Chương III : KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ THẢO LUẬN
2, Lựa chọn mơ hình
Do mơ hình có chứa biến giả peace, nhóm nghiên cứu quyết định tạo thêm 8 biến tương tác để xác định được đầy đủ ảnh hưởng của biến giả lên cả hệ số góc và hệ số chặn. Các biến đó là peace_pov, peace_doct, peace_beds, peace_unemploy, peace_gini, peace_lninc, peace_lnhealth và peace_educ.
Sau đó, nhóm nghiên cứu tiến hành chạy mơ hình RE, cho ra kết quả ở cột 2 bảng 4. Tiếp theo, nhóm tiến hành kiểm định lựa chọn giữa mơ hình RE và POLS bằng lệnh xttest0. Kết quả cho thấy P-value = 0.0000<0.05 nên tồn tại ci tại mức ý nghĩa 5%. Chính vì vậy, mơ hình POLS khơng được lựa chọn trong trường hợp này.
Nhóm nghiên cứu tiếp tục chạy mơ hình FE cho ra kết quả ở cột 3 bảng 4. Sau đó , dùng lệnh hausman để kiểm định lựa chọn giữa mơ hình RE và FE. Kết quả cho thấy P-value = 0.3820>0.05 nên khơng có sự tương quan giữa ci và các biến độc lập , tại mức ý nghĩa 5%. Vì vậy, mơ hình FE cũng khơng được lựa chọn trong bài nghiên cứu này.
Như vậy, mơ hình RE là mơ hình tối ưu mà nhóm tác giả lựa chọn trong bài nghiên cứu này.
3, Kiểm định mơ hình
a, Kiểm định tương quan chéo
Nhóm dùng lệnh xttest2 để kiểm định tương quan chéo giữa các biến độc lập trong mơ hình. Tuy nhiên , bộ số liệu của nhóm nghiên cứu có q ít quan sát được lặp lại qua các thời điểm nên lệnh này đã không thực hiện được.
b, Kiểm định tự tương quan
Nhóm dùng lệnh xtserial để kiểm định tự tương quan của biến độc lập. Kết quả cho thấy P-value = 0.0013<0.05, nên mơ hình có tự tương quan tại mức ý nghĩa 5%. Vì vậy, nhóm dùng lệnh xtregar để chữa bệnh trên và đưa ra kết quả ở cột 4 bảng 4 hay
cũng chính là mơ hình mà nhóm đề xuất cuối cùng. Các biến trong mơ hình giải thích được 78.54% mức độ biến động trong tuổi thọ trung bình của người dân (𝑅2 = 0.7854).
4, Thảo luận
Mơ hình mà nhóm đề xuất cuối cùng là:
lifexp = 25.51458 – 0.0696477.pov + 0.0967414.doct + 0.0178754.beds + 0.1212154.unemploy + 0.0027946.gini + 4.998597.lninc + 0.0196888.lnhealth – 0.0008355.educ – 7.411332.peace + 0.1118101.peace_pov + 0.0086101.peace_doct – 0.050971.peace_beds – 0.0089052.peace_unemploy + 0.0248127.peace_gini + 0.6737339.peace_lninc – 0.0025372.peace_lnhealth – 0.0006921.peace_educ + 𝒗𝒊𝒕
Ý nghĩa hệ số hồi quy: 𝛽1
̂ = 25.51458, cho biết khi không chịu ảnh hưởng của tất cả các yếu tố trong mơ hình, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình là 25.51458 tuổi.
𝛽2
̂ = - 0.0696477, cho biết khi tỷ lệ nghèo tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình giảm 0.0696477 tuổi trong điều kiện yếu tố khác không đổi.
𝛽3
̂ = 0.0967414, cho biết khi số bác sĩ trên 1000 dân tăng 1 người, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình tăng 0.0967414 tuổi trong điều kiện yếu tố khác không đổi. 𝛽4
̂ = 0.0178754, cho biết khi số lượng giường bệnh trên 1000 dân tăng 1 giường, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình tăng 0.0178754 tuổi trong điều kiện yếu tố khác không đổi.
𝛽5
̂ = 0.1212154, cho biết khi tỷ lệ thất nghiệp tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình tăng 0.1212154 tuổi trong điều kiện yếu tố khác không đổi.
𝛽6
̂ = 0.0027946, cho biết khi chỉ số GINI tăng 1 đơn vị, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình tăng 0.0027946 tuổi trong điều kiện yếu tố khác không đổi.
𝛽7
̂ = 4.998597, cho biết khi thu nhập tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình tăng 4.998597/100 tuổi trong điều kiện yếu tố khác không đổi.
𝛽8
̂ = 0.0196888, cho biết khi chi cho sức khỏe tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình tăng 0.0196888 tuổi trong điều kiện yếu tố khác không đổi.
𝛽9
̂ = 0.0008355, cho biết khi tỷ lệ hoàn thành trung học cơ sở tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình tăng 0.0008355 tuổi trong điều kiện yếu tố khác không đổi.
𝛽̂10 = - 7.411332, cho biết giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới ít hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 7.411332 tuổi.
𝛽̂11 = 0.1118101, cho biết khi tỷ lệ nghèo cùng tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới tăng nhiều hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 0.1118101 tuổi.
𝛽̂12 = 0.0086101, cho biết khi số bác sĩ trên 1000 dân cùng tăng 1 người, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới tăng nhiều hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 0.0086101 tuổi. 𝛽̂13 = - 0.050971, cho biết khi số giường bệnh trên 1000 dân cùng tăng 1 giường, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới giảm nhiều hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 0.050971 tuổi.
𝛽̂14 = - 0.0089052, cho biết khi tỷ lệ nghèo cùng tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới giảm nhiều hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 0.0089052 tuổi.
𝛽̂15 = 0.0248127, cho biết khi chỉ số GINI cùng tăng 1 đơn vị, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới tăng nhiều hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 0.0248127 tuổi.
𝛽̂16 = 0.6737339, cho biết khi thu nhập cùng tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới tăng nhiều hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 0.0248127/100 tuổi.
𝛽̂17 = - 0.0025372, cho biết khi chi cho sức khỏe cùng tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới giảm nhiều hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 0.0025372/100 tuổi.
𝛽̂18 = - 0.0006921, cho biết khi tỷ lệ hoàn thành trung học cơ sở cùng tăng 1%, giá trị trung bình của tuổi thọ trung bình ở các quốc gia thuộc nhóm 40 quốc gia hịa bình nhất thế giới giảm nhiều hơn tuổi thọ ở các quốc gia khơng thuộc nhóm này là 0.0006921 tuổi.
Qua cột 4 bảng 3.1 ta thấy, có 4 biến có ý nghĩa thống kê. Trong đó biến doct có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%, các biến pov, unemploy và lninc có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%. Để làm rõ hơn kênh tác động của những biến số có ý nghĩa thống kê này, nhóm nghiên cứu sẽ cụ thể hóa cơ chế tác động của từng biến này lên biến tuổi thọ trung bình (lifexp).
Thứ nhất, sự nghèo đói có ảnh hưởng tiêu cực lên tuổi thọ trung bình. Điều này là đúng với kỳ vọng ban đầu của nhóm bởi khi cuộc sống khơng đầy đủ về vật chất, người dân sẽ khơng có cơ hội được tiếp cận với những tiến bộ về y học, từ đó sự chăm sóc sức khỏe cũng sẽ khơng được đầy đủ và dẫn đến tuổi thọ trung bình giảm. Điều này là thống nhất với kết quả nghiên cứu của Majid Ezzati (2018)
Thứ hai, số lượng bác sĩ tỷ lệ thuận với tuổi thọ trung bình. Điều này là đúng với kỳ vọng ban đầu của nhóm vì số lượng bác sĩ càng nhiều đồng nghĩa với việc
người dân có thể được chữa trị kịp thời, do đó sức khỏe có thể nâng cao và kéo dài tuổi thọ. Điều này là thống nhất với nghiên cứu của Sanjay Basu (2018)
Thứ ba, thu nhập tỷ lệ thuận với tuổi thọ trung bình. Điều này là đúng với kỳ vọng ban đầu của nhóm vì khi thu nhập càng cao, người dân sẽ có tiền để tiếp cận với cuộc sống chất lượng tốt, hưởng nhiều dịch vụ tốt cho sức khỏe và gia tăng tuổi thọ. Điều này cũng thống nhất với nghiên cứu của Raj Chetty, Michael Stepner, Sarah Abraham, Shelby Lin, Benjamin Scuderi, Nicholas Turner, Augustin Bergeron, David Cutler (2016).
Thứ tư, thất nghiệp có tác động tích cực đến tuổi thọ trung bình. Kết quả này tuy đúng với kỳ vọng ban đầu của nhóm nhưng lại trái ngược với nghiên cứu đi trước của Abdalali, Abolfazl Shamohamadi Mehrjardi. Nguyên nhân của tác động này có thể là do trong bộ số liệu của nhóm, có nhiều quốc gia có tỷ lệ thất nghiệp cao và tuổi thọ trung bình cũng cao. Đây chủ yếu là các nước phát triển hơn và vì thế, chính sách trợ cấp thất nghiệp của họ rất hiệu quả, đủ để những người thất nghiệp đạt được mức sống tối thiểu. Từ bảng số liệu có thể thấy, các nước này dù tỷ lệ thất nghiệp cao nhưng tỷ lệ nghèo lại thấp. Ví dụ như nước Tây Ban Nha năm 2012 có tuổi thọ trung bình là 82,43 tuổi, trong khi tỷ lệ thất nghiệp của họ là xấp xỉ 24%, một mức khá cao so với mặt bằng chung, tuy nhiên, mức trợ cấp của nước này lên tới 1300 Euro một tháng, đồng nghĩa với việc mức sống của những người thất nghiệp ở đây vẫn có thể cao hơn mức sống của những người nghèo với mức đo tiêu chuẩn dưới 1,9$/tháng. Như vậy, thất nghiệp có thể khơng có ảnh hưởng tiêu cực đến tuổi thọ trung bình của những nước phát triển trong danh sách.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1, Kết luận
Trong bài nghiên cứu, nhóm chúng tơi đã thu thập và xử lý thông tin và dữ liệu về những biến độc lập và biến phụ thuộc sau đó xây dựng mơ hình phù hợp và chạy mơ hình trên phần mềm STATA để suy diễn mối quan hệ của chúng trong tổng thể, cụ thể, chúng tôi chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố: tỉ lệ nghèo, thu nhập bình quân trên đầu người, chi cho sức khỏe, trình độ học vấn, số bác sĩ trên 1000 dân, số giường bênh trên 1000 người, tỉ lệ thất nghiệp, hệ số GINI và danh sách các quốc gia hịa bình nhất thế giới với yếu tố tuổi thọ trung bình. Kết quả từ nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra rằng, tăng các chỉ số: thu nhập bình quân trên đầu người, chi cho sức khỏe, trình độ học vấn, số bác sĩ trên 1000 dân, số giường bênh trên 1000 người giúp cải thiện tuổi thọ trung bình; các chỉ số tỉ lệ nghèo và hệ số GINI có tương quan tỉ lệ nghịch với tuổi thọ trung bình.
Nhằm khắc phục hạn chế của những nghiên cứu trước, nghiên cứu này có một số tính mới như sau: tính bao quát: dữ liệu các biến độc lập bao gồm không chỉ các yếu tố kinh tế mà cịn lượng hóa yếu tố xã hội (chỉ số hịa bình) giúp ước lượng một cách khách quan và toàn diện hơn; số liệu bảng gồm nhiều nước trong khoảng thời gian dài nhằm đánh giá sự thay đổi của biến độc lập ảnh hưởng như thế nào đến sự thay đổi của biến phụ thuộc một cách chính xác; bài nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết, nguồn số liệu đáng tin cậy và đã dùng một số phương pháp sử dụng biến số và lập mơ hình hợp lý nhằm tránh những sai sót và lệch với tổng thể để đưa ra những kết luận tốt nhất. Tuy nhiên, trong quá trình tiến hành các kiểm định, nhóm khơng thể thực hiện được lệnh xttest2 – kiểm định tương quan chéo do hạn chế của bộ số liệu.
2, Khuyến nghị
Từ những kết luận trên, chỉ có bốn biến có ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình của các quốc gia nên nhóm sẽ chỉ đưa ra các khuyến nghị liên quan đến các biến này, nhóm nghiên cứu mạnh dạn đề xuất một số giải pháp sau:
Thứ nhất, nghèo đói ảnh hưởng âm đến tuổi thọ trung bình. Bởi vậy, nhóm đề xuất các quốc gia cần phải cải thiện tỷ lệ nghèo và Chính phủ là người đóng vai trị quan trọng trong việc này. Chính phủ cần ban hành những chính sách hiệu quả nhằm như phát triển những chương trình và chính sách tăng trưởng kinh tế bền vững, có hiệu quả, cải thiện hệ thống quản lí nước và các nguồn tài nguyên thiên nhiên khác, khuyến khích thương mại quốc tế, tạo ra cơng ăn việc làm, tăng mức lương cơ bản và trợ cấp. Đối với Việt Nam, một nước có tỷ lệ nghèo cao, chúng ta cần nhanh chóng áp dụng các chính sách xóa đói giảm nghèo, nhất là đối với các vùng nông thôn và các dân tộc thiểu số, nơi mà người dân ít có cơ hội tiếp cận với những ngành công nghiệp, dịch vụ hiện đại, mang lại nhiều lợi nhuận.
Thứ hai, đối với thu nhập, đây là một biến có ảnh hưởng dương đến tuổi thọ trung bình, nên việc cải thiện thu nhập của người dân là cần thiết. Chính phủ cần có biện pháp tăng lương tối thiểu phù hợp với điều chỉnh lạm phát, khuyến khích tăng trưởng kinh tế quốc dân. Đối với Việt Nam, một quốc gia có thu nhập bình qn đầu người cịn khiêm tốn, Chính phủ cần đẩy mạnh phát triển kinh tế không chỉ ở các vùng kinh tế trọng điểm mà còn cả khai thác tiềm năng ở các vùng sâu xa, kém phát triển hơn để có thể nâng cao thu nhập cho người dân ở đây, từ đó cải thiện mức sống cho người dân ở vùng này.
Thứ ba, đối với số lượng bác sĩ, đây cũng là một biến tỷ lệ thuận với tuổi thọ trung bình. Vậy nên, để cải thiện tuổi thọ trung bình, các quốc gia cần tập trung đẩy mạnh đào tạo nguồn nhân lực y tế về cả số lượng và chất lượng. Đối với Việt Nam, Chính phủ cần khuyến khích và đầu tư vào cả cơ sở vật chất cho đội ngũ y tế và chất lượng đào tạo, cùng với sự phân bố đầy đủ y bác sĩ về vùng sâu vùng xa, nơi mà nhu cầu khám chữa bệnh vẫn chưa được đáp ứng toàn diện.
Cuối cùng, biến thất nghiệp dù qua mơ hình, có tác động tích cực đến tuổi thọ trung bình nhưng thất nghiệp vẫn là một vấn đề tiêu cực nên nhóm vẫn đưa ra khuyến nghị Chính phủ cần có biện pháp làm giảm tỷ lệ khơng có việc bằng cách tạo công ăn
việc làm cho người dân, nâng cao chất lượng giáo dục và đào tạo nghề để người dân có cơ hội cao hơn trong tìm kiếm cơng việc. Với trường hợp thất nghiệp, nhóm đề xuất Chính phủ đưa ra một mức trợ cấp đủ để người thất nghiệp có được mức sống tối thiểu để nâng cao tuổi thọ trung bình của tồn quốc gia.
Tuy nhiên có thể thấy rằng mức độ ảnh hưởng của biến thu nhập là cao hơn cả, nên nhiệm vụ cải thiện mức thu nhập cho người dân là bức thiết nhất.
Mặc dù đã có những cố gắng trong cơng tác nghiên cứu nhưng chúng tôi cũng không thể tranh khỏi những khiếm khuyết nhất định. Vì vậy, chúng tôi mong nhận được sự quan tâm và đóng góp ý kiến từ độc giả để những nghiên cứu sau được hoàn chỉnh hơn về cả nội dung lẫn hình thức.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tiếng Anh
1. Abdalali Monsef, Abolfazl Shamohammadi Mehrjardi, 2017, Effect of Unemployment on Health Capital.
2. Elisabeta Jabaa, Chistiana Brigitte Balana, Loan Bogdan Robua, 2014, The relationship between life expectancy at birth anh health expenditures estimated by a cross – country and time – series analysis.
3. Majid Ezzati, 2018, Poorest dying nearly 10 years younger than rich in “deeply worrying trend”.
4. Max Roser, 2016, The link between healthy spending and life expectancy : The US is an outlier.
5. Pickett và Wilkinson, 2005, Income inequality and population health: a review and explanation of the evidence.
6. Roberto De Vogli, Ritesh Mology, Roberto Gnesotto, Giovanni Andrea Cornia, 2005, Has the relation between income inequality and life expectancy disappeared? Envidence from Italy and top Industrialised countries.
7. Sanjay Basu, 2018, Association of Primary Care Physician Supply With Population Mortality in the United States.
8. T.Subba Lakshmi, Dukhabandhu Sahool, 2013, Health Infrastructure and Health Indicators: The Case of Andhra Pradesh, India.