tiểu luận kinh tế lượng những nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số HDI của các quốc gia trên thế giới năm 2017

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

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 1
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHỈ SỐ PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI (HDI) CỦA
CÁC QUỐC GIA TRONG NĂM 2017

Giáo viên hướng dẫn:
Ths.Nguyễn Thu Giang
Nhóm thực hiện - Nhóm 6: Đỗ Thị Giang

1714410058

Bùi Thị Thanh Hằng

1714410075

Nguyễn Thị Hằng

1714410077

Nguyễn Thị Hằng Nga

1714410161

Mai Thị Thu Thủy

1714410225

Hà Nội, tháng 6 năm 2019

MỤC LỤC
MỤC LỤC............................................................................................................................................1
LỜI MỞ ĐẦU.....................................................................................................................................1
NỘI DUNG CHÍNH...........................................................................................................................2
CHƯƠNG I: XÂY DỰNG MÔ HÌNH........................................................................................2
1.1.

Các nghiên cứu liên quan đến đề tài.........................................................................2

1.2.

Xây dựng mô hình hồi quy tổng thể:.........................................................................4

1.3.

Mô tả thống kê của các biến (Phụ lục)......................................................................6

CHƯƠNG II: KẾT QUẢ VÀ KIỂM ĐỊNH...............................................................................7
2.1.

Bảng kết quả và diễn giải:...........................................................................................7

2.2.

Kiểm định mô hình......................................................................................................9

KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP.....................................................................10
TÀI LIỆU THAM KHẢO...............................................................................................................11
PHỤ LỤC...........................................................................................................................................12

LỜI MỞ ĐẦU
Phát triển con người được định nghĩa là một quá trình mở rộng nhiều lựa chọn hơn cho
người dân thông qua các nỗ lực trao quyền ưu tiên cải thiện năng lực cơ bản của con người để
tham gia đầy đủ vào tất cả các lĩnh vực phát triển. Phát triển con người không chỉ đến từ tăng
trưởng kinh tế hay gia tăng thu nhập mà còn từ quá trình sản xuất hàng hóa và tích lũy vốn. 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 phát triển con người (HDI), và hiện có hơn 187 quốc gia đã
thực hiện tính HDI.
Lý do cần chú ý đến phát triển con người là: Thứ nhất, nhiều nước đang phát triển đạt được
tăng trưởng kinh tế nhưng thất bại trong việc thu hẹp khoảng cách kinh tế xã hội và nghèo đói.
Thứ hai, nhiều quốc gia phát triển có mức thu nhập cao không thành công trong việc giảm các
vấn đề xã hội, như lạm dụng ma túy, AIDS, rượu, vô gia cư và bạo lực gia đình. Thứ ba, một số
quốc gia thu nhập thấp có thể đạt được mức độ phát triển cao của con người vì họ có thể sử dụng
khôn ngoan tất cả các nguồn lực để phát triển các khả năng cơ bản của con người. Với mong
muốn tìm hiểu về vấn đề này, nhóm chúng em đã đặt ra câu hỏi nghiên cứu “Những nhân tố ảnh
hưởng đến chỉ số HDI của các quốc gia trên thế giới năm 2017”. Để trả lời được cho câu hỏi này,
chúng em đã vận dụng các kiến thức học được trên lớp môn Kinh tế lượng 1, sử dụng phương
pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (phương pháp OLS) và tìm số liệu ở các nguồn tin đáng
tin cậy là: World bank và United Nation Development Report.
Chúng em xin chân thành cảm ơn Thạc sỹ Nguyễn Thu Giang đã tận tình chỉ bảo, hướng
dẫn chúng em trong suốt quá trình học tập và thực hiện bài nghiên cứu này. Tuy nhiên, do thời
gian nghiên cứu và kiến thức của chúng em còn hạn chế nên chắc chắn bài tiểu luận của chúng
em vẫn còn những thiếu sót nhất định, chúng em rất mong nhận được sự góp ý từ cô để bài viết
được hoàn thiện hơn, rút ra kinh nghiệm cho những bài viết tiếp theo.

1

NỘI DUNG CHÍNH
CHƯƠNG I: XÂY DỰNG MÔ HÌNH
1.1. Các nghiên cứu liên quan đến đề tài
Nhóm
nhân tố
Nhân tố
tuổi thọ
( Tuổi
thọ
trung
bình
khi
sinh,
Tỷ lệ tử
vong

Tên đề tài

Nguồn – Tác giả

Tìm ra mối tương quan giữa chỉ số phát triển con người và
tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh. Nghiên cứu này đã được thực

Correlatio
n Between
Human
Developm
ent Index
and Infant
Mortality

Rate
Worldwid

Kết quả

Biotech Health Sci,
số
03/03/2016,
Mehran
Alijanzadeh, Saeed
Asefzadeh,
and
Seyed Ali
Moosaniaye Zare

hiện trên 135 quốc gia trên thế giới với hai cơ sở dữ liệu đã
được sử dụng trong nghiên cứu: cơ sở dữ liệu của tổ chức y
tế thế giới (WHO) năm 2010 và dữ liệu phát triển con
người năm 2010. Dữ liệu được phân tích bằng thử nghiệm
tương quan Pearson bằng phần mềm SPSS đưa ra được kết
quả rằng chỉ số phát triển con người (r = -0.844) cũng

e

tương quan nghịch với tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh (P <0,01).

của trẻ
sơ sinh,

Sử dụng phương pháp ứng dụng SPSS, bài báo này cho

Chi tiêu

thấy các biến số ảnh hưởng đáng kể đến Chỉ số phát triển

Chính
phủ cho
y tế)

Analysis
Indicator
of Factors
Affecting

Nhân tố
giáo
dục (
Tỷ lệ
biết

chữ, Số
năm đi
học
trung

Human
Developm
ent Index
(IPM)

Department
of
Geograph
y
Educatio
n
Postgraduate
State
University
of
Malang,
Indonesia,
Windya Wahyu
Lestari, Victoria
Efrida
Sanar

con người là Chỉ số tuổi thọ (kết hợp thông tin về số lần
sinh và tử vong mỗi năm của một khu vực dự kiến sẽ phản
ánh thời gian sống trung bình), Chỉ số giáo dục (bao gồm

hai chỉ số là tỷ lệ biết chữ là dân số từ 15 tuổi trở lên và số
năm đi học trung bình MYS) và Chỉ số thu nhập (dựa trên
sức mua tương đương). Kết quả ước tính bằng Correlation
Pearson cho thấy 14,788% là tác động của mỗi biến thể lên
HDI là như nhau, có nghĩa là hệ số hồi quy của ba biến là
như nhau với xác suất xảy ra là 14,788%.


bình, số

2


Các biến được sử dụng trong mô hình là Tăng trưởng kinh
tế (phần trăm); Tỷ lệ dân số nghèo (phần trăm); Chi tiêu

năm đi
học dự
kiến,
Chi tiêu
Chính
phủ cho
giáo
dục)

của chính phủ cho giáo dục (hàng tỷ đồng); Chi phí y tế
của chính phủ (hàng tỷ đồng); bất bình đẳng trong phân
phối thu nhập (phần trăm). Kết quả là bất bình đẳng trong
phân phối thu nhập, chi tiêu của chính phủ cho giáo dục và
Analysis
of Factors

y tế tác động không đáng kể và tác động cùng chiều tới

kinh tế

Developm

( Tốc

ent Index

IOSR Journal
of
Business
and
Managemen
t
(IOSR-JBM),
sôs
04/10/2017,

độ tăng

in North

Asmita, Fitrawaty,

lệ dân số nghèo tác động ngược chiều đến HDI với hệ số

trưởng

Sumatra

Dede Ruslan

hồi quy là -0.515262. Chi tiêu của Chính phủ cho y tế và

Affecting

Nhân tố

kinh tế,
Bất

the Human

Province

HDI. Còn tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ dân số nghèo có tác
động đáng kể, trong đó tại mức ý nghĩa 5%, tăng trưởng
kinh tế có tác động cùng chiều với hệ số 2.95E-07, còn tỷ

giáo dục là không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

bình

Hệ số phân phối thu nhập bất bình đẳng sẽ có ý nghĩa mức

đẳng

ý nghĩa 20% và cả ý nghĩa thực tế, với hệ số là 2,388922

trong

có nghĩa là sự gia tăng để tăng bất bình đẳng phân phối thu

phân
phói

nhập 1% sẽ làm giảm chỉ số phát triển con người là 238%

thu

và ngược lại.

nhập,
Tỷ lệ
lạm
phát)

Analysis
of Factors
Affecting
Inflation
and its
Impact on
Human
Developm

Phân tích tác động xảy ra giữa Ngân hàng Indonesia (BI) tỷ giá, tỷ giá hối đoái, cung tiền, giá dầu và giá vàng đối
European Research
Studies Journal,
số
XX, 2017, Yolanda

với lạm phát và tác động của nó đối với chỉ số phát triển
con người (HDI) và nghèo đói ở Indonesia đối với giai
đoạn 1997 đến 2016. Mô hình 2 của bài nghiên cứu này sử
dụng mô hình hồi quy đơn giữa HDI và lạm phát, sử dụng

3


ent Index
and

phương pháp: bình phương nhỏ nhất (Least Squares) và
bao gồm 20 số quan sát cho thấy lạm phát tương quan

Poverty in
Indonesia

dương và có ý nghĩa lên HDI (khi lạm phát là do cầu đẩy)

Measuring

Huma
n
Developmen
t
Research Paper

Tìm thấy mối tương quan rộng giữa bất bình đẳng giới và

thấp về Chỉ số phát triển con người (HDI) nói chung thực

Developm

2010/46,
Amie
Gaye, Jeni

ent: The

Klugman, Milorad

hiện kém hơn nhiều về đo lường bất bình đẳng giới so với

Gender

Kovacevic, Sarah

Inequality
Index

Twigg and
Eduardo Zambrano

Key
Nhân tố
xã hội (
Bất
bình
đẳng
giới)

Disparities
in Human

kết quả phát triển con người, với các quốc gia xếp hạng

các nước có HDI cao.

Kết luận: Từ các nghiên cứu trước đây, nhóm nhận thấy có 1 vài yếu tố tác động lên HDI như
tuổi thọ, giáo dục, bất bình đẳng giới; tăng trưởng kinh tế và tỷ lệ lạm phát thực chất để phản ánh
thu nhập thực tế của người dân; yếu tố tỷ lệ tử vong của trẻ sơ sinh có thể mở rộng hơn phạm vi
trẻ sơ sinh để thấy một cách tổng quan hơn về tác động của yếu tố tỷ lệ tử vong của trẻ em lên
HDI. Vì vậy, nhóm đã xây dựng hàm hồi quy từ những luận điểm này để nghiên cứu về đề tài.
1.2. Xây dựng mô hình hồi quy tổng thể:
=

+

∗

+

∗

+

∗

+

∗

+

∗

+

Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của chỉ số phát triển con người với các biến số tuổi thọ
trung bình, tỷ lệ tử vong của trẻ dưới 5 tuổi, thu nhập bình quân đầu người, số năm đi học trung
bình, chỉ số bất bình đẳng giới (GII) của các nước trên thế giới vào năm 2017. Trong đó:
- HDI: chỉ số phát triển con người của các nước trên thế giới năm 2017. HDI là nhấn mạnh
rằng con người và khả năng của họ phải là tiêu chí cuối cùng để đánh giá sự phát triển của một
quốc gia, chứ không phải là tăng trưởng kinh tế. Nó là thước đo tóm tắt về thành tích trung bình
trong các khía cạnh quan trọng của sự phát triển con người: một cuộc sống lâu dài và khỏe mạnh,

4


có kiến thức và có một mức sống khá.
- LifE:Tuổi thọ trung bình khi sinh của các quốc gia trên thế giới năm 2017. Được dùng để
đánh giá một cuộc sống lâu dài và khỏe mạnh. Khi tuổi thọ cao đồng nghĩa với con người có một
cuộc sống lành mạnh và phát triển.
- logGNIpC: logarit tự nhiên của thu nhập bình quân đầu người các nước trên thế giới năm
2017. Có thể hiểu là một người với mức thu nhập cao sẽ có nhiều cơ hội và lựa chọn các dịch vụ,
công nghệ và tiếp cận với nền tri thức tiến bộ điều đó sẽ giúp họ phát triển và tiến bộ và ngược lại
với những người có thu nhập thấp. Logarit vì giá trị của thu nhập sẽ rất lớn với giá trị HDI.
- YoS: Số năm đi học trung bình của người dân các nước trên thế giới tính đến 2017. Được
dùng để phản ánh trình độ phát triển về tri thức của người dân trong quốc đó. Càng học nhiều thì
càng có nhiều kiến thức để phát triển năng lực bản thân.
- GII: chỉ số bất bình đẳng giới của các nước trên thế giới năm 2017. Được dùng để đo
lường sự thiệt hại về thành quả của các quốc gia khi có sự bất bình đẳng về giới tính, đồng thời
sự bất bình đẳng đối với phụ nữ có thể ảnh hưởng tới thu nhập và tỉ lệ tử vong của trẻ em trong

một quốc gia.
- MortR: tỷ lệ tử vong của trẻ em dưới 5 tuổi trên 1000 đứa trẻ của các nước trên thế giới
năm 2017. Do dịch vụ chăm sóc sức khỏe ban đầu, sự thiếu điều kiện kinh tế thích hợp và sự bất
bình đẳng ở các nước di cư dẫn đến nhiều di lệch về tỷ lệ tử vong. Nghiên cứu thấy rằng các quốc
gia với thu nhập quốc dân cao và nền kinh tế phát triển có thể giúp giảm tỷ lệ tử vong phần lớn
do những cải tiến trong các chương trình tiêm chủng, xem xét tình trạng bà mẹ, trình độ học vấn
trong xã hội, công nghệ y tế và sự sẵn có của các dịch vụ chăm sóc sức khỏe bà mẹ và trẻ sơ sinh.
- u: sai số ngẫu nhiên
- β0: hệ số chặn của mô hình
- β1, β2, β3, β4, β5: mức độ tác động của từng yếu tố đến mô hình.

5


* Cách đo lường các biến và kỳ vọng ảnh hưởng của chúng lên biến phụ thuộc :
Tên biến

Viết
tắt

Human Development Index

HDI

Life expectancy at birth

LifE

Gross National Income per
capita (PPP)

Mean years of schooling

Đơn vị
đo

GII

Mortality rate, under 5

MortR

Logarit Dấu kỳ
hóa
vọng

United Nation
Development Report
Tuổi

World Bank

GNIpC USD hiện
tại
YoS
Năm

Gender Inequality Index

Nguồn số liệu

‰

World Bank

+


+

United Nation
Development Report

+

United Nation
Development Report

_

World Bank

_

* Bảng tần suất của các biến (Phụ lục)
1.3. Mô tả thống kê của các biến (Phụ lục)
* Ma trận tương quan giữa các biến (bảng ma trận ở phụ
lục) Từ ma trận tương quan các biến, ta có thể thấy rằng:
- Tuổi thọ có hệ số tương quan cao nhất và tác động cùng chiều đến HDI như kỳ vọng.
- Thu nhập bình quân đầu người có hệ số tương quan khá lớn và tác động cùng chiều đến
HDI như kỳ vọng.

- Trung bình số năm đi học có hệ số tương quan lớn thứ 3 và tác động cùng chiều đến
HDI như kỳ vọng.
- Chỉ số bất bình đẳng giới có hệ số tương quan rất lớn và tác động ngược chiều với HDI
như kỳ vọng.
- Các giá trị tương quan giữa các biến độc lập tương đối cao nên có khả năng xảy ra đa
cộng tuyến.
- Tỷ lệ tử vong của trẻ dưới 5 tuổi có hệ số tương quan âm và tác động ngược chiều
đến HDI như kỳ vọng.

6


CHƯƠNG II: KẾT QUẢ VÀ KIỂM ĐỊNH
2.1. Bảng kết quả và diễn giải:
Dưới đây là kết quả sau khi chạy mô hình hồi quy bội bằng phần mềm R:

Hệ số chặn
Tuổi thọ trung bình khi
sinh (LifE)
Logarit của thu nhập
bìnhquân đầu người
(LogGNIpC)
Số năm đi học trung bình
(YoS)
Chỉ số bất bình đẳng giới
(GII)
Tỷ lệ tử vong của trẻ
dưới 5 tuổi (MortR)
Số quan sát
2

R
2
Adjusted R
Residual Std. Error
F Statistic

Biến phụ thuộc: HDI
(1)
(2)
(3)
***
***
***
-0.623
-0.606
-0.373
(0.046)
(0.027)
(0.018)
***
***
***
0.019
0.008
0.006
(0.001)
(0.001)
(0.0004)
***
***

0.078
0.056
(0.005)
(0.003)
0.017

***

(0.001)

155
0.851
0.850
0.059
***
872.145

155
0.948
0.948
0.035
***
1,397.712

155
0.986
0.986
0.018
***
3,623.253

(4)
***
-0.296
(0.034)

(5)
***
-0.261
(0.049)

0.005
(0.0004)

***

0.005
(0.001)

***

0.054
(0.003)

0.015
(0.001)
***
-0.049
(0.018)

***

0.015
(0.001)
***
-0.050
(0.018)
-0.0001
(0.0001)

155
0.987
0.987
0.018
***
2,830.702

155
0.987
0.987
0.018
***
2,263.944

0.054
(0.003)

***
***

***

*
**
***
Mức ý nghĩa
p<0.1; p<0.05; p<0.01
Sai số chuẩn của hệ số ước lượng được trong dấu ngoặc đơn ( ) dưới mỗi hệ số ước lượng

So sánh SLR và MLR:
Ở mô hình hồi quy đơn SLR (1), có thể thấy ở mức ý nghĩa 1%, tuổi thọ trung bình khi
sinh giải thích được 85.1% sự biến động trong HDI. Khi tăng LifE lên 1 tuổi thì HDI tăng 0.019
đơn vị (1.9%). Điều này mang cả ý nghĩa thực tế rằng LifE có sự tác động nhất định lên HDI.
Để xem xét việc mô hình SLR (1) có bị bỏ sót biến quan trọng nào không, nhóm đã tiếp tục
hồi quy mô hình MLR (2) bằng việc đưa thêm biến LogGNIpC vào mô hình (1). Kết quả thu
được là 2 biến LifE và LogGNIpC đã giải thích được 94,8 % sự biến động trong HDI. Khi đó,
biến LifE tăng thêm 1 tuổi thì HDI chỉ còn tăng 0.008 đơn vị, điều này làm LifE gần như không
còn ý nghĩa kinh tế nữa. Để kiểm tra mức chệch của mô hình SLR (1) so với MLR (2), nhóm đã

7


tiến hành hồi quy biến LogGNIpC theo biến LifE và thu được mô hình tuyến tính dạng:
LogGNIpC = -0.225 + 0.1325 * LifE +

Khi đó mức chệch bằng 0.078 * 0.1325 = 0.010335 < 3%, vì vậy, mức chệch này không nghiêm
trọng. Bên cạnh đó nhóm cũng tiến hành hồi quy các biến khác (YoS, GII, MortR) theo LifE đều
thu được mức chệch <3%. Điều này chứng minh biến LifE là 1 biến quan trọng trong mô hình đo
các yếu tố ảnh hưởng lên HDI. Những biến khác có tác động giải thích thêm cho sự biến động
của HDI và tăng tính hiệu quả cho mô hình.

Nhận xét: Ở mô hình (1), (2), (3),(4), các hệ số đều có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa
1%. Tuy nhiên khi thêm biến MortR vào mô hình (5) thì hệ số ước lượng của nó không có ý nghĩa
thống kê ở mức ý nghĩa 1%, 5% hay 10%. Việc thêm các biến vào mô hình cũng không làm R

2

thay đổi so với mô hình (4) khi chưa có nó: 0.987, nghĩa là các biến LifE, LogGNIpC, YoS, GII,
(MortR) giải thích 98,7% sự biến động quanh giá trị trung bình của HDI.
Đối với mô hình hồi quy MLR (5) với đầy đủ các biến: Mô hình hồi quy mẫu sau khi
chạy phần mềm thu được là:
=− .

+ .

∗

+ .

− .

∗

∗ +

+ .

∗

− .

∗

Với biến tuổi thọ LifE: Tại mức ý nghĩa 1%, tuổi thọ có tác động cùng chiều lên HDI như
kỳ vọng. Khi tuổi thọ tăng 1 tuổi thì chỉ số HDI chỉ tăng 0.005 đơn vị, không mang lại ý nghĩa
thực tế đáng kể cho HDI.
Với biến số thu nhập bình quân đầu người GNIpC: dấu của hệ số góc là dấu dương (+)
đúng với kỳ vọng ban đầu cho thấy tác động cùng chiều của GNIpC với chỉ số HDI. Khi GNIpC
tăng 1% thì HDI sẽ tăng 0.054/100=0.00054 đơn vị. Điều này cho thấy GNIpC gần như không có
ý nghĩa thực tế trong việc phản ánh sự thay đổi trong HDI.

8


Với biến số năm đi học trung bình YoS: dấu của hệ số góc là dấu dương (+) đúng với kì
vọng ban đầu, thể hiện tác động cùng chiều của YoS với chỉ số HDI. Khi YoS tăng 1 năm thì HDI
tăng 0.015 đơn vị, không thực sự mang ý nghĩa kinh tế cho việc tăng HDI để áp dụng có hiệu quả
trong thực tế.
Với biến số chỉ số bất bình đẳng giới GII: hệ số góc mang dấu âm (-) đúng với kỳ vọng ban
đầu cho thấy tác động ngược chiều của GII với HDI và có ý nghĩa thống kê cao tại mức ý nghĩa
1%. Tuy nhiên thực tế khi GII giảm 1 đơn vị thì chỉ số HDI sẽ tăng 0.050 đơn vị, khó để mang lại
hiệu quả trong thực tế.
Với biến số tỷ lệ trẻ tử vọng dưới 5 tuổi MortR: dấu của hệ số góc là âm (-) đúng với kỳ
vọng ban đầu cho thấy tác động ngược chiều của tỷ lệ trẻ trẻ tử vong dưới 5 tuổi với chỉ số phát
triển con người. Tuy vậy con số này không có ý nghĩa thống kê dù là ở mức ý nghĩa 10% và cũng
không có ý nghĩa kinh tế khi giảm MortR đi 1‰ thì HDI chỉ tăng 0.0001 đơn vị.
2.2. Kiểm định mô hình
Kiểm định sự khuyết tật của mô hình - Kiểm định đa cộng tuyến
Nhằm kiểm tra xem mô hình nghiên cứu có gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến hay không,
nhóm đã sử dụng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Chỉ số VIF được tính bằng
công thức như sau: VIF(j)=1/(1-Rj2)

Chạy kiểm định trong R thu được kết quả hệ số VIF của các biến như sau:
LifE
9.118389

logGNIpC
4.786022

YoS
4.364720

GII
5.998726

MortR
7.674467

Từ bảng kết quả trên có thể thấy rằng tất cả các biến đều có VIF nhỏ hơn 10, chứng tỏ rằng
mô hình không xảy ra đa cộng tuyến hoàn hảo.

9


KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP
* Kết luận mô hình hồi quy phù hợp nhất:
Từ những kết quả thu được, có thể thấy rằng việc thêm biến MortR là không cần thiết vì nó
không có ý nghĩa thống kê hay ý nghĩa thực tế ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, thêm vào có thể
làm tăng phương sai của mẫu. Vì vậy, mô hình hồi quy tổng thể tốt nhất được lựa chọn là :
=

+

∗

+

∗

+

∗

+

∗

+

Như vậy mô hình hồi quy mẫu được được sử dụng là mô hình (4):
HDI = -0.296 + 0.005 * LifE + 0.054 * logGNIpC + 0.015 * YoS - 0.049 * GII +

-

i

Mô hình đã phù hợp với các giả thuyết và kỳ vọng, không gặp các vấn đề vi phạm giả

thiết của mô hình OLS.
* Đề xuất giải pháp
Qua bài nghiên cứu này, dù không có nhiều ý nghĩa thực tế nhưng vẫn có thể thấy sự phát
triển con người bị tác động trực tiếp với điều kiện sống và giáo dục của họ. Vì vậy các quốc gia

cần có những chính sách cho những vấn đề này để nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân:
Về tuổi thọ: Gián tiếp thể hiện qua các chính sách y tế, nên Chính phủ cần đẩy mạnh đầu tư
cơ sở vật chất, trang thiết bị y tế, có các chính sách hỗ trợ người dân khó khăn dễ tiếp cận hơn
với các công nghệ y tế tiên tiến.
Về giáo dục: Số năm đi học mục đích là phản ánh trình độ tri thức của con người, vì vậy
những chính sách trong giáo dục cần tập trung đẩy mạnh về chất chứ không chỉ về lượng, xây
dựng đội ngũ đào tạo có chất lượng và áp dụng công nghệ vào phục vụ giáo dục.
Về bất bình đẳng giới tính: Bất bình đẳng về giới vẫn là vấn đề bất cập trong thế giới hiện
đại, vì có những quốc gia vẫn còn có những chính sách rõ ràng thể hiện sự bất đình đẳng giới
tính. Vì vậy để phát triển, các quốc gia cần loại bỏ dần vấn đề này, thực hiện các chính sách cần
công bằng với mọi người.

10


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.

Data HDI : />
2.

Data LifE: />
3.

Data MortR: />
4.

Data GNI per capita: />
5.

Data YoS: />
6.

Data GII: />
7.

Báo cáo phát triển con người - Chương trình phát triển Liên hợp

quốc: />8.

Analysis of Factors Affecting the Human Development Index in North Sumatra Province,

Asmita1, Fitrawaty , Dede Ruslan, />9.

Analysis of Factors Affecting Inflation and its Impact on Human Development Index and

Poverty in Indonesia, Yolanda, />10.

Analysis Indicator of Factors Affecting Human Development Index (IPM), Victoria Efrida

Sanar, />11.

Measuring Key Disparities in Human Development: The Gender Inequality Index, Amie

Gaye, Jeni

Klugman,

Milorad

Kovacevic,

Sarah Twigg

and

Eduardo

Zambrano,

/>12.

Correlation Between Human Development Index and Infant MortalityRate Worldwide,

Mehran Alijanzadeh, Saeed Asefzadeh, and Seyed Ali Moosaniaye Zare ,
/>nt_Index_and_Infant_Mortality_Rate_Worldwide

11


PHỤ LỤC
BẢNG TẦN SUẤT CÁC BIẾN
Về chỉ số phát triển con người HDI, đa số các quốc gia đều có chỉ số HDI nằm trong
khoảng 0.6 – 0.8. Điều này cho thấy các quốc gia trên thế giới đều có chỉ số phát triển con người
khá cao. Trong khoảng 0.6 – 0.8 có 62 quan sát, 0.8 – 1.0 có 55 quan sát trên tổng số 155 quan
sát. Nước Niger là nước có chỉ số HDI thấp nhất chỉ vào khoảng 0.354, nước Norway là nước có
chỉ số HDI cao nhất vào khoảng 0.953. Ta có bảng tần suất sau:

Mức độ
0–0.2

0.2 – 0.4
0.4 – 0.6
0.6 – 0.8
0.8 – 1.0
Tổng

Tần suất xuất hiện (lần)
0
2
36
62
55
155 quan sát

Xác suất (%)
0
1.290
23.226
40
35.484
100

Về chỉ số bất bình đẳng giới GII, về cơ bản các quốc gia đều có tỷ lệ bất bình đẳng giới
tương đối thấp, chủ yếu nằm trong khoảng 0 – 0.6, chiếm khoảng 138/155 quan sát. Bên cạnh đó
thì vẫn có một số nước có tỷ lệ bất bình đẳng giới khá cao, điển hình là nước Yemen với chỉ số
GII lên đến 0.834. Ta có bảng tần suất sau:
Mức độ
Tần suất xuất hiện (lần)
0–0.2
41

0.2 – 0.4
49
0.4 – 0.6
48
0.6 – 0.8
16
0.8 – 1.0
1
Tổng
155 quan sát
Về tuổi thọ trung bình LifE, ta có bảng tần suất sau:
Tuổi
50–60
60–70

Tần suất xuất hiện (lần)
10
39
12

Xác suất (%)
26.452
31.613
30.968
10.323
0.644
100

Xác suất (%)
6.452

25.161


70–80
80–90
Tổng

77
29
155 quan sát

49.677
18.710
100

Về số năm đi học trung bình YoS, ta có bảng tần suất sau:
Số năm
Tần suất xuất hiện (lần)
0–3
8
3–6
24
6–9
43
9–12
52
12-15
28
Tổng
155 quan sát

Về tỷ lệ trẻ tử vong dưới 5 tuổi MortR, ta có bảng tấn suất sau:
Số trẻ tử vong dưới 5 tuổi (trên
1000 người)
0–25
25–50
50–75
75 – 100
100 – 125
Tổng

Tần suất xuất hiện
(lần)
98
27
18
8
4
155 quan sát

Xác suất (%)
5.161
15.484
27.742
33.548
18.065
100

Xác suất (%)
63.226
17.419

11.613
5.161
2.581
100

Về thu nhập bình quân đầu người GNIpC, ta có bảng tần xuất sau:
GNIpC
0 – 20000
20000 – 40000
40000 – 60000
60000 – 80000
80000 – 100000
>100000
Tổng

Tần suất xuất hiện (lần)
98
30
17
6
3
1
155 quan sát

13

Xác suất (%)
63.226
19.355
10.968

3.871
1.935
0.645
100


MÔ TẢ THỐNG KÊ
Descriptive statistics
Statistic

N

Mean

St. Dev.

Min

Pctl(25)

Pctl(75)

Max

HDI

155

0.720

0.153

0.354

0.603

0.844

0.953

LifE

155

72.592

7.624

52.214

67.156

77.647

84.100

GNIpC

155

21,294.770

21,803.610

730

5,310

30,225

128,320

YoS

155

8.726

3.118

1.500

6.450

11.300

14.100

GII

155

0.351

0.190

0.039

0.192

0.498

0.834

MortR

155

27.009

28.126

2.100

6.500

38.650

123.200

-

Về thang đo chỉ số phát triển con người HDI với 155 quan sát, trung bình các quan sát rơi

vào 0.720. Giá trị lớn nhất đạt 0.953 là Norway. Giá trị nhỏ nhất đạt 0.354 là Niger. Với độ lệch
chuẩn vào khoảng 0.153.
Đối với các biến độc lập:
-

Đối với biến tuổi thọ trung bình LifE: Japan là nước có tuổi thọ trung bình cao nhất vào

khoảng 84.1 (tuổi) trong khi Sierra Leone chỉ vào khoảng 52.214 (tuổi) là nước có số tuổi thọ trung
bình thấp nhất.
-

Đối với biến thu nhập bình quân đầu người GNIpC: có sự chênh lệch lớn giữa các quốc

gia trong đó Qatar là nước có GNIpC lớn nhất là 128,320 (USD hiện tại) còn Burundi và Central
African Republic là hai nước có GNIpC thấp nhất chỉ có 730 (USD hiện tại).

14


- Đối với biến số năm đi học trung bình YoS: Germany là nước dẫn đầu với YoS là 14.1
(năm), Burkina Faso là nước có số năm đi học trung bình thấp nhất chỉ vào khoảng xấp xỉ 1.5 (năm).
-

Đối với biến chỉ số bất bình đẳng giới GII: về cơ bản các quốc gia không chênh lệch nhau

nhiều. Yemen có tỷ lệ bất bình đẳng giới khá cao lên đến 0.834, là nước có tỷ lệ GII cao nhất. Còn

nước Switzerland chỉ xấp xỉ khoảng 0.039 và là nước có chỉ số GII thấp nhất.
-

Đối với biến tỷ lệ trẻ tử vong dưới 5 tuổi MortR: có sự chệch lệch khá lớn giữa các quốc

gia. Điển hình là nước Chad đứng đầu với tỷ lệ là 123.1 (‰) trong khi nước Iceland chỉ có 2.1 (‰)
và là nước có tỷ lệ trẻ tử vong dưới 5 tuổi thấp nhất.
BIỂU ĐỒ VỀ TẦN SUẤT VÀ PHÂN BỐ CỦA CÁC BIẾN

*

Nhận xét về tần suất và phân bố của GNIpC trước và sau khi log:
Sự phân bố thu nhập bình quân đầu người của các quốc gia năm 2017 là không đồng đều,

tập trung chủ yếu trong khoảng từ 0 – 50000 (USD). Sau khi lấy logarit tự nhiên giá trị thu nhập
bình quân đầu người phân bố đồng đều hơn, dao động trong khoảng 7 – 12.

15


16


MA TRÂN TƯƠNG QUAN CÁC BIẾN

HDI
LifE
GNIpC
YoS
GII

MortR

HDI
1
0.922
0.755
0.910
-0.913
-0.900

Correlation matrix
LifE
GNIpC
YoS
0.922
0.755
0.910
1
0.673
0.776
0.673
1
0.608
0.776
0.608
1
-0.860
-0.727
-0.850
-0.921

-0.580
-0.807

17

GII
-0.913
-0.860
-0.727
-0.850
1
0.829

MortR
-0.900
-0.921
-0.580
-0.807
0.829
1


ĐƯỜNG HỒI QUY CỦA HDI THEO CÁC BIẾN ĐỌC LẬP

18


19