TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

TIỂU LUẬN
MÔN: KINH TẾ LƯỢNG
ĐỀ TÀI: MỘT SỐ YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH ĐẾN TUỔI THỌ TRUNG BÌNH Ở
CÁC NƯỚC ĐANG PHÁT TRIỂN TRONG HAI NĂM 2015 VÀ 2016

Nhóm 20:
1 Trần Thị Thanh Trang

1811110602

2 Phùng Văn Long

1810110378

3 Đồng Xuân Hiếu

1811110221

4 Đinh Cát Linh

1811110318

Lớp tín chỉ:

KTE309(20192).2

Giáo viên hướng dẫn:


Kết quả ước lượng OLS............................................................................... 12
Mô hình hồi quy mẫu. ................................................................................. 12
Kiểm định các khuyết tật của mô hình ............................................................ 12
Kiểm định bỏ sót biến quan trọng ............................................................... 12
Kiểm định đa cộng tuyến ............................................................................. 12
Kiểm định phương sai sai số thay đổi ......................................................... 13
Kiểm định tự tương quan ............................................................................. 14
Kiểm định giả thuyết thống kê ......................................................................... 14
Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy của các biến độc lập .......... 14
Kiểm định ý nghĩa thống kê của mô hình ................................................... 15
Thảo luận kết quả nghiên cứu .......................................................................... 16
Ý nghĩa các ước lượng của hệ số hồi quy ................................................... 16
Hệ số xác định ............................................................................................. 16
Diễn giải kết quả ước lượng ........................................................................ 17
Khuyến nghị ..................................................................................................... 18
KẾT LUẬN CHUNG.............................................................................. 19
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 20
PHỤ LỤC ...................................................................................................................... 21


MỤC LỤC BẢNG
Bảng 1: Giải thích các biến số trong mô hình................................................................ 9
Bảng 2: Mô tả thống kê các biến................................................................................. 10
Bảng 3: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình........................................... 11
Bảng 4: Kết quả ước lượng mô hình............................................................................ 12
Bảng 5. Kiểm định đa cộng tuyến............................................................................... 13
Bảng 6: Kết quả ước lượng mô hình sai số chuẩn mạnh.............................................. 13
Bảng 7: Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy của các biến số...................................14

3

Bài tiểu luận của nhóm chúng em bố cục gồm 4 phần:
Phần 1: Cơ sở lý luận
Phần 2: Phương pháp nghiên cứu
Phần 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Phần 4: Kết luận chung
Nhóm tác giả đã rất nỗ lực trong việc tìm hiểu và tìm kiếm thông tin để hoàn thành
bài tiểu luận này, tuy nhiên do còn nhiều hạn chế về mặt thời gian cũng như kiến thức, bài
tiểu luận không thể tránh khỏi những thiếu sót. Nhóm tác giả rất mong nhận được góp ý từ
TS. Chu Thị Mai Phương để có thể hoàn thiện được bài tiểu luận tốt hơn.
Nhóm tác giả xin chân thành cảm ơn!

4


CƠ SỞ LÝ LUẬN
Tổng quan về tuổi thọ trung bình
Tuổi thọ là thước đo thống kê về thời gian trung bình mà một sinh vật dự kiến
sống, dựa trên năm sinh, tuổi hiện tại và các yếu tố nhân khẩu học khác bao gồm cả
giới tính. Phương pháp được sử dụng phổ biến nhất để đo lường tuổi thọ là kỳ vọng
sống khi sinh hay ước lượng tuổi thọ khi sinh (LE). Có thể xác định được theo hai
cách, đoàn hệ LE là thời gian sinh sống trung bình của một đoàn hệ thực (các cá nhân
cùng sinh ra trong một năm nhất định) và chỉ có thể được ước tính bởi các đoàn hệ
sinh ra từ nhiều thập kỉ trước. Chu kỳ LE là thời gian sống trung bình của một đoàn hệ
giả thuyết được cho là bị phơi nhiễm, từ khi sinh ra cho đến khi chết đi, tỷ lệ tử vong
được quan sát trong một năm nhất định.
Vai trò của tuổi thọ trong tăng trưởng kinh tế: Tuổi thọ là một trong những chỉ số
đại diện cho sự phát triển con người của một quốc gia và ở một mức độ nào đó, nó có
thể phản ánh mức sống của quốc gia đó. Theo Ranis et al (1999), tăng trưởng và phát
triển kinh tế là một mối quan hệ hai chiều. Theo họ, chuỗi thứ nhất bao gồm tăng
trưởng kinh tế có lợi cho sự phát triển của con người, vì tăng trưởng kinh tế có khả

động toàn cầu” của Tổ chức Y tế thế giới (WHO) về phòng ngừa và kiểm soát NCDs
2013-2020 (ví dụ như bệnh tim mạch, ung thư, bệnh hô hấp và tiểu đường) chiếm 70%
tổng số ca tử vong trên toàn cầu và 80% các trường hợp tử vong sớm do NCDs trong
năm 2010.
Ảnh hưởng của các bệnh không lây nhiễm đến tuổi thọ trung bình: Các căn bệnh
không lây nhiễm (NCDs) áp đảo tỉ lệ tử vong trên toàn cầu. Trên các tạp chí sức khỏe
cộng đồng Trung Âu, năm 2014, tuổi thọ khi sinh là 76,87 tuổi so với 72,87 vào năm
1996. Căn bệnh được ghi nhận có tác động lớn nhất đối với tuổi thọ là căn bệnh tim
thiếu máu cục bộ và PGLE (cả hai đều là bệnh không lây nhiễm) và mức độ ảnh hưởng
của chúng đến tuổi thọ đã tăng lên. Đối với con số này, chúng ta có thể dự đoán rằng
khi có sự gia tăng số người mắc bệnh không lây nhiễm, sẽ có một sự gia tăng về tuổi
thọ trung bình.
Tỷ lệ tiêm phòng bệnh Sởi
Sởi là một bệnh truyền nhiễm rất dễ lây lan, ước tính hàng năm có khoảng hai
triệu ca tử vong ở trẻ em trên toàn thế giới (WHO, 1985). Tuy nhiên, với sự sẵn có của
một loại vắc-xin an toàn và hiệu quả, căn bệnh này giờ đây không còn là thảm kịch
nữa. Tiêm chủng sởi cho trẻ em đo tỷ lệ trẻ em trong độ tuổi từ 12 đến 23 tháng được
tiêm vắc-xin sởi trước 12 tháng. Một đứa trẻ được cho là có miễn dịch đầy đủ đối với
bệnh sởi sau khi tiêm một liều vắc-xin.
Ảnh hưởng của tiêm chủng sởi đối với tuổi thọ trung bình: Vắc-xin sởi làm tăng tỷ lệ
sống của trẻ em bằng việc bảo vệ chống lại bệnh sởi. Tỷ lệ tử vong do mọi nguyên nhân ở
những trẻ nhỏ được tiêm vắc-xin sởi là thấp hơn đáng kể sau khi tiêm vắc-xin bạch hầuuốn ván-ho gà (DTP) lần thứ ba. Vắc-xin làm giảm đáng kể tỷ lệ mắc các bệnh truyền
nhiễm trong lịch sử, thứ mà đã giết chết hơn hàng trăm triệu người, và nó đã đóng góp
đáng kể vào gia tăng tuổi thọ mà trong xuyên suốt các thế kỷ qua. Rõ ràng, ta có thể thấy
Tỷ lệ tiêm phòng bệnh Sởi có mối tương quan đồng biến với tuổi thọ.
Các nghiên cứu liên quan đã được công bố
Việc nghiên cứu các dữ liệu về tuổi thọ cùng là một trong những cách nhận biết
cho tình trạng sức khỏe của một quốc gia, rất hữu ích để điều tra về các yếu tố ảnh
hưởng có liên quan.
Erick Messias (2003) đã thực hiện một nghiên cứu về mối quan hệ giữa tuổi thọ

phụ thuộc tuổi thọ.

Giả thuyết nghiên cứu
a. GDP bình quân đầu người, tỷ lệ tử vong do các bệnh không lây nhiễm (NCDs)
và Tỷ lệ tiêm phòng bệnh Sởi có tác động đáng kể đến tuổi thọ trung bình.
b. GDP bình quân đầu người có tương quan cùng chiều với tuổi thọ trung bình.
c. Tỷ lệ tử vong do các bệnh không lây nhiễm (NCDs) có tương quan cùng chiều
với tuổi thọ trung bình.
d. Tỷ lệ tiêm phòng bệnh Sởi có tương quan cùng chiều với tuổi thọ trung bình.

7


PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp luận
Phương pháp xây dựng mô hình
Phương pháp phân tích hồi quy: Phân tích mối quan hệ phụ thuộc của một biến,
được gọi là biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy, vào một hay nhiều biến khác trong
mô hình được gọi là biến độc lập, nhằm mục đích ước lượng, dự báo giá trị trung bình
của biến phụ thuộc khi đã biết giá trị của các biến độc lập. Cụ thể, trong nghiên cứu
này là phân tích mối quan hệ phụ thuộc của tuổi thọ trung bình vào GDP bình quân
đầu người, tỷ lệ tử vong do các bệnh không lây nhiễm và tỷ lệ tiêm phòng bệnh Sởi.
Phương pháp thu thập và xử lý số liệu
 Phương pháp thu thập dữ liệu: Dữ liệu được thu thập là dạng dữ liệu thứ cấp,
dạng dữ liệu bảng, thể hiện những yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình ở
123 nước đang phát triển trong 2 năm 2015 và 2016. Dữ liệu được thu thập từ
Ngân hàng Thế giới (World Bank), có độ chính xác cao.
 Phương pháp xử lý dữ liệu: Sử dụng phần mềm Excel và Stata để xử lý sơ lược
số liệu và tính ma trận tương quan giữa các biến.
Mô hình nghiên cứu


Trong đó:
 : Hệ số chặn
 : Hệ số hồi quy của
 : Hệ số hồi quy của
 : Hệ số hồi quy của
8


 : Sai số ngẫu nhiên, đại diện cho những nhân tố khác ảnh hưởng tới LE
nhưng không được đề cập đến trong mô hình
Mô hình hồi quy mẫu dạng ngẫu nhiên
̂̂ ̂

Trong đó:






̂̂

̂̂

=++++

̂̂

: Ước lượng cho

lnGDP

Logarite tự nhiên của GDP bình quân
đầu người

USD

3

lnNCOM Logarite tự nhiên của Tỷ lệ tử vong do
các bệnh không lây nhiễm

%

4

lnIMMU

Logarite tự nhiên của Tỷ lệ tiêm phòng
bệnh Sởi

%

Kỳ vọng dấu

+

+

+

Bank), bao gồm 246 quan sát của 123 quốc gia đang phát triển trong 2 năm 2015
và 2016.
Mô tả thống kê
Nhóm tác giả tự tổng hợp từ bộ dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Stata và
mô tả dữ liệu bằng lệnh sum LE GDP NCOM IMMU, ta thu được kết quả:
Bảng 2: Mô tả thống kê các biến
Giá trị trung Độ
lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn
Biến số
Quan sát
bình
chuẩn
nhất
nhất
70.1397
7.340437
50.881
83.6024
LE
246
246
6602.815
9487.788
315.777
82081.6
GDP
246
65.8565
22.21927
25.4

lnLE
lnGDP
lnNCOM
lnIMMU

lnLE
1.0000
0.7856
0.8987
0.6033

lnGDP
lnNCOM
lnIMMU
0.7856
0.8987
0.6033
1.0000
0.7544
0.4753
0.7544
1.0000
0.5675
0.4753
0.5675
1.0000
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp tính toán từ bộ dữ
liệu.

Từ Bảng 3, ta có nhận xét:

Mô hình ước lượng
Kết quả ước lượng OLS
Bằng phần mềm STATA, sử dụng lệnh reg LE GDP NCOM gdp fdi, ta có kết quả:
Bảng 4: Kết quả ước lượng mô hình
Biến số

Hệ số hồi

Sai số tiêu

quy

chuẩn

lnGDP
0.0222477
lnNCOM
0.1762100
lnIMMU
0.0737396
Hệ số chặn 3.0100110
 Số quan sát: 246

Pt

0.0036473
0.0112078
0.0188207
0.0704652


Mô hình hồi quy mẫu.
Từ kết quả ước lượng qua Bảng 4, ta thu được mô hình hồi quy mẫu dưới đây:
= .

+ .

+ .

+

+ .

Kiểm định các khuyết tật của mô hình
Kiểm định bỏ sót biến quan trọng
Thiết lập cặp giả thuyết:
 H0: Mô hình không bỏ sót biến
 H1: Mô hình bỏ sót biến
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh ovtest, ta có kết quả:
F(3, 239) =

0.77

Prob > F =

0.5141 > 0.05 => Tại mức ý nghĩa 5%, chấp nhận giả thuyết H 0.

Kết luận: Mô hình không bỏ sót biến.
Kiểm định đa cộng tuyến
Thiết lập cặp giả thuyết:
 H0: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến

Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Thiết lập cặp giả thuyết:
 H0: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
 H1: Mô hình có phương sai sai số không đổi
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh imtest, white, ta có kết quả:
chi2(9)

=

Prob > chi2 =

33.48

0.0001 < 0.05 => Tại mức ý nghĩa 5%, không đủ điều kiện bác bỏ

H0 .
Kết luận: Mô hình có phương sai sai số thay đổi.
Cách khắc phục: Sự dụng ma trận ước lượng vững của hiệp phương sai để tính toán
lại các giá trị kiểm định.
Bằng phần mềm STATA, sử dụng lệnh reg lnLE lnGDP lnNCOM lnIMMU,
robust, ta có kết quả:
Bảng 6: Kết quả ước lượng mô hình sai số chuẩn mạnh
Hệ số hồi Sai số tiêu
PKhoảng tin cậy (Độ tin cậy
95%)
Biến số
chuẩn
t
quy
value

đổi. Vì vậy, ta phải sử dụng thống kê t, P-value và khoảng tin cậy mới ở Bảng 6 để kiểm
định các hệ số hồi quy.
Kiểm định tự tương quan
Thiết lập cặp giả thuyết
 H0: Mô hình không có tự tương quan
 H1: Mô hình có tự tương quan
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh xtserial lnLE lnGDP
lnNCOM lnIMMU, ta có kết quả:
F( 1,
1) = 0.625
Prob > F = 0.5741 > 0.05 => Tại mức ý nghĩa 5%, không đủ điều kiện bác bỏ H0.
Kết luận: Mô hình không có tự tương quan.
Kiểm định giả thuyết thống kê
Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy của các biến độc lập
Thiết lập cặp giả thuyết:



H0: Hệ số hồi quy của biến độc lập không có ý nghĩa thống kê (βj = 0)
H1: Hệ số hồi quy của biến độc lập có ý nghĩa thống kê (βj ≠ 0)

Phương pháp khoảng tin cậy:
Theo Bảng 6, ta có ước lượng khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy của các
biến số ở mức ý nghĩa 5%:
Bảng 7: Khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy của các biến số
STT

Biến số

Khoảng tin cậy


2.860765

3.159256
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ bộ dữ
liệu. 14


Theo Bảng 7, ta thấy:
Biến lnGDP, lnNCOM, lnIMMU và hệ số chặn: vì 0 không nằm trong các khoảng tin
cậy của các hệ số hồi quy của các biến nên bác bỏ giả thuyết H 0. Vì thế, hệ số hồi quy của
lnGDP, lnNCOM, lnIMMU và hệ số chặn có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.

Phương pháp giá trị kiểm định T:
n−k

242

=t

Xác định giá trị tới hạn của t: tc = tα⁄2

0.025

≈ 0.9601, trong đó:

 n: số quan sát, n = 246
 k: số biến, k = 4
 α: mức ý nghĩa, α = 0.05, đối với kiểm định 2 phía,
Với giá trị t quan sát ts=

 Biến lnIMMU: : P-value ≈ 0.001 < 0.05 vì thế, hệ số hồi quy của lnIMMU có

ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.


Biến lnGDP, lnNCOM và hệ số chặn: P-value ≈ 0.000 < 0.05 vì thế, hệ số hồi quy của lnGDP, lnNCOM và hệ số chặn có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa
5%.

Kết luận: Qua 3 phương pháp kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy của các
biến độc lập, ta có thể kết luận rằng tất cả các hệ số hồi quy của các biến độc lập đều
có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Kiểm định ý nghĩa thống kê của mô hình
Thiết lập cặp giả thuyết:


H0: Toàn bộ các biến độc lập trong mô hình không giải thích cho giá trị của biến phụ thuộc (β2 = β3 = β4 = β5 = 0)



H1: Toàn bộ các biến độc lập trong mô hình giải thích cho giá trị của biến độc
lập (β22 + β32 + β42 + β52 ≠ 0)

Cặp giả thuyết tương đương:



H0:R2=0
H1:R2≠0

15


Theo Bảng 5, ta có giá trị P-value của Fs: P(Fs > Fc) = 0.000 < 0.05 => Bác bỏ giả thuyết H0. Vì vậy, mô hình có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

Kết luận: Qua 2 phương pháp kiểm định ý nghĩa thống kê của mô hình, ta có thể kết
luận rằng mô hình có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.
Thảo luận kết quả nghiên cứu


Ý nghĩa các ước lượng của hệ số hồi quy
̂̂

= 3.0100110 (Ước lượng cho hệ số chặn): Khi tất cả các biến độc lập đều

bằng 0 thì giá trị kỳ vọng của tuổi thọ trung bình (LE) sẽ là

3.0100110

≈ 20.288

năm.


̂̂

= 0.0222477 (Ước lượng cho hệ số hồi quy của lnGDP): Trong điều kiện

các biến độc lập còn lại không đổi, nếu GDP bình quân đầu người (GDP) tăng 1
USD thì giá trị kỳ vọng của tuổi thọ trung bình (LE) sẽ tăng 0.0222477%.



(trong điều kiện các biến còn lại không đổi).
 Khi Nguyên nhân tử vong, do tỷ lệ bệnh không lây nhiễm tăng lên, tuổi thọ
trung bình sẽ tăng và ngược lại, (trong điều kiện các biến còn lại không đổi).
 Khi Tỷ lệ tiêm phòng bệnh Sởi tăng, tuổi thọ trung bình sẽ tăng và ngược lại,
(trong điều kiện các biến còn lại không đổi).
Trong khi đó, kết quả ước lượng của nhóm cho biết:
> 0.
 Ước lượng của hệ số hồi quy của lnGDP là
> 0.
 Ước lượng của hệ số hồi quy của lnNCOM là
> 0.
 Ước lượng của hệ số hồi quy của lnIMMU là
Do đó, tất cả các kết quả của mô hình hồi quy đều phù hợp với lý thuyết kinh tế.
Trên thực tế, việc tăng GDP bình quân đầu người có tác động khá tích cực đến tuổi
thọ trung bình. Các nước nghèo hơn với GDP thấp hơn và tỷ lệ nghèo cao hơn, như
Chad, Sierra Leone, Cộng hòa Trung Phi và Mozambique có tuổi thọ trung bình chỉ
trên 50 năm. Trong khi đầu danh sách là Malta, Hà Lan và Thụy Sĩ có tuổi thọ trung
bình trên 80 năm.
Hơn nữa, các trường hợp tử vong do các bệnh không lây nhiễm có mối tương
quan thuận chiều với tuổi thọ trung bình. Khi các biện pháp y tế công cộng và công
nghệ y tế giúp giảm số ca tử vong do các bệnh truyền nhiễm, thay vào đó số lượng
bệnh không truyền nhiễm cao hơn gây tử vong, tuổi thọ trung bình sẽ tăng lên. Thống
kê cho thấy tác động của các bệnh truyền nhiễm trên toàn thế giới đã giảm từ 33% trên
tổng số tử vong năm 1990 đến 25% vào năm 2010 và các bệnh không truyền nhiễm đã
trở thành nguyên nhân đầu tiên dẫn đến tỷ lệ tử vong và bệnh tật toàn cầu. Xu hướng
này cũng đúng với tuổi thọ.
Cuối cùng nhưng cũng không kém phần quan trọng, tiêm chủng sởi cũng có mối
tương quan thuận chiều đến tuổi thọ trung bình. Cụ thể, khi tỷ lệ tiêm chủng cao hơn,
có nghĩa là chất lượng sức khỏe và phòng bệnh của người dân cao hơn. Dữ liệu từ
Bangladesh cho thấy việc thực hiện đầy đủ vắc-xin sởi có khả năng giảm tỷ lệ tử vong

của toàn xã hội bởi vì nhiều thay đổi nhỏ có thể tạo ra sự khác biệt lớn.
Đối với chính phủ, như nghiên cứu của nhóm tác giả cho thấy, yếu tố sức khỏe có
tác động lớn hơn đến tuổi thọ trung bình và sau đó là đến yếu tố kinh tế. Vì vậy, chính
phủ cần thực hiện các chính sách để thu hút thêm đầu tư nước ngoài vào chăm sóc sức
khỏe và cơ sở vật chất nhằm cải thiện mức sống và phát triển công nghệ y tế mới. Điều
này cũng sẽ làm tăng GDP và cải thiện sức khỏe của công dân, làm tăng tuổi thọ trung
bình của người dân.
Hơn thế nữa, cần có các chương trình chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn, tăng tỉ lệ
sống sót của trẻ nhỏ và thanh thiếu niên, ví dụ là tiêm phòng sởi như đã đề cập. Nó sẽ
giúp các nước đang phát triển thuận lợi hơn trong việc xác định và loại bỏ trước khi
chúng trở thành vấn đề lớn. Phát hiện và ngăn ngừa bệnh có tầm quan trọng lớn cũng
giống như điều trị chúng vậy.
Nói tóm lại, tuổi thọ khỏe mạnh chỉ có thể được tăng lên nếu chính phủ và cá
nhân nỗ lực kết hợp chống lại các rủi ro sức khỏe ở mỗi đất nước.

18


KẾT LUẬN CHUNG
Sự phát triển của con người gần đây đã được coi là mục tiêu hàng đầu của các
quốc gia thay cho tăng trưởng kinh tế. Nó đo lường tất cả các khía cạnh của con người
bao gồm người dân trong một quốc gia trở nên giàu có hơn, khỏe mạnh hơn, được giáo
dục tốt hơn. Vì tuổi thọ trung bình là một trong những chỉ số quan trọng biểu trưng cho
sự phát triển của con người, nên các quốc gia đang phát triển cần chú trọng hơn vào
mặt này để trở thành một quốc gia phát triển.
Nghiên cứu của nhóm tác giả đã xem xét mối quan hệ thống kê giữa tuổi thọ trung
bình và GDP bình quân đầu người, nguyên nhân tử vong do tỷ lệ bệnh không truyền
nhiễm, Tỷ lệ tiêm phòng bệnh Sởi. Kết quả thu được từ nghiên cứu này phù hợp với các lý
thuyết kinh tế và một số nghiên cứu được công bố trước đây. Cụ thể: Có tác động tích cực
của GDP, nguyên nhân tử vong do tỷ lệ bệnh không lây nhiễm và tiêm chủng sởi đối với


19


TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu:
1. Erick Messias (2003), “Income Inequality, Illiteracy Rate, and Life Expectancy
in Brazil” (Được chấp nhận: 09/12/2002).
2. Michel Garenne, Nada Darkaoui, Mhamed Braikat và Mustapha Azelmat (2007),
“Changing Cause of Death Profile in Morocco: The Impact of Child-survival
Programmes”.
3. World Health Organization (2013), “Global Action Plan for the Prevention and
Control of Noncommunicable Diseases 2013–2020”.
4. Rino Rappuoli, Mariagrazia Pizza, Giuseppe Del Giudice và Ennio De Gregorio
(2014), “Vaccines, new opportunities for a new society”.
5. Giáo trình Kinh tế lượng, đồng chủ biên: GS. TS. Nguyễn Quang Dũng, TS.
Nguyễn Thị Minh. NXB Đại học Kinh tế Quốc dân. Tái bản lần thứ 1 (2013).
Websites:
1. PGS.TS. Trần Như Dương (13/11/2015), Vai trò của Vắc xin và tiêm chủng
http://vncdc.gov.vn/vi/tiem-chung-phong-benh/760/vai-tro-cua-vac-xin-vatiem-chung?
fbclid=IwAR0mJpp4lZg0rrgFytUL5FGg8NOD87NunqUs0rDxU1yBf4 X0qfezgbdVjU
2. Healthwise Staff (2018), Importance of Immunizations.
https://www.healthlinkbc.ca/health-topics/hw255342
3. Audre Biciunaite (2014), Economic Growth and Life Expectancy – Do
Wealthier Countries Live Longer? https://blog.euromonitor.com/economicgrowth-and-life-expectancy-do-wealthiercountries-live-longer/
4. Esteban Ortiz-Ospina (2017), “Life expectancy”: What does this actually
mean? https://ourworldindata.org/life-expectancy-how-is-it-calculated-andhow-shouldit-be-interpreted
5. John Clements (2019) “Modeling GDP per capita and life expectancy”
https://towardsdatascience.com/modeling-gdp-per-capita-and-lifeexpectancya6a34a5dd84


2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

LE

GDP

63.377

78.578
64.136
73.241
76.143
71.302
72.412
77.5902
65.048
67.103
64.913
60.91

578.466
3952.83
4177.89
4166.98
13789.1
3607.3
5500.32
1248.45
5949.11
16066.5
4883.18
783.963
3035.97
4727.28
6799.88
8814
575.315
6993.78

78.1
92.9
86.2
65.4
90.8
82.8
67.3
35.1
63.8
94.4
43.9
74
32
95.2
63.2
34
26.2
69.8
26.7
89
85
74.1
33.3
36.3
83.1
92.8
83.8
90.1
42.9
71.1

49
92
46
99
96
94
80
65
93
93
99
99
74
90
84
92
95
93
65
94
68
97
23


43
44
45
46
47

78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88

2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

62.772
73.25
59.598
56.959
69.262
62.485
74.495
75.5683
68.607
70.768
75.796
69.929
74.098
74.078
64.798
72
67.291
82.0244
70.6512
66.546
74.4805
78.768
51.038
62.269
74.322
65.539
61.953
77.691
57.509
81.8976

4097.41
1336.88
10510.8
1542.57
27105.1
1121.08
2134.7
13639.7
7649.83
1219.18
710.384
14291.9
402.088
380.597
9033.39
751.17
24046.3
1194.31
9260.45
9605.95
3918.58
2875.26
547.238
1133
5032.89
792.553
45175.2
2049.85
360.853
2730.43

29.9
85.2
29.6
90.8
36.2
88
79.7
79
78.8
25.4
66.6
40.4
62.4
89.3
75.8
26.1
28.2
71.9
56

96
89
77
48
85
99
69
96
99
87

95
99
85
43
99
75
24


89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109

2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

72.095
64.429
71.249
82.8976
63.111
76.091
59.927
72.941
75.922
67.704
76.532
61.373
71.1895
77.369
70.928
69.869
75.11
66.085
59.534
63.763
78.194
76.298
59.925
76.221
74.64
72.493
71.785
73.8268
78.888


15613.8
2615.02
2721.64
2085.1
1608.74
1445.07
547.228
4124.11
3948.81
3506.07
12790.2
3591.83
3880.74
1401.62
5022.63
15847.1

75.3
74.3
68.8
90.5
67.2
92.4
87
42.8
80.5
72.6
41.6
30
89.4

66.9
90.5
82.8

93
78
92
96
82
86
98
96
69
98
80
78
95
94
75
86
99
99
87
94
94
99
99
85
89
98