tiểu luận kinh tế lượng các yếu tố ẢNH HƯỞNG đến THÓI QUEN hút THUỐC của NGƯỜI mỹ TRONG năm 2009

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

BÀI GIỮA KỲ MÔN KINH TẾ LƯỢNG

ĐỀ TÀI: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THÓI QUEN HÚT THUỐC
CỦA NGƯỜI MỸ TRONG NĂM 2009

Nhóm thực hiện: Nhóm 15
Lớp: KTE309.2
Giảng viên hướng dẫn: TS. Chu Thị Mai Phương

Hà Nội, ngày 29 tháng 3 năm 2020


Danh sách

thành viên nhóm:

Họ và tên

Mã sinh viên

Hoàng Khánh Huyền

1811110277

Trần Thị Thu Hà

1811110183

Phạm Đăng Thịnh

1811110552

Lê Hoàng Long

1811110373

Vũ Đức Thành

1811110528

Vũ Ngọc Hà

1811110184

Trang 1


MỤC LỤC
MỤC LỤC............................................................................................................2
DANH MỤC BẢNG BIỂU.................................................................................4
LỜI MỞ ĐẦU......................................................................................................5
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT...............................................................6
1.1. Phương pháp thu thập số liệu..............................................................6
1.2. Phương pháp xử lý số liệu....................................................................6
1.3. Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu.............................................6
CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU................................7
2.1. Xác định dạng mô hình........................................................................7
2.2. Giải thích các biến................................................................................7

2.3. Kỳ vọng về hệ số hồi quy......................................................................7
CHƯƠNG 3: THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH .8

3.1. Mô tả số liệu mô hình...........................................................................8
3.2. Ma trận tương quan giữa các biến......................................................9
3.3. Chạy hồi quy mô hình theo phương pháp OLS trên stata...............10
3.4. Phân tích kết quả hồi quy thu được................................................... 10
3.5. Kiểm định các giả thuyết.................................................................... 11
3.5.1. Kiểm định hệ số hồi quy............................................................... 11
3.5.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình............................................. 12
3.6. Kiểm định các khuyết tật của mô hình.............................................. 13
3.6.1. Kiểm định hiện tượng bỏ sót biến................................................. 13
3.6.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến........................................... 13
3.6.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi........................................... 14
Trang 2


3.6.4. Kiểm định tự tương quan.............................................................. 15
3.7. Kết luận mô hình, nêu ý nghĩa và hạn chế của mô hình..................16
3.7.1. Mô hình hồi quy cuối cùng........................................................... 16
3.7.2. Kết luận cuối cùng........................................................................ 16
3.7.3. Hạn chế của mô hình.................................................................... 16
3.7.4. Kiến nghị giải pháp dựa vào kết quả khắc phục mô hình ban đầu
17
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN............................................................................. 19
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................. 20

Trang 3

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1: Mô tả thống kê các biến........................................................................8
Bảng 2: Ma trận tương quan giữa các biến.......................................................9
Bảng 3: Kết quả ước lượng hồi quy.................................................................. 10
Bảng 4: Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy................................................. 11
Bảng 5: Giá trị kiểm định P-value.................................................................... 12
Bảng 6: Bảng phân tích Anova......................................................................... 13
Bảng 7: Bảng kiểm định đa cộng tuyến............................................................ 14
Bảng 8: Bảng phân tích Anova......................................................................... 16

Trang 4


LỜI MỞ ĐẦU
Theo tài liệu của Tổ chức Y tế thế giới (WHO), trên thế giới có khoảng 1,3 tỷ
người hút thuốc lá. Dự báo đến năm 2020, con số này sẽ lên tới trên 1,6 tỷ người. Theo
WHO, 70% các ca tử vong là ở các nước đang phát triển. Nếu các biện pháp phòng,
chống tác hại của thuốc lá hiệu quả không được thực hiện, thì trong thế kỷ này, thuốc lá
sẽ giết chết 1 tỷ người, nhiều hơn tổng số người chết do HIV/AIDS, bệnh lao và tai nạn
giao thông đường bộ cộng lại.
Sử dụng thuốc lá là nguyên nhân của nhiều bệnh và thương tật, gây mất khả năng
lao động, tử vong sớm và trở thành gánh nặng kinh tế của xã hội. So sánh với các nguy
cơ khác, nguy cơ tử vong sớm so hút thuốc lá là rất cao. Một nửa những người thường
xuyên hút thuốc lá bị chết sớm do hút thuốc lá và một nửa trong số này chết ở độ tuổi
trung niên, mất khoảng từ 15 năm đến 20 năm của cuộc sống. Tại các nước có thu nhập
cao, tỷ lệ hút thuốc lá đang giảm đi, ngược lại sử dụng thuốc lá đang có xu hướng gia
tăng tại các nước có thu nhập thấp và trung bình. Trong khu vực ASEAN, có 121 triệu
người trưởng thành hút thuốc lá, các quốc gia ASEAN đã phải chi nguồn ngân sách
đáng kể cho y tế liên quan đến hút thuốc lá, gấp nhiều lần so với thu ngân sách từ thuế
thuốc lá đem lại.

Chính vì những tác hại to lớn mà thuốc lá đem lại cho mỗi cá nhân và cộng đồng.
Nên nhóm chúng em làm tiểu luận này nhằm phân tích các kết quả nghiên cứu được và
đưa ra giải pháp hữu hiệu cho các nhà hoạch định chính sách.
Trong quá trình thực hiện, chúng em dù đã rất cố gắng nhưng kiến thức còn eo
hẹp, không thể tránh khỏi những thiếu sót trong bài làm, kính mong được cô góp ý để
bài làm có thể hoàn thiện hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn cô!

Trang 5


CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1. Phương pháp thu thập số liệu
Nhóm đã tiến hành thu thập mẫu và các ước lượng giá trị cần tìm dựa trên số liệu của
807 mẫu quan sát, đây là các số liệu trích từ các cuộc điều tra năm 2009 tại Mỹ bằng
phương pháp thống kê. Cụ thể là SMOKE.DTA được trích từ dữ liệu điều tra về hành vi sử
dụng thuốc lá ở những người trưởng thành vẫn độc thân ở Mỹ của Wooldridge

1.2. Phương pháp xử lý số liệu.
Sử dụng phần mềm Stata để xử lý số liệu, xem xét ma trận tương quan giữa các
biến phát hiện và khắc phục các khuyết điểm của mô hình nghiên cứu nếu có
1.3. Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu.
Chạy phần mềm Stata hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối
thiểu(OLS) để ước lượng ra tham số của các mô hình hồi quy đa biến. Từ phần mềm
Stata ta dễ dàng: Xét phân tử phóng đại phương sai VIF nhận biết đa cộng tuyến. Dùng
kiểm định White để kiểm định phương sai sai số thay đổi. Tiến hành kiểm định
Breusch-Godfrey nhận biết tự tương quan. Dùng kiểm định F nhận xét sự phù hợp của
mô hình và kiểm định t để ước lượng khoảng tin cậy cho các tham số trong mô hình.

Trang 6

CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Bài tiểu luận sử dụng phương pháp phân tích hồi quy mẫu, từ đó ước lượng và kiểm
định các giả thiết hồi quy
2.1. Xác định dạng mô hình
Sau khi xem xét ý nghĩa của từng biến, nhóm em đã quyết định chọn mô hình hồi
quy gồm biến phụ thuộc: cigs và các biến độc lập: educ, age, income.
Mô hình hồi quy tổng thể:
cigs = β1 + β2*educ +β3*age + β4*income + ui

2.2. Giải thích các biến
BIẾN PHỤ THUỘC
Tên biến

Giải thích

Đơn vị

cigs

Số lượng thuốc lá được sử dụng

Cây/ngày

BIẾN ĐỘC LẬP
Tên biến

Giải thích

Đơn vị

educ

Trình độ học vấn

Năm

age

Độ tuổi

Tuổi

income

Thu nhập hàng năm

USD/năm

2.3. Kỳ vọng về hệ số hồi quy
Trước khi chạy các chương trình kiểm định cho mô hình nghiêm cứu, nhóm đã
thảo luận và đưa ra những kỳ vọng ban đầu về dấu của hệ số hồi quy của các biến trong
mô hình như sau:
Tên biến

Dấu kỳ vọng

Educ

-

Age

-

Income

+
Trang 7


CHƯƠNG 3: THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU VÀ KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

3.1. Mô tả số liệu mô hình
Bảng 1: Mô tả thống kê các biến
Tên
biến
cigs
educ
age
income

Số quan
sát
807
807
807
807

Giá trị trung
bình
8.686493
12.47088
41.23792
19304.83

Độ lệch
chuẩn
13.72152
3.057161
17.02729
9142.958

Giá trị nhỏ
Giá trị lớn
nhất
nhất
0
80
6
18
17
88.00
500
30000
Nguồn: Nhóm 15 tính toán

Xét về vấn đề hút thuốc củ người dân nước Mỹ theo số liệu 2009 thì:
-

Về số lượng cây thuốc lá hút trong một ngày, ta thấy số lượng cây thuốc lá được
hút trung bình trong 1 ngày xấp xỉ 9 cây/ngày, ít nhất là không hút, nhiều nhất là
80 điếu, xét về số lượng thì đây không phải con số nhỏ, hơn nữa, xét về độ độc
hại và mức ảnh hưởng của khói thuốc và tàn thuốc thì đây lại là một nỗi lo lớn
đối vs tất cả mọi người.

-

Về educ, trình độ học vấn trung bình là khoảng 12 năm, người hút thuốc có trình
độ thấp nhất là 6 năm và cao nhất là 18 năm, tức là từ những người có trình độ cơ
bản nhất đến những người có trình độ học vấn khá cao, có thể bậc tiến sỹ hoặc thạc
sỹ thì việc hút thuốc đã trở thành 1 thói quen khó bỏ, việc tích cực tuyên truyền qua
đạo luật Kiểm soát thuốc lá, theo đó các công ty phải chi trả một khoản phí cho việc
tuyên truyền tác hại của thuốc lá, làm tăng nhận thức của người dân.

-

Về age, độ tuổi hút thuốc lá, ta thấy độ tuổi trung bình là 41, người có độ tuổi thấp
nhất có hút thuốc là 17, cao nhất là 88, tức là loại trừ những người chưa vị thành
niên, tất cả những độ tuổi khác đều có thói quen hút thuốc, Một điều đáng chú ý là
năm 2009, Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ đã hoàn tất một phán quyết
mở rộng quyền hạn của mình đối với tất cả các sản phẩm thuốc lá, bao gồm thuốc
Trang 8


lá điện tử, shisha và thuốc lá tẩu và các sản phẩm khác. Phán quyết lịch sử này
giúp thực thi Đạo luật Ngăn chặn Hút thuốc tại Gia đình và Kiểm soát Thuốc lá
năm 2009 và cho phép FDA nâng cao sức khỏe của người dân và bảo vệ các thế
hệ tương lai khỏi những nguy hại của việc sử dụng thuốc lá thông qua một số

biện pháp, bao gồm việc hạn chế bán các sản phẩm thuốc lá này cho người chưa
thành niên trên toàn quốc, đây có thể coi là tác động ích cực đẩy lùi việc hút
thuốc của những người dưới 17.
-

Về income, mức thu nhập trung bình của các người có hút thuốc khá cao lên đến
19,3 nghìn USD/năm, mức thu nhập thấp nhất là 0,5 nghìn USD/năm và cao nhất
là 30 nghìn USD/năm, như vậy việc hút thuốc không lá. Trong năm 2009, phía
chính phủ Mỹ đã có những động thái tích cực, bao gồm cả việc tang thuế đánh
vào mặt hành thuốc lá, cụ thể, thuế liên bang đối vs thuốc lá tăng lên 1,01USD / 1
bao thuốc, bạn muốn có thuốc hút thì thu nhập của bạn phải ổn định, chính điều
này đã làm giảm tỷ lệ người hút thuốc ở Mỹ từ năm 2009.

3.2.

Ma trận tương quan giữa các biến
Bảng 2: Ma trận tương quan giữa các biến
Cigs
Educ
Age
Income

Cigs
1.0000
-0.0487
-0.0415
0.0532

Educ
1.0000

-0.1806
0.3344

-

Hệ số tương quan giữa biến cigs và educ là -0.0487

-

Hệ số tương quan giữa biến cigs và age là -0.0415

-

Hệ số tương quan giữa biến cigs và income là 0.0532

Age

Income

1.0000
-0.0640
1.0000
Nguồn: Nhóm 15 tính toán

Nhận xét:
Trong các biến thì biến thu nhập hàng năm (income) có tương quan thấp với số
lượng thuốc lá được sử dụng (cigs) trong 1 ngày, hệ số tương quan giữa 2 biến mang
dấu dương thể hiện mối quan hệ cùng chiều, tức là khi income tăng thì cigs sẽ tăng.
Trang 9

Biến độ tuổi (age) có tương quan âm với số lượng thuốc lá được sử dụng (cigs) ,
hệ số tương quan giữa 2 biến mang dấu âm thể hiện mối quan hệ ngược chiều, tức là
khi age tăng thì cigs giảm.
Hệ số tương quan giữa cigs và educ mang dấu âm thể hiện mối quan hệ ngược
chiều, tức là khi educ tăng thì cigs giảm.
Do không có hệ số tương quan nào giữa các biến độc lập lớn hơn 0.8 nên ta
dự đoán không xảy ra hiện tượng đa công tuyến trong mô hình nghiên cứu.
Xét trên thực tế, hệ số tương quan r giữa các biến phù hợp với những dự đoán
của nhóm về mối quan hệ tác động của các yếu tố lên lượng thuốc hút trong một ngày
cũng như mối quan hệ giữa các yếu tố với nhau.
Dù đã nhận định khách quan rằng không tồn tại đa cộng tuyến tức là tương quan
cao giữa các biến độc lập, tuy nhiên nhóm vẫn sẽ thực hiện các kiểm định đảm bảo kết
quả được kiểm chứng và kết luận được chính xác nhất.

3.3.

Chạy hồi quy mô hình theo phương pháp OLS trên stata

Bảng 3: Kết quả ước lượng hồi quy
Cigs
Educ
Age
Income
Cons

Hệ số hồi
quy
-0.3775954
-0.0416932

0.0001171
12.85394

Sai số

T

P-value

0.1696335
0.0287682
0.0000559
2.576089

-2.23
-1.45
2.09
4.99

0.026
0.148
0.036
0.000

Khoảng tin cậy
-0.7105728 -0.044618
-0.0981524 0.0147659
7.38E-06
0.0002268
7.79728

17.91061
Nguồn: Nhóm 15 tính toán

3.4. Phân tích kết quả hồi quy thu được
Ta có mô hình hồi quy tổng thể
cigs = β1 + β2*educ + β3*age + β4*income + ui
Ta có mô hình hồi quy mẫu
cigs = 12.85394 - 0.3775954*educ – 0.0416932*age + 0.0001171*income + ei
Trang 10


Từ bảng 3, ta nhận thấy:
- Đối với biến độ tuổi, ta thấy nếu độ tuổi giảm đi 1 đơn vị thì lượng thuốc lá hút
trong 1 ngày tăng 0.0416932 cây/ngày, tức là tuổi càng nhỏ thì hút càng nhiều thuốc.
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi trình độ học vấn (educ) giảm đi 1
đơn vị thì lượng thuốc lá hút trong một ngày tăng lên 0.3775954 cây/ngày tức là, trình
độ học vấn càng thấp thì càng hút nhiều thuốc hơn.
- Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi lượng thu nhập hàng năm tăng
lên 1 USD/năm thì lượng thuốc lá hút trong một ngày cũng sẽ tăng lên 0.0001171
cây/ngày, tức là thu nhập càng cao thì càng có nhiều nhiều khoản dôi ra để mua thuốc
lá và hút thuốc.
- Trong trường hợp các yếu tố khác bằng 0 thì lượng thuốc lá đạt 12.85394
bao/ngày.
3.5. Kiểm định các giả thuyết
3.5.1. Kiểm định hệ số hồi quy
* Kiểm định bằng phương pháp khoảng tin cậy.
0

Giả thiết kiểm định: {H

̂̂

i

:β =0
̂̂

H1: βi ≠ 0

Từ kết quả chạy hồi quy bằng phương pháp OLS trên phần mềm Stata, ta có
khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy với mức ý nghĩa = 5% như sau:

Bảng 4: Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy
Khoảng tin cậy
Educ
Age
Income
Cons

-0.7105728
-0.0981524
7.38E-06
7.79728

-0.044618
0.0147659
0.0002268
17.91061

Nguồn: Nhóm 15 tính toán

Trang 11


Từ bảng 4, ta có nhận xét:
- Đối với các biến educ và income, giá trị 0 đều không thuộc khoảng tin cậy, như
vậy, ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, tức là hệ số hồi quy của 2 biến độc lập này đều có ý
nghĩa thống kê.
- Đối với biến age, giá trị 0 thuộc khoảng tin cậy, tức là không bác bỏ giả thuyết
H0, như vậy hệ số hồi quy của biến age không có ý nghĩa thống kê, điều này có thể xảy
ra do đa cộng tuyến.
* Kiểm định bằng phương pháp giá trị P-value
Bảng 5: Giá trị kiểm định P-value

Educ
Age
Income
Cons

P-value
0.026
0.148
0.036
0.000
Nguồn: Nhóm 15 tính toán

Nhận xét:
- P-value của các biến educ và income đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, như vậy hoàn
toàn kết luận rằng hệ số hồi quy của 2 biến độc lập này có ý nghĩa thống kê, tức là 2 yếu tố
độ tuổi (age) và thu nhập hằng năm (income) có ảnh hưởng đến số lượng cây thuốc lá

được hút trong 1 ngày (cigs).
- P-value của biến age lớn hơn mức ý nghĩa 5%, như vậy trong mô hình này, hệ số
hồi quy của biến age không có ý nghĩa thống kê.

3.5.2. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Ta có bảng phân tích Anova:

Trang 12


Bảng 6: Bảng phân tích Anova
Số quan sát
F(3,803)
P-value
R - squared
Adj R-squared
Root MSE

807
2.81
0.0384
0.0104
0.0067
13.675
Nguồn: Nhóm 15 tính toán

Nhận xét:
Ta có P-value = 0.0384 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, tức là, tại mức ý nghĩa 5%, mô
hình có ý nghĩa

3.6. Kiểm định các khuyết tật của mô hình
3.6.1. Kiểm định hiện tượng bỏ sót biến
Thực hiện kiểm định RESET trên phần mềm Stata, ta thu được kết quả như sau
Ramsey RESET test using powers of the fitted values of cigs
Ho: model has no omitted variables
F (3, 800) =
0.79
Prob > F = 0.5022
Ta thấy, ở mức ý nghĩ 5%, P-value = 0.5022 lớn hơn 0,05, như vậy ta không bác
bỏ H0, tức là mô hình không mắc phải khuyết tật bỏ sót biến
3.6.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Dấu hiệu: Xét nhân tử phóng đại phương sai VIF
Chạy lệnh estat vif trong Stata thu được bảng sau:

Trang 13


Bảng 7: Bảng kiểm định đa cộng tuyến
Biến
Educ
Income
Age

VIF
1.16
1.13
1.03

Mean

1/VIF
0.86276
0.88819
0.96738

1.11
Nguồn: Nhóm 15 tính toán

Nhận xét:
Các biến đều có VIF nhỏ hơn 10, tức là tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến nhưng
với mức độ thấp
Vì mô hình vẫn cho ra được kết quả ước lượng của các tham số ứng với các biến
nên đây là đa cộng tuyến không hoàn hảo. Các ước lượng đó vẫn đảm bảo tính chất là
không chệch và là các ước lượng tốt nhất với mô hình đã cho. Tuy nhiên, do mẫu chưa
đảm bảo tính chính xác và chưa đại diện được tổng thể nên các ước lượng tham số cho
ra từ mô hình mẫu không gắn với tham số của tổng thể
Cách khắc phục:
Do đa cộng tuyến chỉ làm cho các ước lượng về các tham số bị lệch so với thực tế
chứ không loại bỏ tác động của các biến độc lập lên các biến phụ thuộc. Mà ta lại có
Mean VIF= 1,11 < 10 nên chúng ta có thể bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến trong mô
hình.
3.6.3. Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Để ác định sự tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi, ta sẽ dung kiểm định
BreuschPagan-Godfrey và thu được kết quả sau:

Trang 14


Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
H0: Constant variance

Variables: fitted values of cigs

χ

2

(1) = 2.42
2
Prob > χ = 0.1197

Nhận xét: Ở mức ý nghĩa 5%, ta thấy P-value = 0,1197 lớn hơn 0,05
Như vậy, ta không bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng phương sai sai số của mô hình là
không đổi, tức là ta có thể kết luận được rằng mô hình không mắc khuyết tật phương
sai sai số thay đổi
Để đảm bảo kết quả được chính xác nhất, nhóm nghiên cứu quyết định thực hiện them
kiểm định White, cho ra kết quả như sau:
White's test for H0: homoskedasticity
against Ha: unrestricted heteroskedasticity

χ

2

(9)

=
2

Prob > χ =

22.38
0.0078

Nhận xét: Ở mức ý nghĩa 5%, P-value = 0,0078 lớn hơn 0,05
Không bác bỏ giả thuyết H0, tức là phương sai sai số của mô hình là không đổi
KẾT LUẬN: Mô hình không có khuyết tật phương sai sai số thay đổi
3.6.4. Kiểm định tự tương quan
Do số liệu nhóm thu thập để làm nghiên cứu là dữ liệu chéo, không phải dữ liệu
thời gian, nên mô hình không mắc khuyết tật tự tương quan.
Trang 15


3.7. Kết luận mô hình, nêu ý nghĩa và hạn chế của mô hình
3.7.1. Mô hình hồi quy cuối cùng
Ta có mô hình hồi quy tổng thể
cigs = β1 + β2*educ + β3*age + β4*income + ui
Ta có mô hình hồi quy mẫu
Cigs = 12.85394 - 0.3775954*educ – 0.0416932*age + 0.0001171*income +
ei 3.7.2. Kết luận cuối cùng
- Trình độ học vấn và thu nhập hằng năm đều có ảnh hưởng đến thuốc lá được hút
trong một ngày của người dân Mỹ năm 2009.
- Độ tuổi không có tác động hay ảnh hưởng đến lượng thuốc lá được sử dụng
trong một ngày.
- Mô hình lựa chọn phù hợp với các lí thuyết kinh tế.
- Mô hình ban đầu tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo nhưng có thể
tạm chấp nhận được.
3.7.3. Hạn chế của mô hình
Ta có bảng phân tích Anova như sau:

Bảng 8: Bảng phân tích Anova

Số quan sát
F(3,803)
P-value
R - squared
Adj R-squared
Root MSE

807
2.81
0.0384
0.0104
0.0067
13.675
Nguồn: Nhóm 15 tính toán

Từ bảng 8, có thể thấy , mặc dù mô hình có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên các biến độc
lập chỉ giải thích được 1,04% sự thay đổi của biến độc lập, hơn nữa P-value của mô hình
dù vẫn nhỏ hơn 0,05 nhưng cũng được coi là tương đối cao ở mức ý nghĩa 5%, có

Trang 16


thể thấy mô hình chưa thật sự hiệu quả trong việc đánh giá tác động của các yếu tố lên
lượng thuốc lá sử dụng trong 1 ngày ở Mỹ năm 2009. Đồng thời mô hình ban đầu vẫn
mắc phải khuyết tật đa cộng tuyến.
Từ những kiểm định đã được thực hiện, các yếu tố đưa ra trong mô hình chưa thật
sự có tác động rõ ràng tới lượng thuốc lá được sử dụng trong ngày ở Mỹ.

3.7.4. Kiến nghị giải pháp dựa vào kết quả khắc phục mô hình ban đầu
Dựa vào mô hình, ta thấy được ảnh hưởng cùng chiều của thu nhập hằng năm tới

số lượng thuốc lá được sử dụng trong 1 ngày ở Mỹ, như vậy, để có thể giảm thiểu số
lượng thuốc lá sử dụng, việc tăng giá và đánh thuế cao hơn với mặt hàng thuốc lá là
biện pháp hữu hiệu nhất. Trên thực tế, ở Mỹ, ngân sách năm tài khóa 2014 của Tổng
thống đã áp dụng mức tăng thuế thuốc lá Liên bang 0,94 đôla/bao thuốc. Đồng thời, lần
đầu tiên trong lịch sử, Đạo luật về Phòng chống tác hại và kiểm soát thuốc lá trong gia
đình năm 2009 (Đạo luật Kiểm soát thuốc lá) đã trao toàn quyền cho Cơ quan Thuốc và
Thực phẩm Mỹ (FDA) quy định các sản phẩm thuốc lá, theo đó FDA đóng vai trò cực
kỳ quan trọng trong việc giảm tác hại do các sản phẩm này gây ra. Đạo luật Kiểm soát
thuốc lá cũng quy định các công ty sản xuất thuốc lá phải chi trả cho các hoạt động hỗ
trợ chiến dịch truyền thông nhằm ngăn ngừa hành vi hút thuốc và thực hiện cai nghiện
thuốc lá ở thanh niên. Đạo luật Chăm sóc và Bảo vệ nhân dân 2010 (ACA) cũng mở
rộng khả năng tiếp cận các dịch vụ cai thuốc lá và yêu cầu các công ty bảo hiểm phải
chi trả chi phí cai nghiện thuốc lá. Quỹ Nâng cao sức khỏe và Y tế công cộng của Đạo
luật chăm sóc và bảo vệ nhân dân hỗ trợ các chương trình sáng tạo và cộng đồng cũng
như các chiến dịch truyền thông rộng rãi nhằm tăng cường phòng chống tác hại thuốc
lá và hỗ trợ người dân bỏ thuốc.
Đồng thời do trình độ học vấn có tác động ngược chiều tới lượng thuốc lá được sử
dụng trong 1 ngày, vậy nên việc tăng cường nhận thức về tác hại của thuốc lá là vô cùng
quan trọng. Như chúng ta có thể thấy, năm 2010, Bộ Y tế và Dịch vụ nhân sinh Mỹ đã
công bố kế hoạch chiến lược đầu tiên về phòng chống tác hại thuốc lá. Chấm dứt bệnh
dịch thuốc lá: Kế hoạch hành động chiến lược về phòng chống tác hại thuốc lá cung cấp
Trang 17


khung chiến lược, hướng dẫn để giảm nhanh tỷ lệ hút thuốc lá ở thanh thiếu niên. Nền
tảng vững chắc và cũng là trụ cột của kế hoạch này là khuyến khích và tăng cường vai
trò lãnh đạo của mọi ngành trong xã hội. Nhiều biện pháp được triển khai đã cho kết
quả tốt đẹp. Cách tiếp cận chính sách y tế công toàn diện nhấn mạnh tới các chiến dịch
truyền thông trên phương tiện thông tin đại chúng để khuyến khích mọi hành động
ngăn ngừa và nỗ lực cai bỏ thuốc lá, các chính sách về môi trường không khói thuốc,

hạn chế thanh thiếu niên tiếp cận thuốc lá và các sản phẩm thuốc lá và tăng giá thuốc
lá, những biện pháp phối hợp có thể giảm mạnh tỷ lệ hút thuốc lá.
Ngoài ra, chính phủ cũng đẩy nhanh tiến độ thông qua cam kết mạnh mẽ cho các
tiến bộ trong y tế công cộng và can thiệp lâm sàng, cụ thể như: Đẩy mạnh việc áp dụng
rộng rãi đường dây hỗ trợ cai nghiện thuốc lá (Telephone quitlines), tư vấn và hỗ trợ
điều trị bằng thuốc cho người nghiện. Việc đẩy nhanh tiến độ đòi hỏi chúng ta phải
nhận thức sâu sắc rằng hút thuốc lá tựa như những kẻ giết người thầm lặng. Vì thế
chúng ta phải chiến đấu loại bỏ hành vi hút thuốc lá ra khỏi đời sống.
Tất cả các can thiệp phòng chống tác hại thuốc lá đều nhằm mục đích giảm tỷ lệ
hút, giảm tỷ lệ tử vong và bệnh tật do thuốc lá gây ra. Tuy nhiên, để thế hệ tương lai
không phải hứng chịu những gánh nặng này, nước Mỹ phải nỗ lực gấp đôi và huy động
sự tham gia mạnh mẽ của các tổ chức phi chính phủ và toàn bộ xã hội cùng chia sẻ
trách nhiệm để chấm dứt sự tàn phá của bệnh tật và tử vong do thuốc lá gây ra.

Trang 18


CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
Những kết quả nghiên cứu ở trên đã cho chúng ta một cách nhìn rõ ràng và tương đối
đầy đủ về ảnh hưởng của trình độ học vấn, thu nhập hằng năm và độ tuổi đến số lượng
thuốc lá được sử dụng trong 1 ngày ở Mỹ. Nhờ việc chạy mô hình và đưa ra các kiểm
định, chúng ta có những nhận xét đầy đủ về sự ảnh hưởng của từng biến được đưa vào, ý
nghĩa của chúng đối với mỗi biến phụ thuộc, qua đó giúp chúng ta có thể hiểu được mối
tương quan giữa các biến, biết được mức độ phụ thuộc của số lượng thuốc lá được sử dụng
trong 1 ngày ở Mỹ đối với các biến độc lập trên. Qua đó, đưa ra được những giải pháp cụ
thể và hiệu quả nhất để giải quyết vấn đề hút thuốc ở Mỹ năm 2009. Những kết quả nghiên
cứu ở trên đã cho chúng ta một cách nhìn rõ ràng và tương đối đầy đủ về ảnh hưởng của
trình độ học vấn, thu nhập hằng năm và độ tuổi đến số lượng thuốc lá được sử dụng trong
1 ngày ở Mỹ. Nhờ việc chạy mô hình và đưa ra các kiểm định, chúng ta có những nhận xét
đầy đủ về sự ảnh hưởng của từng biến được đưa vào,

ý nghĩa của chúng đối với mỗi biến phụ thuộc, qua đó giúp chúng ta có thể hiểu được
mối tương quan giữa các biến, biết được mức độ phụ thuộc của số lượng thuốc lá được
sử dụng trong 1 ngày ở Mỹ đối với các biến độc lập trên. Qua đó, đưa ra được những
giải pháp cụ thể và hiệu quả nhất để giải quyết vấn đề hút thuốc ở Mỹ năm 2009.

Trang 19


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.

/>
hut-thuoc-la-60364.htm
2.

/>
ve-dai-dich-thuoc-la-toan-cau-t928894.html?fbclid=IwAR3INXeT1HvJ5Lgjap6LiukOMqOFk1ravBERtbWO81Wl
2iZpgaLYNkM1DB4

3.

/>
thuoc-la-toan-cau-t101-8978.html?fbclid=IwAR3n1CKDTDwcWQcu4v_hw1vhLDP-J_7YOfJJTPI6kc99OsZF90Lo6YmuMU

Trang 20