tiểu luận kinh tế lượng 2 các nhân tố ảnh hưởng tới chỉ số phát triển con người của các nước trên thế giới trong giai đoạn 2013 2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

---

---

BÀI GIỮA KỲ KINH TẾ LƯỢNG 2
ĐỀ TÀI: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CHỈ SỐ PHÁT
TRIỂN CON NGƯỜI CỦA CÁC NƯỚC TRÊN THẾ GIỚI
TRONG GIAI ĐOẠN 2013-2017
Nhóm 3: 1. Hà Thị Minh Hằng
2. Hà Thu Thủy
3. Nguyễn Thị Xuân Quỳnh
4. Hoàng Vân Anh
5. Nguyễn Thị Phương Thảo
6. Lê Linh Chi

1714420027
1714420115
1714420082
1714420002
1714420089
1714420012

Lớp tín chỉ: KTE318(1-1920).2
Giảng viên hướng dẫn: TS. Chu Thị Mai Phương

Hà Nội, tháng 9 năm 2019

MỤC LỤC
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT....................................................................................3
DANH MỤC BẢNG.....................................................................................................4
DANH MỤC BIỂU ĐỒ................................................................................................5
LỜI MỞ ĐẦU............................................................................................................... 6
CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT.............................................................................8
1.1

HDI..........................................................................................................................................8

1.2

GDP bình quân đầu người.....................................................................................................9

1.3

Chỉ số bất bình đẳng thu nhập GINI....................................................................................9

1.4

Tỷ lệ sinh............................................................................................................................... 10

1.5

Tuổi thọ trung bình............................................................................................................... 10

1.6

Châu lục................................................................................................................................ 10

1.7

Số năm đi học........................................................................................................................ 10

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU......................................12
CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU........................................................ 16
3.1

Mô hình nghiên cứu.............................................................................................................. 16

3.2

Nguồn dữ liệu........................................................................................................................ 19

3.3

Mô tả các biến....................................................................................................................... 19
3.3.1
Các giá trị mô tả các biến............................................................................................ 19
3.3.2
Sự tương quan giữa các biến định lượng................................................................... 22

3.4

Kết quả ước lượng và thảo luận.......................................................................................... 23

3.5

Khuyến nghị và giải pháp.................................................................................................... 28
3.5.1

Giải pháp tăng số năm đi học...................................................................................... 28
3.5.2
Giải pháp tăng tuổi thọ trung bình............................................................................. 29
3.5.3
Giải pháp tăng GDP bình quân đầu người................................................................. 30

KẾT LUẬN................................................................................................................. 31
TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................... 32
PHỤ LỤC.................................................................................................................... 34

2


DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
HDI

Chỉ số phát triển con người

GDP

Tổng sản phẩm quốc nội

GINI

Tỷ lệ bất bình đẳng thu nhập

RE

Mô hình tác động ngẫu nhiên

FE

Mô hình tác động cố định

UNDP

Chương trình phát triển của Liên hợp quốc

PPP

Sức mua tương đương

3


DANH MỤC BẢNG
Bảng 3.1: Thống kê các biến trong mô hình................................................................. 18
Bảng 3.2: Bảng mô tả các biến..................................................................................... 19
Bảng 3.3: Tương quan giữa các biến........................................................................... 22
Bảng 3.4: Kết quả ước lượngtừ 3 mô hình POLS, RE và FE........................................ 24
Bảng 3.5: Kết quả các kiểm định để tìm ra mô hình phù hợp nhất...............................25
Bảng 3.6: Kết quả ước lượng mô hình RE tự hồi quy................................................... 26

4


DANH MỤC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ 3.1:Mật độ phân bố của chỉ số phát triển con người HDI...............................20
Biểu đồ 3.2: Mật độ phân bố của logarit tự nhiên của số năm đi học..........................20
Biểu đồ 3.3: Mật độ phân bố của logarit tự nhiên của GDP bình quân đầu người......20

Biểu đồ 3.4: Mật độ phân bố của chỉ số bất bình đẳng thu nhập.................................20
Biểu đồ 3.5: Mật độ phân bố của logarit tự nhiên của tuổi thọ.................................... 20
Biểu đồ 3.6: Mật độ phân bố của tỷ lệ sinh.................................................................. 20

5


LỜI MỞ ĐẦU
Chỉ số phát triển con người (HDI) là một chỉ số rất quan trọng của nhân loại học
giúp chúng ta tiếp cận bao quát hơn về con người, là một trong những tiêu chí quan
trọng để đánh giá sự phát triển của các quốc gia. Con người có phát triển tốt, được sống
trong môi trường lành mạnh, với những chính sách đãi ngộ tốt, thì làm việc mới sáng
tạo và có hiệu quả, từ đó tăng năng suất lao động, là nền tảng để thúc đẩy nền kinh tế,
xã hội đi lên, làm cho một đất nước trở nên giàu có và thịnh vượng.Trên thực tế, các
quốc gia có chỉ số HDI cao đều là các quốc gia có nền kinh tế lớn trên thế giới. HDI
đặt ra nhu cầu về cải thiện những chính sách kinh tế, văn hoá, xã hội, y tế, môi
trường,... có ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống và khả năng phát triển trí tuệ con
người. Ở kỷ nguyên hiện tại - kỷ nguyên luôn ưu tiên đến phát triển con người và phát
triển bền vững, thì HDI càng đóng vai trò quan trọng hơn đến tầm ảnh hưởng cũng như
trình độ phát triển của một đất nước.
Chính vì HDI là một chỉ số vô cùng quan trọng khi đánh giá trình độ phát triển
của một quốc gia, nên đã có rất nhiều lý thuyết, nghiên cứu đã được tiến hành. Được
truyền cảm hứng từ nghiên cứu đi trước của 4 nhà kinh tế học Anne Therese Connolly,
Cara Marie de Leoz, Miguel Gorospe và Marajella Sebastian, nhóm chúng em đã chọn
đề tài về HDI để làm nổi bật hơn nữa tầm quan trọng của chỉ số này và những nhân tố
tác động đến nó. Phương pháp nghiên cứu mà nhóm chúng em lựa chọn là phương
pháp định lượng, sử dụng mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (RE) cùng với việc sử
dụng phần mềm Stata. Sau khi chọn lựa các biến kĩ càng, cùng với việc dựa vào nghiên
cứu của 4 nhà kinh tế học đi trước, nhóm chúng em đã lựa chọn ra 6 biến độc lập: GDP
bình quân đầu người, chỉ số bất bình đẳng thu nhập, tỷ lệ sinh, tuổi thọ trung bình, số

năm đi học và châu lục. Với mẫu quan sát trên 50 quốc gia và xuyên suốt trong 5 năm
(2013 - 2017), chúng em mong muốn mang đến một cái nhìn tổng thể hơn về chỉ số
HDI trên tất cả các quốc gia.
Với đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng tới chỉ số phát triển con người của

các nước trên thế giới trong giai đoạn 2013-2017”, bài tiểu luận có cấu trúc gồm
3 chương như sau:

6


Chương 1: Cơ sở lý thuyết;
Chương 2: Tổng quan tình hình nghiên cứu;
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu.
Thông qua bài tiểu luận, nhóm chúng em hi vọng sẽ đánh giá được tác động của
các nhân tố GDP bình quân đầu người, chỉ số bất bình đẳng thu nhập, tỷ lệ sinh, tuổi
thọ trung bình, số năm đi học và châu lục đến chỉ số HDI. Trong quá trình nghiên cứu,
chúng em đã cố gắng tìm tòi, tham khảo tài liệu và vận dụng những kiến thức đã tích
luỹ để thực hiện đề tài một cách tốt nhất. Bên cạnh đó, chúng em đã nhận được sự giúp
đỡ từ phía bạn bè và đặc biệt là sự tận tình của giảng viên Chu Thị Mai Phương trong
suốt quá trình làm đề tài.
Do vốn kiến thức còn hạn chế và thời gian nghiên cứu hạn hẹp, bài tiểu luận của
chúng em còn nhiều thiếu sót. Chúng em rất mong nhận được sự nhận xét, đóng góp ý
kiến của cô để bài tiểu luận của chúng em ngày một hoàn thiện hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn!

7


CHƯƠNG 1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1 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 được phát triển năm 1990 bởi nhà kinh tế người Pakistan
Manbub ul-Haq và nhà kinh tế Ấn Độ Amartya Sen. Công trình nghiên cứu của
Amartya Sen và các tác giả khác đã đặt nền tảng cho phương pháp tiếp cận bao quát
hơn về phát triển con người với tư cách là quá trình mở rộng khả năng lựa chọn cho
dân chúng, tăng cường năng lực con người và quyền tự do, cho phép người dân được
hưởng một cuộc sống trường thọ và mạnh khỏe, được tiếp cận với tri thức, có một mức
sống thỏa đáng và được tham gia vào cộng đồng và quá trình ra quyết định có ảnh
hưởng đến cuộc sống của họ. HDI giúp tạo ra một cái nhìn tổng quát về sự phát triển
của một quốc gia. Đây cũng là chỉ số xác định sự ảnh hưởng của các chính sách kinh tế
đến chất lượng cuộc sống.
Cách tính HDI:
HDI= 3

∗

∗

√

trong đó:
LEI: Sức khỏe, đo bằng tuổi thọ trung bình LE (năm)
−20

LEI =

85−20

EI: Tri thức, được đo bằng số năm đi học bình quân MYSI và số năm đi
học kỳ vọng EYSI (năm)
EI =

+

2

II: Thu nhập đo bằng GNI bình quân đầu người
II=

ln(

ườ

)−ln(100)

ln(75.000)−ln(100)

8


HDI nhận giá trị từ 0 đến 1. HDI càng gần 1 có nghĩa là trình độ phát triển con
người càng cao, trái lại càng gần 0 có nghĩa là trình độ phát triển con người càng thấp.
UNDP phân HDI thành 3 mức:
-

HDI >= 0,8: Nước phát triển con người cao;

-

0,51 <= HDI <= 0,79: Nước phát triển con người trung bình;

-

HDI <= 0,50: Nước phát triển con người thấp.

1.2 GDP bình quân đầu người
Tổng sản phẩm trong nước bình quân đầu người (GDP bình quân đầu người) là
một trong những chỉ tiêu thống kê kinh tế tổng hợp quan trọng phản ánh kết quả sản
xuất tính theo bình quân đầu người trong một năm. Tổng sản phẩm trong nước bình
quân đầu người còn là chỉ tiêu được dùng để đánh giá sự phát triển kinh tế theo thời
gian và dùng cho các so sánh quốc tế.
Tổng sản phẩm trong nước bình quân đầu người trong một năm (Tổng cục Thống
kê công bố theo quy định) được tính bằng cách chia tổng sản phẩm trong nước trong
năm cho dân số trung bình trong năm tương ứng. Tổng sản phẩm trong nước bình quân
đầu người có thể tính theo giá thực tế, tính theo nội tệ hoặc ngoại tệ (bằng USD theo tỷ
giá hối đoái thực tế hoặc tỷ giá sức mua tương đương PPP)
Khi so sánh GDP bình quân đầu người của các nước, cần quy đổi số liệu thống kê
của các nước theo cùng một đơn vị tiền tệ là PPP. Khác với tỷ giá thông thường, tỷ giá
theo ngang giá sức mua (PPP - Purchasing Power Parity) cho phép tính đến sự khác
biệt về mức giá cả nói chung ở các nước khác nhau, vì thế phản ánh chính xác hơn
GDP bình quân đầu người giữa các quốc gia.
1.3 Chỉ số bất bình đẳng thu nhập GINI
Hệ số GINI (hay còn gọi là hệ số Loren) là hệ số dựa trên đường cong Loren
(Lorenz) chỉ ra mức bất bình đẳng của phân phối thu nhập giữa cá nhân và hệ kinh tế
trong một nền kinh tế.
Số 0 tượng trưng cho sự bình đẳng thu nhập tuyệt đối (mọi người đều có cùng
một mức thu nhập), số 1 tượng trưng cho sự bất bình đẳng thu nhập tuyệt đối (một

người có toàn bộ thu nhập, trong khi tất cả mọi người khác không có thu nhập).

9


Hệ số GINI cũng được dùng để biểu thị mức độ chênh lệch về giàu nghèo. Khi sử
dụng hệ số GINI trong trường hợp này, điều kiện yêu cầu phải thỏa mãn không tồn tại
cá nhân nào có thu nhập ròng âm.
1.4 Tỷ lệ sinh
Tỷ lệ sinh nở là số con trung bình một người phụ nữ sinh ra trong đời họ (khác
với tỷ suất sinh là số trẻ em được sinh ra trên 1000 người mỗi năm).
Tỷ lệ sinh là một trong những chỉ tiêu đo lường mức sinh của dân số, và là một
trong hai thành phần của tăng tự nhiên dân số. Tỷ lệ sinh lớn hay nhỏ có ảnh hưởng
đến quy mô, cơ cấu và tốc độ gia tăng dân số. Khi tỷ lệ sinh của một quốc gia xuống
dưới mức 2,1%, dân số nước đó sẽ bắt đầu giảm dần (tình trạng "thiếu trẻ sơ sinh" là
cao hơn ở những nước có tỷ lệ trẻ sơ sinh tử vong cao).
1.5 Tuổi thọ trung bình
Tuổi thọ trung bình hay kỳ vọng sống (Life expectancy) là số năm dự kiến còn lại
của cuộc đời ở một độ tuổi nhất định. Nó được ký hiệu là e x, nghĩa là số trung bình các
năm tiếp theo của cuộc đời cho một người ở độ tuổi x nào đó, tính theo một tỉ lệ tử cụ
thể.
Tuổi thọ trung bình phụ thuộc nhiều nhất vào sự khác biệt về hệ thống chăm sóc
sức khỏe, y tế cộng đồng và chế độ ăn uống. Điều này ảnh hưởng đến mức sống của
con người trên các quốc gia khác nhau.
1.6 Châu lục
Châu lục hay châu là một khái niệm của địa chính trị. Nó là tổ hợp lớn về đất đai,
trên đó có nhiều quốc gia với các phần diện tích thuộc cả đại lục lẫn các đảo xung
quanh (nếu có).
Ở mỗi châu lục đều có vấn đề về kinh tế, dân cư và xã hội riêng vì vậy chỉ số phát
triển con người ở mỗi châu lục là khác nhau.

1.7 Số năm đi học
Số năm đi học là số năm trung bình được tính bằng tổng số năm đã đi học của dân
số từ 25 tuổi trở lên chia cho tổng dân số từ 25 tuổi trở lên.

10


Hiện nay ở các quốc gia phát triển, chỉ số này cũng tăng lên dựa vào nền giáo dục
quan tâm hơn đến con người, tiếp cận gần hơn đến xã hội công bằng, dân chủ, mọi
người đều được tiếp cận tri thức.

11


CHƯƠNG 2
TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu đầu tiên mà nhóm muốn đưa ra là của Tiến sĩ Đỗ Thức vào năm 2008
về nghiên cứu “Hoàn thiện phương pháp tính và xây dựng quy trình tính chỉ số phát
triển của con người (HDI) ở Việt Nam”. Tiến sĩ cho rằng: “Tăng trưởng kinh tế (tăng
trưởng GDP) chưa hoàn toàn đồng nghĩa với phát triển, mà chỉ là một khía cạnh của
phát triển. Phát triển phải là mở rộng phạm vi lựa chọn của con người để đạt đến một
cuộc sống trường thọ, khỏe mạnh, có ý nghĩa và xứng đáng với con người. Quan điểm
này được gọi là Phát triển con người”. Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, Tiến
sĩ đã tìm ra những lệch lạc hiện nay trong tính toán các chỉ số thành phần, đề xuất,
phân tích ưu, nhược điểm các nguồn số liệu, và khuyến nghị chọn những nguồn thích
hợp, đề tài cũng tập trung phân tích các nhược điểm của việc sử dụng GDP cấp tỉnh
hiện nay để tính HDI, đó là GDP các tỉnh tự tính chưa có sự giám sát của Tổng cục
thống kê, nên có thể còn những lệch lạc, và đặc biệt GDP các tỉnh còn bao gồm những
lĩnh vực sản xuất đặc thù như dầu khí của Bà Rịa – Vũng Tàu. Nhưng bên cạnh đó, đề
tài còn có một số hạn chế. Đó là một chỉ số vẫn chỉ thâu tóm 3 lĩnh vực: kinh tế, giáo

dục, sức khoẻ, mà chưa đề cập tới một loạt các lĩnh vực khác của phát triển con người
như môi trường, an ninh con người, an sinh xã hội, bình đẳng giới,…
Tiếp đến là 2 nghiên cứu vào năm 2010. Đầu tiên của tác giả Milorad Kovacevic
với đề tài “Measurement of Inequality in Human Development”. Ông cho rằng phát
triển con người nhằm mục đích mở rộng con người các quyền tự do - giá trị khả năng
mọi người coi trọng - và trao quyền cho mọi người tham gia tích cực vào phát triển các
quá trình. Do đó phát triển con người là phát triển bởi người dân và vì nhân dân. Nó
tìm cách làm như vậy là một cách thích hợp nâng cao công bằng, hiệu quả, bền vững
và các nguyên tắc quan trọng khác. Và đề tài của Sabina Alkire về “Human
Development: Denitions, Critiques, and Related Concepts” dựa trên cơ sở con người
nên có cơ hội được giáo dục, được nuôi dưỡng, được tiếp cận với sự phát triển và các
dịch vụ cơ bản của nước đó. Nghiên cứu phát triển con người phân tách các phân tích

12


HDI trên GINI, GDP, tuổi, giáo dục, thu nhập…Trong bài luận đó, ta nhận thấy một số
cách tiếp cận để đánh giá sự chênh lệch trong HDI và định lượng bất bình đẳng trong
phân phối chỉ số HDI. Sabina coi HDI là một khái niệm đa chiều, nhưng tập trung vào
ba khía cạnh chính - thu nhập, y tế và giáo dục và nhận ra rằng sự phức tạp của khái
niệm bất bình đẳng vượt xa bất bình đẳng trong thu nhập hoặc sự giàu có. Điểm giống
nhau của hai đề tài đó đều sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, nhưng
Milorad Kovacevic còn sử dụng thêm phương pháp nghiên cứu định tính và đưa ra kết
quả rằng với sự phát triển của con người sẽ có khả năng đóng vai trò hàng đầu trong
việc suy nghĩ lại về kinh tế trong thập kỷ tới, làm rõ mối quan hệ khái niệm giữa phát
triển con người và các khái niệm khác thu hút các nhóm có ý định tương tự: MDGs,
nhân quyền, an ninh con người, và hạnh phúc. Mục đích của nghiên cứu là xác định sự
đóng góp độc đáo của phát triển con người và để khẳng định các mục tiêu và giá trị
chung của các phương pháp bổ sung. Còn Sabina Alkire vì chỉ sử dụng phương pháp
nghiên cứu định lượng nên còn một số hạn chế như là các khảo sát nên bao gồm dữ

liệu bị thiếu sót vì chúng đại diện cho phần dưới của phân phối và thường bị bỏ qua bởi
các số liệu thống kê chính thức bởi vì chúng khó tiếp cận với các nhóm dân cư. Đôi khi
vội vàng để phân tích của một vấn đề nóng, chính sách liên quan, hoặc chủ đề nhạy
cảm về chính trị, mà không có khái niệm hay đo lường rõ ràng, kỹ thuật mô hình không
phù hợp có thể dẫn đến phân tích sai lệch và kết quả. Mặc dù ý tưởng về HDI được
điều chỉnh bởi GINI khá trực quan nhưng nó vẫn chưa được sử dụng rộng rãi do những
khó khăn trong việc tính toán các chỉ số GINI từ dữ liệu được nhóm.
Cùng với đó là nhóm tác giả Anne Therese Connolly, Cara Marie de Leoz, Miguel
Gorospe, Marajella Sebastian nghiên cứu về “Determinants of having a high human
development index” năm 2014. Họ thấy rằng ở những nước mà nền kinh tế đang phát
triển, HDI sẽ là rất quan trọng vì sự kết hợp ảnh hưởng của nguồn nhân lực và tài
nguyên thiên nhiên ảnh hưởng lẫn nhau và mô hình này tóm tắt hiệu ứng này thành
một nghiên cứu. Bên cạnh đó còn có sự ảnh hưởng của lạm phát, năm đi học, độ tuổi
lao động, GDP,… tác động lên trình độ phát triển của một đất nước. Bằng phương pháp
nghiên cứu định lượng, nhóm đưa ra kết luận rằng: Bắt đầu với tuổi thọ của một

13


quốc gia, dự kiến sẽ có một tác động đến một quốc gia phát triển vì nó được sử dụng
như một hàm ý trong một thời gian dài và cuộc sống lành mạnh. Khi GDP bình quân
đầu người tăng, mức sống của một cá nhân trong một quốc gia dự kiến cũng sẽ tăng.
Cuối cùng là biến cho những năm dự kiến trong đi học đã được chứng minh là có ý
nghĩa bởi vì nó phục vụ như một phương tiện để giảm bớt đất nước từ nghèo nàn. Tuy
nhiên, giảm nghèo không phải là mục tiêu duy nhất của các nước để đạt được mức cao
phát triển. Giáo dục và học tập có ảnh hưởng trực tiếp không chỉ đến sự phát triển kinh
tế, mà sự phát triển của con người là tốt. Kết quả của nghiên cứu này chứng minh rằng
có một mối quan hệ tích cực giữa giáo dục và phát triển con người. Kết quả giáo dục
thấp của trẻ em làm tăng cơ hội còn lại trong nghèo đói trong khi trình độ học vấn cao
hơn sẽ giúp đất nước công dân để cải thiện lối sống của họ. Kết quả của các hồi quy

cho thấy rằng các yếu tố quyết định quan trọng ảnh hưởng tích cực đến chỉ số phát
triển con người cao là: tuổi thọ, GDP bình quân đầu người và số năm trong giáo dục.
Tiếp đó là Smit Shah National Institute of Bank Management, Pune, India với
mục tiêu nghiên cứu “Determinants of Human Development Index: A Cross-Country
Empirical Analysis” (2016). Lý thuyết mà ông sử dụng là coi HDI là một thước đo so
sánh tuổi thọ, giáo dục, xóa mù chữ và mức sống. Về cơ bản, chỉ số phát triển con
người HDI sử dụng bốn tham số để đo và xếp hạng các quốc gia theo xã hội và kinh tế
của họ phát triển bao gồm tuổi thọ khi sinh, năm học dự kiến, năm học trung bình và
tổng thu nhập quốc dân trên đầu người. Trong nghiên cứu này, Smit Shah sử dụng
phương pháp nghiên định lượng và đưa kết luận về các yếu tố quyết định của chỉ số
phát triển con người (HDI) như GDP bình quân đầu người, tỷ lệ biết chữ, tuổi thọ khi
sinh, chỉ số GINI, tỷ lệ sinh và phát thải CO 2 có ý nghĩa trong hồi quy theo kinh
nghiệm phân tích. Trong phân tích khu vực, chúng ta có thể quan sát thấy rằng Châu
Âu và Trung Á và Mỹ Latinh & Caribbean chỉ số phát triển con người cao hơn, trong
khi Nam Á và Châu Phi cận Sahara có chỉ số phát triển con người thấp hơn. Sự cải
thiện về HDI có thể đạt được thông qua ba thứ nguyên - chỉ số giáo dục, chỉ số thu
nhập và sức khỏe.

14


Nghiên cứu cuối cùng mà nhóm tham khảo là của Thạc sĩ Nguyễn Thị Mai Hương và
Thạc sĩ Nguyễn Thị Bích Diệp đã tìm hiểu “Sự biến động của chỉ số HDI ở Việt Nam”
(2016) bằng cả hai phương pháp nghiên cứu định lượng và phương pháp nghiên cứu định
tính. Cả hai đã cho rằng chỉ số phát triển con người là chỉ số tổng hợp đo lường sự phát
triển của con người trên các phương diện thu nhập, tri thức và sức khỏe trong một thời kỳ
nhất định. Dựa vào cơ sở lý thuyết đó và họ đưa ra kết quả rằng cả 3 chỉ số thành phần đều
có tác động đến HDI như nhau, để tăng được HDI thì cả ba chỉ số đều phải có sự tiến bộ.
Bản thân ba khía cạnh sức khỏe, giáo dục và thu nhập cũng không hoàn toàn độc lập mà
vẫn có tác động qua lại. Phát triển kinh tế sẽ tạo điều kiện tăng đầu tư cho giáo dục và y tế.

Khi con người được giáo dục, nghĩa là có kiến thức, sẽ phục vụ cho tăng trưởng kinh tế, và
có kiến thức mới có thể sử dụng hữu hiệu thành quả của tăng trưởng để đầu tư cải thiện
sức khỏe và giáo dục. Điều đáng chú ý, để tuổi thọ bình quân tăng lên đôi chút thì đòi hỏi
mọi mặt của đời sống xã hội đều phải tốt lên từ y tế, chăm sóc sức khỏe đến thu nhập, chế
độ ăn uống, thể dục thể thao…

15


CHƯƠNG 3
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Mô hình nghiên cứu
Sau khi nghiên cứu các lý thuyết kinh tế liên quan và tham khảo các nghiên cứu
trong và ngoài nước, nhóm chúng em đã tìm kiếm và tổng hợp những lý thuyết nghiên
cứu các nhân tố tác động đến chỉ số HDI của các quốc gia trên thế giới. Chúng em đã
kế thừa mô hình của bài nghiên cứu “Determinants of having a high human
development index” của nhóm tác giả Anne Therese Connolly, Cara Marie de Leoz,
Miguel Gorospe, Marajella Sebastian (2014), đó là:
HDIi =

0+1*

LEXPi + 2 * LITRATEi + 3 * GDPCAPi + 4 * EDUCi + 5 * INF2i +

ui

trong đó: HDI:

chỉ số phát triển con người là biến giả, với giá trị bằng 1 là
HDI cao (0,71 ≤ HDI ≤ 1) và giá trị bằng 0 là HDI thấp

(0 ≤ HDI ≤ 0,71);

LEXP:

tuổi thọ (năm);

LITRATE: tỷ lệ biết chữ (%);
GDPCAP: GDP bình quân đầu người (PPP);
EDUC:

số năm đi học (năm);

INF2:

tỷ lệ lạm phát (%).

Kết quả của nghiên cứu trên chỉ ra rằng trong tất cả các biến mà mô hình sử dụng
có hai biến không có tác động đến HDI, đó là tỷ lệ biết chữ và tỷ lệ lạm phát. Do đó,
nhóm chúng em đã loại bỏ hai biến này ra khỏi mô hình. Bên cạnh đó, nhóm chúng em
nhận thấy trên thực tế, hiện nay, ở các nước phát triển có HDI cao thường có tỷ lệ sinh
thấp và chỉ số bất bình đằng thu nhập thấp hơn so với các nước có HDI thấp. Vì vậy,
nhóm đã quyết định thay thế hai nhân tố tỷ lệ biết chữ và tỷ lệ lạm phát bằng hai nhân
tố tỷ lệ sinh và chỉ số bất bình đẳng thu nhập để nghiên cứu sự ảnh hưởng của chúng
đến HDI. Hơn nữa, bài nghiên cứu của nhóm tác giả nêu trên sử dụng biến phụ thuộc là
biến giả (HDI cao và HDI thấp) nhưng nhóm chúng em muốn đánh giá sự thay đổi của

16


chỉ số HDI khi chịu tác động của các nhân tố khác. Chính vì thế, nhóm sử dụng biến

phụ thuộc là chỉ số HDI (biến định lượng). Nhóm chúng em cũng đề xuất đánh giá tác
động của vị trí địa lý tới chỉ số HDI. Biến mà nhóm sử dụng là biến định tính châu lục
(châu Á, châu Âu, Bắc Mỹ, Nam Mỹ, châu Đại Dương và châu Phi). Ngoài ra, bài
nghiên cứu trên sử dụng dữ liệu chéo (174 quốc gia trong năm 2012), trong khi đó
nhóm muốn đánh giá tác động đến HDI trong giai đoạn gần đây nên đã dử dụng dữ liệu
bảng (50 quốc gia trong giai đoạn 2013 – 2017).
Mô hình tác động ngẫu nhiên RE (Random Effect) là mô hình được sử dụng trong
đề tài này. Mô hình RE là mô hình thống kê trong đó các tham số của mô hình là các
biến ngẫu nhiên với các yếu tố không quan sát được, và các yếu tố không quan sát
được này có tác động đáng kể đến chỉ số HDI mà lại không tương quan với sai số ngẫu
nhiên.
Dựa trên các cơ sở trên, mô hình nghiên cứu mà nhóm chúng em đề xuất là:
hdiit =

0+

5

∗ fer_rateit +

1 ∗ ln_educit +

6

∗ continent it + ci + uit

2 ∗ ln

_liexpit +

3 ∗ giniit +

4 ∗ ln _gdppcit +

Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của chỉ số HDI của các quốc gia vào số năm đi
học, tuổi thọ, chỉ số bất bình đẳng thu nhập, GDP bình quân đầu người, tỷ lệ sinh và
châu lục giai đoạn 2013 - 2017.
trong đó:
β0: Hệ số chặn;
βi: Hệ số hồi quy thể hiện mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến HDI
( i=1,2,…,6 );
ci: Các yếu tố không quan sát được;
uit: Sai số ngẫu nhiên.
Các biến độc lập và phụ thuộc được mô tả trong Bảng 3.1 sau đây:

17


Bảng 3.1: Thống kê các biến trong mô hình
HDI và các nhân

Ký hiệu

Đơn vị

tố ảnh hưởng
Chỉ số phát triển
con người

Biến sử dụng

1

Đặc điểm

trong mô hình

Kỳ
vọng

hdi

đơn vị

hdi

định lượng

educ

năm

ln_educ

định lượng

+

life_exp

năm

ln_liexp

định lượng

+

gini_index

%

gini

định lượng

-

Tỷ lệ sinh

fer_rate

đơn vị

fer_rate

định lượng

-

GDP bình quân

gdp_pc

PPP (2011

ln_gdppc

định lượng

+

Số năm đi học
Tuổi thọ
Chỉ số bất bình
đẳng thu nhập

đầu người

USD)
1: châu Á

Châu lục

continent

2: châu Âu

+

3: Bắc Mỹ

+

4: Nam Mỹ
5: châu Đại

continent

định tính

+

Dương
6: châu Phi

-

HDI là biến số không có đơn vị và nhận giá trị từ 0 đến 1 nên ở đây nhóm nghiên cứu sau khi tham
khảo nhiều bài nghiên cứu trước, đã tiến hành logarit tự nhiên biến educ, life_exp, gdp_pc và gini=
gini_index/100 để việc tính toán được chính xác hơn.

18


3.2 Nguồn dữ liệu
Các số liệu của chỉ số phát triển con người (hdi), số năm đi học (educ) và tuổi thọ
(life_exp) được lấy từ website của Chương trình phát triển Liên Hợp Quốc (UNDP).
Các số liệu của GDP bình quân đầu người (gdp_pc), tỷ lệ sinh (fer_rate) và chỉ số bất
bình đẳng thu nhập (gini_index) được tổng hợp từ website của Ngân hàng Thế giới

Worldbank.
Các số liệu đều được lấy của 50 quốc gia trên thế giới trong giai đoạn 5 năm
(2013 - 2017).
3.3 Mô tả các biến
3.3.1 Các giá trị mô tả các biến
Các biến trong mô hình được mô tả ở Bảng 3.2 sau đây:
Bảng 3.2: Bảng mô tả các biến
Biến
hdi
ln_educ

Số quan
sát
250
250

Giá trị trung
bình
0,8328
2,3305

Độ lệch
chuẩn
0,1004
0,2450

Giá trị nhỏ
nhất
0,5580
1,5476

Giá trị lớn
nhất
0,9530
2,6462

ln_liexp

250

4,3523

0,0691

4,0910

4,4296

ln_gdppc

250

10,1712

0,7847

7,9502

11,7173

gini

117

0,3580

0,0685

0,2400

0,6300

fer_rate

250

1,8328

0,4941

1,0520

4,1680

Nguồn: Tổng hợp từ Stata

19


3

6

8
.6

.7.8.91 hdi
2

0 2 4 Density

Biểu đồ 3.1:Mật độ phân bố của chỉ số
phát triển con người HDI

0 .2 .4 Density

.6

.8
8

9

10
ln_gdppc

11

1.6

12

2.2
ln_educ

2.4

2.6

15
ln_liexp

4.3

4.4

6

4.2

4

4.1

.2

.3

.4

.5

gini

.6

51.

Biểu đồ 3.4: Mật độ phân bố của chỉ số bất
bình đẳng thu nhập

1

10

2

Biểu đồ 3.2: Mật độ phân bố của logarit
tự nhiên của số năm đi học

Biểu đồ 3.3: Mật độ phân bố của logarit tự
nhiên của GDP bình quân đầu người
0 5 Density

1.8

1

2
fer_rate

3

4

Biểu đồ 3.5: Mật độ phân bố của logarit tự Biểu đồ 3.6: Mật độ phân bố của tỷ lệ sinh
nhiên của tuổi thọ
Nguồn: Tổng hợp từ STATA

20


Từ Bảng 3.2 và các Biểu đồ từ 3.1 đến 3.6, nhóm có một số nhận xét về các biến
như sau:
-

Chỉ số phát triển con người (HDI) cao nhất trong bộ mẫu thống kê là Norwаy
(Nа Uy với 0,953), tа có thể thấy các nước có chỉ số HDI cаo là các nước ở châu
Âu và châu Mỹ (như Switzеrlаnd, Australia, Germany...) – nơi có mức sống cаo.
Các nước châu Á có chỉ số HDI thấp nhất (như Myanmar, Bangladesh, India,…)
do trình độ dân trí thấp, kinh tế kém phát triển, cuộc sống khó khăn.

-

Chỉ số số năm đi học có giá trị logarit tự nhiên (ln_educ) củа 250 quаn sát có
giá trị trung bình khá cao là 2,3305 phản ánh số năm đi học của 50 nước trên thế
giới khá cao, trong đó nơi có số năm đi học cаo nhất là Đức (14,1 năm) – đất
nước có nền giáo dục tiên tiến, chặt chẽ và ứng biến linh hoạt với tình hình đất
nước và thế giới. Trong khi đó, Myanmar là nước có số năm đi học thấp nhất
(4,7 năm), còn gặp nhiều khó khăn trong việc tiếp cận với giáo dục, phổ cập

kiến thức do nền kinh tế còn chưa phát triển.

-

Chỉ số GDP bình quân đầu người có sự chênh lệch lớn giữа các nước và có giá
trị logarit trung bình là 10,1712.Trong khi đó, nước có GDP bình quân đầu
người cаo nhất là Qatar với 122.673 PPP (2011 USD)/người/năm và thấp nhất là
Bangladesh chỉ có 2.836 PPP (2011 USD)/người/năm, chênh lệch tới hơn
110.000 PPP (2011 USD).

-

Chỉ số bất bình đẳng thu nhập (gini) có giá trị trung bình là 0,358. Nhìn chung
các nước đаng phát triển có thu nhập thấp thường có hệ số gini cаo hơn các
nước công nghiệp phát triển có thu nhập cаo (như Brazil với chỉ số gini cаo là –
53,7). Tuy nhiên nước có chỉ số gini_index cao nhất trong bộ số liệu của nhóm
là Singapore (63%) năm 2014 do khi đó Singapore đang trong quá trình tái cơ
cấu cũng như chịu các những tác động của các yếu tố bên ngoài khiến cho chính
phủ phải điều chỉnh giảm chỉ tiêu, giảm tăng trưởng GDP.

-

Chỉ số tuổi thọ (life_exp) có giá trị logarit tự nhiên (ln_exp) trung bình là
4,3523 nên tuổi thọ của các nước trên thế giới ngày càng tăng cao qua các năm.
Do có sự phát triển của nền kinh tế và văn hóa trong đó nơi có tuổi thọ cаo nhất

21


là Nhật Bản (83,9 năm) – đất nước phát triển, có mức sống cаo, khoа học y tế

phát triển và thấp nhất là Nam Phi (59,8 năm) do có xung đột và tình hình chính
trị bất ổn định.
- Tỷ lệ sinh (fer_rate) có giá trị trung bình là 1,8328 và mật độ phân bố không đều:
có giá trị lớn ở các năm đầu của giai đoạn và giảm dần sau đó do mức độ nhận
thức và tiếp nhận các nên văn hóa phát triển ngày càng cao. Các nước ở khu vực
có tỷ lệ sinh cao là Iraq (4,168), Isarel (3,11), Philippines (2,979) và Nam Phi
(2,537); trong khi các nước có tỷ lệ sinh thấp là Korean (1,052), Singapore
(1,16).
3.3.2 Sự tương quan giữa các biến định lượng
Sự tương quan giữa các biến định lượng được thể hiện trong Bảng 3.3 như sau:
Bảng 3.3: Tương quan giữa các biến
hdi

ln_educ

ln_liexp

ln_gdppc

gini

hdi

1,0000

ln_educ

0,8956

1,0000

ln_liexp

0,8837

0,6586

1,0000

ln_gdppc

0,9261

0,7860

0,7809

1,0000

gini -0,2359

-0,2893

-0,1941

-0,1314

1,0000

fer_rate -0,4172

-0,3460

-0,4601

-0,3231

0,1137

fer_rate

1,0000

Nguồn: Tổng hợp từ STATA
Dựа vào Bảng 3.3 chúng em có những nhận xét về sự tương quаn giữа biến phụ
thuộc và các biến độc lập như sаu:
- Hệ số tương quаn giữа hdi và ln_educ là 0,8956 > 0 thể hiện mối quаn hệ tương
quаn cùng chiều với độ tương quаn rất cаo;

22


- Hệ số tương quаn hdi và ln_liexp là 0,8837 > 0 thể hiện mối quаn hệ tương quаn

cùng chiều với độ tương quаn rất cаo;
- Hệ số tương quаn hdi và ln_gdppc là 0,9261 > 0 thể hiện mối tương quаn cùng
chiều với độ tương quаn rất cao;
- Hệ số tương quаn hdi với gini là -0,2359 < 0 thể hiện mối quаn hệ tương quаn
ngược chiều với độ tương quаn tương đối;
- Hệ số tương quаn hdi với fer_rate là -0,4172 < 0 thể hiện mối quаn hệ tương

quаn ngược chiều với độ tương quаn tương đối.
Nhìn chung các biến độc lập có tương quаn rất cаo so với biến phụ thuộc. Trong
đó ln_gdppc có mối tương quаn mạnh nhất đến biến phụ thuộc HDI, hаy nói cách khác
GDP bình quân đầu người có ảnh hưởng lớn nhất đến chỉ số phát triển con người HDI.
Gini và fer_rate có mối tương quаn ngược chiều với HDI, điều này đúng với dự đoán
trước đó, sự bất bình đẳng trong thu nhập càng cаo thì càng làm cho HDI thấp và nước
có tỷ lệ sinh càng cao khiến cho HDI thấp hơn so với nước có tỷ lệ sinh thấp.
3.4 Kết quả ước lượng và thảo luận
Mô hình hồi quy được sử dụng:

hdiit =

0

+

1

∗ ln_educit +

∗ ln
∗ fer_rateit +

2
5

6

∗ continent it + ci + uit

_liexpit +

3 ∗ giniit +

4 ∗ ln _gdppcit +

Sau khi tiến hành chạy hồi quy, nhóm thu được bảng kết quả sau:

23


2

Bảng 3.4: Kết quả ước lượng từ 3 mô hình POLS, RE và FE
Mô hình POLS
(z)

Mô hình RE
(z)

Mô hình FE
(t)

ln_educ

0,1441***
(13,01)

0,1441***
(13,01)

0,1281***
(6,8)

ln_liexp

0,5956***
(12,39)

0,5956***
(12,39)

0,6712***
(7,14)

-0,0067
(-1,15)

-0.0067
(-1,15)

-0,0075
(-1,23)

ln_gdppc

0,0398***
(11,42)

0,0398***

(11,42)

0,0427***
(6,8)

fer_rate

0,0006
(0,17)

0,0006
(0,17)

-0,0036
(0,48)

2

0,0149***
(2,81)

0,0149***
(2,81)

Omitted

3

0,0079
(0,91)

0,0079
(0,91)

Omitted

4

0,0149*
(1,79)

0,0149*
(1,79)

Omitted

5

0,0219**
(2,09)

0,0219**
(2,09)

Omitted

6

0,0393**
(2,36)

0,0393**
(2,36)

Omitted

-2,5089***
(-13,41)

-2.5089***
(-13,41)

-2,8102***
(7,56)

gini

continent

Hệ số chặn

Nguồn: Tổng hợp từ Stata
Từ Bảng 3.4 có thể nhận thấy cả 3 mô hình POLS, RE và FE đều cho rằng hệ số
hồi quy của 2 biến độc lập là gini và fer_rate đều không có ý nghĩa thống kê, cùng với
đó, hệ số hồi quy của biến giả continent với giá trị phản ánh cho Bắc Mỹ cũng cho ra
kết quả không có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó, hệ số hồi quy của các biến ln_educ,
ln_liexp và ln_gdppc đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%.

Giá trị trong ngoặc đơn () là giá trị của kiểm định t, z tương ứng với từng mô hình
*:p_value<0,1; **p_value<0,05; ***p_value<0,01

24


Tiến hành các kiểm định để tìm ra mô hình cuối cùng, nhóm thu được kết quả:
Bảng 3.5: Kết quả các kiểm định để tìm ra mô hình phù hợp nhất
Các kiểm định

Mô hình
POLS

Kiểm định
Breusch and
Pagan LM

Mô hình RE

Mô hình FE

Mô hình RE tự
hồi quy

2

chi = 48,30
p_value = 0,0000

Kiểm định

2

chi = 2,39
p_value = 0,7931

Hausman
Kiểm định tự

2

chi = 11,402
p_value = 0,0032

tương quan
Kiểm định sự
phù hợp của

2

chi = 3669,21
p_value = 0,0000

mô hình
Nguồn: Tổng hợp từ Stata

Ở dòng đầu tiên của Bảng 3.5 là kiểm định Breusch and Pagan LM nhằm xác
định xem yếu tố không quan sát được của mô hình (c i) có tồn tại hay không. Kết quả
2

của kiểm định này với chi = 48,30 và p_value = 0,0000 cho thấy rằng trong mô hình
của nhóm có tồn tại yếu tố không xác định được (c i), có nghĩa là không thể sử dụng mô

hình POLS. Chính vì thế, nhóm tiếp tục tiến hành kiểm định Hausman nhằm xác định
xem yếu tố không xác định đó có tương quan với các biến độc lập hay không. Kiểm
định này có mục đích xét chọn giữa hai mô hình tác động ngẫu nhiên (RE) và tác động
2

cố định (FE). Như ở dòng thứ hai của Bảng 3.5, kiểm định đưa ra kết quả với chi =
2,39 và p_value = 0,7931 cho thấy rằng yếu tố không xác định được của mô hình
không có tương quan với các biến độc lập. Do đó, mô hình tác động cố định (FE)
không thể được sử dụng để ước lượng.
Ở dòng thứ ba của Bảng 3.5, nhóm tiến hành kiểm định tự tương quan để xác
định xem mô hình mà nhóm đang sử dụng có mắc phải khuyết tật tự tương quan hay

25