sử dụng mô hình hồi quy để đánh giá tác động của gdp bình quân đầu ngƣời và mức độ ô nhiễm không khí lên tuổi thọ trung bình của các quốc gia năm 2014

LỜI MỞ ĐẦU Nền kinh tế ngày phát triển khiến cho mức sống, điều kiện sinh hoạt dịch vụ y tế, chăm sóc sức khỏe ngày nâng cao Điều có nghĩa tuổi thọ trung bình quốc gia ngày cao Đi kèm với nghiệp Cơng nghiệp hóa – Hiện đại hóa đất nước, kinh tế ngày phát triển, tác động không nhỏ đến môi trường Môi trường bị ô nhiễm ảnh hưởng tiêu cực tới sức khỏe người, từ làm giảm tuổi thọ trung bình.Ngồi chi tiêu cho y tế tập trung vào số phận người dân người có thu nhập ổn định người cao tuổi Những năm qua, công tác bảo vệ, chăm sóc nâng cao sức khỏe cho người dân nói chung người yếu nói riêng ln Đảng Nhà nước ta ưu tiên hàng đầu với mục tiêu nhằm đảm bảo cho người dân tiếp cận dịch vụ y tế chăm sóc sức khỏe Điều thể rõ qua sách chương trình đầu tư cho xây dựng sở hạ tầng, nâng cao số lượng chất lượng đội ngũ cán y tế vùng khó khăn, vùng sâu, vùng xa, vùng dân tộc thiểu số, Bên cạnh đó, cịn có sách cấp bảo hiểm y tế miễn phí cho người nghèo, người dân tộc thiểu số Tuy nhiên, người nghèo, hội tiếp cận với dịch vụ chăm sóc sức khỏe gặp nhiều khó khăn Để hiểu rõ tác động thu nhập mức độ nhiễm khơng khí tới tuổi thọ trung bình chúng em chọn đề tài: “SỬ DỤNG MƠ HÌNH HỒI QUY ĐỂ ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA GDP BÌNH QN ĐẦU NGƯỜI VÀ MỨC ĐỘ Ơ NHIỄM KHƠNG KHÍ LÊN TUỔI THỌ TRUNG BÌNH CỦA CÁC QUỐC GIA NĂM 2014” Bài tiểu luận nhằm đánh giá tác động GDP bình quân đầu người mức độ nhiễm khơng khí tuổi thọ trung bình, với phạm vi nghiên cứu bao gồm 50 quốc gia tất châu lục Từ có nhìn khách quan đưa giải pháp phù hợp để cải thiện sức khỏe người,từ nâng cao tuổi thọ trung bình Ngồi mục u cầu cần có tiểu luận lời mở đầu, kết luận danh mục tài liệu tham khảo, tiểu luận chia làm phần sau Chương I : Cơ sở lý thuyết Chương II : Xây dựng mơ hình nghiên cứu Chương III : Kết ước lượng suy diễn thống kê Mặc dù cố gắng hết sức, song thời gian có hạn, hạn chế hiểu biết phương pháp thu thập liệu, tiểu luận chúng em tránh khỏi sai sót, mong nhận phê bình, góp ý cô để tiểu luận chúng em hoàn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn! PHẦN NỘI DUNG CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT Tuổi thọ trung bình quốc gia định nghĩa số năm mà trẻ em đời kì vọng sống sót qng đời cịn lại Thật ra, thực tế tuổi thọ trung bình ước tính cho độ tuổi Tuổi thọ trung bình ước tính cho địa phương thời gian Thế lại có khác biệt tuổi thọ trung bình quốc gia, nguyên nhân đâu Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình, phạm vi tiểu luận này, chúng em xin phép đưa hai yếu tố để nghiên cứu tác động tới tuổi thọ trung bình Đó GDP bình qn đầu người độ nhiễm khơng khí quốc gia GDP bình qn đầu người tính tổng giá trị sản phẩm nước quốc gia số dân số quốc gia GDP/người tiêu thống kê kinh tế tổng hợp quan trọng phản ánh kết sản xuất tính bình qn đầu người năm GDP/người tiêu dùng để đánh giá phát triển kinh tế theo thời gian so sánh quốc tế UNDP (2002) cho biết quốc gia có GDP/người thấp tuổi thọ trung bình thấp tỉ lệ trẻ sơ sinh tử vong cao Với nước có thu nhập bình qn đầu người lớn 10000 đô-la, tỉ lệ khơng có khác biệt rõ ràng Ơ nhiễm khơng khí nhiễm chất có sẵn tự nhiên hành động người làm phát sinh chất nhiễm khơng khí Nhìn chung ngun nhân gây nên nhiễm khơng khí phần tác nhân tự nhiên cháy rừng, núi lửa, bão bụi, trình phân hủy động thực vật,…, phần tác nhân từ người hoạt động công nghiệp thải nhiều khí độc, phát triển giao thơng, vận tải, sinh hoạt người,…Tất nguyên nhân gậy nên nhiều hậu xấu đến sức khỏe người môi trường Riêng người nhiễm khơng khí tác động lớn đến sức khỏe làm cho người bị giảm tuổi thọ gặp nhiều vấn đề phổi, mắc bệnh hen suyễn, tim mạch Tổ chức y tế giới ghi nhận Việt Nam trung bình năm có 16000 người chết người chết nhiễm khơng khí gây nên Để đo lường mức độ nhiễm khơng khí, người ta dùng số PM2.5 – mức nhiễm trung bình Chỉ số tính khối lượng hạt 3 bụi có thể tích m (micrograms/m ) Bây xét mối quan hệ chúng CHƯƠNG II XÂY DỰNG MƠ HÌNH 2.1 Phương pháp luận nghiên cứu Sử dụng phân tích hồi quy để đánh giá tác động GPD bình quân đầu người mức độ nhiễm lên tuổi thọ trung bình quốc gia năm 2014 Đây phương pháp thống kê mà giá trị kì vọng hay nhiều biến ngẫu nhiên dự đoán dựa vào điều kiện biến phi ngẫu nhiên (đã tính tốn) khác 2.2 Xây dựng mơ hình nghiên cứu 2.2.1 Mơ hình nghiên cứu Sử dụng mơ hình hồi quy tổng thể ngẫu nhiên: 2.2.2 Biến số thước đo 2.2.2.1 Biến số LE: biến phụ thuộc (biến giải thích) GPC, AP: biến độc lập (biến giải thích) 2.2.2.2 Thước đo LE: Tuổi thọ trung bình (Đơn vị: năm) GPC: Thu nhập quốc dân bình quân đầu người (Đơn vị: USD) AP: Ơ nhiễm khơng khí PM2.5, mức phơi nhiễm trung bình hàng năm (Đơn vị: microgram mét khối) 2.2.3 Mô tả số liệu 2.2.3.1 Mẫu số liệu Mẫu số liệu (gốm 50 quan sát) lấy nguồn từ trang web Worldbank STT Quốc gia Việt Nam Lào Cambodia Thái Lan Thu nhập bình Mức độ nhiễm qn đầu người 2.052,3 28 1.754,9 31 1.094,6 28 5.969,9 26 Tuổi thọ bình quân 76 66 68 74 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Singapore Trung Quốc Ấn Độ Malaysia Indonesia Đức Pháp Anh Nga Tây Ban Nha Hy Lạp Italy Mỹ Brazil Colombia Chile Qatar Mexico Angola Nigeria Haiti Nam Phi Ethiopia Jamaica Australia New Zealand Myanmar Kazakhstan Iran Áo Thụy Sĩ Thụy Điển Đan Mạch 56.007,3 7.683,5 1.569,9 11.305,9 3.499,6 47.902,7 42.843,0 46.412,1 14.125,9 29.600,5 21.673,8 35.365,1 54.539,7 11.917,8 7.918,1 14.566,1 94.944,1 10.353,4 5.232,8 3.080,3 831,6 6.488,0 573,6 4.993,2 62.004,8 44.380,4 1227,1 12806,6 5442,9 51322,6 85814,6 59180,2 62425,5 18 58 72 16 15 14 12 12 16 10 13 17 11 18 21 107 20 35 42 25 29 36 18 6 52 19 44 16 12 11 82 76 68 75 69 81 83 81 71 83 81 83 79 74 74 81 79 77 52 53 63 57 64 76 82 81 66 72 75 81 83 82 81 10 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 Bhutan Bangladesh Ghana Kenya Togo Mongolia Korea Brunei Bồ Đào Nha Nepal Ecuador Peru Argentina 2560,5 1086,8 1441,6 1368,5 630 4201,7 27989,4 41023,9 22077,5 703,2 6432,3 6490,2 12245,7 54 87 25 17 35 23 28 10 72 14 28 14 69 72 61 62 60 69 82 79 81 70 76 75 76 Bảng II.1: Mẫu số liệu (Nguồn: World Bank) 2.2.3.2 Mô tả thống kê số liệu Trước phân tích liệu, nhóm mơ tả liệu người đọc có nhìn tổng qt liệu nhóm thu thập Qua giải thích số lỗi chạy mơ hình xảy có sai sót liệu Như trình bày phần sở lý thuyết, liệu gồm có biến Sau đây, nhóm đưa phần mơ tả cho biến mơ hình a) Biến LE (tuổi thọ trung bình) Sử dụng Summary statistic Gretl phân tích biến LE ta thu kết quả: Mean 73,620 Standard deviation 8,2360 Median 75,500 C.V 0,11187 Minimum 52,000 Skewness -0,87880 Maximum 83,000 Ex kurtosis -0,0018810 Bảng II.2 Mô tả số liệu biến LE Kết cho thấy: - Giá trị trung bình liệu 73,620 11 - Trung vị liệu 75,500, giá trị lớn 83,000 nhỏ 52,000 - Độ lệch chuẩn 8,2360 Tương đương với phương sai 67,8320 Ta nhận thấy, liệu có độ lệch chuẩn tương đối lớn, mức độ phân tán kết cao thể chênh lệch tuổi thọ trung bình nước tương đối cao Những nước giàu, nước phát triển thường có tuổi thọ trung bình cao (trên 80) tập trung chủ yếu châu Mỹ châu Âu, nước châu Á châu Phi nước phát triển, tuổi thọ trung bình thường dao động khoảng 60-70 tuổi b) Biến GPC (thu nhập bình quân đầu người) Sử dụng Summary statistic gretl phân tích biến GPC ta thu kết quả: Mean 21143,0 Standard deviation 24476,0 Median 9135,8 C.V 1,1576 Minimum 573,60 Skewness 1,2515 Maximun 94944,0 Ex kurtosis 0,65221 Bảng II.3 Mô tả số liệu biến GPC Kết cho thấy: - Giá trị trung bình liệu 21143,0 - Trung vị liệu 9135,8 , giá trị lớn 94944,0 nhỏ 573,60 - Độ lệch chuẩn 24476,0 Ta nhận thấy, liệu có độ lệch chuẩn lớn, cho thấy chênh lệch thu nhập bình quân quốc gia lớn Điều dễ hiểu có chênh lệch rõ rệt trình độ phát triển kinh tế quốc gia Thu nhập bình quân đầu người nước châu Mỹ châu Âu thường cao nhiều lần với nước châu Á châu Phi c) Biến AP (mức độ ô nhiễm môi trường) Sử dụng Summary statistic gretl phân tích biến AP ta thu kết quả: 12 Mean 26,820 Standard deviation 21,584 Median 18,500 C.V 0,80447 Minimum 6,000 Skewness 1,8562 Maximun 107,000 Ex kurtosis 3,3673 Bảng II.4 Mô tả số liệu biến AP Kết cho thấy: - Giá trị trung bình liệu 26,820 - Trung vị liệu 18,500, giá trị lớn 107,000 nhỏ 6,000 - Độ lệch chuẩn 21,584 Giá trị trung bình 26,820 cho thấy mức độ nhiễm mức nhẹ (mức an toàn cho phép 25), độ lệch chuẩn 21,584 tương đối lớn Các nước có mức độ nhiễm nặng thường nghèo, nước phát triển Châu Á, Châu Phi (Ví dụ Qatar: 107, Buhtan: 54, Ấn Độ: 72, Nigeria: 42, Ethiopia: 35, ….) nước phát triển thuộc châu Âu, châu Mỹ, mức độ ô nhiễm lại mức thấp (Mỹ: 8, Úc: 6, Thụy Điển: 6, New Zealand: 6, ….) 2.2.3.3 Mô tả tương quan LE 1,000 GPC AP 0,6603 -0,3330 LE 1,0000 -0,1878 GPC 1,0000 AP Bảng II.5 Mô tả tương quan số liệu Hệ số tương quan biến LE GPC 0,6603 thể quan hệ thuận chiều, tức thu nhập bình quân tăng lên tuổi thọ trung bình có xu hướng tăng lên, thu nhập tăng lên người dân có điều kiện chi trả cho dịch vụ y tế, chăm sóc sức khỏe nhiều so với trước, đồng thời tổng thu nhập quốc dân tăng, phủ chi nhiều cho dịch vụ công, đặc biệt dịch vụ y tế 13 bảo vệ mơi trường, từ hạn chế bệnh ung thư vấn đề có hại cho sức khỏe người dân, nâng cao tuổi thọ trung bình Hệ số tương quan LE GPC cao (0,6603) cho thấy quan hệ tương quan chặt chẽ thu nhập bình quân tuổi thọ trung bình Hệ số tương quan LE AP -0,3333 thể mối quan hệ nghịch biến, tức mức độ ô nhiễm tăng lên tuổi thọ trung bình giảm xuống Điều hồn tồn nhiễm nặng tỉ lệ ung thư cao, dẫn đến tỉ lệ tử vong cao, tuổi thọ trung bình giảm xuống Ở nước phát triển, mức độ ô nhiễm mức cao, cộng thêm số tiền chi dịch vụ chăm sóc sức khỏe cịn thấp ngun nhân khiến cho tuổi thọ trung bình quốc gia mức thấp Hệ số tương quan GPC AP -0,1878, thể mối quan hệ ngược chiều, thu nhập bình quân tăng lên mức độ nhiễm tăng theo, điều thể đánh đổi phát triển công nghiệp ô nhiễm môi trường Hệ số tương quan tương đối nhỏ (-0,1878) cho thấy mức độ tương quan biến tương đối nhỏ (lỏng lẻo), có nhiều ngun nhân khác gây nhiễm mơi trường Từ điều phân tích trên, nhận thấy biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc, biến độc lập có tương quan với Hơn nữa, nhận thấy khơng có hệ số tương quan lớn 0,8 nên mơ hình khơng mắc phải khuyết tật đa cộng tuyến 14 CHƯƠNG III KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ 3.1 Mô hình ước lượng Chạy mẫu số liệu phần mềm Gretl, ta thu đượckết sau: Từ kết ta có mơ hình hồi quy mẫu: ̂̂ i = 71.4288+ 0.000208486 GPCi – 0.0826581 APi -5 (SE) (1.68054) (3.59942 x 10 ) (0.0408164) Các hệ số hồi quy có p-value là: 3.67 x 10 -39 ; 5.54 x 10 -7 Mơ hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên: 0.0486 LEi = 71.4288+ 0.000208486 GPCi – 0.0826581 APi + ei Hệ số xác định R = 0.481205 Điều chứng tỏ biến GPC AP giải thích 48.12% giá trị Y, 51.88% cịn lại giải thích yếu tố khác Hệ số xác định ̅2 thay đổi thực = 0.459128 3.2 Kiểm định khắc phục khuyết tật mơ hình 3.2.1 Đa cộng tuyến -Đa cộng tuyến khuyết tật mơ hình hồi quy tuyến tính bội (nhiều biến độc lập) -Trong mơ hình hồi quy tuyến tính có phụ thuộc tuyến tính cao biến giải thích 15 Đa cộng tuyến có hai dạng theo mức độ tương quan biến độc lập: + Đa cộng tuyến hoàn hảo + Đa cộng tuyến khơng hồn hảo Ta kiểm định tượng đa cộng tuyến hoàn hảo phương pháp nhân tử phóng đại phương sai: Hồi quy phụ hồi quy biến độc lập theo tất biến lại VIFj = Với hệ số xác định mơ hình hồi quy phụ   Khi VIFj ∞: mức độ cộng tuyến Xj với biến độc lập lại cao   VIFj 1: khơng tồn tượng đa cộng tuyến biến độc lập VIFj > 10: đa cộng tuyến tồn Ta xác định VIFj Gretl, thu giá trị VIFGPC = VIFAP = 1.037 KẾT LUẬN: Mơ hình hồi quy khơng tồn tượng đa cộng tuyến biến độc lập 3.2.2 Phương sai sai số thay đổi Một giả thuyết mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển: Các phươngsai ui có phương sai quan sát X (phương sai nhất) var(ui|Xi) = var(uj|Xj) = σ2 Khi giả thiết bị vi phạm: var(ui|Xi) = ̅ (i=̅̅) Ta sử dụng phương pháp định lượng kiểm định White: Mơ hình hồi quy phụ: = α1 + α2 GPCi + α3 APi + α4 + α5 + α6 GPCi APi + vi Bài toán kiểm định: Với mức ý nghĩa α = 5%, có giá trị α khác hay không? Cặp giả thuyết: 16 H0:α2=α3=α4=α5=α6=0 H1: giá trị α ≠ Sử dụng Gretl ta thu được: p-value = 0.155002 Với mức ý nghĩa α = 0.05 < p-value nên không bác bỏ H0 KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa α = 5% phương sai sai số nhất, tức khơng có tượng phương sai sai số thay đổi 3.2.3 Bỏ sót biến quan trọng Ta sử dụng kiểm định RESET Ramsey LEi = β1 + β2 GPCi + β3 APi + α1 ̂2 + α2 ̂3 + ui ̂ ̂ Bài toán kiểm định: Với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số có thực khác hay khơng? Cặp giả thuyết: H0:α1=α2=0 H1 : + Sử dụng Gretl ta có kết quả: 17 p-value = 0.102 Với mức ý nghĩa α = 0.05 < p-value, không bác bỏ H0 KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa α = 5%, mơ hình khơng bỏ sót biến quan trọng 3.2.4 Phân phối chuẩn nhiễu Để tiến hành kiểm định dự báo, đưa thêm giả thuyết phân phối chuẩn nhiễu: ui ~ N(0,σ ) Nếu sai số ngẫu nhiên khơng có phân phối chuẩn: -Các kiểm định t, F khơng cịn đáng tin cậy -Dự báo khơng cịn xác Bài tốn kiểm định: Với mức ý nghĩa α = 5%, sai số có phân phối chuẩn hay không? Ta tiến hành kiểm định Jacque – Bera: Cặp giả thuyết: H0: sai số có phân phối chuẩn H1: sai số khơng có phân phối chuẩn Sử dụng Gretl ta thu kết sau: 18 Hình III.1: Phân phối chuẩn nhiễu có p-value = 0.00445 Với mức ý nghĩa α = 0.05 > p-value, bác bỏ H0 KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa α = 5%, sai số khơng có phân phối chuẩn Phương pháp khắc phục: tăng kích thước mẫu số liệu 3.3 Kiểm định mơ hình 3.3.1 Kiểm định phù hợp với lý thuyết Bài toán kiểm định 1: Với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số hồi quy biến GPC có thực lớn hay khơng? Cặp giả thuyết: 19 H0: βGPC ≤ H1: βGPC > -7 p-value (βGPC) = 5.54 x 10 < α nên bác bỏ H0 KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số hồi quy biến GPC thực lớn Bài toán kiểm định 2: Với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số hồi quy biến AP có thực nhỏ hay không? Cặp giả thuyết: H0: βAP H1: βAP < p-value (βAP) = 0.0486 < α nên bác bỏ H0 KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số hồi quy biến AP thực nhỏ 3.3.2 Kiểm định ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy Bài toán kiểm định 1: Với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số hồi quy biến GPC có thực khác hay không? Cặp giả thuyết: H0: βGPC = H1: βGPC ≠ -7 p-value (βGPC) = 5.54 x 10 < α nên bác bỏ H0 KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa α = 5% hệ số hồi quy biến GPC thực khác Bài toán kiểm định 2: Với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số hồi quy biến AP có thực khác hay không? Cặp giả thuyết: H0: βAP H1: βAP ≠ p-value (βAP) = 0.0486 < α nên bác bỏ H0 20 KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa α = 5%, hệ số hồi quy biến AP thực khác 3.3.3 Kiểm định phù hợp mơ hình Bài tốn kiểm định: Với mức ý nghĩa α = 5%, mơ hình có phù hợp hay không? Cặp giả thuyết: H0: βGPC = βAP = H1 : ≠0 -7 p-value (F(2,47)) = 2.01 x 10 < α nên bác bỏ H0 KẾT LUẬN: Với mức ý nghĩa α = 5%, mơ hình phù hợp 3.4 Khuyến nghị, giải pháp Phát triển kinh tế, nâng cao mức sống người dân Đồng thời giảm bớt lượng khí thải, bảo vệ mơi trường Do cần áp dụng kỹ thuật đại vào sản xuất xử lý chất thải 21 KẾT LUẬN Trong phạm vi tiểu luận, nhóm tiến hành khảo sát ảnh hưởng GDP bình quân đầu người mức độ nhiễm khơng khí tới tuổi thọ trung bình người dân quốc gia Theo mơ hình ta thấy GDP bình qn đầu người mức độ nhiễm lên khơng khí có ý nghĩa thống kê mơ hình - GDP bình quân đầu người tuổi thọ trung bình có mối quan hệ thuận chiều Khi GDP bình quân đầu người tăng USD/người trung bình tuổi thọ trung bình tăng 0,000208486 năm - Mức độ nhiễm khơng khí tuổi thọ trung bình có mối quan hệ nghịch chiều Khi mức độ ô nhiễm khơng khí tăng µg/m trung bình tuổi thọ trung bình giảm 0,0826581 năm Bài tiểu luận hồn thành đóng góp thành viên với kiến thức rút từ q trình học tập, tìm hiểu nghiên cứu mơn kinh tế lượng Với việc làm tiểu luận này, chúng em hiểu quy trình chạy mơ hình kinh tế lượng, phân tích, kiểm định phù hợp mơ hình mối quan hệ biến mơ hình Hơn chúng em áp dụng kiến thức học thông qua phân tích mơ hình kinh tế lượng để rút kết luận bổ ích vấn đề, tượng kinh tế, xã hội Chúng em xin cảm ơn hướng dẫn góp ý Nguyễn Thúy Quỳnh giúp chúng em hiểu rõ vấn đề phân tích hướng Tuy nhiên lần đầu đầu thực tiểu luận tránh khỏi thiếu sót như: khơng khảo sát tồn quốc gia giới, chưa giải thích tác động biến khác tuổi thọ bình quân ( chế độ ăn uống, áp lực công việc ngành nghề, việc sử dụng chất kích thích, ảnh hưởng tệ nạn xã hội…) Chúng em mong nhận thêm ý kiến đóng góp bạn nhận xét cô để tiểu luận hoàn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn! 22 ... CHƯƠNG II XÂY DỰNG MƠ HÌNH 2.1 Phương pháp luận nghiên cứu Sử dụng phân tích hồi quy để đánh giá tác động GPD bình quân đầu người mức độ nhiễm lên tuổi thọ trung bình quốc gia năm 2014 Đây phương pháp... trung bình tuổi thọ trung bình tăng 0,000208486 năm - Mức độ nhiễm khơng khí tuổi thọ trung bình có mối quan hệ nghịch chiều Khi mức độ ô nhiễm khơng khí tăng µg/m trung bình tuổi thọ trung bình. .. nghiên cứu tác động tới tuổi thọ trung bình Đó GDP bình qn đầu người độ nhiễm khơng khí quốc gia GDP bình qn đầu người tính tổng giá trị sản phẩm nước quốc gia số dân số quốc gia GDP/ người tiêu