tiểu luận kinh tế lượng các nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số phát triển con người – HDI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ =====000===== TIỂU LUẬN BỘ MÔN KINH TẾ LƯỢNG Đề tài: Các nhân tố ảnh hưởng đến Chỉ số phát triển người – HDI Sinh viên thực hiện: Nhóm Nguyễn Lê Thảo Ly – 1511110490 Lê Thủy Tiên - 1511110790 Lớp tín chỉ: KTE309(1-1718).3_LT Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thúy Quỳnh Hà Nội – 12/2017 DANH SÁCH VÀ ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN TRONG NHÓM S Họ tên TT Nguyễn MSSV Lê Thảo Ly 151111 0490 Lê Thủy Tiên 151111 0790 Điểm đánh giá cá nhân 10 10 MỤC LỤC BIỂU A LỜI MỞ ĐẦU Kể từ Liên Hợp Quốc thông qua 17 mục tiêu Phát triển bền vững vào tháng năm 2015 nay, vấn đề phát triển bền vững quốc gia trở thành vấn đề nghiên cứu quan trọng hầu hết ngành khoa học Với quốc gia, phát triển bao gồm phát triển xã hội, phát triển người phát triển kinh tế Theo đó, nay, phát triển bền vững kinh tế đơi với phát triển trình độ xã hội mà nhân tố ảnh hưởng đến kinh tế xã hội quan trọng lại yếu tố người (Human resources – HR) Trong bối cảnh phát triển kinh tế cần dựa yếu tố bền vững dựa vào khai thác tài nguyên thiên nhiên dần cạn kiệt đánh đổi môi trường lấy lợi ích kinh tế ngắn hạn đầu tư phát triển người nhiệm vụ hàng đầu quan trọng nguyên thủ quốc gia Trong nghiên cứu khoa học nguồn nhân lực, số tiêu đưa để đánh giá phát triển người, số kể đến Chỉ số Thơng minh (hay gọi số IQ), Chỉ số Thơng minh cảm xúc (hay gọi số EQ), Chỉ số Thông minh xã hội (hay gọi số SQ), Chỉ số Vượt khó (hay gọi Chỉ số AQ), Chỉ số Đạo đức (hay gọi số MQ) hay số số khác Tuy vậy, điểm chung số không xem xét đến yếu tố phát triển kinh tế tương quan với phát triển người Do đó, thành tựu quan trọng nhà nghiên cứu kỉ XX đời Chỉ số phát triển người (hay gọi số HDI - Human Development Index) Đây thành tựu chiến lược có ý nghĩa quan trọng nghiên cứu phát triển kinh tế dựa tảng phát triển nguồn nhân lực, đặc biệt bối cảnh mục tiêu lớn nước phát triển kinh tế bền vững Nhận thức tầm quan trọng Chỉ số phát triển người (sau gọi số HDI), nhóm nghiên cứu nhận thấy cần thiết cần phải nghiên cứu chuyên sâu yếu tố ảnh hưởng đến số HDI, từ đánh giá cách tồn diện đầy đủ ảnh hưởng nhân tố đến phát triển người tương quan với phát triển kinh tế Vì vậy, nhóm lựa chọn đề tài nghiên cứu: “Các nhân tố ảnh hưởng đến Chỉ số phát triển người – HDI” Thơng qua nghiên cứu phân tích liệu thu thập được, nhóm nghiên cứu hướng tới mục tiêu sau: Một là, xác định nhân tố ảnh hưởng đến Chỉ số HDI Hai là, xây dựng mô hình hồi quy thể mức độ tác động nhân tố ảnh hưởng đến Chỉ số HDI Ba là, kiến nghị định hướng để nâng cao Chỉ số HDI, từ phát triển kinh tế bền vững Nhóm lựa chọn nghiên cứu đề tài với mục đích phần giải thích mức độ tác động nhân tố ảnh hưởng tới số HDI để đề xuất giải phát nâng cao số HDI với mục đích cuối hỗ trợ phát triển kinh tế bền vững dựa yếu tố nguồn nhân lực Nhóm nghiên cứu đề tài phạm vi giới, với đơn vị quan sát quốc gia, kích thước mẫu 66 quốc gia khơng phân biệt khu vực trình độ phát triển Quan sát thu thập phạm vi liệu năm 2014 Dữ liệu quan sát được sử dụng để xây dựng mơ hình hồi quy tác động nhân tố mà nhóm nghiên cứu nêu giả thiết lên số HDI Phương pháp nghiên cứu − Phương pháp thu thập liệu: nhóm nghiên cứu thu thập liệu thứ cấp từ UNdata – Kho − liệu Liên Hợp Quốc, Worldbank Data sở chọn lọc kiểm chứng Phương pháp xây dựng mơ hình: sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thơng thường OLS (Ordinary Least Squares) cơng cụ Kinh tế lượng Nhóm sử dụng phần mềm Gretl để chạy mơ hình hồi quy kiểm định mô hinh để đem lại kết khách quan, xác Bài nghiên cứu trình bày với bố cục sau: Chương 1: Tổng quan sở lý luận số HDI Chương 2: Xây dựng mơ hình hồi quy yếu tố tác động lên số HDI Chương 3: Ước lượng, kiểm định suy diễn thống kê yếu tố tác động số HDI Trong q trình nghiên cứu, nhóm nhận thấy đề tài nghiên cứu gặp nhiều khó khăn trình thu thập liệu số lượng quan sát trung bình trải dài phạm vi tồn giới, đó, việc liệu thiếu nhiều nhiều thời gian để kiểm định tính xác độ tin cậy liệu Bên cạnh đó, hạn chế khả chun mơn khai thác cơng cụ hỗ trợ kỹ thuật, nhóm nhiều thời gian để phân tích kiểm định công cụ Gretl suy diễn thống kê xây dựng mơ hình Trong q trình thực hiện, nhóm nghiên cứu cố gắng tham khảo học hỏi nghiên cứu trước nhận hướng dẫn nhiệt tình từ Thạc sĩ Nguyễn Thúy Quỳnh kiến thức Kinh tế lượng sử dụng phần mềm Gretl kỹ phân tích thống kê, hồi quy, kiểm định suy diễn Nhóm nghiên cứu xin chân thành cảm ơn Thạc sĩ Nguyễn Thúy Quỳnh giúp đỡ nhiệt tình Do hạn chế thời gian kiến thức, nghiên cứu nhóm nhiều thiếu sót, mong nhận nhận xét góp ý để nghiên cứu nhóm hồn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn cô! B NỘI DUNG CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Cơ sở lý thuyết liên quan đến Chỉ số HDI 1.1.1 Định nghĩa Chỉ số HDI Chỉ số HDI hay Chỉ số phát triển người (Human Development Index) thước đo tổng hợp phát triển kinh tế xã hội quốc gia hay vùng lãnh thổ phương diện: sức khỏe, thu nhập giáo dục Chỉ số HDI sử dụng để đánh giá trình độ phát triển người quốc gia, có ý nghĩa phân cấp rà sốt đánh giá lại theo chu kỳ, thường chu kỳ năm 1.1.2 Khái quát Chỉ số HDI Theo UNDP, phát triển người hiểu trình mở rộng lựa chọn người sống Những lựa chọn cốt yếu quan trọng mà người cần phải lựa chọn có sống ổn định khỏe mạnh, giáo dục tốt hưởng mức sống tiêu chuẩn Một vài lựa chọn khác kể đến tự quan điểm trị, đảm bảo quyền người tôn trọng cá nhân Theo báo cáo thường niêm UNDP phát triển người năm 1990, quan điểm số nhà nghiên cứu cho thu nhập nhân tố ảnh hưởng tới lựa chọn người sống không đắn trường hợp UNDP đưa số lý giải sau: − Thu nhập công cụ, mục tiêu cuối Thu nhập sử dụng để chi trả cho dịch vụ y tế, thuốc men, chi trả cho dịch vụ hỗ trợ cho đời sống hay giáo dục, phồn thích xã hội phụ thuộc vào việc thu nhập sử dụng − đâu thân mức thu nhập Thông qua quan sát số quốc gia cho thấy, có nhiều quốc gia có trình độ phát triển người mức cao lại có thu nhập mức trung bình, trình độ phát triển − người mức thấp lại quan sát thấy vài nước có thu nhập cao Thu nhập quốc gia có ảnh hưởng định hướng đến tiềm phát triển tương lai Nếu quốc gia vốn trọng đến đầu tư nguồn nhân lực, thực lực tăng trưởng thu nhập tương lai mạnh nhiều so với quốc gia có mức thu nhập không đầu tư vào nguồn nhân lực − Những vấn đề người nguồn nhân lực nước tư cơng nghiệp giàu có cho thấy rằng, mức thu nhập cao hay thấp không đảm bảo chắn phát triển người quốc gia Từ luận điểm đó,UNDP giới thiệu Chỉ số HDI lần năm 1990 Chỉ số HDI ban đầu nghiên cứu đưa nhà kinh tế học người Pakistan Mahbub-ul-Haq phát triển thêm nhà kinh tế học người Ấn Độ Amartya Sen trước hoàn thiện báo cáo thường niên UNDP Chỉ số HDI công bố UNDP phương pháp đo lường mức độ phát triển người tất quốc gia giới dựa phương diện: tuổi thọ, kiến thức mức sống Chỉ số HDI chia thành Chỉ số HDI toàn cầu Chỉ số HDI khu vực, khơng có khác biệt ngoại trừ phạm vi thu thập số liệu để tính tốn số thành phần Sau gần 20 năm áp dụng số để đánh giá quốc gia, dựa thực tiễn nghiên cứu theo dõi, năm 2010, UNDP cho rà sốt đưa cơng thức tính HDI dựa phương diện tảng có điều chỉnh phương pháp lấy giá trị trung bình thay đổi giá trị biên cho phù hợp với thực tiễn phát triển giới Trong phạm vi nghiên cứu này, nhóm sử dụng cơng thức tính HDI tồn cầu ban hành năm 2010 UNDP 1.1.3 Phương pháp tính Chỉ số HDI Phương pháp tính Chỉ số HDI khái quát thành bước sau đây: Bước 1: Lập số phương diện Theo đó, bước để tính Chỉ số HDI tính số riêng phương diện đánh giá bao gồm: (1) số tuổi thọ trung bình, (2) số trình độ giáo dục (3) số mức sống tiêu chuẩn Ba số riêng biệt sau sử dụng để tính Chỉ số HDI Mỗi số thành phần điều chỉnh mức độ từ đến phương pháp sử dụng giá trị biên (giá trị lớn giá trị nhỏ nhất) trình bày cụ thể phần công thức Bước 2: Tổng hợp lấy trung bình Các số thành phần tổng hợp lại phương lấy trung bình nhân kết phép tính Chỉ số HDI tồn cầu quốc gia 1.1.4 Cơng thức tổng quát Chỉ số HDI 1.1.4.1 Công thức tổng quát số thành phần Các số thành phần, trình bày phía, tính theo cơng thức chung sau: T Theo đó, 1.1.4.2 HDIi hiểu số thành phần phương diện thứ I với i = Vthực tế giá trị thực tế phương diện thứ i Vmax Vmin giá trị lớn giá trị nhỏ phương diện i quan sát Công thức tổng quát Chỉ số HDI Các số thành phần sử dụng để tính Chỉ số HDI theo cơng thức đây: T Theo đó, HDI hiểu Chỉ số phát triển người – HDI toàn cầu HDI1, HDI2, HDI3 số thành phần tính theo phương pháp tổng quát nêu phía 1.1.5 Các thành phần Chỉ số HDI 1.1.5.1 Chỉ số tuổi thọ trung bình Chỉ số tuổi thọ trung bình đại diện cho lựa chọn sống sống ổn định khỏe mạnh người Phương diện sử dụng thước đo Kỳ vọng sống sinh (life expectancy at birth), UNDP định nghĩa “Số năm mà đứa trẻ sinh năm, địa phương kỳ vọng sống với điều kiện tiêu chí khơng thay đổi suốt đời đứa trẻ đó” Tức là, số năm kỳ vọng sống sinh khu vực A 70 năm vào thời điểm năm 200x, tất đứa trẻ sinh vào năm kỳ vọng sống đến năm 70 tuổi với điều kiện tình hình xã hội, mơi trường điều kiện khác không thay đổi suốt 70 năm Chỉ số tuổi thọ trung bình phương pháp tính Chỉ số HDI 2010 quy ước nhận giá trị nhỏ 20 (năm) giá trị lớn 85 (năm) Các giá trị biên quy ước công bố năm 2014 Giá trị nhỏ (20 năm) Kỳ vọng sinh nghiên cứu nhà kinh tế học Angus Maddison (năm 2010) giáo sư James C Riley Đại học Bang Indiana, Mỹ (2005) – theo đó, nghiên cứu cộng đồng nhóm cộng đồng có tuổi thọ trung bình thấp tuổi sinh sản tương đối khó khả trì tồn Do đó, UNDP lựa chọn giá trị nhỏ cho tiêu 20 (năm) Giá trị lớn (85 năm) lí giải mục tiêu lý tưởng cho phát triển người tương lai – UNDP lựa chọn giá trị lớn cho tiêu 85 (năm) Như vậy, công thức cho Chỉ số tuổi thọ trung bình là: T Theo đó, 1.1.5.2 HDI1 Chỉ số tuổi thọ trung bình dùng để tính Chỉ số HDI Vthực tế kỳ vọng sống sinh thực tế quan sát Chỉ số giáo dục Chỉ số giáo dục đại diện cho lựa chọn giáo dục tốt người Phương diện đánh giá dựa hai công cụ: (1) số năm học dân số từ 25 tuổi trở lên (2) số năm học kỳ vọng trẻ em độ tuổi bắt đầu học Hai công cụ tính tốn riêng lấy trung bình cộng Trong đó, cơng cụ số (1) UNDP giải thích cụ thể “số năm nhận dịch vụ giáo dục dân số từ 25 tuổi trở lên tính tốn dựa trình độ học vấn chung toàn dân số sở số năm học theo lý thuyết thời lượng cấp độ học” Tức là, khu vực A có số năm học dân số từ 25 tuổi trở lên 9,8 năm trình độ học vấn dân số nước A tính tốn tương đương với 9,8 năm giáo dục Còn cơng cụ số (2) UNDP giải thích cụ thể “số năm kỳ vọng học đứa trẻ tuổi chuẩn bị tới trường năm, địa phương với điều kiện tiêu chí không thay đổi suốt đời đứa trẻ đó” Tức là, quốc gia A có số năm kỳ vọng 16,4 năm đứa trẻ sinh quốc gia A kỳ vọng nhận giáo dục trường học năm 16.4 tuổi với điều kiện tình hình xã hội, mơi trường điều kiện khác khơng thay đổi suốt 16,4 năm Cơng cụ tính tốn dựa yếu tố: (1) độ tuổi đăng ký tham dự học tất trình độ học vấn (ví dụ Việt Nam, độ tuổi đăng ký tham dự bậc Tiểu học tuổi, bậc Trung học sở 11 tuổi bậc Trung học phổ thông 15 tuổi) (2) số lượng trẻ em độ tuổi đến trường tổng số dân số cho cấp độ học (ví dụ, quốc gia A có số lượng trẻ em bậc Tiểu học 120.000.000 tức có 120.000.000 đứa trẻ tuổi học bậc Tiểu học quốc gia đó) Cần phải ghi nhớ điều quan 10 - Tổng bình phương phần dư: 0.027003 - 0.22158 - Hệ số xác định R2 = 0.977813 cho biết biến độc lập giải thích 97.78% thay đổi giá trị biến phụ thuộc HDI, lại yếu tố khác - Hệ số xác định hiệu chỉnh = 0.974989 Dựa vào kết phân tích hồi quy, ta có bảng số liệu sau: B iến độc lập H ệ số tự L n(LEB) L n(LR) L n(GDPpc) L n(Gini) L n(Fer) L n(Inf) L n(CO2) H H Sa T ệ số ệ số i số chuẩn rị thống -value hồi quy ước lượng ước lượng kê t − 0.1 − 1.38335 62503 8.513 28e-011 0.0 299878 341785 774 87e-012 0.0 0985625 153012 441 09e-08 0.0 0561749 0502420 1.18 81e-016 − 0.0 − 0.0293938 145788 2.016 0487 − 0.0 − 0.0347972 125238 2.778 0075 − 0.0 − 0.00687796 0297342 2.313 0245 − 0.0 − 0.00107855 0672605 0.1604 8732 Bảng 4: Bảng kết ước lượng P 0 0 Từ đó, ta có mơ hình hồi quy mẫu: 3.2 Kiểm định khuyết tật mơ hình 3.2.1 Kiểm định bỏ sót biến Để kiểm định khuyết tật này, dùng mơ hình phụ: Ta có cặp giả thuyết thống kê: Sử dụng kiểm định Reset Ramsey để kiểm định bỏ sót biến Gretl, ta thu kết sau: 23 Auxiliary regression for RESET specification test OLS, using observations 1-63 Dependent variable: HDI coefficient std error t-ratio p-value -const 0.644273 1.76225 0.3656 0.7161 l_LE −0.0962887 0.341364 −0.2821 0.7790 l_LR −0.00250243 0.104871 −0.02386 0.9811 l_GDPpc −0.0216759 0.0606585 −0.3573 0.7223 l_Gini 0.00936459 0.0320540 0.2922 0.7713 l_Fer 0.0254894 0.0437856 0.5821 0.5629 l_Inf 0.00517896 0.00738888 0.7009 0.4864 l_CO2 0.00239566 0.00669564 0.3578 0.7219 yhat^2 1.69173 1.82252 0.9282 0.3575 yhat^3 −0.639930 0.990407 −0.6461 0.5210 Test statistic: F = 2.907446, with p-value = P(F(2,53) > 2.90745) = 0.0634 Bảng 5: Kết kiểm định Reset Ta có: p-value = 0.0634 > 0,05  Khơng bác bỏ giả thuyết H0 mức ý nghĩa = 5% Như vậy, với mức ý nghĩa = 0,05, mơ hình không bị thiếu biến 3.2.2 Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Trong giả thiết mơ hình hồi quy tuyến tính, có giả thiết quan trọng ui ~ N(0;σ2), hay sai số ngẫu nhiên ui có phân phối chuẩn Đây khơng phải giả thiết mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển, giả định đóng vai trò quan trọng trình kiểm định suy diễn thống kê, khiến kiểm định suy diễn thống kê trở nên đáng tín cậy Tuy nhiên thực tế có nhiều nhân tố ảnh hưởng tới phân phối u i, làm cho khơng phân phối chuẩn Để kiểm định khuyết tật này, ta dùng kiểm định Jacque – Bera Ta có cặp giả thuyết thống kê: Ta chạy lệnh Normality of residual Gretl ta thu kết sau: 24 Frequency distribution for uhat4, obs 1-63 number of bins = 7, mean = 2.40548e-016, sd = 0.0221579 interval midpt frequency rel cum < -0.035304 -0.043287 6.35% 6.35% ** -0.035304 - -0.019339 -0.027321 10 15.87% 22.22% ***** -0.019339 - -0.0033730 -0.011356 10 15.87% 38.10% ***** -0.0033730 - 0.012593 0.0046098 20 31.75% 69.84%*********** 0.012593 - 0.028558 0.020575 16 25.40% 95.24%********* 0.028558 - 0.044524 0.036541 3.17% 98.41% * >= 0.044524 0.052507 1.59% 100.00% Test for null hypothesis of normal distribution: Chi-square(2) = 0.380 with p-value 0.82680 Bảng 6: Kết kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Ta có: p-value = 0.82680 > 0,05 nên ta không bác bỏ giả thuyết H mức ý nghĩa = 5% Như vậy, với mức ý nghĩa = 0,05, sai số ngẫu nhiên phân phối chuẩn 3.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi a Bản chất: Một giả thiết quan trọng mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là: Ui có phương sai (phương sai nhất) quan sát X Hậu phương sai sai số thay đổi ước lượng bình phương nhỏ khơng chệch khơng hiệu nữa, với ước lượng phương sai bị chệch, làm hiệu lực kiểm định Điều làm cho mơ hình hiệu Phương sai ngẫu nhiên Ui, điều kiện giá trị cho biến giải thích X i khơng đổi, nghĩa là: Khi giả thiết bị vi phạm mơ hình mắc lỗi phương sai sai số thay đổi Tên gọi lỗi Heteroskedastiscity b Nguyên nhân: - Khi người học hỏi, sai lầm hành vi họ ngày nhỏ theo thời gian, phương sai nhỏ dần - Do kỹ thuật thu thập, bảo quản xử lý số liệu cải tiến nên sai số có xu hướng nhỏ dần - Do chất tượng kinh tế: Nếu tượng kinh tế theo không gian điều tra đối tượng có quy mơ khác tượng kinh tế theo thời gian 25 điều tra qua giai đoạn có mức biến động khác phương sai sai số khơng đồng - Do định dạng không dạng hàm mơ hình Có thể bỏ sót biến quan trọng giải tích hàm sai - Do số liệu không phản ánh chất tượng kinh tế, chẳng hạn xuất quan sát ngoại lai (có quan sát khác, nhỏ lớn so với quan sát khác mẫu) Việc đưa vào hay loại bỏ quan sát ảnh hưởng lớn đến phân tích hồi quy c Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Để kiểm định khuyết tật này, ta dùng kiểm định White: Ta có cặp giả thuyết thống kê: Chạy lệnh White’s Test Gretl ta thu kết sau: (cụ thể Phụ lục 4) White's test for heteroskedasticity Null hypothesis: heteroskedasticity not present Test statistic: LM = 36.8122 with p-value = P(Chi-square(35) > 36.8122) = 0.384981 Bảng 7: Kết kiểm định White Ta thấy p-value = 0.384981 > 0.05 nên ta không bác bỏ H0 Như vậy, với mức ý nghĩa = 0.05, mơ hình khơng có tượng phương sai sai số thay đổi 3.2.4 Kiểm định đa cộng tuyến a Bản chất: Mơ hình tốt mơ hình phải đạt tính chất BLUE (tuyến tính, khơng chệch, hiệu nhất) Tuy nhiên thực tế xây dựng sai mơ hình chất liệu, dẫn tới mơ hình khơng đạt đầy đủ tính chất Một vấn đề ảnh hưởng đến mơ hình mà ta gọi vi phạm giả định, đa cộng tuyến Đa cộng tuyến lỗi mô hình phân tích hồi quy, xảy biến độc lập Xi mơ hình hồi quy đa biến có tương quan tuyến tính với Có dạng theo mức độ tương quan: Đa cộng tuyến hoàn hảo đa cộng tuyến khơng hồn hảo b Nguồn gốc đa cộng tuyến: - Do chất mối quan hệ biến độc lập mơ hình - Do phương pháp thu thập số liệu: Mẫu khơng có tính ngẫu nhiên, đại diện cho tổng thể 26 - Các giá trị biến độc lập có tương quan cao mẫu khơng có tương quan cao tổng thể - Do dạng hàm mơ hình khơng thích hợp - Số liệu vĩ mô chuỗi thời gian biến thường có chung xu hướng c Kiểm định đa cộng tuyến: Để kiểm định khuyết tật này, ta dùng lệnh Collinearity Gretl, thu kết sau: Variance Inflation Factors Minimum possible value = 1.0 Values > 10.0 may indicate a collinearity problem l_LE 2.773 l_LR 3.486 l_GDPpc 3.537 l_Gini 1.381 l_Fer 4.591 l_Inf 1.217 l_CO2 1.325 VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), where R(j) is the multiple correlation coefficient between variable j and the other independent variables Bảng 8: Kết kiểm định đa cộng tuyến Ta thấy nhân tử phóng đại phương sai VIF biến độc lập nhỏ 10, đó, ta kết luận mơ hình khơng tồn đa cộng tuyến 3.3 Kiểm định giả thuyết 3.3.1 Kiểm định phù hợp kết ước lượng với lý thuyết • • = −1.3834 nghĩa giá trị biến độc lập Xi= số HDI trung bình −1.3834 = 0.2999 có nghĩa tuổi thọ kỳ vọng sinh tăng 1%, với điều kiện yếu tố khác khơng đổi số HDI trung bình tăng 0.002999 đơn vị Điều với kì • vọng dấu ban đầu = 0.0986 có nghĩa tỉ lệ biết chữ tăng 1%, với điều kiện yếu tố khác khơng đổi • số HDI trung bình tăng 0.000986 đơn vị Điều với kì vọng ban đầu = 0.0562 có nghĩa GDP bình qn đầu người tăng 1%, với điều kiện yếu tố khác không đổi số HDI trung bình tăng 0.000562 đơn vị Điều với kì • vọng dấu ban đầu = −0.0294 có nghĩa hệ số Gini tăng 1%, với điều kiện yếu tố khác không đổi số HDI trung bình giảm 0.000294 đơn vị Điều với kì vọng dấu ban đầu 27 • = −0.0348 có nghĩa tỉ lệ sinh sản tăng 1%, với điều kiện yếu tố khác khơng đổi số HDI trung bình giảm 0.000348 đơn vị Điều với kì vọng dấu ban • đầu = −0.0069 có nghĩa tỉ lệ lạm phát tăng 1%, với điều kiện yếu tố khác khơng đổi số HDI trung bình giảm 0.000069 đơn vị Điều với kì vọng dấu ban • đầu = −0.0011 có nghĩa lượng khí thải cacbon đioxit tăng 1%, với điều kiện yếu tố khác không đổi số HDI trung bình giảm 0.000011 đơn vị Điều với kì vọng dấu ban đầu 3.3.2 Kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy Việc kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy để kiểm tra liệu biến độc lập Xi có tác động đến biến phụ thuộc Y hay khơng Có nhiều cách để kiểm định giả thuyết hệ số hồi quy, nhóm nghiên cứu chúng em lựa chọn cách kiểm định sử dụng p-value với mức ý nghĩa α = 0.05 hay độ tin cậy 1- α = 95% Ta có cặp giả thuyết thống kê: Nếu giá trị p-value biến độc lập nhỏ mức ý nghĩa bác bỏ H 0, chấp nhận H1 hay biến độc lập có ý nghĩa thống kê HDI Theo kết chạy hồi quy, ta có: - Biến lnCO2 có giá trị p-value = 0.8732 > 0.05, chưa đủ sở bác bỏ H Như lượng khí thải cacbon đioxit khơng có ý nghĩa thống kê hay Chưa thể cho lượng khí thải cacbon đioxit thực ảnh hưởng đến HDI với mức ý nghĩa - Các biến lại lnLE, lnLR, lnGDPpc, lnGini, lnFer, lnInf có giá trị p-value < 0.05, ta bác bỏ H0 Điều có nghĩa biến có ý nghĩa thống kê hay Có thể cho biến thực có ảnh hưởng đến HDI với mức ý nghĩa 3.3.3 Kiểm định phù hợp mơ hình Kiểm định nhằm xem xét trường hợp tham số biến độc lập đồng thời xảy hay khơng Ta có cặp giả thuyết thống kê sau: Theo kết hồi quy bảng 3, ta thấy: Có p-value = 4.34e-43< 0.05  Bác bỏ giả thuyết H0 mức ý nghĩa = 5%  Mơ hình phù hợp mức ý nghĩa = 5% 28 3.4 Khuyến nghị giải pháp 3.4.1 Tóm tắt kết Thơng qua việc xây dựng mơ hình hồi quy trên, nhóm nghiên cứu kết luận biến có ý nghĩa thống kê ảnh hưởng Chỉ số HDI bao gồm: Kỳ vọng sống sinh (LE), Tỉ lệ biết chữ dân số từ 15 tuổi trở lên (LR), GDP bình quân đầu người (GDPpc), Hệ số Gini (Gini), Tỉ lệ sinh sản (Fer) Tỉ lệ lạm phát (Inf) Biến Lượng khí thải cacbon dioxit (CO2) khơng có ý nghĩa thống kê mơ hình Độ thích hợp mơ hình cao Hệ số xác định R2 = 0.977813 cho biết biến độc lập giải thích 97.78% thay đổi giá trị biến phụ thuộc Chỉ số HDI Dấu hệ số ước lượng với dấu kỳ vọng ban đầu 3.4.2 Khuyến nghị sách Từ kết nghiên cứu mơ hình liên hệ với thực tế Việt Nam, nhóm đề xuất số khuyến nghị để nâng cao hiệu tăng Chỉ số HDI sau: Thu nhập bình quân đầu người hay GDP bình quân đầu người biến có ảnh hưởng mạnh đến Chỉ số HDI Do đó, để Việt Nam nâng cao số HDI cần phải tăng lượng GDP bình quân đầu người Trên thực tế, theo thống kê sơ nay, năm 2017, GDP bình quân đầu người Việt Nam ước tính đạt khoảng 2,400 USD tiếp tục tang 6.7% so với năm trước tiếp nối theo xu hướng tăng số năm gần Chỉ số HDI Việt Nam tăng, lại tăng chậm mức tăng Chỉ số HDI trung bình khu vực (theo thống kê UNDP, ChỈ số HDI Việt Nam đứng thứ tổng số 10 nước khu vực Đơng Nam Á) Để đảm bảo hiệu GDP bình quân đầu người lên Chỉ số HDI, cần phải tiếp tục giữ vững xu hướng tăng cho GDP, đồng thời tăng tỉ lệ GNI so với GDP, tức phải tăng thu nhập quốc dân không bao gồm khoản thu nhập làm cá nhân nước hoạt động lãnh thổ Việt Nam phần thu nhập vốn đầu tư nước Việc trọng đến GNI nhiều trình đưa định sách Chính phủ giúp chuẩn bị kinh tế tốt trước cú sốc dòng vốn ngoại Muốn người tăng trưởng bền vững phải tạo kinh tế phát triển vững mạnh có móng vững 29 Tăng cường hiệu sử dụng vốn đầu tư công ngân sách nhà nước thông qua việc đầu tư có hiệu chiến lược lâu dài vào hệ thống giáo dục Ở đây, biến Tỉ lệ biết chữ chứng minh có ảnh hưởng tương đối mạnh mẽ đến Chỉ số HDI, nhiên, cần phải nhận định rõ Tỉ lệ biết chữ cần phải hiểu yếu tố cấu thành Dân trí Hiện tại, Việt Nam có 97.3% dân số biết chữ, vậy, khó nói tăng tỉ lệ dân số biết chữ lên thêm 2.7% để đạt 100% dân số biết chữ có ảnh hưởng lớn đến số phát triển người – tỉ lệ tăng lên 100% giới hạn ảnh hưởng đến Chỉ số HDI nằm khoảng dân số Việt Nam Vậy, cần phải mở rộng hiểu Tỉ lệ biết chữ phần Dân trí Theo nhà sử học Dương Trung Quốc, “Dân trí bao gồm trình độ học vấn yếu tố quan trọng lại ý thức công dân Dân trí khơng giới hạn đội ngũ trí thức mà bao gồm tất giới xã hội công nhân, thợ thuyền, nông dân Chúng ta chuyển từ xã hội thần dân - người tuân phục - đến xã hội công dân - người biết, có ý thức trách nhiệm trước đất nước” Vậy, để nâng cao hiệu Dân trí tăng Chỉ số HDI Việt Nam cần phải trọng phổ cập, khuyến khích người dân ý thức cộng đồng, ý thức xã hội thân Nhà nước cần phải tơn trọng đẩy mạnh tuyên truyền, nâng cao nhận thức cho công dân tự dân chủ, hiểu biết quyền công dân, quyền người, nâng cao mức độ quan tâm người dân trước vấn đề xã hội, động viên, thu hút dấn thân đông đảo trí thức, doanh nhân, yếu tố cốt lõi để nâng cao dân trí Nghiên cứu biện pháp để kiểm soát tỉ lệ sinh sản để nhân rộng ảnh hưởng nghịch chiều tỉ lệ sinh sản Chỉ số HDI Hiện nay, chiến dịch “Một gia đình nên đẻ con” hay biện pháp tuyên truyền truyền thống không tác dụng mạnh mẽ đến việc kiểm sốt sinh sản người dân Các quan ban ngành cần phải đổi theo chiều hướng đại hơn, trực quan hơn, thiết thực sinh động Thứ nhất, phải nâng cao ý thức người trẻ vấn đề sinh sản độ tuổi sinh sản lý tưởng, khuyến khích phụ nữ sinh sản độ tuổi vàng kiểm soát vấn đề mang thai tuổi vị thành niên Thứ hai, có cách biện pháp khuyến khích tài cho dịch vụ kiểm sốt sinh sản ví dụ đặt vòng tránh thai, bao cao su, cắt ống dẫn trứng biện pháp tương tự Hiện nay, sở y tế công cộng cung cấp dịch vụ có chất lượng chưa cao, người dân có tâm lý lựa chọn sở đảm bảo hình thức chất lượng lại ngại chi phí cao, nhà nước cần trọng đầu tư nâng cao sở hạ tầng y tế, dịch vụ công cộng cung cấp biện pháp kiểm sốt sinh sản để có hiệu cao 30 3.4.3 Một số điểm hạn chế mơ hình Mẫu lựa chọn khơng ngẫu nhiên mà có chọn lọc tương thích khách quan số liệu tìm biến độc lập phụ thuộc Số lượng 63 quan sát từ quốc gia giới không phân biệt khu vực trình độ phát triển ổn để kết tương đối xác cho ước lượng mơ hình Ngồi biến độc lập có ảnh hưởng đến Chỉ số HDI mà nhóm nghiên cứu, thực tế biến số khác có ảnh hưởng tới Chỉ số HDI cách gián tiếp mà phạm vi viết này, nhóm chưa thể thống kê hết Ví dụ như: tỉ lệ nhập học bậc giáo dục bản, thu nhập quốc dân bình quân đầu người hay GNI bình quân đầu người, Tỉ lệ chết thô, Tỉ lệ sinh thô số biến số liên quan khác Có biến Lượng khí thải cacbon đioxit kỳ vọng có tác động đến Chỉ số HDI vấn đề mơi trường có tương quan chặt chẽ với chất lượng sống, nên có ảnh hưởng đến phát triển người lại kiểm định khơng có ý nghĩa mặt thống kê mơ hình Ngun nhân liệu chưa thống kê xác, xem xét thực tế số liệu vấn đề liên quan đến môi trường quốc gia chậm phát triển khó khăn khơng đáng tin cậy, lượng khí thải cacbon đioxit có tác động khác đến phát triển quốc gia, yếu tố phức tạp nên cần nghiên cứu kĩ tương lai để đánh giá xác ảnh hưởng đến số phát triển người HDI 31 C KẾT LUẬN Kết nghiên cứu từ mơ hình sử dụng phương pháp luận Kinh tế lượng đưa kết luận rõ ràng, khách quan tương đối đầy đủ ảnh huởng kỳ vọng sống sinh, tỉ lệ biết chữ, GDP bình quân đầu người, hệ số Gini, tỉ lệ sinh sản tỉ lệ lạm phát lên Chỉ số HDI Nhờ việc sử dụng Gretl để kiểm định, chạy mơ hình suy diễn thống kê, mức độ ảnh hưởng tương quan biến với biến độc lập với biến phụ thuộc thể trực quan, dễ hiểu dễ nghiên cứu Nhận thức vai trò Chỉ số HDI phát triển người – xã hội, kinh tế trị mục tiêu cuối sâu xa nghiên cứu Con người hạt nhân xã hội, công cụ kinh tế đích đến kinh tế Một quốc gia giàu mạnh bền vững hay không định nguồn nhân lực Như Adam Smith nói, sức mạnh quốc gia năm Tài nguyên thiên nhiên, Nguồn nhân lực Dự trữ cải hang hóa – số yếu tố cốt lõi Nguồn nhân lực hay người yếu tố chuyển động khơng ngừng với cấp số nhân tiềm tàng nhiều sức mạnh tiềm chưa khai thác Mục tiêu khai thác người, nâng cao Chỉ số HDI để hướng tới mục tiêu phát triển bền vững mục tiêu hầu hết quốc gia giới, Việt Nam khơng nằm ngồi xu Việc nâng cao hiệu tác nhân kinh tế cơng thức tính HDI để xây dựng kinh tế trí thức dựa tảng người Việt Nam nhiệm vụ quan trọng cấp thiết Chính phủ Hy vọng nghiên cứu đem lại thông tin bổ ích cho trình nghiên cứu phát triển Chỉ số HDI Việt Nam mục tiêu phát triển bền vững Xin chân thành cảm ơn 32 D PHỤ LỤC Phụ lục 1: Bảng số liệu gốc Tên nước Afghanistan Albania Angola Azerbaijan Belarus Benin Bolivia (Plurinational State of) Brazil Bulgaria Cameroon Central African Republic China Colombia Costa Rica Côte d'Ivoire Cyprus Dominican Republic Ecuador Egypt El Salvador Gambia Georgia Greece Honduras Hungary India Iraq Italy Jordan Kenya Kyrgyzstan Lesotho Liberia Lithuania Maldives Mauritania Micronesia (Federated States of) HDI 0.479 0.762 0.531 0.758 0.798 0.481 LE 60.4 77.8 52.3 70.8 71.3 59.6 LR 38.2 97.6 71.1 99.8 99.7 38.4 GDPpc 1844 10122 6956 16715 17348 1937 Gini 38.6 Fer 4.802 1.714 5.766 1.97 1.724 5.048 Inf 9.437795 4.489981 22.39391 13.75655 15.05985 0.878401 CO2 0.168191 0.184667 0.206278 0.23521 0.373489 0.306934 0.671 68.3 95.7 6325 51.4 2.921 8.777508 0.305529 0.754 0.792 0.514 74.5 74.2 55.5 92.6 98.4 75 15162 16363 2836 54.4 33.6 38.9 1.74 1.53 4.778 8.423352 2.590068 2.618609 0.168785 0.360173 0.108464 0.347 50.7 36.8 544 56.2 4.94 2.009209 0.110659 0.734 0.724 0.775 0.466 0.854 0.718 0.739 0.688 0.678 0.45 0.768 0.865 0.623 0.834 0.615 0.649 0.881 0.741 0.55 0.662 0.495 0.427 0.846 0.701 0.513 75.8 74 79.4 51.5 80.2 73.5 75.9 71.1 73 60.2 74.9 80.9 73.1 75.2 68 69.4 83.1 74 61.6 70.6 49.8 60.9 73.3 76.8 63.1 96.4 94.7 97.8 43.1 99.1 91.8 94.5 75.2 88.4 55.5 99.8 97.7 88.5 99 72.1 79.7 99.2 96.7 78 99.5 79.4 47.6 99.8 99.3 52.1 12599 12715 14232 3108 29453 12653 10849 10049 7926 1556 8749 24519 4683 23723 5392 14177 33341 10242 2819 3182 2517 804 91368 2188 3694 42.8 56 49.1 43.2 31.7 49 50.6 31.1 46.7 35.7 1.617 1.874 1.8 4.976 1.35 2.451 2.514 3.311 2.101 5.488 2.003 1.3 2.507 1.44 2.352 4.427 1.37 3.445 3.917 3.2 3.143 4.65 1.63 2.132 4.736 6.944434 3.856259 6.570813 5.386423 2.008104 5.410094 7.46508 10.10909 2.269028 4.368548 8.547328 0.673372 4.676043 2.305639 8.98382 16.58674 0.319449 8.430456 2.093803 10.0339 4.161286 5.473707 2.378523 0.873166 18.87757 0.591278 0.138372 0.113323 0.160485 0.239314 0.163777 0.252838 0.222573 0.129835 0.171162 0.275631 0.257631 0.25411 0.177612 0.320971 0.327411 0.155273 0.348232 0.112754 0.517467 0.431679 0.264648 0.166776 0.279734 0.182422 0.637 69.1 94.4 3177 61.1 3.194 3.368203 0.454786 33 27.8 30 42.7 31.8 27.8 47.3 40.6 33.6 57 27.5 33.9 30.9 33.6 32.6 47.7 31.5 52.5 38.2 35.7 37.4 Moldova (Republic of) Montenegro Morocco Mozambique Nicaragua Niger Pakistan Panama Paraguay Peru Philippines Portugal Romania Samoa Sao Tome and Principe Slovakia South Africa South Sudan Spain Swaziland Thailand Togo Turkey Uruguay Viet Nam Zambia 0.701 71.6 99.4 4763 34.7 1.248 11.07095 0.291181 0.804 0.645 0.414 0.642 0.351 0.548 0.785 0.692 0.737 0.679 0.841 0.798 0.702 76.2 74 55.1 74.9 61.4 66.2 77.6 72.9 74.6 68.2 80.9 74.7 73.4 98.7 72.4 58.8 82.8 19.1 58.7 95 95.6 94.5 96.3 95.7 98.8 99 14534 7146 1080 4707 902 4590 20059 8502 11451 6649 26175 19134 5524 30.5 1.677 2.526 5.305 2.231 7.29 3.55 2.541 2.509 2.429 2.958 1.23 1.52 4.029 2.31403 0.975622 7.643517 6.138087 2.554677 10.85024 2.808522 6.100264 5.710729 4.222389 0.643475 5.417088 1.717688 0.240331 0.243057 0.286776 0.168976 0.123397 0.195852 0.113443 0.10236 0.172665 0.16026 0.166447 0.178785 0.186855 0.565 66.5 74.9 3030 4.518 12.47832 0.205414 0.842 0.665 0.421 0.882 0.541 0.738 0.484 0.764 0.794 0.678 0.576 76.3 57.4 55.7 82.6 49 74.4 59.7 75.3 77.2 75.8 60.1 99.6 94.3 31.9 98.1 87.5 96.7 66.5 95 98.4 94.5 63.4 26470 12436 1926 31750 7911 14976 1337 18501 19828 5370 3622 1.37 2.485 4.938 1.32 3.141 1.498 4.517 2.072 2.007 1.958 5.041 0.485295 6.350977 21.62797 0.160329 3.197176 4.080972 1.177246 7.012658 4.907025 12.07436 13.95091 0.207859 0.725827 0.065215 0.161375 0.114882 0.311164 0.275744 0.200496 0.099516 0.342569 0.079359 34 40.9 45.6 40.5 34.6 30 52.6 51 48.5 43 36.6 29.6 42 50.8 26 63 45.5 34.2 51.5 40.3 39.3 39 46.3 35.6 57.5 Phụ lục 2: Kết kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Phụ lục 3: Kết kiểm định Reset 35 Phụ lục 4: Kết kiểm định White Phụ lục 5: Kết kiểm định Đa cộng tuyến 36 E TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh, 2013, Giáo trình kinh tế lượng, Hà Nội: Nhà xuất Đại học Kinh tế Quốc dân Anand, S and Ravallion, M (1993) Human Development in Poor countries: On the role of Private Incomes and Public Servies The Journal of Economic Perspectives, 7(1), 133150 Anne Therese Connolly, Cara Marie de Leoz, Miguel Gorospe, Marajella Sebastian (2014), Determinants of having a high Human Development Index, A qualitative analysis on human development of countries all over the world, Kahneman, D., and A Deaton (2014) “High Income Improves Evaluation of Life But Not Emotional wellbeing Psychological and Cognitive Sciences.” Proceedings of National Academy of Sciences 107(38) 16489–16493 Smit Shah (2016), Determinants of Human Development Index: A Cross-Country Empirical Analysis, National Institute of Bank Management, Ấn Độ Nguyễn Thị Mai Hương, Nguyễn Thị Bích Diệp (2017), Một số vấn đề phát triển người Việt Nam, số 1-2017, Tạp chí Kinh tế & Phát triển Bộ liệu thống kê Chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc http://hdr.undp.org/en/data World Bank: World Development Indicators: Co2 Emission total: http://data.worldbank.org/indicator/EN.ATM.CO2E.PP.GD.KD World Bank: World Development Indicators: Inflation rate: http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.DEFL.KD.ZG 10 World Bank: Real GDP Per capita PPP: http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.PP.KD 11 The World Bank: World Development Indicators: Gini coefficient: http://data.worldbank.org/indicator/SI.POV.GINI 12 UNESCO Institute for Statistics: http://stats.uis.unesco.org/unesco/TableViewer/tableView.aspx?ReportId=210 37 ... gia, phát triển bao gồm phát triển xã hội, phát triển người phát triển kinh tế Theo đó, nay, phát triển bền vững kinh tế đơi với phát triển trình độ xã hội mà nhân tố ảnh hưởng đến kinh tế xã... yếu tố ảnh hưởng đến số HDI, từ đánh giá cách tồn diện đầy đủ ảnh hưởng nhân tố đến phát triển người tương quan với phát triển kinh tế Vì vậy, nhóm lựa chọn đề tài nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng. .. CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Cơ sở lý thuyết liên quan đến Chỉ số HDI 1.1.1 Định nghĩa Chỉ số HDI Chỉ số HDI hay Chỉ số phát triển người (Human Development Index) thước đo tổng hợp phát triển kinh tế xã hội