(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS)
Biểu đồ hình 4.12, 4.13 và 4.14 thể hiện các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung xung quanh đường chéo nên mơ hình khơng vi phạm giả định hồi quy về phân phối chuẩn của phần dư.
Hình 4.12. Biểu đồ P – P Plot của mơ hình với biến phụ thuộc LE
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS)
Hình 4.13. Biểu đồ P – P Plot của mơ hình với biến phụ thuộc IMR
Hình 4.14. Biểu đồ P – P Plot của mơ hình với biến phụ thuộc DR
(Nguồn: Kết quả phân tích bằng phần mềm SPSS)
4.2.3. Kết quả ước lượng các hệ số hồi quy của ba mơ hình nghiên cứu
Qua các bước kiểm định các giả định hồi quy, kết quả cho thấy mơ hình với biến phụ thuộc LE và DR bị vi phạm giả định về phương sai sai số khơng đổi. Khi mơ hình nghiên cứu vi phạm giả định này sẽ làm cho các ước lượng thu được bằng phương pháp hồi quy thông thường như Pooled OLS, REM và FEM trên dữ liệu bảng vẫn là ước lượng không chệch nhưng khơng phải là ước lượng hiệu quả (ước lượng có phương sai nhỏ nhất) và làm cho các kiểm định mức ý nghĩa và khoảng tin cậy dựa theo phân phối T và F khơng cịn đáng tin cậy nữa. Do vậy, tác giả dùng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS) để khắc phục hiện tượng tự tương quan nhằm đảm bảo ước lượng thu được vững và hiệu quả (Wooldridge, 2002). Chi tiết kết quả phân tích hồi quy được thể hiện trong phụ lục 11 và 13. Tác giả tổng hợp kết quả
ước lượng của hai mơ hình với biến phụ thuộc LE và DR lần lượt vào bảng 4.11 và 4.12 bên dưới.
Bảng 4.11. Kết quả ước lượng mơ hình nghiên cứu với biến phụ thuộc LE bằng phương pháp FGLS
Các yếu tố tác động đến LE Hệ số ước lượng
GEH 2.010917*** GDPpc .0001969*** POPU1 -.1839967*** POPU3 .2715733* Constant 69.66385*** R-squared 0.8264 Wald 785.22***
(Nguồn: Tác giả tính tốn bằng phần mềm STATA)
Bảng 4.12. Kết quả ước lượng mơ hình nghiên cứu với biến phụ thuộc DR bằng phương pháp FGLS
Các yếu tố tác động đến DR Hệ số ước lượng
GEH -.692852*** GDPpc -.0000776*** POPU1 .0394666** POPU3 .4035247*** Constant 4.701649*** R-squared 0.6694 Wald 334.07***
(Nguồn: Tác giả tính tốn bằng phần mềm STATA)
Đối với mơ hình có biến phụ thuộc IMR, qua các bước kiểm định các giả định hồi quy để đảm bảo sự phù hợp của mô hình, tác giả kết luận các giả định hồi quy không bị vi
lượng thơng thường đối với dữ liệu bảng. Do đó, tác giả tiếp tục tiến hành ước lượng các hệ số hồi quy bằng ba phương pháp ước lượng khác nhau là: Pooled OLS, FEM và REM để đánh giá mức độ tác động của chi tiêu công cho y tế và các biến kiểm soát khác đến biến phụ thuộc IMR. Chi tiết kết quả hồi quy được thể hiện trong phụ lục 12. Kết quả chính đã được tác giả tổng hợp vào bảng 4.13 cụ thể như sau:
Bảng 4.13. Tổng hợp kết quả hồi quyđối với mơ hình biến phụ thuộc IMR Các yếu tố tác động
biến IMR Pooled OLS REM FEM
GEH -6.95579*** 3.007578*** 3.36035*** GDPpc -.0003368*** .0002572*** .0003074*** POPU1 1.838698*** 3.080439*** 3.113393*** POPU3 2.121073*** 1.381031** 1.008905 Constant -23.05036** -77.78847*** -77.84787*** R-squared 0.7373 0.6698 0.6708 F-test 112.25*** 76.42*** Wald 308.60***
Kiểm định Hausman Prob = 0.4004 > 0.1
Kiểm định Breusch- Pagan Lagrangian
Prob = 0.0000 < 0.1
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Tác giả tính tốn bằng phần mềm STATA)
Kiểm định Hausman có Prob = 0.4004 > 0.1 do đó có thể kết luận phần dư của mơ hình hồi quy khơng có sự tương quan với các biến độc lập do đó mơ hình tác động ngẫu
nhiên (REM) sẽ phù hợp hơn mơ hình tác động cố định (FEM).
Mặt khác, kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian cho thấy Prob = 0.0000 < 0.1 do đó có thể kết luận phương sai giữa các đối tượng hoặc các thời điểm khơng có sự thay đổi.
cứu. Bên cạnh đó, các hệ số ước lượng của phương pháp Pooled OLS tất cả đều có ý nghĩa thống kê và mức độ giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc cũng cao nhất trong ba phương pháp.
Tóm lại qua các kiểm định Hausman, Breusch-Pagan Lagrangian và xem xét các chỉ số thể hiện sự phù hợp của phương pháp ước lượng với mơ hình nghiên cứu, tác giả sẽ lựa chọn sử dụng phương pháp ước lượng Pooled OLS để phù hợp nhất với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu.
4.2.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.2.4.1. Đối với mơ hình có biến phụ thuộc LE
Kết quả kiểm định cho thấy mơ hình có biến phụ thuộc LE vi phạm giả định phương sai sai số khơng đổi, do đó tác giả đã dùng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS) để khắc phục. Kết quả hồi quy cho thấy mơ hình có độ phù hợp (R-squared) là 82,64%, nghĩa là chi tiêu công cho y tế và các biến kiểm sốt khác trong mơ hình nghiên cứu của luận văn có thể giải thích được 82,64% sự biến thiên của biến phụ thuộc LE thể hiện tuổi thọ trung bình của người dân các nước khu vực Đông Nam Á, cịn 17,36% sự biến thiên của LE có thể được giải thích bởi các biến khác mà luận văn chưa đề cập đến. Tác giá có một số nhận xét về kết quả hồi quy từ bảng 4.11 như sau:
- Tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP (GEH): có tác động tích cực đến tuổi thọ
trung bình của người dân các nước khu vực Đơng Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP tăng thêm 1% sẽ làm tuổi thọ trung bình của người dân tăng thêm gần 2 năm. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Kết quả ước lượng này cho thấy khi tỷ lệ chi tiêu công cho y tế cao sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển trong lĩnh vực y tế, nâng cao khả năng chăm sóc sức khỏe cho người dân, giúp chữa trị cũng như phòng ngừa được nhiều loại bệnh, nâng cao tuổi thọ cho người dân của các quốc gia.
- GDP bình qn đầu người (GDPpc): có tác động tích cực đến tuổi thọ trung bình của người dân các nước khu vực Đông Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi GDP bình quân đầu người tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tuổi thọ trung bình của người dân tăng thêm 0,0002 năm. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Điều này chỉ ra rằng khi GDP bình quân đầu người tăng đồng nghĩa với thu nhập của người dân tăng lên giúp nâng cao mức sống của người dân. Từ đó người dân dễ dàng tiếp cận với những dịch vụ y tế cao cấp, thường xuyên khám tổng quát định kì để phát hiện bệnh tật nhằm chữa trị kịp thời. Bên cạnh đó, mức sống được nâng cao cũng giúp tạo điều kiện cho người dân thực hiện chế độ dinh dưỡng và luyện tập một cách khoa học, hợp lý dẫn đến cải thiện được tình trạng sức khỏe của cộng đồng. Tất cả những điều này giúp gia tăng tuổi thọ trung bình của người dân các nước trong khu vực.
- Tỷ lệ dân số trong độ tuổi dưới 14 trên tổng dân số (POPU1): có tác động tiêu
cực đến tuổi thọ trung bình của người dân các nước khu vực Đơng Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi tỷ lệ dân số trong độ tuổi dưới 14 tăng thêm 1% sẽ làm tuổi thọ trung bình của người dân các nước giảm đi 0,18 năm. Kết quả này trái với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Điều này được lý giải một cách đơn giản là do tuổi thọ trung bình phụ thuộc vào các tiêu chuẩn được sử dụng để chọn các nhóm để tính tốn. Nếu như số lượng dân số dưới 14 tuổi gia tăng nhanh chóng, xã hội có xu hướng trẻ hóa sẽ khiến tuổi thọ trung bình được thống kê giảm đi.
- Tỷ lệ dân số trong độ tuổi từ 65 trở lên trên tổng dân số (POPU3): có tác động
tích cực đến tuổi thọ trung bình của người dân các nước khu vực Đông Nam Á với mức ý nghĩa 5%. Khi tỷ lệ dân số trong độ tuổi từ 65 trở lên tăng thêm 1% sẽ làm tuổi thọ trung bình của người dân các nước tăng thêm 0,27 năm. Kết quả này trái với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Điều này cho thấy xã hội nếu càng có nhiều người dân trên 65 tuổi thì cho thấy người dân ở các nước đó có xu hướng sống lâu hơn do số lượng người trên 65 tuổi tăng thêm trong một năm nhiều hơn số người mất đi trong độ tuổi này. Chính
điều này khiến tỷ lệ này có tác động tích cực đến tuổi thọ trung bình người dân của các nước Đơng Nam Á.
4.2.4.2. Đối với mơ hình có biến phụ thuộc IMR
Kết quả hồi quy và kiểm định cho thấy phương pháp ước lượng Pooled OLS là phù hợp nhất đối với mơ hình nghiên cứu tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh (IMR) với độ phù hợp (R-squared) của mơ hình là 73,73% nghĩa là tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP và các biến kiểm sốt trong mơ hình nghiên cứu của luận văn có thể giải thích được 73,73% sự biến thiên của biến phụ thuộc IMR, còn 26,27% sự biến thiên của IMR có thể được giải thích bởi các biến khác mà luận văn chưa đề cập đến. Tác giá có một số nhận xét về kết quả hồi quy từ bảng 4.13 như sau:
- Tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP (GEH): có tác động tiêu cực đến tỷ lệ tử
vong ở trẻ sơ sinh các nước khu vực Đông Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP tăng thêm 1% sẽ làm tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh giảm đi 6,96%. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Kết quả ước lượng này cho thấy khi chính phủ tăng chi ngân sách cho lĩnh vực y tế sẽ giúp nâng cao trình độ phát triển của ngành, hiện đại hóa cơ sở y tế để chăm sóc sức khỏe cho người dân được tốt hơn, đặc biệt là có các can thiệp y khoa đối với ngành sản nhi hạn chế các trường hợp tử vong trong q trình sinh con. Bên cạnh đó, nguồn tài chính cơng từ chính phủ cũng giúp tài trợ các loại thuốc và vắc xin phòng ngừa được rất nhiều loại bệnh nguy hiểm cho trẻ sơ sinh, từ đó giúp giảm thiểu tình trạng tử vong của trẻ sơ sinh ở các nước trong khu vực.
- GDP bình quân đầu người (GDPpc): có tác động tiêu cực đến tỷ lệ tử vong ở
trẻ sơ sinh các nước khu vực Đông Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi GDP bình quân đầu người tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh giảm đi 0,0003%. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Điều này chỉ ra rằng khi GDP bình quân đầu người tăng đồng nghĩa với thu nhập của người dân tăng lên giúp nâng cao mức sống của người dân. Từ đó mỗi gia đình có điều kiện chăm sóc sức khỏe sinh sản cho
người phụ nữ tốt hơn, thường xuyên kiểm tra tình trạng sức khỏe cho người mẹ và thai nhi để có các biện pháp can thiệp, hỗ trợ y tế kịp thời, đảm bảo an toàn cho cả người mẹ lẫn con nhỏ từ lúc mang thai cho đến khi được sinh ra. Điều này giúp giảm tình trạng tử vong của trẻ sơ sinh.
- Tỷ lệ dân số trong độ tuổi dưới 14 trên tổng dân số (POPU1): có tác động tích
cực đến tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh các nước khu vực Đông Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi tỷ lệ dân số trong độ tuổi dưới 14 tăng thêm 1% sẽ làm tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh các nước tăng thêm 1,84%. Kết quả này trái với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Điều này là do nếu số lượng người dân trong nhóm tuổi dưới 14 tăng lên đồng nghĩa với việc số lượng trẻ em ra đời trong một năm tại quốc gia đó nhiều hơn. Nếu các điều kiện chăm sóc y tế và cơ sở vật chất không đáp ứng tốt với số lượng các ca sinh đẻ quá lớn sẽ làm tăng nguy cơ xảy ra các vấn đề trong quá trình sinh sản và chăm sóc trẻ sơ sinh, dẫn đến gia tăng tỷ lệ tử vong của trẻ sơ sinh.
- Tỷ lệ dân số trong độ tuổi từ 65 trở lên trên tổng dân số (POPU3): có tác động
tích cực đến tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh các nước khu vực Đông Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi tỷ lệ dân số trong độ tuổi từ 65 trở lên tăng thêm 1% sẽ làm tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh các nước tăng thêm 2.12%. Kết quả này trái với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Điều này cho thấy gánh nặng về các dịch vụ chăm sóc y tế đối với cả người già và trẻ sơ sinh phải được san sẻ bởi nguồn lực tài chính cơng có hạn. Do đó, khi số lượng người già tăng lên, nguồn lực tài chính cơng hỗ trợ cho sản khoa giảm đi do phải san sẻ với việc chăm sóc y tế và các phúc lợi khác cho người già khiến điều kiện chăm sóc sức khỏe sinh sản bị giảm sút về cả chất lẫn lượng. Điều này làm tăng nguy cơ tử vong ở trẻ sơ sinh.
4.2.4.3. Đối với mơ hình có biến phụ thuộc DR
Kết quả kiểm định cho thấy mơ hình có biến phụ thuộc DR vi phạm giả định phương sai sai số khơng đổi, do đó tác giả đã dùng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất tổng quát khả thi (Feasible General Least Square – FGLS) để khắc phục. Kết quả hồi
quy cho thấy mơ hình có độ phù hợp (R-squared) là 66,94%, nghĩa là chi tiêu công cho y tế và các biến kiểm soát khác trong mơ hình nghiên cứu của luận văn có thể giải thích được 66,94% sự biến thiên của biến phụ thuộc DR thể hiện tỷ lệ tử thô của các nước khu vực Đơng Nam Á, cịn 33,06% sự biến thiên của DR có thể được giải thích bởi các biến khác mà luận văn chưa đề cập đến. Tác giá có một số nhận xét về kết quả hồi quy từ bảng 4.12 như sau:
- Tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP (GEH): có tác động tiêu cực đến tỷ lệ tử
thô các nước khu vực Đông Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP tăng thêm 1% sẽ làm tỷ lệ tử thô giảm đi 0.69%. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Kết quả ước lượng này được lý giải tương tự với trường hợp về tuổi thọ trung bình của người dân. Điều này cho thấy khi tỷ lệ chi tiêu công cho y tế gia tăng sẽ giúp thúc đẩy sự phát triển trong lĩnh vực y tế, nâng cao khả năng chăm sóc sức khỏe cho người dân, giúp chữa trị cũng như phòng ngừa được nhiều loại bệnh, làm giảm tỷ lệ tử vong do các loại bệnh tật gây ra từ đó làm giảm tỷ lệ tử thơ nói chung.
- GDP bình quân đầu người (GDPpc): có tác động tiêu cực đến tỷ lệ tử thơ tại
các nước khu vực Đông Nam Á với mức ý nghĩa 1%. Khi GDP bình quân đầu người tăng thêm 1 đơn vị sẽ làm tỷ lệ tử thô giảm đi 0.00007%. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu của tác giả. Điều này chỉ ra rằng khi GDP bình quân đầu người tăng đồng nghĩa với thu nhập của người dân tăng lên giúp nâng cao mức sống của người dân. Từ đó người dân dễ dàng tiếp cận với những dịch vụ y tế cao cấp, thường xuyên khám tổng quát định kì để phát hiện bệnh tật nhằm chữa trị kịp thời. Bên cạnh đó, mức sống được nâng cao cũng giúp tạo điều kiện cho người dân thực hiện chế độ dinh dưỡng và luyện tập một cách khoa học, hợp lý dẫn đến cải thiện được tình trạng sức khỏe của cộng đồng. Tất cả những điều này làm giảm các trường hợp tử vong do gặp vấn đề về sức khỏe, bệnh tật từ đó làm giảm tỷ lệ tử thơ nói chung.