tiểu luận kinh tế lượng ảnh hƣởng của ô nhiễm không khí đến tuổi thọ trung bình con ngƣời

ĐẠI HỌC NGOẠI THƢƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
-----



-----

TIỂU LUẬN
Đề tài: Ảnh hƣởng của ô nhiễm không khí đến tuổi thọ trung bình con ngƣời

Giảng viên hướng dẫn:

Ths Nguyễn Thu Giang

Lớp tín chỉ

KTE218 (2-1819).3

Sinh viên thực hiện:

Đặng Thị Khánh Hạ-1714410072
Đào Thị Lan Hương -1714410106
Trần Thu Phương - 1714410190
Nguyễn Thị Thủy - 1714410226

Hà Nội, tháng 6 năm 2019


MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU..........................................................................................................3

NỘI DUNG...............................................................................................................4
I.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG.....................................................................4

1.

Lịch sử nghiên cứu.......................................................................................................... 4

2.

Mô hình hồi quy đơn:...................................................................................................... 5

3.

Mô hình hồi quy bội:........................................................................................................5

4.

Giải thích các biến độc lập và phụ thuộc:.......................................................................6
II.

MÔ TẢ THỐNG KÊ...........................................................................................................8

III.

KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ.............................................9

1.

Kết quả chạy mô hình...................................................................................................... 9

2.

Kiểm định giả thuyết...................................................................................................... 11

3.

Hiệu chỉnh phương trình sau khi bỏ biến ko liên quan...............................................12
IV.

TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU...........................................................................13

1.

Các hệ số hồi quy có ý nghĩa thông kê, kinh tế không?...............................................13

2.

Cơ chế............................................................................................................................. 13

3.

Dựa vào kết quả có được có kiến nghị cải thiện gì?.....................................................14

KẾT LUẬN............................................................................................................ 15
PHỤ LỤC...............................................................................................................16
17
TÀI LIỆU THAM KHẢO.................................................................................... 18
PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC.................................................................................19

2


LỜI MỞ ĐẦU
Tuổi thọ luôn là một trong những vấn đề được quan tâm bởi các nhà nghiên cứu và ngay cả
người dân. Đi cùng với sự phát triển của xã hội, con người ngày càng biết cách chăm sóc bản
thân để nâng cao tuổi thọ. Tuy nhiên, xã hội phát triển, ô nhiễm cũng ngày một tăng, nhiều vấn
nạn xuất hiện tác động tiêu cực đến tuổi thọ trung bình. Vậy, câu hỏi đặt ra liệu có mối quan hệ
giữa ô nhiễm không khí và tuổi thọ trung bình hay không? Và mối quan hệ đó là cùng chiều hay
ngược chiều? Trả lời cho câu hỏi ấy, nhóm chúng em đã quyết định chọn đề tài “Ảnh hưởng của ô
nhiễm không khí đến tuổi thọ trung bình của con người”.
Để hoàn thành đề tài này, nhóm đã thu thập số liệu của các quốc gia trên thế giới với đơn vị
nghiên cứu là quốc gia, kích thước mẫu là 42 quốc gia trong giai đoạn từ năm 2005 – 2014 với
biến phụ thuộc là tuổi thọ trung bình của con người (LEB) và biến độc lập chính là ô nhiễm môi
trường (POLLU), áp thêm 6 biến độc lập khác để đánh giá được khách quan hơn. Như vậy, bảy
biến độc lập đại diện cho các yếu tố:
-

Nhóm các yếu tố môi trường: ô nhiễm không khí (POLLU), nồng độ CO2 (CO2), diên
tích rừng (FA)
Nhóm các yếu tố xã hội: dân số (POPUL), chỉ số phát triển con người (HDI), chi phí y tế
(CHT)
Nhóm các yếu tố kinh tế: tăng trưởng GDP (GDP)

Bài nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy ước lượng OLS chạy trên phần mềm R studio và
phân tích tác động của các yếu tố đó là tích cực hay tiêu cực, tác động mạnh hay yếu từ đó đưa ra
các giải pháp nhằm nâng cao tuổi thọ trung bình của con người. Bài nghiên cứu của chúng em
gồm 4 phần:
(1) Xây dựng mô hình

(2) Mô tả thông kê
(3) Kết quả và kiểm định
(4) Tóm tắt kết quả, đưa ra giải pháp và kết luận
Kết quả thu được chúng em đã tìm ra mối liên hệ giữa các biến với tuổi thọ trung bình con
người. Có mối liên hệ cùng chiều giữa mức độ ô nhiễm môi trường với tuổi thọ trung bình con
người và nhóm đã quyết định loại bỏ 3 biến không có ý nghĩa thống kê và có ít ý nghĩa kinh tế so
với kỳ vọng ban đầu là dân số, tăng trưởng GDP, chi phí y tế . Theo đó, yếu tố chỉ số phát triển
con người HDI có mức ảnh hưởng cao nhất, tiếp đến là nồng độ CO2. Những kết quả nghiên cứu
trên đã cho chúng ta một cách nhìn tương đối về những tác động của chỉ số tăng trưởng GDP, ô
nhiễm môi trường, nồng độ CO2, diện tích rừng, … tới mức tuổi thọ trung bình của người

3


NỘI DUNG
I.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH KINH TẾ LƢỢNG

1. Lịch sử nghiên cứu
1.1 Nghiên cứu tuổi thọ ở các nước có thu nhập cao1
Năm 2018, Jessica Y Ho đã tiến hành nghiên cứu quan sát hồi quy đối với các nước có
thu nhập cao nhằm đánh giá nguyên nhân tử vong dẫn đến sự suy giảm tuổi thọ ở các nước này.
Tác giả đã lựa chọn kích thước mẫu bao gồm 18 quốc gia dạt được mức độ phát triển cao trong
nhiều thập kỷ, trải qua quá trình chuyển đổi tỷ lệ tử vong trong cùng khoảng thời gian, có quy mô
dân số đủ để đưa ra các ước tính ổn định và tiến hành lấy số liệu nghiên cứu từ năm 2014-2016.
Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố tỷ lệ tử vong của các nhóm người mới sinh, từ 0-65 tuổi và
trên 65 tuổi, các yếu tố bệnh dịch liên quan đến đường hô hấp, tim mạch, thần kinh và rối loạn
tâm thần.
Tác giả đã so sánh các xu hướng tuổi thọ gần đây ở Hoa Kỳ với các xu hướng trong một

quốc gia có thu nhập cao, trùng lặp với các xu hướng được sử dụng trong các so sánh giữa các
quốc gia gần đây về tuổi thọ. Từ đó, tác giả xây dựng bảng thống kê số liệu cho từng quốc gia từ
đó tham số hóa dữ liệu và xây dựng nên mô hình hồi quy cho tuổi thọ và các yếu tố được lựa
chọn nghiên cứu.
Nghiên cứu này đã cung cấp một cuộc kiểm tra toàn diện về xu hướng tuổi thọ gần đây
của các quốc gia có thu nhập cao cũng như các yếu tố ảnh hưởng đặc biệt là tỷ lệ tử vong ở các
nhóm tuổi và các yếu tố liên quan đến bệnh tật. Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, tác giả vẫn
vấp phải những khó khăn dẫn đến một số hạn chế trong quá trình nghiên cứu. Đó là cúm và viêm
phổi có thể không bị phát hiện do thiếu xét nghiệm chẩn đoán và nhiễm cúm có thể tăng nguy cơ
tử vong do các bệnh tim mạch và các bệnh hô hấp khác, cuối cùng được mã hóa là nguyên nhân
tử vong trên giấy chứng tử thay vì cúm. Việc thiếu báo cáo này nghiêm trọng hơn ở độ tuổi lớn
hơn vì vốn dĩ độ tuổi này việc xác định nguyên nhân tử vong là tương đối khó khăn hơn. Do vậy,
tác giả đã cố gắng giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng nguyên nhân rộng hơn của các loại tử
vong, các bệnh về đường hô hấp, trong đó sẽ chiếm tỷ lệ lớn hơn trong các trường hợp tử vong
liên quan đến cúm và phổi nhằm giảm thiểu tối đa vấn đề bỏ sót biến.
Nghiên cứu này đã cho thấy tuổi thọ ở các nước có thu nhập cao có xu hướng giảm trong giai
đoạn 2014-2016. Mặc dù tuổi thọ ở các quốc gia này đã tăng trở lại trong những năm tiếp theo và
có thể sự suy giảm này chỉ là biến động chứ không phải một xu hướng mới nhưng nghiên cứu đã
cung cấp cơ sở để xem xét sự suy giảm tuổi thọ ở đây liệu sẽ trở nên phổ biến trong những năm
tiếp theo hay các quốc gia này vẫn sẽ đạt mức tăng mạnh về tuổi thọ. Có 2 quốc gia ngoại lệ trong
nghiên cứu này đó là Anh và Hoa Kỳ - những nơi vẫn có sự suy giảm tuổi thọ trong giai đoạn
2015-2016. Từ kết quả phân tích và tổng hợp nghiên cứu, 2 quốc gia này có thể đưa ra các giải
pháp tốt nhất để nâng cao tuổi thọ của quốc gia mình.

1 />
4


1.2 Nghiên cứu của Cheng-Wen LEE & Min-Sun KIM về các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ ở
2

Hàn Quốc
Bài nghiên cứu được tiến hành vào năm 2017 nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa bốn yếu tố
ảnh hưởng đến tuổi thọ và từ đó cung cấp dữ liệu cho chính sách của chính phủ.
Đầu tiên, nghiên cứu lựa chọn bốn yếu tố trong số rất nhiều các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ.
Các yếu tố được lựa chọn bao gồm: tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh, trình độ học vấn, mức độ tiêu thụ
điện và internet. Từ dữ liệu của Hàn Quốc rút ra được từ databank của WorldBank, các tác giả đã
phân tích hồi quy bội đối với bốn yếu tố được lựa chọn. Kiểm tra lỗi đặc tả hồi quy cũng được
tiến hành để kiểm tra xem mô hình hồi quy được chỉ định có đầy đủ hay không. Kết quả nghiên
cứu cho thấy tuổi thọ có mối quan hệ thuận chiều với trình độ học vấn, tiêu thụ năng lượng điện
và giáo dục, nhưng lại có mối quan hệ ngược chiều với tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh. Nó cũng cho
thấy ảnh hưởng của tiêu thụ năng lượng điện đến tuổi thọ rất yếu. Nhưng tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ
sinh có ảnh hưởng mạnh nhất đến tuổi thọ trong bốn yếu tố.
Từ kết quả phân tích, các tác giả cho rằng tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh có liên quan đến vấn đề
chăm sóc sức khỏe. Do vậy, có thể giả định rằng tuổi thọ ở Hàn Quốc bị ảnh hưởng bởi một yếu
tố trung gian là vấn đề chăm sóc sức khỏe. Như vậy, muốn tăng tuổi thọ người dân, một phương
pháp hiệu quả đó là nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe ở nước này.
2. Mô hình hồi quy đơn:
Phương trình hồi quy đơn ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình:
LEB = β0 + β1POLLU + u
Nhóm chúng em xây dựng nên mô hình trên để tìm hiểu về ảnh hưởng của ô nhiễm không khí
(POLLU) đến tuổi thọ trung bình của con người (LEB) bởi lẽ ô nhiễm không khí có thể nói là
nguyên nhân gây bệnh tác động trực tiếp đến tuổi thọ của con người, khi mà hằng ngày con người
đều phải hít thở, khi nồng độ các hạt lơ lửng có đường kính dưới 2,5 micron có khả năng xâm
nhập sâu vào đường hô hấp và gây tổn hại sức khỏe nghiêm trọng làm rút ngắn tuổi thọ con người
vì vậy chúng em kì vọng ô nhiễm môi trường tác động ngược chiều với tuổi thọ trung bình.
3. Mô hình hồi quy bội:
Để tìm hiểu mối quan hệ giữa tuổi thọ trung bình với các biến ô nhiễm môi trường, tăng
trưởng kinh tế, diện tích rừng…, nhóm chúng em xây dựng phương trình hồi quy bội:
LEB = β0 + β0 + β1POLLU + β2FA+ β3CO2 + β4HDI + β5GDP + β6CHT + β7POPUL
Trong đó:

LEB

: Tuổi thọ trung bình

CO2

: Lượng thải CO2

CHT

: Chi phí cho y tế

FA

: Diện tích rừng

GDP

: Tốc độ tăng trưởng GDP

2 />5


POLLU: Ô nhiễm không khí
POPUL: Dân số
HDI

: Chỉ số phát triển con người

Dựa trên một số mô hình nghiên cứu về tuổi thọ đã được công bố trên thế giới như của Tony
Smith (năm 2000) và một số nghiên cứu khác đã đề cập đến các biến: GNP, GDP, các yếu tố liên
quan đến môi trường và giáo dục, bên cạnh đó, mô hình hồi quy đơn đã bỏ sót một số biến quan
trọng ảnh hưởng đến tuổi thọ con người nên nhóm chúng em đã xây dựng nên mô hình này và bổ
sung thêm một số biến được kì vọng có ảnh hưởng tới tuổi thọ như: chi phí y tế (CHT), dân số
(POPUL), chỉ số con người(HDI), tăng trưởng GDP…
4. Giải thích các biến độc lập và phụ thuộc:
Biến
Kí hiệu
Đơn
Thể hiện
vị
biến
Tuổi thọ
LEB
trung bình
(chính xác
hơn là tính
từ lúc
sinh- Life
expectanc
y at birth)
Lượng
CO2
thải CO2
(CO2
emissions)

Tuổi

Chi phí y
CHT
tế (Current
heath
expenditur
e)

%
GDP

Tấn/n
gười

Trung bình số năm sống
của một những người
sinh ra cùng năm tại 1
quốc gia

Đại diện
cho

Mức độ
phát triển
của 1 quốc
gia và chỉ
số con
người ở
quốc gia
đó
Lượng khí thải CO2 được Mức độ ô

sinh ra từ nhiều nguồn nhiễm
khác nhau như núi lửa, không khí
khí thải nhà máy… Nồng
độ CO2 5% gây trở ngại
cho hô hấp, ở nồng độ
30-60% gây nguy hiểm
cho tính mạng
Chi tiêu cho y tế, đáp ứng Chất
nhu cầu về y tế, chăm sóc lượng y tế
sức khỏe
và độ
quan tâm
của chính
quyền đối
với y tế

Nguồn số
liệu

Kì vọng
tác động

The World
BankData
https://data
bank.world
bank.org/d
ata/databas
es.aspx
The World

BankData
https://data
bank.world
bank.org/d
ata/databas
es.aspx
WHO
https://ww
w.who.int/
healthinfo/
statistics/e
n/

Ngược
chiều
(-)

Cùng
chiều
(+)

6


Diện tích
rừng
(Forest
area)

FA

Mức tăng
trưởng
GDP
( GDP
growth)

GDP

Nghìn
km2

Rừng là thảm thực vật
của những cây thân gỗ
trên bề mặt đất, cung cấp
nguồn gỗ củi, điều hòa
khí hậu, tạo ra oxy,…

Tài
nguyên
thiên
nhiên

%

Chỉ tiêu thống kê kinh tế
tổng hợp quan trọng phản
ánh kết quả sản xuất
tính bình
quân

đầu
người trong
một
năm,dùng để đánh giá sự
phát triển kinh tế theo
thời gian và so sánh quốc
tế.

Sức mạnh
của nền
kinh tế
mỗi quốc
gia

3

Ô nhiễm
POLLU
không khí
(Pollution)

mg/m

Dân số
(Populatio
n)

Triệu
người

POPUL

Chỉ số
HDI
phát triển
con người
(Human
developme
nt index)

The World
BankData
https://data
bank.world
bank.org/d
ata/databas
es.aspx
The World
BankData
https://data
bank.world
bank.org/d
ata/databas
es.aspx

Cùng
chiều
(+)

Cùng

chiều
(+)

Mức độ phơi nhiễm trung Nguyên
bình của dân số quốc gia nhân gây
với nồng độ các hạt lơ bệnh
lửng có đường kính dưới
2,5 micron, có khả năng
xâm nhập sâu vào đường
hô hấp và gây tổn hại sức
khỏe nghiêm trọng

The World
BankData
https://data
bank.world
bank.org/d
ata/databas
es.aspx

Tổng dân số dựa trên
Quy mô
định nghĩa thực tế về dân dân số
số, tính tất cả cư dân bất
kể tình trạng pháp lý hoặc
quyền công dân. Các giá
trị hiển thị được ước tính
vào giữa năm

The World

BankData
https://data
bank.world
bank.org/d
ata/databas
es.aspx

Ngược
chiều
(-)

So sánh, định lượng về Sức khỏe,
mức thu nhập, tỷ lệ biết
tri thức,
chữ, tuổi thọ và một số
thu nhập
nhân tố khác của
các
quốc gia trên thế giới

Human
developme
nt index
http://hdr.
undp.org/e
n/data

Cùng
chiều
(+)

Ngược
chiều
(-)

7


II.

MÔ TẢ THỐNG KÊ

Mo ta thong ke
======================================================
Statistic
N
Mean St. Dev. Min
Pctl(25) Pctl(75) Max
--------------------------------------------------------------------------------------------LEB
252 75.3
6.3
52.6
70.5
80.8
83.6
CHT
252 7.0
3.2
2
3.9

9.1
16
CO2
252 7.2
7.7
0.2
2.3
9.1
58.9
FA
252 685.2
1,555.9 0
20.5
308.2 8,151.4
GDP
252 3.8
3.6
-9.1
1.7
6.0
19.6
POLLU
252 27.6
21.6
6.3
13.0
31.8
97.6
POPUL
252 120.5

271.7
0.9
10.9
90.0
1,364.3
HDI
252 0.8
0.1
0.5
0.7
0.9
0.9
-------------------------------------------------------------------------------------------Với những quan sát tìm được của biến tuổi thọ trung bình ta có thể thấy trong gia đoạn
năm 2005-2014 quốc gia có tuổi thọ cao nhất lên tới 83.6 tuổi, mức thấp nhất là 52.6 và tuổi thọ
trung bình của các quốc gia là 75.3. Mức độ chênh lệch giữa quốc gia có tuổi thọ cao nhất với
thấp nhất lên tới 31 tuổi là một con số khá cao, phần nào được thể hiện bởi tình trạng ô nhiễm
không khí và mức sống của người dân các quốc gia.
3

Mức độ ô nhiễm không khí nồng độ các hạt lơ lửng cao nhất là 97.6 mg/m thấp nhất là
6.3 mg/m3 và trung bình là 27.6 mg/m 3. Mức độ cao thường là ở các nước đang phát triển khi mà
đẩy mạnh hoạt động sản xuất, chưa có nhiều biện pháp để giảm thiểu mức ô nhiễm môi trường.
mức độ thấp hơn ở các quốc gia đã trả qua quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa, có điều kiện
để nâng cao chất lượng môi trường.
Theo cùng với đó là nồng độ khí CO2 tính theo tấn/người mức cao nhất là 58.9 tấn/người,
thấp nhất là 0.2 tấn/người và trung bình là 7.2 tấn/người.
Dân số theo như nguồn số liệu nước có dân số cao nhất lên tới 1,364.3 triệu người, thấp
nhất là 0.9 triệu người và trung bình là 120.5 triệu người. Nước có dân số cao thường gắn liền với
diện tích lãnh thổ rộng lớn ( ví dụ như Trung Quốc) hoặc những nước kém phát triển, trình độ
dân trí chưa cao, chưa có biện pháp để triệt để kế hoạch hóa gia đình.

Sức khỏe con người sẽ gắn liền với chi phí y tế chăm sóc sức khỏe, mức chi phí y tế cao
nhất chiếm tới 16% trên tổng số GDP, quốc gia chi tiêu ít nhất cho y tế chiếm 2%GDP, chi phí y
tế trung bình chiếm 7%. Chi phí y tế cao chứng tỏ chính phủ các quốc gia đang rất quan tầm và
đầu tư nhiều cho y tế, sức khỏe người dân.

8


Chỉ số phát triển con người là 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 của các quốc gia mức cao nhất là 0.9, mức
thấp nhất 0.5 và trung bình là 0.8.
Rừng là lá phổi xanh của thế giới, nó cung cấp không khí sạch và loại bỏ các yếu tố gây
ảnh hưởng không tốt đến sức khỏe con người, quốc gia có diện tích rừng lớn nhất lên tới 8.151.4
km2, thấp nhất là 0 km2 và trung bình là 685.2 km2.
Mức độ tăng trưởng kinh tế cao nhất là 19.6%, thấp nhất là -9.1% và trung bình là 3.8%.
Mức tăng trưởng kinh tế âm chứng tỏ quốc gia đó đang xảy ra suy thoái kinh tế do việc quản lý
tiền tệ kém.

III.

KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ

1. Kết quả chạy mô hình
==================================================================
Dependent variable:
------------------------------------------------------------------------Miles/(US) gallon
(1)
(2)
(3)
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------POLLU

-0.143***
0.047***
0.048***
(0.016)
(0.012)
(0.016)
FA
-0.0003**
-0.0003**

CO2

(0.0001)
-0.176***

(0.0001)
-0.182***

HDI

(0.030)
55.686***

(0.035)
56.346***

(2.271)
GDP

(2.852)

0.082

CHT

(0.060)
0.053

POPUL

(0.083)
0.00004
(0.001)

9


Intercept

79.240***
(0.564)

32.210***
(1.894)

31.030***
(2.340)

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Observations
252
252

252
R2
0.238
0.831
0.832
Adjusted R2
0.235
0.828
0.828
Residual Std. Error
5.512 (df = 250)
2.613 (df = 247)
2.618 (df = 244)
F Statistic
78.241***
303.361***
173.043***
(df = 1; 250)
(df = 4; 247)
(df = 7; 244)
=====================================================================
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01
Diễn giải kết quả
Mô hình hồi quy bội:
LEB = β0 + β1POLLU + β2FA+ β3CO2 + β4HDI + β5GDP + β6CHT + β7POPUL
Sau khi chạy mô hình hồi quy bội trên số liệu của 42 quốc gia nhóm thu được kết quả sau:
LEB=31.030+0.048POLLU-0.0003FA-0.182CO2+56.346HDI+0.082GDP+0.053CHT+0.00004
PUPUL
(2.340) (0.016)
(0.0001) (0.035)

(2.852)
(0.060)
(0.083) (0.001)
- Hệ số chặn β0 =+ 31.030 ngụ ý rằng khi các biến số khác được kiểm soát thì tuổi thọ trung bình
các nước vào khoảng 31.030 tuổi. Hệ số chặn trong mô hình trên không có ý nghĩa về mặt thực tế
vì hầu như không có quốc gia nào có mức độ ô nhiễm không khí, diện tích rừng, nồng độ CO2,
chỉ số phát triển, tăng trưởng GDP, dân số đồng thời bằng 0 cả.
- Hệ số góc β1= 0.048 thể hiện tác động riêng phần của ô nhiễm không khí tới tuổi thọ trung bình:
3

khi mức độ ô nhiếm không khí tăng( giảm) 1 mg/m thì tuổi thọ trung bình của con người
tăng( giảm) 0.048 tuổi. Con số ước lượng này không phù hợp với với lý thuyết kinh tế và kỳ vọng
của nhóm cho rằng ô nhiễm môi trường tác động ngược chiều đến tuổi thọ trung bình của con
người nghĩa là khi ô nhiễm không khí tăng sẽ ảnh hưởng đến sức khỏe con người trực tiếp thông
qua hoạt động ít thở nên làm tuổi thọ trung bình giảm. Tuy nhiên biến ô nhiễm không khí
(POLLU) vẫn có ý nghĩa thống kê nên vẫn chấp nhập được, nhóm giữ lại biến trong mô hình.
- Hệ số góc β2= - 0.0003 thể hiện tác động riêng phần của diện tích rừng tới tuổi thọ trung bình
con người: khi diện tích rừng tăng ( giảm ) 1000km2 thì tuổi thọ trung bình con người giảm(tăng)
0.0003 tuổi. Con số ước lượng này chưa có nhiều ý nghĩ về mặt kinh tế, mức độ tác động là rất
nhỏ và ngược chiều so với kỳ vọng của nhóm là khi diện tích rừng cao thì cây xanh nhiều sẽ hấp
thụ phần nào các khí độc trong không khí, lượng O2 sẽ nhiều lên, không khí sẽ trở nên trong sạch
hơn, môi trường sống tốt sẽ làm tuổi thọ cao nhưng lại có ý nghĩa về mặt thống kê nên nhóm
quyết định giữ lại trong mô hình.
- Hệ số góc β3= - 0. 182 thể hiện tác động riêng phần của nồng độ CO2 tới tuổi thọ trung bình
con người: khi nồng độ CO2 tăng (giảm) 1 tấn/người thì tuổi thọ trung bình con người giảm
(tăng) 0.182 tuổi. Vì CO2 là một khí độc, khi nồng độ của chúng lớn sẽ làm giảm nồng độ của
10


O2 trong không khí gây nên cảm giác mệt mỏi, nồng độ quá lớn sẽ dẫn đến ngạt thở kịch thích

thần kinh, tăng nhịp tim và các rối loạn khác. Con số nhận được có thể chấp nhận được, có ý
nghĩa kinh tế chưa nhiều, có ý nghĩa thống kê và có dấu như kỳ vọng ban đầu nên sẽ được giữ lại
trong mô hình.
- Hệ số góc β4= + 56.346 thể hiện tác động riêng phần của chỉ số phát triển con người tới tuổi thọ
trung bình con người: khi chỉ số phát triển con người tăng ( giảm) 1 đơn vị thì tuổi thọ trung bình
của con người tăng( giảm) 56.346 tuổi. Từ đó cho thấy chỉ số phát triển con người có ảnh hưởng
rất lớn đến tuổi thọ trung bình con người, có ý nghĩa kinh tế rất cao và ý nghĩa thống kê cao nên
nhóm quyết định giữa lại trong mô hình.
- Hệ số góc β5= + 0.082 thể hiện tác động riêng phần tốc độ tăng trưởng GDP tới tuổi thọ trung
bình con người: khi tốc độ tăng trưởng GDP tăng( giảm ) 1% thì tuổi thọ trung bình con người
tăng( giảm) 0.082 tuổi. Kết quả cho thấy tăng trưởng kinh tế ảnh hưởng rất thấp đến tuổi thọ
trung bình của con người và không có ý nghĩa thống kê nên nhóm sẽ kiểm định lại biến GDP để
xem có quyết định loại bỏ biến này ra khỏi mô hình hay không.
- Hệ số góc β6= + 0.053 thể hiện tác động riêng phần chi phí y tế tới tuổi thọ trung bình con
người: khi chi phí y tế tăng ( giảm) 1%/GDP thì tuổi thọ trung bình tăng (giảm)0.053 tuổi. Biến
chi phí y tế không có ý nghĩa kinh tế cao và cũng không có ý nghĩa thống kê nhưng lại đúng so
với kỳ vọng của nhóm là đầu tư cho y tế đồng nghĩa với việc đầu tư cho sức khỏe tốt, tuổi thọ sẽ
cao hơn nên nhóm quyết định kiểm định lại sau đó mới đưa ra quyết định có giữ lại hay không.
- Hệ số góc β7= + 0.00004 thể hiện tác động riêng phần dân số tới tuổi thọ trung bình con người:
khi dân số trung bình tăng(giảm) 1 triệu dân thì tuổi thọ trung bình tăng ( giảm) 0.00004. Từ đó ta
thấy tác động của dân số đến tuổi thọ là rất nhỏ và không có ý nghĩa thống kê, ngược chiều với kỳ
vọng của nhóm là khi dân số tăng thì sẽ khéo theo các vấn đề về tệ nạn xã hội, y tế, giáo dục, môi
trường từ đó sẽ làm giảm tuổi thọ trung bình con người. Do vậy, nhóm quyết định sẽ kiểm
định lại biến dân số để xem có nên giữ lại biến này không.
2.Kiểm định giả thuyết
Mô hình hồi quy bội:
LEB = β0 + β0 + β1POLLU + β2FA+ β3CO2 + β4HDI + β5GDP + β6CHT + β7POPUL
Sau khi chạy mô hình hồi quy bội các nhân tố tác động lên tuổi thọ trung bình của con
người nhóm em nhận thấy các biến: tăng trưởng GDP (GDP), chi phí y tế (CHT), dân số
(POPUL) không có ý nghĩa về mặt thống kê dối với tuổi thọ trung bình (LEB), vì vậy chúng em

quyết định thực hiện kiểm định giả thuyết thống kê F để kiểm định đồng thời về hệ số hồi quy
của 3 biến GDP, CHT, POPUL
Xét giả thiết H0: Β5 = Β6 = Β7 = 0
Giả thiết đối H1: β52 + β62+ β72 ≠ 0
Ước lượng mô hình hồi quy có ràng buộc:
LEB = β0 + β1POLLU + β2FA+ β3CO2 + β4HDI + u
Ta có kết quả sau:

11


LEB = 32.210 + 0.047 POLLU – 0.00033 FA – 0.176 CO2 + 55.686 HDI
(1.893)
(0.012)
(0.00011)
(0.030)
(2.271)
n = 252
R

2

ur

= 0.832

2

R r = 0.831
F0.01(3, 244) =3.78

Do đó giá trị quan sát của thống kê kiểm định là:
Fqs=

=

=0.484

Dễ thấy Fqs < F0.01(3, 244). Do đó không đủ chứng cứ để bác bỏ H0. Có thể cho rằng các
biến GDP, CHT, POPUL là cùng không tác động đến tuổi thọ (LEB).
3. Hiệu chỉnh phương trình sau khi bỏ biến ko liên quan
3.1 Kết quả chạy mô hình
Bỏ biến tăng trưởng GDP (GDP), chi phí y tế (CHT), dân số (POPUL) ra khỏi phương trình ta có
phương trình hồi quy mới:
LEB = β0 + β1POLLU + β2FA+ β3CO2 + β4HDI + u
Chạy mô hình tại 42 quốc gia ta được kết quả:
LEB = 32.210 + 0.047 POLLU – 0.00033 FA – 0.176 CO2 + 55.686 HDI
(1.893)
(0.012)
(0.00011)
(0.030)
(2.271)
=> Sau khi bỏ biến tăng trưởng GDP (GDP), chi phí y tế (CHT), dân số (POPUL) ra khỏi phương
trình thì các hệ số góc trong mô hình mới có mức ý nghĩa cao hơn từ 5% đến 10%
3.2 Kiểm định đa cộng tuyến của phương trình hồi quy
Trước khi bỏ biến tăng trưởng GDP (GDP), chi phí y tế (CHT), dân số (POPUL)
hình:

ra khỏi mô

LEB = β0 + β0 + β1POLLU + β2FA+ β3CO2 + β4HDI + β5GDP + β6CHT + β7POPUL + u

POLLU
FA
CO2
HDI
GDP
CHT
POPUL
4.358
1.349
2.691
4.523
1.698
2.592
2.033
Kiếm định đa cộng tuyến trường hợp bỏ đi biến tăng trưởng GDP (GDP), chi phí y tế (CHT), dân
số (POPUL)
LEB = β0 + β1POLLU + β2FA+ β3CO2 + β4HDI + u
PULLU
2.326

FA
1.076

CO2
1.989

HDI
2.891
12

Rõ ràng có thể thấy, trong trường hợp khi ta bỏ biến tăng trưởng GDP (GDP), chi phí y tế (CHT),
dân số (POPUL) đi thì chỉ số vif của các biến số còn lại đều giảm. Nhân tử phóng đại phương sai
nhỏ hơn 10 nằm trong vùng có thể chấp nhận
Kết luận: mô hình không xảy ra đa cộng tuyến.

IV.

TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả chạy mô hình kinh tế lượng cho thấy, biến ô nhiễm không khí (POLLU) tác động
cùng chiều đối với tuổi thọ trung bình của con người. Kết quả này chưa thực sự đúng so với kỳ
vọng của nhóm. Bên cạnh đó sau khi chạy mô hình có thể thấy chỉ số phát triển con người quyết
định rất lớn đến tuổi thọ trung bình của con người. Mô hình tốt nhất được lựa chọn:
LEB = β0 + β1POLLU + β2FA+ β3CO2 + β4HDI + u
Sau khi phân tích hồi quy với 42 quốc gia ta tính được hệ số của hàm hồi quy mẫu sau:
LEB = 32.210 + 0.047 POLLU – 0.00033 FA – 0.176 CO2 + 55.686 HDI
(1.893)
(0.012)
(0.00011)
(0.030)
(2.271)
1. Các hệ số hồi quy có ý nghĩa thông kê, kinh tế không?
Sau khi bỏ biến biến tăng trưởng GDP (GDP), chi phí y tế (CHT), dân số (POPUL)ra khỏi mô
hình thì:
- Biến nồng độ CO2 (CO2) có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, nhưng chưa có nhiều ý nghĩa về mặt
kinh tế: khi nồng độ CO2 giảm 1 tấn/ người thì tuổi thọ trung bình con người tăng thêm 0.183
tuổi.
- Biến diện tích rừng (FA) có ý nghĩa thống kê mức 5% và chưa có nhiều ý nghĩa về mặt kinh tế:
khi diện tích rừng tăng thêm 1000 km2 thì tuổi thọ trung bình giảm 0.00033 tuổi.

- Biến ô nhiễm không khí (POLLU) có ý nghĩa thống kê mức 1% và chưa có ý nghĩa về mặt kinh
tế: khi ô nhiễm không khí tăng 1 mg/m3thì tuổi thọ trung bình của con người tăng 0.049 tuổi.
- Biến chỉ số phát triển con người (HDI) có ý nghĩa thống kê mức 1% và có ý nghĩa cao về mặt
kinh tế: khi chỉ số phát triển con người tăng 1 đơn vị thì tuổi thọ trung bình con người tăng lên
56.388 tuổi.
2. Cơ chế
Trong gia đoạn 2005-2014, kinh tế phát triển kéo theo chất lượng cuộc sống con người
tăng, họ có kinh tế để để đầu tư cho sức khỏe, cho bản thân họ làm tuổi thọ trung bình của họ có
xu hướng tăng theo.
Về xã hội, khi chỉ số phát triển con người ngày càng tăng đồng nghĩa với trình độ dân trí
cao, con người có nhận thức cao về sức khỏe và chủ trương trong kế hoạch hóa gia đình, kiểm
soát được dân số, giáo dục con cái và tăng đầu tư cho chi phí y tế, phòng tránh bệnh tật trước khi
bệnh xảy ra theo phương châm phòng hơn chống. Từ đó tuổi thọ trung bình con người tăng lên.
Về môi trường, gắn liền với hoạt động sản xuất và sinh hoạt của con người, lượng CO2 thải
ra ngày càng nhiều gây ảnh hưởng đến sức khỏe con người, mức độ ô nhiễm môi trường tăng.
13


Khi chuyển sang giai đoạn phát triển, tăng trưởng kinh tế thúc đẩy quá trình tìm kiếm và khai
thác các nguồn năng lượng mới sạch hơn, an toàn hơn cho môi trường làm cho chất lượng môi
trường được cải thiện hơn so với trước.
3. Dựa vào kết quả có được có kiến nghị cải thiện gì?
Vậy sau khi chạy mô hình và kết quả thu được thì có thể thấy, sự ô nhiễm môi trường
không ảnh hưởng lớn đến tuổi thọ trung bình của một quốc gia. Mà thay vào đó chỉ số phát triển
con người là nhân tố quyết định đến tuổi thọ trung bình.
Về y tế: đầu tư cho các thiết bị y tế tốt, hiện đại. Tổ chức các buổi tuyên truyền đến người
dân để phòng tránh các loại bệnh tật trước khi dịch bệnh bùng phát. Tổ chức tiêm phòng ngừa
100% cho mọi người đặc biệt là trẻ em. Vận động người dân đi khám bênh định kỳ phát hiện
bệnh để có hướng giải quyết thích hợp.
Về giáo dục: giáo dục người dân cách sống lành mạnh tránh xa các tệ nạn xã hội, nâng cao

ý thức của người dân về mọi mặt.
Về môi trường: xử phạt thật nặng các đơn vị xả thả gây ô nhiễm môi trường, các đối tượng
có ý định phá hoại trừng. Tổ chức các buổi trồng cây xanh, thu gom rác, dọn dẹp môi trường
sống. Vì một môi trường sống xanh sạch đẹp.

14


KẾT LUẬN
Qua việc phân tích số liệu, chạy mô hình và tiến hành các kiểm định, mô hình, với các biến
chỉ số tăng trưởng GDP, ô nhiễm không khí, nồng độ CO2, diện tích rừng, dân số, chỉ số phát
triển con người HDI, chi phí y tế ảnh hưởng của 42 quốc gia tròn giai đoạn 2005-2014 thông qua
việc sử dụng R Studio, áp dụng phương pháp OLS, nhóm chúng em đã tìm ra mối liên hệ giữa
các biến với tuổi thọ trung bình con người. Có mối liên hệ cùng chiều giữa mức độ ô nhiễm môi
trường với tuổi thọ trung bình con người và nhóm đã quyết định loại bỏ 1 biến không có ý nghĩa
thống kê và ngược chiều so với kỳ vọng ban đầu là dân số. Theo đó, yếu tố chỉ số phát triển con
người HDI có mức ảnh hưởng cao nhất, tiếp đến là nồng độ CO2. Những kết quả nghiên cứu trên
đã cho chúng ta một cách nhìn tương đối về những tác động của chỉ số tăng trưởng GDP, ô nhiễm
môi trường, nồng độ CO2, diện tích rừng, … tới mức tuổi thọ trung bình của người. Dựa vào mô
hình (2), ta có thể đưa ra giải pháp nhằm nâng cao tuổi thọ trung bình của người dân là cải thiện,
nâng cao chỉ số phát triển con người HDI cũng như có những giái pháp nhằm hạn chế nồng độ
CO2. Trên thực tế, có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình của con người. Tuy
nhiên, do điều kiện nghiên cứu có hạn nên nhóm chỉ giới hạn tập trung nghiên cứu một số yếu tố
được cho là tác động rõ rệt nhất nên chưa thể xem xét hết các mặt của vấn đề. Nếu có điều kiện,
nhóm đề xuất nên nghiên cứu thêm một số yếu tố như: mức độ tai nạn giao thông, chỉ số hành
tinh hạnh phúc HPI, … Qua đây, nhóm chúng em cũng xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ và
hướng dẫn tận tình của giảng viên bộ môn Kinh tế lượng Ths. Nguyễn Thu Giang đã giúp nhóm
chúng có thêm kiến thức về môn Kinh tế lượng để hoàn thiện bài nghiên cứu này. Bài nghiên cứu
không thể tránh khỏi thiếu sót mong cô cùng các bạn đóng góp ý kiến để bài nghiên cứu được
hoàn chỉnh hơn.

Nhóm xin chân thành cảm ơn!

15


PHỤ LỤC
BẢNG TƢƠNG QUAN BIẾN
LEB
LEB
1.000
CHT
0.608
CO2
0.313
FA
-0.071
GDP
-0.472
POLLU -0.488
POPUL -0.187
HDI
0.890

CHT
0.608
1.000
0.051
0.100
-0.554
-0.652

-0.170
0.665

CO2
0.313
0.051
1.000
0.130
-0.004
0.124
-0.106
0.476

FA
-0.071
0.100
0.130
1.000
0.010
-0.136
0.218
0.057

GDP
-0.472
-0.554
-0.004
0.010
1.000
0.445

0.247
-0.524

POLLU
-0.488
-0.652
0.124
-0.136
0.445
1.000
0.509
-0.581

POPUL
-0.187
-0.170
-0.106
0.218
0.247
0.509
1.000
-0.258

HDI
0.890
0.665
0.476
0.057
-0.524
-0.581

-0.258
1.000

Tuổi

Triệu người

Hình 1 biểu đồ tương quan giữa tuổi thọ trung bình và ô nhiễm môi trường

16


17


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.

Nguồn số liệu

World Bank: />WHO: />Human development index: />2.

Nghiên cứu trước /> />
3.

Phần mềm sử dụng: R studio

18

PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC
Thành viên
Đặng Thị Khánh Hạ
Đào Thị Lan Hương

Trần Thu Phương
Nguyễn Thị Thủy

Phụ trách nội dung
-Tìm kiếm lịch sử nghiên cứu
-Kiểm định
-Thu thập và xử lý số liệu, chạy mô hình
-Mô tả thống kê, diễn giải kết quả
-Tổng hợp lắp ghép,trình bày bài của mọi
người
-Xây dựng mô hình
-Tóm tắt kết quả nghiên cứu
-Lời mở đầu
-Kết luận
-Tìm kiếm lịch sử nghiên cứu

19