(Tiểu luận) đề tài tác động của các yếu tố môi trường vàtăng trưởng kinh tế lên chỉ số phát triển conngười của các quốc gia

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC UEH TRƯỜNG KINH TẾ, LUẬT VÀ QUẢN LÝ NHÀ NƯỚC ĐỀ TÀI: TÁC ĐỘNG CỦA CÁC YẾU TỐ MÔI TRƯỜNG VÀ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ LÊN CHỈ SỐ PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI CỦA CÁC QUỐC GIA Tóm tắt Bài nghiên cứu đánh giá tác động môi trường tăng trưởng kinh tế lên số HDI quốc gia giới, số liệu lấy từ năm 2017-2019 68 quốc gia Kết cho thấy tăng trưởng kinh tế có tác động tích cực tới HDI, ngắn hạn mơi trường khơng có ý nghĩa việc giải thích số HDI quốc gia, nhiên dài hạn biến số đáng quan tâm Từ kết luận nhóm đưa giải pháp tăng trưởng HDI cho giới nói chung, đặc biệt hướng tới quốc gia chậm phát triển phát triển Phần I: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Vấn đề nghiên cứu Chỉ số phát triển người (HDI) thước đo tổng hợp phản ánh phát triển người phương diện: sức khỏe (thể qua tuổi thọ trung bình tính từ lúc sinh); tri thức (thể qua số giáo dục) thu nhập (thể qua tổng thu nhập quốc gia bình qn đầu người) Bên cạnh đó, HDI cịn phản ánh trình độ phát triển kinh tế, xã hội quốc gia Nhìn chung, HDI giúp có nhìn tổng qt phát triển quốc gia Từ có vạch sách chiến lược phát triển phù hợp với bước tiến thời đại HDI đo lường yếu tố: sức khoẻ, giáo dục thu nhập nhiên vài nghiên cứu gần ngồi ba yếu tố mơi trường tăng trưởng hai yếu tố có tác động đến phát triển người người Cụ thể, Một môi trường ô nhiễm nguyên nhân dẫn đến bệnh tật làm suy giảm chất lượng sống Chất lượng sống toàn cầu thành người có dấu hiệu thụt lùi biến động ngày gia tăng môi trường Trong tương lai, nước biển dâng cao, diện tích đất thu hẹp, trào lưu di dân biến động trở nên khó kiểm sốt, với xu hướng cạn kiệt dần nguồn sống cho người nguy dẫn đến xung đột, chiến tranh bất ổn an ninh trị điều khó tránh khỏi Chính mà yếu tố mơi trường có ảnh hưởng lớn đến phát triển người số phát triển người (HDI) dù thành phần HDI Yếu tố thứ hai nhắc đến bên cạnh môi trường tăng trưởng kinh tế Thu nhập bình quân đầu người (GNI) yếu tố phản ánh tăng trưởng kinh tế mà mức thu nhập lại ba thành phần HDI Thông qua mối qua hệ thu nhập với tăng trưởng kinh tế với HDI, thấy quốc gia có tăng trưởng kinh tế ổn định cao HDI quốc gia cao Ngược lại, HDI quốc gia cao phát triển người dân quốc gia tốt mà đóng góp người dân vào tăng trưởng quốc gia cao Nhận thấy tác động môi trường, tăng trưởng HDI mà nhóm định đặt vấn đề cần nghiên cứu nghiên cứu phân tích tác động yếu tố mơi trường tăng trưởng đến HDI 1.2 Mục tiêu nghiên cứu Đánh giá tác động môi trường lên HDI Bài nghiên cứu trả lời câu hỏi “ liệu có tác động từ mơi trường tăng trưởng lên HDI hay khơng có mức độ tác động nào” Đưa kết luận mối quan hệ tăng trưởng kinh tế số HDI Bài nghiên cứu dựa vào kết hồi quy đưa kết luận có hay khơng tác động tăng trưởng kinh tế lên số HDI? Có phải tất quốc gia có kinh tế phát triển có HDI cao hay khơng? Đưa giải pháp nâng cao số HDI cho quốc gia giới Để cải thiện số phát triển người trước hết cần phải nâng cao chất lượng cho yếu tố thành phần HDI Ngồi nhóm cịn đưa đề xuất chung để phát triển HDI cho toàn giới đặc biệt nhấn mạnh quốc gia chậm phát triển phát triển giải pháp để tăng trưởng HDI 1.3 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp định lượng : Để thực nghiên cứu tác động yếu tố môi trường tăng trưởng lên số phát triển người nhóm chúng em chọn thu thập liệu ba năm liên tiếp tính từ năm 2017 đến năm 2019 biến độc lập GDP (tổng sản phẩm quốc nội), CO2 (mức khí thải CO2), Renewable energy (Năng lượng tái tạo), Urban population ratio (Tỷ lệ dân số thành thị) Trade ratio (tỷ lệ thương mại) với biến phụ thuộc số phát triển người (HDI) Sau sử dụng mơ hình hồi quy để phân tích dựa vào kết hồi quy để kết luận tác động biến độc lập nêu đến HDI 1.4 Kết mong đợi Từ nghiên cứu kết hồi quy bài, nhóm chúng tơi mong muốn chứng minh mối quan hệ mơi trường, tăng trưởng HDI kèm theo mức độ tác động cụ thể yếu tố lên HDI 1.5 Cấu trúc nghiên cứu Bài nghiên cứu bao gồm phần: Phần I: Giới thiệu đề tài Phần II: Tổng quan lí thuyết Phần III: Kết nghiên cứu Phần IV: Kết luận giải pháp Phần II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Khái nhiệm Chỉ số phát triển người (HDI) Chỉ số phát triển người (HDI) thước đo tổng hợp phản ánh phát triển người phương diện: sức khỏe (thể qua tuổi thọ trung bình tính từ lúc sinh); tri thức (thể qua số giáo dục) thu nhập (thể qua tổng thu nhập quốc gia bình quân đầu người) Chỉ số Phát triển Con người (HDI) thước đo tiếng hạnh phúc Kể từ giới thiệu cách 30 năm, số thu hút quan tâm lớn thảo luận phát triển, giới sách học thuật cộng đồng rộng lớn quan tâm đến vấn đề phát triển Sự đơn giản mô tả đặc điểm phát triển số (dưới dạng trung bình thành tựu sức khỏe, giáo dục thu nhập), liên kết với thông điệp phát triển không tăng trưởng, góp phần làm cho số trở nên phổ biến (Klugman, Rodríguez, & Choi, 2011) Chỉ số xuất Báo cáo Phát triển Con người (HDR) đầu tiên, xuất vào năm 1990 (Alkire & Foster, 2010) Đây phần nỗ lực trí tuệ nhà kinh tế học cố người Pakistan Mahbub ul Haq dẫn đầu, với nhóm học giả bao gồm Amartya Sen Nó sinh từ khơng hài lịng với thu nhập bình quân đầu người coi thước đo tiêu chuẩn phát triển (Klugman et al., 2011) Chỉ số phát triển người tính theo cơng thức: I sứckhỏe +I giáodục +I thunhập HDI = – Isứckhỏe: Chỉ số tuổi thọ trung bình tính từ lúc sinh – I giáodục : Chỉ số giáo dục đo tỷ lệ người lớn biết chữ (với trọng số 2/3) tỷ lệ nhập học cấp (tiểu học, THCS, THPT đại học, với trọng số 1/3) Chương trình phát triển Liên Hợp Quốc phân chia thành tựu phát triển người thành nhóm sau (Cảnh, 2014): Nhóm HDI thấp: có giá trị từ 0,000 đến 0,499 Nhóm HDI trung bình: có giá trị từ 0,500 đến 0,698 Nhóm HDI cao: có giá trị từ 0,699 đến 0,789 Nhóm HDI cao: có giá trị từ 0,790 đến 1,000 2.2 Những nghiên cứu thực nghiệm trước Mức tiêu thụ lượng tái tạo, tăng trưởng kinh tế số phát triển người Pakistan (Wang, Danish, Zhang, & Wang, 2018) Mục tiêu nghiên cứu Giúp định lượng mối quan hệ tiêu thụ lượng tái tạo, tăng trưởng kinh tế trình phát triển người Nghiên cứu nỗ lực đóng góp vào tài liệu có giúp nhà hoạch định sách để hiểu rõ vai trò lượng tái tạo trình phát triển người Pakistan Phương pháp nghiên cứu Để phân tích liệu chuỗi thời gian cho Pakistan, nghiên cứu sử dụng phương pháp bình phương nhỏ (2SLS) hai giai đoạn Mơ hình 2SLS phần mở rộng phương pháp OLS Trong báo cáo này, mẫu liệu nhỏ; mơ hình kinh tế lượng chứa sốcác biến số kinh tế vĩ mơ Do đó, có khả biến phụ thuộc tương quan với sai số (μt), vấn đề đa cộng tuyến phát sinh Do đó, phương pháp 2SLS sử dụng để phân tích mối quan hệ biến quan sát Mơ hình nghiên cứu: LOGHDIt =α0 +β1 (LOGGDP¿¿t)+ β2 (logCO2 t )+ β3 (log ℜt )+ β4 (logURBt )+ β5 (log TRt )+ μt ¿ Bảng 1: Mô tả biến quan sát nghiên cứu “Chỉ số tiêu thụ lượng tái tạo, tăng trưởng kinh tế phát triển người Pakistan” Biến Phát thải carbon dioxide Biến Định nghĩa Đơn vị Ký hiệu Điều bao gồm phát thải CO2 đốt nhiên liệu hóa thạch sản xuất xi măng Tấn Nó bao gồm CO2 tạo q trình tiêu thụ CO2 đầu người nhiên liệu rắn, lỏng khí bùng phát khí Tăng trưởng GDP kinh tế Chỉ số phát triển người Năng lượng tái tạo Định nghĩa Đơn vị Tăng trưởng kinh tế tính đô la Mỹ đầu người US Dollar Chỉ số phát triển người đo lường theo chiều sức khỏe, trình độ học vấn mức sống Chỉ số Tấn đầu người Mức tiêu thụ lượng tái tạo đo dạng Tỷ lệ thương lượng tái tạo (Proxy gió, lượng thủy điện lượng mặt trời) mại Đơ thị hóa Thương mại đo lường tổng số xuất nhập hàng hóa dịch vụ %GDP % Đơ thị hóa tính tốc độ tăng dân số thành thị Nguồn: (Wang et al., 2018) Kết hồi quy Bảng 2: Kết mơ hình hồi quy OLS Dependent Variable: LOGHDI Std error t Pr > |t| 2.382 1.811 0.086 Biến quan sát Constant Value 4.314 b LOGCO2 LOGGDP LOGRE 2.349b -1.643c -0.221 0.859 0.876 0.165 LOGTR LOGURB R bình phương MSE RMSE -0.107b -0.293 0.060 0.620 0.765 0.002 0.042 2.735 -1.876 -1.343 -1.785 -0.472 F-statistic Prob F-statistic VIF 0.013 0.076 0.195 55.697 38.926 1.243 0.090 0.642 4.124 3.176 12.4 0) Dấu hiệu dự kiến phát thải CO2 tiêu cực, trở nên tồi tệ số phát triển người (β2 0), có nghĩa lượng tái tạo tiêu dùng cải thiện số phát triển người Ngoài ra, dân số thị có tiêu cực tác động đến HDI ( β4 0 ¿ Mơ tả nguồn liệu cách thu thập liệu Các biến quan sát thu thập khoảng thời gian từ năm 2017 đến năm 2019 Bảng liệu tổng hợp bảng phụ lục cuối tiểu luận Nguồn liệu thu thập địa tin cậy sau: HDI: số phát triển người thu thập liệu từ United Nations Development Programme CO2: lấy liệu từ Our World in Data (Data, 2021a), đơn vị triệu GDP: liệu ngân hàng giới WB, liệu GDP bình quân đầu người theo ngang giá sức mua RE: lấy liệu từ Our World in Data (Data, 2021b), đơn vị TWh/năm URP: lấy liệu từ Our World in Data (Data, 2021d), đơn vị %GDP TR: biến TR lấy liệu từ Our World in Data (Data, 2021c), với đơn vị % Phạm vi nghiên cứu Phạm vi giới, với đơn vị quan sát quốc gia, kích thước mẫu 68 quan sát (Bảng 6), quốc gia không phân biệt khu vực trình độ phát triển Bảng 6: Các quốc gia nghiên cứu Cypru Algeria Italy Pakistan Thailand s Argenti Denm Japan Peru Turkey na ark Australi Ecuad Philippin Kazakhstan Ukraine a or es Estoni United Arab Austria Kuwait Poland a Emirates Azerbai Finlan United Latvia Portugal jan d Kingdom France Lithuania Qatar United States Banglad esh Belarus Belgiu m Brazil Bulgari Germa Luxembourg ny Greec e Hunga ry Icelan Malaysia Mexico Romania Saudi Arabia Singapor e Uzbekistan Vietnam World Morocco a d Canada India Netherlands Indon New esia Zealand Chile Slovenia South Africa Spain China Iraq Colomb Irelan ia d Croatia Israel Oman North Sri Macedonia Lanka Norway Sweden Switzerla nd Đối tượng nghiên cứu Khí thải CO2, tăng trưởng kinh tế, mức tiêu thụ nguồn lượng tái tạo, tỷ lệ thương mại hóa tỷ lệ dân số thành thị biến độc lập; biến phụ thuộc Chỉ số phát triển người Đối tượng nghiên cứu cốt lõi đề tài Chỉ số phát triển người quốc gia nguồn liệu thu thập nói riêng, xu hướng tác động biến độc lập lên Chỉ số phát triển người phạm vi giới nói chung Phần III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1 Thống kê mô tả Bảng 7: Kết thống kê mô tả Số Biến Độ lệch Trung bình quan sát Country STT Year HDI GDP CO2 RE TR URP 68 204 204 204 204 204 204 204 204 Nhỏ Lớn chuẩn NAN 34.5 2018 0.84 1.123e +12 7.34 7.09 95.73 72.07 NA Inf 19.68 0.82 2017 0.09 0.55 2.99E+12 1.131e +10 6.1 0.51 19.16 0.001993 63.68 24.32 17.5 18.38 Nguồn: Kết chạy từ RStudio Trình bày kết quả: Nhóm tiến hành thống kê mơ tả 68 quốc gia từ năm 2017-2019, Chỉ số HDI trung bình ba năm 68 quốc gia giới 0.84, nước có số HDI thấp Pakistan (2017): 0.55 số phát triển người nguyên phần phát triển kinh tế trì trệ, bất ổn trị, khủng bố, xung đột tơn giáo, sắc tộc, phong trào ly khai tiếp tục diễn biến phức tạp Trái với Pakistan, Norway(Na Uy) ba năm liên tiếp ln nằm nhóm nước có HDI cao giới, năm 2019 HDI lên tới 0.96 Đây đánh giá quốc gia có nhiều sách phát triển người xây dựng hệ thống phúc lợi y tế chất lượng dịch vụ cao GDP trung bình từ 2017-2019 68 quốc gia là: 1.123e+12 (US/năm) North Macedonia có GDP thấp với 1.131e+10(US/năm), GDP quốc gia thấp nhiều so với mức trung bình giới Trong bảng xếp hạng GDP quốc gia, -Inf 68 2019 0.96 2.14E+13 40.62 146.2 400.1 100 Mỹ đứng đầu với mức GDP lên tới 2.143e+13 US, cường quốc kinh tế, dẫn đầu cơng nghệ, lượng hàng hóa sản xuất suất cao giới Lượng phát thải carbon dioxide trung bình qua năm 68 quốc gia là: 7.34 (tones per capita) Trong quốc gia có tỷ lệ phát thải CO2 thấp Bangladesh với 0.51 (tones per capita), Qatar nước có mức phát thải CO2 cao với 40.62 (tones per capita), nguyên nhân dẫn lượng phát thải CO2 đáng báo động Qatar dầu thô khí thiên nhiên xem trụ cột kinh tế Qatar chiếm tới 70% tổng doanh thu phủ, 60% sản phẩm nội địa gần 85% nguồn thu tới từ xuất Mức tiêu thụ lượng tái tạo trung bình quốc gia 7.09 (tấn đầu người) Oman quốc gia sử dụng lượng tái tạo thấp với 0.001993 (tấn đầu người) Iceland có mức sử dụng lượng tái tạo cao với 146.2 (tấn đầu người), đạt thành tựu nhờ việc tận dụng tối ưu nguồn lượng tái tạo thủy điện, khai thác lượng mưa dồi vùng núi cao, nhiệt điện từ núi lửa Tỷ lệ thương mại trung bình quốc gia 95.73% Brazil quốc gia có tỷ lệ thương mại tổng GDP thấp nhất, chiếm 24.32% Trong Luxembourg có tỷ lệ thương mại tổng GDP quốc gia cao lên tới 400.1%mặt hàng xuất chủ lực quốc gia máy móc, thiết bị, thép, hóa chất, sản phẩm cao su đồ thủy tinh Tỷ lệ dân số thành thị trung bình 72.07%, Sri Lanka có mức dân thành thị thấp chiếm 18.38%, Singapore Kuwait tỷ lệ dân thành thị lên tới 100% 3.2 Đồ thị Plot Trước tiến hành hồi quy để xác định mức độ ảnh hưởng biến lên HDI, nhóm tiến hành vẽ đồ thị plot để nhìn thấy mối tương quan đường xu hướng biến Bằng hình ảnh trực quan ta thấy : Ở hình 1, không nhận thấy tương quan rõ ràng log(GDP) log(HDI), quốc gia có GDP cao khơng đồng nghĩa với số HDI cao Trong hình 2: tương quan hai biến log(URB) log(HDI) thể rõ ràng Các quốc gia có tỷ lệ dân thành thị cao số HDI lớn Ở hình 3, hình 4, hình mối tương quan log(CO2), log(TR), log(RE) với log(HDI) rõ ràng 3.3 Mơ hình hồi quy Random effect model Bảng 8: Kết hồi quy mơ hình Random effect Ước lượng Log(GDP) Log(TR) Log(URP) Log(RE) 0.02 0.03 0.267 0.004 Sai số chuẩn 0.004 0.005 0.027 0.001 Log(CO2) 0.004 0.004 T-value Pr(>|t|) 4.81 5.06 9.87 2.96 1.53E-06 4.26E-07 < 2.2e-16 0.00306 0.91 0.36078 *** *** *** ** Mức ý nghĩa: ‘***’có ý nghĩa thống kê 0.1%, ‘**’có ý nghĩa thống kê 1%, ‘ ’ khơng có ý nghĩa thống kê Tổng độ lệch chuẩn bình phương: R bình phương: R bình phương hiệu chỉnh: p-value: < 2.22e-16 0.00080552 0.54415 0.53264 Nguồn: Kết chạy từ Rstudio Fixed effect model (within group) Bảng 9: Kết hồi quy mơ hình Fixed effect phương pháp within group Ước lượng Log(GDP) Log(TR) Log(URP) Log(RE) Log(CO2) - 0.02 0.018 0.391 0.001 -0.001 Sai số chuẩn 0.004 0.005 0.042 0.001 0.0035 T-value 4.685 4.02 9.263 1.051 -0.299 Pr(>|t|) 6.92E-06 9.75E-05 5.08E-16 0.295 0.765 Mức ý nghĩa: ‘***’có ý nghĩa thống kê 0.1%, ‘ ’ khơng có ý nghĩa thống kê Tổng độ lệch chuẩn bình phương: R bình phương: R bình phương hiệu chỉnh: ρ 0.00049463 0.64477 0.44952 -value: < 2.22e-16 Nguồn: Kết chạy từ RStudio Xác định ước lượng phù hợp Đặt giả thiết : ước lượng FE RE tương đương H H : ước lượng FE RE khác biệt Lấy mức ý nghĩa: α= 10% Tiến hành kiểm định Hausman ρ -value = 1.653e-14 < α → Bác bỏ giả thiết H → Vậy có ước lượng RE khơng qn *** *** *** → Chọn ước lượng FE Nhận xét từ mơ hình hồi quy FE dùng phương pháp “within group” Sau nhóm tiến hành hồi quy mơ hình nhận thấy rằng, GDP có tác động tích cực lên số HDI, GDP tăng lên 1% HDI tăng lên 2%, GDP nói tăng trưởng kinh tế ngắn hạn GDP cao dẫn tới việc đầu tư vào y tế, giáo dục tăng điều khiến số HDI tăng, tác động GDP đến HDI mức ý nghĩa cao 0.1% Tỷ lệ thương mại tác động tích cực lên HDI mức ý nghĩa 0.1% tỷ lệ thương mại tăng lên 1% số HDI tăng lên 1.8% Từ kết đưa nhận định quốc gia mở cửa hội nhập với giới, kinh tế phát triển từ tăng số HDI Tỷ lệ dân số thành thị có mức ảnh hưởng lớn tới GDP quốc gia, mức ý nghĩa 0.1% tỷ lệ dân thành thị tăng lên 1% HDI tăng lên 39.1% Kết chứng minh người sống thành thị hưởng giáo dục dịch vụ y tế tốt dẫn đến gia tăng tỷ lệ HDI Trái với dự đoán ban đầu, có nhiều ý kiến cho việc sử dụng lượng tái tạo lượng phát thải CO2 tác động lên mơi trường sống từ ảnh hưởng lên sức khỏe người giảm số HDI, Nhưng từ kết mơ hình hồi quy hai biến log(CO2) log(RE)khơng có ý nghĩa việc giải thích mơ hình, từ nhóm khơng có chứng để kết luận tác động lượng tái tạo lượng phát thải CO2 lên HDI Gía trị R2 = 0.449, biến độc lập ảnh hưởng 44.9 % tới biến HDI độ phù hợp mô hình mức trung bình, biến có quan hệ chặt chẽ Tuy nhiên phương pháp hồi quy gặp hạn chế chưa tính tới tác động khác biệt quốc gia qua năm Vì nhóm tiến hành hồi quy để xác định lại tác động lên biến Ước lượng bình phương tối thiểu (tác động hai chiều) Bảng 10: Kết hồi quy mơ hình Fixed effect dùng phương pháp bình phương tối thiểu Ước lượng Log(GDP) Log(TR) Log(URP) Log(RE) Log(CO2) Việt Nam China India Japan Malaysia Singapore Thailand United States 2018 2019 0.0137 0.011 0.234 -0.0003 0.0024 -0.702 -0.737 -0.74 -0.691 -0.718 -0.687 Ước lượng -0.696 -0.684 0.00043 0.0016 Sai số chuẩn 0.005 0.005 0.044 0.001 0.003 0.089 0.099 0.09 0.104 0.099 0.105 Sai số chuẩn 0.094 0.104 0.00029 0.00032 T value 2.76 2.187 5.316 -0.291 0.798 -7.861 -7.424 -8.225 -6.639 -7.211 -6.556 T value Pr(>|t|) 0.0066 0.03055 4.53E-07 0.772 0.426 1.32E-12 1.36E-11 1.83E-13 7.96E-10 4.19E-11 1.21E-09 Pr(>|t|) ** * *** -7.401 -6.585 1.54E-11 1.05E-09 *** *** 1.499 5.133 0.136 1.03E-06 *** *** *** *** *** *** *** Mức ý nghĩa: ‘***’có ý nghĩa thống kê 0.1%, ‘**’có ý nghĩa thống kê 1%, '*' có ý nghĩa thống kê mức 5%,‘ ’ khơng có ý nghĩa thống kê Nguồn: Kết chạy từ Rstudio Sau sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu, tính tới tác động hai chiều khác biệt quốc gia khác biệt thời gian, hệ số B mức ý nghĩa điều chỉnh: Khi GDP tăng lên 1% HDI tăng lên 1.37% mức ý nghĩa 1% Khi TR tăng lên 1% HDI tăng lên 1.1%tại mức ý nghĩa 5% Khi URB tăng lên 1% HDI tăng lên 23.4% mức ý nghĩa 0.1% Gía trị R2 = 0.999, kết luận biến độc lập ảnh hưởng 99.9% tới biến HDI, độ phù hợp mô hình cao, biến có quan hệ chặt chẽ Trong bảng nhóm lựa chọn nước 68 nước để tiến hành so sánh, So với Mỹ HDI Việt Nam thấp 1.8%, cao China India 3.5% 3.8% mức ý nghĩa 0.1% So với năm 2017 năm 2019 HDI cao 0.16% mức ý nghĩa 0.1% 3.4 Kiểm định Kiểm định độ phù hợp tổng thể mơ hình Log(RE) =0 Log(GDP)=0 Log(TR)=0 Log(URP)=0 Log(CO2)=0 Model 1: restricted model Model 2: log10(HDI) ~ log10(GDP) + log10(TR) + log10(URP) + log10(RE) + log10(CO2) H H ρ Res.Df Df 136 131 0: Blog(RE)=Blog(GDP)=Blog(TR)=Blog(URP)=Blog(CO2)=0 a: At least one B different from −¿value < 2.2e-16 Chisq 237.77 Bác bỏ giả thiết H 0, có biến có ý nghĩa việc giải thích mơ hình Kiểm định phương sai thay đổi tự tương quan Kiểm định phương sai thay đổi Đặt giả thiết : Phương sai H H : Phương sai thay thay đổi Tiến hành thực kiểm định Breusch-Pagan thu được: Bảng 11: Kết kiểm định phương sai thay đổi Ước lượng Sai T-value Pr(>|t|) 3.47 0.001 số chuẩn Log(GDP) 0.0137 0.004 *** Pr (>Chisq) ρ-value < mức ý nghĩa log(CO₂), log(RE), log(TR) log(URP) →Bác bỏ giả thiết H₀ ρ Vậy mơ hình có phương sai thay đổi Khắc phụ phương sai thay đổi tự tương quan Nhóm nghi ngờ mơ hình vừa có phương sai thay đổi tự tương quan tiến hành kiểm tra lại, bảng kết quả: Bảng 12: Kiểm định phương sai thay đổi tự tương quan Coef Log(GDP) Log(TR) Log(URP) Log(RE) Log(CO2) Ước lượng 0.0137 0.011 0.234 0.0003 -0.0025 Sai số chuẩn 0.004 0.005 0.086 0.001 0.004 T-stat 3.305 2.242 2.716 -0.206 0.572 df P-val (Satt) 11.88 6.74 10.94 3.28 3.15 0.006 0.061 0.02 0.849 0.605 Ghi chú: ‘**’có ý nghĩa thống kê 1%, '*' có ý nghĩa thống kê mức 5%, “.” có ý nghĩa thống kê mức 10%,‘ ’ khơng có ý nghĩa thống kê Nguồn: Kết chạy từ Rstudio Sau tiến hành kiểm định nhóm nhận thấy có thay đổi rõ ràng sai số chuẩn, từ kéo theo điều chỉnh mức ý nghĩa: Khi GDP tăng 1% HDI tăng 1.37% mức ý nghĩa 1% Khi TR tăng 1% HDI tăng 1.1% mức ý nghĩa 10% Khi URP tăng 1% HDI tăng 23,4% mức ý nghĩa 5% →có thay đổi phương sai tự tương quan mơ hình Phần IV: KẾT LUẬN 4.1 Tóm tắt kết nghiên cứu Bài nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất, tính tới tác động hai chiều nhằm ước lượng cách tốt tác động tăng trưởng kinh tế môi trường tới số HDI Kết mơ hình cho biết mối tương quan biến Tỷ lệ thương mại tác động tích cực tới HDI, thương mại cao chìa khóa cho tăng trưởng nhanh chóng quốc gia, tăng trưởng kinh tế nhanh không cải thiện hội việc làm cho người dân mà tạo giàu có cho xã hội (dịch vụ y tế, giáo dục cơng phát triển ) năm gần mở cửa kinh tế xu hướng phát triển chung nhiều quốc gia giới Tỷ lệ dân số thành thị giữ vai trò quan trọng việc định số HDI quốc gia, mối tương quan hai biến thể rõ rệt bảng kết hồi quy Điều thể người sống thành thị tiếp xúc với Sig ** *