phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người ở các quốc gia đông nam á giai đoạn 2010 2021

Nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố chính tác động đến chỉ sốHDI và sự đóng góp của chúng đối với sự phát triển con người trong khu vực ASEAN.Nghiên cứu cũng sẽ xem xét

ĐỀ TÀI: “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người ở các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2010 - 2021”.

LỜI MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

1.1 Khái niệm

1.2 Cơ sở lý thuyết nghiên cứu

1.3 Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan

1.4 Lỗ hổng nghiên cứu

1.5 Giả thuyết nghiên cứu

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 2.1 Phương pháp nghiên cứu

2.1.1 Phương pháp xây dựng mô hình

2.1.2 Phương pháp thu thập số liệu

2.1.3 Phương pháp xử lý dữ liệu

2.2 Xây dựng mô hình lý thuyết

2.2.1 Đặc tả mô hình

2.2.2 Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên

2.2.3 Mô hình hồi quy mẫu dạng ngẫu nhiên

2.2.4 Giải thích biến số trong mô hình và kỳ vọng của biến độc lập lên biến

phụ thuộc

2.3 Mô tả số liệu

2.3.1 Nguồn số liệu

2.3.2 Mô tả thống kê số liệu

2.3.3 Mô tả tương quan giữa các biến

CHƯƠNG 3 ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ 3.1 Kết quả ước lượng ban đầu

3.1.1 Mô hình ước lượng

3.1.1.1 Kết quả ước lượng OLS

3.1.1.2 Mô hình hồi quy mẫu (có phân tích dữ liệu)

3.1.1.3 Ý nghĩa của các hệ số hồi quy

3.1.1.4 Ý nghĩa của hệ số xác định R2

3.1.2 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình

3.2 Kiểm định giả thuyết mới của mô hình

3.2.1 Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy

3.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

3.3 Phân tích, giải thích kết quả và đề xuất giải pháp

3.3.1 Phân tích, giải thích kết quả 3.3.2 Đề xuất giải pháp

BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN NHÓM 16

Họ và tên sinh viên Mã sinh viên Đóng góp (%) thưởng Điểm (Ký và ghi rõ Xác nhận

họ tên) Nguyễn Hà Chi 2111310009 16.55%

Hoàng Gia Bảo 2214110044 16.55%

Đào Phương Dung 2215110067 16.55%

Vi Đàm Thu Thảo 2211110367 16.9%

Nguyễn Trúc Mai 2215110238 16.55%

LỜI MỞ ĐẦU

Trong thời gian gần đây, chỉ số phát triển con người (HDI) là một chỉ số được công nhậnrộng rãi phản ánh sự phát triển kinh tế và xã hội của một quốc gia HDI được đo lườngdựa trên 3 phương diện: Sức khoẻ (thể hiện qua tuổi thọ trung bình), tri thức (thể hiện quachỉ số giáo dục) và mức sống (thể hiện qua tổng thu nhập quốc gia bình quân đầu người)

Do đó, HDI là thước đo thiết yếu để các nhà hoạch định chính sách đánh giá sự phát triểncủa đất nước và đưa ra các chính sách can thiệp nhằm nâng cao phúc lợi và chất lượngcuộc sống cho người dân chỉ số phát triển con người (HDI) Đặc biệt là ở các quốc giaĐông Nam Á, thu hút sự quan tâm rất lớn từ các nhà hoạch định chính sách cũng như cácnhà nghiên cứu

Đối với các nước thuộc Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), bao gồm 10 thànhviên với trình độ phát triển kinh tế và xã hội khác nhau, có chỉ số HDI tăng đều đặn trongthập kỷ qua Bên cạnh những nỗ lực của ASEAN nhằm thúc đẩy phát triển bền vững vàxoá đói giảm nghèo, một số quốc gia thành viên vẫn đang phải đối mặt với những tháchthức to lớn trong việc đạt được mức độ phát triển con người cao Vì vậy, việc hiểu rõ các

yếu tố ảnh hưởng đến HDI ở các nước ASEAN là một nhiệm vụ cấp thiết.

Nhằm đánh giá đúng nhất các yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến HDI ở các quốc giaASEAN và đưa ra các khuyến nghị và thông tin về cách phân bổ nguồn lực hiệu quả đểcải thiện phúc lợi cho người dân, nhóm chúng em quyết định chọn chủ đề nghiên cứu của

bài tiểu luận “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người ở các quốc gia Đông Nam Á giai đoạn 2010 - 2021” Đồng thời, nhóm tác giả mong muốn

cung cấp thêm thông tin cho các nghiên cứu liên quan nhằm thúc đẩy phát triển bềnvững, giảm thiểu bất bình đẳng và thúc đẩy phát triển con người tại các quốc gia ĐôngNam Á Nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố chính tác động đến chỉ sốHDI và sự đóng góp của chúng đối với sự phát triển con người trong khu vực ASEAN.Nghiên cứu cũng sẽ xem xét mối quan hệ giữa HDI và các chỉ số kinh tế, xã hội và môitrường khác nhau, như GDP bình quân đầu người, giáo dục, y tế và tính bền vững củamôi trường, để xác định các biện pháp can thiệp chính sách tiềm năng nhằm nâng caoHDI trong khu vực

Nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến Chỉ số phát triển con người (HDI)

ở các nước ASEAN từ năm 2012 đến năm 2021 Nghiên cứu sử dụng mô hình định lượngkết hợp nhiều biến số, bao gồm GDP, chi tiêu chính phủ, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ sinhsản Báo cáo sử dụng phân tích hồi quy dữ liệu bảng để kiểm tra mối quan hệ giữa cácbiến này và HDI Kết quả cho thấy GDP, chi tiêu chính phủ và tỷ lệ sinh sản có tác độngtích cực đến chỉ số phát triển con người HDI Trong khi đó, tỷ lệ thất nghiệp có tác độngtiêu cực đến HDI Nghiên cứu đồng thời gợi ý các chính sách phù hợp nhằm cải thiện chỉ

số HDI ở các nước ASEAN dựa trên kết quả phân tích

Kết cấu bài tiểu luận gồm 3 chương:

Chương 1: Cơ sở lý luận và giả thuyết nghiên cứu - Đưa ra các khái niệm cơ bản và các

lý thuyết liên quan của đề tài nghiên cứu và thực trạng , các nghiên cứu trước đây của đềtài

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu- Đưa ra phươngpháp nghiên cứu, mô hình nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu và các data của bài nghiêncứu

Chương 3: Kết luận và đề xuất giải pháp - Đưa ra dự báo về kết quả của mô hình, kiểmđịnh các khuyết tật của mô hình và thảo luận về kết quả qua đó đề xuất một số giải phápcủa nhóm tác giả

Nhóm chúng em xin chân thành cảm ơn ThS Nguyễn Thuý Quỳnh đã giảng dạy và hỗtrợ nhóm trong suốt quá trình nghiên cứu đề tài này Do còn hạn chế về thời gian vànguồn lực nên bài tiểu luận còn nhiều thiếu sót, nhóm chúng em rất mong nhận đượcnhững góp ý và nhận xét từ cô để có thể hoàn thiện hơn

Nhóm tác giả xin chân thành cảm ơn!

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

1.1 Cơ sở lý luận

1.1.1 Khái niệm về Chỉ số phát triển con người (HDI)

Theo Chương trình Phát triển Liên hợp quốc UNDP (2023), Human Development Index(HDI) hay chỉ số phát triển con người là thước đo phản ánh sự phát triển của con ngườitrên các phương diện:

 Sức khỏe (thể hiện qua tuổi thọ trung bình tính từ lúc sinh)

 Giáo dục (thể hiện qua số năm đi học của người trưởng thành từ 25 tuổi trở lên và

số năm đi học dự kiến của trẻ em trong độ tuổi đến trường)

 Mức sống (thể hiện qua tổng thu nhập quốc dân bình quân đầu người)

Tóm lại, HDI là thước đo tóm tắt giá trị trung bình các khía cạnh chính của phát triển conngười: sống lâu và khỏe mạnh, có hiểu biết và có mức sống tốt HDI nhấn mạnh rằng yếu

tố con người là tiêu chí quan trọng để đánh giá sự phát triển của một quốc gia chứ khôngchỉ riêng tăng trưởng kinh tế

1.1.2 Cách đo lường và các thành phần của HDI

Theo thời gian, những thay đổi trong cách tính HDI được thực hiện nhằm cải thiện việcđánh giá Công thức của Chỉ số phát triển con người như sau:

HDI = √3 (LEI * EI * II)

 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 rất cao, có giá trị từ 0,790 đến 1,000

Giá trị của từng số liệu được chuẩn hóa thành chỉ số mang giá trị từ 0 đến 1 (UNDP,2010) Để thực hiện việc này, thước đo giá trị về giới hạn tối đa và tối thiểu cho từng sốliệu sẽ được đưa ra như trong bảng dưới đây

Bảng 2.1 Các giá trị quốc tế để tính HDI

Số năm đến trường (năm) (I21) 13,2 0

Kỳ vọng số năm đến trường (năm) (I22) 20,6 0

Chỉ số giáo dục tổng hợp (I2) 0,951 0

GNI thực tế đầu người (PPP.USD) (I3) 108211 163

Nguồn: Human Development Report 2010

Tính toán các chỉ số thành phần cụ thể như sau:

 Chỉ số tuổi thọ trung bình (I1): = Giá trị thực - 2083,2-20

 Chỉ số giáo dục tổng hợp (I2): = I21I22-00,951-0

Trong đó các chỉ số thành phần I21 và I22 được tính như sau:

 I21 (Số năm đến trường): = Giá trị thực - 0 13,2-0

 I22 (Kỳ vọng số năm đến trường tính từ năm 5 tuổi): = Giá trị thực - 020,6 - 0

 Chỉ số thu nhập I3: = ln(Giá trị thực) - ln(163)ln(108211) - ln(163)

Theo báo cáo HDI năm 2021, một số quốc gia Đông Nam Á đã cho thấy những bước tiến

to lớn trong phát triển con người, đáng nói đến có một số nước lọt top 100 trên bảng xếp

hạng HDI toàn thế giới Với HDI 0,938, Singapore nhận được số điểm cao nhất trong sốcác quốc gia ASEAN, xếp nước này vào nhóm "phát triển con người rất cao" Các quốcgia ASEAN khác thuộc nhóm “phát triển con người rất cao” là Brunei Darussalam (0,865HDI) và Malaysia (0,817 HDI) Điểm HDI của Việt Nam (0,704 HDI), Philippines (0,712HDI) và Thái Lan (0,767 HDI) đều tăng, thể hiện những tiến bộ trong công cuộc pháttriển con người Mặc dù được xếp vào nhóm “chỉ số phát triển con người ở mức trungbình”, Campuchia (0,586 HDI) và Indonesia (0,696 HDI) đã có những tiến bộ đáng kểtrong những năm gần đây Nhìn chung, báo cáo HDI năm 2021 cho thấy rằng các quốcgia ASEAN đã đều và đang ngày càng nâng cao vị thế trong việc phát triển con người.Tuy nhiên, nhiều quốc gia trong khu vực vẫn đang tiếp tục gặp những vấn đề đáng lo ngại

về bất bình đẳng tài chính, bất bình đẳng giới và việc tiếp cận với nền y tế, giáo dục chấtlượng cao

1.2 Cơ sở lý thuyết nghiên cứu

1.2.1 Tác động của GDP bình quân đầu người đến HDI

Theo nhiều nhà nghiên cứu và nhà kinh tế tranh luận (Elizabeth, 2007; Abhinav, 2014;Deb, 2015), việc theo dõi tổng sản phẩm quốc nội (GDP) được coi như thước đo mức độthịnh vượng của xã hội Tuy nhiên, họ chỉ ra rằng có nhiều thiếu sót trong việc theo dõiGDP như một chỉ số phát triển kinh tế, vì nó không thực sự phản ánh được sự bất bìnhđẳng hay sự phát triển của con người Trong dự án phát triển con người của nhà kinh tếhọc nổi tiếng Mahbub ul Haq (1990), một ma trận tổng hợp đã được thiết lập để kết hợpcác chỉ số về tuổi thọ, giáo dục và thu nhập bình quân đầu người Điều này được pháttriển để theo dõi như một chỉ số phát triển về phúc lợi của con người Trong các nghiêncứu trước đây, GDP hay GDP bình quân đầu người được hồi quy bằng chỉ số tổng hợpChỉ số Phát triển Con người (HDI) và chỉ ra mối tương quan trực tiếp giữa hai biến số.Shome và Tondon (2010) tiến hành nghiên cứu về “Cân bằng giữa chỉ số phát triển conngười và tăng trưởng kinh tế”: Một nghiên cứu của ASEAN - 5 chỉ ra sự vận động củahai thông số GDP và HDI để xem xét, liệu có mối liên hệ thực sự giữa sự vận động củachúng hay không Mức sản lượng cao hơn có thể được chuyển hướng sang chi tiêu nhiềuhơn cho giáo dục, y tế và xóa đói giảm nghèo, điều này cuối cùng sẽ cải thiện năng suất

và hiệu quả làm việc của người dân, dẫn đến tăng trưởng cao hơn Nghĩa là, tốc độ tăngtrưởng kinh tế càng cao với mức sản lượng càng tăng thì chi tiêu cho HDI và các chươngtrình xóa đói giảm nghèo càng cao Như đã nêu bởi Conceicao et al (2009) trong 'Những

cú sốc kinh tế và phát triển con người: Đánh giá các kết quả thực nghiệm”, mối quan hệgiữa tăng trưởng kinh tế và các chỉ số phát triển con người như tỷ lệ nghèo, sức khỏe vàkết quả giáo dục có thể được phân tích theo cả hai xu hướng biến động kỳ hạn theo cả dàihạn và ngắn hạn Theo phân tích này, có mối tương quan dương mạnh mẽ (mặc dù khôngtuyến tính) giữa GDP bình quân đầu người và HDI trong dài hạn Tăng trưởng kinh tếgóp phần tạo ra các nguồn lực cần thiết đáp ứng cho sự phát triển con người

Theo nghiên cứu “Mối quan hệ giữa GDP và Chỉ số Phát triển Con người ở Ấn Độ” vàonăm 2010, Akbar đã sử dụng ba chỉ số góp phần thể hiện Chỉ số Phát triển Con người, đãchỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa GDP và HDI Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu nhận

ra rằng nhà nghiên cứu chỉ sử dụng dữ liệu của 5 năm và theo quan điểm của nhóm tácgiả, ,nên lấy dữ liệu ít nhất 30 năm để có kết quả chính xác hơn Nhìn chung trong nghiêncứu này, nhóm đã nhận thấy rằng GDP có mối quan hệ tích cực với HDI; Chỉ số giáo dục

có tác động lớn nhất đến sự tăng trưởng trong nước Đồng thời, chỉ số Phát triển Conngười và sự gia tăng tăng trưởng kinh tế có liên quan đáng kể đến việc giảm tỷ lệ nghèocho mọi gia đình

1.2.2 Tác động của chi tiêu Chính phủ đối với HDI

Chi tiêu của chính phủ đề cập đến tất cả các chi phí do chính phủ một quốc gia chi ra đểđáp ứng nhu cầu chi tiêu chung của một quốc gia (Muguro, 2017) Các chi phí này đượcphân loại thành chi thường xuyên và chi đầu tư phát triển Chi thường xuyên là chi tiêuđiển hình của chính phủ về tiền lương, hàng hóa và dịch vụ của người lao động và các chiphí hành chính khác Những khoản này khác với chi đầu tư thường ở dạng đầu tư vào các

dự án phát triển như xây dựng cầu đường, xây dựng đường sắt, xây dựng trường học vàbệnh viện, v.v Cách tiếp cận cổ điển coi chi tiêu chính phủ như là những yếu tố đầu vào

và giáo dục, y tế là những yếu tố đầu ra cần thiết ở những nền kinh tế đang phát triển(Anand & Ravallion, 1993)

Ngày càng có nhiều nghiên cứu tin rằng HDI là một chỉ số quan trọng đánh giá trình độgiáo dục và y tế của một quốc gia Tuy nhiên, mối quan hệ giữa HDI và chi tiêu chínhphủ vẫn chưa rõ ràng Nghiên cứu của Ali và cộng sự (2012), Reddy & Narsi Reddy(2019), Das và cộng sự (2019) kết luận rằng chi tiêu chính phủ có tác động tích cực vàđáng kể đến HDI, trong khi nghiên cứu của Gupta et al (2002) và Danu (2013) kết luậnrằng chi tiêu chính phủ/ chi tiêu không đủ và có tác động tiêu cực đến HDI

Nghiên cứu của Gupta và cộng sự (2002) đã phân tích dữ liệu chéo từ 50 quốc gia đangphát triển và nhận thấy rằng phân bổ thêm ngân sách cho y tế và giáo dục có thể cải thiện

tỷ lệ đi học và giảm tỷ lệ tử vong Ali và cộng sự (2012) sử dụng phân tích chuỗi thờigian để nghiên cứu mối liên hệ giữa HDI và chi tiêu chính phủ ở Pakistan trong giai đoạn1972-2010 Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng chi tiêu chính phủ có tác động tiêu cực vàkhông đáng kể đến HDI, trong khi thu nhập bình quân đầu người có tác động tích cực vàđáng kể

Các nghiên cứu về mối liên hệ giữa chi tiêu chính phủ và HDI ở Indonesia còn tương đốihạn chế Nghiên cứu của Sofilda và cộng sự (2015) nhấn mạnh vấn đề HDI và chi tiêuchính phủ ở Indonesia bằng cách chia thành các tỉnh có chỉ số HDI cao và các tỉnh có chỉ

số HDI thấp Nghiên cứu kết luận rằng chi tiêu của chính phủ cho y tế và giáo dục tăngtrưởng kinh tế có tác động tích cực và đáng kể, trong khi tăng trưởng dân số và thấtnghiệp có tác động tiêu cực và đáng kể đến HDI Pahlevi (2017) tiến hành phân tích dữ

liệu bảng từ 33 tỉnh ở Indonesia trong năm 2008 và 2012 Nghiên cứu này tiếp tục sửdụng phương pháp DEA để đo lường hiệu quả chi tiêu chính phủ ở Indonesia Kết quảcho thấy chi tiêu cho giáo dục và mức độ quản lý có tác động đáng kể và tích cực đếnHDI ở Indonesia, trong khi chi tiêu y tế ảnh hưởng tiêu cực đến phát triển con người.

1.2.3 Tác động của tỷ lệ thất nghiệp tới HDI

Thất nghiệp là một vấn đề phổ biến, xảy ra ở nhiều khu vực, đặc biệt là ở các nước đangphát triển Theo nghiên cứu của Sukirno (2008), thất nghiệp là khi một thành viên tronglực lượng lao động muốn làm việc nhưng chưa tìm được việc làm Trong khi đó, theo Cơquan Thống kê Trung ương Indonesia (2020), thất nghiệp bao gồm những người không

có việc làm, đang tìm việc, đang trong quá trình chuẩn bị kinh doanh và những ngườikhông tìm việc vì cho rằng không thể tìm được việc làm, cũng như những người đã cóviệc làm nhưng chưa bắt đầu làm việc

Tỷ lệ thất nghiệp cao không chỉ dẫn đến thu nhập bình quân đầu người thấp, mà còn vì sốlượng lớn, của những người thất nghiệp, một số người ngày càng gặp khó khăn trong việcđáp ứng nhu cầu giáo dục và chăm sóc sức khỏe của gia đình họ Điều này sẽ dẫn đếngiảm chỉ số HDI Nghiên cứu thực nghiệm do Noviatamara, Ardina và Amalia thực hiện(2019) cũng cho thấy tỷ lệ thất nghiệp có tác động tiêu cực đến HDI

1.2.4 Tác động của tỷ lệ sinh sản tới HDI

Trong nghiên cứu của Myrskylä et al (2009), đối với các quốc gia có thu nhập trung bìnhthấp và trung bình cao, tỷ lệ sinh sản gây ra tác động tiêu cực đáng kể đến HDI và sự pháttriển giới tính của con người nhưng chỉ trong thời gian dài Tuy nhiên, tác động nàykhông đáng kể đối với HDI ở các nước thu nhập thấp

Chính vì vậy, cũng trong nghiên cứu này, Myrskylä et al đã sử dụng các phân tích cắtngang và dọc của suất sinh và chỉ số phát triển con người (HDI) để chứng minh rằng đãxảy ra “một sự thay đổi cơ bản trong mối quan hệ tiêu cực đã được thiết lập từ lâu giữamức sinh và phát triển khi dân số toàn cầu bước vào thế kỷ XXI” Phát hiện chính củanghiên cứu là ở các nước phát triển có chỉ số HDI cao, sự phát triển hơn nữa ngăn chặn tỷ

lệ sinh đang giảm; do đó, mức sinh phát triển tiêu cực trước đây mối quan hệ trở thànhhình chữ J

Như các nhà nghiên cứu đã lập luận, mối quan hệ phát triển-mức sinh là tiêu cực khi HDImức nằm dưới khoảng 0,85-0,9 Tuy nhiên, trong những năm gần đây một số nước đạttrình độ phát triển rất cao với HDI trên 0,9, “tỷ lệ sinh HDI mối quan hệ bắt đầu thay đổi

về cơ bản” (Myrskylä và cộng sự, 2009) Điều này có nghĩa rằng mối liên hệ HDI - khảnăng sinh sản đảo ngược thành mối quan hệ tích cực khi mức HDI trở nên cao hơn 0,9

Những phát hiện của nghiên cứu của Myrskylä et al (2009) đã được báo cáo rộng rãi bởiphương tiện thông tin đại chúng Bài viết đăng trên tạp chí quốc tế uy tín The Economist,nhà kinh tế học đã mạnh dạn tuyên bố rằng quy luật nhân khẩu học mà người dân ở cácnước giàu có xu hướng có ít con hơn “không còn đúng nữa” như ở hai chục quốc gia cóHDI trên 0,9 điều đáng chú ý đã xảy ra khi tỷ lệ sinh của họ bắt đầu tiến gần đến hai trẻ

em trên mỗi phụ nữ Ý nghĩa của phát hiện này là các nhà hoạch định chính sách sẽ cầnphải thay đổi các giả định mà họ nắm giữ hiện tại khi xây dựng mô hình của họ về tươnglai (The Economist, ngày 8 tháng 8 năm 2009)

1.3 Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan

Trong thời gian nghiên cứu và lựa chọn đề tài, nhóm tác giả đã tham khảo một số nghiên

cứu đi trước Liên quan đến việc chỉ ra và phân tích CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHỈ SỐ HDI, đây là một chủ đề kinh điển được rất nhiều nhà nghiên cứu quan

tâm

A.Arisman (2018) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con ngườicủa các quốc gia thuộc khu vực ASEAN Nghiên cứu phân tích dữ liệu trong khoảng thờigian 2000 - 2015 Phương pháp được sử dụng là hồi quy bằng cách sử dụng hồi quy dữliệu bảng với mô hình hiệu ứng cố định Kết quả xử lý bằng mô hình hiệu ứng cố địnhcho thấy tốc độ tăng trưởng dân số và thu nhập bình quân đầu người ảnh hưởng đến chỉ

số phát triển con người ở các nước thành viên ASEAN, trong khi tỷ lệ lạm phát và tỷ lệthất nghiệp biến đổi không có tác động đến chỉ số phát triển con người Nghiên cứu nàytheo đó chỉ ra tầm quan trọng của chính phủ trong việc kiểm soát dân số và thúc đẩy tăngtrưởng kinh tế

Mục đích bài nghiên cứu của Lestari và Sanar (2018) là xác định mức độ ảnh hưởng củacác chỉ số của các yếu tố tác động đến Chỉ số phát triển con người Ngoài ra, xác địnhmối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến Chỉ số phát triển con người, xác định sự pháttriển của các biến số phát triển con người Bằng cách đó có thể đưa ra các giải pháp chonhà nước trong việc nâng cao chất lượng nguồn nhân lực Sử dụng phương pháp ứngdụng SPSS, kết quả cho thấy các biến có ảnh hưởng đáng kể đến HDI là chỉ số tuổi thọ,chỉ số giáo dục và chỉ số thu nhập Kết quả ước lượng bằng Correlation Pearson cho thấy14,788% là độ biến thiên của mỗi quan sát là như nhau

Shah, Smit (2016) đã công bố nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triểncon người: Phân tích thực nghiệm xuyên quốc gia” Mục tiêu của nghiên cứu này là tìm

ra những phát hiện thực nghiệm và xu hướng phát triển con người giữa các quốc gia,phân tích hồi quy các yếu tố quyết định và phân tích chỉ số phát triển con người theo khuvực Nghiên cứu kết luận rằng các yếu tố quyết định chỉ số phát triển con người (HDI)như GDP bình quân đầu người, tỷ lệ người biết chữ, tuổi thọ trung bình, hệ số GINI, tỷ lệsinh và mức độ xả thải CO2 có ý nghĩa quan trọng trong phân tích hồi quy thực nghiệm.Khi phân tích theo khu vực, chúng ta có thể nhận thấy rằng Châu Âu & Trung Á, Châu

Mỹ Latinh và Caribe có chỉ số phát triển con người cao hơn, trong khi Nam Á và ChâuPhi cận khu vực Sahara có chỉ số phát triển con người thấp hơn.

Với những nghiên cứu về ảnh hưởng của GDP đến chỉ số phát triển con người, nghiêncứu của Rita Fidella (2021) đã thực hiện để xác định những yếu tố ảnh hưởng đến chỉ sốphát triển con người tại Indonesia, từ đó chỉ ra rằng các yếu tố như: chi tiêu chính phủcho giáo dục, y tế, kinh tế và GRDP có tác động tích cực đáng kể đến HDI và đồng thờikhuyến nghị rằng nên ưu tiên chi ngân sách tại từng khu vực trong các lĩnh vực như y tế,

giáo dục và kinh tế Đồng thời nghiên cứu của Trương Văn Cảnh, Nguyễn Thị Ngọc Ánh

& Đỗ Thị Diệu (2014) cũng kết luận rằng về mặt lý thuyết thì giữa tăng trưởng kinh tế,giáo dục và y tế có ảnh hưởng qua lại và chúng cùng tác động đến phát triển con người vàđồng thời đưa ra lời khuyên để thúc đẩy phát triển HDI, các nhà hoạch định chính sáchcủa nên chú trọng đầu tư công nghệ thông tin - truyền thông và tìm kiếm nguồn nănglượng mới, từ đó chỉ số con người được nâng cao, kinh tế phát triển bền vững Mộtnghiên cứu khác nữa của Elistia & Barlia Annis Syahzuni (2018) đã chỉ ra rằng mỗi mộtquốc gia (trong 10 nước ASEAN) đều có mối tương quan chặt chẽ và quan trọng giữaHDI và GDP Tăng trưởng kinh tế làm tăng khả năng đạt được chỉ số phát triển conngười ở mức cao, mặt khác, mức độ phát triển con người ngày càng tăng dẫn đến gia tăng

cơ hội phát triển kinh tế Mối quan hệ nhân quả giữa tăng trưởng kinh tế và phát triển con

người trở thành mối quan hệ ảnh hưởng lẫn nhau Ở mặt khác, nghiên cứu của Eftimoski

(2022) chỉ ra quan hệ giữa HDI và GDP có mối quan hệ cả tiêu cực và tích cực vì vấn đềphát triển kinh tế và ô nhiễm môi trường Khi bắt đầu phát triển kinh tế, và đạt đến mộtmức độ nhất định, nó đã tác động tiêu cực đến môi trường Eftimoski (2022) xem xét mốiquan hệ giữa GDP và HDI, kết quả nghiên cứu cho thấy sự tăng trưởng kinh tế có tácđộng đáng kể đến sự phát triển của con người

Với nguồn dữ liệu thứ cấp từ Cơ quan Thống kê Trung ương Indonesia (BPS) bao gồmcác dữ liệu: tỷ lệ thất nghiệp của quận Purbalingga từ năm 2010-2019 và mức độ nghèođói của quận Purbalingga từ năm 2010-2019, dữ liệu về tăng trưởng kinh tế tạiPurbalingga 2010-2019 và dữ liệu về chỉ số phát triển con người từ năm 2010 đến năm

2019 tại Purbalingga đã chỉ ra rằng tỷ lệ thất nghiệp và mức độ nghèo đói có ảnh hưởngđến sự phát triển kinh tế và chỉ số phát triển con người tại quận Purbalingga Các biếnđược sử dụng trong nghiên cứu này là các biến có sự liên quan chặt chẽ với nhau trênkhoảng thời gian 10 năm, cụ thể là từ 2010-2019 Dữ liệu được tác giả sử dụng là dữ liệuchuỗi thời gian Tham khảo theo cơ sở lý luận và tư tưởng trong sự kết nối các mối quan

hệ giữa các biến đồng thời sử dụng tương quan đa biến để tiến hành phân tích nghiêncứu Từ đó chỉ ra được rằng kết quả cho thấy thất nghiệp và nghèo đói ảnh hưởng đếntăng trưởng kinh tế và chỉ số phát triển con người ở quận Purbalingga Thất nghiệp vànghèo đói ảnh hưởng tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế và HDI

Nghiên cứu của Rita Fidella (2021) đã phân tích và đánh giá tác động của các yếu tố ảnhhưởng đến chỉ số phát triển con người ở Indonesia, các phương pháp được sử dụng là hồiquy dữ liệu bảng và dữ liệu chuỗi thời gian từ 2011 đến 2017 thêm vào đó là dữ liệu chéo

của 465 huyện/thành phố ở Indonesia, sử dụng các biến như: Chi tiêu chính phủ vào y tế,chi tiêu chính phủ vào giáo dục, chi tiêu chính phủ vào kinh tế, cơ sở hạ tầng y tế, cơ sở

hạ tầng giáo dục, cơ sở hạ tầng giao thông, GRDP và sự nghèo đói để đưa ra kết luậnrằng trong khi sự nghèo đói có mối quan hệ tiêu cực thì cơ sở hạ tầng giao thông lạikhông có tác động đến HDI, các biến còn lại đều có tác động tích cực và đáng kể lênHDI

1.4 Lỗ hổng nghiên cứu

Các nghiên cứu trước đây đã kết luận được về các yếu tố có ảnh hưởng đến chỉ số pháttriển con người, mối quan hệ và mức độ ảnh hưởng của chúng đến HDI Tuy nhiên, hầuhết các nghiên cứu chỉ đang tập trung trên phạm vị một quốc gia hay một vùng lãnh thổ,

ít có những nghiên cứu nào về một khu vực, đặc biệt là khu vực ASEAN Thêm vào đó,các khoảng thời gian nghiên cứu đều chưa mang tính cập nhật, nguồn dữ liệu chưa hoàntoàn chính xác vì còn mang tính địa phương, mẫu dữ liệu chưa đủ lớn Chính vì vậy nênnhóm tác giả đã tập trung nghiên cứu đề tài với số liệu cập nhật, mở rộng thêm mẫu quansát tại khu vực ASEAN cùng với đó là các nguồn dữ liệu uy tín được lấy từ các tổ chứctrên thế giới

1.5 Giả thuyết nghiên cứu

Dựa trên các nghiên cứu trước đây, nghiên cứu này phát triển các giả thuyết như sau:

Giả thuyết 1: GDP có mối quan hệ tích cực với Chỉ số Phát triển Con người.

Sự gia tăng đáng kể trong tỷ lệ tăng trưởng GDP phản ánh sự phát triển của GDP và sựphát triển con người, đồng thời thể hiện mối liên hệ tích cực và trực tiếp giữa hai biến sốnày Nghiên cứu của Akbar (2010) về mối quan hệ giữa GDP và HDI tại Ấn Độ đã sửdụng ba chỉ số đóng góp vào bộ chỉ số HDI và cũng đã chứng minh mối quan hệ tích cựcgiữa GDP và HDI

Giả thuyết 2: Chi tiêu chính phủ cho giáo dục có mối quan hệ tích cực với Chỉ số Phát triển Con người.

Việc nâng cao trình độ học vấn của lực lượng lao động là một trong những chiến lượcquan trọng nhất để thúc đẩy sự tăng trưởng Dựa theo nhận định trên, tăng trưởng phụthuộc vào giáo dục sẽ là một tín hiệu tích cực về “hiệu ứng tràn” Tuy nhiên, nhiều quốcgia đang phát triển hiện nay phải đối mặt với những hạn chế về giáo dục và các vấn đềliên quan, vì vậy, việc ưu tiên cải cách giáo dục và hỗ trợ đẩy mạnh nghiên cứu và pháttriển R&D là điều cấp thiết đối với chính phủ của các quốc gia

Giả thuyết 3: Chi tiêu chính phủ cho chăm sóc sức khỏe có mối quan hệ tích cực với Chỉ số Phát triển Con người.

Mirahsani Z (2016) đã khẳng định rằng việc chi tiêu tăng lên cho lĩnh vực sức khỏemang lại tác động tích cực đối với Chỉ số Phát triển Con người (HDI) ở các quốc giathuộc khu vực Tây Nam Á Việc xem xét mức độ quan trọng của mối quan hệ giữa việctăng chi tiêu cho sức khỏe và Chỉ số Phát triển Con người đã cho thấy rằng các quốc giachi trả nhiều hơn cho lĩnh vực sức khỏe thường có ảnh hưởng mạnh mẽ đến quá trìnhphát triển toàn diện của quốc gia đó Những yếu tố như tuổi thọ cao hơn và giảm rủi ro tử

vong ở tuổi già thấp hơn được kết nối chặt chẽ với sự tăng cường chi phí chi tiêu sứckhỏe Chi phí mà chính phủ đầu tư vào lĩnh vực sức khỏe sẽ góp phần nâng cao tuổi thọ

và sự sống lâu, tương tự như chi phí chi tiêu của chính phủ cho lĩnh vực giáo dục Nóimột cách khác, việc chính phủ chi tiêu cho sức khỏe tạo ra tác động tích cực đối vớinguồn nhân lực và tăng trưởng kinh tế thông qua việc cải thiện sức khỏe cộng đồng vàcác kênh tích lũy vốn sức khỏe

Giả thuyết 4: Tỷ lệ thất nghiệp có mối quan hệ tiêu cực với Chỉ số Phát triển Con người.

Nghiên cứu "Phân tích Thay đổi Tỷ lệ Thất nghiệp Như Một Kết quả của Chỉ số Pháttriển Con người tại Indonesia (Nghiên cứu trường hợp 2010-2019)" làm rõ rằng mối quan

hệ giữa Chỉ số Phát triển Con người (HDI) và tỷ lệ thất nghiệp là đáng kể và mang tínhtiêu cực Tác động của đóng góp từ biến số Chỉ số Phát triển Con người (HDI) đối với tỷ

lệ thất nghiệp đạt đến 82.1% Sự mất cân bằng của thị trường lao động được xem là mộtnguyên nhân gây nên thất nghiệp Đường cung lao động mô tả lượng lao động mà hộ giađình sẽ cung cấp và có độ dốc dương đối với mức lương cũng như với đường cầu laođộng, đồng thời thể hiện số lượng công nhân được thuê bởi doanh nghiệp và có độ dốc

âm tại một mức lương cụ thể

Tuy nhiên, trong phạm vi nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi mong muốn tìm hiểu về tácđộng của tỷ lệ thất nghiệp đối với Chỉ số Phát triển Con người (HDI) và kỳ vọng rằngmối quan hệ tiêu cực giữa hai chỉ số vẫn còn tồn tại

Giả thuyết 5: Tỷ lệ sinh sản có mối quan hệ tiêu cực với Chỉ số Phát triển Con người.

Nghiên cứu của Tripathi, S (2021) đã chỉ ra rằng, đối với các quốc gia có thu nhập trungbình thấp và trung bình cao, tỷ lệ sinh sản gây ra tác động tiêu cực đáng kể đến HDI và

sự phát triển giới tính của con người nhưng chỉ trong thời gian dài Tuy nhiên, tác độngnày không đáng kể đối với HDI ở các nước thu nhập thấp

Song, trong phạm vi nghiên cứu của nhóm tác giả, chúng tôi mong muốn tìm hiểu về tácđộng của tỷ lệ tỷ lệ sinh sản đối với Chỉ số Phát triển Con người (HDI) và kỳ vọng rằngmối quan hệ tiêu cực giữa hai chỉ số vẫn còn tồn tại

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH

2.1 Phương pháp nghiên cứu

2.1.1 Phương pháp xây dựng mô hình

Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy để xâydựng mô hình, ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát củabiến phụ thuộc vào các biến độc lập Phương pháp này cho phép đạt được kết quả ướclượng tốt nhất về mối quan hệ giữa các biến số Từ phương trình ước lượng được này,

chúng ta hoàn toàn có thể có những phỏng đoán về giá trị của biến phụ thuộc (chưa xácđịnh) dựa vào các biến độc lập (đã xác định).

Cụ thể trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả nghiên cứu mối quan hệ giữa biến phụthuộc là chỉ số phát triển con người HDI của các quốc gia thuộc tổ chức ASEAN tronggiai đoạn 2010 - 2021 với các biến độc lập là GDP (tổng sản phẩm quốc nội), GSE (Chitiêu Chính phủ cho giáo dục), GSH (Chi tiêu Chính phủ cho sức khoẻ), Unemployment(Tỷ lệ thất nghiệp) và FER (Tỷ lệ sinh sản)

2.1.2 Phương pháp thu thập số liệu

Nhóm nghiên cứu thu thập số liệu dựa trên các mẫu thử và đồng thời là các giá trị ướclượng của mẫu đó dựa trên 132 quan sát của 11 quốc gia thuộc Hiệp hội các quốc giaĐông Nam Á (Việt Nam, Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan, Brunei,Lào, Campuchia, Myanmar, Đông Timo) trong khoảng thời gian 12 năm từ 2010 đến

2021 Từ đó nghiên cứu tác động của các yếu tố GDP, chi tiêu Chính phủ, tỷ lệ thấtnghiệp, tỷ lệ sinh sản đến chỉ số phát triển con người HDI của 11 quốc gia đó Số liệuđược nhóm nghiên cứu thu thập từ Ngân hàng Thế giới (World Bank open data) và Báocáo phát triển con người của chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc UNDP để nhằm đảmbảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu

2.1.3 Phương pháp xử lý dữ liệu

Khi thực hiện xong việc thu thập dữ liệu, nhóm nghiên cứu tiến hành xử lý dữ liệu bằngcách sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) để ước lượng cáctham số trong phương trình hồi quy và tối thiểu hóa tổng bình phương của các khoảngcách theo phương thẳng đứng giữa số liệu thu thập được và đường hồi quy Phương phápnày đã giúp kiểm tra ý nghĩa thống kê và sự phù hợp của mô hình dựa vào các quan sát

đã thu thập từ World Bank và báo cáo phát triển con người của UNDP kết hợp với cácnghiên cứu đi trước, để rồi đi đến kết quả tốt nhất phục vụ nghiên cứu Trong quá trìnhthực hiện nghiên cứu và viết tiểu luận, nhóm đã sử dụng kiến thức của kinh tế lượng,kinh tế vĩ mô, kinh tế vi mô, phương pháp định lượng, phần mềm Microsoft Excel để xử

lý dữ liệu và phần mềm STATA để thực hiện phân tích hồi quy

2.2 Xây dựng mô hình lý thuyết

Sau quá trình tìm đề tài về Các yếu tố ảnh hưởng đến Chỉ số phát triển con người (HDI)đối với các quốc gia Đông Nam Á trong giai đoạn 2012 - 2021, đồng thời tham khảo môhình lý thuyết của các nghiên cứu đi trước, nhóm quyết định sử dụng mô hình phân tíchhồi quy để xem xét tác động và nghiên cứu mối quan hệ của 5 biến độc lập (GDP bìnhquân đầu người, chi tiêu chính phủ cho giáo dục, chi tiêu chính phủ cho chăm sóc sứckhỏe, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ sinh sản) đến biến phụ thuộc là chỉ số phát triển con người ởcác nước Đông Nam Á từ 2010 đến 2021

2.2.1 Mô tả mô hình

Bài tiểu luận nghiên cứu sự ảnh hưởng của 5 nhân tố: tổng sản phẩm quốc nội (GDP), chitiêu Chính phủ cho giáo dục (GSE), chi tiêu Chính phủ cho sức khỏe (GSH), tỷ lệ thất

nghiệp (Unemp), và tỷ lệ sinh sản (FER) tại 11 quốc gia Đông Nam Á trong suốt giaiđoạn từ 2010 đến 2021.

HDI= f (lnGDPpc, lnGSE, lnGSH, lnUnemp, lnFER)

Trong đó:

 lnGDPpc: Logarit của tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người

 lnGSE: Logarit của chi tiêu chính phủ cho giáo dục

 lnGSH: Logarit của chi tiêu chính phủ cho sức khỏe

 lnUnemp: Logarit của tỷ lệ thất nghiệp

 lnFER: Logarit của tỷ lệ sinh sản

2.2.2 Mô hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên

Nhóm nghiên cứu lựa chọn phương pháp hồi quy panel, kết hợp giữa dữ liệu chuỗithời gian và dữ liệu chéo để xử lý những yếu tố không thể quan sát với a - yếu tốᵢ khôngthể quan sát và không thay đổi theo thời gian Việc này giúp mô hình trở nên thực tế hơn

và phản ánh hiệu quả của các yếu tố ẩn không thể quan sát Nhóm nghiên cứu sẽ phânloại mô hình thành hiệu ứng cố định (FE) hoặc hiệu ứng ngẫu nhiên (RE), tùy thuộc vào

sự tồn tại của a , với các kỹ thuật loại bỏ a khỏi mô hình.ᵢ ᵢ

Ngoại trừ biến phụ thuộc “Chỉ số Phát triển Con người”, tất cả các biến số độc lập còn lạikhông tuân theo phân phối chuẩn, vì vậy, nhóm nghiên cứu đã quyết định lấy logarit củacác biến số còn lại như sau:

HDI = Bo+ B InGDP +ß2InGSE + 3InGSH + 4lnUnemp + B5InFER+ ui ₁ ẞ ẞ

Trong đó:

 B0: hệ số chặn

 Bi: hệ số góc của các biến độc lập

 ui: sai số ngẫu nhiên thể hiện các yếu tố khác có ảnh hưởng đến HDI nhưng khôngđược thể hiện trong mô hình

2.2.3 Mô hình hồi quy mẫu dạng ngẫu nhiên

HDI = 0 0 + 11111lnGDPpc +22222lnGSE + 33333lnGSH + 44444lnUnemp + 55555lnFER + uituitTrong đó:

0: hệ số chặn

i : hệ số góc của các biến độc lập

uit: sai số ngẫu nhiên thể hiện các yếu tố khác có ảnh hưởng đến HDI nhưng không đượcthể hiện trong mô hình

lnHDI: Chỉ số phát triển con người (biến phụ thuộc) của nước i năm t

lnGDPpc: Tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người của nước i năm t

lnGSE: chi tiêu chính phủ cho giáo dục của nước i năm t

lnGSH: chi tiêu chính phủ cho chăm sóc sức khỏe của nước i năm t

lnUnemp: tỷ lệ thất nghiệp của nước i năm t

lnFER: tỷ lệ sinh sản của nước i năm t

2.2.4 Giải thích biến số trong mô hình và kỳ vọng của biến độc lập lên biến phụ thuộc

a Biến phụ thuộc

HDI là chỉ số phát triển con người tại 11 quốc gia Đông Nam Á, được tính bằng đơn vị

b Biến độc lập

Biến Ý nghĩa Đơn

USD Nghiên cứu của Elistia & Barlia Annis

Syahzuni (2018) kết luận rằng giữa HDI và GDP bình quân đầu người có mối tương quan chặt chẽ và quan trọng, tăng trưởng kinh tế sẽ làm tăng khả năng đạt được mức

độ phát triển con người cao

Nghiên cứu của Niniek Imaningsih và cộng

sự (2019) cho thấy rằng chi tiêu chính phủ cho những lĩnh vực như giáo dục và y tế có mối quan hệ tích cực và đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chỉ số phát triển con người

-FER Tỷ lệ sinh

sản

% Nghiên cứu của Tripathi, S (2021) đã cho rằng tỷ lệ sinh sản có ảnh hưởng tiêu cực đếnvới chỉ số phát triển con người

-2.3 Mô tả số liệu

2.3.1 Nguồn số liệu

Các số liệu thu thập được trong mẫu quan sát được liệt kê dưới dạng dữ liệu bảng,gồm 117 quan sát tại 11 quốc gia Đông Nam Á từ năm 2010 đến năm 2021 Trong đóbiến phụ thuộc là Chỉ số phát triển con người, các biến độc lập là tổng sản phẩm quốc nộibình quân đầu người, chi tiêu chính phủ cho chăm sóc sức khỏe, chi tiêu chính phủ chogiáo dục, tỷ lệ thất nghiệp và tỷ lệ lạm phát Các dữ liệu thu thập được từ World BankOpen Data - website chính thức của Ngân hàng thế giới và Human Development Report

by UNDP - Báo cáo chính thức về chỉ số phát triển con người của Chương trình Pháttriển Liên Hợp Quốc

Bảng mô tả các biến trong mô hình

Open Data GDP bình quân đầu người là giá trị sản phẩmvật chất và dịch vụ cuối cùng được tạo ra của

nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhấtđịnh, chia cho tổng dân số

Open Data Chi tiêu chính phủ cho giáo dục được thể hiểnbằng %GDP Nó bao gồm chi tiêu được tài

trợ bởi sự chuyển giao từ các nguồn quốc tếcho chính phủ

%GDP

Tỷ lệ thất

nghiệp World Bank Open Data Thất nghiệp là thuật ngữ thường được sửdụng để chỉ tình trạng người đang trong độ

tuổi lao động, có đầy đủ khả năng lao động và

%

có nhu cầu tìm việc làm nhưng chưa có việclàm Tỷ lệ thất nghiệp là tỷ lệ phần trăm giữa

số người thất nghiệp và lực lượng lao độngtrong một khoảng thời gian nhất định

Tỷ lệ sinh

sản World Bank Open Data Tổng tỷ suất sinh trong một năm cụ thể đượcđịnh nghĩa là tổng số con mà mỗi phụ nữ sẽ

sinh ra nếu người đó sống đến hết những nămsinh đẻ và sinh con theo độ tuổi hiện hành Tỷ

lệ sinh sản được tính bằng cách tính tổng tỷsuất sinh đặc trưng theo độ tuổi được xácđịnh trong khoảng thời gian 5 năm Giả sửkhông có tình trạng di cư ròng và tỷ lệ tửvong không thay đổi, tổng tỷ suất sinh là 2,1con trên một phụ nữ sẽ đảm bảo dân số nóichung ổn định

%

2.3.2 Mô tả thống kê số liệu

Để giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về mô hình cũng như đưa ra một số đánh giánhận định ban đầu, nhóm sẽ mô tả số liệu trước khi đi sâu phân tích dữ liệu Nhóm sửdụng lệnh sum trong STATA để mô tả các biến độc lập và phụ thuộc và thu được kết quảnhư sau:

Biến số Số quan

sát

Giá trị trung bình

chuẩn

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

 GSH: Chi tiêu chính phủ cho giáo dục có giá trị lớn nhất là 2,287615%, giá trị nhỏnhất là 0,6157109%, giá trị trung bình là 1,357469% và sai số chuẩn là 0,3860805.

 GSE: Chi tiêu chính phủ cho chăm sóc sức khỏe có giá trị lớn nhất là 2,40763 %,giá trị nhỏ nhất là -0,1621425 %, giá trị trung bình là 1,139203 % và sai số chuẩn

2.3.3 Mô tả tương quan giữa các biến

Nhóm nghiên cứu sử dụng lệnh corr trong STATA phục vụ cho việc phân tích sựtương quan giữa các trong mô hình, ta thu được kết quả như sau

Bảng 3 Tương quan giữa các biến số trong mô hình

 r(lnGSH, HDI) = -0,2629: Mức độ tương quan rất yếu, hệ số tương quan mang dấu

âm Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ cho chăm sóc sức khỏe và chỉ số pháttriển con người là ngược chiều

 r(lnGSE, HDI) = 0,3396: Mức độ tương quan yếu, hệ số tương quan mang dấudương Mối quan hệ giữa chi tiêu chính phủ cho giáo dục và chỉ số phát triển conngười là cùng chiều

 r(lnUnemp, HDI) = 0,5443: Mức độ tương quan trung bình, hệ số tương quanmang dấu dương Mối quan hệ giữa tỉ lệ thất nghiệp và chỉ số phát triển con người

đa cộng tuyến khi kiểm định khuyết tật mô hình

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ

3.1 Kết quả ước lượng ban đầu

3.1.1 Mô hình ước lượng

3.1.1.1 Kết quả ước lượng OLS

Sử dụng phần mềm STATA hồi quy chỉ số phát triển con người (HDI) theo cácbiến: GDP, chi tiêu chính phủ cho giáo dục (Government Spending On Education), chitiêu chính phủ cho chăm sóc sức khỏe (Government Spending On Healthcare), tỷ lệ thất

nghiệp (Unemployment Rate) và tỉ lệ sinh sản (Fertility Rate) bằng lệnh reg HDI lnGDPpc lnGSE lnGSH lnUnemp lnFER ta thu được kết quả như sau:

lượng Sai số chuẩn

mẫu

Giá trị kiểm định

t

P value Khoảng ước lượng tin cậy 95%

-Cận trái Cận

phải lnGDPp

c

.0630507 .0040104 15.72 0.000 0551038 .070997

5

3.1.1.2 Mô hình hồi quy mẫu (có phân tích dữ liệu):

Từ kết quả trên, ta thu được mô hình hồi quy mẫu:

HDI = 0,148903 + 0,0631lnGDPpc + 0,0568lnGSE + 0.0199lnGSH +0,0083lnUnemp - 0,0905FER + ui

Số mẫu quan sát =117 Hệ số xác định R- squared =0,9665F(5,111) =641.16 Hệ số xác định hiệu chỉnh Adj R-squared =0,9650

P - value =0,0000 Độ lệch chuẩn tổng phần dư Root MSE = 02134

3.1.2 Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình

3.1.2.1 Kiểm định mô hình bỏ sót biến Ramsey RESET

Thiết lập cặp giả thuyết:

=>Tại mức ý nghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, mô hình mắc khuyết tật bỏ sót biến Vì giới hạn về dữ

liệu và thời gian nghiên cứu, nhóm nghiên cứu chưa đủ khả năng khắc phục khuyết tậtnày

3.1.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến

Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (VIF)Dùng lệnh vif trong STATA ta có kết quả cho thấy tất cả các nhân tử VIF đều có giá trịnhỏ hơn 10, cụ thể:

Bảng kiểm định đa cộng tuyến

Kết luận: Từ bảng kết quả, ta thấy các biến độc lập đều có VIF < 10, điều này chứng tỏ

trong mô hình không có đa cộng tuyến

3.1.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Thiết lập cặp giả thuyết:

H0: Mô hình có phương sai sai số không đổi

H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi

Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh imtest, white, ta thu được kếtquả như sau:

White's test for H0: Homoskedasticity

against H1: unrestricted heteroskedasticity

chi2(20) = 53.24

Prob > chi2 = 0.0001

Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test

=>Tại mức ý nghĩa 5%, bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1

Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, mô hình có phương sai sai số thay đổi.

Cách khắc phục:

Ta sử dụng phương pháp sai số chuẩn mạnh Robust Standard Error, giữ nguyêncác giá trị ước lượng của tham số thu được từ phương pháp OLS và tính toán lại phương

sai của các hệ số ước lượng Việc sử dụng phương pháp sai số chuẩn mạnh sẽ giúp thuđược các giá trị tiệm cận giá trị đúng của phương sai của các ước lượng OLS.

Trong phần mềm STATA, sử dụng lệnh: reg HDI lnGSH lnGDPpc lnGSE lnUnemp lnFER, robust ta thu được kết quả:

Bảng Kết quả ước lượng mô hình sử dụng phương pháp Robust Standard Error

HDI Hệ số ước

lượng

Sai số chuẩn mẫu Robust

Giá trị kiểm định t

value

P-Khoảng tin cậy (độ tin cậy 95%)

Cận trái Cận phải lnGSH 0.0198544 0.0054442 3.65 0.000 0.0090664 0.0306423

3.1.2.4 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu

Thiết lập cặp giả thuyết:

H0: Nhiễu có phân phối chuẩn

H1: Nhiễu không có phân phối chuẩn

Trong phần mềm STATA, dùng kiểm định Skewess/ Kurtosis Ta sử dụng lệnh

predict res, residuals để gọi phần dư của mô hình cho biến phụ thuộc HDI.

Sau đó, dùng lệnh sktest res, ta thu được kết quả như sau:

Bảng Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu

Biến Số quan sát Độ nghiêng Độ nhọn Adj chi2(2) Prob> chi2

Từ bảng kết quả, ta nhận thấy:

Tại mức ý nghĩa 5%, p-value = 0.0070 < 0.05 => bác bỏ H0

Kết luận: Mô hình có nhiễu không tuân theo quy luật phân phối chuẩn

Khắc phục: Khi mô hình có sai số ngẫu nhiên không tuân theo quy luật phân phối chuẩnthì các thống kê t và F không còn tuân theo quy luật phân phối Student và Fisher, điềunày làm cho kiểm định trở nên không đáng tin Để khắc phục khuyết tật nhiễu không tuântheo quy luật phân phối chuẩn, ta thường tăng số lượng quan sát Tuy nhiên do thời gian