Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” MỤC LỤC PHẦN 1: GIỚI THIỆU ĐỀ ÁN MÔN HỌCLý do chọn đề tàiMục tiêu nghiên cứuPhạm vi nghiên cứuMục đích nghiên cứuPhương pháp nghiên cứu:Bố cục của đề án môn họcPHẦN 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾTCác nghiên cứu trước đây:Định hướng nghiên cứu mới:Phát biểu giả thiết thống kê:PHẦN 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨUPhương pháp hồi quyMô tả các biếnLựa chọn mô hình:PHẦN 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆUHồi quy đơn biếnMô hình hồi quyPHẦN 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊTóm tắt các kết quả chínhKhuyến nghị về chính sáchNhững điểm còn hạn chế của mô hình PHỤ LỤCPhụ lục 1: Kết quả nghiên cứu trước23Phụ lục 2: Hồi quy đơn biến TÀI LIỆU THAM KHẢO Nhóm 1 Page 1 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” PHẦN 1: GIỚI THIỆU ĐỀ ÁN MÔN HỌC 1.1. Lý do chọn đề tài Tuổi thọ luôn là một vấn đề được con người quan tâm từ xưa đến nay dù đó là một nhà nghiên cứu khoa học hay chỉ là một người dân bình thường luôn quan tâm đến tuổi thọ của chính mình. Ngày nay, khi kinh tế xã hội ngày càng phát triển, đời sống vật chất ngày càng một nâng cao thì con người càng chú ý hơn đến việc, nâng cao sức khỏe, kéo dài cuộc sống của mình để tồn tại, học tập, lao động cũng như hưởng thụ được nhiều hơn. Trong nghiên cứu khoa học, tuổi thọ cũng là một trong những chỉ tiêu quan trọng để đánh giá một quốc gia, ví dụ như nó là một nhân tố để tính HDI (chỉ số phát triển con người), HPI (chỉ số hành tinh hạnh phúc). Với nhiều ý nghĩa quan trọng như vậy, việc tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ cũng như nghiên cứu các biện pháp tăng cường tuổi thọ luôn được các quốc gia quan tâm và được xem là nghiên cứu quan trọng đối với các nhà khoa học. Bản đồ Thế giới : Ước lượng quãng đời khi sanh, theo thống kê của Liên Hiệp Quốc 2007/2008. Nhóm 1 Page 2 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng”   trên 80   77,5-80,0   75,0-77,5   72,5-75,0   70,0-72,5   67,5-70,0   65,0-67,5   60-65   55-60   50-55   45-50   dưới 45   không có dữ liệu Vì vậy, nhóm chúng tôi quyết định chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến tuổi thọ khi sinh của con người trên thế giới” làm đề án môn học. 1.2. Mục tiêu nghiên cứu Qua quá trình nghiên cứu, phân tích các số liệu, những mục tiêu mà chúng tôi mong muốn đạt được bao gồm: Một là, xác định các nhân tố có thể ảnh hưởng đến tuổi thọ của con người Hai là, xây dựng mô hình hồi quy thể hiện sự tác động (tiêu cực hoặc tích cực), mức độ tác động của các nhân tố này lên tuổi thọ của con người. Ba là, đề xuất một số kiến nghị, các chính sách để có thể nâng cao tuổi thọ của con người. 1.3. Phạm vi nghiên cứu Chúng tôi nghiên cứu đề tài này trên phạm vi thế giới, đơn vị nghiên cứu là quốc gia, kích thước mẫu nghiên cứu là 100 quốc gia trải đều ở tất cả các châu lục trên thế giới. Nội dung nghiên cứu xoay quanh mô hình hồi quy về nhân tố tuổi thọ để đánh giá tác động của các nhân tố mà nhóm chúng tôi cho rằng có liên quan và ảnh hưởng đến tuổi thọ. 1.4. Mục đích nghiên cứu Với việc nghiên cứu đề tài này, chúng tôi mong muốn sẽ giải thích phần nào sự tác động cũng như mức độ tác động của các nhân tố tự nhiên, kinh tế, xã hội đến vấn đề tuổi thọ của con người. Căn cứ trên mô hình tối ưu, chúng tôi dự kiến đề xuất một số gợi ý chính sách để nâng cao tuổi thọ của con người trong hiện tại và tương lai. 1.5. Phương pháp nghiên cứu: Nhóm 1 Page 3 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” Phương pháp thu thập dữ liệu: chúng tôi khai thác, xử lý và phân tích bộ dữ liệu thứ cấp World Health Statistic 2010, trong đó các chỉ số thống kê vào năm 2008. Phương pháp xây dựng mô hình: sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường OLS. Ngoài ra, nhóm xử lý dữ liệu gốc từ chương trình Microsoft Excel, chạy mô hình hồi quy, thống kê mô tả cùng các kiểm định bằng phần mềm Eview 6.0 1.6. Bố cục của đề án môn học Đề án môn học của chúng tôi được thực hiện với các phần cơ bản: - Giới thiệu đề án môn học - Tổng quan cơ sở lý thuyết - Phương pháp nghiên cứu - Phân tích dữ liệu - Kết luận và một số kiến nghị về chính sách Nhóm 1 Page 4 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” PHẦN 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1. Các nghiên cứu trước đây: Tìm hiểu các biện pháp để kéo dài tuổi thọ là việc mà con người đã thực hiện từ thời xa xưa. Khi mà khoa học chưa phát triển, người ta kỳ vọng vào những phương thuốc kỳ bí thậm chí cả những hoạt động rất duy tâm mang đầy màu sắc thần thoại để mơ đến sự bất tử, vĩnh hằng. Ngày nay, khi khoa học kỹ thuật ngày càng phát triển, con người ngày càng mở rộng hiểu biết của mình về thế giới, giải thích được nhiều hiện tượng tự nhiên và xã hội hơn thì vấn đề tuổi thọ cũng được phân tích và giải thích ngày càng thực tế hơn, rời xa dần các yếu tố mang tính tâm linh, huyền bí. Qua các ấn phẩm báo chí, tạp chí phổ thông, chúng ta cũng thấy không ít tác giả đề cập đến những vấn đề có liên quan đến tuổi thọ con người như: những bí quyết để nâng cao tuổi thọ? Điều gì khiến người ta nhanh bị lão hóa? V.v…Kết luận và khuyến nghị của các ấn phẩm này chủ yếu xoay quanh vấn đề di truyền học, chế độ ăn uống, nghỉ ngơi, làm việc, giải trí của con người. Những giải thích như vậy là còn quá đơn giản, chưa mang tính phổ quát cho phạm vi toàn cầu, còn bỏ sót nhiều nhân tố quan trọng. Một số nghiên cứu khác cũng đã đề cập đến các biến vĩ mô ở tầm cao hơn như: trình độ dân trí, dịch vụ công cộng, thu nhập bình quân v.v… nhưng dự liệu chưa đầy đủ hoặc không còn mang tính mới để giải thích tốt hơn cho vấn đề của thế giới hiện tại. Theo tìm hiểu và tham khảo của nhóm chúng tôi, một trong những nghiên cứu tương đối hoàn chỉnh về đánh giá các nhân tố tác động đến tuổi thọ của tác giả Tony Smith được thực hiện năm 2000. Tác giả đã chọn phân tích các nhóm biến sau: - Nhóm biến kinh tế gồm: GDP bình quân, tốc độ tăng GDP bình quân, tỷ lệ lạm phát. Nhóm 1 Page 5 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” - Nhóm biến xã hội gồm: dân số thành thị, tốc độ tăng dân thành thị, tốc độ tăng dân số, sức khỏe, chi tiêu cho y tế, số lượng bác sỹ trên 10000 dân, tỷ lệ sinh đẻ của phũ nữ, AIDS, bệnh lao. - Nhóm biến liên quan đến yếu tố công nghệ: Radio/1000 dân, TV/1000 dân, điện thoại/1000 dân, tiêu thụ điện bình quân. - Nhóm biến liên quan đến giáo dục và môi trường như: tỷ lệ biết chữ, tỷ lệ ghi danh vào trường học, dân số tiếp cận nguồn nước sạch, tỷ lệ che phủ của cây xanh, tỷ lệ bồi đắp phì nhiêu, tỷ lệ xói mòn, tỷ lệ thải khí CO 2 bình quân. Tác giả sử dụng mô hình hồi quy đa biến dạng hàm tuyến tính, và đã gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến mạnh. Sau khi loại bỏ các biến không quan trọng, tác giả đã đưa ra mô hình hồi quy gồm các biến độc lập sau: GDP bình quân, tốc độ tăng dân số, tỷ lệ bồi đắp phì nhiêu, tỷ lệ xói mòn, tỷ lệ che phủ của cây xanh, dân số tiếp cận nguồn nước sạch, AIDS, bệnh lao, tỷ lệ ghi danh vào trường học. Tác giả thu nhập số liệu năm 1995 cho 151 nước (những số liệu bị thiếu thì tác giả lấy ở năm gần nhất), kết quả mô hình hồi quy được thể hiện ở phụ lục 1. Năm 2009, nhóm 9 lớp cao học chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright nghiên cứu đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng tới tuổi thọ trung bình của con người trên thế giới” sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp từ Human Development Report năm 2001 của UNDP, sử dụng số liệu năm 1999 cho 120 quốc gia với các biến tác động đến tuổi thọ trung bình là: chỉ số giáo dục, tỷ lệ dân số tiếp cận nước sạch, tỷ lệ dân số tiếp cận thuốc thiết yếu, số bác sỹ trên 10000 dân, GDP bình quân, AIDS, tỷ lệ dân thành thị, tốc độ tăng dân số. Sau khi tiến hành ước lượng và kiểm định, bỏ đi các biến không quan trọng, nhóm đã đưa ra mô hình hồi quy gồm các biến chỉ số giáo dục, tỷ lệ dân số tiếp cận nước sạch, tỷ lệ dân số tiếp cận thuốc thiết yếu, GDP bình quân, AIDS. 2.2. Định hướng nghiên cứu mới: Kế thừa những ý tưởng và thành quả nghiên cứu trước, nhóm chúng tôi quyết định nghiên cứu về vấn đề tuổi thọ con người với một số thay đổi như sau: Nhóm 1 Page 6 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” Biến phụ thuộc là tuổi thọ kỳ vọng khi sinh (Life Expectancy at Birth - LEB) có sự khác biệt so với số liệu về tuổi thọ trung bình (Life Average). Nếu như cách tính tuổi thọ trung bình được tính toán ước lượng trung bình độ tuổi những người qua đời ở một thời điểm nào đó thì tuổi thọ kỳ vọng khi sinh là tuổi thọ ước lượng cho đứa trẻ khi sinh tại thời điểm cụ thể với điều kiện các yếu tố tác động đến tuổi thọ trong tương lai không thay đổi so với thời điểm đứa trẻ ra đời. Như vậy tuổi thọ kỳ vọng khi sinh là kết quả ảnh hưởng của cả một quá trình từ quá khứ đến hiện tại từ phía các nhân tố có liên quan, mức độ tác động của từng nhân tố có thể thay đổi trong cả khoảng thời gian đó. Khi phân tích tuổi thọ kỳ vọng khi sinh chúng ta sẽ có điều kiện đánh giá chính xác hơn sự tác động của các nhân tố có liên quan vào thời điểm nhất định từ đó nhà hoạch định chính sách sẽ dễ dàng hơn trong việc lựa chọn và thực hiện quyết định. Trong mô hình chúng tôi không đưa vào các biến mà Tony Smith từng sử dụng như tỷ lệ bồi đắp phì nhiêu, tỷ lệ xói mòn đất, tỷ lệ che phủ cây xanh vì nhóm cho rằng trong thời điểm hiện nay nó hầu như không có tác động đến tuổi thọ con người. Bên cạnh đó chúng tôi sử dụng chỉ tiêu thu nhập quốc dân bình quân đầu người (GNIPP) thay cho tổng sản phẩm quốc nội (GDP). Mô hình của nhóm còn có bổ sung thêm biến tỷ lệ tử vong của trẻ em dưới 5 tuổi, theo chúng tôi đây là biến có ảnh hưởng rất quan trọng đến tuổi thọ kỳ vọng. Qua phân tích mô hình sẽ càng làm rõ hơn vấn đề này. 2.3. Phát biểu giả thiết thống kê: Dựa vào lý thuyết kinh tế phát triển và kinh nghiệm thực tế, chúng tôi xác định được kỳ vọng các biến độc lập ảnh hưởng đến tuổi thọ kỳ vọng khi sinh của con người như sau: Nhóm 1 Page 7 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” TT Biến Đơn vị Ký hiệu biến và hệ số Dấu kỳ vọng của hệ số hồi quy Giải thích 1 Số giường bệnh trên 10000 dân Cái/ 10000 dân BED/β 2 (+) Đồng biến Số giường bệnh phản ánh mức độ phát triển về cơ sở vật chất trên lĩnh vực y tế. Số giường bệnh/ 10000 dân tăng, chúng ta kỳ vọng tuổi thọ tăng. 2 Số bác sỹ trên 10000 dân Người/ 10000 dân DOC/β 3 (+) Đồng biến Số bác sỹ phản ánh mức độ phát triển về nhân lực trên lĩnh vực y tế. Số bác sỹ/10000 tăng, chúng ta kỳ vọng tuổi thọ tăng 3 Tỷ lệ tử vong trẻ em dưới 5 tuổi ‰ DU5/β 4 (-) Nghịch biến Khi tỷ lệ tử vong trẻ em dưới 5 tuổi càng cao thì tuổi thọ kỳ vọng khi sinh càng giảm xuống 4 Tỷ lệ dân số tiếp cận nước sạch % FW/ β 5 (+) Đồng biến Khi người dân được tiếp cận nguồn nước sạch, sức khỏe được đảm bảo, bệnh tật giảm thiểu, tuổi thọ tăng cao Nhóm 1 Page 8 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” 5 Tỷ lệ chi tiêu của chính phủ cho y tế trong tổng chi tiêu của chính phủ % GFM/β 6 (+) Đồng biến Thể hiện mức độ quan tâm của chính phủ đối với lĩnh vực y tế, khi chính phủ quan tâm nhiều hơn thì người dân có nhiều cơ hội được chăm sóc sức khỏe, tuổi thọ tăng. 6 GNI bình quân đầu người (PPP) USD GNIPP/β 7 (+) Đồng biến Khi thu nhập càng cao thì con người càng có cơ hội cải thiện mức sống và nâng cao tuổi thọ của mình. 7 Dân số Ngàn người POP/β 8 (-) Nghịch biến Với một quốc gia có quy mô dân số lớn thì chính phủ khó khăn trong hỗ trợ y tế, nguồn tài nguyên tự nhiên cạn kiệt nhanh, chất lượng môi trường sống suy giảm, tuổi thọ giảm 8 Tỷ lệ dân số có thu nhập < 1USD/ ngày % POV/β 9 (-) Nghịch biến Tỷ lệ dân số có thu nhập <1USD/ngày càng cao thì càng khó có điều kiện để cải thiện mức sống và tiếp cận với các dịch vụ chăm sóc sức khỏe do đó làm tuổi thọ giảm Nhóm 1 Page 9 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh tế lượng ứng dụng” PHẦN 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Phương pháp hồi quy Với bộ dữ liệu đã có nhóm nghiên cứu hồi quy đa biến bằng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS). Dùng phương pháp “Top down” để tìm mô hình thích hợp nhất, độ thích hợp là giá trị R 2 hiệu chỉnh lớn nhất và các biến có ý nghĩa về mặt thống kê, với mức ý nghĩa là 5% - 10%. Chiến lược xây dựng mô hình: Xây dựng mô hình từ tổng quát (U) đến đơn giản (R). Các bước thực hiện : 1. Thực hiện hồi quy OLS: 2. Loại bỏ biến không có ý nghĩa thống kê theo hướng nếu có nhiều biến không có ý nghĩa ở mức 5% thì loại bỏ biến có giá trị p-value lớn nhất. 3. Hồi quy OLS theo các biến còn lại. 4. Nhận xét giá trị R 2 hiệu chỉnh, ý nghĩa của các hệ số hồi quy, và giá trị thống kê kiểm định. 5. Nếu mô hình cải thiện được R 2 hiệu chỉnh thì thực hiện kiểm định WALD về tính thích hợp của mô hình 6. Nếu mô hình không cải thiện được giá trị R 2 hiệu chỉnh thì tiếp tục xây dựng mô hình với phương pháp loại bỏ tiếp các biến không có ý nghĩa thống kê. 7. Ra quyết định lựa chọn một mô hình. Tiêu chí lựa chọn : Phù hợp với kỳ vọng ban đầu đưa ra cho mục tiêu nghiên cứu Các biến có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5% - 10% Giá trị R 2 hiệu chỉnh tốt nhất 3.2. Mô tả các biến  Biến phụ thuộc: LEB (Life expectancy at birth) – Tuổi thọ kỳ vọng khi sinh  Biến độc lập: BED: Số giường bệnh trên 10000 dân. DOC: Số bác sỹ trên 10000 dân. DU5: Tỷ lệ tử vong trẻ em dưới 5 tuổi. Nhóm 1 Page 10 . tôi xác định được kỳ vọng các biến độc lập ảnh hưởng đến tuổi thọ kỳ vọng khi sinh của con người như sau: Nhóm 1 Page 7 Cao học KTPT – K19 Đề án “Kinh. hoặc tích cực), mức độ tác động của các nhân tố này lên tuổi thọ của con người. Ba là, đề xuất một số kiến nghị, các chính sách để có thể nâng cao tuổi thọ