tiểu luận kinh tế lượng các yếu tố ẢNH HƯỞNG đến THÓI QUEN hút THUỐC của NGƯỜI mỹ TRONG năm 2009

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ BÀI GIỮA KỲ MÔN KINH TẾ LƯỢNG ĐỀ TÀI: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THÓI QUEN HÚT THUỐC CỦA NGƯỜI MỸ TRONG NĂM 2009 Nhóm thực hiện: Nhóm 15 Lớp: KTE309.2 Giảng viên hướng dẫn: TS Chu Thị Mai Phương Hà Nội, ngày 29 tháng năm 2020 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Danh sách thành viên nhóm: Họ tên Mã sinh viên Hoàng Khánh Huyền 1811110277 Trần Thị Thu Hà 1811110183 Phạm Đăng Thịnh 1811110552 Lê Hoàng Long 1811110373 Vũ Đức Thành 1811110528 Vũ Ngọc Hà 1811110184 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC BẢNG BIỂU LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Phương pháp thu thập số liệu 1.2 Phương pháp xử lý số liệu 1.3 Phương pháp sử dụng nghiên cứu CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 Xác định dạng mô hình 2.2 Giải thích biến 2.3 Kỳ vọng hệ số hồi quy CHƯƠNG 3: THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU VÀ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH 3.1 Mơ tả số liệu mô hình 3.2 Ma trận tương quan biến 3.3 Chạy hồi quy mô hình theo phương pháp OLS stata 10 3.4 Phân tích kết hồi quy thu 10 3.5 Kiểm định giả thuyết 11 3.5.1 Kiểm định hệ số hồi quy 11 3.5.2 Kiểm định phù hợp mơ hình 12 3.6 Kiểm định khuyết tật mô hình 13 3.6.1 Kiểm định tượng bỏ sót biến 13 3.6.2 Kiểm định tượng đa cộng tuyến 13 3.6.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 14 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 3.6.4 Kiểm định tự tương quan 15 3.7 Kết luận mô hình, nêu ý nghĩa hạn chế mô hình 16 3.7.1 Mơ hình hồi quy cuối 16 3.7.2 Kết luận cuối 16 3.7.3 Hạn chế mô hình 16 3.7.4 Kiến nghị giải pháp dựa vào kết khắc phục mơ hình ban đầu 17 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN 19 TÀI LIỆU THAM KHẢO 20 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Mô tả thống kê biến Bảng 2: Ma trận tương quan biến Bảng 3: Kết ước lượng hồi quy 10 Bảng 4: Khoảng tin cậy hệ số hồi quy 11 Bảng 5: Giá trị kiểm định P-value 12 Bảng 6: Bảng phân tích Anova 13 Bảng 7: Bảng kiểm định đa cộng tuyến 14 Bảng 8: Bảng phân tích Anova 16 Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI MỞ ĐẦU Theo tài liệu Tổ chức Y tế giới (WHO), giới có khoảng 1,3 tỷ người hút thuốc Dự báo đến năm 2020, số lên tới 1,6 tỷ người Theo WHO, 70% ca tử vong nước phát triển Nếu biện pháp phòng, chống tác hại thuốc hiệu khơng thực hiện, kỷ này, thuốc giết chết tỷ người, nhiều tổng số người chết HIV/AIDS, bệnh lao tai nạn giao thông đường cộng lại Sử dụng thuốc nguyên nhân nhiều bệnh thương tật, gây khả lao động, tử vong sớm trở thành gánh nặng kinh tế xã hội So sánh với nguy khác, nguy tử vong sớm so hút thuốc cao Một nửa người thường xuyên hút thuốc bị chết sớm hút thuốc nửa số chết độ tuổi trung niên, khoảng từ 15 năm đến 20 năm sống Tại nước có thu nhập cao, tỷ lệ hút thuốc giảm đi, ngược lại sử dụng thuốc có xu hướng gia tăng nước có thu nhập thấp trung bình Trong khu vực ASEAN, có 121 triệu người trưởng thành hút thuốc lá, quốc gia ASEAN nguồn ngân sách đáng kể cho y tế liên quan đến hút thuốc lá, gấp nhiều lần so với thu ngân sách từ thuế thuốc đem lại Chính tác hại to lớn mà thuốc đem lại cho cá nhân cộng đồng Nên nhóm chúng em làm tiểu luận nhằm phân tích kết nghiên cứu đưa giải pháp hữu hiệu cho nhà hoạch định sách Trong q trình thực hiện, chúng em dù cố gắng kiến thức eo hẹp, khơng thể tránh khỏi thiếu sót làm, kính mong góp ý để làm hồn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn cô! Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Phương pháp thu thập sớ liệu Nhóm tiến hành thu thập mẫu ước lượng giá trị cần tìm dựa số liệu 807 mẫu quan sát, số liệu trích từ điều tra năm 2009 Mỹ phương pháp thống kê Cụ thể SMOKE.DTA trích từ liệu điều tra hành vi sử dụng thuốc người trưởng thành độc thân Mỹ Wooldridge 1.2 Phương pháp xử lý số liệu Sử dụng phần mềm Stata để xử lý số liệu, xem xét ma trận tương quan biến phát khắc phục khuyết điểm mơ hình nghiên cứu có 1.3 Phương pháp sử dụng nghiên cứu Chạy phần mềm Stata hồi quy mô hình phương pháp bình phương tối thiểu(OLS) để ước lượng tham số mô hình hồi quy đa biến Từ phần mềm Stata ta dễ dàng: Xét phân tử phóng đại phương sai VIF nhận biết đa cộng tuyến Dùng kiểm định White để kiểm định phương sai sai số thay đổi Tiến hành kiểm định BreuschGodfrey nhận biết tự tương quan Dùng kiểm định F nhận xét phù hợp mô hình kiểm định t để ước lượng khoảng tin cậy cho tham số mô hình Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU Bài tiểu luận sử dụng phương pháp phân tích hồi quy mẫu, từ ước lượng kiểm định giả thiết hồi quy 2.1 Xác định dạng mơ hình Sau xem xét ý nghĩa biến, nhóm em định chọn mơ hình hồi quy gồm biến phụ thuộc: cigs biến độc lập: educ, age, income Mơ hình hồi quy tổng thể: cigs = β1 + β2*educ +β3*age + β4*income + ui 2.2 Giải thích biến BIẾN PHỤ THUỘC Tên biến Giải thích Đơn vị cigs Số lượng thuốc sử dụng Cây/ngày BIẾN ĐỘC LẬP Tên biến Giải thích Đơn vị educ Trình độ học vấn Năm age Độ tuổi Tuổi income Thu nhập hàng năm USD/năm 2.3 Kỳ vọng hệ số hồi quy Trước chạy chương trình kiểm định cho mơ hình nghiêm cứu, nhóm thảo luận đưa kỳ vọng ban đầu dấu hệ số hồi quy biến mô hình sau: Tên biến Dấu kỳ vọng Educ - Age - Income + Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG 3: THỰC HIỆN NGHIÊN CỨU VÀ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH 3.1 Mơ tả sớ liệu mơ hình Bảng 1: Mô tả thống kê biến Tên biến cigs educ age income Số quan sát 807 807 807 807 Giá trị trung bình 8.686493 12.47088 41.23792 19304.83 Độ lệch chuẩn 13.72152 3.057161 17.02729 9142.958 Giá trị nhỏ Giá trị lớn nhất 80 18 17 88.00 500 30000 Nguồn: Nhóm 15 tính tốn Xét vấn đề hút thuốc củ người dân nước Mỹ theo số liệu 2009 thì: - Về số lượng thuốc hút ngày, ta thấy số lượng thuốc hút trung bình ngày xấp xỉ cây/ngày, khơng hút, nhiều 80 điếu, xét số lượng thì số nhỏ, nữa, xét độ độc hại mức ảnh hưởng khói thuốc tàn thuốc thì lại nỗi lo lớn đối vs tất người - Về educ, trình độ học vấn trung bình khoảng 12 năm, người hút thuốc có trình độ thấp năm cao 18 năm, tức từ người có trình độ đến người có trình độ học vấn cao, bậc tiến sỹ thạc sỹ việc hút thuốc trở thành thói quen khó bỏ, việc tích cực tun truyền qua đạo luật Kiểm sốt thuốc lá, theo cơng ty trả khoản phí cho việc tuyên truyền tác hại thuốc lá, làm tăng nhận thức người dân - Về age, độ tuổi hút thuốc lá, ta thấy độ tuổi trung bình 41, người có độ tuổi thấp có hút thuốc 17, cao 88, tức loại trừ người chưa vị thành niên, tất độ tuổi khác có thói quen hút thuốc, Một điều đáng ý năm 2009, Cục quản lý Thực phẩm Dược phẩm Mỹ hoàn tất phán mở rộng quyền hạn mình tất sản phẩm thuốc lá, bao gồm thuốc Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com điện tử, shisha thuốc tẩu sản phẩm khác Phán lịch sử giúp thực thi Đạo luật Ngăn chặn Hút thuốc Gia đình Kiểm soát Thuốc năm 2009 cho phép FDA nâng cao sức khỏe người dân bảo vệ hệ tương lai khỏi nguy hại việc sử dụng thuốc thông qua số biện pháp, bao gồm việc hạn chế bán sản phẩm thuốc cho người chưa thành niên toàn quốc, coi tác động ích cực đẩy lùi việc hút thuốc người 17 - Về income, mức thu nhập trung bình người có hút thuốc cao lên đến 19,3 nghìn USD/năm, mức thu nhập thấp 0,5 nghìn USD/năm cao 30 nghìn USD/năm, việc hút thuốc khơng Trong năm 2009, phía phủ Mỹ có động thái tích cực, bao gồm việc tang thuế đánh vào mặt hành thuốc lá, cụ thể, thuế liên bang đối vs thuốc tăng lên 1,01USD / bao thuốc, bạn muốn có thuốc hút thu nhập bạn phải ổn định, điều làm giảm tỷ lệ người hút thuốc Mỹ từ năm 2009 3.2 Ma trận tương quan biến Bảng 2: Ma trận tương quan biến Cigs Educ Age Income Cigs 1.0000 -0.0487 -0.0415 0.0532 Educ 1.0000 -0.1806 0.3344 - Hệ số tương quan biến cigs educ -0.0487 - Hệ số tương quan biến cigs age -0.0415 - Hệ số tương quan biến cigs income 0.0532 Age Income 1.0000 -0.0640 1.0000 Nguồn: Nhóm 15 tính tốn Nhận xét: Trong biến biến thu nhập hàng năm (income) có tương quan thấp với số lượng thuốc sử dụng (cigs) ngày, hệ số tương quan biến mang dấu dương thể mối quan hệ chiều, tức income tăng cigs tăng Trang LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Biến độ tuổi (age) có tương quan âm với số lượng thuốc sử dụng (cigs) , hệ số tương quan biến mang dấu âm thể mối quan hệ ngược chiều, tức age tăng thì cigs giảm Hệ số tương quan cigs educ mang dấu âm thể mối quan hệ ngược chiều, tức educ tăng thì cigs giảm Do khơng có hệ sớ tương quan biến độc lập lớn 0.8 nên ta dự đốn khơng xảy tượng đa cơng tuyến mơ hình nghiên cứu Xét thực tế, hệ số tương quan r biến phù hợp với dự đốn nhóm mối quan hệ tác động yếu tố lên lượng thuốc hút ngày mối quan hệ yếu tố với Dù nhận định khách quan không tồn đa cộng tuyến tức tương quan cao biến độc lập, nhiên nhóm thực kiểm định đảm bảo kết kiểm chứng kết luận xác 3.3 Chạy hồi quy mô hình theo phương pháp OLS stata Bảng 3: Kết ước lượng hồi quy Cigs Educ Age Income Cons Hệ số hồi quy -0.3775954 -0.0416932 0.0001171 12.85394 Sai số T P-value 0.1696335 0.0287682 0.0000559 2.576089 -2.23 -1.45 2.09 4.99 0.026 0.148 0.036 0.000 Khoảng tin cậy -0.7105728 -0.044618 -0.0981524 0.0147659 7.38E-06 0.0002268 7.79728 17.91061 Nguồn: Nhóm 15 tính tốn 3.4 Phân tích kết hồi quy thu Ta có mơ hình hồi quy tổng thể cigs = β1 + β2*educ + β3*age + β4*income + ui Ta có mơ hình hồi quy mẫu cigs = 12.85394 - 0.3775954*educ – 0.0416932*age + 0.0001171*income + ei Trang 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Từ bảng 3, ta nhận thấy: - Đối với biến độ tuổi, ta thấy độ tuổi giảm đơn vị thì lượng thuốc hút ngày tăng 0.0416932 cây/ngày, tức tuổi nhỏ hút nhiều thuốc - Trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi, trình độ học vấn (educ) giảm đơn vị thì lượng thuốc hút ngày tăng lên 0.3775954 cây/ngày tức là, trình độ học vấn thấp hút nhiều thuốc - Trong điều kiện yếu tố khác không đổi, lượng thu nhập hàng năm tăng lên USD/năm thì lượng thuốc hút ngày tăng lên 0.0001171 cây/ngày, tức thu nhập cao có nhiều nhiều khoản dơi để mua thuốc hút thuốc - Trong trường hợp yếu tố khác thì lượng thuốc đạt 12.85394 bao/ngày 3.5 Kiểm định giả thuyết 3.5.1 Kiểm định hệ số hồi quy * Kiểm định phương pháp khoảng tin cậy Giả thiết kiểm định: { H0 : β̂i = H1 : β̂i ≠ Từ kết chạy hồi quy phương pháp OLS phần mềm Stata, ta có khoảng tin cậy hệ số hồi quy với mức ý nghĩa 𝛼= 5% sau: Bảng 4: Khoảng tin cậy hệ số hồi quy Khoảng tin cậy Educ Age Income Cons -0.7105728 -0.0981524 7.38E-06 7.79728 -0.044618 0.0147659 0.0002268 17.91061 Nguồn: Nhóm 15 tính tốn Trang 11 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Từ bảng 4, ta có nhận xét: - Đối với biến educ income, giá trị không thuộc khoảng tin cậy, vậy, ta bác bỏ giả thuyết H0, tức hệ số hồi quy biến độc lập có ý nghĩa thống kê - Đối với biến age, giá trị thuộc khoảng tin cậy, tức không bác bỏ giả thuyết H0, hệ số hồi quy biến age khơng có ý nghĩa thống kê, điều xảy đa cộng tuyến * Kiểm định phương pháp giá trị P-value Bảng 5: Giá trị kiểm định P-value Educ Age Income Cons P-value 0.026 0.148 0.036 0.000 Nguồn: Nhóm 15 tính tốn Nhận xét: - P-value biến educ income nhỏ mức ý nghĩa 5%, hoàn toàn kết luận hệ số hồi quy biến độc lập có ý nghĩa thống kê, tức yếu tố độ tuổi (age) thu nhập năm (income) có ảnh hưởng đến số lượng thuốc hút ngày (cigs) - P-value biến age lớn mức ý nghĩa 5%, mơ hình này, hệ số hồi quy biến age khơng có ý nghĩa thống kê 3.5.2 Kiểm định phù hợp mơ hình Ta có bảng phân tích Anova: Trang 12 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bảng 6: Bảng phân tích Anova Sớ quan sát F(3,803) P-value R - squared Adj R-squared Root MSE 807 2.81 0.0384 0.0104 0.0067 13.675 Nguồn: Nhóm 15 tính tốn Nhận xét: Ta có P-value = 0.0384 nhỏ mức ý nghĩa 5%, tức là, mức ý nghĩa 5%, mơ hình có ý nghĩa 3.6 Kiểm định khuyết tật mơ hình 3.6.1 Kiểm định tượng bỏ sót biến Thực kiểm định RESET phần mềm Stata, ta thu kết sau Ramsey RESET test using powers of the fitted values of cigs Ho: model has no omitted variables F (3, 800) = Prob > F = 0.79 0.5022 Ta thấy, mức ý nghĩ 5%, P-value = 0.5022 lớn 0,05, ta không bác bỏ H0, tức mơ hình khơng mắc phải khuyết tật bỏ sót biến 3.6.2 Kiểm định tượng đa cộng tuyến Dấu hiệu: Xét nhân tử phóng đại phương sai VIF Chạy lệnh estat vif Stata thu bảng sau: Trang 13 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bảng 7: Bảng kiểm định đa cộng tuyến Biến Educ Income Age VIF 1.16 1.13 1.03 Mean 1/VIF 0.86276 0.88819 0.96738 1.11 Nguồn: Nhóm 15 tính tốn Nhận xét: Các biến có VIF nhỏ 10, tức tồn đa cộng tuyến biến với mức độ thấp Vì mơ hình cho kết ước lượng tham số ứng với biến nên đa cộng tuyến khơng hồn hảo Các ước lượng đảm bảo tính chất không chệch ước lượng tốt với mô hình cho Tuy nhiên, mẫu chưa đảm bảo tính xác chưa đại diện tổng thể nên ước lượng tham số cho từ mơ hình mẫu khơng gắn với tham số tổng thể Cách khắc phục: Do đa cộng tuyến làm cho ước lượng tham số bị lệch so với thực tế không loại bỏ tác động biến độc lập lên biến phụ thuộc Mà ta lại có Mean VIF= 1,11 < 10 nên bỏ qua tượng đa cộng tuyến mơ hình 3.6.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi Để ác định tồn tượng phương sai sai số thay đổi, ta dung kiểm định BreuschPagan-Godfrey thu kết sau: Trang 14 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity H0: Constant variance Variables: fitted values of cigs χ2 (1) = 2.42 Prob > χ2 = 0.1197 Nhận xét: Ở mức ý nghĩa 5%, ta thấy P-value = 0,1197 lớn 0,05 Như vậy, ta không bác bỏ giả thuyết H0 cho phương sai sai số mơ hình khơng đổi, tức ta kết luận mơ hình khơng mắc khuyết tật phương sai sai số thay đổi Để đảm bảo kết xác nhất, nhóm nghiên cứu định thực them kiểm định White, cho kết sau: White's test for H0: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity χ2 (9) Nhận xét: = 22.38 Prob > χ2 = 0.0078 Ở mức ý nghĩa 5%, P-value = 0,0078 lớn 0,05 Không bác bỏ giả thuyết H0, tức phương sai sai số mô hình khơng đổi KẾT LUẬN: Mơ hình khơng có khuyết tật phương sai sai số thay đổi 3.6.4 Kiểm định tự tương quan Do số liệu nhóm thu thập để làm nghiên cứu liệu chéo, liệu thời gian, nên mơ hình khơng mắc khuyết tật tự tương quan Trang 15 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 3.7 Kết luận mô hình, nêu ý nghĩa hạn chế mơ hình 3.7.1 Mơ hình hồi quy cuối Ta có mơ hình hồi quy tổng thể cigs = β1 + β2*educ + β3*age + β4*income + ui Ta có mơ hình hồi quy mẫu Cigs = 12.85394 - 0.3775954*educ – 0.0416932*age + 0.0001171*income + ei 3.7.2 Kết luận cuối - Trình độ học vấn thu nhập năm có ảnh hưởng đến thuốc hút ngày người dân Mỹ năm 2009 - Độ tuổi khơng có tác động hay ảnh hưởng đến lượng thuốc sử dụng ngày - Mơ hình lựa chọn phù hợp với lí thuyết kinh tế - Mơ hình ban đầu tồn tượng đa cộng tuyến khơng hồn hảo tạm chấp nhận 3.7.3 Hạn chế mơ hình Ta có bảng phân tích Anova sau: Bảng 8: Bảng phân tích Anova Số quan sát F(3,803) P-value R - squared Adj R-squared Root MSE 807 2.81 0.0384 0.0104 0.0067 13.675 Nguồn: Nhóm 15 tính tốn Từ bảng 8, thấy , mơ hình có ý nghĩa thống kê, nhiên biến độc lập giải thích 1,04% thay đổi biến độc lập, P-value mơ hình dù nhỏ 0,05 coi tương đối cao mức ý nghĩa 5%, có Trang 16 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com thể thấy mô hình chưa thật hiệu việc đánh giá tác động yếu tố lên lượng thuốc sử dụng ngày Mỹ năm 2009 Đồng thời mô hình ban đầu mắc phải khuyết tật đa cộng tuyến Từ kiểm định thực hiện, yếu tố đưa mơ hình chưa thật có tác động rõ ràng tới lượng thuốc sử dụng ngày Mỹ 3.7.4 Kiến nghị giải pháp dựa vào kết khắc phục mơ hình ban đầu Dựa vào mơ hình, ta thấy ảnh hưởng chiều thu nhập năm tới số lượng thuốc sử dụng ngày Mỹ, vậy, để giảm thiểu số lượng thuốc sử dụng, việc tăng giá đánh thuế cao với mặt hàng thuốc biện pháp hữu hiệu Trên thực tế, Mỹ, ngân sách năm tài khóa 2014 Tổng thống áp dụng mức tăng thuế thuốc Liên bang 0,94 đôla/bao thuốc Đồng thời, lần lịch sử, Đạo luật Phòng chống tác hại kiểm soát thuốc gia đình năm 2009 (Đạo luật Kiểm sốt thuốc lá) trao tồn quyền cho Cơ quan Thuốc Thực phẩm Mỹ (FDA) quy định sản phẩm thuốc lá, theo FDA đóng vai trị quan trọng việc giảm tác hại sản phẩm gây Đạo luật Kiểm sốt thuốc quy định cơng ty sản xuất thuốc trả cho hoạt động hỗ trợ chiến dịch truyền thông nhằm ngăn ngừa hành vi hút thuốc thực cai nghiện thuốc niên Đạo luật Chăm sóc Bảo vệ nhân dân 2010 (ACA) mở rộng khả tiếp cận dịch vụ cai thuốc yêu cầu công ty bảo hiểm trả chi phí cai nghiện thuốc Quỹ Nâng cao sức khỏe Y tế công cộng Đạo luật chăm sóc bảo vệ nhân dân hỗ trợ chương trình sáng tạo cộng đồng chiến dịch truyền thơng rộng rãi nhằm tăng cường phịng chống tác hại thuốc hỗ trợ người dân bỏ thuốc Đồng thời trình độ học vấn có tác động ngược chiều tới lượng thuốc sử dụng ngày, nên việc tăng cường nhận thức tác hại thuốc vô quan trọng Như thấy, năm 2010, Bộ Y tế Dịch vụ nhân sinh Mỹ công bố kế hoạch chiến lược phòng chống tác hại thuốc Chấm dứt bệnh dịch thuốc lá: Kế hoạch hành động chiến lược phòng chống tác hại thuốc cung cấp Trang 17 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com khung chiến lược, hướng dẫn để giảm nhanh tỷ lệ hút thuốc thiếu niên Nền tảng vững trụ cột kế hoạch khuyến khích tăng cường vai trò lãnh đạo ngành xã hội Nhiều biện pháp triển khai cho kết tốt đẹp Cách tiếp cận sách y tế cơng tồn diện nhấn mạnh tới chiến dịch truyền thông phương tiện thông tin đại chúng để khuyến khích hành động ngăn ngừa nỗ lực cai bỏ thuốc lá, sách mơi trường khơng khói thuốc, hạn chế thiếu niên tiếp cận thuốc sản phẩm thuốc tăng giá thuốc lá, biện pháp phối hợp giảm mạnh tỷ lệ hút thuốc Ngồi ra, phủ đẩy nhanh tiến độ thông qua cam kết mạnh mẽ cho tiến y tế công cộng can thiệp lâm sàng, cụ thể như: Đẩy mạnh việc áp dụng rộng rãi đường dây hỗ trợ cai nghiện thuốc (Telephone quitlines), tư vấn hỗ trợ điều trị thuốc cho người nghiện Việc đẩy nhanh tiến độ đòi hỏi phải nhận thức sâu sắc hút thuốc tựa kẻ giết người thầm lặng Vì phải chiến đấu loại bỏ hành vi hút thuốc khỏi đời sống Tất can thiệp phòng chống tác hại thuốc nhằm mục đích giảm tỷ lệ hút, giảm tỷ lệ tử vong bệnh tật thuốc gây Tuy nhiên, để hệ tương lai hứng chịu gánh nặng này, nước Mỹ phải nỗ lực gấp đôi huy động tham gia mạnh mẽ tổ chức phi phủ toàn xã hội chia sẻ trách nhiệm để chấm dứt tàn phá bệnh tật tử vong thuốc gây Trang 18 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN Những kết nghiên cứu cho cách nhìn rõ ràng tương đối đầy đủ ảnh hưởng trình độ học vấn, thu nhập năm độ tuổi đến số lượng thuốc sử dụng ngày Mỹ Nhờ việc chạy mô hình đưa kiểm định, có nhận xét đầy đủ ảnh hưởng biến đưa vào, ý nghĩa chúng biến phụ thuộc, qua giúp hiểu mối tương quan biến, biết mức độ phụ thuộc số lượng thuốc sử dụng ngày Mỹ biến độc lập Qua đó, đưa giải pháp cụ thể hiệu để giải vấn đề hút thuốc Mỹ năm 2009 Những kết nghiên cứu cho cách nhìn rõ ràng tương đối đầy đủ ảnh hưởng trình độ học vấn, thu nhập năm độ tuổi đến số lượng thuốc sử dụng ngày Mỹ Nhờ việc chạy mô hình đưa kiểm định, có nhận xét đầy đủ ảnh hưởng biến đưa vào, ý nghĩa chúng biến phụ thuộc, qua giúp hiểu mối tương quan biến, biết mức độ phụ thuộc số lượng thuốc sử dụng ngày Mỹ biến độc lập Qua đó, đưa giải pháp cụ thể hiệu để giải vấn đề hút thuốc Mỹ năm 2009 Trang 19 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO http://baodansinh.vn/nuoc-my-sau-50-nam-giam-mot-nua-ti-le-nguoi-hut- thuoc-la-60364.htm http://www.hspi.org.vn/vcl/-To-chuc-y-te-The-gioi-cong-bo-bao-cao-moi- ve-dai-dich-thuoc-la-toan-cau-t928894.html?fbclid=IwAR3INXeT1HvJ5Lgjap6LiukOMqOFk1ravBERtbWO81Wl 2iZpgaLYNkM1DB4 http://www.hspi.org.vn/vcl/-WHO-cong-bo-bao-cao-moi-ve-xu-huong-hut- thuoc-la-toan-cau-t101-8978.html?fbclid=IwAR3n1CKDTDwcWQcu4v_hw1vhLDP-J_7YOfJJTPI6kc99OsZF90Lo6YmuMU Trang 20 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... 0.0001171*income + ei 3.7.2 Kết luận cuối - Trình độ học vấn thu nhập năm có ảnh hưởng đến thuốc hút ngày người dân Mỹ năm 2009 - Độ tuổi tác động hay ảnh hưởng đến lượng thuốc sử dụng ngày - Mơ hình... việc hút thuốc người 17 - Về income, mức thu nhập trung bình người có hút thuốc cao lên đến 19,3 nghìn USD /năm, mức thu nhập thấp 0,5 nghìn USD /năm cao 30 nghìn USD /năm, việc hút thuốc khơng Trong. .. nặng kinh tế xã hội So sánh với nguy khác, nguy tử vong sớm so hút thuốc cao Một nửa người thường xuyên hút thuốc bị chết sớm hút thuốc nửa số chết độ tuổi trung niên, khoảng từ 15 năm đến 20 năm