(TIỂU LUẬN) PHÂN TÍCH các yếu tố ẢNH HƯỞNG đến TUỔI THỌ TRUNG BÌNH KHI SINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGO ẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QU ỐC TẾ *** TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG Chuyên ngành: Kinh tế Đối ngoại “PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TUỔI THỌ TRUNG BÌNH KHI SINH ” Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm 20 Họ tên: Nguyễn Minh Hiển - MSV: 1811110217 Họ tên: Nguyễn M ạnh Cường - MSV: 1811110102 Người hướng dẫn khóa học: ThS Nguyễn Thúy Quỳnh Hà Nội, tháng năm 2020 TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGO ẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ VÀ KINH DOANH QU ỐC TẾ *** TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG Chuyên ngành: Kinh tế đối ngoại “PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TUỔI THỌ TRUNG BÌNH KHI SINH ” Nhóm sinh viên thực hiện: Nhóm 20 Họ tên: Nguyễn Minh Hiển - MSV: 1811110217 Họ tên: Nguyễn M ạnh Cường - MSV: 1811110102 Người hướng dẫn khóa học: Ts Nguyễn Thúy Quỳnh Hà Nội, tháng năm 2020 MỤC LỤC LỜI M Ở ĐẦU CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ TUỔI THỌ TRUNG BÌNH KHI SINH 1.1 Các khái niệm liên quan đến tuổi thọ trung bình sinh 1.1.1 Tuổi thọ trung bình 1.1.2 Tuổi thọ trung bình sinh 1.1.3 Sự khác biệt v ề tuổi thọ trung bình sinh quốc gia 1.2 Các nghiên cứu trước 1.2.1 Các nghiên cứu nước 1.2.2 Các nghiên cứu nước 1.3 Giả thuyết nghiên c ứ u 12 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MƠ HÌNH ĐỂ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC YẾU TỐ ĐẾ N TUỔI THỌ TRUNG BÌNH 14 2.1 Phương pháp nghiên cứu 14 2.2 Xây dựng mơ hình lý thuyết 14 2.3 Giải thích biến c mơ hình, tổng quan nghiên c ứ u dấu kỳ vọng biến 15 2.4 Mô tả số liệu mơ hình 16 2.4.1 Nguồn số liệu sử dụng mơ hình 16 2.4.2 Mô tả thống kê 16 2.4.3 Ma trận tương quan giữ a biến 18 CHƯƠNG KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ LÊN TUỔI THỌ TRUNG BÌNH 19 3.1 Kết ước lượng ban đầu 19 3.2 Kiểm định khắc phục khuyết tật c mô hình 20 3.2.1 Kiểm định mơ hình có hay khơng 20 3.2.2 Kiểm định tượng đa cộng tuyến 20 3.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 20 3.2.4 Kiểm định tự tương quan 21 3.2.5 Kiểm định phân phối chuẩn sai số ngẫu nhiên 21 3.3 Kiểm định giả thuyết 22 3.3.1 Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy 23 3.3.2 Kiểm định s ự phù hợp mơ hình 23 3.4 Lý giải kết thu 23 3.5 Một số giải pháp gia tăng tuổi thọ trung bình 24 KẾT LU ẬN 24 PHỤ LỤC 27 TÀI LIỆU THAM KHẢO 36 BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM 38 DANH M ỤC BẢNG Bảng Tổng hợp kỳ vọng dấu biến chọn 16 Bảng Mô tả thống kê số liệu nghiên cứu 16 Bảng Mô tả ma trận tương quan biến 18 Bảng Kết ước lượng ban đầu 19 Bảng Kết kiểm định mơ hình có hay khơng 20 Bảng Kết nhân tử phóng đạ i VIF 20 Bảng Kiểm định phương sai sai số thay đổi 21 Bảng Kết hồi quy mơ hình khắc phục phương sai sai số thay đổi 21 Bảng Hệ s ố ước lượng biến ước lượng 22 LỜI M Ở ĐẦU Lý chọn đề tài Tuổi thọ trung bình từ sinh (hay thường hiểu tuổi thọ trung bình) định nghĩa số năm mà ngườ i từ sinh s ống Khơng phản ánh chất lượng sống c người, tuổi thọ trung bình xem số tổng hợp có ảnh hưởng trực tiếp đến xã hội phát triển kinh tế quốc gia hay vùng lãnh thổ Trong năm gần đây, với s ự phát triển không ngừng hệ thống y tế, đờ i s ống người cải thiện với đột phá khoa học công nghệ, tuổi thọ trung bình khơng ngừng tăng lên nước giới Tuy nhiên, có khác biệt không nhỏ tuổi thọ trung bình quốc gia Trái ngược với quốc gia có tuổi thọ trung bình cao hàng đầu, có nơi sống người dân thường ngắn ngủi hẳn nh ững nơi khác Những khác biệt lối sống, mơi trường, thói quen ăn uống, chất lượng sở hạ tầng, tình hình kinh tế - tr ị hay thiên tai cho nguyên nhân hàng đầu gây s ự cách biệt tuổi thọ nước Tuy nhiên việc xác định cụ thể yếu tố ảnh hưởng cách giải vấn đề nhức nhối nhiều nơi giới Việc nghiên cứu tuổi thọ không đơn để tìm hiểu nguyên nhân, đề phương án i thiện mà cịn có tiềm lớn để tìm hiểu kinh tế, xã hội quốc gia đề giải pháp để ngày mức sống c ngườ i dân Trước ý nghĩa quan trọng cần thiết trên, nhóm chúng em định lựa chọn “Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình sinh” đề tài nghiên cứu cho tiểu luận môn Kinh tế lượ ng lần Do hạn chế kiến thức, thờ i gian c ũng nguồ n khả thu thập số liệu, tiểu luận chắn khơng thể tránh khỏi sai sót Chúng em ln mong nhận góp ý từ thầy để hồn thiện cơng trình nghiên cứu Mục tiêu nghiên c ứ u Thông qua việc thu thập số liệu, xây dựng mơ hình ước lượng, suy diễn thống kê biến, chúng em hy vọng có th ể:  Xác định yếu tố ảnh hưởng đế n tuổi thọ trung bình sinh người dự đốn ảnh hưởng chúng  Sử dụng mơ hình hồi quy để xác định cụ thể mức độ tác độ ng biến tới tuổi thọ trung bình, kiểm tra tính xác nghiên c ứu  Từ kết thu từ mơ hình, đề nhận định, giải pháp hay phương án để góp phần làm tăng tuổi thọ trung bình sinh nước giớ i Đối tượng phạm vi nghiên c ứ u  Đối tượng nghiên c ứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình từ sinh  Phạm vi nghiên cứu  Không gian: Thu thập số liệu gần 140 quốc gia khắp châu lục giớ i  Thời gian: Tất c ả s ố liệu nghiên c ứu lấy vào năm 2011 Phương pháp nghiên cứu tóm tắt kết nghiên u  Phương pháp thu thập số liệu  Tất liệu thu thập qua nguồn internet (WHO, WorldBank)  Tìm kiếm qua tài liệu có sẵn tham khảo  Sự giảng dạy c giảng viên  Phương pháp định lượng  Thu thập số liệu qua tài liệu internet  Số liệu sau thu thập xử lí phân tích phần mềm STATA phương pháp bình phương tối thiểu (OLS)  Kết phân tích trình bày dựa kết kiểm định phần mềm Dựa vào chúng em đưa giả i pháp thích hợp t ừng yếu tố khác Nội dung cấu trúc c tiểu luận  Lời mở đầu  Nội dung chính:  Chương 1: Cơ sở lý luận tuổi thọ trung bính sinh  Chương 2: Phương pháp nghiên cứu xây dựng mơ hình để đánh giá yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình sinh  Chương 3: Kế t ước lượ ng suy diễn thống kê, từ đưa giải pháp để cải thiện tuổi thọ trung bình nước giới  Phụ lục  Tài liệu tham khảo  Bảng đánh giá thành viên CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ TUỔI THỌ TRUNG BÌNH KHI SINH 1.1 Các khái niệm liên quan đến tuổi thọ trung bình sinh 1.1.1 Tuổi thọ trung bình Tuổi thọ trung bình số liệu thống kê thời gian trung bình sinh vật kỳ vọng s ống được, dựa năm sinh, độ tuổi yếu tố nhân học khác, bao gồm giới tính Phương pháp đo lường s dụng nhiều tuổi thọ trung bình sinh (LEB) (Theo Wikipedia) 1.1.2 Tuổi thọ trung bình sinh Tuổi thọ trung bình sinh định nghĩa trung bình trẻ sơ sinh kỳ vọng sống, tỷ lệ tử vong không thay đổi Tuy nhiên, tỷ lệ tử vong c độ tuổi cụ thể khó để xác định trước cách xác N ếu tỷ lệ tử vong giảm, vịng đời thực tế dài tuổi thọ trung bình sinh tính dựa t ỷ lệ tử vong Hiện nay, tuổi thọ trung bình sinh số liệu thường s dụng để phản ánh tình trạng s ức khỏe chung giới (theo OECD) 1.1.3 Sự khác biệt tuổi thọ trung bình sinh quốc gia Với tiến bộ, phát triển vượt bậc theo thời gian, 170 năm trở lại đây, tuổi thọ trung bình sinh quốc gia có xu hướng tăng liên tục Tuy nhiên ngược lại với tăng lên chênh lệch lớ n số quốc gia Người dân quốc gia có kinh tế mạnh, sở hạ tầng, thiết bị y tế phát triển thường có xu hướng sống thọ ngườ i quốc gia chịu nhiều khó khăn màng tương tự Ví dụ điển hình Nhật Bản có tuổi thọ trung bình sinh 84.5, nước Châu Âu có kinh tế phát triển có người dân trung bình sống 80 tuổi (vào năm 2018) Theo chiều ngược lại, nh ững quốc gia gặp nhiều khó khăn, bất ổn số quốc gia Châu Phi có tuổi thọ trung bình sinh nhiều Nigieria có tuổi thọ trung bình sinh 54.3, Cameroon 54.8 Trung Phi 52.8 (thấp giới), s ố liệu lấy vào năm 2018 Trong đó, tuổi thọ trung bình sinh Việt Nam qua năm 2015, 2016, 2017 75.11, 75.17, 75.24 Có thể thấy tuổi thọ trung bình tăng qua năm, xa nước có kinh tế trị mạnh Thơng qua việc nghiên cứu mơ hình hy vọng giúp quốc gia phát triển cải thiện vòng đờ i người dân 1.2 Các nghiên cứu trước 1.2.1 Các nghiên cứu nước Tuổi thọ nh ững vấn đề y tế xã hội quan tâm hàng đầu Việt Nam Là yếu tố mang nhiều ý nghĩa đố i vớ i kinh tế, đời sống, chế độ trình độ y khoa, có nhiề u viết, nghiên c ứu mang tính h ọc thuật viết vấn đề yếu tố có tác động đến tuổi thọ trung bình Trong tạp chí “KHOA HỌC XÃ HỘI VIỆT NAM” Viện Hàn lâm Khoa học Xã hội Việt Nam, xuất số 5-2019, tác giả Lê Văn Khảm có viết “Vấn đề người cao tuổi Việt Nam nay” Bài viết dân số Việt Nam năm trở lại tới có xu hướ ng già hóa tăng nhanh, điều phản ảnh thành tựu phát triển kinh tế, xã hội, y tế công tác dân số Dân số Việt Nam già tác độ ng nhiều yếu tố Về nhân học, chênh lệch giới tính có ảnh hưở ng tr ực tiếp đến tình trạng “nữ hóa dân s ố cao tuổi” Tình trạng nhân, điều kiện sống làm vi ệc, việc làm thu nhập người già đượ c nhắc đến mối liên kết đến độ tuổi trung bình ngày tăng Ngoài yếu tố thay đổi văn hóa hay tư cấu trúc gia đình ngườ i trẻ mang tác động định Bằng việc số liệu % tỷ lệ dân số già tương ứng với % ảnh hưởng, đặc điểm c ngườ i cao tuổi trình bày chi tiết Vấn đề chăm sóc sức khỏe cho người cao tuổi tác giả nhấn mạnh, bệnh thường hai mắc xem nguyên nhân làm ngắn tuổi đời c ngườ i Việt Có sách, trình độ y tế đại cải thiện mức sống người cao tuổi Và để người già sống khỏe sống vui, khơng cố gắng lĩnh vực y tế, mà c ần gia đình, mơi trường xã hội chung tay góp sức Nghiên cứu “GIÀ HÓA DÂN SỐ VÀ NGƯỜI CAO TUỔI Ở VIỆT NAM” Quỹ Dân số Liên hợp quốc (UNFPA) vào tháng 7/2011 nêu lên đánh giá dựa số liệu dân số ngày già đất nước, từ đưa số thực trạng, dự báo sách khuyến nghị Bài viết tập trung vào phân tích thực trạng t ỷ lệ sinh tăng lên tỷ lệ tử vong dẫn đến dân số tăng lên, già đi, đặc điểm, vấn đề sách cải thiện Trong yếu tố đặc điểm nhân học; đời sống gia đình, văn hóa tinh thần người cao tuổi; sức khỏe chăm sóc đổi với ngườ i cao tuổi; hoạt độ ng kinh tế thu nhập; an sinh xã hội yếu tố xem xét s ố liệu đánh giá định đến tuổi thọ ngườ i cao tuổi Việt Nam Số liệu nghiên cứu lấy từ nghiên cứu trước tổng cục thống kê, Tổng Điều tra dân s ố nhà Việt Nam… Nên phản ánh cách tương đối xác vấn đề nêu Từ ảnh hưởng đó, tác giả nêu vấn đề, khó khăn dân số già tăng lên, để từ đề xuất giải pháp, sách để cải thiện mức sống ngườ i có tuổi, qua góp phần nâng cao tuổi thọ chung Nhiều mơ hình nghiên cứu tuổi thọ trung bình sinh xây dựng, số nghiên cứu nhóm sinh viên trường Đại học Ngoại thương (Đặng Thị Hường, Nguyễn Thu Hương, Đỗ Thanh Tùng…) thực vào năm 2017 Nhóm xây dự ng mơ hình dựa nghiên cứu trước nước, đề giả thuyết xây d ựng mơ hình với yếu tố ảnh hưởng GDP bình quân đầu người, tỷ lệ người dân thiếu dinh dưỡng, tỷ lệ nhiễm HIV tỷ lệ nhiễm khơng khí b ụi mịn pm2.5 Thông qua việc thu thập số liệu, xây dựng ước lượng mơ hình phương pháp tối thiểu bình phương OLS, nhóm kiểm định giả thuyết yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình sinh, từ đưa kết luận đề xuất đề nâng cao tuổi thọ Nghiên cứu dù không phức tạp đặt tài liệu tham khảo cho nghiên c ứu 1.2.2 Các nghiên cứu ngồi nước Khơng Việt Nam mà nghiên cứu tuổi thọ trung bình sinh phổ biến giới năm trở lại Nhiều cơng trình nghiên cứu tiến hành, với yếu tố, phương pháp khác mang lại nhìn khác tuổi thọ trung bình Miranda Chen Micheal Ching tiến hành nghiên cứu tương đối tỉ mỉ nghiên c ứu tuổi thọ trung bình quốc gia vào năm 2000 Sử dụng phương pháp hồi quy bội, sau quy đầu tiên, mô hình loại 18 biến từ giả thuyết ban đầu biến cịn lại tin có liên hệ chặt chẽ với tuổi thọ trung bình GDP bình quân đầu người, tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên, số sinh phụ nữ, tỷ lệ người bị AIDS, tỷ lệ người bị lao, t ỷ lệ sinh, tỷ lệ người dân tiếp cận nguồn nước sạch, tỷ lệ bao phủ r ừng tỷ lệ chặt phá rừng hàng năm Dù phải trải qua hơn quy, ý nghĩa thống kê tỷ lệ bao phủ rừng t ỷ lệ chặt phá r ừng chưa thật s ự cao, nghiên cứu chứng ảnh hưở ng môi trường tuổi thọ trung bình, đặc biết là ảnh hưởng tuyến tính đơn thuầ n Một số điều đặc biệt rút từ nghiên cứu t ỷ lệ sinh có vai trị quan trọng đối vớ i tuổi thọ trung bình so với số ngườ i b ị AIDS hay tiếp cận với nguồn nước s ạch Nghiên cứu tóm lược lại kết luận: tuổi thọ trung bình quy định kinh tế, vệ sinh, bệnh tật để cải thiện tuổi thọ trung bình phải giúp đỡ quốc gia gặp khó khăn vấn đề thiết yếu Một nghiên c ứu khác tiến hành bở i nhốm nhà nghiên cứu người Iran (Somayeh Delavari, Hamed Zandian, Satar Rezaei…) kết tương đối giống vớ i nghiên c ứu Bằng việc sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu OLS, vớ i việc thu thập số liệu biến liên quan khoàng thờ i gian t 1985-2013 vớ i phạm vi toàn lãnh thổ Iran Qua việc chạy ước lượng mô hình vớ i biến, nghiên cứu đưa kết luận GDP bình quân đầu người, số lượng bác sĩ (trên 100000 bệnh nhân), tỷ lệ người dân biết chữ, độ có sẵn nguồn thực phẩ m có yếu tố ảnh hưởng tích cực đến độ tuổi trung bình (dù khơng thật s ự lớ n) tỷ lệ sinh có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể đế n tuổi thọ trung bình Nghiên cứu để cải thiện tuổi thọ trung bình, khơng nên q t ập trung vào yếu tố hệ thống sức khỏe mà nên quan tâm c ả yếu tổ phạm vi rộng Nhược điểm c nghiên c ứu chưa bao phủ hết biến (những yếu tố tỷ lệ có việc làm, chi phí cho y tế, tỷ giá hối đối) liệu có liệu mang tính tổng hợp Như từ hai nghiên c ứu trên, thấy tỷ lệ sinh có tác động ngược chiều có vai trị lớn tuổi thọ trung bình sinh Không t ỷ lệ sinh tự nhiên, GDP bình quân đầu người yếu tố thường xuyên nhắc tới nghiên cứu tuổi thọ Dường đại diện yếu tố kinh tế ln đóng vai trị định mơ hình, nghiên cứu “Tác động GDP bình quân lên tuổi thọ trung bình quốc dân” nhóm tác giả (Gokce Dayanikli, Varsha Gokare, Brian Kincaid) xây dựng lý thuyết để kiêm tra c ụ thể tác động GDP bình quân đầu người Đây số biểu lên nhiều yếu tố vĩ mô quốc gia: thịnh vượng, chi tiêu phủ, độ có sẵn bảo hiểm sức khỏe… Tất yếu tố cho có tác động đến tuổi thọ người dân Bằng việc s dụng phương pháp OLS để ước lượng, mơ hình GDP bình quân đầu người tác động đế n tuổi thọ trung bình đến mức độ định Đối với nước có mức GDP bình qn thấp trung bình, ảnh hưởng rõ rệt có tính xác, nhiên nước có mức GDP trung bình số tỷ lệ nghịch với mức độ ảnh hưởng lên tuổi thọ Bài viết sử dụng biến đổ i mơ hình sang d ạng log làm giảm ảnh hưởng c mức độ giới hạn ảnh hưởng GDP bình quân Vấn đề vệ sinh ln đánh giá có liên quan trực tiếp đến sức khỏe ngườ i Việc không tiếp cận hệ thống vệ sinh đảm bảo không sử dung nguồn nước đủ chất lượng dẫn đế n ảnh hưởng tiêu cực tuổi thọ người Trong nghiên cứu Aye M.Alemu với tựa đề “Sự tiếp cận đến hệ thống vệ sinh đảm bảo giải thích khác biết tỷ lệ tử vong trẻ em Châu Phi đến mức độ nào” tác động cụ thể vấn đề vệ sinh đến việc tử lệ tử vong trẻ sơ sinh giảm Thông qua s ố liệu cụ thể từ WHO UNICEF, vớ i kiểm định Durbin–Wu–Hausman, mơ hình c ố định ảnh hưởng, hồi quy Praison–Winsten với tượng phương sai không đồng khắc ph ục, mơ hình chứng minh ảnh hưở ng rõ ràng khơng c vệ sinh mà cịn c ả biến khác GDP/người, tỷ lệ người nhiễm HIV tỷ lệ gia tăng dân số tự nhiên nhanh chóng Châu Phi Trong nghiên c ứu sử dụng liên tiếp mơ hình Isma Shahid vào năm 2015, ảnh hưởng c vệ sinh lớn khoản chi tiêu cho y tế nhìn phương diện tồn cầu Cũng nghiên cứu 10 Thứ hai, tỷ lệ người dân sử d ụng hệ thống vệ sinh đảm bảo có tác động tích cực đến tuổi thọ trung bình, giống nguồn nước, hệ thống vệ sinh hệ thống xử lý rác thải, hệ thống lọc khí, v.v… đảm bảo nguy bị bệnh nguy hiểm liên quan đến vệ sinh môi trường giảm đáng kể, từ tuổi thọ trung bình người cải thiện Thứ ba, tổng sản phẩ m quốc nội bình qn đầu người có tác động tích cực đén tuổi thọ Thật vậy, GDP cao chứng tỏ thu nhập mức sống người cao có nhiều hội để nâng cao sống để tăng tuổi thọ lên Thứ tư, tỷ lệ gia tăng dân số tăng gây tình trạng thiếu hụt sở vật chất, thực phẩm, nghề nghiệp, nhiên liệu hóa thạch nhiều thứ quan tr ọng khác chí gây khủng hoảng Cuộc s ống trở nên c ạnh tranh khó khăn nên tuổi thọ trung bình giảm Thứ năm, tỷ lệ sinh tăng, giống tỷ lệ gia tăng dân số, yếu tố gây thiếu hụt nguyên nhiên vạt liệu, nghê nghiệp,v.v… gây khủng hoảng, nên tuổi thọ giả m t ỉ lệ tăng 3.5 Một số giải pháp gia tăng tuổi thọ trung bình Từ kết thu c mơ hình, chúng tơi rút vài giải pháp gia tăng tuổi thọ Cụ thể:  Tăng số lượng ngườ i dân sử d ụng nguồn nước đảm bảo Nhà Nước nên để ý tớ i khu vực vùng sâu vùng xa, vùng kinh tế khó khăn hay có tình hình khí hậu khắc nghiệt có nước đảm bảo cho bao phủ hệ thống nước sach tồn quốc Giảm cơng trình cơng nghiệp hay nâng cao hệ thống xử lý nước thải để đảm bảo nguồn nước sông su ối hay biển khơng bị nhiễm Điển gần vùng miền Tây nước ta gặp hạn mặn khắc nghiệt Chính phủ nên có biện pháp phù hợp để cấp nướ c đủ cho bà  Tăng cường nâng cao hệ thống vệ sinh đả m bảo cho ngườ i dân Lắp đặt hệ thống xử lý chất thải hộ dân, hệ thống vệ sinh đường xá, chuồng trại, v.v quan trọng để đẩy lùi dịch bệnh Đặc biệt đại dịch Covid-19 nay, việc khử trùng thường xuyên nhà đặc biệt nơi có dịch lại trở nên quan trọng  Tăng GDP bình qn đầu người hay có nghĩa nâng cao kinh tế quốc gia, tạo điề u kiện cho người dân có việc làm thu nhập tốt để họ có điều kiện để nâng cao đời sống từ nâng cao tuổi thọ  Với hai tỷ lệ gia tăng dân số tỷ lệ sinh đẻ, cần hạn chế phương pháp tuyên truyề n kế hoạch hóa gia đình để giảm tối thiểu gia tăng dân số để tuổi thọ trung bình bảo đả m 24 KẾT LU ẬN Theo kết trên, mơ hình ước lượng thu từ mơ hình s ố liệu ban đầu là: 𝑳𝑬𝒊 = 𝟓𝟏 𝟑𝟕𝟔𝟔𝟏 + 𝟎 𝟏𝟐𝟓𝟗𝟔𝟔𝟏𝑾𝒂𝒕𝒆𝒓𝒊 + 𝟎 𝟏𝟐𝟑𝟐𝟕𝟒𝟐𝑪𝒍𝒆𝒂𝒏𝒊 + 𝟎 𝟎𝟎𝟎𝟏𝟑𝟔𝟏𝑮𝑫𝑷𝒑𝑪𝒊 − 𝟎 𝟕𝟒𝟔𝟔𝟖𝟓𝟏𝑷𝒐𝒑𝒖𝒊 − 𝟎 𝟖𝟕𝟏𝟐𝟎𝟒𝟖𝑭𝒆𝒓𝒊 Mơ hình tiến hành nghiên c ứu thay đổi c tuổi thọ trung bình sinh tác động biến Water, Clean, GDPpC, Popu, Fer Tất c ả biến mang ý nghĩa thống kê nhiên số biến cịn chưa có tác động thât mạnh (GDPpC) Mơ hình đảm bảo nh ững giả thuyết k ỳ vọng c mơ hình tuyến tính cổ điển, đồng thờ i khơng mắc khuyết tật (Mơ hình ban đầu có phương sai sai số thay đổi dễ dàng khác phục phương pháp ước lượng sai s ố chuẩn mạnh) Cụ thể hơn, mức ý nghĩa tùy chọn 5%, mơ hình có hệ số xác định 𝑅 đạt 78.11%, số cao cho thấy độ hiệu việc giải thích thay đổi tuổi th ọ trung bình sinh biến chọn Mơ hình có ưu điểm so vớ i số nghiên cứu trước số liệu thu thập tương đối rộng (139 quốc gia, châu lục giớ i, với điều kiện kinh tế môi trường khác nhau), đồng thời biến chọn lựa đề u giải thích phù hợp Nhược điểm c nghiên cứu việc phương pháp cịn đơn giản, với biến lựa chọn, cịn yếu tố khác đóng vai trị việc tác động đến thay đổi tuổi thọ trung bình sinh T mơ hình nghiên cứu trên, rút s ự tác động tính cực (cùng chiều) đố i với tuổi thọ trung bình sinh biến: Water (% số lượng người dân sử dụng nguồn nước đảm bảo quốc gia), Clean (% số lượng người dân sử dụng hệ thống vệ sinh đảm b ảo), GDPpC (Tổng sản lượng quốc nội bình quân đầu người) Theo chiều ngược lại, mơ hình rút biến có ảnh hưởng tiêu cực (ngược chiều) tuổi thọ trung bình sinh là: Popu (Tốc độ tăng trưởng dân s ố) Fer (Tỷ lệ sinh đẻ) Có thể thấy kết luận nghiên cứu hồn tồn phù hợp với dự đốn ban đầu, cho thấy tính đáng tin mơ nhữ ng nghiên cứu trước Dù vài vấn đề, song nhìn chung vớ i ch ỉ s ố phản ánh, mức độ đó, mơ hình có nhữ ng biến với ý nghĩa thống kê lớ n (Pvalue thấp) độ tin cậy tương đối Nhìn vào mơ hình giúp có nhìn cụ thể ảnh hưởng biến chọn, biến ảnh hưởng theo chiều nào, biến thật quan trọng, biến vai trị hơn) Từ điều giúp đánh giá, đưa ta đề xuất để cải thiện Những đề xuất nêu xuất phát tr ực tiếp từ biến nghiên cứu 25 kết quả, nên dựa vào để phát triển thêm nh ững thay đổi để nâng cao tuổi thọ quốc gia Cuối cùng, dù rấ t cố gắng, với thiếu hụt kiến thức lẫn kinh nghiệm, trở ngại thời gian nguồn tài liệu, phương pháp nên chắn nghiên cứu nhiều lỗ hổng Chúng em ln mong nhận góp ý, nhận xét để hồn thiện môn tiểu luận 26 PHỤ LỤC  Bảng liệu thu thập Country LE Water Clean Afghanistan 60 61 28 1626.764793 3.14313 6.2 Albania 74 95 94 10207.75235 -0.269 Algeria Angola 73 51 84 53 95 59 13046.12851 6346.395122 1.88331 2.2 3.63416 5.3 Antigua and Barbuda 75 98 91 19876.21532 1.38201 2.1 Argentina 76 99 96 19817.45048 1.15306 2.2 Armenia 71 99 90 7019.767748 -0.0271 1.7 Australia 82 100 100 41965.35842 1.38953 Austria 81 100 100 44452.73275 0.33708 1.4 Azerbaijan 71 80 82 15754.15236 Bahrain 79 100 99 40168.32789 2.96098 2.5 Bangladesh 70 83 55 2650.729933 1.14426 2.2 Belarus 71 100 93 17166.69564 -0.1836 1.5 Belgium 80 100 100 40942.37271 1.301 1.8 Belize Benin Bhutan 74 57 67 99 76 97 90 14 45 7694.355111 1820.889304 7097.18994 2.38191 2.7 2.80372 5.2 1.1307 2.3 Bosnia and Herzegovina 76 99 96 9976.479662 -1.2027 Botswana 66 97 64 13838.60282 1.41399 2.7 27 GDPpC Popu 1.303 Fer 1.5 2.2 1.1 Brazil 74 97 81 15061.95319 0.91596 1.8 Bulgaria 74 99 100 15676.13334 -0.6412 Burkina Faso 56 80 18 1472.715841 3.00898 5.8 Burundi 53 74 50 739.219255 3.20776 4.2 Cambodia 65 67 33 2658.062552 1.58882 2.5 Cameroon 53 74 48 2914.237667 2.74044 4.4 Canada 82 100 100 41569.44962 0.9787 Central African Republic 48 67 34 1016.218552 0.72383 4.5 Chad Chile China 51 79 76 50 98 92 12 99 65 1852.938156 20342.57092 10355.49571 3.36355 5.9 0.99744 1.8 0.47915 1.6 Colombia 78 93 78 11650.19949 0.96913 2.3 Costa Rica 79 96 94 13302.92828 1.20968 2.4 Croatia Cyprus 77 81 99 100 98 100 20743.50638 33192.3369 -0.3453 4.3 1.09242 1.5 Czech Republic 78 100 100 28797.41796 0.20675 1.5 Denmark 79 100 100 44403.38484 0.41174 5.7 Dominican Republic 73 82 82 11580.56878 1.21067 2.1 Ecuador 76 92 93 9883.580029 1.53872 2.5 El Salvador 72 90 70 6492.63255 0.43073 2.7 28 1.5 1.7 Estonia 76 99 100 24780.97878 -0.3036 Ethiopia 60 49 21 1161.581434 2.81261 1.7 Fiji Finland France Gabon 70 81 82 62 96 100 100 88 87 100 100 33 7520.373655 40916.83858 37440.63863 16011.1245 0.42141 0.46356 2.6 0.48366 1.9 3.65705 Georgia 72 98 93 7897.696255 -0.8022 4.8 Germany 81 100 100 42541.53109 -1.8537 1.5 Ghana Greece 64 81 86 100 13 99 3368.800837 26141.31959 2.42437 1.4 -0.148 4.1 Guatemala 69 94 80 6844.540528 2.15285 2.2 Guinea 55 74 18 1721.451359 2.21519 3.9 Guinea-Bissau 50 72 19 1506.695312 2.61813 5.2 Guyana Haiti 63 63 95 64 84 26 6106.967371 1569.198158 0.34526 1.50627 2.2 Honduras 74 89 81 3984.497267 1.94315 3.3 Hungary 75 100 100 22894.34764 -0.2834 Iceland India 82 65 100 92 100 35 40767.23641 4624.561404 0.30547 1.4 1.28858 2.1 Indonesia 69 84 59 8859.139998 Iraq Ireland Israel 69 81 82 85 100 100 84 99 100 13693.97637 44855.3247 30539.96337 3.2527 1.6 0.43607 4.6 1.84808 2.1 Jamaica 75 93 80 8112.12923 0.5489 Japan Jordan 83 74 100 96 100 98 35774.69671 9235.879132 -0.1852 2.3 5.38289 1.4 Kazakhstan 67 95 97 21276.93402 1.43151 Kenya Kiribati 60 67 61 66 29 39 29 2515.927471 1749.233461 2.69373 2.5 1.73465 4.7 1.348 4.4 3.1 2.6 1.4 Kuwait 80 99 100 78021.67168 5.72161 2.8 Lesotho 50 78 26 2578.639634 0.41037 1.8 Liberia 59 74 18 1154.40937 3.18879 3.1 Luxembourg 82 100 100 92005.01684 2.22266 1.5 Madagascar 66 48 14 1596.89409 2.76189 1.7 Malawi 58 84 53 1097.942135 2.86444 4.6 Malaysia 74 100 96 21806.82279 1.55799 Maldives 77 99 98 12486.44691 3.95667 2.6 Mali Malta 51 80 65 100 22 100 1877.892828 28585.82045 3.04459 1.7 0.4237 6.2 Marshall Islands 60 94 76 3285.582535 0.2923 Mauritania 59 50 27 3483.522101 2.94552 3.4 Mauritius 74 100 91 16561.77098 0.16014 4.5 Mexico 75 94 85 16520.25851 1.39479 1.6 Mongolia 68 85 53 8853.125419 1.83844 1.5 Montenegro 76 98 90 14472.45826 0.10504 2.5 Morocco 72 82 70 6703.876831 1.34654 1.6 Mozambique 53 47 19 1078.208603 2.74923 2.2 Myanmar 65 84 77 3864.959768 0.76739 4.8 Namibia 65 93 32 8959.515893 1.76949 Nepal 68 88 35 2052.547197 0.10443 3.1 Netherlands 81 100 100 46599.02103 0.46643 2.7 30 1.3 Nicaragua 73 85 52 4163.256335 1.34688 2.2 Niger Nigeria Oman 56 53 72 50 61 92 10 31 97 799.258376 5213.837194 41942.12056 3.87636 2.6 2.67788 6.66667 1.9 Pakistan 67 91 47 4094.527112 2.15903 2.2 Panama 77 94 71 17099.81883 1.73619 1.7 Papua New Guinea 63 40 19 3069.758098 2.18768 2.5 Peru 77 85 72 10626.07713 0.81193 2.9 Philippines 69 92 74 5689.760941 1.69181 2.5 Portugal 80 100 100 26769.51189 -0.1471 Qatar 82 100 100 124024.5682 9.23239 1.3 Russian Federation 69 97 70 24310.04397 0.07797 1.4 Rwanda 60 69 61 1486.655474 2.4985 1.5 Samoa 73 98 92 5655.137334 0.81411 Sao Tome and Principe 63 97 34 2612.010147 2.27637 3.6 Saudi Arabia 75 97 100 48473.70921 3.03933 2.7 Senegal 61 73 51 2739.335655 2.76668 4.7 Serbia 74 99 97 13746.92668 -0.7895 1.6 Seychelles 74 96 97 22556.58257 -2.6287 1.9 Sierra Leone 47 57 13 1255.453038 2.27466 4.9 31 1.4 Singapore 82 100 100 76034.33406 2.0849 Slovenia 80 100 100 28931.38371 0.20773 1.5 Solomon Islands 70 79 29 2064.595803 2.55489 4.2 South Africa 58 91 74 12179.17419 1.52531 2.4 South Sudan 54 57 3094.906841 3.33381 5.5 Spain 82 100 100 31867.97324 0.35534 1.5 Sri Lanka 75 93 91 9155.658792 0.67355 2.3 Sudan 62 55 24 3643.092161 2.30262 5.1 Suriname 72 92 83 14788.068 1.13652 2.3 Sweden 82 100 100 44503.67324 0.75515 1.9 Switzerland 83 100 100 56183.82162 1.11188 1.5 Tajikistan 68 66 95 2245.785335 2.2348 Thailand 74 96 93 13537.48834 0.48006 1.6 Timor-Leste 64 69 39 9860.331546 1.77901 6.1 Togo Tonga 56 72 59 99 11 92 1286.470497 5151.454825 2.67752 -0.4086 3.9 Trinidad and Tobago 71 94 92 30980.45449 0.60286 1.6 Tunisia Turkey 76 76 96 100 90 91 10139.13146 19651.67848 0.99767 1.5324 2.1 Turkmenistan 63 71 99 11212.4865 1.69324 2.4 Uganda 56 75 35 1679.937855 3.18288 6.1 Ukraine 71 98 94 8281.867126 -0.3595 32 1.3 3.2 1.5 United Arab Emirates 76 100 98 56574.28818 4.53635 1.7 United Kingdom 80 100 100 37161.49069 0.78168 1.9 Uruguay 77 100 99 17993.44754 0.28712 2.1 Uzbekistan 68 87 100 5502.049022 2.68402 2.3 Vanuatu 72 91 58 2905.904722 2.6907 Zambia 55 64 42 3419.01046 3.02029 6.3 Zimbabwe 54 80 40 2168.110293 1.53639 3.2 3.8  Danh mục ảnh kết STATA Bảng mô tả số liệu: sum le water clean gdppc popu fer Variable Obs Mean le water clean gdppc popu 139 139 139 139 139 69.76259 87 70.99281 16919.14 1.555092 fer 139 2.830935 Std Dev Min Max 9.458209 15.58288 30.93225 19488.99 1.563887 47 40 739.2192 -2.628656 83 100 100 124024.6 9.232393 1.435313 1.1 Bảng ma trận tương quan biến: corr le water clean gdppc popu fer (obs=139) le water clean gdppc popu fer le water clean gdppc popu fer 1.0000 0.7864 0.8353 0.6553 -0.3442 -0.4751 1.0000 0.8133 0.5294 -0.4081 -0.3942 1.0000 0.5947 -0.3656 -0.3888 1.0000 0.1176 -0.3000 1.0000 0.1633 1.0000 33 Mơ hình hồi quy ban đầu: reg le water clean gdppc popu fer Source SS df MS Model Residual 9740.72037 2604.4451 133 1948.14407 19.582294 Total 12345.1655 138 89.4577208 le Coef water clean gdppc popu fer _cons 1259661 1232742 0001361 -.7466851 -.8712048 51.37661 Std Err t 0438014 0229582 0000276 3016118 2890517 3.442226 2.88 5.37 4.92 -2.48 -3.01 14.93 Number of obs F(5, 133) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.005 0.000 0.000 0.015 0.003 0.000 0393285 0778638 0000814 -1.343262 -1.442938 44.56803 ovtest Ramsey RESET test using powers of the fitted values of le Ho: model has no omitted variables F(3, 130) = 1.08 Prob > F = 0.3610 vif Variable VIF 1/VIF clean water gdppc popu fer 3.55 3.28 2.05 1.57 1.21 0.281375 0.304588 0.488683 0.637789 0.824405 Mean VIF 2.33 Kiểm định phương sai sai số thay đổi: 34 139 99.48 0.0000 0.7890 0.7811 4.4252 [95% Conf Interval] Kiểm định dạng củ a mơ hình: Kiểm định tượng đa cộng tuyến: = = = = = = 2126036 1686847 0001908 -.1501086 -.2994718 58.1852 imtest, white White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity chi2(20) Prob > chi2 = = 36.23 0.0145 Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test Source chi2 df p Heteroskedasticity Skewness Kurtosis 36.23 9.99 3.22 20 0.0145 0.0756 0.0727 Total 49.43 26 0.0037 Mơ hình khắc phục tượng phương sai sai số thay đổi: reg le water clean gdppc popu fer, robust Linear regression Number of obs F(5, 133) Prob > F R-squared Root MSE le Coef water clean gdppc popu fer _cons 1259661 1232742 0001361 -.7466851 -.8712048 51.37661 Robust Std Err .0485152 0236916 0000227 2717364 2961372 4.104542 t 2.60 5.20 6.00 -2.75 -2.94 12.52 35 P>|t| 0.010 0.000 0.000 0.007 0.004 0.000 = = = = = 139 114.24 0.0000 0.7890 4.4252 [95% Conf Interval] 0300049 0764132 0000913 -1.284169 -1.456953 43.25799 2219272 1701353 000181 -.209201 -.285457 59.49524 TÀI LIỆU THAM KHẢO Giáo trình Kinh tế lượ ng, GS.TS Nguyễn Quang Đông & PGS.TS Nguyễn Thị Minh, nhà xuất đại học Kinh tế Quốc Dân, 2015 Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Life_expectancy OECD Data https://data.oecd.org/healthstat/life-expectancy-at-birth.htm Lê Văn Khám (2014) “VẤN ĐỀ NGƯỜI CAO TUỔI Ở VIỆT NAM HIỆN NAY”, KHOA HỌC VÀ XÃ HỘI VIỆT NAM, 5-2019, ISSN: 1013-4328, 52019, 77-87 Già hóa dân số người cao tuổi Viêt Nam: th ực trạng, dự báo gợ i ý sách (UNFPA, tháng 7/2011) https://vietnam.unfpa.org/sites/default/files/pubpdf/Ageing%20report_VIE_27.07%20%281%29.pdf Miranda Chen Micheal Ching (2000), “A STATISTICAL ANALYSIS OF LIFE EXPECTANCY ACROSS COUNTRIES USING MULTIPLE REGRESSION” Somayeh Delavari, Hamed Zandian, Satar Rezaei et al (2016), “LIFE EXPECTANCY AND ITS SOCIOECONOMICS DETERMINANTS IN IRAN”, Electronic Physician Journal Gokce Dayanikli, Varsha Gokare, Brian Kincaid (2016), “Effect of GDP Per Capita on National Life Expectancy” Aye M.Alemu (2017), “To what extend does access to improved sanitation explain the observed differences in infant mortality in Africa”, African Journal of Primary Health Care & Family Medicine 10 Isma Shahid (2015), “The Effect of Health and Sanitation on Life Avarage” 11 “Unclean water supply may contribute to lower life expectancy in remote Australia”, (Queensland University of Technology, 14/12/2015): https://www.qut.edu.au/news?news-id=100915 12 Marc A Jeuland, David E Fuente, Semra ozdemir et al (2013), “The Longterm Dynamics of Mortality Benefits from Improved Water and Sanitation in Less Developed Countries”, Plot One Journal 13 Sanni Eneji Ademoh (2017), “Population Growth and Life Expectancy: Predicting the Relationship”, Scientific Modelling and Research 14 Oladayo Timothy Popoola (2018), “Population Growth and Life Expectancy in Nigieria: Issues and Further Considerations”, Ahmadu Bello University 15 Eric Newmayer (2004), “HIV/AIDS and cross-national convergence in life expectancy”, Population and Development Review, 30 (4), 2004, pp 727-742 16 Chuks J Mba (2007), “Impact of HIV/AIDS mortality on South Africa's life expectancy and implications for the elderly population”, African Journal of Health Sciences, ISSN: 1022-9272, VOL 14, NO 3-4, 2007, PP 201-211 36 17 Marc Luy, Marina Zannella, Christian Wegner-Siegmundt et al (2019), “The impact of increasing education levels on rising life expectancy: a decomposition analysis for Italy, Demmark, and the USA”, Springer Nature 18 Robert A Hummer Elaine M Hernandez (2013), “The Effect of Education Attainment on Adult Mortality in the USA”, Population Reference Bureau 19 Robert M Kplan, Micheal L Spittel, Tia L Zeno (2014), “Educational Attainment and Life Expectancy”, Sage Journals 20 Catalina Torres, Jim Oeppen, Vladimir Canudas-Romo (2019), “The contribution of urbanization to changes in life expectancy in Scotland, 18611910”, Population Studies Journal, Vol 73, 2019 – issue 21 WHO https://www.who.int/gho/mortality_burden_disease/life_tables/en/, https://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2013/en/, https://www.who.int/gho/publications/world_health_statistics/2012/en/ 22 WorldBank Data https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.KN 37 BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM Người đánh giá Thành viên Nguyễn Mạnh Cường Nguyễn Minh Hiển Nguyễn Mạnh Cường 10 10 Nguyễn Minh Hiển 10 10 38 ... tuổi thọ trung bình sinh H0: Tốc độ tăng trưở ng dân số có ảnh hưởng tiêu cực đến tuổi thọ trung bình sinh H1: Tốc độ tăng trưở ng dân số khơng có ảnh hưởng tiêu cực đến tuổi thọ trung bình sinh. .. LÝ LUẬN VỀ TUỔI THỌ TRUNG BÌNH KHI SINH 1.1 Các khái niệm liên quan đến tuổi thọ trung bình sinh 1.1.1 Tuổi thọ trung bình 1.1.2 Tuổi thọ trung bình sinh ... lệ sinh đẻ (Fer) có ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình sinh H0: Tỷ lệ sinh đẻ có ảnh hưở ng tiêu cực đế n tuổi thọ trung bình sinh H1: Tỷ lệ sinh đẻ khơng có ảnh hưở ng tiêu cực đến tuổi thọ trung