tiểu luận kinh tế lượng các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình của các nước trên thế giới năm 2011

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

---------***--------

TIỂU LUẬN
MÔN: KINH TẾ LƯỢNG
ĐỀ TÀI:

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TUỔI THỌ TRUNG BÌNH
CỦA CÁC NƯỚC TRÊN THẾ GIỚI NĂM 2011
Thực hiện: NHÓM
Trần Bùi Xuân Dự - MSSV: 1611110100
Nguyễn Mai Hạnh - MSSV: 1611110192
Nguyễn Thị Hậu

- MSSV: 1611110199

Nguyễn Đình Toàn - MSSV: 1613320096
Lê Việt Tiến

- MSSV: 1611110584

Lớp tín chỉ: KTE309.3
Giáo viên hướng dẫn: Ths Nguyễn Thúy Quỳnh
Hà Nội, tháng 5 năm 2018


MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 2

CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÍ LUẬN ........................................................................................ 4
1. Các khái niệm ..................................................................................................................... 4
2. Các nghiên cứu liên quan .................................................................................................... 5
3. Giả thuyết nghiên cứu ......................................................................................................... 8

CHƯƠNG II: XÂY DỰNG MÔ HÌNH ........................................................................... 9
1. Phương pháp luận của nghiên cứu .................................................................................. 9
2. Xây dựng mô hình lý thuyết .............................................................................................. 9
3. Mô tả số liệu ..................................................................................................................... 9

CHƯƠNG III: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ ................... 11
1.

Kết quả ước lượng: ....................................................................................................... 11

a. Kết quả chạy mô hình từ phần mềm Gretl ...................................................................... 11
b. Khoảng tin cậy hệ số hồi quy ......................................................................................... 12
2.

Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình ...................................................... 13
a. Kiểm định đa cộng tuyến: ........................................................................................... 13
b. Kiểm định phương sai sai số thay đổi ......................................................................... 13
c. Kiểm định các biến bị bỏ sót ....................................................................................... 13
d. Kiểm định sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn ............................................ 14

3.

Kiểm định giả thuyết ....................................................................................................... 14
a. Kiểm định mức độ phù hợp với lý thuyết của các hệ số thu được từ hàm hồi quy ...... 14
b. Kiểm định sự phù hợp của mô hình với lý thuyết kinh tế: ............................................ 15

c. Kiểm định thu hẹp hồi quy .......................................................................................... 15

4.

Diễn giải kết quả và khuyến nghị. ................................................................................... 16

KẾT LUẬN ...................................................................................................................... 18
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................... 19
PHỤ LỤC ......................................................................................................................... 20
1


LỜI MỞ ĐẦU
Tuổi thọ trung bình của con người được đánh giá là một trong những chủ đề được hướng
đến và quan tâm trong nhiều công trình nghiên cứu lớn. Trong bối cảnh hàng ngàn khu
vực trên toàn thế giới đang hàng ngày bị đe dọa bởi sự xuất hiện và bùng nổ của rất nhiều
loại bệnh truyền nhiễm và các vấn đề liên quan đến sức khỏe khác, chỉ số này lại càng
được chính phủ các quốc gia quan tâm. Bởi lẽ kỳ vọng sống của công dân một quốc gia
có thể là nền tảng để đánh giá về sự ổn định trong các mặt kinh tế, chính trị, xã hội, đặc
biệt là mức độ y tế của quốc gia đó. Nhận thức được tầm quan trọng của chỉ số kì vọng
sống, các nhà nghiên cứu đã tìm kiếm, phân tích, đo lường các yếu tố khác nhau tác động
lên tuổi thọ trung bình của con người: Majid Ezzati (ĐH Imperial London), Ahbab
Mohammad Fazle Rabbi, Daniel Sullivan and von Wachter, Till..., Các kết quả nghiên cứu
ngày càng mang đến cái nhìn mới mẻ, toàn diện hơn. Với mong muốn tìm hiểu và phân
tích về nhưng yếu tố tác động lên chỉ số đánh giá này, nhóm nghiên cứu quyết định lựa
chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình của các nước trên thế giới năm
2011”.
Việc nghiên cứu đề tài này hướng tới mục tiêu thực hiện đầy đủ, chặt chẽ các bước tiến
hành một nghiên cứu định lượng cơ bản để phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố tác
động lên tuổi thọ trung bình của các nước, từ đó đưa ra một số đề xuất, đóng góp mới mẻ

từ kết quả nghiên cứu nhằm nâng cao tuổi thọ trung bình cho dân số.
Đối tượng nghiên cứu là mức độ ảnh hưởng của 4 yếu tố tác động chủ yếu, bao gồm: chi
tiêu bình quân đầu người cho việc chăm sóc sức khỏe, chi tiêu của chính phủ dành cho y
tế, tỷ lệ biết chữ, mật độ bác sĩ trong một quốc gia. Nghiên cứu được tiến hành về rất
nhiều quốc gia trên thế giới năm 2011.
2


Đề tài được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng với sự hỗ trợ của phần
mềm Gretl. Bộ số liệu lấy từ kho dữ liệu của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) kết hợp với
Ngân hàng Thế giới (World Bank).
Trong quá trình nghiên cứu, chúng em chắc chắn không thể tránh khỏi những sai sót do sự
hạn chế về chuyên môn và kinh nghiệm, việc nghiên cứu còn nhiều khó khăn trong tìm
kiếm dữ liệu, số liệu phục vụ cho đề tài nghiên cứu. Nhóm em rất mong nhận được thêm
những ý kiến đóng góp của giảng viên để bài nghiên cứu được hoàn thiện hơn!

3


CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÍ LUẬN
1. Các khái niệm
•

Tuổi thọ trung bình, hay kỳ vọng sống (Life Expectancy) là con số ước tính về số
năm bình quân mà một người sinh ra có thể sống được. (Ký hiệu: LE). Số liệu
thống kê tuổi thọ được sử dụng là tuổi thọ trung bình khi sinh, hoặc số năm mà trẻ
sơ sinh có thể được dự kiến sống trung bình. Thống kê này chiếm tỷ lệ tử vong ở
tất cả các nhóm tuổi và bao gồm rất nhiều yếu tố như tỷ lệ tử vong trẻ sơ sinh, tỷ lệ
mắc bệnh truyền nhiễm, tai nạn… Trong nhân khẩu học, cần phân biệt rõ trường
thọ hay sống lâu và tuổi thọ trung bình, bởi các khái niệm này không đồng nhất..

Trường thọ đề cập đến đặc tính sống lâu của một số thành viên trong một tập hợp
dân số. Mặt khác, LExp là một con số trung bình, trong khi một người nào đó cũng
có thể chết nhiều năm trước hoặc sau so với số tuổi được “mong đợi”.
Tuổi thọ trung bình là một trong những yếu tố dùng để đo lường chỉ số phát triển
con người (HDI) của mỗi quốc gia, cùng với tỷ lệ người lớn biết chữ, giáo dục, và
mức sống (UNDP, 2010). Tuổi thọ trung bình cũng được sử dụng trong việc mô tả
chất lượng sống của một khu vực hay một cá nhân và chênh lệch về tuổi thọ
thường được trích dẫn như là minh chứng của sự cần thiết phải chăm sóc y tế tốt
hơn hoặc tăng cường hỗ trợ xã hội.
Để ước tính tuổi thọ trung bình chỉ cần hai số liệu: dân số và số người tử vong cho
từng độ tuổi (hay nhóm tuổi). Phương pháp tính toán rất đơn giản, chỉ cần dùng
các phần mềm tính toán cơ bản là chúng ta đã có thể tiến hành ước tính tuổi thọ
trung bình.

•

Chi tiêu y tế bình quân đầu người (Health Expenditure, kí hiệu HE) là lượng chi
phí trung bình mà một người chi trả cho các hàng hóa, dịch vụ liên quan đến chăm
sóc sức khỏe trong một khoảng thời gian nhất định.

•

Phần trăm chi tiêu chính phủ dành cho cho y tế (Percentage Government
Expenditure, kí hiệu GE) là phần trăm lượng chi phí mà chính phủ chi trả trên tổng
chi phí cho việc giải quyết những vấn đề liên quan đến chăm sóc sức khỏe và hệ
thống y tế của quốc gia.
4


Kỳ vọng rằng quốc gia có mức chi tiêu công và chi tiêu bình quân đầu người dành

cho y tế càng cao, mức quan tâm đến sức khỏe càng cao, điều kiện giải quyết các
vấn đề về sức khỏe thông qua việc đầu tư cho chất lượng dịch vụ và cơ sở hạ tầng
càng tốt thì có tuổi thọ trung bình càng cao.
•

Tỉ lệ biết chữ (Literacy Rate, kí hiệu LR): Tỉ lệ biết chữ không có nghĩa đơn giản
là tỉ lệ biết đọc biết viết.Theo định nghĩa khái niệm “kỹ năng biết chữ của người
lớn” trong cuộc khảo sát quốc tế về tình trạng biết chữ của người trưởng thành
được thực hiện từ 1994 - 1998 (IALS, International Adult Literacy Survey), nó có
nghĩa là “sự hiểu biết và khả năng sử dụng thông tin để có thể vận dụng một cách
hiệu quả các kiến thức đòi hỏi trong một xã hội tri thức của thế kỷ 21”. Nói cách
khác, biết chữ có nghĩa là kiến thức và kỹ năng xử lý thông tin mà con người cần
phải có khi đọc các tài liệu thường gặp hằng ngày trong công việc làm, ở gia đình
hay trong cộng đồng. Kỳ vọng chỉ số này càng cao cho thấy dân số được đào tạo
tốt hơn và có khả năng tiếp nhận xử lý các thông tin về sức khỏe của họ tốt hơn, từ
đó đóng góp vào gia tăng tuổi thọ trung bình.

•

Mật độ bác sĩ (Doctor Density, kí hiệu DD): Được tính là số lượng nhân lực liên
quan đến lĩnh vực y tế có trình độ tiêu chuẩn trên dân số 1000 người. Số liệu thống
kê này được sử dụng để cung cấp thông tin về tình trạng mức độ sẵn có về chăm
sóc sức khỏe, y tế của một quốc gia. Mật độ cao hơn cho thấy mức độ tiếp cận
chăm sóc sức khỏe dễ dàng hơn, từ đó nâng cao kỳ vọng sống.

2. Các nghiên cứu liên quan
a. Nghiên cứu về tác động của chi tiêu bình quân đầu người cho chăm sóc sức khoẻ
(Health Expenditure – HE) đến tuổi thọ trung bình (LE)
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng những người chi tiêu nhiều hơn cho chăm sóc sức khoẻ
luôn có lợi thế về gia tăng tuổi thọ so với những người chi tiêu ít hơn. Ví dụ, một nghiên

cứu năm 2016 trên Tạp chí của Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ chỉ ra rằng 1% phụ nữ Mỹ chi
tiêu nhiều hơn cho sức khoẻ sống lâu hơn 10% so với người chi tiêu ít. Còn đối với nam
giới, khoảng cách tuổi thọ giữa những người Mỹ chi tiêu nhiều nhất và ít nhất là 15 năm.
Bên cạnh đó, giới giàu có – đồng nghĩa với việc chi tiêu nhiều hơn cho sức khoẻ bản thân
cũng biết rằng để đạt được mục tiêu sống đến 100 tuổi thì sẽ rất đắt đỏ bởi họ phải chi
5


tiêu nhiều hơn cho việc chăm sóc sức khỏe, ăn thực phẩm tốt hơn, tập thể dục và các dịch
vụ khác. Ngoài ra, họ cũng phải tiếp tục trả tiền cho tất cả mọi thứ khi họ sống lâu hơn.
Trong cuộc khảo sát của UBS về những người có tài sản đầu tư hơn 1,3 triệu USD, 91%
cho biết họ đang phải chi trả nhiều hơn do tuổi thọ tăng lên.
Chi tiêu bình quân đầu người dành cho thuốc tại Việt Nam đã tăng dần từ 9,85 USD trong
năm 2005 lên 22,25 USD năm 2010 và con số này vào năm 2015 tăng đến 37,97 USD.
Mức tăng trưởng trung bình trong chi tiêu dành cho thuốc hằng năm đạt 14,6% giai đoạn
2010 - 2015 và duy trì ở mức tăng ít nhất 14%/năm cho tới năm 2025, chi tiêu dành cho
thuốc theo đầu người tại VN được dự báo tăng gấp đôi lên 85 USD vào năm 2020 và 163
USD trong năm 2025. Việc tăng chi tiêu cho chăm sóc sức khoẻ được kỳ vọng rằng sẽ
giúp người Việt Nam nói riêng và trên toàn thế giới nói chung kéo dài tuổi thọ.
b. Nghiên cứu về tác động của chi tiêu chính phủ dành cho y tế (Government Spending
– GS) đến tuổi thọ trung bình (LE)
Nghiên cứu này để xem xét chi tiêu chính phủ (chi tiêu công) hay chi tiêu cá nhân (chi
tiêu tư) cao hơn sẽ có hiệu quả tích cực hơn đối với tuổi thọ. Nếu chi tiêu chính phủ có
tương quan tích cực hơn với tuổi thọ thì có thể chỉ ra rằng chính phủ chi tiêu cho y tế hiệu
quả hơn cá nhân. Ngược lại, nếu sự tương quan là tiêu cực thì các cá nhân phụ trách chi
tiêu cho sức khoẻ của chính họ sẽ tốt hơn.
Người Mỹ thường nghĩ họ có một hệ thống chăm sóc sức khỏe được tư nhân hóa rất cao.
Trên thực tế Singapore còn có hệ thống y tế được tư nhân hóa cao hơn nhiều. Tại quốc gia
này, khoảng 2/3 chi phí chăm sóc sức khỏe của người dân là tự chi trả, 1/3 còn lại thuộc
về nhà nước. Trong khi đó ở Mỹ là tỉ lệ ngược lại. Kết quả là Singapore chi tiêu ngân sách

cho chăm sóc sức khỏe của người dân ít hơn rất nhiều so với Mỹ nhưng đã đạt được
những thành tựu trong việc chăm sóc sức khỏe người dân ở mức tuyệt vời.
Báo cáo mới đây của World Bank đánh giá: Việt Nam có tỷ lệ chi tiêu y tế so với GDP
cao so với nhiều nước giàu hơn trong khu vực như Singapore, Thái Lan, Trung Quốc
nhưng kết quả lại thấp hơn nhiều.
Như vậy, chi tiêu chính phủ cho y tế và tuổi thọ trung bình có mối quan hệ tương quan 2
chiều, có thể tích cực hoặc tiêu cực.
6


c. Nghiên cứu về ảnh hưởng của tỉ lệ biết chữ (Literacy Rate – LR) đến tuổi thọ trung
bình (LE)
Kỳ vọng rằng tỉ lệ biết chữ có mối tương quan thuận với tuổi thọ trung bình. Tỉ lệ biết chữ
cao chứng tỏ người dân có trình độ dân trí cao hơn, từ đó có nhiều kiến thức và thông tin
về chăm sóc sức khoẻ - 1 trong những yếu tố quan trọng góp phần kéo dài tuổi thọ.
Theo kết quả cuộc tổng điều tra dân số Việt Nam được công bố ngày 1/4/2009 của Tổng
cục Thống kê, sau 10 năm (từ năm 1999), Tỷ lệ biết chữ của số dân từ 15 tuổi trở lên tăng
liên tục qua 3 cuộc tổng điều tra (năm 1989 là 88%, năm 1999 là 90%, và 93,5% vào năm
2009) và nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tỉ lệ biết chữ tăng là 1 trong những nguyên nhân
giúp tuổi thọ trung bình của người Việt Nam tăng thêm 3,7 tuổi so với 10 năm trước.
d. Nghiên cứu về tác động của Mật độ bác sĩ (Doctor Density - DD) đến tuổi thọ trung
bình (LE)
Số liệu về mật độ bác sĩ có ý nghĩa thống kê vô cùng quan trọng. Nếu thiếu nhân viên y tế
đối với tổng thể dân số, thì các cá nhân khó có thể tiếp nhận nhu cầu chăm sóc y tế thông
thường. Vì vậy, chúng ta đặt ra một câu hỏi: khi lượng bác sĩ trên mỗi vạn người tăng lên,
thì tuổi thọ trung bình có tăng lên ?. Tình trạng sẵn có và tiếp cận với các dịch vụ chăm
sóc sức khỏe là cách tốt nhất để bảo vệ bản thân khỏi sự hình thành và phát triển của bệnh
và tăng tốc độ phục hồi của bệnh nhân. Việc thăm khám định kì cho người già giúp họ
sống lâu hơn. Các dịch vụ chăm sóc sức khỏe hơn có sẵn ở các vùng nông thôn có thể cải
thiện tỷ lệ sống sót và sự sống còn lành mạnh của người già. Ngoài ra, bà mẹ và thai nhi

phụ thuộc nhiều vào các dịch vụ cơ bản qua việc mang thai, sinh đẻ, và thời kỳ hậu sản
hoặc trẻ sơ sinh. Tuy nhiên, khả năng tiếp cận với các dịch vụ chăm sóc sức, mật độ bác sĩ
còn chưa đồng đều trong một nước hay giữu các nước với nhau. Ở các nước kém phát
triển và một số nước đang phát triển thì đội ngũ bác sĩ hay hệ thống y tế còn rất nghèo nàn
và lạc hậu. Theo số liệu gần đây, Nhật Bản có tuổi thọ được xếp thứ 1 (83,7 năm) được
xếp thứ 60 về mật độ bác sĩ (23 bác sĩ / 10.000), trong khi Qatar xếp hạng 1 về mật độ bác
sĩ (79,4 bác sĩ trên 10.000 người) có tuổi thọ là 34 (79,4 năm) . Có lẽ là một ngoại lệ,
Turkmenistan xếp thứ 9 về mật độ bác sĩ (41,8 bác sĩ trên 10.000) được xếp hạng 153
trong tuổi thọ (63,6 năm).
7


3. Giả thuyết nghiên cứu
Từ những lý thuyết và nghiên cứu liên quan trên, nhóm đưa ra giả thuyết nghiên cứu rằng:
Chi tiêu bình quân đầu người cho chăm sóc sức khoẻ tăng thì tuổi thọ trung bình tăng.
Chi tiêu dành cho y tế tăng thì tuổi thọ trung bình tăng.
Tỉ lệ biết chữ tăng thì tuổ thọ trung bình tăng.
Mật độ bác sĩ tăng thì tuổi thọ trung bình tăng.

8


CHƯƠNG II: XÂY DỰNG MÔ HÌNH
1. Phương pháp luận của nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy bội và phương pháp ước lượng OLS.
Mô hình hồi quy tuyến tính k biến có thể viết dưới dạng sau:
=1+22+⋯+

+

Trong đó Y là biến phụ thuộc và các (j = 2, 3,…, k) là các biến độc lập. u là sai số ngẫu
nhiên, là yếu tố đại diện cho các yếu tố có tác động đến Y nhưng không đưa vào mô hình.
Các giả thiết của mô hình:
Giả thiết 1: Việc ước lượng được dựa trên cơ sở mẫu ngẫu nhiên
Giả thiết 2: Kỳ vọng của sai số ngẫu nhiên tại mỗi giá trị bằng 0
Giả thiết 3: Phương sai của sai số ngẫu nhiên tại các giá trị đều bằng nhau
Giả thiết 4: Giữa các biến độc lập không có mối quan hệ đa cộng tuyến hoàn hảo
Giả thiết 5: Không có hiện tượng tự tương quan giữa các
Giả thiết 6: Không có tương quan giữa

và các biến độc lập

2. Xây dựng mô hình lý thuyết
Mô hình gồm 4 biến:
-

Biến phụ thuộc: Tuổi thọ trung bình (Life Expectancy): LE (đơn vị: năm)

-

Biến độc lập:

•

Chi tiêu bình quân đầu người cho chăm sóc sức khoẻ (Health Expenditure): HE

•

Phần trăm chi tiêu chính phủ dành cho y tế (Government Spending): GS (đơn vị:
phần trăm %)

•

Tỉ lệ biết chữ (Literacy Rate): LR (đơn vị: phần trăm)

• Mật độ bác sĩ (Doctor Density): DD
Mô hình hồi quy:
=

1

+

2

ln(

)+

+

3

4

+

5

+

3. Mô tả số liệu
-

Số liệu bao gồm: Tuổi thọ trung bình, chi tiêu bình quân đầu người cho chăm sóc
sức khoẻ, chi tiêu chính phủ dành cho y tế, tỉ lệ biết chữ, mật độ bác sĩ của Thế
giới năm 2011
9


-

Số liệu được lấy từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) năm 2011

-

Mô tả thống kê số liệu:
Biến

LE

HE

GS

LR

DD

Số quan sát

132

132

132

132

132

Max

83

9.060433

0.94682

99.98781

6.72

Min

47

2.832625

0.15593

25.30774

0.008

Trung bình

69.939

6.1201

0.56688

85.250

1.5483

Độ lệch chuẩn

9.2247

1.3035

0.18797

17.750

1.3949

Tiêu chí

10


CHƯƠNG III: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ
1.

1

Kết quả ước lượng:
a. Kết quả chạy mô hình từ phần mềm

Gretl Model 1: OLS, sử dụng mẫu quan sát 1132 Biến phụ thuộc: LE (Tuổi thọ trung bình)
Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn của hệ
số ước lượng

Hệ số chặn

35,4316

2,97547

Ln(HE)

2.99150

0.606646

GS

1.84134

2.87377

LR

0.159738

0.0431115

DD

0.993494

0.483936

Tổng bình phương phần dư

3675.691 Sai số chuẩn của hàm 5.379819

(RSS)

hồi quy

Hệ số xác định

0.670268 Hệ số xác định hiệu 0.659883
chỉnh

Tù kết quả trên ta có mô hình hồi quy sau:
LEi = 35,4316 + 2,99150ln(HEi) + 1,84134GSi + 0,159738LRi + 0,993494DDi + ei
(S.E) (2.97547) (0.606646)

(2.87377)

(0.0431115)

(0.483936)

Ý nghĩa các hệ số hồi quy:
̂

•

1 = 35.4316 nghĩa là tuổi thọ trung bình là 35.4316 khi chi tiêu bình quân đầu người cho việc chăm sóc sức khỏe, chi tiêu của chính phủ dành

cho y tế, phần trăm tỷ lệ biết chữ, mật độ bác sĩ trong một quốc gia bằng 0.
̂

•
•

2 = 2.999150 nghĩa là chi tiêu bình quân đầu người cho việc chăm sóc sức khỏe tăng lên 1% đơn vị thì tuổi thọ trung bình tăng 0.0299915 tuổi

trong trường hợp các biến khác không đổi.
̂

3 = 1.84134 nghĩa là chi tiêu của chính phủ dành cho y tế tăng lên 1 đơn vị thì tuổi thọ trung bình tăng 1.84134 tuổi trong trường hợp các biến khác không đổi.

1Số liệu được lấy từ bảng 2 phần Phụ lục

11


̂

•
•

4 = 0.159738 nghĩa là tỷ lệ biết chữ tăng lên 1 đơn vị thì tuổi thọ trung bình tăng 0.159738 tuổi trong trường hợp các biến khác không đổi.
̂

5 = 0,993494 nghĩa là mật độ bác sĩ trong một quốc gia tăng 1 đơn vị thì tuổi thọ trung bình tăng tuổi 0,993494 tuổi trong trường hợp các biến khác không đổi.

b. Khoảng tin cậy hệ số hồi quy
Khoảng tin cậy đối xứng của hệ số hồi quy với mức ý nghĩa

= 5%

Biến

Khoảng tin cậy

Hệ số chặn

(29.5437, 41.3195)

ln(HE)

(1.79105, 4.19194)

GS

(-3.84534, 7.52801)

LR

(0.0744278, 0.245048)

DD

(0.0358726, 1.95112)

•

̂

Khoảng tin cậy của 1 là (29.5437, 41.3195)

•

̂
Khoảng tin cậy của 2 là (1.79105, 4.19194) vậy với mức ý nghĩa = 5% khi ln(HE) (chi tiêu bình quân đầu người cho
việc chăm sóc sức khỏe) tăng 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi thì LE (tuổi thọ trung bình) tăng trong khoảng
(1.79105, 4.19194).

•

Khoảng tin cậy của 3 là (-3.84534, 7.52801) vậy với mức ý nghĩa = 5% khi GS (phần trăm chi tiêu của chính phủ dành cho y tế) tăng 1
đơn vị và các yếu tố khác không đổi thì LE tăng trong khoảng (-3.84534, 7.52801).

•

Khoảng tin cậy của 4 là (0.0744278, 0.245048) vậy với mức ý nghĩa = 5% khi LR (phần trăm tỷ lệ biết chữ) tăng 1 đơn vị và các yếu tố
khác không đổî thì LE tăng trong khoảng (0.0744278, 0.245048).

•

̂

̂

Khoảng tin cậy của 5 là (0.0358726, 1.95112) vậy với mức ý nghĩa = 5% khi

DD (mật độ bác sĩ trong một quốc gia) tăng 1 đơn vị và các yếu tố khác không đổi
thì LE tăng trong khoảng (0.0358726, 1.95112).

12


2.

Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
a. Kiểm định đa cộng tuyến:

2
1

Dùng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai VIFj = 1−

2

Khi Rj2 tiến tới 1 thì VIFj tiến tới ∞: mức độ cộng tuyến giữa Xj với các biến độc lập khác cao.

2

Khi Rj tiến tới 0 thì VIFj tiến tới 1: không tồn tại hiện tượng đa cộng
tuyến Khi VIFj > 10 thì đa cộng tuyến tồn tại
Thực hiện test collinearity trong Gretl ta được:
VIFln(HE) = 2.83; VIFGS = 1.321; VIFLR = 2.650; VIFDD = 2.062 đều nhỏ hơn 10 nên suy ra
mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
b.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

3

Kiểm dịnh White bằng Gretl, ta được p-value = 0.001187 < = 0.05
Vậy, có xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Để khắc phục khuyết tật này, ta thực hiện logarit biền phụ thuộc và các biến độc lập khác
4

rồi chạy lại mô hình , tuy nhiên chưa khắc phục được khuyết tật này. Cách khác, ta chọn
Robust Standard Errors sẽ đưa được phương sai chuẩn của hệ số hồi quy về đúng giá trị
5

của nó , tuy nhiên vẫn chưa khắc phục được khuyết tật này.
c. Kiểm định các biến bị bỏ sót

Ta sử dụng kiểm định Ramsey’s RESET bằng Gretl trong cả 3 trường hợp
•

6

Trường hợp có cả biến bậc 2 và 3, ta được p-value = 0.869 > = 0.05 nên chưa có cơ sở
kết luận mô hình thiếu biến bậc 2 và 3, mô hình không bỏ sót biến bậc 2 và 3.

•

Trường hợp chỉ có biến bậc 2, ta được p-value = 0.804 > = 0.05 nên chưa có cơ sở kết
luận mô hình thiếu biến bậc 2, mô hình không bỏ sót biến bậc 2.

•

Trường hợp chỉ có biến bậc 3, ta được p-value = 0.826 > = 0.05 nên chưa có cơ sở kết
luận mô hình thiếu biến bậc 3, mô hình không bỏ sót biến bậc 3.

2 Số liệu được lấy từ bảng 9phần Phụ lục
3 Số liệu được lấy từ bảng 3phần Phụ lục
4 Só liêu được lấy từ bảng 11, 12 phần Phụ lục
5 Số liệu được lấy từ bảng 8 phần Phụ lục
6 Số liệu được lấy từ bảng 4,5,6 phần Phụ lục

13


d. Kiểm định sai số ngẫu nhiên tuân theo phân phối chuẩn

7

Ta sử dụng kiểm định Jacque – Bera bằng test Normality of residual trong Gretl, được đồ
thị và p-value = 0.00001 < = 0.05 suy ra bác bỏ H 0, mô hình có sai số ngẫu nhiên không
tuân theo phân phối chuẩn. nhưng mẫu số liệu khá lớn với 132 số liệu nên khuyết tật này
có thể được bỏ qua.
3. Kiểm định giả thuyết
a. Kiểm định mức độ phù hợp với lý thuyết của các hệ số thu được từ hàm hồi quy
•

Kiểm định cặp giả thuyết {

0

: ̂1 = 0

với mức ý nghĩa α = 0.05
̂

1: 1

8

≠0

Ta thấy 1 có giá trị kiểm định t = 11,91, mức xác suất là P – value = 2.03e-022 < α = 0.05
⇨

•

Bác bỏ

Kiểm định cặp giả thuyết { 0

Ta thấy
kê

: ̂2 = 0

0, chấp nhận

̂

1 =>

1 khác 0 và có ý nghĩa thống kê

với mức ý nghĩa α = 0.05

̂

1: 2

2

≠0

có giá trị kiểm định t= 4,931, mức xác suất là P – value = 2.50e-06 < α=0.05 ⇨ Bác bỏ 0, chấp nhận

1

=>

̂

2

khác 0 và có ý nghĩa thống

⇨ Như vậy, hệ số đúng với lý thuyết khi tổng chi tiêu cho sức khỏe ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình.
: ̂3 = 0

Kiểm định cặp giả thuyết { 0

̂

với mức ý nghĩa α = 0.05 1:

3

≠0

Ta thấy
có giá trị kiểm định t= 0,6409, mức xác suất là P – value = 0,5228 > α=0.05 ⇨ Chưa kết luận về việc bác bỏ
thống kê
3

: ̂4 = 0

Kiểm định cặp giả thuyết { 0

Ta thấy
⇨

4 có giá trị kiểm định t= 3,705, mức xác suất là P – value = 0,0003 < α=0.05

Bác bỏ

0,

chấp nhận

1

=>

̂

4

với mức ý nghĩa α = 0.05 1:

̂

4

≠0

khác 0 và có ý nghĩa thống kê

7 Số liệu được lấy từ bảng 7 phần Phụ lục

8 Số liệu được lấy từ bảng 2 phần Phụ lục

14

0

=>

̂

3

không có ý nghĩa


⇨ Như vậy, hệ số đúng với lý thuyết khi tỉ lệ biết chữ ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình.
: ̂5 = 0

Kiểm định cặp giả thuyết { 0

Ta thấyBác bỏ
⇨

5

với mức ý nghĩa α = 0.05 1:

̂

≠0

5

có giá trị kiểm định t= 2,053, mức xác suất là P – value = 0,0421 < α=0.05

0,

chấp nhận

1

=>

̂

2

khác 0 và có ý nghĩa thống kê

Như vậy, hệ số đúng với lý thuyết khi mật độ bác sĩ ảnh hưởng đến tuổi thọ trung b. Kiểm định sự phù hợp của mô
hình với lý thuyết kinh tế:9
⇨

2

:

Kiểm định cặp giả thuyết {

=0

0

:

≠0

2

1

Giá trị quan sát

−

2

=

0,670268

×

=
−1

1−

Ta suy ra

>

0,05(4;

132−5

×
1−0,670268

= 65,04
5−1

2

128) ≈ 2,680

Do đó, bác bỏ 0, mô hình hồi quy là phù hợp, các biến độc lập giải thích được sự biến động của biến phụ thuộc.

c. Kiểm định thu hẹp hồi quy

10
2

Chạy mô hình không có biến GS bằng Gretl ta được R (R) = 0,669202
2

Mô hình ban đầu có R (U) = 0,670268
0: ̂3 = 0

Kiểm định cặp giả thuyết {

Giá trị quan sát

̂

1: 3≠0

2

=

( )−

2

( )

−

×

0,670268−0.669202

=

1−

p-value = 0.522847 >

2

132−5

×
1−0,670268

= 0.410581
1

( )

= 0.05

Do đó, không đủ cơ sở bác bỏ 0, có thể bỏ biến GS ra khỏi mô hình. Như vậy, với bộ số liệu này ta chưa thấy được tác
động của phần trăm chi tiêu chính phủ cho y tế tới tuổi thọ trung bình.

9 Số liệu được lấy từ bảng 2 phần Phụ lục
10 Số liệu được lấy từ bảng 10 phần Phụ lục

15


4. Diễn giải kết quả và khuyến nghị.
Từ kết quả hồi quy, nếu coi tuổi thọ trung bình (Life Expectancy) là chỉ số then chốt thể
hiện tình hình sức khỏe quốc dân, mỗi quốc gia cần chú ý đến những vấn sau đây:
Đầu tư y tế
-

Mô hình hồi quy cho thấy chi phi cho ý tế tăng sẽ giúp làm tăng tuổi thọ trung

bình. Chi phí này được coi như khoản như đầu tư cho sức khỏe, và cũng như mọi khoản

đầu tư khác, khoản đầu tư này cần được đặt vào đúng chỗ, đúng mục đích và đúng số
lượng.
-

Các quốc gia cần thúc đẩy hoạt động nghiên cứu, phát triển y học và dược học

nhằm nâng cao chất lượng bệnh viện. Việc tổng chi phí y tế (bao gồm rất nhiều chi phí
khác như chi phí nghiên cứu, chi phí khám chữa bệnh, chi phí máy móc, thuốc …) tăng
phần nào đồng nghĩ với việc chất lượng nền y học quốc gia tăng.
-

Phần đầu tư cho y tế của chính phủ sẽ có hiệu quả hơn so với phần này của người

dân. Một quốc gia có một mức an sinh xã hội tốt phụ thuộc rất nhiều vào các chính sách
đầu tư của chính phủ. Các chính sách này bao gồm như: phát triển nghiên cứu, chính sách
bảo hiểm, xây dựng cơ sở hạ tầng.
Nâng cao chất lượng giáo dục
-

Có thể nói, chỉ số giáo dục không có nhiều ảnh hưởng bằng các biến còn lại, tuy

nhiên để một quốc gia có một tình hình sức khỏe người dân được cải thiện trong dài hạn
thì việc nâng cao dân trí là mục tiêu bắt buộc.
-

Việc phổ cập giáo dục, dân trí người dân được cải thiện đảm bảo cho việc tiếp cận

được các phương pháp điều trị mới. Tại rất nhiều quốc gia, nhiều người dân mặc dù có
khả năng chi trả nhưng lại không tìm được cơ sở y tế phù hợp và đủ chất lượng để khám,
chữa bệnh. Chính vì vậy, nền dân trí trung bình cao là điều kiện cần thiết để kết nối giữa

bệnh viện (y học) và người bệnh.
Tăng số lượng nhân lực y tế bình quân
-

Số nhân lực y tế bình quân tăng thể hiện người dân được sự quan tâm nhiều hơn từ
chính phủ. Việc tăng số lượng nhân lực y tế có những ưu điểm trực tiêp sau đây:

16


•

Đẩy mạnh công tác phòng bệnh ở từng địa phường thông qua các buổi
hướng dẫn, tiêm vacxin, phổ biến các kiến thức chung…

•

Tránh các trường hợp cấp cứu, khẩn cấp không nhận được sự giúp đỡ kịp
thời do thiếu bác sĩ đủ chuyên môn.

•

Công tác chữa bênh được hỗ trợ tối đa, người dân được hướng dẫn cụ thể,
chi tiết.

•

Việc tăng số lượng đồng thời với chất lượng bác sĩ là nền tảng cho việc xây
dựng các bệnh viện, cơ sở y tế đủ điều kiện và chuyên môn.

17


KẾT LUẬN
Từ kết quả hồi quy ở trên ta được kết luận sau:
Tuổi thọ trung bình phụ thuộc tỉ lệ thuận vào chi tiêu y tế bình quân đầu người, chi tiêu
của chính phủ dành cho y tế, tỷ lệ biết chữ, mật độ bác sĩ theo phương trình hồi quy:
LEi = 35,4316 + 2,99150ln(HEi) + 1,84134GSi + 0,159738LRi + 0,993494DDi + ei
Trong đó:
̂

•

2 = 2.999150 nghĩa là chi tiêu bình quân đầu người cho việc chăm sóc sức khỏe tăng lên 1% đơn vị thì tuổi thọ trung bình tăng 0.0299915 tuổi

•

̂

•
•

̂

trong trường hợp các biến khác không đổi.

3 = 1.84134 nghĩa là chi tiêu của chính phủ dành cho y tế tăng lên 1 đơn vị thì tuổi thọ trung bình tăng 1.84134 tuổi trong trường hợp các biến khác không đổi.
4 = 0.159738 nghĩa là tỷ lệ biết chữ tăng lên 1 đơn vị thì tuổi thọ trung bình tăng 0.159738 tuổi trong trường hợp các biến khác không đổi.
̂
5 = 0,993494 nghĩa là mật độ bác sĩ trong một quốc gia tăng 1 đơn vị thì tuổi thọ

trung bình tăng tuổi 0,993494 tuổi trong trường hợp các biến khác không đổi.

Chi tiêu bình quân đầu người cho việc chăm sóc sức khỏe, chi tiêu của chính phủ dành
cho y tế, tỷ lệ biết chữ, mật độ bác sĩ giải thích được 67,0268% sự biến động của tuổi thọ
trung bình, còn 32,9732% là các yếu tố chưa biết, chưa đưa vào mô hình.
Mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi, có phân phối chuẩn của nhiễu. Bài tiểu luận
đã thực hiện một số cách khắc phụ hiện tượng phương sai sai số thay đổi nhưng vẫn
không khắc phục được. Chúng em mong rằng những bài tiểu luận sau sẽ giúp hoàn thiện
được khuyết tật này của mô hình.

18


TÀI LIỆU THAM KHẢO
World Health Organization. Life Expectancy by country. 2011. Web. 11 March 2014.
World Health Organization. Health Expenditure per capita by country. 2011. Web. 11
March 2014.
World Health Organization. Physician Density per capita by country. 2011. Web. 11
March 2014.
World Health Organization. Percentage Government Spending on Health by country.
2011. Web. 14 March 2014.

19


PHỤ LỤC
Bảng 1: Thống kê dữ liệu
STT

Country

Life

ln(Health

Gov

Literacy

Expectancy Expenditure) Spending Rate

Doctor
Density

1

Japan

83

8,062839

0,80005

99,59180 2,14

2

Lesotho

50

5,388067

0,74074

75,80020 0,05

3

Saudi Arabia

76

6,803905

0,68931

87,15616 0,939

4

Poland

76

7,260312

0,71225

99,73019 2,068

5

Ecuador

76

6,422938

0,41008

91,58690 1,69

6

Armenia

71

5,519619

0,35842

99,56817 2,845

7

Pakistan

67

4,239166

0,27022

54,89264 0,813

8

United

80

8,108223

0,82699

99,67890 2,765

73

6,834281

0,39733

85,01877 0,89

Kingdom

9

Iran (Islamic
Republic of)

10

Yemen

64

5,027033

0,20888

65,26195 0,197

11

Albania

74

6,33718

0,44850

96,84530 1,113

12

Egypt

73

5,73541

0,40473

72,04785 2,83

13

Ukraine

71

6,268187

0,51697

99,71874 3,517

14

Qatar

15

Montenegro

82
76

7,44261
7,133751

0,78609
0,66983

96,28370 2,757
98,45932 2,026

16

Oman

72

6,529375

0,80812

86,93900 2,048

17

Rwanda

60

4,902605

0,56729

65,85227 0,056

20


18

Thailand

74

5,867289

0,75462

96,42890 0,298

19

Paraguay

75

6,266194

0,38563

93,87092 1,11

20

Guinea

55

4,207822

0,27347

25,30774 0,1

21

Sudan

62

5,190454

0,28393

71,93777 0,28

22

Ghana

64

4,499921

0,56094

71,49708 0,085

23

Tunisia

76

6,370175

0,55077

79,13058 1,222

24

Peru

77

6,206898

0,56127

95,18920 0,92

25

Nigeria

53

4,937706

0,36694

51,07766 0,395

26

Sri Lanka

75

5,254156

0,44649

91,18136 0,492

27

Guinea-

50

4,303119

0,26836

55,27518 0,07

Bissau
28

Panama

77

7,157549

0,67489

94,09412 1,5

29

Morocco

72

5,715579

0,34349

67,08416 0,62

30

Gambia

58

4,540312

0,54044

51,10727 0,107

31

Sao

63

5,100232

0,33226

69,53638 0,49

4,224349

6,423979

0,39309
0,55175

57,36910 0,21
93,11788 1,198

Tome

and Principe
32

Nepal

33

Malaysia

68
74

34

Kazakhstan

67

6,279665

0,57934

99,73241 3,84

35

Honduras

74

5,859789

0,48131

85,12331 0,372

36

Mexico

75

6,845986

0,49448

93,51998 1,96

37

Equatorial

54

7,404103

0,66242

94,22589 0,3

21


38

Guinea
Kyrgyzstan

69

5,079539

0,59676

99,24140 2,469

39

Gabon

62

6,243254

0,53449

88,98886 0,29

40

Mozambique

53

4,169297

0,41720

50,58381 0,03

41

Papua New

63

4,746843

0,79023

62,42167 0,05

Guinea
42

New Zealand

81

8,017195

0,83221

99,10220 2,74

43

Lithuania

74

7,198191

0,71344

99,70355 3,641

44

Kuwait

80

7,176767

0,82171

93,90620 1,793

45

Latvia

74

7,07215

0,58455

99,78424 2,899

46

Mauritius

74

6,735721

0,40260

88,84715 1,06

47

Jamaica

75

5,970139

0,54135

87,04274 0,411

48

Eritrea

61

2,832625

0,48793

68,93744 0,05

49

Indonesia

69

4,843321

0,34140

92,81190 0,204

50

Mali

51

4,293742

0,45426

33,44121 0,083

51

Congo

58

4,68804

0,67185

82,87600 0,095

52

Guyana

63

5,43973

0,79117

84,99401 0,214

53

Uzbekistan

68

5,244178

0,51388

99,43299 2,539

54

Belarus

71

6,676403

0,70669

99,61706 3,756

55

India

65

4,949611

0,31002

74,04000 0,65

56

Madagascar

66

3,677566

0,63110

64,48090 0,161

22


57

Guatemala

69

5,811081

0,35460

75,85726 0,932

58

Azerbaijan

71

6,25983

0,21463

99,75984 3,379

59

Israel

82

7,683353

0,61505

97,76590 3,108

60

Mongolia

68

5,523459

0,57317

97,35589 2,763

61

Mauritania

59

4,859192

0,60565

58,61391 0,13

62

Italy

82

8,048641

0,77246

98,97965 3,802

63

Iceland

82

8,090598

0,80382

98,98010 3,456

64

El Salvador

72

6,145408

0,63305

84,49272 1,596

65

Malawi

58

4,343676

0,73425

61,30972 0,019

66

Bangladesh

70

4,208714

0,36584

57,73479 0,356

67

Germany

81

8,382843

0,75854

99,96010 3,689

68

Bahrain

79

6,716135

0,71030

94,55679 1,489

69

Cuba

78

6,063413

0,94682

99,83425 6,72

70

France

82

8,315195

0,76741

99,89670 3,381

71

Dominican
Republic

73

6,271121

0,49330

90,10627 1,88

72

Cabo Verde

72

5,145691

0,75077

84,93627 0,295

73

South Africa

58

6,848536

0,47697

92,98314 0,758

74

Central
48

3,430756

0,51942

56,61300 0,048

72

5,250492

0,87884

83,22246 0,12

African
Republic
75

Vanuatu

23


76

Georgia

72

6,335072

0,22115

99,73247 4,243

77

Swaziland

50

6,071915

0,69419

87,84430 0,17

78

Turkey

76

7,056623

0,74945

94,10609 1,711

79

Cameroon

53

4,851405

0,31105

71,29050 0,077

80

Suriname

72

6,293197

0,53176

94,67575 0,911

81

Sierra Leone

47

5,107399

0,17998

43,28311 0,022

82

Togo

56

4,383276

0,52235

60,40995 0,053

83

Chad

51

4,181745

0,27123

35,39147 0,037

84

Samoa

73

5,772438

0,88952

98,83078 0,48

85

Switzerland

83

8,624117

0,65416

99,94550 4,082

86

Brazil

74

6,949598

0,45743

90,37918 1,76

87

Senegal

61

4,774913

0,58312

49,69513 0,059

88

Cambodia

65

4,90483

0,22447

73,90002 0,227

89

Chile

79

7,164101

0,46954

98,55367 1,03

90

Seychelles

74

6,897068

0,92066

91,83646 1,51

91

Estonia

76

7,196245

0,78885

99,79689 3,343

92

Sweden

93

Singapore

82
82

8,260883
7,932707

0,80935
0,31020

99,98781 3,868
95,85733 1,921

94

Tajikistan

68

4,908086

0,29569

99,70706 1,899

95

Afghanistan

60

3,921379

0,15593

31,74311 0,194

96

Costa Rica

79

7,192791

0,70094

96,25802 1,32

24