TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA: KINH TẾ QUỐC TẾ

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG 1
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CHỈ SỐ PHÁT TRIỂN CON NGƯỜI (HDI) CỦA
CÁC QUỐC GIA TRONG NĂM 2017

Giáo viên hướng dẫn:
Ths.Nguyễn Thu Giang
Nhóm thực hiện - Nhóm 6: Đỗ Thị Giang

1714410058

Bùi Thị Thanh Hằng

1714410075

Nguyễn Thị Hằng

1714410077

Nguyễn Thị Hằng Nga

1714410161

Mai Thị Thu Thủy

1714410225

Hà Nội, tháng 6 năm 2019




LỜI MỞ ĐẦU
Phát triển con người được định nghĩa là một quá trình mở rộng nhiều lựa chọn hơn cho
người dân thông qua các nỗ lực trao quyền ưu tiên cải thiện năng lực cơ bản của con người để
tham gia đầy đủ vào tất cả các lĩnh vực phát triển. Phát triển con người không chỉ đến từ tăng
trưởng kinh tế hay gia tăng thu nhập mà còn từ quá trình sản xuất hàng hóa và tích lũy vốn. Để
đo lường thành tựu phát triển con người, từ năm 1990 chương trình phát triển của Liên hiệp quốc
đã đưa ra phương pháp tính Chỉ số phát triển con người (HDI), và hiện có hơn 187 quốc gia đã
thực hiện tính HDI.
Lý do cần chú ý đến phát triển con người là: Thứ nhất, nhiều nước đang phát triển đạt được
tăng trưởng kinh tế nhưng thất bại trong việc thu hẹp khoảng cách kinh tế xã hội và nghèo đói.
Thứ hai, nhiều quốc gia phát triển có mức thu nhập cao không thành công trong việc giảm các
vấn đề xã hội, như lạm dụng ma túy, AIDS, rượu, vô gia cư và bạo lực gia đình. Thứ ba, một số
quốc gia thu nhập thấp có thể đạt được mức độ phát triển cao của con người vì họ có thể sử dụng
khôn ngoan tất cả các nguồn lực để phát triển các khả năng cơ bản của con người. Với mong
muốn tìm hiểu về vấn đề này, nhóm chúng em đã đặt ra câu hỏi nghiên cứu “Những nhân tố ảnh
hưởng đến chỉ số HDI của các quốc gia trên thế giới năm 2017”. Để trả lời được cho câu hỏi này,
chúng em đã vận dụng các kiến thức học được trên lớp môn Kinh tế lượng 1, sử dụng phương
pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (phương pháp OLS) và tìm số liệu ở các nguồn tin đáng
tin cậy là: World bank và United Nation Development Report.
Chúng em xin chân thành cảm ơn Thạc sỹ Nguyễn Thu Giang đã tận tình chỉ bảo, hướng
dẫn chúng em trong suốt quá trình học tập và thực hiện bài nghiên cứu này. Tuy nhiên, do thời
gian nghiên cứu và kiến thức của chúng em còn hạn chế nên chắc chắn bài tiểu luận của chúng
em vẫn còn những thiếu sót nhất định, chúng em rất mong nhận được sự góp ý từ cô để bài viết
được hoàn thiện hơn, rút ra kinh nghiệm cho những bài viết tiếp theo.

1



Rate
Worldwid

Kết quả

Biotech Health Sci,
số
03/03/2016,
Mehran
Alijanzadeh, Saeed
Asefzadeh,
and
Seyed Ali
Moosaniaye Zare

hiện trên 135 quốc gia trên thế giới với hai cơ sở dữ liệu đã
được sử dụng trong nghiên cứu: cơ sở dữ liệu của tổ chức y
tế thế giới (WHO) năm 2010 và dữ liệu phát triển con
người năm 2010. Dữ liệu được phân tích bằng thử nghiệm
tương quan Pearson bằng phần mềm SPSS đưa ra được kết
quả rằng chỉ số phát triển con người (r = -0.844) cũng

e

tương quan nghịch với tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh (P
Department
of
Geograph
y
Educatio
n
Postgraduate
State
University
of
Malang,
Indonesia,
Windya Wahyu
Lestari, Victoria
Efrida
Sanar

con người là Chỉ số tuổi thọ (kết hợp thông tin về số lần
sinh và tử vong mỗi năm của một khu vực dự kiến sẽ phản
ánh thời gian sống trung bình), Chỉ số giáo dục (bao gồm

hai chỉ số là tỷ lệ biết chữ là dân số từ 15 tuổi trở lên và số
năm đi học trung bình MYS) và Chỉ số thu nhập (dựa trên
sức mua tương đương). Kết quả ước tính bằng Correlation
Pearson cho thấy 14,788% là tác động của mỗi biến thể lên
HDI là như nhau, có nghĩa là hệ số hồi quy của ba biến là
như nhau với xác suất xảy ra là 14,788%.


bình, số


ent Index

IOSR Journal
of
Business
and
Managemen
t
(IOSR-JBM),
sôs
04/10/2017,

độ tăng

in North

Asmita, Fitrawaty,

lệ dân số nghèo tác động ngược chiều đến HDI với hệ số

trưởng

Sumatra

Dede Ruslan

hồi quy là -0.515262. Chi tiêu của Chính phủ cho y tế và

Affecting

nhập 1% sẽ làm giảm chỉ số phát triển con người là 238%

thu

và ngược lại.

nhập,
Tỷ lệ
lạm
phát)

Analysis
of Factors
Affecting
Inflation
and its
Impact on
Human
Developm

Phân tích tác động xảy ra giữa Ngân hàng Indonesia (BI) tỷ giá, tỷ giá hối đoái, cung tiền, giá dầu và giá vàng đối
European Research
Studies Journal,
số
XX, 2017, Yolanda

với lạm phát và tác động của nó đối với chỉ số phát triển
con người (HDI) và nghèo đói ở Indonesia đối với giai
đoạn 1997 đến 2016. Mô hình 2 của bài nghiên cứu này sử
dụng mô hình hồi quy đơn giữa HDI và lạm phát, sử dụng

2010/46,
Amie
Gaye, Jeni

ent: The

Klugman, Milorad

hiện kém hơn nhiều về đo lường bất bình đẳng giới so với

Gender

Kovacevic, Sarah

Inequality
Index

Twigg and
Eduardo Zambrano

Key
Nhân tố
xã hội (
Bất
bình
đẳng
giới)

Disparities
in Human


∗

+

Mô hình nghiên cứu sự phụ thuộc của chỉ số phát triển con người với các biến số tuổi thọ
trung bình, tỷ lệ tử vong của trẻ dưới 5 tuổi, thu nhập bình quân đầu người, số năm đi học trung
bình, chỉ số bất bình đẳng giới (GII) của các nước trên thế giới vào năm 2017. Trong đó:
- HDI: chỉ số phát triển con người của các nước trên thế giới năm 2017. HDI là nhấn mạnh
rằng con người và khả năng của họ phải là tiêu chí cuối cùng để đánh giá sự phát triển của một
quốc gia, chứ không phải là tăng trưởng kinh tế. Nó là thước đo tóm tắt về thành tích trung bình
trong các khía cạnh quan trọng của sự phát triển con người: một cuộc sống lâu dài và khỏe mạnh,

4


có kiến thức và có một mức sống khá.
- LifE:Tuổi thọ trung bình khi sinh của các quốc gia trên thế giới năm 2017. Được dùng để
đánh giá một cuộc sống lâu dài và khỏe mạnh. Khi tuổi thọ cao đồng nghĩa với con người có một
cuộc sống lành mạnh và phát triển.
- logGNIpC: logarit tự nhiên của thu nhập bình quân đầu người các nước trên thế giới năm
2017. Có thể hiểu là một người với mức thu nhập cao sẽ có nhiều cơ hội và lựa chọn các dịch vụ,
công nghệ và tiếp cận với nền tri thức tiến bộ điều đó sẽ giúp họ phát triển và tiến bộ và ngược lại
với những người có thu nhập thấp. Logarit vì giá trị của thu nhập sẽ rất lớn với giá trị HDI.
- YoS: Số năm đi học trung bình của người dân các nước trên thế giới tính đến 2017. Được
dùng để phản ánh trình độ phát triển về tri thức của người dân trong quốc đó. Càng học nhiều thì
càng có nhiều kiến thức để phát triển năng lực bản thân.
- GII: chỉ số bất bình đẳng giới của các nước trên thế giới năm 2017. Được dùng để đo
lường sự thiệt hại về thành quả của các quốc gia khi có sự bất bình đẳng về giới tính, đồng thời
sự bất bình đẳng đối với phụ nữ có thể ảnh hưởng tới thu nhập và tỉ lệ tử vong của trẻ em trong

Mean years of schooling

Đơn vị
đo

GII

Mortality rate, under 5

MortR

Logarit Dấu kỳ
hóa
vọng

United Nation
Development Report
Tuổi

World Bank

GNIpC USD hiện
tại
YoS
Năm

Gender Inequality Index

Nguồn số liệu


- Trung bình số năm đi học có hệ số tương quan lớn thứ 3 và tác động cùng chiều đến
HDI như kỳ vọng.
- Chỉ số bất bình đẳng giới có hệ số tương quan rất lớn và tác động ngược chiều với HDI
như kỳ vọng.
- Các giá trị tương quan giữa các biến độc lập tương đối cao nên có khả năng xảy ra đa
cộng tuyến.
- Tỷ lệ tử vong của trẻ dưới 5 tuổi có hệ số tương quan âm và tác động ngược chiều
đến HDI như kỳ vọng.

6


CHƯƠNG II: KẾT QUẢ VÀ KIỂM ĐỊNH
2.1. Bảng kết quả và diễn giải:
Dưới đây là kết quả sau khi chạy mô hình hồi quy bội bằng phần mềm R:

Hệ số chặn
Tuổi thọ trung bình khi
sinh (LifE)
Logarit của thu nhập
bìnhquân đầu người
(LogGNIpC)
Số năm đi học trung bình
(YoS)
Chỉ số bất bình đẳng giới
(GII)
Tỷ lệ tử vong của trẻ
dưới 5 tuổi (MortR)
Số quan sát
2

0.078
0.056
(0.005)
(0.003)
0.017

***

(0.001)

155
0.851
0.850
0.059
***
872.145

155
0.948
0.948
0.035
***
1,397.712

155
0.986
0.986
0.018
***
3,623.253

***

0.015
(0.001)
***
-0.050
(0.018)
-0.0001
(0.0001)

155
0.987
0.987
0.018
***
2,830.702

155
0.987
0.987
0.018
***
2,263.944

0.054
(0.003)

***
***


Nhận xét: Ở mô hình (1), (2), (3),(4), các hệ số đều có ý nghĩa thống kê ở các mức ý nghĩa
1%. Tuy nhiên khi thêm biến MortR vào mô hình (5) thì hệ số ước lượng của nó không có ý nghĩa
thống kê ở mức ý nghĩa 1%, 5% hay 10%. Việc thêm các biến vào mô hình cũng không làm R

2

thay đổi so với mô hình (4) khi chưa có nó: 0.987, nghĩa là các biến LifE, LogGNIpC, YoS, GII,
(MortR) giải thích 98,7% sự biến động quanh giá trị trung bình của HDI.
Đối với mô hình hồi quy MLR (5) với đầy đủ các biến: Mô hình hồi quy mẫu sau khi
chạy phần mềm thu được là:
=− .

+ .

∗

+ .

− .

∗

∗ +

+ .

∗

− .


Chạy kiểm định trong R thu được kết quả hệ số VIF của các biến như sau:
LifE
9.118389

logGNIpC
4.786022

YoS
4.364720

GII
5.998726

MortR
7.674467

Từ bảng kết quả trên có thể thấy rằng tất cả các biến đều có VIF nhỏ hơn 10, chứng tỏ rằng
mô hình không xảy ra đa cộng tuyến hoàn hảo.

9


KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP
* Kết luận mô hình hồi quy phù hợp nhất:
Từ những kết quả thu được, có thể thấy rằng việc thêm biến MortR là không cần thiết vì nó
không có ý nghĩa thống kê hay ý nghĩa thực tế ở các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%, thêm vào có thể
làm tăng phương sai của mẫu. Vì vậy, mô hình hồi quy tổng thể tốt nhất được lựa chọn là :
=

+

cần có những chính sách cho những vấn đề này để nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân:
Về tuổi thọ: Gián tiếp thể hiện qua các chính sách y tế, nên Chính phủ cần đẩy mạnh đầu tư
cơ sở vật chất, trang thiết bị y tế, có các chính sách hỗ trợ người dân khó khăn dễ tiếp cận hơn
với các công nghệ y tế tiên tiến.
Về giáo dục: Số năm đi học mục đích là phản ánh trình độ tri thức của con người, vì vậy
những chính sách trong giáo dục cần tập trung đẩy mạnh về chất chứ không chỉ về lượng, xây
dựng đội ngũ đào tạo có chất lượng và áp dụng công nghệ vào phục vụ giáo dục.
Về bất bình đẳng giới tính: Bất bình đẳng về giới vẫn là vấn đề bất cập trong thế giới hiện
đại, vì có những quốc gia vẫn còn có những chính sách rõ ràng thể hiện sự bất đình đẳng giới
tính. Vì vậy để phát triển, các quốc gia cần loại bỏ dần vấn đề này, thực hiện các chính sách cần
công bằng với mọi người.

10


TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.

Data HDI : http://hdr.undp.org/en/composite/trends

2.

Data LifE: https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.LE00.IN

3.

Data MortR: https://data.worldbank.org/indicator/SH.DYN.MORT

4.


11.

Measuring Key Disparities in Human Development: The Gender Inequality Index, Amie

Gaye, Jeni

Klugman,

Milorad

Kovacevic,

Sarah Twigg

and

Eduardo

Zambrano,

http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdrp_2010_46.pdf
12.

Correlation Between Human Development Index and Infant MortalityRate Worldwide,

Mehran Alijanzadeh, Saeed Asefzadeh, and Seyed Ali Moosaniaye Zare ,
https://www.researchgate.net/publication/298344124_Correlation_Between_Human_Developme
nt_Index_and_Infant_Mortality_Rate_Worldwide

11

40
35.484
100

Về chỉ số bất bình đẳng giới GII, về cơ bản các quốc gia đều có tỷ lệ bất bình đẳng giới
tương đối thấp, chủ yếu nằm trong khoảng 0 – 0.6, chiếm khoảng 138/155 quan sát. Bên cạnh đó
thì vẫn có một số nước có tỷ lệ bất bình đẳng giới khá cao, điển hình là nước Yemen với chỉ số
GII lên đến 0.834. Ta có bảng tần suất sau:
Mức độ
Tần suất xuất hiện (lần)
0–0.2
41
0.2 – 0.4
49
0.4 – 0.6
48
0.6 – 0.8
16
0.8 – 1.0
1
Tổng
155 quan sát
Về tuổi thọ trung bình LifE, ta có bảng tần suất sau:
Tuổi
50–60
60–70

Tần suất xuất hiện (lần)
10
39

0–3
8
3–6
24
6–9
43
9–12
52
12-15
28
Tổng
155 quan sát
Về tỷ lệ trẻ tử vong dưới 5 tuổi MortR, ta có bảng tấn suất sau:
Số trẻ tử vong dưới 5 tuổi (trên
1000 người)
0–25
25–50
50–75
75 – 100
100 – 125
Tổng

Tần suất xuất hiện
(lần)
98
27
18
8
4
155 quan sát

17
6
3
1
155 quan sát

13

Xác suất (%)
63.226
19.355
10.968
3.871
1.935
0.645
100


MÔ TẢ THỐNG KÊ
Descriptive statistics
Statistic

N

Mean

St. Dev.

Min


52.214

67.156

77.647

84.100

GNIpC

155

21,294.770

21,803.610

730

5,310

30,225

128,320

YoS

155

8.726


27.009

28.126

2.100

6.500

38.650

123.200

-

Về thang đo chỉ số phát triển con người HDI với 155 quan sát, trung bình các quan sát rơi

vào 0.720. Giá trị lớn nhất đạt 0.953 là Norway. Giá trị nhỏ nhất đạt 0.354 là Niger. Với độ lệch
chuẩn vào khoảng 0.153.
Đối với các biến độc lập:
-

Đối với biến tuổi thọ trung bình LifE: Japan là nước có tuổi thọ trung bình cao nhất vào

khoảng 84.1 (tuổi) trong khi Sierra Leone chỉ vào khoảng 52.214 (tuổi) là nước có số tuổi thọ trung
bình thấp nhất.
-

Đối với biến thu nhập bình quân đầu người GNIpC: có sự chênh lệch lớn giữa các quốc

gia trong đó Qatar là nước có GNIpC lớn nhất là 128,320 (USD hiện tại) còn Burundi và Central



16


MA TRÂN TƯƠNG QUAN CÁC BIẾN

HDI
LifE
GNIpC
YoS
GII
MortR

HDI
1
0.922
0.755
0.910
-0.913
-0.900

Correlation matrix
LifE
GNIpC
YoS
0.922
0.755
0.910
1

0.829
1


ĐƯỜNG HỒI QUY CỦA HDI THEO CÁC BIẾN ĐỌC LẬP

18


19