Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm 2016 Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm 2016 Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm 2016 Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm 2016 Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm 2016 Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm 2016 Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm 2016 Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ trung bình năm 2016
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Định nghĩa
1.1.1 Tuổi thọ trung bình và một số thuật ngữ liên quan
Tuổi thọ (Lifespan) đề cập đến khoảng thời gian tồn tại của một loài sinh vật Thuật ngữ này cũng áp dụng cho các đối tượng có thể bị hỏng sau một thời gian sử dụng, chẳng hạn như máy móc và dụng cụ.
Tuổi thọ trung bình (Life expectancy) là số năm dự kiến còn lại trong cuộc đời của một người ở độ tuổi nhất định Ký hiệu là ex, nó phản ánh số năm trung bình mà một người ở độ tuổi x có thể sống, dựa trên tỷ lệ tử vong cụ thể.
Tuổi thọ trung bình phụ thuộc vào các tiêu chuẩn được sử dụng để chọn các nhóm Tuổi thọ trung bình thường được tính riêng cho nam và nữ
Kỳ vọng sống khi sinh (LEB) là chỉ số trung bình số năm mà một nhóm trẻ em sinh ra trong cùng một năm và địa phương dự kiến sẽ sống Đây là một thống kê dự đoán về tuổi thọ tương lai, phản ánh rủi ro sức khỏe thực tế của cộng đồng tại thời điểm trẻ em được sinh ra.
Hình 1:Tuổi thọ trung bình các nước 2016 (Nguồn: Worldbank.org)
1.1.2 Những nhân tố ảnh hưởng tới tuổi thọ trung bình
Tổng sản phẩm nội địa, tức tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
Tổng sản phẩm nội địa, tức tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product -
GDP là tổng giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất trong một lãnh thổ cụ thể, thường là một quốc gia, trong một khoảng thời gian nhất định.
GDP thường được sử dụng để đánh giá quy mô và tốc độ phát triển của một nền kinh tế trong khoảng thời gian một năm Có ba phương pháp chính để tính GDP: phương pháp chi tiêu, phương pháp thu nhập và phương pháp giá trị gia tăng Bên cạnh đó, GDP bình quân đầu người cũng là một chỉ số quan trọng để đo lường mức sống của người dân trong nền kinh tế.
GDP được chia cho mỗi người trong quốc gia
Tác động của GDP đến tuổi thọ trung bình rất rõ ràng; khi GDP tăng, chi tiêu cho y tế cũng tăng theo, bao gồm các khoản chi cho chăm sóc, phòng ngừa và quản lý sức khỏe Điều này dẫn đến cải thiện sức khỏe cộng đồng và tuổi thọ trung bình của người dân Theo đường cong Preston (2012), những người ở các quốc gia giàu có thường sống lâu hơn so với những người ở quốc gia nghèo, tuy nhiên, thu nhập không phải là yếu tố duy nhất quyết định tuổi thọ.
Khi GDP của một quốc gia đạt đến một ngưỡng nhất định, tuổi thọ trung bình không còn phụ thuộc vào thu nhập Ví dụ điển hình là vào năm 2012, Mỹ đã đạt được điều này.
GDP bình quân đầu người cao nhưng tuổi thọ trung bình năm đó khá thấp
Tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí hộ gia đình và môi trường xung quanh
Ô nhiễm không khí là sự thay đổi trong thành phần không khí, chủ yếu do khói, bụi, hơi và khí lạ, dẫn đến mùi hôi, giảm tầm nhìn, biến đổi khí hậu và gây bệnh cho con người Ngoài ra, ô nhiễm không khí cũng ảnh hưởng xấu đến động vật, cây trồng và môi trường tự nhiên cũng như các công trình xây dựng Cả hoạt động của con người và các quá trình tự nhiên đều có thể gây ra ô nhiễm không khí.
Tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí hộ gia đình và môi trường xung quanh là số người chết hàng năm do tác động của ô nhiễm không khí Tỷ lệ này được chuẩn hóa theo độ tuổi và bao gồm các bệnh như nhiễm trùng đường hô hấp cấp tính cho mọi lứa tuổi, bệnh mạch máu não, bệnh tim thiếu máu cục bộ, bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính và ung thư phổi, tất cả đều ước tính cho người lớn từ 25 tuổi trở lên.
Tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí hộ gia đình và môi trường xung quanh ngày càng gia tăng, dẫn đến tuổi thọ trung bình của con người bị ảnh hưởng nghiêm trọng Ô nhiễm không khí gây ra nhiều vấn đề sức khỏe, làm giảm tuổi thọ và ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng cuộc sống.
Một nghiên cứu từ Chỉ số Chất lượng không khí cho thấy rằng trong bối cảnh đại dịch COVID-19 hiện nay, ô nhiễm không khí có thể làm giảm tuổi thọ toàn cầu, với nguy cơ ảnh hưởng nghiêm trọng hơn cả COVID-19.
Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người (ACH) phản ánh vai trò xã hội quan trọng của rượu trong nhiều nền văn hóa Đồ uống có cồn, chứa ethanol, được sản xuất từ việc lên men ngũ cốc, trái cây hoặc nguồn đường khác Hầu hết các quốc gia có quy định về sản xuất, bán và tiêu thụ đồ uống có cồn, với một số quốc gia áp dụng lệnh cấm hoàn toàn, trong khi ở đa số nơi trên thế giới, rượu là hợp pháp.
Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người là chỉ số phản ánh lượng đồ uống có cồn mà mỗi người tiêu thụ trong một năm dương lịch, đã được điều chỉnh để tính đến mức tiêu thụ của khách du lịch.
Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe con người, với việc tiêu thụ càng nhiều, sức khỏe sẽ càng suy giảm, dẫn đến giảm tuổi thọ trung bình.
Tỷ lệ dân số biết chữ (LR)
Biết chữ được hiểu là khả năng đọc, viết và sử dụng số trong ít nhất một phương pháp viết, theo các định nghĩa từ điển chính thống Sự quan tâm hiện đại về xóa mù chữ như một "tập hợp phụ thuộc vào bối cảnh của thực tiễn xã hội" cho thấy rằng hoạt động đọc và viết của cá nhân phát triển và thay đổi theo thời gian, ảnh hưởng bởi bối cảnh văn hóa, chính trị và lịch sử.
Tổng quan tình hình nghiên cứu
1.2.1 Nghiên cứu có liên quan trong và ngoài nước
Cải thiện sức khỏe là mục tiêu xã hội quan trọng, mang lại lợi ích lâu dài cho hàng triệu người và góp phần vào sự phát triển kinh tế toàn cầu Theo báo cáo của WHO, sức khỏe kém có tác động tiêu cực đáng kể đến sự phát triển kinh tế, đặc biệt ở các nước đang phát triển.
Saharan Africa, South Asia, and pockets of high disease and intense poverty elsewhere”
(p 24) and “ extending the coverage of crucial health services to the world’s poor could save millions of lives each year, reduce poverty, spur economic development and promote global security” (p i)
Một trong 4 nội dung được các đại biểu tham dự cuộc họp cấp cao APEC lần thứ
Trong hai ngày 23-24/10, hội nghị về y tế và kinh tế đã khẳng định rằng đầu tư cho chăm sóc sức khỏe con người có mối liên hệ chặt chẽ với sự phát triển của mỗi quốc gia, vì nó góp phần vào việc nâng cao năng suất lao động xã hội Do đó, việc tái đầu tư các lợi ích kinh tế vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là cần thiết, và đã đến lúc áp dụng các công cụ đo lường lợi ích kinh tế cùng năng suất lao động thông qua mô hình kinh tế y tế.
Nghiên cứu cho thấy có mối liên hệ giữa sức khỏe con người và tốc độ phát triển kinh tế, nhưng chưa xác định được mối quan hệ nhân quả rõ ràng Các quốc gia có tuổi thọ trung bình thấp và bệnh tật nghiêm trọng thường gặp khó khăn trong phát triển kinh tế Mặc dù nghiên cứu nhỏ đã chỉ ra sức khỏe ảnh hưởng đến năng suất cá nhân, vẫn cần làm rõ liệu các yếu tố kinh tế như GDP có tác động trực tiếp đến sức khỏe và tuổi thọ hay không, cũng như việc cải thiện sức khỏe có thúc đẩy tăng trưởng kinh tế hay không.
Nghiên cứu của National Literacy Trust cho thấy rằng, người sống ở quốc gia có tỷ lệ mù chữ cao có tuổi thọ trung bình thấp hơn 26 năm so với người ở quốc gia chú trọng giáo dục cơ bản Jonathan Douglas nhấn mạnh rằng mối quan hệ giữa sức khỏe, các yếu tố kinh tế xã hội và tuổi thọ đã được xác nhận từ lâu, nhưng đây là lần đầu tiên chúng ta thấy rõ ảnh hưởng của khả năng biết chữ đến tuổi thọ.
Những dữ liệu mới nhất cho thấy tác hại của đồ uống có cồn đối với tuổi thọ trung bình của con người Một nghiên cứu năm 2014 tại Phần Lan, Thụy Điển và Đan Mạch chỉ ra rằng tuổi thọ trung bình của người nghiện rượu bị rút ngắn từ 24 đến 28 năm so với dân số chung.
Nghiên cứu cho thấy độ tuổi trung bình của nam giới tiêu thụ nhiều đồ uống có cồn là từ 47 đến 53 tuổi, trong khi ở phụ nữ là từ 50 đến 58 tuổi Một nghiên cứu khác của EPIC vào năm 2017 chỉ ra rằng việc tiêu thụ rượu vượt quá mức an toàn có thể làm giảm tuổi thọ trung bình của con người tới 11 tháng.
Nghiên cứu EPIC chỉ ra rằng ô nhiễm môi trường là nguyên nhân hàng đầu gây ra tử vong trên toàn cầu, với 8,8 triệu trường hợp tử vong vào năm 2015, nhiều hơn 1,6 triệu ca tử vong do thuốc lá Hệ quả của ô nhiễm này là tuổi thọ trung bình giảm 2,9 năm Do đó, tử vong do môi trường đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ con người.
Nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ chặt chẽ giữa yếu tố kinh tế xã hội và tuổi thọ trung bình của con người Tuy nhiên, các tính toán hiện tại chưa giải đáp rõ ràng mức độ ảnh hưởng của những yếu tố này khi có sự thay đổi đột ngột Bài tiểu luận sẽ phân tích chi tiết mối tương quan trực tiếp giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Nghiên cứu về phân tích hồi quy giữa các quốc gia đã chỉ ra mối liên kết mạnh mẽ giữa sức khỏe con người và tốc độ phát triển kinh tế, nhưng chưa xác định được mối quan hệ nhân quả giữa sức khỏe, môi trường bệnh tật và tăng trưởng kinh tế Mặc dù các nghiên cứu nhỏ đã nhấn mạnh tầm quan trọng của sức khỏe đối với năng suất cá nhân, vẫn chưa rõ liệu các yếu tố sức khỏe và tuổi thọ có bị ảnh hưởng trực tiếp bởi các yếu tố kinh tế như GDP hay không, cũng như việc cải thiện sức khỏe có thể thúc đẩy tốc độ phát triển kinh tế hay không.
Giả thuyết về Tổng sản phẩm nội địa bình quân (GDP)
Nghiên cứu cho thấy có mối liên hệ giữa Tổng sản phẩm nội địa bình quân và tuổi thọ trung bình: khi GDP bình quân tăng, tuổi thọ trung bình cũng có xu hướng tăng theo.
Giả thuyết về Tỷ lệ dân số biết chữ (LR)
Công dân có tri thức thường chú trọng hơn đến sức khỏe và cuộc sống của họ so với những người mù chữ Do đó, khi tỷ lệ biết chữ trong dân số tăng lên, tuổi thọ trung bình cũng có xu hướng tăng theo.
Ô nhiễm không khí là một yếu tố nghiêm trọng ảnh hưởng đến sức khỏe con người và môi trường sống, dẫn đến tăng tỷ lệ tử vong Khi tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí trong hộ gia đình và môi trường xung quanh gia tăng, tuổi thọ trung bình của con người sẽ giảm theo.
Giả thuyết về Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người (ACH)
Tiêu thụ đồ uống có cồn gây ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe con người, tương tự như ô nhiễm môi trường Do đó, tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người và tuổi thọ trung bình có mối quan hệ tỷ lệ nghịch với nhau.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ MÔ HÌNH
Phương pháp nghiên cứu
2.1.1 Phương pháp định lượng mô hình
Nhiều tuyến tính hồi quy (MLR) là một kỹ thuật thống kê giúp dự đoán kết quả của biến phản ứng bằng cách sử dụng nhiều biến giải thích Mục tiêu của MLR là mô hình hóa mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
2.1.2 Phương pháp ước lượng được sử dụng
Phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) là kỹ thuật phổ biến nhất để ước lượng tham số trong hồi quy Phương pháp này nhằm tối thiểu hóa tổng bình phương khoảng cách giữa dữ liệu thu thập và đường hồi quy.
Xây dựng mô hình lý thuyết
2.2.1 Xác định dạng mô hình
Mô hình trong tiểu luận này được xây dựng dựa trên các nghiên cứu và lý thuyết kinh tế đã được chứng minh, nhằm kiểm tra ảnh hưởng của các yếu tố như Tổng sản phẩm nội địa bình quân (GDP), Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người (ACH), Tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí hộ gia đình và môi trường xung quanh (MR), cùng với Tỷ lệ dân số biết chữ (LR).
LEB = f(GDP, ACH, MR, LR)
LEB: Tuổi thọ trung bình (năm)
GDP: Tổng sản phẩm nội địa bình quân ($)
ACH: Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người (lít)
MR: Tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí hộ gia đình và môi trường xung quanh(%)
LR: Tỷ lệ dân số biết chữ (%)
Nhằm thể hiện mối tương quan giữa những biến phụ thuộc (LEB), và những biến độc lập, GDP, ACH, MR, LR có những dạng mô hình sau:
Mô hình phân tích hồi quy tổng thể:
(PRF): LEB= β 0 + β 1 GDP + β 2 ACH+ β 3 MR + β 4 LR + u
GDP, ACH, MR, LR: Biến độc lập
β 1 : Hệ số góc của biến GDP
β 2 : Hệ số góc của biến ACH
β 3 : Hệ số góc của biến MR
β 4 : Hệ số góc của biến LR
u: Sai số ngẫu nhiên của tổng thể, đại diện cho các yếu tố khác ảnh hưởng đến LEB nhưng không được đề cập trong mô hình
Mô hình phân tích hồi quy mẫu:
(SRF): LEB=𝜷̂ 0 + 𝜷̂ 1 GDP + 𝜷̂ 2 ACH + 𝜷̂ 3 MR + 𝜷̂ 4 LR + 𝒖̂
GDP, ACH, MR, LR: Biến độc lập
𝜷̂ 1 : Ước lượng hệ số góc của biến GDP
𝜷̂ 2 : Ước lượng hệ số góc của biến ACH
𝜷̂ 3 : Ước lượng hệ số góc của biến MR
𝜷̂ 4 : Ước lượng hệ số góc của biến LR
𝒖̂: Phần dư, ước lượng của sai số ngẫu nhiên
2.2.2 Giải thích các biến, ký hiệu, ý nghĩa, cách đo biến và đơn vị các biến kỳ vọng về ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc
Tên biến số Ý nghĩa Kỳ vọng Đơn vị đo
LEB (Y) Tuổi thọ trung bình năm
GDP (X 1 ) Tổng sản phẩm nội địa bình quân + nghìn
ACH (X 2 ) Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người
MR (X 3 ) Tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí hộ gia đình và môi trường xung quanh
LR (X 4 ) Tỷ lệ dân số biết chữ + %
Bảng 1: Giải thích các biến trong mô hình
Mô tả số liệu
2.3.1 Chỉ rõ nguồn số liệu
Các bộ dữ liệu được thu nhập từ trang web chính thức của World Bank, bao gồm
180 mẫu nghiên cứu của 180 quốc gia trong năm 2016
LEB https://data.worldbank.org/indicator/SP.DYN.LEB00.IN
GDP https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD?end 15
&start ACH https://data.worldbank.org/indicator/SH.ALC.PCAP.LI
MR https://data.worldbank.org/indicator/SH.STA.AIRP.P5
LR https://data.worldbank.org/indicator/SE.ADT.LITR.ZS
Bảng 2: Mô tả thống kê số liệu
Trước khi thực hiện phân tích hồi quy, nhóm nghiên cứu sẽ tiến hành phân tích số liệu không gian mẫu nhằm đánh giá ban đầu và dự đoán các khuyết tật có thể xuất hiện trong mô hình.
Dựa trên số liệu thống kê, nhóm đã sử dụng lệnh sum LEB GDP ACH MR LR trong phần mềm STATA để mô tả các biến và thu được kết quả đáng chú ý.
Tên biến Số quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Bảng 3: Mô tả thống kê các biến
Vào năm 2016, tuổi thọ trung bình (LEB) của 180 quốc gia đạt giá trị 70.60 năm, với độ lệch chuẩn 7.00 năm Giá trị tuổi thọ thấp nhất ghi nhận là 51.59 năm, trong khi giá trị cao nhất lên tới 83.33 năm.
Vào năm 2016, giá trị trung bình GDP bình quân đầu người của 180 quốc gia đạt 7,088.858 USD, với độ lệch chuẩn là 8,656.229 USD Giá trị GDP bình quân đầu người thấp nhất ghi nhận là 282.1931 USD, trong khi giá trị cao nhất lên tới 57,163.06 USD.
Theo dữ liệu năm 2016, giá trị trung bình tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người của 180 quốc gia đạt 5.65325 lít, với độ lệch chuẩn là 3.693296 Mức tiêu thụ thấp nhất ghi nhận là 0.1 lít, trong khi mức cao nhất lên tới 15.2 lít.
Vào năm 2016, giá trị trung bình tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí xung quanh hộ gia đình và môi trường ở 180 quốc gia đạt 104.7901, với độ lệch chuẩn là 68.30502 Tỷ lệ tử vong thấp nhất ghi nhận là 9.8, trong khi tỷ lệ cao nhất lên đến 324.1.
Vào năm 2016, tỷ lệ dân số biết chữ trung bình của 180 quốc gia đạt 83.25647, với độ lệch chuẩn là 17.9646 Tỷ lệ này có giá trị nhỏ nhất là 22.31155 và giá trị lớn nhất lên tới 100.8858.
Mẫu nghiên cứu có số lượng quan sát lớn và giá trị các biến được phân bố rộng, do đó, mẫu này có khả năng đại diện cho tổng thể.
2.3.2 Ma trận tương quan giữa các biến
Sử dụng lệnh Corr LEB GDP ACH MR LR trong phần mềm STATA để mô tả dữ liệu, chúng ta có thể phân tích sự tương quan giữa các biến và thu được kết quả đáng chú ý.
LEB i GDP i ACH i MR i LR i
Bảng 4: Ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình
Các biến độc lập cho thấy mối tương quan mạnh mẽ với biến phụ thuộc LEB, cho thấy chúng có khả năng giải thích cao về biến này.
Trong đó có biến tương quan cao nhất là GDP I
Các biến độc lập có mối tương quan mạnh, nhưng không vượt quá 0.8, cho thấy khả năng thấp về khuyết tật đa cộng tuyến Tuy nhiên, nhóm sẽ thực hiện kiểm định đa cộng tuyến để xác nhận điều này.
2.3.3 Phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
r(LEB,GDP) = 0.6143 => mức độ tương quan cao, hệ số tương quan mang dấu dương, mối quan hệ giữa LEB và GDP là thuận chiều
r(LEB,ACH) = 0.1916 => mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu dương, mối quan hệ giữa LEB và ACH là thuận chiều
r(LEB,MR) = -0.8791 => mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm, mối quan hệ giữa LEB và MR là ngược chiều
r(LEB,LR) = 0.7824 => mức độ tương quan cao, hệ số tương quan mang dấu dương, mối quan hệ giữa LEB và LR là thuận chiều
2.3.4 Phân tích tương quan giữa các biến độc lập:
r(GDP,ACH) = 0.2246 => mức độ tương quan trung bình, hệ số tương quan mang dấu dương, mối quan hệ giữa GDP và ACH là thuận chiều
r(GDP,MR) = -0.5744 => mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm, mối quan hệ giữa GDP và MR là ngược chiều
r(GDP,LR) = 0.4754 => mức độ tương quan cao, hệ số tương quan mang dấu dương, mối quan hệ giữa GDP và LR là thuận chiều
r(ACH,MR) = -0.2481 => mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm, mối quan hệ giữa ACH và MR là ngược chiều
r(ACH ,LR) = 0.4107 => mức độ tương quan cao, hệ số tương quan mang dấu dương, mối quan hệ giữa ACH và LR là thuận chiều
r(MR,LR) = -0.8181 => mức độ tương quan thấp, hệ số tương quan mang dấu âm, mối quan hệ giữa MR và LR là ngược chiều
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập nằm trong khoảng (-1;1), với giá trị gần 1 hoặc -1 Điều này cho thấy có thể không có tương quan tuyệt đối giữa các biến độc lập, nhưng vẫn có khả năng xảy ra đa cộng tuyến giữa chúng.
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ
Mô hình ước lượng
3.1.1 Kết quả ước lượng OLS
Bằng phần mềm STATA, sử dụng lệnh reg LEB GDP ACH MR LR , nhóm có kết quả như sau:
Biến số Hệ số hồi quy
Sai số tiêu chuẩn t P-value Khoảng tin cậy
(độ tin cậy 95%) Cận trái Cận phải GDP 0.1401643 0.0327441 4.28 0.000 0.0755401 0.2047886
Bảng 5: Kết quả ước lượng mô hình
3.1.2 Mô hình hồi quy mẫu
Từ kết quả trên ta có mô hình hồi quy mẫu:
Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
3.2.1 Kiểm định bỏ sót biến Ramsey RESET
Thiết lập cặp giả thiết:
H0: Mô hình không bỏ sót biến
H1: Mô hình bỏ sót biến
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm ddingj mô hình bằng lệnh ovtest, ta có kết quả:
=> Tại mức ý nghĩa 5%, không có đủ cơ sở để bác bỏ
Kết luận : Mô hình không bỏ sót biến tại mức ý nghĩa 5%
3.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Thiết lập cặp giả thuyết:
H0: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến
H1: Mô hình tồn tại đa cộng tuyến
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh vif , ta có kết quả:
Giá trị trung bình của VIF 2.48
Bảng 6: Kiểm định đa cộng tuyến
Từ bảng trên, ta thấy :
Vì VIF của cả 4 biến đều nhỏ hơn 10 nên chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận: Mô hình không tồn tại đa cộng tuyến tại mức ý nghĩa 5%
3.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Thiết lập cặp giả thuyết:
H0: Mô hình có phương sai sai số không đổi
H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh imtest, white , ta có kết quả: chi2(14) = 20.52 Prob > chi2 = 0.1146 > 0.05
=> Tại mức ý nghĩa 5%, chưa có cơ sở bác bỏ H0
Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, mô hình có phương sai sai số không đổi
Sử dụng phần mềm STATA, kiểm định mô hình bằng lệnh hettest , ta có kết quả: chi2(1) = 6.01
=> Tại mức ý nghĩa 5%, bác bỏ H0
Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, mô hình có phương sai sai số thay đổi
Từ 2 lần kiểm định trên => mô hình có phương sai sai số thay đổi
Khi mô hình xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi, các ước lượng OLS cho các hệ số vẫn giữ tính không chệch Tuy nhiên, phương sai của các hệ số ước lượng và hiệp phương sai giữa chúng thu được từ phương pháp OLS lại bị chệch.
Cách khắc phục: Sử dụng phương pháp sai số chuẩn mạnh Robust Standard
Lỗi trong tư tưởng khi sử dụng các hệ số ước lượng từ phương pháp OLS là không tính đến giả thiết phương sai sai số không đổi Tuy nhiên, việc tính toán lại phương sai các hệ số ước lượng mà không phụ thuộc vào giả thiết này sẽ cho ra kết quả chính xác hơn Ước lượng mô hình sai số chuẩn mạnh chấp nhận sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay đổi (heteroskedasticity), từ đó đảm bảo kết quả ước lượng sai số chuẩn là chính xác.
Bằng phần mềm STATA, sử dụng lệnh reg LEB GDP ACH MR LR, robust, ta có kết quả:
Biến số Hệ số hồi quy
Sai số tiêu chuẩn t P-value Khoảng tin cậy
(độ tin cậy 95%) Cận trái Cận phải GDP 0.1401643 0.0285278 4.91 0.000 0.0838614 0.1964672
Bảng 7: Kết quả ước lượng mô hình sai số chuẩn mạnh
Sau khi áp dụng ma trận ước lượng mạnh của hiệp phương sai, các hệ số hồi quy trong mô hình mới không thay đổi, với hệ số xác định R² = 0.8102 cũng giữ nguyên Tuy nhiên, các sai số chuẩn có sự thay đổi, dẫn đến giá trị tới hạn t, P-value và khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy cũng thay đổi Do đó, cần sử dụng các giá trị mới ở Bảng 3.3 để kiểm định các hệ số hồi quy.
3.2.4 Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Thiết lập cặp giả thuyết:
H0: Nhiễu có phân phối chuẩn
H1: Nhiễu không có phân phối chuẩn Trong phần mềm STATA, dùng kiểm định Skewness/Kurtosis
Sử dụng “predict A, residuals” để gọi phần dư
Dùng lệnh sktest ta có kết quả sau:
Biến Số quan sát Độ nghiêng
(S) Độ nhọn (K) adj chi2(2) Prob>chi2
Bảng 8: Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
=> Tại mức ý nghĩa 5%, bác bỏ H0, chấp nhận H1
Kết luận: Mô hình có nhiễu không phân phối chuẩn tại mức ý nghĩa 5%
Trong mô hình hồi quy lựa chọn với 180 quan sát, kích thước mẫu lớn đảm bảo rằng các kiểm định và dự báo đạt được kết quả đáng tin cậy.
3.2.5 Kiểm định tự tương quan
Mô hình này được phát triển dựa trên dữ liệu chéo với các quan sát từ nhiều quốc gia trong năm 2016, do đó việc kiểm định tự tương quan là không cần thiết.
Kết quả ước lượng đã khắc phục khuyết tật
Sau khi kiểm định và khắc phục hai khuyết tật chính, bao gồm phương sai sai số thay đổi và phân phối chuẩn của nhiễu, nhóm nghiên cứu đã quyết định giữ nguyên mô hình hồi quy mẫu.
Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu sẽ sử dụng các giá trị của t, P-value và khoảng tin cậy mới ở Bảng 7 để kiểm định giả thuyết của mô hình trong phần 3.4.
Kiểm định giả thuyết của mô hình đã khắc phục
Thiết lập cặp giả thuyết
H1: β11 >0 tα = t 0.05 175 = 1.654 => miền bác bỏ (1.654;+8) Theo kết quả hồi quy: Tqs = 4.91 ∈ (1.654;+8) => bác bỏ H0
Kết luận: Với mức ý nghĩa 5%, khi các yếu tố khác không đổi, hệ số hồi quy của biến
GDP mang dấu dương, phù hợp với lý thuyết kinh tế khi khi GDP bình quân đầu người tăng thì tuổi thọ trung bình tăng
Thiết lập cặp giả thuyết
Theo kết quả hồi quy: T qs = -3.09 ∈ (-8;-1.654) => bác bỏ H0
Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, khi các yếu tố khác được giữ nguyên, hệ số hồi quy cho tổng lượng tiêu thụ đồ uống có cồn cho thấy mối quan hệ âm Điều này phù hợp với lý thuyết cho rằng khi tổng lượng tiêu thụ đồ uống có cồn gia tăng, tuổi thọ trung bình sẽ giảm.
Thiết lập cặp giả thuyết
Theo kết quả hồi quy: Tqs = -7.94 ∈ (-8;-1.654) =>bác bỏ H0
Kết luận: Ở mức ý nghĩa 5%, hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ âm giữa tỷ lệ tử vong do ô nhiễm hộ gia đình và môi trường xung quanh, điều này khẳng định lý thuyết rằng khi ô nhiễm gia tăng, tuổi thọ trung bình sẽ giảm.
Thiết lập cặp giả thuyết
Theo kết quả hồi quy: Tqs = 3.35 ∈ (1.654; +8 ) => bác bỏ H0
Kết luận: Tại mức ý nghĩa 5%, khi các yếu tố khác không thay đổi, hệ số hồi quy của tỷ lệ biết chữ cho thấy mối quan hệ dương, phù hợp với lý thuyết rằng khi tỷ lệ biết chữ tăng, tuổi thọ trung bình cũng sẽ tăng Điều này nhấn mạnh ý nghĩa của các ước lượng trong hệ số hồi quy.
β 0 = 68.97745 (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 (LEB) sẽ là 68.97745 năm
Khi các biến độc lập khác không thay đổi, nếu GDP bình quân đầu người (GDP) tăng thêm 1 đơn vị, giá trị kỳ vọng của tuổi thọ trung bình (LEB) sẽ tăng lên 0.1401643 năm, theo ước lượng hệ số hồi quy của GDP.
Trong nghiên cứu này, hệ số hồi quy của tổng lượng tiêu thụ đồ uống có cồn (ACH) được ước lượng là β 2 = -0.1874106 Điều này cho thấy rằng, khi các biến độc lập khác không thay đổi, mỗi khi tổng lượng tiêu thụ đồ uống có cồn tăng 1 đơn vị, tuổi thọ trung bình (LEB) dự kiến sẽ giảm 0.1874106 năm.
Hệ số hồi quy của tỷ lệ tử vong do ô nhiễm hộ gia đình và môi trường (MR) được ước lượng là β 3 = -0.0614648 Điều này có nghĩa là, khi các biến độc lập khác không thay đổi, mỗi khi tỷ lệ tử vong do ô nhiễm tăng 1 đơn vị, tuổi thọ trung bình (LEB) sẽ giảm 0.0614648 năm.
Trong nghiên cứu này, hệ số hồi quy của tỷ lệ biết chữ (LR) được ước lượng là β 4 = 0.0976284 Điều này có nghĩa là, khi các biến độc lập khác không thay đổi, một sự gia tăng 1 đơn vị trong tỷ lệ biết chữ sẽ dẫn đến việc kỳ vọng tuổi thọ trung bình (LEB) tăng thêm 0.0976284 năm.
Hệ số xác định R² = 0.8102 cho thấy các biến độc lập như GDP bình quân đầu người, tổng lượng tiêu thụ đồ uống có cồn, tỷ lệ tử vong do ô nhiễm hộ gia đình và môi trường xung quanh, cùng với tỷ lệ biết chữ, giải thích 81.02% sự biến động của tuổi thọ trung bình.
Nhóm tác giả xem xét hệ số xác định hiệu chỉnh R², vì việc thêm nhiều biến vào mô hình có thể làm tăng giá trị R², dù chưa chắc các biến này có ý nghĩa Khi thêm biến giải thích, phần dư giảm, dẫn đến R² tăng, trong khi TSS không đổi Mặc dù R² tăng khả năng giải thích của mô hình, nhưng không làm rõ tầm quan trọng của các biến Do đó, dựa vào R² để đánh giá tính hiệu quả của mô hình có thể dẫn đến việc đưa vào quá nhiều biến không cần thiết, làm phức tạp mô hình Để tránh tình trạng này, R² hiệu chỉnh là phép đo thường xuyên được sử dụng hơn, giúp đánh giá độ phù hợp của mô hình mà không thổi phồng mức độ phù hợp R² hiệu chỉnh được tính theo công thức cụ thể.
n: số lượng mẫu quan sát
k: số biến độc lập của mô hình
Hệ số xác định hiệu chỉnh R² = 0.8058 cho thấy các biến độc lập giải thích 80.58% sự biến thiên của biến phụ thuộc, trong khi 19.42% còn lại được giải thích bởi các yếu tố bên ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên, như tốc độ tăng trưởng dân số, mật độ bác sĩ, ngân sách y tế hàng năm và gen di truyền.
Trong khi đó, kết quả ước lượng của mô hình sau khi khắc phục cho biết:
+ Ước lượng của hệ số hồi quy của GDP là β1 = 0.1401643
+ Ước lượng của hệ số hồi quy của ACH là β2 = - 0.1874106
+ Ước lượng của hệ số hồi quy của MR là β3 = -.0614648
+ Ước lượng của hệ số hồi quy của LR là β4 = 0.0976284
Diễn giải kết quả thu được
Dựa trên các kết quả thu được, nhóm nghiên cứu xác nhận rằng tất cả các kết quả từ mô hình hồi quy đều tương thích với lý thuyết kinh tế.
GDP bình quân càng cao, tuổi thọ trung bình càng lớn
Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người và tuổi thọ trung bình là hai biến tỷ lệ nghịch với nhau
Tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí hộ gia đình và môi trường xung quanh càng gia tăng, tuổi thọ trung bình càng giảm
Tỷ lệ dân số biết chữ càng lớn, tuổi thọ trung bình càng có xu hướng tăng trưởng
Một số giải thích chi tiết:
Chỉ số Tổng sản phẩm nội địa bình quân (GDP)
Việc tăng GDP bình quân đầu người có ảnh hưởng tích cực đến tuổi thọ trung bình Các quốc gia có GDP thấp và tỷ lệ nghèo cao thường gặp khó khăn trong việc cải thiện sức khỏe cộng đồng.
Burundi, Madagascar, Comoros, Liberia,… có tuổi thọ trung bình chỉ trên 50 năm
Trong khi các nước có tốc độ phát triển kinh tế mạnh như Nhật Bản, Thụy Sĩ, Hà Lan có tuổi thọ trung bình trên 80 năm
Hình 2: Biểu đồ tuổi thọ và GDP các nước (Nguồn: Ourworld in Data.org )
Chỉ số Tổng mức tiêu thụ đồ uống có cồn bình quân đầu người (ACH)
Tiêu thụ đồ uống có cồn quá mức không chỉ làm giảm tuổi thọ mà còn gia tăng nguy cơ mắc các bệnh nghiêm trọng như đột quỵ, đau tim và huyết áp cao Hơn nữa, việc uống rượu bia quá nhiều còn ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lý, tinh thần và thể chất, từ đó tác động trực tiếp đến tuổi thọ trung bình của mỗi người Nghiên cứu cho thấy, việc tiêu thụ đồ uống có cồn có thể rút ngắn tuổi thọ của con người ít nhất 11 tháng.
Chỉ số Tỷ lệ tử vong do ô nhiễm không khí hộ gia đình và môi trường xung quanh
Trên toàn thế giới, ô nhiễm không khí ngoài trời gây ra trung bình 2,9 năm tuổi thọ bị mất, con số này vượt xa tác động của thuốc lá với 2,2 năm, bạo lực chỉ 0,3 năm và HIV/AIDS.
Ô nhiễm không khí đã gây ra sự giảm sút đáng kể tuổi thọ trung bình của con người, với ảnh hưởng nặng nề nhất tại châu Á Cụ thể, tại Trung Quốc, người dân mất trung bình 4,1 năm tuổi thọ, trong khi Ấn Độ và Pakistan lần lượt ghi nhận mức giảm 3,9 và 3,8 năm Sự thay đổi này cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các khu vực và quốc gia trong tác động của ô nhiễm không khí đến sức khỏe cộng đồng.
Ô nhiễm không khí tại một số khu vực của các quốc gia đang làm giảm tuổi thọ con người, gây ra những hậu quả nghiêm trọng Sự gia tăng mức độ ô nhiễm không khí đã trở thành một mối nguy hiểm hàng đầu, đe dọa sức khỏe và tuổi thọ của người dân Đây là một vấn đề cấp bách chưa có giải pháp triệt để.
Chỉ số Tỷ lệ dân số biết chữ (LR)
Tỷ lệ biết chữ có mối quan hệ tích cực với tuổi thọ trung bình, cho thấy rằng những khu vực có mức độ biết chữ cao thường có chất lượng sức khỏe và phòng bệnh tốt hơn Dữ liệu từ Bangladesh chỉ ra rằng việc tiêm vắc-xin sởi đầy đủ có thể giảm gần một nửa tỷ lệ tử vong ở trẻ em từ 1-4 tuổi Hằng năm, khoảng 3 triệu trẻ em được cứu sống nhờ tiêm chủng, trong khi 2 triệu trẻ em tử vong do không được tiêm vắc-xin đúng thời điểm Hơn nữa, khả năng biết chữ ảnh hưởng lớn đến tư duy và quyết định của công dân, với các nghiên cứu cho thấy rằng các quốc gia có tỷ lệ mù chữ cao thường đi kèm với nhiều vấn đề sức khỏe nghiêm trọng, dẫn đến giảm tuổi thọ trung bình toàn cầu.