tiểu luận kinh tế lượng các NHÂN tố ẢNH HƯỞNG tới CHỈ số HDI của NHÓM QUỐC GIA có THÀNH tựu PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI rất CAO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QUỐC TẾ

KINH TẾ LƯỢNG
Tiểu luận giữa kì
CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CHỈ SỐ HDI
CỦA NHỮNG QUỐC GIA CÓ MỨC ĐỘ PHÁT TRIỂN
THÀNH TỰU CON NGƯỜI RẤT CAO

Giảng viên hướng dẫn

Th.S. Nguyễn Thuý Quỳnh

Nhóm nghiên cứu
STT

Họ tên

Mã sinh viên

19

Võ Thuỳ Dương

1513320015

52

Nguyễn Trọng Huy

1513320031

95

Lương Thuý Quỳnh

1511110677

86

Nguyễn Thị Thảo Nguyên

1511110597

Hà Nội, Tháng 03, 2018
1


ĐÁNH GIÁ TỪNG CÁ NHÂN TRONG NHÓM

Người được
đánh giá

Võ Thuỳ
Dương

Nguyễn
Trọng Huy

Lương Thuý
Quỳnh

Nguyễn Thị
Thảo Nguyên

Võ Thuỳ Dương

x

10

10

10

Nguyễn Trọng Huy

10

x

10

10

Lương Thuý Quỳnh

10

10

x

10

Nguyễn Thị Thảo
Nguyên

10

10

10

x

Điểm TB cá nhân

10

10

10

10

Người
đánh giá

2

MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG, MODEL........................................................................................5
PHẦN MỞ ĐẦU............................................................................................................... 6
Chương I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT.....................................................................................8
1.1. Tổng quan nghiên cứu đề tài trong và ngoài nước..............................................8
1.1.1. Tổng quan nghiên cứu tình hình ngoài nước....................................................8
1.1.2. Tổng quan nghiên cứu trong nước....................................................................9
1.2. Cơ sở lý thuyết của Chỉ số HDI (Human Development Index)..........................9
1.2.1. Định nghĩa HDI................................................................................................9
1.2.2. Tại sao phải có HDI?......................................................................................10
1.2.3. Hạn chế của HDI............................................................................................10
1.2.4. Cách tính chỉ số HDI......................................................................................11
1.2.4.1. Các biến số..............................................................................................11
1.2.4.2. Cách tính HDI..........................................................................................11
1.2.4.3. Những thay đổi trong phương pháp tính HDI..........................................11
Chương II. XÂY DỰNG MÔ HÌNH.............................................................................13
2.1. Phương pháp luận của mô hình.........................................................................13
2.2. Phương pháp nghiên cứu....................................................................................13
2.3. Xây dựng mô hình lý thuyết...............................................................................13
2.4. Mô tả số liệu.........................................................................................................14
2.4.4. Nguồn dữ liệu.................................................................................................14
2.4.5. Mô tả thống kê số liệu....................................................................................14
2.4.5.1. Dạng số liệu: Số liệu chéo...........................................................................14
3


2.4.5.2. Mô tả thống kê và tương quan các biến.......................................................18
Chương III. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ........................20
3.1. Mô hình ước lượng..............................................................................................20

3.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình.......................................20
3.2.4. Kiểm định khuyết tật của mô hình..................................................................20
3.2.4.1. Kiểm định bỏ sót biến (Ramsey’s Reset).................................................20
3.2.4.2. Kiểm định đa cộng tuyến.........................................................................21
3.2.4.3. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu.....................................................22
3.2.4.4. Kiểm định phương sai sai số thay đổi......................................................23
3.3. Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy...............................................................25
3.4. Kểt luận................................................................................................................ 27
Chương IV. ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP CẢI THIỆN CHỈ SỐ PHÁT TRIỂN CON
NGƯỜI (HDI).................................................................................................................29
4.1. Giáo dục – đào tạo...............................................................................................29
4.2. Tuổi thọ trung bình.............................................................................................30
4.3. Thu nhập bình quân đầu người..........................................................................30
TỔNG KẾT.................................................................................................................... 32
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................33

4


DANH MỤC BẢNG, MODEL
BẢNG
Bảng 2.1. HDI và các chỉ số cạnh tranh ở các nước phát triển con người rất cao.....15
Bảng 2.2. Mô tả thống kê các biến................................................................................16
Bảng 2.3. Ma trận tương quan giữa các biến...............................................................17

MODE
Model 3.1. OLS, số quan sát sử dụng 1-51...................................................................18
Model 3. 2. OLS, Số quan sát sử dụng 1-51..................................................................22

5

PHẦN MỞ ĐẦU
Lí do lựa chọn đề tài
Ngày nay có một điều hầu như đã được công nhận trên toàn thế giới là thành công
của mỗi quốc gia hay an sinh của mỗi cá nhân không thể chỉ được đánh giá bằng tiền.
Đương nhiên thu nhập có vai trò quan trọng: không có các nguồn lực thì việc đạt được
bất cứ tiến bộ nào cũng sẽ gặp khó khăn. Tuy nhiên chúng ta cũng cần đo lường xem
người dân có thể sống lâu và sống khoẻ mạnh hay không, có cơ hội được học hành hay
không, và có được tự do sử dụng kiến thức và tài năng của mình để làm nên vận mệnh
của chính mình hay không. Đó chính là tầm nhìn ban đầu và cho đến nay vẫn là thành tựu
và mong muốn được nghiên cứu sâu xa để đem lại thành tựu mới cho nhân loại toàn thế
giới của các tác giả Báo cáo Phát triển Nhân quyền cùng các cộng sự.
Mục đích nghiên cứu
Chính bởi công lao to lớn cũng như tính hiệu quả khi nghiên cứu và phát triển Chỉ
số Phát triển Con người này đã giúp cho rất nhiều quốc gia thấy được điểm mạnh, điểm
yếu, từ đó có cái nhìn toàn diện để phát triển quốc gia mình tốt hơn. Để hiểu rõ hơn về
tác động của tuổi thọ, khả năng tích luỹ tri thức cũng như thu nhập hằng tháng tới Chỉ số
Phát triển Con người, chúng em đã lựa chọn đề tài “CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI
CHỈ SỐ HDI CỦA NHÓM QUỐC GIA CÓ THÀNH TỰU PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI
RẤT CAO”. Tức là đề ra câu hỏi: Mức độ ảnh hưởng của 3 yếu tố trên có vai trò như thế
nào đến sự phát triển con người?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Để thực hiện mục đích nghiên cứu trên, bài tiểu luận phải đạt được những mục
tiêu sau:
Thứ nhất, hiểu khái niệm, quan điểm về HDI, cách tính và đánh giá chỉ số HDI.
Thứ hai, phân tích thực trạng phát triển con người tại nhóm nước có trình độ phát
triển con người rất cao trên thế giới.
Thứ ba, đánh giá và đề xuất phương án, bài học nâng cao trình độ phát triển con
người tại các nước đang phát triển như Việt Nam.

6


Những hạn chế, khó khăn khi thực hiện
Để có thể tổng hợp được tuổi thọ của từng cá nhân trên một quốc gia, tỷ lệ đi học,
thất nghiệp đã gây ra rất nhiều khó khăn cho nhóm tiểu luận bởi tất cả những gì nhóm
tiểu luận làm chỉ là qua phương pháp nghiên cứu phân tích khoa học gián tiếp, tức là bị
phụ thuộc vào những tài liệu Văn phòng Báo Cáo Chỉ số Con người (HDRO – Human
Development Report Office) đăng công khai trên trang chủ của họ. Dù đã nỗ lực kiếm
tìm nhiều nguồn, song thông tin mới nhất và cập nhật sớm nhất vẫn chỉ là năm 2015 và
một số dữ liệu nhỏ lẻ của năm 2016.
Tuy khó khăn là thế kèm theo đó là số liệu không được cập nhật mới nhất nhưng
nhóm tiểu luận nhận ra đây là một đề tài khá hay và mới so với những vấn đề trên thế
giới. Vậy nên, nhóm tiểu luận vẫn cố gắng tìm kiếm và hoàn thiện đề tài của mình.
Nội dung và cấu trúc của tiểu luận
Ngoài phần mở đầu, kết luận và danh mục tài liệu tham khảo, bài tiểu luận được
chia làm năm chương:
Chương I. Cơ sở lý thuyết
Chương II. Xây dựng mô hình
Chương III. Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê
Chương IV. Đề xuất giải pháp cải thiện chỉ số phát triển con người
Nhóm nghiên cứu đã hết sức nỗ lực để hoàn thành bài tiểu luận, song do hạn chế
về kiến thức, thời gian cũng như khó khăn trong việc thu thập dữ liệu, bài tiểu luận không
thể tránh khỏi những thiếu sót. Vì vậy, nhóm nghiên cứu rất mong nhận được ý kiến đóng
góp của cô để bài tiểu luận được hoàn thiện hơn. Chúng em xin chân thành cảm ơn.

7


Chương I. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1. Tổng quan nghiên cứu đề tài trong và ngoài nước
Trong nghiên cứu HDI trên thế giới có sự khác biệt giữa các nhóm phân loại HDI.
Nhóm HDI cao có xu hướng tăng nhanh, nhóm HDI trung bình chiếm số lượng nhiều
nhất và cũng thể hiện sự phân hoá rõ nhất. Nhóm HDI thấp thì tốc độ gia tăng không ổn
định, số lượng các quốc gia ở nhóm HDI thấp có sự thay đổi theo những biến động của
thế giới hằng năm.
Chỉ số HDI có sự chênh lệch lớn giữa nhóm nước phát triển, các nước đang phát
triển và các nước ngheo, có sự khác biệt giữa các châu lục và các khu vực trên thế giới.
Sự phát triển công nghệ ở các nước không giống nhau, các nước có nền kinh tế phát triển
thì sự phát triển công nghệ cao HDI đạt từ 0,901, nhóm nước đang phát triển HDI đạt
0,690 và nhóm các nước ngheo HDI đạt 0,444.
1.1.1. Tổng quan nghiên cứu tình hình ngoài nước
Trên thế giới đã có khá nhiều công trình nghiên cứu lý thuyết và mô hình thực
nghiệm liên quan đến Chỉ số phát triển con người và các tác nhận ảnh hưởng tới nợ công.
Có thể kể đến một vài công trình tiêu biểu như
Human Development and government effectiveness (Sự phát triển con người và
tính hiệu quả của các chính sách nhà nước) của Ths. Ko-Hsin (Christina) Yang (04/2010,
Khoa Cao học ngành Khoa học và Nghệ thuật của trường Đại học Georgetown) đã chỉ ra
mong muốn được đưa ra cái nhìn rộng rãi hơn về cách làm việc của Chính phú có thể ảnh
hưởng sự phát triển của công dân đó như thế nào thông qua những chỉ báo. Thông qua
những mối quan hệ giữa sự phát triển của con người và tính hiệu quả của chính sáhc
chính phủ, tác giả đã đề cao nhân tố tính quan trọng trong việc thắt chặt luậ lệ cùng với
đó là sự thúc đẩy tính sáng tạo của con người.
Disparities in Human Development – an Analysis of Andhra Pradesh State (Sự
phát triển bất bỉnh đẳng giữa cá thể con người – Một phân tích ở Bang Andhra Pradesh)
của Ths. Maddela Rakesh (05/2014, khoa Kinh tế trường Osmania). Trong bản luận án
tiến sĩ này, tác giả đã đánh giác mức sống trong khu vực thông qua thu nhập bình quân
8

đầu người, đánh giá trình độ dân trí thông qua tỉ lệ người có đi học và kiểm tra tỷ lệ tử
vong ở trẻ sơ sinh cùng nghiên cứu kĩ các dịch vụ Y tế có trong khu vực. Qua đó, luận án
đã đề xuất chiến lược và biện pháp để cải thiện tình trạng đang đi xuống của khu vực này.
1.1.2. Tổng quan nghiên cứu trong nước
Ở Việt Nam đã có rất nhiều công trình khoa học dựa vào những Thành tựu phát
triển con người để làm tiền đề nghiên cứu rồi đề xuất những giải pháp giúp nước ta tận
dụng dữ liệu để phát triển quốc gia của mình hơn. Nhóm tiểu luận xin chỉ ra những luận
án, tài liệu sau
Luận văn thạc sĩ “Phát triển con người ở Việt Nam giai đoạn 2011 - 2015”: thực
trạng và giải pháp” của tác giả Hà Thị Trang bảo vệ năm 2016 tại Viện Hàn Lâm Khoa
học Xã hội Việt Nam đã dựa vào tổng quan một số nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam
đưa ra các kết quả đánh giá mục tiêu phát triển con người và các yếu tố tác động theo
hằng năm. Tuy nhiên trong khoảng thời gian 2011 – 2015, còn ít tài liệu được thực hiện
cho nên tác giả đã viết đề tài này nhằm làm rõ vấn đề cơ bản trong phát triển con người ở
Việt Nam trong giai đoạn này và trên cơ sở đó, đưa ra một số khuyến nghị đẩy mạnh phát
triển con người ở Việt Nam trong giai đoạn tới.
Luận án tiến sĩ “Nghiên cứu sự phát triển con người tỉnh Thái Nguyên giai đoạn
1999 - 2009” của tác giả Vũ Vân Anh bảo vệ năm 2012 tại trường Đại học Sư phạm Hà
Nội đã thông qua những lỗ hổng nghiên cứu về chỉ số phát triển con người lúc bấy giờ để
đánh giá thực trạng chất lượng cuộc sống của người dân. Qua việc khám phá ra những
hạn chế của các yếu tố giáo dục, tuổi thọ,… tác giả đã đề ra hướng đi mới nhằm thúc đẩy
trình độ phát triển cho người dân ở Thái Nguyên.
1.2. Cơ sở lý thuyết của Chỉ số HDI (Human Development Index)
1.2.1. Định nghĩa HDI
Chỉ số phát triển con người (Human Development Index - HDI) là chỉ số so sánh,
định lượng về mức thu nhập, tỷ lệ biết chữ, tuổi thọ và một số nhân tố khác của các quốc
gia trên thế giới. HDI giúp tạo ra một cái nhìn tổng quát về sự phát triển của một quốc

9

gia. Chỉ số này được phát triển bởi một kinh tế gia người Pakistanlà Mahbub ul Haq và
nhà kinh tế học người Ấn Độ Amartya Sen vào năm 1990.
1.2.2. Tại sao phải có HDI?
HDI được tạo ra để nhấn mạnh rằng con và khả năng của họ nên là tiêu chí cuối
cùng để đánh giá sự phát triển của một quốc gia, chứ không phải một mình sự tăng
trưởng kinh tế. HDI cũng có thể đươc sử dụng để đặt câu hỏi về các lựa chọn chính sách
quốc gia, về việc với hai quốc gia có cùng mức GNI bình quân đầu người có thể có
những kết quả phát triển con người khác nhau hay không. Những sự tương phản này có
thể gây nên cuộc tranh luận về sự ưu tiên chính sách của Chính phủ.
Chỉ số phát triển con người (HDI) là thước đo thành quả trung bình trong các
mảng chính về việc phát triển con người: một cuộc sống thọ và khoẻ mạnh, có hiểu biết
và có một mức sống tốt. HDI là giá trị trung bình nhân của các ba chỉ số bình thường hoá
kể trên.Khía cạnh ý tế được đánh giá bởi tuổi thọ, khối lượng giáo dục được tính bằng số
năm học của người lớn từ 25 tuổi trở lên và năm học dự kiến đối với trẻ con đến tuổi đi
học. Tiêu chuẩn về mức sống được tính bằng tổng thu nhập bình quân đầu người. HDI sử
dụng logarit thu nhập, để phản ánh tầm quan trọng đang giảm đi của thu nhập ảnh hưởng
tới sự tăng lên của GNI. Điểm của ba chỉ số này sau đó được tổng hợp bằng cách sử dụng
cách tính trung bình nhân.
HDI đơn giản hoá và thu hút chỉ một phần của sự phát triển của con người. Nó
không phản ánh sự bất bình đằng, sự nghèo đói, an ninh, quyền lực, … Văn phòng Báo
cáo Phát triển Con người (HDRO – Human Development Report Office) cung cấp các chỉ
số tổng hợp khác làm đại diện lớn hơn cho các vấn đề về chính sách phát triển con người,
sự bất bình đẳng, sự bất bình đẳng giới và sự đói nghèo.
1.2.3. Hạn chế của HDI
HDI vẫn chỉ là sự đánh giá nhất định về sự phát triển của con người. HDI chưa
phản ánh cụ thể chất lượng cuộc sống con người, chẳng hạn như sự dịch chuyển quyền
lực hay cảm giác an toàn của con người. Để thừa nhận những sự thật này, văn phòng Báo
cáo Phát triển con người (HDRO – Human Development Report Office) cung cấp thêm
10

các chỉ số tổng hợp để đánh giá các khía cạnh cuộc sống. Việc kiểm tra và đánh giá HDI
được hoàn thành tốt nhất khi đồng thời tiến hành kiểm soát những yếu tố khác như tỷ lệ
tăng trưởng kinh tế của một quốc gia, mở rộng cơ hội việc làm và sự thành công của
nhưng người khởi nghiệp nhằm nâng cao chất lượng cuộc sống trong nước.
1.2.4. Cách tính chỉ số HDI
1.2.4.1. Các biến số
Do HDI đánh giá thành tựu phát triển con người của một quốc gia dựa vào ba
phương diện (như đã nói ở trên), HDI cấu thành từ ba biến số sau:
(i) Tuổi thọ trung bình từ lúc sinh
(ii) Tỷ lệ người lớn biết chữ và tỷ lệ nhập học các cấp giáo dục
(iii) Thu nhập bình quân đầu người theo ngang giá sức mua
Các chỉ số về tuổi thọ, giáo dục, thu nhập đều được tính theo công thức chung sau:
(Các chỉ số thành phần nhận giá trị từ 0 đến 1)
1.2.4.2. Cách tính HDI
Công thức tính HDI được đưa ra đầu tiên:
(HDI nhận giá trị từ 0 đến 1)
1.2.4.3. Những thay đổi trong phương pháp tính HDI
Từ năm 2009, GNI bình quân đầu người được sử dụng thay thế GDP bình quân
đầu người
Từ năm 2010, đã có một số sự thay đổi trong phương pháp tính HDI. Cụ thể, chỉ
số giáo dục được tính toán dựa trên số năm học trung bình và số năm học ước tính; phần
lớn các giá trị cực đại được sử dụng trong tính toán là các giá trị thực đạt được của một
quốc gia, thay thế cho những con số mang tính ước đoán trước đây. Ngoài ra, phương
pháp tính mới dựa trên trung bình nhân của các chỉ số thành phần để đưa ra chỉ số tổng
hợp thay vì sử dụng trung bình cộng:

11

12


Chương II. XÂY DỰNG MÔ HÌNH
2.1. Phương pháp luận của mô hình
Theo phương pháp luận kinh tế lượng (phương pháp luận thống kê), bài tiểu luận
được thực hiện tuân thủ 8 bước:
Bước 1: Nêu ra lý thuyết hoặc giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến
Bước 2: Thiết lập các mô hình toán học để thể hiện mối quan hệ giữa các biến
Bước 3: Xây dựng mô hình kinh tế lượng
Bước 4: Thu thập số liệu (các số liệu cùng biến số, đơn vị và được lấy từ cùng
nguồn)
Bước 5: Ước lượng tham số bằng phương pháp bình quân tối thiểu thông thường
(OLS)
Bước 6: Kiểm định các giả thuyết thống kê
Bước 7: Diễn dịch kết quả
Bước 8: Đưa ra dự báo, từ đó đưa ra chính sách phù hợp hoặc xây dựng lại mô
hình nếu lý thuyết chưa đúng
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích số liệu bằng phần mềm Gretl và
phương pháp thu thập dữ liệu gián tiếp để hoàn thành bài tiểu luận này
2.3. Xây dựng mô hình lý thuyết
Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên:
HDI = β1 + β2.LE + β3.GPC + β4.MYS + ui
Mô hình hồi quy mẫu:
= + .LE + .GPC + .MYS
Trong đó:
-

13

Biến phụ thuộc: HDI - chỉ số phát triển con người (0 ≤ HDI ≤ 1)
Biến độc lập:
o LE: Tuổi thọ (năm)
o GPC: GNI bình quân đầu người (USD/năm)
o MYS: số năm đi học trung bình (năm)
Ngoài ra: ui là yếu tố ngẫu nhiên


Ý nghĩa của các tham số
o β1: là hệ số chặn, nó chính bằng HDI trung bình khi các biến độc lập cùng
bằng 0
o β2: khi tuổi thọ tăng thêm một đơn vị thì HDI trung bình sẽ tăng lên bao
nhiêu đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi
o β3: khi GNI bình quân đầu người tăng thêm một đơn vị thì HDI trung bình
sẽ tăng lên bao nhiêu đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi
o β4: khi số năm đi học trung bình tăng thêm một đơn vị thì HDI trung bình
tăng thêm bao nhiêu đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi
2.4. Mô tả số liệu
2.4.4. Nguồn dữ liệu
Số liệu được lấy từ Văn phòng báo cáo Phát triển con người (HDRO – Human
Development

Report

Office)

thông

qua

trang

web

chính

thức:

của Chương trình phát triển Liên Hợp Quốc. Số
liệu sử dụng nghiên cứu thuộc nhóm nước có mức độ phát triển con người rất cao.
2.4.5. Mô tả thống kê số liệu
2.4.5.1. Dạng số liệu: Số liệu chéo
Các số liệu chéo là các số liệu về một hay nhiều biến được thu thập tại cùng một thời
điểm (thời kỳ) ở các không gian (địa phương, đơn vị,..khác nhau) khác nhau.
Cụ thể: Các số liệu về biến HDI, LE, GPC và MYS trong cùng năm 2015 ở 51 nước
có mức độ phát triển con người rất cao trên thế giới.

14


HDI
ran

Country

k

Gross

Human

Life

Development

expectancy

Index (HDI)

at birth

HDI

LE

GPC

MYS

(years)

(2011 PPP $)

(years)

2015

2015

2015

2015

Value

(0

HDI ≤ 1)

≤

national
income (GNI)
per capita

Mean
years
schooling

1

Norway

0.949

81.7

67,614

12.7

2

Australia

0.939

82.5

42,822

13.2

2

Switzerland

0.939

83.1

56,364

13.4

4

Germany

0.926

81.1

45,000

13.2

5

Denmark

0.925

80.4

44,519

12.7

5

Singapore

0.925

83.2

78,162

11.6

7

Netherlands

0.924

81.7

46,326

11.9

8

Ireland

0.923

81.1

43,798

12.3

9

Iceland

0.921

82.7

37,065

12.2

10

Canada

0.920

82.2

42,582

13.1

10

United States

0.920

79.2

53,245

13.2

0.917

84.2

54,265

11.6

12

Hong

Kong,

China (SAR)

13

New Zealand

0.915

82.0

32,870

12.5

14

Sweden

0.913

82.3

46,251

12.3

15

Liechtenstein

0.912

80.2

75,065

12.4

0.909

80.8

37,931

13.3

16

United
Kingdom

17

Japan

0.903

83.7

37,268

12.5

18

Korea

0.901

82.1

34,541

12.2

15

of


(Republic of)
19

Israel

0.899

82.6

31,215

12.8

20

Luxembourg

0.898

81.9

62,471

12.0

21

France

0.897

82.4

38,085

11.6

22

Belgium

0.896

81.0

41,243

11.4

23

Finland

0.895

81.0

38,868

11.2

24

Austria

0.893

81.6

43,609

11.3

25

Slovenia

0.890

80.6

28,664

12.1

26

Italy

0.887

83.3

33,573

10.9

27

Spain

0.884

82.8

32,779

9.8

0.878

78.8

28,144

12.3

0.866

81.1

24,808

10.5

0.865

79.0

72,843

9.0

28
29
30

Czech
Republic
Greece
Brunei
Darussalam

30

Estonia

0.865

77.0

26,362

12.5

32

Andorra

0.858

81.5

47,979

10.3

33

Cyprus

0.856

80.3

29,459

11.7

33

Malta

0.856

80.7

29,500

11.3

33

Qatar

0.856

78.3

129,916

9.8

36

Poland

0.855

77.6

24,117

11.9

37

Lithuania

0.848

73.5

26,006

12.7

38

Chile

0.847

82.0

21,665

9.9

38

Saudi Arabia

0.847

74.4

51,320

9.6

40

Slovakia

0.845

76.4

26,764

12.2

41

Portugal

0.843

81.2

26,104

8.9

0.840

77.1

66,203

9.5

42

United
Emirates

Arab

43

Hungary

0.836

75.3

23,394

12.0

44

Latvia

0.830

74.3

22,589

11.7

16


45

Argentina

0.827

76.5

20,945

9.9

45

Croatia

0.827

77.5

20,291

11.2

47

Bahrain

0.824

76.7

37,236

9.4

48

Montenegro

0.807

76.4

15,410

11.3

0.804

70.3

23,286

12.0

49

Russian
Federation

50

Romania

0.802

74.8

19,428

10.8

51

Kuwait

0.800

74.5

76,075

7.3

Bảng 2.1. HDI và các chỉ số cạnh tranh ở các nước phát triển con người rất cao
Nguồn: Báo cáo phát triển con người 2015, 2015

17


2.4.5.2. Mô tả thống kê và tương quan các biến
Mô tả thống kê các biến
Giá trị
trung bình

Trung vị

giá trị

Giá trị lớn

Quan sát còn

nhỏ nhất

nhất

thiếu

HDI

0.87847

0.88700

0.80000

0.94900

0

LE

79.737

81.000

70.300

84.200

0

GPC

41491

37268

15410

1.2992 x 105

0

MYS

11.512

11.900

7.3

13.4

0

Bảng 2.2. Mô tả thống kê các biến
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp bằng Gretl
Từ mô tả thống kê các biến ở trên, có thể thấy:
o Chỉ số phát triển con người trung bình ở nhóm các nước này có chỉ số HDI
rất cao là 0.878, trong đó nước có chỉ số HDI cao nhất là Na Uy và thấp
nhất là Kuwait - một quốc gia nhỏ và ít dân cư ở Trung Đông.
o Tuổi thọ trung bình ở các nước này tương đối cao là 79.74 năm, trong đó
nước có tuổi thọ cao nhất là Trung Quốc (Hồng Kông) và thấp nhất là Liên
Bang Nga.
o GNI bình quân trên đầu người ở các nước này rất cao đạt 41491 USD/năm,
trong đó cao nhất là Qatar – một quốc gia Trung Đông giàu có với nền kinh
tế phát triển phồn thịnh nhờ vào trữ lượng dầu mỏ lớn và thấp nhất là
Montenegro – một quốc gia nhỏ và ít dân thứ 4 ở châu Âu.
o Số năm đi học trung bình của người dân ở các nước này là 11.509 năm,
trong đó cao nhất là Thuỵ Sĩ và thấp nhất là Kuwait.
Ma trận tương quan giữa các biến
Correlation coefficients, using the observations 1 - 51
5% critical value (two-tailed) = 0.2759 for n = 51
HDI LE
GPC MYS
1.000 0.786 0.298 0.6336 HDI
18


0

8
6

1.000 0.176 0.2768 LE
0

5
1.000 0

GPC

0.1881
1.0000 MY

S
Bảng 2.3. Ma trận tương quan giữa các biến
Nguồn: nhóm nghiên cứu tự tổng hợp từ phần mềm Gretl
Từ ma trận tương quan trên, có thể thấy:
-

Tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc:
o LE và HDI có mối tương quan cùng chiều với độ lớn là 0.7868 xấp xỉ 0.8
(mức độ tương quan tương đối cao).
o GPC và HDI có mối tương quan cùng chiều với độ lớn là 0.2986<0.3 (mức
độ tương quan khá yếu).
o MYS và HDI có mối tương quan cùng chiều với độ lớn là 0.6336 thuộc

-

(0.3;0.7) (mức độ tương quan trung bình).
Tương quan giữa các biến độc lập:
o LE và GPC có mức độ tương quan thấp với độ lớn là 0.1765<0.3.
o LE và MYS có mức độ tương quan thấp với độ lớn là 0.2768<0.3.

o GPC và MYS có mức độ tương quan thấp là -0.1881<0.3.
Vì mức độ tương quan giữa các biến độc lập là rất thấp nên ta có thể bỏ qua

khuyết tật đa cộng tuyến.

19


Chương III. KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ
3.1. Mô hình ước lượng
Kết quả mô hình ước lượng ban đầu
Hệ số

Độ

lệch Giá trị quan p-value

const
LE

chuẩn
sát t
0.0690156 0.0509760 1.354
0.00755265 0.00068128 11.09

GPC

5.81504e-

MYS

0.1822
<0.0001

***

5.639

<0.0001

***

07
07
0.0159055 0.00161269 9.863

<0.0001

***

3
1.03114e-

Giá trị trung bình biến 0.878471

Sai

phụ thuộc

mẫu

Tổng bình phương các 0.009521

thuộc ϭ
Độ lệch chuẩn của sai 0.014233

phần dư RSS
R2
0.884466
F(3, 47)
119.9354
giá trị tham chiếu của 146.5804

số

tiêu

của

chuẩn 0.040597

biến

phụ

số hồi quy ϭ
2

P-value(F)
Tiêu chí Akaike

0.877091
4.93e-22
−285.1608

Log
Tiêu chí Schwarz
−277.4335
Hannan-Quinn
−282.2080
Model 3.1. OLS, số quan sát sử dụng 1-51
Biến phụ thuộc: HDI

Phương trình hàm hồi quy mẫu
= 0.069+ 0.0076*LE + (5.81504e-07)*GPC +0,0159*MYS
3.2. Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
Các kiểm định được thực hiện với mức ý nghĩa α = 5%
3.2.4. Kiểm định khuyết tật của mô hình
3.2.4.1. Kiểm định bỏ sót biến (Ramsey’s Reset)
Chạy phần mềm Gretl thu được kết quả:
Kiểm định RESET về mô hình bỏ sót biến
OLS, số quan sát sử dụng 1-51
Biến phụ thuộc: uhat^2

20


Hệ số

Độ lệch chuẩn

Giá trị quan sát t p-value

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

18.3448

LE

17.4403

−0.604423

0.599074

1.052
−1.009

GPC

−4.66126e-05

MYS

−1.27343

1.26141

−1.010

yhat^2

91.5513

91.4296

1.001

yhat^3

−34.4155

0.2985
0.3184

4.61418e-05 −1.010

35.0956

0.3178

0.3181
0.3220

−0.9806 0.3320

Warning: data matrix close to singularity!
Thống kê thử nghiệm: F = 1.265174,
Với p-value = P(F(2,45) > 1.26517) = 0.292

Bảng 3.1. Kết quả kiểm định Ramsey’s RESET
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp từ phần mềm Gretl
Thiết lập cặp giả thuyết:

Với mức ý nghĩa α = 5%, ta có p – value = 0.292 > α
 Không bác bỏ H0
 Mô hình không bỏ sót biến
3.2.4.2. Kiểm định đa cộng tuyến
Chạy phần mềm Gretl thu được kết quả sau:
Các yếu tố khác nhau về lạm phát
Giá trị tối thiểu có thể = 1,0
Giá trị> 10.0 có thể chỉ ra một vấn đề đa cộng tuyến
LE

1.150

GPC

1.101

MYS

1.155

VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), trong đó R (j) là hệ số tương quan

21


giữa biến j và các biến độc lập khác

chuẩn đoán đa cộng tuyến Belsley-Kuh-Welsch
--- tỷ lệ sai lệch --lambda

cond

const

LE

GPC

MYS

3.836

1.000

0.000

0.000

0.010

0.001

0.155

4.970

0.001

0.001

0.864

0.008

0.007

22.696

0.044

0.027

0.095

0.964

0.001

71.995

0.955

0.973

0.030

0.027

lambda = giá trị riêng của X'X, lớn nhất đến nhỏ nhất
cond = chỉ số điều kiện
lưu ý: tỷ lệ phần trăm cột kết hợp với 1,0

Bảng 3.2. Kết quả kiểm định Đa cộng tuyến
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp từ phần mềm Gretl
Ta thấy VIF của cả 3 biến độc lập đều nhỏ hơn 10 nên không tồn tại đa cộng
tuyến.
3.2.4.3. Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Chạy phần mềm Gretl ta thu được kết quả
Phân phối tần suất cho uhat1, số quan sát 1-51
number of bins = 7, mean = 1.15376e-016, sd = 0.0142325
Khoảng thời gian

midpt Tần số

< -0.030030 -0.035809

1

-0.030030 - -0.018473 -0.024252

4

-0.018473 - -0.0069168 -0.012695
-0.0069168 -

1.96%
7

0.0046400 -0.0011384

rel.

cum.

1.96%

7.84%

9.80% **

13.73% 23.53% ****
22

43.14%

66.67%

***************
0.0046400 - 0.016197 0.010418

12

0.016197 - 0.027753 0.021975
>= 0.027753 0.033532

22

4
1

23.53% 90.20% ********
7.84% 98.04% **
1.96% 100.00%


Kiểm tra giả thuyết không có giá trị của phân bố bình thường:
Chi-square(2) = 0.948 với p-value=0.62263

Bảng 3. 3. Kết quả kiểm định phân phối giả của nhiễu
Thiết lập cặp giả thuyết:

Với mức ý nghĩa α = 5%, p – value = 0,62263 > α
 Không bác bỏ H0
 Phân phối của nhiễu là phân phối chuẩn
3.2.4.4. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Thực hiện kiểm định White qua phần mềm Gretl ta được kết quả:
Kiểm định White về PSSS thay đổi
OLS, số quan sát sử dụng 1-51
Biến phụ thuộc: uhat^2
Hệ số

Độ lệch chuẩn

Giá trị p-value

quan sát t
---------------------------------------------------------const

LE

0.0134130

0.0211292

−0.000320401

GPC

1.45061e-07

MYS

−0.000383303

sq_LE

9.35587e-07

X2_X3

−2.25317e-09

X2_X4

2.05822e-05

sq_GPC

0.6348 0.5291

0.000510205 −0.6280 0.5335
7.84276e-08

1.850

0.000799268 −0.4796 0.6341
3.22694e-06

0.2899 0.7733

1.07213e-09 −2.102

0.0581 *

1.20583e-013 0.000000

2.298

0.0268 **

X3_X4

2.27457e-09

1.276

0.2091

sq_MYS

−5.96590e-05
2

1.05588e-05

0.0418 **

1.949

Hệ số xác định

1.78250e-09

2.03972e-05 −2.925

chưa hiệu chỉnh = 0.458352

Thống kê thử nghiệm: TR^2 = 23.375975,

23

0.0716 *

0.0056 ***


Với p-value = P(Chi-square(9) > 23.375975) = 0.005405

Bảng 3.4. Kết quả kiểm định White
Thiết lập cặp giả thuyết:

H0 : PSSS không đổi
H1 : PSSS thay đổi

Với mức ý nghĩa α = 5%, p – value = 0,00540528 < α
 Bác bỏ giả thuyết H0
 Mô hình mắc phải khuyết tật phương sai sai số thay đổi
Khắc phục bằng ước lượng mô hình có sử dụng sai số của Robust
Ta thu được kết quả
Hệ số

Độ

lệch Giá trị quan p-value

const
LE

chuẩn
sát t
0.0690156 0.0501311 1.377
0.00755265 0.00062198 12.14

GPC

5.81504e-

MYS

07
07
0.0159055 0.00125711 12.65

4
1.80823e-

3.216

tiêu

***

0.0024

***

<0.0001

***

Giá trị trung bình biến 0.878471

Sai

phụ thuộc

mẫu của

Tổng bình phương các 0.009521

thuộc ϭ
Độ lệch chuẩn của sai 0.014233

phần dư RSS
R2
0.884466
F(3, 47)
124.0079
giá trị tham chiếu của 146.5804

số

0.1751
<0.0001

chuẩn 0.040597

biến phụ

số hồi quy ϭ
2

P-value(F)
Tiêu chí Akaike

0.877091
2.46e-22
−285.1608

Log
Tiêu chí Schwarz
−277.4335
Hannan-Quinn
−282.2080
Model 3. 2. OLS, Số quan sát sử dụng 1-51
Biến phụ thuộc: HDI
Heteroskedasticity-robust standard errors, variant HC1

Sau khi sử sử dụng sai số Robust để khắc phục khuyết tật phương sai sai số thay
đổi, từ bảng kết quả trên ta có:
Mô hình hồi quy mẫu:
= 0.069+ 0.0076*LE + (5.81504e-07)*GPC +0,0159*MYS
24


Ý nghĩa của các hệ số hồi quy:
 : Khi tuổi thọ tăng thêm 1 đơn vị thì HDI trung bình sẽ tăng thêm 0,0076 đơn vị
với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
 : Khi GNI bình quân đầu người tăng thêm 1 đơn vị thì HDI trung bình sẽ tăng
thêm (5.81504e-07) đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
 : Khi số năm đi học trung bình tăng thêm 1 đơn vị thì HDI trung bình sẽ tăng thêm
0,0159 đơn vị với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Mô hình có hệ số xác định = 0.8845. Hệ số trên có ý nghĩa: mức độ phù hợp của mô
hình là 88.45% (mức độ phù hợp cao); các biến tuổi thọ, GNI bình quân đầu người, số
năm đi học trung bình đã giải thích được 88.45% sự biến động của biến phụ thuộc HDI.
Các hệ số, , >0, điều đó cho thấy các biến độc lập tuổi thọ, GNI bình quân đầu người,
số năm đi học trung bình ở các nước có chỉ số HDI rất cao đều có tác động cùng chiều
lên biến phụ thuộc HDI.

Các biến độc lập của mô hình đều có giá trị tuyệt đối của hệ số quan sát (t) lớn và giá
trị p(value) nhỏ. Điều này có ý nghĩa các biến độc lập của mô hình có ý nghĩa giải thích
cho biến phụ thuộc.

3.3. Kiểm định giả thuyết về hệ số hồi quy
Với kết quả ước lượng có sử dụng sai số robust, hạn chế ảnh hưởng PSSS thay đổi, ta
tiến hành kiểm định các hệ số hồi quy và sự phù hợp của mô hình.
-

Kiểm định hệ số β2

Thiết lập cặp giả thuyết

H0: β2 = 0
H1: β2 ≠ 0
Ta thấy Tqs= = = 12.14
= =2.012

25