Hướng nghiên cứu trong tương lai là tiếp tục mở rộng sang phân tích dữ liệu bảng (khi có những điều tra mới từ chính phủ). Sẽ nghiên cứu tác động của SDD đến kết quả học tập của trẻ. Bên cạnh đó, cũng cần có những điều tra về giá cả sinh hoạt và phá bỏ giả thiết giá cả không thay đổi giữa các vùng. Nghiên cứu nguyên nhân của sự khác biệt về tỷ lệ SDD ở nam và nữ.
Một hạn chế lớn nhất của đề tài kinh tế lượng là đã làm mờ đi những yếu tố mà công cụ kinh tế lượng không đo lường được. Do vậy, cần kết hợp với Viện dinh dưỡng, Bộ Y tế và những đơn vị liên quan khác để lồng ghép những khảo sát, đánh giá về các đặc tính sinh học của cha mẹ cũng như chế độ dinh dưỡng cho trẻ và cả những yếu tố có tính động khác mà mô hình định lượng không mô tả được bên cạnh những phân tích bên trên, nhằm đưa ra những chính sách chi tiết và toàn diện hơn, phục vụ cho mục tiêu nâng cao tầm vóc và thể trạng con người Việt Nam.
Một vấn đề mới đang nảy sinh là tình trạng trẻ thừa cân, béo phì. Do vậy, trong những năm tới bên cạnh những nghiên cứu về SDD chính phủ cần đầu tư vào các nghiên cứu về thừa cân, béo phì ở trẻ để có chiến lược quốc gia về dinh dưỡng đầy đủ và toàn diện hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
Bộ Y Tế (2011), “Chiến lược quốc gia về dinh dưỡng giai đoạn 2011-2020 và tầm nhìn đến 2030”, Bản thảo 7.
Chính phủ (2001), “Chiến lược quốc gia về dinh dưỡng giai đoạn 2001-2010”, Quyết định của
Thủ Tướng chính phủ, số 21/2001/QĐ-TTg.
Nguyễn Trọng Hoài, Cao Hào Thi (2009), “Biến phụ thuộc định tính”, bài giảng môn học Các phương pháp định lượng.
Nguyễn Công Khẩn (2010), “Nhiệm vụ phòng chống suy dinh dưỡng giai đoạn 2008-2010: Yêu cầu, các định hướng chiến lược và giải pháp can thiệp”, Thực Phẩm & Đời Sống, truy cập ngày 10/03/2011 tại địa chỉ:
http://thucphamvadoisong.vn/thuc-pham-doi-song/102-y-kien-nha-chuyen-mon/600-nhiem- vu-phong-chong-suy-dinh-duong-giai-doan-2008-2010.html.
Leonid Gavrilov (2006), “Tuổi sinh của mẹ ảnh hưởng đến tuổi thọ của con”, Việt báo, truy cập ngày 22/04/2011 tại địa chỉ:
http://vietbao.vn/Suc-khoe/Tuoi-sinh-cua-nguoi-me-anh-huong-den-tuoi-tho-cua- con/45199484/248/.
Trần Chí Liêm (2008), “Một số nguyên nhân và yếu tố liên quan tới suy dinh dưỡng ở trẻ em dưới 5 tuổi tại một số địa điểm thuộc Bắc Cạn”, Tạp chí Y học TP. Hồ Chí Minh, tập 12(4).
Thanh Niên (2011), “Bạn đã biết hết về bệnh tiêu chảy ở trẻ nhỏ?”, VOVNews, truy cập ngày 27/03/2011 tại địa chỉ:
http://vov.vn/Home/Ban-da-biet-het-ve-benh-tieu-chay-o-tre-nho/20112/167727.vov. Hoàng Trọng (2008), “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS”, Trường Đại học Kinh tế TP
Hồ Chí Minh, Nxb. Hồng Đức, tập 1, tr. 115-143.
Phan Xuân Trung (2000), “Phòng chống suy dinh dưỡng trẻ em”, Ykhoanet, truy cập ngày 16/04/2011 tại địa chỉ:
Trần Tuấn (2004), “Trẻ em nghèo nông thôn ngày càng thiệt thòi”, LĐ số 339, tr. 3. UNICEF (2006), Điều tra đánh giá các mục tiêu trẻ em và phụ nữ, Nxb. thống kê.
Viện Dinh Dưỡng (2011), “Số liệu thống kê tình trạng dinh dưỡng trẻ em qua các năm”, truy cập ngày 15/03/2011 tại địa chỉ:
http://viendinhduong.vn/news/vi/106/61/a/so-lieu-thong-ke-ve-tinh-trang-dinh-duong- tre-em-qua-cac-nam.aspx.
Tiếng Anh
Aida Ndiaye (2002), “Child malnutrition in Niger: An investigation of patterns of change 1992-1998”, Master of Science, The University of Arizona, pp. 87
Alderman, Garcia (1994), “Food Security and Health Security: Explaining the Levels of Nutritional Status in Pakistan”, Economic Development and Cultural Change, Vol. 42(3), pp. 485.
Alderman (2007), “Improving Nutrition through Community Growth Promotion: Longitudinal Study of the Nutrition and Early Child Development Program in Uganda”, World Development, Vol 35(8), pp. 1376-1389.
Alderman, Hoogeveen, Rossi (2006), “Reducing child malnutrition in Tanzania: Combined effects of income growth and program interventions”, Economics & Human Biology, Vol 4(1), pp. 1-23.
Attanasio, Gomez, Rojas, Vera-Hernandez (2004), “Child health in rural Colombia: determinants and policy interventions”, Econ Hum Biol, Vol. 2(3), pp. 411-438.
Babu, Sanyal (2009), “Maternal education and community characteristics as indicators of nutritional status of children - application of multivariate regression”, Food Security, Poverty and :utrition Policy Analysis, San Diego: Academic Press, pp. 175-197.
Bhutta, Ahmad, Black (2008), “What works. Interventions for maternal and child undernutrition and survival”, The Lancet, Vol. 371(9610), pp. 417-440.
Christiaensen, Alderman (2004), “Child Malnutrition in Ethiopia: Can Maternal Knowledge Augment the Role of Income?”, Economic Development and Culture Change, Vol. 52(2), pp. 287-312.
Conde-Agudelo, Belizan, Lammers (2005), “Maternal-perinatal morbidity and mortality associated with adolescent pregnancy in Latin America: Cross-sectional study”,
American Journal of Obstetrics and Gynecology, Vol. 192, pp. 342-349.
David, Moncada, Ordonez (2004), “Private and public determinants of child nutrition in Nicaragua and Western Honduras”, Economics & Human Biology, Vol. 2(3), pp. 457- 488.
Diez-Roux (2001), “Investigating neighborhood and area effects on health”, American Journal of Public Health, Vol. 91(11), pp. 1783-1789.
Duncan, Jones, Moon (1998), “Context, composition and heterogeneity: Using multilevel models in health research”, Social Science and Medicine, Vol. 46(1), pp. 97-117.
Filmer, Pritchett (2001), “Estimating Wealth Effects without Expenditure Data-or Tears: An Application to Educational Enrollments in States of India”, Demography, Vol. 38(1), pp. 115-132.
Fotso, Kuate-Defo (2005), “Socioeconomic inequalities in early childhood malnutrition and morbidity: modification of the household-level effects by the community SES”, Health & Place, Vol. 11(3), pp. 205-225.
Gilbert (2004), “Birth outcomes in teenage pregnancies”, The Journal of Maternal- Fetal and Neonatal Medicine, Vol. 16(5), pp. 265-270.
Glewwe (1999), “Why Does Mother's Schooling Raise Child Health in Developing Countries? Evidence from Morocco”, The Journal of Human Resources. Vol 34(1), pp. 124.
Haddad, Alderman, Yohannes (2003), “Reducing child malnutrition: How far does income growth take us?”, The World Bank Economic Review, Vol. 17(1), pp. 107-131.
Haddad, Hoddinott (1994), “Women's income and boy-girl anthropometric status in the Cote d'Ivoire”, World Development, Vol. 22(4), pp. 543-553.
Handa (1999), “Maternal Education and Child Height”. Economic Development and Cultural Change, Vol. 47(2), pp. 421-437.
Heltberg (2009), “Malnutrition, poverty, and economic growth”, Health Econ, 18 Suppl 1, pp. S77-88.
Nguyễn Ngọc Hiền (2009), “Nutritional status and determinants of malnutrition in children under three years of age in Nghean, Vietnam”, Pakistan Journal of Nutrition, Vol. 8(7), pp. 958-964.
Horton (1986), “Child nutrition and family size in the Philippines”, Journal of Development Economics, Vol. 23(1), pp. 161-176.
Jatinder K. Gulati (2010), “Child malnutrition: trends and issues”, Anthropologist, Vol 12(2), pp. 135.
Nguyễn Công Khẩn (2007), “Reduction in childhood malnutrition in Vietnam from 1990 to 2004”, Asia Pac J Clin, Vol. 16(2), pp. 274-278.
Kuate-Defo, Diallo (2002), “Geography of child mortality clustering within African families”,
Health and Place, Vol. 8(2), pp. 93-117.
Linnemayr, Alderman, Ka (2008), “Determinants of malnutrition in Senegal: individual, household, community variables, and their interaction”, Econ Hum Biol, Vol. 6(2), pp. 252-263.
Lomperis (1991), “Teaching mothers to read: evidence from Colombia on the key role of maternal education in preschool child nutritional health”, J Dev Areas, Vol. 26(1), pp. 25-52.
Macintyre, Maciver, Sooman (1993), “Area, class and health: Should we be focusing on places or people?”, Journal of Social Policy, Vol. 22(2), pp. 213-234.
Mercedes de Onis (1997), “Who global database on child growth and malnutrition”,
WHO/NUT/97.4, pp. 46-50.
Mercedes de Onis (2000), “Measuring nutritional status in relation to mortality”, Bulletin of the World Health Organization. Vol. 78(10), pp. 1271.
Michael Grossman (1972), “On the Concept of Health Capital and the Demand for Health”,
The Journal of Political Economy, Vol. 80(2), pp. 223-255.
Olanrewaju (2002), “The Effects of Household Resources and Community Factors on Child Health: Evidence From Nigeria”, Department of Economics University of Ibadan Nigeria, pp. 15.
Penders, Staatz, Teft (2000), “Agricultural development and child nutrition: what do we know?”, Policy Synthesis for Cooperating USAID Offices and Country Missions, Global Bureau Office of Agriculture and Food Security, USAID, No.52.
Pickett, Pearl (2001), “Multilevel analyses of neighbourhood socioeconomic context and health outcomes: a critical review”, Journal of Epidemiology and Community Health, Vol. 55(2), pp. 111-122.
Quisumbing, Maluccio (2003), “Resources at Marriage and Intrahousehold Allocation: Evidence from Bangladesh, Ethiopia, Indonesia, and South Africa”, Oxford Bulletin of Economics & Statistics, Vol. 65(3), pp. 283-327.
Robert (1999), “Socioeconomic position and health: the independent contribution of community socioeconomic context”, Annual Review of Sociology, Vol. 25, pp. 489-516. Sahn, Stifel (2002), “Parental preferences for nutrition of boys and girls: evidence from Africa”, Journal of Development Studies, Vol. 39(1), pp. 21-45.
Schofer (2007), “Multilevel Model 2”, Sociology 8811, Class 24, truy cập ngày 10/01/2010 tại địa chỉ: http://www.socsci.uci.edu/~schofer/2007soc8811/publicfiles.htm.
SCN (2000), 4th report – The World Nutrition Situation: Nutrition throughout the Life Cycle. Seema Vyas, Lilani Kumaranayake (2006), “Constructing socio-economic status indices: how
to use principal components analysis”, Health policy and planning, Vol. 21(6), pp. 459- 468.
Shea Oscar Rutstein, Kiersten Johnson (2004), “The DHS Wealth Index”, DHS Comparative Report, No.6.
Shoshana Grossbard (2010), “Independent Individual Decision-Makers in Household Models
and the New Home Economics”, IZA discussion paper, No. 5138, pp. 1-17.
Shrimpton, Victora, de Onis, Lima, Blossner, Clugston (2001), “Worldwide Timing of Growth Faltering: Implications for Nutritional Interventions”, Pediatrics, Vol. 107(5).
Smith et al (2003), “The importance of Women’s status for child nutrition in developing countries”, IFPRI research report131.
Stifel, Alderman (2006), “The "Glass of Milk" Subsidy Program and Malnutrition in Peru”,
Strauss, Thomas (1996), “Measurement and mismeasurement of social indicators”, American Economic Review, Vol. 86(2), pp. 30.
Strauss (1990), “Communities, and Preschool Children's Nutrition Outcomes: Evidence from Rural Cote d'Ivoire”, Economic Development and Cultural Change, Vol. 38(2), pp. 231- 261.
Thomas, Strauss, Henriques (1990), “Child survival, height for age and household characteristics in Brazil”, Journal of Development Economics, Vol. 33(2), pp. 197. Thomas, Strauss, Henriques (1991), “How Does Mother's Education Affect Child Height?”,
The Journal of Human Resources, Vol. 26(2), pp. 183-211.
Trapp, Menken (2005), “Assessing Child Nutrition: Problems with Anthropometric Measures as a Proxy for Child Health in Malnourished Populations”, Working Paper, Research Program on Population Processes, Institute of Behavioral Sciences, University of Colorado, Boulder.
UNICEF (1998), The state of the world’s children 1998: focus on nutrition, Oxford University Press, pp. 24.
UNICEF (2009), “The state of the world’s children 2009: Maternal and Newborn Health”. Uthman (2009), “A multilevel analysis of individual and community effect on chronic
childhood malnutrition in rural Nigeria”, J Trop Pediatr, Vol. 55(2), pp. 109-115.
Valdivia (2004), “Poverty, health infrastructure and the nutrition of Peruvian children”,
Economics & Human Biology, Vol. 2(3), pp. 489-510.
WHO (2010), “Sixty-third World Health Assembly”, WHA63/2010/REC/1, p. 47.
World Bank (2011), “GDP per capita (current US$)”, truy cập ngày 20/04/2011 tại địa chỉ: http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD.
Yusuke Kamiya (2009),“Economic analysis on the socioeconomic determinants of child malnutrition in Lao PDR”, OSIPP Discussion Paper, pp. 35.
Zhao, Bishai (2004), “The interaction of community factors and individual characteristics on child height in China”, The World Bank Group & Johns Hopkins University.
PHỤ LỤC Phụ lục 1: Bảng tóm tắt biến
Tên biến Mô tả Loại biến
Biến phụ thuộc
HAZ Chỉ số Z chiều cao so với tuổi Liên tục
WAZ Chỉ số Z cân nặng so với tuổi Liên tục
Biến độc lập
0-11 tháng tuổi =1 nếu trẻ từ 0 đến 11 tháng tuổi, ngược lại =0 Nhị phân 12-23 tháng tuổi =1 nếu trẻ từ 12 đến 23 tháng tuổi, ngược lại =0 Nhị phân 24-35 tháng tuổi =1 nếu trẻ từ 24 đến 35 tháng tuổi, ngược lại =0 Nhị phân 36-47 tháng tuổi =1 nếu trẻ từ 36 đến 47 tháng tuổi, ngược lại =0 Nhị phân 48-59 tháng tuổi =1 nếu trẻ từ 48 đến 59 tháng tuổi, ngược lại =0 Nhị phân
Nam =1 nếu trẻ em là nam, ngược lại =0 Nhị phân
Tuổi mẹ khi sinh Tuổi người mẹ khi sinh em bé Liên tục Vi trí người mẹ =1 nếu trình độ GD của mẹ cao hơn cha, ngược lại =0 Nhị phân Tiểu học trở xuống =1 nếu trình độ GD của mẹ là tiểu học trở xuống,
ngược lại =0 Nhị phân
THCS =1 nếu trình độ GD của mẹ là THCS, ngược lại =0 Nhị phân THPT =1 nếu trình độ GD của mẹ là THPT, ngược lại =0 Nhị phân CĐ trở lên =1 nếu trình độ GD của mẹ là CĐ trở lên, ngược lại =0 Nhị phân Dân tộc Kinh/ Hoa =1 nếu hộ gia đình là dân tộc Kinh/ Hoa, ngược lại =0 Nhị phân Số người trong hộ gia
đình Số thành viên đang sống trong hộ gia đình Liên tục Chỉ số tài sản Chỉ số điểm tài sản (thay cho biến thu nhập) Liên tục Thành thị =1 nếu hộ gia đình ở vùng thành thị, ngược lại = 0 Nhị phân Nước máy Tỷ lệ hộ trong cộng đồng có nước máy trong nhà Tỷ lệ Nhà vệ sinh Tỷ lệ hộ trong cộng đồng có nhà vệ sinh đúng chuẩn Tỷ lệ Trẻ tiêu chảy Tỷ lệ trẻ em trong cộng đồng bị tiêu chảy trong 4 tuần cuối Tỷ lệ
TV Tỷ lệ hộ trong cộng đồng có TV Tỷ lệ
Radio Tỷ lệ hộ trong cộng đồng có radio Tỷ lệ
THCS_Nước máy THCS * Nước máy Tương tác
THPT_Nước máy THPT * Nước máy Tương tác
THCS_Nhà vệ sinh THCS * Nhà vệ sinh Tương tác
THPT_Nhà vệ sinh THPT * Nhà vệ sinh Tương tác
THCS_Trẻ tiêu chảy THCS * Trẻ tiêu chảy Tương tác
THPT_Trẻ tiêu chảy THPT * Trẻ tiêu chảy Tương tác
THCS_TV THCS * TV Tương tác
Phụ lục 2: Bảng thống kê mô tả
Tên biến Obs Mean Std. Dev. Min Max
Biến phụ thuộc HAZ 2035 -1,175 2,364 -8,210 29,800 WAZ 2035 -1,039 1,436 -5,350 12,400 WHZ 2028 -0,514 1,465 -5,930 5,490 Biến độc lập Nhóm đặc tính của trẻ 0-11 tháng tuổi 2035 0,130 0,337 0 1 12-23 tháng tuổi 2035 0,217 0,412 0 1 24-35 tháng tuổi 2035 0,219 0,414 0 1 36-47 tháng tuổi 2035 0,224 0,417 0 1 48-59 tháng tuổi 2035 0,210 0,407 0 1 Nam 2035 0,520 0,499 0 1 Nhóm đặc tính của hộ gia đình
Tuổi của mẹ khi sinh 2002 26,753 6,199 14 52
Vi trí của người mẹ 1803 0,170 0,376 0 1
Tiểu học trở xuống 1803 0,493 0,500 0 1
THCS 1803 0,298 0,457 0 1
THPT 1803 0,157 0,364 0 1
CĐ trở lên 1803 0,053 0,224 0 1
Dân tộc Kinh/ Hoa 2035 0,767 0,423 0 1
Số người trong hộ gia đình 2035 5,480 1,814 2 17
Chỉ số tài sản 2035 0,000 1,000 -0,686 9,754 Nhóm đặc tính của cộng đồng Thành thị 2035 0,213 0,410 0 1 Nước máy (%) 2035 4,036 12,193 0 66,667 Nhà vệ sinh (%) 2035 29,567 34,524 0 100 Trẻ tiêu chảy (%) 2035 0,510 3,784 0 50 TV (%) 2035 58,382 37,175 0 100 Radio (%) 2035 2,158 7,454 0 100
Phụ lục 3: Chuẩn hóa chỉ số Z.
WHO (Linnemayr và Alderman, 2008) định nghĩa dữ liệu nhân trắc học dùng trong phân tích nên loại bỏ các trường hợp bất thường theo hai cách như sau:
Cách 1: Loại bỏ tất cả các chỉ số z nằm ngoài khoảng +/- 4 so với chỉ số z trung bình của mẫu quan sát, riêng HAZ thì giá trị lớn nhất là +3.
Cách 2: Trong trường hợp giá trị trung bình của chỉ số z trong mẫu quan sát lớn hơn -1,5 thì chọn HAZ thuộc [-5, +3], WAZ thuộc [-5, +5] và WHZ thuộc [-4, +5].
Do giá trị trung bình của HAZ, WAZ và WHZ trong mẫu quan sát của đề tài lần lượt là - 1,175; -1,039; và -0,514 (phụ lục 2) đều lớn hơn -1,5. Do vậy, đề tài áp dụng lọc dữ liệu theo cách 2.
Phụ lục 4: Cách tính chỉ số điểm tài sản (wealth index score)
Chỉ số điểm tài sản (wealth index score: WIS) được tính dựa vào phân tích thành phần chính (principal component analysis: PCA) các tài sản của hộ gia đình. Tài sản sử dụng trong tính toán là các vật dụng lâu bền (durable assets). Theo số liệu có được từ VHLSS (2006) và theo cách tính của Shea Oscar Rutstein (2004), Seema Vyas (2006), đề tài chọn các tài sản sau để tính chỉ số điểm tài sản: xe đạp; xe máy; điện thoại bàn; điện thoại di động; đầu video; dàn nghe nhạc các loại, máy thu thanh, máy quay đĩa; máy vi tính; máy giặt, sấy quần áo; bình tắm nước nóng; bếp gas; bếp điện, nồi cơm điện, nồi áp suất; giường, phản, sập; bàn ghế, xa lông, tràng kỷ.
PCA là kỹ thuật phân tích đa biến được dùng để thu gọn nhiều biến trong tập dữ liệu thành một biến duy nhất nhưng thể hiện đầy đủ các đặc trưng của các biến được thu gọn. Phân