CBR= B/P %Trong đó B: Số trẻ em sinh ra trong năm nghiên cứu P: Dân số trung bình của năm nghiên cứu Tỷ suất tử thô CDR: là tương quan giữa số người chết trong năm so với số dân trung
Trang 1ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG HÀ NỘI
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
=====o0o=====
TIỂU LUẬNPHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TỐC ĐỘ GIA TĂNG DÂN SỐ THẾ GIỚI
Trang 2MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU 1
NỘI DUNG 2
CHƯƠNG 1- ĐỊNH NGHĨA, KHÁI NIỆM LIÊN QUAN 2
CHƯƠNG 2- MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG 2
2.1 Xây dựng mô hình 2
2.2 Nghiên cứu trước đây 4
2.3 Thống kê mô tả 5
2.4 Ma trận tương quan 6
CHƯƠNG 3- KẾT QUẢ VÀ KIỂM ĐỊNH 7
3.1 Mô hình ước lượng 7
3.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình 10
3.3 Kiểm định đa cộng tuyến 10
KẾT LUẬN 11
TÀI LIỆU THAM KHẢO 12
PHỤ LỤC Bảng 1: Kết quả các biến chạy từ R 15
Bảng 2: Ma trận tương quan 15
Bảng 3: Tổng quan kết quả của 4 mô hình 16
Đồ thị 1: Phân bố của các biến 17
Đồ thị 2: Tương quan giữa các biến 18
Trang 3LỜI MỞ ĐẦU
Hiện nay, tốc độ gia tăng dân số là một trong những vấn đề thu hút sự quan tâm củatoàn thế giới Với mật độ dân số đông chính là nguồn lao động dồi dào, tác động tích cực đếnnền kinh tế, đặc biệt là những ngành lao động, thu hút đầu tư nước ngoài và là một thị trườngtiêu thụ rộng lớn, thúc đẩy sản xuất và phát triển đất nước Tuy nhiên, ở các nước phát triển,dân số tăng chậm thậm chí có nước giảm Một số nước đang phát triển có chiều hướng ổnđịnh, nhưng cũng có những nước dân số tiếp tục tăng cao – thường đi cùng với các hiện tượngnhư nghèo đói, hạn chế nữ giới và mật độ di dân cao Tính đến thời điểm hiện tại, dân số thếgiới tăng trung bình 86 triệu người/ năm, dự đoán đến năm 2025 dân số thế giới khoảng 8,3 tỷ
và vào năm 2050, dân số là 10 tỷ người, phần lớn là ở các nước đang phát triển
Đi cùng với thuận lợi là những mặt hạn chế của việc gia tăng dân số Việc dân đông vàtăng nhanh gây nên sức ép về vấn đề kinh tế - xã hội – môi trường Sự gia tăng dân số nhanh,chưa phù hợp với tăng trưởng kinh tế có thể kìm hãm sự phát triển và chuyển dịch cơ cấu kinh
tế theo ngành và lãnh thổ Vấn đề thất nghiệp và thiếu việc làm trở nên gay gắt, dân cư phân
bố không hợp lý nên việc sử dụng tài nguyên môi trường không được hiệu quả Đồng thời dẫntới chất lượng cuộc sống chậm cải thiện, GDP bình quân đầu người thấp cũng như các dịch vụ
y tế, giáo dục, văn hóa vẫn còn gặp nhiều khó khăn
Nhận thức được tầm quan trọng của vấn đề, chúng em đã đặt ra câu hỏi nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng tới tốc độ gia tăng dân số của các nước trên thế giới năm 2017” Đểtrả lời cho câu hỏi này, chúng em đã vận dụng kiến thức môn Kinh tế lượng 1, sử dụngphương pháp ước lượng bình quân nhỏ nhất OLS và tìm số liệu ở các nguồn tin đáng tin cậy:Tổng cục thống kê và World Bank Bài tiểu luận của chúng em gồm 3 phần:
Phần 1: Định nghĩa, khái niệm liên quan
Phần 2: Mô hình kinh tế lượng
Phần 3: Kết quả và kiểm định
Trang 4NỘI DUNG CHƯƠNG 1- ĐỊNH NGHĨA, KHÁI NIỆM LIÊN QUAN
Tốc độ gia tăng dân số: là sự biến động dân số thế giới ( tăng lên hay giảm đi ) chủ yếu cho 2 nhân tố quyết định: sinh thô và tử thô
Tỷ suất sinh thô (CBR): là tương quan giữa số trẻ em sinh ra trong năm so với số dân trung bình ở cùng thời điểm
CBR= B/P (%)Trong đó B: Số trẻ em sinh ra trong năm nghiên cứu
P: Dân số trung bình của năm nghiên cứu
Tỷ suất tử thô (CDR): là tương quan giữa số người chết trong năm so với số dân trung bình cùng thời điểm
CDR= D/P (%)Trong đó D: Số người chết trong năm nghiên cứu
P: Dân số trung bình của năm nghiên cứu
GDP (Gross Domestic Product) là giá trị thị trường của tất cả hàng hóa và dịch vụcuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ nhất định (thường là quốc gia) trongmột thời kỳ nhất định (thường là một năm)
Dân tị nạn: là người buộc phải rời bỏ quốc gia đang sinh sống để chạy trốn khỏi chiến tranh, ngược đãi và thảm họa thiên nhiên
CHƯƠNG 2- MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG
2.1 Xây dựng mô hình
Để nghiên cứu sự phụ thuộc của tốc độ gia tăng dân số thế giới năm 2017 với các biến
tỉ lệ sinh thô, tỉ lệ tử thô, tỉ lệ tăng trưởng GDP bình quân đầu người, và số dân tị nạn, ta có
mô hình hồi quy tổng thể như sau:
u là sai số ngẫu nhiên
là hệ số chặn của mô hình
là mức độ tác động của từng yếu tố đến mô hình
2
Trang 5Mô hình hồi quy mẫu:
POPg = ̂ + ̂*Bra + ̂*Dra + ̂*GDP + ̂* log(Rpo) + ̂
̂̂, ̂, ̂, ̂, ̂ là các ước lượng tương ứng của các hệ số
(đơn vị: %)
-(đơn vị: người)
Tỷ lệ sinh thô lớn hay nhỏ có ảnh hưởng đến quy mô, cơ cấu và tốc độ gia tăng dân số Càng
nhiều trẻ em được sinh ra thì tốc độ gia tăng dân số càng tăng và ngược lại
Tỷ lệ tử thô liên quan chặt chẽ đến tuổi thọ trung bình của dân số Tỷ lệ tử thô càng cao
chứng tỏ ngày càng có nhiều người mất đi, dân số ngày càng giảm sẽ dẫn đến tỉ lệ gia tăngdân số giảm và ngược lại
Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người đánh giá tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế
từ đó ảnh hưởng tới nhu cầu sinh con của từng người Kinh tế tăng trưởng, nhận thức về sinhsản, kế hoạch hóa gia đình của con người được nâng cao hơn đồng thời họ cũng dần có xuhướng lập gia đình muộn và sinh ít con hơn và ngược lại
Dân tị nạn Những người di chuyển đa phần là trẻ khỏe, đang trong độ tuổi sinh đẻ, do vậy,
3
Trang 6vùng nhập cư, vùng dân cư đông đúc thường có mức sinh tăng cao hơn, trong khi vùng xuất cư vùng dân cư thưa thớt có mức sinh tăng chậm và có khi còn giảm sút.
2.2 Nghiên cứu trước đây
Năm 1798, nghiên cứu nổi tiếng nhất của Malthus “Principle of population” cho rằng
nguyên nhân của nghèo đói bằng một tỷ lệ đơn giản giữa tốc độ tăng trưởng dân số với tốc độtăng trưởng của cải – tương ứng với mức sống tối thiểu Dân số tăng theo cấp số nhân vớinhịp độ không đổi, còn thực phẩm và đồ tiêu dùng cần thiết tăng theo cấp số cộng Khi đó, dobùng nổ dân số, nghèo đói sẽ đe dọa vận mệnh toàn nhân loại Cho quy luật phát triển dân số
là quy luật tự nhiên, vĩnh viễn, nên ông đã đưa ra những giải pháp sai lệch, ấu trĩ để hạn chếnhịp độ tăng dân số Tuy nhiên, bài viết năm 2000 của Galor và Weil phân tích mối quan hệgiữa tăng trưởng dân số, thay đổi công nghệ và mức sống, bao gồm sự chuyển đổi giữa ba chế
độ riêng biệt đặc trưng cho quá trình phát triển kinh tế: từ Malthusian-tiến bộ công nghệchậm, tăng trưởng dân số ngăn chặn sự gia tăng thu nhập bình quân đầu người, tới hậuMalthusian- tiến bộ công nghệ tăng lên, tăng trưởng dân số chỉ hấp thụ một phần tăng trưởngsản lượng, cuối cùng, một sự chuyển đổi nhân khẩu học đảo ngược mối quan hệ tích cực giữathu nhập và tăng trưởng dân số- chế độ Tăng trưởng Hiện đại với sự tăng trưởng dân số giảm
và tăng trưởng thu nhập bền vững Thu nhập bình quân đầu người và tăng trưởng dân số cómối tương quan ngược chiều (Henderson & Storeygard & Weil, 2012) Nghiên cứu của John
C Caldwell (1976), Galor and Weil (1996) giải thích mối quan hệ này cho thấy rằng tiến bộkhoa học kỹ thuật làm gia tăng thu nhập và có liên quan đến tăng chi phí cơ hội sinh sản Chiphí này vượt xa các tác động tích cực của thu nhập từ tăng trưởng kinh tế, do đó các nướcgiàu hơn có tỷ lệ sinh thấp hơn
Tỷ lệ dân số trong độ tuổi sinh sản càng lớn thì tốc độ tăng dân số sẽ càng nhanh vàđiều này sẽ ảnh hưởng đến độ tuổi trung bình của cơ cấu dân số Một nghiên cứu lớn vàonhững năm 1980, được thực hiện bởi Phòng Dân số của Ban Kinh tế Xã hội của Ban Thư kýLiên Hợp Quốc, đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tuổi dân số và phân phối giới tính và tỷ lệ
Trang 7sinh thô cho 21 quốc gia đang phát triển Họ kết luận “Tỷ lệ sinh càng cao thì nó càng bị suygiảm theo cấu trúc tuổi Ngược lại, cấu trúc tuổi giới tính của dân số dường như đã làm tăng
tỷ lệ sinh thô ở các quốc gia nơi có các biện pháp tránh thai đủ tiêu chuẩn là thấp nhất Khảnăng sinh sản sẽ giảm nhanh hơn ở các quốc gia có khả năng sinh sản hiện đang thấp nhất docấu trúc tuổi dường như có xu hướng như vậy” Tuy nhiên, trong thế giới phát triển, quy môgia đình trung bình có xu hướng nhỏ hơn mức thay thế “Mức sinh thay thế” là con số khiếndân số của một quốc gia chậm lại và cuối cùng ổn định Một bài viết khác của Wolfgang Lutz
và Ren Qiang năm 2002 chỉ ra sự chậm lại của sự gia tăng dân số thông qua tỷ lệ sinh giảm,cùng với việc vẫn tăng tuổi thọ, sẽ dẫn đến sự lão hóa mạnh mẽ của cấu trúc tuổi dân số Bàiviết này trình bày một phân tích có hệ thống toàn cầu về mối quan hệ giữa mật độ dân, tăngtrưởng và tỷ lệ sinh Phân tích này chỉ ra rằng ngoài các yếu tố quyết định kinh tế và xã hộiđược nghiên cứu kỹ, mật độ dân số cũng thể hiện một yếu tố quan trọng đối với mức độ và xuhướng tỷ lệ sinh của con người Nghiên cứu William J Sutherland và Ken Norris (2002) cũngchỉ ra gia tăng dân số có quan hệ mật thiết với mật độ dân số
Trong bài tiểu luận này ngoài tỷ lệ sinh thô và tỷ lệ chết thô, nhóm tiểu luận đưa thêm
2 biến tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người- thước đo phản ánh tăng trưởng kinh tế
và dân tị nạn- nhân tố ảnh hưởng đến mật độ dân số vào mô hình để xem xét mức độ ảnhhưởng của chúng đến tốc độ gia tăng dân số thế giới năm 2017
2.3 Thống kê mô tả
Mô hình sử dụng dữ liệu năm 2017 của 50 quốc gia trên thế giới
Nhìn vào đồ thị 1 trang 17, sự phân bố tốc độ gia tăng dân số thế giới năm 2017 khôngđồng đều Tốc độ gia tăng dân số ở mức dưới 0-1% chiếm phần lớn trong khi rất ít quốc giađạt mức 3-5% thậm chí có rất nhiều quốc gia ở mức dưới 0% cho thấy dân số các quốc gianày đang có xu hướng giảm Bahrain là quốc gia có chỉ số POPg cao nhất 4.622, Serbia có chỉ
số POPg thấp nhất -0,532
Số liệu Bra (Birth rate) năm 2017 rất cao, có sự phân hóa rất rõ giữa các quốc gia, giá
Trang 8trị trung bình 16.032% trong khi giá trị lớn nhất lên tới 41.663% cho thấy có nhiều trẻ emđược sinh ra vào năm 2017 Nhưng sự phân bố tỉ lệ sinh thô cung không đồng đều, chủ yếurơi vào khoảng 10-15% Quốc gia có tỉ lệ sinh thô thấp nhất 7.600% là Italy, có tỉ lệ sinh thôcao nhất 41.663% là Uganda.
Tỷ lệ tử thô năm 2017 của các nước tương đối cao, rơi nhiều vào khoảng 6-10%.Serbia là nước có tỉ lệ người chết năm 2017 cao nhất 14.800%, Qatar có tỷ lệ người chết thấpnhất 1.560%
Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người của các quốc gia năm 2017 chủ yếu rơivào khoảng 2% tuy nhiên vẫn có một số nước dưới mức 0% Điển hình nhất là Qatar có chỉ sốthấp nhất -1.092%
Hầu hết các nước có số dân tị nạn năm 2017 ở mức dưới 50000 người nhưng vẫn cónước số dân tị nạn lên đến 1400000 người, ví dụ như Pakistan có số người dân tị nạn năm
2017 cao nhất là 1393132 người Sau khi log thì giá trị nằm trong khoảng 6-14%, phân bốtheo hình parabol tương đối thoải, có sự thay đổi đáng kể so với đồ thị trước khi log
2.4.Ma trận tương quan
Hệ số tương quan giữa POPg và Bra là 0.665 cho thấy mối quan hệ giữa POPg và Bra cùngchiều ở mức tương đối
Hệ số tương quan giữa POPg và Dra là -0.557 cho thấy mối quan hệ giữa POPg và Dra ngượcchiều ở mức tương đối
Hệ số tương quan giữa POPg và GDP là -0.183 cho thấy mối quan hệ giữa POPg và GDPngược chiều ở mức độ thấp
Hệ số tương quan giữa POPg và Log(Rpo) là -0.167 cho thấy mối quan hệ giữa POPg vàLog(Rpo) cùng chiều ở mức độ thấp
Kết luận: Mối tương quan giữa POPg và 4 biến độc lập đúng như kỳ vọng của nhóm.
Bra là biến độc lập có tương quan mạnh nhất đến biến phụ thuộc POPg hay nói cáchkhác, tỉ lệ sinh thô ảnh hưởng nhất đến tốc độ gia tăng dân số thế giới năm 2017 Đây cũng là
Trang 9biến duy nhất có mối quan hệ tương quan cùng chiều với POPg trong số 4 biến phụ thuộc.
Log(Rpo) là biến ảnh hưởng ít nhất đến POPg, số dân tị nạn có ảnh hưởng ngượcchiều đến tốc độ gia tăng dân số thế giới năm 2017 nhưng không rõ, chỉ ở mức thấp
CHƯƠNG 3- KẾT QUẢ VÀ KIỂM ĐỊNH
3.1 Mô hình ước lượng
Mô hình 1: nhóm nghiên cứu với một biến độc lập duy nhất là biến tỷ suất sinh thô (Bra)
do nghĩ rằng tỷ suất sinh thô có tác động mạnh đến tốc độ gia tăng dân số Biến này có ýnghĩa thống kê ở mức ý nghĩa là 1% Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tỷ suất sinhthô tăng 1% thì chỉ số POPg tăng 0.083%, đúng như kỳ vọng (+) đã nêu ra Biến tỷ suất sinhthô có ảnh hưởng đến quy mô, cơ cấu và tốc độ gia tăng dân số Càng nhiều trẻ em được sinh
ra thì tốc độ gia tăng dân số càng tăng và ngược lại Điều này hoàn toàn phù hợp với kết quảnghiên cứu của Wolfgang Lutz và Ren Qiang năm 2002 chỉ ra việc tháp dân số thu hẹp lại ởphần dưới do tỷ suất sinh giảm, kết quả là dân số già hóa, dân số ở độ tuổi sinh sản giảm dầntrong tương lai và từ đó tốc độ gia tăng dân số chậm lại
Mô hình 2: nhóm thực hiện đưa thêm một biến mới vào mô hình là biến tỷ suất tử thô
(Dra) Từ kết quả hồi quy cho thấy biến này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% Khi tỷsuất tử thô tăng lên 1% thì tốc độ tăng dân số giảm 0.163% trong điều kiện các yếu tố kháckhông đổi Hơn nữa, biến tác động ngược chiều với biến POPg đúng với kỳ vọng (-) âm banđầu Ta có thể thấy, việc tăng tỷ suất tử thô tác động khá lớn đến tốc độ tăng dân, kết quả nàykhẳng định biến Dra là một biến quan trọng trong mô hình.Tỷ suất tử thô tăng rõ dệt do cácvấn đề như an toàn thực phẩm, tai nạn giao thông, khiến cho tốc độ gia tăng dân số ngàycàng giảm đi Tỷ suất tử thô có tác động tương đối đối với tốc độ tăng dân số, liên quan chặtchẽ đến tuổi thọ trung bình của dân số Theo như nghiên cứu Global Burden of Disease( GBD) hằng năm, dân số toàn cầu tăng 197% kể từ năm 1950, từ 2,6 tỷ lên 7,6 tỷ vào năm
2017 Mặc dù tổng tỷ suất sinh đang giảm, dân số toàn cầu tiếp tục tăng khi tỷ lệ tử vong
Trang 10giảm, dân số già hóa theo như nghiên cứu của Wolfgang Lutz và Ren Qiang năm2000 và do'đà' của dân số trong những thập kỷ trước.
Mô hình 3: nhóm giữ lại hai biến trên và đưa thêm một biến mới vào mô hình, biến tốc độ
tăng trưởng GDP bình quân đầu người (GDP) Sau khi thêm biến GDP vào, hai biến Bra vàDra vẫn có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa là 1%, riêng biến GDP không có ý nghĩa thống kênhưng tất cả ba biến đều có dấu của hệ số góc đúng như kì vọng đặt ra ban đầu Đúng như kếtquả nghiên cứu của Galor and Weil (1996) các nước giàu có có tỷ lệ sinh thấp hơn - nơi có tốc
độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người ở mức cao Theo dữ liệu năm 2014 của CIA WorldFactbook, Tổng tỷ lệ sinh của phụ nữ dưới 2 con ở Bắc Mỹ, Brazil, tất cả các quốc gia EU trừPháp, Nga, Trung Quốc và Australasia, trong khi phụ nữ ở hầu hết vùng Sahara ở châu Phi có
từ 3 và trung bình 7 trẻ em Theo nghiên cứu GBD 2017, dân số thế giới từ năm 2007 đến
2017 đã tăng 87,2 triệu người hàng năm, so với 81,5 triệu hàng năm từ 1997 đến 2007 Năm
1950, các quốc gia có thu nhập cao chiếm 24% dân số toàn cầu, nhưng năm 2017, dân sốtrong số này các quốc gia chiếm 14% cho thấy tốc độ gia tăng dân số của các quốc gia pháttriển đang giảm xuống
Mô hình 4: nhóm xét thêm biến dân tị nạn Rpo tiếp vào mô hình, sau khi logarit tự nhiên
nhận thấy biến tác động ngược chiều với biến POPg đúng như kỳ vọng đã nêu Xét thấy, haibiến Bra và Dra vẫn có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 1%, hai biến còn lại không có ýnghĩa thống kê nhưng cả bốn biến đều có đúng kỳ vọng (-) như nhóm đã nêu Với điều kiệncác yếu tố khác không đổi, khi mà số dân tị nạn tăng 1% thì tốc độ tăng dân số giảm
0.0001888% Theo báo cáo của WHO cho đến nay, số lượng người tị nạn và di cư trên toàn
cầu tính theo tỷ lệ phần trăm vẫn ở mức ổn định trong vài thập kỷ qua, chiếm khoảng 3% dân
số thế giới Những người nhập cư chủ yếu là những người trẻ đang trong tuổi sinh đẻ Không
dễ dàng để cho những người tị nạn được chấp nhận tại những đất nước giàu có Những ngườinày chủ yếu yếu là phụ nữ và trẻ em, dù sức khoẻ của họ nhìn chung là tốt tuy nhiên họ là đốitượng khó tiếp nhận những dịch vụ y tế chất lượng, vì vậy họ có nguy cơ cao gặp những vấn