1. Mục đích tìm hiểu 1 TRƯỜNG ĐAI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG TÌM HIỂU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI TỶ LỆ SINH ĐẺ Ở CÁC QUỐC GIA TRÊN THẾ GIỚI VÀ DỰ BÁO VỀ TỶ LỆ SINH ĐẺ Ở VIỆT NAM Giảng viên hướng dẫn: Ths. Bành Thị Hồng Lan Nhóm sinh viên thực hiện (20): 1. Đặng Văn Hòa SHSV:20081010 2. Lê Na SHSV:20086267 3. Lương Thế Nam SHSV:20096397 4. Trần Anh Đức SHSV:20096086 5. Vương Hoàng Duy SHSV:20096082 Hà nội, 10/11/2012 1. Mục đích tìm hiểu Trên thế giới, một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu thuộc lĩnh vực dân số là tỷ lệ sinh đẻ. Sinh đẻ là điều kiện quyết định để duy trì sự tồn tại của loài người và cung cấp nguồn lực lao động. Đối với vấn đề này mỗi quốc gia lại có một cách nhìn khác nhau. Những nước phát triển như Nhật, các nước Tây Âu trong một thời gian dài tỷ lệ sinh đẻ hàng năm rất thấp khiến chính quyền các nước này lo ngại về sự thiếu lao động trầm trọng trong tương lai nên việc khuyến khích sinh đẻ là một trong những ưu tiên hàng đầu. Các nước như Việt Nam, Trung Quốc, Ấn Độ việc sinh đẻ không có kế hoạch trong một thời gian dài làm gia tăng dân số kéo theo những gánh nặng của xã hội như chi phí cho dịch vụ chăm sóc y tế, giáo dục, công ăn việc làm, nhà ở tăng mà vẫn không đáp ứng nổi, thiếu lương thực, cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên, mất cân bằng giới tính . Chính vì vậy kiểm soát chặt và hạn chế sinh đẻ lại là những ưu tiên hàng đầu của các nước này. Vì vậy nhóm sẽ tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ sinh đẻ ở các quốc gia trên thế giới và dự báo về tỷ lệ sinh đẻ ở Việt Nam. 2. Định nghĩa vấn đề Tỷ lệ sinh đẻ có thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ người biết đọc biết viết, số ngành kinh tế có phụ nữ tham gia… Trong các yếu tố đó nhóm đã chọn ra 5 yếu tố hy vọng có ảnh hưởng cao nhất là: Tên biến Viết tắt Ý nghĩa BirthRate Birth Tỷ lệ sinh đẻ (số mới sinh/1000 dân) LaborForce Labor Lực lượng lao động (người) GDPperCapita GDP GDP bình quân đầu người (đôla Mỹ) RuralPopulation Rural Dân số vùng nông thôn (người) HumanDevelopmentI ndex HDI Chỉ số phát triển con người Contraceptive Prevalence Contracepti on Tỷ lệ tránh thai (% trong tổng số nữ trong độ tuổi từ 15-49) 3. Thu thập dữ liệu cho các biến Dữ liệu thu thập được của 30 quốc gia thuộc các châu khác nhau trên thế giới – Số liệu năm 2005: 2 Birth Labor GDP Rural HDI Contraception 3 Angola: 44.64 5,580,000 2,058.21 7,444,630 0.445 6 Australia: 12.26 10,420,000 36,045.99 2,398,822 0.955 76 Bangladesh: 30.01 66,600,000 423.30 106,224,900 0.52 58.1 Canada: 10.84 17,350,000 34,484.35 6,427,501 0.949 75 China: 13.14 791,400,000 1,720.09 777,482,000 0.755 87 Denmark: 11.36 2,900,000 47,768.73 779,900.80 0.941 78 France: 12.15 27,720,000 34,935.52 14,183,410 0.938 70.7 Germany: 8.33 43,320,000 33,890.46 20,452,410 0.93 75 India: 22.32 496,400,000 736.11 780,437,700 0.602 47 Indonesia: 20.71 94,200,000 1,301.07 114,469,600 0.697 57 Japan: 9.47 66,400,000 35,484.25 43,698,710 0.943 55.9 Kenya: 40.13 11,850,000 560.29 27,164,790 0.474 39.3 Kuwait: 21.88 1,670,000 31,860.60 43,102.58 0.844 50 Malaysia: 23.07 10,670,000 5,159.12 8,288,590 0.796 55 Morocco: 22.29 11,190,000 1,712.55 12,459,420 0.631 63 Nicaragua: 24.88 2,010,000 953.73 2,111,218 0.69 68.6 Nigeria: 40.65 57,210,000 686.34 68,132,370 0.453 12.6 Peru: 20.87 9,060,000 2,837.89 7,663,299 0.762 68.9 Portugal: 10.82 5,520,000 17,375.77 4,472,967 0.904 66 Russia: 9.8 74,220,000 5,341.92 38,640,680 0.795 34 South Africa: 18.48 15,230,000 5,162.47 19,083,500 0.658 60.3 Spain: 10.1 20,670,000 25,914.47 10,111,770 0.928 81 Sweden: 10.36 4,490,000 39,636.64 1,425,798 0.949 78 Tanzania: 38.16 19,220,000 327.10 29,053,240 0.418 26.4 Thailand: 15.7 35,360,000 2,743.49 43,485,580 0.778 72 Uganda: 47.39 13,170,000 302.76 25,185,380 0.508 22.8 United States: 14.14 149,300,000 41,889.59 56,910,800 0.944 64.2 Venezuela: 18.91 12,310,000 5,449.17 1,754,082 0.772 77 Vietnam: 17.07 44,390,000 636.75 61,175,580 0.704 76.8 Zimbabwe: 29.74 3,940,000 262.74 8,339,112 0.505 53.5 4. Xây dựng mô hình Giả định rằng tỷ lệ sinh đẻ và các yếu tố tác động đến nó có mối quan hệ tuyến tính, ta có hàm hồi quy tổng thế sau: Birth = β 1 + β 2 *Labor + β 3 *GDP + β 4 *Rural + β 5 *HDI + β 6 *Contraception + u 4 Lực lượng lao động cao thì số lượng người trong độ tuổi sinh đẻ cao, tỷ lệ sinh đẻ sẽ cao. Vì vậy chúng ta kỳ vọng dấu của b2 sẽ dương. GDP bình quân đầu người cao, thu nhập tăng người ta sẽ dành nhiều thời gian cho việc hưởng thụ cuộc sống mà không muốn sinh con để mất đi tự do, tỷ lệ sinh đẻ giảm. Chúng ta kỳ vọng dấu của b3 sẽ âm. Dân số nông thôn nhiều, sự lạc hậu sẽ cao, khả năng nhận thức vấn đề sinh đẻ hạn chế, vì vậy nhiều khả năng tỷ lệ sinh đẻ tăng hay kỳ vọng dấu của b4 sẽ dương. Chỉ số phát triền con người cao kéo theo dân trí cao. Chúng ta kỳ vọng dấu của b5 sẽ âm. Tỷ lệ tránh thai ở phụ nữ trong độ tuổi sinh đẻ càng cao, tỷ lệ sinh đẻ càng giảm. Chúng ta kỳ vọng dấu của b6 sẽ âm. 5. Tiến hành hồi quy mô hình, ước lượng và kiểm định Tiến hành hồi quy P-value ứng với kiểm định F bằng 0.000000 < mức ý nghĩa 10% suy ra mô hình có ý nghĩa Với mức ý nghĩa 10%, các biến Labor, GDP và Rural không có ý nghĩa. Đồng thời hệ số hồi quy của các biến này đều xấp xỉ không 5 Các biến HDI, Contraception đều có ý nghĩa với hệ số hồi quy âm đúng với kỳ vọng lúc đầu. Tiến hành xem xét tương quan giữa các biến ta có Ta thấy tương quan giữa các biến HDI, Contraception và GDP với biến Birth khá mạnh, trong khi tương quan của biến Labor và Rural với biến Birth lại rất yếu, nhiều khả năng hai biến này không có ảnh hưởng tới tỷ lệ sinh đẻ. Xét giữa các biến độc lập với nhau ta thấy tương quan giữa biến Labor và Rural rất lớn (lớn hơn căn bậc hai của R bình phương của mô hình): 0.962201 > 0.943408 vậy có thể kết luận là có hiện tượng đa cộng tuyến. Vì tương quan giữa biến Labor với biến Birth mạnh hơn tương quan giữa biến Rural với biến Birth nên ta bỏ biến Rural ra khỏi mô hình. Tiến hành hồi quy với mô hình mới ta có: 6 Loại bỏ biến Rural làm giảm tính đa cộng tuyến của mô hình, hệ số hồi quy của biến GDP và đặc biệt là của biến Labor đã được cải thiện rõ rệt. Tuy nhiên P-value của các hệ số hồi quy của hai biến này vẫn lớn hơn mức ý nghĩa 10%. Giữa lực lượng lao động và GDP thì có vẻ biến Labor có ý nghĩa hơn. Tiến hành bỏ biến GDP và hồi quy với mô hình mới ta có Việc loại bỏ biến GDP làm cải thiện rõ rệt ý nghĩa của biến Contraception, nó có ý nghĩa cả với mức ý nghĩa 5%. Biến Labor cũng được cải thiện ý nghĩa nhưng P-value của hệ số hồi quy của nó vẫn cao hơn mức ý nghĩa 10%. Tiến hành bỏ biến Labor và hồi quy mới ta có: 7 Hai hệ số HDI và Contraception có ý nghĩa cực kỳ cao với P-value lần lượt là 0.000001 và 0.004985 Vậy mô hình hồi quy hợp lý nhất cho tỷ lệ sinh đẻ có dạng Birth = β 1 + β 2 *HDI + β 3 *Contraception + u 6. Kết luận Trong các yếu tố dự đoán ảnh hưởng ban đầu chỉ có chỉ số phát triển con người và tỷ lệ tránh thai của phụ nữ trong độ tuổi từ 15-49 là có ảnh hưởng tới tỷ lệ sinh đẻ ở các quốc gia. Khi chỉ số phát triển con người tăng 0.1, các yếu tố khác không đổi thì ở mức trung bình, tỷ lệ sinh đẻ giảm 4,2 trẻ sinh ra/1000 dân Khi tỷ lệ tránh thai tăng 10%, các yếu tố khác không đổi thì ở mức trung bình, tỷ lệ sinh đẻ giảm 1,72 trẻ sinh ra/1000 dân Việt Nam năm 2005 có tỷ lệ sinh đẻ là 17.07 trẻ sinh ra/1000 dân, nếu chỉ số phát triển con người tăng 0.1 tức từ 0.704 lên 0.804, với điều kiện tỷ lệ tránh thai không đổi thì tỷ lệ sinh đẻ chỉ còn 12.87 trẻ sinh ra/1000 dân. Tỷ lệ tránh thai của Việt Nam là 76.8%, nếu tỷ lệ này tăng 10% tức 86.8%, với điều kiện chỉ số HDI không đổi, tỷ lệ trẻ sinh ra sẽ là 15.35 trẻ sinh ra/1000 dân. Vậy biện pháp để hạn chế tỷ lệ sinh đẻ là tăng chỉ số phát triển con người và tăng tỷ lệ tránh thai ở phụ nữ trong độ tuổi từ 15-49 Biện pháp để tăng tỷ lệ sinh đẻ là giảm tỷ lệ tránh thai ở phụ nữ trong độ tuổi từ 15-49 7. Một số chính sách. Việt Nam được được đánh giá là nước có tỷ lệ sinh đẻ quá cao, vì vậy cần đưa ra các chính sách giảm tỷ lệ này: Các chính sách điều chỉnh tăng HDI: tăng cường giáo dục, tăng cường chăm sóc sức khỏe nhân dân, thúc đẩy phát triển kinh tế. Chính sách điều chỉnh tăng tỷ lệ tránh thai: tuyên truyền giáo dục ý thức người dân, có thể áp dụng các biện pháp tránh thai bắt buộc. 8 . đầu của các nước này. Vì vậy nhóm sẽ tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ sinh đẻ ở các quốc gia trên thế giới và dự báo về tỷ lệ sinh đẻ ở Việt Nam. 2. Định nghĩa vấn đề Tỷ lệ sinh đẻ có. đích tìm hiểu 1 TRƯỜNG ĐAI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG TÌM HIỂU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI TỶ LỆ SINH ĐẺ Ở CÁC QUỐC GIA TRÊN THẾ GIỚI VÀ DỰ BÁO VỀ TỶ LỆ SINH. luận Trong các yếu tố dự đoán ảnh hưởng ban đầu chỉ có chỉ số phát triển con người và tỷ lệ tránh thai của phụ nữ trong độ tuổi từ 15-49 là có ảnh hưởng tới tỷ lệ sinh đẻ ở các quốc gia. Khi