí
dành cho sức khỏe tăng 0.106889 tỷ đồng.
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu dân số tăng thêm 1 tỷ người thì chi phí dành
cho sức khỏe tăng thêm 0.784397 tỷ đồng.
Khi các yếu tố khác không đổi, nếu số người cao tuổi tăng thêm 1 tỷ người thì
chi phí dành cho sức khỏe tăng thêm 0.314650 tỷ đồng.
3. Mô tả số liệu:
a) Chỉ rõ nguồn số liệu:
Nguồn số liệu lấy từ bảng số liệu 8-3 Ramanathan trong Gretl gồm 50 quan sát
b) Mô tả thống kê số liệu, mô tả thống kê biến có điều kiện:

exphlth
WY
VT
DC
AK
ND
DE
SD
MT

RI
ID
NH
HI
ME
NV
NE
NM
WV
UT
AR

0.998
1.499
4.285
1.573
2.021
2.260
1.953
2.103
3.428
2.277
3.452
3.485
3.433
3.747
4.400
3.878
5.197
4.118

6.111

exphlth
WY
VT
DC
AK
ND
DE
SD
MT
RI
ID
NH
HI
ME
NV
NE
NM
WV
UT
AR

0.998
1.499
4.285
1.573
2.021
2.260
1.953

2.103
3.428
2.277
3.452
3.485
3.433
3.747
4.400
3.878
5.197
4.118
6.111

pop
WY
VT
DC
AK
ND
DE
SD
MT
RI
ID
NH
HI
ME
NV
NE
NM

WV
UT
AR

0.470
0.576
0.579
0.598
0.637
0.698
0.716
0.841
1.000
1.100
1.124
1.166
1.240
1.382
1.613
1.616
1.818
1.860
2.426

seniors
WY
VT
DC
AK
ND

DE
SD
MT
RI
ID
NH
HI
ME
NV
NE
NM
WV
UT
AR

10.9
12.0
13.3
4.4
14.8
12.4
14.7
13.4
15.5
11.8
11.9
11.7
13.7
11.1
14.2

11.0
15.3
8.9
15.0


KS
MS
IA
OR
OK
CT
CO
SC
KY
AZ
AL
LA
MN
MD
WI
TN
MO
WA
IN
MA
VA
GA
NC
NJ

MI
OH
IL
PA
FL
TX
NY
CA

6.903
6.187
7.341
7.999
8.041
12.216
10.066
9.029
10.384
10.635
12.060
13.014
14.194
15.154
14.502
16.203
15.949
15.129
16.401
23.421
16.682

20.104
18.241
25.741
27.136
33.456
34.747
41.521
44.811
49.816
67.033
94.178

KS
MS
IA
OR
OK
CT
CO
SC
KY
AZ
AL
LA
MN
MD
WI
TN
MO
WA

IN
MA
VA
GA
NC
NJ
MI
OH
IL
PA
FL
TX
NY
CA

6.903
6.187
7.341
7.999
8.041
12.216
10.066
9.029
10.384
10.635
12.060
13.014
14.194
15.154
14.502

16.203
15.949
15.129
16.401
23.421
16.68
20.104
18.241
25.741
27.136
33.456
34.747
41.521
44.811
49.816
67.033
94.178

KS
MS
IA
OR
OK
CT
CO
SC
KY
AZ
AL
LA

MN
MD
WI
TN
MO
WA
IN
MA
VA
GA
NC
NJ
MI
OH
IL
PA
FL
TX
NY
CA

2.535
2.640
2.821
3.035
3.233
3.278
3.564
3.630
3.794

3.945
4.181
4.290
4.524
4.958
5.044
5.094
5.235
5.259
5.706
6.018
6.473
6.902
6.952
7.859
9.460
11.061
11.686
12.030
13.726
18.022
18.153
31.217

KS
MS
IA
OR
OK
CT

CO
SC
KY
AZ
AL
LA
MN
MD
WI
TN
MO
WA
IN
MA
VA
GA
NC
NJ
MI
OH
IL
PA
FL
TX
NY
CA

13.9
12.5
15.5

13.8
13.6
14.1
10.0
11.7
12.7
13.4
13.0
11.3
12.6
11.1
13.4
12.8
14.2
11.6
12.7
14.0
11.0
10.1
12.5
13.6
12.4
13.3
12.6
15.8
18.6
10.2
13.1
10.6

 Giá trị trung bình, sai số tiêu chuẩn, trung vị:
Sử dụng lệnh sum để mô tả dữ liệu. Lệnh sum cho biết số lượng quan sát (Obs),
giá trị trung bình (mean), độ lệch chuẩn (std. dev.) cũng như giá trị lớn nhất
(max) và nhỏ nhất (min) của các biến.


Summary Statistics, using the observations 1 - 51
Variable Mean
exphlth
income
pop
seniors

15.2649
105.133
5.05461
12.7000

Minimum Maximum Std.
Dev
0.998000 94.1780
17.8877
9.30000 683.500
125.296
0.470000 31.2170
5.65728
4.40000 18.6000
2.12603

Dựa theo kết quả trên, ta có bảng tổng hợp sau:

Số quan

Giá trị

Độ lệch

Giá trị nhỏ

Giá trị lớn

sát

trung bình

chuẩn

nhất

nhất

income

50

105.133

125.296

9.30000

683.500

population

50

5.05461

5.65728

0.470000

31.2170

seniors

50

2.12603

125.5295

4.40000

18.6000

Tên biến

Mô tả chi tiết các biến trong mô hình:
- Income (tổng thu nhập): dao động từ 9.30000 tỷ đồng đến 683.500tỷ đồng.

Population (tổng dân số): dao động từ 0.470000 tỷ người đến 31.2170 tỷ
người
-

- Seniors (tổng số người lớn tuổi): dao động từ 4.40000 tỷ người đến 18.6000

tỷ người.
 Ma trận tương quan giữa các biến: dự đoán ảnh hưởng của các tác động đến
biến phụ thuộc.
Correlation coefficients, using the observations 1 - 51
5% critical value (two-tailed) = 0.2759 for n = 51
exphlth
1.0000

income
0.9953
1.0000

pop
0.9913
0.9923
1.0000

seniors
0.0486
0.0123
0.0080

exphlth

income
pop


Kết luận:
Từ bảng trên cho thấy biến thu nhập giải thích được 99.53% biến chi phí dành
cho sức khỏe, nên có sự tương quan mạnh mẽ giữa biến thu nhập và biến chi phí
dành cho sức khỏe.
Vì 99.53% là số dương nên ta kỳ vọng có sự ảnh hưởng cùng chiều giữa chi phí
dành cho sức khỏe và thu nhập. Có nghĩa là khi thu nhập tăng thì chi phí dành
cho sức khỏe tăng và ngược lại.
Biến dân số giải thích đc 99.13% biến chi phí dành cho sức khỏe có sự tương
quan mạnh giữa biến dân số và biến chi phí dành cho sức khỏe.
Vì 99.13% là số dương nên kỳ vọng có sự ảnh hưởng cùng chiều giữa tổng dân
số và chi phí dành cho sức khỏe. Có nghĩa là khi tổng dân số tăng thì chi phí
dành cho sức khỏe tăng và ngược lại.

 Sự tương quan giữa các biến độc lập:
Bảng trên cho kết quả mức độ tương quan giữa 2 biến độc lập là 0.9913 <
0.9953 sự tương quan giữa 2 biến này không làm ảnh hưởng đến kết quả ước
lượng của mô hình.

 Dự đoán dấu của các hệ số dựa vào lý thuyết và kinh nghiệm thực tế:
Do theo lý thuyết trong các ngành cũng như theo kinh nghiệm thực tế, ta thấy
chi phí dành cho việc chăm sóc sức khỏe cùng chiều với thu nhập, tức là thu
nhập càng cao thì số tiền người ta chi cho việc chăm sóc sức khỏe càng nhiều.
Vì thế mang dấu (+)


Với biến số dân số và số người cao tuổi càng lớn thì chi phí dành cho việc chăm

sóc sức khỏe cũng càng lớn. Vì thế cũng mang dấu (+).


Chương 3: Suy diễn và ước lượng thống kê
1. Mô hình ước lượng:
Ước lượng các hệ số của mô hình hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ
nhất (OLS):
Model 1: OLS, using observations 1-51
Dependent variable: exphlth.

coefficient std. error
const

−3.93356

1.34384

income

0.106889

pop
seniors

R-squared

t-ratio
−2.927

p-value

0.0053

***

0.0141020 7.580

1.09e-09

***

0.784397

0.312314

2.512

0.0155

**

0.314650

0.102968

3.056

0.0037

***

0.992970

Hình 1: Ước lượng mô hình, nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp dựa trên sự trợ
giúp của phần mềm Gretl
Dựa vào kết quả ước lượng ta có mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên:
Yi= -3,93356 + 0,106889.X2 + 0,784397.X3 + 0,314650.X4 + ei
Ý nghĩa các hệ số:
: Tổng số tiền chi hàng năm là −3.93356 tỉ $ trong trường hợp không chịu ảnh
hưởng của bất kỳ yếu tố nào.
: Thu nhập hàng năm (tỉ $) tăng 1 đơn vị thì Tổng số tiền chi hàng năm tăng
0.106889 (tỉ $ ) trong trường hợp các yếu tố khác không đổi.


Dân số hàng năm (triệu người ) tăng 1 đơn vị thì Tổng số tiền chi hàng năm
tăng 0.784397 (tỉ $ ) trong trường hợp các yếu tố khác không đổi.
Số người lớn tuổi hàng năm tăng 1 đơn vị thì Tổng số tiền chi hàng năm tăng
0.314650 (tỉ $) trong trường hợp các yếu tố khác không đổi.
Hệ số xác định R2: Mức độ phù hợp của mô hình
Mức độ phù hợp của mô hình 99,297% cho biết sự biến động của các biến
INCOME, POP, SENIORS giải thích được 99,297% sự biến động trung bình
của EXPHLTH.
2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật:
a) Đa cộng tuyến: Sử dụng thừa số tăng phương sai VIF :
Variance Inflation Factors
Minimum possible value = 1.0
Values > 10.0 may indicate a collinearity problem
income 65.233
pop 65.227
seniors

1.001

VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), where R(j) is the multiple correlation coefficient
between variable j and the other independent variables

Tồn tại VIF > 10 nên dấu hiệu 4 cho thấy mô hình mắc đa cộng tuyến


Cách khắc phục : bỏ bớt biến độ lập : INCOME
Kiểm tra thấy mô hình không còn mắc đa cộng tuyến


Variance Inflation Factors
Minimum possible value = 1.0
Values > 10.0 may indicate a collinearity problem
pop 1.000
seniors 1.000
VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), where R(j) is the multiple correlation coefficient
between variable j and the other independent variables

b) Phương sai sai số thay đổi:
- Phương pháp định tính :
Regression residuals (= observed - fitted exphlth)
5

4

3

residual

2

1

0

-1

-2

-3

-4
0

10

20

30

40

50

Dựa vào đồ thị của ei theo ta thấy các giá trị trên đò thị phân bố không đều
 Có dấu hiệu mắc PSSS thay đổi
- Phương pháp định lượng :

Để kiểm định phương sai sai số thay đổi ta có cặp giả thuyết sau :


Ta thực hiện kiểm định White:
Và thu được kết quả sau:
White's test for heteroskedasticity
OLS, using observations 1-51
Dependent variable: uhat^2
coefficient
std. error
t-ratio
p-value
------------------------------------------------------------------------------------const
10.8361
4.89514
2.214
0.0325
**
pop
15.7074
7.42431
2.116
0.0405
**
seniors
−2.00213
0.965046
−2.075
0.0443
**

income
−0.712618
0.348653
−2.044
0.0474
**
sq_pop
−0.715606
0.534564
−1.339
0.1881
X2_X3
−1.17973
0.547742
−2.154
0.0372
**
X2_X4
0.0515366
0.0467038
1.103
0.2763
sq_seniors
0.0860328
0.0461497
1.864
0.0695
*
X3_X4
0.0561182

0.0258280
2.173
0.0356
**
sq_income −0.000884586 0.00102650 −0.8617
0.3938
Unadjusted R-squared = 0.778511
Test statistic: TR^2 = 39.704042,
with p-value = P(Chi-square(9) > 39.704042) = 0.000009
Kiểm định White’s test, nguồn: nhóm tác giả tự tổng hợp nhờ sự trợ giúp của
phần mềm Gretl
= n*=51*0.778511= 39.704061



=16,92
nên bác bỏ



Mô hình mắc bệnh PSSS thay đổi ở mức ý nghĩa 5%


 Kết luận : Mô hình mắc PSSS thay đổi
- Cách khắc phục : biến đổi Logarit:

Model 2: OLS, using observations 1-51
Dependent variable: l_exphlth

const

l_income
l_seniors
l_pop

Coefficient
−2.32777
0.883352
0.298852
0.112022

Std. Error
0.450021
0.122148
0.0915934
0.125892

t-ratio
−5.173
7.232
3.263
0.8898

p-value
<0.0001 ***
<0.0001 ***
0.0021 ***
0.3781

-

Mean dependent var
2.186573
Sum squared resid
0.780788
R-squared
0.986352
F(3, 47)
1132.224
Log-likelihood
34.20572
Schwarz criterion
−52.68414

S.D. dependent var
S.E. of regression
Adjusted R-squared
P-value(F)
Akaike criterion
Hannan-Quinn

1.069654
0.128889
0.985481
8.25e-44
−60.41144
−57.45861

Log-likelihood for exphlth = −77.3095
Excluding the constant, p-value was highest for variable 7 (l_pop)

Ta thu được kết quả mô hình hồi quy mẫu:
lnYi = −2.32777 + 0.883352*lnX2 + 0.298852*lnX3 +0.112022*lnX4 + ui
(1)
Thực hiện kiểm định lại mô hình trên bằng kiểm định White-test, được kết quả:


White's test for heteroskedasticity
OLS, using observations 1-51
Dependent variable: uhat^2
coefficient

std. error

t-ratio

p-value

---------------------------------------------------------------------------------------const
l_income

4.75861
−3.73674

1.87927
0.826396

2.532
−4.522

0.0153

**

5.15e-05

***

l_seniors

0.441296

0.880177

0.5014

0.6188

l_pop

4.19178

0.826896

5.069

8.97e-06

***

sq_l_income

0.657433

0.136856

4.804

2.10e-05

***

X2_X3

0.000292887 0.209331

0.001399 0.9989

X2_X4

−1.48734

0.273055

−5.447

2.64e-06

sq_l_seniors

−0.0887165

0.0750606

−1.182

0.2440

X3_X4

0.0105780

0.219707

0.04815

0.9618

sq_l_pop

0.843001

0.138425

6.090

3.22e-07

Unadjusted R-squared = 0.730071
Test statistic: TR^2 = 37.233626,
with p-value = P(Chi-square(9) > 37.233626) = 0.000024

= n*=51*0.730071= 37.233626
=16,92


nên bác bỏ

***

***




Mô hình vẫn tồn tại phương sai sai số thay đổi.

Ta thực hiện tương tự phương pháp logarit thêm 2 lần nữa:
Đặt Yi’ = lnYi, X2’ = lnX2, X3’ = lnX, X4’ = lnX
Yi” = lnYi’, X2” = lnX2’, X3” = lnX3’, X4” = lnX4’
Ta có bảng hồi quy mẫu sau:
Model 1: OLS, using observations 22-51 (n = 30)
Dependent variable: l_l_l_exphlth
Heteroskedasticity-robust standard errors, variant HC1

const
l_l_l_income
l_l_l_pop
l_l_l_seniors

Coefficient

-0.658349
1.72541
0.0884513
0.215018

Mean dependent var
Sum squared resid
R-squared
F(3, 26)
Log-likelihood
Schwarz criterion

Std. Error
0.0711707
0.132324
0.0154158
0.0759334

0.028604
0.021737
0.982213
523.9031
65.88083
-118.1569

t-ratio
-9.2503
13.0393
5.7377
2.8317

p-value
<0.00001
<0.00001
<0.00001
0.00882

S.D. dependent var
S.E. of regression
Adjusted R-squared
P-value(F)
Akaike criterion
Hannan-Quinn

***
***
***
***

0.205279
0.028914
0.980160
2.33e-23
-123.7617
-121.9686

Mô hình hồi quy mẫu thu được:
ln Yi”= -0.658349 + 1.72541*ln X2” + 0.0884513*ln X3” + 0.215018*ln X4” (2)
Thực hiện kiểm định White cho mô hình (2)
White's test for heteroskedasticity

OLS, using observations 22-51 (n = 30)
Dependent variable: uhat^2


coefficient std. error t-ratio

p-value

------------------------------------------------------------const

-0.00500340 0.0366890

l_l_l_income
l_l_l_pop

-0.0130297

0.133935

-0.00876532 0.0152581

l_l_l_seniors -0.202325
sq_l_l_l_inco

-0.1364

0.0406048

0.0809788
0.124147

0.8929

-0.09728 0.9235
-0.5745
-2.498

0.5721
0.0213 **

0.3271 0.7470

X2_X3

0.00889682 0.0278246

X2_X4

0.363864

sq_l_l_l_pop

-0.00127939 0.00146004 -0.8763

X3_X4
sq_l_l_l_seni

-0.0473155

0.145963

0.0202481

0.3197
2.493

-2.337

0.00242388 0.0469601

0.7525
0.0216 **
0.3913

0.0300 **

0.05162 0.9593

Unadjusted R-squared = 0.412481
Test statistic: TR^2 = 12.374423,
with p-value = P(Chi-square(9) > 12.374423) = 0.193015
= n*=30*0.412481 = 12,37443



=16,92
nên bác bỏ



Mô hình không còn hiện tượng PSSS thay đổi ở mức ý nghĩa 5%

c) Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu:
- Hồi quy mô hình gốc theo OLS, ta có bảng sau: