Các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người của các nước trên thế giới trong giai đoạn 2013 2017 phương đào thu

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHỈ SỐ PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI CỦA
CÁC NƯỚC TRÊN THẾ GIỚI TRONG GIAI ĐOẠN 2013 - 2018

1. LỜI NÓI ĐẦU
Từ tháng 8/2015 đến nаy, Liên hợp Quốc đã thông quа 17 mục tiêu Phát triển bền
vững. Do đó, Phát triển bền vững đã trở thành một vấn đề quốc giа quаn trọng với hầu hết
các ngành khoа học. Đối với mỗi quốc giа, phát triển bаo gồm: phát triển xã hội, phát triển
con người và phát triển kinh tế. Phát triển con người - là quаn điểm về phát triển, trong đó
lấy con người làm trung tâm: phát triển củа con người, vì con người và do con người.

Vậy nên sự Phát triển bền vững của nền kinh tế đi đôi với sự phát triển của trình
độ xã hội mà con người là nhân tố trung tâm ( Human Resources – HR). Trong bối cảnh
hiện nаy, Nhà nước và Chính phủ luôn hướng tới sự phát triển kinh tế bền vững. Thаy vì
phụ thuộc vào khаi thác tài nguyên thiên nhiên dần cạn kiệt và đánh đổi môi trường lấy
lợi ích kinh tế ngắn hạn thì đầu tư phát triển con người là giải pháp lâu dài, nhiệm vụ
quаn trọng hàng đầu củа quốc giа. Quа các nghiên cứu khoа học về nguồn nhân lực một
số các chỉ tiêu đã được đưа rа để đánh giá về sự phát triển củа con người, trong số đó có
thể kể đến các chỉ số như: chỉ số Thông minh (IQ), chỉ số Thông minh cảm xúc (ЕQ), chỉ
số Thông minh xã hội (SQ), chỉ số Vượt khó (АQ), chỉ số Đạo đức (MQ),… và các chỉ số
khác. Tuy vậy, điểm chung củа các chỉ số này đều không xеm xét sự tương quаn giữа yếu
tố phát triển kinh tế và phát triển con người.
Do đó, chỉ số Phát triển con người (hаy được gọi là chỉ số HDI – Humаn
Dеvеlopmеnt Indеx) rа đời, được coi là thành tựu quаn trọng củа các Nhà nghiên cứu
cuối thế kỉ XX. Đây là thành tựu chiến lược trong nghiên cứu về phát triển kinh tế dựа
trên nền tảng phát triển nguồn nhân lực, đặc biệt là trong bối cảnh mục tiêu lớn nhất củа
các nước là phát triển kinh tế bền vững.
Để hiểu sâu hơn về phát triển con người và HDI, nhóm nghiên cứu đã chọn đề tài:
“Các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người của các nước trên thế giới
trong giai đoạn 2013 - 2018”.
Mục đích quan trọng nhất là phải làm rõ sự tác động của các yếu tố trên đến sự
phát triển của con người như thế nào, đối chiếu với mục tiêu tối cao của tiến bộ xã hội

một cách chính xác. Thông qua đó nhóm nghiên cứu xin đề xuất các giải pháp đối với các
chiến lược có thể thực hiện được để thúc đẩy sự phát triển của con người.
4


2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1. Lý thuyết phát triển con người
Vào những năm 70 của thế kỷ XX, thuật ngữ phát triển nguồn nhân lực hay phát triển
nguồn tài nguyên người (HRD) được hình thành và phát triển dựa trên lý thuyết phát triển
của Liên Hợp Quốc về vị trí của con người, bao gồm giáo dục, đào tạo và sử dụng tiềm năng
con người nhằm thúc đẩy kinh tế - xã hội và nâng cao chất lượng cuộc sống.
Đến năm 1990, khái niệm “phát triển con người” xuất hiện gắn với báo cáo về phát
triển con người trong Chương trình phát triển của Liên Hợp Quốc (UNDP), theo đó UNDP
công bố: “Phát triển con người là quá trình mở rộng sự lựa chọn cho con người. Điều quan
trọng nhất của phạm vi lựa chọn rộng lớn đó là để con người sống một cuộc sống lâu dài và
khỏe mạnh, được giáo dục và được tiếp cận đến các nguồn lực cần thiết cho một mức sống
cao”. Đồng thời, UNDP cũng đã nhấn mạnh triết lý con người chính là trung tâm thông qua
một thông điệp đầy ấn tượng “Của cải đích thực của một quốc gia là con người của quốc gia
đó”. Theo UNDP, nội dung chủ yếu của khái niệm phát triển con người gồm:

Phát triển con người là một quá trình nhằm mở rộng khả năng lựa chọn của con
người. Theo đó, UNDP cho rằng ở đâu con người có nhiều cơ hội hơn để lựa chọn, thì ở
đó điều kiện phát triển con người sẽ tốt hơn. Về nguyên tắc, những sự lựa chọn này là vô
hạn và có thể thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên ở các cấp độ phát triển, con người cần có
ba khả năng cơ bản sau: có cuộc sống trường thọ, mạnh khỏe; được hiểu biết và có được
các nguồn lực cần thiết cho một mức sống tốt. Song, phát triển con người không dừng lại
ở đó. Sự lựa chọn của con người được đánh giá cao bao gồm sự tự do kinh tế, xã hội,
chính trị để con người có được các cơ hội trở thành người lao động sáng tạo, có năng
suất, được tôn trọng cá nhân và được bảo đảm quyền con người.
Phát triển con người là quá trình tăng cường các năng lực lựa chọn cho từng người

và từng cộng đồng: ở đâu con người có năng lực lựa chọn cao hơn thì ở đó trình độ phát
triển con người cũng cao hơn
Như vậy phát triển con người gồm 2 mặt: một mặt là sự hình thành các năng lực của
con người chẳng hạn như các kĩ năng, hiểu biết, sức khỏe được cải thiện và mặt khác là
việc sử dụng các năng lực con người đã tích lũy được cho các hoạt động kinh tế, giải trí
hoặc các hoạt động văn hóa, xã hội, chính trị. Phát triển con người bao hàm cả quá trình
mở rộng sự lựa chọn để con người có thể nâng cao chất lượng cuộc sống toàn diện của
chính mình một cách bền vững. Những mục tiêu này của phát triển tạo ra một môi trường
5


mà ở đó con người được hưởng thụ một cuộc sống lâu dài, trường thọ, sáng tạo. Nếu như
tỷ lệ của Phát triển con người không cân bằng đúng mức giữa hai mặt này thì có thể dẫn
tới việc thất bại của con người.
2.2.

Lý thuyết về chỉ số phát triển con người (HDI)

Chỉ số phát triển con người (HDI) được vận dụng trong tất cả các báo cáo phát triển
con người từ cấp độ toàn cầu đến các báo cáo khu vực, báo cáo quốc gia và cả các báo cáo
địa phương của từng quốc gia. Từ năm 1990 đến nay, chỉ số phát triển con người được vận
dụng liên tục và sáng tạo trong các báo cáo phát triển con người. Năm 1997, UNDP giới
thiệu chỉ số Nghèo khổ tổng hợp - Human Poverty Index (HPI). Đây là chỉ số đo lường sự
nghèo đói của con người ở nhiều mặt. Thêm vào đó, các chỉ số khác như Chỉ số phát triển
liên quan tới giới - Gender-related Development Index (GDI) và chỉ số Đo lường sự trao
quyền giới - Gender Empoverment Measure (GEM) cũng được giới thiệu và đo lường ở các
quốc gia trên thế giới. Năm 2010, UNDP đưa ra ba chỉ số mới: Chỉ số phát triển con người
có sự điều chỉnh bất bình đẳng - Inequality-adjusted Human development index (IHDI), Chỉ
số bất bình đẳng giới (GII) và Chỉ số nghèo đa chiều (MPI).

Về cơ bản, từ năm 1990, HDI là chỉ số tóm lược sự phát triển, đo thành tựu trung
bình của con người theo 3 yếu tố cơ bản là: Một cuộc sống khỏe mạnh, lâu dài, được đo
bằng tuổi thọ trung bình; Kiến thức, đo bằng tỉ lệ biết chữ ở người lớn (trọng số 2/3) và tỉ
số kết hợp tổng số học sinh đi học tiểu học, trung học và đại học (trọng số 1/3); Mức
sống hợp lí, đo bằng GDP/đầu người theo Cân bằng sức mua tính theo USD. Chỉ số phát
triển con người được tính trung bình ba chỉ số trên:
HDI = 1/3 (chỉ số tuổi thọ bình quân) + 1/3 (chỉ số tiếp thu giáo dục) + 1/3 (chỉ số
GDP thực tế đầu người).
Từ năm 2010, UNDP có sự điều chỉnh trong cách tính toán HDI, chẳng hạn như
GDP được thay thế bằng GNI, thay chỉ tiêu người lớn biết chữ và tỉ lệ đi học các cấp
bằng thời gian (tính bằng năm) bằng thời gian đi học tính từ 15 tuổi trở lên và thời gian
theo các cấp khác nhau của người từ 25 tuổi trở lên.
Các chỉ số HDI có giá trị từ 0 (thấp nhất) đến 1 (cao nhất). Với Báo cáo của UNDP
năm 2007, chỉ số giáo dục được coi là có giá trị bằng 1 khi 100% người lớn (trên 15 tuổi)
biết đọc, biết viết; bằng 0 khi 0% người lớn biết đọc, biết viết. Chỉ số tuổi thọ được coi là có
giá trị bằng 1 khi tuổi thọ bình quân là 85 tuổi; bằng 0 khi tuổi thọ bình quân chỉ đạt 25 tuổi.
Chỉ số kinh tế được coi là có giá trị bằng 1 khi GDP/ năm bình quân đầu người đạt 40.000 đô
la Mỹ (tính 1 Trung tâm Khoa học xã hội và nhân văn quốc gia, Phát triển con
6


người: từ quan niệm đến chiến lược và hành động; bằng 0 khi GDP/ năm bình quân đầu
người chỉ đạt 100 đô la Mỹ (PPP). Khi đo bằng khoảng cách từ 0 đến 1, mỗi nước sẽ thấy
được tiến bộ của mình so với các năm trước và so với giá trị lý tưởng là 1.
Theo báo cáo mới nhất của UNDP năm 2015, trong vòng 25 năm qua đã có nhiều
quốc gia và nhiều người thoát ra khỏi nhóm phát triển con người thấp hơn giai đoạn trước
(từ 62 quốc gia với 3 tỷ người trên 1990 xuống còn 43 quốc gia với hơn 1 tỷ người năm
2014); đồng thời, có nhiều quốc gia và nhiều người tiến lên nhóm phát triển con người
cao và rất cao (từ 47 quốc gia với 1,2 tỷ người năm 1990 tăng lên 84 quốc gia với 3,6 tỷ
người năm 2014). Đồng thời, báo cáo Phát triển con người của UNDP năm 2015 cũng

cho biết, chỉ số HDI của Việt Nam xếp hạng 116/188 quốc gia, đạt giá trị là 0,666. Việt
Nam được ghi nhận tuổi thọ là 71,5 tuổi, năm đi học bình quân 5,5 năm và số năm đi học
kỳ vọng 11,9 năm, tổng thu nhập quốc gia (GNI) bình quân đầu người 4.892 USD, GDP
bình quân đầu người là 2.109 USD.
HDI chưa phải là đầy đủ để đánh giá chuẩn xác và toàn diện trình độ phát triển
con người của từng quốc gia, song đó cũng là một căn cứ đáng tham khảo.
Chỉ số phát triển con người là một nỗ lực mang tính tiên phong của UNDP trong
việc gộp các chỉ báo khác nhau vào một chỉ số đơn thuần. Chỉ số này tuy vẫn được sử
dụng như một công cụ đo lường chính thống sự phát triển con người, nhưng nó cũng gặp
phải một số chỉ trích trong cách tính toán và nó vẫn chưa phải là chỉ số đầy đủ để đánh
giá chuẩn xác và toàn diện trình độ phát triển con người của từng quốc gia, song đó cũng
là một căn cứ đáng tham khảo. Đồng thời, cũng cần hiểu rằng, phát triển con người là
một phạm trù rộng lớn, và chỉ số phát triển con người là sự nỗ lực để lượng hóa sự phát
triển đó một cách chung nhất.
3.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Mô hình nghiên cứu
Theo các báo cáo của Chương trình phát triển Liên Hợp Quốc UNDP ( United
Nations Development Programme), có thể nói chỉ số HDI phụ thuộc vào các yếu tố: thu
nhập quốc dân bình quân đầu người, tuổi thọ bình quân, số năm đi học bình quân, số năm
đi học kỳ vọng, chỉ số bất bình đẳng giới.
Như vậy dựa vào lý thuyết công thức tính chỉ số HDI mới nhất và các nhân tố cần
có để tính chỉ số HDI, để xem xét các yếu tố nào có ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự phát
triển của con người, nhóm bài nghiên cứu của nhóm đề xuất mô hình như sau:
7


3.1.1. Mô hình lý thuyết
HDI = f(MYS,EYS,LEB,GNIpc,GII)
Mô hình trên khái quát sự phụ thuộc của chỉ số phát triển con người (Human

Development Index – HDI) với các biến độc lập: số năm đi học bình quân (MYS), số
năm đi học kỳ vọng (EYS), tuổi thọ trung bình (LEB), thu nhập quốc dân bình quân đầu
người (GNI) và Chỉ số bất bình đẳng giới (GII).
3.1.2. Mô hình hồi quy tổng quát
Để kiểm tra ảnh hưởng các biến độc lập đến chỉ số phát triển con người, bài
nghiên cứu vận dụng cơ sở lý thuyết và đề xuất dạng mô hình hồi quy tổng thể ngẫu
nhiên như sau:
HDI = β0 + β1 lnGNI + β2lnLEB + β3lnMYS + β4lnEYS + B5GII + ui
Trong đó :
Biến phụ thuộc:
Biến HDI : Chỉ số phát triển con người (Human Development Index) là thước đo tổng
hợp về sự phát triển kinh tế xã hội của một quốc gia hay vùng lãnh thổ. HDI có giá trị từ 0
đến 1 (0 ≤ HDI ≤ 1). HDI đạt tối đa bằng 1 thể hiện trình độ phát triển con người đạt mức lý
tưởng; HDI tối thiểu bằng 0 thể hiện xã hội không có sự phát triển mang tính nhân văn. Cơ
quan báo cáo con người của Liên Hợp Quốc đã phân chia thành 3 nhóm như sau:

Nhóm HDI thấp có giá trị từ có giá trị từ 0,000 đến 0,499.
Nhóm HDI trung bình, có giá trị từ 0,500 đến 0,799.
Nhóm HDI cao có giá trị từ 0,800 đến 1,000.
Biến độc lập:
Biến MYS (Mean Years of Schooling): số năm đi học trung bình. Số năm đi học
mà một người trên 25 tuổi bỏ ra trong giáo dục chính quy. Khi số năm đi học trung bình
tăng thì chỉ số HDI cũng được kỳ vọng tăng.
Biến EYS (Expected Years of Schooling): số năm học dự kiến. Số năm đi học dự
kiến đạt chuẩn cũng hỗ trợ cho sự phát triển của con người, số năm đi học càng lớn thì
HDI càng cao.
Biến LEB (Life Expectancy At Birth): tuổi thọ trung bình. Tuổi thọ trung bình cho
thấy chất lượng đời sống của con người ở khía cạnh chăm sóc sức khỏe, tuổi thọ trung
bình càng cao thì chất lượng đời sống con người càng cao khiến HDI tăng.
8

Biến GNI (Gross National Income per capita): thu nhập quốc dân bình quân đầu
người. Thu nhập quốc dân bình quân đầu người thể hiện mức sống của con người. Vì
vậy, chỉ số HDI tỷ lệ thuận với thu nhập quốc dân bình quân đầu người.
Biến GII (Gender Inequality Index): Chỉ số bất bình đẳng giới. Giá trị đo lường
được tính trong khoảng từ 0-1. GII càng tiệm cận điểm 0 thì mức độ bất bình đẳng càng
thấp, tức càng bình đẳng và càng tiệm cận điểm 1 thì mức độ bất bình đẳng càng cao. GII
được tính toán dựa trên các chỉ báo: Tỷ suất chết mẹ, tỷ suất sinh của vị thành niên, tỷ lệ
phần trăm phụ nữ trong cơ quan lập pháp, trình độ học vấn tính từ cấp 2 trở lên chia theo
giới, tỷ lệ tham gia lao động chia theo giới, các chỉ báo về sức khoẻ sinh sản gồm tỷ lệ sử
dụng biện pháp tránh thai, tỷ lệ ít nhất khám thai một lần trong thời kỳ mang thai, tỷ lệ
trường hợp sinh có nhân viên y tế chăm sóc và chỉ số về tổng tỷ suất sinh. Như vậy, một
đất nước có mức độ bất bình đẳng cao sẽ dẫn đến dẫn đến chỉ số HDI thấp.
Các chỉ số khác:
β0: Hệ số chặn của mô hình.
β1,β2,β3,β4,β5: Hệ số góc
ui: Các yếu tố ngẫu nhiên, gây nhiễu.
Bảng 1 dưới đây sẽ mô tả cụ thể đo lường, ý nghĩa các biến của mô hình:
Bảng 1: Mô tả đo lường, ý nghĩa của các biến sử dụng trong mô hình

Ký hiệu

Nội dung

Đơn vị Dấu
Đặc điểm
kỳ
đo
vọng

Chỉ số phát triển con
người
Định
HDI

MYS

(Human
Developement
Index)

HDR: Human
Development
Index

lượng

Số năm đi học trung
bình
Định
(Means Years of
lượng
Schooling)

9

Nguồn dữ liệu

Năm

+

HDR:
Education/
Means Years of
Schooling


EYS

Số năm đi học dự
kiến
Định
(Expected Years of lượng
Schooling)
Tuổi thọ trung bình

LEB

GII

+

Định

(Life Expectancy At lượng
Birth)
Thu nhập quốc dân

GNI

Năm

Định
(Gross
National lượng
Income per capita)
Chỉ số bất bình đẳng Định
giới
(Gender lượng
Inequality Index)

HDR:
Education/
Expected Years
of Schooling
HDR: Health/

Năm

USD/
người

+

+

Life Expectancy
At Birth

HDR:
Income/
Gross
National
Income
per
capita

Chỉ số

-

HDR:
Gender/Gender
Inequality Index

Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp
3.2.

Nguồn dữ liệu

Nguồn dữ liệu được nhóm tác giả thống kê lấy từ trang thông tin Human
Development Reports (HDR) cập nhật năm 2018 ( được thu
thập, kết nối và tổng hợp giữa các bộ số liệu HDI, GNI, LEB, MYS, EYS, GII từ năm
2013 đến năm 2018.
3.3.

Phương pháp ước lượng

Chạy phần mềm STATA hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối thiểu

thông thường (OLS) để ước lượng ra tham số của các mô hình hồi quy đa biến. OLS là
phương pháp được đưa ra bởi nhà toán học Đức – Carl Friedrich Gauss, là phương pháp
ước lượng được dùng phổ biến nhất. Tư tưởng của phương pháp này là cực tiểu tổng bình
phương các phần dư.
3.4. Mô tả thống kê và tương quan giữa các biến
3.4.1. Mô tả thống kê
Bảng 2 dưới đây thể hiện thống kê mô tả các biến.

10


Bảng 2: Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Tên biến

Số quan sát

Giá trị
trung bình

HDI

944

0,719

GNI

944

MYS

Độ lệch
chuẩn

Giá trị nhỏ
nhất

Giá trị lớn
nhất

0,149

0,345

0,954

18532,240

18860,940

660

114105

944

8,690

3,086

1,400

14,100

EYS

944

13,437

2,865

5,500

23,300

GII

944

0,361

0,190

0,037

0,841

LEB

944

69,973

7,456

45,700

81,700

Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp
Từ Bảng 2, nhóm nghiên cứu thấy rằng số quan sát của các biến 944 quan sát, một
giá trị đủ lớn và đồng đều giữa các biến.
Tuy nhiên, có một sự chênh lệch rất lớn giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của
các biến trong mô hình, điển hình là biến thu nhập quốc dân (gni). Giá trị nhỏ nhất là 660
trong khi giá trị lớn nhất là 114105, lớn hơn xấp xỉ 173 lần, chứng tỏ có sự chênh lệch thu
nhập rất lớn và sự phát triển không đồng đều giữa các quốc gia trên thế giới. Ngoài ra, chỉ số
bất bình đẳng giới cũng có khoảng cách rất xa giữa giá trị nhỏ nhất (0,037) và giá trị lớn nhất
(0,841) báo động rằng vấn đề bất bình đẳng nam nữ vẫn chưa được cải thiện nhiều.

Số năm đi học trung bình là 8,690 nghĩa là chưa hoàn thành bậc giáo dục tiểu học,
thấp nhất là 1,4 năm và cao nhất là 14,1 năm cho thấy sự chênh lệch đáng kể giữa số năm
được đi học của trẻ em trên toàn thế giới. Theo nguồn số liệu, số năm đi học trung bình
của trẻ em Việt Nam năm 2018 là 8,2 tuy dưới mức trung bình trên thế giới nhưng không
quá nhiều.
Tuổi thọ trung bình trên thế giới là 69,973 với giá trị nhỏ nhất là 45,7 nhỏ hơn khá
nhiều so với giá trị lớn nhất 81,7. Tuổi thọ trung bình của người Việt Nam năm 2018 là
71,2 cao hơn mức trung bình trên thế giới và chỉ số này đang được dần cải thiện.
3.4.2. Mô tả tương quan giữa các biến
Bảng 3 sau đây thể hiện mối tương quan giữa các biến nghiên cứu:

11


Bảng 3: Ma trận tương quan giữa các biến
HDI

GNI

MYS

EYS

GII

HDI

1

GNI

0,758

1

MYS

0,910

0,608

1

EYS

0,900

0,622

0,808

1

GII

-0,898

-0,692

-0,823

-0,840

1

LEB

0,887

0,678

0,718

0,772

-0,809

LEB

1

Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp
Bảng 3 cho biết, về tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là rất cao.
Tương quan giữa biến phụ thuộc chỉ số phát triển và biến độc lập thu nhập quốc
dân là cùng chiều và tương đối cao 75,8%, phù hợp với khung lý thuyết.
Tương tự đối với biến số năm đi học trung bình, số năm đi học kỳ vọng và tuổi thọ
trung bình lần lượt đều có tương quan dương với biến độc lập, tức là tỉ lệ thuận với chỉ số
phát triển và rất cao, lần lượt là 91%, 90% và 88,7%, phù hợp với khung lý thuyết.
Tuy nhiên, tương quan giữa chỉ số bất bình đẳng giới và chỉ số phát triển là tương
quan âm, hay chúng tỉ lệ nghịch với nhau (89,8%), phù hợp với khung lý thuyết.
Về tương quan giữa các biến độc lập, ta thấy tương quan giữa số năm đi học kỳ
vọng và số năm đi học trung bình là tương đối cao (80,8%) và dương. Ngoài ra, tương
quan giữa các biến độc lập khác đều nhỏ hơn 80% do đó không có khả năng xảy ra đa
cộng tuyến giữa hai biến độc lập.
Nhìn chung, các biến độc lập thu nhập quốc dân, số năm đi học trung bình, số năm
đi học kỳ vọng và tuổi thọ trung bình có tác động khá cao và cùng chiều lên biến phụ
thuộc chỉ số phát triển con người. Ngoài ra, biến chỉ số bất bình đẳng giới có tác động lớn
lên biến phụ thuộc nhưng ngược chiều.
4.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Kiểm định lựa chọn mô hình:
Kiểm định để chọn một trong ba phương pháp ước lượng cho bộ dữ liệu mảng: mô
hình hồi quy gộp (POLS), mô hình tác động ngẫu nhiên (RE – Random effect model), mô
hình tác động cố định (FE- Fixed effect model) thu được kết quả tại bảng 4 dưới đây:

12


Bảng 4: Kết quả hồi quy bằng phương pháp POLS, RE, FE và các kiểm định
Tên Biến

Hệ số hồi quy
POLS

RE

FE

GNI

0,00000118**
(19.08)

0,00000148**
(17,86)

0,00000145**
(14,68)

MYS

0,0184**
(36,81)

0,0172**
(28,63)

0,0149**
(20,76)

EYS

0,0120**
(20,58)

0,0102**
(24,16)

0,00940**
(21,75)

GII

-0,0391**
(-3.95)

-0,00727
(-1,45)

-0,00044

(-0,09)

LEB

0,00589**
(29,43)

0,00566**
(27,97)

0,00571**
(26,03)

Hệ số chặn

-0.0214
(-1,32)

0,0113
(0,89)

0,0368**
(2,75)

Prob>F

0,0000

0,0000

0,0000

R-squared

0,9724

0,9707

0,9692

Kiểm định sử dụng mô hình gộp hay không
Xttest0

chibar2(01) = 2211.15
Prob > chibar2 = 0,0000

Kiểm định lựa chọn mô hình RE hay mô hình FE
Hausman

Chi2 (5) = 81,25
Prob > chi2 = 0,0000

Phương sai thay đổi

Prob > chi2=0.0000

Tự tương quan

Prob > F =0.0000

Ghi chú: *, **, *** tương ứng với ý nghĩa 10%, 5%, 1%.
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng
hợp
Từ kết quả kiểm định Xttest0 : Prob > chibar2 = 0,0000 có thể kết luận rằng có tồn tại
biến bỏ sót ảnh hưởng đến đến kết quả ước lượng của mô hình nên không sử dụng mô hình
hồi quy gộp để ước lượng. Do đó, tiếp tục kiểm định để lựa chọn giữa mô hình RE và FE.
Kết quả của kiểm định Hausman: Prob > chi2 = 0,0000 cho thấy có sự khác biệt giữa
13


cá hệ số hồi quy của mô hình RE và FE. Do đó, mô hình FE là mô hình phù hợp nhất
trong nghiên cứu.
4.2.

Kết quả hồi quy

Sử dụng lệnh xtreg hdi gni mys eys gii leb,fe trong phần mềm stata, nhóm
nghiên cứu thu được kết quả hồi quy theo mô hình tác động cố định FE như bảng 5 sau:
Bảng 5: Kết quả hồi quy mô hình FE
HDI

Hệ số góc

Độ lệch chuẩn

t

P>t

Khoảng tin cậy( 95%)

GNI

0,00000145

0,000000099

14,68

0,000 0,00000126 0,00000165

MYS

0,0149

0,0007158

20,76

0,000 0,0134542

0,0162644

EYS

0,00940

0,0004323

21,75

0,000 0,0085561

0,0102535

GII

-0,00044

0,0049863

-0,09

0,929 -0,0102302

0,0093464

LEB

0,00571

0,0002194

26,03

0,000 0,0052804

0,0052804

Hệ số chặn

0,0368

0,0133939

2,75

0,006 0,0105565

0,0631416

R-squared

0,9692

Prob > F

0,000

Corr(u_i, Xb) 0,6132

Nguồn: do nhóm tác giả tổng hợp dựa trên kết quả thu được từ phần mềm Stata.

Dựa vào kết quả bảng 5 mô hình hồi quy mẫu có dạng:
HDI = 0,0368 + 0,00000145GNI + 0,0149MYS + 0,00940EYS+ 0,00571LEB
Nhận xét:
Theo kết quả hồi quy, có thể kết luận: các biến độc lập GNI, MYS, EYS, LEB thực sự
có tác động đến HDI, trong khi đó biến GII có khả năng là không tác động đến HDI.
2

Hệ số xác định cao =0,9692, cho biết mô hình có thể giải thích được 96,92% sự biến động trong biến phụ thuộc.

Corr(u_i, Xb) = 0,6132 cho thấy mức độ tương quan giữa biến bị bỏ sót
không quan sát được với các biến độc lập cũng tương đối cao

Ý nghĩa của các tham số trong mô hình:

̂
Đối với 0 = 0,0368 : Khi các biến số thu nhập quốc dân, số năm đi học trung, số năm đi học dự kiến, tuổi thọ trung
bình, chỉ số bất bình đẳng giới có giá trị bằng không, chỉ số phát triển con người HDI trung bình là 0,0368. Đó chính là trung
bình ảnh hưởng của các yếu tố khác không nằm trong mô hình lên chỉ số HDI.

14


̂

Đối với 1 = 0,00000145 : có nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không đổi và nếu thu nhập quốc dân tăng (giảm) 1 đơn vị thì
chỉ số phát triển con
người trung bình tăng (giảm) 0,00000145 đơn vị.
̂
Đối với = 0,0149: có nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không đổi và nếu số năm đi học trung bình tăng (giảm) 1 đơn vị thì chỉ số phát triển con người
2

trung bình tăng (giảm) 0,0149 đơn vị.

Đối với ̂ = 0,00940: có nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không đổi và nếu số năm đi học dự kiến tăng (giảm) 1 đơn vị thì chỉ số phát triển con người
3

trung bình giảm (tăng) 0,00940 đơn vị.

̂

Đối với = −0,00044: có nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không đổi và nếu chỉ số bất bình đẳng giới tăng (giảm) 1 đơn vị
4

thì chỉ số phát triển con người trung bình giảm (tăng) 0,00044 đơn vị.
̂̂

Đối với 5 = 0,00571 : có nghĩa là trong điều kiện các nhân tố khác không đổi và nếu tuổi thọ trung bình tăng (giảm) 1 đơn vị thì chỉ
số phát triển con người trung bình tăng (giảm) 0,00571 đơn vị.

5.
KIỂM ĐỊNH VÀ SỬA CHỮA CÁC KHUYẾT TẬT CỦA MÔ HÌNH
5.1. Kiểm định bỏ sót biến
Vì bài nghiên cứu đã lựa chọn mô hình FE để kiểm định, mà bản chất mô hình tác
động cố định (FE), sử dụng sữ liệu mảng có xét đến các tác động của các biến không
quan sát (ci) . Do đó, nếu mô hình bỏ sót biến quan trọng thì biến bị bỏ sót ấy cũng chính
là biến không quan sát vì vậy không cần kiểm định bỏ sót biến.
5.2.

Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Vì đây là mô hình hồi quy dữ liệu bản nên tiến hành thực hiện kiểm định LM –
Breusch and pagan Lagrangian Multiplier bằng lệnh xttest3 trong Stata, ta thu được kết
quả như sau:
Prob >chi2 =
0,0000
Xét cặp giả thuyết:
{ Ho: Phương sai sai số không thay đổi

tại = 0,05

H1: Phương sai sai số thay đổi

Từ kết quả trên, với p-value = 0,0000 <

15

= 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1.


Nhận xét: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi của mô hình hồi quy theo kiểm
định LM – Breusch and pagan Lagrangian Multiplier cho thấy có hiện tượng phương sai
sai số thay đổi trong mô hình hồi quy với mức ý nghĩa thống kê là 5%.
5.3.

Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu

Tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu bằng lệnh sktest e trong Stata thu
được kết quả:
Pr (Skewness) = 0 và Pr(Kurtosis) = 0,0011
Xét cặp giả thuyết:
tại= 0,05

{H0: Sai số phân phối chuẩn

H : Sai số không có phân phối chuẩn

1

Từ kết quả trên, chúng ta thấy giá trị p-value của kiểm định Skewness và Kurtosis
đều có p-value < = 0,05 => Bác bỏ H0
Nhận xét: Từ kết quả kiểm định ta kết luận được rằng sai số không có phân phối
chuẩn với mức ý nghĩa thống kê là 5%.
5.4.

Kiểm định tự tương quan

Dùng kiểm định Wooldridge với lệnh xtserial HDI GNI MYS EYS GII LEB để
kiểm định tự tương quan ta thu được được kết quả sau đây:
Prob > F = 0,0000
Với giả thuyết H0 : Không có tự tương quan
Từ kết quả trên, ta thấy giá trị Prob > F = 0,0000 < = 0,05 của kiểm định Wooldridge như
trên => Bác bỏ giả thiết H0
Nhận xét: Từ kết quả trên ta kết luận được rằng có hiện tượng tự tương quan với mức ý
nghĩa thống kê là 5%.
5.5.

Kiểm định tương quan chéo

Ta thực hiện kiểm định Pesaran về tính độc lập của các đơn vị chéo, tuy nhiên do
dữ liệu quan sát không cân bằng, có những quan sát dữ liệu không lặp lại ít nhất 5 lần nên
ta không thể thực hiện được kiểm định này.
5.6. Sữa chữa các khuyết tật của mô hình
5.6.1. Khắc phục phương sai sai số thay đổi và tự tương quan
Sử dụng lệnh xtreg hdi gni mys eys gii leb,fe cluster(id) trong phần mềm Stata để
kết hợp khắc phục bệnh phương sai sai số thay đổi và tự tương quan thông qua phân tích

16

cluster, ta thu được kết quả mới là mô hình Cluster và mô hình tác động cố định FE tại
bảng 6 như sau:
Bảng 6: Kết hợp mô hình FE và mô hình Cluster
Tên biến
GNI

FE
Cluster
0,00000145***
0,00000145***
(14,68)
(4,42)
MYS
0,0149***
0,0149***
(20,76)
(10,63)
EYS
0,00940***
0,00940***
(21,75)
(5,87)
GII
-0,00044
-0,00044***
(-0,09)
(-0,12)
LEB
0,00571***

0,00571***
(26,03)
(14,08)
Hệ số chặn
0,0368**
0,0368
(2,75)
(1,69)
Số quan sát
944
944
R-sq
0,872
0,872
adj. R-sq
0,845
0,872
Ghi chú: *,**,*** tương ứng với ý nghĩa 10%, 5%, 1%.
Giá trị thống kê t trong ()
Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp
Bảng 6 cho biết, sau khi sử dụng ước lượng vững Robust hệ số ước lượng đã được
tính toán lại mà không sử dụng đến giả thiết phương sai sai số là không đổi. Do vậy,
phương sai thay đổi hay không đổi không ảnh hưởng đến kết quả suy diễn thống kê
nhưng lại ảnh hưởng đến độ tin cậy của việc sử dụng các thông kê t và F. Ước lượng
vững Robust đã kiểm soát được khuyết tật phương sai sai số thay đổi trong mô hình.
5.6.2. Khắc phục phân phối chuẩn của nhiễu
Tuy nhiên, số quan sát của bài nghiên cứu là 944 quan sát lớn hơn 384 quan sát,
do đó đủ lớn để phân phối của các ước lượng gần chuẩn, phân phối của nhiễu có thể
chuẩn hoặc không mà không ảnh hưởng tới phân phối của các ước lượng.
5.7.

Hạn chế của nghiên cứu

Ngoài những kết quả đạt được, bài nghiên cứu của nhóm tác giả còn tồn tại một
số hạn chế như sau:
17


Thứ nhất, bộ số liệu mới nghiên cứu sự thay đổi của các biến độc lập, và giải
thích qua 1 số năm từ 2013-2018 mà chưa cập nhật được số liệu mới nhất năm 2019.

Thứ hai, một số quan sát ở 1 số quốc gia không có dữ liệu dẫn đến bộ dữ
liệu mảng là không cân bằng.
Thứ ba, số quốc gia được tổng hợp tại bộ số liệu mới dừng lại ở 189/295 quốc gia
được tham gia khảo sát. Vì thế đã làm cho mô hình mắc phải khuyết tật về phân phối
chuẩn của nhiễu.
Mặc dù nhóm tác giả đã cố gắng hết sức nhưng do hạn chế về các nguồn lực như
dữ liệu, thời gian, nhân lực… cũng như là kiến thức chuyên môn còn thiếu sót nên nghiên
cứu chưa thể khắc phục được vấn đề này.
6.

KIẾN NGHỊ
Dựa trên kết quả của bài nghiên cứu cũng như quá trình tìm hiểu những công trình

nghiên cứu khác, nhóm tác giả có đưa ra những đề xuất sau đây với mong muốn đóng
góp vào những đề án, chính sách phát triển chung để phát triển chỉ số HDI trên thế giới:
Để tăng chỉ số HDI, mỗi quốc gia cần phải tăng số năm đi học trung bình, tuổi thọ
trung bình và giảm chỉ số bất bình đẳng giới. Vì theo ước lượng mô hình, nhóm nghiên
cứu thấy việc tăng hệ số số năm đi học trung bình (MYS), tuổi thọ trung bình (LEB) và
giảm chỉ số bất bình đẳng giới (GII) có tác động nhiều nhất đến chỉ số phát triển con

người và là biến có tầm quan trọng và ảnh hưởng nhất đến chỉ số HDI. Số năm đi học
trung bình tăng là chỉ số giáo dục – nền tảng của phát triển con người. Giáo dục có vai trò
quan trọng xét về chính nội hàm của nó, đồng thời là phương tiện để có được cuộc sống
tốt đẹp cũng như phát triển năng lực và lựa chọn của con người. Tuổi thọ trung bình tăng
lên có nghĩa là con người càng sống lâu hơn, điều này chứng tỏ hệ thống chăm sóc sức
khoẻ, chế độ ăn uống và y tế cộng đồng được cải thiện, dẫn đến chỉ số phát triển con
người HDI tăng. Bình đẳng giới khiến xã hội phát triển giàu mạnh và văn minh hơn, dẫn
đến tăng chỉ số phát triển con người.
Vậy để tăng chỉ số HDI ở mỗi quốc gia, nhóm xin đưa ra các kiến nghị tập trung
vào 3 chỉ số MYS, LEB và GII:
Kiến nghị 1: Đẩy mạnh sự nghiệp giáo dục và đào tạo, chú trọng hơn nữa việc
phổ cập giáo dục với các vùng kinh tế khó khăn.
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. Mở rộng và tăng cường các chế độ, chính sách hỗ trợ, nhất
18


là đối với đối tượng trẻ em, học sinh, sinh viên vùng có điều kiện kinh tế - xã hội đặc biệt
khó khăn. Đối với giáo dục đại học – nơi cung cấp nguồn nhân lực chất lượng cao cho xã
hội, cần trao quyền tự chủ thực sự, đặc biệt là cơ chế tự chủ tài chính. Việc trao quyền tự
chủ, tự chịu trách nhiệm cho các đơn vị giáo dục sẽ gắn chặt với trách nhiệm giải trình
của nhà lãnh đạo về kết quả hoạt động của đơn vị.
Kiến nghị 2: Thực hiện các chính sách nhằm đảm bảo người cao tuổi không chỉ
được coi là người hưởng lợi từ các phúc lợi xã hội mà còn là các thành viên tích cực
trong quá trình phát triển, trong đó tất cả các quyền của họ phải được tôn trọng.
Một trong những mối quan tâm hàng đầu của người cao tuổi trên toàn thế giới là
đảm bảo thu nhập. Đầu tư cho hệ thống lương hưu được xem là một trong những biện
pháp quan trọng nhất đảm bảo độc lập về mặt kinh tế và giảm nghèo cho người cao tuổi.
Lương hưu, đặc biệt là lương hưu xã hội là một mấu chốt rất quan trọng đối với người

cao tuổi do nó không chỉ góp phần lớn trong việc cải thiện đời sống của người cao tuổi,
mà còn có ý nghĩa đối với toàn bộ gia đình người cao tuổi. Trong những thời điểm khủng
hoảng, lương hưu có thể được coi là nguồn thu nhập chính của hộ gia đình, và thường hỗ
trợ người trẻ và gia đình họ vượt qua giai đoạn thất nghiệp hoặc thiếu việc làm. Gắn liền
với chính sách này, cần đa dạng hóa loại hình bảo hiểm nhằm tăng cường khả năng tiếp
cận của các nhóm dân số, đặc biệt chú trọng đến mở rộng hệ thống bảo hiểm tự nguyện
với thiết kế linh hoạt, phù hợp với khả năng đóng góp và chi trả của đối tượng và có khả
năng liên thông với các loại hình bảo hiểm khác.
Phát huy vai trò, kinh nghiệm, tạo điều kiện để người cao tuổi tham gia có hiệu
quả vào các hoạt động văn hóa, xã hội, giáo dục, kinh tế, chính trị phù hợp với nguyện
vọng, nhu cầu, khả năng; thực hiện đầy đủ các quyền lợi và nghĩa vụ của người cao tuổi.
Kiến nghị 3: Nhằm tăng cường việc thực hiện pháp luật về bình đẳng giới và các
mục tiêu quốc gia về bình đẳng giới, Chính phủ các quốc gia cần tập trung thực hiện
một số nhiệm vụ, giải pháp trọng tâm:
Hoàn thiện hệ thống văn bản quy phạm pháp luật về bình đẳng giới; thực hiện rà soát,
sửa đổi, điều chỉnh một số chỉ tiêu của Chiến lược quốc gia về bình đẳng giới; đề cao trách
nhiệm của các cơ quan đứng đầu về bình đẳng giới; đẩy mạnh truyền thông nâng cao nhận
thức về bình đẳng giới. Ngoài ra cần đặc biệt tăng cường công tác thanh tra, kiểm tra, giám
sát và xử lý vi phạm pháp luật về bình đẳng giới và trao quyền cho phụ nữ, đảm bảo tính
nghiêm minh của pháp luật, từ đó hạn chế tình trạng vi phạm quyền của phụ nữ.

19


DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
1 . Hdr/data/HDI
2. Hdr/data/ education; mean years of schooling; expected years of schooling
3. Hdr/ data/ income/ Gross National Income per capita
4. Hdr/data/ Heath/ Life Expectancy At Birth
5. />si0NnJryfYKz3WEMyHmKQqqqw4VZ4

6. Human Development Report: />7. HDI: />8. Theo Tạp chí Bảo hiểm xã hội. 2017. An sinh xã hội cho người cao tuổi: Thực trạng
và giải pháp, xem 18/10/2017. < tuoi-thuc-trang-va-giai-phap-10135.html>
9. Thủ tướng chính phủ. 2012. Quyết định phê duyệt chương trình hành động quốc gia về
người cao tuổi giai đoạn 2012 - 2020, xem 22/11/2012.
< />d=2358&substract=&strutsAction=ViewDetailAction.do>
10. Thủ tướng chính phủ. 2010. Phê duyệt Chiến lược quốc gia về bình đẳng giới
giai đoạn 2011 - 2020, xem 24/12/2010.
< />exahoi?_piref135_16002_135_15999_15999.strutsAction=ViewDetailAction.do&_pir
ef135_16002_135_15999_15999.docid=865&_piref135_16002_135_15999_15999.su
bstract=>
11. Vũ Thị Thanh. 2015. Bình đẳng giới ở Việt Nam qua các chỉ số trong báo cáo phát
triển con người. <:84/Ebook.aspx?
p=27B92A75C53776A6E64627B93B65 654746C6B65637B91B857557>

20