1. Mục đích tìm hiểu
1
TRƯỜNG ĐAI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ
BÀI TẬP KINH TẾ LƯỢNG
TÌM HIỂU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI TỶ LỆ SINH ĐẺ Ở CÁC
QUỐC GIA TRÊN THẾ GIỚI VÀ DỰ BÁO VỀ TỶ LỆ SINH ĐẺ Ở
VIỆT NAM
Giảng viên hướng dẫn: Ths. Bành Thị Hồng Lan
Nhóm sinh viên thực hiện (20):
1. Đặng Văn Hòa SHSV:20081010
2. Lê Na SHSV:20086267
3. Lương Thế Nam SHSV:20096397
4. Trần Anh Đức SHSV:20096086
5. Vương Hoàng Duy SHSV:20096082
Hà nội, 10/11/2012
1. Mục đích tìm hiểu
Trên thế giới, một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu thuộc lĩnh vực dân số là
tỷ lệ sinh đẻ. Sinh đẻ là điều kiện quyết định để duy trì sự tồn tại của loài người và cung
cấp nguồn lực lao động. Đối với vấn đề này mỗi quốc gia lại có một cách nhìn khác nhau.
Những nước phát triển như Nhật, các nước Tây Âu trong một thời gian dài tỷ lệ sinh đẻ
hàng năm rất thấp khiến chính quyền các nước này lo ngại về sự thiếu lao động trầm trọng
trong tương lai nên việc khuyến khích sinh đẻ là một trong những ưu tiên hàng đầu. Các
nước như Việt Nam, Trung Quốc, Ấn Độ việc sinh đẻ không có kế hoạch trong một thời
gian dài làm gia tăng dân số kéo theo những gánh nặng của xã hội như chi phí cho dịch vụ
chăm sóc y tế, giáo dục, công ăn việc làm, nhà ở tăng mà vẫn không đáp ứng nổi, thiếu
lương thực, cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên, mất cân bằng giới tính . Chính vì vậy kiểm
soát chặt và hạn chế sinh đẻ lại là những ưu tiên hàng đầu của các nước này. Vì vậy nhóm
sẽ tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng tới tỷ lệ sinh đẻ ở các quốc gia trên thế giới và dự báo về
tỷ lệ sinh đẻ ở Việt Nam.
2. Định nghĩa vấn đề

Germany: 8.33 43,320,000 33,890.46 20,452,410 0.93 75
India: 22.32 496,400,000 736.11 780,437,700 0.602 47
Indonesia: 20.71 94,200,000 1,301.07 114,469,600 0.697 57
Japan: 9.47 66,400,000 35,484.25 43,698,710 0.943 55.9
Kenya: 40.13 11,850,000 560.29 27,164,790 0.474 39.3
Kuwait: 21.88 1,670,000 31,860.60 43,102.58 0.844 50
Malaysia: 23.07 10,670,000 5,159.12 8,288,590 0.796 55
Morocco: 22.29 11,190,000 1,712.55 12,459,420 0.631 63
Nicaragua: 24.88 2,010,000 953.73 2,111,218 0.69 68.6
Nigeria: 40.65 57,210,000 686.34 68,132,370 0.453 12.6
Peru: 20.87 9,060,000 2,837.89 7,663,299 0.762 68.9
Portugal: 10.82 5,520,000 17,375.77 4,472,967 0.904 66
Russia: 9.8 74,220,000 5,341.92 38,640,680 0.795 34
South
Africa:
18.48 15,230,000 5,162.47 19,083,500
0.658
60.3
Spain: 10.1 20,670,000 25,914.47 10,111,770 0.928 81
Sweden: 10.36 4,490,000 39,636.64 1,425,798 0.949 78
Tanzania: 38.16 19,220,000 327.10 29,053,240 0.418 26.4
Thailand: 15.7 35,360,000 2,743.49 43,485,580 0.778 72
Uganda: 47.39 13,170,000 302.76 25,185,380 0.508 22.8
United
States:
14.14 149,300,000 41,889.59 56,910,800
0.944
64.2
Venezuela: 18.91 12,310,000 5,449.17 1,754,082 0.772 77
Vietnam: 17.07 44,390,000 636.75 61,175,580 0.704 76.8

P-value ứng với kiểm định F bằng 0.000000 < mức ý nghĩa 10% suy ra mô hình có ý
nghĩa
Với mức ý nghĩa 10%, các biến Labor, GDP và Rural không có ý nghĩa. Đồng thời hệ số
hồi quy của các biến này đều xấp xỉ không
5
Các biến HDI, Contraception đều có ý nghĩa với hệ số hồi quy âm đúng với kỳ vọng lúc
đầu.
Tiến hành xem xét tương quan giữa các biến ta có
Ta thấy tương quan giữa các biến HDI, Contraception và GDP với biến Birth khá mạnh,
trong khi tương quan của biến Labor và Rural với biến Birth lại rất yếu, nhiều khả năng
hai biến này không có ảnh hưởng tới tỷ lệ sinh đẻ.
Xét giữa các biến độc lập với nhau ta thấy tương quan giữa biến Labor và Rural rất lớn
(lớn hơn căn bậc hai của R bình phương của mô hình): 0.962201 > 0.943408 vậy có thể
kết luận là có hiện tượng đa cộng tuyến. Vì tương quan giữa biến Labor với biến Birth
mạnh hơn tương quan giữa biến Rural với biến Birth nên ta bỏ biến Rural ra khỏi mô
hình.
Tiến hành hồi quy với mô hình mới ta có:
6
Loại bỏ biến Rural làm giảm tính đa cộng tuyến của mô hình, hệ số hồi quy của biến GDP
và đặc biệt là của biến Labor đã được cải thiện rõ rệt. Tuy nhiên P-value của các hệ số hồi
quy của hai biến này vẫn lớn hơn mức ý nghĩa 10%. Giữa lực lượng lao động và GDP thì
có vẻ biến Labor có ý nghĩa hơn. Tiến hành bỏ biến GDP và hồi quy với mô hình mới ta
có
Việc loại bỏ biến GDP làm cải thiện rõ rệt ý nghĩa của biến Contraception, nó có ý nghĩa
cả với mức ý nghĩa 5%. Biến Labor cũng được cải thiện ý nghĩa nhưng P-value của hệ số
hồi quy của nó vẫn cao hơn mức ý nghĩa 10%. Tiến hành bỏ biến Labor và hồi quy mới ta
có:
7
Hai hệ số HDI và Contraception có ý nghĩa cực kỳ cao với P-value lần lượt là 0.000001
và 0.004985

áp dụng các biện pháp tránh thai bắt buộc.
8