CƠ SỞ LÝ THUYẾT
HDI
Chỉ số phát triển con người (HDI) là một chỉ số định lượng so sánh mức thu nhập, tỷ lệ biết chữ, tuổi thọ và các yếu tố khác giữa các quốc gia Được phát triển vào năm 1990 bởi Manbub ul-Haq và Amartya Sen, HDI phản ánh phương pháp tiếp cận toàn diện về phát triển con người, nhấn mạnh việc mở rộng khả năng lựa chọn, nâng cao năng lực và quyền tự do của con người HDI cho phép người dân có cuộc sống khỏe mạnh, tiếp cận tri thức, đạt mức sống thỏa đáng và tham gia vào cộng đồng Chỉ số này cũng cung cấp cái nhìn tổng quát về sự phát triển của quốc gia và xác định ảnh hưởng của các chính sách kinh tế đến chất lượng cuộc sống.
LEI: Sức khỏe, đo bằng tuổi thọ trung bình LE (năm)
85−20 EI: Tri thức, được đo bằng số năm đi học bình quân MYSI và số năm đi học kỳ vọng EYSI (năm)
2 II: Thu nhập đo bằng GNI bình quân đầu người
HDI (Chỉ số Phát triển Con người) có giá trị từ 0 đến 1, trong đó giá trị càng gần 1 cho thấy mức độ phát triển con người càng cao, ngược lại, giá trị càng gần 0 biểu thị mức độ phát triển con người càng thấp.
UNDP phân HDI thành 3 mức:
- HDI >= 0,8: Nước phát triển con người cao;
- 0,51 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
Các biến độc lập có mối tương quan cao với biến phụ thuộc, trong đó ln_gdppc thể hiện mối quan hệ mạnh nhất với chỉ số phát triển con người HDI Điều này cho thấy rằng GDP bình quân đầu người có ảnh hưởng lớn nhất đến HDI.
Gini và fer_rate có mối quan hệ ngược chiều với HDI, cho thấy rằng sự bất bình đẳng trong thu nhập cao sẽ dẫn đến HDI thấp Ngoài ra, các quốc gia có tỷ lệ sinh cao thường có HDI thấp hơn so với những nước có tỷ lệ sinh thấp.
Kết quả ước lượng và thảo luận
Mô hình hồi quy được sử dụng:
hdiit= 𝛽0+ 𝛽1∗ln_educit+ 𝛽2∗ln _liexpit+ 𝛽3∗giniit+ 𝛽4∗ln _gdppcit+ 𝛽5∗fer_rateit+ 𝛽6∗continentit+ci+uit
Sau khi tiến hành chạy hồi quy, nhóm thu được bảng kết quả sau:
Bảng 3.4: Kết quả ước lượng 2 từ 3 mô hình POLS, RE và FE
Mô hình FE (t) ln_educ 0,1441***
Nguồn: Tổng hợp từ Stata
Theo Bảng 3.4, cả ba mô hình POLS, RE và FE đều cho thấy hệ số hồi quy của hai biến độc lập là gini và fer_rate không có ý nghĩa thống kê Đồng thời, hệ số hồi quy của biến giả continent cho Bắc Mỹ cũng không có ý nghĩa thống kê Ngược lại, các biến ln_educ, ln_liexp và ln_gdppc đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Giá trị trong ngoặc đơn () là giá trị của kiểm định t, z tương ứng với từng mô hình
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 Mô hình RE Mô hình FE Mô hình RE tự hồi quy
Kiểm định Breusch and Pagan LM chi 2 = 48,30 p_value = 0,0000
Kiểm định Hausman chi 2 = 2,39 p_value = 0,7931 Kiểm định tự tương quan chi 2 = 11,402 p_value = 0,0032 Kiểm định sự phù hợp của mô hình chi 2 = 3669,21 p_value = 0,0000
Bảng 3.5 trình bày kết quả kiểm định Breusch and Pagan LM, cho thấy yếu tố không quan sát được (ci) tồn tại trong mô hình với chi 2 = 48,30 và p_value = 0,0000, do đó không thể sử dụng mô hình POLS Tiếp theo, kiểm định Hausman được thực hiện để xác định mối tương quan giữa yếu tố không xác định và các biến độc lập, với kết quả chi 2 = 2,39 và p_value = 0,7931, cho thấy yếu tố này không có tương quan, dẫn đến việc không thể sử dụng mô hình tác động cố định (FE) Cuối cùng, kiểm định tự tương quan chỉ ra rằng mô hình đang sử dụng có khuyết tật tự tương quan với chi 2 = 11,402 và p_value = 0,0032.
Mô hình RE tự hồi quy ở cột thứ 5 của Bảng 3.5 đã vượt qua tất cả các kiểm định và được nhóm lựa chọn để phân tích Kết quả ước lượng của mô hình RE tự hồi quy được trình bày như sau:
Bảng 3.6: Kết quả ước lượng mô hình RE tự hồi quy 3
Kết quả ước lượng ln_educ 0,1454***
Nguồn: Tổng hợp từ Stata
Từ kết quả hồi quy ở Bảng 3.6, nhóm đưa ra mô hình hồi quy mẫu như sau: Đối với quốc gia tại châu Á:
Giá trị trong ngoặc đơn () là giá trị của kiểm định t, z tương ứng với từng mô hình
*:p_value
