ĐỀ TÀI: 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

Chia sẻ: Đặng Văn Hòa | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

129
lượt xem 12
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đối với bất kỳ một quốc gia nào, con người là yếu tố cấu thành quan trọng nhất. Nếu số dân quá ít sẽ đe dọa sự tồn tại của quốc gia. Nếu dân số quá cao sẽ ảnh hưởng tới việc đáp ứng các nhu cầu phát triển xã hội. Điều chỉnh số dân. Trong đó có điều chỉnh tỷ lệ sinh đẻ. Do đó cần phải tìm hiểu các yếu tố tác động tới tỷ lệ sinh đẻ ở các quốc gia. Từ đó dự báo các chính sách điều chỉnh tỷ lệ sinh đẻ ở nước ta....

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: ĐỀ TÀI: 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

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NÔI VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ BÁO CÁO 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): Đặng Văn Hòa SHSV:20081010 1. 2. Lê Na SHSV:20086267 Lương Thế Nam 3. SHSV:20096397 Trần Anh Đức 4. SHSV:20096086 Vương Hoàng Duy 5. SHSV:20096082 HÀ NỘI, 11/2012 1
CẤU TRÚC TRÌNH BÀY 2
1. MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU Đối với bất kỳ một quốc gia nào, con người là yếu tố cấu thành quan trọng nhất. Nếu số dân quá ít sẽ đe dọa sự tồn tại của quốc gia. Nếu dân số quá cao sẽ ảnh hưởng tới việc đáp ứng các nhu cầu phát triển xã hội. Điều chỉnh số dân. Trong đó có điều chỉnh tỷ lệ à 3
2. ĐỊNH NGHĨA VẤN ĐỀ Tên biến Viết tắt Ý nghĩa Tỷ lệ sinh đẻ (số mới BirthRate Birth sinh/1000 dân) Lực lượng lao động (người) LaborForce Labor GDP bình quân đầu người GDPperCapita GDP (đôla Mỹ) Dân số vùng nông thôn RuralPopulation Rural (người) Chỉ số phát triển con người HumanDevelopmentIndex HDI Tỷ lệ tránh thai (% trong tổng Contraceptive Prevalence Contraception số nữ trong độ tuổi từ 15-49) 4
3. THU THẬP DỮ LIỆU Dữ liệu được thu thập từ http://www.worldbank.org của năm 2005 tại 30 quốc • gia trên thế giới như sau: Birth Labor GDP Rural HDI Cont Angola: 44.64 5,580,000 2,058.21 7,444,630 0.445 6 Australia: 12.26 10,420,000 36,045.99 2,398,822 0.955 76 Bangladesh: 30.01 66,600,000 423.30 106,224,900 0.52 58.1 Canada: 10.84 17,350,000 34,484.35 6,427,501 0.949 75 China: 13.14 791,400,000 1,720.09 777,482,000 0.755 87 Denmark: 11.36 2,900,000 47,768.73 779,900.80 0.941 78 France: 12.15 27,720,000 34,935.52 14,183,410 0.938 70.7 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 Uganda: 47.39 13,170,000 302.76 25,185,380 0.508 22.8 ... ... … … … … …. 5
4. THIẾT KẾ MÔ HÌNH Giả định rằng tỷ lệ sinh đẻ và các yếu tố tác động đến nó có mối quan hệ • tuyến tính, ta có hàm hồi quy tổng thế sau: (1) BIRTH = Β1 + Β2*LABOR + Β3*GDP + Β4*RURAL + Β5*HDI + Β6*CONT Dự báo các tham số hồi quy: • T. số Dấu Giải thích Số người sinh đẻ chủ yếu trong tuổi lao động Β2 + GDP dành thời gian cho giải trí, ko muốn mất thời gian sinh con Β3 - Người nông thôn thường đẻ nhiều hơn Β4 + HDI nhiều người già hơn, nên tỷ lệ sinh giảm Β5 + Tránh thai cao thì sinh đẻ không kế hoạch sẽ giảm Β6 - 6
5. ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH Hồi quy bằng excel: Standard Lower Upper Lower Upper Coefficients Error t Stat P-value 95% 95% 90.0% 90.0% Intercept 70.0049 5.0568 13.8437 0.0000 59.5682 80.4416 61.3533 78.6564 Labor 0.0000 0.0000 0.3056 0.7626 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 GDP 0.0001 0.0001 1.6496 0.1120 0.0000 0.0003 0.0000 0.0003 Rural 0.0000 0.0000 -0.7082 0.4857 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 HDI -59.5287 10.6253 -5.6026 0.0000 -81.4582 -37.5993 -77.7073 -41.3502 Contracep -0.1125 0.0592 -1.9011 0.0694 -0.2346 0.0096 -0.2137 -0.0113 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. Đ ồng thời hệ số hồi quy của các biến này đều xấp xỉ không Các biến HDI, Contraception đều có ý nghĩa với hệ số hồi quy âm đúng v ới kỳ vọng lúc đầu. 7
5. ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH (tiếp) Xét tương quan giữa các biến: Birth Labor GDP Rural HDI Cont Birth 1 Labor -0.1331 1 GDP -0.6218 -0.1747 1 Rural -0.0521 0.9622 -0.2507 1 HDI -0.9023 -0.0386 0.81967 -0.1356 1 Cont -0.8037 0.15217 0.43627 0.07842 0.72349 1 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. 8
5. ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH (tiếp) Tiến hành hồi quy mô hình mới: (2) BIRTH = Β1 + Β2*LABOR + Β3*GDP + Β4*HDI + Β5*CONT Standard Lower Upper Lower Upper Coefficients Error t Stat P-value 95% 95% 90.0% 90.0% Intercept 69.2011 4.8784 14.1852 0.0000 59.1539 79.2483 60.8681 77.5341 Labor 0.0000 0.0000 -1.4155 0.1693 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 GDP 0.0001 0.0001 1.6734 0.1067 0.0000 0.0003 0.0000 0.0003 HDI -58.3462 10.3881 -5.6167 0.0000 -79.7408 -36.9516 -76.0905 -40.6019 Contrac -0.1133 0.0586 -1.9336 0.0646 -0.2339 0.0074 -0.2133 -0.0132 Loại bỏ biến Rural làm giảm tính đa cộng tuy ến của mô hình, hệ số hồi quy c ủa 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 h ơn. Ti ến hành bỏ biến GDP. 9
5. ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH (tiếp) Tiến hành hồi quy mô hình mới: (3) BIRTH = Β1 + Β2*LABOR + Β3*HDI + Β4*CONT Standar Lower Upper Lower Upper Coefficients d Error t Stat P-value 95% 95% 90.0% 90.0% Intercept 63.0881 3.3432 18.8707 0.0000 56.2161 69.9601 57.3859 68.7903 Labor 0.0000 0.0000 -1.6590 0.1091 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 HDI -44.4252 6.4329 -6.9060 0.0000 -57.6482 -31.2022 -55.3973 -33.4532 Contrac -0.1480 0.0566 -2.6127 0.0147 -0.2644 -0.0316 -0.2446 -0.0514 Việc loại bỏ biến GDP làm cải thiện rõ rệt ý nghĩa của bi ến Contraception, nó có ý nghĩa cả với mức ý nghĩa 5%. Biến Labor cũng được cải thi ện ý nghĩa nhưng P-value của hệ số hồi quy của nó vẫn cao hơn mức ý nghĩa 10%. Ti ến hành bỏ biến Labor. 10
5. ƯỚC LƯỢNG, KIỂM ĐỊNH, PHÂN TÍCH (tiếp) Tiến hành hồi quy mô hình mới: (4) BIRTH = Β1 + Β2*HDI + Β3*CONT Standard Lower Upper Lower Upper Coefficients t Stat P-value Error 95% 95% 90.0% 90.0% Intercept 62.2174 3.4072 18.2607 0.0000 55.2264 69.2083 56.4140 68.0208 HDI -42.0987 6.4787 -6.4980 0.0000 -55.3918 -28.8056 -53.1337 -31.0637 Cont -0.1725 0.0564 -3.0578 0.0050 -0.2883 -0.0568 -0.2686 -0.0764 Hai hệ số HDI và Contraception có ý nghĩa cực kỳ cao với P-value l ần l ượt là 0.000001 và 0.004985 Vậy mô hình hồi quy hợp lý nhất cho tỷ lệ sinh đẻ với R bình phương =0,86: BIRTH = 62,2 – 42,1*HDI – 0,17*CONT 11
6. KẾT LUẬN Trong các yếu tố dự đoán ảnh hưởng ban đầu chỉ có chỉ số phát triển con người và • tỷ lệ tránh thai của phụ nữ trong độ tuổi từ 15-49 là có ảnh hưởng tới tỷ l ệ sinh đẻ ở các quốc gia. Khi chỉ số phát triển con người tăng 0.1, các yếu tố khác không đổi thì ở m ức trung • bình, tỷ lệ sinh đẻ giảm 4,2 trẻ sinh ra/1000 dân. Khi tỷ lệ tránh thai tăng 10%, các yếu tố khác không đổi thì ở mức trung bình, t ỷ l ệ • sinh đẻ giảm 1,72 trẻ sinh ra/1000 dân. Việt Nam năm 2005 có tỷ lệ sinh đẻ là 17.07 trẻ sinh ra/1000 dân, nếu chỉ số phát • triển con người tăng 0.1 tức từ 0.704 lên 0.804, với điều kiện tỷ lệ tránh thai không đổi thì tỷ lệ sinh đẻ chỉ còn 12.87 trẻ sinh ra/1000 dân. Tỷ lệ tránh thai của Việt Nam là 76.8%, nếu tỷ lệ này tăng 10% tức 86.8%, với đi ều • kiện chỉ số HDI không đổi, tỷ lệ trẻ sinh ra sẽ là 15.35 trẻ sinh ra/1000 dân. 12
7. GỢI Ý CHÍNH SÁCH Việt Nam được được đánh giá là nước có tỷ • lệ sinh đẻ quá cao, vì vậy cần đưa ra các chính sách giảm tỷ lệ này: Các chính sách điều chỉnh tăng HDI: tăng 1. cường giáo dục, tăng cường chăm sóc sức khỏe nhân dân, thúcHết-ẩy phát triể13 kinh tế. đ n -
Thank you! 14