CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kết quả nghiên cứu tác động của chi tiêu công đến lĩnh vự cy tế
4.2.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu
Bảng 4.9. Thống kế mô tả dữ liệu nghiên cứu của mơ hình
. sum LE IMR DR GEH GDPpc POPU1 POPU2 POPU3
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
LE 165 70.54147 5.664353 60.02541 82.85 IMR 165 28.92182 21.20424 2.1 77.5 DR 165 6.187248 1.56851 2.824 9.126 GEH 165 1.6236 .8418875 .1649741 3.88 GDPpc 165 8713.251 14531.71 143.776 56336.07 POPU1 165 29.99213 8.096326 15.23713 50.19533 POPU2 165 64.79651 6.437965 47.44589 73.63992 POPU3 165 5.211357 2.162385 2.35878 12.29093
(Nguồn: Tác giả tính tốn bằng phần mềm STATA)
Phần mềm STATA 13 được tác giả sử dụng để thực hiện thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu trên các khía cạnh gồm: số kì quan sát, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị thấp nhất và giá trị cao nhất của các biến phụ thuộc tuổi thọ trung bình của người dân (tính bằng năm) (LE), tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh (IMR) và tỷ lệ tử (DR). Biến độc lập chính là tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP (GEH). Các biến kiểm sốt bao gồm: bình qn đầu người (GDPpc) và tỷ lệ người dân trong các nhóm tuổi dưới 14 (POPU1), từ 15 đến 64 (POPU2) và từ 65 trở lên (POPU3) so với tổng số dân.
Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy biến phụ thuộc LE có giá trị trung bình là 70.54 năm, giá trị thấp nhất và cao nhất lần lượt là 60.02 năm và 82.85 năm, độ lệch chuẩn 5.66 năm.
Điều này cho thấy người dân các nước trong khu vực Đông Nam Á sống khá thọ và mức độ chênh lệch về tuổi thọ giữa các quốc gia không quá lớn. Biến phụ thuộc IMR có giá trị trung bình là 28.92%, giá trị thấp nhất và cao nhất là 2.1% và cao nhất là 77.5%, độ lệch chuẩn là 21.20%. Kết quả này cho thấy tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh của các nước có sự khác biệt khá lớn giữa các nước với mức thấp nhất, cao nhất cũng như độ lệch chuẩn rất cao. Biến phụ thuộc DR có giá trị trung bình là 6.19%, giá trị thấp nhất và cao nhất là 2.82% và cao nhất là 9.13%, độ lệch chuẩn là 1.57%. Kết quả này cho thấy tỷ lệ tử thơ của các nước có sự khác biệt khơng q lớn mức thấp nhất, cao nhất cũng như độ lệch chuẩn khá ít.
Biến độc lập tỷ lệ chi tiêu công cho y tế trên GDP có giá trị trung bình là 1,62%, giá trị thấp nhất và cao nhất là 0,16% và cao nhất là 3,88%, độ lệch chuẩn là 1,57%. Tỷ lệ này nhìn chung khá thấp so với các quốc gia phát triển trên thế giới cũng như so với nhu cầu về chăm sóc y tế của người dân các nước trong khu vực.
Biến kiểm sốt GDP bình qn đầu người biến động trong khoảng từ 143,776 USD/người/năm đến 56.336,07 USD/người/năm, với giá trị trung bình là 8713,25 USD/người/năm và độ lệch chuẩn là 14.531,71 USD/người/năm. Đây là thu nhập ở mức trung bình so với các khu vực khác trên thế giới, kết quả này cũng cho thấy GDP đầu người của các quốc gia trong khu vực cũng có sự chênh lệch khá lớn giữa các nước phát triển và các nước nghèo. Các biến kiểm sốt về các nhóm tuổi dưới 14, từ 15 đến 64 và từ 65 trở lên có giá trị trung bình lần lượt là 29,99%, 64,80% và 5,21%. Các tỷ lệ này cho thấy nhìn chung dân số các nước khu vực Đơng Nam Á thuộc nhóm dân số trẻ, số lượng người dân trong độ tuổi lao động chiếm đa số trong tổng số dân. Điều này giúp các nước có lực lượng lao động dồi dào, đẩy nhanh sự phát triển kinh tế của quốc gia.
4.2.2. Kết quả kiểm định các giả định hồi quy
Bảng 4.10. Kết quả phân tích tương quan các biến trong mơ hình . c (obs=165) LE LE 1.0000 IMR -0.9185 1.0000 DR -0.7862 0.7394 1.0000 GEH 0.5790 -0.6024 -0.3959 1.0000 GDPpc 0.7521 -0.5834 -0.6756 0.1983 1.0000 POPU1 -0.7834 0.7963 0.3377 -0.5244 -0.5511 1.0000 POPU2 0.7671 -0.8107 -0.4052 0.5234 0.5547 -0.9815 1.0000 POPU3 0.6491 -0.5677 -0.0581 0.4051 0.4121 -0.8219 0.6977 1.000
Sau khi thực hiện kiểm định sự tương quan giữa các biến trong mơ hình, tác giả thấy rằng các biến độc lập đều có mối tương quan với biến phụ thuộc do đó có thể thực hiện phân tích hồi quy để ước lượng các hệ số ảnh hưởng. Tuy nhiên giữa biến POPU1 và POPU2 có sự tương quan gần như hồn hảo với nhau với mức độ là -0.9815. Mặt khác, biến POPU1 có vai trị quan trọng trong sự tác động đến tỷ lệ tử vong của trẻ sơ sinh, biến POPU3 lại có tác động đến tử lệ tử thơ cũng như tuổi thọ trung bình của người dân. Trong khi đó, biến POPU2 là biến kém quan trọng nhất đối với mơ hình trong ba biến thể hiện tỷ lệ các nhóm tuổi trên tổng số dân, khơng có tác động nhiều đến các biến phụ thuộc. Chính vì vậy để tránh hiện tượng đa cộng tuyến và sự dư thừa biến trong mơ hình, tác giả quyết định loại bỏ biến POPU2 ra khỏi mơ hình.
4.2.2.2. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến các biến độc lập
Sau khi loại biến POPU2 ra khỏi mơ hình, tác giả sử dụng hệ số VIF để tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Theo phụ lục 10, kết quả cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập nằm trong khoảng từ 1.41 đến 4.35, đều nhỏ hơn 10 nên mơ hình nghiên cứu khơng bị vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng.
hình. Theo phụ lục 10 cho thấy, ở cả ba mơ hình có các biến phụ thuộc LE, IMR và DR, kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan có Prob = 0.0000 < 0.05 do đó giả thuyết H0 được chấp nhận, có nghĩa là cả ba mơ hình nghiên cứu đều khơng có hiện tượng tự tương quan.
4.2.2.4. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số không đổi
Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi bằng hàm hettest trong phụ lục 10 cho thấy, ở mơ hình có biến phụ thuộc IMR có giá trị Prob = 0.0005 < 0.05 nên giả thuyết H0 được chấp nhận nghĩa là phương sai của các sai số là khơng đổi do đó mơ hình khơng vi phạm giả định hồi quy. Hai mơ hình có biến phụ thuộc là LE và DR lần lượt có giá trị Prob là 0.0688 và 0.3478 đều lớn hơn 0.05 nên giả thuyết H0 bị bác bỏ, hai mơ hình này vi phạm giả định phương sai sai số không đổi.
4.2.2.5. Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), khi phân tích hồi quy, phần dư của mơ hình hồi quy cần phải có phân phối chuẩn. Nếu phần dư vi phạm giả định phân phối chuẩn thì mơ hình nghiên cứu có thể được sử dụng khơng đúng, phương sai không phải là hằng số hay số lượng phần dư khơng đủ nhiều để phân tích. Để kiểm định vấn đề này, các nhà nghiên cứu thường sử dụng hai dạng biểu đồ là biểu đồ Histogram và P-P Plot. Tác giả đã tiến hành hồi quy và vẽ các loại biểu đồ này bằng phần mềm SPSS.
Biểu đồ hình 4.9, 4.10 và 4.11 chính là biểu đồ dạng Histogram.Các biểu đồ này đều cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa. Đường cong này có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Các giá trị trung bình là rất nhỏ, gần bằng 0, độ lệch chuẩn đều là 0.988 gần bằng 1, như vậy phần dư của ba mơ hình hồi quy với biến phụ thuộc LE, IMR và DR đều có phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn, giả định hồi quy về phần dư không bị vi phạm.